JP2575229B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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- JP2575229B2 JP2575229B2 JP2214036A JP21403690A JP2575229B2 JP 2575229 B2 JP2575229 B2 JP 2575229B2 JP 2214036 A JP2214036 A JP 2214036A JP 21403690 A JP21403690 A JP 21403690A JP 2575229 B2 JP2575229 B2 JP 2575229B2
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- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 27
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 45
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 description 16
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 9
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、ファクシミリ装置等に用いられ、誤差拡散
法により２値化された画像の符号化またはその符号化さ
れた符号列の復号化を行う画像処理装置、特に効率的に
符号化または復号化を行う画像処理装置に関するもので
ある。
法により２値化された画像の符号化またはその符号化さ
れた符号列の復号化を行う画像処理装置、特に効率的に
符号化または復号化を行う画像処理装置に関するもので
ある。
（従来の技術） 従来、この種の分野の技術としては、第35回情報処理
学会論文誌、「アリスメティックコーディングによるデ
ィザ画像の圧縮」（昭62）豊川和治著、P.1983−1984に
記載されるものがあった。
学会論文誌、「アリスメティックコーディングによるデ
ィザ画像の圧縮」（昭62）豊川和治著、P.1983−1984に
記載されるものがあった。
従来、誤差拡散２値画像を実用的な圧縮率で符号化で
きる符号化方式は発表されていない。それは、誤差拡散
２値画像では、ラン、周期性、近傍画素間のマルコフ性
といった従来の符号化方式で圧縮率を上げるために必要
な性質が画素間に明確に現われていないためである。
きる符号化方式は発表されていない。それは、誤差拡散
２値画像では、ラン、周期性、近傍画素間のマルコフ性
といった従来の符号化方式で圧縮率を上げるために必要
な性質が画素間に明確に現われていないためである。
ディザ法による２値化画像の符号化法としては、上記
文献に挙げた方式が発表されている。この方式は、ディ
ザマトリクスの大きさの周期で、画素間に強い相関があ
ることを利用している。
文献に挙げた方式が発表されている。この方式は、ディ
ザマトリクスの大きさの周期で、画素間に強い相関があ
ることを利用している。
（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記の画像処理装置では、いずれも画
素間に現われる表面的な相関から確率モデルが構築され
ている。従って、画素間にラン、周期性、近傍画素間の
マルコフ性といった性質が明確でない画素拡散２値画像
においては、ほとんど符号化による圧縮の効果を期待す
ることができなった。
素間に現われる表面的な相関から確率モデルが構築され
ている。従って、画素間にラン、周期性、近傍画素間の
マルコフ性といった性質が明確でない画素拡散２値画像
においては、ほとんど符号化による圧縮の効果を期待す
ることができなった。
本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、符
号化による圧縮の効果を期待することができないという
点について解決した画像処理装置を提供するものであ
る。
号化による圧縮の効果を期待することができないという
点について解決した画像処理装置を提供するものであ
る。
（課題を解決するための手段） 本発明は、前記課題を解決するために、階調画像から
誤差拡散法により生成された２値画像データに基づき、
符号化パラメータにより算術符号を生成して該２値画像
データに対応する符号化列を出力する算術符号生成手段
（または、諧調画像から誤差拡散法により生成された２
値画像の符号化列を入力し、該符号化列の符号化パラメ
ータにより算術符号を復号化して前記２値画像に対応す
る２値画像データを生成する算術符号複合化手段）を備
えた画像処理装置において、次のような手段を設けてい
る。
誤差拡散法により生成された２値画像データに基づき、
符号化パラメータにより算術符号を生成して該２値画像
データに対応する符号化列を出力する算術符号生成手段
（または、諧調画像から誤差拡散法により生成された２
値画像の符号化列を入力し、該符号化列の符号化パラメ
ータにより算術符号を復号化して前記２値画像に対応す
る２値画像データを生成する算術符号複合化手段）を備
えた画像処理装置において、次のような手段を設けてい
る。
即ち、本発明では、前記２値画像データから前記階調
