JP3279831B2 - ２値疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法 - Google Patents
２値疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、多値階調画像を閾値行
列を用いて作成された２値シンボルからなる２値疑似階
調画像の符号化方法及び復号化方法に関するものであ
る。
列を用いて作成された２値シンボルからなる２値疑似階
調画像の符号化方法及び復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、１９９１、「マルチメディア符号化の
国際標準」、丸善多値階調画像を閾値行列｛Ｄxy｝によ
る２値疑似階調画像の作成は以下のようにして行う。
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、１９９１、「マルチメディア符号化の
国際標準」、丸善多値階調画像を閾値行列｛Ｄxy｝によ
る２値疑似階調画像の作成は以下のようにして行う。
【０００３】
【数１】 図２は、前記文献に記載された上記手順により作成され
た２値疑似階調画像の符号化方法を実施するための符号
化器の構成図である。
た２値疑似階調画像の符号化方法を実施するための符号
化器の構成図である。
【０００４】図２に示すように、この符号化器は、多値
階調画像ＩＮの閾値｛Ｄxy｝により２値化された２値疑
似階調画像を記憶する２値疑似階調画像バッファ１、マ
ルコフ確率推定部２、及び算術符号構成部３を有してい
る。２値疑似階調画像バッファ１の出力側には、着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐs を求めるマルコフ確率推定
部２、及び算術符号を作成する算術符号構成部３が接続
されている。マルコフ確率推定部２の出力側には、算術
符号構成部３が接続されている。算術符号構成部３から
は、算術符号Ｃが出力される。次に、図２を参照しつつ
従来の２値疑似階調画像の符号化方法を説明する。マル
コフ確率推定部２では、２値疑似階調画像バッファ１に
記憶された着目画素ｍの近傍の参照画素の集合であるテ
ンプレートｔの画素のシンボルの状態毎に、着目画素ｍ
のシンボル出現確率ｐs を求めて、このシンボル出現確
率ｐs を算術符号構成部３に出力する。算術符号構成部
３では、着目画素ｍのシンボル出現確率ｐs と着目画素
ｍのシンボルに基づいて算術符号Ｃを求め、伝送経路ま
たは蓄積媒体に出力する。
階調画像ＩＮの閾値｛Ｄxy｝により２値化された２値疑
似階調画像を記憶する２値疑似階調画像バッファ１、マ
ルコフ確率推定部２、及び算術符号構成部３を有してい
る。２値疑似階調画像バッファ１の出力側には、着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐs を求めるマルコフ確率推定
部２、及び算術符号を作成する算術符号構成部３が接続
されている。マルコフ確率推定部２の出力側には、算術
符号構成部３が接続されている。算術符号構成部３から
は、算術符号Ｃが出力される。次に、図２を参照しつつ
従来の２値疑似階調画像の符号化方法を説明する。マル
コフ確率推定部２では、２値疑似階調画像バッファ１に
記憶された着目画素ｍの近傍の参照画素の集合であるテ
ンプレートｔの画素のシンボルの状態毎に、着目画素ｍ
のシンボル出現確率ｐs を求めて、このシンボル出現確
率ｐs を算術符号構成部３に出力する。算術符号構成部
３では、着目画素ｍのシンボル出現確率ｐs と着目画素
ｍのシンボルに基づいて算術符号Ｃを求め、伝送経路ま
たは蓄積媒体に出力する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
２値疑似階調画像の符号化方法においては、次のような
課題があった。相関性のある画素間の距離である相関距
離に対して、閾値行列の大きさＭ×Ｍを大きくとると２
値疑似階調画像に周期構造が現れなくなることから、着
目画素ｍのシンボル値のシンボル出現確率ｐs が小さく
なり、算術符号化長が長くなり、そのため、符号化効率
が低下するという問題点があった。前記課題を解決すべ
く本出願人等は、特願平６−２２２３５の明細書（以
下、先の提案と呼ぶ）において、２値化の閾値行列｛Ｄ
xy｝の構造から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の予測状態として、予測状態を入
力してマルコフ確率推定部によりシンボル出現確率を求
めることによって、画像信号の陽に現れないシンボル出
現確率の偏りを利用し、符号化効率を高めた。しかしな
がら先の提案では、符号化する画素の中でそのシンボル
を符号化すると符号化効率を著しく低下させるが、その
シンボルを反転したシンボルを用いて符号化すると符号
化効率を低下させないうえ、復号化した画像の品質にお
いてもほとんど影響を与えないものが存在するものがあ
り、画像品質に対する符号化効率の点で満足できるもの
ではなかった。
２値疑似階調画像の符号化方法においては、次のような
課題があった。相関性のある画素間の距離である相関距
離に対して、閾値行列の大きさＭ×Ｍを大きくとると２
値疑似階調画像に周期構造が現れなくなることから、着
目画素ｍのシンボル値のシンボル出現確率ｐs が小さく
なり、算術符号化長が長くなり、そのため、符号化効率
が低下するという問題点があった。前記課題を解決すべ
く本出願人等は、特願平６−２２２３５の明細書（以
下、先の提案と呼ぶ）において、２値化の閾値行列｛Ｄ
xy｝の構造から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の予測状態として、予測状態を入
力してマルコフ確率推定部によりシンボル出現確率を求
めることによって、画像信号の陽に現れないシンボル出
現確率の偏りを利用し、符号化効率を高めた。しかしな
がら先の提案では、符号化する画素の中でそのシンボル
を符号化すると符号化効率を著しく低下させるが、その
シンボルを反転したシンボルを用いて符号化すると符号
