JP2020119255A - 画像変換システムおよび情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ベクター変換する毎にベクター画像の洗練度を向上させる。【解決手段】画像変換システム２００は、パーソナルコンピューター２０及びサーバー４０を備える。パーソナルコンピューター２０は、原稿の画像のうち予め定められた対象画像の分析結果を取得する解析部２１２と、解析部２１２における対象画像の今回の分析結果が、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する判定部２１５と、今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果及び対象画像をサーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに上書きする更新制御部２１６と、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像及び分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する生成部２１７と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、画像変換システムおよび情報処理装置に関し、特に、画像形成装置にて読み取られた原稿の画像をベクター画像に変換する技術に関する。

プリンター、複合機などの画像形成装置は、原稿の画像を光学的に読み取るスキャン機能を備えている。例えば、特許文献１に記載の画像形成装置は、スキャン機能と、読み取った原稿の画像を、当該原稿の特徴に対応するファイル形式（例えば、表形式、文書形式、図形形式、プレゼンテーション形式の何れか）のベクター画像に変換する機能とを備えている。

特開２０１３−１７１２９４号公報

特許文献１に記載の画像形成装置は、読み取った原稿の画像を単にベクター画像に変換するだけであり、原稿の画像をその画質に応じたベクター画像に変換するに過ぎない。例えば、読み取った原稿の画像が低画質の場合には、ベクター画像は当然に低画質となる。このため、上記の画像形成装置では、ベクター変換する毎にベクター画像の洗練度を向上させることはできない。

本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、ベクター変換する毎にベクター画像の洗練度を向上させることを可能にすることを目的とする。

本発明の一局面に係る画像変換システムは、画像形成装置とサーバーと情報処理装置とを含む画像変換システムであって、前記画像形成装置は、原稿の画像を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記原稿の画像を、前記サーバーと前記情報処理装置とに送信する送信部と、を備え、前記サーバーは、前記送信部からの前記原稿の画像を記憶するデータベースを備え、前記データベースは、不適データ記憶部と最良データ記憶部とを備え、前記情報処理装置は、前記送信部からの前記原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する解析部と、前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する初期検出部と、前記初期検出部が前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び当該解析部における分析結果を、前記サーバーの前記最良データ記憶部に記憶させる記憶制御部と、前記解析部における前記対象画像の今回の分析結果が、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する判定部と、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記サーバーの前記最良データ記憶部に上書きし、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記サーバーの前記不適データ記憶部に記憶させるとともに、前記最良データ記憶部から前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない更新制御部と、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する生成部と、を備える。

本発明の一局面に係る情報処理装置は、原稿の画像を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する解析部と、前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する初期検出部と、前記初期検出部が前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び当該解析部における分析結果を、前記記憶部に形成された最良データ記憶部に記憶させる記憶制御部と、前記解析部における前記対象画像の今回の分析結果が、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する判定部と、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記最良データ記憶部に上書きし、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記記憶部に形成された不適データ記憶部に記憶させるとともに、前記最良データ記憶部から前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない更新制御部と、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する生成部と、を備える。

本発明によれば、ベクター変換する毎にベクター画像の洗練度を向上させることが可能になる。

本発明の第１実施形態にかかる画像変換システムを示す図である。 本発明の第１実施形態に係る画像形成装置の構造を示す正面断面図である。 画像形成装置の主要内部構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第１実施形態に係るパーソナルコンピューター及びサーバーの各主要内部構成を示す機能ブロック図である。 生成部の構成を示す機能ブロック図である。 （Ａ）は画像形成装置にて実行される画像解析用スキャン処理の一例を示すフローチャート、（Ｂ）は画像形成装置の表示部の表示画面の一例を示す図である。 パーソナルコンピューターにて実行されるイメージ分析処理の一例を示すフローチャートである。 パーソナルコンピューターにて実行されるベクター画像処理の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）はイメージマップの一例を示す図、（Ｂ）はベクターラインの一例を示す図、（Ｃ）はベクターテクスチャの一例を示す図、（Ｄ）はベクターカラーの一例を示す図である。 （Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ反復（１回目〜４回目）後のベクター画像の一例を示す図である。 （Ａ）はパーソナルコンピューターにて実行される報知表示処理の一例を示すフローチャート、（Ｂ）はパーソナルコンピューターの報知制御部が使用する報知判定テーブルの一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の主要内部構成を示す機能ブロック図である。

以下、本発明の一実施形態に係る画像変換システムについて図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１実施形態にかかる画像変換システムを示す図である。第１実施形態の画像変換システム２００は、画像形成装置１と、情報処理装置の一例であるパーソナルコンピューター２０と、サーバー４０とがネットワークを介して接続され、画像形成装置１にて取得された原稿の画像をベクター画像に変換するシステムである。

図２は、本発明の第１実施形態に係る画像形成装置の構造を示す正面断面図である。本発明の一実施形態に係る画像形成装置１は、例えば、コピー機能、プリンター機能、スキャナー機能、及びファクシミリ機能のような複数の機能を兼ね備えた複合機（ＭＦＰ）である。画像形成装置１は、装置本体１１に、操作部４７、画像形成部１２、定着部１３、給紙部１４、原稿給送部６、原稿読取部５、画像メモリー３２及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）９２等を備えて構成されている。

操作部４７は、画像形成装置１が実行可能な各種動作及び処理についてユーザーから画像形成動作実行指示や原稿読取動作実行指示等の指示を受け付ける。操作部４７は、表示部４７３を備える。表示部４７３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）と、ＬＣＤの表示面側に配置されたタッチパネルとを備えたものであり、タッチパネル機能を有する。例えば、操作部４７は、ユーザーから、後述する図６（Ｂ）に示す表示部４７３に表示された各実行内容（コピー、印刷、スキャン、ファクシミリ、及び画像変換用スキャンなどの実行内容）の選択指示を受け付ける。

画像形成装置１が原稿読取動作を行う場合、原稿給送部６により給送されてくる原稿、又は原稿載置ガラス１６１に載置された原稿の画像を原稿読取部５が光学的に読み取り、画像データを生成する。原稿読取部５により生成された画像データはＨＤＤ９２又はネットワーク接続されたコンピューター等に保存される。

