JPH10233926A - Data processor data processing method and storage medium stored with program readable by computer - Google Patents
Data processor data processing method and storage medium stored with program readable by computerInfo
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- JPH10233926A JPH10233926A JP9033450A JP3345097A JPH10233926A JP H10233926 A JPH10233926 A JP H10233926A JP 9033450 A JP9033450 A JP 9033450A JP 3345097 A JP3345097 A JP 3345097A JP H10233926 A JPH10233926 A JP H10233926A
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- Record Information Processing For Printing (AREA)
- Storing Facsimile Image Data (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、記憶されるイメー
ジデータに所定の圧縮処理を施すデータ処理装置および
データ処理方法およびコンピュータが読み出し可能なプ
ログラムを格納した記憶媒体に関するものである。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a data processing apparatus and a data processing method for performing a predetermined compression process on stored image data, and a storage medium storing a computer readable program.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、ページプリンタ等で文字データに
用いる圧縮ハードウェアを用いてビットマップイメージ
データを圧縮する場合には、ビットマップイメージデー
タを圧縮ハードウェアが処理可能な固定長のピクセル幅
のブロックに分割し、圧縮率を高めるために隣接ブロッ
クと排他的論理和処理(Exclusive-OR処理)を行い、圧
縮ハードウェアにより圧縮処理させていた。2. Description of the Related Art Conventionally, when bitmap image data is compressed using compression hardware used for character data in a page printer or the like, a fixed-length pixel width that can be processed by the compression hardware is used for the bitmap image data. Blocks are divided, exclusive OR processing (Exclusive-OR processing) is performed with adjacent blocks to increase the compression ratio, and compression processing is performed by compression hardware.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ディザ
処理が施されたビットマップイメージデータについて
は、固定長のブロック幅とディザ処理等によるデータの
周期の整合が取れず、隣接ブロックとのExclusive-OR処
理による圧縮率の向上が必ずしも得られないといった問
題があった。However, with respect to bitmap image data that has been subjected to dither processing, the fixed-length block width cannot be matched with the data cycle due to dither processing or the like, and exclusive-OR with adjacent blocks cannot be performed. There is a problem that the compression ratio cannot always be improved by the processing.
【0004】本発明は、上記の問題点を解消するために
なされたもので、本発明に係る第1の発明〜第21の発
明の目的は、イメージデータの特徴に応じたブロック幅
で排他的論理和処理およびデータ圧縮処理を施すことに
より、イメージデータのエッジを減少させつつ、データ
の圧縮率を常に高くすることができるデータ処理装置お
よびデータ処理方法およびコンピュータが読み出し可能
なプログラムを格納した記憶媒体を提供することであ
る。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the first to twenty-first inventions according to the present invention is that exclusive control is performed with a block width corresponding to the characteristics of image data. A data processing device, a data processing method, and a storage device storing a computer-readable program that can always increase the data compression ratio while reducing the edges of image data by performing a logical sum process and a data compression process. Is to provide a medium.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】本発明に係る第1の発明
は、イメージデータを記憶する記憶手段と、前記記憶手
段に記憶されるイメージデータの走査方向に自己相関を
演算して、該自己相関が最大となる偏差を導出する導出
手段と、前記導出手段により導出された前記偏差をブロ
ック幅として、前記記憶手段に記憶されたイメージデー
タを分割する分割手段と、前記分割手段により分割され
た隣接ブロックに対して排他的論理和処理を行う演算手
段と、前記演算手段により排他的論理和処理されたイメ
ージデータを各ブロック毎に圧縮する圧縮手段とを有す
るものである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a storage unit for storing image data, and an autocorrelation in a scanning direction of the image data stored in the storage unit is calculated. Derivation means for deriving a deviation with the maximum correlation, division means for dividing the image data stored in the storage means, using the deviation derived by the derivation means as a block width, and division by the division means An arithmetic unit for performing an exclusive OR process on an adjacent block, and a compression unit for compressing the image data that has been subjected to the exclusive OR process by the arithmetic unit for each block.
【0006】本発明に係る第2の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶されるイメージデータの走査方
向に自己相関を演算する際に、重み付け処理を施するも
のである。According to a second aspect of the present invention, the deriving means performs a weighting process when calculating an autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means.
【0007】本発明に係る第3の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶されるイメージデータの走査方
向に最小画素数単位で自己相関を離散的に演算して、該
自己相関が最大となる偏差を導出するものである。In a third aspect according to the present invention, the deriving means discretely calculates an autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means in units of a minimum number of pixels. This is to derive the maximum deviation.
【0008】本発明に係る第4の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶される特定の1ラインのイメー
ジデータに対して自己相関を演算するものである。According to a fourth aspect of the present invention, the deriving means calculates an autocorrelation with respect to a specific one-line image data stored in the storage means.
【0009】本発明に係る第5の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶される全てのラインのイメージ
データに対して自己相関を演算するものである。According to a fifth aspect of the present invention, the deriving means calculates an autocorrelation for the image data of all the lines stored in the storage means.
【0010】本発明に係る第6の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶されるイメージデータから分割
されるブロック高さ中の特定の1ラインに対して自己相
関を演算するものである。In a sixth aspect of the present invention, the deriving means calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from image data stored in the storage means. is there.
【0011】本発明に係る第7の発明は、前記導出手段
は、前記記憶手段に記憶されるイメージデータから分割
されるブロック高さ中の全ての1ラインに対して自己相
関を演算するものである。According to a seventh aspect of the present invention, the deriving means calculates an autocorrelation for every one line in a block height divided from the image data stored in the storage means. is there.
【0012】本発明に係る第8の発明は、記憶されるイ
メージデータの走査方向に自己相関を演算して、該自己
相関が最大となる偏差を導出する導出工程と、該導出さ
れた前記偏差をブロック幅として、前記記憶手段に記憶
されたイメージデータを分割する分割工程と、該分割さ
れた隣接ブロックに対して排他的論理和処理を行う演算
工程と、該排他的論理和処理されたイメージデータを各
ブロック毎に圧縮する圧縮工程とを有するものである。An eighth invention according to the present invention provides a deriving step of calculating an autocorrelation in a scanning direction of stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation, A division step of dividing the image data stored in the storage means with a block width as a block width, an operation step of performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks, and an image subjected to the exclusive OR processing And a compression step of compressing data for each block.
【0013】本発明に係る第9の発明は、第8の発明に
おいて、前記導出工程は、記憶されるイメージデータの
走査方向に自己相関を演算する際に、重み付け処理を施
すものである。In a ninth aspect according to the present invention, in the eighth aspect, the deriving step performs a weighting process when calculating an autocorrelation in the scanning direction of the stored image data.
【0014】本発明に係る第10の発明は、第8の発明
において、前記導出工程は、記憶されるイメージデータ
の走査方向に最小画素数単位で自己相関を離散的に演算
して、該自己相関が最大となる偏差を導出するものであ
る。In a tenth aspect of the present invention based on the eighth aspect, in the deriving step, the autocorrelation is discretely calculated in a unit of a minimum number of pixels in the scanning direction of the stored image data, and This is to derive the deviation that maximizes the correlation.
【0015】本発明に係る第11の発明は、第8の発明
において、前記導出工程は、記憶される特定の1ライン
のイメージデータに対して自己相関を演算するものであ
る。In an eleventh aspect according to the present invention, in the eighth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation with respect to a specific one-line image data stored.
【0016】本発明に係る第12の発明は、第8の発明
において、前記導出工程は、記憶される全てのラインの
イメージデータに対して自己相関を演算するものであ
る。In a twelfth aspect of the present invention based on the eighth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation with respect to image data of all stored lines.
【0017】本発明に係る第13の発明は、第8の発明
において、前記導出工程は、記憶されるイメージデータ
から分割されるブロック高さ中の特定の1ラインに対し
て自己相関を演算するものである。In a thirteenth aspect of the present invention based on the eighth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from the stored image data. Things.
【0018】本発明に係る第14の発明は、第8の発明
において、前記導出工程は、記憶されるイメージデータ
から分割されるブロック高さ中の全ての1ラインに対し
て自己相関を演算するものである。In a fourteenth aspect of the present invention based on the eighth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation for every one line in the block height divided from the stored image data. Things.
【0019】本発明に係る第15の発明は、記憶される
イメージデータの走査方向に自己相関を演算して、該自
己相関が最大となる偏差を導出する導出工程と、該導出
された前記偏差をブロック幅として、前記記憶手段に記
憶されたイメージデータを分割する分割工程と、該分割
された隣接ブロックに対して排他的論理和処理を行う演
算工程と、該排他的論理和処理されたイメージデータを
各ブロック毎に圧縮する圧縮工程と、を含むコンピュー
タが読み出し可能なプログラムを記憶媒体に格納したも
のである。According to a fifteenth aspect of the present invention, there is provided a deriving step of calculating an autocorrelation in a scanning direction of stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation, A division step of dividing the image data stored in the storage means with a block width as a block width, an operation step of performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks, and an image subjected to the exclusive OR processing A computer-readable program including a compression step of compressing data for each block is stored in a storage medium.
【0020】本発明に係る第16の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶されるイメージデー
タの走査方向に自己相関を演算する際に、重み付け処理
を施すものである。In a sixteenth aspect of the present invention based on the fifteenth aspect, the deriving step performs a weighting process when calculating an autocorrelation in the scanning direction of the stored image data.
