JP4873554B2

JP4873554B2 - 画像配信装置および画像配信方法

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Publication number: JP4873554B2
Application number: JP2006347542A
Authority: JP
Inventors: 酉華木原
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2006-12-25
Filing date: 2006-12-25
Publication date: 2012-02-08
Anticipated expiration: 2026-12-25
Also published as: US20080150968A1; JP2008158847A; US8081188B2

Description

本発明は、画像配信装置に関し、特に文字画像をベクトルデータに変換し、配信先として想定される各種端末モニタ上で表示する際に好適な画像配信装置に関する。

近年、スキャナーなどの画像入力装置から入力された画像データを計算機内などに取り込み、目的に応じてその画像データが加工されている。例えば、画像入力装置から入力された２値画像データを細分化した後、輪郭線を抽出し、それを線分近似することにより、計算機が処理し易いベクトル形式のデータに変換している（例えば、特許文献１を参照）。

ベクトル形式のデータとは、線分近似によって得られた線分を、その始点と終点の画像上での各座標値で表現した時のデータ表現形式をいう。このようなベクトル形式のデータに変換すると、そのデータ容量が格段に少なくなり、計算処理上、好ましい。しかし、扱う画像が文字データである場合には、ベクトル形式に変換した後の表示文字画像が判読可能か否かが重要となる。

文字を含む画像全体をベクトルデータに変換する手法としては輪郭線を追跡して抽出し、折れ線近似する手法がよく用いられる（例えば、特許文献２を参照）が、変換処理後の画像を縮小して表示する時に「文字のつぶれ」が生じ、判読が困難になるなどの問題が発生する。そのため、画像中に含まれる文字データに関しては、特徴抽出による画像からの分離、パターンマッチングによる文字認識を経て位置座標と文字コードとの組み合わせによるコード化が行われる（例えば、特許文献３を参照）。

しかし、文字認識を経てコード化を行うと、認識が正確に行われなかった場合に、文字画像が有する情報の信頼性が問題となる。このような問題に対し、誤認識されている可能性が高い文字画像を文字コードデータに変換することなく、文字画像（例えばラスタデータ）のまま出力する技術なども提案されている。しかしその場合、文字コードデータと文字画像との間に、文字の判読性や視認性で極端な差異が生じてしまうため、ユーザーに違和感を与えてしまう。また、文字を文字コードとして保持した形式の画像は、それら画像の縦横サイズを変更しても、画像内の文字についてはその大きさが変化しないため、変倍処理を施すと図形と文字とのバランスがくずれてしまう。いずれの場合も、画像を配信する際に画像に変倍処理などの加工を施すことを想定すると、新たに修復を加える必要があり、処理が複雑化する。

特開平５−３３４４３０号公報特開平５−２９０１６１号公報特開平６−７６０３５号公報特開２０００−２５９１４２号公報特開２００４−３１０２５０号公報特開２００４−３３４４６１号公報

一方、近年様々なベクトル変換手法が提案されており、一般の画像をベクトルデータに変換する場合も、元画像に忠実な再現が可能になってきている。しかし、前述の通り、文字画像に関してはベクトル変換後の文字画像における判読性の維持が重要課題であり、最適な表示を得るためのベクトル変換処理は、文字画像や表示環境などに依存して決まる。

例えば、表示媒体のモニタが小さく、画像を縮小して表示する必要がある場合などは、前述の輪郭線をベクトルデータに変換する手法を用いると「文字のつぶれ」が発生し、この「文字のつぶれ」を防ぐためには、芯線をベクトルデータに変換し、線幅１ドットの文字として表示するなどの工夫が必要である。逆に、表示時の文字の大きさがある程度大きい場合には、輪郭線をベクトルデータに変換する手法を用いた方が、画像中の文字の形状を忠実に再現することが可能となり、視認性が向上する。

このように、文字画像に対して適切なベクトル変換処理を選択すれば、判読性と視認性で良好なベクトルデータが得られ、前述の文字認識を経て文字をコードに変換する際に発生する様々な問題を回避しつつ、様々な加工を施すことができる。

本発明は、上記した点に鑑みてなされたものであり、
本発明の目的は、文字画像をベクトルデータに変換する際に、処理対象となる画像データの性質や表示時の環境などに応じた最適な処理を決定し、その決定に基づきベクトル変換処理を行うことで、判読性・視認性の高い文字画像を表示する画像配信装置、方法を提供することにある。

