JP2005107691A - 画像処理装置、画像処理方法ならびにプログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 ビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置において、色の違いを考慮したベクトルデータを生成可能とすることで、当該画像処理装置の利便性を向上させることを目的とする。
【解決手段】本発明は、ユーザの指示に基づいてユーザ所望の色を選択し、ビットマップ画像からユーザ所望の各色に対応する部分画像を抽出して各色ベクトルデータに変換して記憶手段に記憶し、該変換したベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとする。また、本発明は、ビットマップ画像に基づいて代表色を算出し、各代表色に対応する部分画像を抽出して各色オブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶し、前記ベクトル化手段で変換されたベクトルデータの中から、前記算出された代表色の中から選択されたユーザ所望の色に対応するベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとする。
【選択図】 図３０

Description

本発明は、複数の色により構成されるビットマップ画像を、アプリケーションソフトで再利用可能なベクトルデータへ変換する画像処理技術に関するものである。

近年、環境問題が叫ばれる中、オフィスでのペーパーレス化が急速に進んでいる。ペーパーレス化を実現するためのシステムとして、例えば、バインダー等により蓄積されている紙文書をスキャナで読み取り、ポータブルドキュメントフォーマット（以降ＰＤＦと記す）に変換して画像記憶装置にデータベースとして蓄積することが可能な画像処理システムが登場してきている（例えば特許文献１参照）。

また、特許文献２に記載の技術では、画像データを伝送したり蓄積したりする際の符号化処理の効率を上げるために、対象画像の下地に発生するノイズを除去したり、対象画像の特徴に応じて文字の色や図形の色を自動的に量子化したり、文字をＯＣＲ（Optical Character Recognition）して文字コード化したり、図形をベクトル化したりすることが記載されている。
特開２００２−９１９４９号公報 特開平９−２８９５８６号公報

しかしながら、上述した特許文献２では、自動的に色の量子化を行うことにより画像の符号化効率を上げるだけであって、ユーザが所望する色の部分だけ効率よく抽出し利用するような目的で作成されるものではなかった。

例えば、テスト問題を再利用すべく、赤鉛筆で添削済みのテスト用紙をスキャンする場合について考えてみる。赤鉛筆で添削済みのテスト用紙には、赤鉛筆の添削部分と解答部分とがあり、テスト問題として再利用するためには当該赤鉛筆の添削部分と解答部分とを除外し出題部分のみを抽出する必要があるが、添削部分は解答部分や出題部分に上書きして記述されていることが多いため、画像をオブジェクト毎の矩形領域に分割するだけでは、添削部分や出題部分が混在されたまま抽出されてしまい、ユーザが所望する出題部分を簡単に取り出すことはできなかった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置において、ユーザが所望する色のオブジェクトをベクトルデータとして容易に抽出し、使用することができるようにするものである。

また、本発明は、ユーザが所望する色のオブジェクトをベクトルデータとして容易に抽出して利用することができるようにするためのユーザーインターフェースを提供するものである。

上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、前記ビットマップ画像から、前記選択された各色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、前記変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段とを備える。

また、上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、前記ビットマップ画像に基づいて、代表色を算出する代表色算出手段と、前記ビットマップ画像から、前記算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、前記ベクトル化手段で変換されたベクトルデータの中から、前記選択手段で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段とを備える。

また、上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色の選択指示がなされたか、代表色算出の指示がなされたか判断する判断手段と、前記判断手段で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像から、当該選択指示がなされたユーザ所望の各色に対応する部分画像を抽出し、前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像に基づいて代表色を算出して、前記ビットマップ画像から、当該算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、前記判断手段で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化手段で変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御し、前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化手段で変換されたベクトルデータの中から、前記選択手段で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段とを備える。

本発明によれば、ビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置において、色の違いを考慮したベクトルデータを生成可能とし、ユーザ所望の色を有するオブジェクトをベクトルデータとして抽出できるようにすることで、当該画像処理装置の利便性を向上させることが可能となる。

１．画像処理システムの構成
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。図１は本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理システムの構成を示す図である。同図に示すように、本実施形態では、オフィス１０とオフィス２０とがインターネット１０４で接続された環境において本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理システムが構築されているものとする。

オフィス１０内に構築されたＬＡＮ１０７には、ＭＦＰ１００、ＭＦＰ１００を制御するマネージメントＰＣ１０１、クライアントＰＣ１０２、文書管理サーバ１０６、データベース１０５、およびプロキシ（ｐｒｏｘｙ）サーバ１０３が接続されている。ＬＡＮ１０７とオフィス２０内のＬＡＮ１０８とはプロキシサーバ１０３を介してインターネット１０４により接続されている。また、ＬＡＮ１０８には、文書管理サーバ１１０およびデータベース１０９が接続されている。

ＭＦＰ１００は本実施形態において紙文書の画像読み取り処理と、読み取った画像信号に対する画像処理の一部とを担当し、画像信号はＬＡＮ１０９を用いてマネージメントＰＣ１０１に入力される。マネージメントＰＣは通常のＰＣであり、内部に画像記憶部、画像処理部、表示部、入力部を有するが、その一部はＭＦＰ１００に一体化して構成されている。なお、マネージメントＰＣ１０１の機能は全てＭＦＰ１００に組み込んで実現してもよい。

図２はＭＦＰ１００の構成図である。図２においてオートドキュメントフィーダ（以降ＡＤＦと記す）を含む画像読み取り部１１０は束状の或いは１枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズで固体撮像素子上に結像し、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を６００ＤＰＩの密度のイメージ情報（ビットマップ画像）として得る。通常の複写機能はこの画像信号をデータ処理装置１１５で記録信号へ変換し、複数枚複写の場合には記憶装置１１１に一旦一ページ分の記録データを記憶保持した後、記録装置１１２に順次出力して紙上に画像を形成する。

一方、クライアントＰＣ１０２等から印刷出力されるプリントデータは、ＬＡＮ１０７からネットワークＩ／Ｆ１１４を経て、データ処理装置１１５で記録可能なラスターデータに変換された後、前記記録装置で紙上に記録画像として形成される。

ＭＦＰ１００への操作者の指示はＭＦＰに装備されたキー操作部等の入力装置１１３とマネージメントＰＣ１０１に接続されたキーボード及びマウス等の入力装置とから行われ、これら一連の動作はデータ処理装置１１５内の図示しない制御部で制御される。

データ処理装置１１５はＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ならびに本実施形態に係る制御プログラムおよびデータを備える。

