JP2954749B2 - データ圧縮方式 - Google Patents
データ圧縮方式Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ユニバーサル符号の一
種である増分分解型の改良として知られたＬＺＷ符号に
よるデータ圧縮方式に関する。近年、文字コード、ベク
トル情報、画像など様々な種類のデータがコンピュータ
で扱われるようになっており、扱われるデータ量も急速
に増加してきている。大量のデータを扱うときは、デー
タの中の冗長な部分を省いてデータ量を圧縮すること
で、記憶容量を減らしたり、速く伝送したりできるよう
になる。
種である増分分解型の改良として知られたＬＺＷ符号に
よるデータ圧縮方式に関する。近年、文字コード、ベク
トル情報、画像など様々な種類のデータがコンピュータ
で扱われるようになっており、扱われるデータ量も急速
に増加してきている。大量のデータを扱うときは、デー
タの中の冗長な部分を省いてデータ量を圧縮すること
で、記憶容量を減らしたり、速く伝送したりできるよう
になる。
【０００２】このように様々なデータを１つの方式でデ
ータ圧縮できる方法としてユニバーサル符号化が提案さ
れている。ここで、本発明の分野は、文字コードの圧縮
に限らず、様々なデータに適用できるが、以下では、情
報理論で用いられている呼称を踏襲し、データの１ワー
ド単位を文字と呼び、データが任意ワードつながったも
のを文字列と呼ぶことにする。
ータ圧縮できる方法としてユニバーサル符号化が提案さ
れている。ここで、本発明の分野は、文字コードの圧縮
に限らず、様々なデータに適用できるが、以下では、情
報理論で用いられている呼称を踏襲し、データの１ワー
ド単位を文字と呼び、データが任意ワードつながったも
のを文字列と呼ぶことにする。
【０００３】
【従来の技術】従来、バイト単位のファイル圧縮に用い
るユニバーサル符号の代表的な方法として、（１）ジブ
−レンペル（Ziv-Lempel）符号（例えば、宗像『Ziv-Le
mpelのデータ圧縮法』，情報処理，Vol.26,No.1,1985
年）、（２）算術符号の２つがある。
るユニバーサル符号の代表的な方法として、（１）ジブ
−レンペル（Ziv-Lempel）符号（例えば、宗像『Ziv-Le
mpelのデータ圧縮法』，情報処理，Vol.26,No.1,1985
年）、（２）算術符号の２つがある。
【０００４】ジブーレンペル符号では 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。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 Text Compression ”,I
EEETrans. on Commun., Vol.COM-34,No.12,Dec.1986参
照）。
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 Text Compression ”,I
EEETrans. on Commun., Vol.COM-34,No.12,Dec.1986参
照）。
【０００５】また、増分分解型アルゴリズムの改良とし
ては、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch）符号がある（T.A.We
lch,“A Technique for High-Performance Data Compre
ssion ”,Computer,June 1984 参照）。これらの符号の
内、高速処理ができることと、アルゴリズムの簡単さか
らＬＺＷ符号が記憶装置のファイル圧縮などで使われる
ようになっている。
ては、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch）符号がある（T.A.We
lch,“A Technique for High-Performance Data Compre
ssion ”,Computer,June 1984 参照）。これらの符号の
内、高速処理ができることと、アルゴリズムの簡単さか
らＬＺＷ符号が記憶装置のファイル圧縮などで使われる
ようになっている。
【０００６】ＬＺＷ符号の符号化アルゴリズムを図８に
示す。ＬＺＷ符号化は、書き替え可能な辞書をもち、入
力文字列の中を相異なる文字列に分け、この文字列を出
現した順に識別番号（辞書登録番号）を付けて辞書に登
録すると共に、現在入力している文字列を辞書に登録し
てある最長一致文字列の参照番号だけで表して符号化す
るものである。
示す。ＬＺＷ符号化は、書き替え可能な辞書をもち、入
力文字列の中を相異なる文字列に分け、この文字列を出
現した順に識別番号（辞書登録番号）を付けて辞書に登
録すると共に、現在入力している文字列を辞書に登録し
てある最長一致文字列の参照番号だけで表して符号化す
るものである。
【０００７】尚、増分分解型符号およびＬＺＷ符号の技
術は、特開昭59-231683 号、米国特許第4,558,302 号で
開示されている。図８のＬＺＷ符号化処理は次のように
なる。 ［ステップＳ１］初期化のステップである。予め全文字
につき一文字からなる文字列を初期値として登録してか
ら符号化を始める。辞書の登録数ｎを文字種数Ａと置
く。カーソルをデータの先頭の位置に置く。
術は、特開昭59-231683 号、米国特許第4,558,302 号で
開示されている。図８のＬＺＷ符号化処理は次のように
なる。 ［ステップＳ１］初期化のステップである。予め全文字
につき一文字からなる文字列を初期値として登録してか
