JPS59181778A - 色彩画像符号化方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、色彩画像を効率よく伝送したり記憶したり
するための符号化方式に関するものである。

文字や図形により構成される２次元パターンが複数の色
により着色された様な色彩画像は、視覚情報としての効
果が白黒画像に比べて著しく大きいので、種々の画像情
報システムにおける利用の拡大が予想されている。とこ
ろが、その様な色彩画像を伝送したり記憶したりしよう
とすると、所要伝送時間や所要記偉容ガ１が白黒画像に
比べて大きくなる。この問題に対処するため、色彩画像
を符号化することによりテータ圧細を行なう方法がいろ
いろと考えられている。特に色彩画像か招・体の定まっ
た文字や幾何学的図形要素（例えば線分、円弧やそれら
の組み合せ図形など）などの定形的構成要素のみから構
成されている場合には、定形的な各要素を符号で表現す
ればイ板めで効率のよい符号化方式となる。筺た、上記
の様な定形的構成要素のみでなく、手書き図形などの非
定形的構成要素をも含む一般の色彩画像の場合でも、両
者でいる。

第１図は、上記の様な従来の色彩画像符号化方式におけ
る符号化回路及び復号化回路の装置構成の倒れ示すブロ
ック図であり、（１０）は色彩画像符号化回路、（１１
）は文字を文字符’＋に変換する文字符号化回路、（１
２）は文字以外の図形を走査順にカラーランレングス符
号に変換するカラーランレングス符号化回路、（１３）
は色彩画像復号化回路、（１４）は符号を文字符号とカ
ラーランレングス符号に分ける符号識別回路、（１５）
は文字符号を復号化し対応する文字の画像データを発生
する文字符号復号化回路、（１６）はカラーランレング
ス符号を復号化し、図形の画像データを再生するカラー
ランレングス符号復号化回路、（１７）及び（１８）は
画像データを蓄積するメモリ、（１９）は２つのメモリ
（１７）及び（１８）の画像データから表示又は記録の
ための画像信号を合成する画像合成回路である。色彩画
像符号化回路（１０）において、文字データ（文字の種
類とその色を示す情報又はその果合）及び文字以外の図
形の画像データ（ここで画像データとは画素単位の色彩
情報又はその集合を意味する）は予め分離され、それぞ
れ文字符号化回路（１１）及びカラーラ）ツ°ス符号化
回路（１２）に入力され符号化される。色彩画像復号化
回路において入力される符号は、符号識別回路（１４）
に入力され、符号中に混在する文字符号及びカラーラン
レングス符号が識別されそれぞれ文字符号化回路（ｉ５
）及びカラーランレングス符づ・復習化回路（１６）に
出力される。

文字符号復号化回路（１５）及びカラーランレングス符
号復号化回路（１６）に入力された符号は、それぞれ画
像データに変換されメモｖ　（１７）及びメモリ（１８
）に出力される。メモリ（１７）及びメモリ（１８）は
、画像テークを蓄積する画像メモリであるが、メモリ相
互間で例えば文字を形成する画像データが図形の画像デ
ータと重複する場合は文字の画像データを選ぶという様
に画像信号を合成する際の優先順位がつけられている。

画像合成回路（１９）では、メモリ（１７）及びメモリ
（１８）の画像データ’？ａ出し、メモリの優先順位に
従って１画像の画像信号例合成し出力する。第２図は、
従来の色彩画像符号化方式による符号の例を示す図であ
り、第２図（ａ）は、文字データを第１図の文字符号化
回路（１１）において符号化した文字符号の符号列、第
２図（ｂ）は、図形画像データを第１図カラーランレン
グス符号化回路（１２）において符号化したカラ−２ン
レングス符号の符号列である。ここでカラーランレング
ス符号化とは走査線内の同一色の画素の連なり（即ちラ
ン）をその色を表わす符号と連なり中の画素の数（即ち
、ラン長）を表わす符号に変換する方式である。第２図
（ａ）及び（ｂ）における文字識別符号及びラン識別符
号は、それぞれ次に文字符号列及びラン長符号列の続く
ことを示す符号であり、文字識別符号はラン長符号列の
色符号と識別が可能であり、またラン識別符号は文字符
号列の色符号と識別が可能である。また文字符号にはＪ
ＩＳ６２２０などで定められた漢字コード等を用い、ラ
ン長符号にはモテイファイドルノマン符号（以下ＭＨ符
号の様に略記する）等を用いている。

第１図において説明した様な従来の方式では、本来一つ
の色彩画像を複数の構成要素に分けて符号化するため、
それぞれの構成要素に適した符号化方法を用いることが
できて効率は良いが、別々に符号化する構成要素の数だ
けのメモリと更に画像合成回路が復号化回路（１３）内
に必要となる。メモリにはパターンだけでなく色の情報
まで記憶されなければならないので、それが複数必要と
なると装置価格的に問題である。しかしながら、復号化
回路（１３）のメモリを１つにしようとすると、文字も
図形も一括して符合化しなければならず、その場合第２
図（ｂ）の様なカラーランレングス符号では文字で区切
られてできる多くの短いランに逐一色符号を付加しなけ
ればならず、符号化効率が悪くなる。

この発明は、色彩画像を効率よく符号化し、かつ復号化
回路のメモＩＪ　ｍを削減し、復号化回路での色彩画像
の合成を効率良く行うことのできる符号化方式を得るこ
とを目的とするものである。

上記目的を達成するため、本発明の色彩画像符号化方式
では、画像の各構成要素に復号化回路（１３）において
画像データを合成し表示するための優先順位を示す情報
を付加し、また各構成要素を符号化する際にその優先順
位の情報を色の情報の一部として収扱い、その様に拡大
された色について予測符号化を行なうようにしたもので
ある。優先順位の情報によって単一のメモリを用いて複
数の構成要素を合成することができ、また予測符号化に
よって（優先順位を含む）色の情報の符号量を大幅に削
減することができるものである。

以下図面に従って、この発明による色彩画像符号化方式
の具体的な実施例を説明するっ第３図はこの発明による
色彩画像符号化方式における色彩画像符号化回路及び復
号化回路の装置構成の一例を示すブロック図で、この例
は、色彩画像を文字と文字以外の図形に分け、文字の色
及び文字以外の図形におけるランの色について予測符号
化を行う場合を示す。図中、（１０）は色彩画像符号化
回路、（１１）は文字符号化回路、（３０）は入力され
る画像データからラン長及びランの色を検出するラン長
色検出回路、（３１）はランの色を予測し予測値と実際
値を比較する予測回路、（３２）は予測のため参照すべ
き画像データを記憶するメモリ、（３３）はラン長を符
号化しまた必要があれば色を符づ・化するカラーランレ
ングス符号化回路、　（１３）は色彩画像復号化回路、
（１４）は文字符号及びカラーランレングス符号を識別
する符号識別回路、（１５）は文字符号復号化回路、（
３４）はラン長符号及び色符号を復号化するカラーラン
レノゲス符号復号化回路Ｎ　　（３５）は必要があれは
ランの色を予測する予測回路、（３６）は文字及び文字
以外の図形の両像データの優先順位に従って画像テーク
を合成する優先１１＠位判定回路、（３７）は画像デー
タを優先順位を含み記憶するメモリ、（３８）Ｉｄ予測
回路（３５）において参照すべき画像テークを記憶する
メモリである。

