JPH03188768A

JPH03188768A - 画像圧縮装置

Info

Publication number: JPH03188768A
Application number: JP1329316A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Katada; 裕之堅田; Yoji Noguchi; 要治野口
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1989-12-19
Filing date: 1989-12-19
Publication date: 1991-08-16
Anticipated expiration: 2011-06-26
Also published as: JP2511158B2; EP0434005A1; DE69009713D1; DE69009713T2; EP0434005B1; US5091977A

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】〈産業上の利用分野〉本発明は、文字や図形の画像（以下、「文字画像」と略
す）を高能率に可逆符号化する装置における複数ビット
の文字画像（たとえば２ビツトとすると、文字部の画素
値が０１白地部の画素値が３、文字と白地の境界を表す
エツジ部の画素値が１又は２となる。）を符号化する画
像圧縮方式に関する。

〈従来の技術〉比較的低い解像度で品質の良い文字画像を得るためには
、画素値を多階調で表す必要があり、文字部、白地部、
エツジ部の画素値をｎ≧２としてそれぞれ０．（２′ｒ
Ｌ−１）、１〜（２′ｒＬ−２）で表わし、これらｎビ
ット文字画像を符号化する必要がある。

なお、このような画素値はスキャナ、カメラ等から読み
取った画像に適当な前処理を行って得ている。

従来、このような画素値を符号化する画像圧縮方式とし
ては、第１０図の様に画像をビット平面に分離し、各平
面をランレングス符号化する方式〈発明が解決しようと
する課題〉ところが、上記従来の画像圧縮方式では、次のような問
題がある。すなわち、各ビット平面は、エツジ部以外で
は、全く同じ値（文字部ではすべてＯ１白地部ではすべ
てｌ）をもつが、エツジ部の割合は非常に小さく、各平
面は非常に似通ったものとなる。従って、このような平
面を別々に符号化するのは効率が悪い。

そこで、本発明の目的は、ｎビットの画像を２１種類の
ランとしてランレングス符号化することによって、ビッ
ト平面を別々に符号化するような冗長性を除去し、さら
に、ランの種類を予測によって定めることによって、効
率よく符号化できる画像圧縮方式を提供することにある
。

〈課題を解決するための手段〉本発明は、次に示す部分からなる。

２１（ｎ≧２）種類のランを持つ画像を走査してランレ
ングスをカウントし、ランの種類を予測して予測値を求
め、実際のランの種類とその予測値とが一致するまで予
測を繰り返す部分。

実際のラン種類とその予測値とが一致しないときは、そ
のたびに予測値に対応するランレングスを０と見なし、
これをエントロピー符号化し、両者が一致する場合には
実際にカウントされたランレングスデータをエントロピ
ー符号化する部分。

〈作用〉ランの種類を予測によって求めるので、各ランレングス
データにランの種類を表すｎビットの情報を付加する必
要がなくなり、ランの種類の予測を適確に行えばデータ
量を大幅に削減できる。

ランの種類とその予測値とが一致しないときには、長さ
０のランレングスデータが現れるが、これはエントロピ
ー符号化される（すなわち、長さ０のランレングスデー
タが多ければ、これに対して短い符号長の符号が割り当
てられる）ので、平均的なデータ量は小さくなる。

〈実施例〉以下、本発明を図示の実施例により詳細に説明する。

第１図は本発明の画像圧縮方式の実施例を示すブロック
図である。第１図（ａ）は符号化器、第１図（ｂ）は復
号化器を表す。第２図は一打鈴の原画データである。

２ビツトの文字画像を左上から順次走査して、４種類の
ランのランレングスをカウントする。

打鈴の符号化方法は、次のとおりである。

行の先頭のランについては、ランの種類とそのランレン
グスとを記録する。

それ以外のランについてはランの種類を予測によって求
めていき、一つのランについて、ランの種類とランの予
測値とが一致するまで予測を行う。

この過程で、両者が一致しない時はその予測値のランレ
ングスがＯであったと見なし、ランレングスデータ０を
記録した後、再び予測を行い、ランの種類と予測値とを
比較する。これを繰り返して（今、ランは４種類あるの
で一つのランについて予測の回数は３回以内である）、
ランの種類とその予測値が一致したときに、実際にカウ
ントされたランレングスデータを記録し、次のランの予
測に移る。

一打鈴の符号化は以上のとおりである。

次に、ランの種類の予測方法について説明する。

文字画像は文字部分の周囲にエツジ部があり、その外側
に白地部があるという構造をしている。

従ってこれを走査すると、画素は白地部分、エツジ部分
、文字部分、エツジ部分、白地部分１１、の順に並んで
いると予想される。そこで、文字画像のこのような性質
を利用して、ランの種類は“、。

