(57)【要約】  【課題】  比較的軽い処理負荷で、符号量を評価することができる画像形成装置を提供する。    【解決手段】  画像形成装置２は、コンテクスト番号と符号パラメータとが互いに対応付けられた対応付けテーブルを予め有し、入力された画像データについてコンテクスト番号を特定し、特定されたコンテクスト番号に対応する符号パラメータを対応付けテーブルから読み出し、読み出された符号パラメータに基づいて、推定符号量を算出する。これにより、符号量の推定処理において、予測処理及び状態計数処理などが不要になり、簡易な処理で高速に符号量の推定ができる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたデータについて、コンテクストを判定するコンテクスト判定手段と、
ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、前記コンテクスト判定手段により判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出する符号長算出手段と
を有する符号量評価装置。
【請求項２】
前記対応付けテーブルは、前記係数として、符号パラメータをコンテクストに固定的に対応付けており、
前記符号長算出手段は、各データのコンテクストに対応する符号パラメータに基づいて、データそれぞれの推定符号長を算出する
請求項１に記載の符号量評価装置。
【請求項３】
前記コンテクスト判定手段は、入力された画像データの各画素値について、コンテクストを判定し、
前記符号長算出手段は、各画素のコンテクストに対応する係数に基づいて、各画素の推定符号長を算出する
請求項１に記載の符号量評価装置。
【請求項４】
前記対応付けテーブルは、ＪＰＥＧ−ＬＳ方式におけるゴロム符号の符号パラメータをコンテクストに対応付けており、
前記符号長算出手段は、コンテクストに対応する符号パラメータに基づいて、ＪＰＥＧ−ＬＳ方式の推定符号長を算出する
請求項１に記載の符号量評価装置。
【請求項５】
前記符号長算出手段は、同一のデータ値が連続しない部分について、推定符号長を算出し、
同一のデータ値が連続する部分について、連長符号化方式の推定符号長を算出する連長符号算出手段と、
前記符号長算出手段により算出された推定符号長と、前記連長符号算出手段により算出された推定符号長とに基づいて、符号量を推定する符号量推定手段と
をさらに有する請求項１に記載の符号量評価装置。
【請求項６】
入力された画像データに基づいて、画像を形成する像形成手段と、
前記画像データについて、コンテクストを判定するコンテクスト判定手段と、
ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、前記コンテクスト判定手段により判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出する符号長算出手段と、
前記符号長算出手段により算出された推定符号量に基づいて、前記像形成手段による像形成処理に適した符号量制御を行う符号量制御手段と
を有する画像形成装置。
【請求項７】
入力されたデータについて、コンテクストを判定するステップと、
ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、符号量評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、非特許文献１は、符号化対象画素の周辺コンテクストの状態を解析することで、符号化に適した符号パラメータを算出する方法を開示する。
【非特許文献１】International Standard 14495-1, ITU-T Recommendation T.87
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上述した背景からなされたものであり、比較的軽い処理負荷で、符号量を評価することができる符号量評価装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
［符号量評価装置］
上記目的を達成するために、本発明にかかる符号量評価装置は、入力されたデータについて、コンテクストを判定するコンテクスト判定手段と、ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、前記コンテクスト判定手段により判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出する符号長算出手段とを有する。
