(57)【要約】【目的】ビットマップ自然画像データを、ビットマップ階調値データに完全展開し、コード分布にもとづくコード変換を含む前処理を経て、カオス圧縮展開テーブルを用い可逆的に圧縮展開を行う。Ｇ１エントロピーを指標とする。【構成】ビットマップ強度データをビットマップ階調値グレイコードに拡張する過程、ビットマップ階調値データ各層間の排他的論理和演算により差分データを得る過程、さらに必要なら分布にもとづくコード変換過程を前処理工程とし、カオスの圧縮展開テーブルで繰り返し圧縮を行い圧縮コードを生成する過程、それらの逆工程をたどることにより復元を行う過程より構成される。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビットマップ自然画像強度データをビットマップ階調値データに展開し、各層間のＥＸＯＲをとり、分布にもとづくコード変換を行い、カオスの圧縮展開テーブルを用いた圧縮を行い圧縮コードをうること並びに逆の過程をたどり展開することを特長とする自然画像データ（静止画）の圧縮方法。
【請求項２】
ビットマップ自然画像強度データをビットマップ階調値データに展開し、各層間のＥＸＯＲをとり、フレーム間の動きベクトルをもとめ、分布にもとづくコード変換を行い、カオスの圧縮展開テーブルを用いた圧縮を行い圧縮コードをうること並びに逆の過程をたどり展開することを特長とする自然画像データ（動画）の圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
英語、日本語などのテキストを圧縮する場合、その圧縮率はたかだか５０％程度にすぎない。圧縮過程で暗号鍵を順列によりセットでき、圧縮暗号化が実現される。効率のいい圧縮を目的とするよりは、暗号鍵による文書管理に効果をあげると考えたほうがよい。
【０００２】
文書にくらべて膨大な情報量にふくれあがっている画像や音声データの効率のよい圧縮が、ディジタルコンピュータが関与する情報産業では、課題となっている。本案は、ビットマップ自然画像の可逆的圧縮展開に関する。音声データも、そのデータが周波数分解されたとき、ビットマップの時系列データとなり、本案の手法は有効となる。
【０００３】
【従来の技術】
本案は、カオスの生成が集積回路の一次元写像回路で確認され、ＡＤＣを用いて量子化観測し、カオスの中に秩序を取り出したことから始まる。その結果は、特願平０６−２２２３７６として出願された。また、本年８月出版予定の著書（カオスエンジニアリング、シュプリンガーフェアラーク東京、２００２年１０月出版予定）にも記載されている。その発展上にロジスティック写像ｘｔ＋１＝４ｘｔ（１−ｘｔ）を計算し、同相変換量子化Ｙｔ，ｎ＝［２／π・ａｒｃｓｉｎ（ｘｔ）１／２・２ｎ］を計測値とする、タイムシリーズＹｔ，ｎの中に圧縮要素と膨張要素が見出された。それが本案圧縮展開の原理を与えている。
【０００４】
逆計算ｘｔ＝（１±（１−ｘｔ＋１））１／２・１／２の符号選択において、正（＋）を１とし、負（−）を０と対応させることにより、ディジタルファイルを取り込むことができる。逆計算初期値と取込符号を与えて、逆計算の同相変換量子化値（圧縮コードとなる）を求めることが、圧縮過程である。圧縮コードからの順計算が展開（復元）過程となる。組合せには限りがあるため、テーブル化をしておくことができる。これをカオスの圧縮展開テーブルと言う。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
カオスを用いた圧縮展開を有効に実行するためには、圧縮しようとするディジタルファイルのエントロピーを下げておかねばならない。０の中に１がまばらにばらまかれたファイルに変換する必要がある。この処理を前処理という。ディジタルファイルのエントロピーは０と１をそれぞれ独立した情報の単位として確率を求め、対数をとり、和を求めたＧ１エントロピーでよい。すなわち、圧縮すべきディジタルファイルは、エントロピーを下げるための前処理におけるコード変換と、圧縮展開テーブルによるコード変換の繰り返しにより、本案の圧縮展開は実行される。
【０００６】
自然画像の第１次データは、ＣＣＤで採取された（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の強度データを、ＡＤＣでディジタルコード化した、ビットマップの強度データである。そのデータがセルの順番に従って配列された、ラインデータとなっている。自然画像に対しコンピュータグラフィックスで製作されたは画像は、自然画像に比べると情報量が少なく、かつデータの片寄りが大きく、圧縮展開は容易である。
