JPH04288618A - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はデータ圧縮方式に関する
。さらに詳しくは、辞書に出現データを登録し、登録デ
ータを検索しながら該辞書のインデックスによって符号
化するデータ圧縮方式において、相関の強いデータは継
続して辞書登録し、相関の弱いデータは辞書登録しない
ようにして、辞書の利用効率を向上し、また、データ圧
縮率を向上するデータ圧縮方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】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ィスク・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て非常に大きく、十数倍から数十
倍の容量になる。また、最近は画像の品位を向上させる
ため、ファクシミリでは従来のＧ３機の約２００ｄｐｉ
（ｄｏｔｓ　ｐｅｒ　ｉｎｃｈ）からＧ４機の３００ｄ
ｐｉ、４００ｄｐｉ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、デ
ータ量を減らすことが必須となる。

【０００３】われわれは、白黒２値画像の圧縮方式とし
て、従来の代表的な二つの方式であるＭＭＲ方式および
予測符号化方式の圧縮率に匹敵する方式を既に考案して
いる。すなわち、画像の二次元的性質を捉える前処理を
加え、それをユニバーサル符号化する方式である。

【０００４】図１０は従来方式の原理図である。まず、
画像データを二次元的な情報に変換する前処理を実行し
（Ｓ１１１）、前処理で得たデータに対してユニバーサ
ル符号化という本処理を実行する（Ｓ１１２）。ユニバ
ーサル符号化には、例えば、ＬＺＷ符号を使用すること
ができる。前処理の手法としては以下の２通りを既に考
案している。

【０００５】■画像データを二次元的に捉えた白黒パタ
ーンの種類と、そのパターンが連続する数の情報に変換
する前処理を行ない、その後、そのデータにユニバーサ
ル符号化を適用する。

【０００６】■画像データの輪郭線を追跡し、白から黒
、または、黒から白に変わる変化画素の接続関係の情報
に変換する前処理を行ない、その後、そのデータにユニ
バーサル符号化を適用する。

【０００７】図１１は、図１０のなかの本処理（Ｓ１１
２）の原理図である。まず、前処理済みのデータを入力
文字列として入力し、この入力文字系列と同じ文字系列
を辞書から検索する（Ｓ１２１）。そして、辞書検索で
一致した文字系列のインデックスによって符号化する（
Ｓ１２２）。そして、最後に新たに現れた文字系列を辞
書に登録して（Ｓ１２３）処理を終了する。

【０００８】図１２は、画像に施す前処理の説明図であ
る。今、例として、前述した■の前処理方式について説
明する。ファクシミリのような画像データの場合、紙の
走査方向は第１ラインから順に第２、第３、・・・のよ
うに縦方向であり、データの読み込み方向は各ラインご
とに左から右の横方向である。第１ラインは、この図の
場合、白の部分があり、黒の短い部分の後、白の部分が
続く。第３ラインは白白・・黒黒・・白白・・黒黒・・
白白・・・となる。

【０００９】このような画像の粗データに対して、■の
前処理では表１のような固定長の符号を割り当てる。

【００１０】

【表１】

【００１１】すなわち、データを水平方向に見ていく場
合には水平モードＨの符号を割り当て、その長さ、すな
わちランレングスＲＬを割り当てる。また、第２ライン
のように第１ラインの白黒画像からいくつかずつずれた
画像になっている場合には、垂直モードＶの符号を割り
当て、前ラインの画像のずれの長さＺＬで表現する。ま
た、あるラインまで存在した画像が存在しなくなるよう
な場合（例えば、図１２の第５ラインのように第４ライ
ンまで存在した画像がなくなるようなところ）にはパス
・モードＰを割り当てる。

【００１２】図１３は、図１２の画像について表１の符
号を割り当てた場合の符号の概要を示している。すなわ
ち、第１ラインは、水平モードでデータを追い、左側の
白い部分について水平モード（Ｈ１）と白のランレング
ス（ＲＬ１）で表し、次の黒部分も水平モード（Ｈ２）
と黒のランレングス（ＲＬ２）で表す。第１ラインにつ
いては、後は白黒の変化がないのでＨ１−ＲＬ１、Ｈ２
−ＲＬ２で表現できる。第２ラインについては、第１ラ
インからの変化分で表現する。すなわち、垂直モード（
Ｖ１）で黒の左側の部分のズレ（ＺＬ２１、実際には０
）と垂直モード（Ｖ２）で右側の部分のズレ（ＺＬ２２
）で表す。一方、第３ラインの場合には、図１２のよう
にもう一つ黒の部分が増える。左側の黒の部分について
は、前ラインからのズレを垂直モードで表し、右側の黒
の部分は水平モードで表すことになる。第４ラインは、
どちらの黒の部分も前ラインとのズレを垂直モードで表
現できる。第５ラインになると、左の黒の部分がなくな
るのでパスモードの符号を使用する。

【００１３】以上のように、画像の始点の部分では水平
モードＨ（１００００００）と１バイトあるいは２バイ
トのランレングスＲＬ、前ラインとの接続点では垂直モ
ードＶで前ラインとのずれの長さＺＬ（右へのずれをプ
ラスの数、左のずれをマイナスの数とし、１バイトある
いは２バイト）、画像の黒の部分がなくなる終点部分で
はパスモードＰ（０００００００１）ですべての画像デ
ータを表現する。

【００１４】従来方式では、以上のような前処理の後ユ
ニバーサル符号化を実行して符号化する。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がりの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、網点の周期性、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
効な圧縮を行なうことができる。

【００１５】ユニバーサル符号化の代表的な方法として
は、Ｚｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ（ジブ−レンペル）符号があ
る（詳しくは、画像『Ｚｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌのデータ圧
縮法』、情報処理、Ｖｏｌ．２６，　Ｎｏ．１，　１９
８５年を参照されたい）。Ｚｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌ符号化
には二つのアルゴリズム、すなわち、ユニバーサル型と
増分分解型（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｐａｒｓｉｎｇ
）が提案されている。さらに、ユニバーサル型アルゴリ
ズムを改良したＬＺＳＳ符号（詳しくは、Ｔ．Ｃ．Ｂｅ
ｌｌ，　”Ｂｅｔｔｅｒ　ＯＰＭ／Ｌ　Ｔｅｘｔ　Ｃｏ
ｍｐｒｅｓｓｉｏｎ”，　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．ｏｎ
　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．ＣＯＭ−３４
，　Ｎｏ．１２，　Ｄｅｃ．１９８６　を参照）、増分
分解型アルゴリズムを改良したＬＺＷ（Ｌｅｍｐｅｌ−
Ｚｉｖ−Ｗｅｌｃｈ）符号（詳しくは、Ｔ．Ａ．Ｗｅｌ
ｃｈ，　”Ａ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　Ｈｉｇｈ
−Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｄａｔａ　Ｃｏｍｐｒｅｓ
ｓｉｏｎ”，　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，　Ｊｕｎｅ　１９８
４　を参照）がある。これらの符号のうち、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。ここでは、ＬＺＷ符号を取り上げることにする。Ｌ
ＺＷ符号では、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。

