(57)【要約】【課題】有用な画像データの圧縮方法を提供する。【解決手段】デジタルコピー機またはスキャナ等に見られる画像データ処理システムにおいて、画像データセットに圧縮アルゴリズムを適用することから得られる圧縮比と圧縮時間を予測し、その予測した圧縮比または圧縮時間が好ましくないと判断すると、システムには、その圧縮アルゴリズムを適用しないように通知される。この方法は、より大きなシステムの要件に応じてＣＣＩＴＴ  Ｇ４またはＪＢＩＧ２等、圧縮アルゴリズムの種類を選択する際に使用される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データセット内のオン画素の数を決定するステップと、
前記画像データセットにモルフォロジー演算を実行し、処理済みのオン画素を含む処理済の画像データセットを生成するステップと、
前記画像データセット内のオン画素の数と前記処理済のデータセットにおける処理済のオン画素の数の関係からメトリクスを得るステップと、
前記メトリクスを使って、前記イメージデータセットに関連する圧縮性能を予測するステップと、
を含むことを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像データセット解析方法であって、
前記メトリクスがしきい値メトリクスに対して予め設定された関係である場合、前記画像データセットに圧縮アルゴリズムを適用するか否かを決定するステップを含むことを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項３】
請求項１に記載の画像データセット解析方法であって、
前記メトリクスが第一のしきい値メトリクスに対して第一の予め設定された関係である場合、前記画像データセットに第一の圧縮アルゴリズムを適用することに決定し、前記メトリクスが第二のしきい値メトリクスに対して第二の予め設定された関係である場合、前記画像データに第二の圧縮アルゴリズムを適用することに決定するステップを含むことを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の画像データセット解析方法であって、
前記モルフォロジー演算は、オープニングを含むことを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項５】
請求項１に記載の画像データセット解析方法であって、
前記モルフォロジー演算は、クロージングを含むことを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項６】
請求項１に記載の画像データセット解析方法であって、
前記モルフォロジー演算は、それぞれ前記画像データセット内の複数の画素を含む複数のウィンドウの各々について、処理済の画素を得るステップを含み、
前記処理済の画素は、前記ウィンドウ内に予め設定されたしきい値数のオン画素がある場合、処理済みのオン画素であることを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像データセット解析方法であって、
前記しきい値数は前記ウィンドウ内の画素数の少なくとも半分であることを特徴とする画像データセット解析方法。
【請求項８】
請求項６に記載の画像データセット解析方法であって、
前記しきい値数のオン画素が、オン画素の総数が前記画像データセット内の画素総数に対する予め設定された割合より少ないときに、前記ウィンドウの画素数の半分以下であり、前記しきい値数のオン画素が、オン画素の総数が前記画像データセット内の画素総数の前記予め設定された割合より大きいときに、前記ウィンドウの画素数の少なくとも半分であることを特徴とする画像データセット解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データセット解析方法、特にファクシミリおよびデジタル印刷、スキャンおよびコピーシステムにおいて有用な画像データの圧縮方法の選択に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＣＩＴＴ  Ｇ４二値可逆符号化(バイナリ・ロスレス・コーディング:binary lossless coding)等の画像データ圧縮は、ファクシミリ、デジタル印刷、スキャン、コピーシステム等、文書または画像データを扱うシステムにおいては一般的である。原画像から生の画像データを走査すると、生データが直ちに可逆アルゴリズムを使って圧縮されるのが普通である。また、印刷しようとする画像を表すデータがデジタル印刷装置に送られると、データは分解された後、一時的に再圧縮されてメモリの中に保存され、特定ページの画像がプリンタハードウェア（たとえば、インクジェット印字ヘッドまたは電子写真「レーザプリンタ」のモジュレータ）によって求められると、解凍され、プリンタハードウェアの動作に使用される。また、デジタル画像は、ネットワークにエクスポートされた場合も圧縮され、転送中に使用される帯域幅へと縮小される。
