JPH1070664A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ラスタ走査に比べて、画質劣化が少なく、メ
モリコストの小さい走査方法により画像処理を行い、よ
り効率よく高画質な出力画像を得る。 【解決手段】 Ｍラインの入力画像をＮライン（Ｍ＞Ｎ
＞０）毎のバンドに分割し、各バンドを所定方法で、行
方向に所定の領域に分割し、奇数番目のバンドはトラン
ス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られる走査
方法に従って画像の各画素を参照する領域と、シス型フ
ラクタル空間充填曲線を離散化して得られる走査方法に
従って画像の各画素を参照する領域を組み合わせ、左上
が始点で右下が終点になる走査を行い、偶数番目のバン
ドではトランス型フラクタル空間充填曲線を離散化して
得られる走査方法に従って画像の各画素を参照する領域
と、シス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られ
る走査方法に従って画像の各画素を参照する領域を組み
合わせ、右上が始点で左下が終点になる走査を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、出力機器、複写機
等の画像処理装置における画像処理手法に関する。

【０００２】

【従来の技術】出力機器や複写機等の画像処理装置で、
各種の画像処理を行う場合、ラスタ走査を用いて画像デ
ータの各画素を参照するのが一般的である。しかしなが
ら、ラスタ走査の場合、連続して参照される画素は、必
ずしも各画素の近傍に位置するとは限らない。従って、
画像の符号化処理や領域分割処理等で処理の終了した画
素の結果を用いて注目画素の処理を行う場合、近傍画素
間の画素値に関する相関性を活用できない場合がある。

【０００３】この問題を解決する手法として図１８に示
すようなＰｅａｎｏ走査と呼ばれる走査方法が提案され
ている。これはある領域の点を全て通る曲線の一種であ
るＰｅａｎｏ曲線を離散化したものである。ここではＰ
ｅａｎｏ曲線のような、ある領域の点を全て重複なく通
る曲線をフラクタル空間充填曲線と呼ぶことにする。こ
のようなフラクタル空間充填曲線を離散化して得られる
走査方法には図１８の他にも図１９に示すようなものが
存在する。また、図２０は特開平６−７０１４４号公報
に示された走査方法である。これらの走査方法ではラス
タ走査と異なり、走査順序が連続する画素は、必ず各画
素の近傍の位置に存在するため、画素間の相関性を有効
に用いた画像処理が可能になる。

【０００４】しかしながら、これらの走査方法の場合、
走査が行える領域の形状が固定されている場合がある。
例えばＰｅａｎｏ走査の場合、ベースになるＰｅａｎｏ
曲線が縦横に関する２分割に基づいた再帰処理を用いて
得られるため、２の指数乗の長さを一辺にもつ正方形の
領域しか走査できないという欠点がある。この問題点を
解決する手法としてＷｙｖｉｌｌ等の手法がある。これ
は図２１に示すように比較的小さい走査をつなぎあわせ
て、ひとつながりの走査を得る手法である。

【０００５】また、Ｃｏｌｅが提案した画像を奇数個の
領域に分割する手法がある。この手法を用いた場合の走
査を図２２に示す。また、図２３に示す走査はＳｋａｒ
ｂｅｋ等によって提案されているものであり、画像デー
タより大きい正方形領域を用意し、Ｐｅａｎｏ走査を用
いて走査する手法である。これらの手法の他に、永江等
が任意の矩形領域を走査する手法が提案している（永
江、安居院、長橋：“Ｐｅａｎｏ走査の一般化とハーフ
トーン処理への応用”、ＴＶ学技報、Ｖｏｌ．１６，Ｎ
ｏ．９，ｐｐ．２５−３０（１９９２））。この手法を
用いた場合の走査を図２４に示す。ここではこの走査方
法を一般化Ｐｅａｎｏ走査と呼ぶことにする。一般にこ
れらの走査方法は図２５（ａ）に示すようなシス型と、
図２５（ｂ）に示すようなトランス型に分類することが
できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前記の手法に代表され
る走査方法の場合、連続して参照する画素は各画素の近
傍に存在するが、必ずしも画像を上から下へ走査しない
ため、これらの走査方法を用いて画像処理を行う場合、
画像データを全てメモリ上に保持しておく必要がある。
画像を４×４（ｐｉｘｅｌ）程度の領域に分割して、各
小領域に従来の走査方法を適用する方法も考えられる
が、この方法の場合、画像処理の結果、ブロック形状の
画質劣化が生じることがある。例えば、誤差拡散法の場
合、不自然なテクスチャが、符号化の場合はブロックサ
イズ毎に画素値の不連続領域が生じる。