第３図において色彩画像符号化回路（１０）に入力され
る文字データ及び図形の画像テークは、それぞれ文字符
号化［（７）路（１１）及びラン長色検出回路（３０）
に優先順位の情報と共に入力される。文字符号化回路に
入力された文字データは後述する文字符りに変換されて
出力される。ラン長色検出回路に走査順に従って入力さ
れた画像テークからはランとそのランの色が次々と検出
されそれぞれカラーランレングス符号化回路（３３）、
予測回路（３１）及びメモＩＪ　（３２）に出力される
。予測回路（３１）においては、符号に変換されるべき
ランについて、メモリ（で ３２）の画像データを参照して色が後＝詳述する方法に
より予測され、色の予測値と実際値が比較さ九両者が同
一であるか否かを示す信号がカラーランレングス符号化
回路（３３）に出力される。メモリ（３２）には予測回
路（３１）において符号に変換されるべき当該ランを含
む走査線内で当該ランよりも左方にあるラン及び当該ラ
ンを含む走査線の上方の幾つかの走査線内にあるランの
位置及びその（優先順位を含む）色が記憶されているか
、或いは、それらが画素単位の画像データとしてそのま
ま記憶されている。カラーランレングス符号化回路（３
３）においてはラン長色検出回路（３０）の出力であ予 るラン長及び色を予測回路（３１）の＝測結果により色
の予測値と実際値が同一の場合にはラン長のみを符号に
変換し、又色の予測値と実際値が異なる場合には色とラ
ン長の両方を符号に変換する。色彩画像復号化回路（１
３）に入力される文字符号とカラーランレングス符号が
混在した符号は符号識別回ｌｒｊ＆（１４）において文
字符号及びカラーランレングス符号に分けられそれぞれ
文字符号復号化回路（１５）及びカラーランレングス符
号復号化回路（３４）に出力される。文字符号復号化回
路（１５）においては入力された文字符号は優先順位の
情報を含む画像データに変換される。カラーランレング
ス符号復号化回路（３４）においてはカラーランレング
ス符号を復う化し、色符号の付加されていないランにつ
いてけラン長の値及びランの色を予測すべきことを示す
信号とを優先順位判定回路（３６）及び予測回路（３５
）に出力し、又色符号の付加されているランについては
ラン長の値及び色の実際値を優先順位判定回路（３６）
及びメモリ（３８）に出力し更に色を予測する必要のな
いことを示す信号を予測回路（３５）に出力する。予測
回路（３５）においては色を予測すべきランのラン長が
入力されると、メモリ（３８）の画像データを参照して
色彩画像符号化回路（１０）の予測回路（３１）’（！
：同様の予測方法により色を予測し、優先順位判定回路
（３６）及びメモｌ）　（３８）に出力する。メモＩＪ
　（３８）はメモＩＪ　（３２）と同様に予測回路（３
５）により参照されるランの画像データを記憶している
。優先順位判定回路（３６）は、文字符号復号化回路（
１５）及びカラーランレングス符号復号化回路（３４）
又は予測回路（３５）から構成される装置テークとメモ
リ（３７）内の対応するアドレスに記憶されている画像
データの優先順位を比較しより優先順位の高い画像テー
クを選択してメモ’）　（３７）に記憶する。ただし文
字符号復号化回路（１５）及びカラーランレングス符号
復号化回路（３４）又は予測回路（３５）の出力テーク
の優先順位とメモ！、’　（３７）内の対応するアドレ
スに記憶されている画像データの優先順位が等しい場合
には、文字符号復号化回路（１５）及びカラーランレン
グス符号復号化回路（３４）又は予測回路（３５）の出
力データを選択してメモリ（３７）に記憶する。メモＩ
Ｊ　（３７）に記憶される画像テークは、優先順位判定
回路（３６）での比較の谷易さ及び表示装置への出力の
容易さのため、画素単位に色や階＃、１などのデータ値
に優先順位を付加した形式をとるのが普通である。

第４図は第３図で説明した色彩画像符号方式における色
符号のビット構成の・具体的−例を示す図であり、この
例では色符号の中に優先順位を示す情報を含む。第４図
（ａ）の小短形内のＰ、Ｙ、ＲｌＧ、Ｂはそれぞれ優先
順位、階調、及び色　の３成分（赤、緑、肯）を示して
いる。従って優先順位は色の要素の一つとして色の濃淡
を示す階調及び赤、緑、青の組合せである色相と同様に
取扱われることになる。また第４図（ａ）の様なビット
構成をもつ色符号では優先順位は２段階、階調は２階調
、色相は８棟類まで表現できる。

また上記の様な優先順位を含む色符号の特別な場合とし
て、優先順位が他のどんな色よりも低い色を仮定すると
都合がよい場合がある。これは無色透明の様な効果をも
つ色（以下これを無効色という）で、この色を指定した
場合には他のどんな色との合成においても他の色に影響
を与えることがない。例えば第４図（ａ）の様なピント
構成の色符号について、特に（ｂ）の様な値をもつ色を
無効色とすることができる。この無効色を設けることの
効果は後の例で説明する。

第５図は第３図で説り１した色彩画像符号化方式におけ
る符号列の例を示す図であり、第５図（ａ）は文字符号
の列を示す図であり、また第５図（ｂ）はカラーランレ
ングス符号の列を示す図である。第５図（ａ）及び（ｂ
）の文字識別符号及びラン識別符号はそれぞれ次に文字
符号別及びカラーランレングス符号列が続くことを示す
符号であり、文字識別符号はカラーランレングス符号と
識別が可能であり一１址たラン識別符号は文字符号と識
別が可能である。

第５図（ａ）の文字符号列中０ＣＲ（ｎ）はｎ番目の文
字を表わす符号であり、具体的にはＪＩＳ漢字コードの
様な符号である。また第５図（ｂ）のカラーランレング
ス符号列中のＲＬ（ｎ）はｎ番目のランのラン長を表わ
す符号であり、具体的には、ＭＨ符号の様な符号である
。第５図（ａ）、（ｂ）の符号列中のＩＤＣ及びＩＤＲ
は次に色符号（第５図中ではＣｏ１ｏｒと表記）が続く
ことを示す色識別符号であり、それぞれ文字符号（ＣＲ
（ｎ））及びラン長符号（ＲＬ（ｎ））と識別が可能で
ある。色符号（Ｃｏ　ｌｏｔ　）は第４図の例において
説明した様は符号であり、次に続く符号で表わされた文
字或いはランの（優先順位を含む）色を示している。第
５図（ａ）の文字符号列においては、文字の色指定は文
字の一連のつながりにおいてｆｉｆＪの文字の色と異な
る文字の文字符号にのみ色識別符号（ＩＤＣ）及び色符
号（Ｃｏ　ｌｏｒ　）を付加し、前の文字の色と同一で
ある文字の文字符号は省略されている。即ちこの例では
、各文字の色はその直前の文字の色と同一であると予測
され、その予測が正しかった各文字（文字２、文字３、
文字５、及び文字６）の色符号は省略されている。また
第５図（ｂ）のカラーランレングス符号の列においては
、後述の方法により予測されるランの色（要素として優
先順位を含んでいる）の予測値が実際値と異なるランに
ついてのみラン長符号に色識別符号（ＩＤＲ）及び色符
り″（Ｃｏｌｏｒ）が付加され、実際値と予測値が同一
であるランではラン長符号だけとなっている。従って第
５（ｂ）のカラーランレングス符号列の例では、ラン２
、ラン３、ラン４、及びラン６のランの色の予測値は実
際値と同一であり、ラン１及びラン５のランの色の次に
ランの色を予測する方法について説明する。

