JPH05241776A - データ圧縮方式 - Google Patents
データ圧縮方式Info
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- JPH05241776A JPH05241776A JP4257792A JP4257792A JPH05241776A JP H05241776 A JPH05241776 A JP H05241776A JP 4257792 A JP4257792 A JP 4257792A JP 4257792 A JP4257792 A JP 4257792A JP H05241776 A JPH05241776 A JP H05241776A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】ジブーレンペル符号を用いてデータを圧縮する
データ圧縮方式に関し、スライド辞書による符号化であ
って、繰り返し同じ文字列が出現したときの辞書の効率
を改善して高圧縮率を得ることを目的とする。 【構成】入力データを部分列に分解し、該部分列を辞書
に登録済みの最長一致する部分列の参照番号で表わして
符号化する第１符号化手段（動的辞書符号化手段）１０
と、第１符号化手段１０で符号化した辞書番号を文字列
として入力し、入力文字列に最長一致する辞書に保持し
た符号化済み文字列の開始位置と一致長で符号化する第
２符号化手段（スライド辞書符号化手段）２０とを設け
る。
データ圧縮方式に関し、スライド辞書による符号化であ
って、繰り返し同じ文字列が出現したときの辞書の効率
を改善して高圧縮率を得ることを目的とする。 【構成】入力データを部分列に分解し、該部分列を辞書
に登録済みの最長一致する部分列の参照番号で表わして
符号化する第１符号化手段（動的辞書符号化手段）１０
と、第１符号化手段１０で符号化した辞書番号を文字列
として入力し、入力文字列に最長一致する辞書に保持し
た符号化済み文字列の開始位置と一致長で符号化する第
２符号化手段（スライド辞書符号化手段）２０とを設け
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ジブ−レンペル符号を
用いてデータを圧縮する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
したりできるようになる。
用いてデータを圧縮する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
したりできるようになる。
【０００２】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ワード単位を文
字と呼び、データが任意ワードつながったものを文字列
と呼ぶことにする。
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ワード単位を文
字と呼び、データが任意ワードつながったものを文字列
と呼ぶことにする。
【０００３】ユニバーサル符号化の代表的な方法として
ジブ−レンペル（Ziv-Lempel）符号化と算術符号化があ
る。ジブ−レンペル符号では スライド辞書型（ユニバーサル型ともいう）と、 動的辞書型（増分分解型ともいう）の２つのアルゴリ
ズムが提案されている。
ジブ−レンペル（Ziv-Lempel）符号化と算術符号化があ
る。ジブ−レンペル符号では スライド辞書型（ユニバーサル型ともいう）と、 動的辞書型（増分分解型ともいう）の２つのアルゴリ
ズムが提案されている。
【０００４】さらに、スライド辞書型アルゴリズムの改
良として、ＬＺＳＳ符号がある（T.C. Bell,“Better O
PM/L Text Compression ”,IEEE Trans. on Commun., V
ol.COM-34, No.12,Dec. 1986参照）やパソコンで用いら
れているLHarc がある。また、動的辞書型アルゴリズム
の改良としては、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch）符号があ
る（T.A.Welch,“A Technique for High-Performance D
ata Compression ”,Computer, June 1984参照）。
良として、ＬＺＳＳ符号がある（T.C. Bell,“Better O
PM/L Text Compression ”,IEEE Trans. on Commun., V
ol.COM-34, No.12,Dec. 1986参照）やパソコンで用いら
れているLHarc がある。また、動的辞書型アルゴリズム
の改良としては、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch）符号があ
る（T.A.Welch,“A Technique for High-Performance D
ata Compression ”,Computer, June 1984参照）。
【０００５】これらの改良方法は補助記憶装置のファイ
ル圧縮や、モデムでの伝送データの圧縮に利用されるよ
うになっている。
ル圧縮や、モデムでの伝送データの圧縮に利用されるよ
うになっている。
【０００６】
【従来の技術】従来のジブ−レンペル符号化におけるス
ライド辞書型アルゴリズムと動的辞書型アルゴリズムを
説明する。 １．スライド辞書型アルゴリズム スライド辞書型アルゴリズムは、演算量は多いが、高圧
縮率が得られる方法である。即ち、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長の系列に
区切り（部分列）、過去の文字列の複製として符号化す
る方法である。
ライド辞書型アルゴリズムと動的辞書型アルゴリズムを
説明する。 １．スライド辞書型アルゴリズム スライド辞書型アルゴリズムは、演算量は多いが、高圧
縮率が得られる方法である。即ち、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長の系列に
区切り（部分列）、過去の文字列の複製として符号化す
る方法である。
【０００７】図１０にユニバーサル型ジブ−レンペル符
号の符号器の原理図を示す。Ｐバッファ１２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１０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１０の文字列をＰバッファ１２の系列と照合し、Ｐ
バッファ１２中で一致する最長の文字部分列を求め、Ｐ
バッファ１２中でこの最長文字列を指定するため次の情
報の組を符号化する。
号の符号器の原理図を示す。Ｐバッファ１２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１０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１０の文字列をＰバッファ１２の系列と照合し、Ｐ
バッファ１２中で一致する最長の文字部分列を求め、Ｐ
バッファ１２中でこの最長文字列を指定するため次の情
報の組を符号化する。
【０００８】
【表１】
【０００９】次にＱバッファ１０内の符号化した文字列
をＰバッファ１２に移して新たなデータをＱバッファ１
０に入力する。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。このようにジブ−レンペ
ル符号では、現在の文字コードの系列を符号化済みの過
去の系列からの複製として符号化するものである。ジブ
−レンペル符号を用いた場合、文字コードの文書情報は
１／２程度に圧縮できる。 ［ＱＩＣ−１２２符号］３Ｍを中心とするメーカの団体
であるＱＩＣ（Quauter Inch Cartrrige Standard In
c.）が１／４インチ・カートリッジ磁気テープの標準圧
縮方式として採用した符号である。
をＰバッファ１２に移して新たなデータをＱバッファ１
０に入力する。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。このようにジブ−レンペ
ル符号では、現在の文字コードの系列を符号化済みの過
去の系列からの複製として符号化するものである。ジブ
−レンペル符号を用いた場合、文字コードの文書情報は
１／２程度に圧縮できる。 ［ＱＩＣ−１２２符号］３Ｍを中心とするメーカの団体