【０００７】本発明は、このような問題点を解決するた
めになされたものであり、ラスタ走査に比べて各画素間
の相関性を活用でき、かつ画質劣化が少なく、メモリコ
ストの小さい走査方法を用いて画像処理を行うことで、
より効率よく高画質な出力画像を得ることを目的として
いる。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１に関わる本発明
の画像処理方法では、まず、Ｍラインの入力画像をＮラ
イン（Ｍ＞Ｎ＞０）毎のバンドに分割する。次に、各バ
ンドを所定の方法を用いて行方向に関して奇数個の領域
に分割する。また、奇数番目のバンドでは奇数個のトラ
ンス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られる走
査方法に従って画像の各画素を参照する領域と、偶数個
のシス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られる
走査方法に従って画像の各画素を参照する領域を組み合
わせることで左上が始点で右下が終点になる走査を行
う。偶数番目のバンドでは奇数個のトランス型フラクタ
ル空間充填曲線を離散化して得られる走査方法に従って
画像の各画素を参照する領域と、偶数個のシス型フラク
タル空間充填曲線を離散化して得られる走査方法に従っ
て画像の各画素を参照する領域を組み合わせることで右
上が始点で左下が終点になる走査を行う。

【０００９】請求項２に関わる本発明の画像処理方法で
は、まず、Ｍラインの入力画像をＮライン（Ｍ＞Ｎ＞
０）毎のバンドに分割する。次に、各バンドを所定の方
法を用いて行方向に関して偶数個の領域に分割する。奇
数番目のバンドでは奇数個のトランス型フラクタル空間
充填曲線を離散化して得られる走査方法に従って画像の
各画素を参照する領域と、奇数個のシス型フラクタル空
間充填曲線を離散化して得られる走査方法に従って画像
の各画素を参照する領域を組み合わせることで左上が始
点で右下が終点になる走査を行う。偶数番目のバンドで
は奇数個のトランス型フラクタル空間充填曲線を離散化
して得られる走査方法に従って画像の各画素を参照する
領域と、奇数個のシス型フラクタル空間充填曲線を離散
化して得られる走査方法に従って画像の各画素を参照す
る領域を組み合わせることで右上が始点で左下が終点に
なる走査を行う。

【００１０】請求項３に関わる本発明の画像処理方法で
は、所定の重み付けマトリクスと、既処理画素と未処理
画素を表すマスクマトリクスとを用いて、請求項１又は
請求項２に記載の走査順序に従って入力画像を走査し、
誤差拡散処理を行う。

【００１１】請求項４に関わる本発明の画像処理方法で
は、請求項１又は請求項２に記載の走査順序に従って入
力画像を走査し、予測符号化を行う。

【００１２】請求項５に関わる本発明の画像処理方法で
は、請求項１又は請求項２に記載の走査順序に従って２
値化画像を走査し、ランレングス符号化を行う。

【００１３】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．一画素が８ビットの画像データを用いる
場合の本発明の実施の形態１を説明する。図１は本実施
の形態のフローチャートである。本実施の形態では、ま
ず、入力された画像データを図２の左図のように４ライ
ン毎のバンドに分割する（Ｃ１）。次に、分割された各
バンドを図２の右図ように３ラインのサブバンドと１ラ
インのサブバンドか、２ラインのサブバンドと２ライン
のサブバンドか、１ラインのサブバンドと３ラインのサ
ブバンドのいずれかを乱数を用いて等確率に選択する
（Ｃ２）。次に、得られたサブバンドに上から順に番号
付けを行う（Ｃ３）。このようにして得られた各サブバ
ンドに一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、サブバンド領域
内の各画素を走査する（Ｃ４）。一般化Ｐｅａｎｏ走査
はトランス型の走査であるので、左上が始点の場合、右
下が終点になり、右上が始点の場合、左下が終点にな
る。そこで奇数番目のサブバンドでは左から右へ、偶数
番目のサブバンドでは右から左へ走査を行う。

【００１４】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を４にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、４ラインのバンドを３ラインのサブバ
ンドと１ラインのサブバンド、２ラインのサブバンドと
２ラインのサブバンド、もしくは１ラインのサブバンド
と３ラインのサブバンドを等確率に選択したが、他の確
率分布に従って生起させてもよい。また、サブバンドの
サイズを固定しても構わない。本実施の形態では、１画
素が８ビットの画像データを用いたが、他のビット数の
データやカラー画像データであっても同様の効果が得ら
れる。また、走査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を
用いたが、トランス型の走査方法であれば、他の走査方
法であっても構わない。

