JPH05328136A - 画像の量子化とその符号化方法 - Google Patents
画像の量子化とその符号化方法Info
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- JPH05328136A JPH05328136A JP4127232A JP12723292A JPH05328136A JP H05328136 A JPH05328136 A JP H05328136A JP 4127232 A JP4127232 A JP 4127232A JP 12723292 A JP12723292 A JP 12723292A JP H05328136 A JPH05328136 A JP H05328136A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 算術符号を用いたデータ圧縮に適したｍ（＞
２）値誤差拡散量子化方法及びこの方法で作成した量子
化画像を高圧縮率で符号化する方法を提供する。 【構成】 誤差拡散量子化部３０における量子化閾値に
対する量子化誤差が小さく、かつその量子化で出現する
シンボルが符号長に大きな影響を与える場合、量子化シ
ンボル・誤差拡散部４０において、量子化で出現するシ
ンボル及び拡散誤差を制御する。これにより、誤差拡散
量子化部３０で多値画像Ｄ11のｍ値誤差拡散量子化がお
こなわれ、そのｍ値誤差拡散画像Ｄ12に対し、算術符号
構成部５２で算術符号化が行われる。
２）値誤差拡散量子化方法及びこの方法で作成した量子
化画像を高圧縮率で符号化する方法を提供する。 【構成】 誤差拡散量子化部３０における量子化閾値に
対する量子化誤差が小さく、かつその量子化で出現する
シンボルが符号長に大きな影響を与える場合、量子化シ
ンボル・誤差拡散部４０において、量子化で出現するシ
ンボル及び拡散誤差を制御する。これにより、誤差拡散
量子化部３０で多値画像Ｄ11のｍ値誤差拡散量子化がお
こなわれ、そのｍ値誤差拡散画像Ｄ12に対し、算術符号
構成部５２で算術符号化が行われる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ファクシミリ等にお
いて用いられる、画像の量子化とその符号化方法に関
し、特に多値誤差拡散画像を算術符号によりデータ圧縮
する方法に関するものである。
いて用いられる、画像の量子化とその符号化方法に関
し、特に多値誤差拡散画像を算術符号によりデータ圧縮
する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、この分野の技術としては、例えば
下記の文献に開示されるものがあった。 文献１：Proceeding of the SID、17/2(1976) （米）
R.Floyd et al.“アン アダプティブ アルゴリズム
フォア スペイシャル グレイスケール（An Adaputive
Algorithm for Supatial Grayscale）” 文献２：渡部 他、「多値画像の算術符号化に関する一
考察」電子情報通信学会 研究会資料 ＩＴ８８ー１１
５、１９８８
下記の文献に開示されるものがあった。 文献１：Proceeding of the SID、17/2(1976) （米）
R.Floyd et al.“アン アダプティブ アルゴリズム
フォア スペイシャル グレイスケール（An Adaputive
Algorithm for Supatial Grayscale）” 文献２：渡部 他、「多値画像の算術符号化に関する一
考察」電子情報通信学会 研究会資料 ＩＴ８８ー１１
５、１９８８
【０００３】前記文献１に開示されているように、熱転
写方式等の数階調程度の表示が可能な装置においては、
２値誤差拡散法の考え方をそのままｍ（＞２）値誤差拡
散として拡張すると、見かけ上更に多くの階調表現が可
能となる。
写方式等の数階調程度の表示が可能な装置においては、
２値誤差拡散法の考え方をそのままｍ（＞２）値誤差拡
散として拡張すると、見かけ上更に多くの階調表現が可
能となる。
【０００４】１画素がｍレベルの階調を表示できる多値
