JP2005352692A - 画像処理システム及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ネットワーク上で使用されるＭＦＰなどの機器のリソースを大きくせずに、負荷の大きな画像処理を短時間で実行可能とする。
【解決手段】 ＭＦＰで、画像を読み取り、読み取った画像データを格納し、格納された画像データに対して文字認識処理を施し（Ｓ４０３）、文字認識処理の結果に基づいて、非文字ブロックを抽出してサーバ装置に送信する（Ｓ４０６）。サーバ装置は、グリッドコンピューティングによって複数のコンピュータ装置で分散処理を行なうように、複数のコンピュータ装置の稼動状態に基づいて、非文字ブロックと文字認識プログラムとを選択されたコンピュータ装置にジョブとして送信し（Ｓ４０７）、コンピュータ装置から受信したジョブの結果をＭＦＰに送信する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、画像処理システム及び画像処理方法に関し、より詳細には、ネットワークを介して、画像処理装置、サーバ装置及び複数のコンピュータ装置が互いに接続された画像処理システムにおいて、グリッドコンピューティングのフレームワークを用いて、読み取られた画像データに対する画像処理を効率的に実行する技術に関するものである。

近年、印刷機能や複写機能に加え、ファクシミリ機能やスキャナ機能を備えたＭＦＰ（Multi Function Peripheral：複合機とも呼ばれる）の普及が進みオフィス等に導入されている。このようなＭＦＰは、ＬＡＮ等のネットワークに接続され、サーバ等を介して複数のＰＣ（パーソナルコンピュータ）から使用できるように設置されるのが一般的である。

スキャナ機能を有するＭＦＰには、文字認識機能を備えたものもあるが、限られたリソース（資源）しか持たないＭＦＰにおいて、文字認識処理は、非常に負荷が大きい。このため、文字認識を行う場合は、ＭＰＦでスキャンした画像を一旦サーバに送信し、サーバ側で受信した画像に対する文字認識を行うように構成されているのが一般的である。

つまり、文字認識のような負荷の大きい処理は、ＭＦＰで行なうと時間がかかる処理全体を、リソースがより大きい機器（サーバ）に転送して代行させる、代行処理が行なわれるのが一般的である。
特開平９−２１４６５１号公報

しかしながら、サーバによって文字認識を代行させると、ＭＦＰによって読み取った画像データをサーバに送信することとなるが、この画像データは、圧縮される場合もあるが、多くの場合はデータサイズが非常に大きく、データ転送速度が高くないと送信に時間がかかってしまう。

文字認識結果についても同様であり、ユーザが、ＭＦＰの前に立ってスキャンした画像から、文字認識の結果を得るためには、一旦ＭＦＰから離れて、ユーザのＰＣからサーバにアクセスし、文字認識結果をサーバからユーザのＰＣへ転送する必要があり、結果を得るまでの手順が多くターンアラウンドタイムは必ずしも短くならない場合が多い。

また、ＭＦＰ内部に文字認識機能を持たせる場合には、限られたリソースで文字認識処理を実行させることとなるため、複雑な文字、例えば網点画像中の文字や網点で構成された文字などの認識率が著しく低下するという問題が生じる。

高速なＣＰＵなどを搭載してＭＦＰの演算性能を上げれば、ＭＦＰ内部で行なう文字認識処理での認識率も向上するが、これは装置の大型化や価格の上昇を招く。

これは文字認識に限ったことではなく、負荷の大きな画像処理を行なう場合には、同様な問題が生じる。

本発明は以上のような状況に鑑みてなされたものであり、ネットワーク上で使用されるＭＦＰなどの機器のリソースを大きくせずに、負荷の大きな画像処理を短時間で実行可能とすることを目的とする。

