JPS586341B2 - 像圧縮装置のためのトリ−構造決定方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はデータ圧縮に関し、さらに具体的には或程度の
冗長性を有するセグメント化された２進情報、例えばデ
イジタル化された文書データを圧縮するための装置に関
する。

通信装置の使用が増大するにつれ、データ組を伝送する
ために必要とされる帯域幅もしくは時間を制限する事が
より重要になった。

種々の技法が一定の２進ビットの通報を伝送するために
必要とされる時間の量を減少するために使用されていた
ファクシミル・コピャーの分野においてはデイジタル化
された文書データは伝送の前に圧縮されなければならな
い事が一般に公知である。

データ圧縮を達成するために使用され得る１つの方法は
予測符号化である。

この技法の論法はＲｅｐｏｒｔ３１、Ｓｔａｎｆｏｒｄ
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，１９
６９のＲ・Ｂ・Ａｒｐｓによる”Ｅｎｔｒｏｐｙ ｏ
ｆ Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｍａｔｔｅｒに示されている。

Ａｒｐｓの論文に説明された如き予測コード化技法は一
般に予測さるべき像点のまわりの像点の情報ビットの値
から情報ビットの値を予測する。

従って実際の情報ビット値と予測値の和がモジュロ２の
加算によって遂行される。

加算は文書データが高度の冗長性を有する傾向を有し、
予測の大部分は正しいという事実により２進値１が極め
てまばらな誤りパターンを生ずる。

この誤りパターンは通常のラン長符号化技法によって圧
縮される。

予測符号化における主な限界の１つは特定の予測値を確
定するために考察しなければならない像点の数が制限さ
れなければならないという実際上の観点にある。

例えば、予測装置によって考慮されるべき点の数が増大
される時は予測装置による処理時間及び、もしくは素子
のコストは非実際的なものになる。

事実、論理回路素子の数は予測を形成する際に考慮すべ
き点の数に指数的に比例する。

従って本発明の目的は未知の像点の予測が最も関連の深
い周囲の像点の考察に基づいている予測性符号化データ
圧縮装置のためのトリー構造決定方法を与える事にある
。

本発明の他の目的は順次的決定トリー構造によってデイ
ジタル化文書から誘導される未知の像点を予測する事に
ある。

本発明の他の目的は像点がサンプル・デイジタル化文書
データ組から形成される限定された順次決定トリーに従
って予測される予測性符号化装置を与える事にある。

第１図は冗長性を除去するため予測性符号化を使用した
通信装置を示す。

コードの理解を容易にするために、以下の論議は２次元
文書をデイジタル化する事によって得られるデータの伝
送に限定される。

文書はインデックスＩ，Ｊを使用して２次元配列体Ｉ
ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）によって表わされ、１＜Ｉ＜ＮＲ
ＯＷ，１＜Ｊ＜ＮＣＯＬであり、ここでＮＲＯＷ及びＮ
ＣＯＬは文書の境界を表わす。

各点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）は２つの値“０”（白を表
わす）及び“１”（黒を表わす）を取る。

点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）の値は隣接点の値に密接に関
連する事が予期される。

従って予測装置の機能はＩＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）の近傍の
或る点をしらべ、■ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）の値を予測する
事にある。

例えば第２図で表わされた如き３点予測装置が使用され
るならば、点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ−１）、Ｉ ＤＡ
ＴＡ（Ｉ−１，Ｊ−１）及びＩ ＤＡＴＡ（Ｉ−１，Ｊ
）の値（テスト点と呼ばれ、第２図において任意に１、
２及び３と番号が付されている）はＩ ＰＲＥＤ（Ｉ
，Ｊ）の値を予測するために検査される。

次いで誤りパターンＩ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）＋Ｉ Ｐ
ＲＥＤ（Ｉ，Ｊ）が発生され、次いで誤りパターンが符
号化される。

予測性誤り符号化装置において、高い確率の正確な予測
は低確率の予測誤りを生じより高い圧縮比に導く。

従って、テスト点の数が多くなれば、予測誤りの確率は
低くなる。

しかしながら予測装置の複雑性は調べられる点の数と共
に指数的に増大する。

ｎ個のテスト点に対しては、予測装置の複雑性は２ で
ある。

もし予測がハードウェアで行われるならば、回路論理の
複雑性は２ に比例し、もし予測がソフトウエアでなさ
れるならば予測のルールを貯蔵するに必要とされるメモ
リは略２ となる。

次に標準の３点予測装置において使用されたものと異な
る予測戦略について考える。

上述の如く各文書点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）に対して、
１組の隣接テスト点の組が指定される。

