JP3432039B2 - 画像符号化方法及びその装置 - Google Patents
画像符号化方法及びその装置Info
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、可逆符号化により画像
データを符号化する画像符号化方法及びその装置に関す
るものである。
データを符号化する画像符号化方法及びその装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像の可逆符号化方式として、マ
ルコフモデル符号化法、予測符号化法が知られている。
この内、マルコフモデル符号化は、画像を着目画素の周
辺ｍ画素（参照画素）の状態によって、その着目画素の
輝度値が決まるｍ重マルコフ情報源としてモデル化し、
周辺ｍ画素の状態毎に別々のエントロピー符号化法（ハ
フマン符号、算術符号など）を用いて符号化する方式で
あり、高い符号化効率が期待できる。
ルコフモデル符号化法、予測符号化法が知られている。
この内、マルコフモデル符号化は、画像を着目画素の周
辺ｍ画素（参照画素）の状態によって、その着目画素の
輝度値が決まるｍ重マルコフ情報源としてモデル化し、
周辺ｍ画素の状態毎に別々のエントロピー符号化法（ハ
フマン符号、算術符号など）を用いて符号化する方式で
あり、高い符号化効率が期待できる。
【０００３】また予測符号化法は、着目画素の周辺画素
等から着目画素の画素値を予測し、予測画素値と実際の
画素値との差分をエントロピー符号化する方式である。
この予測符号化は、処理が比較的簡単な方式である。
等から着目画素の画素値を予測し、予測画素値と実際の
画素値との差分をエントロピー符号化する方式である。
この予測符号化は、処理が比較的簡単な方式である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したマルコフモデ
ル符号化では、各状態ごとにシンボルの出現確率を示し
たマルコフテーブルを生成する必要があり、階調数の多
い画像に適用する場合には、このマルコフテーブルの大
きさが問題となる。例えば、２５６階調の画像データに
ついてｎ画素参照のマルコフモデル符号化を行う場合に
は、状態数は２５６のｎ乗となる。ここでエントロピー
を低くするためには、参照画素の数ｎを大きくしなけれ
ばならないが、この参照画素数ｎを大きくすると状態数
は幾何級数的に増大するため、実現困難となる。このた
め、出現数の少ない状態をまとめて１つの状態とした
り、シンボルの出現確率分布の似ている状態を一纏めに
するなどにより状態数を減縮することが一般的である
が、このための煩雑な処理が必要となるといった欠点が
ある。
ル符号化では、各状態ごとにシンボルの出現確率を示し
たマルコフテーブルを生成する必要があり、階調数の多
い画像に適用する場合には、このマルコフテーブルの大
きさが問題となる。例えば、２５６階調の画像データに
ついてｎ画素参照のマルコフモデル符号化を行う場合に
は、状態数は２５６のｎ乗となる。ここでエントロピー
を低くするためには、参照画素の数ｎを大きくしなけれ
ばならないが、この参照画素数ｎを大きくすると状態数
は幾何級数的に増大するため、実現困難となる。このた
め、出現数の少ない状態をまとめて１つの状態とした
り、シンボルの出現確率分布の似ている状態を一纏めに
するなどにより状態数を減縮することが一般的である
が、このための煩雑な処理が必要となるといった欠点が
ある。
【０００５】一方、予測符号化は、処理が簡単な反面、
高い符号化効率が得られないといった欠点がある。
高い符号化効率が得られないといった欠点がある。
【０００６】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、高い符号化効率が得られる画像符号化方法及びその
装置を提供することを目的とする。
で、高い符号化効率が得られる画像符号化方法及びその
装置を提供することを目的とする。
【０００７】また本発明の他の目的は、マルコフ符号化
と予測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号
化できる画像符号化方法及びその装置を提供することに
ある。
と予測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号
化できる画像符号化方法及びその装置を提供することに
ある。
【０００８】また本発明の他の目的は、マルコフモデル
符号化のためのテーブルの規模を小さくできる画像符号
化方法及びその装置を提供することにある。
符号化のためのテーブルの規模を小さくできる画像符号
化方法及びその装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決しようとする手段】上記目的を達成するた
めに本発明の画像符号化方法は以下のような工程を備え
る。即ち、画像データを符号化する画像符号化方法であ
って、画像データの着目画素近傍の画素を特定画素と
し、当該着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の
差分を求める工程と、前記差分が所定値以下の時、前記
着目画素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づい
て前記濃度差をマルコフモデル符号化する工程と、前記
差分が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記周辺画
素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づいて前記着
目画素を予測符号化する工程とを有する。
めに本発明の画像符号化方法は以下のような工程を備え
る。即ち、画像データを符号化する画像符号化方法であ
って、画像データの着目画素近傍の画素を特定画素と
し、当該着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の
差分を求める工程と、前記差分が所定値以下の時、前記
着目画素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づい
て前記濃度差をマルコフモデル符号化する工程と、前記
差分が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記周辺画
素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づいて前記着
目画素を予測符号化する工程とを有する。
【００１０】また上記目的を達成するために本発明の画
像符号化装置は以下のような構成を備える。即ち、画像
データを符号化する画像符号化装置であって、画像デー
タの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記注目画素
