JP2755463B2 - 画像データ圧縮方式 - Google Patents
画像データ圧縮方式Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［概要］ 読取ライン走査で得られた２値画像データを圧縮する
画像データ圧縮方式に関し、 効率的に圧縮してデータ量を低減することを目的と
し、 隣接する走査線間の変化画素の接続関係を１ライン毎
に求めた後に２ライン毎の接続関係に並び替え、最終的
いに既に符号化済みの接続関係からの複製としてユニバ
ーサル符号化するように構成する。
画像データ圧縮方式に関し、 効率的に圧縮してデータ量を低減することを目的と
し、 隣接する走査線間の変化画素の接続関係を１ライン毎
に求めた後に２ライン毎の接続関係に並び替え、最終的
いに既に符号化済みの接続関係からの複製としてユニバ
ーサル符号化するように構成する。
［産業上の利用分野］ 本発明は、読取ライン走査で得られた２値画像データ
を圧縮する画像データ圧縮方式に関する。
を圧縮する画像データ圧縮方式に関する。
近年、OAが発展し、文書が白黒２値の画像情報として
ファクシミリや光ディスクファイル・システムなどで扱
われるようになっている。文書情報をディジタルデータ
として利用するとき、画像情報のデータ量は、文字画像
に比べ非常に大きく10数〜数10倍になる。また、最近
は、画像の品位を向上させるため、ファクシミリにおい
ては、従来のG3機の約200dpiから、次のG4機では300dpi
や400dpiへと解像度が上がり、データ量は増加する方向
にある。したがって、蓄積や伝送等で画像情報を効率良
く扱うには、効率的なデータ圧縮を加えることでデータ
量を減らすことが必須となる。
ファクシミリや光ディスクファイル・システムなどで扱
われるようになっている。文書情報をディジタルデータ
として利用するとき、画像情報のデータ量は、文字画像
に比べ非常に大きく10数〜数10倍になる。また、最近
は、画像の品位を向上させるため、ファクシミリにおい
ては、従来のG3機の約200dpiから、次のG4機では300dpi
や400dpiへと解像度が上がり、データ量は増加する方向
にある。したがって、蓄積や伝送等で画像情報を効率良
く扱うには、効率的なデータ圧縮を加えることでデータ
量を減らすことが必須となる。
［従来の技術］ 従来、白黒２値画像のデータ圧縮方式としてMMR（Mod
ified Modified READ（RElative Address Designate co
ding）方式と予測符号化方式の２つが代表的なものとし
て知られている。
ified Modified READ（RElative Address Designate co
ding）方式と予測符号化方式の２つが代表的なものとし
て知られている。
MMR方式 ２値画像の国際標準圧縮方式としてMMR方式がある。
この方式は、主走査方向に見ていって白から黒、または
黒から白に変化する画素を変化画素と呼び、隣接する走
査線間で変化画素の表す白黒パターン境界のずれ（変化
画素相対アドレス）が小さいという変化画素の隣接関係
に着目してデータ圧縮するものである。
この方式は、主走査方向に見ていって白から黒、または
黒から白に変化する画素を変化画素と呼び、隣接する走
査線間で変化画素の表す白黒パターン境界のずれ（変化
画素相対アドレス）が小さいという変化画素の隣接関係
に着目してデータ圧縮するものである。
第11図，第12図，第13図及び第14図にMMR方式におい
て符号化するときに参照する参照変化画素の定義と、符
合表と符号化のフローチャートを示す。
て符号化するときに参照する参照変化画素の定義と、符
合表と符号化のフローチャートを示す。
このようなMMR方式により通常の文書画像は数分の１
から10数分の１に圧縮できる。しかしMMR方式には次の
欠点があった。
から10数分の１に圧縮できる。しかしMMR方式には次の
欠点があった。
