JP4872780B2 - 画像処理システム及び画像処理プログラム - Google Patents
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本発明は、画像処理システム及び画像処理プログラムに関する。
画像から文字・図形等の構成要素を抽出し、これらの構成要素を統合して、文字を構成し、その文字に対して文字認識、圧縮処理等の画像処理を行う技術が開発されている。
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、画像処理をして文書画像から文字行（又は文字列）を切り出し、前記文書画像から切り出された文字行（又は文字列）と直角な方向にその投影をとった後、文字の存在部分を矩形領域としてそれぞれ切り出し、これらを予め定められている標準文字サイズをもとに統合、分解処理をして個々の文字を切り出す文字切り出し方法が開示されている。
また、例えば、特許文献２には、文書画像上の連結した黒画素の外接矩形を文字素矩形として、１行を構成する文字素矩形のデータを抽出し、文字素データメモリに格納する処理と、前記文字素データメモリ内のデータに基づき文字素矩形統合のためのパラメータを設定し、パラメータメモリに格納する処理と、前記パラメータメモリ内のパラメータを用い、前記文字素データメモリ内のデータによって表される文字素矩形を統合して前記文字素データメモリ内のデータを修正する複数回の統合処理と、前記統合処理が１回終わるたびに前記文字素データメモリ内のデータに基づき前記パラメータメモリ内のパラメータを修正する処理とによって文書画像の文字の外接矩形を生成することを特徴とする文字切り出し方法が開示されている。
また、例えば、特許文献３には、書式が未知であり、文書の入力方向が未知である文書画像において、文字領域、写真領域、図形領域等の性質の異なる複数の画像領域を高精度に識別できる画像処理方法及び画像処理装置を提供することを課題とし、画像入力部で入力された文書画像から黒連結成分を抽出して、その外接矩形のサイズから写真領域抽出部、図形領域抽出部、文字領域抽出部のいずれかに振り分け、それぞれにおいて、各画像領域の特性に合った画像領域抽出処理を行い、写真領域抽出部、図形領域抽出部、文字領域抽出部のそれぞれで抽出された領域間に空間的重なりが見られる場合には、領域重複解消部で各領域間の排他関係と共存関係に基づき、組み合わせを抽出することが開示されている。
特開平０１−１１４９９２号公報
特開平０４−０１７０８６号公報
特開平０９−１６７２３３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、文字認識、圧縮処理等の画像処理に適した画像内の構成要素の統合処理ができる。つまり、文字行の切り出し等を行うことをしないでマッチング処理を行うことができ、統合処理を行うことによってマッチング処理の回数を減少させることができ、計算量をより減少させることができるようにした画像処理システム及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］ 画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理システム。
［１］ 画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理システム。
［２］ 前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形を拡大する拡大手段
をさらに具備し、
前記統合手段は、前記拡大手段によって拡大された構成要素の外接矩形に対して統合処理を行う
ことを特徴とする［１］に記載の画像処理システム。
をさらに具備し、
前記統合手段は、前記拡大手段によって拡大された構成要素の外接矩形に対して統合処理を行う
ことを特徴とする［１］に記載の画像処理システム。
［３］ 前記統合手段によって統合された構成要素を除外する除外手段
をさらに具備し、
前記マッチング手段は、前記除外手段によって除外された構成要素以外の構成要素に対してマッチング処理を行い、
前記除外手段が除外する構成要素は、前記分類手段によって大の分類又は小の分類に分類された構成要素である
ことを特徴とする［１］又は［２］に記載の画像処理システム。
をさらに具備し、
前記マッチング手段は、前記除外手段によって除外された構成要素以外の構成要素に対してマッチング処理を行い、
前記除外手段が除外する構成要素は、前記分類手段によって大の分類又は小の分類に分類された構成要素である
ことを特徴とする［１］又は［２］に記載の画像処理システム。
［４］ 画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理システム。
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理システム。
［５］ コンピュータに、
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理プログラム。
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理プログラム。
［６］ コンピュータに、
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
請求項１の画像処理システムによれば、文字行の切り出し等を行うことをしないでマッチング処理を行うことができる。また、統合処理を行うことによってマッチング処理の回数を減少させることができる。これによって、本構成を有していない場合に比較して、計算量をより減少させることができる。構成要素の大きさによって分類しているので、マッチング処理が不要な構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。マッチング処理が不要なノイズや罫線等の構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。
請求項２の画像処理システムによれば、請求項１の画像処理システムによる効果に加えて、例えば、文字又はディザ画像等を統合することができるようになり、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。
請求項３の画像処理システムによれば、請求項１又は２の画像処理システムによる効果に加えて、マッチング処理を行う必要のない構成要素を除外することができるので、計算量をより減少させることができる。さらに、例えば、巨大な図形、ノイズ等のマッチング処理を行う必要のない構成要素を除外することができるので、計算量をより減少させることができる。
請求項４の画像処理システムによれば、文字行の切り出し等を行うことをしないでマッチング処理を行うことができる。統合処理を行うことによってマッチング処理の回数を減少させることができる。また、背景画像として分類するので情報量を減少させることができる。これによって、本構成を有していない場合に比較して、計算量及び情報量をより減少させることができる。構成要素の大きさによって分類しているので、マッチング処理が不要な構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。マッチング処理が不要なノイズや罫線等の構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。
請求項５の画像処理プログラムによれば、文字行の切り出し等を行うことをしないでマッチング処理を行うことができる。また、統合処理を行うことによってマッチング処理の回数を減少させることができる。これによって、本構成を有していない場合に比較して、計算量をより減少させることができる。構成要素の大きさによって分類しているので、マッチング処理が不要な構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。マッチング処理が不要なノイズや罫線等の構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。
請求項６の画像処理プログラムによれば、文字行の切り出し等を行うことをしないでマッチング処理を行うことができる。統合処理を行うことによってマッチング処理の回数を減少させることができる。また、背景画像として分類するので情報量を減少させることができる。これによって、本構成を有していない場合に比較して、計算量及び情報量をより減少させることができる。構成要素の大きさによって分類しているので、マッチング処理が不要な構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。マッチング処理が不要なノイズや罫線等の構成要素を統合し、無駄なマッチング処理を低減することができるので、計算量をより減少させることができる。
