JP4338189B2 - Image processing system and image processing method - Google Patents

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Description

本発明は、複写機等の画像処理装置で読み取った画像に基づいてデータベースに保存されている画像の検索を行う画像処理システム及び画像処理方法に関する。   The present invention relates to an image processing system and an image processing method for searching for an image stored in a database based on an image read by an image processing apparatus such as a copying machine.

近年、環境問題がクローズアップされている中で、オフィス等でのペーパーレス化が急速に進んでいる。そこで、従来からバインダー等で蓄積・保存された紙文書をスキャナで読み取って、ポータブルドキュメントフォーマット(以下、「PDF」と略す。)に変換し、画像記憶装置(データベース)に蓄積・保存する文書管理システムが構築されている。   In recent years, environmental problems have been highlighted, and paperless use in offices and the like is rapidly progressing. Therefore, a document management that is conventionally stored and stored in a binder or the like is read by a scanner, converted into a portable document format (hereinafter abbreviated as “PDF”), and stored and stored in an image storage device (database). The system is built.

一方、機能が拡張されたデジタル複合機(以下、「MFP」と略す。)には、画像(イメージデータ)を紙文書として印刷・出力する際に、当該画像が記憶されている画像記憶装置内のポインタ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ものがある。そして、当該画像が記録された紙文書を複写する場合には、表紙等に付加されているポインタ情報からオリジナルの画像が格納されている画像記憶装置内の格納場所を検出し、紙文書から読み取られた画像を再印刷等に用いるのではなく、画像記憶装置内に記憶されているオリジナルの画像を編集や再印刷に直接用いることができる。これにより、紙文書から読み取られた画像を何度も再利用することによって生じる画質の劣化等の問題を防ぐことができる(例えば、特許文献1参照。)。
特開平10−143414号公報
On the other hand, in a digital multi-function peripheral (hereinafter abbreviated as “MFP”) with an expanded function, when an image (image data) is printed and output as a paper document, the image is stored in the image storage device. Is recorded as additional information in the cover or description information of a paper document. When copying a paper document on which the image is recorded, the storage location in the image storage device in which the original image is stored is detected from the pointer information added to the cover or the like and read from the paper document. The original image stored in the image storage device can be directly used for editing and reprinting instead of using the obtained image for reprinting or the like. As a result, problems such as degradation of image quality caused by reusing an image read from a paper document many times can be prevented (see, for example, Patent Document 1).
Japanese Patent Laid-Open No. 10-143414

しかしながら、上記のようなポインタ情報は所望するファイルの格納場所やファイル名が付与されており、それに基づき検索を行うため、ファイルの移動やファイル名の変更が行われるとそれを知らないユーザはそのオリジナルファイルを取得できないという問題が生じうる。   However, the pointer information as described above is given the storage location and file name of the desired file, and searches are performed based on it, so if a file is moved or renamed, a user who does not know it will There may be a problem that the original file cannot be acquired.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、紙文書に記載されている情報を的確に検索することができる画像処理システム及び画像処理方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object of the present invention is to provide an image processing system and an image processing method capable of accurately retrieving information described in a paper document.

上記課題を解決するために、本発明は、ネットワークに接続される複数の電子ファイルサーバのいずれかに保持される複数の電子ファイルから、入力された画像データに対応する電子ファイルを検索し、該検索された電子ファイルを取得する画像処理システムであって、In order to solve the above problems, the present invention searches an electronic file corresponding to input image data from a plurality of electronic files held in any of a plurality of electronic file servers connected to a network, and An image processing system for acquiring a searched electronic file,
原稿を表す画像データを入力する入力手段と、  Input means for inputting image data representing a document;
入力された前記画像データから電子ファイルサーバを特定するための付加情報を抽出する抽出手段と、  Extraction means for extracting additional information for specifying an electronic file server from the input image data;
入力された前記画像データの特徴を認識する認識手段と、  Recognition means for recognizing features of the input image data;
認識された前記画像データの特徴に基づき、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記抽出手段により抽出された前記付加情報に対応する第1の電子ファイルサーバにおいて検索する第1の検索手段と、  Based on the recognized characteristics of the image data, an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched for in the first electronic file server corresponding to the additional information extracted by the extraction means. A first search means;
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1の検索手段により検索されなかった場合に、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記第1の電子ファイルサーバとは異なる他の電子ファイルサーバにおいて検索する第2の検索手段と、  When the electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched by the first search means, the electronic file that matches or is similar to the input image data is Second search means for searching in another electronic file server different from the electronic file server of
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1または第2の検索手段により検索された場合に、該検索された電子ファイルを取得する取得手段と、  An acquisition means for acquiring the searched electronic file when an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched by the first or second search means;
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1及び前記第2の検索手段により検索されなかった場合に、入力された前記画像データを予め決められた形式の電子ファイルに変換する変換手段と、  When an electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched by the first and second search means, the input image data is converted into an electronic file of a predetermined format. Conversion means for converting;
前記変換手段により変換された電子ファイルを、該電子ファイルを保持する電子ファイルサーバを特定するための付加情報とともに、該付加情報により特定される電子ファイルサーバに保持させる保持手段と  Holding means for holding the electronic file converted by the converting means together with additional information for specifying the electronic file server holding the electronic file in the electronic file server specified by the additional information;
を備えることを特徴とする。  It is characterized by providing.

本発明によれば、入力された画像データから抽出される付加情報により電子ファイルサーバを特定することにより、ネットワークに接続された複数の電子ファイルサーバのうち適切な電子ファイルサーバにおいて電子ファイルを検索し、検索されなかった場合には、他の電子ファイルサーバにおいて検索を行い、更に、他の電子ファイルサーバにおいて検索されなかった場合には、入力された画像データから変換された電子ファイルをその電子ファイルを保持するサーバを特定する付加情報とともに保持することができる。
According to the present invention, by specifying an electronic file server from additional information extracted from input image data, an electronic file is searched in an appropriate electronic file server among a plurality of electronic file servers connected to a network. If the search is not performed, the search is performed in another electronic file server. If the search is not performed in the other electronic file server, the electronic file converted from the input image data is stored in the electronic file. Can be held together with additional information for identifying the server holding the.

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1は、本発明の第1の実施例に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。図1に示す画像処理システムは、オフィス10とオフィス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される。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing system according to the first embodiment of the present invention. The image processing system shown in FIG. 1 is realized in an environment in which an office 10 and an office 20 are connected by a network 104 such as the Internet.

オフィス10内に構築されたLAN107には、MFP100と、MFP100を制御するマネージメントPC101と、クライアントPC102と、文書管理サーバ106aと、そのデータベース105a及びプロキシサーバ103aが接続されている。また、オフィス20内に構築されたLAN108には、文書管理サーバ106bと、そのデータベース105b及びプロキシサーバ103bが接続されている。尚、クライアントPC102は、外部記憶部、検索イメージ入力部及び検索結果出力部を備えている。また、LAN107及びオフィス20内のLAN108は、プロキシサーバ103a、103bを介してインターネット等のネットワーク104に接続されている。   A LAN 107 constructed in the office 10 is connected to the MFP 100, a management PC 101 that controls the MFP 100, a client PC 102, a document management server 106a, a database 105a, and a proxy server 103a. A document management server 106b, its database 105b, and a proxy server 103b are connected to the LAN 108 built in the office 20. The client PC 102 includes an external storage unit, a search image input unit, and a search result output unit. The LAN 107 and the LAN 108 in the office 20 are connected to a network 104 such as the Internet via proxy servers 103a and 103b.

MFP100は、本実施形態において紙文書を光学的に読み取って画像信号に変換する画像読み取り処理と、読み取った画像信号に対する画像処理の一部を担当し、画像信号はLAN109を用いてマネージメントPC101に入力する。尚、マネージメントPC101は、通常のPCでも実現可能であり、内部に画像記憶部、画像処理部、表示部及び入力部を備える。尚、マネージメントPC101は、その一部又は全部をMFP100と一体化して構成してもよい。   In this embodiment, the MFP 100 is in charge of image reading processing for optically reading a paper document and converting it into an image signal, and part of the image processing for the read image signal. The image signal is input to the management PC 101 using the LAN 109. To do. The management PC 101 can also be realized by a normal PC, and includes an image storage unit, an image processing unit, a display unit, and an input unit. The management PC 101 may be partly or entirely integrated with the MFP 100.

図2は、本発明の第1の実施例に係るMFP100の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(以下、「ADF」と略す。)を含む画像読み取り部110は、束状或いは1枚の原稿画像を内部に備える光源で照射し、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み取り信号を例えば600dpiの密度のイメージ情報として得る。そして通常の複写機能を用いる場合は、この画像信号をデータ処理部115で記録信号へ画像処理し、複数毎複写の場合は記憶装置111に一旦1ページ分の記録データを保持した後、形成装置112に順次出力して紙上に画像を形成する。   FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the MFP 100 according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 2, an image reading unit 110 including an auto document feeder (hereinafter abbreviated as “ADF”) irradiates a bundle or one original image with a light source provided therein, and reflects an original reflection image with a lens. An image is formed on the element, and a raster-like image reading signal is obtained as image information having a density of 600 dpi from the solid-state imaging element. When the normal copying function is used, the image signal is processed into a recording signal by the data processing unit 115. In the case of copying every plural number, the recording data for one page is once held in the storage device 111, and then the forming apparatus. The images are sequentially output to 112 to form an image on paper.

一方、クライアントPC102から出力されるプリントデータは、LAN107からMFP100に入力され、ネットワークIF114を経てデータ処理装置115で記録可能なラスタデータに変換された後、形成装置112に出力して紙上に記録画像として形成される。   On the other hand, print data output from the client PC 102 is input from the LAN 107 to the MFP 100, converted into raster data that can be recorded by the data processing device 115 via the network IF 114, and then output to the forming device 112 to be recorded on paper. Formed as.

MFP100への操作者の指示は、MFP100に装備されているキー等の入力装置113、或いはマネージメントPC101のキーボードやマウス等からなる入力装置から行われ、これら一連の動作はデータ処理装置115内の制御部で制御される。   An operator's instruction to the MFP 100 is performed from an input device 113 such as a key provided in the MFP 100 or an input device such as a keyboard and a mouse of the management PC 101. These series of operations are controlled in the data processing device 115. Controlled by the department.

