JP3448601B2 - 多階調画像データ圧縮・復元方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データの圧縮
・復元技術に関し、特にマルチメディア通信などにおけ
る情報の圧縮・復元方法において、写真などのフルカラ
ーによる多階調カラー画像データの微妙な階調の復元に
好適な多階調画像データ圧縮・復元方法に適用して有効
な技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば、発明者が検討した技術とし
て、マルチメディア通信では音声通信およびデータ通信
に加えて、静止画や動画による画像データを加えた情報
通信が行われ、近年、ディジタル化した画像をデータ圧
縮する技術が注目されている。

【０００３】一つの方式としてカラー静止画のＪＰＥＧ
（Joint Photographic coding Experts Group ）方式、
動画のＭＰＥＧ（Moving Picture coding Experts Grou
p ）方式、テレビ会議／電話のＨ．２６１方式などが採
用されている。

【０００４】その他、数ある方式の中に画像をベクター
変換し、品質、加工、速度のバランスで評価された技
術、すなわち、始点と終点のアドレス（ｘ，ｙ）の集合
体で表し、ベクターに変換する方法などを用いて、画像
データを圧縮して情報量を低減する技術などが考えられ
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記のよう
な画像をベクター変換する技術においては、たとえばベ
クター化の一例を示す図１０のように、始点と終点を１
本の直線で表すために、その間の変化分は欠落すること
になり、よってベクター間の微妙な階調が欠落して元の
画像に復元することが十分ではないということが考えら
れる。

【０００６】従って、たとえば全てのアドレス間をベク
ター化すれば、変化分が全て再現されることになるが、
その反面アドレス情報が増え、データの圧縮が不十分に
なる。逆に、ベクター間隔を粗くすれば、アドレス情報
が減り、データ圧縮が進むが、その反面ベクター内の微
妙な変化分が再現できなくなる。

【０００７】そこで、本発明の目的は、特別なアルゴリ
ズムによるベクター間のパターン化方法を多階調カラー
画像データの圧縮・復元に応用して、ベクター間の微妙
な階調を復元することができ、しかもパターン化によっ
て冗長度が増え、圧縮率を増加させることができる多階
調画像データ圧縮・復元方法を提供することにある。

【０００８】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかに
なるであろう。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。

【００１０】すなわち、本発明の多階調画像データ圧縮
・復元方法は、主走査線方向と副走査線方向との階調変
化により表される多階調画像データに適用されるもので
あり、この多階調画像データの圧縮および復元の際に、
主走査線方向または副走査線方向の階調変化の特徴点間
において、ベクター線分の方向が同一事象にある階調点
を１本の２値化直線で表し、かつ特徴点間の各量子化階
調値は、基準線を中心線にして対象階調値がこの基準線
の左側または右側にある面積範囲を黒または白のパター
ンで表すベクター間のパターン化方法、いわゆる“同方
向直線化法”を用いるものである。

【００１１】この際に、前記多階調画像データを圧縮す
る場合には、主走査線方向の特徴点間において、任意の
面積範囲内にある特徴点間を同方向直線化の対象とし、
特徴点間を基準線として、この基準線とベクター線との
交差点をパターン境界点とし、基準線方向の左側ベクタ
ーを黒パターン、右側ベクターを白パターンで表し、黒
パターンおよび白パターンを同方向直線化し、さらに副
走査線方向において、主走査線方向の特徴点間を任意の
面積範囲内で同方向直線化する、というそれぞれの工程
を有するものである。

【００１２】また、前記多階調画像データを復元する場
合に、圧縮済みの多階調画像データより冗長パターン復
元を行い、特徴点、基準線およびパターン境界点を復元
し、パターン境界点と任意の面積範囲から主走査線方向
の階調輪郭の相対ベクターを復元し、さらに副走査線方
向を順次復元する、というそれぞれの工程を有するもの
である。

【００１３】特に、前記多階調画像データは、Ｒ・Ｇ・
Ｂ量子化階調データ、Ｙ・Ｍ・Ｃ量子化階調データ、輝
度・色差分データ、モノクロ量子化階調データ、音声デ
ータまたは動画データとしたり、さらに前記特徴点は、
主走査線方向の階調輪郭を相対ベクターに変換した後、
この相対ベクターの始点／終点、接続点または折り返し
点を特徴点として抽出するようにしたものである。