ら符号化を始める。辞書の登録数ｎを文字種数Ａと置
く。カーソルをデータの先頭の位置に置く。
【０００８】［ステップＳ２］カーソルの位置からの文
字列に一致する辞書登録の最長文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ３］文字列Ｓの識別番号を「ｌｏｇ2 ｎ」
ビットで表して出力する。ただし、「ｌｏｇ2 ｎ」はｌ
ｏｇ2 ｎ以上の最小の整数を意味する。例えば、辞書登
録数ｎ＝１２では「ｌｏｇ2 １２」はｌｏｇ2 １２以上
の最小の整数４を意味する。
字列に一致する辞書登録の最長文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ３］文字列Ｓの識別番号を「ｌｏｇ2 ｎ」
ビットで表して出力する。ただし、「ｌｏｇ2 ｎ」はｌ
ｏｇ2 ｎ以上の最小の整数を意味する。例えば、辞書登
録数ｎ＝１２では「ｌｏｇ2 １２」はｌｏｇ2 １２以上
の最小の整数４を意味する。
【０００９】［ステップＳ４］文字列Ｓのカーソルの最
初の文字Ｃとおく。カーソルは文字列Ｓの後の文字に移
動させる。 ［ステップＳ５］辞書登録数ｎが辞書の最大アドレスNM
AXより小さいか調べる。もし、小さければステップＳ６
に移り、小さくなければステップＳ７に移る。
初の文字Ｃとおく。カーソルは文字列Ｓの後の文字に移
動させる。 ［ステップＳ５］辞書登録数ｎが辞書の最大アドレスNM
AXより小さいか調べる。もし、小さければステップＳ６
に移り、小さくなければステップＳ７に移る。
【００１０】［ステップＳ６］辞書登録数ｎを一つイン
クリメントし、文字列Ｓに文字Ｃを付加した文字列ＳＣ
を辞書に登録し、ステップＳ２に戻る。 ［ステップＳ７］圧縮率の変化をチェックし、もし、圧
縮率が悪化していれば、ステップＳ１に戻って辞書を初
期化する。もし、圧縮率が悪化していなければ、ステッ
プＳ２に戻る。このように従来のＬＺＷ符号化によるデ
ータ圧縮方式は、辞書に文字列を登録していって、辞書
が一杯（辞書の最大アドレスまで登録）になったとき、
辞書への登録を止めて数１００キロバイト単位に圧縮率
をチェックしている。
クリメントし、文字列Ｓに文字Ｃを付加した文字列ＳＣ
を辞書に登録し、ステップＳ２に戻る。 ［ステップＳ７］圧縮率の変化をチェックし、もし、圧
縮率が悪化していれば、ステップＳ１に戻って辞書を初
期化する。もし、圧縮率が悪化していなければ、ステッ
プＳ２に戻る。このように従来のＬＺＷ符号化によるデ
ータ圧縮方式は、辞書に文字列を登録していって、辞書
が一杯（辞書の最大アドレスまで登録）になったとき、
辞書への登録を止めて数１００キロバイト単位に圧縮率
をチェックしている。
【００１１】このとき圧縮率が前回チェックしたときと
比べ悪化する方向に動いていれば、辞書がデータの統計
的性質とズレができていると判断し、辞書を初期化す
る。この場合の辞書の初期化方法は、今までの学習結果
をクリアしてしまうので、次から学習し直さなければな
らず、効率が低下する。これを防ぐ方法として、辞書に
登録した文字列の実際に使用した回数を計数しておき、
出現頻度の高い文字列のみ残して辞書のスペースを空け
る方法が本願発明者らによって提案されている。
比べ悪化する方向に動いていれば、辞書がデータの統計
的性質とズレができていると判断し、辞書を初期化す
る。この場合の辞書の初期化方法は、今までの学習結果
をクリアしてしまうので、次から学習し直さなければな
らず、効率が低下する。これを防ぐ方法として、辞書に
登録した文字列の実際に使用した回数を計数しておき、
出現頻度の高い文字列のみ残して辞書のスペースを空け
る方法が本願発明者らによって提案されている。
【００１２】次に算術符号化について、図９（ａ）に複
数個のシンボルの符号化に用いる多値算術符号化の符号
化アルゴリズムを示し、また図９（ｂ）に復号化アルゴ
リズムを示す。この算術符号化の詳細は、I.H.Witten
他，“Arimetic Coding forData Compression”，Commu
m.of ACM, Vol.30,No.6, 1987年に示される。多値算術
符号化は、データ列を、［０，１］の数直線上の一点に
対応付けるものであり、シンボルごとに、出現したシン
ボルの出現確率から求めた累積出現確率によって［０，
１］区間を逐次、細分割し、最後の区間の［区間幅（ｒ
ａｎｇｅ）］と［上限（Ｈｉｇｈ）又は下限（Ｌｏ
ｗ）］を符号語として出力する。
数個のシンボルの符号化に用いる多値算術符号化の符号
化アルゴリズムを示し、また図９（ｂ）に復号化アルゴ
リズムを示す。この算術符号化の詳細は、I.H.Witten
他，“Arimetic Coding forData Compression”，Commu
m.of ACM, Vol.30,No.6, 1987年に示される。多値算術
符号化は、データ列を、［０，１］の数直線上の一点に
対応付けるものであり、シンボルごとに、出現したシン
ボルの出現確率から求めた累積出現確率によって［０，
１］区間を逐次、細分割し、最後の区間の［区間幅（ｒ
ａｎｇｅ）］と［上限（Ｈｉｇｈ）又は下限（Ｌｏ
ｗ）］を符号語として出力する。
【００１３】図９（ａ）の符号化アルゴリズムでは、シ
ンボル列全体の符号化が終了するまで符号語が得られ
ず、また、符号語全体が得られないと復号ができないよ
うになっている。しかし、実際の多値算術符号化では、
有限桁の固定長のレジスタで演算して、ビット単位に符
号語を得ることができる。また、算術符号化では、多重
の履歴からの条件付確率を符号化することによって、高