一方、操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は表示装置１１６で行われる。なお、記憶装置１１１はマネージメントＰＣ１０１からも制御され、これらＭＦＰ１００とマネージメントＰＣ１０１とのデータの授受及び制御はネットワークＩ／Ｆ１１７および直結したＬＡＮ１０９を介して行われる。

２．画像処理の全体概要
次に、図１に示す画像処理システムにおいて実現される、本発明にかかる画像処理方法を含む画像処理全体の概要について、図３および図４を用いて説明する。

図３に示すように、まず、ユーザがジョブに関する指定を行うための、ジョブ入力処理（ステップＳ３０１）が実行される。具体的には、図８のジョブメニュー画面上で、画像入力方法の選択（８０２）、ベクトルデータの画像出力先の設定（８０７）、代表色の算出を行うか否かの選択及び原稿の種別の選択（８１５）、代表色の算出を行わないで直接ユーザが抽出色を指定する場合の抽出色の選択（８１９）、そして、前記選択は行わず原稿を色別しないで全てのオブジェクトをベクトル化するための指示の選択等が行われる。

次に、ジョブ入力処理（ステップＳ３０１）において、図８に示す画像入力方法の選択としてＳＣＡＮ８０３が指定されたかをチェックし（ステップＳ３０２）、指定されていなければ（ＮＯならば）、ステップＳ３１０に進みファイル選択を行う。ステップＳ３１０では、予め記憶装置に格納されている画像データファイル（ビットマップ）の中からユーザ所望のファイルを選択する。

一方、ＳＣＡＮ８０３が指定されていた場合（ＹＥＳならば）、原稿スキャン処理（ステップＳ３０３）でＭＦＰ１００の画像読み取り部１１０を動作させ、１枚の原稿をラスター走査し、６００ＤＰＩ−８ビットの画像信号を得る。また、該画像信号をデータ処理装置１１５で前処理し、記憶装置１１１に１ページ分の画像データ（ビットマップ画像）として保存する。

次に、ステップＳ３０４のＢＳ処理（ブロックセレクション処理：属性毎の領域に分割する処理）では、画像データをグレースケール画像として処理する。具体的には、マネージメントＰＣ１０１のＣＰＵが該格納された画像信号から先ず、文字／線画部分とハーフトーンの画像部分とを分離し、文字／線画部分を更に段落で塊として纏まっているブロック毎に、或いは、線で構成された表、図形ごとに分離し各々セグメント化する。一方、ハーフトーンで表現される画像部分は、矩形に分離されたブロックの画像部分、背景部等、所謂、ブロック毎に独立したオブジェクトに分割する。なお、ステップＳ３０４のＢＳ処理（属性毎の領域に分割する処理）は、上記処理手順に限るものではなく、その他の手順を用いて属性毎の領域（ブロック）に分割するようにしても構わない。

次に、ＯＣＲ／ＯＭＲ処理（ステップＳ３０５）では、文字認識処理が行われ原稿画像中に含まれる文字に対して、文字コード、文字種、文字オブジェクトの存在位置情報等が生成され記憶装置１１１に保存される。

次にステップＳ３０６では、図８に示す画像処理設定８１４の抽出色８１９において、色抽出する対象となる色が１つでもユーザの指示によって選択されているか否かをチェックし、いずれかの抽出色が選択されていれば（ＹＥＳならば）、ステップＳ３０９に移行し、当該選択された抽出色を代表色として、ステップＳ３０８に移行する。

一方、いずれの抽出色も選択されていなければ、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７では、ジョブ入力処理（ステップＳ３０１）で入力された原稿の種別パラメータ等に基づいて、メディアンカット手法や代表色（パレット）算出方法（特開２００２−１７０１２３号公報、特公平４−４８２７５号公報、特公平４−６７６６９号公報参照）等を用いて色数の特定が行われ、その結果が記憶装置１１１に保存される。

次にステップＳ３０８では、色抽出処理およびベクトル化処理ならびに図形認識処理が行われる。色抽出処理では、ステップＳ３０７あるいはＳ３０９で定められた代表色に基づいて、入力画像データから該代表色に対応する色を有する部分を抽出する。なお、スキャン時の少々の色むら等にも対応できるように、色抽出処理を行う際、代表色に対応する色の部分として、該代表色と同色と見なされる色の部分（色相、彩度、明度などが該代表色から所定の範囲内にある色の部分）も同時に抽出するものとする。ベクトル化処理では、矩形（ブロック）毎、色毎、オブジェクト毎のベクトル化が実施され、図形にあっては各オブジェクトをグループ化し、図形オブジェクトとした後、矩形（ブロック）毎、色毎、オブジェクト毎（図形にあっては図形オブジェクトごと）に抽出参照可能な形式（図２３、図２４、図２５）で記憶装置１１１に保存される。なお、図２４は、代表色を算出するように指示された場合における色別オブジェクト管理テーブルの一例であり、カラー種別は「算出代表色」となっている。また、図２４のブロックＮｏ．は図２３のブロック情報と関連付けられており、図２４のオブジェクトデータポインタ(ＯＤＰｘ)は図２５のＯＤｘと関連付けられている。

ここで、ベクトル化処理とは画像データ（ビットマップ画像）からベクトルデータへの変換処理であり、オリジナル電子ファイルに近い電子ファイルに変換する処理をいう。本実施形態の場合、先ず、ステップＳ３０５でＯＣＲされた文字ブロックに対しては、更に文字のサイズ、スタイル、字体を認識し、アウトラインフォントを用いることにより、前記原稿を走査して得られた文字に対して可視的に忠実なフォントデータに変換する。一方、線で構成される表、図形ブロックに対してはエッジを抽出してアウトライン化する。また、写真などの自然画像ブロックに対しては画像データとして個別のＪＰＥＧファイルとして処理する。これらのベクトル化処理はオブジェクト毎に行い、更に各オブジェクトのレイアウト情報を電子ファイルとして記憶装置１１１に格納する。なお、色抽出処理の内容に関しては後述する。また、ベクトル化処理の内容に関しても詳細は後述する。さらに、色抽出処理からベクトル化処理、図形認識処理までの一連の手順に関しては、図３０を用いて後で説明することとする。

次に、図４のステップＳ４０２に移行し、ジョブ入力処理（ステップＳ３０１）で色抽出対象の色（図８の抽出色８１９の色）が予め１つ以上選択されていたかをチェックし、選択されていれば（ＹＥＳならば）、代表色表示（ステップＳ４０３）と代表色選択処理（ステップＳ４０４）をスキップし、ステップＳ４０５にジャンプする。