【００１６】図１４は、ＬＺＷ符号の辞書構成図である
。木構成を採る。すなわち、１文字目から順に木の枝を
伸ばしていく形式で辞書が構成され、この枝を追ってい
くことで、辞書の検索が可能である。そして、各枝にイ
ンデックスが付されている。まず、先頭の文字２５６文
字には０から２５５のインデックスが付され、その先頭
文字につながる枝にそれぞれまたインデックスが付され
る。同図の最も左の枝を例とすると、先頭の文字はイン
デックス０であり、２文字目には２５７、２５８などの
インデックスをもつ３文字が接続可能であり、さらに、
インデックス２５８の２文字目にはインデックス２５９
などの２文字が接続可能である。

【００１７】図１５はＬＺＷ符号における文字列の符号
化図である。各インデックスが符号となる。ＬＺＷ符号
化は、書き換え可能な辞書を使用し、入力文字コード・
データを相異なる文字列に分け、この文字列を出現した
順に番号を付けて辞書に登録するとともに、現在入力し
ている文字列を辞書に登録してある文字列を照合し、最
長一致する文字列の番号を出力することによって符号化
するものである。

【００１８】図１６は、ＬＺＷ符号の符号化の動作フロ
ーチャートである。まず、出現する全文字を先頭の文字
として辞書の先頭から順（図１４の辞書の例ではインデ
ックス０から２５５）に登録する（Ｓ１８１の辞書の初
期化）。そして、辞書の未登録領域の先頭アドレス（２
５６）を先頭アドレスｎに入れる。そして、入力データ
の第１番目の文字を文字Ｋとし、この文字Ｋについて辞
書を検索し、登録番号を求めωとする（Ｓ１８１の語頭
文字列ω）。

【００１９】次に、入力データの次の文字を読み込み、
これを文字Ｋとし（Ｓ１８２）、文字Ｋが存在するか否
か、すなわち、入力データがまだ存在するか否かを判定
する（Ｓ１８３）。存在する場合（Ｙ）には、前の文字
の登録番号ωを接続したωＫが辞書に存在するか否かを
判断する（Ｓ１８４）。辞書に存在する場合（Ｙ）には
ωＫを登録番号ωに代入し、次の文字Ｋを読み込む処理
（Ｓ１８２）に戻る。そして、文字列ωＫが辞書から探
せなくなるまで最長一致の文字列を探索し続ける（Ｓ１
８２〜Ｓ１８５の処理を繰り返す）。一方、Ｓ１８４の
判定でωＫが辞書に存在しない場合（Ｎ）には、まず、
前の文字の登録番号ωを符号ｃｏｄｅ（ω）として出力
したうえ、文字列ωＫに新たな登録番号を付加して辞書
に登録し、文字Ｋの登録番号をωとして置き換える（Ｓ
１８６）。そして、次の文字を入力する処理（Ｓ１８２
）に戻る。Ｓ１８３で次の文字Ｋが存在しない（Ｎ）と
判定された場合には、前の文字の登録番号ωを出力した
うえ（Ｓ１８７）、処理を終了する（ＥＮＤ）。

【００２０】以上の処理により、符号化を実行しながら
、図１４のような辞書が作成される。上記の流れによっ
て符号化したデータを復号する場合には、上記の逆の操
作を実行する。図１７は復号化の動作フローチャートで
ある。

【００２１】復号化する場合にも符号化と同様の辞書を
作成しながら処理を進める。まず、出現する全文字につ
いて１文字の辞書を初期値として登録しておく。そして
、最初の符号ＣＯＤＥを読み込み、ＯＬＤｃｏｄｅに代
入し、辞書を参照し、符号ＣＯＤＥと一致する登録番号
ｃｏｄｅ（Ｋ）を探索し、登録番号ｃｏｄｅ（Ｋ）をも
つ文字Ｋを出力し、さらに文字Ｋを後の例外処理のため
にＦＩＮｃｈａｒに代入しておく（Ｓ１９１）。

【００２２】次に、次の符号入力ＣＯＤＥを読み込み、
ＩＮｃｏｄｅに代入する（Ｓ１９２）。ここで、符号入
力ＣＯＤＥが存在するか否かを判定する（Ｓ１９３）。 新たな符号が存在する（Ｙ）場合には、辞書を探索し、
ＣＯＤＥ＝ｃｏｄｅ（Ｋ）となる辞書項目を探し、ＣＯ
ＤＥが辞書中に定義されているか否かを判定する（Ｓ１
９４）。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。ＣＯＤＥが定義されている（Ｙ）場
合には、ＣＯＤＥ＝ｃｏｄｅ（ωＫ）となる文字列を辞
書から読み出し、文字列が２字以上（ωＫ）からなって
いるか、１字のみ（Ｋ）かを判定する（Ｓ１９５）。２
字以上の場合（Ｙ）、文字Ｋを一時的にＳｔａｃｋをＰ
ＵＳＨして格納し、登録番号ｃｏｄｅ（ω）をＣＯＤＥ
として（Ｓ１９６）判定Ｓ１９５に戻る。Ｓ１９５、Ｓ
１９６を文字列ωＫが１字になるまで繰り返すことによ
って、Ｓｔａｃｋに最初に辞書から読み出したときのω
Ｋを構成する文字列がスタックされる。文字列ωＫが１
字になったと判定される（Ｓ１９５のＮ）と、最後に残
ったＣＯＤＥ＝ｃｏｄｅ（Ｋ）となる文字Ｋを出力し、
Ｓｔａｃｋに蓄えた文字をＬＩＦＯ（Ｌａｓｔ　Ｉｎ　
Ｆａｓｔ　Ｏｕｔ）　形式で一つ一つポップして出力す
る。そして、第１文字ＫをＦＩＮｃｈａｒにセットした
うえ、辞書の新たな登録番号を付して（ＯＬＤｃｏｄｅ
，Ｋ）を辞書に登録し、ＩＮｃｏｄｅにセットされた登
録番号をＯＬＤｃｏｄｅにセットする（Ｓ１９７）。そ
して、次の符号の入力処理に戻る（Ｓ１９２）。