上記目的を達成する本発明の一態様としての画像処理システムは、ネットワークを介して、画像処理装置、サーバ装置及び複数の情報処理装置が互いに接続された画像処理システムであって、
前記画像処理装置は、
画像を読み取る読み取り手段と、
前記読み取り手段で読み取った画像データを格納する第１の格納手段と、
前記第１の格納手段に格納された画像データに対して第１の画像処理を施す第１の画像処理手段と、
前記第１の画像処理手段による前記第１の画像処理の結果に基づいて、前記画像データの少なくとも一部の画像データを抽出する画像データ抽出手段と、を備えており、
前記サーバ装置は、
画像データに対して第２の画像処理を施す画像処理プログラムを実行形式で格納する第２の格納手段と、
前記画像データ抽出手段によって抽出された画像データを受信したときに、グリッドコンピューティングによって前記複数の情報処理装置で分散処理を行なうように、前記複数の情報処理装置の稼動状態に基づいて、該受信した画像データと前記画像処理プログラムとを、前記複数の情報処理装置のうち少なくとも１つの情報処理装置にジョブとして送信するジョブ割り当て手段と、
前記少なくとも１つの情報処理装置から前記ジョブの結果を受信したときに、該ジョブの結果を前記画像処理装置に送信する結果送信手段と、を備えている。

すなわち、本発明では、ネットワークを介して、画像処理装置、サーバ装置及び複数の情報処理装置が互いに接続された画像処理システムにおいて、画像処理装置では、画像を読み取り、読み取った画像データを格納し、格納された画像データに対して第１の画像処理を施し、第１の画像処理の結果に基づいて、画像データの少なくとも一部の画像データを抽出し、サーバ装置では、抽出された画像データを受信したときに、グリッドコンピューティングによって複数の情報処理装置で分散処理を行なうように、複数の情報処理装置の稼動状態に基づいて、該受信した画像データと画像データに対して第２の画像処理を施す実行形式の画像処理プログラムとを、複数の情報処理装置のうち少なくとも１つの情報処理装置にジョブとして送信し、少なくとも１つの情報処理装置からジョブの結果を受信したときに、該ジョブの結果を画像処理装置に送信する。

このようにすると、画像処理装置で第１の画像処理を行なった後に、例えば、所望の結果が得られない部分を抽出してその部分をサーバ装置に送信すると、サーバ装置により、複数の情報処理装置それぞれの稼動状態に基づいて、それらのいずれかで第２の画像処理が行なわれるようにジョブが送信され、その結果が画像処理装置に返送される。

従って、画像処理装置のリソースを大きくせずに、負荷の大きな画像処理が短時間で実行可能となる。

なお、ジョブ割り当て手段は、所定の時間以内に少なくとも１つの情報処理装置からジョブの結果が送信されないときに、別の情報処理装置にジョブを送信してもよい。

画像処理装置は、第１の画像処理の結果と、サーバから送信されたジョブの結果を統合する結果統合手段を更に備えるのがよい。

第１及び第２の画像処理としては、画像データに含まれる文字を認識して文字コードに変換する文字認識処理が適用できる。

この場合、画像データ抽出手段は、第１の画像処理での文字の認識率が所定の閾値未満の画像ブロックを抽出し、第２の画像処理は、該画像ブロックに対する所定の前処理を含むのがよい。

画像処理装置としては、印刷機能及び複写機能を備えたＭＦＰ（Multi Function Peripheral：複合機）に適用できる。

また、上記の目的は上記の画像処理システムの各手段に対応した工程を有する画像処理方法、該画像処理方法を情報処理装置によって実行させるコンピュータプログラム、該プログラムを記憶する記憶媒体によっても達成される。

本発明によれば、画像処理装置で第１の画像処理を行なった後に、例えば、所望の結果が得られない部分を抽出してその部分をサーバ装置に送信すると、サーバ装置により、複数の情報処理装置それぞれの稼動状態に基づいて、それらのいずれかで第２の画像処理が行なわれるようにジョブが送信され、その結果が画像処理装置に返送される。

従って、画像処理装置のリソースを大きくせずに、負荷の大きな画像処理が短時間で実行可能となる。

以下に、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明に係る画像処理システムの第１の実施形態の構成を表すブロック図である。

図示されたように本実施形態の画像処理システムは、ＭＦＰ１００及び１０１、サーバ１０２及び１０３、クライアントＰＣ１０４〜１０６を含み、これらはＬＡＮ等のネットワーク１０７を介して互いに接続されている。