一方、抽出色が１つも予め選択されていなかったならば（ＮＯならば）、ステップＳ４０３に移行し、ステップＳ３０７で算出した代表色の一覧とその選択ボタン、更に置換色とその選択ボタンを表示する（図１９参照）。なお、図１９において、１９０２はステップＳ３０７で算出した代表色の一覧とその選択ボタンを示し、１９０５はその代表色を置換する置換色とその選択ボタンを示す。また、図１９の例では、３色原稿（図８の８１７）がジョブ入力時に選択され、３色の代表色が算出された状態を示している。

次に代表色選択処理（ステップＳ４０４）では、ユーザの指示に基づいて代表色の選択入力処理（複数選択可能）が実行され、ベクトルデータ合成の対象となる色が選択される。さらに、必要があれば置換色が選択される。なお、図１９の例では最上段の色１９０３と最下段の色１９０４の合計２色の代表色が選択され、置換色としては１つも選択されていないため、色置換処理は実行されない。なお、置換色とは、選択された代表色に基づいて抽出して合成したベクトルデータに対し、そのベクトルデータの色を置換色にするためのものである。図１９では、置換色の選択肢として、代表色のカラーを指定するためのカラーパレット１９０６と、その他の色を指定するための色１９０７とが表示されている。なお、図９に示すように抽出色として「黒」を選んだ場合は、代表色選択処理（Ｓ４０４）が行われないので、置換色の選択肢として、図２１のようにカラーパレットは表示されずに色２１０２だけが表示される。

次に、ベクトルデータ合成処理（ステップＳ４０５）では、Ｓ４０４で選択された代表色もしくは予めユーザにより選択されていた抽出色に基づいて抽出されたオブジェクトに対して、それぞれベクトル化した色別のオブジェクトを管理する色別オブジェクト管理テーブル（図２４）の合成対象フラグをＯＮする。なお、詳細は図２８のベクトルデータ合成処理を用いて後述する。

次にステップＳ４０６では、置換色が選択されているか否かがチェックされる。もし、図１９のように置換色が１つも選択されていない場合（ＮＯのとき）は、ステップＳ４０８にジャンプする。一方、置換色が選択されている場合（ＹＥＳのとき。例えば、図２０や図２１のように、置換色候補のいずれかが選択されている場合。）は、ステップＳ４０７に移行する。なお、図２１の例では、青（２１０３）が選択されているので色抽出されたベクトルデータは全て青で置換されることとなる。

色置換処理（ステップＳ４０７）では、ステップＳ３０８とＳ４０５とで説明した図２４の色別オブジェクト管理テーブルの各レコードをチェックし、合成対象フラグがＯＮになっている管理レコードのカラー種別属性とカラー属性が前記ステップＳ４０６で説明した置換色で置換される。例えば、図２０の例では、カラー属性がＳ４０４で選択された代表色を有するレコードについて、カラー属性が２００３の色（パレット）で置換される。一方、図２１の例では、カラー属性が予め指定されていた指定を有するレコードについて、カラー属性が青で置換される。詳細は、図２９の色置換（ベクトルデータ色置換）を用いて後述する。

次に各種処理（ステップＳ４０８）では、合成対象フラグがＯＮになっているベクトルデータを抽出して合成し、各種処理（例えば、文書の加工、蓄積、伝送、記録）を行う。これらの処理を行うことにより、ユーザが所望する色の個所だけを抽出できるとともに、ビットマップ画像を用いる場合に比べて情報量が削減され、その結果、蓄積効率の向上、伝送時間の短縮が実現でき、さらに記録表示する際には高品位なデータとして再生することができるので、非常に優位となる。なお、記録処理を行うにあたっては、ベクトルデータからラスター画像データに変換する必要があるが、詳細は図２６のＳＶＧベクトルデータ、図２７のＳＶＧ描画例を用いて後述する。なお、本実施形態では上述した処理は、マネージメントＰＣ１０１およびその表示装置・周辺装置において実現することとするが、これに限らず、ＭＦＰ１００のデータ処理装置１１５と表示装置１１６、入力装置１１３等により実現しても良い。以下、各処理の詳細について説明する。

３．ジョブ入力処理
先ず、ステップＳ３０１のジョブ入力処理について図５、図６、図７を中心に説明する。図５はジョブ入力処理の流れを表したフローチャートである。

ステップＳ５０１（画面表示）では、図８のジョブメニュー画面８０１がマネージメントＰＣ１０１のタッチパネル入力機能付の表示装置に表示され、ジョブメニュー画面８０１上のタッチによる各種設定入力の処理とスタートキー８２５の入力を待つ。その後、スタートキー８２５がユーザによりタッチされると次の処理に移る。詳細は後述する。

ステップＳ５０２（機能選択処理）では、ジョブメニュー画面８０１におけるユーザの設定を分析してマネージメントＰＣ１０１が処理しやすい情報に変換し、処理すべき機能の特定を行う。詳細は図６の機能選択で後述する。

ステップＳ５０３（原稿種別選択処理）では、ジョブメニュー画面８０１におけるユーザの設定を分析してマネージメントＰＣ１０１が処理しやすい情報に変換し、当該変換された情報を、画像処理機能を示すパラメータ（ｐｆ）、代表色算出時の色数を示すパラメータ（ｃｎ）、さらに抽出色指定ありの際の選択された色の集合を示すパラメータ（ｃｃ）にそれぞれセットする。

（３．１）各種設定入力の処理
ステップＳ５０１において表示された画面における各種設定入力の処理について、図８を用いて説明する。画像入力（８０２）のＳＣＡＮ近傍をタッチするとＳＣＡＮ（原稿読取）のチェック済みマーク（黒）（８０３）がつく。一方、既に存在する画像ファイルを選択するには、ＤＯＣＵＭＥＮＴのチェックマーク（８０４）（白）の近傍をタッチするとチェックマークがチェック済み（黒）になり、ＤＯＣＵＭＥＮＴの入力欄８０５にキーボードからのキー入力によりファイルパス名を入力することが可能になる。さらに、キーボード入力の代わりにファイルシステムのディレクトリ・パス一覧を表示して所望のファイルを辿って選択することもできる。その場合は、ＤＯＣＵＭＥＮＴキー８０６をタッチする。他の入力項目の入力方法も以上とほぼ同様である。

また、ベクトル合成結果ファイルの各種出力処理指定を行う画像出力８０７では、記録処理（プリント）する場合は、ＰＲＩＮＴ（８０８）を、記憶装置内のＢＯＸに格納する処理する場合はＢＯＸ（８０９）を、ＥＭＡＩＬ送信する場合は、ＥＭＡＩＬ（８１１）をそれぞれチェックするとともに必要な設定を行う。