【００２３】一方、Ｓ１９４でＣＯＤＥが辞書中に定義
されていないと判定された場合（Ｎ）には、例外処理を
実行する（Ｓ１９８）。すなわち、前回処理した符号Ｏ
ＬＤｃｏｄｅに前回復号した文字列の最初の一文字を加
えた文字列（ＯＬＤｃｏｄｅ，ＦＩＮｃｈａｒ）を求め
る（Ｓ１９８）。そして、この文字列を実際の文字とし
て出力したうえ、文字列（ＯＬＤｃｏｄｅ，ＦＩＮｃｈ
ａｒ）を辞書に新たな登録番号を付して登録する（Ｓ１
９５〜Ｓ１９７）。

【００２４】最後に、Ｓ１９３で新たな符号が存在しな
いと判定された場合（Ｎ）は処理を終了する（ＥＮＤ）
。図１６のＬＺＷ符号化動作フローチャートに沿って図
１２に示したような画像データを符号化した例を図１８
に示す。

【００２５】前述の前処理■を施した画像データが入力
シンボルとして入力される。すなわち、１０進数で表現
すると、入力データは、１２８、１２８、１、１２８、
１２８、７２、０、６５、２、１３０、２、・・・なる
。そして、最初の文字から順に図１６の符号化フローチ
ャートに従って符号化処理が実行される。まず、最初の
データ１２８と次のデータ１２８が入力され、これらが
辞書に登録されていないので、最初のデータ１２８を出
力したうえ（図１８の最初の出力符号）、この段階で（
１２８、１２８）を辞書インデックス２５６に登録する
。次に、データ１（３番目の入力データ）を入力し、（
１２８、１）が辞書にないので、１２８を出力したうえ
（２番目の出力符号）、（１２８、１）を辞書インデッ
クス２５７に登録する。また、次に、データ１２８（４
番目の入力データ）を入力し、（１、１２８）が辞書に
ないので１を出力したうえ（３番目の出力符号）、（１
、１２８）を辞書インデックス２５８に登録する。 次に５番目の入力データ１２８を入力し（１２８、１２
８）を辞書で検索すると、インデックス２５６で登録さ
れている。そこで、２５６を前符号として、次の６番目
の入力データ７２を入力し、（２５６、７２）が辞書に
存在するか否か探索する。この場合、存在しないので、
２５６を４番目の出力符号として出力し、（２５６、７
２）を辞書インデックス２５９に登録する。以上の処理
を繰り返すことにより、符号化処理が実行される。

【００２６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方式では全く無関係なデータ系列も辞書に登録してしま
うために、学習効果の向上が進まなくなったり、インデ
ックスが無意味に増加し、その結果として圧縮率の低下
を招くという問題がある。

【００２７】このような例は図１８の符号化の辞書登録
の２５８や２６０の部分等で見られる。まず、インデッ
クス２５８の辞書登録は、第１ラインの白の部分のラン
レングス・データＲＬと黒の部分の水平モードを示すデ
ータを一つの系列として辞書に登録してしまっている。 また、インデックス２６０の辞書登録は、第１ラインと
第２ラインのデータを続いた系列として辞書登録してい
る。第１ラインの最終データと第２ラインの先頭データ
は、画面上では全く関係がないので、これは無意味な登
録となる。

【００２８】以上のような登録を行なうことにより、意
味のないデータ系列が多数辞書に登録されてしまう。意
味のないデータ系列の登録は学習効果を落とす上、辞書
容量も無意味に増加させてしまう。さらに、圧縮率も無
意味な登録によって低下することになる。

【００２９】本発明は、関連のないデータ系列を登録し
ないようにして、効率良いデータ登録を行ない、圧縮率
を向上することを目的とする。

【００３０】

【課題を解決するための手段】第１図は、本発明の機能
ブロック図である。本発明は、原データ２を符号化し圧
縮データ３に変換するデータ圧縮装置１を前提とする。

【００３１】まず、データ圧縮装置１は、符号化手段５
を有する。符号化手段５は、原データ２を入力とし、原
データ２と一致するデータを辞書４を検索して見つける
。一致するデータが存在する場合には、そのデータに付
した符号によって符号化し、圧縮データ３として出力す
る。画像データを原データ２として入力する場合には、
符号化に先立って、二次元的性質を捉えた前処理を実行
してから辞書を検索し、符号化する。前処理としては、
二次元的パターンの長さで画像データを表すパターン・
レングス前処理や、画像の輪郭を輪郭線ごとに隣接する
走査線間の変化画素で表現する輪郭前処理、輪郭前処理
後に前処理後データを構成するデータの種類ごとに分離
して種類ごとに並べる輪郭前処理＋モード分離などがあ
る。

【００３２】次に、区切れ目検出手段６を有する。区切
れ目検出手段６は、データの有意な区切れ目を検出する
。そして、データの区切れ目の履歴を保持する。原デー
タ２が画像データの場合には、前記符号化手段５が実行
する前処理の種類に従い、データの区切れ目を定義でき
る。前処理がパターン・レングス前処理の場合には、白
パターンとそれ以外の黒パターンとの集合の区切りを区
切れ目とし、前処理が輪郭前処理の場合には輪郭線ごと
の区切りを区切れ目とし、前処理が輪郭前処理＋モード
分離の場合には、データの種類の変わり目を区切り目と
、抽出する。

【００３３】最後に、辞書登録手段７を有する。前記符
号化手段５の辞書検索で辞書にデータが登録されていな
い場合には、原則的には該データの辞書登録処理を実行
する。辞書登録処理に先立ち、前記区切れ目検出手段６
が検出するデータの区切れ目の履歴情報を元にし、辞書
登録を行なうか否かを判断する。辞書登録処理の実行／
非実行の判断は、データの区切れ目の履歴情報、すなわ
ち、直前に登録したデータにおける区切れ目の有無Ｃｕ
ｔ１と、検索中のデータにおける区切れ目の有無Ｃｕｔ
２、現在登録しようとしているデータにおける区切れ目
の有無Ｃｕｔ３の組合せに従って行なう。データの区切
れ目がある場合を‘１’、区切れ目がない場合を‘０’
とすると、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝０（条件■
）、あるいは、Ｃｕｔ１＝１かつＣｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝
０（条件■）、あるいは、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝１かつ
Ｃｕｔ３＝０（条件■）、あるいは、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ
２＝Ｃｕｔ３＝１（条件■）のとき辞書登録を行ない、
Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝０かつＣｕｔ３＝１（条件■）、
あるいは、Ｃｕｔ１＝０かつＣｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝１（
条件■）のとき辞書登録を行なわない。これ以外の組合
せとしてはＣｕｔ１＝Ｃｕｔ３＝０でＣｕｔ２＝１（条
件■）と、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ３＝１かつＣｕｔ２＝０（
条件■）があるが、前者（条件■）は条件■で辞書登録
を行なわないようにすると起こり得ず、また、後者（条
件■）は時系列から起こりえない。