以下の説明及び図において、ランＸの優先順位を優先順
位Ｐｘ１ランＸの階調を階調Ｙｘ、ランＸの色相を色相
Ｈｘ、これら３つの要素の組み合せであるランＸの色を
色Ｃｘ、ｔたこれらの予測値をそれぞれ、予測値Ｐ′ｘ
、予測値戦、予測値Ｈ′Ｘ１予測値Ｃｘの様に略して表
記する。また色が予測されるべき当該ランをランＰ１こ
の当該ランＰの直前のランをランド１当該ランＰの直後
のランをランＮとしている。また、当該ランＰを含む走
査線内で且つ当該ランＰの直前のランＦより四方にある
ランの集合を集合ＧＢ、上記走査線の上方にある少くと
も１つの走査線に含まれるランの集合を果合ＧＡと定義
素 する。また、２つの画纂、画素ａ及び１則素すにおいて
ｐｍ画素に対する画素すの距離を走査線方向で右方を正
とする正負の符号をつけた画素数と定義する。画素間の
距離の具体的な例を第６区によって説明すると画素すの
画素；に対する距離は−２であり、画素ＣではＯであり
、画素ｄでは＋３である。また、ランの先頭の画素を変
化点といい、変化点の走査線内での位１ｇ即ち走査線方
向の座標を変化点アドレスと言う。第７図はランの色の
予測の方法の一例を説明するための図であり、色が予測
されるべき当該ランＰとその近傍にあって予測のために
参照されるランとの相対位置関係を示している。この例
においてＩｆｉ集合ＧＡは当該ランＰを含む走査線の直
上の１走査課内のランに限定きＭしている。ここで集合
ＧＡｌを集合ＧＡの部分集合でランＰの変化点からの距
離が−Ｌ１から当該ランＰの直後のランＮの変化点から
の距離が＋Ｌ２にある画素を含むランを要素とする集合
とする。第７図（ａ）は集合ＧＡＩ　に属するランがラ
ンＡのみの場合を示し、この時当該ランＰの色の予測値
Ｃ’ｐｌｒｉ、ＣＦ→ＣＡの場合には色ＣＡと等しいと
しまたＣＦ＝ＣＡの場合にはランＦの直前のランにの色
Ｃｋ、ｌ！：等しいとする。

第７図（ｂ）は、集合ＧＡＩ　Ｋ属するランがジンＡ及
びランＢの２ランある場合を示し、予測値Ｃｐは、ＣＦ
−〇Ａの場合には色ＣＢと等しいとしまたＣＦ＝ＣＢの
場合には色ＣＡと等しいとする。また更にＣＦ４ＣＡ巨
つＣＦ→ＣＢの場合にはランＢの変化点が当該ランＰの
中心の画素より右方にある時には予測値Ｃｔは色０と等
しいとしまた左方にある時には色ＣＢと等しいとする。

第７図（Ｃ）は集合ＧＡＩ　に属するランがランＡ乃至
ランＤの様に３ラン以上ある場合を示し、集合ＧＡＩ　
に色（、Ｆであるランが１ラン以上属している場合には
この色ＣＦであるランの直後にあるランの中でそのラン
の中心画素とランＰの中心画素の距離の絶対値が最小で
あるランの色に予測値Ｃｐは等しいとし、集合ＣＡＩに
色ＣＦであるランが存在しない場合には予測値Ｃ−ラン
Ｆの直前のランにの色Ｃｋと等しいとする。第８図は第
３図の予測回路（３１）及び（３５）において第７図で
説明した予測をマイクロプロセンサー等を含む記憶論理
回路により実行する場合の概略の流れ図の例を示す図で
あって、図（ａ）と図（ｂ）とは一連の処理を示すもの
である。

第８図からもわかる様に予測されるべき当該ランと予測
のために参照される近傍ランとの相対位置関係は、マイ
クロプロセッサ等により各ランの走査線内での位置（ア
ドレス）を比較することにより知ることができる。また
ランの色又はその要素の予測値の計算や、予測値と実際
値とを比較すルコトモマイクロプロセッサ等たより容易
に実行できる。この事情は第７図で説明した予測方法以
外の予測方法についても同様である。

上記で説明した予測方法は色の要素（階調、色相、優先
順位）を一括して予測する方法の一例であるが、色の要
素を分けて要素別に予測することもできる。

その様な予測方法の一例を次に説明する。この次 例ではまず階調を予測し；に色イ目及び優先順位をまと
めて（この例の以丁の説明に限り簡単のため色相と優先
順位をまとめて色相と表記する）予測する。この場合、
階調はラン長が未知の状態で予測され、また色相は階調
及びラン長が既知の状態で予測される。その理由は次の
様なものである。

ラン長の統計的分布は階調に依存して異なるだめラン長
の符号は階調によりそれぞれ別々の符号を用いた方がよ
り符号化の効率が高くなる。ところがラン長を階調苅に
符号化すると、同一の符号語であっても階調の處いによ
ってその符号語の表わすラン長が異なるため、ラン長の
符号を正しく復号化するためにはそのラン長の符号の階
調が既知とならなければならない。このため階調の予測
をラン長及び色相が未知の状態で予測する。一方色相の
予測は階調及びラン長が既知の状態で行われるため予測
の正しく行われる確率は旨くなる効果がある。

予測の方法の例をまず２階調多色十目の画像について、
説明する。第９図は、ラン長及び色相が未知である時Ｖ
￥ｊ調を予測する方法の一例を説明するための図で、階
調が予測されるべき当該ラン上と、その近傍にあって予
測のために参照されるランとの相対位置関係を示してい
る。この例においては、集合ＧＡは当該ランＰを含む走
査線の直上の１走査線内のランに限定されている。ここ
で集合ＧＡ１を集合ＧＡの部分集合でランＰの変化点か
らの距離が−Ｌ３から＋Ｌ４にある画素を含むランとす
る。第９図（ａ）は集合ＧＡＩに属するランがランＡの
みの場合を示し、この時当該ランＰの階調の予測値ＹＦ
は、ＣＡ師ＣＦであれはランＡの階調ＹＡに等しいとし
、ＣＡ＝ＣＦであればランＦの階調ＹＦ、！ｌ：異なる
もう一方の階調に等しいとする。第９図（ｂＬ　（ｃ）
は、集合ＧＡｌに属するランがランＡ及びランＢの２ラ
ンある場合を示し、この時ランＡ１ランＢ１ランＦの階
調、色相及び／相対の位置間係により場合が分かれる。

ＨＡ＝ＨＦかつＨＡ〜ＨＢの時と、ＨＡ：ＨＢ＝＝ＨＦ
の時には、予測値ＹトはランＢの階調ＹＢに等しいとし
、ＨＥ　：ＨＦかつ）（Ａ←ｌ（Ｆの時には、予測（＋
１　ｙ／ｐはランＡの階調ＹＡに等しいとし、ＨＡ＝Ｈ
Ｂかつ）（Ａ〜ＨＦ或いはＨＡ←ＨＢかつＨＡ→ｌ（Ｆ
の時には、ランＢの変化点とランＰの変化点の相対位置
によって場合を分けている。第９図（ｂ）の様にランＢ
の変化点がランＰの変化点より左にある場合には、予測
値ＹｌはランＢの階調ＹＢに等しいとし、第９図（ｃ）
の様にランＢの変化点がランＰの変化点より右にある場
合Ｋにｔ１予側値峠はランＡの階調ＹＡに等しいとする
。第９区（ｄ）は、集合ＧＡＩ　に属するランが、ラン
Ａ１ランＢ１ランＣ、ランＤの様に３ラン以上ある場合
を示し、この時の予測値ｙｐは以下の順序に従って決定
する。

集合ＧＡＩに色ＣＦであるランが１ラン以上属している
場合、この色ＣＦであるランの直後にあるランの中で、
そのランの中央の画素とランＰの中央の画素の距離の絶
対値が最小であるランの階調と予測値Ｙｂは等しいとし
、集合ＧＡＩに色相が色相ＨＦでありかつ階調が階調Ｙ
Ｆでないランが、１ラン以上属している場合、この色相
ＨＦであるランの直後にあるランの中で、そのランの中
央の画素とランＰの中央の画素の距離の絶対値が最小で
あるランの階調と予測値Ｙ′ｐは等しいとし、集合ＧＡ
Ｉ　に色相ＨＦであるランが属していない場合は、予測
値ｙｌはランＦの階ｍＹＦと異なるもう一方の階調と等
しいとする０ 次に第２に予測する要素である色相の予測方法の一例を
説明する。前述の様に色相が予測されるべきランＰのラ
ン長及び階調は、既知である。第１０図は、この色相の
予測方法の一例を説明するための図で、当該ラン！とそ
の近傍にあって予測のために参照されるランとの相対位
置関係を示している。この例においても、集合ＧＡは当
該ランの直第 上の１走査線内のランに限定されている。また工１０図
（ａ）乃至（ｃ）は、当該ランＰの直前のランＦの階調
ＹＦがランＰの階調ｙｐと等しい場合（従って必然的に
色相Ｈｐは色相ＨＦと異なる）を示し、第１０図（ｄ）
乃至（ｆ）は、階調ＹＦが階調ｙｐと異る場合を示して
いる。第１０図（ａ）乃至（ｆ）の各場合に共通して当
該ランＰの色オ目を予測する時参照するランの集合ＧＡ
Ｉ　を集合ＧＡの部分集合でラン！の変化点から距離−
Ｂ５からランＰの次のランＮの変化点から距離十Ｌ６−
１でにある画素を含むランを要素とする集合とする。