画像形成装置１が画像形成動作を行う場合は、上記原稿読取動作により生成された画像データ、又はネットワーク接続されたコンピューターから受信した画像データ、又はＨＤＤ９２に記憶されている画像データ等に基づいて、画像形成部１２が、給紙部１４から給紙される記録媒体としての記録紙Ｐにトナー像を形成する。カラー印刷を行う場合、画像形成部１２のマゼンタ用の画像形成ユニット１２Ｍ、シアン用の画像形成ユニット１２Ｃ、イエロー用の画像形成ユニット１２Ｙ、及びブラック用の画像形成ユニット１２Ｂｋは、それぞれに、上記画像データを構成するそれぞれの色成分からなる画像に基づいて、帯電、露光、及び現像の工程により感光体ドラム１２１上にトナー像を形成し、当該トナー像を一次転写ローラー１２６により中間転写ベルト１２５上に転写させる。

中間転写ベルト１２５上に転写される上記各色のトナー画像は、転写タイミングを調整して中間転写ベルト１２５上で重ね合わされ、カラーのトナー像となる。二次転写ローラー２１０Ａは、中間転写ベルト１２５の表面に形成された当該カラーのトナー像を、中間転写ベルト１２５を挟んで駆動ローラー１２５Ａとのニップ部Ｎにおいて、給紙部１４から搬送路１９０を搬送されてきた記録紙Ｐに転写させる。この後、定着部１３が、記録紙Ｐ上のトナー像を、熱圧着により記録紙Ｐに定着させる。定着処理の完了したカラー画像形成済みの記録紙Ｐは、排出トレイ１５１に排出される。

なお、画像形成装置１において、両面印刷を行う場合は、画像形成部１２より一方の面に画像が形成された記録紙Ｐを、排出ローラー対１５９にニップされた状態とした後、当該記録紙Ｐを排出ローラー対１５９によりスイッチバックさせて反転搬送路１９５に送り、搬送ローラー対１９により、上記ニップ部Ｎ及び定着部１３に対して記録紙Ｐの搬送方向上流域に再度搬送する。これにより、画像形成部１２により当該記録紙の他方の面に画像が形成される。

画像形成ユニット１２Ｍにおける現像ユニット１２２Ｍ、画像形成ユニット１２Ｃにおける現像ユニット１２２Ｃ、画像形成ユニット１２Ｙにおける現像ユニット１２２Ｙ、及び画像形成ユニット１２Ｂｋにおける現像ユニット１２２Ｂｋは、それぞれ、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｂｋ）の現像処理を行う。

図３は、画像形成装置１の主要内部構成を示す機能ブロック図である。画像形成装置１は、制御ユニット１０、原稿給送部６、原稿読取部５、画像形成部１２、画像メモリー３２、ＨＤＤ９２、定着部１３、操作部４７、ファクシミリ通信部７１、及びネットワークインターフェイス部９１等を備える。尚、図２を用いて説明した構成要素と同じものには同じ番号を付し、説明を省略する。

原稿読取部５は、光照射部及びＣＣＤセンサー等を有する読取機構１６３（図２）を備える。原稿読取部５は、光照射部により原稿を照射し、その反射光をＣＣＤセンサーで受光することにより、原稿から画像を読み取る。なお、原稿読取部５は、特許請求の範囲における取得部の一例となる。

ＨＤＤ９２は、各種のデータやプログラム、原稿読取部５によって読み取られた原稿画像等を記憶する大容量の記憶装置である。

ファクシミリ通信部７１は、図略の符号化／復号化部、変復調部及びＮＣＵ（Network Control Unit）を備え、公衆電話回線網を用いてのファクシミリの送信を行うものである。

ネットワークインターフェイス部９１は、ＬＡＮボード等の通信モジュールから構成され、ネットワークインターフェイス部９１に接続されたＬＡＮ等を介して、ローカルエリア内又はインターネット上のパーソナルコンピューター２０及びサーバー４０と種々のデータの送受信を行う。なお、ネットワークインターフェイス部９１は、特許請求の範囲における送信部の一例となる。

制御ユニット１０は、プロセッサー、ＲＡＭ(Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成される。プロセッサーは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ(Micro-Processing Unit）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等である。制御ユニット１０は、制御部１００を備える。

制御ユニット１０は、ＨＤＤ９２に記憶された制御プログラムが上記プロセッサーで実行されることにより、制御部１００として機能する。なお、制御ユニット１０の上記の各構成要素は、前述の制御プログラムに基づく動作によらず、それぞれハード回路により構成されてもよい。

制御部１００は、画像形成装置１の全体的な動作制御を司る。制御部１００は、原稿給送部６、原稿読取部５、画像形成部１２、ＨＤＤ９２、定着部１３、操作部４７、ファクシミリ通信部７１、及びネットワークインターフェイス部９１等と接続され、これら各部の制御を行う。

次に、サーバー４０の構成について図４を用いて説明する。図４は、本発明の第１実施形態に係るパーソナルコンピューター及びサーバーの各主要内部構成を示す機能ブロック図である。サーバー４０は、図４に示すように、通信部４１と、データベース４２と、を備える。

通信部４１は、ＬＡＮボード等の通信モジュールから構成され、通信部４１に接続されたＬＡＮ等を介して、ローカルエリア内又はインターネット上のパーソナルコンピューター２０及び画像形成装置１と種々のデータの送受信を行う。例えば、通信部４１は、画像形成装置１の原稿読取部５にて読み取られてネットワークインターフェイス部９１から送信された原稿の画像を受信する。

データベース４２は、通信部４１にて受信した原稿の画像を記憶する。データベース４２は、不適データ記憶部４２Ａと、最良データ記憶部４２Ｂと、合格データ記憶部４２Ｃとを備える。

次に、パーソナルコンピューター２０の構成について説明する。パーソナルコンピューター２０は、制御ユニット２１０と、表示部２２２と、タッチパネル２２３と、通信部２２４と、記憶部２２５と、を備える。これらの構成要素は、互いにバスを通じてデータ又は信号の送受信が可能とされている。

