JPH11175519A - 文書解析方法および文書解析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 既存の文書の中に市松模様というデザインが
使用されているかを自動的に調べることのできる文書解
析方法および文書解析装置を提供する。 【解決手段】 文書の部品要素から部品要素属性判定部
２で画像部品要素を選出し、大きさ算出部５で面積を求
める。大きさ順序調査部６で面積の大きい２つを注目画
像部品要素とし、大きさ割合算出部７の算出結果から大
きさ割合判定部８で他との大きさの差異を確認する。注
目画像部品要素間に重なりがないことを位置関係調査部
９で確認し、領域分割部１０で文書を４領域に分割す
る。注目画像部品要素とそれを含む分割領域の面積の割
合を大きさ割合判定部８で判定し、注目画像部品要素が
文書の要部であることを確認する。また、注目画像部品
要素の存在しない分割領域の他の部品要素の属性を調
べ、注目画像部品要素との対比関係を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書のデザインに
関する情報を自動的に調べて抽出する文書解析方法およ
び文書解析装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】コンピュータの性能向上や低価格化等に
伴い、コンピュータによる文書作成は幅広く普及した。
アマチュアレベルの一般ユーザも、できるだけ品質の良
い文書を作成したいと願っている。しかし、デザイナが
作成するようなデザイン品質の高い文書や、レイアウト
ハンドブックなどに取り上げられているデザインの基本
を押さえた文書を作成することは非常に難しい。また、
文書のデザインには様々な種類のものがあるが、それぞ
れ重要である。それらのデザインの様々な種類を駆使す
るためには、種々のデザインを熟知していなければなら
ず、一般ユーザにとっては困難を極める。

【０００３】一般ユーザの願望を少しでもかなえるため
の方法として、デザイン品質の高い既存の文書を再利用
したり、デザイン例を参考にするなどの方法がある。そ
のためには、デザインの種類ごとに既存の文書を蓄積し
ておいたり、多数の既存の文書から任意のデザインのも
のを捜し出せることが必要となる。これには既存の文書
からデザインに関する情報を自動的に抽出できることが
必要となる。

【０００４】既存の文書を解析する従来の方法として、
例えば特開平７−１６８９１０号公報に記されているよ
うに、文書の画像データから複数の文字領域を検出し
て、本文や表題やあらまし等の各項目領域を識別するも
のがある。これは文字領域を対象にした領域分割であ
り、デザイナの作成するような品質の高い文書のデザイ
ンの内容を解析するものではない。

【０００５】また既存の文書のレイアウトを評価する従
来の方法として、例えば特開平８−２５５０６３号公報
に記された方法がある。この文献に記された方法は、文
字や図形や画像などが存在する文書の中の空白領域の分
散状態を調べてレイアウトの適切さを調べるものであ
る。しかし、空白領域の分散状態でデザイナの作成する
ようなデザインを解析することはできない。

【０００６】これら以外にも、例えば文書の認識のため
の領域分割を行なったり、定型的な文書のフォーマット
を抽出するといった、文書の内容を解析するものはある
が、いずれの方法も、デザイン品質の高い文書のデザイ
ンを解析することはできない。

【０００７】デザインの中のひとつに市松模様の表現と
いうものがある。（例えば、内田広由紀編、「レイアウ
ト事典Ｐａｒｔ．２ 写真・イラスト表現の原則と実
際」，昭和６０年１月２０日発行、株式会社視覚デザイ
ン研究所、Ｐ．１６８〜１６９など参照。）この市松模
様の表現は、文書全体を概観したときに、その言葉通り
に、市松模様として見えるものである。例えば、文書の
ある片隅に目につくほどのある程度大きい画像があり、
その対角方向にも目につくほどのある程度大きい画像が
あり、それら以外は空白、もしくは画像ではない文字か
らなるようなものである。画像の部分は面のように見る
ことができ、一方の画像ではない文字の部分は面として
見ることは少ない。また、面の部分と面でない部分とで
は、色合いや明るさなどが異なって見える。このように
画像の部分と画像ではない部分とは対比させて見ること
ができるため、市松模様として見ることができる。文書
における市松模様のデザインの意味を明確に定義するこ
とは難しいので、ここでは上述の例のような文書を、市
松模様のデザインの文書と呼ぶことにする。

