JPH0342969A - カラー画像情報符号化方式 - 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】 〔技術分野〕 本発明は、カラー原稿読み取り装置又はカラーＴＶカメ
ラ等により取り込まれた多値カラー画像情報の符号化を
行なうカラー画像情報符号化方式％式％ ） 従来より、画像情報の伝送、蓄積の際には、その効率を
考慮し、符号化により冗長度を抑圧するのが一般的であ
る。この様な符号化においては、その対象となる画像情
報は、２値の白／黒又はカラー情報が大半であった。

しかし、近年、画像情報の多値化が進み高精細化が計ら
れており、さらにカラーの多値化も行なわれている。

従って、多値カラー画像情報に対しても符号化を行なわ
なければならないのであるが、これまでは従来の白／黒
用の手法を、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブル
ー）の三原色各々に施したり、又、各画素毎に、Ｒ，Ｇ
、Ｂ３３原間の色相関を利用し量子化する等が考えられ
ている。

前者の手法では、当然効率も悪く、しかも場合によって
は色ズレの原因ともなる。又、後者の場合は色ズレは発
生しにくいが、Ｒ，Ｇ、Ｂ３３原の相関が強すぎる為、
高効率は望めないものであった。

そこで、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）
の３原色を信号間相関のより弱く、且つ、明度情報と色
情報に分離可能な信号形態に変換し、更に、その信号を
小ブロックに切り出し、このブロック毎に、ブロック内
明度、ブロック内のエッヂ等に関する構造情報及びブロ
ック内の色情報を表わす情報配列に符号化することが提
案されている。

即ち、Ｒ，Ｂ、Ｇ信号を、まず信号間相関のより小さい
信号形態の一例としてＣＩＥ１９７６均等色空間のＬ″
ａ″ｂ゛ａ″ｂ゛信号更に小ブロツク内の情報をＬ（明
度）、Ｓ（構造情報）及びＣ（色情報）の３要素からな
る情報形態に符号化する。

第２３図は対象画像における、Ｒ，Ｇ、Ｂ→Ｌ”　ａ”
　ｂ”変換及び４画素×４画素の正方形ブロックの切り
出しの様子を示している。第２３図（ａ）において、２
０１は原稿、２０２はブロックであり、原稿の隅から順
に４×４サイズでブロックが切り出されていく。また２
０３はそのブロックの内の１つであり、ブロックにエッ
ヂ部が含まれた場合を示す。

第２３図（ｂ）は、原稿２０１に書かれた文字が赤文字
であった場合のブロック２０３を構成する３原色（Ｒ，
Ｇ、Ｂ）の様子を示し、そのＲｌＧ、Ｂ３３原は図の様
にＲにだけエッチが現われる。

第２３図 （ ） は、 第２３図（ｂ） に示した Ｒ９ Ｇ。

Ｂ信号をＬ　ａ　ａ　ＩＩ １ に変換した場合を 示す。

ここで、 Ｒ１ Ｇ。

ＢからＬ”ａ” ｂ″信号変 換する変換式を以下に示す。

（’Ｙ”’、　Ｙ　ｇ’、　Ｙ　ｇ：ｚ　？’、　Ｚ　
ｇ、　Ｚ　ｂＧｆ５１：ａ）これより、 （但し、 Ｏ Ｙ。

０ は基準白色光の値） 〔発明が解決しようとしている課題〕 この様にして、カラー画像を所定サイズのブロック毎に
Ｌ”　ａ”　ｂ”の夫々からなる信号に変換し、その後
、これらをベクトル量子化の手法により符号化すること
により、カラー画像の効率的な符号化が達成できる。

しかしながら、このベクトル量子化は不可逆的な符号化
であって、符号化に際して最適な動作がなされなければ
、良好なカラー画像の再生が達成されない。

第２図〜第４図で、このベクトル量子化を用いた符号化
方式について説明する。

ここでブロックサイズは４Ｘ４（１６画素）とし、２値
ブロツクは１を黒、０を白とするならば、黒白のパター
ンと見なすことができる。

まず、木方式の基本的な考え方であるが、発生し得る黒
白パターンとしては、２′６通りあるが、実際の画像デ
ータとしては、これら全てのパターンが発生するわけで
はない。即ち、画像読み取り系の解像度によっては全く
発生しないパターンや、はとんど発生しないパターンが
ある。

