JP3086583B2 - 疑似階調画像の符号化方法 - Google Patents
疑似階調画像の符号化方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、Ｍ×Ｎのマトリックス
の閾値行列の閾値と多値の階調画像の階調値とを比較し
て作成された２値の疑似階調画像の符号化方法に関する
ものである。
の閾値行列の閾値と多値の階調画像の階調値とを比較し
て作成された２値の疑似階調画像の符号化方法に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば、次のような文献に記載されるものがあった。 文献；安田 浩編著“マルチメディア符号化の国際標
準”、（１９９１）、丸善、日本、Ｐ．６８−７９ 従来、Ｍ×Ｍのマトリックスの閾値行列の閾値と多値の
階調画像の階調値とを比較して作成された２値の疑似階
調画像の高能率符号化方法として上記文献に記載されて
いる算術符号を用いるものがある。図２は、この算術符
号を生成する算術符号化器の構成を示す概略の構成ブロ
ック図である。この算術符号化器は、着目画素？と参照
画素Ｘ１〜Ｘｍとの配置を定めたテンプレート１を有し
ている。テンプレート１は、マルコフ確率推定部２に接
続されている。マルコフ確率推定部２は、テンプレート
１に表示された画像を参照画素Ｘ１〜Ｘｍが作る２m 個
の状態に分離し、符号化しようとする着目画素？のシン
ボル出現確率Ｐｓを、これらの各状態毎に推定するもの
である。マルコフ確率推定部２は算術符号構成部３に接
続されている。算術符号構成部３は、マルコフ確率推定
部２で推定されたシンボル出現確率Ｐｓを符号化パラメ
ータとして着目画素？のシンボルに応じた算術符号を構
成するものである。次に、この算術符号化器の動作を説
明する。マルコフ確率推定部２は、既に走査したテンプ
レート１の参照画素Ｘ１〜Ｘｍが作る２m 個の画素の各
状態毎に、符号化しようとする着目画素？のシンボル出
現確率Ｐｓを推定する。算術符号構成部３は、マルコフ
確率推定部２で推定されたシンボル出現確率Ｐｓを符号
化パラメータとして、算術符号を構成する。図３は、閾
値行列周期に合わせた疑似階調画像向きのテンプレート
を示す図である。閾値行列による疑似階調画像の符号化
に対しては、図３のテンプレートを用いて着目画素？と
参照画素Ｘとの相関を高め、符号化効率を高めることが
できる。
例えば、次のような文献に記載されるものがあった。 文献；安田 浩編著“マルチメディア符号化の国際標
準”、（１９９１）、丸善、日本、Ｐ．６８−７９ 従来、Ｍ×Ｍのマトリックスの閾値行列の閾値と多値の
階調画像の階調値とを比較して作成された２値の疑似階
調画像の高能率符号化方法として上記文献に記載されて
いる算術符号を用いるものがある。図２は、この算術符
号を生成する算術符号化器の構成を示す概略の構成ブロ
ック図である。この算術符号化器は、着目画素？と参照
画素Ｘ１〜Ｘｍとの配置を定めたテンプレート１を有し
ている。テンプレート１は、マルコフ確率推定部２に接
続されている。マルコフ確率推定部２は、テンプレート
１に表示された画像を参照画素Ｘ１〜Ｘｍが作る２m 個
の状態に分離し、符号化しようとする着目画素？のシン
ボル出現確率Ｐｓを、これらの各状態毎に推定するもの
である。マルコフ確率推定部２は算術符号構成部３に接
続されている。算術符号構成部３は、マルコフ確率推定
部２で推定されたシンボル出現確率Ｐｓを符号化パラメ
ータとして着目画素？のシンボルに応じた算術符号を構
成するものである。次に、この算術符号化器の動作を説
明する。マルコフ確率推定部２は、既に走査したテンプ
レート１の参照画素Ｘ１〜Ｘｍが作る２m 個の画素の各
状態毎に、符号化しようとする着目画素？のシンボル出
現確率Ｐｓを推定する。算術符号構成部３は、マルコフ
確率推定部２で推定されたシンボル出現確率Ｐｓを符号
化パラメータとして、算術符号を構成する。図３は、閾
