JP4765831B2 - 画像処理システムおよび画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理システムおよび画像処理プログラムに関する。

インターネットで代表されるネットワークを用いたサービスの提供が行われている。特に、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）を利用して、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）によって記述されたテキスト（以下、ＨＴＭＬ文書という）などの文書の形態で情報、サービス等がサーバーによって提供されている。
一方、クライアント上で動作するブラウザと呼ばれるソフトウェアは、サーバーから送られるＨＴＭＬ文書等のテキストを解釈してクライアントである情報端末の画面に表示する。
また、携帯電話で代表される無線通信技術も発達することによって、ネットワークに対応した携帯型の情報端末も普及している。
この携帯型情報端末は、携帯できるように小型化が要求されるため、画面サイズが、一般の小型汎用コンピュータに比べて制限される。そのため、汎用コンピュータのディスプレイを想定して作成されサーバーから提供されるＨＴＭＬ文書等には、携帯情報端末の画面内に一度に表示できないものが多い。
つまり、表示するディスプレイの大きさに比べて、それよりも大きな電子文書を表示したい場合があり、その電子文書を閲覧する際に、操作性、利便性をよくすることが望まれている。

これらに関連する技術として、例えば、特許文献１には、所望の詳細度の情報の検索を簡単な操作で可能とし、ネットワーク監視システムや地図情報システム等での情報の検索に係る操作性を向上させることを目的とし、操作者が指定した表示中の情報に関連する、それぞれ詳細度の異なる情報を、操作者の選択に基づき表示するシステムであって、操作者が指定した表示枠の大きさを算出する表示枠サイズ算出部と、入力制御部で算出した表示枠の大きさに対応する詳細度の関連情報を、操作者が指定した表示枠内に表示する関連情報表示部とを少なくとも有し、操作者が指定した表示枠の大きさに対応して関連情報を変えて表示することを特徴とする画面表示切替システムが開示されている。
特開平０８−２６３５０５号公報

本発明は、このような背景技術の状況の中でなされたもので、画面に比べてその画面に表示する画像が大きい場合に、所定領域を主として表示し、その所定領域に関連する周辺画像をユーザが把握できるように表示することができるようにした画像処理システムおよび画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
［１］ 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出手段と、
前記領域関連性抽出手段によって抽出された領域間の関連性を解析する関連性解析手段と、
前記関連性解析手段による解析結果に応じて、前記画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。

［２］ 前記領域関連性抽出手段は、位置情報、領域の種別、インデックス情報をも抽出する
ことを特徴とする［１］に記載の画像処理システム。

［３］ 前記画像表示手段は、現在画面に表示されている領域と画面に表示されていない領域との位置関係に応じて、前記説明を表示する
ことを特徴とする［１］に記載の画像処理システム。

［４］ 前記画像表示手段は、領域間の関連性に応じて、前記説明の形態を変更する
ことを特徴とする［１］または［３］に記載の画像処理システム。

［５］ 前記領域関連性抽出手段は、位置情報、領域の種別、インデックス情報をも抽出し、
前記画像表示手段は、前記説明として、領域の種別、インデックス情報、画面に表示されていない領域に関する説明の形態の変形を表示する
ことを特徴とする［１］、［３］または［４］に記載の画像処理システム。

［６］ 画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出手段と、
前記領域関連性抽出手段によって抽出された領域間の関連性と前記画像入力手段によって入力された画像を対応付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶されている領域間の関連性を解析する関連性解析手段と、
前記関連性解析手段による解析結果に応じて、前記記憶手段に記憶されている対応付けられた画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。

［７］ コンピュータに、
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出機能と、
前記領域関連性抽出機能によって抽出された領域間の関連性を解析する関連性解析機能と、
前記関連性解析機能による解析結果に応じて、前記画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。

本発明にかかる画像処理システムおよび画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、画面に比べてその画面に表示する画像が大きい場合に、所定領域を主として表示し、その所定領域に関連する周辺画像をユーザが把握できるように表示することができる。これによって、その所定領域を表示しながら必要情報を同時に得ることができるようになり、ユーザに対する操作性、利便性がより一層向上する。

以下、図面に基づき本発明の好適な一実施の形態を説明する。
各図は本発明の一実施の形態を示している。図１は、一実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはシステムにおけるモジュールのことだけでなく、プログラム、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、システム、プログラムおよび方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散または並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
以下、画像として、ドキュメント（静止画、アプリケーション作成文書等）を主に例示して説明する。ドキュメントには、テキスト、グラフ等の図形、表、写真等の領域が含まれている。また、アプリケーション作成文書とは、文書作成ソフトウェア（いわゆるワープロ）等を用いて作成された電子文書である。