第３図においては、２４個の可能なテスト点を有する予
測装置カ考慮される。

すべてのこの様なテスト点を使用した標準の予測装置は
複雑性は２２４の程度となるので実施は不可能となる。

本発明の予測戦略はトリー構造によって最もよく説明さ
れ、その１例は第４図に示されている。

各円形の節点は検査さるべきテスト点を表わす。

節点から出る２つの分岐はテストの結果（０もしくは１
）に対応する。

長方形の節点はテスト及び予測０もしくは１を終了させ
る決定を表わす。

予測戦略を説明するために、次の例が説明される。

第４図を参照するに、テスト点３が先づ検査される。

テストさるべき次の点はテスト点３の結果に依存する。

もし結果がＯならば、０分岐が取られ、次のテスト点は
１となる。

もし他方結果が１であるならば、１分岐が取られ、次の
テスト点は点２となる。

テスト点３を検べた結果がＯを示し、点１の結果が１を
含んだと仮定すると、検査すべき次の点はテスト点１３
となる。

もしテスト点１３の結果がＯならば予測はＯとなる。

しかしながら、もしテスト点１３の結果が１であるなら
ば、予測は１となる。

上記のプロセスは次の文書のデータ点に対して繰返され
予測さるべき各点に対して経路が予測トリーを通してト
レースされる。

本明細書で考慮されている実施例においては、予測がな
される前に正確に３点がテストされる。

しかしながら１つの予測がなされる場合には、テスト点
３，１及び１７を検査する事が可能であり、他の予測に
おいては点３，２及び５を検査する事が可能である。

標準の３点予測装置と異なり、予測の基礎となるテスト
点はデータ点毎に変化する。

これにより最終的な予測決定に到達するのに最も重要な
テスト点（変化し得る）の検査が可能となる。

予測装置の複雑性は明らかに予測に到達するのに検査さ
るべき点の数によって決定される。

この数は３点標準予測装置及び第４図に示された順次予
測装置においても３である。

これ等の予測装置は共に略同一の複雑性を有する。

しかしながら、順次予測装置はその予測が３つの最も重
要なテスト点に基づき、他方固定予測装置は常に同一の
３個のテスト点を検べるのでよりよいパホーマンスを与
える。

学習上の理由により、固定点予測装置は第５図に示され
たる如きトリ一決定戦略として考えられる。

第４及び５図の比較は明瞭に順次予測装配及び標準の予
測装置間の差を示す。

順次予測装置においては、次のテスト点は前のテストの
結果に依存し、これは予測を形成するために最も重要な
点の選択を可能とする。

本明細書で考慮される例においては、一定の数の点３が
予測がなされる前に検査される。

しかしながら、一般的に云って、予測をなすために可変
数の点が検べらるべき戦略を考慮する事がより適当であ
る。

第６図はこの様な戦略の例を表わす、この例はレベル３
におけるテスト１７，５及び１の除去によって第４図か
ら誘導される。

レベル３のテスト１７はテスト点１７が０もしくは１の
いずれを含んでも最終予測、即ち０の予測に影響を与え
ないので重要でない節点である。

この節点は予測誤りの可能性を増大する事なく除去され
得る。

レベル３におけるテスト５は同様に重要でない節点であ
る。

レベル３におけるテスト１の除去は予測誤りの可能性を
増大するが、この節点はもし誤りの可能性のコストがテ
ストを遂行するための処理コスト以下ならば除去され得
る。

貯蔵メモリ中に予測トリーを貯蔵する事 上記の如く順次予測装置によって使用される如き２値ト
リー構造は線形配列体形に貯蔵され得る。

Ｎレベルを有するトリーは２ −１個の節点を含み、極
めて簡単で公知のアドレス機構を使用して大きさ２ −
１の線形配列体中に貯蔵され得る。

レベル１における唯一の節点のアドレスは１である。

Ｓをトリー中の任意の節点のアドレスであるとすれば、
この節点に対する後継者である２つの節点はアドレス２
Ｓ及び２Ｓ＋１を有する。

レベルＫにおける節点は連続アドレス２Ｋ−１，２Ｋ−
１＋１，・・・２Ｋ−−１を有する。

このトリーのアドレス技法は以下の論議全体にわたって
暗黙のうちに使用される。

各節点の内容は次の項目の任意のものであり得る。

１）１及びＮＴＥＳＴ間の数（これは検査さるべき次の
点を示す） ｉｉ）０（これは予測０を示す） ｉｉｉ）−１（これは予測１を示す） 従って、予測トリーはテスト点を含むＫ ＳＴＯＰ個のレベル及び予測を示す（ＫＳＴＯＰ＋１）
番目の偽レベルを有する。

こゝでＫＳＴＯＰは予測がなされる前に検査されるべき
点の最大数である。

順次予測トリーを構成するアルゴリズム 予測のために使用される順次トリー構成は伝送さるべき
データのサンプルを使用して学習フエーズ中に構成され
る。

トリーを構成するために使圧されるアルゴリズムは最良
の可能なテストが特定化されたパホーマンス規準に従い
トリー中の各節点に対して選択されるステップ状の最適
アルゴリズムである。

アルゴリズムは２つの段より成る。段１においては、一
定の深さの予測トリーが発生される。

段２においては、得れたトリーはあまり重要でない節点
を除去する事によって切りつめられる。

トリーを構成するために、ユーザは処理さるべきデータ
（Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）、１≦Ｉ≦Ｎ ＲＯＷ，１＜
Ｊ＜Ｎ ＣＯＬと参照されるを与え、次の項目を指定し
なければならない。