第１０図（ａ）は、集合ＧＡＩに属するランがランＡの
みの場８を示し、この時予測値Ｈ１ｐは、ＨＡ〜ＨＦか
つＹＡ−ＹｐであるときランＡの色相ＨＡＫ　’４？し
いとし、’ｉ３”Ｊ記条件以外は、予測値Ｈ１ｐは集合
ＧＩＩＫ属し階調が階調ｙｐでありランＰＫ最も近いラ
ンにの色＋Ｉ」Ｉ（ｋと等しいとする。第１０図（ｂ）
は果合ＧＡＩ　に属するランがランＡ及びランＢの２ラ
ンある場合を示し、この時予測値Ｈ＋ｐは、集合ＧＡＩ
Ｑ中で階調がｙｐであり色相がＨＦでないランが１ラン
あればそのランの色相と等しいとし、ＹＡ＝ＹＢ＝Ｙｐ
　ＨＡ→ＨＦ、ＨＢ〜）ＩＦであり、ランＢの変化点が
ランＰの中心より左である時色相ＨＢと等しいとし、ラ
ンＢの変化点がランよの中心より右にある時色相ＨＡと
等しいとする。捷だ集合ＧＡＩに階調Ｙｐであるランが
属していない時には、予測値ＨＦは集合ＧＢＫＰＡシ階
調Ｙｐであり、ランＰに最も近いランにの色相Ｈｋと等
しいとする。第１０図（Ｃ）に集合ＧＡＩＫｆｉするラ
ンがランＡ乃至ランＤの様に３ラン以上ある場合を示し
、この時、集合ＧＡＩのなかに色がＣＦのランがあり次
に階調ｙｐであるランがある時、この階調Ｙｐであるラ
ンの色相と予測値Ｈｐが等しいとし、該当するランが２
ラン以上ある時にはこの中でそのランの中心がランＰの
中心に最も近いランの色相に等しいとし、該当するラン
がない時には集合ＧＢＫ属し階調ＹｐであシランＥに最
も近いランにの色相Ｈｋと予測値Ｈシが等しいとする。

第１０図（ｄ）は、集合ＧＡＩＫｋｑするランがランＡ
のみの場合を示し、この時予測１ｍＨ＋ｐは、１（Ａ　
＝ＨＦ　、　ＹＡ〜ＹＦ、　ＹＡ＝Ｙｐの時と）（Ａ〜
ＨＦ　、　ＹＡ　＋Ｙｒ　５ＹＡ＝ｙｐの時には色相Ｈ
Ａと等しいとし、前記条件以外は、予測値Ｈ６は、集合
ＧＢＫ属し階調ｙｐでありランＰに最も近いランにの色
相Ｈｋと等しいとする。第１゜図（ｅ）は集合ＧＡＩ　
Ｋ属するランがランＡ及びランＢの２ランある場合を示
し、この時集合ＧＡＩに階調Ｙｐであるランが１ランあ
る時予測値Ｈ＋ｐけそ、の階調Ｙｐであるランの色相に
等しいとし、ランＡ１ランＢともに階調Ｙｐ″ｃある時
、ランＢの友化点がランＰの中心より右にあれば色相Ｈ
Ａに等しいとし、ランＢの変化点がランＰの中心より左
にあれば色相ＨＢに等しいとする。また集合ＧＡＩに階
調Ｙｐであるランが属していない時には、予測値昨は集
合ＧＢに属し階調ｙｐでありランＰに最も近いランにの
色相Ｈｋに等しいとする。第１０図（ｆ）は集合ＧＡＩ
に属するランがランＡ乃至ランＤの様に３ラン以上ある
場合を示し、この時は予測値Ｈ１ｐは、第１０図（Ｃ）
の時と同様の方法により決定する。

上記の説明は２階調多色相の画像についての予測の方法
の説明であり、この予測結果に基いて当該ランが符号に
変換される。第１１図はこの様な２階調多色相の画像の
符号化に用いられる符号の例を示す図であり、第１１図
（ａ）は階調及び色相の予測が正しく行なわれた場合、
同図（１〕）は階調の予測は正しく行われず色相の予測
は正しく行なわれた場合、同図（Ｃ）は階調の予測は正
しく行なわれ色相の予測は正しく行なわれない場合、同
図（ｄ）は階調及び色相の予測が正しく行われない場合
の符号の構成をそれぞれ示している。小矩形内のＲＬは
ラン長符号、ＩＤＹけ階調の予測値が実際値と異ってい
ることを示す符号、ＩＤＨは色相の予測値が実際値と異
り従って次に実際値の符号が続くことを示す符号である
。２階調の画像の場合、階調の実際値を符号化する必要
はなゝく、予測値が実際値と異なることのみがわかれば
よいので階調の符号はＩＤＹだけでよい。ただし、ＩＤ
Ｙ符号とＩｆ）Ｈ符′８′はラン長符号と互に識別が可
能でなければならない。またＩＤＹ符号にはラン長符号
のなかのラン長０の符号を代用してもよい。甘たｌｌ）
Ｈ符号を用いず色相の実際値にラン長符号と識別が可能
である様な符号を用いてもよい。

３種以上の階調と多種の色相もつ画像について階調をラ
ン長及び色相が未知の状態で予測する方法は、２階調の
画像の方法とほぼ同様であるが２が 階調の場合に比べ階調間の相関性仁大きくなるためこの
相関性を予測に利用できる。第１２図（ａ）は多階調の
画像において階調をラン長及び色相が未知の状態で予測
する場合の階調を予測すべきラン旦とその近傍のランと
の相対位置関係の例を示す図であり、当該ランＰの予測
値Ｙ―、ＹＦ−（ＹＡ−ＹＢ）と等しいとする。また第
１２図（ｂ）は多階調の画像において色相を階調及びラ
ン長が既知の状態で予測する場合の色相を予測すべきラ
ンＰとその近傍のランとの相対位置関係の例を示す図で
あり、ｙｐ＝ＹＦ　−（ＹＡ　−ＹＢ　）の階調の関係
のある場合予測値Ｈ６は色相ＨＦと等しいとする。

上記においては先に階調をラン長及び色相が未知の状態
で予測し、次に色相を階調及びラン長が既知の状態で予
測する場合の例を説明したが先に色相を階調及びラン長
が未知の状態で予測し、次に階調を色相及びラン長が既
知の状膨で予測してもよい。その様な順番での予測、に
おいても上記とＩＩ：ＩＩ様に当該ランと近傍ランの色
及び相対位置関係に依って場合分けされるが、詳細は省
略する。

なお、これまで説明してきた様な、カラーランレングス
符号化方式におけるラン色の予測方法は、上記の例のみ
にとどまらないことは言うまでもない。た、とえば、第
７図（Ｃ）、第９図（ｄ）、第１０図（Ｃ）（ｆ）等の
各場合において、そのランの色または色の要素値をラン
Ｐの色または色の要素値の予測値として採用し得る様な
候補ランが複数存在する場合、上記説明ではそのランの
中央の画素がランＰの中央の画素に最も近い様なランを
選ぶとしたが、これを最も左側のランや最も右側のラン
を選ぶとしたり、或いはランＰに最も多くの画素が隣接
している様なランを選ぶとしてもほぼ同様の効果がある
。また候補ランであるための条件としてその直前のラン
の色または色の要素値をランＦの色または色の要素値と
等しいこととしたが、更に候補ランの前の前のランの色
または色の要素値がランＦの直前のランの色または色の
要素値に等しいという条件を付けたり、候補ランのラン
長はランＰのラン長とあまり変わらないということを条
件としたりすることも０］′能である。

