JPH06152978A - Binary picture encoding method - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、多値画像を誤差拡散法
又はディザ法で２値化した２値画像を、算術符号により
符号化してデータを圧縮する２値画像符号化方法に関す
るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a binary image coding method for compressing data by coding a binary image obtained by binarizing a multivalued image by an error diffusion method or a dither method with an arithmetic code. is there.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献１；Proceeding of the S.I.D 、17/2 Second Qua
rter（１９７６）（米）Ｒ．Ｆｌｏｙｄ et.al ，“ア
ン アダプティブ アルゴリズムフォア スペシャル
グレイスケール （An Adaptive Algorithm for Spatia
l Grayscale ）”、Ｐ．７５−７７ 文献２；「ＦＡＸ，ＯＡのための画像の信号処理」初版
（昭５７）日刊工業新聞社、Ｐ．１２５−１２７ 文献３；日経エレクトロニクス（１９７８−５−１）
“ディザ法による濃淡画像の２値表示”、Ｐ．５０−６
５ 文献４；情報処理学会第３５回（昭和６２年後期）全国
大会予稿集、１Ｊ−６、豊川著“アリスメティック・コ
ーディングによるディザ画像の圧縮”Ｐ．１９８３ 従来、多値画像を“白”と“黒”の２値で表現する手法
として、誤差拡散法とディザ法がある。誤差拡散法は画
像品質が高いが、圧縮率が低い。これに対し、ディザ法
は画像品質が低いが、圧縮率が高いという利点がある。
誤差拡散法は、多値画像の階調値ｇ（i,j ）を固定の閾
値との比較により２値化するのに際して、２値化により
発生した誤差を近傍画素に拡散し、この拡散誤差で修正
された階調値ｇ1 （i,j ）を逐次的に２値化するもので
ある。２値化シンボル（“白”又は“黒”）、拡散誤差
ｄｅ（i,j ）、及び修正階調値ｇ1 （i,j ）は次のよう
にして求められる。2. Description of the Related Art Conventionally, as a technique in such a field,
For example, some documents were described in the following documents. Reference 1: Proceeding of the SID, 17/2 Second Qua
rter (1976) (US) R.I. Floyd et.al, “Unadaptive Algorithm Fore Special
Grayscale (An Adaptive Algorithm for Spatia
Grayscale) ”, P. 75-77, Reference 2;“ Image signal processing for FAX and OA ”, first edition (Sho 57) Nikkan Kogyo Shimbun, P. 125-127 Reference 3; Nikkei Electronics (1978-5-1)
"Binary display of grayscale image by dither method", P. 50-6
5 Reference 4; Proceedings of the 35th National Conference of the Information Processing Society of Japan (the latter half of 1987), 1J-6, Toyokawa, “Compressing Dither Images by Alicematic Coding” p. 1983 Conventionally, there are an error diffusion method and a dither method as a method of expressing a multi-valued image with binary values of “white” and “black”. The error diffusion method has a high image quality but a low compression rate. On the other hand, the dither method has the advantage that the image quality is low but the compression rate is high.
In the error diffusion method, when binarizing the gradation value g (i, j) of a multi-valued image by comparing it with a fixed threshold value, the error generated by binarizing is diffused to neighboring pixels, and this diffusion error The gradation value g 1 (i, j) corrected in step 1 is sequentially binarized. The binarized symbol (“white” or “black”), the diffusion error de (i, j), and the corrected gradation value g 1 (i, j) are obtained as follows.
【０００３】[0003]
【数１】 一方、ディザ法は、閾値マトリクスｔｈ（k,l ）（１≦
ｋ≦ｎ，１≦１≦ｍ）を用い、多値画像の座標（i,j ）
（１≦ｉ≦ｘｍａｘ，ｘｍａｘ；画像のｘ軸方向の最大
座標値，１≦ｊ≦ｙｍａｘ，ｙｍａｘ；画像のｙ軸方向
の最大座標値）における階調値ｇ（i,j ）をｔｈ（i mo
d n,j mod m ）で２値化する方法である。 即ち、 ｔｈ（i mod n,j mod m ）≦ｇ（i,j ）ならば、
“黒”、 ｇ（i,j ）＜ｔｈ（i mod n,j mod m ）ならば、
“白”、 と２値化する。この２値化は、走査線順に行うものとす
る。このような誤差拡散２値画像又はディザ２値画像を
符号化する方法として、算術符号が知られており、その
符号化の処理内容を図２に示す。[Equation 1] On the other hand, the dither method uses the threshold matrix th (k, l) (1 ≦
k ≦ n, 1 ≦ 1 ≦ m), and coordinates (i, j) of the multivalued image
The gradation value g (i, j) at (1 ≦ i ≦ xmax, xmax; maximum coordinate value in the x-axis direction of the image, 1 ≦ j ≦ ymax, ymax; maximum coordinate value in the y-axis direction of the image) is th ( i mo
This is a method of binarizing dn, j mod m). That is, if th (i mod n, j mod m) ≦ g (i, j)
“Black”, if g (i, j) <th (i mod n, j mod m)
Binarize "white". This binarization is performed in the order of scanning lines. An arithmetic code is known as a method for encoding such an error diffusion binary image or a dither binary image, and the encoding processing contents are shown in FIG.
