JPH1146145A - データ圧縮装置及びデータ復元装置 - Google Patents
データ圧縮装置及びデータ復元装置Info
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- JPH1146145A JPH1146145A JP17152498A JP17152498A JPH1146145A JP H1146145 A JPH1146145 A JP H1146145A JP 17152498 A JP17152498 A JP 17152498A JP 17152498 A JP17152498 A JP 17152498A JP H1146145 A JPH1146145 A JP H1146145A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】バイト単位の多値データの確率統計型の符号化
と復号化を効率的に行って処理時間を実用化レベルに短
縮できる。 【解決手段】１サイクル目で入力文字列の先頭文字を出
現頻度モデル部１０に入力して入力文字の条件付出易さ
を求め、第２サイクル目以降の各サイクルでは文字列の
次の文字を出現頻度モデル部１０に入力して入力文字の
出易さを求めると共に、前サイクルで求められた文字の
条件付出易さをエントロピー符号化部１２に入力して、
パイプライン制御部１１によるパイプライン制御を行う
ことにより、入力文字の出現頻度のエントロピー符号化
を行わせる。
と復号化を効率的に行って処理時間を実用化レベルに短
縮できる。 【解決手段】１サイクル目で入力文字列の先頭文字を出
現頻度モデル部１０に入力して入力文字の条件付出易さ
を求め、第２サイクル目以降の各サイクルでは文字列の
次の文字を出現頻度モデル部１０に入力して入力文字の
出易さを求めると共に、前サイクルで求められた文字の
条件付出易さをエントロピー符号化部１２に入力して、
パイプライン制御部１１によるパイプライン制御を行う
ことにより、入力文字の出現頻度のエントロピー符号化
を行わせる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文字コード、画像
等のデータをバイト単位又はワード単位で符号化するデ
ータ圧縮装置及びデータ復元装置に関し、特に、パイプ
ライン処理によりバイト単位又はワード単位の符号化に
おける処理性能を向上させたデータ圧縮装置及びデータ
復元装置に関する。
等のデータをバイト単位又はワード単位で符号化するデ
ータ圧縮装置及びデータ復元装置に関し、特に、パイプ
ライン処理によりバイト単位又はワード単位の符号化に
おける処理性能を向上させたデータ圧縮装置及びデータ
復元装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、文字コード、ベクトル情報、画像
など様々な種類のデータがコンピュータで扱われるよう
になっており、扱われるデータ量も急速に増加してきて
いる。大量のデータを扱うときは、データの中の冗長な
部分を省いてデータ量を圧縮することで、記憶容量を減
らしたり、遠隔地へ遠く伝送したりできるようになる。
など様々な種類のデータがコンピュータで扱われるよう
になっており、扱われるデータ量も急速に増加してきて
いる。大量のデータを扱うときは、データの中の冗長な
部分を省いてデータ量を圧縮することで、記憶容量を減
らしたり、遠隔地へ遠く伝送したりできるようになる。
【０００３】本発明の分野は、文字コードの圧縮に限ら
ず、様々なデータに適用できるが、以下では、情報理論
で用いられている呼称を踏襲し、データの１ワード単位
を文字と呼び、データが任意のワード数がつながったも
のを文字列と呼ぶことにする。様々なデータを１つのア
ルゴリズムで圧縮できる方法としてユニバーサル符号化
がある。ユニバーサル符号化には様々な方法があるが、
代表的な方法として２つの方法が挙げられる。辞書型符
号化と確率統計型符号化である。
ず、様々なデータに適用できるが、以下では、情報理論
で用いられている呼称を踏襲し、データの１ワード単位
を文字と呼び、データが任意のワード数がつながったも
のを文字列と呼ぶことにする。様々なデータを１つのア
ルゴリズムで圧縮できる方法としてユニバーサル符号化
がある。ユニバーサル符号化には様々な方法があるが、
代表的な方法として２つの方法が挙げられる。辞書型符
号化と確率統計型符号化である。
【０００４】辞書型（Dictionary coding 或いは Lem
pel-Ziv coding（発明者の名前）） 代表的方法：ＬＺＷ法，ＬＺＳＳ法等 確率統計型（Statistical coding） 代表的方法：多値算術符号化，動的ハフマン符号化等 辞書型は、過去に現れた文字列（文字列長が可変）を辞
書というテーブルに登録し、次に現れる文字列を辞書内
に登録されている最も長い文字列の辞書内の位置情報
（符号長が一定）で符号化する。従って、可変の長い文
字列、例えば数十文字を固定の情報、例えば１２ビット
で符号化を行うＶＦ（Variable-Fixed coding ）符号化
に基づいている。
pel-Ziv coding（発明者の名前）） 代表的方法：ＬＺＷ法，ＬＺＳＳ法等 確率統計型（Statistical coding） 代表的方法：多値算術符号化，動的ハフマン符号化等 辞書型は、過去に現れた文字列（文字列長が可変）を辞
書というテーブルに登録し、次に現れる文字列を辞書内
に登録されている最も長い文字列の辞書内の位置情報
（符号長が一定）で符号化する。従って、可変の長い文
字列、例えば数十文字を固定の情報、例えば１２ビット
で符号化を行うＶＦ（Variable-Fixed coding ）符号化
に基づいている。
【０００５】辞書型アルゴリズムの詳細は例えば (1)T.C.Bell etc, "Text Compression",Prentice-Hall,
1990.section 8, Dictionary Techniques. に記載される。これに対し確率統計型は、過去に現れた
個々の文字（１文字だから一定）の出現確率（直前の文
字列に従属した条件付確率も含む）から、次に現れる文
字を出現確率を反映した統計的（entropy ）な情報（符
号長が可変）で符号化する。従って、１文字（固定）ず
つ、その出現確率を統計的情報（可変）で符号化を行う
ＦＶ（Fixed-Variable coding ）符号化に基づいてい
る。
1990.section 8, Dictionary Techniques. に記載される。これに対し確率統計型は、過去に現れた
個々の文字（１文字だから一定）の出現確率（直前の文
字列に従属した条件付確率も含む）から、次に現れる文
字を出現確率を反映した統計的（entropy ）な情報（符
号長が可変）で符号化する。従って、１文字（固定）ず
つ、その出現確率を統計的情報（可変）で符号化を行う
ＦＶ（Fixed-Variable coding ）符号化に基づいてい
る。
【０００６】確率統計型アルゴリズムの詳細は (2)T.C.Bell etc, "Text Compression",Prentice-Hall,
1990.section 5,From Probabilities To Bits. に記載される。この中で、代表的のものにハフマン符号
化（Huffman coding）や算術符号化（Arithmetic codin
g ）がある。
1990.section 5,From Probabilities To Bits. に記載される。この中で、代表的のものにハフマン符号
化（Huffman coding）や算術符号化（Arithmetic codin
g ）がある。
【０００７】更に、直前の文字列の従属関係を取り込む
文脈モデルの詳細は、 (3)T.C.Bell etc, "Text Compression",Prentice-Hall,
1990.section 6, Context modeling. に記載される。この場合の直前の文字列の従属関係は、
せいぜい数文字で無限に長い文字列を取り込む辞書型と
は異なる。
文脈モデルの詳細は、 (3)T.C.Bell etc, "Text Compression",Prentice-Hall,
1990.section 6, Context modeling. に記載される。この場合の直前の文字列の従属関係は、
せいぜい数文字で無限に長い文字列を取り込む辞書型と
は異なる。
【０００８】従って、辞書型符号化と確率統計型符号化
は、 過去に現れたデータの捉え方が、辞書型符号化は文字
列そのものであり、確率統計型符号化は出現確率であ
る。 符号化部分が辞書型符号化は固定長であるのに対し、
確率統計型符号化は可変長（原則的）である、 という点で、根本的に圧縮のメカニズムが大きく異な
る。
は、 過去に現れたデータの捉え方が、辞書型符号化は文字
列そのものであり、確率統計型符号化は出現確率であ
る。 符号化部分が辞書型符号化は固定長であるのに対し、
確率統計型符号化は可変長（原則的）である、 という点で、根本的に圧縮のメカニズムが大きく異な
る。
【０００９】ここでは、主に英文テキスト等のバイトス
トリームのデータ列を対象としたユニバーサル符号化方
式として、多値算術符号化を取り上げる。算術符号化と
して、大きく分けて２つの符号化が提案されている。２
値算術符号化と多値算術符号化である。両者の違いは、
２値算術符号化が符号化の対象とするデータの単位が０
又は１のビット対応２値であり、多値算術符号化が符号
化の対象とするデータの単位が例えば８ビットを１まと
めにしたバイト対応の多値化の違いである。２値算術符
号化の代表的な例としては、CCITT/ISO で２値画像圧縮
の標準化方式であるＪＢＩＧのエントロピー符号化に使
われているＱＭコーダがある。例えば、 (4) 安田著，「マルチプロセッサメディア符号化の国際
標準：第３章 算術符号化」丸善，p68 〜82,1991,6 に詳細が示される。
トリームのデータ列を対象としたユニバーサル符号化方
式として、多値算術符号化を取り上げる。算術符号化と
して、大きく分けて２つの符号化が提案されている。２
値算術符号化と多値算術符号化である。両者の違いは、
２値算術符号化が符号化の対象とするデータの単位が０
又は１のビット対応２値であり、多値算術符号化が符号
化の対象とするデータの単位が例えば８ビットを１まと
めにしたバイト対応の多値化の違いである。２値算術符
号化の代表的な例としては、CCITT/ISO で２値画像圧縮
の標準化方式であるＪＢＩＧのエントロピー符号化に使
われているＱＭコーダがある。例えば、 (4) 安田著，「マルチプロセッサメディア符号化の国際
標準：第３章 算術符号化」丸善，p68 〜82,1991,6 に詳細が示される。
【００１０】多値算術符号化の代表的な例としては、WI
TTEN,ABRAHANSON の符号化がある。例えば、 (5)I.H.Witten 他, 「Arithmetic Coding for Data Com
pression」,Comunications of Association for Comput
ing Machinery,30(6),520- 540,1987.7 (6)D.M.Abrahamson,「An Adaptive Dependency source
Mode for DataCompre ssion 」 Comunications of Ass
ociation for Computing Machinery,32(1),77 -83,198
9.1 に詳細が示される。このうち、画像に適している等の理
由から２値算術符号化のみが実用化されている。しか
し、多値算術符号化が最も高い圧縮性能が得られること
から、その実用化が期待されている。
TTEN,ABRAHANSON の符号化がある。例えば、 (5)I.H.Witten 他, 「Arithmetic Coding for Data Com
pression」,Comunications of Association for Comput
ing Machinery,30(6),520- 540,1987.7 (6)D.M.Abrahamson,「An Adaptive Dependency source
Mode for DataCompre ssion 」 Comunications of Ass
ociation for Computing Machinery,32(1),77 -83,198
9.1 に詳細が示される。このうち、画像に適している等の理
由から２値算術符号化のみが実用化されている。しか
し、多値算術符号化が最も高い圧縮性能が得られること
から、その実用化が期待されている。
【００１１】確率統計型符号化の処理は、図６７のよう
に、出現頻度モデル部４００とエントロピー符号化部４
０２で構成される。出現頻度モデル部４００では、入力
文字とその直前の文字列（文脈）を取り込み、その従属
関係を加味した入力文字の出現頻度を求める。エントロ
ピー符号化部４０２では、出現頻度モデル部４００で求
めた出現数に基づき、動的に符号を作成し可変長符号化
を行う。
に、出現頻度モデル部４００とエントロピー符号化部４
０２で構成される。出現頻度モデル部４００では、入力
文字とその直前の文字列（文脈）を取り込み、その従属
関係を加味した入力文字の出現頻度を求める。エントロ
ピー符号化部４０２では、出現頻度モデル部４００で求
めた出現数に基づき、動的に符号を作成し可変長符号化
を行う。
【００１２】更に詳細に説明すると、図６８（Ａ）のよ
うな３文字ａ，ｂ，ｃで構成される文字列ａｂｃを例に
とると、直前文字列との関係が図６８（Ｂ）のような木
構造で表される。出現頻度モデル部４００では、この木
構造の各節点の文字を通る文字列が出願する毎に出現数
を計数することによって、直前の文字列との従属関係、
例えば条件付確率が求められる。このような入力文字と
直前文字列との従属関係を求める文脈収集の方法とし
て、固定次数の文脈を収集する方法と、ブレンド文脈の
収集方法の２つがある。ここで文脈の文字数を次数と呼
ぶ。
うな３文字ａ，ｂ，ｃで構成される文字列ａｂｃを例に
とると、直前文字列との関係が図６８（Ｂ）のような木
構造で表される。出現頻度モデル部４００では、この木
構造の各節点の文字を通る文字列が出願する毎に出現数
を計数することによって、直前の文字列との従属関係、
例えば条件付確率が求められる。このような入力文字と
直前文字列との従属関係を求める文脈収集の方法とし
て、固定次数の文脈を収集する方法と、ブレンド文脈の
収集方法の２つがある。ここで文脈の文字数を次数と呼
ぶ。
【００１３】固定次数の文脈を収集する方法は、文脈の
文字数を固定にする方法である。例えば２次の文脈で
は、出現頻度モデル部４００は、直前２文字ｘ２ ，ｘ
１ に繋がる文字の文脈を収集し、直前文字ｘ２ ，ｘ１
の後に出現する文字ｙの従属関係、例えば条件付確率
ρ（ｙ|ｘ１ ，ｘ２ ）を求めてエントロピー符号化部
４０２に渡す。ここで、ｙは注目する入力文字、ｘ１
，ｘ２ はそれぞれ直前の第１文字，第２文字とする。
文字数を固定にする方法である。例えば２次の文脈で
は、出現頻度モデル部４００は、直前２文字ｘ２ ，ｘ
１ に繋がる文字の文脈を収集し、直前文字ｘ２ ，ｘ１
の後に出現する文字ｙの従属関係、例えば条件付確率
ρ（ｙ|ｘ１ ，ｘ２ ）を求めてエントロピー符号化部
４０２に渡す。ここで、ｙは注目する入力文字、ｘ１
，ｘ２ はそれぞれ直前の第１文字，第２文字とする。
【００１４】ブレンド文脈の収集方法は、文脈の次数を
混合した方法である。固定次数の文脈の場合、直前の文
字列が出にくい場合はその従属関係の推定が不確かにな
る。逆に直前の文字列が出易い場合は、その従属関係の
推定が正確さを増し、更に次数を上げることができる可
能性を残す。一般に、直前の文字列が長くなる高次の文
脈を使うほど、文字間の偏りをより捉え易くすることが
でき、高圧縮率が得られる。
混合した方法である。固定次数の文脈の場合、直前の文
字列が出にくい場合はその従属関係の推定が不確かにな
る。逆に直前の文字列が出易い場合は、その従属関係の
推定が正確さを増し、更に次数を上げることができる可
能性を残す。一般に、直前の文字列が長くなる高次の文
脈を使うほど、文字間の偏りをより捉え易くすることが
でき、高圧縮率が得られる。
【００１５】しかし、高次文脈の相関が弱いデータで
は、かえって圧縮率が悪くなる。このような問題を解決
しようとしたのが次数を混合したブレンド文脈である。
ブレンド文脈の方法では、直前の次数を固定せずに、個
々の文脈によって出易い場合には、次数の高いところで
従属関係を導き出し、出にくい場合には次数の低いとこ
ろで従属関係を導き出すようにしたものである。
は、かえって圧縮率が悪くなる。このような問題を解決
しようとしたのが次数を混合したブレンド文脈である。
ブレンド文脈の方法では、直前の次数を固定せずに、個
々の文脈によって出易い場合には、次数の高いところで
従属関係を導き出し、出にくい場合には次数の低いとこ
ろで従属関係を導き出すようにしたものである。
【００１６】このように出現頻度モデル部４００で求め
た出現数に基づいて、動的符号を与えるエントロピー符
号化部４０２の代表的な符号化としては、算術符号化、
動的ハフマン符号化、自己組織化符号化等がある。算術
符号化は、各文字の出現確率から符号を演算で求めるた
め、１ビット／文字以下でも符号割当てが可能であり、
最も符号化効率が高いとされている。
た出現数に基づいて、動的符号を与えるエントロピー符
号化部４０２の代表的な符号化としては、算術符号化、
動的ハフマン符号化、自己組織化符号化等がある。算術
符号化は、各文字の出現確率から符号を演算で求めるた
め、１ビット／文字以下でも符号割当てが可能であり、
最も符号化効率が高いとされている。
【００１７】図６９（Ａ）〜（Ｃ）は多値算術符号化の
手順であり、複数ビット単位、例えばバイト単位の入力
文字の文字列を数直線［０，１］の１点に対応付けて１
つの符号で表す。ここで説明を簡単にするため、ａ，
ｂ，ｃ，ｄの４の文字よりなる文字列を考える。まず図
６９（Ａ）のように、各文字の出現頻度を求める。ここ
で出現頻度とは、各文字の出現数を総出現数で割った確
率である。例えば、文字ａの出現頻度は０．１５、文字
ｂの出現頻度は０．２５、文字ｃの出現頻度は０．３
５、文字ｄの出現頻度は０．２５であったとする。
手順であり、複数ビット単位、例えばバイト単位の入力
文字の文字列を数直線［０，１］の１点に対応付けて１
つの符号で表す。ここで説明を簡単にするため、ａ，
ｂ，ｃ，ｄの４の文字よりなる文字列を考える。まず図
６９（Ａ）のように、各文字の出現頻度を求める。ここ
で出現頻度とは、各文字の出現数を総出現数で割った確
率である。例えば、文字ａの出現頻度は０．１５、文字
ｂの出現頻度は０．２５、文字ｃの出現頻度は０．３
５、文字ｄの出現頻度は０．２５であったとする。
【００１８】次に図６９（Ａ）の出現頻度について、頻
度の高い順番に文字を並べ替え、図６９（Ｂ）のよう
に、累積出現頻度を算出する。累積頻度とは、注目文字
より順位の低い文字の出現頻度を加算したものである。
即ち、出現頻度の１番高い１位の文字ｃの累積出現頻度
は文字ｂ，ｄ，ａの出現頻度を加算したもので、０．６
５となる。同様にして、残りの文字ｂ，ｄ，ａの各累積
出現頻度は、０．４０，０．１５，０．０となる。
度の高い順番に文字を並べ替え、図６９（Ｂ）のよう
に、累積出現頻度を算出する。累積頻度とは、注目文字
より順位の低い文字の出現頻度を加算したものである。
即ち、出現頻度の１番高い１位の文字ｃの累積出現頻度
は文字ｂ，ｄ，ａの出現頻度を加算したもので、０．６
５となる。同様にして、残りの文字ｂ，ｄ，ａの各累積
出現頻度は、０．４０，０．１５，０．０となる。
【００１９】この状態で例えば文字ｃが入力されたとす
ると、図６７（Ｃ）のように、数直線で定義される符号
化区間［０，１］について、入力文字ｃの累積出現頻度
ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．３５と累積出現頻度ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［ｃ］＝０．６５から新区間４０４を求める。具体
的には、数直線で定義される符号化区間［０，１］、の
上端（ハイレベル）Ｈ1 ＝１、下端（ローレベル）Ｌ1
＝０、区間幅Ｗ1 ＝１について、入力文字ｃの累積出現
頻度ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．３５と累積出現頻度ｃｕｍ
ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．６５から新区間４０４の上端（ハ
イレベル）Ｈ2、下端（ローレベル）Ｌ2 及び区間幅Ｗ2
を求める。即ち、新区間４０４の下端Ｌ2 は、前回区
間の下端（ローレベル）Ｌ1 と区間幅Ｗ1 から、 Ｌ2 ＝Ｌ1 ＋Ｗ1 ×ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｃ］ ＝０．０＋１．０×０．６５ ＝０．６５ となる。また新区間４０４の幅Ｗ2 は、 Ｗ2 ＝Ｗ1 ×ｆｒｅｑ［ｃ］ ＝１．０×０．３５ ＝０．３５ 更に、新区間４０４の上端（ハイレベル）Ｈ2 は、 Ｈ2 ＝Ｌ2 ＋Ｗ2 ＝０．６５＋０．３５ ＝１．００ となる。このとき、文字ｃが入力したので、文字ｃの出
現数を１つインクリメントし、また総出現数を１つイン
クリメントし、これに応じて文字ａ，ｂ，ｃ，ｄの出現
頻度及び累積出現頻度が更新される。しかし、説明を簡
単にするため、図６９（Ａ）（Ｂ）の出現頻度と累積出
現頻度に固定して説明する。
ると、図６７（Ｃ）のように、数直線で定義される符号
化区間［０，１］について、入力文字ｃの累積出現頻度
ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．３５と累積出現頻度ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［ｃ］＝０．６５から新区間４０４を求める。具体
的には、数直線で定義される符号化区間［０，１］、の
上端（ハイレベル）Ｈ1 ＝１、下端（ローレベル）Ｌ1
＝０、区間幅Ｗ1 ＝１について、入力文字ｃの累積出現
頻度ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．３５と累積出現頻度ｃｕｍ
ｆｒｅｑ［ｃ］＝０．６５から新区間４０４の上端（ハ
イレベル）Ｈ2、下端（ローレベル）Ｌ2 及び区間幅Ｗ2
を求める。即ち、新区間４０４の下端Ｌ2 は、前回区
間の下端（ローレベル）Ｌ1 と区間幅Ｗ1 から、 Ｌ2 ＝Ｌ1 ＋Ｗ1 ×ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｃ］ ＝０．０＋１．０×０．６５ ＝０．６５ となる。また新区間４０４の幅Ｗ2 は、 Ｗ2 ＝Ｗ1 ×ｆｒｅｑ［ｃ］ ＝１．０×０．３５ ＝０．３５ 更に、新区間４０４の上端（ハイレベル）Ｈ2 は、 Ｈ2 ＝Ｌ2 ＋Ｗ2 ＝０．６５＋０．３５ ＝１．００ となる。このとき、文字ｃが入力したので、文字ｃの出
現数を１つインクリメントし、また総出現数を１つイン
クリメントし、これに応じて文字ａ，ｂ，ｃ，ｄの出現
頻度及び累積出現頻度が更新される。しかし、説明を簡
単にするため、図６９（Ａ）（Ｂ）の出現頻度と累積出
現頻度に固定して説明する。
【００２０】次に文字ａが入力されると、前回の区間４
０４を新たな区間［０，１］と見做し、この区間４０４
について、入力文字ａの出現頻度ｆｒｅｑ［ａ］＝０．
１５と累積出現頻度ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ａ］＝０．１５
に基づいて、新区間４０６の下端（ローレベル）Ｌ3 、
区間幅Ｗ3 、及び上端Ｈ3 を次のようにして求める。 Ｌ3 ＝Ｌ2 ＋Ｗ2 ×ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ａ］ ＝０．６５＋０．３５×０．１５ ＝０．７０２５ Ｗ3 ＝Ｗ2 ×ｆｒｅｑ［ａ］ ＝０．３５×０．１５ ＝０．０５２５ Ｈ3 ＝Ｌ3 ＋Ｗ3 ＝０．７０２５＋０．０５２５ ＝０．７５５０ 次に文字ｄが入力されると、前回の区間４０６を新たな
区間［０，１］と見做し、この区間４０６について、入
力文字ｄの出現頻度ｆｒｅｑ［ｄ］＝０．２５と累積出
現頻度ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｄ］＝０．４に基づいて、新
区間４０８の下端（ローレベル）Ｌ4 、区間幅Ｗ4 、及
び上端Ｈ4 を次のようにして求める。
０４を新たな区間［０，１］と見做し、この区間４０４
について、入力文字ａの出現頻度ｆｒｅｑ［ａ］＝０．
１５と累積出現頻度ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ａ］＝０．１５
に基づいて、新区間４０６の下端（ローレベル）Ｌ3 、
区間幅Ｗ3 、及び上端Ｈ3 を次のようにして求める。 Ｌ3 ＝Ｌ2 ＋Ｗ2 ×ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ａ］ ＝０．６５＋０．３５×０．１５ ＝０．７０２５ Ｗ3 ＝Ｗ2 ×ｆｒｅｑ［ａ］ ＝０．３５×０．１５ ＝０．０５２５ Ｈ3 ＝Ｌ3 ＋Ｗ3 ＝０．７０２５＋０．０５２５ ＝０．７５５０ 次に文字ｄが入力されると、前回の区間４０６を新たな
区間［０，１］と見做し、この区間４０６について、入
力文字ｄの出現頻度ｆｒｅｑ［ｄ］＝０．２５と累積出
現頻度ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｄ］＝０．４に基づいて、新
区間４０８の下端（ローレベル）Ｌ4 、区間幅Ｗ4 、及
び上端Ｈ4 を次のようにして求める。
【００２１】 Ｌ4 ＝Ｌ3 ＋Ｗ3 ×ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｄ］ ＝０．７０２５＋０．０５２５×０．４０ ＝０．７２３５ Ｗ4 ＝Ｗ3 ×ｆｒｅｑ［ｄ］ ＝０．０５２５×０．４０ ＝０．０２１０ Ｈ4 ＝Ｌ4 ＋Ｗ4 ＝０．７２３５＋０．０２１０ ＝０．７４４５ この入力文字ｄが最終文字であったすると、区間４０８
を表わす任意の値、例えば区間４０８の上端と下端の間
の任意の値を算術化符号として出力する。具体的には、
前回の区間４０６を［１，０］に正規化して閾値１／
４，１／２，３／４により４つの分割区間に分け、最終
区間４０８の上端Ｈ4 と下端Ｌ4 が正規化された前回区
間４０６のどの分割区間に属するかを符号化する。例え
ば前回区間４０６について、次の条件で符号化する。
を表わす任意の値、例えば区間４０８の上端と下端の間
の任意の値を算術化符号として出力する。具体的には、
前回の区間４０６を［１，０］に正規化して閾値１／
４，１／２，３／４により４つの分割区間に分け、最終
区間４０８の上端Ｈ4 と下端Ｌ4 が正規化された前回区
間４０６のどの分割区間に属するかを符号化する。例え
ば前回区間４０６について、次の条件で符号化する。
【００２２】１／２以上でビット１とし、１／２を下
回ったらビット０とする； １／４以上で３／４以下の範囲にあればビット１と
し、この範囲を外れていればビット０とする； 最終区間４０８の場合には、Ｈ4 ＝０．７４４５である
から条件ではビット「１」となり、条件でもビット
「１」となる。またＬ4 ＝０．７２３５であるから条件
ではビット「１」となり、条件でもビット「１」と
なる。したがって、文字列「ｃａｄ」の算術化符号は
「１１１１」となる。
回ったらビット０とする； １／４以上で３／４以下の範囲にあればビット１と
し、この範囲を外れていればビット０とする； 最終区間４０８の場合には、Ｈ4 ＝０．７４４５である
から条件ではビット「１」となり、条件でもビット
「１」となる。またＬ4 ＝０．７２３５であるから条件
ではビット「１」となり、条件でもビット「１」と
なる。したがって、文字列「ｃａｄ」の算術化符号は
「１１１１」となる。
【００２３】尚、実際の処理では、文字を入力して符号
化する際に、文字の出現数、累積出現数及び総出現数を
求めており、出現頻度及び累積出現頻度が必要となった
ときに、出現数を総出現数で割って累積出現頻度を求
め、また累積出現数を総出現数で割って累積出現頻度を
求めている。この意味で出現頻度は総出現数で正規化さ
れた出現数ということができ、また累積出現頻度は総出
現数で正規化された累積出現数ということができる。
化する際に、文字の出現数、累積出現数及び総出現数を
求めており、出現頻度及び累積出現頻度が必要となった
ときに、出現数を総出現数で割って累積出現頻度を求
め、また累積出現数を総出現数で割って累積出現頻度を
求めている。この意味で出現頻度は総出現数で正規化さ
れた出現数ということができ、また累積出現頻度は総出
現数で正規化された累積出現数ということができる。
【００２４】このような多値算術符号化によれば、出現
頻度が高い文字列ほど、最終区間の幅が大きくなり、短
い符号によって表せるため、データ量が圧縮される。ま
た、この方法は、符号後のビット表現に最小単位の制約
がなく、最小単位を１ビット以下に取ることができるた
め、効率の高い圧縮ができる。図７０は従来の算術符号
化のデータ圧縮装置のブロック図である。図７０におい
て、データ圧縮装置は、出現頻度順位並び替え部４１
０、カウンタ４１２、頻度データ格納部４１４、辞書４
１６、算術符号化部４１８で構成される。尚、この例で
は、出現頻度の代わりに出現数ｆｒｅｑ［ ］を使用
し、また累積出現頻度の代わりに累積出現数ｃｕｍ ｆ
ｒｅｑ［ ］を使用している。また辞書４１６は頻度デ
ータ格納部４１４に含めてもよい。
頻度が高い文字列ほど、最終区間の幅が大きくなり、短
い符号によって表せるため、データ量が圧縮される。ま
た、この方法は、符号後のビット表現に最小単位の制約
がなく、最小単位を１ビット以下に取ることができるた
め、効率の高い圧縮ができる。図７０は従来の算術符号
化のデータ圧縮装置のブロック図である。図７０におい
て、データ圧縮装置は、出現頻度順位並び替え部４１
０、カウンタ４１２、頻度データ格納部４１４、辞書４
１６、算術符号化部４１８で構成される。尚、この例で
は、出現頻度の代わりに出現数ｆｒｅｑ［ ］を使用
し、また累積出現頻度の代わりに累積出現数ｃｕｍ ｆ
ｒｅｑ［ ］を使用している。また辞書４１６は頻度デ
ータ格納部４１４に含めてもよい。
【００２５】カウンタ４１２は、入力された文字の出現
数ｆｒｅｑ［ ］をカウントし、更に、文字の累積出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ ］と総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［０］を求めて頻度データ格納部４１４に格納する。頻
度順位並び替え部４１０は、文字を入力する毎に、頻度
データ格納部４１４の全文字を出現数ｆｒｅｑ［ 」の
多い順に並べ替え、順位を示す登録番号に対応して出現
数ｆｒｅｑ［ 」と累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ ］
を格納する。同時に、辞書４１６のシンボルを、頻度デ
ータ格納部４１４の出現数の多い順番に、順位を示す登
録番号に対応して並べ替える。
数ｆｒｅｑ［ ］をカウントし、更に、文字の累積出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ ］と総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［０］を求めて頻度データ格納部４１４に格納する。頻
度順位並び替え部４１０は、文字を入力する毎に、頻度
データ格納部４１４の全文字を出現数ｆｒｅｑ［ 」の
多い順に並べ替え、順位を示す登録番号に対応して出現
数ｆｒｅｑ［ 」と累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ ］
を格納する。同時に、辞書４１６のシンボルを、頻度デ
ータ格納部４１４の出現数の多い順番に、順位を示す登
録番号に対応して並べ替える。
【００２６】算術符号化部４１８は、入力文字ｋによる
辞書４１６の参照により順位を示す登録番号を頻度順並
び替え部４１０から受けると、この登録番号により頻度
データ格納部４１４を参照し、入力文字ｋの出現数ｆｒ
ｅｑ［ｋ］、累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］、及び
総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］を求める。そして、出
現数ｆｒｅｑ［ｋ］及び累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［ｋ］を、総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］で各々除算
して出現頻度および累積出現頻度を算出し、これに基づ
き新区間を求める。
辞書４１６の参照により順位を示す登録番号を頻度順並
び替え部４１０から受けると、この登録番号により頻度
データ格納部４１４を参照し、入力文字ｋの出現数ｆｒ
ｅｑ［ｋ］、累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］、及び
総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］を求める。そして、出
現数ｆｒｅｑ［ｋ］及び累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［ｋ］を、総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］で各々除算
して出現頻度および累積出現頻度を算出し、これに基づ
き新区間を求める。
【００２７】図７０の動作を説明する。頻度順並び替え
部４１０は、入力文字ｋにより辞書４１６を検索し、出
現数の順位を示す登録番号を求め、算術符号化部４１８
に出力する。算術符号化部４１８は、頻度順並び替え部
４１０からの登録番号（順位）により頻度データ格納部
４１４を参照し、入力文字ｋの出現数ｆｒｅｑ［ｋ］、
累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］、及び総出現数ｃｕ
ｍ ｆｒｅｑ［０］を求める。
部４１０は、入力文字ｋにより辞書４１６を検索し、出
現数の順位を示す登録番号を求め、算術符号化部４１８
に出力する。算術符号化部４１８は、頻度順並び替え部
４１０からの登録番号（順位）により頻度データ格納部
４１４を参照し、入力文字ｋの出現数ｆｒｅｑ［ｋ］、
累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］、及び総出現数ｃｕ
ｍ ｆｒｅｑ［０］を求める。
【００２８】そして、出現数ｆｒｅｑ［ｋ］及び累積出
現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］を、総出現数ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［０］で各々除算して出現頻度および累積出現頻度
を算出し、更に前回の区間幅Ｗk-1 に基づいて、新たな
区間Ｗk の上端（ハイレベル）Ｈk と下端（ローレベ
ル）Ｌk を求め、もし最終文字であれば新区間の任意の
値を符号として出力する。
現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］を、総出現数ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［０］で各々除算して出現頻度および累積出現頻度
を算出し、更に前回の区間幅Ｗk-1 に基づいて、新たな
区間Ｗk の上端（ハイレベル）Ｈk と下端（ローレベ
ル）Ｌk を求め、もし最終文字であれば新区間の任意の
値を符号として出力する。
【００２９】一方、カウンタ４１２は入力文字ｋの出現
数ｆｒｅｑ［ｋ］、累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］
及び総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］を各々１つずつイ
ンクリメントし、頻度データ格納部４１４の登録番号に
対応する値を更新する。続いて、頻度順並び替え部４１
０は、更新後の出現数ｆｒｅｑ［ ］の順に頻度データ
格納部４１４及び辞書４１６の並び替えを行う。
数ｆｒｅｑ［ｋ］、累積出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｋ］
及び総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］を各々１つずつイ
ンクリメントし、頻度データ格納部４１４の登録番号に
対応する値を更新する。続いて、頻度順並び替え部４１
０は、更新後の出現数ｆｒｅｑ［ ］の順に頻度データ
格納部４１４及び辞書４１６の並び替えを行う。
【００３０】図７１のフローチャートは多値算術符号化
の処理であり、出現文字について、直前までの文字との
履歴を考慮しない一重履歴、即ち０次文脈との従属関係
を推定する場合を例にとっている。ここで、符号化区間
の初期値は、上端Ｈ0 ＝１、下端Ｌ0 ＝１、区間幅Ｗ0
＝１．０とする。ｉは出現数の高い順に並べ替えられた
辞書の順位（登録番号）であり、１，２，３，・・・，
Ａの値をとる。
の処理であり、出現文字について、直前までの文字との
履歴を考慮しない一重履歴、即ち０次文脈との従属関係
を推定する場合を例にとっている。ここで、符号化区間
の初期値は、上端Ｈ0 ＝１、下端Ｌ0 ＝１、区間幅Ｗ0
＝１．０とする。ｉは出現数の高い順に並べ替えられた
辞書の順位（登録番号）であり、１，２，３，・・・，
Ａの値をとる。
【００３１】またｆｒｅｑ［ｉ］は、出現数の高い順に
並び替えられた辞書の順位（登録番号）ｉの出現数であ
り、またｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｉ］は辞書の順位ｉの累積
出現数である。更に、Ｉ＝１，２，３，・・・，Ａであ
ることから、ｃｕｍ ｆｒｅｑ［１］は、順位１位の累
積出現数であり、ｃｕｍ ｆｒｅｑ［Ａ］は最下位Ａの
累積出現数を表す。更に、符号化区間は、ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［１］＝１，ｃｕｍ ｆｒｅｑ［Ａ］＝０で正規化
される。
並び替えられた辞書の順位（登録番号）ｉの出現数であ
り、またｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｉ］は辞書の順位ｉの累積
出現数である。更に、Ｉ＝１，２，３，・・・，Ａであ
ることから、ｃｕｍ ｆｒｅｑ［１］は、順位１位の累
積出現数であり、ｃｕｍ ｆｒｅｑ［Ａ］は最下位Ａの
累積出現数を表す。更に、符号化区間は、ｃｕｍ ｆｒ
ｅｑ［１］＝１，ｃｕｍ ｆｒｅｑ［Ａ］＝０で正規化
される。
【００３２】まずステップＳ１にあっては次の初期値の
設定を行う。 辞書Ｄの配列ｉに全ての単一文字を割り付ける。 Ｄ（ｉ）＝ｉ 但し、ｉ＝１，２，３，・・・，Ａであり、Ａはアルフ
ァベット及び記号等の数で、最大２５６を採る。
設定を行う。 辞書Ｄの配列ｉに全ての単一文字を割り付ける。 Ｄ（ｉ）＝ｉ 但し、ｉ＝１，２，３，・・・，Ａであり、Ａはアルフ
ァベット及び記号等の数で、最大２５６を採る。
【００３３】各文字に順位（登録番号）ｉを割り付け
る。 Ｉ（ｉ）＝ｉ 但し，ｉ＝１，２，・・・，
Ａ 全文字の出現数を初期化する。 ｆｒｅｑ（ｉ）＝１ 但し，ｉ＝１，２，・・・，
Ａ 全文字の累積出現数を初期化する。
る。 Ｉ（ｉ）＝ｉ 但し，ｉ＝１，２，・・・，
Ａ 全文字の出現数を初期化する。 ｆｒｅｑ（ｉ）＝１ 但し，ｉ＝１，２，・・・，
Ａ 全文字の累積出現数を初期化する。
【００３４】ｃｕｍ ｆｒｅｑ（ｉ）＝Ａ−１ 以上の初期値の設定が済んだならば、ステップＳ２でソ
ースデータの入力文字列から先頭の１文字ｋを入力す
る。次に、ステップＳ３に進み、入力文字ｋにより辞書
を検索して登録番号である順位ｊを求める。これはｊ＝
Ｉ（ｋ）と表現される。また順位ｊから符号区間に対応
する累積出現数のリストテーブルを参照して累積出現数
ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｊ］を求める。これはｉ＝Ｄ（ｊ）
と表現される。
ースデータの入力文字列から先頭の１文字ｋを入力す
る。次に、ステップＳ３に進み、入力文字ｋにより辞書
を検索して登録番号である順位ｊを求める。これはｊ＝
Ｉ（ｋ）と表現される。また順位ｊから符号区間に対応
する累積出現数のリストテーブルを参照して累積出現数
ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｊ］を求める。これはｉ＝Ｄ（ｊ）
と表現される。
【００３５】そして、辞書から検索した順位ｊを算術符
号化する。順位ｊの算術符号化とは、順位ｊの累積出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｊ］を総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［０］で除算して累積出現頻度を求め、前回の区間幅と
下端（ローレベル）から新区間を求める。ここで入力文
字が符号化単位となる所定バイト数の最終文字であれ
ば、新区間の任意の値を符号として出力する。
号化する。順位ｊの算術符号化とは、順位ｊの累積出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［ｊ］を総出現数ｃｕｍ ｆｒｅｑ
［０］で除算して累積出現頻度を求め、前回の区間幅と
下端（ローレベル）から新区間を求める。ここで入力文
字が符号化単位となる所定バイト数の最終文字であれ
ば、新区間の任意の値を符号として出力する。
【００３６】次に、ステップＳ４で順位ｊの入力文字ｋ
と同じ出現数の文字が上の順位に並んでいる場合は、そ
の先頭順位に位置する文字、出現数、及び累積出現数の
入れ替えを行う。まず順位ｊより小さい順位の文字の内
で、ｊ番目の文字ｋと出現数ｆｒｅｑ［ｋ］の異なる文
字の１つ下の順位ｒを求める。即ち、ｆｒｅｑ［ｒ］！
＝ｆｒｅｑ［ｊ］となる最大の順位ｒを見つける。ここ
で！は異なることを意味する。
と同じ出現数の文字が上の順位に並んでいる場合は、そ
の先頭順位に位置する文字、出現数、及び累積出現数の
入れ替えを行う。まず順位ｊより小さい順位の文字の内
で、ｊ番目の文字ｋと出現数ｆｒｅｑ［ｋ］の異なる文
字の１つ下の順位ｒを求める。即ち、ｆｒｅｑ［ｒ］！
＝ｆｒｅｑ［ｊ］となる最大の順位ｒを見つける。ここ
で！は異なることを意味する。
【００３７】更に、辞書のｒ番目の文字に対応する区間
分の出現数のリストテーブルの順位がＩ（ｒ）＝ｓ、同
じく対応する区間分の累積出現数のリストテーブルの順
位がＤ（ｒ）＝ｔであるとする。そこで、辞書について
ｊ番目とｒ番目の文字を入れ替え、出現数の区間リスト
テーブルについてｊ番目とｓ番目の出現数を入れ替え、
更に累積出現数の区間リストテーブルについてｊ番目と
ｔ番目の累積出現数を入れ替える。
分の出現数のリストテーブルの順位がＩ（ｒ）＝ｓ、同
じく対応する区間分の累積出現数のリストテーブルの順
位がＤ（ｒ）＝ｔであるとする。そこで、辞書について
ｊ番目とｒ番目の文字を入れ替え、出現数の区間リスト
テーブルについてｊ番目とｓ番目の出現数を入れ替え、
更に累積出現数の区間リストテーブルについてｊ番目と
ｔ番目の累積出現数を入れ替える。
【００３８】即ち、出現数の入れ替えＩ（ｊ）＝ｓ、累
