JPH0613212B2 - 文字画像デ−タの処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ 本発明は、文字画像（以下、文字という）データの処理
方法に係わり、特に、ｘ，ｙ座標上に展開した文字の輪
郭を、ｘを変数とする複数の１価関数のブロック
［Ｐ_１，Ｐｎ］に分割し、各ブロックの形状を特定する
データを作成し、このブロックデータの集合を１文字の
圧縮データとして記憶することによって、データの圧縮
を行なようにした文字画像データの処理方法に関するも
のである。

［発明の背景技術］ 文字をドット分解して求めた２値データが、極めて冗長
性の高いデータであることは周知である。そこで、従来
この冗長性を軽減するために種々のデータ圧縮方式が提
案されてきた。

文字の形状を輪郭で把握し、その輪郭を特定するデータ
を記憶することによってデータ量の圧縮を図るようにし
た所謂輪郭法と呼ばれるデータ圧縮方式もその１つであ
る。

この輪郭法によるデータ圧縮方式としては、第１図の如
き直線（ベクトル）近似法や、第２図の如きｎ次曲線近
似法が既に提案されている。

第１図に例示した直線近似法は、特開昭５４−１４９５
２２号公報、特開昭５５−７９１５４号公報等に開示さ
れた方法であり、その概要は、点線で示した任意文字の
輪郭１を実線で示したベクトル２の集合で近似し、各ベ
クトルを特定する情報（始点位置、長さ及び傾き、ある
いは水平・垂直方向成分）を符号化データとすることに
よってデータ圧縮を可能とするものである。

又、第２図に例示したｎ次曲線近似法は、本件出願人が
特願昭５５−１１６１６０号（特公昭６２−３３９４８
号）として既に出願した方法であり、その概要は任意文
字の輪郭上に適宜設定した点Ｐ群の座標を記憶すること
によってデータ量の圧縮を図ると共に、任意連続する
（ｎ＋１）個の点を結ぶｎ次曲線３（図はｎ＝２）の集
合で、所望輪郭を近似しようとするものである。

これら輪郭法によるデータ圧縮方式は、その圧縮データ
を解読して文字像を再生する際、補間処理や間引き処
理、ないしベクトルの倍率変換処理を実施することによ
って、種々倍率の文字像の再生に対処し得るという特徴
を有している。

［背景技術の問題点］ しかし、その反面これら従来方式は、例えば、第１図に
おける各ベクトルの端点Ｐ、あるいは、第２図における
各ｎ次曲線３の接続点Ｐｃを中心とする左右の各接線の
傾き角δが、いずれの場合も不連続となってしまうこと
からも明らかなように、輪郭の滑らかさ（輪郭の傾きの
連続性）について、最適の結果が保証されないという本
質的な欠陥を有していた。

これに対して、一般的に文字の輪郭形状は直線的な部分
と曲線的な部分を有しており、さらに単に輪郭部自体が
連続しているのみならず、文字画線の交叉部や「ハネ」
の先端などの特異な点を除いて見た場合、その１次導関
数（輪郭の傾き）が連続的に変化する特徴を有してい
る。

従って、従来輪郭法によるデータ圧縮方式では、文字輪
郭を忠実に特定した圧縮データが得にくいばかりでな
く、該データに基づいて再生された文字像の不自然さ
（傾きの不連続性）を取り除くことができないという問
題を有していた。

このような問題を解決するため、本件出願人は特願昭５
７−１６８８４号（特開昭５８−１３４７４５号）の方
式を既に出願した。

しかし、ここで開示したデータ圧縮方式は、 任意１ブロック中の全てのサンプル区間を一度に近似
しようとしたために、曲線部と曲線部が接続するような
部分では、その接続点近傍で輪郭より外れた凹凸が発生
しやすい。また、本来直線として再現されるべき部分
も、その前後の標本（サンプル）区間の近似曲線の影響
を受けて近似されるので直線の再現性が劣ってしまう。

更に、各サンプル区間を一度に近似しようとしたため
に、標本（サンプル）点が新設されると、これに影響し
て他の標本（サンプル）区間の近似曲線も変化してしま
うということも明らかとなった。そして標本（サンプ
ル）点が新設されるたびに、任意１ブロック上の全ての
標本（サンプル）区間について夫々近似曲線を求め直さ
なければならず、しかも符号化に複雑な演算を要するた
め、求めるデータの作成に時間がかかるという問題点も
残っていた。

［発明の目的］ 本発明は、以上のような従来技術の問題点に鑑みて成し
たものであり、所望輪郭とのズレが少なくしかも輪郭を
滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の高いデータを高速に
算出できるようにしたものである。

そしてこのような目的を達成するため本発明は、ｘ，ｙ
座標上に展開した文字画像輪郭を、ｘを変数とする１価
関数のブロック［Ｐ_１，Ｐｎ］（Ｐ_１，Ｐｎは任意１ブ
ロックの始点と終点）に分割し、各ブロック毎の輪郭形
状を特定するブロックデータを作成し、このブロックデ
ータの集合を１文字画像の圧縮データとして記憶するよ
うにした文字画像データの処理方法において、前記分割
した輪郭のブロックを構成しているｍ個の輪郭点Ｑ
_ｊ（ｊ＝１〜ｍ）上のいずれかを始点と終点とする輪郭
区間を、該輪郭区間内の各輪郭点との偏位量が所定の許
容値以下で、かつその長さｌｉを最大とするベクトルに
置き換える過程と、前記ベクトルの長さｌｉと予め設定
した長さＬとを比較する過程と、前記ベクトルと該ベク
トルに隣接するベクトルとの交叉角θｉと予め設定した
角度θとを比較する過程と、前記比較結果がｉ＞Ｌの
とき、前記輪郭区間を直線部と識別し、該輪郭区間の始
点，終点の座標に基づき該輪郭区間を直線近似するｎ次
多項式ｆ（ｘ）（ｎ＝１）を求める過程と、前記比較結
果がｌｉ≦Ｌのとき、前記輪郭区間を曲線部と識別し、
さらにθ≦θ_ｉのとき次のベクトルについて繰り返し前
記比較を行ない、ｌｉ＞Ｌとなったとき、またはθｉ＜
θとなったとき、それまでの輪郭区間を１つの連続した
曲線部と識別する過程と、前記曲線部の輪郭区間にサン
プル区間を設定する過程と、該設定したサンプル区間の
始点終点の座標とその傾きに基づいて、前記サンプル区
間を曲線近似するｎ次多項式ｆ（ｘ）（ｎ＝２，３）を
求める過程と、前記任意１ブロック中に存在する直線部
の始点座標と、曲線部に設定した各サンプル区間の始点
座標、及び直線部と曲線部の各サンプル区間を近似する
ｎ次多項式の係数と次数を、各ブロック毎に求めて１文
字画像の圧縮データとして記憶するようにしたことを特
徴とする。

