JPH09135358A - 算術符号を用いた画像符号化装置 - Google Patents
算術符号を用いた画像符号化装置Info
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- JPH09135358A JPH09135358A JP7289553A JP28955395A JPH09135358A JP H09135358 A JPH09135358 A JP H09135358A JP 7289553 A JP7289553 A JP 7289553A JP 28955395 A JP28955395 A JP 28955395A JP H09135358 A JPH09135358 A JP H09135358A
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/41—Bandwidth or redundancy reduction
- H04N1/411—Bandwidth or redundancy reduction for the transmission or storage or reproduction of two-tone pictures, e.g. black and white pictures
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- H04N1/417—Systems or arrangements allowing the picture to be reproduced without loss or modification of picture-information using predictive or differential encoding
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 文章・画像等の混在原稿に対しても、最適な
符号化を行う算術符号を用いた画像符号化装置を得る。 【解決手段】 入力データをデータの統計的性質に基づ
き領域判定部２が領域判定し、この領域判定情報に従っ
て予測参照データ作成部３がコンテキストデータを作成
する。領域判定情報に対応する３種のシンボル出現確率
テーブルＡ、Ｂ、Ｃ（４、５、６）をシンボル出現確率
テーブル７に予め記憶しておき、コンテキストデータと
入力データとに基づき、記憶しているシンボル出現確率
を呼び出してシンボル推定確率記憶部９で記憶する。よ
って、入力データの領域判定に基づき統計的性質に適合
するシンボル出現テーブルＡ、Ｂ、Ｃを選択することに
よりシンボルの確率推定を行い、画像の圧縮性能を向上
させ得る。
符号化を行う算術符号を用いた画像符号化装置を得る。 【解決手段】 入力データをデータの統計的性質に基づ
き領域判定部２が領域判定し、この領域判定情報に従っ
て予測参照データ作成部３がコンテキストデータを作成
する。領域判定情報に対応する３種のシンボル出現確率
テーブルＡ、Ｂ、Ｃ（４、５、６）をシンボル出現確率
テーブル７に予め記憶しておき、コンテキストデータと
入力データとに基づき、記憶しているシンボル出現確率
を呼び出してシンボル推定確率記憶部９で記憶する。よ
って、入力データの領域判定に基づき統計的性質に適合
するシンボル出現テーブルＡ、Ｂ、Ｃを選択することに
よりシンボルの確率推定を行い、画像の圧縮性能を向上
させ得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、算術符号化を用い
た画像符号化装置に関し、特に、文書書画、線図形、網
点画像、写真等が混在した原稿に対して２値画像のデー
タ圧縮を行う、算術符号を用いた画像符号化装置に関す
る。
た画像符号化装置に関し、特に、文書書画、線図形、網
点画像、写真等が混在した原稿に対して２値画像のデー
タ圧縮を行う、算術符号を用いた画像符号化装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像符号化装置に適用される２値
静止画像データを圧縮するための国際標準符号化方式と
して、ＪＢＩＧ(Joint Bi-level Image coding experts
Group) 方式が提案されている。本方式では、算術符号
を基本としたエントロピー符号として、Ｑコードおよび
Ｍｅｌコードに基づいて開発されたＱＭコード（以下、
ＱＭ−ｃｏｄｅと表記する）を標準符号として用いるこ
とが決まっている。
静止画像データを圧縮するための国際標準符号化方式と
して、ＪＢＩＧ(Joint Bi-level Image coding experts
Group) 方式が提案されている。本方式では、算術符号
を基本としたエントロピー符号として、Ｑコードおよび
Ｍｅｌコードに基づいて開発されたＱＭコード（以下、
ＱＭ−ｃｏｄｅと表記する）を標準符号として用いるこ
とが決まっている。
【０００３】このＪＢＩＧ方式のＱＭ−ｃｏｄｅは、２
値シンボル“０”、“１”の系列を、各々のシンボルの
出現確率に応じて０から１の数直線上にマッピングを行
い、そのマッピング点を２進小数値として符号化してい
く。この符号化において、シンボルの出現確率を求める
時には、多重マルコフ情報源として周辺１０画素を用い
て予測を行い、情報源のエントロピーを小さくする。ま
たシンボルの出現確率を推定する手段として、シンボル
出現確率の推定テーブルを有しており、周辺１０画素の
状態（以下、コンテキストと表記する）毎にシンボルの
出現確率を推定する際には推定テーブルから出現確率を