本発明は、文字画像をベクトルデータに変換して端末機器に配信する画像配信装置であって、前記文字画像における文字の輪郭線をベクトルデータに変換する第１の変換手段と、前記文字画像における文字の芯線をベクトルデータに変換する第２の変換手段と、前記文字画像を受信する端末機器のＣＰＵ処理能力と前記文字画像のファイルサイズを基に処理時間を算出し、前記処理時間が第１の閾値未満のとき前記第１の変換手段を選択し、前記処理時間が前記第１の閾値未満でないとき、前記端末機器のモニタの縦横サイズと前記文字画像の文字の大きさと前記文字画像の縦横サイズを基に表示される文字サイズを算出し、前記表示される文字サイズが第２の閾値を超えているとき前記第１の変換手段を選択し、前記表示される文字サイズが前記第２の閾値を超えていないとき前記第２の変換手段を選択する決定手段と、前記第１または第２の変換手段によりベクトルデータに変換された前記文字画像を前記端末機器に配信する配信手段を有することを最も主要な特徴とする。

本発明によれば、データ受信側において判読性の高い文字画像表示を可能にするために、表示対象である文字画像を変倍処理に強いベクトルデータに変換して配信する。特に、ベクトルデータに変換する際、処理対象である文字画像や、表示側の情報端末機器の環境に応じて、各々の場合に適したベクトル変換処理手法を決定し、処理を施すことにより、判読性・視認性の高い文字画像表示が可能になる。

本発明によれば、文字画像に関する情報として、画像データサイズや文字の大きさを、また表示側の情報端末機器に関する情報として、端末モニタのサイズをそれぞれ入手し、それらの情報を基に、ベクトル変換処理方法を決定することにより、判読性・視認性の高い文字画像表示が可能となる。

本発明によれば、ベクトル変換処理を決定する条件として、ＣＰＵの処理能力や画像のファイルサイズを考慮することで、処理時間やファイルサイズなどに何らかの制約がある場合にもその後のベクトル変換処理をその制約に合わせて決定することで対応可能となる範囲が広がる。

本発明によれば、文字画像をベクトルデータに変換する手法として、処理対象である文字画像や、表示側の情報端末機器の環境に応じて、芯線をベクトルデータに変換する方法と、輪郭線をベクトルデータに変換する方法のいずれかを選択する。芯線をベクトルデータに変換する手法は、文字を形成する線幅が細くなるため、文字のつぶれの発生を防ぎ、文字の判読性を維持するのに有効である。また、輪郭線をベクトルデータに変換する手法は、より原画像に忠実な文字画像を再現したい場合に有効である。必要に応じてベクトル変換処理手法を切り替えることで、より良好な文字画像表示が可能となる。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。図１は、本発明の画像配信装置の概略構成を示す。図１において、１００は画像配信装置、１０１はＣＰＵである。１０２はＲＯＭ、１０３はＨＤＤであり、ＣＰＵのプログラムやデータを記憶する。１０４はＲＡＭであり、処理するデータや実行プログラムを展開する作業メモリである。

１０６は入力インターフェイスであり、データ源１０７からデータが入力される。１０７はデータ源であり、ローカルまたは遠隔に配置されたコンピュータ、スキャナー、または文書生成可能な装置であり、あるいは、磁気保存ディスク、ＣＤ、ＤＶＤなどの着脱可能なデータ記憶媒体でもよい。また、電子文書データを保存／送信可能な装置、例えば、ネットワーク、イントラネット、インターネット、または、ＭＦＰ等の複合機が持つ文書蓄積装置でもよい。１０５は出力インターフェイスであり、表示装置（画像配信装置には含まれない）と接続されるものであり、表示媒体としてはＰＣに接続される液晶モニタやＣＲＴ、あるいは、携帯端末である携帯電話やＰＤＡの液晶モニタなどのあらゆる表示媒体を対象とし、接続方法はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、インターネット等のいかなるネットワークを用いてもよく、有線でも無線でも構わない。また、図示は省略したが、表示媒体が有するグラフィカル・ユーザー・インターフェイス（ＧＵＩ）などを通してユーザーからの指示を受け付けることができる機能を備えても良いが、本発明は上記した構成例に限定されない。

実施例１：
図２は、本発明の実施例１の画像配信装置の構成を示す。入力された文字画像に対し、指示部２０２では決定部２０８におけるベクトル変換手法を決定する際に、その決定条件となる情報（例えば文字画像を表示する時の文字サイズ）を入手するために必要な解析処理を指示する。解析処理部２０３は入力された文字画像を解析し、そこで得られた情報を情報記憶部２０４に格納する。

