JP2005354415A - 画像処理装置及びその制御方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 複数種類の機能を有する画像処理装置の使用管理を、よりきめ細かく、実用的に実現することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供する。
【解決手段】 読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する。分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する。変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを保持しておき、変換した属性毎の累積オブジェクト数が、その管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する。その判定結果に基づいて、ベクトルデータの変換の実行を制限する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置及びその制御方法、プログラム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。このペーパレス化を実現する技術として、従来からバインダー等で蓄積された紙文書をスキャナで読み取り、その読み取った画像を、例えば、ポータブルドキュメントフォーマット（以下、ＰＤＦと示す）等の画像ファイルに変換して、画像記憶装置に蓄積して管理する文書管理システムが提案されている。

一方、機能が拡張された複合機では、紙文書に対応する画像ファイルを記憶管理する際に、その画像ファイルが存在する画像記憶装置内のポインター情報を、紙文書の表紙或いは記載情報中に付加情報として記録しておくことができる。そして、再度、その紙文書を複写等で再利用する際には、このポインター情報からその紙文書に対応するオリジナル電子ファイル（画像ファイル）の格納場所を検出し、そのオリジナル電子ファイルを直接再利用することで、紙文書全体の保存を削減したり、画品位の良好な印刷物を生成することができる。

一方、ポインター情報に対応するオリジナル電子ファイルが検索されない場合、あるいはポインター情報を検出できない場合でも、読取画像から文字、写真、図形、表、背景画像のような属性毎のオブジェクトに分割して、パーソナルコンピュータ等の端末上で再利用できるよベクトルデータ形式の電子ファイルを生成する構成が提案されている。

このような電子ファイルの生成においては、電子ファイルを生成するために行う原稿のスキャン操作の操作内容に応じて課金を行う構成が実現されている。この場合、課金方法としては、１枚の原稿単位よりも、むしろ原稿中に存在する文字、写真、図形のようなオブジェクト単位で課金するほうがより実用的である。

また、課金を含む装置の使用管理形態としては、ある組織内の複数の部門毎に、その使用回数（読取枚数）を制限するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開平０６−１６２２９９号公報

しかしながら、上記従来の装置の使用管理形態は、基本的には、読取原稿単位で行うため、その読取原稿中のオブジェクト単位や、組織で使用する場合にはその組織内の部門単位での使用管理形態は実現されていない。そのため、オブジェクト毎、かつ部門毎の使用管理を行うことができない。

そして、昨今のビジネス環境においては、経費節減や、ユーザの不正使用を追求するためには、オブジェクト毎、かつ部門毎の使用管理を実現できるような、よりきめ細かく、かつ実用的な装置の使用管理形態が要望されている。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、複数種類の機能を有する画像処理装置の使用管理を、よりきめ細かく、実用的に実現することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置であって、
原稿を読み取る読取手段と、
前記読取手段で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割手段と、
前記原稿画像を前記分割手段で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換手段と、
前記変換手段によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを保持する保持手段と、
前記変換手段によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記変換手段の実行を制限する制限手段と
を備える。

また、好ましくは、前記上限値を前記管理テーブルに設定する設定手段を更に備える。

また、好ましくは、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に、前記変換手段によって変換するオブジェクト数をカウントするカウンタ手段を更に備える。

また、好ましくは、前記判定手段の判定の結果、前記変換手段によって変換した属性毎の累積オブジェクト数のいずれかが、前記管理テーブルで管理されている対応する上限値に達している場合、前記制限手段は、それ以降の前記変換手段の実行を禁止する。

また、好ましくは、前記管理テーブルは、更に、当該画像処理装置で使用可能な機能毎に、前記上限値を管理する。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置であって、
原稿を読み取る読取手段と、
前記読取手段で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割手段と、
前記原稿画像を前記分割手段で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換手段と、
前記変換手段の実行を制限するための上限総金額と、前記変換手段で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換手段の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを保持する保持手段と、
前記変換手段の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記変換手段の実行を制限する制限手段と
を備える。

また、好ましくは、前記上限総金額、前記単価を前記課金用管理テーブルに設定する設定手段を更に備える。

また、好ましくは、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に、前記変換手段によって変換するオブジェクト数をカウントするカウンタ手段を更に備える。

また、好ましくは、前記判定手段の判定の結果、前記変換手段の実行によって算出された累積課金額が、前記課金用管理テーブルで管理されている上限総金額に達している場合、前記制限手段は、それ以降の前記変換手段の実行を禁止する。

また、好ましくは、前記課金用管理テーブルは、更に、当該画像処理装置で使用可能な機能毎に、前記上限総金額を管理する。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置の制御方法は以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御方法であって、
読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程と、
前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程と、
前記変換工程によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割工程で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程と、
前記変換工程によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程と
を備える。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置の制御方法は以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御方法であって、
読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程と、
前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程と、
前記変換工程の実行を制限するための上限総金額と、前記変換工程で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換工程の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程と、
前記変換工程の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程と
を備える。

上記の目的を達成するための本発明によるプログラムは以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御を実現するプログラムであって、
読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程のプログラムコードと、
前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程のプログラムコードと、
前記変換工程によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割工程で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程のプログラムコードと、
前記変換工程によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定工程のプログラムコードと、
前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程のプログラムコードと
を備える。

上記の目的を達成するための本発明によるプログラムは以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御を実現するプログラムであって、
読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程のプログラムコードと、
前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程のプログラムコードと、
前記変換工程の実行を制限するための上限総金額と、前記変換工程で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換工程の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程のプログラムコードと、
前記変換工程の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定工程のプログラムコードと、
前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程のプログラムコードと
を備える。

本発明によれば、複数種類の機能を有する画像処理装置の使用管理を、よりきめ細かく、実用的に実現することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供できる。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。

＜実施形態１＞
図１は本発明の実施形態１の画像処理システムの構成を示すブロック図である。

この画像処理システムは、オフィス１０及びオフィス２０とをインターネット等のネットワーク１０４で接続された環境で実現する。

オフィス１０内に構築されたＬＡＮ１０７には、複数種類の機能（複写機能、印刷機能、送信機能等）を実現する複合機であるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）１００、ＭＦＰ１００を制御するマネージメントＰＣ１０１、ＭＦＰ１００を利用するクライアントＰＣ１０２、文書管理サーバ１０６及びそのデータベース１０５、及びプロキシサーバ１０３が接続されている。

オフィス２０内に構築されたＬＡＮ１０８には、プロキシサーバ１０３、文書管理サーバ１０６及びそのデータベース１０５が接続されている。

オフィス１０内のＬＡＮ１０７及びオフィス２０内のＬＡＮ１０８は、それぞれのオフィスのプロキシサーバ１０３を介してネットワーク１０４に接続されている。

ＭＦＰ１００は、特に、原稿である紙文書を電子的に読み取る画像読取部と、画像読取部から得られる画像信号に対する画像処理を実行する画像処理部を有し、この画像信号はＬＡＮ１０９を介してマネージメントＰＣ１０１に送信することができる。

マネージメントＰＣ１０１は、通常のＰＣ（パーソナルコンピュータ）であり、内部に画像記憶部、画像処理部、表示部、入力部等の各種構成要素を有するが、その構成要素の一部はＭＦＰ１００に一体化して構成されている。

尚、図１の構成は一例であり、文書管理サーバ１０６を有するオフィス２０がなくても、あるいはもっと複数存在してもよいし、あるいはオフィス１０、オフィス２０とが同一ＬＡＮ上で接続されていても良い。

また、ネットワーク１０４は、典型的にはインターネットやＬＡＮやＷＡＮや電話回線、専用デジタル回線、ＡＴＭやフレームリレー回線、通信衛星回線、ケーブルテレビ回線、データ放送用無線回線等のいずれか、またはこれらの組み合わせにより実現されるいわゆる通信ネットワークであり、データの送受信が可能であれば良い。

また、マネージメントＰＣ１０１、クライアントＰＣ１０２、文書管理サーバ１０６等の各種端末はそれぞれ、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等）を有している。

次に、ＭＦＰ１００の詳細構成について、図２を用いて説明する。

図２は本発明の実施形態１のＭＦＰの詳細構成を示すブロック図である。

図２において、オートドキュメントフィーダ（ＡＤＦ）を含む画像読取部１１０は、束状のあるいは１枚の原稿画像を光源（不図示）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状の画像読取信号を所定密度（６００ＤＰＩ等の）のラスター画像として得る。

また、ＭＦＰ１００は、画像読取信号に対応する画像を印刷部１１２で記録媒体に印刷する複写機能を有し、原稿画像を１つ複写する場合には、この画像読取信号をデータ処理部１１５で画像処理して記録信号を生成し、これを印刷部１１２によって記録媒体上に印刷させる。一方、原稿画像を複数複写する場合には、記憶部１１１に一旦一ページ分の記録信号を記憶保持させた後、これを印刷部１１２に順次出力して記録媒体上に印刷させる。

また、ネットワークＩ／Ｆ１１４を介する送信機能においては、画像読取部１１０から得られるラスター画像を、ＴＩＦＦやＪＰＥＧ等の圧縮画像ファイル形式、あるいはＰＤＦ等のベクトルデータファイル形式の画像ファイルへと変換し、ネットワークＩＦ１１４から出力する。出力された画像ファイルは、ＬＡＮ１１を介して文書管理サーバ１０６へ送信されたり、更にネットワーク１０４経由で別の文書管理サーバ１０６やクライアントＰＣ１０２に転送されたりする。