実施の形態の理解を容易にするために、本実施の形態における背景技術が行う画像の構成要素の統合処理について説明する。
構成要素の統合処理を文字・図形等のパターン・マッチング技術に適用する技術がある。特に、複写機等の画像処理装置では、画像圧縮技術が用いられており、画像の構成要素である文字画像を文字コードに変換して圧縮する方式が提案されている。例えば、「ISO/IEC JTC 1 / SC 29 /WG 1 N 1359」には、ＪＢＩＧ２について開示されている。また、「I. H. Witten, A. Moffat, and T. C. Bell 著 「Managing Gigabytes」 Morgan Kaufmmann Publishers pp. 320-332.」には、文字の抽出方法に関する技術が開示されている。
構成要素の統合処理を文字・図形等のパターン・マッチング技術に適用する技術がある。特に、複写機等の画像処理装置では、画像圧縮技術が用いられており、画像の構成要素である文字画像を文字コードに変換して圧縮する方式が提案されている。例えば、「ISO/IEC JTC 1 / SC 29 /WG 1 N 1359」には、ＪＢＩＧ２について開示されている。また、「I. H. Witten, A. Moffat, and T. C. Bell 著 「Managing Gigabytes」 Morgan Kaufmmann Publishers pp. 320-332.」には、文字の抽出方法に関する技術が開示されている。
これらの技術における構成要素の統合処理は、文字認識における文字統合処理と類似するものの、異なる性能が要求される。
つまり、前者では、例えば、以下に掲げる４例のような場合があるからである。
（１）文字の構成要素を統合して、正確に文字を構成したほうがよい場合（圧縮では圧縮率・高解像度化では画質向上）が多いが、完全に１文字を復元できなくてもよい場合もある。
（２）複数の文字がひとつの構成要素として切り出されたとしても（例えばイタリックの単語は、本実施の形態では統合してしまう）、その構成要素が文書画像中で繰り返されるならば、圧縮技術等にとっては問題にならない場合が多い。
（３）特に圧縮技術では、正確な統合処理よりも処理時間や装置規模が重視される場合が多い。
（４）また、ノイズ（孤立点等）、図形（罫線、絵柄等）に対しても適切な処理が求められる。
一方、文字認識における文字統合処理では、例えば、以下に掲げるような３つの性能が求められる。
（１）文字行を抽出し、正確に１文字を構成するように統合処理を行う必要がある。
（２）処理時間よりも認識率が重視される場合が多い。
（３）ノイズや図形を無視できる。
このように、圧縮技術における構成要素の統合処理は、文字認識における文字統合処理とは異なる性能が要求されるものの、前述の背景技術では、文字認識における文字統合処理に類似の技術が用いられている。
つまり、前者では、例えば、以下に掲げる４例のような場合があるからである。
（１）文字の構成要素を統合して、正確に文字を構成したほうがよい場合（圧縮では圧縮率・高解像度化では画質向上）が多いが、完全に１文字を復元できなくてもよい場合もある。
（２）複数の文字がひとつの構成要素として切り出されたとしても（例えばイタリックの単語は、本実施の形態では統合してしまう）、その構成要素が文書画像中で繰り返されるならば、圧縮技術等にとっては問題にならない場合が多い。
（３）特に圧縮技術では、正確な統合処理よりも処理時間や装置規模が重視される場合が多い。
（４）また、ノイズ（孤立点等）、図形（罫線、絵柄等）に対しても適切な処理が求められる。
一方、文字認識における文字統合処理では、例えば、以下に掲げるような３つの性能が求められる。
（１）文字行を抽出し、正確に１文字を構成するように統合処理を行う必要がある。
（２）処理時間よりも認識率が重視される場合が多い。
（３）ノイズや図形を無視できる。
このように、圧縮技術における構成要素の統合処理は、文字認識における文字統合処理とは異なる性能が要求されるものの、前述の背景技術では、文字認識における文字統合処理に類似の技術が用いられている。
ここで、パターンマッチングを用いた圧縮技術で、文字の構成要素からその文字を構成して、対象としたほうが圧縮率・画質が向上する理由について、補足として説明する。
文字の構成要素のみをパターンマッチングする場合に比べて、構成要素を統合して文字を構成した場合には、パターンマッチングしやすくなり、そのパターンマッチングの結果が圧縮率・画質を向上させるからである。
例えば、「程」という文字が複数記載されている文書をスキャナで読み取って、統合処理を行った結果を図１７（Ａ）、（Ｂ）に示す。統合処理を行わずに、図１７（Ａ）、（Ｂ）の右上に位置する「口」という部分だけを取り出したものを図１８（Ａ）、（Ｂ）に示す。
この場合、図１７（Ａ）、（Ｂ）は、同じ「程」という文字であるとしてパターンマッチングされる可能性が高い。しかし、図１８（Ａ）、（Ｂ）では同じ文字としてパターンマッチングされる可能性は低い。
これは「視野」の選択による効果（飯島泰蔵 著「パターン認識理論」森北出版株式会社(1989) P.62で論じられている）として、観測が行われるスケールの拡大に応じて、無視できる差が増大するためと考えられるためである。
文字の構成要素のみをパターンマッチングする場合に比べて、構成要素を統合して文字を構成した場合には、パターンマッチングしやすくなり、そのパターンマッチングの結果が圧縮率・画質を向上させるからである。
例えば、「程」という文字が複数記載されている文書をスキャナで読み取って、統合処理を行った結果を図１７（Ａ）、（Ｂ）に示す。統合処理を行わずに、図１７（Ａ）、（Ｂ）の右上に位置する「口」という部分だけを取り出したものを図１８（Ａ）、（Ｂ）に示す。
この場合、図１７（Ａ）、（Ｂ）は、同じ「程」という文字であるとしてパターンマッチングされる可能性が高い。しかし、図１８（Ａ）、（Ｂ）では同じ文字としてパターンマッチングされる可能性は低い。
これは「視野」の選択による効果（飯島泰蔵 著「パターン認識理論」森北出版株式会社(1989) P.62で論じられている）として、観測が行われるスケールの拡大に応じて、無視できる差が増大するためと考えられるためである。
従来の文字切り出し技術の現状は、以下のいずれかである。
（１）文字・図形要素の統合に先立って、行の切り出し処理を行う必要があるため、計算量が多い。
（２）文字・図形要素の統合結果を確定するために、文字認識やパターンマッチングが行われ、計算量が多い。
（３）ノイズや罫線等、文字要素ではない図形に対して、統合処理が考慮されていない。
（１）文字・図形要素の統合に先立って、行の切り出し処理を行う必要があるため、計算量が多い。
（２）文字・図形要素の統合結果を確定するために、文字認識やパターンマッチングが行われ、計算量が多い。
（３）ノイズや罫線等、文字要素ではない図形に対して、統合処理が考慮されていない。
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の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（コンピュータ・プログラム）、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コンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、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、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させるように制御するの意である。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、分散又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。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）を含む。
また、システム又は装置とは、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（１対１通信を含む）等の通信手段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。
