JPH02299078A - 曲線のドットパターンのデータ圧縮方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔目　次〕 概要 産業上の利用分野 従来の技術と発明が解決しようとする課題課題を解決す
るための手段 作用 実施例 発明の効果 〔概要〕 文字２図形パターンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて
曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列（ｋ、、
ｋＺ、　　−、ｋｎ）でデータを圧縮する方式に関し、 「Ｂ−スプライン関数」を用いた曲線近似によるパター
ンデータの圧縮する際のデータ量を削減することに目的
とし、 該文字９図形パターンを「Ｂ−スプライン関数」を用い
て曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列（ｋ＋
、　ｋｇ、−、ｋｆｉ）の各要素の相関関係にある要素
群を符号化してデータ圧縮を行うように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、文字１図形パターンを「Ｂ−スプライン関数
」を用いて曲線近似を行う際に生成される節点の座標値
列（ｋ、、に、、　　−、ｋ、　）でデータを圧縮する
方式に関する。

一般に、文字１図形データをフルドツトで記憶すると、
大容量のメモリが必要になる。

又、８亥フルドツトパターンを、そのフルドツトの侭で
、拡大，縮小処理をすると、美しいパターンを生成する
ことができない。

そこで、従来から、文字，図形データを少ないメモリ容
量で蓄積でき、且つ、高品質の拡大，縮小パターンを生
成することができるデータ圧縮・復元方式として、該文
字，図形パターンの輪郭を直線と，曲線で近似表現し、
該輪郭領域の塗り潰しにより、該文字，図形のパターン
を生成する方式が知られているが、この場合、例えば、
トン］・パターンの輪郭を直線近似によりベクトル化し
、次に、該近似した輪郭のベクトルの方向の情報（方向
ベクトル）により、水平，垂直ストローク。

飾り，斜線／曲線ストロークの抽出を行い、更に、該抽
出した斜線／曲線部［ローフの輪郭をｒ　Ｂ　−スプラ
イン関数」を用いて曲線近似することが行われる。

該文字，図形データの斜線／曲線ストロークの輪郭を「
Ｂ−スプライン関数」によって曲線近似を行う場合、該
「Ｂ−スプライン関数」の基底関数を決定する為のパラ
メータである「節点」の個数と、該「節点」の係数値列
，及び、座標値列（ｋｌ，　ｋｚ，　−−−、　ｋ−　
）でデータ圧縮される為、該節点数が増えるにれで、そ
の圧縮データの総量が増加する問題があり、節点数が増
加しても、該圧縮データの総量が増加しない、効果的な
圧縮データ削減方式が待たれていた。

〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕第３図は
従来の曲線近似によるパターンデータの圧縮方式を説明
する図である。

前述のように、文字，図形パターンをフルドツトで記憶
する代わりに、該文字，図形パターンの輪郭を直線と曲
線で近似表現し、該近似表現した輪郭の領域を塗り潰す
ことによりパターンを生成する方式が提案されている。

この方式によれば、該文字，図形パターンの構成要素で
ある各ドツトを記憶する代わりに、直線部分は両端点の
座標値を，曲線部分は後述の［Ｂ−スプライン関数」の
係数と節点の座標値だけを記憶すればよく、データ量が
少なく、高圧縮ができる。

又、この方式では、拡大／縮小パターン等の変形文字，
図形を生成する場合、該直線部分は、両端点の座標値を
線形変換し、曲線部分は、上記「Ｂ−スプライン関数」
の係数と節点の座標値の線形変換を行えばよく、容易に
、該変形文字，図形を生成できる。

然も、該文字，図形の原パターンの輪郭の特徴を直線と
，曲線に分けて、忠実に表現している為、拡大／縮小等
の変形をしても、原パターンの品質を劣化させることが
なく、高品質なパターンが得られる。

このような、文字，図形パターンの輪郭を直線と曲線に
分け、該曲線部分を「Ｂ−スプライン関数」を用いて近
似表現するパターン圧縮方式として、本願出願人は、特
開昭６２−２７４４７２号公報「パターンデータの圧縮
方式」、特開昭６３−７５８８２号公報「曲線近似によ
るパターン圧縮方式」、特開昭６３−２５７０７２号公
報「パターンデータの圧縮方法」、特開昭６３〜３０３
４７３号公報「曲線近似によるパターンデータの圧縮方
式」、特願昭６３−７５５８号「曲線近似によるパター
ンデータの圧縮方式」等で、その詳細を開示しているが
、要約すると、以下のようになる。