また、上記予測方法の説明の各場合において集合ＧＡＩ
に属するランを決める１糸の当該ランＰからの距離の値
（Ｌｌ乃至Ｌ６）は、色彩画像の統計的な性質に従って
適当に選ばれるべきもので、本来可変である。更に第９
図乃至第１２図に示した様な予測される当該ランと予測
のために姿照される近傍ランの相対位置関係の分類の仕
方や、各分類における参照ランの色の実際値を予測値に
対応づける方法、また各分類を使用する優先順位なども
、色彩画像の統計的性質の種類に従って変更されるべき
ものである。また上記説明した例では、いずれも集合Ｇ
Ａは当該ランを含む走査線の直上の１定食線に８咬れる
ランであるとしたがこれを当該ランを含む走査線の上方
の複数の走査線に含まれるランに拡大すれば、予測の方
法は複雑になるが、正しい予測の行われる確率はより向
上することが期待される。

第１３図は、集合ＧＡを上方２走査線に拡大した場合の
効果の一例を説明するための図である。同図／″ｉ２階
調多階調多色像において当該ランＰの（情調及びラン長
を既知として色相を予測するために参照するランの相対
位置を示す図である。第１０図で説明した方法では、色
イ゛目の予測値４はランＢの変化点が当該ランＰの中央
の画素より右側にあるためランＡの色相ＨＡと等しいと
される。しかしランＣ及びランＦの色まで参照すると、
ランＣからランＡ及びランＤからランＢへと左下がりで
同色のランが連結されて領域を成すことが予測され、そ
の結果ラン−Ｐの色相の予測値酩はランＢの色相Ｉ（Ｈ
に等しいことが予測できる。この発明において符号化の
対象としている面単な色彩画像では、同色の画素が２次
元的な領域を構成することが多いため、この様な予測方
法により正しい予測が行われる確率を大きくすることが
できることになる。

なお、これまでに説明した予測方法の例において、色又
はその要素が予測されるべき当該ランが、色彩画像の上
端の走査線に含まれる場合、或、Ｕ右端または 当該ランが色彩画像の左端か七七此＝＝これらの近傍に
位置する場合には予測のために参照されるべきランの集
合ＧＡ又は集合ＧＢが存在しないことが起こり得る。こ
れに対処するには、色彩画像の上端、左端、右端のそれ
ぞれ外側に適当な色を持つ領域を仮定し、この値を初期
値としてメモ！Ｊ　（３２）やメモ！Ｊ　（３８）に記
憶させておけばよい。丈に、色彩画像の左端と右端につ
いては、単に上方走査線の右端と下方走査線の左端が接
続されているものと仮定して、予測に参照するためのラ
ンの集合ＧＡや集合ＧＢを見出す様にしてもよい。

１だこれまでの予測方法の説明では、色の要素として階
調、色相及び優先順位を一括して、予測する方法、また
色を階調及び優先順位を含む色相にわけて先に階調を予
測し次に色相を予測する方法の例をあげたが、色の要素
（階調、色相、優先ｊ噴位）の予測は上記以外のどの様
な組み合わせによって行なってもよく、捷だ各要素別々
に行なってもよい。またこの予測の方法に従って、カラ
ーラ列 ンレングス符号の符′８；も異なったものになることは
勿論である。また更に少数の階調の場合と同様にラン長
の分布が優先順位により大きく変化する場合は、ラン長
を優先順位別に符号化してもよい。つまり同じラン長で
あっても優先順位が異なれ（−Ｉ′符号語が異なる様に
してもよい。

また色の要素の予測値と実際値の異なる場合上記説明で
は、実際値を符号化した符号を用いるとしたが、実際値
の符号の代りに実際値と予測値の差分を符号化してもよ
い。実際値と予測値の差分の値は０付近に集中した分布
をもつため、実際値の符号を用いる場合より効率のよく
なることが期待されるからである。

ざて、ここまでは、予め色彩画像を文字と文字以外の図
形に分けてそれぞれ文字符号化方式とカラーランレング
ス符号化方式によって符号化する際、予測順位の情報を
含む色について予測符号化を行なう場合について説明し
てきたが、この発明による色彩画像符う・化方式には色
彩画像を各画像構成要素へ分離するやり方や、ａ成要素
の種類、各構成要素での色の予測符号化方法などで上記
の例と異なったいろいろな変形が可能である。

例、ｔは色彩画像の定形的構成要素として文字のし模様
などのテクスチャなどがある。また要素別の符号化方式
としては幾何学図形要素に対するグラフインクコマンド
符号化方式、モザイク様図形素片に対するモザイク符号
化方式、テクスチャに対するテクスチャ符号化方式、非
定形的構成要素に対する画素単位の予測変換符号化方式
やまた（優先順位を含む）色のピントプレーン内でのラ
ンレングス符号化方式などを用いることができる。

この様な輝々の方式を有効に用いるため、色彩１１像を
２種よりも多くの画像構成要素に分厚して符号化しても
よい。また複数の分は方の符号化効率を比較して効率の
良い方の分は方を選択して符号化する様な方法も可能で
ある。更に予め各構成要素に分離された画像を入力する
だけでなく、各構成要素が混在する色彩画像の画像テー
クを入力し、これから自動的に文字や幾何学的図形要素
などを認識して抽出する回路によって定形的構成要素と
非定形的構成要素を自動分篩させる装置構成も考えられ
る。その様な構成の場合、文字や幾何学的図形要素が抽
出された後の色彩１曲像の部分には、復号化回路におけ
る合成表示の際に正しく色彩画像が再現できる限り任意
の色（優先順位を含む）を与えることができるので前記
の無効色を与えることや或いは予測符号化の符号化効率
を改善するため周辺の色と同じ色にすることなどが行わ
れる。

第１４図乃至第１７図は自動的に３種の構成要素に分離
し、非定形的構成要素に画素単位の予測変換符号化を行
なう場合の、この発明による色彩＋１ａ像符号化方式の
他の実施例を説明するための図である。！＜１４図は色
彩画像符号化回路（１０）の装置構成の一例を示し、（
４０）は画像データから文字及び幾何学的図形要素を認
識し抽出する文字図形認識回路、（４１）は幾何学的図
形要素をグラフインクコマンド符号に変換するグラフイ
ンクコマンド符号化回路、（４２）は非定形的構成要素
の画像データを画素単位で予測変換する予測変換回路、
（４３）は予測に参照される画像データを記憶するメモ
リ、（４４）は予測変換後の画像データをランレングス
符号化するランレングス符号化回路である。第３図に示
した例においては色彩画像符号化回路（１０）に入力さ
れる画像データは、文字及び文字以外の図形の画像デー
タが分離され独立に入力されているが、第１４図に示す
様に文字及び幾何学的図形要素という定形的な画像構成
要素を自動的に識別する文字図形認識回路（４０）を備
えることにより、文字図形混在の画像テークを入力画像
データとすることができる。第１４図に示す文字図形４
　峨回路（４０）の具体的な例としては、入力画像テー
クの中で所定の書体の文字の形（フォント）をなす画像
データのミラパターンマツチングにより認識して文字デ
ータとし、また直線線分上円弧及びそれらを連結した線
図形のみを自動抽出して幾何学的図形要素とし、それら
以外の図形を非定形的構成要素とするものがある。そし
て第３図において説明した色彩画像符号化回路（１０）
と同様に文字テークは文字符号化方式で符号化され、捷
た幾何学図形要素はグラフィックコマンド符号化方式で
、更に非定形的構成要素は後述する様に画素単位で予測
変換された後、ランレングス符号化される。ここでグラ
フィツタコマンド符づ゛化方式とは第１５図（ａ）の例
に示す様に図形を線分、円弧、多角形などの幾何学的図
形要素に分割し各々の幾何学的図形要素を種類とその大
きさや位置を表わす符号に変換することにより符号化す
る符号化方式である。例えば線分は線分であることを示
す識別符号と始点及び終点の位置により表わし、多角形
は多角形の識別符号と各頂点の位置により表わす。また
曲線は円弧であることを示す識別符号と始点、中間点及
び終点の３点の位置により定まる円弧を接続したものと
して表わし、円は円の識別符号と中心点の位ＲＫ及び半
径の大きさによって表わす。この様なグラフィックコマ
ンド符号化方式において、例えば次々と連結される幾何
学的図形要素の色は直角１１の図形要素の色と同じであ
ると予測し、予測が正しく行われなかった幾何学的図形
要素にのみ色に関する符号（第１５図（ａ）では識別符
号（ＩＤＣ）と色符号の組み合せ）を付加する。文字符
号化方式における予測符号化は第５図（ａ）で説す」シ
た方式と同様である。