図１は、第１の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（コンピュータ・プログラム）、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コンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、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、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させるように制御するの意である。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、分散又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。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）を含む。
また、システム又は装置とは、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（１対１通信を含む）等の通信手段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。
第１の実施の形態は、図１に示すように、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、統合モジュール１３、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５を有している。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されている。構成要素抽出モジュール１１は、対象である画像から構成要素を抽出する。そして、抽出した構成要素を分類モジュール１２へ渡す。なお、対象とする画像は、多値画像であってもよいが、２値画像の例を説明する。多値画像の場合は、いったん２値画像に変換して処理するようにしてもよい。また、対象とする画像は、複数枚であってもよいが、１枚であってもよい。複数枚の場合は、その枚数分だけ繰り返して処理を行うようにすればよい。
構成要素の抽出は、黒画素の塊を抽出することであり、黒画素と４連結又は８連結で連続する画素領域をいう。いわゆるラベリングと呼ばれる処理である。例えば、対象である画像を図２に示す文書画像２０とする。この場合、構成要素抽出モジュール１１は、図３に示すように構成要素３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７を抽出する。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されている。構成要素抽出モジュール１１は、対象である画像から構成要素を抽出する。そして、抽出した構成要素を分類モジュール１２へ渡す。なお、対象とする画像は、多値画像であってもよいが、２値画像の例を説明する。多値画像の場合は、いったん２値画像に変換して処理するようにしてもよい。また、対象とする画像は、複数枚であってもよいが、１枚であってもよい。複数枚の場合は、その枚数分だけ繰り返して処理を行うようにすればよい。
構成要素の抽出は、黒画素の塊を抽出することであり、黒画素と４連結又は８連結で連続する画素領域をいう。いわゆるラベリングと呼ばれる処理である。例えば、対象である画像を図２に示す文書画像２０とする。この場合、構成要素抽出モジュール１１は、図３に示すように構成要素３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７を抽出する。
分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、統合モジュール１３と接続されている。分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１によって抽出された構成要素を分類する。また、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を分類するようにしてもよい。分類した結果、つまり構成要素に分類コードを付したものを統合モジュール１３へ渡す。
分類モジュール１２が行う分類は、例えば、図４に示す規則に従う。つまり、「Ｓｍａｌｌ」、「Ｍｅｄｉａｍ」、「Ｌａｒｇｅ」の３種類に分類する例を示す。
「Ｓｍａｌｌ」の分類は、文字画像の構成要素又はノイズのような小さなものを意図しており、その分類方法は、構成要素の外接矩形の幅、高さの両方がある閾値以下（例えば２画素等）のものとする。
「Ｍｅｄｉａｍ」の分類は、文字画像である構成要素を意図しており、その分類方法は、「Ｓｍａｌｌ」／「Ｌａｒｇｅ」以外の構成要素とする。
「Ｌａｒｇｅ」の分類は、罫線などの図形画像の構成要素を意図しており、その分類方法は、外接矩形の幅、高さの一方もしくは両方が閾値以上（例えば、２５６画素又は７２ポイント等）のものとする。
なお、「Ｓｍａｌｌ」又は「Ｌａｒｇｅ」の一方を省略してもよい。つまり、２種類に分類（「Ｓｍａｌｌ」と「Ｍｅｄｉａｍ」に分類、「Ｍｅｄｉａｍ」と「Ｌａｒｇｅ」に分類）してもよい。
分類モジュール１２が行う分類は、例えば、図４に示す規則に従う。つまり、「Ｓｍａｌｌ」、「Ｍｅｄｉａｍ」、「Ｌａｒｇｅ」の３種類に分類する例を示す。
「Ｓｍａｌｌ」の分類は、文字画像の構成要素又はノイズのような小さなものを意図しており、その分類方法は、構成要素の外接矩形の幅、高さの両方がある閾値以下（例えば２画素等）のものとする。
「Ｍｅｄｉａｍ」の分類は、文字画像である構成要素を意図しており、その分類方法は、「Ｓｍａｌｌ」／「Ｌａｒｇｅ」以外の構成要素とする。
「Ｌａｒｇｅ」の分類は、罫線などの図形画像の構成要素を意図しており、その分類方法は、外接矩形の幅、高さの一方もしくは両方が閾値以上（例えば、２５６画素又は７２ポイント等）のものとする。
なお、「Ｓｍａｌｌ」又は「Ｌａｒｇｅ」の一方を省略してもよい。つまり、２種類に分類（「Ｓｍａｌｌ」と「Ｍｅｄｉａｍ」に分類、「Ｍｅｄｉａｍ」と「Ｌａｒｇｅ」に分類）してもよい。
統合モジュール１３は、分類モジュール１２、マッチングモジュール１４と接続されている。統合モジュール１３は、分類モジュール１２によって分類された構成要素をその構成要素間の重なりに基づいて統合し、その統合した構成要素を分類モジュール１２によって分類させる統合処理を行う。また、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにしてもよい。
具体的には、統合処理は次のように行う。
（１）外接矩形に重なりがある構成要素同士を統合し、新たな構成要素を生成する。なお、外接矩形とは、構成要素を囲む最小の矩形のことをいう。
（２）統合結果の構成要素を、再度分類モジュール１２により分類し、統合可能な要素がなくなるまで繰り返し統合処理を行う。
（３）「Ｓｍａｌｌ」の構成要素同士、「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素同士、もしくは「Ｓｍａｌｌ」の構成要素と「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素を統合した結果、「Ｌａｒｇｅ」の構成要素が生じる場合、その統合は禁止する。
（４）「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素と「Ｌａｒｇｅ」の構成要素の統合は禁止する。
（１）外接矩形に重なりがある構成要素同士を統合し、新たな構成要素を生成する。なお、外接矩形とは、構成要素を囲む最小の矩形のことをいう。
（２）統合結果の構成要素を、再度分類モジュール１２により分類し、統合可能な要素がなくなるまで繰り返し統合処理を行う。
（３）「Ｓｍａｌｌ」の構成要素同士、「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素同士、もしくは「Ｓｍａｌｌ」の構成要素と「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素を統合した結果、「Ｌａｒｇｅ」の構成要素が生じる場合、その統合は禁止する。
（４）「Ｍｅｄｉａｍ」の構成要素と「Ｌａｒｇｅ」の構成要素の統合は禁止する。
図５を用いて、外接矩形を用いた統合処理について説明する。