呼出し、各コンテキスト毎に出現確率を記憶する。この
推定テーブルから出現確率を呼び出す際の符号化される
べき入力２値シンボルに対して、それ以前に入力された
２値シンボル系列から出現確率を呼び出すアドレスが決
定される。
値シンボル“０”、“１”の系列を、各々のシンボルの
出現確率に応じて０から１の数直線上にマッピングを行
い、そのマッピング点を２進小数値として符号化してい
く。この符号化において、シンボルの出現確率を求める
時には、多重マルコフ情報源として周辺１０画素を用い
て予測を行い、情報源のエントロピーを小さくする。ま
たシンボルの出現確率を推定する手段として、シンボル
出現確率の推定テーブルを有しており、周辺１０画素の
状態（以下、コンテキストと表記する）毎にシンボルの
出現確率を推定する際には推定テーブルから出現確率を
呼出し、各コンテキスト毎に出現確率を記憶する。この
推定テーブルから出現確率を呼び出す際の符号化される
べき入力２値シンボルに対して、それ以前に入力された
２値シンボル系列から出現確率を呼び出すアドレスが決
定される。
【０００４】ＪＢＩＧ方式では２値シンボルの推定確率
として、劣勢シンボルの出現確率をデータテーブルに用
意しておく。符号化を行う時、その開始時点では劣勢シ
ンボルの確率は、推定できないので“０．５”としてお
く。これは優勢シンボルと劣勢シンボルとの発生確率が
同等であり、どちらが発生するかわからない状態である
ためである。この劣勢シンボルの出現確率“０．５”の
状態から、入力２値シンボルの系列に従って発生確率を
動かしていく。つまり、推定確率データテーブルからの
データ読み出しアドレスを、入力２値シンボルの系列に
従って変更する。
として、劣勢シンボルの出現確率をデータテーブルに用
意しておく。符号化を行う時、その開始時点では劣勢シ
ンボルの確率は、推定できないので“０．５”としてお
く。これは優勢シンボルと劣勢シンボルとの発生確率が
同等であり、どちらが発生するかわからない状態である
ためである。この劣勢シンボルの出現確率“０．５”の
状態から、入力２値シンボルの系列に従って発生確率を
動かしていく。つまり、推定確率データテーブルからの
データ読み出しアドレスを、入力２値シンボルの系列に
従って変更する。
【０００５】ところで、シンボルの出現確率は画像の種
類によって異なっている。例えば、文書書画などの２値
画像は、劣勢シンボルの出現確率は“０．１”程度と低
い。これに対して、写真画像を疑似中間調表現で２値化
した画像では、劣勢シンボルの出現確率が“０．４”程
度と高くなる。
類によって異なっている。例えば、文書書画などの２値
画像は、劣勢シンボルの出現確率は“０．１”程度と低
い。これに対して、写真画像を疑似中間調表現で２値化
した画像では、劣勢シンボルの出現確率が“０．４”程
度と高くなる。
【０００６】ＪＢＩＧ方式で文書書画などの２値画像を
符号化した時には、劣勢シンボルの出現確率は初期値
“０．５”から始まり、入力２値シンボル系列に従って
確率推定データテーブルを読み出し、読み出しアドレス
を変更することによって、除々に出現確率“０．１”へ
移行していく。算術符号では、このシンボル出現推定確
率が実際の出現確率と一致している程、符号化効率が向
上する。
符号化した時には、劣勢シンボルの出現確率は初期値
“０．５”から始まり、入力２値シンボル系列に従って
確率推定データテーブルを読み出し、読み出しアドレス
を変更することによって、除々に出現確率“０．１”へ
移行していく。算術符号では、このシンボル出現推定確
率が実際の出現確率と一致している程、符号化効率が向
上する。
【０００７】ＪＢＩＧ方式では、画像の種類に関係なく
１種類のシンボル出現確率データテーブルしか持ってい
ないため、出現確率“０．５”から“０．１”に移行す
るまでの間に符号化効率が低下する。このため、図４に
示すように画像の種類に応じたシンボル出現確率データ
テーブルを用意することにより、例えば文書書画であれ
ば、符号化処理開始後に劣勢シンボルの出現推定確率が
実際の出現確率“０．１”に素早く移行する。
１種類のシンボル出現確率データテーブルしか持ってい
ないため、出現確率“０．５”から“０．１”に移行す
るまでの間に符号化効率が低下する。このため、図４に
示すように画像の種類に応じたシンボル出現確率データ
テーブルを用意することにより、例えば文書書画であれ
ば、符号化処理開始後に劣勢シンボルの出現推定確率が
実際の出現確率“０．１”に素早く移行する。
【０００８】従来例１としての図４を用いて、画像の種
類に応じたシンボル出現確率テーブルの利用に関して説
明する。まず、符号化されるべき入力データがラインメ
モリ５１に蓄積される。ラインメモリ５１からは、符号
化されるべき入力データ以前のデータが予測参照データ
作成部５３に入力され、そのデータを用いて符号化を行
う為の予測参照データ（コンテキストデータ）が生成さ
れる。
類に応じたシンボル出現確率テーブルの利用に関して説
明する。まず、符号化されるべき入力データがラインメ
モリ５１に蓄積される。ラインメモリ５１からは、符号
化されるべき入力データ以前のデータが予測参照データ
作成部５３に入力され、そのデータを用いて符号化を行
う為の予測参照データ（コンテキストデータ）が生成さ
れる。
【０００９】コンテキストデータは、シンボル出現推定
確率記憶部５９に出力され、このコンテキストデータお
よび符号化されるべき入力データに基づいてシンボル出
現確率テーブル５７からシンボルの出現確率が呼び出さ
れ、シンボル出現推定確率記憶部５９に記憶される。算
