JPS6229372A - ２値デ−タの圧縮方法 - Google Patents
２値デ−タの圧縮方法Info
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- JPS6229372A JPS6229372A JP60167868A JP16786885A JPS6229372A JP S6229372 A JPS6229372 A JP S6229372A JP 60167868 A JP60167868 A JP 60167868A JP 16786885 A JP16786885 A JP 16786885A JP S6229372 A JPS6229372 A JP S6229372A
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/40062—Discrimination between different image types, e.g. two-tone, continuous tone
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/41—Bandwidth or redundancy reduction
- H04N1/4105—Bandwidth or redundancy reduction for halftone screened pictures
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明は、算術符号化の使用により２値データを圧縮す
る方法に関する。
る方法に関する。
［従来技術］
２値データ即ち信号を圧縮及び復元するのに適合性２値
算術符号化が提案されている。ここで上記２値データの
夫々はテキスト−図形イメージの１画素を表わしている
。算術符号化は、１９８４年３月のＩＢＭジャーナル・
オン・リサーチ・アンド・デベロップメント、第２８巻
第２号の第１３５〜１４９頁のグレン・ジー・ラントン
・ジュニアによる゛算術符号化の概説” （文献１）、
及び１９８１年６月のＩＥＥＥトランズアクションズ・
オン・コミュニケーションズ、Ｃ：０Ｍ−２９巻、第６
号の第８５８−８６７頁のグレン・ジー・ラントン・ジ
ュニア及びジエイ・リサネンによる″算術符号化を用い
た白黒イメージの圧縮″（文献２）において説明されて
いる。２値算術符号化方式は、注目画素即ち現画素が黒
又は白即ち′１″又は“０”であるか否かについての統
計的予測を用いる。予測が正しい程、結果的なデータ圧
縮効率は高くなる。注目画素位置“Ｘ”における黒若し
くは白を予測するためには、近隣の先行画素の情報が重
要である。先行画素のうちのサンプルする領域をテンプ
レートと呼ぶ。第２図は前記文献（２）の７ビツト・テ
ンプレート・モデルを示す。
算術符号化が提案されている。ここで上記２値データの
夫々はテキスト−図形イメージの１画素を表わしている
。算術符号化は、１９８４年３月のＩＢＭジャーナル・
オン・リサーチ・アンド・デベロップメント、第２８巻
第２号の第１３５〜１４９頁のグレン・ジー・ラントン
・ジュニアによる゛算術符号化の概説” （文献１）、
及び１９８１年６月のＩＥＥＥトランズアクションズ・
オン・コミュニケーションズ、Ｃ：０Ｍ−２９巻、第６
号の第８５８−８６７頁のグレン・ジー・ラントン・ジ
ュニア及びジエイ・リサネンによる″算術符号化を用い
た白黒イメージの圧縮″（文献２）において説明されて
いる。２値算術符号化方式は、注目画素即ち現画素が黒
又は白即ち′１″又は“０”であるか否かについての統
計的予測を用いる。予測が正しい程、結果的なデータ圧
縮効率は高くなる。注目画素位置“Ｘ”における黒若し
くは白を予測するためには、近隣の先行画素の情報が重
要である。先行画素のうちのサンプルする領域をテンプ
レートと呼ぶ。第２図は前記文献（２）の７ビツト・テ
ンプレート・モデルを示す。
テンプレート即ちサンプル・ウィンドウ１及び注目画素
（処理が行なわれるべき現画素）ｒｒＸｒｒが示されて
いる。算術符号化の第１工程は、画素ｔｒＡ”乃至１１
Ｇ １１の２値データ即ちビットをサンプルすること
である。次の工程は、画素＃Ｉ Ａ ＩＩ乃至ＬＥＧ”
のビット・パターン、をアドレスとして用いて統計テー
ブルをアクセスすることである。この統計テーブルの各
エントリイには１画素１１ Ａ ＃１乃至“Ｇ”のビッ
ト・パターンに基づいて発生される所の優勢シンボル即
ちビット及び劣勢シンボル即ちビットの発生確率が記憶
されている。注目画素ａｔ Ｘ ｎは、上記アクセスが
なされたエントリイの優勢シンボルと比較される。もし
も両者が等しければイエス信号が発生され、そしてもし
も等しくないならばノー信号が発生される。次の工程に
おいて、イエス信号若しくはノー信号及び劣勢シンボル
の発生確率はコーディング手段に送られ、複合確率即ち
コード・ストリングが計算される。
（処理が行なわれるべき現画素）ｒｒＸｒｒが示されて
いる。算術符号化の第１工程は、画素ｔｒＡ”乃至１１
Ｇ １１の２値データ即ちビットをサンプルすること
である。次の工程は、画素＃Ｉ Ａ ＩＩ乃至ＬＥＧ”
のビット・パターン、をアドレスとして用いて統計テー
ブルをアクセスすることである。この統計テーブルの各
エントリイには１画素１１ Ａ ＃１乃至“Ｇ”のビッ
ト・パターンに基づいて発生される所の優勢シンボル即
ちビット及び劣勢シンボル即ちビットの発生確率が記憶
されている。注目画素ａｔ Ｘ ｎは、上記アクセスが
