JPH04356873A - カラー文書画像の適応符号化方式 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は文字と絵柄とが混在す
るカラー文書画像の適応符号化方式に関し、電子ファイ
リングシステム、カラーファクシミリ、カラーコピー等
の各種カラー文書画像用の入出力装置に適用して好適な
ものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、文字と絵柄とが混在するカラー文
書画像に対する符号化方式の研究が活発化している。こ
のような符号化方式が必要とされるのは、カラー文書画
像は従来のモノクロ文書画像に比べてデータ量が多いた
め、スキャナ等の画像入力装置から画像データを取り込
んでデータベースを構築する場合、データ量を削減する
ための効率よい圧縮処理が不可欠になるためである。ま
た、自然画像符号化方式として高域成分をカットする帯
域圧縮法を用いたＡＤＣＴ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｄｉｓ
ｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）方式が
標準化方式として採用されると、文字のようなエッジ部
分ではモスキートノイズが生じて画質劣化が目立つから
である。文字のように分解能が重要となる画像には可逆
エントロピー符号を用い、自然画像のように階調性が重
要となる画像には帯域圧縮のような非可逆で多値の符号
化方式を用いた方が適している。

【０００３】そこで、原画像から文字のエッジ成分を抽
出し、エッジ成分に対しては動的算術符号を用いて符号
化し、原画像からエッジ成分を除去した残りの成分に対
してはＡＤＣＴを用いて符号化する『文字・画像混在文
書の一符号化方式』（平成２年度画像電子学会全国大会
予稿集，Ｐ１３１　〜Ｐ１３６　）が提案されている。

【０００４】この方式は、まず文字のエッジ成分を抽出
し、その成分を２値化することによって文字パターンを
生成して算術符号化を行う。次いで、抽出した文字パタ
ーンの部分の濃度を周辺の下地部分の濃度の平均値で置
き換えて原画像からエッジ成分を除去した画像を生成し
、この画像をＡＤＣＴによって符号化する。

【０００５】このようにエッジ成分を分離して適応的に
符号化するのは、前述したようにＡＤＣＴ方式は自然画
像向けの画像圧縮方式であり、基本的には高域成分をカ
ットする方式であるため、文字のような画像に適用する
には圧縮率を下げて高域成分のカット量を減らさなけれ
ばエッジ周辺の画質が劣化してしまうからである。エッ
ジ成分を分離したのち２値化し可逆の符号化を行えば、
エッジ部分の高域成分を除去した画像にＡＤＣＴを施す
ことになるので、全体として同じ符号量でも画質を向上
させることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前述の従来
方式では、カラー文書画像の描かれている紙面の地肌部
分も自然画像の一部とみなしてＡＤＣＴ方式を適用して
いる。しかし、カラー文書画像に使用される白地原稿を
考えた場合、地肌部分には意図的な情報は含まれておら
ず、イメージスキャナで読み取った際の濃度ムラは使用
した紙の品質に起因している。

【０００７】従って、このような地肌部分に対しては入
力時の階調を忠実に再現するよりも、むしろ一定濃度で
置き換えた方が濃度ムラがなくなり画像品質が向上する
。また、符号化効率の面からも地肌を自然画像とみなし
て符号化するよりも一定濃度値で置き換えた方がかなり
効率が良くなる。そこで、この発明では、文字の他に地
肌部分も抽出することによって前述の従来方式に比べ、
高圧縮かつ高画質な符号化を行うことを目的とする。

【０００８】また、この発明は、自然画像にはそれほど
高い解像度は必要としないことが多い点に着目し、絵柄
領域の解像度を低くして符号化することにより高圧縮な
符号化を行うことを目的とする。さらに、この発明は、
原画像から文字パターンを取り除いた絵柄領域のうちで
も自然画領域と背景領域とではその特性が大きく異なる
点に着目し、自然画領域と背景領域とで符号化方式を異
ならせることで高圧縮な符号化を行うことを目的とする
。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明によるカラー文
書画像の適応符号化方式は、階調性を有する自然画像と
文字とが混在するカラー文書画像を、Ｍ×Ｎ画素のブロ
ック単位で文字・地肌領域または絵柄領域の何れである
かを判定し、この判定結果に基づき、文字・地肌領域と
判定したブロックの画像データは２値画像に適した符号
化を行い、絵柄領域と判定したブロックの画像データは
絵柄領域に適した符号化を行うことを特徴とする。

【００１０】

【作用】この発明によるカラー文書画像の適応符号化方
式においては、文字以外に地肌領域も抽出し、文字・地
肌領域は２値画像として符号化し、残りの絵柄領域は自
然画像符号化を行う。このため、地肌領域を絵柄領域と
していた従来の方式に比べ、文字が鮮明に再生され、地
肌も濃度ムラがなくなり高画質な画像となる。

