JP5147583B2 - 画像処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、ベクトル化されたイラストや図形を再利用するための画像処理システム及び方法並びにプログラムに関する。

従来より、スキャンした画像データを、文字、図形、イラストなど属性に応じてオブジェクト毎に分割し、分割されたオブジェクトの領域毎に画像データをベクトル化する方法が行われている（特許文献１、特許文献２）。そして、オブジェクト毎にベクトル化されたイラスト等は、新たなイラスト等を作成する際に再利用されることも多い。再利用の方法として、例えば、拡大や縮小を行う場合には、分割されたオブジェクトの外接矩形を操作（アプリケーション上でマウスをドラックする等）することで所望のイラストに対して拡大や縮小が行える。さらに、ベクトル化されたオブジェクト領域のグループ化を解除することによって、そのオブジェクト領域を構成するそれぞれの要素（ベクトルデータ）単位での拡大縮小といった、再利用も可能である。

特開平5-67186号公報 特開2006-18522号公報

しかしながら、再利用しようとするオブジェクト画像データが図形作成ソフトウェアなどによって作成されたイラスト画像の一部であった場合、元々のイラスト画像自体をそのまま再利用する場合と比べて再利用しづらいという課題が存在した。ベクトル化されたイラスト画像データに対してグループ化の解除を行うと外接矩形がそのまま残ってしまい、再利用したいイラスト画像の一部の形状等に応じた適切な外接矩形が表示されなかったためである。

図１８は、上記従来技術においてベクトル化されたイラスト画像のグループ化を解除した場合の一例を示したものである。図１８の（ａ）の１８０１は、外接矩形であり、イラスト領域として領域分割され切り出された範囲を示している。この外接矩形（領域）の中には、３つの要素が含まれており、これらの組み合わせによって１つのイラスト領域となっている。すなわち、１８０５、１８０６及び１８０７の３つの環が描かれており、それぞれの環が他の2つの環とほぼ等距離で接する態様で１つのイラスト領域が構成されている。これをベクトル化した後で、グループ化の解除を行った状態を示したのが図１８の（ｂ）である。図１８の（ｂ）が示すとおり、それぞれの要素１８０５、１８０６、１８０７に対してもイラスト領域全体の外接矩形１８０１と同じ大きさの外接矩形１８０２、１８０３及び１８０４が付いている。さらに、これら外接矩形１８０２、１８０３及び１８０４は重なって表示される（図１８の（ｂ）では、本来重なって表示されるものを分けて示している）。

以上のような状況にあると、グループ化を解除した後の構成要素単位でベクトルデータを操作しようとした場合に、所望のベクトルデータが適切に選択されているのかどうかを把握することが困難であった。また、グループ化を解除した後の各々のベクトルデータに応じた適切な外接矩形表示がされないことで、その拡大や縮小を行う場合に視認性が悪くなり、結果として操作性も下がるといった課題があった。

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を備える。

本発明の画像処理装置は、入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定手段と、関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段と、前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定手段と、生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別手段と、前記処理結果判定手段の判定結果及び前記種類識別手段の識別結果に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出手段と、を有することを特徴とする。

本発明では、ベクトル化されたイラストを再利用する際のユーザの操作性が向上する。

また、本発明によれば、コントロールポイントも含めた外接矩形が表示されるため、ＰＣ等で再利用を行う場合に、ユーザが直感的に各ベクトル記述を把握でき、ベクトルデータの操作が容易になる。

［第１の実施形態］
本発明に係る画像処理方法の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明に係る画像処理システムを示すブロック図である。図２は、図１におけるＭＦＰ（Multi Function Printer）の構成を示すブロック図である。

（画像処理システムについて）
図１において、本発明に係る画像処理システムは、オフィス１０とオフィス２０とをインターネット１０４で接続した環境において使用される。

オフィス１０内に構築されたＬＡＮ１０７には、記録装置としての複合機であるＭＦＰ１００が繋がっている。そしてＭＦＰ１００には、ＭＦＰ１００を制御するマネージメントＰＣ１０１、ローカルＰＣ１０２、文書管理サーバ１０６、文書管理サーバ１０６のためのデータベース１０５が接続されている。

オフィス２０内にはＬＡＮ１０８が構築され、ＬＡＮ１０８には文書管理サーバ１０６、および文書管理サーバ１０６のためのデータベース１０５が接続されている。

ＬＡＮ１０７、１０８にはプロキシサーバ１０３が接続され、ＬＡＮ１０７、１０８はプロキシサーバ１０３を介してインターネットに接続される。

ＭＦＰ１００は、原稿から読み取った入力画像に対する画像処理の一部を担当し、処理結果としての画像データをＬＡＮ１０９を通じてマネージメントＰＣ１０１に入力する機能を有する。また、ローカルＰＣ１０２、もしくは図示しない汎用ＰＣから送信されるページ記述言語（Page Description Language、以下、単に「ＰＤＬ」という。）によるデータを解釈し印刷を行うプリンタとしても機能する。さらには、原稿から読み取った画像をローカルＰＣ１０２もしくは、図示しない汎用ＰＣに送信する機能も有している。

マネージメントＰＣ１０１は、画像記憶手段、画像処理手段、表示手段、入力手段等を含む通常のコンピュータである。マネージメントＰＣ１０１のこれら構成要素の一部がＭＦＰ１００と一体化して、画像処理システムの構成要素となっている。

さらにＭＦＰ１００は、ＬＡＮ１０９によってマネージメントＰＣ１０１に直接接続されている。

（ＭＦＰについて）
図２において、ＭＦＰ１００は、図示しないＡＤＦ （Auto Document Feeder）を有する画像読み取り部１１０を備える。ＡＤＦにより1枚の或いは複数枚が束状になっている原稿を取り込んだ後、画像読み取り部１１０では、原稿の画像を光源で照射し、その反射画像をレンズで固体撮像素子上に結像する。固体撮像素子は所定解像度（例えば６００ｄｐｉ）および所定輝度レベル（例えば８ビット）の画像読み取り信号を生成し、この画像読み取り信号からラスタデータよりなる画像データ（ビットマップ画像データ）が作成される。