画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調値推
定手段と、前記推定階調値に基づき前記２値画像データ
中の注目画素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値
を出力する２値化誤差推定手段と、前記推定階調値及び
前記推定２値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定
し、該シンボル出現予測確率を前記符号パラメータとし
て設定するシンボル出現確率推定手段とを、設けてい
る。
画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調値推
定手段と、前記推定階調値に基づき前記２値画像データ
中の注目画素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値
を出力する２値化誤差推定手段と、前記推定階調値及び
前記推定２値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定
し、該シンボル出現予測確率を前記符号パラメータとし
て設定するシンボル出現確率推定手段とを、設けてい
る。
前記階調値推定手段は、前記注目画素の近傍に存在す
る近傍画素の白画素と黒画素の割合の重み付け平均によ
り平滑化して前記階調値を推定する構成にしてもよい。
る近傍画素の白画素と黒画素の割合の重み付け平均によ
り平滑化して前記階調値を推定する構成にしてもよい。
前記２値化誤差推定手段は、前記推定階調値と前記注
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散誤差とに基
づき前記２値化誤差を推定する第１の誤差推定手段と、
前記第１の誤差推定手段で推定された２値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第２の誤差推定手段
と、前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づ
き修正を行う第１の修正手段と、前記２値化誤差に対し
て前記注目画素の平均誤差に基づき修正を行う第２の修
正手段と、前記第１及び第２の修正手段の修正結果に基
づき前記推定２値化誤差値を出力する出力手段とで、構
成してもよい。
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散誤差とに基
づき前記２値化誤差を推定する第１の誤差推定手段と、
前記第１の誤差推定手段で推定された２値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第２の誤差推定手段
と、前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づ
き修正を行う第１の修正手段と、前記２値化誤差に対し
て前記注目画素の平均誤差に基づき修正を行う第２の修
正手段と、前記第１及び第２の修正手段の修正結果に基
づき前記推定２値化誤差値を出力する出力手段とで、構
成してもよい。
また、前記シンボル出現確率推定手段は、前記シンボ
ル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値を
加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求める
構成にしてもよい。
ル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値を
加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求める
構成にしてもよい。
（作用） 本発明は、以上のように画像処理装置を構成したの
で、階調値推定手段、２値化誤差推定手段、及びシンボ
ル出現確率推定手段は、２値画像データから誤差拡散過
程を推定するように働き、２値シンボルの出現確率を算
出する。算術符号生成手段は、この２値シンボルの出現
確率を符号化パラメータとして算術符号を構成する。こ
れにより、誤差拡散２値化の構造モデルに基づいて、符
号化の確率をモデルを構築でき、誤差拡散法により生成
された２値画像の符号化における確率推定を適切なもの
にする。したがって、前記課題を解決できるのである。
で、階調値推定手段、２値化誤差推定手段、及びシンボ
ル出現確率推定手段は、２値画像データから誤差拡散過
程を推定するように働き、２値シンボルの出現確率を算
出する。算術符号生成手段は、この２値シンボルの出現
確率を符号化パラメータとして算術符号を構成する。こ
れにより、誤差拡散２値化の構造モデルに基づいて、符
号化の確率をモデルを構築でき、誤差拡散法により生成
された２値画像の符号化における確率推定を適切なもの
にする。したがって、前記課題を解決できるのである。
（実施例） 第１図は、本発明の実施例を示し、符号化器として構
成した画像処理装置の構成ブロック図である。
成した画像処理装置の構成ブロック図である。
この符号化器10は、階調画像から誤差拡散法により生
成された２値画像データ10aを入力して、その誤差拡散
過程を推定する誤差拡散過程推定手段11と、符号化パラ
メータにより算術符号を生成して２値画像データ10aに
対応する符号化列Soを出力する算術符号生成手段12と
で、構成されている。ここで、算術符号生成手段12にお
ける算術符号は、符号化の確率モデルが特定の事象（例