一方、操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は、MFP100の表示装置116又は、マネージメントPC101、クライアントPC102のモニタ等で行われる。尚、記憶装置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とのデータの授受及び制御は、ネットワークIF117及び直結したLAN109を用いて行われる。   On the other hand, the status display of the operation input and the display of the image data being processed are performed on the display device 116 of the MFP 100, the monitor of the management PC 101, the client PC 102, or the like. The storage device 111 is also controlled by the management PC 101, and data exchange and control between the MFP 100 and the management PC 101 are performed using the network IF 117 and the directly connected LAN 109.

[処理概要]
次に、本発明の一実施形態に係る画像処理システムによる画像処理全体の概要について説明する。図3は、本発明の第1の実施例に係る画像処理システムによる画像処理の手順について説明するためのフローチャートである。
[Outline of processing]
Next, an overview of the entire image processing by the image processing system according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 3 is a flowchart for explaining a procedure of image processing by the image processing system according to the first embodiment of the present invention.

まず、MFP100の画像読み取り部110によって原稿画像の入力を行うために、当該画像読み取り部110を動作させて1枚の原稿をラスタ状に走査し、例えば600dpi、8ビットの画像信号を取得する(イメージ情報入力処理:ステップS120)。   First, in order to input an original image by the image reading unit 110 of the MFP 100, the image reading unit 110 is operated to scan one original in a raster shape, and an image signal of, for example, 600 dpi and 8 bits is acquired ( Image information input process: Step S120).

入力された画像信号に対してデータ処理部115で前処理を施し、記憶装置111に1ページ分のイメージデータ(画像データ)として保存する。そして、マネージメントPC101のCPUは、記憶装置111に格納されたイメージデータから、文字/線画部分とハーフトーンの画像部分とに領域を分離し、文字部分はさらに段落で塊としてまとまっているブロック毎に、或いは、線で構成された表、図形に分離して各々セグメント化する。一方、ハーフトーンで表現される画像部分は、矩形に分離されたブロックの画像部分や背景部等のいわゆるブロック毎に独立したオブジェクトに分割する(ブロックセレクション処理:ステップS121)。   The input image signal is preprocessed by the data processing unit 115 and stored in the storage device 111 as image data (image data) for one page. Then, the CPU of the management PC 101 separates the area from the image data stored in the storage device 111 into a character / line drawing portion and a halftone image portion, and the character portion is further divided into blocks in a block. Or, it is divided into a table and a figure made up of lines and segmented. On the other hand, the image portion expressed in halftone is divided into independent objects for each so-called block such as an image portion or background portion of a block separated into rectangles (block selection process: step S121).

このとき、原稿画像中に付加情報として記録されている2次元バーコード、或いはURLに該当するオブジェクトを検出し、2次元バーコードの場合であれば当該マークを解読し、URLの場合であればOCR(Optical Character Reader)等で文字認識する(ステップS122)。これによって、当該原稿画像のオリジナルの電子ファイルが格納されている記憶先のサーバ等のアドレスに関するポインタ情報を検出する(ステップS123)。尚、ポインタ情報を付加する手段は、上記の他に1次元バーコードや、文字と文字の間隔に情報を埋め込む方法及びハーフトーンの画像に埋め込む方法等の直接可視化されない電子透かしによる方法を用いてもよい。   At this time, the object corresponding to the two-dimensional barcode or URL recorded as additional information in the document image is detected, and if it is a two-dimensional barcode, the mark is decoded. Character recognition is performed using an OCR (Optical Character Reader) or the like (step S122). Thus, pointer information relating to the address of the storage destination server or the like in which the original electronic file of the document image is stored is detected (step S123). In addition to the above, the means for adding pointer information uses a one-dimensional barcode, a method using a digital watermark that is not directly visualized, such as a method of embedding information in a space between characters and a method of embedding in a halftone image. Also good.

次いで、ポインタ情報が検出できたかどうかを判定し(ステップS124)、ポインタ情報が検出された場合(Yes)は、検出されたポインタで示されたオリジナルの電子ファイルが格納されているサーバ等のアドレスに従って、図1で示されるネットワーク104又はLAN107等に接続されたサーバ等を検索する(ステップS125)。尚、本実施例では、電子ファイル(イメージデータ)は、図1で示したクライアントPC102内のハードディスク内、或いはオフィス10、20のLAN107、108に接続された文書管理サーバ106a、b内のデータベース105a、b内、或いはMFP100自体が有する記憶装置111のいずれかに格納されており、ステップS123で得られたサーバアドレス情報(ポインタ情報)に従ってこれらの記憶装置内を検索する。   Next, it is determined whether the pointer information has been detected (step S124). If the pointer information has been detected (Yes), the address of the server or the like in which the original electronic file indicated by the detected pointer is stored. Accordingly, the server or the like connected to the network 104 or LAN 107 shown in FIG. 1 is searched (step S125). In this embodiment, the electronic file (image data) is stored in the hard disk in the client PC 102 shown in FIG. 1 or the database 105a in the document management server 106a, b connected to the LAN 107, 108 in the office 10, 20. , B, or the storage device 111 included in the MFP 100 itself, and the storage device is searched according to the server address information (pointer information) obtained in step S123.

ステップS125で特定のサーバが見つからなかった場合(No)、或いはステップS124でポインタ情報が検出できなかった場合(すなわち、ポインタ情報が示すサーバアドレス自体が存在しなかった場合)は、全サーバで管理されているデータ(すなわち、本実施例では、データベース105a、b、記憶装置111に記憶されている全データ)を対象に入力されたイメージデータに基づいてステップS128以下のファイル検索処理を行う(ステップS126)。一方、ステップS125でポインタ情報に基づくサーバアドレスからサーバが見つかった場合(Yes)は、ポインタが示すサーバを検索対象としてステップS128以下の検索処理を行う(ステップS127)。   If a specific server is not found in step S125 (No), or if pointer information cannot be detected in step S124 (that is, if the server address indicated by the pointer information does not exist), management is performed for all servers. The file search process in step S128 and subsequent steps is performed based on the image data input for the data (in this embodiment, all data stored in the databases 105a and 105b and the storage device 111 in this embodiment) (step S128). S126). On the other hand, if a server is found from the server address based on the pointer information in step S125 (Yes), the search processing from step S128 onward is performed on the server indicated by the pointer (step S127).

ステップS128は、いわゆる文書検索処理ルーチンである。まず、ステップS122で各文字ブロックに対して行ったOCRの結果から単語を抽出して、全文検索、或いは各オブジェクトの配列と各オブジェクトの属性からいわゆるレイアウト検索を行う。そして、検索の結果、類似度の高い電子ファイルが検索対象のサーバから見つかった場合は、その電子ファイルを候補としてそのサムネール等を表示し、複数の中から操作者の選択が必要なら操作者の入力操作によってファイルの特定を行う(ステップS129)。尚、候補が1ファイルの場合、ステップS129をバイパスして自動的にステップS130、ステップS131に分岐し、候補ファイルの格納アドレスをユーザに通知するようにしてもよい。一方、ステップS128の検索処理で電子ファイルが見つからなかった場合(ステップS130でNoの場合)は、ステップS133に分岐する。   Step S128 is a so-called document search processing routine. First, words are extracted from the result of the OCR performed on each character block in step S122, and a so-called layout search is performed from the full text search or the array of each object and the attribute of each object. As a result of the search, if an electronic file with a high degree of similarity is found from the search target server, the thumbnail is displayed with the electronic file as a candidate, and if the operator needs to be selected from a plurality, the operator's A file is specified by an input operation (step S129). If the candidate is one file, step S129 may be bypassed and the process may be automatically branched to step S130 and step S131 to notify the user of the storage address of the candidate file. On the other hand, if the electronic file is not found in the search process in step S128 (No in step S130), the process branches to step S133.

ステップS133では、入力されたイメージデータをベクトル化処理することで、当該イメージデータをベクトルデータに変換する。例えば、イメージデータが文字情報等である場合は、OCRによるコード化又は輪郭追跡によってアウトライン化することによりベクトル情報に変換する。また、入力されたイメージデータが図形等の場合にも、ベクトルデータとしてベクトル情報に変換する。但し、入力されたイメージデータが自然画像等の場合は、そのままイメージデータとして取り扱うようにする。これにより、ステップS130で電子ファイルが見つからなかった場合は、当該イメージデータを新たにオリジナルの電子ファイルとして新規に生成する。すなわち、入力されたイメージデータに対してステップS133のベクトル化処理後のデータ(但し、自然画像等の場合はイメージデータのまま)を新たな電子ファイルとして保存する。   In step S133, the input image data is vectorized to convert the image data into vector data. For example, when the image data is character information or the like, it is converted into vector information by encoding by OCR or by outline by contour tracing. Also, when the input image data is a figure or the like, it is converted into vector information as vector data. However, when the input image data is a natural image or the like, it is handled as image data as it is. Thereby, when the electronic file is not found in step S130, the image data is newly generated as an original electronic file. That is, for the input image data, the data after the vectorization processing in step S133 (however, in the case of a natural image or the like, the image data remains) is stored as a new electronic file.

次に、ステップS133のベクトル化処理について説明する。ステップS122でOCRされた文字ブロックに対して、さらに文字のサイズ、スタイル、字体等を認識し、原稿を走査して得られた文字に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。尚、画像ブロックに対しては、前述したようにイメージデータとして個別のJPEGファイル等としてイメージデータのまま処理する。   Next, the vectorization process in step S133 will be described. The character size, style, font, and the like are further recognized for the character block subjected to OCR in step S122, and converted into font data that is visually faithful to the character obtained by scanning the document. On the other hand, tables and graphic blocks composed of lines are outlined. The image block is processed as image data as an individual JPEG file or the like as described above.

また、これらのベクトル化処理はブロックセレクション処理(ステップS121)で分割されたオブジェクト毎に行い、さらに各オブジェクトのレイアウト情報を保存して、一般のアプリケーション(文書作成ソフトウェア等)で編集可能なアプリデータに変換され(ステップS134)、その後、電子ファイルとして記憶装置111等に格納する(ステップS136)。また、汎用のファイル形式として、例えばRTF(Rich Text Format)形式に変換するようにしてもよい。   Further, these vectorization processes are performed for each object divided in the block selection process (step S121), and further, layout information of each object is stored, and application data that can be edited by a general application (such as document creation software). (Step S134), and then stored in the storage device 111 or the like as an electronic file (step S136). Further, as a general-purpose file format, for example, it may be converted into an RTF (Rich Text Format) format.

