JP2000293624A - 画像処理方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力画像から文字を認識して編集可能な文字
コードに変換するのみならず、文字のスタイルをも判別
する。 【解決手段】 画像からテキストブロックを抽出し（Ｓ
５３）、テキストブロックの属性或は所定位置の文字に
従って各ブロックのスタイルを判定し（Ｓ５５、Ｓ７
５）、そのスタイルの書式を登録する（Ｓ５６、Ｓ７
６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像を入力し、文
書に変換することのできる画像処理方法、装置及び記憶
媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像読み取り装置によって読み取
った原稿のイメージを、文字認識処理を行い、テキスト
データを抽出することにより、既存の印刷文書をコンピ
ュータで扱うことができるデジタルデータに変換するこ
とが可能となっていた。また、文字サイズの相違なども
認識することが可能であり、印刷文書のレイアウトを忠
実に再現することが可能となっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】通常の文書の場合、文
字サイズ、書体、色など、レイアウト上の強調は、同時
に、文脈上でも何らかの意味が与えられているのが普通
である。例えば、見出しなどは、レイアウト上で他の部
分との区切りを表すと同時に、文脈上でも、意味が区切
れるという役割を持っている。しかしながら、一般の文
字認識装置では、文脈の分析まではしないため、せっか
く、コンピュータで扱えるデジタルデータに変換されて
も、その後の編集が困難になる場合が多かった。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記従来技術の課題を解
決する為に、本発明は、入力画像から抽出した複数の文
字列の所定位置の文字を識別し、前記識別された文字に
従って、その文字を含む文字列のスタイルを判定し、前
記判定されたスタイルの書式として、前記識別された文
字を登録する画像処理方法、装置及び記憶媒体を提供す
る。

【０００５】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記所定位置は、文字列の先頭文字と
する。

【０００６】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記所定位置の文字が、予め登録され
ている文字であると識別される場合に、当該文字列のス
タイルを前記登録されていた文字に対応するスタイルと
判定する。

【０００７】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記所定位置の文字を識別する文字列
は、予め定めた種類の文字列とする。

【０００８】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記スタイルは、箇条書きスタイルと
する。

【０００９】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、入力画像から抽出した複数の文字列の属性を識別
し、前記識別された属性の相互関係に従って、各文字列
の種類を判断し、前記判断された種類の書式として前記
属性を登録する画像処理方法、装置及び記憶媒体を提供
する。

【００１０】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記識別する文字列の属性は、文字サ
イズとする。

【００１１】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記文字列の属性を識別する文字列
は、予め定めた種類以外の文字列とする。

【００１２】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記文字列の属性を識別する文字列
は、本文以外の文字列とする。

【００１３】上記従来技術の課題を解決する為に、本発
明は、好ましくは前記入力画像はスキャナより読み取っ
た画像とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明に係る
実施の形態を詳細に説明する。

【００１５】図1は本発明に係る装置のシステムブロッ
ク図である。

【００１６】システムバス１は、後述する各構成間での
データの授受を可能にするものである。ＣＰＵ（Ｃｅｎ
ｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２は、後
述するＰＭＥＭ３に格納されている制御プログラムに従
って、本発明に係る各種処理を実行するものである。後
述するフローチャートに示す処理も、ＣＰＵ２により実
行される。ＰＭＥＭ（メモリ）３は、本発明に係る各種
処理の制御プログラムを、適宜ハードディスク１０から
選択して読み込み、格納するメモリである。後述するフ
ローチャートに示す処理の制御プログラムもこのＰＭＥ
Ｍ３に格納される。また、ＰＭＥＭ３はテキストメモリ
としても機能し、キーボード12から入力されたテキスト
データや、外部記憶制御部８の制御により外部記憶媒体
９やハードディスク１０から読み取ったテキストデータ
も格納する。通信制御部４は、通信ポート５における入
出力データの制御を行なう。通信ポート５は、通信制御
部４による制御の基、ＬＡＮやＷＡＮ等の通信回線６を
介してネットワーク上の他の装置の通信ポート７と接続
し、データの送信及び受信を行なう。ネットワークに接
続されているプリンタへの印字データの送出や、同じく
ネットワークに接続されているスキャナからのデータの
入力も、この通信ポート５を介して行なう。