であるＱＩＣ（Quauter Inch Cartrrige Standard In
c.）が１／４インチ・カートリッジ磁気テープの標準圧
縮方式として採用した符号である。
【００１０】図１１はＱＩＣ１２２符号のアルゴリズム
を示したフローチャートであり、次の処理を行う。 Ｓ１：Ｐバッファとして２０４８バイトの履歴をもち、
その内容を空にする。またＱバッファに入力データを詰
める。 Ｓ２：Ｑバッファの文字列に一致するＰバッファの最長
文字列Ｓを検索する。
を示したフローチャートであり、次の処理を行う。 Ｓ１：Ｐバッファとして２０４８バイトの履歴をもち、
その内容を空にする。またＱバッファに入力データを詰
める。 Ｓ２：Ｑバッファの文字列に一致するＰバッファの最長
文字列Ｓを検索する。
【００１１】Ｓ３：検索された最長文字列Ｓが２文字以
上のときはＳ５の複製モードに進み、１文字のときはＳ
４の生データモードに進む。 Ｓ４：生データモードでは［フラグビット０］［生デー
タ１バイト］の組を符号化する。 Ｓ５：複製モードでは、［フラグビット１］を固定長符
号化し、［文字列Ｓの出現位置］［一致長］の組を符号
化する。
上のときはＳ５の複製モードに進み、１文字のときはＳ
４の生データモードに進む。 Ｓ４：生データモードでは［フラグビット０］［生デー
タ１バイト］の組を符号化する。 Ｓ５：複製モードでは、［フラグビット１］を固定長符
号化し、［文字列Ｓの出現位置］［一致長］の組を符号
化する。
【００１２】Ｓ６：符号化が済んだＱバッファの文字列
をＰバッファに移すと共に、同じ数の文字をＱバッファ
に入力する。同時にＰバッファにＯバッファから移した
文字枠分の最も古い文字をＰバッファから捨てる。 Ｓ７：入力データがなくなるまでＳ１〜Ｓ６の処理を繰
り返す。図１２はＢＮＦメタ言語で表わされたＱＩＣ−
１２２符号の符号語フォーマットを示す。またＢＮＦメ
タ言語に用いるメタ記号は図１３に示す意味をもつ。
をＰバッファに移すと共に、同じ数の文字をＱバッファ
に入力する。同時にＰバッファにＯバッファから移した
文字枠分の最も古い文字をＰバッファから捨てる。 Ｓ７：入力データがなくなるまでＳ１〜Ｓ６の処理を繰
り返す。図１２はＢＮＦメタ言語で表わされたＱＩＣ−
１２２符号の符号語フォーマットを示す。またＢＮＦメ
タ言語に用いるメタ記号は図１３に示す意味をもつ。
【００１３】図１２のＱＩＣ−１２２符号の符号語フォ
ーマットを詳細に説明すると次のようになる。 （１）圧縮系列（Compressed Stream ）は、圧縮ストリ
ング（Compressed String)とエンドマーカで構成され
る。 （２）圧縮ストリングは、生データについては識別ビッ
ト０に続くＡＳＣＩＩ生バイトで表現され、また圧縮デ
ータについては識別ビット１に続いて圧縮バイトで表現
される。
ーマットを詳細に説明すると次のようになる。 （１）圧縮系列（Compressed Stream ）は、圧縮ストリ
ング（Compressed String)とエンドマーカで構成され
る。 （２）圧縮ストリングは、生データについては識別ビッ
ト０に続くＡＳＣＩＩ生バイトで表現され、また圧縮デ
ータについては識別ビット１に続いて圧縮バイトで表現
される。
【００１４】（３）ＡＳＣＩＩ生バイトは、８ビットを
１バイトして表現される。 （４）圧縮バイトは、オフセット（開始位置）とレング
ス（一致長）の組でなる。 （５）オフセット（開始位置）は、識別ビット１の場合
は７ビットで表現される。また識別ビット０のは場合は
１１ビットで表現される。
１バイトして表現される。 （４）圧縮バイトは、オフセット（開始位置）とレング
ス（一致長）の組でなる。 （５）オフセット（開始位置）は、識別ビット１の場合
は７ビットで表現される。また識別ビット０のは場合は
１１ビットで表現される。
【００１５】（６）エンドマーカは、１１００００００
０であり、オフセットは０となる。 （７）ビットｂは０又は１である。 （８）レングス（一致長）は、図１２のように可変長符
号で表現される。図１４にＱＩＣ−１２２符号の符号化
の具体例を示す。図１４では文字列「ＡＢＡＡＡＡＡＡ
ＣＡＢＡ」が入力した場合を例にとっている。
０であり、オフセットは０となる。 （７）ビットｂは０又は１である。 （８）レングス（一致長）は、図１２のように可変長符
号で表現される。図１４にＱＩＣ−１２２符号の符号化
の具体例を示す。図１４では文字列「ＡＢＡＡＡＡＡＡ
ＣＡＢＡ」が入力した場合を例にとっている。
【００１６】まず最初の３文字「ＡＢＡ」に関してはＰ
バッファ中の一致する文字数が１文字以下であることか
らＡＳＣＩＩ生バイトのビット系列を出力する。４文字
目から８文字目までの５つの「Ａ」については、Ｐバッ
ファの直前文字「Ａ」と一致することから、 圧縮バイト識別ビット ７ビットオフセット識別ビット オフセット＝１ レングス＝５バイト でなるビット系列「１ １ ００００００１ １１０
０」として出力する。
バッファ中の一致する文字数が１文字以下であることか
らＡＳＣＩＩ生バイトのビット系列を出力する。４文字
目から８文字目までの５つの「Ａ」については、Ｐバッ
ファの直前文字「Ａ」と一致することから、 圧縮バイト識別ビット ７ビットオフセット識別ビット オフセット＝１ レングス＝５バイト でなるビット系列「１ １ ００００００１ １１０
０」として出力する。
【００１７】ここで最大長一致の部分列の開始位置を示
すオフセットの値は、Ｐバッファの最新登録位置（アド
レス）から前に遡って何番目かを示している。９番目の
文字「Ｃ」はＰバッファにないことからＡＳＣＩＩ生バ
イトを出力する。１０〜１２番目の文字「ＡＢＡ」はＰ
バッファの先頭からの３文字として既に登録済みである
ので、 圧縮バイト識別ビット ７ビットオフセット識別ビット オフセット＝９ レングス＝３バイト でなるビット系列「１ １ ０００１００１ ０１」を
出力する。
すオフセットの値は、Ｐバッファの最新登録位置（アド
レス）から前に遡って何番目かを示している。９番目の
文字「Ｃ」はＰバッファにないことからＡＳＣＩＩ生バ
イトを出力する。１０〜１２番目の文字「ＡＢＡ」はＰ
バッファの先頭からの３文字として既に登録済みである
ので、 圧縮バイト識別ビット ７ビットオフセット識別ビット オフセット＝９ レングス＝３バイト でなるビット系列「１ １ ０００１００１ ０１」を
出力する。
【００１８】以上で全ての入力文字の符号化が済んだの
でエンドデータとして「１ １ ０００００００」を出
力して処理を終了する。 ２．動的分解型（増分分解）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。
でエンドデータとして「１ １ ０００００００」を出
力して処理を終了する。 ２．動的分解型（増分分解）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。
【００１９】増分分解型ジプーレンペル符号では、入力
シンボルの系列を Ｘ＝ａａｂａｂａｂａａ・・・ とすると、成分系列Ｘ＝Ｘ0 Ｘ1 Ｘ2 ・・・への増分分
解は次のようにする。まずＸ1 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・ａｂ・ａｂａ・ｂ・ａａ・・・・ となる。従って、 Ｘ0 ＝λ（空列） Ｘ1 ＝Ｘ0 ａ Ｘ2 ＝Ｘ1 ｂ Ｘ3 ＝Ｘ2 ａ， Ｘ4 ＝Ｘ0 ｂ Ｘ5 ＝Ｘ1 ａ，・・・ と分解できる。増分分解した各成分系列は既成分系列を
用いて次のような組で符号化する。
シンボルの系列を Ｘ＝ａａｂａｂａｂａａ・・・ とすると、成分系列Ｘ＝Ｘ0 Ｘ1 Ｘ2 ・・・への増分分
解は次のようにする。まずＸ1 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・ａｂ・ａｂａ・ｂ・ａａ・・・・ となる。従って、 Ｘ0 ＝λ（空列） Ｘ1 ＝Ｘ0 ａ Ｘ2 ＝Ｘ1 ｂ Ｘ3 ＝Ｘ2 ａ， Ｘ4 ＝Ｘ0 ｂ Ｘ5 ＝Ｘ1 ａ，・・・ と分解できる。増分分解した各成分系列は既成分系列を
用いて次のような組で符号化する。
【００２０】
【表２】
【００２１】すなわち、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。動的辞書型アルゴリズム
の改良としては、 ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch) 符号(T.A.Welch,"A Tech