積出現数の入れ替えＤ（ｊ）＝ｔ，辞書順位の入れ替え
Ｉ（ｒ）＝ｊ，及び辞書文字の入れ替えＤ（ｒ）＝Ｄ
（ｊ）を行う。例えば入力文字ｋの順位ｊと同じ出現数
をもつ上位の順位ｊ−１，ｊ−２，ｊ−３が存在したと
すると、最上位のｒ＝ｊ−３が入れ替え先として求めら
れ、順位ｒと順位ｊの文字、出現数、累積出現数の入れ
替えを行う。
積出現数の入れ替えＤ（ｊ）＝ｔ，辞書順位の入れ替え
Ｉ（ｒ）＝ｊ，及び辞書文字の入れ替えＤ（ｒ）＝Ｄ
（ｊ）を行う。例えば入力文字ｋの順位ｊと同じ出現数
をもつ上位の順位ｊ−１，ｊ−２，ｊ−３が存在したと
すると、最上位のｒ＝ｊ−３が入れ替え先として求めら
れ、順位ｒと順位ｊの文字、出現数、累積出現数の入れ
替えを行う。
【００３９】続いて、ステップＳ５で、入れ替えが済ん
だ入力文字ｋの出現数ｆｒｅｑ［ｋ］を１つインクリメ
ントし、更に、順位ｒ＋１以上の累積出現数ｃｕｍ ｆ
ｒｅｑ［ ］を１つインクリメントする。勿論、総出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］も１つインクリメントする。
そして再びステップＳ２に戻って次の１文字を入力し、
ソースデータがなくなるまて同じ処理を繰り返す。
だ入力文字ｋの出現数ｆｒｅｑ［ｋ］を１つインクリメ
ントし、更に、順位ｒ＋１以上の累積出現数ｃｕｍ ｆ
ｒｅｑ［ ］を１つインクリメントする。勿論、総出現
数ｃｕｍ ｆｒｅｑ［０］も１つインクリメントする。
そして再びステップＳ２に戻って次の１文字を入力し、
ソースデータがなくなるまて同じ処理を繰り返す。
【００４０】図７２のフローチャートは、出現文字につ
いて、直前の１文字との履歴を考慮した二重履歴、即ち
１次文脈との従属関係を推定する場合の多値算術符号化
である（参考文献(5)D.M.Abrahamson を参照）。この二
重履歴の処理にあっては、連続する２字の組み合わせを
考慮し、各文字毎に辞書を作成し、更に各文字毎に続く
文字の出現頻度を２番目の文字毎に辞書に登録する。例
えば、文字ａの辞書には、文字ａに続いて出現した文
字、例えばａｂに対するｂ、ａｃに対するｃ等を登録
し、ａに続く文字毎の出現数を求め、登録する。
いて、直前の１文字との履歴を考慮した二重履歴、即ち
１次文脈との従属関係を推定する場合の多値算術符号化
である（参考文献(5)D.M.Abrahamson を参照）。この二
重履歴の処理にあっては、連続する２字の組み合わせを
考慮し、各文字毎に辞書を作成し、更に各文字毎に続く
文字の出現頻度を２番目の文字毎に辞書に登録する。例
えば、文字ａの辞書には、文字ａに続いて出現した文
字、例えばａｂに対するｂ、ａｃに対するｃ等を登録
し、ａに続く文字毎の出現数を求め、登録する。
【００４１】このため、ステップＳ１の初期値の設定
で、辞書Ｄの配列には、文字ｐに対して続く文字ｉ毎
に、Ｄ（ｐ，ｉ）を割り付ける。ここでｐ，ｉ＝１，
２，…，Ａであり、Ａはアルファベットの大きさ（数）
である。また、各文字に割り付ける番号はＩ（ｐ，ｉ）
とする。ここでｐ，ｉ＝１，２，…，Ａである。これ以
外の点は、図７１の一重履歴の処理と同じである。
で、辞書Ｄの配列には、文字ｐに対して続く文字ｉ毎
に、Ｄ（ｐ，ｉ）を割り付ける。ここでｐ，ｉ＝１，
２，…，Ａであり、Ａはアルファベットの大きさ（数）
である。また、各文字に割り付ける番号はＩ（ｐ，ｉ）
とする。ここでｐ，ｉ＝１，２，…，Ａである。これ以
外の点は、図７１の一重履歴の処理と同じである。
【００４２】また図６８（Ｂ）の木構造を使って動的符
号化を行う算術符号化以外のエントロピー符号化とし
て、動的ハフマン符号化や自己組織化符号化の一種であ
るスプレイ符号化等もある。動的ハフマン符号化は、例
えば (7)D.E.Knuth,"Dynamic Huffman Coding",Journal of A
logorithms 6, 163-180(1985) J.S.Vitter,"Design an
d Analysis of Dynamic Huffman Codes",Journal of AC
M,34,4,825-845(1987) (8) 植松友彦、“文書データ圧縮アルゴリズム入門”、
第５章、ＣＱ出版社（19 94) 特許：整理番号94-11634 に詳細が示される。またスプレイ符号化は、 (9)D.W.Jones,"Application of Splay Tree to Data Co
mpression",Commun.of ACM,31,8,996-1007(1987) 特
許：整理番号94-01147 に詳細が示される。
号化を行う算術符号化以外のエントロピー符号化とし
て、動的ハフマン符号化や自己組織化符号化の一種であ
るスプレイ符号化等もある。動的ハフマン符号化は、例
えば (7)D.E.Knuth,"Dynamic Huffman Coding",Journal of A
logorithms 6, 163-180(1985) J.S.Vitter,"Design an
d Analysis of Dynamic Huffman Codes",Journal of AC
M,34,4,825-845(1987) (8) 植松友彦、“文書データ圧縮アルゴリズム入門”、
第５章、ＣＱ出版社（19 94) 特許：整理番号94-11634 に詳細が示される。またスプレイ符号化は、 (9)D.W.Jones,"Application of Splay Tree to Data Co
mpression",Commun.of ACM,31,8,996-1007(1987) 特
許：整理番号94-01147 に詳細が示される。
【００４３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の確率統計型の符号化にあっては、図６７のよ
うに、出現頻度モデル部４００で出現頻度を求めた後、
エントロピー符号化部４０２で動的符号化を行うため、
処理に時間がかかるという問題があった。また、出現頻
度モデル部４０２でブレンド文脈を処理する場合には、
条件付確率等の従属関係を高次から低次に向けて逐次に
求めていたため、処理時間が大幅にかかり、とても実用
化にならなかった。
うな従来の確率統計型の符号化にあっては、図６７のよ
うに、出現頻度モデル部４００で出現頻度を求めた後、
エントロピー符号化部４０２で動的符号化を行うため、
処理に時間がかかるという問題があった。また、出現頻
度モデル部４０２でブレンド文脈を処理する場合には、
条件付確率等の従属関係を高次から低次に向けて逐次に
求めていたため、処理時間が大幅にかかり、とても実用
化にならなかった。
【００４４】したがって本発明は、バイト単位の多値デ
ータの確率統計型の符号化と復号化を効率的に行って処
理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮装置およ
びデータ復元装置を提供することを目的とする。また従
来の符号化にあっては、主に英文テキスト、例えばＡＳ
ＣＩＩの８ビットコードを対象にバイトストリーム方向
のバイト単位を基本に符号化することを考えている。
ータの確率統計型の符号化と復号化を効率的に行って処
理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮装置およ
びデータ復元装置を提供することを目的とする。また従
来の符号化にあっては、主に英文テキスト、例えばＡＳ
ＣＩＩの８ビットコードを対象にバイトストリーム方向
のバイト単位を基本に符号化することを考えている。
【００４５】このため、現在、国際言語コードとして採
用されている２バイト構成のＵｎｉｃｏｄｅや日本語コ
ード，ＲＧＢ３バイト構成のフルカラー画像データ，４
バイト又は８バイトといったプログラムコード等の複数
バイトのワード構成を持つデータに対して、従来の符号
化方法はあまり圧縮効率が良くない。即ち、従来の符号
化方法では、複数バイトのワード構成を持つデータに対
して、バイト単位で処理するため、処理に時間がかか
る、例えば、単純にバイト単位の符号化をワードに拡張
する例として１バイトを２バイトに拡張したとすると、
充分な圧縮率を得るためのデータ量、処理時間、メモリ
容量が全て１バイトに対し２バイトでは２５６倍が必要
となり、とても実用的にはならない。
用されている２バイト構成のＵｎｉｃｏｄｅや日本語コ
ード，ＲＧＢ３バイト構成のフルカラー画像データ，４
バイト又は８バイトといったプログラムコード等の複数
バイトのワード構成を持つデータに対して、従来の符号
化方法はあまり圧縮効率が良くない。即ち、従来の符号
化方法では、複数バイトのワード構成を持つデータに対
して、バイト単位で処理するため、処理に時間がかか
る、例えば、単純にバイト単位の符号化をワードに拡張
する例として１バイトを２バイトに拡張したとすると、
充分な圧縮率を得るためのデータ量、処理時間、メモリ
容量が全て１バイトに対し２バイトでは２５６倍が必要
となり、とても実用的にはならない。
【００４６】そこで本発明は、ワードストリーム方向で
のバイト単位の辞書型および確率統計型による符号化と
復号化を効率的に行って、処理時間を実用化レベルに短
縮できるデータ圧縮装置およびデータ復元装置を提供す
ることを目的とする。
のバイト単位の辞書型および確率統計型による符号化と
復号化を効率的に行って、処理時間を実用化レベルに短
縮できるデータ圧縮装置およびデータ復元装置を提供す
ることを目的とする。
【００４７】
【課題を解決するための手段】図１，２，３，４図は本
発明の原理説明図である。本発明に従えば、バイト単位
の多値データの確率統計型の符号化と復号化を効率的に
行って処理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮
装置およびデータ復元装置が提供される。
発明の原理説明図である。本発明に従えば、バイト単位
の多値データの確率統計型の符号化と復号化を効率的に
行って処理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮
装置およびデータ復元装置が提供される。
【００４８】（確率統計型符号化のパイプライン制御）
まず本発明は、図１（Ａ）のように、入力文字を直前文
字列の条件付出易さにより符号化を行うデータ圧縮装置
を提供する。データ圧縮装置は、出現頻度モデル部１０
とエントロピー符号化部１２を、パイプライン制御部１
５によってパイプライン動作させる。
まず本発明は、図１（Ａ）のように、入力文字を直前文
字列の条件付出易さにより符号化を行うデータ圧縮装置
を提供する。データ圧縮装置は、出現頻度モデル部１０
とエントロピー符号化部１２を、パイプライン制御部１
５によってパイプライン動作させる。
【００４９】即ち、エントロピー符号化部１０は、直前
の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各文字毎に
登録した頻度データ格納部を、入力文字により検索して
条件付出易さを求め、頻度データ格納部を登録更新す
る。エントロピー符号化部１２は、出現頻度モデル部１
０で求めた条件付出易さにより入力文字を符号化する。
パイプライン制御部１１は、出現頻度モデル部１０に文
字入力させて条件付出易さを求めると同時に、エントロ
ピー符号化部１２で１つ前の入力文字につき求めた条件
付出易さをエントロピー符号化させるパイプライン動作
を行う。
の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各文字毎に
登録した頻度データ格納部を、入力文字により検索して
条件付出易さを求め、頻度データ格納部を登録更新す
る。エントロピー符号化部１２は、出現頻度モデル部１
０で求めた条件付出易さにより入力文字を符号化する。
パイプライン制御部１１は、出現頻度モデル部１０に文
字入力させて条件付出易さを求めると同時に、エントロ
ピー符号化部１２で１つ前の入力文字につき求めた条件
付出易さをエントロピー符号化させるパイプライン動作
を行う。
【００５０】この出現頻度モデル部１０とエントロピー
符号化部１２のパイプライン化により、処理時間を短縮
し、確率統計型符号化を高速化できる。また本発明は、
入力された符号と既に復元されている直前の文字列の条
件付出易さにより文字を復元するデータ復元装置を提供
する。データ復元装置は、エントロピー復号化部４６と
出現頻度モデル部４８を、パイプライン制御部４５によ
ってパイプライン動作させる。
符号化部１２のパイプライン化により、処理時間を短縮
し、確率統計型符号化を高速化できる。また本発明は、
入力された符号と既に復元されている直前の文字列の条
件付出易さにより文字を復元するデータ復元装置を提供
する。データ復元装置は、エントロピー復号化部４６と
出現頻度モデル部４８を、パイプライン制御部４５によ
ってパイプライン動作させる。
【００５１】エントロピー復号化部４６は、入力された
符号と既に復元されている直前の文字列から条件付出易
さを求める。出現頻度モデル部４８は、直前の文字列に
繋がる入力文字の条件付出易さを各文字毎に登録した頻
度データ格納部を入力した符号から求めた条件付出易さ
により検索して文字を復元すると共に、頻度データ格納
部を登録更新する。
符号と既に復元されている直前の文字列から条件付出易
さを求める。出現頻度モデル部４８は、直前の文字列に
繋がる入力文字の条件付出易さを各文字毎に登録した頻
度データ格納部を入力した符号から求めた条件付出易さ
により検索して文字を復元すると共に、頻度データ格納
部を登録更新する。
【００５２】パイプライン制御部４５は、エントロピー
復号化部４６で入力した符号の条件付出易さを求めさせ
ると同時に、出現頻度モデル部４８に１つ前の符号の条
件付出易さから文字を復元させるパイプライン動作を行
う。このエントロピー復号化部４６と出現頻度モデル部
４８のパイプライン化により、処理時間を短縮し、確率
統計型復号化を高速化できる。
復号化部４６で入力した符号の条件付出易さを求めさせ
ると同時に、出現頻度モデル部４８に１つ前の符号の条
件付出易さから文字を復元させるパイプライン動作を行
う。このエントロピー復号化部４６と出現頻度モデル部
４８のパイプライン化により、処理時間を短縮し、確率
統計型復号化を高速化できる。
【００５３】（出現頻度モデル部のパイプライン化）ま
た本発明は、図１（Ｂ）のように、ブレンドモデルにお
いて、各次数の出現頻度モデル部を並列化したデータ圧
縮装置およびデータ復元装置を提供する。まずブレンド
文脈を対象としたデータ圧縮装置は、文字を直前の長い
文字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次文脈へ
と条件付出易さにより符号化を行うもので、各次数毎
に、例えば０次、１次、及び２次毎に出現頻度モデル部
８８，９０，９２を並列的に設けている。各次数毎の出
現頻度モデル部８８，９０，９２は、直前の文字列に繋
がる入力文字の条件付出易さを各次数毎に登録した頻度
データ格納部を有し、各次数における直前の文字列に繋
がる入力文字の条件付出易さを頻度データ格納部の参照
により検索すると共に、頻度データ格納部を登録更新す
る。
た本発明は、図１（Ｂ）のように、ブレンドモデルにお
いて、各次数の出現頻度モデル部を並列化したデータ圧
縮装置およびデータ復元装置を提供する。まずブレンド
文脈を対象としたデータ圧縮装置は、文字を直前の長い
文字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次文脈へ
と条件付出易さにより符号化を行うもので、各次数毎
に、例えば０次、１次、及び２次毎に出現頻度モデル部
８８，９０，９２を並列的に設けている。各次数毎の出
現頻度モデル部８８，９０，９２は、直前の文字列に繋
がる入力文字の条件付出易さを各次数毎に登録した頻度
データ格納部を有し、各次数における直前の文字列に繋
がる入力文字の条件付出易さを頻度データ格納部の参照
により検索すると共に、頻度データ格納部を登録更新す
る。
【００５４】各次数毎の出現頻度モデル部８８，９０，
９２に続いては、エントロピー符号化部１２が設けら
れ、各次数毎の出現頻度モデル部８８，９０，９２から
出力される各次数の条件付出易さを、高次の文脈から低
次の文脈の順に符号化する。更にパイプライン化は、各
次数毎の出現頻度モデル部８８，９０，９２とエントロ
ピー符号化部１２とをパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部８５を設けることで実現する。
９２に続いては、エントロピー符号化部１２が設けら
れ、各次数毎の出現頻度モデル部８８，９０，９２から
出力される各次数の条件付出易さを、高次の文脈から低
次の文脈の順に符号化する。更にパイプライン化は、各
次数毎の出現頻度モデル部８８，９０，９２とエントロ
ピー符号化部１２とをパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部８５を設けることで実現する。
【００５５】ブレンド文脈を対象としたデータ復元装置
は、入力された符号と既に復元されている直前の長い文
字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次文脈の順
に文字を復元する。データ復元装置の並列化は、エント
ロピー復号化部４６に続いて各次数毎に、例えば０次、
１次、２次毎の出現頻度モデル部１３０，１３２，１３
４を並列的に設ける。
は、入力された符号と既に復元されている直前の長い文
字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次文脈の順
に文字を復元する。データ復元装置の並列化は、エント
ロピー復号化部４６に続いて各次数毎に、例えば０次、
１次、２次毎の出現頻度モデル部１３０，１３２，１３
４を並列的に設ける。
【００５６】エントロピー復号化部４６は、入力された
符号と既に復元されている各次数の直前の文字列に基づ
き高次文脈から低次文脈の順に条件付出易さを求める。
各次数毎の出現頻度モデル部１３０，１３２，１３４
は、直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、エントロピ
ー復号化部４６で求めた自己の次数の条件付出易さか
ら、頻度データ格納部の参照により文字を並列的に復元
する共に、頻度データ格納部を登録更新する。
符号と既に復元されている各次数の直前の文字列に基づ
き高次文脈から低次文脈の順に条件付出易さを求める。
各次数毎の出現頻度モデル部１３０，１３２，１３４
は、直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、エントロピ
ー復号化部４６で求めた自己の次数の条件付出易さか
ら、頻度データ格納部の参照により文字を並列的に復元
する共に、頻度データ格納部を登録更新する。
【００５７】データ復元装置のパイプライン化は、更
に、エントロピー復号化部４６と各次数毎の出現頻度モ
デル部１３０，１３２，１３４とをパイプライン動作さ
せるパイプライン制御部１２５を設ける。 （出現頻度モデル部とエントロピー符号化部のパイプラ
イン化）更に、本発明は、図２（Ｃ）のように、ブレン
ドモデルにおいて、出現頻度モデル部とエントロピー符
号化部の各々を各次数毎に並列化したデータ圧縮装置及
びデータ復元装置を提供する。
に、エントロピー復号化部４６と各次数毎の出現頻度モ
デル部１３０，１３２，１３４とをパイプライン動作さ
せるパイプライン制御部１２５を設ける。 （出現頻度モデル部とエントロピー符号化部のパイプラ
イン化）更に、本発明は、図２（Ｃ）のように、ブレン
ドモデルにおいて、出現頻度モデル部とエントロピー符
号化部の各々を各次数毎に並列化したデータ圧縮装置及
びデータ復元装置を提供する。
【００５８】このデータ圧縮装置は、各次数毎に、例え
ば０次、１次、及び２次毎に、出現頻度モデル部１６
６、エントロピー符号化部１６８、及び符号マージ部１
７０を独立に設けることで、並列化している。各次数毎
の出現頻度モデル部１６６は、直前の文字列に繋がる入
力文字の条件付出易さを各次数毎に登録した頻度データ
格納部を有し、各次数における直前の文字列に繋がる入
力文字の条件付出易さを頻度データ格納部の参照により
並列的に検索すると共に、頻度データ格納部を登録更新
する。
ば０次、１次、及び２次毎に、出現頻度モデル部１６
６、エントロピー符号化部１６８、及び符号マージ部１
７０を独立に設けることで、並列化している。各次数毎
の出現頻度モデル部１６６は、直前の文字列に繋がる入
力文字の条件付出易さを各次数毎に登録した頻度データ
格納部を有し、各次数における直前の文字列に繋がる入
力文字の条件付出易さを頻度データ格納部の参照により
並列的に検索すると共に、頻度データ格納部を登録更新
する。
【００５９】各次数毎のエントロピー符号化部１６８
は、出現頻度モデル部１６６から出力された各次数にお
ける直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを並
列的にエントロピー符号化する。符号マージ部１７０
は、各次数のエントロピー符号部１７０からの符号をま
とめて出力する。データ圧縮装置のパイプライン化は、
各次数毎に設けられた複数の出現頻度モデル部１６６と
複数のエントロピー符号化部１６８を、各次数毎にパイ
プライン動作させるパイプライン制御部１７５を設け
る。
は、出現頻度モデル部１６６から出力された各次数にお
ける直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを並
列的にエントロピー符号化する。符号マージ部１７０
は、各次数のエントロピー符号部１７０からの符号をま
とめて出力する。データ圧縮装置のパイプライン化は、
各次数毎に設けられた複数の出現頻度モデル部１６６と
複数のエントロピー符号化部１６８を、各次数毎にパイ
プライン動作させるパイプライン制御部１７５を設け
る。
【００６０】一方、データ復元装置は、符号分離部２１
１、各次数毎に独立に設けられたエントロピー復号化部
２１４、各次数毎に独立に設けられた複数の出現頻度モ
デル部２１６によって、各次数毎に並列化する。符号分
離部２１１は、入力された符号を各次数の符号に分離す
る。各次数毎のエントロピー復号化部２１４は、分離部
２１１で分離された各次数の符号と既に復元されている
各次数の直前の文字列に基づき各次数の条件付出易さを
求める処理を、各次数毎に並列的に行う。
１、各次数毎に独立に設けられたエントロピー復号化部
２１４、各次数毎に独立に設けられた複数の出現頻度モ
デル部２１６によって、各次数毎に並列化する。符号分
離部２１１は、入力された符号を各次数の符号に分離す
る。各次数毎のエントロピー復号化部２１４は、分離部
２１１で分離された各次数の符号と既に復元されている
各次数の直前の文字列に基づき各次数の条件付出易さを
求める処理を、各次数毎に並列的に行う。
【００６１】各次数毎の出現頻度モデル部２１６は、直
前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各次数毎
に登録した頻度データ格納部を有し、各次数毎のエント
ロピー復号化部２１４で求めた各次数の条件付出易さに
より頻度データ格納部を検索して文字を復元すると共に
頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次数毎に並
列的に行う。
前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各次数毎
に登録した頻度データ格納部を有し、各次数毎のエント
ロピー復号化部２１４で求めた各次数の条件付出易さに
より頻度データ格納部を検索して文字を復元すると共に
頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次数毎に並
列的に行う。
【００６２】このデータ復元装置のパイプライン化は、
各次数毎のエントロピー復号化部２１４と出現頻度モデ
ル部２１６を、各次数毎にパイプライン動作させるパイ
プライン制御部を設ける。図１（Ａ）（Ｂ）及び図２
（Ｃ）のデータ圧縮装置及びデータ復元装置の出現頻度
モデル部は、条件付出易さを導くための情報として、順
位、出現数、累積出現数、文脈下の総出現数の検索、登
録、更新を行う。またエントロピー符号化部とエントロ
ピー復号化部は算術符号化と算術復号化を行う。
各次数毎のエントロピー復号化部２１４と出現頻度モデ
ル部２１６を、各次数毎にパイプライン動作させるパイ
プライン制御部を設ける。図１（Ａ）（Ｂ）及び図２
（Ｃ）のデータ圧縮装置及びデータ復元装置の出現頻度
モデル部は、条件付出易さを導くための情報として、順
位、出現数、累積出現数、文脈下の総出現数の検索、登
録、更新を行う。またエントロピー符号化部とエントロ
ピー復号化部は算術符号化と算術復号化を行う。
【００６３】またパイプライン制御部は、出現頻度モデ
ル部における条件付出易さを導くための順位、出現数、
累積出現数、文脈下の総出現数に関する読出、加算、書
込を、各情報ごとにパイプライン処理させる。またパイ
プライン制御部は、算術符号空間を表す上端と下端の演
算を、並列に行う。 （ワードストリーム方向の符号化）また本発明に従え
ば、ワードストリーム方向でのバイト単位の辞書型およ
び確率統計型による符号化と復号化を効率的に行って、
処理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮装置お
よびデータ復元装置が提供される。
ル部における条件付出易さを導くための順位、出現数、
累積出現数、文脈下の総出現数に関する読出、加算、書
込を、各情報ごとにパイプライン処理させる。またパイ
プライン制御部は、算術符号空間を表す上端と下端の演
算を、並列に行う。 （ワードストリーム方向の符号化）また本発明に従え
ば、ワードストリーム方向でのバイト単位の辞書型およ
び確率統計型による符号化と復号化を効率的に行って、
処理時間を実用化レベルに短縮できるデータ圧縮装置お
よびデータ復元装置が提供される。
【００６４】図３はワードストリーム方向での符号化と
復号化の原理説明図である。図３（Ａ）は、複数バイト
で構成されたワードデータをワード単位で符号化するデ
ータ圧縮装置であり、ワードデータをバイト単位に分離
して同じバイト位置毎のバイトデータ列に変換するバイ
ト配列変換部５００、バイト配列変換部５００で得られ
た各バイト位置毎の入力バイトデータを、符号化を終了
したバイトデータとの条件付出易さにより符号化する複
数のバイト単位符号化部５０１、及び複数のバイト単位
符号化部５０１により符号化された各符号をまとめて出
力するマージ部５０２で構成される。
復号化の原理説明図である。図３（Ａ）は、複数バイト
で構成されたワードデータをワード単位で符号化するデ
ータ圧縮装置であり、ワードデータをバイト単位に分離
して同じバイト位置毎のバイトデータ列に変換するバイ
ト配列変換部５００、バイト配列変換部５００で得られ
た各バイト位置毎の入力バイトデータを、符号化を終了
したバイトデータとの条件付出易さにより符号化する複
数のバイト単位符号化部５０１、及び複数のバイト単位
符号化部５０１により符号化された各符号をまとめて出
力するマージ部５０２で構成される。
【００６５】２バイトのユニコードや日本語コード、Ｒ
ＧＢ３バイトのフルカラー画像データ、４バイトや８バ
イトといったプログラムコードを圧縮する符号化におい
て、ワードデータの中の同一バイト位置のバイトデータ
の間には強い相関関係がある。従来のバイトストリーム
方向でのバイト単位の符号化に対し本発明はワードスト
リーム方向でのバイト単位の符号化を行うため、ワード
内の同一バイト位置での相関を符号化に取り込むことが
でき、十分な圧縮効率が期待できる。
ＧＢ３バイトのフルカラー画像データ、４バイトや８バ
イトといったプログラムコードを圧縮する符号化におい
て、ワードデータの中の同一バイト位置のバイトデータ
の間には強い相関関係がある。従来のバイトストリーム
方向でのバイト単位の符号化に対し本発明はワードスト
リーム方向でのバイト単位の符号化を行うため、ワード
内の同一バイト位置での相関を符号化に取り込むことが
でき、十分な圧縮効率が期待できる。
【００６６】バイト単位符号化部５０１としては辞書型
符号化部や確率統計型符号化部が用いられる。バイト単
位符号化部５０１を確率統計型符号化部とした場合、出
現頻度モデル部、エントロピー符号化部及びパイプライ
ン制御部で構成する。ここで文脈のバイト数を固定にす
る文脈固定の場合、出現頻度モデル部は、直前のバイト
データ列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを各
バイトデータ毎に登録した頻度データ格納部を有し、直
前のバイトデータ列に繋がる入力バイトデータの条件付
出易さを頻度データ格納部の参照により検索すると共
に、頻度データ格納部を登録更新する。
符号化部や確率統計型符号化部が用いられる。バイト単
位符号化部５０１を確率統計型符号化部とした場合、出
現頻度モデル部、エントロピー符号化部及びパイプライ
ン制御部で構成する。ここで文脈のバイト数を固定にす
る文脈固定の場合、出現頻度モデル部は、直前のバイト
データ列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを各
バイトデータ毎に登録した頻度データ格納部を有し、直
前のバイトデータ列に繋がる入力バイトデータの条件付
出易さを頻度データ格納部の参照により検索すると共
に、頻度データ格納部を登録更新する。
【００６７】エントロピー符号化部は、出現頻度モデル
部で求めた条件付出易さにより入力バイトデータを符号
化する。パイプライン制御部は、出現頻度モデル部とエ
ントロピー符号化部をパイプライン動作させる。またバ
イト単位符号化部５０１を確率統計型符号化部とし、且
つ直前の字数を固定せずに可変としたブレンド文脈を扱
う場合には、出現頻度モデル部は、直前のバイトデータ
列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを、直前の
高次文脈（長いバイトデータ列）から低次文脈（直前の
短いバイトデータ列）までの各次数毎に登録した頻度デ
ータ格納部を有し、各次数における直前のバイトデータ
列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを頻度デー
タ格納部の参照により検索すると共に、頻度データ格納
部を登録更新する処理を行うために各次数毎に設けられ
る。
部で求めた条件付出易さにより入力バイトデータを符号
化する。パイプライン制御部は、出現頻度モデル部とエ
ントロピー符号化部をパイプライン動作させる。またバ
イト単位符号化部５０１を確率統計型符号化部とし、且
つ直前の字数を固定せずに可変としたブレンド文脈を扱
う場合には、出現頻度モデル部は、直前のバイトデータ
列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを、直前の
高次文脈（長いバイトデータ列）から低次文脈（直前の
短いバイトデータ列）までの各次数毎に登録した頻度デ
ータ格納部を有し、各次数における直前のバイトデータ
列に繋がる入力バイトデータの条件付出易さを頻度デー
タ格納部の参照により検索すると共に、頻度データ格納
部を登録更新する処理を行うために各次数毎に設けられ
る。
【００６８】またエントロピー符号化部は、複数の出現
頻度モデル部の各次数の条件付出易さを高次の文脈から
低次の文脈の順に符号化する。そしてパイプライン制御
部は、複数の出現頻度モデル部とエントロピー符号化部
をパイプライン動作させる。このようにワードストリー
ム方向の符号化については、並列化とパイプライン化を
図ることで、処理時間を実用化レベルに短縮したデータ
圧縮装置が提供できる。
頻度モデル部の各次数の条件付出易さを高次の文脈から
低次の文脈の順に符号化する。そしてパイプライン制御
部は、複数の出現頻度モデル部とエントロピー符号化部
をパイプライン動作させる。このようにワードストリー
ム方向の符号化については、並列化とパイプライン化を
図ることで、処理時間を実用化レベルに短縮したデータ
圧縮装置が提供できる。
【００６９】図３（Ａ）のデータ圧縮装置で符号化され
た符号からワードデータを復元するデータ復元装置は図
３（Ｂ）のように、入力符号列からワードデータの各バ
イト位置の符号を分離する符号分離部５３０、符号分離
部５３０で分離された各バイト位置の入力符号と既に復
元されている同一バイト位置のバイトデータの条件付出
易さによりバイトデータを復号する複数のバイト単位復
号化部５３２、及び複数のバイト単位復号化部５３２に
より復元された各バイトデータを、バイト位置の順番に
並べてワードデータを出力する切替出力部５３３で構成
される。
た符号からワードデータを復元するデータ復元装置は図
３（Ｂ）のように、入力符号列からワードデータの各バ
イト位置の符号を分離する符号分離部５３０、符号分離
部５３０で分離された各バイト位置の入力符号と既に復
元されている同一バイト位置のバイトデータの条件付出
易さによりバイトデータを復号する複数のバイト単位復
号化部５３２、及び複数のバイト単位復号化部５３２に
より復元された各バイトデータを、バイト位置の順番に
並べてワードデータを出力する切替出力部５３３で構成
される。
【００７０】このデータ復元装置もデータ圧縮装置に対
応して、バイト単位復号化部５３２を辞書型復号化部又
は確率統計型復号化部とする。確率統計型復号化部は、
固定文脈の場合、入力された符号と既に復元されている
直前のバイトデータ列から条件付出易さを求めるエント
ロピー復号化部、直前のバイトデータ列に繋がる入力バ
イトデータの条件付出易さを各バイトデータ毎に登録し
た頻度データ格納部を有しエントロピー復号化部で求め
た条件付出易さにより前記頻度データ格納部を検索して
バイトデータを復元すると共に頻度データ格納部を登録
更新する出現頻度モデル部、及びエントロピー復号化部
と出現頻度モデル部をパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部で構成される。
応して、バイト単位復号化部５３２を辞書型復号化部又
は確率統計型復号化部とする。確率統計型復号化部は、
固定文脈の場合、入力された符号と既に復元されている
直前のバイトデータ列から条件付出易さを求めるエント
ロピー復号化部、直前のバイトデータ列に繋がる入力バ
イトデータの条件付出易さを各バイトデータ毎に登録し
た頻度データ格納部を有しエントロピー復号化部で求め
た条件付出易さにより前記頻度データ格納部を検索して
バイトデータを復元すると共に頻度データ格納部を登録
更新する出現頻度モデル部、及びエントロピー復号化部
と出現頻度モデル部をパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部で構成される。
【００７１】またブレンド文脈の場合には、確率統計型
復号化部は、入力された符号と既に復元されている高次
文脈から低次文脈の各次数における直前のバイトデータ
列に基づき高次文脈から低次文脈の順に条件付出易さを
求めるエントロピー復号化部、直前のバイトデータ列に
繋がる入力バイトデータの条件付出易さを各次数毎に登
録した頻度データ格納部を有しエントロピー復号化部で
求めた各次数の条件付出易さから頻度データ格納部の参
照によるバイトデータを復元すると共に頻度データ格納
部を登録更新する処理を行う各次数毎に設けられた複数
の出現頻度モデル部、及びエントロピー復号化部と複数
の出現頻度モデル部をパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部で構成される。
復号化部は、入力された符号と既に復元されている高次
文脈から低次文脈の各次数における直前のバイトデータ
列に基づき高次文脈から低次文脈の順に条件付出易さを
求めるエントロピー復号化部、直前のバイトデータ列に
繋がる入力バイトデータの条件付出易さを各次数毎に登
録した頻度データ格納部を有しエントロピー復号化部で
求めた各次数の条件付出易さから頻度データ格納部の参
照によるバイトデータを復元すると共に頻度データ格納
部を登録更新する処理を行う各次数毎に設けられた複数
の出現頻度モデル部、及びエントロピー復号化部と複数
の出現頻度モデル部をパイプライン動作させるパイプラ
イン制御部で構成される。
【００７２】確率統計型符号化として算術符号化を採用
した場合、データ圧縮装置及びデータ復元装置における
前記出現頻度モデル部は、条件付出易さを導くための情
報として、順位、出現数、累積出現数、文脈下の総出現
数の検索、登録、更新を行う。またエントロピー符号化
部とエントロピー復号化部は算術符号化と算術復号化を
行う。 （ワードストリーム方向とバイトストリーム方向の符号
化復号化の切替え）図４はワードストリーム方向とバイ
トストリーム方向でのバイト単位の符号化復号化を適応
的に切り替える場合の原理説明図である。
した場合、データ圧縮装置及びデータ復元装置における
前記出現頻度モデル部は、条件付出易さを導くための情
報として、順位、出現数、累積出現数、文脈下の総出現
数の検索、登録、更新を行う。またエントロピー符号化
部とエントロピー復号化部は算術符号化と算術復号化を
行う。 （ワードストリーム方向とバイトストリーム方向の符号
化復号化の切替え）図４はワードストリーム方向とバイ
トストリーム方向でのバイト単位の符号化復号化を適応
的に切り替える場合の原理説明図である。
【００７３】図４（Ａ）は複数バイトで構成されたワー
ドデータをワード単位で符号化するデータ圧縮装置であ
り、バイト配列変換部６００、ワードストリーム符号化
部６０２、バイトストリーム符号化部６０４、符号切替
部６０５で構成される。バイト配列変換部６００は、入
力ワードデータをバイトデータに分離した後にワードス
トリーム方向とバイトストリーム方向の複数ワード分の
二次元配列に変換し、この二次元配列を複数ワード分
（文脈の次数分）保持する。
ドデータをワード単位で符号化するデータ圧縮装置であ
り、バイト配列変換部６００、ワードストリーム符号化
部６０２、バイトストリーム符号化部６０４、符号切替
部６０５で構成される。バイト配列変換部６００は、入
力ワードデータをバイトデータに分離した後にワードス
トリーム方向とバイトストリーム方向の複数ワード分の
二次元配列に変換し、この二次元配列を複数ワード分
（文脈の次数分）保持する。
【００７４】ワードストリーム符号化部６０２は、バイ
ト配列変換部６００による二次元配列のワードストリー
ム方向における入力ワードの各バイトデータを、符号化
を終了したワードデータ群の同一バイト位置のバイトデ
ータとの条件付出易さにより符号化してワードストリー
ム符号を生成する。これは図３のデータ復元装置に相当
する。
ト配列変換部６００による二次元配列のワードストリー
ム方向における入力ワードの各バイトデータを、符号化
を終了したワードデータ群の同一バイト位置のバイトデ
ータとの条件付出易さにより符号化してワードストリー
ム符号を生成する。これは図３のデータ復元装置に相当
する。
【００７５】バイトストリーム符号化部６０４は、バイ
ト配列変換部６００による二次元配列のバイトストリー
ム方向における入力ワードの各バイトデータを、先行す
るバイトデータとの条件付出易さにより符号化してバイ
トストリーム符号を生成する。これはバイトデータの並
びをそのまま取り入れてバイト単位に符号化する従来の
データ圧縮装置に相当する。
ト配列変換部６００による二次元配列のバイトストリー
ム方向における入力ワードの各バイトデータを、先行す
るバイトデータとの条件付出易さにより符号化してバイ
トストリーム符号を生成する。これはバイトデータの並
びをそのまま取り入れてバイト単位に符号化する従来の
データ圧縮装置に相当する。
【００７６】符号切替部６０５は、ワードストリーム符
号とバイトストリーム符号のどちらかを切替え出力す
る。例えば、符号切替部６０５は、ワードストリーム符
号とバイトストリーム符号の相関の強さに基づいて符号
出力を切り替える。またワードストリーム符号とバイト
ストリーム符号の内、符号長の短い方を選択する。符号
切替部６０５は、ワードストリーム符号とバイトストリ
ーム符号を、バイト単位に切替え出力する。また符号切
替部６０５は、ワードストリーム符号とバイトストリー
ム符号を、ワード単位に切替え出力することもできる。
更に、符号切替部は、ワードストリーム符号とバイトス
トリーム符号の切替毎に、切替符号を付加する。
号とバイトストリーム符号のどちらかを切替え出力す
る。例えば、符号切替部６０５は、ワードストリーム符
号とバイトストリーム符号の相関の強さに基づいて符号
出力を切り替える。またワードストリーム符号とバイト
ストリーム符号の内、符号長の短い方を選択する。符号
切替部６０５は、ワードストリーム符号とバイトストリ
ーム符号を、バイト単位に切替え出力する。また符号切
替部６０５は、ワードストリーム符号とバイトストリー
ム符号を、ワード単位に切替え出力することもできる。
更に、符号切替部は、ワードストリーム符号とバイトス
トリーム符号の切替毎に、切替符号を付加する。
【００７７】符号切替部６０５は、ワードストリーム符
号とバイトストリーム符号の切替符号として、過去の各
符号の出現頻度に基づく切替符号を用いる。図４（Ｂ）
は、図４（Ａ）のデータ圧縮装置による符号からワード
データを復元するデータ復元装置の原理説明図であり、
符号分離部７００、ワードストリーム復号化部７０２、
バイトストリーム復号化部７０４及び出力切替部７０６
で構成される。
号とバイトストリーム符号の切替符号として、過去の各
符号の出現頻度に基づく切替符号を用いる。図４（Ｂ）
は、図４（Ａ）のデータ圧縮装置による符号からワード
データを復元するデータ復元装置の原理説明図であり、
符号分離部７００、ワードストリーム復号化部７０２、
バイトストリーム復号化部７０４及び出力切替部７０６
で構成される。
【００７８】符号分離部７００は、符号列を入力して１
ワードの各バイト位置のワードストリーム符号又はバイ
トストリーム符号に分離する。ワードストリーム復号化
部７０２は、分離部７００で分離されたワードストリー
ム符号と既に復元されている同一バイト位置のバイトデ
ータの条件付出易さによりバイトデータを復号する。バ
イトストリーム復号化部７０４は、符号分離部７００で
分離されたバイトストリーム符号と既に復元されている
先行するバイトデータの条件付出易さによりバイトデー
タを復号する。出力切替部７０６は、ワードストリーム
復号化部７０２又はバイトストリーム復号化部７０４で
復号された各バイトデータをバイト位置の順に結合して
復元したワードデータを出力する。
ワードの各バイト位置のワードストリーム符号又はバイ
トストリーム符号に分離する。ワードストリーム復号化
部７０２は、分離部７００で分離されたワードストリー
ム符号と既に復元されている同一バイト位置のバイトデ
ータの条件付出易さによりバイトデータを復号する。バ
イトストリーム復号化部７０４は、符号分離部７００で
分離されたバイトストリーム符号と既に復元されている
先行するバイトデータの条件付出易さによりバイトデー
タを復号する。出力切替部７０６は、ワードストリーム
復号化部７０２又はバイトストリーム復号化部７０４で
復号された各バイトデータをバイト位置の順に結合して
復元したワードデータを出力する。
【００７９】図３のワードストリーム方向での符号化に
よれば、２バイトのユニコードや日本語コード、ＲＧＢ
３バイトのフルカラー画像データ、４バイトや８バイト
といったプログラコード等の多バイトのワードデータの
符号化については、圧宿効率の向上が期待できる。しか
し、ワードデータによっては、従来のバイトストリーム
方向での符号化の方が圧縮効率が高くなる場合があり、
一義的に決められない場合がある。
よれば、２バイトのユニコードや日本語コード、ＲＧＢ