【0021】本発明に係る第17の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶されるイメージデー
タの走査方向に最小画素数単位で自己相関を離散的に演
算して、該自己相関が最大となる偏差を導出するもので
ある。According to a seventeenth aspect of the present invention, in the fifteenth aspect, the deriving step discretely calculates an autocorrelation in a unit of a minimum number of pixels in a scanning direction of the stored image data, and This is to derive the deviation that maximizes the correlation.
【0022】本発明に係る第18の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶される特定の1ライ
ンのイメージデータに対して自己相関を演算するもので
ある。In an eighteenth aspect of the present invention based on the fifteenth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation with respect to the stored specific one-line image data.
【0023】本発明に係る第19の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶される全てのライン
のイメージデータに対して自己相関を演算するものであ
る。In a nineteenth aspect of the present invention based on the fifteenth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation with respect to image data of all stored lines.
【0024】本発明に係る第20の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶されるイメージデー
タから分割されるブロック高さ中の特定の1ラインに対
して自己相関を演算するものである。In a twentieth aspect according to the present invention, in the fifteenth aspect, the deriving step calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from the stored image data. Things.
【0025】本発明に係る第21の発明は、第15の発
明において、前記導出工程は、記憶されるイメージデー
タから分割されるブロック高さ中の全ての1ラインに対
して自己相関を演算するものである。In a twenty-first aspect of the present invention based on the fifteenth aspect, in the deriving step, an autocorrelation is calculated for every one line in the block height divided from the stored image data. Things.
【0026】[0026]
〔第1実施形態〕本実施形態の構成を説明する前に、本
実施形態を適用するに好適なレーザビームプリンタの構
成について図1を参照して説明する。なお、本実施形態
を適用するプリンタは、レーザビームプリンタおよびイ
ンクジェットプリンタに限られるものではなく、他のプ
リント方式のプリンタでもよいことはいうまでもない。[First Embodiment] Before describing the configuration of the present embodiment, a configuration of a laser beam printer suitable for applying the present embodiment will be described with reference to FIG. The printer to which the present embodiment is applied is not limited to a laser beam printer and an ink jet printer, and it goes without saying that a printer of another printing method may be used.
【0027】図1は、本発明を適用可能な出力装置の構
成を説明する断面図であり、例えばレーザビームプリン
タ(LBP)の場合を示す。FIG. 1 is a cross-sectional view for explaining the configuration of an output device to which the present invention can be applied, and shows, for example, the case of a laser beam printer (LBP).
【0028】図において、1000はLBP本体であ
り、外部に接続されているホストコンピュータから供給
される印刷情報(文字コード等)やフォーム情報あるい
はマクロ命令等を入力して記憶するとともに、それらの
情報に従って対応する文字パターンやフォームパターン
等を作成し、記録媒体である記録紙等に像を形成する。
1012は操作パネルで、各種モードを設定するための
スイッチおよびプリンタ状態を表示するLED表示器お
よびLCD表示器等が配されている。In FIG. 1, reference numeral 1000 denotes an LBP main body, which inputs and stores print information (character codes and the like), form information, macro instructions, and the like supplied from an externally connected host computer, and stores the information. , A corresponding character pattern, form pattern, or the like is created, and an image is formed on a recording medium such as recording paper.
An operation panel 1012 is provided with switches for setting various modes, an LED display, an LCD display, and the like for displaying a printer status.
【0029】1001はプリンタ制御ユニットで、後述
するホストコンピュータからの印刷情報を受信する通信
処理,受信した印刷情報を解析してプリンタエンジンが
印刷可能な出力イメージを生成する等の画像処理等を制
御する。該プリンタ制御ユニット1001は、主に文字
情報を対応する文字パターンのビデオ信号に変換してレ
ーザドライバ1002に出力する。A printer control unit 1001 controls communication processing for receiving print information from a host computer, which will be described later, and image processing for analyzing the received print information and generating an output image printable by a printer engine. I do. The printer control unit 1001 mainly converts character information into a video signal of a corresponding character pattern and outputs the video signal to the laser driver 1002.
【0030】レーザドライバ1002は半導体レーザ1
003を駆動するための回路であり、入力されたビデオ
信号に応じて半導体レーザ1003から発射されるレー
ザ光1004をオン・オフ切り換えする。レーザ光10
04は回転多面鏡1005で左右方向に振られて静電ド
ラム1006上を走査露光する。これにより、静電ドラ
ム1006上には文字パターンの静電潜像が形成される
ことになる。この潜像は、静電ドラム1006周囲に配
設された現像ユニット1007により現像された後、記
録紙に転写される。この記録紙にはカットシートを用
い、カットシート記録紙はLBP1000に装着した用
紙カセット1008に収納され、給紙ローラ1009お
よび搬送ローラ1010と搬送ローラ1011とによ
り、装置内に取り込まれて、静電ドラム1006に供給
される。The laser driver 1002 is the semiconductor laser 1
003 is a circuit for driving a laser beam 1004 that is emitted from the semiconductor laser 1003 in accordance with an input video signal. Laser light 10
Reference numeral 04 denotes a rotating polygon mirror 1005 which is swung in the left and right direction to scan and expose the electrostatic drum 1006. As a result, an electrostatic latent image of a character pattern is formed on the electrostatic drum 1006. This latent image is developed by a developing unit 1007 disposed around the electrostatic drum 1006, and then transferred to a recording sheet. A cut sheet is used as the recording paper, and the cut sheet recording paper is stored in a paper cassette 1008 mounted on the LBP 1000, taken into the apparatus by a paper feed roller 1009, a conveyance roller 1010, and a conveyance roller 1011, and electrostatically charged. It is supplied to the drum 1006.
【0031】また、LBP本体1000には、図示しな
いカードスロットを少なくとも1個以上備え、内蔵フォ
ントに加えてオプションカード,言語系の異なる制御カ
ード(エミュレーションカード)を接続できるように構
成されている。The LBP main body 1000 is provided with at least one or more card slots (not shown) so that an option card and a control card (emulation card) having a different language system can be connected in addition to the built-in font.
【0032】図2は、本発明に係るデータ処理装置を適
用可能な印刷システムの制御構成を説明するブロック図
であり、図1と同一のものには同一の符号を付してあ
る。なお、本発明の機能が実行されるのであれば、単体
の機器であっても、複数の機器からなるシステムであっ
ても、LAN等のネットワークを介して処理が行われる
システムであっても本発明を適用できることは言うまで
もない。FIG. 2 is a block diagram illustrating a control configuration of a printing system to which the data processing apparatus according to the present invention can be applied. The same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. Note that, as long as the functions of the present invention are executed, the present invention is applicable to a single device, a system including a plurality of devices, and a system in which processing is performed via a network such as a LAN. It goes without saying that the invention can be applied.
【0033】図において、3000はホストコンピュー
タで、ROM3のプログラム用ROMに記憶された文書
処理プログラム等に基づいて図形,イメージ,文字,表
(表計算等を含む)等が混在した文書処理を実行するC
PU1を備え、システムバス4に接続される各デバイス
をCPU1が総括的に制御する。In the figure, reference numeral 3000 denotes a host computer which executes document processing in which graphics, images, characters, tables (including spreadsheets, etc.) are mixed based on a document processing program or the like stored in a program ROM of the ROM 3. C
The CPU 1 has a PU 1 and controls each device connected to the system bus 4 as a whole.
【0034】また、このROM3のプログラム用ROM
(プログラムROM)には、CPU1が実行する制御プ
ログラム等を記憶し、ROM3のフォント用ROM(フ
ォントROM)には上記文書処理の際に使用するフォン
トデータ等を記憶し、ROM3のデータ用ROM(デー
タROM)は上記文書処理等を行う際に使用する各種デ
ータ(例えば、印刷情報初期値,エラーメッセージ等)
を記憶している。The program ROM of the ROM 3
The (program ROM) stores a control program executed by the CPU 1 and the like, and the font ROM (font ROM) of the ROM 3 stores font data and the like used in the above-described document processing. Data ROM) includes various data (eg, print information initial values, error messages, etc.) used when performing the above document processing and the like.
I remember.
【0035】2はRAMで、拡張可能なDRAMで構成
され、CPU1の主メモリ,ワークエリア等として機能
する。5はキーボードコントローラ(KBC)で、キー
ボード(KB)や図示しないポインティングデバイスか
らのキー入力を制御する。6はCRTコントローラ(C
RTC)で、CRTディスプレイ(CRT)10の表示
を制御する。7はメモリコントローラ(MC)で、ブー
トプログラム,種々のアプリケーション,フォントデー
タ,ユーザファイル,編集ファイル等を記憶するハード
ディスク(HD),フロッピーディスク(FD)等の外
部メモリ11とのアクセスを制御する。Reference numeral 2 denotes a RAM, which is constituted by an extendable DRAM and functions as a main memory, a work area, and the like of the CPU 1. A keyboard controller (KBC) 5 controls a key input from a keyboard (KB) or a pointing device (not shown). 6 is a CRT controller (C
RTC) controls the display on a CRT display (CRT) 10. Reference numeral 7 denotes a memory controller (MC) which controls access to an external memory 11 such as a hard disk (HD) or a floppy disk (FD) for storing a boot program, various applications, font data, user files, edit files, and the like.