【００３４】

【作用】データ圧縮装置１で原データ２を符号化して圧
縮する場合、まず、辞書４の領域を用意しておく。ユー
ザは原データ２をこのデータ圧縮装置１に入力する。デ
ータ圧縮装置１は、符号化手段５を起動し入力されたデ
ータの先頭から順に処理していく。まず、辞書４を検索
し、原データと一致するデータがあるか否かを判定する
。一致するデータがある場合には、その辞書データに付
した番号を出力することにより原データを符号化する。 符号化に先立って、原データ２に前処理を加えてから辞
書検索を行ない符号化してもよい。画像データの場合に
は、二次元的性質を捉えるような前処理を行なう。 例えば、白黒パターンの種類とその長さで画像データを
表すパターン・レングス前処理や、輪郭線を追跡して隣
接する走査線間での輪郭の変化画素で画像データを表す
輪郭前処理、輪郭前処理後のデータを水平モードあるい
は垂直モード等のモード情報と長さ情報に分けて表現す
る輪郭＋モード分離前処理がある。

【００３５】一方、符号化手段５とともに区切れ目検出
手段６を起動する。区切れ目検出手段６は、符号化手段
５の処理で前処理を行なわない場合には符号化を行なう
原データ２を入力とし、符号化手段５で前処理を行なう
場合には原データ２を前処理した後のデータを入力とす
る。そして、入力されたデータについて、逐次、データ
の区切れ目があるか否かを判断する。データの区切れ目
とは、それまでのデータとその後のデータに有意の違い
がある境界を指す。例えば、画像データの場合、パター
ン・レングス前処理後のデータならば白パターンとその
他の黒パターンとの集合の区切れ目を抽出する。また、
輪郭前処理後のデータならば各輪郭線のデータ群の区切
れ目を抽出し、輪郭＋モード分離前処理後のデータなら
ば各輪郭線の区切れ目のほかにモード情報と長さ情報の
区切れ目を抽出する。

【００３６】符号化手段５の辞書検索処理で、一致する
データが検索できなかった場合に辞書登録手段７を起動
する。辞書登録手段７は、辞書登録に先立って、前記区
切れ目検出手段６の結果を参照し、辞書登録を実行する
か否かを判断する。判断の対象とする区切れ目は、直前
に登録したデータの区切れ目の有無Ｃｕｔ１と、検索中
のデータの区切れ目の有無Ｃｕｔ２、現在登録するデー
タの区切れ目の有無Ｃｕｔ３である。これらの区切れ目
の状態によって辞書登録を行なうか否かを判断する。

【００３７】今、区切れ目がある場合の値を‘１’、区
切れ目がない場合の値を‘０’とすると、Ｃｕｔ１＝Ｃ
ｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝０（条件■）、あるいは、Ｃｕｔ１
＝１かつＣｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝０（条件■）、あるいは
、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝１かつＣｕｔ３＝０（条件■）
、あるいは、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝１（条件
■）のとき辞書登録を行ない、Ｃｕｔ１＝Ｃｕｔ２＝０
かつＣｕｔ３＝１（条件■）、あるいは、Ｃｕｔ１＝０
かつＣｕｔ２＝Ｃｕｔ３＝１（条件■）のとき辞書登録
を行なわない。これによって、区切れ目にまたがった無
意味なデータ登録をなくすのである。

【００３８】画像データの場合には、前処理がパターン
・レングス前処理の場合には白パターンとそれ以外の黒
パターンとの間を区切り目と判断し、両パターンにまた
がってデータを辞書登録しないようにする。また、輪郭
前処理の場合には、各輪郭線のデータの区切れ目を判断
し、異なる輪郭線にまたがったデータを登録しないよう
にする。さらに、輪郭＋モード分離前処理の場合には、
異なるデータの種類にまたがって辞書を登録しないよう
にする。

【００３９】

【実施例】図２は、本発明の一実施例のシステム構成図
である。例えば、マイクロコンピュータ・システムのよ
うなコンピュータ・システム２０で構成することができ
る。

【００４０】コンピュータ・システム２０は、ＣＰＵ２
１およびメモリ２２、Ｉ／Ｏインタフェース２３などか
らなり、それぞれが相互に接続されている。Ｉ／Ｏイン
タフェース２３には画像読み取り装置等の入力部２４や
外部記憶装置２５、通信網２６が接続される。メモリ２
２にはデータを圧縮するためのソフトウエアであるデー
タ圧縮ソフトウエア２７が格納されており、ＣＰＵ２２
やＩ／Ｏインタフェース２３はこれらのソフトウエアに
従って処理を実行する。データ圧縮ソフトウエア２２は
、入力された画像等のデータに二次元的な性質を与え、
データの種類に依存せずに符号化できるようにするため
の前処理ソフトウエア２８と、前処理を加えたデータを
符号化する符号化ソフトウエア２９からなる。また、符
号化するために辞書メモリ３０を有する。

【００４１】データ圧縮ソフトウエア２７は、入力部２
４から入力される画像データを圧縮し、外部記憶装置２
５に蓄積したり、あるいは、通信網２６を介して他のシ
ステムへ伝送することが可能である。例えば、入力部２
４から入力されるデータを圧縮する場合を考える。入力
部２４から入力される入力データはＩ／Ｏインタフェー
ス２３を介してデータ圧縮ソフトウエア２７に入力され
処理される。そして、まず、前処理ソフトウエア２８を
起動し、二次元的な性質を捉えるための前処理を施す。 前処理には、例えば、従来の方式で説明した２種類の方
法、すなわち、■画像データを二次元的に捉えた白黒パ
ターンの種類とそのパターンが連続する数の情報に変換
する方法と、■画像データの輪郭線を追跡すべく、白か
ら黒、または黒から白に変わる変化画素の接続関係の情
報に変換する方法がある。

【００４２】以上のような前処理を実行した後に、符号
化ソフトウエア２９を起動し、前処理後のデータをユニ
バーサル符号化する。すなわち、前処理後のデータ系列
と同一のデータ系列を辞書メモリ３０内の辞書を検索し
て求め、一致するデータが存在すればそのデータに付さ
れた番号によって符号化する。また一致するデータがな
いときには、そのデータに新たな番号を付けて辞書メモ
リ３０に登録する。辞書登録の際には、データの切れ目
、すなわち、属性の異なるデータの区切れ目や、走査ラ
インの区切れ目を識別し、区切れ目を越えて継続したデ
ータ系列は辞書に登録しないようにする。