図５（Ａ）〜（Ｃ）は統合処理の経過を示したものである。図５（Ａ）に示す構成要素（構成要素３２）の外接矩形は、「問」内の「口」の構成要素（構成要素３３）の外接矩形と重なっている。また、構成要素３２と構成要素３３は分類モジュール１２によって「Ｍｅｄｉａｍ」と分類されている。したがって、統合処理の規則（１）に従って構成要素３２と構成要素３３を統合した新たな構成要素（図５（Ｂ））を生成する（なお、規則（３）及び（４）には反していない）。
次に、規則（２）を適用することによって、この新たな構成要素に対する分類モジュール１２による分類結果は「Ｍｅｄｉａｍ」である。
同様に、図５（Ｂ）の構成要素と構成要素３４に対して、規則（１）が適用され、新たな構成要素（図５（Ｃ））を生成する。次に、規則（２）を適用することによって、この新たな構成要素に対する分類モジュール１２による分類結果は「Ｍｅｄｉａｍ」である。
これによって、図５（Ｃ）に示す構成要素が新たに生成される。
ただし、この新たな構成要素を囲んでいる構成要素３５とは、統合されない。つまり、図５（Ｃ）の状態から図５（Ｄ）が１つの構成要素となる状態へは進行しない。構成要素３５は分類モジュール１２によって「Ｌａｒｇｅ」と分類され、規則（４）によって、統合が禁止されるからである。
したがって、図２に示す文書画像２０に対して、統合モジュール１３による処理が終了した場合の構成要素は、図６に示す４つの構成要素（構成要素３１、構成要素６１、構成要素３５、構成要素６２）である。
図５（Ａ）〜（Ｃ）は統合処理の経過を示したものである。図５（Ａ）に示す構成要素（構成要素３２）の外接矩形は、「問」内の「口」の構成要素（構成要素３３）の外接矩形と重なっている。また、構成要素３２と構成要素３３は分類モジュール１２によって「Ｍｅｄｉａｍ」と分類されている。したがって、統合処理の規則（１）に従って構成要素３２と構成要素３３を統合した新たな構成要素（図５（Ｂ））を生成する（なお、規則（３）及び（４）には反していない）。
次に、規則（２）を適用することによって、この新たな構成要素に対する分類モジュール１２による分類結果は「Ｍｅｄｉａｍ」である。
同様に、図５（Ｂ）の構成要素と構成要素３４に対して、規則（１）が適用され、新たな構成要素（図５（Ｃ））を生成する。次に、規則（２）を適用することによって、この新たな構成要素に対する分類モジュール１２による分類結果は「Ｍｅｄｉａｍ」である。
これによって、図５（Ｃ）に示す構成要素が新たに生成される。
ただし、この新たな構成要素を囲んでいる構成要素３５とは、統合されない。つまり、図５（Ｃ）の状態から図５（Ｄ）が１つの構成要素となる状態へは進行しない。構成要素３５は分類モジュール１２によって「Ｌａｒｇｅ」と分類され、規則（４）によって、統合が禁止されるからである。
したがって、図２に示す文書画像２０に対して、統合モジュール１３による処理が終了した場合の構成要素は、図６に示す４つの構成要素（構成要素３１、構成要素６１、構成要素３５、構成要素６２）である。
マッチングモジュール１４は、統合モジュール１３、符号化モジュール１５と接続されている。マッチングモジュール１４は、統合モジュール１３によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行う。ここでのマッチング処理は、例えば、文字認識処理等であってもよい。
符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４によってマッチング処理が行われた結果に対して、圧縮処理を行う。
符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４によってマッチング処理が行われた結果に対して、圧縮処理を行う。
次に、第１の実施の形態による作用・働き（動作）を図７に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ７１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ７２で、分類モジュール１２は、ステップＳ７１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ７３で、統合モジュール１３は、ステップＳ７２で分類された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ７４で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ７２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ７５へ進む。
ステップＳ７５で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ７６で、符号化モジュール１５は、ステップＳ７５によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
ステップＳ７１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ７２で、分類モジュール１２は、ステップＳ７１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ７３で、統合モジュール１３は、ステップＳ７２で分類された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ７４で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ７２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ７５へ進む。
ステップＳ７５で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ７６で、符号化モジュール１５は、ステップＳ７５によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
第２の実施の形態は、図８に示すように、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、拡大モジュール８１、統合モジュール１３、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、統合モジュール１３、拡大モジュール８１と接続されており、拡大モジュール８１は、分類モジュール１２、統合モジュール１３と接続されており、統合モジュール１３は、分類モジュール１２、マッチングモジュール１４、拡大モジュール８１と接続されており、マッチングモジュール１４は、統合モジュール１３、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、統合モジュール１３、拡大モジュール８１と接続されており、拡大モジュール８１は、分類モジュール１２、統合モジュール１３と接続されており、統合モジュール１３は、分類モジュール１２、マッチングモジュール１４、拡大モジュール８１と接続されており、マッチングモジュール１４は、統合モジュール１３、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
拡大モジュール８１は、分類モジュール１２によって分類された構成要素を拡大する。つまり、構成要素の外接矩形を拡大する。そして、統合モジュール１３は、拡大モジュール８１によって拡大された構成要素に対して統合処理を行う。つまり、外接矩形を拡大してから、重なりを判定するようにしている。
拡大処理は、例えば、以下の通りである。
（１）上下左右方向に、規定の値だけ外接矩形を拡大する。
（２）上下左右方向に、画像解像度に比例した値だけ（比は規定値とするようにしてもよい）外接矩形を拡大する。
（３）もとの外接矩形の大きさに比例して、その外接矩形の中心から拡大する。また、拡大率は規定値とするようにしてもよい
また、拡大処理は、前述したもの以外の他の処理であってもよい。例えば、拡大処理又は規定値は構成要素の分類別に選択できるようにしてもよい。
拡大処理は、例えば、以下の通りである。
（１）上下左右方向に、規定の値だけ外接矩形を拡大する。
（２）上下左右方向に、画像解像度に比例した値だけ（比は規定値とするようにしてもよい）外接矩形を拡大する。
（３）もとの外接矩形の大きさに比例して、その外接矩形の中心から拡大する。また、拡大率は規定値とするようにしてもよい
また、拡大処理は、前述したもの以外の他の処理であってもよい。例えば、拡大処理又は規定値は構成要素の分類別に選択できるようにしてもよい。
