JP2755464B2

JP2755464B2 - 画像データ圧縮方式

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Publication number: JP2755464B2
Application number: JP2033164A
Authority: JP
Inventors: 佳之岡田; 広隆千葉; 茂吉田; 泰彦中野; 雅博森
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1990-02-14
Filing date: 1990-02-14
Publication date: 1998-05-20
Anticipated expiration: 2013-05-20
Also published as: JPH03236679A

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複数種類に
分けて求めた後、接続関係の種類毎に分離して並び替
え、最終的に既に符号化済みの接続関係の複製としてユ
ニバーサル符号化するように構成する。

また輪郭線に沿って並べ替えた後、接続関係の種類毎
に分離して並べ、最終的にユニバーサル符号化を行うよ
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。

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。

［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（M
odified MOdified READ（RElative Address Designate
coding）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値画像の国際基準圧縮方式として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わ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17図，第18図，第19図及び第20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、符合
表と符号化の処理フローを示す。

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。

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
て符合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わされる。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。

この予測符合化方式は、第21図に示すように注目画素
Ｘの周辺に参照画素A,B,……Ｊを取って注目画素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。

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22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、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受けら
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。

この第22図に示した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IE80−12「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。

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。

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、効率的に種々の画像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
することを目的とする。

［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。

まず請求項１〜４記載に対応した第１図（ａ）の第１
発明は次のように構成される。

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。

このような画像データ圧縮方式につき第１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、複数種類に分けて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
で求めた変化画素の接続関係を、前記接続関係の種類毎
に分離して並べ替える分離手段12と；分離手段12で並び
替えられた複数種類毎の接続関係について、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。

ここで分離手段12は、隣接する走査線間の接続関係と
して、（ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報；（ｂ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
を決めるランレングス情報；（ｃ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報；の各々に分離して並べ替えを行う。

またユニバーサル符号化を行う第２符号化手段14とし
ては、ユニバーサル型符号化又は増分分解型符号化を行
う。

即ち、ユニバーサル型符号化は、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
び複製の長さで指定して符号化する。

また、増分分解型符号化は、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て符号化する。

次に第１図（ｂ）の第２発明は次のように構成され
る。

第２発明も第１発明と同様に、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であ
り、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、複数種類に分けて走査線単位に求める第１符
号化手段（変形MMR符号化）10と；該第１符号化手段10
で求めた変化画素の接続関係を、副走査方向となる輪郭
線に沿って並び替え手段16と；並び替え手段16で輪郭線
に沿って並び替えられた変化画素を接続関係を、前記複
数種類の接続関係毎に分離して並べ替える分離手段12
と；分離手段12で分離された変化画素の接続関係につい
て、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。

ここで第２発明の分離手段12としては、隣接する走査
線間の変化画素の接続関係として、（ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報；（ｂ）水平モードで規定される始点変化画素のライン番
号を決めるライン番号情報；（ｃ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
を決めるランレンクズ情報；（ｄ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報；の各々に分離して並べ替えを行う。

更に第２発明の第２符号化手段14については、第１発
明と同様、ユニバーサル型符号化あるいは増分分解型符
号化を行う。

［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
ば次の作用を有する。

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一つ
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、圧縮率の低下を招いてい
る。また予測符号化方式では、画像の統計的性質を予想
して予想したサンプル画像より予測器を構成おくため、
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、まず第１発明では第2A図に示すように、入力した画像を変化画素の相対アドレスに変換し、次
にこの変換データから走査線方向の変換画素の連続性等
の統計的性質を分離し、最終的に分離した各成分を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ことができる。

また第２発明では第2B図に示すように、入力した画像データを画素変化の相対アドレスに変換
した後に輪郭線の接続関係を示す輪郭データに変換し、
次にこの変換データから副走査線方向の変化画素で構成す
る輪郭線の直線性や曲り具合等の統計的性質を各成分に
分離し、最終的に分離した各成分をユニバーサル符号化の手法
により学習しながら符号の裁量化を図り、種々の性質の
画像において効率の良い圧縮を行うことができる。

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、水平モードのランレングス（以下「RL」という）と垂
直モードのズレレングス（以下「ZL」という）をモード
情報と分離する場合（第１発明）；輪郭線の接続関係を求めるため、ラインごとの変化画
素の接続関係を輪郭線自体の接続関係に直した後、と
同様の情報分離を行う場合（第２発明）；の各々について、ユニバーサル符号化（Ziv−Lempel符
号等）を適用し、変換画素の連続性や輪郭線の直線性、
曲り具合の大域的性質をユニバーサル符号のインデック
スで表わすようにする。

