JPS63249194A - 画像デ−タの圧縮方式 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は文字等を含む画像データの圧縮方式に係り、特
に文字等の輪郭を関数曲線または直線の集合で近似し、
その輪郭特定情報によって画像データの圧縮を行う画像
データの圧縮方式に関するものである。

［従来の技術］ 文字等の画像データをドツト分割して得られるドツトデ
ータは、データ量が極めて多くなることは周知である。

そこで、この多量のデータを圧縮して記憶あるいは伝送
させるため、種々のデータ圧縮法が提案されてきており
、例えば特開昭５４−１４９５２２号、特開昭５５−７
９１５４号に記載された直線近似法や、特開昭５７−３
９９６３号、特開昭５８−１３４７４５号、特開昭６０
−７５９７６号に記載されたｎ次曲線近似法等がある。

［発明が解決しようとする問題点］ しかし、前者の直線近似法では輪郭のなめらかさが保証
されず、また後者のｎ次曲線近似法では曲線の滑らかさ
が保証されるが、関数式から曲線への変換が複雑なため
、曲線の発生に時間がかかり、ＣＲＴやレーザビームプ
リンタ等の高速の表示装置には、速度の点で実用に耐え
ないという欠点を有していた。そこで曲線の発生の速い
３次ベジェ曲線式を利用する方法があるが、この曲線式
は曲線への近似法が確立されていないため、近似が藩し
いという問題があった。

本発明は上述従来例に鑑みなされたもので、文字等の画
像データの輪郭を、発生速度の速い曲線近似によって近
似して符号化する画像データの圧縮方式を提供すること
を目的とする。

［問題点を解決するための手段］ 上記目的を達成するために本発明の画像データの圧縮方
式は以下の様な構成からなる。即ち、線画情報の直線部
と曲線部とを識別する識別手段と、前記曲線部を分割し
た区間の両端点における曲線の傾き及び座標を求める手
段と、前記傾き及び前記両端点と前記区間を分割する分
割点の座標をもとに前記区間を近似式により近似し、前
記区間の曲線と近似された曲線との誤差が所定値以下に
なるように前記分割点を決定する近似手段と、前記区間
の近似を前記曲線部全体に拡張して前記曲線部全体を近
似する手段と、近似された曲線上の各点の座標値に対応
するコードを前記曲線部の符号化コードとする手段と、
前記直線部の始点及び終点をコード化する手段とを備え
る。

［作用コ 以上の構成において、線画情報の直線部と曲線部とを識
別し、曲線部と識別された曲線部を分割した区間の両端
点における区間の傾き及び座標を求める。次に、区間内
の曲線部上に分割点を定め、区間の傾き及び両端点と分
割点の座標をもとに区間を近似式により近似する。

元の区間の曲線と近似された曲線との誤差が最少になる
ように分割点を変更し、誤差は最小になるとときの分割
点を基に近似式を決定する。この区間の近似を曲線部全
体に拡張して、曲線部全体を近似し、近似された曲線上
の各点の座標値に対応するコードを曲線部の符号化コー
゛ドとする。こうして得られた曲線部と直線部のコード
を基に線画情報の圧縮を行うように動作する。

［実施例］ 以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳細
に説明する。

［機能ブロック図の説明　（第１図）］第１図は実施例
の機能別構成を示すブロック図である。

図において、１０は［ｘ、ｙｌマトリクス状にドツト分
解された画像データを入力する画像データ人力部で、例
えばイメージスキャナから構成されている。１１は画像
データ入力部１０から入力されドツト分解された文字等
の画像データの輪郭を抽出する輪郭抽出部である。１２
は輪郭抽出部１１で抽出された文字等の輪郭を、輪郭と
の偏位量が許容誤差以下となるようなベクトルで直線近
似する直線近似部である。

近似された輪郭は、識別部１３でベクトルの長さに基づ
いて、直線部と曲線部に識別される。曲線として識別さ
れた輪郭部は、傾き算出部１４で曲線部の両端点（始点
及び終点）と両端点の前後に設定された所定数の輪郭点
とを結ぶ線分の傾きの平均値や、接続する曲線もしくは
直線の傾きから、輪郭部の両端点（始点、終点）におけ
る輪郭（曲線部）の傾きを求める。