化効率を低下させないうえ、復号化した画像の品質にお
いてもほとんど影響を与えないものが存在するものがあ
り、画像品質に対する符号化効率の点で満足できるもの
ではなかった。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明のうちの第１の発明では、多値階調画像をｍ
×ｎ（ｍ，ｎは自然数）の閾値行列により２値化して作
成された２値のシンボルからなる２値疑似階調画像の符
号化方法において、以下の処理を実行する。すなわち、
符号化を行う着目画素の近傍のシンボルパターンと前記
閾値行列から着目画素の階調値の推定を行い、該推定階
調値と着目画素の座標に対応して前記２値化された閾値
との距離を算出し、該距離を着目画素の予測状態とする
予測状態算出処理と、前記予測状態毎に２値のそれぞれ
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、前記着目画素のシンボル値のシンボル出現確率が第
１の事前設定値よりも小さく、かつ前記着目画素の予測
状態の距離が第２の事前設定値よりも小さいとき、前記
着目画素のシンボル値を反転し、その反転したシンボル
値を着目画素のシンボル値とする２値シンボル変更処理
と、前記シンボル出現確率及び前記着目画素のシンボル
値に基づいて２値シンボルの算術符号を作成する算術符
号構成処理とを実行する。第２の発明の復号化方法で
は、多値階調画像をｍ×ｎ（ｍ，ｎは自然数）の閾値行
列により２値化して作成された２値のシンボルからなる
２値疑似階調画像の符号化によって得られた算術符号を
入力し、復号化を行う着目画素の近傍の既に復号化され
たシンボルパターンと前記閾値行列からその着目画素の
階調推定を行い、該推定階調値とその着目画素の座標に
対応して２値化された閾値との距離を算出し、該距離を
その着目画素の予測状態とする予測状態算出処理と、前
記予測状態毎に復号化する前記着目画素の２値のそれぞ
れ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、前記算術符号と前記着目画素のシンボル出現確率と
に基づいて着目画素のシンボルを復号化する算術復号化
処理とを実行する。
に、本発明のうちの第１の発明では、多値階調画像をｍ
×ｎ（ｍ，ｎは自然数）の閾値行列により２値化して作
成された２値のシンボルからなる２値疑似階調画像の符
号化方法において、以下の処理を実行する。すなわち、
符号化を行う着目画素の近傍のシンボルパターンと前記
閾値行列から着目画素の階調値の推定を行い、該推定階
調値と着目画素の座標に対応して前記２値化された閾値
との距離を算出し、該距離を着目画素の予測状態とする
予測状態算出処理と、前記予測状態毎に２値のそれぞれ
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、前記着目画素のシンボル値のシンボル出現確率が第
１の事前設定値よりも小さく、かつ前記着目画素の予測
状態の距離が第２の事前設定値よりも小さいとき、前記
着目画素のシンボル値を反転し、その反転したシンボル
値を着目画素のシンボル値とする２値シンボル変更処理
と、前記シンボル出現確率及び前記着目画素のシンボル
値に基づいて２値シンボルの算術符号を作成する算術符
号構成処理とを実行する。第２の発明の復号化方法で
は、多値階調画像をｍ×ｎ（ｍ，ｎは自然数）の閾値行
列により２値化して作成された２値のシンボルからなる
２値疑似階調画像の符号化によって得られた算術符号を
入力し、復号化を行う着目画素の近傍の既に復号化され
たシンボルパターンと前記閾値行列からその着目画素の
階調推定を行い、該推定階調値とその着目画素の座標に
対応して２値化された閾値との距離を算出し、該距離を
その着目画素の予測状態とする予測状態算出処理と、前
記予測状態毎に復号化する前記着目画素の２値のそれぞ
れ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、前記算術符号と前記着目画素のシンボル出現確率と
に基づいて着目画素のシンボルを復号化する算術復号化
処理とを実行する。
【０００７】
【作用】第１の発明の符号化方法によれば、予測状態算
出処理により、符号化を行う着目画素の近傍のシンボル
パターンと閾値行列から着目画素の階調値の推定を行
い、この推定階調値と着目画素の座標に対応して２値化
された閾値との距離を算出し、この距離を着目画素の予
測状態とする。マルコフ確率推定処理により、この着目
画素の予測状態から着目画素のシンボル出現確率を求め
る。原画像の階調値まで遡った状態に基づいて予測状態
を算出しているので、シンボル出現確率は画像信号の陽
に現われないシンボル出現確率の偏りを反映したものと
なる。２値シンボル変更処理により、着目画素のシンボ
ル値のシンボル出現確率が第１の事前設定値よりも小さ
く、かつ前記着目画素の予測状態の距離が第２の事前設
定値よりも小さいとき、前記着目画素シンボルの値を反
転する。シンボル出現確率と第１の事前設定値とを比較
するのは、着目画素のシンボル出現確率が低いために符
号化効率が落ちるのを防ぐために、反転後のシンボル出
現確率（１−反転前のシンボル出現確率）を大きくす
る。また、着目画素の閾値と推定階調値の距離と第２の
事前設定値との比較は、復号化画像の品質の低下を防ぐ
ためである。算術符号構成処理により、反転後のシンボ
ル出現確率（１−反転前のシンボル出現確率）及び着目
画素のシンボルの値に基づいて２値シンボルの算術符号
を作成する。第２の発明の復号化方法によれば、予測状
態算出処理により、復号化を行う着目画素の近傍の既に
復号化されたシンボルパターンと前記閾値行列からその
着目画素の階調推定を行い、該推定階調値とその着目画
素の座標に対応して２値化された閾値との距離を算出
し、該距離をその着目画素の予測状態を求める。マルコ
フ確率推定処理により、予測状態算出処理により算出さ
れた予測状態から復号化する着目画素のシンボル出現確
率を推定する。算術復号化処理により、算術符号と着目
画素のシンボル出現確率に基づいて着目画素のシンボル
を復号化する。
出処理により、符号化を行う着目画素の近傍のシンボル