値行列周期に合わせた疑似階調画像向きのテンプレート
を示す図である。閾値行列による疑似階調画像の符号化
に対しては、図３のテンプレートを用いて着目画素？と
参照画素Ｘとの相関を高め、符号化効率を高めることが
できる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
疑似階調画像符号化器においては、次のような課題があ
った。閾値行列の大きさＭ×Ｍを大きくとると、画素間
の相関が小さくなり、２値の疑似階調画像に周期Ｍの周
期構造が陽に現れなくなるので、従来の符号化方法では
符号化効率が低く、着目画素の近傍の参照画素を用いて
画像圧縮をすることが困難であった。
疑似階調画像符号化器においては、次のような課題があ
った。閾値行列の大きさＭ×Ｍを大きくとると、画素間
の相関が小さくなり、２値の疑似階調画像に周期Ｍの周
期構造が陽に現れなくなるので、従来の符号化方法では
符号化効率が低く、着目画素の近傍の参照画素を用いて
画像圧縮をすることが困難であった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明では、前記課題を
解決するために、Ｍ×Ｎの閾値行列の閾値と多値の階調
画像の階調値とを比較して作成された２値の疑似階調画
像の符号化方法において、以下の処理を行う。即ち、着
目画素より前に出現した該着目画素の近傍の参照画素シ
ンボルを走査線順に読み出し、この参照画素シンボルの
パターンと前記閾値行列とから着目画素の階調値を推定
し、推定された階調値と着目画素の閾値との距離を着目
画素の予測状態として算出する予測状態算出処理と、前
記予測状態における前記着目画素のシンボル出現確率を
推定するマルコフ確率推定処理と、前記シンボル出現確
率に基づいて符号化された算術符号を構成する算術符号
構成処理と、前記算術符号に対して復号化を行い、前記
着目画素に対する２値の疑似階調画像シンボルを再生す
る算術復号処理とを行う。
解決するために、Ｍ×Ｎの閾値行列の閾値と多値の階調
画像の階調値とを比較して作成された２値の疑似階調画
像の符号化方法において、以下の処理を行う。即ち、着
目画素より前に出現した該着目画素の近傍の参照画素シ
ンボルを走査線順に読み出し、この参照画素シンボルの
パターンと前記閾値行列とから着目画素の階調値を推定
し、推定された階調値と着目画素の閾値との距離を着目
画素の予測状態として算出する予測状態算出処理と、前
記予測状態における前記着目画素のシンボル出現確率を
推定するマルコフ確率推定処理と、前記シンボル出現確
率に基づいて符号化された算術符号を構成する算術符号
構成処理と、前記算術符号に対して復号化を行い、前記
着目画素に対する２値の疑似階調画像シンボルを再生す
る算術復号処理とを行う。
【０００５】
【作用】本発明によれば、以上のようにＭ×Ｎの閾値行
列の閾値と多値の階調画像の階調値とを比較して作成さ
れた２値の疑似階調画像に対する符号化方法を構成した
ので、予測状態算出処理は、着目画素より前に出現した
近傍の参照画素シンボルを走査線順に読み出し、これら
の参照画素シンボルのパターンと閾値行列とから着目画
素の階調値を推定し、この推定された階調値と着目画素
の閾値との距離を着目画素の予測状態として算出する。
マルコフ確率推定処理が、予測状態における着目画素の
シンボル出現確率を推定する。算術符号構成処理は、シ
ンボル出現確率に基づいて符号化された算術符号を構成
する。更に、算術復号処理は、前記算術符号に対して復
号化を行い、前記着目画素に対する２値の疑似階調画像
シンボルを再生する。従って、前記課題が解決できるの
である。
列の閾値と多値の階調画像の階調値とを比較して作成さ
れた２値の疑似階調画像に対する符号化方法を構成した
ので、予測状態算出処理は、着目画素より前に出現した
近傍の参照画素シンボルを走査線順に読み出し、これら
の参照画素シンボルのパターンと閾値行列とから着目画