【００４３】図３は本発明の原理説明図（その１：全体
の手順）である。まず、入力部２４から圧縮したい画像
データを入力し、前述の前処理を施す（Ｓ３０）。次に
、前処理を施したデータ系列を走査してデータの区切り
目を認識する（Ｓ３１）。そして、前もって定めたデー
タの区切り目の条件に従って辞書登録を実行しながらユ
ニバーサル符号化を行なう（Ｓ３２）。

【００４４】図４は、図３の本処理部分（Ｓ３１、Ｓ３
２）の手順を示した原理図である。まず、前処理後のデ
ータを入力文字系列として、辞書を検索し、同じ文字系
列を辞書内で探す。この際、入力文字系列中に現れるデ
ータの区切れ目を認識する（Ｓ４０）。そして、辞書内
に同一の文字系列が存在すれば、該文字系列のインデッ
クスを符号化する（Ｓ４１）。一方、辞書内に同一の文
字系列が存在しない場合には辞書登録を実行する（Ｓ４
２）。その際、データの区切れ目の条件に従って選択的
に辞書登録する。すなわち、直前に登録したデータに区
切りがあるか否か、また、現在登録しようとしているデ
ータに区切りがあるか否かによって、登録するか否かを
決定する。

【００４５】図５は、辞書登録の条件の説明図である。 例えば、一次元の白黒パターンにおいて、白から黒、黒
から白へ変わる変化点（または変化画素）が現れた部分
をデータの区切り目として、辞書への登録条件を分類し
て図示している。直前に登録したデータに区切りがある
か否かを示すＣｕｔ１、および、検索通過中のデータに
区切りがあるか否かを示すＣｕｔ２、現在登録しようと
しているデータに区切りがあるか否かを示すＣｕｔ３の
３つの情報をパラメータとして、登録するか否かを決定
する。表２は３つのパラメータの値と登録／非登録の一
覧表である。

【００４６】

【表２】

【００４７】図５の各条件と表２の各条件が対応してお
り、表２では、データの区切り目である場合Ｃｕｔの値
を１、データの区切り目でない場合Ｃｕｔの値を０とし
ている。

【００４８】条件■は、直前に登録したデータが継続し
た黒パターン中の部分にありデータの区切り目ではなく
（Ｃｕｔ１＝０）、検索通過中のデータも継続する黒パ
ターン中で区切り目ではなく（Ｃｕｔ２＝０）、現在登
録しようとしているデータも黒パターンの最中であるた
め区切り目ではない（Ｃｕｔ３＝０）。この場合、同系
列のデータの途中であると見なせるので、長い文字系列
を登録する方が効率的であり、辞書登録を実行するもの
とする（条件■の場合は登録する）。

【００４９】条件■は、直前に登録したデータが継続し
た黒パターン中にありデータの区切り目ではなく（Ｃｕ
ｔ１＝０）、検索通過中のデータも継続する黒パターン
中で区切り目ではなく（Ｃｕｔ２＝０）、現在登録しよ
うとしているデータが黒から白へのパターンの切れ目で
ある（Ｃｕｔ３＝１）。この場合、直前の登録から現在
までのデータと、現在以降のデータとの関連は薄いとし
て登録しない（条件■の場合は登録しない）。

【００５０】条件■は、直前の登録が黒の継続中で（Ｃ
ｕｔ１＝０）、検索通過中に黒から白への変化があり（
Ｃｕｔ２＝１）、現在登録しようとしているデータは白
の継続中（Ｃｕｔ３＝０）である。このような条件は、
条件■で辞書登録した場合に起こる条件であり、条件■
で登録しないと条件■は起こりえない。そこで、条件■
の登録／非登録は考慮しなくてよい。条件■も条件■と
同様に、条件■で登録した場合にのみ起こり得る条件な
ので考慮しない（条件■、条件■は起こらない）。

【００５１】条件■は、直前の登録が白から黒への変化
点（Ｃｕｔ１＝１）で、検索通過中のデータは黒パター
ン（Ｃｕｔ２＝０）、現在登録しようとするデータも黒
パターン中にある（Ｃｕｔ３＝０）。この場合、パター
ンの区切れ目はないと判断できるので登録する（条件■
の場合は登録する）。

【００５２】条件■は、直前の登録が白から黒への変化
点（Ｃｕｔ１＝１）で、検索通過中のデータは黒パター
ン（Ｃｕｔ２＝０）、現在登録しようとするデータが黒
から白への変化点（Ｃｕｔ３＝１）である。このような
パターンは網点画像でよく見られるもので、白のパター
ン・レングスと黒のパターン・レングスに相関があるも
のと判断される。そこで登録処理を実行することとする
（条件■の場合は登録する）。

【００５３】条件■は、直前の登録が白から黒への変化
点（Ｃｕｔ１＝１）で、検索通過中のデータで黒から白
への変化点があり（Ｃｕｔ２＝１）、現在登録しようと
するデータは白のデータ中にある（Ｃｕｔ３＝０）。こ
のようなパターンは条件■の後に起こるもので、条件■
と同様に網点画像で見られるものである。そこで、登録
処理を実行することとする（条件■の場合は登録する）
。

【００５４】条件■は、直前の登録が白から黒への変化
点（Ｃｕｔ１＝１）で、検索通過中のデータが黒から白
へ変化し（Ｃｕｔ２＝１）、現在登録しようとするデー
タも白から黒へ変化する変化点である（Ｃｕｔ３＝１）
。これも、条件■、条件■の後に出現するもので、網点
画像でよくある条件なので登録する（条件■の場合は登
録する）。

【００５５】以上の８種類の条件ですべての場合を網羅
しており、この条件によって、辞書登録を実行するか否
かが判定できる。データの途中から登録するものに対し
ては同種以外のデータは登録しないことにして、無駄な
登録を減らし、インデックスの増加（すなわち、圧縮率
の低下）を防ぐとともに、データの切れ目での登録に対
しては網点画像等の周期性を積極的に取り入れて、登録
を促進し、圧縮率の向上を図る。

【００５６】図６は、以上の条件判断を含んだ符号化の
動作フローチャートである。図３の原理図でＳ３０の前
処理を施した後のデータを図６の動作フローチャートに
沿って符号化する。表２に示した符号化の条件に従って
符号化する。すなわち、■直前に登録したデータに区切
り目がある場合（Ｃｕｔ１＝１）、または、■直前に登
録したデータには区切り目がなく（Ｃｕｔ１＝０）かつ
現在登録しようとしているデータに区切り目がない（Ｃ
ｕｔ３＝０）の場合に（■または■の場合に）辞書登録
を行ない、辞書に登録する文字データ系列の長さを伸ば
すようにする。一方、直前に登録したデータに区切り目
がなく（Ｃｕｔ１＝０）かつ現在登録しようとしている
データに区切り目がある（Ｃｕｔ３＝１）場合には辞書
登録を行なわないようにする。