誤差拡散法は次のようになる。 （ａ）階調０をＬ0、第ｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｍ−
１）番目の階調をＬkとする。画素位置（i,j）の入力画
素の修正階調値Ｇ（i,j）（後述の（ｃ）参照）が、 Ｌk≦Ｇ（i,j）≦Ｌk+1 （ｋ＝０、１、・・・、ｍ−２） （１） の範囲にあるならば、表示出力ｙはＬkかＬk+1の何れか
一方の値をとるものとする。
誤差拡散法は次のようになる。 （ａ）階調０をＬ0、第ｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｍ−
１）番目の階調をＬkとする。画素位置（i,j）の入力画
素の修正階調値Ｇ（i,j）（後述の（ｃ）参照）が、 Ｌk≦Ｇ（i,j）≦Ｌk+1 （ｋ＝０、１、・・・、ｍ−２） （１） の範囲にあるならば、表示出力ｙはＬkかＬk+1の何れか
一方の値をとるものとする。
【０００５】（ｂ）（Ｌk，Ｌk+1）間の閾値Ｔk（ｋ＝
０、１、・・・、ｍ−２）を、 Ｔk ＝（Ｌk＋Ｌk+1）／２ （２） とする。
０、１、・・・、ｍ−２）を、 Ｔk ＝（Ｌk＋Ｌk+1）／２ （２） とする。
【０００６】（ｃ）画素（i,j）の階調値ｇ（i,j）は、
周辺画素からの拡散誤差ｄｅ（i,j）で下記Ｇ（i,j）の
ように修正される。 Ｇ（i,j）＝ｇ（i,j）＋ａ1・ｄｅ（i-1,j）＋ａ2・ｄｅ（i+1,j-1） ＋ａ3・ｄｅ（i,j-1）＋ａ4・ｄｅ（i-1,j-1） （３） 但し、ａi（i=1〜4）は誤差拡散係数（Σａi＝１）であ
り、拡散誤差ｄｅ（i,j）は、下記式（４）のように表
せる。 ｄｅ（i,j）＝Ｇ（i,j）−Ｌk （Ｇ（i,j）＜Ｔk） ＝Ｇ（i,j）−Ｌk+1 （Ｔk≦Ｇ（i,j）） （４）
周辺画素からの拡散誤差ｄｅ（i,j）で下記Ｇ（i,j）の
ように修正される。 Ｇ（i,j）＝ｇ（i,j）＋ａ1・ｄｅ（i-1,j）＋ａ2・ｄｅ（i+1,j-1） ＋ａ3・ｄｅ（i,j-1）＋ａ4・ｄｅ（i-1,j-1） （３） 但し、ａi（i=1〜4）は誤差拡散係数（Σａi＝１）であ
り、拡散誤差ｄｅ（i,j）は、下記式（４）のように表
せる。 ｄｅ（i,j）＝Ｇ（i,j）−Ｌk （Ｇ（i,j）＜Ｔk） ＝Ｇ（i,j）−Ｌk+1 （Ｔk≦Ｇ（i,j）） （４）
【０００７】（ｄ）修正階調値Ｇ（i,j）は式（１）で
その範囲が決まると、（ｂ）の対応する量子化閾値と比
較されｍレベルの出力信号ｙに量子化される。すなわ
ち、Ｇ（i,j）＜ＴkならばＬkに、Ｔk≦Ｇ（i,j）なら
ば、Ｌk+1に量子化される。
その範囲が決まると、（ｂ）の対応する量子化閾値と比
較されｍレベルの出力信号ｙに量子化される。すなわ
ち、Ｇ（i,j）＜ＴkならばＬkに、Ｔk≦Ｇ（i,j）なら
ば、Ｌk+1に量子化される。
【０００８】このｍ値誤差拡散画像を符号化する方法と
して、例えば、文献２に開示された算術符号を用いる方
法が知られている。多値画像から誤差拡散法でｍ値誤差
拡散画像を生成し、そのｍ値誤差拡散画像を算術符号化
法で符号化する方法を図２に示す。図２は従来の符号化
方法を実現するための符号化装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。
して、例えば、文献２に開示された算術符号を用いる方
法が知られている。多値画像から誤差拡散法でｍ値誤差
拡散画像を生成し、そのｍ値誤差拡散画像を算術符号化
法で符号化する方法を図２に示す。図２は従来の符号化
方法を実現するための符号化装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。
【０００９】この符号化装置は、誤差拡散量子化手段１
０と、シンボル出現確率推定部２１と算術符号化部２２
とから成る算術符号化部２０とを備えている。誤差拡散
量子化処理部１０は、前述の式（１）〜（４）に基づ
き、入力多値画像Ｄ1における着目画素（符号化しよう
としている画素）の量子化、及び該着目画素から近傍画
素に量子化誤差の拡散を行い、ｍ値誤差拡散画像Ｄ2を
生成し、そのｍ値誤差拡散画像Ｄ2をシンボル出現確率
