(57)【要約】【課題】画像データを高い圧縮率で圧縮する。【解決手段】複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶部から読み出すことと、複数の単位領域のそれぞれについて画像情報の階調値とフィルター情報の閾値とを比較して、画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成することと、擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当て、複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応するフィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定することと、かつ、単位領域毎に個別に設定された生起確率を用いて算術符号化を行うことと、を実行することと、を有する画像圧縮方法である。【選択図】図２
2011223526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、前記単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶部から読み出すことと、
複数の前記単位領域のそれぞれについて前記画像情報の階調値と前記フィルター情報の閾値とを比較して、前記画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成することと、
前記擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、
前記擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当て、
複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定することと、かつ、
前記単位領域毎に個別に設定された前記生起確率を用いて算術符号化を行うことと、
を実行することと、
を有することを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像圧縮方法であって、
前記一の単位領域及び前記他の単位領域それぞれについて設定された位置情報を取得して、前記一の単位領域と前記他の単位領域との間の距離を前記位置情報に基づき算出し、
算出した前記距離に応じて、前記一の単位領域に対して個別に設定された前記生起確率を補正することを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像圧縮方法であって、
複数の前記単位領域のうち、前記一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値に最も近い値の閾値が設定された設定単位領域を、前記他の単位領域として決定することを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項４】
請求項３に記載の画像圧縮方法であって、
前記一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値に最も近い値の閾値が設定された前記他の単位領域が、複数存在する場合に、
前記一の単位領域及び複数の前記他の単位領域それぞれについて設定された位置情報を取得し、
これら位置情報に基づいて、前記一の単位領域と複数の前記他の単位領域それぞれとの距離を算出し、
前記一の単位領域と最も近い距離に存在する前記他の単位領域を、複数の前記他の単位領域うちから決定することを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項５】
複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、前記単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶する記憶部と、
複数の前記単位領域のそれぞれについて前記画像情報の階調値と前記フィルター情報の閾値とを比較して、前記画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成する処理と、
前記擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、
前記擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当る処理と、かつ、
複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定する処理と、かつ、
前記単位領域毎に個別に設定された前記生起確率を用いて算術符号化を行う処理と、
を実行するコントローラーと、
を有することを特徴とする画像圧縮装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像圧縮方法及び画像圧縮装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンターとコンピューターとを備え、プリンターで画像の印刷が行えるようにするため、画像データを印刷データに変換する際、ハーフトーン処理等の画像処理をコンピューターに実行させる印刷システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５-１３８５００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
かかる印刷システムでは、高精細な画像を印刷する場合に、メモリーに記憶される画像データの情報量や、コンピューターからプリンターへ送信される画像データの情報量が増加するため、ハーフトーン処理等の画像処理後の画像データを高い圧縮率で圧縮する技術が必要とされる。
【０００５】
本発明は、高精細な画像であっても高速で印刷できるように、かかる画像データを高い圧縮率で圧縮することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための主たる発明は、
複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、前記単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶部から読み出すことと、
複数の前記単位領域のそれぞれについて前記画像情報の階調値と前記フィルター情報の閾値とを比較して、前記画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成することと、
前記擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、
前記擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当て、
複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定することと、かつ、
前記単位領域毎に個別に設定された前記生起確率を用いて算術符号化を行うことと、