術符号化演算部６０では、符号化されるべきラインメモ
リ５１からの入力データに対して、シンボル出現推定確
率記憶部５９から読み出される確率データを用いてデー
タの符号化を行う。シンボル出現確率テーブル５７に
は、例えばシンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃ（５
４、５５、５６）の３種類のテーブルが用意される。
確率記憶部５９に出力され、このコンテキストデータお
よび符号化されるべき入力データに基づいてシンボル出
現確率テーブル５７からシンボルの出現確率が呼び出さ
れ、シンボル出現推定確率記憶部５９に記憶される。算
術符号化演算部６０では、符号化されるべきラインメモ
リ５１からの入力データに対して、シンボル出現推定確
率記憶部５９から読み出される確率データを用いてデー
タの符号化を行う。シンボル出現確率テーブル５７に
は、例えばシンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃ（５
４、５５、５６）の３種類のテーブルが用意される。
【００１０】シンボル出現確率テーブルＡ５４は文書書
画用、テーブルＢ５５はディザ画像用、テーブルＣ５６
は誤差拡散画像用と言った具合に符号化される画像の種
類に応じて使用するテーブルを切り替える。テーブルの
切替手段は、符号化する原稿のページの先頭で画像の種
類を表す入力データ属性情報を、出現確率テーブル出力
選択部５８に入力し、シンボル出現確率テーブルＡ、
Ｂ、Ｃのどのテーブルを使用するかを決定する。原稿１
ページを符号化する際、その原稿に最適なシンボル出現
確率テーブルを使用することにより符号化効率の向上を
図っている。
画用、テーブルＢ５５はディザ画像用、テーブルＣ５６
は誤差拡散画像用と言った具合に符号化される画像の種
類に応じて使用するテーブルを切り替える。テーブルの
切替手段は、符号化する原稿のページの先頭で画像の種
類を表す入力データ属性情報を、出現確率テーブル出力
選択部５８に入力し、シンボル出現確率テーブルＡ、
Ｂ、Ｃのどのテーブルを使用するかを決定する。原稿１
ページを符号化する際、その原稿に最適なシンボル出現
確率テーブルを使用することにより符号化効率の向上を
図っている。
【００１１】従来例２としての特開平５−１８３７５９
号では、画素データの符号化復号化処理を実行する場
合、確率値のデータ群には、処理する画情報の種類に応
じてそれぞれ異なる値を設定する。このようにしたの
で、処理開始後、劣勢シンボルの出現確率の予測値が実
際の出現確率に短時間で近づき、予測値の誤差も減少す
る。また、画像の種類に係らず画情報の符号化処理を常
に能率よく実行することができるようになる、としてい
る。
号では、画素データの符号化復号化処理を実行する場
合、確率値のデータ群には、処理する画情報の種類に応
じてそれぞれ異なる値を設定する。このようにしたの
で、処理開始後、劣勢シンボルの出現確率の予測値が実
際の出現確率に短時間で近づき、予測値の誤差も減少す
る。また、画像の種類に係らず画情報の符号化処理を常
に能率よく実行することができるようになる、としてい
る。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
各従来例における第１の問題点は、符号化処理を行う前
に画像の種類を表す入力データ属性を決定し、１ページ
全てを１種類の画像として取り扱うことである。例え
ば、最近使用される原稿では、文書書画だけでなく写真
等を含んだ混在原稿が一般的である。このため、１ペー
ジを１種類の画像として認識できる場合が少なくなって
きている。また、写真を疑似中間調２値化する場合で
も、ディザ処理、誤差拡散法処理といった特性および統
計的性質の異なる画像が存在する。また、画像において
は平坦濃度の領域、画像の輪郭のように濃度変化の激し
い領域ではその特性が異なる。
各従来例における第１の問題点は、符号化処理を行う前
に画像の種類を表す入力データ属性を決定し、１ページ
全てを１種類の画像として取り扱うことである。例え
ば、最近使用される原稿では、文書書画だけでなく写真
等を含んだ混在原稿が一般的である。このため、１ペー
ジを１種類の画像として認識できる場合が少なくなって
きている。また、写真を疑似中間調２値化する場合で
も、ディザ処理、誤差拡散法処理といった特性および統
計的性質の異なる画像が存在する。また、画像において
は平坦濃度の領域、画像の輪郭のように濃度変化の激し
い領域ではその特性が異なる。
【００１３】第２の問題点は、文書書画、写真等が混在
した原稿においてその領域を認識する手段をもっていな
いことである。よって、１ページ内の特性・統計的性質
の異なる画像領域を認識できず、各々の領域に最適な符
号化を実行できない問題点を誘起する。
した原稿においてその領域を認識する手段をもっていな
いことである。よって、１ページ内の特性・統計的性質
の異なる画像領域を認識できず、各々の領域に最適な符
号化を実行できない問題点を誘起する。
【００１４】本発明は、文章・画像等の混在原稿に対し
ても、最適な符号化を行う算術符号を用いた画像符号化
装置を提供することを目的とする。
ても、最適な符号化を行う算術符号を用いた画像符号化
装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、本発明の算術符号を用いた画像符号化装置は、入力
データの１画素毎または１ページ内の分割ブロック毎の
データの統計的性質に基づき領域判定する領域判定手段
と、この領域判定手段が出力する領域判定情報に従って
コンテキストデータを作成する予測参照データ作成手段