【００５７】まず、符号化に先立って辞書の初期化を行
なう（Ｓ６１の辞書の初期化）。すなわち、出現する可
能性のあるすべての種類のデータ（データは１バイト長
なので２５６種類のデータが出現可能である）を第１番
目の文字として登録する。また、直前に登録したデータ
中での区切れ目の有無Ｃｕｔ１および検索中のデータで
の区切れ目の有無Ｃｕｔ２を初期化する。すなわち、Ｃ
ｕｔ１に１（区切れ目有り）を、Ｃｕｔ２に０（区切れ
目無し）を代入する。さらに、辞書の未登録領域の先頭
アドレスＮに２５６を代入する（Ｓ６１）。

【００５８】次に、最初の文字データＫを入力しω１　
とする（Ｓ６２）。さらに、次の文字Ｋを入力し（Ｓ６
３）、そのデータＫがデータの切れ目か否かを認識する
（Ｓ６４）。この認識は、例えば、直前の文字データと
現在の文字データを比較することにより実行することが
できる。この認識結果に基づいてデータの切れ目の判定
処理を行なう（Ｓ６５）。データの切れ目の場合（Ｙｅ
ｓ）には、検索中のデータの区切り目の有無Ｃｕｔ２お
よび現在登録しようとするデータの区切り目の有無Ｃｕ
ｔ３に１を代入する（Ｓ６６）。一方、データの切れ目
でない場合（Ｎｏ）には、現在登録しようとするデータ
の区切り目の有無Ｃｕｔ３に０を代入する（Ｓ６７）。

【００５９】Ｓ６６あるいはＳ６７の処理を実行したの
ち、一つ前のデータω１　と現在のデータＫを連ねたω
１　Ｋが辞書中に登録されているか否かを判定する（Ｓ
６８）。ω１　Ｋと一致するデータが辞書中にある場合
（Ｙｅｓ）には、ω１　Ｋをω１　としてデータ長を伸
ばす（Ｓ６９）。その後、次のデータが存在するか否か
を判定し（Ｓ７０）、データが終了でない場合（Ｎｏ）
は次の文字Ｋの入力処理に戻る（Ｓ６３）。データが終
了した場合には（Ｙｅｓ）、前の文字ω１　のコードを
出力して（Ｓ７１）、処理を終了する（ＥＮＤ）。

【００６０】一方、ω１　Ｋが辞書中にない場合には（
Ｓ６８のＮｏ）、辞書登録をするか否かを区切り目の状
態に従って決定する（Ｓ７２およびＳ７３）。すなわち
、まず、Ｓ７２でＣｕｔ１が１か否か、すなわち、直前
に登録したデータに区切り目があったか否かを判定する
。 直前に登録したデータに区切り目がある場合には（Ｙｅ
ｓ）辞書登録を実行する（Ｓ７４）。一方、直前に登録
したデータに区切り目がない場合（Ｓ７２のＮｏ）には
、現在登録するデータに区切り目がないか否かを判定す
る（Ｓ７３）。この判定で、現在登録するデータに区切
り目がなければ（Ｙｅｓ）辞書登録を実行し（Ｓ７４）
、区切り目があれば（Ｎｏ）辞書登録は行なわない（Ｓ
７５）。

【００６１】Ｓ７２のＣｕｔ１の判断でＹｅｓ（Ｃｕｔ
１＝１）の場合は、図５の条件■、■、■、■のいずれ
かに対応するので、表２の判定に従って登録処理を実行
する。一方、Ｓ７２のＣｕｔ１の判断でＮｏ（Ｃｕｔ１
＝０）の場合は、図５の条件■、■、■、■のいずれか
に対応することになるので、さらに、Ｓ７３のＣｕｔ３
の判定を行なうことになる。Ｃｕｔ３＝０の場合（Ｙｅ
ｓ）は条件■に対応し辞書登録を行なうことになり、Ｃ
ｕｔ３＝１の場合（Ｎｏ）は条件■あるいは条件■に対
応し登録は行なわない。以上のように、検索中のデータ
の区切り目の有無Ｃｕｔ２は考慮しなくても登録処理実
行／非実行の判定が可能である。

【００６２】辞書登録を実行する場合（Ｓ７２のＹｅｓ
あるいはＳ７３のＹｅｓ）は、まず、ω１　のコードを
出力し、ω１　Ｋを辞書の未登録領域の先頭アドレスＮ
に登録する。そして、Ｎを１インクリメントしたうえ、
データＫをω１　に代入する。さらに、現在登録したデ
ータの区切り目の有無の情報Ｃｕｔ３の値を直前に登録
したデータの区切り目の有無の情報Ｃｕｔ１に代入し、
検索中のデータの区切り目の有無Ｃｕｔ２に０を代入す
る（Ｓ７４）。一方、辞書登録を行なわない場合（Ｓ７
３のＮｏ）には、ω１　のコードを出力し、データＫを
ω１　に代入したうえ、Ｃｕｔ３の値をＣｕｔ１に代入
し、Ｃｕｔ２に０を代入する（Ｓ７５）。

【００６３】以上の処理（Ｓ７４あるいはＳ７５）を終
了した後、Ｓ７０でデータ終了か否かを判定し、データ
終了でなければ（Ｎｏ）次のデータの処理に移る（Ｓ６
３）。

【００６４】図７は、一実施例の符号化の例（その１）
である。符号化に先立ってパターン・レングスによる前
処理を施している。この前処理では、画像の走査データ
を、白パターンと黒パターンの種類とその長さに変換し
ている。同図の入力シンボルにおいて、パターン１バイ
トとその長さ１バイトの計２バイトで１パターンを表現
している。パターン・データ０（１０進表現）が白パタ
ーンであり、それ以外の１〜２５５のパターン・データ
が白以外のパターンである。そして、この符号化例では
白のパターンとそれ以外の黒を含むパターンとを区別し
、黒を含むパター　　の連続を一つの画像として考えて
いる。

【００６５】例えば、同図１段目の全白のパターンと同
図２段目の全白のパターン間にある４つのパターンは別
々の画像として辞書に登録している。すなわち、同図１
段目の全白パターンの登録をインデックス２５６に行な
い、該全白パターンとその後の白黒パターンとの繋がり
は少ないとしてデータの延長はせずに白黒パターンは別
にインデックス２５７に登録する。白黒パターンの４つ
の繋がりについては、２５７〜２６３にデータを延長し
ながら登録している。すなわち、パターン３２長さ１の
データをインデックス２５７に登録し、また、次のパタ
ーン２４０のデータを延長して、長さ１−パターン２４
０というデータをインデックス２５８に登録する。この
ように符号化することによって、画像として大局的に意
味のあるデータ系列をひとまとめのデータ系列として登
録できるので、効率よくデータを圧縮することが可能に
なる。

