JP4541770B2 - Image processing apparatus, control method therefor, and program - Google Patents
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Description
本発明は、画像に施す処理に基づいて、前記処理に対する課金に関する処理を実行する画像処理装置及びその制御方法、プログラムに関するものである。 The present invention relates to an image processing apparatus, a control method thereof, and a program for executing processing related to charging for the processing based on processing performed on an image.
近年、プリント回数やスキャン回数を独立してカウントするためのプリントカウンタ・スキャンカウンタを備える複合機(MFP)がある(例えば、特許文献1参照)。
一方、本出願人は、複合機において、紙文書をスキャナーで読み取り、読み取ったイメージ情報をベクトルデータに変換して、画像記憶装置に蓄積し、コンピュータのアプリケーション上で再利用可能にすることを考えている。 On the other hand, the present applicant considers that a multifunction device reads a paper document with a scanner, converts the read image information into vector data, stores it in an image storage device, and makes it reusable on a computer application. ing.
スキャンデータをベクトル化できるということは、原稿を再利用可能な状態に復元することが可能になるため、単純に従来と同じスキャンの位置づけで管理するのではなく、別に管理する必要がある。すなわち、ベクトル化を高付加価値サービスとして捉える場合には、その料金、課金の料金を変えてサービスを提供できるような仕組みが要求されると考えられる。 The fact that the scan data can be vectorized makes it possible to restore the original to a reusable state, and therefore it is necessary to manage it separately rather than simply managing it according to the same scanning position as in the prior art. That is, when vectorization is regarded as a high value-added service, it is considered that a mechanism capable of providing a service by changing its charge and billing charge is required.
例えば、この仕組みには、以下のような点が要求されると考えられる。 For example, this mechanism is considered to require the following points.
・オブジェクトの種類によって課金額を変える。 ・ Change the charge amount according to the type of object.
・原稿中に含まれるオブジェクト化されたデータの数により課金額が変わる。 -The billing amount varies depending on the number of objectized data included in the manuscript.
このような点が要求される場合、ユーザ側の所望の金額内で、より好ましいベクトル化のサービスを提供できるようなシステムであることが望まれる。 When such a point is required, it is desirable that the system can provide a more preferable vectorization service within a desired amount on the user side.
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、ベクトル化可能な機器において、そのベクトル化に対する最適な課金手法を提供することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and provides an image processing apparatus, a control method thereof, and a program capable of providing an optimal charging method for vectorization in a vectorizable device. For the purpose.
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、
画像に施す処理に基づいて、前記処理に対する課金に関する処理を実行する画像処理装置であって、
ラスタ画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割手段と、
前記分割手段による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示する表示手段と、
前記表示手段で表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示手段と、
前記指示手段の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行手段と
を備える。
In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
An image processing apparatus that executes processing related to charging for the processing based on processing performed on an image,
Input means for inputting raster image data;
Dividing means for dividing the raster image data input by the input means into objects for each attribute;
Display means for displaying the result of the division by the dividing means, and charge information indicating a price when a vectorization process is executed on the result of the division;
Instruction means for instructing whether or not to execute vectorization processing on the division result displayed by the display means;
Execution means for executing vectorization processing for converting the raster image data into vector data based on the instruction content of the instruction means.
また、好ましくは、前記入力手段は、原稿を読み取る画像読取部から読み取られた画像を前記ラスタ画像データとして入力する。 Preferably, the input unit inputs an image read from an image reading unit for reading a document as the raster image data.
また、好ましくは、前記表示手段は、前記分割結果として得られる前記ラスタ画像データ中の全オブジェクトに対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す総料金情報と、該ラスタ画像データ中のオブジェクトを属性毎にベクトル化処理を実行する場合の対価を示すオブジェクト別料金情報を表示する。 Preferably, the display means includes total fee information indicating a consideration when performing vectorization processing on all objects in the raster image data obtained as the division result, and objects in the raster image data. The fee information for each object indicating the consideration when the vectorization process is executed for each attribute is displayed.
また、好ましくは、前記料金情報を算出する算出手段を更に備え、
前記算出手段は、前記分割結果として得られる前記ラスタ画像データ中のオブジェクトの属性の種類毎に設定された料金単価に基づいて、前記料金情報を算出する。
Preferably, the apparatus further comprises a calculation means for calculating the fee information,
The calculation means calculates the fee information based on a unit price set for each attribute type of the object in the raster image data obtained as the division result.
また、好ましくは、前記料金情報を算出する算出手段を更に備え、
前記分割結果として得られる前記ラスタ画像データ中のオブジェクトの面積に基づいて設定された料金単価に基づいて、前記料金情報を算出する。
Preferably, the apparatus further comprises a calculation means for calculating the fee information,
The fee information is calculated based on a unit price set based on the area of the object in the raster image data obtained as a result of the division.
また、好ましくは、前記料金情報を算出する算出手段を更に備え、
前記分割手段によって前記ラスタ画像データがオブジェクトに分割されない場合、その場合に対する料金単価に基づいて、前記算出手段は、前記料金情報を算出する。
Preferably, the apparatus further comprises a calculation means for calculating the fee information,
When the raster image data is not divided into objects by the dividing unit, the calculating unit calculates the fee information based on the unit price for that case.
また、好ましくは、前記表示手段は、前記料金情報が所定値を越えている場合、その旨を示す警告情報を表示する。 Preferably, when the fee information exceeds a predetermined value, the display means displays warning information indicating that fact.
また、好ましくは、前記指示手段は、前記表示手段で表示された前記分割結果として得られるオブジェクトの属性毎にベクトル化処理の実行の可否を指示可能である。 Preferably, the instructing unit can instruct whether or not to execute the vectorization process for each attribute of the object obtained as the division result displayed by the display unit.
また、好ましくは、前記表示手段は、前記指示手段による指示内容に基づいて、前記料金情報を更新する。 Preferably, the display unit updates the fee information based on an instruction content by the instruction unit.
また、好ましくは、前記分割手段は、前記所定値を越えないように、前記ラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する。 Preferably, the dividing unit divides the raster image data into objects for each attribute so as not to exceed the predetermined value.
また、好ましくは、前記分割手段によって分割するオブジェクトの属性の優先順位を設定する設定手段を更に備える。 Preferably, the apparatus further comprises setting means for setting the priority order of the attributes of the objects to be divided by the dividing means.
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の制御方法は以下の構成を備える。即ち、
画像に施す処理に基づいて、前記処理に対する課金に関する処理を実行する画像処理装置の制御方法であって、
ラスタ画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割工程と、
前記分割工程による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示部に表示する表示工程と、
前記表示工程で前記表示部に表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示工程と、
前記指示工程の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行工程と
を備える。
In order to achieve the above object, a method for controlling an image processing apparatus according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
A control method for an image processing apparatus that executes processing related to accounting for the processing based on processing performed on an image,
An input process for inputting raster image data;
A dividing step of dividing the raster image data input in the input step into objects for each attribute;
A display step of displaying, on a display unit, a division result by the division step, and charge information indicating a price when a vectorization process is performed on the division result;
An instruction step for instructing whether or not to execute vectorization processing on the division result displayed on the display unit in the display step;
An execution step of executing a vectorization process for converting the raster image data into vector data based on the instruction content of the instruction step.
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、
画像に施す処理に基づいて、前記処理に対する課金に関する処理を実行する画像処理装置の制御を実現するプログラムであって、
ラスタ画像データを入力する入力工程のプログラムコードと、
前記入力工程で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割工程のプログラムコードと、
前記分割工程による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示部に表示する表示工程のプログラムコードと、
前記表示工程で前記表示部に表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示工程のプログラムコードと、
前記指示工程の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行工程のプログラムコードと
を備える。
In order to achieve the above object, a program according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
A program that realizes control of an image processing apparatus that executes processing related to charging for the processing based on processing performed on an image,
A program code of an input process for inputting raster image data;
A program code of a division step for dividing the raster image data input in the input step into objects for each attribute;
A program code of a display step for displaying on a display unit charge information indicating a division result by the division step and a consideration when performing vectorization processing on the division result;
A program code of an instruction step for instructing whether or not to execute vectorization processing on the division result displayed on the display unit in the display step;
And a program code of an execution step for executing a vectorization process for converting the raster image data into vector data based on the instruction content of the instruction step.
本発明によれば、ベクトル化可能な機器において、そのベクトル化に対する最適な課金手法を提供することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, in the apparatus which can be vectorized, the image processing apparatus which can provide the optimal accounting method with respect to the vectorization, its control method, and a program can be provided.
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。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<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。
<
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the image processing system according to the first embodiment of the present invention.
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。
This image processing system is realized in an environment in which the
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。
A
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。
A
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。
The
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。
The
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。
The management PC 101 is a normal PC (personal computer) and includes various components such as an image storage unit, an image processing unit, a display unit, and an input unit. Some of the components are integrated into the
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。
The configuration of FIG. 1 is an example, and there may be no
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。
The
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。
Various terminals such as the
次に、MFP100の詳細構成について、図2を用いて説明する。
Next, a detailed configuration of the
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。 FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the MFP according to the first embodiment of the present invention.
