(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
混合ラスタコンテント処理のためのデジタル画像データ区分方法であって、
ａ）離散的ロケーションの光強度信号で構成されるデジタル画像データのブロックを得るステップと、
ｂ）前記ブロックについて閾値を計算するステップと、
ｃ）どの前記光強度信号が前記閾値を超え、どの前記光強度信号が前記閾値より低いかを示すセレクタブロックを生成するステップと、
ｄ）前記光強度信号が前記閾値を超えたか否かに基づいて、上位プレーンおよび下位プレーンに配置するために、前記ブロックに前記光強度信号をセグメントするステップと、
を備え、
前記閾値を計算するステップは、前記上位プレーンおよび前記下位プレーン中の全てのブロックを符号化することを必要とするビットレートを最小化する値を選択し、前記ブロックを圧縮することにより生じるひずみ量を、混合ラスタコンテント処理を用いて最小化し、
前記閾値は、関数Ｒ＋ＫＤ（ここで、各々、Ｒは前記上位プレーン、セレクタプレーン、及び前記下位プレーンに配置されたデータのデータ符号化レート、Ｋは所定もしくは計算された値、Ｄは前記ブロックを前記閾値を用いて圧縮して生成された歪み）を最小化するような閾値である、
デジタル画像データ区分方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には画像処理に関し、より詳細には、文書のデジタル表現の圧縮技術に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
高解像度で走査された文書は、非常に多くの記憶スペースを必要とする。データをそのまま記憶する代わりに、ボリュームを減らすために、データは一般的にある形態のデータ圧縮を施され、それによりデータの記憶に関連する高いコストを避ける。レンペル-ジブ-ウェルチ(Lempel-Ziv Welch)（ＬＺＷ）法のような“損失のない(lossless)”圧縮方法は、走査されたピクセルマップにはそれほどうまく働かない。一方、ＪＰＥＧのような“損失のある(lossy)”方法は、連続トーンのピクセルマップにはかなりうまく働くが、ページのテキストを含む部分にはそれほどうまく働かない。画像データ圧縮を最適化するために、圧縮中のデータのタイプを識別できる技術が必要である。
【０００３】
本発明は、ＭＲＣフォーマットを用いるカラー画像データの区分に関する。エッジとは、一般的に、２つの一定色の領域、即ち光強度値の大きな部分の間の鮮鋭な不連続部として定義される。ここで、画像のエッジは２つの部分に分けられる。前景レイヤーは、一般的に、（エッジの）より暗い側に関する情報を含み、背景レイヤーは、画像の平滑な領域及びエッジのより明るい側に関する情報を含む。画像をストライプに区画し（各ストライプの高さはブロックのサイズに等しい）、画像の上から下へとブロックごとに各ストライプを処理することによって、区分が行われる。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、１つの実施の形態において、混合ラスタコンテント処理のためのデジタル画像データの区分方法を開示する。この方法は、離散的ロケーションでの光強度信号で構成されるデジタル画像データのブロックを得るステップと、このブロックについて閾値を計算するステップと、どの光強度信号が閾値を超え、どの光強度信号が閾値より低いかを示すセレクタブロックを生成するステップとを含む。
【０００５】
【発明の実施の形態】
本発明は、複合画像中に含まれる様々なタイプのデータを別々に処理するための方法及び装置に関する。より詳細には、本発明は、混合ラスタコンテント（ＭＲＣ：Mixed Raster Content）画像処理中に用いられる幾つかのプレーンの１つであるセレクタプレーンの生成に関する。本発明は、ＭＲＣ技術の中で述べられるが、ビットマップを生成するための他の方法及び装置との使用に適合させてもよく、従って、ＭＲＣ処理には限定されない。本明細書に述べる技術は、ファクシミリ装置や画像記憶装置等のような文書の記憶及び送信のために必要な様々な装置での使用に適しており、カラー画像及び白黒グレースケール画像の両方の処理が可能である。
【０００６】