【００６６】図８は一実施例の符号化例（その２）であ
る。符号化に先立つ前処理で、輪郭線を追う前処理を施
した場合の例である。前述の図１２で説明した白黒パタ
ーンを輪郭前処理したデータである。

【００６７】まず、入力シンボルは、白から黒へ変化す
る輪郭線が１ライン目から存在することを第１のデータ
（＊１）で示し、それより左には輪郭線はないので第２
のデータを輪郭線０（＊２）で示している。これらのデ
ータは輪郭線の始まり位置を示すためのもので、輪郭線
が始まるごとに、そのライン番号と左にある輪郭線番号
をデータとして挿むことにしたものである。輪郭線１は
、まず、水平モード（Ｈ）で白が１２８続き、次のライ
ン（第２ライン）ではズレはなく（ＺＬ０）輪郭が真下
に続き、第３ラインで１左にずれ（ＺＬ−１）、第４ラ
インではズレがなく（ＺＬ０）、それで輪郭が終了して
いる（Ｐ）ことを示している。その後、次の第２の輪郭
線の情報が同様に続く。同図の第３段目の入力シンボル
では、新たな輪郭線が第３ラインから始まり、その左に
ある輪郭線が輪郭線２であることをまず示している。 そして、その後、輪郭線３および輪郭線４のデータが続
く。

【００６８】このようなデータを符号化する。この場合
、データの区切りは各輪郭線を示すデータ群（Ｈ〜Ｐま
での符号データ）を目安とし、これが一つの画像輪郭を
構成すると考える。尚、各輪郭線が存在するライン番号
と輪郭線番号は出力符号として付加するだけで、辞書登
録は行なわないようにしている。これはインデックスの
増加を防ぐためである。

【００６９】例えば、輪郭線１の場合、水平コード（Ｈ
）から３つの垂直コード（ＺＬ）を経てパスコード（Ｐ
）を一連の画像データとして、インデックス２５６〜２
６１までデータを延長して登録する。すなわち、水平モ
ード（Ｈ）を示す１２８と継続長２バイトのうちの１バ
イト目である１２８を合わせてインデックス２５６に登
録し、次に、継続長１バイト目の１２８と２バイト目の
１を合わせてインデックス２５７に登録するという具合
である。そして、パスコード（Ｐ）の出現でデータの区
切りがあると判断し、データ延長登録を止め、次の輪郭
線２を新たにインデックス２６２から２６６に登録する
。輪郭線２の符号化では、最初の水平モード（Ｈ）１２
８と継続長１バイト目の１２８については既に辞書登録
したインデックス２５６で符号化できる。そこで、２５
６−３６をインデックス２６２に登録している。このよ
うな辞書登録を行なうことによって、大局的に画像とし
て意味のあるデータ系列が登録されるので、効率良くデ
ータを圧縮することができる。

【００７０】図９は一実施例の符号化例（その３）であ
る。この例は、図８の輪郭線前処理に加えて、輪郭線デ
ータのモードを考慮して辞書登録するものである。入力
シンボルは、各輪郭線の出現ライン（＊１）およびその
左の輪郭線番号（＊２）については図８と同様である。 各輪郭線のデータとして、モードとその長さ（水平モー
ドのレングスとズレレングス）を分けて入力する。すな
わち、輪郭線１では、水平モード（Ｈ）１２８と３つの
垂直モード（Ｖ）０があり、パスモード（Ｐ）でデータ
が終わることを示すモード部分をまず置き、その後に、
各モードの長さ（水平モードの１２８と１、垂直モード
の０、−１、０）を置く。

【００７１】このようなデータを符号化する場合、各輪
郭線を示すデータ群（Ｈ〜Ｐまでの符号）と、モード符
号、ランレングス符号を分けて、それらをデータの区切
り目とし辞書登録する。すなわち、輪郭線１のモードを
まず符号化し、１２８−０が辞書２５６に登録され、０
−０が２５７に登録される。次のデータ０−０は辞書登
録されているので、２５７で符号化でき、２５７−１が
辞書２５８に登録される。次に、輪郭線１のレングス・
データが符号化され、１２８−１が辞書２５９に、１−
０が辞書２６０に、０−１３０が辞書２６１にというよ
うに登録される。このようにモードを分けて辞書登録を
行なうと、効率がよいことが輪郭線２の符号化で明らか
になる。すなわち、輪郭線２のモードの符号化では、１
２８−０が辞書登録されているのでそのインデックス２
５６と符号化され、次の０−０−１が辞書登録されてい
るのでそのインデックス２５８で符号化できる。そして
、ここでは、２５６−０のデータが辞書に登録される（
インデックス２６３）。

【００７２】このようにモードのデータはまとめて辞書
登録される（輪郭４では１２８−０−０−０−１までの
全モード・データが辞書のインデックス２７０に登録さ
れる）。この結果、その後の同様のモード・データは２
７０で表現することが可能になる。従って、大局的に画
像として意味のあるデータ系列をひとまとめのデータ系
列として登録でき、データの圧縮率が向上する。

【００７３】

【発明の効果】本発明によって、データの切れ目を認識
しながらユニバーサル符号化の辞書登録の実行／非実行
を判断できるようになり、相関の弱いデータ系列は登録
しないでインデックスの無意味な増加を防ぐとともに、
網点画像の網点間の相関など、相関の強いデータ系列が
学習に応じて登録され、意味のあるデータ系列だけが辞
書に登録されるようになり、効果的に辞書を使用するこ
とが可能となり、さらには、圧縮率が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機能ブロック図である。