えばラン長）のみに依存することなく、任意の確率モデ
ルが構築できる算術符号を用いる。
成された２値画像データ10aを入力して、その誤差拡散
過程を推定する誤差拡散過程推定手段11と、符号化パラ
メータにより算術符号を生成して２値画像データ10aに
対応する符号化列Soを出力する算術符号生成手段12と
で、構成されている。ここで、算術符号生成手段12にお
ける算術符号は、符号化の確率モデルが特定の事象（例
えばラン長）のみに依存することなく、任意の確率モデ
ルが構築できる算術符号を用いる。
誤差拡散過程推定手段11は、２値画像データ10aから
階調画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調
値推定手段11aを有している。その階調値推定手段11aの
出力側には、推定階調値に基づき２値画像データ10a中
の注目画素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値を
出力する２値化誤差推定手段11bが接続され、さらに、
２値化誤差推定手段11bの出力側が階調値推定手段11aと
共に、シンボル出現確率推定手段11cに接続されてい
る。シンボル出現確率推定手段11cは、推定階調値及び
推定２値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定し、
該シンボル出現予測確率を符号化パラメータとして設定
する機能を有している。そして、シンボル出現確率推定
手段11cの出力側が、算術符号生成手段12の入力側に接
続されている。
階調画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調
値推定手段11aを有している。その階調値推定手段11aの
出力側には、推定階調値に基づき２値画像データ10a中
の注目画素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値を
出力する２値化誤差推定手段11bが接続され、さらに、
２値化誤差推定手段11bの出力側が階調値推定手段11aと
共に、シンボル出現確率推定手段11cに接続されてい
る。シンボル出現確率推定手段11cは、推定階調値及び
推定２値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定し、
該シンボル出現予測確率を符号化パラメータとして設定
する機能を有している。そして、シンボル出現確率推定
手段11cの出力側が、算術符号生成手段12の入力側に接
続されている。
また、階調値推定手段11aは、注目画素の近傍に存在
する近傍画素（第２図に示すa,b,c,d）の白画素と黒画
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定するように構成され、さらに求められた推定階調値
を記憶する階調値バッファを有している。その階調値バ
ッファは、注目画素を含む１スキャンライン分の第１の
階調値バッファ11a−１と、１つ前に処理したスキャン
ラインの１スキャンライン分の第２の階調値バッファ11
a−２とで構成されている。
する近傍画素（第２図に示すa,b,c,d）の白画素と黒画
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定するように構成され、さらに求められた推定階調値
を記憶する階調値バッファを有している。その階調値バ
ッファは、注目画素を含む１スキャンライン分の第１の
階調値バッファ11a−１と、１つ前に処理したスキャン
ラインの１スキャンライン分の第２の階調値バッファ11
a−２とで構成されている。
２値化誤差推定手段11bは、前記推定階調値と前記注
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散画素とに基
づき前記２値化誤差を推定する第１の誤差推定手段11b
−１と、第１の誤差推定手段11b−１より推定された２
値化誤差から前記近傍画素への拡散誤差を推定する第２
の誤差推定手段11b−２と、前記拡散誤差に対して所定
の拡散誤差限界値に基づき修正を行う第１の修正手段11
b−３と、前記２値化誤差に対して前記注目画素の平均
誤差に基づき修正を行う第２の修正手段11b−４と、前
記第１及び第２の修正手段の出力に基づき前記推定２値
化誤差値を出力する出力手段11b−５とで、構成されて
いる。
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散画素とに基
づき前記２値化誤差を推定する第１の誤差推定手段11b
−１と、第１の誤差推定手段11b−１より推定された２
値化誤差から前記近傍画素への拡散誤差を推定する第２
の誤差推定手段11b−２と、前記拡散誤差に対して所定
の拡散誤差限界値に基づき修正を行う第１の修正手段11
b−３と、前記２値化誤差に対して前記注目画素の平均
誤差に基づき修正を行う第２の修正手段11b−４と、前
記第１及び第２の修正手段の出力に基づき前記推定２値
化誤差値を出力する出力手段11b−５とで、構成されて
いる。
さらに、シンボル出現確率推定手段11cは、前記シン
ボル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値
を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求め