［発明の概要］ 本発明によるデータ処理の概要を第３図に示すフローチ
ャートに従って説明する。

入力した文字画像はｘ，ｙマトリクス状にドット分解さ
れ(30)、該ドット分解された文字像の輪郭を抽出する(3
1)。抽出された輪郭は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(32)。直線近似され
た輪郭は、ベクトルの長さに基づいて直線部と見倣され
る輪郭と曲線部の一部と見倣される輪郭とに識別される
(33)。更に、隣接するベクトルの交叉角に基づき輪郭を
分割する点を求める(34)。そして直線部に対しては該区
間を直線標本区間とし、ｎ次多項式（ｎ＝１）で表わ
す。曲線部に対しては該区間内に任意複数個の標本区間
を設定し、その区間内の輪郭形状をｎ次多項式（ｎ＝
２，３）で曲線近似するための準備として、先ず、輪郭
を形成する各輪郭点における傾きを求める(35)。標本区
間を近似するｎ次多項式は、標本区間の始点及び終点に
該当する輪郭点の座標とそこにおける先に求めた傾きよ
り求める。そして該区間を延長しながら、該区間を近似
するｎ次多項式と輪郭との偏位量が許容誤差以下に収ま
る範囲内で最長となる標本区間を求め、該区間の始点終
点を標本点として決定していく(36)。

このようにして順次標本区間を求め、各標本区間を近似
するｎ次多項式が求まると、次に各ｎ次多項式の１次導
関数を求め、各輪郭点の傾きを再度算出する(37)。そし
て新たに求めた各輪郭点の傾きと座標値に基づいて前記
同様に標本点を決定し、より輪郭に忠実なｎ次多項式を
算出する(38)。次にこのようにして求めた前記ｎ次多項
式における係数及び次数等をコード化する(39)。更に、
１ブロックのｘ方向に対する始点・終点間距離の長いも
の順に、各ブロックデータを記憶する(40)ようにすれ
ば、後の文字輪郭の復元を効率良く行なうことができ
る。そして記憶された文字輪郭の圧縮データは、複数の
デコーダで分散解読(41)するなどし、その解読結果に基
づいて所望の文字像を復元する(42)。

［発明の実施例］ 次に第３図で説明した各部のデータ処理について詳細に
説明する。

［画像入力(30)］ スキャナ装置等のラスタ走査によって文字画像をｘ，ｙ
マトリクス状にドット分解し、これによって求められた
ビットパターンデータが処理対象となる文字データとし
て供給される。

［輪郭抽出(31)］ 分解した文字データに対応する２値データが、ｘまたは
ｙ方向において、「０」から「１」、または「１」から
「０」に変化するドット位置（輪郭点Ｑ）を求めること
により輪郭が得られる。そして、求めた輪郭に対しｘを
変数とする１価関数のブロックに分割して複数ブロック
の集合とする。

第４図は、このようにして求めたブロックの集合として
１文字を表現したときの説明図で、「○」が各ブロック
の始点と終点である。

［直線近似(32)］ 輪郭上の任意１ブロックにおいて、輪郭との偏位量が所
定の許容誤差以下に収まる範囲で、その長さｌｉが最大
となるよう設定した多数のベクトルにより直線近似を行
なう。

第５図は、任意の１ブロック［Ｐ_１，Ｐｎ］（Ｐ_１，Ｐ
ｎは任意１ブロックの始点と終点）において、点線で示
した文字輪郭５０をベクトル５１の集合で直線近似を行
なったものである。各ベクトル５１の接続点Ｐ_１，
Ｐ_２，…，Ｐ_n-1，Ｐｎは、標本（サンプル）点とし
て、後述する標本点座標記憶部６０に記憶する。

［輪郭の直線部と曲線部の識別(33)］ 先に述べたように、一般的に文字の輪郭形状は、直線的
な部分と曲線的な部分とを持ち合わせており、前述した
従来方法の１つでは、１ブロック中のサンプル区間を一
度に一括して近似しようとしていたために、曲線部と曲
線部が接続するようにな部分におていは、その接続点近
傍において多くの標本点を設定し多くの近似式に分割し
て表現しなければならず、この部分におけるデータ量が
増大してしまい、圧縮率が低下していた。

これに対処するため、［輪郭の直線部と曲線部の識別(3
3)］では、上述した直線近似により求めたベクトルの長
さｌｉに基づいて、輪郭形状が直線部か曲線部かをまず
識別し、識別した直線部と曲線部とを夫々別々に処理す
ることで直線と曲線の輪郭形状をもつ文字でも忠実に再
現できるようにした。

