JPH0491568A - 画像処理装置 - 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、ファクシミリ等に用いられ、画像のシンボル
系列の圧縮符号化における符号語を、算術演算により逐
次的に構成する画像処理装置、特に符号化効率の向上を
図った画像処理装置に関するものである。

（従来の技術） 算術符号化の概念は、Ｅｌｉａｓによって考案され、Ｐ
ａ５ｃｏにより一般化された。算術符号化は、符号化す
べきシンボル系列をシンボルの出現確率に応じて分割し
た数直線上にマツピングしてその位置を２進小数で表現
し、それを符号系列として出力するものである。シンボ
ル系列の統計的性質の変動に応じて、符号化時に変更し
ていくことが可能であり、このシンボル出現確率の推定
装置が圧縮性能に大きな影響を与える。

従来、この種の分野の技術としては、文献１；Ｂ、Ｐｅ
ｎｎｅｂａｋｅｒ、”Ｐｒｏｂａｂｉ　１ｉｔｙ　　ｅ
ｓｔｉｍａｔｉｏｎ　　ｆｏｒ　　ｔｈｅＱ−Ｃｏｄｅ
ｒ　　、Ｖｏｌ、３２、Ｎｏ、６、（１９８８−１１）
ＩＢＭ　　Ｊ、ＲＥＳ、ＤＥＶＥＬＯＰ　　（米）Ｐ、
７３７−７５１、文献２；第４回画像符号化シンポジウ
ム論文誌、（１９８９−１０＞大沢、加藤、安田著、「
動的算術符号化による２値化画像の高能率符号化、、Ｐ
、１０５−１０６に記載されるものがあった。

上記文献１に記載された推定装置では、シンボルの出現
確率は、確率値を状態とする状態遷移モデルを基に推定
される。シンボルの系列０番〜に１番から決定された状
態に対し、ｋ番目のシンボルを入力し、新たな状態に遷
移する。ｎ番目のシンボルの符号化は、シンボルの系列
のＯ番〜ｎ−１番（過去に出現したシンボル系列）から
決定された状態の確率値に基づいて行われる。

上記文献２に記載された推定装置では、シンボルの出現
確率は、パラメータにより表現された確率計算式を基に
推定される。シンボルの系列０番〜に一１番から決定さ
れたパラメータに対し、ｋ番目以降のシンボル系列に番
〜ｍ番（ｋ＜ｍンがパラメータ更新の条件を満たしたと
き、パラメータを変更する。ｎ番目のシンボルの符号化
は、シンボル０番〜ｎ−１番（過去に出現したシンボル
系列）から決定されたパラメータ値で計算された確率値
に基づいて行われる。

また、上記文献１，２の推定装置では、（１）符号化の
前にシンボル系列のスキャンを行ってシンボル系列の統
計的性質を事前に求めることはしない、（２）符号化は
、画像をスキャンライン方向にスキャンしていく順に行
っている、といった条件下で符号化処理を行っている。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記文献の画像処理装置て゛は、次のよ
うな課題があった。

文書画像等では、余白などのように、紙面上に統計的性
質が全く異なる複数の領域が配置されている場合が多い
のにもかかわらず、このような統計的性質の不連続性（
非定常過程において、統計的性質が連続的に変化しない
場合）が考慮されていない。このため、（ａ）統計的性
質が全く異なる領域間の境界をスキャンラインが横切っ
たとき、後の領域の統計的性質に適応するのが非常に遅
い、（ｂ）統計的性質か全く異なる過去のシンボル系列
の性質が忘却されない、といった問題があった。

このような問題は、符号化を行おうとしているあるシン
ボルより後（未来〉で出現するシンボルの統計的性質を
全く予測できないことに起因している。符号化の処理に
おいては、あるシンボルより後で出現するシンボルを知
ることは、バッファリングにより可能である。しかし、
復号化の処理においては、あるシンボルを復号化するの
に、そのシンボルより前（過去）に出現したシンボル系
列のみ（後で出現するシンボルはまだ複合されていない
〉から推定されたシンボル出現確率によって、復号化処
理が逐次的に行われる。符号化と復号化でのシンボル出
現確率推定値程を完全に一致させることが必要であるこ
とから、あるシンボル出現確率は、そのシンボルより前
に出現したシンボル系列から推定されることになるので
ある。

