JPH07123273A

JPH07123273A - 画像符号化装置

Info

Publication number: JPH07123273A
Application number: JP5267635A
Authority: JP
Inventors: Yutaka Koshi; 裕越; Shunichi Kimura; 俊一木村; Isao Uesawa; 功上澤
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1993-10-26
Filing date: 1993-10-26
Publication date: 1995-05-12
Anticipated expiration: 2013-03-04
Also published as: JP2720926B2; US5701367A

Abstract

(57)【要約】【目的】文字画像領域と自然画像領域とが混在する画
像データを符号化する場合、確実に符号量の総量を一定
量に制御すること。【構成】抽出領域の広さが可変である文字画像領域抽
出手段１と、文字画像領域の符号量を制御する手段２
と、抽出された文字画像領域を多値化する手段３と、多
値化された文字画像領域を可逆符号化する手段４と、入
力画像データから文字画像領域を差引き自然画像領域を
生成する手段５と、自然画像領域の符号量が予め設定さ
れた目標符号量になるように自然画像領域を非可逆符号
化する手段６を設け、文字画像領域の符号量を制御する
手段２により、文字画像領域の符号量が予め設定された
第一の目標符号量となるように、文字画像領域抽出手段
１において文字画像領域として抽出する領域の広さを制
御し、これにより、自然画像領域の符号量が予め設定さ
れた第二の目標符号量となるように符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像をディジタル化
し、符号化する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】例えば、ディジタル画像記憶装置では、
文字画像と自然画像が混在している画像をディジタル化
し、ディジタルデータをある符号データ量になるように
制御しながら符号化し、符号データを記憶装置に記憶す
る。

【０００３】以下、従来の画像符号化方式についていく
つか説明する。

【０００４】１．ＪＰＥＧ方式例えば、画像符号化方式として、ＩＳＯとＣＣＩＴＴの
ジョイントであるＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇ
ｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔＧｒｏｕｐ）において国
際標準化の検討が行われてきたＪＰＥＧｂａｓｅｌ
ｉｎｅ符号化方式（以下、ＪＰＥＧ方式という）があ
る。

【０００５】ＪＰＥＧ方式は、画像の性質を利用して画
像データが持つ冗長度を抑圧するものであり、これは、
非可逆符号化方式である。ＪＰＥＧ符号化方式では、デ
ィジタル化された入力画像データが離散コサイン変換さ
れ、変換の結果生成された変換係数が量子化され、量子
化の結果である量子化インデックスがエントロピー符号
化される。

【０００６】一般的に自然画像は、低空間周波成分の電
力が大きく、逆に高空間周波成分の電力が小さい。した
がって、変換係数の低空間周波領域を細かく量子化し、
逆に高空間周波領域を粗く量子化することにより、復号
画質の劣化を少なくすることができる。

【０００７】しかし、文字画像は、自然画像に比べ多く
の高空間周波成分を含むため、高空間周波領域の量子化
誤差により復号画像の画質が劣化する。

【０００８】２．ＪＰＥＧ／ＪＢＩＧハイブリッド符号
化上記問題点を改善するため、非可逆符号化方式と可逆符
号化方式を組み合せた画像符号化方式が提案されてい
る。これは、自然画像を非可逆符号化方式で、文字画像
を可逆符号化方式で、各々符号化するものである。例え
ば、「１９９１年電子情報通信学会技術報告ＣＳ９１−
９６、”カラーファクシミリのための高能率ハイブリッ
ド符号化方式の提案”」（以下、ハイブリッド符号化方
式）がある。

【０００９】ハイブリッド符号化方式では、文字画像と
自然画像が混在する画像に対して、文字画像領域が抽出
され、文字画像領域が２値化され、２値化された文字画
像領域が可逆符号化方式であるＪＢＩＧ（Ｊｏｉｎｔ
Ｂｉ−ｌｅｖｅｌＣｏｄｉｎｇＥｘｐｅｒｔＧｒ
ｏｕｐ）方式で符号化され、もとの画像から文字画像領
域を差し引いた画像、すなわち、自然画像領域がＪＰＥ
Ｇ方式で符号化される。

【００１０】一般的に文字画像は、文字の色と背景の色
からなる２値画像であるため、２値化による画質劣化は
少ない。すなわち、文字画像を多値画像として上記非可
逆符号化する場合に比べ、文字画像を２値画像として可
逆符号化する場合の方が、復号画像の画質劣化が少な
い。

【００１１】しかし、ハイブリッド符号化方式は、画像
に依存して符号データ量が変化する。したがって、例え
ば、画像に依存せず常に一定の符号データ量で符号化す
ることができない。

【００１２】３．ＪＰＥＧ符号量制御方式上記問題点を解決するため、非可逆符号化方式において
符号量制御を行う方式が提案されている。例えば、「１
９８９年電子情報通信学会秋季全国大会Ｄ−４５、”Ｄ
ＣＴ符号化方式の符号量制御方法」がある。

【００１３】上記文献に記載の符号量制御方法を、ここ
では便宜上符号量制御ＤＣＴ（離散コサイン変換）方式
と呼ぶ。この符号量制御ＤＣＴ方式では、符号量を左右
するパラメータである変換係数の量子化ステップと符号
量との関係を予め調べておき、この関係を用いて符号量
を制御する。一般的に、変換係数の量子化ステップ値を
大きくすれば符号量が減り、復号画質が低下する。逆に
量子化ステップ値を小さくすれば符号量が増え、復号画
質が向上する。