図2において、画像入力部110は、例えば、スキャナやリーダで構成される画像読取部であり、特に、画像入力部110がスキャナやリーダで構成される場合には、オートドキュメントフィーダ(ADF)を更に構成される。画像入力部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スキャン画像データを所定密度(600DPI等)のラスタ画像として得る。
In FIG. 2, an
尚、画像入力部110は、スキャナやリーダ以外に、デジタルカメラやデジタルビデオ等の撮像装置、PCやPDA等のCPUを有する情報処理装置、移動携帯通信端末やFAX等の通信装置等、ラスタ画像データを入力可能な装置であれば、どのようなものでも良い。
In addition to the scanner and the reader, the
次に、MFP100の主要な機能群について、以下に説明する。
Next, main function groups of
「複写(コピー)機能」
MFP100は、スキャン画像データ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、このスキャン画像データをデータ処理部115(CPU、RAM、ROM等から構成される)で各種の補正を行う画像処理を施して、印刷データを生成し、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印刷データ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。
"Copy function"
The
尚、記憶部111に印刷データを保持せずに、スキャン画像データをデータ処理部115にて各種の補正を行う画像処理を施して印刷データを生成して、直接印刷部112によって記録媒体上に印刷させることも可能である。
In addition, without storing the print data in the
「保存機能」
MFP100は、画像入力部110からスキャン画像データあるいは画像処理が施されたスキャン画像データを記憶部111に保存する。
"Save function"
The
「送信機能」
ネットワークI/F114を介する送信機能においては、画像入力部110から得られるスキャン画像データあるいは保存機能で記憶部111に保存されたスキャン画像データを、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に転送されたりする。
"Transmission function"
In the transmission function via the network I /
また、ここでは図示しないが、FAX I/Fを使用して、スキャン画像データを電話回線を使用してファクシミリ送信する構成も可能である。また、記憶部111にスキャン画像データを保存せずに、そのスキャン画像データをデータ処理部115にて各種の送信に関する画像処理を施した後に、直接送信することも可能である。
Although not shown here, it is also possible to use a FAX I / F to send scanned image data by facsimile using a telephone line. Further, the scan image data may be directly transmitted after being subjected to various kinds of image processing by the
「印刷機能」
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。
"Print Function"
In the printing function by the
「ベクトルスキャン機能」
上述のコピー機能、保存機能、送信機能時等で、スキャン画像データを生成し、このスキャン画像データに対して、文字領域はTextコードに変換したり、細線や図形領域は関数化してコード化するベクトル化処理を施す一連の処理を実行する機能を、ベクトルスキャン機能と定義している。つまり、実施形態1では、原稿をスキャンして、それによって得られる入力画像データをベクトルデータに変換するまでの処理を、ベクトルスキャンと定義している。
“Vector Scan Function”
Scan image data is generated in the above-described copy function, save function, transmission function, etc., and the character area is converted into a Text code for this scan image data, and the fine line and graphic area are converted into functions and coded. A function for executing a series of processes for performing the vectorization process is defined as a vector scan function. That is, in the first embodiment, a process from scanning a document to converting input image data obtained thereby into vector data is defined as vector scanning.
このベクトルスキャン機能を使用することで、ベクトルイメージのスキャン画像データを容易に生成することができる。 By using this vector scan function, it is possible to easily generate scan image data of a vector image.
このベクトルスキャン機能では、上述のように、スキャン画像データに対して、文字部分は文字コードやアウトライン化し、細線やイラスト等は、その直線、曲線を関数化し、表等は表データとして処理する。そのため、通常のラスタイメージのスキャン画像データとは異なり、原稿中のオブジェクト個々を再利用することが容易である。 In the vector scan function, as described above, the character portion of the scanned image data is converted into a character code or outline, the thin line or illustration is converted into a function of the straight line or curve, and the table is processed as table data. Therefore, unlike the scan image data of a normal raster image, it is easy to reuse individual objects in the document.
例えば、コピー機能時にベクトルスキャン機能を実行すると、ラスタスキャンでコピーするよりも文字や細線再現で高画質とすることが可能になる。 For example, if the vector scan function is executed during the copy function, it is possible to achieve higher image quality by reproducing characters and fine lines than when copying by raster scan.
また、保存機能時には、ラスタスキャン(画像入力部110からの入力)時ではラスタデータとして画像圧縮を行うため、容量が大きくなってしまうが、ベクトルスキャン機能によりコード化や関数化することで、そのファイル容量は非常に小さくなる。 In addition, in the storage function, since the image is compressed as raster data during raster scan (input from the image input unit 110), the capacity becomes large. However, by encoding or functioning with the vector scan function, File capacity is very small.
更に、送信機能時においても、ベクトルスキャン機能を実行すると、得られるデータの容量が小さいために送信にかかる時間を短縮でき、さらには各オブジェクトがベクトル化されているので、送信先のクライアントPC102上等の外部端末で、個々のオブジェクトを部品として再利用することが可能になる。 Further, even when the transmission function is executed, if the vector scan function is executed, the time required for transmission can be shortened because the amount of data obtained is small, and furthermore, since each object is vectorized, It is possible to reuse individual objects as parts by an external terminal such as.
以上、各種機能を実行するための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操作部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。
As described above, an operator's instruction to the
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I/F118及びLAN109を介して行われる。
The
また、記憶部111では、後述する処理によって得られる読取原稿画像に対応するベクトルデータをオリジナルベクトルデータとして記憶するオリジナル用バッファと、そのオリジナルベクトルデータに基づく画像編集を行う場合に、そのオリジナルベクトルデータをコピーしたデータを画像編集用データとして記憶する画像編集用バッファが確保されていても良い。
In addition, the
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/F118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LAN107を介して実現する。
When the
また、上記各種機能(コピー機能、保存機能、送信機能、印刷機能、ベクトルスキャン機能)を実行した際には、管理カウンタ117にて、その実行回数を各種機能の操作内容に基づいてカウントしておく。これによって、このMFP100における各種機能の使用管理を行うことができる。
When the above various functions (copy function, save function, transmission function, print function, vector scan function) are executed, the
[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。
[Outline of processing]
Next, an overview of the entire processing executed by the image processing system according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
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。 FIG. 3 is a flowchart showing an overview of the entire processing executed by the image processing system according to the first embodiment of the present invention.
まず、ステップS120で、MFP100の画像入力部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(ラスタ画像データ)として保存する。
First, in step S120, the
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(オブジェクト化処理)を行う。この処理は、例えば、マネージメントPC101の制御によって実行する。
Next, in step S121, the
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。
Specifically, the CPU of the
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。 On the other hand, the halftone image part is divided into so-called independent objects (blocks) such as an image part and a background part of a block separated into rectangles.
尚、実施形態1では、属性の例として、TEXT(文字)、GRAPHIC(細線、図形)、TABLE(表)、IMAGE(画像)、BACKGROUND(背景)等を挙げるが、属性の種類はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、他の種類の属性を使用することも可能であるし、また、すべての属性を使用する必要もない。 In the first embodiment, examples of attributes include TEXT (character), GRAPHIC (thin line, figure), TABLE (table), IMAGE (image), BACKGROUND (background), and the like. However, other types of attributes can be used depending on the purpose and purpose, and it is not necessary to use all the attributes.
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。 Although details will be described later, block information, which is information related to each block, is generated for each block generated by the BS processing.
ステップS122で、ステップS121のBS処理の処理結果(オブジェクト)を表示部116に表示するとともに、その処理結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価(料金)を管理カウンタ117と料金テーブルを参照して算出し、その算出した対価も表示部116に表示する。尚、この詳細については、後述する。
In step S122, the processing result (object) of the BS processing in step S121 is displayed on the
次に、ステップS123で、ステップS122のBS処理で得られた文字ブロックをOCRで文字認識する。 In step S123, the character block obtained by the BS process in step S122 is recognized by OCR.
ステップS124で、ラスタ画像データ(ステップS120で入力された読取原稿画像)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。 In step S124, vectorization processing for converting raster image data (the read original image input in step S120) into vector data is executed.
このベクトル化処理では、まず、ステップS123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。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。 In this vectorization process, first, the character size, style, and font (font) are further recognized for the character block subjected to the OCR process in step S123, and visually faithful to the character obtained by scanning the document. To correct font data. On the other hand, tables and graphic blocks composed of lines are outlined. The image block is converted into individual JPEG files as image data.
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。 The vectorization process for these various blocks is performed for each block based on the block information, and the layout information of each block is stored.
次に、ステップS125で、ステップS124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S126で、その生成されたアプリデータを、ステップS120で入力されたラスタ画像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等の記憶先に格納する。
Next, in step S125, application data conversion processing for converting the vector data obtained in step S124 into application data (application data) in a predetermined format (for example, rtf format) that can be processed by the document creation application. Execute. In step S126, the generated application data is stored in a storage destination such as the
次に、ステップS127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。
Next, in step S127, when similar processing is performed thereafter, index generation for generating index information for searching for an electronic file so that it can be directly searched from the read original image as an electronic file corresponding thereto. Execute the process. The generated index information is added to a search index file managed by the
ステップS128で、ステップS126で格納された電子ファイルの格納アドレスを、表示部116に通知する。
In step S128, the
ステップS129で、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。 In step S129, pointer information for the read document image is generated, and pointer information addition processing for adding the image data to the electronic file corresponding to the read document image is executed.
そして、このポインター情報が付加された電子ファイルは、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。
The electronic file to which the pointer information is added is stored in, for example, the hard disk in the
ステップS130で、一連のベクトル化処理にかかる料金の課金処理を実行する。尚、この詳細については後述する。 In step S130, a billing process for a series of vectorization processes is executed. Details of this will be described later.
ステップS131で、読取原稿画像に対応する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、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。
In step S131, an operation screen for executing various processes (editing / accumulating / transmitting (FAX transmission, e-mail transmission, file transmission) / printing, etc.) on the electronic file corresponding to the read original image is presented on the
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、属性付き記述言語のベクトルデータであるSVG(Scalable Vector Graphics)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。
Here, for example, in the case of printing (copying) as various processing, image processing such as optimum color processing and spatial frequency correction is performed on each object, and then printing is performed by the
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。 As described above, in this image processing system, vector data is normally managed as an original electronic file corresponding to the read original image, and various processes using the vector data can be executed. The amount can be reduced, the storage efficiency can be increased, the transmission time can be shortened, and a high-quality image can be output when output (display / print).
また、特に、読取原稿をベクトル化する場合に、そのベクトル化の内容に基づいて、課金処理を実行することで、ベクトル化サービスというビジネス形態を提供することができる。 In particular, when a read original is vectorized, a business form called a vectorization service can be provided by executing a billing process based on the contents of the vectorization.
[各処理の詳細]
以下、各処理の詳細について説明する。
[Details of each process]
Details of each process will be described below.