と、領域判定情報に対応する２種以上のシンボル出現確
率テーブルを予め記憶したテーブル記憶手段と、コンテ
キストデータと入力データとに基づきテーブル記憶手段
が記憶するシンボル出現確率を呼び出して記憶するシン
ボル出現推定確率記憶手段とを有し、入力データの領域
判定に基づき統計的性質に適合するシンボル出現テーブ
ルを選択することにより、シンボルの出現確率の推定を
行うことを特徴としている。
め、本発明の算術符号を用いた画像符号化装置は、入力
データの１画素毎または１ページ内の分割ブロック毎の
データの統計的性質に基づき領域判定する領域判定手段
と、この領域判定手段が出力する領域判定情報に従って
コンテキストデータを作成する予測参照データ作成手段
と、領域判定情報に対応する２種以上のシンボル出現確
率テーブルを予め記憶したテーブル記憶手段と、コンテ
キストデータと入力データとに基づきテーブル記憶手段
が記憶するシンボル出現確率を呼び出して記憶するシン
ボル出現推定確率記憶手段とを有し、入力データの領域
判定に基づき統計的性質に適合するシンボル出現テーブ
ルを選択することにより、シンボルの出現確率の推定を
行うことを特徴としている。
【００１６】上記の入力データは２値画像データであ
り、領域判定はこの２値画像データに基づき実行される
とよい。
り、領域判定はこの２値画像データに基づき実行される
とよい。
【００１７】さらに、算術符号を用いた画像符号化装置
は、２種以上のシンボル出現確率テーブルの何れか１を
選択する出力確率テーブル出力選択手段を有し、この出
力確率テーブル出力選択手段により統計的性質に適合す
るシンボル出現テーブルの選択を行うとよい。
は、２種以上のシンボル出現確率テーブルの何れか１を
選択する出力確率テーブル出力選択手段を有し、この出
力確率テーブル出力選択手段により統計的性質に適合す
るシンボル出現テーブルの選択を行うとよい。
【００１８】したがって、本発明の算術符号を用いた画
像符号化装置によれば、入力データの１画素毎または１
ページ内の分割ブロック毎のデータの統計的性質に基づ
き領域判定し、この領域判定情報に従ってコンテキスト
データを作成する。領域判定情報に対応する２種以上の
シンボル出現確率テーブルを予め記憶しておき、作成し
たコンテキストデータと入力データとに基づき、予め記
憶したシンボル出現確率を呼び出して記憶する。よっ
て、入力データの領域判定に基づき統計的性質に適合す
るシンボル出現テーブルを選択することにより、シンボ
ルの出現確率の推定を行うことができる。
像符号化装置によれば、入力データの１画素毎または１
ページ内の分割ブロック毎のデータの統計的性質に基づ
き領域判定し、この領域判定情報に従ってコンテキスト
データを作成する。領域判定情報に対応する２種以上の
シンボル出現確率テーブルを予め記憶しておき、作成し
たコンテキストデータと入力データとに基づき、予め記
憶したシンボル出現確率を呼び出して記憶する。よっ
て、入力データの領域判定に基づき統計的性質に適合す
るシンボル出現テーブルを選択することにより、シンボ
ルの出現確率の推定を行うことができる。
【００１９】
【実施例】次に添付図面を参照して本発明による算術符
号を用いた画像符号化装置の実施例を詳細に説明する。
図１〜図３を参照すると本発明の算術符号を用いた画像
符号化装置の実施例が示されている。図１および図２は
第１の実施例を、図３は第２の実施例をそれぞれ示す図
である。
号を用いた画像符号化装置の実施例を詳細に説明する。
図１〜図３を参照すると本発明の算術符号を用いた画像
符号化装置の実施例が示されている。図１および図２は
第１の実施例を、図３は第２の実施例をそれぞれ示す図
である。
【００２０】第１の実施例の画像符号化装置は、入力デ
ータを一時記憶するラインメモリ１、入力データをデー
タの統計的性質に基づき領域判定する領域判定部２、領
域判定情報に従ってコンテキストデータを作成する予測
参照データ作成部３、領域判定情報に対応する３種類の
シンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃを有するシンボル
出現確率テーブル７、コンテキストデータと入力データ
とに基づき最適なシンボル出現確率をシンボル出現確率
テーブル７から読み出す出現確率テーブル出力選択部
８、出現確率テーブル出力選択部８が読み出したシンボ
ル出現確率を記憶するシンボル出現推定確率記憶部９、
出現確率データを用いて符号化を行う算術符号化演算部
１０とにより構成される。
ータを一時記憶するラインメモリ１、入力データをデー
タの統計的性質に基づき領域判定する領域判定部２、領
域判定情報に従ってコンテキストデータを作成する予測
参照データ作成部３、領域判定情報に対応する３種類の
シンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃを有するシンボル
出現確率テーブル７、コンテキストデータと入力データ
とに基づき最適なシンボル出現確率をシンボル出現確率
テーブル７から読み出す出現確率テーブル出力選択部
８、出現確率テーブル出力選択部８が読み出したシンボ
ル出現確率を記憶するシンボル出現推定確率記憶部９、
出現確率データを用いて符号化を行う算術符号化演算部
１０とにより構成される。
【００２１】上記の構成部により構成される画像符号化
装置では、まず符号化されるべき入力データがラインメ
モリ１に蓄積される。ラインメモリ１からは、符号化さ
れるべき入力データ以前のデータが領域判定部２および
予測参照データ作成部３に入力され、そのデータを用い
