JPH0460878A - 画像データの圧縮方式 - Google Patents
画像データの圧縮方式Info
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- JPH0460878A JPH0460878A JP2172206A JP17220690A JPH0460878A JP H0460878 A JPH0460878 A JP H0460878A JP 2172206 A JP2172206 A JP 2172206A JP 17220690 A JP17220690 A JP 17220690A JP H0460878 A JPH0460878 A JP H0460878A
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- Pending
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- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 238000013144 data compression Methods 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は画像データの圧縮方式に関し、特に画像の輪郭
線をデータにより曲線に近似させてデータ圧縮を行う画
像データの圧縮方式に関する。
線をデータにより曲線に近似させてデータ圧縮を行う画
像データの圧縮方式に関する。
画像をスキャナ、カメラ等の画像入力装置によリ２値画
像に変換し、画像の輪郭線の抽出を行った後、その輪郭
線を曲線で近似させることによってデータ圧縮を行う画
像データの圧縮方式においては、１つの輪郭を１つの連
続した曲線で近似しようとすると、第５図（ａ）に示す
ような輪郭線では、制御点が集中するため圧縮効率か悪
くなる、近似精度がよくならないという問題がある。
像に変換し、画像の輪郭線の抽出を行った後、その輪郭
線を曲線で近似させることによってデータ圧縮を行う画
像データの圧縮方式においては、１つの輪郭を１つの連
続した曲線で近似しようとすると、第５図（ａ）に示す
ような輪郭線では、制御点が集中するため圧縮効率か悪
くなる、近似精度がよくならないという問題がある。
そのため、角もしくは、輪郭線の急峻な曲がりのある部
分で分割点を設けて複数の曲線に分割する必要がある。
分で分割点を設けて複数の曲線に分割する必要がある。
従来、分割点を設定する手段としては、第３図に示すよ
うに、座標データ格納手段１０１の輪郭線の座標データ
により各輪郭座標の曲がり度合いを曲り度計算手段１０
２により計算し、その極大値があらかしめ定められたし
きい値を越えた場合その点を分割点として分割点設定手
段１０５により設定していた。第６図に示すように、連
続する輪郭線の座標データのｉ番目の点Ｐｉに対する曲
がり度合いを示す曲がり度は、座標データのｉ−に番目
の点Ｐｉ−に、ｉｆｋ番目の点Ｐｉ十ｋ、および’Ｐｉ
−にと点Ｐ ｉ ＋ ］＜の中点Ｍを用いて（１）式に
より簡単に計算される値を用いる。
うに、座標データ格納手段１０１の輪郭線の座標データ
により各輪郭座標の曲がり度合いを曲り度計算手段１０
２により計算し、その極大値があらかしめ定められたし
きい値を越えた場合その点を分割点として分割点設定手
段１０５により設定していた。第６図に示すように、連
続する輪郭線の座標データのｉ番目の点Ｐｉに対する曲
がり度合いを示す曲がり度は、座標データのｉ−に番目
の点Ｐｉ−に、ｉｆｋ番目の点Ｐｉ十ｋ、および’Ｐｉ
−にと点Ｐ ｉ ＋ ］＜の中点Ｍを用いて（１）式に
より簡単に計算される値を用いる。
輪郭線の各座標データに対し曲がり度を計算した結果が
第４図に示すようになった場合、極大値ａ、ｂ、ｃ、ｄ
、ｅ、ｆのうちしきい値を越えた点ａ、ｂ、ｅに対応す
る輪郭線上の座標データＰａ Ｐｂ Ｐｅを分割点
として設定する方法である。
第４図に示すようになった場合、極大値ａ、ｂ、ｃ、ｄ
、ｅ、ｆのうちしきい値を越えた点ａ、ｂ、ｅに対応す
