JPH1127545A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法Info
- Publication number
- JPH1127545A JPH1127545A JP9178629A JP17862997A JPH1127545A JP H1127545 A JPH1127545 A JP H1127545A JP 9178629 A JP9178629 A JP 9178629A JP 17862997 A JP17862997 A JP 17862997A JP H1127545 A JPH1127545 A JP H1127545A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- color
- document
- image
- color component
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
- G06V10/242—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by image rotation, e.g. by 90 degrees
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 カラー画像に対して、精度の高い方向判別処
理を行なう画像処理装置及び画像処理方法を提供する。 【解決手段】 入力された文書原稿のカラー画像データ
から色成分解析部３０７で各色成分の出現頻度を求め、
方向判別処理部３０８で各色成分の出現頻度から文字認
識処理により文書原稿の方向を判別し、その判別結果に
応じて画像データに所定の編集を行ない、編集された画
像データを出力する。
理を行なう画像処理装置及び画像処理方法を提供する。 【解決手段】 入力された文書原稿のカラー画像データ
から色成分解析部３０７で各色成分の出現頻度を求め、
方向判別処理部３０８で各色成分の出現頻度から文字認
識処理により文書原稿の方向を判別し、その判別結果に
応じて画像データに所定の編集を行ない、編集された画
像データを出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばファクシミ
リ（ＦＡＸ）機能、ファイリング機能等を有するデジタ
ル複合複写機やスキャナ機器等の画像処理装置及び画像
処理方法に関するものである。
リ（ＦＡＸ）機能、ファイリング機能等を有するデジタ
ル複合複写機やスキャナ機器等の画像処理装置及び画像
処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、複写機もデジタル化が進み、かな
りの複写機がコピー機能に限らず複合動作が可能となっ
てきた。特に、コピー、プリンタ、ＦＡＸ、更にファイ
リング、といった複合動作を行なうようになってきてお
り、例えばファイリングされたデータを読み出してプリ
ントしたり、ＦＡＸで送られてきた画像をファイリング
したりする複合動作が可能である。
りの複写機がコピー機能に限らず複合動作が可能となっ
てきた。特に、コピー、プリンタ、ＦＡＸ、更にファイ
リング、といった複合動作を行なうようになってきてお
り、例えばファイリングされたデータを読み出してプリ
ントしたり、ＦＡＸで送られてきた画像をファイリング
したりする複合動作が可能である。
【０００３】このように高度化してきたデジタル複写機
は、利用者が気軽にコピー感覚で、オートフィーダに原
稿を載せてＦＡＸしたり、ファイリングしたりできるた
め、よく使用されるようになってきた。
は、利用者が気軽にコピー感覚で、オートフィーダに原
稿を載せてＦＡＸしたり、ファイリングしたりできるた
め、よく使用されるようになってきた。
【０００４】また、デジタル複写機の動作速度も年々向
上し、１分間に２０枚〜８０枚位の入出力速度を出せる
ようになってきている。そのため、利用者は、沢山の原
