Lossy compression land expansion algorithm for image...

H - Electricity – 04 – N

Patent

Rate now

  [ 0.00 ] – not rated yet Voters 0   Comments 0

Details

H04N 1/411 (2006.01) G06T 9/00 (2006.01)

Patent

CA 2186491

A method for compressing and expanding source image representative data is disclosed. The method for compressing rasterized source image representative data comprises the following steps. The rasterized source image representative data is partitioned into a first plurality of sections each containing only blank lines, and a second plurality of sections each containing non-blank image representative data. Each section in the first plurality of sections is represented by a respective blank-line codeword. Each section in the second plurality of sections is further partitioned into a plurality of blocks, each having L lines of P pixels and a pattern. For each partitioned block, one of a plurality V of code vectors, each having L lines of P pixels and a predetermined pattern which most closely matches the pattern of the partitioned block, is selected. Each partitioned block is represented by a respective non-blank codeword representing the selected one of the plurality of code vectors. The compressed image, thus, is represented by successive codewords representing either blank lines or code vectors. The method for expanding the compressed image represented by the successive codewords comprises the following steps. Blank lines are inserted into rasterized reproduced image representative data in response to blank-line codewords. The pattern of the code vector represented by each non-blank codeword is inserted into the rasterized reproduced image representative data in response to each non-blank codeword. A rasterized reproduced image results from this expansion.

L'invention concerne un procédé de compression et d'expansion de données de représentation d'image source. Le procédé de compression de données de représentation d'image source par tramage consiste à diviser les données en une première pluralité de segments, contenant chacun uniquement des lignes vierges, et une deuxième pluralité de segments, contenant chacun des données de représentation d'image non vierges. Chaque segment d'une première pluralité de segments est repésenté par un mot de code ligne vierge respectif. Chaque segment parmi la deuxième pluralité de segments est divisé en plus en une pluralité de blocs, chacun présentant L lignes de pixels P et une structure. Un parmi une pluralité (V) de vecteurs de codage, chacun présentant L lignes de pixels P et une structure de répartition prédéterminée qui correspond le plus précisément à la structure de répartition du bloc divisé, est sélectionné pour chaque bloc divisé. Chaque bloc divisé est représenté par un mot de code non vierge représentant le vecteur sélectionné parmi la pluralité de vecteurs de codage. L'image compressée est représentée ainsi par une succession de mots de code représentant soit des lignes vierges, soit des vecteurs de codage. Le procédé d'expansion de l'image compressée représentée par les mots de code successifs consiste à insérer des lignes vierges dans des données de représentation d'image reproduite par tramage, en fonction des mots de code lignes vierges. La structure de répartition du vecteur de codage représentée par chaque mot de code non vierge est insérée dans les données de représentation d'image reproduite par tramage, en fonction de chaque mot de code non vierge. Cette expansion permet d'obtenir une image reproduite par tramage.

LandOfFree

Say what you really think

Search LandOfFree.com for Canadian inventors and patents. Rate them and share your experience with other people.

Rating

Lossy compression land expansion algorithm for image... does not yet have a rating. At this time, there are no reviews or comments for this patent.

If you have personal experience with Lossy compression land expansion algorithm for image..., we encourage you to share that experience with our LandOfFree.com community. Your opinion is very important and Lossy compression land expansion algorithm for image... will most certainly appreciate the feedback.

Rate now

     

Profile ID: LFCA-PAI-O-1856727

  Search
All data on this website is collected from public sources. Our data reflects the most accurate information available at the time of publication.