また、他のパターンに置き換えられても、再生像として
は劣化が知覚できないパターンもある。

さらには、類似しているパターン群は、その中の１つの
パターンに縮退することもできる。

そこで、あらかじめ再生パターンとしてＮ個（Ｎは２１
６より小なる整数）のパターンを決めておき、それぞれ
に、たとえばＯからＮ−１までのコードを付ける。この
再生パターンのセットをコード・ブックと呼ぶ。第２図
はこの例で２０のパターンが登録されている。

入力された２値パターンがコード・ブックに登録された
パターンと等しい場合は、当然そのコードが割り当てら
れるが、そうでない場合は、コード・ブックに登録され
たパターンの中から最も歪が小さいものを検索してその
コードを割り当てる。

このようにして、２１６通りの入力パターンをＮ個のコ
ードに割り付けることでデータの圧縮を実現する。圧縮
率としては１６　／　１　ｏ　ｇ　２　Ｎとなる。

この時、どのようなパターンをいくつコード・ブックに
登録するかということが、再生画像の画質も含めた意味
での符号化効率を決定する大きな要因となる。

これを実現する方法の一つとしては、ＲＯＭ等の記憶素
子に変換テーブル（ルック・アップ・テーブル）を構成
する方法がある。第３図に示すように、入力パターン（
１）のそれぞれの画素を変換テーブルのアドレス（２）
に対応させる。この場合、アドレス線は１６本であるか
ら、容量は２　′６＝　６４　Ｋ　ｂ　ｙ　ｔ　ｅ以上
あれば良い、第３図で入力パターン（１）のアドレスは
１１０１００００００００００００−５３２４８番地と
なり、このアドレスにはデータ（３）として再生パター
ンのコードＯが書き込まれる。

このようにして発生し得る全ての入力パターンに対して
コード・ブック中のコード０〜１９のパターンを割り当
てて、それぞれの入力パターンに対応するアドレスにそ
のコード番号をデータとして書き込んでルック・アップ
・テーブル１作成する。

このルック・アップ・テーブルを第４図の如く符号器４
００として用いることでほぼリアルタイムにコード化が
実現できる。一方、復号はコード・ブックをそのままル
ック・アップ・テーブルとしたＲＯＭを復号器４０１と
することで実現できる。

ところで、入力パターンにコード・ブックのパターンを
割り当てる場合、歪が一番小さいものを割り当てること
が、再生画像として視覚的に一番良いとは限らない場合
がある。

たとえば、第５図（１）のような入力パターンの場合、
歪測度として、２つのパターンの距離とした場合、歪が
最小となるのはコードＣＲ＝６のパターン（２）で歪２
となる。しかし、入力パターンが右上から左下への斜め
の細線の１部であったとすると、このコードＣＲ−６の
パターン（２）で再現されると、線の途切れとなって視
覚上好ましくなく、かえって歪が３と大きいコードＣＲ
−１９のパターン（３）として再現される場合の方が良
い場合がある。

このような方式において、単純に入力パターンと再生パ
ターンの歪を測定して歪の最小のものを割り当てるとい
う従来の方式では、再生像として最適のものが得られる
とは限らないという問題があった。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、カラー画像
情報をより信号間相関が弱く、かつ明度情報と色情報に
分離可能な信号に変換するとともに、該変換された信号
各々について小ブロックに切り出し、ブロック毎に符号
化するカラー画像情報符号化方式において、ブロックの
構造情報を表わす２値化画像の入力パターンに対する再
生パターンを予め形状の特徴毎にカテゴリ分類しておき
、入力パターンの符号化に際し、入力パターンの形状の
特徴に応じたカテゴリ内の再生パターンから再生パター
ンを検索して符号化する画像情報符号化方式を提供する
ものである。