また、印刷部１１２による印刷機能においては、例えば、クライアントＰＣ１０２から出力された印刷データをネットワークＩＦ１１４経由でデータ処理部１１５が受信し、データ処理装置１１５は、その印刷データを印刷部１１２で印刷可能なラスターデータに変換した後、印刷部１１２によって印刷媒体上に画像を形成する。

ＭＦＰ１００への操作者の指示は、ＭＦＰ１００に装備されたキー操作部とマネージメントＰＣ１０１に接続されたキーボード及びマウスからなる入力部１１３から行われ、これら一連の動作はデータ処理部１１５内の制御部（不図示）で制御される。また、操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は、表示部１１６で行われる。

記憶部１１１は、マネージメントＰＣ１０１からも制御され、ＭＦＰ１００とマネージメントＰＣ１０１とのデータの送受信及び制御は、ネットワークＩＦ１１７及びＬＡＮ１３を介して行われる。

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、ＬＡＮ１０９が構成されている場合には、ネットワークＩ／Ｆ１１７を介してＭＦＰ１００とマネージメントＰＣ１０１を直結して実現するが、ＬＡＮ１０９が構成されていない場合には、ネットワークＩ／Ｆ１１４に接続されるＬＡＮ１０２を介して実現する。

［処理概要］
次に、実施形態１の画像処理システムで実行する処理全体の概要を、図３を用いて説明する。

図３は本発明の実施形態１の画像処理システムで実行する処理全体の概要を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１２０で、ＭＦＰ１００の画像読取部１１０で、その原稿をラスタ状に走査して読み取り、例えば、６００ＤＰＩ−８ビットの画像信号を得る。この画像信号をデータ処理部１１５で前処理を施し、記憶部１１１に１ページ分の画像データ（イメージデータ）として保存する。

次に、ステップＳ１２１で、データ処理部１１５において、ブロックセレクション（ＢＳ）処理を行う。この処理は、マネージメントＰＣ１０１の制御によって実行する。

具体的には、マネージメントＰＣ１０１のＣＰＵは、記憶部１１１に格納された処理対象の画像信号を、まず、文字／線画部分とハーフトーン画像部分とに領域分割し、文字／線画部分は更に段落で塊として纏まっているブロック毎に、あるいは線で構成された表、図形毎に分割する。

一方、ハーフトーン画像部分は、矩形に分離されたブロックの画像部分、背景部分等の、所謂ブロック毎に独立したオブジェクト（ブロック）に分割する。

また、詳細は後述するが、このＢＳ処理によって生成された各ブロックには、それぞれのブロックに関する情報であるブロック情報が生成される。

次に、ステップＳ１２２で、原稿画像中に付加情報として記録された２次元バーコード、あるいはＵＲＬ（あるいはＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ））に該当するオブジェクト（ブロック）を検出する。付加情報がＵＲＬ画像である場合は、そのＵＲＬ画像をＯＣＲで文字認識する。一方、付加情報が２次元バーコード画像である場合、その２次元バーコード画像をＯＭＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｍａｒｋ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）でマーク解読を行う。

尚、ステップＳ１２２では、ステップＳ１２１のＢＳ処理で得られた文字ブロックをＯＣＲで文字認識する。

次に、ステップＳ１２３で、ステップＳ１２２の処理結果に基づいて、読取原稿画像のオリジナル電子ファイルが格納されている格納先を示すポインター情報を検出する。

次に、ステップＳ１２４で、ポインター情報の検出の有無を判定する。ポインター情報が検出されない場合（ステップＳ１２４でＮＯ）、ステップＳ１２６に進む。一方、ポインター情報が検出された場合（ステップＳ１２４でＹＥＳ）、ステップＳ１２５に進み、ポインター情報が示す格納先にオリジナル電子ファイルが存在するか否かを判定する。

尚、オリジナル電子ファイルは、例えば、図１のクライアントＰＣ１０２内のハードディスク内、データベース１０５内、あるいはＭＦＰ１００自体が有する記憶部１１１のいずれかに格納されており、ステップＳ１２３で検出したポインター情報に従って、これらの記憶装置内を検索する。

ステップＳ１２５において、オリジナル電子ファイルが検索されない場合（ステップＳ１２５でＮＯ）、ステップＳ１２６に進む。一方、オリジナル電子ファイルが検索された場合（ステップＳ１２５でＹＥＳ）、ステップＳ１３３に進む。

尚、ステップＳ１２５において、オリジナル電子ファイルが検索された場合でも、そのオリジナル電子ファイルが、ＰＤＦあるいはＴＩＦＦに代表されるイメージデータである場合は、ステップＳ１２６に進む。逆に、オリジナル電子ファイルが、以前に、本処理によって生成されたベクトルデータである場合には、ステップＳ１３３に進む。

ステップＳ１２６で、ステップＳ１２０で入力した読取原稿画像に基づいて、それに類似する電子ファイルを検索するファイル検索処理を実行する。

このファイル検索処理では、ステップＳ１２２で各文字ブロックに対して行ったＯＣＲ結果から単語を抽出して、その単語を有する電子ファイルを検索する全文検索を行う。あるいは、画像信号中の各ブロックの配列と各ブロックの属性（画像、文字等）で特定されるレイアウトを有する（あるいは類似する）電子ファイルを検索するレイアウト検索を行う。

次に、ステップＳ１２７で、ファイル検索処理の検索結果として得られる電子ファイル（群）を、読取原稿画像に対応する電子ファイル（あるいはそのサムネール画像（代表画像））の候補として表示部１１６に表示し、その候補から処理対象の電子ファイルの選択を受け付ける。

尚、候補が１つの場合、自動的に、ステップＳ１２８からステップＳ１３３に進む。

ステップＳ１２８で、表示部１１６に表示した電子ファイルの候補の中から電子ファイルが選択されたか否かを判定する。電子ファイルが選択された場合（ステップＳ１２８でＹＥＳ）、ステップＳ１３３に進む。一方、電子ファイルが選択されない場合（ステップＳ１２８でＮＯ）、ステップＳ１２９に進む。

尚、ステップＳ１２８において、電子ファイルが選択された場合でも、その電子ファイルが、ＰＤＦあるいはＴＩＦＦに代表されるイメージデータである場合は、ステップＳ１２９に進む。

ステップＳ１２９で、イメージデータ（ステップＳ１２０で入力された読取原稿画像（イメージデータ）あるいはステップＳ１２７で選択されたイメージデータの電子ファイル）をベクトルデータに変換するベクトル化処理を実行する。

このベクトル化処理では、まず、ステップＳ１２２でＯＣＲ処理された文字ブロックに対して、更に、文字のサイズ、スタイル、字体（フォント）を認識し、原稿を走査して得られる文字と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、アウトライン化する。また、画像ブロックに対しては、イメージデータとして個別のＪＰＥＧファイルに変換する。

これらの各種ブロックに対するベクトル化処理は、各ブロック毎にそのブロック情報に基づいて行い、更に各ブロックのレイアウト情報を保存する。

次に、ステップＳ１３０で、ステップＳ１２９で得られたベクトルデータを、文書作成アプリケーションによって処理することが可能な、所定形式（例えば、ｒｔｆ形式）のアプリケーションデータ（アプリデータ）に変換するアプリデータ変換処理を実行する。そして、ステップＳ１３１で、その生成されたアプリデータを、ステップＳ１２０で入力されたイメージデータに対応する電子ファイルとして、記憶部１１１あるいは文書管理サーバ１０６等に格納する。

次に、ステップＳ１３２で、以降、同様の処理を行う際に、読取原稿画像から直接、それに対応する電子ファイルとして検索できるようにするために、電子ファイルの検索用のインデックス情報を生成するインデックス生成処理を実行する。そして、生成されたインデックス情報は、例えば、記憶部１１１で管理されている検索用インデックスファイルに追加される。

ステップＳ１３３で、ステップＳ１２５で検索されたオリジナル電子ファイルの格納アドレス、あるいはステップＳ１２８で選択された電子ファイルの格納アドレス、あるいはステップＳ１３１で格納された電子ファイルの格納アドレスを、表示部１１１に通知する。

ステップＳ１３４で、入力部１１３からの操作指示が、読取原稿画像の登録指示であるか否かを判定する。登録指示でない場合（ステップＳ１３４でＮＯ）、ステップＳ１３６に進む。一方、登録指示である場合（ステップＳ１３４でＹＥＳ）、ステップＳ１３５に進む。

尚、ステップＳ１３４の処理は、ポインター情報が存在しない読取原稿画像を当該画像処理システムで再利用するために、その読取原稿画像のイメージ情報／ベクトルデータ／ステップＳ１２８で選択された電子ファイルをオリジナル電子ファイルとしてユーザが登録したい場合の登録操作の実行指示の有無を判定するものである。

そのため、ポインター情報が存在する読取原稿画像の場合は、通常、この登録操作が実行されないことが想定される。但し、ポインター情報が存在していて、読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイルが既に存在している場合でも、用途や目的によっては、改めてこの読取原稿画像を登録したい場合が存在するので、この登録操作は、ポインター情報が存在しない読取原稿画像に対して実行するとは限らない。