を実行することと、
を有することを特徴とする画像圧縮方法である。
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】システム全体１００の構成例を説明するブロック図である。
【図２】コンピューター１１０の機能的な構成例を説明するブロック図である。
【図３】ディザ法によるドットのオン・オフ判定の様子を示す図である。
【図４】ディザマトリクス（左図）と２値化した画像情報（右図）の構成例を示す図である。
【図５】情報モデル化を行う処理の例を示すフローチャートである。
【図６】予測情報テーブルを作成する処理の例を示すフローチャートである。
【図７】予測情報テーブルの構成例を示す図である。
【図８】算術符号化処理の例を説明する図である。
【図９】生起確率情報の構成例を示す図である。
【図１０】閾値差分と生起確率との関係を例示したグラフである。
【図１１】距離（ｄ）と画素値が一致する確率（Ｐｄ（ｄ））との関係を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＝＝＝開示の概要＝＝＝
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。
複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、前記単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶部から読み出すことと、
複数の前記単位領域のそれぞれについて前記画像情報の階調値と前記フィルター情報の閾値とを比較して、前記画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成することと、
前記擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、
前記擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当て、
複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定することと、かつ、
前記単位領域毎に個別に設定された前記生起確率を用いて算術符号化を行うことと、
を実行することと、
を有することを特徴とする画像圧縮方法である。
このような画像圧縮方法によれば、擬似階調化した後の画像情報を高い圧縮率で圧縮することができる。
【０００９】
また、かかる画像圧縮方法であって、
前記一の単位領域及び前記他の単位領域それぞれについて設定された位置情報を取得して、前記一の単位領域と前記他の単位領域との間の距離を前記位置情報に基づき算出し、
算出した前記距離に応じて、前記一の単位領域に対して個別に設定された前記生起確率を補正することとしてもよい。
このような画像圧縮方法よれば擬似階調化した後の画像情報を高い圧縮率で圧縮することができる。
【００１０】
また、かかる画像圧縮方法であって、
複数の前記単位領域のうち、前記一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値に最も近い値の閾値が設定された設定単位領域を、前記他の単位領域として決定することとしてもよい。
このような画像圧縮方法よれば、参照する他の単位領域が簡単に特定されるため、高速に予測することができる。
【００１１】
また、かかる画像圧縮方法であって、
前記一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値に最も近い値の閾値が設定された前記他の単位領域が、複数存在する場合に、
前記一の単位領域及び複数の前記他の単位領域それぞれについて設定された位置情報を取得し、
これら位置情報に基づいて、前記一の単位領域と複数の前記他の単位領域それぞれとの距離を算出し、
前記一の単位領域と最も近い距離に存在する前記他の単位領域を、複数の前記他の単位領域うちから決定することとしてもよい。
このような画像圧縮方法よれば、参照する他の単位領域が簡単に特定されるため、高速に予測することができる。
【００１２】
また、複数の単位領域に区画され該単位領域毎に多段階の階調値を有する画像情報と、前記単位領域毎に対応させた閾値を設定したフィルター情報とを記憶する記憶部と、
複数の前記単位領域のそれぞれについて前記画像情報の階調値と前記フィルター情報の閾値とを比較して、前記画像情報が単位領域毎に有する多段階の階調値を擬似階調化した擬似階調値に変換した擬似階調情報を生成する処理と、
前記擬似階調情報を圧縮する画像処理を行う際に、
前記擬似階調情報の各単位領域に対してシンボルを割り当る処理と、かつ、
複数の前記単位領域のうち、一の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値と、他の単位領域に対応する前記フィルター情報の閾値とに基づいて、前記一の単位領域に対して割り当てられたシンボルの生起確率を、前記一の単位領域に対して個別に設定する処理と、かつ、
前記単位領域毎に個別に設定された前記生起確率を用いて算術符号化を行う処理と、
を実行するコントローラーと、
を有することを特徴とする画像圧縮装置である。
このような画像圧縮装置によれば、擬似階調化した後の画像情報を高い圧縮率で圧縮することができる。
【００１３】
以下の実施形態では、画像圧縮装置として汎用的なコンピューター（以下、コンピューター１１０ともいう）を例に挙げて説明する。
【００１４】
＝＝＝実施の形態＝＝＝
＜＜＜システム１００の構成について＞＞＞
図１は、画像処理システム１００の構成例を説明する図である。本実施形態の画像処理システム１００は、プリンター１、コンピューター１１０を有する。
【００１５】
コンピューター１１０は、コントローラー１２０を有しており、プリンター１に印刷させる画像（画像情報）を圧縮してプリンター１へ送信する。
【００１６】
コントローラー１２０は、プリンター１に印刷させる画像情報に関する各種処理を実行する等、コンピューター１１０の制御を行うための制御ユニットであり、インターフェース１１１と、ＣＰＵ１１２と、メモリー１１３を有する。インターフェース１１１は、プリンター１との間でデータの送受信を行う。ＣＰＵ１１２は、コンピューター１１０の全体的な制御を行うための演算処理装置であり、当該コンピューター１１０にインストールされた各種プログラムを実行する。メモリー１１３は、ＣＰＵ１１２が使用する各種のコンピュータプログラムやデータを格納する領域や作業領域等を確保するためのものであり、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、磁気ディスク装置等によって構成される。このメモリー１１３に格納されるコンピュータプログラムとしては、アプリケーションプログラムやプリンタドライバがある。
【００１７】
プリンター１は、印刷用紙やフィルムシート等の複数種の媒体にインクを噴射して、該媒体に画像を形成する印刷装置であり、本実施形態ではインクジェットプリンターである。このプリンター１は、搬送ユニット２０、キャリッジユニット３０、ヘッドユニット４０、検出器群５０、コントローラー６０、駆動信号生成回路７０を有する。プリンター１は、コントローラー６０によって各ユニットが制御される。プリンター１は、コンピューター１１０から送信された圧縮後の画像情報を受信し、その画像情報を伸長し、各ユニットを制御して、媒体にその画像を印刷する。
