JP2006172284A - 画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 装置外へ多量の画像データを送出することなく、かつ高いパフォーマンスで認識処理を実行できるようにする。
【解決手段】 本発明では、例えば、スキャナを備えた機器において紙の文書に書かれた内容を認識させようとする際に、読み込み直後に画像に領域分割処理を施し、その結果を利用して部分領域毎に認識動作をオペレータに指示させるようになっているので、認識対象項目ごとに、認識サービスを利用するか、プログラム・サーバからプログラム・モジュールをダウンロードして認識するか、ローカル保存された汎用認識プログラム・モジュールで認識するかの選択を可能とすることで、より効率的に認識処理を実行できるようになる。
【選択図】 図４

Description

本発明は、原稿画像データの認識処理に関するものである。

近年、顧客サービス業等におけるデータの集計、管理、保存などは電子的に行われることが一般的となった。一方、それらのデータを顧客から収集する際などには、可搬性・普遍性に優れたメディアである紙を利用することが依然として多い。

紙に書かれたデータを電子化するためには、紙の内容を電子的なデータである画像へ変換する装置と、さらに画像の中の文字などを認識して意味のあるデータへ変換する処理が必要となる。

紙を画像化するスキャナ装置は、旧来はコンピュータの周辺機器として接続され、コンピュータのプログラムに沿ってのみ動作するものであった。一方、昨今、スキャナを備えた機器自身が汎用のＣＰＵとユーザインタフェースとを塔載し、このＣＰＵで機器制御以外のプログラムも実行できるようになっている場合がある。この場合機器単体でスキャン以外の様々な処理をさせることも可能となっている。

これを利用して、紙を単なる画像に変換するだけに留まらず、認識プログラムを実行し紙の内容を意味のあるデータとして活用することも、スキャン装置単体で実行可能になってきている。

例えば、スキャナ・プリンタ機能などを１台に統合した複合機と呼ばれる装置においては、原稿から宛名文字を読みとって文字コードに変換する処理を内部に持つことで、読みとった宛名をはがきや封筒にプリントアウトする機能を追加することが可能となる。

又、複合機にハードディスク装置とネットワーク機能を付加し、読み取った原稿を蓄積するデータベースとして利用する際に、さらに原稿の内容までを認識することができれば、その文字列から内容に関するキーワードなどを抽出して検索のためのインデックスとして使用することが可能になる。

しかしこの場合、次のような問題点があった。

問題点１．機器に組み込まれるＣＰＵが低速のため、文字認識処理などは処理時間が膨大となる、または使用できるメモリに制限があるため実行不可能な処理があるなど、パフォーマンスが不足する
問題点２．格納しておけるプログラムに限度があるために、処理内容が限定されてしまう。

従来、前記問題点１に対しては、ネットワークに接続された外部のコンピュータへ画像を送信して所望の処理を実行させ、その結果を受信して利用する方法（以下方法Ａとする）が提案されている（例えば、特許文献１）。

また、前記問題点２に対しては、プログラムをネットワークに接続されたサーバに保存しておき、使用するプログラムを装置に動的にダウンロードして実行させるという方法（以下方法Ｂとする）があった（例えば、特許文献２）。
特開２００２−２６９２５３号公報 特開２００３−８４９２９号公報

しかしながら方法Ａには、スキャンした画像をまるごと送信してしまうために、画像のサイズが大きい場合にネットワーク帯域を圧迫してしまうという問題があった。特にカラーの原稿を高解像度で処理したい場合、情報主体であるテキスト部分に画像劣化を発生させないためには圧縮率を一定以上高めることができないので、数〜十数ＭＢの画像がネットワークを流れることになっていた。