素の階調値を推定し、この推定された階調値と着目画素
の閾値との距離を着目画素の予測状態として算出する。
マルコフ確率推定処理が、予測状態における着目画素の
シンボル出現確率を推定する。算術符号構成処理は、シ
ンボル出現確率に基づいて符号化された算術符号を構成
する。更に、算術復号処理は、前記算術符号に対して復
号化を行い、前記着目画素に対する２値の疑似階調画像
シンボルを再生する。従って、前記課題が解決できるの
である。
【０００６】
【実施例】本発明は、２値化の構造（閾値行列｛Ｄｘ
ｙ｝）を事前知識として、２値化を行った原画像の階調
値まで遡った状態をシンボル出現確率の予測状態とする
ことにより、画像信号に陽に現れない確率の偏りを利用
して符号化効率を高めるものである。以下、本発明の基
礎となっている疑似階調画像の符号化器及び復号化器に
ついて説明する。図１は本発明の実施例の疑似階調画像
の符号化方法を実施するための符号化器の機能ブロック
図であり、図２の算術符号化器と共通の要素には共通の
記号が付されている。この疑似階調画像の符号化器は、
図２の算術符号化器と同様に、着目画素？と参照画素Ｘ
１〜Ｘｍとの配置を定めたテンプレート１を有してい
る。テンプレート１は、確率モデル部２０の入力側に接
続されている。確率モデル部２０は、予測状態算出部２
０Ａとマルコフ確率推定部２０Ｂとからなる。予測状態
算出部２０Ａは、着目画素？の近傍の参照画素Ｘ１〜Ｘ
ｍのシンボルパターンと２値化の構造、即ち、閾値行列
（Ｄｘｙ）とから着目画素？の階調値の推定を行い、推
定階調値と着目画素？の閾値との距離を予測状態として
求めるものである。更に、確率モデル部２０の出力側
は、マルコフ確率推定部２０Ｂの入力側に接続されてい
る。マルコフ確率推定部２０Ｂは、各予測状態での着目
画素？のシンボル出現確率Ｐｓを推定するものである。
マルコフ確率推定部２０Ｂの出力側は、算術符号構成部
３０の入力側に接続されている。算術符号構成部３０
は、シンボル出現確率Ｐｓを符号化パラメータとして、
着目画素？のシンボルの符号を構成するものである。
ｙ｝）を事前知識として、２値化を行った原画像の階調
値まで遡った状態をシンボル出現確率の予測状態とする
ことにより、画像信号に陽に現れない確率の偏りを利用
して符号化効率を高めるものである。以下、本発明の基
礎となっている疑似階調画像の符号化器及び復号化器に
ついて説明する。図１は本発明の実施例の疑似階調画像
の符号化方法を実施するための符号化器の機能ブロック
図であり、図２の算術符号化器と共通の要素には共通の
記号が付されている。この疑似階調画像の符号化器は、
図２の算術符号化器と同様に、着目画素？と参照画素Ｘ
１〜Ｘｍとの配置を定めたテンプレート１を有してい
る。テンプレート１は、確率モデル部２０の入力側に接
続されている。確率モデル部２０は、予測状態算出部２
０Ａとマルコフ確率推定部２０Ｂとからなる。予測状態
算出部２０Ａは、着目画素？の近傍の参照画素Ｘ１〜Ｘ
ｍのシンボルパターンと２値化の構造、即ち、閾値行列
（Ｄｘｙ）とから着目画素？の階調値の推定を行い、推
定階調値と着目画素？の閾値との距離を予測状態として
求めるものである。更に、確率モデル部２０の出力側
は、マルコフ確率推定部２０Ｂの入力側に接続されてい
る。マルコフ確率推定部２０Ｂは、各予測状態での着目
画素？のシンボル出現確率Ｐｓを推定するものである。
マルコフ確率推定部２０Ｂの出力側は、算術符号構成部
３０の入力側に接続されている。算術符号構成部３０
は、シンボル出現確率Ｐｓを符号化パラメータとして、
着目画素？のシンボルの符号を構成するものである。
【０００７】次に、この疑似階調画像の符号化器を用い
て疑似階調画像の符号化方法を説明する。この符号化器
では、図示しないスキャナにより、テンプレート１の画
像の着目画素？より以前に出現した着目画素？の近傍の
参照画素シンボルが走査線順に読みだされ、確率モデル
