JPH0530362A

JPH0530362A - ２値画像データ圧縮方式

Info

Publication number: JPH0530362A
Application number: JP3179096A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Yoshida; 茂吉田; Yoshiyuki Okada; 佳之岡田; Yasuhiko Nakano; 泰彦中野; Hirotaka Chiba; 広隆千葉
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1991-07-19
Filing date: 1991-07-19
Publication date: 1993-02-05

Abstract

(57)【要約】【目的】注目画素Ｘが白か黒かを周囲の参照画素Ａ〜Ｇ
の状態から予測して予測誤差を符号化する網点画像等の
周期性をもつ２値画像データ圧縮方式に関し、網点画像
のもつ周期性を予測に加えることで高圧縮率を実現する
ことを目的とする。【構成】網点画像データ２０中の注目画素Ｘ及び注目画
素Ｘの周囲の参照画素Ａ〜Ｇを切出すと共に、注目画素
Ｘまでのランと同一色の直前のランとの距離差としての
相対距離を網点画像の周期性を示す情報として検出し、
検出した相対距離を、参照画素Ｘ及び参照画素Ａ〜Ｇと
共に入力状態に加えて注目画素が白か黒かを予測し、予
測誤差として得られた出現確率で算術符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、注目画素が白か黒かを
周囲の参照画素の状態から予測して予測誤差を符号化す
る網点画像等の周期性をもつ２値画像データ圧縮方式に
関する。近年、オフィスオートメーションが発展し、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。

【０００２】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コード情報に比べ非
常に大きく１０数〜数１０倍になる。また、最近は、画
像の品位を向上させるため、ファクシミリにおいては、
従来のＧ３機の約２００ｄｐｉから、次のＧ４機では３
００ｄｐｉ更には４００ｄｐｉへと解像度が上がり、デ
ータ量は増加する方向にある。

【０００３】従って、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ることでデータ
量を減らすことが必須となる。

【０００４】

【従来の技術】従来、白黒２値画像の代表的な圧縮方式
としてＭＭＲ方式と予測符号化方式とがある。ＭＭＲ方
式はファクシミリでの国際標準化方式であり、走査ライ
ン中の画素が白から黒、または黒から白に変化する変化
点の直前ラインとの境界のずれ、即ち変化点相対アドレ
スが小さいという変化点の接続関係に着目してデータ圧
縮するものである。

【０００５】ＭＭＲ方式により文字、線画からなる通常
の文書画像では数分の１から１０数分の１に圧縮でき
る。しかし、網点画像では、中間調が黒画素の面積密度
として表され、画面全体に分散された網点により生じる
変化画素数は膨大な数となるため、ＭＭＲ方式では、有
効な圧縮ができなかった。標準方式のＭＭＲ方式とは別
のデータ圧縮方式として、予測符号化方式がある。予測
符号化方式は、周囲の画素より注目画素の白黒を予測
し、予測のはずれ（予測誤差）を符号化するものであ
る。

【０００６】予測符号化では、データの種類に応じた最
適な予測関数を用いれば、文書画像に限らず網点画像で
も高い圧縮率が得られる。しかし、周期や形の異なる多
種類の網点画像や文字画像を圧縮するためには、画像の
種類と同じだけ予測関数を用意する必要があり、構成が
複雑になるという欠点があった。

【０００７】また予測符号化方式は、画像の統計的な性
質を予想して予測器を構成しておくために、用意した予
測器と実際に圧縮する画像との統計的性質が合うときは
有効なデータ圧縮ができるが、合わないときには、デー
タ圧縮の効率が著しく低下するという問題点があった。
このような予測符号化方式の従来技術は、例えば、電子
通信学会技術研究報告ＩＥ８０−１２「新聞網点写真の
適応予測符号化」に詳述されている。

【０００８】また、ＭＭＲ方式及び予測符号化方式とは
別に、白黒２値画像を圧縮する従来技術として算術符号
化を用いて圧縮する方式が発表されている。例えば、
"Compression of black-white images with arithmet
ic coding", IEEE Trans. on Commun.,Vol.29, No.6,p
p.858-867, 1981 、或いは、"A muti-purpose VLIS c
hip for adaptive datacompression of bilevel image
s"IBM JournalReasearch and Development, Vol.32, N
o.6, pp.775-795, 1988を参照のこと。