圧縮にする方法が発表されている（例えば、D.M. Abram
son,“An Adaptive Dependancy Source Model for Data
Compression”，Commun. ofACM, Vol.30, No.6,1987
年，または、J.G. Cleary 他，“Data Compression Usi
ngAdaptive Coding and Partial String Macthing”，C
ommun. of ACM,Vol.30, No.6, 1987 年）。
ンボル列全体の符号化が終了するまで符号語が得られ
ず、また、符号語全体が得られないと復号ができないよ
うになっている。しかし、実際の多値算術符号化では、
有限桁の固定長のレジスタで演算して、ビット単位に符
号語を得ることができる。また、算術符号化では、多重
の履歴からの条件付確率を符号化することによって、高
圧縮にする方法が発表されている（例えば、D.M. Abram
son,“An Adaptive Dependancy Source Model for Data
Compression”，Commun. ofACM, Vol.30, No.6,1987
年，または、J.G. Cleary 他，“Data Compression Usi
ngAdaptive Coding and Partial String Macthing”，C
ommun. of ACM,Vol.30, No.6, 1987 年）。
【００１４】この多値算術符号化によってバイト単位の
データを処理するフローチャートを図１０及び図１１に
示す。図１０は履歴を使用しない場合の多値算術符号化
を示したフローチャートである。
データを処理するフローチャートを図１０及び図１１に
示す。図１０は履歴を使用しない場合の多値算術符号化
を示したフローチャートである。
【００１５】［ステップＳ１］初期化処理である。辞書
Ｄの各スロットＤ（ｉ）に処理対象とする全ての一文字
ｉを割当てる。各文字ｉ参照番号Ｉ（ｉ）を付ける。各
文字ｉの出現頻度freq(i) を１に初期化する。各文字ｉ
の累積出現頻度 cum freq(i) を一文字の全数Ａからｉ
を引いた値に初期化する。
Ｄの各スロットＤ（ｉ）に処理対象とする全ての一文字
ｉを割当てる。各文字ｉ参照番号Ｉ（ｉ）を付ける。各
文字ｉの出現頻度freq(i) を１に初期化する。各文字ｉ
の累積出現頻度 cum freq(i) を一文字の全数Ａからｉ
を引いた値に初期化する。
【００１６】［ステップＳ２］１文字ｋを入力する。 ［ステップＳ３］文字ｋの番号ｊ＝Ｉ（ｋ）を求め、番
号ｊを多値算術符号化する。この多値算術符号化では、
番号ｊの出現頻度freq(j) を累積出現頻度cum freq(j)
で割った累積確率を使用して区間幅及び上下限の値を求
める。また辞書スロットＤ（ｊ）を文字ｉとする。
号ｊを多値算術符号化する。この多値算術符号化では、
番号ｊの出現頻度freq(j) を累積出現頻度cum freq(j)
で割った累積確率を使用して区間幅及び上下限の値を求
める。また辞書スロットＤ（ｊ）を文字ｉとする。
【００１７】［ステップＳ４］出現頻度順に辞書を置き
換える。 ［ステップＳ５］出現頻度及び累積出現頻度を１つイン
クリメントしてステップＳ２に戻る図１１は、一重履歴
を用いた多値算術符号化のフローチャートであり、文字
ｉに対する直前文字ｐを履歴として取り入れ、（ｐ，
ｉ）の出現頻度及び累積出現頻度を計数して多値算術符
号化を行うようにしている。符号化の処理は直前文字ｐ
を履歴として取り入れている以外は図１０と同じであ
る。
換える。 ［ステップＳ５］出現頻度及び累積出現頻度を１つイン
クリメントしてステップＳ２に戻る図１１は、一重履歴
を用いた多値算術符号化のフローチャートであり、文字
ｉに対する直前文字ｐを履歴として取り入れ、（ｐ，
ｉ）の出現頻度及び累積出現頻度を計数して多値算術符
号化を行うようにしている。符号化の処理は直前文字ｐ
を履歴として取り入れている以外は図１０と同じであ
る。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
増分分解型ジブ−レンペル符号、例えばＬＺＷ符号で
は、辞書内の文字と入力文字との照合によって圧縮が行
えるため、処理が高速である利点があるものの、辞書に
めったに出現しない文字列も取り込むため、辞書が不要
に増加して検索に時間がかかり、また符号語として出力
する識別番号が大きくなることで圧縮率が低下する問題
点があった。
増分分解型ジブ−レンペル符号、例えばＬＺＷ符号で
は、辞書内の文字と入力文字との照合によって圧縮が行
えるため、処理が高速である利点があるものの、辞書に
めったに出現しない文字列も取り込むため、辞書が不要
に増加して検索に時間がかかり、また符号語として出力
する識別番号が大きくなることで圧縮率が低下する問題
点があった。
【００１９】また、辞書への登録が一杯になった後、デ
ータの統計的性質が変化した場合には辞書をクリアした
後に再学習が必要となるが、このとき高頻度で出現する
文字列を辞書に残すなどして今までの学習結果を役立て
ようとすると処理に時間がかかる欠点があった。一方、
算術符号化では、一文字ごとに各文字の平均的な出現確
率に基づいて精密な符号化が行えるため、高圧縮率が得
られるものの、一文字毎の処理となるために処理量が多
く、符号化に時間にかかる問題があった。
ータの統計的性質が変化した場合には辞書をクリアした
後に再学習が必要となるが、このとき高頻度で出現する
文字列を辞書に残すなどして今までの学習結果を役立て