nique for High-Performance Data Compression",ComPu
ter,June 1984 参照） ＬＺＪ符号(M.Jakobsson,"Comperssion of Character
Strings by An Adaptive Dictionar",BIT,25 号，１９
８５年，５９３−６０３頁参照のこと）とがある。次に
ＬＺＷ符号について説明する。 〔ＬＺＷ符号〕ＬＺＷ符号の符号化の処理のフローを図
１５に示す。即ちＬＺＷ符号化は、書き替え可能な辞書
をもち、入力文字コードのデータ中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
録すると共に、現在入力している文字列を辞書に登録し
てある最長一致文字列の番号だけで表して、符号化する
ものである。尚、動的辞書型符号およびＬＺＷ符号の技
術は、特開昭５９−２３１６８３，米国特許４，５５
８，３０２で開示されている。図１５の符号化処理は次
のようになる。
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。動的辞書型アルゴリズム
の改良としては、 ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Welch) 符号(T.A.Welch,"A Tech
nique for High-Performance Data Compression",ComPu
ter,June 1984 参照） ＬＺＪ符号(M.Jakobsson,"Comperssion of Character
Strings by An Adaptive Dictionar",BIT,25 号，１９
８５年，５９３−６０３頁参照のこと）とがある。次に
ＬＺＷ符号について説明する。 〔ＬＺＷ符号〕ＬＺＷ符号の符号化の処理のフローを図
１５に示す。即ちＬＺＷ符号化は、書き替え可能な辞書
をもち、入力文字コードのデータ中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
録すると共に、現在入力している文字列を辞書に登録し
てある最長一致文字列の番号だけで表して、符号化する
ものである。尚、動的辞書型符号およびＬＺＷ符号の技
術は、特開昭５９−２３１６８３，米国特許４，５５
８，３０２で開示されている。図１５の符号化処理は次
のようになる。
【００２２】Ｓ１：予め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。辞書
の登録数ｎを文字種数Ａと置く。カーソルをデータの先
頭の位置に置く。 Ｓ２：カーソルの位置からの文字列に一致する辞書登録
の最長文字列Ｓを見つける。
字列を初期値として登録してから符号化を始める。辞書
の登録数ｎを文字種数Ａと置く。カーソルをデータの先
頭の位置に置く。 Ｓ２：カーソルの位置からの文字列に一致する辞書登録
の最長文字列Ｓを見つける。
【００２３】Ｓ３：文字列Ｓの辞書番号を〔ｌｏｇ2
ｎ〕ビットで表して出力する。ただし、〔ｌｏｇ2 ｎ〕
はｌｏｇ2 ｎ以上の最小の整数である。辞書登録数ｎを
一つインクリメントする。 Ｓ４：文字列Ｓにカーソルの最初の文字Ｃを付加した文
字列ＳＣを辞書に登録する。カーソルは文字列Ｓの後の
文字に移動させる。Ｓ２に戻る。
ｎ〕ビットで表して出力する。ただし、〔ｌｏｇ2 ｎ〕
はｌｏｇ2 ｎ以上の最小の整数である。辞書登録数ｎを
一つインクリメントする。 Ｓ４：文字列Ｓにカーソルの最初の文字Ｃを付加した文
字列ＳＣを辞書に登録する。カーソルは文字列Ｓの後の
文字に移動させる。Ｓ２に戻る。
【００２４】図１６はＬＺＷ符号の復号化を示したフロ
ーチャートであり、符号化の逆の処理となる。動的辞書
型アルゴリズムは、辞書内の系列は過去に符号化した
（サンプリングした）系列の中だけから選ぶため、処理
速度が速い。しかし、過去に現れたデータの一部の系列
しか含めないため圧縮率が高く取れない欠点がある。
ーチャートであり、符号化の逆の処理となる。動的辞書
型アルゴリズムは、辞書内の系列は過去に符号化した
（サンプリングした）系列の中だけから選ぶため、処理
速度が速い。しかし、過去に現れたデータの一部の系列
しか含めないため圧縮率が高く取れない欠点がある。
【００２５】動的辞書型アルゴリズムの改良版として、
辞書への学習量を増やしインデックスのみで符号化でき
るようにしたＬＺＪ符号がある。 〔ＬＺＪ符号〕ＬＺＪ符号の符号化の処理フローを図１
７に示し、また復号化の処理フローを図１８に示す。
辞書への学習量を増やしインデックスのみで符号化でき
るようにしたＬＺＪ符号がある。 〔ＬＺＪ符号〕ＬＺＪ符号の符号化の処理フローを図１
７に示し、また復号化の処理フローを図１８に示す。
【００２６】ここで、辞書と文字列の表記法を次のよう
に定義する。文字種の集合をＡとし、集合Ａの文字を組
み合わせてできる文字列をＳで表す。文字列Ｓのｉ番目
の文字をＳ（ｉ）する。更に複数の部分文字列Ｓ
（ｉ），Ｓ（ｉ＋１），・・・，Ｓ（ｊ）をＳ（ｉ，
ｊ）とする。辞書をＤh （Ｓ）で表わし、辞書の木（ｔ
ｒｅｅ）の根（ｒｏｏｔ）から葉（ｌｅａｆ）へのパス
として文字列Ｓ中の一定長さｈの全ての部分文字列を登
録する。
に定義する。文字種の集合をＡとし、集合Ａの文字を組
み合わせてできる文字列をＳで表す。文字列Ｓのｉ番目
の文字をＳ（ｉ）する。更に複数の部分文字列Ｓ
（ｉ），Ｓ（ｉ＋１），・・・，Ｓ（ｊ）をＳ（ｉ，
ｊ）とする。辞書をＤh （Ｓ）で表わし、辞書の木（ｔ
ｒｅｅ）の根（ｒｏｏｔ）から葉（ｌｅａｆ）へのパス
として文字列Ｓ中の一定長さｈの全ての部分文字列を登
録する。
【００２７】図１６のＬＺＪ符号化処理は次のようにな
る。 Ｓ１：辞書に全文字種の一文字を初期値として登録して
から符号化を始める。辞書の登録数ｎを文字種数Ａとお
く。カーソルｋ＝０とおく。 Ｓ２〜Ｓ５：ｋ番目の入力文字まで符号化が終了したと
して文字列Ｓ（１，ｋ）の全ての部分文字列がすでに辞
書Ｄh （Ｓ（１，ｋ））に登録してある。Ｓ（ｋ＋
１），・・・の文字列から符号化する。
る。 Ｓ１：辞書に全文字種の一文字を初期値として登録して
から符号化を始める。辞書の登録数ｎを文字種数Ａとお
く。カーソルｋ＝０とおく。 Ｓ２〜Ｓ５：ｋ番目の入力文字まで符号化が終了したと
して文字列Ｓ（１，ｋ）の全ての部分文字列がすでに辞
書Ｄh （Ｓ（１，ｋ））に登録してある。Ｓ（ｋ＋
１），・・・の文字列から符号化する。
【００２８】詳細に説明すると、次のようになる。 Ｓ２：Ｓ（ｋ＋１），・・から辞書Ｄh （Ｓ（１，
ｋ）) の登録文字列に最長一致する部分文字列Ｓ（ｋ＋
１，ｋ＋ｚ）を見つける。 Ｓ３：部分文字列Ｓ（ｋ＋１，Ｋ＋ｚ）の辞書番号ａx
を［ｌｏｇ2 ｎ］ビットで表して出力する。ただし、ｎ
は辞書の現在の登録数であり、［ｌｏｇ2 ｎ］はｌｏｇ
2 ｎ以上の最小の整数である。ここで、符号語ａx は部
分文字列Ｓ（ｉx ，ｊx ）を表す。各々のａx は辞書Ｄ
h （Ｓ（１，ｊx-1 ）），（ｉx ≦ｊx ≦ｉx ＋ｈ，ｉ
x ＝ｊx-1 ＋１）の辞書番号である。
ｋ）) の登録文字列に最長一致する部分文字列Ｓ（ｋ＋
１，ｋ＋ｚ）を見つける。 Ｓ３：部分文字列Ｓ（ｋ＋１，Ｋ＋ｚ）の辞書番号ａx
を［ｌｏｇ2 ｎ］ビットで表して出力する。ただし、ｎ
は辞書の現在の登録数であり、［ｌｏｇ2 ｎ］はｌｏｇ
2 ｎ以上の最小の整数である。ここで、符号語ａx は部
分文字列Ｓ（ｉx ，ｊx ）を表す。各々のａx は辞書Ｄ
h （Ｓ（１，ｊx-1 ）），（ｉx ≦ｊx ≦ｉx ＋ｈ，ｉ
x ＝ｊx-1 ＋１）の辞書番号である。
【００２９】Ｓ４：部分文字列Ｓ（ｋ−ｈ＋２，ｋ＋
１），・・・，Ｓ（ｋ＋ｚ−ｈ＋１，ｋ＋ｚ）にｎをイ
ンクリメントしながら辞書番号を付けて辞書に追加し、
辞書Ｄh （Ｓ（１，ｋ＋ｚ））を構成する。 Ｓ５：カーソルｋ＝ｋ＋ｚとおく。 Ｓ６：全文字を処理するまでＳ１〜Ｓ５を繰り返す。
１），・・・，Ｓ（ｋ＋ｚ−ｈ＋１，ｋ＋ｚ）にｎをイ
ンクリメントしながら辞書番号を付けて辞書に追加し、
辞書Ｄh （Ｓ（１，ｋ＋ｚ））を構成する。 Ｓ５：カーソルｋ＝ｋ＋ｚとおく。 Ｓ６：全文字を処理するまでＳ１〜Ｓ５を繰り返す。
【００３０】ここでステップＳ４の文字列の辞書登録を
図示すると図１９に示すようになる。次に図１８のＬＺ
Ｊ復号化処理は次のようになる。Ｓ１：図１６のＳ１と
同様に辞書に全文字種の一文字を初期値として登録す