ｉ）予測装置によって使用さるべきテスト点の総数（Ｎ
ＴＥＳＴ）。

ｉｉ）テスト点の相対位置（ＩＤ（Ｉ ＴＥＳＴ）、Ｊ
Ｄ（Ｉ ＴＥＳＴ）、Ｉ ＴＥＳＴ＝１乃至Ｎ ＴＥＳ
Ｔ）．ｉｉｉ）予測がなされる前に使用され得るテスト
の最大数（Ｋ ＳＴＯＰ）。

ｉｖ）パホーマンス規準が“エントロピー”から“誤り
”ヘスイツチされるレベル（ＫＳＷＩＴ）Ｖ）プロセシ
ングのコスト及び誤りの確率に依存するコスト関数（Ｃ
）。

こゝで使用されるアルゴリズムは１時に１レベルでトリ
ーを発生する。

Ｋ個のレベルが発生済であると仮定すると、（Ｋ＋１）
レベルが発生途中であり、各データ点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ
，Ｊ）は、その部分的に発生されたトリーを通る経路を
追跡する。

配列体ＩＦＬＡＧ（Ｉ，Ｊ）は各データ点によって遭遇
された最終節点のアドレスを貯蔵する。

ＳをレベルＫ＋１における任意の節点とすると、各テス
ト１，２，・・・・・・Ｎ ＴＥＳＴが節点Ｓに対する
候補として考慮され、最良パホーマンスを有するものが
選択される。

パホーマンスを測定するための規準は次の如く定義され
る。

ｎ＝節点Ｓに到達する迄のデータ点の総数。

各テストＩ ＴＥＳＴに対してｎａｂ＝テスト点Ｉ Ｄ
ＡＴＡ（Ｉ＋ＩＤ（Ｉ ＴＥＳＴ）．Ｊ＋ＪＤ（Ｉ Ｔ
ＥＳＴ））＝ａ、データ点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）＝
ｂの値をとりＳ点に到達する迄のデータ点の数。

ａ＝Ｏ、１及びｂ＝０、１ エントロピー規準は従って次の様に定義される。

誤り規準は次の様に定義される。

実験データから、最良テストを決定する際には最初の数
レベルに対してはエントロピー規準を使用し、次いで誤
り規準ヘスイツチする事が利点が多い事が決定される。

従ってトリーの各節点において最適のパホーマンスを与
えるところのテストが保持される。

段１の最後のステップにおいて、トリーの最終偽レベル
における各節点に関連する予測が貯蔵される。

もしｎａ０＞ｎａｌならばＯの予測が貯蔵され、さもな
くば１の予測が貯蔵される。

段２において段１において発生された均一の深さのトリ
ーＫ ＳＴＯＰは逆方向切捨て手順によって操作を受け
る。

最適化規準が低コストの簡単な可変深さトリーを生ずる
ために組込まれる。

計算はレベルＫ ＳＴＯＰで出発して逆方向にレベル・
パイ・レベルで行われる。

各節点に対して節点が削減される場合には誤りの確率の
増大が計算される。

もし増大が≦Ｃ（ユーザによって指定されたコスト関数
）ならば、その節点は削除され、さもなくば保存される
。

第１図を参照するに、順次予測装置を使用したファクシ
ミル装置のブロック図が示されている。

原データ１０は通常の設計のものであり、文書を表示す
る１及び０パターンを保持し得る貯蔵メモリ１２ヘロー
ドされる。

このパターンは原テータ１０によって得られる。

メモリ１２中の２進データはデイジタル化された文書中
の各点の２進値を予測する順次予測装置１４へ提示され
る。

各点の予測された２進値は次いで１が介在するＯの長い
連糸より成る２進誤りパターンを発生するために排他的
ＯＲ１６によって夫々の点の実際の２進値を比較される
。

次いでこれは符号化器によって符号化され、これは例え
ば通常のラン長符号化装置によって符号化される。

符号化装置１８の出力は圧縮データ流であり、これは次
いで適当なチャンネル２０によって予測装置１４によっ
て使用されたのと同一の予測ルールに従って原データを
解読し、再構成し得る受信装置へ伝送される。

圧縮データが受信ステーションにおいて受信される時、
解読器２０は符号化器１８によって符号化された予測誤
りパターンを再構成する。

この符号化予測誤りパターンは排他ＯＲ２１により順次
予測装置２４の出力と組合わされる。

排他ＯＲ２１の出力は次いで予測装置２４に出力を与え
るメモリ２２ヘロードされる。

予測装置２４は予測装置１４によって使用されたものと
同一の予測ルールに基づいて動作する。

同一予測ルールを使用する事により、予測装置２４は原
データを再構成する事が出来、メモリ２２及び、もしく
は印刷もしくは表示装置２６へ利用可能にする。

こゝで第７Ａ及び７Ｂ図を参照するに、或る程度の冗長
度を有するメッセージ流のビットの２進状態を予測する
ため、予測決定トリーを発生するためのプログラムされ
た汎用計算機によって遂行され得るプロセスの流れチャ
ート表示が示されている。

例えば、予測決定トリーはデイジタル化文書中の像点を
予測するために使用され得、予測値はまばらな２進値１
を有する誤りパターンを発生するために実際の像点値と
合計される。