の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素として抽出
する抽出手段と、前記周辺画素と前記特定画素の濃度値
の差分を求める演算手段と、前記差分と所定値とを比較
する比較手段と、前記着目画素と前記特定画素の濃度差
と前記差分とに基づいて前記濃度差をマルコフモデル符
号化するマルコフモデル符号化手段と、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化する予測符号化手段と、
前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段とを有する。
像符号化装置は以下のような構成を備える。即ち、画像
データを符号化する画像符号化装置であって、画像デー
タの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記注目画素
の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素として抽出
する抽出手段と、前記周辺画素と前記特定画素の濃度値
の差分を求める演算手段と、前記差分と所定値とを比較
する比較手段と、前記着目画素と前記特定画素の濃度差
と前記差分とに基づいて前記濃度差をマルコフモデル符
号化するマルコフモデル符号化手段と、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化する予測符号化手段と、
前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段とを有する。
【００１１】
【作用】以上の構成において、画像データの着目画素と
該着目画素近傍の画素及び前記注目画素の周辺画素をそ
れぞれ特定画素及び参照画素として抽出し、前記周辺画
素と前記特定画素の濃度値の差分を求め、その差分と所
定値とを比較する。その比較結果に応じて、前記着目画
素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づいて前記
濃度差をマルコフモデル符号化するか、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化するかを選択して、前記
着目画素を符号化するように動作する。
該着目画素近傍の画素及び前記注目画素の周辺画素をそ
れぞれ特定画素及び参照画素として抽出し、前記周辺画
素と前記特定画素の濃度値の差分を求め、その差分と所
定値とを比較する。その比較結果に応じて、前記着目画
素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づいて前記
濃度差をマルコフモデル符号化するか、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化するかを選択して、前記
着目画素を符号化するように動作する。
【００１２】
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明の好適な実
施例を詳細に説明する。尚、本実施例では、符号化対象
画像として１６値のモノクロ画像を例に説明する。
施例を詳細に説明する。尚、本実施例では、符号化対象
画像として１６値のモノクロ画像を例に説明する。
【００１３】［第１実施例］図２は、本実施例における
画素の位置関係を示す図である。図２において、ｘは符
号化対象となる着目画素の位置を表わし、ａは特定画素
を、ｂ，ｃは参照画素の位置を表わしている。
画素の位置関係を示す図である。図２において、ｘは符
号化対象となる着目画素の位置を表わし、ａは特定画素
を、ｂ，ｃは参照画素の位置を表わしている。
【００１４】図１は、本実施例における処理の流れを示
すフローチャートで、以下、図２及びこのフローチャー
トを参照して本実施例の動作を説明する。
すフローチャートで、以下、図２及びこのフローチャー
トを参照して本実施例の動作を説明する。
【００１５】図１において、まずステップＳ１で、符号
化対象の画像データより着目画素値ｘと特定画素値ａ、
参照画素値ｂ，ｃとを取り出し、ステップＳ２で、参照
画素値ｂ，ｃのそれぞれと特定画素値ａとの差分値（ｂ
−ａ），（ｃ−ａ）を求める。次にステップＳ３に進
み、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の大きさをそれぞれ
閾値Ｔｈ１と比較する。そして差分値（ｂ−ａ），（ｃ
−ａ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ１に等しいか或は
それよりも大きい時はステップＳ５に進み、（ａ＋ｂ）
／２を予測値として着目画素を予測符号化する。一方、
ステップＳ３で、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）のいず
れもが閾値Ｔｈ１よりも小さい時はステップＳ４に進
み、差分値（ｘ−ａ）をマルコフモデル符号化する。そ
してステップＳ４或はステップＳ５の処理が終了すると
ステップＳ６に進み、その着目している画素が符号化対
象画像の最後の画素かどうかを判別し、そうでない時は
ステップＳ１の処理に戻る。
化対象の画像データより着目画素値ｘと特定画素値ａ、
参照画素値ｂ，ｃとを取り出し、ステップＳ２で、参照
画素値ｂ，ｃのそれぞれと特定画素値ａとの差分値（ｂ
−ａ），（ｃ−ａ）を求める。次にステップＳ３に進
み、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の大きさをそれぞれ
閾値Ｔｈ１と比較する。そして差分値（ｂ−ａ），（ｃ
−ａ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ１に等しいか或は
それよりも大きい時はステップＳ５に進み、（ａ＋ｂ）
／２を予測値として着目画素を予測符号化する。一方、
ステップＳ３で、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）のいず
れもが閾値Ｔｈ１よりも小さい時はステップＳ４に進
み、差分値（ｘ−ａ）をマルコフモデル符号化する。そ
してステップＳ４或はステップＳ５の処理が終了すると
ステップＳ６に進み、その着目している画素が符号化対
象画像の最後の画素かどうかを判別し、そうでない時は
ステップＳ１の処理に戻る。
【００１６】図３は、図１のステップＳ５で用いる符号
テーブルの概略を示す図、図４はステップＳ４で用いる
マルコフテーブルの概略を示す図である。
テーブルの概略を示す図、図４はステップＳ４で用いる
マルコフテーブルの概略を示す図である。
【００１７】図３は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の
