ランレングス符号化でデータ圧縮

ランレングス符号化でデータ圧縮

はじめに

{写真の整理や受け渡しに欠かせないデータ圧縮}は、今の時代にはなくてはならない技術です。限られた大きさの記録装置にたくさんの写真を保存したり、インターネットを通して写真をスムーズに送ったり受け取ったりするために、様々な工夫が凝らされた圧縮技術が生み出されてきました。数ある圧縮技術の中でも、ランレングス符号化は、仕組みは単純でありながらも効果的な圧縮方法として、様々な場面で使われています。この記事では、ランレングス符号化の仕組みと、写真への応用例を詳しく説明します。

ランレングス符号化とは、同じ情報が連続している部分をまとめて記録することで、データの大きさを小さくする技術です。例えば、「赤、赤、赤、青、青、緑、緑、緑、緑」という色の並びがあるとします。これをそのまま記録すると、色の名前が９つ分必要です。しかし、ランレングス符号化を使うと、「赤が３つ、青が２つ、緑が４つ」というように、連続する色の数と色の名前をセットで記録します。これにより、記録する情報が「赤３、青２、緑４」の３つ分に減り、データ全体を小さくすることができます。

このランレングス符号化は、写真にも広く応用されています。例えば、ファックスで送る白黒の文書を想像してみてください。白い部分が長く続き、黒い文字の部分は短いということが多いでしょう。このような場合、白が何個連続で続いているかを記録することで、データ量を大幅に減らすことができます。写真にも、同じ色が連続している部分はたくさんあります。空の青色や建物の壁の色など、広い範囲で同じ色が続く部分を効率的に圧縮するために、ランレングス符号化は有効な手段です。

さらに、ランレングス符号化は、他の圧縮技術と組み合わせて使われることもあります。JPEGなどの画像形式でも、色の情報を圧縮する一部としてランレングス符号化が用いられているのです。このように、ランレングス符号化は、単純な仕組みながらも、様々な場面で活躍する重要なデータ圧縮技術と言えるでしょう。

仕組み

同じ模様が繰り返し現れる時、それを短い言葉で言い表す方法をランレングス符号化といいます。たとえば、白と黒の点で模様を作るとします。「白白白白黒黒白白白」という模様は、「白が４、黒が２、白が３」のように、色と連続する数を組み合わせて表現できます。このようにすると、元の模様を表す言葉よりも短くできます。

この方法は、特に絵のデータの大きさを小さくするのに役立ちます。絵のデータは、色のついた小さな点がたくさん集まってできています。たとえば、白い背景に黒い線が一本引かれている絵を想像してみてください。この絵のデータは、ほとんどが白い点で、黒い点は線になっている部分だけです。白い点は広い範囲で同じ色が続いているので、ランレングス符号化を使うと「白が１００」のように、少ない言葉でたくさんの点を表すことができます。黒い点も線に沿って続いているので、同じように短くできます。

このように、同じ色が広い範囲で続いている絵ほど、ランレングス符号化の効果は高くなります。たとえば、空の写真は広い範囲が青いので、データの大きさを大幅に小さくできます。逆に、細かい模様がたくさんある絵は、同じ色が連続する部分が少なくなるため、効果はあまり高くありません。

ランレングス符号化は、データの大きさを小さくすることで、データを保存する場所を節約したり、データを早く送ったりするのに役立ちます。たとえば、ファックスや昔の携帯電話の絵のデータを送る時にも、この方法が使われていました。データの大きさを小さくすることで、通信にかかる時間やお金を節約できるからです。また、保存する場所を節約できるため、たくさんのデータを小さな場所に保存できます。このように、ランレングス符号化は、限られた資源を有効に使うための工夫と言えるでしょう。

ファクシミリへの応用

事務用の通信機器であるファクシミリは、紙に書かれた文書を遠く離れた場所に素早く届ける技術です。このファクシミリにおいても、画像データを小さくまとめる工夫が凝らされており、その一つにランレングス符号化があります。

ファクシミリでは、送りたい文書をまず白黒の点の集まり、つまり画像データに変換します。白い点を０、黒い点を１として、この０と１の並びをデータとして送信するのです。ところが、文書の多くは白い紙に黒い文字が書かれているため、白い点、つまり０が続く部分が非常に多くなります。そこで、単純に０と１の並びを送るのではなく、同じ色がどれくらい続くかを数えて送ることで、データの量を大幅に減らすことができるのです。これがランレングス符号化の基本的な考え方です。

さらに、ファクシミリの規格の一つであるG３ファクシミリでは、MH符号化と呼ばれる改良版のランレングス符号化が使われています。MH符号化では、白と黒の切り替わりに注目します。例えば、白、白、白、黒、黒、白、白…といった並びの場合、白から黒に変わるまでの長さ、黒から白に変わるまでの長さを記録していきます。そして、これらの長さに対応した短い符号を割り当てて送信することで、より効率的にデータを圧縮できるのです。文書データは、白と黒の切り替わりが比較的少ないという特徴があるため、MH符号化は非常に効果的な圧縮方法と言えるでしょう。

