JPH03247168A - 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】 ［概要コ ユニバーサル符号化の一種である増分分解型符号化の改
良としてのＬＺＷ符号化によるデータ圧縮方式に関し、 辞書の初期化による圧縮率の低下を防止することを目的
とし、 辞書の参照番号毎にカウンタを設けて各参照番号が符号
化に使われた回数を計数しておき、辞書への登録が一杯
になった時に、カウンタの計数値をみて出現頻度の高い
文字列を残し、出現頻度の低い文字列は捨てることによ
り、新に登録する空きスペースを作るように構成する。

［産業上の利用分野コ 本発明は、ユニバーサル符号の一種である増分分解型の
改良として知られたＬＺＷ符号による画像データ圧縮方
式に関する。

近年、文字コード、ベクトル情報、画像など様々な種類
のデータがコンピュータで扱われるようになっており、
扱われるデータ量も急速に増加してきている。大量のデ
ータを扱うときは、データの中の冗長な部分を省いてデ
ータ量を圧縮することで記憶容量を減らしたり、速く伝
送したりすることが望まれる。

このように様々なデータを１つの方式でデータ圧縮でき
る方法としてユニバーサル符号化が提案されている。

ここで、本発明の分野は、文字コードの圧縮に限らず、
様々なデータに適用できるが、以下では、情報理論で用
いられている呼称を踏襲し、データの１ワ一ド単位を文
字と呼び、データが複数ワードつながったものを文字列
と呼ぶことにする。

ユニバーサル符号化の代表的な方法として、ジブーレン
ペル（ｚｉマーＬｅｍｐｅｌ）符号がある（詳しくは、
例えば、宗像ｒ　ｚｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌのデータ圧縮法
」。

情報処理、　ｖｏｌ、　２６．　ＮＯ，１，１９８５年
を参照のこと）。

２ｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号では、 ■ユニバーサル型と、 ■増分分解型（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｐａｒｓｉｎ
ｇ）の２つのアルゴリズムが提案されている。

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
ｅｒＯＰＭ／Ｌ　Ｔｅｘｔ　Ｃｕ＋ｐｒｅｓｓｉｏｎ’
、　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、　ｏｎ　ＣｏｍｍｕｎＶｏ
ｌ、　Ｃ０Ｍ−３４，Ｎｏ、　１２．　Ｄｅｃ、　１９
８６年参照）。

また、増分分解型アルゴリズムの改良としては、Ｌ　Ｚ
Ｗ　（Ｌｅｍｐｅｌ−２ｉｖ−Ｗｅｌｃｈ）符号がある
（Ｔ、＾、ＷｅＩｃｈ、’Ａ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ｉ
ｕ　Ｈｉｇｈ−Ｐ！ｒｌｏｒｍａｎｃｅ　Ｄａｔａ　Ｃ
ｏｍｐ＋ｅｓｓｉｏｎ’、　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、　Ｊｕ
ｎｅ　１９ｇ４年参照）。

これらの符号化方式の内、高速処理ができることと、ア
ルゴリズムの簡単さからＬＺＷ符号が記憶装置のファイ
ル圧縮などで使われるようになっている。

［従来の技術］ 従来のＬＺＷ符号による符号化処理フローを第５図に示
し、復号化処理フローを第６図に示す。

まずＬＺＷ符号化処理は、書き替え可能な辞書を持ち、
入力文字列の中を相異なる文字列（部分列）に分け、こ
の文字列を出現した順に参照番号を付けて辞書に登録す
ると共に、現在入力している文字列を辞書に登録しであ
る最長−散文字列の参照番号で表して符号化するもので
ある。

第７図にＬＺＷ符号化の説明図を示すと共に第９図にＬ
ＺＷ復号化の説明図を示し、更に第８図に復号化と復号
化時に作成される辞書構成例を示す。尚、第７．　８．
　９図では説明を簡単にするため、ａｂｃの３文字の組
合せからなるデータを圧縮、復元する場合の例を取り上
げている。

