JP4645058B2 - 画像辞書作成装置、符号化装置、画像辞書作成方法及びそのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、入力画像を構成する画像パターンとこの画像パターンの識別情報とを互いに対応付ける画像辞書を作成し、作成された画像辞書を符号化処理に適用する符号化装置に関する。

例えば、特許文献１は、符号化側及び復号側に共通のフォントデータベースを備え、文字コード及びフォントの種類等を符号化する文字領域符号化方法を開示する。
特開平１０−１７８６３８号公報

本発明は、上述した背景からなされたものであり、高い符号化効率を実現する画像辞書を作成し、この画像辞書を適用して符号化する符号化装置を提供することを目的とする。

[画像辞書作成装置]
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像辞書作成装置は、文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するテンプレート提供手段と、入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定する一致判定手段と、前記一致判定手段により判定された一致度合いに基づいて、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択する選択手段と、前記選択手段により選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類する文字分類手段と、前記文字分類手段により同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定する類型決定手段と、前記類型決定手段により決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する識別情報付与手段とを有する。

好適には、前記テンプレート提供手段は、前記テンプレート画像として、フォント画像を提供し、前記一致判定手段は、提供されるフォント画像と、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、一致度合いを判定する。

好適には、文字コードそれぞれに対応付けて、少なくとも１つのフォント画像を記憶するフォント記憶手段と、入力画像に含まれる文字画像の文字コードを取得する情報取得手段とをさらに有し、前記テンプレート提供手段は、前記情報取得手段により取得された文字コードに対応するフォント画像を前記フォント記憶手段から読み出し、読み出されたフォント画像を前記テンプレート画像として提供し、前記一致判定手段は、提供されるフォント画像と、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、一致度合いを判定する。

好適には、前記一致判定手段は、前記テンプレート提供手段により文字コードに対応する複数のフォント画像が提供された場合に、提供された複数のフォント画像それぞれと、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、それぞれのフォント画像について一致度合いを判定し、前記類型決定手段は、それぞれのフォント画像について判定された一致度合いに基づいて、この文字画像と最も一致するフォント画像を画像パターンとして選択する。

好適には、入力画像における文字画像それぞれの領域を示す文字領域情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された文字領域情報に基づいて、入力画像から文字画像を抽出する文字画像抽出手段とをさらに有し、前記一致判定手段は、前記文字画像抽出手段により抽出された文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを比較して、一致度合いを判定する。

好適には、前記一致判定手段は、前記文字画像抽出手段により抽出された文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを複数の相対位置で比較して、一致度合いを判定し、前記一致判定手段によりそれぞれの相対位置で判定された一致度合いに基づいて、それぞれの文字画像の文字領域情報を補正する領域補正手段をさらに有する。

好適には、前記類型決定手段により順次決定される画像パターンを記憶するパターン記憶手段と、前記パターン記憶手段により記憶された画像パターンと、新たに入力された文字画像とを比較して、いずれかの画像パターンがこの文字画像と一致する場合に、この文字画像に対する画像パターンの決定を禁止する登録制御手段とをさらに有し、前記類型決定手段は、前記登録制御手段による指示に応じて、新たに入力された文字画像が前記パターン記憶手段に記憶された画像パターンと一致する場合に、この文字画像に対して提供されたテンプレート画像を前記パターン記憶手段に登録せず、入力された文字画像がいずれの画像パターンとも一致しない場合に、この文字画像に対して提供されたテンプレート画像を画像パターンとして前記パターン記憶手段に登録する。

[符号化装置]
また、本発明にかかる符号化装置は、文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するテンプレート提供手段と、入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定する一致判定手段と、前記一致判定手段により判定された一致度合いに基づいて、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択する選択手段と、前記選択手段により選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類する文字分類手段と、前記文字分類手段により同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定する類型決定手段と、前記類型決定手段により決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する識別情報付与手段と、入力画像に含まれている文字画像のデータを、この文字画像の入力画像における量言いを示す文字領域情報、及び、この文字画像に対応する画像パターンの識別情報と置換して符号化する符号化手段とを有する。

好適には、前記一致判定手段は、入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを複数の相対位置で比較して、一致度合いを判定し、入力画像における文字画像それぞれの領域を示す文字領域情報を取得する情報取得手段と、前記一致判定手段によりそれぞれの相対位置で判定された一致度合いに基づいて、前記情報取得手段により取得された文字領域情報を補正する領域補正手段とをさらに有し、前記符号化手段は、前記領域補正手段により補正された文字画像の文字領域情報と、この文字画像に対応する画像パターンの識別情報とを互いに対応付けて符号化する。

[画像辞書作成方法]
また、本発明にかかる画像辞書作成方法は、コンピュータを含む画像辞書作成装置において、コンピュータが、文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供し、入力画像に含まれる文字画像と、提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定し、判定された一致度合いに基づいて、提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択し、選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類し、同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定し、決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する。

[プログラム]
また、本発明にかかるプログラムは、コンピュータを含む画像辞書作成装置において、文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するステップと、入力画像に含まれる文字画像と、提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定するステップと、判定された一致度合いに基づいて、提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択するステップと、選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類するステップと、同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定するステップと、決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与するステップとを前記画像辞書作成装置のコンピュータに実行させる。

本発明の符号化装置によれば、文字の可読性を保持しつつ、高い圧縮率を実現することができる。

［第１実施形態］
まず、本発明の理解を助けるために、その背景及び概略を説明する。
画像処理装置２は、例えば、入力画像に含まれる文字画像そのものを符号化する替わりに、それぞれの文字画像の識別情報とその出現位置等とを符号化することにより、高い圧縮率を実現することができる。
図１（Ａ）は、共通のフォントデータベースが存在することを前提とした符号化方法を説明し、図１（Ｂ）は、画像辞書の添付を前提とした符号化方法を説明する図である。
図１（Ａ）に示すように、文字画像を識別情報（文字コード及びフォントの種類）に対応付けて記憶する共通のフォントデータベースが符号化側及び復号化側の両方に存在する場合には、符号化側の画像処理装置は、文字画像の識別情報（文字コード及びフォントの種類等）と、文字画像の出現位置とを符号化することにより、高い圧縮率で画像データを圧縮し復号化側の画像処理装置に送信することができる。この場合に、復号化側の画像処理装置は、受信した符号データ（文字コード及びフォントの種類）を復号化し、復号化された文字コード及びフォントの種類、並びに、フォントデータベースに登録されているフォント画像に基づいて文字画像を生成する。
しかしながら、フォントデータベースの存在を前提とした符号化方法では、符号化側及び復号化側でフォントデータベースをそれぞれ設ける必要があり、記憶領域がフォントデータベースにより圧迫される。また、符号化側のフォントデータベースが更新されると、これに応じて復号化側のフォントデータベースも符号化側と同一内容になるよう更新する必要がある。

そこで、本実施形態における画像処理装置２は、図１（Ｂ）に示すように、復号化側において、入力画像内で類型的に存在する画像パターンをインデクスに対応付けて登録（画像辞書化）し、入力画像に含まれる画像パターンを、対応するインデクス及びその出現位置に置換して符号化する。符号化側は、画像パターン及びインデクスが互いに対応付けられた画像辞書と、符号化されたインデクス及び出現位置とを復号化側に送信する。復号化側は、インデクス及び出現位置を復号化し、復号化されたインデクスに対応する画像パターンを画像辞書から選択し、復号化された出現位置に配置する。
このように、画像処理装置２は、入力画像に応じて画像辞書を作成し送受信することにより、共通のデータベースを前提とすることなく高い圧縮率を実現することができる。また、フォントデータベースを符号化側及び復号化側で同期させる必要がない。なお、符号量を低減させるためには、画像辞書も符号化されることが望ましい。

図２（Ａ）は、画像辞書を例示し、図２（Ｂ）は、画像パターンを例示する図である。
図２（Ａ）に例示するように、画像辞書には、入力画像に含まれる複数の画像パターンと、この画像パターンを識別するために付与されたインデクスとが含まれる。画像パターンは、入力画像に含まれる部分的な画像データであり、本例では入力画像（２値）中に既定回数以上（複数回）出現する類型的なパターン（２値データ）である。また、インデクスは、例えば、入力画像毎に個別に生成される識別情報であり、入力画像から画像パターンが抽出される順番でその画像パターンに付与されるシリアル番号等であってもよい。