稿をコピー、ファイリング、或いはＦＡＸを行ないたい
場合、動作速度の遅い従来の専用機を使わず、この種の
ディジタル複写機を使用することが多くなってきた。つ
まり、利用者は、大量の原稿を処理するため、機械の前
に張り着いて、原稿がすべて読み込まれるまで待ってい
たり、時間を開けて再び原稿を取りに行くのがとても煩
わしく感じられ、高速のデジタル複写機を使用するので
ある。
上し、１分間に２０枚〜８０枚位の入出力速度を出せる
ようになってきている。そのため、利用者は、沢山の原
稿をコピー、ファイリング、或いはＦＡＸを行ないたい
場合、動作速度の遅い従来の専用機を使わず、この種の
ディジタル複写機を使用することが多くなってきた。つ
まり、利用者は、大量の原稿を処理するため、機械の前
に張り着いて、原稿がすべて読み込まれるまで待ってい
たり、時間を開けて再び原稿を取りに行くのがとても煩
わしく感じられ、高速のデジタル複写機を使用するので
ある。
【０００５】しかしながら、従来このように大量の原稿
を処理するため、複写機のところに持っていく際に、原
稿の向きが揃っていない場合、前もって原稿の向きを揃
えるように人間が整理してから、動作に望んでいた。
を処理するため、複写機のところに持っていく際に、原
稿の向きが揃っていない場合、前もって原稿の向きを揃
えるように人間が整理してから、動作に望んでいた。
【０００６】上述のデジタル複写機で複数枚の原稿をコ
ピーしたり、ＦＡＸしたりする際に、原稿の向きを整理
する作業は煩わしい作業である。特に、Ａ４サイズの原
稿の場合、縦方向の原稿の場合は簡単だが、横向き（Ａ
４Ｒ）の原稿が混在している場合、左右どちらに向かせ
るか悩むところである。通常、複写機は、フィーダに載
せるのにＡ４原稿の場合、縦方向に載せるが、場合によ
ってはＡ４Ｒの方向に紙を載せたりする場合もある。ま
た、Ａ４Ｒ（横向き）の原稿の場合、正方向の原稿の向
きをフィーダの口に合わせたり、逆方向の向きを合わせ
たりする場合がある。さらに原稿の片側にバインダのた
めの穴が開けてあると、オートフィーダに原稿を乗せる
際に、ひっくり返して乗せる場合がある。
ピーしたり、ＦＡＸしたりする際に、原稿の向きを整理
する作業は煩わしい作業である。特に、Ａ４サイズの原
稿の場合、縦方向の原稿の場合は簡単だが、横向き（Ａ
４Ｒ）の原稿が混在している場合、左右どちらに向かせ
るか悩むところである。通常、複写機は、フィーダに載
せるのにＡ４原稿の場合、縦方向に載せるが、場合によ
ってはＡ４Ｒの方向に紙を載せたりする場合もある。ま
た、Ａ４Ｒ（横向き）の原稿の場合、正方向の原稿の向
きをフィーダの口に合わせたり、逆方向の向きを合わせ
たりする場合がある。さらに原稿の片側にバインダのた
めの穴が開けてあると、オートフィーダに原稿を乗せる
際に、ひっくり返して乗せる場合がある。
【０００７】図１は、Ａ４サイズの通常の文書原稿をオ
ートフィーダー１０１にセットする際の方向１０２〜１
０９を示す図である。図示するように、実に多種類のセ
ット方法がある。
ートフィーダー１０１にセットする際の方向１０２〜１
０９を示す図である。図示するように、実に多種類のセ
ット方法がある。
【０００８】このように原稿のセットの仕方もまちまち
であるため、利用者によって原稿の向きの整理の仕方も
まちまちであった。
であるため、利用者によって原稿の向きの整理の仕方も
まちまちであった。
【０００９】このため、原稿が整理されていなければ、
そのままあっちこっち向いたコピー用紙が排出されてい
た。このような場合、コピー枚数が少なければ良いが、
大量で、しかもオートステイプル機器を用いると、その
まま固定されてしまう。また、最近よく利用されるよう
になってきた縮小レイアウト機能も原稿を載せたままの
状態で複数枚の原稿が１枚にレイアウトされてコピーさ
れてしまう。
そのままあっちこっち向いたコピー用紙が排出されてい
た。このような場合、コピー枚数が少なければ良いが、
