JP3359215B2

JP3359215B2 - 多値画像符号化装置

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Publication number: JP3359215B2
Application number: JP35224095A
Authority: JP
Inventors: 泰之野水
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-12-28
Filing date: 1995-12-28
Publication date: 2002-12-24
Anticipated expiration: 2015-12-28
Also published as: JPH09186883A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多値画像符号化装
置に関し、特に、周辺画素のレベルから予測される注目
画素の予測値を注目画素の実際の画素値から引くことに
よって求められる予測誤差値を符号化する多値画像符号
化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ファクシミリ装置やパーソナルコ
ンピュータ等の画像を扱う装置において扱う画像は、そ
の通信容量や記憶容量の制限等のために、１画素当たり
１ビットで表される２値画像が主であった。

【０００３】しかし、２値画像化される原画が文字原稿
等であれば、２値化後の情報の損失は少ないが、写真画
像等の階調を持つ原画をスキャナ等で読み取って２値画
像に変換すると情報の損失が顕著であり、画質が劣化が
避けられなかった。

【０００４】一方、近年の技術の進歩に伴って、ファク
シミリ装置やパーソナルコンピュータ等の、画像を扱う
装置の処理能力が向上し、扱う画像の高画質化が進んで
きている。

【０００５】そのため、１画素当たり複数ビットの表さ
れる白黒多値（多階調）画像や、１画素当たり複数の色
成分毎の複数ビットで表され、それらの各色成分毎の多
値画像の合成として構成されるカラー多値画像等の取り
扱いが比較的容易となった。

【０００６】しかし、それら多値画像は、１画素当たり
１ビットで表される２値画像と比較して、その１画素当
たりのビット数や色成分数を増して高画質化するにした
がってそのデータ量が増大する。例えば、白黒２値画像
と白黒２５６階調画像のデータ量を比べた場合、１画素
に要するビット数は前者は１ビットであるのに対し、後
者は８ビット必要になるため、全体として後者は前者に
比べ８倍のデータ量となってしまう。

【０００７】したがって、多値画像を扱う装置の処理能
力が向上して、多量の画像データを高速処理できたとし
ても、通信容量や記憶容量の制約のために、多値画像デ
ータの伝送時間が過大になったり、多値画像データを記
憶するための記憶装置の容量が膨大になる問題がある。

【０００８】その多値画像のデータ量の多さと、通信容
量や記憶容量の制約とを整合させるための１つの方法と
して、多階調画像を効率良く符号化して、その符号デー
タを伝送したり記憶したりする方法が考えられる。

【０００９】多階調画像（カラー画像も含む）の効率の
良い符号化方式の代表としてＩＳＯ（国際標準化機構）
とＩＴＵ−Ｔ（旧ＣＣＩＴＴ）とで標準勧告されている
ＪＰＥＧ方式がある。

【００１０】ＪＰＥＧ方式は２つの符号化方式に分けら
れ、第１の方式は、基本であるＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔ
ｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）を基本とした
方式であり、第２の方式は、オプションである、二次元
空間でＤＰＣＭ（ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＰＣＭ）
を行うＤＰＣＭ方式である。

【００１１】ＤＣＴ方式は、離散コサイン変換を使って
画像情報を周波数情報に変換して量子化した後に符号化
を行う方式であり、人間の視覚特性を利用して画質を損
なわない程度に原画の情報量を一部削減して符号化を行
う符号化方式（ロッシー符号化方式と呼ばれる）であ
る。

【００１２】ＤＰＣＭ方式は、注目画素レベルを周囲画
素より予測を行い、その予測誤差を符号化する方式であ
り、原画の情報量を損なうこと無く符号化を行う符号化
方式（ロスレス符号化方式と呼ばれる）である。

【００１３】これら２方式を比較すると、圧縮率を重視
した符号化を行うのであれば、量子化を含むために一般
には完全には元の画像は再現できない非可逆符号化方式
ではあるが、その分圧縮率が大きいＤＣＴ方式を用いる
のが良い。しかし、情報の保存性を重視した符号化を行
うのであれば、圧縮率は小さいが、その分元の画像を完
全に再現することができる可逆符号化であるＤＰＣＭ方
式を用いるのが良い。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】理想的な符号化方式と
しては、原画の情報を損なうことなく（ロスレスで）符
号化効率が高い方式が望まれるが、上記したように、現
状のＤＣＴ方式では、符号化効率は高いが、原画の情報
量の損失が比較的大きく、現状のＤＰＣＭ方式では、原
画の情報量の損失はないが、符号化効率がそれほど高く
ないという問題があった。