ＭＦＰ１００及び１０１は、印刷機能、複写機能、スキャナ機能を有し、画像データの入出力や各種画像処理を行う。

サーバ１０２及び１０３は、ＭＦＰ１００から処理すべき画像データとその画像データに対する画像処理プログラムを受信し、画像処理を実行するリソースを決定し、処理すべき画像データと画像処理プログラムをリソース間で分散処理すべく制御する、いわゆるグリッドコンピューティングにおけるタスクマネージャ及びダイナミックジョブスケジューラに相当する機能を有する。ここでリソースとは、所定以上の演算能力を有し、データの送受信機能をもつ機器を意味する。本実施形態においては、クライアントＰＣ１０４〜１０６が該当する。

クライアントＰＣ１０４〜１０６は、グリッドコンピューティングにおけるリソースとして動作可能なように、各ＰＣ内のリソースを管理するリソースマネジャと、リソースに対するジョブの入出力を制御するブローカとに対応した機能を有している。

次に、図２を参照してＭＦＰ１００の構成について説明する。なお、ＭＦＰ１０１の構成も同様である。

メインＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１は、全体の制御を行う中央制御ユニットであり、ネットワーク制御部２０２は、ネットワーク１０７上の他の機器との通信、例えば、クライアントＰＣ１０４からのプリント要求やプリントデータ出力、保存要求や保存データの受信保存などの処理を制御するユニットである。

周辺制御部２０３は、メインＣＰＵ２０１に接続される周辺機器として認識される、メモリ２０４からスキャナ２１２の全体の制御を行うユニットである。

メモリ２０４は、スキャンデータやプリントデータといったビットマップデータなどを一時的に保存するとともに、実行プログラムのデータやプログラム実行中の中間コードや中間データなどを保存する主記憶装置として記憶するメモリであり、ＲＯＭ２０５は、ＭＦＰ１００本体の起動などの初期制御を含めた装置全体の制御を行うための制御プログラム等を保存する読み出し専用のメモリである。

ハードディスクユニット２０６は、プリントデータやスキャンデータといったビットマップデータなどを一時的あるいは恒久的に保存したり、メモリ２０４の容量を超えるデータを一時的に退避したりする場合に用いられる、磁気記憶媒体などの不揮発性の記憶手段である。

パネル２０７は、ＭＦＰ１００のユーザの所定の操作に対応したボタンと、ユーザに対してＭＦＰ１００内部の処理進捗状況や、ＭＦＰ１００の内部状態などを表示するモニタを備えており、キー２０８は、ＭＦＰ１００を操作するユーザが指示や入力を行なう各種スイッチを含む入力デバイスであり、ユーザの意図するＭＦＰ１００への制御リクエストや、パネル２０７への表示切替を切替えの指示等が入力される。

エンジン制御部２０９は、プリンタエンジン２１０の駆動やプリント出力するデータの転送などの制御を行う制御部であり、プリンタエンジン２１０は、最終的な出力画像を神などの媒体に記録して出力するプリンタ機構部である。

スキャナ制御部２１１は、スキャナ２１２の駆動や入力データ転送などの制御を行う制御部であり、スキャナ２１２は、入力画像を読み取る画像読み取り部である。

次に、図３を参照して、サーバ１０２及び１０３並びにクライアントＰＣ１０４〜１０６の構成について説明する。これらはいずれも一般的なコンピュータと同様な構成であり、ここではサーバ１０２の構成について説明する。

サーバ１０２は、メインＣＰＵ３０１、メモリ３０４、ＲＯＭ３０５、ハードディスクユニット３０６、キーボード３０８やマウス３０９などの入力装置、ディスプレイ３０７などの出力装置、ネットワーク制御部３０２、および周辺制御部３０３で構成される。

メインＣＰＵ３０１は、全体の制御を行う中央制御ユニットであり、ネットワーク制御部３０２は、ネットワーク１０７上の他の機器との通信を制御するユニットである。

周辺制御部３０３は、メインＣＰＵ３０１に接続される周辺機器として認識される、メモリ３０４からマウス３０９の全体の制御を行うユニットである。

メモリ３０４は、データなどを一時的に保存するとともに、実行プログラムのデータやプログラム実行中の中間コードや中間データなどを保存する主記憶装置として記憶するメモリであり、ＲＯＭ３０５は、起動などの初期制御を含めた装置全体の制御を行うための制御プログラム等を保存する読み出し専用のメモリである。