【００１４】以下、図１３を用いて符号量制御ＤＣＴ方
式の構成を説明する。この方式は、画像を標本化し複数
の画素からなる８×８画素のブロックに分割するブロッ
ク化手段３００と、ブロック内の画素値を離散コサイン
変換する離散コサイン変換手段３０１と、変換された変
換係数３０８を一時記憶する変換係数記憶手段３０２
と、変換係数３０９を所定の量子化ステップで量子化す
る量子化手段３０３と、量子化手段３０３の出力である
量子化インデックス３１０を可変長符号化する可変長符
号化手段３０４と、符号化された符号のデータ量３１１
を測定し測定結果に基づいて予め設定された符号量とな
る量子化ステップを推測する測定・推定手段３０５から
構成される。

【００１５】次に、図１３を用いて動作を説明する。画
像データ３０６は標本化され、ブロック化手段３００に
より複数の画素から成るｍ×ｍ画素の入力ブロック３０
７に分割される。分割された入力ブロック３０７内の画
素値は、離散コサイン変換手段３０１により離散コサイ
ン変換される。変換された変換係数３０８は、変換係数
記憶手段３０２に一時記憶される。変換係数記憶手段３
０２に記憶された変換係数３０９は、量子化手段３０３
において所定の量子化ステップで量子化された後、可変
長符号化手段３０４において可変長符号化される。この
とき、符号化された符号のデータ量３１１が測定・推定
手段３０５において測定され、測定結果に基づき予め設
定された符号量となる量子化ステップが推測される。こ
の量子化ステップは、量子化マトリクス３１２に対応し
ている。変換係数記憶手段３０２に記憶された変換係数
は、この推測された量子化ステップで再び量子化された
後、可変長符号化手段３０４において可変長符号化され
る。

【００１６】以下、量子化、可変長符号化、測定・推定
の動作を予め設定された符号量になるまで繰り返す。以
上で符号量制御ＤＣＴ方式の動作説明を終わる。

【００１７】ハイブリッド符号化方式の自然画像領域の
符号化に上記符号量制御ＤＣＴ方式を用いれば、自然画
像領域の符号量を制御することができる。しかし、文字
画像領域の符号量は、文字画像領域の画像の統計的な性
質に依存して一意に決まるため制御することができな
い。

【００１８】４．ハイブリッド符号化の符号量制御上記問題点を解決するため、目標符号量から文字画像領
域の符号量を差し引いた余りを自然画像領域に割当てる
方法が考えられる。

【００１９】以下、図１４を用いて構成を説明する。こ
の方式は、入力画像データ２０８から文字画像領域２０
９を抽出する文字画像領域抽出手段２０１と、入力画像
データ２０８から文字画像領域２０９を差引いて自然画
像領域２１２を生成する自然画像領域抽出手段２０５
と、抽出された文字画像領域２０９を２値化する２値化
手段２０２と、２値化された文字画像領域２１０を可逆
符号化する可逆符号化手段２０４と、文字画像領域の符
号データ量を計数する手段と、予め設定された目標符号
量から文字画像領域の符号量を減じて自然画像領域に割
当てる符号量を算出する手段と、割当てられた符号量に
制御しながら自然画像領域を非可逆符号化する符号量制
御非可逆符号化手段２０６と、可逆符号化手段２０４か
らの文字画像領域符号データ２１１と非可逆符号化手段
２０６からの自然画像領域符号データ２１４とを合成す
る多重化手段２０７から構成される。

【００２０】次に、図１４を用いて動作を説明する。文
字画像領域抽出手段２０１において入力画像データ２０
８から文字画像領域２０９が抽出される。自然画像領域
抽出手段２０５において、入力画像データ２０８から文
字画像領域２０９が差し引かれ自然画像領域２１２が生
成される。文字画像領域２０９は、２値化手段２０２に
おいて２値化され、２値化された文字画像領域２１０
は、可逆符号化手段２０４において符号化され、符号量
割当手段２０３が、文字画像領域の符号量を計数する。
符号量割当て手段２０３において、予め設定された目標
符号量から文字画像領域の符号量が減じられ、その結果
が自然画像領域２１２に割当てられる。自然画像領域２
１２は、非可逆符号化手段２０６において割当てられた
符号量に制御されながら符号化される。可逆符号化手段
２０４からの文字画像領域符号データ２１１と非可逆符
号化手段２０６からの自然画像領域符号データ２１４
は、多重化手段２０７で合成され、符号データ２１５と
して出力される。この結果、文字画像領域符号データ２
１１の符号量と自然画像領域２１２の符号量の総量が一
定量、すなわち、目標符号量となる。以上でハイブリッ
ド符号化の符号量制御の動作説明を終わる。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】上述したハイブリッド
符号化の符号量制御を行えば、文字画像領域と自然画像
領域とが混在する画像データを符号化する場合に、基本
的には符号量の総量を一定量に制御することができる。

【００２２】しかしながら、上述したハイブリッド符号
化の符号量制御を行った場合でも、依然以下に説明する
ような不都合が残っている。

【００２３】１．文字画像領域の符号量を制御できない
ため、目標符号量を達成できる保証がない。例えば、文
字画像領域の符号量が目標符号量より大きくなる可能性
がある。

【００２４】２．文字画像領域の符号量が目標符号量以
上になった場合に、目標符号量分の符号データのみで復
号すると、自然画像像領域、および、文字画像領域の一
部を復号することができなくなる。