【００１８】
コントローラー６０は、インターフェース６１と、ＣＰＵ６２と、メモリー６３とを有し、プリンターの制御を行うための制御ユニットである。搬送ユニット２０は、媒体を搬送機構により搬送方向に搬送させるためのものである。キャリッジユニット３０は、ヘッドをモーター駆動により移動方向に往復移動（「走査」とも呼ばれる）させるためのものである。インクを収容するインクカートリッジを着脱可能に保持している。ヘッドユニット４０は、複数のノズルを有するヘッドにより媒体にインクを吐出するためのものである。ヘッドが移動方向に移動中にインクを断続的に吐出することによって、移動方向に沿ったドットラインが媒体に形成される。検出器群５０は、プリンター１の各部の情報を検出してコントローラー６０に送る様々な検出器をあらわす。駆動信号生成回路７０は、ヘッドに含まれるピエゾ素子などの駆動素子に印加してインク滴を噴射させるための駆動信号を生成する。
【００１９】
＜＜＜コンピューター１１０の機能的な構成について＞＞＞
図２は、コンピューター１１０の機能的な構成例を説明するブロック図である。
【００２０】
コンピューター１１０はコントローラー１２０を有し、コントローラー１２０は画像処理部１２１と、伝送部１２４と、記憶部１２５とを有する。画像処理部１２１は、ハーフトーン処理部１２２と、圧縮処理部１２３とを有する。
【００２１】
コントローラー１２０は、画像情報を圧縮し、その圧縮後の画像情報をプリンター１へ送信する機能を有している。そして、プリンター１によって受信された画像情報は伸長された後に印刷される。
【００２２】
画像処理部１２１は、多階調（例えば２５６階調）のオリジナル画像を、媒体を搬送する搬送方向およびヘッドが移動する移動方向に区画して、マトリクス状に並べた単位領域を画定する機能を有している。本実施形態においては、オリジナル画像を構成するそれぞれの画素が単位領域となる。
【００２３】
また、画像処理部１２１は、オリジナル画像を擬似階調化した２値化画像を圧縮符号化することにより、データを圧縮する画像処理を行う機能を有している。擬似階調化とは、色の濃淡を多段階の階調により表現したオリジナル画像情報を、プリンターが形成可能な階調値（擬似階調値）を有する擬似階調情報に変換することにより、擬似的な階調表現を行うことをいう。具体的には、後述するハーフトーン処理により、画像情報が画素毎に２５６段階の階調値（８ビットデータ）を有する場合、２段階の階調値（１ビットデータ）又は４段階の階調値（２ビットデータ）に変換される。本実施形態においては、後述するハーフトーン処理により、画素毎に多段階の階調値を有する画像情報（オリジナル画像）を、２階調（１ビット）により表現した画像情報（２値化画像）に変換して、擬似階調化を行う。
【００２４】
ハーフトーン処理部１２２は、記憶部１２５から、オリジナル画像とディザマトリクスとを読み出し、ディザ法を用いたハーフトーン処理によりディザマトリクスを利用してオリジナル画像について擬似階調化を行い、擬似階調化によって生成された２値化画像を記録部１２５に格納する機能を有している。なお、ディザ法を用いたハーフトーン処理については追って詳述する。
【００２５】
圧縮処理部１２３は、情報モデル化に関する処理と、エントロピー符号化に関する処理とを行う機能を有している。画像データの圧縮は、情報モデル化とエントロピー符号化の２段階の処理にて行われる。
【００２６】
この圧縮処理部１２３は、情報モデル化に関する処理において、記憶部１２５から読み出したディザマトリクスと、２値化画像と、予測情報テーブルを用いることにより、２値化画像の画素毎に対応する２階調の予測値（１ビット）を割り当てた予測画像を生成する機能を有している。また、この予測モデル化を行って生成された予測画像を、記録部１２５に格納する機能を有している。すなわち、情報モデル化に関する処理では、２値化画像の各画素の取る値を周囲画素の状態により予測し、その予測結果に基づいて２値化画像情報を符号化する予測モデル化が行われることになる。情報の圧縮効果は、各画素の取る値の予測精度が高いほど向上することになる。予測精度は、予測対象画素について予測を行う際に参照する参照画素の数を増やすことにより向上するが、高速に圧縮処理を行うことができない。本実施形態では、予測情報テーブルを用いることにより、参照画素の数を減らすべく、参照画素の特定パターンを最適化し、予測精度を高めることができる。なお、予測情報テーブル作成処理については追って詳述する。
【００２７】
また、圧縮処理部１２３は、エントロピー符号化に関する処理においては、記憶部１２５から、２値化画像と予測画像とを読み出し、２値化画像の画素値（擬似階調値）と予測画像の画素値（予測値）とを画素毎に比較することによって、値の一致・不一致に応じたシンボル（１又は０の１ビット情報）を割り当てた予測結果情報を生成し、その予測結果情報の各シンボルに対して算術符号化を逐次的に行って、データ量を圧縮した符号化情報を生成する機能を有している。また、生成したその符号化情報を記憶部１２５に書き込む機能を有している。エントロピー符号化に関する処理において、エントロピーを低くするほどデータの圧縮率は高くなる。つまり、シンボル「１」又は「０」の出現確率が大きく異なれば、エントロピーは低くなる。従って、２値画像情報に対して符号化を行った結果、シンボル「１」又は「０」の出現確率が大きく異なる符号化情報に変換することができれば、エントロピー符号化によってデータの圧縮率を高くすることができる。また、算術符号化においても、各シンボルの出現確率を大きくすることができれば、ビット総数を減少させることができるので、データの圧縮率を高くすることができる。
【００２８】
記憶部１２５は、データを圧縮する画像処理に必要な情報（データ）を記憶する。主なデータとしては、オリジナル画像情報、ディザマトリクス、２値化画像、予測情報テーブル、予測画像、生起確率情報、符号化情報などである。
【００２９】
オリジナル画像は、複数の画素をマトリクス状に並べて構成され、画素毎にＲＧＢ又はＣＭＹＫの各色について多段階（たとえば２５６階調）の階調値を有する画像情報である。
【００３０】
ディザマトリクスは、ディザ法によるハーフトーン処理を行う際に用いられるフィルター情報（マスク情報）であり、ドットのオン・オフを判定して２値化するための閾値がオリジナル画像の各画素に対応させて設定されている。
【００３１】
２値化画像は、ハーフトーン処理による擬似階調化を行った結果として得られる画像情報であって、オリジナル画像の各画素に対応させて２段階の画素値（擬似階調値）を有する画像情報（擬似階調情報）である。
【００３２】
予測情報テーブルは、情報モデル化処理を行う際に用いられる情報であって、予測を行う対象となる画素に関する情報と、その予測のために利用される他の画素に関する情報とを対応付けて定義した情報である。
【００３３】
予測画像は、情報モデル化に関する処理を行った結果として得られる情報であって、２値化画像の各画素に対応させて２段階の画素値（予測値）を有する情報（予測情報）である。
【００３４】