３バイトのフルカラー画像データ、４バイトや８バイト
といったプログラコード等の多バイトのワードデータの
符号化については、圧宿効率の向上が期待できる。しか
し、ワードデータによっては、従来のバイトストリーム
方向での符号化の方が圧縮効率が高くなる場合があり、
一義的に決められない場合がある。
【００８０】そこで、同じバイトデータにつきワードス
トリーム方向とバイトストリーム方向を各々行ない、圧
縮効率の高いの符号を適応的に選択することで、さらに
圧縮効率を高めることができる。
トリーム方向とバイトストリーム方向を各々行ない、圧
縮効率の高いの符号を適応的に選択することで、さらに
圧縮効率を高めることができる。
【００８１】
【発明の実施の形態】 ＜目次＞ １．固定次数文脈のパイプライン処理 ２．ブレンド文脈の一部の並列化 ３．ブレンド文脈の全体の並列化 ４．ハッシュ構造による頻度データのアクセス ５．ワードストリーム方向での符号化復号化 ６．ワードストリーム方向とバイトストリーム方向の適
応切替処理 １．固定次数文脈のパイプライン処理 図５は本発明による確率統計型のデータ圧縮装置の基本
構成である。データ圧縮装置は図５（Ａ）のように、出
現頻度モデル部１０、エントロピー符号化部１２で構成
され、パイプライン制御部１１によって出現頻度モデル
部１０とエントロピー符号化部１２がパイプライン処理
を行うように制御される。
応切替処理 １．固定次数文脈のパイプライン処理 図５は本発明による確率統計型のデータ圧縮装置の基本
構成である。データ圧縮装置は図５（Ａ）のように、出
現頻度モデル部１０、エントロピー符号化部１２で構成
され、パイプライン制御部１１によって出現頻度モデル
部１０とエントロピー符号化部１２がパイプライン処理
を行うように制御される。
【００８２】出現頻度モデル部１０はソースデータとし
て準備された文字列の先頭文字を入力し、直前の文字列
につながる入力文字の条件付出易さを検索する。即ち、
出現頻度モデル部１０には直前の文字列につながる入力
文字の条件付出易さを各文字ごとに登録した頻度データ
格納部が設けられており、ソースデータから入力した文
字により頻度データ格納部を検索して、対応する入力文
字の条件付出易さを求める。入力文字の条件付出易さが
検索できたならば、頻度データ格納部の内容を登録更新
する。エントロピー符号化部１２は、出現頻度モデル部
１０で求めた入力文字の条件付出易さをエントロピー符
号化する。エントロピー符号化部１２による符号化とし
ては、多値算術符号化や動的ハフマン符号化、あるいは
自己組織符号化の一種であるスプレイ符号化などを行
う。
て準備された文字列の先頭文字を入力し、直前の文字列
につながる入力文字の条件付出易さを検索する。即ち、
出現頻度モデル部１０には直前の文字列につながる入力
文字の条件付出易さを各文字ごとに登録した頻度データ
格納部が設けられており、ソースデータから入力した文
字により頻度データ格納部を検索して、対応する入力文
字の条件付出易さを求める。入力文字の条件付出易さが
検索できたならば、頻度データ格納部の内容を登録更新
する。エントロピー符号化部１２は、出現頻度モデル部
１０で求めた入力文字の条件付出易さをエントロピー符
号化する。エントロピー符号化部１２による符号化とし
ては、多値算術符号化や動的ハフマン符号化、あるいは
自己組織符号化の一種であるスプレイ符号化などを行
う。
【００８３】図５（Ｂ）は、パイプライン制御部１１に
よる出現頻度モデル部１０及びエントロピー符号化部１
２のパイプライン動作を示している。ここで時間軸はタ
イムサイクルＴ１，Ｔ２，Ｔ３で示されている。いまソ
ースデータから文字ａ，ｂ，ａ・・・を入力した場合を
考える。まず先頭文字ａはＴ１サイクルで出現頻度モデ
ル部１０に入力され、入力文字ａの条件付出易さが求め
られる。次のＴ２サイクルにあっては、２つ目の文字ｂ
が出現頻度モデル部１０に入力されて条件付出易条件付
出易ささが求められると同時に、Ｔ１サイクルで求めら
れた最初の文字ａの条件付出易さがエントロピー符号化
部１２に与えられ、入力文字ａの頻度のエントロピー符
号化が行われる。
よる出現頻度モデル部１０及びエントロピー符号化部１
２のパイプライン動作を示している。ここで時間軸はタ
イムサイクルＴ１，Ｔ２，Ｔ３で示されている。いまソ
ースデータから文字ａ，ｂ，ａ・・・を入力した場合を
考える。まず先頭文字ａはＴ１サイクルで出現頻度モデ
ル部１０に入力され、入力文字ａの条件付出易さが求め
られる。次のＴ２サイクルにあっては、２つ目の文字ｂ
が出現頻度モデル部１０に入力されて条件付出易条件付
出易ささが求められると同時に、Ｔ１サイクルで求めら
れた最初の文字ａの条件付出易さがエントロピー符号化
部１２に与えられ、入力文字ａの頻度のエントロピー符
号化が行われる。
【００８４】以下同様にして、出現頻度モデル部１０で
１文字を入力して条件付出易さを求めると同時に、エン
トロピー符号化部１２で前回出現頻度モデル部１０で求
めた条件付出易さのエントロピー符号化を同時に並行し
て行う。このように出現頻度モデル部１０及びエントロ
ピー符号化部１２がパイプライン制御部１１により独立
にパイプライン動作することから、文字列の確率統計型
による符号化をより高速に行うことができる。
１文字を入力して条件付出易さを求めると同時に、エン
トロピー符号化部１２で前回出現頻度モデル部１０で求
めた条件付出易さのエントロピー符号化を同時に並行し
て行う。このように出現頻度モデル部１０及びエントロ
ピー符号化部１２がパイプライン制御部１１により独立
にパイプライン動作することから、文字列の確率統計型
による符号化をより高速に行うことができる。
【００８５】図６は、図５のデータ圧縮装置について算
術符号化を適用した本発明のデータ装置の実施形態であ
る。算術符号化を適用した場合には、データ圧縮装置は
確率モデル部１４、算術符号化部１６及びパイプライン
制御部１５で構成される。確率モデル部１４は、例えば
ソースデータとしての文字列から例えば１文字ずつａ，
ｂ，ａ，・・・を入力し、各入力文字ごとに入力文字の
条件付出易さである確率（出現頻度＝正規化出現数）を
求める。
術符号化を適用した本発明のデータ装置の実施形態であ
る。算術符号化を適用した場合には、データ圧縮装置は
確率モデル部１４、算術符号化部１６及びパイプライン
制御部１５で構成される。確率モデル部１４は、例えば
ソースデータとしての文字列から例えば１文字ずつａ，
ｂ，ａ，・・・を入力し、各入力文字ごとに入力文字の
条件付出易さである確率（出現頻度＝正規化出現数）を
求める。
【００８６】具体的には、確率モデル部１４には頻度デ
ータ格納部が設けられ、この頻度データ格納部には各文
字の出現数の順番に並べられた登録番号即ち順位に従っ
て、各順位ごとに文字シンボル、出現数、累積出現数を
登録し、更に総出現数を格納している。このため入力文
字ａで頻度データ格納部を検索し、入力文字ａに対応す
る条件付き確率として順位を求め、算術符号化部１６に
出力する。
ータ格納部が設けられ、この頻度データ格納部には各文
字の出現数の順番に並べられた登録番号即ち順位に従っ
て、各順位ごとに文字シンボル、出現数、累積出現数を
登録し、更に総出現数を格納している。このため入力文
字ａで頻度データ格納部を検索し、入力文字ａに対応す
る条件付き確率として順位を求め、算術符号化部１６に
出力する。
【００８７】同時に、算術符号化での出現頻度、累積出
現頻度の算出に使用する入力文字の出現数、累積出現数
及び総出現数を出力する。算術符号化部１６は多値算術
符号化を行う。具体的には、確率モデル部１４より出力
された入力文字の条件付き確率である順位の算術符号化
を行う。条件付き確率である入力文字の順位の算術符号
化とは、数直線［１，０］の符号空間を初期空間とし
て、入力文字の順位に対応する出現頻度と累積出現頻度
から前回の符号空間における入力文字の割当空間を算出
し、算出した空間を示す適宜の値を符号として出力す
る。
現頻度の算出に使用する入力文字の出現数、累積出現数
及び総出現数を出力する。算術符号化部１６は多値算術
符号化を行う。具体的には、確率モデル部１４より出力
された入力文字の条件付き確率である順位の算術符号化
を行う。条件付き確率である入力文字の順位の算術符号
化とは、数直線［１，０］の符号空間を初期空間とし
て、入力文字の順位に対応する出現頻度と累積出現頻度
から前回の符号空間における入力文字の割当空間を算出
し、算出した空間を示す適宜の値を符号として出力す
る。
【００８８】図６の例では、１文字ごとに符号を生成し
て圧縮データとして出力している。具体的には、入力文
字ａについては確率モデル部１４で順位１位が求めら
れ、これを算術符号化部１６で符号化することで符号０
１を出力する。次の文字ｂについては、確率モデル部１
４で順位２位が求められ、これを算術符号化部１６で符
号化して符号１００１を出力する。更に３文字目ａにつ
いては、１文字目と同様、順位１位を算術符号化して符
号０１を出力する。
て圧縮データとして出力している。具体的には、入力文
字ａについては確率モデル部１４で順位１位が求めら
れ、これを算術符号化部１６で符号化することで符号０
１を出力する。次の文字ｂについては、確率モデル部１
４で順位２位が求められ、これを算術符号化部１６で符
号化して符号１００１を出力する。更に３文字目ａにつ
いては、１文字目と同様、順位１位を算術符号化して符
号０１を出力する。
【００８９】実際の装置にあっては、所定バイト数の文
字例えば８バイトの複数文字を１グループとして、先頭
文字から順番に順位に対応した符号空間を求め、最終文
字について算出された符号空間を表わす値を符号として
出力する処理が行われる。図６（Ｂ）は、パイプライン
制御部１５による確率モデル部１４と算術符号化部１６
のパイプライン処理の動作である。まずＴ１サイクルに
あっては、先頭文字ａを入力して確率モデル部１４でそ
の条件付き確率である順位１位を求める。このとき算術
符号化部１６にあっては、前回の順位がないことから符
号化を行わない。
字例えば８バイトの複数文字を１グループとして、先頭
文字から順番に順位に対応した符号空間を求め、最終文
字について算出された符号空間を表わす値を符号として
出力する処理が行われる。図６（Ｂ）は、パイプライン
制御部１５による確率モデル部１４と算術符号化部１６
のパイプライン処理の動作である。まずＴ１サイクルに
あっては、先頭文字ａを入力して確率モデル部１４でそ
の条件付き確率である順位１位を求める。このとき算術
符号化部１６にあっては、前回の順位がないことから符
号化を行わない。
【００９０】次のＴ２サイクルにあっては、２文字目ｂ
を入力して確率モデル部１４で順位２位を求め、同時に
算術符号化部１６で前サイクルで求めた入力文字ａの順
位１位の算術符号化を行い、符号０１を出力する。次の
Ｔ３サイクルにあっては、１文字目と同じ文字ａを入力
して、確率モデル部１４でその順位１位を求め、同時に
前サイクルＴ２で求めた文字ｂの順位２位の符号化を算
術符号化部１６で行って符号１００１を出力する。以下
同様にして、確率モデル部１４で１文字を入力して順位
を求めると同時に、算術符号化部１６で前サイクルで求
めた順位を算術符号化する処理を繰り返す。
を入力して確率モデル部１４で順位２位を求め、同時に
算術符号化部１６で前サイクルで求めた入力文字ａの順
位１位の算術符号化を行い、符号０１を出力する。次の
Ｔ３サイクルにあっては、１文字目と同じ文字ａを入力
して、確率モデル部１４でその順位１位を求め、同時に
前サイクルＴ２で求めた文字ｂの順位２位の符号化を算
術符号化部１６で行って符号１００１を出力する。以下
同様にして、確率モデル部１４で１文字を入力して順位
を求めると同時に、算術符号化部１６で前サイクルで求
めた順位を算術符号化する処理を繰り返す。
【００９１】図７は図６の算術符号化を用いたデータ圧
縮装置の詳細構成のブロック図である。図７において、
データ圧縮装置は確率モデル部１４、算術符号化部１６
で構成され、両者はパイプライン制御部１５によってパ
イプライン制御される。確率モデル部１４には順位読出
更新部１８、文字読出更新部２０、頻度読出更新部２
２、累積頻度読出更新部２４、総累積頻度読出更新部２
６、更に頻度データ格納部２５が設けられている。また
算術符号化部１６には、符号空間の上端（ハイレベル）
を算出する符号空間算出部２８、符号空間の下端（ロー
レベル）を算出する符号空間算出部３０、及び符号出力
部３６が設けられている。
縮装置の詳細構成のブロック図である。図７において、
データ圧縮装置は確率モデル部１４、算術符号化部１６
で構成され、両者はパイプライン制御部１５によってパ
イプライン制御される。確率モデル部１４には順位読出
更新部１８、文字読出更新部２０、頻度読出更新部２
２、累積頻度読出更新部２４、総累積頻度読出更新部２
６、更に頻度データ格納部２５が設けられている。また
算術符号化部１６には、符号空間の上端（ハイレベル）
を算出する符号空間算出部２８、符号空間の下端（ロー
レベル）を算出する符号空間算出部３０、及び符号出力
部３６が設けられている。
【００９２】まず確率モデル部１４の頻度データ格納部
２５には、例えば図８のような頻度データが格納されて
いる。図８において、頻度データ格納部２５は文字シン
ボルＫ１〜Ｔ２５６出現数の大い順位１〜２５６に並べ
て登録している。この順位と文字シンボルの登録構造
は、図７０の従来装置に示した辞書４１６の部分に相当
する。同時に順位１〜２５６に対応して文字Ｋ１〜Ｋ２
５６の出現数ｆ（１）〜ｆ（２５６）を登録している。
更に、各文字について累積出現数ｃｆ（１）〜ｃｆ（２
５６）を登録している。このように頻度データ格納部２
５は、出現数と累積出現数を登録していることから、出
現頻度は、 頻度＝出現数／総出現数 として求められる。また累積頻度も 累積頻度＝累積出現数ｃｆ（ｓ）／総出現数Ｓ0 として求められる。尚、通常の算術符号化のアルゴリズ
ムにあっては、出現数はｆｒｅｑ（ ）で表わされ、ま
た累積出現数はｃｕｍ ｆｒｅｑ（ ）で表わされる
が、図８でそれぞれｆ（ ），ｃｆ（ ）と簡略化して
いる。
２５には、例えば図８のような頻度データが格納されて
いる。図８において、頻度データ格納部２５は文字シン
ボルＫ１〜Ｔ２５６出現数の大い順位１〜２５６に並べ
て登録している。この順位と文字シンボルの登録構造
は、図７０の従来装置に示した辞書４１６の部分に相当
する。同時に順位１〜２５６に対応して文字Ｋ１〜Ｋ２
５６の出現数ｆ（１）〜ｆ（２５６）を登録している。
更に、各文字について累積出現数ｃｆ（１）〜ｃｆ（２
５６）を登録している。このように頻度データ格納部２
５は、出現数と累積出現数を登録していることから、出
現頻度は、 頻度＝出現数／総出現数 として求められる。また累積頻度も 累積頻度＝累積出現数ｃｆ（ｓ）／総出現数Ｓ0 として求められる。尚、通常の算術符号化のアルゴリズ
ムにあっては、出現数はｆｒｅｑ（ ）で表わされ、ま
た累積出現数はｃｕｍ ｆｒｅｑ（ ）で表わされる
が、図８でそれぞれｆ（ ），ｃｆ（ ）と簡略化して
いる。
【００９３】再び図７を参照するに、確率モデル部１４
の順位読出更新部１８は、文字列からその先頭文字を入
力するごとに頻度データ格納部２５を参照し、入力文字
に該当する登録文字を検索する。この文字検索結果は文
字読出更新部２０に与えられる。文字読出更新部２０
は、検索された入力文字に対応する頻度データ格納部２
５の辞書登録番号である順位を読み出す。
の順位読出更新部１８は、文字列からその先頭文字を入
力するごとに頻度データ格納部２５を参照し、入力文字
に該当する登録文字を検索する。この文字検索結果は文
字読出更新部２０に与えられる。文字読出更新部２０
は、検索された入力文字に対応する頻度データ格納部２
５の辞書登録番号である順位を読み出す。
【００９４】更に順位読出更新部１８による検索結果
は、頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４にも
与えられ、頻度データ格納部２５より検索した文字に対
応する出現数ｆ（ ）及び累積出現数ｆ（ ）を読み出
す。更に総累積頻度読出更新部２６は、そのときの総出
現数ｃｆ（０）＝Ｓ0 を読み出す。このようにして確率
モデル部１４で入力文字に対応して頻度データ格納部２
５から読み出された入力文字の順位、出現数、累積出現
数及び総出現数は、算術符号化部１６に与えられる。
は、頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４にも
与えられ、頻度データ格納部２５より検索した文字に対
応する出現数ｆ（ ）及び累積出現数ｆ（ ）を読み出
す。更に総累積頻度読出更新部２６は、そのときの総出
現数ｃｆ（０）＝Ｓ0 を読み出す。このようにして確率
モデル部１４で入力文字に対応して頻度データ格納部２
５から読み出された入力文字の順位、出現数、累積出現
数及び総出現数は、算術符号化部１６に与えられる。
【００９５】また入力文字に基づく頻度データの読出出
力が済むと、順位読出更新部１８、文字読出更新部２
０、頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４及び
総累積頻度読出更新部２６のそれぞれで頻度データ格納
部２５の更新を行う。具体的には、入力文字の出現数に
１を加えた後に、出現数の大きい順番に文字出現数及び
累積出現数の並び替えを行う。
力が済むと、順位読出更新部１８、文字読出更新部２
０、頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４及び
総累積頻度読出更新部２６のそれぞれで頻度データ格納
部２５の更新を行う。具体的には、入力文字の出現数に
１を加えた後に、出現数の大きい順番に文字出現数及び
累積出現数の並び替えを行う。
【００９６】算術符号化部１６は、確率モデル部１４よ
り出力された入力文字の順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と累積
出現数ｃｆ（ｓ）及び総出現数ｃｆ（0 ）＝Ｓ0 から、
前回の符号空間に対する今回の入力文字の割当空間を新
たな符号空間として算出する。例えば図６の順位ｓとな
る入力文字について、出現数ｆ（ｓ）及び累積頻度ｆ
（ｓ）、更に総出現数Ｓ0 が確率モデル部１４から与え
られたとすると、入力文字Ｋｓの順位ｓより１つ上位の
順位ｓ−１の累積出現数ｃｆ（s-1 ）を読み出し、入力
文字ｓの割当区間となる新区間の区間幅Ｗｎｅｗ、上限
（ハイレベル）Ｈｎｅｗ、及び下限（ローレベル）Ｌｎ
ｅｗを算出する。
り出力された入力文字の順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と累積
出現数ｃｆ（ｓ）及び総出現数ｃｆ（0 ）＝Ｓ0 から、
前回の符号空間に対する今回の入力文字の割当空間を新
たな符号空間として算出する。例えば図６の順位ｓとな
る入力文字について、出現数ｆ（ｓ）及び累積頻度ｆ
（ｓ）、更に総出現数Ｓ0 が確率モデル部１４から与え
られたとすると、入力文字Ｋｓの順位ｓより１つ上位の
順位ｓ−１の累積出現数ｃｆ（s-1 ）を読み出し、入力
文字ｓの割当区間となる新区間の区間幅Ｗｎｅｗ、上限
（ハイレベル）Ｈｎｅｗ、及び下限（ローレベル）Ｌｎ
ｅｗを算出する。
【００９７】まず次の（１）式に従って前回の区間幅Ｗ
ｏｌｄを算出する。最初の１文字の場合、前回の区間幅
Ｗｏｌｄは初期値１．０を使用する。 Ｗold ＝（Ｈold −Ｌold)＋１ （１） 但し、Ｗold は前回の区間幅（レンジ） Ｈold は前回の上端（ハイレベル） Ｌold は前回の下端（ローレベル） この（１）式で算出された区間幅に基づいて、新区間の
上端（ハイレベル）Ｈｎｅｗと下端（ローレベル）Ｌｎ
ｅｗを次の（２）（３）式で算出する。 Ｈnew ＝Ｌold ＋｛Ｗold ×ｃｆ(s-1) ／Ｓ0 ｝−１ （２） 但し、Ｈnew は今回の上端（ハイレベル） ｃｆ(s-1) は１つ上の順位s-1 の累積出現数 Ｓo は総出現数 Ｌnew ＝Ｌold ＋｛Ｗold ×ｃｆ(s) ／Ｓ0 ｝ （３） 但し、Ｈnew は今回の上端（ハイレベル） ｃｆ(s) は１つ上の順位ｓの累積出現数 Ｓo は総出現数 この（１）式、（２）式に従った符号空間におけるハイ
レベル（Ｈｎｅｗ）の算出は、符号空間算出部２８で行
われる。また（１）式及び（３）式に従った符号空間の
ローレベル（Ｌｎｅｗ）の算出は、符号空間算出部３０
で行われる。つまり新たな符号空間のハイレベルとロー
レベルが２つの符号空間算出部２８，３０によって並列
的に算出される。
ｏｌｄを算出する。最初の１文字の場合、前回の区間幅
Ｗｏｌｄは初期値１．０を使用する。 Ｗold ＝（Ｈold −Ｌold)＋１ （１） 但し、Ｗold は前回の区間幅（レンジ） Ｈold は前回の上端（ハイレベル） Ｌold は前回の下端（ローレベル） この（１）式で算出された区間幅に基づいて、新区間の
上端（ハイレベル）Ｈｎｅｗと下端（ローレベル）Ｌｎ
ｅｗを次の（２）（３）式で算出する。 Ｈnew ＝Ｌold ＋｛Ｗold ×ｃｆ(s-1) ／Ｓ0 ｝−１ （２） 但し、Ｈnew は今回の上端（ハイレベル） ｃｆ(s-1) は１つ上の順位s-1 の累積出現数 Ｓo は総出現数 Ｌnew ＝Ｌold ＋｛Ｗold ×ｃｆ(s) ／Ｓ0 ｝ （３） 但し、Ｈnew は今回の上端（ハイレベル） ｃｆ(s) は１つ上の順位ｓの累積出現数 Ｓo は総出現数 この（１）式、（２）式に従った符号空間におけるハイ
レベル（Ｈｎｅｗ）の算出は、符号空間算出部２８で行
われる。また（１）式及び（３）式に従った符号空間の
ローレベル（Ｌｎｅｗ）の算出は、符号空間算出部３０
で行われる。つまり新たな符号空間のハイレベルとロー
レベルが２つの符号空間算出部２８，３０によって並列
的に算出される。
【００９８】符号空間算出部２８，３０における除算を
簡単にするため、逆数算出部３２において総累積頻度読
出更新部２６より出力された総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ
0 が算出される。この逆数１／Ｓ0 の算出により符号空
間算出部２８，３０における（２）式、（３）式の除算
を乗算の形で行うことで高速化できる。符号空間算出部
２８，３０で算出された入力文字ａの割当空間のハイレ
ベル及びローレベルは、算術符号導出部３４に与えられ
る。算術符号導出部３４は図９に示すような符号空間の
上端と下端を示すビット情報を生成する。即ち図１０の
ように、前回の符号化区間を［１．０］として正規化
し、この区間［１，０］に閾値１／４，１／２，３／４
を設定して４つの区間に分割する。
簡単にするため、逆数算出部３２において総累積頻度読
出更新部２６より出力された総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ
0 が算出される。この逆数１／Ｓ0 の算出により符号空
間算出部２８，３０における（２）式、（３）式の除算
を乗算の形で行うことで高速化できる。符号空間算出部
２８，３０で算出された入力文字ａの割当空間のハイレ
ベル及びローレベルは、算術符号導出部３４に与えられ
る。算術符号導出部３４は図９に示すような符号空間の
上端と下端を示すビット情報を生成する。即ち図１０の
ように、前回の符号化区間を［１．０］として正規化
し、この区間［１，０］に閾値１／４，１／２，３／４
を設定して４つの区間に分割する。
【００９９】この分割された区間［１，０］について新
たに算出された入力符号の割当区間のハイレベルとロー
レベルがどの分割区間に存在するかを符号化する。即
ち、算出されたハイレベルとローレベルについて次の２
つの条件で符号化する。 ＜条件＞１／２以上でビット１とし、１／２を下回っ
たらビット０とする。
たに算出された入力符号の割当区間のハイレベルとロー
レベルがどの分割区間に存在するかを符号化する。即
ち、算出されたハイレベルとローレベルについて次の２
つの条件で符号化する。 ＜条件＞１／２以上でビット１とし、１／２を下回っ
たらビット０とする。
【０１００】＜条件＞１／４以上で３／４以下の範囲
にあればビット１とし、この範囲を外れていればビット
０とする。 図１０は正規化区間［１，０］に対し、算出された符号
化区間の割当範囲を太線で表わしている。まず符号空間
３８−１，３８−２，３９−３，３８−４はハイレベル
が１．０であり、ローレベルが分割空間に上から順番に
存在した場合である。この場合の出力符号は４ビットｂ
0 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 で表わされ、図示の値をとる。例
えば符号空間３８−１を例にとると、まずハイレベルは
１．０であり、条件から１／２以上であることからｂ
0 ＝１となる。
にあればビット１とし、この範囲を外れていればビット
０とする。 図１０は正規化区間［１，０］に対し、算出された符号
化区間の割当範囲を太線で表わしている。まず符号空間
３８−１，３８−２，３９−３，３８−４はハイレベル
が１．０であり、ローレベルが分割空間に上から順番に
存在した場合である。この場合の出力符号は４ビットｂ
0 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 で表わされ、図示の値をとる。例
えば符号空間３８−１を例にとると、まずハイレベルは
１．０であり、条件から１／２以上であることからｂ
0 ＝１となる。
【０１０１】また条件から１／４以上で３／４以下の
範囲を外れていることからｂ1 ＝０となる。次にローレ
ベルについては、条件から１／２以上であることから
ｂ2＝１となり、条件から１／４以上で３／４以下の
範囲を外れていることからｂ3 ＝０となる。符号空間３
８−２については、同様にしてｂ0 ｂ1 ｂ2 ｂ3 ＝１０
１１となる。符号空間３８−３については、ｂ0 ｂ1 ｂ
2 ｂ3 ＝１００１となる。更に符号空間３８−４につい
ては、ｂ0 ｂ1 ｂ2 ｂ3 ＝１０００となる。なお符号空
間３８−１〜３８−４についてはハイレベルを１．０と
しているが、ハイレベルが１〜３／４にあれば同じ出力
符号となる。
範囲を外れていることからｂ1 ＝０となる。次にローレ
ベルについては、条件から１／２以上であることから
ｂ2＝１となり、条件から１／４以上で３／４以下の
範囲を外れていることからｂ3 ＝０となる。符号空間３
８−２については、同様にしてｂ0 ｂ1 ｂ2 ｂ3 ＝１０
１１となる。符号空間３８−３については、ｂ0 ｂ1 ｂ
2 ｂ3 ＝１００１となる。更に符号空間３８−４につい
ては、ｂ0 ｂ1 ｂ2 ｂ3 ＝１０００となる。なお符号空
間３８−１〜３８−４についてはハイレベルを１．０と
しているが、ハイレベルが１〜３／４にあれば同じ出力
符号となる。
【０１０２】符号空間４０−１〜４０−３はハイレベル
を３／４としてローレベルを下位の分割空間に順番に存
在した場合である。この場合、ハイレベルの出力符号ｂ
０ｂ１は全て１１であり、ローレベルの符号ｂ2 ｂ3 が
１１，０１，００と変化している。符号空間４０−１，
４０−２は、ハイレベルが１／２でローレベルが下側の
分割空間に順番に存在した場合である。この場合、ハイ
レベルの出力符号ｂ0 ｂ1は０１であり、ローレベルの
出力符号ｂ2 ｂ3 が０１，００となる。既に符号空間４
４は１／４〜０の範囲にハイレベルとローレベルの両方
が存在した場合であり、この場合には出力符号ｂ０〜ｂ
３は全て０となる。
を３／４としてローレベルを下位の分割空間に順番に存
在した場合である。この場合、ハイレベルの出力符号ｂ
０ｂ１は全て１１であり、ローレベルの符号ｂ2 ｂ3 が
１１，０１，００と変化している。符号空間４０−１，
４０−２は、ハイレベルが１／２でローレベルが下側の
分割空間に順番に存在した場合である。この場合、ハイ
レベルの出力符号ｂ0 ｂ1は０１であり、ローレベルの
出力符号ｂ2 ｂ3 が０１，００となる。既に符号空間４
４は１／４〜０の範囲にハイレベルとローレベルの両方
が存在した場合であり、この場合には出力符号ｂ０〜ｂ
３は全て０となる。
【０１０３】図１０の分割符号空間との比較による算術
符号の領域に対応して、図９の出力符号の下端及び上端
は図示のように１／２レンジ判定ビット、１／４〜３／
４レンジ判定ビットを組み合わせた４ビット情報とな
る。次に図１１のタイムチャートを参照して図７のデー
タ圧縮装置における算術符号化のパイプライン動作を説
明する。ここで図１１はパイプライン動作をＴ１〜Ｔ１
９のタイムサイクルに分けている。このうちＴ１〜Ｔ９
サイクルが入力文字の順位が第１位でない通常の場合で
あり、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルが入力文字の順位が第１
位の場合であり、更にＴ１４〜Ｔ１９サイクルが入力文
字の順位の頻度に対し同じ頻度の上位の順位の文字がな
い場合である。
符号の領域に対応して、図９の出力符号の下端及び上端
は図示のように１／２レンジ判定ビット、１／４〜３／
４レンジ判定ビットを組み合わせた４ビット情報とな
る。次に図１１のタイムチャートを参照して図７のデー
タ圧縮装置における算術符号化のパイプライン動作を説
明する。ここで図１１はパイプライン動作をＴ１〜Ｔ１
９のタイムサイクルに分けている。このうちＴ１〜Ｔ９
サイクルが入力文字の順位が第１位でない通常の場合で
あり、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルが入力文字の順位が第１
位の場合であり、更にＴ１４〜Ｔ１９サイクルが入力文
字の順位の頻度に対し同じ頻度の上位の順位の文字がな
い場合である。
【０１０４】まずＴ１〜Ｔ９サイクルの通常の場合のパ
イプライン動作を説明する。まず確率モデル部１４の順
位読出更新部１８は、Ｔ１サイクルで符号化すべき文字
Ｋを入力し、頻度データ格納部２５の参照により、その
順位ｓを読み出す処理ＲＫ（Ｒｅａｄ Ｋの意味）を行
う。Ｔ１サイクルで読み出した入力文字Ｋの順位ｓは、
頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４、更に総
累積頻度読出更新部２６に与えられ、Ｔ２サイクルで処
理Ｒｓ，Ｒｓ，Ｒ0 に示すように順位ｓの出現数ｆ
（ｓ）、累積出現数ｃｆ（ｓ）及び総出現数Ｓ0 の読出
しが行われる。これに並行して順位ｓより１つ上の順位
ｓ−１に対応する文字Ｋs-1 、出現数ｆ（ｓ−１）、及
び累積出現数ｃｆ（ｓ−１）の読出しが、処理Ｒs-1 に
示すようにＴ３サイクルで並行して行われる。
イプライン動作を説明する。まず確率モデル部１４の順
位読出更新部１８は、Ｔ１サイクルで符号化すべき文字
Ｋを入力し、頻度データ格納部２５の参照により、その
順位ｓを読み出す処理ＲＫ（Ｒｅａｄ Ｋの意味）を行
う。Ｔ１サイクルで読み出した入力文字Ｋの順位ｓは、
頻度読出更新部２２、累積頻度読出更新部２４、更に総
累積頻度読出更新部２６に与えられ、Ｔ２サイクルで処
理Ｒｓ，Ｒｓ，Ｒ0 に示すように順位ｓの出現数ｆ
（ｓ）、累積出現数ｃｆ（ｓ）及び総出現数Ｓ0 の読出
しが行われる。これに並行して順位ｓより１つ上の順位
ｓ−１に対応する文字Ｋs-1 、出現数ｆ（ｓ−１）、及
び累積出現数ｃｆ（ｓ−１）の読出しが、処理Ｒs-1 に
示すようにＴ３サイクルで並行して行われる。
【０１０５】このようなＴ１〜Ｔ３サイクルにおける確
率モデル部１４における出現データの読出結果は算術符
号化部１６に与えられ、Ｔ３〜Ｔ５サイクルで符号空間
のハイレベルとローレベルの算出処理が並行して行われ
る。まずＴ３サイクルで例えば符号空間算出部２８が前
記（１）式に従った前回の区間幅Ｗｏｌｄの算出のため
の加減算を行い、この結果をローレベル算出を行う符号
空間算出部３０側にも反映させる。
率モデル部１４における出現データの読出結果は算術符
号化部１６に与えられ、Ｔ３〜Ｔ５サイクルで符号空間
のハイレベルとローレベルの算出処理が並行して行われ
る。まずＴ３サイクルで例えば符号空間算出部２８が前
記（１）式に従った前回の区間幅Ｗｏｌｄの算出のため
の加減算を行い、この結果をローレベル算出を行う符号
空間算出部３０側にも反映させる。
【０１０６】同時にＴ３サイクルにあっては、逆数算出
部３２で総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ0 を算出し、符号空
間算出部２８，３０のそれぞれに供給する。Ｔ４〜Ｔ６
サイクルにあっては、符号空間算出部２８，３０のそれ
ぞれが（２）式に従ったハイレベルの算出と（３）式に
従ったローレベルの算出を並行して行う。このＴ３〜Ｔ
６サイクルに亘る符号空間のハイレベルとローレベルの
算出結果は算術符号導出部３４に与えられ、Ｔ７〜Ｔ１
０サイクルにおける図８に示した分割空間の閾値との比
較処理により符号［０１０１］が導出される。この導出
符号は図８の符号空間４２−１と同じである。導出され
た算術符号は、符号出力部３６より例えばシリアルデー
タとして出力される。
部３２で総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ0 を算出し、符号空
間算出部２８，３０のそれぞれに供給する。Ｔ４〜Ｔ６
サイクルにあっては、符号空間算出部２８，３０のそれ
ぞれが（２）式に従ったハイレベルの算出と（３）式に
従ったローレベルの算出を並行して行う。このＴ３〜Ｔ
６サイクルに亘る符号空間のハイレベルとローレベルの
算出結果は算術符号導出部３４に与えられ、Ｔ７〜Ｔ１
０サイクルにおける図８に示した分割空間の閾値との比
較処理により符号［０１０１］が導出される。この導出
符号は図８の符号空間４２−１と同じである。導出され
た算術符号は、符号出力部３６より例えばシリアルデー
タとして出力される。
【０１０７】一方、確率モデル部１４にあっては、算術
符号化部１６に必要とする頻度データを出力した後のＴ
３〜Ｔ９サイクルで頻度データ格納部２５の更新処理を
行う。まずＴ３〜Ｔ５サイクルにおいて、入力文字Ｋの
順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と同じ大きさをもつ最も高い順
位を求める。即ち、Ｔ３〜Ｔ５サイクルの処理Ｒs-1，
Ｒs-2 ，Ｒs-3 に示すように、上位の順位について順
次、順位から出現数を求め、順位ｓと同じ出現頻度をも
つ最上位の順位を検索する。
符号化部１６に必要とする頻度データを出力した後のＴ
３〜Ｔ９サイクルで頻度データ格納部２５の更新処理を
行う。まずＴ３〜Ｔ５サイクルにおいて、入力文字Ｋの
順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と同じ大きさをもつ最も高い順
位を求める。即ち、Ｔ３〜Ｔ５サイクルの処理Ｒs-1，
Ｒs-2 ，Ｒs-3 に示すように、上位の順位について順
次、順位から出現数を求め、順位ｓと同じ出現頻度をも
つ最上位の順位を検索する。
【０１０８】この様子は図８の頻度データ格納部２５を
参照することで理解できる。いま入力文字の順位がｓで
あったとすると、その出現数はｆ（ｓ）となる。そこで
各サイクルごとに上位の順位ｓ１，ｓ２，ｓ３，・・・
と順位を上げながら、それぞれの出現数ｆ（ｓ−１），
ｆ（ｓ−２），ｆ（ｓ−３）を読み出して、順位ｓの出
現数ｆ（ｓ）と比較する。
参照することで理解できる。いま入力文字の順位がｓで
あったとすると、その出現数はｆ（ｓ）となる。そこで
各サイクルごとに上位の順位ｓ１，ｓ２，ｓ３，・・・
と順位を上げながら、それぞれの出現数ｆ（ｓ−１），
ｆ（ｓ−２），ｆ（ｓ−３）を読み出して、順位ｓの出
現数ｆ（ｓ）と比較する。
【０１０９】ここで順位ｓ−３の出現数ｆ（ｓ−３）が
順位ｓの出現数ｆ（ｓ）より大きかったとすると、同じ
出現数ｆ（ｓ）をもつ順位はｓ２であることが分かる。
以後、入れ替えのための更新に際し、サイクルＴ３で順
位ｓの出現数ｆ（ｓ）は予め１つインクリメントしてお
く。このようにして順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と同じ値を
もつ最上位の順位ｓ−２が得られたならば、順位ｓと順
位ｓ−２に対応する文字の出現数及び累積出現数の入れ
替えをＴ６〜Ｔ７サイクルで行う。
順位ｓの出現数ｆ（ｓ）より大きかったとすると、同じ
出現数ｆ（ｓ）をもつ順位はｓ２であることが分かる。
以後、入れ替えのための更新に際し、サイクルＴ３で順
位ｓの出現数ｆ（ｓ）は予め１つインクリメントしてお
く。このようにして順位ｓの出現数ｆ（ｓ）と同じ値を
もつ最上位の順位ｓ−２が得られたならば、順位ｓと順
位ｓ−２に対応する文字の出現数及び累積出現数の入れ
替えをＴ６〜Ｔ７サイクルで行う。
【０１１０】更に累積出現数については、順位ｓ−３以
上の累積出現数ｃｆ（ｓ−３）〜ｃｆ（１）を逐次読み
出して１つインクリメントする書込みを行う。この処理
はＷs-3 ・・・Ｗ1 で示される。更にＴ６サイクルにあ
っては、処理Ｗ0 に示すように、総出現数Ｓ0 を１つイ
ンクリメントしておく。これによって文字Ｋの算術符号
化に伴う出現データ格納部２５の更新処理が終了する。
上の累積出現数ｃｆ（ｓ−３）〜ｃｆ（１）を逐次読み
出して１つインクリメントする書込みを行う。この処理
はＷs-3 ・・・Ｗ1 で示される。更にＴ６サイクルにあ
っては、処理Ｗ0 に示すように、総出現数Ｓ0 を１つイ
ンクリメントしておく。これによって文字Ｋの算術符号
化に伴う出現データ格納部２５の更新処理が終了する。
【０１１１】Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルは入力文字の順位
が第１位の場合である。この場合には頻度データ格納部
２５の入れ替えが不要であり、それ以外はＴ１〜Ｔ９サ
イクルの通常の場合と同じである。更にＴ１４〜Ｔ１９
サイクルは、入力文字の出現数と同じ出現数をもつ上位
の順位が存在しない場合であり、この場合には文字の入
れ替えを行わずに、順位ｓについて順位ｓの出現数ｆ
（ｓ）のインクリメント、１つ上の順位ｓ−１以上の累
積出現数ｃｆ（ｓ−１）〜ｃｆ（１）のそれぞれのイン
クリメント、更に総出現数Ｓ0 のインクリメントを行
う。Ｔ１０〜Ｔ１３サイクル及びＴ１４〜Ｔ１９サイク
ルに続く算術符号化部１６の処理は、Ｔ１〜Ｔ９サイク
ルに続く符号化処理と同じである。
が第１位の場合である。この場合には頻度データ格納部
２５の入れ替えが不要であり、それ以外はＴ１〜Ｔ９サ
イクルの通常の場合と同じである。更にＴ１４〜Ｔ１９
サイクルは、入力文字の出現数と同じ出現数をもつ上位
の順位が存在しない場合であり、この場合には文字の入
れ替えを行わずに、順位ｓについて順位ｓの出現数ｆ
（ｓ）のインクリメント、１つ上の順位ｓ−１以上の累
積出現数ｃｆ（ｓ−１）〜ｃｆ（１）のそれぞれのイン
クリメント、更に総出現数Ｓ0 のインクリメントを行
う。Ｔ１０〜Ｔ１３サイクル及びＴ１４〜Ｔ１９サイク
ルに続く算術符号化部１６の処理は、Ｔ１〜Ｔ９サイク
ルに続く符号化処理と同じである。
【０１１２】図１２は図５のデータ圧縮装置で得られた
圧縮データから元のソースデータを復元するデータ復元
装置の基本構成である。このデータ復元装置は図１２
（Ａ）のように、エントロピー復号化部４６、出現頻度
モデル部４８及びパイプライン制御部４７で構成され
る。エントロピー復号化部４６は圧縮データとしての符
号列の中から符号を１つずつ入力し、入力された符号と
既に復元されている直前の文字から条件付出易さを求
め、出現頻度モデル部４８に出力する。出現頻度モデル
部４８は直前の文字列につながる入力文字の条件付出易
さを各文字ごとに登録した頻度データ格納部を有し、エ
ントロピー復号化部４６から出力された入力符号の条件
付出易さにより頻度データ格納部を検索して文字を復元
する。
圧縮データから元のソースデータを復元するデータ復元
装置の基本構成である。このデータ復元装置は図１２
（Ａ）のように、エントロピー復号化部４６、出現頻度
モデル部４８及びパイプライン制御部４７で構成され
る。エントロピー復号化部４６は圧縮データとしての符
号列の中から符号を１つずつ入力し、入力された符号と
既に復元されている直前の文字から条件付出易さを求
め、出現頻度モデル部４８に出力する。出現頻度モデル
部４８は直前の文字列につながる入力文字の条件付出易
さを各文字ごとに登録した頻度データ格納部を有し、エ
ントロピー復号化部４６から出力された入力符号の条件
付出易さにより頻度データ格納部を検索して文字を復元
する。
【０１１３】パイプライン制御部４７はエントロピー復
号化部４６と出現頻度モデル部４８をパイプライン動作
させる。ここでエントロピー復号化部４６としては、図
５のエントロピー符号化部１２で採用された算術符号
化、動的ハフマン符号化、自己組織化符号化の一種であ
るスプレイ符号化に対応して算術復号化、動的ハフマン
復号化、スプレイ復号化などを行うことになる。
号化部４６と出現頻度モデル部４８をパイプライン動作
させる。ここでエントロピー復号化部４６としては、図
５のエントロピー符号化部１２で採用された算術符号
化、動的ハフマン符号化、自己組織化符号化の一種であ
るスプレイ符号化に対応して算術復号化、動的ハフマン
復号化、スプレイ復号化などを行うことになる。
【０１１４】図１２（Ｂ）はパイプライン制御部４７に
よるエントロピー復号化部４６及び出現頻度モデル部４
８のパイプライン動作のタイムチャートである。まずＴ
１サイクルで符号を入力して条件付出易さを求めるエン
トロピー復号化を行う。このとき出現頻度モデル部４８
は、前回の復号化結果が得られていないので文字の復元
処理は行わない。
よるエントロピー復号化部４６及び出現頻度モデル部４
８のパイプライン動作のタイムチャートである。まずＴ
１サイクルで符号を入力して条件付出易さを求めるエン
トロピー復号化を行う。このとき出現頻度モデル部４８
は、前回の復号化結果が得られていないので文字の復元
処理は行わない。
【０１１５】次のＴ２サイクルにあっては、次の符号を
入力して同様にして条件付出易さを求めるエントロピー
復号化をエントロピー復号化部４６で行う。同時に出現
頻度モデル部４８で前サイクルＴ１で求めた条件付出易
さによる頻度データ格納部の検索で文字ａを復元する。
以下同様に、エントロピー復号化部４６で符号を入力し
て復号すると同時に、出現頻度モデル部４８で前サイク
ルで得られた復号結果から文字を復元して出力する。
入力して同様にして条件付出易さを求めるエントロピー
復号化をエントロピー復号化部４６で行う。同時に出現
頻度モデル部４８で前サイクルＴ１で求めた条件付出易
さによる頻度データ格納部の検索で文字ａを復元する。
以下同様に、エントロピー復号化部４６で符号を入力し
て復号すると同時に、出現頻度モデル部４８で前サイク
ルで得られた復号結果から文字を復元して出力する。
【０１１６】図１３は、図６の算術符号化を適用したデ
ータ圧縮装置で得られた圧縮データから文字を復元する
算術復号化を行うデータ復元装置である。このデータ復
元装置は、図１３（Ａ）のように算術復号化部５０、確
率モデル部５２及びパイプライン制御部５１で構成され
る。算術復号化部５０は圧縮データとして図４のデータ
圧縮装置で得られた符号０１，１００１，０１を符号単
位に入力し、符号から求められた割当符号空間の順位を
求め、確率モデル部５２に出力する。
ータ圧縮装置で得られた圧縮データから文字を復元する
算術復号化を行うデータ復元装置である。このデータ復
元装置は、図１３（Ａ）のように算術復号化部５０、確
率モデル部５２及びパイプライン制御部５１で構成され
る。算術復号化部５０は圧縮データとして図４のデータ
圧縮装置で得られた符号０１，１００１，０１を符号単
位に入力し、符号から求められた割当符号空間の順位を
求め、確率モデル部５２に出力する。
【０１１７】この場合には、順位１位、２位、１位が順
次出力される。確率モデル部５２は、各文字の出現数の
大きい順番に順位を付けて並べられた図６に示したと同
