JPH08166959A

JPH08166959A - 画像処理方法

Info

Publication number: JPH08166959A
Application number: JP6307489A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Fukuda; 康男福田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1994-12-12
Filing date: 1994-12-12
Publication date: 1996-06-25

Abstract

(57)【要約】【目的】画像データベースに画像を登録する際のキー
ワードの入力処理を容易にすること。【構成】入力画像から文字領域を取り出す画像領域分
離手段５０１と、取り出された文字領域の文字を認識し
て文字サイズと文字コードを抽出する文字認識手段５０
２と、前記抽出された文字サイズに応じて大きな文字サ
イズの文字列をキーワードとして選択するキーワード生
成手段５０３と、生成されたキーワードと入力画像を共
に登録するデータベース部５０４を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力した画像情報から
キーワードやタイトルなどの画像情報を管理するための
情報を抽出することのできる画像処理方法に関するもの
である。

【０００２】また、本発明は、入力した画像情報から抽
出する部分画像情報を、オペレータの操作無しに選択す
ることのできる画像処理方法に関するものである。

【０００３】また、本発明は、入力した画像情報から部
分的に画像情報を抽出し、文字認識することのできる画
像処理方法に関するものである。

【０００４】

【従来技術】従来、文字認識装置文字認識装置を備えた
画像データベースにおいて、文字認識の結果得られた文
字列を文書作成の際に利用するものはあった。

【０００５】従来、入力した画像情報に付加するキーワ
ードやタイトル（ファイル名称）を、オペレータにより
キーボードから直接入力するものはあった。

【０００６】従来、入力した画像情報に付加するキーワ
ードやタイトル（ファイル名称）などの付加する情報を
当該画像情報から抽出する場合には、画像情報中の予め
定められた領域の画像情報を取り込むか、オペレータに
より抽出する領域を指定するものはあった。

【０００７】

【発明が解決しようとしている課題】そのため、入力画
像をデータベースに登録する際には、キーワード、タイ
トル（ファイル名称）、抽出する領域等の情報はオペレ
ータの手操作により入力しなければならず、データベー
ス登録の自動化を阻んでいる。

【０００８】また、データスベース登録の際にキーワー
ドなどの付加情報を入力せず、単に画像情報を登録する
のみの方法も考えられるが、その場合、登録された画像
情報をキーワードによる検索が不可能となり、データベ
ースとしての能力が非常に低いものとなってしまうとい
う欠点がある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は画像情報を入力し、前記入力した画像情報
に存在する文字の各々について大きさを識別し、前記識
別された大きさに従って、任意の文字を選択し、前記選
択された文字を、前記入力した画像情報とともに記憶す
るキーワードとして用いる画像処理方法を提供する。

【００１０】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記選択する文字は、画像情報から識別された文
字の大きさにより定める基準の大きさよりも大きい文字
とする。

【００１１】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードとともに記憶する画像情報を、デ
ータベースとして用いる。

【００１２】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記選択された文字を認識して得た文字コードを
前記キーワードとして用いる。

【００１３】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードは文字列単位とする。

【００１４】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記選択された文字を予め定められたキーワード
の制限に応じて再度選択する。

【００１５】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記選択する文字は、識別された文字の大きさが
大きい順に選択する。

【００１６】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードに替えて、ファイル名称とする。

【００１７】上記課題を解決するために、本発明は、画
像情報を入力し、前記入力した画像情報から文字領域を
抽出し、前記抽出した文字領域の画像を文字認識して文
字サイズ及び文字コードを抽出し、前記抽出された文字
サイズに応じて特定の文字サイズの文字コードを前記入
力した画像情報のキーワードとして登録する画像処理方
法を提供する。

【００１８】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記特定の文字サイズは、画像情報から抽出され
た文字の大きさにより定める基準の大きさよりも大きい
サイズとする。

【００１９】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードとともに登録した画像情報を、デ
ータベースとして用いる。