ピクセルマップとは、ページ上の個々の離散的ロケーションが、色を示す、又はグレースケール文書の場合にはそのロケーションにおける画像の明るさ又は暗さを示す値を有する光信号を発する画像要素即ち“ピクセル”を含むマップである。当業者が認識するように、ほとんどのピクセルマップは、１組の不連続的な非負整数からとった値を有する。
【０００７】
例えば、カラー文書のピクセルマップでは、個々のセパレーションは、0から255の範囲内のデジタル値として表されることが多く、ここで、0は着色剤が無いことを表すか（即ち、ＣＭＹＫ分解が用いられる場合）、又は、輝度-色光度分解が用いられる場合には範囲内の最低値を表し、255は着色剤の最大量か又は範囲内の最高値を表す。グレースケールピクセルマップでは、これは典型的に、黒を表す0から可能な限り最も白いトーンを表す255までの範囲内で変化するピクセル値のことである。本発明の本明細書における好ましい実施の形態で問題にするピクセルマップは、“走査された”画像の表現である。つまり、デジタルスキャナを用いて、物理的な媒体から反射される光をデジタル化することによって生成される画像である。ビットマップという用語は、ピクセルが２つの値1又は0の一方をとり得る二値ピクセルマップを意味するように用いられる。
【０００８】
次に、図面に移り、ＭＲＣフォーマットについてより詳細に述べる。図１に示されるように、カラー又はグレースケール文書を表すピクセルマップ１０は、好ましくは３プレーンページフォーマットに分解される。ピクセルマップ１０上のピクセルは、より良い画像処理効率を可能にするために、好ましくはブロック１８（図２に最もよく示されている）としてグループ化される。この文書フォーマットは、典型的に、上位プレーン１２、下位プレーン１４、及びセレクタプレーン１６から成る。上位プレーン１２及び下位プレーン１４は、元の画像データを記述するピクセルを含み、各ブロック１８内のピクセルは所定の基準に基づいて分けられている。例えば、ある閾値を越える値を有するピクセルは一方のプレーンに配置され、その閾値以下の値を有するピクセルは他方のプレーンに配置される。セレクタプレーン１６は元のピクセルマップ１０内の全てのピクセルごとの記録をとり、全ピクセルを上位プレーン１２又は下位プレーン１４のいずれかの上の正確な点にマッピングする。
【０００９】
上位プレーン及び下位プレーンは、元のピクセルマップ１０と同じビット深度及び色数で記憶されるが、可能であれば解像度を下げて記憶される。セレクタプレーンはビットマップとして生成及び記憶される。データが存在するプレーンの説明に“上位”及び“下位”という用語を用いているが、この用語によって本発明を任意の特定の配列や構成に限定することは意図しないことを認識されたい。
【００１０】
処理後、３つのプレーンは全て、そこに存在するデータのタイプに適した方法を用いて圧縮される。例えば、上位プレーン１２及び下位プレーン１４は、ＪＰＥＧのような、データ損失を生じる圧縮技術を用いて圧縮及び記憶されてもよい。一方、セレクタプレーン１６はgzipやCCITT‐G4のような損失のない圧縮形式を用いて圧縮及び記憶される。プレーンを、出力文書に意図される用途に適した他の形式を用いて圧縮及び記憶することは、当業者には明白であろう。例えば、カラーファクシミリ分野では、使用される特定の圧縮形式はファクシミリデータ送信用に承認された形式（ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨ、ＪＰＥＧ、ＪＢＩＧ等）の１つでなければならないので、セレクタプレーン１６には好ましくはグループ４（ＭＭＲ）が用いられる。
【００１１】
本発明では、デジタル画像データは、好ましくは上述したようなＭＲＣ技術を用いて処理される。ピクセルマップ１０は、セパレーションのすみずみまで、離散的なロケーションに分散された光強度信号で構成される走査された画像を表す。ここでも、光信号は、“画像要素”“ピクセル”又は“pel”と呼ばれるこれらの離散的ロケーションの各々から、元の画像のそのセパレーションに対応するロケーションから反射される光の強さを示す強度レベルで、発せられる。
【００１２】
典型的なＭＲＣの方法では、ピクセルマップ１０は２つのプレーン１２及び１４に分割されなければならない。図３は、本発明に従ってピクセルマップ１０を上位プレーン１２と下位プレーン１４とに区分するために用いられてもよい１つの処理の概要を示す模式的線図である。以降、この実施の形態を参照して本発明を述べるが、本発明は他の方法で実現されてもよいことを留意されたい。本発明は、ビットマップ、特に原画像と関連するビットマップの使用を必要とする、任意の画像処理技術で用いられてよい。