大きさが閾値Ｔｈ１を越える場合に（ａ＋ｂ）／２を予
測値とした予測値差分値の出現確率に応じて符号割り当
てを行う場合を示している。
大きさが閾値Ｔｈ１を越える場合に（ａ＋ｂ）／２を予
測値とした予測値差分値の出現確率に応じて符号割り当
てを行う場合を示している。
【００１８】図４は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の
各大きさが閾値Ｔｈ１を越えない場合に、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
各大きさが閾値Ｔｈ１を越えない場合に、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
【００１９】これらのテーブルは、符号化処理前に符号
化対象画像をプリスキャンし、その画素値の統計をと
り、それを基にハフマン符号を作成しても良く、或は予
め数種類の画像から統計をとり、それを基に汎用のテー
ブルを決定し、それを用いても良い。
化対象画像をプリスキャンし、その画素値の統計をと
り、それを基にハフマン符号を作成しても良く、或は予
め数種類の画像から統計をとり、それを基に汎用のテー
ブルを決定し、それを用いても良い。
【００２０】ここでの画像の符号化処理は、ラスタスキ
ャン順に画素毎に行なわれる。まず前述のステップＳ１
で、着目画素ｘとその直前の画素ａ、参照画素ｂ，ｃの
値を取り出す。次にステップＳ２で、参照画素ｂ，ｃと
画素ａの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求める。次に
ステップＳ３に進み、ステップＳ２で求めた差分値（ｂ
−ａ）と（ｃ−ａ）の各大きさを調べ、両方とも閾値Ｔ
ｈ１（例えば３）未満ならばステップＳ４へ、また、少
なくとも一方が閾値以上ならばステップＳ５へ処理を移
す。ステップＳ５では、｛（ａ＋ｂ）／２｝を予測値と
し、予測差分値｛ｘ−（ａ＋ｂ）／２｝を図３に示す符
号テーブルに従って符号化して出力し、ステップＳ６
で、着目画素が画像の最後の画素であるかを調べ、最後
の場合には処理を終了し、そうでない場合には次の画素
についてステップＳ１からの処理を実行する。
ャン順に画素毎に行なわれる。まず前述のステップＳ１
で、着目画素ｘとその直前の画素ａ、参照画素ｂ，ｃの
値を取り出す。次にステップＳ２で、参照画素ｂ，ｃと
画素ａの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求める。次に
ステップＳ３に進み、ステップＳ２で求めた差分値（ｂ
−ａ）と（ｃ−ａ）の各大きさを調べ、両方とも閾値Ｔ
ｈ１（例えば３）未満ならばステップＳ４へ、また、少
なくとも一方が閾値以上ならばステップＳ５へ処理を移
す。ステップＳ５では、｛（ａ＋ｂ）／２｝を予測値と
し、予測差分値｛ｘ−（ａ＋ｂ）／２｝を図３に示す符
号テーブルに従って符号化して出力し、ステップＳ６
で、着目画素が画像の最後の画素であるかを調べ、最後
の場合には処理を終了し、そうでない場合には次の画素
についてステップＳ１からの処理を実行する。
【００２１】またステップＳ４では、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）により状態分割し、図４のマルコフテ
ーブルを用いて差分値（ｘ−ａ）を符号化し、出力す
る。そしてステップＳ６で、その着目画素が画像の最後
の画素であるかを調べ、最後の画素の場合は符号化処理
を終了し、最後でない場合には、次の画素についてステ
ップＳ１からの処理を実行する。
ａ），（ｃ−ａ）により状態分割し、図４のマルコフテ
ーブルを用いて差分値（ｘ−ａ）を符号化し、出力す
る。そしてステップＳ６で、その着目画素が画像の最後
の画素であるかを調べ、最後の画素の場合は符号化処理
を終了し、最後でない場合には、次の画素についてステ
ップＳ１からの処理を実行する。
【００２２】本実施例のマルコフテーブルの規模は、図
４からも明らかなように（５×５×３１）であり、予測
符号化のために必要となる符号テーブル（図３）の規模
を含めても、従来方式でａ，ｂ，ｃの３画素参照のマル
コフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの規
模、即ち、１６の４乗に比べて極めて小さくできる。ま
た、このようにテーブルの規模を小さくできるにもかか
わらず、符号化効率の低下は僅かとなることが期待でき
る。
４からも明らかなように（５×５×３１）であり、予測
符号化のために必要となる符号テーブル（図３）の規模
を含めても、従来方式でａ，ｂ，ｃの３画素参照のマル
コフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの規
模、即ち、１６の４乗に比べて極めて小さくできる。ま
た、このようにテーブルの規模を小さくできるにもかか
わらず、符号化効率の低下は僅かとなることが期待でき
る。
【００２３】［第２実施例］図５に本発明にかかる第２
実施例の処理の流れを示すフローチャートで、本実施例
では符号化対象画像を１６値のモノクロ画像とし、画素
の位置関係は前述の第１実施例と同様であるものとす
る。
実施例の処理の流れを示すフローチャートで、本実施例
では符号化対象画像を１６値のモノクロ画像とし、画素
の位置関係は前述の第１実施例と同様であるものとす
る。
【００２４】図５において、ステップＳ１１は着目画素
ｘと、その直前の画素ａ、参照画素ｂ，ｃの値を画像か
ら取り出すステップ、ステップＳ１２は参照画素ｂ，ｃ
と特定画素ａとの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求め
るステップである。ステップＳ１３は、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の各大きさを調べ、閾値Ｔｈ１と比較
するステップ、ステップＳ１４は、差分値（ｂ−ａ），
（ｃ−ａ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ１を越える時
に、｛（ａ＋ｂ）／２｝を予測値として着目画素値ｘを
予測符号化するステップである。ステップＳ１５は、差
分値（ｘ−ａ）の大きさと閾値Ｔｈ２とを比較するステ
ップで、ステップＳ１６は、差分値（ｘ−ａ）が閾値Ｔ
ｈ２を越えない時に差分値（ｘ−ａ）をマルコフモデル
符号化するステップである。ステップＳ１７は、差分値
（ｘ−ａ）の大きさが閾値Ｔｈ２を越える時に差分値
（ｘ−ａ）がマルコフテーブル内に含まれない値である
ことを示すＯＢコードをマルコフモデル符号化するステ
ップである。またステップＳ１８は、ａを予測値として
着目画素値ｘを予測符号化するステップ、ステップＳ１
９は、着目画素ａが画像の最後の画素であるかを判定す
るステップである。