ＭＦＰ１００は、記憶装置１１１及び記録装置１１２を有する。通常の複写機能を実行する際には、まず、画像読み取り部１１０で作成された画像データに対しデータ処理装置１１５によって複写用の画像処理が施される。画像処理が施された画像データは記録信号に変換された後、記録装置１１２において記録紙上に当該記録信号に従った記録画像が形成される。複数枚の原稿について複写を行う場合には、１枚毎に記録信号を一旦記憶装置１１１に記憶保持した後、記録装置１１２に順次出力して、記録紙上に記録画像が形成される。

ＭＦＰ１００は、ＬＡＮ１０７との接続のためのネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）１１４を有する。このネットワークＩ／Ｆ１１４を介して、ローカルＰＣ１０２、もしくは図示しない他の汎用ＰＣがプリンタドライバによって変換したＰＤＬデータをデータ処理装置１１５が受け取る。そして、データ処理装置１１５では受け取ったＰＤＬデータを解釈・処理（画像展開処理）し、記録装置１１２により記録画像を形成する。すなわち、ローカルＰＣ１０２からのＰＤＬデータが、ＬＡＮ１０７とネットワークＩ／Ｆ１１４を経てデータ処理装置１１５で記録可能な信号に展開された後、記録装置１１２で記録紙上に画像として記録される。

記憶装置１１１は、例えば、ＲＡＭなどによって構成され、画像読み取り部１１０からのデータや、ローカルＰＣ１０２から出力されるＰＤＬデータをレンダリングし画像化されたデータを保存できる機能を有している。

ＭＦＰ１００は、ＭＦＰ１００自体に設けられたキー操作部などの入力装置１１３、あるいはマネージメントＰＣ１０１が備えるキーボード、ポインティングデバイス等の入力装置（図示せず。）を通じて操作される。これらの操作に従い、データ処理装置１１５ は内部の制御部（図示せず。）によって所定の制御を実行する。

ＭＦＰ１００は、ユーザインターフェースとしての表示装置１１６（例えば、液晶ディスプレイ等）を有する。この表示装置１１６によって、ユーザによる操作入力の状態と、処理すべき画像データとを表示し得る。

記憶装置１１１は、ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）１１７を介して、マネージメントＰＣ１０１から直接制御することもできる。ＬＡＮ１０９は、ＭＦＰ１００とマネージメントＰＣ１０１との間のデータの授受、制御信号授受に用いられる。

（オブジェクト毎の保存について）
図３に、ビットマップ画像データをオブジェクト毎に保存するためのフローチャートを示す。ビットマップ画像データには、上述したようなＭＦＰ１００の画像読み取り部１１０により取得されるものや、ローカルＰＣ１０２上のアプリケーションソフトで作成されたドキュメントをＭＦＰ１００内部でレンダリング処理したものがある。

まず、Ｓ３０１において、画像を構成する要素の属性に応じて領域を分割する処理が行われる。このオブジェクト分割処理によって、文字、写真（自然画像）、イラスト（図面、線画、表）、背景、の各要素別にオブジェクト領域に分割される。

なお、本明細書において「写真」とは、自然画像など画像を構成する同一色の画素が比較的離散しており、その出現色数が所定色数（例えば、２５６階調）以上の画像をいう。一方、「イラスト」とは、図形作成ソフト等によって人工的に作成されたコンピュータグラフィック画像など自然画像に比べて物体の輪郭が明瞭で、その出現色数が所定色数（例えば、２５６階調）以下の画像をいう。そして、写真とイラストとの両方を含んだ、文字や背景ではない何らかの画像を総称して「グラフィック」と呼ぶこととする。

分割された各々のオブジェクト領域は、Ｓ３０２において、ビットマップ画像データのまま、オブジェクトの種類（文字、写真、イラスト、背景）が判定される。

オブジェクトが写真或いは背景と判定された場合には、Ｓ３０３において、ビットマップのままＪＰＥＧに圧縮される。

オブジェクト判定の結果が、イラストの場合には、Ｓ３０４において、ベクトル化処理され、パス化されたデータに変換される。

そして、オブジェクト判定の結果が、文字の場合は、まず、Ｓ３０４において、イラストと同様にベクトル化処理され、パス化されたデータに変換される。併せて、Ｓ３０８において、ＯＣＲ処理が施され、文字コード化されたデータに変換される。

全てのオブジェクトデータと、文字コード化されたデータが一つのファイルとしてまとめられた後、各オブジェクトに対して、最適なメタデータが付与される（Ｓ３０５）。メタデータが付与された各々のオブジェクトは、Ｓ３０６において、ＭＦＰ１００に内蔵されている記憶装置１１１に保存される。保存されたメタデータが付与されたすべてのオブジェクトは、Ｓ３０７において、表示装置１１６の画面に表示される。

（ビットマップ画像データの作成について）
まず、ＭＦＰ１００の画像読み取り部によって取得される場合について説明する。この場合は、画像読み取り部が備えるスキャナによって原稿が読み取られ、これにより原稿上の画像が読み込まれる。ここで読み込まれた画像は、既にビットマップ画像データとなっている。印刷等の記録に適するように必要に応じて画像処理が施される。この画像処理はスキャナに依存し、例えば、色処理やフィルタ処理が行われる。