パターンと閾値行列から着目画素の階調値の推定を行
い、この推定階調値と着目画素の座標に対応して２値化
された閾値との距離を算出し、この距離を着目画素の予
測状態とする。マルコフ確率推定処理により、この着目
画素の予測状態から着目画素のシンボル出現確率を求め
る。原画像の階調値まで遡った状態に基づいて予測状態
を算出しているので、シンボル出現確率は画像信号の陽
に現われないシンボル出現確率の偏りを反映したものと
なる。２値シンボル変更処理により、着目画素のシンボ
ル値のシンボル出現確率が第１の事前設定値よりも小さ
く、かつ前記着目画素の予測状態の距離が第２の事前設
定値よりも小さいとき、前記着目画素シンボルの値を反
転する。シンボル出現確率と第１の事前設定値とを比較
するのは、着目画素のシンボル出現確率が低いために符
号化効率が落ちるのを防ぐために、反転後のシンボル出
現確率（１−反転前のシンボル出現確率）を大きくす
る。また、着目画素の閾値と推定階調値の距離と第２の
事前設定値との比較は、復号化画像の品質の低下を防ぐ
ためである。算術符号構成処理により、反転後のシンボ
ル出現確率（１−反転前のシンボル出現確率）及び着目
画素のシンボルの値に基づいて２値シンボルの算術符号
を作成する。第２の発明の復号化方法によれば、予測状
態算出処理により、復号化を行う着目画素の近傍の既に
復号化されたシンボルパターンと前記閾値行列からその
着目画素の階調推定を行い、該推定階調値とその着目画
素の座標に対応して２値化された閾値との距離を算出
し、該距離をその着目画素の予測状態を求める。マルコ
フ確率推定処理により、予測状態算出処理により算出さ
れた予測状態から復号化する着目画素のシンボル出現確
率を推定する。算術復号化処理により、算術符号と着目
画素のシンボル出現確率に基づいて着目画素のシンボル
を復号化する。
【０００８】
【実施例】本実施例では、まず、先の提案の２値疑似階
調画像の符号化方法の概略（Ｉ）とその問題点（II）を
説明した後、その問題点を解決するための本発明の２値
疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法の実施例(II
I）を説明する。 （Ｉ） 先の提案の２値疑似階調画像の符号化方法の実
施例 図３は、先の提案の２値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構成図である。この符号化器
は、多値階調画像ＩＮの閾値行列｛Ｄxy｝により作成さ
れた２値疑似階調画像を記憶する２値疑似階調画像バッ
ファ１を有している。２値疑似階調画像バッファ１の出
力側には、確率モデル部１０及び算術符号構成部１３が
接続されている。確率モデル部１０は、２値疑似階調画
像バッファ１の出力側に接続された予測状態算出部１１
と、この予測状態算出部１１の出力側に接続されたマル
コフ確率推定部１２とを有している。マルコフ確率推定
部１２の出力側には、算術符号構成部１３が接続されて
いる。算術符号構成部１３からは、算術符号Ｃが出力さ
れる。ｍは着目画素であり、Ｒは着目画素ｍの予測状態
を算出するための着目画素ｍの近傍の参照画素である。
２値疑似階調画像バッファ１は、着目画素ｍより以前の
２値疑似階調画像を予測状態算出部１１で参照する領域
分保持する。予測状態算出部１１は、符号化を行う着目
画素ｍの近傍のシンボルパターンと閾値行列｛Ｄxy｝か
ら着目画素ｍの階調値の推定を行い、この推定階調値と
着目画素ｍの座標に対応して２値化された閾値との距離
を算出し、距離を着目画素ｍの予測状態とする処理を行
う。マルコフ確率推定部１２は、各予測状態での着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐ s を推定する。算術符号構成
部１３は、シンボル出現確率ｐs を符号化パラメータと
して２値シンボルの算術符号を作成する。
調画像の符号化方法の概略（Ｉ）とその問題点（II）を
説明した後、その問題点を解決するための本発明の２値
疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法の実施例(II
I）を説明する。 （Ｉ） 先の提案の２値疑似階調画像の符号化方法の実
施例 図３は、先の提案の２値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構成図である。この符号化器
は、多値階調画像ＩＮの閾値行列｛Ｄxy｝により作成さ
れた２値疑似階調画像を記憶する２値疑似階調画像バッ
ファ１を有している。２値疑似階調画像バッファ１の出
力側には、確率モデル部１０及び算術符号構成部１３が
接続されている。確率モデル部１０は、２値疑似階調画
像バッファ１の出力側に接続された予測状態算出部１１
と、この予測状態算出部１１の出力側に接続されたマル
コフ確率推定部１２とを有している。マルコフ確率推定
部１２の出力側には、算術符号構成部１３が接続されて
いる。算術符号構成部１３からは、算術符号Ｃが出力さ
れる。ｍは着目画素であり、Ｒは着目画素ｍの予測状態
を算出するための着目画素ｍの近傍の参照画素である。
２値疑似階調画像バッファ１は、着目画素ｍより以前の
２値疑似階調画像を予測状態算出部１１で参照する領域
分保持する。予測状態算出部１１は、符号化を行う着目
画素ｍの近傍のシンボルパターンと閾値行列｛Ｄxy｝か
ら着目画素ｍの階調値の推定を行い、この推定階調値と
着目画素ｍの座標に対応して２値化された閾値との距離
を算出し、距離を着目画素ｍの予測状態とする処理を行
う。マルコフ確率推定部１２は、各予測状態での着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐ s を推定する。算術符号構成
部１３は、シンボル出現確率ｐs を符号化パラメータと
して２値シンボルの算術符号を作成する。
【０００９】次に、図３を参照しつつ先の提案の２値疑
似階調画像の符号化方法について説明する。符号化する
２値疑似階調画像は２値疑似階調画像バッファ１を通し
て予測状態算出部１１に入力される。予測状態算出部１
１では、符号化しようとしている着目画素ｍの近傍の参