第１の欠点は、MMR方式は変化画素を１個ずつ符号化
するため、解像度が上がった場合、解像度にほぼ比例し
て符号量が増えるという不都合があった。例えば、解像
度が２倍に上がると、主走査方向の画素数が２倍になる
とともに、副走査線の本数が２倍になる。副走査線上の
変化画素数は解像度が上がる前とほぼ変わらないおの
で、変化画素数はほぼ倍増し、符号量は約２倍になる。
画像の本質的な情報量は、解像度に比例して増加するわ
けではないと考えられ、解像度が上がるにつれて、MMR
方式は、画像の本質的な情報量に対して圧縮効率が低下
するようになる。
するため、解像度が上がった場合、解像度にほぼ比例し
て符号量が増えるという不都合があった。例えば、解像
度が２倍に上がると、主走査方向の画素数が２倍になる
とともに、副走査線の本数が２倍になる。副走査線上の
変化画素数は解像度が上がる前とほぼ変わらないおの
で、変化画素数はほぼ倍増し、符号量は約２倍になる。
画像の本質的な情報量は、解像度に比例して増加するわ
けではないと考えられ、解像度が上がるにつれて、MMR
方式は、画像の本質的な情報量に対して圧縮効率が低下
するようになる。
第２の欠点は、階調画像が２値画像では網点画像とな
り、中間調が黒画素の面積密度として表される。網点画
像は、画面全体に分散された網点により生じる変化画素
数は膨大な数となるため、MMR方式では、有効な圧縮が
できなかった。
り、中間調が黒画素の面積密度として表される。網点画
像は、画面全体に分散された網点により生じる変化画素
数は膨大な数となるため、MMR方式では、有効な圧縮が
できなかった。
予測符号化方式 標準方式のMMR方式とは別のデータ圧縮法として予測
符号化方式がある。
符号化方式がある。
この予測符号化方式は、第15図に示すように注目画素
Ｘの周辺に参照画素A,B,…Ｊをとって注目画素Ｘの白黒
を予測し、予測誤差を符号化するものである。予測符号
化方式では、データの種類に応じた最適な予測関数を用
いれば、通常の文書画像でMMR方式と同様に高い圧縮率
が得られる。しかし、予測符号化方式には、次の欠点が
あった。
Ｘの周辺に参照画素A,B,…Ｊをとって注目画素Ｘの白黒
を予測し、予測誤差を符号化するものである。予測符号
化方式では、データの種類に応じた最適な予測関数を用
いれば、通常の文書画像でMMR方式と同様に高い圧縮率
が得られる。しかし、予測符号化方式には、次の欠点が
あった。
第１の欠点は、解像度が増加したとき、それぞれの解
像に対応する予測関数が必要になり、そのままの予測関
数を用いると予測の効率が低下し、充分な圧縮率が得ら
れない。
像に対応する予測関数が必要になり、そのままの予測関
数を用いると予測の効率が低下し、充分な圧縮率が得ら
れない。
第２の欠点は、網点画像では圧縮対象の網点画像に合
わせた予測関数を用いれば、圧縮はできる。しかし、種
々の周期や形の網点画像を圧縮する場合は、特定の網点
に合わせた予測関数では圧縮ができない。この場合、従
来は第16図に示すように種々の網点周期を参照画素とす
る予測器を幾つか並べ、予測はずれの回数の最も少ない
予測器を選択して、この選択した予測器に従って符号化
するという適応予測符号化方式を採っていた。
わせた予測関数を用いれば、圧縮はできる。しかし、種
々の周期や形の網点画像を圧縮する場合は、特定の網点
に合わせた予測関数では圧縮ができない。この場合、従
来は第16図に示すように種々の網点周期を参照画素とす
る予測器を幾つか並べ、予測はずれの回数の最も少ない
予測器を選択して、この選択した予測器に従って符号化
するという適応予測符号化方式を採っていた。
即ち、異なる網点周期をもつ予測器を例えば２つ並べ
て予測値を求める。次に２つの予測機に対応して設けら
れた２つの予測はずれカウンタが、それぞれの予測器の
予測はずれを一定の入力信号の個数の区間で計数し、ど
ちらの予測器のはずれの個数が少ないかを比較器で求め
る。そして、比較器の結果に従って、次の区間では、マ
