JPH0125072B2 - - Google Patents
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- JPH0125072B2 JPH0125072B2 JP58183077A JP18307783A JPH0125072B2 JP H0125072 B2 JPH0125072 B2 JP H0125072B2 JP 58183077 A JP58183077 A JP 58183077A JP 18307783 A JP18307783 A JP 18307783A JP H0125072 B2 JPH0125072 B2 JP H0125072B2
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Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、文字データの圧縮方式に係わり、特
にその輪郭特定情報を記憶することによつて、デ
ータの圧縮を計るようにしたデータ圧縮方式に関
するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a compression method for character data, and more particularly to a data compression method that compresses data by storing its contour specifying information.
文字をドツト分解して求めた2値データが極め
て冗長度の高いデータであることは周知である。 It is well known that binary data obtained by dividing characters into dots has extremely high redundancy.
そこで従来、この冗長性を軽減するために種々
のデータ圧縮方式が提案されて来た。 Conventionally, various data compression methods have been proposed to reduce this redundancy.
文字の形状を輪郭で把握し、その輪郭特定情報
を記憶することによつてデータ量の圧縮を計るよ
うにした、いわゆる輪郭法と呼ばれるデータ圧縮
方式もその1つである。 One such data compression method is the so-called contour method, which compresses the amount of data by grasping the shape of a character using its outline and storing information specifying the outline.
この輪郭法によるデータ圧縮方式としては、第
1図の如きベクトル近似法や、第2図に示すよう
な、多項式で文字の輪郭を近似する方式が知られ
ている。 As data compression methods based on the contour method, the vector approximation method as shown in FIG. 1 and the method of approximating the outline of a character using a polynomial as shown in FIG. 2 are known.
第1図に示したベクトル近似法は、特開昭54−
149522号公報、特開昭55−79154号公報等に開示
された手法である。このベクトル近似法の概要
は、点線で示した任意文字の輪郭1を2次元ベク
トル2の集合で近似し、各ベクトルの特定情報
(始点位置、長さ及び傾き、あるいは、水平・垂
直方向成分)を記憶データとする事によつてデー
タ圧縮を可能とするものである。 The vector approximation method shown in Figure 1 is
This is a method disclosed in Publication No. 149522, Japanese Unexamined Patent Publication No. 79154/1983, and the like. The outline of this vector approximation method is to approximate the contour 1 of an arbitrary character indicated by a dotted line with a set of two-dimensional vectors 2, and to obtain specific information for each vector (starting point position, length and inclination, or horizontal and vertical components). By using this as storage data, data compression is possible.
又、第2図に示した多項式で文字の輪郭を近似
する方式は、本出願人における、特開昭58−
134745号公報、特開昭58−134746号公報等に示す
通りである。 Furthermore, the method of approximating the outline of a character using the polynomial shown in FIG.
This is as shown in Publication No. 134745, Japanese Unexamined Patent Publication No. 134746/1983, and the like.
この方式の概要は、第2図に実線で示したよう
に、まず文字の輪郭×を変数とする関数に分割し
たブロツクBを作り、そのブロツクBの中でさら
に複数のサンプル点Plを選定して、複数のセグメ
ントSlに分割する。その後、
輪郭全体は連続している。 The outline of this method is as shown by the solid line in Fig. 2. First, a block B is created which is divided into functions with the character outline x as a variable, and within that block B, multiple sample points P l are selected. and divide it into multiple segments S l . After that, the entire contour is continuous.
輪郭の一次導関数は連続的に変化する。 The first derivative of the contour changes continuously.
等の条件を満足するようなセグメントを近似する
多項式の係数を求め、その係数を記憶するように
したものである。This method calculates the coefficients of a polynomial that approximates a segment that satisfies the following conditions, and stores the coefficients.
これらの輪郭法によるデータ圧縮方式は、その
圧縮データを呼び出して文字を再生する際、補間
処理ないしベクトルの倍率変換処理を実施するこ
とによつて、種々倍率の文字像再生に対処し得る
という特性を有している。 These data compression methods using the contour method have the characteristic that they can handle character image reproduction at various magnifications by performing interpolation processing or vector magnification conversion processing when the compressed data is recalled and characters are reproduced. have.