【0036】8はプリンタコントローラ(PRTC)
で、所定の双方向性インタフェース(インタフェース)
21を介してプリンタ1000に接続されて、プリンタ
1000との通信制御処理を実行する。なお、CPU1
は、例えばRAM2上に設定された表示情報RAMへの
アウトラインフォントの展開(ラスタライズ)処理を実
行し、CRT10上でのWYSISWYGを可能として
いる。また、CPU1は、CRT10上の図示しないマ
ウスカーソル等で指示されたコマンドに基づいて登録さ
れた種々のウインドウを開き、種々のデータ処理を実行
する。Reference numeral 8 denotes a printer controller (PRTC)
A predetermined bidirectional interface (interface)
The communication device 21 is connected to the printer 1000 via the printer 21 and executes communication control processing with the printer 1000. Note that the CPU 1
Executes, for example, a process of rasterizing an outline font to a display information RAM set on the RAM 2 to enable WYSISWYG on the CRT 10. Further, the CPU 1 opens various registered windows based on commands specified by a mouse cursor or the like (not shown) on the CRT 10 and executes various data processing.
【0037】プリンタ1000において、12はプリン
タCPU(CPU)で、ROM13のプログラム用RO
M(プログラムROM)に記憶された制御プログラム等
或は外部メモリ14に記憶された制御プログラム等に基
づいてシステムバス15に接続された各種のデバイスと
のアクセスを総括的に制御し、印刷部インタフェース1
6を介して接続される印刷部(プリンタエンジン)17
に出力情報としての画像信号を出力する。また、このR
OMのプログラム用ROMには、後述する図3〜図7に
示すフローチャートの手順に従ってCPU12が実行す
る制御プログラム等を記憶している。さらに、ROM1
3のフォント用ROM(フォントROM)には上記出力
情報を生成する際に使用するフォントデータ等を記憶
し、ROM13のデータ用ROM(データROM)には
ハードディスク等の外部メモリ14が無いプリンタの場
合には、ホストコンピュータ3000上で利用される情
報等を記憶している。In the printer 1000, reference numeral 12 denotes a printer CPU (CPU).
M (program ROM) or a control program stored in the external memory 14 to control access to various devices connected to the system bus 15 in a comprehensive manner. 1
Printing unit (printer engine) 17 connected via
To output an image signal as output information. Also, this R
The OM program ROM stores a control program and the like executed by the CPU 12 in accordance with the procedures of flowcharts shown in FIGS. Furthermore, ROM1
In the case of a printer that does not have an external memory 14 such as a hard disk in the data ROM (data ROM) of the ROM 13, font data used when generating the output information is stored in the font ROM 3 (font ROM). Stores information used on the host computer 3000 and the like.
【0038】CPU12は入力部18を介してホストコ
ンピュータ3000とが通信処理が可能となっており、
プリンタ1000内の情報等をホストコンピュータ30
00に通知可能に構成されている。19はRAMで、C
PU12の主メモリ,ワークエリア等として機能し、図
示しない増設ポートに接続されるオプションRAMによ
りメモリ容量を拡張することができるように構成されて
いる。なお、RAM19は、出力情報展開領域,環境デ
ータ格納領域,NVRAM等に用いられる。前述したハ
ードディスク(HD),ICカード等の外部メモリ14
は、メモリコントローラ(MC)20によりアクセスが
制御される。外部メモリ14は、オプションとして接続
され、フォントデータ,エミュレーションプログラム,
フォームデータ等を記憶する。The CPU 12 is capable of communicating with the host computer 3000 via the input unit 18.
The information and the like in the printer 1000 are transferred to the host computer 30.
00 is configured to be notified. 19 is a RAM, C
It functions as a main memory, a work area, and the like of the PU 12, and is configured so that the memory capacity can be expanded by an optional RAM connected to an additional port (not shown). The RAM 19 is used for an output information development area, an environment data storage area, an NVRAM, and the like. The external memory 14 such as a hard disk (HD) and an IC card described above.
The access to is controlled by the memory controller (MC) 20. The external memory 14 is connected as an option, and stores font data, an emulation program,
Stores form data and the like.
【0039】また、前述した外部メモリは1個に限ら
ず、少なくとも1個以上備え、内蔵フォントに加えてオ
プションカード,言語系の異なるプリンタ制御言語を解
釈するプログラムを格納した外部メモリを複数接続でき
るように構成されていてもよい。さらに、図示しないN
VRAMを有し、操作パネル(操作部)1012からの
プリンタモード設定情報を記憶するようにしてもよい。The above-mentioned external memory is not limited to one. At least one external memory can be provided, and in addition to a built-in font, a plurality of external memories storing an option card and a program for interpreting a printer control language of a different language can be connected. It may be configured as follows. Further, N (not shown)
It may have a VRAM and store printer mode setting information from an operation panel (operation unit) 1012.
【0040】以下、本実施形態と第1〜第7の発明の各
手段との対応及びその作用について図2を参照して説明
する。Hereinafter, the correspondence between this embodiment and each means of the first to seventh inventions and the operation thereof will be described with reference to FIG.
【0041】第1の発明は、イメージデータを記憶する
記憶手段(RAM19上の所定エリアに確保される)
と、前記記憶手段に記憶されるイメージデータの走査方
向に自己相関を演算して、該自己相関が最大となる偏差
を導出する導出手段(CPU12がROM13,外部メ
モリ14等に記憶された制御プログラムを実行して導出
する)と、前記導出手段により導出された前記偏差をブ
ロック幅として、前記記憶手段に記憶されたイメージデ
ータを分割する分割手段(CPU12がROM13,外
部メモリ14等に記憶された制御プログラムを実行して
分割する)と、前記分割手段により分割された隣接ブロ
ックに対して排他的論理和処理を行う演算手段(CPU
12がROM13,外部メモリ14等に記憶された制御
プログラムを実行して演算する)と、前記演算手段によ
り排他的論理和処理されたイメージデータを各ブロック
毎に圧縮する圧縮手段(CPU12がROM13,外部
メモリ14等に記憶された制御プログラムを実行して圧
縮する)とを有し、CPU12がRAM19に記憶され
るイメージデータの走査方向に自己相関を演算して、該
自己相関が最大となる偏差を導出し、該導出された前記
偏差をブロック幅として、記憶されたイメージデータを
分割し、演算手段が該分割された隣接ブロックに対して
排他的論理和処理を行い、該排他的論理和処理されたイ
メージデータを各ブロック毎に圧縮するので、イメージ
データの特徴に最適なブロック幅で排他的論理和処理お
よび圧縮処理を施すことができる。According to the first invention, storage means for storing image data (secured in a predetermined area on the RAM 19)
And a deriving means for calculating an autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means and deriving a deviation that maximizes the autocorrelation (the control program stored in the ROM 13, the external memory 14, etc. And dividing the image data stored in the storage unit using the deviation derived by the derivation unit as a block width (the CPU 12 stores the image data in the ROM 13, the external memory 14, or the like). Executing a control program to perform division) and an arithmetic unit (CPU for performing exclusive OR processing on adjacent blocks divided by the division unit)
12 executes a control program stored in the ROM 13, the external memory 14 or the like), and a compression unit (the CPU 12 controls the ROM 13, The CPU 12 calculates the autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the RAM 19 and executes the control program stored in the external memory 14 or the like to compress the image. And dividing the stored image data using the derived deviation as a block width, and performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks by an arithmetic unit, and performing the exclusive OR operation. Since the compressed image data is compressed for each block, exclusive OR processing and compression processing are performed with the optimal block width for the characteristics of the image data. It is possible.
【0042】第2の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶されるイメージデータの走査方向に自己相関を演
算する際に、重み付け処理を施すので、偏差が大きくな
ることにより自己相関の値が小さくなることを抑制し
て、最適な偏差を導出することができる。According to a second invention, the CPU 12 comprises a RAM 19
When calculating the auto-correlation in the scanning direction of the image data stored in the memory, weighting processing is performed, so that the value of the auto-correlation is prevented from decreasing due to an increase in the deviation, and an optimal deviation is derived. Can be.
【0043】第3の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶されるイメージデータの走査方向に最小画素数単
位で自己相関を離散的に演算して、該自己相関が最大と
なる偏差を導出するので、イメージデータを処理する画
素単位による制限に対応した最適なブロック幅で偏差を
導出することができる。According to a third aspect, the CPU 12 comprises a RAM 19
Since the autocorrelation is discretely calculated in the minimum number of pixels in the scanning direction of the image data stored in the image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation, it is possible to deal with the limitation by the pixel unit for processing the image data. The deviation can be derived with the optimal block width.
【0044】第4の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶される特定の1ラインのイメージデータに対して
自己相関を演算して、イメージデータの特徴を捉え、か
つ導出処理負担を考慮した所望の自己相関を導出するこ
とができる。According to a fourth aspect, the CPU 12 comprises a RAM 19
, An autocorrelation is calculated with respect to a specific one-line image data stored in the image data, a feature of the image data is captured, and a desired autocorrelation in consideration of a derivation processing load can be derived.
【0045】第5の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶される全てのラインのイメージデータに対して自
己相関を演算して、イメージデータの特徴を捉え、かつ
導出処理負担を考慮した所望の自己相関を導出すること
ができる。According to a fifth aspect, the CPU 12 comprises a RAM 19
, The autocorrelation is calculated for the image data of all the lines stored in, the characteristics of the image data can be grasped, and the desired autocorrelation can be derived in consideration of the derivation processing load.
