JPH03236678A - 画像データ圧縮方式 - 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】 ［概要］ 読取ライン走査で得られた２値画像データを圧縮する画
像データ圧縮方式に関し、 効率的に圧縮してデータ量を低減することを目的とし、 隣接する走査線間の変化画素の接続関係を１ライン毎に
求めた後に２ライン毎の接続関係に並び替え、最終的に
既に符号化済みの接続関係からの複製としてユニバーサ
ル符号化するように構成する。

［産業上の利用分野コ 本発明は、読取ライン走査で得られた２値画像データを
圧縮する画像データ圧縮方式に関する。

近年、ＯＡが発展し、文書が白黒２値の画像情報として
ファクシミリや光デイスクファイル・システムなどで扱
われるようになっている。文書情報をディジタルデータ
として利用するとき、画像情報のデータ量は、文字画像
に比べ非常に大きく１０数〜数１０倍になる。また、最
近は、画像の品位を向上させるため、ファクシミリにお
いては、従来の６３機の約２００ｄｐ　ｉから、次の６
４機では３００ｄｐ　ｉや４００ｄｐ　ｉへと解像度が
上がり、データ量は増加する方向にある。したがって、
蓄積や伝送等で画像情報を効率良く扱うには、効率的な
データ圧縮を加えることでデータ量を減らすことが必須
となる。

［従来の技術］ 従来、白黒２値画像のデータ圧縮方式としてＭＭＲ（Ｍ
ｏｄｉｆｉｅｄ　Ｍｏｄｉｌｉｅｄ　ＲＥＡＤ（ＲＥＩ
ａｌｉｖｅ　Ａｄｄｔｅｓｓ　Ｄｅｓｉｇｎａｔｅ　ｃ
ｏｄｉｎｇ））方式と予測符号化方式の２つが代表的な
ものとして知られている。

■ＭＭＲ方式 ２値画像の国際標準圧縮方式としてＭＭＲ方式がある。

この方式は、主走査方向に見ていって白から黒、または
黒から白に変化する画素を変化画素と呼び、隣接する走
査線間で変化画素の表す白黒パターン境界のずれ（変化
画素相対アドレス）が小さいという変化画素の隣接関係
に着目してブタ圧縮するものである。

第１１図、第１２図、第１３図及び第１４図にＭＭＲ方
式において符号化するときに参照する参照変化画素の定
義と、符号表と符号化のフローチャートを示す。

このようなＭＭＲ方式により通常の文書画像は数分の１
から１０数分の１に圧縮できる。しかしＭＭＲ方式には
次の欠点があった。

第１の欠点は、ＭＭＲ方式は変化画素を１個ずつ符号化
するため、解像度が上がった場合、解像度にほぼ比例し
て符号量が増えるという不都合があった。例えば、解像
度が２倍に上がると、主走査方向の画素数が２倍になる
とともに、副走査線の本数が２倍になる。副走査線上の
変化画素数は解像度が上がる前とほぼ変わらないので、
変化画素数はほぼ倍増し、符号量は約２倍になる。画像
の本質的な情報量は、解像度に比例して増加するわけで
はないと考えられ、解像度が上がるにつれて、ＭＭＲ方
式は、画像の本質的な情報量に対して圧縮効率が低下す
るようになる。

第２の欠点は、階調画像が２値画像では網点画像となり
、中間調が黒画素の面積密度として表される。網点画像
は、画面全体に分散された網点により生じる変化画素数
は膨大な数となるため、ＭＭＲ方式では、有効な圧縮が
できなかった。

■予測符号化方式 標準方式のＭＭＲ方式とは別のデータ圧縮法として予測
符号化方式がある。

この予測符号化方式は、第１５図に示すように注目画素
Ｘの周辺に参照画素Ａ、　Ｂ、　　・・・Ｊをとって注
目画素Ｘの白黒を予測し、予測誤差を符号化するもので
ある。予測符号化方式では、データの種類に応じた最適
な予測関数を用いれば、通常の文書画像でＭＭＲ方式と
同様に高い圧縮率が得られる。しかし、予測符号化方式
には、次の欠点があった。