次に、ＰＣ１０２上のアプリケーションソフトで作成されたドキュメントをＭＦＰ１００内部でレンダリング処理する場合について説明する。

ＰＣ１０２上のアプリケーションソフトを使用して作成した基となる画像データは、図６のステップ６０１において、ＰＣ１０２上のプリンタドライバによってＰＤＬデータに変換され、ＭＦＰ１００に送信される。ここでＰＤＬの例としては、例えば、ＬＩＰＳ（登録商標）、Ｐｏｓｔｓｃｒｉｐｔ（登録商標）等が挙げられる。次にステップ６０２において、ＭＦＰ１００内のインタプリタによってＰＤＬデータが解析され、ディスプレイリストが生成される。このディスプレイリストをレンダリングすることにより、ビットマップ画像データが生成される（Ｓ６０３）。

上記２つの例により生成されたビットマップ画像データに対し、先のオブジェクト分割処理（図３のＳ３０１）がなされる。

次に、画像読み取り部１１０により読み取られる原稿について、図４を用いて説明する。

図４は、画像読み取り部１１０により読み取られる原稿のサンプルとその読取画像データに対しオブジェクト分割処理を行った場合の一例を示す図である。

図４の（ａ）に示された原稿は、プリンタ等の出力装置で紙に印刷されたもので、文字とグラフィック画像によって構成されている。文字については、タイトルのような大きな文字や説明文のような比較的小さな文字の２種類が存在している。また、グラフィック画像については、写真画像と、写真画像よりも出現色数が比較的少ないイラスト画像の２種類の画像が存在している。

このような文字とグラフィック画像が印刷された原稿を、画像スキャナ等の画像読取装置で読み取り、読み取った画像データにオブジェクト分割処理を実行すると、図４の（ｂ）に示されたような各オブジェクト領域に分割される。すなわち、文字（ＴＥＸＴ）領域、イラスト（ＬＩＮＥ、ＴＡＢＬＥ、ＰＩＣＴＵＲＥ）領域、写真（ＰＨＯＴＯ）領域が得られる。

図７は本発明の実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。

７０は画像入力部であり、例えば、スキャナ等の画像読取装置であって、図2の画像読み取り部１１０に相当する。ここから、処理対象となる画像データが入力され、入力画像として取り込まれる。

７１はオブジェクト分割部であり、図４を用いて説明したように入力された画像データをその属性にしたがってオブジェクト毎に分割する。ここで、分割される際のオブジェクトの形状に限定はないが、例えば、矩形が用いられる。図4の場合でいえば、文字（ＴＥＸＴ）領域、線画（ＬＩＮＥ）領域、表（ＴＡＢＬＥ）領域、絵画（ＰＩＣＴＵＲＥ）領域、写真（ＰＨＯＴＯ）領域といった各属性別に矩形領域に分割されている。また、これら分割された領域以外の残りの画像は背景領域となる。これにより、入力画像内に含まれる各種オブジェクト毎に領域特定がなされ、ベクトルデータ化の対象となるイラスト領域の第一段階の特定がなされる。

７２はイラスト領域切出部であり、オブジェクト分割部７１によって得られたイラスト領域の中から任意のイラスト領域を切り出す処理を行う。すなわち、切り出しには、オブジェクト分割によってイラスト領域とされたある領域全体をそのまま切り出す場合とイラスト領域中の一部の領域のみを切り出す場合との両方の場合がある。この処理は、入力画像内の特定されたイラスト領域からベクトルデータ化の対象をさらに絞り込む第二段階のイラスト領域特定処理である。このオブジェクト分割によって得られたイラスト領域についてさらに対象を絞り込みたいユーザは、オブジェクト分割されたイラスト領域のうちベクトルデータ化したい領域の画像データのみを選択することができる。イラスト領域の一部についてのみベクトル化する場合には、例えば、先のユーザインターフェース１１６にタッチペン方式など周知の技術を用いてユーザが所望のイラスト領域を選択できるようにすればよい。

７３は色領域抽出部であり、イラスト領域切出部で切り出されたイラスト領域を構成する個々の画像要素について出現色毎の色領域（色画像データ）を抽出する処理を行う。複数の図形がイラスト領域に存在する場合には、個々の図形同士には色の境界が存在するはずなので、最終的に別個の要素として認識されることになるが、この色領域抽出の段階では代表色毎のグループ分けがなされる。逆に言えば、1つの図形であってもその内部が色分けされていれば当該異なる色の部分は、異なる色領域として抽出される。例えば、円の上半分が青色、下半分が赤色の場合、青色の半円部分と赤色の半円部分とが別個の色領域として抽出される。

７４は輪郭線抽出部であり、抽出された色領域毎に、そこに含まれる図形や線の輪郭線を抽出する処理を行う。この処理によって色別に図形や線の輪郭線を表す画像データが得ることができる。

色領域抽出部７３と輪郭線抽出部７４の処理の関係を、図18に示すイラスト領域１８０１の例（環１８０５が赤色、環１８０６及び１８０７が青色と仮定。）を用いて説明すると以下のようになる。まず、色領域抽出部７３で赤の色領域（１８０５）と青の色領域（１８０６及び１８０７）が抽出される。この段階では色によるグループ分けしか行っておらずそこにどのような形状が含まれているかは認識されない。次いで、輪郭線抽出部７４で各色毎に当該色領域に含まれる線や図形（面）が抽出され、赤の環（１８０５）と青の環（１８０６及び１８０７）があることが抽出される。このようにして、色領域と輪郭線の抽出が行われる。