【０００９】以下では、前記の文献の方法を中心に従
来の算術符号化を説明する。算術符号化は情報源の文字
の出現頻度が分かっている場合に、最大の効率で圧縮で
きると言われている方法である。即ち算術符号化は、従
来よく用いられているハフマン符号化のように１文字ず
つばらばらに符号化せずに、文字列全体をつなぎ目なし
の符号語として符号化することで、圧縮効率を高めてい
る。

【００１０】算術符号化の名前は、符号語が「０．１１
０１１・・・」のような、２進数の小数点の数値にな
り、計算で求められることからきている。前記の文
献では入力データを一旦、２値のデータに直してから２
値の算術符号化を行っている。２値の算術符号化によっ
てデータを圧縮する場合の概念を図８（ａ）に示し、復
号する場合の概念を図８（ｂ）に示す。

【００１１】圧縮と復元は、（１）モデル化、（２）確率推定、（３）２値算術符号化の３つの段階からなり、それぞれの部分は次の働きをす
る。（１）モデル化（Model) 画像を１ビット単位の２値データ系列、即ち画像データ
系列に直すと共に、１ビット各画素入力ごとにデータの
履歴を表す「状態（State)」を作成する。（２）確率推定（Probability estimator) 入力画素の白／黒（０／１）を各状態ごとに出易いシン
ボルＭＰＳ（More Probable Simbol) か、出難いシンボ
ルＬＰＳ（Less Probable Simbol）かによって、それぞ
れＦ（False)とＴ(True)とを出力する。これと同時に、
状態の出現数を計数しており、状態出現数の総数でＦ又
はＴとなった回数を割ることで、Ｔ又はＦの出現確率ｐ
を推定して出力する。（３）２値算術符号化(Arithmetic coder/decoder) 図９は２値算術符号化の原理を示す。

【００１２】図９において、例えば出難いシンボルＭＰ
ＳについてＴ＝１又はＦ＝０で表された２値データにお
いて、出現確率ｐを次のように２の負の巾乗で近似す
る。ｐ＝２^-SK （SK:SKew number整数）（１）そして、入力のＴ又はＦにより数直線上で次式によって
符号化の区間幅Ａｓと符号化区間の下端である符号語Ｃ
ｓを逐次求める。次式に入力Ｔの場合の式を示す。区間幅：Ａ（ｓ，Ｆ）＝Ｗ（Ｆ）＝Ａ（ｓ）×２^-SK （１）Ａ（ｓ，Ｔ）＝Ｗ（Ｔ）＝Ａ（ｓ）−Ｗ（Ｆ）（２）符号語：Ｃ（ｓ，Ｆ）＝Ｃ（ｓ）（３）Ｃ（ｓ，Ｔ）＝Ｗ（Ｔ）＝Ｃ（ｓ）＋Ｗ（Ｆ）（４）換言すると次のようになる。区間幅：Ｆの時の区間幅＝出難い区間幅Ｗ_F ＝（前回の区間幅Ａｓ）×（Ｔの出現確率ｐ）（１）Ｔの時の区間幅＝出易い区間幅Ｗ_T ＝（前回の区間幅Ａｓ）−（出難い区間幅Ｗ_F ）（２）符号語：Ｆの時の符号語Ｃｓ＝前回の符号語Ｃｓ（３）Ｔの時の符号語Ｃｓ＝（前回の符号語）＋（今回の出難い間幅Ｗ_F ）（４）ここで出現確率ｐを前記（１）式のように確率ＳＫの２
の巾乗で表すため、区間幅Ａｓ及び符号語Ｃｓを求める
演算はシフト走査と加減算のみで実行することができ
る。全てのＴ又はＦの２値入力データを符号化した後、
最終区間の下端を符号語Ｃとして出力する。