例えば、ＢＯＸの設定では図８のＢＯＸの近傍をチェックするとチェック済みマーク（８０９）となり、ＢＯＸキー８１３−１の入力が可能となる。ＢＯＸキー８１３−１を押下すると図１６のボックスリスト画面がポップアップする。例えば、ボックスリスト１６０１の３番目のＢＯＸ（１６０５）を選択して戻るとＢＯＸ選択欄８１０に“０３ ＮＡＧＯＹＡ”と表示される。因みに、“ＮＯ．”（１６０２）はＢＯＸの通番、“ＢＯＸ ＮＡＭＥ”（１６０３）はＢＯＸ名称、そして“ＤＯＣ”（１６０４）はＢＯＸ内に格納済みの文書数を表している。

尚、図８、図９、図１０のジョブメニュー画面では割愛しているが、画像入力（８０２）の設定時にＢＯＸに格納済みの画像ファイルを入力として設定することも可能である。その場合、画像入力設定画面（８０２）内に、ＢＯＸ設定のチェックマーク（８０９）、ＢＯＸ選択欄８１０、そしてＢＯＸキー８１３−１が表示される。ＢＯＸの選択までは先の画像出力（８０７）と同様である。画像出力先設定時と異なる点を図１７を用いて説明する。ボックスリストからＢＯＸの選択をすると、当該選択されたＢＯＸに含まれる文書リスト画面である図１７がポップアップする。文書リストである“文書リスト（ＮＡＧＯＹＡ）”（１７０１）の一覧から３番目の画像データ文書（ファイル）（１７０８）を選択する。その後、ここでは図示していない“戻り”キーをタッチして前の画面（ジョブメニュー画面８０１）に戻ると、ＢＯＸ選択欄８１０に“０３ ＮＡＧＯＹＡ ＣＣＣＣ ＸＸＸＸ ０５／２０ '０３ １１:３３ ７Ｐａｇｅ”と文書名、作成者、日付時間、ページ数が追加表示される。

上記のように画像入力（８０２）でＢＯＸを選択し、画像出力（８０７）でもＢＯＸを選択した場合のＢＯＸ内の文書の例を図１８で説明する。前記ＢＯＸ内文書である画像データファイル（１７０８）は、色抽出され、ベクトル化処理がされた電子データであるベクトルファイル（１８０２）として追加される。文書（ファイル）種別（ＴＹＰＥ）が“ＪＰＥＧ”タイプであったファイル“ＣＣＣＣ”から、ベクトルファイルを示す“ＶＥＣＴ”タイプの文書が生成されて、ＢＯＸ内に表示されている。

（３．２）機能選択処理
ステップＳ５０２の機能選択処理を図６を用いて説明する。前提として前記画面表示処理（ステップＳ５０１）では画像入力（８０２）の何れか１つのチェックマークと、画像出力（８０７）の何れか１つのチェックマークがチェック済みであるものとする。

画像入力（８０２）と画像出力（８０７）とで設定された条件を、機能選択処理での機能パラメータ（ｆ）にセットする。

例えば、ステップＳ６０１で、画像入力にスキャン、画像出力に蓄積（ＢＯＸ）（例えば、図８の８０３と８０９）が設定されているかチェックし、設定されていれば（ＹＥＳならば）、ステップＳ６０５にジャンプし、機能パラメータ（ｆ）に“スキャン＆蓄積”をセットし処理を終了する。

一方、設定されていなければ（ＮＯならば）、ステップＳ６０２に進み、画像入力（８０２）で“ＳＣＡＮ”、かつ画像出力（８０７）で“ＰＲＩＮＴ”が設定されているかをチェックし、ＹＥＳならばステップＳ６０６にジャンプし、機能パラメータ（ｆ）に“スキャン＆プリント”を設定し処理を終了する。一方、ＮＯならばステップＳ６０３に進み画像入力（８０２）がＤＯＣＵＭＥＮＴで画像出力（８０７）がＰＲＩＮＴ以外かをチェックし、ＹＥＳならばステップＳ６０７にジャンプし、機能パラメータ（ｆ）に“ファイル変換＆蓄積”をセットし処理を終了する。一方、ＮＯならばステップＳ６０４に進み機能パラメータ（ｆ）に“ファイル変換＆プリント”をセットし処理を終了する。なお、図６では、図８に記載のＥＭＡＩＬに関しての記述を省略しているが、ＥＭＡＩＬが選択されている場合に関しても、蓄積（ＢＯＸ）やＰＲＩＮＴと同様に、機能パラメータにセットするものとする。

（３．３）原稿種別選択処理
ステップＳ５０３の原稿種別選択処理を図７を用いて説明する。前提として前記画面表示処理（ステップＳ５０１）では、代表色算出数を指定するための原稿種別欄（８１５）の何れか１つのチェックマークか、抽出色指定欄（８１９）の何れか１つ以上のチェックマーク、またはその他（８２４）のチェックマークがチェック済みであるものとする。

ステップＳ７０１で図８などのジョブメニュー画面の画像処理設定（８１４）で原稿種別（８１５）の項目（８１６〜８１８）のいずれかが選択されているかチェックする。もし、ＮＯならばステップＳ７０６にジャンプする。一方、ＹＥＳならば画像処理機能を示すパラメータ（ｐｆ）に“代表色算出あり”をセットし、前記原稿種別欄（８１５）の項目の選択情報を入力パラメータとして代表色算出することを明示する。

次に、ステップＳ７０３に進み、原稿種別欄（８１５）で２色原稿（８１６）が選択されているかをチェックする。もし、ＹＥＳならステップＳ７０９にジャンプし、代表色の算出の際に用いられる色数を表すパラメータ（ｃｎ）に“２色原稿”をセットし処理を終了する。一方、ＮＯならば３色原稿（８１７）が選択されているかをチェックする。もし、ＹＥＳならばステップＳ７１０にジャンプし、パラメータ（ｃｎ）に“３色原稿”をセットし処理を終了する。一方、ＮＯならばパラメータ（ｃｎ）に予め規定された色数で処理する旨を意味する“多色原稿”をセットし処理を終了する。

ステップＳ７０６では、抽出色指定欄（８１９）のチェックマークが１つ以上チェック済みであるかチェックする。もしＮＯならばステップＳ７１１にジャンプし、パラメータ（ｐｆ）に画像データの全画像オブジェクトのベクトル化処理を行い、色抽出を行わない旨の“色抽出なし”をセットする。一方、ＹＥＳならばステップＳ７０７に進み、パラメータ（ｐｆ）に代表色算出処理を行わないで指定された１つ以上の色で色抽出した後に、ベクトル処理を行う旨の“抽出色指定あり”をセットする。

