JP2798767B2 - 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白黒の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、 入力画像データを同じブロックで数で成る大きい領域
から小さい領域に多段階にブロック分割し、各段階でブ
ロック分割された白黒パターンを固定長符号で表すか、
又は白黒パターンの固定長符号に白黒パターンレングス
の固定長符号を組合せて表し、最終的に既に符号化済み
の全段階に亘る固定長符号群の複製としてユニバーサル
符号化するように構成する。
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、 入力画像データを同じブロックで数で成る大きい領域
から小さい領域に多段階にブロック分割し、各段階でブ
ロック分割された白黒パターンを固定長符号で表すか、
又は白黒パターンの固定長符号に白黒パターンレングス
の固定長符号を組合せて表し、最終的に既に符号化済み
の全段階に亘る固定長符号群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白黒の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。
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。
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
としてられている。
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10図，第11図，第12図，および第13図のそれぞれに
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、符号表、符号化の処理フローを示す。
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、符号表、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。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。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。
測符号化方式がある。
この予測符号化方式は、第14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
符号化では、データの種類に応じた予測関数を用いれ
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。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
符号化では、データの種類に応じた予測関数を用いれ
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。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15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る。
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15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る。
即ち、異なる網点周期をもつ予測器をたとえば２つ並
べて予測値を求める。次に２つの予測器に対応して設け
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。
べて予測値を求める。次に２つの予測器に対応して設け
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15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IE80−12「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。
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。
ま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。
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、種々の画像データを効率的に圧縮できるように
した画像データ圧縮方式を提供することを目的とする。
もので、種々の画像データを効率的に圧縮できるように
した画像データ圧縮方式を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。
まず本発明は、読取ランイ走査で得られた白黒の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。
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本発明にあって
は、入力画像データを大きい領域から小さい領域に多段
階にブロック分割する多段分割手段10と；多段分割手段
10でブロック分割された各段階での白黒パターンを対応
する固定長符号に変換する変換手段12と；変換手段12で
得られた全段階に亘る白黒パターンの固定長符号群を、
既に符号化済みの固定長符号群からの複製として符号化
する符号化手段（ユニバーサル符号化）14と；を設けた
ものである。
は、入力画像データを大きい領域から小さい領域に多段
階にブロック分割する多段分割手段10と；多段分割手段
10でブロック分割された各段階での白黒パターンを対応
する固定長符号に変換する変換手段12と；変換手段12で
得られた全段階に亘る白黒パターンの固定長符号群を、
既に符号化済みの固定長符号群からの複製として符号化
