JP4185858B2 - 画像処理装置及びその制御方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、原稿を読み取って得られる原稿画像の画像処理を行う画像処理装置及びその方法、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。このような中、バインダー等で蓄積された紙文書あるいは配付資料等の原稿をスキャナーで読み取り、その原稿画像に対応するデータベース中のオリジナルデータの検索、あるいはオリジナルデータが存在しない場合は、所望のフォーマットに変換して画像記憶装置にデータベースとして蓄積するような文書管理システムが提案されている（特許文献１）。

このような文書管理システムの場合、スキャナーからの読取画像に対し、その読取画像に対応するオリジナルデータが存在しない場合に、その読取画像を所望のフォーマットに変換する場合には、例えば、以下のような変換処理を実行する。

まず、読取画像のイメージデータを文字領域、線画領域、写真領域等の属性毎の領域に分割し、文字領域はＯＣＲ処理やフォント認識処理を施して、文字領域中の各文字画像をフォントデータに置換する、また、線画領域はアウトライン関数近似を適用してベクトルデータに変換する等の各属性に適した変換方法により、読取画像を高画質に維持しつつ、かつそのデータ量を削減し、かつ編集可能なデータ形態へ変換する（データ圧縮する）ことが大きな特徴である。
特開平５−２１１６０６号公報

上記従来例の文書管理システムにおいて、文字領域中の文字画像に対するＯＣＲ処理またはフォント認識処理の処理結果が誤認識の疑いがある処理結果である場合には、その文字画像をアウトラインベクトル変換して、外字のアウトラインフォントとして登録することにより、文字画像を誤認識の疑いのある処理結果に置換してしまうことを回避する。

しかしながら、元々情報量の少ない、サイズが小さな文字に対するアウトラインベクトル変換は、アウトライン処理の精度がおち、字体が歪むという現象が起きる。

また、字体を確保するため、アウトラインベクトルのポイント数を上げると、圧縮効果が薄くなり、所望のフォーマットへの変換後のデータが、読取画像のイメージデータよりデータ量が増えてしまうこともある。

本発明は上記の課題を鑑みてなされたものであり、読取原稿画像に対応する電子ファイルとして、高画質でかつ、データ量を削減した電子ファイルを生成することができる画像処理装置及びその方法、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、
原稿を読み取る読み取り手段と、
前記読み取り手段によって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段により分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換手段と、
前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定手段と、
前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割手段で分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定手段の判定結果に基づいて選択する選択手段とを有し、
前記選択手段は、
前記判定手段により前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換手段により変換されたベクトルデータを選択し、
前記判定手段により前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割手段により分割されたブロックの画像データを選択する。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、
原稿を読み取る読み取りステップと、
前記読み取りステップによって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割ステップと、
前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換ステップと、
前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定ステップと、
前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割ステップで分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定ステップの判定結果に基づいて選択する選択ステップとを有し、
前記選択ステップは、
前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換ステップにより変換されたベクトルデータを選択し、
前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データを選択する。

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、
原稿を読み取る読み取りステップと、
前記読み取りステップによって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割ステップと、
前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換ステップと、
前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定ステップと、
前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割ステップで分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定ステップの判定結果に基づいて選択する選択ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
前記選択ステップは、
前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換ステップにより変換されたベクトルデータを選択し、
前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データを選択する。

本発明によれば、読取原稿画像に対応する電子ファイルとして、高画質でかつ、データ量を削減した電子ファイルを生成することができる画像処理装置及びその方法、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、ＬＡＮ１０７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、データ処理部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ＬＡＮ１０９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。

このとき、文字のサイズ、スタイル、字体の認識結果が悪く、誤認識の可能性がある場合は、文字ブロックの文字画像をアウトライン化し、外字のアウトラインフォントとしてベクトル化する。

特に、実施形態１では、文字データをアウトライン化するか否かの判定は、文字サイズに応じて決定する。例えば、文字サイズが所定サイズ以上の場合には、文字データをアウトライン化する。この構成によれば、文字画像をアウトライン化することで画質が劣化する可能性のある比較的文字サイズが小さい文字画像については、アウトライン化処理が実行されず、その文字画像そのもののイメージデータが保持されるので、その文字画像の画質を維持することができる。

また、後述する実施形態２では、文字画像をアウトライン化することで、アウトライン化後のデータ量がアウトライン化前のデータよりも増加する場合には、その文字画像をそのままイメージデータとして保持する。この構成によれば、文字画像に対応するデータのデータ量の増加を防止することができる。