第６図は、文字輪郭の直線部と曲線部の識別方法を実現
する構成の一実施例を示すブロック図である。図におい
て、６０は前記直線近似(32)によって得られた標本点
（接続点）Ｐをブロック単位に記憶する標本点座標記憶
部、６１は識別するベクトル長Ｌを予め設定する直線部
識別ベクトル長設定部、６２は曲線を分割する点を識別
する角度θを設定する曲線分割点識別角度設定部、６３
はｉ＋１番目の標本点Ｐ_i+1の座標、即ち、点Ｐ_i+1に対
応する輪郭点Ｑ_j+sの座標（ｘ_j+s，ｙ_j+s）を保持する
ための次標本点座標レジスタ、６４はｉ番目の標本点Ｐ
ｉに対応する輪郭点Ｑｊの座標（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ）を保持す
るための現標本点座標レジスタ、６５はｉ−１番目の標
本点Ｐ_i-1に対応する輪郭点Ｑ_j-uの座標（ｘ_j-u，
ｙ_j-u）を保持するための前標本点座標レジスタ、６６
は前記次標本点座標レジスタ６３と現標本点座標レジス
タ６４の各座票より標本区間［ｘｊ，ｘ_j+s］のベクト
ルの長さｌｉを算出するベクトル長算出部、６７は前記
次標本点座標レジスタ６３、現標本点座標レジスタ６４
及び前標本点座標レジスタ６５の各々座標より、標本点
Ｐｉでのベクトル間角度θｉを算出するベクトル間角度
算出部、６８は直線部識別ベクトル長設定部６１で設定
したベクトル長Ｌを前記ベクトル長算出部６６で算出し
たベクトル長ｌｉとを比較するベクトル長比較部、６９
は前記曲線分割点識別角度設定部６２で設定した角度θ
と前記ベクトル間角度算出部６７で算出したベクトル間
角度θｉとを比較する角度比較部、７０，７１は前記ベ
クトル長比較部６８の比較結果に基づき、直線部または
曲線部の区間を夫々記憶する直線部記憶部と曲線部記憶
部、７２は前記角度比較部６９において、θ＞θｉのと
きｉ番目の標本点Ｐｉを曲線分割点として記憶する曲線
分割点座標記憶部である。

次に動作について説明する。先ず、直線部識別ベクトル
長設定部６１に識別ベクトル長Ｌを、曲線分割点識別角
度設定部６２に角度θを夫々設定する。次に、標本点座
標記憶部６０より、任意１ブロック［Ｐ_１，Ｐｎ］の始
点Ｐ_１の座標を次標本点座標レジスタ６３に送る。この
時点では現標本点座標レジスタ６４には何も記憶されて
いないので後述するベクトル長算出部６６においてベク
トル長を求めることはできない。次に、次標本点座標レ
ジスタ６３に記憶された標本点座標は現標本点座標レジ
スタ６４に転送され、次標本点座標レジスタ６３には新
たに次標本点Ｐ_２の座標が記憶される。以後は、現標本
点座標レジスタ６４の標本点座標を前標本点座標レジス
タ６５に、次標本点座標レジスタ６３の標本点座標を現
標本点座標レジスタ６４にそれぞれシフトして記憶し、
次標本点座標レジスタ６３には標本点座標記憶部６０よ
り次標本点座標が記憶される。

ベクトル長算出部６６は、前記次標本点座標レジスタ６
３のｉ＋１番目の標本点Ｐ_i+1の座標（ｘ_j+s，ｙ_j+s）
と現標本点座標レジスタ６４のｉ番目の標本点Ｐｉの座
標（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ）より、 を算出する。算出したベクトル長ｌｉはベクトル長比較
部６８にて、前記直線部識別ベクトル長設定部６１で予
め設定した識別長Ｌと比較する。ここで、ｌｉ＞Ｌのと
きは、前記ベクトルで近似した［Ｐｉ，Ｐ_i+1］の区間
を直線部と判断し、該区間の始点座標及び終点座票を１
つの直線部に関する情報として直線部記憶部７０に記憶
する。

また、ｌｉ≦Ｌのときは、［Ｐｉ，Ｐ_i+1］の区間を曲
線部と判断し、一旦、該区間の始点と終点の座標を曲線
部に関する情報として記憶部７１に記憶し、次の区間
［Ｐ_i+1，Ｐ_i+2］の識別を同様にして順次行なってい
く。

このようにして１つの任意ブロック［Ｐ_１，Ｐｎ］を構
成する直線部と曲線部のデータを各記憶部７０、７１に
記憶し、以後同様な処理の繰り返しを実施し、以下文字
を構成する全部のブロックについて識別していく。

［輪郭（曲線部）の分割(34)］ 一方、ベクトル間角度算出部６７では、次標本点座標レ
ジスタ６３，現標本点座標レジスタ６４，前標本点座標
レジスタ６５より、それぞれ標本点Ｐ_i-1，Ｐｉ，Ｐ_i+1
の座標（ｘ_j-u，ｙ_j-u），（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ），（ｘ_j+s，
ｙ_j+s）を読み出し、第５図に示すベクトル間角度（ベ
クトルと該ベクトルに互いに隣接するベクトルとの交叉
角）θｉを算出する。算出したベクトル間角度θｉは角
度比較部６９にて、前記曲線分割点識別角度設定部６２
で予め設定した角度θと比較する。ここで、θ＞θｉの
とき曲線分割信号が発生され、標本点Ｐｉを新たな曲線
分割点として、曲線分割点座標記憶部７２にその座標を
記憶する。

通常、この曲線分割点の近傍には、前述した文字画像の
交叉部のように多くの標本点が存在し、求める近似曲線
の処理に時間がかかっていたが、前記のように求めたこ
の曲線分割点で輪郭を分割することにより、曲線分割点
の前後で夫々別個に曲線近似するので処理時間も速く、
しかも容易に近似曲線を求めることができる。

第７図は、第４図に図示した文字輪郭に対して、上記し
た［直線近似(32)］〜［輪郭の分割(34)］の処理をした
例で、直線部と曲線部の識別結果を示している。

図において、○は１ブロックの始点及び終点、△は直線
近似により得られた標本点、●は曲線分割点である。ま
た、※は直線部、無印は曲線部を示す。

［各輪郭点の傾き算出(35)］ 上記求めた曲線部の輪郭形状を適宜１ないし複数個に分
け、これらを夫々ｎ次多項式（但し、ｎ＝２，３）を用
いて近似するが、個々のｎ次多項式は、２点の座標値及
び傾きが決定すれば一意的に決定される。そこで先ず輪
郭上の各輪郭点における傾きを求める。