また、登録操作ではなく、読取原稿画像の複写操作（印刷装置）が指示された場合には、オリジナル電子ファイルの登録を行うとともに、そのオリジナル電子ファイルを読取原稿画像に対する印刷物として複写（印刷）するようにしても良い。

ステップＳ１３５で、登録対象の読取原稿画像に対するポインター情報を生成して、その読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイルにイメージデータとして付加するポインター情報付加処理を実行する。そして、このポインター情報が付加されたオリジナル電子ファイルは、例えば、図１のクライアントＰＣ１０２内のハードディスク内、データベース１０５内、あるいはＭＦＰ１００自体が有する記憶部１１１のいずれかに格納される。また、この格納に併せて、そのオリジナル電子ファイルを印刷部１１２から印刷するようにしても良い。

ステップＳ１３６で、読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイルに対する各種処理（編集／蓄積／伝送（ＦＡＸ送信、Ｅメール送信、ファイル送信）／印刷等）を実行するための、操作画面を表示部１１６に提示し、その操作画面を介して、オリジナル電子ファイルに対する各種処理を実行することができる。

ここで、各種処理として、例えば、印刷（複写）の場合には、各オブジェクトに最適な色処理、空間周波数補正等の画像処理が施された後、印刷部１１２より印刷される。また、蓄積の場合には、記憶部１１１に記憶保持される。また、伝送（ファイル送信）の場合には、汎用のファイル形式として、例えば、ＲＴＦ（Ｒｉｃｈ Ｔｅｘｔ Ｆｏｒｍａｔ）形式に変換したり、ＳＶＧ形式に変換したりして、ファイル送信先で再利用可能なファイル形式にして変換して、ネットワークＩ／Ｆ１１４を介してファイル送信先（例えば、クライアントＰＣ１０２）へファイル送信する。

このように、本画像処理システムでは、通常、読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイルとしてベクトルデータが管理され、そのベクトルデータを用いた各種処理を実行することができるので、処理対象のデータの情報量を削減でき、かつ蓄積効率が高まり、伝送時間を短縮でき、かつ出力（表示／印刷）する際には高品位な画像で出力することができる。

［各処理の詳細］
以下、各処理の詳細について説明する。

［ブロックセレクション処理］
まず、ステップＳ１２１のＢＳ処理の詳細について説明する。

ＢＳ処理とは、例えば、図４（ａ）のラスター画像を、図４（ｂ）のように、意味のあるブロック毎の塊として認識し、該ブロック各々の属性（文字（ＴＥＸＴ）／図画（ＰＩＣＴＵＲＥ）／写真（ＰＨＯＴＯ）／線（ＬＩＮＥ）／表（ＴＡＢＬＥ）等）を判定し、異なる属性を持つブロックに分割する処理である。

ＢＳ処理の実施形態を以下に説明する。

まず、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って白画素の塊を抽出、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、大きさ及び形状で分類し、異なる属性を持つブロックへ分類していく。例えば、縦横比が１に近く、大きさが一定の範囲のブロックは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ブロック、扁平な画素塊を線ブロック、一定大きさ以上でかつ矩形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ブロック、不定形の画素塊が散在している領域を写真ブロック、それ以外の任意形状の画素塊を図画ブロックとする。

そして、ＢＳ処理では、各ブロックを特定するブロックＩＤを発行し、各ブロックの属性（画像、文字等）、サイズやオリジナル文書内の位置（座標）と各ブロックを関連付けて記憶部１１１にブロック情報として記憶する。また、これらのブロック情報は、以降に詳細を説明するステップＳ１２９のベクトル化処理や、ステップＳ１３２のインデックス生成処理で利用される。

ここで、ブロック情報の一例について、図５を用いて説明する。

図５は本発明の実施形態１のブロック情報の一例を示す図である。

図５に示すように、ブロック情報は、各ブロックの属性を示すブロック属性（１：テキスト、２：図画、３：表、４：線、５：写真）、ブロックの位置座標（Ｘ，Ｙ）、ブロックの幅Ｗ及び高さＨ、ブロックのＯＣＲ情報（テキストデータ）の有無で構成されている。

ここで、ブロックの位置座標（Ｘ，Ｙ）とは、例えば、原稿画像の左上角を原点（０，０）とした場合の位置座標である。また、幅Ｗ及び高さＨは、例えば、画素数で表現される。また、このブロック情報に加えて、ＢＳ処理では、原稿画像（入力ファイル）に存在するブロック数Ｎを示す入力ファイル情報を生成する。図５の例の場合、入力ファイル情報はＮ＝６となる。

［ＯＣＲ／ＯＭＲ処理（ポインター情報検出処理）］
次に、図３のステップＳ１２２の処理の詳細について、図６を用いて説明する。

図６は本発明の実施形態１のステップＳ１２２の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、図６では、例えば、図７に示すような原稿画像３１０中に付加された２次元バーコード（例えば、ＱＲコードシンボル）３１１を復号して、データ文字列を出力する処理について説明する。

まず、ステップＳ３００で、データ処理部１１５内のページメモリに格納された原稿画像３１０を表すイメージ画像をＣＰＵ（不図示）で走査して、上述のＢＳ処理の処理結果に基づいて、所定の２次元バーコードシンボル３１１（ブロック）の位置を検出する。

特に、実施形態１の場合、２次元バーコードシンボル３１１であるＱＲコードの位置検出パターンは、２次元バーコードシンボル３１１の４隅の内の３隅に配置される同一の位置検出パターンから構成される。そのため、実施形態１では、この位置検出パターンを検出することで、２次元バーコードシンボル３１１の位置を検出する。

次に、ステップＳ３０１で、位置検出パターンに隣接する形式情報を復元し、シンボルに適用されている誤り訂正レベル及びマスクパターンを取得する。

次に、ステップＳ３０２で、２次元バーコードシンボル３１１を特定する型番を決定する。その後、ステップＳ３０３で、形式情報で取得されたマスクパターンを使って、符号化領域ビットパターンをＸＯＲ演算することによってマスク処理を解除する。

次に、ステップＳ３０４で、モデルに対応する配置規則に従い、シンボルキャラクタを読み取り、２次元バーコードシンボル３１１のデータコード語及び誤り訂正コード語を復元する。

次に、ステップＳ３０５で、復元された誤り訂正コード語上に、誤りがあるか否かを判定する。誤りがない場合（ステップＳ３０５でＮＯ）、ステップＳ３０７に進む。一方、誤りがある場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、ステップＳ３０６に進み、誤りを訂正する。

ステップＳ３０７で、誤り訂正されたデータより、モード指示子および文字数指示子に基づいて、データコード語をセグメントに分割する。

最後に、ステップＳ３０８で、使用モードに基づいてデータ文字を復号し、その復号結果を出力する。

尚、２次元バーコード内に組み込まれた情報は、対応する電子ファイルのアドレス情報（ポインター情報）を示している。ここで、アドレス情報とは、ＵＲＬ（ＵＲＩ）や、サーバ名とディレクトリ、ファイル名からなる電子ファイルの格納先を示すフルパス情報である。

また、実施形態１では、ポインター情報が２次元バーコードとして付加された原稿画像３１０の例について説明したが、ポインター情報を直接文字列として原稿画像３１０に印刷するようにしても良い。この場合は、所定のルールに従った文字ブロックを、先のＢＳ処理で検出し、ポインター情報を示す文字画像の各文字を文字認識することで、直接オリジナル電子ファイルのアドレス情報を得ることが可能である。

また、図７の原稿画像３１０の文字ブロック３１２、あるいは文字ブロック３１３に対して隣接する文字と文字の文字間隔に視認し難い程度の変調を加え、この文字間隔に情報を埋め込むことで、ポインター情報を原稿３１０に埋め込むようにしても良い。この場合、後述する文字認識処理を行う際に各文字の文字間隔を検出することで、ポインター情報を得ることが可能である。更には、自然画３１４の中に、電子透かし情報として、ポインター情報を付加することも可能である。

［検索処理］
次に、図３のステップＳ１２５における、ポインター情報によるオリジナル電子ファイルの検索処理について、図８のフローチャートを使用して説明する。

図８は本発明の実施形態１のオリジナル電子ファイルの検索処理を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ４００で、ＭＦＰ１００は、ポインター情報に含まれるアドレス情報に基づいて、電子ファイルの格納先となるファイルサーバを特定する。

ここで、ファイルサーバとは、クライアントＰＣ１０２や、データベース１０５を管理する文書管理サーバ１０６、あるいは記憶部１１１を内蔵するＭＦＰ１００自身を指すものである。

次に、ステップＳ４０１で、ＭＦＰ１００は、特定したファイルサーバに対してアドレス情報を転送する。

ステップＳ４０２で、ファイルサーバは、アドレス情報を受信すると、そのアドレス情報に対応するオリジナル電子ファイルを検索する。ステップＳ４０３で、オリジナル電子ファイルが存在するか否かを判定する。オリジナル電子ファイルが存在しない場合（ステップＳ４０３でＮＯ）には、ＭＦＰ１００に対して、その旨を通知する。

一方、オリジナル電子ファイルが存在する場合（ステップＳ４０３でＹＥＳ）、ステップＳ４０８に進み、オリジナル電子ファイルのアドレスを通知すると共に、そのオリジナル電子ファイルをＭＦＰ１００に転送する。

