JP3167196B2 - ２値画像符号化方法 - Google Patents
２値画像符号化方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、多値画像を誤差拡散法
又はディザ法で２値化した２値画像を、算術符号により
符号化してデータを圧縮する２値画像符号化方法に関す
るものである。
又はディザ法で２値化した２値画像を、算術符号により
符号化してデータを圧縮する２値画像符号化方法に関す
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１；Proceeding of the S.I.D 、17/2 Second Qua
rter（１９７６）（米）Ｒ．Ｆｌｏｙｄ et.al ，“ア
ン アダプティブ アルゴリズムフォア スペシャル
グレイスケール （An Adaptive Algorithm for Spatia
l Grayscale ）”、Ｐ．７５−７７ 文献２；「ＦＡＸ，ＯＡのための画像の信号処理」初版
（昭５７）日刊工業新聞社、Ｐ．１２５−１２７ 文献３；日経エレクトロニクス（１９７８−５−１）
“ディザ法による濃淡画像の２値表示”、Ｐ．５０−６
５ 文献４；情報処理学会第３５回（昭和６２年後期）全国
大会予稿集、１Ｊ−６、豊川著“アリスメティック・コ
ーディングによるディザ画像の圧縮”Ｐ．１９８３ 従来、多値画像を“白”と“黒”の２値で表現する手法
として、誤差拡散法とディザ法がある。誤差拡散法は画
像品質が高いが、圧縮率が低い。これに対し、ディザ法
は画像品質が低いが、圧縮率が高いという利点がある。
誤差拡散法は、多値画像の階調値ｇ（i,j ）を固定の閾
値との比較により２値化するのに際して、２値化により
発生した誤差を近傍画素に拡散し、この拡散誤差で修正
された階調値ｇ1 （i,j ）を逐次的に２値化するもので
ある。２値化シンボル（“白”又は“黒”）、拡散誤差
ｄｅ（i,j ）、及び修正階調値ｇ1 （i,j ）は次のよう
にして求められる。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献１；Proceeding of the S.I.D 、17/2 Second Qua
rter（１９７６）（米）Ｒ．Ｆｌｏｙｄ et.al ，“ア
ン アダプティブ アルゴリズムフォア スペシャル
グレイスケール （An Adaptive Algorithm for Spatia
l Grayscale ）”、Ｐ．７５−７７ 文献２；「ＦＡＸ，ＯＡのための画像の信号処理」初版
（昭５７）日刊工業新聞社、Ｐ．１２５−１２７ 文献３；日経エレクトロニクス（１９７８−５−１）
“ディザ法による濃淡画像の２値表示”、Ｐ．５０−６
５ 文献４；情報処理学会第３５回（昭和６２年後期）全国
大会予稿集、１Ｊ−６、豊川著“アリスメティック・コ
ーディングによるディザ画像の圧縮”Ｐ．１９８３ 従来、多値画像を“白”と“黒”の２値で表現する手法
として、誤差拡散法とディザ法がある。誤差拡散法は画
像品質が高いが、圧縮率が低い。これに対し、ディザ法
は画像品質が低いが、圧縮率が高いという利点がある。
誤差拡散法は、多値画像の階調値ｇ（i,j ）を固定の閾
値との比較により２値化するのに際して、２値化により
発生した誤差を近傍画素に拡散し、この拡散誤差で修正
された階調値ｇ1 （i,j ）を逐次的に２値化するもので
ある。２値化シンボル（“白”又は“黒”）、拡散誤差
ｄｅ（i,j ）、及び修正階調値ｇ1 （i,j ）は次のよう
にして求められる。
【０００３】
【数１】 一方、ディザ法は、閾値マトリクスｔｈ（k,l ）（１≦
ｋ≦ｎ，１≦１≦ｍ）を用い、多値画像の座標（i,j ）
（１≦ｉ≦ｘｍａｘ，ｘｍａｘ；画像のｘ軸方向の最大
座標値，１≦ｊ≦ｙｍａｘ，ｙｍａｘ；画像のｙ軸方向
の最大座標値）における階調値ｇ（i,j ）をｔｈ（i mo
d n,j mod m ）で２値化する方法である。 即ち、 ｔｈ（i mod n,j mod m ）≦ｇ（i,j ）ならば、
“黒”、 ｇ（i,j ）＜ｔｈ（i mod n,j mod m ）ならば、
“白”、 と２値化する。この２値化は、走査線順に行うものとす
る。このような誤差拡散２値画像又はディザ２値画像を
符号化する方法として、算術符号が知られており、その
符号化の処理内容を図２に示す。
ｋ≦ｎ，１≦１≦ｍ）を用い、多値画像の座標（i,j ）
（１≦ｉ≦ｘｍａｘ，ｘｍａｘ；画像のｘ軸方向の最大
座標値，１≦ｊ≦ｙｍａｘ，ｙｍａｘ；画像のｙ軸方向
の最大座標値）における階調値ｇ（i,j ）をｔｈ（i mo
d n,j mod m ）で２値化する方法である。 即ち、 ｔｈ（i mod n,j mod m ）≦ｇ（i,j ）ならば、
“黒”、 ｇ（i,j ）＜ｔｈ（i mod n,j mod m ）ならば、
“白”、 と２値化する。この２値化は、走査線順に行うものとす
る。このような誤差拡散２値画像又はディザ２値画像を
符号化する方法として、算術符号が知られており、その
符号化の処理内容を図２に示す。
【０００４】図２は、前記文献１〜４に記載された従来
の２値画像符号化方法を示す図である。この２値画像符
号化方法では、算術符号化処理１０により、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を算術符号化して符号を出力
する方法である。算術符号化処理１０では、シンボル出
現確率推定処理１１と算術符号構成処理１２とを実行す
る。シンボル出現確率推定処理１１では、誤差拡散２値
画像又はディザ２値画像を入力し、符号化しようとして
いる画素（着目画素）より以前に出現した２値シンボル
を用い、該着目画素で出現するシンボルの出現確率を推
定し、その推定したシンボル出現確率を算術符号構成処
理１２へ送る。算術符号構成処理１２では、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を入力し、シンボル出現確率
を符号化パラメータとして算術符号を構成し、その構成
した符号を出力する。
の２値画像符号化方法を示す図である。この２値画像符
号化方法では、算術符号化処理１０により、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を算術符号化して符号を出力
する方法である。算術符号化処理１０では、シンボル出
現確率推定処理１１と算術符号構成処理１２とを実行す
