JP2833003B2 - 曲線のドットパターンのデータ圧縮方法 - Google Patents
曲線のドットパターンのデータ圧縮方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 〔目 次〕 概要 産業上の利用分野 従来の技術と発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例 発明の効果 〔概要〕 文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）でデ
ータを圧縮する方法に関し、 「Ｂ−スプライン関数」を用いた曲線近似によるパタ
ーンデータの圧縮する際のデータ量を削減することに目
的とし、 該文字，図形パターンを構成している曲線のドットパ
ターンを「Ｂスプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各
要素の相関関係にある要素群を符号化して、上記曲線の
ドットパターンのデータ圧縮を行うように構成する。
ーンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）でデ
ータを圧縮する方法に関し、 「Ｂ−スプライン関数」を用いた曲線近似によるパタ
ーンデータの圧縮する際のデータ量を削減することに目
的とし、 該文字，図形パターンを構成している曲線のドットパ
ターンを「Ｂスプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各
要素の相関関係にある要素群を符号化して、上記曲線の
ドットパターンのデータ圧縮を行うように構成する。
本発明は、文字，図形パターンを構成している曲線の
ドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線
近似を行う際に生成される節点の座標値列（k1,k2,…
…,kn）でデータを圧縮する方法に関する。
ドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線
近似を行う際に生成される節点の座標値列（k1,k2,…
…,kn）でデータを圧縮する方法に関する。
一般に、文字，図形データをフルドットで記憶する
と、大容量のメモリが必要になる。
と、大容量のメモリが必要になる。
又、該フルドットパターンを、そのフルドットの儘
で、拡大，縮小処理をすると、美しいパターンを生成す
ることができない。
で、拡大，縮小処理をすると、美しいパターンを生成す
ることができない。
そこで、従来から、文字，図形データを少ないメモリ
容量で蓄積でき、且つ、高品質の拡大，縮小パターンを
生成することができるデータ圧縮・復元方式として、該
文字，図形パターンを構成している曲線のドットパター
ンの輪郭を直線と，曲線で近似表現し、該輪郭領域の塗
り潰しにより、該文字，図形パターンを構成している曲
線のドットパターンを生成する方式が知られているが、
この場合、例えば、ドットパターンの輪郭を直線近似に
よりベクトル化し、次に、該近似した輪郭のベクトルの
方向の情報（方向ベクトル）により、水平，垂直ストロ
ーク，飾り，斜線／曲線ストロークの抽出を行い、更
に、該抽出した斜線／曲線ストロークの輪郭を「Ｂ−ス
プライン関数」を用いて曲線近似することが行われる。
容量で蓄積でき、且つ、高品質の拡大，縮小パターンを
生成することができるデータ圧縮・復元方式として、該
文字，図形パターンを構成している曲線のドットパター
ンの輪郭を直線と，曲線で近似表現し、該輪郭領域の塗
り潰しにより、該文字，図形パターンを構成している曲
線のドットパターンを生成する方式が知られているが、
この場合、例えば、ドットパターンの輪郭を直線近似に
よりベクトル化し、次に、該近似した輪郭のベクトルの
方向の情報（方向ベクトル）により、水平，垂直ストロ
ーク，飾り，斜線／曲線ストロークの抽出を行い、更
に、該抽出した斜線／曲線ストロークの輪郭を「Ｂ−ス
プライン関数」を用いて曲線近似することが行われる。
該文字，図形データの斜線／曲線ストロークの輪郭を
「Ｂ−スプライン関数」によって曲線近似を行う場合、
該「Ｂ−スプライン関数」の基底関数を決定する為のパ
ラメータである「節点」の個数と、該「節点」の係数値
列，及び、座標値列（k1,k2,……,kn）でデータ圧縮さ
れる為、該節点数が増えるにれて、その圧縮データの総
量が増加する問題があり、節点数が増加しても、該圧縮
データの総量が増加しない、効果的な圧縮データ削減方
式が待たれていた。
「Ｂ−スプライン関数」によって曲線近似を行う場合、
該「Ｂ−スプライン関数」の基底関数を決定する為のパ
ラメータである「節点」の個数と、該「節点」の係数値
列，及び、座標値列（k1,k2,……,kn）でデータ圧縮さ
れる為、該節点数が増えるにれて、その圧縮データの総
量が増加する問題があり、節点数が増加しても、該圧縮
データの総量が増加しない、効果的な圧縮データ削減方
式が待たれていた。
第３図は従来の曲線近似によるパターンデータの圧縮
方式を説明する図である。
方式を説明する図である。