第１の欠点は、解像度が増加したとき、それぞれの解像
に対応する予測関数が必要になり、そのままの予測関数
を用いると予測の効率が低下し、充分な圧縮率が得られ
ない。

第２の欠点は、網点画像では圧縮対象の網点画像に合わ
せた予測関数を用いれば、圧縮はできる。

しかし、種々の周期や形の網点画像を圧縮する場合は、
特定の網点に合わせた予測関数では圧縮ができない。こ
の場合、従来は第１６図に示すように種々の網点周期を
参照画素とする予測器を幾つか並べ、予測はずれの回数
の最も少ない予測器を選択して、この選択した予測器に
従って符号化するという適応予測符号化方式を採ってい
た。

即ち、異なる網点周期をもつ予測器を例えば２つ並べて
予測値を求める。次に２つの予測機に対応して設けられ
た２つの予測はずれカウンタが、それぞれの予測器の予
測はずれを一定の入力信号の個数の区間で計数し、どち
らの予測器のはずれの個数が少ないかを比較器で求める
。そして、比較器の結果に従って、次の区間では、マル
チプレクサを選択して、予測はずれの少なかった方の予
測器からの予測誤差信号を符号化するという構成を採っ
ている。

このような第１６図に示す従来の適応予測符号化方式は
、例えば、電子通信学会技術研究報告ＩＥ８０−１２　
ｒ新聞網点写真の適応予測符号化」に詳述されている。

［発明が解決しようとする課題］ このような従来の画像のデータ圧縮方式の内、ＭＭＲ方
式に代表される変化画素相対アドレスを用いる方式は、
文書画像において解像度が上がった場合に圧縮効率が低
下し、また、網点画像は圧縮できないという欠点があっ
た。

これに対し予測符号化方式は、画像の統計的な性質を予
想して予測器を構成しておくために、用意した予測器と
実際に圧縮する画像との統計的性質が合うときは有効な
データ圧縮ができるが、合わないときには、データ圧縮
の効率が著しく低下するという問題点があった。予測符
号化方式は、適応予測符号化を採用することで、データ
圧縮の効率の低下の問題はある程度改善できるものの、
一方で、この改善を大きなものにしようとすると、予測
器の個数を増やす必要があることから、回路規模が大き
くなってしまう別の問題点がでてくることになった。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたも
ので効率的にデータを圧縮してデータ量を更に低減でき
るようにした画像データ圧縮方式の提供を目的とする。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理説明図である。

まず本発明は、読取ランイ走査で得られた２値画像デー
タを圧縮する画像データ圧縮方式を対象とする。

このような画像データ圧縮方式につき本発明にあっては
、２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接続
関係を走査線単位に求める第１符号化手段（変形ＭＭＲ
符号化）１０と；第１符号化手段１０により求めた走査
線単位の変化画素の接続関係を、２本の走査線単位の変
化画素の接続関係に並び替える並び替え手段１２と；並
び替え手段１２で並び替えられた変化画素の接続関係を
、既に符号化済みの接続関係からの複製として符号化す
る第２符号化手段（ユニバーサル符号化）１４と；を設
けるようにしたものである。

ここで第２符号化手段１６としては、現時点で符号化す
べき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複製位置
及び複製の長さを指定した情報に符号化するユニバーサ
ル型ＺＬ符号化方式、或いは、現時点で符号化すべき接
続関係を、既に符号化済みの接続関係を異なる部分列に
分けた時の該部分列の番号で指定した情報に符号化する
増分分解型ＺＬ符号化方式を使用する。

［作用］ このような構成を備えた本発明の画像データ圧縮方式に
よれば、次の作用が得られる。

まず従来の変化画素の相対アドレスを用いるＭＭＲ符号
化方式は、画像の白黒パターンの接続関係を用いて、１
つずつ変化画素を符号化するため、変化画素数の増加が
直ちに符号量の増加に結びつき、圧縮率が低下を招いて
いる。また、予測符号化方式では、画像の統計的性質を
予想し、予想したサンプル画像より予測器を構成してい
るため、予想した範囲外の画像の場合は圧縮効率が悪く
なる。