大量で、しかもオートステイプル機器を用いると、その
まま固定されてしまう。また、最近よく利用されるよう
になってきた縮小レイアウト機能も原稿を載せたままの
状態で複数枚の原稿が１枚にレイアウトされてコピーさ
れてしまう。
【００１０】そこで、利用者が原稿の向きを整理するこ
となく、さらには、人による原稿の向きセットの相違に
よる違いを解決するために、原稿向き判別技術が開発さ
れてきた。この原稿向き検知技術をデジタル複写機に搭
載することにより、利用者は原稿を整理するといった煩
わしさから解放されることになる。
となく、さらには、人による原稿の向きセットの相違に
よる違いを解決するために、原稿向き判別技術が開発さ
れてきた。この原稿向き検知技術をデジタル複写機に搭
載することにより、利用者は原稿を整理するといった煩
わしさから解放されることになる。
【００１１】代表的な方向判別技術は、文字認識の技術
を利用する方法、レイアウト認識の技術を利用する方法
等がある。これらの技術は、原稿中に書かれた内容の一
部を瞬時に判断し、その結果を出力する高速処理を行な
っている。例えば、文字認識技術の応用で方向を判別す
る方法は、原稿中の文字領域を抽出し、その文字領域の
文字を認識して正しい方向を判別する方法である。
を利用する方法、レイアウト認識の技術を利用する方法
等がある。これらの技術は、原稿中に書かれた内容の一
部を瞬時に判断し、その結果を出力する高速処理を行な
っている。例えば、文字認識技術の応用で方向を判別す
る方法は、原稿中の文字領域を抽出し、その文字領域の
文字を認識して正しい方向を判別する方法である。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、原稿向
き判別技術は文書原稿中の、文書の特徴を認識し、その
原稿の向きを認識する技術であるが、その性能は完璧で
はない。時には、判断を誤ることもある。特に、近年は
カラー文書が多く作成されるような時代となり、原稿向
き判別もカラー原稿に対しても正しく判別しなければな
らなくなった。
き判別技術は文書原稿中の、文書の特徴を認識し、その
原稿の向きを認識する技術であるが、その性能は完璧で
はない。時には、判断を誤ることもある。特に、近年は
カラー文書が多く作成されるような時代となり、原稿向
き判別もカラー原稿に対しても正しく判別しなければな
らなくなった。
【００１３】従来は、白黒原稿を対象としていたため、
画像を入力する時は白黒２値画像を用いて方向判別を行
なってきた。
画像を入力する時は白黒２値画像を用いて方向判別を行
なってきた。
【００１４】これに対し、デジタル複合複写機の場合、
スキャナとしての機能も重要なため、例え白黒コピー機
であったとしても、カラーＣＣＤを搭載し、入力はカラ
ーで行なうことが可能なものも多い。
スキャナとしての機能も重要なため、例え白黒コピー機
であったとしても、カラーＣＣＤを搭載し、入力はカラ
ーで行なうことが可能なものも多い。
【００１５】しかしながら、方向判別機能は、白黒原稿
処理のため、せっかく色情報があるのに、その情報を捨
ててしまっていた訳である。このため、以下のような原
稿に対して、方向判別処理がうまく作動しないという課
題があった。
処理のため、せっかく色情報があるのに、その情報を捨
ててしまっていた訳である。このため、以下のような原
稿に対して、方向判別処理がうまく作動しないという課
題があった。
【００１６】（１）最近よく用いられる２色刷り、３色
刷りの原稿を画像入力すると、色により、肝心の文字部
が掠れたりして、正しく方向判別ができなかった。
刷りの原稿を画像入力すると、色により、肝心の文字部
が掠れたりして、正しく方向判別ができなかった。
【００１７】（２）最も重要な方向性を表す色文字部
が、方向判別処理の対象部からはずれる場合があった。
が、方向判別処理の対象部からはずれる場合があった。
【００１８】（３）背景がある色で塗りつぶされ、その
中に、他の色を用いた文字部があるような原稿で、うま