例として、第２図に示すような白と黒（以下、２値のシ
ンボルを白と黒で表現する）が１／２の確立で生起して
いる領域から、長い白ランを持つ余白領域に移行した場
合をあげる。この２つの領域は統計的性質が全く異なり
、２つの領域境界に１で統計的性質は不連続である。こ
の余白領域における白シンボル出現確率が正しく推定さ
れるのに必要な条件は、スキャンライン上の余白領域の
ラン長を知ることである。これは余白領域を完全にスキ
ャンし終わった時点である。したがって、余白領域にお
いてシンボル出現確率推定値の適応化を行っている途中
の時点においては、シンボル出現確率推定値は大きく異
なっており、このことが符号化効率を著しく低下させる
。第３図に示すように、上記文献２では、過去の適応化
の度合いを参照し、適応化を速める処理を行っているが
、過適応となる可能性もあり問題が残る。なお、第３図
において、Ｘ軸はスキャンライン上の座標位置、Ｙ軸は
白シンボル出現確率であり、ｙｌは正しい出現確率、Ｋ
２は統計的不連続境界、Ｗはシンボル出現確率推定値の
適応化を行っている区間をそれぞれ示している。

本発明は前記従来技術の持っていた課題として、統計的
性質の不連続性が考慮されていないため、符号化効率が
著しく低下する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、統計的性質が異
なる複数の領域を有する画像のシンボル系列をスキャン
ライン毎に入力し、該各領域毎にシンボル出現確率を推
定するシンボル出現確率推定手段と、前記シンボル出現
確率を含む入力情報に基づき前記シンボル系列の符号化
列または復号化列を演算によって生成する演算手段とを
、備えた画像処理装置において、次のような手段を講し
たものである。

前記シンボル系列中における一定長以上の白シンボル系
列である余白系列の前後を統計的不連続境界として推定
する境界推定手段と、前記統計的不連続境界を保持する
境界保持手段と、前記統計的不連続境界間に存在する前
記余白領域の出現確率を推定する余白出現確率推定手段
と、現在入力中の前記スキャンライン上のシンボルが、
１つ前に入力したスキャンライン上の前記余白系列の区
間に存在するか否かを前記境界保持手段を参照して判定
する区間判定手段と、前記区間判定手段により存在する
と判定されたときに前記余白出現確率推定手段の出力に
、不存在と判定されたときに前記シンボル出現確率推定
手段の出力に前記入力情報をそれぞれ設定する入力情報
設定手段とを、設けたものである。

（作用） 本発明は、以上のように画像処理装置を構成しなので、
境界推定手段は、既に処理済みの１つ前のスキャンライ
ン上の不連続境界とのコーヒーレンジ−を使用して、シ
ンボル系列中における一定長以上の白シンホル系列であ
る余白系列の前後を統計的不連続境界として推定する。

この統計的不連続境界は、境界保持手段により座標位置
として記憶され、統計的不連続境界の生成、変更、消滅
に対応して、座標位置の追加、変更、削除が行われる。

余白出現確率推定手段は、統計的不連続境界間に存在す
る余白領域の出現確率を推定する。

区間判定手段は、現在入力中の前記スキャンライン上の
シンボルが、１つ前に入力したスキャンライン上の前記
余白系列の区間に存在するか否かを境界保持手段を参照
して判定する。入力情報設定手段は、区間判定手段の判
定結果に応じて演算用の入力情報て°ある余白領域の出
現確率またはシンボル出現確率を設定する。このように
、シンボル系列の統計的不連続境界を援用して符号化を
行ったので、符号化効率を向上させることができる。

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、この符号化器
は、符号化するシンボル系列Ｓｉを入力順に一時保持す
るレジスタ等のシンボル系列保持手段１１を有し、この
シンボル系列保持手段１１の出力側には、シンボル出現
確率推定手段１２及び境界推定手段１３が順次接続され
ている５シンボル出現確率推定手段１２は、ＣＰＵ等で
構成され、シンボル列中において、ある注目シンボルの
次に出現が予測されるシンボルの種類（黒または白）を
予測する予測値を推定する機能を有している。境界推定
手段１３は、連続して出現する白シンボル系列の長さを
保持するカウンタ等の連続臼シンボルカウント手段１３
ａと、該白シンボル系列の長さが闇値を越えるか否かを
判定する比較器等の閾値判定手段１３ｂとで、構成され
ている。そして、境界推定手段１３の出力側には、境界
保持手段１４及び白ラン出現確率推定手段１５が順次接
続されている。

境界保持手段１４は、メモリ等で構成され、符号化を行
っているスキャンラインに侵入しているアクティブな統
計的不連続境界を保持する機能を有し、白ラン出現確率
推定手段１５は、境界保持手段１４中の統計的不連続境
界間に存在する白ランの出現確率を推定する機能を備え
ている。