【０００３】
例えば、特許文献１には、テキスト、グラフィクス、ハーフトーン等、種類の異なる複数のオブジェクトを含む画像の圧縮比を予測するシステムが開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、ある圧縮アルゴリズムを適用している画像の最終的な圧縮比を予測するシステムを開示されている。
【０００５】
【特許文献１】米国特許第５，９９１，５１５号明細書
【特許文献２】米国特許第６，３３７，７４７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特定の状況の下では、周知の圧縮アルゴリズムが適用された画像データセットが、実際には小さなサイズに圧縮されず、そのアルゴリズムの適用によって得られる「圧縮された」画像が原画像データセットより大きいという場合がある。ＣＣＩＴＴ  Ｇ４圧縮において、圧縮すべき原画像に多数の孤立したドットが含まれると、このような結果が生じやすい。孤立したドットは、中間調のグレー画像が、その画像の寿命の早い段階で誤差拡散法やブルーノイズでハーフトーン画像に変換されると発生する傾向がある。したがって、圧縮技術をある画像データセットに適用する前に、その圧縮技術が実際にそのデータセットのサイズを適当に縮小するかを予測できることが望ましい。その圧縮技術ではデータセットのサイズを適度に縮小できないことを高い信頼度で予測できれば、より大型のシステムが、画像データセットにその圧縮技術を使用すべきではないと判断することができる。
【０００７】
デジタル画像処理システムの性能の別の要素は、画像データの圧縮時間である。一般に、好ましい圧縮比は、画像データを圧縮するための圧縮アルゴリズムに必要な、比較的短い時間と相関関係がある。種類の異なる圧縮技術の間で、得られる圧縮比と圧縮に必要な時間との兼ね合いがありうる。たとえば、多くの場合、ＪＢＩＧ２圧縮ではＣＣＩＴＴ  Ｇ４圧縮より小さな圧縮ファイルが得られるが、ＪＢＩＧ２圧縮にはしばしば、より長い時間が必要となる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る画像データセット解析方法は、前記画像データセットにモルフォロジー演算を実行し、処理済みのオン画素を含む処理済の画像データセットを生成するステップと、前記画像データセット内のオン画素の数と前記処理済のデータセットにおける処理済のオン画素の数の関係からメトリクス（metric）を得るステップと、前記メトリクスを使って、前記イメージデータセットに関連する圧縮性能を予測するステップとを含む。
【０００９】
また、前記メトリクスがしきい値メトリクスに対して予め設定された関係である場合、前記画像データセットに圧縮アルゴリズムを適用するか否かを決定するステップを含む。
【００１０】
また、前記メトリクスが第一のしきい値メトリクスに対して第一の予め設定された関係である場合、前記画像データセットに第一の圧縮アルゴリズムを適用することに決定し、前記メトリクスが第二のしきい値メトリクスに対して第二の予め設定された関係である場合、前記画像データに第二の圧縮アルゴリズムを適用することに決定するステップを含む。
【００１１】
また、前記モルフォロジー演算は、オープニング又はクロージングを含む。
【００１２】
また、前記モルフォロジー演算は、それぞれ前記画像データセット内の複数の画素を含む複数のウィンドウの各々について、処理済の画素を得るステップを含み、前記処理済の画素は、前記ウィンドウ内に予め設定されたしきい値数のオン画素がある場合、処理済みのオン画素であるものとする。
【００１３】
更に、前記しきい値数は前記ウィンドウ内の画素数の少なくとも半分であるものとする。
【００１４】
また、前記しきい値数のオン画素が、オン画素の総数が前記画像データセット内の画素総数に対する予め設定された割合より少ないときに、前記ウィンドウの画素数の半分以下であり、前記しきい値数のオン画素が、オン画素の総数が前記画像データセット内の画素総数の前記予め設定された割合より大きいときに、前記ウィンドウの画素数の少なくとも半分であるものとする。
【００１５】