【００１７】外部記憶制御部８は、データファイル用の
メモリ、例えばハードディスク（ＨＤ）１０や本装置に
着脱可能な外部記憶媒体（例えばフロッピーディスクや
ＭＯ、ＣＤ−Ｒ等）９からのデータの読み込み及びデー
タの書きこみを制御する。入力制御部１１は、キーボー
ド１２やマウス１３等の入力装置からのデータの入力を
せいぎょする。ここで、マウス１３はＣＲＴ１６の表示
画面上で指示される位置の座標を入力する座標入力手段
として機能するものであれば良く、タブレットやタッチ
パネル等であっても良い。更に、指示した座標位置で、
ボタンの押下やタップ等により、選択指示を可能とする
ものであれば良い。マウスを操作することによって、マ
ウスカーソルで表示される指示位置を所望の位置とし、
例えばコマンドメニュー上のコマンドアイコン上に位置
させて、ボタンを押下することによって、そのコマンド
アイコンで表されているコマンドを入力することもでき
る。また、編集対象の指示及び描画位置の指示もマウス
13により可能である。操作者はキーボード１２を操作す
ることにより、文字コードの入力及び各種動作命令の入
力を行なう。

【００１８】ビデオイメージメモリ（ＶＲＡＭ）１４
は、例えばＣＲＴ等の表示器に表示する画像を保持する
メモリであり、表示出力制御部１５の制御により、表示
データがビットマップデータに展開して書きこまれ、Ｃ
ＲＴ１６に表示される。表示器は、ＣＲＴに限定するも
のではなく、液晶表示器であっても良い。プリンタ制御
部１７は、接続されているプリンタ１８に対するデータ
の出力制御を行なう。プリンタ１８は、画像を印字する
手段として機能するものであって、ＬＢＰ、インクジェ
ットプリンタ等である。画像入力機器制御部１Ａは、接
続されている画像入力機器１Ｂの制御を行なう。画像入
力機器１Ｂは、載置した原稿を光学的に読みこむスキャ
ナであっても、或はフィルムスキャナであっても良い。
或は画像データを記憶したメモリから読み込む機能を実
行するものであっても良い。図1においては、プリンタ
制御部１７とプリンタ１８、及び画像入力機器１Ｂと画
像入力機器制御部１Ａとを別の構成として記載したが、
これらは物理的に別々のコンポーネントであっても、一
つのコンポーネントであっても良いことは勿論である。

【００１９】図８は、プリンタをネットワークに接続す
るためのネットワークボード（ＮＢ）１０１を、開放型
アーキテクチャをも持つプリンタ１０２へつなげた場合
のネットワークシステム構成図であって、本発明はこの
ようなネットワークの中で、処理を分担して行なっても
良い。ＮＢ１０１はローカルエリアネットワーク（ＬＡ
Ｎ）１００へ、例えば同軸コネクタをもつＥｔｈｅｒｎ
ｅｔインタフェース１０Ｂａｓｅ−２や、ＲＪ−４５を
持つ１０Ｂａｓｅ−Ｔ等のＬＡＮインタフェースを介し
て接続されている。

【００２０】ＰＣ１０３、ＰＣ１０４、ＰＣ１１１、Ｐ
Ｃ１１２やＰＣ１１５等の複数のパーソナルコンピュー
タ（ＰＣ）がＬＡＮに接続されており、ネットワークオ
ペレーティングシステムの制御の下、これらのＰＣはＮ
Ｂ１０１と通信し、ネットワークに接続された各デバイ
スとして機能するようにすることができる。また、例え
ばＰＣ１０３を、ネットワークデバイス管理用ＰＣとし
て使用するように指定することができ、このＰＣ１０３
によってプリンタ１０２やＰＣ１０４にローカル接続さ
れたプリンタ１０５におけるプリント処理を制御しても
良い。

【００２１】また、ＬＡＮ１００にファイルサーバＰＣ
１０４を接続し、このＰＣ１０４の表示画面上で入力さ
れた指示に応じてＬＡＮ１００を介してファイルサーバ
１０６にアクセスし、大容量（例ーえば１００億バイ
ト）のネットワークディスク１０７に記憶されたファイ
ルからのデータの読み込み及びデータの書き込み、記憶
を管理する。ファイルサーバＰＣ１０４は、ファイル管
理部として、ＬＡＮメンバ間でデータのファイルの受信
や、記憶、キューイング、キャッシング、及び送信を行
なう。例えば、ＰＣ１０４自身やＰＣ１０３によって作
られたデータファイルは、ファイルサーバＰＣ１０４の
制御のもとファイルサーバ１０６へ送られ、ファイルサ
ーバ１０６はこれらのデータファイルを順に並べ、そし
てプリントサーバ１０４からのコマンドに従って、並べ
られたデータファイルをプリンタ１１０へ送信する。