この誤りパターンの型はラン長符号化の如き公知の符号
化技法によって圧縮されるに適している。

プロセスはブロック１１０において開始し、ここで中央
プロセス装置（図示されず）間で動作するプログラムは
ユーザが指定したパタメータ及びデータを読取る。

パラメータは未知の像点を予測するのに使用され得る可
能な像テスト点の順序付けられた組及び予測さるべき点
に関する可能なテスト点の相対位置、決定トリーが有し
得るレベルの数、デイジタル化像を形成する像点の列及
び行の数より成る。

読込まれるデータは完成された決定トリーに従い符号化
さるべき文書のタイプを表わすサンプル化された文書よ
り成り、このサンプル文書からプロセスは非無限的な決
定トリーを発生させる。

すべての必要なデータ及びパラメータが読込まれた後、
プロセスはブロック１１２においてトリー・レベル・イ
ンデックスを１に等しく設定する。

このトリー・レベル・インデックスは計算されつつある
トリーの現在のレベルを指示する。

次いでプロセスはブロック１１４において予測点インデ
ックスが１に等しくセットされる。

予測テスト点インデックスは未知の像点に対する予測テ
ストを形成する可能性を持つ像点の順序付けられた組の
現在の１つを指摘する。

組の点は順序付けられていると仮定されているが、これ
等の点の順序付けは自動的になされ得、ユーザによって
指定される必要はない事を理解されたい。

一度予測テスト点インデックスに従う特定の予測テスト
点が選択されると、プロセスは現在の予測テストをテス
ト・データ中のすべての像点に適用する事によって続け
られる。

テストの結果はさらに検査されるためにプロセッサ貯蔵
装置間に貯蔵される。

予測テストをすべての点に適用した後、プロセスはブロ
ック１１８に続き、現在のトリー・レベルの節点インデ
ックスは１に等しくセットされる。

節点インデックスは検査されつゝあるトリー中の現在の
レベルにおける特定の節点を同定する。

プロセスは次いでブロック１２０に続き、節点インデッ
クスによって同定された節点に対する現在の予測テスト
のパホーマンスを計算し、計算の結果をＣＰＵ貯蔵装置
間に貯蔵する。

現在の予測バホーマンスが検査のために利用出来るので
、ブロック１２２において現在の予測パホーマンスと最
良の前の予測テスト結果間において比較がなされ、どち
らが良好かゞ決定される。

もし現在のテストがより良好な結果を生じなければ決定
ブロック１２６へのＮＯ分岐が取られ、すべての節点が
検査されたかどうかが決定される。

しかしながら、もし現在のテストが最良の先行テストよ
りも良好な結果を示せば、現在の予測テストが最良の前
の予測テストに対して置換され、現在のテストに対応す
る関連予測決定がＣＰＵ貯蔵装置内の決定トリー中に貯
蔵される。

この置き換えはブロック１２４において遂行される。

現在の予測テストの検査が完了すると、プロセスは決定
ブロック１２６に続き、すべての節点が検査されたかど
うかが決定される。

もし検査されていなければ節点インデックスは１だけイ
ンクレメントされ、プロセスは段階１２０へ戻る。

すべての節点が検査されると、ブロック１２６のＹｅｓ
分岐はブロック１２８へ続き、こ〜ですべての予測テス
ト点が使用されたかどうかが決定される。

この決定は予測テスト点インデックスを杉査し、これが
最大値に到達したかどうかが検べられる。

もしすべての予測テスト点が使用されていなければ、ブ
ロック１２８のＮＯ分岐が取られ、予測点インデックス
は１だけインクレメントされプロセスはブロック１１６
へ戻る。

しかしながらすべての点がテストされたならば、プロセ
スは決定ブロック１３０へ続き、最大トリー・レベル、
即ちユーザによって指定された最大値に到達したかどう
かが決定される。

最大レベルにまだ到達していないと仮定すると、プログ
ラムは決定ブロック１３０のＮＯ脚へ分岐し、トリー・
レベル・インデックスを１だけインクレメントし、ブロ
ック１１４へ復帰する。

しかしながら、もしトリー・レベル・インデックスを検
べ、これをユーザによって指定されたＭＡＸトリー・レ
ベルと比較する事により決定される如く最大トリー・レ
ベル・インデックスに到達すると、プロセスは決定トリ
ーを切取るための手順に続く。

主なるステップはブロック１３２において達成され、こ
ゝでトリーの節点はトリーの最大レベルからトリーの根
に向って操作する事により除去される。

除去は重要でない節点を同定し、誤り予測を形成する確
率に対してほとんど影響のない節点を見出すコスト関数
に基づいて遂行される。

重要でない節点は上述の如く特定の予測に対して究極の
決定に対して影響のない節点である。

ブロック１３２において各除去の後、テストはブロック
１３４に進み、現在のトリー・レベル・インデックスを
２と比較する事により、現在のトリー・レベルがトリー
の根を指向しているかどうかが決定される。

テストが等しい比較を示す時、プロセスは決定ブロック
１３４のＹｅｓ分岐を取る事により停止する。

さもなくばブロック１３２における除去はブロック１３
６におけるトリー・インデックスを１だけデクレメント
した後に続けられる。

こゝで第８Ａ，８Ｂ，８Ｃ及び８Ｄ図を参照するに、誤
りパターンを発生するための順次予測装置によって使用
される順次決定トリーを発生させるためのプログラム過
程の詳細な流れ図が示されている。