【００１４】これにより、この同方向直線化法による圧
縮手法を多階調画像データに応用し、画像データの圧縮
・復元を行うことによって、特徴点の削除と同時にベク
ター間の微妙な階調を復元することができる。しかも、
パターン化することにより、冗長度が増え、圧縮率を増
加させることができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。

【００１６】図１および図２は本発明の一実施の形態で
ある多階調画像データ圧縮・復元方法を示し、図１は圧
縮方法、図２は復元方法をそれぞれ示すフローチャー
ト、図３は本実施の形態において、圧縮前の画像データ
を示す説明図、図４〜図９は多階調画像データの圧縮方
法のそれぞれの処理段階を示す説明図である。

【００１７】まず、図１および図２により本実施の形態
の多階調画像データ圧縮・復元方法の処理手順を説明す
る。

【００１８】本実施の形態の多階調画像データ圧縮・復
元方法は、たとえばマルチメディア通信などにおいて、
写真などのフルカラーによる多階調カラー画像データを
圧縮および復元する場合に適用され、図１に示す多階調
カラーデータの圧縮手順と、図２に示す多階調カラーデ
ータの復元手順とからなり、この多階調カラーデータは
主走査線方向と副走査線方向との階調変化により表され
るものである。

【００１９】まず、多階調カラーデータの圧縮前の画像
データは、たとえば図３に示すように、Ｘ軸方向を主走
査線方向、Ｙ軸方向を副走査線方向、Ｚ軸方向を階調方
向とした場合に、数式１のように、

【００２０】

【数１】

【００２１】それぞれのカラーデータを副走査線毎に分
解し、ラインの集合体で表すことができる。

【００２２】なお、図３において、通常、カメラなどで
撮ったアナログ写真は面の階調変化で見ることができる
が、本実施の形態においては、たとえば写真をスキャナ
ーなどで掃引入力するようにスキャン線密度のそれぞれ
の各面で階調を表す必要があるので、そのスキャナーで
使用されている言葉を流用してＸ軸方向を主走査線方
向、Ｙ軸方向を副走査線方向としている。

【００２３】たとえば、１番目ライン（Ｉ１）、ｎ番目
ライン（Ｉｎ）は、カラーデータ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のう
ち、一例としてＲ（赤）のカラーデータの１番目とｎ番
目の階調変化を示しており、このＲのカラーデータの２
番目ライン〜（ｎ−１）番目ラインについても同様に表
される。また、他のＧ（緑）のカラーデータの１番目ラ
イン〜ｎ番目ライン、Ｂ（青）のカラーデータの１番目
ライン〜ｎ番目ラインについても同様に、主走査線方向
と副走査線方向との階調変化により表すことができる。

【００２４】次に、本実施の形態の作用について、始め
に多階調カラーデータの圧縮手順を図１のフローチャー
トに基づいて、図４〜図９の説明図を用いて説明する。

【００２５】(1).主走査線方向の階調輪郭を相対ベクタ
ーに変換する（ステップ１０１）。ここで表現している
相対ベクターについては、ベクトルの集合を線分化した
ものをベクターとして示すものとして区別し、さらに前
のベクトルの終点を次のベクトルの始点にする相対値ベ
クトルで表現し、この相対値ベクトルの線分集合を相対
ベクターとして表すものである。これに対応する絶対値
ベクトルは、常に原点を始点にした表現であり、相対ベ
クトルとは異なる表し方として区別される。

【００２６】(2).特徴点を抽出する（ステップ１０
２）。この特徴点としては、Ｒ、ＧまたはＢのカラーデ
ータを主走査線方向と副走査線方向との階調変化により
表した１番目ライン〜ｎ番目ラインうちの任意のライン
における相対ベクターの始点と終点、または接続点、折
り返し点などを抽出して特徴点とする。