【００２０】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードは文字列単位とする。

【００２１】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記特定サイズの文字コードを予め定められたキ
ーワードの制限に応じて選択した後、キーワードとして
登録する。

【００２２】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードに替えて、ファイル名称とする。

【００２３】上記課題を解決するために、本発明は複数
の文字を含む画像情報から、特定の文字サイズの文字を
抽出し、前記抽出された文字に従ってキーワードを生成
し、前記生成されるキーワードとともに画像情報を登録
する画像処理方法を提供する。

【００２４】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記特定の文字サイズは、画像情報からに含まれ
る文字の大きさにより定める基準の大きさよりも大きい
文字とする。

【００２５】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードとともに登録する画像情報を、デ
ータベースとして用いる。

【００２６】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記抽出された文字を認識して得た文字コードを
前記キーワードとして用いる。

【００２７】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードは文字列単位とする。

【００２８】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記抽出された文字を予め定められたキーワード
の制限に応じて選択した後、キーワードを生成する。

【００２９】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記抽出する文字は、識別された文字の大きさが
大きい順に選択する。

【００３０】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードに替えて、ファイル名称とする。

【００３１】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記キーワードを表示し、前記表示されたキーワ
ードに対して入力される修正情報により修正したキーワ
ードを採用する。

【００３２】

【実施例】本発明の画像処理方法を適用する画像処理装
置の構成ブロック図を図８に示す。

【００３３】図８において、１は中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）であって、ＲＯＭ２に格納されている制御プログラ
ムに従って各種処理の制御を行う。２はリードオンリー
メモリ（ＲＯＭ）であり、後述するフローチャートの制
御プログラムや、例えば像域分離等の各種処理において
使用する予め定まっている値であるパラメータや、文字
認識に用いる標準パターンを格納する辞書を格納する。
３はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、各処理
途中で生ずる値を格納するためのワーキングメモリとし
て活用するエリアを備え、また、スキャナ６や通信手段
により公衆回線やその他の回線により入力した画像情報
等を格納する。ハードディスク（ＨＤ）４及びフロッピ
ーディスク（ＦＤ）５は、画像データベースとして用い
る画像情報及びキーワード、タイトル（ファイル名称）
等の付加情報を記憶する。６は原稿を光学的に読み取っ
て入力するスキャナ、７はキーボード、８はポインティ
ングデバイス、９はＬＢＰ或はインクジェットプリンタ
等のプリンタ、１０はＣＲＴ、液晶表示器等の表示器、
１１はかく構成間の情報の授受を行うためのデータバス
である。

【００３４】図５は、本発明の一実施例の画像処理装置
の機能的な構成を示すブロック図であり、枠５００の内
部が画像情報を入力してからの本実施例における画像処
理装置に含まれる構成であり、ＣＰＵ１の制御により実
行される。図５において、スキャナ６等により入力した
入力画像は画像領域分離手段５０１に渡し、画像領域分
離処理を行った後に、文字認識手段５０２により文字列
を生成し、キーワード生成手段５０３によりキーワード
を生成し、生成されたキーワードは入力画像とともにデ
ータベース部５０４に登録される。

【００３５】図１は、本発明の一実施例の画像データベ
ースを扱うことのできる画像処理装置における入力画像
のデータベースへの登録の大まかな処理を示すフローチ
ャートである。

【００３６】まず、画像領域分離手段５０１により入力
画像から文字や図形、イメージ等の画像データの有る部
分を矩形で囲むように分離して、ブロック化し、各ブロ
ック内の画像の内容により各ブロックを分類する（Ｓ１
０１）。ここでは仮に分離した結果、入力画像から文字
領域と画像領域とに分類されるものとする。すなわち例
えば、入力画像が図２に占めすような画像であった場
合、Ｓ１０１による処理の結果として、画像の存在領域
により図３に示すようなＢ３０１〜Ｂ３０７の７ブロッ
クに分離され、そのブロックの画像を解析することによ
りＢ３０１〜Ｂ３０６は文字ブロック、Ｂ３０７は画像
ブロックと分類される。この分類された結果、文字部画
像領域情報を文字認識手段５０２に渡す（Ｓ１０１）。