る。辞書の登録数ｎを文字種数Ａとおく。カーソルｋ＝
０とおく。
図示すると図１９に示すようになる。次に図１８のＬＺ
Ｊ復号化処理は次のようになる。Ｓ１：図１６のＳ１と
同様に辞書に全文字種の一文字を初期値として登録す
る。辞書の登録数ｎを文字種数Ａとおく。カーソルｋ＝
０とおく。
【００３１】Ｓ２〜Ｓ４：辞書番号ａw が復号化され、
文字列Ｓ（１，ｊw ）まで利用することができ、辞書Ｄ
h （Ｓ（１，ｊw ））が再構成されている。次に符号語
ａ w+1 を復号する。詳細に説明すると次のようになる。 Ｓ２：符号語ａw+1 を復号した辞書番号より辞書Ｄ
h（Ｓ（１，ｊw ））内の部分列Ｓ（ｉw+1 ，ｊw+1 ）
を復元する。部分列Ｓ（ｉw+1 ，ｊw+1 ）は辞書内で根
（ｒｏｏｔ）からアドレスａw+1 の節点で表わされる文
字列である。
文字列Ｓ（１，ｊw ）まで利用することができ、辞書Ｄ
h （Ｓ（１，ｊw ））が再構成されている。次に符号語
ａ w+1 を復号する。詳細に説明すると次のようになる。 Ｓ２：符号語ａw+1 を復号した辞書番号より辞書Ｄ
h（Ｓ（１，ｊw ））内の部分列Ｓ（ｉw+1 ，ｊw+1 ）
を復元する。部分列Ｓ（ｉw+1 ，ｊw+1 ）は辞書内で根
（ｒｏｏｔ）からアドレスａw+1 の節点で表わされる文
字列である。
【００３２】Ｓ３：文字列Ｓ（１，ｊw+1 ）を復号した
後、辞書Ｄh（Ｓ（１，ｊw+1 ））を図１６のＳ４と同
様に構成する。 Ｓ４：カーソルｋ＝ｊw+1 とおく。 Ｓ５：全文字を処理するまでＳ１〜Ｓ４を繰り返す。
後、辞書Ｄh（Ｓ（１，ｊw+1 ））を図１６のＳ４と同
様に構成する。 Ｓ４：カーソルｋ＝ｊw+1 とおく。 Ｓ５：全文字を処理するまでＳ１〜Ｓ４を繰り返す。
【００３３】
【発明が解決しようとする課題】このように従来の動的
辞書型ジブ−レンペル符号化は、辞書を木構造にしてお
き、登録文字列と入力文字列との照合によって圧縮を行
なうため、文字列の探索が早く、符号化が高速で行える
利点がある。しかし、一方で全ての文字列のバリエーシ
ョンを辞書に登録しなければならないため、辞書の容量
が大きくなる欠点があった。
辞書型ジブ−レンペル符号化は、辞書を木構造にしてお
き、登録文字列と入力文字列との照合によって圧縮を行
なうため、文字列の探索が早く、符号化が高速で行える
利点がある。しかし、一方で全ての文字列のバリエーシ
ョンを辞書に登録しなければならないため、辞書の容量
が大きくなる欠点があった。
【００３４】これに対してスライド辞書型ジブ−レンペ
ル符号化は、辞書に符号化済みの一定量の生データを蓄
えるので、辞書の容量が一定であり、辞書の登録及び削
除操作により最新の文字列が辞書として利用できる利点
がある。しかし、動的辞書型のように頻繁に出現する文
字列程、規則性のある長い文字列に見なされるという学
習機能はない。
ル符号化は、辞書に符号化済みの一定量の生データを蓄
えるので、辞書の容量が一定であり、辞書の登録及び削
除操作により最新の文字列が辞書として利用できる利点
がある。しかし、動的辞書型のように頻繁に出現する文
字列程、規則性のある長い文字列に見なされるという学
習機能はない。
【００３５】このため同じ文字列が頻繁に出現したと
き、辞書が同じ文字列の繰り返しで占められてしまい、
辞書の効率が低下する欠点があった。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、スライド型
辞書による符号化であって、繰り返し同じ文字列が出現
したときの辞書の効率を改善し、高圧縮率を得るように
したデータ圧縮方式を提供することを目的とする。
き、辞書が同じ文字列の繰り返しで占められてしまい、
辞書の効率が低下する欠点があった。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、スライド型
辞書による符号化であって、繰り返し同じ文字列が出現
したときの辞書の効率を改善し、高圧縮率を得るように
したデータ圧縮方式を提供することを目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。本発明は、スライド辞書型アルゴリズムに従
った符号化を行う場合の前処理として、動的辞書型のア
ルゴリズムに従った符号化を行い、この符号化で得られ
た符号列を入力文字列と前処理としてスライド辞書型の
符号化を行うことを基本とする。
図である。本発明は、スライド辞書型アルゴリズムに従
った符号化を行う場合の前処理として、動的辞書型のア
ルゴリズムに従った符号化を行い、この符号化で得られ
た符号列を入力文字列と前処理としてスライド辞書型の
符号化を行うことを基本とする。
【００３７】即ち、図１（ａ）に示すように、入力デー
タを部分列に分解し、この部分列を辞書に登録済みの最
長一致する部分列の参照番号で表わして符号化する第１
符号化手段（動的辞書型符号化手段）１０と、第１符号
化手段１０で符号化した辞書番号を文字列として入力
し、この入力文字列に最長一致する辞書に保持した符号
化済み文字列の出現位置と一致長で符号化する第２符号
化手段（スライド辞書型符号化手段）２０を設けたこと
を特徴とする。
タを部分列に分解し、この部分列を辞書に登録済みの最
長一致する部分列の参照番号で表わして符号化する第１
符号化手段（動的辞書型符号化手段）１０と、第１符号
化手段１０で符号化した辞書番号を文字列として入力
し、この入力文字列に最長一致する辞書に保持した符号
化済み文字列の出現位置と一致長で符号化する第２符号
化手段（スライド辞書型符号化手段）２０を設けたこと
を特徴とする。
【００３８】ここで第１符号化手段１０は、辞書に登録
済みの部分列の符号化の使用回数を計数する出現頻度計
数手段を備え、入力文字列に最長一致する辞書の符号化
済み部分列を検索した際に、検索部分列の出現頻度が所
定の閾値以上の場合にのみ参照番号を符号化出力し、閾
値より小さい場合には入力部分列をそのまま出力する。
済みの部分列の符号化の使用回数を計数する出現頻度計
数手段を備え、入力文字列に最長一致する辞書の符号化
済み部分列を検索した際に、検索部分列の出現頻度が所
定の閾値以上の場合にのみ参照番号を符号化出力し、閾
値より小さい場合には入力部分列をそのまま出力する。
【００３９】また第１符号化手段１０としては、符号化
済み文字列を参照番号を付して登録する辞書を有し、入
力文字の部分列に最長一致する辞書中の符号化済み部分
列を検索して参照番号で指定して符号化し、符号化後に
参照番号に次の入力文字を付加した部分列を新たな参照
番号を付して辞書に登録するＬＺＷ符号化を行う。更に
第１符号化手段１０としては、符号化済み文字列を参照
番号を付して登録する辞書を有し、入力文字列の部分列
に最長一致する辞書中の符号化済み部分列を検索して参
照番号で指定して符号化し、符号化後に符号化済み文字
列の各部分列を順次接頭部分列とし、接頭部分列に辞書
中の部分列を順次加えた一定長の部分列を作成して全て
辞書に登録するＬＺＪ符号化を行う。
済み文字列を参照番号を付して登録する辞書を有し、入
力文字の部分列に最長一致する辞書中の符号化済み部分
列を検索して参照番号で指定して符号化し、符号化後に
参照番号に次の入力文字を付加した部分列を新たな参照
番号を付して辞書に登録するＬＺＷ符号化を行う。更に
第１符号化手段１０としては、符号化済み文字列を参照
番号を付して登録する辞書を有し、入力文字列の部分列
に最長一致する辞書中の符号化済み部分列を検索して参
照番号で指定して符号化し、符号化後に符号化済み文字
列の各部分列を順次接頭部分列とし、接頭部分列に辞書
中の部分列を順次加えた一定長の部分列を作成して全て
辞書に登録するＬＺＪ符号化を行う。
【００４０】更に本発明のデータ圧縮方式は図１（ｂ）
に示すように、復号データ列を順次保持した辞書を有
し、第２符号化手段２０で符号化した符号データを入力
し、この符号データで指定される辞書の出現位置と一致
長により辞書番号又は文字列を復号する第１復号手段３
０と、復号済み文字列を参照番号を付して登録した辞書
を有し、第１復号手段３０で復号された復号データによ
る辞書の参照により文字列を復号する第２復号手段４０
とを備えたことを特徴とする。
に示すように、復号データ列を順次保持した辞書を有
し、第２符号化手段２０で符号化した符号データを入力
し、この符号データで指定される辞書の出現位置と一致
長により辞書番号又は文字列を復号する第１復号手段３