第５図のＬＺＷ符号化処理では、まずステップ８１（以
下「ステップ」は省略）で予め辞書に全文字につき一文
字からなる文字列を初期値として登録してから符号化を
始める。Ｓｌの符号化は入力した最初の文字Ｋにより辞
書を検索して参照番号ωを求め、これを語頭文字列とす
る。次に８２で入力データの次の文字Ｋを読込み、Ｓ３
で文字入力が終了したか否かチエツクした後、Ｓ４に進
んでＳｌで求めた語頭文字列ωに８２で読込んだも文字
Ｋを加えた（ωＫ）が辞書にあるか否か探す。

Ｓ４で文字列（ωＫ）が辞書になければ、Ｓ６に進んで
Ｓｌで求めた文字にの参照番号ωを符号語ｃｏｄｅ　（
ω）として出力し、また文字列（ωＫ）に新たな参照番
号を付加して辞書に登録し、更にＳ２の入力文字Ｋを参
照番号ωに置き換えると共に辞書アドレスｎをインクリ
メントしてＳ２に戻って次の文字Ｋを読み込む。

一方、Ｓ４で文字列（ωＫ）が辞書にあればＳ５で文字
列（ωＫ）を参照番号ωに置き換え、再びＳ２に戻って
Ｓ４で文字列（ωＫ）が辞書から探せなくなるまで最大
−成長の検索を続ける。

第７．８図を参照してＬＺＷ符号化を具体的に説明する
と次のようになる。

まず第８図の入力データ１ｎｐｕｔは左から右へと読む
。最初の文字ａを入力した時、辞書にはａの他に一致す
る文字列がないので、０ＵＴＰＵＴ　Ｃ０ＤＥ　１（参
照番号ω）を符号語して出力する。そして、拡張した文
字列ａｂに参照番号４を付けて辞書に登録する。実際の
辞書登録は第７図の右側に示すように文字列１ｂとして
登録される。

続いて２番目のｂが文字列の先頭になる。辞書にはｂの
他に一致する文字がないので参照番号２を符号語きして
出力し、同時に、拡張した文字列ｂａも辞書にないので
、文字列ｂａを２ａで表わし、参照番号５を付けて辞書
に登録する。３番目のａが次の文字列の先頭になる。以
下同様に、この処理を続ける。

第６図の復号化処理は第５図の符号化の逆の操作を行う
。

第６図のＬＺＷ復号化では、符号化時と同様に予め辞書
に全文字につき一文字からなる文字列を初期値として登
録してから復号化を始める。

まずＳｌで最初の符号（参照番号）を読込み、現在のＣ
０ＤＥを０ＬＤｃｏｄｅとし、最初の符号は既に辞書に
登録された一文字の参照番号いずれかに該当することか
ら、入力符号Ｃ０ＤＥに一致する文字ｃｏｄｅ（Ｋ）を
探し出し、文字Ｋを出力する。

尚、出力した文字には後の例外処理のためＦＩＮｃｈａ
＋にセットしておく。

次に８２に進んで次の符号を読込んでＣ０ＤＨにＩＮｃ
ｏｄｅとしてセットする。Ｓ３で新たな符号があるか否
か、即ち符号入力の終了の有無をチエツクしてＳ４に進
み、Ｓ３で入力された符号Ｃ０ＤＥが辞書に定義（登録
）されているか否かチエツクする。

通常、入力した符号語は前回までの処理で辞書に登録さ
れているため、Ｓ５に進んで符号Ｃ０ＤＨに対応する文
字列ｃｏｄｅ　（ωＫ）を辞書から読出し、Ｓ６で文字
Ｋを一時的にスタックし、参照番号Ｃ０ＤＥ（ω）を新
な符号Ｃ０ＤＥとして再度Ｓ５に戻り、この８５．Ｓ６
の手順を再帰的に参照番号ωが一文字Ｋに至るまで繰り
返し、最後にＳ７に進んでＳ６でスタックした文字をＬ
　Ｉ　ＦＯ（Ｌａｓｔ　Ｉｎ　ＦａｓｔＯｕ【）形式で
ポツプアップして出力する。同時にＳ７において、前回
使った符号ωと今回復元した文字列の最初の１文字Ｋを
組（ω、Ｋ）と表した文字列に、新たな参照番号を付加
して辞書に登録する。