【００１５】本発明は係る事情に鑑みてなされたもので
あり、多値画像を情報量の損失を最小限に抑えつつ効率
よく符号化することができる多値画像符号化装置を提供
することを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の多値画像符号化装置は、多値画像を
構成する各画素を注目画素として、その注目画素の予測
値を周囲画素レベルより算出する画素レベル予測手段
と、その画素レベル予測手段により算出された前記注目
画素の予測値を実際の注目画素値から引くことにより予
測誤差値を算出する予測誤差算出手段と、その予測誤差
算出手段で算出された予測誤差値の偏りや分布範囲等を
求めて統計情報を得る予測誤差統計手段と、その予測誤
差統計手段で得た統計情報を元に前記予測誤差算出手段
で算出された予測誤差値を学習効果を利用して修正した
り、予測誤差値の統計情報を利用して修正したりと適応
的に修正する予測誤差修正手段と、その予測誤差修正手
段で修正された予測誤差値を符号化する予測誤差符号化
手段とを備えたことを特徴とする。

【００１７】請求項２記載の多値画像符号化装置は、複
数の色成分で構成されるカラー画像をそれらの各色成分
毎の多値画像に分解する色成分分解手段と、その分解さ
れた各色成分毎の多値画像のそれぞれについて、その多
値画像を構成する各画素を注目画素として、その注目画
素の予測値を周囲画素レベルより算出する画素レベル予
測手段と、その画素レベル予測手段により算出された前
記注目画素の予測値を実際の注目画素値から引くことに
より予測誤差値を算出する予測誤差算出手段と、その予
測誤差算出手段で算出された予測誤差値の偏りや分布範
囲等を求めて統計情報を得る予測誤差統計手段と、その
予測誤差統計手段で得た統計情報を元に前記予測誤差算
出手段で算出された予測誤差値を学習効果を利用して修
正したり、予測誤差値の統計情報を利用して修正したり
と適応的に修正する予測誤差修正手段と、その予測誤差
修正手段で修正された予測誤差値を符号化する予測誤差
符号化手段とを備えると共に、前記各色成分の多値画像
にそれぞれ対応す予測誤差符号化手段で作成された色成
分毎の符号を元に全体の符号列を作成する符号作成手段
を備えたことを特徴とする。

【００１８】請求項３記載の多値画像符号化装置は、請
求項２記載の多値画像符号化装置において、前記各色成
分の多値画像にそれぞれ対応する各予測誤差修正手段
は、既に符号化の終了した色成分の多値画像に対応する
予測誤差統計手段で統計された情報を元にして予測誤差
値の修正を行うことを特徴とする。

【００１９】請求項４記載の多値画像符号化装置は、請
求項１または２のいずれかの記載の多値画像符号化装置
において、前記予測誤差修正手段は、前記予測誤差統計
手段が前記予測誤差算出手段で算出された予測誤差値を
統計して得た統計情報に基づいて符号化対象の注目画素
が文字領域の画素であるか写真領域の画素であるかを判
断し、その判断結果に基づいて予測誤差値の修正を行う
ことを特徴とする。

【００２０】請求項５記載の多値画像符号化装置は、請
求項１または請求項２のいずれかの記載の多値画像符号
化装置において、前記予測誤差修正手段は、前記予測誤
差算出手段で算出された予測誤差値が所定のしきい値以
下であれば、その予測誤差値を値０に修正することを特
徴とする。

【００２１】請求項６記載の多値画像符号化装置は、請
求項５記載の多値画像符号化装置において、前記予測誤
差修正手段は、前記予測誤差統計手段が前記予測誤差算
出手段で算出された予測誤差値を統計して得た統計情報
に基づいて符号化対象の注目画素が文字領域の画素であ
るか写真領域の画素であるかを判断し、その判断結果に
基づいて前記所定のしきい値を変更することを特徴とす
る。

【００２２】請求項７記載の多値画像符号化装置は、請
求項５記載の多値画像符号化装置において、前記予測誤
差修正手段は、外部から与えられる定数を前記所定のし
きい値とすることを特徴とする。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら、
本発明の実施の形態を詳細に説明する。

【００２４】まず、本発明にかかる多値画像符号化装置
を詳細に説明する前に、本発明にかかる多値画像符号化
装置が具体的に適用される場合の一例としてファクシミ
リ装置を例にとって図１を参照して説明する。同図は、
本発明にかかる多値画像符号化装置を適用した、送信側
及び受信側のファクシミリ装置のブロック構成図を示し
ている。

【００２５】先ず、送信側で画像読取り部１０１におい
てＣＣＤイメーゾセンサ等を用いて原稿を読み取り、続
く画像処理部１０２で送信データを適切なデータにする
ために処理を行い、最後に符号化部１０３において符号
化を行って作成された符号化データを伝送路へ送出す
る。一方、受信側で画像を再生するときは、伝送路から
の符号化データを複号化部１０４により復号し、画像処
理部１０５で出力装置に適した画像処理を行い、プロッ
タ等の画像出力部１０６に出力することでハードコピー
を得る。