照画像Ｒのシンボルパターンと２値化の構造、すなわ
ち、閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値推定を行
い、この推定階調値と着目画素ｍの座標に対応して２値
化された閾値との距離を、着目画素ｍの予測状態として
求める。着目画素ｍの階調値の推定は、ｎmax を閾値行
列｛Ｄxy｝の階調数とし、着目画素ｍの近傍の画素Ｒの
階調値を等しいとするｎmax 個のそれぞれの一様階調画
像のうちで、着目画素ｍの近傍のそれぞれの座標に対応
する閾値行列｛Ｄxy｝の各閾値で２値化したときの着目
画素ｍの近傍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ものを推定階
調値とすることで行う。シンボルパターンの一致の尺度
は、
似階調画像の符号化方法について説明する。符号化する
２値疑似階調画像は２値疑似階調画像バッファ１を通し
て予測状態算出部１１に入力される。予測状態算出部１
１では、符号化しようとしている着目画素ｍの近傍の参
照画像Ｒのシンボルパターンと２値化の構造、すなわ
ち、閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値推定を行
い、この推定階調値と着目画素ｍの座標に対応して２値
化された閾値との距離を、着目画素ｍの予測状態として
求める。着目画素ｍの階調値の推定は、ｎmax を閾値行
列｛Ｄxy｝の階調数とし、着目画素ｍの近傍の画素Ｒの
階調値を等しいとするｎmax 個のそれぞれの一様階調画
像のうちで、着目画素ｍの近傍のそれぞれの座標に対応
する閾値行列｛Ｄxy｝の各閾値で２値化したときの着目
画素ｍの近傍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ものを推定階
調値とすることで行う。シンボルパターンの一致の尺度
は、
【数２】 とする。
【００１０】ここで、Ｒは着目画素ｍの座標（ｘ，ｙ）
より以前の画素を含む着目画素ｍの参照画素領域であ
り、(x',y')=（ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）、ｄ（x',y')は座
標(x',y') で一様階調画像の２値シンボルと２値疑似階
調画像バッファ１に記憶された２値疑似階調画像(x',
y') のシンボルが一致した時に１、不一致の時に０を取
る変数、Ｃx'y'は重み係数であり、例えば着目画素ｍに
近い画素程その値を大きくする。この一致の尺度が、大
きい程一致の度合いが高いと判定する。この推定階調値
と着目画素ｍの閾値との距離を着目画素ｍの予測状態と
して求める。各予測状態はインディクスで識別できるよ
うにしてあり、着目画素ｍのインデックスをマルコフ確
率推定部１２に出力する。マルコフ確率推定部１２で
は、インデックスにより識別される予測状態で着目画素
ｍのシンボル出現確率ｐs を推定し、このシンボル出現
確率ｐs を算術符号構成部１３に出力する。シンボル出
現確率ｐs は、予測状態毎に予測状態出現数に対するシ
ンボル“０”、シンボル“１”のそれぞれの出現数の割
合として算出する。ここで、シンボル“０”の出現確率
をｐs （０）とすると、シンボル“１”の出現確率ｐs
（１）は１−ｐs （０）となる。算術符号構成部１３で
は、２値疑似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボ
ル値より、そのシンボル値のシンボル出現確率ｐs を採
択する。そして、算術符号構成部１３では、その採択し
たシンボル出現確率ｐs と着目画素ｍのシンボル値によ
りオージェントを作成し、そしてこのオージェントの左
端点座標を符号化し、算術符号Ｃを出力する。
より以前の画素を含む着目画素ｍの参照画素領域であ
り、(x',y')=（ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）、ｄ（x',y')は座
標(x',y') で一様階調画像の２値シンボルと２値疑似階
調画像バッファ１に記憶された２値疑似階調画像(x',
y') のシンボルが一致した時に１、不一致の時に０を取
る変数、Ｃx'y'は重み係数であり、例えば着目画素ｍに
近い画素程その値を大きくする。この一致の尺度が、大
きい程一致の度合いが高いと判定する。この推定階調値
と着目画素ｍの閾値との距離を着目画素ｍの予測状態と
して求める。各予測状態はインディクスで識別できるよ
うにしてあり、着目画素ｍのインデックスをマルコフ確
率推定部１２に出力する。マルコフ確率推定部１２で
は、インデックスにより識別される予測状態で着目画素
ｍのシンボル出現確率ｐs を推定し、このシンボル出現
確率ｐs を算術符号構成部１３に出力する。シンボル出
現確率ｐs は、予測状態毎に予測状態出現数に対するシ
ンボル“０”、シンボル“１”のそれぞれの出現数の割
合として算出する。ここで、シンボル“０”の出現確率
をｐs （０）とすると、シンボル“１”の出現確率ｐs
（１）は１−ｐs （０）となる。算術符号構成部１３で
は、２値疑似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボ
ル値より、そのシンボル値のシンボル出現確率ｐs を採
択する。そして、算術符号構成部１３では、その採択し
たシンボル出現確率ｐs と着目画素ｍのシンボル値によ
りオージェントを作成し、そしてこのオージェントの左
端点座標を符号化し、算術符号Ｃを出力する。
【００１１】（II） 先の提案の問題点 しかしながら、先の提案の符号化方法では、２値疑似階
調画像によっては、マルコフ確率推定部１２により推定
された着目画素ｍのシンボル値のシンボル出現確率ｐs
が低くなり、そのために符号化効率が著しく低下する場
合があった。一方、そのシンボル出現確率が低くなるよ
うなシンボルを反転して、反転したシンボルを符号化す
ると符号化効率を低下させないばかりでなく、その復号
した画像品質についても反転しない画像品質とほどんど
変わらないような場合があった。すなわち、先の提案に
よる符号化方法は、画像品質に対する符号化効率の点で