本実施の形態である画像処理システムは、図１に示すように、画像入力モジュール１１１、領域抽出モジュール１１３、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５、オブジェクト記憶モジュール１１７、オブジェクト関連性解析モジュール１１９、画像表示モジュール１２１を備えている。
画像入力モジュール１１１は、図１に示すように、領域抽出モジュール１１３と接続されており、画像処理システムが対象とするドキュメントを入力する。そして、入力したドキュメントを領域抽出モジュール１１３へ渡す。より具体的には、ドキュメントをイメージとして入力するものにスキャナ、ファックス等がある。また、アプリケーション作成文書を入力するものとして、文書データベース等の記憶装置からの読み出しモジュール、通信回線を介して、他のシステムから受信する受信モジュール等が該当する。

領域抽出モジュール１１３は、図１に示すように、画像入力モジュール１１１、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５と接続されており、画像入力モジュール１１１によって入力された画像から領域を抽出する。そして、抽出した領域をオブジェクト関連性抽出モジュール１１５へ渡す。領域の抽出は、画像から空白等で区切られた領域を抽出することによって行われる、などのレイアウト解析処理を用いる。もちろん他の既存の方法で領域を抽出してもよい。ここで、画像は１枚の画像であってもよいし、複数ページからなる画像であってもよい。

オブジェクト関連性抽出モジュール１１５は、図１に示すように、領域抽出モジュール１１３、オブジェクト記憶モジュール１１７と接続されており、領域抽出モジュール１１３によって抽出された領域について、その領域の位置情報、その領域間の関連性、その領域の種別、領域のインデックス情報等を抽出する。そして、抽出した関連性等をオブジェクト記憶モジュール１１７へ渡す。
領域の位置情報とは、その画像内における位置を示すものである。具体的には、画像内の縦をＸ軸、横をＹ軸として、ＸＹ座標によって、領域の位置を示す。その他、領域間の相対的な位置情報であってもよい。

領域間の関連性とは、領域間の位置情報等の物理的関連性、意味的な関連性等をいう。具体的に領域間の位置情報には、領域１と領域２とは横に並んでいる、上下関係にある等がある。また、意味的な関連性には、領域２の説明が領域１内にある等がある。
領域の種別とは、その領域の属性、つまりテキスト領域、図形領域、表領域、写真領域等をいう。これは、領域ごとに特徴抽出を行い、その特徴に応じて、属性を定めることを行う。特徴抽出以外に、他の既存の方法を用いてもよい。また、ここで、属性を付した領域のことをオブジェクトともいう。

領域のインデックス情報とは、その領域のタイトル等のユーザによってその領域を特定できる名称である。具体的には、テキスト領域に対しては、そのテキストの文字認識を行い、その１行目の文字認識結果等を利用することができる。より詳細なインデックス情報を抽出するために、文字認識結果の文字より構造解析を行い、その領域の要約であってもよい。また、特徴的な単語（他の領域にはない単語等）を抽出して生成してもよい。また、領域が写真、図形であった場合には、その画像を認識することを行ってもよい。

オブジェクト記憶モジュール１１７は、図１に示すように、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５、オブジェクト関連性解析モジュール１１９と接続されており、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５によって抽出された領域間の関連性等を画像とともに記憶する。つまり、画像とその画像に関する情報（画像内の領域の位置情報、その領域間の関連性、その領域の種別、領域のインデックス情報等）とを対応付けて記憶しているデータベースである。そして、そのデータベースの内容は、オブジェクト関連性解析モジュール１１９によって検索される。
オブジェクト記憶モジュール１１７によって記憶するデータ構造について、図５を用いて説明する。
オブジェクト記憶モジュール１１７は、図５に示すように、ＩＤ欄５１１、左上座標欄５１３、右下座標欄５１５、種別欄５１７、インデックス欄５１９、関連性有無欄５２１、関連オブジェクト欄５２３、内容欄５２５を表形式で管理する。ＩＤ欄５１１には、その画像内で一意に識別できる名前を記憶する。左上座標欄５１３、右下座標欄５１５には、画像内における領域の位置を記憶する。種別欄５１７には、その領域の種別を記憶する。これによって、その領域がテキスト、写真、図形等であるかの区別ができる。インデックス欄５１９には、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５による文字認識等の結果を記憶する。関連性有無欄５２１には、関連性の有無を記憶する。関連オブジェクト欄５２３には、関連性のあるオブジェクトの識別子を記憶する。内容欄５２５には、その領域の画像が記憶されているファイルの名前等を記憶する。また、テキスト領域であれば、文字認識結果の文字列を記憶してもよい。
図５では表形式で記憶することを示したが、その他のデータ構造（リンク構造、木構造等）であってもよい。