尚、図８の処理において、よりセキュリティ性を向上させたい場合には、例えば、図９に示すように、オリジナル電子ファイルを要求するユーザの認証を行うようにしても良い。つまり、処理対象のオリジナル電子ファイルの中には、第３者による再利用を制限したいものがあり、図８の処理では、ファイルサーバに蓄積されたオリジナル電子ファイルは全て自由にアクセスでき、オリジナル電子ファイル全体、或いはその一部のオブジェクトは全て再利用が可能なことを前提にしている。

そこで、オリジナル電子ファイルへのアクセスをユーザ別に制限する場合の処理について、図９を用いて説明する。

図９は本発明の実施形態１のオリジナル電子ファイルの検索処理の応用例を示すフローチャートである。

尚、図９の処理において、図８の処理と同一の処理には、同一のステップＳ番号を付加して、その説明は省略する。

図９では、ステップＳ４０３で、オリジナル電子ファイルが存在する場合、ステップＳ４０４で、そのオリジナル電子ファイルにアクセス制限があるか否かを判定する。アクセス制限がない場合（ステップＳ４０４でＮＯ）、ステップＳ４０８に進む。一方、アクセス制限がある場合（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ステップＳ４０５に進み、ＭＦＰ１００は、表示部１１６に、パスワード入力画面を提示し、ＭＦＰ１００を操作するユーザにパスワードの入力を要求する。

ステップＳ４０６で、ＭＦＰ１００は、パスワードが入力されると、それをファイルサーバへ転送する。ステップＳ４０７で、パスワードに基づくファイルサーバによる認証が成功したか否かを判定する。認証が失敗した場合（ステップＳ４０７でＮＯ）、ステップＳ４０５に戻る。一方、認証が成功した場合（ステップＳ４０７でＹＥＳ）、ステップＳ４０８に進む。

尚、ステップＳ４０７において、認証が失敗した場合には、再度、パスワードの入力を要求する構成となっているが、その認証の失敗回数が所定回数を越えた場合には、不正なユーザによる操作と判断して、処理そのものを中止するようにしても良い。

また、ステップＳ４０７での認証方法は、パスワードを用いた認証方法に限定されず、例えば、指紋認証等の一般に広く用いられている生体認証、カードによる認証等のあらゆる全ての認証方法を用いて実現することができる。

また、この認証については、以下のファイル検索処理においても適用することが可能である。

更に、ファイルサーバ内からオリジナル電子ファイルを検索できない場合、即ち、図３のステップＳ１２９〜ステップＳ１３２の一連の処理に対しても、同様の認証を適用することが可能である。即ち、読取原稿画像に対してのアクセス権の制限の存在を検出した場合には、そのアクセス権の認証が成功した場合にのみ、ステップＳ１２９以降の処理を実行することで、ユーザ別や読取原稿画像別に画像処理システムで実現できる処理を制限でき、より機密性を高めることができる。

［ファイル検索処理］
次に、図３のステップＳ１２６の処理の詳細について、図５及び図１０を用いて説明する。

図１０は本発明の実施形態１のステップＳ１２６の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、ステップＳ１２６の処理は、ステップＳ１２４で読取原稿画像（入力ファイル）にポインター情報が存在しなかった場合、または、ポインター情報は存在するがオリジナル電子ファイルが見つからなかった場合、あるいはオリジナル電子ファイルがイメージファイルである場合に実行される。

また、ステップＳ１２６の処理は、ステップＳ１２２の処理によって得られたブロック情報及び入力ファイル情報を利用することになるが、ここでは、その具体例として、図５に示したブロック情報及び入力ファイル情報を用いて説明する。また、図５のブロック情報において、各ブロックは、Ｘ座標の小さい順、即ち、Ｘ１＜Ｘ２＜Ｘ３＜Ｘ４＜Ｘ５＜Ｘ６に、ブロック１、ブロック２、ブロック３、ブロック４、ブロック５、ブロック６が管理されているとする。

以下、これらのブロック情報及び入力ファイル情報を使用して、ファイルサーバが管理するデータベース内から、入力ファイルに類似した電子ファイルを、レイアウト検索処理で検索する処理について、図１０を用いて説明する。ここで、データベースで管理されている各電子ファイルには、図５と同様のファイル情報及びブロック情報が付与されていることを前提とする。また、レイアウト検索処理は、入力ファイルとデータベース中の電子ファイルを順次比較して実行される。

まず、ステップＳ５１０で、後述する類似率等を算出するための各種初期値の設定を行う。次に、ステップＳ５１１で、ブロック総数の比較を行う。ここで、入力ファイルの総ブロック数をｎ、データベース中の比較対象の電子ファイルの総ブロック数をＮ、誤差ΔＮとすると、ここでの比較は、条件式Ｎ−ΔＮ＜ｎ＜Ｎ＋ΔＮを満足するか否かを判定する。

ステップＳ５１１において、条件式を満足しない場合（ステップＳ５１１でＮＯ）、ステップＳ５２６に進み、処理対象の電子ファイルを次の電子ファイルに設定して、ステップＳ５１０に戻る。一方、条件式を満足する場合（ステップＳ５１１でＹＥＳ）、ステップＳ５１２以降の処理で、入力ファイルと比較対象の電子ファイル内のブロック情報に基づく比較を実行する。

まず、ステップＳ５１２で、ブロック情報に基づいて、入力ファイルと比較対象の電子ファイルそれぞれの処理対象のブロックのブロック属性を比較する。ブロック属性が不一致である場合、ステップＳ５２１に進み、比較対象の電子ファイルの総ブロック数Ｎ≧入力ファイルのブロック数ｎである場合には、処理対象のブロックとして、入力ファイルの次のブロックに設定する。一方、比較対象の電子ファイルの総ブロック数Ｎ＜入力ファイルのブロック数ｎである場合には、処理対象のブロックとして、比較対象の電子ファイルの次のブロックに設定する。

一方、ステップＳ５１２において、ブロック属性が一致する場合、ステップＳ５１３に進み、属性類似率を算出して、その値を更新する。

ステップＳ５１４で、ブロック情報に基づいて、入力ファイルと比較対象の電子ファイルそれぞれの処理対象のブロックのサイズ（幅及び高さ）を比較する。ここで、入力ファイル中の処理対象のブロックの幅をｗ、高さをｈ、比較対象の電子ファイル中の処理対象のブロックの幅をＷ、その誤差ΔＷ、高さをＨ、その誤差ΔＨとすると、ここでの比較は、条件式Ｗ−ΔＷ＜ｗ＜Ｗ＋ΔＷ及びＨ−ΔＨ＜ｈ＜Ｈ＋ΔＨを満足するか否かを判定する。

尚、この条件式に加えて、ブロックの位置（Ｘ，Ｙ）による比較を行うようにしても良い。

ステップＳ５１４において、条件式を満足しない場合（ステップＳ５１４でＮＯ）、ステップＳ５２１に進む。一方、条件式を満足する場合（ステップＳ５１４でＹＥＳ）、ステップＳ５１５に進み、サイズ類似率を算出して、その値を更新する。

ステップＳ５１６で、ブロック情報に基づいて、入力ファイルと比較対象の電子ファイルそれぞれの処理対象のブロックのＯＣＲ情報の有無を判定する。ＯＣＲ情報がない場合（ステップＳ５１６でＮＯ）、ステップＳ５２１に進む。一方、ＯＣＲ情報がある場合（ステップＳ５１６でＹＥＳ）、ステップＳ５１７に進み、ＯＣＲ情報を比較する。

ステップＳ５１８で、ＯＣＲ類似率を算出して、その値を更新する。ステップＳ５１９で、入力ファイルの中の全ブロックに対する比較処理が終了したか否かを判定する。比較処理が終了していない場合（ステップＳ５１９でＮＯ）、ステップＳ５２０に進み、比較対象の電子ファイルの総ブロック数Ｎ≦入力ファイルのブロック数ｎである場合には、処理対象のブロックとして、入力ファイルの次のブロックに設定する。一方、比較対象の電子ファイルの総ブロック数Ｎ＞入力ファイルのブロック数ｎである場合には、処理対象のブロックとして、比較対象の電子ファイルの次のブロックに設定する。

一方、ステップＳ５１９において、比較処理が終了している場合（ステップＳ５１９でＹＥＳ）、ステップＳ５２２に進む。

ステップＳ５２２で、ステップＳ５１３、ステップＳ５１５、ステップＳ５１８で算出した各種類似率に基づいて、総合類似率を算出する。

尚、ステップＳ５１３、ステップＳ５１５、ステップＳ５１８の各種類似率の算出方法については、従来よりの公知の技術を用いて算出できるので、ここでは、その算出方法の詳細については省略する。

ステップＳ５２３で、総合類似率が所定閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する。総合類似率が所定閾値Ｔｈ未満である場合（ステップＳ５２３でＮＯ）、ステップＳ５２６に進む。一方、総合類似率が所定閾値Ｔｈより大きい場合（ステップＳ５２３でＹＥＳ）、ステップＳ５２４に進み、その電子ファイルを入力ファイルの類似候補として保存する。