生起確率情報は、図９の右図に示すように、２値化画像上の画素毎に生起確率を個別に設定した情報であって、後に詳述する算術符号化に関する処理において利用される情報である。
【００３５】
符号化情報は、２値化画像の各画素に２値のシンボル（１又は０）を対応させた情報であって、エントロピー符号化に関する処理において利用される情報である。
【００３６】
伝送部１２４は、記憶部１２５に記憶された符号化情報をプリンター１へ送信する。
【００３７】
＜＜＜画像情報の圧縮について＞＞＞
高精細な画像情報を高速にプリントするプリントシステムでは、この画像情報をプリントするために膨大な情報量を扱うことから、情報の伝送や蓄積のため、画像情報をより高い圧縮率で圧縮する技術が必要とされている。
【００３８】
一般的に、画像データを圧縮する方法として、ＪＢＩＧ（Joint Bi-level Image Experts Group）圧縮方式（２値の静止画像に対する可逆圧縮方法）など、様々な方式が知られている。画像データの圧縮処理は、情報モデル化とエントロピー符号化の２つを組合せて行われることが知られている。情報モデル化では、入力された画像情報がエントロピー（平均情報量）を低下させた情報に変換される。エントロピー符号化では、情報モデル化された情報に対して符号（シンボル’0’又はシンボル’1’）の割り当てが行われる。そして、一般的に、画像データを効率良く圧縮するためには（高い圧縮率で圧縮するためには）、エントロピーを小さくすれば良いことが知られている。また、それぞれのシンボル（’0’または’1’）に対する出現確率が大きく異なるときに、エントロピーが小さくなることが知られている。
【００３９】
情報モデル化の手法として、画像情報の各画素が取る値を周囲画素から予測し、その予測結果に基づいて画像情報をモデル化する予測モデル化が知られている。各画素が取る値を予測する予測精度が高いほど、シンボルの出現確率が大きく異なる情報に変換することになるため、エントロピー符号化による圧縮率を高くすることができる。
【００４０】
エントロピー符号化の手法として、算術符号化が知られている。算術符号化は、符号化の対象となるシンボル（０）及びシンボル（１）それぞれの生起確率に応じて、０以上１未満の区間を分割し、分割された区間内の値をそのシンボル（０）又はシンボル（１）に対する符号として決定し、符号語を算術演算により逐次的に構成していく手法である。算術符号化においては、入力されるシンボルの出現確率が大きいほど、出力される情報量を削減できるので、画像データを高圧縮率で圧縮することができる。
【００４１】
一方、かかるプリントシステムでは、多段階の階調値（たとえば８ビットの２５６階調）を有する画像をプリンターで印刷する場合、その多値画像情報を擬似階調化して、プリンターが出力可能な階調数までに減らす必要がある。擬似階調化はハーフトーン処理により行われ、多値画像情報は２値画像情報に変換される。高精細な画像情報を擬似階調化した場合には、２値化された画像情報も膨大な情報量となる。
【００４２】
ここで、ハーフトーン処理によって２値化された画像情報を、予測モデル化した後、算術符号化によってデータ圧縮しようとした場合、２値画像情報の各画素に対して割り当てられたシンボルの出現結果に従って、各シンボルの生起確率が決まってしまう。すなわち、各シンボルの出現回数をシンボルの出現総数で除算することにより、各シンボルの生起確率を求めることができるため、いずれの画素も一律にシンボルの生起確率が決まってしまう。たとえば、図９の左図に示すように、シンボル「０」の生起確率Ｐ０が８０％、シンボル「１」の生起確率Ｐ１が２０％であったとすると、いずれの画素も同じ値に固定される。このように、画像全体におけるシンボルの生起確率は均一化されて、各画素におけるシンボルの生起確率は同一値となる。
【００４３】
しかしながら、実際には、ハーフトーン処理の際に用いるハーフトーンマスクの特性によって、高い予測精度で予測されたことによってシンボルが割り当てられた画素もあれば、低い予測精度で符号化された画素もある。たとえば、図９の右図に示すように、左上の画素については、予測精度が高く、シンボル「０」の生起確率Ｐ０が９０％、シンボル「１」の生起確率Ｐ１が１０％であるが、その右隣の画素については、それよりも予測精度が低く、Ｐ０が８０％でＰ１が２０％である。さらに右隣の画素については、さらに予測精度が低く、Ｐ０が７０％でＰ１が３０％である。このように、実際には画素個別の生起確率が異なるにも関わらず、画像全体で平均化してしまうと生起確率は同一となってしまう。
【００４４】
そこで、本実施形態における算術符号化では、各画素に個別の生起確率を設定し、その個別に設定した生起確率を用いて算出演算することにより、予測精度が高い画素のシンボルについては高い圧縮率で圧縮することができるようになる。そうすると、処理全体としてのエントロピーが下がり、データの圧縮率を高めることができる。
【００４５】
このことは、下記のように、エントロピーを算出することによっても証明することができる。
【００４６】
符号化を行う情報において、取り得るシンボル(値)の種類をn、任意のシンボル(値)の出現確率をＰｎとすると、エントロピー(平均情報量)は、以下の算出式により求めることができる。
2011223526.tif 000003
たとえば、シンボル「０」の生起する確率Ｐ０が、画素毎に０．３０と０．７０とで交互に変化する場合、
画素に個別に設定された生起確率Ｐ０＝０．３０（Ｐ1＝０．７０）のとき、
2011223526.tif 000004
となる。
画素に個別に設定された生起確率Ｐ０＝０．７０（Ｐ1＝０．３０）のとき、
2011223526.tif 000005
となる。
よって、画像全体の平均エントロピーは、０．８８となる。
一方、画像全体の生起確率でエントロピーを算出すると、画像全体におけるシンボル「０」が生起する確率Ｐ０＝０．５０（Ｐ1＝０．５０）となるから、
2011223526.tif 000006
となる。
【００４７】
このように、画素毎の詳細な確率分布が既知の場合、画像全体の生起確率よりも画素毎の個別の生起確率を利用することで、正確な符号長を割り当てることができるため、結果としてエントロピーを減少させることができる。
【００４８】
以下、本実施形態におけるコンピューター１１０を用いて行う画像圧縮処理について、具体的に説明する。
【００４９】
＜＜＜画像情報を圧縮する動作について＞＞＞
画像情報を圧縮する際にコンピューター１１０が行う動作について説明する。画像情報を圧縮する処理は、コントローラー１２０における画像処理部１２１によって主に実行される。画像処理部１２１は、ハーフトーン処理部１２２にハーフトーン処理を実行させ、圧縮処理部１２３に情報モデル化処理及びエントロピー符号化処理を実行させる。ハーフトーン処理部１２２は、ディザマトリクスを用いてオリジナル画像を２値化画像に変換する。そして、圧縮処理部１２３は、そのディザマトリスクを利用して効率よく予測モデル化することにより、ハーフトーン処理部１２２によって変換された２値化画像を高圧縮率で圧縮する。以下、各処理について具体的に説明する。
【００５０】
＜ハーフトーン処理＞