推定部２１及び算術符号構成部２２に出力する。
０と、シンボル出現確率推定部２１と算術符号化部２２
とから成る算術符号化部２０とを備えている。誤差拡散
量子化処理部１０は、前述の式（１）〜（４）に基づ
き、入力多値画像Ｄ1における着目画素（符号化しよう
としている画素）の量子化、及び該着目画素から近傍画
素に量子化誤差の拡散を行い、ｍ値誤差拡散画像Ｄ2を
生成し、そのｍ値誤差拡散画像Ｄ2をシンボル出現確率
推定部２１及び算術符号構成部２２に出力する。
【００１０】算術符号化部２０は、シンボル出現確率推
定部２１と算術符号構成部２２から成る。シンボル出現
確率推定部２１はｍ値誤差拡散画像Ｄ2を入力し、着目
画素より以前に量子化されたシンボルを用い、当該着目
画素で出現するシンボルの出現確率を推定してシンボル
出現確率を求め、算術符号構成部２２に出力する手段で
ある。算術符号構成部２２は、シンボル出現確率を符号
化パラメータとしてｍ値誤差拡散画像Ｄ2から算術符号
Ｄ3を構成する手段である。
定部２１と算術符号構成部２２から成る。シンボル出現
確率推定部２１はｍ値誤差拡散画像Ｄ2を入力し、着目
画素より以前に量子化されたシンボルを用い、当該着目
画素で出現するシンボルの出現確率を推定してシンボル
出現確率を求め、算術符号構成部２２に出力する手段で
ある。算術符号構成部２２は、シンボル出現確率を符号
化パラメータとしてｍ値誤差拡散画像Ｄ2から算術符号
Ｄ3を構成する手段である。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
符号化方法では、算術符号を効率よく構成する上で、量
子化処理が適当なものとなっていないという問題点があ
った。すなわち、従来の方法では、多値画像の階調値と
量子化閾値との距離が小さく、量子化でＬkシンボルと
してもＬk+1シンボルとしても画質には殆ど影響がない
場合でも、量子化規則で定まる所定のシンボルを符号化
することで、符号長に大きな影響を与える場合が生じて
いた。
符号化方法では、算術符号を効率よく構成する上で、量
子化処理が適当なものとなっていないという問題点があ
った。すなわち、従来の方法では、多値画像の階調値と
量子化閾値との距離が小さく、量子化でＬkシンボルと
してもＬk+1シンボルとしても画質には殆ど影響がない
場合でも、量子化規則で定まる所定のシンボルを符号化
することで、符号長に大きな影響を与える場合が生じて
いた。
【００１２】この発明は、以上述べたように、従来のｍ
（＞２）値誤差拡散量子化方法が算術符号を用いたデー
タ圧縮に適していなかったという問題点を除去し、優れ
た圧縮性能を有する画像の量子化とその符号化方法を提
供することを目的とする。
（＞２）値誤差拡散量子化方法が算術符号を用いたデー
タ圧縮に適していなかったという問題点を除去し、優れ
た圧縮性能を有する画像の量子化とその符号化方法を提
供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この発明は、前記課題を
解決するために、誤差拡散法を用いた誤差拡散量子化処
理により多値画像データにおける着目画素を量子化閾値
でｍ（＞２）値誤差拡散量子化すると共に該着目画素か
ら近傍画素に量子化誤差を拡散することによりｍ値誤差
拡散画像を生成する誤差拡散量子化処理手段と、前記ｍ
値誤差拡散画像における量子化シンボルの出現確率を推
定するシンボル出現確率推定手段と、前記量子化シンボ
ルの出現確率を符号化パラメータとして前記ｍ値誤差拡
散画像を符号化する算術符号化手段とを備えた、画像の
量子化とその符号化方法において、前記量子化シンボル
の出現確率値と前記量子化閾値に対する量子化誤差値と
に応じて量子化シンボルと拡散誤差を制御する量子化シ
ンボル・拡散誤差修正手段を設けたことを特徴とする。
解決するために、誤差拡散法を用いた誤差拡散量子化処
理により多値画像データにおける着目画素を量子化閾値
でｍ（＞２）値誤差拡散量子化すると共に該着目画素か
ら近傍画素に量子化誤差を拡散することによりｍ値誤差
拡散画像を生成する誤差拡散量子化処理手段と、前記ｍ
値誤差拡散画像における量子化シンボルの出現確率を推