非定形的構成要素の画像データは予測変換回路（４２）
において画素単位にその色（優先順位を含む）が予測さ
れ、予測値と実１祭値との論理演算により変換値に変え
られて、ランレングス符号化回路（４４）へ出力される
。上記の予測においては、予測されるべき当該画素の近
傍にあって色が既知である１市素（即ち同じ走査線内の
前方の画素か上方の走査線内の画素）のみを参照し、そ
れらの画素の色から当該画素の色を予測する。この様な
予測方法口走査の順に従って行なえば、各画素の色の予
測値は実際値とは独立に決定されるので、実際値と変換
値とは互に可逆な関係にある。そして変換１１αが特定
の値の付近に集中した分布となる様に予測値と実際値と
の關の論理演算がなされると、次のランレングス符号化
における効率がよくなる。

この演算としては、予測値と実際値との差分の計算が一
般に用いられ、変換値は零の付近に集中する。メモＩＪ
　（４３）は上記予測に参照されるＩ１１！Ｉ素の色の
値を蓄積するためのメモリで、ＪＩＪｌ常は故走査線分
の画素を記憶する。またランレングス符号化回路（４４
）では画素の色の変換値を第１５図（ｂ）の様にＭＨ符
号等を用いて走査線単位にランレングス符号化する。変
換値が複数のピントより成っているので、ランレングス
符号化は各ビット毎に分離して縦列接続するか、複数の
ビットを一括して縦列接続したものに対して行なう。

文字符号化回路（１１）とグラフインクコマンド符号化
回路（４１）とランレングス符号化回路（４４）のそれ
ぞれの符号出力は時系列的にまとめられて色彩画像符号
化回路（１０）の符号出力となる。このまとめ方として
、一つの色彩画像全体についてまず文字符号を出力し、
次にグラフインクコマンド符号を出力し、続いてランレ
ングス符号を出力する様にすることが最も単純な方法で
゛あるが、その場合は色彩画像符号化回路（１０）に入
力される一つの画像全体の画像アークを文字図形認識回
路（４０）で−たん蓄積し、蓄積された画像データから
文字及び幾何学的図形要素を順次に抽出してゆく処理が
前提となる。また、色彩画像がいくつかの都か画像から
構成されているときは、部分画像毎に、上記の様な順次
処理を行なえばよい。この場合、文字符号とグラフイン
クコマンド符号とランレングス符号のそれぞれが部分画
像毎に区切られ画像全体の符号としては３種の符号が混
在した様な符号となる。

第１６図は第１４図の色彩画１象符号化回路に対応する
色彩画像復号化回路（１３）の装置構成の一例を示すグ
・ツク図である。図中、（５１）はグラ益４ツクコマン
ド符号復り化回路、（５２）はランレングス符号復号化
回路、（５３）は予測変換回路、（５４）は予測に参照
される画素の色を記憶するメモＩＪ　、（５５）及び（
５６）は画像データを優先順位を含めて記憶するメモリ
であり、その他のブロックはこれまでに説明されたもの
と同様の機能をもつ。

符号識別回路（１４）は文字符号、グラフインクコマン
ド符号、及びランレングス符り゛を識別し、それぞれに
分類して出力する。グラフインクコマンド符号復号化回
路（５１）では、グラフィックコマンド符号を幾何学的
図形要素を形成する画像データに逆変換する。この回ｔ
＠（５１）に色に関する符号が付加されていないグラフ
インクコマンド符号が入力された場合は、グラフインク
コマンド符号化回路（４１）と同様の予測方法を用いて
対応する図形要素の色を再生する。またランレングス符
号復号化回路（５２）は、ランレングス符号を復号化し
て、非定形的構成要素の画像データの予測変換値を画素
毎に出力する。予測逆変換回路（５３）では、この予測
変換値を画素毎に（優先順位を含む）色の実際値へ逆変
換する。この逆変換において、予測変換回路（４２）で
の予測と全く同じ予測方法が用いらる。

即ち既に逆変換されて実際値がわかっている近傍画素の
色から次に逆変換されるべき当該画素の色が予測され、
その予測値と変換値との論理演算により当該画素の色の
実際値が得られる。この論理演算は、予測変換回路（４
２）における論理演算の逆の作用をもつ演算である。メ
モＩＪ　（５４）は上記予測に参照されるべき画素の色
の実際値を記憶するメモリである。文字符号復号化回路
（１５）、グラフィックコマンド符号復号化回路（５１
）、及び予測逆変換回路（５３）のそれぞれの出力であ
る画像データは、優先順位判定回路（３６）を経て、メ
モＩＪ　（５５）又はメモリ（５６Ｊに蓄積される。メ
モリ（５５）及びメモリ（５６）はそれぞれ別の優先順
位の値に対応する画像テークを蓄積するメモリであり、
それぞれ画素単位の色を優先順位と共に記憶している。

これら２つのメモリからの読出し信り・が画像合成回路
（１９）で合成されて、最終的な色彩画像信号の出方と
なる。２つのメモリの間には予め合成表示の際の優先順
位がつけられている。例／ｌばメモリ（５５）の無効色
以外の優先順位が付与された色は、メモリ（５６）のど
んな優先順位の色よりも優先的に選択されて表示される
ことしたり、或いはメモリ（５５）とメモ’Ｊ　（５６
）で画像上の同じ位置に同じ優先順位で異なる色が指定
されている場合に限りメモＩＪ　（５５）側を優先する
ことにしたりすることが定められている。そして優先順
位判定回路（３６）がどちらのメモリの画像テークを蓄
積するかを指定する情報も、優先順位の一種として色に
含めて符り・化されるものとする。

ところで第１６図のメモリ（５６）及びメモリ（５７）
はそれぞれ単独で文字や幾何学的図形要素やその他の非
定形的構成要素の画像データのいずれをも受は入れて蓄
積できるものであって、２つのメモリがそれぞれ完全な
画像データを記憶できる点が、第１図のメモリ（１７）
及びメモリ（１８）とイ・１異している。この様に独立
でかつ優先順位のついたメモリを複数個使用することに
より、簡易アニメーションなどの動きの効果を持つ画像
の伝送と表示が容易に行われる。

第１７図は、非定形的構成要素に対する画素単位での色
情報の予測変換処理及び予測逆変換回路を行なう装置構
成の一例を説明するための図である。

第１７図（ａ）は（優先順位を含めた）色が予測変換さ
れるべき当該画素Ｘとその近傍で当該画素の色の予測の
ために参照される画素人乃至Ｃの相対位置関係を示す。

Ａ乃至Ｃの参照画素は当該画素より走査線へ、かつまた
走査線内を左から右へ移動することにより、画像全体の
画素の色が走査順に予測変換される。当該画素Ｘが画像
の最上の走査線内や各走査線の左右の端の位置に米ると
きは参照画素Ａ乃至Ｃの一部が存在しないが、その場合
は画像の外側に適当な色の領域を仮定することにより参
照画素を補うこと々する。