【００１３】
本明細書で述べる本発明の実施の形態は、幾つかの基準を用いてデータのブロックを分類し、その後、データの内容を考慮して分類を更新することにより、画像データを区分する方法及び装置である。示されるように、ブロック１８は、ステップ２１０で示されるように得られ、ステップ２２０で示されるように分類される。本発明の好ましい実施の形態では、ブロック１８は、まず、UNIFORM（均一）、SMOOTH（平滑）、WEAK#EDGE（弱エッジ）、又はEDGE（エッジ）のいずれかに分類され、そのコンテキストがTEXT（テキスト）又はPICTURE（ピクチャー）のいずれかとして与えられる。次に、ブロックは、最初の分類及びコンテキストによって、SMOOTH又はEDGEのいずれかに再分類される。次に、ステップ２３０で示されるように、ブロック１８内のピクセルが区分される、即ち、そのブロックの分類のされ方に最も適した基準に従って上位プレーン１２又は下位プレーン１４のいずれかに配置される。この処理は、ピクセルマップ１０全体が処理されるまで、元のピクセルマップ１０内の各ブロック１８について繰返される。次に、ステップ２４０で示されるように、上位プレーン１２、下位プレーン１４、及びセレクタプレーン１６は、各々に含まれるデータのタイプに最も適した技術を用いて、別々に圧縮される。
【００１４】
次に図４に戻り、好ましい実施の形態の説明を続ける。上述されたステップ２２０におけるブロック１８の４つのカテゴリの１つへの分類は、好ましくは３つのステップで完了する。まず、ステップ３１０で示されるように、ブロック内のピクセル値のばらつきが決定される。ブロックのばらつきは、後で図６を参照して詳細を述べる統計的な尺度を用いることによって最もよく決定される。一貫して大きなばらつきを有するブロックは、実際には画像のエッジに沿っている場合が最も多く、一方、ばらつきが少ないブロックは、均一か又は少なくとも平滑な領域にあることが推定される。ステップ３２０で示されるように、ブロック内のばらつきを測定することによって、そのブロックに最初の分類が指定される。次に、ステップ３３０で示されるように、各ブロック１８内の画像データが詳細に検討され、コンテキスト情報（即ち、その領域がテキスト内にあるか、又は画像のピクチャー領域であるか）が更新され、必要であればブロック再分類が行われる。UNIFORMブロックはSMOOTHに再分類され、WEAK EDGEブロックはTEXTのコンテキストにおいてはEDGEにアップグレード（格上げ）され、PICTUREのコンテキストにおいてはSMOOTHに再分類される。また、ピクセルマップ１０にローパスフィルタを適用することによって、画像の平滑化バージョン２０が与えられる。平滑化画像２０は、分類中に付加的な情報を与えるとともに、ハーフトーン領域についてのスクリーン解除データを与えるために、元の画像データと関係して用いられる。
【００１５】
図５は、図３のステップ２３０で与えられる、ブロック１８が２つのプレーンに区分される方法の詳細を示す。測定は、まず、ステップ４１０で、処理中のブロックがステップ２２０で最初にEDGEに分類されたか否かを決定することによって開始する。そうである場合は、ブロック内の個々のピクセル値ｖpが、まず、輝度閾値ｔsと比較され、ｔs以上の値を有するピクセルは“明”ピクセルとみなされ、ｔs未満の値を有するピクセルは“暗”ピクセルとみなされる。EDGEブロックの区分は、単純に、ステップ４４０で示されるように暗ピクセルを上位プレーン１２に配置し、ステップ４５０で示されるように明ピクセルを下位プレーン１４に配置する。ステップ４１０で、ブロック１８がEDGEではないと決定された場合は、ブロック内の全ピクセルが、１ピクセルずつではなく、一緒に処理される。SMOOTH（EDGEではない）ピクセルの区分は次のように行われる。ブロック１８が、SMOOTHに分類されたブロックのショートランの真中にあり、更に、このショートラン中の全てのブロックが暗（ｖp＜ｔs）である場合は、そのブロック内の全データが上位プレーン１２に配置される。ブロック１８全体が実質的に平滑である（即ち、ロングラン中に存在する）か、又は明である（明ピクセルのショートラン中に存在する）場合は、ブロック１８内の全データは下位プレーン１４に配置される。