定するシンボル出現確率推定手段と、前記量子化シンボ
ルの出現確率を符号化パラメータとして前記ｍ値誤差拡
散画像を符号化する算術符号化手段とを備えた、画像の
量子化とその符号化方法において、前記量子化シンボル
の出現確率値と前記量子化閾値に対する量子化誤差値と
に応じて量子化シンボルと拡散誤差を制御する量子化シ
ンボル・拡散誤差修正手段を設けたことを特徴とする。
【００１４】
【作用】本発明によれば、以上のように画像の量子化と
その符号化方法を構成したので、多値画像の階調値と量
子化閾値との距離が小さく、かつ量子化で出現するシン
ボルが符号長に大きな影響を与える場合に、量子化閾値
を調整し、閾値に対する量子化シンボルを反転させる
（前述の式（１）のＬk，Ｌk+1について、ＬkをＬ
k +1に、或いはＬk+1をＬkに反転させる）と共に拡散誤
差が修正される。そして、この結果に基づいて誤差拡散
量子化処理がおこなわれる。これにより、算術符号を用
いたデータ圧縮に適した量子化処理が行われ、ｍ値誤差
拡散画像を高圧縮率で符号化することができ、前記課題
が解決される。
その符号化方法を構成したので、多値画像の階調値と量
子化閾値との距離が小さく、かつ量子化で出現するシン
ボルが符号長に大きな影響を与える場合に、量子化閾値
を調整し、閾値に対する量子化シンボルを反転させる
（前述の式（１）のＬk，Ｌk+1について、ＬkをＬ
k +1に、或いはＬk+1をＬkに反転させる）と共に拡散誤
差が修正される。そして、この結果に基づいて誤差拡散
量子化処理がおこなわれる。これにより、算術符号を用
いたデータ圧縮に適した量子化処理が行われ、ｍ値誤差
拡散画像を高圧縮率で符号化することができ、前記課題
が解決される。
【００１５】
【実施例】図１は本発明の実施例を示すもので、本発明
の画像の量子化とその符号化方法を実現する符号化装置
の構成を示す機能ブロック図である。この符号化装置
は、誤差拡散量子化処理部３０、量子化シンボル・拡散
誤差修正部４０、及び算術符号化部５０から構成され
る。また、算術符号化部５０は、シンボル出現確率推定
部５１と算術符号構成部５２から成る。
の画像の量子化とその符号化方法を実現する符号化装置
の構成を示す機能ブロック図である。この符号化装置
は、誤差拡散量子化処理部３０、量子化シンボル・拡散
誤差修正部４０、及び算術符号化部５０から構成され
る。また、算術符号化部５０は、シンボル出現確率推定
部５１と算術符号構成部５２から成る。
【００１６】誤差拡散量子化処理部３０は、入力される
多値画像Ｄ11における着目画素の量子化処理及び該着目
画素から近傍画素に量子化誤差を拡散し、ｍ値誤差拡散
画像Ｄ12を生成する手段である。
多値画像Ｄ11における着目画素の量子化処理及び該着目
画素から近傍画素に量子化誤差を拡散し、ｍ値誤差拡散
画像Ｄ12を生成する手段である。
【００１７】量子化シンボル・拡散誤差修正部４０は、
シンボル出現確率推定部５１で推定されたシンボル出現
確率ｐk（0≦k≦m-1）と、修正階調値Ｇ(i,j)と閾値Ｔk
の距離に応じて、量子化シンボル及び拡散誤差を修正す
る手段である。
シンボル出現確率推定部５１で推定されたシンボル出現
確率ｐk（0≦k≦m-1）と、修正階調値Ｇ(i,j)と閾値Ｔk
の距離に応じて、量子化シンボル及び拡散誤差を修正す
る手段である。
【００１８】算術符号化部５０は誤差拡散量子化処理部
３０からのｍ値誤差拡散画像Ｄ12を入力し、算術符号を
構成する手段であり、シンボル出現確率推定部５１で推
定されたシンボル出現確率を符号化パラメータとして、
算術符号構成部５２で符号Ｄ13を構成する。
３０からのｍ値誤差拡散画像Ｄ12を入力し、算術符号を
構成する手段であり、シンボル出現確率推定部５１で推
定されたシンボル出現確率を符号化パラメータとして、
算術符号構成部５２で符号Ｄ13を構成する。
【００１９】次に、実施例の符号化装置の処理手順を、
図３、４を用いて説明する。 ［ステップＳ１，Ｓ２］算術符号化部５０及び入力され
る多値画像Ｄ11の着目画素の位置（i,j）を初期化す
る。
図３、４を用いて説明する。 ［ステップＳ１，Ｓ２］算術符号化部５０及び入力され