尚、本実施例では、ステップS134でのアプリデータへの変換処理後に、電子ファイルの格納場所のサーバ等のアドレスを「ポインタ情報(アドレス情報)」として、保存対象の電子ファイルに付加するようにする(ステップS135)。このようにすることにより、保存された電子ファイルが格納されたサーバ(例えば、記憶装置111等)が次回以降の検索対象となる。また、電子ファイルの印刷時にポインタ情報を2次元バーコード等を用いて付加して印字するようにすれば、次回以降にポインタ情報が付加された原稿を読み取って、当該ポインタ情報を解析することにより、オリジナルの電子ファイルを保存するサーバに容易にアクセスすることができるようになる。   In the present embodiment, after the conversion processing to application data in step S134, the address of the server or the like of the storage location of the electronic file is added as “pointer information (address information)” to the electronic file to be saved. (Step S135). By doing in this way, the server (for example, storage device 111 etc.) where the preserved electronic file is stored becomes a search object after the next time. If the pointer information is added using a two-dimensional bar code or the like when printing an electronic file, the document with the pointer information added is read and analyzed after the next time. The server that stores the original electronic file can be easily accessed.

以上の手順によってオリジナルの電子ファイル、又はそれに非常に近いベクトル情報を有する電子ファイルを容易に検索して取得することができる。すなわち、本実施形態では、電子ファイルのデータはベクトル化されたデータであって、編集可能な形式で全て保存されており、従来のように1枚のイメージデータとして取得するだけではなく、取得後にそのデータを直接加工、再利用したり、あるいは蓄積、伝送、再印刷を行うことが可能になる。   By the above procedure, an original electronic file or an electronic file having vector information very close to the original electronic file can be easily searched and acquired. In other words, in the present embodiment, the electronic file data is vectorized data and is stored in an editable format, and is not only acquired as a single piece of image data as in the past, but also after acquisition. The data can be directly processed and reused, or stored, transmitted, and reprinted.

これらの処理は、単純にイメージデータを直接扱う場合に比べて単に再利用・再編集が可能となるだけではなく、情報量を削減することができ、蓄積効率が高まり、伝送時間が短縮され、記録表示する際には高品位なデータとして非常に優位となる。   These processes are not only able to be reused and re-edited compared to the case of simply handling image data directly, but also reduce the amount of information, increase storage efficiency, reduce transmission time, When recording and displaying, it is very advantageous as high-quality data.

以下、各処理ブロックに対して詳細に説明する。   Hereinafter, each processing block will be described in detail.

[ブロックセレクション(BS)処理(ステップS121)]
図4は、ブロックセレクション処理によって読み取った1枚のイメージデータを属性を判定し複数のブロックに分割する様子を示す図である。すなわち、ブロックセレクション処理とは、符号41に示すステップS120で読み取った一頁のイメージデータを、符号42に示すようにオブジェクト毎の塊として認識し、それぞれのブロックを文字(Text)、写真(Photo)、線(Line)、表(Table)等の属性に判定し、異なる属性を持つ領域(ブロック)に分割する処理である。
[Block Selection (BS) Process (Step S121)]
FIG. 4 is a diagram illustrating a state in which one image data read by the block selection process is attributed and divided into a plurality of blocks. That is, in the block selection process, the image data of one page read in step S120 indicated by reference numeral 41 is recognized as a block for each object as indicated by reference numeral 42. ), Line (line), table (table), and the like, and is divided into areas (blocks) having different attributes.

ブロックセレクション処理の一実施例を以下に説明する。   An embodiment of the block selection process will be described below.

まず、入力画像を白黒に2値化して、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。そして、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同様に輪郭線追跡を行って白画素の塊を抽出する。さらに、一定面積以上の白画素の塊の内部からも再帰的に黒画素の塊を抽出する。   First, the input image is binarized into black and white, and contour tracking is performed to extract a block of pixels surrounded by a black pixel contour. Then, for the black pixel block having a large area, the white pixel block is similarly extracted by tracing the outline of the white pixel inside. Further, a black pixel block is recursively extracted from the inside of a white pixel block having a certain area or more.

このようにして得られた黒画素(白画素)の塊を、大きさ及び形状等で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類する。例えば、縦横比が1に近く、大きさが一定の範囲のものを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領域とする。また、扁平な画素塊を線領域、一定の大きさ以上でかつ四角系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領域、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域、それ以外の任意形状の画素塊を図画領域等とする。   The blocks of black pixels (white pixels) thus obtained are classified according to size, shape, etc., and are classified into areas having different attributes. For example, a pixel block corresponding to a character having an aspect ratio close to 1 and having a constant size is defined as a character block, and a portion where adjacent characters can be grouped in a well-aligned manner is defined as a character region. In addition, the flat pixel block is a line region, the area occupied by the black pixel block that is more than a certain size and includes square white pixel blocks in a well-aligned manner is a table region, and an area where irregular pixel blocks are scattered A picture area and a pixel block having an arbitrary shape other than that are set as a picture area.

図5は、ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報の一例について示す図である。図5に示されるブロック毎の情報は、後述するベクトル化、検索処理のための情報として用いられる。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of block information for each block obtained by the block selection process. The information for each block shown in FIG. 5 is used as information for vectorization and search processing described later.

[イメージデータからポインタ情報の検出]
まず、ステップS122で示す電子ファイルの格納位置を、読み取られたイメージデータから抽出するためのOCR/OMR処理について説明する。図6は、原稿画像中に付加された2次元バーコード(QRコードシンボル)を復号してデータ文字列を出力する手順を説明するためのフローチャートである。図7は、2次元バーコードが付加された原稿310の一例を示す図である。
[Detection of pointer information from image data]
First, the OCR / OMR process for extracting the storage position of the electronic file shown in step S122 from the read image data will be described. FIG. 6 is a flowchart for explaining a procedure for decoding a two-dimensional barcode (QR code symbol) added to a document image and outputting a data character string. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a document 310 to which a two-dimensional barcode is added.

まず、データ処理装置115内のページメモリに格納された原稿310を読み取って得られたイメージデータを内部のCPUで走査して、前述したブロックセレクション処理の結果から所定の2次元バーコードシンボル311の位置を検出する。QRコードの位置検出パターンは、シンボルの4隅のうちの3隅に配置される同一の位置検出要素パターン311a〜311cから構成される (ステップS300)。   First, image data obtained by reading a document 310 stored in a page memory in the data processing device 115 is scanned by an internal CPU, and a predetermined two-dimensional barcode symbol 311 is scanned based on the result of the block selection process described above. Detect position. The QR code position detection pattern includes the same position detection element patterns 311a to 311c arranged at three of the four corners of the symbol (step S300).

次に、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得る(ステップS301)。さらに、シンボルの型番を決定した後(ステップS302)、形式情報で得ら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(ステップS303)。   Next, the format information adjacent to the position detection pattern is restored, and the error correction level and mask pattern applied to the symbol are obtained (step S301). Further, after determining the symbol model number (step S302), the mask process is canceled by performing an XOR operation on the encoded area bit pattern using the mask pattern obtained from the format information (step S303).

そして、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、メッセージのデータ及び誤り訂正コード語を復元する(ステップS304)。次いで、復元されたコード上に誤りがあるかどうかの検出を行う(ステップS305)。その結果、誤りが検出された場合(Yes)は当該誤りを訂正する(ステップS306)。そして、誤り訂正されたデータより、モード指示子及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(ステップS307)。最後に、仕様モードに基づいてデータ文字を復号し、結果を出力する(ステップS308)。尚、ステップS305で誤りが検出されなかった場合(No)は、上記ステップS307に進む。   Then, according to the arrangement rule corresponding to the model, the symbol character is read, and the message data and the error correction code word are restored (step S304). Next, it is detected whether there is an error in the restored code (step S305). As a result, when an error is detected (Yes), the error is corrected (step S306). Then, the data code word is divided into segments based on the mode indicator and the character number indicator from the error-corrected data (step S307). Finally, the data character is decoded based on the specification mode, and the result is output (step S308). If no error is detected in step S305 (No), the process proceeds to step S307.

ここで、2次元バーコード内に組み込まれたデータは、対応する電子ファイルが格納されているサーバアドレス情報(ポインタ情報)を表しており、例えばファイルサーバ名及びサーバアドレスを示すIPアドレス、対応するURL等からなるパス情報で構成される。   Here, the data incorporated in the two-dimensional barcode represents server address information (pointer information) in which the corresponding electronic file is stored. For example, the file server name and the IP address indicating the server address correspond to the data. It consists of path information consisting of a URL or the like.

本実施例では上述したように、ポインタ情報が2次元バーコードを用いて付与された原稿310を例に挙げて説明したが、直接文字列でポインタ情報が記録される場合には、所定のルールに従った文字列のブロックを前述したブロックセレクション処理で検出し、当該ポインタ情報を示す文字列の各文字を文字認識することで、直接、オリジナルの電子ファイルが保存されているサーバのサーバアドレス情報を得ることが可能である。   In the present embodiment, as described above, the document 310 to which the pointer information is given using the two-dimensional barcode has been described as an example. However, when the pointer information is directly recorded as a character string, a predetermined rule is used. Server address information of the server where the original electronic file is stored directly by detecting the block of the character string according to the block selection process described above and recognizing each character of the character string indicating the pointer information. It is possible to obtain

また、図7の文書310の文字ブロック312や文字ブロック313の文字列に対して、隣接する文字と文字の間隔等に視認し難い程度の変調を加え、当該文字間隔を用いた透かし情報を埋め込むことでもポインタ情報を付与することができる。このような透かし情報は、後述する文字認識処理を行う際に各文字の間隔を検出することによって、ポインタ情報を得ることができる。また、自然画ブロック314の中に電子透かしとしてポインタ情報を付加することも可能である。   Further, the character string of the character block 312 or the character block 313 of the document 310 in FIG. 7 is modulated such that the space between adjacent characters is difficult to visually recognize, and watermark information using the character space is embedded. Even pointer information can be given. For such watermark information, pointer information can be obtained by detecting an interval between characters when performing character recognition processing described later. It is also possible to add pointer information as a digital watermark in the natural image block 314.

[ポインタ情報によるサーバ検索処理]
次に、図3を用いて説明したステップS123以降の処理で行われるポインタ情報からの電子ファイルが格納されているサーバの検索処理について詳細に説明する。図8は、検出されたポインタ情報から電子ファイルが格納されているサーバを検索する処理手順について説明するためのフローチャートである。
[Server search processing using pointer information]
Next, the search processing of the server storing the electronic file from the pointer information performed in the processing after step S123 described with reference to FIG. 3 will be described in detail. FIG. 8 is a flowchart for explaining a processing procedure for searching for a server storing an electronic file from detected pointer information.