る輪郭線上の座標データＰａ Ｐｂ Ｐｅを分割点
として設定する方法である。
上述した従来の画像データの圧縮方式では、角が正確に
検出てきす分割点か適切に設定されないという問題点か
ある、すなわち、輪郭データの１部か第５図（ａ）に示
すように２つの曲率の小さな曲線が少し折れ曲がって接
続している黒丸印の点は角であり、曲がり度は極大値と
なるか、曲がり度そのものの値は小さい。このため前述
のしきい値が高い場合はこの点は分割されない。それに
対して、しきい値が低い場合には第５図（ａ）の黒丸印
の点は分割点となるが、第５図（ｂ）に示すように比較
的曲率の大きい曲線部の黒丸印点も分割点として設定さ
れてしまう。また、曲線と曲線の接合部で角となる第６
図（ａ＞の黒丸印、比較的曲率の大きい曲線部である第
６図（ｂ）の黒丸印は、曲がり度を計算するどちらも同
じ値となり、しきい値によりこれらを区別し分割点を設
定することはできない。
検出てきす分割点か適切に設定されないという問題点か
ある、すなわち、輪郭データの１部か第５図（ａ）に示
すように２つの曲率の小さな曲線が少し折れ曲がって接
続している黒丸印の点は角であり、曲がり度は極大値と
なるか、曲がり度そのものの値は小さい。このため前述
のしきい値が高い場合はこの点は分割されない。それに
対して、しきい値が低い場合には第５図（ａ）の黒丸印
の点は分割点となるが、第５図（ｂ）に示すように比較
的曲率の大きい曲線部の黒丸印点も分割点として設定さ
れてしまう。また、曲線と曲線の接合部で角となる第６
図（ａ＞の黒丸印、比較的曲率の大きい曲線部である第
６図（ｂ）の黒丸印は、曲がり度を計算するどちらも同
じ値となり、しきい値によりこれらを区別し分割点を設
定することはできない。
本発明の画像データの圧縮方式は、画像の輪郭線を画像
データから抽出し、前記輪郭線上に分割点を設定し、前
記分割点の間を近似誤差があるしきい値以下になるまで
制御点を追加あるいは移動させながら曲線で近似させる
画像データの圧縮方式において、 前記分割点を設定する前記輪郭線の座標データを格納す
る座標データ格納手段と、前記座標データの曲がり度合
いを計算する曲がり度計算手段と、前記曲がり度の極大
値を検出する曲がり度極大値検出手段と、前記曲がり度
極大値が角であるかどうかを判断する角判断手段と、前
記角判断手段により角と判断された座標データを分割点
として設定する分割点設定手段とを有し前記曲がり度極
大値が前記角判断手段によって角と判断されたとき前記
曲がり度極大値を分割点として設定することを特徴とす
る。
データから抽出し、前記輪郭線上に分割点を設定し、前
記分割点の間を近似誤差があるしきい値以下になるまで
制御点を追加あるいは移動させながら曲線で近似させる
画像データの圧縮方式において、 前記分割点を設定する前記輪郭線の座標データを格納す
る座標データ格納手段と、前記座標データの曲がり度合
いを計算する曲がり度計算手段と、前記曲がり度の極大
値を検出する曲がり度極大値検出手段と、前記曲がり度
極大値が角であるかどうかを判断する角判断手段と、前
記角判断手段により角と判断された座標データを分割点
として設定する分割点設定手段とを有し前記曲がり度極
大値が前記角判断手段によって角と判断されたとき前記
曲がり度極大値を分割点として設定することを特徴とす
る。
次に本発明について図面を参照して説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
１０１は格子点」二に密に並んだ点で構成されている輪
郭線の各点の座標データを格納するための座標データ格
納手段である。座標データ格納手段１０１にはＰｉから
Ｐｎまでのｎ個の点の座標が記憶されているものとする
。輪郭線であるから点Ｐ１−点Ｐｎ＋１となり、曲がり
度計算手段１０２ではＰｉからＰｎまでのすへての点に
対する曲がり度か式（１）により計算される。たたし、
第６図のｊ番目の点Ｐｉに注目したとき、ｉ−１番目の
点Ｐ ｉ−にと、ｊｆｋ番目の点Ｐ ］ −１−ｋり）
座標データか一致するときは式（１〉の分母がＯとなる