じ構造の出現データ格納部を備えており、算術復号化部
５０から出力された順位により頻度データ格納部を検索
して、対応する文字をａ，ｂ，ａのように復元する。図
１３（Ｂ）はパイプライン制御部５１による算術符号化
部５０及び確率モデル部５２のパイプライン動作のタイ
ムチャートである。まずＴ１サイクルで算術符号化部５
０に符号０１を入力し、順位１位を復号化する。このと
き確率モデル部５２には前回の復号順位が入力されてい
ないことから、文字の復元は行われない。
次出力される。確率モデル部５２は、各文字の出現数の
大きい順番に順位を付けて並べられた図６に示したと同
じ構造の出現データ格納部を備えており、算術復号化部
５０から出力された順位により頻度データ格納部を検索
して、対応する文字をａ，ｂ，ａのように復元する。図
１３（Ｂ）はパイプライン制御部５１による算術符号化
部５０及び確率モデル部５２のパイプライン動作のタイ
ムチャートである。まずＴ１サイクルで算術符号化部５
０に符号０１を入力し、順位１位を復号化する。このと
き確率モデル部５２には前回の復号順位が入力されてい
ないことから、文字の復元は行われない。
【０１１８】次のＴ２サイクルにあっては、２番目の符
号１００１を算術符号化部５０に入力して順位２を復号
化すると同時に、確率モデル部５２に前サイクルＴ１で
求めた順位１により頻度データ格納部を検索して文字ａ
を復元する。以下同様に、算術復号化部５０で新たな符
号を入力して順位の復号化を行うと同時に、確率モデル
部５２で前回復号した順位による文字の復元を行う。
号１００１を算術符号化部５０に入力して順位２を復号
化すると同時に、確率モデル部５２に前サイクルＴ１で
求めた順位１により頻度データ格納部を検索して文字ａ
を復元する。以下同様に、算術復号化部５０で新たな符
号を入力して順位の復号化を行うと同時に、確率モデル
部５２で前回復号した順位による文字の復元を行う。
【０１１９】図１４は図１３のデータ復元装置の詳細で
ある。このデータ復元装置は算術復号化部５０、確率モ
デル部５２及びパイプライン制御部５１で構成される。
算術復号化部５０には符号入力部５４、累積値導出部５
６、符号空間のハイレベルを算出する符号空間算出部５
８、符号空間のローレベルを算出する符号空間算出部６
０、ハイレベル及びローレベルの符号空間算出に使用す
る総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ0 を算出する逆数算出部６
２、累積頻度導出部６４、及び累積頻度導出に使用する
レンジＷold の逆数１／Ｗold を算出する逆数算出部６
６が設けられている。
ある。このデータ復元装置は算術復号化部５０、確率モ
デル部５２及びパイプライン制御部５１で構成される。
算術復号化部５０には符号入力部５４、累積値導出部５
６、符号空間のハイレベルを算出する符号空間算出部５
８、符号空間のローレベルを算出する符号空間算出部６
０、ハイレベル及びローレベルの符号空間算出に使用す
る総出現数Ｓ0 の逆数１／Ｓ0 を算出する逆数算出部６
２、累積頻度導出部６４、及び累積頻度導出に使用する
レンジＷold の逆数１／Ｗold を算出する逆数算出部６
６が設けられている。
【０１２０】また確率モデル部５２には、順位導出部６
８、出現データ格納部７０、文字読出更新部７２、頻度
読出更新部７４、累積頻度読出更新部７６、総累積頻度
読出更新部７８及び文字出力部８０が設けられる。算術
復号化部５０は符号を入力するごとに、入力符号で与え
られる累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）を算出する。この符
号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）は次式で与えられる。 ｃｆ（code）＝［｛（Ｖalue−Ｌold ）×Ｓ0 ｝−１］／Ｗold （４） 但し、Ｖalueは符号から求めた累積値 Ｌold は前回区間の下端（ローレベル） Ｗold は前回区間の区間幅（レンジ） この（４）式は、符号化の際に新空間のハイレベルを、
入力文字の順位より１つ上の順位ｓ−１の累積出現数ｃ
ｆ（ｓ−１）に基づいて算出する前記（２）式を変形し
て累積出現数ｃｆ（ｓ−１）の算出式に変形した式と同
じである。即ち、（２）式の順位ｓ−１の累積出現数ｃ
ｆ（ｓ−１）を符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）に置
き替え、新空間のハイレベルＨｎｅｗを累積値Ｖａｌｕ
ｅに置き替えて変形することで、（４）式が得られる。
８、出現データ格納部７０、文字読出更新部７２、頻度
読出更新部７４、累積頻度読出更新部７６、総累積頻度
読出更新部７８及び文字出力部８０が設けられる。算術
復号化部５０は符号を入力するごとに、入力符号で与え
られる累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）を算出する。この符
号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）は次式で与えられる。 ｃｆ（code）＝［｛（Ｖalue−Ｌold ）×Ｓ0 ｝−１］／Ｗold （４） 但し、Ｖalueは符号から求めた累積値 Ｌold は前回区間の下端（ローレベル） Ｗold は前回区間の区間幅（レンジ） この（４）式は、符号化の際に新空間のハイレベルを、
入力文字の順位より１つ上の順位ｓ−１の累積出現数ｃ
ｆ（ｓ−１）に基づいて算出する前記（２）式を変形し
て累積出現数ｃｆ（ｓ−１）の算出式に変形した式と同
じである。即ち、（２）式の順位ｓ−１の累積出現数ｃ
ｆ（ｓ−１）を符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）に置
き替え、新空間のハイレベルＨｎｅｗを累積値Ｖａｌｕ
ｅに置き替えて変形することで、（４）式が得られる。
【０１２１】この（４）式における累積値Ｖａｌｕｅは
入力した符号から正規化された符号区間［１，０］に設
定した閾値１／４，１／２，３／４との比較により次の
条件に従って定められる。 ＜条件＞符号から求めた新空間のローレベルが１／２
以上であれば、累積値Ｖａｌｕｅ＝１／２とする。
入力した符号から正規化された符号区間［１，０］に設
定した閾値１／４，１／２，３／４との比較により次の
条件に従って定められる。 ＜条件＞符号から求めた新空間のローレベルが１／２
以上であれば、累積値Ｖａｌｕｅ＝１／２とする。
【０１２２】＜条件＞符号から求めた新空間のローレ
ベルが１／４以上で且つハイレベルが３／４未満であれ
ば、累積値Ｖａｌｕｅ＝１／４とする。 このような条件に従った累積値Ｖａｌｕｅの導出
は、累積値導出部５６で行われている。また（４）式の
演算に使用する前回復号された符号の符号空間のハイレ
ベルとローレベルの算出は、符号空間算出部５８，６０
で行われている。この場合の符号空間のハイレベルとロ
ーレベルの算出値は前記（２）式、（３）式と基本的に
同じである。
ベルが１／４以上で且つハイレベルが３／４未満であれ
ば、累積値Ｖａｌｕｅ＝１／４とする。 このような条件に従った累積値Ｖａｌｕｅの導出
は、累積値導出部５６で行われている。また（４）式の
演算に使用する前回復号された符号の符号空間のハイレ
ベルとローレベルの算出は、符号空間算出部５８，６０
で行われている。この場合の符号空間のハイレベルとロ
ーレベルの算出値は前記（２）式、（３）式と基本的に
同じである。
【０１２３】累積頻度導出部６４は前記（４）式に従っ
て符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）を算出すると共
に、算出した符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）に逆数
算出部６６でレンズＷold の逆数１／Ｗold を求めて乗
算することで、符号の累積頻度を導出する。一方、確率
モデル部５２は、順位導出部６８において算術復号化部
５０より出力された符号から復元された累積出現数と、
頻度データ格納部７０に格納されている各文字の累積出
現数を順位１位から順番に比較する。この符号の累積出
現数と頻度データ格納部７０に格納された上位の順位か
らの累積出現数との比較により、順位を導出する。
て符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）を算出すると共
に、算出した符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）に逆数
算出部６６でレンズＷold の逆数１／Ｗold を求めて乗
算することで、符号の累積頻度を導出する。一方、確率
モデル部５２は、順位導出部６８において算術復号化部
５０より出力された符号から復元された累積出現数と、
頻度データ格納部７０に格納されている各文字の累積出
現数を順位１位から順番に比較する。この符号の累積出
現数と頻度データ格納部７０に格納された上位の順位か
らの累積出現数との比較により、順位を導出する。
【０１２４】順位導出部６８で符号の累積出現頻度から
順位が導出されると、この順位は文字読出更新部７２に
与えられ、順位に対応する文字を頻度データ格納部７０
から読み出すことで文字が復元され、文字出力部８０よ
り文字出力が行われる。また頻度読出更新部７４は復元
文字の出現数を１つインクリメントする。累積頻度読出
更新部７６は、復元文字より大きい累積出現数をもつ上
位の順位について、それぞれの累積出現数を１つインク
リメントする更新を行う。更に復元順位の文字の上位の
順位に同じ累積出現数の順位が存在する場合には、同じ
累積出現数の最上位の順位と復元順位の入れ替えを文字
出現数及び累積出現数について行う。更に総累積頻度読
出更新部７８は、総出現数を１つインクリメントする。
順位が導出されると、この順位は文字読出更新部７２に
与えられ、順位に対応する文字を頻度データ格納部７０
から読み出すことで文字が復元され、文字出力部８０よ
り文字出力が行われる。また頻度読出更新部７４は復元
文字の出現数を１つインクリメントする。累積頻度読出
更新部７６は、復元文字より大きい累積出現数をもつ上
位の順位について、それぞれの累積出現数を１つインク
リメントする更新を行う。更に復元順位の文字の上位の
順位に同じ累積出現数の順位が存在する場合には、同じ
累積出現数の最上位の順位と復元順位の入れ替えを文字
出現数及び累積出現数について行う。更に総累積頻度読
出更新部７８は、総出現数を１つインクリメントする。
【０１２５】図１５及び図１６は、図１４のデータ復元
装置のパイプライン動作のタイムチャートである。ここ
で図１５のＴ１〜Ｔ１３サイクルは符号から復元した文
字の順位が１位以外となる通常の場合であり、また図１
５のＴ１４サイクルから図１６のＴ２４サイクルは、符
号から復元した順位が１位の場合である。更に図１６の
Ｔ２５〜Ｔ３８サイクルは符号から復元した順位が１位
以外の通常の場合であるが、復元順位について同じ頻度
の上位の順位がない場合である。
装置のパイプライン動作のタイムチャートである。ここ
で図１５のＴ１〜Ｔ１３サイクルは符号から復元した文
字の順位が１位以外となる通常の場合であり、また図１
５のＴ１４サイクルから図１６のＴ２４サイクルは、符
号から復元した順位が１位の場合である。更に図１６の
Ｔ２５〜Ｔ３８サイクルは符号から復元した順位が１位
以外の通常の場合であるが、復元順位について同じ頻度
の上位の順位がない場合である。
【０１２６】まず図１５のＴ１〜Ｔ１３サイクルの通常
の復元処理を説明する。Ｔ１〜Ｔ２サイクルにあって
は、符号入力部５４によって符号ビットを入力し、累積
値導出部５６によって前記した条件の比較処理によ
り累積値Ｖａｌｕｅを導出する。このときＴ１サイクル
以前のサイクルで符号空間導出部５８，６０により前回
復元された符号空間のハイレベル及びローレベルの算出
が既に済んでいる。
の復元処理を説明する。Ｔ１〜Ｔ２サイクルにあって
は、符号入力部５４によって符号ビットを入力し、累積
値導出部５６によって前記した条件の比較処理によ
り累積値Ｖａｌｕｅを導出する。このときＴ１サイクル
以前のサイクルで符号空間導出部５８，６０により前回
復元された符号空間のハイレベル及びローレベルの算出
が既に済んでいる。
【０１２７】次のＴ３〜Ｔ６サイクルにあっては、前記
（４）式により累積頻度導出部６４において、符号の累
積出現頻度の算出が行われる。このときＴ４サイクルに
おいて逆数算出部６６が（４）式における１／Ｗｏｌｄ
の逆数演算を並行して行い、この結果をＴ６の乗算に使
用している。Ｔ６サイクルで算出された符号の累積出現
数ｃｆ（ｃｏｄｅ）は確率モデル部５２に与えられ、Ｔ
７〜Ｔ１３サイクルにおいて文字の復元及び頻度データ
格納部７０の更新が行われる。この確率モデル部５２に
おける文字の復元及び頻度データの更新に並行して算術
復号化部５０にあっては、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルで符
号空間算出部５８，６０による復元中の文字に関する符
号空間のハイレベルとローレベルの算出を並行して行っ
ている。
（４）式により累積頻度導出部６４において、符号の累
積出現頻度の算出が行われる。このときＴ４サイクルに
おいて逆数算出部６６が（４）式における１／Ｗｏｌｄ
の逆数演算を並行して行い、この結果をＴ６の乗算に使
用している。Ｔ６サイクルで算出された符号の累積出現
数ｃｆ（ｃｏｄｅ）は確率モデル部５２に与えられ、Ｔ
７〜Ｔ１３サイクルにおいて文字の復元及び頻度データ
格納部７０の更新が行われる。この確率モデル部５２に
おける文字の復元及び頻度データの更新に並行して算術
復号化部５０にあっては、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルで符
号空間算出部５８，６０による復元中の文字に関する符
号空間のハイレベルとローレベルの算出を並行して行っ
ている。
【０１２８】またＴ１０〜Ｔ１３サイクルにおける符号
空間のハイレベルとローレベルの算出に先立って、Ｔ８
サイクルにおいて逆数算出部６２が総出現数Ｓ0 の逆数
１／Ｓ0 を予め算出し、Ｔ１２サイクルにおける乗算を
可能としている。ここでＴ７〜Ｔ１２サイクルにおける
確率モデル部５２における文字の復元と頻度データの更
新処理を説明する。まずＴ７〜Ｔ１０サイクルにおい
て、頻度データ格納部７０に登録された頻度の高いもの
から順番に累積出現数を読み出して、算術復号化部５０
から送られた符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）がどの
順位の間に位置するのかを、読み出した順位と１つ上の
順位の累積出現数の大小関係から導く。
空間のハイレベルとローレベルの算出に先立って、Ｔ８
サイクルにおいて逆数算出部６２が総出現数Ｓ0 の逆数
１／Ｓ0 を予め算出し、Ｔ１２サイクルにおける乗算を
可能としている。ここでＴ７〜Ｔ１２サイクルにおける
確率モデル部５２における文字の復元と頻度データの更
新処理を説明する。まずＴ７〜Ｔ１０サイクルにおい
て、頻度データ格納部７０に登録された頻度の高いもの
から順番に累積出現数を読み出して、算術復号化部５０
から送られた符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）がどの
順位の間に位置するのかを、読み出した順位と１つ上の
順位の累積出現数の大小関係から導く。
【０１２９】即ち、Ｔ７〜Ｔ１０サイクルにあっては、
Ｒ１〜Ｒｓのように順位から累積出現数及び文字の読出
しを並行して行っており、において算術復号化部５０
から与えられた符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）と読
み出した各順位の累積出現数との比較を行い、この場
合、順位ｓと順位ｓ−１の間に符号の累積出現数ｃｆ
（ｃｏｄｅ）が位置することから順位ｓが復元され、Ｔ
１１サイクルで順位ｓの文字出力が行われる。
Ｒ１〜Ｒｓのように順位から累積出現数及び文字の読出
しを並行して行っており、において算術復号化部５０
から与えられた符号の累積出現数ｃｆ（ｃｏｄｅ）と読
み出した各順位の累積出現数との比較を行い、この場
合、順位ｓと順位ｓ−１の間に符号の累積出現数ｃｆ
（ｃｏｄｅ）が位置することから順位ｓが復元され、Ｔ
１１サイクルで順位ｓの文字出力が行われる。
【０１３０】またのようにＴ７〜Ｔ１１サイクルで、
順位１〜ｓの読出しごとに１つ上の順位の隣接累積出現
数同士の比較を行っている。この場合、順位ｓ−１の読
出時における比較と順位ｓの読出時における比較で隣接
する上位の累積出現数との比較結果が同一であった場合
には、順位ｓ−２，ｓ−１，ｓの累積出現数が同じであ
ることが分かる。
順位１〜ｓの読出しごとに１つ上の順位の隣接累積出現
数同士の比較を行っている。この場合、順位ｓ−１の読
出時における比較と順位ｓの読出時における比較で隣接
する上位の累積出現数との比較結果が同一であった場合
には、順位ｓ−２，ｓ−１，ｓの累積出現数が同じであ
ることが分かる。
【０１３１】そこでＴ１１〜Ｔ１３サイクルにおいて、
復元文字の順位ｓの格納データが同じ累積出現数をもつ
順位のうちの最上位の位置にｓ−２との格納データの入
れ替えを行う。この入れ替えに先立ち、Ｔ８〜Ｔ１０で
読み出した順位ｓ−３以上の累積出現数については１つ
インクリメントを行っており、また総累積出現数につい
てはＴ７でＲ０としてリードした後に、Ｔ８で１つイン
クリメントしてＴ９で書き込む。もちろん、Ｔ１１〜Ｔ
１３における順位ｓとｓ−２の頻度データの入れ替え
は、累積出現数、出現数及び文字の３つについて行う。
復元文字の順位ｓの格納データが同じ累積出現数をもつ
順位のうちの最上位の位置にｓ−２との格納データの入
れ替えを行う。この入れ替えに先立ち、Ｔ８〜Ｔ１０で
読み出した順位ｓ−３以上の累積出現数については１つ
インクリメントを行っており、また総累積出現数につい
てはＴ７でＲ０としてリードした後に、Ｔ８で１つイン
クリメントしてＴ９で書き込む。もちろん、Ｔ１１〜Ｔ
１３における順位ｓとｓ−２の頻度データの入れ替え
は、累積出現数、出現数及び文字の３つについて行う。
【０１３２】図１５のＴ１４サイクルから図１６のＴ２
４サイクルまでの復元順位が１位の場合については、確
率モデル部５２における復元順位における頻度データの
入れ替えを行わない点が異なり、その他は同じである。
また図１６のＴ２５〜Ｔ３８サイクルで復元順位が１位
でなく通常の場合で、復元された順位の累積出現数と同
じ累積出現数をもつ上位の順位がない場合については、
同じ累積出現数をもつ最上位の順位と復元順位との頻度
データの入れ替えを行わない点が相違し、それ以外は通
常の場合と同じになる。 ２．ブレンド文脈の一部の並列化 図１７（Ａ）はブレンド文脈を対象とした本発明のデー
タ圧縮装置であり、ブレンド用の確率モデル部を各次数
ごとに並列化し、更に算術符号化部との間でパイプライ
ン処理を行うようにしたことを特徴とする。
４サイクルまでの復元順位が１位の場合については、確
率モデル部５２における復元順位における頻度データの
入れ替えを行わない点が異なり、その他は同じである。
また図１６のＴ２５〜Ｔ３８サイクルで復元順位が１位
でなく通常の場合で、復元された順位の累積出現数と同
じ累積出現数をもつ上位の順位がない場合については、
同じ累積出現数をもつ最上位の順位と復元順位との頻度
データの入れ替えを行わない点が相違し、それ以外は通
常の場合と同じになる。 ２．ブレンド文脈の一部の並列化 図１７（Ａ）はブレンド文脈を対象とした本発明のデー
タ圧縮装置であり、ブレンド用の確率モデル部を各次数
ごとに並列化し、更に算術符号化部との間でパイプライ
ン処理を行うようにしたことを特徴とする。
【０１３３】ブレンド用確率モデル部８２は、この実施
例にあっては０次確率モデル部８０、１次確率モデル部
９０、２次確率モデル部９２の並列回路で構成される。
０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９２のそ
れぞれは、並列的に１文字ずつ入力し、各次数における
従属関係となる出現頻度を求め、順位を出力する。バッ
ファ選択部８４は、０次、１次、２次の確率モデル部８
８，９０，９２の出力順位を高次から低次に向けて選択
して算術符号化部８６に出力する。具体的には、２次確
率モデル部９２で有効順位が得られると、これを算術符
号化部８６に出力して算術符号化を行う。
例にあっては０次確率モデル部８０、１次確率モデル部
９０、２次確率モデル部９２の並列回路で構成される。
０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９２のそ
れぞれは、並列的に１文字ずつ入力し、各次数における
従属関係となる出現頻度を求め、順位を出力する。バッ
ファ選択部８４は、０次、１次、２次の確率モデル部８
８，９０，９２の出力順位を高次から低次に向けて選択
して算術符号化部８６に出力する。具体的には、２次確
率モデル部９２で有効順位が得られると、これを算術符
号化部８６に出力して算術符号化を行う。
【０１３４】一方、２次確率モデル部９２で順位が得ら
れずにエスケープ出力Ｅとなった場合には、算術符号化
を行わずに単にエスケープを示す符号を出力し、次の２
次確率モデル部９０の出力を選択し、有効順位が得られ
ていれば１次確率モデル部９０の順位の算術符号化を行
う。また１次確率モデル部９０からも有効順位が得られ
ずにエスケープ出力Ｅであった場合には、０次確率モデ
ル部８８の出力順位を選択して算術符号化を行わせるこ
とになる。ここで２次確率モデル部９２及び１次確率モ
デル部９０でエスケープ出力となるのは、入力文字を親
とし各次数の文字を子供とするとき、各次数に子供はい
るけれども該当する子供がない場合、あるいは各次数に
子供が１つもない場合のいずれかである。
れずにエスケープ出力Ｅとなった場合には、算術符号化
を行わずに単にエスケープを示す符号を出力し、次の２
次確率モデル部９０の出力を選択し、有効順位が得られ
ていれば１次確率モデル部９０の順位の算術符号化を行
う。また１次確率モデル部９０からも有効順位が得られ
ずにエスケープ出力Ｅであった場合には、０次確率モデ
ル部８８の出力順位を選択して算術符号化を行わせるこ
とになる。ここで２次確率モデル部９２及び１次確率モ
デル部９０でエスケープ出力となるのは、入力文字を親
とし各次数の文字を子供とするとき、各次数に子供はい
るけれども該当する子供がない場合、あるいは各次数に
子供が１つもない場合のいずれかである。
【０１３５】０次、１次及び２次確率モデル部８８，９
０，９２で使用する出現頻度データ格納部としては、符
号化対象とする全文字ごとに辞書をもち、文字入力ごと
に１次確率モデル部９０で使用する入力文字の１つ前の
文字の登録及び２次確率モデル部９２で使用する２つ前
の文字の登録を動的に行う。図１７（Ｂ）は図１７
（Ａ）のブレンド用確率モデル部８２を並列化したデー
タ圧縮装置のパイプライン動作のタイムチャートであ
る。ここでブレンド用確率モデル部８２に対し、ソース
データから例えば文字ｄｃａｂａの順に入力し、既に２
文字ｄｃの符号化が済んでａｂａを符号化する場合であ
る。
０，９２で使用する出現頻度データ格納部としては、符
号化対象とする全文字ごとに辞書をもち、文字入力ごと
に１次確率モデル部９０で使用する入力文字の１つ前の
文字の登録及び２次確率モデル部９２で使用する２つ前
の文字の登録を動的に行う。図１７（Ｂ）は図１７
（Ａ）のブレンド用確率モデル部８２を並列化したデー
タ圧縮装置のパイプライン動作のタイムチャートであ
る。ここでブレンド用確率モデル部８２に対し、ソース
データから例えば文字ｄｃａｂａの順に入力し、既に２
文字ｄｃの符号化が済んでａｂａを符号化する場合であ
る。
【０１３６】まずＴ１サイクルにあっては、文字ａが入
力し、０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９
２のそれぞれにおいて並列的に各次数における出現頻度
が求められ、出現頻度順に並べた場合の順位が得られ
る。ここで２次確率モデル部９２で先行する２文字ｄｃ
を組み合わせた文字列ｄｃａの出現頻度が順位１位で存
在したとすると、次のＴ２サイクルでバッファ選択部８
４は２次確率モデル部９２から出力された順位１位の出
力１２ を選択し、これを算術符号化部８６に与えて算
術符号化して符号１を出力する。
力し、０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９
２のそれぞれにおいて並列的に各次数における出現頻度
が求められ、出現頻度順に並べた場合の順位が得られ
る。ここで２次確率モデル部９２で先行する２文字ｄｃ
を組み合わせた文字列ｄｃａの出現頻度が順位１位で存
在したとすると、次のＴ２サイクルでバッファ選択部８
４は２次確率モデル部９２から出力された順位１位の出
力１２ を選択し、これを算術符号化部８６に与えて算
術符号化して符号１を出力する。
【０１３７】同時にＴ２サイクルにあっては、次の文字
ｂを０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９２
に並列的に入力して出現頻度による順位を求めている。
このとき２次確率モデル部９２において、先行する２文
字ｃａの子が検索できなかった場合には、次のＴ３サイ
クルで算術符号化部８６はエスケープ符号Ｅ２ をその
まま符号出力する。このＴ３サイクルにあっては、ブレ
ンド用確率モデル部８２は３番目の文字ａを入力し、こ
の場合、先行する２文字ａｂの存在による順位１位が２
次確率モデル部９２で得られたとする。
ｂを０次、１次及び２次確率モデル部８８，９０，９２
に並列的に入力して出現頻度による順位を求めている。
このとき２次確率モデル部９２において、先行する２文
字ｃａの子が検索できなかった場合には、次のＴ３サイ
クルで算術符号化部８６はエスケープ符号Ｅ２ をその
まま符号出力する。このＴ３サイクルにあっては、ブレ
ンド用確率モデル部８２は３番目の文字ａを入力し、こ
の場合、先行する２文字ａｂの存在による順位１位が２
次確率モデル部９２で得られたとする。
【０１３８】算術符号化部８６にあっては、Ｔ３サイク
ルにおける２次確率モデル部９２からのエスケープ出力
Ｅ２ の符号化出力に続き、次のＴ４サイクルで１次確
率モデル部９２の出力を選択して符号化しようとする。
このときＴ２サイクルで示したように、１次確率モデル
部９０においても入力文字ｂに対する１つ前の文字ａが
子供として存在せずに、有効順位が得られずにエスケー
プ出力Ｅ１ となっていたとすると、このエスケープ出
力Ｅ１ をそのまま符号１として出力する。
ルにおける２次確率モデル部９２からのエスケープ出力
Ｅ２ の符号化出力に続き、次のＴ４サイクルで１次確
率モデル部９２の出力を選択して符号化しようとする。
このときＴ２サイクルで示したように、１次確率モデル
部９０においても入力文字ｂに対する１つ前の文字ａが
子供として存在せずに、有効順位が得られずにエスケー
プ出力Ｅ１ となっていたとすると、このエスケープ出
力Ｅ１ をそのまま符号１として出力する。
【０１３９】そしてＴ５サイクルで０次確率モデル部８
８より出力される順位２の有効出力２０ を算術符号化
部８６に与えて符号化し、符号０１を出力する。このた
めＴ２サイクルのブレンド用確率モデル部８２における
０次、１次及び２次の並列処理による順位出力について
は、次のＴ３，Ｔ４，Ｔ５の３サイクルを使用した２つ
のエスケープ符号と０次の順位出力の算術符号化が行わ
れる。
８より出力される順位２の有効出力２０ を算術符号化
部８６に与えて符号化し、符号０１を出力する。このた
めＴ２サイクルのブレンド用確率モデル部８２における
０次、１次及び２次の並列処理による順位出力について
は、次のＴ３，Ｔ４，Ｔ５の３サイクルを使用した２つ
のエスケープ符号と０次の順位出力の算術符号化が行わ
れる。
【０１４０】ブレンド用確率モデル部８２のＴ３サイク
ルにおける２次確率モデル部９２からの順位１の出力１
２ については、次のＴ６サイクルで算術符号化部８６
による符号化が行われ、符号１の出力となる。図１８は
図１７（Ａ）のブレンド文脈を対象としたデータ圧縮装
置の詳細である。図１８において、ブレンド用確率モデ
ル部８２は０次確率モデル部８８、１次確率モデル部９
０、及び２次確率モデル部９２を並列的に備えており、
１次確率モデル部９０に代表して示す構成をもつ。
ルにおける２次確率モデル部９２からの順位１の出力１
２ については、次のＴ６サイクルで算術符号化部８６
による符号化が行われ、符号１の出力となる。図１８は
図１７（Ａ）のブレンド文脈を対象としたデータ圧縮装
置の詳細である。図１８において、ブレンド用確率モデ
ル部８２は０次確率モデル部８８、１次確率モデル部９
０、及び２次確率モデル部９２を並列的に備えており、
１次確率モデル部９０に代表して示す構成をもつ。
【０１４１】１次確率モデル部９０には順位読出更新部
９４、文字読出更新部９８、頻度読出更新部１００、累
積頻度読出更新部１０２、総累積頻度読出更新部１０６
が設けられる。これらのブロックは、図７の固定文脈を
対象とした確率モデル部１４に設けている対応する回路
部と同じである。これに加えてブレンド用確率モデル部
８２の場合には、エスケープ用頻度読出更新部９５及び
エスケープ判断部１０４を新たに設けている。
９４、文字読出更新部９８、頻度読出更新部１００、累
積頻度読出更新部１０２、総累積頻度読出更新部１０６
が設けられる。これらのブロックは、図７の固定文脈を
対象とした確率モデル部１４に設けている対応する回路
部と同じである。これに加えてブレンド用確率モデル部
８２の場合には、エスケープ用頻度読出更新部９５及び
エスケープ判断部１０４を新たに設けている。
【０１４２】エスケープ判断部１０４は入力文字の１つ
前の文字が子供として頻度データ格納部９６の対応する
辞書に存在するか否か検出し、子供が存在しない場合に
はバッファ部１１０に対しエスケープ出力を行わせる。
エスケープ用頻度読出更新部９５は、エスケープが検出
された場合に頻度データ格納部９６に格納されているエ
スケープ出現数を１つインクリメントし、更にエスケー
プ出力も文字出現数の１つであることから、総累積頻度
読出更新部１０６を起動して総出現数のインクリメント
を行なわせる。
前の文字が子供として頻度データ格納部９６の対応する
辞書に存在するか否か検出し、子供が存在しない場合に
はバッファ部１１０に対しエスケープ出力を行わせる。
エスケープ用頻度読出更新部９５は、エスケープが検出
された場合に頻度データ格納部９６に格納されているエ
スケープ出現数を１つインクリメントし、更にエスケー
プ出力も文字出現数の１つであることから、総累積頻度
読出更新部１０６を起動して総出現数のインクリメント
を行なわせる。
【０１４３】バッファ選択部８４は、各次数ごとに設け
たバッファ部１０８，１１０，１１２と選択部１１４で
構成される。選択部１１４は、高次から低次に向けてバ
ッファ部１１２，１１０，１０８の順番に格納された確
率出力としての順位を選択して算術符号化部８６に供給
する。算術符号化部８６は、ハイレベル算出用の符号空
間算出部１１６、ローレベル算出用の符号空間算出部１
１８、総出現数の逆数を算出する逆数算出部１２０、算
術符号導出部１２２、及び符号出力部１２４で構成され
る。この算術符号化部８６の構成は、図７の算術符号化
部１６の対応するブロックと同じである。
たバッファ部１０８，１１０，１１２と選択部１１４で
構成される。選択部１１４は、高次から低次に向けてバ
ッファ部１１２，１１０，１０８の順番に格納された確
率出力としての順位を選択して算術符号化部８６に供給
する。算術符号化部８６は、ハイレベル算出用の符号空
間算出部１１６、ローレベル算出用の符号空間算出部１
１８、総出現数の逆数を算出する逆数算出部１２０、算
術符号導出部１２２、及び符号出力部１２４で構成され
る。この算術符号化部８６の構成は、図７の算術符号化
部１６の対応するブロックと同じである。
【０１４４】図１９は、図１８のブレンド文脈を対象と
したデータ圧縮装置における１次モデル部９０及び算術
符号化部８６のパイプライン動作のフローチャートであ
る。ここで、Ｔ１〜Ｔ９サイクルは順位１位以外で符号
化する場合、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルは子供の登録が存
在しない場合のエスケープ符号化、Ｔ１４〜Ｔ１９サイ
クルは子供は存在するが該当する子供がない場合のエス
ケープ符号化である。
したデータ圧縮装置における１次モデル部９０及び算術
符号化部８６のパイプライン動作のフローチャートであ
る。ここで、Ｔ１〜Ｔ９サイクルは順位１位以外で符号
化する場合、Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルは子供の登録が存
在しない場合のエスケープ符号化、Ｔ１４〜Ｔ１９サイ
クルは子供は存在するが該当する子供がない場合のエス
ケープ符号化である。
【０１４５】この１次確率モデル９０の動作にあって
は、例えばＴ１〜Ｔ９サイクルを例にとると、Ｔ１，Ｔ
２サイクルで入力文字に対し１つ前の文字となる子供の
有無をリードし、順位が有効に得られれば子供有りと判
断してバッファ選択部８４を経由して算術符号化部８６
に順位出力を行なっている。これ以外の点は図１１のタ
イムチャートに示した固定次数の確率モデル部の場合と
同じである。また共通部としての算術符号化部８６につ
いては、図１１の算術符号化部１６と全く同じである。
は、例えばＴ１〜Ｔ９サイクルを例にとると、Ｔ１，Ｔ
２サイクルで入力文字に対し１つ前の文字となる子供の
有無をリードし、順位が有効に得られれば子供有りと判
断してバッファ選択部８４を経由して算術符号化部８６
に順位出力を行なっている。これ以外の点は図１１のタ
イムチャートに示した固定次数の確率モデル部の場合と
同じである。また共通部としての算術符号化部８６につ
いては、図１１の算術符号化部１６と全く同じである。
【０１４６】Ｔ１０〜Ｔ１３サイクルの子供なしの場合
のエスケープ符号化にあっては、１次確率モデル部９０
のみが動作し、算術符号化部は動作しない。またＴ１４
〜Ｔ１９サイクルの子供は存在するが該当する子供がな
い場合のエスケープ符号化については、Ｔ１〜Ｔ８と同
様の処理によりエスケープ出力を算術符号化部８６で符
号化することになる。
のエスケープ符号化にあっては、１次確率モデル部９０
のみが動作し、算術符号化部は動作しない。またＴ１４
〜Ｔ１９サイクルの子供は存在するが該当する子供がな
い場合のエスケープ符号化については、Ｔ１〜Ｔ８と同
様の処理によりエスケープ出力を算術符号化部８６で符
号化することになる。
【０１４７】図２０（Ａ）は、図１５のブレンド用確率
モデル部を並列化したデータ圧縮装置で復号化された圧
縮データから文字列としてのソースデータを復元するブ
レンド文脈を対象としたデータ復元装置の基本構成であ
る。図２０（Ａ）において、このデータ復元装置は算術
復号化部１２６に続いてブレンド用確率モデル部１２８
を設けており、ブレンド用確率モデル部１２８は例えば
０次確率モデル部１３０、１次確率モデル部１３２及び
２次確率モデル部１３４を並列的に設けており、各モデ
ル部の出力を選択部１３６で選択して文字列を復元して
いる。またパイプライン制御部１２５が設けられ、算術
復号化部１２６とブレンド用確率モデル部１２８のパイ
プライン動作を行うようにしている。
モデル部を並列化したデータ圧縮装置で復号化された圧
縮データから文字列としてのソースデータを復元するブ
レンド文脈を対象としたデータ復元装置の基本構成であ
る。図２０（Ａ）において、このデータ復元装置は算術
復号化部１２６に続いてブレンド用確率モデル部１２８
を設けており、ブレンド用確率モデル部１２８は例えば
０次確率モデル部１３０、１次確率モデル部１３２及び
２次確率モデル部１３４を並列的に設けており、各モデ
ル部の出力を選択部１３６で選択して文字列を復元して
いる。またパイプライン制御部１２５が設けられ、算術
復号化部１２６とブレンド用確率モデル部１２８のパイ
プライン動作を行うようにしている。
【０１４８】この図２０（Ａ）のデータ復元装置のパイ
プライン動作は、図２０（Ｂ）のようになる。いま図１
７のデータ圧縮装置で得られた符号１ ０１０１ １が
供給されたとする。また既に先行する２つの符号により
文字ｄｃが既に復元されていたとする。まずＴ１サイク
ルでは符号１を算術復号化部１２６が入力し、２次の順
位１の符号化出力１２ を出力し、ブレンド用確率モデ
ル部１２８に設けている０次、１次、２次確率モデル部
１３０，１３２，１３４に並列的に供給する。次のＴ２
サイクルでは２番目の符号の先頭ビット０を入力し、算
術復号化部１２６は２次のエスケープ出力Ｅ２ を出力
する。このとき確率モデル部１２８にあっては、２次確
率モデル部１３４が順位１の復号化出力１２ から文字
ａを復元し、選択部１３６を介して出力する。
プライン動作は、図２０（Ｂ）のようになる。いま図１
７のデータ圧縮装置で得られた符号１ ０１０１ １が
供給されたとする。また既に先行する２つの符号により
文字ｄｃが既に復元されていたとする。まずＴ１サイク
ルでは符号１を算術復号化部１２６が入力し、２次の順
位１の符号化出力１２ を出力し、ブレンド用確率モデ
ル部１２８に設けている０次、１次、２次確率モデル部
１３０，１３２，１３４に並列的に供給する。次のＴ２
サイクルでは２番目の符号の先頭ビット０を入力し、算
術復号化部１２６は２次のエスケープ出力Ｅ２ を出力
する。このとき確率モデル部１２８にあっては、２次確
率モデル部１３４が順位１の復号化出力１２ から文字
ａを復元し、選択部１３６を介して出力する。
【０１４９】次のＴ３サイクルでは２番目の符号のビッ
ト１を入力し、１次のエスケープ出力Ｅ1 を算術復号化
部１２６が出力する。同時に２次確率モデル部１３４に
あっては、Ｔ２サイクルで出力された２次エスケープ出
力Ｅ2 に基づいたエスケープ用頻度データの更新を行
う。Ｔ４サイクルでは２番目の符号のビット０１を算術
復号化部１２６で入力し、０次の順位２の復号化出力２
０ を出力する。このときブレンド用確率モデル部１２
８にあっては、１次確率モデル部１３２で１次のエスケ
ープ復号化出力Ｅ１によりエスケープ用頻度データの更
新を行う。
ト１を入力し、１次のエスケープ出力Ｅ1 を算術復号化
部１２６が出力する。同時に２次確率モデル部１３４に
あっては、Ｔ２サイクルで出力された２次エスケープ出
力Ｅ2 に基づいたエスケープ用頻度データの更新を行
う。Ｔ４サイクルでは２番目の符号のビット０１を算術
復号化部１２６で入力し、０次の順位２の復号化出力２
０ を出力する。このときブレンド用確率モデル部１２
８にあっては、１次確率モデル部１３２で１次のエスケ
ープ復号化出力Ｅ１によりエスケープ用頻度データの更
新を行う。
【０１５０】Ｔ５サイクルにあっては３番目の符号１を
入力し、算術復号化部１２６は２次の順位１の復号化出
力１２ を出力する。このときブレンド用確率モデル部
１２８にあっては０次確率モデル部１３０が動作して順
位２位の復号化出力２０ から文字ｂを復元して出力す
る。Ｔ５サイクルで得られた復号化出力１２ は、Ｔ６
サイクルで２次確率モデル部１３４による文字ａの復元
が行われる。
入力し、算術復号化部１２６は２次の順位１の復号化出
力１２ を出力する。このときブレンド用確率モデル部
１２８にあっては０次確率モデル部１３０が動作して順
位２位の復号化出力２０ から文字ｂを復元して出力す
る。Ｔ５サイクルで得られた復号化出力１２ は、Ｔ６
サイクルで２次確率モデル部１３４による文字ａの復元
が行われる。
【０１５１】図２１は図２０（Ａ）のデータ復元装置の
詳細である。算術復号化部１２６は符号入力部１３８、
累積値導出部１４０、符号空間算出部１４２，１４４、
逆数算出部１４６、累積頻度導出部１４８、逆数算出部
１５０で構成される。この算術復号化部１２６の構成及
び機能は、図１２の固定次数のデータ復元装置における
算術復号化部５０と同じである。
詳細である。算術復号化部１２６は符号入力部１３８、
累積値導出部１４０、符号空間算出部１４２，１４４、
逆数算出部１４６、累積頻度導出部１４８、逆数算出部
１５０で構成される。この算術復号化部１２６の構成及
び機能は、図１２の固定次数のデータ復元装置における
算術復号化部５０と同じである。
【０１５２】ブレンド用確率モデル部１２８は、０次確
率モデル部１３０、１次確立モデル部１３２及び２次確
率モデル部１３４を有し、１次確率モデル部１３２に代
表して示す構成をもつ。１次確率モデル部１３２には文
字読出更新部１５６、頻度読出更新部１５８、累積頻度
読出更新部１６０及び総累積頻度読出更新部１６２が設
けられ、これらのブロック及び機能は図１２の確率モデ
ル部５２の対応するブロックと同じである。
率モデル部１３０、１次確立モデル部１３２及び２次確
率モデル部１３４を有し、１次確率モデル部１３２に代
表して示す構成をもつ。１次確率モデル部１３２には文
字読出更新部１５６、頻度読出更新部１５８、累積頻度
読出更新部１６０及び総累積頻度読出更新部１６２が設
けられ、これらのブロック及び機能は図１２の確率モデ
ル部５２の対応するブロックと同じである。
【０１５３】また順位導出部１５２が０次、１次及び２
次確率モデル部１３０，１３２，１３４に対する共通部
として設けられる。更に頻度データ格納部１５４も共通
部として設けられる。また３つの選択部１３６−１，１
３６−２，１３６−３が設けられる。選択部１３６−１
は各次数の文字読出更新部１５６の復元文字を入力した
符号の次数に応じて選択して文字出力部１６４より出力
する。選択部１３６−２は各次数の累積頻度読出更新部
１６０の出力を入力し、復元した次数の出力を選択して
算術復号化部１２６の符号化空間算出部１４２，１４４
に出力する。選択部１３６−３は各次数の総累積頻度読
出更新部１６２の出力を入力し、復元した次数に対応す
る出力を選択して、選択した次数の総出現数を算術復号
化部１２６の逆数算出部１４６に出力する。
次確率モデル部１３０，１３２，１３４に対する共通部
として設けられる。更に頻度データ格納部１５４も共通
部として設けられる。また３つの選択部１３６−１，１
３６−２，１３６−３が設けられる。選択部１３６−１
は各次数の文字読出更新部１５６の復元文字を入力した
符号の次数に応じて選択して文字出力部１６４より出力
する。選択部１３６−２は各次数の累積頻度読出更新部
１６０の出力を入力し、復元した次数の出力を選択して
算術復号化部１２６の符号化空間算出部１４２，１４４
に出力する。選択部１３６−３は各次数の総累積頻度読
出更新部１６２の出力を入力し、復元した次数に対応す
る出力を選択して、選択した次数の総出現数を算術復号
化部１２６の逆数算出部１４６に出力する。
【０１５４】図２２及び図２３は、図２１のデータ復元
装置のパイプライン動作のタイムチャートであり、共通
部としての算術復号化部１２６とブレンド用確率モデル
部１２８の中の１次確率モデル部１３２を代表して示し
ている。また図２２のＴ１〜Ｔ１３サイクルは、入力し
た符号から復元した順位１位で復号化する場合であり、
図２２のＴ１４から図２３のＴ２４サイクルは子供有り
の場合のエスケープ符号化であり、更にＴ２５〜Ｔ３８
サイクルは順位１位以外で符号化する通常の場合であ
る。 ３．ブレンド文脈の全体の並列化 図２４（Ａ）はブレンド文脈を対象としたデータ圧縮装
置の他の実施例であり、この実施例にあっては、確率モ
デル部１６６、算術符号化部１６８、符号出力部１７０
の全てを並列化し、更に各部分をパイプライン制御部１
７５でパイプライン動作させるようにしたことを特徴と
する。
装置のパイプライン動作のタイムチャートであり、共通
部としての算術復号化部１２６とブレンド用確率モデル
部１２８の中の１次確率モデル部１３２を代表して示し