【００２２】スキャナサーバ１１５は、ローカル接続さ
れたスキャナ１１７や、遠隔にあるスキャナ１１０を制
御して画像の入力を行なわせる。複写機１１８は、イメ
ージプロセッシングユニット１１９を介してＬＡＮ１１
０につながり、ネットワーク１１０を介して接続される
ＰＣの制御のもと、スキャナやプリンタとしても機能す
る。

【００２３】またＰＣ１０３とＰＣ１０４はそれぞれ、
データファイルの生成や、生成したデータファイルのＬ
ＡＮ１００への送信や、また、ＬＡＮ１００からのファ
イルの受信や、更にそのようなファイルの表示及び処理
を行なうことのできる通常のＰＣで構成される。尚、図
８ではパーソナルコンピュータ機器を図示したが、ネッ
トワークソフトウェアを実行するのに適切であるよう
な、他のコンピュータ機器であっても良い。通常、ＬＡ
Ｎ１００やＬＡＮ１１０などのＬＡＮは、一つの建物内
の一つの階又は接続した複数の階でのユーザグループ等
の、幾分ローカルなユーザグループにサービスを提供す
るが、例えば、ユーザが他の建物や他県にいるなど、あ
るユーザが他のユーザから離れるに従って、ワイドエリ
アネットワーク（ＷＡＮ）を作っても良い。ＷＡＮは、
基本的には、いくつかのＬＡＮを高速度サービス総合デ
ジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）電話線等の高速度デジ
タルラインで接続して形成された集合体である。従っ
て、図８に示すように、ＬＡＮ１００と、ＬＡＮ１１０
と、ＬＡＮ１２０とはバックボーン１４０を介して接続
されてＷＡＮを形成する。これらの接続は、数本のバス
による単純な電気的接続である。それぞれのＬＡＮは専
用のＰＣを含み、また、必ずしも必要なわけではない
が、通常はファイルサーバ及びプリントサーバを含む。
ＬＡＮ１００と、ＬＡＮ１１０と、ＬＡＮ１２０とに接
続されている機器は、ＷＡＮ接続を介して、他のＬＡＮ
の機器の機能にアクセスすることができる。

【００２４】図３は、画像データの一つのサンプルであ
る。

【００２５】通常の文書データは、テキスト、画像、
表、図形などのデータからなっている。本サンプルで
は、簡便のため、テキストと画像からなるデータとす
る。画像が右下にあり、その他の領域にテキストが流し
込まれている。

【００２６】文字群３１は、この文書のタイトルであ
り、通常は、大見出し、見出し１などと設定されて出力
された文字列である。

【００２７】文字群３２及び文字群３４は、文章の区切
れのタイトルであり、通常は、中見出し、小見出し、見
出し２などと設定されて出力された文字列である。

【００２８】文字群３３及び文字群３５は、通常の本文
領域である。

【００２９】見出しは通常、本文の文字サイズより大き
く設定されているような場合が多い。以下、文字サイズ
の違いから、見出しを設定する処理の説明を行う。

【００３０】図４は、図３の画像データを後述するＳ５
２の処理で汎用的な画像データにした後の画像的特徴に
基づいて抽出されたブロックを点線で示した図であり、
各ブロックごとに作成したデータが図２である。

【００３１】図２に示したデータ構造は、全体画像（図
３）のサイズ（２０１）、画像の解像度（２０２）、各
ブロックごとにブロック全体を表わすブロック領域サイ
ズ、位置、ブロック内データを格納している。ブロック
ごとのデータは、テキストデータ（２０３）、画像デー
タ（２０４）等ブロックの属性に従ってブロック内デー
タの種類も異なる。画像データ２０４はブロック内の画
像データそのまま或は圧縮データであるが、テキストデ
ータ２０３は、テキストの組方向、各文字画像を文字認
識（ＯＣＲ）した結果の候補文字コード（２０６、２０
７）、書体（２０８）、文字サイズ（２０９）、各種修
飾情報（２１０）を格納している。各ブロック（４１〜
４６）を文字認識（文字画像の抽出も含む）した結果、
予め定め、ＨＤ１０に格納しておいた所定数以上の優良
候補文字（類似度が、所定値以上）を検出できたか、等
の基準により、テキストのみと判断されるテキストブロ
ック、テキストと表（縦及び横方向に引かれた直線）で
構成された表ブロック、画像ブロックの識別を行なう。
また、同じテキストブロックでも、構成される文字サイ
ズが異なる場合や、空白により区切られている場合は、
別のテキストブロックと判断してブロック分割の処理を
行なう場合もある。