ようとすると処理に時間がかかる欠点があった。一方、
算術符号化では、一文字ごとに各文字の平均的な出現確
率に基づいて精密な符号化が行えるため、高圧縮率が得
られるものの、一文字毎の処理となるために処理量が多
く、符号化に時間にかかる問題があった。
【００２０】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、無駄のなく辞書を作成し、辞書検索
が高速にでき且つ高い圧縮率も得られるデータ圧縮方式
を提供することを目的とする。
てなされたもので、無駄のなく辞書を作成し、辞書検索
が高速にでき且つ高い圧縮率も得られるデータ圧縮方式
を提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。図１に示すように、本発明のデータ圧縮方式
は、入力文字列中の各文字の出現頻度を計数し、この出
現頻度から推定した出現確率の累算値が予め定めた一定
値となる全ての文字列を登録格納した辞書１０を作成す
る辞書作成手段１２と、入力文字列を辞書１０内の最大
長一致する文字列の辞書登録番号（識別番号）で表わし
て圧縮符号化する符号化部１４とを備えたことを特徴と
する。
図である。図１に示すように、本発明のデータ圧縮方式
は、入力文字列中の各文字の出現頻度を計数し、この出
現頻度から推定した出現確率の累算値が予め定めた一定
値となる全ての文字列を登録格納した辞書１０を作成す
る辞書作成手段１２と、入力文字列を辞書１０内の最大
長一致する文字列の辞書登録番号（識別番号）で表わし
て圧縮符号化する符号化部１４とを備えたことを特徴と
する。
【００２２】ここで辞書作成手段１２は、入力文字列中
の各文字の条件付出現頻度を計数し、計数した条件付出
現頻度から推定した条件付出現確率の累算値が予め定め
た一定値となる全ての文字列を格納登録した辞書１０を
作成する。一例として辞書作成手段１２は、入力文字列
中のある文字ｉの次に他の文字ｊが出現する条件付き出
現頻度を計数し、この出現頻度から推定した出現確率の
累算値が予め定めた一定値となる全ての文字列を登録格
納した辞書１０を作成する。
の各文字の条件付出現頻度を計数し、計数した条件付出
現頻度から推定した条件付出現確率の累算値が予め定め
た一定値となる全ての文字列を格納登録した辞書１０を
作成する。一例として辞書作成手段１２は、入力文字列
中のある文字ｉの次に他の文字ｊが出現する条件付き出
現頻度を計数し、この出現頻度から推定した出現確率の
累算値が予め定めた一定値となる全ての文字列を登録格
納した辞書１０を作成する。
【００２３】また他の例として辞書作成手段１２は、特
定文字ｒで終る直前文字列を仮定して特定文字ｒから始
まる入力文字列中の各文字の条件付出現頻度を計数し、
条件付出現頻度から推定した特定の文字から始まる条件
付出現確率の累算値が予め定めた一定値となる全ての文
字列を特定文字ｒ毎に分けて作成した分割辞書に登録す
る。
定文字ｒで終る直前文字列を仮定して特定文字ｒから始
まる入力文字列中の各文字の条件付出現頻度を計数し、
条件付出現頻度から推定した特定の文字から始まる条件
付出現確率の累算値が予め定めた一定値となる全ての文
字列を特定文字ｒ毎に分けて作成した分割辞書に登録す
る。
【００２４】更に符号化部１４は、入力文字列を符号化
しながら各文字の出現頻度を計数すると共に、符号化に
対する辞書１０の適合の度合いを判定し、適合する場合
はそのまま符号化を続け、不適合の場合は不適合と判定
した際に得られている各文字の出現頻度に基づいて辞書
作成手段１２に辞書１０の作成し直しを指示する。
しながら各文字の出現頻度を計数すると共に、符号化に
対する辞書１０の適合の度合いを判定し、適合する場合
はそのまま符号化を続け、不適合の場合は不適合と判定
した際に得られている各文字の出現頻度に基づいて辞書
作成手段１２に辞書１０の作成し直しを指示する。
【００２５】
【作用】このような構成を備えた本発明のデータ圧縮方
式によれば、ある入力文字列を符号化する際には、符号
化に先だって入力文字列の各文字の出現頻度を計数して
おき、この出現頻度から求めた各文字毎の出現確率を累
算した値が所定値以上となる文字列の全てを登録した辞
書を作成する。
式によれば、ある入力文字列を符号化する際には、符号
化に先だって入力文字列の各文字の出現頻度を計数して
おき、この出現頻度から求めた各文字毎の出現確率を累
算した値が所定値以上となる文字列の全てを登録した辞
書を作成する。
【００２６】このように各文字の出現頻度から等確率と
なる全文字列を生成することで、確率モデルにあった無
駄のない辞書が作成できる。そして作成した辞書を参照
しながら入力文字列に最大長一致する辞書中の文字列を
検索して、その識別番号を符号語として出力する増分分
解型ジブ−レンペル符号化（ＬＺＷ符号化）を行うこと
により、辞書の検索を高速に処理でき、最大一致長文字
列を示す識別番号が小さいので符号語のビット数が低減
でき、高圧縮率が得られる。
なる全文字列を生成することで、確率モデルにあった無
駄のない辞書が作成できる。そして作成した辞書を参照
しながら入力文字列に最大長一致する辞書中の文字列を
検索して、その識別番号を符号語として出力する増分分
解型ジブ−レンペル符号化（ＬＺＷ符号化）を行うこと
により、辞書の検索を高速に処理でき、最大一致長文字
列を示す識別番号が小さいので符号語のビット数が低減
でき、高圧縮率が得られる。
【００２７】
【実施例】図２は本発明の一実施例を示した実施例構成
図である。図２において、２０はＣＰＵであり、ＣＰＵ
２０に対してはプログラムメモリ２２とデータメモリ３