る。シンボル出現確率推定処理１１では、誤差拡散２値
画像又はディザ２値画像を入力し、符号化しようとして
いる画素（着目画素）より以前に出現した２値シンボル
を用い、該着目画素で出現するシンボルの出現確率を推
定し、その推定したシンボル出現確率を算術符号構成処
理１２へ送る。算術符号構成処理１２では、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を入力し、シンボル出現確率
を符号化パラメータとして算術符号を構成し、その構成
した符号を出力する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
２値画像符号化方法では、２値画像の画素を配置する際
に、符号化のことを全く考慮せずに、２値画像の画素配
置が符号化と完全に独立して行われていた。そのため、
効率の良い算術符号を構成することができず、技術的に
充分満足のゆく２値画像符号化方法を得ることが困難で
あった。本発明は、前記従来技術が持っていた課題とし
て、２値画像の画素配置が符号化と完全に独立して行わ
れていたので、効率の良い算術符号を構成することがで
きないという点について解決し、２値画像の画素再配置
を符号化に依存して行うことにより、優れた圧縮性能を
持つ２値画像符号化方法を提供するものである。
２値画像符号化方法では、２値画像の画素を配置する際
に、符号化のことを全く考慮せずに、２値画像の画素配
置が符号化と完全に独立して行われていた。そのため、
効率の良い算術符号を構成することができず、技術的に
充分満足のゆく２値画像符号化方法を得ることが困難で
あった。本発明は、前記従来技術が持っていた課題とし
て、２値画像の画素配置が符号化と完全に独立して行わ
れていたので、効率の良い算術符号を構成することがで
きないという点について解決し、２値画像の画素再配置
を符号化に依存して行うことにより、優れた圧縮性能を
持つ２値画像符号化方法を提供するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、多値画像を誤差拡散法で２値化した
２値画像に対し、算術符号化法で符号化する２値画像符
号化方法において、前記２値画像に対して符号化するシ
ンボルの出現確率を推定するシンボル出現確率推定処理
と、前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及
び再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して前記２
値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、前記シン
ボル出現確率を符号化パラメータとして前記画素再配置
処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理とを、順
に実行するようにしている。
を解決するために、多値画像を誤差拡散法で２値化した
２値画像に対し、算術符号化法で符号化する２値画像符
号化方法において、前記２値画像に対して符号化するシ
ンボルの出現確率を推定するシンボル出現確率推定処理
と、前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及
び再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して前記２
値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、前記シン
ボル出現確率を符号化パラメータとして前記画素再配置
処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理とを、順
に実行するようにしている。
【０００７】第２の発明では、ディザ閾値を用いたディ
ザ法で多値画像を２値化した２値画像に対し、算術符号
化法で符号化する２値画像符号化方法において、前記２
値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を推定す
るシンボル出現確率推定処理と、前記シンボル出現確率
推定処理で推定されたシンボル出現確率と、幾何学的制
約条件と、再配置可能位置と、前記２値画像より求めた
多値画像階調推定値と前記ディザ閾値の距離とを考慮し
て前記２値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、
前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、順に実行するようにしている。
ザ法で多値画像を２値化した２値画像に対し、算術符号
化法で符号化する２値画像符号化方法において、前記２
値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を推定す
るシンボル出現確率推定処理と、前記シンボル出現確率
推定処理で推定されたシンボル出現確率と、幾何学的制
約条件と、再配置可能位置と、前記２値画像より求めた
多値画像階調推定値と前記ディザ閾値の距離とを考慮し
て前記２値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、
前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、順に実行するようにしている。
【０００８】
【作用】第１の発明によれば、以上のように２値画像符
号化方法を構成したので、多値画像を誤差拡散法で２値
化した２値画像が入力されると、シンボル出現確率推定
処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定し、そ
の推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及び算術
符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シンボル出
現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、再配置
が連続して生起するのを防止する条件である再配置可能
位置及び再配置が生起する割合を制御するための条件で
ある再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して、入