【0046】第6の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶されるイメージデータから分割されるブロック高
さ中の特定の1ラインに対して自己相関を演算して、イ
メージデータの特徴を捉え、かつ導出処理負担を考慮し
た所望の自己相関を導出することができる。According to a sixth aspect, the CPU 12 comprises a RAM 19
Calculates the autocorrelation for a specific line in the block height divided from the image data stored in the image data, captures the features of the image data, and derives a desired autocorrelation in consideration of the derivation processing load. be able to.
【0047】第7の発明は、CPU12は、RAM19
に記憶されるイメージデータから分割されるブロック高
さ中の全ての1ラインに対して自己相関を演算して、イ
メージデータの特徴を捉え、かつ導出処理負担を考慮し
た所望の自己相関を導出することができる。According to a seventh aspect, the CPU 12 comprises a RAM 19
Calculates the autocorrelation of all the lines in the block height divided from the image data stored in the image data, captures the features of the image data, and derives a desired autocorrelation in consideration of the derivation processing load. be able to.
【0048】図3は、本発明に係る画像処理装置の第1
のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、
イメージデータ圧縮処理全体の処理手順に対応する。な
お、(1)〜(5)は各ステップを示す。FIG. 3 shows a first embodiment of the image processing apparatus according to the present invention.
It is a flowchart showing an example of the data processing procedure,
It corresponds to the processing procedure of the entire image data compression processing. In addition, (1) to (5) indicate each step.
【0049】初めに、Exclusive-OR処理を行う走査方向
にイメージデータの自己相関を取る自己相関処理ルーチ
ン(詳細は図4に示す)を実行する(1)。次に、自己
相関が最大になる偏差をイメージ分割のブロック幅とし
て決定し(2)、該決定されたブロック幅に従ってイメ
ージデータを分割し(3)、隣接ブロック間でExclusiv
e-OR処理を施し(4)、各ブロック毎にデータ圧縮を行
い(5)、処理を終了する。First, an autocorrelation processing routine (details shown in FIG. 4) for obtaining autocorrelation of image data in the scanning direction for performing Exclusive-OR processing is executed (1). Next, the deviation that maximizes the autocorrelation is determined as the block width of the image division (2), the image data is divided according to the determined block width (3), and Exclusiv between adjacent blocks.
An e-OR process is performed (4), data compression is performed for each block (5), and the process ends.
【0050】図4は、図3に示した自己相関処理ルーチ
ンの第1の詳細手順の一例を示すフローチャートであ
る。なお、(1)〜(8)は各ステップを示す。FIG. 4 is a flowchart showing an example of a first detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. (1) to (8) indicate each step.
【0051】初めに、偏差iを初期化し(1)、次に偏
差iの時の自己相関a(i)を初期化する(2)。さら
に、走査方向の位置jを初期化した後(3)、位置jの
データdata(i)と位置i+jのデータdata
(i+j)の積を自己相関a(i)に加算する(4)。First, the deviation i is initialized (1), and then the autocorrelation a (i) at the time of the deviation i is initialized (2). Further, after initializing the position j in the scanning direction (3), the data data (i) at the position j and the data data at the position i + j are obtained.
The product of (i + j) is added to the autocorrelation a (i) (4).
【0052】そして、位置jを増加し(5)、次の位置
jと偏差iの和が走査方向の最後の位置max(j)よ
りも大きいかどうかを判定して(6)、大きくないと判
定した場合は、ステップ(4)へ戻り、次の位置jのデ
ータdata(j)と位置i+jのデータdata(i
+j)の積を自己相関a(i)に加算する。Then, the position j is increased (5), and it is determined whether or not the sum of the next position j and the deviation i is larger than the last position max (j) in the scanning direction (6). If it is determined, the process returns to step (4), where data data (j) at the next position j and data data (i) at the position i + j
+ J) is added to the autocorrelation a (i).
【0053】一方、ステップ(6)で、最後の位置ma
x(j)よりも大きいと判定した場合、すなわち、走査
方向の最後を越えたと判定した場合は、次に偏差iを増
加させ(7)、該増加させた偏差iが最大値max
(i)を越えるかどうかを判定し(8)、最大値max
(i)を越えないと判定した場合は、ステップ(2)へ
戻り、次の偏差における自己相関a(i)を初期化す
る。On the other hand, in step (6), the last position ma
If it is determined that it is larger than x (j), that is, if it is determined that the end of the scanning direction has been exceeded, then the deviation i is increased (7), and the increased deviation i becomes the maximum value max.
It is determined whether (i) is exceeded (8) and the maximum value max is determined.
If it is determined that the difference does not exceed (i), the process returns to step (2) to initialize the autocorrelation a (i) at the next deviation.
【0054】一方、ステップ(8)で、最大値max
(i)を越えたと判定した場合は、所定の偏差に関する
自己相関が全て計算されたため、処理を終了する。On the other hand, in step (8), the maximum value max
If it is determined that (i) has been exceeded, all the autocorrelations relating to the predetermined deviation have been calculated, and the process ends.
【0055】なお、本実施形態におけるブロック幅は、
自己相関a(i)が最大値の場合の偏差iである。The block width in this embodiment is:
This is the deviation i when the autocorrelation a (i) is the maximum value.
【0056】〔第2実施形態〕上記第1実施形態におい
て、最大偏差max(i)<<走査方向最終位置max
(j)の条件が成り立たない場合は、図4に基づく自己
相関計算方法によると、偏差iが大きくなるほど自己相
関a(i)の値が小さくなる傾向が顕著となるため、図
5に示すように重み付けをするステップを加えるように
構成してもよい。[Second Embodiment] In the first embodiment, the maximum deviation max (i) << the final position max in the scanning direction.
When the condition (j) is not satisfied, according to the autocorrelation calculation method based on FIG. 4, the tendency that the value of the autocorrelation a (i) becomes smaller as the deviation i becomes larger becomes remarkable, as shown in FIG. May be configured to add a step of weighting.
【0057】図5は、図3に示した自己相関処理ルーチ
ンの第2の詳細手順の一例を示すフローチャートであ
る。なお、図4と同一のステップには同一のステップ番
号を付してあり、(11)は本実施形態による新たなス
テップに対応する。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the second detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. The same steps as those in FIG. 4 are denoted by the same step numbers, and (11) corresponds to a new step in the present embodiment.
【0058】初めに、偏差iを初期化し(1)、次に偏
差iの時の自己相関a(i)を初期化する(2)。さら
に、走査方向の位置jを初期化した後(3)、位置jの
データdata(j)と位置i+jのデータdata
(i+j)の積を自己相関a(i)に加算する(4)。
位置jを増加し(5)、次の位置jと偏差iの和が走査
方向の最後の位置max(j)よりも大きくない場合は
(6)、次の位置jのデータdata(j)と位置i+
jのデータdata(i+j)の積を自己相関a(i)
に加算し(4)、走査方向最後を越えた場合は自己相関
a(i)に重み付け処理を行い(11)、次に偏差iを
増加させる(7)。First, the deviation i is initialized (1), and then the autocorrelation a (i) at the time of the deviation i is initialized (2). Furthermore, after initializing the position j in the scanning direction (3), the data j at the position j and the data j at the position i + j are obtained.
The product of (i + j) is added to the autocorrelation a (i) (4).
The position j is increased (5), and when the sum of the next position j and the deviation i is not larger than the last position max (j) in the scanning direction (6), the data data (j) of the next position j is Position i +
j is the product of the data (i + j) and the autocorrelation a (i)
(4), and when it exceeds the end in the scanning direction, a weighting process is performed on the autocorrelation a (i) (11), and then the deviation i is increased (7).
【0059】そして、ステップ(8)で、増加させた偏
差iが最大値max(i)を越えない場合は、ステップ
(2)へ戻り、次の偏差における自己相関a(i)を初
期化する。If the increased deviation i does not exceed the maximum value max (i) in step (8), the process returns to step (2) to initialize the autocorrelation a (i) at the next deviation. .
【0060】一方、ステップ(8)で、最大値max
(i)を越えたと判定した場合は、所定の偏差に関する
自己相関が全て計算されたため、処理を終了する。On the other hand, in step (8), the maximum value max
If it is determined that (i) has been exceeded, all the autocorrelations relating to the predetermined deviation have been calculated, and the process ends.
【0061】〔第3実施形態〕上記第1実施形態におい
て、最大偏差max(i)<走査方向最終位置max
(j)の条件が成り立たない場合は、図4に基づく自己
相関計算方法によると、偏差iが大きくなるほど自己相
関a(i)の値が小さくなる傾向が顕著となるため、図
6に示すように重み付けをするステップを加えるように
構成してもよい。[Third Embodiment] In the first embodiment, the maximum deviation max (i) <the final position max in the scanning direction.
When the condition (j) is not satisfied, according to the autocorrelation calculation method based on FIG. 4, the tendency that the value of the autocorrelation a (i) becomes smaller as the deviation i becomes larger becomes remarkable, as shown in FIG. May be configured to add a step of weighting.
【0062】図6は、図3に示した自己相関処理ルーチ
ンの第3の詳細手順の一例を示すフローチャートであ
る。なお、図4と同一のステップには同一のステップ番
号を付してあり、(21)〜(23)は本実施形態によ
る新たなステップに対応する。FIG. 6 is a flowchart showing an example of a third detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. The same steps as those in FIG. 4 are denoted by the same step numbers, and (21) to (23) correspond to new steps according to the present embodiment.