ｘと、その直前の画素ａ、参照画素ｂ，ｃの値を画像か
ら取り出すステップ、ステップＳ１２は参照画素ｂ，ｃ
と特定画素ａとの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求め
るステップである。ステップＳ１３は、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の各大きさを調べ、閾値Ｔｈ１と比較
するステップ、ステップＳ１４は、差分値（ｂ−ａ），
（ｃ−ａ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ１を越える時
に、｛（ａ＋ｂ）／２｝を予測値として着目画素値ｘを
予測符号化するステップである。ステップＳ１５は、差
分値（ｘ−ａ）の大きさと閾値Ｔｈ２とを比較するステ
ップで、ステップＳ１６は、差分値（ｘ−ａ）が閾値Ｔ
ｈ２を越えない時に差分値（ｘ−ａ）をマルコフモデル
符号化するステップである。ステップＳ１７は、差分値
（ｘ−ａ）の大きさが閾値Ｔｈ２を越える時に差分値
（ｘ−ａ）がマルコフテーブル内に含まれない値である
ことを示すＯＢコードをマルコフモデル符号化するステ
ップである。またステップＳ１８は、ａを予測値として
着目画素値ｘを予測符号化するステップ、ステップＳ１
９は、着目画素ａが画像の最後の画素であるかを判定す
るステップである。
【００２５】図３はステップＳ１４で用いる符号テーブ
ルの例を示す図、図６は、ステップＳ１６及びＳ１７で
用いるマルコフテーブルの例を示す図、また、図７はス
テップＳ１８で用いる符号テーブルの例を示す図であ
る。
ルの例を示す図、図６は、ステップＳ１６及びＳ１７で
用いるマルコフテーブルの例を示す図、また、図７はス
テップＳ１８で用いる符号テーブルの例を示す図であ
る。
【００２６】図３は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の
大きさが閾値Ｔｈ１を越える場合に｛（ａ＋ｂ）／２｝
を予測値とした予測差分値の出現確率に応じて符号割り
当てを行う場合を示している。
大きさが閾値Ｔｈ１を越える場合に｛（ａ＋ｂ）／２｝
を予測値とした予測差分値の出現確率に応じて符号割り
当てを行う場合を示している。
【００２７】図６は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の
大きさが閾値Ｔｈ１を越えない場合に、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
大きさが閾値Ｔｈ１を越えない場合に、差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
【００２８】また、図７は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ）の大きさが閾値Ｔｈ１を越えず、かつ、差分値（ｘ
−ａ）の大きさが閾値Ｔｈ２を越える場合に、差分値
（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを行う場合
を示している。
ａ）の大きさが閾値Ｔｈ１を越えず、かつ、差分値（ｘ
−ａ）の大きさが閾値Ｔｈ２を越える場合に、差分値
（ｘ−ａ）の出現確率に応じて符号割り当てを行う場合
を示している。
【００２９】尚、この第２実施例では、前述の第１実施
例の場合と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に
画像をプリスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割
り当てることにより生成しても良いし、予め数種類の画
像から統計を取って汎用の符号テーブルを決定してお
き、それを用いても良い。
例の場合と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に
画像をプリスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割
り当てることにより生成しても良いし、予め数種類の画
像から統計を取って汎用の符号テーブルを決定してお
き、それを用いても良い。
【００３０】次に図５のフローチャートを参照して第２
実施例の動作を説明する。
実施例の動作を説明する。
【００３１】画像の符号化処理は、ラスタスキャン順に
画素ごとに行ない、まずステップＳ１１で、着目画素ｘ
とその直前の画素ａ、参照画素値ｂ，ｃを符号化対象画
像から取り出す。次にステップＳ１２に進み、参照画素
ｂ，ｃと画素ａの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求め
る。次にステップＳ１３に進み、ステップＳ１２で求め
た差分値（ｂ−ａ）と（ｃ−ａ）の大きさを調べ、これ
らのいずれかが閾値Ｔｈ１（例えば３）未満ならばステ
ップＳ１５へ、そうでない時はステップＳ１４に進む。
画素ごとに行ない、まずステップＳ１１で、着目画素ｘ
とその直前の画素ａ、参照画素値ｂ，ｃを符号化対象画
像から取り出す。次にステップＳ１２に進み、参照画素
ｂ，ｃと画素ａの差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求め
る。次にステップＳ１３に進み、ステップＳ１２で求め
た差分値（ｂ−ａ）と（ｃ−ａ）の大きさを調べ、これ
らのいずれかが閾値Ｔｈ１（例えば３）未満ならばステ
ップＳ１５へ、そうでない時はステップＳ１４に進む。
【００３２】ステップＳ１４では、｛（ａ＋ｂ）／２｝
を予測値として予測差分値｛ｘ−（ａ＋ｂ）／２｝を図
３の符号テーブルに従って符号化して出力し、ステップ
Ｓ１９に進む。また、ステップＳ１５では、差分値（ｘ
−ａ）の大きさと閾値Ｔｈ２とを比較し、閾値Ｔｈ２
（例えば５）未満の場合にはステップＳ１６へ、そうで
ない時はステップＳ１７に処理を移す。
を予測値として予測差分値｛ｘ−（ａ＋ｂ）／２｝を図
３の符号テーブルに従って符号化して出力し、ステップ
Ｓ１９に進む。また、ステップＳ１５では、差分値（ｘ
−ａ）の大きさと閾値Ｔｈ２とを比較し、閾値Ｔｈ２
（例えば５）未満の場合にはステップＳ１６へ、そうで
ない時はステップＳ１７に処理を移す。
【００３３】ステップＳ１６では、差分値（ｂ−ａ），
（ｃ−ａ）の値に応じて状態に分割し、図６示すマルコ
フテーブルを用いて差分値（ｘ−ａ）を符号化して出力
してステップＳ１９に進む またステップＳ１７では、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ）の値に応じて状態を分割し、図６のマルコフテーブ
ルを用いて差分値（ｘ−ａ）が“−４”〜“４”の範囲
外であることを示すＯＢコードを符号化して出力する。
次にステップＳ１８に進み、特定画素値ａを予測値とし