ている。また図２２のＴ１〜Ｔ１３サイクルは、入力し
た符号から復元した順位１位で復号化する場合であり、
図２２のＴ１４から図２３のＴ２４サイクルは子供有り
の場合のエスケープ符号化であり、更にＴ２５〜Ｔ３８
サイクルは順位１位以外で符号化する通常の場合であ
る。 ３．ブレンド文脈の全体の並列化 図２４（Ａ）はブレンド文脈を対象としたデータ圧縮装
置の他の実施例であり、この実施例にあっては、確率モ
デル部１６６、算術符号化部１６８、符号出力部１７０
の全てを並列化し、更に各部分をパイプライン制御部１
７５でパイプライン動作させるようにしたことを特徴と
する。
【０１５５】即ち、この実施形態にあっては２次のブレ
ンド文脈を例にとっており、このため確率モデル部１６
６は０次、１次及び２次の確率モデル部１７２，１７
４，１７６を備え、算術符号化部１６８は０次、１次及
び２次の算術符号化部１７８，１８０，１８２を備え、
更に符号出力部１７０は０次、１次及び２次符号バッフ
ァ部１８４，１８６，１８８を備え、最終的に選択部１
９０で符号化が行われた次数の符号出力を選択して圧縮
データとしている。
ンド文脈を例にとっており、このため確率モデル部１６
６は０次、１次及び２次の確率モデル部１７２，１７
４，１７６を備え、算術符号化部１６８は０次、１次及
び２次の算術符号化部１７８，１８０，１８２を備え、
更に符号出力部１７０は０次、１次及び２次符号バッフ
ァ部１８４，１８６，１８８を備え、最終的に選択部１
９０で符号化が行われた次数の符号出力を選択して圧縮
データとしている。
【０１５６】図２４（Ｂ）は図２４（Ａ）のデータ圧縮
装置のパイプライン動作のタイミングチャートである。
いま文字ｄｃａｂａが入力し、既に２文字ｄｃの符号化
が済んだ状態で文字ａｂａの符号化を行う場合を例にと
る。まずＴ１サイクルにあっては、文字ａを０次、１
次、２次確率モデル部１７２，１７４，１７６に並列的
に入力して順位を求める。
装置のパイプライン動作のタイミングチャートである。
いま文字ｄｃａｂａが入力し、既に２文字ｄｃの符号化
が済んだ状態で文字ａｂａの符号化を行う場合を例にと
る。まずＴ１サイクルにあっては、文字ａを０次、１
次、２次確率モデル部１７２，１７４，１７６に並列的
に入力して順位を求める。
【０１５７】このとき２次確率モデル部１７６で符号化
済みの２文字ｄｃの登録による順位１の符号化出力Ｉ２
が得られたとする。ここで上位の次数の順位出力が有
効に得られた場合には下位の確率モデル部にこれを伝え
て、その出力を禁止させる。したがってＴ１サイクルに
あっては、１次確率モデル部１７６のみが順位１の符号
化出力１２ を行う。
済みの２文字ｄｃの登録による順位１の符号化出力Ｉ２
が得られたとする。ここで上位の次数の順位出力が有
効に得られた場合には下位の確率モデル部にこれを伝え
て、その出力を禁止させる。したがってＴ１サイクルに
あっては、１次確率モデル部１７６のみが順位１の符号
化出力１２ を行う。
【０１５８】次のＴ２サイクルにあっては、次の文字ｂ
を０次、１次、２次確率モデル部１７２，１７４，１７
６に入力して順位を求める。このとき２次算術符号化部
１８２が２次確率モデル部１７６からの符号化出力１２
の算術符号化を行って、符号１を２次符号バッファ１
８８に入力する。
を０次、１次、２次確率モデル部１７２，１７４，１７
６に入力して順位を求める。このとき２次算術符号化部
１８２が２次確率モデル部１７６からの符号化出力１２
の算術符号化を行って、符号１を２次符号バッファ１
８８に入力する。
【０１５９】確率モデル部１６６のＴ２サイクルにあっ
ては、２次確率モデル部１７６で子としての２文字ｃａ
がなく、エスケープ出力Ｅ２ を生ずる。また１次確率
モデル部１７４にあっても、子の文字ａの登録がなく、
１次のエスケープ出力Ｅ1 を生ずる。このようなエスケ
ープ出力が生じた場合には、０次確率モデル部１７２が
有効となって０次の順位の符号化出力２０ を生ずる。
ては、２次確率モデル部１７６で子としての２文字ｃａ
がなく、エスケープ出力Ｅ２ を生ずる。また１次確率
モデル部１７４にあっても、子の文字ａの登録がなく、
１次のエスケープ出力Ｅ1 を生ずる。このようなエスケ
ープ出力が生じた場合には、０次確率モデル部１７２が
有効となって０次の順位の符号化出力２０ を生ずる。
【０１６０】Ｔ３サイクルにあっては３文字目ａを入力
し、０次、１次、２次確率モデル部１７２，１７４，１
７６で並列的に順位が求められ、この場合、２次確率モ
デル部１７６より２次の順位１の符号化出力１2 が有効
に得られる。このＴ３サイクルにあっては、０次、１
次、２次算術符号化部１７８，１８０，１８２が並列的
に動作して符号０１，１，０を０次、１次及び２次符号
バッファ１８４，１８６，１８８に格納する。
し、０次、１次、２次確率モデル部１７２，１７４，１
７６で並列的に順位が求められ、この場合、２次確率モ
デル部１７６より２次の順位１の符号化出力１2 が有効
に得られる。このＴ３サイクルにあっては、０次、１
次、２次算術符号化部１７８，１８０，１８２が並列的
に動作して符号０１，１，０を０次、１次及び２次符号
バッファ１８４，１８６，１８８に格納する。
【０１６１】次のＴ４サイクルでは、Ｔ３サイクルで得
られた２次確率モデル部１７６からの順位１の符号化出
力１２ が２次算術符号化部１８２で符号化され、２次
符号バッファ部１８８に格納される。図２５は、図２４
（Ａ）の各次数毎に並列化したデータ圧縮装置の詳細で
ある。まずブレンド用確率モデル部１６６は、０次、１
次、２次順位読出更新部１９２，１９４，１９６を並列
的に設け、続いて０次、１次、２次頻度、累積頻度読出
更新部１９８，２００，２０２を前段に直列接続して並
列的に設けている。また算術符号化部１６８は０次、１
次、２次ごとに符号空間算出部２６０，２６２，２６
４、算術符号導出部２６６，２６８，２７０、及びシリ
アル／パラレル変換符号出力部２７２，２７４，２７６
を設けている。
られた２次確率モデル部１７６からの順位１の符号化出
力１２ が２次算術符号化部１８２で符号化され、２次
符号バッファ部１８８に格納される。図２５は、図２４
（Ａ）の各次数毎に並列化したデータ圧縮装置の詳細で
ある。まずブレンド用確率モデル部１６６は、０次、１
次、２次順位読出更新部１９２，１９４，１９６を並列
的に設け、続いて０次、１次、２次頻度、累積頻度読出
更新部１９８，２００，２０２を前段に直列接続して並
列的に設けている。また算術符号化部１６８は０次、１
次、２次ごとに符号空間算出部２６０，２６２，２６
４、算術符号導出部２６６，２６８，２７０、及びシリ
アル／パラレル変換符号出力部２７２，２７４，２７６
を設けている。
【０１６２】算術符号化部１６８の各次数の符号出力
は、図２４（Ａ）の符号出力部１７０に設けられた０
次、１次、２次符号バッファ部１８４，１８６，１８８
に格納された後、マージ部１９０によりとりまとめられ
て圧縮データとして出力される。このマージ部１９０に
よるとりまとめの際に各次数の符号を独立して復元でき
るようにするため、図２５（Ｂ）のデータ構造を生成し
ている。
は、図２４（Ａ）の符号出力部１７０に設けられた０
次、１次、２次符号バッファ部１８４，１８６，１８８
に格納された後、マージ部１９０によりとりまとめられ
て圧縮データとして出力される。このマージ部１９０に
よるとりまとめの際に各次数の符号を独立して復元でき
るようにするため、図２５（Ｂ）のデータ構造を生成し
ている。
【０１６３】マージ部１９０で生成するデータ構造は、
先頭に０次、１次及び２次のバッファ符号のバイト長を
示す０次、１次及び２次のバイト長表示領域２６６，２
６８，２７０を設け、その後ろに０次、１次，２次のバ
ッファ符号２６０，２６２，２６４を配置している更に
パイプライン制御部１６０が設けられ、ブレンド用確率
モデル部１６６、算術符号化部１６８のパイプライン動
作を行わせる。
先頭に０次、１次及び２次のバッファ符号のバイト長を
示す０次、１次及び２次のバイト長表示領域２６６，２
６８，２７０を設け、その後ろに０次、１次，２次のバ
ッファ符号２６０，２６２，２６４を配置している更に
パイプライン制御部１６０が設けられ、ブレンド用確率
モデル部１６６、算術符号化部１６８のパイプライン動
作を行わせる。
【０１６４】図２６は、図２５（Ａ）のデータ圧縮装置
のパイプライン動作のタイムチャートである。まずＴ１
〜Ｔ１０サイクルについて、図２５（Ａ）のブレンド用
確率モデル部１６６における２次、１次及び０次の各入
力文字に対する順位の導出と頻度データの更新の処理を
示している。また算術符号化部１６８における２次、１
次及び０次の算術符号化処理については、紙面の都合で
Ｔ２〜Ｔ１５サイクルに直列的に示しているが、実際に
はＴ２サイクルから並列的に算術符号化の処理が行われ
る。
のパイプライン動作のタイムチャートである。まずＴ１
〜Ｔ１０サイクルについて、図２５（Ａ）のブレンド用
確率モデル部１６６における２次、１次及び０次の各入
力文字に対する順位の導出と頻度データの更新の処理を
示している。また算術符号化部１６８における２次、１
次及び０次の算術符号化処理については、紙面の都合で
Ｔ２〜Ｔ１５サイクルに直列的に示しているが、実際に
はＴ２サイクルから並列的に算術符号化の処理が行われ
る。
【０１６５】尚、図２６における確率モデル部１６６及
び算術符号化部１６８のパイプライン動作は、図９の固
定次数の場合と基本的に同じである。図２７は、図２４
のデータ圧縮装置で符号化された圧縮データを復元する
データ復元装置の基本構成である。このデータ復元装置
は符号入力部２１２、算術復号化部２１４及び確率モデ
ル部２１６で構成される。符号入力部２１２には分離部
２１１が設けられ、例えば図２５（Ｂ）のデータ構造を
もつ圧縮データを入力し、並列的に設けられた０次、１
次、２次符号バッファ部２１８，２２０，２２２に各次
数ごとの符号を格納できるようにしている。
び算術符号化部１６８のパイプライン動作は、図９の固
定次数の場合と基本的に同じである。図２７は、図２４
のデータ圧縮装置で符号化された圧縮データを復元する
データ復元装置の基本構成である。このデータ復元装置
は符号入力部２１２、算術復号化部２１４及び確率モデ
ル部２１６で構成される。符号入力部２１２には分離部
２１１が設けられ、例えば図２５（Ｂ）のデータ構造を
もつ圧縮データを入力し、並列的に設けられた０次、１
次、２次符号バッファ部２１８，２２０，２２２に各次
数ごとの符号を格納できるようにしている。
【０１６６】算術復号化部２１４は０次、１次及び２次
算術復号化部２２４，２２６，２２８を並列的に設けて
いる。ブレンド用確率モデル部２１６は０次、１次、２
次確率モデル部２３０，２３２，２３４を並列的に設け
ており、それぞれの復元文字を選択部２３６に入力して
文字列を出力している。図２７（Ａ）のデータ復元装置
のパイプライン動作は、図２７（Ｂ）のようになる。こ
のパイプライン動作は図２４（Ａ）で圧縮された符号１
０１０１ １を入力して復元する場合であり、既に文
字ｃｄが復元された状態での動作としている。Ｔ１サイ
クルにあっては、２次符号バッファ部２２２に分離され
た符号１を２次算術復号化部２２８に出力し、２次の順
位１位の符号化出力１２ を得る。
算術復号化部２２４，２２６，２２８を並列的に設けて
いる。ブレンド用確率モデル部２１６は０次、１次、２
次確率モデル部２３０，２３２，２３４を並列的に設け
ており、それぞれの復元文字を選択部２３６に入力して
文字列を出力している。図２７（Ａ）のデータ復元装置
のパイプライン動作は、図２７（Ｂ）のようになる。こ
のパイプライン動作は図２４（Ａ）で圧縮された符号１
０１０１ １を入力して復元する場合であり、既に文
字ｃｄが復元された状態での動作としている。Ｔ１サイ
クルにあっては、２次符号バッファ部２２２に分離され
た符号１を２次算術復号化部２２８に出力し、２次の順
位１位の符号化出力１２ を得る。
【０１６７】次のＴ２サイクルでは２次符号バッファ部
２２２からのエスケープ符号０出力、１次符号バッファ
部２２０からのエスケープ符号１出力、更に０次符号バ
ッファ２１８からの符号出力０１を入力して、２次、１
次、０次算術復号化部２２８，２２６，２２４は並列的
に復号化を行い、２次エスケープ出力Ｅ２ 、１次エス
ケープ出力Ｅ１ 、及び０次の順位２の復号化出力２０
を生ずる。
２２２からのエスケープ符号０出力、１次符号バッファ
部２２０からのエスケープ符号１出力、更に０次符号バ
ッファ２１８からの符号出力０１を入力して、２次、１
次、０次算術復号化部２２８，２２６，２２４は並列的
に復号化を行い、２次エスケープ出力Ｅ２ 、１次エス
ケープ出力Ｅ１ 、及び０次の順位２の復号化出力２０
を生ずる。
【０１６８】このＴ２サイクルにあっては、同時に２次
確率モデル部２３４がＴ１サイクルで得られた順位１位
の復号化出力１２ を受けて文字ａを復元して出力す
る。Ｔ３サイクルにあっては、２次符号バッファ部２２
２より３番目の符号１の出力が２次算術復号化部２２８
に対して行われ、順位１位の符号化出力１２ を生ず
る。同時にＴ３サイクルにあっては、２次確率モデル部
２３４によるエスケープ出現数の更新、１次確率モデル
部２３２による同じくエスケープ出現数の更新、更に０
次確率モデル部２３０による順位２位の文字ｂの復元出
力が行われる。
確率モデル部２３４がＴ１サイクルで得られた順位１位
の復号化出力１２ を受けて文字ａを復元して出力す
る。Ｔ３サイクルにあっては、２次符号バッファ部２２
２より３番目の符号１の出力が２次算術復号化部２２８
に対して行われ、順位１位の符号化出力１２ を生ず
る。同時にＴ３サイクルにあっては、２次確率モデル部
２３４によるエスケープ出現数の更新、１次確率モデル
部２３２による同じくエスケープ出現数の更新、更に０
次確率モデル部２３０による順位２位の文字ｂの復元出
力が行われる。
【０１６９】Ｔ３サイクルで２次算術符号化部２２８で
得られた復号化出力Ｉ２ は、Ｔ４サイクルで２次確率
モデル部２３４により順位１位の文字ａの復元出力が行
われる。図２８は図２７（Ａ）のデータ復元装置の詳細
であり、算術復号化部２１４及びブレンド用確率モデル
部２１６について示している。算術復号化部２１４は０
次、１次、２次ごとにパラレル／シリアル変換符号入力
部２７８，２８０，２８２、算術符号順位導出部２８
４，２８６，２８８及び符号空間算出部２９０，２９
２，２９４を並列的に設けている。
得られた復号化出力Ｉ２ は、Ｔ４サイクルで２次確率
モデル部２３４により順位１位の文字ａの復元出力が行
われる。図２８は図２７（Ａ）のデータ復元装置の詳細
であり、算術復号化部２１４及びブレンド用確率モデル
部２１６について示している。算術復号化部２１４は０
次、１次、２次ごとにパラレル／シリアル変換符号入力
部２７８，２８０，２８２、算術符号順位導出部２８
４，２８６，２８８及び符号空間算出部２９０，２９
２，２９４を並列的に設けている。
【０１７０】このため、符号入力部２１２で分離された
０次バッファ符号２６０、１次バッファ符号２６２及び
２次バッファ符号２６４のそれぞれを並列に入力して、
符号空間における順位を導出するための累積出現頻度を
算出する。確率モデル部２１６は０次、１次、２次ごと
に順位・頻度・累積頻度読出更新部２４６，２４８，２
５０及び文字読出更新部２５２，２５４，２５６を設け
ており、いずれかの次数の部分で復元した文字を選択部
２５８で選択して出力している。このように各次数ごと
に並列的に設けられた算術復号化部２１４及びブレンド
用確率モデル部２１６は、パイプライン制御部２１５に
よりパイプライン動作が行われる。
０次バッファ符号２６０、１次バッファ符号２６２及び
２次バッファ符号２６４のそれぞれを並列に入力して、
符号空間における順位を導出するための累積出現頻度を
算出する。確率モデル部２１６は０次、１次、２次ごと
に順位・頻度・累積頻度読出更新部２４６，２４８，２
５０及び文字読出更新部２５２，２５４，２５６を設け
ており、いずれかの次数の部分で復元した文字を選択部
２５８で選択して出力している。このように各次数ごと
に並列的に設けられた算術復号化部２１４及びブレンド
用確率モデル部２１６は、パイプライン制御部２１５に
よりパイプライン動作が行われる。
【０１７１】図２９のタイムチャートは図２８のデータ
復元装置のパイプライン動作である。まず算術復号化部
２１４におけるビット符号入力、累積出現頻度算出、符
号化空間算出については、０次、１次、２次の処理を共
通に示している。次のブレンド用確率モデル部２１６に
ついては、２次、１次、０次に分けて並列的な処理を示
している。この各次数における算術復号化部及び確率モ
デル部のパイプライン動作は、図１５，図１６に示した
固定文脈の場合の算術復号化部及び確率モデル部と基本
的に同じである。
復元装置のパイプライン動作である。まず算術復号化部
２１４におけるビット符号入力、累積出現頻度算出、符
号化空間算出については、０次、１次、２次の処理を共
通に示している。次のブレンド用確率モデル部２１６に
ついては、２次、１次、０次に分けて並列的な処理を示
している。この各次数における算術復号化部及び確率モ
デル部のパイプライン動作は、図１５，図１６に示した
固定文脈の場合の算術復号化部及び確率モデル部と基本
的に同じである。
【０１７２】このように各次数の算術復号化部と確率モ
デル部とが独立して動作することで、復号処理の速度を
向上できる。またエスケープ符号の関係で復元処理を途
中まで実行しても無効になる場合が生ずるが、各次数ご
とに独立していることから復元処理に遅れを生ずること
はない。 ４．ハッシュ構造による頻度データのアクセス 図３０は本発明のデータ圧縮装置及びデータ復元装置の
確率モデル部で使用する頻度データ格納部のデータを読
出更新する際のアクセス構造の実施形態であり、この実
施例にあっては内部ハッシュ構造を使用したことを特徴
とする。
デル部とが独立して動作することで、復号処理の速度を
向上できる。またエスケープ符号の関係で復元処理を途
中まで実行しても無効になる場合が生ずるが、各次数ご
とに独立していることから復元処理に遅れを生ずること
はない。 ４．ハッシュ構造による頻度データのアクセス 図３０は本発明のデータ圧縮装置及びデータ復元装置の
確率モデル部で使用する頻度データ格納部のデータを読
出更新する際のアクセス構造の実施形態であり、この実
施例にあっては内部ハッシュ構造を使用したことを特徴
とする。
【０１７３】図３０において、内部ハッシュ構造は内部
ハッシュ関数部３００、出現頻度モデルデータ格納部３
０２、一致／不一致検出部３０４及びリハッシュ関数部
３０６で構成される。出現頻度モデルデータ格納部３０
２の検索は、入力した注目文字に任意の次数をもつ直前
の文字列を加えた文字列を内部ハッシュ関数部３００に
与えてハッシュアドレスを求め、このハッシュアドレス
によって出現頻度モデルデータ格納部３０２を検索し、
例えば出現頻度である確率や順位を読み出す。
ハッシュ関数部３００、出現頻度モデルデータ格納部３
０２、一致／不一致検出部３０４及びリハッシュ関数部
３０６で構成される。出現頻度モデルデータ格納部３０
２の検索は、入力した注目文字に任意の次数をもつ直前
の文字列を加えた文字列を内部ハッシュ関数部３００に
与えてハッシュアドレスを求め、このハッシュアドレス
によって出現頻度モデルデータ格納部３０２を検索し、
例えば出現頻度である確率や順位を読み出す。
【０１７４】一致／不一致検出部３０４は、ハッシュア
ドレスにより出現頻度モデルデータ格納部３０２から検
索した文字列と入力文字列との一致、不一致を判定して
おり、一致すればそのアドレスの頻度データを出力す
る。不一致となった場合、ハッシュアドレスの衝突によ
りリハッシュされたアドレスに登録されていることか
ら、ハッシュ関数部３０６を起動してハッシュ関数の生
成をやり直し、再度、出現頻度モデルデータ格納部３０
２を検索し、直前の文字列とその下に位置する入力文字
の検索を行う。もちろん、登録更新についても同様であ
る。
ドレスにより出現頻度モデルデータ格納部３０２から検
索した文字列と入力文字列との一致、不一致を判定して
おり、一致すればそのアドレスの頻度データを出力す
る。不一致となった場合、ハッシュアドレスの衝突によ
りリハッシュされたアドレスに登録されていることか
ら、ハッシュ関数部３０６を起動してハッシュ関数の生
成をやり直し、再度、出現頻度モデルデータ格納部３０
２を検索し、直前の文字列とその下に位置する入力文字
の検索を行う。もちろん、登録更新についても同様であ
る。
【０１７５】図３１は出現頻度モデル部に設ける出現頻
度データアクセス構造の他の実施例であり、この実施例
は内部ハッシュ構造により直前の文字列（文脈）の検
索，登録，更新を行い、外部ハッシュ構造により直前の
文字列（文脈）の下に存在する入力文字（注目文字）の
検索，登録，更新を行うようにしたことを特徴とする。
まず内部ハッシュ構造は、内部ハッシュ関数部３００、
出現頻度モデルデータ格納部３０２、一致／不一致検出
部３０４及びリハッシュ関数部３０６で構成される。一
方、入力した注目文字の外部ハッシュ構造は注目文字デ
ータ格納部３０８及び一致／不一致検出部３１０で構成
される。
度データアクセス構造の他の実施例であり、この実施例
は内部ハッシュ構造により直前の文字列（文脈）の検
索，登録，更新を行い、外部ハッシュ構造により直前の
文字列（文脈）の下に存在する入力文字（注目文字）の
検索，登録，更新を行うようにしたことを特徴とする。
まず内部ハッシュ構造は、内部ハッシュ関数部３００、
出現頻度モデルデータ格納部３０２、一致／不一致検出
部３０４及びリハッシュ関数部３０６で構成される。一
方、入力した注目文字の外部ハッシュ構造は注目文字デ
ータ格納部３０８及び一致／不一致検出部３１０で構成
される。
【０１７６】例えば入力文字を注目文字として直前の文
字列と注目文字を合わせた確率または順位などの出現頻
度を読み出す際には、直前の文字列を内部ハッシュ関数
部３００に与えてハッシュアドレスを求め、出現頻度モ
デルデータ格納部３０２をアクセスして文字列データを
読み出す。直前文字列に一致すれば外部ハッシュ構造を
とる注目文字データ格納部３０８をアクセスし、直前文
字列の下に位置する注目文字を一致／不一致検出部３１
０で一致が得られるまでリスト検索を繰り返す。そし
て、リスト検索により注目文字と注目文字データ格納部
３０８からの読出し文字との一致が得られれば、その出
現頻度を出力する。
字列と注目文字を合わせた確率または順位などの出現頻
度を読み出す際には、直前の文字列を内部ハッシュ関数
部３００に与えてハッシュアドレスを求め、出現頻度モ
デルデータ格納部３０２をアクセスして文字列データを
読み出す。直前文字列に一致すれば外部ハッシュ構造を
とる注目文字データ格納部３０８をアクセスし、直前文
字列の下に位置する注目文字を一致／不一致検出部３１
０で一致が得られるまでリスト検索を繰り返す。そし
て、リスト検索により注目文字と注目文字データ格納部
３０８からの読出し文字との一致が得られれば、その出
現頻度を出力する。
【０１７７】このような図３０の内部ハッシュ構造ある
いは図３０の内部ハッシュ構造と外部ハッシュ構造を組
み合わせたアクセスを行うことで、データ圧縮及びデー
タ復元における出現頻度モデル部における任意の次数を
もつ文脈に依存した文字の出現頻度の検索，登録，更新
を高速に行うことができる。尚、ブレンド文脈を対象と
した圧縮復元については、算術符号化と復号化を例にと
っているが、これ以外に動的ハフマン符号化及び復号化
や自己組織化符号の一種であるスプレイ符号化及び復号
化などを行うようにしてもよいことはもちろんである。 ５．ワードストリーム方向での符号化と復号化 図３２は複数バイトで構成されたワードデータをワード
単位に符号化するデータ圧縮装置のブロック図であり、
１ワードを構成する複数のバイトデータをバイトストリ
ーム方向で各バイトデータごとに符号化することを特徴
とする。
いは図３０の内部ハッシュ構造と外部ハッシュ構造を組
み合わせたアクセスを行うことで、データ圧縮及びデー
タ復元における出現頻度モデル部における任意の次数を
もつ文脈に依存した文字の出現頻度の検索，登録，更新
を高速に行うことができる。尚、ブレンド文脈を対象と
した圧縮復元については、算術符号化と復号化を例にと
っているが、これ以外に動的ハフマン符号化及び復号化
や自己組織化符号の一種であるスプレイ符号化及び復号
化などを行うようにしてもよいことはもちろんである。 ５．ワードストリーム方向での符号化と復号化 図３２は複数バイトで構成されたワードデータをワード
単位に符号化するデータ圧縮装置のブロック図であり、
１ワードを構成する複数のバイトデータをバイトストリ
ーム方向で各バイトデータごとに符号化することを特徴
とする。
【０１７８】図３２においてデータ圧縮装置は、ｎバイ
ト構成のワードデータを例にとると、バイト配列変換
部、ｎバイト分のバイト単位符号化部５０２−１，５０
２−２，・・・５０２−ｎ、及び符号マージ部５０３で
構成される。バイト配列変換部５００は、ソースデータ
からｎバイトのバイトストリームとなる１ワード分のワ
ードデータを入力し、各バイト位置ごとに分離して並列
配置する。
ト構成のワードデータを例にとると、バイト配列変換
部、ｎバイト分のバイト単位符号化部５０２−１，５０
２−２，・・・５０２−ｎ、及び符号マージ部５０３で
構成される。バイト配列変換部５００は、ソースデータ
からｎバイトのバイトストリームとなる１ワード分のワ
ードデータを入力し、各バイト位置ごとに分離して並列
配置する。
【０１７９】即ち、バイトデータの１バイト目，２バイ
ト目，・・・ｎバイト目の各バイトデータに分離して各
バイト位置ごとにワードストリーム方向に配置する。こ
のバイト配列変換部５００には、現時点で入力されたワ
ードデータ以外に、既に符号化された先行するワードデ
ータのバイト位置ごとのバイトデータも保存されてい
る。
ト目，・・・ｎバイト目の各バイトデータに分離して各
バイト位置ごとにワードストリーム方向に配置する。こ
のバイト配列変換部５００には、現時点で入力されたワ
ードデータ以外に、既に符号化された先行するワードデ
ータのバイト位置ごとのバイトデータも保存されてい
る。
【０１８０】この結果、バイト単位符号化部５０２−
１，５０２−２〜５０２−ｎに対しては、現時点のワー
ドデータと既に符号化されたワードデータの同一バイト
位置の各バイトデータがワードストリーム方向に並んだ
バイトデータ列を保持することになる。この１バイト目
からｎバイト目までの複数ワード分の同一バイト位置の
入力バイトデータ及び符号化済みバイトデータ列を保持
することで、各バイト位置のバイトデータ列がワードス
トリーム方向のバイトデータ列を構成している。
１，５０２−２〜５０２−ｎに対しては、現時点のワー
ドデータと既に符号化されたワードデータの同一バイト
位置の各バイトデータがワードストリーム方向に並んだ
バイトデータ列を保持することになる。この１バイト目
からｎバイト目までの複数ワード分の同一バイト位置の
入力バイトデータ及び符号化済みバイトデータ列を保持
することで、各バイト位置のバイトデータ列がワードス
トリーム方向のバイトデータ列を構成している。
【０１８１】バイト単位符号化部５０２−１〜５０２−
ｎのそれぞれは、各バイト位置のワードストリーム方向
のバイト列を対象に、辞書型符号化あるいは確率統計型
符号化を行う。辞書型符号化としては、ＬＺＷ法やＬＺ
ＳＳ法などの代表的な方法が使用される。また確率統計
型の符号化としては、多値算術符号化あるいは動的ハフ
マン符号化やスプレイ符号化などの復号器符号化方法が
使用される。
ｎのそれぞれは、各バイト位置のワードストリーム方向
のバイト列を対象に、辞書型符号化あるいは確率統計型
符号化を行う。辞書型符号化としては、ＬＺＷ法やＬＺ
ＳＳ法などの代表的な方法が使用される。また確率統計
型の符号化としては、多値算術符号化あるいは動的ハフ
マン符号化やスプレイ符号化などの復号器符号化方法が
使用される。
【０１８２】符号マージ部５０３は、バイト単位符号化
部５０２−１〜５０２−ｎのそれぞれで並列的に符号化
された入力ワードデータの各バイト位置のバイトデータ
の符号化を取りまとめて圧縮データとして出力する。符
号マージ部５０４による圧縮バイトデータのまとめ方に
は、ワードデータと同じバイトフォーマットのバイト位
置に各圧縮バイトデータを均一に配置してワード単位に
まとめる方法と、各バイト位置の圧縮バイトデータをフ
ァイル単位にまとめて圧縮データとする方法の２つがあ
る。
部５０２−１〜５０２−ｎのそれぞれで並列的に符号化
された入力ワードデータの各バイト位置のバイトデータ
の符号化を取りまとめて圧縮データとして出力する。符
号マージ部５０４による圧縮バイトデータのまとめ方に
は、ワードデータと同じバイトフォーマットのバイト位
置に各圧縮バイトデータを均一に配置してワード単位に
まとめる方法と、各バイト位置の圧縮バイトデータをフ
ァイル単位にまとめて圧縮データとする方法の２つがあ
る。
【０１８３】図３３は図３２のデータ圧縮装置における
ワードストリーム方向での符号化処理のタイムチャート
であり、バイト単位符号化部５０２−１，５０２−２，
５０２−ｎに対応して、図３３（Ａ）〜（Ｃ）に１バイ
ト目，２バイト目及びｎバイト目の符号化処理を表わし
ている。まずＴ１サイクルにあっては、第１ワード目の
第１バイト目からｎバイト目の各バイトデータについ
て、バイト単位符号化部５０２−１〜５０２−ｎのそれ
ぞれでバイトデータの符号化を行っている。この場合、
最初に１バイト目の符号化が終了し、続いて２バイト目
の符号化が終了し、最後にｎバイト目の符号化が終了し
ている。
ワードストリーム方向での符号化処理のタイムチャート
であり、バイト単位符号化部５０２−１，５０２−２，
５０２−ｎに対応して、図３３（Ａ）〜（Ｃ）に１バイ
ト目，２バイト目及びｎバイト目の符号化処理を表わし
ている。まずＴ１サイクルにあっては、第１ワード目の
第１バイト目からｎバイト目の各バイトデータについ
て、バイト単位符号化部５０２−１〜５０２−ｎのそれ
ぞれでバイトデータの符号化を行っている。この場合、
最初に１バイト目の符号化が終了し、続いて２バイト目
の符号化が終了し、最後にｎバイト目の符号化が終了し
ている。
【０１８４】符号化が済んだ圧縮バイトデータは、符号
化マージ部５０３のバッファに格納してまとめられた後
に、所定のタイミングで圧縮データとして出力される。
第１ワード目の処理サイクルＴ１は、最後に符号化処理
が終了したｎバイト目のバイト単位符号化部５０２−ｎ
の処理終了タイミングから一定時間を経過した時間であ
り、符号化処理の内容によって変動する。
化マージ部５０３のバッファに格納してまとめられた後
に、所定のタイミングで圧縮データとして出力される。
第１ワード目の処理サイクルＴ１は、最後に符号化処理
が終了したｎバイト目のバイト単位符号化部５０２−ｎ
の処理終了タイミングから一定時間を経過した時間であ
り、符号化処理の内容によって変動する。
【０１８５】次のＴ２サイクルにあっては、２ワード目
の第１バイト目からｎバイト目までの各バイトデータの
並列的な符号化をバイト単位符号化部５０２−１〜５０
２−ｎで行っており、この場合には図３３（Ｂ）の２バ
イト目の符号化処理が最後となっている。次のＴ３サイ
クルは第３ワード目の符号化であり、以下最終ワードデ
ータまで同様な処理を繰り返す。
の第１バイト目からｎバイト目までの各バイトデータの
並列的な符号化をバイト単位符号化部５０２−１〜５０
２−ｎで行っており、この場合には図３３（Ｂ）の２バ
イト目の符号化処理が最後となっている。次のＴ３サイ
クルは第３ワード目の符号化であり、以下最終ワードデ
ータまで同様な処理を繰り返す。
【０１８６】図３４は、図３２において符号マージ部５
０３でワード単位に圧縮バイトデータをまとめる場合の
符号化フローチャートである。まずステップＳ１で、ｎ
バイト構成のワードデータを入力し、ステップＳ２で、
バイト配列変換部５００がワードデータをバイト単位に
分割する。続いてステップＳ３で、分割された各バイト
位置のバイトデータごとにバイト単位符号化部５０２−
１〜５０２−ｎで並列的に符号化が行われる。そしてス
テップＳ４で各符号データをワード単位に結合し、ステ
ップＳ５で最終ワードデータの符号化が判別されるま
で、ステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返す。
０３でワード単位に圧縮バイトデータをまとめる場合の
符号化フローチャートである。まずステップＳ１で、ｎ
バイト構成のワードデータを入力し、ステップＳ２で、
バイト配列変換部５００がワードデータをバイト単位に
分割する。続いてステップＳ３で、分割された各バイト
位置のバイトデータごとにバイト単位符号化部５０２−
１〜５０２−ｎで並列的に符号化が行われる。そしてス
テップＳ４で各符号データをワード単位に結合し、ステ
ップＳ５で最終ワードデータの符号化が判別されるま
で、ステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返す。
【０１８７】図３５は図３４で圧縮バイトデータをワー
ド単位にまとめる場合の圧縮データのフォーマット説明
図である。ワード単位にまとめる圧縮データは、ヘッダ
５０４と圧縮データ５０６で構成される。ヘッダ５０４
には１ワードデータを構成するｎバイト分のバイトヘッ
ダ５０４−１，５０４−２，・・・５０４−ｎが設けら
れている。
ド単位にまとめる場合の圧縮データのフォーマット説明
図である。ワード単位にまとめる圧縮データは、ヘッダ
５０４と圧縮データ５０６で構成される。ヘッダ５０４
には１ワードデータを構成するｎバイト分のバイトヘッ
ダ５０４−１，５０４−２，・・・５０４−ｎが設けら
れている。
【０１８８】このバイトヘッダ５０４−１〜５０４−ｎ
のそれぞれには、各バイト位置での圧縮バイト数と、圧
縮バイトデータをワード単位にまとめた場合の各バイト
位置でのデータ数が格納されている。圧縮データ５０４
は符号化前のワードデータと同様、ｎバイト構成で１ワ
ードとしている。ｎバイト構成のワードデータの各バイ
ト位置には、１バイト目圧縮データ、２バイト目圧縮デ
ータ、・・・ｎバイト目圧縮データのそれぞれが格納さ
れている。
のそれぞれには、各バイト位置での圧縮バイト数と、圧
縮バイトデータをワード単位にまとめた場合の各バイト
位置でのデータ数が格納されている。圧縮データ５０４
は符号化前のワードデータと同様、ｎバイト構成で１ワ
ードとしている。ｎバイト構成のワードデータの各バイ
ト位置には、１バイト目圧縮データ、２バイト目圧縮デ
ータ、・・・ｎバイト目圧縮データのそれぞれが格納さ
れている。
【０１８９】各バイト位置に格納される対応するバイト
データの圧縮データは、圧縮データのサイズ、即ちバイ
ト数が異なっているため、ワード単位の符号化で各バイ
トデータの圧縮バイトデータを均等に収納しても、実際
の各バイト位置での圧縮バイトデータの数は異なり、オ
ーバフローすると次の圧縮バイトデータ格納のワード位
置に格納する。
データの圧縮データは、圧縮データのサイズ、即ちバイ
ト数が異なっているため、ワード単位の符号化で各バイ
トデータの圧縮バイトデータを均等に収納しても、実際
の各バイト位置での圧縮バイトデータの数は異なり、オ
ーバフローすると次の圧縮バイトデータ格納のワード位
置に格納する。
【０１９０】図３６は４バイト構成のワードデータを例
にとって、ワードデータ５０８−１，５０８−２，５０
８−３，５０８−４の４ワードを順次入力して符号化し
た場合の圧縮データを表わしている。ワードデータ５０
８−１は、バイト順にＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の内容を
もっており、これが符号化により圧縮データ５１０−１
において圧縮バイトデータａ１〜ａ４に圧縮されてい
る。次のワードデータ５０８−２はバイトデータＢ１〜
Ｂ４で構成され、符号化により圧縮データ５１０−２の
ように、圧縮バイトデータｂ１〜ｂ４に圧縮されてい
る。
にとって、ワードデータ５０８−１，５０８−２，５０
８−３，５０８−４の４ワードを順次入力して符号化し
た場合の圧縮データを表わしている。ワードデータ５０
８−１は、バイト順にＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の内容を
もっており、これが符号化により圧縮データ５１０−１
において圧縮バイトデータａ１〜ａ４に圧縮されてい
る。次のワードデータ５０８−２はバイトデータＢ１〜
Ｂ４で構成され、符号化により圧縮データ５１０−２の
ように、圧縮バイトデータｂ１〜ｂ４に圧縮されてい
る。
【０１９１】ワードデータ５０８−３はバイトデータＣ
１〜Ｃ４で構成され、符号化により圧縮データ５１０−
３のように圧縮バイトデータｃ１〜ｃ４となっている。
更にワードデータ５０８−４はバイトデータＤ１〜Ｄ４
で構成され、符号化により圧縮データ５１０−４で圧縮
バイトデータｄ１〜ｄ４となっている。圧縮データ５１
０−１〜５１０−４における各圧縮バイトデータは、そ
れぞれ異なったバイト数であり、例えば圧縮バイトデー
タａ１，ａ２，ａ４は０．２５バイトであり、圧縮バイ
トデータａ３は０．５バイトとなっている。図３５のワ
ード単位にまとめる圧縮データのフォーマットにあって
は、図３７（Ａ）のようなヘッダ５０４と図３７（Ｂ）
のような圧縮データ５０６が、図３６のワード単位の符
号化で得られた５１０−１〜５１０−４からまとめられ
る。
１〜Ｃ４で構成され、符号化により圧縮データ５１０−
３のように圧縮バイトデータｃ１〜ｃ４となっている。
更にワードデータ５０８−４はバイトデータＤ１〜Ｄ４
で構成され、符号化により圧縮データ５１０−４で圧縮
バイトデータｄ１〜ｄ４となっている。圧縮データ５１
０−１〜５１０−４における各圧縮バイトデータは、そ
れぞれ異なったバイト数であり、例えば圧縮バイトデー
タａ１，ａ２，ａ４は０．２５バイトであり、圧縮バイ
トデータａ３は０．５バイトとなっている。図３５のワ
ード単位にまとめる圧縮データのフォーマットにあって
は、図３７（Ａ）のようなヘッダ５０４と図３７（Ｂ）
のような圧縮データ５０６が、図３６のワード単位の符
号化で得られた５１０−１〜５１０−４からまとめられ
る。
【０１９２】まず図３７（Ｂ）のワード単位の圧縮デー
タ５０６を形成するための図３６の圧縮データ５１０−
１〜５１０−３の配置を説明する。最初のワードデータ
５０８−１の符号化で得られた圧縮データ５１０−１の
圧縮バイトデータａ１，ａ２，ａ３，ａ４については、
ワードデータと同じ４バイトのバイト構成をもつ圧縮ワ
ードデータ５１２−１の１バイト目から４バイト目の対
応するバイト位置に対し均等に配置する。
タ５０６を形成するための図３６の圧縮データ５１０−
１〜５１０−３の配置を説明する。最初のワードデータ
５０８−１の符号化で得られた圧縮データ５１０−１の
圧縮バイトデータａ１，ａ２，ａ３，ａ４については、
ワードデータと同じ４バイトのバイト構成をもつ圧縮ワ
ードデータ５１２−１の１バイト目から４バイト目の対
応するバイト位置に対し均等に配置する。
【０１９３】即ち、圧縮ワードデータ５１２−１の１バ
イト目には圧縮バイトデータａ１が格納され、２バイト
目には圧縮バイトデータａ２が格納され、３バイト目に
は圧縮バイトデータａ３が格納され、４バイト目には圧
縮バイトデータａ４が格納される。次のワードデータ５
０８−２の符号化で得られた図３６の圧縮データ５１０
−２の圧縮バイトデータｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４につい
ても同様に、図３７（Ｂ）の先頭の圧縮ワードデータ５
１２−１の各バイト位置にｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４のよ
うに割り当てられる。以下同様に、図３６の３ワード目
と４ワード目の圧縮データ５１０−３，５１０−４につ
いても、図３７（Ｂ）のように割り当てる。
イト目には圧縮バイトデータａ１が格納され、２バイト
目には圧縮バイトデータａ２が格納され、３バイト目に
は圧縮バイトデータａ３が格納され、４バイト目には圧
縮バイトデータａ４が格納される。次のワードデータ５
０８−２の符号化で得られた図３６の圧縮データ５１０
−２の圧縮バイトデータｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４につい
ても同様に、図３７（Ｂ）の先頭の圧縮ワードデータ５
１２−１の各バイト位置にｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４のよ
うに割り当てられる。以下同様に、図３６の３ワード目
と４ワード目の圧縮データ５１０−３，５１０−４につ
いても、図３７（Ｂ）のように割り当てる。
【０１９４】ここで４ワード目の圧縮バイトデータｄ１
〜ｄ４のうち、圧縮バイトデータｄ１については先頭の
圧縮ワードデータ５１２−１の１バイト目に格納できる
が、残りの圧縮バイトデータｄ２〜ｄ４については、先
頭の圧縮ワードデータ５１２−１の２バイト目、３バイ
ト目、４バイト目がいっぱいになっているため、次の圧
縮ワードデータ５１２−２の対応するバイト位置に格納
する。
〜ｄ４のうち、圧縮バイトデータｄ１については先頭の
圧縮ワードデータ５１２−１の１バイト目に格納できる
が、残りの圧縮バイトデータｄ２〜ｄ４については、先
頭の圧縮ワードデータ５１２−１の２バイト目、３バイ
ト目、４バイト目がいっぱいになっているため、次の圧
縮ワードデータ５１２−２の対応するバイト位置に格納
する。
【０１９５】このような４ワード分に圧縮バイトデータ
を格納した圧縮ワードデータ５１２−１，５１２−２を
まとめて出力する場合、ヘッダ５０４には１バイト目か
ら４バイト目の各圧縮バイトデータのバイト数と、圧縮
ワードデータ５１２−１，５１２−２のそれぞれにおけ
る各バイト位置での圧縮バイトデータの数を格納してい
る。
を格納した圧縮ワードデータ５１２−１，５１２−２を
まとめて出力する場合、ヘッダ５０４には１バイト目か
ら４バイト目の各圧縮バイトデータのバイト数と、圧縮
ワードデータ５１２−１，５１２−２のそれぞれにおけ
る各バイト位置での圧縮バイトデータの数を格納してい
る。
【０１９６】例えばバイトヘッダ５０４−１にあって
は、圧縮データバイトａ１〜ｄ１の合計バイト数は１バ
イトであり、圧縮ワードデータ５１２−１の１バイト目
には４つの圧縮バイトデータａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１が
入っていることから、このデータ数４を示し、次の圧縮
ワードデータ５１２−２の１バイト目のデータ数は０で
あることから０を示し、「４，０」としている。
は、圧縮データバイトａ１〜ｄ１の合計バイト数は１バ
イトであり、圧縮ワードデータ５１２−１の１バイト目
には４つの圧縮バイトデータａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１が
入っていることから、このデータ数４を示し、次の圧縮
ワードデータ５１２−２の１バイト目のデータ数は０で
あることから０を示し、「４，０」としている。
【０１９７】このようなヘッダ５０４の各バイト位置ご
とのバイトヘッダ５０４−１，５０４−４のヘッダ情報
を使用すれば、ワード単位にまとめられた圧縮ワードデ
ータ５１２−１，５１２−２の中から各ワードごとの４
バイト分に対応した圧縮バイトデータを分離することが
できる。図３８は図３２の符号マージ部５０３におい
て、符号化済みの圧縮バイトデータを各バイト位置のフ
ァイル単位にまとめる場合の符号化処理のフローチャー
トである。まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデ
ータを入力し、ステップＳ２でバイト配列変換部５００