【０００４】図２は、前記文献１〜４に記載された従来
の２値画像符号化方法を示す図である。この２値画像符
号化方法では、算術符号化処理１０により、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を算術符号化して符号を出力
する方法である。算術符号化処理１０では、シンボル出
現確率推定処理１１と算術符号構成処理１２とを実行す
る。シンボル出現確率推定処理１１では、誤差拡散２値
画像又はディザ２値画像を入力し、符号化しようとして
いる画素（着目画素）より以前に出現した２値シンボル
を用い、該着目画素で出現するシンボルの出現確率を推
定し、その推定したシンボル出現確率を算術符号構成処
理１２へ送る。算術符号構成処理１２では、誤差拡散２
値画像又はディザ２値画像を入力し、シンボル出現確率
を符号化パラメータとして算術符号を構成し、その構成
した符号を出力する。FIG. 2 is a diagram showing a conventional binary image coding method described in the above-mentioned documents 1 to 4. In this binary image coding method, the error diffusion 2 is performed by the arithmetic coding process 10.
It is a method of arithmetically encoding a value image or a dither binary image and outputting the code. In the arithmetic coding process 10, a symbol appearance probability estimation process 11 and an arithmetic code construction process 12 are executed. In the symbol appearance probability estimation processing 11, an error diffusion binary image or a dither binary image is input, and a binary symbol that appears before the pixel (pixel of interest) to be encoded is used, and a symbol that appears at the pixel of interest is used. The appearance probability of is estimated and the estimated symbol appearance probability is sent to the arithmetic code construction processing 12. In the arithmetic code configuration processing 12, the error diffusion 2
A value image or a dither binary image is input, an arithmetic code is configured using the symbol appearance probability as a coding parameter, and the configured code is output.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
２値画像符号化方法では、２値画像の画素を配置する際
に、符号化のことを全く考慮せずに、２値画像の画素配
置が符号化と完全に独立して行われていた。そのため、
効率の良い算術符号を構成することができず、技術的に
充分満足のゆく２値画像符号化方法を得ることが困難で
あった。本発明は、前記従来技術が持っていた課題とし
て、２値画像の画素配置が符号化と完全に独立して行わ
れていたので、効率の良い算術符号を構成することがで
きないという点について解決し、２値画像の画素再配置
を符号化に依存して行うことにより、優れた圧縮性能を
持つ２値画像符号化方法を提供するものである。However, in the conventional binary image coding method, when the pixels of the binary image are arranged, the pixel arrangement of the binary image is performed without considering the coding at all. It was completely independent of the encoding. for that reason,
It was difficult to construct an efficient arithmetic code, and it was difficult to obtain a binary image coding method that is technically satisfactory. The present invention solves the problem that the prior art has, because the pixel arrangement of the binary image is performed completely independently of the encoding, and thus an efficient arithmetic code cannot be configured. However, the pixel rearrangement of the binary image is performed depending on the encoding to provide a binary image encoding method having excellent compression performance.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、多値画像を誤差拡散法で２値化した
２値画像に対し、算術符号化法で符号化する２値画像符
号化方法において、前記２値画像に対して符号化するシ
ンボルの出現確率を推定するシンボル出現確率推定処理
と、前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボ
ル出現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及
び再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して前記２
値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、前記シン
ボル出現確率を符号化パラメータとして前記画素再配置
処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理とを、順
に実行するようにしている。According to a first aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problems, a binary image obtained by binarizing a multivalued image by an error diffusion method is coded by an arithmetic coding method. In the value image coding method, a symbol appearance probability estimation process for estimating an appearance probability of a symbol to be encoded with respect to the binary image, a symbol appearance probability estimated by the symbol appearance probability estimation process, and a geometric constraint. In consideration of the condition and the rearrangement condition including the rearrangeable position and the rearrangement ratio, the above-mentioned 2
Pixel rearrangement processing for rearranging pixels of the value image and arithmetic code configuration processing for encoding the processing result of the pixel rearrangement processing with the symbol appearance probability as a coding parameter are sequentially executed.
【０００７】第２の発明では、ディザ閾値を用いたディ
ザ法で多値画像を２値化した２値画像に対し、算術符号
化法で符号化する２値画像符号化方法において、前記２
値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を推定す
るシンボル出現確率推定処理と、前記シンボル出現確率
推定処理で推定されたシンボル出現確率と、幾何学的制
約条件と、再配置可能位置と、前記２値画像より求めた
多値画像階調推定値と前記ディザ閾値の距離とを考慮し
て前記２値画像の画素を再配置する画素再配置処理と、
前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、順に実行するようにしている。According to a second aspect of the present invention, there is provided a binary image coding method for coding a binary image obtained by binarizing a multi-valued image by a dither method using a dither threshold value by an arithmetic coding method.
A symbol appearance probability estimation process for estimating an appearance probability of a symbol to be encoded with respect to a value image, a symbol appearance probability estimated by the symbol appearance probability estimation process, a geometric constraint condition, and a rearrangeable position, Pixel rearrangement processing for rearranging the pixels of the binary image in consideration of the multi-valued image gradation estimated value obtained from the binary image and the distance of the dither threshold;
The symbol appearance probability is used as an encoding parameter, and an arithmetic code configuration process for encoding the processing result of the pixel rearrangement process is sequentially executed.