各輪郭点における傾きは、その輪郭点の前後の輪郭点を
所定数だけ抽出し、その傾きを算出する輪郭点と抽出し
た各輪郭点とを結んだ線分の傾きをそれぞれ求めればよ
い。

次にその算出方法を第８図の曲線部の例に従って説明す
る。先ず、第８図（ａ）のように輪郭上の任意１ブロッ
ク［Ｐ_１，Ｐｎ］の始点Ｐ_１（輪郭点Ｑ_１）における傾
きｔ_１を求めるには、始点Ｐ_１の後に存在する輪郭点を
任意数だけ抽出し、始点Ｐ_１と抽出した輪郭点とを結ぶ
線分の傾きを算出し、これら各線分の傾きから始点Ｐ_１
の傾きｔ_１を後述する式より算出する。

例えば、傾きを求めようとしている輪郭点Ｑ_１の後側の
輪郭点を２点抽出して傾きを求める場合は、まず、線分
Ｑ_１Ｑ_２の傾きｍ_１，線分Ｑ_１Ｑ_３の傾きｍ_２を求め
る。

線分の傾きｍ_１は、２点の座標（ｘ_１，ｙ_１），
（ｘ_２，ｙ_２）から、 で求めることができる。尚、ｍ_２の場合も同様にして求
める。

夫々線分の傾きｍ_１，ｍ_２が求まると、輪郭点Ｑ_１にお
ける傾きｔ_１は、 により求まる。尚、終点Ｐｎ（Ｑｎ）においてもこの始
点Ｐ_１（Ｑ_１）と同様にして求めることができる。

次に、第８図（ｂ）により２番目の輪郭点Ｑ_２における
傾きｔ_２を求める場合について説明する。この場合、輪
郭点Ｑ_２の前側にはＱ_１の１点しかないので前後１点を
抽出し、輪郭点Ｑ_２より各輪郭点とを結んだ線分の傾き
をそれぞれ求め、輪郭点Ｑ_２における傾きｔ_２とする。
この傾きｔ_２は次式より求める。

このように指定した所望数の輪郭点が前後に存在しない
場合は、指定範囲内で最大数の輪郭点を抽出して傾きを
求める。

次に、第８図（ｃ）により輪郭点Ｑ_３における傾きｔ_３
を求める場合について説明する。この輪郭点Ｑ_３は、前
後に所定数の輪郭点が存在する。よって輪郭点Ｑ_３と他
の輪郭点とを結ぶ各線分の傾きｍ_１，ｍ_２，ｍ_３，ｍ_４
を夫々求め、輪郭点Ｑ_３における傾きｔ_３を、 より求める。以後、同様にして各輪郭点における傾きを
算出していく。

［サンプル点の決定(36)］ 以上のようにして曲線部を構成する各輪郭点における傾
きが求まると、次に曲線部に該当する輪郭上に適宜１な
いし複数個のサンプル区間を設定するため、後述する手
順によって輪郭上に２つの輪郭点を求め、次にこれら両
輪郭点間を近似する近似曲線を求め、該近似曲線と輪郭
との偏位量εを各輪郭点について逐次求める。

こうして求められた各偏位量εが許容誤差Δ以下の場
合、輪郭点を更に１つ前進させ、この拡大された両輪郭
点間について再度偏位量εを求め直して上記同様の処理
を繰り返し、該偏位量εが１つでも許容誤差Δを出ない
範囲内で最長となる区間（これを以下、サンプル区間と
いう）を求めながら、輪郭をサンプル区間毎に分割して
いく。こうして得られたサンプル区間によって決定する
ｎ次多項式が輪郭を表現するのに必要な近似曲線の１つ
として決定される。

以下、第９図を用いて、ｎ次多項式の近似曲線の算出方
法について説明し、次いで偏位量の算出について説明す
る。

まず、直線部記憶部７０及び曲線部記憶部７１に記憶し
た座標値により、近似する区間が直線部か曲線部である
かを判別する。そして、該区間が直線部であれば、区間
の始点座標と該区間を示すｎ次多項式（ｎ＝１）を算出
し、後述するコード化を行なう。

次に、該区間が曲線部である場合について説明する。

第９図（ａ）において、Ｑ_ｊは着目している第ｊ番目の
サンプル点であり、Ｑ_j+rは任意のサンプル候補点であ
る。そして両点を始点終点とする区間をサンプル候補区
間［Ｑｊ，Ｑ_j+r］という。

尚、前記サンプル点Ｑｊは、初期条件として前記曲線部
の始点に設定し、サンプル点候補Ｑ_j+rは、サンプル点
Ｑｊよりｒ個の輪郭点だけ隔たった位置に設定される。

そこで先ずこれらサンプル点Ｑｊ及びサンプル点候補Ｑ
_j+rの座標（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ）、（ｘ_j+r，ｙ_j+r）、及びそ
の傾きｔ_ｊ，ｔ_j+rに基づいて、両点を通過するｎ次多
項式ｆ（ｘ）の係数と次数を求めて近似曲線を得る。更
に前記サンプル候補区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r］に存在する全
ての輪郭点と前記ｎ次多項式で求めた近似曲線との各偏
位量εが所定の許容誤差Δ以下であるか否かを比較し、
その結果が全ての場合においてε≦Δであれば、前記求
めた近似曲線を許容し得るものと判断する。

ところで、１つの近似曲線によって表現しえる区間が長
い程、換言すれば与えられた任意の輪郭を表現するのに
必要な近似曲線の数が少ない程、データ量が少なくな
り、効率よく圧縮することができる。