８が接続される。プログラムメモリ２２には、コントロ
ールソフト２４、入力文字列に最大長一致する辞書１０
中の文字列を検索して識別番号を符号語として出力する
符号化ソフト２６、入力文字列中の各文字の出現頻度を
計数し、出現頻度から推定した出現確率の累算値が予め
定めた一定値となる全ての文字列を登録格納した辞書１
０を作成する辞書作成ソフト２８、辞書作成の際に使用
する文字毎の出現頻度を格納する出現頻度カウントテー
ブル３０、文字の出現総数を格納する出現総数カウント
テーブル３４、更に出現頻度と出現総数から求めた文字
毎の出現確率を格納する出現確率格納テーブル３６を備
える。
図である。図２において、２０はＣＰＵであり、ＣＰＵ
２０に対してはプログラムメモリ２２とデータメモリ３
８が接続される。プログラムメモリ２２には、コントロ
ールソフト２４、入力文字列に最大長一致する辞書１０
中の文字列を検索して識別番号を符号語として出力する
符号化ソフト２６、入力文字列中の各文字の出現頻度を
計数し、出現頻度から推定した出現確率の累算値が予め
定めた一定値となる全ての文字列を登録格納した辞書１
０を作成する辞書作成ソフト２８、辞書作成の際に使用
する文字毎の出現頻度を格納する出現頻度カウントテー
ブル３０、文字の出現総数を格納する出現総数カウント
テーブル３４、更に出現頻度と出現総数から求めた文字
毎の出現確率を格納する出現確率格納テーブル３６を備
える。
【００２８】一方、データメモリ３８内には辞書１０と
データバッファ４０の各メモリ領域が確保され、辞書１
０には辞書作成ソフト２８で作成された文字列がその識
別番号とともに登録される。図３は本発明による符号化
処理手順を示したフローチャートであり、０重マルコフ
・モデルと呼ばれる出現頻度に以前の文字の履歴を考え
ない最も簡単な場合の符号化を示す。
データバッファ４０の各メモリ領域が確保され、辞書１
０には辞書作成ソフト２８で作成された文字列がその識
別番号とともに登録される。図３は本発明による符号化
処理手順を示したフローチャートであり、０重マルコフ
・モデルと呼ばれる出現頻度に以前の文字の履歴を考え
ない最も簡単な場合の符号化を示す。
【００２９】［ステップＳ１］カーソルをデータバッフ
ァ４０から得た辞書作成に使用するデータの先頭の位置
に置く。文字ｊが出現する頻度を計数するカウンタfreq
(i) を全て１に初期化する。例えばアルファベット２６
文字を例にとると、freq(1) 〜freq(26)の出現頻度計数
カウンタが準備される。
ァ４０から得た辞書作成に使用するデータの先頭の位置
に置く。文字ｊが出現する頻度を計数するカウンタfreq
(i) を全て１に初期化する。例えばアルファベット２６
文字を例にとると、freq(1) 〜freq(26)の出現頻度計数
カウンタが準備される。
【００３０】［ステップＳ２］辞書を作成して展開す
る。まず、各文字ｉの出現頻度freq(i) を求め、同時に
出現の総数Ｔを として求める。続いて各文字の出現確率ｐ(i) を として求める。次に辞書サイズに関する定数Ｃを予め定
めておき、 p(x1) p(x2) ・・・p(xn) ≧Ｃ (xi=1,2,・・・A) （３） となる全ての文字列、即ち文字列を構成する各文字の出
現確率の累算値が所定値以上となる文字列の全てを辞書
に登録する。
る。まず、各文字ｉの出現頻度freq(i) を求め、同時に
出現の総数Ｔを として求める。続いて各文字の出現確率ｐ(i) を として求める。次に辞書サイズに関する定数Ｃを予め定
めておき、 p(x1) p(x2) ・・・p(xn) ≧Ｃ (xi=1,2,・・・A) （３） となる全ての文字列、即ち文字列を構成する各文字の出
現確率の累算値が所定値以上となる文字列の全てを辞書
に登録する。
【００３１】［ステップＳ３］辞書検索を行う。即ち、
カーソルの位置からの入力文字列に一致する辞書１０中
に登録された最長文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ４］最長文字列Ｓの識別番号を辞書登録数
ｎのｌｏｇ2 ｎ以上の最小の整数を意味する「ｌｏｇ2
ｎ」ビット（可変長符号）で表して出力する。
カーソルの位置からの入力文字列に一致する辞書１０中
に登録された最長文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ４］最長文字列Ｓの識別番号を辞書登録数
ｎのｌｏｇ2 ｎ以上の最小の整数を意味する「ｌｏｇ2
ｎ」ビット（可変長符号）で表して出力する。
【００３２】［ステップＳ５］符号化した入力文字列の
中の全ての文字ｉについてカウンタfreq(i) を１つイン
クリメントする。 ［ステップＳ６］符号化した入力文字列Ｓのカーソルの
最初の文字Ｃとおき、カーソルは文字列Ｓの後の文字に
移動させる。
中の全ての文字ｉについてカウンタfreq(i) を１つイン
クリメントする。 ［ステップＳ６］符号化した入力文字列Ｓのカーソルの
最初の文字Ｃとおき、カーソルは文字列Ｓの後の文字に
移動させる。
【００３３】［ステップＳ７］圧縮率の変化をチェック
し、もし、圧縮率が悪化していればステップＳ２に戻っ
て辞書を更新する。この場合の辞書１０の更新にはステ
ップＳ５で符号化を行いながら計数している現在時点で
の出現頻度freq(i) を使用する。もし、圧縮率が悪化し
ていなければ、ステップＳ３に戻る。
し、もし、圧縮率が悪化していればステップＳ２に戻っ
て辞書を更新する。この場合の辞書１０の更新にはステ
ップＳ５で符号化を行いながら計数している現在時点で