ルチプレクサを選択して、予測はずれの少なかった方の
予測器からの予測誤差信号を符号化するという構成を採
っている。
て予測値を求める。次に２つの予測機に対応して設けら
れた２つの予測はずれカウンタが、それぞれの予測器の
予測はずれを一定の入力信号の個数の区間で計数し、ど
ちらの予測器のはずれの個数が少ないかを比較器で求め
る。そして、比較器の結果に従って、次の区間では、マ
ルチプレクサを選択して、予測はずれの少なかった方の
予測器からの予測誤差信号を符号化するという構成を採
っている。
このような第16図に示す従来の適応予測符号化方式
は、例えば、電子通信学会技術研究報告IE−80−12「新
聞網点写真の適応予測符号化」に詳述されている。
は、例えば、電子通信学会技術研究報告IE−80−12「新
聞網点写真の適応予測符号化」に詳述されている。
［発明が解決しようとする課題］ このような従来の画像のデータ圧縮方式の内、MMR方
式に代表される変化画素相対アドレスを用いる方式は、
文書画像において解像度が上がった場合に圧縮効率が低
下し、また、網点画像は圧縮できないという欠点があっ
た。
式に代表される変化画素相対アドレスを用いる方式は、
文書画像において解像度が上がった場合に圧縮効率が低
下し、また、網点画像は圧縮できないという欠点があっ
た。
これに対し予測符号化方式は、画像の統計的な性質を
予想して予測器を構成しておくために、用意した予測器
と実際に圧縮する画像との統計的性質が合うときは有効
なデータ圧縮ができるが、合わないときには、データ圧
縮の効率が著しく低下するという問題点があった。予測
符号化方式は、適応予測符号化を採用することで、デー
タ圧縮の効率の低下の問題はある程度改善できるもの
の、一方で、この改善を大きなものにしようとすると、
予測器の個数を増やす必要があることから、回路規模が
大きくなってしまう別の問題点がでてくることになっ
た。
予想して予測器を構成しておくために、用意した予測器
と実際に圧縮する画像との統計的性質が合うときは有効
なデータ圧縮ができるが、合わないときには、データ圧
縮の効率が著しく低下するという問題点があった。予測
符号化方式は、適応予測符号化を採用することで、デー
タ圧縮の効率の低下の問題はある程度改善できるもの
の、一方で、この改善を大きなものにしようとすると、
予測器の個数を増やす必要があることから、回路規模が
大きくなってしまう別の問題点がでてくることになっ
た。
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされた
もので効率的にデータを圧縮してデータ量を更に低減で
きるようにした画像データ圧縮方式の提供を目的とす
る。
もので効率的にデータを圧縮してデータ量を更に低減で
きるようにした画像データ圧縮方式の提供を目的とす
る。
［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理説明図である。
まず本発明は、読取ライン走査で得られた２値画像デ
ータを圧縮する画像データ圧縮方式を対象とする。
ータを圧縮する画像データ圧縮方式を対象とする。
このような画像データ圧縮方式につき本発明にあって
は、２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接
続関係を走査線単位に求める第１符号化手段（変形MMR
符号化）10と；第１符号化手段10により求めた走査線単
位の変化画素の接続関係を、２本の走査線単位の変化画
素の接続関係に並び替える並び替え手段12と、；並び替
え手段12で並び替えられた変化画素の接続関係を、既に
符号化済みの接続関係からの複製として符号化する第２
符号化手段（ユニバーサル符号化）14と；を設けるよう
にしたものである。
は、２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接
続関係を走査線単位に求める第１符号化手段（変形MMR
