JPH03236679A - 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複数種類に分
けて求めた後、接続関係の種類毎に分離して並び替え、
最終的に既に符号化済みの接続関係の複製としてユニバ
ーサル符号化を行うように構成する。

また輪郭線に沿って並べ替えた後、接続関係の種類毎に
分離して並べ、最終的にユニバーサル符号化を行うよう
に構成する。

［産業上の利用分野］ 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２００ｄｐｉから、次のＧ４
機では３００ｄｐｉや４００ｄｐｉへと解像度が上がり
、データ量は増加する方向にある。従って、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値画像の圧縮方式として、ＭＭＲ（Ｍｏｄ
ｉｌｉｔｄ　Ｍｏｄｉｆｉｅｄ　ＲＥＡＤ　（ＲＥｌｓ
ｊｉｙｃ　Ａｄｄｔｅｓｓ　ＤｅｔｉＨｎｘｔｅ　ｃ６
ｄｉｎｇ）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値画像の国際基準圧縮方式として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わ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接続関
係に着目してデータ圧縮するものである。

第１７図、第１８図、第１９図及び第２０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、符号表及び符号化の処理フロを示す。

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わされる。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２１図に示すように注目画素
Ｘの周辺に参照画素Ａ、　　Ｂ、　　・・・、Ｊを取っ
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２２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、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受けられ
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。

この第２２図に示した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「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成されたも
ので、効率的に種々の画像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す
ることを目的とする。

［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。

まず請求項１〜４記載に対応した第１図（ａ）の第１発
明は次のように構成される。

まず本発明は、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を対象とする。

このような画像データ圧縮方式につき第１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、複数種類に分けて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で求めた変化画素の接続関係を、前記接続関係の種
類毎に分離して並べ替える分離手段１２と；分離手段１
２で並び替えられた複数種類毎の接続関係について、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
。

ここで分離手段１２は、隣接する走査線間の接続関係と
して、 （ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報；（ｂ）
水平モードで規定される始点変化画素の相対位置を決め
るランレングス情報； （ｃ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報； の各々に分離して並べ替えを行う。

またユニバーサル符号化を行う第２符号化手段１４とし
ては、ユニバーサル型符号化又は増分分解型符号化を行
う。

即ち、ユニバーサル型符号化は、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
複製の長さで指定して符号化する。

また増分分解型符号化は、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て符号化する。

次に第１図（ｂ）の第２発明は次のように構成される。

第２発明も第１発明と同様に、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であり
、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、複数種類に別けて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１
０で求めた変化画素の接続関係を、副走査方向となる輪
郭線に沿って並び替える並び替え手段１６と；並び替え
手段１６で輪郭線に沿って並び替えられた変化画素の接
続関係を、前記複数種類の接続関係毎に分離して並べ替
える分離手段１２と；分離手段１２で分離された変化画
素の接続関係について、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。

ここで第２発明の分離手段１２としては、隣接する走査
線間の変化画素の接続関係として、（ａ）水平、垂直、
パスの３種類のモード情報；（ｂ）水平モードで規定さ
れる始点変化画素のライン番号を決めるライン番号情報
； （ｃ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
を決めるランレングス情報； （ｄ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
置を決めるズレレングス情報； の各々に分離して並べ替えを行う。

更に第２発明の第２符号化手段１４については第１発明
と同様、ユニバーサル型符号化あるいは増分分解型符号
化を行う。

［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は
次の作用を有する。

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一つ
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、圧縮率の低下を招いてい
る。また予測符号化方式では、画像の統計的性質を予想
して予想したサンプル画像より予測器を構成しておくた
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、まず第１発明では第２Ａ図に示すように、 ■人力した画像を変化画素の相対アドレスに変換し、次
に ■この変換データから走査線方向の変換画素の連続性等
の統計的性質を分離し、 ■最終的に分離した各成分を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ことができる。

また第２発明では第２Ｂ図に示すように、■人力した画
像データを画素変化の相対アドレスに変換した後に輪郭
線の接続関係を示す輪郭データに変換し、次に ■この変換データから副走査線方向の変化画素で構成す
る輪郭線の直線性や曲り具合等の統計的性質を各成分に
分離し、 ■最終的に分離した各成分をユニバーサル符号化の手法
により学習しながら符号の裁量化を図り、種々の性質の
画像において効率の良い圧縮を行うことができる。