【０００５】
好適には、前記対応付けテーブルは、前記係数として、符号パラメータをコンテクストに固定的に対応付けており、前記符号長算出手段は、各データのコンテクストに対応する符号パラメータに基づいて、データそれぞれの推定符号長を算出する。
【０００６】
好適には、前記コンテクスト判定手段は、入力された画像データの各画素値について、コンテクストを判定し、前記符号長算出手段は、各画素のコンテクストに対応する係数に基づいて、各画素の推定符号長を算出する。
【０００７】
好適には、前記対応付けテーブルは、ＪＰＥＧ−ＬＳ方式におけるゴロム符号の符号パラメータをコンテクストに対応付けており、前記符号長算出手段は、コンテクストに対応する符号パラメータに基づいて、ＪＰＥＧ−ＬＳ方式の推定符号長を算出する。
【０００８】
好適には、前記符号長算出手段は、同一のデータ値が連続しない部分について、推定符号長を算出し、同一のデータ値が連続する部分について、連長符号化方式の推定符号長を算出する連長符号算出手段と、前記符号長算出手段により算出された推定符号長と、前記連長符号算出手段により算出された推定符号長とに基づいて、符号量を推定する符号量推定手段とをさらに有する。
【０００９】
［画像形成装置］
また、本発明にかかる画像形成装置は、入力された画像データに基づいて、画像を形成する像形成手段と、前記画像データについて、コンテクストを判定するコンテクスト判定手段と、ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、前記コンテクスト判定手段により判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出する符号長算出手段と、前記符号長算出手段により算出された推定符号量に基づいて、前記像形成手段による像形成処理に適した符号量制御を行う符号量制御手段とを有する。
【００１０】
［プログラム］
また、本発明にかかるプログラムは、入力されたデータについて、コンテクストを判定するステップと、ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、判定されたコンテクストに対応する推定符号長を算出するステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に係る発明は、本構成を有していない場合に比較して、軽い処理負荷で符号量を評価することができる。
請求項２に係る発明は、ゴロム符号の符号パラメータを用いて、ゴロム符号の符号長を推定することができる。
請求項３に係る発明は、本構成を有していない場合に比較して、軽い処理負荷で、画像データの符号量を推定することができる。
請求項４に係る発明は、ＪＰＥＧ−ＬＳ方式におけるゴロム符号の符号量を推定することができる。
請求項５に係る発明は、連長符号化方式で符号化される部分も加味して符号量を推定することができる。
請求項６に係る発明は、本構成を有していない場合に比較して、画像形成処理に伴う符号量制御を高速化できる。
請求項７に係る発明は、本構成を有していない場合に比較して、軽い処理負荷で符号量を評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
まず、本発明の理解を助けるために、その背景及び概略を説明する。
ゴロム（Golomb）符号は、ハフマン（Huffman）符号化と比べると最適な符号とはいえないが、その処理が簡単なため実行が容易であるという特徴を持っている。
パラメータmを用いたゴロム符号化処理により、予測誤差Eを符号化する手順を述べる。ゴロム符号は、次の三つの手順により生成される。
（手順１）はじめに、floor(E/m)を計算し、このunary codeを出力する。ここで、floor(x)は、xを上回らない最大整数を表す。また、正数xのunary codeは、x個の"0"とそれに続く1個の"1"から構成される符号"00・・・01"を表している。
（手順２）続いて、E/mの剰余を計算し,それをfloor(log2(m))桁のbinary codeを出力する。
（手順３）上記のunary codeとbinary codeを結合する。
【００１３】
パラメータmが2の階乗の場合は、割り算がシフト操作で実現でき、剰余がビットマスク操作で実現できるため、計算機での実行に適した形となる。