先ず、ハーフトーン処理部１２２によって実行されるハーフトーン処理について説明する。図３は、ディザマトリクス（ハーフトーンマスク）を用いたドットのオン・オフ判定の様子を示す図である。図示の都合上、４×４画素についてのみ示している。なお、実施形態においては、ディザ法によりハーフトーン処理が行われるものとして説明する。
【００５１】
ハーフトーン処理部１２２は、記憶部１２５から、オリジナル画像とディザマトリクスとを読み出す。そして、ハーフトーン処理部１２２は、各画素について、オリジナル画像の階調値とディザマトリクス上の閾値とを比較し、オリジナル画像の階調値がディザマトリクス上の閾値よりも大きいと判定した場合にその画素の階調値を「１」に変換し、大きくないと判定した場合には「０」に変換することにより、ハーフトーン処理を実行する。このような擬似階調化が行われることにより、オリジナル画像情報は２値化された２値画像情報に変換され、その２値化画像は記憶部１２５に格納される。
【００５２】
例えば、図３に示すように、オリジナル画像の左上の画素に関して、階調値が「１８０」に設定されたとする。この画素に対応するディザマトリクス上の閾値は「１」である。ハーフトーン処理部１２２は、階調値「１８０」と閾値「１」とを比較する。この場合、階調値「１８０」が閾値「１」よりも大きいと判定される。この画素の右隣の画素では、階調値「１３０」が閾値「１７７」よりも小さいと判定される。その結果、左上の画素に設定された階調値「１８０」は擬似階調値「１」に変換され、その右隣の画素に設定された階調値「１３０」は擬似階調値「０」に変換されることになる。
【００５３】
＜情報モデル化処理＞
次に、圧縮処理部１２３によって実行される情報モデル化処理について、図４、図５、図７を用いて説明する。図４は、ディザマトリクス（左図）と２値化した画像情報（右図）の構成例を示す図である。図５は、情報モデル化を行う処理の例を示すフローチャートである。図７は、予測情報テーブルの構成例を示す図である。
【００５４】
情報モデル化処理（予測モデル化処理）において、ある画素について予測を行う場合、その画素に設定されたディザマトリクス上の閾値と近い閾値が設定された他の画素を、予測を行う際に参照する予測画素として選択する。これは、ハーフトーン処理によって擬似階調化した際、近い閾値をもつ画素は等しい擬似階調値をもつことが多いことから、近い閾値をもつ画素を参照して予測すれば、予測が正しいとされる確率が高くなるからである。たとえば、図４に示すように、ディザマトリクス上の閾値「８９」が対応付けられた画素について予測を行う場合、その値に近い閾値「９２」が設定された他の画素を用いるようにする。当該他の画素に設定された２値化画像上の擬似階調値が１ならば、擬似階調値が１となる可能性が高いと予測できるからである。
【００５５】
このように、予測が正しいとされる確率が高くなれば、エントロピーの値も小さくすることができるので、高い圧縮率で２値化画像情報を圧縮することができる。
【００５６】
圧縮処理部１２３は、記憶部１２５から読み出したディザマトリクスと、２値化画像と、予測情報テーブルを用いることにより、各画素の取る画素値を周囲画素の状態により予測し、その予測結果に基づいて２値化画像を符号化する予測モデル化を行う。これにより、２値化画像の各画素に対応させた予測値をもつ予測画像が生成され、この予測画像は予測情報として記憶部１２５に格納される。
【００５７】
具体的には、圧縮処理部１２３は、予測モデル化処理を開始すると、予測モデル化を行う際に必要となる各種情報の初期値を設定する（ステップＳ１０１）。たとえば、予測を行う対象となる画素（対象画素）の位置情報（対象位置  w,h）、予測情報テーブル（posTable）、全ての画素に対応させた予測値をもつ予測画像（予測画像バッファ  mBuf）を初期化する。なお、予測情報テーブルを作成する処理については、追って詳述する。
【００５８】
２値化画像における全ての対象画素について以下の処理を繰り返す（ステップＳ１０２）。すなわち、２値化画像における全ての画素を対象画素と設定した場合には処理を終了し、設定していない場合にはステップＳ１０３へ進む。
【００５９】
次いで、圧縮処理部１２３は、対象位置（w,h）に基づいて、２値化画像における対象画素を特定し、その対象画素が有する擬似階調値（Val）を取得する（ステップＳ１０３）。
【００６０】
次いで、圧縮処理部１２３は、図７に示す予測情報テーブルを用いることにより、その対象画素の対象位置（w,h）に対応付けられた予測位置（w’,h’）に存在する他の画素（予測画素）を決定し、その予測画素が有する擬似階調値（Val’）を取得する（ステップＳ１０４）。本実施形態においては、図７に示す予測情報テーブルを用いることによって予測画素を１つに決定することにより、予測の高速化を実現している。しかし、このように１つに限らず、たとえば３つの予測画素を選択するような予測情報テーブルを用いることとしてもよい。かかる場合には、予測に用いる画素が増える分、高速化に悪影響を与えるものの、予測が正しいとされる確率が上がるため、高い圧縮率で２値化画像情報を圧縮することができるようになる。
【００６１】
次いで、圧縮処理部１２３は、取得した予測画素の擬似階調値（Val’）を、対象画素に対する予測値（＝Val’）として予測画像バッファ（mBuf）に書き込む（ステップＳ１０５）。すなわち、予測画素の擬似階調値（Val’）が‘0’の場合には、対象画素の予測値を‘0’として設定する。一方、予測画素の擬似階調値（Val’）が‘1’の場合には、対象画素の予測値を‘1’として設定する。
【００６２】
次いで、圧縮処理部１２３は、対象位置（w,h）を更新し、ステップＳ１０２へ戻る（ステップＳ１０６）。すなわち、２値化画像に含まれる全ての対象画素のうち、対応する予測値（0又は1）を決定すべき次の対象画素を特定し、ステップＳ１０３以降の処理を引き続き行う。一方で、２値化画像上の全ての対象画素について、対応する予測値（0又は1）を全て決定し終えた場合（２値化画像における全ての画素を対象画素と設定した場合）には、処理を終了する。
【００６３】
＜予測情報テーブル作成処理＞
次に、予測情報テーブルを作成する処理について、図６及び図７を用いて説明する。図６は、予測情報テーブルを作成する処理の例を示すフローチャートである。図７は、予測情報テーブルの構成例を示す図である。
【００６４】
圧縮処理部１２３は、上述の情報モデル化処理を実行する前に、もしくは、上述の情報モデル化処理と並行して、記憶部１２５から読み出したディザマトリクスを用いて予測情報テーブルを作成する処理を実行する。
【００６５】
図６において、圧縮処理部１２３は、予測情報テーブル作成処理を開始すると、予測情報テーブル作成するために必要となる各種情報について初期値を設定する（ステップＳ２０１）。具体的には、予測を行う対象となる画素（対象画素）の位置情報（対象位置  w,h）を初期化する。
【００６６】
ディザマトリクス上の全ての対象画素について以下の処理を繰り返す（ステップＳ２０２）。すなわち、ディザマトリクスにおける全ての画素を対象画素と設定し終えた場合には処理を終了し、設定していない場合にはステップＳ２０３へ進む。
【００６７】
次いで、圧縮処理部１２３は、対象位置（w,h）に基づいて、ディザマトリクスにおける対象画素を特定し、その対象画素に設定された閾値（Th）を取得する（ステップＳ２０３）。図４の左図に示すように、左上の画素の位置を（1,1）とし、９×９画素の解像度に設定したディザマトリクスにおいて、たとえば、対象位置（9,9）の画素を対象画素として選択し、閾値「８９」を取得する。