３次のベジェ曲線近似部１５は、曲線部と識別された輪
郭線上の始点と終点の間に３次ベジェ曲線の特定の分割
点Ｐ（ｕ）を設定し、３次ベジェ曲線式を求める。誤差
算出部１６は輪郭点と近似された３次ベジェ曲線との偏
位誤差を算出し、この誤差が最小になるように３次ベジ
ェ曲線近似部上の分割点Ｐ　（ｕ）を輪郭線上で移動す
る。

誤差算出部１６で誤差が最小となる３次ベジェ曲線が決
定されると、サンプル点決定部１７で分割点Ｐ　（ｕ）
をサンプル点として決定する。

拡張部１８では曲線近似部１５で近似された曲線の終点
（Ｐ、）を調べ、この終点が次の隣接する未知の曲線に
連続してつながっている時は、その未知の曲線の始点に
移動し、再び傾き算出部１４からサンプル点決定部１７
に至る曲線近似処理を行う。サンプル点再決定部１９で
は、曲線近似された曲線と元の曲線の輪郭点との偏位が
一定の誤差内にあり、かつ最長のベジェ曲線となる点を
終点（Ｐ３）として決定し、その際の分割点（サンプル
点）も再決定する。以上の輪郭抽出部１１からサンプル
点再決定部１９まではマイクロプロセッサ等から構成さ
れる。

尚、偏位が所定の誤差範囲内をこえたときは、１つ前の
サンプル点に戻す。また曲線部の終点が既知の曲線部あ
るいは直線部に接続しているときは、拡張部１８による
拡張操作は終了する。

コード化部２０は、このようにして得られたベジェ曲線
について、この曲線を特定する点Ｐ０〜Ｐ、の座標値を
コード化する。２１はコード化された圧縮データを記憶
する記憶部である。

以上説明した各処理を輪郭部の全てに対して行うことに
より、記憶部２１には輪郭データを直線部と曲線部とに
分けてコード化した圧縮コードが形成される。

尚、復号化部ではコード化部２０でコード化された圧縮
コードを復号して、座標および直線式に変換する。この
座標データをもとにベジェ曲線式により輪郭の曲線部を
得て、輪郭の直線部を合成してもとの文字等の輪郭を求
める。

以下、各部のデータ処理を詳細に説明する。

Ｃ画像データの特徴抽出］ 画像データ人力部１０はスキャナ装置等のラスタ走査に
よって画像データを入力し、［ｘ、ｙ］ママトリクス状
ドツト分解する。こうして得られた２値ドツトパターン
データが処理対象となるオリジナル画像データとなる。

輪郭抽出部１１は２値ドツトパターンデータのＸまたは
ｙ方向において、′０”１　′１”あるいは“１”から
“０”に変化するドツト位置を輪郭点として抽出する。

［直線近似部と識別部の説明　（第２図）］輪郭上の任
意の１区間において、もとの輪郭との偏位量が所定の許
容誤差以下に収まる範囲で、できるだけ長く設定した複
数のベクトルにより直線近似を行う。

第２図は輪郭の任意の１区間（ｐｏ　、　Ｐｎ−１）に
おいて、点線で示した輪郭２４を２次元ベクトル２５の
集合で直線近似を行なった例を示したものである。

本実施例で使用する文字の輪郭形状は、一般に直線部と
曲線部を有しており、これらを識別するため、上述した
直線近似により求めたベクトルの長さに基づいて直線部
と曲線部を認識する。即ち、ある近似直線の両端をＰｔ
　　（Ｘｔ　、　３’ｔ　）。

Ｐい１（Ｘｔやｔ、）’ｔ＋＋）とすると、そのベクト
ルの長さ文は、 旦＝：　　（Ｘｔ　　−Ｘｔ＊＋）２　＋　　（ｙｔ　
　−ｙｔや、）２で算出され、この長さがある一定の値
以下のものを曲線部として認識する。