【００３７】次に、文字部画像領域と判定された各画像
領域（Ｂ３０１〜Ｂ３０７）に対して文字認識手段５０
２により文字認識を行う。まず渡された文字部画像領域
情報により取り出される各ブロックの画像情報からヒス
トグラムを取ることなどにより１つの文字パターンごと
に画像情報を切り分ける（文字切り処理）。例えば、図
３の文字部画像領域Ｂ３０２に対して文字きり処理を行
った結果は図４の様になり、一文字画像領域Ｂ４０１〜
Ｂ４０９に切り分けられる。この切り分けられた各一文
字画像領域の画像情報を、ＲＯＭ２に格納されている文
字辞書の標準パターンとパターンマッチング処理を行
い、各一文字画像領域の画像が表わす文字を認識し、
「文字の大きさ」及び「文字（文字コード）」の情報を
各一文字画像領域毎にキーワード生成手段５０３に出力
する（Ｓ１０２）。

【００３８】次に、Ｓ１０２の結果を元にキーワード生
成手段５０３はその入力画像のキーワードを生成する
（Ｓ１０３）。図６は、キーワード生成処理Ｓ１０３の
詳細な処理を示すフローチャートである。まず、各文字
部画像領域の文字の大きさに関する情報を調べ、同一の
大きさの文字を結合し、文字列を生成する。例えば図３
の各文字部画像領域Ｂ３０１〜Ｂ３０６を文字認識手段
５０２により解析した結果キーワード生成手段５０３に
渡された情報が、Ｂ３０１では２４ポイントの文字Ｂ３０２では３６ポイントの文字（「観音株式会社」）
と、４８ポイントの文字（「新製品説明会」）の文字Ｂ３０３では２４ポイントの文字Ｂ３０４、Ｂ３０５、Ｂ３０６では１８ポイントの文字であったとする。この場合、Ｂ３０２に含まれている文
字列全体は「観音株式会社新製品説明会」であるが、
「観音株式会社」と「新製品説明会」は文字の大きさが
異なるので別々の文字列とする。これは、画像情報の存
在領域という観点から見ると一見連なる文字列でも、途
中で文字サイズが変わる場合にはそこに何らかの意味的
な区切りが有ると考えられるためである。この結果、「重要書類」という２４ポイントの文字から成る文字列
（Ｂ３０１より）「観音株式会社」という３６ポイントの文字から成る文
字列（Ｂ３０２より）「新製品説明会」という４８ポイントの文字から成る文
字列（Ｂ３０２より）「観音株式会社代表〜」という１８ポイントの文字から
成る文字列（Ｂ３０４より）「拝啓、貴社益々〜」という１８ポイントの文字から成
る文字列（Ｂ３０４より）「記」という１８ポイントの文字から成る文字列（Ｂ３
０５より）「日時：○月×日」という１８ポイントの文字から成る
文字列（Ｂ３０６より）という文字列が取り出される。さらに、これらの文字列
の内大きな文字サイズの文字列を選択する。これは、文
字サイズが大きいということは即ち文書画像を作成した
人がその画像の中でその文字列を特に強調しようとした
意志が表われているということであり、即ちその画像情
報のキーワードに適していると考えられるからである。