部２０中の予測状態算出部２０Ａへ入力される。予測状
態算出部２０Ａは、テンプレート１中の着目画素？の近
傍の参照画素Ｘ１〜Ｘｍのシンボルパターンと２値化の
構造、即ち、閾値行列（Ｄｘｙ）とから着目画素？の階
調値の推定を行い、着目画素？でのシンボル出現確率Ｐ
ｓを推定するための予測状態を求める。この着目画素？
の階調値の推定方法では、ｎmax 個の一様階調画像の中
で、着目画素？の近傍の参照画素Ｘ１〜Ｘｍの閾値に基
づいて２値化したときのシンボルパターンが、符号化す
る疑似階調画像のシンボルパターンに最も一致する画像
の階調値を推定階調値とする。又、一致の尺度はΣＣｘ
´ｙ´ｄ（ｘ´，ｙ´)とし、この値が大きいほど一致
の度合いが高いものとする。ここでＲは着目画素？より
以前の画素を含む着目画素？の参照画素領域であり、
（ｘ´，ｙ´）＝（ｘ？＋Δｘ，ｙ？＋Δｙ）、但し、
（ｘ？，ｙ？）は着目画素の座標、Δｘ，Δｙは座標の
増分量、ｄ（ｘ´，ｙ´）は座標（ｘ´，ｙ´）でシン
ボルが一致したとき１、不一致のとき０をとる変数、及
びＣｘ´ｙ´は座標（ｘ´，ｙ´）における重み係数で
ある。
て疑似階調画像の符号化方法を説明する。この符号化器
では、図示しないスキャナにより、テンプレート１の画
像の着目画素？より以前に出現した着目画素？の近傍の
参照画素シンボルが走査線順に読みだされ、確率モデル
部２０中の予測状態算出部２０Ａへ入力される。予測状
態算出部２０Ａは、テンプレート１中の着目画素？の近
傍の参照画素Ｘ１〜Ｘｍのシンボルパターンと２値化の
構造、即ち、閾値行列（Ｄｘｙ）とから着目画素？の階
調値の推定を行い、着目画素？でのシンボル出現確率Ｐ
ｓを推定するための予測状態を求める。この着目画素？
の階調値の推定方法では、ｎmax 個の一様階調画像の中
で、着目画素？の近傍の参照画素Ｘ１〜Ｘｍの閾値に基
づいて２値化したときのシンボルパターンが、符号化す
る疑似階調画像のシンボルパターンに最も一致する画像
の階調値を推定階調値とする。又、一致の尺度はΣＣｘ
´ｙ´ｄ（ｘ´，ｙ´)とし、この値が大きいほど一致
の度合いが高いものとする。ここでＲは着目画素？より
以前の画素を含む着目画素？の参照画素領域であり、
（ｘ´，ｙ´）＝（ｘ？＋Δｘ，ｙ？＋Δｙ）、但し、
（ｘ？，ｙ？）は着目画素の座標、Δｘ，Δｙは座標の
増分量、ｄ（ｘ´，ｙ´）は座標（ｘ´，ｙ´）でシン
ボルが一致したとき１、不一致のとき０をとる変数、及
びＣｘ´ｙ´は座標（ｘ´，ｙ´）における重み係数で
ある。
【０００８】次に、推定階調値と閾値との差を求めて距
離の予測状態を構成する。即ち、距離の予測状態は、こ
の差の値をインデックスとして推定階調値と閾値とが識
別される状態であり、この状態数をｎ１個とする。又、
一致の尺度値から一致の予測状態を構成する。即ち、一
致の予測状態は、一致の尺度値をインデックスとして推
定階調値と閾値との差が識別される状態であり、この状
態数をｎ２個とする。この一致の予測状態は、距離の予
測状態と組み合わせて予測状態全体を構成する。即ち、
予測状態全体は、距離の予測状態ｎ１個と一致の度合い
の予測状態ｎ２個とを組み合わせたｎ１・ｎ２個とな
る。予測状態算出部２０Ａで算出された着目画素？の予
測状態は、マルコフ確率推定部２０Ｂへ入力される。マ
ルコフ確率推定部２０Ｂは、入力された各予測状態での
着目画素？のシンボル出現確率Ｐｓを推定する。このシ
ンボル出現確率Ｐｓの推定は、各予測状態において着目
画素？で観測された全画素数に対するシンボルの出現回
数の比率として計算される。このシンボル出現確率Ｐｓ
は、算術符号構成部３０へ入力される。算術符号構成部
３０は、シンボル出現確率Ｐｓと着目画素シンボルとか
ら算術符号を構成する。図４は本発明の実施例の疑似階
調画像の符号化方法を実施するための復号化器の機能ブ
ロック図であり、図１の符号化器と共通の要素には共通
の記号が付されている。この復号化器は、図１中のマル