【００２６】なお、画像処理部１０２、１０５で行われ
る処理の例としては、２値画像においては解像度変換、
サイズ変換等があり、カラーを含めた多値画像において
は色（色成分）変換，解像度変換，サイズ変換等が挙げ
られる。また、上記の符号化部１０３、復号化部１０４
で使われる符号化方式の従来例として、２値画像を対象
とするものでは従来のファクシミリ装置で使われている
ＭＨ、ＭＲ，ＭＭＲ方式やＪＢＩＧ方式があり、多値画
像を対象とするものではＪＰＥＧ方式がある。

【００２７】それらの符号化方式のうち、本発明にかか
る多値画像符号化装置と関連する符号化方式として、既
に標準化され、多階調画像をロスレスに符号化すること
ができるＪＰＥＧ／Ｓｐａｔｉａｌ方式について簡単に
説明する。なお、ＪＰＥＧの基本はＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒ
ｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いた
ＤＣＴ方式であるが、ＤＣＴ方式がロッシー符号化方式
であるためにロスレス符号化を実現する方法として２次
元空間でＤＰＣＭ（ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＰＣＭ）
を行うＪＰＥＧ／Ｓｐａｔｉａｌ方式が設けられてい
る。

【００２８】図２にＪＰＥＧ／Ｓｐａｔｉａｌ方式の基
本ブロック図を示す。ビット精度としては２ビットから
１６ビットの任意のビット数がとれる入力画像は、予測
器２０１に入力され、その予測器２０１で求められた予
測誤差信号がエントロピー符号器２０２によりエントロ
ピー符号化され圧縮された符号データが出力される。

【００２９】予測器２０１における予測演算式と、現在
符号化しようとしている注目画素ｙと予測に用いる周囲
３画素（ａ、ｂ、ｃ）との位置関係とを図３に示す。予
測演算式は、ｙ＝ａ、ｙ＝ｂ、ｙ＝ｃ、ｙ＝ａ＋ｂ−
ｃ、ｙ＝ａ＋（（ｂ−ｃ）／２）、ｙ＝ｂ＋（（ａ−
ｃ）／２）、ｙ＝（ａ＋ｂ）／２の中から選択可能にな
っており、注目画素ｙから上記各予測演算式により算出
された予測値を引くことによって予測誤差値を求める。

【００３０】このように予測器２０１により算出された
予測誤差値は、エントロピー符号器２０２によりエント
ロピー符号化されるが、そのエントロピー符号化には、
ハフマン符号化と算術符号化がある。

【００３１】ハフマン符号化の場合は、予測誤差値は、
先ず図４に示される表にしたがってグループ化される。
このグループ化によりグループ番号（ＳＳＳＳ）とグル
ープ内での予測誤差値を示す付加ビット（ビット数はＳ
ＳＳＳで示された値と同じ）に分けられる。そしてＳＳ
ＳＳは１次元のハフマン符号テーブルを用いて符号化さ
れ、各ハフマン符号の後に付加ビットが付けられるとい
うものである。

【００３２】一方、算術符号化の場合は、予測誤差値を
２値化した後に統計モデルを用いて算術符号化を行うも
のである。まず２値化であるが、その手順を次に示す。（１）ゼロの判定予測誤差がゼロの時０を、ゼロでない時１を出力する。（２）サイン（正負符号）の判定予測誤差が正の時０を、正でない時１を出力する。（３）グループ番号予測誤差の絶対値から１を減じたものとしてＳｚを定義
し、そのＳｚをグループｎ（ｎ＝０〜１５）に属してい
るかどうかの判定を行う。この判定はグループ番号の小
さい方から順に行い、Ｓｚが属するグループが見つかる
まで行う。この際、Ｓｚがグループｎに属していない場
合は１を出力し、グループｎの属する場合はｎを出力す
る。（図５参照）（４）付加ビットグループ内の係数識別に用いる付加ビットをそのまま出
力する。

【００３３】上記手順で２値化表現系列を算術符号化す
るときは、２値データの確率推定のために、図６に示す
ように各々の判定項目に対して状態分けして符号化す
る。同図中、５×５とあるのは，直上画素と直左画素の
予測誤差をその大きさと正負によりそれぞれ５通りに分
割しているためである。

【００３４】算術符号化方式は図７に示すように、入力
された画像データのうち、符号化対象の画素情報は、算
術符号化回路４０２に入力され、符号化対象画素の周囲
の画素情報は、予測情報作成回路（テンプレートと呼ぶ
こともある）４０１に入力され、予測情報作成回路４０
１は、符号化する画素と周囲の画素との状況により情報
源のマルコフ分離を行った予測情報を作成し、その予測
情報をもとに算術符号化回路４０２で予測データを動的
に評価しながら符号化を行っている。