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）。

Ziv−Lempel符号方式に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。ここで、この
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。

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。

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。

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。

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 OP M/L Text Compre
ssin",EEE Trans.on Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.1
986参照）。LZSS符号化では、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
をフラグにより区別し、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。

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。

X_j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。従って、 X₀＝λ（空列），X₁＝X₀ a 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を用いて次のよ
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。

更に増分分解型アルゴリズムの改良としては、LZW符
号化がある（T.A.Welch,“A Technique for High−Perf
ormance Data 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
係を既符号化の部分列、あるいは、成分のインデックス
として固定長の符号で表わし、次のシンボルを変形MMR
符号で表わす。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］ MMR前処理に情報分離を適用した第１実施例；第４図に第１発明に対応した情報分離をMMR前処理に
適用した本発明の第１実施例による画像データ圧縮の処
理手順を示す。

第４図において、まずステップS1（以下「ステップ」
は省略）で入力した画像データを第５図に示す変形MMR
符号化方式により符号化し、符号化したデータを第６図
の固定長符号の割当てに従って固定長のモード符号（H,
V,P）、RL符号、ZL符号に変換する。これらの固定長符
号は１バイト単位とする。

次にS2でモード符号、RL符号及びZL符号の各符号毎に
分離してライン順に並べ替える。

そして最終的にS3で各符号毎に分離して並べ替えられ
たデータをユニバーサル符号化の手法により符号化す
る。

第５図に第４図のS1で用いる変形MMR符号化方式によ
る固定長符号への変換の手順を示す。第５図の符号化方
式が第19図に示したオリジナル方式と異なる点は、オリ
ジナルにあっては水平モードとしていた a₂＜b₁ 且 a₁b₁＞３についても第５図ではS7,S10,11により垂直モードとす
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
新規に変化画素が現れない場合（接続点）を区別するた
めである。

この第５図の変形MMR符号化方式による変化画素の各
モード、RL符号、ZL符号それぞれは第６図に従った固定
長符号で表わされる。即ち、各変換換画素を先ずモード
符号H,V,Pのいずれかで区別し、その後に続くRL符号又
はZL符号の区別は先のモード符号で既に区別できるの
で、RL符号及びZL符号を表現するバイト数（１又は２バ
イト）の識別符号のみを付加している。

次に第７図の画像配置図を用いて第１実施例による具
体的な圧縮手順を第８図及び第９図に示す。

先ず第５図で変形MMR符号化方式により第７図の画像
配置におけるライン毎の変化画素を第８図のようにモー
ド、RL,ZLの各符号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始点なので（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９図に示すようにモード、RL,ZLの各符号情報
を分離し、各符号情報毎にまとめるように並び替える。
即ち、モード情報群では各変換画素の出現順にH.V.Pの
３種類のモード情報をライン順にまとめて並べ、RL情報
群では水平モードのRL情報をライン順にまとけて並べ、
更にZL情報群では垂直モードのZL情報をライン順にまと
めて並べる。

このように分離後に並び替えられた各符号情報は第10
図に示すようにメモリ領域A,B,Cに符号情報毎に蓄積さ
れる。そして最終的に符号情報毎に完全に分離した後、
系列の揃った形でユニバーサル形符号化あるいは増分分
解型符号化によるユニバーサル符号化をかける事で効果
的な圧縮が実現できる。

輪郭前処理に情報分離を適用した第２実施例；第11に第２発明に対応する情報分離を輪郭前処理に適
用した第２実施例による画像データ圧縮の手順を示す。

第11図のS1の変形MMR符号化は第４図の第１実施例と
同じであり、入力した画像データをS1の変形MMR符号化
により固定長のモード符号、RL符号、ZL符号に変換した
後、S2に進んで副走査方向となる輪郭線毎にデータを並
べ替える。次に輪郭線に沿って並べ替えられた符号情報
をS3で各符号情報毎に分離した後に輪郭線毎に並び替え
る。そして最終的にS4でユニバーサル符号の手法により
符号化を行う。

第12図は第11図のS2で輪郭線に沿うように固定長符号
を並び替えるための処理フローを示し、更に並び替えの
様子を第13図に示す。

第13図（ａ）は、第５図の変形MMR符号化方式により
求めた固定長符号がメモリに格納されている様子をモー
ド符号H,V,Pで示している。

また第13図（ｂ）は、実際の画像における輪郭線の接
続状態を同図（ａ）につき矢印を付加して示している。

変形MMR符号化方式では、ライン単位に変化画素の接
続を求めているため、各ラインのｉ番目に出現する変化
画素が常に同じ輪郭線に属するわけではない。

第13図（ｃ）の配列Ｂ（l,k）は、配列中のｋ番目の
変化画素が各ラインで同じ輪郭線に属するように並べ替
えたものである。この配列Ｂの桁は、第13図（ａ）の画
像を上のラインから下のラインへと走査し、変化画素が
出てくる順に取る。例えば第13図（ｂ）のラインNo.1の
走査では５つの変化画素が出てくることから、桁１〜５
を取る。また、ラインNo.3の走査ではH₂₀，H₂₃として新
たに変化画素（始点）が２つ出てくることから、桁を２
つ増して１〜７を取る。