前述のように、文字，図形パターンを構成している曲
線のドットパターンをフルドットで記憶する代わりに、
該文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンの輪郭を直線と曲線で近似表現し、該近似表現した
輪郭の領域を塗り潰すことによりパターンを生成する方
式が提案されている。
線のドットパターンをフルドットで記憶する代わりに、
該文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンの輪郭を直線と曲線で近似表現し、該近似表現した
輪郭の領域を塗り潰すことによりパターンを生成する方
式が提案されている。
この方式によれば、該文字，図形パターンを構成して
いる曲線のドットパターンの構成要素である各ドットを
記憶する代わりに、直線部分は両端点の座標値を，曲線
部分は後述の「Ｂ−スプライン関数」の係数と節点の座
標値だけを記憶すればよく、データ量が少なく、高圧縮
ができる。
いる曲線のドットパターンの構成要素である各ドットを
記憶する代わりに、直線部分は両端点の座標値を，曲線
部分は後述の「Ｂ−スプライン関数」の係数と節点の座
標値だけを記憶すればよく、データ量が少なく、高圧縮
ができる。
又、この方式では、拡大／縮小パターン等の変形文
字，図形を生成する場合、該直線部分は、両端点の座標
値を線形変換し、曲線部分は、上記「Ｂ−スプライン関
数」の係数と節点の座標値の線形変換を行えばよく、容
易に、該変形文字，図形を生成できる。
字，図形を生成する場合、該直線部分は、両端点の座標
値を線形変換し、曲線部分は、上記「Ｂ−スプライン関
数」の係数と節点の座標値の線形変換を行えばよく、容
易に、該変形文字，図形を生成できる。
然も、該文字，図形の原ドットパターンの輪郭の特徴
を直線と，曲線に分けて、忠実に表現している為、拡大
／縮小等の変形をしても、原ドットパターンの品質を劣
化させることがなく、高品質なドットパターンが得られ
る。
を直線と，曲線に分けて、忠実に表現している為、拡大
／縮小等の変形をしても、原ドットパターンの品質を劣
化させることがなく、高品質なドットパターンが得られ
る。
このような、文字，図形パターンを構成している曲線
のドットパターンの輪郭を直線と曲線に分け、該曲線部
分を「Ｂ−スプライン関数」を用いて近似表現するパタ
ーン圧縮方式として、本願出願人は、特開昭62−274472
号公報「パターンデータの圧縮方式」，特開昭63−7588
2号公報「曲線近似によるパターン圧縮方式」，特開昭6
3−257072号公報「パターンデータの圧縮方法」，特開
昭63−303473号公報「曲線近似によるパターンデータの
圧縮方式」，特願昭63−7558号「曲線近似によるパター
ンデータの圧縮方式」等で、その詳細を開示している
が、要約すると、以下のようになる。
のドットパターンの輪郭を直線と曲線に分け、該曲線部
分を「Ｂ−スプライン関数」を用いて近似表現するパタ
ーン圧縮方式として、本願出願人は、特開昭62−274472
号公報「パターンデータの圧縮方式」，特開昭63−7588
2号公報「曲線近似によるパターン圧縮方式」，特開昭6
3−257072号公報「パターンデータの圧縮方法」，特開
昭63−303473号公報「曲線近似によるパターンデータの
圧縮方式」，特願昭63−7558号「曲線近似によるパター
ンデータの圧縮方式」等で、その詳細を開示している
が、要約すると、以下のようになる。
先ず、曲線のドットパターンの輪郭を直線近似により
ベクトル化し、次に、該近似した輪郭のベクトルの方向
の情報により、水平／垂直ストローク，飾り，斜線／曲
線ストロークの抽出を行い、更に、該抽出した斜線／曲
線ストロークの輪郭を本図に示した逐次分割法による圧
縮データの算出部１で「Ｂ−スプライン関数」による曲
線近似の１つである逐次分割法で曲線近似を行うもので
ある。
ベクトル化し、次に、該近似した輪郭のベクトルの方向
の情報により、水平／垂直ストローク，飾り，斜線／曲
線ストロークの抽出を行い、更に、該抽出した斜線／曲
線ストロークの輪郭を本図に示した逐次分割法による圧
縮データの算出部１で「Ｂ−スプライン関数」による曲
線近似の１つである逐次分割法で曲線近似を行うもので
ある。
ここで、該抽出した斜線／曲線ストロークに注目する
と、該斜線／曲線ストロークの各セグメント（線分）
は、下記の（１）式で示す「Ｂ−スプライン関数」で近
似されており、そのときの生成パターンの輪郭点の座標
値は｛x,S（ｘ）｝で算出される。
と、該斜線／曲線ストロークの各セグメント（線分）
は、下記の（１）式で示す「Ｂ−スプライン関数」で近
似されており、そのときの生成パターンの輪郭点の座標
値は｛x,S（ｘ）｝で算出される。
ここで、ｎは節点数 Cjは係数 Ｎj,4は３次Ｂ−スプラインの基底関数 である。
該（１）式で、３次Ｂ−スプラインの基底関数Ｎj,4
（ｘ）は、該「Ｂ−スプライン関数」のパラメータであ
る節点の座標値列（k1,k2,……,kn）より算出される。
（ｘ）は、該「Ｂ−スプライン関数」のパラメータであ
る節点の座標値列（k1,k2,……,kn）より算出される。