第９図を参照してＬＺＷ復号化処理を具体的に説明する
と次のようになる。

まず第９図で最初の入力符号（ＩＮＰｔｌＴ　Ｃ０ＤＥ
）は１でアリ、−文字ａ、　　ｂ、　　ｃについては既
に参照番号１．　２．　３として第８図に示すように辞
書に登録されているため、辞書の参照により符号１に一
致する参照番号の文字列ａに置き換えて出力する。

次の符号２についても同様にして文字すに置き換えて出
力する。このとき前回処理した符号１と今回復号した最
初の１文字すとを組合わせた文字列（１ｂ）に新たな参
照番号４を付加して辞書に登録する。

３番目の符号４は辞書の検索により求めた文字列１ｂか
ら文字列ａｂと置き換えて文字列ａｂを出力する。同時
に前回処理した符号２と今回復号した文字列の１番目の
文字ａとの組合せた文字列２ａ（＝ｂａ）に新たな参照
番号５を付加して辞書に登録する。

以下同様に、この処理を繰り返す。

第９図のＬＺＷ復号化では次の例外処理がある。

この例外処理は、第６番目の入力符号８の復号で生ずる
。符号８は復号時に辞書に定義されておらず、復号でき
ない。この場合には、前回処理した符号５に前回復号し
た文字列ｂａの最初の一文字すを加えた文字列５ｂを求
め、更に２ａｂ、ｂａｂと置き換えて出力する例外処理
を行う。そして、文字列の出力後に前回の符号語５に今
回復号した文字列の１番目の文字すを加えた文字列５ｂ
に参照番号８を付加して辞書に登録する。

この例外処理は、第６図の復号化処理フローの３４、Ｓ
８の処理を通じて行われ、最終的に８７で文字列の出力
と新たな文字列に参照番号を付加した辞書への登録がＳ
７で行われる。

尚、第６，９図のＬＺＷ復号化は、復号側で符号を解読
しながら辞書をリアルタイムで作り出す場合を説明した
が、符号化の際に作られた辞書をそのまま復号化側にコ
ピーとして使用することで符号化しても良い。この場合
に復号化側での例外処理は不要になる。

次に従来の辞書の初期化を説明する。

第５図のＬＺＷ符号化処理において、Ｓ６の辞書に対す
る文字列の登録が済むと、Ｓ７で現在の辞書登録アドレ
スｎが辞書の最大アドレスＮＭＡＸを越えたか否か、即
ち辞書が一杯になったか否かチエツクする。もしＳ７で
辞書への登録が一杯になったことが判別されると、Ｓ８
に進んで辞書への登録を止め、数１００バイト単位に圧
縮率をチエツクする。このとき圧縮率が前回チエツクし
たときと比べて悪化する方向に動いていることが８９で
判別されると、辞書がデータの統計的性質とズレができ
ていると判断し、Ｓ１０に進んで第１文字のみを含むよ
うに辞書を初期化した後、再度、Ｓ２に戻って辞書への
登録を行いながら符号化を実行する。

［発明が解決しようとする課題］ このように従来のＬＺＷ符号によるデータ圧縮は、辞書
が一杯になったとき圧縮率をチエツクし、圧縮率が悪化
したとき第１文字のみを含むように辞書を初期化した後
、再度学習による符号化を進めており、辞書の初期化は
簡単なため高速で処理できる利点がある。

しかしながら、今までの学習した履歴を全部槽ててしま
うため、初期化の回数が多い場合には、十分に大きな辞
書サイズをもって辞書の初期化なしで符号化する理想的
な場合に比べ、初期化により圧縮率が低下するという問
題があった。

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、辞書の初期化による圧縮率の低下を防止するＬＺ
Ｗ符号を用いたデータ圧縮方式を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。

まず本発明は、符号化済みデータを異なる部分列に分け
て各部分列毎に異なる参照番号を付加して辞書１０に登
録しておき、入力データを辞書１０の部分列の内、最大
長一致する部分列の参照番号で指定して符号化するデー
タ圧縮方式を対象とする。

このようなデータ圧縮方式につき本発明にあっては、辞
書１０に登録された部分列毎にカウンタｃｎｔ　１〜ｎ
を設け、カウンタｃｎｌ　１〜ｎに辞書１０中の各部分
列が入力データと一致した回数を計数しておき、辞書１
０への登録が一杯になった時に、所定の閾値よりカウン
タの計数値の低い部分列を辞書１０より削除して登録空
きスペースを確保し、再度、の入力データの符号化と辞
書登録を行うように構成したものである。