【００２７】(3).主走査線方向の特徴点間において、任
意の面積範囲（０〜ｎ）内にある特徴点間を同方向直線
化法の対象とする（ステップ１０３）。すなわち、この
同方向直線化法とは、特徴点間において、ベクター線分
の方向が同一事象（０゜〜９０゜、２７０゜〜３６０
゜）にある階調点を１本の２値化直線で表し、かつこの
特徴点間の各量子化階調値は、基準線を中心線にして対
象階調値がこの基準線の左側または右側にある面積範囲
を黒または白のパターンで表すベクター間のパターン化
方法として定義できるものである。

【００２８】たとえば、一例としてＲのカラーデータの
１番目ラインを考えた場合には、このラインの一部分を
図４のように示すことができ、横軸はスキャナーの主走
査線方向を示し、スキャンＸ方向の量子化するサンプリ
ング位置情報であり、また縦軸は階調方向を示し、スキ
ャンＸ方向を量子化した階調値、すなわち任意のビット
値を持つ濃度の情報である。この階調値は、たとえば８
ビットの場合の最大は２５６階調となる。

【００２９】この図４において、たとえば１目盛り分の
四角は１ドットと考えることができ、黒塗り四角は相対
ベクターの始点と終点を示す特徴点１，２であり、また
白抜き四角はサンプリングにより量子化された階調値を
示している。この縦軸の階調方向においては、特徴点１
の始点がＸ方向ラインの相対ベクトル集合の１番最初の
基準となる階調値であり、このときだけ絶対値ベクトル
の値になり、この始点から特徴点２の終点に向けては相
対値ベクトル値になり、よって絶対値のように常に０レ
ベルからの値より少ない値で済む。

【００３０】さらに、特徴点１，２間の基準線から白抜
き四角までの横縞部分はパターン化のための面積を表す
ものであり、よって右側のベクターの集合が同方向直線
化対象３として１本のパターンに変換される。この面積
範囲は、特徴点１，２間で基準線にベクターが交差する
パターン変更点までの間の左右の偏りの量を表し、この
偏りを偏りとして認めるか、基準線上のベクターとして
しまうかの境界値を選択することが任意に可能となって
いる。

【００３１】これを、数式２で示すと、

【００３２】

【数２】

【００３３】以上のように表すことができる。

【００３４】なお、相対ベクターの特徴点１，２は、始
点と終点の他に、たとえば図５に示すように、始点／終
点、接続点、折り返し点をそれぞれ特徴点４〜８として
抽出することも可能であり、この場合にも同様に、始点
と接続点、接続点と折り返し点、折り返し点と接続点、
接続点と終点のそれぞれの特徴点４〜８間において、任
意の面積範囲内にある特徴点４〜８間を同方向直線化法
の対象とすることができる。

【００３５】(4).特徴点間を基準線として、基準線とベ
クター線との交差点をパターン境界点とする（ステップ
１０４）。たとえば、一例として図４と同様にＲのカラ
ーデータの１番目ラインの一部分を図６のように示すこ
とができ、特徴点１，２間を結んだ１本の線分を基準線
９とし、この基準線９と特徴点１，２間を細かくベクタ
ー化した状態との交差点を抽出する。

【００３６】すなわち、特徴点１の始点からサンプリン
グにより量子化された階調値を示すそれぞれの白抜き四
角を通り、特徴点２の終点までをベクター線１０でそれ
ぞれ表し、このベクター線１０と基準線９との交差点を
パターン境界点１１として設定する。

【００３７】(5).基準線方向の左側ベクターを黒パター
ン、右側を白パターンで表す（ステップ１０５）。たと
えば、一例として図４と同様にＲのカラーデータの１番
目ラインの一部分を図７のように示すことができ、黒パ
ターンは基準線９を中心線にしてベクター方向の左側の
偏りを示し、逆に白パターンは基準線９を中心線にして
ベクター方向の右側の偏りを示す。

【００３８】すなわち、特徴点１の始点とパターン境界
点１１、パターン境界点１１と特徴点２の終点のそれぞ
れの間において、基準線９に対する階調値を示す白抜き
四角までの左側と右側の面積の大きさを比較して、左側
の面積が大きい場合には黒パターンとし、逆に右側の面
積が大きい場合には白パターンとして設定する。

【００３９】なお、特徴点間でパターン境界点数は任意
に設定でき、このパターン化において、たとえばパター
ン境界点１１がない場合でも、基準線９に対する左側ま
たは右側の偏りを判別し、この偏りに対応して黒パター
ンのみまたは白パターンのみのどちらかに決定すること
ができる。