ハードディスクユニット３０６は、データやプログラムなどを一時的あるいは恒久的に保存したり、メモリ３０４の容量を超えるデータを一時的に退避したりする場合に用いられる、磁気記憶媒体などの不揮発性の記憶手段である。

ディスプレイ３０７は、ユーザに対する表示を行い、キーボード３０８及びマウス３０９は、ユーザが指示や入力を行なう入力デバイスである。

次に、本実施形態の画像処理システムにおいて、ＭＦＰ１００がスキャナ２１２で読み取った画像から文字認識する際の動作を図４のフローチャートを参照して説明する。本実施形態では、ＭＦＰ１００で簡単な文字認識処理を行ってその結果を一旦格納した後、より演算負荷の大きな文字認識処理を、サーバ１０２経由でネットワーク内のリソース（クライアントＰＣ）を用いて実行する。

ステップＳ４０１では、ユーザにより、読み取るべき原稿がスキャナ２１２にセットされ、画像読み取り開始のための入力キーが押下されると、ＭＦＰ１００は、スキャナ２１２で原稿を読み取り、読み取った画像をビットマップ形式、あるいは所定の圧縮方法によりビットマップデータを圧縮コードに変換し、ＭＦＰ１００のハードディスクユニット２０６に保存する。

ステップＳ４０２では、ＭＦＰ１００は、文字認識を実行するように設定されているか否か、すなわち、ハードディスクユニット２０６に保存されている文字認識のプログラムの実行が設定されているか否かを判定し、実行するように設定されていない場合にはそのまま何もせずに処理を終了する。一方、実行するように設定されている場合は、文字認識プログラムをＣＰＵ１０１にロードし、ハードディスクユニット２０６に保存されている画像に対する文字認識処理を開始する。

ステップＳ４０３では、ＭＦＰ１００は、ステップＳ４０２で文字認識処理の対象となる画像データを、ハードディスクユニット２０６から読み出し、メモリ２０４に展開して文字認識処理を行なう。ハードディスクユニット２０６に圧縮コードで保存されている場合は、対応する伸張方法により、元のビットマップ形式に変換してメモリ２０４に展開して文字認識処理を行なう。

ステップＳ４０３で行なわれる文字認識処理を概略的に説明すると、画像データに対して背景部分となる部分画像を取り除き（背景除去）、画像ブロックを抽出する（ブロックエリア抽出）。抽出された画像ブロックから、さらに所定の特徴画像を抽出して文字認識を行なう。文字認識は、抽出された画像ブロックに、文字部に頻出する特徴量が所定の閾値以上含まれる場合には文字を含んでいるとして、パターンマッチング等により文字認識処理を行う。抽出された画像ブロックに含まれる文字部に頻出する特徴量が所定の閾値未満である場合には文字認識処理を行わない。

ステップＳ４０４では、ＭＦＰ１００は、ステップＳ４０３の文字認識処理の結果に基づいて認識された文字をコード化し、認識した文字の画像データにおける位置情報と、特徴量が閾値未満の画像ブロックの情報とを、ハードディスクユニット２０６に文字認識処理の結果として保存する。

尚、文字認識処理の処理内容の詳細は、本発明における特徴ではないため、本明細書では詳細に説明しない。その処理内容については、例えば、特開平０５−２７４３９７号公報の段落番号００２５（文字認識回路）に記載されたような方法とすることができる。

ステップＳ４０５では、ＭＦＰ１００は、ステップＳ４０４の結果に基づき、文字認識を行った画像データと、この画像データの背景から切り出された部分画像データのうち、文字部に頻出する特徴量が閾値未満である画像ブロック（非文字ブロック）の位置情報を抽出する。この非文字ブロックが存在するか否かを判定し、存在しない場合には処理を終了し、非文字ブロックが存在する場合には、ステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０６では、ＭＦＰ１００内部での文字認識処理で認識できなかった文字特徴の抽出処理を、グリッドコンピューティングを利用して行なうべく、ステップＳ４０５で抽出した非文字ブロックの画像データをサーバ１０２に送信する。