する符号化手段（ユニバーサル符号化）14と；を設けた
ものである。
更に変換手段12は、多段分割手段10でブロック分割さ
れた各分割段階での白黒パターン及び白黒情報の連続性
を示すパターンレンクズのそれぞれを対応する固定長符
号に変換しても良い。
れた各分割段階での白黒パターン及び白黒情報の連続性
を示すパターンレンクズのそれぞれを対応する固定長符
号に変換しても良い。
また多段分割手段10によるブロック分割は、上位段階
の大きい領域を形成する複数の分割ブロックにつき、分
割ブロック内のが全て白画素であれば白情報ビットで表
現し、黒画素が１以上存在すれば黒情報ビットで表現
し、黒情報ビットで表現された分割ブロックについての
み下位段階の小さい領域へのブロック分割を行うように
する。
の大きい領域を形成する複数の分割ブロックにつき、分
割ブロック内のが全て白画素であれば白情報ビットで表
現し、黒画素が１以上存在すれば黒情報ビットで表現
し、黒情報ビットで表現された分割ブロックについての
み下位段階の小さい領域へのブロック分割を行うように
する。
更に、符号化手段14としては、現時点で符号化すべき
固定長符号群を、既に符号化済みの固定長符号群の複製
位置及び複製の長さで指定して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固定長
符号群を、既に符号化済みの固定長符号群を異なる部分
列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号化する増
分分解型ZL符号化方式を採用する。
固定長符号群を、既に符号化済みの固定長符号群の複製
位置及び複製の長さで指定して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固定長
符号群を、既に符号化済みの固定長符号群を異なる部分
列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号化する増
分分解型ZL符号化方式を採用する。
［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。
従来の方法の内、変化画素の相対アドレスを用いるMM
R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。
R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。
これに対して本発明にあっては、第２図に示すよう
に、入力した画像を大きい領域から小さな領域に多段
階、例えば４段階にブロック分割を行った後、各段階の
白黒パターンの連続関係を同図（ｂ）又は（ｃ）のよう
に固定長符号群で表現し、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。
に、入力した画像を大きい領域から小さな領域に多段
階、例えば４段階にブロック分割を行った後、各段階の
白黒パターンの連続関係を同図（ｂ）又は（ｃ）のよう
に固定長符号群で表現し、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、入力した画像を大きい領域から小さな領
域に多段にブロック分割を行った後、パターンの連続関
係をそのまま第２図（ｂ）のように固定長符号で表わす
か、又は同図（ｃ）のように白黒パターンのランレング
スに対応する固定長符号を求めてパターンの固定等符号
と組合わせ、このような前処理を行った後にユニバーサ
ル符号化（Ziv−Lempel符号）を適用し、画像な大局的
な情報をユニバーサル符号のインデックスで表すように
する。
域に多段にブロック分割を行った後、パターンの連続関
係をそのまま第２図（ｂ）のように固定長符号で表わす
か、又は同図（ｃ）のように白黒パターンのランレング
スに対応する固定長符号を求めてパターンの固定等符号
と組合わせ、このような前処理を行った後にユニバーサ
ル符号化（Ziv−Lempel符号）を適用し、画像な大局的
な情報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
符号化がある（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
符号化がある（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符号化では 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。ここで、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、同様に操作を繰り返
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、同様に操作を繰り返
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LZSS
符号がある。（T.C.Bell,“Better OPM/L TextCompress
ion",IEEE 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
系列の開始位置と一致する長さの組と、次のシンボルと
をフラグ区別し、符号量の少ない方で符号化する。
符号がある。（T.C.Bell,“Better OPM/L TextCompress
ion",IEEE 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
系列の開始位置と一致する長さの組と、次のシンボルと
をフラグ区別し、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＝X0X1X2・・・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＝X0X1X2・・・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＝X1b, X2＝X1b ,X3＝X2a, X4＝X0b ,X5＝X1a, 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。