制御ユニット２１０は、プロセッサー、ＲＡＭ(Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成される。プロセッサーは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ(Micro-Processing Unit）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等である。制御ユニット２１０は、制御部２１１、解析部２１２、初期検出部２１３、記憶制御部２１４、判定部２１５、更新制御部２１６、生成部２１７、基準判定部２１８、及び報知制御部２１９を備える。

制御ユニット２１０は、記憶部２２５に記憶された画像変換制御プログラムが上記プロセッサーで実行されることにより、制御部２１１と、解析部２１２と、初期検出部２１３と、記憶制御部２１４と、判定部２１５と、更新制御部２１６と、生成部２１７と、基準判定部２１８と、報知制御部２１９として機能する。なお、制御ユニット２１０の上記の各構成要素は、前述の画像変換制御プログラムに基づく動作によらず、それぞれハード回路により構成されてもよい。

表示部２２２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（ＯＬＥＤ：Organic Light-Emitting Diode）などから構成される。

タッチパネル２２３は、所謂抵抗膜方式や静電容量方式等のタッチパネルである。タッチパネル２２３は、表示部２２２の画面に配置され、表示部２２２の画面に対する指などの接触をその接触位置と共に検知する。例えば、タッチパネル２２３は、指などの接触を検知すると、その接触位置の座標を示す検知信号を制御ユニット２１０の制御部２１１などに出力する。従って、タッチパネル２２３は、表示部２２２の画面に対するユーザー操作が入力される操作部としての役割を果たす。

また、パーソナルコンピューター２０は、ユーザー操作が入力される操作部として、上記のタッチパネル２２３に加えてハードキーを備えてもよい。

通信部２２４は、例えば、無線ＬＡＮチップなどの通信モジュールを備える通信インターフェイスである。通信部２２４は、画像形成装置１及びサーバー４０との通信機能を有する。

記憶部２２５は、大容量のＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などからなり、各種のデータやプログラムを記憶している。また、記憶部２２５は、ネットワークインターフェイス部９１から送信された原稿の画像を記憶する。

制御部２１１は、パーソナルコンピューター２０の全体的な動作制御を司る。

解析部２１２は、ネットワークインターフェイス部９１からの原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する。対象画像の分析結果には、座標情報が含まれている。例えば、解析部２１２は、対象画像の角を構成する画像ラインを見つけ出し、当該画像ラインを分析する。また、解析部２１２は、対象画像の彩度及び強度を判定することで、画像テクスチャを分析する。また、解析部２１２は、対象画像の色を判定することで、画像色を分析する。また、解析部２１２は、対象画像のノイズを分析する。

なお、解析部２１２は、上記取得した対象画像の画像ラインの分析結果に基づいて、当該対象画像の形態を特定可能である。例えば、対象画像が正三角形状の画像であった場合には、解析部２１２は、対象画像の画像ラインが正三角形状であると特定し、対象画像が正三角形状の画像であると特定する。

初期検出部２１３は、解析部２１２において対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する。具体的には、初期検出部２１３は、解析部２１２にて画像解析された対象画像と同様の画像（例えば、同一形態、相似形態を含む）がサーバー４０のデータベース４２に記憶されているか否かを検索（例えばパターンマッチングによる検索など）することにより、対象画像の画像解析が初めてか否かを検出する。

例えば対象画像が正三角形状の画像であった場合に、初期検出部２１３は、対象画像である正三角形状の画像がサーバー４０のデータベース４２の不適データ記憶部４２Ａ又は最良データ記憶部４２Ｂに記憶されていなければ、解析部２１２において正三角形状の画像の画像解析が初めて行われたことを検出する。なお、初期検出部２１３は、不適データ記憶部４２Ａ又は最良データ記憶部４２Ｂに対象画像として四角形状の画像が記憶されていたとしても、記憶済みの四角形状の対象画像は正三角形状の画像ではなく、形態が異なるため、解析部２１２において正三角形状の画像の画像解析が初めて行われたことを検出する。一方、初期検出部２１３は、対象画像である正三角形状の画像がサーバー４０のデータベース４２の不適データ記憶部４２Ａ及び最良データ記憶部４２Ｂの少なくとも一方に記憶されている場合に、解析部２１２において正三角形状の画像の画像解析が初めて行われたものではないことを検出する。

記憶制御部２１４は、初期検出部２１３が解析部２１２において対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び解析部２１２における分析結果を、サーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに記憶させる。

判定部２１５は、解析部２１２における対象画像の今回の分析結果が、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する。本実施形態では、対象画像が例えば正三角形状の画像であった場合に、判定部２１５は、解析部２１２における正三角形状の画像（対象画像）の今回の分析結果が、サーバー４０のデータベース４２の最良データ記憶部４２Ｂに記憶されている正三角形状の画像（対象画像）の前回の分析結果を超えるか否かを判定する。

更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果をサーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに上書きする。すなわち、更新制御部２１６は、最良の分析結果を最良データ記憶部４２Ｂに更新して記憶させる。このため、後述する図８に示すベクター変換処理において、対象画像の最良の分析結果を用いて当該対象画像のベクター変換を行うことができる。

一方、更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果をサーバー４０の不適データ記憶部４２Ａに記憶させるとともに、最良データ記憶部４２Ｂから前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない。このため、更新制御部２１６は、最良の分析結果を最良データ記憶部４２Ｂに留めておくことができる。

基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の分析結果が示す分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。例えば、基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の画像ラインの分析結果に基づく当該画像ラインのガタツキ又は連続性の程度を示す分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。また、基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の画像テクスチャの分析結果に基づく画像の彩度及び強度のバラツキ幅である分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。また、基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の画像色の分析結果に基づく画像色のバラツキ幅である分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。また、基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の画像ノイズの量を示す分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。

更新制御部２１６は、基準判定部２１８において最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の分析結果が示す分析誤差が予め定められた閾値以下であると判定された場合に、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像及び分析結果をサーバー４０の合格データ記憶部４２Ｃに記憶させる。