そこで最初に設定した任意輪郭点Ｑ_j+rをサンプル点候
補とすることで定まるサンプル候補区間［Ｑｊ，
Ｑ_j+r］について、上記のようにして求めた近似曲線
と、該サンプル候補区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r］の各輪郭点と
の偏位量εを算出し、許容誤差Δと比較した結果が全て
ε≦Δであれば、現在のサンプル点候補Ｑ_j+rを１つ伸
ばして隣の輪郭点Ｑ_j+r+1を新たなサンプル点候補とし
て前記比較を行なう。

以後比較結果が全てε≦Δである限りサンプル点候補を
順次更新して前記比較を繰り返し、輪郭点Ｑ_j+r+pを新
たなサンプル点候補とした時に、いずれか１つの偏位量
εが、ε＞Δとなったとき、その直前の輪郭点Ｑ
_j+r+p-1を第２のサンプル点としてサンプル区間［Ｑ
ｊ，Ｑ_j+r+p-1］を設定する。このサンプル区間［Ｑ
ｊ，Ｑ_j+r+p-1］における近似曲線が、与えられた任意
の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の１つとして決定
される。

一方、最初に設定したサンプル候補区間［Ｑｊ，
Ｑ_j+r］による近似曲線と、該サンプル候補区間［Ｑ
ｊ，Ｑ_j+r］の各輪郭点との偏位量εを算出し、結果が
１つでもε＞Δであれば、そのサンプル候補区間を１つ
縮小して輪郭点Ｑ_j+r-1を新たなサンプル点候補として
前記比較を行なう。以後比較結果が全てε≦Δとなるま
でサンプル候補区間を順次縮小して前記比較を繰り返
し、輪郭点Ｑ_j+r-pで全てε≦Δとなったとき、該サン
プル点候補Ｑ_j+r-pを第２のサンプル点としてサンプル
区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r-p］を設定する。このサンプル区間
［Ｑｊ，Ｑ_j+r-p］における近似曲線が、与えられた任
意の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の１つとして決
定される。

このような処理によって、前記偏位量εが許容誤差Δの
範囲内で、最長となるサンプル区間を決定しながら、輪
郭をサンプル区間で分割していく。そしてこのサンプル
区間において決定するｎ次多項式で輪郭が近似される。

尚、他の実施例として、サンプル候補区間［Ｑｊ，Ｑ
_j+r-p］が許容誤差を越えたとき、その時点におけるサ
ンプル候補点をＱ_j+r+pを暫定的に記憶しておき、更に
数点先までのサンプル候補区間について前記偏位量εの
評価を行なう。そして所定の数点先に到っても許容誤差
を越えるようなとき、前記Ｑ_j+r+p-1をサンプル点とし
てサンプル区間を決定するようにしてもよい。

勿論この場合、数点先のサンプル候補区間において許容
誤差の条件が充足した時は、該候補区間が新たなサンプ
ル区間に更新され、更にそこからサンプル点を前進させ
ながら前述の評価処理を繰り返して実行する。このよう
な先読みを実施することにより、サンプル区間を更に長
くすることができ、データ圧縮率が向上する。

次に、偏位量の算出方法について説明する。

第９図（ａ）において、９０は輪郭、Ｂは輪郭９０上の
輪郭点、９１はｎ次多項式ｆ（ｘ）の近似曲線、９２は
サンプル候補区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r］の始点Ｑｊと終点Ｑ
_j+rの２点間を結んだ直線、９３は点Ｂから直線９２へ
下した垂線、Ｃは近似曲線９１と垂線９３との交点、Ｂ
Ａは点Ｂにおける輪郭９０と近似曲線９１とのｘ方向に
おける偏位量εｘ、ＢＣは輪郭９０と近似曲線９１との
偏位量ε、ＢＤは輪郭９０と近似曲線９１とのｙ方向に
おける偏位量εｙである。

以下、３次曲線の場合を例に説明する。既に算出した始
点Ｑｊ及びサンプル候補点Ｑ_j+rの傾きｔ_ｊ，ｔ_j+rと座
標値（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ），（ｘ_j+r，ｙ_j+r）を下記３次式に
代入する。

ｆ（ｘ）＝ｙ_ｊ＋ｂ_ｊ（ｘ−ｘ_ｊ） ＋ｃ_ｊ（ｘ−ｘ_ｊ）^２ ＋ｄ_ｊ（ｘ−ｘ_ｊ）^３ ｂ_ｊ＝ｔ_ｊ 以上のように近似曲線ｆ（ｘ）を決定する各係数が求ま
ると、該近似曲線ｆ（ｘ）と各輪郭点との偏位量εを夫
々求める。

図において、輪郭９０と近似曲線９１の偏位量ε（＝Ｂ
Ｃ）を求めるに際し、本発明では偏位量εを近似計算す
ることによって、高速処理を可能としている。

即ち、変位量εはＢＣ間の距離であり、輪郭点と近似曲
線との隔り量である。通常、点と曲線との距離を測る場
合、曲線の接線に直交する方向に測定する。そして曲線
上の複数の点においてその法線方向に前記点が存在する
場合には、その中で最も短かい距離を点と曲線との距離
とするのが一般的である。

本願のようにｎ次曲線と輪郭点との距離εを測定する場
合にも同じように、まずｎ次曲線の接線と直交する法線
の式と、輪郭点を通る直線の式とを連立させた方程式を
解くことによって、ｎ次曲線上の測定点を求め、次いで
その点と対象となっている輪郭点との距離を計算しなけ
ればならない。以上の計算を実施するには膨大な演算量
を必要とする。

そこで本発明では以下に述べるような近似計算によって
偏位量εを求めるようにした。

第９図（ｂ）は、（ａ）における輪郭９０と近似曲線９
１との変位量εを拡大したものである。図において、線
分ＣＡは直線９２に平行であると仮定し、線分ＣＡの傾
きｍを直線９２の傾きとする。そして、輪郭点Ｂと、近
似曲線９１とのｘ方向及びｙ方向に対する隔り量εｘ，
εｙを求めることにより、所望の偏位量εは、 で近似的に求めることができる。