一方、方法Ｂは画像を送出しないですむため、ネットワーク帯域を圧迫しないが、機器内のＣＰＵパワー、メモリ資源制限に起因するパフォーマンス不足問題は解消されない。

本発明の目的はこれらの問題を解決するために、処理最中に装置外へ多量の画像データを送出することなく、かつ高いパフォーマンスで処理を実行する画像処理装置および処理方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば、本発明の画像処理装置は、原稿画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割手段と、前記領域分割手段で抽出された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択手段と、前記選択手段で選択に応じて、前記認識対象領域毎に、外部の認識装置に送信して認識処理させるか否か判断する判断手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するために、例えば、本発明の画像処理装置は、原稿画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割手段と、前記領域分割手段で抽出された複数の認識対象領域を識別可能な状態でディスプレイに表示させ、前記表示された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択手段と、前記選択手段で外部の認識装置に送信して認識処理させると選択された場合、当該認識対象領域を当該外部の認識装置に送信して認識処理させ、一方、前記選択手段で外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理させると選択された場合、当該外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理し、さらに一方、前記選択手段で予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させると選択された場合、前記予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させるように制御する制御手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、スキャナを備えた機器において紙の文書に書かれた内容を認識させようとする際に、読み込み直後に画像に領域分割処理を施し、その結果を利用して部分領域毎に認識動作をオペレータに指示させるようになっているので、認識対象項目ごとに、認識サービスを利用するか、プログラム・サーバからプログラム・モジュールをダウンロードして認識するか、ローカル保存されたプログラム・モジュールで認識するかの選択を可能とすることで、より効率的に認識処理を実行できるようになる。

また、外部の認識サービス・サーバを利用する場合、部分領域を送信するので、ネットワーク負荷が軽くなる。

また、プログラム・モジュールをダウンロードして認識処理する場合、各認識対象領域に適したプログラムが利用可能となる。

（実施例１）
図１に実施例１の画像処理システムの構成図を示す。

本発明に係る画像処理装置１００はローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）あるいはインターネット１０１などのネットワーク上にあり、該ネットワーク１０１を介して認識処理サービス・サーバ１０２、およびモジュール・サーバ１０３に接続されている。認識処理サービス・サーバ１０２は、画像をネットワーク経由で受けとり、その内容を認識して、認識結果のデータを当該画像の送信元に返信する機能を有する。モジュール・サーバ１０３は、画像処理装置１００が実行可能なプログラムモジュールを保持し、画像処理装置１００の要求に応じて、該要求を満たすプログラムモジュールを送信する。

図２に画像処理装置１００のハードウェア構成を示す。

２００は画像処理装置１００の動作を制御するＣＰＵ部、２０１はＣＰＵがソフトウェアプログラムを実行し、また画像などのデータを一時保持するメモリ部、２０２はプログラムやデータ、画像などを恒久的に記憶するハードディスクなどの記憶装置部、２０３は紙原稿を読み取るスキャナ部、２０４は画像を紙へと記録するプリンタ部、２０５はキーあるいはディスプレイに附属するタッチパネル等によりユーザから情報入力をおこなう操作部、２０６はユーザーに情報を提示するディスプレイ部、２０７はネットワークと接続するネットワークＩ／Ｆ部、であり、これらはそれぞれバス２０８にて接続されている。

図３に画像処理装置１００で実行される本発明を構成するためのソフトウェア（コンピュータプログラム）の構成を示す。

３００は機器の基本ソフトウェアであるオペレーションシステム（ＯＳ）部であり、３０１〜３０８のソフトウェアはこのＯＳの管理下で動作する。

３０１はスキャナ部２０３を制御し、紙面情報を光電変換した画像データをメモリ部２０１に取り込むスキャナ制御部である。

３０２はプリンタ部２０４を制御し、２０１メモリ部上の画像を紙へと結像させるプリンタ制御部である。

３０３は記憶装置部２０２を制御してファイルの読み書きを提供するファイル・システム部である。

３０４は、ディスプレイ部２０５および操作部２０６を通じて情報の入出力制御をおこなうユーザ・インタフェース部である。

３０５は、スキャンした画像を解析して文字、図画、写真、表、線などの領域を抽出するように制御するための領域分割処理部である。なお、この領域分割処理は公知の領域分割方法を用いればよく、例えば、ＵＳＰ５６８０４７８“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”（Ｓｈｉｎ−Ｙｗａｎ Ｗａｎｇら／ Ｃａｎｏｎ Ｋ．Ｋ．）などに記載の領域分割方法を用いればよい。この例では、文書画像中の黒画素の８連結輪郭塊、白画素の４連結輪郭塊の集合を抽出し、その形状、大きさ、集合状態などから、文字、絵や図、表、枠、線といった文書に特徴的な領域を抽出している。

３０６は画像の一部、あるいは全部に対して認識処理などの処理プログラムを実行するモジュール実行部である。ただし、ここで言う処理プログラムとは、ＣＰＵ２００によって実行されるすべてのコード、すなわち機器各部の基本的制御の為に実行されるコードをも含んだ広義のプログラムではなく、装置の機能を拡張する為の、具体的にはスキャンした画像データに処理を施してデータを得るための各種モジュールのコードを指している。