文字画像データ解析処理としては、公知の文字認識技術を利用しても良く、例えば文字サイズを認識する方法として、例えば特許文献４のように、文字が占める四角形部分の対角線の長さを検出してもよく、また文字が占める四角形部分の縦および横の長さを検出してもよい。

文字画像中に異なる大きさの文字列が存在する場合は、画像全体における文字サイズの平均値を算出し、その値を情報記憶部２０４に格納する。

一方、プロファイルＤＢ２０６内のプロファイル１〜Ｎは、受信した画像を表示する端末機器１〜Ｎの機種それぞれにプロファイルが用意され、当該端末機器の機種情報が記述されたデータが格納されている。格納されるデータとしては、例えば表示モニタの解像度や縦横サイズ、ＣＰＵの処理能力などがあるが、格納されるデータの種類はこれらに限定されない。図示しないが、プロフィルＤＢに格納される機種に関する情報を取得する手法としては、例えば必要なプロファイルデータネゴシエーションなど情報機種間におけるやりとりを通じて取得する。

前記ベクトル変換手法を決定する条件は、予め設定しても良いが、ユーザーの指示を受け付ける機能を備えていても良い。本実施例では、文字画像の表示時の文字サイズによってベクトル変換を決定するものとし、そのために、前記プロファイルとして端末モニタの縦横サイズ（ｐｉｘｅｌ）、前記画像情報として文字サイズ（ｐｉｘｅｌ）、及び文字画像の縦横サイズ（ｐｉｘｅｌ）を取得する場合について説明する。決定条件はこれらに限られたものではなく、例えば、処理時間の長さによってベクトル変換を決定する場合、前記プロファイルとして表示モニタの解像度やＣＰＵの処理能力、画像情報として画像のファイルサイズなどの各種の情報を参照してベクトル変換を決定しても良い。

決定部２０８では、画像データ情報ファイル２０５と機種情報に関するプロファイル２０７とを参照してベクトル変換を決定する。その後、その決定に基づいて処理部２０９において実際に文字画像がベクトルデータに変換され、画像配信部２１０によってベクトルデータとして配信される。

本実施例では入力画像を文字画像としているが、文字画像を含む一般の画像に対しても、文字画像領域を抽出する前処理と、抽出された文字画像とその他の画像を合成する後処理を加えることにより、一般の画像についても文字部分について前述の処理方法を適用できる。

図３は、決定部２０８において、機種情報に関するプロファイル２０７と画像に関する情報ファイル２０５を参照して、ベクトル変換手法を決定する処理フローチャートである。本実施例では、表示時の文字の大きさに基づきベクトル変換手法が決定される。

前記プロファイル２０７から取り出された端末モニタの縦横サイズＹ１×Ｙ２（ｐｉｘｅｌ）と、前記画像情報記憶部から取り出された文字の大きさＢ（ｐｉｘｅｌ）、及び文字画像サイズＡ１×Ａ２（ｐｉｘｅｌ）に基づいて決定される（ステップ１）。Ｙ１＜Ｙ２、Ａ１＞Ａ２である時、画像を１画面に表示させた時の文字の大きさはＹ１／Ａ１×Ｘで求められ（ステップ２）、この値が所定のしきい値を超えているか否かを判定し（ステップ３）、以下で施すベクトル変換手法の分類を決定する（ステップ４、５）。このしきい値はサーバー管理者により予め登録されているが、例えば複雑な形状の漢字において、２５ｄｏｔ以下では「文字のつぶれ」が生じることを考慮して、しきい値を２５と設定する。

本実施例では、表示される文字が十分大きいとき、ベクトル変換手法として輪郭線をベクトルデータに変換する手法（ステップ４）を選択し、表示される文字が十分大きくないとき、芯線をベクトルデータに変換する手法（ステップ５）を選択するが、ベクトル変換手法はこれに限定されず、しきい値以下である時は小さい文字表示に適したベクトル変換処理を選択するようにする。

次に、処理部２０９において、決定部２０８における決定に基づくベクトル変換処理がなされる。ベクトル変換手法については、輪郭線をベクトルデータに変換する場合も、芯線をベクトルデータに変換する場合も、前記文字画像データを入力部２０１で２値化する。

図４は、芯線をベクトルデータに変換する処理部２０９の処理フローチャートである。文字の芯線画素を抽出するためにまず、２値化された画像データに細線化処理を施す（ステップ１１）。細線化は公知の手法を用いればよい。ここでは特に８連結図形を得るための細線化を行うが、４連結図形を得るための処理も同様である。