一方１、シンボル出現確率推定手段１２及び白ラン出現
確率推定手段１５の出力側が、符号化に必要なすべての
演算を行う算術演算ユニット（ＡＬＵ）等からなる演算
手段１６の入力側に接続されている。演算手段１６は、
制御信号により、入力情報としてシンボル出現確率推定
手段１２の出力と白ラン出現確率推定手段１５の出力と
のいずれか一方を選択するセレクタ等の入力情報設定手
段１６ａを備えている。そして、演算手段１６の出力側
には、Ａ１１値保持段１７、Ａ２値保持手段１８及びＣ
値保持手段１９が接続されている。

これらＡ１１値保持段１７、Ａ２値保持手段１８及びＣ
値保持手段１９は、レジスタ等で構成され、符号化演算
のパラメータを保持する機能を有している。そして、Ａ
１１値保持段１７、Ａ２値保持手段１８及びＣ値保持手
段１９の出力側か演算手段１６にフィードバック接続さ
れ、さらにＣ値保持手段１９が符号系列保持手段２０に
接続されている。符号系列保持手段２０は、Ｃ値保持手
段１９からシフトアウトされた出力用の符号系列ＳＯを
一時的に保持する機能を有している。また、上記した各
手段には、制御メモリ２０にあらかじめ記憶されている
制御情報及び上記の各手段からの制御信号に基づき、符
号化処理を実行制御するシーケンサ−等の制御手段２１
が接続されている。

この制御手段２１内には、現在入力中の前記スキャンラ
イン上のシンボルが、１つ前に入力したスキャンライン
上の余白系列の区間に存在するか否かを境界保持手段１
４を参照して判定し、その判定結果を制御信号として入
力情報設定手段１６ａへ送出する区間判定手段２１ａが
設けられている。この区間判定手段２１ａは、入力情報
設定手段１６ａに対して、前記判定結果が存在である場
合に余白出現確率推定手段１５の出力を、不存在である
場合にシンボル出現確率推定手段１２の出力を入力情報
としてそれぞれ設定させるように制御する機能を有して
いる。

以上のように構成される符号化器において実行される符
号化処理の論理と処理の流れを説明する。

（Ａ＞符号化処理の論理 いま、２値情報源から発生する長さＮのシンボル系列Ｘ
＝Ｘ１　、Ｘ２　、・・・、ＸＮを考える。

情報源の２個のシンボルの発生確率をＰ（○）Ｐ（１）
とする。ここで、Ｐ（ｊ＞（ｊ＝０．１）は小数点以下
Ｗ桁の２進小数とし、以下の条件を満たしているとする
。

０＜Ｐ（ｊ＞＜Ｉ Ｐ（０）；Ｐ（１）＝１ まず、空茶列λに対するＡ（λ）とＣ（λ）を次式で定
義する。

Ａ（λ）＝１ ここで、Ｃ（λ）、Ａ（λ）はそれぞれ累積確率、推定
確率に対応し、確率部分区間の始点とその区間福を表す
。

現在ｎ−１番目までのシンボルか処理され、シンボル系
列Ｘ１−１−Ｘ１．ｘ２．・・・、Ｘ、−１に対してＣ
（Ｘ、１　）　、　Ａ　（Ｘｎ−１＞が与えられている
とすれば、次のシンボルｘｎ（シンボル値＝ｙ：白また
は黒）を符号化した後のＣ（Ｘ、）、Ａ（Ｘ、）は以下
の式で決定される。

Ａ（Ｘ　）＝Ａ（Ｘｏ−１）・Ｐ（ｙ）・・・・・・（
２） Ｃ（λ）＝０ Ａは浮動小数であり、Ａのシフト回数と同じ回数Ｃをシ
フトするものとする。Ｃからシフトアウトされたものが
符号系列となる。

次に、式（１）、（２）の演算に必要なシンボル出現確
率Ｐ（ｙ）の推定方式を説明する。

統計的不連続境界の推定には、第４図に示すように、既
に処理済みの１つ前のスキャンライン上の不連続境界ａ
　１　、　ａ２とのコヒーレンシーを使用する。なお、
第４図中の２１は特異系列の区間、Ｐ２は特異系列の区
間にある現スキャンラインのシンボルを表している。不
連続境界は、連続して出現する一定長以上の白シンボル
の系列（以下、余白系列という）の前後として設定する
。シンボル出現確率は不連続境界を境にして独立に推定
する。