〔実施例〕

以下に、本発明を好ましい実施例に基づいて説明する。

第１図は、本発明を適用した符号化を達成するための回
路構成の実施例を示している。３０１はカラースキャナ
等から１ライン毎に順次人力されたＲ、Ｇ、Ｂ信号を前
述したブロックに切り出す為に一時蓄える４ラインバツ
フアである。即ち−旦４ラインバッファ３０１に蓄えら
れた４ライン分の信号を４×４のサイズで読み出す事に
より４×４ブロツクの切り出しを行なう。３０２はＲ，
Ｇ、Ｂ→Ｌ”　ａ”　ｂ”変換を行なうＬ　１１　ａ　
ｌＩｂ１変換部であり、先に示した変換式に基づき変換
動作する。

このＬ　ＩＩ　ａＩＩ　１．　＊変換は、Ｌ”ａ″ｂ１
への変換テーブルの書込まれたメモリテーブルをＲｌＧ
、Ｂ信号によりアクセスするルック・アップ・テーブル
方式により実現される。このようにして、Ｒ，Ｇ、Ｂ信
号は信号間相関の小さいＬ“ａ”ｂ“信号に変・換され
る。

３０３は、Ｌ”　ａ”　ｂ”変換部３０２から、第２３
図（Ｃ）のＬｏのブロックにおけるｘ■。

Ｘ＋□、・・・＋Ｘ２□、　Ｘ２２．・・・、Ｘ４４の
順に出力される多値のＬ′傷信号ある。３０４はＬ′傷
信号２値信号に変換する２値変換部であり、その手法と
してブロック内のし“信号の平均値を求め、各Ｌ′傷信
号その平均値より大か否かにより各Ｌ１信号を２値信号
に変換する。

３０５は２値変換部３０４の出力であり、この値はブロ
ック毎の平均値を表わし、これはブロックの明度を代表
する係数である。従って、この値を各ブロックのしく明
度）３０８として出力する。

３０６は２値化された各Ｌ“信号Ｙｌｌ〜Ｙ４４であり
、これはブロックの構造を代表する係数であり、ベクト
ル量子化器３０７によりコード化、即ち、構造情報３１
０として事前は定めたパターンに丸められる事となる。

３１１．３１２は、各々Ｌｌｌ　ａｔ　ｂＩ＋ＩＩ部３
０２の出力であるａ”、ｂ″の各ブロックにおける夫々
の平均ａ”、ｂ”をとる平均回路であり、加算器と除算
器で構成される。

３１３はａ”、ｂ’のブロック平均値をまとめて量子化
する量子化器である。これにより各ブロックの色情報３
１４を形成する。

３１５は、これまで説明した様にして得られるＬ（明度
）３０８、Ｓ（構造）３１０、Ｃ（色情報）３１４をブ
ロック毎に一つの符号にまとめるマルチプレクサである
。３１６はマルチプレクサ３１５の出力信号、即ち符号
化済コードである。

この様にしてカラースキャナ等から入力されるＲ、Ｇ、
Ｂ信号を所定サイズの単位ブロック毎に信号間相関の小
さいＬ”　ａ″ｂ“信号に変換し、このＬ　ＩＩ　ａＩ
ｌ　ｂｍ信号に基づいて、各ブロックの色画像を、明度
、構造及び色情報で表わす。

この様に符号化されたコードを復号して、カラー画像を
再現する場合には、構造情報による各ブロックのエッヂ
で区切られる各領域を明度及び色情報により表わされる
色で塗り分ける。これによりカラー原稿画像が良好に再
現される。

尚、本実施例ではＲ，Ｇ、Ｂ信号をＬ″ａ“ｂ′で示し
たが、Ｌｍ　ａＩＩ　ｖＩＩ、又はＮＴＳＣのＹＩＱ、
ＰＡＬ、ＹＵＶ等でも対応可能である。

また入力信号はＲ，Ｇ、Ｂに限らず、センサによっては
Ｙ（イエロー〉、Ｇ（グリーン〉、Ｃ（シアン）等の入
力も考えられる。

更にａ″、ｂ８は平均値で代表したが、もっと詳細Ｃ保
存しても良い。

次に第１図示のベクトル量子化器３０７の動作を詳細に
説明する。ベクトル量子化器３０７は、２値変換部３０
４からの１６個の２値信号を入力パターンとし、それに
対応する再生パターンを以下の手順に従って出力する。