７５はベクトル化対象確認部であり、ベクトル化する対象の確認を行う。具体的には、輪郭線抽出部７４で抽出された輪郭線の単位でベクトル化するか、イラスト領域切出部７２で切り出した領域単位でベクトル化するかといった、ベクトル化する対象を確認する処理を行う。切り出した領域単位でベクトル化する場合には、当該イラスト領域を構成するすべての色領域及びすべての輪郭線について１つのまとまりとする（グループ化）。後の再利用の際の便宜を考慮して、より小さい単位で予めベクトル化しておきたい場合には、色領域ごとあるいはさらに細かい輪郭線毎にベクトル化すればよい。このように細分化してベクトル化する場合には、上記イラスト領域抽出部７２と同様の手法が利用できる。すなわち、ユーザインターフェース１１６に各色領域及びその下位要素の各輪郭線を表示し、タッチペン方式など周知の技術によってユーザが所望のベクトル化する要素を選択できるようにしてもよい。また、ベクトル化する条件をプログラミングする等によって予め設定しておくことで、ベクトル化する対象を自動的に判断するようにしてもよい。

７６は粗輪郭線情報生成部であり、特に、本実施形態では、輪郭線をベクトルデータで表現する場合に、粗輪郭線情報として、当該輪郭線を定義する描画コマンドの記述（例えば、ＳＶＧのパスコマンド）を生成する処理を行う。ここで生成される粗輪郭データは直線のみで表されるベクトルデータであり、一般にショートベクトルとも呼ばれる（図１１の（ａ）及び図１２の（ａ）を参照）。

７７はベクトル生成部であり、上記粗輪郭線情報生成部７６で生成された粗輪郭データに関数近似処理を施し、滑らかなベクトルデータ（図9の（ａ）及び図１０の（ａ）を参照）として生成する処理を行う。ここで、関数近似には、例えば、周知のスプライン関数やベジェ関数などが用いられる。このように、広い意味でのベクトルデータは、粗輪郭線情報生成部７６及びベクトル生成部７７において生成される。

７８は外接矩形生成部であり、特に、本実施形態では、ベクトル化した領域に対して外接する座標を検出する処理を行う。この、外接矩形生成部７８に関しては、後で詳述する。

以上の各部の働きについて、図１８を参照しつつ説明する。まず、画像入力部７０において原稿が読み込まれ、次いで、オブジェクト分割部７１によって、３つの環を含んだイラスト領域が分割される。次に、イラスト領域切出部７２において３つの環が描かれた領域がユーザの選択などによって切り出される。そして、色領域抽出部７３によって色毎の要素に分けられた後、輪郭線抽出部７４によって環の１つずつが輪郭線として抽出される。次いで、３つの環が1まとまりとしてベクトル化することがユーザの選択によりあるいは自動的に確認される。そして、粗輪郭線情報生成部７６において粗輪郭データが作られ、ベクトル生成部７７において滑らかなベクトルデータにされた後、外接矩形生成部７８おいて、外接矩形（１８０１）が付されることになる。

本発明を適用した画像処理装置の処理方法の一例について、図8のフローチャートを参照しつつ以下説明する。

まず、Ｓ８０１でオブジェクト分割部７１は、オブジェクト分割処理を行う。これは前述したようにスキャナ等で読み取られた画像データに対して属性に応じてオブジェクト毎の分割を行うものである。

続いて、イラスト領域切り出し部７２が、Ｓ８０２の処理を行う。ここでは、Ｓ８０１で分割された各オブジェクトの属性がチェックされ、オブジェクトの種類が判断される。このオブジェクト判断Ｓ８０２において、文字領域と判断された場合には、Ｓ８０３の処理へと進む。Ｓ８０３では、文字部分の切り出しをした矩形座標を取得する。そして、Ｓ８１３の出力時に外接矩形座標として文字切り出し毎に付加をする。一方、オブジェクト判断Ｓ８０２において、イラスト領域と判断された場合には、粗輪郭抽出処理（Ｓ８０４）へと進む。この粗輪郭抽出処理については、図５のフローチャートを用いて説明する。

まず、Ｓ５００で色領域抽出部７３は、切り出されたイラスト領域内の色毎に代表色を選定する。続けて、Ｓ５０１で、選定された代表色に従い、当該代表色を有する領域に分割して色領域（色画像）を取得する。

そして、輪郭線抽出部７４は、Ｓ５０１において分けられた色領域毎に、そこに含まれる図形（面）や線といった要素の輪郭線を抽出する（Ｓ５０３）。

色領域分割部７３による代表色に基づく色要素毎のグループ分け及び輪郭線抽出部７４による図形等の輪郭線の抽出が終わると、ベクトル化対象確認部７５の処理、Ｓ５０３へと進む。

ベクトル化対象確認部７５では、ベクトル化の対象を、切り出されたイラスト領域単位とするか、それともさらに細かな単位（色領域単位あるいは輪郭線単位）とするかの確認がなされる。

最後に、ベクトル化対象となったイラスト領域に対し、粗輪郭線情報生成部７６が、選定した代表色と、抽出された輪郭線とを用いて、得られる領域をベクトル化して粗輪郭データを生成する（Ｓ５０４）。このベクトル化は、例えば、ＳＶＧの記述で、輪郭線をＰａｔｈコマンドで、内部色をＦｉｌｌコマンドで記述した粗輪郭線情報を生成することで実現する。

このようにＳ８０４では、切り出されたイラスト領域内の代表色の選定、選定された代表色による色領域のグループ分け、当該色領域毎の輪郭線の抽出及び粗輪郭線情報の生成までの各処理が行われる。

次に、Ｓ８０５では、ベクトル化生成部７７は、Ｓ８０４で得られた粗輪郭データに基づき関数近似処理を行う。具体的には、前記粗輪郭抽出処理で抽出された粗輪郭データ（ＳＶＧのパスコマンド等で表される）で表される粗輪郭線に対し関数近似処理を行い、これにより滑らかなベクトルデータを生成する。上述の通りここでの関数近似には、周知のスプライン関数やベジェ関数などが用いられる。