【０００８】[0008]
【作用】第１の発明によれば、以上のように２値画像符
号化方法を構成したので、多値画像を誤差拡散法で２値
化した２値画像が入力されると、シンボル出現確率推定
処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定し、そ
の推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及び算術
符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シンボル出
現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、再配置
が連続して生起するのを防止する条件である再配置可能
位置及び再配置が生起する割合を制御するための条件で
ある再配置の割合からなる再配置条件とを考慮して、入
力された２値画像の画素を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理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、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。According to the first aspect of the present invention, since the binary image coding method is configured as described above, when a binary image obtained by binarizing a multivalued image by the error diffusion method is input, the symbol appearance probability is input. In the estimation process, the appearance probability of the symbol to be encoded is estimated, and the estimated symbol appearance probability is sent to the pixel rearrangement process and the arithmetic code configuration process. In the pixel rearrangement process, the symbol appearance probability, the geometric constraint condition in the rearrangement, and the rearrangeable position and the ratio at which the rearrangement occurs, which are conditions for preventing the rearrangement from occurring continuously, are controlled. The pixels of the input binary image are rearranged in consideration of the rearrangement condition including the rearrangement ratio, which is a condition for In the arithmetic code configuration process, the processing result of the pixel rearrangement process is encoded using the symbol appearance probability estimated in the symbol appearance probability estimation process as an encoding parameter. In this way, the compression performance can be improved by performing the pixel rearrangement of the binary image depending on the encoding.
【０００９】第２の発明によれば、多値画像をディザ法
で２値化した２値画像が入力されると、シンボル出現確
率推定処理では、符号化するシンボルの出現確率を推定
し、その推定したシンボル出現確率を画素再配置処理及
び算術符号構成処理へ送る。画素再配置処理では、シン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件と、
再配置が連続して生起するのを防止する条件である再配
置可能位置と、画像品質の劣化を防止するために多値画
像の階調推定値がディザ閾値の近傍にあるための条件
（即ち、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距
離）とを考慮して、画像を再配置する。算術符号構成処
理では、シンボル出現確率推定処理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、画素再配置処理
の処理結果を符号化する。このように、２値画像の画素
再配置を符号化に依存して行うことにより、圧縮性能の
向上が図れる。従って、前記課題を解決できるのであ
る。According to the second invention, when a binary image obtained by binarizing a multivalued image by the dither method is input, the symbol appearance probability estimation process estimates the appearance probability of the symbol to be encoded, and The estimated symbol appearance probability is sent to the pixel rearrangement process and the arithmetic code configuration process. In the pixel rearrangement process, symbol appearance probability, geometric constraint conditions in rearrangement,
The rearrangeable position that is a condition that prevents rearrangement from occurring continuously, and the condition that the gradation estimated value of the multi-valued image is near the dither threshold in order to prevent deterioration of image quality (that is, , The distance between the dither threshold and the original multi-valued image gradation estimated value) is taken into consideration, and the image is rearranged. In the arithmetic code configuration process, the processing result of the pixel rearrangement process is encoded using the symbol appearance probability estimated in the symbol appearance probability estimation process as an encoding parameter. In this way, the compression performance can be improved by performing the pixel rearrangement of the binary image depending on the encoding. Therefore, the above problem can be solved.
【００１０】[0010]
【実施例】図１は、本発明の２値画像符号化方法を示す
図である。この方法には、誤差拡散２値画像を符号化す
る第１の実施例と、ディザ２値画像を符号化する第２の
実施例とがあり、以下その内容を説明する。FIG. 1 is a diagram showing a binary image coding method according to the present invention. This method has a first embodiment for encoding an error diffusion binary image and a second embodiment for encoding a dither binary image, the contents of which will be described below.
【００１１】第１の実施例 第１の実施例の２値画像符号化方法を、図１と図３〜図
５とを参照しつつ説明する。図３は再配置禁止パターン
例を示す図、図４は再配置の生起を参照する画素例を示
す図、及び図５は２10状態におけるシンボル出現確率推
定のための参照画素例を示す図である。本実施例の２値
画像符号化方法では、誤差拡散法で生成された２値画像
の画素を、画素再配置処理２０により、画像品質を維持
しつつ効果的に符号量を削減できるように再配置（即
ち、画像品質を維持しつつ効率の良い算術符号を構成す
るのに適する配置に再配置）した後、算術符号化処理３
０を行う。[0011] The binary image encoding method of the first embodiment the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and FIGS. FIG. 3 is a diagram showing an example of a rearrangement prohibition pattern, FIG. 4 is a diagram showing an example of pixels for referring to occurrence of rearrangement, and FIG. 5 is a diagram showing an example of reference pixels for estimating a symbol appearance probability in a 2 10 state. is there. In the binary image coding method of the present embodiment, the pixels of the binary image generated by the error diffusion method are re-arranged by the pixel rearrangement processing 20 so that the code amount can be effectively reduced while maintaining the image quality. Arrangement (that is, rearrangement to an arrangement suitable for forming an efficient arithmetic code while maintaining image quality), and then arithmetic coding processing 3
Perform 0.
【００１２】画素再配置処理２０の再配置では、着目画
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置条件とを用いる。
再配置条件は、再配置が連続して生起するのを防止する
再配置可能位置条件である着目画素近傍の再配置状況
と、再配置が生起する割合を制御するための再配置の割
合条件である乱数とで、構成されている。そして、画素
再配置処理２０では、前記のようなシンボル出現確率
と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及び再配置の
割合からなる再配置条件とを考慮して、誤差拡散２値画
像の画素を再配置する。例えば、着目画素のシンボル出
現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号長評価パラメー
タ）であり、図３の禁止パターン例に示すように、着目
画素の近傍パターンが再配置を禁止するパターン以外の
パターンであり、さらに、図４に示すように、着目画素
の近傍画素が全て再配置されておらず、乱数がある条件
を満たしているならば、着目画素を再配置する。この、
再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行う。
このような画素再配置処理２０の処理結果は、算術符号
化処理３０へ送られる。In the rearrangement of the pixel rearrangement processing 20, the symbol appearance probability, which is the code length required to encode the symbol of the target pixel, and the neighborhood pattern of the target pixel which is a geometric constraint condition in the rearrangement. , Rearrangement conditions are used.