元来、ユニバーサル符号化は、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
ェクトコードなど）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、変形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、■水平モード
のランレングス（以下ｒＲＬＪという）と垂直モードの
ズレレングス（以下「ｚＬ」という）をモード情報と分
離する場合（第１発明）； ■輪郭線の接続関係を求めるため、ラインごとの変化画
素の接続関係を輪郭線自体の接続関係に直した後、■と
同様の情報分離を行う場合（第２発明）； の各々について、ユニバーサル符号化（ＸｉマーＬｅｍ
ｐｅ１符号）を適用し、変換画素の連続性や輪郭線の直
線性、曲り具合の大域的性質をユニバーサル符号のイン
デックスで表わすようにする。

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、Ｘ１ｖ−Ｌｅ＋
ｎｐｃｌ符号がある（詳しくは、例えば、宗像「ｚｉｖ
−Ｌｅｍｐｅｌのデータ圧縮法」、情報処理、ＶＯｌ。

２６、　Ｎｏ、　Ｉ、　１９８５年を参照のこと）。

２ｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号化方式には、■ユニバーサル
型と、 ■増分分解型（ｌｎｃｒｅｍｅｎｌａｌ　ｐｇｒｓｉＢ
　）の２つのアルゴリズムが提案されている。ここで、
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ｚｉ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
長の部分列を求める。

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符号化がある（Ｔ、　Ｃ，Ｂｅ　ｌ　ｌ、　　“Ｂ
ｅｔｔｅｒＯＰ　Ｍ／Ｌ　Ｔｅｘｔ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓ
ｉｎ”、　ＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎ
。

、　Ｍｏ１．　Ｃ０Ｍ−３４，Ｎｏ、　１２．　Ｄｅｃ
、　１９８６参照）。ＬｚＳＳ符号化では、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により区別し、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ｚｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号では、入力シンボ
ルの系列を Ｘ＝ａａｂａｂａａａ・◆・ 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を既成分の右端のシンボルを取り除いた最長の列と
し、 Ｘ＝ａ　１１ａｂ・ａｂａ　ＩＩｂ　・０−・・となる
。従って、 Ｘｏ＝λ（主列）、Ｘ、＝Ｘ、ａ Ｘ２＝Ｘ、ｂ　　　、Ｘ３＝Ｘ２ａ。

ｘ４＝Ｘｏｂ　　　、Ｘ、＝Ｌａ、−−−と分解できる
。増分分解した各成分系列を用いて次のような組で符号
化する。

な圧縮ができる。

即ち、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。

更に増分分解型アルゴリズムの改良としては、ＬＺＷ符
号化がある（Ｔ、Ａ、　Ｗｅｌｃｈ、“Ａ　Ｔｅｃｂｎ
ｉｐｏｅｆｏｒ　Ｈｉｌｈ−Ｆｅｔｆａｔｍｔｎｃｅ　
ＤａｔＩＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　　、Ｃｏｗ−ｐａｌ
ｅｒ、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接続関係
を既符号の部分列、あるいは成分のインデックスとして
固定長の符号で表わし、次のシンボルを変形ＭＭＲ符号
で表わす。ユニバーサル符号により、変換画素の連続性
や文字のもつ直線性、曲り具合、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［実施例］ ■ＭＭＲ前処理に情報分離を適用した第１実施例；第４
図に第１発明に対応した情報分離をＭＭＲ前処理に適用
した本発明の第１実施例による画像データ圧縮の処理手
順を示す。

第４図において、まずステップＳＬ（以下「ステップ」
は省略）で入力した画像データを第５図に示す変形ＭＭ
Ｒ符号化方式により符号化し、符号化したデータを第６
図の固定長符号の割当てに従って固定長のモード符号（
（Ｈ，Ｖ、　　Ｐ）、ＲＬ符号、ＺＬ符号に変換する。