生成部２１７は、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する。例えば、生成部２１７は、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像が正三角形状の画像であった場合には、対象画像（正三角形状の画像）及び分析結果に基づいて、正三角形状のベクター画像を生成する。

生成部２１７の構成について図５を用いて説明する。図５は、パーソナルコンピューターの生成部の構成を示す機能ブロック図である。生成部２１７は、評価基準作成部２１７Ａと、イメージマップ生成部２１７Ｂと、ライン付与部２１７Ｃと、テクスチャ付与部２１７Ｄと、色付与部２１７Ｅと、ノイズ除去部２１７Ｆとを備える。

評価基準作成部２１７Ａは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を作成する。例えば、評価基準作成部２１７Ａは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の画像ラインの分析結果の内容を画像ラインの評価基準として設定し、画像テクスチャの分析結果の内容を画像テクスチャの評価基準として設定し、画像色の分析結果の内容を画像色の評価基準として設定し、画像ノイズの分析結果の内容を画像ノイズの評価基準として設定する。

イメージマップ生成部２１７Ｂは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像に対応するイメージマップを作成する。具体的には、イメージマップ生成部２１７Ｂは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たす当該対象画像の画像ラインを用いてイメージマップを作成する。例えば、イメージマップ生成部２１７Ｂは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準が示す各画像ラインの交点に一致する点を角部とするイメージマップを作成する。

ライン付与部２１７Ｃは、イメージマップ生成部２１７Ｂにて作成されたイメージマップに対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像ラインに基づくベクターラインを付与する。具体的には、ライン付与部２１７Ｃは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像ラインを評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たす画像ラインに調整したベクターラインを、イメージマップ生成部２１７Ｂにて作成されたイメージマップに対して付与する。

テクスチャ付与部２１７Ｄは、ライン付与部２１７Ｃにてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャに基づくベクターテクスチャを付与する。具体的には、テクスチャ付与部２１７Ｄは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャを評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像テクスチャの評価基準を満たす画像テクスチャに調整したベクターテクスチャを、ライン付与部２１７Ｃにてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して付与する。

色付与部２１７Ｅは、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像色に基づくベクターカラーを付与する。具体的には、色付与部２１７Ｅは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像色を評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像色の評価基準を満たす画像色に調整したベクターカラーを、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して付与する。

ノイズ除去部２１７Ｆは、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像に対して、ノイズを除去する。具体的には、ノイズ除去部２１７Ｆは、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像のノイズを、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ノイズの評価基準以下とする。このようにノイズ除去部２１７Ｆにおいてベクターカラー画像からノイズが除去された画像が、対象画像のベクター画像となる。

ところで、画像形成装置１の操作部４７は、ユーザーから、ベクター画像のファイル形式（例えば、ＳＶＧ（Scalable Vector Graphics）形式、ＥＰＳ（Encapsulated PostScript）形式、ＰＤＦ形式、ＡＩ（アドビ・イラストレーター）形式など）の指定を受け付ける。画像形成装置１のネットワークインターフェイス部９１は、操作部４７にて受け付けたファイル形式を示すファイル形式情報を、原稿読取部５が読み取った原稿の画像とともにパーソナルコンピューター２０に送信する。

パーソナルコンピューター２０の生成部２１７は、画像形成装置１から受信したファイル形式情報が示すファイル形式（ＳＶＧ形式、ＥＰＳ形式、ＰＤＦ形式、ＡＩ形式など）のベクター画像を生成する。

ところで、パーソナルコンピューター２０の報知制御部２１９は、対象画像が、最良データ記憶部４２Ｂ又は不適データ記憶部４２Ａに記憶されており、かつ、合格データ記憶部４２Ｃに記憶されていない場合に、当該対象画像の取得を促す報知表示を表示部２２２に表示させる。

次に、第１実施形態の画像変換システム２００における画像変換処理を、図６（Ａ）、図７及び図８に示すフローチャートなどを参照して説明する。この画像変換処理は、図６（Ａ）、図７及び図８に示す各処理からなる。

図６（Ａ）は、画像形成装置にて実行される画像解析用スキャン処理の一例を示すフローチャートである。図６（Ｂ）は、画像形成装置の表示部の表示画面の一例を示す図である。図７は、パーソナルコンピューターにて実行される画像変換処理におけるイメージ分析処理の一例を示すフローチャートである。図８は、パーソナルコンピューターにて実行される画像変換処理におけるベクター画像処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図６（Ａ）に示す画像解析用スキャン処理を説明する。図６（Ａ）に示すように、画像形成装置１の制御部１００は、画像解析用スキャンの開始の有無を判定する（Ｓ１）。具体的には、画像形成装置１の表示部４７３に図６（Ｂ）に示す表示画面が表示された状態において、ユーザーが画像変換用スキャンを示すキーＫ１を押下すると（Ｓ１「ＹＥＳ」）、操作部４７が画像変換用スキャンの選択指示を受け付け、制御部１００は、操作部４７からの画像変換用スキャンの開始信号に基づいて画像変換用スキャンを開始させる。

原稿読取部５は、原稿給送部６により給送されてくる原稿、又は原稿載置ガラス１６１に載置された原稿の画像を原稿読取部５が光学的に読み取り、原稿の画像を取得する（Ｓ２）。そして、ネットワークインターフェイス部９１は、原稿読取部５にて読み取られた原稿の画像を、サーバー４０及びパーソナルコンピューター２０に送信する（Ｓ３）。

サーバー４０の通信部４１（図４参照）は、画像形成装置１のネットワークインターフェイス部９１から送信された原稿の画像を受信する。データベース４２は、通信部４１にて受信した原稿の画像を記憶する。また、パーソナルコンピューター２０の通信部２２４は、画像形成装置１のネットワークインターフェイス部９１から送信された原稿の画像を受信する。記憶部２２５は、通信部２２４にて受信した原稿の画像を記憶する。