拡大モジュール８１を付加することによって、文字画像の構成要素に重なりが無い場合でも、文字を統合できる効果がある。例えば、図９（Ａ）に示すような「和」という文字画像の場合、偏（構成要素９１）と旁（構成要素９２）の外接矩形は、図９（Ｂ）に示す外接矩形９４、外接矩形９５となり、両者の外接矩形には重なりがないので、第１の実施の形態では統合できなかった。拡大モジュール８１は、外接矩形９４と外接矩形９５に対して、拡大処理を施し、図９（Ｃ）に示すような外接矩形９６と外接矩形９７を生成する。外接矩形９６と外接矩形９７は重なり合っているので、統合モジュール１３によって統合される。
また、特に、「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素の外接矩形を大きく拡大することで、ディザのかかった画像を統合できることとなる。例えば、図１０（Ａ）に示すように、ディザのかかった画像を対象とした場合（図１０（Ａ）に示す例は、ディザのかかった画像の一部分である）、外接矩形を拡大することによって、図１０（Ｂ）に示すように、各外接矩形を重ね合わせることができる。そして、これに対して、統合処理を行うことによって、図１０（Ｃ）に示すように、ディザのかかった画像を統合できる。
また、特に、「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素の外接矩形を大きく拡大することで、ディザのかかった画像を統合できることとなる。例えば、図１０（Ａ）に示すように、ディザのかかった画像を対象とした場合（図１０（Ａ）に示す例は、ディザのかかった画像の一部分である）、外接矩形を拡大することによって、図１０（Ｂ）に示すように、各外接矩形を重ね合わせることができる。そして、これに対して、統合処理を行うことによって、図１０（Ｃ）に示すように、ディザのかかった画像を統合できる。
次に、第２の実施の形態による作用・働き（動作）を図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ１１１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１１２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１１１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１１３で、拡大モジュール８１は、ステップＳ１１２で分類された構成要素の外接矩形を拡大する。
ステップＳ１１４で、統合モジュール１３は、ステップＳ１１３で拡大処理された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ１１５で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１１２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１１６へ進む。
ステップＳ１１６で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１１７で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１１６によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
ステップＳ１１１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１１２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１１１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１１３で、拡大モジュール８１は、ステップＳ１１２で分類された構成要素の外接矩形を拡大する。
ステップＳ１１４で、統合モジュール１３は、ステップＳ１１３で拡大処理された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ１１５で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１１２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１１６へ進む。
ステップＳ１１６で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１１７で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１１６によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
第３の実施の形態は、図１２に示すように、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、統合モジュール１３、対象除外モジュール１２１、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、統合モジュール１３と接続されており、統合モジュール１３は、分類モジュール１２、対象除外モジュール１２１と接続されており、対象除外モジュール１２１は、統合モジュール１３、マッチングモジュール１４と接続されており、マッチングモジュール１４は、対象除外モジュール１２１、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、統合モジュール１３と接続されており、統合モジュール１３は、分類モジュール１２、対象除外モジュール１２１と接続されており、対象除外モジュール１２１は、統合モジュール１３、マッチングモジュール１４と接続されており、マッチングモジュール１４は、対象除外モジュール１２１、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
対象除外モジュール１２１は、統合モジュール１３によって統合された構成要素を除外する。
マッチングモジュール１４は、対象除外モジュール１２１によって除外された構成要素以外の構成要素に対してマッチング処理を行う。
より具体的には、対象除外モジュール１２１は、統合モジュール１３によって統合された各構成要素に対して、フラグを付与する。そのフラグは、マッチングモジュール１４によってマッチング処理すべき対象であるか否かを示すものである。構成要素を除外する場合は、例えば、フラグをたてる。
フラグをたてる対象は、「Ｌａｒｇｅ」又は「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素とし、これらをパターンマッチングの対象から除外するものである。
「Ｌａｒｇｅ」に分類される構成要素は、罫線等の巨大な図形であり、同一とみなせる図形が繰り返し出現する可能性は低いものである。「Ｌａｒｇｅ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、パターンマッチングの処理負荷を軽減させることができる。
「Ｓｍａｌｌ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、パターンマッチングの処理負荷を軽減させることができる。「Ｓｍａｌｌ」に分類される構成要素は、小さな文字である可能性があり、パターンマッチングの誤判定が生じやすい。「Ｓｍａｌｌ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、文字化けを軽減させることができる。
マッチングモジュール１４は、対象除外モジュール１２１によって除外された構成要素以外の構成要素に対してマッチング処理を行う。
より具体的には、対象除外モジュール１２１は、統合モジュール１３によって統合された各構成要素に対して、フラグを付与する。そのフラグは、マッチングモジュール１４によってマッチング処理すべき対象であるか否かを示すものである。構成要素を除外する場合は、例えば、フラグをたてる。
フラグをたてる対象は、「Ｌａｒｇｅ」又は「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素とし、これらをパターンマッチングの対象から除外するものである。
「Ｌａｒｇｅ」に分類される構成要素は、罫線等の巨大な図形であり、同一とみなせる図形が繰り返し出現する可能性は低いものである。「Ｌａｒｇｅ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、パターンマッチングの処理負荷を軽減させることができる。