【0063】初めに、偏差iを初期化し(1)、次に偏
差iの時の自己相関a(i)を初期化する(2)。さら
に、走査方向の位置jを初期化した後(3)、位置jの
データdata(j)と位置i+jのデータdata
(i+j)の積を自己相関a(i)に加算する(4)。First, the deviation i is initialized (1), and then the autocorrelation a (i) at the time of the deviation i is initialized (2). Furthermore, after initializing the position j in the scanning direction (3), the data j at the position j and the data j at the position i + j are obtained.
The product of (i + j) is added to the autocorrelation a (i) (4).
【0064】次に、位置jを増加し(5)、次の位置j
と偏差iの和と、走査方向の最後の位置max(j)を
比較し、前者が後者よりも大きいかどうかを判定し(2
1)、大きいと判定した場合は、位置i+jのデータd
ata(i+j)を位置i+j−max(j)のデータ
data(i+j−max(j))とし(22)、次に
増加した位置jと走査方向の最後の位置max(j)を
比較し(23)、位置jが最後の位置max(j)より
も、大きくないと判定した場合は、ステップ(4)へ戻
り、次の位置jのデータdata(j)と位置i+jの
データdata(i+j)の積を自己相関a(i)に加
算する。Next, the position j is increased (5), and the next position j
Is compared with the last position max (j) in the scanning direction to determine whether the former is greater than the latter (2).
1) If it is determined to be large, the data d at the position i + j
Let data (i + j) be data data (i + j-max (j)) at position i + j-max (j) (22), and compare the next increased position j with the last position max (j) in the scanning direction (23). ), If it is determined that the position j is not larger than the last position max (j), the process returns to step (4), where the data data (j) at the next position j and the data data (i + j) at the position i + j are determined. The product is added to the autocorrelation a (i).
【0065】一方、ステップ(23)で、位置jが最後
の位置max(j)よりも大きいと判定した場合、すな
わち、走査方向最後を越えた場合は次に偏差iを増加さ
せる(7)。そして、増加させた偏差iが最大値max
(i)を越えない場合は(8)、ステップ(2)へ戻
り、次の偏差における自己相関a(i)を初期化する。On the other hand, if it is determined in step (23) that the position j is larger than the last position max (j), that is, if the position exceeds the end in the scanning direction, the deviation i is increased next (7). Then, the increased deviation i is the maximum value max.
If (i) is not exceeded (8), the process returns to step (2) to initialize the autocorrelation a (i) at the next deviation.
【0066】一方、ステップ(8)で、最大値max
(i)を越えたと判定された場合は、所定の偏差に関す
る自己相関が全て計算されたため、処理を終了する。On the other hand, in step (8), the maximum value max
If it is determined that (i) has been exceeded, all the autocorrelations relating to the predetermined deviation have been calculated, and the process is terminated.
【0067】〔第4実施形態〕なお、本発明を適用可能
なページプリンタ等で用いられる圧縮ハードウェアに
は、ブロック幅が32ピクセル,64ピクセル,96ピ
クセル,128ピクセルと離散値しか取れない場合があ
る。そこで、第1〜第3実施形態のように、偏差を
「1」ずつ増加させて計算する必要はなく、偏差が離散
値しか取れない場合であっても本発明を適用することが
できる。その実施形態について、図7を参照して説明す
る。[Fourth Embodiment] The compression hardware used in a page printer or the like to which the present invention can be applied has a block width of only 32 pixels, 64 pixels, 96 pixels, and 128 pixels and can take only discrete values. There is. Therefore, as in the first to third embodiments, it is not necessary to calculate by increasing the deviation by “1”, and the present invention can be applied even when the deviation can only be a discrete value. The embodiment will be described with reference to FIG.
【0068】図7は、図3に示した自己相関処理ルーチ
ンの第4の詳細手順の一例を示すフローチャートであ
る。なお、図4,図5と同一のステップには同一のステ
ップ番号を付してあり、(31),(32)は本実施形
態による新たなステップに対応する。FIG. 7 is a flowchart showing an example of the fourth detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. Note that the same steps as those in FIGS. 4 and 5 are denoted by the same step numbers, and (31) and (32) correspond to new steps according to the present embodiment.
【0069】初めに、偏差iをブロック幅の最小値で初
期化し(31)、次に偏差iの時の自己相関a(i)を
初期化する(2)。さらに、走査方向の位置jを初期化
した後(3)、位置jのデータdata(j)と位置i
+jのデータdata(i+j)の積を自己相関a
(i)に加算する(4)。First, the deviation i is initialized with the minimum value of the block width (31), and then the autocorrelation a (i) at the time of the deviation i is initialized (2). Further, after initializing the position j in the scanning direction (3), the data j (data) of the position j and the position i
The product of + j data data (i + j) is autocorrelation a
Add to (i) (4).
【0070】次に、位置jを増加し(5)、ステップ
(6)で、次の位置jと偏差iの和が走査方向の最後の
位置max(j)よりも大きくないと判定された場合
は、ステップ(4)へ戻り、次の位置jのデータdat
a(j)と位置i+jのデータdata(i+j)の積
を自己相関a(i)に加算する。Next, the position j is increased (5), and it is determined in step (6) that the sum of the next position j and the deviation i is not larger than the last position max (j) in the scanning direction. Returns to step (4) and returns the data dat at the next position j.
The product of a (j) and data data (i + j) at position i + j is added to autocorrelation a (i).
【0071】一方、ステップ(6)で、走査方向最後を
越えたと判定された場合は、自己相関a(i)に重み付
けを行い(11)、偏差iをブロック幅の最小値だけ増
加させ(32)、該増加させた偏差iが最大値max
(i)を越えたかどうかを判定し(8)、越えていない
と判定された場合は、ステップ(2)へ戻り、次の偏差
における自己相関a(i)を初期化する。On the other hand, if it is determined in step (6) that the end of the scanning direction has been exceeded, the autocorrelation a (i) is weighted (11), and the deviation i is increased by the minimum value of the block width (32). ), The increased deviation i is the maximum value max
It is determined whether (i) has been exceeded (8), and if it has not been determined, the process returns to step (2) to initialize the autocorrelation a (i) at the next deviation.
【0072】一方、ステップ(8)で、最大値max
(i)を越えたと判定した場合は、所定の偏差に関する
自己相関が全て計算されたため、処理を終了する。On the other hand, in step (8), the maximum value max
If it is determined that (i) has been exceeded, all the autocorrelations relating to the predetermined deviation have been calculated, and the process ends.
【0073】以下、本実施形態と第8〜第21の発明の
各工程との対応及びその作用について図3〜図7等を参
照して説明する。Hereinafter, the correspondence between this embodiment and the respective steps of the eighth to twenty-first inventions and the operation thereof will be described with reference to FIGS.
【0074】第8の発明は、記憶されるイメージデータ
の走査方向に自己相関を演算して、該自己相関が最大と
なる偏差を導出する導出工程と、該導出された前記偏差
をブロック幅として、前記記憶手段に記憶されたイメー
ジデータを分割する分割工程と、該分割された隣接ブロ
ックに対して排他的論理和処理を行う演算工程と、該排
他的論理和処理されたイメージデータを各ブロック毎に
圧縮する圧縮工程とをCPU12がROM13,外部メ
モリ14に記憶された制御プログラムを実行して、イメ
ージデータの特徴に最適なブロック幅で排他的論理和処
理および圧縮処理を施すことができる。According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a deriving step of calculating an autocorrelation in the scanning direction of stored image data to derive a deviation at which the autocorrelation is maximized, and using the derived deviation as a block width. A dividing step of dividing the image data stored in the storage means, an operation step of performing an exclusive OR processing on the divided adjacent blocks, and a step of dividing the exclusive OR processing image data into each block. The CPU 12 executes a control program stored in the ROM 13 and the external memory 14 to perform an exclusive OR process and a compression process with a block width optimal for the characteristics of image data.
【0075】第9の発明は、前記導出工程は、記憶され
るイメージデータの走査方向に自己相関を演算する際
に、重み付け処理を施すので、偏差が大きくなることに
より自己相関の値が小さくなることを抑制して、最適な
偏差を導出することができる。According to a ninth aspect of the present invention, in the deriving step, a weighting process is performed when calculating the autocorrelation in the scanning direction of the stored image data. Therefore, the value of the autocorrelation decreases as the deviation increases. It is possible to derive an optimal deviation by suppressing the above.
【0076】第10の発明は、前記導出工程は、記憶さ
れるイメージデータの走査方向に最小画素数単位で自己
相関を離散的に演算して、該自己相関が最大となる偏差
を導出するので、イメージデータを処理する画素単位に
よる制限に対応した最適なブロック幅で偏差を導出する
ことができる。According to a tenth aspect of the present invention, in the deriving step, an autocorrelation is discretely calculated in a unit of a minimum number of pixels in a scanning direction of the stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation. It is possible to derive a deviation with an optimum block width corresponding to a limitation by a pixel unit for processing image data.
【0077】第11の発明は、前記導出工程(図示しな
い)は、記憶される特定の1ラインのイメージデータに
対して自己相関を演算するものである。According to an eleventh aspect, the deriving step (not shown) calculates an autocorrelation with respect to a specific one-line image data stored.
【0078】第12の発明は、前記導出工程(図示しな
い)は、記憶される全てのラインのイメージデータに対
して自己相関を演算するものである。In a twelfth aspect, the deriving step (not shown) calculates an autocorrelation with respect to image data of all stored lines.
【0079】第13の発明は、前記導出工程(図示しな
い)は、記憶されるイメージデータから分割されるブロ
ック高さ中の特定の1ラインに対して自己相関を演算す
るものである。According to a thirteenth aspect, in the deriving step (not shown), an autocorrelation is calculated for a specific line in a block height divided from stored image data.