【００１１】

【実施例】図１は、この発明によるカラー文書画像の適
応符号化方式の一実施例を示すブロック図である。図１
において、スキャナ１は対象となるカラー文書画像を読
み取るもので、文字を読み取る必要性から、例えば、４
００ｄｐｉ　程度の解像度を有している。このスキャナ
１から出力される画像データは３原色ＲＧＢの３種類の
画像データで、データ値は各色２５６階調、白画素は〔
Ｒ，Ｇ，Ｂ〕＝〔０，０，０〕、黒画素は〔Ｒ，Ｇ，Ｂ
〕＝〔　２５６，　２５６，２５６　〕となっている。

【００１２】スキャナ１から出力される画像データはラ
スタースキャンの順に出力され、数ライン分の画像デー
タを蓄積するバッファ２に一旦格納される。バッファ２
に格納された画像データは、ブロック毎に像域分離部３
に出力され、当該ブロックが文字・地肌ブロックか絵柄
（写真，網点，ベタ等）ブロックか判定される。１ブロ
ックはＡＤＣＴ方式に合わせて８×８画素または１６×
１６画素からなっている。像域分離部３の構成および判
定動作については後述する。

【００１３】なお、ここでいう文字とは印刷文字程度に
黒い文字で、鉛筆書きのように薄い文字や色文字は絵柄
とする。また、地肌とはコピー用紙程度に白い紙の地肌
で、新聞紙のような輝度の低い地肌は含めない。また、
写真や網点のハイライト部は絵柄とし地肌に含めない。

【００１４】スイッチ部４では、像域分離部３での判定
結果に基づいて当該ブロックが文字・地肌ブロックであ
れば画像データを２値画像符号化部５に供給し、当該ブ
ロックが絵柄ブロックであれば自然画像符号化部６に供
給する。従って、自然画像符号化は絵柄領域にしか行わ
ないので、絵柄領域の少ない画像に対しては大幅に圧縮
率を上げることができる。

【００１５】２値画像符号化部５では、供給される文字
・地肌ブロックの画像データを所定の閾値により２値化
して２値画像符号化を行う。２値化の際には閾値によっ
て文字の太さが変わるのを防ぐために、エッジ強調を施
したデータに対して行う。また、２値領域はブロック単
位で与えられるため、各ブロック毎にラスタースキャン
して１次元のデータ系列に変換し、ハフマン符号や算術
符号等のエントロピー符号化を施す。なお、スキャン方
式の詳細については後述する。

【００１６】自然画像符号化部６では、文字・地肌ブロ
ック以外のブロックを絵柄領域として自然画像用の符号
化を行う。絵柄領域には網点領域も含まれているため平
滑化を行い、網点の形状を除去してからＡＤＣＴのよう
な直交変換符号化を行う。予め網点の形状を除去する理
由は、もともと網点は少ない階調で見かけ上の階調性を
向上させるために行われているので（ただし、低線数の
網点の中には例外もある）、網点の形状をそのまま残す
必要がないということ、ＡＤＣＴは網点画像に対して圧
縮効率が非常に悪いことなどによる。

【００１７】領域情報符号化部７では、像域分離回路３
で判定した領域に関する情報を領域情報として符号化す
る。この領域情報はブロック単位の情報であり、しかも
文字・地肌領域かそれ以外の領域かの２値情報であり、
データ量はかなり小さい。単純に文字・地肌と同じよう
な自己相関を持っていたとしてもデータ量は約１／２５
６になる。領域情報も２値であることから文字・地肌領
域と同様にエントロピー符号化を行う。

【００１８】こうして各符号化部５〜７で符号化された
各データはフォーマット部８でアプリケーションに適し
たフォーマットに変換された後、外部記憶装置９に記憶
される。

【００１９】次に、図２に示すブロック図を参照して像
域分離部３について説明する。像域分離部３はバッファ
２から供給されるブロック毎の画像データをＭＴＦ（Ｍ
ｏｄｕｌａｔｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｆｕｎｃｔｉ
ｏｎ）補正部１０および白地抽出部１１に供給する。Ｍ
ＴＦ補正部１０では、画像データをＭＴＦ補正して２値
化し、解像度を重視したデータとしてエッジ抽出部１２
に出力する。