なされたエントリイの優勢シンボルと比較される。もし
も両者が等しければイエス信号が発生され、そしてもし
も等しくないならばノー信号が発生される。次の工程に
おいて、イエス信号若しくはノー信号及び劣勢シンボル
の発生確率はコーディング手段に送られ、複合確率即ち
コード・ストリングが計算される。
そして、このアクセスされたエントリイの優勢シンボル
及び劣勢シンボルの発生確率は、イエス信号及びノー信
号の発生回数に従って変更される。
及び劣勢シンボルの発生確率は、イエス信号及びノー信
号の発生回数に従って変更される。
逆に、コード・ストリングから元のドツト・パターンを
復元することは、符号化工程と逆の順序の工程により行
なわれる。
復元することは、符号化工程と逆の順序の工程により行
なわれる。
［従来技術の問題点］
上記文献が示すように、黒及び白画素に対する従来のテ
ンプレート・モデル１は適合性算術符号化方式に対する
効果的なデータ圧縮モデルではあるが、この方式をディ
ザ・イメージ単独又はこれとテキスト−図形イメージの
混合イメージに用いた場合のデータ圧縮率は、例えばモ
ディファイド・リード方式の如き他の統計コード化方式
に比べると高いけれども、次の理由により算術符号化本
来のものに比べて低下する。テキスト−図形イメージの
場合には、注目ビットｉｔ Ｘ ｔｐは近隣画素特に最
も近い画素“Ｂ ＩＩ、“Ｃ）Ｉ、１１ ＤＰｊ及び１
′Ｇ ７７に対して良く相関づけられる。従って注目ビ
ット“Ｘ ｐｔは、上記従来のテンプレート１のビット
情報により非常に良く予測される。しかし−ながら。
ンプレート・モデル１は適合性算術符号化方式に対する
効果的なデータ圧縮モデルではあるが、この方式をディ
ザ・イメージ単独又はこれとテキスト−図形イメージの
混合イメージに用いた場合のデータ圧縮率は、例えばモ
ディファイド・リード方式の如き他の統計コード化方式
に比べると高いけれども、次の理由により算術符号化本
来のものに比べて低下する。テキスト−図形イメージの
場合には、注目ビットｉｔ Ｘ ｔｐは近隣画素特に最
も近い画素“Ｂ ＩＩ、“Ｃ）Ｉ、１１ ＤＰｊ及び１
′Ｇ ７７に対して良く相関づけられる。従って注目ビ
ット“Ｘ ｐｔは、上記従来のテンプレート１のビット
情報により非常に良く予測される。しかし−ながら。
ディザ・イメージにおいては、相関性はディザ閾値マト
リクスの寸法により決まる成る周期性を示すようになる
。従って１局部的な中間調濃度がゆっくりと変化しそし
て用いるディザ・マトリクスが例えば４×４の場合には
、注目画素“Ｘ”は、第２図の４ビツト前の位置１１
Ｙ Ｈに相関づけられる。この効果をビット相関のデイ
ロカライゼーション（非局所的分布）と呼ぶ。第２図に
示す従来のテンプレート１はこのデイロ力うイゼーショ
ンのために、ディザ・イメージの近くの画素の予測に対
して効果が低い。かくして、圧縮効率は悪化した。
リクスの寸法により決まる成る周期性を示すようになる
。従って１局部的な中間調濃度がゆっくりと変化しそし
て用いるディザ・マトリクスが例えば４×４の場合には
、注目画素“Ｘ”は、第２図の４ビツト前の位置１１
Ｙ Ｈに相関づけられる。この効果をビット相関のデイ
ロカライゼーション（非局所的分布）と呼ぶ。第２図に
示す従来のテンプレート１はこのデイロ力うイゼーショ
ンのために、ディザ・イメージの近くの画素の予測に対
して効果が低い。かくして、圧縮効率は悪化した。
この従来のテンプレート・モデル１を用いる算術符号化
の他の問題は、次に述べる理由により、テキスト−図形
イメージ及びディザ・イメージの混合イメージの圧縮に
おいて生じる。算術演算においては、注目画素即ち現画
素１１ Ｘ ｌｌは、劣勢シンボルの発生確率に基づい
て予測され、そしてこの劣勢シンボルは表１に示す如く
先行画素の“１″及び０”により決定される。
の他の問題は、次に述べる理由により、テキスト−図形
イメージ及びディザ・イメージの混合イメージの圧縮に
おいて生じる。算術演算においては、注目画素即ち現画
素１１ Ｘ ｌｌは、劣勢シンボルの発生確率に基づい
て予測され、そしてこの劣勢シンボルは表１に示す如く
先行画素の“１″及び０”により決定される。
ノ％ｘ
考慮すべき点は、ディザ・イメージにおけるビット・パ
ターン統計はテキスト−図形イメージのよりも相当異な
ることであり、その結果ディザ・イメージの劣勢シンボ
ルの結果的発生確率は、テキスト−図形イメージのより
も相当異なるものとなる。適応性の算術符号化は、前述
の如く、先行画素の最新ビット・パターンに基づいて劣
勢シンボルの発生確率を更新する。しかしながら、この
更新は、実際の書類におけるテキスト−図形イメージか
らディザ・イメージ又はこれの逆への頻繁な変化に追従
するには余りにも遅い、即ち、従来の算術符号化のゆっ
くりとして適応性ではテキスト−図形イメージ及びディ
ザ・イメージの間の頻繁な切換えに追従できない、そし
て発明者は、先行画素のビット・パターンがテキスト−
図形イメージ及びディザ・イメージの両方゛に共通であ
るが、この両イメージに共通なビット・パターンの劣勢
シンボルの発生確率は互いに異なることに着目した。そ
して、このことを状態重複（ＳｔａｔａＯｖｅｒｌｏρ
）と呼ぶ、従来の算術符号化は適応性が遅くしかも状態
重複という欠点を固有的に有しており、従って結果的に
混合イメージに対する圧縮効率が悪化する。
ターン統計はテキスト−図形イメージのよりも相当異な
ることであり、その結果ディザ・イメージの劣勢シンボ
ルの結果的発生確率は、テキスト−図形イメージのより
も相当異なるものとなる。適応性の算術符号化は、前述