【００３９】大きな文字サイズの選択方法は幾つか考え
られるが、本実施例では図７のフローチャートに示され
る処理により実現する。

【００４０】まず、その画像から取り出された全文字サ
イズ（図３の画像の例の場合、４８ポイント、３６ポイ
ント、２４ポイント、１８ポイント）について、その文
字サイズの文字の出現度数（その文字サイズの文字が何
個存在するか）を調べ（Ｓ７０１）、最も出現度数が大
きかった文字サイズをその画像情報に含まれる文章の本
文部分の文字サイズであると判断し、その文字サイズを
基準の文字サイズとする（Ｓ７０２）。図３の画像例の
場合、１８ポイント文字が一番出現度数が大きいので、
１８ポイントを基準文字サイズとする。基準の文字サイ
ズが決定したら、先に画像より抽出されている各文字サ
イズが基準の文字サイズより大きいかどうかを判定し
（Ｓ７０３）、それより大きな文字サイズを「大きな文
字サイズ」と決定する。図３の画像例の場合は、以下に
示す２４ポイント、３６ポイント、４８ポイントの文字
が「大きな文字サイズ」の文字であると判断される。「重要書類」（Ｂ３０１より）「観音株式会社」（Ｂ３０２より）「新製品説明会」（Ｂ３０２より）「観音株式会社代表〜」（Ｂ３０３より）これらの文字列がキーワードの候補の文字列として判断
される。

【００４１】また、この方法の他に、画像より抽出され
た文字サイズの内、大きなものから順に予め定めた幾つ
か（例えば３つ）を選択する方法でも良い。

【００４２】データベースのキーワードは文字数に制限
があるので、キーワードとして登録する為にその文字数
制限にあうように、Ｓ６０１において取り出された各キ
ーワード候補文字列が文字数制限以下かどうか判定する
（Ｓ６０２）。キーワード候補文字列の制限文字数より
長い文字列があった場合は、文字数制限以下になるよう
に文字列の後半部分を切り捨てる（Ｓ６０３）。例え
ば、キーワードの文字数制限が６文字であった場合に
は、先に述べたキーワード候補文字列は「重要書類」「観音株式会社」「新製品説明会」「観音株式会社」となる。

【００４３】キーワード文字数に制限のないデータベー
スシステムの場合には、Ｓ６０２及びＳ６０３は省略し
ても良い。

【００４４】次に、Ｓ６０３で判断されたキーワード候
補文字列から重複する文字列を取り除く（Ｓ６０４）。
この時文字サイズが大きいほどキーワードとしての重要
性が高いと考えられるので、より大きい文字サイズの情
報を残すようにする。図３の画像の例の場合、Ｂ３０２
とＢ３０３から「観音株式会社」という文字列が生成さ
れ、重複しているので、このＳ６０４の処理により、
「観音株式会社」というキーワード候補文字列を一つ残
し、それに関してその文字列がＢ３０２とＢ３０３より
抽出されているという情報を残す。

【００４５】Ｓ６０４の処理を行った後残るキーワード
候補文字列は、「重要書類」出現回数１回、２４ポイント（Ｂ３０１よ
り）「観音株式会社」出現回数２回、３６ポイント（Ｂ３０
２及びＢ３０３より）「新製品説明会」出現回数１回、４８ポイント（Ｂ３０
２より）となる。

【００４６】さらに、キーワード候補文字列の数が、一
つの画像情報に対してデータベースに登録できるキーワ
ードの個数の制限より多いか否か判断し（Ｓ６０５）、
もじキーワード候補文字列の個数の方が多い場合、制限
個数内でキーワードを選択する（Ｓ６０６）。

【００４７】ここでは仮に、一つの画像情報に対してデ
ータベースに登録できるキーワードの数が２つである場
合のＳ６０６の処理について説明する。Ｓ６０５の時点
ではキーワード候補文字列の個数は「重要書類」「観音
株式会社」「新製品説明会」の３つが残っているが、デ
ータベースに登録できるキーワードは２つなので、これ
らの内から２つを選択しなければならない。この場合、
やはり各文字列の文字サイズに注目して決定する。図３
の画像の例の場合、一番大きな文字サイズの「新製品説
明会」と二番目に大きな文字サイズの「観音株式会社」
を選択する。ここで、例えばＢ３０１より抽出されたキ
ーワードの「重要書類」が３６ポイントであった場合、
同じく３６ポイントである「観音株式会社」とかち合っ
てしまう。その場合には、出現回数を比較し、出現回数
の多い「観音株式会社」を選択するよう制御すれば良
い。