【００１３】実際の符号化では、符号化区間の上端と下
端の値を保持しておき、符号化が進んで区間巾が狭まっ
たとき上端を示す値と下端を示す値の一致した上位ビッ
トの部分は、その都度、符号語ビットとして出力する。
例えば上端が「０１１」で下端が「００１」であった場
合には、最上位ビットは同じ「０」であることから、こ
れを符号語ビットとして出力する。従って有限桁の固定
長のレジスタによる演算でビット単位に符号語を得るこ
とができる。

【００１４】算術符号化アルゴリズムを図１０に示し、
また算術復号化アルゴリズムを図１１に示す。これらの
詳細は前記の文献で開示されているが、概略は次の通
りである。図１０の算術符号化アルゴリズムは次の処理
を行う。［ステップＳ１］出力バッファレジスタＱ、符号レジス
タＣ及び区間幅レジスタＡを初期化する。

【００１５】［ステップＳ２］入力データビットＭＩＮ
及びスキュー・番号ＳＫを取込む。［ステップＳ３］入力データビットのＴ又はＦを判別す
る。［ステップＳ４］Ｆであれば、出力バッファレジスタＱ
と符号レジスタＣをつないで左にＳＫビットだけビット
シフトし、シフトした部分に０を入れる。同時に区間幅
レジスタに１．０をセットする。

【００１６】［ステップＳ５］全データの処理が終了し
たか否かチェックする。［ステップＳ６］Ｔであれば、出力バッファレジスタＱ
と符号レジスタＣをつないで出現確率ｐ＝２^-SK を加え
る。

【００１７】［ステップＳ７］区間幅Ａは１．０より小
さいか否かチェックする。１．０であればステップＳ５
に進み、１．０より小さいければステップＳ８に進む。［ステップＳ８］出力バッファレジスタＱと符号レジス
タＣをつないで１ビットだけ左にビットシフトし、シフ
トした部分には０を入れる。

【００１８】［ステップＳ９］全ての処理が終了する
と、出力バッファレジスタＱと符号レジスタＣをつない
で左に４ビットだけシフトして符号語を出力する。ここ
でステップＳ４、Ｓ６、Ｓ８における「ｓｈｌⁿ Ｑ，
Ｃ，０」は、「ＱとＣをつないで左にｎビットシフト
し、シフトした部分に０を入れる」ことを意味してい
る。

【００１９】図１１の算術復号化アルゴリズムは、次の
ようになる。［ステップＳ１］初期化処理として、入力バッファレジ
スタＱを左に４ビットシフトし、シフトした部分に０を
入れる。［ステップＳ２］スキュー番号ＳＫを取り込む。

【００２０】［ステップＳ３］符号レジスタＣから出現
確率ｐ＝２^-SK を引いた値が０より小さいか否かチェッ
クする。０より小さければステップと４に進み、０以上
であればステップＳ７に進む。［ステップＳ４］入力符号ビットＭＯＵＴをＦにセット
する。

【００２１】［ステップＳ５］符号レジスタＣと入力バ
ッファレジスタＱとをつないで左にＳＫビットシフト
し、シフトした部分に０を入れる。また区間幅レジスタ
Ａに１．０をセットする。［ステップＳ６］全符号ビットの処理が終了したか否か
チェックする。

【００２２】［ステップＳ７］入力符号ビットＭＯＵＴ
をＴとする。［ステップＳ８］符号レジスタＣから出現確率ｐ＝２
^-SK を引いた値を符号レジスタＣに入れる。また区間幅
レジスタＡか出現確率ｐ＝２^-SK を引いた値を区間幅レ
ジスタＡに入れる［ステップＳ９］区間幅レジスタＡが１．０より小さい
か否かチェックし、小さければステップＳ６に進み、
１．０であればステップＳ１０に進む。

【００２３】［ステップ１０］入力バッファレジスタＱ
と符号レジスタＣをつないで左に１ビットシフトし、シ
フトした部分に０を入れる。次に以上説明した算術符号化で２値画像データを圧縮す
る回路のブロック構成を図１２に示す。