なお、実例としてはＪＡＶＡ（登録商標）（ＴＭ）技術を利用することができる。ＪＡＶＡ（登録商標）（ＴＭ）技術ではＯＳ上の１プロセスとして動作する仮想マシンが、この仮想マシン用のコードとして書かれたプログラムモジュールを実行する。

３０７はモジュールのコードをモジュール・サーバ１０３からダウンロードするように制御するためのモジュールダウンロード部である。

３０８は、画像に対する認識処理などを行なう認識処理サービス・サーバ１０２に対して、画像を送ってその処理結果を受信する、ネットワーク・サービス実行部である。

次に、画像処理装置１００の動作を説明する。

ここでは、顧客が記入した登録用紙の内容を電子データ化して利用することを例として説明する。動作の概略は、図５のような顧客が記入した登録用紙をスキャンさせると、記入内容である住所・氏名などを項目毎に認識処理を行い、文字コードに変換したデータを得て、それらのデータと画像とをセットで保管し、かつ図６のような返送用紙をプリントアウトする、ものとする。

この動作の詳細を図４のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ４０１では、オペレータが登録用紙をスキャナ部２０３にセットし、操作部２０６より読み取り開始を指示するのを検知し、登録用紙をスキャンする。

ステップＳ４０２では、スキャナ部２０３が読み取った画像をメモリ部２０１に一時保存する。

ステップＳ４０３では、メモリに蓄えられた１枚分の画像に対し、ソフトウェア構成図中の領域分割処理部３０５のプログラムが実行され、文字、図画、写真、表、線などの属性に基づいて複数の領域に分割し、領域分割結果データが得られる。図７に領域分割の様子とその結果データの例７００を示す。７００では７０１，７０３が文字領域、７０２が表領域となっている。さらに表の中の各セルにおいて、セル中の文字列に対応して文字領域７０４〜７１８が抽出されている。なお、領域分割結果データは各領域の矩形座標を保持する。

ステップＳ４０４では、画像が適度に縮小され、かつ領域分割結果が当該縮小された画像上に枠として上書きされて、ディスプレイ上に表示される。なお、このとき、認識対象領域を絞ってオペレータの選択作業能率が向上するように、表内の手書き部分らしい大きな文字の領域のみを表示するようにしてもよい。図８にディスプレイ上での表示例を示しており、例えば赤色の枠で各領域が囲まれているものとする。

ステップＳ４０５では、オペレータがディスプレイに表示された枠を選択することで、認識対象領域を指定する。この選択指定の方法は、タッチパネルなどで直接枠に触れる形で指定してもよいし、選択対象となる枠を方向キーで選んでから決定キーが押下されるとその枠を指定するように構成してもよい。

ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５でオペレータにより選択された領域を何の項目として認識するかをオペレータに選択させる。ここでは、「住所」「氏名」「電話番号」「選択肢（数字）」「選択肢（英字）」のうちから選はせるものとする。

ステップＳ４０７では、領域の認識手段を次の３つの選択肢から選択させる。（１）認識サービス・サーバを利用して認識、（２）プログラム・サーバよりプログラム・モジュールをダウンロードして認識、（３）ローカルのプログラム・モジュールを用いて認識。

なお、このステップＳ４０７の認識手段を選択させる際、ステップＳ４０６でオペレータが選んだ項目内容に従って、装置がその項目内容を認識するために提供可能な複数の手段を提示するものとする。そして、オペレータがその中から所望の認識手段を選択することが可能となる。

認識手段とその場合のパフォーマンスの関係は実際には個々の事例に依存するが、比較的一般的な特徴をふまえた各手段の例を次に示す。

認識サービス・サーバ利用の場合、画像処理装置のＣＰＵやメモリなどに比べて高性能なＣＰＵや大容量メモリなどを有することができるので、複雑な認識ロジックで構成される認識処理が提供可能である。特にサーバの資源を十分に利用した、大きなサイズの辞書を必要とする多字種の認識、あるいは語データベース照合による後処理補正を伴う認識などを提供できる。なお、複雑な認識ロジックを利用できるので認識精度が高く、性能の高いサーバであれば認識速度も速いという特徴を有するが、ネットワークに画像を送信するため、その画像サイズが大きかったり、あるいは領域ごとの処理で回数が多い場合、通信オーバーヘッドによる処理時間増加がおこりうるという欠点もある。