【００１５】実施の形態２．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態２を説明する。
図３は本実施の形態のフローチャートである。本実施の
形態では、まず、入力された画像データを図４の左図の
ように８ライン毎のバンドに分割する（Ｃ５）。次に、
分割された各バンドを図４の右図のように４ラインのサ
ブバンドと４ラインのサブバンドに分割する（Ｃ６）。
次に、得られたサブバンドに上から順に番号付けを行う
（Ｃ７）。このようにして得られた各サブバンドを３つ
の領域に分割する。領域の分割は次のように行う。画像
の幅がＷ（ｐｉｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ−８）×
４の領域、４×４の領域、４×４の領域に分割する。こ
れらの３つの領域の配置は図５に示すように３種類存在
するが、これらの配置は乱数を用いて等確率に選択す
る。次に、（Ｗ−８）×４の領域にトランス型である一
般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、４×４の領域にシス型で
あるＰｅａｎｏ走査を適用することでサブバンド領域内
の各画素を走査する（Ｃ８）。このような走査は左上が
始点の場合、右下が終点になり、右上が始点の場合、左
下が終点になるので、図６に示すように奇数番目のサブ
バンドでは左から右へ、偶数番目のサブバンドでは右か
ら左へ走査を行う。

【００１６】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を８にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、８ラインのバンドを２つの４ラインの
サブバンドに分割したが、確率分布等を用いてサブバン
ドのサイズをランダムに変化させてもよい。また、本実
施の形態ではサブバンドを３つの領域に分割したが、奇
数個の領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっ
ても構わない。本実施の形態では、１画素が８ビットの
画像データを用いたが、他のビット数のデータやカラー
画像データであっても同様の効果が得られる。トランス
型走査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、
トランス型の走査方法であれば、他の走査方法であって
も構わない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ
走査を用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査
方法であっても構わない。

【００１７】実施の形態３．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態３を説明する。
図７は本実施の形態のフローチャートである。本実施の
形態では、まず、画像データを入力し（Ｃ９）、入力さ
れた画像を４ライン毎のバンドに分割する（Ｃ１０）。
次に、バンドに上から順に番号付けを行う（Ｃ１１）。
このようにして得れた各バンドを２つの領域に分割す
る。領域の分割は次のように行う。画像の幅がＷ（ｐｉ
ｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ−４）×４の領域、４×
４の領域に分割する。これらの２つの領域の配置は図８
に示すように２種類存在するが、これらの配置は乱数を
用いて等確率に選択する。次に、（Ｗ−４）×４の領域
にトランス型である一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、４
×４の領域にシス型であるＰｅａｎｏ走査を適用するこ
とでバンド領域内の各画素を走査する（Ｃ１２）。この
ような走査は左上が始点の場合、右下が終点になり、右
上が始点の場合、左下が終点になるので、図６に示すよ
うに奇数番目のバンドでは左から右へ、偶数番目のバン
ドでは右から左へ走査を行う。

【００１８】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を４にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンド単位で走査を行ったが、バンドをさらに
サブバンドに分割する方法であっても構わない。また、
サブバンドをさらに分割する方法であってもよい。本実
施の形態ではバンドを２つの領域に分割したが、偶数個
の領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっても
構わない。本実施の形態では、１画素が８ビットの画像
データを用いたが、他のビット数のデータやカラー画像
データであっても同様の効果が得られる。トランス型走
査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、トラ
ンス型の走査方法であれば、他の走査方法であっても構
わない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ走査
を用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査方法
であっても構わない。

【００１９】実施の形態４．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態４を説明する。
図９は本実施の形態のフローチャートである。本実施の
形態では、まず、入力された画像データを実施の形態１
と同様に図２の左図のように４ライン毎のバンドに分割
する（Ｃ１３）。次に、分割された各バンドを同じく実
施の形態１と同様、図２の右図のように３ラインのサブ
バンドと１ラインのサブバンドか、２ラインのサブバン
ドと２ラインのサブバンドか、１ラインのサブバンドと
３ラインのサブバンドのいずれかを乱数を用いて等確率
に選択する（Ｃ１４）。次に、得られたサブバンドに上
から順に番号付けを行う（Ｃ１５）。このようにして得
られた各サブバンドに一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、
サブバンド領域内の各画素を走査する（Ｃ１６）。一般
化Ｐｅａｎｏ走査はトランス型の走査であるので、左上
が始点の場合、右下が終点になり、右上が始点の場合、
左下が終点になる。そこで奇数番目のサブバンドでは左
から右へ、偶数番目のサブバンドでは右から左へ走査を
行う。この走査に従って、誤差拡散法を用いた擬似中間
調処理を行う（Ｃ１７）。