【００２４】図１２の回路では端子１から入力した２値
画像データを圧縮符号に直して端子２から出力する。図
８に対応させると、（１）モデル化の部分が予測参照画
素・注目画素切出し回路１０であり、（２）確率推定の
部分が予測変換表作成回路１１であり、更に（３）２値
算術符号化が２値算術符号化回路１２となる。

【００２５】予測参照画素・注目画素切り出し回路１０
は、図１３で示す配置の参照画素Ａ〜Ｇと注目画素Ｘを
画像データより切り出す。予測変換表作成回路１１は、
参照画素Ａ〜Ｇを予測の「状態」とし、注目画素Ｘを１
ビットずつ予測参照画素・注目画素切り出し回路１０よ
り入力する。予測変換表作成回路１１では、図１４に示
す予測変換表を参照し、Ｔ又はＦ及びＴ又はＦの出現確
率ＳＫを出力する。

【００２６】即ち、図１４の予測変換表には参照画素Ａ
〜Ｇと注目画素をＸを入力状態として出易い注目画素Ｘ
が０（白）と１（黒）のどちらであるか、即ちＭＰＳが
０か１かを保持している。注目画素ＸがＭＰＳと一致す
るときＴを出力し、不一致のときＦを出力する。同時に
Ｘ＝ＭＰＳとなる回数cnt ｉ（但し、ｉ＝０〜１２７）
と参照画像Ａ〜Ｇの同一パターンの出現総数t.cnt ｉを
計数しており、確率ＳＫを

【００２７】

【数１】

【００２８】として求める。前記の文献では出現確率
として確率ＳＫの２の巾数を出力する例えば参照画像Ａ
〜Ｇ及び注目画素ＸがＡＢＣＤＥＦＧ＝００００００Ｘ＝０（白）の入力状態ではＭＰＳ＝０が保持されており、この場合
にはＸ＝ＭＰＳとなることからＴを出力する。また注目
画素ＸがＸ＝１（黒）であれば、ＭＰＳ＝０と等しくな
いのでＦを出力する。

【００２９】予測変換表作成回路１１からＴ又はＦとそ
の出現確率を受けた２値算術符号化回路１２は、図９に
示すように順次区間幅Ａｓと符号語ＣｓをＴ又はＦとそ
の出現確率ｐに応じて求め、全ての注目画素の処理が終
了した最終区間の区間幅Ａと符号語Ｃを出力する。

【００３０】

【発明が解決しようとする課題】このような従来の２値
画像データの圧縮方式の内、ＭＭＲ方式は網点画像では
変化画素が多いため高圧縮率を得ることは本質的に難し
いという問題があった。また予測符号化方式で高圧縮率
を得るためには、網点周期や網点の形状などの異なる網
点画像の種類と同じ数だけ予測器を予め用意しておかな
ければならず、構成が複雑になる問題があり、予め周期
や形状の判らない網点画像には対処できなかった。

【００３１】更に、従来の算術符号化にあっては、文書
画像では高圧縮率が得られるものの、網点画像では網点
の周期性を取り込めず、能率良く圧縮することが難しい
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、網点画像のもつ周期性を予
測に加えることで高圧縮率を実現できる網点画像等の２
値画像データ圧縮方式を提供することを目的とする。

【００３２】

【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。まず本発明は、網点画像データ２０の任意の
処理ラインの注目画素Ｘ毎に白か黒かを周囲の参照画素
Ａ〜Ｆの状態から予測し、予測誤差を符号化する２値画
像データ圧縮方式を対象とする。

【００３３】このような２値画像データ圧縮方式として
本発明にあっては、網点画像データ２０中の注目画素Ｘ
及び注目画素Ｘの周囲の参照画素Ａ〜Ｇを切出す画素切
出し部１０と、網点画像データ２０中の注目画素Ｘと同
一色の直前のランの値Ｒｕｎを該注目画素Ｘの直前の変
化画素位置Ｐからの関係を加えた値を求める相関検出部
１６と、相関検出部１６で求めた値の少なくとも一部を
参照画素Ａ〜Ｇと共に入力状態に加えて注目画素が白か
黒かを予測し、この予測の予測誤差を符号化する符号化
部１８とを備えたことを特徴とする。