オブジェクト関連性解析モジュール１１９は、図１に示すように、オブジェクト記憶モジュール１１７、画像表示モジュール１２１と接続されており、オブジェクト記憶モジュール１１７に記憶されている領域間の関連性を解析する。ここで、解析とは、次の画像表示モジュール１２１によって領域を表示する際に使われるものであって、オブジェクト記憶モジュール１１７のデータベースに記憶されている情報から画面に表示するためのデータ変更等が行われる。

画像表示モジュール１２１は、図１に示すように、オブジェクト関連性解析モジュール１１９と接続されており、オブジェクト関連性解析モジュール１１９による解析結果に応じて、前記画像を表示する。表示する画像には、領域画像を含む。
ここでの表示する画面は、表示すべき画像（画像入力モジュール１１１によって入力された１ページの全画像）に比べて小さいものであるとする。スキャナ等の解像度が高まったことにより、それをそのまま画面に表示することは適さないことが多い。一般的には、画像全体を縮小することが行われているが、本実施の形態では、領域ごとに表示し、その領域間の関係がわかるように表示する。
具体的には、現在画面に表示されている領域と画面に表示されていない領域との位置関係に応じて、画面に表示されていないその領域に関する説明を表示する、または領域間の関連性に応じて、前記説明の形態を変更する。領域に関する説明としては、領域の種別、インデックス情報、画面に表示されていない領域の変形等がある。

図２を用いて、本実施の形態が実現された場合のシステム全体の構成を説明する。
スキャナ２１１は、画像入力モジュール１１１に該当するものである。画像処理サーバー２１３は、図１で説明した実施の形態の主な機能を実行するものである。画像ＤＢ２１７は、オブジェクト記憶モジュール１１７に該当するものである。通信サーバー２１５は、携帯電話２２３、ＰＤＡ２２５と通信２２１を介して、通信し画像を送信するものである。これらのスキャナ２１１、画像処理サーバー２１３、通信サーバー２１５、画像ＤＢ２１７はバス２１９によって接続されている。
また、携帯電話２２３、ＰＤＡ２２５はそれぞれ画面を有し、画像表示モジュール１２１に該当し、その画面にオブジェクト関連性解析モジュール１１９による解析結果に応じて画像を表示する。携帯電話２２３、ＰＤＡ２２５は携帯できるものであるので、表示画面の大きさは小さいのが普通である。
図１で説明したモジュール構成は、主に画像処理サーバー２１３内で実現されている。ただし、スキャナ２１１、画像ＤＢ２１７、通信サーバー２１５、携帯電話２２３またはＰＤＡ２２５内に実現されていてもよいし、図１の各モジュールが、これらに散在していてもよい。

次に作用・働き（動作）を説明する。
図３のフローチャートを用いて、本実施の形態によって行われる処理例を説明する。
ステップＳ３０１では、画像入力モジュール１１１がドキュメントを入力する。
ステップＳ３０２では、領域抽出モジュール１１３がステップＳ３０１で入力されたドキュメントに対して、領域抽出を行う。
ステップＳ３０３では、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５が領域毎の種別を判定する。
ステップＳ３０４では、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５がオブジェクト毎にインデックス等を抽出する。
ステップＳ３０５では、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５が他オブジェクトとの関連性の有無の判定、その関連性についての抽出を行う。ステップＳ３０２からステップＳ３０５までの結果をオブジェクト記憶モジュール１１７に記憶させる。
ステップＳ３０６では、画像表示モジュール１２１がユーザの指定により、オブジェクトを表示装置に表示する。
ステップＳ３０７では、画像表示モジュール１２１が、表示したオブジェクトの周辺に存在するオブジェクト（表示装置には表示されていないオブジェクト）に対応する、オブジェクト種別、インデックス、ユーザ指定のオブジェクト（現在表示されているオブジェクト）との関連性等をその周辺オブジェクトが存在する方向にガイドを表示する。
ステップＳ３０８では、画像表示モジュール１２１が、オブジェクト間の関連性に応じて、ガイドの形態（形状、模様、色彩、これらの組み合わせ等）を変更する。
ステップＳ３０９では、画像表示モジュール１２１が、ユーザによるステップＳ３０７で表示したガイドに対する指定に応じて、表示画面をその指定したオブジェクトに変更する、またはスクロールによってその方向にあるオブジェクトを表示する。