しかし、その反面、ベクトル近似法は、充分に
大きなマトリクスサイズでドツト分解した文字画
素データに基づいて近似を実施しない限り、輪郭
の滑らかさ(輪郭の傾きの連続性)について、最
適の結果が保証されず、特に高倍率で文字像を再
生したときに輪郭の粗さが目立つという欠点を有
していた。 However, on the other hand, the vector approximation method guarantees optimal results in terms of contour smoothness (continuity of contour slope) unless the approximation is performed based on character pixel data that has been decomposed into dots with a sufficiently large matrix size. However, the problem was that the roughness of the outline was noticeable especially when character images were reproduced at high magnification.
本発明は以上の点から成したものであり、同一
マスタフオントを用い、小さいサイズの文字はベ
クトル近似で再生し、大きいサイズの文字は多項
式近似で再生可能とすることにより、文字輪郭の
滑らかさを忠実に再現し、かつ文字の再生速度も
低下させないで充分なデータ圧縮率を得ることが
できるデータ圧縮方式を提供ることを目的とする
ものである。その特徴とするところは、文字の輪
郭特定情報を記憶することによつてデータ量の圧
縮を計る文字データ圧縮方式において、文字の輪
郭を近似する第1の近似方式に用いるサンプル点
を、マトリクスに展開した文字の輪郭から抽出す
る第1のステツプと、前記第1のステツプで抽出
したサンプル点を少なくとも流用して、前記第1
の近似方式とは異なる第2の近似方式に用いるサ
ンプル点を、マトリクスに展開した文字の輪郭か
ら抽出する第2のステツプと、によりサンプル点
を抽出し、該抽出したサンプル点情報と前記第1
又は第2のステツプによつて抽出されたサンプル
点で分割される各セグメントを特定する情報を、
前記サンプル点が第1、第2のどちらの近似方式
で用いるサンプル点であるのかを識別する情報と
共に文字データ中に格納したことである。 The present invention is based on the above points, and by using the same master font, small-sized characters can be reproduced by vector approximation, and large-sized characters can be reproduced by polynomial approximation, thereby improving the smoothness of character outlines. The object of the present invention is to provide a data compression method that can faithfully reproduce the text and obtain a sufficient data compression rate without reducing the reproduction speed of characters. Its feature is that in a character data compression method that compresses the amount of data by storing character outline specific information, the sample points used in the first approximation method to approximate the character outline are arranged in a matrix. A first step of extracting from the outline of the developed character; and at least utilizing the sample points extracted in the first step,
a second step of extracting sample points to be used in a second approximation method different from the approximation method from the outline of the character developed in a matrix;
Or, information identifying each segment divided by the sample points extracted in the second step,
The above-mentioned sample point is stored in the character data together with information identifying whether the sample point is used in the first or second approximation method.
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。 The present invention will be explained in detail below using the drawings.
本発明になる方式は、例えばスキヤナー装置等
から供給される行列ドツトマトリクス状の2値文
字データに対して適用される。更に他の例では、
行列マトリクス状のドツトパターンを特定可能な
任意方式による符号化文字データに対して適用さ
れる。 The method according to the present invention is applied to binary character data in the form of a matrix and dot matrix supplied from, for example, a scanner device. In yet another example,
It is applied to encoded character data using any method that can specify a matrix-like dot pattern.
即ち、例えばスキヤナー装置のラスター走査に
よつて文字を行列マトリクス状にドツト分解し、
これによつて求められたビツトパターンデータ
が、本発明方式の処理対象となるオリジナル文字
データとして供給される。 That is, for example, by raster scanning with a scanner device, characters are dot-decomposed into a matrix of rows and columns;
The bit pattern data thus obtained is supplied as original character data to be processed by the method of the present invention.