このようにして求めに近似的偏位量εと許容誤差Δとを
比較し、その結果によってサンプル点候補を選択し、サ
ンプル区間を決定して曲線部を複数に分割していく。

［各輪郭点の傾き再算出(37)］ 上記の如く、輪郭が複数のサンプル区間においてそれぞ
れ３次式の近似曲線で近似されると、該サンプル区間の
始点座標と該サンプル区間を近似する近似曲線の次数及
び係数を、輪郭データとして記憶することにより圧縮さ
れたコードを得ることができる。

しかし、前記［各輪郭点の傾き算出(35)］で求めた各輪
郭点の傾きは、その前後所定数の輪郭点との傾きの平均
値としたものであるため、輪郭点の並び方が大きく変動
したり或いは輪郭点のデータがもともと離散的なデジタ
ルデータである等の理由によって、実際の傾きとは異な
る場合がある。

そこで、輪郭の傾きの連続性を更に忠実に近似するた
め、下記のようにして傾きを再度算出する。即ち、各サ
ンプル区間におけるｎ次多項式ｆ（ｘ）の一次導関数
ｆ′（ｘ）より求まる傾きを該サンプル区間の各輪郭点
における傾きとする。

［サンプル点の再決定(38)］ 上記［各輪郭点の傾き再算出(37)］によって各輪郭点に
おける傾きを再度算出した場合は、求めた各輪郭点にお
ける傾きを用いて、前記［サンプル点の決定(36)］と同
様の処理を行ない、再度サンプル点を決定しながらサン
プル区間を求め直す。このようにして再度求めたサンプ
ル区間は、より輪郭に忠実なｎ次多項式ｆ（ｘ）で近似
される。

［コード化(39)］ 直線記憶部７０に記憶した１つの直線部の始点終点の座
標を１つのサンプル区間とみなして、この両座標に基づ
いて該区間を直線近似するｎ次多項式ｆ（ｘ）（ｎ＝
１）の係数を算出し、コード化する。これを１つの符号
化データとする。

一方、曲線部の場合は夫々各サンプル区間の始点座標、
ｎ次多項式ｆ（ｘ）の係数、及び次数等をコード化し、
さらに輪郭を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、輪郭に忠実な圧縮デ
ータを得ることができる。

第１０図は、任意１つのブロックデータの好ましいデー
タ記憶フォーマットの一例を示す図である。図のフォー
マットにおいて、ブロックヘッダーは、１ブロックの始
点終点座標、及び１ブロック中に存在する直線部と曲線
部のサンプル区間の数を記憶し、セグメントヘッダーは
１サンプル区間の始点Ｘ，Ｙ座標及びｎ次多項式ｆ
（ｘ）の次数を記憶し、セグメント情報は前記次数によ
り求まるｎ次多項式ｆ（ｘ）の各係数を記憶したもので
ある。

そして、セグメントヘッダーとセグメント情報によって
１つのサンプル区間符号化データが編成されており、更
に、前記サンプル区間数に応じたサンプル区間符号化デ
ータが順次配列され、全体で１文字のブロックデータを
構成している。

［圧縮データの記憶(40)］ 上記フォーマットによりコード化された各ブロックデー
タを、例えばブロックを単位として、各ブロックにおけ
る解読処理時間の長い順に記憶することにより、文字輪
郭の復元の際に効率良く復元を行なうことが可能であ
る。

例えば第１１図（ａ）は、文字「あ」に対して各ブロッ
ク（説明上、各ブロックに１〜20の番号を付した）毎に
圧縮データを求めた場合を示す。そして、解読に要する
時間の長いもの（例えば、ｘ方向に対して各ブロックの
始点と終点の距離の長いもの）から順に記憶する。第１
１図（ａ）において、１ブロックの解読に要する時間が
１番長いのはブロック１２であり、以下ブロック１０，
ブロック１６と続き、ブロック３が一番短くなってい
る。従って、この例により最終的に求められる１文字分
の輪郭圧縮データは、第１１図（ｂ）に示すようなブロ
ックデータの集合として記憶されることになる。

［分散デコード(41)］ 次に元の輪郭を復元する方法について説明する。この場
合、輪郭の復元を高速に行なうためには、１ブロック毎
の前記ブロックデータを複数のデコーダに順次転送して
処理を行ない、処理の済んだデコーダより次のブロック
データを処理していくようにする。

そこで第１１図（ｂ）のように圧縮データを１ブロック
の解読に要する時間の長いものより順に記憶し、複数の
デコーダで処理することでデコーダを効率良く使用でき
る。

以下、第１２図及び第１３図を参照して説明する。第１
２図は、輪郭復元を最適に行なうための一実施例を示す
ブロック図である。図において、１２０は各ブロックデ
ータを１ブロックの解読に要する時間の長い順に記憶し
た圧縮データ記憶部、１２１はつの１ブロックデータを
後述するデコーダを選択して転送するセレクタ１、１２
２は別途入力した所望倍率を記憶する倍率記憶部、１２
３は前記ブロックデータを倍率相当の輪郭に復元するｎ
個のデコーダより成るデコーダ群、１２４は前記デコー
ダ群１２３の内、処理の終了したデコーダを選択し、解
読して求めた輪郭画素データを後述する１文字記憶部に
転送するセレクタ２、１２５は前記セレクタ２（１２
４）より送られた輪郭データを記憶する１文字記憶部、
１２６は前記１文字記憶部１２５に記憶完了した１文字
分の輪郭画素データに基づき、文字を印字または表示等
を行なう出力装置である。