るように構成されている。
ボル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値
を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求め
るように構成されている。
以上のように構成される画像処理装置の動作（Ａ）〜
（Ｅ）について説明する。
（Ｅ）について説明する。
（Ａ）階調値推定手段11aの動作 符号化を行おうとしている、ある注目画素gsの近傍に
存在する近傍画素（第２図のa,b,c,d）をアクセスし
て、推定階調値を求める。求められた推定階調値は、第
３図に示すように、第１及び第２の階調値バッファ11a
−1,11a−２に記憶される。そして、１スキャンライン
の処理が終了する毎に、第１の階調値バッファ11a−１
の内容は、第２の階調値バッファ11a−２の内容で更新
される。
存在する近傍画素（第２図のa,b,c,d）をアクセスし
て、推定階調値を求める。求められた推定階調値は、第
３図に示すように、第１及び第２の階調値バッファ11a
−1,11a−２に記憶される。そして、１スキャンライン
の処理が終了する毎に、第１の階調値バッファ11a−１
の内容は、第２の階調値バッファ11a−２の内容で更新
される。
階調値推定は、以下のように行われる。
gs＝０ （注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が０の場合） gs＝gsmax/4 （注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が１の場合） gs＝gsmax/2 （注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が２の場合） gs＝（3/4）gsmax （注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が３の場合） gs＝gsmax （注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が４の場合） ……（１） 但し、gsmax;階調最大値 上記の注目画素gsを近傍微小領域内で平滑化し、推定
階調値を求める。
階調値を求める。
▲▼＝（▲▼＋▲▼＋▲▼＋▲
▼＋gs）/5 ……（２） 但し、▲▼；近傍画素ａにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｂにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｃにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｄにおける推定階調値 この▲▼を注目画素gsにおける推定階調値として
第２の階調値バッファ11a−２に記憶する。原画像内の
微小領域内で階調値がほぼ一定であると仮定し、注目画
素gsの近傍微小領域内で推定階調値を平滑化により求め
る。近傍微小領域とは、上記（２）式で平滑化に影響を
与え得る画素の集合を包含する領域と考えられる。階調
値の変化に対しては、上記（２）式の括弧内の第５項に
より適応化が行われる。
▼＋gs）/5 ……（２） 但し、▲▼；近傍画素ａにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｂにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｃにおける推定階調値 ▲▼；近傍画素ｄにおける推定階調値 この▲▼を注目画素gsにおける推定階調値として
第２の階調値バッファ11a−２に記憶する。原画像内の
微小領域内で階調値がほぼ一定であると仮定し、注目画
素gsの近傍微小領域内で推定階調値を平滑化により求め
る。近傍微小領域とは、上記（２）式で平滑化に影響を
与え得る画素の集合を包含する領域と考えられる。階調
値の変化に対しては、上記（２）式の括弧内の第５項に
より適応化が行われる。
（Ｂ）２値化誤差推定手段11bの動作 符号化を行おうとしている、ある注目画素gsの近傍に
存在する近傍画素（第２図のa,b,c,d）から注目画素gs
における２値化誤差を求める。求められた２値化誤差
は、第４図に示すように、第１及び第２の誤差推定手段
11b−1,11b−２内の第１及び第２の誤差バッファ11b−1
a,11b−2aに記憶される。そして、１スキャンラインの
処理が終了する毎に、第１の誤差バッファ11b−1aの内
容は、第２の誤差バッファ11b−2aの内容で更新され
る。
存在する近傍画素（第２図のa,b,c,d）から注目画素gs
における２値化誤差を求める。求められた２値化誤差
は、第４図に示すように、第１及び第２の誤差推定手段
11b−1,11b−２内の第１及び第２の誤差バッファ11b−1
a,11b−2aに記憶される。そして、１スキャンラインの
処理が終了する毎に、第１の誤差バッファ11b−1aの内
容は、第２の誤差バッファ11b−2aの内容で更新され
る。
２値化誤差推定処理は、第５図に示すように、以下の
ように行われる。
ように行われる。
処理が開始されると（ステップ20）、まず、近傍画素
から注目画素gsに拡散される拡散誤差errorは、 error＝（7/16）・ea＋（1/16）・eb ＋（5/16）・ec＋（3/16）・ed ……（３） 但し、 ea;近傍画素ａにおける推定２値化誤差 eb;近傍画素ｂにおける推定２値化誤差 ec;近傍画素ｃにおける推定２値化誤差 ed;近傍画素ｄにおける推定２値化誤差 となる（ステップ21）。