流れ図のブロック内に使用される記法はＦＯＲＴＲＡＮ
プログラム言語に基づいている。

ＦＯＲＴＲＡＮプログラム言語についてはＦＯＲＴＲＡ
Ｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，Ｎｅｖｔ ＹｏｒｋＷｉ
ｌｅｙ，１９６９；Ｄａｎｉｅｌ Ｄ．ＭｃＣｒａｋｅ
ｎｔＦＯＲＴＲＡＮ ｗｉｔｈ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎ
ｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｗｉ
ｌｅｙ，１９６７を参照されたい。

プログラム過程の段階を説明する前に、プログラム内で
使用されるｍ次元配列体の集合を定義する必要がある。

こゝでｍは１、２、３に等しい。

各配列体は名前によって同定され、配列体の名前に続く
括弧内には配列体の開始及び終りを示す記号が含まれて
いる。

ＩＤ（１：Ｎ ＴＥＳＴ）−この配列体は予測さるべき
像点に関連する行インデックスのリストを含んでいる。

ＪＤ（１：Ｎ ＴＥＳＴ）−この配列体は予測さるべき
像点に関連する列インデックスのリストを含んでいる。

Ｉ ＤＡＴＡ（１：Ｎ ＲＯＷ，１：Ｎ ＣＯＬ）−こ
の配列体は順次予測トリーがこれによって決定さるべき
デイジタル化された文書データを含んでいる。

Ｉ ＦＬＡＧ（１：Ｎ ＲＯＷ，１：Ｎ ＣＯＬ）−こ
の配列体はトリーの発生における任意の特定点における
順次トリーの状態を示す値の組を示している。

Ｉ ＣＯＵＮＴ（０：Ｎ１−１，０：１，Ｏ：１）−
この配列体は順次トリー内の各レベルにおけるエントロ
ピー及び誤り測度を計算するために使用される値の組を
含んでいる。

ＩＣ（１：６）−この配列体は簡単化された形のＩ Ｃ
ＯＵＮＴ配列体のマツピングを含んでいる。

ＰＥＲＦ（０：Ｎ２−１）−この配列体は順次トリ−の
各レベルにおける最良測度の組を含んでいる。

Ｉ ＴＲＥＥ （１ ：Ｎ３−１ ）−この配列体は予
測装置に使用される順次トリーの構造を含んでいる。

ＮＥＲ（０ ： １，１ ：Ｎ１−１ ）−この配列体
は順次トリーの各分岐に関連する決定値を含んでいる。

Ｖ（１：Ｎ３−１）−この配列体はプログラムの計算過
程内で使用されるワーキング配列体である。

配列体が決定されたので、プログラムはプロツク２００
において開始し、こへで複数個のユーザ指定情報がＩＤ
，ＪＤ及びＩ ＤＡＴＡ配列体と関連して読込まれる。

ユーザ指定データは次の通りである。

１つの像点を予測するために使用され得る可能なテスト
点の数を示すＮ ＴＥＳＴＯＫ ＳＴＯＰなる量はトリ
ーが取り得るユーザ指定最大レベルである。

Ｋ ＳＷＩＴはトリー内のどの点でパホーマンス測度が
エントロピーから誤りヘスイツチされるかを示す。

Ｎ ＲＯＷ及びＮ ＣＯＬはＩＤＡＴＡ配列体中に存在
する行及び列の数を示す数である。

同様にユーザによって順次トリー中の各決定の計算コス
ト及びもし決定が除去される時の誤りの確率の増大に依
存する最適コスト関数Ｃが与えられる。

このコスト関数Ｃは重要でない節点の除去に関連して順
次予測装置が遂行しなければならないテストの数を減少
するために使用される。

ブロック２００における読取り段階の後Ｋ， ＩＦＬＡ
Ｇ配列体は配列体中のすべての素子を零にセットする事
によって初期設定される。

次いで変数Ｎ１、Ｎ２及びＮ３がブロック２０４に示さ
れた式に従って計算される。

トリーのレベルを示すＫの値は１に等しくセットされる
。

プロセスはブロック２０６へ続き、こゝで変数Ｍはブロ
ック２０６に示された式に従って計算される。

従って変数ＭはトリーのレベルＫにおける最低のアドレ
スである。

Ｍを計算するのに加えて、インデックスＩ ＴＥＳＴは
ブロック２０６において１にセットされる。

次いでＩ ＣＯＵＮＴ配列体は零に等しくセットされ、
■及びＪインデックスはブロック２０８において１に等
しくセットされる。

■及びＪインデックスはＩ ＤＡＴＡ内の要素を指示す
るのに使用される。

ブロック２１０−２２６より成る反復ルーチン、はＩ
ＣＯＵＮＴ配列体中に貯蔵された値を計算する。

計算はＩ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）及びＩＤＡＴＡ（ ＩＩ
，ＪＪ）における黒／白もしくは１／０値の存在を検
らべ、Ｉ ＣＯＵＮＴ配列体中の適当なセット値を更新
する事より成る。