細線化の処理手順は以下のとおりである。２値化された画像データは、第１の画像メモリに蓄えられる。その後、画面の走査方向に従って読み出され、よく知られている４近傍距離変換の逐次型アルゴリズムが実行され、その結果が順次、第２の画像メモリに格納される。次に細め処理として画面走査モード１、２、３（図５（ａ））に従って次の演算を行う。この時、各画素に対して３×３のサブパターンが取り出されるが、そのサブパターンの定義は走査モード１、２、３それぞれに対して図５（ａ）のように決まっている。

まず、走査モード１に従って画像を読み込み、３×３のサブパターン（図５（ａ））が下記（１）〜（５）の条件全てを満たす時、中心の画素値“χ”が“−χ”に置き換えられ、その他の時は“ａ”のままで第２の画像メモリに蓄えられる。
条件（１） Φ３≦０又はΦ５≦０
条件（２）注目画素χの８近傍画素値Φ１〜Φ８について
Φ５＞０ならば１、その他を０とした２値パターンを考え、その連結数が１である。
条件（３）注目画素χの８近傍画素値Φ１〜Φ８の絶対値に、χの画素値よりも大きい値が存在する。
条件（４）図５（ｂ）の４つの状態がいずれも成立しない。
条件（５）図５（ｃ）の４つの状態がいずれも成立しない。

第１の画像メモリの内容を、第２の画像メモリにコピーする。走査モード２、３についてもほぼ同様の演算を行い、各画素に対する演算結果を随時、第３、第４の画像メモリに記憶していく。

次に上記の処理では局所的に幅２の線になったままの部分が残るので後処理として走査モード１を用いて画素を順次読み込み、３×３サブパターンが下記４つの条件を全て満たす時、“χ”が“０”に、その他の時は“１”の２値パターンに置き換えられ、第５の画像メモリに記憶される。
条件（１）注目画素χの４近傍（Φ１、Φ３、Φ５、Φ７）に０以下の画素値を持つものがある。
条件（２）注目画素χの８近傍画素値Φ１〜Φ８について
Φ５＞０ならば１、その他を０とした２値パターンを考えた時、その連結数が１である。
条件（３）注目画素χの８近傍画素値Φ１〜Φ８の中に正であるものが２つ以上ある。
条件（４）注目画素χの８近傍画素値Φ１〜Φ８の中に正であるものが２つだけで、
Φ４＝０かつ、画像メモリ３におけるΦ４に相当する画素の画素値が正であるとする。
この時、Φ４＝１と仮定しても条件（２）が成立する。

以上の処理を経て、置き換えがなくなったところで細線化処理を終了する。

芯線抽出後の第５の画像メモリを入力画像として、次に芯線をベクトルに変換する。本実施例ではベクトル変換手法を１つ取り上げて説明するが、芯線のベクトル変換手法はこれに限られるものではない。以後、画素値が“１”である画素を黒画素、“０”である画素を白画素とする。

始点の抽出；
画像メモリから画面の走査方向に従って順次画像が読み出され、シフトレジスタに格納され、そこから３×３のサブパターンが取り出される。未追跡の黒画素で、周囲上／下／左／右／斜めの画素に２つ以上黒画素がない時に、注目画素を始点と判定し、その画素の座標値を点データ列記憶領域（１）に格納する。

黒画素の追跡；
始点を見つけたら、その始点からつながっている黒画素へと追跡を開始し、注目画素について３×３のサブパターンを順次取り出す。つながっている黒画素が複数存在する時には周囲８近傍の画素に優先順位をつけて、順番に追跡していくものとする。追跡しながら、１つ前に３×３のサブパターンのどの方向に進んだかを記憶しておき、次の注目画素の方向が変化するときに現在の注目画素の座標値を点データ列記憶領域（１）に格納する。

終点の抽出；
周囲上／下／左／右／斜めが全て白画素又は追跡済みの黒画素であれば、その点で追跡を終わり、その点を終点と判定し、その画素の座標値を点データ列記憶領域（１）に格納する。終点まで追跡を終えたら走査方向に従って始点の隣の画素から再び走査を続行し、画面走査が終了するまで続ける（ステップ１２）。