次に問題となるのは、どのような基準で入力画像から画像パターンを抽出し、画像辞書として登録するかという点である。抽出される画像パターンの大きさ及び出現頻度によって、入力画像の符号量が異なるからである。例えば、図２（Ｂ）に例示するように、文字画像単位で画像パターンが抽出される場合と、文字画像よりもさらに小さな単位で画像パターンが抽出される場合とが考えられる。
文字画像よりもさらに小さな単位で画像パターンが抽出される場合には、それぞれの画像パターンの出現頻度が高い場合が多いが（例えば、「１」の縦棒部分は、「山」及び「川」の一部として出現する）、画像辞書に登録すべき画像パターンの数が多くなり画像辞書のデータ量が大きくなる。
一方、文字画像単位で画像パターンが抽出される場合には、同一ドキュメント内では、同一の言語で同一のフォント種類及び同一のフォントサイズの文字が多数出現するため、画像パターンのサイズが大きい割には高い出現頻度が期待できる。
また、ある程度の非可逆性を許容して高い圧縮率を目指す場合に、符号化側の画像処理装置は、画像パターンと同一の部分画像だけでなく、画像パターンと類似する部分画像もインデクスに置換して符号化する。この場合に、文字画像の構成部分それぞれが、類似する画像パターンに置換されると、文字画像全体として全く異なるものに復号化されて可読性を失う可能性もある。しかしながら、文字画像単位で画像パターンが抽出される場合には、文字画像の全体的な形状が類似する画像パターン（例えば、数字の「１」とアルファベットの「Ｉ」など）に置換されるため、ある程度可読性が維持される。
そこで、本実施形態における画像処理装置２は、文字画像単位の画像パターンを決定し、画像辞書に登録する。
また、本実施形態における画像処理装置２は、画像パターンのテンプレートとして、フォントデータベースに記憶されているフォント画像を適用して画像辞書を作成する。符号化対象となる入力画像には、フォント画像で構成された文字画像が多く、また、一定の手書き文字等がフォント画像に置換されたとしても可読性に影響を与えないからである。
さらには、本実施形態における画像処理装置２は、フォント画像に基づいて画像パターンを作成する。これにより、複写の繰返しによる画質劣化などが解消されて可読性が向上する。なお、本実施形態の画像処理装置２は、符号化処理においてフォント画像を用いるだけであり、復号化時にはフォントデータベースを用いる必要はない。

［ハードウェア構成］
次に、画像処理装置２のハードウェア構成を説明する。
図３は、本発明にかかる画像辞書作成方法が適応される画像処理装置２のハードウェア構成を、制御装置２０を中心に例示する図である。
図３に例示するように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２０２及びメモリ２０４などを含む制御装置２０、通信装置２２、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２４、並びに、ＬＣＤ表示装置あるいはＣＲＴ表示装置およびキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置（ＵＩ装置）２６から構成される。
画像処理装置２は、例えば、符号化プログラム５（後述）がプリンタドライバの一部としてインストールされた汎用コンピュータであり、通信装置２２又は記録装置２４などを介して画像データを取得し、取得された画像データを符号化してプリンタ装置１０に送信する。また、画像処理装置２は、プリンタ装置１０のスキャナ機能より光学的に読み取られた画像データを取得し、取得された画像データを符号化する。

［符号化プログラム］
図４は、制御装置２０（図３）により実行され、本発明にかかる画像辞書作成方法を実現する符号化プログラム５の機能構成を例示する図である。
図４に例示するように、符号化プログラム５は、画像入力部４０、画像辞書作成部５０及び符号化部６０を有する。
符号化プログラム５において、画像入力部４０は、プリンタ装置１０のスキャナ機能により読み取られた画像データ、又は、通信装置２２又は記録装置２４などを介して取得されたＰＤＬ（Page Discription Language）形式の画像データを取得し、取得された画像データをラスタデータに変換して画像辞書作成部５０に出力する。また、画像入力部４０は、光学的に読み取られた画像データ等から文字画像を認識する文字認識部４１０と、ＰＤＬ形式の画像データを解釈してラスタデータを生成するＰＤＬデコンポーザ４２０とを有する。
文字認識部４１０は、入力された画像データ（以下、入力画像）に含まれる文字を認識し、認識された文字の文字識別情報、及び、認識された文字の文字領域情報を文字認識処理の結果として画像辞書作成部５０に対して出力する。ここで、文字識別情報とは、文字を識別する情報であり、例えば、汎用性のある文字コード（ＡＳＣＩＩコード又はシフトＪＩＳコードなど）、又は、文字コードとフォントの種類との組合せなどである。また、文字領域情報とは、入力画像における文字画像の領域を示す情報であり、例えば、文字画像の位置、大きさ、範囲又はこれらの組合せからなる文字のレイアウト情報である。
ＰＤＬデコンポーザ４２０は、ＰＤＬ形式の画像データを解釈してラスタライズされた画像データ（ラスタデータ）を生成し、生成された画像データと共に、生成された画像データにおける文字画像の文字識別情報及び文字領域情報を画像辞書作成部５０に対して出力する。

画像辞書作成部５０は、画像入力部４０から入力された入力画像と、予め記憶されたフォント画像とに基づいて、この入力画像の符号化処理に用いられる画像辞書を作成し、作成された画像辞書と入力画像とを符号化部６０に対して出力する。より具体的には、画像辞書作成部５０は、文字認識部４１０又はＰＤＬデコンポーザ４２０から入力された文字識別情報及び文字領域情報に基づいて、文字画像に対応するフォント画像を画像パターンとして選択し、選択されたフォント画像にインデクスを付与して画像辞書とし符号化部６０に出力する。

符号化部６０は、画像辞書作成部５０から入力された画像辞書に基づいて入力画像を符号化し、符号化された入力画像と画像辞書とを記録装置２４（図３）又はプリンタ装置１０（図３）などに出力する。より具体的には、符号化部６０は、画像辞書に登録された画像パターンと、入力画像に含まれる部分画像とを比較して、いずれかの画像パターンと一致する部分画像のデータを、この画像パターンに対応するインデクス及びこの部分画像の位置情報に置換する。ここで、一致とは、完全一致だけを言うのではなく、既定の許容範囲内で部分的に一致している場合を含む。さらに、符号化部６０は、部分画像と置き換えられたインデクス及び位置情報、並びに、画像辞書等をエントロピー符号化（ハフマン符号化、算術符号化又はＬＺ符号化など）により符号化してもよい。

図５は、第１の画像辞書作成部５０の機能をより詳細に説明する図である。
図５に示すように、画像辞書作成部５０は、記憶部５００、文字画像抽出部５１０、フォント提供部５２０、フォントデータベース５２５（以下、フォントＤＢ５２５）、一致判定部５３０、辞書決定部５４０、位置補正部５５０、インデクス付与部５６０及び登録制御部５７０を有する。記憶部５００は、メモリ２０４（図３）及び記録装置２４（図３）を制御して、画像入力部４０（図４）から入力された入力画像、文字識別情報及び文字領域情報を記憶する。なお、以下、文字コードを文字識別情報の具体例とし、文字の位置情報を文字領域情報の具体例として説明する。

文字画像抽出部５１０は、文字の位置情報に基づいて、入力画像から文字画像を切り出す。すなわち、文字画像抽出部５１０は、文字領域情報により示された領域を文字画像として入力画像から抽出する。抽出される文字画像は、文字認識部４１０により文字画像であると判定された領域である。なお、文字認識部４１０又はＰＤＬデコンポーザ４２０が文字画像を入力画像から切り出した状態で画像辞書作成部５０に出力してもよい。

フォント提供部５２０は、フォントＤＢ５２５に記憶されたフォント画像をテンプレート画像として一致判定部５３０及び辞書決定部５４０等に提供する。具体的には、フォントＤＢ５２５は、文字コードに対応付けて、この文字コードに対応する文字を複数のフォント及びサイズで表現した複数のフォント画像を記憶している。フォント提供部５２０は、文字認識部４１０から入力された文字コードに基づいて、フォントＤＢ５２５に記憶されているフォント画像の中から、少なくとも１つのフォント画像を選択し、選択したフォント画像をテンプレート画像として記憶部５００に記憶する。

一致判定部５３０は、入力画像から切り出された文字画像と、フォント提供部５２０から提供されたフォント画像とを比較して、一致度合いを判定する。ここで、一致度合いとは、複数の画像が互いに一致する程度を示す情報であり、例えば、２値画像が比較される場合に、２つの画像を重ねたときの互いに重なりあう画素の数（以下、一致画素数）、この一致画素数を正規化した一致画素率（例えば、一致画素数を全画素数で割ったもの）、又は、複数の画像を重ねたときの画素分布（ヒストグラム）などである。
また、一致判定部５３０は、文字画像とフォント画像とを複数の相対位置で比較して一致度合いを判定する。すなわち、一致判定部５３０は、最大の一致度合いを算出するために、文字画像とフォント画像との相対位置を変更しながら（ずらしながら）比較する。
例えば、一致判定部５３０は、入力画像から切り出された文字画像と、この文字画像の文字コードに基づいて選択されたフォント画像とを互いにずらしながら一致画素率を算出し、一致画素率の最大値及びこの最大となったときのずらしベクトルを記憶部５００に出力する。
また、一致判定部５３０は、同様に、入力画像から切り出された文字画像と、画像辞書に登録された画像パターンとを比較して、一致度合いを判定する。

辞書決定部５４０は、一致判定部５３０により判定された一致度合いと、フォント提供部５２０から提供されたフォント画像とに基づいて、画像辞書に登録すべき画像パターンを決定する。具体的には、辞書決定部５４０は、フォント提供部５２０から文字コードに基づいて選択されたフォント画像の中から、一致判定部５３０により判定された一致度合いが最も大きなフォント画像を画像パターンとして選択する。