また、この実施形態２の構成において、アウトライン化後のデータ量がアウトライン化前のデータよりも増加する場合とは、比較的文字サイズが小さい文字画像である場合であるため、実質的に、実施形態１の構成も考慮した構成となる。そのため、実施形態２の構成によれば、文字画像に対応するデータのデータ量の増加を防止しつつ、その画質を維持することができる。

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、文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックのベクトル化処理と、文字ブロックのベクトル化種類との２種類のベクトル化処理を実行し、その処理内容は大きく異なる。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。

そこで、まず、文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックのベクトル化処理について、図１１を用いて説明する。

図１１は本発明の実施形態１の文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックのベクトル化処理の詳細を示すフローチャートである。

文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックのベクトル化処理では、まず、ステップＳ１００１で、処理対象のブロックに対応するイメージデータに基づいて、そのブロックをアウトラインベクトルへ変換するアウトラインベクトル変換処理を実行する。

次に、ステップＳ１００２で、得られるアウトラインデータから図形認識処理を実行する。

ここで、ステップＳ１００１のアウトラインベクトル変換処理の詳細について説明する。

『アウトラインベクトル変換処理』
アウトラインベクトル変換処理では、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、そのブロック中に対応するラスター画像データより抽出された画素塊の輪郭線（アウトライン）をベクトルデータに変換する。

具体的には、輪郭線（アウトライン）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１２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。

次に、ステップＳ１００２の図形認識処理の詳細について説明する。

『図形認識処理』
図形認識処理では、ステップＳ１００１で得られるアウトラインデータに対し、アウトラインから丸、楕円、四角、三角等の図形形状を認識して抽出する、もしくはアウトラインが構成している罫線、曲線等の図形形状を認識して抽出する。

具体的には、図１３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。

そして、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。

同様にして、点列の構成、また点と点とを結ぶ区分線の曲率から、丸、四角、三角等の図形形状を認識することができる。

次に、文字ブロックのベクトル化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の文字ブロックのベクトル化処理の詳細を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０１１で、文字ブロックの文字認識処理を実行する。ステップＳ１０１２で、文字ブロックのフォント認識処理を実行する。ステップＳ１０１３で、文字ブロック中の文字画像のサイズに基づいて、文字ブロックをアウトライン化する文字ベクトル変換処理を実行する。ステップＳ１０１４で、文字ブロックに対してフォント化処理を実行する。

特に、実施形態１では、文字ブロック中の文字画像のサイズに基づいて、その文字画像をアウトラインベクトル化処理を実行することで、誤認識が生じやすい小さいサイズの文字画像は、一般的な線画と同じに扱い、文字認識ではなく、アウトラインベクトル変換する。

これにより、従来の文字認識処理で誤認識を起こす可能性のある文字が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を実現することができる。

ここで、ステップＳ１０１１の文字認識処理の詳細について説明する。

『文字認識処理』
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。

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。

次に、ステップＳ１０１２のフォント認識処理の詳細について説明する。

『フォント認識処理』
フォント認識処理は、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。

次に、ステップＳ１０１３の文字ベクトル変換処理の詳細について、図１５を用いて説明する。

『文字ベクトル変換処理』
図１５は本発明の実施形態１の文字ベクトル変換処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、図１５の処理単位は、文字認識処理により文字ブロックから分割された一文字分の文字画像とし、図１５の処理では、文字ブロック内の全ての文字画像に対して実行する。但し、この処理は、一文字の画像画像毎に実行するのではなく、文字ブロック全体に対して実行するようにしても良い。

まず、ステップＳ１０２０で、文字認識処理及びフォント認識処理によって得られた処理結果の良否を判定する。処理結果が良の場合（ステップＳ１０２０でＹＥＳ）、ステップＳ１０２４に進み、各文字画像に対応して予め用意されているフォントのアウトラインデータを用いて、文字部分のフォント情報を取得して、ベクトルデータに変換する。

一方、処理結果が否の場合（ステップＳ１０２０でＮＯ）、ステップＳ１０２１に進み、文字サイズを検知する。

ステップＳ１０２２で、検知したサイズが設定された閾値未満であるか否かを判定する。閾値未満である場合（ステップＳ１０２２でＮＯ）、その文字画像に対応するイメージデータを取得する。一方、閾値以上である場合（ステップＳ１０２２でＮＯ）、ステップＳ１０２３に進み、その文字画像に対応するラスター画像データに基づいて、アウトラインベクトル変換処理を実行する。

尚、ステップＳ１０２１の文字サイズの検出については、ステップＳ１０１１の文字認識処理の際、文字サイズが検出されているため、これをそのまま使用してもよいが、より厳密に行うため、入力された文字画像のイメージデータより、縦サイズ、横サイズを抽出し、それを用いて、ステップＳ１０２２の処理を実行しても良い。