く方向判別処理が作動しなかった。
中に、他の色を用いた文字部があるような原稿で、うま
く方向判別処理が作動しなかった。
【００１９】本発明は、上記課題を解決するためになさ
れたもので、カラー画像に対して、精度の高い方向判別
処理を行なう画像処理装置及び画像処理方法を提供する
ことを目的とする。
れたもので、カラー画像に対して、精度の高い方向判別
処理を行なう画像処理装置及び画像処理方法を提供する
ことを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像処理装置は、文書原稿をカラー画像デ
ータとして読み取って入力する画像入力手段と、前記画
像入力手段より入力されたカラー画像データに基づいて
前記文書原稿の方向を判別する方向判別手段と、前記方
向判別手段での判別結果に応じて前記カラー画像データ
に応じたデータに対して所定の編集を行なう画像編集手
段と、前記画像編集手段により編集された画像データを
出力する出力手段とを有することを特徴とする。
に、本発明の画像処理装置は、文書原稿をカラー画像デ
ータとして読み取って入力する画像入力手段と、前記画
像入力手段より入力されたカラー画像データに基づいて
前記文書原稿の方向を判別する方向判別手段と、前記方
向判別手段での判別結果に応じて前記カラー画像データ
に応じたデータに対して所定の編集を行なう画像編集手
段と、前記画像編集手段により編集された画像データを
出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【００２１】また、上記目的を達成するために、本発明
の画像処理方法は、文書原稿をカラー画像データとして
読み取って入力する画像入力工程と、前記画像入力工程
より入力されたカラー画像データに基づいて前記文書原
稿の方向を判別する方向判別工程と、前記方向判別工程
での判別結果に応じて前記カラー画像データに応じたデ
ータに対して所定の編集を行なう画像編集工程と、前記
画像編集工程で編集された画像データを出力する出力工
程とを有することを特徴とする。
の画像処理方法は、文書原稿をカラー画像データとして
読み取って入力する画像入力工程と、前記画像入力工程
より入力されたカラー画像データに基づいて前記文書原
稿の方向を判別する方向判別工程と、前記方向判別工程
での判別結果に応じて前記カラー画像データに応じたデ
ータに対して所定の編集を行なう画像編集工程と、前記
画像編集工程で編集された画像データを出力する出力工
程とを有することを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
に係る実施の形態を詳細に説明する。
に係る実施の形態を詳細に説明する。
【００２３】尚、本実施形態では、本発明の適用例とし
てデジタル複合複写機を例に説明するが、これに限るも
のではなく、他の種々の装置に適用できることは言うま
でもない。
てデジタル複合複写機を例に説明するが、これに限るも
のではなく、他の種々の装置に適用できることは言うま
でもない。
【００２４】図２は、本実施形態におけるデジタル複合
複写機の外観を示す図である。同図において、２０１は
イメージスキャナ部であり、原稿を読み取り、デジタル
信号処理を行なうところである。尚、このスキャナ部２
０１には、オートフィーダーと呼ばれる自動紙送り装置
も含まれている。また、スキャナ部２０１のセンサとし
て色情報を読み込むことが可能なカラーセンサが装備さ
れている。
複写機の外観を示す図である。同図において、２０１は
イメージスキャナ部であり、原稿を読み取り、デジタル
信号処理を行なうところである。尚、このスキャナ部２
０１には、オートフィーダーと呼ばれる自動紙送り装置
も含まれている。また、スキャナ部２０１のセンサとし
て色情報を読み込むことが可能なカラーセンサが装備さ
れている。
【００２５】一方、２０２はプリンタ部であり、イメー
ジスキャナ部２０１で読み取られた原稿画像に対応した
画像を用紙にプリントする部分である。また、２０３は