次に、図７に示すイメージ分析処理を説明する。図７に示すように、パーソナルコンピューター２０の制御部２１１は、記憶部２２５に記憶した原稿の画像うち予め定められた対象画像を特定する（Ｓ１０）。本実施形態では、予め定められた対象画像は、図１に示す折鶴画像ＯＧとする。例えば、制御部２１１は、記憶部２２５に記憶した原稿の画像を表示部２２５に表示させ、当該原稿の画像のうちでユーザーが表示部２２２に対して指定した折鶴画像ＯＧを、予め定められた対象画像として特定する。なお、制御部２１１は、原稿の画像から、既知の画像認識処理により、当該原稿の画像に含まれる折鶴画像ＯＧを抽出して対象画像として特定するようにしてもよい。なお、本実施形態では、原稿は、細部が複雑でベクター変換が困難な写真原稿ではなく、予め定められた線及び形状を持つグラフィックデザイン原稿又は図面原稿としている。

解析部２１２は、図１に示す折鶴画像ＯＧの画像ラインを取得する（Ｓ１１）。解析部２１２は、折鶴画像ＯＧの画像テクスチャを取得する（Ｓ１２）。解析部２１２は、折鶴画像ＯＧの画像色を取得する（Ｓ１３）。解析部２１２は、折鶴画像ＯＧの画像ノイズを取得する（Ｓ１４）。解析部２１２は、上記取得データを分析、すなわち、折鶴画像ＯＧの画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該折鶴画像ＯＧの分析結果を取得する（Ｓ１５）。

初期検出部２１３は、解析部２１２において図１に示す折鶴画像ＯＧの画像解析が初めて行われたか否かを検出する（Ｓ１６）。初期検出部２１３は、折鶴画像ＯＧがサーバー４０のデータベース４２の不適データ記憶部４２Ａ又は最良データ記憶部４２Ｂに記憶されていない場合に、解析部２１２において折鶴画像ＯＧの画像解析が初めて行われたことを検出する（Ｓ１６「ＹＥＳ」）。

記憶制御部２１４は、初期検出部２１３が解析部２１２において折鶴画像ＯＧの画像解析が初めて行われたと検出した場合（Ｓ１６「ＹＥＳ」）、当該折鶴画像ＯＧ及び解析部２１２における分析結果を、サーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに記憶させる（Ｓ２０）。

一方、初期検出部２１３は、折鶴画像ＯＧがサーバー４０のデータベース４２の不適データ記憶部４２Ａ及び最良データ記憶部４２Ｂの少なくとも一方に記憶されている場合に、解析部２１２において折鶴画像ＯＧの画像解析が初めて行われたものではないことを検出する（Ｓ１６「ＮＯ」）。

制御部２１１は、初期検出部２１３が解析部２１２において折鶴画像ＯＧの画像解析が初めて行われたものではないと検出した場合（Ｓ１６「ＮＯ」）、サーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに記憶された前回のスキャン結果（つまり、今回の折鶴画像ＯＧと同様の形態の前回の折鶴画像ＯＧ及び分析結果）を、サーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂから取得する（Ｓ１７）。

判定部２１５は、解析部２１２における折鶴画像ＯＧの今回の分析結果が、サーバー４０のデータベース４２の最良データ記憶部４２Ｂに記憶されている折鶴画像ＯＧの前回の分析結果を超えるか否かを判定する（Ｓ１８）。

更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合（Ｓ１８「ＹＥＳ」）、今回の分析結果を示す折鶴画像ＯＧ及び当該今回の分析結果をサーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに上書きする（Ｓ２０）。

一方、更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合（Ｓ１８「ＮＯ」）、今回の分析結果を示す折鶴画像ＯＧ及び当該今回の分析結果をサーバー４０の不適データ記憶部４２Ａに記憶させるとともに（Ｓ１９）、最良データ記憶部４２Ｂから前回の分析結果を示す折鶴画像ＯＧ及び当該前回の分析結果を削除しない。

基準判定部２１８は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された折鶴画像ＯＧの分析結果が示す分析誤差が予め定められた閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ２１）。

更新制御部２１６は、基準判定部２１８において最良データ記憶部４２Ｂに記憶された折鶴画像ＯＧの分析結果が示す分析誤差が予め定められた閾値以下であると判定された場合（Ｓ２１「ＹＥＳ」）、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された折鶴画像ＯＧ及び分析結果をサーバー４０の合格データ記憶部４２Ｃに記憶させる（Ｓ２２）。そして、制御部２１１は、上記Ｓ１９のあと、上記Ｓ２２のあと、又は、分析誤差が予め定められた閾値以下でないと判定された場合（Ｓ２１「ＮＯ」）、本処理を終了させる。

次に、図８に示すベクター画像処理を説明する。図８に示すように、パーソナルコンピューター２０の制御部２１１は、サーバー４０の合格データ記憶部４２Ｃに記憶されたデータ（つまり、折鶴画像ＯＧ及び分析結果）を取得する（Ｓ３１）。

評価基準作成部２１７Ａは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された折鶴画像ＯＧの分析結果に基づいて、当該折鶴画像ＯＧの画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を作成する（Ｓ３２）。

イメージマップ生成部２１７Ｂは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像に対応するイメージマップを作成する（Ｓ３３）。イメージマップ生成部２１７Ｂは、図９（Ａ）に示すイメージマップを作成する。図９（Ａ）は、イメージマップの一例を示す図である。

イメージマップ生成部２１７Ｂは、作成したイメージマップ（図９（Ａ）参照）が、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たすか否かを判定し（Ｓ３４）、画像ラインの評価基準を満たす場合（Ｓ３４「ＹＥＳ」）、Ｓ３５に進み、画像ラインの評価基準を満たさない場合（Ｓ３４「ＮＯ」）、Ｓ３３に戻る。つまり、イメージマップ生成部２１７Ｂは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準が示す各画像ラインの交点に一致する点を角部とするイメージマップを作成する。

ライン付与部２１７Ｃは、イメージマップ生成部２１７Ｂにて作成されたイメージマップに対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された折鶴画像ＯＧの分析結果のうちの画像ラインに基づくベクターラインを付与する（Ｓ３５）。ライン付与部２１７Ｃは、図９（Ｂ）に示すベクターラインを付与する。図９（Ｂ）は、ベクターラインの一例を示す図である。