これらの固定長符号は１バイト単位とする。

次に８２でモード符号、ＲＬ符号及びＺＬ符号の各符号
毎に分離してライン類に並べ替える。

そして最終的に８３で各符号毎に分離して並べ替えられ
たデータをユニバーサル符号化の手法により符号化する
。

第５図に第４図の８１で用いる変形ＭＭＲ符号化方式に
よる固定長符号への変換の手順を示す。

第５図の符号化方式が第１９図に示したオリジナル方式
と異なる点は、オリジナルにあっては水平モードとして
いた ａ２＜ｂ、且ａ、　ｂ、　＞３ についても第５図ではＳ７，１０．Ｓｌｌにより垂直モ
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、変化画素は前ラインと繋が
っており新規に変化画素が現れない場合（接続点）を区
別するためである。

この第５図の変形ＭＭＲ符号化による変化画素の各モー
ド、ＲＬ符号、ｚＬ符号それぞれは第６図に従った固定
長符号で表わされる。即ち、各変換換画素を先ずモード
符号Ｈ，Ｖ、　　Ｐのいずれかで区別し、その後に続＜
ＲＬ符号又はＺＬ符号の区別は先のモード符号で既に区
別できるので、ＲＬ符号及びＺＬ符号を表現するバイト
数（１又は２バイト）の識別符号のみを付加している。

次に第７図の画像配置図を用いて第１実施例による具体
的な圧縮手順を第８図及び第９図に示す。

先ず第５図で変形ＭＭＲ符号化方式により第７図の画像
配置におけるライン毎の変化画素を第８図のようにモー
ド、ＲＬ、　２Ｌの各符号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始点
なので （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９図に示すように、モード、ＲＬ、　２Ｌの各符
号情報を分離し、各符号情報毎にまとめるように並び替
える。即ち、モード情報群では各変換画素の出現順にＨ
，Ｖ、　　Ｐの３種類のモード情報をライン順にまとめ
て並べ、ＲＬ情報群では水平モトのＲＬ情報をライン順
にまとめて並べ、更にＺＬ情報群では垂直モードのＺＬ
情報をライン順にまとめて並べる。

このように分離後に並び替えられた各符号情報は第１０
図に示すようにメモリ領域Ａ、　　Ｂ、　　Ｃに符号情
報毎に蓄積される。そして最終的に符号情報毎に完全に
分離した後に、系列の揃った形でユニバーサル型符号化
あるいは増分分解型符号化によるユニバーサル符号化を
かける事で効果的な圧縮が実現できる。

■輪郭前処理に情報分離を適用した第２実施例；第１１
に第２発明に対応する情報分離を輪郭前処理に適用した
第２実施例による画像データ圧縮の手順を示す。

第１１図の３１の変形ＭＭＲ符号化は第４図の第１実施
例と同じであり、入力した画像データを８１の変形ＭＭ
Ｒ符号化により固定長のモード符号、ＲＬ符号、ＺＬ符
号に変換した後、Ｓ２に進んで副走査方向となる輪郭線
毎にデータを並べ替える。次に輪郭線に沿って並べ替え
られた符号情報を８３で各符号情報毎に分離した後に輪
郭線毎に並び替える。そして最終的に８４でユニバーサ
ル符号の手法により符号化を行う。

第１２図は第１１図の８２で輪郭線に沿うように固定長
符号を並び替えるための処理フローを示し、更に並び替
えの様子を第１３図に示す。

第１３図（ａ）は、第５図の変形ＭＭＲ符号化方式によ
り求めた固定長符号がメモリに格納されている様子をモ
ード符号Ｈ，Ｖ、　　Ｐで示している。

また第１３図（ｂ）は、実際の画像における輪郭線の接
続状態を同図（ａ）につき矢印を付加して示している。

変形ＭＭＲ符号化方式では、ライン単位に変化画素の接
続を求めているため、各ラインのｉ番目に出現する変化
画素が常に同じ輪郭線に属するわけではない。

第１３図（ｃ）の配列Ｂ　（１，ｋ）は、配列中のに番
目の変化画素が各ラインで同じ輪郭線に属するように並
べ替えたものである。この配列Ｂの桁は、第１３図（ａ
）の画像を上のラインから下のラインへと走査し、変化
画素が出てくる順に取る。例えば第１３図（ｂ）のライ
ンＮ０１１の走査では５つの変化画素が出てくることか
ら、桁１〜５を取る。またラインＮ０９３の走査では８
２０１Ｈ２３として新たに変化画素（始点）が２つ出て
くることから、桁を２つ増して１〜７を取る。