即ち、第２図のコード・ブックのパターンを第６図のよ
うに、そのパターンの形によって分類する。本実施例で
は、コーナーのパターンがカテゴリＡ１対角コーナーが
カテゴリＢというようにＡ〜Ｆまで６つに分類される。

入力パターンがどの分類に属するか否かの判断はパター
ンの形の特徴を抽出することで行なう。

第７図はカテゴリＦの特徴抽出の方法を示したものであ
る。第７図に示したようにマスクｌ〜６までの６つのマ
スクを用意して、入力パターンでマスクの斜線部分に対
応する画素のうち１画素でも黒ならば真する。すべての
マスク１〜６について真ならば右上から左下への斜めの
連続性があると見なして、この入力パターンをカテゴリ
Ｆに分類する。この各カテゴリには回転又は折り返しに
より同一パターンとなるものがある。すなわち、カテゴ
リＦの場合なら右上から左下への斜めの連続性のみなら
ず、左上から右下への斜めの連続性をもったパターンも
含まれる。従って、この更なるパターンを検知するマス
クも同時に用意するか、入力パターンを９０”ずつ回転
するかして特徴抽出を実行する。

このカテゴリＦに分類されたパターンは、コード・ブッ
クのうちカテゴリＦのバタンの中から検索される。この
ような特徴抽出のためのマスクをすべてのカテゴリにつ
いて用意する。

第８図は本実施例の符号化の為の回路ブロック図、第９
図は符号化動作手順を示すフローチャートである。ここ
でＰｉはルック・アップ・テーブルの１番地に対応する
入力パターンである。まず、ＰＬがカテゴリＥの特徴を
有するかを、カテゴリ判定器８０１でマスクパターン発
生器８０２からの抽出マスクでチエツクする。Ｙｅｓの
場合、カテゴリ判定器８０１からカテゴリＥを示す出力
がなされ、ＲＯＭ８０３をアドレスし、コード・ブック
のカテゴリＥのパターンの中から検索してコード割り付
けを行ない、次の入力パターンについて処理をする。

もし、ＰｉがカテゴリＥの特徴を有しない場合は、マス
クパターン発生器８０２からの抽出マスクでカテゴリＡ
の特徴を有するかのチエツクを実行する。以後、同様の
処理をコード・ブックのすべてカテゴリについて実行す
る。もし入力パターンＰＬがとのカテゴリにも分類され
ない場合は、コード・ブックすべてのパターンから検索
する。

この時、−度カテゴリに分類されると、その入力パター
ンについては以降のカテゴリの特徴チエツクされないの
で、カテゴリ判定器８０１におけるカテゴリの検知の順
番が重要となる。たとえば、入力パターンが全画素黒の
場合、このパターンは明らかにカテゴリＥのコード１４
が割り当てられなければならない。しかし、カテゴリＥ
よりもカテゴリＦについての特徴検知が先に実行される
と、全黒のパターンは第７図のマスクでは特徴抽出する
とＹｅｓの判定となり、カテゴリＦのコードが割り当て
られてしまう。抽出条件が独立の場合は順番には関係な
いが、あるカテゴリの抽出条件が、もう一つのカテゴリ
の抽出条件を包含する場合は、包含されるカテゴリにつ
いて先に検知を実行しなければならない、従って、この
場合はカテゴリＦよりもカテゴリＥの検知を先に実行し
なければならない。

以上の方式で第１０図の入力パターン（１）はカテゴリ
Ｆと判定され、再生パターン（２）ではなく、確実にコ
ードＣＲ＝１９の再生パターン（３）がこの入力パター
ンの符号として割り当てられる。