のて、この場合は例外として曲がり度をしきい値以上の
値（たとえは１００）とずれは良い。
郭線の各点の座標データを格納するための座標データ格
納手段である。座標データ格納手段１０１にはＰｉから
Ｐｎまでのｎ個の点の座標が記憶されているものとする
。輪郭線であるから点Ｐ１−点Ｐｎ＋１となり、曲がり
度計算手段１０２ではＰｉからＰｎまでのすへての点に
対する曲がり度か式（１）により計算される。たたし、
第６図のｊ番目の点Ｐｉに注目したとき、ｉ−１番目の
点Ｐ ｉ−にと、ｊｆｋ番目の点Ｐ ］ −１−ｋり）
座標データか一致するときは式（１〉の分母がＯとなる
のて、この場合は例外として曲がり度をしきい値以上の
値（たとえは１００）とずれは良い。
曲がり度計算手段］、 ０２の結果をもとに曲がり度曲
大値判定手段１０３で曲がり度か極大値となっている座
標データ点を判断する。極大値の判定は、曲がり度の差
分値か正から負に変わる点として判断されろ。角の判断
手段１、４ては、曲がり度の極大値であると判断された
点について、角かとうかの判断を行う。その点か角であ
ると判断されたときは分割点であるという分割点情報を
出力し、角でないと判断されたときは分割点てはないと
いう非分割点情報を分割点設定手段１０５に送る。
大値判定手段１０３で曲がり度か極大値となっている座
標データ点を判断する。極大値の判定は、曲がり度の差
分値か正から負に変わる点として判断されろ。角の判断
手段１、４ては、曲がり度の極大値であると判断された
点について、角かとうかの判断を行う。その点か角であ
ると判断されたときは分割点であるという分割点情報を
出力し、角でないと判断されたときは分割点てはないと
いう非分割点情報を分割点設定手段１０５に送る。
次に本実施例の角の判断手段１、４について第２図を用
いて詳しく説明する。
いて詳しく説明する。
いま、輪郭線の座標データのｊ番目の座標データ点Ｐｉ
か曲がり度の極大値であると判断されたとする。処理２
０］ては点Ｐ］の曲がり度かじきい値を越えているとき
点Ｐ）を角と判断し分割点であるという分割点情報を送
り出し、点Ｐｉの曲がり度しきい値以下のときは処理２
０２に移る。
か曲がり度の極大値であると判断されたとする。処理２
０］ては点Ｐ］の曲がり度かじきい値を越えているとき
点Ｐ）を角と判断し分割点であるという分割点情報を送
り出し、点Ｐｉの曲がり度しきい値以下のときは処理２
０２に移る。
処理２０２では、座標データ格納手段１０１より１−１
（番目の点］〕］−ｋからｉｆｋ番目の点Ｐｉ十ｋまで
の座標データを取り出しθｊ−／Ｐｉｊ Ｐ ｉ Ｐ
ｉ 」−、ｊの値をｊを１からｋまで変えて計算し、処
理２０３に移る。処理２０３てはｊに対するθ〕の変化
かＪに対し減少する方向にあるかどうかを判断する。減
少すると判断されたときは分割点てはないという非分割
点情報を送り出し、また、減少しないと判断されたとき
は分割点であるという分割点情報を送り出す。
（番目の点］〕］−ｋからｉｆｋ番目の点Ｐｉ十ｋまで
の座標データを取り出しθｊ−／Ｐｉｊ Ｐ ｉ Ｐ
ｉ 」−、ｊの値をｊを１からｋまで変えて計算し、処
理２０３に移る。処理２０３てはｊに対するθ〕の変化
かＪに対し減少する方向にあるかどうかを判断する。減
少すると判断されたときは分割点てはないという非分割
点情報を送り出し、また、減少しないと判断されたとき
は分割点であるという分割点情報を送り出す。
上記１−１〜ｋに対するθＪの値の変化か減少する方向
にあるかとうかの判断はたとえば、θｊの値の差分値を
計算し、つまり、ｍ−＝］〜に−１に対してθｍ＋１＝
θｍの値を計算し、負の値を持つ差分値の個数か、あら
かしめ定めた個数以上のとき、θ〕は減少方向にあると
判断すればよい。
にあるかとうかの判断はたとえば、θｊの値の差分値を
計算し、つまり、ｍ−＝］〜に−１に対してθｍ＋１＝
θｍの値を計算し、負の値を持つ差分値の個数か、あら
かしめ定めた個数以上のとき、θ〕は減少方向にあると
判断すればよい。
以北の処理を第５図（ａ）、（ｂ）及び第６図（ａ）、
（＋：））の黒丸印の点に適用する。曲がり度のしきい