【００３２】図４のサンプルの場合、ブロック４６は、
所定の類似度以上の文字データが認識されないため、画
像ブロックとして識別する。ブロック４１〜４５まで
は、いづれも文字データが認識されているが、各々文字
サイズが異なるため、異なるテキストブロックとして識
別し、各テキストブロックから認識した候補文字、文字
サイズ等のデータを含めて５個のテキストデータ（２０
３）としてＨＤ１０に格納する。

【００３３】図５は、本発明に係る処理のフローチャー
トである。

【００３４】ユーザにより、画像の読み取りが指定され
ると、画像読み取り装置制御モジュールを介して、画像
入力機器１Ｂにセットされている用紙の画像を読み取る
（Ｓ５１）。このとき、読み取り解像度、読み取るサイ
ズなどがユーザによりキーボード１２或はマウス１３を
用いて入力されることにより指定される場合もある。読
み取られたデータは、読み取りサイズ、読み取り解像度
と共に、汎用的な画像データとして生成し、ＨＤ１０に
格納する（Ｓ５２）。この画像データは、ＨＤ１０或は
外部記憶媒体９に記憶されていたデータを用いても良
い。

【００３５】画像領域解析モジュールにより、汎用的な
画像データの解析を行い、画像的特徴に基づいて連続し
たひとまとまりの領域であると判断される矩形の領域群
に分け、各領域の位置及びサイズデータを抽出する。図
３の画像を解析した結果抽出される領域を図示したのが
図４であり、６つの領域（ブロック）が抽出されてい
る。

【００３６】各ブロック内の画像データを文字認識す
る。文字認識の結果、予め定めておいたしきい値を超え
る類似度の候補文字が、所定数以上得られたブロックテ
キストブロックと判断し、このブロック内の画像データ
から文字認識モジュールにより、ひとつひとつの文字デ
ータを抽出し、各文字データを作成する（Ｓ５３）。こ
こで、文字データとは、候補文字群、書体、文字サイ
ズ、修飾情報を含むものであって、抽出された１つの文
字画像から得られるデータを１つのまとまりとしてＨＤ
１０に格納する。

【００３７】１つの原稿画像から得て、テキストブロッ
クと判断されたブロック群のすべての文字データを検証
し、文字サイズ、文字種の各々について多数を占める文
字サイズ及び文字種を識別し、その文字サイズ及び文字
種を本文書式として決定し、ＨＤ１０に格納する。ま
た、本文書式の文字サイズ、及び、文字種が多数を占め
るブロックを本文領域と決定する（Ｓ５４）。図４の例
では、ブロック４３及びブロック４５内の大多数の文字
の文字サイズである１０ポイントの文字が原稿画像４０
に含まれるテキストブロック内の多数の文字の文字サイ
ズであるため、本文書式における文字サイズを１０ポイ
ントに設定し、１０ポイントの文字が多数を占めるブロ
ック４３とブロック４５を本文ブロックに決定し、本文
であるという属性をテキストデータ２０３内に格納す
る。文字種についても文字サイズと同様の処理を行な
う。ただし、本文ブロックであるか否かの判断は、文字
種データよりも文字サイズデータを優先する。この優先
順位は、予めＨＤ１０に格納しておくものとする。