符号化）10と；第１符号化手段10により求めた走査線単
位の変化画素の接続関係を、２本の走査線単位の変化画
素の接続関係に並び替える並び替え手段12と、；並び替
え手段12で並び替えられた変化画素の接続関係を、既に
符号化済みの接続関係からの複製として符号化する第２
符号化手段（ユニバーサル符号化）14と；を設けるよう
にしたものである。
ここで第２符号化手段16としては、現時点で符号化す
べき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複製位置
及び複製の長さを指定した情報に符号化するユニバーサ
ル型ZL符号化方式、或いは、現時点で符号化すべき接続
関係を、既に符号化済みの接続関係を異なる部分列に分
けた時の該部分列の番号で指定した情報に符号化する増
分分解型ZL符号化方式を使用する。
べき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複製位置
及び複製の長さを指定した情報に符号化するユニバーサ
ル型ZL符号化方式、或いは、現時点で符号化すべき接続
関係を、既に符号化済みの接続関係を異なる部分列に分
けた時の該部分列の番号で指定した情報に符号化する増
分分解型ZL符号化方式を使用する。
［作用］ このような構成を備えた本発明の画像データ圧縮方式
によれば、次の作用が得られる。
によれば、次の作用が得られる。
まず従来の変化画素の相対アドレスを用いるMMR符号
化方式は、画像の白黒パターンの接続関係を用いて、１
つずつ変化画素を符号化するため、変化画素数の増加が
直ちに符号量の増加に結びつき、圧縮率が低下を招いて
いる。また、予測符号化方式では、画像の統計的性質を
予想し、予想したサンプル画像より予測器を構成してい
るため、予想した範囲外の画像の場合は圧縮効率が悪く
なる。
化方式は、画像の白黒パターンの接続関係を用いて、１
つずつ変化画素を符号化するため、変化画素数の増加が
直ちに符号量の増加に結びつき、圧縮率が低下を招いて
いる。また、予測符号化方式では、画像の統計的性質を
予想し、予想したサンプル画像より予測器を構成してい
るため、予想した範囲外の画像の場合は圧縮効率が悪く
なる。
これに対して本発明では、まず入力した第２図（ａ）
示す画像を、同図（ｂ）に示すように１ライン毎の変化
画素の相対アドレスデータに変換し、その変換データか
ら同図（ｃ）のように副走査線方向の変換画素の接続関
係（輪郭）の統計的性質を２ライン一括にまとめた後、
最終的にユニバーサル符号化の手法により学習しながら
符号の最良化を図り、種々の性質の画像において効率の
良い圧縮を行うようにするものである。
示す画像を、同図（ｂ）に示すように１ライン毎の変化
画素の相対アドレスデータに変換し、その変換データか
ら同図（ｃ）のように副走査線方向の変換画素の接続関
係（輪郭）の統計的性質を２ライン一括にまとめた後、
最終的にユニバーサル符号化の手法により学習しながら
符号の最良化を図り、種々の性質の画像において効率の
良い圧縮を行うようにするものである。
元来、ユニバーサル符号は、情報保存型のデータ圧縮
方法であり、データ圧縮時に情報源の統計的な性質を予
め仮定しないため、種々のタイプ（文字コード，オブジ
ュクトコードなど）のデータに適用することができる。
文書画像では、文字の文字線の直線性や曲がり具合には
類似性がある。また、網点画像は、画像全体が網点分散
するため膨大な数の変化点が出現するが、網点周期性、
網点形状の同一性から輪郭線の接続関係は類似してい
る。この類似性のもつ冗長性をユニバーサル符号化によ
り削減し、有効な圧縮を行うことができる。
方法であり、データ圧縮時に情報源の統計的な性質を予
め仮定しないため、種々のタイプ（文字コード，オブジ
ュクトコードなど）のデータに適用することができる。
文書画像では、文字の文字線の直線性や曲がり具合には
類似性がある。また、網点画像は、画像全体が網点分散