【００３４】ここで相関検出部１６は、網点画像データ
２０中の注目画素Ｘと同一色の直前の画素群及び注目画
素Ｘを含む画素群が白から黒または黒から白へ変化する
エッジ間の距離を計数して２つの計数距離の距離差を求
め、符号化部１８は２つの画素群の距離差を参照画素Ａ
〜Ｇと共に入力状態に加えて注目画素Ｘが白か黒かを予
測する。

【００３５】また相関検出部１６は、注目画素Ｘの白黒
毎に、注目画素Ｘの直前の同一色の画素群の画素数を計
数する第１カウンタ（アップカウンタ１５−２，１５−
４）と、注目画素Ｘが白から黒又は黒から白に変化した
際に第１カウンタの計数値のロードを受け、注目画素Ｘ
の処理毎にロードした計数値を１つずつ減算して２つの
画素群の距離差を求める第２カウンタ（ダウンカウンタ
１５−３，１５−５）とを備える。

【００３６】更に符号化部１８は、予測した注目画素Ｘ
が白又は黒かを示すシンボルが出易い方のシンボルか出
難い方のシンボルかによって、シンボルの出現確率を算
術符号化することを特徴とする。

【００３７】

【作用】このような構成を備えた本発明の２値画像デー
タ圧縮方式によれば、直前の網点の変化画素間の距離を
参考にした注目画素の変化画素からの相対距離を検出
し、この相対距離を参照画素と注目画素でなる予測変換
表の入力状態に状態に付加することにより網点画像の周
期性を捉え、少ないビット数での算術符号化を可能と
し、高い圧縮率を実現できる

【００３８】

【実施例】図２は本発明の一実施例を示した実施例構成
図である。図２において、１０は予測参照画素・注目画
素切出し回路、１１は予測変換表作成回路、１２は２値
算術符号化回路である。これらの回路は基本的には図１
０に示した従来回路と同じである。

【００３９】本発明にあっては、新たに変化画素検出回
路１４と相対距離カウンタ１５が付加されている。ここ
で変化画素検出回路１４と相対距離カウンタ１５で相関
検出部１６を構成し、また予測変換表作成回路１１と２
値算術符号化回路１２で符号化部１８を構成している。

【００４０】図３に変化画素検出回路１４と相対距離カ
ウンタ１５の詳細を示す。まず変化画素検出回路１４
は、フリップフロップ１４−１，１４−２、ＥＯＲ（Ex
clusive OR）ゲート１４−３及びＡＮＤゲート１４−４
を備える。その動作は図２の予測参照画素・注目画素切
出し回路１０より注目画素信号Ｘを入力してフリップフ
ロップ１４−１にセットし、フリップフロップ１４−２
に既にセットされている直前の画素信号の排他論理和を
ＥＯＲゲート１４−３で取り、注目画素Ｘが白から黒、
または黒から白に変化するときに“１”となる変化画素
信号を出力する。同時にフリップフロップ１４−２とＥ
ＯＲゲート１４−３との論理積をＡＮＤゲート１４−４
を取ることで変化方向を表す信号を出力する。変化方向
を示す信号は白から黒の変化で“０”となり、黒から白
への変化で“１”となる。

【００４１】変化画素検出回路１４からの変化画素信号
及び変化方向信号信号は相対距離カウンタ回路１５に入
力される。相対距離カウンタ回路１５は、入力のデマル
チプレクサ１５−１、出力のマルチプレクサ１５−６、
網点の黒ラン用アップカウンタ（ＢＵカウンタ）１５−
２、白ラン用アップカウンタ（ＷＵカウンタ）１５−
４、黒ラン用ダウンカウンタ（ＢＤカウンタ）１５−３
及び白ラン用ダウンカウンタ（ＷＤカウンタ）１５−５
を備える。