ＩＤＡＴＡ（ Ｉ，Ｊ ）は予測さるべき像点な含み、
Ｉ ＤＡＴＡ（ＩＩ，ＪＪ）はテスト点を含む。

ブロック２１４において、テスト点が文書の端を越える
かどうかをチェックするためのテストが遂行される。

もしテスト点が端を越えると、Ｎｏ決定分岐が取られ、
Ｌは零にセットされたまゝ保持される。

これはこのテスト点に０の２進データが存在する事を意
味する。

決定ブロック２２６におけるテストが行ポインタＩがＩ
ＤＡＴＡ配列体中の最後の行よりも大きい事を示せば
、ＩＣＯＵＮＴ配列体が完了した事が知られ、かくして
ＹＥＳ決定分岐が取られる。

Ｉ ＣＯＵＮＴ配列体中に貯蔵された値はエントロピー
測度もしくは誤り測度のいずれかを計算するためのプロ
グラム中において後刻使用される。

Ｉ ＣＯＵＮＴ配列体が完了したので、プロセスはレベ
ルＫにおける各テスト番号Ｉ ＴＥＳＴの各々のパホー
マンスを計算する事によって続けられる。

これはブロック２２Ｂ−２５４より成るサブ・プロセス
により達成される。

ブロック２２８において、変数ＩＴは零に等しくセット
される。

ＩＴはトリー構造の特定のレベルにおける分岐数を示す
。

次いで、プロセスはブロック２３２に続き、こゝでエン
トロピー及び誤り測度がこの中で示された式に従って計
算される。

エントロピーＥ１測度もしくは誤りＥ２測度に対する計
算に続いて、ブロック２３４においてテストが行われ、
その結果はＥ１測度もしくはＥ２測度のいずれかが使用
さるべきかが決定される。

もしＫがＫＳＷＩＴで示されたトリー・レベルよりも大
きければ、パホーマンス測度Ｅは誤りパホーマンスＥ２
に等しくセットされる。

もしＫがＫＳＷＩＴによって示されたトリー・レベルよ
りも大きくなければ、使用されるパホーマンス測度Ｅは
エントロピー測度Ｅ１である。

貯蔵配列体ＰＥＲＦ（Ｉ）はこの時刻迄に最低のスコア
を達成した前のパホーマンス・テストを含む。

ブロック２４０において、現在のパホーマンスＥとＰＥ
ＲＦ（ Ｉ ）中に貯蔵された前のパホーマンスとを比
較するためのテストが遂行される。

Ｅの最低値を有するテストが最良である事を認識された
い。

従ってもしパホーマンスＥがＰＥＲＦ（ Ｉ ）中に含
まれる前のパホーマンスよりも低いスコアを表わせば、
配列体はＰＥＲＦ（ Ｉ ）をＥに等しくセットする事
により更新され、適当な配列体Ｉ ＴＲＥＥ，ＮＥＲ、
ＮＤＥＣがこれに従って更新される。

同様に、ＮＤＥＣの素子中にはトリーの各分岐に関連す
る適当な予測値が貯蔵される。

もししかしながらパホーマンスＥが前の最適パホーマン
スよりも低いスコアを示さなければ、ブロック２４０の
ＮＯ分岐が取られ、プロセスはＩＴ変数を１だけインク
レメントする事によってトリー中の次の節点へ前進する
ブロック２５２へ進む。

もしブロック２５４におけるテストがＩＴが値Ｍに到達
した事を示せば（すべての節点が検べられた事を示す）
Ｙｅｓ分岐が取られブロック２５６におけるＩＴＥＳＴ
の次のインクレメントに進む。

段階２０８−２５６の上記のシーケンスはすべての可能
なテスト点に対して繰返される。

即ちこれ等の段階はすべての可能なテスト点が考慮され
た事を示してＩ ＴＥＳＴがＮ ＴＥＳＴよりも大きく
なる迄繰返され、ブロック２５８のＹｅｓ分岐が取られ
る。

次にブロック２６０に続き、プログラムは完全なトリー
構造が発生するために続けられる。

トリーを発生するためには、配列体Ｉ ＦＬＡＧ（Ｉ，
Ｊ）を使用する事が必要であり、この配列体は各データ
点Ｉ ＤＡＴＡ（Ｉ，Ｊ）に対してトリ一発生の最後
のレベルで到達した節点を同定する目的に使用される。