[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。
[Block selection processing]
First, details of the BS process in step S121 will be described.
BS処理とは、例えば、図4(a)のラスタ画像を、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(TEXT(文字)/PICTURE(図画)/PHOTO(写真)/LINE(線)/TABLE(表)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。 In the BS processing, for example, the raster image in FIG. 4A is recognized as a meaningful block for each block as shown in FIG. 4B, and the attribute (TEXT (character) / PICTURE () of each block is recognized. (Graphic) / PHOTO (photo) / LINE (line) / TABLE (table), etc.), and is divided into blocks having different attributes.
BS処理の実施形態を以下に説明する。 An embodiment of BS processing is described below.
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。 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. For a black pixel block with a large area, the white pixel block is extracted by tracing the outline of the white pixel inside, and a black pixel is recursively extracted from the white pixel block with a certain area or more. Extract the lump.
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。 The blocks of black pixels obtained in this way are classified by size and shape, and are classified into blocks having different attributes. For example, a block in a range where the aspect ratio is close to 1 and the size is constant is a pixel block corresponding to a character, a portion where adjacent characters can be grouped in an aligned manner is a character block, and a flat pixel block is a line block. The area occupied by the black pixel block that is larger than the size and contains the rectangular white pixel block well aligned is a table block, the area where the irregular pixel block is scattered is a photo block, and the pixel block of any other shape is drawn. Let it be a block.
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S124のベクトル化処理や、ステップS128のインデックス生成処理で利用される。
In the BS processing, a block ID for identifying each block is issued, and the block information is stored in the
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。 Here, an example of the block information will be described with reference to FIG.
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。 FIG. 5 is a diagram showing an example of block information according to the first embodiment of the present invention.
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:TEXT、2:PICTURE、3:TABLE、4:LINE、5:PHOTO)、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。 As shown in FIG. 5, the block information includes block attributes (1: TEXT, 2: PICTURE, 3: TABLE, 4: LINE, 5: PHOTO), and block position coordinates (X, Y). , The width W and height H of the block, and the presence or absence of OCR information (text data) of the block.
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。 Here, the position coordinate (X, Y) of the block is, for example, the position coordinate when the upper left corner of the document image is the origin (0, 0). Further, the width W and the height H are expressed by the number of pixels, for example. In addition to this block information, in the BS processing, input file information indicating the number N of blocks existing in the document image (input file) is generated. In the example of FIG. 5, the input file information is N = 6.
[ベクトル化処理]
次に、図3のステップS124のベクトル化処理の詳細について説明する。
[Vectorization processing]
Next, details of the vectorization process in step S124 of FIG. 3 will be described.
ベクトル化処理では、文字ブロックに対しては、まず、各文字に対して文字認識処理を行う。 In the vectorization processing, character recognition processing is first performed on each character for a character block.
この文字認識処理では、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ものである。 In this character recognition process, character recognition is performed on a character image cut out in character units from a character block by using one pattern matching method, and a corresponding character code is acquired. In particular, this character recognition process compares an observed feature vector obtained by converting a feature obtained from a character image into a numerical sequence of tens of dimensions and a dictionary feature vector obtained for each character type in advance, and has the closest distance. The character type is the recognition result.
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。 There are various known methods for extracting a feature vector. 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 block as line elements according to directions.
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。 When character recognition processing is performed on a character block, first, horizontal / vertical writing is determined for the corresponding character block, a character string is cut out in each corresponding direction, and then a character is cut out from the character string. Get a character image.
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。 The horizontal / vertical writing is determined by taking a horizontal / vertical projection of the pixel value in the corresponding character block. If the horizontal projection has a large variance, the horizontal writing is determined, and if the vertical projection has a large variance, the vertical writing is determined. If the block is a horizontally written character block, the character string and character are decomposed by cutting out the line using the horizontal projection and cutting out the character from the vertical projection of the cut line. . On the other hand, for vertically written character blocks, horizontal and vertical may be reversed.
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。 The character size can be detected by this character recognition process.
加えて、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ことができる。 In addition, by preparing multiple dictionary feature vectors for the number of character types used for character recognition processing for character shape types, that is, font types, and outputting font types together with character codes at the time of matching Can recognize character fonts.
以上の文字認識処理によって得られた、文字コードおよ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、原稿画像がカラー画像の場合は、その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。 Using the character code and font information obtained by the above character recognition processing, the character portion information is converted into vector data using outline data prepared in advance. If the original image is a color image, 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.
次に、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は、そのブロック中で抽出された画素塊の輪郭をベクトルデータに変換する。 Next, for a drawing, line, or table block other than the character block, the outline of the pixel block extracted in the block is converted into vector data.
具体的には、輪郭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6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。 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. A corner is a point where the curvature is maximum, and the point where the curvature is maximum is that a string is drawn between points Pi-k and Pi + k that are k left and right apart from an arbitrary point Pi as shown in FIG. The distance between this string and PI is obtained as the maximum point.
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。 Also, 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 calculation formula such as a least-squares method for a point sequence and a curve using a function such as a cubic spline function.
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。 Further, when the target has an inner contour, it is similarly approximated by a partial straight line or curve using the point sequence of the white pixel contour extracted by the BS processing.
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。 As described above, the outline of a figure having an arbitrary shape can be vectorized by using the contour line approximation. If the original image is a color image, the figure color is extracted from the color image and recorded together with the vector data.
また、図7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。 Further, as shown in FIG. 7, when an outer contour and an inner contour or another outer contour are close to each other in a certain section, the two contour lines can be combined and expressed as a thick line. .
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。 Specifically, when a line is drawn from each point Pi of a certain contour to a point Qi having the shortest distance on another contour, and each distance PQi is on average less than or equal to a certain length, the target section has a PQi midpoint as a point sequence The line is approximated by a straight line or a curve, and its thickness is the average value of PQi. A table ruled line that is a line or a set of lines can be efficiently expressed as a set of lines having such a thickness.
尚、先に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を説明したが、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が、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せず、形状が類似する文字に誤認識している場合が多い。 The vectorization using the character recognition process for the character block has been described above. As a result of the character recognition process, the character having the closest distance from the dictionary is used as the recognition result, but this distance is not less than a predetermined value. Are not necessarily identical to the original characters and are often erroneously recognized as characters having similar shapes.
従って、本発明では、このような文字ブロックに対しては、一般的な線画と同じに扱い、その文字ブロックをアウトライン化する。即ち、従来の文字認識処理で誤認識を起こす文字に対しても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が行える。 Therefore, in the present invention, such a character block is handled in the same manner as a general line drawing, and the character block is outlined. That is, even a character that is erroneously recognized in the conventional character recognition processing is not vectorized into an erroneous character, and can be vectorized by an outline that is visually faithful to image data.
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。 Also, vectorization is not executed for image blocks as image data as they are.
次に、ベクトル化処理によって得られたベクトルデータを図形ブロック毎にグループ化するグループ化処理について、図8を用いて説明する。 Next, a grouping process for grouping vector data obtained by the vectorization process for each graphic block will be described with reference to FIG.
図8は本発明の実施形態1のベクトルデータのグループ化処理を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart showing vector data grouping processing according to the first embodiment of the present invention.
特に、図8では、ベクトルデータを図形ブロック毎にグループ化する処理について説明する。 In particular, FIG. 8 illustrates a process of grouping vector data for each graphic block.
まず、ステップS700で、各ベクトルデータの始点、終点を算出する。次に、ステップS701で、各ベクトルデータの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する。 First, in step S700, the start point and end point of each vector data are calculated. Next, in step S701, a graphic element is detected using the start point and end point information of each vector data.
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、検出を行う。 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 vectors connected to both ends thereof.
次に、ステップS702で、図形要素内に存在する他の図形要素、もしく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。また、図形要素内に他の図形要素、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, in step S702, other graphic elements or dividing lines existing in the graphic element are grouped into one graphic object. If there is no other graphic element or dividing line in the graphic element, the graphic element is set as a graphic object.
次に、図8のステップS701の処理の詳細について、図9を用いて説明する。 Next, details of the processing in step S701 in FIG. 8 will be described with reference to FIG.
図9は本発明の実施形態1のステップS701の処理の詳細を示すフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart showing details of the process in step S701 according to the first embodiment of the present invention.
まず、ステップS710で、ベクトルデータより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。 First, in step S710, unnecessary vectors not connected to both ends are removed from the vector data, and a closed graphic component vector is extracted.
次に、ステップS711で、閉図形構成ベクトルの中から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跡する。そして、この追跡を、開始点に戻るまで行い、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。また、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。 Next, in step S711, the vectors are tracked in order clockwise from the closed graphic component vector, with the starting point of the vector as the starting point. This tracking is performed until the start point is returned, and all the passed vectors are grouped as a closed graphic constituting one graphic element. In addition, all closed graphic constituent vectors inside the closed graphic are also grouped. Further, the same processing is repeated with the starting point of a vector not yet grouped as a starting point.
最後に、ステップS712で、ステップS710で除去された不要ベクトルの内、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(閉図形連結ベクトル)を検出し、一つの図形要素としてグループ化する。 Finally, in step S712, among the unnecessary vectors removed in step S710, the ones joined to the vectors grouped as closed figures in step S711 (closed figure connected vectors) are detected, and are used as one figure element. Group.
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.
[アプリデータ変換処理]
次に、図3のステップS125のアプリデータ変換処理の詳細について説明する。
[App data conversion process]
Next, details of the application data conversion process in step S125 of FIG. 3 will be described.
ここで、図3のステップS121のBS処理と、ステップS124のベクトル化処理の処理結果は、図10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。 Here, the processing results of the BS processing in step S121 and the vectorization processing in step S124 in FIG. 3 are converted as intermediate data format files as shown in FIG. It is called Document Analysis Output Format (DAOF).
ここで、DAOFのデータ構造について、図10を用いて説明する。 Here, the data structure of DAOF will be described with reference to FIG.