【００３５】上記算術符号化回路４０２で行われる算術
符号化方式は、従来のランレングス符号化方式（ＭＨ方
式，ＭＲ方式等）よりは一般的に符号化効率が良いもの
である。その符号化方法は、（０、１）の数直線上の対
応区間（２進少数で［０．０…０，０．１…１］）を各
シンボルの生起確率に応じて不等長に分割していき、対
象シンボル系列を対応する部分区間に割り当て、再帰的
に分割を繰り返していくことにより得られた区間内に含
まれる点の座標を、少なくとも他の区間と区別できる２
進小数で表現してそのまま符号とするものである。

【００３６】シンボル系列“０１００”を例に算術符号
化の概念を図８を参照して簡単に説明する。同図におい
て、まず第１シンボルの符号化時には全区間が０と１の
シンボルの生起確率の比に従ってＡ（０）とＡ（１）に
分割され、０の発生により区間Ａ（０）が選択される。
次に、第２シンボルの符号化の際にはその状態における
両シンボルの生起確率比によってＡ（０）がさらに分割
され、発生シンボル系列に対応する区間としてＡ（０
１）が選択される。このような分割と選択の処理の繰り
返しにより符号化が進んでいく。

【００３７】そのように符号化された符号化データは、
算術復号化回路４０３に入力され、復号化された画像デ
ータは、復号化画素情報として出力される一方、次の符
号データの復号化のために予測情報作成回路４０４に入
力され、算術復号化回路４０３は、その予測情報作成回
路４０４からの予測情報にもとに符号化データを評価し
ながら復号化を行う。

【００３８】その場合の復号化では符号化と全く逆の処
理を行い、符号が示す２進小数をもとにシンボルを再生
する。このとき重要なのは、シンボルの符号化を行う際
の数直線の幅であり、この数直線の幅が符号化開始時と
復号化開始時とで一致しないとシンボルを正確に再現で
きなくなってしまうため、普通はこの数直線の幅を符号
化側と復号化側で１としている。

【００３９】次に本発明の実施の形態にかかる多値画像
符号化装置について、図９のブロック構成図を参照して
説明する。

【００４０】同図において、多値画像符号化装置は、入
力される多値画情報を構成する各画素を注目画素とし
て、その注目画素の画素レベルの予測値を周囲画素レベ
ルより算術する画素レベル予測手段６０１、その画素レ
ベル予測手段で算術された注目画素の予測値を実際の注
目画素値から引くことにより予測誤差値を算出する予測
誤差算出手段６０２、その予測誤差算出手段６０２で算
出された予測誤差値の統計を行う予測誤差統計手段６０
３、その予測誤差統計手段で統計された情報を元に予測
誤差算出手段６０２で算出された予測誤差値を修正する
予測誤差修正手段６０４、その予測誤差修正手段６０４
で修正された予測誤差値に対して符号化を行う予測誤差
符号化手段６０５から構成される。

【００４１】このように構成される多値画像符号化装置
の動作について簡単に説明する。先ず、符号化するため
に入力された画情報は画素レベル予測手段６０１および
予測誤差算出手段６０２に入力される。画素レベル予測
手段６０１では注目画素の画素レベルを周囲画素の画素
レベル値より予測する。予測方法の一例としては予測レ
ベル値をＰｘ、注目画素の直左画素の画素レベル値をＲ
ａ、直上画素の画素レベル値をＲｂとすると、Ｐｘ＝
（Ｒａ＋Ｒｂ）／２という式でＰｘを求める方法があ
る。

【００４２】予測誤差算出手段６０２では予測された予
測レベル値と注目画素の実際の画素レベル値とから予測
誤差値を算出する。予測誤差値の算出方法は、予測誤差
値をＤｘ、注目画素レベル値をＰとすると、単純にＤｋ
＝Ｐｘ−Ｐで求める。算出された予測誤差値は予測誤差
符号化手段６０５で符号化されるのであるが、その前に
予測誤差修正手段６０４で予測誤差値の修正が行われ
る。予測誤差統計手段６０３では予測誤差値をどのよう
に修正するかを決定するための参照情報として予測誤差
値を用いその統計を行い統計情報を得る。その統計情報
の一例としては予測誤差値の偏りや予測誤差値の分布範
囲を統計することが挙げられる。統計された情報は予測
誤差修正手段６０４に入力され、その統計情報に基づい
て予測誤差値に対して修正が行われる。予測誤差値の修
正方法は後述する。最後に修正された予測誤差値に対し
て予測誤差符号化手段６０５でエントロピー符号化が行
われ、入力画情報に対する符号列が作成される。