力された２値画像の画素を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率を符号化パラメータとして、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。
号化方法を構成したので、多値画像を誤差拡散法で２値
化した２値画像が入力されると、シンボル出現確率推定
処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定し、そ
の推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及び算術
符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シンボル出
現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、再配置
が連続して生起するのを防止する条件である再配置可能
位置及び再配置が生起する割合を制御するための条件で
ある再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して、入
力された２値画像の画素を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率を符号化パラメータとして、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。
【０００９】第２の発明によれば、多値画像をディザ法
で２値化した２値画像が入力されると、シンボル出現確
率推定処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定
し、その推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及
び算術符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、
再配置が連続して生起するのを防止する条件である再配
置可能位置と、画像品質の劣化を防止するために多値画
像の階調推定値がディザ閾値の近傍にあるための条件
（即ち、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距
離）とを考慮して、画像を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率を符号化パラメータとして、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。従って、前記課題を解決できるのであ
る。
で２値化した２値画像が入力されると、シンボル出現確
率推定処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定
し、その推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及
び算術符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、
再配置が連続して生起するのを防止する条件である再配
置可能位置と、画像品質の劣化を防止するために多値画
像の階調推定値がディザ閾値の近傍にあるための条件
（即ち、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距
離）とを考慮して、画像を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率を符号化パラメータとして、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。従って、前記課題を解決できるのであ
る。
【００１０】
【実施例】図１は、本発明の２値画像符号化方法を示す
図である。この方法には、誤差拡散２値画像を符号化す
る第１の実施例と、ディザ２値画像を符号化する第２の
実施例とがあり、以下その内容を説明する。
図である。この方法には、誤差拡散２値画像を符号化す
る第１の実施例と、ディザ２値画像を符号化する第２の
実施例とがあり、以下その内容を説明する。
【００１１】第１の実施例 第１の実施例の２値画像符号化方法を、図１と図３〜図
５とを参照しつつ説明する。図３は再配置禁止パターン
例を示す図、図４は再配置の生起を参照する画素例を示
す図、及び図５は２10状態におけるシンボル出現確率推
定のための参照画素例を示す図である。本実施例の２値
画像符号化方法では、誤差拡散法で生成された２値画像
の画素を、画素再配置処理２０により、画像品質を維持
しつつ効果的に符号量を削減できるように再配置（即
ち、画像品質を維持しつつ効率の良い算術符号を構成す
るのに適する配置に再配置）した後、算術符号化処理３
０を行う。
５とを参照しつつ説明する。図３は再配置禁止パターン
例を示す図、図４は再配置の生起を参照する画素例を示
す図、及び図５は２10状態におけるシンボル出現確率推
定のための参照画素例を示す図である。本実施例の２値
画像符号化方法では、誤差拡散法で生成された２値画像
の画素を、画素再配置処理２０により、画像品質を維持
しつつ効果的に符号量を削減できるように再配置（即
ち、画像品質を維持しつつ効率の良い算術符号を構成す
るのに適する配置に再配置）した後、算術符号化処理３
０を行う。
【００１２】画素再配置処理２０の再配置では、着目画
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置条件とを用いる。
再配置条件は、再配置が連続して生起するのを防止する
再配置可能位置条件である着目画素近傍の再配置状況
と、再配置が生起する割合を制御するための再配置の割
合条件である乱数とで、構成されている。そして、画素
再配置処理２０では、前記のようなシンボル出現確率
と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及び再配置の
割合からなる再配置条件とを考慮して、誤差拡散２値画
像の画素を再配置する。例えば、着目画素のシンボル出
現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号長評価パラメー
タ）であり、図３の禁止パターン例に示すように、着目
画素の近傍パターンが再配置を禁止するパターン以外の