から注目画素gsに拡散される拡散誤差errorは、 error＝（7/16）・ea＋（1/16）・eb ＋（5/16）・ec＋（3/16）・ed ……（３） 但し、 ea;近傍画素ａにおける推定２値化誤差 eb;近傍画素ｂにおける推定２値化誤差 ec;近傍画素ｃにおける推定２値化誤差 ed;近傍画素ｄにおける推定２値化誤差 となる（ステップ21）。
続いて、拡散誤差限界値GSmaxによる拡散誤差値の修
正を次のように行う。
正を次のように行う。
拡散誤差値errorが取り得る範囲は、 −GSmax/2,≦error≦GSmax/2 となり、拡散誤差値errorが（error＜−GSmax/2）の場
合（ステップ22）、拡散誤差errorを−GSmax/2と修正す
る（error＝−GSmax/2）（ステップ23）。また、拡散誤
差値errorが（GSmax/2＜error）の場合（ステップ2
4）、拡散誤差errorをGSmax/2と修正する（error＝GSma
x/2）（ステップ25）。
合（ステップ22）、拡散誤差errorを−GSmax/2と修正す
る（error＝−GSmax/2）（ステップ23）。また、拡散誤
差値errorが（GSmax/2＜error）の場合（ステップ2
4）、拡散誤差errorをGSmax/2と修正する（error＝GSma
x/2）（ステップ25）。
そして、２値化を行う。即ち、 dgs＝▲▼＋error 但し、dgs;注目画素gsにおいて２値化に使う誤差拡散後
の階調値 となり（ステップ26）、ｔを２値化閾値（＝gsmax/2）
とすると、（ｔ≦dgs）ならば注目画素gsを黒シンボル
と予測し、（dgs＜ｔ）ならば注目画素gsを白シンボル
と予測する（ステップ27〜31）。
の階調値 となり（ステップ26）、ｔを２値化閾値（＝gsmax/2）
とすると、（ｔ≦dgs）ならば注目画素gsを黒シンボル
と予測し、（dgs＜ｔ）ならば注目画素gsを白シンボル
と予測する（ステップ27〜31）。
さらに、注目画素gsが黒シンボルと予測された場合、
推定２値化誤差値（dgs−gsmax）を第２の誤差バッファ
11b−2aに記憶する。注目画素gsが白シンボルと予測さ
れた場合、推定２値化誤差値（dgs）を第２の誤差バッ
ファ11b−2aに記憶する。
推定２値化誤差値（dgs−gsmax）を第２の誤差バッファ
11b−2aに記憶する。注目画素gsが白シンボルと予測さ
れた場合、推定２値化誤差値（dgs）を第２の誤差バッ
ファ11b−2aに記憶する。
そして、最後に、２値化誤差の予測修正を行う。階調
値dgsを２値化して得られた注目画素gsの予測シンボル
ｓが符号化を行う同一座標における２値画像のシンボル
ssと一致しているか否かで次の処理を行う（ステップ3
2）。即ち、（ｓ＝ss）の場合は、予測修正をせず、終
了する。ｓ≠ssの場合は、予測誤りが起こっている場合
であり、以下のように推定誤差を修正する。ｓ＝黒の場
合、正しいシンボルは白であるから、白シンボルの生起
において生成される平均誤差（gsmax/4）で推定誤差を
修正し、第２の誤差バッファ11b−2aに記憶する。ｓ＝
白の場合、正しいシンボルは黒であるから、黒シンボル
の生起において生成される平均誤差（−gsmax/4）で推
定誤差を修正し、第２の誤差バッファ11b−２に記憶し
た後（ステップ33〜35）、処理を終了する（ステップ3
6）。
値dgsを２値化して得られた注目画素gsの予測シンボル
ｓが符号化を行う同一座標における２値画像のシンボル
ssと一致しているか否かで次の処理を行う（ステップ3
2）。即ち、（ｓ＝ss）の場合は、予測修正をせず、終
了する。ｓ≠ssの場合は、予測誤りが起こっている場合
であり、以下のように推定誤差を修正する。ｓ＝黒の場
合、正しいシンボルは白であるから、白シンボルの生起
において生成される平均誤差（gsmax/4）で推定誤差を
修正し、第２の誤差バッファ11b−2aに記憶する。ｓ＝
白の場合、正しいシンボルは黒であるから、黒シンボル
の生起において生成される平均誤差（−gsmax/4）で推
定誤差を修正し、第２の誤差バッファ11b−２に記憶し
た後（ステップ33〜35）、処理を終了する（ステップ3
6）。
（Ｃ）シンボル出現確率推定手段11cの動作 dgsは予測値であり、予測誤差ｅとすると、真値は（d
gs＋ｅ）である。dgs＜ｔのときに、dgs＋ｅ＜ｔとなる
（予測シンボルが白のとき予測が当たる）確率Ｐ（Ｗ）
は Ｐ（Ｂ）＝１−Ｐ（Ｗ） 但し、p;eの確率密度関数 Ｐ（Ｗ）；白シンボルの予測出現確率 Ｐ（Ｂ）；黒シンボルの予測出現確率 ｔ≦dgsのときに、ｔ≦dgs＋ｅとなる（予測シンボルが
黒のとき予測が当たる）確率Ｐ（Ｂ）は、 となる。ｐは推定誤差値ｅの特性として統計的に予め求
めておく。上記（４），（５）式はdgsの関数であり、d
gsの値からテーブル参照により、計算量を削減すること
ができる。
gs＋ｅ）である。dgs＜ｔのときに、dgs＋ｅ＜ｔとなる
（予測シンボルが白のとき予測が当たる）確率Ｐ（Ｗ）
は Ｐ（Ｂ）＝１−Ｐ（Ｗ） 但し、p;eの確率密度関数 Ｐ（Ｗ）；白シンボルの予測出現確率 Ｐ（Ｂ）；黒シンボルの予測出現確率 ｔ≦dgsのときに、ｔ≦dgs＋ｅとなる（予測シンボルが
黒のとき予測が当たる）確率Ｐ（Ｂ）は、 となる。ｐは推定誤差値ｅの特性として統計的に予め求