プログラム・モジュールをダウンロードして認識する場合、その項目の認識処理に特化した認識プログラムをダウンロードさせることができ、ある程度複雑な認識ロジックで構成される認識処理が提供可能であるが、機器の資源（ＣＰＵ・メモリ）を使用するので認識サービス・サーバでの認識処理に比べると認識精度はやや劣り、また認識速度は遅くなるが、画像を送信する必要がないので通信による時間増加はないという特徴を有する。なお、巨大な辞書などを併せてダウンロードする必要がある場合はそのぶんのパフォーマンスの低下がありうるが、複数の項目を処理する場合などに一度ダウンロードしたモジュールを続けて使用することで、サーバ手段の場合に比べて効率が良くなる場合もある。

ローカルに保存された汎用の認識プログラム・モジュールを利用する場合は、機器ＣＰＵが処理するので認識時間がかかるが、画像を含めて一切の送受信をおこなわないので通信による時間増加はない。しかしながら、機器内の限られた保存スペースは、各々の認識対象項目に特化されたプログラムを複数保存するには適さず、汎用性の重視されたプログラムや簡単な認識処理プログラムが保存されているので、認識サービス・サーバを利用する場合やプログラム・モジュールをダウンロードする場合に比べて認識精度は劣ることになる。

本実施例では、オペレータが、「住所」項目を認識させる際には、住所データベースによる認識結果修正処理を備えた住所認識用の認識サービス・サーバによる認識処理を選び、「氏名」と「電話番号」を認識させる際にはそれぞれ人名と電話番号とに特化された文字認識プログラム・モジュールをダウンロードして認識させる認識処理を選び、「選択肢（数字）」を認識する際にはローカルの認識プログラム・モジュールを使用する認識処理を選んだものとする。なお、本実施例では、手書き文字認識処理を例として説明しているが、この認識処理に限るものではなく、活字文字認識処理や印影認識処理、社章等のマーク認識処理などであってもよい。

なお、常にオペレータが３つの選択肢から効率を勘案して選択する例に限定される必要はない。例えば、項目の認識に適当なローカルのプログラム・モジュールが存在しない場合は（３）の選択肢を表示しないようにしてもいいし、あるいは例えば、精度あるいは効率が著しく低い認識手段は提示しないようにしてもいいし、プログラム・モジュールコード量と画像のサイズを比較して総量の少ないほうを推奨する形で提示するような、半自動でオペレータの選択を補助するようにしてもよい。

また、３つの選択肢に対して、それぞれ異なる使用料を課す仕組みを加え、それに発生する料金をオペレータに提示したり、該料金を選択条件として選択肢を表示する際の絞込みに利用したりするようにしてもよい。この際、ダウンロードしたプログラム・モジュールの使用回数に制限をするなどしてもよい。

図４に戻って、ステップＳ４０７で（１）の選択肢が選ばれた場合、ステップＳ４０８に進む。ステップＳ４０８では、選択された認識サービス・サーバに対して認識処理をリクエストするとともに、その認識対象領域を切りとった画像を該サーバへ送信する。そしてその認識結果を認識サービス・サーバより受信してＳ４１３へ進む。

ステップＳ４０７で（２）の選択肢が選ばれた場合、ステップＳ４０９に進む。ステップＳ４０９では、プログラム・サーバに対して、Ｓ４０５で選択された項目を認識するためのプログラム・モジュールのダウンロードをリクエストする。ただし、使用するプログラム・モジュールが既に実行部にロードされていた場合はリクエストはおこなわない。プログラム・モジュールを受信後、ステップＳ４１０で当該ダウンロードしたプログラムを実行して認識結果を取得し、Ｓ４１３に進む。

ステップＳ４０７で（３）の選択肢が選ばれた場合、ステップＳ４１１に進む。ステップＳ４１１では、ローカルファイル等に保存されたプログラム・モジュールをプログラム・モジュール実行部にロードする。ステップＳ４１２でこのプログラムを実行して認識結果を取得し、Ｓ４１３に進む。

ステップＳ４１３では、項目と認識結果とを対にしてメモリに蓄積する。

ステップＳ４１４では、オペレータが別の領域を認識するか、認識を終了するかを選択する。別の領域を認識する場合はＳ４０５に戻り、認識を終了する場合はＳ４１５に進む。

ステップＳ４１５では、各項目と認識結果とが対になるデータのリストと、読みとった画像とをファイル・システムに保存する。

ステップＳ４１６では、データのリストから必要項目の認識結果を読み出して返送用紙を作成する。例えば、返送用紙フォーマットの所定項目に、対応する認識結果の文字コード列からなる内容に基づいて文字フォントで書き出して紙にプリント出力する。例えば、作成された返送用紙の出力結果は図６のようになる。