先ず、曲線のドツトパターンの輪郭を直線近似によりベ
クトル化し、次に、該近似した輪郭のベクトルの方向の
情報により、水平／垂直ストローク、飾り９斜線／曲線
ストロークの抽出を行い、更に、該抽出した斜線／曲線
ストロークの輪郭を本図に示した逐次化分割法による圧
縮データの算出部ｌで［Ｂ−スプライン関数」による曲
線近似の１つである逐次分割法で曲線近似を行うもので
ある。

ここで、該抽出した斜線／曲線ストロークに注目すると
、該斜線／曲線ストロークの各セグメント　（線分）は
、下記の（１）式で示す「Ｂ−スプライン関数」で近似
されており、そのときの生成パターンの輪郭点の座標値
は（ｘ、５（ｘ）ｌで算出される。

ここで、ｎは節点数 Ｃ４は係数 Ｎｊ＋４は３次Ｂ−スプラインの基 底関数 である。

該（１）式で、３次Ｂ−スプラインの基底関数Ｎｊ＋４
（ｘ）は、３５　「Ｂ−スプライン関数」のパラメータ
である節点の座標値列（ｋｌ、　ｋｇ、　−’、　ｋ、
、）より算出される。

従って、該斜線／曲線ストロークを「Ｂ−スプライン関
数」で曲線近似した場合、その圧縮テ゛−夕は、節点数
ｎ、係数値列（Ｃ−ｚ＋ｃ−＋＋Ｃｏ＋Ｃ＋、Ｃｚ＋Ｃ
：＋＋−”””、　ｃ　−−＋　、　）　、及び、節点
の座標値列（ｋｌ、　ｋｚ、　’−、に、、）で構成さ
れる。

従って、該斜線／曲線ストロークの圧縮データは、■セ
グメント当たりの節点数の最大値を２０゛とした場合、
ｍを上記１個の係数、及び、節点を表現するビット数と
すると、該節点数を表現するのに５ビツト、上記係数が
ｍＸ（ｎ＋２）ビット。

節点がｍＸｎビット必要となる。

従って、該斜線／曲線ストロークの圧縮データの総量は
、 （５＋ｍｘ　（ｎ＋２）　十ｍＸｎ）ビットであり、斜
線／曲線ストロークの各セグメントの節点数ｎが増加す
るにつれて、該圧縮データの総量が増大するという問題
があった。

本発明は上記従来の欠点に鑑み、文字９図形パターンを
「Ｂ−スプライン関数」を用いて曲線近似を行う際に生
成される節点の座標値列（ｋ、、ｋｇ。

−、ｋＲ）でデータを圧縮する際の、該曲線近似による
パターンデータの圧縮データ量を削減することができる
パターンデータ圧縮方式を提供することを目的とするも
のである。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理ブロンク図である。

上記の問題点は下記の如くに構成された曲線近似による
パターンデータの圧縮方式によって解決される。

文字２図形パターンを［Ｂ−スプライン関数」を用いて
曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列（ｋ、、
に、、　　、に、　）でデータを圧縮する方式において
、 該節点の座標値列（ｋ、、ｋｇ、　−−、ｋ、　）の各
要素の相関関係にある要素群を符号化してデータ圧縮を
行うように構成する。

〔作用〕

即ち、本発明によれば、文字２図形パターンを「Ｂ−ス
プライン関数」を用いて曲線近似を行う際に生成される
節点数の増加によ゛る圧縮データの増大に対して、該節
点の座標値列（ｋ、、に、、　　−、ｋ７）が、逐次分
割法で求められている場合、該節点の座標値列（ｋ、、
に！、　−、ｋ、　）の各要素には相関関係があること
に着目し、該相関関係にある各要素群をコード化（符号
化）して、該圧縮データの総量を削減するものである。

即ち、節点の座標値列（ｋｌ、ｋｚ、　−・、に、、）
が逐次分割法で求められている場合、近似区間の両端点
の座標をＴ、、Ｔ、とじて、ｋｌ＝Ｔ＋＋ｋｚ＝Ｔｚを
初期値として算出された、該近似関数の誤差評価（例え
ば、前述の特開昭６２−２７４４７２号公報「パターン
データの圧縮方式」で開示している残差２乗和による誤
差評価）を行い、若し、不適切であれば、ｋ＋＝Ｔ＋、
　ｋｚ＝（Ｔ＋＋Ｔｚ）／２．に：＋＝Ｔｚというよう
に、近似区間の両端点の座標の中点に節点に２を追加し
、又、新たに、該近似関数の誤差評価を行う。