次に、ステップＳ５２５で、データベース中の全電子ファイルに対する比較処理が終了したか否かを判定する。比較処理が終了していない場合（ステップＳ５２５でＮＯ）、ステップＳ５２６に進む。一方、比較処理が終了している場合（ステップＳ５２５でＹＥＳ）、処理を終了する。

以上の処理によって、総合類似度が閾値ＴＨより大きい電子ファイルが存在する場合、その電子ファイルは入力ファイルに類似する電子ファイル候補として確定する。そして、この電子ファイル候補を、図３のステップＳ１２７で出力することで、ユーザは所望する電子ファイルの選択を行うことができる。

［ベクトル化処理］
次に、図３のステップＳ１２９のベクトル化処理の詳細について説明する。

ベクトル化処理では、文字ブロックに対しては、まず、各文字に対して文字認識処理を行う。

この文字認識処理では、文字ブロックから文字単位で切り出された文字画像に対し、パターンマッチの一手法を用いて文字認識を行い、対応する文字コードを取得する。特に、この文字認識処理は、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ものである。

特徴ベクトルの抽出には種々の公知手法があり、例えば、文字をメッシュ状に分割し、各メッシュブロック内の文字線を方向別に線素としてカウントしたメッシュ数次元ベクトルを特徴とする方法がある。

そして、文字ブロックに対して文字認識処理を行う場合は、まず、該当文字ブロックに対し横書き／縦書きの判定を行い、各々対応する方向に文字列を切り出し、その後、文字列から文字を切り出して文字画像を取得する。

横書き／縦書きの判定は、該当文字ブロック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、垂直射影の分散が大きい場合は縦書きと判定する。文字列及び文字への分解は、横書きの文字ブロックである場合には、その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。一方、縦書きの文字ブロックに対しては、水平と垂直を逆にすれば良い。

尚、この文字認識処理によって、文字のサイズを検出することができる。

加えて、文字認識処理の際に用いる、字種数分の辞書特徴ベクトルを、文字形状種、即ち、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、文字のフォントを認識することができる。

以上の文字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。尚、原稿画像がカラー画像の場合は、その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イメージ情報を、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。

次に、文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックについては、そのブロック中で抽出された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に示すように、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。

また、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等の計算式を用いて、また、曲線は３次スプライン関数等の関数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、ＢＳ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。尚、原稿画像がカラー画像の場合は、その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。

また、図１２に示すように、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、こ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、このような文字ブロックに対しては、一般的な線画と同じに扱い、その文字ブロックをアウトライン化する。即ち、従来の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、可視的にイメージデータに忠実なアウトライン化によるベクトル化が行える。

また、写真ブロックに対しては、そのままイメージデータとして、ベクトル化は実行しない。

次に、ベクトル化処理によって得られたベクトルデータを図形ブロック毎にグループ化するグループ化処理について、図１３を用いて説明する。

図１３は本発明の実施形態１のベクトルデータのグループ化処理を示すフローチャートである。

特に、図１３では、ベクトルデータを図形ブロック毎にグループ化する処理について説明する。

まず、ステップＳ７００で、各ベクトルデータの始点、終点を算出する。次に、ステップＳ７０１で、各ベクトルデータの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する。

ここで、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、ステップＳ７０２で、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。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。

次に、図１３のステップＳ７０１の処理の詳細について、図１４を用いて説明する。

図１４は本発明の実施形態１のステップＳ７０１の処理の詳細を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ７１０で、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。

次に、ステップＳ７１１で、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跡する。そして、この追跡を、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。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Ｓ７１２で、ステップＳ７１０で除去された不要ベクトルの内、ステップＳ７１１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（閉図形連結ベクトル）を検出し、一つの図形要素としてグループ化する。

以上の処理によって、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。

［アプリデータ変換処理］
次に、図３のステップＳ１３０のアプリデータ変換処理の詳細について説明する。

ここで、図３のステップＳ１２１のＢＳ処理と、ステップＳ１２９のベクトル化処理の処理結果は、図１５に示すような、中間データ形式のファイルとして変換されているが、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）と呼ばれる。

ここで、ＤＡＯＦのデータ構造について、図１５を用いて説明する。

図１５は本発明の実施形態１のＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。

図１５において、Ｈｅａｄｅｒ７９１では、処理対象の原稿画像に関する情報が保持される。レイアウト記述データ部７９２では、原稿画像中のＴＥＸＴ（文字）、ＴＩＴＬＥ（タイトル）、ＣＡＰＴＩＯＮ（キャプション）、ＬＩＮＥＡＲＴ（線画）、ＰＩＣＴＵＲＥ（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７９３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７９４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７９５は、ＰＩＣＴＵＲＥやＬＩＮＥＡＲＴ等のブロックのイメージデータを文書画像データから切り出して保持する。

このようなＤＡＯＦは、中間データとしてのみならず、それ自体がファイル化されて保存される場合もあるが、このファイルの状態では、所謂一般の文書作成アプリケーションで個々のオブジェクト（ブロック）を再利用することはできない。

そこで、実施形態１では、このＤＡＯＦから、文書作成アプリケーションで利用可能なアプリデータに変換するアプリデータ変換処理（ステップＳ１３０）の詳細について、図１６を用いて説明する。

図１６は本発明の実施形態１のステップＳ１３０の処理の詳細を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ８０００で、ＤＡＯＦデータの入力を行う。次に、ステップＳ８００２で、アプリデータの元となる文書構造ツリーを生成する。そして、ステップＳ８００４で、文書構造ツリーを元に、ＤＡＯＦ内の実データを流し込み、実際のアプリデータを生成する。

次に、図１６のステップＳ８００２の処理の詳細について、図１７を用いて説明する。

図１７は本発明の実施形態１のステップＳ８００２の処理の詳細を示すフローチャートである。また、図１８は本発明の実施形態１の文書構造ツリーの説明図である。

尚、図１７の処理において、全体制御の基本ルールとして、処理の流れは、ミクロブロック（単一ブロック）からマクロブロック（ブロックの集合体）へ移行する。

以後、ブロックとは、ミクロブロック及びマクロブロック全体を指す。

まず、ステップＳ８１００で、ブロック単位で縦方向の関連性を元に再グループ化する。スタート直後は、ミクロブロック単位での判定となる。

ここで、関連性とは、距離が近い、ブロック幅（横方向の場合は高さ）がほぼ同一であることなどで定義することができる。また、距離、幅、高さなどの情報はＤＡＯＦを参照し、抽出する。

例えば、図１８（ａ）は実際の原稿画像のページ構成、図１８（ｂ）はその文書構造ツリーである。ステップＳ８１００の処理によって、ブロックＴ３、Ｔ４、Ｔ５が一つのグループＶ１、ブロックＴ６、Ｔ７が一つのグループＶ２が同階層グループとして、まず生成される。

ステップＳ８１０２で、縦方向のセパレータの有無をチェックする。セパレータとは、例えば、物理的にはＤＡＯＦ中で線の属性を持つブロックである。また、論理的な意味としては、文書作成アプリケーション中で明示的にブロックを分割する要素である。ここでセパレータを検出した場合は、同じ階層で再分割する。

ステップＳ８１０４で、分割がこれ以上存在し得ないか否かを縦方向のグループ長を利用して判定する。具体的には、縦方向のグループ長が原稿画像のページ高さであるか否かを判定する。縦方向のグループ長がページ高さである場合（ステップＳ８１０４でＹＥＳ）、処理を終了する。一方、縦方向のグループ長がページ高さでない場合（ステップＳ８１０４でＮＯ）、ステップＳ８１０６に進む。

図１８（ａ）の原稿画像の場合は、セパレータもなく、グループ長はページ高さではないので、ステップＳ８１０６に進む。

ステップＳ８１０６で、ブロック単位で横方向の関連性を元に再グループ化する。ここもスタート直後の第一回目はミクロブロック単位で判定を行うことになる。また、関連性、及びその判定情報の定義は、縦方向の場合と同じである。

図１８（ａ）の原稿画像の場合は、ブロックＴ１、Ｔ２でグループＨ１、グループＶ１、Ｖ２でグループＨ２、グループＶ１、Ｖ２の階層の１つ上の同階層グループとして生成される。

ステップＳ８１０８で、横方向セパレータの有無をチェックする。図１８（ａ）では、Ｓ１が横方向セパレータとなっているので、これを文書構造ツリーに登録し、Ｈ１、Ｓ１、Ｈ２という階層が生成される。

ステップＳ８１１０で、分割がこれ以上存在し得ないか否かを横方向のグループ長を利用して判定する。具体的には、横方向のグループ長がページ幅であるか否かを判定する。横方向のグループ長がページ幅である場合（ステップＳ８１１０でＹＥＳ）、処理を終了する。一方、横方向のグループ長がページ幅でない場合（ステップＳ８１１０でＮＯ）、ステップＳ８１０２に戻り、再びもう一段上の階層で、ステップＳ８１００以降の処理を実行する。

図１８の場合は、横方向のグループ長がページ幅となるので、ステップＳ８１１０で処理を終了し、最後に、ページ全体を表す最上位階層のＶ０が文書構造ツリーに付加される。

文書構造ツリーが完成した後、その文書構造ツリーに基づいて、図１６のステップＳ８００４で、アプリデータの生成を行う。

図１８の場合は、具体的には、以下のようにして、アプリデータを生成する。

即ち、Ｈ１は横方向に２つのブロックＴ１とＴ２があるので、２カラムとして出力し、ブロックＴ１の内部情報（ＤＡＯＦを参照、文字認識結果の文章、画像など）を出力し、その後、カラムを変え、ブロックＴ２の内部情報を出力、その後、Ｓ１を出力する。