ライン付与部２１７Ｃは、付与したベクターライン（図９（Ｂ）参照）が、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たすか否かを判定し（Ｓ３６）、画像ラインの評価基準を満たす場合（Ｓ３６「ＹＥＳ」）、Ｓ３７に進み、画像ラインの評価基準を満たさない場合（Ｓ３６「ＮＯ」）、Ｓ３５に戻る。つまり、ライン付与部２１７Ｃは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たすベクターライン画像を作成する。

テクスチャ付与部２１７Ｄは、ライン付与部２１７Ｃにてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャに基づくベクターテクスチャを付与する（Ｓ３７）。テクスチャ付与部２１７Ｄは、図９（Ｃ）に示すベクターテクスチャを付与する。図９（Ｃ）は、ベクターテクスチャの一例を示す図である。

テクスチャ付与部２１７Ｄは、付与したベクターテクスチャ（図９（Ｃ）参照）が、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像テクスチャの評価基準を満たすか否かを判定し（Ｓ３８）、画像テクスチャの評価基準を満たす場合（Ｓ３８「ＹＥＳ」）、Ｓ３９に進み、画像テクスチャの評価基準を満たさない場合（Ｓ３８「ＮＯ」）、Ｓ３７に戻る。つまり、テクスチャ付与部２１７Ｄは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像テクスチャの評価基準を満たすベクターテクスチャ画像を作成する。

色付与部２１７Ｅは、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像色に基づくベクターカラーを付与する（Ｓ３９）。色付与部２１７Ｅは、図９（Ｄ）に示すベクターカラーを付与する。図９（Ｄ）は、ベクターカラーの一例を示す図である。

色付与部２１７Ｅは、付与したベクターカラー、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像色の評価基準を満たすか否かを判定し（Ｓ４０）、画像色の評価基準を満たす場合（Ｓ４０「ＹＥＳ」）、Ｓ４１に進み、画像色の評価基準を満たさない場合（Ｓ４０「ＮＯ」）、Ｓ３９に戻る。つまり、色付与部２１７Ｅは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像色の評価基準を満たすベクターカラー画像を作成する。

ノイズ除去部２１７Ｆは、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像に対して、ノイズを除去する（Ｓ４１）。

ノイズ除去部２１７Ｆは、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像のノイズが、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ノイズの評価基準以下か否かを判定し（Ｓ４２）、画像ノイズの評価基準を満たす場合（Ｓ４２「ＹＥＳ」）、Ｓ４３に進み、画像ノイズの評価基準を満たさない場合（Ｓ４２「ＮＯ」）、Ｓ４１に戻る。つまり、ノイズ除去部２１７Ｆは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ノイズの評価基準を満たす対象画像のベクター画像を生成する。

生成部２１７は、対象画像のベクター画像が、予め定められた合格基準を満たすか否かを判定する（Ｓ４３）。生成部２１７は、対象画像のベクター画像が合格基準を満たす場合（Ｓ４３「ＹＥＳ」）、Ｓ４４に進み、合格基準を満たさない場合（Ｓ４３「ＮＯ」）、Ｓ３１に戻る。

生成部２１７は、画像形成装置１から受信したファイル形式情報が示すファイル形式のベクター画像を生成する（Ｓ４４）。そして、制御部２１１は、画像変換処理における画像作成プロセスを、記憶部２２５に記憶させる。なお、制御部２１１は、上記画像作成プロセスを、通信部２２４からサーバー４０に出力させてデータベース４２に記憶させるようにしてもよい。

なお、本実施形態の画像変換システム２００では、図７及び図８に示す処理が繰り返されることにより、すなわち、ベクター変換する毎に、図１０に示すようにベクター画像の洗練度が向上していく。図１０（Ａ）〜（Ｄ）は、それぞれ反復（１回目〜４回目）後のベクター画像の一例を示す図である。

ところで、パーソナルコンピューター２０は、図１１（Ａ）に示す報知表示処理を実行する。図１１（Ａ）は、パーソナルコンピューターにて実行される報知表示処理の一例を示すフローチャートである。

パーソナルコンピューター２０の報知制御部２１９は、対象画像が合格データ記憶部４２Ｃに記憶されているか否かを判定する（Ｓ５１）。

具体的には、報知制御部２１９は、対象画像が、最良データ記憶部４２Ｂ又は不適データ記憶部４２Ａに記憶されており、かつ、合格データ記憶部４２Ｃに記憶されていない場合（Ｓ５１「ＮＯ」）であるのか、対象画像が合格データ記憶部４２Ｃに記憶されている場合（Ｓ５１「ＹＥＳ」）であるのかを判定する。

記憶部２２５は、図１１（Ｂ）に示す報知判定テーブルＡＴを備えている。図１１（Ｂ）は、パーソナルコンピューターの報知制御部が使用する報知判定テーブルの一例を示す図である。

報知制御部２１９は、図１１（Ｂ）に示す報知判定テーブルＡＴの記憶情報を更新する。報知制御部２１９が、報知判定テーブルＡＴに対して、対象画像としての正三角形、正円、菱形の３つの画像を記憶させ、正三角形、正円、菱形の３つの対象画像についての報知フラグがそれぞれ、「オフ」、「オン」、「オン」として記憶されている。具体的には、報知制御部２１９は、正三角形の対象画像が、データベース４２の不適データ記憶部４２Ａ、最良データ記憶部４２Ｂ及び合格データ記憶部４２Ｃに記憶済みであるため、報知フラグを「オフ」に記憶させる。報知制御部２１９は、正円、菱形の２つの対象画像は、データベース４２の不適データ記憶部４２Ａ又は最良データ記憶部４２Ｂに記憶済みであり、かつ、合格データ記憶部４２Ｃに記憶されていないため、報知フラグを「オン」に記憶させる。

報知制御部２１９は、報知フラグが「オン」である正円、菱形の２つの対象画像の取得を促す報知表示を表示部２２２に表示させる（Ｓ５２）。報知制御部２１９は、例えば、「正円の原稿と、菱形の原稿とを読み取ってください。」という報知表示を表示部２２２に表示させる。