図４を用いて、本実施の形態によって行われる処理の一例を説明する。
入力ドキュメント４１１は、画像入力モジュール１１１によって入力された画像である。ここでの例は、１ページの画像である。図４に示すように、この画像は、テキスト、写真、ベン図から構成されている。
抽出結果４２１は、領域抽出モジュール１１３、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５による処理の結果を、理解しやすいように入力ドキュメント４１１の位置に合わせて表示したものである。つまり、入力ドキュメント４１１は、左右２列で、上中下３段の６つの領域に分けることができる。

左上の領域は、その種別はテキストであり、ＩＤ（識別子）はＴｅｘｔ１であり、インデックスは「摘要」、関連性は有であり、Ｔｅｘｔ１が関連するオブジェクトはＰｈｏｔｏ１、Ｔｅｘｔ２である。つまり、領域種別としてテキスト領域であり、文字認識の結果は「摘要」であり、領域間の関連性として、位置的な物理解析、意味解析により、Ｐｈｏｔｏ１、Ｔｅｘｔ２を抽出した結果である。
同様に、右上の領域は、その種別はテキストであり、ＩＤ（識別子）はＴｅｘｔ２であり、インデックスは「目次」、関連性は有であり、Ｔｅｘｔ２が関連するオブジェクトはＴｅｘｔ１、Ｔｅｘｔ３である。
左２段目の領域は、その種別は写真であり、ＩＤ（識別子）はＰｈｏｔｏ１であり、インデックスは「女性」、関連性は有であり、Ｐｈｏｔｏ１が関連するオブジェクトはＴｅｘｔ１、Ｔｅｘｔ３である。
右２段目の領域は、その種別はテキストであり、ＩＤ（識別子）はＴｅｘｔ３であり、インデックスは「説明」、関連性は有であり、Ｔｅｘｔ３が関連するオブジェクトはＴｅｘｔ２、Ｐｈｏｔｏ１である。
左下の領域は、その種別は図形であり、ＩＤ（識別子）はＧｒａｐｈ１であり、インデックスは「ベン図」、関連性は有であり、Ｇｒａｐｈ１が関連するオブジェクトはＴｅｘｔ４である。
右下の領域は、その種別はテキストであり、ＩＤ（識別子）はＴｅｘｔ４であり、インデックスは「解析」、関連性は有であり、Ｔｅｘｔ４が関連するオブジェクトはＧｒａｐｈ１である。

表示画面４３１は、画像表示モジュール１２１が、右２段目のオブジェクト（識別子がＴｅｘｔ３）を、表示装置に主として表示した場合のものである。
図４に示すように、ユーザによって指定された右２段目のオブジェクトを、画面の大きな領域を用いて表示する。
そして、上側には、矢印内に「テキスト、目次、関連有」を表示する。これは、現在メインに表示されているオブジェクト（現オブジェクトともいう）の上側には、テキスト領域があり、そのインデックスは「目次」であり、現オブジェクトとは関連性があることを示している。また、矢印に隣接する場所には、識別子Ｔｅｘｔ２を縮小表示したものを表示する。これは縮小表示に限らず、テキストであることがわかるような表示等のようにデフォルメしたものであってもよい。

左側には、矢印内に「写真、女性、関連有」を表示する。これは、現オブジェクトの左側には、写真領域があり、そのインデックスは「女性」であり、現オブジェクトとは関連性があることを示している。また、矢印に隣接する場所には、識別子Ｐｈｏｔｏ１を縮小表示したものを表示する。もちろん、縮小表示に限らず、写真であることがわかるような表示等のようにデフォルメしたものであってもよい。
下側には、矢印内に「テキスト、解析、関連無」を表示する。これは、現オブジェクトの下側には、テキスト領域があり、そのインデックスは「解析」であり、現オブジェクトとは関連性はないことを示している。つまり、下側にあるテキスト領域は現オブジェクトとは関連性が無い、または、関連性が非常に薄いことを示している。また、矢印に隣接する場所には、識別子Ｔｅｘｔ４を縮小表示したものを表示する。もちろん、縮小表示に限らず、テキストであることがわかるような表示等のようにデフォルメしたものであってもよい。