まず、ポインタ情報に含まれるサーバアドレスに基づいて、当該電子ファイルが格納されているファイルサーバを特定する(ステップS400)。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105a、bを内蔵する文書管理サーバ106a、bや、記憶装置111を内蔵するMFP100自身を指す。また、アドレスとは、URLやサーバ名からなるパス情報である。   First, based on the server address included in the pointer information, the file server in which the electronic file is stored is specified (step S400). Here, the file server refers to the client PC 102, the document management servers 106a and 106b including the databases 105a and 105b, and the MFP 100 itself including the storage device 111. The address is path information including a URL and a server name.

そして、ファイルサーバを特定した後、図3を用いて説明したステップS127におけるポインタ情報が示すサーバ(ファイルサーバ)内を検索するための準備をファイルサーバに対して要求する(ステップS401)。ファイルサーバは、ステップS128のファイル検索処理に従って、該当する電子ファイルを検索する(ステップS402)。そして、電子ファイルが存在するか否かを判定する(ステップS403)。   Then, after specifying the file server, the file server is requested to prepare for searching the server (file server) indicated by the pointer information in step S127 described with reference to FIG. 3 (step S401). The file server searches for the corresponding electronic file according to the file search process in step S128 (step S402). Then, it is determined whether or not an electronic file exists (step S403).

この結果、電子ファイルが存在しない場合(No)は、MFP100に対してその旨を通知して終了する。一方、電子ファイルが存在する場合(Yes)は、図3を用いて前述したように、ステップS129からステップS132までの処理を行うために候補表示を行い、その後、該当する電子ファイルのアドレスを通知すると共に、当該電子ファイルをユーザ(すなわち、MFP100)に対して転送する(ステップS408)。   As a result, if the electronic file does not exist (No), the MFP 100 is notified of the fact and the process is terminated. On the other hand, if the electronic file exists (Yes), as described above with reference to FIG. 3, candidate display is performed to perform the processing from step S129 to step S132, and then the address of the corresponding electronic file is notified. At the same time, the electronic file is transferred to the user (ie, MFP 100) (step S408).

[ファイルアクセス権を含むポインタ情報によるサーバ検索処理]
次に、ファイルアクセス権について考慮した実施例について説明する。通常扱われる文書ファイルの中には、第三者による再利用を制限することが望ましい文書がある。前述した図8を用いた検索処理では、ファイルサーバに蓄積された電子ファイルは全て自由にアクセスすることが可能であり、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説明した。以下では、ポインタ情報から電子ファイルを検索した際に、検索の結果から特定された電子ファイルにアクセス権の制限が有る場合について説明する。
[Server search processing based on pointer information including file access right]
Next, an embodiment that considers file access rights will be described. Among the document files that are normally handled, there are documents in which it is desirable to restrict reuse by a third party. In the search process using FIG. 8 described above, it is assumed that all electronic files stored in the file server can be freely accessed, and the entire file or a part of the objects can be reused. Explained. Hereinafter, a case will be described in which when an electronic file is searched from pointer information, the access right is restricted for the electronic file specified from the search result.

図9は、ファイルアクセス権を含むポインタ情報から電子ファイルが格納されているサーバを検索する処理手順について説明するためのフローチャートである。図9において、ステップS400〜S403までは、図8におけるステップと同様であるため、説明は省略する。ステップS403で電子ファイルが特定された場合(Yes)、ファイルサーバはそのファイルのアクセス権情報を調べる(ステップS404)。その結果、アクセス制限がある場合(Yes)は、MFP100に対してパスワードの送信を要求する(ステップS405)。   FIG. 9 is a flowchart for explaining a processing procedure for searching for a server storing an electronic file from pointer information including a file access right. In FIG. 9, steps S400 to S403 are the same as the steps in FIG. If an electronic file is specified in step S403 (Yes), the file server checks access right information of the file (step S404). As a result, if there is an access restriction (Yes), the MFP 100 is requested to transmit a password (step S405).

そして、MFP100は、操作者に対してパスワードの入力を促し、入力されたパスワードをファイルサーバに送信する(ステップS406)。ファイルサーバは送信されたパスワードを照合し(ステップS407)、一致した場合(Yes)は、図3を用いて説明したように、電子ファイルのアドレスを通知すると共に、ユーザの希望する処理がイメージデータの取得であれば、MFP100に対して電子ファイルを転送する(ステップS408)。   Then, MFP 100 prompts the operator to input a password, and transmits the input password to the file server (step S406). The file server collates the transmitted password (step S407). If the passwords match (Yes), the file server notifies the address of the electronic file as described with reference to FIG. Is acquired, the electronic file is transferred to the MFP 100 (step S408).

尚、アクセス権の制御を行うための認証の方法は、ステップS405、S406に示したパスワードによる方法に限定されず、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認証手段を用いることができる。   The authentication method for controlling the access right is not limited to the password method shown in steps S405 and S406. For example, generally used biometric authentication such as fingerprint authentication or card authentication is used. Any authentication means can be used.

一方、ステップS403でファイルサーバ内からファイルを特定することができなかった場合は、図3のステップS133で説明したベクトル化処理に対しても、制限を加えることができる。すなわち、紙文書を走査して得られたイメージデータからオリジナルの電子ファイル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、認証確認が取れた場合のみベクトル化処理を行うことで、機密性の高い文書の使用に制限をかけることができる。     On the other hand, if the file cannot be specified from the file server in step S403, the vectorization process described in step S133 of FIG. 3 can be restricted. That is, when the presence of a restriction on the access right to the original electronic file is detected from the image data obtained by scanning the paper document, the vectorization process is performed only when the authentication confirmation is obtained, Limit the use of highly confidential documents.

[ファイル検索処理]
次に、図3のステップS128で示すファイル検索処理の詳細について図5及び図10を使用して説明する。ここでは、ステップS122のOCR/OMR処理の結果、抽出された各ブロック及び入力ファイルが、図5に示す情報(ブロック情報、入力ファイル情報)を備えるものとする。本実施形態では、情報内容として、図5に示すように属性、座標位置、幅及び高さのサイズ、OCR情報の有無を用いる。
[File search processing]
Next, details of the file search process shown in step S128 of FIG. 3 will be described with reference to FIGS. Here, it is assumed that each block and input file extracted as a result of the OCR / OMR process in step S122 includes information (block information and input file information) shown in FIG. In the present embodiment, as information contents, as shown in FIG. 5, attributes, coordinate positions, width and height sizes, and presence / absence of OCR information are used.

属性は、さらに、文字、線、写真、絵、表等に分類される。尚、図5では説明を簡単にするため、ブロックは座標Xの小さい順(例えば、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としている。また、ブロック総数は、入力ファイル中の全ブロック数であり、図5に示す例におけるブロック総数は6である。以下、これらの情報を使用して、データベース内から入力イメージファイルに類似した電子ファイルのレイアウト検索を行う手順について説明する。図10は、データベース内から入力イメージファイルに類似した電子ファイルのレイアウト検索を行う手順について説明するためのフローチャートである。尚、データベースファイルも、図5に示す情報と同様の情報を備えることを前提とする。図10のフローチャートの流れは、入力された原稿から読み取られた電子ファイルとデータベース中の電子ファイルを順次比較するものである。   Attributes are further classified into characters, lines, photographs, pictures, tables, and the like. In FIG. 5, for simplification of description, the blocks are arranged in the order of increasing coordinates X (for example, X1 <X2 <X3 <X4 <X5 <X6) in block 1, block 2, block 3, block 4, and block 5. , Block 6. The total number of blocks is the total number of blocks in the input file, and the total number of blocks in the example shown in FIG. Hereinafter, a procedure for performing layout search of an electronic file similar to an input image file from the database using these pieces of information will be described. FIG. 10 is a flowchart for explaining a procedure for performing a layout search of an electronic file similar to an input image file from the database. It is assumed that the database file also includes information similar to the information shown in FIG. The flow of the flowchart of FIG. 10 sequentially compares the electronic file read from the input document with the electronic file in the database.

まず、後述する類似率等の初期化を行って初期値を設定する(ステップS510)。次に、ブロック総数の比較を行い(ステップS511)、真の場合(Yes)は、さらにファイル内のブロックの情報を順次比較する(ステップS512)。すなわち、データベースのファイルのブロック数nが入力ファイルのブロック数Nの誤差ΔN範囲内かどうかを調べ、誤差範囲内であれば真(Yes)、範囲外であれば偽(No)とする。また、ステップS512では、入力ファイルとデータベースファイルのブロック属性を比較して一致すればステップS513以降の比較処理へ進み、不一致であればステップS521に進む。   First, initialization such as a similarity rate described later is performed to set an initial value (step S510). Next, the total number of blocks is compared (step S511). If true (Yes), the block information in the files is further compared sequentially (step S512). That is, it is checked whether the block number n of the database file is within the error ΔN range of the block number N of the input file. If it is within the error range, it is true (Yes), otherwise it is false (No). In step S512, if the block attributes of the input file and the database file are compared and matched, the process proceeds to comparison processing in step S513 and thereafter, and if not matched, the process proceeds to step S521.

ブロックの情報比較では、ステップS513、S515、S518において、それぞれ属性類似率、サイズ類似率、OCR類似率をそれぞれ算出し、ステップS522においてそれらに基づいて総合類似率を算出する。各類似率の算出方法については、公知の技術を用いることができるので説明を省略する。   In block information comparison, attribute similarity, size similarity, and OCR similarity are calculated in steps S513, S515, and S518, respectively, and an overall similarity is calculated based on them in step S522. About the calculation method of each similarity rate, since a well-known technique can be used, description is abbreviate | omitted.

ステップS523においては、総合類似率が予め設定された閾値Thより高いかどうかを判定し、高い場合(Yes)は、その電子ファイルを類似候補として挙げて保存する(ステップS524)。尚、図中のN、W、Hは、入力ファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さ、ΔN、ΔW、ΔHは、入力ファイルのブロック情報を基準として誤差を考慮したものである。また、n、w、hは、データベースファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さとする。尚、ステップS514におけるサイズ比較時に、位置情報(X,Y)の比較等を行ってもよい。   In step S523, it is determined whether or not the total similarity is higher than a preset threshold value Th. If the total similarity is high (Yes), the electronic file is listed as a similar candidate and stored (step S524). In the figure, N, W, and H are the total number of blocks in the input file, each block width, each block height, and ΔN, ΔW, and ΔH are based on error information based on the block information of the input file. N, w, and h are the total number of blocks of the database file, each block width, and each block height. Note that position information (X, Y) may be compared during the size comparison in step S514.