【００２５】そこで本発明は、文字画像領域と自然画像
領域とが混在する画像データを符号化する場合、確実に
符号量の総量を一定量に制御することを目的とする。

【００２６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像デー
タから文字画像領域を抽出する抽出領域の広さが可変で
ある文字画像領域抽出手段と、文字画像領域の画像デー
タの符号量を制御する手段と、抽出された文字画像領域
の画像データを多値化する手段と、多値化された文字画
像領域の画像データを可逆符号化する手段と、入力画像
データから文字画像領域の画像データを差引き自然画像
領域の画像データを生成する手段と、自然画像領域の画
像データの符号量が予め設定された目標符号量になるよ
うに自然画像領域の画像データを非可逆符号化する手段
を設け、前記文字画像領域の画像データの符号量を制御
する手段により、文字画像領域の画像データの符号量が
予め設定された第一の目標符号量となるように、前記文
字画像領域抽出手段において文字画像領域として抽出す
る領域の広さを制御し、これにより、自然画像領域の画
像データの符号量が予め設定された第二の目標符号量と
なるように符号化することを特徴とする。

【００２７】

【作用】本発明の作用を具体的に例を挙げて説明する。

【００２８】本発明は、図１に示すように、入力画像デ
ータから文字画像領域を抽出する抽出領域の広さが可変
である文字画像領域抽出手段１と、文字画像領域の画像
データの符号量を制御する文字画像領域符号量制御手段
２と、抽出された文字画像領域の画像データを多値化す
る多値化手段３と、多値化された文字画像領域の画像デ
ータを可逆符号化する可逆符号化手段４を設け、文字画
像領域の画像データの符号量が予め設定された目標符号
量となるように文字画像領域として抽出する領域の広さ
を制御し入力画像データから文字画像領域の画像データ
を差引き自然画像領域の画像データを生成する自然画像
領域抽出手段５と、自然画像領域の画像データの符号量
が予め設定された目標符号量になるように自然画像領域
の画像データを非可逆符号化する符号量制御非可逆符号
化手段６と、可逆符号化手段４の出力と符号量制御非可
逆符号化手段６の出力とを合成する多重化手段７を設
け、自然画像領域の画像データの符号量が予め設定され
た目標符号量となるように符号化し、その結果、文字画
像領域の画像データの符号量と自然画像領域の画像デー
タの符号量の合計が予め設定された画像全体の目標符号
量となるようにする。

【００２９】また、文字画像領域の符号量を制御する文
字画像領域符号量制御手段２には、図２に示すように、
可逆符号化手段４が出力する符号化シンボル１１のエン
トロピーを測定し、符号量がエントロピーの関数である
として符号量を見積もる符号量を見積もり手段２１と、
文字画像領域の広さを変えるパラメータを設定するパラ
メータ設定手段２２とを設け、見積もった符号量が目標
符号量より大きい場合には、抽出領域が小さくなるよう
にパラメータを設定し、逆に目標符号量より小さい場合
は、抽出領域が大きくなるようにパラメータを設定す
る。

【００３０】また、抽出領域の広さが可変である文字画
像領域抽出手段１には、図３に示すように、画像の特徴
量を計算する特徴量算出手段３１と、特徴量の判定基
準、すなわち、パラメータに従って文字画像領域を判定
する文字画像領域判定手段３２と、判定結果に基づいて
画像領域を抽出する画像領域抽出手段３３を設け、パラ
メータを変えることにより抽出する領域の広さを変えて
いる。

【００３１】画像の特徴量としては、エッジの強さに相
当する量、例えば、喬木他監修、「画像解析ハンドブッ
ク」、東京大学出版会、ｐｐ５５０−ｐｐ５６０に記載
されているようなモーメントオペレータを使用すること
ができる。このモーメントオペレータは、画像の局所領
域における重心の位置によりエッジを検出するものであ
る。

【００３２】図１、図２、および、図３を用いて作用を
説明する。

【００３３】先ず、文字画像領域が最初に抽出されるま
での動作を説明する。図３に示す特徴量算出手段３１に
おいて、入力画像データ８からエッジの強さに相当する
特徴量３４が算出される。文字画像領域判定手段３２に
おいて、予め設定されていた初期のパラメータ（文字画
像領域抽出パラメータ）１２を判定基準として、特徴量
３４に応じて文字画像領域であるかどうかが判定され、
判定結果３５が出力される。画像領域抽出手段３３にお
いて、判定結果３５にもとづき、入力画像データから文
字画像領域９が抽出される。抽出された文字画像領域９
の画像データは、多値化手段３において多値化される。
なお、以下の説明においては、或る領域の画像データを
多値化したり符号化することを、単に領域の多値化或い
は符号化と称する。また、多値化とは２値化以上を意味
する。以上で最初の文字画像領域の抽出が終了する。

【００３４】次に、文字画像領域の符号量制御の動作に
ついて説明する。多値化された文字画像領域１０は、可
逆符号化手段４において、符号化シンボル１１に変換さ
れる。通常の可逆符号化の場合には、この符号化シンボ
ル１１がエントロピー符号化される。符号量制御の場合
は、エントロピー符号化まで行う必要はない。図２に示
す文字画像領域符号量制御手段２の符号量見積り手段２
１において、符号化シンボル１１のエントロピーが算出
され、符号量がエントロピーの関数であるとして、文字
画像領域の符号量の見積り値２３が計算される。パラメ
ータ設定手段２２において、見積もられた符号量２３と
予め設定された目標符号量が比較される。そして、見積
もられた符号量が目標符号量より大きい場合には、抽出
領域が小さくなるようにパラメータが設定され、逆に目
標符号量より小さい場合は、抽出領域が大きくなるよう
にパラメータが設定される。具体的には、たとえば、エ
ッジの強さを示す閾値をパラメータとする。次に、新た
に設定されたパラメータ１２に従って、文字画像領域抽
出手段１において、新たな文字画像領域９が抽出され、
多値化手段３において、文字画像領域が多値化される。
このように、文字画像領域の抽出、多値化、符号化シン
ボルへの変換、および、符号量見積りとパラメータ設定
からなる一連の動作は、見積り符号量２３が予め設定さ
れた目標符号量に近づくまで繰り返し行われる。以上で
文字画像領域の符号量制御の動作説明を終了する。