するため膨大な数の変化点が出現するが、網点周期性、
網点形状の同一性から輪郭線の接続関係は類似してい
る。この類似性のもつ冗長性をユニバーサル符号化によ
り削減し、有効な圧縮を行うことができる。
本発明では、MMR方式（標準方式を変形）を変化画素
のモードの検出を前処理として用い、輪郭線の接続関係
を求めるため、２ライン毎に変化画素の接続関係を一括
記述（並び替え）した後に、ユニバーサル符号化（Ziv
−Lempel符号等）を適用し、変化画素の連続性や輪郭線
の直線性、曲がり具合の大域的性質をユニバーサル符号
のインデックスで表すようにする。
のモードの検出を前処理として用い、輪郭線の接続関係
を求めるため、２ライン毎に変化画素の接続関係を一括
記述（並び替え）した後に、ユニバーサル符号化（Ziv
−Lempel符号等）を適用し、変化画素の連続性や輪郭線
の直線性、曲がり具合の大域的性質をユニバーサル符号
のインデックスで表すようにする。
ここで、ユニバーサル符号について簡単に説明する。
ユニバーサル符号の代表的な方法として、Ziv−Lempel
符号がある（詳しくは、例えば宗像「Ziv−Lempelのデ
ータ圧縮法」，情報処理,Vol.26,No.1,1985年を参照の
こと）。
ユニバーサル符号の代表的な方法として、Ziv−Lempel
符号がある（詳しくは、例えば宗像「Ziv−Lempelのデ
ータ圧縮法」，情報処理,Vol.26,No.1,1985年を参照の
こと）。
Ziv−Lempel符号方式では ユニバーサル型と、 増分分解型（Incremental parsing） の２つのアルゴリズムが提案されている。そこで、この
２つのアルゴリズムについて述べる。
２つのアルゴリズムについて述べる。
［ユニバーサル型のアルゴリズム］ このアルゴリズムは、演算量は多いが、高圧縮率が得
られる。符号化データを、過去のデータ系列の任意の位
置から一致する最大長の系列に区切り（部分列）、過去
の系列の複製として符号化する方法である。
られる。符号化データを、過去のデータ系列の任意の位
置から一致する最大長の系列に区切り（部分列）、過去
の系列の複製として符号化する方法である。
第３図にユニバーサル型Ziv−Lempel符号の符号器の
原理図を示す。
原理図を示す。
第３図において、Ｐバッファには符号化済みの入力デ
ータが格納されており、Ｑバッファにはこれから符号化
するデータが入力されている。Ｑバッファの系列は、Ｐ
バッファの系列をサーチし、Ｐバッファ中で一致する最
大長の部分列をもとめる。そして、Ｐバッファ中でこの
最大長部分列を指定するため下記の情報の組を符号化す
る。
ータが格納されており、Ｑバッファにはこれから符号化
するデータが入力されている。Ｑバッファの系列は、Ｐ
バッファの系列をサーチし、Ｐバッファ中で一致する最
大長の部分列をもとめる。そして、Ｐバッファ中でこの
最大長部分列を指定するため下記の情報の組を符号化す
る。
次にＱバッファ内の符号化した系列をＰバッファに移
して新たなデータを得る。以下、同様の操作を繰り返
し、データを部分列に分解して、符号化する。
して新たなデータを得る。以下、同様の操作を繰り返
し、データを部分列に分解して、符号化する。
更に、ユニバーサル型アルゴリズムの改良として、LZ
SS符号がある（T.C.Bell,“Better OPM/L Text Compres
sion",IEEE Trans.on Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.
1986参照）。LZSS符号では、Ｐバッファ中の最大一致系
列の開始位置、一致する長さの組と、次のシンボルとを
フラグで区別し、符号量の少ない方で符号化する。
SS符号がある（T.C.Bell,“Better OPM/L Text Compres
sion",IEEE Trans.on Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.
