JP2009060498A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】変換処理の負荷を減らし、変換後の情報量を少なくする画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の画像抽出手段は、画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出し、ベクトル変換手段は、前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換し、出力手段は、前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する。
【選択図】図1

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
画像データ全体又はその画像内の個々の文字画像に対して、ベクトル情報(アウトライン情報を含む)への変換を行う技術が知られている。
これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、紙原稿中の文字をアウトライン化する際には、できるだけ高解像度で二値化した文字オブジェクト二値画像をアウトライン化した方が、高画質なアウトラインデータを生成できるが、一方で、高解像度二値画像をアウトライン化する際には、情報量が多いためにアウトライン化に処理時間がかかるという問題点を鑑み、処理時間を短縮しつつ、高品位なアウトライン化画像を生成することを目的とし、小さな文字は高解像度二値画像よりアウトライン化し、大きな文字は低解像度二値画像よりアウトライン化することが開示されている。
また、文書画像を対象とした文字認識では、その文書画像内から認識すべき文字を1つずつ切り出す技術が必要である。
これに関連する技術として、例えば、特許文献2には、文字の種類を誤りなく自動的に認識し、文字認識の際に操作者が文字の種類を切り分ける負荷を軽減すると共に、無駄な動作をさせないようにすることを目的とし、文書画像を認識する文書認識装置におけるマーク取り出し手段は、文書画像内の文字行に対して、連結した黒画素塊を取り出し、マーク解析手段により前記黒画素塊の最下辺の座標における黒画素塊の分布を解析し、文字識別手段は、前記マーク解析手段により解析された黒画素塊の分布に基づいて文字の種類を識別し、マークの解析は、黒画素塊の外接矩形間の接触関係を取り出し、その接触関係にある個数を計数したり、あるいは黒画素塊の外接矩形の縦方向又は横方向のマークの個数を計数することによって行うことが開示されている。
また、例えば、特許文献3には、文書画像から、認識との併用を必要とせずに、高速、高精度に文字を切り出すことを目的とし、縮小した文書画像から文字列を切り出し、文字の変化を文字変形率という形で推定し、接触文字を複数の特徴で複数に切り分け、文字列中の文字外接矩形の考えられる全ての組み合わせに対し、それぞれ評価関数を計算し、その評価関数の値が最適な矩形の組み合わせを文字切り出し結果とする、高速、高精度な文字切り出し方法が開示されている。
また、例えば、特許文献4には、漢字、仮名文字等の文字幅が揃っている一般文字に、英文字などの特殊文字が混在し、文字幅が変動しても、正確に、短時間で切り出し、認識を行うことを目的とし、入力部より入力された画像から黒画素連結成分の外接矩形を外接矩形抽出部により抽出し、抽出された外接矩形で垂直方向に重なる外接矩形を統合し、基本矩形作成部により基本矩形を作成し、この基本矩形の形状位置より、一般文字列、特殊文字列のどちらの文字列であるか文字列判定部により判定し、一般文字列であれば、推定しておいた標準文字幅に基づき、基本矩形を統合し、認識を行い、特殊文字列であれば、統合は行わず、基本矩形単独で認識を行い、これにより、切り出し,認識の繰り返しを最小限に抑え、切り出し精度の向上、処理時間の短縮を実現できることが開示されている。
また、例えば、特許文献5には、日本語文字認識において、文字間の区切位置を明確にし、誤切り出し、誤認識を最小限とすることを目的とし、最も確からしい認識文字コードを出力するため、文字部分の連結成分の外接矩形を抽出する手段と、隣接する外接矩形が横書き文書ならば上下方向に、縦書き文書ならば左右方向に重なっている場合に統合を行う(基本矩形)手段と、基本矩形が単独で1文字として決定できるか否かを判定し、決定できない場合、該基本矩形の範囲を検出し、この範囲に対し切り出し候補として隣接する基本矩形の統合の組み合わせを求め、それぞれに優先順位をつける手段と、全切出候補を認識し、切り出し優先順位及び認識類似度より最も確からしい認識文字コードを出力する手段を有する日本語文字認識装置が開示されている。
特開2006−253892号公報 特開平05−028301号公報 特開平05−120481号公報 特開平05−143776号公報 特開平05−174185号公報
ところで、画像データ全体又はその画像内の個々の文字画像の全てに対して、ベクトル情報への変換を行うと、変換処理の負荷が増え、変換後の情報量が多くなる。
本発明は、画像データをベクトル情報に変換し、残りの画像データをまとめて出力することで、変換処理の負荷を減らし、変換後の情報量を少なくする画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項1記載の発明は、画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。