【００３８】本文書式を決定した後、本文ブロック以外
の文字サイズ、文字種を検証する。もっとも大きいサイ
ズの文字が多数を占めるブロックを検索し（Ｓ５５）、
そのブロックを見出し１スタイルブロックと決定し、見
出し１スタイルブロックであるという属性をそのブロッ
クのテキストデータ２０３内に格納する。また、ここ
で、他に同じサイズが多数を占めるブロックがある場合
は、それらのブロックも同じスタイルとしてデータをＨ
Ｄ１０に格納する（Ｓ５６）。図４でいうと、ブロック
４１はすべて１６ポイントの文字からなっており、他の
どのブロック内文字よりも大きいサイズのため、それを
見だし１スタイルと決定し、その文字サイズを見出し１
スタイルの書式としてＨＤ１０に格納する（Ｓ５７）。
ここで、見出し１スタイルとは、テキストブロックに対
して設定する書式の名称の一つであり、このようなスタ
イルの中には本文、見出し、箇条書き、索引等のスタイ
ル種がある。更に、各スタイル種の中でレベルがあり、
見出し１スタイルは見出しスタイルの中で第一位レベル
にあるものである。続いて見出し２スタイル、見出し３
スタイル・・・と続き、レベルによって、アピール度
（文字サイズや強調文字、字下げ）や番号のふり方を変
えて書式に設定することにより、出力結果でレベルがわ
かるようにすることができるものである。また、下位レ
ベルのスタイルは一つ上のレベルのスタイルに付随する
ものである。順次残りの領域を検索し、大きいサイズの
文字が多数を占める領域から順に見出し２，見出し３を
設定する。図４では、ブロック４２がすべて１４ポイン
トの文字で構成され、ブロック４１に次いで大きいサイ
ズのため、見出し２スタイルを設定する。続いてブロッ
ク４４もブロック４２と同様に１４ポイントの文字から
なっているため、見出し２を設定する。Ｓ５８で本文ブ
ロック以外のテキストブロックの全てにスタイルが設定
されたと判断されるまで、Ｓ５５でスタイル未設定のテ
キストブロックを検索してＳ５５〜Ｓ５７の処理を繰り
返す。

【００３９】このような箇条書きのテキストブロックを
識別する為の処理のフローチャートを図７に示す。

【００４０】図６は、先に述べたスタイルの中の箇条書
きとして設定すべきテキストを含む原稿画像の例であ
り、Ｓ５２の処理で抽出されたブロックが６０１〜６１
１の１１個であり、ブロックを点線枠により示した。こ
のような画像から箇条書きされているテキストブロック
を識別する為に、Ｓ５５では文字サイズを基準とした特
徴を抜き出す他に、箇条書きであることを示すマーク
や、シリアルに付けられた番号を識別する処理を行な
い、Ｓ５７ではその識別した特殊情報を格納する。更
に、ここでは、各領域の先頭の持続性から、箇条書きス
タイルを設定する処理を行なっても良い。

【００４１】図７の例では、Ｓ５４での本文識別処理で
テキストの多数を占めている１０ポイントの文字サイズ
が本文書式の文字サイズとして適切であると判断し、１
０ポイントの文字が多数を占めるブロックである、ブロ
ック７０１からブロック７１１までの１１個のすべての
テキストブロックを本文ブロックとする。

【００４２】その後、順次本文テキストブロック内の先
頭文字を識別し、予め定め、ＨＤ１０に箇条書き識別情
報として格納してある記号や、数値で始まるテキストブ
ロックを抜き出す（Ｓ７５）。ブロック６０２は、記号
で始まっているのが最初にみつけられたブロック（最上
ブロック）の箇条書き１スタイルと決定し、ブロック６
０２のテキストデータ２０３に箇条書き１スタイルとい
う属性を、更に箇条書き１スタイルの書式の先頭文字
に、「・」を設定してＨＤ１０に記憶する（Ｓ７７）。
おなじように「・」で始まるブロックもＳ７５で検索し
（Ｓ７５）、ブロック６０３、ブロック６０４、ブロッ
ク６１０、ブロック６１１を箇条書き１スタイルとして
先のブロック７０２と同様にデータを格納する。

【００４３】続いて、ブロック６０６が数値で始まって
いると判別し（Ｓ７５）、箇条書き２スタイルを設定し
（Ｓ７６）、箇条書き２スタイルの先頭文字に、「数
値」を設定するＳ（７７）。同じように数値で始まるブ
ロック６０７、ブロック６０８も同様に箇条書き２スタ
イルに設定する。

【００４４】以上の処理により、文字サイズが異なって
いたり、領域の先頭文字が、記号や数値になっているな
どの、本文と決定した領域と異なる特徴を見つけだし、
それらの領域にスタイルを設定することにより、元の印
刷文書のレイアウトだけでなく、文脈のつながりまでも
忠実に再現してデジタルデータ化することが可能とな
り、文字認識した後のデータの編集を容易にすることが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る装置のシステム・ブロック図