ｐａｔｈの再定義；
次に、始点から終点までが１つながりにつながった、通過点の順序を含む点データ列（以下、これをｐａｔｈという）が記憶されている点データ列記憶領域（１）において、各ｐａｔｈの始点と始点・終点と終点・終点と始点が隣接している場合には改めてそれらを１つながりのｐａｔｈと考えることにする。ｐａｔｈ１の始点とｐａｔｈ２の始点をつなげた場合はｐａｔｈ１の終点を始点に、ｐａｔｈ２の終点を終点とし、通過点はｐａｔｈ１の終点から逆にｐａｔｈ２の始点までをたどり、ｐａｔｈ２の始点からは終点まで記憶された順番どおりに定義するものとする。ｐａｔｈ１の終点とｐａｔｈ２の終点をつなげた場合はｐａｔｈ１の始点を始点に、ｐａｔｈ２の始点を終点とし、通過点はｐａｔｈ１の始点から記憶されている順にｐａｔｈ２の終点までをたどり、ｐａｔｈ２の終点からは始点まで記憶された順と逆に定義するものとする。ｐａｔｈ１の終点とｐａｔｈ２の始点をつなげた場合はｐａｔｈ１の始点を始点に、ｐａｔｈ２の終点を終点とし、通過点はｐａｔｈ１の始点からｐａｔｈ２の始点までをたどり、ｐａｔｈ２の始点から終点までそれぞれ記憶された順番どおりに定義するものとする。上記の処理で新しく定義されたｐａｔｈの座標と共に点データ記憶領域（２）に格納する（ステップ１３）。

ｐａｔｈを含む長方形を考える；
定義されたｐａｔｈに対して再び始点・通過点・終点を全て含むような最小の長方形を考え、それらの頂点の座標を、ｐａｔｈごとに点データ記憶領域（１）に格納する。次に、点データ記憶領域（１）に格納されている長方形の頂点情報をもとに、２つの長方形の距離（正確には２つの長方形の頂点を結んだ時の最小値）が、それら２つのうち大きい方の長方形の辺の最大値によって決定される、あるしきい値よりも小さい場合、又は長方形同士が重なりを持つ場合には、２つの長方形を含むような長方形を新たに考え、点データ記憶領域（１）に格納してある座標値を、新しく定義した長方形についてはそれらの座標値で置き換える。

長方形の大きさを保存（文字の大きさの取得）；
ｐａｔｈごとに用意された点データ記憶領域（１）の長方形の座標について、その辺の最大値Ｍをｐａｔｈごとにそれぞれ点データ記憶領域（２）に格納する（ステップ１４）。

特徴点の抽出；
最後に点データ列記憶領域に格納されている１つ１つのｐａｔｈについて余計な座標値を取り除く処理を行う。具体的には始点から順に通過点と始点を結んでできる線分と原画像の黒画素の座標値との距離がしきい値（Ｍの関数）よりも小さかった場合、次の通過点について同様の処理を行い、しきい値よりも大きくなる黒画素を含む場合、その黒画素の座標値と通過点の座標値のみを残し、その間にある通過点の座標値のデータを除去していく。

このしきい値Ｍに関して、文字が大きい時には、細線化処理の過程で発生する「ひげ」や多少の凸凹の影響を受けないようにしきい値を大きくとることが望ましく、又、小さい文字については交差点や分岐点を取り忘れないようにしきい値を小さくとる。そのため、点データ記憶領域（２）に格納されている１文字の大きさに相当する値に比例して大きい値をとる。

次に、上記の処理の始点をこの通過点と置き換えた処理を終点に至るまで繰り返す。以上の処理を各ｐａｔｈについて繰り返し、点データ列記憶領域に残っている座標データを特徴点として抽出する（ステップ１５）。

図６は、処理部２０９における、輪郭線のベクトル化の処理フローチャートである。まず、２値化された画像データに対して、輪郭線を追跡し特徴点の抽出を行う（ステップ２１、２２）。輪郭線追跡によるラスタ／ベクタ変換は、従来の手法を用いても良いが、例えば一般公開されているＲ／Ｖ変換ソフトＰｏｔｒａｃｅを用いても良い。そのアルゴリズムによると、輪郭線を直線で近似し、ベクトルデータに変換するアルゴリズムの概要は以下の通りである。

２値化されたラスタ画像上で１画素が１目盛りに対応し、格子点が整数値を持つような座標系を考える。

輪郭画素の抽出；
輪郭を形成する黒画素を見付け、その点を始点に左に黒画素、右に白画素を見る向きで輪郭線を追跡していく。始点に至るまで追跡を続け、輪郭線の座標値列を１つのｃｌｏｓｅｄｐａｔｈとして記憶する（ステップ２３、２４）。