【0080】第14の発明は、前記導出工程(図示しな
い)は、記憶されるイメージデータから分割されるブロ
ック高さ中の全ての1ラインに対して自己相関を演算す
るものである。According to a fourteenth aspect, in the deriving step (not shown), an autocorrelation is calculated for every one line in the block height divided from the stored image data.
【0081】第15の発明は、記憶されるイメージデー
タの走査方向に自己相関を演算して、該自己相関が最大
となる偏差を導出する導出工程(図3のステップ(1)
であって、図4〜図7に詳細を示す)と、該導出された
前記偏差をブロック幅として、前記記憶手段に記憶され
たイメージデータを分割する分割工程(図3のステップ
(2),(3))と、該分割された隣接ブロックに対し
て排他的論理和処理を行う演算工程(図3のステップ
(4))と、該排他的論理和処理されたイメージデータ
を各ブロック毎に圧縮する圧縮工程(図3のステップ
(5))と、を含むコンピュータが読み出し可能なプロ
グラムを記憶媒体に格納したものである。すなわち、後
述する外部記憶媒体または内部の記憶資源に図3〜図7
に示す工程に対応するプログラムコードを記憶させ、該
プログラムコードを記憶したROM13,外部メモリ1
4または図示しない記憶媒体からCPU12が読み出し
て実行する形態も本発明の実施形態に含まれるものであ
る。According to a fifteenth aspect, an autocorrelation is calculated in the scanning direction of stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation (step (1) in FIG. 3).
4 to FIG. 7) and a dividing step (step (2) in FIG. 3) of dividing the image data stored in the storage means using the derived deviation as a block width. (3)), an operation step of performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks (step (4) in FIG. 3), and the image data subjected to the exclusive OR operation is provided for each block. A computer-readable program including a compression step of compressing (step (5) in FIG. 3) is stored in a storage medium. That is, an external storage medium or an internal storage resource, which will be described later, is stored in FIG.
And the ROM 13 and the external memory 1 storing the program codes corresponding to the steps shown in FIG.
4 or a mode in which the CPU 12 reads out from a storage medium (not shown) and executes the same is also included in the embodiment of the present invention.
【0082】第16の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図5,図7のステップ(11))は、記
憶されるイメージデータの走査方向に自己相関を演算す
る際に、重み付け処理を施すものである。すなわち、後
述する外部記憶媒体または内部の記憶資源に図5,図7
に示す工程に対応するプログラムコードを記憶させ、該
プログラムコードを記憶したROM13,外部メモリ1
4または図示しない記憶媒体からCPU12が読み出し
て実行する形態も本発明の実施形態に含まれるものであ
る。According to a sixteenth aspect, in the fifteenth aspect,
The deriving step (step (11) in FIGS. 5 and 7) performs a weighting process when calculating the autocorrelation in the scanning direction of the stored image data. That is, an external storage medium or an internal storage resource to be described later is stored in FIG.
And the ROM 13 and the external memory 1 storing the program codes corresponding to the steps shown in FIG.
4 or a mode in which the CPU 12 reads out from a storage medium (not shown) and executes the same is also included in the embodiment of the present invention.
【0083】第17の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図7のステップ(31),ステップ(3
2))は、記憶されるイメージデータの走査方向に最小
画素数単位で自己相関を離散的に演算して、該自己相関
が最大となる偏差を導出するものである。すなわち、後
述する外部記憶媒体または内部の記憶資源に図7に示す
工程に対応するプログラムコードを記憶させ、該プログ
ラムコードを記憶したROM13,外部メモリ14また
は図示しない記憶媒体からCPU12が読み出して実行
する形態も本発明の実施形態に含まれるものである。[0083] A seventeenth invention is a method according to the fifteenth invention, wherein
The derivation process (step (31) in FIG. 7, step (3)
2)) discretely calculates the autocorrelation in the scanning direction of the stored image data in units of the minimum number of pixels, and derives a deviation that maximizes the autocorrelation. That is, a program code corresponding to the process shown in FIG. 7 is stored in an external storage medium or an internal storage resource to be described later, and the CPU 12 reads out and executes the program code from the ROM 13, the external memory 14, or a storage medium (not shown) storing the program code. Embodiments are also included in the embodiments of the present invention.
【0084】第18の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図示しない)は、記憶される特定の1ラ
インのイメージデータに対して自己相関を演算するもの
である。According to an eighteenth aspect, in the fifteenth aspect,
The deriving step (not shown) is for calculating an autocorrelation with respect to the stored specific one-line image data.
【0085】第19の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図示しない)は、記憶される全てのライ
ンのイメージデータに対して自己相関を演算するもので
ある。A nineteenth invention is a method according to the fifteenth invention, wherein
In the deriving step (not shown), an autocorrelation is calculated for the image data of all the stored lines.
【0086】第20の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図示しない)は、記憶されるイメージデ
ータから分割されるブロック高さ中の特定の1ラインに
対して自己相関を演算するものである。According to a twentieth aspect, in the fifteenth aspect,
The deriving step (not shown) is for calculating an autocorrelation for a specific line in a block height divided from stored image data.
【0087】第21の発明は、第15の発明において、
前記導出工程(図示しない)は、記憶されるイメージデ
ータから分割されるブロック高さ中の全ての1ラインに
対して自己相関を演算するものである。A twenty-first invention is a method according to the fifteenth invention, wherein
The deriving step (not shown) is for calculating an autocorrelation for all one lines in the block height divided from the stored image data.
【0088】以下、図8を参照して、異なる自己相関の
最大値の導出処理について説明する。Hereinafter, the process of deriving the maximum value of different autocorrelation will be described with reference to FIG.
【0089】図8は、本発明に係るデータ処理装置にお
ける自己相関の最大値の決定処理例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a process for determining the maximum value of the autocorrelation in the data processing device according to the present invention.
【0090】本実施形態において、イメージデータの自
己相関は、各ライン毎に計算を行え、ブロック幅BWを
自己相関の最大値として以下(1)〜(4)のいずれか
で決定する。In the present embodiment, the autocorrelation of the image data can be calculated for each line, and the block width BW is determined as one of the following (1) to (4) as the maximum value of the autocorrelation.
【0091】(1)特定の1ライン(例えば最初のライ
ンHLや中央ラインCL)に対して自己相関をとり、そ
の最大値をブロック幅BWとして決定し、バンドメモリ
全体にそのブロック幅BWを提供する。(1) An autocorrelation is performed on a specific line (for example, the first line HL or the center line CL), the maximum value is determined as the block width BW, and the block width BW is provided to the entire band memory. I do.
【0092】(2)ブロック高さBLH分のラインすべ
てに対して自己相関を計算し、それぞれのラインから計
算されるブロック幅の中から統計的に頻度の高い値をブ
ロック幅として決定する。(2) The autocorrelation is calculated for all the lines corresponding to the block height BLH, and a value having a statistically high frequency is determined as the block width from the block widths calculated from the respective lines.
【0093】(3)バンド高さBHすべてのラインにつ
いて自己相関を計算し、それぞれのラインから計算され
るブロック幅BWの中から統計的に頻度の高い値をブロ
ック幅BWとしてバンド全体に適用する。(3) The autocorrelation is calculated for all the lines of the band height BH, and a statistically frequent value among the block widths BW calculated from each line is applied to the entire band as the block width BW. .
【0094】(4)バンド高さBHのすべてのラインか
ら代表的なライン(全てのラインから2ライン毎等のル
ールに従って間引いたライン)を抜き出し、この複数の
代表的ラインの自己相関から計算されるブロック幅の中
から統計的に頻度の高い値をブロック幅としてバンド全
体に適用する。(4) A representative line (a line decimated from every line according to a rule such as every two lines) is extracted from all the lines of the band height BH, and is calculated from the autocorrelation of the plurality of representative lines. A value having a statistically high frequency from among the block widths is applied to the entire band as the block width.
【0095】これにより、(1)によれば、ブロック幅
を決定するための算出処理が短時間で済む。(2)によ
れば、1段目と2段目のブロック幅を別に決定すること
ができ、他の場合に比べて、最も圧縮率を高めることが
できる。(3)によれば、(1)よりも確実に圧縮率を
向上できる。(4)によれば、(1)よりも圧縮率を向
上でき、かつ他の場合に比べて、計算処理が軽くて済
む。Thus, according to (1), the calculation processing for determining the block width can be completed in a short time. According to (2), the block widths of the first stage and the second stage can be determined separately, and the compression ratio can be maximized as compared with other cases. According to (3), the compression ratio can be more reliably improved than (1). According to (4), the compression ratio can be improved as compared with (1), and the calculation process can be lighter than in other cases.
【0096】以下、図9に示すメモリマップを参照して
本発明に適用可能なデータ処理装置で読み出し可能なデ
ータ処理プログラムの構成について説明する。Hereinafter, the configuration of a data processing program readable by the data processing apparatus applicable to the present invention will be described with reference to a memory map shown in FIG.
【0097】図9は、本発明を適用可能なデータ処理装
置で読み出し可能な各種データ処理プログラムを格納す
る記憶媒体のメモリマップを説明する図である。FIG. 9 is a diagram for explaining a memory map of a storage medium for storing various data processing programs readable by a data processing apparatus to which the present invention can be applied.