【図２】画像データ構造の例示図

【図３】サンプル画像の図

【図４】画像のブロック抽出結果例示図

【図５】本発明に係る処理フローチャート

【図６】他のサンプル画像と、そのブロック抽出結果例
示図

【図７】本発明に係る第二の処理フローチャート

【図８】本発明に係るネットワークのシステム図

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像から抽出した複数の文字列の所
   定位置の文字を識別し、 前記識別された文字に従って、その文字を含む文字列の
   スタイルを判定し、 前記判定されたスタイルの書式として、前記識別された
   文字を登録することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記所定位置は、文字列の先頭文字とす
   ることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 前記所定位置の文字が、予め登録されて
   いる文字であると識別される場合に、当該文字列のスタ
   イルを前記登録されていた文字に対応するスタイルと判
   定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方
   法。
4. 【請求項４】 前記所定位置の文字を識別する文字列
   は、予め定めた種類の文字列とすることを特徴とする請
   求項１に記載の画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記スタイルは、箇条書きスタイルとす
   ることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】 入力画像から抽出した複数の文字列の属
   性を識別し、 前記識別された属性の相互関係に従って、各文字列の種
   類を判断し、 前記判断された種類の書式として前記属性を登録するこ
   とを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記識別する文字列の属性は、文字サイ
   ズとすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方
   法。
8. 【請求項８】 前記文字列の属性を識別する文字列は、
   予め定めた種類以外の文字列とすることを特徴とする請
   求項６に記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記文字列の属性を識別する文字列は、
   本文以外の文字列とすることを特徴とする請求項６に記
   載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 前記入力画像はスキャナより読み取っ
    た画像とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処
    理方法。
11. 【請求項１１】 入力画像から抽出した複数の文字列の
    所定位置の文字を識別する文字識別手段と、 前記識別された文字に従って、その文字を含む文字列の
    スタイルを判定するスタイル判定手段と、 前記判定されたスタイルの書式として、前記識別された
    文字を登録する書式登録手段とを有することを特徴とす
    る画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記所定位置は、文字列の先頭文字と
    することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装
    置。
13. 【請求項１３】 前記スタイル判定手段は、前記所定位
    置の文字が予め登録されている文字であると識別される
    場合に、当該文字列のスタイルを前記登録されていた文
    字に対応するスタイルと判定することを特徴とする請求
    項１１に記載の画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記文字識別手段は、予め定めた種類
    の文字列の所定位置の文字を識別することを特徴とする
    請求項１１に記載の画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記スタイルは、箇条書きスタイルと
    することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装
    置。
16. 【請求項１６】 入力画像から抽出した複数の文字列の
    属性を識別する属性識別手段と、 前記識別された属性の相互関係に従って、各文字列の種
    類を判断する判断手段と、 前記判断された種類の書式として前記属性を登録する書
    式登録手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
17. 【請求項１７】 前記属性識別手段は、属性として、文
    字サイズを識別することを特徴とする請求項１６に記載
    の画像処理装置。
18. 【請求項１８】 前記識別手段は、予め定めた種類以外
    の文字列の属性を識別することを特徴とする請求項１６
    に記載の画像処理装置。
19. 【請求項１９】 前記識別手段は、本文以外の文字列の
    属性を識別することを特徴とする請求項１６に記載の画
    像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記画像を入力する画像入力手段を有
    することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装
    置。
21. 【請求項２１】 コンピュータにより読み取り可能な記
    憶媒体であって、 入力画像から抽出した複数の文字列の所定位置の文字を
    識別する為の制御プログラムと、 前記識別された文字に従って、その文字を含む文字列の
    スタイルを判定する為の制御プログラムと、 前記判定されたスタイルの書式として、前記識別された
    文字を登録する為の制御プログラムとを記憶したことを
    特徴とする記憶媒体。
22. 【請求項２２】 前記所定位置の文字が、予め登録され
    ている文字であると識別される場合に、当該文字列のス
    タイルを前記登録されていた文字に対応するスタイルと
    判定する為の制御プログラムを記憶したことを特徴とす
    る請求項２１に記載の記憶媒体。
23. 【請求項２３】 前記スタイルは、箇条書きスタイルと
    することを特徴とする請求項２１に記載の記憶媒体。
24. 【請求項２４】 コンピュータにより読み取り可能な記
    憶媒体であって、 入力画像から抽出した複数の文字列の属性を識別する為
    の制御プログラムと、 前記識別された属性の相互関係に従って、各文字列の種
    類を判断する為の制御プログラムと、 前記判断された種類の書式として前記属性を登録する為
    の制御プログラムとを記憶したことを特徴とする記憶媒
    体。