、、３，２．１．０，１，２．、、、”の順に並んでい
ると予測する。具体的には、行の最初のランの種類によ
って、第３図のように予測を行う。

ただし、第３図は１回の予測でランの種類とその予測値
が一致する場合である。一つのランに対して何回も予測
を繰り返すときには、同じ値を２回以上予測値にしない
ようにし、又、ひとつ前のランと同じ値を予測値にしな
いようにする。例えば、ある−行が、第２図の様になっ
ている場合、予測値と、実際に符号化されるランレング
スデータは第４図のようになる。

第４図において、ｄとｅの間で、予測値を“ｌ、２゜３
．２，１．０＠とせずに“１．２，３．０”となってい
るのは、２という値を２回予測値としない事と、ランの
種類が１のランの次のランの種類の予測に１という値を
使用しないためである。

以上、ランの種類の予測方法の一例を示した。

ランレングスデータは、ハフマン符号などを用いて、エ
ントロピー符号化するが、その際、あらかじめ文字画像
のサンプルデータによって作成した符号表を用意しても
良いが、画像毎にランレングスの統計を取って、その画
像に最も適した符号表を用いても良い。あるいはユニバ
ーサル符号を用いたエントロピー符号化も考えられる（
韓太舜「データ圧縮理論の最近の進歩」電子通信学会誌
ｖｏｌ。

６７ｎｏ、２ｐｐ、　Ｉ　８５−１９２．ｎｏ、３ｐｐ
、２８６２９２（１９８４）参照）。符号化されたデー
タのフォーマットは第５図の様になる。

第６図に上述の方法による一行分の符号化法の流れ図を
示す。又、第７図に一行分の復号化法の流れ図を示す。

第６図、第７図で、（ｉ、Ｄは画素の位置を表す座標を
、■ｉｊは位置（ｉ、Ｄにおける画素の値を、ｄｘは１
行の画素数を、Ｑはランレングスを、ｒはランの種類を
、ｒｏは前回のランの種類を、ｐｒはランの種類の予測
値を、ｐｐｒは一つのランに対する最初の予測値を表す
。又、ｋは第８図中のものと同じである。

第８図は、第６図、第７図でのｒｐｒ予測」の内容を示
したものである。第８図中で、ｐ［ｋ］は予測値の配列
であり、その要素は０．１，２．３，２．１の６個、ｋ
はその要素番号を表す（ｋ＝　０　、、、、、５　）。

容易に分かるように、ｋに行の最初のランの種類を代入
しておけば、ｒｐｒ予測」を行うたびに上のランの種類
の予測法を表わす第３図の順序でｐｒの値が得られる。

次に、第２図の一行分のデータの例について、第６図、
第７図の流れ図を説明する。

ただし、ｉ＝０とする。又、ｄｘ＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ
である。

始めに、第６図を説明する。

まず、Ｓｔで３＝Ｑ＝Ｏとしたあと、Ｓ２でｒ＝に−Ｉ
。。（＝３）とし、Ｓ３で行の初めのランの種類ｒ＝３
を記録する。次に、Ｓ１４でｊ＝１．Ｑ＝１とし、Ｓ１
５でｊ＜ｄｘであるからＳ４に移る。Ｓ４では、ｒ＝３
と■。、＝３を比べ、等しいので８１４に移る。以降、
Ｓ１５．Ｓ４．Ｓ１４を繰り返し、Ｓ１４でｊ＝ａ、（
７＝ａとなると、Ｓ１５の次の８４では、ｒ＝３，１．
ａ＝　１となり、Ｓ５へ進む。Ｓ５でランレングスρ＝
ａを記録し、Ｓ６でｒ’＝ｒ＝３゜ｒ＝　Ｉ　ｏａ＝　
Ｉ　、１２＝　Ｏとする。次のＳ７〜Ｓ１３はランの種
類の予測をする部分である。

Ｓ７で予測値ｐｒ＝２となり、Ｓ８でｐｒ＝　２　、ｒ
＝１なので８９へ進む。Ｓ９で、ｐｐｒ＝ｐｒ＝　２と
した後、ＳｌＯでランレングス０を記録する。次に、Ｓ
ｌｌでｐｒ＝１となり、Ｓ＋２でｐｒ＝　１　、ＰＩ）
ｒ＝　２　。