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はの改良としては、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、次のシンボ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、次のシンボ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、本発明で多段階に分割したブロック内の白黒パ
ターン又は白黒パターンとパターンレングス情報を固定
長の符号で表し、ユニバーサル符号により、画像の大局
的な情報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。
ターン又は白黒パターンとパターンレングス情報を固定
長の符号で表し、ユニバーサル符号により、画像の大局
的な情報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「ステップ」
は省略）で入力した画像データを例えば第５図に示すよ
うに４段階にブロック分割する。
は省略）で入力した画像データを例えば第５図に示すよ
うに４段階にブロック分割する。
ここで第５図の各段階の画素数は次のようになる。
第１段階;4096×4096 第２段階;521 ×512 第３段階;64×64 第４段階;8 ×８ 即ち、下位の段階へのブロック分割で1/64に細分化さ
れる。
れる。
また各段階のブロック分割数は全て64（＝８×８）で
あり、第４段階では分割ブロック内の白黒ビット情報は
画素に１対１に対応しているが、第１〜第３の上位段階
では、１つの分割ブロック内に複数画素が存在する。そ
こで、分割ブロック内が全て白画素である場合には白情
報ビットとしてビット０で表わし、分割ブロック内に黒
画素が１画素以上存在していれば、黒情報ビットとして
ビット１で表わす。
あり、第４段階では分割ブロック内の白黒ビット情報は
画素に１対１に対応しているが、第１〜第３の上位段階
では、１つの分割ブロック内に複数画素が存在する。そ
こで、分割ブロック内が全て白画素である場合には白情
報ビットとしてビット０で表わし、分割ブロック内に黒
画素が１画素以上存在していれば、黒情報ビットとして
ビット１で表わす。
この結果、上位段階から下位段階へのブロック分割
は、黒情報ビットとしてビット１をもつ部分についての
み展開してブロック分割する。
は、黒情報ビットとしてビット１をもつ部分についての
み展開してブロック分割する。
S1でブロック分割された各段階の白黒パターンはS2で
固定長符号に変換される。S2における固定長符号への変
化は次の２通りのいずれかとする。
固定長符号に変換される。S2における固定長符号への変
化は次の２通りのいずれかとする。
第６図のように白黒パターンを対応する固定長符号で
表す； 第７図のように白黒パターンの固定長符号に加えて白
黒パターンの連続情報としてのパターンレングスを固定
長符号で表わして組合せる； このような固定長符号への変換は、例えば第８図の固
定長符号割当てに従って行われる。更に、これらの固定
長符号は１バイト単位とする。
表す； 第７図のように白黒パターンの固定長符号に加えて白
黒パターンの連続情報としてのパターンレングスを固定
長符号で表わして組合せる； このような固定長符号への変換は、例えば第８図の固
定長符号割当てに従って行われる。更に、これらの固定
長符号は１バイト単位とする。
次にS3に進んでS2で白黒パターンまたは白黒パターン
とパターンレングスの固定長符号に変換された情報を、
ユニバーサル符号の手法により符号化する。
とパターンレングスの固定長符号に変換された情報を、
ユニバーサル符号の手法により符号化する。
第９図は本発明のブロック分割による情報量を第１段
階から第４段階に分けて示す。
階から第４段階に分けて示す。
まず第１段階は８×８＝64の情報量である、この第１
段階における64ブロック中の黒情報ビットとなるビット
１のブロック数をＬとすると、次の第２段階での情報量
は Ｌ×８×８ となる。また第２段階における（Ｌ×８×８）ブロック
中の黒情報ビットとなるビット１のブロック数をＭとす
ると、次の第３段階では Ｍ×Ｌ×８×８ となる。更に第３段階での黒情報ビットとなるビット１
のブロック数をＮとすると、最後の第４段階では Ｎ×Ｍ×Ｌ×８×８ の情報量となる。
段階における64ブロック中の黒情報ビットとなるビット
１のブロック数をＬとすると、次の第２段階での情報量
は Ｌ×８×８ となる。また第２段階における（Ｌ×８×８）ブロック
中の黒情報ビットとなるビット１のブロック数をＭとす
ると、次の第３段階では Ｍ×Ｌ×８×８ となる。更に第３段階での黒情報ビットとなるビット１
のブロック数をＮとすると、最後の第４段階では Ｎ×Ｍ×Ｌ×８×８ の情報量となる。
ここで例えば第５図のように、第１段階から第３段階
の各ブロック分割では黒ビット１が１つしか存在せず、
最後の第４段階で図示の白黒パターンが現われた場合、 Ｌ＝１ Ｍ＝１ Ｎ＝１ であることから、各段階は全て（８×８）で表現でき
る。従って、白画素が多い線画や文字等に対して高圧縮
が期待できる。
の各ブロック分割では黒ビット１が１つしか存在せず、
最後の第４段階で図示の白黒パターンが現われた場合、 Ｌ＝１ Ｍ＝１ Ｎ＝１ であることから、各段階は全て（８×８）で表現でき
る。従って、白画素が多い線画や文字等に対して高圧縮
が期待できる。
更に第７図のように、白黒パターンとパターンレング
スの固定長符号の組合せに変換することで、網点画像の
様な周期性のあるパターンでもその特徴を捉えることが
でき、ユニバーサル符号化にて高圧縮が期待できる。
スの固定長符号の組合せに変換することで、網点画像の
様な周期性のあるパターンでもその特徴を捉えることが
でき、ユニバーサル符号化にて高圧縮が期待できる。
［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、入力画像を多段