【００２０】誤差拡散処理は次のように行う。まず、図
１０（ａ）に示すような注目画素を中心にしたマトリク
スを考える。なお、図１０（ａ）で白丸は注目画素を表
し、数字は重み付けを表わす。このマトリクスの他に、
図１０（ｂ）に示すようなマスクを用いる。図１０
（ｂ）のマスクは、既に２値化の終わった画素（白地）
は１、未処理の画素（網掛け）は０になっている。図１
０（ａ）のマトリクスと図１０（ｂ）のマスクの各成分
をＡＮＤ演算する。このＡＮＤ演算後のマトリクスから
式（１）を用いて、補正値を算出する。 （補正値）＝（注目画素の画素値）＋（ＡＮＤ演算後のマトリクスと誤差バ ッファとの畳み込み積分結果／ＡＮＤ演算後のマトリクスの各成分の和） （１） 次に、得られた補正値を閾値１２８と比較し、１２８よ
り大きい場合は出力値を２５５に、１２８より小さい場
合は出力値を０にすることで２値化を行う。最後に、２
値化誤差を式（２）を用いて算出し、誤差バッファの注
目画素の位置に保存する。 （２値化誤差）＝（補正値）−（出力値） （２）

【００２１】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を４にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、４ラインのバンドを３ラインのサブバ
ンドと１ラインのサブバンド、２ラインのサブバンドと
２ラインのサブバンド、もしくは１ラインのサブバンド
と３ラインのサブバンドを等確率に選択したが、他の確
率分布に従って生起させてもよい。また、サブバンドの
サイズを固定しても構わない。本実施の形態では、１画
素が８ビットの画像データを用いたが、他のビット数の
データやカラー画像データであっても同様の効果が得ら
れる。また、走査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を
用いたが、トランス型の走査方法であれば、他の走査方
法であっても構わない。また、閾値として１２８を用い
たが、他の値や動的に決定するものであってもよい。マ
トリクスの係数や形状は、図１０（ａ）以外のものであ
っても構わない。

【００２２】実施の形態５．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態５を説明する。
図１１は本実施の形態のフローチャートである。本実施
の形態では、まず、入力された画像データを実施の形態
２と同様に図４の左図のように８ライン毎のバンドに分
割する（Ｃ１８）。次に、分割された各バンドを実施の
形態２と同様、図４の右図のように４ラインのサブバン
ドと４ラインのサブバンドに分割する（Ｃ１９）。次
に、得られたサブバンドに上から順に番号付けを行う
（Ｃ２０）。このようにして得られた各サブバンドを２
つの領域に分割する。領域の分割は次のように行う。画
像の幅がＷ（ｐｉｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ−４）
×４の領域、４×４の領域に分割する。これらの２つの
領域の配置は実施の形態２と同様、図８に示すように２
種類存在するが、これらの配置は乱数を用いて等確率に
選択する。次に、（Ｗ−４）×４の領域にトランス型で
ある一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、４×４の領域にシ
ス型であるＰｅａｎｏ走査を適用することでサブバンド
領域内の各画素を走査する（Ｃ２１）。このような走査
は左上が始点の場合、右下が終点になり、右上が始点の
場合、左下が終点になるので、図６に示すように奇数番
目のサブバンドでは左から右へ、偶数番目のサブバンド
では右から左へ走査を行う。この走査に従って、誤差拡
散法を用いた擬似中間調処理を行う（Ｃ２２）。

【００２３】誤差拡散処理は実施の形態４と同様、次の
ように行う。まず、図１０（ａ）に示すような注目画素
を中心にしたマトリクスを考える。なお、図１０（ａ）
で白丸は注目画素を表す。このマトリクスの他に、図１
０（ｂ）に示すようなマスクを用いる。図１０（ｂ）の
マスクは、既に２値化の終わった画素は１、未処理の画
素は０になっている。図１０（ａ）のマトリクスと図１
０（ｂ）のマスクの各成分をＡＮＤ演算する。このＡＮ
Ｄ演算後のマトリクスから前記式（１）を用いて、補正
値を算出する。次に、得られた補正値をしきい値１２８
と比較し、１２８より大きい場合は出力値を２５５に、
１２８より小さい場合は出力値を０にすることで２値化
を行う。最後に、２値化誤差を前記式（２）を用いて算
出し、誤差バッファの注目画素の位置に保存する。

【００２４】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を８にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、８ラインのバンドを２つの４ラインの
サブバンドに分割したが、確率分布等を用いてサブバン
ドのサイズをランダムに変化させてもよい。本実施の形
態ではサブバンドを２つの領域に分割したが、偶数個の
領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっても構
わない。本実施の形態では、１画素が８ビットの画像デ
ータを用いたが、他のビット数のデータやカラー画像デ
ータであっても同様の効果が得られる。トランス型走査
方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、トラン
ス型の走査方法であれば、他の走査方法であっても構わ
ない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ走査を
用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査方法で
あっても構わない。また、閾値として１２８を用いた
が、他の値や動的に決定するものであってもよい。マト
リクスの係数や形状は、図１０（ａ）以外のものであっ
ても構わない。