位置補正部５５０は、一致判定部５３０から出力されたずらしベクトルに基づいて、文字画像の位置情報を補正する。すなわち、位置補正部５５０は、画像入力部４０から入力された位置情報を、入力画像とフォント画像との一致度合いが最大となるように補正する。
インデクス付与部５６０は、フォント画像に基づいて決定された画像パターンに対して、これらの画像パターンを識別するインデクスを付与し、付与されたインデクスと画像パターンとを対応付けて記憶部５００に出力する。

登録制御部５７０は、文字画像抽出部５１０により抽出された文字画像と画像パターンとの一致度合いに基づいて、新たに画像パターンを登録するか否かを判断し、画像辞書への新規登録を制御する。具体的には、登録制御部５７０は、順次入力される文字画像と画像辞書に登録された画像パターンとの一致度合いに基づいて、入力された文字画像に対応するフォント画像を画像パターンとして画像辞書に登録するか否かを判断する。例えば、登録制御部５７０は、既登録の画像パターンと、入力された文字画像との一致度合いがいずれも基準以下である場合（すなわち、一致する画像パターンが登録されていない場合）に、この文字画像に対して提供されたフォント画像を画像パターンとして画像辞書に登録することを許可し、一致度合いが基準よりも大きくなる画像パターンが存在する場合（すなわち、一致する画像パターンが存在する場合）に、この文字画像に対応するフォント画像を画像パターンとして画像辞書に登録することを禁止する。

図６は、符号化部６０の機能をより詳細に説明する図である。
図６に示すように、符号化部６０は、パターン判定部６１０、位置情報符号化部６２０、インデクス符号化部６３０、画像符号化部６４０、辞書符号化部６５０、選択部６６０及び符号出力部６７０を有する。
パターン判定部６１０は、画像辞書に登録された画像パターンそれぞれと、入力画像に含まれる部分画像とを比較して、この部分画像と対応する画像パターン（同一又は類似の画像パターン）を判定する。具体的には、パターン判定部６１０は、入力画像から文字画像単位で切り出された部分画像（位置補正部５５０により補正がなされたもの）と、画像パターンとを重ねあわせて、一致判定部５３０（図５）と同様の手法により、一致度合いを算出し、算出された一致度合いが基準値以上であるか否かに基づいて、対応しているか否かを判定する。
パターン判定部６１０は、対応する画像パターンが発見された場合には、この部分画像の位置情報を位置情報符号化部６２０に対して出力し、この画像パターンのインデクスをインデクス符号化部６３０に対して出力し、対応する画像パターンが発見されない場合には、この部分画像を画像符号化部６４０に対して出力する。
なお、本実施形態におけるパターン判定部６１０は、入力された文字画像と一致する画像パターン（すなわち、フォント画像）のインデクス、及び、文字画像の位置情報（位置補正部５５０により補正されたもの）を画像辞書作成部５０から取得するため、入力された文字画像に対応するフォント画像がフォントＤＢ５２５に存在する場合には、取得されたインデクス及び位置情報をそれぞれインデクス符号化部６３０及び位置情報符号化部６２０に出力し、入力された文字画像と対応するフォント画像が存在しない場合には、この文字画像そのものを画像符号化部６４０に出力する。

位置情報符号化部６２０は、パターン判定部６１０から入力された位置情報（すなわち、位置補正部５５０により補正された部分画像（文字画像）の位置情報）を符号化し、選択部６６０に対して出力する。例えば、位置情報符号化部６２０は、ＬＺ符号化又は算術符号化等を適用して、位置情報を符号化する。
インデクス符号化部６３０は、パターン判定部６１０から入力されたインデクスを符号化し、選択部６６０に対して出力する。例えば、インデクス符号化部６３０は、インデクスの出現頻度に応じて符号長が異なる符号をそれぞれのインデクスに付与する。
画像符号化部６４０は、画像に適した符号化方式を適用して、パターン判定部６１０から入力された部分画像を符号化し、選択部６６０に対して出力する。
辞書符号化部６５０は、画像辞書作成部５０（図４，図５）から入力された画像辞書（画像パターンとインデクスとが互いに対応付けられたもの）を符号化し、符号出力部６７０に対して出力する。

選択部６６０は、パターン判定部６１０により部分画像に対応する画像パターンが発見された場合に、位置情報符号化部６２０から入力された位置情報の符号データと、インデクス符号化部６３０から入力されたインデクスの符号データとを互いに対応付けて符号出力部６７０に対して出力し、パターン判定部６１０により部分画像に対応する画像パターンが発見されなかった場合に、画像符号化部６４０により符号化された部分画像の符号データを符号出力部６７０に対して出力する。
符号出力部６７０は、選択部６６０から入力された符号データ（位置情報、インデクス及び部分画像の符号データ）と、辞書符号化部６５０から入力された符号データ（画像辞書の符号データ）とを互いに対応付けてプリンタ装置１０（図３）、記録装置２４（図３）又は通信装置２２（図３）に出力する。

［符号化動作］
次に、画像処理装置２による符号化処理の全体動作を説明する。
図７は、第１の実施形態における符号化プログラム５の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図７に示すように、Ｓ１００において、画像入力部４０（図４）は、プリンタ装置１０（図３）から画像データ（２値）が入力されると、入力された画像データ（入力画像）を画像辞書作成部５０に対して出力する。また、画像入力部４０の文字認識部４１０（図４）は、入力画像に対して文字認識処理を行い、入力画像に含まれる文字画像の文字コード及び位置情報を１文字ずつ判定し、判定された文字コード及び位置情報を画像辞書作成部５０に対して出力する。

ステップ１０２（Ｓ１０２）において、画像辞書作成部５０の記憶部５００（図５）は、画像入力部４０から入力される入力画像（２値）、文字コード及び位置情報をメモリ２０４（図３）に記憶する。
文字画像抽出部５１０（図５）は、入力された位置情報に基づいて、入力画像から文字画像を１文字分ずつ切り出して記憶部５００に出力する。
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、登録制御部５７０は、入力画像から順に切り出される文字画像の文字コードに基づいて、画像辞書から画像パターン及びこの画像パターンのインデクスを読み出す。具体的には、記憶部５００は、既に決定された画像パターン、この画像パターンに対して付与されたインデクス、及び、この画像パターンに対応する文字画像の文字コードを互いに対応付けて画像辞書として記憶している。登録制御部５７０は、文字画像抽出部５１０により新たに切り出された文字画像の文字コードを文字認識部４１０から取得し、取得された文字コードに対応する画像パターン及びインデクスを画像辞書から読み出す。

ステップ１０６（Ｓ１０６）において、一致判定部５３０は、文字画像抽出部５１０により順次切り出される文字画像と、画像辞書に登録されている画像パターンとを比較して、複数の相対位置における一致度合いを判定する。具体的には、一致判定部５３０は、画像辞書に登録されている画像パターンそれぞれと、切り出された文字画像とを互いにずらしながら黒画素の一致画素数Ｋを算出する。
一致画素数Ｋは、画像における相対的な位置を示す位置ベクトルをｘ、画像パターンの黒画素の分布をＳ（ｘ）、順に切り出される文字画像の番号をｉ（１〜Ｎ）、文字画像の黒画素の分布をＰ（ｉ，ｘ）、文字画像ｉのずらしベクトルをｖｉとした場合に、以下の数式により算出される。
（一致画素数Ｋ）＝Σ｛Ｓ（ｘ）＊Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）｝
なお、「Σ」は、変数ｘについての総和を示す。
次に、一致判定部５３０は、算出された一致画素数Ｋを正規化して、一致画素率Ｋ’を算出する。
一致画素率Ｋ’は、文字画像を構成する画素数をＭとした場合に、以下の数式により算出される。
（一致画素率Ｋ’）＝Ｋ／Ｍ

ステップ１０８（Ｓ１０８）において、登録制御部５７０は、一致判定部５３０により判定された画像パターンと文字画像（新たに切り出されたもの）との一致度合いに基づいて、新たに切り出された文字画像に基づいて画像パターンを登録するか否かを判定する。具体的には、登録制御部５７０は、判定された一致画素率Ｋ’が基準値以上である場合に、最も一致画素率Ｋ’が大きな画像パターンのインデクスと、切り出された文字画像の位置情報とを符号化部６０に対して出力して、Ｓ１２２の処理に移行し、判定された一致画素率Ｋ’が基準値よりも小さい場合に、Ｓ１１０の処理に移行する。
すなわち、登録制御部５７０は、一致度合いが基準以上である場合には、この文字画像に基づく画像パターンの登録を禁止して、この文字画像を既登録の画像パターンに基づいて符号化するよう符号化部６０に指示し、一致度合いが基準よりも小さい場合には、この文字画像に対応するフォント画像を画像パターンとして画像辞書に新規登録するよう辞書決定部５４０に指示する。