請求項2記載の発明は、前記画像抽出手段は、画像データから画素の塊を切り出す切出手段と、前記切出手段によって切り出された画素の塊から同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する代表画像生成手段を具備し、前記ベクトル変換手段は、前記代表画像生成手段によって生成された代表の画素の塊をベクトル情報に変換することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置である。
請求項3記載の発明は、コンピュータを、画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラムである。
請求項1の画像処理装置によれば、ベクトル変換にかかる処理の負荷を軽減することができるようになる。
請求項2の画像処理装置によれば、さらにベクトル変換にかかる処理の負荷を軽減し、変換後の情報量を少なくすることができるようになる。
請求項3の画像処理プログラムによれば、ベクトル変換にかかる処理の負荷を軽減することができるようになる。
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態を説明する。
図1は、本発明を実現するにあたっての第1の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウエア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させること、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
なお、画像データとは、画像を、数値を有した点(ドット)の羅列として表現したデータをいい、ビットマップ画像、ラスタ画像ともいわれる。圧縮又は暗号化等が行われた画像データでもよいが、ベクトル情報又はアウトライン情報は含まれない。画像データを格納するファイル形式として、BMP(BitMaP)、TIFF(Tagged Image File Format)、PNG(Portable Network Graphics)、JPEG/JPEG2000(Joint Photographic Experts Group)、GIF(Graphics Interchange Format)などがある。また、本実施の形態で扱う画像データは、1枚の画像であってもよいし、複数枚の画像データであってもよい。なお、本実施の形態における対象とする画像データとして、2値画像の画像データを主に例示する。
また、画素の塊とは、4連結又は8連結で連続する黒画素領域(あるいは、白黒反転文字の場合は、「4連結又は8連結で連続する白画素領域」)を少なくとも含み、これらの画素領域の集合をも含む。これらの画素領域の集合とは、4連結等で連続した画素領域が複数あり、その複数の画素領域は近傍にあるものをいう。ここで、近傍にあるものとは、例えば、互いの画素領域が距離的に近いもの、文章としての1行から1文字ずつ切り出すように縦又は横方向に射影し、空白地点で切り出した画像領域、又は一定間隔で切り出した画像領域等がある。
なお、1つの画素の塊として、1文字の画像となる場合が多い。ただし、実際に人間が文字として認識できる画素領域である必要はない。文字の一部分、文字を形成しない画素領域等もあり、前述した画素の塊であればよい。以下、「文字」又は「文字画像」という場合は、特に断りがない限り「画素の塊」の意で用いる。
また、ベクトル化には、アウトライン化を含む。アウトライン化とは、文字画像の輪郭形状をベジエのような曲線等で近似して表す方法である。このような手法の例として、特許文献1記載の技術を挙げることができる。また、ベクトル化とは、対象として文字画像に限られず、前述の画素の塊を対象として、直線、円弧、ベジエ曲線、面、塗り潰し等の数式(アルゴリズム等を含む)等の描画情報によってその画像を表現するものである。以下、アウトライン化を主に例示して説明するが、その他のベクトル化であってもよい。また、ここでは、文字画像に文字コードを割り当てたファイルを生成することもベクトル化に含める。
また、ベクトル情報から画像データを生成すること(ベクトル化の逆)をレンダリング処理という。
また、ファイルとは、一つの単位として記憶又は処理される、名前の付いた情報の集合であり、OS(オペレーティングシステム)や応用ソフトウエアがプログラムやデータを扱う際のひとまとまりの単位となるものである。
本実施の形態は、図1に示すように、文字切り出しモジュール11、文字層出力モジュール12、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール14を有している。
文字切り出しモジュール11は、文字層出力モジュール12、2値画像層出力モジュール13と接続されており、入力画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像である文字画像(画素の塊)を切り出し(抽出し)、切り出した文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を文字層出力モジュール12へ渡す。そして、文字画像以外の画像を2値画像層出力モジュール13へ渡す。