本発明によつて作成されるマスタフオントデー
タは、例えば第3図のような文字の輪郭×を変数
とする関数で表現できるように点Pで区分する如
く複数のブロツクB1〜B4に分割し、分割した各
ブロツク情報の集合として1文字分のデータを構
成する。1つのブロツクは、サンプル点P′で更に
複数のセグメントに分割されている(点Pもサン
プル点)。そのサンプル点毎にその点がベクトル
近似と多項式近似の両方に用いるものなのか、あ
るいは一方にのみ用いるものなのかを識別する識
別コードと、サンプル点座標情報、及び多項式近
似の際の各セグメント毎の係数情報等を備えてい
るものである。 The master font data created according to the present invention is divided into a plurality of blocks B 1 to B 4 divided by points P so that they can be expressed by a function whose variable is the character outline x as shown in FIG. 3, for example. Then, one character's worth of data is constructed as a set of each divided block information. One block is further divided into a plurality of segments at sample point P' (point P is also a sample point). For each sample point, an identification code that identifies whether the point is used for both vector approximation and polynomial approximation, or for only one, sample point coordinate information, and for each segment during polynomial approximation. It is equipped with coefficient information, etc.
以下に本発明によるマスタフオントデータの作
成方法の一実施例を説明する。第4図1は原字の
輪郭部の1ブロツクを模式的に示した図である。
はじめに、最も頻度が高く使用される小サイズの
文字の大きさに対応して、例えばN×Nドツトの
マトリクスサイズに輪郭部を展開する(第4図
2)。点線で示す曲線が展開された輪郭部である。
このマトリクスサイズ上で、ベクトル近似に用い
るサンプル点を任意の方式により抽出する。第4
図2に●印で示す点がベクトル近似に用いるサン
プル点である。 An embodiment of the master font data creation method according to the present invention will be described below. FIG. 41 is a diagram schematically showing one block of the outline of an original character.
First, the outline is developed into a matrix size of, for example, N×N dots, corresponding to the size of small characters that are most frequently used (FIG. 4, 2). The curved line indicated by the dotted line is the developed contour.
Sample points used for vector approximation are extracted using an arbitrary method on this matrix size. Fourth
The points marked with ● in FIG. 2 are sample points used for vector approximation.
以上のようにして第1のステツプで小さなマト
リクスよりベクトル近似によるサンプル点を抽出
したら、次の第2のステツプにおいて先ずそれを
大サイズのマトリクスに拡大する。第4図3は第
4図2を拡大した図(例えば5N×5Nドツト)で
あり、●印が第4図2のサンプル点に対応する点
である。また、第4図1の原字の輪郭を第4図3
と同サイズのマトリクスに直接拡大し、前記大サ
イズに拡大したサンプル点のマトリクスに重ね合
せる。点線で示す部分が拡大した輪郭部である。
次にベクトル近似に用いるサンプル点(●印)を
少なくとも流用するようにして、多項式近似に用
いるサンプル点を追加抽出する。サンプル点の抽
出については、例えば本出願人による特開昭58−
134747号公報等に開示されている方法で行う。第
4図3に▲印で示す点が追加抽出したサンプル点
である。多項式近似において再生する際には、●
印で示した点及び▲印で示した点をサンプル点と
して用いる。 After extracting sample points by vector approximation from a small matrix in the first step as described above, in the next second step, it is expanded into a large-sized matrix. FIG. 43 is an enlarged view of FIG. 42 (for example, 5N×5N dots), and the ● marks correspond to the sample points in FIG. 42. Also, the outline of the original characters in Figure 4 1 is shown in Figure 4 3.
, and superimpose it on the matrix of sample points enlarged to the larger size. The part indicated by the dotted line is the enlarged outline.
Next, sample points used for polynomial approximation are additionally extracted by reusing at least the sample points (marked with ●) used for vector approximation. Regarding the extraction of sample points, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1983-1981 by the present applicant
This is carried out by the method disclosed in Publication No. 134747, etc. The points marked with ▲ in FIG. 4 are additionally extracted sample points. When reproducing in polynomial approximation, ●
The points marked with marks and the points marked with ▲ are used as sample points.
最後にサンプル点により分割された各セグメン
トS1〜S9毎の近似多項式の各項の係数を求める。
例えばこの係数の算出は本出願人による特開昭58
−134745号公報等の方法によつて求めることがで
きる。このようにして第2のステツプによつて、
大きなマトリクスより多項式近似による記憶デー
タを求める。 Finally, the coefficients of each term of the approximate polynomial for each segment S 1 to S 9 divided by sample points are determined.