ラインＮ００３のように水平モードＨ２ｏ、　Ｈ２３と
して新たに変化画素が現れたときは、変化画素を並べる
順番がずれることになるが、このときの順番の管理を第
１３図（ｄ）の配列ＣＮにより行う。

即ち、配列ＣＮ（ｍ）は、変化画素の出現順ｍにより実
際に、その変化画素が属する輪郭線が格納されている配
列Ｂ　（１，ｋ）の桁ｋが得られるように割り付ける。

具体的に説明すると、第１３図（ｂ）のラインＮｏ、３
の走査においては、桁１と桁２については同図（ｃ）の
桁１及び桁２に一致している。しかし、第１３図（ｂ）
の桁３と桁４には新たに水平モードＨ２０，Ｈ２）とし
て変化画素が現われたため、輪郭線の数が２本追加され
、既に１〜５の輪郭線の並び替えが行われていることか
ら、新たな輪郭線は同図（ｃ）の桁６と桁７に納められ
る。

従って、配列ＣＮはＰ＝３．４につきＣＮ　（Ｐ）＝６
．７として両者を対応付けする。

更にライン走査においてパスモードＰが出たときは、パ
スモードＰの出た以降のラインの桁にの位置には、その
変化画素が消滅した旨を示す信号ｅｍｐｔ７を格納して
識別する。

次に第１２図による固定長符号のｎ９４７分の並べ替え
処理を説明する。

まず、ＳＬ、Ｓ２で前回のｎ９４７分を並べ替えたとき
に求めた最終ラインの変化画素数ｍｌを輪郭線数を表わ
す変数ｍにロードする。画像の一番最初のｎ９４７分の
場合、ｍｌの初期値は１である。次に、Ｓ３で配列ＣＮ
には、輪郭線を配列Ｂに格納する桁の位置として１から
ｍｌの位置に、それぞれ１からｍｌをセットする。続い
て８４〜３１１の処理により変化画素の固定長符号を一
つずつ読んで、配列Ｂの適当を位置に移し替えるように
する。

もし、配列Ｂの対応する位置、即ち、ライン１、変化画
素順番ｉのＢ　（１，ＣＮ（ｉ）　）にｅｍｐ１７信号
が入ってることをＳｌｌで判別したならば、Ｓ１０でｉ
をｉ＋１にインクリメントしてから、再度、８１１で配
列Ｂを調べる。もし、Ｂ　（１，ＣＮ（ｉ）　）がｅｍ
ｐ１７信号がなければ、固定長符号の符号化モードを調
べる。

Ｓ１２で垂直モード■が判別されると、Ｓ１３に進んで
配列Ｂ　（１，ＣＮ（ｉ）　）に読み込んだ固定長符号
を格納する。

またＳ１４で水平モードＨが判別されると、新たに変化
画素が出てきたことになるので、Ｓ１５に進んで配列Ｃ
Ｎ　（ｉ）をｍ＋１に設定し、８１６で新たな変換画素
の固定長符号を格納する。またＳ１５では同時に元のＣ
Ｎ　（ｉ）からＣＮ　（ｍ）までのＢの桁の格納場所を
元のＣＮ（ｉ＋１）以降に一つずつずらす。

更に符号化モードがパスモードＰならば、輪郭線は消滅
（変化画素２個が消滅）することになるので、Ｓ１７に
進んでＢ　（Ｉ、ＣＮ（ｉ）　）とＢ（＋、ＣＮ（ｉ＋
ｉ））の以降のラインにｅｍｐｔ７信号を格納する。

以上の処理を繰り返し、ｎ９４７分を並べ替えた固定長
符号を配列Ｂに格納したら、Ｓ６からＳ１９〜Ｓ３１の
処理に進み、同一のＣＮ　（ｊ）に沿ってｎ９４７分ご
と配列Ｂから固定長符号を読み出すことで、固定長符号
が輪郭線に沿って出力される。