次に、外接矩形生成部７８は、Ｓ８０６以下の処理を行い、外接矩形を得る。まず、Ｓ８０６では、Ｓ８０５の関数近似処理が正常に終了したか否かについて処理結果判定を行う。正常に終了したか否かの判定は、関数近似処理においてエラーが発生することなく終わったかどうかで判断される。関数近似処理でエラーが発生する場合の例としては、座標点が多すぎて関数近似を行うためのメモリ領域が不足してしまう場合、近似した結果の座標点があまりにも距離の遠いところに現れる場合などがある。

関数近似処理が正常に終了したと判定された場合には、当該関数近似処理で生成されたベクトルデータの種類が線ベクトルなのか面ベクトルなのかを識別する処理を行う（Ｓ８０８）。ここで面ベクトルと判定された場合には、面の外接矩形を導出する処理（Ｓ８０９）へと進む。Ｓ８０９では、面ベクトルを構成する外側輪郭のアンカポイント及びコントロールポイントに基づいて外接矩形の座標を導出する。より詳細には、当該面ベクトルについての上記全てのアンカポイント及びコントロールポイントの座標点から最も左上、右上、左下、右下にあたる座標を求め、当該面ベクトルに外接する矩形を得る。すなわち、複数の座標点から基準となる任意の座標点を決め、当該座標点に基づきＸ座標とＹ座標について最大値と最小値をそれぞれ求めることで、外接矩形となる四角の座標を得ることができる。なお、複数の座標点を基に、最も左上、右上、左下、右下にあたる座標を求める方法に関しては、上記以外の周知の方法を適用することが可能である。

図９は、ドーナツ形状の面ベクトルに対する外接矩形導出の例を示した図である。図９の（ａ）では、当該面ベクトルの外側輪郭について４個のアンカポイント及び８個のコントロールポイントが確認できる。これら外側輪郭のアンカポイント及びコントロールポイントの全ての座標点から外接矩形座標が導出され、図９の（ｂ）に示すような外接矩形が得られる。

Ｓ８０８で、線ベクトルと判定された場合には、線の外接矩形座標を導出する処理（Ｓ８１０）へと進む。Ｓ８１０では、線ベクトルのアンカポイント及びコントロールポイントに基づいて外接矩形を得る。この場合の外接矩形を得る方法は面ベクトルの場合と同様である。すなわち、当該線ベクトルについての上記全てのアンカポイント及びコントロールポイントの座標点を基に最も左上、右上、左下、右下にあたる座標を求め、当該線ベクトルに外接する矩形を得る。図１０は、円弧状の線ベクトルに対する外接矩形導出の例を示した図である。図１０の（ａ）では、当該線ベクトルについてそれぞれ２個ずつアンカポイントとコントロールポイントが確認できる。これらアンカポイント及びコントロールポイントの全ての座標点から外接矩形座標が導出され、図１０の（ｂ）に示すような外接矩形が得られる。

一方、Ｓ８０６で関数近似処理が正常に終了しなかったと判定された場合には、Ｓ８０７へと進み、上記粗輪郭データにより表された輪郭線が線粗輪郭か面粗輪郭かを判定する。ここで面粗輪郭と判定された場合には、当該面粗輪郭を構成する外側輪郭の全てのアンカポイントに基づいて外接矩形を得る（Ｓ８１１）。外接矩形を得る方法は、コントロールポイントが存在しない点を除きＳ８０９の場合とほぼ同様である。すなわち、当該面ベクトルについての全てのアンカポイントの座標点を基に最も左上、右上、左下、右下にあたる座標を求め、当該面粗輪郭に外接する矩形を得ることができる。図１１は、この面粗輪郭に対する外接矩形導出の例を示した図である。図１１の（ａ）では、面粗輪郭について内外それぞれ２８個ずつ合計５６個のアンカポイントが確認できる。これらアンカポイントの全ての座標点から外接矩形座標が導出され、図１１の（ｂ）に示すような外接矩形が得られる。

Ｓ８０７で、線粗輪郭と判定された場合も面粗輪郭の場合と同様の方法により、当該線粗輪郭に外接する矩形を得ることができる。図１２は、この線粗輪郭に対する外接矩形導出の例を示した図である。図１２の（ａ）では、線粗輪郭について７個のアンカポイントが確認できる。これらアンカポイントの全ての座標点から外接矩形座標が導出され、図１２の（ｂ）に示すような外接矩形が得られる。

以上のとおり、関数近似処理が正常に終了したか否かの判定結果とベクトルデータの種類の識別結果に応じて外接矩形の座標が導出される。

Ｓ８０３、Ｓ８０９、Ｓ８１０、Ｓ８１１及びＳ８１２の各処理が終われば、Ｓ８１３の出力記述処理へと進む。

Ｓ８１３では、前述した外接矩形を示す座標が付いたベクトルデータの出力記述を行う。出力記述は、出力するフォーマットに応じて変わり得るものであり、フォーマットに応じて出力処理は変更され、適切な描画記述に出力記述が行われる。例えば、前述のＳＶＧパスコマンドを生成してこの出力記述はなされる。

図１６は、この出力記述処理の詳細を示すフローチャートである。まず、Ｓ１６０１において、出力記述するデータの認識処理を行う。ここでの認識の対象は、外接矩形の座標及びベクトルデータの座標である。次に、認識した座標が外接矩形の座標かベクトルデータの座標かを判定する（Ｓ１６０２）。

ベクトルデータの座標と判定された場合には、ベクトル座標用の出力記述を行う（Ｓ１６０３）。この際、ベクトルデータの座標の精度は予め決められたビット精度で出力記述がなされる。例えば、float精度で出力することが指定されていた場合には、float精度で出力記述が行われる。

外接矩形の座標の場合には、外接矩形座標用の出力記述を行う（Ｓ１６０４）。この際、外接矩形の座標の精度は予め決められたビット精度で出力記述がなされる。例えば、int精度で出力することが指定されていた場合には、int精度で出力記述が行われる。