パターンであり、さらに、図４に示すように、着目画素
の近傍画素が全て再配置されておらず、乱数がある条件
を満たしているならば、着目画素を再配置する。この、
再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行う。
このような画素再配置処理２０の処理結果は、算術符号
化処理３０へ送られる。
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置条件とを用いる。
再配置条件は、再配置が連続して生起するのを防止する
再配置可能位置条件である着目画素近傍の再配置状況
と、再配置が生起する割合を制御するための再配置の割
合条件である乱数とで、構成されている。そして、画素
再配置処理２０では、前記のようなシンボル出現確率
と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及び再配置の
割合からなる再配置条件とを考慮して、誤差拡散２値画
像の画素を再配置する。例えば、着目画素のシンボル出
現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号長評価パラメー
タ）であり、図３の禁止パターン例に示すように、着目
画素の近傍パターンが再配置を禁止するパターン以外の
パターンであり、さらに、図４に示すように、着目画素
の近傍画素が全て再配置されておらず、乱数がある条件
を満たしているならば、着目画素を再配置する。この、
再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行う。
このような画素再配置処理２０の処理結果は、算術符号
化処理３０へ送られる。
【００１３】算術符号化処理３０は、画素再配置処理２
０の処理結果に基づき、算術符号を構成して符号を出力
する処理であり、シンボル出現確率推定処理３１と算術
符号構成処理３２とで構成されている。シンボル出現確
率推定処理３１では、画素再配置処理２０の処理結果に
基づき、図５に示すような近傍画素状態（図５の例では
２10状態）とするマルコフ確率を用い、符号化するシン
ボルの出現確率Ｐk を推定し、その推定したシンボル出
現確率Ｐk を画素再配置処理２０及び算術符号構成処理
３２へ送る。算術符号構成処理３２では、画素再配置処
理２０の処理結果を入力し、シンボル出現確率Ｐk を符
号化パラメータとして符号を構成し、その符号を出力す
る。このように、本実施例では、算術符号を用いたデー
タ圧縮に適した画素配列とすることで、誤差拡散２値画
像を高い圧縮率で符号化できる。
０の処理結果に基づき、算術符号を構成して符号を出力
する処理であり、シンボル出現確率推定処理３１と算術
符号構成処理３２とで構成されている。シンボル出現確
率推定処理３１では、画素再配置処理２０の処理結果に
基づき、図５に示すような近傍画素状態（図５の例では
２10状態）とするマルコフ確率を用い、符号化するシン
ボルの出現確率Ｐk を推定し、その推定したシンボル出
現確率Ｐk を画素再配置処理２０及び算術符号構成処理
３２へ送る。算術符号構成処理３２では、画素再配置処
理２０の処理結果を入力し、シンボル出現確率Ｐk を符
号化パラメータとして符号を構成し、その符号を出力す
る。このように、本実施例では、算術符号を用いたデー
タ圧縮に適した画素配列とすることで、誤差拡散２値画
像を高い圧縮率で符号化できる。
【００１４】図６は、図１の２値画像符号化方法の符号
化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参照
しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステッ
プＳ１において算術符号化処理３０の乱数を初期化する
と共に、ステップＳ２において着目画素の位置（i,j ）
を初期化した後、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３で
は、シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現し
ている２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボ
ル出現確率ＰB ，ＰW を推定し、画素再配置処理２０へ
送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ４〜Ｓ８の
処理を行う。即ち、ステップＳ４では、着目画素シンボ
ルの出現確率Ｐk が、Ｐk ＜εを満たすか否かによって
符号長を調べる。Ｐk ＜εを満たすならば、ステップＳ
５へ進み、満たさないならばステップＳ９へ進む。ステ
ップＳ５では、着目画素の近傍が図３に示す再配置禁止
パターン以外の場合か否かによって幾何学的制約条件を
調べ、再配置禁止パターン以外の場合にはステップＳ６
へ進み、再配置禁止パターンの場合にはステップＳ９へ
進む。
化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参照
しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステッ
プＳ１において算術符号化処理３０の乱数を初期化する
と共に、ステップＳ２において着目画素の位置（i,j ）
を初期化した後、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３で
は、シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現し
ている２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボ
ル出現確率ＰB ，ＰW を推定し、画素再配置処理２０へ
送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ４〜Ｓ８の
処理を行う。即ち、ステップＳ４では、着目画素シンボ
ルの出現確率Ｐk が、Ｐk ＜εを満たすか否かによって
符号長を調べる。Ｐk ＜εを満たすならば、ステップＳ
５へ進み、満たさないならばステップＳ９へ進む。ステ
ップＳ５では、着目画素の近傍が図３に示す再配置禁止
パターン以外の場合か否かによって幾何学的制約条件を
調べ、再配置禁止パターン以外の場合にはステップＳ６
へ進み、再配置禁止パターンの場合にはステップＳ９へ
進む。