The rearrangement condition is a rearrangement condition near the pixel of interest, which is a rearrangeable position condition that prevents rearrangement from occurring continuously, and a rearrangement ratio condition for controlling the rearrangement generation ratio. It is composed of a random number. Then, in the pixel rearrangement process 20, the error diffusion binary image is considered in consideration of the symbol appearance probability, the geometric constraint condition, and the rearrangement condition including the rearrangeable position and the rearrangement ratio as described above. Rearrange the pixels. For example, the symbol appearance probability P k of the pixel of interest is P k <ε (however, ε; a code length evaluation parameter), and as shown in the prohibition pattern example of FIG. 3, the neighborhood pattern of the pixel of interest prohibits rearrangement. If it is a pattern other than the pattern, and further, as shown in FIG. 4, all the pixels in the vicinity of the target pixel are not rearranged and the random number satisfies a certain condition, the target pixel is rearranged. this,
The rearrangement is performed by inverting the symbol of the pixel of interest.
The processing result of such pixel rearrangement processing 20 is sent to the arithmetic coding processing 30.
【００１３】算術符号化処理３０は、画素再配置処理２
０の処理結果に基づき、算術符号を構成して符号を出力
する処理であり、シンボル出現確率推定処理３１と算術
符号構成処理３２とで構成されている。シンボル出現確
率推定処理３１では、画素再配置処理２０の処理結果に
基づき、図５に示すような近傍画素状態（図５の例では
２10状態）とするマルコフ確率を用い、符号化するシン
ボルの出現確率Ｐk を推定し、その推定したシンボル出
現確率Ｐk を画素再配置処理２０及び算術符号構成処理
３２へ送る。算術符号構成処理３２では、画素再配置処
理２０の処理結果を入力し、シンボル出現確率Ｐk を符
号化パラメータとして符号を構成し、その符号を出力す
る。このように、本実施例では、算術符号を用いたデー
タ圧縮に適した画素配列とすることで、誤差拡散２値画
像を高い圧縮率で符号化できる。The arithmetic coding process 30 is a pixel rearrangement process 2
This is a process of forming an arithmetic code based on the processing result of 0 and outputting the code, and is composed of a symbol appearance probability estimation process 31 and an arithmetic code forming process 32. In the symbol appearance probability estimation processing 31, based on the processing result of the pixel rearrangement processing 20, the Markov probability of the neighboring pixel state (2 10 states in the example of FIG. 5) as shown in FIG. The appearance probability P k is estimated, and the estimated symbol appearance probability P k is sent to the pixel rearrangement processing 20 and the arithmetic code construction processing 32. In the arithmetic code construction process 32, the processing result of the pixel rearrangement process 20 is input, a code is constructed using the symbol appearance probability P k as a coding parameter, and the code is output. As described above, in this embodiment, the error diffusion binary image can be encoded at a high compression rate by using the pixel array suitable for data compression using the arithmetic code.
【００１４】図６は、図１の２値画像符号化方法の符号
化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参照
しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステッ
プＳ１において算術符号化処理３０の乱数を初期化する
と共に、ステップＳ２において着目画素の位置（i,j ）
を初期化した後、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３で
は、シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現し
ている２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボ
ル出現確率ＰB ，ＰW を推定し、画素再配置処理２０へ
送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ４〜Ｓ８の
処理を行う。即ち、ステップＳ４では、着目画素シンボ
ルの出現確率Ｐk が、Ｐk ＜εを満たすか否かによって
符号長を調べる。Ｐk ＜εを満たすならば、ステップＳ
５へ進み、満たさないならばステップＳ９へ進む。ステ
ップＳ５では、着目画素の近傍が図３に示す再配置禁止
パターン以外の場合か否かによって幾何学的制約条件を
調べ、再配置禁止パターン以外の場合にはステップＳ６
へ進み、再配置禁止パターンの場合にはステップＳ９へ
進む。FIG. 6 is a flowchart showing the coding processing procedure of the binary image coding method of FIG. 1. The coding processing of this embodiment will be described with reference to this figure. First, in step S1, the random number of the arithmetic coding process 30 is initialized, and in step S2, the position (i, j) of the pixel of interest is
After initializing, the process proceeds to step S3. In step S3, the symbol appearance probability estimation process 31 estimates the symbol appearance probabilities P B and P W at the pixel (i, j) from the already appearing binary symbol, and sends it to the pixel rearrangement process 20. In the pixel rearrangement process 20, the processes of steps S4 to S8 are performed. That is, in step S4, the code length is checked depending on whether or not the appearance probability P k of the pixel of interest symbol satisfies P k <ε. If P k <ε is satisfied, step S
If not satisfied, go to step S9. In step S5, the geometric constraint condition is checked depending on whether or not the vicinity of the pixel of interest is other than the rearrangement prohibition pattern shown in FIG. 3, and when it is other than the rearrangement prohibition pattern, step S6.
If the pattern is a rearrangement prohibition pattern, the process proceeds to step S9.