る多値画像Ｄ11の着目画素の位置（i,j）を初期化す
る。
【００２０】［ステップＳ３］シンボル出現確率推定部
５１で、既に出現しているｍ値シンボルから画素位置
（i,j）におけるシンボル出現確率ｐk(0≦ｋ≦ｍ−１)
を推定する。
５１で、既に出現しているｍ値シンボルから画素位置
（i,j）におけるシンボル出現確率ｐk(0≦ｋ≦ｍ−１)
を推定する。
【００２１】［ステップＳ４］誤差拡散量子化処理部３
０において、前式（３）に基づき修正階調値Ｇ(i,j)を
求める。
０において、前式（３）に基づき修正階調値Ｇ(i,j)を
求める。
【００２２】［ステップＳ５］誤差拡散量子化処理部３
０において、前式（１）に基づき修正階調値Ｇ(i,j)が
存在する範囲を求める。すなわち、式（１）を満足する
ｋを求める。
０において、前式（１）に基づき修正階調値Ｇ(i,j)が
存在する範囲を求める。すなわち、式（１）を満足する
ｋを求める。
【００２３】［ステップＳ６，Ｓ７，Ｓ１０］誤差拡散
量子化処理部３０において、修正階調値Ｇ(i,j)を閾値
Ｔk（式（２）参照）で量子化し、その結果をＳ（i,j）
に格納する。すなわち、ステップＳ６で修正階調値Ｇ
（i,j）が閾値Ｔk以上のときには、ステップＳ７でＬ
k+1をＳ（i,j）に格納し、ステップＳ６で修正階調値Ｇ
（i,j）が閾値Ｔk未満のときには、ステップＳ１０でＬ
kをＳ（i,j）に格納する。
量子化処理部３０において、修正階調値Ｇ(i,j)を閾値
Ｔk（式（２）参照）で量子化し、その結果をＳ（i,j）
に格納する。すなわち、ステップＳ６で修正階調値Ｇ
（i,j）が閾値Ｔk以上のときには、ステップＳ７でＬ
k+1をＳ（i,j）に格納し、ステップＳ６で修正階調値Ｇ
（i,j）が閾値Ｔk未満のときには、ステップＳ１０でＬ
kをＳ（i,j）に格納する。
【００２４】［ステップＳ８，Ｓ１１］量子化シンボル
・拡散誤差修正部４０において、シンボル出現確率推定
部５１から出力されるシンボル出現確率ｐk、ｐk+1を、
前記ステップＳ６に於ける量子化の結果に基づき、各々
比較用バッファｐ(1)あるいはｐ(2)にセットする。
・拡散誤差修正部４０において、シンボル出現確率推定
部５１から出力されるシンボル出現確率ｐk、ｐk+1を、
前記ステップＳ６に於ける量子化の結果に基づき、各々
比較用バッファｐ(1)あるいはｐ(2)にセットする。
【００２５】［ステップＳ９，Ｓ１２］誤差拡散量子化
処理部３０において、前記修正階調値Ｇ（i,j）及び量
子化の結果に基づき、拡散誤差を求める。
処理部３０において、前記修正階調値Ｇ（i,j）及び量
子化の結果に基づき、拡散誤差を求める。
【００２６】［ステップＳ１３，Ｓ１４，Ｓ１５，Ｓ１
６，Ｓ１７，Ｓ１８］量子化シンボル・拡散誤差修正部
４０において、前記修正階調値Ｇ(i,j)と閾値Ｔkとの距
離｜Ｇ(i,j)−Ｔk｜がη（η：距離評価パラメータ）よ
り小さく、かつ符号長が長くなると判断される場合（ｐ
(2)＜ε*ｐ(1)、ε：符号長評価パラメータ）、シンボ
ルＳ（i.j）を反転させる（ステップＳ１４、Ｓ１５、
Ｓ１７）と共に、拡散誤差を修正する（ステップＳ１
６，Ｓ１８）。但し、ステップＳ１６，Ｓ１８における
ｇsmaxは最大階調値を意味している。
６，Ｓ１７，Ｓ１８］量子化シンボル・拡散誤差修正部
４０において、前記修正階調値Ｇ(i,j)と閾値Ｔkとの距
離｜Ｇ(i,j)−Ｔk｜がη（η：距離評価パラメータ）よ
り小さく、かつ符号長が長くなると判断される場合（ｐ
(2)＜ε*ｐ(1)、ε：符号長評価パラメータ）、シンボ
ルＳ（i.j）を反転させる（ステップＳ１４、Ｓ１５、
Ｓ１７）と共に、拡散誤差を修正する（ステップＳ１
６，Ｓ１８）。但し、ステップＳ１６，Ｓ１８における
ｇsmaxは最大階調値を意味している。
【００２７】［ステップＳ１９，Ｓ２０］算術符号構成
部５２において、ステップＳ１３の条件が満足された場
合、反転シンボルに対応する出現確率ｐ(1)で算術符号
を構成する。ステップＳ１３の条件が満足されない場
合、出現確率ｐ(2)で算術符号を構成する。
部５２において、ステップＳ１３の条件が満足された場