て符号化を行うための予測参照データ（コンテキストデ
ータ）が生成される。
装置では、まず符号化されるべき入力データがラインメ
モリ１に蓄積される。ラインメモリ１からは、符号化さ
れるべき入力データ以前のデータが領域判定部２および
予測参照データ作成部３に入力され、そのデータを用い
て符号化を行うための予測参照データ（コンテキストデ
ータ）が生成される。
【００２２】本実施例の領域判定部２では、符号化され
るべき入力データの領域判定を画素逐次に行うために、
符号化されるべき入力データ以前の複数のデータを用い
る。領域判定が１画素単位に画素逐次に実行され、統計
データとしてまず疑似中間調画像領域判定のための疑似
濃度情報が２値シンボルの出現比率で表される。そして
網点、ディザ画像の領域判定のための２値シンボル出現
の周期特性データを演算する。又、文字画像領域判定を
行うために２値シンボルの出現連続性等も演算される。
本領域判定情報が領域判定部２からシンボル出現確率テ
ーブル出力選択部８および予測参照データ作成部３へ渡
される。
るべき入力データの領域判定を画素逐次に行うために、
符号化されるべき入力データ以前の複数のデータを用い
る。領域判定が１画素単位に画素逐次に実行され、統計
データとしてまず疑似中間調画像領域判定のための疑似
濃度情報が２値シンボルの出現比率で表される。そして
網点、ディザ画像の領域判定のための２値シンボル出現
の周期特性データを演算する。又、文字画像領域判定を
行うために２値シンボルの出現連続性等も演算される。
本領域判定情報が領域判定部２からシンボル出現確率テ
ーブル出力選択部８および予測参照データ作成部３へ渡
される。
【００２３】予測参照データ作成部３では、領域判定部
からの画素逐次の領域情報に従ってコンテキストデータ
を作成する。このコンテキストデータは、シンボル出現
推定確率記憶部９に出力され、このコンテキストデータ
および符号化されるべき入力データに基づいて、シンボ
ル出現確率テーブル７からシンボルの出現確率が呼び出
され、シンボル出現推定確率記憶部９に記憶される。算
術符号化演算部１０では、符号化されるべきラインメモ
リ１からの入力データに対して、シンボル出現推定確率
記憶部９から読み出される符号化されるべき入力データ
シンボルの、出現確率データを用いて符号化を行う。
からの画素逐次の領域情報に従ってコンテキストデータ
を作成する。このコンテキストデータは、シンボル出現
推定確率記憶部９に出力され、このコンテキストデータ
および符号化されるべき入力データに基づいて、シンボ
ル出現確率テーブル７からシンボルの出現確率が呼び出
され、シンボル出現推定確率記憶部９に記憶される。算
術符号化演算部１０では、符号化されるべきラインメモ
リ１からの入力データに対して、シンボル出現推定確率
記憶部９から読み出される符号化されるべき入力データ
シンボルの、出現確率データを用いて符号化を行う。
【００２４】本実施例のシンボル出現確率テーブル７に
は、領域判定情報に対応するシンボル出現確率テーブル
Ａ、Ｂ、Ｃ（４、５、６）の３種類のテーブルが用意さ
れる。例えば、シンボル出現確率テーブル７のテーブル
Ａ４は文字画像用、テーブルＢ５は網点若しくはディザ
画像用、およびテーブルＣ６は誤差拡散画像用とし、そ
れぞれを符号化される画像の種類に応じて切り替える。
は、領域判定情報に対応するシンボル出現確率テーブル
Ａ、Ｂ、Ｃ（４、５、６）の３種類のテーブルが用意さ
れる。例えば、シンボル出現確率テーブル７のテーブル
Ａ４は文字画像用、テーブルＢ５は網点若しくはディザ
画像用、およびテーブルＣ６は誤差拡散画像用とし、そ
れぞれを符号化される画像の種類に応じて切り替える。
【００２５】テーブルの切替手段は、符号化する入力デ
ータ毎、画素逐次領域判定される領域判定部２からの領
域判定情報をシンボル出現確率テーブル出力選択部８に
入力し、シンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃのどのテ
ーブルを使用するかを１画素毎、画素逐次に決定する。
１ページの符号化において、その原稿内の各画像領域に
最適なシンボル出現確率テーブルを使用することによっ
て符号化効率の向上を図る。
ータ毎、画素逐次領域判定される領域判定部２からの領
域判定情報をシンボル出現確率テーブル出力選択部８に
入力し、シンボル出現確率テーブルＡ、Ｂ、Ｃのどのテ
ーブルを使用するかを１画素毎、画素逐次に決定する。
１ページの符号化において、その原稿内の各画像領域に
最適なシンボル出現確率テーブルを使用することによっ
て符号化効率の向上を図る。
【００２６】次に、図２を参照して第１の実施例の動作
について説明する。図２では、符号化されるべき入力デ
ータを算術符号化する際に、必要な入力データシンボル
の推定確率出力が確定される動作を、概念的に示してい
る。
について説明する。図２では、符号化されるべき入力デ
ータを算術符号化する際に、必要な入力データシンボル
の推定確率出力が確定される動作を、概念的に示してい
る。
【００２７】本実施例ではシンボル出現確率テーブルと
して、文字画像用確率テーブル１１、網点およびディザ
画像用確率テーブル１２、疑似中間調（誤差拡散）画像
用確率テーブル１３の３種類の確率テーブルが、ＲＯＭ
（読みだし専用メモリ）として用意される。シンボル出
現推定確率記憶部１６から出力される確率推定アドレス
に従って、それぞれのＲＯＭテーブルからシンボル出現
推定確率データ、およびシンボル出現推定確率記憶部か
ら確率推定アドレスを更新するための次アドレスデータ
が出力される。