の如く、先行画素の最新ビット・パターンに基づいて劣
勢シンボルの発生確率を更新する。しかしながら、この
更新は、実際の書類におけるテキスト−図形イメージか
らディザ・イメージ又はこれの逆への頻繁な変化に追従
するには余りにも遅い、即ち、従来の算術符号化のゆっ
くりとして適応性ではテキスト−図形イメージ及びディ
ザ・イメージの間の頻繁な切換えに追従できない、そし
て発明者は、先行画素のビット・パターンがテキスト−
図形イメージ及びディザ・イメージの両方゛に共通であ
るが、この両イメージに共通なビット・パターンの劣勢
シンボルの発生確率は互いに異なることに着目した。そ
して、このことを状態重複（ＳｔａｔａＯｖｅｒｌｏρ
）と呼ぶ、従来の算術符号化は適応性が遅くしかも状態
重複という欠点を固有的に有しており、従って結果的に
混合イメージに対する圧縮効率が悪化する。
［問題点を解決する手段］
本発明は、ディロ力うイゼーション及び状態重複の両方
を解決しそして混合イメージを効果的に圧縮する。この
ために１本発明は、非局所的なビットの相互関係を考慮
した新たなテンプレート即ちサンプル・ウィンドウを用
いると共に、状態重複の問題を解決するために敏速な適
応を行う。本発明のテンプレートは、テキスト−図形イ
メージに適応するように選択された注目画素の隣接画素
及びディザ・マトリクスの周期に適応するように上記隣
接画素から離れた画素より成る先行画素をサンプルする
ように配列されている。走査ラインの画素は逐次的に処
理され従ってテンプレートは走査ラインに沿って逐次的
に移動される。テンプレートの移動毎に、サンプルされ
た先行画素のビット・パターン即ちイメージは、これが
ディザ優勢イメージ・パターン若しくはテキスト−図形
優勢イメージ・パターンのどれに該当するか否かについ
て調べられる。更に具体的に述べると、この調べの結果
として第１、第２及び第３信号の１つが発生される。第
１信号は、イメージがディザ優勢イメージ・パターンを
有することを表わし、第２信号は、イメージがテキスト
−図形優勢イメージ・パターンを有することを表わし、
そして第３信号は、イメージがディザ優勢イメージ・パ
ターン若しくはテキスト−図形優勢イメージ・パターン
として分類されないことを表わす。第１、第２及び第３
信号の発生回数は、次の２つの統計テーブルの１つに対
するアクセスの選択的切換を制御するために累積される
。
を解決しそして混合イメージを効果的に圧縮する。この
ために１本発明は、非局所的なビットの相互関係を考慮
した新たなテンプレート即ちサンプル・ウィンドウを用
いると共に、状態重複の問題を解決するために敏速な適
応を行う。本発明のテンプレートは、テキスト−図形イ
メージに適応するように選択された注目画素の隣接画素
及びディザ・マトリクスの周期に適応するように上記隣
接画素から離れた画素より成る先行画素をサンプルする
ように配列されている。走査ラインの画素は逐次的に処
理され従ってテンプレートは走査ラインに沿って逐次的
に移動される。テンプレートの移動毎に、サンプルされ
た先行画素のビット・パターン即ちイメージは、これが
ディザ優勢イメージ・パターン若しくはテキスト−図形
優勢イメージ・パターンのどれに該当するか否かについ
て調べられる。更に具体的に述べると、この調べの結果
として第１、第２及び第３信号の１つが発生される。第
１信号は、イメージがディザ優勢イメージ・パターンを
有することを表わし、第２信号は、イメージがテキスト
−図形優勢イメージ・パターンを有することを表わし、
そして第３信号は、イメージがディザ優勢イメージ・パ
ターン若しくはテキスト−図形優勢イメージ・パターン
として分類されないことを表わす。第１、第２及び第３
信号の発生回数は、次の２つの統計テーブルの１つに対
するアクセスの選択的切換を制御するために累積される
。
第１テーブルの各エントリイには、テキスト−図形イメ
ージに対する″優勢シンボル″及び″劣勢シンボルの発
生確率″が記憶されており、そして第２テーブルの各エ
ントリイには、ディザ・イメージに対する″優勢シンボ
ル″及び１′劣勢シンボルの発生確率″が記憶されてい
る。
ージに対する″優勢シンボル″及び″劣勢シンボルの発
生確率″が記憶されており、そして第２テーブルの各エ
ントリイには、ディザ・イメージに対する″優勢シンボ
ル″及び１′劣勢シンボルの発生確率″が記憶されてい
る。
現画素を表わすビットは、上記のうちの選択されたテー
ブルのアドレスされたエントリイの優勢シンボルと比較
される。この比較の結果は、上記エントリイの劣勢シン
ボルの発生確率と共にコーディング手段に送られる。そ
して、コーディング手段はコード化データを発生する。
ブルのアドレスされたエントリイの優勢シンボルと比較
される。この比較の結果は、上記エントリイの劣勢シン
ボルの発生確率と共にコーディング手段に送られる。そ
して、コーディング手段はコード化データを発生する。
そして、上記アドレスされたエントリイの″優勢シンボ
ル″及び″劣勢シンボルの発生確率″が更新される。
ル″及び″劣勢シンボルの発生確率″が更新される。
［実施例の説明コ
本発明の良好な実施例の説明に当り、ディザ・イメージ
は４Ｘ４のマトリクスにより発生されるものとする。し
かしながら、本発明は任意の寸法及び閾値パターンのデ
ィザ・マトリクスによるイメージに対して有効である。
は４Ｘ４のマトリクスにより発生されるものとする。し
かしながら、本発明は任意の寸法及び閾値パターンのデ
ィザ・マトリクスによるイメージに対して有効である。