輪郭画素から特徴点を抽出；
次に、前記各ｃｌｏｓｅｄｐａｔｈ｛ｖ０，ｖ１，・・・，ｖｎ｝に対して、ｓｔｒａｉｇｈｔｐａｔｈ、ｐｏｌｙｇｏｎを以下のように定義する。
ｐ＝｛ｖ０，ｖ１，・・・，ｖｎ＝ｖ０｝；ｃｌｏｓｅｄｐａｔｈとする。
（ｓｔｒａｉｇｈｔｐａｔｈ）
点ａ，ｂとｐの元ｖｊ、ｖｋに対して
ｄ（ｖｊ，ａ）≦１／２，ｄ（ｖｋ，ｂ）≦１／２
かつ各ｉ＝ｊ，・・・，ｋ−１に対して線分ａｂ上の点ｃｉでｄ（ｙｉ，ｃｉ）≦１／２を満たすものが存在する時、点ａとｂを結ぶ線分をｃｌｏｓｅｄｐａｔｈの部分集合｛ｖｊ，ｖｊ＋１，・・・，ｖｋ｝の近似直線という。この時、３つの要素から成るｐの部分集合ｑで、近似直線が存在するものをｓｔｒａｉｇｈｔｐａｔｈｑという。
（ｐｏｌｙｇｏｎ）
（ｉ，ｊ）を０〜ｎ−１までの異なる整数のペアとする時、ｖｉとｖｊを結ぶｐａｔｈを
ｉ≦ｊ⇒ｐｉｊ：＝｛ｖｉ，・・・，ｖｊ｝
ｉ＞ｊ⇒ｐｉｊ：＝｛ｖｉ，・・・，ｖｎ−１，ｖ０，・・・，ｖｊ｝と定義する。
この時、ｐｏｌｙｇｏｎとは、整数の列ｉ０≦ｉ１≦・・・≦ｉｍ−１（ｖｉ０，ｖｉ１・・・，ｖｉｍ−１はｐの元）であって各ｋ＝０，・・・，ｍ−１に対し、ｐｉｋ−１，ｉｋ＋１＋１とｐｉｍ−１，０がｓｔｒａｉｇｈｔｐａｔｈであるものをいう。

輪郭を直線で近似；
ｃｌｏｓｅｄｐａｔｈからｐｏｌｙｇｏｎを構成するとき、上記の条件で座標値の列を選択することになるが、そのようなｐｏｌｙｇｏｎの選び方は複数存在するので、より最適なｐｏｌｙｇｏｎを構成するために以下の二つの決まりを設ける。
（１）多角形を構成する線分の総数がより少ないものを選ぶ。
（２）多角形を構成する線分の数が同じ場合は、各線分に元のｐａｔｈ上の頂点との距離が大きくなればなるほど増大するようなペナルティを付け、そのトータルのペナルティがより小さいものを選択する。

線分列ｖｉｖｊに対して（２）のペナルティ列Ｐｉ，ｊは具体的には式（１）のように与える。但し式（１）は以下の定義に基づくものとする。

・ｄｉｓｔ（ａ，ｂｃ）は点ａから線分ｂｃへの距離を表す。
・Σはｃｙｃｌｉｃｍａｎｎｅｒの順で和をとる。
（１）、（２）の決まりで得られたｐｏｌｙｇｏｎの頂点によって得られる座標値を最終的に特徴点として抽出してベクトルデータとし、表示時にはこの特徴点を結び線分で近似した画像が得られる（ステップ２５）。

上記の手順でベクトルデータに変換された文字画像について、さらにプロファイルＤＢ２０６、及び情報記憶部２０４内のファイルを参照して、端末モニタ上での表示をより向上させるために得られたベクトルデータについて更に加工を施し、加工後のベクトル画像データを画像記憶部に保存しても良い。例えば、端末モニタの縦横サイズに応じて文字画像の縦横サイズを調整したベクトルデータを作成し、画像記憶部に保存しても良い。

実施例２：
実施例２の構成は、実施例１（図２）と同様である。本実施例では、ベクトル変換手法を決定する条件が複数存在し、具体的には「ＣＰＵの処理時間」と「表示文字のサイズ」の大きさをそれぞれ決定条件としている。