次にステップＳ７０８では、抽出色８１９で設定された色の集合をパラメータ（ｃｃ）にセットし処理を終了する。

４．ブロックセレクション処理（領域分割処理）
ブロックセレクション処理とは、例えば、図３のステップＳ３０３で読み取った一頁のビットマップ画像（例えば、図２２の（Ａ）参照）を、各々画像オブジェクト毎の塊として認識し、該ブロック各々について文字／図画／写真／線／表等の属性を判定し、異なる属性を持つ領域に分割する処理である（図２２の（Ｂ）参照）。

ブロックセレクション処理の実施例を以下に説明する。先ず、入力画像を白黒に二値化し、輪郭線追跡を行って黒画素輪郭で囲まれる画素の塊を抽出する。面積の大きい黒画素の塊については、内部にある白画素に対しても輪郭線追跡を行い白画素の塊を抽出し、さらに一定面積以上の白画素の塊の内部からは再帰的に黒画素の塊を抽出する。

このようにして得られた黒画素の塊を、大きさおよび形状で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類していく。たとえば、縦横比が１に近く、大きさが一定の範囲のものを文字相当の画素塊とし、さらに近接する文字が整列良くグループ化可能な部分を文字領域、扁平な画素塊を線領域、一定大きさ以上でかつ四角系の白画素塊を整列よく内包する黒画素塊の占める範囲を表領域、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域、それ以外の任意形状の画素塊を図画領域、などとする。

ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報の一例を図２２（Ｂ）に示す。これらのブロック毎の情報は以降に説明するベクトル化、或いは検索の為の情報として用いる。

５．代表色算出処理
図３の代表色算出処理（ステップＳ３０７）について説明する。減色処理として代表的なものの１つに代表色算出するメディアンカット手法がある。メディアンカット手法は、フルカラー画像から代表色を選び出す手法である。対象となる画像のＲＧＢ空間をある色数の部分空間に分割する。各部分空間に含まれる色の平均を代表色（パレット）とする。

部分空間の分割方法は、Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅの軸方向の色幅のうちのもっとも幅の長い軸において、その中央値の位置で分割する。分割されたそれぞれの各部分空間に含まれるＲＧＢの平均値はパレットとして記憶装置１１１に格納され、図２４の色別オブジェクト管理テーブルのカラー属性から参照される。このようにして算出された代表色は、図１９、図２０の代表色（１９０２、１９０６、２００２など）内の色（１９０３、１９０４、２００３など）の表示に用いられる。

また、メディアンカット手法の他には誤差拡散法等がある。より具体的な実施例としては特開２００２−１７０１２３号公報、特公平４−４８２７５号公報、特公平４−６７６６９号公報などが公知である。尚、本発明では詳細を割愛しているが、一般的なメディアンカット手法を用いるものとするが、その他の手法を用いて代表色を決定するようにしても構わない。

６．色抽出処理
図３のステップＳ３０８の色抽出処理方法としては、ＲＧＢ方式、色相・彩度、明度方式などが知られている。より具体的な実施例としては、特開平８−２３７６８１号公報、特開平１０−１５１５９１号公報、特開２００２−１３１１３３号公報、特開２００２−１６３６５０号公報などが公知である。尚、本発明では詳細を割愛しているが、一般的な色相・彩度、明度方式を採用している。

７．ベクトル化処理
図３のステップＳ３０８で示されるベクトル化について詳説する。まず、文字ブロックに対しては各文字について文字認識処理を行う。

（７．１）文字認識処理
文字認識は、文字単位で切り出された画像に対し、パターンマッチングの一手法を用いて認識を行い、対応する文字コードを得るものである。この認識処理は、文字画像から得られる特徴を数十次元の数値列に変換した観測特徴ベクトルと、あらかじめ字種毎に求められている辞書特徴ベクトルとを比較し、最も距離の近い字種を認識結果とする処理である。特徴ベクトルの抽出には種々の公知手法があり、たとえば、文字をメッシュ状に分割し、各メッシュ内の文字線を方向別に線素としてカウントする方法がある。

ブロックセレクション（ステップＳ３０４）で抽出された文字領域に対して文字認識を行う場合は、まず該当領域に対し横書き、縦書きの判定を行い、各々対応する方向に行を切り出し、その後文字を切り出して文字画像を得る。横書き、縦書きの判定は、該当領域内で画素値に対する水平／垂直の射影を取り、水平射影の分散が大きい場合は横書き領域、垂直射影の分散が大きい場合は縦書き領域と判断すればよい。文字列および文字への分解は、横書きならば水平方向の射影を利用して行を切り出し、さらに切り出された行に対する垂直方向の射影から、文字を切り出すことで行う。縦書きの文字領域に対しては、水平と垂直を逆にすればよい。尚、この時文字のサイズが検出できる。

（７．２）フォント認識処理
文字認識の際に用いる、字種数分の辞書特徴ベクトルを、文字形状種すなわちフォント種に対して複数用意し、マッチングの際に文字コードとともにフォント種を出力することで、文字のフォントが認識できる。

（７．３）文字のベクトル化処理
前記文字認識処理およびフォント認識処理によって得られた、文字コードおよびフォント情報を用いて、各々あらかじめ用意されたアウトラインフォントデータを用いて、文字部分の情報をベクトルデータに変換する。なお、元原稿がカラーの場合は、カラー画像から各文字の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。

以上の処理により、文字ブロックに属するビットマップ画像をほぼ形状、大きさ、色が忠実なベクトルデータに変換できる。

（７．４）文字以外の部分のベクトル化
ブロックセレクション処理（ステップＳ３０４）で、図画あるいは線、表領域とされた領域を対象に、領域中で抽出された有意な色の画素塊の輪郭をベクトルデータに変換する。具体的には、輪郭をなす画素の点列を角と看倣される点で区切って、各区間を部分的な直線あるいは曲線で近似する。角とは曲率が極大となる点であり、曲率が極大となる点は、図１１に図示するように、任意点Ｐiに対し左右ｋ個の離れた点Ｐi−ｋ、Ｐi＋ｋの間に弦を引いたとき、この弦とＰiの距離が極大となる点として求められる。さらに、Ｐi−ｋ、Ｐi＋ｋ間の弦の長さ／弧の長さをＲとし、Ｒの値が閾値以下である点を角とみなすことができる。角によって分割された後の各区間は、直線は点列に対する最小二乗法など、曲線は３次スプライン関数などを用いてベクトル化することができる。