【００２０】白地抽出部１１では、バッファ２から供給
されるブロック毎の画像データを、画素単位に白地か否
か判定して白地領域を抽出する。単純に濃度情報を用い
て画素単位に白地か否か判定するが、地肌領域自体の濃
度ムラのために地肌領域中に多くの非白地画素が残って
しまうので、ブロック単位の膨張処理を行う。地肌中の
非白地画像はランダムなパターンで生じると思われるの
で、ブロック中の白地画素の画素数で判定する。例えば
、ブロックサイズが１６×１６画素の場合、約８０％が
白画素であればそのブロック全てを白地ブロックとする
。ただし、写真領域を白地と誤判定しないようにブロッ
ク中に一画素でも色画素がある場合は絵柄ブロックとす
る。しかし、これらの処理では、まだ写真中の白い部分
や網点中のハイライト部分が白地と判定されるので、網
点領域を地肌と誤判定するのを防ぐために網点検出を行
う。白地ブロックで網点と判定された領域が存在する場
合には、そのブロックは絵柄ブロックに変更する。これ
らの処理によって白地領域を抽出する。

【００２１】エッジ抽出部１２では、文字のエッジを分
離する。画素単位のエッジ抽出だけでは誤分離が多いた
め、基本的にブロック単位で判定する。この判定法には
、単純にエッジ画素数だけで判定する方法も考えられる
が、抽出精度をあげるためにエッジ画素の形状パターン
により抽出する。この理由は、一般に文字エッジは連続
性を持っているからである。形状パターンとしては縦、
横、斜め方向に連続するパターンをブロックのサイズに
応じて用意しておく。最近、ＤＴＰ（デスク・トップ・
パブリッシング）に多くみられる大きな文字の内部の黒
ベタ領域は黒ベタと精度よく分離することが難しいので
絵柄領域として取り扱う。

【００２２】総合判定部１３では、白地抽出部１１およ
びエッジ抽出部１２における判定結果に基づいて、得ら
れたエッジ領域と白地領域とを併せて文字・地肌領域と
判定する。ただし、符号化が１６×１６画素ブロックを
単位とするため、文字・地肌領域はこのサイズのブロッ
ク単位で判定する。判定はエッジまたは白地ブロックが
有れば文字・地肌領域とする。ただし、ブロック中の文
字でも白地でもない領域に色画素が存在するならば絵柄
領域とする。最後に、写真中の絵柄ブロックで囲まれた
白地ブロックを絵柄ブロックに変更するため全体的に絵
柄ブロックを上下左右に１ブロック分膨張させる。

【００２３】図３は、像域分離部３の他の実施例を示す
ブロック図である。この実施例においては、バッファ２
から供給される画像データを、黒文字抽出部２０および
白画素抽出部２１にそれぞれ供給し、黒文字抽出および
白画素抽出を行う。黒文字抽出部２０は文字として黒文
字を抽出する。ただし、大きな文字内部の黒ベタ領域は
絵柄部の黒ベタと精度よく分離することが難しいので、
絵柄領域として扱う。黒文字抽出のアルゴリズムとして
は、例えば、本出願人が先に提出した「カラー画像処理
装置」（特願平２−２１４１４０号）による像域分離方
式を用いる。この場合、文字周辺では白地の濃度レベル
があがっていると予想されるため、文字領域の膨張を行
い、周辺の地肌を含めて文字領域としておく。この処理
は文字と白地との間に絵柄領域が生じるのを防ぐもので
ある。抽出結果は２値論理で文字領域は「１」、非文字
領域は「０」としてバッファメモリ２２に記憶する。

【００２４】白画素抽出部２１は各画素のＧ（緑）成分
の濃度レベルが閾値Ｔｈ以上なら非白画素、閾値Ｔｈ未
満なら白画素とする。一般に原稿の地肌濃度をコピー用
紙の濃度以下に限定した場合、すなわち、新聞や低品質
の印刷原稿の地肌を地肌領域として検出しない場合、絵
柄（写真や網点）中のハイライト領域の濃度レベルは原
稿の地肌そのものの領域の濃度レベルよりも高くなるこ
とが多い。そのため、このように単純な閾値で画素単位
に判定しても地肌領域では白画素が密集し、ハイライト
領域ではまばらにしか白画素が分布しないといった特徴
の差が生じる。抽出結果は白画素は論理「１」、非白画
素は論理「０」としてバッファメモリ２３に記憶する。

【００２５】バッファメモリ２２および２３に記憶した
黒文字抽出部２０および白画素抽出部２１の抽出結果は
、オア回路２４で論理和を取りバッファメモリ２５に記
憶する。論理和の結果が画素単位で論理「１」ならば文
字・地肌領域、論理「０」ならば絵柄領域となる。