又、本発明は７ビツトのテンプレートを用いて説明する
が更に大きなテンプレートを用いることもできる。但し
、テンプレートを大きくすることは算術コーディング手
段の統計テーブルを大きくすることになり、従って圧縮
効率及びコーディング手段のコストを勘案すると７ビツ
ト・テンプレート最適サイズの１つである。
が更に大きなテンプレートを用いることもできる。但し
、テンプレートを大きくすることは算術コーディング手
段の統計テーブルを大きくすることになり、従って圧縮
効率及びコーディング手段のコストを勘案すると７ビツ
ト・テンプレート最適サイズの１つである。
第１図は本発明のテンプレート２を示す。テンプレート
２は、先行即ちヒストリィ・ライン及び現ラインの先行
画素“Ａ”、１Ｂ″、′Ｃ”、Ｄ′″、１１ Ｅ ＩＩ
、ＫＩ Ｆ ＋１及びｉｔ Ｇ １７をサンプルする。
２は、先行即ちヒストリィ・ライン及び現ラインの先行
画素“Ａ”、１Ｂ″、′Ｃ”、Ｄ′″、１１ Ｅ ＩＩ
、ＫＩ Ｆ ＋１及びｉｔ Ｇ １７をサンプルする。
画素″Ｂ′″、′Ｃ″、ＩＩ ｐ ＰＩ及びＧ′″は注
目画素即ち現画素１１ Ｘ ＃ｊの隣接画素でありそし
て画素１１ Ａ ＩＩ、Ｉｆ Ｅ Ｔ＋及びＬｒ Ｆ
＋１は隣接画素から離されている。このうち特に、画素
ＩＩ Ａ ＩＩ及び“Ｅ”の夫々は、４×４デイザ・マ
トリクスの周期に適応するように、画素１１ Ｄ”及び
“Ｇ”から離されている。サンプルされたこれら先行７
ビツトは、これのビット・パターン即ちイメージがテキ
スト−図形イメージとして若しくはディザ・イメージと
して取扱われるべきであるか否かについて調べられる。
目画素即ち現画素１１ Ｘ ＃ｊの隣接画素でありそし
て画素１１ Ａ ＩＩ、Ｉｆ Ｅ Ｔ＋及びＬｒ Ｆ
＋１は隣接画素から離されている。このうち特に、画素
ＩＩ Ａ ＩＩ及び“Ｅ”の夫々は、４×４デイザ・マ
トリクスの周期に適応するように、画素１１ Ｄ”及び
“Ｇ”から離されている。サンプルされたこれら先行７
ビツトは、これのビット・パターン即ちイメージがテキ
スト−図形イメージとして若しくはディザ・イメージと
して取扱われるべきであるか否かについて調べられる。
この識別の方法について説明すると、７ビツトにより表
わされる１２８個のビット・パターンを、ディザ優勢グ
ループ、テキスト−図形優勢グループ及びこれら両方に
属さない残りのグループに分ける。
わされる１２８個のビット・パターンを、ディザ優勢グ
ループ、テキスト−図形優勢グループ及びこれら両方に
属さない残りのグループに分ける。
ディザ・イメージの場合には、４個目毎の画素がデイロ
力うイゼーションに基づき相関し、そして次のような場
合が統計的に多く生じる。
力うイゼーションに基づき相関し、そして次のような場
合が統計的に多く生じる。
ピッドｌＡｌ＃、＝ビット“ｐ １１・・・・（１）ビ
ット“Ｅ″＝＝ビツトＩＩ ＩＩ・・・・（２）他方、
テキスト−図形イメージでは相互関係は非局所的でなく
局所的であり、そして次のような場合が統計的に多く生
じる。
ット“Ｅ″＝＝ビツトＩＩ ＩＩ・・・・（２）他方、
テキスト−図形イメージでは相互関係は非局所的でなく
局所的であり、そして次のような場合が統計的に多く生
じる。
ビット“Ｂ″＝＝ビツト”＝ビット“Ｇ １１・・・・
（３） 上記条件（１）、（２）及び（３）により、７ビツト“
Ａ ＩＩ乃至゛Ｇ”の１２８通りの状態即ちビット・パ
ターンのうちディザ優勢パターン及びテキスト−図形優
勢パターンは次の通りである。
（３） 上記条件（１）、（２）及び（３）により、７ビツト“
Ａ ＩＩ乃至゛Ｇ”の１２８通りの状態即ちビット・パ
ターンのうちディザ優勢パターン及びテキスト−図形優
勢パターンは次の通りである。
ディザ パターン
数値Ｐ＝ ”ＡＢＣＤＥＦＧ”ビットとし、そしてｎは
Ｏ若しくは正の整数とする。
Ｏ若しくは正の整数とする。
Ａ＝Ｄ＝Ｅ＝Ｇ＝Ｏに対するＰく６４及びＰ＝１６ｎ又
は１６ ｎ＋２の場合 Ｐ−主、２．１６．１８．３２．３４．４８．５゜ Ａ＝Ｄ＝Ｏ； Ｅ＝Ｇ＝１に対するＰ〈６４及びＰ ＝
Ｉ Ｇ ｎ ＋ ５又は１６ ｎ ＋ ７の場合Ｐ：
５．７．２１．２３．３７．３９．５３．５５、 Ａ＝Ｄ＝１ ； Ｅ＝Ｇ＝Ｏに対するＰ〉６４及びＰ＝
１６ｎ＋８又は１６ｎ＋１０の場合Ｐ：３二４、−入Ａ
−５８８，９０，１０４，１０６，１２０、１２２ Ａ＝Ｄ＝Ｅ＝Ｇ＝１に対するＰ〉６４及びＰ＝１６ｎ＋
１３又は１６ｎ＋１５の場合 Ｐ ： ７７、７９、９３、９５、１０９． １１１．
１２５、 １２７ このようにして、３２個のディザ優勢状態即ちパターン
が規定される。しかしながらアンダーラインを付した状
態はディザ優勢パターンとしては用いられない。これに
ついては後述する。
は１６ ｎ＋２の場合 Ｐ−主、２．１６．１８．３２．３４．４８．５゜ Ａ＝Ｄ＝Ｏ； Ｅ＝Ｇ＝１に対するＰ〈６４及びＰ ＝
Ｉ Ｇ ｎ ＋ ５又は１６ ｎ ＋ ７の場合Ｐ：
５．７．２１．２３．３７．３９．５３．５５、 Ａ＝Ｄ＝１ ； Ｅ＝Ｇ＝Ｏに対するＰ〉６４及びＰ＝
１６ｎ＋８又は１６ｎ＋１０の場合Ｐ：３二４、−入Ａ
−５８８，９０，１０４，１０６，１２０、１２２ Ａ＝Ｄ＝Ｅ＝Ｇ＝１に対するＰ〉６４及びＰ＝１６ｎ＋
１３又は１６ｎ＋１５の場合 Ｐ ： ７７、７９、９３、９５、１０９． １１１．
１２５、 １２７ このようにして、３２個のディザ優勢状態即ちパターン
が規定される。しかしながらアンダーラインを付した状
態はディザ優勢パターンとしては用いられない。これに
ついては後述する。
テキスト−図形価 パターン
Ｂ＝Ｃ＝Ｇ＝Ｏに対するＯ≦Ｐく１６及びＰ＝偶数の場