なお、出力記述のビット精度を決める処理は、Ｓ８１３の出力記述を行う段階でなくてもよい。関数近似処理を行う際にビット精度を反映させ、外接矩形座標導出時に、外接矩形のビット精度を反映させることで同様の結果を得ることができる。

また、外接矩形の座標のビット精度は一定である必要はなく、適宜変更してもよい。外接矩形の座標のビット精度を変更する場合の処理について図１７のフローチャートを用いて説明する。

なお、先の図１６の処理との違いは、認識した座標が外接矩形の座標かベクトルデータの座標かを判定する処理と外接矩形座標用の出力記述を行う処理との間に外接矩形の大きさ（面積）を認識する処理が挿入されている点である。したがって、この面積認識処理を中心に説明する。

Ｓ１７０２で、外接矩形の座標と判定された場合、直ちにその出力記述処理（Ｓ１７０４）を行うのではなく、その前に、外接矩形の面積を認識する処理を行う（Ｓ１７０５）。そして、この処理の認識結果である認識された面積に基づいて外接矩形の座標用の出力記述処理を行う（Ｓ１７０４）。具体的には、外接矩形の座標の精度について、外接矩形の面積とビット精度との対応関係を予め決めておき、そこから得られるビット精度で出力記述を行う。例えば、外接矩形の面積が１０以下の場合はfloat精度、それより大きい場合はint精度と予め定めていた場合において、面積が８であれば、当該対応関係に従って外接矩形の座標はfloat精度で出力記述が行われる。

以上のようにして、スキャナ等で読み取られた原稿からイラスト領域が抽出され、当該イラスト領域の画像データからベクトル化されたデータが作成される。

そして、任意のイラスト領域について、出現色毎の色領域、色領域毎の輪郭線まで細分化しこれらのまとまりとしてベクトル化することにより、再利用時のグループ化の解除で、輪郭線単位で外接矩形をつけることが可能となる。

図１９に、本実施形態によって、ベクトル化を行ったイラスト領域に対して、グループ化を解除した場合に付される外接矩形の具体例を示す。図１９の（ａ）の１９０１は、イラスト領域として領域分割され切り出された矩形領域を示している。この矩形領域の中には、図１８と同様に、３つの要素が含まれており、これらの組み合わせによって１つのイラスト領域となっている。すなわち、１９０５、１９０６及び１９０７の３つの環が描かれており、それぞれの環が他の2つの環とほぼ等距離で接する態様で１つのイラスト領域が構成されている。

１９０５乃至１９０７の各要素は、別個の図形（輪郭線）として抽出された上で１つのイラスト領域としてベクトル化されたものである。このベクトル化されたデータについて、グループ化を解除した状態を示しているのが図１９の（ｂ）である。図１９の（ｂ）では、各要素１９０５、１９０６、１９０７に対してそれぞれに外接矩形が付されている。これにより、ベクトル状態で再利用できる範囲が明確になり、グループ化を解除した際の視認性や操作性が向上する。

なお、再利用の作業は、ＭＦＰ１００とＬＡＮ１０７で接続されたローカルＰＣ１０２において、任意の図形編集ソフトウェアを用いて行うことが考えられるが、ＭＦＰ自体にそのような編集機能を持たせてもよい。もちろん、フロッピー（登録商標）ディスクやＵＳＢメモリなどの記憶媒体にベクトルデータを一時的に保存し、ＬＡＮ等で接続されていない他の独立したＰＣ等で行ってもよい。

［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態に関して説明する。ここでは、第１の実施形態と共通する構成についての説明は省略し、第2の実施形態において特徴となる点を中心に処理の説明を行うこととする。

第２の実施形態における画像処理装置の構成も、図７に示したブロック図で表される。図１３は、第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の概略を示したフローチャートである。

第一の実施形態と異なっているのは、Ｓ１３０９及びＳ１３１０において外接矩形が導出されてから以降の処理（Ｓ１３１４乃至Ｓ１３１７）である。したがって、Ｓ１３０１（オブジェクト分割処理）からＳ１３１２（面粗輪郭から外接矩形を導出する処理）までの各処理及びＳ１３１３の出力記述処理についてはその説明を省略する。

まず、Ｓ１３１４の処理が行われるのは、Ｓ１３０９において、面ベクトルに外接する矩形が導出された後である。Ｓ１３１４では、導出された外接矩形が入力画像の枠をはみ出していないかどうか、すなわち、コントロールポイントが入力画像の枠内か否かを判断する入力画像枠内外判定がなされる。当該外接矩形が入力画像の枠内に収まらず、幅方向或いは高さ方向にずれ、入力画像の枠の外側に一部でも位置している場合には、枠外と判定される。図２０は、外接矩形が入力画像の幅方向を越えてはみ出ている状態を示している。

一方、当該外接矩形が入力画像の枠内に収まっている場合には、そのままＳ１３１３へと進み、外接矩形座標が付いたベクトルデータの出力記述処理が行われる。

Ｓ１３１４で、外接矩形が入力画像からはみ出していると判定された場合には、Ｓ１３１６の外接矩形座標の補正処理へと進む。この外接矩形座標の補正は、入力画像の枠からはみ出ている部分について、幅方向及び高さ方向の座標を修正し、入力画像の枠内に入るような座標に置き換える処理を行う。例えば、入力画像の枠から一定の距離だけ内側になるように幅方向或いは高さ方向又はその両方について外接矩形の座標を修正する。また、入力画像の枠内であればよいので、入力画像の枠と重なるように外接矩形の端を合わせてもよい。図２１は、図２０において外接矩形のはみ出ていた部分を補正し、入力画像の枠に合うようにその端を揃えた様子を示している。