合、反転シンボルに対応する出現確率ｐ(1)で算術符号
を構成する。ステップＳ１３の条件が満足されない場
合、出現確率ｐ(2)で算術符号を構成する。
【００２８】［ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２
４］着目画素の座標値を制御する。すなわち、全ての座
標値についてステップＳ２０までの処理が終了していな
ければ、ステップＳ２２あるいはステップＳ２４を経て
ステップＳ３に戻り、前述の処理を繰り返す。
４］着目画素の座標値を制御する。すなわち、全ての座
標値についてステップＳ２０までの処理が終了していな
ければ、ステップＳ２２あるいはステップＳ２４を経て
ステップＳ３に戻り、前述の処理を繰り返す。
【００２９】以上、多値画像の量子化とその符号化の手
順を説明した。符号化においては、シンボル出現確率推
定の為の参照画素が符号化と同じであれば、符号化の逆
演算で元のｍ値誤差拡散画像を得ることができる。
順を説明した。符号化においては、シンボル出現確率推
定の為の参照画素が符号化と同じであれば、符号化の逆
演算で元のｍ値誤差拡散画像を得ることができる。
【００３０】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、白黒の２値より多くの階調数ｍ（ｍ＞２）を表示
できる、例えば、熱転写方式のプリンタにｍ値誤差拡散
画像を出力することにおいて、その画質を損なうことな
くｍ値誤差拡散画像のデータ圧縮性能を向上させること
が可能である。
れば、白黒の２値より多くの階調数ｍ（ｍ＞２）を表示
できる、例えば、熱転写方式のプリンタにｍ値誤差拡散
画像を出力することにおいて、その画質を損なうことな
くｍ値誤差拡散画像のデータ圧縮性能を向上させること
が可能である。
【００３１】以下、本発明の効果をシミュレーションに
より評価した結果を示す。 ［シミュレーション条件］ 多値画像：ＳＣＩＤ Ｎ０．２（階調８ｂｉｔ） ｍ＝４，ε＝０．２５、η＝３２ ［シミュレーション結果］本発明の符号量は、従来の方
式の符号量より１１％減少することができた。
より評価した結果を示す。 ［シミュレーション条件］ 多値画像：ＳＣＩＤ Ｎ０．２（階調８ｂｉｔ） ｍ＝４，ε＝０．２５、η＝３２ ［シミュレーション結果］本発明の符号量は、従来の方
式の符号量より１１％減少することができた。
【図１】本発明の実施例の符号化装置の構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】従来の符号化装置の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】実施例の装置の処理手順を示すフロー図であ
る。
る。
【図４】実施例の装置の処理手順を示すフロー図であ
る。
る。
３０ 誤差拡散量子化処理部 ４０ 量子化シンボル・拡散誤差修正部 ５０ 算術符号化部 ５１ シンボル出現確率推定部 ５２ 算術符号構成部 Ｄ１１ 多値画像 Ｄ１２ ｍ値誤差拡散画像 Ｄ１３ 符号
Claims (1)
- 【請求項１】 誤差拡散法を用いた誤差拡散量子化処理
により多値画像データにおける着目画素を量子化閾値で
ｍ（＞２）値誤差拡散量子化すると共に該着目画素から
近傍画素に量子化誤差を拡散することによりｍ値誤差拡
散画像を生成する誤差拡散量子化処理手段と、前記ｍ値
誤差拡散画像における量子化シンボルの出現確率を推定
するシンボル出現確率推定手段と、前記量子化シンボル
の出現確率を符号化パラメータとして前記ｍ値誤差拡散
画像を符号化する算術符号化手段とを備えた、画像の量
子化とその符号化方法において、 前記量子化シンボルの出現確率値と前記量子化閾値に対
する量子化誤差値とに応じて量子化シンボルと拡散誤差
を制御する量子化シンボル・拡散誤差修正手段を設けた