また、ステップ１０２３のアウトラインベクトル変換処理の詳細については、上述の文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックに対するアウトラインベクトル変換処理と同様である。

また、処理対象の文字画像の文字サイズが閾値未満である場合に、アウトラインベクトル変換処理を実行せず、その文字画像のイメージデータを取得する理由は、文字サイズが小さい等の画像情報量が少ない場合には、その文字画像を直線、曲線近似することが困難となり、字形が歪む等の画質の劣化が生じてしまうからである。

そして、このような画質劣化を回避するために、文字サイズが閾値未満である場合には、アウトラインベクトル変換処理を実行せずに、処理対象の文字画像に対応するイメージ画像データを用いることにより画質の維持を実現することができる。

次に、ステップＳ１０１４のフォント化処理の詳細について説明する。

『フォント化処理』
フォント化処理では、文字ベクトル変換処理により得られたアウトラインベクトルデータ、もしくはイメージデータを用いて、各文字画像をフォントデータへ置換する。文字画像をフォントデータへ置換することで、文字ブロックは各文字が構成する文章として表現でき、編集可能となる。

具体的には、ステップＳ１０２４で得られたアウトラインベクトルデータはそのまま文字コード、フォント情報、文字サイズを用いてあらかじめ与えられているフォントへ置換することが可能である。また、ステップＳ１０２３で得られたアウトラインベクトルデータは、外字フォントのアウトラインフォントとして使用する。更に、文字サイズが閾値未満である場合のアウトラインベクトル変換されないイメージデータはそのまま、ラスターフォントとして使用する。

以上の処理により、細かな文章も含めた文字領域を含む文書でも、可視的にイメージデータに忠実であり、かつ編集可能なベクトルデータへ変換することが可能である。

また、ベクトル化対象の画像の画像サイズを検知し、その検知結果に応じてアウトラインベクトル変換処理の実行の可否を決定する構成は、文字画像のみに適用されるわけではなく、図画や線画等他の画像ブロックに対するアウトラインベクトル変換処理にも適用することが可能である。

つまり、画像サイズが閾値未満より小さくで、文字認識や図形認識の誤認識が生じる可能性のある画像ブロックに対しては、アウトラインベクトル変換処理を適用して、その画像ブロックの再現時の画質の劣化が生じることを防止することができる。

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。

［アプリデータ変換処理］
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１６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１６を用いて説明する。

図１６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１６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１７のステップＳ８００２の処理の詳細について、図１８及び図１９を用いて説明する。

図１８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１９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１８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１９（ａ）は実際の原稿画像のページ構成、図１９（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１９（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１９（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１９（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１９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１７のステップＳ８００４で、アプリデータの生成を行う。

図１９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。

次に、図３のステップＳ１３５の処理の詳細について、図２０を用いて説明する。

［ポインター情報付加処理］
図２０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２０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。

以上説明したように、実施形態１によれば、文字ブロックや線画ブロックのアウトライン化（アウトラインベクトル変換処理）に際して、処理対象のブロックのサイズに基づいて、アウトライン化するか否かを決定する。これにより、画像をアウトライン化することで画質が劣化する可能性のある比較的サイズが小さい画像については、アウトライン化処理の実行を禁止して、その画像そのもののイメージデータを保持するので、読取原稿画像に対応する電子データを管理する場合に、その画像の画質を維持することができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、アウトラインベクトル変換処理の実行の可否を、処理対象の画像のサイズに基づいて判定する構成としている。

一方、小さいサイズの文字画像等、元々情報量が少ないイメージデータでは、アウトラインベクトル変換することで、その変換後のベクトルデータが、元のイメージデータよりもそのデータ量が増える場合がある。

そこで、実施形態２では、変換前のイメージデータと、アウトラインベクトル変換処理後のベクトルデータとのデータ量を比較し、データ量が少ないデータ形式を、最終的に保存するデータとして選択することで、最終的に読取画像に対応する電子データを生成する際のデータ量の削減を図る構成について説明する。

この構成は、実施形態１のステップＳ１２９のベクトル化処理に対応し、以下、この実施形態２のステップＳ１２９のベクトル化処理の詳細について、図２１を用いて説明する。

図２１は本発明の実施形態２のステップＳ１２９の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、この処理は、ＢＳ処理によって得られたブロック毎に実行する。