以上説明したように、２値化された画像をブロック単位
でベクトル量子化的手法を用いて符号化する方式におい
て、あらかじめ登録されたコード付けられた再生パター
ンのセットをそのパターンの形の特徴に応じて分類し、
入力パターンを符号化する時は、同様のパターンの形の
特徴抽出をし、同じ分類の中から去ターンを検索してコ
ード化することで連続性の良い像再生を行なうことがで
きる。

以上の実施例においては、入力パターンを第６図示の２
０通りの再生パターンに割り付ける例を説明したが、再
生像をより原画に近づけるために、更に、第１１図の如
くの４通りのパターン（コード２０，２１，２２．２３
）を再生パターンに追加した場合の例を以下説明する。

第１１図示の４通りの再生パターンには、右上から左下
へ、又は左上から右下への斜めの連続性という特徴があ
るので、前述のカテゴリＦに含める。従って、第１１図
示の４通りの再生パターンを含む２４通りの再生パター
ンは第１２図示の如くカテゴリ分けされる。

今、パターンが入力されると、前述した第９図の手順に
より、第７図示のマスクパターンを用いたカテゴリ分は
及び再生パターン検索がなされる。そして、第１３図（
１）に示した入力パターンならば、前述と同様にカテゴ
リＦと判定される。

そこで、次にコード・ブックのカテゴリＦの中の再生パ
ターンコード１６〜２３の中から再生パターンが検索さ
れる。この時、入力パターンＰｉとカテゴリＦの各再生
パターンとの歪を求めると、コードＣＲ雪１９とコード
ＣＲ謬２０がともに歪３となるが、この場合コードＣＲ
÷２０のパターンに割り付けられるのが望ましい、しか
し歪がどちらも等しいのでコードｃＲ＝１９に割り付け
られる可能性もある。

そこで、歪を求める時に、第１４図のように画素によっ
て重み付けを行なう。第１２図では中央の２Ｘ２の４画
素は係数１、周辺の１２画素は係数２とする。これは近
傍のブロックとの連続性を考慮して周辺の画素の重みを
中央よりも大きくしている。このような重み付けで歪を
計算すると、入力パターン（１）と再生パターンＣＲ＝
１９（２）との歪は６、また再生パターンＣＲ＝２０（
３）との歪は５となるので、確実にＣＲ−２０が割り当
てられる。

同様に同じ歪のパターンが２つ以上あった場合、その画
像が再生されるシステムに着目してコードを割り当てた
方が良い場合がある。たとえば画像のある部分、すなわ
ち黒の部分はレーザーを０ＦＦＬ、て、白の部分はレー
ザーをＯＮすることで像再生を行なうバック・グラウン
ド・スキャン方式のレーザー・ビーム・プリンタの場合
、どうしても細線が細って再現される。このような場合
、同じ歪のパターンのうち黒画素の数の多い方を選択す
ると細線の細りを防ぐことができて、再生像として好ま
′しい。

従って、この黒画素数による判定を用いても、′ｓ１３
図の例ではコードＣＲ＝１９は黒画素数７、コードＣ，
＝２０は黒画素数９であるから、コードＣＲ−２０のパ
ターン（３）が割り付けられる。

逆に黒の部分はレーザーをＯＮして、白の部分はレーザ
ーをＯＦＦして像再生を行なうイメージ・スキャン方式
のレーザー・ビーム・プリンタの場合、細線が太つぎみ
に再現される。この場合は同じ歪なら黒画素の少ない方
のパターンを選択すると細線の太りを防げる。

またこの傾向の顕著な場合は、カテゴリ内に２つ以上の
候補がある場合は歪測定することなく、黒画素の数だけ
でコード割り付けをすることも有効である。しかし、こ
の場合は回転を考慮してＣＲＩＩ１１１６〜１９および
ＣＲ雲２０〜２３は同一のパターンと見なして処理しな
ければならない。