【０００８】上述のような従来のレイアウトを解析する
方法では、デザインの解析ができないため、このような
市松模様の表現が使用されているか否かを調べることま
ではできなかった。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、既存の文書の中に市松模様
というデザインが使用されているかを自動的に調べるこ
とのできる文書解析方法および文書解析装置を提供する
ことを目的とするものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、文書を構成す
る部品要素から例えば画像の部品要素を取り出して、そ
の中から主要部となりうる大きい２つの部品要素を取り
出し、それらの間で水平方向および垂直方向の占める位
置の重なりの有無を調べる。重なりがなければ斜め方向
に２つの部品要素が配置されている。この場合にはそれ
らの部品要素をもとに文書を４つの領域に分割し、分割
領域における２つの部品要素の面積の割合を調べ、それ
らの部品要素が文書の要部をなしていることを確認す
る。また、２つの部品要素の存在しない分割領域におけ
る他の部品要素の属性を調べることにより、２つの部品
要素の存在する部分と存在しない部分を対比させた文書
であるか否かを判定する。これによって、例えば画像の
部品要素が対角位置に配置され、文書全体を概観したと
きに市松模様として見えるデザインの有無を、自動的に
判定することができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の一形態を
示す構成図である。図中、１は部品要素読み込み部、２
は部品要素属性判定部、３は部品要素数判定部、４は外
形位置算出部、５は大きさ算出部、６は大きさ順序調査
部、７は大きさ割合算出部、８は大きさ割合判定部、９
は位置関係調査部、１０は領域分割部である。

【００１２】部品要素読み込み部１は、文書を構成する
部品要素を読み込む。部品要素属性判定部２は、部品要
素の属性が任意のものであるかを判定する。部品要素数
判定部３は、部品要素の数を調べる。外形位置算出部４
は、部品要素の外形の位置を算出する。大きさ算出部５
は、部品要素の大きさを算出する。大きさ順序調査部６
は、部品要素の大きさの順番を調べる。大きさ割合算出
部７は、部品要素間や部品要素と領域間の大きさの割合
を算出する。大きさ割合判定部８は、大きさの割合を任
意の閾値と比べる。位置関係調査部９は、部品要素間の
位置の関係を調べる。領域分割部１０は、文書を４つの
領域に分割する。

【００１３】では簡単な文書の例を取り上げて、ここで
対象とする市松模様の内容について説明する。図２は、
市松模様のデザインが利用されている文書の一例の説明
図である。文書のデータ形式は、アプリケーションソフ
トウェア等によって作成された電子文書である。ラスタ
画像形式の文書でも、その中が構成要素に分割できて、
その種類が識別できていれば処理の対象になりうる。

【００１４】図２に示す文書は、文字や画像から構成さ
れている。他に図形などがあってもかまわない。図２に
示す文書において、左上と右下の部分が文章で、属性と
しては文字である。また右上の雪ダルマが写っている写
真と左下の風景が写っている写真が画像である。これら
を部品要素とする。この文書では、画像が右上と左下の
対角方向に配置されており、大きさはある程度のもので
ある。画像以外の文字の部分は左上と右下というよう
に、これも対角方向に配置されている。画像の部分はそ
れぞれ面として見ることができるが、文字の部分はその
ようには見えにくい。また色合いや明るさも異なって見
える。このように画像の部分と画像以外の部分との対角
的な配置関係と、それらの間の面としての見えや色合い
の違いなどの対比から、文章全体として市松模様と感じ
ることができる。そこでこのような状況が文書の中に現
れるか否かを解析することにより、市松模様のデザイン
が使用されているか否かを判定することにする。

【００１５】図３は、本発明の実施の一形態における処
理の概要を示すフローチャートである。Ｓ３１では文書
を構成する部品要素から画像部品要素を取り出し、大き
い２つの画像部品要素を抽出してそれを注目画像部品要
素とし、それらの位置と大きさについて調べる。Ｓ３２
では２つの注目画像部品要素をもとに文書を４つの領域
に分割する。Ｓ３３では文書領域の大きさに対する２つ
の注目画像部品要素の大きさの割合を調べる。Ｓ３４で
は２つの注目画像部品要素の存在しない領域において部
品要素の大きさと属性を調べる。