そして、再び、不適切であれば、２つの区間（ｔｃ。

〜に２とに２〜に３）で、誤差の大きい区間に、その区
間の中点が新たな節点として追加される。

例えば、その前区間（ｋ、〜ｋｚ）の誤差が大きい場合
には、上記と同様にして、 ｋ、−Ｔ、、　ｋ２・（ＴＩ＋（Ｔｌ＋Ｔ２）／２＋　
／２．ｋｌ・（ＴＩ＋Ｔ７）／２゜ｋｎ＝Ｔｚ のように、その区間の中点が新たな節点として追加する
ことを繰り返して、該節点列を求める。

このようにして、節点の座標値列（ｋ　＋　、　ｋ　！
、　−９ｋｎ）を求める方法が逐次分割法である。

このように、例えば、逐次分割法によって求めた節点の
座標値列（ｋ＋、ｋｚ、　　−、ｋ−）の各要素の間に
は、上記のように、特定の相関関係があるので、本発明
においては、この相関関係にある各要素列をコード化し
て圧縮データを削減するというものである。

即ち、従来の節点の座標値列（ｋ、、に２．−、　ｋ、
、）を、両端点の座標（ＴＩ、Ｔ２）とコード、即ち’
ＴＩ、Ｔ、ｔ。

コード」で表すようにする。

上記の例においては、例えば、該コードは、下記の表に
従う。

ここで、変換の為の算術式における割算は、シフト演算
（右シフト）で実現でき、’Ｔ＋＋Ｔｚ）／２」等部分
的に同じ演算を含んでいることから、例えば、スタック
メモリを利用することで、該演算を少ない計算量で実現
できるので、該コード表を作成する上で、該演算が問題
となることはない。

このように、節点の座標値列（ｋ、、に２．−、　ｋ、
、）の各要素の間の相関関係にある各要素群をコード化
することで、節点の圧縮データ量は、該コードを表現す
るビット数で済み、従来方式に比較して大幅にデータ量
が削減できる効果がある。

〔実施例〕

以下本発明の実施例を図面によって詳述する。

前述の第１図は本発明の原理ブロック図であり、第２図
は本発明の一実施例を示した図であって、（ａ）は節点
コード化部の構成例を示し、（ｂ）は文字ドツトパター
ンの圧縮に本発明を適用した場合の構成例を模式的に示
した図である。

以下、第１図を参照しながら第２図によって、本発明の
パターンデータの圧縮方式を説明する。

本発明を実施しても、文字１図形等のパターンデータを
「Ｂ−スプライン関数」による曲線近似を用いてデータ
を圧縮する手段、例えば、逐次分割法によるデータ圧縮
手段は、特に変わることはないので、詳細は省略して、
ここでは、文字ドツトパターンを圧縮する際に用いる、
本発明の節点のコード化処理を中心にして説明する。

先ず、（ｂ）図において、文字ドツトパターンの圧縮方
式を例にして、本発明の節点のコード化処理の位置付け
を説明する。

屈曲点抽出部１０で、入力された文字ドツトパターンの
輪郭を直線近似によりベクトル化して、該輪郭ベクトル
の端点である屈曲点を抽出する。

（例えば、「特公昭５９−２５７０２号公報」参照）次
の水平・垂直ストローク認識部１１　と、飾り抽出部１
２では、上記抽出された輪郭ベクトルの方向、長さ、該
輪郭ヘクトル間の距離等の情報を使用して、該文字ドツ
トパターンの中の水平／垂直ストロークと、飾りの認識
を行い、その「飾り」属性を、該輪郭ベクトル（又は、
屈曲点）に付加する。　（例えば、特開昭６２−０６３
３８４号公報「パターンの相似変換方式」参照） その後、縦／横、及び、該［飾りＪの属性のない輪郭ベ
クトルを対象として、斜線／曲線ストローク抽出部１３
において、先ず、該輪郭ヘクトルの４方向分類を行って
、その方向属性を輪郭ベクトルに付加し、連続した同じ
属性を持つ輪郭ベクトルを統合して、曲線ストロークを
構成する２つの「対Ｊをなす輪郭線の候補を抽出する。

次に、該統合した輪郭ベクトルの４方向属性の上記対応
条件、長さ１輪郭ベクトル間の距離の情報を用いて対応
付けを行い、該曲線ストロークを構成する「対」をなす
輪郭線を抽出する。（例えば、特開昭６２−１４０１８
２号公報「パターンの相似変換方式」１特開昭６２−２
７４４８２号公報［斜め線及び曲線ストロークの抽出方
式］参照） この抽出された曲線ストロークの輪郭線は、Ｘ方向と７
　Ｙ方向の一価関数の線分であり、漢字。