して、文字画像用確率テーブル１１、網点およびディザ
画像用確率テーブル１２、疑似中間調（誤差拡散）画像
用確率テーブル１３の３種類の確率テーブルが、ＲＯＭ
（読みだし専用メモリ）として用意される。シンボル出
現推定確率記憶部１６から出力される確率推定アドレス
に従って、それぞれのＲＯＭテーブルからシンボル出現
推定確率データ、およびシンボル出現推定確率記憶部か
ら確率推定アドレスを更新するための次アドレスデータ
が出力される。
【００２８】前述の３種類の確率テーブルから出力され
たシンボル出現推定確率データと、確率推定アドレス更
新のための次アドレスデータとは、シンボル出現確率出
力選択部１４に入力され、符号化されるべき入力データ
１画素毎に画素逐次に演算される領域判定データの制御
により、１種類のテーブルデータが画素逐次に選択され
る。シンボル出現確率出力選択部１４で選択されたシン
ボル出現推定確率データと、確率推定の次アドレスと
は、シンボル出現推定確率記憶部１６へ出力され記憶さ
れる。
たシンボル出現推定確率データと、確率推定アドレス更
新のための次アドレスデータとは、シンボル出現確率出
力選択部１４に入力され、符号化されるべき入力データ
１画素毎に画素逐次に演算される領域判定データの制御
により、１種類のテーブルデータが画素逐次に選択され
る。シンボル出現確率出力選択部１４で選択されたシン
ボル出現推定確率データと、確率推定の次アドレスと
は、シンボル出現推定確率記憶部１６へ出力され記憶さ
れる。
【００２９】シンボル出現推定確率記憶部１６は、ＲＡ
Ｍ（ランダム・アクセス・メモリ）で構成され、予測参照
データ作成部１５から出力されるコンテキストデータの
アドレスとして、そのアドレスに対応した符号化される
べき入力データシンボルの推定確率を、画素逐次に算術
符号化演算部１０へ出力する。その際、コンテキストデ
ータは、符号化されるべき入力データ以前の複数の入力
データと領域判定情報に従って、画素逐次にシンボル出
現推定確率記憶部１６のアドレスとして出力される。ま
た、コンテキストアドレスと符号化されるべき入力デー
タシンボルとの双方をアドレスとして、次に符号化され
るべき入力データのために確率推定アドレスデータの更
新を実行する。
Ｍ（ランダム・アクセス・メモリ）で構成され、予測参照
データ作成部１５から出力されるコンテキストデータの
アドレスとして、そのアドレスに対応した符号化される
べき入力データシンボルの推定確率を、画素逐次に算術
符号化演算部１０へ出力する。その際、コンテキストデ
ータは、符号化されるべき入力データ以前の複数の入力
データと領域判定情報に従って、画素逐次にシンボル出
現推定確率記憶部１６のアドレスとして出力される。ま
た、コンテキストアドレスと符号化されるべき入力デー
タシンボルとの双方をアドレスとして、次に符号化され
るべき入力データのために確率推定アドレスデータの更
新を実行する。
【００３０】上記の第１の実施例によれば、１ページ内
で文字・図形・写真等の統計的性質の異なる原稿が混在
しているような原稿に対して、その原稿を２値化処理
し、算術符号化を行いデータ圧縮する。この時、統計的
性質の異なる領域毎に算術符号化で使用するコンテキス
トデータおよびシンボル出現推定確率を最適状態に切り
替えることにより、高能率の圧縮率を達成する。
で文字・図形・写真等の統計的性質の異なる原稿が混在
しているような原稿に対して、その原稿を２値化処理
し、算術符号化を行いデータ圧縮する。この時、統計的
性質の異なる領域毎に算術符号化で使用するコンテキス
トデータおよびシンボル出現推定確率を最適状態に切り
替えることにより、高能率の圧縮率を達成する。
【００３１】次に、本発明の第２の実施例について、図
３を参照して説明する。図３を参照すると、まず符号化
されるべき入力データがラインメモリ２６に蓄積され
る。ラインメモリ２６からは、符号化されるべき入力デ
ータ以前のデータがＡＴ画素位置作成部２７および予測
参照データ作成部２８に入力され、そのデータを用いて
符号化を行うための予測参照データ（コンテキストデー
タ）が生成される。本実施例のＡＴ画素位置作成部２７
では、符号化されるべき原稿１ページを数ライン単位の
ブロックに分割し、ブロック単位に予測参照データを最
適化する。具体的には、Ｔ．８２（ＪＢＩＧ国際標準）
で規定されているＡＴ（Adaptive Template）機能を使
用する。ＡＴ機能は、ＪＢＩＧアルゴリズムにおいて使
用する予測参照データの周辺１０画素の内、１画素だけ
予測に最適な位置に移動させることができる応用機能で
ある。移動位置の情報は、原稿１ページを数ラインに分
割したブロック単位に情報の規定が可能である。
３を参照して説明する。図３を参照すると、まず符号化
されるべき入力データがラインメモリ２６に蓄積され
る。ラインメモリ２６からは、符号化されるべき入力デ
ータ以前のデータがＡＴ画素位置作成部２７および予測
参照データ作成部２８に入力され、そのデータを用いて
符号化を行うための予測参照データ（コンテキストデー
タ）が生成される。本実施例のＡＴ画素位置作成部２７
では、符号化されるべき原稿１ページを数ライン単位の
ブロックに分割し、ブロック単位に予測参照データを最
適化する。具体的には、Ｔ．８２（ＪＢＩＧ国際標準）
で規定されているＡＴ（Adaptive Template）機能を使
用する。ＡＴ機能は、ＪＢＩＧアルゴリズムにおいて使
用する予測参照データの周辺１０画素の内、１画素だけ
予測に最適な位置に移動させることができる応用機能で
ある。移動位置の情報は、原稿１ページを数ラインに分
割したブロック単位に情報の規定が可能である。