【００６８】
次いで、対象画素について予測位置の算出を行うために必要となる各種情報に初期値を設定する（Ｓ２０４）。具体的には、対象画素について予測を行う際に参照する画素（参照画素）の位置情報（参照位置  w’,h’）、対象画素の閾値との差分が最小となる画素（予測画素）の位置情報（予測位置  dw,dh）、対象画素の閾値と参照画素の閾値との差分の最小値（差分最小値  MinDelTh）を初期化する。
【００６９】
次いで、圧縮処理部１２３は、ディザマトリクスにおける全ての参照画素について以下の処理を繰り返す（ステップＳ２０５）。すなわち、対象画素の参照範囲に含まれる全ての画素を参照画素と設定した場合には処理を終了し、設定していない場合にはステップＳ２０６へ進む。
【００７０】
圧縮処理部１２３は、参照位置（w’,h’）に基づいて、対象画素の参照範囲のうちから参照画素を特定し、その参照画素に設定された閾値（Th’）を取得する（ステップＳ２０６）。たとえば、図４の左図にように、閾値「８９」をもつ対象画素に対して設定された参照範囲（図中の色が付された領域）から、参照位置（5,9）の画素を参照画素として決定し、閾値「９２」を取得する。参照範囲は、対象画素の周辺に設定され、画素間の相関性の高い領域に限定される。対象画素の周辺では画素値が等しいことが多く、正しく予測できるからである。
【００７１】
次いで、圧縮処理部１２３は、DelTh = |Th−Th’|の算出式により、対象画素の閾値と参照画素の閾値との差分絶対値を算出する（ステップＳ２０７）。たとえば、対象画素の閾値が「８９」、参照画素の閾値が「９２」のとき、差分絶対値は３となる。
【００７２】
次いで、圧縮処理部１２３は、ステップＳ２０７で算出された差分絶対値（DelTh）と差分最小値（MinDelTh）とを比較して、差分絶対値（DelTh）が差分最小値（MinDelTh）よりも大きいか否か判定する（ステップＳ２０８）。差分絶対値（DelTh）が差分最小値（MinDelTh）よりも小さい場合、もしくは、差分最小値（MinDelTh）が未設定である場合は、ステップＳ２０９へ進む。一方、差分絶対値（DelTh）が差分最小値（MinDelTh）よりも大きい場合には、ステップＳ２１０へ進む。
【００７３】
次いで、圧縮処理部１２３は、ステップＳ２０８において、差分最小値（MinDelTh）よりも小さいと判定された差分絶対値（DelTh）もしくは未設定であると判定された差分絶対値（DelTh）を、新たな差分最小値（MinDelTh）に設定することにより、差分最小値データを更新する（MinDelTh = DelTh）。また、圧縮処理部１２３は、ステップＳ２０８において、差分絶対値（DelTh）が差分最小値（MinDelTh）よりも小さいと判定された際の参照画素、又は、差分絶対値（DelTh）が未設定であるとされた際の参照画素を、新たな予測画素に決定し、その参照画素の参照位置（w’,h’）を新たな予測画素の予測位置（dw,dh）に設定し、予測位置データを更新する（[dw,dh] = [w’,h’]）。たとえば、対象画素の閾値が「８９」、参照画素の閾値が「９２」のとき、差分絶対値は３となり、その差分絶対値が差分最小値となる場合には、MinDelTh = 3  と設定される。また、その際の参照位置が予測位置に設定されるから、（dw,dh） = （5,9）となる。
【００７４】
なお、同じ閾値をもつ参照画素が複数存在する場合、差分絶対値が差分最小値として設定される組合せ（対象画素と参照画素との組合せ）が２以上存在することになる。かかる場合には、対象位置（w,h）と参照位置（w’,h’）との距離を算出し、算出した距離が最も短くなる組合せの参照画素を、予測画素として決定する。
【００７５】
次いで、圧縮処理部１２３は、参照位置（w’,h’）を更新し、ステップＳ２０５へ戻る（ステップＳ２１０）。すなわち、対象画素の参照範囲に含まれる全て画素のうち、次に参照されるべき参照画素を特定し、ステップＳ２０６以降の処理を引き続き行う。一方で、対象画素の参照範囲に含まれる全て画素を参照し終えた場合（対象画素の参照範囲に含まれる全ての画素を参照画素と設定した場合）には、処理を終了する。
【００７６】
次いで、圧縮処理部１２３は、対象位置（w,h）を更新し、ステップＳ２０２へ戻る（ステップＳ２１０）。すなわち、ディザマトリクスに含まれる全ての対象画素のうち、対応する予測画素を決定すべき次の対象画素を特定し、ステップＳ２０３以降の処理を引き続き行う。一方で、ディザマトリクスに含まれる全ての対象画素について、対応する予測画素を全て決定し終えた場合（ディザマトリクスにおける全ての画素を対象画素と設定した場合）には、処理を終了する。
【００７７】
＜符号化処理＞
圧縮処理部１２３は、上述の情報モデル化処理が終了すると、エントロピー符号化処理を実行する。
【００７８】
具体的には、圧縮処理部１２３は、記憶部１２５から、ハーフトーン処理によって生成された２値化画像と、モデル化処理によって生成された予測画像とを読み出し、２値化画像の画素値（擬似階調値（Val））と予測画像の画素値（予測値（Val’））とを画素毎に比較する。そして、圧縮処理部１２３は、その値が一致する場合は、予測が正しいものとしてシンボル「０」を、一致しない場合には、予測が間違ったものとしてシンボル「１」を割り当てることにより、画素毎にシンボルを設定した予測結果情報を生成する。その後、生成したその予測結果情報を記憶部１２５に書き込む。なお、２値化画像と予測画像と予測結果情報の各々が有する各画素は、マトリクス状の各位置においてそれぞれ対応することになる。
【００７９】
上述したように、本実施形態では、符号化処理において、２値化画像の擬似階調値（Val）と予測画像の予測値（Val’）とを画素毎に比較して、その値が一致するか否かの判定を行っていたが、情報符号化処理の際にこの判定を行うようにして、画素毎にシンボル(０又は１)を割り当てた予測結果情報を生成してもよい。
【００８０】
次いで、圧縮処理部１２３は、生成した予測結果情報について算術符号化に関する処理を行って、情報量が圧縮された符号化情報を生成する。
【００８１】
算術符号化に関する処理には、生起確率情報を作成する処理が含まれる。この生起確率情報作成処理について、図１０を用いて説明する。図１０は、閾値差分と生起確率との関係を例示した図である。
【００８２】
圧縮処理部１２３は、２値化画像が有する複数の画素のうちから一の画素を対象画素として選択し、この対象画素に対応付けられた予測画素を予測情報テーブル（図７参照）により決定する。
【００８３】
次に、圧縮処理部１２３は、対象画素に設定されたディザマトリクス上の閾値と予測画素に設定されたディザマトリクス上の閾値との差分（差分最小値）を算出する。算出した閾値差分を用いて予測が当たる確率（シンボル「０」の生起確率）を求める。その生起確率は、たとえば図１０に示すような一次関数式により求めることができる。すなわち、閾値差分が大きいときは、シンボル「０」の生起確率は低い値となり、閾値差分が小さいときは、シンボル「０」の生起確率は高い値となる。