【００１５】ステップＳ６では、図４に示す画素が全て
再配置されているか否かによって近傍の再配置状況を調
べ、図４に示す画素が全て再配置されていなければステ
ップＳ７へ進み、いずれかの画素が再配置されていれば
ステップＳ９へ進む。ステップＳ７では、算術符号化処
理３０の乱数が特定の条件を満たしているか否かを調
べ、満たしている場合にはステップＳ８へ進み、満たし
ていない場合にはステップＳ９へ進む。ステップＳ８で
は、着目画素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップ
Ｓ９へ進む。ステップＳ９において、算術符号構成処理
３２では、着目画素（i,j ）のシンボルの出現確率
ＰB ，ＰW で、着目画素のシンボルの算術符号を構成す
る。In step S6, the rearrangement situation in the vicinity is checked depending on whether or not all the pixels shown in FIG. 4 have been rearranged. If all the pixels shown in FIG. 4 have not been rearranged, the process proceeds to step S7, and either If the pixels are rearranged, the process proceeds to step S9. In step S7, it is checked whether or not the random number of the arithmetic coding process 30 satisfies a specific condition. If the random number is satisfied, the process proceeds to step S8, and if not satisfied, the process proceeds to step S9. In step S8, the symbol of the pixel of interest (i, j) is inverted, and the process proceeds to step S9. In step S9, the arithmetic code configuration process 32 configures the arithmetic code of the symbol of the pixel of interest with the appearance probabilities P B and P W of the symbol of the pixel of interest (i, j).
【００１６】ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３
では、着目画素の座標値ｉ，ｊを制御し、符号化が終了
していなければ、ステップＳ１４で乱数を更新し、ステ
ップＳ３へ戻り、符号化が終了するまで、前記の処理を
繰り返し、符号化処理を終了する。本実施例の２値画像
符号化方法では、誤差拡散２値画像の画像品質を損なう
ことなく、該２値画像のデータ圧縮性能を高めることが
できる。本実施例の２値画像符号化方法を、次のような
シミュレーション条件（ａ）下で評価した結果（ｂ）を
示す。Steps S10, S11, S12, S13
Then, the coordinate values i, j of the pixel of interest are controlled, and if the encoding is not completed, the random number is updated in step S14, the process returns to step S3, and the above process is repeated until the encoding is completed, The conversion processing ends. According to the binary image coding method of the present embodiment, the data compression performance of the binary image can be improved without deteriorating the image quality of the error diffusion binary image. The result (b) of the binary image coding method of the present embodiment evaluated under the following simulation condition (a) is shown.
【００１７】（ａ） シミュレーション条件 シンボル出現確率推定のための参照画素；１０画素近傍
（図５参照） 乱数；（ｘ＋ｙ）ｍｏｄ２， ＝０のとき条件成立 符号長評価パラメータε＝０．１ （ｂ） シミュレーション結果 図７は誤差拡散法による２値画像、及び図８は本実施例
による再配置後の２値画像を示す。この図から明らかな
ように、両者の画質の差が認められないにもかかわら
ず、本実施例による符号化における符号量を、従来方法
の符号量より１０％程度少なくすることができた。(A) Simulation condition Reference pixel for estimating symbol appearance probability; neighborhood of 10 pixels (see FIG. 5) Random number; (x + y) mod2, = 0 Condition is satisfied Code length evaluation parameter ε = 0.1 (b Simulation result FIG. 7 shows a binary image by the error diffusion method, and FIG. 8 shows a binary image after rearrangement by the present embodiment. As is apparent from this figure, the code amount in the encoding according to the present embodiment can be reduced by about 10% from the code amount in the conventional method, although no difference in image quality between the two is recognized.
【００１８】第２の実施例 第２の実施例の２値画像符号化方法を、図１と図９〜図
１２を参照しつつ説明する。図９は禁止パターン例を示
す図、図１０は着目画素の近傍画素例を示す図、図１１
は階調値推定のための参照画素例を示す図、図１２は２
10状態におけるシンボル出現確率推定のための参照画素
例を示す図である。本実施例の２値画像符号化方法で
は、図１に示すように、多値画像をディザ法で２値化し
たディザ２値化画像の画素を、画素再配置処理２０によ
り、画像品質を維持しつつ効果的に符号量を削減できる
ように再配置（即ち、画像品質を維持しつつ効率の良い
算術符号を構成するのに適する配置に再配置）した後、
算術符号化処理３０を行う。[0018] The binary image encoding method of the second embodiment the second embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 9 to 12. FIG. 9 is a diagram showing an example of a prohibited pattern, FIG. 10 is a diagram showing an example of neighboring pixels of a pixel of interest, and FIG.
Is a diagram showing an example of reference pixels for gradation value estimation, and FIG.
FIG. 11 is a diagram showing an example of reference pixels for estimating the symbol appearance probability in 10 states. In the binary image coding method of the present embodiment, as shown in FIG. 1, the pixels of the dither binary image obtained by binarizing the multivalued image by the dither method are subjected to the pixel rearrangement processing 20 to maintain the image quality. Rearrangement so that the code amount can be effectively reduced while maintaining the image quality (that is, rearrangement to an arrangement suitable for constructing an efficient arithmetic code while maintaining image quality),
The arithmetic coding process 30 is performed.