片仮名を構成する曲線に多（みられ、該−価関数の曲線
に対しては、前述の「Ｂ−スプライン関数」を用いて近
似することができる。

平仮名と英数字を多く構成する多価関数の曲線に対して
は、上記−価関数の線分を統合して、該多価関数を抽出
し、又、新たな曲線近似区間を再設定して、上記「Ｂ−
スプライン関数」による曲線近似を行う。

次の曲線近似区間設定部１４〜振動判定部１８は前述の
逐次分割法による圧縮データの算出部ｌに対応する。

該曲線近似区間設定部１４では、上記斜線／曲線ストロ
ーク抽出部１３で得られた一価関数の輪郭線を、そのま
ま曲線近似区間として設定する処理と、該−価関数を統
合して、多価関数を抽出し、更に、曲線近似区間を再設
定する処理と、縦／横線と曲線ストロークを統合する処
理と１曲線部の「飾り」に対する曲線近似区間の設定処
理（曲線部抽出処理を含む）とを行う。

次の多項式の係数／節点算出部１５．及び、残差２乗和
判定部１７では、先ず、上記設定した曲線近似区間の平
均的な傾きを、輪郭ベクトルの傾きより算出し、該設定
した曲線近似区間の平均的な傾きを用いて残差２乗和に
よる誤差評価を行う際に、その傾き　（例えば、４５度
を境にして）に応じて、その区間を、前述の「Ｂ−スプ
ライン関数」の（１）弐で示す、（ｘ、５（ｘ））で近
似するか、（Ｓ″（ｙ）、ｙ）で近似するかを決定する
。

これは、該傾きによって、該［Ｂ−スプライン関数」で
表現できる範囲が限定される場合が生じるからであり、
前述の本願出願人が先願している特開昭６３−２５７０
７２号公報「パターンデータの圧縮方法」で、誤差評価
を行う為の残差２乗和算出式中の観測誤差“σ１２″、
即ち、曲線近似で得られた点列上の参照点の重み、即ち
、どの参照点を重要視するかを表す点に対する観測誤差
（重み）を表すのに、上記曲線近似区間の平均的な傾き
を使用していることによる。

該（１）式の係数、及び、節点算出は、前述のように、
誤差８・Ｖ価のもとに行う。該「Ｂ−スプライン関数」
の係数と節点が、上記誤差評価の基に１つ決まり、次に
、得られたスプライン曲線が振動しているか否かを振動
判定部１８で判定して、「Ｂ−スプライン関数」の適切
な係数、及び節点を算出する。

尚、上記曲線近似区間設定部１４．斜め線および曲線ス
トロークの輪郭復元部１６．多項式の係数／節点算出部
１５．残差２乗和判定部１７．振動判定部１８での詳細
な処理については、例えば、前述の特開昭６２−２７４
４９２号公報［パターンデータの圧縮方式」、特開昭６
３−７５８８２号公報「曲線近似によるパターン圧縮方
式」、特開昭６３−２５７０７２号公報「パターンデー
タの圧縮方法Ｊ、特開昭６３−３０３４７３号公報「曲
線近似によるパターンデータ圧縮方式」に開示されてい
る。

前述のように、「Ｂ−スプライン関数」を用いた曲線近
似においては、算出された節点の座標値列（ｋ＋、　ｋ
ｚ、　ｋ３．　−、　ｋ、、）の各要素の間には、例え
ば、逐次分割法に基づいた相関関係があることに着目し
、本発明においては、この節点の座標値列の各要素の相
関関係にある各要素群を符号化して、該「Ｂ−スプライ
ン関数」の係数値列（Ｃ−２，ｃ−１＋ＣＯ，Ｃ２，Ｃ
２，Ｃ３，−”””、Ｃ−＋、）　　と、コード化した
節点情報を圧縮データとして出力する。

このコード化方式を（ａ）図によって、更に、詳細に説
明する。

先ず、個数算出部２１において、入力された節点の座標
値列情報の要素の個数を算出する。

該算出された個数を用いて、前述のコード表を構成して
いる節点座標値列テーブル２２を検索し、該個数の要素
からなるコードの候補を抽出し、次のコード決定部２４
において、上記入力された節点の座標値列情報とを比較
しながら、該座標値列情報と一致するコードを決定する
。