【００１６】次にこれらのＳ３１からＳ３４までの各処
理の詳細について説明する。図４は、画像部品要素の位
置と大きさについて調べる処理の一例を示すフローチャ
ートである。この処理は、図３に示すフローチャートの
中のＳ３１における処理である。

【００１７】Ｓ４１では文書の情報から部品要素読み込
み部１を通して部品要素の情報を読み込み、部品要素属
性判定部２にて部品要素の属性を調べて画像の部品要素
を選び出す。ここで属性とは、文字や画像や図形といっ
た情報の種類をさす。Ｓ４２ではＳ４１によって選び出
した画像部品要素の数を部品要素数判定部３にて調べ
る。Ｓ４３ではＳ４２によって調べた画像部品要素の数
が２個以上であるか否かを判定する。２個という数は市
松模様を表現するための最低限の数である。画像部品要
素の数が１個以下の場合には、Ｓ５５に進み、市松模様
のデザインが使用されていないと判断する。画像部品要
素の数が２個以上の場合には、Ｓ４４に進む。

【００１８】Ｓ４４では選び出した画像部品要素の外形
の位置を外形位置算出部４にて計算する。ここで外形の
位置とは画像の輪郭の形状が矩形の場合には、その矩形
の端部の位置である。画像の輪郭の形状が任意の場合に
は外接矩形を求め、求めた外接矩形の端部の位置を外形
の位置とする。Ｓ４５では画像部品要素の面積を大きさ
算出部５にて算出する。ここでは部品要素の大きさとし
て面積を利用するが、このほか外形の幅や高さなどを利
用してもよい。この面積の計算はＳ４４において求めた
外形の位置を用いて計算する。画像の輪郭の形状が任意
の場合には外接矩形の面積とする。

【００１９】Ｓ４６では２個以上の画像部品要素の面積
を大きさ順序調査部６にて比べて、各画像部品要素の大
きさの順番を調べる。Ｓ４７ではＳ４６によって調べた
順番に従い、面積の大きい２つの画像部品要素を抽出す
る。抽出した２つの画像部品要素を、注目画像部品要素
と呼ぶことにする。

【００２０】Ｓ４８では面積の３番目に大きい画像部品
要素の面積に対する２番目に大きい注目画像部品要素の
面積の割合を大きさ割合算出部７にて求める。Ｓ４９で
はＳ４８によって求めた面積の割合を大きさ割合判定部
８にて所定の閾値と比較する。Ｓ５０ではＳ４９での比
較により閾値以上の場合にはＳ５１に進み、それより小
さい場合にはＳ５５に進んで市松模様のデザインが使用
されていないと判断する。このＳ４８ないしＳ５０にお
ける処理は、対象とする市松模様が、画像部品要素の中
の２つの注目画像部品要素がそれら以外の画像部品要素
に比べて大きさがかなり大きいとしたことによるもので
ある。すなわち、Ｓ４８における処理で求めた面積の割
合が小さい場合には、２つの注目画像部品要素以外にも
目を引く画像部品要素が存在することを意味し、ここで
いう市松模様のレイアウトとはならない。この面積の割
合の大小の判定は、Ｓ４９において閾値との比較によっ
て行なっている。このとき用いる閾値は、処理が始まる
前にあらかじめ設定しておく。値は任意の値を設定で
き、限定されるものではないが、例えば、３倍以上など
としておくことができる。なお、全ての画像部品要素の
数が２つの場合には、Ｓ４８からＳ５０までの処理は不
要である。

【００２１】Ｓ５１では２つの注目画像部品要素につい
て水平方向の占める位置に重なりがあるかないかを位置
関係調査部９にて調べる。図５は、位置関係調査部にお
ける注目画像部品要素の水平方向の重なり具合の判定の
説明図である。図中、ハッチングを施した部分が図２に
示した画像中の注目画像部品要素の外接矩形を示してい
る。２つの注目画像部品要素について、外形の水平方向
の端の位置を求め、存在範囲を求める。図５の下部に示
す両矢印で示した範囲が、それぞれの注目画像部品要素
の外形の水平方向の存在範囲である。これらの存在範囲
の重なりを調べる。図５に示した例では水平方向の存在
範囲に重なりはない。Ｓ５２ではＳ５１の調査の結果、
重ならない場合にはＳ５３に進む。また、重なる場合に
はＳ５５に進み市松模様のデザインが使用されていない
と判断する。