固定長符号を読出すとき、水平モードについては、ｎラ
イン中の何ライン目（Ｙ）に出現したかが分かるように
ライン番号を固定長符号に先立って出力する。

このように固定長符号のｎライン単位に並べ替えた変化
画素の接続関係は、符号情報毎に分離して並べ替えられ
た後にユニバーサル符号化によってデータ圧縮される。

次に第７図に示した画像配置による具体的な第２実施例
の圧縮手順を第１４．１５図に示す。

第１４図は第７図の４つの輪郭線１〜４毎にデータを並
べ替えている。第１５図では、モード符号、ＲＬ符号、
ＺＬ符号の他に始点画素のラインＮｏ、情報を含めて第
１４図の輪郭線に沿った各符号情報を分離し、各符号情
報毎にまとめて並び替える。このように分離後に各符号
情報毎にまとめて並び替えられたデータは第１６図に示
すように、各符号情報間にメモリ領域Ａ、　　Ｂ、　　
Ｃ，Ｄに格納され、最終的にユニバーサル型符号化ある
いは増分分解型符号化によりユニバーサル符号化される
。

以上の実施例は画像データの符号化について述べてきた
が、画像データの復元は、上記の操作の逆を行えば良い
。即ち、第１実施例では固定長符号をライン単位に並べ
替えた後に変形ＭＭＲ方式の手法により復元する。また
第２実施例では輪郭線に沿った固定長符号を復元した後
、固定長符号をライン単位に並べ替えて、変形ＭＭＲ方
式の手法により復元する。

更に上記の第２実施例では、固定長符号の並べ替えにお
いて複数ライン毎に左ある輪郭線から順に出力するよう
にしたが、これ以外に上ラインにある輪郭線はど優先し
、同じライン内では左にある輪郭線はど優先して出力す
るようにしても良い。

以上説明したように本発明によれば、変化画素の連続性
や、輪郭線の直線性、曲り具合の規則性を対象画像に合
わせ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行える。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。

また輪郭線の規則性は、符号化済みの輪郭線の規則性か
らの複製として指定されるため、解像度が上がった場合
でも、規則性をひとまとまりとして捉えることができ、
符号量が解像度に比例して増加することなく、高能率の
符号化が行なえる。

更に、本発明の符号化は輪郭線を追従するため画像全体
を対象にする必要がなく、ＭＭＲ方式を変形した手法を
用いて複数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、ライン単位のシリアル処理に
より高速処理を行なうことができる。