またこのような処理をカテゴリによって切り換えること
も考えられる。すなわち、線分の一部と見なせるカテゴ
リ、たとえばカテゴリＤやカテゴリＦのようなカテゴリ
のパターンについては、黒画素の数に基づいてコード割
り付けをし、エツジの一部と見なせるカテゴリのパター
ンについては、周辺に重み付けをして歪を測定してコー
ド付けを実行することが有効である。

以上説明したように、２値化された画像をブロック単位
でベクトル量子化的手法を用いて符号化する際に、ブロ
ックのパターンの形状に着目してその形状に応じて、ま
たは像再生システムの特性に応じて入力ブロックに再生
像を割り付ける規準を変えることで連続性の良い、また
像再生システムの特性にかかわらず安定した高品位の再
生像を得ることができる。

ところで、入力パターンのカテゴリ分けに際し、黒画素
のみではなく、白画素をも考慮すること社より、カテゴ
リ分けの精度が向上する。そこで第１５図の如く、カテ
ゴリＦの判別用に前述した第７図示のマスク１〜マスク
６の黒画素検出用のマスク社加えて、２種の白画素検出
用のマスクを加える。

即ち、第１５図において白マスク１．２は入力パターン
でマスクの斜線の画素が白ならば真とする。一方、黒マ
スク１〜６は第７図と同様に斜線の画素が１画素でも黒
ならば真とする。すべてのマスクについて真ならば右上
から左下への連続した斜線と見なして、この入力パター
ンをカテゴリＦに分類する。このカテゴリに対してマス
クは回転を考慮して、すなわちカテゴリＦの場合なら左
上から右下への斜めの連続性を検知するマスクも同時に
用意するか、入力パターンを９０”ずつ回転するかして
特徴抽出を実行する。このカテゴリに分類されたパター
ンは、コード・ブックのうちカテゴリＦのパターンの中
から検索される。このような特徴抽出のためのマスクを
すべてのカテゴリについて用意する。

このマスクで第１６図（１）の入力パターンを特徴検知
する。このパターン（１）はカテゴリＦの再生パターン
（４）とされるのが好ましい、しかしながら、第１５図
のマスクを用いるとカテゴリＦのパターンとは判定され
ない、それは右下の画素が黒であるために白マスク２の
判定が偽となるためである。

そこで、この入力パターン（１）はどのカテゴリにも分
類されず、全コード・ブックからの検索が行なわれて結
局コードＣＲ−６の符号が割り付けられてしまう。

そこで、右下の黒画素は孤立画素と考え、この画素を除
去してから、もう−度特徴抽出の過程を最初から実行す
る。

このような孤立画素は、入力系の雑音によって発生する
場合が多く、この孤立画素を除去することで再生画像の
劣化につながることはほとんどなく、むしろ雑音除去の
効果があって再生画像に好影響がある。

この孤立画素除去は第１７図に示したように、○印の画
素が黒で、かつ斜線部の画素が全て白画素の場合はこの
黒画素は孤立画素と判定するマスクを用いることにより
遠戚される。また、コーナーの４画素は検知マスク１で
、この４画素を除く周辺８画素は検知マスク２で、夫々
マスクを回転又は入力パターンを回転することで検知す
る。

この様にして、孤立画素が除去されたパターンは、第１
５図の特徴検知マスクでカテゴリＦと分類されるので、
コードＣＲ−１９のパターンが割り付けられる。

第１８図は孤立画素の除去を考慮した場合の動作手順を
示すフローチャートである。ここでｐｔはルック・アッ
プ・テーブルの１番地に対応する入力パターンである。

まずＰｉがカテゴリＥの特徴を有するか抽出マスクでチ
エツクする。Ｙｅｓの場合、コード・ブックのカテゴリ
Ｅのパターンの中から検索してコード割り付けを行ない
、次の入力パターンについて処理をする。

もしＰｉがカテゴリＥの特徴を有しない場合は、カテゴ
リＡの特徴を有するかのチエツクを実行するう以後、同
様の処理をコード・ブックのすべてカテゴリについて実
行する。もし入力パターンＰｉがどのカテゴリにも分類
されない場合は、孤立画素が入力パターンＰｉに存在す
るかどうかチエツクをし、もし存在する場合はこの孤立
画素を除去したパターンとして再びカテゴリＥの特徴抽
出を実行する。