【００２２】Ｓ５３ではＳ５１と同様に２つの注目画像
部品要素について今度は垂直方向の占める位置に重なり
があるかないかを位置関係調査部９にて調べる。Ｓ５４
ではＳ５３の調査の結果、重ならない場合には図３のＳ
３１の処理を終了してＳ３２に進む。この場合、市松模
様というデザインが使用されている可能性が残されてお
り、その後の処理でそれを調べていくことになる。重な
る場合にはＳ５５に進み市松模様のデザインが使用され
ていないと判断する。

【００２３】Ｓ５５では、画像部品要素が１個以下の場
合や、３個以上同程度の大きさの画像部品要素が存在し
ていたり、あるいは２個の注目画像部品の存在領域が水
平方向または垂直方向に重なりを有しているなどの場合
に、市松模様というデザインが使用されていないと見な
し、使用されていないという情報を出力する。この場合
には図３のＳ３２以降の処理を行なう必要はなく、全て
の処理を終了する。

【００２４】図４に示したフローチャートでは、水平方
向および垂直方向に注目画像部品要素の重なりがないこ
とを市松模様の条件としているが、見かけ上、市松模様
として認識できる程度の重なりを許容するように条件を
設定してもよい。

【００２５】図６は、文書領域の分割処理の一例を示す
フローチャートである。この処理は、図３に示すフロー
チャートの中のＳ３２における処理であり、領域分割部
１０において行なわれる。Ｓ６１では２つの注目画像部
品要素のうち水平方向の位置の大きい方の注目画像部品
要素について、その外形の水平方向の端部の小さい方の
座標値を取り出す。注目画像部品要素の外形の水平位置
は図４のＳ５１で既に求めているため、その値を利用す
る。例えば図２に示す文書において、水平方向の位置の
大きい方の注目画像部品要素とは右上の雪ダルマの写っ
ている写真画像であり、この画像の左端の水平方向の座
標値を取り出す。

【００２６】Ｓ６２では２つの注目画像部品要素のうち
水平方向の位置の小さい方の注目画像部品要素につい
て、その外形の水平方向の端部の大きい方の座標値を取
り出す。例えば図２に示す文書においては、水平方向の
位置の小さい方の注目画像部品要素とは、左下の風景の
写っている写真画像であり、この画像の右端の水平方向
の座標値を取り出す。

【００２７】図７は、各注目画像部品要素から取り出し
た座標値の位置の一例の説明図である。図７において、
図２に示す文書における雪ダルマの写っている写真画像
と風景の写っている写真画像の部分、すなわち２つの注
目画像部品要素にハッチングを施して示している。図７
に示すように２つの注目画像部品要素からＳ６１および
Ｓ６２の処理によって、それぞれの注目画像部品要素か
ら縦の破線で示した水平方向の位置が取り出される。

【００２８】Ｓ６３ではＳ６１によって取り出した水平
方向の座標値とＳ６２によって取り出した水平方向の座
標値の間の値を求める。この値は２つの座標値の間の値
であればよく、ここでは中間の値とする。

【００２９】次のＳ６４からＳ６６までの処理はＳ６１
からＳ６３までの処理と同様に垂直方向の座標値に対し
て行なうものである。Ｓ６４では２つの注目画像部品要
素のうち垂直方向の位置の大きい方の注目画像部品要素
について、その外形の垂直方向の端部の小さい方の座標
値を取り出す。例えば図２に示す文書においては、垂直
方向の位置の大きい方の注目画像部品要素とは、左下の
風景の写っている写真画像であり、この画像の上端の垂
直方向の座標値を取り出す。またＳ６５では２つの注目
画像部品要素のうち垂直方向の位置の小さい方の注目画
像部品要素について、その外形の垂直方向の端部の大き
い方の座標値を取り出す。例えば図２に示す文書におい
て、垂直方向の位置の小さい方の注目画像部品要素とは
右上の雪ダルマの写っている写真画像であり、この画像
の下端の垂直方向の座標値を取り出す。このようにし
て、図７に示すように、２つの注目画像部品要素からＳ
６４およびＳ６５の処理によって、横の破線で示した垂
直方向の位置が取り出される。