て、図７の符号テーブルを用いて予測差分値（ｘ−ａ）
を符号化し、出力する。こうして各処理が終了するとス
テップＳ１９に進み、着目画素が符号化対象画像の最後
の画素であるかを調べ、そうであれば符号化処理を終了
し、最後の画素でない場合にはステップＳ１１に戻り、
次の画素について前述と同様の処理を実行する。
（ｃ−ａ）の値に応じて状態に分割し、図６示すマルコ
フテーブルを用いて差分値（ｘ−ａ）を符号化して出力
してステップＳ１９に進む またステップＳ１７では、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ）の値に応じて状態を分割し、図６のマルコフテーブ
ルを用いて差分値（ｘ−ａ）が“−４”〜“４”の範囲
外であることを示すＯＢコードを符号化して出力する。
次にステップＳ１８に進み、特定画素値ａを予測値とし
て、図７の符号テーブルを用いて予測差分値（ｘ−ａ）
を符号化し、出力する。こうして各処理が終了するとス
テップＳ１９に進み、着目画素が符号化対象画像の最後
の画素であるかを調べ、そうであれば符号化処理を終了
し、最後の画素でない場合にはステップＳ１１に戻り、
次の画素について前述と同様の処理を実行する。
【００３４】尚、この第２実施例では、図６からも明ら
かなようにマルコフテーブルの規模は（５×５×１０）
であり、予測符号化のために必要となる符号テーブルの
規模を含めても、従来方式でａ，ｂ，ｃの３画素参照の
マルコフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの
規模、即ち、１６の４乗に比べて極めて小さくできる。
かなようにマルコフテーブルの規模は（５×５×１０）
であり、予測符号化のために必要となる符号テーブルの
規模を含めても、従来方式でａ，ｂ，ｃの３画素参照の
マルコフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの
規模、即ち、１６の４乗に比べて極めて小さくできる。
【００３５】［第３実施例］図８は、本発明の第３実施
例の処理の流れを示すフローチャートである。この第３
実施例では、符号化対象画像を１６値のモノクロ画像と
し、画素の位置関係は図９に示す通りとする。
例の処理の流れを示すフローチャートである。この第３
実施例では、符号化対象画像を１６値のモノクロ画像と
し、画素の位置関係は図９に示す通りとする。
【００３６】図８において、Ｓ２１は着目画素ｘと参照
画素ａ，ｂ，ｃの値を画像から取り出すステップ、Ｓ２
２は参照画素ａ，ｂ，ｃ間の差分（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ），（ｂ−ｃ）を求めるステップ、Ｓ２３は差分値
（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の各大きさを調
べ、閾値Ｔｈ３と比較するステップである。Ｓ２４は、
差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の全てが閾
値Ｔｈ３を越える時に、（ａ＋ｂ−ｃ）を予測値として
着目画素値ｘを予測符号化するステップである。またＳ
２５は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の
いずれかが閾値Ｔｈ３を越えない時に、ａ，ｂ，ｃを参
照してｘをマルコフモデル符号化するステップである。
また、Ｓ２６は、着目画素が画像の最後の画素であるか
を判別するステップである。
画素ａ，ｂ，ｃの値を画像から取り出すステップ、Ｓ２
２は参照画素ａ，ｂ，ｃ間の差分（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ），（ｂ−ｃ）を求めるステップ、Ｓ２３は差分値
（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の各大きさを調
べ、閾値Ｔｈ３と比較するステップである。Ｓ２４は、
差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の全てが閾
値Ｔｈ３を越える時に、（ａ＋ｂ−ｃ）を予測値として
着目画素値ｘを予測符号化するステップである。またＳ
２５は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の
いずれかが閾値Ｔｈ３を越えない時に、ａ，ｂ，ｃを参
照してｘをマルコフモデル符号化するステップである。
また、Ｓ２６は、着目画素が画像の最後の画素であるか
を判別するステップである。
【００３７】図１０は、図８のステップＳ２４で参照す
る符号テーブルの例を示す図、図１１は、ステップＳ２
５で参照するマルコフテーブルの一例を示す図である。
る符号テーブルの例を示す図、図１１は、ステップＳ２
５で参照するマルコフテーブルの一例を示す図である。
【００３８】図１０は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−
ａ），（ｂ−ｃ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ３以下
である場合の、予測値（ａ＋ｂ−ｃ）との差分値（ｘ−
ａ−ｂ＋ｃ）の出現確率に応じて符号割り当てを行う場
合を示し、図１１は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），
（ｂ−ｃ）の大きさが全て閾値Ｔｈ３を越える場合に、
ａ，ｂ，ｃの組合わせにより分けられる各状態におい
て、着目画素値ｘの出現確率に応じて符号割り当てを行
う場合を示している。
ａ），（ｂ−ｃ）の大きさのいずれかが閾値Ｔｈ３以下
である場合の、予測値（ａ＋ｂ−ｃ）との差分値（ｘ−
ａ−ｂ＋ｃ）の出現確率に応じて符号割り当てを行う場
合を示し、図１１は、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），
（ｂ−ｃ）の大きさが全て閾値Ｔｈ３を越える場合に、
ａ，ｂ，ｃの組合わせにより分けられる各状態におい
て、着目画素値ｘの出現確率に応じて符号割り当てを行
う場合を示している。
【００３９】この第３実施例では、前述した他の実施例
と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に画像をプ
リスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割り当てる
ことにより生成しても良いし、予め数種類の画像から統
計を求めて汎用の符号テーブルを決定しておき、それを
用いても良い。
と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に画像をプ
リスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割り当てる