にブロック分割し、白黒パターン又は白黒パターンとパ
ターンレングスに変換して、ユニバーサル符号化により
学習しながら符号化するため、画像の種類によらず、よ
り効率的なデータ圧縮ができ、フィイル容量や通信量を
大幅に低減できる。
にブロック分割し、白黒パターン又は白黒パターンとパ
ターンレングスに変換して、ユニバーサル符号化により
学習しながら符号化するため、画像の種類によらず、よ
り効率的なデータ圧縮ができ、フィイル容量や通信量を
大幅に低減できる。
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図は本発明のユニバーサル符号化の説明図； 第４図は本発明の処理手順説明図； 第５図は本発明による多段分割ブロック可の説明図； 第６図は本発明による白黒パターンの固定長符号への変
換説明図； 第７図は本発明による白黒パターン及びパターンレング
スの固定長符号への変換説明図； 第８図は本発明で用いる固定長符号割当て説明図； 第９図は本発明の多段ブロック分割による各段階の情報
量の説明図； 第10図は従来のMMR符号化方式の説明図； 第11図はMMR符号化のモード定義説明図； 第12図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図； 第13図はMMR方式の符号化処理フロー図； 第14図は予測符号化の説明図； 第15図は適応予測符号化の回路構成図である。 図中、 10:多段分割手段 12:変換手段 14:符号化手段（ユニバーサル符号化）
換説明図； 第７図は本発明による白黒パターン及びパターンレング
スの固定長符号への変換説明図； 第８図は本発明で用いる固定長符号割当て説明図； 第９図は本発明の多段ブロック分割による各段階の情報
量の説明図； 第10図は従来のMMR符号化方式の説明図； 第11図はMMR符号化のモード定義説明図； 第12図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図； 第13図はMMR方式の符号化処理フロー図； 第14図は予測符号化の説明図； 第15図は適応予測符号化の回路構成図である。 図中、 10:多段分割手段 12:変換手段 14:符号化手段（ユニバーサル符号化）
Claims (5)
- 【請求項１】読取ライン走査で得られた白黒の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、 入力画像データを大きい領域から小さい領域に多段階に
ブロック分割する多段分割手段（10）と； 該多段分割手段でブロック分割された各分割段階での白
黒パターンを対応する固定長符号に変換する変換手段
（12）と； 該変換手段（12）で得られた多段階に亘る白黒パターン
の固定長符号群の情報を、既に符号化済みの固定長符号
群からの複製として符号化する符号化手段（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】前記変換手段（12）は、前記多段分割手段
（10）でブロック分割された各段階での白黒パターン及
び白黒情報の連続性を示すパターンレングスのそれぞれ
を対応する固定長符号に変換することを特徴とする請求
項１記載の画像データ圧縮装置。 - 【請求項３】前記多段分割手段（10）は、上位段階の大
きい領域を構成する複数の分割ブロックにつき、分割ブ
ロック内が全て白画素であれば白情報ビットで表現し、
分割ブロック内に黒画素が１以上存在すれば黒情報ビッ
トで表現し、黒情報ビットで表現した分割ブロックにつ
いてのみ下位段階の小さい領域へのブロック分割を行う
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】前記符号化手段（14）は、現時点で符号化
すべき固定長符号群を、既に符号化済みの固定長符号群
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５】前記符号化手段（14）は、現時点で符号化
すべき固定長符号群を、既に符号化済みの固定長符号群
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2033165A JP2798767B2 (ja) | 1990-02-14 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2033165A JP2798767B2 (ja) | 1990-02-14 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03236680A JPH03236680A (ja) | 1991-10-22 |
| JP2798767B2 true JP2798767B2 (ja) | 1998-09-17 |
Family
ID=12378933
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2033165A Expired - Lifetime JP2798767B2 (ja) | 1990-02-14 | 1990-02-14 | 画像データ圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2798767B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3609794B2 (ja) | 2002-03-26 | 2005-01-12 | 株式会社東芝 | トレースデータ圧縮装置、トレースデータ圧縮方法及びトレースデータ圧縮回路を内蔵したマイクロコンピュータ |
-
1990
- 1990-02-14 JP JP2033165A patent/JP2798767B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03236680A (ja) | 1991-10-22 |
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