【００１９】画素再配置処理２０の再配置では、着目画
素のシンボルを符号化するのに必要な符号長であるシン
ボル出現確率と、再配置における幾何学的制約条件であ
る着目画素の近傍パターンと、再配置が連続して生起す
るのを防止する再配置可能位置条件である着目画素近傍
の再配置状況と、多値画像の階調推定値がディザ閾値の
近傍にあるための条件とを用いる。この近傍にあるため
の条件は、画像品質の劣化を防止するための条件であ
り、ディザ閾値と元の多値画像階調推定値との距離ｄで
ある。In the rearrangement of the pixel rearrangement processing 20, the symbol appearance probability, which is the code length required to encode the symbol of the target pixel, and the neighborhood pattern of the target pixel which is a geometric constraint condition in the rearrangement. , Using a rearrangement situation in the vicinity of the pixel of interest, which is a rearrangeable position condition that prevents rearrangement from occurring continuously, and a condition for the estimated grayscale value of the multi-valued image to be near the dither threshold. . The condition for being in the vicinity is a condition for preventing deterioration of image quality, and is a distance d between the dither threshold and the original multi-valued image gradation estimated value.
【００２０】そして、画素再配置処理２０では、着目画
素のシンボル出現確率Ｐk がＰk ＜ε（但し、ε；符号
長評価パラメータ）であり、図９の禁止パターン例に示
すように、着目画素の近傍パターンが再配置を禁止する
パターン以外のパターンであり、さらに、図１０に示す
ように、着目画素の近傍画素が全て再配置されておら
ず、距離推定値ｄがｄ＜ηを満たしているならば、着目
画素を再配置する。ここで、距離推定値ｄは、図１１の
参照画素例に示すように、次式で表される。 ｄ＝｜ｐｇｓ−ｔｈ（i,j ）｜ ｐｇｓ＝ｇｓｍａｘ・（参照画素の中の白画素数）／
（参照画素数） この再配置は、着目画素のシンボルを反転することで行
い、その再配置結果を算術符号化処理３０へ送る。In the pixel rearrangement process 20, the symbol appearance probability P k of the pixel of interest is P k <ε (where ε; code length evaluation parameter), and as shown in the prohibited pattern example of FIG. The pixel neighboring pattern is a pattern other than the pattern that prohibits rearrangement, and further, as shown in FIG. 10, all the neighboring pixels of the pixel of interest are not rearranged, and the distance estimation value d satisfies d <η. If so, the pixel of interest is rearranged. Here, the distance estimated value d is represented by the following equation, as shown in the reference pixel example of FIG. 11. d = | pgs-th (i, j) | pgs = gsmax · (number of white pixels in reference pixel) /
(Number of Reference Pixels) This rearrangement is performed by inverting the symbol of the pixel of interest, and the rearrangement result is sent to the arithmetic coding process 30.
【００２１】算術符号化処理３０では、シンボル出現確
率推定処理３１及び算術符号構成処理３２により、画素
再配置処理２０の処理結果に基づき算術符号を構成す
る。即ち、シンボル出現確率推定処理３１では、画素再
配置処理２０の処理結果を入力し、図１２に示すような
近傍画素を状態（図１２では２10状態）とするマルコフ
確率を用い、符号化するシンボルの出現確率Ｐk を推定
し、そのシンボル出現確率Ｐk を画素再配置処理２０及
び算術符号構成処理３２へ送る。算術符号構成処理３２
では、画素再配置処理２０の処理結果を入力し、シンボ
ル出現確率推定処理３１で推定されたシンボル出現確率
Ｐk を符号化パラメータとして、２値画像の符号を構成
し、その符号化した符号を出力する。このように、本実
施例では、算術符号を用いたデータ圧縮に適した画素配
列とすることで、２値画像を高い圧縮率で符号化でき
る。In the arithmetic coding processing 30, the symbol appearance probability estimation processing 31 and the arithmetic code construction processing 32 construct an arithmetic code based on the processing result of the pixel rearrangement processing 20. That is, in the symbol appearance probability estimation processing 31, the processing result of the pixel rearrangement processing 20 is input, and encoding is performed using the Markov probability that sets neighboring pixels as shown in FIG. 12 to the state (2 10 state in FIG. 12). The symbol appearance probability P k is estimated, and the symbol appearance probability P k is sent to the pixel rearrangement processing 20 and the arithmetic code construction processing 32. Arithmetic code configuration processing 32
Then, the processing result of the pixel rearrangement processing 20 is input, the code of the binary image is configured with the symbol appearance probability P k estimated by the symbol appearance probability estimation processing 31 as an encoding parameter, and the encoded code is Output. As described above, in this embodiment, a binary image can be encoded at a high compression rate by using a pixel array suitable for data compression using arithmetic coding.
【００２２】図１３は、図１の２値画像符号化方法の符
号化処理手順を示すフローチャートであり、この図を参
照しつつ本実施例の符号化処理を説明する。まず、ステ
ップＳ１１で算術符号化処理３０の初期化を行うと共
に、ステップＳ１２で着目画素の位置（i,j ）を初期化
した後、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１３では、
シンボル出現確率推定処理３１により、既に出現してい
る２値シンボルから、画素（i,j ）におけるシンボル出
現確率ＰB ，ＰW を推定し、その推定値を画素再配置処
理２０へ送る。画素再配置処理２０では、ステップＳ１
４〜Ｓ１８までの処理を行う。即ち、ステップＳ１４で
は、着目画素のシンボルの出現確率Ｐk がＰk ＜εを満
たすか否かによって符号長を調べ、Ｐk ＜εを満たすな
らばステップＳ１５へ進み、満たさないならばステップ
Ｓ１９へ進む。ステップＳ１５では、着目画素の近傍が
図９に示す禁止パターン以外か否かによって幾何学的制
約条件を調べ、禁止パターン以外の場合にはステップＳ
１６へ進み、禁止パターンの場合にはステップＳ１９へ
進む。FIG. 13 is a flowchart showing the coding processing procedure of the binary image coding method of FIG. 1, and the coding processing of this embodiment will be described with reference to this figure. First, the arithmetic coding process 30 is initialized in step S11, and the position (i, j) of the pixel of interest is initialized in step S12, and then the process proceeds to step S13. In step S13,
The symbol appearance probability estimation processing 31 estimates the symbol appearance probabilities P B and P W at the pixel (i, j) from the already appearing binary symbol, and sends the estimated values to the pixel rearrangement processing 20. In the pixel rearrangement processing 20, step S1
The processing from 4 to S18 is performed. That is, in step S14, the occurrence probability P k of a symbol of the pixel of interest is examined code length depending on whether it satisfies P k <epsilon, process proceeds to if it step S15 satisfy P k <epsilon, if not satisfied step S19 Go to. In step S15, the geometric constraint condition is checked depending on whether or not the vicinity of the pixel of interest is other than the prohibited pattern shown in FIG.