めておく。上記（４），（５）式はdgsの関数であり、d
gsの値からテーブル参照により、計算量を削減すること
ができる。
（Ｄ）算術符号生成手段12の動作 シンボル出現確率推定手段11cにより求められた２値
シンボルの出現確率Ｐ（Ｗ）,P（Ｂ）を符号化パラメー
タとして算術符号を構成する。
シンボルの出現確率Ｐ（Ｗ）,P（Ｂ）を符号化パラメー
タとして算術符号を構成する。
（Ｅ）各機能手段全体の動作 第６図に示すように、符号化を行なう順は、２値画像
をスキャンライン単位にスキャンしていく順である。
をスキャンライン単位にスキャンしていく順である。
第７図は符号化処理の全体的制御を示すフローチャー
トであり、この図を参照しつつ説明する。
トであり、この図を参照しつつ説明する。
処理が開始されると（ステップ40）、まず、第１の階
調値バッファ11a−１及び第１の誤差バッファ11b−1aの
処理化を行なう（ステップ41）。第１の階調値バッファ
11a−１をｐ−gsbuf、及び第１の誤差バッファ11b−1a
をｐ−ebufとすると、 ｐ−gsbuf（ｘ）←gsmax/2 ０≦ｘ≦xmax 但し、xmax;x座標最大値 ｐ−ebuf（ｘ）←０ に設定する。
調値バッファ11a−１及び第１の誤差バッファ11b−1aの
処理化を行なう（ステップ41）。第１の階調値バッファ
11a−１をｐ−gsbuf、及び第１の誤差バッファ11b−1a
をｐ−ebufとすると、 ｐ−gsbuf（ｘ）←gsmax/2 ０≦ｘ≦xmax 但し、xmax;x座標最大値 ｐ−ebuf（ｘ）←０ に設定する。
スキャンラインのｙ座標とｙとスキャンライン上のｘ
座標値とを、（ｘ←0,y←０）に初期化する（ステップ4
2）。さらに、算術符号のコード「Ｃ」とAugend「Ａ」
を、（Ｃ←0,A←０）に初期化する（ステップ43）。初
期設定後は、既に説明した階調値推定手段11a、２値化
誤差推定手段11b、シンボル出現確率推定手段11c、算術
符号生成手段12を順に実行し（ステップ44〜47）、ｘ値
を１増加し（ステップ48）、ｘ値がxmaxとなるまでルー
プを形成し、ｘ値がxmaxになったときに（ステップ4
9）、バッファの内容の移動を次のように行なう（ステ
ップ50）。
座標値とを、（ｘ←0,y←０）に初期化する（ステップ4
2）。さらに、算術符号のコード「Ｃ」とAugend「Ａ」
を、（Ｃ←0,A←０）に初期化する（ステップ43）。初
期設定後は、既に説明した階調値推定手段11a、２値化
誤差推定手段11b、シンボル出現確率推定手段11c、算術
符号生成手段12を順に実行し（ステップ44〜47）、ｘ値
を１増加し（ステップ48）、ｘ値がxmaxとなるまでルー
プを形成し、ｘ値がxmaxになったときに（ステップ4
9）、バッファの内容の移動を次のように行なう（ステ
ップ50）。
ｐ−gsbuf←gsbuf ｐ−ebuf←ebuf 但し、gsbuf;第２の階調値バッファ11a−２ ebuf;第２の誤差バッファ11b−2a さらに、ｘ値を０、ｙ値を１増加し（ステップ51）、
初期値設定後の処理に制御を移す。ｙ値がymaxを越えた
ところで、すべての処理が終了する（ステップ52,5
3）。
初期値設定後の処理に制御を移す。ｙ値がymaxを越えた
ところで、すべての処理が終了する（ステップ52,5
3）。
以下に、本実施例の効果を示す実験結果を挙げる。
電子通信学会研究報告「多値画像の算術符号化に関す
る一考察」IT88−115、で引用されているPascoの算術符
号を２値シンボルで使用する。また、画像電子学会ファ
クシミリテストチャートNo1,VOL4の階調画像領域（人
物）を階調画像として使用する（画像の大きさ;512×51
2、階調値;64）。
る一考察」IT88−115、で引用されているPascoの算術符
号を２値シンボルで使用する。また、画像電子学会ファ
クシミリテストチャートNo1,VOL4の階調画像領域（人
物）を階調画像として使用する（画像の大きさ;512×51
2、階調値;64）。
この階調画像を誤差拡散法（拡散係数；第２図の近傍
画素a,b,c,dの各画素に対して、7/16、1/16、5/16、3/1
6）で２値化し、符号化における圧縮率を算出した。そ
の結果、（圧縮前の情報量;262144ビット、圧縮後の情
報量;81917ビット）となり、圧縮率は3.2倍となった。
画素a,b,c,dの各画素に対して、7/16、1/16、5/16、3/1
6）で２値化し、符号化における圧縮率を算出した。そ
の結果、（圧縮前の情報量;262144ビット、圧縮後の情
報量;81917ビット）となり、圧縮率は3.2倍となった。
次に、符号化に対応する復号化の実施例について説明
する。
する。
第８図は、本発明の実施例を示し、復号化器として構
成した画像処理装置の構成ブロック図である。
成した画像処理装置の構成ブロック図である。
この復号化器において、第１図に示した符号化器と異
なる手段は、算術符号を復号して２値画像データ12bを
生成する算術符号復号化手段12aのみであり、それ以外
の手段である階調値推定手段11a、２値化誤差推定手段1
1b、及びシンボル出現確率推定手段11cは、第１図と同
一構成である。
なる手段は、算術符号を復号して２値画像データ12bを
生成する算術符号復号化手段12aのみであり、それ以外
の手段である階調値推定手段11a、２値化誤差推定手段1
1b、及びシンボル出現確率推定手段11cは、第１図と同
一構成である。