合 ｐ：ｏ−１−？ユ、４．６．８．１０．１２．１４Ｂ＝
Ｃ＝Ｇ＝Ｏに対する６４≦Ｐ＜８０及びＰ＝偶数の場合 Ｐ：６６．６８．７０．７２．７４．７６．７Ｂ＝Ｃ＝
Ｇ＝１に対する４８＜Ｐ＜６４若しくは１１２＜Ｐ及び
Ｐ＝奇数の場合 Ｐ：４９．５１、ｌ１、立旦、５７．５９．６１．６３
．１１３．１１５．１１７．１１９，１２１．１２３，
１２５．１２７ このようにして、３２個のテキスト−図形優勢状態即ち
パターンが規定される。しかしながら、アンダーライン
を付した状態はテキスト−図形優勢パターンとしては用
いられない。これについて次に述べる。
合 ｐ：ｏ−１−？ユ、４．６．８．１０．１２．１４Ｂ＝
Ｃ＝Ｇ＝Ｏに対する６４≦Ｐ＜８０及びＰ＝偶数の場合 Ｐ：６６．６８．７０．７２．７４．７６．７Ｂ＝Ｃ＝
Ｇ＝１に対する４８＜Ｐ＜６４若しくは１１２＜Ｐ及び
Ｐ＝奇数の場合 Ｐ：４９．５１、ｌ１、立旦、５７．５９．６１．６３
．１１３．１１５．１１７．１１９，１２１．１２３，
１２５．１２７ このようにして、３２個のテキスト−図形優勢状態即ち
パターンが規定される。しかしながら、アンダーライン
を付した状態はテキスト−図形優勢パターンとしては用
いられない。これについて次に述べる。
上記の数値Ｐのうち、次の８個の状態即ちパターンがデ
ィザ優勢パターン及びテキスト−図形優勢パターンの両
方に共通である。
ィザ優勢パターン及びテキスト−図形優勢パターンの両
方に共通である。
Ｐ：０．２．５３．５５．７２．７４，１２５゜これら
の数は上記の如くアンダーラインを付して示してあり、
そしてこれらは、ディザ優勢状態及びテキスト−図形優
勢状態の上記条件を満足する。例えば１１０７＋及びｒ
ｅ ７２ ＋ｙについて説明すると、 ｐ＝ｏｏｏｏｏｏｏ。
の数は上記の如くアンダーラインを付して示してあり、
そしてこれらは、ディザ優勢状態及びテキスト−図形優
勢状態の上記条件を満足する。例えば１１０７＋及びｒ
ｅ ７２ ＋ｙについて説明すると、 ｐ＝ｏｏｏｏｏｏｏ。
Ｐ＝７２ １ ０ ．０ １ ０ ０
０″０”は、ディザ・イメージに対する” Ａ ＝
Ｄ＝ Ｅ ＝ Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（１）及び（２）
を満足し、そして又テキストー図形イメージに対する”
Ｂ ＝ Ｃ＝ Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（３）をも満足
する。
０″０”は、ディザ・イメージに対する” Ａ ＝
Ｄ＝ Ｅ ＝ Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（１）及び（２）
を満足し、そして又テキストー図形イメージに対する”
Ｂ ＝ Ｃ＝ Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（３）をも満足
する。
“７２″は、ディザ・イメージに対する“Ａ＝Ｄ＝１；
Ｅ＝Ｇ＝Ｏ”即ち条件（１）及び（２）を満足し、そし
て又テキストー図形イメージに対する“Ｂ ＝ Ｃ＝
Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（３）をも満足する。
Ｅ＝Ｇ＝Ｏ”即ち条件（１）及び（２）を満足し、そし
て又テキストー図形イメージに対する“Ｂ ＝ Ｃ＝
Ｇ ＝ Ｏ”即ち条件（３）をも満足する。
テンプレート２によりサンプルされたビット・パターン
がディザ優勢パターン若しくはテキスト−図形優勢パタ
ーンに属するか否かを調べるために、最終的に２４個の
状態（３２−８＝２４）が両パターンに対して選択され
る。
がディザ優勢パターン若しくはテキスト−図形優勢パタ
ーンに属するか否かを調べるために、最終的に２４個の
状態（３２−８＝２４）が両パターンに対して選択され
る。
第３図を参照するに、７ビツト・パターンについての上
記判別はテーブル３により行なわれる。
記判別はテーブル３により行なわれる。
テンプレート２による７ビツトのサンプル毎に。
これら７ビツトは第３図のテーブル３及びレジスタ６に
送られる。これら７ビツトは、テーブル３をアクセスす
るためのアドレスとして用いられる。
送られる。これら７ビツトは、テーブル３をアクセスす
るためのアドレスとして用いられる。
次の表２は第３図のテーブル３の内容を部分的に示す。
人ス
ア ド し ス 内 容
ＡＢＣＤＥＦＧ ００００ｏＯｏ （ｐ＝ｏ） ０ ｏｏｏｏｏ○１ （Ｐ＝１） ０ ０００００１０ （Ｐ＝２） ０ ００１００００ （Ｐ＝１６） ＋１ ００１０００１ （Ｐ＝１７） ０ １００００００ （Ｐ＝６４） −１ １０１１０００（Ｐ＝８８） ＋１１１１０１１１
（Ｐ＝１１９） −１１１１１１１１（Ｐ＝
１２７） ０もしもサンプルされた７ビツトの
パターンが。
ＡＢＣＤＥＦＧ ００００ｏＯｏ （ｐ＝ｏ） ０ ｏｏｏｏｏ○１ （Ｐ＝１） ０ ０００００１０ （Ｐ＝２） ０ ００１００００ （Ｐ＝１６） ＋１ ００１０００１ （Ｐ＝１７） ０ １００００００ （Ｐ＝６４） −１ １０１１０００（Ｐ＝８８） ＋１１１１０１１１
（Ｐ＝１１９） −１１１１１１１１（Ｐ＝
１２７） ０もしもサンプルされた７ビツトの
パターンが。
例えばＰ＝１６及びＰ＝８８のようにディザ優勢状態な
らば、“＋１”出力がテーブル３から読み出される。も
しもサンプルされた７ビツトが例えばＰ＝６４及びＰ＝
１１９のようにテキスト−図形優勢状態ならば、ｉｔ
１ ＋″出力読み出される。
らば、“＋１”出力がテーブル３から読み出される。も