次に、Ｈ２は横方向に２つのブロックＶ１とＶ２があるので、２カラムとして出力し、ブロックＶ１はＴ３、Ｔ４、Ｔ５の順にその内部情報を出力し、その後、カラムを変え、ブロックＶ２のＴ６、Ｔ７の内部情報を出力する。

以上のようにして、ＤＡＯＦからアプリデータへの変換処理を実行する。

［ポインター情報付加処理］
次に、図３のステップＳ１３５の処理の詳細について、図１９を用いて説明する。

図１９は本発明の実施形態１のステップＳ１３５の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、図１９では、例えば、ポインター情報としてのデータ文字列を、２次元バーコード（ＱＲコードシンボル：ＪＩＳ Ｘ０５１０）３１１にて符号化して、画像中に付加する処理について説明する。

また、２次元バーコード内に組み込むデータは、対応する電子ファイルのアドレス情報を表しており、例えば、ファイルサーバ名およびファイル名からなるパス情報で構成される。あるいは、対応する電子ファイルへのＵＲＬ（ＵＲＩ）や、対応する電子ファイルの格納されているデータベース１０５内あるいはＭＦＰ１００自体が有する記憶部１１１内で管理されるファイルＩＤ等で構成される。

まず、ステップＳ９００で、符号化する種種の異なる文字を識別するため、入力データ列を分析する。また、誤り検出及び誤り訂正レベルを選択し、入力データが収容できる最小型番を選択する。

ステップＳ９０１で、入力データ列を所定のビット列に変換し、必要に応じてデータのモード（数字、英数字、８ビットバイト、漢字等）を表す指示子や、終端パターンを付加する。また、所定のビットコード語に変換する。

この時、誤り訂正を行うため、ステップＳ９０２で、コード語列を型番及び誤り訂正レベルに応じて所定のブロック数に分割し、各ブロック毎に誤り訂正コード語を生成し、データコード語列の後に付加する。

ステップＳ９０３で、ステップＳ９０２で得られた各ブロックのデータコード語を接続し、各ブロックの誤り訂正コード語、必要に応じて剰余コード語を後続する。

ステップＳ９０４で、マトリクスに位置検出パターン、分離パターン、タイミングパターン及び位置合わせパターン等とともにコード語モジュールを配置する。

ステップＳ９０５で、シンボルの符号化領域に対して最適なマスクパターンを選択して、マスク処理パターンをステップＳ９０４で得られたモジュールにＸＯＲ演算により変換するマスク処理を実行する。

ステップＳ９０６で、ステップＳ９０５で得られたモジュールに形式情報及び型番情報を生成して、２次元コードシンボルを完成する。

以上の処理によって、アドレス情報が組み込まれた２次元バーコードは、例えば、クライアントＰＣ１０２から対応する電子ファイルをプリントデータとして印刷部１１２で印刷する場合に、データ処理部１１５内で記録可能なラスターデータに変換された後に、その電子ファイルのラスターデータ上の所定の個所に付加されて印刷される。ここで、２次元バーコード（ポインター情報）が印刷された印刷物（原稿）を、画像読取部１１０で読み取ることにより、そのポインター情報で特定されるオリジナル電子ファイルの格納場所を検出することができる。

尚、同様の目的で、ポインター情報を２次元バーコードで表現する以外に、例えば、直接文字列で電子ファイルに付加する方法、電子ファイル上の文字列、特に、文字と文字の間隔を変調して情報を埋め込む方法、電子ファイル中の中間調画像（サムネール画像）中に埋め込む方法等、一般に電子透かしと呼ばれる方法を適用することができる。

［電子ファイル検索に関する応用例］
実施形態１では、読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイル（電子ファイル）の検索は、その読取原稿画像中のポインター情報あるいは読取原稿画像中の各オブジェクトに関するオブジェクト情報（属性情報、レイアウト、ＯＣＲ情報等）に基づいて実行する構成としているが、より正確にオリジナル電子ファイルを検索する場合には、ポインター情報とオブジェクト情報の両者に基づいて実行する構成としても良い。

即ち、読取原稿画像中のポインター情報からオリジナル電子ファイルが検索できたとしても、更に、読取原稿画像中のオブジェクト情報に基づく検索（例えば、レイアウトに従うレイアウト検索、ＯＣＲ情報による全文検索等）を、ポインター情報から検索されたオリジナル電子ファイルに対して行い、高い一致率が得られた場合に、そのオリジナル電子ファイルを、正式なオリジナル電子ファイルとして特定する。

特に、このような構成とすることで、例えば、ポインター情報の検出精度が曖昧で複数のオリジナル電子ファイル候補が検索された場合に対して、オブジェクト情報に基づく検索を行うことで、オリジナル電子ファイル候補を更に絞り込んで、オリジナル電子ファイルを特定することができるため、より高速でかつ精度の高い特定を実現することできる。 ［ベクトル化処理の応用例］
実施形態１では、読取原稿画像に対応するオリジナル電子ファイルあるいは電子ファイルを特定できない場合、その読取原稿画像全体に対してベクトル化処理を行う構成としているが、例えば、処理対象の読取原稿画像には、その画像中のオブジェクト全てが新規に作成されたものでなく、一部のオブジェクトは、既存の他の電子ファイルから流用して作成されている場合がある。

例えば、背景オブジェクト（壁紙）は、文書作成アプリケーションで幾つかのパターンを予め用意してあり、その中から選択して用いるのが通常である。従って、このような背景オブジェクトは、ファイルサーバ中の既存の電子ファイル中に存在している可能性が高く、また、再利用可能なベクトルデータとして存在する可能性が高い。

従って、図３のステップＳ１２９のベクトル化処理の別実施形態として、ブロックセレクション処理で個別のオブジェクトに分割された各オブジェクトに対して、該オブジェクト単位でファイルサーバ中から処理対象のオブジェクトを含む電子ファイルを検索し、検索された場合には、そのオブジェクトに対して、個別に検索された電子ファイルからオブジェクト単位でベクトルデータを取得するようにしても良い。

このように構成することで、読取原稿画像全体に対してベクトル化処理を実行する必要がなくなり、ベクトル化処理をより高速に実行することができるとともに、ベクトル化処理よる画質劣化を防止することができる。

一方、図３のステップＳ１２６のファイル検索処理によって検索された電子ファイルがＰＤＦファイルである場合、そのＰＤＦファイル中の文字オブジェクトに対して既に文字認識された文字コードを付加ファイルとして有している場合がある。そして、このようなＰＤＦファイルに対して、ベクトル化処理を適用する場合には、その付加ファイル（文字コードファイル）を用いれば、ステップＳ１２９の処理の一部として実行する文字認識処理を省略することができ、ベクトル化処理をより高速に実行することができる。

次に、データ処理部１１５の詳細構成について、図２０を用いて説明する。

図２０は本発明の実施形態１のデータ処理部の詳細構成を示す図である。

データ処理部１１５は、ＣＰＵ２６０１を有し、ＲＯＭ２６０２に格納されるプログラムに従って動作する。２６０３はＤＲＡＭであり、ＣＰＵ２６０１がプログラムを動作させるために必要なワークメモリや画像を格納するための画像メモリとして使用する。２６０４はＳＲＡＭであり、バックアップ対象のデータを格納する。

２６０５は多値→２値変換及び２値→多値変換を行う画像変換処理部であり、ＤＲＡＭ２６０３からデータバス２６１６を経由して画像データを入力し、変換処理後の画像データをＤＲＡＭ２６０３に書き戻す。

２６０６は画像の回転を行う回転処理処理部である。２６０７は画像の変倍を行う変倍処理部である。２６０８は画像の色空間を変換する色空間変換処理部である。２６０９及び２６１１はそれぞれネットワークＩ／Ｆであり、それぞれネットワークＩ／Ｆ１１４及び１１７（図２）に接続される。

２６１１は表示部Ｉ／Ｆであり、表示部１１６（図２）に接続される。２６１２は入力部Ｉ／Ｆであり、入力部１１３（図２）に接続される。２６１３は画像読取部Ｉ／Ｆであり、画像読取部１１０（図２）に接続される。２６１４は印刷部Ｉ／Ｆであり、印刷部１１２（図２）に接続される。２６１５は記憶部Ｉ／Ｆであり、記憶部１１１（図２）に接続される。

画像読取部１１０で読み取った画像は、画像読取部Ｉ／Ｆ２６１４を介してＤＲＡＭ２６０３に蓄積される。画像変換処理部２６０５、回転処理部２６０６、変倍処理部２６０７、色空間変換処理部２６０８及びＣＰＵ２６０１を使用して、ＤＲＡＭ２６０３上の画像を入力部１１３で指示された、処理モードに従って画像処理を実行し、ネットワークＩ／Ｆ２６０９を介してネットワークＩ／Ｆ１１４から送信もしくは印刷部Ｉ／Ｆ２６１４を介して印刷部１１２から印刷を行う。