ステップ１１０（Ｓ１１０）において、フォント提供部５２０は、文字認識部４１０から入力された文字コードに基づいて、切り出された文字画像に対応するフォント画像をフォントＤＢ５２５から読み出し、読み出されたフォント画像（１つ以上）を記憶部５００に出力する。

ステップ１１２（Ｓ１１２）において、一致判定部５３０は、フォント提供部５２０により提供されたフォント画像と、切り出された文字画像とを相対的に移動させながら比較して、一致度合いを判定する。具体的には、一致判定部５３０は、提供された１つ以上のフォント画像Ｔ（ｘ）と、切り出された文字画像Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）との一致画素数Ｋを算出する。
（一致画素数Ｋ）＝Σ｛Ｔ（ｘ）＊Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）｝
次に、一致判定部５３０は、この一致画素数Ｋに基づいて一致画素率Ｋ’を算出する。（一致画素率Ｋ’）＝Ｋ／Ｍ

ステップ１１４（Ｓ１１４）において、辞書決定部５４０は、一致判定部５３０により判定されたフォント画像と文字画像との一致度合いに基づいて、フォント画像を画像パターンとして画像辞書に登録するか否かを判定する。具体的には、辞書決定部５４０は、フォント画像と文字画像との一致画素率Ｋ’が既定の閾値以上である場合に、Ｓ１１６の処理に移行し、この一致画素率Ｋ’が既定の閾値よりも小さい場合に、Ｓ１２６の処理に移行する。

ステップ１１６（Ｓ１１６）において、辞書決定部５４０は、それぞれのフォント画像について判定された一致度合いに基づいて、画像パターンとして登録すべきフォント画像を選択する。具体的には、辞書決定部５４０は、切り出された文字画像とそれぞれのフォント画像とについて算出された一致画素率Ｋ’を比較して、最大の一致画素率Ｋ’となるフォント画像を画像パターンとして選択する。

ステップ１１８（Ｓ１１８）において、インデクス付与部５６０は、辞書決定部５４０により選択された画像パターンに対して、この画像パターンを一意に識別する識別情報（インデクス）を付与する。そして、インデクス付与部５６０は、付与したインデクスを画像パターンに対応付けて画像辞書として記憶部５００に格納する。付与されるインデクスは、少なくとも、符号化対象として入力された全入力画像について、それぞれの画像パターンを一意に識別するものである。
なお、付与されたインデクスは、符号化対象データとして順次符号化部６０に出力される。

ステップ１２０（Ｓ１２０）において、位置補正部５５０は、一致判定部５３０により複数の相対位置で算出される一致度合い（一致画素数Ｋ又は一致画素率Ｋ’）に基づいて、文字認識部４１０から入力された位置情報の補正ベクトルを決定する。具体的には、位置補正部５５０は、Ｓ１１２において、切り出された文字画像とフォント画像とについて算出される一致画素数Ｋが最大となったときのずらしベクトルｖｉ（文字認識部４１０から入力された位置情報を基準として文字画像を変位させた２次元ベクトル）を補正ベクトルとする。
すなわち、画像辞書作成部５０は、切り出された文字画像に対応する画像パターンが画像辞書に登録されていない場合に、画像辞書に登録するフォント画像を基準として、このフォント画像と文字画像とが最も一致するように切出し位置を補正する。
なお、補正ベクトルにより補正された文字画像の位置情報は、符号化対象データとして順次符号化部６０に出力される。

ステップ１２２（Ｓ１２２）において、位置補正部５５０は、一致判定部５３０により画像パターンと文字画像とについて判定される一致度合いに基づいて、文字認識部４１０から入力された位置情報の補正ベクトルを決定する。具体的には、位置補正部５５０は、Ｓ１０６において、切り出された文字画像と画像パターンとについて算出される一致画素数Ｋが最大となったときのずらしベクトルｖｉを補正ベクトルとする。
すなわち、画像辞書作成部５０は、切り出された文字画像に対応する画像パターンが既に画像辞書に登録されている場合に、登録されている画像パターンとこの文字画像とが最も一致するように切出し位置を補正する。
なお、補正ベクトルにより補正された文字画像の位置情報は、符号化対象データとして順次符号化部６０に出力される。

ステップ１２４（Ｓ１２４）において、符号化部６０は、画像辞書作成部５０から符号化対象データとして入力されるインデクス及び文字画像の位置情報（位置補正部５５０により補正されたもの）を符号化し、符号化されたインデクス及び位置情報（符号データ）を順次プリンタ装置１０又は記録装置２４等に出力する。具体的には、位置情報符号化部６２０が、画像辞書作成部５０から入力される位置情報を符号化し、インデクス符号化部６３０が、画像辞書作成部５０から入力されるインデクスを符号化し、選択部６６０及び符号出力部６７０が、符号化された位置情報及びインデクスを互いに対応付けて出力する。

ステップ１２６（Ｓ１２６）において、符号化部６０は、切り出された文字画像のデータをそのまま符号化し、符号化された画像データ（符号データ）をプリンタ装置１０又は記録装置２４等に出力する。具体的には、画像符号化部６４０が、切り出された文字画像のデータをそのまま符号化し、選択部６６０及び符号出力部６７０が、符号化された文字画像のデータを出力する。
すなわち、符号化部６０は、切り出された文字画像と、この文字画像に対して提供されたフォント画像とがいずれも基準以上一致しない場合に、この切り出された文字画像そのものを符号化する。

ステップ１２８（Ｓ１２８）において、符号化プログラム５は、入力画像に含まれる全ての文字画像について符号化処理が終了したか否かを判定し、全ての文字画像について終了している場合にＳ１３０の処理に移行し、これ以外の場合にＳ１０２の処理に戻り次の文字画像を切り出してＳ１０４からＳ１２８までの処理を繰り返す。

ステップ１３０（Ｓ１３０）において、符号化部６０は、画像辞書として登録された画像パターン及びインデクスを符号化する。具体的には、辞書符号化部６５０は、画像辞書として画像辞書作成部５０から入力された画像パターン及びインデクスを互いに対応付けて符号化する。
ステップ１３２（Ｓ１３２）において、符号化部６０は、符号化された画像辞書を入力画像の符号データに対応付けてプリンタ装置１０又は記録装置２４等に出力する。具体的には、符号出力部６７０は、辞書符号化部６５０により符号化された画像パターン及びインデクス（すなわち、画像辞書）を入力画像の符号データに対応付けて出力する。

以上説明したように、第１の実施形態における画像処理装置２は、入力画像に含まれる文字画像とフォント画像とを比較して、これらの一致度合いに基づいてフォント画像を画像辞書に登録する。これにより、入力画像に含まれる類型的な画像パターンを効率よく選択することが可能になる。
また、本画像処理装置２は、文字認識処理の結果として取得した文字コードに基づいて、フォント画像を選択する。これにより、切り出された文字画像と比較すべきフォント画像が絞り込まれるため、画像辞書に登録するフォント画像の選択が容易になる。なお、画像処理装置２は、文字認識処理の結果としてフォントの種類又は文字画像の画像サイズ（例えばフォントサイズ）等が取得される場合に、フォントの種類又は画像サイズ等によりフォント画像を選択してもよいし、ＰＤＬデコンポーザ４２０で生成された文字識別情報によりフォント画像を選択してもよい。
また、本実施形態における画像処理装置２は、文字画像に最も近似するフォント画像を画像パターンとして画像辞書に登録する。これにより、原稿の汚れや複写の繰返しによる画質劣化などが解消されて可読性が向上する。
また、本実施形態における画像処理装置２は、フォント画像を基準として文字画像の切出し位置を補正する。これにより、復号化された画像において、文字画像それぞれの位置がより正確に再現される。特に、文字の切出し領域と切り出される文字とで重心位置が異なる場合などに好適である。

［第２実施形態］
次に、第２の実施形態を説明する。
上記第１の実施形態では、画像辞書作成部５０は、逐次的に入力画像から文字画像を切り出し、切り出された文字画像に基づいて順次画像辞書を作成していたが、本実施形態における第２の画像辞書作成部５２は、１ページ又は１ドキュメントなどの入力画像全体に基づいて、画像辞書を作成する。
また、本実施形態における画像辞書作成部５２は、形態が類似する複数のフォント画像に基づいて、画像辞書に登録すべき画像パターンを作成することにより、フォント画像の多様性に対応しつつ、高い符号化効率を実現する画像辞書を作成する。

図８は、文字コードとフォント画像との関係を説明する図である。
図８（Ａ）に例示するように、それぞれの文字コードには、形状が異なる複数のフォント画像が対応付けられている。例えば、数字の「１」に対応する文字コードに基づいて、形状が異なる複数のフォント画像が提供されうる。そして、上記第１の実施形態では、これらのフォント画像それぞれと一致する文字画像が入力画像中に存在すると、それぞれのフォント画像が画像パターンとして登録される。
しかしながら、これらフォント画像の違いは文字の可読性にそれほど影響を与えない。また、同一の文書内では同一のフォントが多く適用され、見出し等において他のフォントが稀に適用されるだけである。そして、出現頻度の低いフォント画像についても、画像辞書に画像パターンがそれぞれ登録されると、符号化効率の向上を妨げることとなる。
また、図８（Ｂ）に例示するように、文字認識処理のミスにより、形状が類似する文字（例えば、数字「１」とアルファベット大文字「Ｉ」と）が同一の文字コードとして判別されうる。この場合、少なくとも形状が近似しているため、可読性に与える影響はそれほど大きくないが、これらを区別できるように再現したい場合もある。