【００４２】相対距離カウンタ１５の動作は次のように
なる。まず変化方向信号によるデマルチプレマクサ１５
−１とマルチプレクサ１５−６の切替えにより、白ラン
か黒ランかの変化方向に応じて白用と黒用のカウンタの
組の一方が用いられる。例えば図４に示すように、時刻
ｔ１で注目画素Ｘが黒ランの始めの変化画素であったと
すると、直前の黒ランを計数したアップカウンタ１５−
２の内容Ｂ１をダウンカウンタ１５−３に移した後、ク
リアする。続いて時刻ｔ１〜ｔ４に示すように、黒ラン
の各注目画素が入力されるごとに現在のランをアップカ
ウンタ１５−２でアップカウントする共に、直前のラン
の計数値Ｂ１をダウンカウンタ１５−３でダウンカウン
トする。

【００４３】ダウンカウンタ１５−３の内容は変化方向
信号によって切り換えるマルチプレクサ１５−６を介し
て次段の予測変換表作成回路１１に出力される。即ち、
網点画像にあっては図５に示すように、白ランと黒ラン
は周期的に出現するので、現在の黒ランＬ_b2と直前の黒
ランＬ_b1、または現在の白ランＬ_w2と直前の白ランＬ_w1
と相関関が大きい。この網点の周期性から直前の同一色
のランを参考に予測の精度を高めることが可能である。

【００４４】相対距離カウンタ１５では、ダウンカウン
タ１５−３又は１５−５の直前のランの計数値がダウン
カウントされて０に近づくと、参照画素Ｘの白又は黒状
態が同一でも、周期性からみて色が変化する可能性が高
まるという関係を予測に組み込むことができる。ここで
前回のランの計数値をダウンカウントして距離差を計数
するダウンカウンタ１５−３，１５−５としては、予測
変換表に使用する予測状態数の制約からビット数が限定
され、例えば最大値あるいは最小値まで計数したらクラ
ンプされるようにしておく。ダウンカウンタ１５−３，
１５−５のビット数は網点のピッチが表せるビット数ま
で取れば十分である。

【００４５】再び図２を参照するに、予測変換表作成回
路１１は予測参照画素・注目画素切出し回路１０から参
照画素及び注目画素を入力すると共に、相対距離カウン
タ１５から例えば４ビットの計数値を入力し、図６に示
す予測変換表を作成し、入力した状態に基づいてＴ又は
Ｆ、及びその出現確率ＳＫを出力する。図６の予測変換
表は、図１２に示した従来の予測変換表の入力状態に４
ビットの相対距離カウンタ１５の値を加えた点が異なっ
ている。また入力状態が相対距離カウンタの４ビット分
増したので、入力状態数は２０４８に増加している。

【００４６】更に図２の２値算術符号化回路１２は予測
変換表作成回路１１から出力されるＴ又はＦとその出現
確率に基づいて区間幅と区間幅の下端の符号語を求める
算術符号化処理を行い、全ての注目画素の処理が最終区
間の区間幅と符号語を処理結果として出力する。この予
測誤差の出現確率の算術符号化に際しては、相対位置カ
ウンタ１５からの網点画像の周期性を判断する情報も得
られ、従来より正確な予測及び算術符号化を行うことが
できる。

【００４７】このように周期性に関する情報を取り込む
ことで正確な予測が可能になると、予測変換表作成回路
１１からはＴの出力される割合が高くなり、Ｔが多けれ
ば算術符号化における区間幅の変化は少ないので、最終
区間の区間幅を表現するビット数を少なくして高い圧縮
率を得ることができる。図７は予測変換表作成回路１１
からＴの出力が続いたときの算術符号化回路１２による
処理を示したもので、Ｔが続くと区間幅Ａ１〜Ａ７の変
化が少いことが判る。

【００４８】尚、上記の実施例において、変化画素検出
回路１４は、注目画素Ｘの変化を検出するようにしてい
るが、注目画素Ｘのみに限る必要はなく、参照画素Ａ〜
Ｇの一部も含めた多数決や連結関係等の論理によってエ
ッジであるか否かを検出するようにしても良い。また、
実施例では相対距離カウンタ１５の全ビットを予測の状
態に加えるようにしたが、変化画素の位置は白黒２値化
時の量子化ノイズで１〜２画素ずれるので、下位１ビッ
トを除いた計数値を用いるようにして状態数を減らして
も良い。