しもサンプルされた７ビツトが例えばＰ＝６４及びＰ＝
１１９のようにテキスト−図形優勢状態ならば、ｉｔ
１ ＋″出力読み出される。
面状態以外の状態であるならば、４０″出力が読み出さ
れる。本発明は基本的にはディザ・イメージ若しくはテ
キスト−図形イメージの発生後に第１及び第２統計テー
ブル８及び９へのアクセスを切換える。第１テーブル８
の各エントリイには、テキスト−図形イメージの７ビツ
ト・パターンに対する“優勢シンボル″及び“劣勢シン
ボルの発生確率″が記憶されており、そして第２統計テ
ーブル９の各エントリイには、ディザ・イメージの７ビ
ツト・パターンに対する″優勢シンボル″及び“劣勢シ
ンボルの発生確率″が記憶されている。
れる。本発明は基本的にはディザ・イメージ若しくはテ
キスト−図形イメージの発生後に第１及び第２統計テー
ブル８及び９へのアクセスを切換える。第１テーブル８
の各エントリイには、テキスト−図形イメージの７ビツ
ト・パターンに対する“優勢シンボル″及び“劣勢シン
ボルの発生確率″が記憶されており、そして第２統計テ
ーブル９の各エントリイには、ディザ・イメージの７ビ
ツト・パターンに対する″優勢シンボル″及び“劣勢シ
ンボルの発生確率″が記憶されている。
実際の文書のイメージでは、７ビツト・パターンがテキ
スト・イメージのものであるにもかかわらず、ディザ優
勢パターンにたまたま一致することがあり、又これと逆
の場合が生じる。このような浮動的現象は、次のように
して切換動作に履歴性をもたせることにより取除かれる
。
スト・イメージのものであるにもかかわらず、ディザ優
勢パターンにたまたま一致することがあり、又これと逆
の場合が生じる。このような浮動的現象は、次のように
して切換動作に履歴性をもたせることにより取除かれる
。
カウンタ４と判別及び制御回路５とがテーブル３とレジ
スタ６との間に設けられている。カウンタ４は、′＋１
”出力が印加される毎にカウント・アップし、そして“
−１”出力が印加される毎にカウント・ダウンし、そし
て“０”出力が印加されるとその値に留まる。又、本発
明は、計数値に対して上側閾値及び下側閾値を用いる。
スタ６との間に設けられている。カウンタ４は、′＋１
”出力が印加される毎にカウント・アップし、そして“
−１”出力が印加される毎にカウント・ダウンし、そし
て“０”出力が印加されるとその値に留まる。又、本発
明は、計数値に対して上側閾値及び下側閾値を用いる。
判別及び制御回路５は、計数値が上側閾値若しくは下側
閾値に到達したか否かを調べる。計数値が上側閾値に等
しいか又はこれよりも大きければ、判別及び制御回路５
はＩＩ Ｉ ＩＩをレジスタ６の位置“Ｑ”に与え、そ
して計数値を上側閾値に等しくさせる。
閾値に到達したか否かを調べる。計数値が上側閾値に等
しいか又はこれよりも大きければ、判別及び制御回路５
はＩＩ Ｉ ＩＩをレジスタ６の位置“Ｑ”に与え、そ
して計数値を上側閾値に等しくさせる。
計数値が下側閾値に等しいか又はこれよりも小さければ
、判別及び制御回路５は、レジスタ６の位置ｒｉ Ｑ
ｔ＋にｕ Ｏｒｅを送り、そして計数値を下側閾値に等
しくさせる。さもなければ、位！ １′Ｑ ＩＩのビッ
トは変化されない。上側及び下側閾値は、圧縮効率を最
大なものにするように経験的に定められる。
、判別及び制御回路５は、レジスタ６の位置ｒｉ Ｑ
ｔ＋にｕ Ｏｒｅを送り、そして計数値を下側閾値に等
しくさせる。さもなければ、位！ １′Ｑ ＩＩのビッ
トは変化されない。上側及び下側閾値は、圧縮効率を最
大なものにするように経験的に定められる。
このようにして、テキスト−図形優勢状態及びディザ優
勢状態の発生回数は、第１及び第２統計テーブルのアク
セスの切換を制御するために累積され、それにより上述
の浮動現象を取除くことができる。
勢状態の発生回数は、第１及び第２統計テーブルのアク
セスの切換を制御するために累積され、それにより上述
の浮動現象を取除くことができる。
ビット“Ｑ ｐｐ及び７ビツト″Ａ′″乃至Ｇ′″より
成る８ビツトはレジスタ６からテーブル・アクセス回路
７に送られ、そしてこの回路７は、ビット“Ｑ”に応答
して第１及び第２の統計テーブル８及び９へのアクセス
動作を切換える。選択された統計テーブルが、７ビツト
をアドレスとして用いることにより、アクセスされる。
成る８ビツトはレジスタ６からテーブル・アクセス回路
７に送られ、そしてこの回路７は、ビット“Ｑ”に応答
して第１及び第２の統計テーブル８及び９へのアクセス
動作を切換える。選択された統計テーブルが、７ビツト
をアドレスとして用いることにより、アクセスされる。
アドレスされたエントリイの優勢ビット即ちシンボルが
比較回路１０に送られ、そしてこの回路１０は、この優
勢ビットと現ビット即ち注目ピッドＸ″とを比較する。
比較回路１０に送られ、そしてこの回路１０は、この優
勢ビットと現ビット即ち注目ピッドＸ″とを比較する。
もしも等しいならば、イエス信号がコーディング回路１
１に送られ、そしてもしも等しくないならば、ノー信号
がコーディング回路１１に送られる。コーディング回路
１１は又、アドレスされたエントリイから劣勢シンボル
の発生確率を受けとりそして複合確率即ちコード化出力
を生じる。そして上記エントリイの優勢シンボル及び劣
性シンボルの発生確率が更新される。これら複合確率の
計算及び更新は前記文献に述べられているのでここでは
詳述しない。
１に送られ、そしてもしも等しくないならば、ノー信号
がコーディング回路１１に送られる。コーディング回路
１１は又、アドレスされたエントリイから劣勢シンボル