【0098】なお、特に図示しないが、記憶媒体に記憶
されるプログラム群を管理する情報、例えばバージョン
情報,作成者等も記憶され、かつ、プログラム読み出し
側のOS等に依存する情報、例えばプログラムを識別表
示するアイコン等も記憶される場合もある。Although not shown, information for managing a group of programs stored in the storage medium, for example, version information, a creator, etc. are also stored, and information dependent on the OS or the like on the program reading side, for example, a program is stored in the storage medium. An icon or the like for identification display may also be stored.
【0099】さらに、各種プログラムに従属するデータ
も上記ディレクトリに管理されている。また、各種プロ
グラムをコンピュータにインストールするためのプログ
ラムや、インストールするプログラムが圧縮されている
場合に、解凍するプログラム等も記憶される場合もあ
る。Further, data dependent on various programs is also managed in the directory. In addition, a program for installing various programs on a computer or a program for decompressing a program to be installed when the program to be installed is compressed may be stored.
【0100】本実施形態における図3,図4,図5,図
6,図7に示す機能が外部からインストールされるプロ
グラムによって、ホストコンピュータにより遂行されて
いてもよい。そして、その場合、CD−ROMやフラッ
シュメモリやFD等の記憶媒体により、あるいはネット
ワークを介して外部の記憶媒体から、プログラムを含む
情報群を出力装置に供給される場合でも本発明は適用さ
れるものである。The functions shown in FIG. 3, FIG. 4, FIG. 5, FIG. 6, and FIG. 7 in this embodiment may be executed by a host computer by a program installed from the outside. In this case, the present invention is applied even when a group of information including a program is supplied to the output device from a storage medium such as a CD-ROM, a flash memory, or an FD, or from an external storage medium via a network. Things.
【0101】以上のように、前述した実施形態の機能を
実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記
憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステ
ムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMP
U)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、本発明の目的が達成されるこ
とは言うまでもない。As described above, the storage medium storing the program code of the software for realizing the functions of the above-described embodiment is supplied to the system or the apparatus, and the computer (or CPU or MP) of the system or the apparatus is supplied.
It goes without saying that the object of the present invention is also achieved when U) reads and executes the program code stored in the storage medium.
【0102】この場合、記憶媒体から読み出されたプロ
グラムコード自体が本発明の新規な機能を実現すること
になり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本
発明を構成することになる。In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the novel function of the present invention, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
【0103】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピーディスク,ハードディ
スク,光ディスク,光磁気ディスク,CD−ROM,C
D−R,磁気テープ,不揮発性のメモリカード,RO
M,EEPROM等を用いることができる。Examples of a storage medium for supplying the program code include a floppy disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, and C
DR, magnetic tape, nonvolatile memory card, RO
M, EEPROM and the like can be used.
【0104】また、コンピュータが読み出したプログラ
ムコードを実行することにより、前述した実施形態の機
能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指
示に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS(オペ
レーティングシステム)等が実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。The functions of the above-described embodiments are implemented when the computer executes the readout program codes, and the OS (Operating System) running on the computer is executed based on the instructions of the program codes. ) And the like perform part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.
【0105】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指
示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに
備わるCPU等が実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。Further, after the program code read from the storage medium is written into a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, based on the instructions of the program code, The CPU provided in the function expansion board or function expansion unit performs part or all of the actual processing,
It goes without saying that a case where the function of the above-described embodiment is realized by the processing is also included.
【0106】[0106]
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る第1
の発明によれば、導出手段が記憶手段に記憶されるイメ
ージデータの走査方向に自己相関を演算して、該自己相
関が最大となる偏差を導出し、該導出された前記偏差を
ブロック幅として、分割手段が前記記憶手段に記憶され
たイメージデータを分割し、演算手段が該分割された隣
接ブロックに対して排他的論理和処理を行い、該排他的
論理和処理されたイメージデータを圧縮手段が各ブロッ
ク毎に圧縮するので、イメージデータの特徴に最適なブ
ロック幅で排他的論理和処理および圧縮処理を施すこと
ができる。As described above, the first embodiment according to the present invention is described.
According to the invention, the deriving means calculates the autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means, derives a deviation at which the autocorrelation is maximized, and uses the derived deviation as a block width. Dividing means divides the image data stored in the storage means, calculating means performs exclusive OR processing on the divided adjacent blocks, and compresses the exclusive OR processing image data. Is compressed for each block, so that exclusive OR processing and compression processing can be performed with a block width optimal for the characteristics of image data.
【0107】第2の発明によれば、前記導出手段は、前
記記憶手段に記憶されるイメージデータの走査方向に自
己相関を演算する際に、重み付け処理を施すので、偏差
が大きくなることにより自己相関の値が小さくなること
を抑制して、最適な偏差を導出することができる。According to the second aspect, the deriving means applies a weighting process when calculating the autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means. An optimal deviation can be derived by suppressing the correlation value from decreasing.
【0108】第3の発明によれば、前記導出手段は、前
記記憶手段に記憶されるイメージデータの走査方向に最
小画素数単位で自己相関を離散的に演算して、該自己相
関が最大となる偏差を導出するので、イメージデータを
処理する画素単位による制限に対応した最適なブロック
幅で偏差を導出することができる。According to the third invention, the deriving means discretely calculates the autocorrelation in the scanning direction of the image data stored in the storage means in units of the minimum number of pixels, and determines that the autocorrelation is maximum. Since the following deviation is derived, it is possible to derive the deviation with an optimum block width corresponding to the limitation by the pixel unit for processing the image data.
【0109】第4〜第7の発明によれば、前記記憶手段
に記憶されるイメージデータに意図する自己相関をそれ
ぞれ導出することができ、イメージデータの特徴を捉
え、かつ導出処理負担を考慮した所望の自己相関を導出
することができる。According to the fourth to seventh aspects, it is possible to derive the intended autocorrelation from the image data stored in the storage means, to capture the characteristics of the image data, and to consider the derivation processing load. A desired autocorrelation can be derived.
【0110】第8,第15の発明によれば、記憶される
イメージデータの走査方向に自己相関を演算して、該自
己相関が最大となる偏差を導出し、該導出された前記偏
差をブロック幅として、前記記憶手段に記憶されたイメ
ージデータを分割し、該分割された隣接ブロックに対し
て排他的論理和処理を行い、該排他的論理和処理された
イメージデータを各ブロック毎に圧縮するので、イメー
ジデータの特徴に最適なブロック幅で排他的論理和処理
および圧縮処理を施すことができる。According to the eighth and fifteenth aspects, an autocorrelation is calculated in the scanning direction of the stored image data to derive a deviation at which the autocorrelation is maximized, and the derived deviation is blocked. As the width, the image data stored in the storage unit is divided, exclusive OR processing is performed on the divided adjacent blocks, and the exclusive OR processed image data is compressed for each block. Therefore, exclusive OR processing and compression processing can be performed with a block width optimal for the characteristics of image data.
【0111】第9,第16の発明によれば、前記導出工
程は、記憶されるイメージデータの走査方向に自己相関
を演算する際に、重み付け処理を施すので、偏差が大き
くなることにより自己相関の値が小さくなることを抑制
して、最適な偏差を導出することができる。According to the ninth and sixteenth aspects, the deriving step performs weighting when calculating the autocorrelation in the scanning direction of the stored image data. Can be suppressed and the optimum deviation can be derived.
【0112】第10,第17の発明によれば、前記導出
工程は、記憶されるイメージデータの走査方向に最小画
素数単位で自己相関を離散的に演算して、該自己相関が
最大となる偏差を導出するので、イメージデータを処理
する画素単位による制限に対応した最適なブロック幅で
偏差を導出することができる。According to the tenth and seventeenth aspects, in the deriving step, the autocorrelation is discretely calculated in a unit of the minimum number of pixels in the scanning direction of the stored image data, and the autocorrelation is maximized. Since the deviation is derived, it is possible to derive the deviation with an optimum block width corresponding to the limitation by the pixel unit for processing the image data.
【0113】第11,第18,第12,第19,第1
3,第20,第14,第21の発明によれば、イメージ
データの特徴を捉え、かつ導出処理負担を考慮した所望
の自己相関を導出することができる。Eleventh, eighteenth, twelfth, nineteenth, first
According to the third, twentieth, fourteenth, and twenty-first aspects, it is possible to derive a desired autocorrelation taking into account the characteristics of the image data and taking into account the derivation processing load.
【0114】従って、イメージデータのエッジを減少さ
せつつ、データの圧縮率を常に高くすることができる等
の効果を奏する。Therefore, there are the effects that the data compression ratio can always be increased while reducing the edges of the image data.
【図1】本発明を適用可能な出力装置の構成を説明する
断面図である。FIG. 1 is a cross-sectional view illustrating a configuration of an output device to which the present invention can be applied.
【図2】本発明に係るデータ処理装置を適用可能な印刷
システムの制御構成を説明するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a control configuration of a printing system to which the data processing device according to the present invention can be applied.
【図3】本発明に係る画像処理装置の第1のデータ処理
手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of a first data processing procedure of the image processing apparatus according to the present invention.
【図4】図3に示した自己相関処理ルーチンの第1の詳
細手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a first detailed procedure of an autocorrelation processing routine illustrated in FIG. 3;
【図5】図3に示した自己相関処理ルーチンの第2の詳
細手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of a second detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. 3;
【図6】図3に示した自己相関処理ルーチンの第3の詳
細手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing an example of a third detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. 3;
【図7】図3に示した自己相関処理ルーチンの第4の詳
細手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing an example of a fourth detailed procedure of the autocorrelation processing routine shown in FIG. 3;
【図8】本発明に係るデータ処理装置における自己相関
の最大値の決定処理例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of processing for determining the maximum value of autocorrelation in the data processing device according to the present invention.