の出現頻度freq(i) を使用する。もし、圧縮率が悪化し
ていなければ、ステップＳ３に戻る。
【００３４】図４は本発明で作成される辞書のツリー構
造を従来辞書と対比して示す。まず図４（ａ）は従来の
辞書構造を示したもので、図中の・・・は登録
順を示し、文字列の識別番号となる。例えば「ａｂａ
ａ」の文字列は、ツリーの葉の部分となる文字「ａ」に
付された識別番号２７で表わされる。従来方式では符号
化が済んだ入力文字列の部分列は全て辞書に登録され、
高い頻度で出現する文字列ほど伸ばされたツリー構造と
なる。結果として辞書ツリーの葉に当たる各文字列の識
別番号「６，２５，２６，２７，２８，３０，３２，・
・・は出現頻度に応じた長さになる。
造を従来辞書と対比して示す。まず図４（ａ）は従来の
辞書構造を示したもので、図中の・・・は登録
順を示し、文字列の識別番号となる。例えば「ａｂａ
ａ」の文字列は、ツリーの葉の部分となる文字「ａ」に
付された識別番号２７で表わされる。従来方式では符号
化が済んだ入力文字列の部分列は全て辞書に登録され、
高い頻度で出現する文字列ほど伸ばされたツリー構造と
なる。結果として辞書ツリーの葉に当たる各文字列の識
別番号「６，２５，２６，２７，２８，３０，３２，・
・・は出現頻度に応じた長さになる。
【００３５】図４（ｂ）は本発明により作成された辞書
のツリー構造を示したもので、文字列を構成する各文字
の出現確率の累積値が所定値以上となる文字列のみを辞
書に登録している。即ち、辞書に登録された文字列は全
てほぼ等確率で出現することとなり、出現確率の低い文
字列は辞書登録から排除されている。その結果、図４
（ａ）と対比して明らかなように辞書登録数を大幅に低
減することができ、辞書検索が高速ででき、辞書の登録
数で決まる識別番号を不要に大きくしなくてよいので少
ないビット数で符号語としての識別番号を表すことがで
き、高い圧縮率が得られる。
のツリー構造を示したもので、文字列を構成する各文字
の出現確率の累積値が所定値以上となる文字列のみを辞
書に登録している。即ち、辞書に登録された文字列は全
てほぼ等確率で出現することとなり、出現確率の低い文
字列は辞書登録から排除されている。その結果、図４
（ａ）と対比して明らかなように辞書登録数を大幅に低
減することができ、辞書検索が高速ででき、辞書の登録
数で決まる識別番号を不要に大きくしなくてよいので少
ないビット数で符号語としての識別番号を表すことがで
き、高い圧縮率が得られる。
【００３６】また、辞書登録数が少なくとも出現確率の
高い文字列を登録しているので、最大一致長の検索によ
る符号化を従来とほぼ同等にできる。図５は各文字の出
現頻度の計数に１文字前の履歴を考慮した所謂１重マル
コフ・モデルを対象とした発明による符号化処理を示し
たフローチャートである。 ［ステップＳ１］カーソルをデータの先頭の位置に置
く。文字ｊの後に文字ｉが出現する頻度を計数するカウ
ンタfreq(i,j) を全て１に初期化する。
高い文字列を登録しているので、最大一致長の検索によ
る符号化を従来とほぼ同等にできる。図５は各文字の出
現頻度の計数に１文字前の履歴を考慮した所謂１重マル
コフ・モデルを対象とした発明による符号化処理を示し
たフローチャートである。 ［ステップＳ１］カーソルをデータの先頭の位置に置
く。文字ｊの後に文字ｉが出現する頻度を計数するカウ
ンタfreq(i,j) を全て１に初期化する。
【００３７】［ステップＳ２］辞書を作成して展開す
る。まず、文字ｉの後に文字ｊが出現する頻度freq(i,
j) を求め、同時に出現の総数Ｔを として求める。続いて文字ｊの次に文字ｉがくる確率を として求める。次に辞書サイズに関する定数Ｃを予め定
めておき、 ｐ（ｋ）ｐ（x1|ｋ）ｐ（x2|ｋ）ｐ（ｘN |ｘN-1 ）≧Ｃ （６） となる全ての文字列、即ち文字列を構成する各文字の出
現確率の累算値が所定値以上となる文字列の全てを辞書
に登録する。尚、（６）式の先頭文字ｋについては単独
の出現確率を使用する。
る。まず、文字ｉの後に文字ｊが出現する頻度freq(i,
j) を求め、同時に出現の総数Ｔを として求める。続いて文字ｊの次に文字ｉがくる確率を として求める。次に辞書サイズに関する定数Ｃを予め定
めておき、 ｐ（ｋ）ｐ（x1|ｋ）ｐ（x2|ｋ）ｐ（ｘN |ｘN-1 ）≧Ｃ （６） となる全ての文字列、即ち文字列を構成する各文字の出
現確率の累算値が所定値以上となる文字列の全てを辞書
に登録する。尚、（６）式の先頭文字ｋについては単独
の出現確率を使用する。
【００３８】［ステップＳ３］辞書を検索する。カーソ
ルの位置からの入力文字列に一致する辞書に登録された
最大長一致する文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ４］文字列Ｓの識別番号を「ｌｏｇ2 ｎ」
ビットで表して出力する。
ルの位置からの入力文字列に一致する辞書に登録された
最大長一致する文字列Ｓを見つける。 ［ステップＳ４］文字列Ｓの識別番号を「ｌｏｇ2 ｎ」
ビットで表して出力する。
【００３９】［ステップＳ５］前文字ｒを含む文字列Ｓ
中の全ての２個の文字列ｉｊについてカウンタfreq(i,
j) を１つインクリメントする。 ［ステップＳ６］文字列Ｓのカーソルの最初の文字Ｃと
し、文字列Ｓの最終文字をｒとおく。カーソルは文字列
の後の文字に移動させる。
中の全ての２個の文字列ｉｊについてカウンタfreq(i,
j) を１つインクリメントする。 ［ステップＳ６］文字列Ｓのカーソルの最初の文字Ｃと
し、文字列Ｓの最終文字をｒとおく。カーソルは文字列
の後の文字に移動させる。