【００４８】または、キーワードの制限個数内に納める
ように、３６ポイントの候補文字列は切り捨て、４８ポ
イントの文字列「新製品説明会」のみをキーワードとし
て選択するようにしてもよい。

【００４９】図６のフローチャートに詳細に示したキー
ワード生成処理により生成されたキーワードは、文字コ
ード情報として入力が像とともにデータベース部５０４
に登録する（Ｓ１０４）。

【００５０】本実施例ではデータベースへの登録処理の
自動化を念頭に置いたため、ユーザの入力を一切行わな
いような例について説明したが、ユーザに対し対話的な
登録処理を行うべく、本実施例により得られたキーワー
ドをユーザに暗黙値として与え、ユーザによる修正の機
会を与えるようにしても良い。

【００５１】また、本実施例ではキーワードとして登録
する個数の制限を２つにした例を説明したが、制限個数
を１つにして得られたキーワードを画像情報を入力する
際のファイル名称としても良い。

【００５２】また、本実施例ではＳ１０２において各一
文字画像情報から文字サイズ情報とともに文字のパター
ンマッチングを行った結果の文字コード情報を得る例に
ついて説明したが、Ｓ１０２においてはパターンマッチ
ングは行わずにＳ６０１において大きな文字サイズの文
字列として抽出された後にその文字列に含まれる文字画
像をパターンマッチングするようにすれば、パターンマ
ッチング処理に費やされる処理時間を短縮することがで
きる。

【００５３】また、本実施例ではデータベースに登録す
る画像情報そのものからキーワードを抽出して登録する
例に付いて説明したが、データベースに登録する画像情
報とは別に、キーワード抽出用の画像情報が入力された
場合にも、本実施例と同様にしてそのキーワード抽出用
の画像情報からキーワードを抽出し、データベース登録
用の画像情報と共に登録する様にしてもよい。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
データベースに登録する画像情報中に存在する文字の文
字サイズに注目し、文字サイズの大きな文字列を抽出し
てキーワードを生成するので、キーワードを付した上で
のデータベースへの登録処理の自動化が図れる。

【００５５】以上説明したように、本発明によれば、画
像情報から識別された文字の大きさにより定める基準の
大きさによりキーワードとして用いる文字を選択するの
で、入力画像の特性にあった文字を選択する事ができ
る。

【００５６】以上説明したように、本発明によれば、前
記選択された文字を認識して得た文字コードを前記キー
ワードとして用いるので、後に画像情報を検索する際の
キーワードの入力が容易になるという効果がある。

【００５７】以上説明したように、本発明によれば、前
記キーワードは文字列単位とすることにより、登録する
キーワードを意味のある単位で作成することができる。

【００５８】以上説明したように、本発明によれば、前
記選択された文字を予め定められたキーワードの制限に
応じて再度選択することにより、キーワードの制限にあ
ったものを生成することができる。

【００５９】以上説明したように、本発明によれば、前
記選択する文字は、識別された文字の大きさが大きい順
に選択することにより、重要な順に選択できる。

【００６０】以上説明したように、本発明によれば、前
記キーワードに替えて、ファイル名称とすることによ
り、ファイル名称の自動生成も可能となる。

【００６１】以上説明したように、本発明によれば、画
像情報を入力し、前記入力した画像情報から文字領域を
抽出し、前記抽出した文字領域の画像を文字認識して文
字サイズ及び文字コードを抽出し、前記抽出された文字
サイズに応じて特定の文字サイズの文字コードを前記入
力した画像情報のキーワードとして登録することによ
り、キーワードの自動生成が可能となる。

【００６２】以上説明したように、本発明によれば、複
数の文字を含む画像情報から、特定の文字サイズの文字
を抽出し、前記抽出された文字に従ってキーワードを生
成し、前記生成されるキーワードとともに画像情報を登
録することにより、キーワードの抽出がオペレータの手
操作を必要とせず、自動的に行えるという効果がある。