［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、辞書の各参照番号毎にカウンタを設けて各参照
番号の符号化時に使われた回数を計数しておき、辞書へ
の登録が一杯になったとき、カウンタの計数値をみて出
現頻度の高い文字列のみを辞書に残し、出現頻度の低い
文字列は捨てて登録空きスペースを作る辞書の初期化が
行われる。

このため学習した履歴の内、出現頻度の高ものが辞書に
残った状態で次の符号化が再開され、符号化の再開時に
既に出現頻度の高い文字列が登録済みとなっていること
から、最初から一成長の長い部分列を検索でき、圧縮率
を向上できる。

［実施例］ 第２図は本発明の一実施例を示した実施例構成図である
。

第２図において、１２は制御手段としてのＣＰＵであり
、ＣＰＵ１２に対してはプログラムメモリ１４とデータ
メモリ２４が接続される。プログラムメモリ１４にはコ
ントロールソフト１６、最大−成長検索ソフト１８、符
号化ソフト２０及び辞書初期化ソフト２２が設けられる
。また、データメモリ２４には辞書１０とデータバッフ
ァ２６が設けられる。辞書１０はアドレス０から最大ア
ドレスＮＭＡＸをもつ。データバッファ２６には、符号
化時には処理対象となる文字列が入力され、復号化時に
は処理対象となる符号系列が入力される。

次に第２図の実施例の概略を説明すると、まず入力デー
タをＬＺＷ符号に符号化するための符号化処理は基本的
には従来方式と同じであるが、辞書１０に登録する部分
列の各参照番号毎にカウン夕を設け、符号化時に各参照
番号が使われる毎にカウンタをインクリメントして使用
頻度を計数できるようにしている。

この辞書１０の部分列に対応して設けられたカウンタの
計数値は辞書１０への登録が一杯になったとき、即ち辞
書１０の最大アドレスＮＭＡＸへの登録を検知したとき
、辞書初期化ソフト２２の起動により各部分列に設けた
カウンタの計数値をチエツクし、出現頻度が所定の閾値
を越える部分列のみ辞書に残し、閾値より少ない部分列
を削除する辞書登録スペースのチエツク処理としての初
期化処理を行なうようになる。

次に、第３図の処理フロー図を参照して本発明のＬＺＷ
符号化を説明する。

第３図において、まずＳｌで第１番目の文字を含むよう
に辞書を初期化する。即ち、処理対象となるデータ系列
における全文字の１文字を最小部分列として参照番号を
付加して辞書に登録する。

このような全ての１文字登録が済んだならば、このとき
の辞書の現在の登録文字列数ｎを１文字全体の数にセッ
トする。続いて、入力した最初の文字Ｋを辞書の検索に
より参照番号ωを求めて、語頭文字列ωとする。

以上の初期化処理が終了したならばＳ２に進んで、２番
目の文字Ｋを読み込み、Ｓ３で文字Ｋが残っているか否
かチエツクした後、Ｓ４に進み、語頭文字列ωに８２で
読み込んだ２番目の文字Ｋを組み合わせた文字列（ωＫ
）が辞書にあるか否か検索する。この段階では１文字の
みの登録しか済んでいないため、辞書に文字列（ωＫ）
は存在せず、従って８６に進み、Ｓｌで最初に入力した
文字Ｋについて求めた参照番号ωを符号語ｃｏｄｅ（ω
）として出力する。この最初の符号語の出力に続いて文
字列（ωＫ）をそのときの辞書アドレスｎに登録する。

この文字列（ωＫ）の参照番号は辞書アドレスｎに一致
した参照番号ω＝ｎとなる。

続いてＳ６では辞書登録後に８２で２番目に読み込んだ
文字Ｋを語頭文字列ωとし、また文字列（ωＫ）の辞書
アドレスｎへの登録に伴いカウンタｃｎｔ（ｎ）を作成
し、初期状態でカウンタｃｎｔ（ｎ）を０にセットする
。以上の処理が終了すると辞書アドレスｎをインクリメ
ントし、Ｓ７の辞書登録スペースのチエツクに進む。Ｓ
７の辞書登録スペースのチエツクにあっては、辞書アド
レスｎが辞書最大アドレスＮＭＡＸを越えない限り、特
別な処理を行なうことなく、Ｓ２に戻って３番目の文字
Ｋを読み込む。