【００４０】(6).黒または白パターンを同方向直線化す
る（ステップ１０６）。たとえば、一例として図４と同
様にＲのカラーデータの１番目ラインの一部分を図８の
ように示すことができ、特徴点１の始点からパターン境
界点１１までの範囲は黒パターン１２、パターン境界点
１１から特徴点２の終点までの範囲は白パターン１３に
し、これによってＲのカラーデータの１番目ラインの一
部分を示す特徴点１，２間において、ベクター線分の方
向が同一事象にある階調点を１本の２値化直線で表すこ
とができる。

【００４１】同様に、Ｒのカラーデータの２番目ライン
〜ｎ番目ライン、Ｇのカラーデータの１番目ライン〜ｎ
番目ライン、Ｂのカラーデータの１番目ライン〜ｎ番目
ラインについても、主走査線方向のそれぞれの特徴点間
において、黒または白パターンを同方向直線化して２値
化直線で表すことができる。

【００４２】(7).副走査線方向において、主走査線方向
の特徴点間を任意の面積範囲（０〜ｎ）内で同方向直線
化する（ステップ１０７）。たとえば、一例としてＲの
カラーデータの主走査線方向のａライン面と（ａ＋ｎ）
ライン面との副走査線方向の同方向直線化は図９のよう
に示すことができ、この副走査線方向の特徴点間の同方
向直線化も前記主走査方向の同方向直線化と同様に行う
ことができる。

【００４３】すなわち、図９においては、ａライン面の
特徴点１４と特徴点１５との間で同方向直線化されたラ
インと、後続のライン面の特徴点が任意の誤差範囲を外
れる寸前のライン面を（ａ＋ｎ）面として、この（ａ＋
ｎ）面の特徴点１６と特徴点１７との間で同方向直線化
されたラインとの副走査線方向において、この副走査線
方向の特徴点１４と特徴点１６との間の階調の偏りを同
方向直線化するものである。

【００４４】同様に、Ｒのカラーデータの他のライン面
のライン間、Ｇのカラーデータのそれぞれのライン面の
ライン間、Ｂのカラーデータのそれぞれのライン面のラ
イン間についても、副走査線方向の特徴点間の階調の偏
りを同方向直線化することができる。

【００４５】以上の手順により、主走査線方向、副走査
線方向の特徴点間において、同方向直線化法を用いて多
階調カラーデータの圧縮を行うことができる。なお、こ
の圧縮処理においては、本実施の形態の特徴である同方
向直線化法とともに、一般的に用いられているパターン
冗長による冗長パターン圧縮、エントロピー圧縮による
符号化圧縮などが行われ、多階調カラーデータの圧縮効
果の向上が可能となっている。なお、任意の面積範囲を
外れる場合は、主走査線方向および副走査線方向に同方
向直線化を繰り返して行う。

【００４６】続いて、多階調カラーデータの復元手順を
図２のフローチャートに基づいて説明する。なお、この
復元処理においては、前記圧縮処理と同様の処理を逆の
手順で行うことにより可能となり、従って詳細な説明は
省略する。

【００４７】(1).圧縮済み多階調カラーデータより冗長
パターン復元を行う（ステップ２０１）。すなわち、本
実施の形態の特徴である同方向直線化法による圧縮デー
タの復元の前に、一般的に用いられているパターン冗長
による冗長パターン圧縮、エントロピー圧縮による符号
化圧縮などによる圧縮データの復元を行う。

【００４８】(2).主走査線方向における特徴点・基準線
・パターン境界点を復元する（ステップ２０２）。すな
わち、主走査線方向において、圧縮処理の同方向直線化
法により設定した特徴点、基準線、パターン境界点を、
圧縮処理の手順とは逆の手順で同様にパターン境界点、
基準線、特徴点を順次復元する。

【００４９】(3).パターン境界点と任意の面積範囲（０
〜ｎ）から主走査線方向の階調輪郭の相対ベクターを復
元する（ステップ２０３）。すなわち、圧縮処理の同方
向直線化法による処理と同様にパターン境界点と基準線
に対する任意の面積範囲とから相対ベクターを復元し、
これが主走査線方向の階調輪郭となる。