満足できるものではなかった。 (III） 本発明の実施例 図１は、本発明の実施例を示す符号化方法を実施するた
めの符号化器の構成図であり、図３の先の提案と同様の
要素には同一の符号を付してある。本実施例の符号化器
が先の提案の符号化器と異なる点は、マルコフ確率推定
部１２により推定された着目画素ｍのシンボルのシンボ
ル出現確率ｐs が第１の事前設定値εよりも小さく、か
つ前記着目画素ｍの予測状態の距離が第２の事前設定値
ηよりも小さいとき、前記着目画素ｍのシンボルの値を
反転する２値シンボル変更部１４を設けたことである。
すなわち、本実施例の符号化器では、２値シンボル変更
部１４が設けられている。２値シンボル変更部１４は、
２値疑似階調画像バッファ１の入出力側、及びマルコフ
確率推定部１２の出力側に接続されている。
調画像によっては、マルコフ確率推定部１２により推定
された着目画素ｍのシンボル値のシンボル出現確率ｐs
が低くなり、そのために符号化効率が著しく低下する場
合があった。一方、そのシンボル出現確率が低くなるよ
うなシンボルを反転して、反転したシンボルを符号化す
ると符号化効率を低下させないばかりでなく、その復号
した画像品質についても反転しない画像品質とほどんど
変わらないような場合があった。すなわち、先の提案に
よる符号化方法は、画像品質に対する符号化効率の点で
満足できるものではなかった。 (III） 本発明の実施例 図１は、本発明の実施例を示す符号化方法を実施するた
めの符号化器の構成図であり、図３の先の提案と同様の
要素には同一の符号を付してある。本実施例の符号化器
が先の提案の符号化器と異なる点は、マルコフ確率推定
部１２により推定された着目画素ｍのシンボルのシンボ
ル出現確率ｐs が第１の事前設定値εよりも小さく、か
つ前記着目画素ｍの予測状態の距離が第２の事前設定値
ηよりも小さいとき、前記着目画素ｍのシンボルの値を
反転する２値シンボル変更部１４を設けたことである。
すなわち、本実施例の符号化器では、２値シンボル変更
部１４が設けられている。２値シンボル変更部１４は、
２値疑似階調画像バッファ１の入出力側、及びマルコフ
確率推定部１２の出力側に接続されている。
【００１２】図４は、本発明の実施例を示す復号化方法
を実施するための復号化器の構成図である。図４に示す
ように、この復号化器は、確率モデル部２０、算術復号
化部２３、及び２値疑似階調画像バッファ２４から構成
されている。確率モデル部２０は、予測状態を算出する
予測状態算出部２１と、この予測状態算出部２１の出力
側に接続された復号化する着目画素ｍのシンボル出現確
率ｐs を算出するマルコフ確率推定部２２とを有してい
る。マルコフ確率推定部２２の出力側には、算術復号化
部２３が接続され、さらにこの算術復号化部２３の出力
側には、２値疑似階調画像バッファ２４が接続されてい
る。２値疑似階調画像バッファ２４は、復号化する着目
画素ｍより以前に復号化された２値疑似階調画像を予測
状態算出部２１で参照する領域分保持する。予測状態算
部２１は、復号化を行う着目画素ｍの近傍のシンボルパ
ターンと閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値の推
定を行い、この推定階調値と着目画素ｍの座標に対応し
て２値化された閾値との距離を算出し、距離を着目画素
ｍの予測状態とする処理を行う。マルコフ確率推定部２
２は、各予測状態での着目画素ｍのシンボル出現確率ｐ
s を推定する。算術復号化部２３は、シンボル出現確率
ｐs を符号化パラメータとして２値シンボルの算術符号
を作成する。
を実施するための復号化器の構成図である。図４に示す
ように、この復号化器は、確率モデル部２０、算術復号
化部２３、及び２値疑似階調画像バッファ２４から構成
されている。確率モデル部２０は、予測状態を算出する
予測状態算出部２１と、この予測状態算出部２１の出力
側に接続された復号化する着目画素ｍのシンボル出現確
率ｐs を算出するマルコフ確率推定部２２とを有してい
る。マルコフ確率推定部２２の出力側には、算術復号化
部２３が接続され、さらにこの算術復号化部２３の出力
側には、２値疑似階調画像バッファ２４が接続されてい
る。２値疑似階調画像バッファ２４は、復号化する着目
画素ｍより以前に復号化された２値疑似階調画像を予測
状態算出部２１で参照する領域分保持する。予測状態算
部２１は、復号化を行う着目画素ｍの近傍のシンボルパ
ターンと閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値の推
定を行い、この推定階調値と着目画素ｍの座標に対応し
て２値化された閾値との距離を算出し、距離を着目画素
ｍの予測状態とする処理を行う。マルコフ確率推定部２
２は、各予測状態での着目画素ｍのシンボル出現確率ｐ
s を推定する。算術復号化部２３は、シンボル出現確率
ｐs を符号化パラメータとして２値シンボルの算術符号
を作成する。
【００１３】次に、図１を参照しつつ本発明の実施例の
符号化方法を説明する。符号化する２値疑似階調画像
は、２値疑似階調画像バッファ１を通して予測状態算出
部１１に入力される。予測状態算出部１１では、符号化
しようとしている着目画素ｍの近傍の参照画像Ｒのシン
ボルパターンと２値化の構造である閾値行列｛Ｄxy｝か
ら着目画素ｍの階調値推定を行い、推定階調値と着目画
素ｍの２値疑似階調画像の作成時における閾値との距離
を、着目画素ｍの予測状態として求める。そして、予測
状態算出部１１では、各予測状態がインデックスで識別
できるようにしてあり、着目画素ｍのインデックスをマ
ルコフ確率推定部１２に出力する。着目画素ｍの階調値
の推定は、ｎmax を閾値行列｛Ｄxy｝の階調数とし、ｎ
max 個の着目画素ｍの近傍の画素の階調値を等しいとす
る一様階調のうちで、着目画素ｍの近傍の閾値で２値化
したときの着目画素ｍの近傍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
るものを推定階調値とすることで行う。
符号化方法を説明する。符号化する２値疑似階調画像
は、２値疑似階調画像バッファ１を通して予測状態算出
部１１に入力される。予測状態算出部１１では、符号化