【００１６】
前に示したように、セレクタプレーン１６は、指定された分類に基づいてピクセルが上位及び下位プレーンに配置されるときに、元のデジタル画像データセットの各ピクセルがどこに存在するか記録するために生成される。図１０をみると、本発明の好ましい実施の形態では、セレクタプレーン１６は、ブロック分類を行う必要なしに、生成されてもよい。示されるように、本発明のこの実施の形態は、閾値処理部９０２、及びセレクタプレーン１６以外の生成される各プレーンのための前処理部を含む。前述したように、本発明は、セレクタプレーン１６に加えて２つのプレーンを生成するものとして説明される。従って、２つの前処理部、即ち上位プレーン１２を生成するための前処理部９０４、及び下位プレーン１４を生成するための前処理部９０６が示されている。
【００１７】
セレクタプレーン１６に配置され二値エントリーを有するブロックは、元のピクセル値と輝度閾値との比較によって、ブロック１８から直接検出される。図示されるように、ブロック１８は閾値処理部９０２に入力され、閾値処理部９０２は、ブロック１８に対応するセレクタプレーン１６の部分についてセレクタブロックを生成する。閾値処理部９０２は閾値を含む。ブロック１８内の、この閾値より上のピクセル値は全て、一方のプレーンに配置されるように指定され、この閾値より下の値は他方のプレーンに配置される。セレクタブロック内の、ブロック１８からのピクセルが一方のプレーンに配置された位置にあたるロケーションに、ゼロが配置される。セレクタブロック内の、ピクセルが他方のプレーンに配置された位置にあたるロケーションに、１が配置される。
【００１８】
一旦、閾値処理が行われると、前処理部９０４及び９０６で、セレクタブロック及びブロック１８が一緒に処理される。セレクタブロックによって上位プレーン１２に配置するように選択されなかったブロック１８内のピクセルは、前処理部９０４によって除去される。従って、前処理部９０４は、上位プレーン１２について、下位１４プレーンに配置されるように指定されたセレクタブロック上の位置に当たるブロック１８内の全てのピクセルを除去することになる。同様に、前処理部９０６は、下位プレーン１４について、セレクタブロックに従って上位プレーン１２と関連づけられたブロック１８内のピクセルを除去する。ピクセルの除去は、一般的に、これらのピクセルの値を所定の値で置換することによって、又はブロック１８内に存在するピクセルから計算された値でこれらのピクセルの値を置換することによって、遂行される。引き続き図１０を参照すると、本発明の別の実施の形態に従って、輝度閾値ｔsの選択は、既に処理され、上位プレーン１２、セレクタプレーン１６、及び下位プレーン１４に配置されたブロックの内容を解析することによって遂行される。詳細には、この解析は、全体的なビット伝送速度Ｒ、及び多重プレーン手法を用いるブロックの圧縮によって生じる全体的な歪みＤを集めることを含む。ビット伝送速度Ｒは、ブロックを全プレーンについて符号化するのに費やされるビット数に関係する。歪みＤは、全プレーンを圧縮及び伸張し、元のブロックの近似を再構成することによって生じる歪みである。所与のブロックについての全体的な伝送速度及び歪みは、正確に測定しても、又は上位、下位、及びセレクタプレーン内の対応するブロックの内容から単純に概算してもよい。本発明の１つの実施の形態では、ｔsは、コスト関数Ｊ＝Ｒ＋ＫＤが最小となるように選択される。Ｋの値は、所定の値であっても、又はｔsによって生成されるＲ及びＤの全ての値から計算されてもよい。当業者は認識するように、全ての点で関数計算をせずに関数の最小値を求めることを目的とする最適化及び数学的探索技術を適正に使用するならば、ｔsの全ての値についてＪを計算する必要はないかもしれない。ｔsが画像ピクセルの範囲の最小値又は最大値をとる場合は、セレクタプレーン１６は均一になることに注意されたい。言い換えれば、ｔsを極値（即ち最大値又は最小値）に設定すると、閾値処理は遂行されない（即ち、全ピクセルが上位又は下位プレーンの一方と関連づけられる）。
【００１９】
本発明の１つの実施の形態に従い、全体的なビット伝送速度Ｒは、３つのプレーンの伝送速度の合計として定義され、セレクタプレーン１６を圧縮することによって得られるビット伝送速度は、ブロック内で検出される水平遷移Ｎt（１から０、及びその逆）の数から概算される。
