JPS63312778A - 画像の情報量圧縮方法 - 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】 〔技術分野〕 本発明は、画像の情報量を圧縮する方法に係り、特に多
階調デジタルカラー両像のデ〒り圧縮方法に関するもの
である。

〔従来技術〕

第１図に示すように、一般に１枚の画像をＭ×Ｎの画素
に分解し、各画素にｍビットの量子化符号を与えた場合
、画像のもつ最大の情報量はＭ×ＮＸｍビットとなる。

ところで実際に扱う多くの画像は、各階調値が等確率に
は出現せず、階調値にかたよりがある。

そのため１枚の画像の表現に必要な情報量は、Ｍ×Ｎｘ
ｍビットよりはるかに少なくてよい。この最大情報量と
実際の情報量との差を冗長度とよんでおり、この冗長度
を削減することが、画像データの圧縮である。

従来、上記の観点からいくつかの画像データ圧縮方法が
提案されているが、いずれも基本となるのはランレング
スの考え方であり、それにハフマン符号化法を組み合わ
せたものが一般的である。

以下に従来の画像データ圧縮方法を説明する。

走査線上の同一記号の連続を一般にランといい、その長
さをランレングスという。いま、あるランレングスの発
生確率をＱ（１）とし、各Ｑ　（１１に対し次式が成立
しているとする。

Ｑ　（１１≧Ｑ（２）≧Ｑ（３）≧　−・・・・−−−
−≧Ｑ　（ｎ＋このとき、各Ｑ　Ｔｌ）に対し符号を与
え、その符号長Ｌ　（１１を次のようにする。

Ｌ　（１）　≦Ｌ　ｆ２）　≦Ｌ　（３）≦　・−一−
−−−−−≦Ｌ　（ｎ）このような符号化を行うことに
より、高い確率で出現するランレングスに対する符号は
ど短くすることかできる。

いま−例として、第１表に示すようにランレングスａ１
〜ａ４の起こる確率Ｑ　（１１をそれぞれ０．４．０．
３．０．２．０．１とすると、第２表に示すような符号
化を行うことができる。このような符号化をハフマンの
最短符号化という。

第２表から明らかなように、最も起こる確率の高いラン
レングスａｌに対しては１ビツトのコードが割り当てら
れ、起こる確率の少ないａ３、ａ４に対しては３ビツト
のコードが割り当てられており、全体として情報量が圧
縮されることが分かる。

第１表 第２表 〔従来技術の問題点〕 以上の方法は、単に白か黒かといった２値ファクシミリ
信号のような画像データの圧縮には、がなりの効果があ
り、広く利用されているが、各画素が多段階の階調を有
する画像データの圧縮には効果的ではない０例えばテレ
ビの画像をデジタイズして伝送しようとする場合、デジ
タイズされた情報にｍビットの階調情報が付けられるた
め、その階調情報の変化により、２値化（すなわちｍ＝
１）の場合のようにランレングスが長くならない。

このため従来の方法では圧縮効果があがらないのである
。

〔問題点の解決手段とその作用〕

本発明は、上記のような従来技術の問題・点に鑑み、階
調の多い画像の情報量圧縮方法を提供するもので、カラ
ーデジタル画像の情報量を圧縮する方法において、原画
像情報を形状情報と、それにより囲まれる領域の色情報
とに分離し、各々の情報量をデータ圧縮することを特徴
とするものである。

〔実施例〕

以下本発明を実施例を参照に詳細に説明する。

カラー画像は色の三原則により、Ｒ，Ｇ、Ｂの３画面よ
り構成される。

いまｍを８ビツト（２’＝２５６階調）とすると、第２
図に示すように情報量は２５６ドツ１−Ｘ２５６ドソト
×８ビツト　（２５６階調）　　Ｘ　３　　（Ｒ，Ｇ、
Ｂ　）　　＝１．５７２．８６４ビツトになる。

ところで一般にカラー画像は、人間の肉眼で見る限り４
０００色程度あれば、十分高品位として認識される。そ
こで２５６階調のカラー画像データを画像の形状に沿っ
て約４０００の領域に区分し、それぞれの領域に２　色
（３２，７６８色）の中から４０００色を選び割付ける
ようにする。

すなわち第３図のように、画像を領域Ｓ、　　５２Ｓ３
−・−３ｎに区分し色を割付ける。ここでｎが４０００
程度であれば十分高品位な画像とみなすことができる。

一方ＳＩＳニー・−・・−３ｎの区分線が画像の形状を
表わすことになる。

つまり、画像データを形状データと、それにより囲まれ
る領域の色データとに分離し、各々のデータを圧縮する
ことにより、高精度、高圧縮を実現する。

まず形状のデータを分離する方法、すなわち領域区分の
方法について説明する。

形状のデータを抽出するということは、画像デー夕を横
方向または縦方向にサーチし、予め定められたノイズマ
ージン内の同一色がどうかを比較し、同一色であればビ
ット０を同一色でなければビット１をセットする。つま
り色の領域の切れ目にビットを立てることになる。この
ようにすることにより、１画素ｌビットで形状データを
表現できる。