しようとしている着目画素ｍの近傍の参照画像Ｒのシン
ボルパターンと２値化の構造である閾値行列｛Ｄxy｝か
ら着目画素ｍの階調値推定を行い、推定階調値と着目画
素ｍの２値疑似階調画像の作成時における閾値との距離
を、着目画素ｍの予測状態として求める。そして、予測
状態算出部１１では、各予測状態がインデックスで識別
できるようにしてあり、着目画素ｍのインデックスをマ
ルコフ確率推定部１２に出力する。着目画素ｍの階調値
の推定は、ｎmax を閾値行列｛Ｄxy｝の階調数とし、ｎ
max 個の着目画素ｍの近傍の画素の階調値を等しいとす
る一様階調のうちで、着目画素ｍの近傍の閾値で２値化
したときの着目画素ｍの近傍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
るものを推定階調値とすることで行う。
【００１４】マルコフ確率推定部１２では、インデック
スにより識別される予測状態で着目画素ｍでのシンボル
出現確率ｐs を推定し、インデックス及びシンボル出現
確率を２値シンボル変更部１４に出力する。２値シンボ
ル変更部１４では、２値疑似階調画像バッファ１の着目
画素ｍのシンボルを参照し、着目画素ｍのシンボルのシ
ンボル出現確率ｐs を採択する。そして、２値シンボル
変更部１４では、着目画素ｍのシンボルのシンボル出現
確率ｐs とインデックスにより識別される予測状態、す
なわち距離の値を参照し、着目画素ｍのシンボル値の出
現確率ｐs が第１の事前設定値εよりも小さく、かつ距
離の値が第２の事前設定値ηよりも小さければ、２値疑
似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボルを反転す
る。ここで、着目画素ｍのシンボルのシンボル出現確率
ｐs と第１の事前設定値εとの比較は、着目画素ｍのシ
ンボルを反転することによりシンボル出現確率を大きく
して、符号化効率を向上させるためである。また、距離
の値と第２の事前設定値ηとの比較は、画像品質を低下
させないためである。算術符号構成部１３では、２値疑
似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボル値のシン
ボル出現確率ｐs を採択する。この時、着目画素ｍのシ
ンボルが反転されていれば、反転されたより大きなシン
ボル出現確率が採択される。そして、算術符号構成部１
３では、シンボル出現確率ｐs と着目画素ｍのシンボル
によりオージェントを作成し、このオージェントの左端
点座標を符号化し、算術符号Ｃを出力する。着目画素ｍ
を画像の走査順に左から右、上から下に順に移動し、全
画素の符号化を実行する。
スにより識別される予測状態で着目画素ｍでのシンボル
出現確率ｐs を推定し、インデックス及びシンボル出現
確率を２値シンボル変更部１４に出力する。２値シンボ
ル変更部１４では、２値疑似階調画像バッファ１の着目
画素ｍのシンボルを参照し、着目画素ｍのシンボルのシ
ンボル出現確率ｐs を採択する。そして、２値シンボル
変更部１４では、着目画素ｍのシンボルのシンボル出現
確率ｐs とインデックスにより識別される予測状態、す
なわち距離の値を参照し、着目画素ｍのシンボル値の出
現確率ｐs が第１の事前設定値εよりも小さく、かつ距
離の値が第２の事前設定値ηよりも小さければ、２値疑
似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボルを反転す
る。ここで、着目画素ｍのシンボルのシンボル出現確率
ｐs と第１の事前設定値εとの比較は、着目画素ｍのシ
ンボルを反転することによりシンボル出現確率を大きく
して、符号化効率を向上させるためである。また、距離
の値と第２の事前設定値ηとの比較は、画像品質を低下
させないためである。算術符号構成部１３では、２値疑
似階調画像バッファ１の着目画素ｍのシンボル値のシン
ボル出現確率ｐs を採択する。この時、着目画素ｍのシ
ンボルが反転されていれば、反転されたより大きなシン
ボル出現確率が採択される。そして、算術符号構成部１
３では、シンボル出現確率ｐs と着目画素ｍのシンボル
によりオージェントを作成し、このオージェントの左端
点座標を符号化し、算術符号Ｃを出力する。着目画素ｍ
を画像の走査順に左から右、上から下に順に移動し、全
画素の符号化を実行する。
【００１５】次に、図４を参照しつつ、上記符号化方法
により符号化された符号を復号する復号方法を説明す
る。算術復号化部２３により復号化された２値疑似階調
画像は、２値疑似階調画像バッファ２４を通して予測状
態算出部２１に入力される。予測状態算出部２１では、
符号化の場合と同様にして、復号化する着目画素ｍの近
傍の参照画像Ｒのシンボルパターンと２値化の構造であ
る閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値推定を行
い、推定階調値と着目画素ｍの２値疑似階調画像の作成
時における閾値との距離を、着目画素ｍの予測状態とし
て求める。マルコフ確率推定部２２では、符号化の場合
と同様にしてこの予測状態での着目画素ｍのシンボル出
現確率ｐs を推定する。算術復号化部２３では、着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐs を復号化パラメータとし
て、算術符号Ｃより２値シンボルを復号して、出力ＯＵ
Ｔする。着目画素ｍを画像の走査線順に、左から右、上
から下に順に移動し、全画素の復号化を実行する。参照
画素Ｒが画像の外側に存在する場合、符号化と復号化で
共通の境界条件を設定することにより、復号化の一意性
が保証される。
により符号化された符号を復号する復号方法を説明す
る。算術復号化部２３により復号化された２値疑似階調
画像は、２値疑似階調画像バッファ２４を通して予測状
態算出部２１に入力される。予測状態算出部２１では、
符号化の場合と同様にして、復号化する着目画素ｍの近
傍の参照画像Ｒのシンボルパターンと２値化の構造であ
る閾値行列｛Ｄxy｝から着目画素ｍの階調値推定を行
い、推定階調値と着目画素ｍの２値疑似階調画像の作成
時における閾値との距離を、着目画素ｍの予測状態とし