1986参照）。LZSS符号では、Ｐバッファ中の最大一致系
列の開始位置、一致する長さの組と、次のシンボルとを
フラグで区別し、符号量の少ない方で符号化する。
［増分分解型アルゴリズム］ このアルゴリズムは、圧縮率はユニバーサル型より劣
るが、シンプルで、計算も容易であることが知られてい
る。
るが、シンプルで、計算も容易であることが知られてい
る。
増分分解型Ziv−Lempel符号では、入力シンボルの系
列を、 Ｘ＝aabababaa…… とすると、成分系列ｘ＝X0 X1 X2 ……への増分分解
は次のようにする。
列を、 Ｘ＝aabababaa…… とすると、成分系列ｘ＝X0 X1 X2 ……への増分分解
は次のようにする。
Xjを既成分の右端のシンボルを取り除いた最長の列と
し、 Ｘ＝ａ・ab・aba・ｂ・aa…… となる。
し、 Ｘ＝ａ・ab・aba・ｂ・aa…… となる。
従って、 X0＝λ（空列） ，X0＝X1 b, X2＝X1 b ，X3＝X2 a, X4＝X0 b ，X5＝X1 a,…… と分解できる。増分分解した各成分系列は既成分系列を
用いて次のような組で符号化する。
用いて次のような組で符号化する。
即ち、、増分分解型アルゴリズムは、符号化パターン
について、過去に分解した部分列の内、最大長一致する
ものを求め、過去に分解した部分列の複製として符号化
するものである。
について、過去に分解した部分列の内、最大長一致する
ものを求め、過去に分解した部分列の複製として符号化
するものである。
さらに、増分分解型アルゴリズムの改良としては、LZ
W符号化がある（T.A.Weleh,“A Technique for High−P
erformance Date Compression",Computer,June 1984参
照）。LZW符号化では、次のシンポルを次の部分列に組
み込むようにして、インデックスのみで符号化できるよ
うにしている。
W符号化がある（T.A.Weleh,“A Technique for High−P
erformance Date Compression",Computer,June 1984参
照）。LZW符号化では、次のシンポルを次の部分列に組
み込むようにして、インデックスのみで符号化できるよ
うにしている。
即ち、変換画素の連続関係や輪郭線の大域的な接続関
係を既に符号化した成分の部分列、或いは、成分のイン
デックスとして固定長の符号で表し、次のシンボルを変
形MMR符号で表す。
係を既に符号化した成分の部分列、或いは、成分のイン
デックスとして固定長の符号で表し、次のシンボルを変
形MMR符号で表す。
このようなユニバーサル符号化により、変換画素の連
続性や文字のもつ直線性、曲がり具合、また、網点を構
成する輪郭線の傾向をパターンとして捉えて符号化する
ことができ、有効な圧縮ができる。
続性や文字のもつ直線性、曲がり具合、また、網点を構
成する輪郭線の傾向をパターンとして捉えて符号化する
ことができ、有効な圧縮ができる。
［実施例］ 第４図に本発明による画像データ圧縮の手順を示す。
第４図において、まずステップS1（以下「スイップ」
は省略）で入力した画像データを第５図に示す変形MMR
符号化方式により、固定長のモード符号,RL符号、ZL符
号に変換する。この変形MMR符号化による固定長符号は
第６図に示すように１バイト単位とする。
は省略）で入力した画像データを第５図に示す変形MMR
符号化方式により、固定長のモード符号,RL符号、ZL符
号に変換する。この変形MMR符号化による固定長符号は
第６図に示すように１バイト単位とする。
次にS2に進んで各符号を２ライン一括に並び替える。
この２ライン一括の並べ替えによる固定長符号の割当て
は第７図に示すようになる。
この２ライン一括の並べ替えによる固定長符号の割当て
は第７図に示すようになる。
そして最終的にS3に進んで２ライン一括表現に並べ替
えた接続関係をユニバーサル符号の手法により符号化す
るものである。
えた接続関係をユニバーサル符号の手法により符号化す
るものである。
次に第４図のS1〜S3の処理を更に詳細に説明する。
まず第５図に示す本発明の変形MMR符号化方式が第14
図に示した標準方式と異なる点は、第14図の標準方式で
は水平モードとされる a2＜b1且つa1b1＞３ のときについても、第５図に示す本発明の変形MMR符号
化方式ではS7,S10の処理によりS11に進んで垂直モード
とすることである。これは、現ラインで新規に変化画素
が現れる場合（始点）と、変化画素が前ラインと繋がっ
ており新規変化画素が現れない場合（接続点）を区別す
るためである。
図に示した標準方式と異なる点は、第14図の標準方式で
は水平モードとされる a2＜b1且つa1b1＞３ のときについても、第５図に示す本発明の変形MMR符号
化方式ではS7,S10の処理によりS11に進んで垂直モード
とすることである。これは、現ラインで新規に変化画素
が現れる場合（始点）と、変化画素が前ラインと繋がっ