ことにより生成しても良いし、予め数種類の画像から統
計を求めて汎用の符号テーブルを決定しておき、それを
用いても良い。
【００４０】次に図８のフローチャートを参照して、第
３実施例の動作を説明する。
３実施例の動作を説明する。
【００４１】この第３実施例においても、画像の符号化
処理はラスタスキャン順に画素ごとに行なわれ、まずス
テップＳ２１で、符号化対象画像より着目画素ｘと参照
画素ａ，ｂ，ｃの値をら取り出す。次にステップＳ２２
に進み、参照画素ａ，ｂ，ｃ間の差分値（ｂ−ａ），
（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の各大きさを調べ、差分値の全
てが閾値Ｔｈ３（例えば２）以上ならばステップＳ２４
へ、いずれかひとつでも閾値Ｔｈ３未満であればステッ
プＳ２５に進む。ステップＳ２４では、参照画素ａ，
ｂ，ｃから予測値（ａ＋ｂ−ｃ）を作成し、着目画素値
と予測値の差分値（ｘ−ａ−ｂ＋ｃ）を図１０の符号テ
ーブルに従って符号化し、出力する。
処理はラスタスキャン順に画素ごとに行なわれ、まずス
テップＳ２１で、符号化対象画像より着目画素ｘと参照
画素ａ，ｂ，ｃの値をら取り出す。次にステップＳ２２
に進み、参照画素ａ，ｂ，ｃ間の差分値（ｂ−ａ），
（ｃ−ａ），（ｂ−ｃ）の各大きさを調べ、差分値の全
てが閾値Ｔｈ３（例えば２）以上ならばステップＳ２４
へ、いずれかひとつでも閾値Ｔｈ３未満であればステッ
プＳ２５に進む。ステップＳ２４では、参照画素ａ，
ｂ，ｃから予測値（ａ＋ｂ−ｃ）を作成し、着目画素値
と予測値の差分値（ｘ−ａ−ｂ＋ｃ）を図１０の符号テ
ーブルに従って符号化し、出力する。
【００４２】一方、ステップＳ２５では、参照画素値
ａ，ｂ，ｃの組合わせにより各状態に分割し、図１１の
マルコフテーブルを用いて、着目画素値ｘを符号化して
出力する。こうしてステップＳ２４或はＳ２５の処理を
終了するとステップＳ２６に進み、着目画素が符号化対
象画像の最後の画素か否かを判断し、そうであれば符号
化処理を終了する。また最後でない時はステップＳ２１
に戻り、前述の処理を実行する。
ａ，ｂ，ｃの組合わせにより各状態に分割し、図１１の
マルコフテーブルを用いて、着目画素値ｘを符号化して
出力する。こうしてステップＳ２４或はＳ２５の処理を
終了するとステップＳ２６に進み、着目画素が符号化対
象画像の最後の画素か否かを判断し、そうであれば符号
化処理を終了する。また最後でない時はステップＳ２１
に戻り、前述の処理を実行する。
【００４３】このように第３実施例によれば、従来方式
で３画素参照のマルコフモデル符号化行う場合に比べ
て、マルコフテーブルの規模を１６の４乗の約半分に縮
小できる。
で３画素参照のマルコフモデル符号化行う場合に比べ
て、マルコフテーブルの規模を１６の４乗の約半分に縮
小できる。
【００４４】図１２は本実施例の画像符号化装置の機能
構成を示すブロック図で、前述した実施例の構成をすべ
含むように記載しているが、必要に応じて各部の接続等
は省略可能である。
構成を示すブロック図で、前述した実施例の構成をすべ
含むように記載しているが、必要に応じて各部の接続等
は省略可能である。
【００４５】図５において、１０１は画像データを入力
する画像入力部で、ここから入力された画像データは着
目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び参照画
素１０４に入力されて、それぞれ着目画素ｘ、特定画素
ａ及び参照画素ｂ，ｃが抽出される。１０５は計算部
で、着目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び
参照画素１０４より入力された画素値（濃度値）同士を
演算し、（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂーｃ）、更には
（ａ＋ｂ）／２，（ａ＋ｂ−ｃ），（ｘ−ａ）等の値を
算出している。
する画像入力部で、ここから入力された画像データは着
目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び参照画
素１０４に入力されて、それぞれ着目画素ｘ、特定画素
ａ及び参照画素ｂ，ｃが抽出される。１０５は計算部
で、着目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び
参照画素１０４より入力された画素値（濃度値）同士を
演算し、（ｂ−ａ），（ｃ−ａ），（ｂーｃ）、更には
（ａ＋ｂ）／２，（ａ＋ｂ−ｃ），（ｘ−ａ）等の値を
算出している。
【００４６】１０６は比較部で、閾値メモリ１０７に記
憶されている閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３）等と、計
算部１０５より入力される計算値とを比較している。こ
の比較部１０６における比較処理は、図１のステップＳ
３、図５のステップＳ１３及びＳ１５、更には図８のス
テップＳ２３の処理に相当するものである。
憶されている閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３）等と、計
算部１０５より入力される計算値とを比較している。こ
の比較部１０６における比較処理は、図１のステップＳ
３、図５のステップＳ１３及びＳ１５、更には図８のス
テップＳ２３の処理に相当するものである。
【００４７】こうして比較された結果に応じて、マルコ
フモデル符号化部１１１或は予測符号化部１０８を選択
的に駆動する。１１１はマルコフ符号化に用いるマルコ
フテーブルで、例えば図４、図６及び図１１に示すよう
に構成されている。また１１０は予測符号化に使用する
ため符号テーブルで、例えば図３、図７及び図１０のよ
うに構成されている。
フモデル符号化部１１１或は予測符号化部１０８を選択
的に駆動する。１１１はマルコフ符号化に用いるマルコ
フテーブルで、例えば図４、図６及び図１１に示すよう
に構成されている。また１１０は予測符号化に使用する
ため符号テーブルで、例えば図３、図７及び図１０のよ
うに構成されている。
【００４８】予測符号化部１０８は、例えば図１のステ
ップＳ５或は図５のステップＳ１４で示すように、比較
部１０６における比較結果に応じて、着目画素濃度ｘ
と、参照画素ｂと特定画素ａの濃度とを入力し、この着
目画素と特定画素と参照画素の平均値｛（ａ＋ｂ）／
２｝との濃度差を求め、この濃度差に基づいてテーブル
１１０を参照して着目画素を予測符号化する。
ップＳ５或は図５のステップＳ１４で示すように、比較
部１０６における比較結果に応じて、着目画素濃度ｘ
と、参照画素ｂと特定画素ａの濃度とを入力し、この着
目画素と特定画素と参照画素の平均値｛（ａ＋ｂ）／
２｝との濃度差を求め、この濃度差に基づいてテーブル
１１０を参照して着目画素を予測符号化する。