１つ前のスキャンライン上の余白系列の区間にある現ス
キャンライン上のシンボルは、Ｐ（白）−１−１／ｎ Ｐ（黒）　＝　１　／　ｎ 但し、ｎ；余白系列のラン長 として符号化する。

それ以外のシンボルは白シンボル、黒シンホルを順次カ
ウントしていくことにより求まる累積度数から各シンボ
ル出現確率を算出し、符号化する。

但し、不連続境界でリセットする。（例えば、ニュート
ラルＰ（白）＝Ｐ（黒）＝１／２＞次に、境界保持手段
１４の動作を説明する。

境界推定手段１３から出力される統計的不連続境界は、
境界保持手段１４に座標位置として記憶される。第５図
に示すように、１スキヤンラインの画素に対応した１ビ
ツトの記憶手段として動作し、このビットは、０°゛の
時は境界は存在せず、“１′°の時に境界が存在するも
のとする。さらに、ビットは、不連続境界の細かい変動
による更新が多発するのを避けるため、また、記憶容量
の削減のために、ｍ画素飛びに設定され、内容がアクテ
ィブに更新される。この更新処理は、現スキャンライン
上で、境界保持手段１４と異なった余白系列が生起して
いれば、現スキャンライン上の余白系列で更新する。な
お、不連続境界を順にベアにしたものが余白系列の区間
を示す。

（Ｂ）符号化処理の流れ 第６図は、第１図の符号器における符号化処理の流れを
示すフローチャートである。

符号化処理か開路されると（ステップ３０）、次のよう
に符号化処理が行われる。

ステップ３１において、境界保持手段１４、Ａ１１値保
持段１７、Ａ２値保持手段１８、及びＣ値保持手段１９
の初期化を行う。

ステ・ツブ３２において、最初のシンボルから順にシン
ボル系列保持手段１１への入力を行う。

ステップ３３において、境界保持手段１４及び区間判定
手段２１ａを用いて、現スキャンライン上のシンボルが
１つ前のスキャンライン上の余白系列の区間にあるかを
判定する。

ステップ３４では、ステップ３３の判定結果がイエスで
ある場合、演算手段１６を用いてＰ（白）＝１−１／ｎ Ｐ（黒）−Ｌ／ｎ 但し、ｎ；余白系列のラン長 として符号化を行う。

ステップ３５では、ステップ３３の判定結果かノーであ
る場合、シンボル出現確率推定手段１２において累積度
数から算出さｈなシンボル出現確率により演算手段１６
で符号化する。

ステップ３６において、境界保持手段１４を参照して制
御手段２１は、シンボルが余白系列の区間から出たか否
かを判定する。

ステップ３７において、現スキャンライン上で境界保持
手段１４中に保持されている余白系列と異なった余白系
列が生起していれば、現スキャンラインの余白系列で境
界保持手段１４を更新する。

この動作は、境界推定手段１３、境界保持手段１４及び
制御手段２１により行う。

ステップ３８では、全てのシンボルの符号化が終了した
か否かの判定がなされる。その判定結果がノーであれば
、ステップ３９で次のシンボルに設定され、ステップ３
３〜３８を繰り返す。イエスであれば、ステップ４０で
符号化処理を終了する。ここで、Ａ値を浮動小数として
、Ａのシフト回数と同一回数Ｃをシフトし、Ｃからシフ
トアウトされたものが符号系列となる。

本実施例は、次のような利点を有している。

第７図は、符号化効率の試算の一例を示す図である。

従来方式では、シンボル出現確率１／２から１−１／ｎ
まで連続的に適応化が行われるので、区間すにおける累
積確率は、 区間すにおける符号化に要する総ビット数は、総ビット
数二モｌｏｇ２Ｐｉ ＝　１　ｏ　ｇ２　Ｐｉ　Ｐ２　・−Ｐｎ＝　ｌ　ｏ　
ｇ２　Ｐ 但し、Ｐ；累積確率 各累積確率から総ビット数を計算すると以下の表のよう
になる。

本実施例の方式での区間すにおける累積確率は、Ｐ−（
１−斉）′ １シンボル符号化に要するビット数は、ビット数＝ｌｏ
ｇ２Ｐ 但し、Ｐ；シンボル出現確率 以上説明したように、従来の方式に比較して、本実例の
方式が極めて有効であることが分かる。