図10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。 FIG. 10 is a diagram showing a data structure of the DAOF according to the first embodiment of the present invention.
図10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。
In FIG. 10, a
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。
The character recognition
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。
The table
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。 Such a DAOF may be stored as a file, not only as intermediate data, but in this file state, individual objects (blocks) are reused in a so-called general document creation application. I can't do it.
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S125)の詳細について、図11を用いて説明する。 Therefore, in the first embodiment, details of the application data conversion process (step S125) for converting the DAOF into application data that can be used by the document creation application will be described with reference to FIG.
図11は本発明の実施形態1のステップS125の処理の詳細を示すフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart showing details of the process in step S125 according to the first embodiment of the present invention.
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。 First, in step S8000, DAOF data is input. In step S8002, a document structure tree that is the source of application data is generated. In step S8004, based on the document structure tree, actual data in the DAOF is flowed to generate actual application data.
次に、図11のステップS8002の処理の詳細について、図12を用いて説明する。 図12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13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。 Next, details of the processing in step S8002 in FIG. 11 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart showing details of the process in step S8002 according to the first embodiment of the present invention. FIG. 13 is an explanatory diagram of a document structure tree according to the first embodiment of the present invention.
尚、図12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。 In the processing of FIG. 12, as a basic rule of overall control, the processing flow shifts from a micro block (single block) to a macro block (an aggregate of blocks).
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。 Hereinafter, the block refers to the micro block and the entire macro block.
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。 First, in step S8100, regrouping is performed on a block basis based on the vertical relationship. Immediately after the start, the determination is made in units of micro blocks.
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。 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.
例えば、図13(a)は実際の原稿画像のページ構成、図13(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。 For example, FIG. 13A shows the page structure of an actual document image, and FIG. 13B shows its document structure tree. By the processing in step S8100, the blocks T3, T4, and T5 are first generated as one group V1, and the blocks T6 and T7 as one group V2 are first generated as the same hierarchical group.
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。 In step S8102, the presence / absence of a vertical separator is checked. The separator is, for example, a block having a line attribute physically in the DAOF. Also, as a logical meaning, it is an element that explicitly divides a block in a document creation application. If a separator is detected here, it is subdivided at the same level.
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。 In step S8104, it is determined using the group length in the vertical direction whether there are no more divisions. Specifically, it is determined whether or not the group length in the vertical direction is the page height of the document image. If the vertical group length is the page height (YES in step S8104), the process ends. On the other hand, if the vertical group length is not the page height (NO in step S8104), the process advances to step S8106.
図13(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。 In the case of the original image of FIG. 13A, since there is no separator and the group length is not the page height, the process proceeds to step S8106.
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。 In step S8106, regrouping is performed on a block basis based on the relevance in the horizontal direction. Here too, 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.
図13(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。 In the case of the original image of FIG. 13A, the group T1 and T2 are generated as the same hierarchy group one above the hierarchy of the group H1, the group V1, and the group V1, and the group V1 and V2.
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13(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。 In step S8108, the presence / absence of a horizontal separator is checked. In FIG. 13A, since S1 is a horizontal separator, this is registered in the document structure tree, and hierarchies H1, S1, and H2 are generated.
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。 In step S8110, it is determined using the group length in the horizontal direction whether there are no more divisions. Specifically, it is determined whether or not the horizontal group length is the page width. If the horizontal group length is the page width (YES in step S8110), the process ends. On the other hand, if the horizontal group length is not the page width (NO in step S8110), the process returns to step S8102, and the processing in step S8100 and subsequent steps is executed again on the next higher level.
図13(a)の原稿画像の場合は、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。 In the case of the original image of FIG. 13A, since the horizontal group length is the page width, the process ends in step S8110, and finally, the highest hierarchy V0 representing the entire page is added to the document structure tree. Is done.
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11のステップS8004で、アプリデータの生成を行う。 After the document structure tree is completed, application data is generated based on the document structure tree in step S8004 of FIG.
図13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。 In the case of FIG. 13, specifically, application data is generated as follows.
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。 That is, since there are two blocks T1 and T2 in the horizontal direction, H1 is output as two columns, internal information of block T1 (refer to DAOF, text of character recognition result, image, etc.) is output, and then the column is changed. Instead, the internal information of the block T2 is output, and then S1 is output.
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。 Next, since there are two blocks V1 and V2 in the horizontal direction, H2 outputs as two columns, and the block V1 outputs its internal information in the order of T3, T4, T5, and then changes the column, The internal information of T6 and T7 is output.
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。 As described above, the conversion process from DAOF to application data is executed.
[ポインター情報付加処理]
次に、図3のステップS129のポインタ情報付加処理の詳細について説明する。
[Pointer information addition processing]
Next, details of the pointer information addition processing in step S129 of FIG. 3 will be described.
ポインター情報の付加は、画像中に2次元バーコードを埋め込みその中に付加する方法がある。また、これ以外に、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。 There is a method of adding pointer information by embedding a two-dimensional barcode in an image. In addition to this, for example, a method of directly adding a character string to an electronic file, a method of embedding information by modulating a character string on an electronic file, in particular, a character-to-character spacing, a halftone image ( A method generally called a digital watermark such as a method of embedding in a thumbnail image) can be applied.
次に、MFP100で実現される各種機能を実行するための操作画面について説明する。
Next, an operation screen for executing various functions realized by
[操作部113と表示部116の説明]
図14A〜図14Dは本発明の実施形態1の操作画面の一例を示す図である。
[Description of
14A to 14D are diagrams illustrating an example of an operation screen according to the first embodiment of the present invention.
特に、この操作画面は、操作部113と表示部116によって構成される操作画面の一例である。
In particular, this operation screen is an example of an operation screen configured by the
操作画面10000は、操作部113と表示部116が一体になっている操作画面構成であり、この例では、操作部113と表示部116は、LCDとタッチパネルから構成されるものとするが、もちろん操作部113としてのハードキーもしくはマウスポインタ、表示部116としてのCRT等で独立に構成されていても構わない。
The
[基本操作仕様]
図14Aの操作画面10000は、実施形態1のMFP100の基本操作画面である。実施形態1で実現される各種機能の選択は、この基本操作画面を介して実現する。特に、図14Aは、複写機能を実行する場合の操作画面となっている。また、上述のベクトルスキャン機能の実行は、操作画面10000の例では、応用モードキー100000に基づいて実現する。
[Basic operation specifications]
An
応用モードキー100000を押下すると、操作画面10000は、応用モードとしてMFP100で用意されている各種モードからなる、図14Bの応用モード画面10001に切り替わる。
When the
図14Bの応用モード画面10001において、Vectorizeキー100010が、上述のベクトルスキャン機能を動作可能にする選択キーである。このVectorizeキー100010を押下すると、図14Cの操作画面10002が表示される。
In the
図14Cの操作画面10002において、読込開始キー100020は、原稿読取のスキャン開始を指示するためのキーであり、このキーを押下すると原稿を読み取る。そして、原稿の読取が終了すると、図14Dの操作画面10003に表示が切り替わる。
In the
尚、実施形態1では、図3のステップS120で入力した読取原稿画像に対して、図3のステップS121のBS処理までの処理を実行して、その処理結果(オブジェクト化処理結果)を、例えば、記憶部111に一旦格納する。
In the first embodiment, the process up to the BS process in step S121 in FIG. 3 is performed on the read original image input in step S120 in FIG. 3, and the process result (objectification process result) is obtained as, for example, , Temporarily stored in the
そして、図14Dの操作画面10003では、この処理結果を含む画像100029が表示され、その画像100029を構成する各オブジェクトが単位(属性)別に矩形枠に囲まれて表示される。
On the
各オブジェクトは、図3のステップS121のブロックセレクション処理で自動的に認識された属性毎に、異なる色の矩形枠で表現される。 Each object is represented by a rectangular frame of a different color for each attribute automatically recognized by the block selection process in step S121 of FIG.
例えば、TEXT(文字)は赤、IMAGE(写真)は黄色というように、各オブジェクトを囲む矩形枠を異なる色で表現することで、ブロックセレクション処理で分割された属性別のオブジェクトを容易に識別することができる。これにより、オペレータの視認性が向上する。もちろん異なる色ではなく、矩形枠を、その線の太さや形状(点線)等の他の表示形態で表現しても良い。また、各オブジェクト毎に、スクリーンをかけて表示しても構わない。 For example, by expressing the rectangular frame surrounding each object in different colors, such as TEXT (character) is red and IMAGE (photo) is yellow, objects by attribute divided by block selection processing can be easily identified. be able to. Thereby, the visibility of the operator is improved. Of course, instead of different colors, the rectangular frame may be expressed by other display forms such as the thickness and shape of the line (dotted line). Further, each object may be displayed on a screen.