【００３５】文字画像領域の見積り符号量が目標符号量
に達した後、可逆符号化手段４において、多値化された
最終の文字画像領域１０が可逆符号化され、符号データ
１３が出力される。

【００３６】一方、自然画像領域抽出手段５において、
入力画像データ８から、最終の文字画像領域９が差し引
かれ自然画像領域１４が生成される。符号量制御非可逆
符号化手段６において、自然画像領域１４は、予め設定
された自然画像領域の目標符号量に制御されながら、非
可逆符号化される。

【００３７】文字画像領域の符号データ１３と自然画像
領域の符号データ１５は、多重化手段７において多重化
され符号データ１６として出力される。

【００３８】

【実施例】先ず、実施例１の概略構成を図４から図６を
用いて説明する。図４に示す実施例１の構成の各回路
は、図１に示す本発明の構成の各手段に１対１に対応す
る。同様に、図５の各構成回路が図２の各構成手段と各
々対応し、図６の各構成回路が図３の各構成手段と各々
１対１に対応する。

【００３９】図４から図６に示す実施例の概略動作は、
本発明の作用の項で説明した通りである。

【００４０】以後、図５から図７を用いて、実施例１の
詳細な説明をする。

【００４１】図６は、図１に示す文字画像領域抽出手段
１に対応する文字画像領域抽出回路４１の構成図であ
る。文字画像領域抽出回路４１は、画像のエッジの強さ
を示す特徴量３４として、モーメントに基づくグラジエ
ントの強度を算出するモーメントオペレータ回路６１
と、与えられたパラメータ１２を閾値として特徴量３４
の閾値判定を行い判定結果３５を出力する閾値処理回路
６２と、判定結果３５に応じて入力画像データ８から文
字画像領域９を抽出する画像抽出回路６３から構成され
る。

【００４２】次に動作を説明する。モーメントオペレー
タ回路６１において、画像のエッジの強さを示す特徴量
３４として先に述べた喬木他監修、「画像解析ハンドブ
ック」、東京大学出版会発行、ｐｐ５５０−ｐｐ５６０
に記載されているモーメントに基づくグラジエントの強
度が算出される。以下、モーメントに基づくグラジエン
トの強度について説明する。

【００４３】ここで、ｘ軸とｙ軸からなる２次元座標で
示される画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とする。また、座
標（ｘ，ｙ）を中心とした局所領域の重心を（Ｘ，Ｙ）
とする。座標（ｘ，ｙ）付近にエッジが存在する場合、
重心（Ｘ，Ｙ）は、（ｘ，ｙ）から大きくずれる。そこ
でモーメントに基づくグラジエントの強度ＧをＧ＝（Ｘ−ｘ）²＋（Ｙ−ｙ）² ・・・（１）と定義することができる。（ｘ，ｙ）付近に強いエッジ
が存在すれば、Ｇの値が大きく、付近にエッジが存在し
なければ、Ｇが小さい。したがって、Ｇはエッジの強さ
を示す特徴量であるといえる。

【００４４】閾値処理回路６２において、与えられたパ
ラメータ１２を閾値Ｔとして特徴量３４が閾値判定さ
れ、判定結果３５が出力される。すなわち、特徴量の閾
値１２と特徴量３４が比較され、特徴量３４が閾値１２
より大きければ、文字画像領域であると判定され、逆
に、小さければ自然画像領域であると判定される。

【００４５】画像抽出回路６３において、判定結果３５
に応じて入力画像データ８から文字画像領域９が抽出さ
れる。すなわち、判定結果３５が文字画像領域である場
合は、入力画像データ８の画素値がそのまま出力され
る。逆に、判定結果３５が自然画像領域の場合は、入力
画像データ８の画素値の代わりにユニークな画素値が出
力される。ユニークな画素値は、入力画像データ８が取
りえる範囲外の値、すなわちダイナミックレンジ外の値
である。例えば、ダイナミックレンジが０から２５５の
場合、ユニークな画素値として−１を設定する。

【００４６】文字画像領域抽出回路４１の動作概念を図
７に示す。図７（ａ）は、入力画像データ８の１次元波
形を示すグラフである。縦軸は、入力画像データ８の画
素値を示し、横軸は、ｘ軸、あるいは、ｙ軸方向の位置
を示す。同図（ｂ）から（ｆ）は、同図（ａ）と同じ位
置の各波形を各々示している。同図（ｂ）は、モーメン
トに基づくグラジエントの強度Ｇの波形と、閾値Ｔを示
すグラフである。同図（ａ）に示されたエッジ周辺にお
いて、同図（ｂ）に示されたグラジエントの強度Ｇが閾
値Ｔより大きな値となっている。同図（ｃ）は、抽出さ
れた文字画像領域９の波形を示している。グラジエント
の強度Ｇが閾値Ｔより大きな場合、すなわち、文字画像
領域であると判定された場合、入力画像データ８の画素
値がそのまま文字画像領域の画素値となっている。逆
に、グラジエントの強度Ｇが閾値Ｔより小さな場合、文
字画像領域の画素値は、ユニークな画素値−１となって
いる。以上で、文字画像領域抽出回路４１の説明を終了
する。