Ｉ ＦＬＡＧ配列体はインデックスＩ，Ｊを使用する
事によって更新される。

新しいＩ ＦＬＡＧ値を決定するために、古いＩＦＬ
ＡＧ値は２が掛げられ、この積にＬが加えられる。

変数Ｌは特定のテスト点に対して分岐が０分岐であるか
、もしくは１分岐であるかどうかを示す。

ブロック２７４において新しいＩ ＦＬＡＧ値が計算
された後に、プロセスはプロセス段階２６０乃至２７４
を通してＩ及びＪのすべての可能な値を使用して繰返さ
れる。

ブロック２８６において、ユーザによって指定された如
き最大トリー・レベルＫに到達したかどうかを決定する
ためにテストが遂行される。

もし、到達すれば、ブロック２８６のＹｅｓ分岐が取ら
れる。

しかしながらもしＫの最大レベルに到達していなければ
、前の段階が完全なトリーが発生される迄繰返される。

完全なトリーが発生され、２８６のＹｅｓ分岐が取られ
たと仮定する。

こへでトリー構造が完全に発生されたので、プロセスは
測定誤りの確率に著しく影響を与えない節点を除去する
ためにトリーを切捨てる様に進行する。

追加のレベルがＩ ＴＲＥＥ配列体に加えられる。

このレベルはトリーの最後のレベルの最後の節点の後に
なされる究極の決定を表わすレベルである。

即ち−１及び０の列が実際の予測を表わすＩ ＴＲＥＥ
配列体の終りに貯蔵される。

一一１は１の予測を表わすために使用される。

ブロック２８８において、Ｉ ＴＲＥＥ配列体中の偽
レベル中の最初のアドレスを表わす変数Ｉ ＴＡＤは
偽レベルの最初のアドレスであるＮ１に等しくセットさ
れる。

次いで、ブロック２９０においてＩ ＴＡＤＩによっ
て表わされるＩ ＴＡＤＯ後戸の次のアドレスはＩ
ＴＡＤ＋１に等しくセットされる。

同様に考慮さるべき特定のＩ ＴＡＤ素子に接続され
た前の節点がＩ ＴＡＤを半分に分割する事によって
計算される。

この予備的プロセスの後に、Ｉ ＴＡＤの決定はＩ
ＴＲＥＥ配列体の終りに貯蔵され、各決定に関連するコ
スト関数はＶと同定されるワーキング配列体中に貯蔵さ
れる。

これはブロック２９２においてなされる。

貯蔵プロセスはＩ ＴＡＤ値がＮ３として同定された
偽配列体中の最後のアドレスに等しくなる迄インクレメ
ントする段階２９４及び２９６を遂行する事によって予
測値及びコストのすべてが貯蔵される迄続けられる。

こゝでＫとして同定されたトリーの最後のレベルで始ま
って、トリー中のどの節点が誤りを予測する確率にほと
んど貢献せず、しかも完了するためにかなりの量のプロ
セス時間を必要とするかの決定が開始される。

これはＶ１及びＶ２として同定された２つのコスト関数
を計算する事によって達成される。

コスト関数Ｖ１はトリー構造内の特定の節点を残す事に
関連するコストを表わす。

このコストはプロセス時間の考慮より成る。

コスト関数ｖ２は特定の節点素子を除去する事に関連す
ルコストを表わす。

このコストは素子の除去による誤りの確率の増大の結果
である。

プロセス段階３００乃至３１０はＶ１及びｖ２の値を計
算する。

次いで決定ブロック３１２においてコストＶ１がＶ２よ
り大きいかもしくは等しいかの決定が遂行される。

もしコストＶ１がｖ２に等しいか大きい場合には、この
節点素子を除去する事が明らかに利点があり、ブロック
３１４に到るＹＥＳ分岐が取られブロック３１４は除去
されつゝある節点素子に代りトリーの最後のレベルに関
連する決定を貯蔵する。

他方ｖ１がｖ２以下であるならば、ＮＯ分岐が直接プロ
セス段階３１６へ取られる。

プロセス段階３１６において最後に考慮された素子中に
貯蔵された予測値に関連するコスト関数を表現するため
に■１もしくはｖ２の最小値がＶ配列体中に貯蔵される
。

プロセス段階３１８−３２４は値Ｋが１に等しくなる迄
トリーのすべてのレベルに対して上記のプロセスを遂行
し、この時プロセスは決定ブロック３２４のＹｅｓ分岐
を取る事によって終了する。

切取られたトリーがこゝで完了し、Ｉ ＴＲＥＥ配列体
が第１図の順次予測装置１４及び２８の動作中使用され
るために貯蔵される。

以下第１図の順次予測装置１４及び２８により遂行され
る順次予測装置プロセスの説明がなされる。

この分野の専門家にとっては本明細書において開示され
たプロセスは汎用計算機プログラム・プロセスに関する
が、専用ハードウエア中でも実施され得る事は明らかで
あろう。

第９図を参照するに、プロセス段階４００において、ブ
ロック４００で同定された５個の要素は貯蔵装置へ読込
まれる。

中央処理装置がすべてのデータを含む十分な貯蔵装置を
有さない場合には順次に読込ませるために上記の要素の
任意のものに対するオフ・ライン貯蔵装置を与え得る事
は明らかであろう。

本発明の説明を簡単にするために中央処理装置は計算機
プロセッサの内部貯蔵装置内に使用されるすべての情報
を有するものと仮定される。

Ｉ ＤＡＴＡ誤りは圧縮され、伝送線を経て処理装置へ
伝送される文書の２進表示を含むＩ ＤＡＴＡ配列体に
対応してＩ ＰＲＥＤとして同定される追加の配列体が
定義され、この配列体はＩ ＤＡＴＡ配列体と同一大き
さのものであり伝送の前に符号装置１８へ送られる誤り
パターンを得るためのＩ ＤＡＴＡ配列体へモジュロ２
で加えらるべき２進値１及び０より成る予測値を結果的
に含んでいる。