【００４３】次に、本発明の実施の形態にかかる別の多
値画像符号化装置について、図１０のブロック構成図を
参照して説明する。同図に示す多値画像符号化装置は、
図９に示したものが単純な多値画像を対象とするのであ
ったのに対して、Ｒ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の３原色成
分より構成されているカラー多値画情報を対象とするも
のであるが、色成分の構成や種類はそれ以外であっても
構わない。

【００４４】さて、図１０において、多値画像符号化装
置は、入力されるカラー多値画情報を色成分毎の多値画
像に分解する色成分分解手段７０１、色成分毎に分解さ
れた多値画情報のそれぞれについて注目画素の画素レベ
ルの予測値を周囲画素レベルより算出する画素レベル予
測手段（７０２ａ、７０２ｂ、７０２ｃ）、色成分毎に
分解された多値画情報のそれぞれについて画素レベル予
測手段（７０２ａ、７０２ｂ、７０２ｃ）で算出された
注目画素の予測レベル値を実際の注目画素レベル値から
引くことにより予測誤差値を算出する予測誤差算出手段
（７０３ａ、７０３ｂ、７０３ｃ）、色成分毎に分解さ
れた多値画情報のそれぞれについて予測誤差算出手段で
算出された予測誤差値の統計を行う予測誤差統計手段
（７０４ａ、７０４ｂ、７０４ｃ）、色成分毎に分解さ
れた多値画情報のそれぞれについて予測誤差統計手段
（７０４ａ、７０４ｂ、７０４ｃ）で統計された情報を
元に予測誤差算出手段（７０３ａ、７０３ｂ、７０３
ｃ）で算出された予想誤差値を修正する予測誤差修正手
段（７０５ａ、７０５ｂ、７０５ｃ）、色成分毎に分解
された多値画情報のそれぞれについて予測誤差修正手段
（７０５ａ、７０５ｂ、７０５ｃ）で修正された予測誤
差値に対して符号化を行う予測誤差符号化手段（７０６
ａ、７０６ｂ、７０６ｃ）、それらの予測誤差符号化手
段（７０６ａ、７０６ｂ、７０６ｃ）で作成された各色
成分毎の多値画像毎の符号を元に入力されるカラー多値
画像に対する全体の符号列を作成する符号作成手段７０
７から構成される。

【００４５】このように構成される多値画像符号化装置
の動作について簡単に説明する。先ず符号化するために
入力されたカラー多値画情報は色成分分解手段７０１に
入力され、色成分毎の多値画像に分解される。分解され
た色成分毎の多値画像は色成分単位で各々処理される。
分解された色成分毎の画情報は画素レベル予測手段（７
０２ａ、７０２ｂ、７０２ｃ）および予測誤差算出手段
（７０３ａ、７０３ｂ、７０３ｃ）に入力される。画素
レベル予測手段（７０２ａ、７０２ｂ、７０２ｃ）では
注目画素の画素レベルを周囲画素の画素レベル値より予
測する。予測方法の一例としては図９に示した多値画像
符号化装置と同様に、予測レベル値をＰｘ、注目画素の
直左画素の画素レベル値をＲａ、直上画素の画素レベル
値をＲｂとすると、Ｐｘ＝（Ｒａ＋Ｒｂ）／２という式
でＰｘを求める方法が挙げられる。算出された予測誤差
値は予測誤差符号化手段（７０６ａ、７０６ｂ、７０６
ｃ）で符号化されるが、その前に予測誤差修正手段（７
０５ａ、７０５ｂ、７０５ｃ）で予測誤差値の修正が行
われる。予測誤差統計手段（７０４ａ、７０４ｂ、７０
４ｃ）では予測誤差値をどのように修正するかを決定す
るための参照情報として予測誤差値を用いその統計を行
い統計情報を得る。統計情報の一例としては予測誤差値
の偏りや予測誤差値の分布範囲を統計することが挙げら
れる。統計された情報は予測誤差修正手段（７０５ａ、
７０５ｂ、７０５ｃ）に入力され、その統計情報に基づ
いて予測誤差値に対して修正が行われる。予測誤差値の
修正方法は後述する。最後に修正された予測誤差値に対
して予測誤差符号化手段（７０５ａ、７０５ｂ、７０５
ｃ）でエントロピー符号化が行われ、各色成分の多値画
像に対する符号列が作成される。最後に、各々の予測誤
差符号化手段（７０６ａ、７０６ｂ、７０６ｃ）で作成
された色成分毎の多値画像に対する符号列は符号作成手
段７０７に入力され全体の符号列が作成される。

【００４６】なお、図１０に示した構成の多値画像符号
化装置では、処理時間の高速化を図るために、ＲＧＢの
各色成分毎の多値画像毎に符号化手段のバスを並列的に
並べてあるが、第１１図に示すように１つの符号手段の
バスを、各色成分の多値画像について再帰的に利用する
ことも可能である。第１１図の構成にした場合の利点と
しては、構成が簡単になる点と、後述する学習効果を十
分に利用することができる点である。ただし、学習効果
については第１０図のような構成でも予測誤差修正手段
（７０５ａ、７０５ｂ、７０５ｃ）間で情報のやりとり
を行うことで利用することは可能である。