以上、検索の結果、総合類似率が閾値Thより高いもので候補として保存されたデータベースファイルをサムネール等で表示する(ステップS129)。これにより、複数の中から操作者の選択が必要な場合は、操作者の入力操作よってファイルの特定を行う。   As described above, the database file stored as a candidate having a total similarity higher than the threshold Th as a result of the search is displayed as a thumbnail (step S129). Thereby, when the operator needs to be selected from a plurality of files, the file is specified by the operator's input operation.

[ベクトル化処理]
次に、図3のステップS133で示されるイメージ全体のベクトル化について詳細に説明する。まず、文字ブロックに対しては各文字に対して文字認識処理を行う。
[Vectorization processing]
Next, vectorization of the entire image shown in step S133 in FIG. 3 will be described in detail. First, character recognition processing is performed on each character for a character block.

《文字認識処理》
文字認識処理では、入力されたイメージデータから文字単位で切り出された画像に対し、パターンマッチングの一手法を用いて認識を行い、対応する文字コードを得る。この認識処理は、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比較し、最も距離の近い字種を認識結果とする処理である。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。
《Character recognition processing》
In the character recognition process, an image cut out in character units from the input image data is recognized using a pattern matching method to obtain a corresponding character code. This recognition process recognizes the character type with the closest distance by comparing the observed feature vector obtained by converting the feature obtained from the character image into a numerical sequence of several tens of dimensions and the dictionary feature vector obtained for each character type in advance. The resulting process. There are various known methods for extracting feature vectors. For example, there is a method characterized by dividing a character into meshes, and using a mesh number-dimensional vector obtained by counting character lines in each mesh as line elements according to directions.

ステップS121のブロックセレクション処理で抽出された文字領域に対して文字認識を行う場合は、まず、該当領域に対して横書き、縦書きの判定を行う。次いで、各々対応する方向に行を切り出し、その後文字を切り出して文字画像を得る。横書き、縦書きの判定は、該当領域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領域、垂直射影の分散が大きい場合は縦書き領域と判断すればよい。文字列及び文字への分解は、横書きの場合は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、縦書きの文字領域に対しては、水平と垂直を逆にすればよい。尚、この時文字のサイズを検出することができる。   When character recognition is performed on the character area extracted by the block selection process in step S121, first, horizontal writing or vertical writing is determined for the corresponding area. Next, a line is cut out in a corresponding direction, and then a character is cut out to obtain a character image. Horizontal / vertical writing can be determined by taking a horizontal / vertical projection of the pixel value in the corresponding area, and determining that the horizontal projection area is large when the horizontal projection variance is large, and vertical writing area when the vertical projection variance is large. . In the case of horizontal writing, the line is cut out using horizontal projection, and the characters are cut out from the projection in the vertical direction with respect to the cut out line. On the other hand, for vertical character areas, horizontal and vertical may be reversed. At this time, the character size can be detected.

《フォント認識処理》
文字認識の際に用いられる字種数分の辞書特徴ベクトルを、文字形状種、すなわ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。
《Font recognition processing》
Prepare multiple dictionary feature vectors for the number of character types used for character recognition for character shape types, that is, font types, and output the font type together with the character code at the time of matching. Can be recognized.

《文字のベクトル化》
前述した文字認識処理及びフォント認識処理によって得られた文字コード及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、入力された原稿画像がカラーの場合は、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。
《Character vectorization》
Using the character code and font information obtained by the above-described character recognition processing and font recognition processing, the character portion information is converted into vector data using outline data prepared in advance. If the input document image is color, the color of each character is extracted from the color image and recorded together with vector data.

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することができる。   Through the above processing, the image information belonging to the character block can be converted into vector data that is substantially faithful in shape, size, and color.

《文字以外の部分のベクトル化》
ステップS121のブロックセレクション処理で、図画或いは線、表領域とされた領域を対象として、それぞれ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、輪郭を成す画素の点列を角とみなされる点で区切って、各区間を部分的な直線或いは曲線で近似する。ここで、「角」とは、曲率が極大となる点である。
《Vectorization of parts other than characters》
In the block selection process in step S121, the contours of the extracted pixel blocks are converted into vector data for a region that is a drawing, line, or table region. Specifically, a point sequence of pixels forming an outline is divided by points regarded as corners, and each section is approximated by a partial straight line or curve. Here, the “corner” is a point where the curvature becomes a maximum.

図11は、曲率が極大となる点を説明するための図である。図11に示すように、任意点Piに対して左右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。さらに、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を用いて、曲線は3次スプライン関数等を用いてベクトル化することができる。   FIG. 11 is a diagram for explaining the point where the curvature becomes maximum. As shown in FIG. 11, when a string is drawn between k points left and right Pi-k to Pi + k with respect to an arbitrary point Pi, the distance between the string and Pi is obtained as a maximum point. . Further, let R be the chord length / arc length between Pi-k and Pi + k, and the point where the value of R is equal to or less than the threshold value can be regarded as a corner. Each section after being divided by the corners can be vectorized using a least square method for a straight line for a straight line and a cubic spline function for a curve.

また、対象が内輪郭を持つ場合、ブロックセレクション処理で抽出した白画素輪郭の点列を用いて、同様に部分的直線或いは曲線で近似する。   Further, when the target has an inner contour, it is similarly approximated by a partial straight line or a curve using the point sequence of the white pixel contour extracted by the block selection process.

以上のように、輪郭の区分線近似を用いることによって、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、入力される原稿がカラーの場合は、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。   As described above, the outline of a figure having an arbitrary shape can be vectorized by using the contour line dividing approximation. If the input document is color, the figure color is extracted from the color image and recorded together with the vector data.

図12は、外輪郭が内輪郭又は別の外輪郭と近接している場合に太さを持った線として表現する例について説明するための図である。図12に示すように、ある区間で外輪郭が、内輪郭又は別の外輪郭が近接している場合、2つの輪郭線を一まとめにし、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又は曲線で近似し、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、前記した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。   FIG. 12 is a diagram for explaining an example of expressing as a line having a thickness when the outer contour is close to the inner contour or another outer contour. As shown in FIG. 12, when an outer contour is close to an inner contour or another outer contour in a certain section, two contour lines can be combined and expressed as a line having a thickness. Specifically, when a line is drawn from each point Pi of a certain contour to a point Qi that is the shortest distance on another contour, and each distance PQi is on average less than or equal to a certain length, the interval of interest has a PQi midpoint as a point sequence It is approximated by a straight line or a curve, and its thickness is the average value of PQi. A table ruled line, which is a line or a set of lines, can be efficiently expressed as a set of lines having the thicknesses as described above.

尚、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については前述したように、当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。ここで、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するとは限らず、形状が類似する文字に誤認識するような場合が多い。従って、本発明では、このような文字に対しては上記したように、一般的な線画と同様に扱って当該文字をアウトライン化する。すなわち、従来は文字認識処理で誤認識を起こしていたような文字でも、誤った文字にベクトル化されることなく、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行うことができる。また、写真と判定されたブロックに対しては、本発明ではベクトル化せずに、イメージデータのままとする。   For vectorization using character recognition processing for character blocks, as described above, the character having the closest distance from the dictionary as a result of the character recognition processing is used as the recognition result. Here, when this distance is greater than or equal to a predetermined value, it does not necessarily match the original character, and is often erroneously recognized as a character having a similar shape. Therefore, in the present invention, as described above, such characters are handled in the same manner as general line drawings, and the characters are outlined. In other words, even a character that has been erroneously recognized in the character recognition processing in the past can be vectorized by outline rendering that is visually faithful to the image data without being vectorized into an erroneous character. In the present invention, a block determined to be a photograph is not vectorized but is left as image data.

《図形認識》
ここでは、上述したように任意形状の図形のアウトラインをベクトル化した後、これらのベクトル化された区分線を図形オブジェクト毎にグループ化する処理について説明する。
<< Figure Recognition >>
Here, as described above, a process for vectorizing an outline of a figure having an arbitrary shape and then grouping the vectorized dividing lines for each graphic object will be described.

図13は、ベクトルデータを図形オブジェクト毎にグループ化するまでの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、各ベクトルデータの始点、終点を算出する(ステップS700)。次に、各ベクトルの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する(ステップS701)。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て検出を行う。   FIG. 13 is a flowchart for explaining a processing procedure until vector data is grouped for each graphic object. First, the start point and end point of each vector data are calculated (step S700). Next, a graphic element is detected using the start point and end point information of each vector (step S701). Here, the detection of a graphic element is to detect a closed graphic formed by a dividing line. In detection, the detection is performed by applying the principle that each vector constituting the closed shape has a vector connected to both ends thereof.

次に、図形要素内に存在する他の図形要素又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(ステップS702)。尚、図形要素内に他の図形要素又は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。   Next, other graphic elements or dividing lines existing in the graphic element are grouped into one graphic object (step S702). When there is no other graphic element or dividing line in the graphic element, the graphic element is set as a graphic object.

図14は、図形要素を検出する処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、ベクトルデータから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(ステップS710)。次に、閉図形構成ベクトルの中から当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っていく。そして、開始点に戻るまで追跡を行い、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(ステップS711)。尚、この際に、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S710で除去された不要ベクトルのうち、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を検出し、一つの図形要素としてグループ化する(ステップS712)。   FIG. 14 is a flowchart for explaining a processing procedure for detecting a graphic element. First, unnecessary vectors that are not connected to both ends are removed from the vector data, and a closed graphic component vector is extracted (step S710). Next, from the closed figure constituent vectors, the starting point of the vector is set as the starting point, and the vectors are sequentially followed in the clockwise direction. Then, tracing is performed until returning to the start point, and all the passed vectors are grouped as closed figures constituting one figure element (step S711). At this time, all closed graphic constituent vectors inside the closed graphic are also grouped. Further, the same processing is repeated with the starting point of the vectors not yet grouped as the starting point. Finally, among the unnecessary vectors removed in step S710, those joined to the vector grouped as a closed graphic in step S711 are detected and grouped as one graphic element (step S712).

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。   With the above processing, a graphic block can be handled as an individual graphic object that can be reused individually.

[アプリデータへの変換処理]
図15は、一頁分のイメージデータをブロックセレクション処理(ステップS121)及びベクトル化処理(ステップS133)によって変換された結果として得られる中間データ形式のファイルのデータ構造を示す図である。図15に示す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。すなわち、図15は、DAOFのデータ構造を示す図である。
[Conversion to application data]
FIG. 15 is a diagram illustrating a data structure of a file in an intermediate data format obtained as a result of converting image data for one page by block selection processing (step S121) and vectorization processing (step S133). The data format as shown in FIG. 15 is called a document analysis output format (DAOF). That is, FIG. 15 is a diagram showing a data structure of DAOF.