【００２０】
本発明の別の実施の形態に従い、ブロックのピクセル強度の平均値ｔaが計算される。元のブロックの分散Ｖoが、次のコスト関数と比較される。
ＣＦ＝ａＶu＋ｂＶl＋ｃＮt
【００２１】
式中、ａ、ｂ、ｃはこの方法の微調整に用いられる所定の定数であり、Ｖu及びＶlはそれぞれ上位及び下位プレーン内の対応するブロック（閾値処理及び前処理後）の分散である。Ｖo＞ＣＦの場合は、閾値はｔs＝ｔaに設定される。そうでない場合は、閾値は、例えばｔs＝０、ｔs＝255のように１つの極値に設定されるので、セレクタプレーンは均一となり、入力ブロック内の全ピクセルが下位（上位）プレーンと関連づけられる。
【００２２】
次に、図６に移り、ステップ３１０（図４）で必要な、ブロックのばらつきの測定を用いた最初のブロック分類が遂行されてもよい、本発明の１つの実施の形態の詳細を述べる。まず、ステップ５１０で示されるように、ブロックを２つの部分に分けるための閾値ｔsが計算される。本発明の好ましい実施の形態では、この閾値はブロック内のデータのヒストグラム解析を行うことによって得られるが、この解析を行うために多くの標準的な方法を用いることができる。例えば、分離に用いられる基準間の距離を最大化するか、又はブロックの２つの部分の間の最大分離を与える値を選択することができる。最良の閾値を選択する他の方法も使用可能であり、本発明はこの実施の形態に限定されないことを、当業者は認識するであろう。次に、ステップ５２０で示されるように、ブロック１８は、各ピクセルの光強度値を選択された閾値ｔsと比較することにより、これらの２つの部分へと閾値処理される。前述したように、ピクセル値ｖpが閾値より小さい場合は、そのピクセルは暗であるとされる。ｖpがｔsより大きいか又は等しい場合は、そのピクセルは明である。
【００２３】
先に述べたように、元の画像データにローパスフィルタを適用することによって、その画像の平滑化バージョン２０が得られる。次に、元の画像データ及び平滑化された画像データの両方の組について、明ピクセル及び暗ピクセルについての平均値が得られる。まず明ピクセルをみると、ステップ５４０で示されるように、元のピクセルマップ１０（ｖp≧ｔs）内の、ブロック１８にカバーされる領域に位置する全ての明ピクセルの平均値である１つの値、ｖBPIXELが計算される。また、ステップ５６０で示されるように、もう１つの値ｖBSMOOTH、即ち、画像の平滑化バージョン２０内の、ブロック１８にカバーされる領域に位置する全ての明ピクセルの平均値も得られる。暗値も同様に計算される。つまり、ステップ５５０で示されるように、元のピクセルマップ１０（ｖp＜ｔs）内の、ブロック１８にカバーされる領域に位置する全ての暗ピクセルの平均値であるｖDPIXELが得られ、ステップ５７０で示されるように、画像の平滑化バージョン２０内の、ブロック１８にカバーされる領域に位置する全ての暗ピクセルの平均値であるｖDSMOOTHが得られる。一旦、これらの平均値が得られると、ステップ５８０で示されるように、ピクセルマップ１０及び平滑化された画像２０のそれぞれについての明るい方の平均と暗い方の平均との間の距離ｄ及びｄsが計算される。即ち、ｄ＝ｖBPIXEL−ｖDPIXEL、及びｄs＝ｖBSMOOTH−ｖDSMOOTHである。コントーン画像についてはｄ/ｄsは典型的にほぼ１に等しいので、ｄ/ｄsの比率はハーフトーンの検出に用いられてもよい。
【００２４】
図７は、最初にブロック１８を分類するための処理の好ましい実施の形態である図４のステップ３２０の詳細図である。ステップ６１０で示されるように、ブロックがコントーンデータ（ｄ≒ｄs）を含むかハーフトーンデータを含むかを決定するために、ｄとｄsとの相対比が得られる。ブロック１８は、距離ｄ又はｄsの大きさに従って、最初に４つのタイプ、UNIFORM、SMOOTH、WEAK EDGE、又はEDGEの１つに分類される。距離ｄはコントーンブロックを分類するのに用いられ、距離ｄsはハーフトーンに用いられる。コントーンデータについては、ステップ６２０で示されるように、ピクセルマップ１０からの値ｄが値ｘ0と比較される。
【００２５】