具体的には、両端点の要素を除いたものと、上記候補の
中から両端点を除いたものとを比較し、中点の節点の座
標値があると、その、例えば、一番最初のものを選択し
て一敗しない候補を除去することを繰り返して、最後に
残った要素を含む候補を、該入力された節点の座標値列
情報と一敗すると判定し、該候補に付加されているコー
ドを出力させることで、該「Ｂ−スプライン関数」を用
いて近似した曲線のコードを得ることができる。

上記の例は逐次分割法で「Ｂ−スプライン関数」のパラ
メータである節点を求めた場合を例にしているが、これ
に限定されるものではなく、節点の座標値列の各要素の
間に、特定の相関関係を持つものであれば、どのような
方法で該節点を求めてもよいことはいう迄もないことで
ある。

尚、上記の処理において出力された斜線／曲線ストロー
ク以外については、屈曲点２及び水平／垂直′ＭＡ（縦
／横）、飾りの属性データを直線近似による圧縮データ
として出力する。

このようにして、節点のデータをコード化して、復元側
で基の節点の座標値列（ｋｌ、　ｋＬ　　−、ｋ、、）
を求める場合、両端点の座標（Ｔ＋、Ｔｚ）と、該コー
ドから、前述のコード表に従った算術演算を行う必要が
あるが、前述のように、該算術演算は、シフト演算によ
る割算と、同じ演算（例えば、Ｔ、＋　Ｔ２／２等）を
含んでいるので、スタックメモリを利用することで、高
速に該コードを用いて節点のデータを算出することがで
きる利点もある。

このように、本発明は、文字２図形パターンを「Ｂ−ス
プライン関数」の、例えば、逐次分割法を用いて曲線近
似を行う際に生成される節点数の増加による圧縮データ
の増大に対して、該節点の座標値列（ｋ、、に、、−、
ｋ、　”）が、逐次分割法で求められている場合、該節
点の座標値列（ｋｌ、に２゜、に７）の各要素には相関
関係があることに着目して、該相関関係にある要素群を
コード化（符号化）して出力することで、該圧縮データ
の総量を削減するようにしたところに特徴がある。

〔発明の効果〕

以上、詳細に説明したように、曲線近似によるパターン
データの圧縮方式は、文字１図形パターンを「Ｂ−スプ
ライン関数」を用いて曲線近似を行う際に生成される節
点の座標値列（ｋ　＋　、　ｋ　ｚ、−。

ｋ、　）でデータを圧縮する方式において、該文字。

図形パターンをｒＢ−スプライン関数」を用いて曲線近
似を行う際に生成される節点の座標値列（ｋ１＋に！＋
　・−、に、）の各要素の相関関係にある要素列を符号
化してデータ圧縮を行うようにしたものであるので、節
点の座標値列（ｋｌ、ｋｇ、−、ｋ、　）の各要素の間
の相関関係にある各要素列をコード化することで、節点
の圧縮データ量は、該コードを表現するビット数で済み
、従来方式に比較して大幅にデータ量が削減できる効果
がある。

例えば、１個の節点を表現するビット数をｍ。

節点の数をｎとすると、従来方式では、ｍＸｎビットを
必要としていたのに対して、本発明の場合には、該節点
データのコード化の為に必要なビット数にで済む為、例
えば、ｍ＝８（この場合、２５６　Ｘ２５６　　ドツト
のパターンが表現できる）　＋　ｎ−６。

ｋ＝８の場合、従来方式では、ｍｘｎ＝４８ビットに対
して、本発明の場合には、ｋ＝８ピントであり、従来の
データ１に比較して、１／６で済むことになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図。 第２図は本発明の一実施例を示した図。 第３図は従来の曲線近似によるパターンデータの圧縮方
式を説明する図。 である。 図面において、 １は逐次分割法による圧縮データの算出部。 ２は節点のコード化部。 ２１は個数算出部。 ２２は節点座標値列テーブル（コード表）。 ２３はコード候補抽出部。 ２４はコード決定部。 １０〜１８は文字ドツトパターンの圧縮を行う各ブロッ
ク、・ をそれぞれ示す。 本発明の原理ブロック図 第１図 第　２　図　（その１） （ｂ） 本発明の一実施例を示した図 第　２　図　（その２） 第３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字、図形パターンを「Ｂ−スプライン関数」を用いて
   曲線近似を行う際に生成される節点の座標値列（ｋ＿１
   、ｋ＿２、・・・、ｋ＿ｎ）でデータを圧縮する方式に
   おいて、 該節点の座標値列（ｋ＿１、ｋ＿２、・・・、ｋ＿ｎ）
   の各要素の相関関係にある各要素群を符号化（２）して
   データ圧縮を行うことを特徴とする曲線近似によるパタ
   ーンデータの圧縮方式。