また、文字画像を抽出するのに、文字認識ソフトウエアなどを利用してもよい。例えば、ひらがなの「い」の画像は、2つの連結画素領域の集合である。このような文字を認識するためには、複数の連結画素成分をまとめる必要がある。文字画像を抽出するため、文字認識ソフトウエアなどを利用して、その文字認識ソフトウエアが抽出した文字矩形を用いて文字画像を抽出するようにしてもよい。そして、文字として認識できた矩形以外の部分を、文字画像以外の画像として2値画像層出力モジュール13へ渡すようにしてもよい。
文字層出力モジュール12は、文字切り出しモジュール11、出力ファイル形成モジュール14と接続されており、文字切り出しモジュール11から切り出した文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を受け取り、文字画像をベクトル情報に変換して、出力ファイルを形成する文字層のデータを生成する。そして、出力ファイル形成モジュール14へそのデータを渡す。
2値画像層出力モジュール13は、文字切り出しモジュール11、出力ファイル形成モジュール14と接続されており、文字切り出しモジュール11から文字画像以外の画像を受け取り、出力ファイルを形成する2値画像層のデータを生成する。そして、出力ファイル形成モジュール14へそのデータを渡す。
2値画像層出力モジュール13では、例えば、2値画像を符号化して、2値画像層のデータを出力する。2値画像層のデータとしては、CCITT G3、CCITT G4、JBIG、JBIG2などの2値画像用圧縮方式を用いて作成すればよい。又は、LZなどの他の方式を用いて圧縮してもよい。あるいは、単なる無圧縮のビット列としてもよい。
出力ファイル形成モジュール14は、文字層出力モジュール12、2値画像層出力モジュール13と接続されており、文字層出力モジュール12から文字層のデータを、2値画像層出力モジュール13から2値画像層のデータを、それぞれ受け取って出力ファイルを生成する。
出力ファイルのデータ構造を図4に示す。出力ファイル40は、文字層データ41と2値画像層データ42を有している。つまり、出力ファイル40は、文字切り出しモジュール11が受け付けた画像データの中から、同様の画素の塊をまとめた代表の画素の塊を変換したベクトル情報である文字層データ41と、前記画像データの中から、前記ベクトル情報としては変換されなかった2値画像層データ42により構成されている。
出力ファイル40の形式として、例えばPDF(Portable Document Format)(登録商標)を用いてもよい。なお、PDFの形式(フォーマット)を用いることを説明しているのであって、PDF内のデータとして、文字層データ41、2値画像層データ42のデータ構造の例が既にあるわけではないことを留意事項として記しておく。
出力ファイル40を受け取ったシステムは、出力ファイル40内の文字層データ41に対してレンダリング処理を行い、2値画像層データ42を合成して、文字切り出しモジュール11が受け付けた入力画像と同等の画像を生成する。なお、入力画像と同等の画像とは、その入力画像と同一の画像の他に多少の改変がなされたものであってもよい。
図2は、図1に示した第1の実施の形態における文字切り出しモジュール11内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
文字切り出しモジュール11は、画素塊抽出モジュール21、画素塊サイズ検証モジュール22、画素塊消去モジュール23を有している。
画素塊抽出モジュール21は、画素塊サイズ検証モジュール22と接続されており、入力画像から画素塊を抽出する。画素塊、その画素塊の抽出は、前述の説明の通りである。
画素塊サイズ検証モジュール22は、画素塊抽出モジュール21、画素塊消去モジュール23と接続されており、画素塊のサイズを検証する。つまり、画素塊をベクトル化すべき画像である文字画像とそれ以外の画像に分けて、文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を画素塊消去モジュール23、出力ファイル形成モジュール14へ渡す。例えば、画素塊のサイズの検証として、以下の手法((1)〜(3))がある。
(1)画素塊の黒画素数が閾値以上の場合は、図形などの大マークとして文字ではないと判断する。例えば、閾値として、10000などの値を示すことができる。
(2)画素塊の黒画素数が閾値以下の場合は、ノイズなどの小マークとして文字ではないと判断する。例えば、閾値として、5などの値を示すことができる。
(3)それ以外の画素塊は、文字画像とする。文字画像、その文字サイズ(切り出し文字の画像サイズ)と入力画像内における位置を抽出し、それを画素塊消去モジュール23、文字層出力モジュール12へ渡す。
また、前述の例では、画素塊の黒画素の数で文字か否かを判断したが、他の方法を用いてもよい。
例えば、画素塊を包含する矩形(外接矩形)を抽出し、その矩形の横幅あるいは縦幅のいずれかが閾値より大きければ、文字以外と判断するようにしてもよい。例えば、閾値として、1000などの値を示すことができる。
例えば、その矩形の横幅あるいは縦幅のいずれも閾値より小さければ、文字以外と判断するようにしてもよい。例えば、閾値として、3などの値を示すことができる。
さらに、前述の例での大きなマークを文字以外と判断しなくてもよい。
前述の例での小さなマークを文字以外と判断しなくてもよい。