【００３０】Ｓ６６ではＳ６４によって取り出した垂直
方向の座標値とＳ６５によって取り出した垂直方向の座
標値の間の値を求める。これも例えば中間の値とするこ
とができる。

【００３１】Ｓ６７ではＳ６３によって求めた水平方向
の中間座標値と、Ｓ６６で求めた垂直方向の中間座標値
により、文書を４つの領域に分割する。図８は、分割さ
れた４つの領域の一例の説明図である。図７に示すよう
にハッチングを施した２つの注目画像部品要素から取り
出された水平方向、垂直方向の座標値から、その間の値
を求めることによって、図８に破線で示す中間座標値が
得られている。この中間座標値によって、図８に示す領
域Ａ_RU、Ａ_LU、Ａ_LD、Ａ_RDの４つの領域に分割すること
ができる。

【００３２】図９は、文書領域の大きさに対する注目画
像部品要素の大きさを調べる処理の一例を示すフローチ
ャートである。この処理は、図３に示すフローチャート
の中のＳ３３における処理である。Ｓ７１では２つの注
目画像部品要素のうち１方の注目画像部品要素を選択す
る。Ｓ７２では選択した注目画像部品要素の面積の値を
取り出す。この面積は図４のＳ４５において既に求めて
いるため、その値を利用する。Ｓ７３ではＳ３２で４つ
に分割した文書の領域の中で、選択した注目画像部品要
素の存在する領域の面積を算出する。この面積の算出は
大きさ算出部５にて行なう。

【００３３】Ｓ７４では選択した注目画像部品要素の面
積に対する、Ｓ７３によって求めた存在領域の面積の割
合を大きさ割合算出部７にて算出する。Ｓ７５ではＳ７
４によって求めた面積の割合を大きさ割合判定部８にて
所定の閾値と比較する。Ｓ７６ではＳ７５での比較によ
り閾値以上の場合にはＳ７７に進む。また、それより小
さい場合にはＳ８３に進み市松模様のデザインが使用さ
れていないと判断する。このＳ７４〜Ｓ７６における処
理は、対象とする市松模様が、注目画像部品要素の大き
さがそれの存在する領域の大きさに比べてかなり大きな
割合のときに成り立つとしたことによる。これは面積の
割合が小さすぎると目につきにくくなり、市松模様を感
じなくなるためである。Ｓ７５で比較に用いる閾値も処
理が始まる前にあらかじめ設定しておく。値は任意の値
を設定でき、限定されるものではないが、例えば、０．
５以上などとしておくことができる。

【００３４】次のＳ７７からＳ８２までの処理は、Ｓ７
１からＳ７６までの処理と同様に、もう１方の注目画像
部品要素に対して行なうものである。Ｓ７７ではもう１
方の注目画像部品要素を選択する。Ｓ７８では選択した
注目画像部品要素の面積の値を取り出す。Ｓ７９では４
つに分割した領域の中で選択した注目画像部品要素の存
在する領域の面積を算出する。Ｓ８０では選択した注目
画像部品要素の面積に対する、Ｓ７９によって求めた存
在領域の面積の割合を大きさ割合算出部７にて算出す
る。Ｓ８１ではＳ８０によって求めた面積の割合を大き
さ割合判定部８にて所定の閾値と比較する。Ｓ８２では
Ｓ８１での比較により閾値以上の場合には図３における
Ｓ３３の処理を終了する。この場合には、市松模様とい
うデザインが使用されている可能性が残されており、そ
の後の処理でそれを調べていくことになる。また、閾値
より小さい場合にはＳ８３に進んで市松模様のデザイン
が使用されていないと判断する。

【００３５】Ｓ８３では、注目画像部品要素の面積が、
その存在する領域の面積に比べて小さく、目立たないと
判断される場合に、処理対象の文書には市松模様という
デザインが使用されていないと見なし、使用されていな
いという情報を出力する。この場合には、Ｓ３４以降の
処理を行なう必要はない。

【００３６】図２に示した画像の例では、図８に示した
ように、雪ダルマの写っている写真画像の領域の面積は
分割された領域Ａ_RUの面積の大部分を有しており、ま
た、風景の写っている写真画像の領域の面積も分割され
た領域Ａ_LDの面積の大部分を占めている。そのため、市
松模様というデザインが使用されている可能性が残され
ており、さらに調べていくことになる。