「Ｓｍａｌｌ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、パターンマッチングの処理負荷を軽減させることができる。「Ｓｍａｌｌ」に分類される構成要素は、小さな文字である可能性があり、パターンマッチングの誤判定が生じやすい。「Ｓｍａｌｌ」の構成要素をパターンマッチング対象から除外することで、文字化けを軽減させることができる。
次に、第３の実施の形態による作用・働き（動作）を図１３に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ１３１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１３２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１３１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１３３で、統合モジュール１３は、ステップＳ１３２で分類された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ１３４で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１３２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１３５へ進む。
ステップＳ１３５で、対象除外モジュール１２１は、統合処理された構成要素に対して、「Ｌａｒｇｅ」又は「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素を除外する。
ステップＳ１３６で、マッチングモジュール１４は、ステップＳ１３５で除外された構成要素以外の構成要素に対してパターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１３７で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１３６によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
ステップＳ１３１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１３２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１３１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１３３で、統合モジュール１３は、ステップＳ１３２で分類された構成要素を統合処理の規則に基づいて、統合する。
ステップＳ１３４で、統合モジュール１３は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１３２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１３５へ進む。
ステップＳ１３５で、対象除外モジュール１２１は、統合処理された構成要素に対して、「Ｌａｒｇｅ」又は「Ｓｍａｌｌ」に属する構成要素を除外する。
ステップＳ１３６で、マッチングモジュール１４は、ステップＳ１３５で除外された構成要素以外の構成要素に対してパターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１３７で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１３６によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
第４の実施の形態は、図１４に示すように、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、背景統合モジュール１４１、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、背景統合モジュール１４１と接続されており、背景統合モジュール１４１は、分類モジュール１２、マッチングモジュール１４と接続されており、マッチングモジュール１４は、背景統合モジュール１４１、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
構成要素抽出モジュール１１は、第１の実施の形態の構成要素抽出モジュール１１による構成要素の抽出処理に加えて、背景画像という構成要素をも抽出する。背景画像の構成要素とは、第１の実施の形態による構成要素抽出モジュール１１によって抽出される構成要素以外のものである。したがって、背景画像の構成要素とは、一般的には、対象画像における空白部分であり、最も面積の広い構成要素となる場合が多い。
分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１によって抽出された構成要素を、「背景画像」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｍｅｄｉａｍ」の分類に分類する。
構成要素抽出モジュール１１は、分類モジュール１２と接続されており、分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１、背景統合モジュール１４１と接続されており、背景統合モジュール１４１は、分類モジュール１２、マッチングモジュール１４と接続されており、マッチングモジュール１４は、背景統合モジュール１４１、符号化モジュール１５と接続されており、符号化モジュール１５は、マッチングモジュール１４と接続されている。
構成要素抽出モジュール１１は、第１の実施の形態の構成要素抽出モジュール１１による構成要素の抽出処理に加えて、背景画像という構成要素をも抽出する。背景画像の構成要素とは、第１の実施の形態による構成要素抽出モジュール１１によって抽出される構成要素以外のものである。したがって、背景画像の構成要素とは、一般的には、対象画像における空白部分であり、最も面積の広い構成要素となる場合が多い。
分類モジュール１２は、構成要素抽出モジュール１１によって抽出された構成要素を、「背景画像」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｍｅｄｉａｍ」の分類に分類する。
背景統合モジュール１４１は、第１の実施の形態の統合モジュール１３の統合処理を行い、さらに、「Ｌａｒｇｅ」の分類に属する構成要素又は「Ｓｍａｌｌ」の分類に属する構成要素を「背景画像」の分類に統合する。
具体的には、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類の一方、もしくは両方の分類に属する構成要素は、全てひとつの要素（背景画像）に統合する。そして、背景画像はパターンマッチングの対象から除外する。このようにすることによって、前述の第３の実施の形態と同様に、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類に属する構成要素を対象外とし、計算量を低減すること等となる。
さらに、構成要素を入力画像から抽出し、その構成要素のサイズや描画位置を記憶するように構成した場合、その記憶する情報量が増加する。特に、「Ｓｍａｌｌ」と分類されるような微小な構成要素が大量に含まれる場合、記憶する情報量は入力画像の数倍にもおよぶ。「Ｓｍａｌｌ」と分類される構成要素を背景画像に統合することで、記憶する情報量を削減できる。
特にパターンマッチングの目的がテキスト画像の圧縮である場合、前記理由から情報量が増加し、「Ｓｍａｌｌ」と分類される構成要素をパターン辞書に登録しても、圧縮率が逆に低下する場合がある。その場合、「Ｓｍａｌｌ」の構成要素を背景画像に統合することで、圧縮率の向上効果が得られる。
なお、統合処理には優先順位があり、背景画像の分類への統合は、最後に行う。
具体的には、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類の一方、もしくは両方の分類に属する構成要素は、全てひとつの要素（背景画像）に統合する。そして、背景画像はパターンマッチングの対象から除外する。このようにすることによって、前述の第３の実施の形態と同様に、「Ｓｍａｌｌ」の分類、「Ｌａｒｇｅ」の分類に属する構成要素を対象外とし、計算量を低減すること等となる。
さらに、構成要素を入力画像から抽出し、その構成要素のサイズや描画位置を記憶するように構成した場合、その記憶する情報量が増加する。特に、「Ｓｍａｌｌ」と分類されるような微小な構成要素が大量に含まれる場合、記憶する情報量は入力画像の数倍にもおよぶ。「Ｓｍａｌｌ」と分類される構成要素を背景画像に統合することで、記憶する情報量を削減できる。