まず、ステップＳ１０３１で、ＢＳ処理によって得られた処理対象のブロックに対し、アウトラインベクトル変換処理を実行する。

ステップＳ１０３２で、アウトラインベクトル変換処理前のブロックに対応するラスター画像データのデータ量が、アウトラインベクトル変換処理後のベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する。

ラスター画像データのデータ量がベクトル画像データのデータ量以上である場合（ステップＳ１０３２でＹＥＳ）、ステップＳ１０３４に進み、ステップＳ１０３１で生成したベクトルデータを選択する。一方、(１０３４)、ラスター画像データのデータ量がベクトル画像データのデータ量未満である場合（ステップＳ１０３２でＮＯ）、ステップＳ１０３３に進み、アウトラインベクトル変換処理前のブロックに対応するラスター画像データを選択する。

尚、図２１の処理は、実施形態２のステップＳ１２９の処理の詳細として説明したが、これに限定されない。例えば、実施形態１の図１４のステップＳ１０１３の文字ベクトル変換処理として実行することも可能であるし、図１１のステップＳ１００１及び図１５のステップＳ１０２３の少なくとも一方のアウトラインベクトル変換処理として実行することも可能である。

特に、アウトラインベクトル変換処理によるデータ量の増加は、文字サイズが小さい文字画像等の極めの細かい画像に発生し易いので、図２１の処理を実行することで、読取原稿画像に対応する電子データを管理する場合に、その画質を維持したまま、データ量の増加を防止することができる。

以上説明したように、実施形態２によれば、文字ブロックや線画ブロックのアウトライン化（アウトラインベクトル変換処理）に際して、処理対象のブロックのアウトライン化後のデータ量に基づいて、アウトラインベクトルデータを使用するか、もしくはアウトラインデータを破棄して元のイメージデータを維持するかを判定する。これにより、画像をアウトライン化することで画像情報量が増加する可能性のある比較的サイズが小さい画像については、その画像そのもののイメージデータを保持するので、読取原稿画像に対応する電子データを管理する場合に、そのデータ量の増加を防止することができる。

また、イメージデータを保持する場合は、実施形態１と同様、サイズが小さい画像になる場合が多いので、実施形態１の効果を得ることができる。

以上説明した実施形態１や２で例示される本発明によれば、ベクトル化処理の処理対象の画像あるいは画像ブロックに関する情報（実施形態１の場合は画像サイズ、実施形態２の場合はデータ量）に基づいて、処理対象の画像のベクトル化処理の実行の是非を判定し、その判定結果に基づいて、処理対象の画像の電子データを、イメージデータとして保持するかベクトルデータとして保持するかを決定する。

これにより、特に、ベクトル化処理によって起因する画質の劣化やデータ量の増加を防止することができる。

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の文字ブロック以外の図画あるいは線、表ブロックのベクトル化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の文字ブロックのベクトル化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の文字ベクトル変換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２のステップＳ１２９の処理の詳細を示すフローチャートである。

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 (3)

1. 原稿を読み取る読み取り手段と、
   前記読み取り手段によって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割手段と、
   前記分割手段により分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換手段と、
   前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定手段と、
   前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割手段で分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定手段の判定結果に基づいて選択する選択手段とを有し、
   前記選択手段は、
   前記判定手段により前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換手段により変換されたベクトルデータを選択し、
   前記判定手段により前記分割手段により分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換手段により変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割手段により分割されたブロックの画像データを選択する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 原稿を読み取る読み取りステップと、
   前記読み取りステップによって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割ステップと、
   前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換ステップと、
   前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定ステップと、
   前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割ステップで分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定ステップの判定結果に基づいて選択する選択ステップとを有し、
   前記選択ステップは、
   前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換ステップにより変換されたベクトルデータを選択し、
   前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データを選択する
   ことを特徴とする画像処理方法。
3. 原稿を読み取る読み取りステップと、
   前記読み取りステップによって得られる原稿の画像データを属性毎にブロックに分割する分割ステップと、
   前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データをベクトルデータに変換する変換ステップと、
   前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であるか否かを判定する判定ステップと、
   前記原稿の画像データをブロック単位で保持するデータとして、前記分割ステップで分割されたブロックの画像データ、あるいはそれに対応するベクトルデータのいずれかを、前記判定ステップの判定結果に基づいて選択する選択ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
   前記選択ステップは、
   前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量以上であると判定された場合、前記変換ステップにより変換されたベクトルデータを選択し、
   前記判定ステップにより前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データのデータ量が前記変換ステップにより変換されたベクトルデータのデータ量未満であると判定された場合、前記分割ステップにより分割されたブロックの画像データを選択する
   ことを特徴とするプログラム。

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