以上述べたように、オペレータが紙の原稿内容を装置に認識させようとするときに、読み込み直後に画像に領域分割処理を施し、その結果を利用して部分領域毎に認識動作をオペレータに指示させるように構成されている。

したがって、認識サービス・サーバーを利用して認識させるように指示された場合は、部分領域のみの画像が送信されるのでネットワークに大きな負荷が発生しない。

また、プログラム・サーバからプログラム・モジュールをダウンロードして認識処理をおこなうように指示された場合は、認識対象となる項目に則したプログラムを選択して利用することができ、項目ごと最適なパフォーマンスを得ることができる。

また、認識対象項目ごとに、認識サービスを利用するか、プログラム・サーバからプログラム・モジュールをダウンロードして認識するか、ローカル保存されたプログラム・モジュールで認識するか、の選択が可能なので、より細かなパフォーマンス最適化が可能である。更に、認識にかかる料金も勘案して処理を選択できるので、ユーザーの予算に応じて適切な認識処理を行なうことができる。

また、図９のように用紙毎にフォーマットが異なるような原稿を読み込んだ場合においても、領域分割処理をおこない、各領域の所望の項目に対して所望の認識処理をオペレータがすばやく指示することができる。

（実施例２）
実施例１では、スキャンした画像を解析する領域分割処理部は予め機器に組み込まれているソフトウェア構成の一部としたが、他の認識プログラム・モジュールと同様に、処理の際にプログラム・サーバからダウンロードして実行する領域分割処理モジュールとして構成してもよい。その場合でも、実施例１と同じ効果が得られる。

（実施例３）
上述した実施例１乃至２において、オペレータに対して認識手段の選択肢を提示する前に、項目領域の画像の項目種別を認識するローカルプログラム・モジュールを実行し、その結果によって提示する認識手段を変更してもよい。たとえば、項目内容の種別が印刷文字か手書き文字か、あるいは印鑑の押印影かを判別するプログラムを用いて、その結果により印刷ならばローカルの、手書ならばプログラム・サーバの、印影ならば認識サーバによる認識手段を提示させてもよい。その場合でも上述した実施例と同じ効果が得られるとともに、各項目内容に適した認識手段が提示されるのでオペレータは選択肢を選びやすくなる。

また、上述した実施例において、領域分割処理の結果を修正する処理を加えても良い。例えば、ステップＳ４０４で画像と領域分割結果の枠とを表示した際に、オペレータの操作により領域範囲を修正したり、新たな領域範囲を追加したりすることができるようにすればよい。このように構成すれば、領域分割で失敗した領域に対しても認識処理を行なうことができる。

以上、実施例１乃至３で述べたように、本発明によれば、オペレータがスキャナを備えた機器において対話的操作で紙の文書に書かれた内容を認識させようとする際に、読み込み直後に画像に領域分割処理を施し、その結果を利用して部分領域毎に認識動作をオペレータに指示させるようになっているので、認識対象項目ごとに、認識サービスを利用するか、プログラム・サーバからプログラム・モジュールをダウンロードして認識するか、ローカル保存されたプログラム・モジュールで認識するかの選択を可能とすることで、より効率的に認識処理を実行できるようになる。

画像処理システムの構成図 画像処理装置の構成図 画像処理装置のソフトウェア構成例 実施例１における処理フローチャート 顧客記入済みの登録用紙例 返送用紙例 領域分割結果データを示す図 ディスプレイに表示された画像と各領域とを示す図 様々なフォーマットの原稿画像を示す図

Claims (16)