特にパターンマッチングの目的がテキスト画像の圧縮である場合、前記理由から情報量が増加し、「Ｓｍａｌｌ」と分類される構成要素をパターン辞書に登録しても、圧縮率が逆に低下する場合がある。その場合、「Ｓｍａｌｌ」の構成要素を背景画像に統合することで、圧縮率の向上効果が得られる。
なお、統合処理には優先順位があり、背景画像の分類への統合は、最後に行う。
次に、第４の実施の形態による作用・働き（動作）を図１５に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ１５１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１５２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１５１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１５３で、背景統合モジュール１４１は、ステップＳ１５２で分類された構成要素を統合処理の規則（最後に、背景画像の分類への統合を含む）に基づいて、統合する。
ステップＳ１５４で、背景統合モジュール１４１は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１５２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１５５へ進む。
ステップＳ１５５で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１５６で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１５５によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
ステップＳ１５１で、構成要素抽出モジュール１１は、入力された対象画像から構成要素を抽出する。
ステップＳ１５２で、分類モジュール１２は、ステップＳ１５１で抽出された構成要素を分類する。
ステップＳ１５３で、背景統合モジュール１４１は、ステップＳ１５２で分類された構成要素を統合処理の規則（最後に、背景画像の分類への統合を含む）に基づいて、統合する。
ステップＳ１５４で、背景統合モジュール１４１は、統合可能な構成要素がなくなるまで統合を繰り返す。つまり、統合可能な構成要素がある場合はステップＳ１５２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１５５へ進む。
ステップＳ１５５で、マッチングモジュール１４は、統合処理された構成要素に対して、パターンマッチング処理を行う。
ステップＳ１５６で、符号化モジュール１５は、ステップＳ１５５によるパターンマッチング処理の結果に対して、符号化処理を行う。
前述の実施の形態によって、次に示すことを実現できる。
（１）文字行の切り出しが不要で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
（２）文字・図形等の構成要素の統合に際し、統合結果を確定するために、文字認識やパターンマッチングが不要で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
（３）ノイズや罫線等、入力画像に繰り返し出現する可能性が低いと考えられる文字・図形等の構成要素に対しては、パターンマッチング処理回数が軽減されるように統合するか、パターンマッチング処理から除外することが可能で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
（１）文字行の切り出しが不要で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
（２）文字・図形等の構成要素の統合に際し、統合結果を確定するために、文字認識やパターンマッチングが不要で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
（３）ノイズや罫線等、入力画像に繰り返し出現する可能性が低いと考えられる文字・図形等の構成要素に対しては、パターンマッチング処理回数が軽減されるように統合するか、パターンマッチング処理から除外することが可能で、従って、計算量をより減少させる又は装置の規模をより小さくすることができる。
図１６を参照して、前述の実施の形態のハードウェア構成例について説明する。図１６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ものであり、スキャナ等のデータ読み取り部１６１７と、プリンタなどのデータ出力部１６１８を備えたハードウェア構成例を示している。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１６０１は、前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、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、統合モジュール１３、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５、拡大モジュール８１、対象除外モジュール１２１、背景統合モジュール１４１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・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１６０２は、ＣＰＵ１６０１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）１６０３は、ＣＰＵ１６０１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１６０４により相互に接続されている。
ホストバス１６０４は、ブリッジ１６０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１６０６に接続されている。
キーボード１６０８、マウス等のポインティングデバイス１６０９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１６１０は、液晶表示装置又は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）１６１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１６０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、文書画像２０や文書画像２０内の構成要素などが格納される。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１６１２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、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１６１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１６０７、外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、及びホストバス１６０４を介して接続されているＲＡＭ１６０３に供給する。リムーバブル記録媒体１６１３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１６１４は、外部接続機器１６１５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１６１４は、インタフェース１６０７、及び外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、ホストバス１６０４等を介してＣＰＵ１６０１等に接続されている。通信部１６１６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１６１７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１６１８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１６に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１６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（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：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１６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（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