【００１５】ステップＳ６では、図４に示す画素が全て
再配置されているか否かによって近傍の再配置状況を調
べ、図４に示す画素が全て再配置されていなければステ
ップＳ７へ進み、いずれかの画素が再配置されていれば
ステップＳ９へ進む。ステップＳ７では、算術符号化処
理３０の乱数が特定の条件を満たしているか否かを調
べ、満たしている場合にはステップＳ８へ進み、満たし
ていない場合にはステップＳ９へ進む。ステップＳ８で
は、着目画素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップ
Ｓ９へ進む。ステップＳ９において、算術符号構成処理
３２では、着目画素（i,j ）のシンボルの出現確率
ＰB ，ＰW で、着目画素のシンボルの算術符号を構成す
る。
再配置されているか否かによって近傍の再配置状況を調
べ、図４に示す画素が全て再配置されていなければステ
ップＳ７へ進み、いずれかの画素が再配置されていれば
ステップＳ９へ進む。ステップＳ７では、算術符号化処
理３０の乱数が特定の条件を満たしているか否かを調
べ、満たしている場合にはステップＳ８へ進み、満たし
ていない場合にはステップＳ９へ進む。ステップＳ８で
は、着目画素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップ
Ｓ９へ進む。ステップＳ９において、算術符号構成処理
３２では、着目画素（i,j ）のシンボルの出現確率
ＰB ，ＰW で、着目画素のシンボルの算術符号を構成す
る。
【００１６】ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３
では、着目画素の座標値ｉ，ｊを制御し、符号化が終了
していなければ、ステップＳ１４で乱数を更新し、ステ
ップＳ３へ戻り、符号化が終了するまで、前記の処理を
繰り返し、符号化処理を終了する。本実施例の２値画像
符号化方法では、誤差拡散２値画像の画像品質を損なう
ことなく、該２値画像のデータ圧縮性能を高めることが
できる。本実施例の２値画像符号化方法を、次のような
シミュレーション条件（ａ）下で評価した結果（ｂ）を
示す。
では、着目画素の座標値ｉ，ｊを制御し、符号化が終了
していなければ、ステップＳ１４で乱数を更新し、ステ
ップＳ３へ戻り、符号化が終了するまで、前記の処理を
繰り返し、符号化処理を終了する。本実施例の２値画像
符号化方法では、誤差拡散２値画像の画像品質を損なう
ことなく、該２値画像のデータ圧縮性能を高めることが
できる。本実施例の２値画像符号化方法を、次のような
シミュレーション条件（ａ）下で評価した結果（ｂ）を
示す。
【００１７】（ａ） シミュレーション条件 シンボル出現確率推定のための参照画素；１０画素近傍
（図５参照） 乱数；（ｘ＋ｙ）ｍｏｄ２， ＝０のとき条件成立 符号長評価パラメータε＝０．１ （ｂ） シミュレーション結果 図７は誤差拡散法による２値画像、及び図８は本実施例
による再配置後の２値画像を示す。この図から明らかな
ように、両者の画質の差が認められないにもかかわら
ず、本実施例による符号化における符号量を、従来方法
の符号量より１０％程度少なくすることができた。
（図５参照） 乱数；（ｘ＋ｙ）ｍｏｄ２， ＝０のとき条件成立 符号長評価パラメータε＝０．１ （ｂ） シミュレーション結果 図７は誤差拡散法による２値画像、及び図８は本実施例
による再配置後の２値画像を示す。この図から明らかな
ように、両者の画質の差が認められないにもかかわら
ず、本実施例による符号化における符号量を、従来方法
の符号量より１０％程度少なくすることができた。
【００１８】第２の実施例 第２の実施例の２値画像符号化方法を、図１と図９〜図
１２を参照しつつ説明する。図９は禁止パターン例を示
す図、図１０は着目画素の近傍画素例を示す図、図１１
は階調値推定のための参照画素例を示す図、図１２は２
10状態におけるシンボル出現確率推定のための参照画素
例を示す図である。本実施例の２値画像符号化方法で
は、図１に示すように、多値画像をディザ法で２値化し
たディザ２値化画像の画素を、画素再配置処理２０によ
り、画像品質を維持しつつ効果的に符号量を削減できる
ように再配置（即ち、画像品質を維持しつつ効率の良い
算術符号を構成するのに適する配置に再配置）した後、
算術符号化処理３０を行う。
１２を参照しつつ説明する。図９は禁止パターン例を示
す図、図１０は着目画素の近傍画素例を示す図、図１１
は階調値推定のための参照画素例を示す図、図１２は２
10状態におけるシンボル出現確率推定のための参照画素
例を示す図である。本実施例の２値画像符号化方法で
は、図１に示すように、多値画像をディザ法で２値化し
たディザ２値化画像の画素を、画素再配置処理２０によ
り、画像品質を維持しつつ効果的に符号量を削減できる
ように再配置（即ち、画像品質を維持しつつ効率の良い
算術符号を構成するのに適する配置に再配置）した後、
算術符号化処理３０を行う。
【００１９】画素再配置処理２０の再配置では、着目画
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置が連続して生起す
るのを防止する再配置可能位置条件である着目画素近傍
の再配置状況と、多値画像の階調推定値がディザ閾値の
近傍にあるための条件とを用いる。この近傍にあるため
の条件は、画像品質の劣化を防止するための条件であ
り、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距離ｄで
ある。
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置が連続して生起す
るのを防止する再配置可能位置条件である着目画素近傍
の再配置状況と、多値画像の階調推定値がディザ閾値の
近傍にあるための条件とを用いる。この近傍にあるため
の条件は、画像品質の劣化を防止するための条件であ
り、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距離ｄで
ある。
【００２０】そして、画素再配置処理２０では、着目画
素のシンボル出現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号
長評価パラメータ）であり、図９の禁止パターン例に示
すように、着目画素の近傍パターンが再配置を禁止する
パターン以外のパターンであり、さらに、図１０に示す
ように、着目画素の近傍画素が全て再配置されておら