ラインNo.3のように水平モードH₂₀，H₂₃として新たに
変化画素が現れたときは、変化画素を並べる順番がずれ
ることになるが、このときの順番の管理を第13図（ｄ）
の配列CNにより行う。

即ち、配列CN（ｍ）は、変化画素の出現番ｍにより実
際に、その変化画素が属する輪郭線が格納されている配
列Ｂ（l,k）の桁ｋが得られるように割り付ける。

具体的に説明すると、第13図（ｂ）のラインNo.3の走
査においては、桁１と桁２については同図（ｃ）の桁１
及び桁２に一致している。しかし、第13図（ｂ）の桁３
と桁４には新たに水平モードH₂₀，H₂₃として変化画素が
現われたため、輪郭線の数が２本追加され、既に１〜５
の輪郭線の並び替えが行われていることから、新たな輪
郭線は同図（ｃ）の桁６と桁７に納められる。従って、
配列CNはＰ＝3,4につきCN（Ｐ）＝6.7として両者を対応
付けする。

更にライン走査においてパスモードＰが出たときは、
パスモードＰの出た以降のラインの桁ｋの位置には、そ
の変化画素が消滅した旨を示す信号emptyを格納して識
別する。

次に第12図による固定長符号のｎライン分の並べ替え
処理を説明する。

まず、S1,S2で前回のｎライン分を並べ替えたときに
求めた最終ラインの変化画素数mlを輪郭線数を表わす変
数ｍにロードする。画像の一番最初のｎライン分の場
合、mlの初期値は１である。次に、S3で配列CNには、輪
郭線を配列Ｂに格納する桁の位置として１からmlの位置
に、それぞれ１からmlをセットする。続いてS4〜S11の
処理により変化画素の固定長符号を一つずつ読んで、配
列Ｂの適当を位置に移し替えるようにする。

もし、配列Ｂの対応する位置、即ち、ライン１、変化
画素順番ｉのＢ（l,CN（ｉ））にempty信号が入ってる
ことをS11で判別したならば、S10でｉをｉ＋１にインク
リメントしてから、再度、S11で配列Ｂを調べる。も
し、Ｂ（l,CN（ｉ））がempty信号がなければ、固定長
符号の符号化モードを調べる。

S12で垂直モードＶが判別されると、S13に進んで配列
Ｂ（l,CN（ｉ））に読み込んだ固定長符号を格納する。

またS14で水平モードＨが判別されると、新たに変化
画素が出てきたことになるので、S15に進んで配列CN
（ｉ）をｍ＋１に設定し、S16で新たな変換画素の固定
長符号を格納する。またS15では同時に元のCN（ｉ）か
らCN（ｍ）までのＢの桁の格納場所を元のCN（ｉ＋１）
以降に一つずつずらす。

更に符号化モードがパスモードＰならば、輪郭線は消
滅（変化画素２個が消滅）することになるので、S17に
進んでＢ（l,CN（ｉ））とＢ（l,CN（ｉ＋１））の以降
のラインにempty信号を格納する。

以上の処理を繰り返し、ｎライン分を並べ替えた固定
長符号を配列Ｂに格納したら、S6からS19〜S31の処理に
進み、同一のCN（ｊ）に沿ってｎライン分ごと配列Ｂか
ら固定長符号を読み出すことで、固定長符号が輪郭線に
沿って出力される。

固定長符号を読出すとき、水平モードについては、ｎ
ライン中の何ライン目（Ｙ）に出現したから分かるよう
にライン番号を固定長符号に先立って出力する。

このように固定長符号のｎライン単位に並べ替えた変
化画素の接続関係は、符号情報毎に分離して並べ替えら
れた後にユニバーサル符号化によってデータ圧縮され
る。

次に第７図に示した画像配置による具体的な第２実施
例の圧縮手順を第14,15図に示す。

第14図は第７図の４つの輪郭線１〜４毎にデータを並
べ替えている。第15図では、モード符号、RL符号、ZL符
号の他に始点画素のラインNo.情報を含めて第14図の輪
郭線に沿った各符号情報を分離し、各符号情報毎にまと
めて並び替える。このように分離後に各符号情報毎にま
とめて並び替えられたデータは第16図に示すように、各
符号情報間にメモリ領域A,B,C,Dに格納され、最終的に
ユニバーサル型符号化あるいは増分分解型符号化により
ユニバーサル符号化される。