【００４７】本実施例においては、エッジの強さに相当
する画像の特徴量として、モーメントに基づくグラジエ
ントの強度を用いたことにより、画像ノイズに影響され
にくい、エッジの方向によらず検出することができると
いう効果がある。

【００４８】また、本実施例においては、文字画像領域
の抽出を画素ごとに行っているため、自然画像を背景と
して貼り込まれた文字画像に対しても抽出することがで
きるという効果がある。

【００４９】更に、文字画像領域であるか自然画像領域
であるかを示す情報として、文字画像領域のデータにユ
ニークな画素レベルを付加し、文字画像領域と自然画像
領域を可逆符号化と非可逆符号化により各々符号化する
ことにより、可逆符号化と非可逆符号化を切り換える特
別な付加情報が不要であり、可逆符号化と非可逆符号化
を切り換える特別な制御が不要であるという効果があ
る。

【００５０】図８は、図１の多値化手段３に対応する多
値化回路４３の構成図である。多値化回路４３は、文字
画像領域９をｎ×ｍのブロックに分割するブロッキング
回路７１と、ブロッキングされた文字画像領域７５の画
素値のヒストグラムから量子化特性を決め、量子化閾値
７６と量子化代表値７８を出力する量子化特性設定回路
７３と、与えられた量子化閾値７６に応じて量子化を行
う量子化回路７２と、与えられた量子化代表値７８に応
じて逆量子化を行う逆量子化回路７４とから構成され
る。

【００５１】次に動作を説明する。ブロッキング回路７
１において、文字画像領域９は、ｎ×ｍのブロックに分
割される。ここで、ｎ、ｍは、自然数である。量子化特
性設定回路７３において、ブロッキングされた文字画像
領域７５の画素値のヒストグラムに応じて量子化特性が
決められる。このとき、例えば、２乗誤差を最小にする
Ｍａｘの最適量子化器の設計手法を用いる。この設計手
法を説明する。

【００５２】量子化器への入力ｘの確率密度関数をＰ
（ｘ）とし、量子化レベル数をＮとしたとき、量子化の
閾値ｘ_n（ｎ＝０，１，２，・・・，Ｎ）で、量子化代
表値をｙ_n（ｎ＝１，２，３，・・・，Ｎ）で表すと、
量子化特性は、ｘ_n-1≦ｘ＜ｘ_n のときｙ＝ｙ_n （ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）・・・（２）で与えられる。（１）式が平均量子化雑音電力が最小と
なる最適量子化であるならば、ｘ_n＝（ｙ_n＋ｙ_n+1）／２（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）・・・（３）と、

【数１】が成り立つ。したがって、（３）式と（４）式を用い
て、量子化の閾値ｘ_n（ｎ＝０，１，２，・・・，Ｎ）
と、量子化代表値ｙ_n（ｎ＝１，２，３，・・・，Ｎ）
を定めることにより、平均量子化電力最小の意味で、最
適な量子化特性を求めることができる。以上で設計手法
の説明を終了する。

【００５３】すなわち、量子化特性設定回路７３におい
て、ブロッキングされた文字画像領域７５の画素値のヒ
ストグラムが確率密度関数Ｐ（ｘ）であるとして、Ｍａ
ｘの最適量子化器が設計され、量子化閾値７６ｘ
_n（ｎ＝０，１，２，・・・，Ｎ）と、量子化代表値７
８ｙ_n（ｎ＝１，２，３，・・・，Ｎ）が求められ
る。

【００５４】量子化回路７２において、与えられた量子
化閾値７６に応じて量子化が行われ、量子化インデック
ス７７が出力される。量子化インデックスをＩとしたと
き、量子化を次式に示す。

【００５５】ｘ_n-1≦ｘ＜ｘ_n のときＩ＝ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）・・・（５）逆量子化回路７４において、与えられた量子化代表値７
８に応じて逆量子化が行われ、その結果、多値化された
文字画像領域１０が出力される。逆量子化を次式に示
す。

【００５６】Ｉ＝ｎのときｙ＝ｙ_n（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）・・・（６）なお、ブロッキングされた文字画像領域７５の画素値の
ヒストグラムを計数する場合、自然画像領域であると判
定された画素を示すユニークな画素値については除外す
る。

【００５７】多値化回路４３の動作概念を図７を用いて
説明する。図７（ｃ）は、ブロッキングされた文字画像
領域７５の画素値の波形である。このうち、ユニークな
画素値以外の画素、すなわち、文字画像領域であると判
定された画素の値のヒストグラムが計数され、これを基
にＭａｘの最適量子化が施され、その結果、図７（ｄ）
に示す波形となる。この例では、２レベルに量子化され
ている。また、ユニークな画素値は、多値化の前後でそ
のまま保存される。以上で多値化回路４３の動作説明を
終了する。

【００５８】本実施例においては、多値化回路４３をＭ
ａｘの最適量子化器で構成したことにより、画像に依存
しない汎用的な多値化を行うことができるという効果が
ある。多値化回路として、上記した例に限らず、線形量
子化器などを用いてもよい。

【００５９】本実施例においては、図１４に示す従来技
術のように文字画像領域を２値化する代わりに、多値化
するように構成したため、たとえば、黄色を背景として
赤色と青色の交互のストライプを有する文字のように、
３色で構成されるカラー文字カラー画像のように、２色
以上で構成される文字画像に対しても効率よく符号化が
行えるという効果がある。