【００４７】その学習効果について説明する。第１０に
示した構成の多値画像符号化装置のように、ＲＧＢの各
色成分の多値画像毎に符号化手段のバスを単に並列的に
並べてた場合、色成分毎に予測誤差値を修正するため
に、既に符号化を終了した色成分における予測誤差値の
修正の学習効果を利用することができないため、まだ符
号化効率が低いという問題がある。符号化を行いながら
予測誤差を修正するためには、予測誤差値の状態から判
断して動的に行わなければならない。言い換えれば学習
を行うことで最適な予測誤差値の修正ができることにな
る。したがって、既に終了した色成分における学習を有
効に利用するために、既に符号化が終了した色成分にお
ける予測誤差値の修正に関する情報を元にして、続く色
成分の符号化における予測誤差値の修正を行うことで、
カラー画像において高画質で高能率な符号化が可能とな
る。

【００４８】次に、図９、１０または１１に示した多値
画像符号化装置において、予測誤差修正手段が、予測誤
差統計手段で統計された情報を元に予測誤差値を適応的
に修正する方法について以下説明する。なお、図９、１
０または１１に示す各構成要素に付される符号は基本的
に省略し、必要な場合のみ付す。

【００４９】予測誤差値を適応的に修正する方法として
は、前記した学習効果を利用することの他に、予測誤差
値の統計情報を利用する場合（図９、図１０または図１
１に示す多値画像符号化装置のすべてに適用できる）が
考えられる。

【００５０】予測誤差値の統計情報を利用する場合につ
いて説明する。予測誤差値の統計情報によって予測誤差
値を適応的に修正する方法としては、予測誤差値の統計
情報から注目画素が文字領域にあるのか写真領域にいる
のか判断して、文字領域または写真領域に適した予測誤
差値の修正する方法が考えられる。

【００５１】つまり、文字領域の画素における予測誤差
値Ｐｄは、文字部や背景部ではＰｄ＝０、エッジ部では
Ｐｄが比較的大きな値になることが多い。また、Ｐｄの
分布としてはＰｄ＝０およびＰｄが比較的大きな値とに
集中する。これに対して写真領域におけるＰｄは文字領
域における場合と逆で、Ｐｄ＝０となる場合が比較的少
ない反面、Ｐｄの値が大きくなることも少なく、分布と
してはＰｄが小さい値に集中する。よって、この性質を
利用すれば注目画素が、文字領域に属するのか写真領域
に属するのかを判断して、各々に最適な方法で予測誤差
値を修正することが可能になり高画質で高能率な符号化
ができる。

【００５２】具体的な予測誤差の修正方法としては、予
測誤差値が所定のしきい値Ｔｈ以下ならば、予測誤差値
を修正して全て値０に変更することで処理の簡略化を図
ると同時に、符号化効率の向上が図れる。

【００５３】また、画質を考慮して文字領域と写真領域
とでしきい値Ｔｈの値を変更すれば、文字領域ではしき
い値Ｔｈを大きくしても画質的にはそれほど影響はな
く、かえって背景ノイズを削除できる効果もあり、符号
化効率の点からも有利であり、さらに符号化効率を向上
させることができる。

【００５４】また、しきい値Ｔｈを外部から指定できる
ようにすれば、符号化効率と画質に影響するしきい値Ｔ
ｈの大小を、符号化を行うユーザの主観的な判断にゆだ
ねることにより、画質重視か符号化効率重視かをユーザ
に選択させることができる。

【００５５】また、以上説明した実施の形態にかかる図
９、図１０または図１１に示される多値画像符号化装置
は、予測誤差修正手段による処理を行わないことで、予
測誤差値を修正することなしに符号作成手段で符号化す
ればロスレス符号化が可能であり、１つの多値画像符号
化装置でロスレスおよびロッシー符号化ができるという
利点がある。

【００５６】

【発明の効果】請求項１に係る発明によれば、予測誤差
値を符号化状況において適応的に修正しながら符号化す
ることで白黒多階調画像において高画質で高能率な符号
化が可能となる。つまり、予測誤差値を画質を落とさな
いように修正して符号化すればロッシーだが高能率な符
号化が可能であり、画質を落とさずに予測誤差を小さく
する方法としては背景ノイズの除去等の方法が挙げられ
る。そこで本発明は、本来ならば画像の背景は同一濃度
であり背景部分の予測誤差値は値０になるはずが画像を
走査した時の影響等で必ずしもそうにはならない場合が
多く、このような場合、予測誤差値が本来値０であるべ
きであるのに対してそうなっていないことにより符号化
効率が落ちていることに着目し、そのように符号化効率
を低下させている予測誤差値を適応的に修正することで
高画質で高能率な符号化を可能としている。なお、予測
誤差修正手段における予測誤差値の修正を行わないよう
にすれば、従来同様なロスレスな符号化に切り替え可能
である利点もある。