て求める。マルコフ確率推定部２２では、符号化の場合
と同様にしてこの予測状態での着目画素ｍのシンボル出
現確率ｐs を推定する。算術復号化部２３では、着目画
素ｍのシンボル出現確率ｐs を復号化パラメータとし
て、算術符号Ｃより２値シンボルを復号して、出力ＯＵ
Ｔする。着目画素ｍを画像の走査線順に、左から右、上
から下に順に移動し、全画素の復号化を実行する。参照
画素Ｒが画像の外側に存在する場合、符号化と復号化で
共通の境界条件を設定することにより、復号化の一意性
が保証される。
【００１６】シミュレーション結果 次に、本実施例の２値疑似階調画像の符号化方法及び復
号化方法のシミュレーション結果を示す。図５（ａ），
（ｂ）は、シミュレーション実験結果を示す符号化画像
（３００ｄｐｉ、２倍拡大）の図であり、同図（ａ）
は、先の提案の符号化方法による符号化画像であり、同
図（ｂ）は、シミュレーションでの符号化方法による符
号化画像である。図６は、予測状態算出部１１，２１で
使用するシミュレーション実験における参照画像を示す
図である。 ［シミュレーション条件］ 画像：ＳＣＩＤ（Standard Color Image Data)Ｎｏ．２
（８ｂｉｔ）の一部（５１２×５１２）（図６に示
す。） 第１の事前設定値ε＝０．０５ 第２の事前設定値η＝１６ 階調値推定における参照画像：図６に示す。 閾値行列｛Ｄxy｝の大きさ：６４×６４ 閾値行列｛Ｄxy｝の階調値の最大ｎmax ＝１６ マルコフ確率推定部１２，２２：ＱＭ−Ｃｏｄｅｒのマ
ルコフ確率推定部 算術符号構成部１３：ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの算術符号構成
部 重み係数Ｃx'y'：全ての画素で１ ［シミュレーション結果］ 先の提案と比較して、図５に示すように画像品質を劣化
させることなく、１１．２％符号量を削減することがで
きた。以上のように、本実施例では、符号化する画素の
ち、その画素シンボルｓを符号化することで著しく符号
化効率を低下させ、画素シンボルｓを反転しても画像品
質には殆ど影響を与えないものを検出し、その画素シン
ボルｓを反転することで、画像品質を劣化させずに符号
化効率を改善することができるという利点がある。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） 実施例は、ファクシミリ、ＤＴＰシステムなど
であり、伝送・蓄積コストの削減を目的として、データ
圧縮符号化部に使用することができる。 （２） 閾値行列｛Ｄxy｝の大きさは、縦と横で異なっ
ていてもよい。
号化方法のシミュレーション結果を示す。図５（ａ），
（ｂ）は、シミュレーション実験結果を示す符号化画像
（３００ｄｐｉ、２倍拡大）の図であり、同図（ａ）
は、先の提案の符号化方法による符号化画像であり、同
図（ｂ）は、シミュレーションでの符号化方法による符
号化画像である。図６は、予測状態算出部１１，２１で
使用するシミュレーション実験における参照画像を示す
図である。 ［シミュレーション条件］ 画像：ＳＣＩＤ（Standard Color Image Data)Ｎｏ．２
（８ｂｉｔ）の一部（５１２×５１２）（図６に示
す。） 第１の事前設定値ε＝０．０５ 第２の事前設定値η＝１６ 階調値推定における参照画像：図６に示す。 閾値行列｛Ｄxy｝の大きさ：６４×６４ 閾値行列｛Ｄxy｝の階調値の最大ｎmax ＝１６ マルコフ確率推定部１２，２２：ＱＭ−Ｃｏｄｅｒのマ
ルコフ確率推定部 算術符号構成部１３：ＱＭ−Ｃｏｄｅｒの算術符号構成
部 重み係数Ｃx'y'：全ての画素で１ ［シミュレーション結果］ 先の提案と比較して、図５に示すように画像品質を劣化
させることなく、１１．２％符号量を削減することがで
きた。以上のように、本実施例では、符号化する画素の
ち、その画素シンボルｓを符号化することで著しく符号
化効率を低下させ、画素シンボルｓを反転しても画像品
質には殆ど影響を与えないものを検出し、その画素シン
ボルｓを反転することで、画像品質を劣化させずに符号
化効率を改善することができるという利点がある。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） 実施例は、ファクシミリ、ＤＴＰシステムなど
であり、伝送・蓄積コストの削減を目的として、データ
圧縮符号化部に使用することができる。 （２） 閾値行列｛Ｄxy｝の大きさは、縦と横で異なっ
ていてもよい。
【００１７】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、符号化を行う着目画素の近傍のシンボルパタ
ーンと閾値行列から着目画素の階調値の推定を行い、こ
の推定階調値と着目画素の座標に対応して２値化された
閾値との距離を算出し、この距離を着目画素の予測状態
とする予測状態算出処理と、予測状態毎のシンボル出現
確率を推定するマルコフ確率推定処理と、着目画素のシ
ンボル出現確率が第１の事前設定値よりも小さく、かつ
着目画素の予測状態の距離が第２の事前設定値よりも小
さいとき、着目画素のシンボルの値を反転し、その反転
したシンボル値を着目画素のシンボルとする２値シンボ
ル変更処理を行うようにしたので、画像品質に対する符
号化効率を向上させることができる。第２の発明によれ
ば、第１の発明の符号化方法等で符号化された算術符号
を入力し、予測状態算出処理、マルコフ確率推定処理、
及び算術復号化処理を行うようにしたので、復号化画像
の品質の低下を防止できる。
によれば、符号化を行う着目画素の近傍のシンボルパタ
ーンと閾値行列から着目画素の階調値の推定を行い、こ
の推定階調値と着目画素の座標に対応して２値化された
閾値との距離を算出し、この距離を着目画素の予測状態
とする予測状態算出処理と、予測状態毎のシンボル出現
確率を推定するマルコフ確率推定処理と、着目画素のシ
ンボル出現確率が第１の事前設定値よりも小さく、かつ
着目画素の予測状態の距離が第２の事前設定値よりも小
さいとき、着目画素のシンボルの値を反転し、その反転
したシンボル値を着目画素のシンボルとする２値シンボ
ル変更処理を行うようにしたので、画像品質に対する符