がバイト単位にｎ個のバイトデータに分割し、ステップ
Ｓ３でバイト単位符号化部５０２−１〜５０２−ｎが並
列的に各バイトデータを符号化する。
とのバイトヘッダ５０４−１，５０４−４のヘッダ情報
を使用すれば、ワード単位にまとめられた圧縮ワードデ
ータ５１２−１，５１２−２の中から各ワードごとの４
バイト分に対応した圧縮バイトデータを分離することが
できる。図３８は図３２の符号マージ部５０３におい
て、符号化済みの圧縮バイトデータを各バイト位置のフ
ァイル単位にまとめる場合の符号化処理のフローチャー
トである。まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデ
ータを入力し、ステップＳ２でバイト配列変換部５００
がバイト単位にｎ個のバイトデータに分割し、ステップ
Ｓ３でバイト単位符号化部５０２−１〜５０２−ｎが並
列的に各バイトデータを符号化する。
【０１９８】このようなステップＳ１〜Ｓ３のワードス
トリーム方向でのバイト単位の並列符号化を最終ワード
データの符号化終了がステップＳ４で判別されるまで繰
り返される。一連のワードストリームの符号化が終了す
ると、ステップＳ５で、ファイル単位にまとめられた各
バイト位置ごとの符号データを結合して圧縮データとし
て出力する。
トリーム方向でのバイト単位の並列符号化を最終ワード
データの符号化終了がステップＳ４で判別されるまで繰
り返される。一連のワードストリームの符号化が終了す
ると、ステップＳ５で、ファイル単位にまとめられた各
バイト位置ごとの符号データを結合して圧縮データとし
て出力する。
【０１９９】図３９は図３８の圧縮バイトデータをファ
イル単位にまとめる場合の圧縮データのフォーマットで
ある。この圧縮データのフォーマットは、ヘッダ５１４
と圧縮データ５１６で構成される。ヘッダ５１４にはワ
ードデータの各バイト位置に対応してｎ個のファイルヘ
ッダ５１４−１〜５１４−ｎが設けられる。ファイルヘ
ッダには各ファイルの圧縮データバイトのバイト数ｎ
１，ｎ２，・・・ｎｎが格納される。圧縮データ５１６
には１バイト目、２バイト目、・・・ｎバイト目の各圧
縮データ５１６−１〜５１６−ｎが１つのファイル単位
で格納されている。
イル単位にまとめる場合の圧縮データのフォーマットで
ある。この圧縮データのフォーマットは、ヘッダ５１４
と圧縮データ５１６で構成される。ヘッダ５１４にはワ
ードデータの各バイト位置に対応してｎ個のファイルヘ
ッダ５１４−１〜５１４−ｎが設けられる。ファイルヘ
ッダには各ファイルの圧縮データバイトのバイト数ｎ
１，ｎ２，・・・ｎｎが格納される。圧縮データ５１６
には１バイト目、２バイト目、・・・ｎバイト目の各圧
縮データ５１６−１〜５１６−ｎが１つのファイル単位
で格納されている。
【０２００】図４０は、図３６の４ワードのワードデー
タ５０８−１〜５０８−４の符号化で得られた圧縮デー
タ５１０−１〜５１０−４を例にとって図３９のファイ
ル単位にまとめた圧縮データの具体例である。まず図４
０（Ｂ）のファイル単位の圧縮データ５１６にあって
は、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目
の各バイト位置ごとにバイトファイル５１６−１〜５１
６−４が設けられている。
タ５０８−１〜５０８−４の符号化で得られた圧縮デー
タ５１０−１〜５１０−４を例にとって図３９のファイ
ル単位にまとめた圧縮データの具体例である。まず図４
０（Ｂ）のファイル単位の圧縮データ５１６にあって
は、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目
の各バイト位置ごとにバイトファイル５１６−１〜５１
６−４が設けられている。
【０２０１】各バイトファイル５１６−１〜５１６−４
には図３６で得られた符号化による４ワード分の圧縮バ
イトデータの各圧縮バイトデータがそのバイト位置に対
応して格納されている。このファイル単位の圧縮データ
５１６の格納状態に対応して、図４０（Ａ）のヘッダ５
１４におけるファイルヘッダ５１４−１〜５１４−４の
それぞれには、各バイトファイル５１６−１〜５１６−
４の圧縮バイトデータのバイト数とそのデータ数が格納
されている。なお、データ数は基本的には全て同じであ
る。
には図３６で得られた符号化による４ワード分の圧縮バ
イトデータの各圧縮バイトデータがそのバイト位置に対
応して格納されている。このファイル単位の圧縮データ
５１６の格納状態に対応して、図４０（Ａ）のヘッダ５
１４におけるファイルヘッダ５１４−１〜５１４−４の
それぞれには、各バイトファイル５１６−１〜５１６−
４の圧縮バイトデータのバイト数とそのデータ数が格納
されている。なお、データ数は基本的には全て同じであ
る。
【０２０２】このようなファイル単位にまとめた圧縮デ
ータについても、そのヘッダ５１４のヘッダ情報を使用
することで、復元の際に各ワードごとのバイト位置に対
応した圧縮バイトデータを符号列から分離することがで
きる。図４１は図３２のデータ圧縮装置の具体的な実施
形態であり、４バイト構成のワードデータを対象に確率
統計型の符号化を行うことを特徴とする。
ータについても、そのヘッダ５１４のヘッダ情報を使用
することで、復元の際に各ワードごとのバイト位置に対
応した圧縮バイトデータを符号列から分離することがで
きる。図４１は図３２のデータ圧縮装置の具体的な実施
形態であり、４バイト構成のワードデータを対象に確率
統計型の符号化を行うことを特徴とする。
【０２０３】図４１において、まずバイト配列変換部５
００にはワードデータの１バイト目、２バイト目、３バ
イト目、４バイト目に分けて、４個のレジスタを備えた
レジスタ群５１８−１，５１８−２，５１８−３及び５
１８−４が設けられている。ここで１バイト目のレジス
タ群５１８−１の各レジスタをＲ１１〜Ｒ１４、２バイ
ト目のレジスタ群５１８−２の各レジスタをＲ２１〜Ｒ
２４、３バイト目のレジスタ群５１８−３の各レジスタ
をＲ３１〜Ｒ３４、及び４バイト目のレジスタ群５１８
−４の各レジスタをＲ４１〜Ｒ４４で表わしている。
００にはワードデータの１バイト目、２バイト目、３バ
イト目、４バイト目に分けて、４個のレジスタを備えた
レジスタ群５１８−１，５１８−２，５１８−３及び５
１８−４が設けられている。ここで１バイト目のレジス
タ群５１８−１の各レジスタをＲ１１〜Ｒ１４、２バイ
ト目のレジスタ群５１８−２の各レジスタをＲ２１〜Ｒ
２４、３バイト目のレジスタ群５１８−３の各レジスタ
をＲ３１〜Ｒ３４、及び４バイト目のレジスタ群５１８
−４の各レジスタをＲ４１〜Ｒ４４で表わしている。
【０２０４】入力されたソースデータは、１バイト目、
２バイト目、３バイト目、４バイト目の各バイトデータ
に分離されて、初段のレジスタＲ１１，Ｒ２１，Ｒ３１
及びＲ４１のそれぞれに保持される。ここでワードデー
タは３２ビットであり、４バイトであるから１バイト当
たり８ビットデータとなっている。２段目のレジスタＲ
１２，Ｒ２２，Ｒ３２，Ｒ４２には、１つ前に符号化が
済んだワードデータの各バイトデータが保持されてい
る。
２バイト目、３バイト目、４バイト目の各バイトデータ
に分離されて、初段のレジスタＲ１１，Ｒ２１，Ｒ３１
及びＲ４１のそれぞれに保持される。ここでワードデー
タは３２ビットであり、４バイトであるから１バイト当
たり８ビットデータとなっている。２段目のレジスタＲ
１２，Ｒ２２，Ｒ３２，Ｒ４２には、１つ前に符号化が
済んだワードデータの各バイトデータが保持されてい
る。
【０２０５】３段目のレジスタ群Ｒ１３，Ｒ２３，Ｒ３
３，Ｒ４３には、更に１つ前に符号化が済んだワードデ
ータの各バイトデータが保持される。最後の４段目のレ
ジスタＲ１４，Ｒ２４，Ｒ３４及びＲ４４には、更に１
つ前に符号化が済んだワードデータの各バイトデータが
保持されている。この結果、１バイト目から４バイト目
の各レジスタ群５１８−１〜５１８−４のそれぞれに
は、現時点のバイトデータから既に符号化が済んだ３つ
前までのワードデータのバイトデータが各バイト位置に
つきワードストリーム方向に保持されている。
３，Ｒ４３には、更に１つ前に符号化が済んだワードデ
ータの各バイトデータが保持される。最後の４段目のレ
ジスタＲ１４，Ｒ２４，Ｒ３４及びＲ４４には、更に１
つ前に符号化が済んだワードデータの各バイトデータが
保持されている。この結果、１バイト目から４バイト目
の各レジスタ群５１８−１〜５１８−４のそれぞれに
は、現時点のバイトデータから既に符号化が済んだ３つ
前までのワードデータのバイトデータが各バイト位置に
つきワードストリーム方向に保持されている。
【０２０６】バイト単位符号化部５０２は確率統計型符
号化を採用することから、各バイト位置ごとに出現頻度
モデル部５２０−１〜５２０−４、エントロピー符号化
部５２２−１〜５２２−４を有し、最終段に符号バッフ
ァ部５２４−１〜５２４−４をそれぞれ設けている。出
現頻度モデル部５２０−１〜５２０−４のそれぞれは、
現在符号化対象とするバイトデータと既に符号化が済ん
だ過去の３ワード分のバイトデータとの相関即ち文脈を
使って、出現頻度モデルにより条件付出易さを検出して
いる。
号化を採用することから、各バイト位置ごとに出現頻度
モデル部５２０−１〜５２０−４、エントロピー符号化
部５２２−１〜５２２−４を有し、最終段に符号バッフ
ァ部５２４−１〜５２４−４をそれぞれ設けている。出
現頻度モデル部５２０−１〜５２０−４のそれぞれは、
現在符号化対象とするバイトデータと既に符号化が済ん
だ過去の３ワード分のバイトデータとの相関即ち文脈を
使って、出現頻度モデルにより条件付出易さを検出して
いる。
【０２０７】そして出現頻度モデル部５２０−１〜５２
０−４のそれぞれで検出された条件付出易さ（順位）に
対し、エントロピー符号化部５２２−１〜５２２−４の
それぞれで統計的なエントロピー符号化を施して、バイ
ト単位の圧縮データである符号に変換し、符号バッファ
部５２４−１〜５２４−４のそれぞれに一時的に格納し
ている。
０−４のそれぞれで検出された条件付出易さ（順位）に
対し、エントロピー符号化部５２２−１〜５２２−４の
それぞれで統計的なエントロピー符号化を施して、バイ
ト単位の圧縮データである符号に変換し、符号バッファ
部５２４−１〜５２４−４のそれぞれに一時的に格納し
ている。
【０２０８】符号バッファ部５２４−１〜５２４−４の
それぞれにあっては、図３５のフォーマットに従ったバ
イト単位あるいは図３９のフォーマットに従ったファイ
ル単位に圧縮バイトデータがたまった時点で、符号マー
ジ部５３３により各バイト位置の符号を結合させて一連
の圧縮データをヘッダと共に作成して出力する。図４２
は図４１の確率統計型の符号化を行うデータ圧縮装置の
各バイトごとの符号化処理のタイムチャートである。即
ち、出現頻度モデル処理とエントロピー符号化処理につ
いて、図４２（Ａ）は１バイト目、図４２（Ｂ）は２バ
イト目、図４２（Ｃ）は３バイト目、更に４２（Ｄ）は
４バイト目を示している。例えばＴ１サイクルにあって
は、並列的に各バイト位置のバイトデータの出現頻度モ
デル処理が行われてる。
それぞれにあっては、図３５のフォーマットに従ったバ
イト単位あるいは図３９のフォーマットに従ったファイ
ル単位に圧縮バイトデータがたまった時点で、符号マー
ジ部５３３により各バイト位置の符号を結合させて一連
の圧縮データをヘッダと共に作成して出力する。図４２
は図４１の確率統計型の符号化を行うデータ圧縮装置の
各バイトごとの符号化処理のタイムチャートである。即
ち、出現頻度モデル処理とエントロピー符号化処理につ
いて、図４２（Ａ）は１バイト目、図４２（Ｂ）は２バ
イト目、図４２（Ｃ）は３バイト目、更に４２（Ｄ）は
４バイト目を示している。例えばＴ１サイクルにあって
は、並列的に各バイト位置のバイトデータの出現頻度モ
デル処理が行われてる。
【０２０９】この例では３バイト目、２バイト目、１バ
イト目、４バイト目の順に出現頻度モデル処理を終了し
ている。出現頻度モデル処理が終了すると、最後に終了
したタイミングから所定時間後にＴ２サイクルのエント
ロピー符号化処理が起動し、同時に次のワードデータに
ついて出現頻度モデル処理を並列的に実行するパイプラ
イン処理を行っている。以下同様にして、Ｔ３，Ｔ４，
Ｔ５，Ｔ６の各サイクルの出現頻度モデル処理とエント
ロピー符号化処理が各バイト位置ごとに並列的に行われ
る。
イト目、４バイト目の順に出現頻度モデル処理を終了し
ている。出現頻度モデル処理が終了すると、最後に終了
したタイミングから所定時間後にＴ２サイクルのエント
ロピー符号化処理が起動し、同時に次のワードデータに
ついて出現頻度モデル処理を並列的に実行するパイプラ
イン処理を行っている。以下同様にして、Ｔ３，Ｔ４，
Ｔ５，Ｔ６の各サイクルの出現頻度モデル処理とエント
ロピー符号化処理が各バイト位置ごとに並列的に行われ
る。
【０２１０】図４３は、図３２のワードストリーム方向
でのバイト単位の符号化を行うデータ圧縮装置から出力
された圧縮データを入力してワードデータ単位に復元す
るデータ復元装置の基本的なブロック図である。このデ
ータ復元装置は、符号分離部５３０、復元するｎバイト
のワードデータの各バイト位置に対応したバイト単位復
号化部５３２−１，５３２−２，・・・５３２−ｎ、及
び出力切替部５３３で構成される。
でのバイト単位の符号化を行うデータ圧縮装置から出力
された圧縮データを入力してワードデータ単位に復元す
るデータ復元装置の基本的なブロック図である。このデ
ータ復元装置は、符号分離部５３０、復元するｎバイト
のワードデータの各バイト位置に対応したバイト単位復
号化部５３２−１，５３２−２，・・・５３２−ｎ、及
び出力切替部５３３で構成される。
【０２１１】符号分離部５３０は図３５のバイト単位の
まとまりをもつフォーマットあるいは図３９のファイル
単位のまとまりをもつフォーマットに従った圧縮データ
を入力し、ヘッダ情報に基づいてワードデータ単位に各
バイト位置のバイト圧縮データである符号を分離して、
バイト単位符号化部５３２−１〜５３２−ｎに並列的に
出力する。
まとまりをもつフォーマットあるいは図３９のファイル
単位のまとまりをもつフォーマットに従った圧縮データ
を入力し、ヘッダ情報に基づいてワードデータ単位に各
バイト位置のバイト圧縮データである符号を分離して、
バイト単位符号化部５３２−１〜５３２−ｎに並列的に
出力する。
【０２１２】バイト単位復号化部５３２−１〜５３２−
ｎのそれぞれは、各バイト位置の符号を入力して、符号
化と逆の操作により１バイト目からｎバイト目の各バイ
トデータを並列的に復元する。切替出力部５３３は、バ
イト単位復号化部５３２−１〜５３２−ｎから出力され
たバイトデータをバイト位置の順に結合して、ｎバイト
構成のワードデータを復元してソースデータとして出力
する。
ｎのそれぞれは、各バイト位置の符号を入力して、符号
化と逆の操作により１バイト目からｎバイト目の各バイ
トデータを並列的に復元する。切替出力部５３３は、バ
イト単位復号化部５３２−１〜５３２−ｎから出力され
たバイトデータをバイト位置の順に結合して、ｎバイト
構成のワードデータを復元してソースデータとして出力
する。
【０２１３】バイト単位復号化部５３２−１〜５３２−
ｎとしては、図３２のデータ圧縮装置に対応して辞書型
復号化あるいは確率統計型復号化を行う。辞書型復号化
としては、ＬＺＷ法やＬＺＳＳ法に代表される方法を使
用する。また確率統計型の復号化法としては、多値算術
符号法あるいは動的ハフマン符号化や、スプレイ符号化
等の符号木符号化を使用することができる。
ｎとしては、図３２のデータ圧縮装置に対応して辞書型
復号化あるいは確率統計型復号化を行う。辞書型復号化
としては、ＬＺＷ法やＬＺＳＳ法に代表される方法を使
用する。また確率統計型の復号化法としては、多値算術
符号法あるいは動的ハフマン符号化や、スプレイ符号化
等の符号木符号化を使用することができる。
【０２１４】図４４は図４３のデータ復元装置における
バイト単位の復号化処理であり、図４４（Ａ）（Ｂ）
（Ｃ）に１バイト目、２バイト目及びｎバイト目の各復
号化処理を示している。例えばＴ１サイクルにあって
は、符号分離部５３０で分離された１ワード分の圧縮バ
イトデータでなる各バイト位置の符号がバイト単位符号
化部５３２−１〜５３２−ｎに並列的に入力され、それ
ぞれ異なった符号化処理時間を経て各バイトデータが復
元される。
バイト単位の復号化処理であり、図４４（Ａ）（Ｂ）
（Ｃ）に１バイト目、２バイト目及びｎバイト目の各復
号化処理を示している。例えばＴ１サイクルにあって
は、符号分離部５３０で分離された１ワード分の圧縮バ
イトデータでなる各バイト位置の符号がバイト単位符号
化部５３２−１〜５３２−ｎに並列的に入力され、それ
ぞれ異なった符号化処理時間を経て各バイトデータが復
元される。
【０２１５】Ｔ１サイクルにあっては、ｎバイト目の復
号化処理が最後であり、その後、所定時間を経過したタ
イミングから次のＴ２サイクルでの次のワードデータに
対応する各バイト位置の符号の並列的な符号化が行わ
れ、これを繰り返す。図４３は図３５のフォーマットに
従ってワード単位にまとめられた圧縮データの復元処理
のフローチャートである。まずステップＳ１で圧縮デー
タを入力し、ステップＳ２で、圧縮データのヘッダ情報
からワードデータのｎバイト分の各バイト位置に対応す
る符号を分離し、即ちバイト圧縮データをバイト一単位
に分離し、この分離したバイト圧縮データをステップＳ
３で並列的に復号化する。
号化処理が最後であり、その後、所定時間を経過したタ
イミングから次のＴ２サイクルでの次のワードデータに
対応する各バイト位置の符号の並列的な符号化が行わ
れ、これを繰り返す。図４３は図３５のフォーマットに
従ってワード単位にまとめられた圧縮データの復元処理
のフローチャートである。まずステップＳ１で圧縮デー
タを入力し、ステップＳ２で、圧縮データのヘッダ情報
からワードデータのｎバイト分の各バイト位置に対応す
る符号を分離し、即ちバイト圧縮データをバイト一単位
に分離し、この分離したバイト圧縮データをステップＳ
３で並列的に復号化する。
【０２１６】ステップＳ４で圧縮データが不足していな
ければ、ステップＳ５に進み、復号したバイト単位の各
復元バイトデータを結合して１ワード分のワードデータ
を出力する。このステップＳ３〜Ｓ５の処理を、ステッ
プＳ６で最終データの復元が終了するまで繰り返す。図
４６は図３９のフォーマットに示したファイル単位にま
とめられた圧縮データの復元処理のフローチャートであ
る。まずステップＳ１で圧縮データをまとめて入力し、
ステップＳ２で圧縮データに含まれる符号即ち各バイト
圧縮データを復元するワードデータの各バイト位置ごと
に全て分離する。続いてステップＳ３で、分離されたワ
ード単位の圧縮データのそれぞれについて並列的に復号
化を行う。
ければ、ステップＳ５に進み、復号したバイト単位の各
復元バイトデータを結合して１ワード分のワードデータ
を出力する。このステップＳ３〜Ｓ５の処理を、ステッ
プＳ６で最終データの復元が終了するまで繰り返す。図
４６は図３９のフォーマットに示したファイル単位にま
とめられた圧縮データの復元処理のフローチャートであ
る。まずステップＳ１で圧縮データをまとめて入力し、
ステップＳ２で圧縮データに含まれる符号即ち各バイト
圧縮データを復元するワードデータの各バイト位置ごと
に全て分離する。続いてステップＳ３で、分離されたワ
ード単位の圧縮データのそれぞれについて並列的に復号
化を行う。
【０２１７】このとき圧縮データに不足がなければステ
ップＳ５に進み、復元した１ワード分の各バイトデータ
を結合してワードデータを出力する。ステップＳ３〜Ｓ
５の処理は、ステップＳ６で最終ワードデータの復元が
終了するまで繰り返される。図４７は図４３のデータ復
元装置の具体的な実施形態であり、図４１の１ワード４
バイト構成で確率統計型符号化を行うデータ圧縮装置に
対応したデータ復元装置である。
ップＳ５に進み、復元した１ワード分の各バイトデータ
を結合してワードデータを出力する。ステップＳ３〜Ｓ
５の処理は、ステップＳ６で最終ワードデータの復元が
終了するまで繰り返される。図４７は図４３のデータ復
元装置の具体的な実施形態であり、図４１の１ワード４
バイト構成で確率統計型符号化を行うデータ圧縮装置に
対応したデータ復元装置である。
【０２１８】図４７のデータ復元装置は、符号分離部５
３０に続いてバイト単位復号化部５３２を設けており、
１ワードが４バイト構成であることから、１バイト目、
２バイト目、３バイト目、４バイト目のそれぞれに対応
して、符号バッファ部５３４−１〜５３４−４、エント
ロピー復号化部５３６−１〜５３６−４、及び出現頻度
モデル部５３８−１〜５３８−４を並列的に設けてい
る。
３０に続いてバイト単位復号化部５３２を設けており、
１ワードが４バイト構成であることから、１バイト目、
２バイト目、３バイト目、４バイト目のそれぞれに対応
して、符号バッファ部５３４−１〜５３４−４、エント
ロピー復号化部５３６−１〜５３６−４、及び出現頻度
モデル部５３８−１〜５３８−４を並列的に設けてい
る。
【０２１９】符号バッファ部５３４−１〜５３４−４の
それぞれは、符号分離部５３０で分離した１ワード分の
圧縮バイトデータとなる各バイト位置の符号を一時的に
バッファする。エントロピー復号化部５３６−１〜５３
６−４は、入力された符号と既に復元されている直前の
バイトデータ列から条件付出易さを検出する。出現頻度
モデル部５３８−１〜５３８−４は、復元済みの直前の
バイトデータ列につながる現在復元したバイトデータの
条件付出易さを各バイトデータごとに頻度データとして
登録し、エントロピー復号化部５３６−１〜５３６−４
のそれぞれで求めた条件付出易さにより頻度データを検
索してバイトデータを復元すると共に、頻度データを登
録更新する。
それぞれは、符号分離部５３０で分離した１ワード分の
圧縮バイトデータとなる各バイト位置の符号を一時的に
バッファする。エントロピー復号化部５３６−１〜５３
６−４は、入力された符号と既に復元されている直前の
バイトデータ列から条件付出易さを検出する。出現頻度
モデル部５３８−１〜５３８−４は、復元済みの直前の
バイトデータ列につながる現在復元したバイトデータの
条件付出易さを各バイトデータごとに頻度データとして
登録し、エントロピー復号化部５３６−１〜５３６−４
のそれぞれで求めた条件付出易さにより頻度データを検
索してバイトデータを復元すると共に、頻度データを登
録更新する。
【０２２０】出現頻度モデル部５３８−１〜５３８−４
に続く出力切替部５３３には、各バイト位置について復
元済みのバイトデータを３ワード分格納するためのレジ
スタ群５４０−１〜５４０−４が設けられている。ここ
で１バイト目のレジスタ群５４０−１はレジスタＲ１１
０〜Ｒ１３０で示され、２バイト目のレジスタ群５４０
−２はレジスタＲ２１０〜Ｒ２３０で示される。
に続く出力切替部５３３には、各バイト位置について復
元済みのバイトデータを３ワード分格納するためのレジ
スタ群５４０−１〜５４０−４が設けられている。ここ
で１バイト目のレジスタ群５４０−１はレジスタＲ１１
０〜Ｒ１３０で示され、２バイト目のレジスタ群５４０
−２はレジスタＲ２１０〜Ｒ２３０で示される。
【０２２１】３バイト目のレジスタ群５４０−３はレジ
スタＲ３１０〜Ｒ３３０で示され、更に４バイト目のレ
ジスタ群５４０−４はレジスタＲ４１０〜Ｒ４３０で示
されている。このようなレジスタ群５４０−１〜５４０
−４における各バイト位置の復元済みの３ワード分の各
バイトデータの出現頻度モデル部５３８−１〜５３８−
４のそれぞれが取り入れて直前のバイトデータ列につな
がる復元しようとするバイトデータの条件付出易さを求
めて登録更新している。
スタＲ３１０〜Ｒ３３０で示され、更に４バイト目のレ
ジスタ群５４０−４はレジスタＲ４１０〜Ｒ４３０で示
されている。このようなレジスタ群５４０−１〜５４０
−４における各バイト位置の復元済みの３ワード分の各
バイトデータの出現頻度モデル部５３８−１〜５３８−
４のそれぞれが取り入れて直前のバイトデータ列につな
がる復元しようとするバイトデータの条件付出易さを求
めて登録更新している。
【０２２２】また出力切替部５３３にあっては、所蔵の
レジスタＲ１１０，Ｒ２１０，Ｒ３１０，Ｒ４１０に保
持された各バイト位置の復元バイトデータを１バイト目
から４バイト目の各ソースデータとして取り出し、これ
をバイト順につなげてワードデータとして出力する。図
４８は図４７のデータ復元装置におけるエントロピー復
号化処理と出現頻度モデル処理のタイムチャートであ
り、図４８（Ａ）に１バイト目を、図４８（Ｂ）に２バ
イト目を、図４８（Ｃ）に３バイト目を、更に図４８
（Ｄ）に４バイト目を示している。
レジスタＲ１１０，Ｒ２１０，Ｒ３１０，Ｒ４１０に保
持された各バイト位置の復元バイトデータを１バイト目
から４バイト目の各ソースデータとして取り出し、これ
をバイト順につなげてワードデータとして出力する。図
４８は図４７のデータ復元装置におけるエントロピー復
号化処理と出現頻度モデル処理のタイムチャートであ
り、図４８（Ａ）に１バイト目を、図４８（Ｂ）に２バ
イト目を、図４８（Ｃ）に３バイト目を、更に図４８
（Ｄ）に４バイト目を示している。
【０２２３】例えばＴ１サイクルを例にとると、１バイ
ト目〜４バイト目のそれぞれについて、分離した各バイ
ト位置の符号を入力して、直前の復元済みバイトデータ
列から条件付出易さを求めるエントロピー復号化処理を
行い、この場合には例えば４バイト目のエントロピー復
号化処理が最後に終了したタイミングから所定時間後
に、Ｔ２サイクルとして２段の出現頻度モデル処理を行
っている。
ト目〜４バイト目のそれぞれについて、分離した各バイ
ト位置の符号を入力して、直前の復元済みバイトデータ
列から条件付出易さを求めるエントロピー復号化処理を
行い、この場合には例えば４バイト目のエントロピー復
号化処理が最後に終了したタイミングから所定時間後
に、Ｔ２サイクルとして２段の出現頻度モデル処理を行
っている。
【０２２４】同時に次のワードデータを復元するための
分離された各バイト位置の符号を入力してエントロピー
復号化処理を並列的に行っている。以下、Ｔ３，Ｔ４，
Ｔ５，Ｔ６・・・サイクルのように、同様な処理を繰り
返す。図４９は図４１に示したデータ圧縮装置の１バイ
ト目から４バイト目の各々に設けた出現頻度モデル部５
２０−１とエントロピー符号化部５２２−１のパイプラ
イン制御の実施形態であり、確率統計的符号化として算
出符号化を適用した場合を例にとっている。
分離された各バイト位置の符号を入力してエントロピー
復号化処理を並列的に行っている。以下、Ｔ３，Ｔ４，
Ｔ５，Ｔ６・・・サイクルのように、同様な処理を繰り
返す。図４９は図４１に示したデータ圧縮装置の１バイ
ト目から４バイト目の各々に設けた出現頻度モデル部５
２０−１とエントロピー符号化部５２２−１のパイプラ
イン制御の実施形態であり、確率統計的符号化として算
出符号化を適用した場合を例にとっている。
【０２２５】この算術符号化にあっては、図６のパイプ
ライン制御と同様、確率モデル部１４と算術符号化部１
６で構成され、これに対しパイプライン制御部１５を設
けている。図４９の算術符号化のパイプライン制御にあ
っては、確率モデル部１４を確率モデル検索部５４２と
確率モデル更新部５４４に分け、また算術符号化部１６
を符号空間演算部５４６と算術符号出力部５４８に分け
ている。
ライン制御と同様、確率モデル部１４と算術符号化部１
６で構成され、これに対しパイプライン制御部１５を設
けている。図４９の算術符号化のパイプライン制御にあ
っては、確率モデル部１４を確率モデル検索部５４２と
確率モデル更新部５４４に分け、また算術符号化部１６
を符号空間演算部５４６と算術符号出力部５４８に分け
ている。
【０２２６】ここで確率モデル部１４は図７に示す構成
を備え、これに対応して確率モデル検索部５４２は図７
の順位読出更新部１８、文字読出更新部２０、頻度読出
更新部２２、累積頻度読出更新部２４及び総累積頻度読
出更新部２６における読出し部としての機能をまとめた
確率モデル検索部５４２としている。これに対し確率モ
デル更新部５４４は、残りの更新部の機能をまとめたも
のである。
を備え、これに対応して確率モデル検索部５４２は図７
の順位読出更新部１８、文字読出更新部２０、頻度読出
更新部２２、累積頻度読出更新部２４及び総累積頻度読
出更新部２６における読出し部としての機能をまとめた
確率モデル検索部５４２としている。これに対し確率モ
デル更新部５４４は、残りの更新部の機能をまとめたも
のである。
【０２２７】一方、算術符号化部１６にあっては、符号
空間演算部５４６と算術符号出力部５４８に分けてい
る。符号空間演算部５４６は図７の算術符号化部１６に
おける符号空間算出部２８、符号空間算出部３０及び逆
数算出部３２の機能を備える。また算術符号出力分５４
８は図７の算術符号化部１６の算術符号導出部３４と符
号出力部３６の機能を有する。
空間演算部５４６と算術符号出力部５４８に分けてい
る。符号空間演算部５４６は図７の算術符号化部１６に
おける符号空間算出部２８、符号空間算出部３０及び逆
数算出部３２の機能を備える。また算術符号出力分５４
８は図７の算術符号化部１６の算術符号導出部３４と符
号出力部３６の機能を有する。
【０２２８】パイプライン制御部１５は、確率モデル更
新部５４４と符号空間演算部５４６の処理をパイプライ
ン化している点が図６，図７の実施形態と異なる。図４
９（Ｂ）は図４９（Ａ）における算術符号化のパイプラ
イン処理であり、図６（Ｂ）と同様、文字ａｂａを入力
した場合の符号化を例にとっている。図６（Ｂ）と異な
るのは、確率モデル検索部５４２に続いて確率モデル更
新部５４４と符号空間演算部５４６の２つの処理が同時
に並行して行われるパイプライン化処理としている。こ
れによって図６，図７の場合に比べ、更にパイプライン
化による処理性能を向上している。
新部５４４と符号空間演算部５４６の処理をパイプライ
ン化している点が図６，図７の実施形態と異なる。図４
９（Ｂ）は図４９（Ａ）における算術符号化のパイプラ
イン処理であり、図６（Ｂ）と同様、文字ａｂａを入力
した場合の符号化を例にとっている。図６（Ｂ）と異な
るのは、確率モデル検索部５４２に続いて確率モデル更
新部５４４と符号空間演算部５４６の２つの処理が同時
に並行して行われるパイプライン化処理としている。こ
れによって図６，図７の場合に比べ、更にパイプライン
化による処理性能を向上している。
【０２２９】図５０は、図４７のデータ復元装置の１バ
イト目から４バイト目の各バイト位置ごとに行われるエ
ントロピー符号化処理及び出現頻度モデル処理について
算術復号化を適用した場合の実施形態である。もちろ
ん、図５０は４バイト分の並列処理部のうちの１つを代
表して示している。データ復元装置に算術復号化を適用
した場合、エントロピー復号化処理と出現頻度モデル処
理は算術復号化部５０と確率モデル部５２で構成され
る。この算術復号化部５０の構成は、図１３（Ａ）と同
じである。図１３（Ａ）の詳細は図１４に示されてい
る。
イト目から４バイト目の各バイト位置ごとに行われるエ
ントロピー符号化処理及び出現頻度モデル処理について
算術復号化を適用した場合の実施形態である。もちろ
ん、図５０は４バイト分の並列処理部のうちの１つを代
表して示している。データ復元装置に算術復号化を適用
した場合、エントロピー復号化処理と出現頻度モデル処
理は算術復号化部５０と確率モデル部５２で構成され
る。この算術復号化部５０の構成は、図１３（Ａ）と同
じである。図１３（Ａ）の詳細は図１４に示されてい
る。
【０２３０】図５０の算術符号化部５０にあっては、算
術符号化入力部５５０、累積値演算部５５２及び符号空
間演算部５５４に分けている。図１４の実施形態との対
応を見ると、算術符号化部５５０は図１４の符号入力部
５４に相当する。累積値演算部５５２は、累積値導出部
５６、累積頻度導出部６４、逆数算出部６６に相当す
る。また符号空間演算部５５４は符号空間算出部５８，
６０、及び逆数算出部６２に相当する。
術符号化入力部５５０、累積値演算部５５２及び符号空
間演算部５５４に分けている。図１４の実施形態との対
応を見ると、算術符号化部５５０は図１４の符号入力部
５４に相当する。累積値演算部５５２は、累積値導出部
５６、累積頻度導出部６４、逆数算出部６６に相当す
る。また符号空間演算部５５４は符号空間算出部５８，
６０、及び逆数算出部６２に相当する。
【０２３１】また図５０の確率モデル部５２は、確率モ
デル検索部５５６、出力文字検索部５５８及び確率モデ
ル更新部５６０に分けている。図１４の確率モデル部５
２との対応を見ると、確率モデル検索部５５６と出力文
字検索部５５８は図１４の順位導出部６８、文字読出更
新部７２、頻度読出更新部７４、累積頻度読出更新部７
６及び総累積頻度読出更新部７８における読出し部とし
ての機能、更に文字出力部８０を含む。また確率モデル
更新部５６０は、図１４における各更新部としての機能
をまとめたものである。
デル検索部５５６、出力文字検索部５５８及び確率モデ
ル更新部５６０に分けている。図１４の確率モデル部５
２との対応を見ると、確率モデル検索部５５６と出力文
字検索部５５８は図１４の順位導出部６８、文字読出更
新部７２、頻度読出更新部７４、累積頻度読出更新部７
６及び総累積頻度読出更新部７８における読出し部とし
ての機能、更に文字出力部８０を含む。また確率モデル
更新部５６０は、図１４における各更新部としての機能
をまとめたものである。
【０２３２】図１４の算術符号化部５０と確率モデル部
５２にあっては、それぞれを並列的に行うパイプライン
処理であったが、図５０の実施形態にあっては、算術符
号化部５０の符号空間演算部５５４と確率モデル部５２
の確率モデル検索部５５６についても並列化によるパイ
プライン処理を行っている点で相違する。図５０（Ｂ）
は図５０（Ａ）の復号化処理であり、図１３（Ｂ）と同
じ符号入力に対する文字の復元を行っている。このうち
確率モデル検索部５５６の出力を出力文字検索部５５８
と符号空間演算部５５４に並列的に供給して、両者の同
一タイミングでのパイプライン動作を可能とすること
で、処理性能を高めている。
５２にあっては、それぞれを並列的に行うパイプライン
処理であったが、図５０の実施形態にあっては、算術符
号化部５０の符号空間演算部５５４と確率モデル部５２
の確率モデル検索部５５６についても並列化によるパイ
プライン処理を行っている点で相違する。図５０（Ｂ）
は図５０（Ａ）の復号化処理であり、図１３（Ｂ）と同
じ符号入力に対する文字の復元を行っている。このうち
確率モデル検索部５５６の出力を出力文字検索部５５８
と符号空間演算部５５４に並列的に供給して、両者の同
一タイミングでのパイプライン動作を可能とすること
で、処理性能を高めている。
【０２３３】図５１は図４１の各バイト位置の出現頻度
モデル部及びエントロピー符号化処理について、動的ハ
フマン符号化やスプレイ符号化などの符号木符号化を適
用した場合の実施形態である。この符号木符号化の実施
形態は、文脈収集処理部５６２と符号木符号化部５６４
で構成される。文脈収集処理部５６２は、文脈木検索部
５６８、文脈木登録部５７０、同文脈判断部５７２で構
成され、入力されたバイトデータの文脈を収集して文脈
木を作成する。また符号木符号化部５６４は、符号木検
索部５７４と符号木更新登録部５７０及び符号並べ替え
出力部５７８で構成され、文脈収集処理部５６２による
入力バイトデータの文脈の研削結果に応じてスプレイ符
号化または動的ハフマン符号化を施しながら符号木を作
成更新する。
モデル部及びエントロピー符号化処理について、動的ハ
フマン符号化やスプレイ符号化などの符号木符号化を適
用した場合の実施形態である。この符号木符号化の実施
形態は、文脈収集処理部５６２と符号木符号化部５６４
で構成される。文脈収集処理部５６２は、文脈木検索部
５６８、文脈木登録部５７０、同文脈判断部５７２で構
成され、入力されたバイトデータの文脈を収集して文脈
木を作成する。また符号木符号化部５６４は、符号木検
索部５７４と符号木更新登録部５７０及び符号並べ替え
出力部５７８で構成され、文脈収集処理部５６２による
入力バイトデータの文脈の研削結果に応じてスプレイ符
号化または動的ハフマン符号化を施しながら符号木を作
成更新する。
【０２３４】特に、この実施形態あっては、符号木符号
化部５６４において、符号木検索部５７４に対し並列的
に符号木更新登録部５７６と符号並べ替え出力部５７８
を設け、図５１（Ｂ）の文字列ａｂａの符号化の例のよ
うに、符号木検索部５６４の検索結果を符号木更新登録
部５７６及び符号並べ替え出力部５７８に並列的に入力
して、同じタイミングでパイプライン動作を行って符号
化処理時間を短縮している。
化部５６４において、符号木検索部５７４に対し並列的
に符号木更新登録部５７６と符号並べ替え出力部５７８
を設け、図５１（Ｂ）の文字列ａｂａの符号化の例のよ
うに、符号木検索部５６４の検索結果を符号木更新登録
部５７６及び符号並べ替え出力部５７８に並列的に入力
して、同じタイミングでパイプライン動作を行って符号
化処理時間を短縮している。
【０２３５】図５２は図５１の符号木符号化に対応した
符号木復号化のための実施形態であり、符号木復号化部
５８０と文脈収集処理部５８２で構成される。符号木復
元部５８０は、符号木検索部５８６と符号木更新登録部
５８８で構成され、符号データを入力してスプレイ復号
化や動的ハフマン復号化等の符号木復号化を行いなが符
号木の作成更新を行い、更に、復元されたバイトデータ
の文脈を収集して文脈木を作成する。
符号木復号化のための実施形態であり、符号木復号化部
５８０と文脈収集処理部５８２で構成される。符号木復
元部５８０は、符号木検索部５８６と符号木更新登録部
５８８で構成され、符号データを入力してスプレイ復号
化や動的ハフマン復号化等の符号木復号化を行いなが符
号木の作成更新を行い、更に、復元されたバイトデータ
の文脈を収集して文脈木を作成する。
【０２３６】この符号木復号化の実施形態にあっても、
符号木検索部５８６の検索結果を符号木更新登録部５８
８と文脈木検索部５９０に入力することで、図５２
（Ｂ）のように符号木検索部５８２の検索結果に対し符
号木更新登録部５８８と文脈木検索部５９０の処理を同
一タイミングで並列的に行ってパイプライン化し、復元
処理時間の短縮を図っている。
符号木検索部５８６の検索結果を符号木更新登録部５８
８と文脈木検索部５９０に入力することで、図５２
（Ｂ）のように符号木検索部５８２の検索結果に対し符
号木更新登録部５８８と文脈木検索部５９０の処理を同
一タイミングで並列的に行ってパイプライン化し、復元
処理時間の短縮を図っている。
【０２３７】尚、図５１および図５２で符号木符号化に
スプレイ符号化（Splay- Tree)を使用した場合の詳細
は、特開昭８−３０４３２号（１９９６年２月２日公
開）に示される。 ６．ワードストリーム方向とバイトストリーム方向の適
応切替処理 図５３は図３２に示した本発明におけるワードストリー
ム方向の符号化処理と従来行っていたバイトストリーム
方向の符号化処理を、符号化効率に基づいて適応的に切
り替えるデータ圧縮装置の実施形態である。このバイト
ストリームとワードストリームを並列的に符号化するデ
ータ復元装置は、バイト配列変換部６００、ワードスト
リーム符号化部６０２、バイトストリーム符号化部６０
４、及び符号切替部６０５で構成される。
スプレイ符号化（Splay- Tree)を使用した場合の詳細
は、特開昭８−３０４３２号（１９９６年２月２日公
開）に示される。 ６．ワードストリーム方向とバイトストリーム方向の適
応切替処理 図５３は図３２に示した本発明におけるワードストリー
ム方向の符号化処理と従来行っていたバイトストリーム
方向の符号化処理を、符号化効率に基づいて適応的に切
り替えるデータ圧縮装置の実施形態である。このバイト
ストリームとワードストリームを並列的に符号化するデ
ータ復元装置は、バイト配列変換部６００、ワードスト
リーム符号化部６０２、バイトストリーム符号化部６０
４、及び符号切替部６０５で構成される。
【０２３８】バイト配列変換部６００は、ソースデータ
として複数バイト構成のワードデータをワード単位に入
力して、各バイト位置のバイトデータに分離した後、ワ
ードストリーム符号化部６０２に対しては各バイト位置
でワード方向に複数のバイトデータが並んだワードスト
リーム方向のデータバイトとして入力し、一方、バイト
ストリーム符号化部６０４に対してはワードデータのデ
ータストリームそのもののデータバイトの並びをもつバ
イトストリーム方向のバイトデータとして入力する。
として複数バイト構成のワードデータをワード単位に入
力して、各バイト位置のバイトデータに分離した後、ワ
ードストリーム符号化部６０２に対しては各バイト位置
でワード方向に複数のバイトデータが並んだワードスト
リーム方向のデータバイトとして入力し、一方、バイト
ストリーム符号化部６０４に対してはワードデータのデ
ータストリームそのもののデータバイトの並びをもつバ
イトストリーム方向のバイトデータとして入力する。
【０２３９】このバイト配列部６００は、例えば１ワー
ド４バイト構成を例にとった図４１のバイト配列変換部
５００と同じレジスタ群で実現できる。図４１のレジス
タ群における同一バイト位置のレジスタ並び方向がワー
ドストリーム方向であり、これに直交する各バイト位置
となる縦方向がバイトストリーム方向となる。ワードス
トリーム符号化部６０２における符号化は、図３２の基
本構成をもち、より具体的には図４１の１ワード４バイ
ト構成が使用でき、更に各バイト位置における確率統計
型の符号化の具体例としては、図４２の算術符号化ある
いは図５０の符号木符号化が使用できる。
ド４バイト構成を例にとった図４１のバイト配列変換部
５００と同じレジスタ群で実現できる。図４１のレジス
タ群における同一バイト位置のレジスタ並び方向がワー
ドストリーム方向であり、これに直交する各バイト位置
となる縦方向がバイトストリーム方向となる。ワードス
トリーム符号化部６０２における符号化は、図３２の基
本構成をもち、より具体的には図４１の１ワード４バイ
ト構成が使用でき、更に各バイト位置における確率統計
型の符号化の具体例としては、図４２の算術符号化ある
いは図５０の符号木符号化が使用できる。
【０２４０】これに対しバイトストリーム符号化部６０
４は、基本的な構成はワードストリーム符号化部６０２
と同じであるが、バイト配列変換部６００から入力する
１ワード分の各バイトデータの並びがバイトストリーム
方向となっている点で相違する。符号切替部６０５は、
ワードストリーム符号化部６０２とバイトストリーム符
号化部６０４のそれぞれによる並列的な符号化の結果に
基づいて、いずれか一方を選択して圧縮データとして出
力する。
４は、基本的な構成はワードストリーム符号化部６０２
と同じであるが、バイト配列変換部６００から入力する
１ワード分の各バイトデータの並びがバイトストリーム
方向となっている点で相違する。符号切替部６０５は、
ワードストリーム符号化部６０２とバイトストリーム符
号化部６０４のそれぞれによる並列的な符号化の結果に
基づいて、いずれか一方を選択して圧縮データとして出
力する。
【０２４１】図５４は図５３のワードストリームとバイ
トストリームの符号化切替処理のタイムチャートであ
り、図５４（Ａ）がワードストリーム符号化処理であ
り、図５４（Ｂ）がバイトストリーム符号化処理であ
り、図５４（Ｃ）が選択符号出力である。例えば最初の
Ｔ１サイクルにあっては、ワードストリーム符号化部６
０２及びバイトストリーム符号化部６０４がバイト配列
変換部６００でワードデータを分離した各バイトデータ
を対象に並列的に符号化を行っており、符号化における
辞書型符号化あるいは確率統計型符号化の符号化済みワ
ードデータがワードストリーム方向かバイトストリーム
方向かの違いとなる。
トストリームの符号化切替処理のタイムチャートであ
り、図５４（Ａ）がワードストリーム符号化処理であ