【００２５】実施の形態６．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態６を説明する。
図１２は本実施の形態のフローチャートである。本実施
の形態では、まず、入力された画像データを実施の形態
２と同様、図４の左図のように８ライン毎のバンドに分
割する（Ｃ２３）。次に、分割された各バンドを同じく
実施の形態２と同様、図４の右図のように４ラインのサ
ブバンドと４ラインのサブバンドに分割する（Ｃ２
４）。次に、得られたサブバンドに上から順に番号付け
を行う（Ｃ２５）。このようにして得られた各サブバン
ドを３つの領域に分割する。領域の分割は次のように行
う。画像の幅がＷ（ｐｉｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ
−８）×４の領域、４×４の領域、４×４の領域に分割
する。これらの３つの領域の配置は実施の形態２と同
様、図５に示すように３種類存在するが、これらの配置
は乱数を用いて等確率に選択する。次に、（Ｗ−８）×
４の領域にトランス型である一般化Ｐｅａｎｏ走査を適
用し、４×４の領域にシス型であるＰｅａｎｏ走査を適
用することでサブバンド領域内の各画素を走査する。こ
のような走査は左上が始点の場合、右下が終点になり、
右上が始点の場合、左下が終点になるので、図６に示す
ように奇数番目のサブバンドでは左から右へ、偶数番目
のサブバンドでは右から左へ走査を行う。この走査方法
に従って予測符号化処理を行う（Ｃ２６）。

【００２６】予測符号化は平面予測に基づく予測器を用
いて次のように行う。まず、図１３に示すように画素値
Ａ，Ｂ，Ｃを決定し、これらの画素値と注目画素の画素
値を用いて、差分値を式（３）を用いて算出する。 （差分値）＝（注目画素の画素値）−（Ｂ＋Ｃ−Ａ） （３） 一般に差分値は０をピークにした分布になるので、図１
７に示すテーブルに従って符号を決定する。

【００２７】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を８にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、８ラインのバンドを２つの４ラインの
サブバンドに分割したが、確率分布等を用いてサブバン
ドのサイズをランダムに変化させてもよい。本実施の形
態ではサブバンドを３つの領域に分割したが、奇数個の
領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっても構
わない。本実施の形態では、１画素が８ビットの画像デ
ータを用いたが、他のビット数のデータやカラー画像デ
ータであっても同様の効果が得られる。トランス型走査
方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、トラン
ス型の走査方法であれば、他の走査方法であっても構わ
ない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ走査を
用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査方法で
あっても構わない。また、本実施の形態では平面予測を
用いたが、他の前値予測や平均予測等であっても構わな
い。平面予測で用いたマトリクスの形状は、図１３以外
のものであってもよく、式（３）の予測式は他のもので
あても構わない。本実施の形態で示した符号化テーブル
の値は他のものであってもよい。

【００２８】実施の形態７．一画素が８ビットの画像デ
ータを用いる場合の本発明の実施の形態７を説明する。
図１４は本実施の形態のフローチャートである。本実施
の形態では、まず、入力された画像データを実施の形態
２と同様、図４の左図のように８ライン毎のバンドに分
割する（Ｃ２７）。次に、分割された各バンドを同じく
実施の形態２と同様、図４の右図のように４ラインのサ
ブバンドと４ラインのサブバンドに分割する（Ｃ２
８）。次に、得られたサブバンドに上から順に番号付け
を行う（Ｃ２９）。このようにして得られた各サブバン
ドを２つの領域に分割する。領域の分割は次のように行
う。画像の幅がＷ（ｐｉｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ
−４）×４の領域、４×４の領域に分割する。これらの
２つの領域の配置は実施の形態３と同様、図８に示すよ
うに２種類存在するが、これらの配置は乱数を用いて等
確率に選択する。次に、（Ｗ−４）×４の領域にトラン
ス型である一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、４×４の領
域にシス型であるＰｅａｎｏ走査を適用することでサブ
バンド領域内の各画素を走査する。このような走査は左
上が始点の場合、右下が終点になり、右上が始点の場
合、左下が終点になるので、図６に示すように奇数番目
のサブバンドでは左から右へ、偶数番目のサブバンドで
は右から左へ走査を行う。この走査方法に従って予測符
号化処理を行う（Ｃ３０）。

【００２９】予測符号化は平面予測に基づく予測器を用
いて実施の形態６と同様、次のように行う。まず、図１
３に示すように画素値Ａ，Ｂ，Ｃを決定し、これらの画
素値と注目画素の画素値を用いて、差分値を式（３）を
用いて算出する。一般に差分値は０をピークにした分布
になるので、実施の形態６と同様、図１７に示すテーブ
ルに従って符号を決定する。