画素塊消去モジュール23は、画素塊サイズ検証モジュール22と接続されており、文字画像と判断された画素塊を、入力画像から消去する。つまり、画素塊サイズ検証モジュール22から文字画像、その文字サイズと位置を受け取り、入力画像から、その位置にある文字画像を消去する。文字画像を消去した後の画像を、文字以外の画像として2値画像層出力モジュール13へ渡す。
図3は、図1に示した第1の実施の形態における文字層出力モジュール12内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
文字層出力モジュール12は、フォント登録モジュール31、文字コード決定モジュール32、文字層形成モジュール33を有している。
文字コード決定モジュール32は、フォント登録モジュール31、文字層形成モジュール33と接続されており、文字切り出しモジュール11の画素塊サイズ検証モジュール22から切り出し文字の画像を受け取り、それに対して文字コードを割り当てる。そして、その文字コードをフォント登録モジュール31、文字層形成モジュール33へ渡す。
この割り当てとしては、エスケープコードなどを割り当てないようにして、適当に割り当ててもよい。また、文字認識を行って、その文字コードを割り当ててもよいし、外字コードを割り当ててもよい。適当に割り当てる場合には、必ずしも、文字コード決定モジュール32に切り出し文字の画像を入力する必要はない。
フォント登録モジュール31は、文字コード決定モジュール32、文字層形成モジュール33と接続されており、文字切り出しモジュール11の画素塊サイズ検証モジュール22から切り出された文字画像と、文字コード決定モジュール32からその文字画像に対応する文字コードを受け取り、フォントファイルを生成して、文字層形成モジュール33へ渡す。
つまり、フォント登録モジュール31は、文字コード決定モジュール32で割り当てた文字コードに対応する文字形状をフォントファイル形式で登録する。フォントとしては、文字形状をアウトライン化して、アウトラインフォントとして登録してもよいし、ビットマップ形状のまま、ビットマップフォントとして登録してもよい。
文字層形成モジュール33は、フォント登録モジュール31、文字コード決定モジュール32と接続されており、フォント登録モジュール31からフォントファイル、文字コード決定モジュール32から文字コード、文字切り出しモジュール11の画素塊サイズ検証モジュール22から文字サイズと位置を受け取り、文字層データ41を生成して、出力ファイル形成モジュール14へ渡す。
つまり、文字層形成モジュール33は、フォント登録モジュール31で生成したフォントファイル形式のデータと、文字コード決定モジュール32で決定した文字コードと、各文字コードに対応する文字サイズと位置を一つのファイルにまとめる。各文字コードに全て文字サイズと位置が必要なわけではない。相対的にサイズと位置が決定できる場合には、必要な部分のみ指定すればよい。例えば、連続して文字サイズが変化しない場合は、最初に1回のみ指定すればよい。あるいは、Y座標が変化しない場合には、X座標のみ指定すればよい。あるいは、フォントのサイズが固定されている場合には、サイズを指定する必要はない。
そして、これらのデータを統合して文字層データ41として出力する。
なお、文字画像をアウトラインフォントとして登録する例を示したが、まず、2値画像である文字画像全体をアウトライン化して、このアウトライン情報を文字層としてもよい。
以上の動作で、文字層データと2値画像層データに分離すること、さらに文字層データと2値画像層データとで入力画像を表現する出力ファイルを生成することに関して説明した。
次に、文字層データと2値画像層データの例を図5に示す。
入力画像データ50を文字切り出しモジュール11が受け付ける。入力画像データ50を、文字画像と文字画像以外の画像に分離する。そして、文字層出力モジュール12が文字層データ51を、2値画像層出力モジュール13が2値画像層データ52を生成する。
つまり、入力画像データ50の文字部分(文字画像)だけ抜き出したものが文字層データ51である。2値画像層は、小さな画素塊や大きな画素塊を抜き出したものであり、図5に示す2値画像層データ52となる。なお、図5では、文字層データ51は人間が見ても文字と認識できる画像になっているが、必ずしもそのような画像でなくてもよい。理解不能な形状の画素塊であっても、文字画像として抜き出すようにしてもよい。
次に、第2の実施の形態を説明する。
図6は、第2の実施の形態の文字切り出しモジュール61内の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第1の実施の形態の文字切り出しモジュール11(図1参照)では、文字画像と判断された部分を入力画像から消去して、文字画像以外の画像を抜き出したが、他の方法も可能である。つまり、文字画像以外と判断された部分を画像内に復活(描画)させることで文字以外の画像を生成してもよい。
第2の実施の形態は、第1の実施の形態における文字切り出しモジュール11を図6に示すような文字切り出しモジュール61にしたものである。
文字切り出しモジュール61は、画素塊抽出モジュール21、画素塊サイズ検証モジュール62、画素塊復活モジュール63を有している。