［発明の効果コ

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図； 第２Ａ、２Ｂ図は第１及び第２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図は本発明の第１実施例の処理手順説明図；第５図
は本発明の変形ＭＭＲ方式の符号化処理フロー図； 第６図は本発明の変形ＭＭＲ符号化方式の固定長符号割
当て説明図； 第７図は画像の始点、接続点、終点の配置図；第８図は
第５図の変形ＭＭＲ符号化で得られた画像データ説明図
； 第９図は第８図の変形ＭＭＲ符号化データの分離説明図
； 第１０図は第９図の分離データの蓄積形式説明図；第１
１図は本発明の第２実施例処理手順説明図；第１２図は
本発明の輪郭線に沿った固定長符号並び替え処理フロー
図； 第１３図は第１２図の並び替え処理の説明図；第１４図
は第１３図の輪郭線並び替えで得られた画像データ説明
図； 第１５図は第１４図の輪郭線データの分離説明図；第１
６図は第１５図の分離データの蓄積形式説明図； 第１７図は従来のＭＭＲ符号化方式の説明図；第１８図
はＭＭＲ符号化のモード定義説明図；第１９図はＭＭＲ
符号化の固定長符号割当て説明図； 第２０図はＭＭＲ方式の符号化処理フロー図；第２１図
は予測符号化の説明図； 第２２図は適応予測符号化の回路構成図である。 図中、 １０：第１符号化手段（変形ＭＭＲ符号化）１２：分離
手段 １４：第２符号化手段（ユニバーサル符号化）１６：並
び替え手段 今梵明の扇１笑廼１９°１の秘理−５ｒｌ唄訛明因第４
図 ＠憾の味、ぐ、倚頑片１１．旨、ぐ、の配置口笛６図 ただし、利′１．０または１を表す。 ４−発明の漿形ＭＭＲ付芳うＬ方式の圓疋長竹う副台（
跣明圓第７図 メモリａ域Ａ〔モード情報群〕 メモリ領域Ｂ（ＩＬ慣報群〕 メモリ領域Ｃ（ＺＬ惰帽群〕 珊９１ｉａの竹鱈デークのる植わ式醜明圓第１０図 第１１図 値援ｎ瑣１直 メモリ領１ａＡ（モード慣？ｇ群〕 扇１４日０分岨γ−７の喬慣形式跣明因第１６図 園 本干ｔ−ド （ｂ）！！直モードと７１（平七−Ｐ。 ａ、：符号化走査線における参照変化画素あるいは開始
変化画素、その位置は直前の符号化モードで定められる
。符号化走査線の開始（左端）では。 ａｏは第１画素の直前（左）に仮想的に直いた画素とす
る。 ａｌ：符号化走査線のａ６の右にある次の変化画素、こ
れはａｏと反対の色であり、その次に符号化すべき変化
画素である。 ａ２二符号化走査線のａｌのさらに右にある次の変化画
素。 ｂｌ：参照走査線にあって＋　’０の右にある次の変化
画素、ａｌと同じ色。 ｂ、：参照走査線にあって、ｂＩの右にある次の変化画
素、もし１２１）以外の”Ｉ＋　’２＋　ｂ□、ｂ２が
ないときには、これらはそれぞれの走査線の最後（右端
）の画素の直後（右）に仮想的に考えた画素とＴる。 袋木のＭＭＲ指勺１こ７７式の占え明日第１７図 ＭＭＲ竹号１′ｃ０モード足乳６動川日第１８図 ＭＭＲ竹号１ｃの囚疋氏行つ１゛１竺て跣明母第１９図

Claims (8)

【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、複数種類に分けて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）で求めた変化画素の接続関係
   を、前記複数種類の接続関係毎に分離して並べ替える分
   離手段（１２）と； 該分離手段（１２）で並び替えられた複数種類毎の変化
   画素の接続関係について、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； を設けたことを特徴とする画像データ圧縮方式。
2. （２）前記分離手段（１２）は、隣接する走査線間の変
   化画素の接続関係として、 （ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報； （ｂ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
   を決めるランレングス情報； （ｃ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
   置を決めるズレレングス情報； の各々に分離して並べ替えを行なうことを特徴とする請
   求項１記載記載の画像データ圧縮方式。
3. （３）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
   置及び複製の長さで指定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。
4. （４）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を異なる
   部分列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号化す
   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
   。
5. （５）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、複数種類に分けて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）で求めた変化画素の接続関係
   を輪郭線に沿って並べ替える並び替え手段（１６）と； 該並び替え手段（１６）で輪郭線に沿って並び替えられ
   た変化画素の接続関係を、前記複数種類の接続関係毎に
   分離して並べ替える分離手段（１２）と；該分離手段（
   １２）で並び替えられた複数種類毎の変化画素の接続関
   係について、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； を設けたことを特徴とする画像データ圧縮方式。
6. （６）前記分離手段（１０）は、隣接する走査線間の変
   化画素の接続関係として、 （ａ）水平、垂直、パスの３種類のモード情報； （ｂ）水平モードで規定される始点変化画素のライン番
   号を決めるライン番号情報； （ｃ）水平モードで規定される始点変化画素の相対位置
   を決めるランレングス情報； （ｄ）垂直モードで規定される接続点変化画素の相対位
   置を決めるズレレングス情報 の各々に分離して並べ替えを行なうことを特徴とする請
   求項５記載の画像データ圧縮方式。
7. （７）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
   置及び複製の長さで指定して符号化すること特徴とする
   請求項５記載の画像データ圧縮方式。
8. （８）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線関係を異なる
   部分列に分けた時の該部分列の番号で指定して符号化す
   ることを特徴とする請求項５記載の画像データ圧縮方式
   。