【００２６】ところで、自然静止画像の符号化方式であ
るＡＤＣＴ方式では、一般に８×８画素または１６×１
６画素を１ブロックとしてブロック単位で符号化を行っ
ているため、文字・地肌領域の判定もこのような符号化
方式に適したブロックサイズで判定しなければならない
。そこで、総合判定部２６では、バッファメモリ２５に
記憶した画素データを、例えば１６×１６画素単位で読
み出し、ブロック単位で文字・地肌領域か絵柄領域かを
判定する。判定はブロック内の黒文字および白画素の数
を用いる。先に述べたようにハイライト領域では白画素
がまばらに分布し、地肌領域では白画素が密集する。 そこで、ハイライト領域を文字・地肌領域と誤判定しな
いようにブロック内に含まれる黒文字および白画素の数
を閾値と定め（約１８０〜２３０画素）、黒文字および
白画素の数を閾値以上含まれるブロックを文字・地肌ブ
ロックとする。最後に絵柄部での誤分離を防ぐために絵
柄ブロックに囲まれた文字・地肌ブロックを絵柄ブロッ
クに変更する。以上の処理により文字・地肌領域が抽出
できる。

【００２７】次に、図４（ａ）　〜（ｃ）　を参照して
バッファ２にブロック単位で格納された画像データを符
号化する際のスキャン方式について説明する。図４（ａ
）　に示すスキャン方式は画素データを１ブロック毎に
スキャンして符号化する方式である。この方式は、文字
・地肌ブロックについては当該ブロック内でラスタース
キャンしながら符号化し、絵柄ブロックについてはＡＤ
ＣＴのようなブロック符号化を施す。この方式はブロッ
ク単位での処理が可能なのでメモリ容量が少なくて済む
が、動的算術符号などのように参照画素を必要とする場
合には実施できない。

【００２８】図４（ｂ）　に示すスキャン方式は連続す
る同一属性ブロック単位に符号化する方式である。この
方式は、文字・地肌ブロックについては行方向に連続す
る複数ブロックをひとまとめにしてラスタースキャンの
順に符号化し、絵柄ブロックについては図（ａ）　の場
合と同様に１ブロック毎に符号化する。従って、１度に
処理するブロック数は可変となる。この方式で動的算術
符号のように参照画素を用いる場合は絵柄ブロックの画
素は「０」または「１」の一方の値を用いる。

【００２９】図４（ｃ）　に示すスキャン方式は１ブロ
ック行単位に符号化する方式である。この方式は文字・
地肌ブロックについてはブロック行毎にラスタースキャ
ンの順に符号化し、絵柄ブロックの画素はジャンプして
符号化しない。絵柄ブロックについては図（ａ）　の場
合と同様に１ブロック毎に符号化する。この方式で動的
算術符号を用いる場合は図（ｂ）　の場合と同様に絵柄
ブロックの画素は「０」または「１」の一方の値を用い
る。

【００３０】次に、図５に示すブロック図を参照して図
４（ｃ）　に示すスキャン方式を適用した場合の２値画
像符号化部５について説明する。図５において、スイッ
チ部４（図１）から供給される画像データは、ＭＴＦ補
正部３０でＭＴＦ補正され、２値化回路３１で所定の閾
値と比較されて２値化され、ラインバッファメモリ３２
に格納される。

【００３１】ラインバッファメモリ３２は、像域分離部
３での判定の結果、画像データが文字・地肌領域のデー
タであれば２値化回路３１で２値化したデータを対応す
るアドレスに書き込み、絵柄領域のデータであれば論理
「１」を書き込む。この書き込み制御はアドレスコント
ローラ３３によって行われる。

【００３２】ラインバッファメモリ３２に１ブロック行
分のデータが書き込まれると、アドレスコントローラ３
３の制御のもとにメモリ３２から注目画素と参照画素の
データとが読み出され、符号化部３４に供給されて符号
化される。参照画素の抽出には、図６に示すようなテン
プレートを用いる。また、符号化部３４としては、ＪＢ
ＩＧによるＱＭ−Ｃｏｄｅｒ符号化部を用いる。

【００３３】ラインバッファメモリ３２について更に詳
述すると、このメモリは１画素１ビットで２ブロック行
分のデータが格納でき、パイプラインの動作が可能なよ
うに構成されている。例えば、１ブロック行が横１６０
０画素、縦１６画素の場合には１６０４×１６ビットの
ラインバッファメモリが２組必要になる。横に４画素分
多いのは、参照画素を計算するための予備領域として左
右２画素分持っているためである。この２組のラインバ
ッファメモリをそれぞれＢａ，Ｂｂとすると、処理の開
始時には全てのバッファメモリの値を「０」にセットす
る。そして、最初の書き込みデータが入力されるとバッ
ファメモリＢｂの（２，０）の位置から順にラスター方
向に書き込んで行く。バッファメモリＢｂに全てのデー
タが書き込まれると、今度はラインバッファメモリＢａ
にデータを書き込み、参照画素および注目画素をバッフ
ァメモリＢｂから読み出す。ただし、第１，第２ライン
の１つおよび２つ前のラインの参照画素としては、バッ
ファメモリＢａの１５，１６ラインの値を用いる。例え
ば、バッファメモリＢｂの（２，０）を注目画素とする
ときの参照画素の位置は、バッファメモリＢｂの（０，
０）、（１，０）とバッファメモリＢａの（０，１５）
、（１，１５）、（２，１５）、（３，１５）、（４，
１５）、（１，１４）、（２，１４）、（３，１４）と
なる。