画像100029の初期の表示状態は、画像入力部110で読み取った際のイメージ(圧板イメージ)であるが、必要に応じて、拡大/縮小キー100036を用いることで画像サイズを拡大/縮小することが可能である。また、拡大することによって、画像100029の表示内容がその表示エリアを超えて視認できない場合には、スクロールキー10035を用いて画像100029を上下左右に移動することで、その視認できない部分を確認することが可能である。
The initial display state of the
図14Dでは、画像100029の中央部の文字オブジェクト100030(文字列「We are always waiting YOU!」)が選択されている状態を示している。特に、図14Dでは、選択状態のオブジェクトを、その属性を示す色(この場合、赤)の実線の矩形枠で、それ以外の非選択状態のオブジェクトはそれぞれの属性を示す色の破線の矩形枠で表示されている。このように、矩形枠の表示形態を選択状態と非選択状態に応じて異ならせることで、各オブジェクトの選択状態/非選択状態を容易に確認することができる。
FIG. 14D shows a state in which the character object 100030 (character string “We are always waiting YOU!”) In the center of the
この例では、文字オブジェクト100030が赤の実線の矩形枠で、グラフィックオブジェクト100037が青の破線の矩形枠で、画像オブジェクト100038が黄色の破線の矩形枠で、表オブジェクト100039が緑の破線の矩形枠で表示した場合の例を示しており、それ以外の残りの部分は背景オブジェクトとなる。
In this example, the
尚、背景オブジェクトは、画像100029を構成するオブジェクトを抽出した後の残りの画像部分であるので、特に、矩形枠を用いた表示を行っていない。しかしながら、背景指定という意味で、背景画像の外郭を他のオブジェクト同様に矩形枠で表示する構成としても良い。その際、他のオブジェクトを非表示にして、背景オブジェクトの視認性を向上させるようにしても良い。
Since the background object is the remaining image portion after extracting the objects constituting the
編集(例えば、文字オブジェクトであれば、文字オブジェクト中の文字列の編集、グラフィックオブジェクトであれば、そのグラフィックオブジェクトの色調整)を行うためのオブジェクトの選択は、例えば、直接、文字オブジェクト100030内の領域をタッチして指定する方法と、オブジェクト選択キー100032を用いて指定する方法がある。どちらの方法を用いても、選択されたオブジェクトの矩形枠は実線になり、非選択のオブジェクトの矩形枠は破線になる。
The selection of an object for editing (for example, editing a character string in a character object if it is a character object, or adjusting the color of the graphic object if it is a graphic object) is performed directly in the
また、それと同時に選択されているオブジェクトの属性に相当するオブジェクト属性キー100031(この場合、Text、それ以外に、Graphic、Table、Image、BachGroundの種類が存在する)が選択される。この場合、その選択状態を示すために、該当するオブジェクト属性キーはスクリーン表示される。もちろん、これ以外にも、選択状態/非選択状態を示すことができれば、網掛け表示、ブリンク表示等の他の表示形態を用いることができる。
At the same time, an
尚、ADFを用いて、複数ページの原稿を読み込んだ場合は、操作画面10003の初期状態では、複数ページの先頭ページの画像が表示され、それ以降のページの画像については、ページ指定キー100033を用いることで、所望するページの画像に切り換えることが可能である。
When a plurality of pages of an original is read using ADF, the initial page image of the plurality of pages is displayed in the initial state of the
選択されたオブジェクトのベクトル化の可否の設定(ベクトルデータとして確定(保存)するための設定)は、Vectorizeキー100041によって決定される。ベクトル化を許可する場合は、Vectorizeキー100041が反転表示される。また、許可しない場合、通常表示となる。
The setting of whether or not the selected object can be vectorized (setting for determining (storing) as vector data) is determined by the
図14Dの場合は、選択されたオブジェクト(文字オブジェクト100030)のベクトル化は許可されていない状態であることを示している。この状態で、OKキー100034を押下すると、現在の設定状態がベクトル化制御情報として、記憶部111に保存される。尚、このベクトル化制御情報には、ベクトル化処理に対する料金を示す料金情報が含まれている。
In the case of FIG. 14D, it has shown that the vectorization of the selected object (character object 100030) is not permitted. When the
100042は、選択されているオブジェクトのベクトル化処理に対する料金を表示するオブジェクト別ベクトル化処理料金表示エリアである。特に、ここでは、選択されているオブジェクトのベクトル化処理に対する料金を、対応するオブジェクト数として示しており、このオブジェクト数に応じた料金が課金されることになる。もちろん、オブジェクト数の代りに、実際の料金を表示するようにしても良い。いずれにしても、オブジェクトに対する料金を表現可能な料金情報であれば、どのようなものでも良い。
尚、各オブジェクトのベクトル化に対する料金は、BS処理を実行する際に得られる領域の面積に応じて変更するようにしても構わない。また、画像オブジェクトの料金は高く、文字オブジェクトの料金は低く(またはその逆)設定するようにしておいても構わない。これらの設定は、操作部113と表示部116を用いて、専用の管理画面を表示することで、管理者が任意に設定できる。このように、ベクトル化処理に対する課金をオブジェクト毎に制御(変更)可能にすることで、装置の使用状況に応じた課金処理を実行することができる。
The charge for vectorization of each object may be changed according to the area of the area obtained when the BS process is executed. Further, the charge for the image object may be set high, and the charge for the text object may be set low (or vice versa). These settings can be arbitrarily set by the administrator by displaying a dedicated management screen using the
また、100043は、画像100029内に存在するすべてのオブジェクトのベクトル化処理に対する料金を表示する総オブジェクトベクトル化処理料金表示エリアである。特に、ここでは、すべてのオブジェクトのベクトル化処理に対する料金を、対応するオブジェクト数として示しており、このオブジェクト数に応じた料金が課金されることになる。もちろん、オブジェクト数の代りに、実際の料金を表示するようにしても良い。いずれにしても、オブジェクトに対する料金を表現可能な料金情報であれば、どのようなものでも良い。
このような料金表示エリア100038及び100039を構成することにより、操作者は、ベクトル化処理に要する費用を容易に確認することができる。
By configuring such
そして、OKキー100034を押下すると、この表示されている画像100029に対し、選択されている1つ以上のオブジェクトに対応するベクトル化処理が実行されることになる。一方、設定取消キー100040を押下すると、この操作画面10003において実行された各種設定を破棄して、図14Aの基本画面10000に戻る。
When the
[課金処理]
次に、図3のステップS130の課金処理の詳細について説明する。
[Billing process]
Next, details of the billing process in step S130 of FIG. 3 will be described.
ポインタ情報付加処理が終了すると、ベクトルスキャンに対する課金処理を行う。課金処理は、料金テーブルと、管理カウンタ117のカウント値を積算することにより行われる。
When the pointer information addition process is completed, the accounting process for the vector scan is performed. The charging process is performed by integrating the charge table and the count value of the
以下では、複数の部門が存在する組織において、部門毎に課金処理を実行するために、管理カウンタ117が部門管理カウンタとして構成されている場合を例に挙げて説明する。
In the following, a case where the
図15は本発明の実施形態1のMFP100に備わる部門管理カウンタの構成例を示す図である。
FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration example of a department management counter provided in the
1500は、部門別カウンタテーブル1530と、部門別制限値テーブル1540とを比較するカウンタ比較処理部である。カウンタ比較処理部1500は、部門別カウンタテーブル1530からの値と、部門別制限値テーブル1540からの値とを比較する。そして、部門別制限値テーブル1540からの値が、部門別カウンタテーブル1530からの値より上回ってない場合には、操作対象の機能の動作を許可することを示す制御信号をデータ処理部115に送信する。
部門別カウンタテーブル1530の機能切替部1510は、操作部113で指定されたり、クライアントPC102からの印刷データを印刷する際など、データ処理部115からの動作指示を受けて、コピー機能、保存機能等の機能を切り替え、参照するカウンタテーブルを選択する。
The
ラスタ・ベクトルカウンタ切替部1511は、処理内容がラスタスキャンなのかベクトルスキャンなのかに応じて、参照するカウンタテーブルを選択する。1512〜1519は、各機能毎の部門別機能カウンタテーブルであり、コピー機能、保存機能、送信機能、印刷機能用に、各々ラスタスキャン用、ベクトルスキャン用と用意されている。また、ベクトルスキャン用には、ベクトル化処理時の処理対象のオブジェクトの属性毎のベクトル化用のカウンタテーブルが用意されている。
The raster / vector
この部門別機能カウンタテーブル1512〜1519は、部門別に各機能を管理することが可能な部門別、機能別のカウンタテーブルであり、データ処理部115から読出/書込可能なデータベースである。
The department-specific function counter tables 1512 to 1519 are department-specific and function-specific counter tables capable of managing each function for each department, and are databases that can be read / written from the
これらの各テーブルの一例について、図16Aを用いて説明する。 An example of each of these tables will be described with reference to FIG. 16A.
図16Aは本発明の実施形態1の部門別機能カウンタテーブルの一例を示す図である。 FIG. 16A is a diagram showing an example of a departmental function counter table according to the first embodiment of the present invention.
1512はコピー機能のラスタスキャン時のカウンタである、ラスタ部門別コピーカウンタテーブルの一例を示している。この例では、現在登録されている部門毎のIDと部門毎のラスタスキャンでのモノクロコピー、カラーコピーの使用された枚数が登録されている様子を示している。
ここでは、現在のところIDが「A」部門では、ラスタスキャンでのモノクロコピー枚数が「499」枚、カラーコピー枚数が「821」枚を使用している状態である。 In this case, at the present time, in the category “A”, the number of monochrome copies in raster scanning is “499” and the number of color copies is “821”.
尚、IDの登録は、操作部113で行うことで順次増やしていくことが可能である。
The registration of IDs can be sequentially increased by using the
図16Aでは、IDはA〜Cまで登録されており、IDが「B」部門では、モノクロコピー枚数が「500」枚、カラーコピーが「500」枚を使用している状態である。また、IDが「C」部門では、モノクロコピー枚数が「300」枚、カラーコピーが「234」枚を使用している状態である。 In FIG. 16A, IDs A to C are registered, and in the category “B”, the number of monochrome copies is “500” and the color copy is “500”. Further, in the category “C”, the number of monochrome copies is “300” and the color copy is “234”.
同様に、1513はコピー機能のベクトルスキャン時のカウンタである、ベクトル部門別コピーカウンタテーブルの一例を示している。この例では、現在登録されている部門毎のIDと部門毎のベクトルスキャンでのモノクロコピー、カラーコピーの使用された枚数が登録されている様子を示している。 Similarly, 1513 shows an example of a copy counter table for each vector department, which is a counter for vector scanning of the copy function. In this example, the ID of each department currently registered and the number of used monochrome copies and color copies by vector scanning for each department are registered.