例えば、JPEG-LSでもm=2K、つまり、floor(log2(m))=kとなるため、剰余に用いられる桁数は、k桁となる。
以上より、ゴロム符号は、図１（Ａ）に例示するビット列となる。また、符号の生成方法上、その符号長(符号量)は、予測誤差Eと符号パラメータkの関数であることがわかる。そのため、何らかの形で予測誤差Eと符号パラメータkを求めなければ、その符号長(符号量)を算出できない。
【００１４】
次に、JPEG-LS方式を説明する。
ゴロム符号における符号パラメータkと予測誤差Eの関係は、図１（Ｂ）のようになっている。図１（Ｂ）を見ると、比較的小さい予測誤差であれば、符号パラメータkを小さくすることで符号長が短くなり、大きな予測誤差であれば、符号パラメータkを大きくすることで符号長が短くなることがわかる。
そのため、JPEG-LS方式では、過去のコンテクスト更新結果（図１（Ｃ））などに基づき、注目画素値毎に適切な符号パラメータkを推定し、予測誤差Eを符号化する。符号パラメータkの推定処理をより具体的に説明すると、注目画素で過去のコンテクスト統計に基づく予測誤差Eaveが発生すると予測し、その符号パラメータk=log2(Eave)とする。
つまり、JPEG-LS方式では、unary codeが１ビットとなり、binary codeがkビットとなる。したがって、JPEG-LS方式では、符号長が（k+1）ビットとなることを期待し符号パラメータを決定することになる。
【００１５】
以上を考えると、JPEG-LS方式においてゴロム符号の符号長（符号量）を知るためには以下の方法が考え出される。
（方法１）過去の状態遷移に基づいて変化する符号パラメータkと予測誤差Eをすべて計算し、実符号量を得る。
（方法２）過去の状態遷移に基づいて変化する符号パラメータkを求め、その符号長（符号量）をJPEG-LS方式で期待した符号長（k+1）として見積もる。
【００１６】
しかしながら、上記の（方法１）及び（方法２）は、どちらも課題がある。それは、符号パラメータkを算出する数式（k = floor(log2A[Q]/N[Q]  なお、Ｎはコンテクストの出現回数、Ｑはコンテクスト番号、Ａは予測誤差積算値)からわかるように、符号パラメータkが予測誤差Eの関数であるため、図１（Ｃ）の状態更新や、上記数式を画素毎に計算しなければならないことである。
そのため全符号化をしていることとほぼ等しく、処理時間がかかりすぎる。
【００１７】
そこで、本実施形態における画像形成装置２は、コンテクスト番号と符号パラメータとの相関性を利用して、ゴロム符号の符号量を推定する。より具体的には、画像形成装置２は、コンテクスト番号から固定的に符号パラメータを推定し、推定された符号パラメータに基づいて、符号量を計算する。
これにより、符号量の推定処理において、予測処理及び状態計数処理などが不要になり、簡易な処理で高速に符号量の推定ができる。
【００１８】
ここで、コンテクスト（コンテクスト番号）と符号パラメータとの相関性を説明する。
JPEG-LS方式では、コンテクストの更新処理などを行い、予測誤差に基づき正確な符号パラメータを算出するが、実際的にはコンテクスト番号が決まってしまえば、符号パラメータkがほぼ一意に定まることが多い。図２は、２つの画像に関するコンテクスト番号と符号パラメータとの関係を示すグラフである。図２に示すように、コンテクスト毎で使用される符号パラメータがあまり変化していないことがわかる。したがって、コンテクストからほぼ直接的に符号パラメータkが推定できる。
また、コンテクスト番号が定まれば符号パラメータkは、一つのピーク値を持つことがわかる。また、符号パラメータの出現頻度には大きな偏りがあるので、コンテクスト番号から一意に符号パラメータを決めても問題は発生しないと考えられる。
これは、データ値の勾配が大きなコンテクスト番号では予測誤差が大きくなり、小さな番号では予測誤差が小さくなる傾向があることに起因している。逆に言えば、コンテクストが定まれば、予測誤差がほぼ決まるといえる。
【００１９】
［実施形態１］
次に、第１の実施形態を説明する。
まず、画像形成装置２のハードウェア構成を説明する。
図３は、画像形成装置２のハードウェア構成を、制御装置２１を中心に例示する図である。
図３に例示するように、画像形成装置２は、ＣＰＵ２１２及びメモリ２１４などを含む制御装置２１、通信装置２２、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２４、ＬＣＤ表示装置あるいはＣＲＴ表示装置およびキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置（ＵＩ装置）２５、並びに、画像形成装置本体３から構成される。