そこで、第２の実施形態における画像処理装置２は、このように互いに類似する複数のフォント画像を入力画像内での出現頻度に応じて統合して、画像辞書に登録すべき画像パターンを作成する。例えば、画像処理装置２は、それぞれのフォント画像に対応する文字画像の出現頻度に応じて、同一の文字コードに対応するフォント画像を統合して、入力画像において頻出する画像パターンを作成する。なお、同一文字コードのフォント画像により作成される画像パターンは、複数あってもよい。

図９は、第２の画像辞書作成部５２の機能構成を説明する図である。なお、本図に示された各構成のうち、図５に示された構成と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図９に示すように、第２の実施形態における画像辞書作成部５２は、図５に示した第１の画像辞書作成部５０において、登録制御部５７０を文字分類部５８０に置換した構成をとる。
文字分類部５８０は、文字コードに基づいて、入力画像から切り出された文字画像を複数の文字画像群に分類する。例えば、文字分類部５２０は、文字コードが一致する文字画像を同一の文字画像群に分類する。
この場合、辞書決定部５４０は、文字コードが一致する複数の文字画像に対応するフォント画像（複数の文字画像とそれぞれ最も一致するフォント画像）に基づいて、それぞれのフォント画像の出現頻度に応じた画像パターンを作成する。なお、文字分類部５８０が、切り出された文字画像それぞれに対応するフォント画像（それぞれの文字画像と最も一致するフォント画像）を、切り出された文字画像の文字コードに応じて分類してもよい。

図１０は、符号化プログラム５の第２の動作（Ｓ２０）を示すフローチャートである。なお、本フローチャートでは、プリンタ装置１０のスキャナ機能により光学的に読み取られた２値の画像データが入力される場合を具体例として説明する。また、本図に示された各処理のうち、図７に示された処理と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図１０に示すように、Ｓ１００からＳ１１２の処理において、画像入力部４０は、プリンタ装置１０（図３）から画像データ（２値）が入力されると、入力された画像データ（入力画像）に対して文字認識処理を行い、文字認識処理の結果（文字コード及び位置情報）と入力画像とを画像辞書作成部５０に対して出力する。
画像辞書作成部５２は、入力された位置情報に基づいて、入力画像から文字画像を１文字分ずつ切り出し、切り出される文字画像の文字コードに基づいて、１つ以上のフォント画像をフォントＤＢ５２５から読み出し、読み出されたフォント画像（１つ以上）と、切り出された文字画像とを相対的に移動させながら一致画素率Ｋ’を算出する。

ステップ２０２（Ｓ２０２）において、辞書決定部５４０は、一致判定部５３０により算出されたフォント画像と文字画像との一致画素率Ｋ’に基づいて、フォントＤＢ５２５から読み出されたフォント画像の中から、切り出された文字画像と最も一致するフォント画像を選択する。
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、画像辞書作成部５０は、入力画像に含まれる文字画像全てが切り出されたか否かを判定し、全ての文字画像が切り出された場合に、Ｓ２０６の処理に移行し、これ以外の場合に、Ｓ１０２の処理に戻り次の文字画像を切り出してＳ１１０からＳ２０４までの処理を繰り返す。

ステップ２０６（Ｓ２０６）において、文字分類部５８０は、切り出された文字画像それぞれについて選択されたフォント画像（それぞれの文字画像と最も一致するフォント画像）を、これら文字画像の文字コードに基づいて分類する。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、辞書決定部５４０は、文字分類部５８０により分類されたフォント画像に基づいて、画像辞書に登録すべき画像パターンを作成する。

ステップ２３０（Ｓ２３０）において、インデクス付与部５６０は、辞書決定部５４０により作成された画像パターンに対してインデクスを付与し、付与されたインデクスを画像パターンに対応付けて記憶部５００に格納する。付与されるインデクスは、少なくとも、符号化対象として入力された全入力画像において、それぞれの画像パターンを一意に識別するものである。
画像パターンの作成及びインデクスの付与が符号化対象として入力された全入力画像について終了すると、これらの画像パターン及びインデクスは、画像辞書として符号化部６０に出力される。

ステップ２４０（Ｓ２４０）において、符号化部６０は、画像辞書に登録された画像パターンと、入力画像に含まれる部分画像とを比較して、部分画像と一致する画像パターンが画像辞書に存在する場合に、この部分画像をインデクス及び位置情報に置換して符号化し、部分画像と一致する画像パターンが画像辞書に存在しない場合に、この部分画像をそのまま符号化する。また、符号化部６０は、画像辞書を符号化する。
符号化部６０は、インデクス、位置情報、部分画像及び画像辞書の符号データを互いに対応付けてプリンタ装置１０等に出力する。

図１１は、第２の実施形態における画像パターン作成処理（Ｓ２１０）をより詳細に説明するフローチャートである。
図１１に示すように、ステップ２１２（Ｓ２１２）において、一致判定部５３０は、文字コード毎に分類されたフォント画像を互いに比較して、複数の相対位置における一致度合いを判定する。具体的には、一致判定部５３０は、分類された複数のフォント画像（以下、フォント画像群）における黒画素の画素分布（ヒストグラム）を作成し、作成された画素分布と、このフォント画像群に含まれるフォント画像とを互いにずらしながら黒画素の一致画素数を算出する。なお、画素分布は、フォント画像群に属するフォント画像の黒画素を一致画素数が最大となる相対位置で領域毎に画素値を順次加算したヒストグラムである。
すなわち、フォント画像群の画素分布をＱ（ｘ）、各フォント画像の黒画素分布をＰ（ｉ，ｘ）、位置ベクトルをｘ、フォント画像群に属する各フォント画像をｉ（１〜Ｎ：Ｎはフォント画像群に属するフォント画像の数）、フォント画像ｉのずらしベクトルをｖｉとした場合に、一致判定部５３０は、以下の数式により一致画素数を算出する。
（一致画素数Ｋ）＝Σ｛Ｑ（ｘ）＊Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）｝
なお、ｉ＝１の場合には、
Ｑ（ｘ）＝Ｐ（１，ｘ）
となり、
ｉ＞１の場合には、
Ｑ（ｘ）＝Ｐ（１，ｘ）＋Ｐ（２，ｘ−ｖ２）＋・・・＋Ｐ（ｉ−１，ｘ−ｖ（ｉ−１））
となる。

ステップ２１４（Ｓ２１４）において、辞書決定部５４０は、一致判定部５３０により算出された一致度合い（画素分布）に対して、閾値以下の分布数を除去する閾値処理を行う。具体的には、辞書決定部５４０は、一致判定部５３０により算出されたＱ（ｘ）を正規化してＱ’（ｘ）を算出し、算出されたＱ’（ｘ）に対して閾値処理を行う。すなわち、辞書決定部５４０は、以下の数式により分布確率Ｑ’（ｘ）を算出する。
Ｑ’（ｘ）＝Ｑ（ｘ）／Ｎ
次に、一致判定部５３０は、以下の条件式により、分布確率Ｑ’（ｘ）が基準値よりも小さい部分を除去してＱ”（ｘ）を算出する。
Ｑ’（ｘ）＞閾値Ａの場合に、Ｑ”（ｘ）＝１
上記以外の場合に、Ｑ”（ｘ）＝０

ステップ２１６（Ｓ２１６）において、辞書決定部５４０は、閾値処理後の画素分布について、分布数が０でない領域（黒画素の領域）が基準よりも広いか否かを判定し、基準以上ある場合に、Ｓ２１８の処理に移行し、基準よりも狭い場合に、このフォント画像群について画像パターンの登録を行わずに、画像パターン作成処理（Ｓ２１０）を終了する。具体的には、辞書決定部５４０は、上記Ｑ”（ｘ）が１となる画素の数が基準値以上であるか否かを判定し、基準値以上である場合に、画像パターンの登録を行い、基準値よりも小さい場合に、画像パターンの登録を行わない。
すなわち、画像処理装置２は、出現回数の少ないフォント画像（すなわち、文字画像）については画像パターンの登録を行わず、文字画像そのものを符号化する。これにより、符号化効率の観点からみて不要な画像パターンの登録が排除される。