［傾き算出部の説明　（第３図〜第７図）］識別部１３
で得られた曲線部を３次ベジェ曲線で近似するには、曲
線部の両端点（始点と終点）における傾きが必要になる
。

第３図は直線３０に連続して平滑に曲線３１が始まる場
合を示す図で、この時は直線３０の傾きｍが、曲線３１
の端点（Ｐｏ）の傾きｔ。どなる。即ち、ｔｏ　＝ｍで
ある。

第４図はすでにベジェ曲線によって近似された曲線３２
と滑らか（線形）に接続された曲線３３が始まる場合は
、曲線３２の終点Ｐ３　　’の傾きｔ、′は曲線３３の
始点（Ｐｏ）の傾き七〇となる。即ち、ｔｏ＝ｔ３’で
ある。

この場合、端点（Ｐｏ）以降の曲線３４上に、所定の輪
郭点（Ｐ＋　、Ｐ２　）を設定し、端点（Ｐｏ）と各輪
郭点（ｐ＋　、Ｐ２　）とを結ぶそれぞれの線分３５．
３６の傾きｔｌ、ｔ２の平均より算出する。第５図の輪
郭点が２点の場合を例にとると、 となる。

第６図は端点（ＰＧ）が未知の曲線３７．３８の中間点
として、曲線３８の始点もしくは終点が設定されている
場合を示す図である。

第６図の場合、始点（Ｐｏ）の前後の未知の曲線３７．
３８上に、所定数の輪郭点（ｐ−＋＋Ｐ−２＋　　ｐｌ
　、　　Ｐ２　）を設定し、始点（Ｐｏ）と各輪郭点と
を結ぶ線分３９〜４２の傾きの平均より始点における傾
き七〇を求める。従って、第６図の場合、端点Ｐ０にお
ける傾き七〇は、で表わされる。

第７図は曲線部４３の終点（Ｐｏ）がどの線とも滑らか
に接続していない場合の、終点における−傾き七〇を求
める場合を示す図である。

この場合は終点ＰＧの前の曲線４３上に所定の輪郭点（
Ｐ−１，Ｐ−２）を設定し、端点Ｐ。と各輪郭点Ｐ−１
＋Ｐ−２とを結ぶ線分４４．４５の傾きｔ−１ｎ　　ｔ
−２の平均値より、端点Ｐ。における傾きｔｏを求める
。従って、 となる。

［３次ベジェ曲線近似部の説明　（第８図）］第８図は
曲線として識別された輪郭線８０を近似した曲線８１を
示す図である。輪郭線８０の両端点をＰａ　　（Ｘｏ　
、　ｙｏ　）、Ｐａ　　（Ｘ３　、　ｙ、）とし、それ
らの点における曲線の傾きを七〇＋ｔ、とする。次にＰ
。とＰ、の間の輪郭線８０上のＰｏの隣の輪郭点をｐ、
（ｘ、、ｙ、）とし、ｕ＝０．５とすると、ベジェ曲線
を特定する他の２点Ｐ＋　　（Ｘ＋　、３’＋　）、Ｐ
２　　（Ｘ２　＋　ｙ２　）はそれぞれ、 ｙ＋−ｊｏ（Ｌ−Ｘｏ）＋ｙ。

ｙ２−ｔ＋　（Ｘ２−Ｘ３）”ｙ３ の式で算出される。

このベジェ曲線はＯ≦ｔ≦１で、 Ｐは、−Ｐｏ（１−ｔ）　３＋３Ｐ、　（１−ｔ）　”
ｔ＋３Ｐ２（１−ｔ）　ｔ”＋Ｐ３ｔ３となる。

［誤差算出部とサンプル点決定部の説明１次に、このよ
うにして求められたベジェ曲線と元の輪郭（曲線部）と
の偏位を求める。

この偏位を求める方法としては、先のベジェ曲線式にお
いて、ｔを０から１の間の十分小さい値とし、各ｔの値
に対応して求められるベジェ曲線上の各点と輪郭点との
距離の最小値を、ベジェ曲線式と各輪郭点との偏位とす
る。この処理を２０〜Ｐ、の間の端点を含む全輪郭点に
ついて求め、偏位の最大値を元の輪郭との誤差とする。