画素塊サイズ検証モジュール62は、画素塊抽出モジュール21、画素塊復活モジュール63と接続されており、画素塊のサイズを検証する。つまり、画素塊をベクトル化すべき画像である文字画像とそれ以外の画像に分けて、文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を出力ファイル形成モジュール14へ渡し、文字画像以外の画像、その画像のサイズと位置を画素塊復活モジュール63へ渡す。なお、画素塊のサイズの検証手法は、第1の実施の形態における画素塊サイズ検証モジュール22と同様である。
画素塊復活モジュール63は、画素塊サイズ検証モジュール62と接続されており、画素塊サイズ検証モジュール62から受け取った文字画像以外の画像、その画像のサイズと位置を用いて、文字以外の画像を生成し、2値画像層出力モジュール13へ渡す。
次に、第3の実施の形態を説明する。
図7は、第3の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第3の実施の形態は、文字切り出しモジュール71、文字層出力モジュール76、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール75を有している。
文字切り出しモジュール71は、文字切り出し処理の結果として、切り出した文字画像を代表文字決定モジュール72へ、その文字サイズと位置を文字層出力モジュール76を介して出力ファイル形成モジュール75へ、文字以外の画像を2値画像層出力モジュール13へ渡す。それ以外は、第1の実施の形態における文字切り出しモジュール11と同様である。
文字層出力モジュール76は、代表文字決定モジュール72、フォント登録モジュール73、文字コード決定モジュール74を有している。
代表文字決定モジュール72は、文字切り出しモジュール71、フォント登録モジュール73、文字コード決定モジュール74と接続されており、文字切り出しモジュール71から切り出された文字画像を受け取り、同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する。
同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する処理、つまり文字画像の相似度を検証して代表文字を決定する方式として以下の処理((1)〜(6))を例に挙げる。
(1)切り出された文字画像である2枚の二値画像を入力する。
(2)2枚の入力画像の黒画素の重心をあわせる。
(3)重心をあわせた2枚の入力画像のXOR(eXclusive OR:排他的論理和)演算を行う。
(4)XOR演算の結果、1となった画素(相違する画素)の個数を数える。この個数が閾値以下であれば、類似する文字画像であると判断する。
(5)切り出された文字画像に対して、他の文字画像との相似度を前記の手法で計算し、次々に似ている文字画像をまとめる(似ている文字画像の集合を生成する)。
(6)このように似ている文字画像を共通化して、代表文字を生成する。
つまり、代表文字を生成することによって、入力画像の中から一部の画像データである文字画像を共通化している。具体的には、文字画像を共通化するとは、前述したように、複数の文字画像から1つの共通した代表文字を生成すること、又は複数の文字画像の中から1つの文字画像を代表文字として選択すること等がある。
したがって、代表文字としては、例えば、似ている文字画像の平均値を計算し、それを二値化した文字画像、又は、似ている文字画像の中から1つを選択したもの等となる。
なお、文字画像が類似するか否かの判定として、前述した他に、例えば、切り出された文字画像を1つのベクトルデータとして扱い、クラスタリングを行い、当該文字画像と類似する文字画像を抽出してもよい。この場合、当該文字画像を表すベクトルデータと判定対象の文字画像を表すベクトルデータとの距離(例えば、ユークリッド距離等)が所定値以下(すなわち、2つのベクトルデータの距離が近いとき)の場合は、当該文字画像と判定対象の文字画像とが類似していると判定する。
さらに、2つの文字画像パターンの論理演算の結果画像に基づいて膨張画像を生成し、その膨張画像と重なり合う割合に基づいて、類似しているか否かを判定するようにしてもよい。つまり、完全に一致する場合の膨張させる度合い(膨張半径)によって、相違度を判定するようにしてもよい。
この他に、特開平07−200745号公報、I. H. Witten, A. Moffat, and T. C. Bell 著 「Managing Gigabytes」 Morgan Kaufmmann Publishers pp. 320-332.等に記載されている方法を用いてもよい。
なお、類似度とは、2つの画像が合同である場合に最大となり、相違する度合いに応じて減少する量のことである。
類似度の代わりに、2つの画像が合同である場合に最小となり、相違する度合いに応じて増加する量を用いてもよい。この場合は、「距離」又は「相違度」と呼ばれる。距離とは、画像をベクトルで表した場合(画素値そのものをベクトルとする、又は画像の特徴量をベクトルとする等)に、ベクトルで表現した画像を空間内に配置し、その空間内での各画像同士の隔たり(距離)のことである。例えば、ユークリッド距離、マンハッタン距離、ハウスドルフ距離、マハラノビス距離、ベクトル間の角度θ、cosθ、cosθの2乗等がある。
文字コード決定モジュール74は、代表文字決定モジュール72、フォント登録モジュール73、出力ファイル形成モジュール75と接続されており、代表文字決定モジュール72から代表文字の文字画像を受け取り、それに対して文字コードを割り当てる。そして、その文字コードをフォント登録モジュール73、出力ファイル形成モジュール75へ渡す。受け取る文字画像が代表文字決定モジュール72によって決定された代表文字画像であること以外は、第1の実施の形態における文字コード決定モジュール32と同様である。