コフ確率推定部２０Ｂから出力されるシンボル出現確率
Ｐｓを復号化パラメータとして符号化の逆演算を行い、
図１の符号化器の符号に基づき着目画素シンボルを復号
する算術復号化部４０を有している。
離の予測状態を構成する。即ち、距離の予測状態は、こ
の差の値をインデックスとして推定階調値と閾値とが識
別される状態であり、この状態数をｎ１個とする。又、
一致の尺度値から一致の予測状態を構成する。即ち、一
致の予測状態は、一致の尺度値をインデックスとして推
定階調値と閾値との差が識別される状態であり、この状
態数をｎ２個とする。この一致の予測状態は、距離の予
測状態と組み合わせて予測状態全体を構成する。即ち、
予測状態全体は、距離の予測状態ｎ１個と一致の度合い
の予測状態ｎ２個とを組み合わせたｎ１・ｎ２個とな
る。予測状態算出部２０Ａで算出された着目画素？の予
測状態は、マルコフ確率推定部２０Ｂへ入力される。マ
ルコフ確率推定部２０Ｂは、入力された各予測状態での
着目画素？のシンボル出現確率Ｐｓを推定する。このシ
ンボル出現確率Ｐｓの推定は、各予測状態において着目
画素？で観測された全画素数に対するシンボルの出現回
数の比率として計算される。このシンボル出現確率Ｐｓ
は、算術符号構成部３０へ入力される。算術符号構成部
３０は、シンボル出現確率Ｐｓと着目画素シンボルとか
ら算術符号を構成する。図４は本発明の実施例の疑似階
調画像の符号化方法を実施するための復号化器の機能ブ
ロック図であり、図１の符号化器と共通の要素には共通
の記号が付されている。この復号化器は、図１中のマル
コフ確率推定部２０Ｂから出力されるシンボル出現確率
Ｐｓを復号化パラメータとして符号化の逆演算を行い、
図１の符号化器の符号に基づき着目画素シンボルを復号
する算術復号化部４０を有している。
【０００９】次に、図４の復号化器の動作を説明する。
この復号化器では、図示しないスキャナにより、テンプ
レート１の画像の走査線順に着目画素？より以前に復号
化した着目画素近傍参照画素シンボルを読みだし、確率
モデル部２０の予測状態算出部２０Ａへ入力する。予測
状態算出部２０Ａは、参照画素シンボルの状態から予測
状態を算出し、確率モデル部２０のマルコフ確率推定部
２０Ｂへ入力する。マルコフ確率推定部２０Ｂは、入力
された予測状態でのシンボル出現確率Ｐｓを推定して算
術復号化部４０へ入力する。算術復号化部４０は、シン
ボル出現確率Ｐｓを復号化パラメータとして、図１の符
号化器の符号に基づき着目画素シンボルを復号する。
この復号化器では、図示しないスキャナにより、テンプ
レート１の画像の走査線順に着目画素？より以前に復号
化した着目画素近傍参照画素シンボルを読みだし、確率
モデル部２０の予測状態算出部２０Ａへ入力する。予測
状態算出部２０Ａは、参照画素シンボルの状態から予測
状態を算出し、確率モデル部２０のマルコフ確率推定部
２０Ｂへ入力する。マルコフ確率推定部２０Ｂは、入力
された予測状態でのシンボル出現確率Ｐｓを推定して算
術復号化部４０へ入力する。算術復号化部４０は、シン
ボル出現確率Ｐｓを復号化パラメータとして、図１の符
号化器の符号に基づき着目画素シンボルを復号する。
【００１０】次に、本発明の効果を確認するために行っ
たシミュレーション実験結果を説明する。本シミュレー
ション実験の実験条件及び結果は以下の通りである。 実験条件 閾値行列の大きさ：Ｍ×Ｍ＝６４×６４ 閾値行列の階調数：１６ マルコフ確率推定部：算術符号化器ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの
マルコフ確率推定部 算術符号構成部：算術符号化器ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの算術
符号構成部 参照画素領域：２４画素（図５に示す） 重み係数Ｃｘ´ｙ´：全ての画素で１ ２値疑似階調画像：図６に示す。 実験結果 従来方式符号化効率：０．５０１（ｂｉｔ／ｐｉｘｅ