の発生確率を受けとりそして複合確率即ちコード化出力
を生じる。そして上記エントリイの優勢シンボル及び劣
性シンボルの発生確率が更新される。これら複合確率の
計算及び更新は前記文献に述べられているのでここでは
詳述しない。
［発明の効果］
本発明による効率を評価するために、本発明及び従来の
方法の圧縮率をシュミレーションにより求めた。３種類
のテスト・チャートを用いた。第１番目のテキス・チャ
ートはＣＣＩＴＴのテスト・チャートＮｏ、１であり、
これをここではテキスト・チャートと呼ぶ。第２番目の
テスト・チャートは、画像電子学会のテスト・≠ヤード
であり、これをディザ・チャートと呼ぶ。第３番目のチ
ャートは、ＩＥＥＥのファクシミリ・テスト・チャート
“ＩＥＥＥ Ｓｔｄ １６７Ａ−１９８０”であり
、これはテキスト、図形及びディザ・イメージを含んで
おり、これを混合チャートと呼ぶ。
方法の圧縮率をシュミレーションにより求めた。３種類
のテスト・チャートを用いた。第１番目のテキス・チャ
ートはＣＣＩＴＴのテスト・チャートＮｏ、１であり、
これをここではテキスト・チャートと呼ぶ。第２番目の
テスト・チャートは、画像電子学会のテスト・≠ヤード
であり、これをディザ・チャートと呼ぶ。第３番目のチ
ャートは、ＩＥＥＥのファクシミリ・テスト・チャート
“ＩＥＥＥ Ｓｔｄ １６７Ａ−１９８０”であり
、これはテキスト、図形及びディザ・イメージを含んで
おり、これを混合チャートと呼ぶ。
静的統計に適応する上でのエントロピーは次の如く規定
される。
される。
テンプレート・モデルにＮ個の状態があり、ｎ（ｋ）は
状態にの発生回数であり、そしてｐ （ｋ）は状態ｋに
おける１１０ ＩＩの発生確率とすると、イメージ・デ
ータのエントロピーＨは次式で表わされる。
状態にの発生回数であり、そしてｐ （ｋ）は状態ｋに
おける１１０ ＩＩの発生確率とすると、イメージ・デ
ータのエントロピーＨは次式で表わされる。
ｋ＝Ｕ
このエントロピーは、前記文献に示されている算術符号
化に従う実際の圧縮データ量に非常に近似する。いくつ
かのテンプレート・モデルを評価するために遅い適応方
式は用いなかった。遅い適応性を本発明の速い適応方式
に加えて同時に利用することもできる。これは、文献（
２）の静的適応方式のエントロピーと比べ約１０％圧縮
効率を改善する助けとなる。エントロピーは一般に予測
モデルを評価するのに良好な手段でありそして算術符号
化の実際の圧縮データ量に非常に近似する。
化に従う実際の圧縮データ量に非常に近似する。いくつ
かのテンプレート・モデルを評価するために遅い適応方
式は用いなかった。遅い適応性を本発明の速い適応方式
に加えて同時に利用することもできる。これは、文献（
２）の静的適応方式のエントロピーと比べ約１０％圧縮
効率を改善する助けとなる。エントロピーは一般に予測
モデルを評価するのに良好な手段でありそして算術符号
化の実際の圧縮データ量に非常に近似する。
従って、モデルの効率を評価するのにエントロピーを用
いる。次の表３に示すように、計算で求めたエントロピ
ーを、オリジナル・データ及びモディファイド・リード
（ＭＲ）方式の圧縮データ量と比較する。表の右端の欄
は本発明の方式によるものであり、第１図の７ビツト・
テンプレート２を用い、前記ヒステリシス・パラメータ
に基づく適応性切換方式を用いそしてカウンタ４の計数
値に対する上側閾値として２を用い、下側閾値として２
を用いた。
いる。次の表３に示すように、計算で求めたエントロピ
ーを、オリジナル・データ及びモディファイド・リード
（ＭＲ）方式の圧縮データ量と比較する。表の右端の欄
は本発明の方式によるものであり、第１図の７ビツト・
テンプレート２を用い、前記ヒステリシス・パラメータ
に基づく適応性切換方式を用いそしてカウンタ４の計数
値に対する上側閾値として２を用い、下側閾値として２
を用いた。
上記結果が示すように、本発明は特にディザ画像及び混
合画像の両方において著しい圧縮率の改善を示すことが
明らかである。この改善は、ディザ・イメージにおける
ビット相関のデイロカライ ！ゼーション及びテキ
スト−図形イメージにおけるビット相関のロカライゼー
ションを考慮して新たなテンプレート・モデルを導入す
ると共に１両イメージ相互間で相違する統計に適合する
ように適応性切換方式を導入した本発明によって実現さ
れるものである。本発明はソフトウェア型若しくはハー
ドウェハ型のコーディング−デコーディング手段のいず
れによっても具現化されることが明らかである。
合画像の両方において著しい圧縮率の改善を示すことが
明らかである。この改善は、ディザ・イメージにおける
ビット相関のデイロカライ ！ゼーション及びテキ
スト−図形イメージにおけるビット相関のロカライゼー
ションを考慮して新たなテンプレート・モデルを導入す
ると共に１両イメージ相互間で相違する統計に適合する
ように適応性切換方式を導入した本発明によって実現さ
れるものである。本発明はソフトウェア型若しくはハー
ドウェハ型のコーディング−デコーディング手段のいず
れによっても具現化されることが明らかである。
第１図は本発明に従うテンプレートを示す図、第２図は
従来の算術符号化方式で用いたテンプレートを示す図、
第３図は本発明の改良されたデータ圧縮を行う回路のブ
ロック図である。 １・・・・従来のテンプレート、２・・・・本−発明に
よるテンプレート、３・・・・テーブル、４・・・・カ
ラン賀、５・・・・判別及び制御回路、６・・・・レジ
スタ、７・・・・テーブル・アクセス回路、８・・・・