図７は、実施例２の処理フローチャートを示し、「ＣＰＵの処理時間」「表示文字のサイズ」に関する情報を参照し、ベクトル変換手法を決定するフローチャートである。

入力画像に対して、画像情報と機種情報を入手する（ステップ３１、３２）。本実施例では特に、機種に関する情報が格納されているプロファイルＤＢ２０６内のデータとして端末機器における端末モニタの縦横サイズとＣＰＵの処理能力、文字画像に関する情報である情報記憶部２０４内のデータとして文字の大きさ、及び文字画像の縦横サイズ（ｐｉｘｅｌ）と前記文字画像のファイルサイズとしている。

次に、前述のＣＰＵの処理能力をＸとし、画像のファイルサイズをＣとした場合、処理時間Ｃ／Ｘを計算により求める（ステップ３３）。処理時間が所定のしきい値ｔよりも小さければ（ステップ３４）、輪郭線をベクトルデータに変換する手法を選ぶ（ステップ３５）。処理時間が所定のしきい値ｔよりも大きい場合は、文字画像の表示時における１文字のサイズを実施例１の方法と同様に（図３のフローチャート）計算により求め（ステップ３６）、しきい値と比較することにより「文字の大きさ」を評価し（ステップ３７）、文字が十分大きい場合は輪郭線をベクトルデータに変換する手法を選択し（ステップ３５）、そうでない場合は芯線をベクトルデータに変換する手法を選択する（ステップ３８）。

このように複数のプロファイルを参照してベクトル変換手法を決定する場合、本実施例のように複数の段階を経て最終的な決定を行っても良いし、全てのプロファイルを総合して決定を行っても良い。更に、複数の段階を経て最終的な決定を行う場合、前述の方法では、まず「処理時間」を評価し、その後「表示時の１文字のサイズ」を考慮する流れとなっているが、ベクトル変換手法の決定条件のうち、どの条件を始めに検討するかは、サーバー側または／およびユーザー側における処理時間や画質、判読性などに対する優先順位によって入れ替えることも可能である。

実施例３：
本実施例は、ベクトル変換処理決定部の前処理として文字コード変換決定部を持つ点に特徴があり、文字画像中の文字に対してパターンマッチングを行い、その精度が高いものはコードに変換し、低いものは実施例１の方法により、ベクトルデータに変換する。

図８は、実施例３の画像配信装置の構成を示す。文字画像に関する情報として、情報記憶部３０４には文字の認識精度に関する情報が格納されている。本実施例では、例えばファイル３０５を、文字画像にパターンマッチングを施すことにより得られた前記文字画像の認識正解率とした場合について説明するが、その他に標準文字パターンとの相違度としても良く、ファイル３０５の内容はこれに限られるものではない。

パターンマッチング法などは公知の方法を用いても良い。例えば、パターンマッチングを経て入力文字パターンと予め登録された複数の標準文字パターンとの間の累積距離（相違度）を得た後、最も累積距離の小さい標準パターンの属するカテゴリを認識結果とする公知の方法がある。

文字画像全体としての文字認識正解率は、各文字における認識正解率の平均値を算出し、その値を元にその後の処理を決定しても良いが、例えば、画像中の文字について認識正解率の下限を考え、その値を文字画像全体の正解率としても良い。

判定部３０６では、入力された文字画像中の文字を文字コードに変換するか否かが判定される。文字コード変換処理部３０９では、前記判定部３０６において、コード変換を行うと判定された画像について文字のコード変換処理が行われる。文字のコード変換については従来の方法を用いても良いが、例えば特許文献５の手法を用いる。

図９は、実施例３の処理フローチャートである。入力文字画像に対してパターンマッチングを行い、文字認識正解率の平均を求める（ステップ４１、４２）。次に、予め定められたしきい値と比較して、前記正解率の平均値を評価する（ステップ４３）。しきい値についてはサーバーまたは／およびユーザーによって設定されているが、例えば、手書き文字などを除く一般の活字の文字認識の精度が９０％以上の精度であるので、正解率が９０％以上である時に文字をコード化し（ステップ４４）、そうでないときベクトル変換処理する（ステップ４５）。正解率の高低を判断する基準はサーバー側で設定する。

実施例４：
実施例４は、実施例１と同様に「表示時の文字サイズ」に応じてベクトル変換手法を決定する。本実施例では、前記文字画像中に異なる大きさの文字列が存在する場合に、実施例１では、文字サイズの画像全体における平均値を算出したが、本実施例では、文字サイズごとに文字列を抽出し、各文字列を含む文字画像についてベクトル変換手法を決定し、更に各々についてベクトル変換処理を施すことを特徴とする。