【００３２】本実施例では、シンボル出現確率データ３
１として、文字画像用テーブルＡ２９とディザ画像用テ
ーブルＢ３０の２種類のテーブルを用意し、ＡＴ画素位
置作成部２７では、原稿の分割ブロック単位にそのブロ
ックが文字画像であるか、ディザ画像であるかの判定を
行い、その判定情報をシンボル出現確率テーブル出力選
択部３２へ渡す。また、ＡＴ画素位置作成部２７から予
測参照データ作成部２８に対しては、文字画像とディザ
画像の判定情報とディザ画像の場合には、予測参照画素
１０画素の中の１画素について、予測に最適な位置に移
動させるための移動位置情報が出力される。
１として、文字画像用テーブルＡ２９とディザ画像用テ
ーブルＢ３０の２種類のテーブルを用意し、ＡＴ画素位
置作成部２７では、原稿の分割ブロック単位にそのブロ
ックが文字画像であるか、ディザ画像であるかの判定を
行い、その判定情報をシンボル出現確率テーブル出力選
択部３２へ渡す。また、ＡＴ画素位置作成部２７から予
測参照データ作成部２８に対しては、文字画像とディザ
画像の判定情報とディザ画像の場合には、予測参照画素
１０画素の中の１画素について、予測に最適な位置に移
動させるための移動位置情報が出力される。
【００３３】予測参照データ作成部２８は、ＡＴ画素位
置作成部２７からの入力情報に従ってコンテキストデー
タを作成し、シンボル出現推定確率記憶部３３へ出力す
る。このコンテキストデータおよび符号化されるべき入
力データに基づいてシンボル出現確率テーブル３１から
シンボルの出現確率が呼び出され、シンボル出現推定確
率記憶部３３に記憶される。算術符号化演算部３４で
は、符号化されるべきラインメモリ２６からの入力デー
タに対して、シンボル出現推定確率記憶部３３から読み
出される符号化されるべき入力データシンボルの出現確
率データを用いて符号化を行う。
置作成部２７からの入力情報に従ってコンテキストデー
タを作成し、シンボル出現推定確率記憶部３３へ出力す
る。このコンテキストデータおよび符号化されるべき入
力データに基づいてシンボル出現確率テーブル３１から
シンボルの出現確率が呼び出され、シンボル出現推定確
率記憶部３３に記憶される。算術符号化演算部３４で
は、符号化されるべきラインメモリ２６からの入力デー
タに対して、シンボル出現推定確率記憶部３３から読み
出される符号化されるべき入力データシンボルの出現確
率データを用いて符号化を行う。
【００３４】本実施例の、シンボル出現確率テーブル３
１の切替手段は、ＡＴ画素位置作成部２７で原稿の分割
ブロック単位に、そのブロックが文字画像であるかディ
ザ画像であるかの判定を行う。この判定情報をシンボル
出現確率テーブル出力選択部３２へ渡し、原稿の分割ブ
ロック毎に最適化されたシンボル出現推定確率を選択使
用することにより、符号化効率の向上を図る。
１の切替手段は、ＡＴ画素位置作成部２７で原稿の分割
ブロック単位に、そのブロックが文字画像であるかディ
ザ画像であるかの判定を行う。この判定情報をシンボル
出現確率テーブル出力選択部３２へ渡し、原稿の分割ブ
ロック毎に最適化されたシンボル出現推定確率を選択使
用することにより、符号化効率の向上を図る。
【００３５】上記の各実施例によれば、画像データの符
号化効率が向上し、画像の蓄積メモリが削減可能とな
る。また、画像データを送信する際に、通信時間の短縮
が可能となる。
号化効率が向上し、画像の蓄積メモリが削減可能とな
る。また、画像データを送信する際に、通信時間の短縮
が可能となる。
【００３６】尚、上述の実施例は本発明の好適な実施の
一例ではあるが本発明はこれに限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実
施可能である。
一例ではあるが本発明はこれに限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実
施可能である。
【００３７】
【発明の効果】以上の説明より明かなように、本発明の
算術符号を用いた画像符号化装置は、入力データの１画
素毎または１ページ内の分割ブロック毎のデータの統計
的性質に基づき領域判定し、この領域判定情報に従って
コンテキストデータを作成する。領域判定情報に対応す
る２種以上のシンボル出現確率テーブルを予め記憶して
おき、作成したコンテキストデータと入力データとに基
づき、予め記憶したシンボル出現確率を呼び出して記憶
する。よって、入力データの領域判定に基づき統計的性
質に適合するシンボル出現テーブルを選択することによ
り、シンボルの確率推定を行うことができる。この手順
によれば、文書書画、疑似中間調画像、網点画像が混在
するような２値画像を算術符号化する際、画像の各領域
に最適化された圧縮性能が得られる。
算術符号を用いた画像符号化装置は、入力データの１画
素毎または１ページ内の分割ブロック毎のデータの統計
的性質に基づき領域判定し、この領域判定情報に従って
コンテキストデータを作成する。領域判定情報に対応す
る２種以上のシンボル出現確率テーブルを予め記憶して
おき、作成したコンテキストデータと入力データとに基
づき、予め記憶したシンボル出現確率を呼び出して記憶
する。よって、入力データの領域判定に基づき統計的性
質に適合するシンボル出現テーブルを選択することによ
り、シンボルの確率推定を行うことができる。この手順
によれば、文書書画、疑似中間調画像、網点画像が混在
するような２値画像を算術符号化する際、画像の各領域
に最適化された圧縮性能が得られる。
【図１】本発明の画像符号化装置の第１の実施例を示す
ブロック構成図である。