For example, the calculation of this coefficient was published in Japanese Patent Application Laid-open No. 58
It can be determined by the method described in Japanese Patent No. 134745. In this way, by the second step,
Obtain memory data using polynomial approximation from a large matrix.
第5図は本発明で作成したマスタフオントデー
タの基本構成を示す図である。図のように、1文
字のデータは、複数個のブロツク情報から成る。
そして1ブロツク情報のフオーマツトはBで示す
構造をしている。 FIG. 5 is a diagram showing the basic structure of master font data created according to the present invention. As shown in the figure, one character of data consists of a plurality of pieces of block information.
The format of one block of information has the structure shown by B.
まずブロツクヘツダはそのブロツク全体に関す
る情報を記憶している。第1にそのブロツクの終
点のX座標情報、第2にそのブロツクが文字の再
生時にOFFからONへ変化する文字の輪郭を示す
のか、ONからOFFへ変化する輪郭を示すのかを
識別する情報、第3にそのブロツクのセグメント
の数の情報が記憶されている。ブロツクヘツダの
次はA1,A2,…,で示す各セグメントに関する
情報部が続く。セグメントに関する情報部のセグ
メントヘツダはサンプル点の座標と多項式の次数
及びベクトル近似に用いるサンプル点かどうかを
識別するコードが記憶されている。今識別コード
を、
0;ベクトル近似に用いるサンプル点でない
1;ベクトル近似に用いるサンプル点である
と設定したとすると、第4図3の点P1はベクト
ル近似に用いるので“1”となる(尚、多項式近
似にはすべてのサンプル点を用いる)。点P2はベ
クトル近似には用いないので“0”となる。 First, the block header stores information about the entire block. Firstly, the X coordinate information of the end point of the block; secondly, information identifying whether the block shows the outline of the character changing from OFF to ON or the outline changing from ON to OFF when the character is played; Third, information about the number of segments of the block is stored. Following the block header is an information section regarding each segment indicated by A 1 , A 2 , . . . . The segment header of the segment information section stores the coordinates of the sample point, the degree of the polynomial, and a code for identifying whether the sample point is used for vector approximation. If we now set the identification codes as 0: not a sample point used for vector approximation and 1: sample point used for vector approximation, point P 1 in Figure 4, 3 is used for vector approximation, so it becomes "1" ( Note that all sample points are used for polynomial approximation). Point P2 is not used for vector approximation, so it becomes "0".
セグメント情報部には多項式近似の際の各項の
係数を記憶している。 The segment information section stores coefficients of each term in polynomial approximation.
このようにしてブロツクヘツダに記憶されたセ
グメント数の情報だけのセグメント情報から1ブ
ロツク情報が構成される。 In this way, one block information is constructed from as many segment information as the number of segments stored in the block header.
このような1ブロツク情報複数個で1文字のマ
スタフオントデータを構成する。 A plurality of pieces of one block information constitute one character of master font data.
次に以上述べてきた文字データ圧縮方式による
記憶データに基づいて、文字像を再生する場合に
ついて説明する。 Next, a case will be described in which a character image is reproduced based on the stored data using the character data compression method described above.
[小サイズの文字]
小サイズの文字はベクトル近似で輪郭の再生を
行うので、第5図の1ブロツク情報の中からベク
トル近似に用いる、識別コードが“1”のセグメ
ント情報のみを抽出して各セグメントの補間値演
算を行い、1ブロツクのベクトル近似を行う。
尚、このときには係数情報は全く必要ない。以上
の操作を1文字分のブロツクについて行う。[Small-sized characters] Since the contours of small-sized characters are reproduced by vector approximation, extract only the segment information with the identification code "1" used for vector approximation from the 1 block information in Figure 5. Interpolated values are calculated for each segment, and vector approximation for one block is performed.
Note that no coefficient information is necessary at this time. The above operations are performed for one character block.