【００５０】(4).順次、副走査線方向を復元する（ステ
ップ２０４）。すなわち、主走査線方向の階調輪郭の復
元の後に、圧縮処理の同方向直線化法による処理と同様
に副走査線方向についても復元を行う。これにより、多
階調カラーデータは元の量子化データに復元される。

【００５１】(5).画像処理を行い、最終画像を復元する
（ステップ２０５）。すなわち、同方向直線化法による
圧縮処理の復元を行った後、画像データが応用されると
きは必要により、たとえば一般的に用いられているカラ
ーマネージメント処理、シャープ・アンシャープ処理、
トリミング処理などの各種処理が行われて画像処理が終
了する。

【００５２】以上の手順により、圧縮された多階調カラ
ーデータの復元を行うことができ、さらにこの多階調カ
ラーデータに対して必要に応じて画像処理を行い、マル
チメディア通信などに応用する場合の最終画像とするこ
とができる。

【００５３】従って、本実施の形態の多階調画像データ
圧縮・復元方法によれば、多階調カラーデータ、たとえ
ばマルチメディア通信などにおいて、写真などのフルカ
ラーによる多階調カラーデータの圧縮・復元手順に同方
向直線化法を応用し、特徴点間の微妙な階調値ゆらぎを
黒パターン、白パターンで表現し、冗長分を増加させる
ことにより、特徴点の削除と同時にベクター間の微妙な
階調を復元することができる。

【００５４】しかも、パターン化することにより、冗長
度が増え、圧縮率を増加させることができ、特に冗長分
を圧縮することで圧縮効果を向上させることができる。

【００５５】以上、本発明者によってなされた発明を発
明の実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は
前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を
逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでも
ない。

【００５６】たとえば、前記実施の形態の多階調画像デ
ータ圧縮・復元方法については、Ｒ・Ｇ・Ｂ量子化階調
データに同方向直線化法を応用した場合について説明し
たが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではな
く、Ｙ・Ｍ・Ｃ量子化階調データ、輝度・色差分デー
タ、モノクロ量子化階調データ、音声データまたは動画
データなどの情報についても広く適用可能である。

【００５７】このＹ・Ｍ・Ｃ量子化階調データについて
は、光の透過で表すＲ・Ｇ・Ｂ量子化データの加色混合
法と異なり、色の重なりで表す減色混合法であり、Ｙは
イエロー、Ｍはマゼンタ、Ｃはシアンを示す。また輝度
・色差分データについては、輝度と、Ｒと輝度の差分、
Ｂと輝度の差分に変換し、それらの各要素を対象とする
ことができる。

【００５８】さらに、音声データについては、２次元の
波形データで表せるので、同方向直線化法の対象とな
り、カラーやモノクロの動画データについても、たとえ
ば階調データによる静止画が１秒間に３０画面連続で変
わるのと同じことであり、同様に同方向直線化法の対象
とすることができる。

【００５９】以上の説明では、主として本発明者によっ
てなされた発明をその属する技術分野であるマルチメデ
ィア通信などに適用した場合について説明したが、これ
に限定されるものではなく、たとえば医療画像処理、身
障者・老人向け画像処理、高級印刷向け画像処理、立体
化画像処理、インターネットホームページ、マルチメデ
ィアプロセッサなどへの応用が可能であり、特にデータ
の微妙な階調の復元が要求される技術分野に広く適用可
能である。

【００６０】

【発明の効果】本願において開示される発明のうち、代
表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。

【００６１】(1).同方向直線化法による圧縮手法を多階
調画像データに応用し、この多階調画像データの圧縮・
復元を行うことによって、特徴点の削除と同時にベクタ
ー間の微妙な階調の復元が可能となる。

【００６２】(2).同方向直線化法によりベクター間をパ
ターン化することにより、冗長度が増え、圧縮率の増加
が可能となる。

【００６３】(3).前記(1),(2) により、Ｒ・Ｇ・Ｂ量子
化階調データ、Ｙ・Ｍ・Ｃ量子化階調データ、輝度・色
差分データ、モノクロ量子化階調データ、音声データま
たは動画データなどの多階調画像データの圧縮・復元方
法において、多階調画像データの階調復元効果の向上、
およびデータ圧縮効果の向上が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態である多階調画像データ
圧縮・復元方法において、圧縮方法を示すフローチャー
トである。