ステップ２１８（Ｓ２１８）において、辞書決定部５４０は、画素分布に基づいて、和結合パターンＱ”（ｘ）を決定する。具体的には、辞書決定部５４０は、閾値処理がなされたＱ”（ｘ）を和結合パターンとする。
ステップ２２０（Ｓ２２０）において、辞書決定部５４０は、和結合パターンＱ”（ｘ）と、このフォント画像群に属するフォント画像との共通部分（積集合）を共通パターンとして抽出する。
ステップ２２２（Ｓ２２２）において、辞書決定部５４０は、抽出された共通パターンを画像パターンに決定する。なお、辞書決定部５４０は、それぞれのフォント画像に基づいて抽出された共通パターンすべてを画像辞書に登録するわけではなく、重複する共通パターンを排除して画像辞書に登録する。また、辞書決定部５４０は、それぞれの文字画像に基づいて抽出された複数の共通パターンのうち、黒画素の領域の違いが閾値以下である場合にも、重複するものとして排除してもよい。また、辞書決定部５４０は、和結合パターンＱ”そのものを画像パターンとして画像辞書に登録してもよい。

ステップ２２４（Ｓ２２４）において、一致判定部５３０は、切り出された文字画像と、この文字画像に対応する画像パターン（文字画像の文字コードで分類されたフォント画像により作成されたもの）とを複数の相対位置で比較して、一致画素数Ｋを算出する。
位置補正部５５０は、一致判定部５３０により算出される一致画素数Ｋが最大となったときのずらしベクトルｖｉを補正ベクトルとする。

図１２は、第２の実施形態における画像パターン作成処理（Ｓ２１０）を模式的に説明する図である。
図１２に示すように、文字コードで分類されたフォント画像の黒画素の分布確率Ｑ’（ｘ）は、画素位置ｘによって異なる数値を示す。これは、フォント画像群の中に、形状の異なるフォント画像が異なる出現頻度で混在しているからである。分布確率Ｑ’（ｘ）は、閾値Ｂにより閾値処理がなされることにより、分布確率の低い部分を除去される。これにより、出現頻度が低いフォント文字（入力画像）の差分形状（出現頻度の高いフォント画像との差分）及びノイズ部分等を排除して、類型的な形状のみを画像パターンとすることができる。
辞書決定部５４０は、続いて、閾値Ｂ以上の部分を１とし、閾値Ｂよりも小さい部分を０とした和結合パターンＱ”（ｘ）を生成し、生成された和結合パターンＱ”（ｘ）と、フォント画像群に属する各フォント画像との共通部分を共通パターンとして抽出する。すなわち、辞書決定部５４０は、和結合パターンＱ”（ｘ）と、各フォント画像の画素分布Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）とを積演算する。これにより、フォント画像群の中に複数存在する類型的なフォント画像（出現頻度の高いフォント画像）の画像パターン＃１及び画像パターン＃２が抽出される。

図１３は、第２の実施形態における符号化処理（Ｓ２４０）をより詳細に説明するフローチャートである。なお、本フローチャートでは、図１１で作成された画像パターンに基づいて符号化処理を行う場合を具体例として説明する。
図１３に示すように、ステップ２４２（Ｓ２４２）において、パターン判定部６１０は、補正ベクトルによる補正後の位置情報に基づいて入力画像から切り出された部分画像（すなわち、文字画像）と、画像辞書に登録された画像パターンとを比較して、一致画素数を算出する。なお、パターン判定部６１０は、一致判定部５３０から一致画素数を取得してもよい。
ステップ２４４（Ｓ２４４）において、パターン判定部６１０は、一致する画像パターンが存在するか否かを判定する。具体的には、パターン判定部６１０は、それぞれの画像パターンについて算出された一致画素数が許容範囲（例えば、部分画像の全画素に対して９０％以上）内であるか否かを判定し、許容範囲内である場合に、Ｓ２４６の処理に移行し、許容範囲外である場合に、Ｓ２５０の処理に移行する。

ステップ２４６（Ｓ２４６）において、パターン判定部６１０は、一致画素数が許容範囲内である画像パターンのうち、一致画素数が最大の画像パターンのインデクスを画像辞書から読み出し、読み出されたインデクスをインデクス符号化部６３０に対して出力し、この文字画像の位置情報（位置補正部５５０により補正されたもの）を位置情報符号化部６２０に対して出力する。
インデクス符号化部６３０は、パターン判定部６１０から入力されたインデクスを符号化し、インデクスの符号データを選択部６６０に対して出力する。

ステップ２４８（Ｓ２４８）において、位置情報符号化部６２０は、パターン判定部６１０から入力された位置情報を符号化し、位置情報の符号データを選択部６６０に対して出力する。
選択部６６０は、インデクス符号化部６３０から入力されたインデクスの符号データと、位置情報符号化部６２０から入力された位置情報の符号データとを互いに対応付けて符号出力部６７０に対して出力する。すなわち、選択部６６０は、部分画像毎に、インデクスと位置情報とを互いに対応付けられるように符号出力部６７０に出力する。

ステップ２５０（Ｓ２５０）において、パターン判定部６１０は、この部分画像（すなわち、対応する画像パターンが画像辞書に存在しなかった文字画像）を画像符号化部６４０に対して出力する。
画像符号化部６４０は、パターン判定部６１０から入力された部分画像の画像データを符号化し、部分画像の符号データを選択部６６０に対して出力する。
選択部６６０は、画像符号化部６４０から入力された部分画像の符号データを符号出力部６７０に対して出力する。

ステップ２５２（Ｓ２５２）において、パターン判定部６１０は、全ての部分画像について符号化処理が終了したか否かを判定し、符号化していない部分画像が存在する場合に、Ｓ２４２の処理に戻って、次の部分画像の符号化処理を行い、全ての部分画像が符号化された場合に、Ｓ２５４の処理に移行する。
ステップ２５４（Ｓ２５４）において、辞書符号化部６５０は、画像辞書作成部５０から入力された画像辞書（画像パターンとインデクスとを互いに対応付けたもの）を符号化し、画像辞書の符号データを符号出力部６７０に対して出力する。

以上説明したように、第２の実施形態における画像処理装置２は、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するフォント画像（それぞれの文字画像毎にフォント画像が読み出されるため、同一のフォント画像が複数存在しうる）を、文字画像の文字コードに基づいて分類し、分類された複数のフォント画像と、これらのフォント画像の出現頻度とに基づいて、類型的な複数の画像パターンを決定することができる。これにより、出現頻度が高ければ、フォント又は大きさ等が異なるフォント画像もそれぞれ画像パターンとして画像辞書に登録され、出現頻度が低いフォント画像は画像辞書に登録されないため、類型的なフォント画像の再現を可能にしつつ、符号化効率を高めることができる。
なお、本実施形態では、画像処理装置２は、文字コードに基づいて文字画像を文字画像群に分類したが、文字コード及び文字画像の大きさを用いて文字画像を分類してもよい。

［変形例］
次に、上記第２の実施形態の変形例を説明する。
図１４は、同一の文字コードとして判定されうる複数の文字画像の共通形状及び差分形状を例示する図である。
図１４（Ａ）に例示するように、同一の文字コードに対して、形状が異なる（すなわち、フォントの種類が異なる）複数のフォント画像が対応付けられている。このように、文字コードに対応するフォント画像群は、大部分で同一の形状を有している。以下、フォント画像群に属する複数のフォント画像が共通して有する部分画像を共通形状といい、それぞれのフォント画像とこの共通形状との差分となる部分画像を差分形状という。
図１４（Ｂ）に例示するように、これらのフォント画像を構成する部分形状のうち、第１レベルパターンは、これらのフォント画像の共通形状であるため出現頻度が特に高い。また、第２レベルパターンａ及び第２レベルパターンｂは、それぞれのフォント画像に固有の部分形状であり、第１レベルパターンに比べると出現頻度が低い。
そこで、本変形例における画像処理装置２は、文字コード毎に分類されたフォント画像群について、これらのフォント画像の共通形状及び差分形状をそれぞれ画像パターンとして画像辞書に階層的に登録する。

図１５は、本変形例における画像パターン作成処理（Ｓ３１０）のフローチャートである。なお、本図における各処理のうち、図１１に示された処理と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図１５に示すように、Ｓ２１６において、辞書決定部５４０が、閾値処理後の画素分布について、分布数が０でない領域（黒画素の領域）が基準よりも広いか否かを判定し、基準以上である場合に、Ｓ３１２の処理に移行し、基準よりも狭い場合に、このフォント画像群について画像パターンの登録を行わずに、画像パターン作成処理（Ｓ３１０）を終了する。
ステップ３１２（Ｓ３１２）において、辞書決定部５４０は、分布確率Ｑ’（ｘ）において第１レベル閾値よりも大きな部分を共通形状の画像パターン（すなわち、第１レベルパターン）として抽出する。ここで、第１レベル閾値とは、フォント画像群に属するフォント画像が共通して有する共通形状と、他の形状とを分離するための基準であり、本例では、フォント画像群に属するほぼ全てのフォント画像で黒画素が存在する場合の分布確率（０．９５など）である。