【００３４】次に、図７を参照してこの発明の他の符号
化方式について説明する。この方式は絵柄領域の解像度
を低くして符号化する方式である。すなわち、カラー文
書画像をスキャナで読み取る場合、現在の技術では一文
書の全面を同じ解像度でしか読み取ることが出来ないた
め、一般には小さな文字が読み取れるように４００ｄｐ
ｉ　以上の解像度が必要になってくる。しかし、自然画
像にはそれほど高い解像度は必要としないことが多い。 ところが、これまでは絵柄領域に対して入力時の解像度
のままで符号化を行っている。これは、自然画像符号化
方式として用いているＡＤＣＴ方式では、８×８画素ま
たは１６×１６画素を最小のブロックサイズとしている
ため、絵柄領域の解像度変換を行おうとすると像域分離
の判定のためにブロックサイズを大きくしなければなら
なくなり、バッファメモリの容量が大きくなってしまう
からである。

【００３５】そこで、この方式では、像域分離の判定ブ
ロックサイズを大きくせずに絵柄領域の解像度を低くし
て符号化するようにしている。図７の例では、絵柄領域
の必要解像度を１００ｄｐｉ　、文字・地肌領域を４０
０ｄｐｉ　として符号化している。従って、絵柄領域は
縦横それぞれ４分の１に縮小されることになる。すなわ
ち、８×８画素を１ブロックとすると、絵柄領域１ブロ
ック当たりで符号化を行う画素数は２×２画素の計４画
素となり、データ量は１６分の１に圧縮される。縮小処
理は単純に平滑化処理で行う。符号化は絵柄領域に対し
てはＤＰＣＭのような可逆かつ画素単位の符号化を用い
る。文字・地肌領域に対しては動的算術符号のような２
値画像符号化を用いる。いずれも周辺画素を参照する方
式であることから１ブロック行毎に行う。

【００３６】図７において、実線で囲んだ正方形の部分
が１ブロックを表している。絵柄ブロックは平滑化によ
り破線で示すように１ブロック４画素に縮小されている
。絵柄ブロックの符号化は画素ａ１１，ａ１２，ｂ１１
，ｂ１２，…の順に行い、最右端の画素を符号化すると
次のラインの符号化を始め、画素ａ２１，ａ２２，ｂ２
１，ｂ２２，…の順に符号化する。注目画素値の予測に
周辺画素を用いる場合は、周辺画素が文字・地肌領域に
属する場合は文字・地肌領域に含まれる画素値を「０」
とみなして注目画素を予測し符号化する。文字・地肌領
域の符号化は図に矢印で示すように、１画素単位でラス
タースキャンの順に符号化する。符号化方式として動的
算術符号化のように参照画素を用いる場合は、絵柄領域
に含まれる画素値を「０」とみなして注目画素を予測し
符号化する。

【００３７】この方式によれば、絵柄領域の画像に対し
て適切な解像度で符号化を行っているので、原画像デー
タのままで符号化するよりも高い圧縮率が可能となる。

【００３８】次に、図８に示すブロック図を参照して自
然画像符号化部６の他の実施例について説明する。この
実施例では、入力画像から文字パターンを取り除いた絵
柄領域のうちでも自然画領域と背景領域とではその特性
が大きく異なる点に着目し、自然画領域と背景領域とで
符号化方式を異ならせることでより高い符号化効率を得
るようにしている。すなわち、自然画領域は色の変化や
テクスチャーを含んでいるため、直交変換の結果、ＤＣ
（直流）成分以外の低周波成分が比較的多く現れる。こ
れに対して背景領域では局所的に見てほぼ濃度が一定で
あるため、空間周波数領域では殆どＤＣ成分のみとなっ
てしまう。

【００３９】そこで、この実施例では、入力画像から文
字パターンを取り除いた残りの画像を自然画領域と背景
領域とに分離し、それぞれの領域に応じて適応的に符号
化方式を変化させることにより、高圧縮な符号化を行う
ようにしている。符号化方式を変えるには、符号化方式
そのものを変える方法とパラメータのみを変える方法と
があるが、この実施例では、ハードウェアの共有化を考
慮して直交変換を行った後のハフマン符号のテーブルを
切り換えることによって圧縮率の向上を実現している。