ｒ゛＝３なので、Ｓ１３へ進み、ｐｒ＝１　、ｒ＝、１
なのでＳ＋４へ進む。

ここで、再びＳ　１４．Ｓ　１５．Ｓ４を繰り返し、Ｓ
＋４でｊ−ａ＋ｌ）、ｊ＝ｂとなると、Ｓ１５の次の８
４ではｒ−１，夏ｏ、ａ＋ｂ＝０となり、Ｓ５へ進む。

Ｓ５でランレングスＱ＝ｂを記録し、Ｓ６でｒ’＝１ｒ
＝Ｏ，Ｑ＝０とする。次の８７で、ｐｒ＝０と予測され
るので、Ｓ８を経て、Ｓ１４に進む。

再びＳ　１４．Ｓ　１５．Ｓ４を繰り返し、Ｓ１４でｊ
＝ａ＋ｂ＋ｃ、Ｃ＝ｃとなると、Ｓ１５の次のＳ４では
ｒ＝Ｏ，Ｉｏ、ａ＋ｂ＋ｅ＝　１となり、Ｓ５へ進む。

Ｓ５でランレングス１２＝ｃを記録し、Ｓ６でｒ’　＝
　ｏ　。

ｒ＝　１　、ｆ２＝　Ｏとする。次の８７で、ｐｒ＝１
と予測されるので、Ｓ８を経て、ＳＩ４に進む。

さらに、Ｓ１４．Ｓ１５．Ｓ４を繰り返し、Ｓ１４でｊ
＝ａ＋ｌ）＋ｃ＋ｄ、ｆｆ＝ｄとなると、Ｓ１５の次の
８４ではｒ＝１．ｉｏ、ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝０となり、Ｓ
５へ進む。Ｓ５でランレングスＱ＝ｄを記録し、Ｓ６で
ｒ’＝１　、ｒ＝０．Ｑ＝Ｏとする。次の８７で、ｐｒ
＝２と予測され、Ｓ８ではｐｒ＝２．ｒ＝０であるから
Ｓ９に進む。Ｓ９で、ｐｐｒ＝ｐｒ＝　２とした後、Ｓ
ＩＯでランレングスＯを記録する。次に、Ｓｌｌでｐｒ
＝３となり、Ｓ１２でｐｒ＝　３　、ｐｐｒ＝　２　、
ｒ　＝１なのでＳ１３へ進み、ｐｒ＝　３　、ｒ＝　Ｏ
なので、ＳｌＯでランレングス０を記録する。つぎのＳ
ｌｌでｐｒ＝２となるが、Ｓ１２でｐｒ＝　２　、ｐｐ
ｒ＝　２　、ｒ＝１であり、ｐｐｒ＝ｐｒであるから再
びＳｌｌに戻り、ｐｒ＝１とする。ところが、ＳＩ２で
、ｐｒ＝　１　。

ｐｐｒ＝　２　、ｒ’　＝　１であり、ｐｒ＝ｒ’であ
るから再びＳＩＩに戻り、ｐｒ＝０とする。今度はＳ１
２でｐｒ＝０　、ｐｐｒ＝　２　、ｒ’　＝　１である
からＳ１３に進む。Ｓ１３で、ｐｒ＝０．ｒ＝Ｏである
から、Ｓ１４に進む。

再びＳ　ｌ　４．Ｓ　１５．Ｓ４を繰り返し、Ｓ１４で
ｊ＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ、（２＝ｅとなると、次のＳ１
５ではｊ＝ｄｘとなり、Ｓ１６へ進む。８１６でランレ
ングスＱ＝ｅを記録し、−行分の符号化処理を終わる。

次に、第７図の説明に移る。

まず、Ｓｌでｊ−０とした後、Ｓ２で、符号化されたデ
ータから１＝３．Ｑ＝ａを得る。Ｓ３でに＝Ｐｒ＝ｒ＝
３とし、Ｓ１２へ進んでｒ’＝ｐｒ＝３とする。

Ｓ１３　　Ｓ１４．Ｓ１５は、ランレングスを展開する
部分である。Ｓ１３〜Ｓ１５でａ個の画素を復元して、
９１６に移る。ここで、ｊ＝ａ＜ｄｘであるから、Ｓ４
に戻って、ｐｒ＝２を得る。次の８５で符号化されたデ
ータより、ランレングスａ＝０となるので、Ｓ６を経て
、Ｓ７に進んでｐｐｒ＝ｐｒ＝２とする。Ｓ８でｐｒ＝
１を得た後、Ｓ９でｐｒ＝　Ｉ　。

ｐｐｒ＝　２　、ｒ’　＝　３であるから、ＳＩＯに進
み、ランレングスｇ＝ｂ≠０を得る。Ｓｌｌで、ａ≠０
であるから、Ｓ１２でｒ’　−ｐｒ＝　１とした後、Ｓ
１３〜ＳＩ５でｂ個の画素を復元して、Ｓ＋６の後Ｓ４
に戻る。