ブロック４０２において、インデックスＩ，Ｊは１へ初
期設定されＩ ＤＡＴＡ配列体中に含まれる代表文書の
上左手の隅において始まる様にされる。

変数Ｉ ＴＡＤはトリー中の第１の節点においてテスト
を開始するためにブロック４０４において１に等しくセ
ットされる。

次にブロック４０６−４１６より成るループ・プロセス
はＩＴＥＳＴ中の値が予測がなされた事を示して−１も
しくは０のいずれかになる迄トリー構造を通してトレー
スする様実行される。

予測値に到達する前のすべての中間の段階において、ト
リー中の次の節点はＩ ＴＡＤに含まれる量を２倍にし
しを加えるプロセス段階４１６によって計算される。

もしＬに含まれる値が零であるならば、トリーの零分岐
が取られ、他方Ｌ中の値が１ならば、トリーの１分岐が
取られる。

特定点に対する予測がなされた後にブロック４０８から
のＹｅｓ路を通してプロセス段階４１８に達するループ
へ分岐し、こゝで予測値がＩ ＰＲＥＤ配列体中に積極
的な形で貯蔵される。

プロセス段階４２０−４２６は文書中の像点のすべてを
通してインデックスし、従ってプロセスの終りにおいて
、インデックスＩがＮＲＯＷよりも大きい時にＩ ＰＲ
ＥＤ配列体がＩ ＤＡＴＡ配列体中に含まれる文書デー
タと関連する全予測パターンを含む事が知られる。

ブロック４２６のＹｅｓ分岐が次いで取られ、予測が完
了し、システムは次いで解読器１８へ通過さるべき誤り
のパターンを発生するために予測パターン及び実際のパ
ターンを排他的ＯＲ１６へ導入し得る事が示される。

【図面の簡単な説明】

第１図は順次予測トリー構造を使用した予測符号化装置
のブロック・ダイアグラム表示である。 １０……原データ、１２……メモリ、１４……順次予測
器、１６……排他的ＯＲ回路、１８……符号化器、２０
′……伝送線、２０……解読器、２１……排他的回路、
２２……メモリ、２４……１呼次予測器、２６……印字
もしくは表示装置。 第２図は従来の３点予測機構のグラフ表示である。 第３図は２４個の可能なテスト点を有する予測装置の記
号的表示である。 第４図は順次トリー構造の記号的表示である。 第５図はトリー構造の標準の予測装置の記号的表示であ
る。 第６図は予測誤り率に著しい影響を与えないテスト節点
を除去するために切つめられた順次トリー構造の記号表
示である。 第７Ａ及び７Ｂ図は順次予測決定トリーを発生するため
のプロセスの流れ図である。 第８Ａ，８Ｂ，８Ｃ及びＢＤ図は第７Ａ及び７Ｂ図に示
されたプロセスのより詳細な流れ図である。 第９図はデイジタル化された文書を表わす１組の像点に
対する予測パターンを形成するためのプロセスの詳細な
流れ図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 文書上の各像点における黒もしくは白状態の存在を
   各ビットが表わす２進ビット・パターンとしてデイジタ
   ル化された文書データの組を貯蔵するための貯蔵メモリ
   と、該メモ刃から上記２進ビットを受取り複数個の有意
   性の像点の２進値に従い各像点に対する２進値な予測す
   るための順次決定トリー構造をなす順次予測装置と、各
   像点に対する予測２進値及び同一像点における実際の２
   進値をモジュロ２で加算し、和の出力２進データ流を発
   生するための排他的ＯＲ論埋装置と、上記相の出力を符
   号化して圧縮データ流を形成するための符号化装置とよ
   り成る像圧縮装置のためのトリー構造決定方法であって
   、 （イ）予測像点に関して異なる相対位置にある複数のテ
   スト点を定義し、 （口）上記複数のテスト点から１つのテスト点を選９
   択して文書上の全像点にわたり該選択された１テスト点
   の予測結果を貯蔵し、 （ハ）上記トリー構造の複数のレベルの１つにおける節
   点の各々に上記選択された１テスト点を置いた時の予測
   パホーマンスを測定して各節点毎に貯蔵し、 （ニ）上記複数のテスト点から別のテスト点を選択して
   文書上の全像点にわたり該別テスト点の予測結果を貯蔵
   し、 （ホ）上記（ハ）におけるレベルの節点の各々に上記別
   テスト点を置いた時の予測パホーマンスを測定して各節
   点毎に上記（ハ）で測定されたパホーマンスと比較し、
   上記（ハ）のパホーマンスより良好な時は貯蔵された（
   ハ）のパホーマンスと置換して貯蔵し、 （ヘ）上記（イ）で定義されたすべてのテスト点につい
   て上記（ニ）及び（ホ）の段階を繰返し、然る後上記（
   ハ）のレベルとは別のレベルに関し上記（口）乃至（ヘ
   ）の段階をトリーのすべてのレベルが終了するまで繰返
   し、 （ト）各レベルの各節点につき最終的に上記（ホ）で貯
   蔵されたパホーマンスを与えるテスト点を各節点に置く
   ことを決定する 諸段階から成る像圧縮装置のためのトリー構造決定方法
   。