【００６０】図９は、図１に示す可逆符号化手段４に対
応する可逆符号化回路４４の構成図である。可逆符号化
回路４４は、多値化された文字画像領域１０を入力し、
符号化シンボル、すなわち、予測誤差１１を出力する予
測器８１と、予測誤差１１をハフマン符号化し、文字画
像領域の符号データ１３を出力するハフマン符号化器８
２とから構成される。

【００６１】次に動作を説明する。予測器８１におい
て、多値化された文字画像領域１０のうちすでに予測済
みの周辺画素値から、現在予測すべき画素値が予測さ
れ、その予測値と実際の画素値との差分が予測誤差１１
として出力される。例えば、画素を走査する順番におい
て、直前の画素値をそのまま予測値として用いる。この
とき、自然画像領域と判定されたことを示すユニークな
画素値についても、文字画像として判定された画素と同
様に予測される。

【００６２】文字画像領域の符号量制御が終了し、最終
の多値化された文字画像領域１０が入力された場合に、
ハフマン符号化器８２において、予測誤差１１がハフマ
ン符号化され、文字画像領域の符号データ１３が出力さ
れる。

【００６３】文字画像領域の符号量の制御が終了するま
では、符号化シンボル、すなわち、予測誤差１１は、文
字画像領域符号量制御回路４２に送られる。このとき、
予測誤差１１は、ハフマン符号化される必要はない。以
上で動作説明を終了する。

【００６４】図５は、図１に示される文字画像領域符号
量制御手段２に対応する文字画像領域符号量制御回路４
２の構成図である。文字画像領域符号量制御回路４２
は、符号化シンボル、すなわち、予測誤差１１のエント
ロピーを算出し、符号量の見積り２３を出力するエント
ロピー計算回路５１と、見積り符号量２３に応じて、文
字画像領域の符号量が予め設定された目標符号量となる
ようにパラメータ、すなわち、モーメントに基づくグラ
ジエントの強度の閾値１２を設定するパラメータ設定回
路５２とから構成される。

【００６５】次に動作を説明をする。エントロピー計算
回路５１において、予測誤差１１のエントロピーが計算
される。予測誤差Ｓ_i（ｉ＝０，１，・・・，Ｍ−１）
の出現確率をＰ（Ｓ_i）とすると、エントロピーＨは、
次式で表される。

【００６６】

【数２】ここで、予測誤差値は、Ｍ種類現れるものとする。例え
ば、入力画像データのダイナミックレンジが０から２５
５であり、ユニークな画素値が−１の場合、予測誤差
は、−２５６から２５６までの範囲の５１３種類の値を
とりえる。理想的な符号化が行われれば、符号量は、エ
ントロピーの値となるが、実際のハフマン符号化器８２
においては、エントロピーよりも大きな符号量となる。
実際の符号量は、概ねエントロピーに比例する。そこ
で、符号量の見積り２３をＺとしたとき、次式よりＺを
求める。

【００６７】Ｚ＝ａＨ＋ｂ・・・（８）ここで、ａとｂは、実験より求めた値である。

【００６８】パラメータ設定回路５２において、文字画
像領域の符号量が予め設定された目標符号量となるよう
に、見積り符号量２３に応じてパラメータ、すなわち、
モーメントに基づくグラジエントの強度の閾値１２が設
定される。このとき、例えば、ニュートンラプソン法な
どの収束演算手法を用いる。すなわち、見積り符号量Ｚ
が、グラジエントの強度の閾値Ｔの関数であるとして、
閾値Ｔを変化させたときの見積り符号量Ｚの変化を調
べ、これらの関係から見積り符号量Ｚが目標符号量とな
る閾値Ｔを予測し、予測した値が目標符号量となるま
で、処理を繰り返す。一般的に、見積り符号量Ｚは閾値
Ｔに関して単調減少するので、目標符号量となる閾値Ｔ
が必ず求まる。

【００６９】目標符号量となる閾値Ｔが求まった時点
で、文字画像領域符号量制御回路４２は、動作が停止
し、最終のパラメータ１２が出力される。以後、文字画
像領域抽出回路４１において、最終の文字画像領域９が
抽出され、多値化回路４３において、最終の文字画像領
域９が多値化され、可逆符号化回路４４において、最終
の多値化された文字画像領域１０が可逆符号化され、符
号データ１３が出力される。

【００７０】本実施例においては、符号量を見積もるた
めに符号化シンボルのエントロピーを用いたため、エン
トロピー符号化が算術符号化など入力シンボルの統計的
性質に追随するような汎用的な符号化であっても符号量
を見積もることができる。

【００７１】なお、エントロピー符号化が予め設定され
たハフマン符号表に基づいて固定的に符号化される場合
には、符号化シンボルのエントロピーを計数する代わり
に、符号化シンボルに対応するハフマン符号語の符号長
を累積加算してもよい。

【００７２】図１０は、図１に示す自然画像領域抽出手
段５に対応する自然画像領域抽出回路４５の構成図であ
る。自然画像領域抽出回路４５は、文字画像領域である
と判定された画素の位置を検出し、文字画像領域の画素
であるかどうかを示す判定結果９３を出力する文字領域
位置検出回路９２と、文字画像領域の画素であるかどう
か９３に応じて、入力画像データ８から自然画像領域１
４を抽出する適応補間フィルタ９１とから構成される。