フォント登録モジュール73は、代表文字決定モジュール72、文字コード決定モジュール74、出力ファイル形成モジュール75と接続されており、代表文字決定モジュール72から代表文字の文字画像を、文字コード決定モジュール74からその代表文字の文字コードを受け取り、フォントファイルを生成して出力ファイル形成モジュール75へ渡す。受け取る文字画像が代表文字決定モジュール72によって決定された代表文字画像であること以外は、第1の実施の形態におけるフォント登録モジュール31と同様である。
出力ファイル形成モジュール75は、文字切り出しモジュール71、フォント登録モジュール73、文字コード決定モジュール74、2値画像層出力モジュール13と接続されており、フォント登録モジュール73からフォントファイルを、文字コード決定モジュール74から文字コードを、2値画像層出力モジュール13からは2値画像層のデータを受け取り、出力ファイルを生成する。つまり、第1の実施の形態における文字層形成モジュール33と出力ファイル形成モジュール14が行う処理を行う。
第3の実施の形態のように、似た形状の文字画像を集めて、フォント登録する場合には、文字数が多いと、似た形状の文字画像を集める処理負荷が大きくなる。文字数がNのとき、文字毎に似ているかどうかを判断する処理負荷は、O(N)となるため、Nが大きくなると、処理負荷が大きくなり、時間がかかりすぎることとなる。特に、網点からなる写真画像を対象とした場合は、Nが非常に大きくなってしまう。しかし、本実施の形態の文字切り出しモジュール71が文字画像とそれ以外を分けているので、文字画像以外の画像(例えば網点部分)は対象外とするため、処理負荷を軽減させることとなる。
次に、第4の実施の形態を説明する。
図8は、第4の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1、第3の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第4の実施の形態は、文字切り出しモジュール71、文字層出力モジュール87、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール75を有している。
文字層出力モジュール87は、代表文字決定モジュール72、拡大モジュール83、フォント登録モジュール84、文字コード決定モジュール74を有している。
拡大モジュール83は、代表文字決定モジュール72、フォント登録モジュール84と接続されており、代表文字決定モジュール72から代表文字の文字画像を受け取り、それに対して拡大した文字画像を生成する。そして、その拡大した文字画像をフォント登録モジュール84へ渡す。ここでの拡大とは、位相が異なる複数の類似文字画像からより高解像度の文字画像を生成することである。なお、拡大モジュール83が行う拡大処理については、図9、図10を用いて後述する。
フォント登録モジュール84は、拡大モジュール83、文字コード決定モジュール74、出力ファイル形成モジュール75と接続されており、拡大モジュール83から拡大した代表文字の文字画像と、文字コード決定モジュール74からその代表文字の文字コードを受け取り、フォントファイルを生成して出力ファイル形成モジュール75へ渡す。受け取る文字画像が拡大モジュール83によって拡大された代表文字画像であること以外は、第3の実施の形態におけるフォント登録モジュール73と同様である。
図9を用いて、第4の実施の形態の処理例を説明する。
文字切り出しモジュール71は、複数の「2」という文字が記載された入力画像910を対象画像とする。文字切り出しモジュール71は、図9に示すように、文字画像911、912、913を入力画像910の解像度で切り出す。そして、文字サイズ/文字位置データ950を抽出する。この文字サイズ/文字位置データ950を出力ファイル形成モジュール75へ渡す。
代表文字決定モジュール72は、これらの複数の「2」という文字画像が類似していると判定する。
文字コード決定モジュール74は、「2」という文字画像の文字コード・データ940を割り当てる。この文字コード・データ940をフォント登録モジュール84、出力ファイル形成モジュール75へ渡す。
拡大モジュール83は、文字画像911、912、913の重心(重心線911A等の交差点)を求め、その重心を一致させるように位相を移動して高解像度文字画像920を生成する。
フォント登録モジュール84は、高解像度文字画像920からアウトライン情報であるフォント・データ930を生成する。
出力ファイル形成モジュール75は、フォント・データ930、文字コード・データ940、文字サイズ/文字位置データ950から出力ファイルを形成する。
図10を用いて、拡大モジュール83の処理例を説明する。
図10(A)は、入力画像910の解像度(第1の解像度)における標本化格子(第1の標本化格子1001、第1の標本化格子1002、第1の標本化格子1003、第1の標本化格子1004)及び文字画像の重心位置(重心1001A、重心1002A、重心1003A、重心1004A)を表している。
拡大モジュール83は、まず、図10(B)に示すように、文字画像の重心に基づいて、4つの標本化格子の位相を移動させる。