号化効率を向上させることができる。第２の発明によれ
ば、第１の発明の符号化方法等で符号化された算術符号
を入力し、予測状態算出処理、マルコフ確率推定処理、
及び算術復号化処理を行うようにしたので、復号化画像
の品質の低下を防止できる。
【図１】本発明の実施例を示す符号化方法を実施するた
めの符号化器の構成図である。
めの符号化器の構成図である。
【図２】従来の２値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構成図である。
るための符号化器の構成図である。
【図３】先の提案の２値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構成図である。
施するための符号化器の構成図である。
【図４】本発明の実施例を示す復号化方法を実施するた
めの復号化器の構成図である。
めの復号化器の構成図である。
【図５】シミュレーション実験結果を示す符号化画像
（３００ｄｐｉ、２倍拡大）の図である。
（３００ｄｐｉ、２倍拡大）の図である。
【図６】シミュレーション実験における参照画像の図で
ある。
ある。
１，２４ ２値疑似階調画像バッフア １０，２０ 確率モデル部 １１，２１ 予測状態算出部 １２，２２ マルコフ確率推定部 １３ 算術符号構成部 １４ ２値シンボル変更部 ２３ 算術復号化部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419
Claims (2)
- 【請求項１】 多値階調画像をｍ×ｎ（ｍ，ｎは自然
数）の閾値行列により２値化して作成された２値のシン
ボルからなる２値疑似階調画像の符号化方法において、 符号化を行う着目画素の近傍のシンボルパターンと前記
閾値行列から着目画素の階調値の推定を行い、該推定階
調値と着目画素の座標に対応して前記２値化された閾値
との距離を算出し、該距離を着目画素の予測状態とする
予測状態算出処理と、 前記予測状態毎に２値のそれぞれ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、 前記着目画素のシンボル値のシンボル出現確率が第１の
事前設定値よりも小さく、かつ前記着目画素の予測状態
の距離が第２の事前設定値よりも小さいとき、前記着目
画素のシンボル値を反転し、その反転したシンボルの値
を着目画素のシンボル値とする２値シンボル変更処理
と、 前記シンボル出現確率及び前記着目画素のシンボル値に
基づいて２値シンボルの算術符号を作成する算術符号構
成処理とを、 実 行することを特徴とする２値疑似階調画像の符号化方
法。 - 【請求項２】 多値階調画像をｍ×ｎ（ｍ，ｎは自然
数）の閾値行列により２値化して作成された２値のシン
ボルからなる２値疑似階調画像の符号化によって得られ
た算術符号を入力し、 復号化を行う着目画素の近傍の既に復号化されたシンボ
ルパターンと前記閾値行列からその着目画素の階調推定
を行い、該推定階調値とその着目画素の座標に対応して
２値化された閾値との距離を算出し、該距離をその着目
画素の予測状態とする予測状態算出処理と、 前記予測状態毎に復号化する前記着目画素の２値のそれ
ぞれ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、 前記算術符号と前記着目画素のシンボル出現確率とに基
づいて着目画素のシン ボルを復号化する算術復号化処理
とを、 実行することを特徴とする２値疑似階調画像の復号化方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19636194A JP3279831B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | ２値疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19636194A JP3279831B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | ２値疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0865523A JPH0865523A (ja) | 1996-03-08 |
| JP3279831B2 true JP3279831B2 (ja) | 2002-04-30 |
Family
ID=16356574
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19636194A Expired - Fee Related JP3279831B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | ２値疑似階調画像の符号化方法及び復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3279831B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6757440B2 (en) | 1997-06-19 | 2004-06-29 | Electronics For Imaging, Inc. | Methods and apparatus for data compression |
| US6757436B2 (en) | 1997-06-19 | 2004-06-29 | Electroncs For Imaging, Inc. | Methods and apparatus for data compression based on modeling schemes |
-
1994
- 1994-08-22 JP JP19636194A patent/JP3279831B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0865523A (ja) | 1996-03-08 |
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