一方、何回かに亘る文字列の登録の繰返しによりＳ４で
そのときの語頭文字列ωに読み込んだ文字Ｋを組み合わ
せた文字列（ωＫ）が辞書にあることが判別されると、
Ｓ５に進んで文字列（ωＫ）を語頭文字列ωに置き換え
、文字列に対応して設けているカウンタｃｎｔ　（ω）
をインクリメントする。

Ｓ５の処理が終わるとＳ７の辞書登録スペースのチエツ
クを経由して再びＳ２に戻って次の文字Ｋを読み込み、
Ｓ４で文字列（ωＫ）が探し出せな（なるまで一致長の
検索を行ない、探し出せなくなると８６に進んで、同様
に最大一致長となる文字列の参照番号ωで指定される符
号語ｃｏｄｅ（ω）を出力し、同様に新たな文字列（ω
Ｋ）の辞書登録と対応するカウンタｃｎｔ（ｎ）の新設
を行なうようになる。

第３図の８７に示した辞書登録スペースのチエツク処理
は第４図の処理フロー図に示すようになる。

第４図において、まずＳｌで現時点の登録辞書アドレス
ｎが辞書の最大アドレスＮＭＡＸを越えたか否かチエツ
クする。現在の登録アドレスｎは辞書の最大アドレスＮ
ＭＡＸ以内にあればそのまま第３図の処理にリターンす
る。

Ｓｌで登録辞書アドレスｎが辞書の最大アドレスＮＭＡ
Ｘを越えたことが判別されると８２に進み、辞書チエツ
クのためのアドレスｉを０にリセットし、Ｓ３でアドレ
スｉを１つインクリメントし、Ｓ４で現在の辞書登録ア
ドレスｎ以内であればＳ５に進み、アドレスｉに設けて
いるカウンタｃｎｔ　（ｉ）の計数値が予め定めた閾値
Ｔより小さいか否かチエツクする。カウンタｃｎｔ　　
（ｉ）の計数値が閾値Ｔより小さければＳ６に進んで、
辞書アドレスｉを次のアドレスｊとすることで、閾値Ｔ
よりカウンタの計数値の小さい文字列を削除する。

Ｓ６で辞書の文字列を１つ削除する処理が終了すると８
７に進み、削除した文字列の次のアドレスｊが辞書登録
最終アドレスｎ以内かどうかチエツクし、アドレスｊが
辞書登録最終アドレスｎ以内であればＳ８に進み、削除
した辞書アドレスｉ以降にｉ＝ωより大きい参照番号を
もつ文字列が存在するか否かチエツクする。削除したア
ドレスｉの文字列ωより大きい参照番号を中部にもつ文
字列が存在した場合にはＳ９に進み、各文字列の中の参
照番号ωを１つデクリメントして参照番号を１つ下げる
ようにする。

続いてＳＩＯに進み、削除したアドレスｉの次の辞書ア
ドレスｊの符号列（ωＫ）を１つ少ない辞書アドレスｊ
−１、即ち削除したアドレスｉに登録し、辞書アドレス
ｊを１つインクリメントする。そして、再びＳ７に戻り
、アドレスｉの削除後に参照番号ωを１つ減らして、更
に登録アドレスを１つ前に移す処理が済んでいないアド
レスｊが最終登録アドレスｎを越えたか否かチエツクし
、越えるまで８７〜ＳＩＯの処理を繰り返す。

即ちＳ６でカウンタの計数値が閾値Ｔより小さいために
アドレスｉの部分列を辞書から削除した場合には、削除
した部分列以降のアドレスに存在する符号列の中の参照
番号ωを１つ少なくした後、アドレスを１つずつ上位に
詰める処理を行なうようになる。

Ｓ７でアドレスｊが最終登録アドレスｎを越えたことが
判別されるとＳｌｌに進み、文字列が１つ削除されたこ
とから、登録最終アドレスｎを１つデクリメントして再
びＳ３に戻り、次のアドレスについて同じ処理を繰り返
す。