第１統計升−プル、９・・・・第２統計テーブル、１０
・・・・比咬回路、１１・・・・コーディング回路。 出願人 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 代理人 弁理士 岡 １） 次 生（外１名）
従来の算術符号化方式で用いたテンプレートを示す図、
第３図は本発明の改良されたデータ圧縮を行う回路のブ
ロック図である。 １・・・・従来のテンプレート、２・・・・本−発明に
よるテンプレート、３・・・・テーブル、４・・・・カ
ラン賀、５・・・・判別及び制御回路、６・・・・レジ
スタ、７・・・・テーブル・アクセス回路、８・・・・
第１統計升−プル、９・・・・第２統計テーブル、１０
・・・・比咬回路、１１・・・・コーディング回路。 出願人 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 代理人 弁理士 岡 １） 次 生（外１名）
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 夫々がテキスト−図形イメージ若しくはディザ・イメー
ジの１画素を表わす２値データ・ストリームを圧縮する
方法において、 処理されるべき注目画素に隣接する画素及び上記ディザ
・イメージに対するディザ・マトリクスの周期に適合す
るように上記隣接画素から離れた画素より成る先行画素
をサンプルし、 上記隣接画素及び上記離れた画素により表わされるイメ
ージを上記テキスト−図形イメージ若しくは上記ディザ
・イメージとして識別するために上記隣接画素及び上記
離れた画素の２値データを判定し、 上記テキスト−図形イメージの上記隣接画素及び上記離
れた画素の上記２値データに対する“優勢シンボル”及
び“劣勢シンボルの発生確率”を各エントリイに記憶す
る第１統計テーブル並びに上記ディザ・イメージの上記
隣接画素及び上記離れた画素の２値データに対する“優
勢シンボル”及び“劣勢シンボルの発生確率”を各エン
トリイに記憶する第２統計テーブルの一方を、上記判定
に従い選択して、上記隣接画素及び上記離れた画素の２
値データをアドレスとして用いてアクセスし、 上記注目画素の２値データを上記アクセスされたエント
リイの優勢シンボルと比較し、 上記アクセスされたエントリイの“劣勢シンボルの発生
確率”及び上記比較の結果に従つてコード化データを発
生することにより成る２値データの圧縮方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60167868A JPS6229372A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | ２値デ−タの圧縮方法 |
| EP86109714A EP0215229B1 (en) | 1985-07-31 | 1986-07-15 | Method for compressing bi-level data |
| DE8686109714T DE3672059D1 (de) | 1985-07-31 | 1986-07-15 | Verfahren zum komprimieren von zwei-pegeldaten. |
| US07/250,596 US4901363A (en) | 1985-07-31 | 1988-09-28 | System for compressing bi-level data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60167868A JPS6229372A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | ２値デ−タの圧縮方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6229372A true JPS6229372A (ja) | 1987-02-07 |
| JPH0448311B2 JPH0448311B2 (ja) | 1992-08-06 |
Family
ID=15857569
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60167868A Granted JPS6229372A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | ２値デ−タの圧縮方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4901363A (ja) |
| EP (1) | EP0215229B1 (ja) |
| JP (1) | JPS6229372A (ja) |
| DE (1) | DE3672059D1 (ja) |
Cited By (1)
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE3672059D1 (de) | 1990-07-19 |
| EP0215229B1 (en) | 1990-06-13 |
| EP0215229A2 (en) | 1987-03-25 |
| JPH0448311B2 (ja) | 1992-08-06 |
| US4901363A (en) | 1990-02-13 |
| EP0215229A3 (en) | 1988-09-21 |
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