【０００７】
採取された画像ラインデータのＧ１エントロピーは、そのままでは高い。カオス圧縮展開テーブルで圧縮しようとしても、圧縮できるものではない。そこで本案では、画像データをＲ、Ｇ、Ｂに分解し、さらに通常８ビットにＡＤＣ変換された強度データを、２５６階調値データ（グレイコード）に完全ビットマップ展開する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
ビットマップ強度データＲ、Ｇ、Ｂのうちの１つを取り出した６４×６４×４（ビットマップサイズ６４×６４セル、強度４ビット）を例としよう。図１における１が圧縮処理すべきビットマップ入力データである。ビットマップ強度データを階調値データ、グレイコード、６４×６４×１６、図１の２に展開する。すなわち、１６層のグレイスケールビットマップの積み重ねたデータに、いったんは拡張する。次のステップ３は、各層間の排他的論理和演算を実行し、１５層の等高線データの差分のデータに変換する。ステップ４は、各層に関し８ビット、または１６ビットコードの分布を調べ、０の少ないコードへの置き換えを行い、この処理によりＧ１エントロピーを下げる。前処理４を終了した１５層のデータに関し、カオスの圧縮展開テーブルを用いた圧縮を繰り返し行い、圧縮コード６を得る。
【０００９】
正方形を順次積み上げた１６階調の白黒ビットマップを、６ビットブロックの圧縮展開テーブルで圧縮した場合、もとデータのデータ量は６４×６４×４＝１６，３８４ビットである。１６階調のグレイコードに拡張したデータ量は６４×６４×１６＝６５，５３６ビットである。差分データ４の前処理を行ったあとのＧ１エントロピーはＧ１＝０．００５７３８・・・と低い。圧縮展開テーブルで圧縮した圧縮コード６のデータ量は１０１４ビットとなる。拡張したデータに対する圧縮率は１．５５％であり、元データに対する圧縮率は６．１９％である。逆過程をたどると、圧縮コードからもとデータへ完全復元が可能であることは言うまでもない。この白黒画像をＲ、Ｇ、Ｂ、３原色のカラー画像に拡張することは容易である。
【００１０】
【作用】
図１では１枚の静止画の圧縮手法を示した。図２には同じ画像を動画とみなして動きベクトルを抽出し圧縮する手法の原理を示した。動きのある画像の連続する２枚、Ａ、Ｂを取り出す。したがって入力原画像は１１Ａ及び１２Ｂの６４×６４×４ビットマップ２枚である。それぞれを１６階調グレイコード１３Ａ、１４Ｂに展開する。ステップ１５は、１３Ａの各層間の差分データを排他的論理和演算により求める。同じく、１４Ｂについても差分データを求める。動きベクトル１６は、対応する差分データＡ、Ｂの排他的論理和演算で求める。前処理１７から圧縮コード１９への過程は図１の場合と同様である。
【００１１】
静止画の圧縮の場合でも、動画の動きベクトルの圧縮の場合であっても、すべての場合に前処理が必要なわけではない。６４×６４のビットマップのほとんどが０ビットであり、１ビットがばらばらにばらまかれているようなときには、Ｇ１エントロピーは十分小さくなっていて、前処理の必要はない。層間の排他的論理和演算を実行し動きベクトルを抽出したときには、たいていの場合、０の中に１がバラバラにばらまかれている。そのようなときには、エントロピーを下げる前処理は必要ない。
【００１２】
【実施例】
Ｒ、Ｇ、Ｂ、６４０×４８０×８ビットの自然画像は、２５６階調値のグレイコードに分解される。０〜２５５層間の順次排他的論理和演算により差分データを抽出すると、取り出された２５５層の差分データのうち約半分はオール０となっている。すなわち、階調値が１だけ異なるビットマップデータ図形が重なり合っている。オール０のデータは圧縮しなくてもよい。他のデータと合体して圧縮してもよい。
【００１３】
Ｒ、Ｇ、Ｂのデータを独立に圧縮してもよい。特に自然画像ではＲ、Ｇ、Ｂのデータ間には強い相関があるため、ビットマップの階調値、グレーコードに展開した対応するＲ、Ｇ、Ｂ層間の排他的論理和演算を実行し、色差データになおして圧縮しても、可逆的圧縮展開は実行される。
【００１４】
Ｒ、Ｇ、Ｂであらわされるカラー表示を、Ｙ、Ｕ、Ｖに変換する手法もよく知られている。Ｕ、Ｖデータは、Ｙに対して１／２に間引かれているため、解像度が劣ることになるが、圧縮率を下げるのには有効な手法である。