図15において、791はHeader(ヘッダ)であり、処理対象の文書画像データに関する情報が保持される。792はレイアウト記述データ部であり、文書画像データ中の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。   In FIG. 15, reference numeral 791 denotes a header (header), which holds information relating to document image data to be processed. Reference numeral 792 denotes a layout description data section, which includes TEXT (character), TITLE (title), CAPTION (caption), LINEART (line drawing), PICTURE (natural image), FRAME (frame), TABLE (table), etc. The attribute information of each block recognized for each attribute and the rectangular address information thereof are held.

793は文字認識記述データ部であり、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。794は表記述データ部であり、TABLEブロックの構造の詳細を格納する。795は画像記述データ部であり、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。   Reference numeral 793 denotes a character recognition description data portion, which holds character recognition results obtained by character recognition of TEXT blocks such as TEXT, TITLE, and CAPTION. A table description data portion 794 stores details of the structure of the TABLE block. Reference numeral 795 denotes an image description data section, which cuts out image data of blocks such as PICTURE and LINEART from document image data and holds them.

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、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を再利用することはできない。そこで、次に、DAOFからアプリデータに変換する処理(ステップS134)について詳説する。   Such a DAOF is not only used as intermediate data, but may be stored as a file itself. However, in this file state, individual objects cannot be reused in a general document creation application. . Then, the process (step S134) for converting DAOF to application data will be described in detail.

図16は、アプリデータへの変換処理全体の概略手順を説明するためのフローチャートである。まず、DAOFデータを入力する(ステップS800)。次いで、アプリデータの元となる文書構造ツリー生成を行う(ステップS802)。そして、生成した文書構造ツリーに基づいて、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(ステップS804)。   FIG. 16 is a flowchart for explaining a schematic procedure of the entire conversion process to application data. First, DAOF data is input (step S800). Next, a document structure tree that is the source of application data is generated (step S802). Then, based on the generated document structure tree, actual data in the DAOF is flowed to generate actual application data (step S804).

図17は、文書構造ツリー生成処理(ステップS802)の詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。また、図18は、文書構造ツリーの概要を説明するための図である。尚、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)へ移行するものとする。また、以後の説明では、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。   FIG. 17 is a flowchart for explaining a detailed processing procedure of the document structure tree generation process (step S802). FIG. 18 is a diagram for explaining the outline of the document structure tree. As a basic rule of overall control, the processing flow is assumed to shift from a micro block (single block) to a macro block (an aggregate of blocks). In the following description, the block refers to the entire micro block and macro block.

まず、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(ステップS802a)。尚、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、距離が近く、ブロック幅(横方向の場合は高さ)がほぼ同一であること等で定義することができる。また、距離、幅、高さ等の情報はDAOFを参照して抽出する。   First, regrouping is performed on a block basis based on the relevance in the vertical direction (step S802a). Immediately after the start, the determination is made in units of micro blocks. Here, the relevance can be defined by the fact that the distance is close and the block width (height in the horizontal direction) is substantially the same. Information such as distance, width, and height is extracted with reference to DAOF.

図18において、(a)は実際のページ構成、(b)はその文書構造ツリーを示している。ステップS802aのグループ化の結果、T3、T4、T5が一つのグループV1として、T6、T7が一つのグループV2として、それぞれ同じ階層のグループとして生成される。   In FIG. 18, (a) shows the actual page structure, and (b) shows the document structure tree. As a result of the grouping in step S802a, T3, T4, and T5 are generated as one group V1, and T6 and T7 are generated as one group V2 as groups of the same hierarchy.

次に、縦方向のセパレータの有無をチェックする(ステップS802b)。セパレータは、例えば、物理的にはDAOF中でライン属性を持つオブジェクトである。また、論理的な意味としては、アプリ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。   Next, the presence / absence of a vertical separator is checked (step S802b). For example, the separator is physically an object having a line attribute in the DAOF. In addition, as a logical meaning, it is an element that explicitly divides a block in an application. If a separator is detected here, it is subdivided at the same level.

次いで、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する(ステップS802c)。例えば、縦方向のグルーピング長がページ高さか否かを判定する。その結果、縦方向のグループ長がページ高さとなっている場合は(Yes)、文書構造ツリー生成は終了する。例えば、図18に示すような構造の場合は、セパレータもなく、グループ高さはページ高さではないので、Noと判定され、ステップS802dに進む。   Next, it is determined using the group length whether there are no more divisions (step S802c). For example, it is determined whether the vertical grouping length is the page height. As a result, when the group length in the vertical direction is the page height (Yes), the document structure tree generation ends. For example, in the case of the structure shown in FIG. 18, since there is no separator and the group height is not the page height, it is determined No and the process proceeds to step S802d.

ステップS802dでは、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。但し、この再グループ化において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。例えば、図18の構造の場合は、T1とT2でH1、V1とV2でH2が生成され、H1はT1、T2の一つ上、H2はV1、V2の1つ上の同じ階層のグループとして生成される。   In step S802d, regrouping is performed on a block basis based on the relevance in the horizontal direction. However, even in this regrouping, the first time immediately after the start is determined in units of microblocks. The definition of the relevance and the determination information is the same as in the vertical direction. For example, in the case of the structure of FIG. 18, H1 is generated by T1 and T2, and H2 is generated by V1 and V2. H1 is one group above T1 and T2, and H2 is a group in the same hierarchy above one by V1 and V2. Generated.

次いで、横方向セパレータの有無をチェックする(ステップS802e)。図18では、S1があるので、これをツリーに登録し、H1、S1、H2という階層が生成される。そして、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する(ステップS802f)。例えば、横方向のグルーピング長がページ幅か否かを判定する。その結果、横方向のグループ長がページ幅となっている場合(Yes)、文書構造ツリー生成は終了する。一方、ページ幅となっていない場合(No)は、ステップS802bに戻り、再度もう一段上の階層で、縦方向の関連性チェックから繰り返す。例えば、図18の構造の場合は、分割幅がページ幅になっているので、ここで終了し、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。   Next, the presence / absence of a horizontal separator is checked (step S802e). In FIG. 18, since there is S1, this is registered in the tree, and a hierarchy of H1, S1, and H2 is generated. Then, it is determined using the group length whether there are no more divisions (step S802f). For example, it is determined whether or not the horizontal grouping length is the page width. As a result, when the horizontal group length is the page width (Yes), the document structure tree generation ends. On the other hand, if the page width is not reached (No), the process returns to step S802b, and the relevance check in the vertical direction is repeated again at the next higher level. For example, in the case of the structure of FIG. 18, since the division width is the page width, the process ends here, and finally V0 of the highest hierarchy representing the entire page is added to the document structure tree.

文書構造ツリーが完成した後、その情報に基づいて、ステップS804においてアプリデータの生成を行う。図18の構造の場合は、具体的に以下のようになる。   After the document structure tree is completed, application data is generated in step S804 based on the information. In the case of the structure of FIG. 18, it is specifically as follows.

すなわち、H1は横方向に2つのブロックT1、T2があるので、2カラムとし、T1の内部情報(DAOFを参照した文字認識結果の文章や画像等)を出力後、カラムを変えて、T2の内部情報出力し、その後S1を出力する。また、H2は横方向に2つのブロックV1、V2があるので、2カラムとして出力し、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て、V2のT6、T7の内部情報を出力する。以上により、アプリデータへの変換処理を行うことができる。   That is, since there are two blocks T1 and T2 in the horizontal direction, H1 has two columns, and after outputting the internal information of T1 (text or image of the character recognition result referring to DAOF), the column is changed, Internal information is output, and then S1 is output. Also, since H2 has two blocks V1 and V2 in the horizontal direction, it is output as two columns, V1 outputs its internal information in the order of T3, T4, and T5, and then the columns are changed, and T6 and T7 of V2 are changed. The internal information of is output. As described above, the conversion processing to application data can be performed.

[ポインタ情報の付加]
次に、ステップS135で示されるポインタ情報付加処理について詳細に説明する。処理すべき文書が検索処理で特定された場合、或いはベクトル化によって元ファイルが再生できた場合において、該文書を記録処理する場合においては、紙への記録の際にポインタ情報を付与することで、この文書を用いて再度各種処理を行う場合に簡単に元ファイルデータを取得できる。
[Add pointer information]
Next, the pointer information adding process shown in step S135 will be described in detail. When the document to be processed is specified by the search process, or when the original file can be reproduced by vectorization, when the document is recorded, pointer information is added at the time of recording on paper. The original file data can be easily acquired when performing various processes again using this document.

図19は、ポインタ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を用いて符号化して画像中に付加する手順を説明するためのフローチャートである。   FIG. 19 is a flowchart for explaining a procedure for encoding a data character string as pointer information using a two-dimensional bar code (QR code symbol: JIS X0510) 311 and adding it to an image.

2次元バーコード内に組み込むデータは、対応するファイルが格納されるサーバーアドレス情報を表しており、例えばファイルサーバ名からなるパス情報で構成される。或いは、対応するサーバのURLや、対応するファイルが格納されているデータベース105a、b内或いはMFP100自体が有する記憶装置111を管理するためのID等で構成される。   The data to be incorporated in the two-dimensional barcode represents server address information where the corresponding file is stored, and is constituted by path information including, for example, a file server name. Alternatively, it is configured with a URL of the corresponding server, an ID for managing the storage device 111 included in the databases 105a and 105b where the corresponding file is stored, or the MFP 100 itself.

まず、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S900)。次に、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。さらに、所定のビットコード語に変換することによってデータの符号化を行う(ステップS901)。   First, an input data string is analyzed in order to identify different characters to be encoded. Further, an error detection and error correction level is selected, and a minimum model number that can accommodate input data is selected (step S900). Next, the input data string is converted into a predetermined bit string, and an indicator indicating a data mode (numeric, alphanumeric, 8-bit byte, kanji, etc.) and a termination pattern are added as necessary. Further, the data is encoded by converting it into a predetermined bit code word (step S901).

この時、誤り訂正を行うため、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S902)。さらに、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、また必要に応じて剰余コード語を接続して、メッセージの構築を行う(ステップS903)。   At this time, in order to perform error correction, the code word string is divided into a predetermined number of blocks according to the model number and the error correction level, an error correction code word is generated for each block, and is added after the data code word string ( Step S902). Further, the data code word of each block obtained in step S902 is connected, and the error correction code word of each block and, if necessary, the remainder code word are connected to construct a message (step S903).