電話線であり、外部装置とのファクシミリ送受信等に用
いられる。
ジスキャナ部２０１で読み取られた原稿画像に対応した
画像を用紙にプリントする部分である。また、２０３は
電話線であり、外部装置とのファクシミリ送受信等に用
いられる。
【００２６】図３は、本実施形態における画像処理系の
構成を示すブロック図である。同図において、３０１は
シェーディング補正部であり、不図示のＲＧＢカラーＣ
ＣＤで読み取られた電気信号における画素間のばらつき
を補正する。３０２はカラー白黒変換部であり、ＲＧＢ
色画像データを白黒グレースケール画像へ変換する。こ
の変換方法として、厳密にはＲＧＢ輝度データより明度
データへ変換する方法があるが、Ｇ（グリーン）データ
を用いてもさほど問題はない。３０３はエッジ強調回路
であり、文字や表等のエッジを強調する処理を行なう。
例えば、５×５のウインドウで２次微分を行ない、画像
のエッジを強調する。
構成を示すブロック図である。同図において、３０１は
シェーディング補正部であり、不図示のＲＧＢカラーＣ
ＣＤで読み取られた電気信号における画素間のばらつき
を補正する。３０２はカラー白黒変換部であり、ＲＧＢ
色画像データを白黒グレースケール画像へ変換する。こ
の変換方法として、厳密にはＲＧＢ輝度データより明度
データへ変換する方法があるが、Ｇ（グリーン）データ
を用いてもさほど問題はない。３０３はエッジ強調回路
であり、文字や表等のエッジを強調する処理を行なう。
例えば、５×５のウインドウで２次微分を行ない、画像
のエッジを強調する。
【００２７】３０４は変倍回路であり、縮小コピー時は
データの間引き処理を行ない、拡大コピー時はデータの
補間を行なう。また、両面や縮小レイアウトをする時は
後述するページメモリに蓄えられ、操作パネルからの指
示に従ったコピーになるようにメモリから読み出すアド
レスを切り替えながら、画像データが読み出される。３
０５はγ変換回路であり、輝度データである画像データ
をプリンタに出力するための濃度データに変換する。
尚、このデータ変換は、テーブルサーチ等により行なわ
れる。３０６はＰＷＭ回路であり、濃度データに変換さ
れた画像データをレーザの発光強度の信号に変換し、画
像データの濃度に従ったパルス幅を不図示のレーザユニ
ットに対して出力する。
データの間引き処理を行ない、拡大コピー時はデータの
補間を行なう。また、両面や縮小レイアウトをする時は
後述するページメモリに蓄えられ、操作パネルからの指
示に従ったコピーになるようにメモリから読み出すアド
レスを切り替えながら、画像データが読み出される。３
０５はγ変換回路であり、輝度データである画像データ
をプリンタに出力するための濃度データに変換する。
尚、このデータ変換は、テーブルサーチ等により行なわ
れる。３０６はＰＷＭ回路であり、濃度データに変換さ
れた画像データをレーザの発光強度の信号に変換し、画
像データの濃度に従ったパルス幅を不図示のレーザユニ
ットに対して出力する。
【００２８】３１２はＣＰＵ部であり、本処理系をコン
トロールする心臓部である。また、ＣＰＵ部３１２には
本装置のプログラムや制御データを格納するＲＯＭ、Ｃ
ＰＵが処理を実行時に使用するワークエリアや各種テー
ブル等が定義されたＲＡＭ、及び周辺回路等が含まれ
る。３１１は利用者の指示を受け付けるオペレーション
パネル部であり、あらゆる指示がここで行なわれる。こ
こで受け取った指示又は命令はＣＰＵ部３１２に送られ
る。３０７は本実施形態における色成分解析部であり、
ＲＧＢカラーデータの各画素成分がどの程度存在するか
解析する。
トロールする心臓部である。また、ＣＰＵ部３１２には
本装置のプログラムや制御データを格納するＲＯＭ、Ｃ
ＰＵが処理を実行時に使用するワークエリアや各種テー
ブル等が定義されたＲＡＭ、及び周辺回路等が含まれ
る。３１１は利用者の指示を受け付けるオペレーション
パネル部であり、あらゆる指示がここで行なわれる。こ
こで受け取った指示又は命令はＣＰＵ部３１２に送られ