画像形成装置２は、例えば、制御装置２１に画像形成プログラム５（後述）がインストールされたプリンタ装置である。
【００２０】
［画像形成プログラム］
図４は、第１の画像形成プログラム５の構成を例示する図である。
図４に例示するように、第１の画像形成プログラム５は、画像入力部５００、符号量評価ユニット５１０、符号量制御部５２０、及び画像形成部５３０を有する。
また、符号量評価ユニット５１０は、コンテクスト決定部５１２、係数推定部５１４、及び、符号量計測部５１６を含む。
画像形成プログラム５の全部又は一部は、例えば、記録媒体２４０（図３）に格納されており、この記録媒体２４０を介して、制御装置２１にインストールされる。
【００２１】
画像形成プログラム５において、画像入力部５００は、処理対象となる画像データを取得し、取得された画像データのうち、処理対象となる部分データを順に、コンテクスト決定部５１２及び符号量制御部５２０に出力する。
本例の画像入力部５００は、画像を構成する画素毎に、画素値をコンテクスト決定部５１２及び符号量制御部５２０に出力する。
【００２２】
符号量評価ユニット５１０は、画像入力部５００から入力された画像データに基づいて、この画像データの符号量を推定し、推定された符号量を符号量制御部５２０に出力する。
より具体的には、符号量評価ユニット５１０のコンテクスト決定部５１２は、それぞれの注目画素について、注目画素の周囲にある周囲画素の画素値に基づいて、画素値の変化状況を示すコンテクスト番号を決定し、決定された各注目画素のコンテクスト番号を係数推定部５１４に出力する。
なお、コンテクスト決定部５１２は、本発明にかかるコンテクスト判定手段の一例である。
【００２３】
係数推定部５１４は、ゴロム符号の符号長を推定するための係数をコンテクストに対応付けた対応付けテーブルを用いて、コンテクスト決定部５２２により決定されたコンテクストに対応する係数を選択し、選択された係数を符号量計測部５１６に出力する。対応付けテーブルは、予め作成されたテーブルであり、例えば、複数の画像それぞれのコンテクスト番号及び符号パラメータの平均値、中央値又は中間値などが含まれている。
本例の係数推定部５１４は、コンテクスト番号とJPEG-LS方式の符号パラメータｋとを互いに対応付ける対応付けテーブルを有し、この対応付けテーブルから、コンテクスト決定部５２２から入力されたコンテクスト番号に対応する符号パラメータkを読み出し、読み出された符号パラメータkを符号量計測部５１６に出力する。
【００２４】
符号量計測部５１６は、係数推定部５１４により選択された係数に基づいて、入力された画像データの推定符号量（符号量の推定値）を算出する。係数推定部５１４及び符号量計測部５１６の組は、本発明にかかる符号長算出手段の一例である。
本例の符号量計測部５１６は、係数推定部５１４から入力された各画素の符号パラメータkに１を加算して、各画素の推定符号長（k+1）を算出し、算出された各画素の推定符号長に基づいて、入力された画像データの符号量を推定し、推定された符号量を符号量制御部５２０に出力する。
なお、符号量計測部５１６は、入力された画像データの全画素について推定符号長（k+1）を算出して、画像全体の符号量を推定してもよいし、入力された画像データの一部の画素（例えば、１バンド分の画素、又は、１ライン分の画素）について推定符号量を算出して、画像全体の符号量を推定してもよい。
【００２５】
符号量制御部５２０は、符号量計測部５１６により算出された推定符号量に基づいて、画像入力部５００から入力された画像データに対して、画像形成処理に適した符号量となるような符号量調整処理を施す。符号量調整処理とは、符号量を変化させる処理であり、例えば、符号化方式を切り替えて符号化する処理（例えば、JPEG-LS方式からJPEG-Baseline方式に切替え）、符号化効率を向上させる前処理（例えば、限定色処理など）などである。
本例の符号量制御部５２０は、符号量計測部５１６により算出された推定符号量と、画像形成処理で利用されるバッファメモリ（ページメモリ及びラインメモリ）のサイズに応じて、JPEG-LS方式の符号化効率を向上させる前処理を画像データに対して行い、前処理が行われた画像データをJPEG-LS方式で符号化して、画像形成部５３０に出力する。
【００２６】