ており新規変化画素が現れない場合（接続点）を区別す
るためである。
この変形MMR符号化方式方式によるライン毎の変化画
素の各モードおよびRL符号,ZL符号の固定長符号を第６
図に示している。
素の各モードおよびRL符号,ZL符号の固定長符号を第６
図に示している。
ここでモードは、 H;水平モード（始点） V;垂直モード（接続点） P;バスモード（終点） で表わされ、RLはランレングス、またZLはズレレングス
である。
である。
更に２ライン一括処理する場合の各固定長符号を第７
図に示している。第７図におけるモードは２ラインの組
合モードとなるため、NH,PH,HP,HV,VV,VP,PNの７モード
となる。尚、Ｎは無モードである ここで第８図の配置をもつ画像を対象に具体的な圧縮
手順を第９図，第10図により説明する。
図に示している。第７図におけるモードは２ラインの組
合モードとなるため、NH,PH,HP,HV,VV,VP,PNの７モード
となる。尚、Ｎは無モードである ここで第８図の配置をもつ画像を対象に具体的な圧縮
手順を第９図，第10図により説明する。
まず第８図の配置をもつ画像に対し第５図の変形MMR
方式によりライン毎に変化画素のそれぞれを第９図のよ
うにモード,RL,ZL情報に順次置き換える。例えば、第１
ラインの最初の変化画素と次の変化画素は共に始点であ
るため、 （H1−RL1），（H2−RL2） と表現する。また、第２ラインの最初の変化画素と次の
変化画素は接続点なので （V1−ZL21），（V2−ZL22） と表現する。以下同様である。
方式によりライン毎に変化画素のそれぞれを第９図のよ
うにモード,RL,ZL情報に順次置き換える。例えば、第１
ラインの最初の変化画素と次の変化画素は共に始点であ
るため、 （H1−RL1），（H2−RL2） と表現する。また、第２ラインの最初の変化画素と次の
変化画素は接続点なので （V1−ZL21），（V2−ZL22） と表現する。以下同様である。
次に第10図に示すように各変化画素を２ライン一括表
現に並び替える。例えば、第10図では第９図の第１ライ
ン目の最初の変化画素（H1−RL1）と第２ライン目の最
初の変化画素（V1−ZL21）を結合させて、 （HV1−RL1−ZL21） とする。同じ第１ライン目と第２ライン目の２番目の変
化画素（H2−RL2）と変化画素（V1−ZL22）も同様に結
合し、 （HV2−RL2−ZL22） とする。以下同様である。
現に並び替える。例えば、第10図では第９図の第１ライ
ン目の最初の変化画素（H1−RL1）と第２ライン目の最
初の変化画素（V1−ZL21）を結合させて、 （HV1−RL1−ZL21） とする。同じ第１ライン目と第２ライン目の２番目の変
化画素（H2−RL2）と変化画素（V1−ZL22）も同様に結
合し、 （HV2−RL2−ZL22） とする。以下同様である。
このように２ライン一括表現された接続関係は、第７
図の２ライン一括表現による１つの固定長符号で表わさ
れ、この結果、２つの変化画素を一つの状態に纏めるこ
ととなり、最終的にユニバーサル符号化をかける事で効
果的な圧縮が期待できる。
図の２ライン一括表現による１つの固定長符号で表わさ
れ、この結果、２つの変化画素を一つの状態に纏めるこ
ととなり、最終的にユニバーサル符号化をかける事で効
果的な圧縮が期待できる。
［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、変化画素の接続
関係を２ライン一括して学習しながら符号化するため、
画像の種類によらず、有効なデータ圧縮ができる。特に
白黒パターンの規則性が高い場合は、ベクトル符号化に
近い高い圧縮率を得ることが可能になる。
関係を２ライン一括して学習しながら符号化するため、
画像の種類によらず、有効なデータ圧縮ができる。特に
白黒パターンの規則性が高い場合は、ベクトル符号化に
近い高い圧縮率を得ることが可能になる。
また、本発明では、MMR方式の手法を用いて２ライン
毎に処理することができるため、大容量の画像メモリも
不要である。
毎に処理することができるため、大容量の画像メモリも
不要である。
第１図は本発明の原理説明図； 第２図は本発明の作用説明図； 第３図は本発明で用いるユニバーサル符号化の説明図； 第４図は本発明の画像データ圧縮手順の説明図； 第５図は本発明の変形MMR符号化方式の処理フロー図； 第６図は本発明で用いる変形MMR符号化方式の固定長符
号割当て説明図； 第７図は本発明の２ライン一括による固定長符号割当て
説明図； 第８図は画像の始点、接続点、終点の配置図； 第９図は本発明の変形MMR符号化による画像データの説
明図； 第10図は本発明の２ライン一括表現による画像データの
説明図； 第11図は従来の標準MMR符号化方式の説明図； 第12図はMMR符号化のモード定義説明図； 第13図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図； 第14図は従来のMMR符号化方式の処理フロー図； 第15図は従来の予測符号化の説明図； 第16図は従来の適応予測符号化の回路構成図である。 図中、 10:第１符号課手段 12:並べ替え手段 14:第２符号化手段