Ｓ４でｐｒ＝０となり、Ｓ５でランレングスＱ＝ｃ≠０
を得るので、Ｓ６を経て、Ｓｌ２でｒ’＝ｐｒ＝０とし
た後、８１３〜Ｓ１５で０個の画素を復元する。

更に、Ｓ１６を経て、Ｓ４でｐｒ＝１となり、Ｓ５でラ
ンレングスＱ＝ｄ≠０を得るので、Ｓ６を経て、Ｓ１２
でｒ’　＝ｐｒ＝　１とした後、９１３〜Ｓｔ５で４個
の画素を復元する。

Ｓ１６を経て、Ｓ４でｐｒ＝２となり、Ｓ５でランレン
グスＱ＝０を得る。従って、Ｓ６を経てＳ７に進み、ｐ
ｐｒ＝ｐｒ＝２とセットする。Ｓ８でｐｒ＝３とした後
、Ｓ９を経てＳ１０で、ｅ＝０を得る。再びＳｌｌから
８８に戻り、ｐｒ＝２となるが、Ｓ９で、ｐｒ＝ｐｐｒ
＝　２なので、Ｓ８に戻って、ｐｒ＝１を得る。Ｓ９で
ｐｒ＝ｒ＝１であるから再びＳ８に戻って、ｐｒ＝ｏを
得る。今度はＳ９の次にＳｌＯに進み、ランレングスＱ
＝ｅを得るのでＳｌｌを経てＳ１３〜Ｓ１５に進む。こ
こで、ｅ個の画素を復元した後、Ｓ１６で、ｊ＝ｄｘ＝
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅとなるので、−行分の復号化処理を
終わる。

以上、第６図、第７図を用いて、本発明の実施例の一例
について説明した。上述の説明では、ランの種類の予測
法をひとつしか示さなかったが、他にもいろいろ予測法
が考えられる。

例えば、文字画像に適切な前処理を施されておらず、文
字部や白地部中にエツジ部と同じ画素値の画素が存在す
る場合や、自然画像をも対象としたい場合には、ランの
種類の変化は必ずしも“９．。

３．２，１，０．１，２．、、”となっているとは限ら
ない。しかしながら、“３．２”、“２．０”、“３．
１のような変化に比べて“３．２“、“１．０”、“１
，２“のような小さな変化の方が多い事は予想出来る。

このことから、例えば、第９図に示す規則に従って予測
を行う。

第９図かられかるように、この例では、前回のランの種
類に近い値から順に予測値としている。

前回のランの種類がｌのときは、最も近い値として２と
Ｏの２つが挙げられるが、前々回のランの種類がＯであ
れば、その値は増加する傾向にあるとして２を最初の予
測値とし、前々回のランの種類が３又は２であれば、逆
に減少の傾向にあるとして０を最初の予測値とする。こ
れら最初の予測値が実際のランの種類と一致しないとき
は、残る値から前回のランの種類に近い値を順に予測値
とする。前々回のランの種類が２のときも同様である。

ここまで、本発明の実施例として、主に２ビット文字画
像を扱ってきたが、本発明の方式はｎ（＞２）ビットの
画像の可逆符号化にも応用することが出来る。その際に
は、これまでの方法を拡張して２’ｎ種類のランを予測
することになる。

〈発明の効果〉以上より明らかなように、本発明の画像圧縮方式によれ
ば、ランの種類を予測によって求めるので、各ランにラ
ンの種類を表す複数ビットの情報を付加する必要がなく
なり、ランの種類の予測を適確に行なうことによって、
データ量を大幅に削減できる。

又、ランの種類とその予測値が一致しないときには、長
さ０のランレングスが現れるが、これはエントロピー符
号化されるので、平均的なデータ量は小さくなる。

これらによって、従来に比べ大幅に少ないデータ量で画
像を記録することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）、第１図（ｂ）は、本発明の画像圧縮方式
を示すブロック図である。第２図は一打鈴の原画データの一例である。第３．９図はランの種類の予測法を示す図である。第４図はランレングスデータと予測値との関係を示す図
である。第５図は圧縮データのフォーマットを示す図である。第６図は一打鈴符号化の実施例の一例を示す流れ図であ
る。第７図は一打鈴復号化の実施例の一例を示す流れ図であ
る。第８図は第６．７図中のｒｐｒ予測」の部分の流れ図で
ある。第１Ｏ図は従来の符号化法における画素値をビット平面
に分離した様子を表わす図である。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）ｎビットのディジタル画像を符号化する際、画像
を走査して２＾ｎ種類のランのランレングスをカウント
する一方、上記ランの種類を予測して予測値を求め、実
際のランの種類とその予測値とが一致するまで予測を繰
り返し、実際のランの種類とその予測値とが一致しない
ときは、そのたびに予測値のランレングスを０と見なし
、これをエントロピー符号化し、両者が一致する場合に
は実際にカウントされたランレングスデータをエントロ
ピー符号化することを特徴とする画像圧縮方式。