[大サイズの文字]
大サイズの文字は多項式近似で輪郭の再生を行
うので第5図の1ブロツク情報の中から多項式近
似に用いる識別コード“1”及び“0”、即ちす
べてのセグメント情報を用いて補間値を演算して
多項式近似を行う。以上の操作を1文字分のブロ
ツクについて行う。[Large-sized characters] Since the contours of large-sized characters are reproduced by polynomial approximation, the identification codes "1" and "0" used for polynomial approximation, that is, all segment information, are extracted from one block of information in Figure 5. Polynomial approximation is performed by calculating interpolated values using The above operations are performed for one character block.
次に本発明の他の実施例を説明する。 Next, another embodiment of the present invention will be described.
第6図は本発明の他の実施例のマスタフオント
データの作成方法を説明する図である。以下に手
順を説明する。 FIG. 6 is a diagram illustrating a method for creating master font data according to another embodiment of the present invention. The procedure will be explained below.
はじめに第6図1のように中程度のマトリクス
サイズに文字の輪郭を展開する。第6図1の曲線
は輪郭部の1ブロツクを示す。次に多項式近似に
用いるサンプル点を抽出する。●印で示す点がサ
ンプル点である。そして各セグメント毎の多項式
近似における各項の係数を求める。以上が第1の
ステツプである。第2のステツプとして次に同じ
マトリクスサイズでベクトル近似に用いるサンプ
ル点を追加抽出する。この際、既に抽出した多多
式近似に用いるサンプル点は必ず流用して抽出す
る。第6図に■印で示す点がベクトル近似に用い
る追加抽出したサンプル点である。 First, the outline of the character is developed into a medium matrix size as shown in FIG. 61. The curve in FIG. 61 represents one block of the contour. Next, sample points used for polynomial approximation are extracted. The points marked with ● are sample points. Then, the coefficients of each term in the polynomial approximation for each segment are determined. The above is the first step. As a second step, additional sample points to be used for vector approximation are extracted using the same matrix size. At this time, the sample points used for the polymorphic approximation that have already been extracted are always used and extracted. The points marked with ■ in FIG. 6 are additionally extracted sample points used for vector approximation.
以上のようにして第1、第2のステツプで作成
したマスタフオントデータは前実施例と同様、第
5図の如きフオーマツトで記憶される。但し、識
別コードは本実施例の場合、サンプル点が多項式
近似に用いるサンプル点かどうかを識別するコー
ドである。ここでは識別コードを、
0;多項式近似に用いるサンプル点でない
1;多項式近似に用いるサンプル点である
と設定する(ベクトル近似にはすべてのサンプル
点を用いる)。従つて、第6図2の点R1は多項式
近似に用いるので識別コードは“1”となる。点
R2は多項式近似に用いないので“0”となる。 The master font data created in the first and second steps as described above is stored in the format shown in FIG. 5, as in the previous embodiment. However, in this embodiment, the identification code is a code for identifying whether a sample point is a sample point used for polynomial approximation. Here, the identification codes are set as follows: 0: Sample points not used for polynomial approximation 1: Sample points used for polynomial approximation (all sample points are used for vector approximation). Therefore, since the point R1 in FIG. 62 is used for polynomial approximation, the identification code is "1". point
R 2 is “0” because it is not used for polynomial approximation.
そのほか前記実施例と異なる点は、前実施例で
は求めたサンプル点は、すべて多項式近似に用い
られたため、第5図のセグメントヘツダに記憶さ
れているサンプル点座標情報の後には必ず係数情
報を記憶しているセグメント情報部が続いてい
た。 The other difference from the previous embodiment is that in the previous embodiment, all the sample points found were used for polynomial approximation, so the coefficient information is always placed after the sample point coordinate information stored in the segment header in FIG. The remembered segment information section continued.
ところが本実施例では求めたサンプル点をすべ
て多項式近似に用いるわけではないので、必ずし
もセグメントヘツダに続いで係数情報を有してい
ないセグメント情報部も有る。 However, in this embodiment, not all of the obtained sample points are used for polynomial approximation, so there is always a segment information section following the segment header that does not have coefficient information.