ｄが非常に低い（即ちｄ＜ｘ0）場合は、ブロック内の全てのピクセル値が実質的に同じであるので、ブロックはステップ６４０でUNIFORMに分類される。ステップ６２２で示されるように、ｘ0＜ｄ＜ｘ1のようにブロック内のピクセル値に多少の小さな差異がある場合は、そのブロックはステップ６５０でSMOOTHに分類される。ブロック内のピクセル値にかなり大きな差異があり、ステップ６２４でｘ1＜ｄ＜ｘ2である場合は、そのブロックはWEAK EDGEに分類される。ブロック内の差異が非常に大きく、ステップ６２４でｄ≧ｘ2である場合は、そのブロックはステップ６７０でEDGEに分類される。
【００２６】
ｄ/ｄsがほぼ１に等しい値にならない場合は、ステップ６３０で、ｄsが閾値ｙ0と比較される。ハーフトーンとコントーンとに２つの異なる組の閾値が適用されることに注意されたい。従って、ほとんどの場合、ｘ0≠ｙ0、ｘ1≠ｙ1、及びｘ2≠ｙ2である。ハーフトーンブロックの分類に用いられる処理は、コントーンデータに用いられる処理と似ている。従って、ステップ６３０でｄs＜ｙ0である場合は、そのブロックはステップ６４０でUNIFORMに分類される。ステップ６３２でｙ0＜ｄs＜ｙ1である場合は、そのブロックはステップ６５０でSMOOTHに分類される。ステップ６３４で示されるようにｙ1＜ｄs＜ｙ2である場合は、そのブロックはステップ６６０でWEAK EDGEに分類される。ステップ６３４でｄs≧ｙ2である場合は、そのブロックはステップ６７０でEDGEに分類される。
【００２７】
次に、図８及び９を参照し、ブロックのコンテキストを更新するための詳細が与えられる。ブロックのコンテキストは、ブロックの暗領域と明領域との間の平均差が比較的高い場合に有用である。この場合、ブロックは、そのコンテキストがTEXTである限りにおいては、EDGEに分類できる。コンテキストは最初はPICTUREに設定される。次の２つの規則のうちの１つが満足されるとコンテキストはTEXTに変更される。即ち、（１）処理中のブロックが複数のUNIFORMブロックのロングランの中にあり、ブロック内の暗ピクセル値の平均が所定の輝度閾値よりも大きい、又は（２）そのブロックがUNIFORM、WEAK EDGE、又はEDGEのいずれかに分類されており、上、左、又は右に隣接するブロックのうちの１つがTEXTに設定されたコンテキストを有し、その隣接するブロックと現在のブロックとの差が所定の伝搬閾値より小さい。
【００２８】
まず図８をみると、ブロックのコンテキストが第１規則に従って変更されるべきか否かの決定には、ステップ７０４で示されるように、UNIFORMに分類されているブロックのランを検出する必要がある。UNIFORMブロックのランの検出では、典型的には、ステップ７０６で示されるように、連続したUNIFORMブロックの数とランレングス閾値ｔLUとの比較を行う。ランレングス閾値は、ランが確立されるためにUNIFORMに分類されなければならない連続ブロックの数を設定する。また、ステップ７０６で示されるように、連続ブロックについて、暗ピクセルの平均値ｖDPIXELが、輝度閾値ｔsと比較される。高い輝度レベルを有する多数の連続UNIFORMブロックは、通常、ブロックが大きな背景ページ領域（即ち、大きな白い領域）を含むことを示し、それにより、テキストの存在を示す。従って、連続UNIFORMブロック数がｔluを越えるとともにｖDPIXEL＞ｔsである場合は、ステップ７０８で示されるように、そのブロックについて、コンテキストがTEXTに変更される。
【００２９】
識別された連続ブロックの数がランの確立には少なすぎるか、又はブロックが暗（ｖDPIXEL≦ｔs）であるかのいずれかの場合は、コンテキストはPICTUREに設定されたままになる。ステップ７１０で示されるように、ブロック内に更にランが存在するか否かが決定され、そうである場合は図中に示されるように処理が繰返される。
【００３０】