従って、該斜線／曲線ストロークを「Ｂ−スプライン
関数」で曲線近似した場合、その圧縮データは、節点数
n,係数値列（C-2,C-1,C0,C1,C2,C3,……,Cn-1,），及
び、節点の座標値列（k1,k2,……,kn）で構成される。
関数」で曲線近似した場合、その圧縮データは、節点数
n,係数値列（C-2,C-1,C0,C1,C2,C3,……,Cn-1,），及
び、節点の座標値列（k1,k2,……,kn）で構成される。
従って、該斜線／曲線ストロークの圧縮データは、１
セグメント当たりの節点数の最大値を‘20'とした場
合、ｍを上記１個の係数，及び、節点を表現するビット
数とすると、該節点数を表現するのに５ビット，上記係
数がｍ×（ｎ＋２）ビット，節点がｍ×ｎビット必要と
なる。
セグメント当たりの節点数の最大値を‘20'とした場
合、ｍを上記１個の係数，及び、節点を表現するビット
数とすると、該節点数を表現するのに５ビット，上記係
数がｍ×（ｎ＋２）ビット，節点がｍ×ｎビット必要と
なる。
従って、該斜線／曲線ストロークの圧縮データの総量
は、 ｛５＋ｍ×（ｎ＋２）＋ｍ×ｎ｝ビット であり、斜線／曲線ストロークの各セグメントの節点数
ｎが増加するにつれて、該圧縮データの総量が増大する
という問題があった。
は、 ｛５＋ｍ×（ｎ＋２）＋ｍ×ｎ｝ビット であり、斜線／曲線ストロークの各セグメントの節点数
ｎが増加するにつれて、該圧縮データの総量が増大する
という問題があった。
本発明は上記従来の欠点に鑑み、文字，図形パターン
を構成している曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライ
ン関数」を用いて曲線近似を行う際に生成される節点の
座標値列（k1,k2,……,kn）でデータを圧縮する際の、
該曲線近似によるパターンデータの圧縮データ量を削減
することができるパターンデータ圧縮方法を提供するこ
とを目的とするものである。
を構成している曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライ
ン関数」を用いて曲線近似を行う際に生成される節点の
座標値列（k1,k2,……,kn）でデータを圧縮する際の、
該曲線近似によるパターンデータの圧縮データ量を削減
することができるパターンデータ圧縮方法を提供するこ
とを目的とするものである。
第１図は本発明の原理ブロック図である。
上記の問題点は下記の如くに構成された曲線近似によ
る曲線のドットパターンのデータの圧縮方法によって解
決される。
る曲線のドットパターンのデータの圧縮方法によって解
決される。
文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）で上
記曲線のドットパターンのデータを圧縮する方法におい
て、 該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素の相関
関係にある要素群を符号化して上記曲線のドットパター
ンのデータ圧縮を行うように構成する。
ーンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線近似を行う
際に生成される節点の座標値列（k1,k2,……,kn）で上
記曲線のドットパターンのデータを圧縮する方法におい
て、 該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素の相関
関係にある要素群を符号化して上記曲線のドットパター
ンのデータ圧縮を行うように構成する。
即ち、本発明によれば、文字，図形パターンを構成し
ている曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」
を用いて曲線近似を行う際に生成される節点数の増加に
よる圧縮データの増大に対して、該節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）が、逐次分割法で求められている場
合、該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素には
相関関係があることに着目し、該相関関係にある各要素
群をコード化（符号化）して、該圧縮データの総量を削
減するものである。
ている曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」
を用いて曲線近似を行う際に生成される節点数の増加に
よる圧縮データの増大に対して、該節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）が、逐次分割法で求められている場
合、該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素には
相関関係があることに着目し、該相関関係にある各要素
群をコード化（符号化）して、該圧縮データの総量を削
減するものである。
即ち、節点の座標値列（k1,k2,……,kn）が逐次分割
法で求められている場合、近似区間の両端点の座標を
T1,T2として、k1＝T1,k2＝T2を初期値として算出され