第８図は本発明の他の実施例を示し、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。

この第８図において、シンボル系列保持手段１１ａは、
Ｃ値保持手段からシフトアウトされたシンボル系列を保
持するための手段であり、シンボル出現確率推定手段１
２で必要な長さ・区間のシンボル系列を保存する機能を
有している。符号系列保持手段２０ａは復号化する符号
系列Ｓｏを入力された順に一時的に保持する機能を有し
ている。

その他の手段であるシンボル出現確率推定手段１２、境
界推定手段１３、境界保持手段１４及び白ラン出現確率
推定手段１５、演算手段１６、Ａ１１値保持段１７、Ａ
２値保持手段１８、Ｃ値保持手段１９、及び符号系列保
持手段２０は、第１図の符号器と同一構成である。

次に、復号化処理の論理を説明する。

符号語Ｃ（Ｘ＞を受信したとき、元の系列Ｘは以下のよ
うにして復号される。まず、初期値を次式で与える。

Ｃ，（Ｘ）　−Ｃ（Ｘ） Ａ（λ）　＝１ 次に、現在までに、系列Ｘ。−１（−ＸＩ　Ｘ２・・・
Ｘｎ−１）か復号されてＣｎ−１（Ｘ）　、　Ａ　（Ｘ
ｎ−１＞が与えられているとすれば、 ｃｎ−１（ｘ＞＜Ａ　（ｘ、−、＞ｐ　（白〉・・・・
・・（３） を満たす場合はｘｎ＝白、満たさない場合はＸｎ＝黒と
復号される。

上記式（３）で必要なＰ　（ｙ）は、第１図に示した符
号化と全く同様な方法で推定され、同様な効果が期待で
きる。

なお、本発明は、図示の実施例に限定されず、種々の変
形が可能である。例えば、境界保持手段１４において、
１スキヤンラインの画素に対応した１ビツトの記憶手段
として動作させ、このビットが“０”の時は境界は存在
せず、“°１パの時に境界が存在するものとしたが、そ
の逆のビットが“′１”の時は境界は存在せず、“０”
の時に境界が存在するものとしてもよい。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、統計的性
質が異なる複数の領域を有する画像のシンボル系列に対
して、境界推定手段、境界保持手段、余白出現確率推定
手段、区間判定手段、及び入力情報設定手段を用い、統
計的不連続境界を演算に加味してシンボル系列を符号化
するようにしたので、符号化を行おうとしている所定の
シンボルより後に出現するシンボルの統計的性質を予測
でき、統計的不連続境界の後に出現するシンボル系列の
符号化効率の大幅な向上が期待できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す符号化器の構成ブロック
図、第２図は統計的不連続境界を示す図、第３図は文献
２の適応化処理を示す図、第４図は統計的不連続境界の
推定を説明する図、第５図は境界保持手段１４の動作説
明図、第６図は第１図の符号化処理のフローチャート、
第７図は符号化効率の試算の一例を示す図、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。 １１・・・・・・シンボル系列保持手段、１２・・・・
・・シンボル出現確率推定手段、１３・・・・・・境界
推定手段、１３ａ・・・・・・連続白シンボルカウント
手段、１３ｂ・・・・・・閾値判定手段、１４・・・・
・・境界保持手段、１５・・・・・・余白出現確率推定
手段、１６・・・・・・演算手段、１６ａ・・・・・・
入力情報設定手段、２１ａ・・・・・・区間判定手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 統計的性質が異なる複数の領域を有する画像のシンボル
   系列をスキャンライン毎に入力し、該各領域毎にシンボ
   ル出現確率を推定するシンボル出現確率推定手段と、前
   記シンボル出現確率を含む入力情報に基づき前記シンボ
   ル系列の符号化列または復号化列を演算によって生成す
   る演算手段とを、備えた画像処理装置において、 前記シンボル系列中における一定長以上の白シンボル系
   列である余白系列の前後を統計的不連続境界として推定
   する境界推定手段と、 前記統計的不連続境界を保持する境界保持手段と、 前記統計的不連続境界間に存在する前記余白領域の出現
   確率を推定する余白出現確率推定手段と、現在入力中の
   前記スキャンライン上のシンボルが、１つ前に入力した
   スキャンライン上の前記余白系列の区間に存在するか否
   かを前記境界保持手段を参照して判定する区間判定手段
   と、 前記区間判定手段により存在すると判定されたときに前
   記余白出現確率推定手段の出力に、不存在と判定された
   ときに前記シンボル出現確率推定手段の出力に前記入力
   情報をそれぞれ設定する入力情報設定手段とを、 設けたことを特徴とする画像処理装置。