次に図９をみると、第２規則の下でブロックのコンテキストをTEXTに変更するには、まず、伝搬閾値ｔpを与える必要がある。伝搬閾値は、ブロックが空白ページ領域をカバーしていることを示す輝度のレベルを定める。第２規則の下で、ステップ８０２で示されるようにブロックがSMOOTHではなく（即ち、UNIFORM及びEDGE又はWEAK EDGEであり）、ステップ８０４で示されるように上、左、又は右隣のいずれかがテキストのコンテキストを有し、尚且つステップ８０６で示されるように、そのブロック内の明ピクセルとコンテキストがテキストである隣接ブロック内の明ピクセルとの平均差異ｖBDIFがｔpより小さい場合は、ステップ８０８でコンテキストがピクチャーからテキストに変更される。テキストを含むブロックはテキストを含む別のブロックの隣に位置することが推定されるので、隣接するブロックがチェックされる。しかしながら、そうであることを確認するためには、そのブロックの輝度の値が隣接ブロックの輝度の値と比較される。言い換えれば、たとえブロックがテキストのコンテキストを有するブロックと隣接していても、そのブロックと隣接ブロックとの平均輝度の差異が大きければ、そのブロックが、テキストの存在を示す大きな空白ページ領域を含まないことを意味する。
【００３１】
繰返すが、本発明は、まず画像のエッジを含むブロックを識別し、次に、平滑なデータ及びエッジの明るい側を含むブロックが下位プレーンに配置され、エッジの暗い側が上位プレーンに配置されるようにブロックを分けることによる、データの区分に関する。一旦、それぞれのプレーンが生成されると、通常のＭＲＣ処理が続く。つまり、各プレーンが適切な圧縮技術を用いて圧縮される。本明細書における好ましい実施の形態では、上位プレーン１２及び下位プレーン１４はＪＰＥＧを用いて圧縮され、セレクタプレーン１６は、CCITTグループIVか、又は本明細書にその内容を参照として援用する1998年7月7日発行のデービス(Davis)の米国特許第5,778,095号に記載されているような走査されたシンボルの同等のクラスへの分類方法のような、シンボルベースのパターン照合技術を用いて圧縮される。次に、プレーンは共に結合され、ファクシミリ装置や記憶装置のような出力装置へと送信される。
【００３２】
本発明の好ましい実施の形態では、これらの任意の又は全ての方法は、機械によって実行され得る１組の命令を格納する能力があるコンピュータ又は任意の他の装置で実現されてもよい。プログラム記憶装置は、添付の図面を参照して上記に詳細を述べた方法で文書画像を圧縮するための上述のステップを行うためのこの１組の命令（ソフトウェアプログラムと呼ばれることが最も多い）を、目に見える形で具体化するであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】複合画像と、そのような画像が上位プレーン、下位プレーン、及びセレクタプレーンの３つのＭＲＣ画像プレーンに分解され得る方法の例を示す図である。
【図２】ピクセルマップと、ピクセルがグループ化されてブロックを形成する方法の詳細を示す図である。
【図３】本発明を実施するために行われるステップを概括的に示すフロー図である。
【図４】本発明に従ってブロックが分類される方法の詳細を示すフロー図である。
【図５】本発明に従ってブロックがその分類に基づいて区分される方法の詳細を示すフロー図である。
【図６】図４に示されている本発明の実施の形態の必要に応じて、ブロックのばらつきを測定できる方法の１つの実施の形態の詳細を示すフロー図である。
【図７】図６で与えられるブロックのばらつきの測定に基づくブロックの分類を説明する、本発明の実施の形態の詳細を示すフロー図である。
【図８】図７で与えられるブロックの分類に基づいてコンテキストが更新されてもよい、本発明の実施の形態の詳細を示すフロー図である。
【図９】図７で与えられるブロックの分類に基づいてコンテキストを更新するための、本発明の別の実施の形態の詳細を示すフロー図である。
【図１０】本発明に従ってセレクタプレーンを生成する１つの方法の詳細を示す図である。
【符号の説明】
１０    ピクセルマップ
１２    上位プレーン
１４    下位プレーン
１６    セレクタプレーン
１８    ブロック
９０２  閾値処理部
９０４  前処理部
９０６  前処理部
【図１】
0004242532.tif 000002
【図２】
0004242532.tif 000003
【図３】
0004242532.tif 000004
【図４】
0004242532.tif 000005
【図５】
0004242532.tif 000006
【図６】
0004242532.tif 000007
【図７】
0004242532.tif 000008
【図８】
0004242532.tif 000009
【図９】
0004242532.tif 000010
【図１０】
0004242532.tif 000011