本発明のひとつの面によれば、画像データセットにおいて、オン状態の画素（オン画素: on-pixel）の数が決定される。その画像データセットに対しモルフォロジー演算が実施されると、オン画素が処理された処理済み画像データが得られる。メトリクスは、画像データセット内のオン画素の数と処理された画像データセットにおける処理済みのオン画素の数との関係から得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、ある種の圧縮アルゴリズム、特にＣＣＩＴＴ  Ｇ４またはＪＢＩＧ２が適用されるときの入力画像データセットの解析方法のフローチャートであるが、図に示した基本方法により、その他の周知の圧縮アルゴリズムの動作を予測することも可能である。図１の方法は、入力として、圧縮される画像のための二進法でのデータセットを取る。このデータは二進数であり、一般には黒（またはその他何色でもよい）の画素に１、白の画素に０が割り当てられる。データセットはテキストまたはそのハーフトーン部分等、１ページの画像、複数ページの画像、あるいは１ページの一部の画像を表すことができる。この方法により、その圧縮アルゴリズムによって入力データセットが十分な大きさに縮小されるか否か、したがって、そのデータセットに、より大きな画像処理プロセスの一部としてその圧縮アルゴリズムを適用すべきか（圧縮する）、あるいは圧縮アルゴリズムを適用すべきではないか（圧縮しない）が判断される。（前述のように、多くの場合、高い圧縮比は短い圧縮時間と相関関係があり、本明細書では、「圧縮性能」という言葉は圧縮比または圧縮時間のいずれをも指すものとする。）もちろん、現実的な実施態様において、図１またはその他の実施形態に関連する計算は、圧縮アルゴリズムをデータセットに適用するのに必要な時間よりはるかに短時間で画像データセットについて実行される。
【００１７】
図１の実施形態は、２つの一般的ステージ１００，１０２で構成される。第一のステージ１００において、ここでオン画素またはＯＮＰＩＸと呼ぶ二進数の画像データセットの１ビットを、データセット内の画素の総数に関してカウントする。ＯＮＰＩＸの割合が、たとえば０．１５未満または０．８５超とかなり小さい、または大きいと、図のように、直ちに圧縮が強制される。ＯＮＰＩＸの割合が中程度であると、第二ステージの決定プロセスが実行される。（この実施形態で示されるＯＮＰＩＸの割合は一例にすぎず、他の実施態様では異なる場合もある。）
【００１８】
第二のステージ１０２において、画像データセットにクロージング及びオープニング等のモルフォロジー演算が行われる。通常、これらの演算は、そのデータセットに圧縮アルゴリズムを適用する場合よりずっと短時間でよい。まず、データセット内の画素（ＴＯＴＡＬＰＩＸ）がほとんどＯＮＰＩＸかをチェックし、ＯＮＰＩＸ＜ＴＯＴＡＬＰＩＸ／２であると、この画像データセットは拡大され、そうでないと、閉じられる。これらの演算の定義は、当業界で周知である。モルフォロジー演算の後、オリジナルのデータセットにおけるＯＮＰＩＸと区別するためにＰＲＯＣＥＳＳＥＯＮＰＩＸと呼ばれる新たな数のオン画素を有する新しいデータセットが得られる。閉鎖（closure）等の一部のモルフォロジー演算ではオン画素の数は増え、他のモルフォロジー演算では減少する。本発明において、ＭＥＴＲＩＣはそのデータセット内のＴＯＴＡＬＰＩＸ       に対するＯＮＰＩＸとＰＲＯＣＥＳＳＥＤＯＮＰＩＸとの差の絶対値の割合として定義される。図のように、このＭＥＴＲＩＣが特定のしきい値Ｔより大きいと、オリジナルのデータセットに圧縮アルゴリズムを適用することが推奨され、ＭＥＴＲＩＣがＴより小さいと、画像データに圧縮アルゴリズムを適用することにより、十分に高い圧縮比の、好ましい結果が得られる可能性が高い。
【００１９】
決定するためのＴの正確な数値は設計中に選択でき、圧縮された（または圧縮されていない）画像データを保持するのに利用できるメモリの量、システムの速度要件、二進法による画像を作る（ハーフトーン化／誤差拡散）のに使用されるアルゴリズムの再現等、より大きなシステム内でのその他の検討項目によって影響を受ける。また、いったんＭＥＴＲＩＣが計算されると、この実施形態または他の実施形態において、圧縮アルゴリズムを適用するかしないかを判断するためだけでなく、複数の使用可能な圧縮アルゴリズムのうちどれを使用すべきかを判断するのにこのＭＥＴＲＩＣを使用することができる。たとえば、現実的な実施態様において、ＣＣＩＴＴ  Ｇ４圧縮によれば、比較的短い計算時間による特定レベルの圧縮比が得られ、ＪＢＩＧ２圧縮によれば、より大きな圧縮比が得られるが、計算時間が長くなるかもしれない。このように、より大きなシステムの全体的要件に応じて、ＭＥＴＲＩＣが第一レンジにあれば、ＣＣＩＴＴ  Ｇ４等の第一の圧縮アルゴリズムによって、またＭＥＴＲＩＣが第二レンジにあれば、ＪＢＩＧ２等の第二の圧縮アルゴリズムによって、そのデータセットを圧縮する決定を下すことができる。
【００２０】