なお、前述の実施の形態においては、符号化モジュール１５によって圧縮技術への応用を示したが、超解像度技術に応用してもよい。超解像度技術とは、例えば、１枚の画像から同じ文字を抽出し、その複数の文字は位相が異なっていることが多いので、その位相の違いを利用して、原画像の解像度よりも高解像度な文字画像を再現しようとする技術である。前記の実施の形態において、符号化モジュール１５を超解像度変換モジュールにしてもよい。なお、この場合は、マッチングモジュール１４は類似している文字画像を抽出し、超解像度変換モジュールは、その文字画像を用いて、高解像度の文字画像を生成する。
なお、前述の第２の実施の形態以後の実施の形態を任意に組み合わせてもよい。つまり、第２と第３の実施の形態との組み合わせ、第２と第４の実施の形態との組み合わせ、第３と第４の実施の形態との組み合わせ、第２と第３と第４の実施の形態との組み合わせでもよい。例えば、第２と第３と第４の実施の形態との組み合わせでは、構成要素抽出モジュール１１、分類モジュール１２、拡大モジュール８１、背景統合モジュール１４１、対象除外モジュール１２１、マッチングモジュール１４、符号化モジュール１５の構成例となる。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前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」の発明として捉えてもよい。
「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）、電気的消去及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、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。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、さらにこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、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。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
「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）、電気的消去及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、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。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、さらにこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、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。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
１１…構成要素抽出モジュール
１２…分類モジュール
１３…統合モジュール
１４…マッチングモジュール
１５…符号化モジュール
８１…拡大モジュール
１２１…対象除外モジュール
１４１…背景統合モジュール
１６０１…ＣＰＵ
１６０２…ＲＯＭ
１６０３…ＲＡＭ
１６０４…ホストバス
１６０５…ブリッジ
１６０６…外部バス
１６０７…インタフェース
１６０８…キーボード
１６０９…ポインティングデバイス
１６１０…ディスプレイ
１６１１…ＨＤＤ
１６１２…ドライブ
１６１３…リムーバブル記録媒体
１６１４…接続ポート
１６１５…外部接続機器
１６１６…通信部
１６１７…データ読み取り部
１６１８…データ出力部
１２…分類モジュール
１３…統合モジュール
１４…マッチングモジュール
１５…符号化モジュール
８１…拡大モジュール
１２１…対象除外モジュール
１４１…背景統合モジュール
１６０１…ＣＰＵ
１６０２…ＲＯＭ
１６０３…ＲＡＭ
１６０４…ホストバス
１６０５…ブリッジ
１６０６…外部バス
１６０７…インタフェース
１６０８…キーボード
１６０９…ポインティングデバイス
１６１０…ディスプレイ
１６１１…ＨＤＤ
１６１２…ドライブ
１６１３…リムーバブル記録媒体
１６１４…接続ポート
１６１５…外部接続機器
１６１６…通信部
１６１７…データ読み取り部
１６１８…データ出力部
Claims (6)
- 画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理システム。 - 前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形を拡大する拡大手段
をさらに具備し、
前記統合手段は、前記拡大手段によって拡大された構成要素の外接矩形に対して統合処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。 - 前記統合手段によって統合された構成要素を除外する除外手段
をさらに具備し、
前記マッチング手段は、前記除外手段によって除外された構成要素以外の構成要素に対してマッチング処理を行い、
前記除外手段が除外する構成要素は、前記分類手段によって大の分類又は小の分類に分類された構成要素である
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。 - 画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
を具備し、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理システム。 - コンピュータに、
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素に対してマッチング処理を行うマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類に分類し、
前記統合手段は、分類毎に異なる方法で構成要素を統合し、構成要素を統合できなくなるまで統合処理を繰り返すようにし、該統合では、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わない
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータに、
画像から構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された構成要素を少なくとも背景画像を含む分類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された構成要素の外接矩形に重なりがあるもの同士を統合し、該統合した構成要素を前記分類手段によって分類させる統合処理を行う統合手段と、
前記統合手段によって統合された構成要素のうち、背景画像の分類に属する構成要素はマッチング処理の対象としないマッチング手段
として機能させ、
前記分類手段は、構成要素の大きさを閾値と比較することによって、構成要素を大の分類、中の分類、小の分類、背景画像の分類に分類し、
前記統合手段は、小の分類に属する構成要素同士、中の分類に属する構成要素同士、又は小の分類に属する構成要素と中の分類に属する構成要素を統合した結果、該統合した構成要素が大の分類になる場合は、該統合は行わず、中の分類に属する構成要素と大の分類に属する構成要素の統合は行わず、大の分類に属する構成要素又は小の分類に属する構成要素は背景画像の分類に統合する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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Applications Claiming Priority (1)
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