ステップＳ４０７では、サーバ１０２は、ＭＦＰ１００から非文字ブロックの画像データを受信し、グリッドコンピューティングを利用して文字認識を行なうべく、ネットワーク上にあるリソースの分析を行い、利用可能な空きリソースを検索する。そして、空きリソースがある場合は、保存した非文字ブロックの画像データと実行形式の文字認識プログラムの特別版をリソースにジョブとして送信する。空きリソースがない場合は、空きリソースが見つかるまで所定の間隔毎に空きリソースを検索する処理を繰り返す。

リソースに送信する文字認識プログラムの特別版とは、ＭＦＰ１００の内部で実行される文字認識プログラムで認識できない様々な形態の文字、例えば網点中の大きな文字、極端に小さい／大きい文字や、変倍文字などを認識するためのプログラムである。尚、文字認識プログラムの特別版は、本発明の特徴ではないため、詳細には説明しない。その処理内容については、例えば、文字認識を行う前に、周波数解析による網点検出による前処理を行うなど、ステップＳ４０４での文字認識処理に別の画像処理を加えたものとすることができる。

ここで、本実施形態では、グリッドコンピューティングで空きリソースとしてクライアントＰＣ１０４が検索されたと想定して説明する。

ステップＳ４０８では、クライアントＰＣ１０４は、サーバ１０２からジョブとして送信された非文字ブロックの画像データと文字認識プログラムの特別版を受信すると、文字認識プログラムの特別版を実行し、非文字ブロックに対する文字認識処理を実行する。

クライアントＰＣ１０４は、文字が認識されたときは、認識された文字をコード化し、処理したブロックでの位置情報と共に、サーバ１０２にジョブ結果として送信する。一方、文字が認識されなかったときは、文字を含まない非該当ブロックであることを示すコード情報をサーバ１０２にジョブ結果として送信する。

ステップＳ４０９では、サーバ１０２は、クライアントＰＣ１０４にジョブを送信してから所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間が経過した場合には、クライアントＰＣ１０４では送信したジョブの結果が得られなかったものとして、他のリソースで文字認識処理を実行させるべく、ステップＳ４０７に戻る。これは、クライアントＰＣ１０４では、グリッドコンピューティングでのジョブよりも他の処理を優先するため、例えば、クライアントＰＣ１０４で文字認識プログラムの特別版を実行中に、他のジョブなどの何らかの割込みが入った場合に生じ得る。

一方、ステップＳ４０９で所定時間が経過していないと判定された場合には、ステップＳ４１０に進み、サーバ１０２は実行結果を受信したか否かを判定する。実行結果をまだ受信していなければ、ステップＳ４０９に戻り、所定時間が経過したか否かを再度判定する。実行結果を受信していれば、ステップＳ４１１へ進み、文字認識処理が終了したか否か、すなわち、文字認識プログラムの特別版を実施していない非文字ブロックが残っているか否かを判定する。

文字認識プログラムの特別版を実施していない非文字ブロックが残っている場合は、ステップＳ４０７に戻り、残っている非文字ブロックに対して同様の処理を繰り返す。文字認識プログラムの特別版を実施していない非文字ブロックが残っていない、すなわち、文字認識処理が終了した場合には、ステップＳ４１２へ進み、終了処理を行なう。

終了処理としては、サーバ１０２は得られた文字認識の結果を統合し、統合結果をＭＦＰ１００へ送信する。ＭＦＰ１００は統合結果をサーバ１０２から受信すると、ステップＳ４０４で実行したＭＦＰ１００内部での文字認識処理の結果と統合する処理を行い、統合結果に基づき、文字をコード化し、認識した文字の画像データにおける位置情報と、文字が認識されなかった非該当ブロックの情報とを、ハードディスクユニット２０６に結果として保存する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＭＦＰ１００で簡単な文字認識処理を行ってその結果を一旦格納した後、より演算負荷の大きな文字認識処理を、サーバ１０２経由でネットワーク内のリソース（クライアントＰＣ）を用いて実行することにより、ＭＦＰのリソースを大きくせずに、負荷の大きな文字認識処理を短時間で実行することができる。

＜第１の実施形態の変形例＞
上記で説明した第１の実施形態においては、ＭＦＰ１００とサーバ１０２とは物理的に別体で構成されているが、ＭＦＰ１００が、サーバ１０２の機能を内蔵していてもよく、一体的に構成されていてもよい。