０と、復号済み文字列を参照番号を付して登録した辞書
を有し、第１復号手段３０で復号された復号データによ
る辞書の参照により文字列を復号する第２復号手段４０
とを備えたことを特徴とする。
【００４１】
【作用】このような構成を備えた本発明のデータ圧縮方
式によれば、動的辞書型アルゴリズムとスライド辞書型
アルゴリズムとによる符号化を組み合わせることにより
効率のよい圧縮ができる。例えば同じ文字列が繰り返し
出現したときには、動的辞書型アルゴリズムに従った符
号化で同じ文字列の繰り返しは１つの参照番号で指定さ
れる１文字に符号化され、これを更にスライド型辞書で
圧縮するようになり、一定量のスライド型辞書を使用し
て同じ文字列が繰り返す場合にも効率よく圧縮できる。
式によれば、動的辞書型アルゴリズムとスライド辞書型
アルゴリズムとによる符号化を組み合わせることにより
効率のよい圧縮ができる。例えば同じ文字列が繰り返し
出現したときには、動的辞書型アルゴリズムに従った符
号化で同じ文字列の繰り返しは１つの参照番号で指定さ
れる１文字に符号化され、これを更にスライド型辞書で
圧縮するようになり、一定量のスライド型辞書を使用し
て同じ文字列が繰り返す場合にも効率よく圧縮できる。
【００４２】また動的辞書型アルゴリズムによる符号化
では、高頻度で出現する文字列を対象に最長一致する文
字列の符号化を行うため、出現し易い部分は動的辞書に
よる符号化の段階で短く（小さい参照番号）表され、次
のスライド辞書符号化での一致長をより短くでき、これ
を可変長符号化することによって高圧縮率を得ることが
できる。
では、高頻度で出現する文字列を対象に最長一致する文
字列の符号化を行うため、出現し易い部分は動的辞書に
よる符号化の段階で短く（小さい参照番号）表され、次
のスライド辞書符号化での一致長をより短くでき、これ
を可変長符号化することによって高圧縮率を得ることが
できる。
【００４３】
【実施例】図２は本発明のデータ圧縮方式に用いる符号
化装置の一実施例を示した実施例構成図である。図２に
おいて、符号化装置は第１符号化手段としての動的辞書
符号化部１０、第２符号化手段としてのスライド辞書符
号化部２０及び制御回路５０で構成される。
化装置の一実施例を示した実施例構成図である。図２に
おいて、符号化装置は第１符号化手段としての動的辞書
符号化部１０、第２符号化手段としてのスライド辞書符
号化部２０及び制御回路５０で構成される。
【００４４】動的辞書符号化部１０には入力端子１１か
らの入力文字列を格納する入力バッファ１２、照合回路
１３、動的辞書として機能する辞書メモリ１４、および
符号化された辞書番号を格納するレジスタ１５が設けら
れる。また、スライド辞書符号化部２０には動的辞書符
号化部１０で符号化された辞書番号の符号列を格納する
Ｑバッファ２１、スライド辞書として機能するＰバッフ
ァ２２、照合回路２３、可変長符号化回路２４が設けら
れる。
らの入力文字列を格納する入力バッファ１２、照合回路
１３、動的辞書として機能する辞書メモリ１４、および
符号化された辞書番号を格納するレジスタ１５が設けら
れる。また、スライド辞書符号化部２０には動的辞書符
号化部１０で符号化された辞書番号の符号列を格納する
Ｑバッファ２１、スライド辞書として機能するＰバッフ
ァ２２、照合回路２３、可変長符号化回路２４が設けら
れる。
【００４５】図３は図２の符号化装置の符号化処理を概
略的に示したフローチャートである。まずステップＳ１
で入力データ（入力文字列）を動的辞書により辞書番号
に変換する符号化を行う。この動的辞書を用いた符号化
としては、例えばＬＺＷ符号あるいはＬＺＪ符号等を用
いることができる。
略的に示したフローチャートである。まずステップＳ１
で入力データ（入力文字列）を動的辞書により辞書番号
に変換する符号化を行う。この動的辞書を用いた符号化
としては、例えばＬＺＷ符号あるいはＬＺＪ符号等を用
いることができる。
【００４６】続いてステップＳ２でステップＳ１のスラ
イド辞書符号化で得られた辞書番号からなる符号化文字
列を対象に、スライド辞書に登録されている符号化済み
最長一致文字列を検索して、その［出現位置］［一致
長］の組または［生データ１文字］で表して符号化す
る。図４は図３のステップＳ１に示した動的辞書符号化
としてＬＺＪ符号化を行った場合の処理を示したフロー
チャートである。
イド辞書符号化で得られた辞書番号からなる符号化文字
列を対象に、スライド辞書に登録されている符号化済み
最長一致文字列を検索して、その［出現位置］［一致
長］の組または［生データ１文字］で表して符号化す
る。図４は図３のステップＳ１に示した動的辞書符号化
としてＬＺＪ符号化を行った場合の処理を示したフロー
チャートである。
【００４７】図４に示すＬＺＪ符号化のアルゴリズムは
基本的には図１７に示した従来のＬＺＪ符号化アルゴリ
ズムと同じであるが、二重の枠で囲んだステップＳ２〜
Ｓ４における次の点が異なる。即ち、図４のステップＳ
２にあっては、動的辞書に登録された文字列のうち出現
頻度が所定の閾値ｈf 以上の文字列の中から入力文字列
に最長一致する文字列を検索するようにしている。この
ため、閾値ｈf より小さい出現頻度の文字列は検索対象
から除外される。
基本的には図１７に示した従来のＬＺＪ符号化アルゴリ
ズムと同じであるが、二重の枠で囲んだステップＳ２〜
Ｓ４における次の点が異なる。即ち、図４のステップＳ
２にあっては、動的辞書に登録された文字列のうち出現
頻度が所定の閾値ｈf 以上の文字列の中から入力文字列
に最長一致する文字列を検索するようにしている。この
ため、閾値ｈf より小さい出現頻度の文字列は検索対象
から除外される。
【００４８】続いてステップＳ３で検索された最長一致
する文字列の辞書番号を辞書に登録可能な最大番号ｍを
表せる固定長ビット数で表現して出力する。更にステッ
プＳ４にあっては、図１９に示すような全ての文字列の
登録と同時に符号化した文字列に含まれる辞書に登録済
みの各文字列について、出現回数を１つカウントアップ
して出現頻度を計数する。
する文字列の辞書番号を辞書に登録可能な最大番号ｍを
表せる固定長ビット数で表現して出力する。更にステッ
プＳ４にあっては、図１９に示すような全ての文字列の
登録と同時に符号化した文字列に含まれる辞書に登録済
みの各文字列について、出現回数を１つカウントアップ
して出現頻度を計数する。
【００４９】図５は文字ａｂｃｄを例にとって動的辞書
符号化により作成された辞書に登録された文字列の木構
造と各文字の出現頻度を示した説明図である。図５
（ａ）は文字ａｂｃｄの４文字を対象に動的辞書による
符号化を行って得られた登録文字列の木構造を示してお
り、各文字の左上に辞書に登録した際の参照番号を示
し、文字の下側の枠内に出現頻度を示している。尚、文
字ａｂｃｄの４文字は初期登録して符号化を開始してい
ることから、出現頻度の計数は特に行わない。
符号化により作成された辞書に登録された文字列の木構
造と各文字の出現頻度を示した説明図である。図５
（ａ）は文字ａｂｃｄの４文字を対象に動的辞書による
符号化を行って得られた登録文字列の木構造を示してお
り、各文字の左上に辞書に登録した際の参照番号を示
し、文字の下側の枠内に出現頻度を示している。尚、文
字ａｂｃｄの４文字は初期登録して符号化を開始してい
ることから、出現頻度の計数は特に行わない。
【００５０】この例では辞書の深さｈがｈ＝３となった
登録状態を示しており、各節点が文字列に対応し、各節
点でその文字列の出現回数を計数している。出現回数は
節点の文字を親とすると、その子供の文字の出現回数の
和が親の出現回数となっている。図５（ｂ）は図４のス
テップＳ２において、閾値ｈf ＝３とした場合の検索対
象となる文字列の木構造を示す。ここで、出現頻度が閾
値ｈf ＝３以上となる出現頻度の高い文字列の辞書参照
番号は飛び飛びの値をとることになるが、続いてスライ
ド辞書型符号化を行うため、符号化効率に影響はない。
登録状態を示しており、各節点が文字列に対応し、各節
点でその文字列の出現回数を計数している。出現回数は
節点の文字を親とすると、その子供の文字の出現回数の
和が親の出現回数となっている。図５（ｂ）は図４のス
テップＳ２において、閾値ｈf ＝３とした場合の検索対
象となる文字列の木構造を示す。ここで、出現頻度が閾
値ｈf ＝３以上となる出現頻度の高い文字列の辞書参照
番号は飛び飛びの値をとることになるが、続いてスライ
ド辞書型符号化を行うため、符号化効率に影響はない。
【００５１】また、動的辞書符号化にあっては、図５