た、該近似関数の誤差評価（例えば、前述の特開昭62−
274472号公報「パターンデータの圧縮方式」で開示して
いる残差２乗和による誤差評価）を行い、若し、不適切
であれば、 k1＝T1,k2＝（T1＋T2）/2,k3＝T2 というように、近似区間の両端点の座標の中点に節点k2
を追加し、又、新たに、該近似関数の誤差評価を行う。
法で求められている場合、近似区間の両端点の座標を
T1,T2として、k1＝T1,k2＝T2を初期値として算出され
た、該近似関数の誤差評価（例えば、前述の特開昭62−
274472号公報「パターンデータの圧縮方式」で開示して
いる残差２乗和による誤差評価）を行い、若し、不適切
であれば、 k1＝T1,k2＝（T1＋T2）/2,k3＝T2 というように、近似区間の両端点の座標の中点に節点k2
を追加し、又、新たに、該近似関数の誤差評価を行う。
そして、再び、不適切であれば、２つの区間（k1〜k2
とk2〜k3）で、誤差の大きい区間に、その区間の中点が
新たな節点として追加される。
とk2〜k3）で、誤差の大きい区間に、その区間の中点が
新たな節点として追加される。
例えば、その前区間（k1〜k2）の誤差が大きい場合に
は、上記と同様にして、 k1＝T1,k2＝｛T1＋（T1＋T2）/2｝/2,k3＝ （T1＋T2）/2,k4＝T2 のように、その区間の中点が新たな節点として追加する
ことを繰り返して、該節点列を求める。
は、上記と同様にして、 k1＝T1,k2＝｛T1＋（T1＋T2）/2｝/2,k3＝ （T1＋T2）/2,k4＝T2 のように、その区間の中点が新たな節点として追加する
ことを繰り返して、該節点列を求める。
このようにして、節点の座標値列（k1,k2,……,kn）
を求める方法が逐次分割法である。
を求める方法が逐次分割法である。
このように、例えば、逐次分割法によって求めた節点
の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素の間には、上記
のように、特定の相関関係があるので、本発明において
は、この相関関係にある各要素列をコード化して圧縮デ
ータを削減するというものである。
の座標値列（k1,k2,……,kn）の各要素の間には、上記
のように、特定の相関関係があるので、本発明において
は、この相関関係にある各要素列をコード化して圧縮デ
ータを削減するというものである。
即ち、従来の節点の座標値列（k1,k2,……,kn）を、
両端点の座標（T1,T2）とコード、即ち「T1,T2,コー
ド」で表すようにする。
両端点の座標（T1,T2）とコード、即ち「T1,T2,コー
ド」で表すようにする。
上記の例においては、例えば、該コードは、下記の表
に従う。
に従う。
ここで、変換の為の算術式における割算は、シフト演
算（右シフト）で実現でき、「T1＋T2）/2」等部分的に
同じ演算を含んでいることから、例えば、スタックメモ
リを利用することで、該演算を少ない計算量で実現でき
るので、該コード表を作成する上で、該演算が問題とな
ることはない。
算（右シフト）で実現でき、「T1＋T2）/2」等部分的に
同じ演算を含んでいることから、例えば、スタックメモ
リを利用することで、該演算を少ない計算量で実現でき
るので、該コード表を作成する上で、該演算が問題とな
ることはない。
このように、節点の座標値列（k1,k2,……,kn）の各
要素の間の相関関係にある各要素群をコード化すること
で、節点の圧縮データ量は、該コードを表現するビット
数で済み、従来方式に比較して大幅にデータ量が削減で
きる効果がある。
要素の間の相関関係にある各要素群をコード化すること
で、節点の圧縮データ量は、該コードを表現するビット
数で済み、従来方式に比較して大幅にデータ量が削減で
きる効果がある。
以下本発明の実施例を図面によって詳述する。
前述の第１図は本発明の原理ブロック図であり、第２
図は本発明の一実施例を示した図であって、（ａ）は節
点コード化部の構成例を示し、（ｂ）は文字ドットパタ
ーンの圧縮に本発明を適用した場合の構成例を模式的に
示した図である。
図は本発明の一実施例を示した図であって、（ａ）は節
点コード化部の構成例を示し、（ｂ）は文字ドットパタ
ーンの圧縮に本発明を適用した場合の構成例を模式的に
示した図である。
以下、第１図を参照しながら第２図によって、本発明
の文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンのデータ圧縮方法を説明する。
の文字，図形パターンを構成している曲線のドットパタ
ーンのデータ圧縮方法を説明する。
本発明を実施しても、文字，図形等のパターンデータ
を「Ｂ−スプライン関数」による曲線近似を用いてデー
タを圧縮する手段、例えば、逐次分割法によるデータ圧
縮手段は、特に変わることはないので、詳細は省略し
て、ここでは、文字ドットパターンを圧縮する際に用い
る、本発明の節点のコード化処理を中心にして説明す
る。
を「Ｂ−スプライン関数」による曲線近似を用いてデー
タを圧縮する手段、例えば、逐次分割法によるデータ圧
縮手段は、特に変わることはないので、詳細は省略し