また、上記第１の実施形態においては、グリッドコンピューティングによってクライアントＰＣ１０４〜１０６からリソースが選択されるとして説明したが、所定の演算能力を有し、通信機能をもつコンピュータ機器であれば、他のＭＦＰ（１０１）や、他のサーバ（１０３）を含めた機器からリソースを選択するようにしてもよい。

＜第２の実施形態＞
以下、本発明に係る第２の実施形態について説明する。第２の実施形態も第１の実施形態と同様な画像処理システムであり、以下では上記第１の実施形態と同様な部分については説明を省略し、第２の実施形態の特徴的な部分を中心に説明する。

第１の実施形態では、文字認識処理を実行するリソースは１つの機器（クライアントＰＣ）であるが、第２の実施形態では、複数のリソースを使用できる場合に、文字認識処理を複数のリソースでそれぞれ並行して実行するように、ジョブを分割して割り当てる。

図５は、本実施形態において複数に分割されたジョブの例を示している。図示されたように、１枚の文書５００内にＭＦＰ１００内での文字認識で文字として認識できなかった非文字ブロックとしてブロックＡ５０１，ブロックＢ５０２，ブロックＣ５０３の３つのブロックが存在する場合、グリッドコンピューティングによってクライアントＰＣ１０４、１０５及び１０６の３つの機器が利用可能であれば、サーバ１０２は、図４のステップＳ４０７で、ブロックＡ５０１をクライアントＰＣ１０４、ブロックＢ５０２をクライアントＰＣ１０５、ブロックＣ５０３をクライアントＰＣ１０６でそれぞれ実行させるように、対応する非文字ブロックと文字認識プログラムの特別版を各リソースにジョブとして送信する。

このようにすることで、本実施形態では空いているリソースを有効に活用して、ＭＦＰのリソースを大きくせずに、負荷の大きな文字認識処理を一層短時間で実行することが可能となる。

なお、ジョブの分割単位としては、非文字ブロックだけに限定されるものではない。例えば、文字認識処理の対象が復数ページあればページ単位でジョブを分割してもよいし、各リソースで実行させる文字認識プログラムをそれぞれ異なる仕様としてもよい。

＜他の実施形態＞
本発明は、複数の機器から構成されるグリッドコンピューティングシステム（グリッド網）に適用しても良いし、また、グリッド網を構成する一つの機器に適用しても良い。

また、上記の実施形態では、文字認識処理をグリッドコンピューティングによってリソースに割り当てる例について説明したが、読み取った画像データに対して実行される負荷の大きな画像処理であれば、文字認識処理以外の画像処理であってもよく、同様の効果が得られる。

なお、本発明は、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（本実施形態では図４に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、形態は、プログラムである必要はない。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明のクレームでは、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのウエブサイトに接続し、該ウエブサイトから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるウエブサイトからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範囲に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してウエブサイトから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、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き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、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ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

本発明に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。 図１のＭＦＰの構成を示すブロック図である。 図１のサーバ／クライアントＰＣの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の文字認識処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態において複数に分割されたジョブの例を示す図である。

符号の説明

１００、１０１ ＭＦＰ
１０２、１０３ サーバ
１０４〜１０６ クライアントＰＣ
１０７ ネットワーク
２０１ メインＣＰＵ
２０２ ネットワーク制御部
２０３ 周辺制御部
２０４ メモリ
２０５ ＲＯＭ
２０６ ハードディスクユニット
２０７ パネル
２０８ キー
２０９ エンジン制御部
２１０ プリンタエンジン
２１１ スキャナ制御部
２１２ スキャナ
３０１ メインＣＰＵ
３０２ ネットワーク制御部
３０３ 周辺制御部
３０４ メモリ
３０５ ＲＯＭ
３０６ ハードディスクユニット
３０７ ディスプレイ
３０８ キーボード
３０９ マウス

Claims (9)