【００１５】
カオス圧縮展開テーブルの構成において、相互に等価なコード変換が定義できる。このときＧ１エントロピーはほとんど変化しない。このコード変換を順列により与えるように設計すれば、暗号鍵を定義できる。エントロピーが十分に増大した圧縮コードは、暗号鍵により固有に支配された暗号コードとなっている。画像を圧縮暗号化して暗号鍵（順列）で管理する手法が確立できている。
【００１６】
自然画像ビットマップ８ビット強度データを、階調値２５６層グレーコードに拡張すると、データ量は８倍に膨張される。もとデータのＧ１エントロピーがＧ１＝０．９９・・・と大きく、０と１の割合はほとんど擬似乱数のそれと同じくらいである。そのデータを階調値データに展開したラインデータのＧ１エントロピーはＧ１＝０．５０・・・ぐらいまでは下げられている。各層間の差分データをとったラインデータのＧ１エントロピーはＧ１＝０．１０・・・となっている。
重ねぬりをした階調値データを差分データとする手法は、カオスの圧縮展開テーブルを用いた繰り返し圧縮のための前処理として有効である。
【００１７】
Ｒ、Ｇ、Ｂ、６４０×４８０×８ビットの自然画像を、１本のラインデータとして圧縮した場合、圧縮コードはＧ１エントロピーはＧ１＝０．９９・・・というところまで圧縮されている。そのときの圧縮率は、１０％程度にまではなることがわかっている。圧縮率は画像の複雑さに依存するために、いちがいにいくらだと言うことはできない。同じ圧縮手法を用いたとき、英語が５５％ぐらいに圧縮できるのに対し、日本語は５０％ぐらいには圧縮できる。それらにくらべると画像の圧縮は展開の差分をとるという有効な前処理があるためテキストよりは容易であると言うことができる。
【００１８】
Ｒ、Ｇ、Ｂ　６４０×４８０×８ビットの自然画像を、２５６層のビットマップ・グレイコードに展開し、さらに展開の差分データ（第１次の差分データ）に分解する。さらに対応するＲ、Ｇ、Ｂ間の差分データ（第２次の差分データ）に分解することができる。２５５層の第１次の差分データまたはＲ、Ｇ、Ｂ間の第２次の差分データのビットマップの８ビットあるいは１６ビットコードの分布を調べ、あらたなコードの割り当てをして各層のＧ１エントロピーを下げる努力をすることもできる。コード変換テーブルには一般性がなくなるため、このテーブルの情報を圧縮コードに付加しておく必要がある。そのために、１本のラインデータとして圧縮した場合（分布の情報がプログラムに取り込まれる）より、圧縮率が良くなるとは限らない。
【００１９】
【発明の効果】
本案のディジタルファイル圧縮の特長は、Ｇ１エントロピーを指標として前処理を行い、Ｇ１エントロピーを十分に小さいレベルに下げること、そこからカオスの圧縮展開テーブルを繰り返し用いて徐々にＧ１エントロピーをあげ、Ｇ１＝０．９９９・・・と最大になったときを圧縮コードとする。前処理後のディジタルファイルは、０の中に少しの１がばらまかれた形式となっているのに対し、圧縮コードのディジタルファイルは０と１がほぼ１対１によく混ざり合っている。
【００２０】
本案の基本は、圧縮展開過程で１ビットも情報を失うことがない、完全に可逆的に圧縮展開を実行する。Ｒ、Ｇ、Ｂ、６４０×４８０×８ビットの自然画像を、２５６層のグレイコードのビットマップに展開したとき、同じビットマップが重なり合っていることが多い。複数のビットマップを重ね合わせてブロックとし、ブロック単位で圧縮する手法も、処理を簡単化する有効な方法である。ブロックの構成の仕方によっては階調値データが変更されてしまう場合がある。その手法が合理的であるかどうかは、再構成合成画像を原画像と比較して判断される。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像圧縮過程のブロック図である。
【図２】画像動きベクトル抽出圧縮過程のブロック図である。
【符号の説明】
１　６４×６４×４（ビットマップ強度データ）
２　６４×６４×１６（ビットマップ階調値データ、グレイコード）
３　差分データ
４　前処理
５　カオスの圧縮展開テーブル
６　圧縮コード
１１　６４×６４×４、Ａ
１２　６４×６４×４、Ｂ
１３　６４×６４×１６、Ａ
１４　６４×６４×１６、Ｂ
１５　差分データ抽出
１６　動きベクトル抽出
１７　前処理
１８　圧縮展開テーブル
１９　圧縮コード
【図１】
2004129179.tif 000003
【図２】
2004129179.tif 000004