【図２】一実施例のシステム構成図である。

【図３】本発明の原理図（その１：全体の手順）である
。

【図４】本発明の原理図（その２：本処理部分の手順）
である。

【図５】白→黒、黒→白をデータの切れ目とした場合の
条件を示す説明図である。

【図６】一実施例の動作フローチャートである。

【図７】一実施例の符号化例（その１：パターン・レン
グス前処理のデータ系列を符号化した場合）である。

【図８】一実施例の符号化例（その２：輪郭前処理のデ
ータ系列を符号化した場合）である。

【図９】一実施例の符号化例（その３：輪郭前処理のデ
ータ系列をモード分離したうえ符号化した場合）である
。

【図１０】従来方式の原理図である。

【図１１】従来方式の原理図（ＬＺＷ符号化によるユニ
バーサル符号化の手順）である。

【図１２】従来の符号化の説明図（その１：画像の始点
、接続点、終点の配置）である。

【図１３】従来の符号化の説明図（その２：ＭＭＲ変形
方式の始点、接続点、終点情報の符号配列）である。

【図１４】従来方式の符号化例である。

【図１５】ＬＺＷ符号の説明図（その１：ＬＺＷ符号に
おける辞書の木構成）である。

【図１６】ＬＺＷ符号の説明図（その２：文字の符号化
）である。

【図１７】ＬＺＷ符号の動作フローチャート（その１：
符号化の動作フローチャート）である。

【図１８】ＬＺＷ符号の動作フローチャート（その２：
復号化の動作フローチャート）である。

【符号の説明】

１　　　　　　データ圧縮装置 ２　　　　　　原データ ３　　　　　　圧縮データ ４　　　　　　辞書 ５　　　　　　符号化手段 ６　　　　　　区切れ目検出手段 ７　　　　　　辞書登録手段

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　原データ（２）を圧縮データ（３）に
   符号化するデータ圧縮装置（１）において、辞書（４）
   に登録してあるデータを検索し、原データ（２）と一致
   するデータの符号によって原データ（２）を圧縮データ
   （３）に符号化する符号化手段（５）と、前記符号化手
   段（５）に入力される原データ（２）を入力とし、デー
   タの区切り目を検出し、区切り目の有無の履歴情報を抽
   出する区切れ目検出手段（６）と、前記符号化手段（５
   ）の辞書検索で辞書（４）に一致するデータが存在せず
   符号化できないときに、前記区切れ目検出手段（６）の
   区切り目有無履歴情報に従い辞書（４）への登録の実行
   ／非実行を決定し、登録処理を実行する場合には、該デ
   ータを辞書（４）に登録する辞書登録手段（７）とを有
   することを特徴とするデータ圧縮方式。
2. 【請求項２】　　請求項１の区切れ目検出手段（６）は
   、区切れ目有無の履歴情報として、直前に登録したデー
   タについてのデータの区切れ目の有無の情報Ｃｕｔ１、
   および、辞書検索途中時のデータの切れ目の有無Ｃｕｔ
   ２、現時点に登録するデータの切れ目の有無Ｃｕｔ３を
   用いる請求項１記載のデータ圧縮方式。
3. 【請求項３】　　請求項１の辞書登録手段（７）は、前
   記区切れ目検出手段（６）の区切り目有無履歴の情報が
   、直前登録時のデータの切れ目無かつ検索中のデータの
   切れ目無かつ現在登録時のデータの切れ目無（Ｃｕｔ１
   ＝０かつＣｕｔ２＝０かつＣｕｔ３＝０）の場合、ある
   いは、直前登録時のデータの切れ目有かつ検索中のデー
   タの切れ目無かつ現在登録時のデータの切れ目無（Ｃｕ
   ｔ１＝１かつＣｕｔ２＝０かつＣｕｔ３＝０）の場合、
   あるいは、直前登録時のデータの切れ目有かつ検索中の
   データの切れ目有かつ現在登録時のデータの切れ目無（
   Ｃｕｔ１＝１かつＣｕｔ２＝１かつＣｕｔ３＝０）の場
   合、あるいは、直前登録時のデータの切れ目有かつ検索
   中のデータの切れ目有かつ現在登録時のデータの切れ目
   有（Ｃｕｔ１＝１かつＣｕｔ２＝１かつＣｕｔ３＝１）
   の場合に辞書登録を行ない、前記条件以外の場合（Ｃｕ
   ｔ１＝０かつＣｕｔ２＝０かつＣｕｔ３＝１、あるいは
   、Ｃｕｔ１＝０かつＣｕｔ２＝１かつＣｕｔ３＝１）は
   辞書登録処理を行なわない請求項１記載のデータ圧縮方
   式。
4. 【請求項４】　　請求項１の辞書登録手段（７）は、区
   切り間の一連の情報の登録が完了しない時点までは次の
   区切り間との登録拡張を行なわず、区切り間の一連の情
   報の登録が完了した時点で次の区切り間との登録拡張を
   行なう請求項１記載のデータ圧縮方式。
5. 【請求項５】　　画像データを原データ（２）として圧
   縮データ（３）に変換するデータ圧縮装置（１）におい
   て、画像の二次元的性質を捉える前処理を原データ（２
   ）に施したうえ、前処理後のデータと一致するデータを
   辞書（４）から検索し、一致するデータの符号によって
   圧縮データ（３）に符号化する符号化手段（５）と、前
   記符号化手段（５）で施した前処理後のデータを入力と
   し、画像としての一つの集合を示す区切りを検出する区
   切れ目検出手段（６）と、前記符号化手段（５）の辞書
   検索で辞書（４）に一致するデータが存在せず符号化で
   きないときに、前記区切れ目検出手段（６）の区切り目
   情報に従い、直前の登録時に区切り目がある場合（Ｃｕ
   ｔ１＝１）、あるいは、直前の登録時に区切り目が無く
   且つ現在の登録時にも区切り目が無い（Ｃｕｔ１＝０か
   つＣｕｔ３＝０）の場合に辞書登録を行ない、それ以外
   の場合には辞書登録を行なわない辞書登録手段（７）と
   を有することを特徴とする画像データを原データ（２）
   とするデータ圧縮方式。
6. 【請求項６】　　請求項５の符号化方式（５）は、画像
   の原データ（２）を二次元的パターンの長さで表すパタ
   ーン・レングスによる前処理を実行し、また、請求項５
   の区切り検出手段（６）は、白パターンと、それ以外の
   黒パターンとの集合を区切り目として抽出する請求項５
   の画像データを原データ（２）とするデータ圧縮方式。
7. 【請求項７】　　請求項５の符号化方式（５）は、画像
   の原データ（２）を隣接する走査線間の変化画素の接続
   関係を輪郭線ごとに並べかえる輪郭線前処理を実行し、
   また、請求項５の区切り検出手段（６）は、輪郭線ごと
   のデータ群を一つの集合とし、輪郭線ごとの区切りを検
   出する請求項５の画像データを原データ（２）とするデ
   ータ圧縮方式。
8. 【請求項８】　　請求項５の符号化方式（５）は、画像
   の原データ（２）を隣接する走査線間の変化画素の接続
   関係を輪郭線ごとに並べかえる輪郭線前処理後、前処理
   後データを構成するモード符号とランレングス符号を分
   離する前処理を実行し、また、請求項５の区切り検出手
   段（６）は、区切りとしてモード符号とランレングス符
   号の区切り目を抽出する請求項５の画像データを原デー
   タ（２）とするデータ圧縮方式。