以上の処理の繰返しによりＳ４でアドレスｉが最終登録
アドレスｎを越えたことが判別されると８１２に進み、
辞書整理が済んだアドレスｉ＝０からｎまでのカウンタ
ｃｎｔの全てをＯにリセットして再び第３図の処理に戻
る。

この第４図の辞書登録スペースのチエツク処理により辞
書への登録が一杯になったとき、カウンタの計数値を見
て出現頻度の高い文字列のみを辞書に残し、出現頻度の
低い文字列は削除されて新たに登録する辞書空きスペー
スを確保することができる。

一方、ＬＺＷ復号化処理においても、例えば第６図の８
７における辞書登録の際に、カウンタＣｎｔ（ｎ）を設
けて０にセットし、Ｓ５の辞書検索で文字列（ωＫ）を
探し出してＳ６で文字Ｋをスタックする際に、対応する
カウンタｃｎｔ　（ω）を１つインクリメントする。

そして、辞書が一杯になった段階で、第４図と同じ辞書
登録スペースのチエツク処理を実行することで出現頻度
の高い文字列のみを辞書に残し、出現頻度の低い文字列
は削除して新たに登録する辞書空きスペースを確保する
ことができる。

尚、上記の実施例にあっては、辞書への登録か一杯にな
ったとき、既に登録済みの全部の文字列の中から高頻度
で出現する文字列を残すようにしたが、他の実施例とし
て登録番号が古い文字列、例えば辞書の最大アドレスＮ
ＭＡＸの２分の１までの中から高頻度で出現する文字列
を残すようにしてもよい。このように、辞書登録の順番
を考慮すれば、出現頻度だけでは最近登録が行なわれた
若い登録番号をもつ文字列が削除されてしまったものが
、出現頻度が少なくとも最近登録した若い登録番号をも
つ文字列を辞書に残すことができる。

そして辞書への登録が一杯になる毎に出現頻度の少ない
文字列が捨てられて登録番号が古くなり、登録番号が古
い状態で出現頻度も低ければ、最終的に捨てられること
となる。

［発明の効果］ 以上説明してきたように本発明によれば、辞書への登録
が一杯になったとき出現頻度の高い文字列は辞書に残さ
れるため、今までに学習した結果を損なうことなしに学
習結果を有効に生かした符号化あるいは復号化を継続す
ることができる。このため、入力データの量に比べ小さ
いサイズの辞書を使用しても、充分に大きい辞書サイズ
をもって辞書の初期化なしで符号化をする理想的な場合
に近い高い圧縮率を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図； 第２図は実施例構成図； 第３図は本発明のＬＺＷ符号化処理フロー図；第４図は
本発明の辞書登録スペースのチエツク処理フロー図； 第５図は従来のＬＺＷ符号化処理フロー図；第６図は従
来のＬＺＷ復号化処理フロー図；第７図はＬＺＷ符号化
説明図； 第８図は辞書構成例の説明図； 第９図はＬＺＷ復号化説明図である。 図中、 １０；辞書 １２：ＣＰＵ １４ニブログラムメモリ ６ ０ ２ ４ ６ ：コントロールソフト ：最大ー成長検索ソフ ：符号化ソフト ：辞書初期化ソフト ：データメモリ ：データバッフア ト

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）符号化済みデータを異なる部分列に分けて各部分
   列毎に異なる参照番号を付加して辞書（１０）に登録し
   ておき、入力データを該辞書（１０）の部分列の内、最
   大長一致する部分列の参照番号で指定して符号化するデ
   ータ圧縮方式に於いて、 前記辞書（１０）に登録された部分列毎にカウンタ（ｃ
   ｎｔ１〜ｎ）を設け、該カウンタに辞書（１０）中の各
   部分列が入力データと一致した回数を計数しておき、辞
   書（１０）への登録が一杯になった時に、所定の閾値に
   より前記カウンタの計数値が低い部分列を辞書（１０）
   より削除して登録空きスペースを確保し、再度、入力デ
   ータの符号化と辞書登録を行うことを特徴とするデータ
   圧縮方式。