ず、距離推定値ｄがｄ＜ηを満たしているならば、着目
画素を再配置する。ここで、距離推定値ｄは、図１１の
参照画素例に示すように、次式で表される。 ｄ＝｜ｐｇｓ−ｔｈ（i,j ）｜ ｐｇｓ＝ｇｓｍａｘ・（参照画素の中の白画素数）／
（参照画素数） この再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行
い、その再配置結果を算術符号化処理３０へ送る。
素のシンボル出現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号
長評価パラメータ）であり、図９の禁止パターン例に示
すように、着目画素の近傍パターンが再配置を禁止する
パターン以外のパターンであり、さらに、図１０に示す
ように、着目画素の近傍画素が全て再配置されておら
ず、距離推定値ｄがｄ＜ηを満たしているならば、着目
画素を再配置する。ここで、距離推定値ｄは、図１１の
参照画素例に示すように、次式で表される。 ｄ＝｜ｐｇｓ−ｔｈ（i,j ）｜ ｐｇｓ＝ｇｓｍａｘ・（参照画素の中の白画素数）／
（参照画素数） この再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行
い、その再配置結果を算術符号化処理３０へ送る。
【００２１】算術符号化処理３０では、シンボル出現確
率推定処理３１及び算術符号構成処理３２により、画素
再配置処理２０の処理結果に基づき算術符号を構成す
る。即ち、シンボル出現確率推定処理３１では、画素再
配置処理２０の処理結果を入力し、図１２に示すような
近傍画素を状態（図１２では２10状態）とするマルコフ
確率を用い、符号化するシンボルの出現確率Ｐk を推定
し、そのシンボル出現確率Ｐk を画素再配置処理２０及
び算術符号構成処理３２へ送る。算術符号構成処理３２
では、画素再配置処理２０の処理結果を入力し、シンボ
ル出現確率推定処理３１で推定されたシンボル出現確率
Ｐk を符号化パラメータとして、２値画像の符号を構成
し、その符号化した符号を出力する。このように、本実
施例では、算術符号を用いたデータ圧縮に適した画素配
列とすることで、２値画像を高い圧縮率で符号化でき
る。
率推定処理３１及び算術符号構成処理３２により、画素
再配置処理２０の処理結果に基づき算術符号を構成す
る。即ち、シンボル出現確率推定処理３１では、画素再
配置処理２０の処理結果を入力し、図１２に示すような
近傍画素を状態（図１２では２10状態）とするマルコフ
確率を用い、符号化するシンボルの出現確率Ｐk を推定
し、そのシンボル出現確率Ｐk を画素再配置処理２０及
び算術符号構成処理３２へ送る。算術符号構成処理３２
では、画素再配置処理２０の処理結果を入力し、シンボ
ル出現確率推定処理３１で推定されたシンボル出現確率
Ｐk を符号化パラメータとして、２値画像の符号を構成
し、その符号化した符号を出力する。このように、本実
施例では、算術符号を用いたデータ圧縮に適した画素配
列とすることで、２値画像を高い圧縮率で符号化でき
る。
【００２２】図１３は、図１の２値画像符号化方法の符
号化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参
照しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステ
ップＳ１１で算術符号化処理３０の初期化を行うと共
に、ステップＳ１２で着目画素の位置（i,j ）を初期化
した後、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１３では、
シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現してい
る２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボル出
現確率ＰB ，ＰW を推定し、その推定値を画素再配置処
理２０へ送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ１
４〜Ｓ１８までの処理を行う。即ち、ステップＳ１４で
は、着目画素のシンボルの出現確率Ｐk がＰk ＜εを満
たすか否かによって符号長を調べ、Ｐk ＜εを満たすな
らばステップＳ１５へ進み、満たさないならばステップ
Ｓ１９へ進む。ステップＳ１５では、着目画素の近傍が
図９に示す禁止パターン以外か否かによって幾何学的制
約条件を調べ、禁止パターン以外の場合にはステップＳ
１６へ進み、禁止パターンの場合にはステップＳ１９へ
進む。
号化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参
照しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステ
ップＳ１１で算術符号化処理３０の初期化を行うと共
に、ステップＳ１２で着目画素の位置（i,j ）を初期化
した後、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１３では、
シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現してい
る２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボル出
現確率ＰB ，ＰW を推定し、その推定値を画素再配置処
理２０へ送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ１
４〜Ｓ１８までの処理を行う。即ち、ステップＳ１４で
は、着目画素のシンボルの出現確率Ｐk がＰk ＜εを満
たすか否かによって符号長を調べ、Ｐk ＜εを満たすな
らばステップＳ１５へ進み、満たさないならばステップ
Ｓ１９へ進む。ステップＳ１５では、着目画素の近傍が
図９に示す禁止パターン以外か否かによって幾何学的制
約条件を調べ、禁止パターン以外の場合にはステップＳ
１６へ進み、禁止パターンの場合にはステップＳ１９へ
進む。
【００２３】ステップＳ１６では、図１０に示す近傍画
素が再配置されているか否かの近傍の再配置状況を調
べ、近傍画素が全て再配置されていなければステップＳ
１７へ進み、いずれかの画素が再配置されていればステ
ップＳ１９へ進む。ステップＳ１７では、距離推定値ｄ
がｄ＜ｎを満たしているかどうかを調べ、満たしている