【００３７】図１０は、注目画像部品要素の存在しない
領域において部品要素の大きさと属性を調べる処理の一
例を示すフローチャートである。この処理は、図３に示
すフローチャートの中のＳ３４における処理である。Ｓ
３３では注目画像部品要素の含まれる分割領域について
判定を行なった。Ｓ３４では注目画像部品要素の存在し
ない分割領域について、同様に判定を行なう。Ｓ９１で
は４つに分割した領域の中で注目画像部品要素の存在し
ない２つの領域の中に入る部品要素を全て選び出す。Ｓ
９２ではＳ９１によって選び出された部品要素があるか
を判定し、ない場合にはＳ９８に進み市松模様のデザイ
ンが使用されていると判断する。また、部品要素がある
場合にはＳ９３に進み、さらに判定を続ける。

【００３８】Ｓ９３ではＳ９１によって選出した部品要
素の外形の位置を外形位置算出部４にて計算する。部品
要素の輪郭の形状が任意の場合には外接矩形を求め、そ
れを外形の位置とする。Ｓ９４では選出した部品要素の
面積を大きさ算出部５にて算出する。この計算はＳ９３
によって求めた外形の位置を用いて計算する。部品要素
の輪郭の形状が任意の場合には外接矩形の面積とする。
Ｓ９５では注目画像部品要素の存在しない２つの領域の
中に入る部品要素の中で面積の大きい部品要素を１つず
つ抽出する。Ｓ９６ではＳ９５によって抽出した２つの
部品要素の属性を調べる。Ｓ９７ではＳ９６の調査によ
って、両方とも文字である場合にはＳ９８に進み、市松
模様のデザインが使用されていると判断する。また、一
方あるいは両方が文字でない場合にはＳ９９に進み市松
模様のデザインが使用されていないと判断する。ここで
２つの部品要素の属性が文字以外の場合でも市松模様と
考えられる場合も存在するが、例えば、図形やイラスト
などの場合には、形状や色によっては写真画像と見た目
に似通うことも考えられるため、ここでは対象に入れな
いことにした。

【００３９】Ｓ９８では、市松模様というデザインが使
用されていると見なし、使用されているという情報を出
力する。またＳ９９では、市松模様というデザインが使
用されていないと見なし、使用されていないという情報
を出力する。

【００４０】図２に示した文書の例では、注目画像部品
要素の存在しない左上と右下の領域から部品要素を選出
する。この例では左上と右下の部分には文章が存在する
ので、この部分が抽出され、それぞれの属性が調査され
る。この抽出された部分の属性は文字であるので、図２
に示した文書は市松模様のデザインが使用されているも
のと判定されることになる。このようにして、文書に市
松模様のデザインが使用されているか否かを判定するこ
とができる。

【００４１】図１１は、本発明の文書解析方法あるいは
文書解析装置を用いた文書処理装置の一例を示すブロッ
ク図である。図中、２１は情報入力部、２２は操作情報
記憶部、２３は文書情報記憶部、２４は文書情報編集
部、２５は文書情報表示部、２６はデザイン情報解析
部、２７はデザイン情報記憶部、２８は市松模様情報解
析部である。ここでは、文書の入力作成から、文書の中
に市松模様というデザインが使用されているかを解析す
るまでの文書処理全般を行なう装置について説明する。

【００４２】まず操作者による操作の情報や文書の素材
となるような情報を情報入力部２１から取り込む。取り
込んだ操作情報は操作情報記憶部２２に記憶される。ま
た、取り込んだ文書の素材や生成編集された文書は文書
情報記憶部２３に記憶しておく。文書の生成編集は文書
情報編集部２４にて行ない、生成編集した文書の表示は
文書情報表示部２５にて行なう。