【００４０】［ステップＳ７］圧縮率の変化をチェック
し、もし、圧縮率が悪化していればステップＳ２に戻っ
て辞書を更新する。もし、圧縮率が悪化していなければ
ステップＳ３に戻る。図６は一文字前の履歴を考慮した
場合の別の実施例を示したフローチャートである。
し、もし、圧縮率が悪化していればステップＳ２に戻っ
て辞書を更新する。もし、圧縮率が悪化していなければ
ステップＳ３に戻る。図６は一文字前の履歴を考慮した
場合の別の実施例を示したフローチャートである。
【００４１】この図６の実施例にあっては、図７に示す
ように、例えば文字ａ，ｂ，ｃで始まる複数の辞書１０
−１，１０−２，１０−３を作成し、直前文字列の最終
文字ｒで辞書１０−１，１０−２，１０−３のいずれか
を選択し、選択した辞書を使用して符号化を行う。図６
の処理が図５の処理と異なるところは次のである。
ように、例えば文字ａ，ｂ，ｃで始まる複数の辞書１０
−１，１０−２，１０−３を作成し、直前文字列の最終
文字ｒで辞書１０−１，１０−２，１０−３のいずれか
を選択し、選択した辞書を使用して符号化を行う。図６
の処理が図５の処理と異なるところは次のである。
【００４２】ステップＳ２で直前文字列の最終文字をｒ
とし、 p(x1|r) p(x2 |x1) ・・・p(ｘN |ｘN-1 ) ≧Ｃr （７） 但し、ｒ，ｘｉ＝１，２，３，・・・，Ａ となる全ての文字列を各辞書Ｄr に登録する。ただし、
定数Ｃr は辞書Ｄr のサイズに関する定数であり、最終
文字ｒの出現確率ｐ（ｒ）の大きさに比例させてとると
効率が良い。
とし、 p(x1|r) p(x2 |x1) ・・・p(ｘN |ｘN-1 ) ≧Ｃr （７） 但し、ｒ，ｘｉ＝１，２，３，・・・，Ａ となる全ての文字列を各辞書Ｄr に登録する。ただし、
定数Ｃr は辞書Ｄr のサイズに関する定数であり、最終
文字ｒの出現確率ｐ（ｒ）の大きさに比例させてとると
効率が良い。
【００４３】また、ステップＳ３においてカーソルの位
置からの文字列に一致する辞書Ｄr登録の最長文字列Ｓ
を見つける共に、ステップＳ４で文字列Ｓの識別番号を
「ｌｏｇ2 ｎr 」ビットで表して出力する。ただし、ｎ
r は辞書Ｄr の登録数である。尚、上記の実施例では、
ステップＳ１で出現頻度計数カウンタfreq(i) 、freq
(i,j) を全て１に初期化した状態から始めたが、これは
予め入力文字列の統計的性質を推定した初期値を設定す
るようにしても良い。
置からの文字列に一致する辞書Ｄr登録の最長文字列Ｓ
を見つける共に、ステップＳ４で文字列Ｓの識別番号を
「ｌｏｇ2 ｎr 」ビットで表して出力する。ただし、ｎ
r は辞書Ｄr の登録数である。尚、上記の実施例では、
ステップＳ１で出現頻度計数カウンタfreq(i) 、freq
(i,j) を全て１に初期化した状態から始めたが、これは
予め入力文字列の統計的性質を推定した初期値を設定す
るようにしても良い。
【００４４】また、ステップＳ４において、識別番号を
「ｌｏｇ2 ｎ」ビットまたは、「ｌｏｇ2 ｎr 」ビット
で表したが、識別番号をビット端数補償、Phasing in B
inary Codes 或いは多値算術符号で表しても良い。更
に、ステップＳ７において、辞書の更新を圧縮率の悪化
によって判断したが、これは各文字の出現頻度の計数値
の傾向の変化によって判定しても良い。
「ｌｏｇ2 ｎ」ビットまたは、「ｌｏｇ2 ｎr 」ビット
で表したが、識別番号をビット端数補償、Phasing in B
inary Codes 或いは多値算術符号で表しても良い。更
に、ステップＳ７において、辞書の更新を圧縮率の悪化
によって判断したが、これは各文字の出現頻度の計数値
の傾向の変化によって判定しても良い。
【００４５】
【発明の効果】本発明のデータ圧縮方式によれば、各文
字の平均的な出現確率に基づく文字列のみ辞書へ登録さ
れるので、符号化効率を上げることができる。また、符
号化処理は従来の増分分解型ジブ−レンペル符号と同様
に入力文字列と辞書登録列の照合によって行えるので、
高速で実行することができる。
字の平均的な出現確率に基づく文字列のみ辞書へ登録さ
れるので、符号化効率を上げることができる。また、符
号化処理は従来の増分分解型ジブ−レンペル符号と同様
に入力文字列と辞書登録列の照合によって行えるので、
高速で実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明の実施例構成図
【図３】本発明の辞書作成を伴う基本的な符号化処理を
示したフローチャート
示したフローチャート
【図４】本発明により作成された辞書のツリー構造を従
来方式の辞書と対比して示した説明図
来方式の辞書と対比して示した説明図
【図５】１文字前の履歴を考慮した本発明の符号化処理
を示したフローチャート
を示したフローチャート
【図６】１文字前の履歴を考慮した本発明の符号化処理
の他の実施例を示したフローチャート
の他の実施例を示したフローチャート
【図７】図６の処理で作成される辞書の説明図
【図８】従来のＬＺＷ符号化アルゴリズムを示したフロ
ーチャート
ーチャート
【図９】従来の算術符号化の符号化及び復号化アルゴリ
ズムの説明図
ズムの説明図
【図１０】従来の履歴なしの多値算術符号化処理を示し
たフローチャート
たフローチャート
【図１１】従来の１重履歴の場合の多値算術符号化処理
を示したフローチャート
を示したフローチャート