次に、動作について説明する。圧縮データ記憶部１２０
より１ブロックの解読に要する時間の長い順（例えば第
１１図において、ブロック１２，ブロック１０，ブロッ
ク１６…の順）にセレクタ１（１２１）に転送する。セ
レクタ１（１２１）は前記転送されたブロックデータ
を、デコーダ群１２２のデコーダ１より順にデコーダを
選択して転送を行なう。ブロックデータの転送が終了し
たデコーダは前記ブロックデータと倍率記憶部１２２に
別途記憶した所望倍率データに基づいて、輪郭の復元処
理を開始する。セレクタ２（１２４）は復元処理の完了
したデコーダを順次選択し、復元した輪郭画素データを
１文字記憶部１２５に転送していく。１ブロック分の復
元処理の完了したデコーダは、セレクタ１（１２１）に
対してブロックデータの転送を要求し、次の１ブロック
分のブロックデータが転送される。

第１３図は第１２図に示した各デコーダ群１２３の処理
状態の例を示すタイミングチャートである。

図において、Ｔ_１はセレクタ１（１２１）から各デコー
ダへブロックデータを転送する時間、Ｔ_２は各デコーダ
が解読した輪郭画素データをセレクタ２（１２４）を介
して１文字記憶部１２５へ転送する時間であり、Ｔ_３は
各デコーダにおけるブロックデータの解読処理時間であ
る。また、Ｔ_４は１文字分の処理時間を示す。

デコーダ１〜ｎへｎブロック分のブロックデータが転送
され処理が開始すると、次にｎ＋１番目のブロックデー
タは、処理時間の最も短かったデコーダ（この場合デコ
ーダ３）へ転送され、引続き処理を行なっていく。

しかも転送する各ブロックデータは、前述の通りその処
理時間が次第に短くなっていく順番に配列されているの
で、第１３図に図示の如く各デコーダは、ほぼ同様に１
文字分の解読を終了する。従って各デコーダはほぼ均等
に稼動し、無駄な遊び時間を生じることなく速やかに文
字データの解読が終了する。

［輪郭の復元(42)］ 上述の如く、各デコーダより復元された１ブロックの輪
郭データは、１文字記憶部１２５に逐次記憶していき１
文字分の輪郭データが完成する。そして、１文字記憶部
１２５に記憶された１文字分の輪郭データを、例えばレ
ーザビームプリンタ、ＣＲＴ写真植字機或いは表示装置
等といった出力装置１２６に供給して所望の文字が復元
される。

［発明の効果］ 以上述べてきたように本発明は、輪郭を直線部と曲線部
とに識別し、直線部は直線で表わすと共に曲線部は適宜
複数の曲線近似で表わすようにしたので、直線近似か曲
線近似の一方だけによる場合に比べ少ないデータ量で文
字画像を忠実に品質よく再現することができる。更に曲
線部について最適に曲線近似できるサンプル区間で順次
区分していくようになっており、これら曲線部上に適宜
定められる各サンプル区間を曲線近似するｎ次多項式
は、各サンプル区間の始点、終点の傾きを考慮し、該サ
ンプル区間毎に演算するので、曲線部の接続を滑らかに
再現することができる。さらに直線として再現される部
分は、その前後の近似曲線の影響を受けないので、直線
の再現性を維持することができる。また本発明は輪郭を
ｎ次多項式で近似しているため、文字を大きく拡大して
再生したとき、本来曲線である所が折れ線状に再生され
てしまうという従来ベクトル方式の欠点も当然解消する
ことができる。

以上に述べてきたように本発明は、所望輪郭とのズレが
少なくしかも輪郭を滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の
高いデータを高速に得ることができるという大なる効果
を有するものである。

以上説明してきた本発明になる文字画像データの処理方
法を、８００×８００ドットから成る明朝体平仮名文字
「あ」に適用して検証した結果、所望文字画像に対する
許容誤差を１ドットとした場合、１．２１％にまでデー
タ量を圧縮することができた。

また、上記説明では文字「あ」を例として説明してきた
が、それ以外にも漢字や文字以外の各種マーク，記号，
線画などの画像についても同様に扱えることは明らかで
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図，第２図は従来の輪郭法データ圧縮を説明する
図、第３図は本発明の概要を示すフローチャート、第４
図は輪郭をｘを変数とする１価関数のブロックに分割し
た一例を示す図、第５図は直線近似を説明する図、第６
図は直線部と曲線部の識別方法の一実施例を示すブロッ
ク図、第７図は直線部と曲線部の識別結果を示す図、第
８図は各輪郭点における傾きの算出方法を説明する図、
第９図はサンプル点の決定方法を説明する図、第１０図
は任意ブロックデータの記憶フォーマットの一例を示す
図、第１１図はブロックデータの記憶例を説明する図、
第１２図はブロックデータを復元する実施例を示すブロ
ック図、第１３図は第１２図の動作を示すタイミングチ
ャートである。 １，５０，９０…文字の輪郭 ２，５１…２次元ベクトル ３…ｍ次曲線要素 ６０…標本点座標記憶部 ６１…直線部識別ベクトル長設定部 ６２…曲線分割点識別角度設定部 ６３…次標本点座標レジスタ ６４…現標本点座標レジスタ ６５…前標本点座標レジスタ ６６…ベクトル長算出部 ６７…ベクトル間角度算出部 ６８…ベクトル長比較部 ６９…角度比較部 ７０…直線部記憶部 ７１…曲線部記憶部 ７２…曲線分割点座標記憶部 ９１…ｎ次多項式の近似曲線 １２０…圧縮データ記憶部 １２１…セレクタ１、１２２…倍率記憶部 １２３…デコーダ群、１２４…セレクタ２ １２５…１文字記憶部、１２６…出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭54−149522（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−134745（ＪＰ，Ａ) 「ｂｉｔ」Ｖｏｌ．13，Ｎｏ．10（1981 年９月号−通巻169号）（昭56−９−１) 共立出版 Ｐ．1218−1225 電子通信学会論文誌 Ｖｏｌ．Ｊ62− Ｄ，Ｎｏ．10（昭54−10−25）Ｐ．665− 672