【００７３】次に動作を説明する。文字領域位置検出回
路９２において、多値化された文字画像領域９の画素値
がユニークな画素値であるかどうかが判定され、判定結
果９３が出力される。すなち、ユニークな画素値であれ
ば、自然画像領域であると判定され、そうでなければ文
字画像領域であると判定される。適応補間フィルタ９１
において、判定結果９３に応じて、入力画像データ８か
ら自然画像領域１４が抽出される。自然画像領域である
と判定された画素に対しては、そのまま画素値が出力さ
れる。文字画像領域であると判定された画素に対して
は、周辺の自然画像領域と判定された画素の値から補間
して求めた値で置換される。例えば、２次元座標（ｘ，
ｙ）の画素値をＶ（ｘ，ｙ）とし、補間フィルタの入力
をＷ（ｘ，ｙ）、出力をＵ（ｘ，ｙ）とすると、

【数３】で表される補間を行う。ただし、（ｘ，ｙ）が文字画像領域であればＷ（ｘ，ｙ）＝０（ｘ，ｙ）が自然画像領域であればＷ（ｘ，ｙ）＝Ｖ（ｘ，ｙ）・・・（１０）である。ａ（ｉ，ｊ）は、フィルタ係数であり、補間特
性を決めるものである。ｋは、補間フィルタのタップ数
に相当する定数である。例えば、ｋ＝１の場合は、周囲
の上下左右斜めに位置する８画素の値から補間を行う。

【００７４】自然画像領域抽出回路４５の動作概念を図
７を用いて説明する。図７（ｅ）は、同図（ａ）に示す
入力画像から、自然画像領域を抽出した結果である。文
字画像領域であると判定されたエッジが取り除かれ、代
わりにエッジ周辺の画素から補完した滑らかなスロープ
がはめ込まれている。以上で動作説明を終了する。

【００７５】本実施例においては、自然画像を抽出する
場合に、周辺の自然画像領域と判定された画素値から補
間した値を、文字画像領域と判定された画素の値と置換
するようにしたため、自然画像領域の非可逆符号化にお
いて、文字画像領域と判定された画素に無駄な符号量を
割当てることがないという効果がある。例えば、ＤＣＴ
変換符号化においては、強いエッジがあると、多くの符
号量が割当てられる。また、エッジの含む高空間周波成
分の量子化誤差により、エッジ周辺の自然画像領域にモ
スキートノイズなどの符号化雑音を生じさせてしまう。
これに対して上記した実施例によれば、このような不都
合はない。

【００７６】図１１は、図１に示す符号量制御非可逆符
号化手段６に対応する符号量制御非可逆符号化回路４６
の構成図である。なお、図１１に示す各構成回路は、図
１３に示す従来例の各構成手段と１対１に対応してい
る。

【００７７】符号量制御非可逆符号化回路４６は、本発
明の従来技術で説明した図１３に示す回路と同様の動作
をするので動作の説明は省略する。

【００７８】図１２は、図４に示す実施例の符号化回路
で符号化された符号データ１６を復号する復号回路の構
成図である。

【００７９】復号回路は、符号データ１６を文字画像領
域の符号データ１１６と自然画像領域の符号データ１１
７に分離する分離回路１１１と、文字画像領域１１８を
復号する文字画像領域複合回路１１２と、自然画像領域
１１９を復号する自然画像領域複合回路１１３と、文字
画像領域であると判定された画素であるかどうかを検出
し、判定結果１２０を出力する文字領域位置検出回路１
１４と、復号された文字画像領域１１８と復号された自
然画像領域１１９とからどちらか一方を判定結果１２０
に応じて選択する画像選択回路１１５とから構成され
る。

【００８０】次に動作を説明する。分離回路１１１にお
いて、符号データ１６がを文字画像領域の符号データ１
１６と自然画像領域の符号データ１１７に分離される。
文字画像領域複合回路１１２において、文字画像領域１
１８が復号される。自然画像領域複合回路１１３におい
て、自然画像領域１１９が復号される。文字領域位置検
出回路１１４において、復号された文字画像領域１１８
の画素値がユニークな画素値であるかどうかにより、文
字画像領域と判定された画素であるかどうかが判定さ
れ、判定結果１２０が出力される。画像選択回路１１５
において、復号された文字画像領域１１８と復号された
自然画像領域１１９のうちどちらか一方が判定結果１２
０に応じて選択され、選択結果が復号画像データ１７と
して出力される。

【００８１】復号回路の動作概念を図７を用いて説明す
る。図７（ｆ）は、復号画像の波形である。自然画像領
域であると判定された画素については、入力画像データ
８の波形に近い緩やかな波形が再現されている。文字画
像領域であると判定された画素については、多値化（こ
の場合は２値化）されたエッジが再現されている。

【００８２】

【発明の効果】１．文字画像領域の符号量を予め設定し
た目標符号量に制御できる。そのため、自然画像領域の
符号量制御と合わせることにより、可逆／非可逆ハイブ
リッド符号化装置において、文字画像と自然画像が混在
した画像に対して符号量制御を行うことができる。

【００８３】２．目標符号量を達成できないために自然
画像や文字画像の一部が復号できないなどの不都合が生
じない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】本発明の文字画像領域符号量制御手段の構成
図である。