外接矩形座標の補正処理が終わると、Ｓ１３１３へと進み、補正された外接矩形座標が付いたベクトルデータの出力記述処理を行う。

まったく同様の処理が、Ｓ１３１０で線ベクトルに対し外接する矩形が導出された後に、Ｓ１３１５及びＳ１３１７において行われる。すなわち、当該線ベクトルの外接矩形が入力画像の枠をはみ出しているか否かが判定され（Ｓ１３１５）、はみ出している場合には外接矩形の座標を補正する処理が行われる（Ｓ１３１７）。
ここで、面粗輪郭及び線粗輪郭の外接矩形に対しては、上述のような入力画像の枠をはみ出しているか否かを判定する処理やそれに続く補正処理が行われることはない。これは、粗輪郭の場合にはアンカポイントのみで外接矩形の導出がなされるためであり、入力画像の枠を超えて外接矩形が導出されることはあり得ないからである。

なお、図１３のフローチャートでは、外接矩形座標が画像の幅高さを超えるか否かの判定を、外接矩形を付けてから行っている。しかし、外接矩形を導出する段階で判定を行い、その判定結果に応じて補正を行い、その後に外接矩形を付けてもよい。

［第３の実施の形態］
本発明の第３の実施形態に関して説明をする。ここでは、第１及び第２の実施形態と共通する構成についての説明は省略し、第３の実施形態において特徴となる点を中心に処理の説明を行うこととする。

図１４は、本実施形態におけるユーザインターフェースの構成を示した概略図である。１４０１はユーザインターフェース画面である。１４０２はベクトル変換処理を実行する場合に選択するボタンであり、１４０３はベクトル変換処理を実行しない場合に選択するボタンである。ベクトル変換処理を実行するボタン１４０２が選択されると、ファイルフォーマット選択画面１４０４がユーザインターフェース画面１４０１上に重ねて表示される。このファイルフォーマット画面１４０４自体は最初から表示しておき、ボタン１４０２がＯＮになってはじめて選択可能になるようにしてもよい。このファイルフォーマット選択画面１４０４には、ＰＤＦ１４０５、ＳＶＧ１４０６、ＸＭＬ１４０７、3つが示されている。なお、選択可能なファイルフォーマットがこの3つに限られる必要はなく、これらはあくまで例示に過ぎない。ファイルフォーマット選択画面１４０４に表示された選択肢の中から、任意のファイルフォーマットを選択し、続いてスタートボタン１４０８が選択されることによってベクトル変換処理が実行される。なお、選択したファイルフォーマットを止めたい場合には、キャンセルボタン１４０９を選択する。

ここまで説明したユーザインターフェースからの指示による処理をフローチャート図１５に示す。

ユーザインターフェース画面において、ベクトル変換処理を実行するボタン１４０２が選択されると図１5の処理が開始される。

図１５の処理が図８の処理と異なるのは、関数近似処理が正常に終了したか否かの判定処理とベクトルデータの種類（面／線）を判定する処理との間に、外接矩形導出処理が必要かどうかを判定する処理が挿入されている点である。したがって、外接矩形導出処理が必要かどうかを判定する処理（Ｓ１５１４及びＳ１５１５）を中心に以下説明を行い、その他の処理についてはその説明を省略する。

Ｓ１５０６で関数近似が正常に終了したと判定された場合には、Ｓ１５１４へと進み、外接矩形導出処理が必要か否かを判定する処理を行う。この判定は、ベクトル変換処理の実行を選択する際に併せて選択されたファイルフォーマットの種類（例えば、ＳＶＧ）を確認することでなされる。例えば、ファイルフォーマットがＰＤＦ及びＳＶＧについては外接矩形を導出する必要なし、ＸＭＬについては外接矩形の導出が必要というように予め設定をしておく。このようにファイルフォーマットの種類毎に、予め外接矩形導出の必要性が設定されていることから、ファイルフォーマットの種類を確認することで、外接矩形処理が必要か否かを判断し変更することができる。

上述の例において、ユーザインターフェースにおいてＰＤＦが選択された場合には、外接矩形導出の処理は必要なしと設定されているので、直ちにベクトルデータの出力記述を行うことになる（Ｓ１５１３）。また、ユーザインターフェースでＸＭＬが選択された場合には、外接矩形導出の処理が必要となるため、Ｓ１５０８へと進み、その前段階であるベクトルデータの種類識別処理を行う。

Ｓ１５０６で関数近似が正常に終了しなかったと判断された場合の処理もほぼ同様である。すなわち、Ｓ１５１５へと進み、外接矩形導出処理が必要か否かを判定し、その判定結果にしたがって、直ちにベクトルデータの出力記述を行うか（Ｓ１５１３）、ベクトルデータの種類判定処理を行うＳ１５０７。
以上、３つの実施形態について詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスクがある。また、更に、記録媒体としては、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、その接続先のホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。また、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

本発明に係る画像処理装置を示すブロック図である。 図１におけるＭＦＰを示すブロック図である。 第１の実施形態で説明する画像処理装置のフローを示す図である。 第１の実施形態で説明する原稿画像のサンプルと領域分割の例を示した図である。 第１の実施形態で説明するイラスト領域のベクトル化処理を説明する図である。 第１の実施形態で説明するＰＣからのデータをビットマップにするフロー図である。 第１の実施形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。 第１の実施形態のフローを示す図である。 本発明の面ベクトルデータと外接矩形をつけた例を示す図である。 本発明の線ベクトルデータと外接矩形をつけた例を示す図である。 本発明の面粗輪郭データと外接矩形をつけた例を示す図である。 本発明の線粗輪郭データと外接矩形をつけた例を示す図である。 第２の実施形態のフローを示す図である。 第３の実施形態のユーザインターフェースの例を示す図である。 第３の実施形態のフローを示す図である。 第４の実施形態のフローを示す図である。 第４の実施形態の出力部のフローを示した図である。 従来の課題の例を示す図である。 本発明を適用した課題の解決例を示した図である。 入力画像と外接矩形の関係を示した図である。 入力画像に合わせて外接矩形を補正した場合の例を示した図である。