このように、ランレングス符号化とその改良版であるMH符号化は、ファクシミリの技術において重要な役割を果たし、大量のデータを送る際の通信時間を短縮し、通信コストの削減にも貢献しています。まさに、文書データの特徴をうまく捉えた、無駄のない符号化技術と言えるでしょう。

利点と欠点

糸のように長く続く符号化、つまりランレングス符号化には、良い点と悪い点があります。まずは良い点から見ていきましょう。この方法は、とても単純で分かりやすい仕組みです。同じものがいくつ続いているかを数えるだけなので、誰でも簡単に理解し、使うことができます。また、この単純さのおかげで、計算の手間も少なく、あっという間に圧縮や展開ができます。動画を撮影しながら同時に圧縮するといった、素早い処理が必要な場面でも活躍します。

しかし、万能ではありません。残念ながら、場合によってはあまり役に立たないことがあります。この符号化は、同じものがたくさん続いている時に力を発揮します。例えば、一面の青空を写真に撮った場合、空の部分は青い色がずっと続いているので、効果的に圧縮できます。しかし、色々なものがごちゃ混ぜになっている場合、圧縮の効果は薄くなります。例えば、風景写真のように、木、花、建物など、様々なものが写っている場合は、同じものが続く部分は少なく、圧縮があまりうまくいきません。それどころか、かえってデータの量が増えてしまうことさえあります。

特に、写真のように複雑な画像データでは、この方法だけでは満足のいく圧縮は難しいです。そのため、より効果を高めるために、他の圧縮方法と組み合わせて使われることがよくあります。それぞれの方法の得意な部分を活かすことで、より効率的にデータを小さくすることができるのです。

他の圧縮方法との比較

情報の大きさ縮める技には、色々あります。同じものを繰り返し使っている時に効果的なのが、今回ご紹介する連長圧縮です。例えば、白黒の画像で、白が10個、黒が5個、白が20個と並んでいるなら「白10、黒5、白20」と記録することで、元の「白白白…（10個）…黒黒…（5個）…白白…（20個）」より短くできます。これは、ファックスなどで使われている簡単な方法です。

しかし、写真のような複雑な画像には、もっと賢い方法が必要です。写真でよく使われるのが、JPEGやPNGといったものです。これらは、人間の目にはあまり見えない細かい違いを省いたり、似たような色の部分をまとめて扱うことで、連長圧縮よりもずっと小さくできます。例えば、空の青いグラデーションを、全く同じ青色の点で表現するのではなく、滑らかに変化するように少しづつ色を変えて、少ないデータで表現します。

JPEGは、写真の滑らかな色の変化をうまく捉えて小さくするのに優れていますが、細かい模様や文字が少しぼやけてしまうことがあります。一方で、PNGは、細かい線や文字をくっきり残すのが得意です。例えば、イラストやロゴマーク、画面のスクリーンショットなどは、PNGで保存すると綺麗に保存できます。ただし、JPEGに比べてデータの大きさは少し大きくなってしまう傾向があります。

また、GIFという種類もあります。これは、動画のような短いアニメーションを表現できますし、PNGのように細かい線や文字も綺麗に表現できます。しかし、使える色の数が限られているため、写真にはあまり向きません。

このように、それぞれの種類には得手不得手があります。目的や用途に合わせて、一番良いものを選ぶことが大切です。単純な白黒の図形なら連長圧縮、高画質の写真ならJPEG、イラストやロゴならPNG、短いアニメーションならGIFといったように、上手に使い分けることで、データの大きさを抑えつつ、必要な情報をきちんと残すことができます。

まとめ

情報量の増大に伴い、限られた記憶容量を有効に活用するために、データ圧縮技術は欠かせないものとなっています。数ある圧縮技術の中でも、簡素さと効果を両立した手法として知られるのが、今回紹介する連続数符号化です。

連続数符号化は、同じ値が続く部分をその値と連続した回数で表現することで、データ量を縮小します。例えば、「白白白白黒黒白白白」というデータを「白４、黒２、白３」のように変換します。このように、特に同じ値が長く続くデータに対しては、非常に高い圧縮効果を発揮します。代表的な活用例として、白黒の画像を扱うファクシミリが挙げられます。ファクシミリでは、文書の多くが白地であり、白の連続数が多いため、連続数符号化によって効率的にデータ量を削減できます。

しかし、連続数符号化にも弱点があります。データの種類によっては、圧縮効果が低い場合があるのです。例えば、画像の中に様々な色が散りばめられている場合、連続する色が少なくなるため、圧縮率はそれほど高くありません。また、圧縮の手順は単純ですが、データの性質によっては圧縮後のデータサイズが元のサイズよりも大きくなってしまう可能性も考慮する必要があります。

そのため、連続数符号化が最適な選択となる場面をよく見極めることが大切です。他の圧縮技術、例えば可変長符号化や辞書式符号化などとの比較検討も必要になります。それぞれの技術には得意とするデータの種類や圧縮率、処理速度などが異なるため、用途に応じて最適な技術を選択する必要があります。

データ圧縮技術は情報化社会を支える重要な基盤技術であり、今後も更なる発展が期待されています。新しい圧縮技術が登場するたびに、その特性を理解し、適切に活用することで、記憶容量の節約だけでなく、通信速度の向上や処理時間の短縮など、様々な恩恵を受けることができます。