場合にはステップＳ１８へ進み、満たしていない場合に
はステップＳ１９へ進む。ステップＳ１８では、着目画
素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップＳ１９へ進
む。ステップＳ１９では、算術符号構成処理３２によ
り、着目画素のシンボルの出現確率で、該着目画素のシ
ンボルの算術符号を構成する。そして、ステップＳ２
０，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３により、着目画素の座標値
ｉ，ｊを制御し、符号化が終了していなければステップ
Ｓ１３へ戻り、前記の処理を繰り返して符号化を終了す
る。
素が再配置されているか否かの近傍の再配置状況を調
べ、近傍画素が全て再配置されていなければステップＳ
１７へ進み、いずれかの画素が再配置されていればステ
ップＳ１９へ進む。ステップＳ１７では、距離推定値ｄ
がｄ＜ｎを満たしているかどうかを調べ、満たしている
場合にはステップＳ１８へ進み、満たしていない場合に
はステップＳ１９へ進む。ステップＳ１８では、着目画
素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップＳ１９へ進
む。ステップＳ１９では、算術符号構成処理３２によ
り、着目画素のシンボルの出現確率で、該着目画素のシ
ンボルの算術符号を構成する。そして、ステップＳ２
０，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３により、着目画素の座標値
ｉ，ｊを制御し、符号化が終了していなければステップ
Ｓ１３へ戻り、前記の処理を繰り返して符号化を終了す
る。
【００２４】本実施例の２値画像符号化方法では、ディ
ザ２値画像の画像品質を損なうことなく、２値画像のデ
ータ圧縮性能を高めることができる。本実施例の２値画
像符号化方法を、次のようなシミュレーション条件
（１）下で評価した結果（２）を示す。 （１） シミュレーション条件 シンボル出現確率推定のための参照画素；１０画素近傍
（図１２参照） 階調値推定のための参照画素；１０画素近傍（図１１参
照） ディザマトリクス；Ｂａｙｅｒ４×４ 符号長評価パラメータε＝０．１ η＝ｇｓｍａｘ／１６ （２） シミュレーション結果 図１４はディザ法による２値画像、及び図１５は本実施
例による再配置後の２値画像を示す図である。この図か
ら明らかなように、両者の画質の差が認められないにも
かかわらず、本実施例による符号化における符号量を、
従来方法の符号量より１７％程度少なくすることができ
た。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、
図６又は図１３以外の処理手順で符号化を行うことも可
能である。又、第１の実施例の復号化においては、例え
ば図５に示すようなシンボル出現確率推定のための参照
符号が、符号化と同じであれば、前記の符号化の逆演算
で元の２値画像を得ることができる。同様に、第２の実
施例の復号化においては、例えば図１２に示すようなシ
ンボル出現確率推定のための参照符号が、符号化と同じ
であれば、前記の符号化の逆演算で元の２値画像を得る
ことができる。
ザ２値画像の画像品質を損なうことなく、２値画像のデ
ータ圧縮性能を高めることができる。本実施例の２値画
像符号化方法を、次のようなシミュレーション条件
（１）下で評価した結果（２）を示す。 （１） シミュレーション条件 シンボル出現確率推定のための参照画素；１０画素近傍
（図１２参照） 階調値推定のための参照画素；１０画素近傍（図１１参
照） ディザマトリクス；Ｂａｙｅｒ４×４ 符号長評価パラメータε＝０．１ η＝ｇｓｍａｘ／１６ （２） シミュレーション結果 図１４はディザ法による２値画像、及び図１５は本実施
例による再配置後の２値画像を示す図である。この図か
ら明らかなように、両者の画質の差が認められないにも
かかわらず、本実施例による符号化における符号量を、
従来方法の符号量より１７％程度少なくすることができ
た。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、
図６又は図１３以外の処理手順で符号化を行うことも可
能である。又、第１の実施例の復号化においては、例え
ば図５に示すようなシンボル出現確率推定のための参照
符号が、符号化と同じであれば、前記の符号化の逆演算
で元の２値画像を得ることができる。同様に、第２の実
施例の復号化においては、例えば図１２に示すようなシ
ンボル出現確率推定のための参照符号が、符号化と同じ
であれば、前記の符号化の逆演算で元の２値画像を得る
ことができる。
【００２５】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１及び第
２の発明によれば、多値画像を誤差拡散法又はディザ法
で２値化した２値画像を画素再配置処理によって算術符
号を用いたデータ圧縮に適した画素配列とした後、算術
符号化を行うようにしたので、２値画像の画像品質を損
なうことなく、該２値画像を高い圧縮率で符号化し、デ
ータ圧縮性能を向上できる。
２の発明によれば、多値画像を誤差拡散法又はディザ法
で２値化した２値画像を画素再配置処理によって算術符
号を用いたデータ圧縮に適した画素配列とした後、算術
符号化を行うようにしたので、２値画像の画像品質を損
なうことなく、該２値画像を高い圧縮率で符号化し、デ
ータ圧縮性能を向上できる。
【図１】本発明の２値画像符号化方法を示す図である。
【図２】従来の２値画像符号化方法を示す図である。
【図３】再配置禁止パターン例を示す図である。
【図４】再配置の生起を参照する画素例を示す図であ
る。
る。
【図５】シンボル出現確率推定のための参照画素例を示
す図である。
す図である。
【図６】図１の第１の実施例を示す符号化処理手順のフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図７】誤差拡散法による２値画像を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施例による再配置後の２値画
像を示す図である。
像を示す図である。
【図９】禁止パターン例を示す図である。
【図１０】近傍画素例を示す図である。
【図１１】階調値推定のための参照画素例を示す図であ
る。
る。
【図１２】シンボル出現確率推定のための参照画素例を
示す図である。