これに対して本発明では、まず入力した第２図（ａ）示
す画像を、同図（ｂ）に示すように１ライン毎の変化画
素の相対アドレスデータに変換し、その変換データから
同図（Ｃ）のように副走査線方向の変換画素の接続関係
（輪郭）の統計的性質を２ラインー括にまとめた後、最
終的にユニバーサル符号化の手法により学習しながら符
号の最良化を図り、種々の性質の画像において効率の良
い圧縮を行うようにするものである。

元来、ユニバーサル符号は、情報保存型のデータ圧縮方
法であり、データ圧縮時に情報源の統計的な性質を予め
仮定しないため、種々のタイプ（文字コード、オブジュ
クトコードなど）のデータに適用することができる。文
書画像では、文字の文字線の直線性や曲がり具合には類
似性がある。

また、網点画像は、画像全体が網点分散するため膨大な
数の変化点が出現するが、網点周期性、網点形状の同一
性から輪郭線の接続関係は類似している。この類似性の
もつ冗長性をユニバーサル符号化により削減し、有効な
圧縮を行うことができる。

本発明では、ＭＭＲ方式（標準方式を変形）を変化画素
のモードの検出を前処理として用い、輪郭線の接続関係
を求めるため、２ライン毎に変化画素の接続関係を一括
記述（並び替え）した後に、ユニバーサル符号化（２ｉ
ｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号等）を適用し、変化画素の連続性
や輪郭線の直線性、曲がり具合の大域的性質をユニバー
サル符号のインデックスで表すようにする。

ここで、ユニバーサル符号について簡単に説明する。ユ
ニバーサル符号の代表的な方法として、２ｉｖ−Ｌｅｍ
ｐｅｌ符号がある（詳しくは、例えば宗像「ｚｉｙ−１
，ｅｍｐｅｌ（７）データ圧縮法」、情報処理、　Ｖｏ
ｌ。

２６、Ｎｏ、１．１９８５年を参照のこと）。

２ｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号方式では ■ユニバーサル型と、 ■増分分解型（ｌｎｃｒｅｍｅｎｔｉｌ　ｐａｒｓｉｎ
ｇ　）の２つのアルゴリズムが提案されている。そこで
、この２つのアルゴリズムについて述べる。

［ユニバーサル型のアルゴリズム］ このアルゴリズムは、演算量は多いが、高圧縮率が得ら
れる。符号化データを、過去のデータ系列の任意の位置
から一致する最大長の系列に区切り（部分列）、過去の
系列の複製として符号化する方法である。

第３図にユニバーサル型ＸｉマーＬｅｍｐｅｌ符号の符
号器の原理図を示す。

第３図において、Ｐバッファには符号化済みの入力デー
タが格納されており、Ｑバッファにはこれか・ら符号化
するデータが入力されている。Ｑバッファの系列は、Ｐ
バッファの系列をサーチし、Ｐバッファ中で一致する最
大長の部分列をもとめる。そして、Ｐバッファ中でこの
最大長部分列を指定するため下記の情報の組を符号化す
る。

次にＱバッファ内の符号化した系列をＰバッファに移し
て新たなデータを得る。以下、同様の操作を繰り返し、
データを部分列に分解して、符号化する。

更に、ユニバーサル型アルゴリズムの改良として、ＬＺ
ＳＳ符号がある（Ｔ、　Ｃ，Ｂｅ１ｌ、　’　Ｂｅｔｔ
ｅｒ　ＯＰＭ／Ｌ　Ｔｅｘｔ　　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏ
ｎ’、　ＩＥＥＥ　Ｔｒｉｎｓ、　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎ
。

Ｖｏｌ、　Ｃ０Ｍ−３４、Ｎｏ、　１２．　Ｄｅｃ、　
１９８６参照）。ＬＺＳＳ符号では、Ｐバッファ中の最
大一致系列の開始位置、一致する長さの組と、次のシン
ボルとをフラグで区別し、符号量の少ない方で符号化す
る。

［増分分解型アルゴリズム］ このアルゴリズムは、圧縮率はユニバーサル型より劣る
が、シンプルで、計算も容易であることが知られている
。

増分分解型２ｉマ−Ｌｅｍｐｅｌ符号では、入力シンボ
ルの系列を、 Ｘ＝ａａｂａｂａｂａａ・・・ とすると、成分系列ｘ＝Ｘ、Ｘ、Ｘ２・・・への増分分
解は次のようにする。