図２は、図１に示す方法の別の第二のステージを示すフローチャートであり、図２のステージ２００を図１のステージ１０２の代わりに使用できる。図１による実施形態のオープニング及びクロージング動作に代わり、図２の方法では、より単純な方法を使って、圧縮アルゴリズムを適用するか否かが判断される。図２の方法において、オリジナルの画像データセットは、両方向に２倍に縮小される。つまり、原画像データは一連の２×２の画素ウィンドウとしてサンプリングされ、２×２の画素ウィンドウの各々が、縮小または処理された画像において１つの処理済み画素に変換される。原画像データセットにおいて、ＯＮＰＩＸ＜ＴＯＴＡＬＰＩＸ／２であると、２×２のウィンドウは、２×２のウィンドウにおける４つの画素すべてがオン画素である場合のみ（しきい値＝４またはＴ４）、ひとつの「処理済みのオン画素」に変換される。（このようなウィンドウ内のオン画素の数のしきい値は、本願の目的において、ひとつの「モルフォロジー演算」と考えることができる。）原画像データセットにおいて、ＯＮＰＩＸが＜ＴＯＴＡＬＰＩＸ／２でないと、２×２画素ウィンドウは、２×２画素ウィンドウ内の少なくともひとつの画素がオン画素であれば（しきい値＝１またはＴ１）、「処理済みのオン画素」となる。この手法は、図１の方法より簡単なモルフォロジー演算であるが、より短時間でより正確な結果が得られる。次に、これらの演算の結果として得られるＰＲＯＣＥＳＳＥＤＯＮＰＩＸがカウントされ、４倍して処理画像のスケールに戻し、オリジナルの画像と比較できるようにし、その後、前述の図１の場合と同じ方法でＭＥＴＲＩＣを計算し、圧縮の決定を下す。
【００２１】
図３は、別の実施形態のフローチャートであり、ここでも、３００のステップは図１の１００，１０２、図２の２００と置き換えることができる。図３の方法は、図２に示す方法より単純（つまり、画像データセット内の一連の２×２画素ウィンドウの解析を利用）だが、単純なリアルタイム計算を使って、２つのしきい値出力Ｔ１，Ｔ４を同時に計算することによる、より高速な実施態様に適用することができる。この方法において、入力スキャナからの生データとして利用できるような、画像のある次元に沿った２本のラインを読み取り、その中の隣接する画素の数値を比較する。同時に、画素の各ペアをＡＮＤとＯＲし、２つの結果を得る。例を挙げてこれを説明する。各ライン内の８つの画素セットについて、オン画素を１、オフ画素を０とすると、画像データの例として、
ＬＩＮＥ  １：１１０００１００
ＬＩＮＥ  ２：１１０１０１０１
が得られる。
これらの画素について、各ラインからの対応するペア（つまり、ライン１の各画素とライン２の同じ位置の画素）がＡＮＤおよびＯＲされて、２バイトのデータが得られ、これを十進数または六進数とすることができる。
ＡＮＤ：１１０００１００＝１９５（十進法）
ＯＲ  ：１１０１０１０１＝２１３（十進法）
【００２２】
これらのバイトを表す十進数または六進数は、図３のように、容易にルックアップテーブル（ＬＵＴ）に当てはめることができ、このＬＵＴは２つの数字を、事実上、上記のオリジナルの２本のデータラインにおける４つの２×２ウィンドウの縮小に変換できる。ルックアップテーブルの出力は、図２の実施形態とまったく同様に、オリジナルの画像データセットにおける２×２画素１セットにつき１つの処理済み画素を有する一連の「処理済み画素」となる。この実施形態において、ルックアップテーブルを参照するたびに、オリジナルの画像データセットの２×２ウィンドウ４個が処理される。たとえば、上記の例において、２つのＬＵＴの出力は次のとおりである。
Ｔ４ＬＵＴ［１９６］＝１
Ｔ１ＬＵＴ［２１３］＝４
【００２３】
このように、文書全体を通じて、処理済みのオン画素は、図３の方法を画像データセットについて実行しながら、ルックアップテーブルによってカウントされた処理済みのオン画素を累積することによってカウントされる。２×２ウィンドウ内のひとつの画素がオンであることによってオンとなる処理済みの画素の数をＴ１と呼び、２×２ウィンドウ内の４つすべての画素がオンであることによってオンとなる処理済の画素はＴ４と呼ばれる。この実施形態で使用されるＭＥＴＲＩＣは、オリジナルのＯＮＰＩＸ数を計算することなく、Ｔ１とＴ４の数値だけを使用するよう単純化されており、したがって、先の２つの実施形態で必要であったもうひとつのステップが不要となる。このＭＥＴＲＩＣは、データセット内のＴＯＴＡＬＰＩＸに対するＴ１とＴ４の差の絶対値に４を乗じたものの割合と定義される。ＭＥＴＲＩＣが計算されると、圧縮に関する決定は、前述の図２に関するものと同様に行われる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】画像データセットの解析方法のフローチャートである。
【図２】画像データセットを解析するための別の方法のフローチャートである。
【図３】画像データセットを解析するための別の方法のフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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