次に、操作部１１３と表示部１１６によって構成される操作画面の一例について、図２１を用いて説明する。

特に、実施形態１では、例えば、ある組織において、複数種類の部門が存在する場合に、その部門毎にＭＦＰ１００の操作を管理するための操作画面について説明する。

尚、以下の説明では、管理単位をある組織内の部門としているが、これ以外にも、組織内の課単位、事業所単位、営業所単位、年齢層単位、性別、職位単位等の組織内で分類することができる任意の項目を管理単位とすることができる。

図２１は本発明の実施形態１の操作画面の一例を示す図である。

操作画面２０００において、部門ＩＤボタン２００１を押下すると、部門を一意に特定する部門情報である部門ＩＤをテンキー２００５から入力することができる。テンキー２００５から入力された部門ＩＤは、部門ＩＤ表示領域２００２に表示される。

また、暗証番号ボタン２００３を押下すると、ユーザに対してあらかじめ設定されている暗証番号を、テンキー２００５から入力することができる。テンキー２００５から入力された暗証番号は、暗証番号表示領域２００４に、入力数分の「＊」表示がなされる。

これらの部門ＩＤ及び暗証番号の入力が終了したら、ＩＤキー２００６を押下することで、ＭＦＰの各種機能（例えば、コピー機能やスキャン機能）を使用するための操作画面に遷移する。

このように、図２１では、操作画面２０００によって、部門毎に、ＭＦＰ１００の使用管理を実現することができる。

この使用管理は、図２１の操作画面２０００に限定されず、ユーザが所有するＩＤカード等のコントロールカードを操作画面と併用して実現するようにしても良い。

この場合の操作画面の一例について、図２２を用いて説明する。

図２２は本発明の実施形態１の操作画面の別の一例を示す図である。

操作画面２１０２では、コントロールカードのセットを促すメッセージを表示する。これにより、ユーザは、カードリーダ２１０１にコントロールカード２１０３を挿入する。ＭＦＰ１００は、カードリーダ２１０１から得られるカード情報に基づいて、ユーザが所属する部門を判定し、その判定した部門に基づいて、ＭＦＰの各種機能（例えば、コピー機能やスキャン機能）を使用するための操作画面に遷移する。

次に、ＭＦＰ１００の使用を部門毎に管理するための管理画面について、図２３を用いて説明する。

図２３は本発明の実施形態１の管理画面の一例を示す図である。

特に、図２３では、スキャン機能において、その使用制限を設定するための画面について説明する。

管理画面２２０１は、部門として、例えば、「開発部門Ａ」のスキャン機能の使用制限に関する設定を行うための画面である。管理画面２２０１では、スキャン機能に対する使用制限を設定するための画面として、カラースキャンに対する使用制限を設定するための設定領域２２０２、白黒スキャンに対する制限を設定するための設定領域２２０３が構成されている。

このように、管理画面２２０１では、カラー原稿及び白黒原稿に対するスキャン機能の使用を独立に管理することが可能である。

尚、図２３の例では、設定内容は、カラースキャン及び白黒スキャンともに共通であるためここでは、カラースキャン機能に対する使用制限の設定について説明する。

カラースキャン機能の使用制限の設定方法には、２種類の方法があり、原稿単位での使用制限（以下、面数制限）と、スキャン機能によって生成可能な原稿中のオブジェクト単位での使用制限（以下、オブジェクト数制限）がある。

面数制限設定領域２２０４では、面数制限の実行のＯＮ／ＯＦＦを設定可能である。また、オブジェクト数設定領域２２１２では、オブジェクト制限の実行のＯＮ／ＯＦＦを設定可能である。

ここで、面数制限とオブジェクト数制限は、同時にＯＮに設定することも可能であるが、その場合には、どちらかの上限値に達した時点で、カラースキャン機能の使用が禁止される。

オブジェクト数設定領域２２１２で、オブジェクト数制限をＯＮにした場合、各オブジェクトに対する制限の実行のＯＮ／ＯＦＦが設定可能になる。各オブジェクトに対する制限の実行のＯＮ／ＯＦＦは、Ｔｅｘｔ数設定領域２２０５、Ｐｉｃｔｕｒｅ数設定領域２２０８、Ｔａｂｌｅ数設定領域２２０９、Ｌｉｎｅ数設定領域２２１０、Ｐｈｏｔｏ数設定領域２２１１によって行う。

例えば、文字（Ｔｅｘｔ）オブジェクトの使用制限を行いたい場合は、Ｔｅｘｔ数設定領域２２０５をＯＮにし、ボタン２２０６を押下することで、上限数入力領域２２０７に、テンキーを使用して、所望の数値を入力することができる。図２３では、上限数入力領域２２０７に５０００が入力された例を示しており、この場合、５０００個の文字オブジェクトまでをカラースキャンすることができる。

同様に、図画（Ｐｉｃｔｕｒｅ）、表（Ｔａｂｌｅ）、線（Ｌｉｎｅ）、写真（Ｐｈｏｔｏ）オブジェクトについても、使用制限数となる任意の数値を設定可能である。

尚、図２３で示すオブジェクトの種類は一例であり、用途や目的に応じて、これ以外の種類のオブジェクトや、複数種類のオブジェクトからなる組に対して使用制限数を設定する構成にすることも可能である。

また、図２３の管理画面における設定値は、例えば、記憶部１１１（ＳＲＡＭ２６０４）の設定値管理テーブルで管理されることになる。

そこで、この設定値管理テーブルの一例について、図２４を用いて説明する。

図２４は本発明の実施形態１の設定値管理テーブルの一例を示す図である。

設定値管理テーブル２３０１は、部門として、「開発部門Ａ」に対する設定値管理テーブルを示している。設定値管理テーブル２３０１では、各オブジェクト（Ｔｅｘｔ， Ｐｉｃｔｕｒｅ， Ｔａｂｌｅ， Ｌｉｎｅ， Ｐｈｏｔｏ）毎に白黒スキャン機能及びカラースキャン機能の使用上限値と、実際のスキャン動作によって生成された累積オブジェクト数（使用量）を管理している。また、オブジェクト数制限の実行のＯＮ／ＯＦＦ情報も保持している。

尚、使用上限値及びＯＮ／ＯＦＦ情報は、図２３の管理画面を介して入力された設定値に基づいて設定される。また、累積オブジェクト数は、ＭＦＰに搭載されるカウンタによるカウント値によって設定される。このカウンタは、部門毎に、かつ使用する機能毎、更には、各機能によって生成されるオブジェクトの種類毎に構成されている。

次に、ＭＦＰ１００の機能の使用制限を実行する場合の処理について、図２５を用いて説明する。

図２５は本発明の実施形態１の画像処理システムの使用制限を実行する場合の処理を示すフローチャートである。

尚、図２５では、スキャン機能によって読取原稿画像中のオブジェクトをベクトル化して保存する（以下、ベクトルスキャン）場合の処理について説明する。

まず、ステップＳ２４０１で、図２１や図２２の操作画面を介して、ユーザが所属する部門の部門情報を入力する。

ステップＳ２４０２で、スキャン機能を開始する。ステップＳ２４０３で、設定値管理テーブルを参照して、入力された部門情報に対応する、白黒スキャン機能及びカラースキャン機能ともにオブジェクト毎の使用上限値に達しているか否かを判定する。

使用上限値に達している場合（ステップＳ２４０３でＹＥＳ）、これ以上のスキャン機能の使用を禁止するため、ステップＳ２４０４に進み、スキャン機能の使用不可を示すメッセージを表示部１１６に表示する。一方、使用上限値に達していない場合（ステップＳ２４０３でＮＯ）、ステップＳ２４０５に進み、原稿１ページ分のスキャン動作を実行する。

ステップＳ２４０６で、スキャン動作によって得られた原稿画像に対して、ベクトル化処理を実行する。ステップＳ２４０７で、ベクトル化処理によって得られたオブジェクト毎にその生成数をカウントする。

ステップＳ２４０８で、使用制限対象のオブジェクトのいずれかにおいて、カウント後の累積オブジェクト数が使用上限値に達しているか否かを判定する。使用上限値に達している場合（ステップＳ２４０８でＹＥＳ）、ステップＳ２４１０に進み、これ以上のスキャン機能の使用を禁止するため、スキャン機能の使用不可を示すメッセージを表示部１１６に表示する。

尚、複数枚の原稿に対してスキャン動作を実行している場合には、直前に処理した原稿画像から得られたオブジェクトを含むベクトルデータが記憶部１１１に蓄積されることになる。また、使用上限値を越える要因となった原稿画像から生成されたベクトルデータは破棄される。

一方、使用上限値に達していない場合（ステップＳ２４０８でＮＯ）、カウント後の累積オブジェクト数で設定値管理テーブルを更新し、ベクトル化処理によって得られるオブジェクトを含むベクトルデータを生成する。

ステップＳ２４１２で、処理対象の原稿が最終ページであるか否かを判定する。最終ページでない場合（ステップＳ２４１２でＮＯ）、ステップＳ２４０５に戻る。一方、最終ページである場合（ステップＳ２４１２でＹＥＳ）、生成したベクトルデータを記憶部１１１に蓄積する。

尚、これ以降の処理は、図３のステップＳ１３０の処理を実行しても良いし、用途や目的に応じて、図２５と図３の処理を複合的に実行する処理を実行するようにしても良い。また、図２５では、スキャン機能に係る使用制限について説明したが、ＭＦＰ１００の他の機能（印刷機能、送信機能等）についても同様の使用制限を実現できることは言うまでもない。