図１０は実施例４の前処理の構成例を示し、図１１は実施例４の後処理の構成例を示す。実施例１と同様に、表示時の文字サイズをベクトル変換手法の決定条件とするときは、文字列領域抽出部４０３において文字サイズを検出する。同じサイズの文字列ごとに文字列領域が抽出される。文字列領域を抽出する方法としては、従来の方法を用いても良いが、例えば特許文献６の手法を用いて大きさの等しい文字列領域をそれぞれ抽出する。抽出された文字領域は、その画像上での位置情報と共に、文字列領域（文字画像）４０４と領域位置記憶部４０５の１〜Ｎにそれぞれ記憶される。

次に、解析処理部４０６において解析処理がなされ、各文字領域の画像縦横サイズと文字サイズとが、情報記憶部４０７（１〜Ｎ）に格納される。その後は、各文字列領域を入力画像とした場合の実施例１と同様にして、前記情報記憶部４０７とプロファイルＤＢ２０６を参照し、文字列領域ごとにベクトル変換手法を決定し、変換処理を施す。

図１１において、前記文字画像１〜Ｎにベクトル変換処理５０１を施したベクトルデータを、文字画像５０３（１’〜Ｎ’）とする。最後に領域位置記憶部５０２（１〜Ｎ）を参照して、文字画像１’〜Ｎ’を画像合成部５０４において合成し、画像配信部５０５からベクトルデータが配信される。

本発明の画像配信装置の概略構成を示す。本発明の実施例１の画像配信装置の構成を示す。実施例１のベクトル変換手法を決定する処理フローチャートを示す。芯線をベクトルデータに変換する処理フローチャートを示す。細線化処理を説明する図である。輪郭線のベクトル化の処理フローチャートを示す。実施例２の処理フローチャートを示す。実施例３の画像配信装置の構成を示す。実施例３の処理フローチャートを示す。実施例４の前処理の構成例を示す。実施例４の後処理の構成例を示す。

符号の説明

１００画像配信装置
１０１ＣＰＵ
１０２ＲＯＭ
１０３ＨＤＤ
１０４ＲＡＭ
１０５出力Ｉ／Ｆ
１０６入力Ｉ／Ｆ
１０７データ源
２０１入力部
２０２指示部
２０３解析処理部
２０４情報記憶部
２０５ファイル
２０６プロファイルＤＢ
２０７プロファイル
２０８決定部
２０９処理部
２１０画像配信部

Claims

文字画像をベクトルデータに変換して端末機器に配信する画像配信装置であって、前記文字画像における文字の輪郭線をベクトルデータに変換する第１の変換手段と、前記文字画像における文字の芯線をベクトルデータに変換する第２の変換手段と、前記文字画像を受信する端末機器のＣＰＵ処理能力と前記文字画像のファイルサイズを基に処理時間を算出し、前記処理時間が第１の閾値未満のとき前記第１の変換手段を選択し、前記処理時間が前記第１の閾値未満でないとき、前記端末機器のモニタの縦横サイズと前記文字画像の文字の大きさと前記文字画像の縦横サイズを基に表示される文字サイズを算出し、前記表示される文字サイズが第２の閾値を超えているとき前記第１の変換手段を選択し、前記表示される文字サイズが前記第２の閾値を超えていないとき前記第２の変換手段を選択する決定手段と、前記第１または第２の変換手段によりベクトルデータに変換された前記文字画像を前記端末機器に配信する配信手段を有することを特徴とする画像配信装置。
文字画像をベクトルデータに変換して端末機器に配信する画像配信方法であって、決定手段が、前記文字画像を受信する端末機器のＣＰＵ処理能力と前記文字画像のファイルサイズを基に処理時間を算出し、前記処理時間が第１の閾値未満のとき第１の変換手段を選択するステップと、前記処理時間が前記第１の閾値未満でないとき、前記決定手段が、前記端末機器のモニタの縦横サイズと前記文字画像の文字の大きさと前記文字画像の縦横サイズを基に表示される文字サイズを算出し、前記表示される文字サイズが第２の閾値を超えているとき前記第１の変換手段を選択し、前記表示される文字サイズが前記第２の閾値を超えていないとき第２の変換手段を選択するステップと、前記第１の変換手段が、前記文字画像における文字の輪郭線をベクトルデータに変換するステップと、前記第２の変換手段が、前記文字画像における文字の芯線をベクトルデータに変換するステップと、配信手段が、前記第１または第２の変換手段によりベクトルデータに変換された前記文字画像を前記端末機器に配信するステップを有することを特徴とする画像配信方法。