次に、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S904)。さらに、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(ステップS905)。最後に、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させる(ステップS906)。   Next, the code word module is arranged in the matrix together with the position detection pattern, separation pattern, timing pattern, alignment pattern, and the like (step S904). Further, an optimal mask pattern is selected for the symbol coding region, and the mask processing pattern is converted into a module obtained in step S904 by an XOR operation (step S905). Finally, format information and model number information are generated in the module obtained in step S905 to complete a two-dimensional code symbol (step S906).

上述したサーバアドレス情報の組み込まれた2次元バーコードは、例えば、クライアントPC102から電子ファイルをプリントデータとして形成装置112で紙上に記録画像として形成する場合に、データ処理装置115内で記録可能なラスタデータに変換された後にラスタデータ上の所定の個所に付加されて画像形成される。ここで、画像形成された紙を配布されたユーザは、画像読み取り部110で読み取ることにより、前述したステップS123においてポインタ情報からオリジナルの電子ファイルが格納されているサーバの場所を適切に検出することができる。   The two-dimensional bar code in which the server address information is incorporated is a raster that can be recorded in the data processing apparatus 115 when an electronic file is formed as print data from the client PC 102 as a print image on a sheet of paper. After being converted to data, it is added to a predetermined location on the raster data to form an image. Here, the user who has distributed the image-formed paper reads the image reading unit 110 to appropriately detect the location of the server where the original electronic file is stored from the pointer information in step S123 described above. Can do.

尚、同様の目的で付加情報を付与する手段は、本実施例で説明した2次元バーコードの他に、例えば、ポインタ情報を直接文字列で文書に付加する方法、文書内の文字列、特に文字と文字の間隔を変調して情報を埋め込む方法、文書中の中間調画像中に埋め込む方法等の一般に電子透かしと呼ばれる方法を適用してもよい。   In addition to the two-dimensional barcode described in this embodiment, the means for adding additional information for the same purpose includes, for example, a method of adding pointer information directly to a document as a character string, a character string in a document, A method generally referred to as a digital watermark such as a method of embedding information by modulating the space between characters and a method of embedding in a halftone image in a document may be applied.

上述したように本実施例によれば、原稿にポインタ情報としては付加しておく付加情報量は、サーバの場所を示すアドレスだけで済むので、ポインタ情報として付加される透かし、バーコード、文字、図形等の大きさが小さくなり、原稿に透かしを入れた場合等に発生する画像劣化を低減させることができる。そして、その原稿の類似性に基づき検索を行うことにより、その原稿に関連する他の文書も検索可能となるなどの作用効果も期待できる。また、該当する文書が見つからなかった場合でもベクトル化を行って保存することで、入力された原稿の再利用性、編集可能性を大きく高めることもできる。   As described above, according to the present embodiment, since the additional information amount to be added to the document as pointer information is only the address indicating the location of the server, the watermark, barcode, character, The size of a figure or the like is reduced, and image degradation that occurs when a watermark is added to a document can be reduced. Further, by performing a search based on the similarity of the originals, it is possible to expect an effect such that other documents related to the originals can be searched. Further, even when the corresponding document is not found, by performing vectorization and saving, it is possible to greatly enhance the reusability and editability of the input document.

上述した第1の実施例においては、図3を使用して処理概要を説明したように、ポインタ情報からステップS125でサーバを検索し、ポインタ情報で得たサーバアドレスに該当するサーバの中のファイルを対象にステップS128以下でファイル検索を行い、ファイル検索の結果、該当するファイルが見つからなかった場合には、ステップS133以下でベクトル化を行ってファイルの保存を行った。   In the first embodiment described above, as described with reference to FIG. 3, the server is searched from the pointer information in step S125, and the file in the server corresponding to the server address obtained by the pointer information. In step S128 and below, a file search is performed, and if the corresponding file is not found as a result of the file search, vectorization is performed in step S133 and the subsequent steps to save the file.

これに対して、ステップS130の処理の際に、電子ファイルが見つからなかった場合には、ステップS126へ進み、ネットワーク上の全サーバを対象に検索を行う。その後、ステップS128以下の検索を行い、ポインタで示されたサーバ以外のサーバ内を検索しても見つからなかった場合に、ステップS133へ分岐し、ベクトル化を行う構成とする実施形態であってもよい。   On the other hand, if an electronic file is not found during the process of step S130, the process proceeds to step S126, and a search is performed for all servers on the network. After that, if the search after step S128 is performed and no server is found after searching the server other than the server indicated by the pointer, the process branches to step S133 and is vectorized. Good.

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。   Although the embodiments have been described in detail above, the present invention can take an embodiment as, for example, a system, an apparatus, a method, a program, or a storage medium, and specifically includes a plurality of devices. The present invention may be applied to a system that is configured, or may be applied to an apparatus that includes a single device.

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。   In the present invention, a software program (in the embodiment, a program corresponding to the flowchart shown in the figure) that realizes the functions of the above-described embodiment is directly or remotely supplied to the system or apparatus, and the computer of the system or apparatus Is also achieved by reading and executing the supplied program code.

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。   Accordingly, since the functions of the present invention are implemented by computer, the program code installed in the computer also implements the present invention. In other words, the present invention includes a computer program itself for realizing the functional processing of the present invention.

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。   In that case, as long as it has the function of a program, it may be in the form of object code, a program executed by an interpreter, script data supplied to the OS, or the like.

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。   As a recording medium for supplying the program, for example, floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, MO, CD-ROM, CD-R, CD-RW, magnetic tape, nonvolatile memory card ROM, DVD (DVD-ROM, DVD-R) and the like.

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。   As another program supply method, a client computer browser is used to connect to an Internet homepage, and the computer program of the present invention itself or a compressed file including an automatic installation function is downloaded from the homepage to a recording medium such as a hard disk. Can also be supplied. It can also be realized by dividing the program code constituting the program of the present invention into a plurality of files and downloading each file from a different homepage. That is, a WWW server that allows a plurality of users to download a program file for realizing the functional processing of the present invention on a computer is also included in the present invention.

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。   In addition, the program of the present invention is encrypted, stored in a storage medium such as a CD-ROM, distributed to users, and key information for decryption is downloaded from a homepage via the Internet to users who have cleared predetermined conditions. It is also possible to execute the encrypted program by using the key information and install the program on a computer.

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。   In addition to the functions of the above-described embodiments being realized by the computer executing the read program, the OS running on the computer based on the instruction of the program is a part of the actual processing. Alternatively, the functions of the above-described embodiment can be realized by performing all of them and performing the processing.

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。   Furthermore, after the program read from the recording medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion board or The CPU or the like provided in the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.

本発明の第1の実施例に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing system according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施例に係るMFP100の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an MFP 100 according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施例に係る画像処理システムによる画像処理の手順について説明するためのフローチャートである。3 is a flowchart for explaining a procedure of image processing by the image processing system according to the first embodiment of the present invention; ブロックセレクション処理によって読み取った1枚のイメージデータを属性を判定し複数のブロックに分割する様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that the attribute of one sheet of image data read by the block selection process is determined and divided into a plurality of blocks. ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報の一例について示す図である。It is a figure shown about an example of the block information with respect to each block obtained by the block selection process. 原稿画像中に付加された2次元バーコード(QRコードシンボル)を復号してデータ文字列を出力する手順を説明するためのフローチャートである。6 is a flowchart for explaining a procedure of decoding a two-dimensional barcode (QR code symbol) added to a document image and outputting a data character string. 2次元バーコードが付加された原稿310の一例を示す図である。3 is a diagram illustrating an example of a document 310 to which a two-dimensional barcode is added. FIG. 検出されたポインタ情報から電子ファイルが格納されているサーバを検索する処理手順について説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process sequence which searches the server in which the electronic file is stored from the detected pointer information. ファイルアクセス権を含むポインタ情報から電子ファイルが格納されているサーバを検索する処理手順について説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process sequence which searches the server in which the electronic file is stored from the pointer information containing a file access right. データベース内から入力イメージファイルに類似した電子ファイルのレイアウト検索を行う手順について説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the procedure of performing the layout search of the electronic file similar to an input image file from the database. 曲率が極大となる点を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the point from which a curvature becomes the maximum. 外輪郭が内輪郭又は別の外輪郭と近接している場合に太さを持った線として表現する例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example expressed as a line with thickness when an outer contour is adjoining with an inner contour or another outer contour. ベクトルデータを図形オブジェクト毎にグループ化するまでの処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process sequence until grouping vector data for every graphic object. 図形要素を検出する処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process sequence which detects a graphic element. 一頁分のイメージデータをブロックセレクション処理及びベクトル化処理によって変換された結果として得られる中間データ形式のファイルのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the file of the intermediate data format obtained as a result of having converted the image data for one page by the block selection process and the vectorization process. アプリデータへの変換処理全体の概略手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the schematic procedure of the whole conversion process to application data. 文書構造ツリー生成処理の詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the detailed process sequence of a document structure tree production | generation process. 文書構造ツリーの概要を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the outline | summary of a document structure tree. ポインタ情報としてのデータ文字列を2次元バーコードを用いて符号化して画像中に付加する手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the procedure which encodes the data character string as pointer information using a two-dimensional barcode, and adds it to an image.