（ｂ）に示す出現頻度の高い文字列を対象に符号化を行
うため、出現頻度の低い文字列については符号化されな
いことになる。例えば、文字ｄは図５（ｂ）の場合１文
字として表され、文字コードと辞書番号が一致するよう
になる。更に、図４のフローチャートに示したように、
スライド辞書型符号化の前処理として行う動的辞書型の
符号化に図４に示すようなＬＺＪ符号化の変形方式を用
いた場合には、所定の閾値以上の文字列として参照番号
の値が所定値以下となる一定長以下の任意長の文字列を
選ぶことができる。
（ｂ）に示す出現頻度の高い文字列を対象に符号化を行
うため、出現頻度の低い文字列については符号化されな
いことになる。例えば、文字ｄは図５（ｂ）の場合１文
字として表され、文字コードと辞書番号が一致するよう
になる。更に、図４のフローチャートに示したように、
スライド辞書型符号化の前処理として行う動的辞書型の
符号化に図４に示すようなＬＺＪ符号化の変形方式を用
いた場合には、所定の閾値以上の文字列として参照番号
の値が所定値以下となる一定長以下の任意長の文字列を
選ぶことができる。
【００５２】また、前処理として行う動的辞書型符号化
としては、図４に示したＬＺＪ符号化の変形に限らず、
例えば２文字単位の組合せの中で頻度の高いものを番号
に置き換える等、もっと簡単な方法を用いてもよい。
尚、この場合には置き換える文字列長は固定長となる。
更に、前処理として行う動的辞書型の符号化としては、
図１５に示したＬＺＷ符号化について、ＬＺＪ符号化と
同様、出現頻度を計数し、所定の閾値以上の出現頻度を
もつ文字列を対象に符号化を行うようにしてもよい。
としては、図４に示したＬＺＪ符号化の変形に限らず、
例えば２文字単位の組合せの中で頻度の高いものを番号
に置き換える等、もっと簡単な方法を用いてもよい。
尚、この場合には置き換える文字列長は固定長となる。
更に、前処理として行う動的辞書型の符号化としては、
図１５に示したＬＺＷ符号化について、ＬＺＪ符号化と
同様、出現頻度を計数し、所定の閾値以上の出現頻度を
もつ文字列を対象に符号化を行うようにしてもよい。
【００５３】図６は図３のステップＳ２で行うスライド
辞書符号化の具体例としてＱＩＣ１２２符号の符号化ア
ルゴリズムを示したフローチャートである。図６に示す
ＱＩＣ１２２符合の符号化は符号化する入力データが動
的辞書符号化により得られた辞書の参照番号でなる符号
列を対象に行う点であり、処理内容そのものは図１１に
示した従来のＱＩＣ１２２符号の符号化アルゴリズムと
同じである。動的辞書型符号化により得られた符号列を
処理対象とすることによる相違点は、従来はスライド辞
書で扱うデータの１語が１バイト単位であったものが、
本発明の場合には１語が辞書番号のビット数となる点で
ある。
辞書符号化の具体例としてＱＩＣ１２２符号の符号化ア
ルゴリズムを示したフローチャートである。図６に示す
ＱＩＣ１２２符合の符号化は符号化する入力データが動
的辞書符号化により得られた辞書の参照番号でなる符号
列を対象に行う点であり、処理内容そのものは図１１に
示した従来のＱＩＣ１２２符号の符号化アルゴリズムと
同じである。動的辞書型符号化により得られた符号列を
処理対象とすることによる相違点は、従来はスライド辞
書で扱うデータの１語が１バイト単位であったものが、
本発明の場合には１語が辞書番号のビット数となる点で
ある。
【００５４】次に図２の実施例を参照して符号化動作を
説明すると次のようになる。動的辞書符号化部１０の入
力端子１１に与えられた入力文字列は一定長毎に入力バ
ッファ１２に入力される。照合回路１３では動的辞書と
して機能する辞書メモリ１４の所定の閾値以上の文字列
の中から最長一致する文字列を検索し、検索した文字列
の辞書番号をレジスタ１５を経由してスライド辞書符号
化部２０のＱバッファ２１に出力する。
説明すると次のようになる。動的辞書符号化部１０の入
力端子１１に与えられた入力文字列は一定長毎に入力バ
ッファ１２に入力される。照合回路１３では動的辞書と
して機能する辞書メモリ１４の所定の閾値以上の文字列
の中から最長一致する文字列を検索し、検索した文字列
の辞書番号をレジスタ１５を経由してスライド辞書符号
化部２０のＱバッファ２１に出力する。
【００５５】このとき制御回路５０は符号化が済んだ文
字列中の一定長さｈの全ての文字列を参照番号を付けて
辞書メモリ１４に登録する。一方、スライド辞書符号化
部２０にあっては、制御回路２３がＱバッファ２１の辞
書参照番号でなる入力文字列に最長一致するＰバッファ
２２の中の文字列を検索し、検索した文字列が２文字以
上であれば［出現位置］［一致長］の組を出力する。も
し一致長が１文字の場合は生データ（辞書参照番号）１
文字を出力する。
字列中の一定長さｈの全ての文字列を参照番号を付けて
辞書メモリ１４に登録する。一方、スライド辞書符号化
部２０にあっては、制御回路２３がＱバッファ２１の辞
書参照番号でなる入力文字列に最長一致するＰバッファ
２２の中の文字列を検索し、検索した文字列が２文字以
上であれば［出現位置］［一致長］の組を出力する。も
し一致長が１文字の場合は生データ（辞書参照番号）１
文字を出力する。
【００５６】このとき制御回路５０は符号化が済んだ文
字列をＱバッファ２１よりＰバッファ２２に移してＰバ
ッファの最も古い一定長さｈ分の文字を捨てると共に、
動的辞書符号化部１０のレジスタ１５より同じ数の文字
列を入力する。照合回路２３から出力された符号データ
は可変長符号化回路２４に与えられ、可変長符号に直し
て出力端子２５より圧縮信号として出力する。
字列をＱバッファ２１よりＰバッファ２２に移してＰバ
ッファの最も古い一定長さｈ分の文字を捨てると共に、
動的辞書符号化部１０のレジスタ１５より同じ数の文字
列を入力する。照合回路２３から出力された符号データ
は可変長符号化回路２４に与えられ、可変長符号に直し
て出力端子２５より圧縮信号として出力する。
【００５７】図７は本発明のデータ圧縮方式に用いる復
元装置の一実施例を示した実施例構成図である。図７に
おいて、復元装置は第１復号化手段としてのスライド辞
書復号化部３０、第２復号化手段としての動的辞書復号
化部４０、及び制御回路６０で構成される。スライド辞
書復号化部３０には可変長復号化回路３２、切出し複製
回路３３、Ｑバッファ、スライド辞書としてのＰバッフ
ァ３５が設けられる。また、動的辞書復号化部４０には
レジスタ４１、動的辞書として機能する辞書メモリ４
２、及び出力バッファ４３が設けられる。
元装置の一実施例を示した実施例構成図である。図７に
おいて、復元装置は第１復号化手段としてのスライド辞
書復号化部３０、第２復号化手段としての動的辞書復号
化部４０、及び制御回路６０で構成される。スライド辞
書復号化部３０には可変長復号化回路３２、切出し複製
回路３３、Ｑバッファ、スライド辞書としてのＰバッフ
ァ３５が設けられる。また、動的辞書復号化部４０には
レジスタ４１、動的辞書として機能する辞書メモリ４
２、及び出力バッファ４３が設けられる。
【００５８】図８は図７の復号装置の復号処理を概略的
に示したフローチャートである。即ち、本発明の復号化
にあっては、図３に示した符号化の逆の手順をとる。ま
ずステップＳ１で、図２に示した符号化装置より得られ
た圧縮符号をスライド辞書を用いて復号することで、辞
書番号の符号列を求める。続いてステップＳ２で復号さ
れた辞書番号により動的辞書を参照して元の文字列を復
元することで、符号化前の元のデータに直す。
に示したフローチャートである。即ち、本発明の復号化
にあっては、図３に示した符号化の逆の手順をとる。ま
ずステップＳ１で、図２に示した符号化装置より得られ
た圧縮符号をスライド辞書を用いて復号することで、辞
書番号の符号列を求める。続いてステップＳ２で復号さ
れた辞書番号により動的辞書を参照して元の文字列を復
元することで、符号化前の元のデータに直す。
【００５９】図９は図７の動的辞書復号部４０としてＬ
ＺＪ復号化を行った場合の処理を示したフローチャート
であり、基本的には図１８に示した従来のＬＺＪ復号化
と同じであり、相違点としてはステップＳ２で前段のス
ライド辞書復号化で復号した固定ビット数で表された辞
書番号に動的辞書を検索して元の文字列を復元している
点である。
ＺＪ復号化を行った場合の処理を示したフローチャート
であり、基本的には図１８に示した従来のＬＺＪ復号化
と同じであり、相違点としてはステップＳ２で前段のス
ライド辞書復号化で復号した固定ビット数で表された辞