画像形成部５３０は、画像形成装置２のプリントエンジンを制御して、符号量制御部５２０により符号量が調整された画像データに基づいて、画像を形成する。
【００２７】
図５は、画像形成プログラム５の符号量評価ユニット５１０によりなされる符号量推定処理（Ｓ１０）のフローチャートである。
図５に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、画像入力部５００は、外部から、処理対象となる画像データを取得し、取得された画像データを符号量評価ユニット５１０に出力する。
【００２８】
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、符号量評価ユニット５１０は、画像入力部５００から入力された画像データの中から、スキャン順に注目画素Ｘを設定して、注目画素Ｘの画素値をコンテクスト決定部５１２に出力する。
コンテクスト決定部５１２は、入力された注目画素Ｘについて、コンテクスト番号を決定し、決定されたコンテクスト番号を係数推定部５１４に出力する。
【００２９】
ステップ１２０（Ｓ１２０）において、係数推定部５１４は、対応付けテーブル（コンテクスト番号に対して符号パラメータkが予め対応付けられたテーブル）から、コンテクスト決定部５１２により決定された注目画素Ｘのコンテクスト番号に対応する符号パラメータkを読み出し、読み出された符号パラメータkを符号量計測部５１６に出力する。
【００３０】
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、符号量計測部５１６は、係数推定部５１４から入力された符号パラメータkに基づいて、注目画素Ｘの推定符号長（k+1）を算出する。
【００３１】
ステップ１４０（Ｓ１４０）において、符号量計測部５１６は、算出された注目画素Ｘの推定符号長を、直前の画素の推定符号量に合算して、注目画素Ｘまでの推定符号量を算出する。
【００３２】
ステップ１５０（Ｓ１５０）において、符号量評価ユニット５１０は、既定の処理範囲に含まれる全画素について処理したか否かを判断し、未処理の画素が存在する場合には、Ｓ１１０に戻って、次の注目画素に関する処理を行い、処理単位の全画素を処理した場合には、Ｓ１６０の処理に移行する。
【００３３】
ステップ１６０（Ｓ１６０）において、符号量計測部５１６は、処理範囲の推定符号量に基づいて、入力された画像データ全体の推定符号量を算出し、算出された推定符号量を符号量制御部５２０に出力する。
【００３４】
［実施形態２］
次に、第２の実施形態を説明する。
JPEG-LS方式の符号は、予測誤差符号とランレングス符号(メル符号)から成り立っている。しかし、上記第１の実施形態で述べてきた符号パラメータによる符号化は、予測誤差の符号化処理でしか利用されない。そのため、第１の実施形態で得られる推定符号量には、ランレングスの符号量が含まれていない。
大抵の場合、ランレングス符号量は、予測誤差符号量よりずっと小さいので、第１の実施形態でも、それなりの精度で符号量を推定できる。しかし、より高精度で符号量を推定するために、第２の実施形態では、ランレングス符号量を加味して、符号量を推定する。
【００３５】
図６は、第２の画像形成プログラム５２の構成を例示する図である。なお、本図に示された各構成のうち、図４に示された構成と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図６に例示するように、第２の画像形成プログラム５２は、図４に示された画像形成プログラム５に、ランレングス符号化部５４２、ラン符号係数部５４４及び符号量合算部５４６を追加した構成をとる。
ランレングス符号化部５４２は、入力された画像データに対してランレングス符号化（連長符号化）処理を行い、ランレングス符号化処理で生成された符号（ランレングス符号）をラン符号計測部５４４に出力する。
本例では、コンテクスト決定部５１２は、各画素のコンテクストを決定し、決定されたコンテクストに基づいてランモードが選択される場合に、画素値をランレングス符号化部５４２に出力し、ランレングス符号化部５４２は、ランモードが選択される場合に、コンテクスト決定部５１２から入力された画素値をランレングス符号に変換する。
【００３６】
ラン符号計測部５４４は、同一のデータ値が連続する部分について、ランレングス符号化方式の推定符号長を算出し、算出された推定符号長（ランレングス符号長）を符号量合算部５４６に出力する。