1. 原稿画像データを入力する画像入力手段と、
   前記画像入力手段で入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割手段と、
   前記領域分割手段で抽出された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択手段と、
   前記選択手段で選択に応じて、前記認識対象領域毎に、外部の認識装置に送信して認識処理させるか否か判断する判断手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記選択手段では、認識処理の選択肢として、外部の認識装置に送信して認識処理させる第１の選択肢と、外部装置からプログラムをダウンロードして認識処理させる第２の選択肢と、前記画像処理装置に格納されている認識処理プログラムを利用して認識処理させる第３の選択肢と、を提供してオペレータに選択させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記判断手段は、前記選択手段で第１の選択肢が選択された認識対象領域を、前記外部の認識装置に送信して認識処理させると判断することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記判断手段は、前記選択手段で第２の選択肢が選択された認識対象領域に対して、前記外部装置からプログラムをダウンロードし、前記画像処理装置において当該認識対象領域の認識処理させると判断することを特徴とする請求項２又は３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 前記判断手段は、前記選択手段で第２の選択肢が選択された認識対象領域に対して、前記プログラムをダウンロード済みの場合は、当該ダウンロード済みのプログラムを利用し、前記画像処理装置において当該認識対象領域の認識処理させると判断することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記判断手段は、前記選択手段で第３の選択肢が選択された認識対象領域に対して、前記画像処理装置内に格納されている認識処理プログラム・モジュールをロードし、前記画像処理装置において当該認識対象領域の認識処理させると判断することを特徴とする請求項２乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 前記選択手段は、前記領域分割手段で抽出した各認識対象領域の種別を判別し、各認識対象領域の種別に応じて選択可能な認識処理を決定し、当該決定された選択可能な認識処理の中からオペレータに選択させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記選択手段で選択された認識処理を各認識対象領域に対して実行して得た認識結果を、前記原稿画像領域と対応付けて保存する保存手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
9. 前記選択手段で選択された認識処理を各認識対象領域に対して実行して得た認識結果に基づいて、出力用の原稿を作成する作成手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記選択手段では、前記領域分割手段で抽出された複数の認識対象領域を識別可能な状態でディスプレイに表示させ、当該識別可能に表示された複数の認識対象領域からオペレータにより選択された認識対象領域に対して、実行させる認識処理を選択させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
11. 原稿画像データを入力する画像入力手段と、
    前記画像入力手段で入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割手段と、
    前記領域分割手段で抽出された複数の認識対象領域を識別可能な状態でディスプレイに表示させ、前記表示された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択手段と、
    前記選択手段で外部の認識装置に送信して認識処理させると選択された場合、当該認識対象領域を当該外部の認識装置に送信して認識処理させ、一方、前記選択手段で外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理させると選択された場合、当該外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理し、さらに一方、前記選択手段で予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させると選択された場合、前記予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させるように制御する制御手段と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
12. 画像を処理する装置を制御するための画像処理方法であって、
    原稿画像データを入力する画像入力ステップと、
    前記画像入力ステップで入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップで抽出された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択ステップと、
    前記選択ステップで選択に応じて、前記認識対象領域毎に、外部の認識装置に送信して認識処理させるか否か判断する判断ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。
13. 画像を処理する装置を制御するための画像処理方法であって、
    原稿画像データを入力する画像入力ステップと、
    前記画像入力ステップで入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップで抽出された複数の認識対象領域を識別可能な状態でディスプレイに表示させ、前記表示された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択ステップと、
    前記選択ステップで外部の認識装置に送信して認識処理させると選択された場合、当該認識対象領域を当該外部の認識装置に送信して認識処理させ、一方、前記選択ステップで外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理させると選択された場合、当該外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理し、さらに一方、前記選択ステップで予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させると選択された場合、前記予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させるように制御する制御ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。
14. 原稿画像データを入力する画像入力ステップと、
    前記画像入力ステップで入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップで抽出された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択ステップと、
    前記選択ステップで選択に応じて、前記認識対象領域毎に、外部の認識装置に送信して認識処理させるか否か判断する判断ステップと
    の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
15. 原稿画像データを入力する画像入力ステップと、
    前記画像入力ステップで入力された原稿画像データから、複数の認識対象領域を抽出する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップで抽出された複数の認識対象領域を識別可能な状態でディスプレイに表示させ、前記表示された認識対象領域毎に、実行させる認識処理をオペレータに選択させる選択ステップと、
    前記選択ステップで外部の認識装置に送信して認識処理させると選択された場合、当該認識対象領域を当該外部の認識装置に送信して認識処理させ、一方、前記選択ステップで外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理させると選択された場合、当該外部装置から認識処理プログラムをダウンロードして認識処理し、さらに一方、前記選択ステップで予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させると選択された場合、前記予め格納されている汎用認識処理プログラムを利用して認識処理させ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コンピュータプログラム。
16. 請求項１４又は１５のいずれかに記載のコンピュータ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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