第４図を用いて縦、横両方向のサーチ方法について説明
する。いま２５６Ｘ２５６ドツトの画素における階調は
、Ｒ，Ｇ、Ｂ各画面 Ｒ（ｉ、ｊ）、Ｇ　（ｉ、ｊ）、Ｂ　（ｉ、ｊ）で表現
できる。

いま８画面のデータについて説明すると横方向のサーチ
−はｉ＋ｊが偶数部のみ１つ置きにサーチする。すなわ
ちｆ＋ｊ＝２ｎ　（ｎ＝１〜２５５）の画素のみサーチ
する。縦方向のサーチ↓はｉ＋ｊが奇数部のみ１つ置き
にサーチする。

すなわちｔ＋ｊ＝２ｎ　　１　（ｎ＝１〜２５５）のみ
サーチする。

上記の横方向のサーチにおいて、 Ｒ（ｉ＋２．　　ｊ）　　Ｒ（ｉ、　　ｊ）を求めそれ
が予め定められたノイズマージンｅの範囲にあれば同一
色とみなす。

同様に６画面、８画面も行う。換言すればＲＧＢまとめ
てその平均がノイズマージンｅの範囲内にあるかどうか
で、同一色であるかどうかを定めた。

同様にして、縦方向もサーチする。第５，６図はこのよ
うにして得られた形状データの１例で、第５図は横方向
サーチ、第６図は縦方向のサーチ結果である。これらを
重ね合わせると第７図に示すようなビットマツプが得ら
れる。

この方法は横、縦方向のドツトを交差させることなくサ
ーチできるので、結果として得られた形状データは１画
素１ビツトのビットマツプになる。

このようにすることにより、形状のデータを１画素１ビ
ツトに圧縮でき、第２図の画面では２５６Ｘ２５６Ｘ１
＝６５５３６ビツトとなる。

上記におけるノイズマージンｅを少なくとると、領域の
数が増え、ｅを大きくとると領域の数は少なくなる。２
５６Ｘ２５６ドソトの画（象では、この領域が４０００
程度あれば人間の目では十分高品位に識別できるので、
このようになるようノイズマージンｅを調整する。そし
てこの領域に後述する色データを割付けるのである。

上記のように区分された領域の色データは、さらに近傍
の領域と併合し、２次元の領域として色付けを行う。す
なわち縦方向の隣接した領域比較においては、下方の領
域の中央の情報と上方の領域とを比較し、ノイズマージ
ンの範囲内であれば上方の領域の色に合わせる。

同色かどうかを表わすには、併合記号１ビツトでよい。

すなわち同色は１、非同色はＯとする。

また色の数は２　色（＝３２７６８色）から選ぶものと
すると、１領域当りの情報量は１６ビツト（２バイト）
となる。

従って色情報は４０００Ｘ１６＝６４０００ビツトとな
り、これは２５６Ｘ２５６Ｘ１＝６５５３６ビソトより
も小さい。すなわち形状のデータと同様に２５６Ｘ２５
６Ｘｌのビソトマ・７プ１枚の情報量となる。

〔発明の効果〕

従って全情報量は、２５６ｘ２５６ｘ２ビツト＝１３１
０７２ビツトであるから、１画素２ビツトの情報量です
むことになる。

つまり２５６Ｘ２５６Ｘ８Ｘ３ビツトの情報量が２５６
ｘ２５６ｘ２ビツトに圧縮され、圧縮率は実に１／１２
になる。

以上述べたごとく本発明は、デジタルカラー画像データ
を形状データと、それに取り囲まれる領域の色情報とに
分離し、各々の情報量をデータ圧縮することにより、カ
ラー画像をデータ圧縮する方法であるから、従来の方法
に比して圧縮率の高いデータ圧縮を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は白黒画像の情報量を示す説明図、第２図はカラ
ー画像の情報量を示す説明図、第３図は画像の色領域の
区分を示す説明図、第４図は形状データのサーチ方法を
示す説明図、第５図は形状データの横方向サーチ結果の
一例を示す説明図、第６図は同じく縦方向サーチ結果の
一例を示す説明図、第７図は縦横のサーチ結果を合成し
た形状データサーチ結果を示す説明図である。 第７図 第４図 第１ 第　５　図（横方向サーチ） 第　６　図（縦方向サーチ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. カラー画像の情報量を圧縮する方法において、原画像情
   報を形状情報と、それにより囲まれる領域の色情報とに
   分離し、各々の情報量をデータ圧縮することを特徴とす
   るカラー画像の情報量圧縮方法。