次に動作を説明する。
算術符号復号化手段12aで上記符号化の逆を行なう以
外は、既に説明した符号化と同様の処理を行なう。算術
符号復号化手段12aによって既に復号されている２値画
素は、誤差拡散過程推定手段11の入力となる。この誤差
拡散過程推定手段11では、次のシンボルの出現確率を用
い、算術符号復号化手段12aでシンボルを復号し、復号
化された２値画像データ12bとする。この結果、第１図
で示した実施例とほぼ同様に、優れた復号化率が得られ
る。
外は、既に説明した符号化と同様の処理を行なう。算術
符号復号化手段12aによって既に復号されている２値画
素は、誤差拡散過程推定手段11の入力となる。この誤差
拡散過程推定手段11では、次のシンボルの出現確率を用
い、算術符号復号化手段12aでシンボルを復号し、復号
化された２値画像データ12bとする。この結果、第１図
で示した実施例とほぼ同様に、優れた復号化率が得られ
る。
（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、画素間
に現れる表面的な相関から符号化の確率モデルを構築す
るのではなく、階調値推定手段、２値化誤差推定手段、
及びシンボル出現確率推定手段を用い、誤差拡散２値化
の構造モデルに基づいて符号化の確率モデルを構築する
ようにしたので、符号化における確率推定精度が高く、
効果的に符号が構成できる。
に現れる表面的な相関から符号化の確率モデルを構築す
るのではなく、階調値推定手段、２値化誤差推定手段、
及びシンボル出現確率推定手段を用い、誤差拡散２値化
の構造モデルに基づいて符号化の確率モデルを構築する
ようにしたので、符号化における確率推定精度が高く、
効果的に符号が構成できる。
第１図は本発明の実施例の符号化器の構成ブロック図、
第２図は近傍画素を示す図、第３図は第１及び第２の階
調値バッファの格納形式を示す図、第４図は第１及び第
２の誤差バッファの格納形式を示す図、第５図は２値化
誤差推定処理のフローチャート、第６図は符号化の順序
を示す図、第７図は符号化処理の全体制御を示すフロー
チャート、第８図は本発明の他の実施例の復号化器の構
成ブロック図である。 10a,12b……２値画像データ、11a……階調値推定手段、
11b……２値化誤差推定手段、11b−1,11b−２……第１
及び第２の誤差推定手段、11b−３、11b−４……第１及
び第２の修正手段、11b−５……出力手段、11c……シン
ボル出現確率推定手段、12……算術符号生成手段、12a
……算術符号復号化手段。
第２図は近傍画素を示す図、第３図は第１及び第２の階
調値バッファの格納形式を示す図、第４図は第１及び第
２の誤差バッファの格納形式を示す図、第５図は２値化
誤差推定処理のフローチャート、第６図は符号化の順序
を示す図、第７図は符号化処理の全体制御を示すフロー
チャート、第８図は本発明の他の実施例の復号化器の構
成ブロック図である。 10a,12b……２値画像データ、11a……階調値推定手段、
11b……２値化誤差推定手段、11b−1,11b−２……第１
及び第２の誤差推定手段、11b−３、11b−４……第１及
び第２の修正手段、11b−５……出力手段、11c……シン
ボル出現確率推定手段、12……算術符号生成手段、12a
……算術符号復号化手段。
Claims (8)
- 【請求項１】階調画像から誤差拡散法により生成された
２値画像データに基づき、符号化パラメータにより算術
符号を生成して該２値画像データに対応する符号化列を
出力する算術符号生成手段を備えた画像処理装置におい
て、 前記２値画像データから前記階調画像の階調値を推定し
て推定階調値を出力する階調値推定手段と、 前記推定階調値に基づき前記２値画像データ中の注目画
素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値を出力する
２値化誤差推定手段と、 前記推定階調値及び前記推定２値化誤差値からシンボル
出現予測確率を推定し、該シンボル出現予測確率を前記
符号化パラメータとして設定するシンボル出現確率推定
手段とを、 設けたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、 前記階調値推定手段は、 前記注目画素の近傍に存在する近傍画素の白画素と黒画
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定する構成にした画像処理装置。 - 【請求項３】請求項１記載の画像処理装置において、 前記２値化誤差推定手段は、 前記推定階調値と前記注目画素の近傍に存在する近傍画
素からの拡散誤差とに基づき前記２値化誤差を推定する
第１の誤差推定手段と、 前記第１の誤差推定手段で推定された２値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第２の誤差推定手段
と、 前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づき修
正を行う第１の修正手段と、 前記第２値化誤差に対して前記注目画素の平均誤差に基
づき修正を行う第２の修正手段と、 前記第１及び第２の修正手段の修正結果に基づき前記推
定２値化誤差値を出力する出力手段とで、 構成した画像処理装置。 - 【請求項４】請求項１記載の画像処理装置において、 前記シンボル出現確率推定手段は、 前記シンボル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡
散誤差値を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数
から求める構成にした画像処理装置。 - 【請求項５】階調画像から誤差拡散法により生成された
２値画像の符号化列を入力し、該符号化列の符号化パラ
メータにより算術符号を復号化して前記２値画像に対応
する２値画像データを生成する算術符号復号化手段を備
えた画像処理装置において、 前記２値画像データから前記階調画像の階調値を推定し
て推定階調値を出力する階調値推定手段と、 前記推定階調値に基づき前記２値画像データ中の注目画
素の２値化誤差を推定して推定２値化誤差値を出力する
２値化誤差推定手段と、 前記推定階調値及び前記推定２値化誤差値からシンボル
出現予測確率を推定し、該シンボル出現予測確率を前記
符号化パラメータとして設定するシンボル出現確率推定
手段とを、 設けたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項６】請求項５記載の画像処理装置において、 前記階調推定手段は、 前記注目画素の近傍に存在する近傍画素の白画素と黒画
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定する構成にした画像処理装置。 - 【請求項７】請求項５記載の画像処理装置において、 前記２値化誤差推定手段は、 前記推定階調値と前記注目画素の近傍に存在する近傍画
素からの拡散誤差とに基づき前記２値化誤差を推定する
第１の誤差推定手段と、 前記第１の誤差推定手段で推定された２値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第２の誤差推定手段
と、 前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づき修
正を行う第１の修正手段と、 前記２値化誤差に対して前記注目画素の平均誤差に基づ
き修正を行う第２の修正手段と、 前記第１及び第２の修正手段の修正結果に基づき前記推
定２値化誤差値を出力する出力手段とで、 構成した画像処理装置。 - 【請求項８】請求項５記載の画像処理装置において、 前記シンボル出現確率推定手段は、 前記シンボル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡
散誤差値を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数
から求める構成にした画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2214036A JP2575229B2 (ja) | 1990-08-13 | 1990-08-13 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2214036A JP2575229B2 (ja) | 1990-08-13 | 1990-08-13 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0496574A JPH0496574A (ja) | 1992-03-27 |
| JP2575229B2 true JP2575229B2 (ja) | 1997-01-22 |
Family
ID=16649216
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2214036A Expired - Lifetime JP2575229B2 (ja) | 1990-08-13 | 1990-08-13 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2575229B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3108526B2 (ja) | 1992-05-20 | 2000-11-13 | 沖電気工業株式会社 | 画像の量子化とその符号化方法 |
| JP3108532B2 (ja) | 1992-07-13 | 2000-11-13 | 沖電気工業株式会社 | ２値画像符号化方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3223046B2 (ja) * | 1994-07-20 | 2001-10-29 | ケイディーディーアイ株式会社 | 誤差拡散法２値画像の符号化装置 |
-
1990
- 1990-08-13 JP JP2214036A patent/JP2575229B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3108526B2 (ja) | 1992-05-20 | 2000-11-13 | 沖電気工業株式会社 | 画像の量子化とその符号化方法 |
| JP3108532B2 (ja) | 1992-07-13 | 2000-11-13 | 沖電気工業株式会社 | ２値画像符号化方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0496574A (ja) | 1992-03-27 |
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