り、図５４（Ｂ）がバイトストリーム符号化処理であ
り、図５４（Ｃ）が選択符号出力である。例えば最初の
Ｔ１サイクルにあっては、ワードストリーム符号化部６
０２及びバイトストリーム符号化部６０４がバイト配列
変換部６００でワードデータを分離した各バイトデータ
を対象に並列的に符号化を行っており、符号化における
辞書型符号化あるいは確率統計型符号化の符号化済みワ
ードデータがワードストリーム方向かバイトストリーム
方向かの違いとなる。
【０２４２】Ｔ１サイクルにあっては、図５４（Ｂ）の
バイトストリーム符号化が先に終了し、続いて図５４
（Ａ）のワードストリーム符号化が終了している。ワー
ドストリーム符号化が終了すると、所定時間後に次のＴ
２サイクルでのワードデータのワードストリーム符号化
及びバイトストリーム符号化が開始されるが、これに並
行して図５４（Ｃ）のワードストリーム符号かバイトス
トリーム符号かの選択符号の付加と、選択された符号の
出力が行われる。
バイトストリーム符号化が先に終了し、続いて図５４
（Ａ）のワードストリーム符号化が終了している。ワー
ドストリーム符号化が終了すると、所定時間後に次のＴ
２サイクルでのワードデータのワードストリーム符号化
及びバイトストリーム符号化が開始されるが、これに並
行して図５４（Ｃ）のワードストリーム符号かバイトス
トリーム符号かの選択符号の付加と、選択された符号の
出力が行われる。
【０２４３】即ち、Ｔ１サイクルの符号化にあっては、
例えばバイトストリーム符号６０８が選択され、このバ
イトストリーム符号６０８の選択を示す選択符号６０６
−１を先頭に付加して符号出力が行われる。次のＴ２サ
イクルにあっては、ワードストリーム符号６１０が選択
されており、同様にＴ３サイクルにおいて、まずワード
ストリーム符号６１０の選択を示す選択符号６０６−２
を付加した後にワードストリーム符号６１０を圧縮デー
タとして出力している。
例えばバイトストリーム符号６０８が選択され、このバ
イトストリーム符号６０８の選択を示す選択符号６０６
−１を先頭に付加して符号出力が行われる。次のＴ２サ
イクルにあっては、ワードストリーム符号６１０が選択
されており、同様にＴ３サイクルにおいて、まずワード
ストリーム符号６１０の選択を示す選択符号６０６−２
を付加した後にワードストリーム符号６１０を圧縮デー
タとして出力している。
【０２４４】図５３の符号切替部６０６によるワードス
トリーム符号とバイトストリーム符号の選択は、バイト
単位の切替えかまたはワード単位の切替えのどちらでも
よい。図５５（Ａ）はバイト単位の符号切替えのフォー
マットである。例えば１ワード４バイト構成のワードデ
ータの符号化を例にとると、ワードストリーム符号化部
６０２及びバイトストリーム符号化部６０４のそれぞれ
においては、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４
バイト目のそれぞれのバイトデータについて並列的に符
号化が行われている。
トリーム符号とバイトストリーム符号の選択は、バイト
単位の切替えかまたはワード単位の切替えのどちらでも
よい。図５５（Ａ）はバイト単位の符号切替えのフォー
マットである。例えば１ワード４バイト構成のワードデ
ータの符号化を例にとると、ワードストリーム符号化部
６０２及びバイトストリーム符号化部６０４のそれぞれ
においては、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４
バイト目のそれぞれのバイトデータについて並列的に符
号化が行われている。
【０２４５】そこで両方の符号化が終了した時点で、１
バイト目のワードストリーム符号とバイトストリーム符
号を比較して、例えばバイトストリーム符号を選択した
とすると、その切替符号６０６−１に続いてバイトスト
リーム符号でなる１バイト分の圧縮データ６０８を出力
する。次に２バイト目のワードストリーム符号とバイト
ストリーム符号を比較し、例えばワードストリーム符号
を選択したならば、その切替符号６０６−２を付加して
１バイト分の圧縮データ６１０としてワードストリーム
符号を出力する。以下同様に、バイト単位の切替符号の
付加と１バイト分の圧縮データの出力を繰り返す。
バイト目のワードストリーム符号とバイトストリーム符
号を比較して、例えばバイトストリーム符号を選択した
とすると、その切替符号６０６−１に続いてバイトスト
リーム符号でなる１バイト分の圧縮データ６０８を出力
する。次に２バイト目のワードストリーム符号とバイト
ストリーム符号を比較し、例えばワードストリーム符号
を選択したならば、その切替符号６０６−２を付加して
１バイト分の圧縮データ６１０としてワードストリーム
符号を出力する。以下同様に、バイト単位の切替符号の
付加と１バイト分の圧縮データの出力を繰り返す。
【０２４６】図５５（Ｂ）はワード単位の符号切替であ
り、並列的に１ワード分の各ワードデータの符号化が終
了した時点でワード単位に圧縮データ、即ち１ワードの
バイト数分の圧縮バイトデータを比較して、例えばバイ
トストリーム符号側を選択したとすると、その切替符号
６１２に続いて、１ワードを構成するｎバイト分の圧縮
バイトデータのバイトストリーム符号を出力する。
り、並列的に１ワード分の各ワードデータの符号化が終
了した時点でワード単位に圧縮データ、即ち１ワードの
バイト数分の圧縮バイトデータを比較して、例えばバイ
トストリーム符号側を選択したとすると、その切替符号
６１２に続いて、１ワードを構成するｎバイト分の圧縮
バイトデータのバイトストリーム符号を出力する。
【０２４７】図５６は図５５（Ａ）のバイト単位に符号
切替を行う場合の符号化処理のフローチャートである。
まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデータを入力
して、ステップＳ２でバイト単位に分割し、ステップＳ
３及びステップＳ４で並列的にワードストリーム方向で
のバイトごとの符号化及びバイトストリーム方向でのバ
イトごとの符号化を行う。
切替を行う場合の符号化処理のフローチャートである。
まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデータを入力
して、ステップＳ２でバイト単位に分割し、ステップＳ
３及びステップＳ４で並列的にワードストリーム方向で
のバイトごとの符号化及びバイトストリーム方向でのバ
イトごとの符号化を行う。
【０２４８】続いてステップＳ５でバイトごとにワード
ストリーム方向及びバイトストリーム方向の符号化効率
を比較し、効率の高い方の符号をステップＳ６でバイト
ごとに選択し、切替えあるいは選択符号を付加し、ステ
ップＳ７でこれにバイトごとの符号データを結合して出
力する。このようなステップＳ１〜Ｓ７の処理を最終の
ワードデータの符号化が終了するまで繰り返す。
ストリーム方向及びバイトストリーム方向の符号化効率
を比較し、効率の高い方の符号をステップＳ６でバイト
ごとに選択し、切替えあるいは選択符号を付加し、ステ
ップＳ７でこれにバイトごとの符号データを結合して出
力する。このようなステップＳ１〜Ｓ７の処理を最終の
ワードデータの符号化が終了するまで繰り返す。
【０２４９】図５７は図５５（Ｂ）のワード単位に符号
切替えを行う場合の符号化処理のフローチャートであ
る。まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデータを
入力し、ステップＳ２でワードデータをｎバイト分のバ
イト単位に分割し、ステップＳ３及びステップＳ４で、
並列的に各バイトデータについてのワードストリーム方
向での符号化とバイトストリーム方向での符号化を行
う。
切替えを行う場合の符号化処理のフローチャートであ
る。まずステップＳ１でｎバイト構成のワードデータを
入力し、ステップＳ２でワードデータをｎバイト分のバ
イト単位に分割し、ステップＳ３及びステップＳ４で、
並列的に各バイトデータについてのワードストリーム方
向での符号化とバイトストリーム方向での符号化を行
う。
【０２５０】符号化が済んだならば、ステップＳ５でワ
ードごとにワードストリーム方向とバイトストリーム方
向の符号化効率を比較する。そしてステップＳ６にあっ
ては、比較結果から符号効率のよいストリーム方向の符
号をワードごとに選択し、切替あるいは選択符号を付加
する。このようなステップＳ１〜Ｓ６の処理を、ステッ
プＳ７で最終ワードデータの符号化が終了するまで繰り
返し、ステップＳ８で最終的に各符号データを結合して
圧縮データとして出力する。
ードごとにワードストリーム方向とバイトストリーム方
向の符号化効率を比較する。そしてステップＳ６にあっ
ては、比較結果から符号効率のよいストリーム方向の符
号をワードごとに選択し、切替あるいは選択符号を付加
する。このようなステップＳ１〜Ｓ６の処理を、ステッ
プＳ７で最終ワードデータの符号化が終了するまで繰り
返し、ステップＳ８で最終的に各符号データを結合して
圧縮データとして出力する。
【０２５１】図５８は図５３のワードストリーム方向と
バイトストリーム方向での符号化を並列的に行って符号
切替えを行うデータ圧縮装置の１ワードを４バイト構成
とした場合の実施形態であり、符号化として確率統計型
符号化を適用した場合を例にとっている。図５８は、図
５３のバイト配列変換部６００、ワードストリーム符号
化部６０２及びバイトストリーム符号化部６０４の実施
形態である。バイト配列変換部６００には文脈取り込み
用のレジスタ群として、１バイト目、２バイト目、３バ
イト目、４バイト目のそれぞれについて４つのレジスタ
を直列接続したレジスタ群６１８−１〜６１８−４を設
けている。
バイトストリーム方向での符号化を並列的に行って符号
切替えを行うデータ圧縮装置の１ワードを４バイト構成
とした場合の実施形態であり、符号化として確率統計型
符号化を適用した場合を例にとっている。図５８は、図
５３のバイト配列変換部６００、ワードストリーム符号
化部６０２及びバイトストリーム符号化部６０４の実施
形態である。バイト配列変換部６００には文脈取り込み
用のレジスタ群として、１バイト目、２バイト目、３バ
イト目、４バイト目のそれぞれについて４つのレジスタ
を直列接続したレジスタ群６１８−１〜６１８−４を設
けている。
【０２５２】符号化処理のために入力された４バイト構
成のソースデータは、例えば３２ビットとすると、１バ
イト当たり８ビットの果てに分離され、初段のレジスタ
Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４に並列的に保持される。このと
き２段目のレジスタＲ１〜Ｒ４、３段目のレジスタＲ１
３〜Ｒ４３、及び４段目のレジスタＲ１４〜Ｒ４４に
は、既に符号化が終了した先行する３ワード分の各バイ
ト位置のバイトデータが保持されている。
成のソースデータは、例えば３２ビットとすると、１バ
イト当たり８ビットの果てに分離され、初段のレジスタ
Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４に並列的に保持される。このと
き２段目のレジスタＲ１〜Ｒ４、３段目のレジスタＲ１
３〜Ｒ４３、及び４段目のレジスタＲ１４〜Ｒ４４に
は、既に符号化が終了した先行する３ワード分の各バイ
ト位置のバイトデータが保持されている。
【０２５３】このような文脈取り込み用のレジスタ群に
ついて、例えば現在符号化しようとするワードデータの
４バイト目のバイトデータを格納したレジスタＲ４１に
着目すると、Ｒ４１〜Ｒ４４方向がワードストリーム方
向のバイトデータの並びとなる。これに対しバイトスト
リーム方向はレジスタＲ１１に対し先行するバイトデー
タを順次格納したＲ３１，Ｒ３２，Ｒ１１方向となる。
ついて、例えば現在符号化しようとするワードデータの
４バイト目のバイトデータを格納したレジスタＲ４１に
着目すると、Ｒ４１〜Ｒ４４方向がワードストリーム方
向のバイトデータの並びとなる。これに対しバイトスト
リーム方向はレジスタＲ１１に対し先行するバイトデー
タを順次格納したＲ３１，Ｒ３２，Ｒ１１方向となる。
【０２５４】このようなバイト配列変換部６００に設け
たレジスタ群の格納バイトデータを対象にワードストリ
ーム符号化部６０２に対しては、現在符号化しようとす
るレジスタＲ１１〜Ｒ１４の各バイト位置のデータを基
準に、ワードストリーム方向に先行する３ワード分のバ
イトデータを文脈取り込みのために入力している。即ち
ワードストリーム符号化部６００は、ソースデータの１
バイト目、２バイト目、３バイト目、及び４バイト目に
対応して、確率モデル部６２０−１〜６２０−４、エン
トロピー符号化部６２２−１〜６２２−４、バッファ選
択部６２４−１〜６２４−４を設けている。確率モデル
部６２０−１〜６２０−４のそれぞれは、０次、１次、
２次、３次の４つの確率モデル部を並列的に備えてい
る。
たレジスタ群の格納バイトデータを対象にワードストリ
ーム符号化部６０２に対しては、現在符号化しようとす
るレジスタＲ１１〜Ｒ１４の各バイト位置のデータを基
準に、ワードストリーム方向に先行する３ワード分のバ
イトデータを文脈取り込みのために入力している。即ち
ワードストリーム符号化部６００は、ソースデータの１
バイト目、２バイト目、３バイト目、及び４バイト目に
対応して、確率モデル部６２０−１〜６２０−４、エン
トロピー符号化部６２２−１〜６２２−４、バッファ選
択部６２４−１〜６２４−４を設けている。確率モデル
部６２０−１〜６２０−４のそれぞれは、０次、１次、
２次、３次の４つの確率モデル部を並列的に備えてい
る。
【０２５５】これに対応してエントロピー符号化部６２
２−１〜６２２−４についても、０次、１次、２次、３
次の各エントロピー符号化部を並列的に備えている。即
ちワードストリーム符号化部６００は、図２４に示した
ブレンド文脈について全てを並列化したデータ圧縮装置
を使用している。この図２４のブレンド文脈について全
並列化したデータ圧縮装置の詳細は、図２５及び図２６
に示したと同じである。
２−１〜６２２−４についても、０次、１次、２次、３
次の各エントロピー符号化部を並列的に備えている。即
ちワードストリーム符号化部６００は、図２４に示した
ブレンド文脈について全てを並列化したデータ圧縮装置
を使用している。この図２４のブレンド文脈について全
並列化したデータ圧縮装置の詳細は、図２５及び図２６
に示したと同じである。
【０２５６】ワードストリーム符号化部６００の初段に
設けた確率モデル部６２０−１〜６２０−４に対するバ
イト配列変換部６００の文脈取り込み用レジスタからの
入力は、そのレジスタ番号Ｒ１１〜Ｒ４４で示すとおり
である。例えば１バイト目の確率モデル部６２０−１
は、０次確率モデル部に対し、現在符号化しようとする
レジスタＲ１１の１バイト目のバイトデータを入力す
る。
設けた確率モデル部６２０−１〜６２０−４に対するバ
イト配列変換部６００の文脈取り込み用レジスタからの
入力は、そのレジスタ番号Ｒ１１〜Ｒ４４で示すとおり
である。例えば１バイト目の確率モデル部６２０−１
は、０次確率モデル部に対し、現在符号化しようとする
レジスタＲ１１の１バイト目のバイトデータを入力す
る。
【０２５７】また１次確率モデル部に対しては、前回符
号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１１のバイトデー
タを入力し、２次確率モデル部に対しては更に１つ前に
符号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１３のバイトデ
ータを入力し、３次確率モデル部に対しては更にもう１
つ前に符号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１４のバ
イトデータを入力している。この点は２バイト目、３バ
イト目、４バイト目のモデル部６２０−２〜６２０−４
についても、各バイト位置のレジスタについて同様な０
次、１次、２次、３次のレジスタ入力が行われている。
号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１１のバイトデー
タを入力し、２次確率モデル部に対しては更に１つ前に
符号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１３のバイトデ
ータを入力し、３次確率モデル部に対しては更にもう１
つ前に符号化が済んだ１バイト目のレジスタＲ１４のバ
イトデータを入力している。この点は２バイト目、３バ
イト目、４バイト目のモデル部６２０−２〜６２０−４
についても、各バイト位置のレジスタについて同様な０
次、１次、２次、３次のレジスタ入力が行われている。
【０２５８】一方、バイトストリーム符号化部６０４
は、ブレンド文脈についての全並列化を実現したワード
ストリーム符号化部６０２と同様、１段目の確率モデル
部６３０−１〜６３０−４、次のエントロピー符号化部
６３２−１〜６３２−４、及びバッファ選択部６３４−
１〜６３４−４を、各バイト位置ごとに並列的に設けて
いる。
は、ブレンド文脈についての全並列化を実現したワード
ストリーム符号化部６０２と同様、１段目の確率モデル
部６３０−１〜６３０−４、次のエントロピー符号化部
６３２−１〜６３２−４、及びバッファ選択部６３４−
１〜６３４−４を、各バイト位置ごとに並列的に設けて
いる。
【０２５９】このバイトストリーム符号化部６２０に対
するバイト配列変換部６００の文脈取り込み用レジスタ
群からの入力は、確率モデル部６３０−１〜６３０−４
における現在処理対象となっているワードデータの各バ
イト位置のバイトデータを入力する０次確率モデル部に
対するＲ１１，Ｒ２１，Ｒ３１及びＲ４１を起点に、バ
イトストリーム方向の並びをもつバイトデータのレジス
タ入力を行っている。
するバイト配列変換部６００の文脈取り込み用レジスタ
群からの入力は、確率モデル部６３０−１〜６３０−４
における現在処理対象となっているワードデータの各バ
イト位置のバイトデータを入力する０次確率モデル部に
対するＲ１１，Ｒ２１，Ｒ３１及びＲ４１を起点に、バ
イトストリーム方向の並びをもつバイトデータのレジス
タ入力を行っている。
【０２６０】即ち、４バイト目の確率モデル部６３０−
４にあっては、現在処理対象となっているワードデータ
の４バイト目が０次確率モデル部の入力となり、同じワ
ードデータの先行する３バイト目が１次確率モデル部の
入力となり、更に１つ先行する２バイト目のワードデー
タのレジスタＲ２１が２次確率モデル部の入力となり、
一番先頭の１バイト目のバイトデータのレジスタＲ１１
が３次確率モデル部の入力となる。
４にあっては、現在処理対象となっているワードデータ
の４バイト目が０次確率モデル部の入力となり、同じワ
ードデータの先行する３バイト目が１次確率モデル部の
入力となり、更に１つ先行する２バイト目のワードデー
タのレジスタＲ２１が２次確率モデル部の入力となり、
一番先頭の１バイト目のバイトデータのレジスタＲ１１
が３次確率モデル部の入力となる。
【０２６１】次の現在処理対象となっているワードデー
タの３バイト目のバイトデータを保持したレジスタＲ３
１からの確率モデル部６３０−３に対する０次確率モデ
ル部の入力に対し、１次確率モデル部に対しては１バイ
ト前の同じワードデータの２バイト目のレジスタＲ２１
のバイトデータを入力し、２次確率モデル部には同じワ
ードデータの更に１つ前の１バイト目のレジスタＲ１１
によるバイトデータを入力し、３次確率モデル部には１
ワード前の４バイト目のレジスタＲ４２のバイトデータ
を入力している。
タの３バイト目のバイトデータを保持したレジスタＲ３
１からの確率モデル部６３０−３に対する０次確率モデ
ル部の入力に対し、１次確率モデル部に対しては１バイ
ト前の同じワードデータの２バイト目のレジスタＲ２１
のバイトデータを入力し、２次確率モデル部には同じワ
ードデータの更に１つ前の１バイト目のレジスタＲ１１
によるバイトデータを入力し、３次確率モデル部には１
ワード前の４バイト目のレジスタＲ４２のバイトデータ
を入力している。
【０２６２】２バイト目のバイトデータをレジスタＲ２
１から０次確率モデル部に入力した確率モデル部６３０
−２についても、バイトストリーム方向にＲ１１，Ｒ４
２，Ｒ３２をそれぞれ１次、２次、３次の確率モデル部
の入力としている。更に１バイト目のバイトデータをレ
ジスタＲ１１から０次確率モデル部に入力した確率モデ
ル部６３０−１についても、バイト方向に先行するレジ
スタＲ４２、Ｒ３２、Ｒ２２の各バイトデータを１次、
２次、３次確率モデル部に入力している。これらバイト
ストリーム方向のバイト単位の入力については、ワード
は意識していない。
１から０次確率モデル部に入力した確率モデル部６３０
−２についても、バイトストリーム方向にＲ１１，Ｒ４
２，Ｒ３２をそれぞれ１次、２次、３次の確率モデル部
の入力としている。更に１バイト目のバイトデータをレ
ジスタＲ１１から０次確率モデル部に入力した確率モデ
ル部６３０−１についても、バイト方向に先行するレジ
スタＲ４２、Ｒ３２、Ｒ２２の各バイトデータを１次、
２次、３次確率モデル部に入力している。これらバイト
ストリーム方向のバイト単位の入力については、ワード
は意識していない。
【０２６３】図５８のワードストリーム符号化部６０２
及びバイトストリーム符号化部６０４による各バイト位
置ごとの並列的な符号化により、各バッファ選択部６２
４−１〜６２４−４及びバッファ選択部６３４−１〜６
３４−４からは、ワードストリーム符号として符号Ｗ１
〜Ｗ４、ビット数ＢＷ１〜ＢＷ４が出力され、またバイ
トストリーム符号Ｂ１〜Ｂ４とそれぞれのビット数ＢＢ
１〜ＢＢ４が出力される。
及びバイトストリーム符号化部６０４による各バイト位
置ごとの並列的な符号化により、各バッファ選択部６２
４−１〜６２４−４及びバッファ選択部６３４−１〜６
３４−４からは、ワードストリーム符号として符号Ｗ１
〜Ｗ４、ビット数ＢＷ１〜ＢＷ４が出力され、またバイ
トストリーム符号Ｂ１〜Ｂ４とそれぞれのビット数ＢＢ
１〜ＢＢ４が出力される。
【０２６４】図５９は図５３の符号切替部６０５の実施
形態であり、図５８のワードストリーム符号化部６０２
及びバイトストリーム符号化部６０４の各符号化出力を
並列的に入力している。この符号切替部６０５は、１バ
イト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目のそれぞ
れについて符号切替部６４８−１〜６４８−４と符号バ
ッファ６５０−１〜６５０−４を並列的に設け、最終的
に符号マージ部６５２でまとめて圧縮データを出力して
いる。
形態であり、図５８のワードストリーム符号化部６０２
及びバイトストリーム符号化部６０４の各符号化出力を
並列的に入力している。この符号切替部６０５は、１バ
イト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目のそれぞ
れについて符号切替部６４８−１〜６４８−４と符号バ
ッファ６５０−１〜６５０−４を並列的に設け、最終的
に符号マージ部６５２でまとめて圧縮データを出力して
いる。
【０２６５】各バイト位置ごとの符号切替部６４８−１
〜６４８−４に対しては、符号選択を行うためにビット
数比較部６４０−１〜６４０−４、ワード／バイト選択
確率モデル部６４２−１〜６４２−４、及び符号化部６
４６−１〜６４６−４を設けている。ビット数比較部６
４０−１〜６４−４は、各ビット位置ごとに復元された
ワードストリーム符号Ｗ１〜Ｗ４と、バイトストリーム
符号Ｂ１〜Ｂ４のビット数ＢＷ１〜ＢＷ４とＢＢ１〜Ｂ
Ｂ４の各々を比較し、符号長の短い方を選択し、選択結
果をワード／バイト選択確率モデル部６４２−１〜６４
２−４に出力する。ワード／バイト選択確率モデル部６
４２−１〜６４２−４は、ワードストリーム符号とバイ
トストリーム符号の頻度から確率を求めている。
〜６４８−４に対しては、符号選択を行うためにビット
数比較部６４０−１〜６４０−４、ワード／バイト選択
確率モデル部６４２−１〜６４２−４、及び符号化部６
４６−１〜６４６−４を設けている。ビット数比較部６
４０−１〜６４−４は、各ビット位置ごとに復元された
ワードストリーム符号Ｗ１〜Ｗ４と、バイトストリーム
符号Ｂ１〜Ｂ４のビット数ＢＷ１〜ＢＷ４とＢＢ１〜Ｂ
Ｂ４の各々を比較し、符号長の短い方を選択し、選択結
果をワード／バイト選択確率モデル部６４２−１〜６４
２−４に出力する。ワード／バイト選択確率モデル部６
４２−１〜６４２−４は、ワードストリーム符号とバイ
トストリーム符号の頻度から確率を求めている。
【０２６６】符号化部６４６−１〜６４６−４はワード
／バイト選択確率モデル部６４２−１〜６４２−４から
符号切替用の切替符号を生成し、符号切替部６４８−１
〜６４８−４の各々で符号を選択すると同時に、先頭に
選択符号を付加する。符号バッファ６５０−１〜６５０
−４にあっては、ワード単位あるいはファイル単位にあ
る程度符号データがたまった時点で改めて符号マージ部
６５２で結合して一連の圧縮データとして出力する。
／バイト選択確率モデル部６４２−１〜６４２−４から
符号切替用の切替符号を生成し、符号切替部６４８−１
〜６４８−４の各々で符号を選択すると同時に、先頭に
選択符号を付加する。符号バッファ６５０−１〜６５０
−４にあっては、ワード単位あるいはファイル単位にあ
る程度符号データがたまった時点で改めて符号マージ部
６５２で結合して一連の圧縮データとして出力する。
【０２６７】図６０は、図５３のワードストリーム方向
とバイトストリーム方向のそれぞれで符号化した後に切
替選択して得られた圧縮データから元のワードデータを
復元するデータ復元装置の実施形態である。このデータ
復元装置は、符号分離部７００、ワードストリーム復号
化部７０２、バイトストリーム復号化部７０４及び出力
切替部７０６で構成される。
とバイトストリーム方向のそれぞれで符号化した後に切
替選択して得られた圧縮データから元のワードデータを
復元するデータ復元装置の実施形態である。このデータ
復元装置は、符号分離部７００、ワードストリーム復号
化部７０２、バイトストリーム復号化部７０４及び出力
切替部７０６で構成される。
【０２６８】符号分離部７００は、図５５（Ａ）の圧縮
バイトデータ単位に切替符号をもつフォーマットの圧縮
データもしくは図５５（Ｂ）のワード分の圧縮バイトデ
ータごとに切替符号をもつフォーマットのいずれかの圧
縮データを入力し、圧縮データに含まれる切替符号に基
づいてワードストリーム符号とバイトストリーム符号に
分けて、ワードストリーム復号化部７０２またはバイト
ストリーム復号化部７０４に入力する。
バイトデータ単位に切替符号をもつフォーマットの圧縮
データもしくは図５５（Ｂ）のワード分の圧縮バイトデ
ータごとに切替符号をもつフォーマットのいずれかの圧
縮データを入力し、圧縮データに含まれる切替符号に基
づいてワードストリーム符号とバイトストリーム符号に
分けて、ワードストリーム復号化部７０２またはバイト
ストリーム復号化部７０４に入力する。
【０２６９】ワードストリーム復号化部７０２は図３
２、図４１に示したデータ復元装置と基本的に同じであ
り、１ワードを構成するバイト数分の符号を並列的に復
号化し、対応する各バイト位置のバイトデータを復元す
る。バイトストリーム復号化部７０４は、復号化機能は
ワードストリーム復号化部７０２と同様に、１ワードを
構成する各バイト位置ごとに復号化回路を並列的に備え
ており、復号化回路そのものは図３２と同じバイト単位
復号化部５０２−１〜５０２−ｎを並列的に設けてい
る。
２、図４１に示したデータ復元装置と基本的に同じであ
り、１ワードを構成するバイト数分の符号を並列的に復
号化し、対応する各バイト位置のバイトデータを復元す
る。バイトストリーム復号化部７０４は、復号化機能は
ワードストリーム復号化部７０２と同様に、１ワードを
構成する各バイト位置ごとに復号化回路を並列的に備え
ており、復号化回路そのものは図３２と同じバイト単位
復号化部５０２−１〜５０２−ｎを並列的に設けてい
る。
【０２７０】例えば確率統計型符号化を例にとると、図
４７のバイト単位復号化部５３２と同じ回路が使用でき
る。バイトストリーム復号化部７０４がワードストリー
ム復号化部７０２と相違する点は、符号分離部７００で
分離されたバイトストリーム符号を入力して復号化する
点だけである。図６１は図６０のデータ復元装置におけ
る復号化処理のタイムチャートであり、図６１（Ａ）に
選択符号復号化を、図６１（Ｂ）にワードストリーム復
号化を、更に図６１（Ｃ）にバイトストリーム復号化を
表わす。まず最初のＴ１サイクルにあっては、符号分離
部７００が入力した圧縮データの先頭に設けられている
切替用の選択符号を復号化し、次に続く圧縮データがワ
ードストリーム符号かバイトストリーム符号かを識別す
る。
４７のバイト単位復号化部５３２と同じ回路が使用でき
る。バイトストリーム復号化部７０４がワードストリー
ム復号化部７０２と相違する点は、符号分離部７００で
分離されたバイトストリーム符号を入力して復号化する
点だけである。図６１は図６０のデータ復元装置におけ
る復号化処理のタイムチャートであり、図６１（Ａ）に
選択符号復号化を、図６１（Ｂ）にワードストリーム復
号化を、更に図６１（Ｃ）にバイトストリーム復号化を
表わす。まず最初のＴ１サイクルにあっては、符号分離
部７００が入力した圧縮データの先頭に設けられている
切替用の選択符号を復号化し、次に続く圧縮データがワ
ードストリーム符号かバイトストリーム符号かを識別す
る。
【０２７１】Ｔ１サイクルにあっては、選択符号の復号
化によりワードストリーム符号であることが識別され、
符号データがワードストリーム復号化部７０２に与えら
れてバイトデータの復号化が行われる。次のＴ２サイク
ルの選択符号７０８−２の復号化によりバイトストリー
ム符号が判別されたとすると、符号データはバイトスト
リーム復号化部７０４に与えられ、バイトデータの復号
化が行われる。以下同様に、選択符号７０８−３，７０
８−４，・・・の復号結果に応じたワードストリーム符
号またはバイトストリーム符号の識別により、対応する
復号化を行ってバイトデータを復元する。
化によりワードストリーム符号であることが識別され、
符号データがワードストリーム復号化部７０２に与えら
れてバイトデータの復号化が行われる。次のＴ２サイク
ルの選択符号７０８−２の復号化によりバイトストリー
ム符号が判別されたとすると、符号データはバイトスト
リーム復号化部７０４に与えられ、バイトデータの復号
化が行われる。以下同様に、選択符号７０８−３，７０
８−４，・・・の復号結果に応じたワードストリーム符
号またはバイトストリーム符号の識別により、対応する
復号化を行ってバイトデータを復元する。
【０２７２】図６２のフローチャートは図６０のデータ
復元装置において、図５５（Ａ）に示したバイト単位の
圧縮データとなる符号ごとに切替符号を付加したフォー
マットの圧縮データを対象としたデータ復元処理であ
る。まずステップＳ１で各符号データを入力分離し、ス
テップＳ２で最終データでなければ、ステップＳ３で１
ワード分の符号が入力分離できたか否かチェックし、１
ワード分の符号が入力分離できたならば、ステップＳ４
で各選択符号を復号化する。
復元装置において、図５５（Ａ）に示したバイト単位の
圧縮データとなる符号ごとに切替符号を付加したフォー
マットの圧縮データを対象としたデータ復元処理であ
る。まずステップＳ１で各符号データを入力分離し、ス
テップＳ２で最終データでなければ、ステップＳ３で１
ワード分の符号が入力分離できたか否かチェックし、１
ワード分の符号が入力分離できたならば、ステップＳ４
で各選択符号を復号化する。
【０２７３】この選択符号の復号化結果に基づき、ステ
ップＳ５で１ワードを構成するバイト数分の符号がワー
ドストリーム符号かバイトストリーム符号かを識別し、
それぞれに応じて図６０のワードストリーム復号化部７
０２またはバイトストリーム復号化部７０４に入力す
る。続いてステップＳ６及びＳ７で、並列的にワードス
トリーム方向及びバイトストリーム方向のそれぞれにつ
いてバイトごとに各符号を並列的に復号化する。
ップＳ５で１ワードを構成するバイト数分の符号がワー
ドストリーム符号かバイトストリーム符号かを識別し、
それぞれに応じて図６０のワードストリーム復号化部７
０２またはバイトストリーム復号化部７０４に入力す
る。続いてステップＳ６及びＳ７で、並列的にワードス
トリーム方向及びバイトストリーム方向のそれぞれにつ
いてバイトごとに各符号を並列的に復号化する。
【０２７４】続いてステップＳ８で、バイトごとに復元
されたワードストリーム方向の復元バイトデータとバイ
トストリーム方向の復元バイトデータをバッファに格納
する。そしてステップＳ９で、１ワード分のバイトデー
タが揃ったならば、ステップＳ１０でバイト順に復元バ
イトデータを結合して１ワードのワードデータを出力す
る。続いてステップＳ２に戻り、最終データの復元が終
了したか否かチェックし、終了していなければ再びステ
ップＳ３からステップＳ１に戻って同様な処理を繰り返
す。
されたワードストリーム方向の復元バイトデータとバイ
トストリーム方向の復元バイトデータをバッファに格納
する。そしてステップＳ９で、１ワード分のバイトデー
タが揃ったならば、ステップＳ１０でバイト順に復元バ
イトデータを結合して１ワードのワードデータを出力す
る。続いてステップＳ２に戻り、最終データの復元が終
了したか否かチェックし、終了していなければ再びステ
ップＳ３からステップＳ１に戻って同様な処理を繰り返
す。
【０２７５】図６３のフローチャートは図５５（Ｂ）の
ワード単位に選択符号を付加したフォーマットの圧縮デ
ータを対象としたデータ復元処理である。まずステップ
Ｓ１で、復元対象とする全ての圧縮データをまとめて入
力して符号に分離する。続いてステップＳ２で最終デー
タの復元が済んでいなければ、ステップＳ３に進み、入
力分離した最初の選択符号を復号化し、ワードストリー
ム符号かバイトストリーム符号かを識別する。
ワード単位に選択符号を付加したフォーマットの圧縮デ
ータを対象としたデータ復元処理である。まずステップ
Ｓ１で、復元対象とする全ての圧縮データをまとめて入
力して符号に分離する。続いてステップＳ２で最終デー
タの復元が済んでいなければ、ステップＳ３に進み、入
力分離した最初の選択符号を復号化し、ワードストリー
ム符号かバイトストリーム符号かを識別する。
【０２７６】ワードストリーム符号であればステップＳ
５に進み、１ワードを構成するバイト数分の符号を並列
的に復号化して各バイトデータを復元する。また符号が
バイトストリーム符号であればステップＳ６に進み、１
ワードを構成するバイト数分の符号を並列的に復号化し
て各バイトデータを復元する。次にステップＳ７で、ワ
ードごとに復号化されたワードストリーム方向またはバ
イトストリーム方向の復元データをバッファに格納す
る。そしてステップＳ８でｎバイト構成の復元したワー
ドデータを出力し、これをステップＳ２で最後のワード
データの復元が終了するまで繰り返す。
５に進み、１ワードを構成するバイト数分の符号を並列
的に復号化して各バイトデータを復元する。また符号が
バイトストリーム符号であればステップＳ６に進み、１
ワードを構成するバイト数分の符号を並列的に復号化し
て各バイトデータを復元する。次にステップＳ７で、ワ
ードごとに復号化されたワードストリーム方向またはバ
イトストリーム方向の復元データをバッファに格納す
る。そしてステップＳ８でｎバイト構成の復元したワー
ドデータを出力し、これをステップＳ２で最後のワード
データの復元が終了するまで繰り返す。
【０２７７】次に図６０のデータ圧縮装置の具体的な実
施形態として、図５３のデータ圧縮装置を図５８，図５
９に示したブレンド文脈について全てを並列化したデー
タ圧縮装置で得られた圧縮データを復元するためのデー
タ復元装置の具体的な実施形態を説明する。このブレン
ド文脈について全て並列化したデータ圧縮装置で得られ
た圧縮データを復元するデータ復元装置は、図６０の符
号分離選択部が図６４の実施形態となり、図６０のワー
ドストリーム復号化部７０２及びバイトストリーム復号
化部７０４が図６５の実施形態となり、更に出力切替部
７０６が図６６の実施形態となる。更にこの実施形態は
１ワード４バイト構成の場合の圧縮データの復元を例に
とっており、更に圧縮データのフォーマットとしては図
５５（Ａ）のバイト単位に選択符号を付加した場合を例
にとっている。
施形態として、図５３のデータ圧縮装置を図５８，図５
９に示したブレンド文脈について全てを並列化したデー
タ圧縮装置で得られた圧縮データを復元するためのデー
タ復元装置の具体的な実施形態を説明する。このブレン
ド文脈について全て並列化したデータ圧縮装置で得られ
た圧縮データを復元するデータ復元装置は、図６０の符
号分離選択部が図６４の実施形態となり、図６０のワー
ドストリーム復号化部７０２及びバイトストリーム復号
化部７０４が図６５の実施形態となり、更に出力切替部
７０６が図６６の実施形態となる。更にこの実施形態は
１ワード４バイト構成の場合の圧縮データの復元を例に
とっており、更に圧縮データのフォーマットとしては図
５５（Ａ）のバイト単位に選択符号を付加した場合を例
にとっている。
【０２７８】図６４の符号分離選択部７００は、入力段
に符号分離部７０８を有し、圧縮データを入力して１ワ
ードを構成するバイト数分即ち４バイト分の符号を分離
し、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目
のそれぞれに設けている符号バッファ部７１０−１〜７
１０−４に格納する。この分離された符号は、図５５
（Ａ）のように、先頭に選択符号をもち、その後ろに圧
縮バイトデータとなる符号データをもっている。
に符号分離部７０８を有し、圧縮データを入力して１ワ
ードを構成するバイト数分即ち４バイト分の符号を分離
し、１バイト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目
のそれぞれに設けている符号バッファ部７１０−１〜７
１０−４に格納する。この分離された符号は、図５５
（Ａ）のように、先頭に選択符号をもち、その後ろに圧
縮バイトデータとなる符号データをもっている。
【０２７９】符号バッファ部７１０−１〜７１０−４に
続いては、選択符号復号化部７１２−１〜７１２−４、
ワード／バイト選択確率モデル部７１６−１〜７１６−
４及び符号切替部７１４−１〜７１４−４が各バイト位
置ごとに並列的に設けられている。例えば１バイト目を
例にとると、選択符号復号化部７１２は符号バッファ部
７１０−１に格納された１バイト目の符号データの先頭
の選択符号を入力し、既に復元されている直前の選択符
号列から条件付出易さを求め、選択符号がワードストリ
ーム符号を示すかバイトストリーム符号を示すかを復号
する。
続いては、選択符号復号化部７１２−１〜７１２−４、
ワード／バイト選択確率モデル部７１６−１〜７１６−
４及び符号切替部７１４−１〜７１４−４が各バイト位
置ごとに並列的に設けられている。例えば１バイト目を
例にとると、選択符号復号化部７１２は符号バッファ部
７１０−１に格納された１バイト目の符号データの先頭
の選択符号を入力し、既に復元されている直前の選択符
号列から条件付出易さを求め、選択符号がワードストリ
ーム符号を示すかバイトストリーム符号を示すかを復号
する。
【０２８０】ワード／バイト選択確率モデル部７１６−
１は、直前の選択符号列につながる入力選択符号の条件
付出易さを登録した頻度データを格納しており、選択符
号復号化部７１２−１で求めた条件付出易さにより頻度
データを検索して選択符号を復元し、更に復元結果に応
じて頻度データを更新する。符号切替部７１４−１は選
択符号復号化部７１２−１の復号結果に応じ、符号バッ
ファ部７１０−１に格納された符号をワードストリーム
符号Ｗ１またはバイトストリーム符号Ｂ１として図６５
のワードストリーム復号化部７０２の１バイト目及びバ
イトストリーム復号化部７０４の１バイト目に入力す
る。図６４における残りの２バイト目、３バイト目、４
バイト目についても基本的に同じである。
１は、直前の選択符号列につながる入力選択符号の条件
付出易さを登録した頻度データを格納しており、選択符
号復号化部７１２−１で求めた条件付出易さにより頻度
データを検索して選択符号を復元し、更に復元結果に応
じて頻度データを更新する。符号切替部７１４−１は選
択符号復号化部７１２−１の復号結果に応じ、符号バッ
ファ部７１０−１に格納された符号をワードストリーム
符号Ｗ１またはバイトストリーム符号Ｂ１として図６５
のワードストリーム復号化部７０２の１バイト目及びバ
イトストリーム復号化部７０４の１バイト目に入力す
る。図６４における残りの２バイト目、３バイト目、４
バイト目についても基本的に同じである。
【０２８１】図６５のワードストリーム復号化部７０２
及びバイトストリーム復号化部７０４は、図６４の符号
分離選択部７００で分離選択された各バイト位置のワー
ドストリーム符号またはバイトストリーム符号を並列的
に復号化する。ワードストリーム復号化部７０２は１バ
イト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目の各ワー
ドストリーム符号Ｗ１〜Ｗ４に対応して、符号分配部７
２０−１〜７２０−４、復号化部７２２−１〜７２２−
４及び確率モデル部７２４−１〜７２４−４をもってい
る。
及びバイトストリーム復号化部７０４は、図６４の符号
分離選択部７００で分離選択された各バイト位置のワー
ドストリーム符号またはバイトストリーム符号を並列的
に復号化する。ワードストリーム復号化部７０２は１バ
イト目、２バイト目、３バイト目、４バイト目の各ワー
ドストリーム符号Ｗ１〜Ｗ４に対応して、符号分配部７
２０−１〜７２０−４、復号化部７２２−１〜７２２−
４及び確率モデル部７２４−１〜７２４−４をもってい
る。
【０２８２】このうち復号化部７２２−１〜７２２−４
にあっては、ブレンド文脈として０次から３次までの復
号化を扱うことから、０次〜３次の各符号化部を並列的
に備えている。同様に確率モデル部７２４−１〜７２４
−４についても、０次から３次までの各確率モデル部を
並列的に備えている。符号分配部７２０−１〜７２０−
４は１バイト目から４バイト目の各入力符号Ｗ１〜Ｗ４
のビット構成から文脈の次数である０次、１次、２次、
または３次を認識し、対応する復号化部７２２−１〜７
２２−４の次数符号化部に入力する。ブレンド文脈の全
次数を並列的に復号化する復号化部７２２−１〜７２２
−４及び確率モデル部７２４−１〜７２４−４の詳細
は、図２７〜図２９に示したとおりである。
にあっては、ブレンド文脈として０次から３次までの復
号化を扱うことから、０次〜３次の各符号化部を並列的
に備えている。同様に確率モデル部７２４−１〜７２４
−４についても、０次から３次までの各確率モデル部を
並列的に備えている。符号分配部７２０−１〜７２０−
４は１バイト目から４バイト目の各入力符号Ｗ１〜Ｗ４
のビット構成から文脈の次数である０次、１次、２次、
または３次を認識し、対応する復号化部７２２−１〜７
２２−４の次数符号化部に入力する。ブレンド文脈の全
次数を並列的に復号化する復号化部７２２−１〜７２２
−４及び確率モデル部７２４−１〜７２４−４の詳細
は、図２７〜図２９に示したとおりである。
【０２８３】一方、バイトストリーム復号化部７０４も
ワードストリーム復号化部７０２と同様、ブレンド文脈
について全次数の復号化を並列化した実施形態をとって
いる。即ち、１バイト目から４バイト目の入力バイトス
トリーム符号Ｂ１〜Ｂ４に対応して符号分配部７３０−
１〜７３０−４、０次から３次の復号化部を並列的に備
えた復号化部７３２−１〜７３２−４、及び０次から３
次の確率モデル部を並列的に備えた７３４−１〜７３４
−４を備えている。
ワードストリーム復号化部７０２と同様、ブレンド文脈
について全次数の復号化を並列化した実施形態をとって
いる。即ち、１バイト目から４バイト目の入力バイトス