て、ここでは、文字ドットパターンを圧縮する際に用い
る、本発明の節点のコード化処理を中心にして説明す
る。
先ず、（ｂ）図において、文字ドットパターンの圧縮
方式を例にして、本発明の節点のコード化処理の位置付
けを説明する。
方式を例にして、本発明の節点のコード化処理の位置付
けを説明する。
屈曲点抽出部10で、入力された文字ドットパターンの
輪郭を直線近似によりベクトル化して、該輪郭ベクトル
の端点である屈曲点を抽出する。（例えば、「特公昭59
−25702号公報」参照） 次に水平・垂直ストローク認識部11と、飾り抽出部12
では、上記抽出された輪郭ベクトルの方向，長さ，該輪
郭ベクトル間の距離等の情報を使用して、該文字ドット
パターンの中の水平／垂直ストロークと，飾りの認識を
行い、その「飾り」属性を、該輪郭ベクトル（又は、屈
曲点）に付加する。（例えば、特開昭62−063384号公報
「パターンの相似変換方式」参照） その後、縦／横，及び、該「飾り」の属性のない輪郭
ベクトルを対象として、斜線／曲線ストローク抽出部13
において、先ず、該輪郭ベクトルの４方向分類を行っ
て、その方向属性を輪郭ベクトルに付加し、連続した同
じ属性を持つ輪郭ベクトルを統合して、曲線ストローク
を構成する２つの「対」をなす輪郭線の候補を抽出す
る。
輪郭を直線近似によりベクトル化して、該輪郭ベクトル
の端点である屈曲点を抽出する。（例えば、「特公昭59
−25702号公報」参照） 次に水平・垂直ストローク認識部11と、飾り抽出部12
では、上記抽出された輪郭ベクトルの方向，長さ，該輪
郭ベクトル間の距離等の情報を使用して、該文字ドット
パターンの中の水平／垂直ストロークと，飾りの認識を
行い、その「飾り」属性を、該輪郭ベクトル（又は、屈
曲点）に付加する。（例えば、特開昭62−063384号公報
「パターンの相似変換方式」参照） その後、縦／横，及び、該「飾り」の属性のない輪郭
ベクトルを対象として、斜線／曲線ストローク抽出部13
において、先ず、該輪郭ベクトルの４方向分類を行っ
て、その方向属性を輪郭ベクトルに付加し、連続した同
じ属性を持つ輪郭ベクトルを統合して、曲線ストローク
を構成する２つの「対」をなす輪郭線の候補を抽出す
る。
次に、該統合した輪郭ベクトルの４方向属性の上記対
応条件，長さ，輪郭ベクトル間の距離の情報を用いて対
応付けを行い、該曲線ストロークを構成する「対」をな
す輪郭線を抽出する。（例えば、特開昭62−140182号公
報「パターンの相似変換方式」，特開昭62−274482号公
報「斜め線及び曲線ストロークの抽出方式」参照） この抽出された曲線ストロークの輪郭線は、Ｘ方向
と,Y方向の一価関数の線分であり、漢字，片仮名を構成
する曲線に多くみられ、該一価関数の曲線に対しては、
前述の「Ｂ−スプライン関数」を用いて近似することが
できる。
応条件，長さ，輪郭ベクトル間の距離の情報を用いて対
応付けを行い、該曲線ストロークを構成する「対」をな
す輪郭線を抽出する。（例えば、特開昭62−140182号公
報「パターンの相似変換方式」，特開昭62−274482号公
報「斜め線及び曲線ストロークの抽出方式」参照） この抽出された曲線ストロークの輪郭線は、Ｘ方向
と,Y方向の一価関数の線分であり、漢字，片仮名を構成
する曲線に多くみられ、該一価関数の曲線に対しては、
前述の「Ｂ−スプライン関数」を用いて近似することが
できる。
平仮名と英数字を多く構成する多価関数の曲線に対し
ては、上記一価関数の線分を統合して、該多価関数を抽
出し、又、新たな曲線近似区間を再設定して、上記「Ｂ
−スプライン関数」による曲線近似を行う。
ては、上記一価関数の線分を統合して、該多価関数を抽
出し、又、新たな曲線近似区間を再設定して、上記「Ｂ
−スプライン関数」による曲線近似を行う。
次の曲線近似区間設定部14〜振動判定部18は前述の逐
次分割法による圧縮データの算出部１に対応する。
次分割法による圧縮データの算出部１に対応する。
該曲線近似区間設定部14では、上記斜線／曲線ストロ
ーク抽出部13で得られた一価関数の輪郭線を、そのまま
曲線近似区間として設定する処理と，該一価関数を統合
して、多価関数を抽出し、更に、曲線近似区間を再設定
する処理と，縦／横線と曲線ストロークを統合する処理
と，曲線部の「飾り」に対する曲線近似区間の設定処理
（曲線部抽出処理を含む）とを行う。
ーク抽出部13で得られた一価関数の輪郭線を、そのまま
曲線近似区間として設定する処理と，該一価関数を統合
して、多価関数を抽出し、更に、曲線近似区間を再設定
する処理と，縦／横線と曲線ストロークを統合する処理
と，曲線部の「飾り」に対する曲線近似区間の設定処理
（曲線部抽出処理を含む）とを行う。
次の多項式の係数／節点算出部15,及び、残差２乗和
判定部17では、先ず、上記設定した曲線近似区間の平均
的な傾きを、輪郭ベクトルの傾きより算出し、該設定し
た曲線近似区間の平均的な傾きを用いて残差２乗和によ
る誤差評価を行う際に、その傾き（例えば、45度を境に
して）に応じて、その区間を、前述の「Ｂ−スプライン
関数」の（１）式で示す、｛x,S（ｘ）｝で近似する