符号の説明Explanation of symbols

100 デジタル複合機(MFP)
101 マネージメントPC
102 クライアントPC
103a、103b プロキシサーバ
104 ネットワーク
105a、105b データベース
106a、106b 文書管理サーバ
107、108、109 LAN
110 画像読み取り部
111 記憶装置
112 形成装置
113 入力装置
114、117 ネットワークI/F
115 データ処理装置
116 表示装置
100 Digital MFP (MFP)
101 Management PC
102 Client PC
103a, 103b Proxy server 104 Network 105a, 105b Database 106a, 106b Document management server 107, 108, 109 LAN
110 Image Reading Unit 111 Storage Device 112 Forming Device 113 Input Device 114, 117 Network I / F
115 Data Processing Device 116 Display Device

Claims (8)

ネットワークに接続される複数の電子ファイルサーバのいずれかに保持される複数の電子ファイルから、入力された画像データに対応する電子ファイルを検索し、該検索された電子ファイルを取得する画像処理システムであって、
原稿を表す画像データを入力する入力手段と、
力された前記画像データから電子ファイルサーバを特定するための付加情報を抽出する抽出手段と、
力された前記画像データの特徴を認識する認識手段と、
識された前記画像データの特徴に基づき、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記抽出手段により抽出された前記付加情報に対応する第1の電子ファイルサーバにおいて検索する第1の検索手段と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1の検索手段により検索されなかった場合に、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記第1の電子ファイルサーバとは異なる他の電子ファイルサーバにおいて検索する第2の検索手段と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1または第2の検索手段により検索された場合に、該検索された電子ファイルを取得する取得手段と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1及び前記第2の検索手段により検索されなかった場合に、入力された前記画像データを予め決められた形式の電子ファイルに変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された電子ファイルを、該電子ファイルを保持する電子ファイルサーバを特定するための付加情報とともに、該付加情報により特定される電子ファイルサーバに保持させる保持手段と
を備えることを特徴とする画像処理システム。
An image processing system for retrieving an electronic file corresponding to input image data from a plurality of electronic files held in any of a plurality of electronic file servers connected to a network, and acquiring the retrieved electronic file There,
Input means for inputting image data representing a document;
Extraction means for extracting additional information for identifying the electronic file server from the entered image data;
Recognition means for recognizing the entered characteristic of the image data,
Based on the recognized feature of the image data, a match or electronic file similar to the image data that has been entered, the first electronic file server corresponding to the additional information extracted by the extraction means A first search means for searching;
When the electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched by the first search means, the electronic file that matches or is similar to the input image data is Second search means for searching in another electronic file server different from the electronic file server of
An acquisition means for acquiring the searched electronic file when an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched by the first or second search means ;
When an electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched by the first and second search means, the input image data is converted into an electronic file of a predetermined format. Conversion means for converting;
And holding means for holding the electronic file converted by the converting means together with additional information for specifying the electronic file server holding the electronic file in the electronic file server specified by the additional information. Image processing system.
前記抽出手段、透かし情報、バーコード情報、文字情報又は図形情報のいずれかを用いて前記画像データに付加されている前記付加情報を抽出することを特徴とする請求項に記載の画像処理システム。 Said extracting means, the image processing according to claim 1, wherein the extracting watermark information, bar code information, the additional information added to the image data using one of a character information or graphic information system. 前記入力手段、原稿を光学的に読み取ってデジタル画像信号に変換することにより原稿を表す前記画像データを入力することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理システム。 It said input means, the image processing system according to claim 1 or 2, characterized in that inputs the image data representing the document by converting optically reads a document to a digital image signal. スワード入力を要求するパスワード要求手段と、
前記パスワード要求手段の要求に応じて入力されたパスワードが正しいかどうかを判定するパスワード判定手段とをさらに備え、
前記パスワード判定手段により正しいパスワードが入力されたと判定された場合に、前記取得手段は、前記第1または前記第2の検索手段により検索された電子ファイルを取得することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理システム。
And password request means for requesting a password input,
Password determining means for determining whether or not the password input in response to the request from the password request means is correct ,
If the correct password is determined to have been inputted by the password determination means, the acquisition means, to claim 1, characterized in that to obtain the electronic file retrieved by the first or second search means 4. The image processing system according to any one of items 3 .
前記変換手段は、
力された前記画像データを文字コード化する文字処理手段と、
力された前記画像データをベクトルデータに変換するベクトル化手段と、
力された前記画像データを予め決められた画像形式に変換する画像変換手段とをさらに備え、
力された前記画像データを、前記画像データの属性に応じて、前記文字処理手段、前記ベクトル化手段、前記画像変換手段の少なくともいずれかを用いて変換することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理システム。
The converting means includes
Character processing means for character encoding input said image data;
A vectorization means for converting the input is the image data into vector data,
Further comprising an image converting means for converting the input is the image data into a predetermined image format,
The image data that has been entered, in accordance with an attribute of the image data, the character processing means, the vectorization means, to claim 1, wherein the converting using at least one of said image converting means 5. The image processing system according to any one of 4 above.
前記認識手段
力された前記画像データを、前記画像データの属性に基づいて複数の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数を認識するブロック数認識手段とをさらに備え、
前記第1および前記第2の検索手段は、
力された前記画像データのブロック数と、電子ファイルサーバに保持されている電子ファイル画像データのブロック数を比較する第1の比較手段と、
前記第1の比較手段により比較された結果、ブロック数の差が予め決められた範囲内にある場合に、比較されたブロックごとにそれぞれのブロックの属性の類似度を比較する第2の比較手段と、
前記第2の比較手段による比較の結果を用いて、入力された前記画像データと、電子ファイルサーバに保持されている電子ファイルの画像データとの類似度を算出する算出手段と、
記類似度が基準閾値以上の場合、入力された前記画像データと電子ファイルサーバに保持されている電子ファイル画像データとが一致または類似していると判定する判定手段と
を備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理システム。
The recognition means is
The input is the image data, dividing means for dividing into a plurality of blocks based on the attribute of the image data,
Anda block number recognizing means for recognizing a number of blocks divided by the dividing means,
The first and second search means are:
And the number of blocks of the image data that has been entered, a first comparison means for comparing the number of blocks of the image data of the electronic file stored in the electronic file server,
As a result of comparison by the first comparison means, when the difference in the number of blocks is within a predetermined range, second comparison means for comparing the similarity of the attribute of each block for each compared block When,
Using the result of comparison by the second comparison means, a calculating means for calculating said image data input, the kind similarity score between the image data of the electronic file stored in the electronic file server,
If the previous SL such similarity score is equal to or larger than the reference threshold, be provided with a determination unit and the image data of the electronic file stored in the image data and the electronic file servers that are entered are identical or similar The image processing system according to claim 1, wherein:
ネットワークに接続される複数の電子ファイルサーバのいずれかに保持される複数の電子ファイルから、入力された画像データに対応する電子ファイルを検索し、該検索された電子ファイルを取得する画像処理システムにおいて実行される画像処理方法であって、
前記画像処理システムの入力手段が、原稿を表す画像データを入力する入力工程と、
前記画像処理システムの抽出手段が、入力された前記画像データから電子ファイルサーバを特定するための付加情報を抽出する抽出工程と、
前記画像処理システムの認識手段が、入力された前記画像データの特徴を認識する認識工程と、
前記画像処理システムの第1の検索手段が、認識された前記画像データの特徴に基づき、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記抽出工程において抽出された前記付加情報に対応する第1の電子ファイルサーバにおいて検索する第1の検索工程と、
前記画像処理システムの第2の検索手段が、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1の検索工程において検索されなかった場合に、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記第1の電子ファイルサーバとは異なる他の電子ファイルサーバにおいて検索する第2の検索工程と、
前記画像処理システムの取得手段が、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1または第2の検索工程において検索された場合に、該検索された電子ファイルを取得する取得工程と、
前記画像処理システムの変換手段が、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1及び前記第2の検索工程において検索されなかった場合に、入力された前記画像データを予め決められた形式の電子ファイルに変換する変換工程と、
前記画像処理システムの保持手段が、前記変換工程において変換された電子ファイルを、該電子ファイルを保持する電子ファイルサーバを特定するための付加情報とともに、該付加情報により特定される電子ファイルサーバに保持させる保持工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
In an image processing system for searching for an electronic file corresponding to input image data from a plurality of electronic files held in any of a plurality of electronic file servers connected to a network, and acquiring the searched electronic file An image processing method to be executed ,
An input step in which the input means of the image processing system inputs image data representing a document;
Extraction means of the image processing system, an extraction step of extracting an additional information for the input has been the image data for specifying the electronic file server,
Recognition means of the image processing system, and recognizing step a characteristic of the image data that has been entered,
First search means of the image processing system, based on the feature of the image data that has been recognized, the identical or similar to that electronic file to the image data that has been entered, extracted in the extraction step the A first search step for searching in a first electronic file server corresponding to the additional information;
The second search means of the image processing system matches the input image data when an electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched in the first search step. Or a second search step of searching for a similar electronic file in another electronic file server different from the first electronic file server;
The acquisition means of the image processing system acquires the searched electronic file when an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched in the first or second search step. Acquisition process;
When the conversion means of the image processing system finds that the electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched in the first and second search steps, the input image data is A conversion process to convert the electronic file into a predetermined format;
The holding means of the image processing system holds the electronic file converted in the conversion step in the electronic file server specified by the additional information together with additional information for specifying the electronic file server holding the electronic file. An image processing method comprising: a holding step .
ネットワークに接続される複数の電子ファイルサーバのいずれかに保持される複数の電子ファイルから、入力された画像データに対応する電子ファイルを検索し、該検索された電子ファイルを取得する画像処理システムに含まれるコンピュータに、
原稿を表す画像データを入力する入力工程と、
入力された前記画像データから電子ファイルサーバを特定するための付加情報を抽出する抽出工程と、
入力された前記画像データの特徴を認識する認識工程と、
認識された前記画像データの特徴に基づき、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記抽出工程において抽出された前記付加情報に対応する第1の電子ファイルサーバにおいて検索する第1の検索工程と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1の検索工程において検索されなかった場合に、入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルを、前記第1の電子ファイルサーバとは異なる他の電子ファイルサーバにおいて検索する第2の検索工程と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1または第2の検索工程において検索された場合に、該検索された電子ファイルを取得する取得工程と、
入力された前記画像データに一致または類似している電子ファイルが前記第1及び前記第2の検索工程において検索されなかった場合に、入力された前記画像データを予め決められた形式の電子ファイルに変換する変換工程と、
前記変換工程において変換された電子ファイルを、該電子ファイルを保持する電子ファイルサーバを特定するための付加情報とともに、該付加情報により特定される電子ファイルサーバに保持させる保持工程と
を実行させるためのプログラム。
An image processing system that retrieves an electronic file corresponding to input image data from a plurality of electronic files held in any of a plurality of electronic file servers connected to a network, and acquires the retrieved electronic file On the included computer,
An input process for inputting image data representing a document;
An extraction step of extracting additional information for specifying an electronic file server from the input image data;
A recognition step for recognizing features of the input image data;
Based on the recognized characteristics of the image data, an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched for in the first electronic file server corresponding to the additional information extracted in the extraction step. A first search step;
If an electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched in the first search step, an electronic file that matches or is similar to the input image data is A second search step for searching in another electronic file server different from the electronic file server of
An acquisition step of acquiring the searched electronic file when an electronic file that matches or is similar to the input image data is searched in the first or second search step;
When the electronic file that matches or is similar to the input image data is not searched in the first and second search steps, the input image data is converted into an electronic file of a predetermined format. A conversion process to convert;
A holding step of holding the electronic file converted in the conversion step together with additional information for specifying the electronic file server holding the electronic file in the electronic file server specified by the additional information . program.
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