なお、オブジェクト間の関連性に応じて、矢印の形態を変更してもよい。たとえば、関連性がない場合は、矢印そのものを表示させなくすることもできる。種別に応じて、その色彩を変更することもできる。関連性の有無によって、矢印の形状を変更させてもよい。変更対象である形態には点滅等も含まれる。

図６を参照して、実施の形態の画像処理システムのハードウェア構成例について説明する。図６に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成される画像処理システムであり、スキャナ等のデータ読み取り部６１７と、プリンタなどのデータ出力部６１８を備えたハード構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６０１は、上述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、領域抽出モジュール１１３、オブジェクト関連性抽出モジュール１１５、オブジェクト関連性解析モジュール１１９、画像表示モジュール１２１等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムに従った処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６０２は、ＣＰＵ６０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６０３は、ＣＰＵ６０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス６０４により相互に接続されている。

ホストバス６０４は、ブリッジ６０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス６０６に接続されている。

キーボード６０８、マウス等のポインティングデバイス６０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ６１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）６１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ６０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、画像入力モジュール１１１によって入力された画像等を記憶し、オブジェクト記憶モジュール１１７に該当する。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ６１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体６１３に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース６０７、外部バス６０６、ブリッジ６０５、およびホストバス６０４を介して接続されているＲＡＭ６０３に供給する。リムーバブル記録媒体６１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。

接続ポート６１４は、外部接続機器６１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート６１４は、インタフェース６０７、および外部バス６０６、ブリッジ６０５、ホストバス６０４等を介してＣＰＵ６０１等に接続されている。通信部６１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部６１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部６１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図６に示す画像処理システムのハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態の画像処理システムは、図６に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図６に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（多機能複写機とも呼ばれ、スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等の機能を有している）などに組み込まれていてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供することもできる。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えることもできる。

「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。

本実施の形態の各モジュール間の構成例を示すブロック図である。 本実施の形態が実現されるシステム全体の構成例を示すブロック図である。 本実施の形態によって行われる処理例を説明するフローチャートである。 本実施の形態によって行われる処理の一例の説明図である。 本実施の形態が取り扱うデータ構造の例である。 本実施の形態を実現する画像処理システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１１…画像入力モジュール
１１３…領域抽出モジュール
１１５…オブジェクト関連性抽出モジュール
１１７…オブジェクト記憶モジュール
１１９…オブジェクト関連性解析モジュール
１２１…画像表示モジュール
２１１…スキャナ
２１３…画像処理サーバー
２１５…通信サーバー
２１７…画像ＤＢ
２１９…バス
２２１…通信
２２３…携帯電話
２２５…ＰＤＡ

Claims (7)

1. 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
   前記領域抽出手段によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出手段と、
   前記領域関連性抽出手段によって抽出された領域間の関連性を解析する関連性解析手段と、
   前記関連性解析手段による解析結果に応じて、前記画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示手段
   を具備することを特徴とする画像処理システム。
2. 前記領域関連性抽出手段は、位置情報、領域の種別、インデックス情報をも抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記画像表示手段は、現在画面に表示されている領域と画面に表示されていない領域との位置関係に応じて、前記説明を表示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
4. 前記画像表示手段は、領域間の関連性に応じて、前記説明の形態を変更する
   ことを特徴とする請求項１または３に記載の画像処理システム。
5. 前記領域関連性抽出手段は、位置情報、領域の種別、インデックス情報をも抽出し、
   前記画像表示手段は、前記説明として、領域の種別、インデックス情報、画面に表示されていない領域に関する説明の形態の変形を表示する
   ことを特徴とする請求項１、３または４に記載の画像処理システム。
6. 画像を入力する画像入力手段と、
   前記画像入力手段によって入力された画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
   前記領域抽出手段によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出手段と、
   前記領域関連性抽出手段によって抽出された領域間の関連性と前記画像入力手段によって入力された画像を対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段によって記憶されている領域間の関連性を解析する関連性解析手段と、
   前記関連性解析手段による解析結果に応じて、前記記憶手段に記憶されている対応付けられた画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示手段
   を具備することを特徴とする画像処理システム。
7. コンピュータに、
   入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
   前記領域抽出機能によって抽出された領域間の関連性を抽出する領域関連性抽出機能と、
   前記領域関連性抽出機能によって抽出された領域間の関連性を解析する関連性解析機能と、
   前記関連性解析機能による解析結果に応じて、前記画像を表示するとともに、画面に表示されていない領域に関する説明を表示する画像表示機能
   を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。

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