【図２】本発明の一実施の形態である多階調画像データ
圧縮・復元方法において、復元方法を示すフローチャー
トである。

【図３】本発明の一実施の形態において、圧縮前の画像
データを示す説明図である。

【図４】本発明の一実施の形態における多階調画像デー
タの圧縮方法の処理段階を示す説明図である。

【図５】本発明の一実施の形態において、図４の処理段
階における変形例を示す説明図である。

【図６】本発明の一実施の形態において、図４に続く処
理段階を示す説明図である。

【図７】本発明の一実施の形態において、図６に続く処
理段階を示す説明図である。

【図８】本発明の一実施の形態において、図７に続く処
理段階を示す説明図である。

【図９】本発明の一実施の形態において、図８に続く処
理段階を示す説明図である。

【図１０】本発明の一実施の形態に対応する比較例にお
ける多階調画像データの圧縮方法の処理段階を示す説明
図である。

【符号の説明】

１，２ 特徴点 ３ 同方向直線化対象 ４〜８ 特徴点 ９ 基準線 １０ ベクター線 １１ パターン境界点 １２ 黒パターン １３ 白パターン １４〜１７ 特徴点

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 7/24 H03M 7/30 H04N 1/41 H04N 11/04

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 主走査線方向と副走査線方向との階調変
   化により表される多階調画像データの圧縮および復元方
   法であって、前記主走査線方向の階調変化または前記副
   走査線方向の階調変化の特徴点間において、ベクター線
   分の方向が同一事象にある階調点を１本の２値化直線で
   表し、かつ前記特徴点間の各量子化階調値は、基準線を
   中心線にして対象階調値がこの基準線の左側または右側
   にある面積範囲を黒または白のパターンで表す同方向直
   線化法を用いて、前記多階調画像データを圧縮および復
   元することを特徴とする多階調画像データ圧縮・復元方
   法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の多階調画像データ圧縮・
   復元方法であって、前記多階調画像データを圧縮する場
   合に、前記主走査線方向の特徴点間において、任意の面
   積範囲内にある特徴点間を同方向直線化の対象とする工
   程と、前記特徴点間を基準線として、この基準線とベク
   ター線との交差点をパターン境界点とする工程と、前記
   基準線方向の左側ベクターを黒パターン、右側ベクター
   を白パターンで表す工程と、前記黒パターンおよび白パ
   ターンを同方向直線化する工程と、前記副走査線方向に
   おいて、前記主走査線方向の特徴点間を任意の面積範囲
   内で同方向直線化する工程とを有することを特徴とする
   多階調画像データ圧縮・復元方法。
3. 【請求項３】 請求項２記載の多階調画像データ圧縮・
   復元方法であって、前記多階調画像データを復元する場
   合に、前記圧縮済みの多階調画像データより冗長パター
   ン復元を行う工程と、前記特徴点、前記基準線および前
   記パターン境界点を復元する工程と、前記パターン境界
   点と任意の面積範囲から前記主走査線方向の階調輪郭の
   相対ベクターを復元する工程と、前記副走査線方向を順
   次復元する工程とを有することを特徴とする多階調画像
   データ圧縮・復元方法。
4. 【請求項４】 請求項１、２または３記載の多階調画像
   データ圧縮・復元方法であって、前記多階調画像データ
   は、Ｒ・Ｇ・Ｂ量子化階調データ、Ｙ・Ｍ・Ｃ量子化階
   調データ、輝度・色差分データ、モノクロ量子化階調デ
   ータ、音声データまたは動画データであることを特徴と
   する多階調画像データ圧縮・復元方法。
5. 【請求項５】 請求項１、２または３記載の多階調画像
   データ圧縮・復元方法であって、前記特徴点は、前記主
   走査線方向の階調輪郭を相対ベクターに変換した後、こ
   の相対ベクターの始点／終点、接続点または折り返し点
   を前記特徴点として抽出することを特徴とする多階調画
   像データ圧縮・復元方法。