【００４０】図８において、像域分離部４０は原画像デ
ータから文字パターンを除去した後の画像データをＭ×
Ｎ画素のブロック単位で背景領域か自然領域かを判定す
る。この判定には白画素の密度を用いる。すなわち、ブ
ロック内に輝度成分の濃度レベルが閾値Ｔｈ以下の画素
が、例えば９０％以上含まれるならば、そのブロックは
背景ブロックとする。この結果は、そのブロックの属性
情報として領域情報符号化部７（図１）に送られると共
に、ハフマン符号化テーブル４１または４２の一方を選
択するためのスイッチ部４３の制御端子に供給される。 ハフマン符号化テーブル４１は自然画用のテーブルであ
り、ハフマン符号化テーブル４２は背景用のテーブルで
ある。

【００４１】ＡＤＣＴ符号化部４４では、図９に示すよ
うに、離散コサイン変換部５０で入力画像に対しブロッ
ク単位（８×８画素）で２次元離散コサイン変換（ＤＣ
Ｔ）を施し、空間周波数領域に変換する。ＤＣＴ演算を
行った結果は、ブロックの左上がＤＣ（直流）成分とな
り、右下に行くほど高周波成分となる。自然画像の場合
には画素間の相関が高いため左上の方の低周波成分に大
きなＤＣＴ係数が現れることが多い。そこで、量子化部
５１でＤＣＴ係数の低周波成分を小さな値で割り、高周
波成分を大きな値で割ることによって圧縮を行っている
。このときの各周波数成分に対する除数は、量子化テー
ブル５２に予め与えられている。量子化後の高周波成分
域の量子化係数値は「０」が多く続くため、図１０に示
すようにジグザグスキャンの順に走査して「０」のラン
レグスと「０」以外の成分値に変換し、これに対してハ
フマン符号化部５３でハフマン符号化テーブル５４を参
照しながらハフマン符号化を行う。このハフマン符号化
テーブル５４は、図８に示すハフマン符号化テーブル４
１および４２に対応する。

【００４２】ハフマン符号化は出現確率の高い事象に対
し短い符号を割り当てるエントロピー符号化の一種であ
る。ハフマン符号化はＤＣ成分とＡＣ成分とに分けて行
う。ＤＣ成分の符号化は、基本的にＤＣ成分値そのもの
ではなく前のブロックのＤＣ成分値との差分を符号化す
る。全てのデータに対しハフマン符号を割り当てると、
そのテーブルを格納するために膨大な記憶領域を必要と
するため、ＤＣ成分値をカテゴリーと付加ビットとに分
解する。カテゴリーは成分値の集合体で、成分値を表現
するのに必要な最小ビット数Ｃに等しい。付加ビットは
成分値が正の場合はその値の下位Ｃビットで、成分値が
負の場合はその成分値から「１」を引いた値の下位Ｃビ
ットになる。例えば、ＤＣ成分の差分値が「１０」（１
０進数）の場合は、カテゴリーが「４」で、付加ビット
は“００１０”となる。このカテゴリーに対しハフマン
符号が割り当てられることになる。図１１に、輝度信号
の場合のハフマン符号テーブルの例を示す。

【００４３】ＡＣ成分の場合の符号語は、「０」のラン
レングスと非「０」のＡＣ成分のカテゴリー値で構成さ
れる。例えば、図１０に示すような量子化係数が得られ
た場合には、ジグザグスキャンの結果、（０，３）、（
４，３）、（１０，１）、ＥＯＢ（Ｅｎｄ　Ｏｆ　Ｂｌ
ｏｃｋ）という事象が送られる。カッコ内の最初の数値
は「０」のランレングスを示し、後の数値は非「０」の
ＡＣ成分の値である。この事象から「ＮＮＮＮＳＳＳＳ
＋付加ビット」を構成する。「ＮＮＮＮ」はランレング
スを示す。 ランレングスは最大１５までとなっているので４ビット
で表される。次の「ＳＳＳＳ」は非「０」の値のカテゴ
リーである。これも４ビットで表すため合計８ビットで
ハフマン符号化の符号語が構成される。付加ビットの作
り方はＤＣ成分と同様である。“ＥＯＢ”はブロックの
以下の値が全て零であることを示し、“０ｘ００”で表
される。ＡＣ成分のハフマン符号化テーブルは、この「
ＮＮＮＮＳＳＳＳ」に対し出現頻度の高い符号語に短い
符号語を割り当てて圧縮を行う。