本例のラン符号計測部５４４は、ランレングス符号化部５４２から入力されたランレングス符号に基づいて、ランレングス符号の符号長を算出し、算出されたランレングス符号長に基づいて、画像全体のランレングス符号量を推定し、推定されたランレングス符号量を符号量合算部５４６に出力する。なお、ラン符号計測部５４４は、本発明にかかる連長符号算出手段の一例である。
【００３７】
符号量合算部５４６は、符号量計測部５１６から入力される推定符号長又は推定符号量（すなわち、予測誤差符号量の推定値）と、ラン符号計測部５４４から入力される推定符号長又は推定符号量（すなわち、ランレングス符号量の推定値）とを合算し、合算値を符号量制御部５２０に出力する。なお、符号量合算部５４６は、本発明にかかる符号量推定手段の一例である。
【００３８】
なお、第２の実施形態では、ランレングス符号化部５４２が実符号を生成することになるが、ランレングス符号化処理は、高速であるため全体の処理速度を低下させることはない。
【００３９】
［実験結果］
次に、上記第２の実施形態の実験結果を説明する。
図７は、符号量評価ユニット５４０（図６）による推定符号量と実際の符号量（実符号量）とを比較するためのグラフである。本図のグラフにおいて、横軸は実符号量であり、縦軸は（推定符号量）／（実符号量）である。
図７から、実際の符号量（すなわち、画像の符号化効率）によらず、推定符号量が実符号量と十分に近いことがわかる。また、推定の精度は、±１５％程度である。
また、図８は、（方法２）で符号量を推定した場合の処理時間と、（実施形態２）で符号量を推定した場合の処理時間とを比較するためのグラフである。本図のグラフにおいて、縦軸は処理時間である。
図８から、第２の実施形態で符号量を推定する場合に要する処理時間は、（方法２）の場合と比較して、１／１２以下となっていることがわかる。
このように、上記第２の実施形態では、一定の精度を保ちながら、高速に符号量を推定することができる。
【００４０】
なお、JPEG-LS方式では、上記ゴロム符号（可変長ゴロム符号）のほかに有限長ゴロムb符号を利用する。
有限長ゴロム符号化により、データ集合がある限られた範囲Iに収まっている場合には、極端に長い符号が現れるのを防ぐことができる。具体的には、Iをデータ集合に含まれる最大正数、glimit を予め決めた最大符号長とすると、符号化対象の正数nの下位kビットを除いた上位ビットを十進数値化したqが、数式（q = glimit - ceil(log2I)-1  なお、ceil(x)はxを下回らない最小整数）を満たす場合に有限長符号化がなされる。この場合、qのunary表示とそれに続く（n-1）のceil(log2Ｉ)ビット長バイナリ表示により、符号化が行われる。
したがって、有限長符号化の場合、符号長がglimitで固定となるため、上記実施形態の推定が外れる。しかしながら、有限長符号化を行う場合は全体の１％未満であることから、有限長ゴロム符号による誤差は小さく無視できる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】JPEG-LS方式の符号化処理及びその特性を説明する図である。
【図２】コンテクスト番号と符号パラメータとの相関性を示す図である。
【図３】画像形成装置２のハードウェア構成を、制御装置２１を中心に例示する図である。
【図４】第１の画像形成プログラム５の構成を例示する図である。
【図５】画像形成プログラム５の符号量評価ユニット５１０によりなされる符号量推定処理（Ｓ１０）のフローチャートである。
【図６】第２の画像形成プログラム５２の構成を例示する図である。
【図７】符号量評価ユニット５４０（図６）による推定符号量と実際の符号量（実符号量）とを比較するためのグラフである。
【図８】（方法２）で符号量を推定した場合の処理時間と、（実施形態２）で符号量を推定した場合の処理時間とを比較するためのグラフである。
【符号の説明】
【００４２】
２・・・画像形成装置
５、５２・・・画像形成プログラム
５００・・・画像入力部
５１０，５４０・・・符号量評価ユニット
５１２・・・コンテクスト決定部
５１４・・・係数推定部
５１６・・・符号量計測部
５２０・・・符号量制御部
５３０・・・画像形成部
５４２・・・ランレングス符号化部
５４４・・・ラン符号計測部
５４６・・・符号量合算部
【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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