ことを特徴とする画像の量子化とその符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04127232A JP3108526B2 (ja) | 1992-05-20 | 1992-05-20 | 画像の量子化とその符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04127232A JP3108526B2 (ja) | 1992-05-20 | 1992-05-20 | 画像の量子化とその符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05328136A true JPH05328136A (ja) | 1993-12-10 |
| JP3108526B2 JP3108526B2 (ja) | 2000-11-13 |
Family
ID=14954999
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04127232A Expired - Lifetime JP3108526B2 (ja) | 1992-05-20 | 1992-05-20 | 画像の量子化とその符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3108526B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5694126A (en) * | 1995-03-20 | 1997-12-02 | Oki Data Corporation | Adaptive predictive data compression method and apparatus |
| US6973216B2 (en) | 2001-06-18 | 2005-12-06 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image coding apparatus and method |
| US7295701B2 (en) | 1995-09-06 | 2007-11-13 | Ricoh Company, Ltd. | Methods and systems for efficiently processing image data for reproduction |
| US7305138B2 (en) | 2002-07-15 | 2007-12-04 | Nec Corporation | Image encoding apparatus, image encoding method and program |
-
1992
- 1992-05-20 JP JP04127232A patent/JP3108526B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5694126A (en) * | 1995-03-20 | 1997-12-02 | Oki Data Corporation | Adaptive predictive data compression method and apparatus |
| US7295701B2 (en) | 1995-09-06 | 2007-11-13 | Ricoh Company, Ltd. | Methods and systems for efficiently processing image data for reproduction |
| US6973216B2 (en) | 2001-06-18 | 2005-12-06 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image coding apparatus and method |
| US7305138B2 (en) | 2002-07-15 | 2007-12-04 | Nec Corporation | Image encoding apparatus, image encoding method and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3108526B2 (ja) | 2000-11-13 |
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