この誤差が最も小さくなるように、分割点ＰｕをＰ０〜
Ｐ３の輪郭線上で動かし、ベジェ曲線近似、誤差算出を
繰返す。

サンプル点は、誤差が最小のときのＰ０〜Ｐ３を仮のサ
ンプル点とする。これは後述するように、次に未知の曲
線がつながっている場合、サンプル点が変更する可能性
があるためである。

［拡張部の説明　（第９図）］ 第９図は求められた輪郭線の隣が未知の曲線部のときの
、曲線部の拡張処理（既に求めた曲線部と未知の曲線部
とを接続する）を示す図である。

点線で示した曲線８２は既に求められた曲線部で、その
終点はＰ、である。曲線部８３は未知の曲線部である。

曲線部８３の終点Ｐ３　　”にＰ３を移動し、３次ベジ
ェ曲線近似部１５でベジェ曲線８４を求める。このよう
にして求められたベジェ曲線８４と曲線８３との誤差が
所定の誤差範囲内にあるときは、更に拡張操作を続行し
て曲線部の拡張、即ち、次の曲線区間との接続を行う。

ここで誤差範囲を越えたときは、拡張処理を終了し、１
つ前のサンプル点に戻す。また次に既知の曲線部あるい
は直線部が続くときも、拡張処理は終了する。

サンプル点再決定部１９では、このようにして定められ
たベジェ曲線の４点（ｐｏ−ｐｉ）を改めてサンプル点
として決定する。

［コード化部の説明　（第１０図、第１１図）］以上の
ようにして求めた直線部及び曲線部のサンプル点の座標
をコード化し、更に各ブロック単位に編成したブロック
データの集合として記憶することにより、任意の文字の
輪郭に忠実な圧縮データを得ることができる。

第１０図（Ａ）はコード化された輪郭情報フォーマット
の一例を示す図である。

ここでは前述のようにして、求めた直線部及び曲線部の
各サンプル区間の始点座標、近似曲線の特定点の座標及
び終点座標をコード化し、更に各ブロック単位に編成し
たブロックデータの集合として記憶することにより、任
意の文字等の画像データの輪郭に忠実な圧縮データを得
ることができる。

ブロックヘッダ９０は１ブロツクのサンプル点数を記憶
するエリア、セグメントヘッダ９１は直線あるいはベジ
ェ曲線を区別するフラグ、及び線分あるいは曲線の開始
及び終了を示すフラグを含んでいる。セグメント情報９
２は始点、終点及び各特定点のｘ、ｙ座標値をコード化
して記憶している。

第１０図（Ｂ）は第１２図の曲線１２０をコード化して
記録した場合を示している。

ブロックヘッダ９０には曲線１２０のサンプル点数がセ
ットされる。セグメントヘッダ１００には、曲線１２０
の始点Ｐ０のフラグがセットされる。即ち、曲線フラグ
９３がオン、始点フラグ９４がともにオンとなっている
。セグメント情報１０１には始点Ｐ０の座標（ｘｏ　、
　３１０　）をコード化したコードが格納される。曲線
１２０の特定点Ｐ、、Ｐ２の座標はそれぞれセグメント
情報１０３．１０５に格納され、対応するセグメントヘ
ッダ１０２，１０４では曲線フラグのみがオンとなって
いる。また、曲線１２０の終点Ｐ３は次の曲線１２１の
始点でもあるため、セグメントへラダ１０６の曲線フラ
グ、始点フラグがオンとなり、セグメント情報１０７に
（Ｘ３．＋　ｙ３）のコードが格納される。

上記フォーマットによるコード化された各ブロックデー
タは、各ブロック単位に第１１図のように記憶される。

これまで述べてきたことは、文字輪郭データ圧縮に関す
るものであるが、次に、このようにして圧縮された輪郭
データを元の輪郭データに復号する場合を説明する。

第１１図のように記憶された圧縮データは、ブロックデ
ータごとにセグメントヘッドとセグメント情報が読まれ
、セグメントヘッダの直線フラグがオン（直線）ものは
、複合した始点と終点を直線で結ぶことにより再現され
る。一方、セグメントヘッダの曲線フラグがオン（曲線
）のものは、復号された４特定点の座標より前述のベジ
ェ曲線式を用いてＯ≦ｔ≦１で、 Ｐ　　（ｔ）＝Ｐ。（１−ｔ）３＋３Ｐ＋ｔ（１−ｔ）
”３Ｐｚ　仁２　（１−をン÷Ｐ３　ｔ３により曲線を
もとめる。こ″の際、曲線はｔを“０”と１”の間で十
分細かく分解して、それぞれの区間を直線でひくことで
表現できる。