ここでは、現在のところIDが「A」部門では、ベクトルスキャンでのモノクロコピー枚数が「891」枚、カラーコピー枚数が「998」枚を使用している状態である。また、IDが「B」部門では、モノクロコピー枚数が「500」枚、カラーコピーが「500」枚を使用している状態である。更に、IDが「C」部門では、モノクロコピー枚数が「300」枚、カラーコピーが「789」枚を使用している状態である。 In this case, at present, the ID “A” section is in a state where the number of monochrome copies in vector scanning is “891” and the number of color copies is “998”. In the section “B”, the number of monochrome copies is “500” and the color copy is “500”. Furthermore, in the category “C”, “300” monochrome copies and “789” color copies are used.
尚、図16Aには示していなが、コピー機能以外の各機能に対するカウンタテーブルも同様に構成される。 Although not shown in FIG. 16A, the counter table for each function other than the copy function is configured similarly.
一方、部門別制限値テーブル1540の機能切替部1520は、操作部113で指定されたり、クライアントPC102からの印刷データを印刷する際など、データ処理部115からの動作指示を受けて、コピー機能、保存機能等の機能を切り替え、参照する制限値テーブルを選択する。
On the other hand, the
ラスタ・ベクトルカウンタ切替部1521は、ラスタスキャンなのかベクトルスキャンなのかに応じて、参照する制限値テーブルを選択する。1522〜1529は、各機能毎の部門別機能制限値テーブルであり、コピー機能、保存機能、送信機能、印刷機能用に各々ラスタスキャン用、ベクトルスキャン用と用意されている。また、ベクトルスキャン用には、ベクトル化処理時の処理対象のオブジェクトの属性毎のベクトル化用の制限値テーブルが用意されている。
The raster / vector
この部門別機能制限値テーブル1522〜1529は、部門別に各機能の使用回数の制限値を管理することが可能な部門別、機能別の制限値テーブルであり、データ処理部115から読出/書込可能なデータベースである。 The departmental function limit value tables 1521 to 1529 are departmental and function-specific limit value tables that can manage the limit value of the number of times each function is used for each department. It is a possible database.
これらの各テーブルの一例について、図16Bを用いて説明する。 An example of each of these tables will be described with reference to FIG. 16B.
図16Bは本発明の実施形態1の部門別機能制限値テーブルの一例を示す図である。 FIG. 16B is a diagram showing an example of a departmental function limit value table according to the first embodiment of the present invention.
1522はコピー機能のラスタ時の制限値である、ラスタ部門別コピー制限値テーブルの一例を示している。この例では、現在登録されている部門毎のIDと部門毎のラスタスキャンでのモノクロコピー、カラーコピーの使用可能な枚数を制限値として登録されている様子を示している。
ここでは、現在のところIDが「A」部門では、ラスタスキャンでのモノクロコピー枚数が「1000」枚、カラーコピー枚数が「1000」枚まで使用可能な状態である。 Here, at the present time, in the section whose ID is “A”, it is possible to use up to “1000” monochrome copy sheets and “1000” color copy sheets in raster scan.
尚、IDの登録は、操作部113で行うことで順次増やしていくことが可能である。
The registration of IDs can be sequentially increased by using the
図16Bでは、IDはA〜Cまで登録されており、IDが「B」部門では、モノクロコピー枚数が「500」枚、カラーコピーが「500」枚を使用可能な状態である。また、IDが「C」部門では、モノクロコピー枚数が「300」枚、カラーコピーが「1000」枚を使用可能な状態である。 In FIG. 16B, IDs A to C are registered, and in the section with ID “B”, “500” monochrome copy sheets and “500” color copies can be used. Further, in the section with ID “C”, “300” monochrome copies and “1000” color copies can be used.
同様に、1523はコピー機能のベクトルスキャン時の制限値である、ベクトル部門別コピー制限値テーブルの一例を示している。この例では、現在登録されている部門毎のIDと部門毎のベクトルスキャンでのモノクロコピー、カラーコピーの使用可能な枚数を制限値として登録されている様子を示している。
Similarly,
ここでは、現在のところIDが「A」部門では、ベクトルスキャンでのモノクロコピー枚数が「1000」枚、カラーコピー枚数が「1000」枚まで使用可能な状態である。また、IDが「B」部門では、モノクロコピー枚数が「500」枚、カラーコピーが「500」枚を使用可能な状態である。更に、IDが「C」部門では、モノクロコピー枚数が「300」枚、カラーコピーが「1000」枚を使用可能な状態である。 Here, at the present time, in the section whose ID is “A”, it is possible to use up to “1000” monochrome copy sheets and “1000” color copy sheets in vector scan. Further, in the category “B”, the number of monochrome copies “500” and the color copy “500” can be used. Furthermore, in the section with the ID “C”, “300” monochrome copies and “1000” color copies can be used.
尚、図16Bには示していなが、コピー機能以外の各機能に対するカウンタテーブルも同様に構成される。 Although not shown in FIG. 16B, the counter table for each function other than the copy function is configured similarly.
次に、部門管理カウンタの具体的な動作について、以下に説明する。 Next, the specific operation of the department management counter will be described below.
ここでは、ベクトルスキャンでのコピー機能の管理及び、その使用回数のカウント処理を例に説明を行うが、ラスタスキャンや、他の送信機能、印刷機能においても同様の動作となる。 Here, the management of the copy function in the vector scan and the count processing of the number of times of use will be described as an example, but the same operation is performed in the raster scan, other transmission functions, and the print function.
ベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513は、上述したようにデータ処理部115から読出/書込可能なデータベースであり、現在登録されている部門毎のID、部門毎の使用されたモノクロコピーのコピー枚数、部門毎の使用されたカラーコピーのコピー枚数が登録されている。
The departmental copy counter table 1513 for the vector scan is a database that can be read / written from the
また、同時に、ベクトルスキャンに対する部門別コピー制限値テーブル1523は、上述したようにデータ処理部115から読出/書込可能なデータベースであり、現在登録されている部門毎のID、部門毎の使用可能なモノクロコピーのコピー枚数、部門毎の使用可能なカラーコピーのコピー枚数が登録されている。
At the same time, the departmental copy limit value table 1523 for vector scanning is a database that can be read / written from the
操作者が、MFP100を使用する際に、ベクトルスキャンのコピーを使用する際には、ベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513にIDが登録されている必要がある。また、ラスタスキャンのコピーを使用する際にも同様であり、他の機能に関しても同じである。
When the operator uses the
MFP100は、ベクトルスキャンでのコピー機能を動作させる際には、操作部113からベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513に登録されてあるIDのいずれかが入力されない限り、コピー動作の指示を受け付けない。そして、操作部113にベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513に登録されてあるIDが入力されると、そのIDのベクトルスキャンのコピー動作可否をチェックする。
When operating the copy function in the vector scan, the
ベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513の値と、ベクトルスキャンに対する部門別制限値テーブル1523の値とを比較参照し、入力されたIDのベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513の値が、ベクトルスキャンに対する部門別制限値テーブル1523の値よりも下回っている場合には、動作を許可し、ベクトルスキャンのコピー動作の受け付けが可能となる。 The value of the departmental copy counter table 1513 for the vector scan is compared with the value of the departmental limit value table 1523 for the vector scan, and the value of the departmental copy counter table 1513 for the vector scan of the input ID is the vector scan. If the value is lower than the value in the departmental limit value table 1523 for the above, the operation is permitted and the vector scan copy operation can be accepted.
図16Aの部門別コピーカウンタテーブル1513と、図16Bの部門別制限値テーブル1523の例の場合では、IDが「A」部門はモノクロコピー、カラコピー共に動作許可されるが、「B」部門はモノクロコピー、カラコピー共に動作許可されない。また、「C」部門はモノクロコピーは許可されないが、カラコピーは動作許可される。 In the case of the example of the departmental copy counter table 1513 in FIG. 16A and the departmental limit value table 1523 in FIG. 16B, the monochrome ID and color copying operations are permitted for the ID “A” department, but the “B” department is monochrome. Both copy and color copy operations are not permitted. In the “C” section, monochrome copying is not permitted, but color copying is permitted.
そして、動作許可を受けた場合に、コピー動作を行うと、印刷部112から排紙した枚数がデータ処理部115へ通知されるので、データ処理部115はベクトルスキャンに対する部門別コピーカウンタテーブル1513の値を更新する。
When the operation permission is received and the copy operation is performed, the number of sheets ejected from the
また、動作不可の場合には、その動作を実行できない旨を表示部116に表示したり、もしくは操作部113の操作を受け付けないようにすることで、動作不可であることを通知する。
When the operation is impossible, the fact that the operation cannot be executed is displayed on the
次に、ベクトルスキャン用のカウンタテーブルの一部として構成される、ベクトル化用のカウンタテーブルであるオブジェクト化カウンタテーブルについて、図17Aを用いて説明する。また、このオブジェクト化カウンタテーブルに対して、オブジェクト化の使用回数の制限値を管理することが可能なオブジェクト化制限値テーブルについて、図17Bを用いて説明する。 Next, an objectization counter table, which is a counter table for vectorization configured as a part of the counter table for vector scanning, will be described with reference to FIG. An objectization limit value table capable of managing a limit value of the number of times of objectization for this objectification counter table will be described with reference to FIG. 17B.
図17Aは本発明の実施形態のオブジェクト化カウンタテーブルの一例を示す図である。また、図17Bは本発明の実施形態1のオブジェクト化制限値テーブルの一例を示す図である。 FIG. 17A is a diagram illustrating an example of the objectization counter table according to the embodiment of this invention. FIG. 17B is a diagram showing an example of the objectization limit value table according to the first embodiment of the present invention.
尚、図17A及び図17Bでは、送信機能の使用時にベクトルスキャンを実行して得られるオブジェクトに対する、オブジェクト化カウンタテーブルを例に挙げて説明するが、他の機能(コピー機能や保存機能等)の使用時にベクトルスキャンを実行して得られるオブジェクトに対して、同様のオブジェクト化カウンタテーブルが構成されている。 In FIGS. 17A and 17B, an object counter table for an object obtained by executing a vector scan when the transmission function is used will be described as an example. However, other functions (such as a copy function and a save function) will be described. A similar object counter table is configured for the objects obtained by executing the vector scan at the time of use.