第１７図（ｂ）は予測変換のだめの具体的装置構成の一
例を示すブロック図で、（６１）及び（６２）は１段の
シフトレジスタ、（６３）は（１走査線内の画素数をｈ
として）（ｈ−１）Ｉｔのシフトレジスタであり、（６
１）乃至（６３）は第１４図のメモＩＪ　（４３）に相
当する。

また１７図（ｂ）のり＝ドオンリメモリ（ＲＯＭ）は、
第１４図の予測変換回路（４２）に相当するものである
。

非定形的図形の画像データが画素単位に入力されるとき
、新たに入力された（優先順位を含む）色Ｃｘと各シフ
トレジスタ（６１Ｘ６２Ｘ６３）で遅延されて出力され
る色のデータ値ＣＡ乃至Ｃｃけ、丁度当該画素Ｘと参照
画素Ａ乃至Ｃの色を同時に示す関係にある。各１１１ｉ
紫の色が第４図（ａ）の例で示される様に５ビツト（Ｐ
、Ｙ、Ｒ，Ｇ、Ｂ）で構成されているものとすると、Ｒ
ＯＭ（４２）には合計２０ビツトが入力される。Ｒ百Ｍ
　（４２）の記憶内容そのものが予測変換の論理演算に
相当し、当該画素の色Ｃｘ＝、（Ｐｘ、　Ｙｘ、　Ｒｘ
、　Ｇｘ、　Ｂｘ）が５ビツトの変換値でｘ−（Ｔ’ｘ
、Ｙｘ、　Ｒｘ、　Ｇｘ、　Ｂｘ）に変換されて出力さ
れる。Ｒ５ｈ４（４２）ではこの様に実際イ１れＸから
変換ｆｉ＆ｅｘへ直接に変換できるが、前述の様に逆変
換０１′能であるためには変換演算は、参照画素の色ｃ
Ａ＝（ｐＡ、　ＹＡ、　ＲＡ、ＧＡ　、　ＢＡ）　、Ｃ
Ｂ＝（ＰＲ，ＹＢ、　ＲＢ、　ＧＢＸＢＢ　）　、Ｃｃ
＝＝’（Ｐｃ、資、ＲＣ。

Ｇｃ、Ｂｃ）　ｉ・ら当該画素の色の予測値Ｃ’ｘ−（
Ｐｘ、　ｙ＆。

Ｒ’ｘ　、　Ｇ東Ｂｘ）を演算する段階と、予測値Ｃ’
ｘと実際値Ｃｘからｆ換値ｅＸを演算する段階とに論理
的に分離されていなければならなり０その様なａ理演算
の簡単な例としては まずＰ鵜Ｙ！ＪＣにっｂて ｐ’ｌ（：＝＝ｐＡ　−Ｐｃ＋（Ｐ＠Ｐｃ）　・ｐＢ（
１）Ｙ’ｘ＝（ＰＡ　　Ｐｃ＋ＰＡ−Ｐｃ）［ＹＡ−Ｙ
ｃ＋（ＹＡ＠Ｙｃ）　ｙＢＪ十ＰＡ　−Ｐ　ｃ　−（Ｐ
ｘ　　Ｙｃ＋Ｐｘ　　ＹＡ　）＋ＰＡ　　Ｉノｃ　　（
Ｐｘ−Ｙｃ＋Ｐｘ　−ＹＡ　）　　　　　　　　　　　
　　　（２）とし、また（Ｒ’ｘ、　Ｇ’ｘ、魁）の３
ピントを一括して２進数とみなしたＨｘについて （０（イ旦しＹｘ−＋ＹＡ　、　Ｙｘ”ｒＹ＋＋、ＹＸ
”ＢＣのとき）トシテ、予ｆｆ１ｌｌ　（ｌ（ｉ　Ｃ’
ｘ−（Ｐ’ｘ　、　Ｙ’ｘ、Ｈｘ）　ｆ　ｑｌ−’ｇ　
ｌ、、コレと実際値Ｃｘ−（Ｐｘ　、　Ｙｘ　、　Ｈｘ
、）からｅｘ−（？Ｘ、偶、飯） −（Ｐｘのｐｋ、ｙｘ■Ｙ（、（Ｈｘ−Ｈ’ｘ）ｍｏｄ
　８）　　　　（４）により変換値ｅｘを演算すること
が挙げられる。ここで記号・は論理積、十は論理和、■
は排他的論理和、膠けＺの否定、ｍｏｄ８　は８を法と
する数値演算を表わす。上記の例の様な演偉の結果を入
力Ｃｘ、ＣＡ、ＣＢ、Ｃｃ　Ｋ対する出方ｅｘとして対
応させたものがＲ″ＯＭ　（４２）である。

なお、予測逆変換の演算は変換値ｅｘと参照画素の色Ｃ
Ａ乃至Ｃｃを入力として、実際（ｔ＃ｃｘｌ出カするも
のであるが、上記の（１）乃至（二３）のＪｆ惺は同様
で（４〕の代わりに演算 Ｃｘ＝（ＰｘＳＹｘ、Ｈｘ） −（ｐＸ■ｐ’ｘ、９ｘ■Ｙ奏、ＣＨＸ十暇）！カ０．
」８）　　　　　（５）により、実際値を再生する。

第１７図（ｃ）は上記の様な予測逆変換を行なうための
具体的装置構成の一例を示すグロンク図で、（６４）及
び（６５）は１段のシフトレジスフ、（６６）は（ｈ−
ｉ）段のシフトレジメであり、（６４）乃至（６６）は
第１６図のメモリ（５４）に相当する。また図中のリー
ドオンリメモＩＪ　（ＲＯＭ）は予測逆変換回路（５３
）に相当するものである。ＲＯＭ　（５３）の出力Ｃｘ
がシフトレジスフを経てＲＯＭの入力端に接続されてい
るとさと、ＲＯＭの内容が第１７図（ｂ）の場合と異な
っており、前述の式（５）の様な逆変換演算の結果が、
ＲＯＭ（５３）から順次に得られる。

ところで、画′素単位での予測変換及び予測逆変換の方
法は第１７図で説明した側に限らず、参照画素の数やそ
れらの当該画素との相対位置関係、また予測変換や逆変
換の論理演算などは画像データの性質である画素間の色
の相関関係の程度に基いて選べばよい。また予測変換後
の変換値の符号化方法もＭＨ符号やＷｙ　Ｉ　ｅ符号な
どを用いた１次元的ランレングス符号化方式だけでなく
、変換値内の複数ピントを一括したり、変換値の特定の
ビットを複数の変換値について一括してできるデータブ
ロックを非定長符号化するなど種々の符号化方式が適用
できることは勿論であり、要するに予測変換によって得
られる変換値又はその各構成ビットが特定の値に集中し
た分布を持つことを利用する符号化方式であれば良い効
率が得られるわけである。

これまでの例の説明からもわかる様に、この発明による
色彩画像符号化方式は、色彩画像を文字や幾何学的図形
要素などの定形的構成要素とそれ以外の非定形的構成要
素とに分離し、分離されたそれぞれの構成要素を、各要
素に適した符号を用いて符号化する１妖に、復号化装置
で合成表示する際の優先順位の情報を色の一部として取
扱うとともに、その様に拡大された色についての伝送情
報量を削減するために、各構成要素の色を適当な方法で
予測し、予測が正しく行われる場合には色の符号の伝送
を省略したり、或いは予測値と実際値より統計的に偏り
が大きい分布をもつ変換値を得てそれを符号化したりす
ることを特徴とするものであって、定形的構成要素の種
類や同時に使用される種別の数、各構成要素の符号化方
式、各構成＃素の色の具体的予測方法などは、符づ′化
の対象となる色彩画像の集合の性質に基いて選択され乙
べきものである。