このようにして、コード・ブック内のカテゴリに分類さ
れるまで孤立画素を１画素ずつ除去して行き、全ての孤
立画素を除去しても、どのカテゴリにも分類されない場
合は、コード・ブック全てのパターンを対象として最小
歪のパターンを検索してコード割り付けを行なう。

以上説明したように、２値化された画像をブロック単位
でベクトル量子化的手法を用いて符号化する方式におい
て、あらかじめ登録されたコード付けられた再生パター
ンのセット（コード・ブック）をそのパターンの形の特
徴に応じて分類し、入力パターンを符号化する際に同様
のパターンの形の特徴抽出をし、同じ分類の中からパタ
ーン検索してコード化することで連続性の良い像再生が
可能となると供に、どの分類の特徴も検知されない場合
、その入力パターンに孤立画素が存在する場合はその孤
立画素を除去してから特徴抽出して符号化することでよ
り正確な像再現を実現できる。

以上説明した例では、ブロック内の連続線を保存する様
に再生パターンを割り当てることを重点に説明した。

しかし、この人力ブロックが階調性を有する画像データ
を適当な閾値で２値化して得られたものとすると、平坦
な階調部分を２値化処理すると第１９図の入力パターン
のように、ランダムな２値画像が発生する。このような
場合はかえって連続性を有しない再生パターンとして再
現した方が視覚的に良好な場合がある。

そこで、再生パターンとして、更に第２０図示の如くの
白黒の市松模様のものを第１２図示の２４通りの再生パ
ターンとは別にコード２４として用意する。

今、第１９図示のパターンが入力されるとする。このパ
ターンを前述の第９図の手順を用いて処理する。

即ち、第２１図示の如く、第１９図の入力パターン（１
）は、カテゴリＦと判定され、コードＣＲ＝１９の再生
パターン（２）がこの入力パターンの符号として割り当
てられる。

さて前述した如く、この入力パターン（１）は階調性を
有する画像データを適当な閾値で２値化して得られたも
のなので、第２０図示のコードＣＲ＝２４のようなラン
ダムなパターンとして再現した方が良い。

そこで、まず上述のパターンの形の特徴を検知する前に
入力パターンの複雑度を計数する。つまり、第１９図に
示したようにパターンのＸおよびｙ方向はついて、黒画
素から白画素および白画素から黒画素への変化点の総数
を求める。そして、あらかじめ決めた閾値よりもこの総
数が多い場合は、このパターンはランダムなパターンと
判定してコードＣＲ＝２４のランダムな再生パターンを
割り付ける。従って、第１９図の入力パターンの変化点
は、Ｘ方向については第１列からそれぞれ２．３．１．
３で計９点、ｙ方向Ｃついては第１行より１．２，２：
　２で計７点あり、両方向合せて１６点となる。ここで
判定閾値が１６とすると、この入力パターンはランダム
なパターンと判定されて、コードＣＲ−２４が割り付け
られる。

′ｓ２２図は、以上の手順を示すフローチャートである
。ここでＰｉはルック・アップ・テーブルのｉ番地に対
応する入力パターンである。まず入力パターンのｘ、７
両方向の変化点の総数Ｎｃを求める。この数Ｎｃが１６
以上の場合は、この入力パターンはランダムなパターン
と判定してコードＣＲ−１３のパターンを割り付ける。

一方Ｎｃが１６よりも小さい場合はパターンの形の特徴
を抽出して再生パターンの検索を実行する。

まず、ＰｉがカテゴリＥの特徴を有するか抽出マスクで
チエツクする。Ｙｅｓの場合コード・ブックのカテゴリ
Ｅのパターンの中から検索してコードの割り付けを行な
い、次の入力パターンについて処理をする。もしＮｏの
場合はカテゴリＡの特徴を有するかのチエツクを実行す
る。以後、同様の処理をコード・ブックのすべてカテゴ
リについて実行する。もし入力パターンＰｉがどのカテ
ゴリにも分類されない場合はコード・ブックすべてのパ
ターンから検索する。