か、｛Ｓ′（ｙ）,y｝で近似するかを決定する。
判定部17では、先ず、上記設定した曲線近似区間の平均
的な傾きを、輪郭ベクトルの傾きより算出し、該設定し
た曲線近似区間の平均的な傾きを用いて残差２乗和によ
る誤差評価を行う際に、その傾き（例えば、45度を境に
して）に応じて、その区間を、前述の「Ｂ−スプライン
関数」の（１）式で示す、｛x,S（ｘ）｝で近似する
か、｛Ｓ′（ｙ）,y｝で近似するかを決定する。
これは、該傾きによって、該「Ｂ−スプライン関数」
で表現できる範囲が限定される場合が生じるからであ
り、前述の本願出願人が先願している特開昭63−257072
号公報「パターンデータの圧縮方法」で、誤差評価を行
う為の残差２乗和算出式中の観測誤差“σi2"、即ち、
曲線近似で得られた点列上の参照点の重み、即ち、どの
参照点を重要視するかを表す点に対する観測誤差（重
み）を表すのに、上記曲線近似区間の平均的な傾きを使
用していることによる。
で表現できる範囲が限定される場合が生じるからであ
り、前述の本願出願人が先願している特開昭63−257072
号公報「パターンデータの圧縮方法」で、誤差評価を行
う為の残差２乗和算出式中の観測誤差“σi2"、即ち、
曲線近似で得られた点列上の参照点の重み、即ち、どの
参照点を重要視するかを表す点に対する観測誤差（重
み）を表すのに、上記曲線近似区間の平均的な傾きを使
用していることによる。
該（１）式の係数，及び、節点算出は、前述のよう
に、誤差評価のもとに行う。該「Ｂ−スプライン関数」
の係数と節点が、上記誤差評価の基に１つ決まり、次
に、得られたスプライン曲線が振動しているか否かを振
動判定部18で判定して、「Ｂ−スプライン関数」の適切
な係数，及び節点を算出する。
に、誤差評価のもとに行う。該「Ｂ−スプライン関数」
の係数と節点が、上記誤差評価の基に１つ決まり、次
に、得られたスプライン曲線が振動しているか否かを振
動判定部18で判定して、「Ｂ−スプライン関数」の適切
な係数，及び節点を算出する。
尚、上記曲線近似区間設定部14,斜め線および曲線ス
トロークの輪郭復元部16,多項式の係数／節点算出部15,
残差２乗和判定部17,振動判定部18での詳細な処理につ
いては、例えば、前述の特開昭62−274492号公報「パタ
ーンデータの圧縮方式」，特開昭63−75882号公報「曲
線近似によるパターン圧縮方式」，特開昭63−257072号
公報「パターンデータの圧縮方法」，特開昭63−303473
号公報「曲線近似によるパターンデータ圧縮方式」に開
示されている。
トロークの輪郭復元部16,多項式の係数／節点算出部15,
残差２乗和判定部17,振動判定部18での詳細な処理につ
いては、例えば、前述の特開昭62−274492号公報「パタ
ーンデータの圧縮方式」，特開昭63−75882号公報「曲
線近似によるパターン圧縮方式」，特開昭63−257072号
公報「パターンデータの圧縮方法」，特開昭63−303473
号公報「曲線近似によるパターンデータ圧縮方式」に開
示されている。
前述のように、「Ｂ−スプライン関数」を用いた曲線
近似においては、算出された節点の座標値列（k1,k2,
k3,……,kn）の各要素の間には、例えば、逐次分割法に
基づいた相関関係があることに着目し、本発明において
は、この節点の座標値列の各要素の相関関係にある各要
素群を符号化して、該「Ｂ−スプライン関数」の係数値
列（C-2,C-1,C0,C1,C2,C3,……,Cn-1,）と、コード化し
た節点情報を圧縮データとして出力する。
近似においては、算出された節点の座標値列（k1,k2,
k3,……,kn）の各要素の間には、例えば、逐次分割法に
基づいた相関関係があることに着目し、本発明において
は、この節点の座標値列の各要素の相関関係にある各要
素群を符号化して、該「Ｂ−スプライン関数」の係数値
列（C-2,C-1,C0,C1,C2,C3,……,Cn-1,）と、コード化し
た節点情報を圧縮データとして出力する。
このコード化方式を（ａ）図によって、更に、詳細に
説明する。
説明する。
先ず、個数算出部21において、入力された節点の座標
値列情報の要素の個数を算出する。
値列情報の要素の個数を算出する。
該算出された個数を用いて、前述のコード表を構成し
ている節点座標値列テーブル22を検索し、該個数の要素
からなるコードの候補を抽出し、次のコード決定部24に
おいて、上記入力された節点の座標値列情報とを比較し
ながら、該座標値列情報と一致するコードを決定する。
ている節点座標値列テーブル22を検索し、該個数の要素
からなるコードの候補を抽出し、次のコード決定部24に
おいて、上記入力された節点の座標値列情報とを比較し
ながら、該座標値列情報と一致するコードを決定する。
具体的には、両端点の要素を除いたものと、上記候補
の中から両端点を除いたものとを比較し、中点の節点の
座標値があると、その、例えば、一番最初のものを選択
して一致しない候補を除去することを繰り返して、最後
に残った要素を含む候補を、該入力された節点の座標値
列情報と一致すると判定し、該候補に付加されているコ
ードを出力させることで、該「Ｂ−スプライン関数」を