また、対象が内輪郭を持つ場合、ブロックセレクション処理で抽出した白画素輪郭の点列を用いて、同様に部分的直線あるいは曲線で近似する。

以上のように、輪郭の区分線近似を用いれば、任意形状の図形のアウトラインをベクトル化することができる。元原稿がカラーの場合は、カラー画像から図形の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。

さらに、図１２に示す様に、ある区間で外輪郭と、内輪郭あるいは別の外輪郭が近接している場合、２つの輪郭線をひとまとめにし、太さを持った線として表現することができる。具体的には、ある輪郭の各点Ｐiから別輪郭上で最短距離となる点Ｑiまで線を引き、各距離ＰＱiが平均的に一定長以下の場合、注目区間はＰＱi中点を点列として直線あるいは曲線で近似し、その太さはＰＱiの平均値とする。線や線の集合体である表罫線は、前記のような太さを持つ線の集合として効率よくベクトル表現することができる。

尚、先に文字ブロックに対する文字認識処理を用いたベクトル化を説明したが、該文字認識処理の結果、辞書からの距離が最も近い文字を認識結果として用いるが、この距離が所定値以上の場合は、必ずしも本来の文字に一致せず、形状が類似する文字に誤認識している場合が多い。従って、本発明では、この様な文字に対しては、上記した様に、一般的な線画と同じに扱い、該文字の輪郭に基づいてアウトライン化する。即ち、従来、文字認識処理で誤認識を起こす文字に対しても、誤った文字にベクトル化されず、可視的にビットマップ画像に忠実なアウトライン化によるベクトル化が行える。

又、写真と判定されたブロックに対しては本発明では、ベクトル化出来ない為、ビットマップ画像のままとする。

なお、一頁分のビットマップ画像をブロックセレクション処理（ステップＳ３０４）し、ベクトル化処理（ステップＳ３０８）した結果は図１５に示す様な中間データ形式のファイルとして変換されている。本実施形態では、このようなデータ形式はドキュメント・アナリシス・アウトプット・フォーマット（ＤＡＯＦ）と呼ぶこととする。

図１５はＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。図１５において、１５０１はＨｅａｄｅｒであり、処理対象の文書画像データに関する情報が保持される。レイアウト記述データ部１５０２では、文書画像データ中のＴＥＸＴ（文字）、ＴＩＴＬＥ（タイトル）、ＣＡＰＴＩＯＮ（キャプション）、ＬＩＮＥＡＲＴ（線画）、ＥＰＩＣＴＵＲＥ（自然画）、ＦＲＡＭＥ（枠）、ＴＡＢＬＥ（表）等の属性毎に認識された各ブロックの属性情報とその矩形アドレス情報を保持する。文字認識記述データ部１５０３では、ＴＥＸＴ、ＴＩＴＬＥ、ＣＡＰＴＩＯＮ等のＴＥＸＴブロックを文字認識して得られる文字認識結果を保持する。表記述データ部１５０４では、ＴＡＢＬＥブロックの構造の詳細を格納する。画像記述データ部１５０５は、ＰＩＣＴＵＲＥやＬＩＮＥＡＲＴ等のブロックのビットマップ画像を切り出して保持する。

８．図形認識処理
次に、ベクトル化された区分線を図形オブジェクト毎にグループ化する図形認識処理について説明する。

図１３は、ベクトルデータを図形オブジェクト毎にグループ化するまでの処理の流れを示すフローチャートを示している。まず、各ベクトルデータの始点、終点を算出する（ステップＳ１３０１）。次に各ベクトルの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する（ステップＳ１３０２）。図形要素の検出とは、区分線が構成している閉図形を検出することである。検出に際しては、閉形状を構成する各ベクトルはその両端にそれぞれ連結するベクトルを有しているという原理を応用し、検出を行う。次に図形要素内に存在する他の図形要素、もしくは区分線をグループ化し、一つの図形オブジェクトとする（ステップＳ１３０３）。また、図形要素内に他の図形要素、区分線が存在しない場合は図形要素を図形オブジェクトとする。

図１４は、図形要素を検出するフローチャートを示している。先ず、ベクトルデータより両端に連結していない不要なベクトルを除去し、閉図形構成ベクトルを抽出する（ステップＳ１４０１）。次に閉図形構成ベクトルの中から該ベクトルの始点を開始点とし、時計回りに順にベクトルを追っていく。開始点に戻るまで行い、通過したベクトルを全て一つの図形要素を構成する閉図形としてグループ化する（ステップＳ１４０２）。また、閉図形内部にある閉図形構成ベクトルも全てグループ化する。さらにまだグループ化されていないベクトルの始点を開始点とし、同様の処理を繰り返す。最後に、ステップＳ１４０１で除去された不要ベクトルのうち、ステップＳ１４０２で閉図形としてグループ化されたベクトルに接合しているものを検出し一つの図形要素としてグループ化する（ステップＳ１４０３）。

以上によって図形ブロックを個別に再利用可能な個別の図形オブジェクトとして扱うことが可能になる。

９．ベクトルデータ合成処理
図４のベクトルデータ合成処理（ステップＳ４０５）では、前述したように、色抽出したオブジェクトに対してそれぞれベクトル化した色別のオブジェクトを管理する色別オブジェクト管理テーブル（図２４）の合成対象フラグをＯＮする。以下、図２８を用いて説明する。

先ず、ステップＳ２８０１で色別オブジェクト管理テーブル（図２４）の各管理レコードを検索しチェックする。その結果、最終管理レコード（ステップＳ２８０２）か否かチェックし、もしＹＥＳならば終了する。

一方、ＮＯならばステップＳ２８０３に移り、チェック中の管理レコードのカラー種別属性に“代表色”（図１９の代表色（１９０２）で選択されていれば“代表色”がセットされる）がセットされているかチェックする。もし、ＹＥＳならばステップＳ２８０６にジャンプする。一方、ＮＯならばステップＳ２８０４に移行し指定色（図８の抽出色（８１９）、図９の９０８で選択された指定色の集合（ステップＳ７０８でセットされたパラメータ（ｃｃ）の何れかの色）が、チェック中の管理レコードのカラー属性にセットされているかチェックする。もし、ＮＯならば次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２８０１にジャンプする。一方、ＹＥＳならばステップＳ２８０５に移り、チェック中の管理レコードの合成フラグ属性をＯＮし、次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２８０１にジャンプする。