【００４４】自然画像では輝度成分の量子化係数の非「
０」の値がＡＣ成分の第１成分や第２成分にも比較的高
い確率で現れるため、“０ｘ０１”、“０ｘ０２”、“
０ｘ０３”、“０ｘ１１”の符号語に対しても２ビット
から４ビットの短い符号語が割り当てられている。しか
し、背景領域では第１成分や第２成分にさえも非「０」
の値は殆ど現れない。すなわち、“ＥＯＢ”の出現確率
が極端に高くなる。したがって、背景領域では“ＥＯＢ
”に最も近い符号を割り当てることによって大幅に圧縮
率を向上することが出来る。この理由から“ＥＯＢ”に
割り当てる符号は１ビットないし２ビットが適当であろ
う。

【００４５】図８に戻り、ＡＤＣＴ符号化部４４では、
先に述べたようにブロックの属性に応じて適応的にハフ
マン符号化テーブル４１および４２を切り換える。した
がって、テーブル以外のＤＣＴ変換部５０、量子化部５
１、ハフマン符号化部５３等は全てのブロックデータに
対して共通である。符号化の結果は他の符号化部の出力
と合成されて外部記憶装置９（図１）に記録される。

【００４６】この実施例によれば、原画像から文字を除
去した画像から自然画領域と背景領域とを分離し、符号
化パラメータ（符号化テーブル）を変えることによって
それぞれに適した符号化を行っているので、簡易な構成
で符号化効率を向上することが出来る。

【００４７】こうして外部記憶装置９に記憶された画像
データの復号化処理は、図１２に示す復号化装置によっ
て行われる。復号化は符号化の逆の処理を行う。ただし
、像域分離は行う必要がない。まず、外部記憶装置９か
らデフォーマット部６０にデータを読み出し、デフォー
マットして２値画像符号は２値画像復号化部６１に、自
然画像符号は自然画像復号化部６２に、領域情報は領域
情報復号化部６３にそれぞれ出力する。２値画像復号化
部６１および自然画像復号化部６２における２値画像符
号および自然画像符号の復号は、領域情報復号化部６３
で復元された領域情報に従って制御される。そして、最
終的な復号はアプリケーションの要求に合わせて総合復
号部６４でそれに適した形で行う。例えば、プリンタ６
５に出力する場合は画像をラスター順に復元する。また
、ディスプレイ６６に全体を表示する場合は間引きなど
を行った縮小画像を再生する。

【００４８】

【発明の効果】この発明によれば、文字以外に地肌領域
も抽出するので、文字および白地領域は２値画像として
符号化でき、残りの絵柄領域だけを自然画像符号化を行
えばよいため、絵柄領域の少ない文書では大幅に圧縮率
を向上できる。また、文字・地肌領域は２値画像に変換
されるため文字が鮮明に再生され、また地肌も濃度ムラ
がなくなり高画質な画像を得ることができる。

【００４９】また、ブロック単位の白地検出と網点検出
の結果を組み合わせて地肌領域を抽出しているので、絵
柄が網点で表現されている印刷原稿などにおいて精度良
く地肌領域を求めることができる。さらに、最終的に絵
柄領域を膨張させているので、文字・地肌ブロックの周
囲が絵柄領域で囲まれているような場合に、その文字・
地肌ブロックを絵柄ブロックに変更することにより絵柄
領域の誤判定を減らし、より高画質な復元画像を得るこ
とができる。

【００５０】また、黒文字と白画素を画素単位で個別に
求めた後、ブロック内に含まれる黒文字ないし白画素の
密度によってブロック単位の像域分離を行うため、簡単
な処理で高精細度に文字・地肌領域を抽出することがで
きる。また、この発明によれば、文字・地肌ブロックを
１ブロック単位で符号化するため記憶容量の少ないバッ
ファメモリで符号化できる。さらに、連続する複数ブロ
ック単位で、または、１ブロック行単位で符号化するた
め、効率のよい符号化を行うことが出来る。

【００５１】また、この発明によれば、自然画像に対し
て適切な解像度で符号化を行っているため、原画像のま
まで符号化する場合に比べ高圧縮が可能となる。また、
この発明によれば、原画像から文字を除去した画像に対
し背景領域と自然画領域とを分離し、符号化パラメータ
を変えることによってそれぞれに適した符号化を行って
いるので、高圧縮な符号化を行うことが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明による適応符号化方式の一実施例を示
すブロック図である。

【図２】図１における像域分離部の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図３】像域分離部の他の実施例を示すブロック図であ
る。