上記したように報知制御部２１９は、対象画像が、最良データ記憶部４２Ｂ又は不適データ記憶部４２Ａに記憶されており、かつ、合格データ記憶部４２Ｃに記憶されていない場合に、当該対象画像の取得を促す報知表示を表示部２２２に表示させる。これにより、必要な対象画像を迅速に取得できるようにユーザーを支援することができる。

本実施形態によれば、解析部２１２は、原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する。初期検出部２１３は、解析部２１２において対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する。記憶制御部２１４は、初期検出部２１３が解析部２１２において対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、対象画像及び解析部２１２における分析結果を、サーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに記憶させる。判定部２１５は、解析部２１２における対象画像の今回の分析結果が、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する。更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果をサーバー４０の最良データ記憶部４２Ｂに上書きする。生成部２１７は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する。これにより、ベクター変換する毎に、ベクター画像の洗練度を向上させることができる。

また、生成部２１７は、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像及び分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する。これにより、合格基準のベクター画像を生成することができる。

また、生成部２１７は、イメージマップ生成部２１７Ｂと、ライン付与部２１７Ｃと、テクスチャ付与部２１７Ｄと、色付与部２１７Ｅと、ノイズ除去部２１７Ｆと、を備えるので、洗練度の高いベクター画像を生成することができる。

また、生成部２１７は、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を作成する評価基準作成部２１７Ａを備える。イメージマップ生成部２１７Ｂは、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たす当該対象画像の画像ラインを用いてイメージマップを作成する。ライン付与部２１７Ｃは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像ラインを評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ラインの評価基準を満たす画像ラインに調整したベクターラインを、イメージマップ生成部２１７Ｂにて作成されたイメージマップに対して付与する。テクスチャ付与部２１７Ｄは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャを評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像テクスチャの評価基準を満たす画像テクスチャに調整したベクターテクスチャを、ライン付与部２１７Ｃにてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して付与する。色付与部２１７Ｅは、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像の分析結果のうちの画像色を評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像色の評価基準を満たす画像色に調整したベクターカラーを、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して付与する。ノイズ除去部２１７Ｆは、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像のノイズを、評価基準作成部２１７Ａにて作成された画像ノイズの評価基準以下とする。これにより、評価基準作成部２１７Ａにて作成された対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を満たすベクター画像を生成することができ、洗練度の高いベクター画像を提供することができる。

また、パーソナルコンピューター２０の生成部２１７は、画像形成装置１から受信したファイル形式情報が示すファイル形式のベクター画像を生成する。これにより、指定されたファイル形式のベクター画像を提供することができる。

次に、第２実施形態に係る画像変換システム２００について、図１２を用いて説明する。図１２は、第２実施形態に係るパーソナルコンピューター２０（情報処理装置）の主要内部構成を示す機能ブロック図である。

上記第１実施形態に係る画像変換システム２００では、サーバー４０のデータベース４２が、不適データ記憶部４２Ａと最良データ記憶部４２Ｂと合格データ記憶部４２Ｃとを備える。これに対して、第２実施形態に係る画像変換システム２００では、サーバー４０を備えず、パーソナルコンピューター２０が不適データ記憶部２２５Ａと最良データ記憶部２２５Ｂと合格データ記憶部２２５Ｃとを備える点が、第１実施形態とは異なっている。なお、上記第１実施形態で説明した構成要素と同じものには同じ番号を付し、説明を省略する。

パーソナルコンピューター２０記憶部２２５は、受信した原稿の画像を記憶する。解析部２１２は、記憶部２２５に記憶された原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する。

記憶制御部２１４は、初期検出部２１３が解析部２１２において対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び解析部２１２における分析結果を、記憶部２２５に形成された最良データ記憶部２２５Ｂに記憶させる。

更新制御部２１６は、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を最良データ記憶部２２５Ｂに上書きし、判定部２１５において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を不適データ記憶部２２５Ａに記憶させるとともに、最良データ記憶部２２５Ｂから前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない。

生成部２１７は、最良データ記憶部２２５Ｂに記憶された対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する。

なお、第２実施形態の更新制御部２１６は、基準判定部２１８において最良データ記憶部２２５Ｂに記憶された対象画像の分析結果が示す分析誤差が予め定められた閾値以下であると判定された場合に、最良データ記憶部２２５Ｂに記憶された対象画像及び分析結果をサーバー４０の合格データ記憶部２２５Ｃに記憶させる。

このように上記第２実施形態のパーソナルコンピューター２０によれば、上記第１実施形態の場合と同様の効果を奏する。すなわち、ベクター変換する毎に、ベクター画像の洗練度を向上させることができる。

なお、上述した各実施形態では、図８に示すように、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャを付与（Ｓ３７）した後に、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーを付与（Ｓ３９）しているが、色付与部２１７Ｅにてベクターカラーを付与した後に、テクスチャ付与部２１７Ｄにてベクターテクスチャを付与してもよい。

なお、上述した各実施形態では、生成部２１７は、合格データ記憶部４２Ｃに記憶された対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成しているが、これに限定されない。例えば、生成部２１７は、最良データ記憶部４２Ｂに記憶された対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成してもよい。

なお、上述した各実施形態では、評価基準作成部２１７Ａは、対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を作成しているが（図８のＳ３２）、少なくとも一つの評価基準を作成するとし、イメージマップ生成部２１７Ｂと、ライン付与部２１７Ｃと、テクスチャ付与部２１７Ｄと、色付与部２１７Ｅと、ノイズ除去部２１７Ｆとは、対応する評価基準を用いるようにしてもよい。

なお、上述した各実施形態では、情報処理装置の一例としてパーソナルコンピューター２０を例に挙げて説明しているが、情報処理装置は、サーバー、ホストコンピューターなどであってもよい。

なお、図１乃至図１２を用いて上記実施形態に示した構成及び処理は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の構成及び処理はこれに限定されるものではない。