【００５７】請求項２に係る発明によれば、予測誤差値
を符号化状況において各色成分毎に適応的に修正しなが
ら符号化することで、カラー画像において高画質で高能
率な符号化が可能となる。つまり、カラー多値画像を色
成分に分けて符号化することで、各色成分は白黒多階調
画像と同様に扱うことが可能になり、色成分毎に最適な
予測誤差値の修正を行うことでに高い符号化効率で符号
化が可能になる。なお、各色成分に対応する予測誤差修
正手段における予測誤差値の修正を行わないようにすれ
ば、従来同様なロスレスな符号化に切り替え可能である
利点もある。

【００５８】請求項３に係る発明によれば、既に符号化
が終了した色成分における学習を有効に利用するため
に、既に符号化が終了した色成分における予測誤差値の
修正に関する情報を元にして、続く色成分の符号化にお
ける予測誤差値の修正を行うとで、カラー画像において
高画質で高能率な符号化が可能となる。つまり、請求項
２に係る発明では、色成分毎に予測誤差値の修正を独立
して行うために、既に符号化を終了した色成分における
予測誤差値の修正の学習効果を利用することができず符
号化効率の向上の余地があったが、本発明では、既に符
号化を終了した色成分における予測誤差値の修正の学習
効果を利用することで、更なる符号化効率の向上が可能
となる。

【００５９】請求項４に係る発明によれば、予測誤差値
の統計情報から文字領域画素であるか写真領域画素であ
るかの判断をし、その判断結果を元に予測誤差値の修正
を適応的に行うことにより、高画質で高能率な符号化が
可能となる。つまり、本発明では、文字画像において
は、積極的に予測誤差値を修正することで背景ノイズを
除去し、高画質化及び高能率符号化を計る一方、写真画
像では、逆に予測誤差値を修正しすぎると、高能率符号
化ができても微妙な階調が消失してしまい画質が低下し
ていまう弊害が大きいため、文字画像にはそれに適した
予測誤差値の修正を行い、写真画像には、それに適した
予測誤差値の修正を行うことでいっそう高画質で高能率
な符号化が可能となる。

【００６０】請求項５に係る発明によれば、予測誤差値
が所定のしきい値以下であればその予測誤差値をすべて
値０に修正して符号化することで高画質で高能率な符号
化が可能となる。つまり、画質を落とさずに予測誤差を
小さくする方法としては、背景ノイズを除去することや
画質に影響が無いと思われる小さい予測誤差をなくすこ
とが考えられる。したがって、ある値以下の予測誤差を
全て０にすることで全体的な予測誤差は小さくでき、符
号化効率が向上できる。

【００６１】請求項６に係る発明によれば、注目画素が
文字領域画素である場合にはしきいを大きくすることで
高画質で高能率な符号化を可能とする。つまり、文字画
像においては、予測誤差値を積極的に値０に修正するこ
とにより背景ノイズを除去することで、符号化効率が向
上するばかりでなく高画質化され、写真画像の場合より
しきい値を大きくして予測誤差値を値０にする範囲を広
くしても画質に与える影響を最小限に抑えつつ符号化効
率の向上が図れる。

【００６２】請求項７に係る発明によれば、外部から与
えられる定数によってしきい値を決定することで、ユー
ザーが望む状態での高画質で高能率な符号化が可能とな
る。つまり、符号化を行う際には、符号を蓄積するメモ
リ量により符号量を考慮しなければならない場合や、符
号化を行う人の主観的な判断により画質重視（しきい値
小）か、符号化効率重視（しきい値大）か、またはロス
レスで符号化したい（しきい値０）かを考慮しなければ
ならない。そこで、本発明では、しきい値を制御するこ
とで予測誤差値の大きさをある程度制御できるので、上
記のような場合に有効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる多値画像符号化装置が適用され
るファクシミリ装置のブロック構成図でる。