このようにして、復元した輪郭データは画像データの記
憶部のドツトパターンにより展開され、例えばレーザビ
ームプリンタ、ＣＲＴ等の出力装置に供給することによ
り所望の文字あるいは画像が復元される。

尚、本実施例では入力した任意の点を修正するのに、元
の曲線上を穆勤させる方法を用いたが、入力する任意の
点は固定にして分解の係数Ｕを“０”から“１″の間で
変化させることによって修正することも可能である。ま
た本実施例は文字の輪郭を例に説明したが、線画データ
であってもよいことはもちろんである。

以上説明した様に本実施例によれば、従来難しいとされ
てきたベジェ曲線による輪郭線のコード化が、始点と終
点及び輪郭線上の他の点を指示することにより高速かつ
精度良く行えるという効果がある。

［発明の効果］ 以上述べたように本発明によれば、画像データの輪郭を
高速に曲線に近似できるため、容易に文字等の画像デー
タの輪郭や線画像をコード簡単にコード化できるという
効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例の機能ブロック図、 第２図は曲線部をベクトルで近似した例を示す図、 第３図〜第７図はそれぞれ曲線上の傾きを求める方法を
示す図、 第８図はベジェ曲線による曲線の近似を示す図、 第９図は曲線の拡張処理を説明するための図、第１０図
（Ａ）は輪郭情報のフォーマットの１例を示す図、 第１０図（Ｂ）は第１２図の曲線の輪郭情報の１例を示
す図、 第１１図はブロックデータのフォーマットを示す図、 第１２図は曲線をベジェ曲線によって近似してコード化
する場合を説明した図である。 図中、１０・・・画像データ入力部、１１・・・輪郭抽
出部、１２・・・直線近似部、１３・・・識別部、１４
・・・傾き算出部、１５・・・３次ベジェ曲線近似部、
１６・・・誤差検出部、１７・・・サンプル点決定部、
１８・・・拡張部、１９・・・サンプル点再決定部、２
０・・・コード化部、２１・・・記憶部である。 第２図 第３図 第５図 ３９　　第６図 第７図 第１ｎ 第１２図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）線画情報の直線部と曲線部とを識別する識別手段
   と、 前記曲線部を分割した区間の両端点における曲線の傾き
   及び座標を求める手段と、 前記傾き及び前記両端点と前記区間を分割する分割点の
   座標をもとに前記区間を近似式により近似し、前記区間
   の曲線と近似された曲線との誤差が所定値以下になるよ
   うに前記分割点を決定する近似手段と、 前記区間の近似を前記曲線部全体に拡張して前記曲線部
   全体を近似する手段と、 近似された曲線上の各点の座標値に対応するコードを前
   記曲線部の符号化コードとする手段と、 前記直線部の始点及び終点をコード化する手段とを備え
   、 前記直線部のコード情報と前記符号化コードとで前記線
   画情報を圧縮するようにしたことを特徴とする画像デー
   タの圧縮方式。
2. （２）線画情報は入力された画像データの輪郭情報であ
   ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像デ
   ータの圧縮方式。
3. （３）識別手段は線画情報を直線との誤差が所定値以下
   になるように直線により近似し、該直線の長さが所定長
   以下のときに曲線と識別するようにした事を特徴とする
   特許請求の範囲第１項に記載の画像データの圧縮方式。
4. （４）近似手段は曲線部の区間内に分割点を求めて３次
   のベジエ曲線により曲線近似を行い、前記３次のベジエ
   曲線により近似された曲線と元の曲線とのズレが所定値
   以下になるように、前記分割点を決定することを特徴と
   する特許請求の範囲第１項に記載の画像データの圧縮方
   式。