ステップＳ２８０６では、図１９の代表色（１９０２）の中からユーザにより選択された代表色（１９０３，１９０４）が、チェック中の管理レコードのカラー属性に含まれているかチェックする。もし、ＮＯなら次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２８０１にジャンプする。一方、ＹＥＳならばステップＳ２８０５に移り、チェック中の管理レコードの合成フラグ属性をＯＮし、次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２８０１にジャンプする。

１０．色置換処理
図４の色置換処理（ステップＳ４０７）について、図２９の色置換（ベクトルデータ色置換）のフローチャートを用いて説明する。

先ず、ステップＳ２９０１で色別オブジェクト管理テーブル（図２４）の各管理レコードを検索しチェックする。その結果、最終管理レコード（ステップＳ２９０２）か否かチェックし、もしＹＥＳならば終了する。

一方、ステップＳ２９０３に移り、チェック中の管理レコードの合成対象フラグ属性がＯＮにセットされているかチェックする。もし、ＮＯならば次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２９０１にジャンプする。

一方、ＹＥＳならばステップＳ２９０４に移行し、チェック中の管理レコードのカラー種別属性とカラー属性を、置換色（図１９の１９０５や図２０の２００１、または図２１の２１０１で選択された色）に置換する。例えば、図２０の例ではカラー種別属性に“代表色”、カラー属性に２番目の代表色（パレット）２００３がセットされる。次に、次の管理レコードをチェックするためにステップＳ２９０１にジャンプする。

１１．色抽出およびベクトル化ならびに図形認識の手順
図３のステップＳ３０８の色抽出およびベクトル化ならびに図形認識処理の手順に関して図３０のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ３００１では、図２３のブロック情報のテーブルを全て検索して処理が完了したかチェックする。その結果、ＹＥＳならば処理を終了する。一方、ＮＯならば、全ての代表色の処理が完了したかチェックする。もし、ＹＥＳならばステップＳ３０１１にジャンプし次のブロックを処理対象としステップＳ３００１にジャンプする。

一方、ＮＯならば現在処理中ブロックの中で現在処理中の色抽出対象色の全オブジェクトの処理が完了したかチェックする。その結果、ＹＥＳならばステップＳ３０１２にジャンプして次の色抽出の色を対象色として処理するためステップＳ３００２にジャンプする。

一方、ＮＯならばステップＳ３００４に移行し、処理対象ブロックの対象色の対象オブジェクトを抽出し、前記ベクトル化処理を施す（ステップＳ３００５）。

次に、ステップＳ３００６では、ベクトル化したオブジェクトが図形であるか否かを判定し、図形と判定された場合にはステップＳ３００７で図形認識処理がなされ、ステップＳ３００８に進む。なお、図形と判定されなかった場合には、ステップＳ３００７はスキップする。

次にステップＳ３００８で、記憶装置１１１に格納されている図２５のオブジェクトデータテーブルに対して管理レコードを追加するとともに各属性（レコード番号、オブジェクト種別、内容、ベクトルオブジェクト（例えば、図２６のようなＳＶＧベクトルデータ））をセットする。

次にステップＳ３００９で、記憶装置１１１に格納されている図２４の色別オブジェクトテーブルに対して管理レコードを追加するとともに各属性（レコード番号、ブロックNo、カラー種別、カラー、オブジェクトデータテーブルのレコードへのポインタ）をセットする。

次にステップＳ３０１０で、次の画像データオブジェクトを処理対象とし、ステップＳ３００３にジャンプする。

１２．各種処理
次にステップＳ４０８では各種処理（加工、蓄積、伝送、記録など）を行うことが可能であるが、そのうち、選択された色のオブジェクトをプリント処理する際に行われる、ラスター画像データへの変換処理について述べる。

（１２．１）ベクトルデータのラスター画像データ変換処理
図２６のＳＶＧベクトルデータと図２７のＳＶＧ描画例を用いてベクトルデータをラスター画像データに変換する処理について簡単に説明する。

図２６はインターネット標準を標準化するＷ３Ｃ標準化委員会で標準化されたＳＶＧ(Scalable Vecotor Graphics)の記述フォーマットで記載したＳＶＧベクトルデータである。マネージメントＰＣ１０１または図２のＭＦＰ１００のデータ処理装置１１５に登載された該処理部は、該ＳＶＧベクトルデータを解析するパーサ処理を含み、該パーサはベクトルデータで記載されたオブジェクト（例えば、“＜ｓｖｇ＞”と“＜／ｓｖｇ＞”で囲まれたデータ）を解釈し描画処理を実行し記憶装置１１１にラスター画像データとして格納する。例えば、該オブジェクトデータは、円の描画で幅１２ｃｍ、高さ１４ｃｍの矩形領域に左上隅から水平方向に６ｃｍ、垂直方向に７ｃｍの位置を円の中心とし、半径４ｃｍの円を塗りつぶしなしに、青線で描画したオブジェクトであることを示している。ベクトルデータのラスター画像データ変換処理は前記パーサの結果を元に対応する描画関数（例えば、円描画関数）が搭載されている。例えば、前例のＳＶＧオブジェクトデータに円描画関数を実行すると図２７のような画像がデータ処理装置１１５内やマネージメントＰＣのＲＡＭや記憶装置１１１に格納される。

（１２．２）記録（プリント）処理
前記の記憶装置１１１に格納された図２７のようなラスター画像データは、記録装置１１２により記録紙にプリントされる。

以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、画像データから算出された代表色あるいはユーザによって選択された抽出色に基づいて、各オブジェクトを色毎にベクトル化することが可能となる。

さらに、ベクトルデータはブロックごと、色ごと、オブジェクトごとにベクトル化されて保存されているため、所定の色のオブジェクトを他の色で置換して出力することも容易に行うことができる。

また、代表色の算出を行うように指示した場合、全ての算出した代表色のベクトルデータは記憶手段に残っている。そのため、該記憶手段に記憶されたベクトルデータに対し、その中から再度、代表色を選択し直して出力処理（印字、表示、ラスター画像化など）を施すことも可能であるので、ビットマップ画像を再度ベクトル化する処理が不要となる。また、記憶手段に記憶するオブジェクト毎のベクトルデータのデータ量はビットマップ画像のデータ量に比べ格段に小さく処理し易いので、ビットマップ画像からオブジェクトを抽出しなおして処理する場合に比べ、高速処理が可能である。

その結果、ビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置の利便性を向上させることが可能となる。

［他の実施形態］
本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置、スキャナ装置など）に適用することもできる。