【００４９】また一方、マルコフモデル符号化部１０９
は、例えば図１のステップＳ４で示すように、比較部１
０６における比較結果に応じて、（ｂ−ａ）と（ｃ−
ａ）、及び着目画素ｘと特定画素ａとの差分値に基づい
て、図４のテーブル１１１を参照して符号化する。
は、例えば図１のステップＳ４で示すように、比較部１
０６における比較結果に応じて、（ｂ−ａ）と（ｃ−
ａ）、及び着目画素ｘと特定画素ａとの差分値に基づい
て、図４のテーブル１１１を参照して符号化する。
【００５０】以下同様に、予測符号化部１０８は図５の
ステップＳ１８或は図８のステップＳ２４に示すように
予測符号化し、マルコフモデル符号化部１０９は、図５
のステップＳ１６，Ｓ１７及び図８のステップＳ２５で
示すように、着目画素をマルコフモデル符号化してい
る。こうして予測符号化或はマルコフモデル符号化され
た符号化データは、図示しないメモリに記憶されたり、
或はインターフェース部等を介して出力される。
ステップＳ１８或は図８のステップＳ２４に示すように
予測符号化し、マルコフモデル符号化部１０９は、図５
のステップＳ１６，Ｓ１７及び図８のステップＳ２５で
示すように、着目画素をマルコフモデル符号化してい
る。こうして予測符号化或はマルコフモデル符号化され
た符号化データは、図示しないメモリに記憶されたり、
或はインターフェース部等を介して出力される。
【００５１】尚、本発明は上述した実施例に限定される
ものではなく、例えば、上述の各実施例では、周辺画素
として着目画素ｘの直前の画素ａ、直上の画素ｂ、左上
或は右上の画素ｃを用いているが、これら画素の位置は
これに限定されるものでなく、参照可能な画素であれば
良く、例えばもっと離れた位置にある画素等を参照して
も良い。
ものではなく、例えば、上述の各実施例では、周辺画素
として着目画素ｘの直前の画素ａ、直上の画素ｂ、左上
或は右上の画素ｃを用いているが、これら画素の位置は
これに限定されるものでなく、参照可能な画素であれば
良く、例えばもっと離れた位置にある画素等を参照して
も良い。
【００５２】また、上述の実施例では静的なマルコフモ
デル符号化の場合で説明したが、出現シンボルに応じて
マルコフテーブルを更新するステップを付加し、動的な
マルコフモデル符号化に適用しても良い。更に、マルコ
フモデル符号化の際の状態分割の方法は、上述の各図面
に限定されるものではなく、復号時に正しく状態判別で
きるものであればどのように分割しても構わない。
デル符号化の場合で説明したが、出現シンボルに応じて
マルコフテーブルを更新するステップを付加し、動的な
マルコフモデル符号化に適用しても良い。更に、マルコ
フモデル符号化の際の状態分割の方法は、上述の各図面
に限定されるものではなく、復号時に正しく状態判別で
きるものであればどのように分割しても構わない。
【００５３】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できる。
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できる。
【００５４】以上説明したように本実施例によれば、着
目画素値とその周辺画素値との差分値に応じて、マルコ
フモデル符号化と予測符号化を選択して行うことによ
り、マルコフモデル符号化の状態数を少なくすることが
できるため、マルコフモデル符号化時に参照されるマル
コフテーブルの規模を小さくでき、メモリを節約できる
という効果がある。
目画素値とその周辺画素値との差分値に応じて、マルコ
フモデル符号化と予測符号化を選択して行うことによ
り、マルコフモデル符号化の状態数を少なくすることが
できるため、マルコフモデル符号化時に参照されるマル
コフテーブルの規模を小さくでき、メモリを節約できる
という効果がある。
【００５５】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、高
い符号化効率が得られるという効果がある。
い符号化効率が得られるという効果がある。
【００５６】また本発明によれば、マルコフ符号化と予
測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号化で
きる効果がある。
測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号化で
きる効果がある。
【００５７】また本発明によれば、マルコフモデル符号
化のためのテーブルの規模を小さくできる効果がある。
化のためのテーブルの規模を小さくできる効果がある。
【００５８】
【図１】本発明の第１実施例の符号化処理を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図２】第１実施例における画素の位置関係を示す図で
ある。
ある。
【図３】本発明の第１及び第２実施例で使用される符号
テーブルの概略を示す図である。
テーブルの概略を示す図である。
【図４】図４は第１実施例におけるマルコフテーブルの
概略を示す図である。
概略を示す図である。
【図５】本発明の第２実施例における処理の流れを示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図６】本発明の第２実施例におけるマルコフテーブル
の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
【図７】第２実施例における符号テーブルの一例を示す
図である。
図である。
【図８】本発明の第３実施例の処理の流れを示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】第３実施例における着目画素と参照画素位置を
示す図である。
示す図である。
【図１０】第３実施例における符号テーブルの一例を示
す図である。
す図である。
【図１１】第３実施例におけるマルコフテーブルの一例
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】本発明の実施例の画像符号化装置の機能構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
１０１ 画像入力部
１０２ 着目画素抽出部
１０３ 特定画素抽出部
１０４ 参照画素抽出部
１０５ 計算部
１０６ 比較部
１０７ 閾値
１０８ 予測符号化部
１０９ マルコフモデル符号化部
１１０ 予測符号化用テーブル
１１１ マルコフテーブル
─────────────────────────────────────────────────────
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 (10)
- 【請求項１】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が所定値以下の時、前記着目画素と前記特定画