【００３０】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を８にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、８ラインのバンドを２つの４ラインの
サブバンドに分割したが、確率分布等を用いてサブバン
ドのサイズをランダムに変化させてもよい。本実施の形
態ではサブバンドを２つの領域に分割したが、偶数個の
領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっても構
わない。本実施の形態では、１画素が８ビットの画像デ
ータを用いたが、他のビット数のデータやカラー画像デ
ータであっても同様の効果が得られる。トランス型走査
方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、トラン
ス型の走査方法であれば、他の走査方法であっても構わ
ない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ走査を
用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査方法で
あっても構わない。また、本実施の形態では平面予測を
用いたが、他の前値予測や平均予測等であっても構わな
い。平面予測で用いたマトリクスの形状は、図１３以外
のものであってもよく、式（３）の予測式は他のもので
あても構わない。本実施の形態で示した符号化テーブル
の値は他のものであってもよい。

【００３１】実施の形態８．一画素が１ビットの２値画
像データを用いる場合の本発明の実施の形態８を説明す
る。図１５は本実施の形態のフローチャートである。本
実施の形態では、まず、入力された画像データを実施の
形態１と同様、図２の左図のように４ライン毎のバンド
に分割する（Ｃ３１）。次に、分割された各バンドを実
施の形態１と同様、図２の右図のように３ラインのサブ
バンドと１ラインのサブバンドか、２ラインのサブバン
ドと２ラインのサブバンドか、１ラインのサブバンドと
３ラインのサブバンドのいずれかを乱数を用いて等確率
に選択する（Ｃ３２）。次に、得られたサブバンドに上
から順に番号付けを行う（Ｃ３３）。このようにして得
られた各サブバンドに一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、
サブバンド領域内の各画素を走査する。一般化Ｐｅａｎ
ｏ走査はトランス型の走査であるので、左上が始点の場
合、右下が終点になり、右上が始点の場合、左下が終点
になる。そこで奇数番目のサブバンドでは左から右へ、
偶数番目のサブバンドでは右から左へ走査を行う。この
走査方法に従ってランレングス符号化処理を行う（Ｃ３
４）。

【００３２】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を４にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、４ラインのバンドを３ラインのサブバ
ンドと１ラインのサブバンド、２ラインのサブバンドと
２ラインのサブバンド、もしくは１ラインのサブバンド
と３ラインのサブバンドを等確率に選択したが、他の確
率分布に従って生起させてもよい。また、サブバンドの
サイズを固定しても構わない。本実施の形態では、１画
素が１ビットの２値画像データを用いたが、他のビット
数のデータやカラー画像データであっても同様の効果が
得られる。また、走査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走
査を用いたが、トランス型の走査方法であれば、他の走
査方法であっても構わない。

【００３３】実施の形態９．一画素が１ビットの２値画
像データを用いる場合の本発明の実施の形態９を説明す
る。図１６は本実施の形態のフローチャートである。本
実施の形態では、まず、入力された画像データを実施の
形態２と同様、図４の左図のように８ライン毎のバンド
に分割する（Ｃ３５）。次に、分割された各バンドを同
じく実施の形態２と同様、図４の右図のように４ライン
のサブバンドと４ラインのサブバンドに分割する（Ｃ３
６）。次に、得られたサブバンドに上から順に番号付け
を行う（Ｃ３７）。このようにして得られた各サブバン
ドを２つの領域に分割する。領域の分割は次のように行
う。画像の幅がＷ（ｐｉｘｅｌ）であるとすると、（Ｗ
−４）×４の領域、４×４の領域に分割する。これらの
２つの領域の配置は実施の形態３と同様、図８に示すよ
うに２種類存在するが、これらの配置は乱数を用いて等
確率に選択する。次に、（Ｗ−４）×４の領域にトラン
ス型である一般化Ｐｅａｎｏ走査を適用し、４×４の領
域にシス型であるＰｅａｎｏ走査を適用することでサブ
バンド領域内の各画素を走査する。このような走査は左
上が始点の場合、右下が終点になり、右上が始点の場
合、左下が終点になるので、図６に示すように奇数番目
のサブバンドでは左から右へ、偶数番目のサブバンドで
は右から左へ走査を行う。この走査方法に従ってランレ
ングス符号化処理を行う（Ｃ３８）。

【００３４】本実施の形態では用いるバンドのライン数
を８にしたが、画像のライン数に比べて小さいサイズで
あれば他のサイズであっても構わない。また、本実施の
形態ではバンドさらにサブバンドに分割したが、サブバ
ンドに分割しない方法であっても構わない。また、サブ
バンドをさらに分割する方法であってもよい。また、本
実施の形態では、８ラインのバンドを２つの４ラインの
サブバンドに分割したが、確率分布等を用いてサブバン
ドのサイズをランダムに変化させてもよい。本実施の形
態ではサブバンドを２つの領域に分割したが、偶数個の
領域であれば、他の分割サイズ、分割方法であっても構
わない。本実施の形態では、１画素が１ビットの２値画
像データを用いたが、他のビット数のデータやカラー画
像データであっても同様の効果が得られる。トランス型
走査方法として、一般化Ｐｅａｎｏ走査を用いたが、ト
ランス型の走査方法であれば、他の走査方法であっても
構わない。また、シス型走査方法として、Ｐｅａｎｏ走
査を用いたが、シス型の走査方法であれば、他の走査方
法であっても構わない。