トリーム符号Ｂ１〜Ｂ４に対応して符号分配部７３０−
１〜７３０−４、０次から３次の復号化部を並列的に備
えた復号化部７３２−１〜７３２−４、及び０次から３
次の確率モデル部を並列的に備えた７３４−１〜７３４
−４を備えている。
【０２８４】このようなワードストリーム復号化部７０
２及びバイトストリーム復号化部７０４により、図６４
に設けた前段の符号分離選択部７００で選択された１ワ
ードを構成する４バイト分の４つの符号が有効入力符号
としてワードストリーム復号化部７０２及びまたはバイ
トストリーム復号化部７０４に選択的に入力され、並列
的に１ワード分のバイトデータの復元が行われる。
２及びバイトストリーム復号化部７０４により、図６４
に設けた前段の符号分離選択部７００で選択された１ワ
ードを構成する４バイト分の４つの符号が有効入力符号
としてワードストリーム復号化部７０２及びまたはバイ
トストリーム復号化部７０４に選択的に入力され、並列
的に１ワード分のバイトデータの復元が行われる。
【０２８５】なお、ワード単位の復元において、ワード
ストリーム復号化部７０２及びバイトストリーム復号化
部７０４に対する入力符号Ｗ１〜Ｗ４，Ｂ１〜Ｂ４のう
ちの４つが有効な入力符号であり、有効な入力符号につ
いてのみ復号化を行わせ、有効な入力符号のない系統に
ついては復号化の処理を禁止する。図６６の出力切替部
７０６は、図６５のワードストリーム復号化部７０２及
びバイトストリーム復号化部７０４で並列的に復号され
たバイトデータ、即ちワードストリーム方向の復元バイ
トデータＷＲ１１〜ＷＲ４１とバイトストリーム方向の
復元バイトデータＢＲ１１〜ＢＲ４１を１バイト目から
４バイト目の各バイト位置ごとに入力し、有効な符号入
力で復号をした側の復元バイトデータを出力選択部８４
０−１〜８４０−４で選択し、文脈取り込み用レジスタ
部８４２に入力している。
ストリーム復号化部７０２及びバイトストリーム復号化
部７０４に対する入力符号Ｗ１〜Ｗ４，Ｂ１〜Ｂ４のう
ちの４つが有効な入力符号であり、有効な入力符号につ
いてのみ復号化を行わせ、有効な入力符号のない系統に
ついては復号化の処理を禁止する。図６６の出力切替部
７０６は、図６５のワードストリーム復号化部７０２及
びバイトストリーム復号化部７０４で並列的に復号され
たバイトデータ、即ちワードストリーム方向の復元バイ
トデータＷＲ１１〜ＷＲ４１とバイトストリーム方向の
復元バイトデータＢＲ１１〜ＢＲ４１を１バイト目から
４バイト目の各バイト位置ごとに入力し、有効な符号入
力で復号をした側の復元バイトデータを出力選択部８４
０−１〜８４０−４で選択し、文脈取り込み用レジスタ
部８４２に入力している。
【０２８６】文脈取り込み用レジスタ部８４２は、各バ
イト位置ごとに４つのレジスタを直列接続したレジスタ
群８４２−１〜８４２−４を備えている。ここで１バイ
ト目のレジスタ群８４２−１はレジスタＲ１１０〜Ｒ１
４０で示され、２バイト目のレジスタ群８４２−２はレ
ジスタＲ２１０〜Ｒ２４０で示され、３バイト目のレジ
スタ群８４２−３はレジスタＲ３１０〜Ｒ３４０で示さ
れ、更に４バイト目のレジスタ群８４２−４はレジスタ
Ｒ４１０〜Ｒ４４０で示されている。
イト位置ごとに４つのレジスタを直列接続したレジスタ
群８４２−１〜８４２−４を備えている。ここで１バイ
ト目のレジスタ群８４２−１はレジスタＲ１１０〜Ｒ１
４０で示され、２バイト目のレジスタ群８４２−２はレ
ジスタＲ２１０〜Ｒ２４０で示され、３バイト目のレジ
スタ群８４２−３はレジスタＲ３１０〜Ｒ３４０で示さ
れ、更に４バイト目のレジスタ群８４２−４はレジスタ
Ｒ４１０〜Ｒ４４０で示されている。
【０２８７】文脈取り込み用レジスタ部８４２の１段目
のレジスタ群Ｒ１１０，Ｒ２１０，Ｒ３１０，Ｒ４１０
には、復元された１ワード分の各バイト位置のバイトデ
ータが保持されている。このため、レジスタＲ１１０〜
Ｒ４１０の各バイトデータを並列的に読み出すことで、
復元ソースデータとして１ワード分のワードデータが得
られる。
のレジスタ群Ｒ１１０，Ｒ２１０，Ｒ３１０，Ｒ４１０
には、復元された１ワード分の各バイト位置のバイトデ
ータが保持されている。このため、レジスタＲ１１０〜
Ｒ４１０の各バイトデータを並列的に読み出すことで、
復元ソースデータとして１ワード分のワードデータが得
られる。
【０２８８】このとき２段目のレジスタＲ１２０〜Ｒ４
２０、３段目のレジスタＲ１３０〜Ｒ４３０、及び４段
目のレジスタＲ１４０〜Ｒ４４０には、各バイト位置ご
とに１つ前、２つ前、更に３つ前に復元された各ワード
のバイトデータが保持されている。これら既に復元済み
の各ワードのバイトデータは、図６５のワードストリー
ム復号化部７０２及びバイトストリーム復号化部７０４
の確率モデル部に文脈として取り込まれている。
２０、３段目のレジスタＲ１３０〜Ｒ４３０、及び４段
目のレジスタＲ１４０〜Ｒ４４０には、各バイト位置ご
とに１つ前、２つ前、更に３つ前に復元された各ワード
のバイトデータが保持されている。これら既に復元済み
の各ワードのバイトデータは、図６５のワードストリー
ム復号化部７０２及びバイトストリーム復号化部７０４
の確率モデル部に文脈として取り込まれている。
【０２８９】この文脈の取り込みについて、ワードスト
リーム復号化部７０２に設けている確率モデル部７２４
−１〜７２４−４については、１次から３次の確率モデ
ル部に対し図６６の文脈取り込み用レジスタ部８４２に
格納されたバイトデータにつき、ワードストリーム方向
のバイトデータの取り込みが行われている。例えば１バ
イト目の確率モデル部７４２−１を例にとると、図６６
のレジスタＲ１２０，Ｒ１３０，Ｒ１４０に１ワード
前、２ワード前及び３ワード前の各１バイト目の復元さ
れたバイトデータが保持されていることから、これを図
６５のように、レジスタＲ１２０，Ｒ１３０，Ｒ１４０
として１次から３次の確率モデル部に文脈として取り込
んでいる。
リーム復号化部７０２に設けている確率モデル部７２４
−１〜７２４−４については、１次から３次の確率モデ
ル部に対し図６６の文脈取り込み用レジスタ部８４２に
格納されたバイトデータにつき、ワードストリーム方向
のバイトデータの取り込みが行われている。例えば１バ
イト目の確率モデル部７４２−１を例にとると、図６６
のレジスタＲ１２０，Ｒ１３０，Ｒ１４０に１ワード
前、２ワード前及び３ワード前の各１バイト目の復元さ
れたバイトデータが保持されていることから、これを図
６５のように、レジスタＲ１２０，Ｒ１３０，Ｒ１４０
として１次から３次の確率モデル部に文脈として取り込
んでいる。
【０２９０】これに対し図６５のバイトストリーム復号
化部７０４の確率モデル部７３４−１〜７３４−４に対
しては、文脈取り込み用レジスタ部８４２におけるバイ
トストリーム方向のバイトデータの取り込みが行われて
いる。例えば４バイト目の確率モデル部７３４−４を例
にとると、０次確率モデル部に対する現時点の復元バイ
トデータに対し先行するバイトストリーム方向のバイト
データとして、レジスタＲ３１０，Ｒ２１０，Ｒ１１０
を１次、２次、３次の文脈に対するバイトデータとして
取り込んでいる。
化部７０４の確率モデル部７３４−１〜７３４−４に対
しては、文脈取り込み用レジスタ部８４２におけるバイ
トストリーム方向のバイトデータの取り込みが行われて
いる。例えば４バイト目の確率モデル部７３４−４を例
にとると、０次確率モデル部に対する現時点の復元バイ
トデータに対し先行するバイトストリーム方向のバイト
データとして、レジスタＲ３１０，Ｒ２１０，Ｒ１１０
を１次、２次、３次の文脈に対するバイトデータとして
取り込んでいる。
【０２９１】もちろん、ワードストリーム復号化部７０
２の確率モデル部７２４−１〜７２４−４及びバイトス
トリーム復号化部７０４の確率モデル部７３４−１〜７
３４−４のいずれについても、０次確率モデル部に対す
るワードデータの取り込みは前段の０次復号化部による
復元データをそのまま使用することから、図６６の文脈
取り込み用レジスタ部８４２からのバイトデータの取り
込みは必要ない。
２の確率モデル部７２４−１〜７２４−４及びバイトス
トリーム復号化部７０４の確率モデル部７３４−１〜７
３４−４のいずれについても、０次確率モデル部に対す
るワードデータの取り込みは前段の０次復号化部による
復元データをそのまま使用することから、図６６の文脈
取り込み用レジスタ部８４２からのバイトデータの取り
込みは必要ない。
【０２９２】尚、上記の実施形態におけるワードストリ
ーム方向の符号化、復号化については、ワードデータを
複数のバイトデータに分離して圧縮または復元する場合
を例にとっているが、本発明はこれに限定されず、プロ
グラムなどのオペコードを対象に、オペコードをその中
の複数ビット単位の種類ごとに分離して、各分離したデ
ータ単位に符号化と復号化を行うことも可能である。
ーム方向の符号化、復号化については、ワードデータを
複数のバイトデータに分離して圧縮または復元する場合
を例にとっているが、本発明はこれに限定されず、プロ
グラムなどのオペコードを対象に、オペコードをその中
の複数ビット単位の種類ごとに分離して、各分離したデ
ータ単位に符号化と復号化を行うことも可能である。
【０２９３】更に上記の実施形態では、具体例として確
率統計型の符号化と復号化を例にとっているが、これ以
外にＬＺＷやＬＺＳＳに代表される辞書型復号化と符号
化についても全く同様に適用することができる。
率統計型の符号化と復号化を例にとっているが、これ以
外にＬＺＷやＬＺＳＳに代表される辞書型復号化と符号
化についても全く同様に適用することができる。
【０２９４】
【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、固定文脈のデータ圧縮については確率モデル部とエ
ントロピー符号化部をパイプライン動作させ、またデー
タ復元についてはエントロピー復号化部と確率モデル部
を同じくパイプライン動作させることで、従来複雑な処
理で時間が掛かっていた固定次数文脈の確率統計型の符
号化及び復号化を高速に実現することができる。
ば、固定文脈のデータ圧縮については確率モデル部とエ
ントロピー符号化部をパイプライン動作させ、またデー
タ復元についてはエントロピー復号化部と確率モデル部
を同じくパイプライン動作させることで、従来複雑な処
理で時間が掛かっていた固定次数文脈の確率統計型の符
号化及び復号化を高速に実現することができる。
【０２９５】またブレンド文脈の圧縮と復元ついても、
少なくとも確率モデル部を並列化し且つパイプライン化
することで、各次数ごとの直列処理により時間が掛かっ
ていたブレンド文脈についての確率統計型符号の圧縮と
復元を実用可能な処理時間でより高速に実現することが
できる。また本発明によれば、ワードストリーム方向で
のバイト単位の辞書型あるいは確率統計型による符号化
を行うことで、２バイトのユニコードや日本語コード、
ＲＧＢ３バイトのフルカラー画像、４バイトや８バイト
といったプログラムコードなどのワードデータを圧縮す
る符号化において、ワードデータの中の同一バイト位置
の相関を符号化に取り込むことで圧縮効率を高めること
ができる。この場合にも、復号化及び符号化の処理をパ
イプライン化することで使用時間を実用化レベルに圧縮
した圧縮及び復元が実現できる。
少なくとも確率モデル部を並列化し且つパイプライン化
することで、各次数ごとの直列処理により時間が掛かっ
ていたブレンド文脈についての確率統計型符号の圧縮と
復元を実用可能な処理時間でより高速に実現することが
できる。また本発明によれば、ワードストリーム方向で
のバイト単位の辞書型あるいは確率統計型による符号化
を行うことで、２バイトのユニコードや日本語コード、
ＲＧＢ３バイトのフルカラー画像、４バイトや８バイト
といったプログラムコードなどのワードデータを圧縮す
る符号化において、ワードデータの中の同一バイト位置
の相関を符号化に取り込むことで圧縮効率を高めること
ができる。この場合にも、復号化及び符号化の処理をパ
イプライン化することで使用時間を実用化レベルに圧縮
した圧縮及び復元が実現できる。
【０２９６】更にワードデータの圧縮復元として、ワー
ドデータを構成する各バイトデータにつきワードストリ
ーム方向とバイトストリーム方向での復号化を行って圧
縮効率の高い方の符号を適応的に選択することで、ワー
ドストリーム方向の符号化とバイトストリーム方向の符
号化の両方の利点を生かした効率的な圧縮処理を実現す
ることができる。
ドデータを構成する各バイトデータにつきワードストリ
ーム方向とバイトストリーム方向での復号化を行って圧
縮効率の高い方の符号を適応的に選択することで、ワー
ドストリーム方向の符号化とバイトストリーム方向の符
号化の両方の利点を生かした効率的な圧縮処理を実現す
ることができる。
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明の原理説明図（続き）
【図３】本発明の原理説明図
【図４】本発明の原理説明図（続き）
【図５】固定次数文脈についてパイプライン化したデー
タ圧縮装置の基本構成のブロック図
タ圧縮装置の基本構成のブロック図
【図６】図５のエントロピー符号化として算術符号化を
採用したデータ圧縮装置のブロック図
採用したデータ圧縮装置のブロック図
【図７】図６のデータ圧縮装置の詳細構成のブロック図
【図８】図７の頻度データ格納部の説明図
【図９】図７の算術符号化の出力符号形式の説明図
【図１０】図９の出力符号を生成する区間［１，０］の
比較処理の説明図
比較処理の説明図
【図１１】図７のパイプライン動作のタイムチャート
【図１２】固定次数文脈についてパイプライン化したデ
ータ復元装置の基本構成のブロック図
ータ復元装置の基本構成のブロック図
【図１３】図１２のエントロピー復号化として算術復号
化を採用したデータ復元装置のブロック図
化を採用したデータ復元装置のブロック図
【図１４】図１３のデータ復元装置の詳細構成のブロッ
ク図
ク図
【図１５】図１４のパイプライン動作のタイムチャート
【図１６】図１４のパイプライン動作のタイムチャート
（続き）
（続き）
【図１７】ブレンド文脈について一部を並列化したデー
タ圧縮装置の基本ブロックと処理動作の説明図
タ圧縮装置の基本ブロックと処理動作の説明図
【図１８】図１７のデータ圧縮装置の詳細構成のブロッ
ク図
ク図
【図１９】図１８のパイプライン動作のタイムチャート
【図２０】ブレンド文脈について一部を並列化したデー
タ復元装置の基本ブロックと処理動作の説明図
タ復元装置の基本ブロックと処理動作の説明図
【図２１】図２０のデータ復元装置の詳細構成のブロッ
ク図
ク図
【図２２】図２１のパイプライン動作のタイムチャート
【図２３】図２１のパイプライン動作のタイムチャート
（続き）
（続き）
【図２４】ブレンド文脈について全てを並列化したデー
タ圧縮装置の基本ブロックと処理動作の説明図
タ圧縮装置の基本ブロックと処理動作の説明図
【図２５】図２４のデータ圧縮装置の詳細構成のブロッ
ク図
ク図
【図２６】図２５のパイプライン動作のタイムチャート
【図２７】ブレンド文脈について全てを並列化したデー
タ復元装置の基本ブロックと処理動作の説明図
タ復元装置の基本ブロックと処理動作の説明図
【図２８】図２７のデータ復元装置の詳細構成のブロッ
ク図
ク図
【図２９】図２８のパイプライン動作のタイムチャート
【図３０】本発明の出現頻度モデル部に設ける頻度デー
タ格納部の内部ハッシュ構造のブロック図
タ格納部の内部ハッシュ構造のブロック図
【図３１】本発明の出現頻度モデル部に設ける頻度デー
タ格納部の内部ハッシュ構造及び外部ハッシュ構造のブ
ロック図
タ格納部の内部ハッシュ構造及び外部ハッシュ構造のブ
ロック図
【図３２】ワードストリーム方向でバイト単位に符号化
するデータ圧縮装置のブロック図
するデータ圧縮装置のブロック図
【図３３】図３２の符号化処理のタイムチャート
【図３４】ワード単位に圧縮バイトデータをまとめる符
号化処理のフローチャート
号化処理のフローチャート
【図３５】ワード単位に圧縮バイトデータをまとめた圧
縮データのフォーマット説明図
縮データのフォーマット説明図
【図３６】１ワード４バイト構成を例にとったワードス
トリーム方向の符号化の説明図
トリーム方向の符号化の説明図
【図３７】図３６の圧縮バイトデータを対象とした図３
５のフォーマットの具体的な説明図
５のフォーマットの具体的な説明図
【図３８】ファイル単位に圧縮バイトデータをまとめる
符号化処理のフローチャート
符号化処理のフローチャート
【図３９】ファイル単位に圧縮バイトデータをまとめた
圧縮データのフォーマット説明図
圧縮データのフォーマット説明図
【図４０】図３６の圧縮バイトデータを対象とした図３
９のフォーマットの具体的な説明図
９のフォーマットの具体的な説明図
【図４１】図３２に確率統計型符号化を適用した場合の
ブロック図
ブロック図
【図４２】図４１の符号化パイプライン処理のタイムチ
ャート
ャート
【図４３】ワードストリーム方向でバイト単位に復号化
するデータ復元装置のブロック図
するデータ復元装置のブロック図
【図４４】図４３の復号化処理のタイムチャート
【図４５】ワード単位に圧縮バイトデータをまとめた圧
縮データの復号化処理のフローチャート
縮データの復号化処理のフローチャート
【図４６】ファイル単位に圧縮バイトデータをまとめた
圧縮データの復号化処理のフローチャート
圧縮データの復号化処理のフローチャート
【図４７】図４３に確率統計型復号化を適用した場合の
ブロック図
ブロック図
【図４８】図４７の復号化パイプライン処理のタイムチ
ャート
ャート
【図４９】ワードストリーム方向のバイトデータに算術
符号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
符号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
【図５０】ワードストリーム方向のバイトデータに算術
復号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
復号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
【図５１】ワードストリーム方向のバイトデータに符号
木符号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
木符号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
【図５２】ワードストリーム方向のバイトデータに算術
復号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
復号化を適用した場合のパイプライン制御の説明図
【図５３】ワードストリーム方向とバイトストリーム方
向の符号化を適応的に切替えるデータ圧縮装置のブロッ
ク図
向の符号化を適応的に切替えるデータ圧縮装置のブロッ
ク図
【図５４】図５３の符号化処理のタイムチャート
【図５５】図５４で得られる圧縮データのフォーマット
説明図
説明図
【図５６】図５４で圧縮バイトデータ単位に切替選択符
号を付加する場合の符号化処理のフローチャート
号を付加する場合の符号化処理のフローチャート
【図５７】図５４で圧縮ワード単位に切替選択符号を付
加する場合の符号化処理のフローチャート
加する場合の符号化処理のフローチャート
【図５８】ブレンド文脈を全並列化する確率統計型符号
化を適用した場合の図５３のバイト配列変換部、ワード
ストリーム符号化部及びバイトストリーム符号化部の実
施形態のブロック図
化を適用した場合の図５３のバイト配列変換部、ワード
ストリーム符号化部及びバイトストリーム符号化部の実
施形態のブロック図
【図５９】ブレンド文脈を全並列化する確率統計型符号
化を適用した場合の図５３の切替出力部の実施形態のブ
ロック図
化を適用した場合の図５３の切替出力部の実施形態のブ
ロック図
【図６０】ワードストリーム方向とバイトストリーム方
向の復号化を適応的に切替えるデータ復元装置のブロッ
ク図
向の復号化を適応的に切替えるデータ復元装置のブロッ
ク図
【図６１】図６０の復号化処理のタイムチャート
【図６２】図６０で圧縮バイトデータ単位に切替選択符
号を付加した圧縮データの復号化処理のフローチャート
号を付加した圧縮データの復号化処理のフローチャート
【図６３】図６０で圧縮ワード単位に切替選択符号を付
加した圧縮データの復号化処理のフローチャート
加した圧縮データの復号化処理のフローチャート
【図６４】ブレンド文脈を全並列化する確率統計型復号
化を適用した場合の図６０の符号分離選択部の実施形態
のブロック図
化を適用した場合の図６０の符号分離選択部の実施形態
のブロック図
【図６５】ブレンド文脈を全並列化する確率統計型符号
化を適用した場合の図６０のワードストリーム符号化部
及びバイトストリーム符号化部の実施形態のブロック図
化を適用した場合の図６０のワードストリーム符号化部
及びバイトストリーム符号化部の実施形態のブロック図
【図６６】ブレンド文脈を全並列化する確率統計型復号
化を適用した場合の図６０の切替出力部の実施形態のブ
ロック図
化を適用した場合の図６０の切替出力部の実施形態のブ
ロック図
【図６７】従来の確率統計型のデータ圧縮装置の基本構
成のブロック図
成のブロック図
【図６８】文字列に対する文脈の木構造と条件付確率の
説明図
説明図
【図６９】従来の多値算術符号化の原理説明図
【図７０】従来の多値算術符号化の機能ブロック図
【図７１】従来の一重履歴（０次固定文脈）による多値
算術符号化のフローチャート
算術符号化のフローチャート
【図７２】従来の二重履歴（１次固定文脈）による多値
算術符号化のフローチャート
算術符号化のフローチャート
１０：出現頻度モデル部 １１，１５，４７，５１，８５，１２５，１７５，２１
５：パイプライン制御部 １２：エントロピー符号化部 １４：確率モデル部 １６：算術符号化部 １８，９４：順位読出更新部 ２０，７２，９８，１５６：文字読出更新部 ２２，７４，１００，１５８：頻度読出更新部 ２４，７６，１００，１６０：累積頻度読出更新部 ２５，７０，９６，１５４：頻度データ格納部 ２６，７８，１０６，１６２：総累積頻度読出更新部 ２８，５８，１１６，１４２：符号空間算出部（ハイレ
ベル算出部） ３０，６０，１１８，１４４：符号空間算出部（ローレ
ベル算出部） ３２，６２，６６，１２０，１４６，１５０：逆数算出
部 ３４，１２２：算術符号導出部 ３６，１２４，１３８，１７０：符号出力部 38-1〜38-4，40-1〜40-3,42-1,42-2,44:最終文字の符号
空間 ４６：エントロピー復号化部 ４８：出現頻度モデル部 ５０，１２６，２２４：算術復号化部 ５２：確率モデル部 ５４，２１２：符号入力部 ５６，１４０：累積値導出部 ６４，１４８：累積頻度導出部 ６８，１５２：順位導出部 ８０，１６４：文字出力部 ８２，１２８，１７０，２１６，１６６：ブレンド用確
率モデル部 ８４：バッファ選択部 ８６，１６８：算術符号化部 ８８，１３０，１７２，２３０：０次確率モデル部 ９０，１３２，１７４，２３２：１次確率モデル部 ９２，１３４，１７６，２３４：２次確率モデル部 ９５：エスケープ用頻度検索更新部 １０４：エスケープ判断部 １０８，１１０，１１２：バッファ部 １１４，１３６，１３６−１〜１３６−３，１９０，２
３６：選択部 １７８，１７２：０次算術符号化部 １８０，１７４：１次算術符号化部 １８２，１７６：２次算術符号化部 １８４，２１８：０次符号バッファ部 １８６，２２０：１次符号バッファ部 １８８，２２２：２次符号バッファ部 １９０：マージ部 １９２：，１９４，１９６：順位読出更新部 １９８，２００，２０２：頻度・累積頻度読出更新部 ２０４，２５８：選択部 ２１１：分離部 ２６０，２６２，２６４：符号空間算出部 ２６６，２６８，２７０：算術符号導出部 ２７２，２７４，２７６：シリアル／パラレル変換符号
出力部 ２１１：分離部 ２２４，１７２：０次算術復号化部 ２２６，１７４：１次算術復号化部 ２２８，１７６：２次算術復号化部 ２７８，２８０，２８２：パラレル／シリアル変換符号
入力部 ２８４，２８６，２８８：算術符号順位導出部 ２９０，２９２，２９４：符号空間算出部 ２４６，２４８，２５０：順位・頻度・累積頻度読出更
新部 ２４６，２４８，２５０：文字読出更新部 ５００：バイト配列変換部 ５０２，５０２−１〜５０２−ｎ：バイト単位符号化部 ５０３：符号マージ部 ５０４，５１４：ヘッダ ５０４−１〜５０４−ｎ：バイトヘッダ ５０６，５１６：圧縮データ ５１２−１，５１２−２：圧縮ワードデータ ５１４−１〜５１４−ｎ：ファイルヘッダ ５１６−１〜５１６−ｎ：バイトファイル ５１８−１〜５１８−４，５４０−１〜５４０−４：レ
ジスタ群（文脈取込み用） ５２０−１〜５２０−４：出現頻度モデル部 ５２２−１〜５２２−４：エントロピー符号化部 ５２４−１〜５２４−４，５３４−１〜５３４−４：符
号バッファ部 ５３０：符号分離部 ５３０，５３２−１〜５３２−ｎ：バイト単位復号化部 ５３０：符号分離部 ５３６−１〜５３６−４：エントロピー復号化部 ５３８−１〜５３８−４：出現頻度モデル部（復元用） ５４２：確率モデル検索部 ５４４：確率モデル更新部 ５４６：符号空間演算部 ５４８：算術符号出力部 ５５０：算術符号入力部 ５５２：累積値演算部 ５５４：符号空間演算部 ５５６：確率モデル検索部 ５５８：出力文字検索部 ５６０：確率モデル更新部 ５６２：文脈収集処理部 ５６４：符号木符号化部 ５６８：文脈木検索部 ５７０：文脈木登録部 ５７２：同文脈判断部 ５７４：符号木検索部 ５７６：符号木更新登録部 ５７８：符号並べ替え部 ５８０：符号木復号化部 ５８２：文脈収集処理部 ５８６：符号木検索部 ５８８：符号木更新登録部 ５９０：文脈木検索部 ５９２：文脈木登録部 ６００：バイト配列変換部 ６０２：ワードストリーム符号化部 ６０４：バイトストリーム符号化部 ６０６：符号切替部 ６２０−１〜６２０−４，６３０−１〜６３０−４：確
率モデル部 ６２２−１〜６２２−４，６３２−１〜６３２−４：符
号化部 ６２４−１〜６２４−４，６３４−１〜６３４−４：符
号バッファ部 ６４０−１〜６４０−４：ビット数比較部 ６４２−１〜６４２−４：ワード／バイト選択確率モデ
ル部 ６４４−１〜６４４−４：符号化部 ６４８−１〜６４８−４：符号切替部 ６５２：符号マージ部 ７００：符号分離選択部 ７０２：ワードストリーム復号化部 ７０４：バイトストリーム復号化部 ７０６：出力切替部 ７０８：符号分離部 ７１２−１〜７１２−４：選択符号復号化部 ７１４−１〜７１４−４：符号切替部 ７１６−１〜７１６−４：ワード／バイト選択確率モデ
ル部 ７２０−１〜７２０−４，７３０−１〜７３０−４：符
号分配部 ７２２−１〜７２２−４，７３２−１〜７３２−４：復
号化部 ７２４−１〜７２４−４，７３４−１〜７３４−４：確
率モデル部 ８４０−１〜８４０−４：出力選択部
５：パイプライン制御部 １２：エントロピー符号化部 １４：確率モデル部 １６：算術符号化部 １８，９４：順位読出更新部 ２０，７２，９８，１５６：文字読出更新部 ２２，７４，１００，１５８：頻度読出更新部 ２４，７６，１００，１６０：累積頻度読出更新部 ２５，７０，９６，１５４：頻度データ格納部 ２６，７８，１０６，１６２：総累積頻度読出更新部 ２８，５８，１１６，１４２：符号空間算出部（ハイレ
ベル算出部） ３０，６０，１１８，１４４：符号空間算出部（ローレ
ベル算出部） ３２，６２，６６，１２０，１４６，１５０：逆数算出
部 ３４，１２２：算術符号導出部 ３６，１２４，１３８，１７０：符号出力部 38-1〜38-4，40-1〜40-3,42-1,42-2,44:最終文字の符号
空間 ４６：エントロピー復号化部 ４８：出現頻度モデル部 ５０，１２６，２２４：算術復号化部 ５２：確率モデル部 ５４，２１２：符号入力部 ５６，１４０：累積値導出部 ６４，１４８：累積頻度導出部 ６８，１５２：順位導出部 ８０，１６４：文字出力部 ８２，１２８，１７０，２１６，１６６：ブレンド用確
率モデル部 ８４：バッファ選択部 ８６，１６８：算術符号化部 ８８，１３０，１７２，２３０：０次確率モデル部 ９０，１３２，１７４，２３２：１次確率モデル部 ９２，１３４，１７６，２３４：２次確率モデル部 ９５：エスケープ用頻度検索更新部 １０４：エスケープ判断部 １０８，１１０，１１２：バッファ部 １１４，１３６，１３６−１〜１３６−３，１９０，２
３６：選択部 １７８，１７２：０次算術符号化部 １８０，１７４：１次算術符号化部 １８２，１７６：２次算術符号化部 １８４，２１８：０次符号バッファ部 １８６，２２０：１次符号バッファ部 １８８，２２２：２次符号バッファ部 １９０：マージ部 １９２：，１９４，１９６：順位読出更新部 １９８，２００，２０２：頻度・累積頻度読出更新部 ２０４，２５８：選択部 ２１１：分離部 ２６０，２６２，２６４：符号空間算出部 ２６６，２６８，２７０：算術符号導出部 ２７２，２７４，２７６：シリアル／パラレル変換符号
出力部 ２１１：分離部 ２２４，１７２：０次算術復号化部 ２２６，１７４：１次算術復号化部 ２２８，１７６：２次算術復号化部 ２７８，２８０，２８２：パラレル／シリアル変換符号
入力部 ２８４，２８６，２８８：算術符号順位導出部 ２９０，２９２，２９４：符号空間算出部 ２４６，２４８，２５０：順位・頻度・累積頻度読出更
新部 ２４６，２４８，２５０：文字読出更新部 ５００：バイト配列変換部 ５０２，５０２−１〜５０２−ｎ：バイト単位符号化部 ５０３：符号マージ部 ５０４，５１４：ヘッダ ５０４−１〜５０４−ｎ：バイトヘッダ ５０６，５１６：圧縮データ ５１２−１，５１２−２：圧縮ワードデータ ５１４−１〜５１４−ｎ：ファイルヘッダ ５１６−１〜５１６−ｎ：バイトファイル ５１８−１〜５１８−４，５４０−１〜５４０−４：レ
ジスタ群（文脈取込み用） ５２０−１〜５２０−４：出現頻度モデル部 ５２２−１〜５２２−４：エントロピー符号化部 ５２４−１〜５２４−４，５３４−１〜５３４−４：符
号バッファ部 ５３０：符号分離部 ５３０，５３２−１〜５３２−ｎ：バイト単位復号化部 ５３０：符号分離部 ５３６−１〜５３６−４：エントロピー復号化部 ５３８−１〜５３８−４：出現頻度モデル部（復元用） ５４２：確率モデル検索部 ５４４：確率モデル更新部 ５４６：符号空間演算部 ５４８：算術符号出力部 ５５０：算術符号入力部 ５５２：累積値演算部 ５５４：符号空間演算部 ５５６：確率モデル検索部 ５５８：出力文字検索部 ５６０：確率モデル更新部 ５６２：文脈収集処理部 ５６４：符号木符号化部 ５６８：文脈木検索部 ５７０：文脈木登録部 ５７２：同文脈判断部 ５７４：符号木検索部 ５７６：符号木更新登録部 ５７８：符号並べ替え部 ５８０：符号木復号化部 ５８２：文脈収集処理部 ５８６：符号木検索部 ５８８：符号木更新登録部 ５９０：文脈木検索部 ５９２：文脈木登録部 ６００：バイト配列変換部 ６０２：ワードストリーム符号化部 ６０４：バイトストリーム符号化部 ６０６：符号切替部 ６２０−１〜６２０−４，６３０−１〜６３０−４：確
率モデル部 ６２２−１〜６２２−４，６３２−１〜６３２−４：符
号化部 ６２４−１〜６２４−４，６３４−１〜６３４−４：符
号バッファ部 ６４０−１〜６４０−４：ビット数比較部 ６４２−１〜６４２−４：ワード／バイト選択確率モデ
ル部 ６４４−１〜６４４−４：符号化部 ６４８−１〜６４８−４：符号切替部 ６５２：符号マージ部 ７００：符号分離選択部 ７０２：ワードストリーム復号化部 ７０４：バイトストリーム復号化部 ７０６：出力切替部 ７０８：符号分離部 ７１２−１〜７１２−４：選択符号復号化部 ７１４−１〜７１４−４：符号切替部 ７１６−１〜７１６−４：ワード／バイト選択確率モデ
ル部 ７２０−１〜７２０−４，７３０−１〜７３０−４：符
号分配部 ７２２−１〜７２２−４，７３２−１〜７３２−４：復
号化部 ７２４−１〜７２４−４，７３４−１〜７３４−４：確
率モデル部 ８４０−１〜８４０−４：出力選択部
Claims (13)
- 【請求項１】入力文字を直前文字列の条件付出易さによ
り符号化を行うデータ圧縮装置に於いて、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各文字
毎に登録した頻度データ格納部を有し、直前の文字列に
繋がる入力文字の条件付出易さを前記頻度データ格納部
の参照により検索すると共に、前記頻度データ格納部を
登録更新する出現頻度モデル部と、 前記出現頻度モデル部で求めた前記条件付出易さにより
入力文字を符号化するエントロピー符号化部と、 前記出現頻度モデル部とエントロピー符号化部をパイプ
ライン動作させるパイプライン制御部と、を設けたこと
を特徴とするデータ圧縮装置。 - 【請求項２】入力された符号と既に復元されている直前
の文字列の条件付出易さにより文字を復元するデータ復
元装置に於いて、 入力された符号と既に復元されている直前の文字列から
条件付出易さを求めるエントロピー復号化部と、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを各文字
毎に登録した頻度データ格納部を有し、前記エントロピ
ー復号化部で求めた条件付出易さにより前記頻度データ
格納部を検索して文字を復元すると共に、前記頻度デー
タ格納部を登録更新する出現頻度モデル部と、 前記エントロピー復号化部と出現頻度モデル部とをパイ
プライン動作させるパイプライン制御部と、を備えたこ
とを特徴とするデータ復元装置。 - 【請求項３】入力文字を直前の長い文字列でなる高次文
脈から短い文字列でなる低次文脈へと条件付出易さによ
り符号化を行うデータ圧縮装置に於いて、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを前記各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、前記各次数
における直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さ
を前記頻度データ格納部の参照により検索すると共に前
記頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次数毎に
並列的に行う各次数毎に設けられた複数の出現頻度モデ
ル部と、 前記複数の出現頻度モデル部の各次数の条件付出易さを
高次の文脈から低次の文脈の順に符号化するエントロピ
ー符号化部と、を備えたことを特徴とするデータ圧縮装
置。 - 【請求項４】請求項３記載のデータ圧縮装置に於いて、
更に、前記複数の出現頻度モデル部と前記エントロピー
符号化部とをパイプライン動作させるパイプライン制御
部を設けたことを特徴とするデータ圧縮装置。 - 【請求項５】入力された符号と既に復元されている直前
の長い文字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次
文脈の順に文字を復元するデータ復元装置に於いて、 入力された符号と既に復元されている各次数の直前の文
字列に基づき高次文脈から低次文脈の順に条件付出易さ
を求めるエントロピー復号化部と、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを前記各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、前記エント
ロピー復号化部で求めた各次数の条件付出易さから前記
頻度データ格納部の参照による文字を復元すると共に前
記頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次数毎に
並列的に行う各次数毎に設けられた複数の出現頻度モデ
ル部と、を備えたことを特徴とするデータ復元装置。 - 【請求項６】請求項５記載のデータ復元装置に於いて、
更に、前記エントロピー復号化部と複数の出現頻度モデ
ル部とをパイプライン動作させるパイプライン制御部を
設けたことを特徴とするデータ復元装置。 - 【請求項７】入力文字を直前の長い文字列でなる高次文
脈から短い文字列でなる低次文脈へと条件付出易さによ
り符号化を行うデータ圧縮装置に於いて、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを前記各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、前記各次数
における直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さ
を前記頻度データ格納部の参照により検索すると共に前
記頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次数毎に
並列的に行う各次数毎に独立に設けられた複数の出現頻
度モデル部と、 前記複数の出現頻度モデル部の各次数の条件付出易さを
エントロピー符号化する処理を、各次数毎に並列的に行
う各次数毎に独立に設けられたエントロピー符号化部
と、 前記各次数のエントロピー符号化部より出力される符号
をまとめて出力する符号マージ部と、を備えたことを特
徴とするデータ圧縮装置。 - 【請求項８】請求項７記載のデータ圧縮装置に於いて、
更に、各次数毎に並列的に設けられた前記複数の出現頻
度モデル部と前記複数のエントロピー符号化部とを、各
次数毎にパイプライン動作させるパイプライン制御部を
設けたことを特徴とするデータ圧縮装置。 - 【請求項９】入力された符号と既に復元されている直前
の長い文字列でなる高次文脈から短い文字列でなる低次
文脈の順に文字を復元するデータ復元装置に於いて、 入力された符号を各次数の符号に分離する符号分離部
と、 前記分離部で分離された各次数の符号と既に復元されて
いる各次数の直前の文字列に基づき各次数の条件付出易
さを求める処理を、各次数毎に並列的に行う各次数毎に
独立に設けられたエントロピー復号化部と、 直前の文字列に繋がる入力文字の条件付出易さを前記各
次数毎に登録した頻度データ格納部を有し、前記複数の
エントロピー復号化部で求めた各次数の条件付出易さに
より前記頻度データ格納部を検索して文字を復元すると
共に前記頻度データ格納部を登録更新する処理を、各次
数毎に並列的に行う各次数毎に設けられた複数の出現頻
度モデル部と、を備えたことを特徴とするデータ復元装
置。 - 【請求項１０】請求項９記載のデータ復元装置に於い
て、更に、各次数毎に並列的に設けられた前記複数のエ
ントロピー復号化部と前記複数の出現頻度モデル部と
を、各次数毎にパイプライン動作させるパイプライン制
御部を設けたことを特徴とするデータ復元装置。 - 【請求項１１】請求項１乃至１０のいずれかに記載のデ
ータ圧縮装置及びデータ復元装置に於いて、前記出現頻
度モデル部は、前記条件付出易さを導くための情報とし
て、順位、出現数、累積出現数、文脈下の総出現数の検
索、登録、更新を行い、 前記エントロピー符号化部と前記エントロピー復号化部
は算術符号化と算術復号化を行うことを特徴とするデー
タ圧縮装置及びデータ復元装置。 - 【請求項１２】請求項１１のデータ圧縮装置及びデータ
復元装置に於いて、 前記パイプライン制御部は、前記出現頻度モデル部にお
ける条件付出易さを導くための順位、出現数、累積出現
数、文脈下の総出現数の読出、加算、書込を、各情報ご
とにパイプライン処理することを特徴とするデータ圧縮
装置およびデータ復元装置。 - 【請求項１３】請求項１２記載のデータ圧縮装置及びデ
ータ復元装置に於いて、 前記パイプライン制御部は、算術符号空間を表す上端と
下端の演算を並列に行うことを特徴とするデータ圧縮装
置及びデータ復元装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10171524A JP3108404B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | データ圧縮装置及びデータ復元装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10171524A JP3108404B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | データ圧縮装置及びデータ復元装置 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27919096A Division JP2840589B2 (ja) | 1996-02-09 | 1996-10-22 | データ圧縮装置及びデータ復元装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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| JP3108404B2 JP3108404B2 (ja) | 2000-11-13 |
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ID=15924725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10171524A Expired - Fee Related JP3108404B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | データ圧縮装置及びデータ復元装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3108404B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013507871A (ja) * | 2009-10-15 | 2013-03-04 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | ディジタル化された画像のシーケンスからシンボルをエンコーディングするための方法、ディジタル化された画像のシーケンスからエンコーディングされたシンボルをデコーディングするための方法、ディジタル化された画像のシーケンスからシンボルをエンコーディングするための装置、ディジタル化された画像のシーケンスからエンコーディングされたシンボルをデコーディングするための装置及びシンボルをエンコーディング及びデコーディングするためのコーデック |
| CN112580297A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 芯华章科技股份有限公司 | 一种编解码数据的方法、电子设备及存储介质 |
-
1998
- 1998-06-18 JP JP10171524A patent/JP3108404B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US9338469B2 (en) | 2009-10-15 | 2016-05-10 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for encoding symbols from a sequence of digitized images |
| CN112580297A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 芯华章科技股份有限公司 | 一种编解码数据的方法、电子设备及存储介质 |
| CN112580297B (zh) * | 2020-12-28 | 2023-04-18 | 芯华章科技股份有限公司 | 一种编解码数据的方法、电子设备及存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3108404B2 (ja) | 2000-11-13 |
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