【図9】本発明を適用可能な印刷システムで読み出し可
能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメ
モリマップを説明する図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a memory map of a storage medium that stores various data processing programs that can be read by a printing system to which the present invention can be applied.
12 CPU 13 ROM 14 外部メモリ 12 CPU 13 ROM 14 External memory
Claims (21)
自己相関を演算して、該自己相関が最大となる偏差を導
出する導出手段と、 前記導出手段により導出された前記偏差をブロック幅と
して、前記記憶手段に記憶されたイメージデータを分割
する分割手段と、 前記分割手段により分割された隣接ブロックに対して排
他的論理和処理を行う演算手段と、 前記演算手段により排他的論理和処理されたイメージデ
ータを各ブロック毎に圧縮する圧縮手段と、を有するこ
とを特徴とするデータ処理装置。A storage unit that stores image data; a derivation unit that calculates an autocorrelation in a scanning direction of the image data stored in the storage unit to derive a deviation that maximizes the autocorrelation; A dividing unit that divides the image data stored in the storage unit using the deviation derived by the deriving unit as a block width; and an arithmetic unit that performs exclusive OR processing on adjacent blocks divided by the dividing unit. And a compression unit for compressing the image data subjected to the exclusive OR processing by the arithmetic unit for each block.
れるイメージデータの走査方向に自己相関を演算する際
に、重み付け処理を施すことを特徴とする請求項1記載
のデータ処理装置。2. The data processing apparatus according to claim 1, wherein the deriving unit performs a weighting process when calculating an autocorrelation in a scanning direction of the image data stored in the storage unit.
れるイメージデータの走査方向に最小画素数単位で自己
相関を離散的に演算して、該自己相関が最大となる偏差
を導出することを特徴とする請求項1記載のデータ処理
装置。3. The deriving means discretely calculates an autocorrelation in the scanning direction of image data stored in the storage means in units of a minimum number of pixels, and derives a deviation in which the autocorrelation is maximum. The data processing device according to claim 1, wherein:
れる特定の1ラインのイメージデータに対して自己相関
を演算することを特徴とする請求項1記載のデータ処理
装置。4. The data processing apparatus according to claim 1, wherein said deriving means calculates an autocorrelation with respect to a specific one-line image data stored in said storage means.
れる全てのラインのイメージデータに対して自己相関を
演算することを特徴とする請求項1記載のデータ処理装
置。5. The data processing apparatus according to claim 1, wherein said deriving means calculates an autocorrelation with respect to image data of all lines stored in said storage means.
れるイメージデータから分割されるブロック高さ中の特
定の1ラインに対して自己相関を演算することを特徴と
する請求項1記載のデータ処理装置。6. The apparatus according to claim 1, wherein said deriving means calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from image data stored in said storage means. Data processing device.
れるイメージデータから分割されるブロック高さ中の全
ての1ラインに対して自己相関を演算することを特徴と
する請求項1記載のデータ処理装置。7. The apparatus according to claim 1, wherein said deriving means calculates an autocorrelation for every one line in a block height divided from the image data stored in said storage means. Data processing device.
自己相関を演算して、該自己相関が最大となる偏差を導
出する導出工程と、 該導出された前記偏差をブロック幅として、前記記憶手
段に記憶されたイメージデータを分割する分割工程と、 該分割された隣接ブロックに対して排他的論理和処理を
行う演算工程と、 該排他的論理和処理されたイメージデータを各ブロック
毎に圧縮する圧縮工程と、を有することを特徴とするデ
ータ処理方法。8. A deriving step of calculating an autocorrelation in the scanning direction of the stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation, and the storage means using the derived deviation as a block width. A dividing step of dividing the image data stored in the block, an operation step of performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks, and compressing the exclusive OR processed image data for each block A data processing method comprising: a compression step.
ータの走査方向に自己相関を演算する際に、重み付け処
理を施すことを特徴とする請求項8記載のデータ処理方
法。9. The data processing method according to claim 8, wherein the deriving step performs a weighting process when calculating an autocorrelation in a scanning direction of the stored image data.
データの走査方向に最小画素数単位で自己相関を離散的
に演算して、該自己相関が最大となる偏差を導出するこ
とを特徴とする請求項8記載のデータ処理方法。10. The deriving step discretely calculates an autocorrelation in the scanning direction of the stored image data in units of a minimum number of pixels, and derives a deviation that maximizes the autocorrelation. The data processing method according to claim 8.
ラインのイメージデータに対して自己相関を演算するこ
とを特徴とする請求項8記載のデータ処理方法。11. The deriving step includes the step of storing a specific one
9. The data processing method according to claim 8, wherein an autocorrelation is calculated for the line image data.
インのイメージデータに対して自己相関を演算すること
を特徴とする請求項8記載のデータ処理方法。12. The data processing method according to claim 8, wherein said deriving step calculates an autocorrelation with respect to image data of all stored lines.
データから分割されるブロック高さ中の特定の1ライン
に対して自己相関を演算することを特徴とする請求項8
記載のデータ処理方法。13. The method according to claim 8, wherein the deriving step calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from the stored image data.
Data processing method described.
データから分割されるブロック高さ中の全ての1ライン
に対して自己相関を演算することを特徴とする請求項8
記載のデータ処理方法。14. The method according to claim 8, wherein in the deriving step, an autocorrelation is calculated for every one line in a block height divided from the stored image data.
Data processing method described.
に自己相関を演算して、該自己相関が最大となる偏差を
導出する導出工程と、 該導出された前記偏差をブロック幅として、前記記憶手
段に記憶されたイメージデータを分割する分割工程と、 該分割された隣接ブロックに対して排他的論理和処理を
行う演算工程と、 該排他的論理和処理されたイメージデータを各ブロック
毎に圧縮する圧縮工程と、を含むことを特徴とするコン
ピュータが読み出し可能なプログラムを格納した記憶媒
体。15. A deriving step of calculating an autocorrelation in a scanning direction of stored image data to derive a deviation that maximizes the autocorrelation, and the storage unit using the derived deviation as a block width. A dividing step of dividing the image data stored in the block, an operation step of performing an exclusive OR operation on the divided adjacent blocks, and compressing the exclusive OR processed image data for each block A storage medium storing a computer-readable program, comprising: a compression step.
データの走査方向に自己相関を演算する際に、重み付け
処理を施すことを特徴とする請求項15記載のコンピュ
ータが読み出し可能なプログラムを格納した記憶媒体。16. The computer-readable program according to claim 15, wherein the deriving step performs a weighting process when calculating an autocorrelation in a scanning direction of the stored image data. Storage medium.
データの走査方向に最小画素数単位で自己相関を離散的
に演算して、該自己相関が最大となる偏差を導出するこ
とを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み出
し可能なプログラムを格納した記憶媒体。17. The method according to claim 1, wherein the deriving step discretely calculates an autocorrelation in the scanning direction of the stored image data in units of a minimum number of pixels, and derives a deviation that maximizes the autocorrelation. A storage medium storing the computer-readable program according to claim 15.
ラインのイメージデータに対して自己相関を演算するこ
とを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み出
し可能なプログラムを格納した記憶媒体。18. The method according to claim 1, wherein the deriving step includes a step of storing a specific one
16. The storage medium according to claim 15, wherein an autocorrelation is calculated for the image data of the line.
インのイメージデータに対して自己相関を演算するここ
とを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み出
し可能なプログラムを格納した記憶媒体。19. The storage medium according to claim 15, wherein said deriving step calculates an autocorrelation for image data of all stored lines.
データから分割されるブロック高さ中の特定の1ライン
に対して自己相関を演算することを特徴とする請求項1
5記載のコンピュータが読み出し可能なプログラムを格
納した記憶媒体。20. The method according to claim 1, wherein the deriving step calculates an autocorrelation for a specific line in a block height divided from the stored image data.
A storage medium storing the computer-readable program according to claim 5.
データから分割されるブロック高さ中の全ての1ライン
に対して自己相関を演算することを特徴とする請求項1
5記載のコンピュータが読み出し可能なプログラムを格
納した記憶媒体。21. The method according to claim 1, wherein in the deriving step, an autocorrelation is calculated for every one line in a block height divided from the stored image data.
A storage medium storing the computer-readable program according to claim 5.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9033450A JPH10233926A (en) | 1997-02-18 | 1997-02-18 | Data processor data processing method and storage medium stored with program readable by computer |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9033450A JPH10233926A (en) | 1997-02-18 | 1997-02-18 | Data processor data processing method and storage medium stored with program readable by computer |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10233926A true JPH10233926A (en) | 1998-09-02 |
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ID=12386884
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---|---|---|---|
JP9033450A Pending JPH10233926A (en) | 1997-02-18 | 1997-02-18 | Data processor data processing method and storage medium stored with program readable by computer |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10233926A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005064540A1 (en) * | 2003-12-26 | 2005-07-14 | Seiko Epson Corporation | Face image detection method, face image detection system, and face image detection program |
-
1997
- 1997-02-18 JP JP9033450A patent/JPH10233926A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005064540A1 (en) * | 2003-12-26 | 2005-07-14 | Seiko Epson Corporation | Face image detection method, face image detection system, and face image detection program |
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