【００４９】更に、上記の実施例では圧縮回路のみを示
したが、復元回路は圧縮の逆の構成を取れば良い。

【００５０】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、網
点画像の処理ラインにおける変化画素からの相対位置と
して周期情報を予測に加えるとともに、予測誤差して得
られた出現確率に従った算術符号化によって適応符号化
を行えるので、網点画像において高い圧縮率を得ること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図

【図２】本発明の実施例構成図

【図３】図２の変化画素検出回路及び相対距離カウンタ
の実施例構成図

【図４】図３の変化画素検出回路の動作説明図

【図５】網点画像における黒ラン及び白ランの周期性を
示した説明図

【図６】図２の予測変換表作成回路で作成される予測変
換表を示した説明図

【図７】本発明により予測精度が向上した場合の算術符
号化の処理内容を示した説明図

【図８】算術符号化及び復号化の基本的なアルゴリズム
を示した説明図

【図９】算術符号化の処理内容を示した説明図

【図１０】従来の算術符号化処理を示したフローチャー
ト

【図１１】従来の算術復号化処理を示したフローチャー
ト

【図１２】予測符号化及び算術符号化を行う従来の２値
画像データ圧縮方式の回路説明図

【図１３】予測符号化に使用する参照画素の一例を示し
た説明図

【図１４】従来の予測変換表の説明図

【符号の説明】

１０：画素切出し部（予測参照画素・注目画素切出し回
路）１１：予測変換表作成回路１２：２値算術符号化回路１４：変化画素検出回路１５：相対距離カウンタ１６：相関検出部１８：符号化部２０：網点画像データ

───────────────────────────────────────────────────── 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

【特許請求の範囲】

【請求項１】網点画像データ２０の任意の処理ラインの
注目画素Ｘ毎に白か黒かを周囲の参照画素Ａ〜Ｆの状態
から予測し、予測誤差を符号化する２値画像データ圧縮
方式に於いて、網点画像データ２０中の注目画素Ｘ及び注目画素Ｘの周
囲の参照画素Ａ〜Ｇを切出す画素切出し部１０と、網点画像データ２０中の注目画素Ｘと同一色の直前のラ
ンの値Ｒｕｎを該注目画素Ｘの直前の変化画素位置Ｐか
らの関係を加えた値を求める相関検出部１６と、該相関検出部１６で求めた値の少なくとも一部を前記参
照画素Ａ〜Ｇと共に入力状態に加えて注目画素が白か黒
かを予測し、該予測の予測誤差を符号化する符号化部１
８と、を備えたことを特徴とする２値画像データ圧縮方式。
【請求項２】請求項１記載の２値画像データ圧縮方式に
於いて、前記相関検出部１６は、網点画像データ２０中の注目画
素Ｘと同一色の直前の画素群及び注目画素Ｘを含む画素
群が白から黒または黒から白へ変化するエッジ間の距離
を計数して２つの計数距離の距離差を求め、前記符号化部１８は、前記２つの画素群の距離差を前記
参照画素Ａ〜Ｇと共に入力状態に加えて注目画素Ｘが白
か黒かを予測することを特徴とする２値画像画像データ
圧縮方式。
【請求項３】請求項２記載の２値画像データ圧縮方式に
於いて、前記相関検出部１６は、注目画素Ｘの白黒毎に、注目画
素Ｘの直前の同一色の画素群の画素数を計数する第１カ
ウンタと、注目画素Ｘが白から黒又は黒から白に変化し
た際に前記第１カウンタの計数値のロードを受け、注目
画素Ｘの処理毎にロードした計数値を１つずつ減算して
２つの画素群の距離差を求める第２カウンタとを備えた
ことを特徴とする２値画像データ圧縮方式。
【請求項４】請求項１記載の２値画像データ圧縮方式に
於いて、前記符号化部１８は、予測した注目画素Ｘが白又は黒か
を示すシンボルが出易い方のシンボルか出難い方のシン
ボルかによって、該シンボルの出現確率を算術符号化す
ることを特徴とする画像データ圧縮方式。