このオブジェクト化カウンタテーブルを構成することで、例えば、オブジェクトが存在しない白紙原稿や、BS処理によってオブジェクトに分割されない原稿をスキャンした場合にも、そのスキャン画像データを課金対象とすることが可能となる
図17Aのオブジェクト化カウンタテーブル2201及び図17Bのオブジェクト化制限値テーブル2202では、上述したBS処理によって生成されるオブジェクトの種類に応じて、ここでは、Text、Graphic、Table、Image属性毎に、その生成回数をカウントして管理する管理形態を示している。
By configuring this objectization counter table, for example, even when scanning a blank document that does not have an object or a document that is not divided into objects by BS processing, the scanned image data can be charged. In the objectization counter table 2201 in FIG. 17A and the objectization limit value table 2202 in FIG. 17B, depending on the type of object generated by the BS processing described above, here, for each Text, Graphic, Table, and Image attribute, A management form in which the number of generations is counted and managed is shown.
特に、図17Bのオブジェクト化制限値テーブル2202において、「A」部門では、ベクトル化処理後に生成されるオブジェクトの全属性のオブジェク化を許可している(0以外の任意の制限値が設定されている)ことを示している。 In particular, in the objectization limit value table 2202 in FIG. 17B, the “A” department permits objectification of all attributes of objects generated after vectorization processing (any limit value other than 0 is set). It is).
また、「B」部門では、Textと、Image属性のみのオブジェクト化を許可している(Graphic、Table属性に対しては0の制限値が設定されている、つまり、これらの属性にのオブジェクト化は許可されていない)ことを示している。これは、すなわち、ベクトルスキャンを行っても、「B」部門の場合には、Graphic、Table属性のオブジェクトは生成を行わずに、Imageとして扱い、ベクトル化データを提供しないことと同等である。 In the “B” department, only text and image attributes are allowed to be converted into objects (limit values of 0 are set for the graphic and table attributes. Is not allowed). That is, even if a vector scan is performed, in the case of the “B” department, an object having the Graphic and Table attributes is not generated, but is treated as an Image, and vectorized data is not provided.
更に、「C」部門においては、ベクトルスキャンを行ってもベクトル化処理は施されずにイメージデータとして生成される。 Further, in the “C” section, even if a vector scan is performed, the vectorization process is not performed and the image data is generated.
このように、各部門ごとのベクトルスキャンで生成されるオブジェクト化の可否を管理することで、ベクトルスキャン1枚、2枚と管理する場合とは異なり、ある部門において、Textのベクトル化は実行してしまった場合でも、Graphicのベクトル化はまだ制限値に達していないので、ベクトルスキャンが可能になるといったフレキシブルな運用管理を行うことが可能になる。従って、操作者、部門やオブジェクト毎に柔軟な管理を行うことが可能になる。 In this way, unlike the case of managing one or two vector scans by managing whether or not an object generated by a vector scan for each department is managed, text vectorization is executed in a certain department. Even in the case of graphic vectorization, since the vectorization of Graphic has not yet reached the limit value, it is possible to perform flexible operation management such that vector scanning becomes possible. Therefore, flexible management can be performed for each operator, department, and object.
また、生成されるオブジェクトの属性毎に管理を行うことが可能であるため、より付加価値の高いGraphicのベクトル化と、付加価値の低いImage属性のオブジェクトとの間で課金料金の差をつけて徴収する場合においても、自在に課金体系に適合させることが可能なシステムを構築することができる。 In addition, since it is possible to manage for each attribute of the generated object, there is a difference in charge between the graphic vector with higher added value and the image attribute object with lower added value. Even when collecting, it is possible to construct a system that can be freely adapted to the accounting system.
尚、上記各種制限値テーブルの各制限値は、予め管理者によって、適宜操作部113を介して登録することが可能である。また、課金額を算出するための料金テーブルは、例えば、各種カウンタテーブルに対応して構成されており、各機能毎にその使用回数1回につき徴収する料金単価を示す料金単価情報が設定されている。また、オブジェクト単位に、その属性の種類毎やオブジェクトのサイズに応じた料金単価情報が設定されている。
The limit values in the various limit value tables can be registered in advance by the administrator via the
以上説明したように、実施形態1によれば、原稿を読み取った際に各オブジェクト毎にベクトル化して再利用可能な形の画像データを生成するベクトルスキャンを、MFP100に搭載することで、いかなる紙文書に対しても紙文書上の情報を消失することなく再利用可能な電子ファイルとして扱える画像処理システムを提供することが可能になる。 As described above, according to the first embodiment, any paper can be obtained by installing in the MFP 100 a vector scan that generates image data in a reusable form by vectorizing each object when a document is read. It is possible to provide an image processing system that can handle a document as a reusable electronic file without losing information on a paper document.
また、ラスタスキャン、ベクトルスキャン毎の管理を各機能毎に行うことが可能になるため、ラスタスキャンとベクトルスキャンの使用回数の制限値を変えて部門毎に管理したり、また、ラスタスキャン、ベクトルスキャンに対する課金を変更して料金徴収する場合等の、利用環境の用途目的に応じた自在な課金システムを構築することができる。 In addition, since each raster scan and vector scan can be managed for each function, the limit value of the number of times of use of raster scan and vector scan can be changed and managed for each department. It is possible to construct a flexible billing system according to the purpose of use in the usage environment, such as when charging for scanning is changed and charges are collected.
また、操作部113及び表示部116によってベクトル化に関する料金を操作及び表示することが可能である。これにより、ユーザ(操作者)は、ベクトル化に関して発生する料金を確認した上で、原稿中の属性毎のオブジェクトのベクトル化の実行の可否を決定することができる。
Further, the
尚、実施形態1では、操作部113及び表示部116から、上記各種機能を実行する例について説明したが、クライアントPC102等の外部端末から、ネットワーク104やLAN107を介して、各種機能を実行することも可能である。また、上記各種テーブルの登録、登録内容の検索、閲覧時には、ID及びパスワードの認証を行うことで、セキュリティ性をより向上させた構成としても良い。
In the first embodiment, the example in which the various functions are executed from the
このように、ベクトルスキャン時の管理形態を、ラスタスキャン時の管理とは独立して構成し、また、ベクトルスキャン特有のオブジェクト属性を管理対象とすることで、再利用という付加価値を持つベクトル化処理の管理を自由に構築することが可能なシステムを提供することができる。 In this way, the vector scan management form is configured independently of the raster scan management, and the vector scan-specific object attributes are used as management targets, and the vectorization has the added value of reuse. It is possible to provide a system capable of freely constructing a process management.
<実施形態2>
実施形態1においては、ベクトルスキャン時にオブジェクト化(ベクトル化)の料金を表示する構成としたが、処理対象の原稿の内容によっては、1枚の原稿で生成されるオブジェクト数が膨大になることも考えられる。そして、このような原稿から得られるオブジェクトすべてのベクトル化を誤って実行してしまった場合、高額な課金が発生してしまう可能性がある。
<
In the first embodiment, an objectization (vectorization) fee is displayed during vector scanning. However, depending on the content of a document to be processed, the number of objects generated in one document may be enormous. Conceivable. If the vectorization of all the objects obtained from such a manuscript is mistakenly executed, there is a possibility that an expensive charge is generated.
そこで、実施形態2では、実施形態1の構成に加え、原稿1枚に対するオブジェクト化の料金の上限を設定できるようにし、誤って高額な課金が発生することを防止する構成について説明する。 Therefore, in the second embodiment, in addition to the configuration of the first embodiment, a configuration will be described in which an upper limit of the objectization fee for one document can be set to prevent erroneous and expensive billing.
尚、実施形態2のシステム構成(ハードウェア構成及び機能構成)は、実施形態1と同様の構成を利用できるので、ここでは、システムについての詳細構成については省略する。 Since the system configuration (hardware configuration and functional configuration) of the second embodiment can use the same configuration as that of the first embodiment, the detailed configuration of the system is omitted here.
次に、実施形態2の画像処理システムで実行する処理全体の概要を、図18を用いて説明する。 Next, an overview of the entire processing executed by the image processing system according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
図18本発明の実施形態2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。 18 is a flowchart showing an overview of the entire processing executed in the image processing system according to the second embodiment of the present invention.
尚、図18において、ステップS2120〜ステップS2131は、実施形態1の図3のステップS120〜ステップS131にそれぞれ対応するので、その詳細については省略する。 In FIG. 18, steps S2120 to S2131 correspond to steps S120 to S131 of FIG.
ステップS2132で、ステップS2121の処理結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を管理カウンタ117を参照して算出し、その算出した対価が所定値(上限値)を越えていないか否かを判定する。所定値を越えていない場合(ステップS2132でYES)、ステップS2122以降の処理を実行する。一方、所定値を越えている場合(ステップS2132でNO)、ステップS2133に進む。
In step S2132, a consideration for executing the vectorization process on the processing result in step S2121 is calculated with reference to the
尚、この所定値(上限値)は、実施形態1で説明した各種制限値テーブルの一部として、予め管理者によって、適宜操作部113を介して登録することが可能である。
The predetermined value (upper limit value) can be registered in advance by the administrator via the
ステップS2133で、上限値を超えた旨を示すワーニング(警告表示)を表示部116に表示する。尚、警告表示を表示部116に表示する代りに、警告音声を音声出力部(不図示)に出力する構成としても良い。その後、ステップS2134で、動作の継続の指示の有無を判定する。動作の継続の指示がない場合(ステップS2134でNO)、処理を終了する。一方、動作の継続の指示がある場合(ステップS2134でYES)、ステップS2135に進む。
In step S2133, a warning (warning display) indicating that the upper limit has been exceeded is displayed on the
ステップS2135で、表示部116に、図14Dの操作画面10003を表示部116に表示する。ステップS2136で、ユーザ(操作者)による操作画面10003上のオブジェクト属性キー10031に対する操作に基づいて、処理対象とオブジェクトの属性の変更(属性の選択/非選択)を受け付ける。
In step S 2135, the
その後、ステップS2132に戻り、変更された属性に基づいて、選択された属性のオブジェクトに対してベクトル化処理を実行する場合の対価を管理カウンタ117を参照して算出し、その算出した対価が所定値(上限値)を越えていないか否かを判定する。そして、その判定結果に基づいて、ステップS2122以降の処理あるいはステップS2133以降の処理を実行する。
Thereafter, the process returns to step S2132, and based on the changed attribute, the consideration for executing the vectorization process on the object having the selected attribute is calculated with reference to the
以上説明したように、実施形態2によれば、原稿中のオブジェクトにベクトル化処理を実行する場合の対価が、上限値を超えるような場合には、ワーニングを表示して、その後、属性毎にオブジェクトのベクトル化処理の実行の可否を指示する機会を操作者に提供する。これにより原稿の内容によって、高額な課金が発生することを防止することができ、かつよりユーザの意図に則したベクトルスキャン環境を提供することができる。 As described above, according to the second embodiment, when the consideration when the vectorization process is performed on the object in the document exceeds the upper limit value, a warning is displayed, and thereafter, for each attribute. The operator is given an opportunity to instruct whether or not to execute the object vectorization process. Accordingly, it is possible to prevent an expensive charge from being generated depending on the content of the document, and it is possible to provide a vector scan environment more in line with the user's intention.