書番号に動的辞書を検索して元の文字列を復元している
点である。
【００６０】次に図７の復元装置の動作を説明すると次
のようになる。入力端子に与えられた圧縮符号は可変長
復号化回路３２で復号化され、復号化された符合が「出
現位置］［一致長］の組でなる複製モードの符合のとき
には切出し複製回路３３でバッファ３５の出現位置と一
致長で指定される所定部分の辞書参照番号が切り出され
る。
のようになる。入力端子に与えられた圧縮符号は可変長
復号化回路３２で復号化され、復号化された符合が「出
現位置］［一致長］の組でなる複製モードの符合のとき
には切出し複製回路３３でバッファ３５の出現位置と一
致長で指定される所定部分の辞書参照番号が切り出され
る。
【００６１】このとき制御回路６０は復元した辞書参照
番号をＱバッファ３４に格納し、Ｑバッファ３４への格
納に応じて古い辞書参照番号をＰバッファ３５にシフト
し、このシフトに伴ってＰバッファ３５の中の最も古い
辞書参照番号が同数だけ捨てられる。一方、可変長復号
化回路３２で復号された符号が生データ符号の場合には
Ｐバッファ３５を参照する必要がないことからそのまま
出力し、同時にＱバッファ３４に入力し、Ｐバッファ３
５への古いデータのシフトを行う。
番号をＱバッファ３４に格納し、Ｑバッファ３４への格
納に応じて古い辞書参照番号をＰバッファ３５にシフト
し、このシフトに伴ってＰバッファ３５の中の最も古い
辞書参照番号が同数だけ捨てられる。一方、可変長復号
化回路３２で復号された符号が生データ符号の場合には
Ｐバッファ３５を参照する必要がないことからそのまま
出力し、同時にＱバッファ３４に入力し、Ｐバッファ３
５への古いデータのシフトを行う。
【００６２】スライド辞書復号化部３０で復元された辞
書番号からなる文字列は動的辞書復号化部４０のレジス
タ４１にセットされ、レジスタ４１の辞書番号により辞
書メモリ４２をアクセスし、指定した参照番号に格納さ
れている文字列を復元して出力端子４４より外部に文字
列を出力する。このとき制御回路６０はレジスタ４１に
入力された辞書番号からなる文字列から作られる新たな
文字列を辞書メモリ４２に登録する。
書番号からなる文字列は動的辞書復号化部４０のレジス
タ４１にセットされ、レジスタ４１の辞書番号により辞
書メモリ４２をアクセスし、指定した参照番号に格納さ
れている文字列を復元して出力端子４４より外部に文字
列を出力する。このとき制御回路６０はレジスタ４１に
入力された辞書番号からなる文字列から作られる新たな
文字列を辞書メモリ４２に登録する。
【００６３】尚、上記の実施例にあっては、図２及び図
７に示すようにハードウエア構成で符号化及び復号化を
行う場合を例にとるものであったが、本発明はこれに限
定されず、動的辞書符号化部１０、スライド辞書符号化
部２０、スライド辞書復号化部３０、動的辞書復号化部
４０の各機能を制御プログラムにより実現し、計算機と
辞書メモリとの組合せによりソフトウエア構成で実現す
るようにしてもよいことは勿論である。
７に示すようにハードウエア構成で符号化及び復号化を
行う場合を例にとるものであったが、本発明はこれに限
定されず、動的辞書符号化部１０、スライド辞書符号化
部２０、スライド辞書復号化部３０、動的辞書復号化部
４０の各機能を制御プログラムにより実現し、計算機と
辞書メモリとの組合せによりソフトウエア構成で実現す
るようにしてもよいことは勿論である。
【００６４】
【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、スライド辞書符号化に先立って動的辞書型符号化で
高頻度で出現する文字列が１文字に圧縮できるため、ス
ライド辞書型符号化においてより多くのデータをスライ
ド辞書に格納でき、より多くの候補から最長一致する文
字列が検索できるため、高圧縮率を得ることができる。
ば、スライド辞書符号化に先立って動的辞書型符号化で
高頻度で出現する文字列が１文字に圧縮できるため、ス
ライド辞書型符号化においてより多くのデータをスライ
ド辞書に格納でき、より多くの候補から最長一致する文
字列が検索できるため、高圧縮率を得ることができる。
【００６５】また、動的辞書型符号化にあっては、高頻
度で出現する文字列を対象に符号化を行っており、続い
て行われるスライド辞書型符号化にあっては、出現し易
い部分が短く表されることになり、スライド辞書型符号
化における最長一致文字列の一致長をより短くすること
ができ、最終的に可変長符号化することによって高圧縮
率を得ることができる。
度で出現する文字列を対象に符号化を行っており、続い
て行われるスライド辞書型符号化にあっては、出現し易
い部分が短く表されることになり、スライド辞書型符号
化における最長一致文字列の一致長をより短くすること
ができ、最終的に可変長符号化することによって高圧縮
率を得ることができる。
【００６６】更に同じ文字列が繰返し出現するような場
合には、前処理として行われる動的辞書型符号化におい
て１語に圧縮されるため、スライド辞書型符号化のみを
行った場合の同じ文字列の繰返しを効率良く圧縮できな
い問題を解消し、高圧縮率を得ることができる。
合には、前処理として行われる動的辞書型符号化におい
て１語に圧縮されるため、スライド辞書型符号化のみを
行った場合の同じ文字列の繰返しを効率良く圧縮できな
い問題を解消し、高圧縮率を得ることができる。
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明による符号化装置の実施例構成図
【図３】本発明の符号化処理を示したフローチャート
【図４】本発明の動的辞書型符号化として行うＬＺＪ符
号化アルゴリズムを示したフローチャート
号化アルゴリズムを示したフローチャート
【図５】図４のＬＺＪ符号化における出現頻度の計数と
閾値以上の頻度の文字列の符号化を示した説明図
閾値以上の頻度の文字列の符号化を示した説明図
【図６】本発明のＱＩＣ１２２符号の符号化アルゴリズ
ムを示したフローチャート
ムを示したフローチャート
【図７】本発明による復号化装置の実施例構成図
【図８】本発明の復号化処理を示したフローチャート
【図９】本発明の動的辞書型復号化として行うＬＺＪ復
号化アルゴリズムを示したフローチャート
号化アルゴリズムを示したフローチャート
【図１０】スライド辞書型符号化の原理図
【図１１】従来のＱＩＣ１２２符号の符号化アルゴリズ
ムを示したフローチャート
ムを示したフローチャート
【図１２】ＱＩＣ１２２符号のフォーマット説明図
【図１３】図１３に使用したＢＮＦメタ言語の説明図
【図１４】ＱＩＣ１２２符号による符号化の具体例を示
した説明図
した説明図
【図１５】従来のＬＺＷ符号化アルゴリズムを示したフ
ローチャート
ローチャート
【図１６】従来のＬＺＷ復号化アルゴリズムを示したフ
ローチャート
ローチャート
【図１７】従来のＬＺＪ符号化アルゴリズムを示したフ
ローチャート
ローチャート
【図１８】従来のＬＺＪ復号化アルゴリズムを示したフ
ローチャート
ローチャート
【図１９】ＬＺＪ符号化における文字列の登録を示した
説明図
説明図
１０：第１符号化手段（動的辞書符号化部） １１，３１：入力端子 １２：入力バッファ １３，２３：照合回路 １４，４２：辞書メモリ（動的辞書） １５，４１：レジスタ ２０：第２符号化手段（スライド辞書符号化部） ２１，３４：Ｑバッファ ２２：Ｐバッファ（スライド辞書） ２４：可変長符号化回路 ２５，４４：出力端子 ３０：第１復号化手段（スライド辞書復号化部） ３２：可変長復号回路 ３３：切出し複製回路 ４０：第２復号化手段（動的辞書復号化部） ４３：出力バッファ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 千葉 広隆 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】入力データを部分列に分解し、該部分列を
辞書に登録済みの最長一致する部分列の参照番号で表わ
して符号化する第１符号化手段（１０）と、 該第１符号化手段（１０）で符号化した辞書番号を文字
列として入力し、該入力文字列に最長一致する辞書に保
持した符号化済み文字列の開始位置と一致長で符号化す
る第２符号化手段（２０）と、を備えたことを特徴とす
るデータ圧縮方式。 - 【請求項２】請求項１記載のデータ圧縮方式に於いて、
前記第１符号化手段（１０）は辞書に登録済みの部分列
の符号化の使用回数を計数する出現頻度計数手段を備
え、入力文字列に最長一致する辞書の符号化済み部分列