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ｘ，ｙ座標上に展開した文字画像輪郭を、
   ｘを変数とする１価関数のブロック［Ｐ_１，Ｐｎ］（Ｐ
   _１，Ｐｎは任意１ブロックの始点と終点）に分割し、各
   ブロック毎の輪郭形状を特定するブロックデータを作成
   し、このブロックデータの集合を１文字画像の圧縮デー
   タとして記憶するようにした文字画像データの処理方法
   において、 前記分割した輪郭のブロックを構成しているｍ個の輪郭
   点Ｑ_ｊ（ｊ＝１〜ｍ）上のいずれかを始点と終点とする
   輪郭区間を、該輪郭区間内の各輪郭点との偏位量が所定
   の許容値以下で、かつその長さｌｉを最大とするベクト
   ルに置き換える過程と、 前記ベクトルの長さｌｉと予め設定した長さＬとを比較
   する過程と、 前記ベクトルと該ベクトルに隣接するベクトルとの交叉
   角θｉと予め設定した角度θとを比較する過程と、 前記比較結果がｌｉ＞Ｌのとき、前記輪郭区間を直線部
   と識別し、該輪郭区間の始点，終点の座標に基づき該輪
   郭区間を直線近似するｎ次多項式ｆ（ｘ）（ｎ＝１）を
   求める過程と、 前記比較結果がｌｉ≦Ｌのとき、前記輪郭区間を曲線部
   と識別し、さらにθ≦θ_ｉのとき次のベクトルについて
   繰り返し前記比較を行ない、ｌｉ＞Ｌとなったとき、ま
   たはθｉ＜θとなったとき、それまでの輪郭区間を１つ
   の連続した曲線部と識別する過程と、 前記曲線部の輪郭区間にサンプル区間を設定する過程
   と、 該設定したサンプル区間の始点，終点の座標とその傾き
   に基づいて、前記サンプル区間を曲線近似するｎ次多項
   式ｆ（ｘ）（ｎ＝２，３）を求める過程と、 前記任意１ブロック中に存在する直線部の始点座標と、
   曲線部に設定した各サンプル区間の始点座標、及び直線
   部と曲線部の各サンプル区間を近似するｎ次多項式の係
   数と次数を、各ブロック毎に求めて１文字画像の圧縮デ
   ータとして記憶するようにした文字画像データの処理方
   法。
2. 【請求項２】前記サンプル区間の始点終点の座標とその
   傾きに基づいて、前記サンプル区間を曲線近似するｎ次
   多項式ｆ（ｘ）（ｎ＝２，３）を求める前記過程が、 該サンプル区間の始点Ｑ_１及び終点Ｑｒと、それぞれそ
   の前後所定数の輪郭点とを結ぶ線分の傾きの平均値ｔ_１
   及びｔ_ｒを求めて、それを始点Ｑ_１及び終点Ｑｒにおけ
   る曲線の傾きとして定め、 前記定めた始点Ｑ_１及び終点Ｑｒにおける傾きｔ_１及び
   ｔ_ｒと、始点Ｑ_１の座標（ｘ_１，ｙ_１）及び終点Ｑｒの
   座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）に基づいて下記式(1)のｎ次多項式
   ｆ（ｘ）（但し、ｎ＝２，３）を求め、 ｆ（ｘ）＝ｙ_１＋ｂ_１（ｘ−ｘ_１） ＋ｃ_１（ｘ−ｘ_１）^２ ＋ｄ_１（ｘ−ｘ_１）^３……(1) 但し、 ｂ_１＝ｔ_１ 次いで、このｎ次多項式ｆ(x)の一次導関数ｆ′(x)に基
   づいて前記曲線近似区間の各輪郭点における輪郭の傾き
   を求め直し、 この一次導関数ｆ′(x)に基づいて求めた各輪郭点にお
   ける輪郭の傾きと各輪郭点の座標値から、前記式(1)と
   同様に別途ｎ次多項式ｆ（ｘ）（但し、ｎ＝２，３）を
   求め直し、該求め直したｎ次多項式ｆ（ｘ）を所望のｎ
   次多項式ｆ（ｘ）とする過程である、前記特許請求の範
   囲第(1)項記載の文字画像データの処理方法。
3. 【請求項３】前記曲線部の輪郭区間にサンプル区間を設
   定する過程が、 輪郭点Ｑ_ｊを第１のサンプル点とし、任意の輪郭点Ｑ
   _j+rをサンプル点候補とするサンプル候補区間［Ｑｊ，
   Ｑ_j+r］を設定し、この両サンプル点の座標（ｘ_ｊ，ｙ
   _ｊ）、（ｘ_j+r，ｙ_j+r）とその傾きｔ_ｊ，ｔ_j+rに基づ
   いてサンプル候補区間を曲線近似するｎ次多項式ｆ
   （ｘ）（ｎ＝２，３）を求める過程と、 前記ｎ次多項式ｆ（ｘ）で近似した曲線と、サンプル候
   補区間内の各輪郭点との偏位量εを （但し、ｍはサンプル候補区間の始点，終点を結んだ直
   線の傾き、εｘ，εｙはサンプル候補区間に存在する各
   輪郭点と近似曲線との夫々ｘ方向、ｙ方向の偏位量）に
   よって求める過程と、 前記偏位量εと予め設定した許容誤差Δとを比較する過
   程と、 前記サンプル候補区間の全ての輪郭点における前記比較
   結果がε≦Δのとき、サンプル点候補に隣接する輪郭点
   Ｑ_j+r+1を新たなサンプル点候補とし、更新されたサン
   プル候補区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r+1］について前記同様の比
   較を行なってサンプル点候補を順延し、輪郭点Ｑ_j+r+p
   でε＞Δとなったとき、その直前の輪郭点Ｑ_j+r+p-1で
   新たなサンプル区間［Ｑｊ，Ｑ_j+r+p-1］を設定するよ
   うにしたことを特徴とする前記特許請求の範囲第(1)項
   記載の文字画像データの処理方法。