符号の説明

７０：画像入力部
７１：オブジェクト分割部
７２：イラスト領域切り出し部
７３：色領域抽出部
７４：輪郭線抽出部
７５：ベクトル化対象確認部
７６：粗輪郭線情報生成部
７７：ベクトル生成部
７８：外接矩形生成部
１００：ＭＦＰ
１０１：マネージメントＰＣ
１０２：ローカルＰＣ
１０３：ＰＲＯＸＹサーバ
１０４：インターネット
１０５：データベース
１０６：文書管理サーバ
１０７：ＬＡＮ
１０８：ＬＡＮ
１１０：画像読み取り部
１１１：記憶装置
１１２：記録装置
１１３：入力装置
１１４：ネットワークインターフェース
１１５：データ処理装置
１１６：表示装置
１１７：ネットワークインターフェース
１４０１：ユーザインターフェース画面
１４０２：選択ボタン
１４０３：選択ボタン
１４０４：ファイルフォーマット画面
１４０５：ＰＤＦ
１４０６：ＳＶＧ
１４０７：ＸＭＬ
１４０８：スタートボタン
１４０９：キャンセルボタン
１８０１：外接矩形
１８０２：外接矩形
１８０３：外接矩形
１８０４：外接矩形
１８０５：イラスト
１８０６：イラスト
１８０７：イラスト
１９０１：外接矩形
１９０２：外接矩形
１９０３：外接矩形
１９０４：外接矩形
１９０５：イラスト
１９０６：イラスト
１９０７：イラスト

Claims (12)

1. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定手段と、
   関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段と、
   前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定手段と、
   生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別手段と、
   前記処理結果判定手段の判定結果及び前記種類識別手段の識別結果に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記外接矩形座標導出手段は、前記処理結果判定手段によって関数近似処理が正常に終了と判定された場合には関数近似処理された後の座標から外接矩形の座標を導出し、正常に終了しなかったと判定された場合には関数近似処理される前の座標から外接矩形の座標を導出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定手段と、
   特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段と、
   生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別手段と、
   前記種類識別手段によって識別された種類に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出手段と、
   前記外接矩形座標導出手段により導出された座標が入力画像の枠内か否かを判定する入力画像枠内外判定手段と、
   前記入力画像枠内外判定手段により枠外であると判定された場合に前記外接矩形座標導出手段により導出された外接矩形座標を補正する手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定手段と、
   関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段と、
   前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定手段と、
   生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別手段と、
   前記処理結果判定手段の処理結果及び前記種類識別手段によって識別された種類に応じて、外接矩形座標を求める外接矩形座標導出手段と、
   出力するフォーマットを確認する出力フォーマット確認手段と、
   前記出力フォーマット確認手段で確認されたフォーマットに応じて出力処理を変更する手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定手段と、
   関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段と、
   前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定手段と、
   生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別手段と、
   前記処理結果判定手段の判定結果及び前記種類識別手段によって識別された種類に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出手段と、
   前記外接矩形座標によって表される外接矩形の面積を認識する面積認識手段と、
   前記面積認識手段の認識結果に応じて前記外接矩形座標導出手段で導出された外接矩形座標の出力する精度を変更する手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
6. 前記イラスト領域特定手段で特定されたイラスト領域から色領域を抽出する色領域抽出手段と、
   前記色領域抽出手段によって抽出された色領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段を更に備え、
   前記イラスト領域の画像データには、前記色領域の画像データ又は前記輪郭線の画像データが含まれる
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記種類識別手段は、面ベクトルか線ベクトルかを識別することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定ステップと、
   関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成ステップと、
   前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定ステップと、
   前記生成したベクトルデータの種類を識別する種類識別ステップと、
   前記処理結果判定ステップでの判定結果及び前記種類識別ステップでの識別結果に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出ステップと、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
9. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定ステップと、
   特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成ステップと、
   生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別ステップと、
   前記種類識別ステップで識別された種類に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出ステップと、
   前記外接矩形座標導出ステップで導出された座標が入力画像の枠内か否かを判定する入力画像枠内外判定ステップと、
   前記入力画像枠内外判定ステップで枠外であると判定された場合に前記外接矩形座標導出ステップで導出された外接矩形座標を補正するステップと、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
10. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定ステップと、
    関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成ステップと、
    前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定ステップと、
    生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別ステップと、
    前記処理結果判定ステップでの処理結果及び前記種類識別ステップで識別された種類に応じて、外接矩形座標を求める外接矩形座標導出ステップと、
    出力するフォーマットを確認する出力フォーマット確認ステップと、
    前記出力フォーマット確認ステップで確認されたフォーマットに応じて出力処理を変更するステップと
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
11. 入力画像内のイラスト領域を特定するイラスト領域特定ステップと、
    関数近似処理を用いて、特定された前記イラスト領域の画像データからベクトルデータを生成するベクトルデータ生成ステップと、
    前記関数近似処理が正常に終了したか否かを判定する処理結果判定ステップと、
    生成された前記ベクトルデータの種類を識別する種類識別ステップと、
    前記処理結果判定ステップでの判定結果及び前記種類識別ステップで識別された種類に応じて外接矩形座標を求める外接矩形座標導出ステップと、
    前記外接矩形座標によって表される外接矩形の面積を認識する面積認識ステップと、
    前記面積認識ステップでの認識結果に応じて前記外接矩形座標導出ステップで導出された外接矩形座標の出力する精度を変更するステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
12. コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。

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