図10(C)、図10(D)は、第1の解像度よりも高い第2の解像度の標本化格子を設定する手法の例を説明する図である。図10(C)に記載された丸数字(1、2、3、4)は、第1の解像度における文字画像の値を例示している。ここで、文字画像は、丸数字1が第1の解像度における標本化格子の格子点上に表されるようにプロットされている。
図10(D)において、第2の標本化格子1006は高解像度文字画像の標本化格子である。
拡大モジュール83は、第1の解像度における4つの標本化格子の位相が移動されると、図10(C)に示すように、第2の解像度における標本化格子を設定し、図10(D)に示すように、文字画像の重心が一致するように、第2の解像度における標本化格子の位相を移動させる。
図10(E)は、第2の解像度における文字画像の値を算出する手法の例を説明する図である。第2の標本化格子1006A、第2の標本化格子1006B、第2の標本化格子1006C、第2の標本化格子1006D内の中心にある丸数字は、第2の解像度における文字画像の値を例示しているものである。ここで、第2の解像度における文字画像は、中心にある丸数字が、第2の解像度における標本化格子の格子点上に表されるように示されている。
そして、拡大モジュール83は、第1の解像度における各文字画像の位相に基づいて、その各文字画像の画素値から、第2の解像度における文字画像の画素値を補間する。本例では、拡大モジュール83は、最近傍補間法を適用して、第2の解像度における文字画像の画素値を補間する。すなわち、拡大モジュール83は、第1の解像度における文字画像の4つの値(図10(E)では、丸数字の1、2、3、4)のうち、第2の解像度における標本化格子点に最も近い値を選択して、第2の解像度における文字画像の値とする。具体的には、第2の標本化格子1006Aでは、中心に最も近い値は「1」であり、「1」を採用している(丸数字は1である)。なお、補間方法は、この方法に限定されるものではなく、その他の方法(例えば、線形補間法など)を適用してもよい。
なお、拡大モジュール83の処理は、前述の処理に限られず、線形補間、キュービックコンボリューション等でもよい。
図11を参照して、実施の形態のハードウェア構成例について説明する。図11に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部1117と、プリンタなどのデータ出力部1118を備えたハードウェア構成例を示している。なお、このハードウェア構成は、他の実施の形態についても適用する。
CPU(Central Processing Unit)1101は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、文字切り出しモジュール11、文字層出力モジュール12、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール14等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
ROM(Read Only Memory)1102は、CPU1101が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAM(Random Access Memory)1103は、CPU1101の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス1104により相互に接続されている。
ホストバス1104は、ブリッジ1105を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス1106に接続されている。
キーボード1108、マウス等のポインティングデバイス1109は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ1110は、液晶表示装置又はCRT(Cathode Ray Tube)などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
HDD(Hard Disk Drive)1111は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、CPU1101によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、入力画像、文字画像、出力ファイルなどが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
ドライブ1112は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体1113に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース1107、外部バス1106、ブリッジ1105、及びホストバス1104を介して接続されているRAM1103に供給する。リムーバブル記録媒体1113も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