示す図である。
【図１３】図１の第２の実施例を示す符号化処理手順の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図１４】ディザ法による２値画像を示す図である。
【図１５】第２の実施例による画素再配置後の２値画像
を示す図である。
を示す図である。
２０ 画素再配置処理 ３０ 算術符号化処理 ３１ シンボル出現確率推定処理 ３２ 算術符号構成処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−30278（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−328138（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−219394（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−30277（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−866（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−102562（ＪＰ，Ａ) 特許3108532（ＪＰ，Ｂ２) 特許3108526（ＪＰ，Ｂ２) 特許2825697（ＪＰ，Ｂ２) 特許2716618（ＪＰ，Ｂ２) 特許3073323（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419 H03M 7/30 H04N 1/40 - 1/419
Claims (2)
- 【請求項１】 多値画像を誤差拡散法で２値化した２値
画像に対し、算術符号化法で符号化する２値画像符号化
方法において、 前記２値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を
推定するシンボル出現確率推定処理と、 前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボル出
現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及び再
配置の割合からなる再配置条件とを考慮して前記２値画
像の画素を再配置する画素再配置処理と、 前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、 順に実行することを特徴とする２値画像符号化方法。 - 【請求項２】 ディザ閾値を用いたディザ法で多値画像
を２値化した２値画像に対し、算術符号化法で符号化す
る２値画像符号化方法において、 前記２値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を
推定するシンボル出現確率推定処理と、 前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボル出
現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置と、前
記２値画像より求めた多値画像階調推定値と前記ディザ
閾値の距離とを考慮して前記２値画像の画素を再配置す
る画素再配置処理と、 前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、 順に実行することを特徴とする２値画像符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29895892A JP3167196B2 (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | ２値画像符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29895892A JP3167196B2 (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | ２値画像符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06152978A JPH06152978A (ja) | 1994-05-31 |
| JP3167196B2 true JP3167196B2 (ja) | 2001-05-21 |
Family
ID=17866391
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29895892A Expired - Fee Related JP3167196B2 (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | ２値画像符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3167196B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101554358B1 (ko) | 2014-10-14 | 2015-09-21 | 유보형 | 차량용 일체형 액셀레이터 및 브레이크 페달 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9264707B2 (en) * | 2013-02-04 | 2016-02-16 | Google Inc. | Multi-symbol run-length coding |
-
1992
- 1992-11-09 JP JP29895892A patent/JP3167196B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101554358B1 (ko) | 2014-10-14 | 2015-09-21 | 유보형 | 차량용 일체형 액셀레이터 및 브레이크 페달 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06152978A (ja) | 1994-05-31 |
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Legal Events
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