【００８４】
そして、圧縮処理部１２３は、この処理を全ての対象画素について繰り返す。これにより、各画素にシンボル「０」の生起確率（及び／又は、シンボル「１」の生起確率）を対応付けて設定した生起確率情報が作成される。このように、ディザマトリクスを利用して、閾値差分から確率推定を行うのは、近い値の閾値をもつ画素ほど予測が正しいとされる確率が上がるため、高い圧縮率で２値画像情報を圧縮することができるようになるからである。
【００８５】
次に、圧縮処理部１２３は、その生起確率情報を利用して、予測結果情報の各シンボルに対して算術符号化を行う。
【００８６】
先ず、圧縮処理部１２３は、予測結果情報と生起確率情報とを記憶部１２５から読み出す。そして、予測結果情報が有する複数の画素のうちの着目すべき着目画素に割り当てられたシンボルの入力がなされると、生起確率情報に基づきそのシンボルの生起確率を決定する。
【００８７】
次いで、圧縮処理部１２３は、０−１区間をセットし、決定されたその生起確率に応じてその０−１区間を小区間に分割する。すなわち、シンボル「０」の生起確率をＰ０、シンボル「１」の生起確率をＰ１とした場合、セットされた０−１区間はＰ０：Ｐ１の比で内分される。
【００８８】
そして、入力されたシンボルが「０」又は「１」どちらの値かを判断し、そのシンボル値が「０」の場合は、シンボル値が「０」に対応する小区間が選択される。一方、シンボル値が「１」の場合は、シンボル値が「１」に対応する小区間が選択される。
【００８９】
選択されたシンボルに対応する小区間が、所定の基準範囲に含まれる場合には、その基準範囲に応じて設定された符号が符号化後のビットとして出力され、含まれない場合には出力されない。また、選択されたシンボルに対応する小区間は、新たな区間としてセットされる。
【００９０】
次いで、圧縮処理部１２３は、次の着目画素に割り当てられたシンボルの入力がなされると、そのシンボルの生起確率を生起確率情報に基づき決定する。
【００９１】
圧縮処理部１２３は、新たにセットされた区間を、決定されたその生起確率に応じて小区間に分割する。すなわち、シンボル「０」の生起確率をＰ０、シンボル「１」の生起確率をＰ１とした場合、新たにセットされた区間はＰ０：Ｐ１の比で内分される。その後、シンボル「０」又は「１」に対応する小区間が選択され、所定の基準範囲に含まれる場合には、その基準範囲に応じて設定された符号が符号化後のビットとして出力され、含まれない場合には出力されない。そして、選択されたシンボルに対応する小区間は、新たな区間として更新される。
【００９２】
このようにして、圧縮処理部１２３は、予測結果情報が有する全ての画素を着目画素として設定し終えるまで、上述の各処理を繰り返し実行する。そして、予測結果情報の全ての画素について算術符号化を行った結果、圧縮された符号化情報が生成される。
【００９３】
図８は、本実施形態における算術符号化の具体例を説明する図である。仮に、予測結果情報が有する複数の画素に対し、０、０、０、１…の順にシンボルが割り当てられており、各々のシンボルに対し、Ｐ０＝９０％（Ｐ１＝１０％）、Ｐ０＝８０％（Ｐ１＝２０％）、Ｐ０＝７０％（Ｐ１＝３０％）、Ｐ１＝１０％（Ｐ０＝９０％）、…の生起確率が対応付けられているものとする。この生起確率は、生起確率情報に基づき決定されたものである。
【００９４】
先ず、最初の着目画素に割り振られたシンボル「０」が入力されると、０−１区間が０．９０と０．１０に分割される。
【００９５】
入力されたシンボルは「０」であるから、「０．９０」がシンボル「０」に対応する小区間として選択される。
【００９６】
そして、選択された小区間「０．９０」は、いずれの基準範囲にも含まれていないので、符号は出力されない。また、選択された小区間「０．９０」は、新たな区間としてセットされる。
【００９７】
次いで、次の着目画素に割り振られたシンボル「０」が入力されると、新たな区間が０．８０と０．２０に分割される。
【００９８】
入力されたシンボルは「０」であるから、「０．８０」がシンボル「０」に対応する小区間として選択される。
【００９９】
そして、選択された小区間「０．８０」も、いずれの基準範囲にも含まれていないので、符号は出力されない。また、選択された小区間「０．８０」は、新たな区間としてセットされる。
【０１００】
次いで、さらに次の着目画素に割り振られたシンボル「０」が入力されると、新たな区間が０．７０と０．３０に分割される。
【０１０１】
入力されたシンボルは「０」であるから、「０．７０」がシンボル「０」に対応する小区間として選択される。
【０１０２】
そして、選択された小区間「０．７０」は、基準範囲（０〜０．５）に含まれているので、符号化後のビット「０」が出力される。また、選択された小区間「０．７０」は、新たな区間としてセットされる。
【０１０３】
次いで、さらに次の着目画素に割り振られたシンボル「１」が入力されると、新たな区間が０．９０と０．１０に分割される。
【０１０４】
入力されたシンボルは「１」であるから、「０．１０」がシンボル「１」に対応する小区間として選択される。
【０１０５】
そして、選択された小区間「０．１０」は、基準範囲（０．２５〜０．５）に含まれているので、符号化後のビット「１」が出力される。また、選択された小区間「０．１０」は、新たな区間としてセットされる。
【０１０６】
このようにして、算術符号化をおこなうことにより、入力されたシンボル列「０、０、０、１…」に対して、「−、−、０、１…」のように符号化後のビット列が出力される。すなわち、予測結果情報について算術符号化を行った結果、ビット数が減少することになるので、圧縮された符号化情報が生成されることになる。
【０１０７】
そして、エントロピー符号化によって圧縮された符号化情報を、伝送部１２４によってプリンター１へ高速に送信することができるようになる。
【０１０８】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上述の実施形態では、画像圧縮装置として汎用的なコンピューターを例にあげて説明したが、これに限られるものではない。例えば、ネットワークを介してプリンターと接続されたワークステーションであってもよい。
【０１０９】
上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。
【０１１０】
＜ディザマトリクス＞
上述の実施形態では、９×９画素のディザマトリクスを例にあげて説明したが、これに限られるものではない。また、記憶部１２５に複数パターンのディザマトリクスを格納しておき、適宜選択して利用してもよい。
【０１１１】
＜エントロピー符号化に関する処理＞
上述の実施形態では、エントロピー符号化に関する処理において、算術符号化について説明したが、これに限られるものではない。たとえば、算術符号化の一種として、レンジコーダー（Range Coder）により符号化を行ってもよい。
【０１１２】
また、上述の実施形態では、予測結果情報に対して算術符号化を行うものであったが、これに限られるものではない。擬似階調化によって０又は１のシンボルに２値化された情報であれば、上述した算術符号化の対象としてもよい。たとえば、ハーフトーン処理によって生成された２値化画像や、モデル化処理によって生成された予測画像に対して行っても良い。