以上説明したように、実施形態１によれば、部門毎かつオブジェクト毎に、ＭＦＰ１００の機能の使用を制限する構成を構築することで、よりきめの細かい、かつ実用的な装置の使用管理を実現することができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、部門毎に、かつオブジェクト毎にＭＦＰ１００の各機能についての使用制限を実現する構成について説明したが、この使用制限を実現するために構成される設定値管理テーブルを用いて、部門毎かつオブジェクト毎のＭＦＰ１００の各機能の使用内容に応じて、課金を行う課金システムを構築することも可能である。

このような課金システムを構築する場合には、例えば、実施形態１の図２３の管理画面の代りに、課金用管理画面を構成する。

以下、この課金用管理画面について、図２６を用いて説明する。

図２６は本発明の実施形態２の課金用管理画面の一例を示す図である。

この図２６の課金用管理画面は、実施形態１の図２３の管理画面の構成に加えて、課金を行うために必要な入力領域が構成されている。

特に、課金用管理画面では、オブジェクトを生成した場合の対価の総額に上限値を設定して、オブジェクトの使用制限を実行するために、オブジェクト毎にそのオブジェクト生成時に課金する単価入力領域２５０２を構成している。

単価を入力する場合には、ボタン２５０１を押下することで、単価入力領域２５０２に、テンキーを使用して、所望の数値を入力することができる。図２６では、単価入力領域２５０２に０．１００が入力された例を示しており、この場合、文字（Ｔｅｘｔ）オブジェクトあたりの課金額は、０.１００円となる。

２５０３は、使用制限値となる上限総金額を入力する上限総金額入力領域である。この例では、上限総金額が５００００円となっている。

尚、白黒スキャン機能とカラースキャン機能の設定を同一にしたい場合は、オブジェクト毎に用意された共通化ボタンを指定することで、白黒スキャン機能に対する設定領域内の設定値とカラースキャン機能に対する設定領域の設定値を同一にすることができる。例えば、文字（Ｔｅｘｔ）オブジェクトに対する共通化ボタン２５０４を指定すると、文字（Ｔｅｘｔ）オブジェクトに対する単価が白黒スキャン機能とカラースキャン機能とで同一に設定される。

また、共通化ボタンが指定された場合には、誤操作防止のために、白黒スキャン機能の設定領域中の指定された共通化ボタンに対応するオブジェクトに対する単価入力領域が入力不可となる。

また、この課金用管理画面における設定値は、実施形態１の図２４の設定値管理テーブルに相当する課金用設定値管理テーブルで管理されることになる。この場合、図２３の設定値管理テーブルで管理される設定値に加えて、設定値として、オブジェクト毎の単価や累積課金額や上限総金額が管理されることになる。

次に、この課金用設定値管理テーブルを使用する場合の具体例について説明する。

例えば、カラースキャン機能によって、文字オブジェクトが１０００個、図形オブジェクトが１００個、表オブジェクトが２００個、線オブジェクトが２０００本、写真オブジェクトが３００個が生成されたとし、かつ図２６の課金用管理画面の内容が課金用設定値管理テーブルで管理されているとすると、この時の総課金額は、
（１０００ｘ０．１００円）＋（１００ｘ０．３００円）＋（２００ｘ０．２００円）＋（２０００ｘ０．１００円）＋（３００ｘ１．００円）＝６７０円
となる。

ここで、課金用設定値管理テーブルで管理される累積課金額に６７０円を加算した額が、上限総金額５００００円に達していない場合は、そのまま生成されたオブジェクトを含むベクトルデータが記憶部１１１に蓄積されることになる。

尚、実施形態２の処理は、実施形態１の図２５の処理において、ステップＳ２４０３及びステップＳ２４０８の判定が、累積課金額と上限総金額との比較の判定を実行することで実現することができる。

以上説明したように、実施形態２によれば、実施形態１の構成に加えて、装置の使用内容に応じて、部門毎、かつオブジェクト毎に課金を行う課金システムを構築することができる。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、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（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムある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。

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の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（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、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ホームページに接続し、該ホームページ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ホームページ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ホームページ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。

本発明の実施形態１の画像処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１のＭＦＰの詳細構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１の画像処理システムで実行する処理全体の概要を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のブロックセレクション処理の概念を説明するための図である。 本発明の実施形態１のブロック情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態１のステップＳ１２２の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１の原稿画像の一例を示す図である。 本発明の実施形態１のオリジナル電子ファイルの検索処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のオリジナル電子ファイルの検索処理の応用例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ１２６の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のベクトル化処理を説明するための図である。 本発明の実施形態１のベクトル化処理を説明するための図である。 本発明の実施形態１のベクトルデータのグループ化処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ７０１の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。 本発明の実施形態１のステップＳ１３０の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ８００２の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１の文書構造ツリーの説明図である。 本発明の実施形態１のステップＳ１３５の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のデータ処理部の詳細構成を示す図である。 本発明の実施形態１の操作画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態１の操作画面の別の一例を示す図である。 本発明の実施形態１の管理画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態１の設定値管理テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施形態１の画像処理システムの使用制限を実行する場合の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２の課金用管理画面の一例を示す図である。

符号の説明

１００ ＭＦＰ
１０１ マネージメントＰＣ
１０２ クライアントＰＣ
１０３ プロキシサーバ
１０４ ネットワーク
１０５ データベース
１０６ 文書管理サーバ
１０７〜１０９ ＬＡＮ
１１０ 画像読取部
１１１ 記憶部
１１２ 印刷部
１１３ 入力部
１１４、１１７ ネットワークＩ／Ｆ
１１５ データ処理部
１１６ 表示部

Claims (14)

1. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置であって、
   原稿を読み取る読取手段と、
   前記読取手段で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割手段と、
   前記原稿画像を前記分割手段で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを保持する保持手段と、
   前記変換手段によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づいて、前記変換手段の実行を制限する制限手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記上限値を前記管理テーブルに設定する設定手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に、前記変換手段によって変換するオブジェクト数をカウントするカウンタ手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記判定手段の判定の結果、前記変換手段によって変換した属性毎の累積オブジェクト数のいずれかが、前記管理テーブルで管理されている対応する上限値に達している場合、前記制限手段は、それ以降の前記変換手段の実行を禁止する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記管理テーブルは、更に、当該画像処理装置で使用可能な機能毎に、前記上限値を管理する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置であって、
   原稿を読み取る読取手段と、
   前記読取手段で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割手段と、
   前記原稿画像を前記分割手段で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換手段と、
   前記変換手段の実行を制限するための上限総金額と、前記変換手段で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換手段の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを保持する保持手段と、
   前記変換手段の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づいて、前記変換手段の実行を制限する制限手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
7. 前記上限総金額、前記単価を前記課金用管理テーブルに設定する設定手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 複数種類の管理単位毎、かつ前記分割手段で分割可能な属性の種類毎に、前記変換手段によって変換するオブジェクト数をカウントするカウンタ手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記判定手段の判定の結果、前記変換手段の実行によって算出された累積課金額が、前記課金用管理テーブルで管理されている上限総金額に達している場合、前記制限手段は、それ以降の前記変換手段の実行を禁止する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
10. 前記課金用管理テーブルは、更に、当該画像処理装置で使用可能な機能毎に、前記上限総金額を管理する
    ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
11. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御方法であって、
    読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程と、
    前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程と、
    前記変換工程によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割工程で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程と、
    前記変換工程によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定工程と、
    前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
12. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御方法であって、
    読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程と、
    前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程と、
    前記変換工程の実行を制限するための上限総金額と、前記変換工程で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換工程の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程と、
    前記変換工程の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定工程と、
    前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
13. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御を実現するプログラムであって、
    読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程のプログラムコードと、
    前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程のプログラムコードと、
    前記変換工程によって変換するオブジェクト数の上限値を、複数種類の管理単位毎、かつ前記分割工程で分割可能な属性の種類毎に管理する管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程のプログラムコードと、
    前記変換工程によって変換した属性毎の累積オブジェクト数が、前記管理テーブルで管理されている上限値に達しているか否かを判定する判定工程のプログラムコードと、
    前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程のプログラムコードと
    を備えることを特徴とするプログラム。
14. 原稿を読み取って得られる原稿画像に対して、複数種類の機能を実行することが可能な画像処理装置の制御を実現するプログラムであって、
    読取部で読み取られた原稿画像を属性毎に複数のオブジェクトに分割する分割工程のプログラムコードと、
    前記原稿画像を前記分割工程で分割した各オブジェクト毎にベクトルデータに変換する変換工程のプログラムコードと、
    前記変換工程の実行を制限するための上限総金額と、前記変換工程で属性別にオブジェクトを変換する場合に課金する単価と、前記変換工程の実行によって算出される前記単価に基づく累積課金額を、複数種類の管理単位毎に管理する課金用管理テーブルを記憶媒体に保持する保持工程のプログラムコードと、
    前記変換工程の実行によって算出された累積課金額が、前記管理テーブルで管理されている上限総金額に達しているか否かを判定する判定工程のプログラムコードと、
    前記判定工程の判定結果に基づいて、前記変換工程の実行を制限する制限工程のプログラムコードと
    を備えることを特徴とするプログラム。

Images