以上の実施例は画像データの符号化について述べてき
たが、画像データの復元は、上記の操作の逆を行えば良
い。即ち、第１実施例では固定長符号をライン単位に並
べ替えた後に変形MMR方式の手法により復元する。また
第２実施例では輪郭線に沿った固定長符号を復元した
後、固定長符号をライン単位に並べ替えて、変形MMR方
式の手法により復元する。

更に上記の第２実施例では、固定長符号の並べ替えに
おいて複数ライン毎に左ある輪郭線から順に出力するよ
うにしたが、これ以外に上ラインにある輪郭線ほど優先
し、同じライン内では左にある輪郭線ほど優先して出力
するようにしても良い。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、変化画素の連続
性や、輪郭線の直線性、曲り具合の規則性を対象画像に
合わせ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行える。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。

また輪郭線の規則性は、符号化済みの輪郭線の規則性
からの複製として指定されるため、解像度が上がった場
合でも、規則性をひとまとまりとして捉えることがで
き、符号量が解像度に比例して増加することなく、高能
率の符号化が行なえる。

更に、本発明の符号化は輪郭線を追従するため画像全
体を対象にする必要がなく、MMR方式を変形した手法を
用いて複数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、ライン単位のシリアル処理に
より拘束処理を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図；第2A,2B図は第１及び第２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図は本発明の第１実施例の処理手順説明図；第５図は本発明の変形MMR方式の符号化処理フロー図；第６図は本発明の変形MMR符号化方式の固定長符号割当
て説明図；第７図は画像の始点、接続点、終点の配置図；第８図は第５図の変形MMR符号化で得られた画像データ
説明図；第９図は第８図の変形MMR符号化データの分離説明図；第10図は第９図の分離データの蓄積形式説明図；第11図は本発明の第２実施例処理手順説明図；第12図は本発明の輪郭線に沿った固定長符号並び替え処
理フロー図；第13図は第12図の並び替え処理の説明図；第14図は第13図の輪郭線並び替えで得られた画像データ
説明図；第15図は第14図の輪郭線データの分離説明図；第16図は第15図の分離データの蓄積形式説明図；第17図は従来のMMR符号化方式の説明図；第18図はMMR符号化のモード定義説明図；第19図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図；第20図はMMR方式の符号化処理フロー図；第21図は予測符号化の説明図；第22図は適応予測符号化の回路構成図である。図中、 10:第１符号化手段（変形MMR符号化） 12:分離手段 14:第２符号化手段（ユニバーサル符号化） 16:並び替え手段

───────────────────────────────────────────────────── 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

(57)【特許請求の範囲】

【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、複数種類に分けて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）で求めた変化画素の接続関係
を、前記複数種類の接続関係毎に分離してに並べ替える
分離手段（12）と；該分離手段（12）で並び替えられた複数種類毎の変化画
素の接続関係について、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；を設けたことを特徴とする画像データ圧縮方式。
【請求項２】前記分離手段（12）は、隣接する走査線間
の変化画素の接続関係として、（ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報；（ｂ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
を決めるランレングス情報；（ｃ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報；の各々に分離して並べ替えを行なうことを特徴とする請
求項１記載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（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で指定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４】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を異
なる部分列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号
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５】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、複数種類に分けて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）で求めた変化画素の接続関係を
輪郭線に沿って並べ替える並び替え手段（16）と；該並び替え手段（16）で輪郭線に沿って並び替えられた
変化画素の接続関係を、前記複数種類の接続関係毎に分
離して並べ替える分離手段（12）と；該分離手段（12）で並び替えられた複数種類毎の変化画
素の接続関係について、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；を設けたことを特徴とする画像データ圧縮方式。
【請求項６】前記分離手段（10）は、隣接する走査線間
の変化画素の接続関係として、（ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報；（ｂ）水平モードで規定される始点変化画素のライン番
号を決めるライン番号情報；（ｃ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
を決めるランレングス情報；（ｄ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報の各々に分離して並べ替えを行なうことを特徴とする請
求項５記載の画像データ圧縮方式。
【請求項７】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で指定して符号化することを特徴
とする請求項５記載の画像データ圧縮方式。
【請求項８】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を異
なる部分列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号
化することを特徴とする請求項５記載の画像データ圧縮
方式。