【００３５】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれ
ば、画像を各バンドに分割し、バンド毎に奇数個のトラ
ンス型フラクタル空間充填曲線を離散化した走査と偶数
個のシス型フラクタル空間充填曲線を離散化した走査を
行うことで、小さいメモリコストで従来の画像全体でフ
ラクタル空間充填曲線を離散化した走査を行う場合と、
同様の画像処理結果が得られるという効果がある。

【００３６】請求項２の発明によれば、画像を各バンド
に分割し、バンド毎に奇数個のトランス型フラクタル空
間充填曲線を離散化した走査と奇数個のシス型フラクタ
ル空間充填曲線を離散化した走査を行うことで、小さい
メモリコストで従来の画像全体でフラクタル空間充填曲
線を離散化した走査を行う場合と、同様の画像処理結果
が得られるという効果がある。

【００３７】請求項３の発明によれば、前記バンドを単
位にした請求項１または請求項２に記載の走査に従って
誤差拡散法を適用することで、従来のラスタ走査で見ら
れた不自然なテクスチャが生じるのを防ぐという効果が
ある。

【００３８】請求項４の発明によれば、前記バンドを単
位にした請求項１または請求項２に記載の走査に従って
予測符号化を行うことで、従来のラスタ走査に比べて近
傍の画素の相関性を活用した符号化が可能になるという
効果がある。

【００３９】請求項５の発明によれば、前記バンドを単
位にした請求項１または請求項２に記載の走査に従って
ランレングス符号化を行うことで、従来のラスタ走査に
比べて近傍の画素の相関性を活用し、より長いランが得
られ、結果として符号化効率が高くなるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１の処理内容を示すフ
ローチャートである。