る。３０７は本実施形態における色成分解析部であり、
ＲＧＢカラーデータの各画素成分がどの程度存在するか
解析する。
【００２９】３０８は方向判別処理部であり、色成分解
析部３０７から入力された解析結果３１３を考慮し、シ
ェーディング補正部３０１でシェーディング補正された
画像データを解析し、その文書の方向を判別する。具体
的には、色成分解析部３０７で解析された結果３１３を
用いて、その色を優先的に用いるか背景色を検知してそ
の色成分の情報は用いないなどの判断を行なう。
析部３０７から入力された解析結果３１３を考慮し、シ
ェーディング補正部３０１でシェーディング補正された
画像データを解析し、その文書の方向を判別する。具体
的には、色成分解析部３０７で解析された結果３１３を
用いて、その色を優先的に用いるか背景色を検知してそ
の色成分の情報は用いないなどの判断を行なう。
【００３０】３０９はページメモリであり、入力された
画像データをページ毎に蓄積する。尚、本処理系では、
画像データがリアルタイムで入力されており、方向判別
処理部３０８では文書画像１ページ分の画像データを入
力しながら、即座に方向判別結果をＣＰＵ部３１２に通
知し、その結果によりＣＰＵ部３１２がページメモリ３
０９の読み出し順序を制御する。また、コピー動作時
は、画像データがページメモリ３０９より読み出され、
γ変換回路３０５へ送られる。３１０はスキャナユニッ
トであり、スキャナ動作時に読み取った画像データを外
部へ送出する。
画像データをページ毎に蓄積する。尚、本処理系では、
画像データがリアルタイムで入力されており、方向判別
処理部３０８では文書画像１ページ分の画像データを入
力しながら、即座に方向判別結果をＣＰＵ部３１２に通
知し、その結果によりＣＰＵ部３１２がページメモリ３
０９の読み出し順序を制御する。また、コピー動作時
は、画像データがページメモリ３０９より読み出され、
γ変換回路３０５へ送られる。３１０はスキャナユニッ
トであり、スキャナ動作時に読み取った画像データを外
部へ送出する。
【００３１】以上の構成において、オペレーションパネ
ル部３１１から方向判別処理と縮小レイアウト送信が選
択されると、ＣＰＵ部３１２は方向判別処理部３０８に
判別処理実行をセットする。ここで、画像データの流れ
は、ＲＧＢのＣＣＤより電気信号を受け、シェーディン
グ補正部３０１で補正される。そして、ＲＧＢカラーデ
ータは、出力先が白黒プリンタの場合、カラー白黒変換
部３０２で白黒データに変換される。これは、白黒プリ
ンタでプリントする場合、カラーデータを必要としない
ためである。ちなみに、カラースキャナ入力が指示され
ていた場合は、この系は素通りする。そして、エッジ強
調部３０３で、エッジ強調（選択指示された場合のみ）
され、変倍処理部３０４に受け渡される。
ル部３１１から方向判別処理と縮小レイアウト送信が選
択されると、ＣＰＵ部３１２は方向判別処理部３０８に
判別処理実行をセットする。ここで、画像データの流れ
は、ＲＧＢのＣＣＤより電気信号を受け、シェーディン
グ補正部３０１で補正される。そして、ＲＧＢカラーデ
ータは、出力先が白黒プリンタの場合、カラー白黒変換
部３０２で白黒データに変換される。これは、白黒プリ
ンタでプリントする場合、カラーデータを必要としない
ためである。ちなみに、カラースキャナ入力が指示され
ていた場合は、この系は素通りする。そして、エッジ強
調部３０３で、エッジ強調（選択指示された場合のみ）
され、変倍処理部３０４に受け渡される。
【００３２】また、上述の処理と同時に、シェーディン
グ処理された画像データは色成分解析部３０７にも送ら
れ、色成分解析部３０７が画像データを入力しながら色
成分解析を行なう。この色成分解析部３０７は、ＲＧＢ
多値画像データをある特定のスライスレベルで２値化
し、その２値データを各色毎に加算していく。つまり、
Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｃ，Ｍ，Ｙ別々に加算していき、全画像領