ブロック構成図である。
【図２】図１のシンボル出現確率出力の選択部の動作を
説明するためのブロック図である。
説明するためのブロック図である。
【図３】本発明の画像符号化装置の第２の実施例を示す
ブロック構成図である。
ブロック構成図である。
【図４】従来の画像符号化装置の構成例を示すブロック
図である。
図である。
１、２６ ラインメモリ ２ 領域判定部 ３、１５、２８ 予測参照データ作成部 ４ シンボル出現確率テーブルＡ ５ シンボル出現確率テーブルＢ ６ シンボル出現確率テーブルＣ ７、３１ シンボル出現確率テーブル ８、３２ 出現確率テーブル出力選択部 ９、１６、３３ シンボル出現推定確率記憶部 １０、３４ 算術符号化演算部 １１ 文字画像用確率テーブル １２ 網点画像用確率テーブル １３ 疑似中間調画像用確率テーブル １４ シンボル出現確率出力選択部 ２７ ＡＴ画素位置作成部 ２９ 文字画像用テーブルＡ ３０ ディザ画像用テーブルＢ
Claims (3)
- 【請求項１】 入力データの１画素毎または１ページ内
の分割ブロック毎のデータの統計的性質に基づき領域判
定する領域判定手段と、 該領域判定手段が出力する領域判定情報に従ってコンテ
キストデータを作成する予測参照データ作成手段と、 前記領域判定情報に対応する２種以上のシンボル出現確
率テーブルを予め記憶したテーブル記憶手段と、 前記コンテキストデータと前記入力データとに基づき前
記テーブル記憶手段が記憶するシンボル出現確率を呼び
出して記憶するシンボル出現推定確率記憶手段とを有
し、 前記入力データの領域判定に基づき前記統計的性質に適
合するシンボル出現テーブルを選択することにより、シ
ンボルの出現確率の推定を行うことを特徴とする算術符
号を用いた画像符号化装置。 - 【請求項２】 前記入力データは２値画像データであ
り、前記領域判定は該２値画像データに基づき実行され
ることを特徴とする請求項１記載の算術符号を用いた画
像符号化装置。 - 【請求項３】 前記画像符号化装置は、さらに前記２種
以上のシンボル出現確率テーブルの何れか１を選択する
出力確率テーブル出力選択手段を有し、該出力確率テー
ブル出力選択手段により前記統計的性質に適合するシン
ボル出現テーブルの選択が行われることを特徴とする請
求項１または２記載の算術符号を用いた画像符号化装
置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7289553A JPH09135358A (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 算術符号を用いた画像符号化装置 |
| EP96117860A EP0773666B1 (en) | 1995-11-08 | 1996-11-07 | Image coding method and system for providing reduced bit rate artihmetic codes |
| DE69635073T DE69635073T2 (de) | 1995-11-08 | 1996-11-07 | Bildcodierverfahren und -system zum Erzeugung arithmetischen Codes mit reduzierter Bitrate |
| US08/748,490 US5867600A (en) | 1995-11-08 | 1996-11-08 | Image coding method and system for providing reduced bit rate arithmetic codes |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7289553A JPH09135358A (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 算術符号を用いた画像符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09135358A true JPH09135358A (ja) | 1997-05-20 |
Family
ID=17744733
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7289553A Pending JPH09135358A (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 算術符号を用いた画像符号化装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5867600A (ja) |
| EP (1) | EP0773666B1 (ja) |
| JP (1) | JPH09135358A (ja) |
| DE (1) | DE69635073T2 (ja) |
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- 1996-11-07 DE DE69635073T patent/DE69635073T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1996-11-08 US US08/748,490 patent/US5867600A/en not_active Expired - Fee Related
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