文字の再生は、
[小サイズの文字]
小サイズの文字はすべてのサンプル点を用いて
ベクトル近似を行う。 For character reproduction, [Small-sized characters] For small-sized characters, vector approximation is performed using all sample points.
[大サイズの文字]
識別コードが“1”のセグメント情報のみを用
いて多項式近似を行う。[Large size characters] Polynomial approximation is performed using only segment information with an identification code of "1".
以上説明してきたように、本発明によれば同一
のマスタフオントデータを用いて、各文字サイズ
の再生に適した近似方法、即ち小サイズの文字は
ベクトル近似、大サイズの文字は多項式近似によ
つて文字の輪郭を再生し得るようにマスタフオン
トデータを構成したので、従来のベクトル近似単
一、あるいは多項式近似単一ですべてのサイズの
文字を再生する方式に比べ、両者の欠点を互いに
補い合う形となり、その効果は著しいものがあ
る。 As explained above, according to the present invention, using the same master font data, an approximation method suitable for reproduction of each character size is used, that is, vector approximation is used for small-sized characters, and polynomial approximation is used for large-sized characters. Since the master font data is configured in such a way that the contours of characters can be reproduced using a single method of vector approximation or polynomial approximation, this method compensates for the shortcomings of both methods. The effect is remarkable.
具体的には、本文等で頻繁に使用されるサイズ
の小さい文字は、それに応じた小さいドツトマト
リクスで表示すれば充分である。それよりも本文
等では多数の文字を出力する必要があるため、出
力速度の高い近似方法が望ましい。この点で本発
明では再生におけるアルゴリズムが単純なため、
出力速度が高速なベクトル近似を用いて出力速度
の高速化が可能となる。 Specifically, it is sufficient to display small-sized characters that are frequently used in the main text, etc., in a correspondingly small dot matrix. Since it is necessary to output a large number of characters in the main text, etc., an approximation method with a high output speed is desirable. In this respect, in the present invention, since the algorithm for reproduction is simple,
It is possible to increase the output speed by using vector approximation with a high output speed.
一方、大サイズの文字は出現頻度は高くないが
大きいため、ベクトル近似による再生のように、
文字品質が多少でも悪いと目立つてしまう。その
ためベクトル近似に比較して多少の出力速度の低
下はあるものの、再生された文字の品質が良好な
多項式近似を用い得るようにした。普通、大サイ
ズの文字は小サイズの文字に比べその出現頻度は
極めて低いので、文字全体の出力速度にはほとん
ど影響ない。 On the other hand, large-sized characters do not appear frequently but are large, so they can be reproduced using vector approximation.
If the character quality is even slightly poor, it will stand out. Therefore, polynomial approximation can be used, which provides good quality of reproduced characters, although there is a slight decrease in output speed compared to vector approximation. Normally, large-sized characters appear much less frequently than small-sized characters, so they have little effect on the overall character output speed.
また、ベクトル近似、多項式近似ともデータの
圧縮率が高いことは、既に前述の公報等において
周知のことであり、この2つの近似方式を使い分
ける様にマスタフオントデータを構成したとして
も単に両者を識別するコードが増加した程度であ
るので、本発明による方法においてもデータの圧
縮率は高いことに変りはない。 Furthermore, it is already well known from the above-mentioned publications that both vector approximation and polynomial approximation have high data compression rates, and even if the master font data is configured to use these two approximation methods separately, it is easy to distinguish between the two. The data compression ratio is still high even in the method according to the present invention, since the number of codes to be processed is only increased.
本発明は以上のように顕著な効果を有するもの
である。 The present invention has remarkable effects as described above.
第1図はベクトル近似を説明する図、第2図は
多項式近似を説明する図、第3図はマスタフオン
トデータを説明する図、第4図は本発明の一実施
例のマスタフオントの作成方法を示した図、第5
図はマスタフオントデータの基本構成を示す図、
第6図は本発明の他の実施例のマスタフオントの
作成方法を示した図である。
Figure 1 is a diagram for explaining vector approximation, Figure 2 is a diagram for explaining polynomial approximation, Figure 3 is a diagram for explaining master font data, and Figure 4 is a diagram for creating a master font according to an embodiment of the present invention. Figure 5 showing
The figure shows the basic structure of master font data.