を検索した際に、該検索部分列の出現頻度が所定の閾値
以上の場合にのみ参照番号を符号化出力し、前記閾値よ
り小さい場合には入力部分列をそのまま出力することを
特徴とするデータ圧縮方式。 - 【請求項３】請求項１，２記載のデータ圧縮方式に於い
て、前記第１符号化手段（１０）は、符号化済み文字列
を参照番号を付して登録する辞書を有し、入力文字の部
分列に最長一致する前記辞書中の符号化済み部分列を検
索して参照番号で指定して符号化し、該符号化後に該参
照番号に次の入力文字を付加した部分列を新たな参照番
号を付して前記辞書に登録することを特徴とするデータ
圧縮方式。 - 【請求項４】請求項１，２記載のデータ圧縮方式に於い
て、前記第１符号化手段（１０）は符号化済み文字列を
参照番号を付して登録する辞書を有し、入力文字列の部
分列に最長一致する前記辞書中の符号化済み部分列を検
索して参照番号で指定して符号化し、該符号化後に符号
化済み文字列の各部分列を順次接頭部分列とし、該接頭
部分列に辞書中の部分列を加えた一定長の部分列を作成
して全て辞書に登録することを特徴とするデータ圧縮方
式。 - 【請求項５】請求項１記載のデータ圧縮方式に於いて、 復号データ列を順次格納した辞書を有し、前記第２符号
化手段（２０）で符号化した符号データを入力し、該符
号データで指定される辞書の出現位置と一致長により辞
書番号又は文字列を復号する第１復号手段（３０）と、 復号済み文字列を参照番号を付して登録した辞書を有
し、該第１復号手段（３０）で復号された復号データに
よる辞書の参照により文字列を復号する第２復号手段
（４０）と、を備えたことを特徴とするデータ圧縮方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4257792A JP3241787B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | データ圧縮方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4257792A JP3241787B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | データ圧縮方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05241776A true JPH05241776A (ja) | 1993-09-21 |
| JP3241787B2 JP3241787B2 (ja) | 2001-12-25 |
Family
ID=12639926
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4257792A Expired - Fee Related JP3241787B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | データ圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3241787B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6778103B2 (en) | 1998-08-13 | 2004-08-17 | Fujitsu Limited | Encoding and decoding apparatus using context |
| WO2014097353A1 (ja) * | 2012-12-19 | 2014-06-26 | 富士通株式会社 | 圧縮装置、圧縮方法、圧縮プログラム、伸張装置、伸張方法、伸張プログラム、および圧縮伸張システム |
| WO2015029224A1 (ja) * | 2013-08-30 | 2015-03-05 | 富士通株式会社 | データ圧縮装置、方法およびプログラム |
| EP3032439A1 (en) | 2014-12-10 | 2016-06-15 | Fujitsu Limited | Compression computer program and search computer program |
| US9520896B1 (en) | 2015-07-13 | 2016-12-13 | Fujitsu Limited | Non-transitory computer-readable recording medium, encoding method, encoding device, decoding method, and decoding device |
-
1992
- 1992-02-28 JP JP4257792A patent/JP3241787B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6778103B2 (en) | 1998-08-13 | 2004-08-17 | Fujitsu Limited | Encoding and decoding apparatus using context |
| US6906644B2 (en) | 1998-08-13 | 2005-06-14 | Fujitsu Limited | Encoding and decoding apparatus with matching length means for symbol strings |
| WO2014097353A1 (ja) * | 2012-12-19 | 2014-06-26 | 富士通株式会社 | 圧縮装置、圧縮方法、圧縮プログラム、伸張装置、伸張方法、伸張プログラム、および圧縮伸張システム |
| JPWO2014097353A1 (ja) * | 2012-12-19 | 2017-01-12 | 富士通株式会社 | 圧縮装置、圧縮方法、圧縮プログラム、伸張装置、伸張方法、伸張プログラム、および圧縮伸張システム |
| WO2015029224A1 (ja) * | 2013-08-30 | 2015-03-05 | 富士通株式会社 | データ圧縮装置、方法およびプログラム |
| US9438271B2 (en) | 2013-08-30 | 2016-09-06 | Fujitsu Limited | Data compression apparatus and method |
| AU2013399353B2 (en) * | 2013-08-30 | 2017-03-02 | Fujitsu Limited | Data compression apparatus, method, and program |
| JPWO2015029224A1 (ja) * | 2013-08-30 | 2017-03-02 | 富士通株式会社 | データ圧縮装置、方法およびプログラム |
| EP3032439A1 (en) | 2014-12-10 | 2016-06-15 | Fujitsu Limited | Compression computer program and search computer program |
| JP2016110587A (ja) * | 2014-12-10 | 2016-06-20 | 富士通株式会社 | 圧縮プログラムおよび検索プログラム |
| US10311034B2 (en) | 2014-12-10 | 2019-06-04 | Fujitsu Limited | Computer-readable recording medium |
| US9520896B1 (en) | 2015-07-13 | 2016-12-13 | Fujitsu Limited | Non-transitory computer-readable recording medium, encoding method, encoding device, decoding method, and decoding device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3241787B2 (ja) | 2001-12-25 |
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Legal Events
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