ステップ３１４（Ｓ３１４）において、辞書決定部５４０は、分布確率Ｑ’（ｘ）から第１レベルパターンに相当する部分を０にして、第１レベルパターンに相当する部分が除去された分布確率Ｑ１（ｘ）を生成する。
次に、辞書決定部５４０は、この分布確率Ｑ１（ｘ）において第２レベル閾値以上の部分を１、第２レベル閾値より小さい部分を０として、第１レベルパターンが除去された和結合パターンＱ１”（ｘ）を生成する。ここで、第２レベル閾値とは、共通形状の差分としてそれぞれのフォント画像を構成する差分形状であってフォント画像群において出現頻度が高いものを分離するための基準であり、第１レベル閾値よりも低く、例えば、目標となる符号量及び画質に応じて設定される。
そして、辞書決定部５４０は、この和結合パターンＱ１”と、各フォント画像の画素分布Ｐ（ｉ，ｘ−ｖｉ）とを積演算して、これらの共通部分であるＲｉ（ｘ）を抽出し、抽出されたＲｉ（ｘ）を差分形状の画像パターン（すなわち、第２レベルパターン）に決定する。

ステップ３１６（Ｓ３１６）において、辞書決定部５４０は、同一のフォント画像群（同一の文字コードで分類されたフォント画像）から生成された第１レベルパターン及び第２レベルパターンを互いに対応付けて画像辞書に登録する。より具体的には、辞書決定部５４０は、第１レベルパターン及び第２レベルパターンをそれぞれのインデクスにより階層的に対応付けて画像辞書に登録する。

図１６は、本変形例における画像パターン作成処理（Ｓ３１０）を模式的に説明する図である。
図１６に示すように、文字コードで分類されたフォント画像の黒画素の分布確率Ｑ’（ｘ）は、画素位置ｘによって異なる数値を示す。このうち、分布確率が最も高い部分は、このフォント画像群に属するフォント画像に共通する形状（すなわち、共通形状）であると考えられる。そして、分布確率が存在する他の領域は、それぞれのフォント画像と共通形状との差分に相当する形状（すなわち、差分形状）であると考えられる。
そこで、辞書決定部５４０は、共通形状（分布確率がほぼ最大となる領域）を抽出するための第１レベル閾値と、出現頻度の高い差分形状を抽出するための第２レベル閾値とを有している。
まず、辞書決定部５４０は、分布確率Ｑ’（ｘ）に対して第１レベル閾値により閾値処理を行い、第１レベルパターン（共通形状）に相当する部分を抽出する。次に、分布確率Ｑ’（ｘ）から、抽出された第１レベルパターンに相当する部分が除去されて、第２レベル閾値を基準として「１」又は「０」に変換されることにより、第２レベル和結合パターンＱ１”（ｘ）が生成される。
辞書決定部５４０は、この第２レベル和結合パターンＱ１”（ｘ）と、各フォント画像ｉの画素分布Ｐ（ｉ，ｘ）とを積演算することにより、これらの共通部分である第２レベルパターンを抽出する。本例では、第２レベル和結合パターンＱ１”（ｘ）と「フォント画像＃１」との共通部分は、第２レベルパターンａとなり、第２レベル和結合パターンＱ１”（ｘ）と「フォント画像＃２」との共通部分は、第２レベルパターンｂとなる。
これにより、「フォント画像＃１」は、第１レベルパターンと第２レベルパターンａとの和としてそれぞれのインデクスに置換でき、「フォント画像＃２」は、第１レベルパターンと第２レベルパターンｂとの和としてインデクスに置換できる。

図１７は、本変形例における符号化処理（Ｓ３４０）のフローチャートである。
図１７に示すように、ステップ３４２（Ｓ３４２）において、パターン判定部６１０は、補正後の位置情報に基づいて入力画像から切り出された部分画像（すなわち、文字画像）と、画像辞書に登録された第１レベルパターンとを比較して、一致画素数を算出する。
ステップ３４４（Ｓ３４４）において、パターン判定部６１０は、入力された部分画像と一致する第１レベルパターンが存在するか否かを判定する。具体的には、パターン判定部６１０は、それぞれの第１レベルパターンについて算出された一致画素数が許容範囲（例えば、部分画像の全画素に対して９０％以上）内であるか否かを判定し、許容範囲内である場合に、Ｓ３４６の処理に移行し、許容範囲外である場合に、Ｓ３５６の処理に移行する。

ステップ３４６（Ｓ３４６）において、パターン判定部６１０は、一致画素数が許容範囲内である第１レベルパターンのうち、一致画素数が最大の第１レベルパターンのインデクスを画像辞書から読み出し、読み出されたインデクスをインデクス符号化部６３０に対して出力し、この文字画像の位置情報（位置補正部５５０により補正されたもの）を位置情報符号化部６２０に対して出力する。
ステップ３４８（Ｓ３４８）において、パターン判定部６１０は、この第１レベルパターンの形状と、入力された部分画像との差分形状を抽出する。
ステップ３５０（Ｓ３５０）において、パターン判定部６１０は、この第１レベルパターンと対応付けられている第２レベルパターンを画像辞書から読み出し、読み出された第２レベルパターンと、抽出された差分形状とを比較して一致画素数を算出する。パターン判定部６１０は、それぞれの第２レベルパターンについて算出された一致画素数が許容範囲（例えば、差分形状の全画素に対して９０％以上）内であるか否かを判定し、許容範囲内である場合に、Ｓ３５２の処理に移行し、許容範囲外である場合に、Ｓ３５４の処理に移行する。

ステップ３５２（Ｓ３５２）において、パターン判定部６１０は、一致画素数が許容範囲内である第２レベルパターンのうち、一致画素数が最大の第２レベルパターンのインデクスを画像辞書から読み出し、読み出されたインデクスを、上記第１レベルパターンのインデクスと対応付けてインデクス符号化部６３０に対して出力する。
なお、本例では、第１レベルパターン及び第２レベルパターンのいずれとも一致しない黒画素をノイズ等として除去しているが、これらの黒画素そのものを別途符号化してもよい。

ステップ３５４（Ｓ３５４）において、位置情報符号化部６２０は、パターン判定部６１０から入力された位置情報を符号化し、位置情報の符号データを選択部６６０に対して出力する。
選択部６６０は、インデクス符号化部６３０から入力されたインデクスの符号データと、位置情報符号化部６２０から入力された位置情報の符号データとを互いに対応付けて符号出力部６７０に対して出力する。すなわち、選択部６６０は、部分画像毎に、インデクスと位置情報とを互いに対応付けられるように符号出力部６７０に出力する。

ステップ３５６（Ｓ３５６）において、パターン判定部６１０は、この部分画像（すなわち、対応する第１レベルパターンが画像辞書に存在しなかった文字画像）を画像符号化部６４０に対して出力する。
画像符号化部６４０は、パターン判定部６１０から入力された部分画像の画像データを符号化し、部分画像の符号データを選択部６６０に対して出力する。
選択部６６０は、画像符号化部６４０から入力された部分画像の符号データを符号出力部６７０に対して出力する。

ステップ３５８（Ｓ３５８）において、パターン判定部６１０は、全ての部分画像について符号化処理が終了したか否かを判定し、符号化していない部分画像が存在する場合に、Ｓ３４２の処理に戻って、次の部分画像の符号化処理を行い、全ての部分画像が符号化された場合に、Ｓ３６０の処理に移行する。
ステップ３６０（Ｓ３６０）において、辞書符号化部６５０は、画像辞書作成部５０から入力された画像辞書（画像パターンとインデクスとを互いに対応付けたもの）を符号化し、画像辞書の符号データを符号出力部６７０に対して出力する。

以上説明したように、本変形例における画像処理装置２は、同一の文字コードにより分類された複数のフォント画像を互いに比較して、共通形状と差分形状とを抽出し、抽出された共通形状及び差分形状を階層的に対応付けて画像辞書に登録する。これにより、高い圧縮率を実現しつつ、文字画像の再現性を高めることができる。
また、画像処理装置２は、共通形状と差分形状とを階層化し、共通形状の符号データから順に出力することにより、復号化側で復号化した符号データの量に応じて徐々に画像品質を改善するプログレッシブ伝送を実現することができる。

また、画像辞書作成部５２は、文字認識処理の確度に応じて、画像辞書を作成してもよい。例えば、画像辞書作成部５２は、切り出された文字画像それぞれに対する文字認識処理の確度に応じて、これら文字画像に対応するフォント画像を分類し、分類されたフォント画像に基づいて、文字認識処理の確度毎に画像辞書を作成する。
これは、文字認識部４１０による文字認識の正確性（確度）は、入力画像に含まれる文字画像毎に異なる場合があり、文字認識結果（文字コード）に基づいて分類されたフォント画像群には、形状の類似しない文字画像が混在する可能性があるからである。すなわち、このように形状が類似しない文字画像が文字画像群に混在すると、画像辞書に登録される画像パターンが歪めらるなどの弊害が発生しうるため、本変形例における画像処理装置２は、文字認識処理の確度毎に画像辞書を作成して、文字認識処理におけるミスの影響を最小限にとどめる。

図１８は、文字認識処理の確度毎に作成された画像辞書を例示する図である。
図１８に例示するように、文字分類部５２０は、文字認識処理の確度を文字認識部４１０から取得し、取得された確度に応じて、切り出された文字画像に対応するフォント画像（文字画像と最も一致するフォント画像）を分類する。本例の文字分類部５２０は、「確度が９０％以上」のフォント画像群、「確度が７０％以上９０％未満」のフォント画像群、及び、「確度が７０％未満」のフォント画像群というように、確度の範囲によってフォント画像を分類している。
さらに、文字分類部５２０は、それぞれのフォント画像群を文字コードでさらに分類する。