号割当て説明図； 第７図は本発明の２ライン一括による固定長符号割当て
説明図； 第８図は画像の始点、接続点、終点の配置図； 第９図は本発明の変形MMR符号化による画像データの説
明図； 第10図は本発明の２ライン一括表現による画像データの
説明図； 第11図は従来の標準MMR符号化方式の説明図； 第12図はMMR符号化のモード定義説明図； 第13図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図； 第14図は従来のMMR符号化方式の処理フロー図； 第15図は従来の予測符号化の説明図； 第16図は従来の適応予測符号化の回路構成図である。 図中、 10:第１符号課手段 12:並べ替え手段 14:第２符号化手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中野 泰彦 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 森 雅博 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】読取ライン走査で得られた２値画像データ
を圧縮する画像データ圧縮方式に於いて、 前記２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接
続関係を走査線単位に求める第１符号化手段（10）と； 該第１符号化手段（10）により求めた走査線単位の変化
画素の接続関係を、２本の走査線単位の変化画素の接続
関係に並び替える並び替え手段（12）と； 該並び替え手段（12）で並び替えられた変化画素の接続
関係を、既に符号化済みの接続関係からの複製として符
号化する第２符号化手段（14）と； を備えたことを特徴とする画像データ圧縮方式。 - 【請求項２】前記第２符号化手段（14）は、現時点で符
号化すべき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複
製位置及び複製の長さを指定した情報として符号化する
ことを特徴とする請求項１記載の画像データ圧縮方式。 - 【請求項３】前記第２符号化手段（16）は、現時点で符
号化すべき接続関係を既に符号化済みの接続関係と異な
る部分列に分けたときの該部分列の番号で指定した情報
として符号化することを特徴とする請求項１記載の画像
データ圧縮方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2033163A JP2755463B2 (ja) | 1990-02-14 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
| EP90308746A EP0412809B1 (en) | 1989-08-09 | 1990-08-08 | Data compression system |
| DE69024130T DE69024130T2 (de) | 1989-08-09 | 1990-08-08 | Datenkompressionssystem |
| US07/565,679 US5138673A (en) | 1989-08-09 | 1990-08-09 | Data compression system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2033163A JP2755463B2 (ja) | 1990-02-14 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03236678A JPH03236678A (ja) | 1991-10-22 |
| JP2755463B2 true JP2755463B2 (ja) | 1998-05-20 |
Family
ID=12378884
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2033163A Expired - Lifetime JP2755463B2 (ja) | 1989-08-09 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2755463B2 (ja) |
-
1990
- 1990-02-14 JP JP2033163A patent/JP2755463B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03236678A (ja) | 1991-10-22 |
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