値を適当な値としたときこれらずへてが処理２０１に経
て処理２０２に移り、θ、ｊかｊ＝１〜ｋに対して計算
される。第５図（ａ）。
（＋：））の黒丸印の点に適用する。曲がり度のしきい
値を適当な値としたときこれらずへてが処理２０１に経
て処理２０２に移り、θ、ｊかｊ＝１〜ｋに対して計算
される。第５図（ａ）。
（ｂ）、第６図（ａ）、（ｂ）に対するθｊの変化を表
す曲線の概略をそれぞれ第７図＜ ａ、 ＞（ｂ）、（
Ｃ）、（ｄ）に示す。処理２０３では、これらの曲線に
より第７図（１〕）、（ｄ）を減少曲線と判断し、分割
点てはないという非分割点情報を送り出し、図７（ａ）
、（ｃ）は減少曲線てはないので、角であると判断し分
割点であるという分割点情報を送り出ず。
す曲線の概略をそれぞれ第７図＜ ａ、 ＞（ｂ）、（
Ｃ）、（ｄ）に示す。処理２０３では、これらの曲線に
より第７図（１〕）、（ｄ）を減少曲線と判断し、分割
点てはないという非分割点情報を送り出し、図７（ａ）
、（ｃ）は減少曲線てはないので、角であると判断し分
割点であるという分割点情報を送り出ず。
ここではθｊ＝∠Ｐｉ−ｊＰｉＰｉ＋ｊの値を変化を角
の判断手段として用いたが、ｊ−１〜ｋに対し、θｊの
値と同様に増減する、以下に示す値Ｆｊを用いてもよい
。Ｆｊの値は、連続する輪郭線の座標データのｉ番目の
点Ｐｉに対して、座標データのｉ−に番目の点Ｐ ｉ−
、ｊから、ｉ＋に番目の点Ｐ ｉ ＋ｋまでの点を準備
し、点Ｐ】、点Ｐ ｉ −ｊ 、点Ｐ ｉ ＋ 、ｊお
よび点Ｐ ｊ −ｊと点Ｐｉ」−ノの中点Ｍを用いて（
２）式によりｊ＝１〜ｋまで簡単に計算される。たたし
、点Ｐ］と点Ｍか一致するときは式〈２）の分母か０と
なるので、この場合は例外としてＦＪの値を大きい値（
たとえば１００）とずれは良い。
の判断手段として用いたが、ｊ−１〜ｋに対し、θｊの
値と同様に増減する、以下に示す値Ｆｊを用いてもよい
。Ｆｊの値は、連続する輪郭線の座標データのｉ番目の
点Ｐｉに対して、座標データのｉ−に番目の点Ｐ ｉ−
、ｊから、ｉ＋に番目の点Ｐ ｉ ＋ｋまでの点を準備
し、点Ｐ】、点Ｐ ｉ −ｊ 、点Ｐ ｉ ＋ 、ｊお
よび点Ｐ ｊ −ｊと点Ｐｉ」−ノの中点Ｍを用いて（
２）式によりｊ＝１〜ｋまで簡単に計算される。たたし
、点Ｐ］と点Ｍか一致するときは式〈２）の分母か０と
なるので、この場合は例外としてＦＪの値を大きい値（
たとえば１００）とずれは良い。
以上説明した本発明により、画像の輪郭の角の検出精度
が向上し、検出された角を分割点とすることで、曲線近
似の近似精度を向上させることがてき、効率的な画像デ
ータの圧縮か可能になり、また拡大縮小、回転等の変形
に対しても高品質な画像を捉供することができる。
が向上し、検出された角を分割点とすることで、曲線近
似の近似精度を向上させることがてき、効率的な画像デ
ータの圧縮か可能になり、また拡大縮小、回転等の変形
に対しても高品質な画像を捉供することができる。
第１図は本発明の一実施例を示すフロック図、第２図は
本実施例の角の判定手段１、４の動作を示すフローチャ
ート、第３図は従来の画像テータの圧縮方式の一例を示
すブロック図、第４図及び第５図は従来例を説明するた
めの図、第６図は曲がり度の計算を説明するための図、
第７図は本実施例の処理により得られた結果を示す図で
ある。 １０１・・・座標データ格納手段、１０２・・・曲がり
度計算手段、１０３・・・曲がり度極大値判定手段、１
０４・・・角の判定手段、１０５・・・分割点設定手段
。
本実施例の角の判定手段１、４の動作を示すフローチャ
ート、第３図は従来の画像テータの圧縮方式の一例を示
すブロック図、第４図及び第５図は従来例を説明するた
めの図、第６図は曲がり度の計算を説明するための図、
第７図は本実施例の処理により得られた結果を示す図で
ある。 １０１・・・座標データ格納手段、１０２・・・曲がり
度計算手段、１０３・・・曲がり度極大値判定手段、１
０４・・・角の判定手段、１０５・・・分割点設定手段
。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、画像の輪郭線を画像データから抽出し、前記輪郭線