<実施形態3>
実施形態2では、原稿中のオブジェクトにベクトル化処理を実行する場合の対価の上限値を設定して、その上限値を超えると、ワーニングを表示させる構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、ベクトル化処理を実行する場合に、上限値を超えないように、ベクトル化処理を実行するオブジェクトの数を自動調整する構成としても良い。
<
In the second embodiment, an upper limit value for executing vectorization processing is set for an object in a document, and a warning is displayed when the upper limit value is exceeded. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, when the vectorization process is executed, the number of objects that execute the vectorization process may be automatically adjusted so that the upper limit value is not exceeded.
また、実施形態2のように、ワーニングを出力して、ベクトル化処理対象のオブジェクトを操作者が任意に調整可能な調整モードと、ベクトル化処理対象のオブジェクトを装置が自動調整する自動調整モードとを構成して、これらのモードを、操作者が任意に切り替える構成にしても構わない。 Further, as in the second embodiment, an adjustment mode in which an operator can arbitrarily adjust an object to be vectorized by outputting a warning, and an automatic adjustment mode in which the apparatus automatically adjusts an object to be vectorized And these modes may be arbitrarily switched by the operator.
さらには、自動調整モードにおいて、ベクトル化対象とするオブジェクトの属性に優先順位を設定して、その優先順位に基づいて、自動調整を実現する構成としても良い。例えば、操作者ができるだけ文字をベクトル化したい場合には、優先順位と1位にText属性を設定すれば、Text属性のオブジェクトを優先的にベクトル化することができる。 Furthermore, in the automatic adjustment mode, a priority may be set for the attribute of the object to be vectorized, and automatic adjustment may be realized based on the priority. For example, if the operator wants to vectorize characters as much as possible, the Text attribute object can be preferentially vectorized by setting the Text attribute to the first priority and the Text attribute.
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 drawing) 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, the present invention includes 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.
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 an 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 to 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 also realized by the processing.
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 画像入力部
111 記憶部
112 印刷部
113 操作部
114、118 ネットワークI/F
115 データ処理部
116 表示部
117 管理カウンタ
100 MFP
101 Management PC
102 Client PC
103
110
115
Claims (13)
ラスタ画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割手段と、
前記分割手段による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示する表示手段と、
前記属性毎かつ、当該画像処理装置を利用する複数の部門が存在する組織における部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報を管理する管理手段と、
前記表示手段で表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示手段と、
前記指示手段の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行手段とを備え、
前記管理手段の前記属性毎かつ部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報に従い、前記実行手段による前記ベクトル化処理を禁止する
ことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that executes processing related to charging for the processing based on processing performed on an image,
Input means for inputting raster image data;
Dividing means for dividing the raster image data input by the input means into objects for each attribute;
Display means for displaying the result of the division by the dividing means, and charge information indicating a price when a vectorization process is executed on the result of the division;
A management unit that manages information indicating whether the vectorization process is possible or not according to a department in an organization in which a plurality of departments using the image processing apparatus exist for each attribute;
Instruction means for instructing whether or not to execute vectorization processing on the division result displayed by the display means;
Execution means for executing vectorization processing for converting the raster image data into vector data based on the instruction content of the instruction means ;
An image processing apparatus that prohibits the vectorization processing by the execution unit according to information indicating whether the vectorization processing is possible for each attribute and department of the management unit .
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the input unit inputs an image read from an image reading unit that reads a document as the raster image data.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The display means includes total fee information indicating a price when performing vectorization processing on all objects in the raster image data obtained as a result of the division, and vectors for each attribute in the raster image data. The image processing apparatus according to claim 1, wherein fee information for each object indicating a price when executing the conversion processing is displayed.
前記算出手段は、前記分割結果として得られる前記ラスタ画像データ中のオブジェクトの属性の種類毎に設定された料金単価に基づいて、前記料金情報を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 A calculation means for calculating the fee information;
The said calculation means calculates the said charge information based on the charge unit price set for every kind of attribute of the object in the said raster image data obtained as the said division | segmentation result. Image processing device.
前記分割結果として得られる前記ラスタ画像データ中のオブジェクトの面積に基づいて設定された料金単価に基づいて、前記料金情報を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 A calculation means for calculating the fee information;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the fee information is calculated based on a unit price set based on an area of an object in the raster image data obtained as the division result.
前記分割手段によって前記ラスタ画像データがオブジェクトに分割されない場合、その場合に対する料金単価に基づいて、前記算出手段は、前記料金情報を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 A calculation means for calculating the fee information;
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein when the raster image data is not divided into objects by the dividing unit, the calculating unit calculates the fee information based on a unit price for that case.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein when the fee information exceeds a predetermined value, the display unit displays warning information indicating the fact.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the instruction unit can instruct whether or not to execute vectorization processing for each attribute of the object obtained as the division result displayed by the display unit.
ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 8, wherein the display unit updates the fee information based on an instruction content by the instruction unit.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the dividing unit divides the raster image data into objects for each attribute so as not to exceed the predetermined value.
ことを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 10, further comprising a setting unit that sets an attribute priority order of an object to be divided by the dividing unit.
ラスタ画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割工程と、
前記分割工程による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示部に表示する表示工程と、
前記属性毎かつ、当該画像処理装置を利用する複数の部門が存在する組織における部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報を記憶媒体に管理する管理工程と、
前記表示工程で前記表示部に表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示工程と、
前記指示工程の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行工程と、
前記管理工程が前記記憶媒体で管理する前記属性毎かつ部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報に従い、前記実行工程による前記ベクトル化処理を禁止する
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。 A control method for an image processing apparatus that executes processing related to accounting for the processing based on processing performed on an image,
An input process for inputting raster image data;
A dividing step of dividing the raster image data input in the input step into objects for each attribute;
A display step of displaying, on a display unit, a division result by the division step, and charge information indicating a price when a vectorization process is performed on the division result;
A management step for managing, in a storage medium, information indicating whether or not the vectorization processing according to a department in an organization in which a plurality of departments using the image processing apparatus exist for each attribute;
An instruction step for instructing whether or not to execute vectorization processing for the division result displayed on the display unit in the display step;
An execution step of executing a vectorization process for converting the raster image data into vector data based on the instruction content of the instruction step ;
An image processing apparatus comprising: the management step prohibiting the vectorization processing according to the execution step according to information indicating whether the vectorization processing is possible for each attribute managed by the storage medium and according to a department Control method.
ラスタ画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程で入力されたラスタ画像データを属性毎のオブジェクトに分割する分割工程と、
前記分割工程による分割結果と、前記分割結果に対してベクトル化処理を実行する場合の対価を示す料金情報を表示部に表示する表示工程と、
前記属性毎かつ、当該画像処理装置を利用する複数の部門が存在する組織における部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報を記憶媒体に管理する管理工程と、
前記表示工程で前記表示部に表示された前記分割結果に対するベクトル化処理の実行の可否を指示する指示工程と、
前記指示工程の指示内容に基づいて、前記ラスタ画像データ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実行工程とをコンピュータに実行させ、
前記管理工程が前記記憶媒体で管理する前記属性毎かつ部門に応じた前記ベクトル化処理の可否を示す情報に従い、前記実行工程による前記ベクトル化処理を禁止する
ことを特徴とするプログラム。 A program for causing a computer to execute control of an image processing apparatus that executes processing related to charging for the processing based on processing performed on an image,
An input process for inputting raster image data;
A dividing step of dividing the raster image data input in the input step into objects for each attribute;
A display step of displaying, on a display unit, a division result by the division step, and charge information indicating a price when a vectorization process is performed on the division result;
A management step for managing, in a storage medium, information indicating whether or not the vectorization processing according to a department in an organization in which a plurality of departments using the image processing apparatus exist for each attribute;
An instruction step for instructing whether or not to execute vectorization processing on the division result displayed on the display unit in the display step;
Based on the instruction content of the instruction step, causing the computer to execute an execution step of executing a vectorization process for converting the raster image data into vector data ,
The program for prohibiting the vectorization processing by the execution step according to information indicating whether the vectorization processing is possible or not according to each attribute and department managed by the storage medium in the management step .
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---|---|---|---|---|
JPH06337929A (en) * | 1993-05-28 | 1994-12-06 | Hitachi Ltd | Method and device for managing drawing |
JPH08102860A (en) * | 1994-08-04 | 1996-04-16 | Canon Inc | Device and method for processing image |
JP2003319107A (en) * | 2002-04-23 | 2003-11-07 | Canon Inc | Image forming apparatus |
JP2004112084A (en) * | 2002-09-13 | 2004-04-08 | Ricoh Co Ltd | Image forming apparatus management system |
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