また更に、これまでの例では、合成表示の際の色の優先
順位を示す情報や複数のメモリ間での優先順位は予め定
められていて固定しているものとして説明したが、特殊
な制御符号を伝送することにより画像伝送の途中で優先
順位を変更するとさも可能である。例えば優先順位を示
す値が昇順に優先順位が高いとして合成表示を行わせて
いて、途中で降順に優先順位が高くなる様に変更して、
それ呼でに蓄積された画像データの一部分の変更を容易
にしたり、複数のメモリ間での優先順位を途中で変更し
て、それまで隠されていた図形が突然に表示される様に
するなどの効果か期待できる。

また制御符号の伝送の度に優先順位が循環（ローティト
）する様にしておけば、時間的に徐々に変化する様な画
像を効率よく符号化伝送することが可能となる。

第１８図及び第１９図は、この発明による色彩画像符号
化方式の効果の具体的例を説明するための図である。第
１８図及び第１９図での画１線例の画像構成要素につい
て引き出し線により示されている数字は、第４図で示し
た様な色の符号を示す。第１８図（ａ）は文字データの
みからなる画像であり、同図（ｂ）は文字以外の図形か
ら成る画像であり、それぞれの画像は文字符号化方式及
び先に説明したカラーランレングス符号化方式を用いて
／１′＋号化される。

同図忙）の１面像は同図（ａ）及び同図（ｂ）の画像が
第３図の色彩画像復号化回路（１３）において復号化さ
れ合成された画像である。第１９図（１））及び同図（
１）の走査珠ｍは同一の位置の走査線を表わす。（ｃ）
で文字と図形の画素が混在する走査線ｍにおいても、（
ｂ）では文字を含せないため、カラーランレングス符号
化方式にとって都合の良い灸いランを符号化することに
なり、（Ｃ）の様に文字によって区切られた多くの短か
いランを符号化する場合に比べてラン長符号の量が減少
し、またラン色の予測が正しく行われる確率が高いので
ラン色の符号量も少なくなって、カラーランレングス符
号化の効率が大きく改善される。次に第２０図の画像の
例を用いて無効色を用いることの効果を説明する。同図
（ａ）の画像は既に第３図のメモＩＪ　（３７）に蓄積
されている画像データを示し、（ａ）　Ｋ同図（ｂ）の
画像を新たに伝送して重ね合せを行い同図（Ｃ）の画像
を得る場合を考える。同図（ａ）乃至同図（ｃ）の走査
線ｎは同一の位置の走査線を示す、同図（ｂ）で走査線
ｎ上の三角形の部分以外のランの色を無効色（００００
０）に指定すると、同図（ｂ）の三角形の部分以外に相
当する位置にある同図（ａ）の画像構成要素の色に何ら
影響を与えることなく重ね合わせが可能である。第１８
図（ｂ）の場合と同様に第１９図（ｂ）の画像において
、比較的長いランとしてカラーランレングス方式で符号
化されるためラン長符号の符号量が少なくてすむ効果が
ある。もしも無効色の様に（ａ）の画像データのどれよ
りも優先順位が低い色がなければ、（ａ）の画像を＜ｃ
＞の画像に変換する場合でも一部変更ではなく（Ｃ）の
画像自体を改めて伝送しなけれはならない、（Ｃ）の＋
ｔ−ｌｌ１像の符号化に要する符号量に比べれば（ｂ）
の画像の符号化に要する符号量は少なくてよいので、そ
九だけ効率が良いと言える。

この発明による色彩回１像符号化方式は以上説明した様
に、色彩画像を定形的構成聾索と非定形構成要素に分離
し、各構成要素に１ソ号化装置で合成表示する際の優先
順位を付加して符号化する際に、それぞれの構成要素に
適した符号化方式を用いて符号化を行ない、捷だ優先順
位は色彩情報の一部として取扱って、その色彩情報につ
いて予測符号化することで色彩に関する符り°昂も大幅
に減少きせる様にしたので、色彩画像を効率よく符号化
するこ々が口ｆ能であシ、虹に復号化装置において画像
データメモリを構成要素の種類の故だけ用意しなくでも
合成表示を行なうことかでさて装置コストも低減できる
という効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の色彩画像符号化方式の装置構成例を示す
ブロック図、第２図は従来の色彩画像符号化方式の符号
の形式の一例を示す図、第３図はこの発８ＡＫよる色彩
画像符号化方式の装置構成の一実施例を示すブロック図
、第４図は色符号のビット構成の一例を示す図、第５図
は文字符号化方式及びカラーランレングス符号化方式の
符号の形式の一例を示す図、第６図は内素間の距離の説
明図、第７図はランの色の要素を一括して予測する方法
の一例の説明図、第８図は予測回路において第７図の予
測方法を天性する場合の概略の処理の流れの側を示す図
、第９図は２階調多色相の画像においてラン長及び色相
が未知の条件で階調を予測する方法の一例の説明図、第
１Ｏ図は２階調多色相の画像においてラン長及び階調が
既知の条件で色相を予測する方法の一例の説明図、第１
１図は２階調多色相画像において階調と色相を別々に予
測する場合の符号の形式の一例を示す図、第１２図は３
階調以上で多色相の画像においての階調と色十目を別々
に予測する方法の一例を示す図、第１３図は予測のため
に参照するランの範囲を上方の複数走査線に拡大した場
合の効果の一例を説明する図、第１４図はこの発明によ
る色彩画像符号化方式の他の装置構成例で、色彩画像符
号化回路の構成の一例を示すブロック図、第１５図はグ
ラフインクコマンド符号化方式及び非定形的構成要素の
ランレングス符号方式の符号の形式の一例を示す図、第
１６図は第１４図の符号化回路に対応する色彩画像復号
化回路の装置構成の一例を示すブロック図、第１７図は
画素単位での色情報の予測変換及び予測逆変換処理を行
なう装置構成の一例の説明図、第１８図及び第１９図は
この発明による符号化方式の効果の例を説明するための
図である。 （１０）　　色彩画像符号化回路、（１１）文字符号化
回路、（１２）　、（３３）・・カラーランレングス符
号化回路、（１３）・・色彩画像復号化回路、（１４）
・符号識別回路、（１５）・文字符号復号化回路、（１
６）　、（３４）・・カラーランレングス符号復号化回
路、（１７）　、（１８）　、（３７）、（５５）　、
（５６）・・画像データメモリ、（３２）　、（３８）
　、（４３）、（５４）・・・予測姿照データメモリ、
（１９）・・画像合成回路、（３０）　　ラン長色検出
回路、（３１）　、（３５）・・ラン色予測回路、（３
６）・優先順位判定回路、（４２）・予測変換回路、（
４０）・・文字図形認識回路、（５３）・・予測逆変換
回路、（４１）・グラフィックコマンド符号化回路、（
５１）・・・グラフィックコマンド符号復号化回路、（
４４）　　ランレングス符号化回路、（５２）・・・ラ
ンレングス符号復号化回路 なお図中同一符号は同−又は相当部分を示す。 代　理　人　　葛　　對　　　信　　−第６図 第７図 す六　只　１ヅ □ｐ 第９図 （ａ、） （１） （Ｃ） （ｄ） 第１０図 ＹＰ　＝　ＹＦ　二γＫ Ｙｐ−ｍ＝γＫ Ｙｐ＝ＹＦ＝Ｙｇ ＰＮｆ γｐ＝ＹＫ 第１−１図 第１２図 ＨＡ；ＨＢ二ＨＦ ＨＡ　＝ＨＢ　＝Ｈ，： γＰ−γＦ−（γＡ−ＹＢ） 第１″７図 （ａ、） （Ｃ） 第１Ｂ図 （ｃ）　　　　　　　（Ｊ）　　　　　　　（ｃ）（ａ
）（４）　　　　　　　　（ｃ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字や幾何学的図形要素などの定形的構成要素的 とそれ以外の非定形構成要素とを分離し、それぞれの構
   成要素に復号化において合成表示する際の優先順位の情
   報を付加し、上記優先順位の情報を色彩情報の一部とし
   て取扱って色彩についての予測符号化を行なうことを特
   徴とする色彩画像符号化方式。