上に分割点を設定し、前記分割点の間を近似誤差がある
しきい値以下になるまで制御点を追加あるいは移動させ
ながら曲線で近似させる画像データの圧縮方式において
、 前記分割点を設定する前記輪郭線の座標データを格納す
る座標データ格納手段と、前記座標データの曲がり度合
いを計算する曲がり度計算手段と、前記曲がり度の極大
値を検出する曲がり度極大値検出手段と、前記曲がり度
極大値が角であるかどうかを判断する角判断手段と、前
記角判断手段により角と判断された座標データを分割点
として設定する分割点設定手段とを有し前記曲がり度極
大値が前記角判断手段によって角と判断されたとき前記
曲がり度極大値を分割点として設定することを特徴とす
る画像データの圧縮方式。 ２、前記角判断手段は前記曲がり度極大値の前記輪郭上
のｉ番目の座標データ点Ｐｉが前記点Ｐｉの曲がり度の
しきい値を越えたときまたは前記点Ｐｉと前記座標デー
タのｉ−ｊ番目の点Ｐｉ−ｊとｉ＋ｊ番目の点Ｐｉ＋ｊ
との３点によりθｊ＝∠Ｐｉ−ｊＰｉＰｉ＋ｊを計算し
、ｊを１からｋまで変えたときの前記θｊの値の変化が
減少していないと判断されたとき前記点Ｐｉを角と判断
することを特徴とする請求項１記載の画像データの圧縮
方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2172206A JPH0460878A (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 画像データの圧縮方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2172206A JPH0460878A (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 画像データの圧縮方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0460878A true JPH0460878A (ja) | 1992-02-26 |
Family
ID=15937557
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2172206A Pending JPH0460878A (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 画像データの圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0460878A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5991702A (en) * | 1996-11-15 | 1999-11-23 | Nec Corporation | Axisymmetric figure shaping device for generating curvilinear figure precisely axisymmetric with respect to axis of symmetry and method therefor |
-
1990
- 1990-06-29 JP JP2172206A patent/JPH0460878A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5991702A (en) * | 1996-11-15 | 1999-11-23 | Nec Corporation | Axisymmetric figure shaping device for generating curvilinear figure precisely axisymmetric with respect to axis of symmetry and method therefor |
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