用いて近似した曲線のコードを得ることができる。
の中から両端点を除いたものとを比較し、中点の節点の
座標値があると、その、例えば、一番最初のものを選択
して一致しない候補を除去することを繰り返して、最後
に残った要素を含む候補を、該入力された節点の座標値
列情報と一致すると判定し、該候補に付加されているコ
ードを出力させることで、該「Ｂ−スプライン関数」を
用いて近似した曲線のコードを得ることができる。
上記の例は逐次分割法で「Ｂ−スプライン関数」のパ
ラメータである節点を求めた場合を例にしているが、こ
れに限定されるものではなく、節点の座標値列の各要素
の間に、特定の相関関係を持つものであれば、どのよう
な方法で該節点を求めてもよいことはいう迄もないこと
である。
ラメータである節点を求めた場合を例にしているが、こ
れに限定されるものではなく、節点の座標値列の各要素
の間に、特定の相関関係を持つものであれば、どのよう
な方法で該節点を求めてもよいことはいう迄もないこと
である。
尚、上記の処理において出力された斜線／曲線ストロ
ーク以外については、屈曲点，及び水平／垂直線（縦／
横），飾りの属性データを直線近似による圧縮データと
して出力する。
ーク以外については、屈曲点，及び水平／垂直線（縦／
横），飾りの属性データを直線近似による圧縮データと
して出力する。
このようにして、節点のデータをコード化して、復元
側で基の節点の座標値列（k1,k2,……,kn）を求める場
合、両端点の座標（T1,T2）と、該コードから、前述の
コード表に従った算術演算を行う必要があるが、前述の
ように、該算術演算は、シフト演算による割算と、同じ
演算（例えば、T1＋T2/2等）を含んでいるので、スタッ
クメモリを利用することで、高速の該コードを用いて節
点のデータを算出することができる利点もある。
側で基の節点の座標値列（k1,k2,……,kn）を求める場
合、両端点の座標（T1,T2）と、該コードから、前述の
コード表に従った算術演算を行う必要があるが、前述の
ように、該算術演算は、シフト演算による割算と、同じ
演算（例えば、T1＋T2/2等）を含んでいるので、スタッ
クメモリを利用することで、高速の該コードを用いて節
点のデータを算出することができる利点もある。
このように、本発明は、文字，図形パターンを構成し
ている曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」
の、例えば、逐次分割法を用いて曲線近似を行う際に生
成される節点数の増加による圧縮データの増大に対し
て、該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）が、逐次分割
法で求められている場合、該節点の座標値列（k1,k2,…
…,kn）の各要素には相関関係があることに着目して、
該相関関係にある要素群をコード化（符号化）して出力
することで、該圧縮データの総量を削減するようにした
ところに特徴がある。
ている曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」
の、例えば、逐次分割法を用いて曲線近似を行う際に生
成される節点数の増加による圧縮データの増大に対し
て、該節点の座標値列（k1,k2,……,kn）が、逐次分割
法で求められている場合、該節点の座標値列（k1,k2,…
…,kn）の各要素には相関関係があることに着目して、
該相関関係にある要素群をコード化（符号化）して出力
することで、該圧縮データの総量を削減するようにした
ところに特徴がある。
以上、詳細に説明したように、曲線のドットパターン
のデータ圧縮方法は、文字，図形パターンを構成してい
る曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」を用
いて曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）で上記曲線のドットパターンのデー
タを圧縮する方法において、該文字，図形パターンを構
成している曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関
数」を用いて曲線近似を行う際に生成される節点の座標
値列（k1,k2,……,kn）の各要素の相関関係にある要素
列を符号化して上記曲線のドットパターンのデータ圧縮
を行うようにしたものであるので、節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）の各要素の間の相関関係にある各要
素列をコード化することで、節点の圧縮データ量は、該
コードを表現するビット数で済み、従来方式に比較して
大幅にデータ量が削減できる効果がある。
のデータ圧縮方法は、文字，図形パターンを構成してい
る曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関数」を用
いて曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）で上記曲線のドットパターンのデー
タを圧縮する方法において、該文字，図形パターンを構