【図２】ＪＰＥＧ／Ｓｐａｔｉａｌ方式の基本ブロック
図を示す。

【図３】注目画素ｙと予測に用いる周囲３画素（ａ、
ｂ、ｃ）との位置関係を示す図である。

【図４】予測誤差値のグループ分けを示す図である。

【図５】Ｓｚのグループ分けを示す図である。

【図６】算術符号化によるロスレス符号化統計モデルを
示す図である。

【図７】算術符号化方式の一例を示すブロック構成図で
ある。

【図８】算術符号化の概念図である。

【図９】本発明の実施の形態に係る多値画像符号化装置
のブロック構成図である。

【図１０】本発明の実施の形態に係る別の多値画像符号
化装置のブロック構成図である。

【図１１】本発明の実施の形態に係るまた別の多値画像
符号化装置のブロック構成図である。

【符号の説明】

１０１画像読取り部１０２画像処理部１０３符号化部１０４復号部１０５画像処理部１０６画像出力部２０１予測器２０２エントロピー符号器４０１予測情報作成回路４０２算術符号化回路４０３算術復号化回路４０４予測情報作成回路６０１、７０２ａ、７０２ｂ、７０２ｃ、８０２画素
レベル予測手段６０２、７０３ａ、７０３ｂ、７０３ｃ、８０３予測
誤差算出手段６０３、７０４ａ、７０４ｂ、７０４ｃ、８０４予測
誤差統計手段６０４、７０５ａ、７０５ｂ、７０５ｃ、８０５予測
誤差修正手段６０５、７０６ａ、７０６ｂ、７０６ｃ、８０６予測
誤差符号化手段７０１、８０１色成分分解手段７０７、８０７符号作成手段

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】多値画像を構成する各画素を注目画素と
して、その注目画素の予測値を周囲画素レベルより算出
する画素レベル予測手段と、その画素レベル予測手段により算出された前記注目画素
の予測値を実際の注目画素値から引くことにより予測誤
差値を算出する予測誤差算出手段と、その予測誤差算出手段で算出された予測誤差値の偏りや
分布範囲等を求めて統計情報を得る予測誤差統計手段
と、その予測誤差統計手段で得た統計情報を元に前記予測誤
差算出手段で算出された予測誤差値を学習効果を利用し
て修正したり、予測誤差値の統計情報を利用して修正し
たりと適応的に修正する予測誤差修正手段と、その予測誤差修正手段で修正された予測誤差値を符号化
する予測誤差符号化手段とを備えたことを特徴とする多
値画像符号化装置。
【請求項２】複数の色成分で構成されるカラー画像を
それらの各色成分毎の多値画像に分解する色成分分解手
段と、その分解された各色成分毎の多値画像のそれぞれについ
て、その多値画像を構成する各画素を注目画素として、
その注目画素の予測値を周囲画素レベルより算出する画
素レベル予測手段と、その画素レベル予測手段により算出された前記注目画素
の予測値を実際の注目画素値から引くことにより予測誤
差値を算出する予測誤差算出手段と、その予測誤差算出手段で算出された予測誤差値の偏りや
分布範囲等を求めて統計情報を得る予測誤差統計手段
と、その予測誤差統計手段で得た統計情報を元に前記予測誤
差算出手段で算出された予測誤差値を学習効果を利用し
て修正したり、予測誤差値の統計情報を利用して修正し
たりと適応的に修正する予測誤差修正手段と、その予測誤差修正手段で修正された予測誤差値を符号化
する予測誤差符号化手段とを備えると共に、前記各色成
分の多値画像にそれぞれ対応す予測誤差符号化手段で作
成された色成分毎の符号を元に全体の符号列を作成する
符号作成手段を備えたことを特徴とする多値画像符号化
装置。
【請求項３】前記各色成分の多値画像にそれぞれ対応
する各予測誤差修正手段は、既に符号化の終了した色成
分の多値画像に対応する予測誤差統計手段で統計された
情報を元にして予測誤差値の修正を行うことを特徴とす
る請求項２記載の多値画像符号化装置。
【請求項４】前記予測誤差修正手段は、前記予測誤差
統計手段が前記予測誤差算出手段で算出された予測誤差
値を統計して得た統計情報に基づいて符号化対象の注目
画素が文字領域の画素であるか写真領域の画素であるか
を判断し、その判断結果に基づいて予測誤差値の修正を
行うことを特徴とする請求項１または２のいずれかの記
載の多値画像符号化装置。
【請求項５】前記予測誤差修正手段は、前記予測誤差
算出手段で算出された予測誤差値が所定のしきい値以下
であれば、その予測誤差値を値０に修正することを特徴
とする請求項１または請求項２のいずれかの記載の多値
画像符号化装置。
【請求項６】前記予測誤差修正手段は、前記予測誤差
統計手段が前記予測誤差算出手段で算出された予測誤差
値を統計して得た統計情報に基づいて符号化対象の注目
画素が文字領域の画素であるか写真領域の画素であるか
を判断し、その判断結果に基づいて前記所定のしきい値
を変更することを特徴とする請求項５記載の多値画像符
号化装置。
【請求項７】前記予測誤差修正手段は、外部から与え
られる定数を前記所定のしきい値とすることを特徴とす
る請求項５記載の多値画像符号化装置。