【図４】ブロック単位で画像データを符号化する際のス
キャン方式を説明するための図である。

【図５】２値画像符号化部のブロック図である。

【図６】参照画素を抽出するためのテンプレートを示す
図である。

【図７】絵柄領域の解像度を低くして符号化する方式を
示す図である。

【図８】自然画像符号化部の他の実施例を示す図である
。

【図９】図８におけるＡＤＣＴ符号化部のブロック図で
ある。

【図１０】量子化係数値のジグザグスキャンを示す図で
ある。

【図１１】輝度信号のハフマン符号テーブルの例を示す
図である。

【図１２】符号化した画像データを復号する復号化装置
の一例を示すブロック図である。

【符号の説明】

１　　　　　　スキャナ ２　　　　　　バッファ ３　　　　　　像域分離部 ５　　　　　　２値画像符号化部 ６　　　　　　自然画像符号化部 ７　　　　　　領域情報符号化部 ８　　　　　　フォーマット部 ９　　　　　　外部記憶装置 １０　　　　ＭＴＦ補正部 １１　　　　白地抽出部 １２　　　　エッジ抽出部 １３，２６　　　　総合判定部 ２０　　　　黒文字抽出部 ２１　　　　白画素抽出部

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　階調性を有する自然画像と文字とが混
   在するカラー文書画像を、Ｍ×Ｎ画素のブロック単位で
   文字・地肌領域または絵柄領域の何れであるかを判定し
   、この判定結果に基づいて上記文字・地肌領域と判定し
   たブロックの画像データは２値画像に適した符号化を行
   い、上記絵柄領域と判定したブロックの画像データは絵
   柄領域に適した符号化を行うことを特徴とするカラー文
   書画像の適応符号化方式。
2. 【請求項２】　　請求項１において、前記地肌領域の判
   定は、画素単位に白画素か否かを判定して前記各ブロッ
   ク毎に白画素数を求め、当該ブロック内の白画素数が所
   定の閾値以上存在し、かつ色画素を含まない場合は当該
   ブロックを白地ブロックとし、この白地ブロック内に網
   点領域が存在しない場合は当該ブロックを地肌領域とす
   ることを特徴とするカラー文書画像の適応符号化方式。
3. 【請求項３】　　請求項１において、前記文字・地肌領
   域と前記絵柄領域との像域分離は、前記文字領域と前記
   地肌領域とを抽出した後に前記各ブロック内にエッジ領
   域または地肌領域が存在し、かつ色画素が存在しない場
   合は当該ブロックを文字・地肌領域と判定し、その後に
   絵柄領域を膨張させることを特徴とするカラー文書画像
   の適応符号化方式。
4. 【請求項４】　　請求項１において、前記文字・地肌領
   域と前記絵柄領域との像域分離は、文字周辺の画素を抽
   出すると共に白画素を抽出し、これらの抽出結果の論理
   和を取ることによって文字または地肌の画素を抽出し、
   前記Ｍ×Ｎ画素ブロック単位で文字・地肌領域を判定す
   る際に、当該ブロック内の文字または白画素の密度が高
   い場合は当該ブロックを文字・地肌ブロックと判定する
   ことを特徴とするカラー文書画像の適応符号化方式。
5. 【請求項５】　　請求項１において、前記文字・地肌領
   域の符号化は、前記ブロック単位で行うことを特徴とす
   るカラー文書画像の適応符号化方式。
6. 【請求項６】　　請求項１において、前記文字・地肌領
   域の符号化は、行方向に連続する複数の文字・地肌ブロ
   ックを単位として行うことを特徴とするカラー文書画像
   の適応符号化方式。
7. 【請求項７】　　請求項１において、前記文字・地肌領
   域の符号化は、１ブロック行の文字・地肌ブロックを単
   位として行うことを特徴とするカラー文書画像の適応符
   号化方式。
8. 【請求項８】　　請求項６または７において、前記文字
   ・地肌ブロックの符号化が周囲の画素を参照する方式で
   ある場合は、前記絵柄ブロックに含まれる画素を所定の
   一定値とみなして符号化することを特徴とするカラー文
   書画像の適応符号化方式。
9. 【請求項９】　　請求項１において、前記絵柄領域の符
   号化は、前記文字・地肌領域よりも低い解像度に変換し
   た後に行うことを特徴とするカラー文書画像の適応符号
   化方式。
10. 【請求項１０】　　階調性を有する自然画像と文字とが
    混在するカラー文書画像から文字・地肌領域と絵柄領域
    とを分離し、さらに上記絵柄領域から背景領域を分離し
    、上記文字・地肌領域に対しては２値画像に適した符号
    化を行い、上記背景領域と上記背景領域を除去した絵柄
    領域とに対しては互いに異なるパラメータを用いて絵柄
    領域に適した符号化を行うことを特徴とするカラー文書
    画像の適応符号化方式。
11. 【請求項１１】　　請求項１０において、前記絵柄領域
    に適した符号化はＡＤＣＴ符号化であり、前記異なるパ
    ラメータは背景領域に適したハフマン符号化テーブルと
    自然画像に適したハフマン符号化テーブルとであること
    を特徴とするカラー文書画像の適応符号化方式。