成している曲線のドットパターンを「Ｂ−スプライン関
数」を用いて曲線近似を行う際に生成される節点の座標
値列（k1,k2,……,kn）の各要素の相関関係にある要素
列を符号化して上記曲線のドットパターンのデータ圧縮
を行うようにしたものであるので、節点の座標値列
（k1,k2,……,kn）の各要素の間の相関関係にある各要
素列をコード化することで、節点の圧縮データ量は、該
コードを表現するビット数で済み、従来方式に比較して
大幅にデータ量が削減できる効果がある。
例えば、１個の節点を表現するビット数をm,節点の数
をｎとすると、従来方式では、ｍ×ｎビットを必要とし
ていたのに対して、本発明の場合には、該節点データの
コード化の為に必要なビット数ｋで済む為、例えば、ｍ
＝８（この場合、256×256ドットのパターンが表現でき
る）,n＝6,k＝８の場合、従来方式では、ｍ×ｎ＝48ビ
ットに対して、本発明の場合には、ｋ＝８ビットであ
り、従来のデータ量に比較して、1/6で済むことにな
る。
をｎとすると、従来方式では、ｍ×ｎビットを必要とし
ていたのに対して、本発明の場合には、該節点データの
コード化の為に必要なビット数ｋで済む為、例えば、ｍ
＝８（この場合、256×256ドットのパターンが表現でき
る）,n＝6,k＝８の場合、従来方式では、ｍ×ｎ＝48ビ
ットに対して、本発明の場合には、ｋ＝８ビットであ
り、従来のデータ量に比較して、1/6で済むことにな
る。
第１図は本発明の原理ブロック図， 第２図は本発明の一実施例を示した図， 第３図は従来の曲線近似によるパターンデータの圧縮方
式を説明する図， である。 図面において、 １は逐次分割法による圧縮データの算出部， ２は節点のコード化部， 21は個数算出部， 22は節点座標値列テーブル（コード表）， 23はコード候補抽出部， 24はコード決定部， 10〜18は文字ドットパターンの圧縮を行う各ブロック， をそれぞれ示す。
式を説明する図， である。 図面において、 １は逐次分割法による圧縮データの算出部， ２は節点のコード化部， 21は個数算出部， 22は節点座標値列テーブル（コード表）， 23はコード候補抽出部， 24はコード決定部， 10〜18は文字ドットパターンの圧縮を行う各ブロック， をそれぞれ示す。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 9/00 - 9/40 H04N 1/41 - 1/419 G06T 5/00
Claims (1)
- 【請求項１】文字，図形パターンを構成している曲線の
ドットパターンをＢスプライン関数を用いて曲線近似を
行う際に生成される節点の座標値列で、前記曲線のドッ
トパターンのデータを圧縮する方法であって、 前記節点の座標値列の各要素の相関関係にある各要素群
を符号化して、前記曲線のドットパターンのデータ圧縮
を行うことを特徴とする曲線のドットパターンのデータ
圧縮方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11991089A JP2833003B2 (ja) | 1989-05-12 | 1989-05-12 | 曲線のドットパターンのデータ圧縮方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11991089A JP2833003B2 (ja) | 1989-05-12 | 1989-05-12 | 曲線のドットパターンのデータ圧縮方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02299078A JPH02299078A (ja) | 1990-12-11 |
| JP2833003B2 true JP2833003B2 (ja) | 1998-12-09 |
Family
ID=14773224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11991089A Expired - Lifetime JP2833003B2 (ja) | 1989-05-12 | 1989-05-12 | 曲線のドットパターンのデータ圧縮方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2833003B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010156631A (ja) * | 2008-12-29 | 2010-07-15 | Seiko Epson Corp | 衛星軌道データの圧縮方法、衛星軌道データの提供方法、衛星軌道データの展開方法及びデータ圧縮装置 |
-
1989
- 1989-05-12 JP JP11991089A patent/JP2833003B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02299078A (ja) | 1990-12-11 |
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