【０１１３】
また、上述の実施形態では、シンボル「０」の生起確率（予測結果が正しい確率）を用いてエントロピー符号化に関する処理を行う場合を一例として説明したが、これに限られるものではない。たとえば、対象画素に対するシンボル「０（又は１）」となる確率を直接求めることもできる。特に、対象画素に設定されたディザマトリクス上の閾値と予測画素に設定されたディザマトリクス上の閾値との差分が大きい場合には（閾値差分の値が所定の基準値より大きい場合には）有効な手法となる。閾値差分の値が大きいと、２値化画像の画素値（擬似階調値（Val））と予測画像の画素値（予測値（Val’））とが一致する確率が減少することになるため、かかる手法によれば、これを回避して予測精度を高めることができるからである。
【０１１４】
＜生起確率情報を作成する処理＞
上述の実施形態では、生起確率情報を作成する処理において、図１０のようにグラフ化される関数式を用いて説明したが、これに限られるものではない。
【０１１５】
たとえば、ハーフトーン処理によって２５６階調の多値画像情報を２階化した２値画像情報に変換し、その２値画像情報について算術符号を行うとき、以下の式によって決定される生起確率を用いて生起確率情報を作成してもよい。
【０１１６】
たとえば、対象画素の周囲に存在する画素が全て同じ擬似階調値を有すると仮定する。そして、その対象画素のディザマトリクス上の閾値をＴｎ、予測画素のディザマトリクス上の閾値をＴｒとする。この予測画素は、上述の予測情報テーブルによって当該対象画素に対応付けられたものである。図７に示すように、対象画素のディザマトリクス上の閾値がＴｎ＝８９のとき、予測画素のディザマトリクス上の閾値はＴｒ＝９２となる。
【０１１７】
そして、対象画素が有する擬似階調値（シンボル０又は１）について算術符号を行う際、そのシンボル０又は１の生起確率を以下の式によって求めてもよい。
【０１１８】
Ｔｎ＞Ｔｒが成立する場合において、予測画素が有する擬似階調値が「１」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ１１）は、Ｐ１１＝（２５５−Ｔｎ）／（２５５−Ｔｒ）により算出し、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ１０）は、Ｐ１０＝（Ｔｎ−Ｔｒ）／（２５５−Ｔｒ）により算出するようにしてもよい。
【０１１９】
また、Ｔｎ＞Ｔｒが成立する場合において、予測画素が有する擬似階調値が「０」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ０１）は、Ｐ０１＝０．０、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ００）は、Ｐ００＝１．０としてもよい。
【０１２０】
一方で、Ｔｎ＜Ｔｒが成立する場合において、予測画素が有する擬似階調値が「１」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ１１）は、Ｐ１１＝０．０、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ１０）は、Ｐ１０＝１．０としてもよい。
【０１２１】
また、Ｔｎ＜Ｔｒが成立する場合において、予測画素が有する擬似階調値が「０」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ０１）は、Ｐ０１＝（Ｔｎ−Ｔｒ）／Ｔｒにより算出し、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ００）は、Ｐ００＝Ｔｎ／Ｔｒにより算出するようにしてもよい。
【０１２２】
この際、対称画素の対象位置（w,h）と予測画素の予測位置（dw,dh）との間の距離ｄを考慮して、これらの生起確率を補正してもよい。
【０１２３】
たえとば、仮に、対象画素のディザマトリクス上の閾値（Ｔｎ）と予測画素のディザマトリクス上の閾値（Ｔｒ）とが等しいとした場合、対象画素の擬似階調値（０又は１）と予測画素の擬似階調値（０又は１）とが一致する確率（Ｐｄ）、距離（ｄ）を変数とする関数式：Ｐｄ（ｄ）を利用してもよい。このＰｄ（ｄ）は、距離ｄ＝０のときにＰｄ（０）＝１．０の値をとり、距離ｄが無限遠では確率が０．５に漸近するような関数式であることが好ましい（図１１参照）。
【０１２４】
そして、このＰｄ（ｄ）を反映させた場合においては、予測画素が有する擬似階調値が「１」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ１１’）は、Ｐ１１’＝Ｐ１１×Ｐｄ（ｄ）＋Ｐ０１×（１−Ｐｄ（ｄ））により算出し、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ１０’）は、Ｐ１０’＝Ｐ１０×Ｐｄ（ｄ）＋Ｐ００×（１−Ｐｄ（ｄ））により算出するようにしてもよい。
【０１２５】
また、予測画素が有する擬似階調値が「０」だった場合、対象画素のシンボル０の生起確率（Ｐ０１’）は、Ｐ０１’＝Ｐ０１×Ｐｄ（ｄ）＋Ｐ１１×（１−Ｐｄ（ｄ））により算出し、対象画素のシンボル１の生起確率（Ｐ００’）は、Ｐ００’＝Ｐ００×Ｐｄ（ｄ）＋Ｐ１０×（１−Ｐｄ（ｄ））により算出するようにしてもよい。
【０１２６】
なお、この補正後の生起確率Ｐ１１’、Ｐ１０’、Ｐ０１’、Ｐ００’それぞれに用いられる生起確率Ｐ１１、Ｐ１０、Ｐ０１、Ｐ００は、Ｔｎ＞Ｔｒの場合と、Ｔｎ＜Ｔｒの場合とに分けて、異なる式となることは言うまでもない。
【０１２７】
＜プリンター＞
上述の実施形態では、プリンター１としてインクジェットプリンターを例にあげて説明したが、これに限られるものではなく、インク以外の他の流体（液体や、機能材料の粒子が分散されている液状体、ジェルのような流状体）を噴射したり吐出したりする液体吐出装置に具現化することもできる。例えば、カラーフィルタ製造装置、染色装置、微細加工装置、半導体製造装置、表面加工装置、三次元造形機、気体気化装置、有機ＥＬ製造装置（特に高分子ＥＬ製造装置）、ディスプレイ製造装置、成膜装置、ＤＮＡチップ製造装置などのインクジェット技術を応用した各種の装置に、上述の実施形態と同様の技術を適用してもよい。また、これらの方法や製造方法も応用範囲の範疇である。また、レーザープリンターであってもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１  プリンター、２０  搬送ユニット、３０  キャリッジユニット、
４０  ヘッドユニット、５０  検出器群、６０  コントローラー、
６１  インターフェース、６２  ＣＰＵ、６３  メモリー、
７０  駆動信号生成回路、１００  システム、１１０  コンピューター、
１１１  インターフェース、１１２  ＣＰＵ、１１３  メモリー、
１２０  コントローラー、１２１  画像処理部、１２２  ハーフトーン処理部、
１２３  圧縮処理部、１２４  伝送部、１２５  記憶部  
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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