16. If the pattern is a prohibited pattern, the process proceeds to step S19.
【００２３】ステップＳ１６では、図１０に示す近傍画
素が再配置されているか否かの近傍の再配置状況を調
べ、近傍画素が全て再配置されていなければステップＳ
１７へ進み、いずれかの画素が再配置されていればステ
ップＳ１９へ進む。ステップＳ１７では、距離推定値ｄ
がｄ＜ｎを満たしているかどうかを調べ、満たしている
場合にはステップＳ１８へ進み、満たしていない場合に
はステップＳ１９へ進む。ステップＳ１８では、着目画
素（i,j ）のシンボルを反転させ、ステップＳ１９へ進
む。ステップＳ１９では、算術符号構成処理３２によ
り、着目画素のシンボルの出現確率で、該着目画素のシ
ンボルの算術符号を構成する。そして、ステップＳ２
０，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３により、着目画素の座標値
ｉ，ｊを制御し、符号化が終了していなければステップ
Ｓ１３へ戻り、前記の処理を繰り返して符号化を終了す
る。In step S16, the state of rearrangement in the vicinity is checked to see if the neighboring pixels shown in FIG. 10 have been rearranged. If all the neighboring pixels have not been rearranged, step S16 is performed.
In step 17, if any of the pixels is rearranged, the process proceeds to step S19. In step S17, the distance estimated value d
Checks whether d <n is satisfied, and if so, the process proceeds to step S18, and if not, the process proceeds to step S19. In step S18, the symbol of the pixel of interest (i, j) is inverted, and the process proceeds to step S19. In step S19, the arithmetic code configuration processing 32 configures the arithmetic code of the symbol of the pixel of interest with the appearance probability of the symbol of the pixel of interest. And step S2
The coordinate values i, j of the pixel of interest are controlled by 0, S21, S22, S23, and if the encoding is not completed, the process returns to step S13, and the above process is repeated to complete the encoding.
【００２４】本実施例の２値画像符号化方法では、ディ
ザ２値画像の画像品質を損なうことなく、２値画像のデ
ータ圧縮性能を高めることができる。本実施例の２値画
像符号化方法を、次のようなシミュレーション条件
（１）下で評価した結果（２）を示す。 （１） シミュレーション条件 シンボル出現確率推定のための参照画素；１０画素近傍
（図１２参照） 階調値推定のための参照画素；１０画素近傍（図１１参
照） ディザマトリクス；Ｂａｙｅｒ４×４ 符号長評価パラメータε＝０．１ η＝ｇｓｍａｘ／１６ （２） シミュレーション結果 図１４はディザ法による２値画像、及び図１５は本実施
例による再配置後の２値画像を示す図である。この図か
ら明らかなように、両者の画質の差が認められないにも
かかわらず、本実施例による符号化における符号量を、
従来方法の符号量より１７％程度少なくすることができ
た。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、
図６又は図１３以外の処理手順で符号化を行うことも可
能である。又、第１の実施例の復号化においては、例え
ば図５に示すようなシンボル出現確率推定のための参照
符号が、符号化と同じであれば、前記の符号化の逆演算
で元の２値画像を得ることができる。同様に、第２の実
施例の復号化においては、例えば図１２に示すようなシ
ンボル出現確率推定のための参照符号が、符号化と同じ
であれば、前記の符号化の逆演算で元の２値画像を得る
ことができる。In the binary image encoding method of this embodiment, the data compression performance of the binary image can be improved without deteriorating the image quality of the dither binary image. The result (2) of evaluating the binary image coding method of the present embodiment under the following simulation condition (1) is shown. (1) Simulation condition Reference pixel for symbol appearance probability estimation; 10 pixels neighborhood (see FIG. 12) Reference pixel for gradation value estimation; 10 pixels neighborhood (see FIG. 11) Dither matrix; Bayer4 × 4 Code length evaluation Parameter ε = 0.1 η = gsmax / 16 (2) Simulation result FIG. 14 is a diagram showing a binary image by the dither method, and FIG. 15 is a diagram showing a binary image after rearrangement according to the present embodiment. As is clear from this figure, the code amount in the encoding according to the present embodiment is
It was possible to reduce the code amount by about 17% compared with the conventional method. The present invention is not limited to the above-mentioned embodiment, and for example,
It is also possible to perform encoding by a processing procedure other than that shown in FIG. 6 or 13. Further, in the decoding of the first embodiment, if the reference code for estimating the symbol appearance probability as shown in FIG. A value image can be obtained. Similarly, in the decoding of the second embodiment, if the reference code for estimating the symbol appearance probability as shown in FIG. A binary image can be obtained.