画像辞書決定部５４０は、確度及び文字コードにより分類されたフォント画像群に基づいて、画像パターンを作成する。なお、辞書決定部５４０は、確度が低いフォント画像群について画像パターンを決定する場合には、まず、確度が高いフォント画像群について決定された画像パターンと、このフォント画像群（確度が低いフォント画像群）に属する各フォント画像とを比較して、一致するか否かを判定し、一致する場合には、このフォント画像をフォント画像群から排除する。
このように、画像処理装置２は、文字認識処理の確度毎に画像辞書を作成することにより、文字認識処理のミスによる画像辞書への影響を最小限に抑えることができる。

（Ａ）は、共通のフォントデータベースが存在することを前提とした符号化方法を説明し、（Ｂ）は、画像辞書の添付を前提とした符号化方法を説明する図である。 （Ａ）は、画像辞書を例示し、（Ｂ）は、画像パターンを例示する図である。 本発明にかかる画像辞書作成方法が適応される画像処理装置２のハードウェア構成を、制御装置２０を中心に例示する図である。 制御装置２１（図３）により実行され、本発明にかかる画像辞書作成方法を実現する符号化プログラム５の機能構成を例示する図である。 第１の画像辞書作成部５０の機能をより詳細に説明する図である。 符号化部６０の機能をより詳細に説明する図である。 符号化プログラム５の第１の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。 文字コードとフォント画像との関係を説明する図である。 第２の画像辞書作成部５２の機能構成を説明する図である。 符号化プログラム５の第２の動作（Ｓ２０）を示すフローチャートである。 第２の実施形態における画像パターン作成処理（Ｓ２１０）をより詳細に説明するフローチャートである。 第２の実施形態における画像パターン作成処理（Ｓ２１０）を模式的に説明する図である。 第２の実施形態における符号化処理（Ｓ２４０）をより詳細に説明するフローチャートである。 同一の文字コードとして判定されうる複数の文字画像の共通形状及び差分形状を例示する図である。 本変形例における画像パターン作成処理（Ｓ３１０）のフローチャートである。 本変形例における画像パターン作成処理（Ｓ３１０）を模式的に説明する図である。 本変形例における符号化処理（Ｓ３４０）のフローチャートである。 文字認識処理の確度毎に作成された画像辞書を例示する図である。

符号の説明

２・・・画像処理装置
５・・・符号化プログラム
４０・・・画像入力部
４１０・・・文字認識部
４２０・・・ＰＤＬデコンポーザ
５０，５２・・・画像辞書作成部
５００・・・記憶部
５１０・・・文字画像抽出部
５２０・・・フォント提供部
５２５・・・フォントデータベース
５３０・・・一致判定部
５４０・・・辞書決定部
５５０・・・位置補正部
５６０・・・インデクス付与部
５７０・・・登録制御部
５８０・・・文字分類部
６０・・・符号化部
６１０・・・パターン判定部
６２０・・・位置情報符号化部
６３０・・・インデクス符号化部
６４０・・・画像符号化部
６５０・・・辞書符号化部
６６０・・・選択部
６７０・・・符号出力部

Claims (11)

1. 文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するテンプレート提供手段と、
   入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定する一致判定手段と、
   前記一致判定手段により判定された一致度合いに基づいて、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類する文字分類手段と、
   前記文字分類手段により同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定する類型決定手段と、
   前記類型決定手段により決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する識別情報付与手段と
   を有する画像辞書作成装置。
2. 前記テンプレート提供手段は、前記テンプレート画像として、フォント画像を提供し、
   前記一致判定手段は、提供されるフォント画像と、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、一致度合いを判定する
   請求項１に記載の画像辞書作成装置。
3. 文字コードそれぞれに対応付けて、少なくとも１つのフォント画像を記憶するフォント記憶手段と、
   入力画像に含まれる文字画像の文字コードを取得する情報取得手段と
   をさらに有し、
   前記テンプレート提供手段は、前記情報取得手段により取得された文字コードに対応するフォント画像を前記フォント記憶手段から読み出し、読み出されたフォント画像を前記テンプレート画像として提供し、
   前記一致判定手段は、提供されるフォント画像と、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、一致度合いを判定する
   請求項２に記載の画像辞書作成装置。
4. 前記一致判定手段は、前記テンプレート提供手段により文字コードに対応する複数のフォント画像が提供された場合に、提供された複数のフォント画像それぞれと、入力画像に含まれる文字画像とを比較して、それぞれのフォント画像について一致度合いを判定し、
   前記類型決定手段は、それぞれのフォント画像について判定された一致度合いに基づいて、この文字画像と最も一致するフォント画像を画像パターンとして選択する
   請求項３に記載の画像辞書作成装置。
5. 入力画像における文字画像それぞれの領域を示す文字領域情報を取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段により取得された文字領域情報に基づいて、入力画像から文字画像を抽出する文字画像抽出手段と
   をさらに有し、
   前記一致判定手段は、前記文字画像抽出手段により抽出された文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを比較して、一致度合いを判定する
   請求項１又は２に記載の画像辞書作成装置。
6. 前記一致判定手段は、前記文字画像抽出手段により抽出された文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを複数の相対位置で比較して、一致度合いを判定し、
   前記一致判定手段によりそれぞれの相対位置で判定された一致度合いに基づいて、それぞれの文字画像の文字領域情報を補正する領域補正手段
   をさらに有する請求項５に記載の画像辞書作成装置。
7. 前記類型決定手段により順次決定される画像パターンを記憶するパターン記憶手段と、
   前記パターン記憶手段により記憶された画像パターンと、新たに入力された文字画像と
   を比較して、いずれかの画像パターンがこの文字画像と一致する場合に、この文字画像に対する画像パターンの決定を禁止する登録制御手段と
   をさらに有し、
   前記類型決定手段は、前記登録制御手段による指示に応じて、新たに入力された文字画像が前記パターン記憶手段に記憶された画像パターンと一致する場合に、この文字画像に対して提供されたテンプレート画像を前記パターン記憶手段に登録せず、入力された文字画像がいずれの画像パターンとも一致しない場合に、この文字画像に対して提供されたテンプレート画像を画像パターンとして前記パターン記憶手段に登録する
   請求項１〜６のいずれかに記載の画像辞書作成装置。
8. 文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するテンプレート提供手段と、
   入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定する一致判定手段と、
   前記一致判定手段により判定された一致度合いに基づいて、前記テンプレート提供手段により提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類する文字分類手段と、
   前記文字分類手段により同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定する類型決定手段と、
   前記類型決定手段により決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する識別情報付与手段と、
   入力画像に含まれている文字画像のデータを、この文字画像の入力画像における量言いを示す文字領域情報、及び、この文字画像に対応する画像パターンの識別情報と置換して符号化する符号化手段と
   を有する符号化装置。
9. 前記一致判定手段は、入力画像に含まれる文字画像と、前記テンプレート提供手段により提供されたテンプレート画像とを複数の相対位置で比較して、一致度合いを判定し、
   入力画像における文字画像それぞれの領域を示す文字領域情報を取得する情報取得手段と、
   前記一致判定手段によりそれぞれの相対位置で判定された一致度合いに基づいて、前記情報取得手段により取得された文字領域情報を補正する領域補正手段と
   をさらに有し、
   前記符号化手段は、前記領域補正手段により補正された文字画像の文字領域情報と、この文字画像に対応する画像パターンの識別情報とを互いに対応付けて符号化する
   請求項８に記載の符号化装置。
10. コンピュータを含む画像辞書作成装置において、コンピュータが、
    文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供し、
    入力画像に含まれる文字画像と、提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定し、
    判定された一致度合いに基づいて、提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択し、
    選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類し、
    同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定し、
    決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与する
    画像辞書作成方法。
11. コンピュータを含む画像辞書作成装置において、
    文字コードに対応付けられた類型的な文字画像をテンプレート画像として複数提供するステップと、
    入力画像に含まれる文字画像と、提供される複数のテンプレート画像との一致度合いを判定するステップと、
    判定された一致度合いに基づいて、提供される複数のテンプレート画像から、入力画像に含まれる文字画像それぞれに対応するテンプレート画像を選択するステップと、
    選択されたテンプレート画像それぞれを、当該テンプレート画像に対応する文字画像の文字コードに基づいて分類するステップと、
    同一の文字コードに分類されたテンプレート画像それぞれの出現頻度に応じて、当該テンプレート画像の画素の分布を示す画素分布に対し、予め定められた閾値以下の分布数を除去する閾値処理を施した後、この入力画像において類型的な画像パターンを決定するステップと、
    決定された画像パターンに対して、それぞれの画像パターンを識別する識別情報を付与するステップと
    を前記画像辞書作成装置のコンピュータに実行させるプログラム。

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