接続ポート1114は、外部接続機器1115を接続するポートであり、USB、IEEE1394等の接続部を持つ。接続ポート1114は、インタフェース1107、及び外部バス1106、ブリッジ1105、ホストバス1104等を介してCPU1101等に接続されている。通信部1116は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部1117は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部1118は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
なお、図11に示すハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図11に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア(例えば特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)等)で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図11に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機(スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置)などに組み込まれていてもよい。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
第1の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第1の実施の形態における文字切り出しモジュール内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第1の実施の形態における文字層出力モジュール内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第1の実施の形態における出力ファイルのデータ構造の例を示す説明図である。 文字層データと2値画像層データの例を示す説明図である。 第2の実施の形態における文字切り出しモジュール内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第3の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第4の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 文字層出力モジュールの処理例を示す説明図である。 拡大モジュールによる高解像度文字画像データの生成処理例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
符号の説明
11…文字切り出しモジュール
12…文字層出力モジュール
13…2値画像層出力モジュール
14…出力ファイル形成モジュール
21…画素塊抽出モジュール
22…画素塊サイズ検証モジュール
23…画素塊消去モジュール
31…フォント登録モジュール
32…文字コード決定モジュール
33…文字層形成モジュール
61…文字切り出しモジュール
62…画素塊サイズ検証モジュール
63…画素塊復活モジュール
71…文字切り出しモジュール
72…代表文字決定モジュール
73…フォント登録モジュール
74…文字コード決定モジュール
75…出力ファイル形成モジュール
76…文字層出力モジュール
81…文字切り出しモジュール
82…代表文字決定モジュール
83…拡大モジュール
84…フォント登録モジュール
85…文字コード決定モジュール
86…出力ファイル形成モジュール
87…文字層出力モジュール
88…2値画像層出力モジュール

Claims (3)

  1. 画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、
    前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、
    前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段
    を具備することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記画像抽出手段は、
    画像データから画素の塊を切り出す切出手段と、
    前記切出手段によって切り出された画素の塊から同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する代表画像生成手段
    を具備し、
    前記ベクトル変換手段は、前記代表画像生成手段によって生成された代表の画素の塊をベクトル情報に変換する
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. コンピュータを、
    画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、
    前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、
    前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段
    として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
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