本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理システムの構成を示す図である。 画像処理システムを構成するＭＦＰの構成図である。 画像処理システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 ジョブ入力処理の流れを示すフローチャートである。 機能選択処理の流れを示すフローチャートである。 原稿種別選択処理の流れを示すフローチャートである。 ユーザがジョブに関する指定を行うための画面（ジョブメニュー画面）の一例を示す図である。 ユーザがジョブに関する指定を行うための画面（ジョブメニュー画面）の一例を示す図である。 ユーザがジョブに関する指定を行うための画面（ジョブメニュー画面）の一例を示す図である。 ブロックセレクション処理により図画あるいは線、表領域とされた領域をベクトルデータに変換する場合の処理の概念を示す図である。 ブロックセレクション処理により図画あるいは線、表領域とされた領域をベクトルデータに変換する場合の処理の概念を示す図である。 ベクトルデータを図形オブジェクトごとにグループ化するまでの処理の流れを示すフローチャートである。 図形要素を検出する際の処理の流れを示すフローチャートである。 ＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。 ボックスリスト画面の一例を示す図である。 文書リスト画面の一例を示す図である。 文書リスト画面の一例を示す図である。 ベクトルデータ合成の対象となる代表色及び色置換を行うための置換色を選択する画面の一例を示す図である。 ベクトルデータ合成の対象となる代表色及び色置換を行うための置換色を選択する画面の一例を示す図である。 置換色選択画面の一例を示す図である。 ブロックセレクション処理を示す図である。 ブロック情報テーブルの一例を示す図である。 色別オブジェクト管理テーブルの一例を示す図である。 オブジェクトデータテーブルの一例を示す図である。 ＳＧＶベクトルデータの一例を示す図である。 ＳＧＶ描画例を示す図である。 ベクトルデータ合成処理の流れを示すフローチャートである。 ベクトルデータ色置換処理の流れを示すフローチャートである。 色抽出、ベクトル化ならびに図形認識の処理の流れを示すフローチャートである。

Claims (16)

1. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、
   ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、
   前記ビットマップ画像から、前記選択された各色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、
   前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、
   前記変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記処理対象ベクトルデータの色を、ユーザ所望の置換色に置換する色置換手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記ビットマップ画像を属性毎の複数の領域に分割する領域分割手段を更に備え、
   前記ベクトル化手段では、各領域の属性に応じたベクトル化処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、
   前記ビットマップ画像に基づいて、代表色を算出する代表色算出手段と、
   前記ビットマップ画像から、前記算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、
   前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、
   前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、
   前記ベクトル化手段で変換されたベクトルデータの中から、前記選択手段で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 前記処理対象ベクトルデータの色を、ユーザ所望の置換色に置換する色置換手段を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記ビットマップ画像を属性毎の複数の領域に分割する領域分割手段を更に備え、
   前記ベクトル化手段では、各領域の属性に応じたベクトル化処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、
   ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色の選択指示がなされたか、代表色算出の指示がなされたか判断する判断手段と、
   前記判断手段で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像から、当該選択指示がなされたユーザ所望の各色に対応する部分画像を抽出し、前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像に基づいて代表色を算出して、前記ビットマップ画像から、当該算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化手段と、
   前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択手段と、
   前記判断手段で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化手段で変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御し、前記判断手段で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化手段で変換されたベクトルデータの中から、前記選択手段で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 前記処理対象ベクトルデータの色を、ユーザ所望の置換色に置換する色置換手段を更に備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記ビットマップ画像を属性毎の複数の領域に分割する領域分割手段を更に備え、
   前記ベクトル化手段では、各領域の属性に応じたベクトル化処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理方法であって、
    ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択工程と、
    前記ビットマップ画像から、前記選択された各色に対応する部分画像を抽出する抽出工程と、
    前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化工程と、
    前記変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
11. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理方法であって、
    前記ビットマップ画像に基づいて、代表色を算出する代表色算出工程と、
    前記ビットマップ画像から、前記算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出工程と、
    前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化工程と、
    前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択工程と、
    前記ベクトル化工程で変換されたベクトルデータの中から、前記選択工程で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
12. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理方法であって、
    ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色の選択指示がなされたか、代表色算出の指示がなされたか判断する判断工程と、
    前記判断工程で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像から、当該選択指示がなされたユーザ所望の各色に対応する部分画像を抽出し、前記判断工程で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像に基づいて代表色を算出して、前記ビットマップ画像から、当該算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程で抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化工程と、
    前記判断工程で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択工程と、
    前記判断工程で前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化工程で変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御し、前記判断工程で代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化工程で変換されたベクトルデータの中から、前記選択工程で選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
13. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、
    ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択ステップと、
    前記ビットマップ画像から、前記選択された各色に対応する部分画像を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化ステップと、
    前記変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御ステップと、
    の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを含むことを特徴とするコンピュータ実行可能な画像処理プログラム。
14. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、
    前記ビットマップ画像に基づいて、代表色を算出する代表色算出ステップと、
    前記ビットマップ画像から、前記算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化ステップと、
    前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択ステップと、
    前記ベクトル化ステップで変換されたベクトルデータの中から、前記選択ステップで選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御ステップと、
    の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを含むことを特徴とするコンピュータ実行可能な画像処理プログラム。
15. 複数の色により構成されるビットマップ画像をベクトルデータに変換する画像処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、
    ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色の選択指示がなされたか、代表色算出の指示がなされたか判断する判断ステップと、
    前記判断ステップで前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像から、当該選択指示がなされたユーザ所望の各色に対応する部分画像を抽出し、前記判断ステップで代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ビットマップ画像に基づいて代表色を算出して、前記ビットマップ画像から、当該算出された各代表色に対応する部分画像を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップで抽出した部分画像を各色のオブジェクト毎のベクトルデータに変換して記憶手段に記憶するベクトル化ステップと、
    前記判断ステップで代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記算出された代表色の中から、ユーザの指示に基づいて、ユーザ所望の色を選択する選択ステップと、
    前記判断ステップで前記ユーザ所望の色の選択指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化ステップで変換された各色のオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御し、前記判断ステップで代表色算出の指示がなされたと判断した場合は、前記ベクトル化ステップで変換されたベクトルデータの中から、前記選択ステップで選択された色に対応するオブジェクト毎のベクトルデータを、ユーザ所望の処理対象ベクトルデータとするように制御する制御ステップと、
    の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを含むことを特徴とするコンピュータ実行可能な画像処理プログラム。
16. 請求項１３乃至１５のいずれか１つに記載の画像処理プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体。

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