以上説明したように、２値化された画像をブロック単位
でベクトル量子化的手法を用いて符号化する方式におい
て、入力パターンの黒画素から白画素または白画素から
黒画素への変化点の数を計数して、その数があらかじめ
決められに閾値以上の場合はこのパターンをランダムな
パターンと判定して、コード・ブックに登録された特定
のパターンの符号を割り付けるこ“とで良好な再生像を
得ることができる。特に、入力ブロックが階調性を有す
る画像データをブロック内の平均値等を閾値として２値
化することで得られたものの場合は、その効果が大きい
。

〔発明の効果〕

以上説明した様に、本発明によると、カラー画像情報を
より信号間相関が弱く、かつ明度情報と色情報に分離可
能な信号に変換するとともに、該変換された信号各々に
ついて小ブロックに切り出し、ブロック毎に符号化する
カラー画像情報符号化方式において、ブロックの構造情
報を表わす２値化画像の入力パターンに対する再生パタ
ーンを予め形状の特徴毎にカテゴリ分類しておき、入ヵ
パターンの符号化に際し、入力パターンの形状の特徴に
応じたカテゴリ内の再生バタンから再生パターンを検索
して符号化するので、入力パターンにより表わされる画
像の特徴を良く保存した再生パターンに対応して符号化
が実行でき、良好にカラー画像情報を符号化可能となる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を適用した符号化回路の全体構成を示す
図、第２図、第１１図及び第２０図は再生パターンを示
す図、第３図は符号化動作を示す図、第４図は符号化及
び復号化を示す図、第５図、第１０図、第１３図、第１
６図及び第２１図は入力パターンと再生パターンの関係
を示す図、第６図及び第１２図は再生パターンのカテゴ
リを示す図、第７図及び第１５図はマスクパターンを示
す図、第８図は符号化回路の部分図、第９図。 第１８図及び第２２図は符号化手順を示すフローチャー
ト図、第１４図は重み付は糸数を示す図、第１７図は孤
立画素の検知を示す図、第１９図は入力パターンを示す
図、第２３図はカラー画像の変換動作を示す図である。 ３０４は２値変換部、３０７はベクトル量子化器、８０
１はカテゴリ判定器、８０２はマスクパターン発生器で
ある。 躬 ２ 図 褐 図 ；〉・・カッ＼＝５−″Ｊ Ｓ住ノ１−ｙ−：、／ 盪 ♂ 図 コード−〇 コード＝１ コード：２ コード゛：３ 入カッＶターソ １両ｒ１ノでターン 弔 ／θ 図 （１）入力バターソ 男 ／４ 図 すぐスワ１ 臼ヌスワ２ 秘 ５ 図 （１） 入カバテソ （２） ＣＦ？＝　６ 躬 ／７ 図 □χ フード：Ｚ４ 入カッぐターソ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）カラー画像情報をより信号間相関が弱く、かつ明
   度情報と色情報に分離可能な信号に変換するとともに、
   該変換された信号各々について小ブロックに切り出し、
   ブロック毎に符号化するカラー画像情報符号化方式にお
   いて、 ブロックの構造情報を表わす２値化画像の入力パターン
   に対する再生パターンを予め形状の特徴毎にカテゴリ分
   類しておき、入力パターンの符号化に際し、入力パター
   ンの形状の特徴に応じたカテゴリ内の再生パターンから
   再生パターンを検索して符号化することを特徴とするカ
   ラー画像情報符号化方式。
2. （２）入力パターンの特徴に応じて再生パターンの検索
   の基準を変えることを特徴とする特許請求の範囲第１項
   記載のカラー画像情報符号化方式。
3. （３）入力パターン中の孤立画素を除去して、再生パタ
   ーンの検索を行なうことを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載のカラー画像情報符号化方式。
4. （４）入力パターン中の２値化画像の変化量に応じて特
   定の再生パターンを対応して符号化することを特徴とす
   るカラー画像情報符号化方式。