１ 画像形成装置
５ 原稿読取部（取得部）
２０ パーソナルコンピューター（情報処理装置）
４０ サーバー
４２ データベース
４２Ａ 不適データ記憶部
４２Ｂ 最良データ記憶部
４２Ｃ 合格データ記憶部
４７ 操作部
９１ ネットワークインターフェイス部（送信部）
２００ 画像変換システム
２１２ 解析部
２１３ 初期検出部
２１４ 記憶制御部
２１５ 判定部
２１６ 更新制御部
２１７ 生成部
２１７Ａ 評価基準作成部
２１７Ｂ イメージマップ生成部
２１７Ｃ ライン付与部
２１７Ｄ テクスチャ付与部
２１７Ｅ 色付与部
２１７Ｆ ノイズ除去部
２１８ 基準判定部
２１９ 報知制御部
２２２ 表示部
２２５ 記憶部
２２５Ａ 不適データ記憶部
２２５Ｂ 最良データ記憶部
２２５Ｃ 合格データ記憶部

Claims (7)

1. 画像形成装置とサーバーと情報処理装置とを含む画像変換システムであって、
   前記画像形成装置は、原稿の画像を取得する取得部と、
   前記取得部が取得した前記原稿の画像を、前記サーバーと前記情報処理装置とに送信する送信部と、を備え、
   前記サーバーは、前記送信部からの前記原稿の画像を記憶するデータベースを備え、前記データベースは、不適データ記憶部と最良データ記憶部とを備え、
   前記情報処理装置は、前記送信部からの前記原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する解析部と、
   前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する初期検出部と、
   前記初期検出部が前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び当該解析部における分析結果を、前記サーバーの前記最良データ記憶部に記憶させる記憶制御部と、
   前記解析部における前記対象画像の今回の分析結果が、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記サーバーの前記最良データ記憶部に上書きし、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記サーバーの前記不適データ記憶部に記憶させるとともに、前記最良データ記憶部から前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない更新制御部と、
   前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する生成部と、を備える画像変換システム。
2. 前記データベースは、合格データ記憶部を更に備え、
   前記情報処理装置は、前記最良データ記憶部に記憶された対象画像の分析結果が示す分析誤差が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する基準判定部を更に備え、
   前記更新制御部は、前記基準判定部において前記最良データ記憶部に記憶された対象画像の分析結果が示す分析誤差が予め定められた閾値以下であると判定された場合に、当該最良データ記憶部に記憶された対象画像及び分析結果を前記サーバーの前記合格データ記憶部に記憶させ、
   前記生成部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する請求項１に記載の画像変換システム。
3. 前記生成部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像に対応するイメージマップを作成するイメージマップ生成部と、
   前記イメージマップ生成部にて作成されたイメージマップに対して、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像ラインに基づくベクターラインを付与するライン付与部と、
   前記ライン付与部にてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャに基づくベクターテクスチャを付与するテクスチャ付与部と、
   前記テクスチャ付与部にてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像色に基づくベクターカラーを付与する色付与部と、
   前記色付与部にてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像に対して、ノイズを除去するノイズ除去部と、を備える請求項２に記載の画像変換システム。
4. 前記生成部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズについての各評価基準を作成する評価基準作成部を更に備え、
   前記イメージマップ生成部は、前記評価基準作成部にて作成された画像ラインの評価基準を満たす当該対象画像の画像ラインを用いてイメージマップを作成し、
   前記ライン付与部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像ラインを前記評価基準作成部にて作成された画像ラインの評価基準を満たす画像ラインに調整したベクターラインを、前記イメージマップ生成部にて作成されたイメージマップに対して付与し、
   前記テクスチャ付与部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像テクスチャを前記評価基準作成部にて作成された画像テクスチャの評価基準を満たす画像テクスチャに調整したベクターテクスチャを、前記ライン付与部にてベクターラインが付与されたベクターライン画像に対して付与し、
   前記色付与部は、前記合格データ記憶部に記憶された前記対象画像の分析結果のうちの画像色を前記評価基準作成部にて作成された画像色の評価基準を満たす画像色に調整したベクターカラーを、前記テクスチャ付与部にてベクターテクスチャが付与されたベクターテクスチャ画像に対して付与し、
   前記ノイズ除去部は、前記色付与部にてベクターカラーが付与されたベクターカラー画像のノイズを、前記評価基準作成部にて作成された画像ノイズの評価基準以下とする請求項３に記載の画像変換システム。
5. 前記画像形成装置は、ユーザーから、ベクター画像のファイル形式の指定を受け付ける操作部を更に備え、
   前記画像形成装置の前記送信部は、前記操作部にて受け付けたファイル形式を示すファイル形式情報を、前記取得部が取得した前記原稿の画像とともに前記情報処理装置に送信し、
   前記情報処理装置の生成部は、前記画像形成装置から受信した前記ファイル形式情報が示すファイル形式のベクター画像を生成する請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の画像変換システム。
6. 前記情報処理装置は、表示部と、
   前記対象画像が、前記最良データ記憶部又は前記不適データ記憶部に記憶されており、かつ、前記合格データ記憶部に記憶されていない場合に、当該対象画像の取得を促す報知表示を前記表示部に表示させる報知制御部と、を更に備える請求項２に記載の画像変換システム。
7. 原稿の画像を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された原稿の画像のうち予め定められた対象画像の画像ライン、画像テクスチャ、画像色及び画像ノイズを画像解析した当該対象画像の分析結果を取得する解析部と、
   前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたか否かを検出する初期検出部と、
   前記初期検出部が前記解析部において前記対象画像の画像解析が初めて行われたと検出した場合に、当該対象画像及び当該解析部における分析結果を、前記記憶部に形成された最良データ記憶部に記憶させる記憶制御部と、
   前記解析部における前記対象画像の今回の分析結果が、前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像の前回の分析結果を超えるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えると判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記最良データ記憶部に上書きし、前記判定部において今回の分析結果が前回の分析結果を超えないと判定された場合に、今回の分析結果を示す対象画像及び当該今回の分析結果を前記記憶部に形成された不適データ記憶部に記憶させるとともに、前記最良データ記憶部から前回の分析結果を示す対象画像及び当該前回の分析結果を削除しない更新制御部と、
   前記最良データ記憶部に記憶された前記対象画像及び当該対象画像の分析結果に基づいて、当該対象画像のベクター画像を生成する生成部と、を備える情報処理装置。