【００４３】文書のデザインに関する情報はデザイン情
報解析部２６にて解析し、解析されたデザインに関する
情報はデザイン情報記憶部２７に記憶する。デザインの
ひとつである市松模様についてはデザイン情報解析部２
６の中の市松模様情報解析部２８にて行なう。この市松
模様情報解析部２８として、本発明の文書解析方法ある
いは文書解析装置を組み込めばよい。市松模様情報解析
部２８は、文書情報記憶部２３に記憶されている文書の
情報を部品要素読み込み部１を介して読み込み、解析を
行なって、市松模様のデザインが使用されているか否か
をデザイン情報記憶部２７に出力し、記憶させる。市松
模様の他に解析したいデザインがあれば、デザイン情報
解析部２６に、それための情報解析部を用意すればよ
い。

【００４４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、既存の文書の中に市松模様というデザインが
使用されているか否かを自動的に調べることができ、デ
ザインの解析を自動的に行なうことができるという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の一形態を示す構成図である。

【図２】 市松模様のデザインが利用されている文書の
一例の説明図である。

【図３】 本発明の実施の一形態における処理の概要を
示すフローチャートである。

【図４】 画像部品要素の位置と大きさについて調べる
処理の一例を示すフローチャートである。

【図５】 位置関係調査部における注目画像部品要素の
水平方向の重なり具合の判定の説明図である。

【図６】 文書領域の分割処理の一例を示すフローチャ
ートである。

【図７】 各注目画像部品要素から取り出した座標値の
位置の一例の説明図である。

【図８】 分割された４つの領域の一例の説明図であ
る。

【図９】 文書領域の大きさに対する注目画像部品要素
の大きさを調べる処理の一例を示すフローチャートであ
る。

【図１０】 注目画像部品要素の存在しない領域におい
て部品要素の大きさと属性を調べる処理の一例を示すフ
ローチャートである。

【図１１】 本発明の文書解析方法あるいは文書解析装
置を用いた文書処理装置の一例を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】 １…部品要素読み込み部、２…部品要素属性判定部、３
…部品要素数判定部、４…外形位置算出部、５…大きさ
算出部、６…大きさ順序調査部、７…大きさ割合算出
部、８…大きさ割合判定部、９…位置関係調査部、１０
…領域分割部、２１…情報入力部、２２…操作情報記憶
部、２３…文書情報記憶部、２４…文書情報編集部、２
５…文書情報表示部、２６…デザイン情報解析部、２７
…デザイン情報記憶部、２８…市松模様情報解析部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文書のデザインを解析する文書解析方法
   において、文書を構成する部品要素の中の任意の同じ属
   性の部品要素の大きさを調べて大きい２つの部品要素を
   抽出し、抽出した前記２つの部品要素の水平方向および
   垂直方向の占める位置の重なりを調べ、前記２つの部品
   要素をもとに文書を４領域に分割し、前記２つの部品要
   素の大きさに対する前記２つの部品要素の存在する分割
   された領域の大きさの割合を調べ、前記２つの部品要素
   の存在しない２つの分割された領域内の部品要素を調べ
   ることにより文書の所定のデザインを解析することを特
   徴とする文書解析方法。
2. 【請求項２】 前記任意の同じ属性の部品要素は、画像
   の属性を有する部品要素であることを特徴とする請求項
   １に記載の文書解析方法。
3. 【請求項３】 前記２つの部品要素の存在しない２つの
   分割された領域内の部品要素を調べる処理は、該領域内
   に部品要素が全くない、またはそれぞれの該領域中で最
   も大きい部品要素の属性を調べて属性が文字であるか否
   かを調べることを特徴とする請求項１に記載の文書解析
   方法。
4. 【請求項４】 文書のデザインを解析する文書解析装置
   において、文書を構成する部品要素を読み込む部品要素
   読み込み手段と、前記部品要素の属性が所定のものであ
   るか否かを判定する部品要素属性判定手段と、前記部品
   要素の数を調べる部品要素数判定手段と、前記部品要素
   の外形の位置を算出する外形位置算出手段と、前記部品
   要素の大きさを算出する大きさ算出手段と、前記部品要
   素の大きさの順番を調べる大きさ順序調査手段と、前記
   部品要素間や前記部品要素と領域間の大きさの割合を算
   出する大きさ割合算出手段と、該大きさ割合算出手段で
   算出した大きさの割合を所定の閾値と比較する大きさ割
   合判定手段と、前記部品要素間の位置関係を調べる位置
   関係判定手段と、文書を４つの領域に分割する領域分割
   手段を有することを特徴とする文書解析装置。