【図２】 この発明の実施の形態１におけるバンドとサ
ブバンドの関係を表す図である。

【図３】 この発明の実施の形態２における処理内容を
表すフローチャートである。

【図４】 この発明の実施の形態２におけるバンドとサ
ブバンドの関係を表す図である。

【図５】 この発明の実施の形態２におけるサブバンド
の領域の分割例を表す図である。

【図６】 この発明の各実施の形態における各サブバン
ドの走査方向を表す図である。

【図７】 この発明の実施の形態３における処理内容を
表すフローチャートである。

【図８】 この発明の実施の形態３におけるサブバンド
の領域の分割例を表す図である。

【図９】 この発明の実施の形態４による誤差拡散処理
の処理内容を示すフローチャートである。

【図１０】 この発明の実施の形態４における誤差拡散
処理で用いるマトリクスを表す図である。

【図１１】 この発明の実施の形態５による誤差拡散処
理の処理内容を示すフローチャートである。

【図１２】 この発明の実施の形態６による予測符号化
処理の処理内容を示すフローチャートである。

【図１３】 この発明の実施の形態６による予測符号化
処理の予測式で参照する画素を表す図である。

【図１４】 この発明の実施の形態７による予測符号化
処理の処理内容を示すフローチャートである。

【図１５】 この発明の実施の形態８によるランレング
ス符号化処理の処理内容を示すフローチャートである。

【図１６】 この発明の実施の形態９によるランレング
ス符号化処理の処理内容を示すフローチャートである。

【図１７】 この発明の実施の形態６で用いる予測符号
化テーブルである。

【図１８】 従来の技術の例として挙げたＰｅａｎｏ走
査を表す図である。

【図１９】 従来の技術の例として挙げた他の走査方法
を表す図である。

【図２０】 特開平６−７０１４４号公報に示された走
査方法を表す図である。

【図２１】 従来の技術の例として挙げたＷｙｖｉｌｌ
らの走査方法を表す図である。

【図２２】 従来の技術の例として挙げたＣｏｌｅの走
査方法を表す図である。

【図２３】 従来の技術の例として挙げたＳｋａｒｂｅ
ｋらの走査方法を表す図である。

【図２４】 一般化Ｐｅａｎｏ走査を表す図である。

【図２５】 シス型走査とトランス型走査を表す図であ
る。

【符号の説明】

Ｃ１ 画像データをバンドに分割するルーチン、Ｃ２
バンドをサブバンドに分割するルーチン、Ｃ３ サブバ
ンドに番号付けを行うルーチン、Ｃ４ サブバンド毎に
走査を行うルーチン、Ｃ５ 画像データをバンドに分割
するルーチン、Ｃ６ バンドをサブバンドに分割するル
ーチン、Ｃ７ サブバンド毎に番号付けを行うルーチ
ン、Ｃ８ サブバンド毎に走査を行うルーチン、Ｃ９
画像データを入力するルーチン、Ｃ１０ 画像データを
バンドに分割するルーチン、Ｃ１１バンド毎に番号付け
を行うルーチン、Ｃ１２ バンド毎に走査を行うルーチ
ン、Ｃ１３ 画像データをバンドに分割するルーチン、
Ｃ１４ バンドをサブバンドに分割するルーチン、Ｃ１
５ サブバンド毎に番号付けを行うルーチン、Ｃ１６
サブバンド毎に走査を行うルーチン、Ｃ１７ 誤差拡散
処理を行うルーチン、Ｃ１８ 画像データをバンドに分
割するルーチン、Ｃ１９ バンドをサブバンドに分割す
るルーチン、Ｃ２０ サブバンド毎に番号付けを行うル
ーチン、Ｃ２１ サブバンド毎に走査を行うルーチン、
Ｃ２２ 誤差拡散処理を行うルーチン、Ｃ２３ 画像デ
ータをバンドに分割するルーチン、Ｃ２４ バンドをサ
ブバンドに分割するルーチン、Ｃ２５ サブバンド毎に
番号付けを行うルーチン、Ｃ２６ サブバンド毎に走査
を行い、予測符号化処理を行うルーチン、Ｃ２７が画像
データをバンドに分割するルーチン、Ｃ２８ バンドを
サブバンドに分割するルーチン、Ｃ２９ サブバンド毎
に番号付けを行うルーチン、Ｃ３０ サブバンド毎に走
査を行い、予測符号化処理を行うルーチン、Ｃ３１ 画
像データをバンドに分割するルーチン、Ｃ３２ バンド
をサブバンドに分割するルーチン、Ｃ３３サブバンド毎
に番号付けを行うルーチン、Ｃ３４ サブバンド毎に走
査を行い、ランレングス符号化処理を行うルーチン、Ｃ
３５ 画像データをバンドに分割するルーチン、Ｃ３６
バンドをサブバンドに分割するルーチン、Ｃ３７ サ
ブバンド毎に番号付けを行うルーチン、Ｃ３８ サブバ
ンド毎に走査を行い、ランレングス符号化処理を行うル
ーチン。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 Ｍラインの入力画像をＮライン（Ｍ＞Ｎ
   ＞０）毎のバンドに分割し、分割した各バンドを行方向
   に関して所定の方法により奇数個の領域に分割し、奇数
   番目のバンドでは奇数個のトランス型フラクタル空間充
   填曲線を離散化して得られる走査方法に従って画像の各
   画素を参照する領域と、偶数個のシス型フラクタル空間
   充填曲線を離散化して得られる走査方法に従って画像の
   各画素を参照する領域を組み合わせて左上が始点で右下
   が終点になる走査を行い、偶数番目のバンドでは奇数個
   のトランス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得ら
   れる走査方法に従って画像の各画素を参照する領域と、
   偶数個のシス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得
   られる走査方法に従って画像の各画素を参照する領域を
   組み合わせて右上が始点で左下が終点になる走査を行う
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 Ｍラインの入力画像をＮライン（Ｍ＞Ｎ
   ＞０）毎のバンドに分割し、分割した各バンドを所定の
   方法により行方向に関して偶数個の領域に分割し、奇数
   番目のバンドではトランス型フラクタル空間充填曲線を
   離散化して得られる走査方法に従って画像の各画素を参
   照する奇数個の領域と、シス型フラクタル空間充填曲線
   を離散化して得られる走査方法に従って画像の各画素を
   参照する奇数個の領域を組み合わせて左上が始点で右下
   が終点になる走査を行い、偶数番目のバンドではトラン
   ス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られる走査
   方法に従って画像の各画素を参照する奇数個の領域と、
   シス型フラクタル空間充填曲線を離散化して得られる走
   査方法に従って画像の各画素を参照する奇数個の領域を
   組み合わせて右上が始点で左下が終点になる走査を行う
   ことを特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】 所定の重み付けマトリクスと、既処理画
   素と未処理画素を表すマスクマトリクスとを用いて、請
   求項１又は請求項２に記載の走査順序に従って走査し、
   誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
4. 【請求項４】 請求項１又は請求項２に記載の走査順序
   に従って走査し、予測符号化を行うことを特徴とする画
   像処理方法。
5. 【請求項５】 請求項１又は請求項２に記載の走査順序
   に従って２値化画像を走査し、ランレングス符号化を行
   うことを特徴とする画像処理方法。