【００６３】以上説明したように、本発明によれば、自
動的に生成されたキーワードを修正できるので、キーワ
ードを必ず一から作成、入力する必要はないが、ユーザ
の意志によって自由に設定することも可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】データベースへの画像情報の登録処理を示すフ
ローチャート

【図２】入力画像の例示図

【図３】図２の画像を領域分割した例を示す図

【図４】ブロックＢ３０２の画像を文字切りした例を示
す図

【図５】実施例の機能構成ブロック図

【図６】キーワード生成処理Ｓ１０３の詳細な処理を示
すフローチャート

【図７】大きな文字サイズ決定処理の詳細な処理を示す
フローチャート

【図８】実施例の装置の構成を示すブロック図

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像情報を入力し、前記入力した画像情報に存在する文字の各々について大
きさを識別し、前記識別された大きさに従って、任意の文字を選択し、前記選択された文字を、前記入力した画像情報とともに
記憶するキーワードとして用いることを特徴とする画像
処理方法。
【請求項２】前記選択する文字は、画像情報から識別
された文字の大きさにより定める基準の大きさよりも大
きい文字とすることを特徴とする請求項１に記載の画像
処理方法。
【請求項３】前記キーワードとともに記憶する画像情
報を、データベースとして用いることを特徴とする請求
項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】前記選択された文字を認識して得た文字
コードを前記キーワードとして用いることを特徴とする
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】前記キーワードは文字列単位とすること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項６】前記選択された文字を予め定められたキ
ーワードの制限に応じて再度選択することを特徴とする
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】前記選択する文字は、識別された文字の
大きさが大きい順に選択することを特徴とする請求項１
に記載の画像処理方法。
【請求項８】前記キーワードに替えて、ファイル名称
とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方
法。
【請求項９】画像情報を入力し、前記入力した画像情報から文字領域を抽出し、前記抽出した文字領域の画像を文字認識して文字サイズ
及び文字コードを抽出し、前記抽出された文字サイズに応じて特定の文字サイズの
文字コードを前記入力した画像情報のキーワードとして
登録することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】前記特定の文字サイズは、画像情報か
ら抽出された文字の大きさにより定める基準の大きさよ
りも大きいサイズとすることを特徴とする請求項９に記
載の画像処理方法。
【請求項１１】前記キーワードとともに登録した画像
情報を、データベースとして用いることを特徴とする請
求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１２】前記キーワードは文字列単位とするこ
とを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１３】前記特定サイズの文字コードを予め定
められたキーワードの制限に応じて選択した後、キーワ
ードとして登録することを特徴とする請求項９に記載の
画像処理方法。
【請求項１４】前記キーワードに替えて、ファイル名
称とすることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方
法。
【請求項１５】複数の文字を含む画像情報から、特定
の文字サイズの文字を抽出し、前記抽出された文字に従ってキーワードを生成し、前記生成されるキーワードとともに画像情報を登録する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】前記特定の文字サイズは、画像情報か
らに含まれる文字の大きさにより定める基準の大きさよ
りも大きい文字とすることを特徴とする請求項１５に記
載の画像処理方法。
【請求項１７】前記キーワードとともに登録する画像
情報を、データベースとして用いることを特徴とする請
求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項１８】前記抽出された文字を認識して得た文
字コードを前記キーワードとして用いることを特徴とす
る請求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項１９】前記キーワードは文字列単位とするこ
とを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項２０】前記抽出された文字を予め定められた
キーワードの制限に応じて選択した後、キーワードを生
成することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方
法。
【請求項２１】前記抽出する文字は、識別された文字
の大きさが大きい順に選択することを特徴とする請求項
１５に記載の画像処理方法。
【請求項２２】前記キーワードに替えて、ファイル名
称とすることを特徴とする請求項２５に記載の画像処理
方法。
【請求項２３】前記キーワードを表示し、前記表示されたキーワードに対して入力される修正情報
により修正したキーワードを採用することを特徴とする
請求項１及び請求項９及び請求項１５に記載の画像処理
方法。