ｌ） 提案方式符号化効率：０．１８９（ｂｉｔ／ｐｉｘｅ
ｌ） これらの符号化効率は、１画素を構成するのに必要なビ
ット数を表す。提案方式では従来方式の３８％のビット
レートで符号化できる。
たシミュレーション実験結果を説明する。本シミュレー
ション実験の実験条件及び結果は以下の通りである。 実験条件 閾値行列の大きさ：Ｍ×Ｍ＝６４×６４ 閾値行列の階調数：１６ マルコフ確率推定部：算術符号化器ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの
マルコフ確率推定部 算術符号構成部：算術符号化器ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの算術
符号構成部 参照画素領域：２４画素（図５に示す） 重み係数Ｃｘ´ｙ´：全ての画素で１ ２値疑似階調画像：図６に示す。 実験結果 従来方式符号化効率：０．５０１（ｂｉｔ／ｐｉｘｅ
ｌ） 提案方式符号化効率：０．１８９（ｂｉｔ／ｐｉｘｅ
ｌ） これらの符号化効率は、１画素を構成するのに必要なビ
ット数を表す。提案方式では従来方式の３８％のビット
レートで符号化できる。
【００１１】以上説明したように、本実施例においては
以下の利点がある。閾値行列（Ｄｘｙ）による２値疑似
階調画像の符号化において、閾値行列（Ｄｘｙ）を事前
の知識として利用し、原画像の階調値まで遡った逆モデ
ルの状態を予測状態としたので、閾値行列（Ｄｘｙ）が
大きく画素間の相関が陽に現れない場合においても高能
率符号化が行える。なお、本発明は、上記実施例に限定
されず種々の変形が可能である。その変形例としては、
例えば次のようなものがある。 （１） 図１、図２、及び図４中のテンプレート１は、
縦と横の画素数が異なっていてもよい。 （２） テンプレート１中の着目画素？と参照画素Ｘ１
〜Ｘｍとの配置は、他の配置でもよい。
以下の利点がある。閾値行列（Ｄｘｙ）による２値疑似
階調画像の符号化において、閾値行列（Ｄｘｙ）を事前
の知識として利用し、原画像の階調値まで遡った逆モデ
ルの状態を予測状態としたので、閾値行列（Ｄｘｙ）が
大きく画素間の相関が陽に現れない場合においても高能
率符号化が行える。なお、本発明は、上記実施例に限定
されず種々の変形が可能である。その変形例としては、
例えば次のようなものがある。 （１） 図１、図２、及び図４中のテンプレート１は、
縦と横の画素数が異なっていてもよい。 （２） テンプレート１中の着目画素？と参照画素Ｘ１
〜Ｘｍとの配置は、他の配置でもよい。
【００１２】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、閾値行列による２値疑似階調画像の符号化におい
て、閾値行列を事前の知識として利用し、原画像の階調
値まで遡った逆モデルの状態を予測状態としたので、閾
値行列が大きく画素間の相関が陽に現れない場合におい
ても高能率符号化が行える。従って、大量の画像情報を
円滑に伝送できる。
れば、閾値行列による２値疑似階調画像の符号化におい
て、閾値行列を事前の知識として利用し、原画像の階調
値まで遡った逆モデルの状態を予測状態としたので、閾
値行列が大きく画素間の相関が陽に現れない場合におい
ても高能率符号化が行える。従って、大量の画像情報を
円滑に伝送できる。
【図１】本発明の疑似階調画像の符号化方法を実施する
ための符号化器の機能ブロック図である。
ための符号化器の機能ブロック図である。
【図２】従来の算術符号化器の機能ブロック図である。
【図３】閾値行列周期に合わせた疑似階調画像向きのテ
ンプレートを示す図である。
ンプレートを示す図である。
【図４】本発明の疑似階調画像の符号化方法を実施する
ための復号化器の機能ブロック図である。
ための復号化器の機能ブロック図である。
【図５】本発明のシミュレーション実験における参照画
素と着目画素を表す図である。
素と着目画素を表す図である。