FIG. 6 is a diagram showing a method for creating a master font according to another embodiment of the present invention.
Claims (1)
データ量の圧縮を計る文字データ圧縮方式におい
て、 文字の輪郭を近似する第1の近似方式に用いる
サンプル点を、マトリクスに展開した文字の輪郭
から抽出する第1のステツプと、 前記第1のステツプで抽出したサンプル点を少
なくとも流用して、前記第1の近似方式とは異な
る第2の近似方式に用いるサンプル点を、マトリ
クスに展開した文字の輪郭から抽出する第2のス
テツプと、によりサンプル点を抽出し、 該抽出したサンプル点情報と前記第1又は第2
のステツプによつて抽出されたサンプル点で分割
される各セグメントを特定する情報を、前記サン
プル点が第1、第2のどちらの近似方式で用いる
サンプル点であるのかを識別する情報と共に文字
データ中に格納したことを特徴とする文字データ
圧縮方式。 2 ベクトル近似方式を前記第1の近似方式と
し、多項式近似方式を前記第2の近似方式とする
と共に、前記第2のステツプでは、前記第1のサ
ンプル点を抽出したマトリクスより大なるサイズ
のマトリクスを用いてサンプル点を抽出すること
を特徴とする特許請求の範囲第1項記載の文字デ
ータ圧縮方式。 3 多項式近似方式を前記第1の近似方式とし、
ベクトル近似方式を前記第2の近似方式とすると
共に、前記第1、第2の近似方式に用いるサンプ
ル点の抽出は、同一のサイズのマトリクスで行う
ことを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の文
字データ圧縮方式。[Claims] 1. In a character data compression method that compresses the amount of data by storing character contour specifying information, sample points used in a first approximation method for approximating the character contour are arranged in a matrix. a first step of extracting from the outline of the expanded character; and a second approximation method that is different from the first approximation method by reusing at least the sample points extracted in the first step. a second step of extracting sample points from the contours of the characters developed in a matrix, and combining the extracted sample point information with the first or second
information identifying each segment divided by the sample points extracted in step 1, along with information identifying whether the sample point is to be used in the first or second approximation method, as character data. A character data compression method characterized by storing data inside. 2. A vector approximation method is used as the first approximation method, a polynomial approximation method is used as the second approximation method, and in the second step, a matrix larger in size than the matrix from which the first sample points are extracted is used. 2. The character data compression method according to claim 1, wherein sample points are extracted using the method. 3. A polynomial approximation method is used as the first approximation method,
Claim 1, wherein the vector approximation method is the second approximation method, and the sample points used in the first and second approximation methods are extracted using matrices of the same size. Character data compression method described.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58183077A JPS6075865A (en) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | Character data compression system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58183077A JPS6075865A (en) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | Character data compression system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6075865A JPS6075865A (en) | 1985-04-30 |
| JPH0125072B2 true JPH0125072B2 (en) | 1989-05-16 |
Family
ID=16129348
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58183077A Granted JPS6075865A (en) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | Character data compression system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6075865A (en) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62201496A (en) * | 1986-03-01 | 1987-09-05 | 富士ソフトウェア株式会社 | Font storage method, font output method, and font editing method |
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| JP2650271B2 (en) * | 1987-09-18 | 1997-09-03 | 富士通株式会社 | How to store contour information |
| JPH0758429B2 (en) * | 1987-11-16 | 1995-06-21 | 株式会社写研 | Character encoding method |
| JPH07121592B2 (en) * | 1988-12-28 | 1995-12-25 | キヤノン株式会社 | Image forming apparatus and control method thereof |
| JP2675363B2 (en) * | 1988-11-10 | 1997-11-12 | キヤノン株式会社 | Character processor |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5711382A (en) * | 1980-06-25 | 1982-01-21 | Canon Kk | Kanji memory system |
-
1983
- 1983-10-03 JP JP58183077A patent/JPS6075865A/en active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6075865A (en) | 1985-04-30 |
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