素の濃度差と前記差分とに基づいて前記濃度差をマルコ
フモデル符号化する工程と、 前記差分が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記周
辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づいて前
記着目画素を予測符号化する工程と、を有することを特
徴とする画像符号化方法。 - 【請求項２】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が第１の所定値以下の時、前記着目画素と前記
特定画素の濃度差と第２の所定値とを比較する工程と、 前記濃度差が前記第２の所定値以下の時、前記濃度差を
マルコフモデル符号化する工程と、 前記濃度差が前記第２の所定値以上の時、前記濃度差に
基づいてマルコフモデル符号化するとともに、前記特定
画素を用いて前記着目画素を予測符号化する工程と、 前記差分が前記第１の所定値以上の時、前記特定画素と
前記周辺画素の平均と前記着目画素の濃度値とに基づい
て前記着目画素を予測符号化する工程と、を有すること
を特徴とする画像符号化方法。 - 【請求項３】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が所定値以下の時、前記着目画素の濃度値と前
記特定画素と前記周辺画素の濃度値に基づいて前記着目
画素をマルコフモデル符号化する工程と、 前記濃度差が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記
周辺画素の濃度値の合計と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化する工程と、を有するこ
とを特徴とする画像符号化方法。 - 【請求項４】 前記特定画素は、ラスタ走査線上で前記
着目画素の直前の画素であることを特徴とする請求項１
〜３項のいずれか１項に記載の画像符号化方法。 - 【請求項５】 前記周辺画素は、前記着目画素の１つ前
の走査線上の画素を含むことを特徴とする請求項１〜３
項のいずれか１項に記載の画像符号化方法。 - 【請求項６】 画像データを符号化する画像符号化装置
であって、 画像データの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記
注目画素の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素と
して抽出する抽出手段と、 前記周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求める演
算手段と、 前記差分と所定値とを比較する比較手段と、 前記着目画素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基
づいて前記濃度差をマルコフモデル符号化するマルコフ
モデル符号化手段と、 前記特定画素と前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素
の濃度値に基づいて前記着目画素を予測符号化する予測
符号化手段と、 前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段と、を有すること
を特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項７】 前記着目画素と前記特定画素の濃度差が
所定値以上の時、前記濃度差をマルコフモデル符号化
し、前記特定画素を予測値として前記着目画素を予測符
号化する手段を更に有することを特徴とする請求項６に
記載の画像符号化装置。 - 【請求項８】 画像データを符号化する画像符号化装置
であって、 画像データの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記
注目画素の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素と
して抽出する抽出手段と、 前記周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求める演
算手段と、 前記差分と所定値とを比較する比較手段と、 前記着目画素と前記特定画素及び前記周辺画素に基づい
て前記着目画素をマルコフモデル符号化するマルコフモ
デル符号化手段と、 前記特定画素と前記周辺画素の濃度値と前記着目画素の
濃度値とに基づいて前記着目画素を予測符号化する予測
符号化手段と、 前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段と、を有すること
を特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項９】 前記特定画素は、ラスタ走査線上で前記
着目画素の直前の画素であることを特徴とする請求項６
〜８項のいずれか１項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項１０】 前記周辺画素は、前記着目画素の１つ
前の走査線上の画素を含むことを特徴とする請求項６〜
８項のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10197695A JP3432039B2 (ja) | 1995-04-26 | 1995-04-26 | 画像符号化方法及びその装置 |
| US08/635,521 US6031938A (en) | 1995-04-26 | 1996-04-22 | Image encoding apparatus with selective Markov and predictive coding |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10197695A JP3432039B2 (ja) | 1995-04-26 | 1995-04-26 | 画像符号化方法及びその装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08298599A JPH08298599A (ja) | 1996-11-12 |
| JP3432039B2 true JP3432039B2 (ja) | 2003-07-28 |
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ID=14314904
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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