【図３】本発明の文字画像領域抽出手段の構成図であ
る。

【図４】実施例の構成図である。

【図５】実施例の文字画像領域符号量制御回路の構成
図である。

【図６】実施例の文字画像領域抽出回路の構成図であ
る。

【図７】実施例の動作概念の説明図である。

【図８】実施例の多値化回路の構成図である。

【図９】実施例の可逆符号化回路の構成図である。

【図１０】実施例の自然画像領域抽出回路の構成図で
ある。

【図１１】実施例の符号量制御非可逆符号化回路の構
成図である。

【図１２】実施例の復号回路の構成図である。

【図１３】従来技術の構成図である。

【図１４】他の従来技術の構成図である。

【符号の説明】

１…文字画像領域抽出手段、２…文字画像領域符号量制
御手段、３…多値化手段、４…可逆符号化手段、５…自
然画像領域抽出手段、６…符号量制御非可逆符号化手
段、７…多重化手段、８…入力画像データ、９…文字画
像領域、１０…多値化された文字画像領域、１１…符号
化シンボル、１２…文字画像領域抽出パラメータ、１３
…文字画像領域符号データ、１４…自然画像領域、１５
…自然画像領域符号データ、１６…符号データ、２１…
符号量見積り手段、２２…パラメータ設定手段、２３…
見積り符号量、３１…特徴量算出手段、３２…文字画像
領域判定手段、３３…画像領域抽出手段、３４…特徴
量、３５…判定結果、４１…文字画像領域抽出回路、４
２…文字画像領域符号量制御回路、４３…多値化回路、
４４…可逆符号化回路、４５…自然画像領域抽出回路、
４６…符号量制御非可逆符号化回路、４７…多重化回
路、５１…エントロピー計算回路、５２…パラメータ設
定回路、６１…モーメントオペレータ回路、６２…閾値
処理回路、６３…画像抽出回路、７１…ブロッキング回
路、７２…量子化回路、７３…量子化特性設定回路、７
４…逆量子化回路、７５…ブロッキングされた文字画像
領域、７６…量子化閾値、７７…量子化インデックス、
７８…量子化代表値、８１…予測器、８２…ハフマン符
号化器、９１…適応補間フィルタ、９２…文字領域位置
検出回路、９３…判定結果、９４…変換係数の量子化イ
ンデックス、９５…符号データ量、９６…量子化マトリ
ックス、１０１…ブロック化回路、１０２…ＤＣＴ変換
回路、１０３…変換係数記憶回路、１０４…量子化器、
１０５…ハフマン符号化器、１０６…測定・推定回路、
１０７…ブロック化された自然画像領域、１０８…ＤＣ
Ｔ変換係数、１０９…記憶されたＤＣＴ変換係数、１１
１…分離回路、１１２…文字画像領域復号回路、１１３
…自然画像領域復号回路、１１４…文字領域位置検出回
路、１１５…画像選択回路、１１６…文字画像領域符号
データ、１１７…自然画像領域符号データ、１１８…復
号された文字画像領域、１１９…復号された自然画像領
域、１２０…判定結果、２０１…文字画像領域抽出手
段、２０２…２値化手段、２０３…符号量割当て手段、
２０４…可逆符号化手段、２０５…自然画像抽出手段、
２０６…符号量制御非可逆符号化手段、２０７…多重化
手段、２０８…画像データ、２０９…文字画像領域、２
１０…２値化された文字画像領域、２１１…文字画像領
域符号データ、２１２…自然画像領域、２１３…自然画
像領域割当て符号量、２１４…自然画像領域符号デー
タ、２１５…符号データ３００…ブロック化手段、３０
１…ＤＣＴ変換手段、３０２…変換係数記憶手段、３０
３…量子化手段、３０４…可変長符号化手段、３０５…
測定・推定手段、３０６…画像データ、３０７…ブロッ
ク化された画像データ、３０８…ＤＣＴ変換係数、３０
９…記憶されたＤＣＴ変換係数、３１０…変換係数の量
子化インデックス、３１１…符号データ量、３１２…量
子化マトリックス

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像データから文字画像領域を抽出
する抽出領域の広さが可変である文字画像領域抽出手段
と、文字画像領域の画像データの符号量を制御する手段と、抽出された文字画像領域の画像データを多値化する手段
と、多値化された文字画像領域の画像データを可逆符号化す
る手段と、入力画像データから文字画像領域の画像データを差引き
自然画像領域の画像データを生成する手段と、自然画像領域の画像データの符号量が予め設定された目
標符号量になるように自然画像領域の画像データを非可
逆符号化する手段を設け、前記文字画像領域の画像データの符号量を制御する手段
により、文字画像領域の画像データの符号量が予め設定
された第一の目標符号量となるように、前記文字画像領
域抽出手段において文字画像領域として抽出する領域の
広さを制御し、これにより、自然画像領域の画像データ
の符号量が予め設定された第二の目標符号量となるよう
に符号化することを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】請求項１の画像符号化装置であって、前記符号量を制御する手段が、前記可逆符号化する手段が出力する符号化シンボルのエ
ントロピーを測定し、符号量がエントロピーの関数であ
るとして符号量を見積もる手段と、文字画像領域の広さを変えるパラメータを設定する手段
を設とを備えており、見積もった符号量が目標符号量より大きい場合には、抽
出領域が小さくなるようにパラメータを設定し、逆に目
標符号量より小さい場合は、抽出領域が大きくなるよう
にパラメータを設定することを特徴とする画像符号化装
置。
【請求項３】請求項１の画像符号化装置であって、前記文字画像領域抽出手段が、画像の特徴量を計算する手段と、特徴量の判定基準に応じて文字画像領域を判定する手段
と、判定結果にもとづいて画像領域を抽出する手段とを備え
ており、判定基準を変えることにより抽出する領域の広さを変え
ることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項４】請求項３の画像符号化装置であって、画像の特徴量として、エッジの強さに相当する特徴量で
ある、モーメントに基づくグラジエントの強度を用いる
ことを特徴とする画像符号化装置。