Ｘｊを低成分の右端のシンボルを取り除いた最長の列と
し、 ｘ＝ａ１１ａｂ＠ａｂａ＠ｂ＠ａａ・・・・となる。

従って、 Ｘｏ＝λ（全列）、ｘｏ＝ｘ、ｂ。

Ｘ２　＝Ｘ、ｂ　　　　、Ｘ、＝＝ｘ２　ａ。

Ｘ４　＝Ｘｏ　ｂ　　　、Ｘ、＝Ｘ、ａ、　・　・　・
と分解できる。増分分解した各成分系列は既成分系列を
用いて次のような組で符号化する。

接続関係を既に符号化した成分の部分列、或いは、成分
のインデックスとして固定長の符号で表し、次のシンボ
ルを変形ＭＭＲ符号で表す。

このようなユニバーサル符号化により、変換画素の連続
性や文字のもつ直線性、曲がり具合、また、網点を構成
する輪郭線の傾向をパターンとして捉えて符号化するこ
とができ、有効な圧縮ができる。

即ち１、増分分解型アルゴリズムは、符号化パターンに
ついて、過去に分解した部分列の内、最大長一致するも
のを求め、過去に分解した部分列の複製として符号化す
るものである。

さらに、増分分解型アルゴリズムの改良としては、ＬＺ
Ｗ符号化がある（Ｔ、＾、Ｗｅｌｅｂ、’＾Ｔｅｃｈｎ
ｉｑｕｅ　ｆｏｒ　Ｈｉｇｈ−Ｐｅｒｆｏｊｍａｎｃｅ
　Ｄａｔｅ　Ｃｏｍｐｔｅｓｓｉｏｎ’、Ｃａｍｐｕｌ
ｅ＋、Ｊｕｎｅ　１９８４参照）。ＬｚＷ符号化では、
次のシンボルを次の部分列に組み込むようにして、イン
デックスのみで符号化できるようにしている。

即ち、変換画素の連続関係や輪郭線の大域的な［実施例
］ 第４図に本発明による画像データ圧縮の手順を示す。

第４図において、まずステップＳｌ（以下「スイップ」
は省略）で入力した画像データを第５図に示す変形ＭＭ
Ｒ符号化方式により、固定長のモード符号、ＲＬ符号、
ＺＬ符号に変換する。この変形ＭＭＲ符号化による固定
長符号は第６図に示すように１バイト単位とする。

次に８２に進んで各符号を２ラインー括に並べ替える。

この２ラインー括の並べ替えによる固定長符号の割当て
は第７図に示すようになる。

そして最終的に３３に進んで２ライン一括表現に並べ替
えた接続関係をユニバーサル符号の手法により符号化す
るものである。

次に第４図の８１〜Ｓ３の処理を更に詳細に説明する。

まず第５図に示す本発明の変形ＭＭＲ符号化方式が第１
４図に示した標準方式と異なる点は、第１４図の標準方
式では水平モードとされるａ２＜ｂｌ且つａｌｂｌ〉３ のときについても、第５図に示す本発明の変形ＭＭＲ符
号化方式ではＳ７．ＳＩＯの処理によりＳ１１に進んで
垂直モードとすることである。これは、現ラインで新規
に変化画素が現れる場合（始点）と、変化画素が前ライ
ンと繋がっており新規変化画素が現れない場合（接続点
）を区別するためである。