【図６】実施例の疑似階調画像の符号化方法により作成
した疑似階調画像である。
した疑似階調画像である。
２０ 確率モデル部 ２０Ａ 予測状態算出部 ２０Ｂ マルコフ確率推定部 ３０ 算術符号構成部 ４０ 算術復号化部 ？ 着目画素 Ｘ１〜Ｘｍ 参照画素 Ｍ 閾値行列の大きさ
Claims (1)
- 【請求項１】 Ｍ×Ｎ（但し、Ｍ，Ｎ；任意の自然数）
の閾値行列の閾値と多値の階調画像の階調値とを比較し
て作成された２値の疑似階調画像の符号化方法におい
て、 着目画素より前に出現した該着目画素の近傍の参照画素
シンボルを走査線順に読み出し、該参照画素シンボルの
パターンと前記閾値行列とから該着目画素の階調値を推
定し、該推定された階調値と該着目画素の閾値との距離
を該着目画素の予測状態として算出する予測状態算出処
理と、 前記予測状態における前記着目画素のシンボル出現確率
を推定するマルコフ確率推定処理と、 前記シンボル出現確率に基づいて符号化された算術符号
を構成する算術符号構成処理と、 前記算術符号に対して復号化を行い、前記着目画素に対
する２値の疑似階調画像シンボルを再生する算術復号処
理とを、 行うことを特徴とする疑似階調画像の符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06022235A JP3086583B2 (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 疑似階調画像の符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06022235A JP3086583B2 (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 疑似階調画像の符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07231390A JPH07231390A (ja) | 1995-08-29 |
| JP3086583B2 true JP3086583B2 (ja) | 2000-09-11 |
Family
ID=12077135
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06022235A Expired - Lifetime JP3086583B2 (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 疑似階調画像の符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3086583B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7221483B2 (en) | 2000-09-05 | 2007-05-22 | Ricoh Company, Ltd. | Image encoding method and apparatus, image decoding method and apparatus, image processing apparatus, image formation apparatus, and computer-executable programs |
| KR100765749B1 (ko) | 2005-04-26 | 2007-10-15 | 삼성전자주식회사 | 이진영상 압축장치 및 방법 |
-
1994
- 1994-02-21 JP JP06022235A patent/JP3086583B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07231390A (ja) | 1995-08-29 |
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