【００２５】[0025]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１及び第
２の発明によれば、多値画像を誤差拡散法又はディザ法
で２値化した２値画像を画素再配置処理によって算術符
号を用いたデータ圧縮に適した画素配列とした後、算術
符号化を行うようにしたので、２値画像の画像品質を損
なうことなく、該２値画像を高い圧縮率で符号化し、デ
ータ圧縮性能を向上できる。As described in detail above, according to the first and second inventions, a binary image obtained by binarizing a multi-valued image by an error diffusion method or a dither method is subjected to arithmetic coding by pixel rearrangement processing. Since a pixel array suitable for data compression using is used to perform arithmetic coding, the binary image is coded at a high compression rate without impairing the image quality of the binary image, and the data compression performance is improved. Can be improved.
【図１】本発明の２値画像符号化方法を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a binary image encoding method of the present invention.
【図２】従来の２値画像符号化方法を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a conventional binary image encoding method.
【図３】再配置禁止パターン例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a rearrangement prohibition pattern.
【図４】再配置の生起を参照する画素例を示す図であ
る。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a pixel that refers to occurrence of rearrangement.
【図５】シンボル出現確率推定のための参照画素例を示
す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of reference pixels for estimating a symbol appearance probability.
【図６】図１の第１の実施例を示す符号化処理手順のフ
ローチャートである。FIG. 6 is a flowchart of an encoding processing procedure showing the first embodiment of FIG. 1.
【図７】誤差拡散法による２値画像を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a binary image by an error diffusion method.
【図８】本発明の第１の実施例による再配置後の２値画
像を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a binary image after rearrangement according to the first embodiment of the present invention.
【図９】禁止パターン例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a prohibited pattern.
【図１０】近傍画素例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of neighboring pixels.
【図１１】階調値推定のための参照画素例を示す図であ
る。FIG. 11 is a diagram showing an example of reference pixels for gradation value estimation.
【図１２】シンボル出現確率推定のための参照画素例を
示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of reference pixels for estimating a symbol appearance probability.
【図１３】図１の第２の実施例を示す符号化処理手順の
フローチャートである。FIG. 13 is a flowchart of an encoding processing procedure showing the second embodiment of FIG. 1.
【図１４】ディザ法による２値画像を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a binary image by a dither method.
【図１５】第２の実施例による画素再配置後の２値画像
を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing a binary image after pixel rearrangement according to the second embodiment.
２０ 画素再配置処理 ３０ 算術符号化処理 ３１ シンボル出現確率推定処理 ３２ 算術符号構成処理 20 Pixel rearrangement process 30 Arithmetic coding process 31 Symbol appearance probability estimation process 32 Arithmetic code configuration process
Claims (2)
画像に対し、算術符号化法で符号化する２値画像符号化
方法において、 前記２値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を
推定するシンボル出現確率推定処理と、 前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボル出
現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置及び再
配置の割合からなる再配置条件とを考慮して前記２値画
像の画素を再配置する画素再配置処理と、 前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、 順に実行することを特徴とする２値画像符号化方法。1. A binary image encoding method for encoding a binary image obtained by binarizing a multi-valued image by an error diffusion method by an arithmetic encoding method, wherein a symbol is encoded for the binary image. Symbol appearance probability estimation processing for estimating the appearance probability of, symbol appearance probability estimated by the symbol appearance probability estimation processing, geometric constraint conditions, relocation conditions consisting of relocatable position and relocation ratio Pixel rearrangement processing that rearranges the pixels of the binary image in consideration of the above, and arithmetic code configuration processing that encodes the processing result of the pixel rearrangement processing using the symbol appearance probability as a coding parameter are executed in order. A binary image encoding method, comprising:
を２値化した２値画像に対し、算術符号化法で符号化す
る２値画像符号化方法において、 前記２値画像に対して符号化するシンボルの出現確率を
推定するシンボル出現確率推定処理と、 前記シンボル出現確率推定処理で推定されたシンボル出
現確率と、幾何学的制約条件と、再配置可能位置と、前
記２値画像より求めた多値画像階調推定値と前記ディザ
閾値の距離とを考慮して前記２値画像の画素を再配置す
る画素再配置処理と、 前記シンボル出現確率を符号化パラメータとして前記画
素再配置処理の処理結果を符号化する算術符号構成処理
とを、 順に実行することを特徴とする２値画像符号化方法。2. A binary image coding method for coding a binary image obtained by binarizing a multi-valued image by a dither method using a dither threshold by an arithmetic coding method, wherein: A symbol appearance probability estimation process for estimating an appearance probability of a symbol to be encoded, a symbol appearance probability estimated by the symbol appearance probability estimation process, a geometric constraint condition, a rearrangeable position, and the binary image. Pixel rearrangement processing for rearranging pixels of the binary image in consideration of the obtained multi-valued image gradation estimated value and the distance of the dither threshold, and the pixel rearrangement processing with the symbol appearance probability as an encoding parameter. The binary image coding method, characterized in that the arithmetic code constructing process for coding the processing result of (1) is sequentially executed.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29895892A JP3167196B2 (en) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | Binary image encoding method |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
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|---|---|
| JPH06152978A true JPH06152978A (en) | 1994-05-31 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| US9264707B2 (en) * | 2013-02-04 | 2016-02-16 | Google Inc. | Multi-symbol run-length coding |
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