１０，１０−１，１０−２，１０−３：辞書 １２：辞書作成手段 １４：符号化部 ２０ＣＰＵ ２２：プログラムメモリ ２４：コントロールソフト ２６：符号化ソフト ２８：辞書作成ソフト ３０：出現頻度カウントテーブル ３４：出現総数カウントテーブル ３６：出現確率格納テーブル ３８：データメモリ ４０：データバッファ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 千葉 広隆 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 (56)参考文献 特開 平４−213221（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−219818（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−209229（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06F 5/00 H03M 7/42 G06F 15/20 520 G06F 15/66 330
Claims (5)
- 【請求項１】入力文字列中の各文字の出現頻度を計数
し、該出現頻度から推定した出現確率の累算値が予め定
めた一定値となる全ての文字列を登録格納した辞書１０
を作成する辞書作成手段１２と、 入力文字列を前記辞書１０内の最大長一致する文字列の
辞書登録番号で表わして圧縮符号化する符号化部１４
と、 を備えたことを特徴とするデータ圧縮方式。 - 【請求項２】請求項１記載のデータ圧縮方式に於いて、 前記辞書作成手段１２は、入力文字列中の各文字の条件
付出現頻度を計数し、該条件付出現頻度から推定した条
件付出現確率の累算値が予め定めた一定値となる全ての
文字列を格納登録した辞書１０を作成することを特徴と
するデータ圧縮方式。 - 【請求項３】請求項２記載のデータ圧縮方式に於いて、 前記辞書作成手段１２は、入力文字列中のある文字ｉの
次に他の文字ｊが出現する条件付き出現頻度を計数し、
該条件付出現頻度から推定した条件付出現確率の累算値
が予め定めた一定値となる全ての文字列を格納登録した
辞書１０を作成することを特徴とするデータ圧縮方式。 - 【請求項４】請求項２記載のデータ圧縮方式に於いて、 前記辞書作成手段１２は、特定文字ｒで終る直前文字列
を仮定して該特定文字ｒから始まる入力文字列中の各文
字の条件付出現頻度を計数し、前記条件付出現頻度から
推定した特定の文字から始まる条件付出現確率の累算値
が予め定めた一定値となる全ての文字列を特定文字ｒ毎
に分けて作成した分割辞書に登録することを特徴とする
データ圧縮方式。 - 【請求項５】請求項１記載のデータ圧縮方式に於いて、 前記符号化部１４は、入力文字列を符号化しながら各文
字の出現頻度を計数すると共に符号化に対する前記辞書
１０の適合の度合いを判定し、適合する場合はそのまま
符号化を続け、不適合の場合は不適合と判定した際に得
られている各文字の出現頻度に基づいて前記辞書作成手
段１２に辞書１０の作成し直しを指示することを特徴と
するデータ圧縮方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17909791A JP2954749B2 (ja) | 1991-07-19 | 1991-07-19 | データ圧縮方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17909791A JP2954749B2 (ja) | 1991-07-19 | 1991-07-19 | データ圧縮方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0527943A JPH0527943A (ja) | 1993-02-05 |
| JP2954749B2 true JP2954749B2 (ja) | 1999-09-27 |
Family
ID=16059994
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17909791A Expired - Fee Related JP2954749B2 (ja) | 1991-07-19 | 1991-07-19 | データ圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2954749B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1148657C (zh) * | 1997-10-21 | 2004-05-05 | 富士通株式会社 | 文件处理方法和数据处理装置 |
| JPWO2011105463A1 (ja) * | 2010-02-23 | 2013-06-20 | 日本電気株式会社 | データ圧縮装置、データ圧縮方法およびプログラム記憶媒体 |
| JP5808361B2 (ja) * | 2013-04-08 | 2015-11-10 | 日本電信電話株式会社 | 文字列圧縮及び復元システム並びに方法 |
| JP5808360B2 (ja) * | 2013-04-08 | 2015-11-10 | 日本電信電話株式会社 | 文字列圧縮及び復元システム並びに方法 |
-
1991
- 1991-07-19 JP JP17909791A patent/JP2954749B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0527943A (ja) | 1993-02-05 |
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