1. ネットワークを介して、画像処理装置、サーバ装置及び複数の情報処理装置が互いに接続された画像処理システムであって、
   前記画像処理装置は、
   画像を読み取る読み取り手段と、
   前記読み取り手段で読み取った画像データを格納する第１の格納手段と、
   前記第１の格納手段に格納された画像データに対して第１の画像処理を施す第１の画像処理手段と、
   前記第１の画像処理手段による前記第１の画像処理の結果に基づいて、前記画像データの少なくとも一部の画像データを抽出する画像データ抽出手段と、を備えており、
   前記サーバ装置は、
   画像データに対して第２の画像処理を施す画像処理プログラムを実行形式で格納する第２の格納手段と、
   前記画像データ抽出手段によって抽出された画像データを受信したときに、グリッドコンピューティングによって前記複数の情報処理装置で分散処理を行なうように、前記複数の情報処理装置の稼動状態に基づいて、該受信した画像データと前記画像処理プログラムとを、前記複数の情報処理装置のうち少なくとも１つの情報処理装置にジョブとして送信するジョブ割り当て手段と、
   前記少なくとも１つの情報処理装置から前記ジョブの結果を受信したときに、該ジョブの結果を前記画像処理装置に送信する結果送信手段と、を備えることを特徴とする画像処理システム。
2. 前記ジョブ割り当て手段は、所定の時間以内に前記少なくとも１つの情報処理装置から前記ジョブの結果が送信されないときに、別の情報処理装置に前記ジョブを送信することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像処理装置は、前記第１の画像処理の結果と、前記サーバから送信されたジョブの結果を統合する結果統合手段を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。
4. 前記第１及び第２の画像処理は、画像データに含まれる文字を認識して文字コードに変換する文字認識処理であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
5. 前記画像データ抽出手段は、前記第１の画像処理での文字の認識率が所定の閾値未満の画像ブロックを抽出し、前記第２の画像処理は、該画像ブロックに対する所定の前処理を含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理システム。
6. 前記画像処理装置は、印刷機能及び複写機能を備えたＭＦＰ（Multi Function Peripheral：複合機）であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
7. ネットワークを介して互いに接続された画像処理装置、サーバ装置及び複数の情報処理装置によって画像処理を行なう画像処理方法であって、
   前記画像処理装置において、
   画像を読み取る読み取り工程と、
   前記読み取り工程で読み取った画像データを格納手段に格納する格納工程と、
   前記格納手段に格納された画像データに対して第１の画像処理を施す第１の画像処理工程と、
   前記第１の画像処理工程の結果に基づいて、前記画像データの少なくとも一部の画像データを抽出する画像データ抽出工程と、を実行し、
   前記サーバ装置において、
   前記画像データ抽出工程で抽出された画像データを受信したときに、グリッドコンピューティングによって前記複数の情報処理装置で分散処理を行なうように、前記複数の情報処理装置の稼動状態に基づいて、該受信した画像データと画像データに対して第２の画像処理を施す実行形式の画像処理プログラムとを、前記複数の情報処理装置のうち少なくとも１つの情報処理装置にジョブとして送信するジョブ割り当て工程と、
   前記少なくとも１つの情報処理装置から前記ジョブの結果を受信したときに、該ジョブの結果を前記画像処理装置に送信する結果送信工程と、を実行することを特徴とする画像処理方法。
8. 画像を読み取る読み取り手段と、
   前記読み取り手段で読み取った画像データを格納する格納手段と、
   前記格納手段に格納された画像データに対して第１の画像処理を施す第１の画像処理手段と、
   前記第１の画像処理手段による前記第１の画像処理の結果に基づいて、前記画像データの少なくとも一部の画像データを抽出する画像データ抽出手段と、
   前記画像データ抽出手段によって抽出された画像データを、グリッドコンピューティングによって複数の情報処理装置で該画像データに対して第２の画像処理を行わせるサーバ装置に対して送信する送信手段と、
   前記サーバ装置から前記画像データに対する前記第２の画像処理の処理結果を受信する受信手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. 画像を読み取る読み取り工程と、
   前記読み取り手段で読み取った画像データを格納する格納工程と、
   前記格納工程で格納された画像データに対して第１の画像処理を施す第１の画像処理工程と、
   前記第１の画像処理工程における前記第１の画像処理の結果に基づいて、前記画像データの少なくとも一部の画像データを抽出する画像データ抽出工程と、
   前記抽出工程において抽出された画像データを、グリッドコンピューティングによって複数の情報処理装置で該画像データに対して第２の画像処理を行わせるサーバ装置に対して送信する送信工程と、
   前記サーバ装置から前記画像データに対する前記第２の画像処理の処理結果を受信する受信工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。

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