この変形ＭＭＲ符号化方式方式によるライン毎の変化画
素の各モードおよびＲＬ符号、ＺＬ符号の固定長符号を
第６図に示している。

ここでモードは、 Ｈ；水平モード（始点） Ｖ；垂直モード（接続点） Ｐ；パスモード（終点） で表わされ、ＲＬはランレングス、またＺＬはズレレン
グスである。

更に２ラインー括処理する場合の各固定長符号を第７図
に示している。第７図におけるモードは２ラインの組合
モードとなるため、ＮＨ，ＰＨ。

ＨＰ、ＨＶ、ＶＶ、ＶＰ、ＰＮ（７）７モードとなる。

尚、Ｎは無モードである ここで第８図の配置をもつ画像を対象に具体的な圧縮手
順を第９図、第１０図により説明する。

まず第８図の配置をもつ画像に対し第５図の変形ＭＭＲ
方式によりライン毎に変化画素のそれぞれを第９図のよ
うにモード、ＲＬ、ＺＬ情報に順次置き換える。例えば
、第１ラインの最初の変化画素と次の変化画素は共に始
点であるため、（Ｈｌ−ＲＬＩ）、　　（Ｈ２−ＲＬ２
）と表現する。また、第２ラインの最初の変化画素と次
の変化画素は接続点なので （Ｖｌ−ＺＬ２１）、（Ｖ２−ＺＬ２２）と表現する。

以下同様である。

次に第１０図に示すように各変化画素を２ライン一括表
現に並べ替える。例えば、第１０図では第９図の第１ラ
イン目の最初の変化画素（ＨＩＲＬＩ）と第２ライン目
の最初の変化画素（Ｖｌ−ＺＬ２１）を結合させて、 （ＨＶＩ−ＲＬＩ−ＺＬ２１） とする。同じ第１ライン目と第２ライン目の２番目の変
化画素（Ｈ２−ＲＬ２）と変化画素（Ｖｌ−ＺＬ２２）
も同様に結合し、 （ＨＶ２−ＲＬ２−ＺＬ２２） とする。以下同様である。

このように２ライン一括表現された接続関係は、第７図
の２ライン一括表現による１つの固定長符号で表わされ
、この結果、２つの変化画素を一つの状態に纏めること
となり、最終的にユニバーサル符号化をかける事で効果
的な圧縮が期待できる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、変化画素の接続関
係を２ラインー括して学習しながら符号化するため、画
像の種類によらず、有効なデータ圧縮ができる。特に白
黒パターンの規則性が高い場合は、ベクトル符号化に近
い高い圧縮率を得ることが可能になる。

また、本発明では、ＭＭＲ方式の手法を用いて２ライン
毎に処理することができるため、大容量の画像メモリも
不要である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図； 第２図は本発明の作用説明図； 第３図は本発明で用いるユニバーサル符号化の説明図； 第４図は本発明の画像データ圧縮手順の説明図；第５図
は本発明の変形ＭＭＲ符号化方式の処理フロー図； 第６図は本発明で用いる変形ＭＭＲ符号化方式の固定長
符号割当て説明図； 第７図は本発明の２ラインー括による固定長符号割当て
説明図； 第８図は画像の始点、接続点、終点の配置図；第９図は
本発明の変形ＭＭＲ符号化による画像データの説明図； 第１０図は本発明の２ライン一括表現による画像データ
の説明図； 第１１図は従来の標準ＭＭＲ符号化方式の説明図；第１
２図はＭＭＲ符号化のモード定義説明図；第１３図はＭ
ＭＲ符号化の固定長符号割当て説明図； 第１４図は従来のＭＭＲ符号化方式の処理フロー図； 第１５図は従来の予測符号化の説明図；第１６図は従来
の適応予測符号化の回路構成図である。 １２：並べ替え手段 １４：第２符号化手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）読取ライン走査で得られた２値画像データを圧縮
   する画像データ圧縮方式に於いて、 前記２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接
   続関係を走査線単位に求める第１符号化手段（１０）と
   ； 該第１符号化手段（１０）により求めた走査線単位の変
   化画素の接続関係を、２本の走査線単位の変化画素の接
   続関係に並び替える並び替え手段（１２）と； 該並び替え手段（１２）で並び替えられた変化画素の接
   続関係を、既に符号化済みの接続関係からの複製として
   符号化する第２符号化手段（１４）と；を備えたことを
   特徴とする画像データ圧縮方式。
2. （２）前記第２符号化手段（１４）は、現時点で符号化
   すべき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複製位
   置及び複製の長さを指定した情報として符号化すること
   を特徴とする請求項１記載の画像データ圧縮方式。
3. （３）前記第２符号化手段（１６）は、現時点で符号化
   すべき接続関係を、既に符号化済みの接続関係を異なる
   部分列に分けたときの該部分列の番号で指定した情報と
   して符号化することを特徴とする請求項１記載の画像デ
   ータ圧縮方式。