域についてカウントすると、その結果を方向判別処理部
３０８に送る。この色成分解析部３０７の詳細は更に後
述する。
グ処理された画像データは色成分解析部３０７にも送ら
れ、色成分解析部３０７が画像データを入力しながら色
成分解析を行なう。この色成分解析部３０７は、ＲＧＢ
多値画像データをある特定のスライスレベルで２値化
し、その２値データを各色毎に加算していく。つまり、
Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｃ，Ｍ，Ｙ別々に加算していき、全画像領
域についてカウントすると、その結果を方向判別処理部
３０８に送る。この色成分解析部３０７の詳細は更に後
述する。
【００３３】次に、方向判別処理部３０８は、逐次画像
データを入力し、文字領域の抽出を行ないながら文字領
域画像データを蓄積していく。その後、文字領域抽出が
終了すると、色成分解析部３０７の解析結果３１３に基
づいて優先順位の高い色画像の文字領域から方向判別処
理を行なう。そして、その判別結果をＣＰＵ部３１２に
送出する。
データを入力し、文字領域の抽出を行ないながら文字領
域画像データを蓄積していく。その後、文字領域抽出が
終了すると、色成分解析部３０７の解析結果３１３に基
づいて優先順位の高い色画像の文字領域から方向判別処
理を行なう。そして、その判別結果をＣＰＵ部３１２に
送出する。
【００３４】一方、変倍回路３０４で間引かれた画像デ
ータは、ページメモリ３０９に一時格納される。尚、ペ
ージメモリ３０９の容量によるが、画像データは多数枚
ここに一時的に格納される。次に、方向判別処理結果に
基づいて、正規な方向でない画像を回転処理（読み出し
方を工夫することで対処できる）し、１ページ分蓄積す
る。そして、画像データは、複写機動作では、γ変換回
路３０５でプリンタの特性に変換され、ＰＷＭ部３０６
を介してレーザプリントが行なわれる。
ータは、ページメモリ３０９に一時格納される。尚、ペ
ージメモリ３０９の容量によるが、画像データは多数枚
ここに一時的に格納される。次に、方向判別処理結果に
基づいて、正規な方向でない画像を回転処理（読み出し
方を工夫することで対処できる）し、１ページ分蓄積す
る。そして、画像データは、複写機動作では、γ変換回
路３０５でプリンタの特性に変換され、ＰＷＭ部３０６
を介してレーザプリントが行なわれる。
【００３５】図４は、本実施形態におけるオペレーショ
ンパネル部３１１の構成を示す外観図である。同図にお
いて、４０１は拡張機能キーであり、コピーを行なう際
に、縮小レイアウトを行なうかどうか、自動原稿方向検
知のオン／オフ、カラー原稿の選択等のモード選択機能
を有する。そして、利用者は、コピーを行なう際に、拡
張機能キー４０１により縮小レイアウトを行なうかどう
かを選択する。
ンパネル部３１１の構成を示す外観図である。同図にお
いて、４０１は拡張機能キーであり、コピーを行なう際
に、縮小レイアウトを行なうかどうか、自動原稿方向検
知のオン／オフ、カラー原稿の選択等のモード選択機能
を有する。そして、利用者は、コピーを行なう際に、拡
張機能キー４０１により縮小レイアウトを行なうかどう
かを選択する。
【００３６】ここで、コピー時の縮小レイアウトについ
て説明する。図５は、複数枚の原稿を縮小レイアウトし
た状態を示す図である。図５に示す（ａ），（ｃ），
（ｅ），（ｇ）は片面縮小レイアウトを、また（ｂ），
（ｄ），（ｆ），（ｈ）は両面縮小レイアウトを示すも
のである。この両面機能は、紙が節約になり、配布資料
などはかさばらなくて済むため、よく用いられるように
なった機能である。
て説明する。図５は、複数枚の原稿を縮小レイアウトし
た状態を示す図である。図５に示す（ａ），（ｃ），
（ｅ），（ｇ）は片面縮小レイアウトを、また（ｂ），
（ｄ），（ｆ），（ｈ）は両面縮小レイアウトを示すも
のである。この両面機能は、紙が節約になり、配布資料
などはかさばらなくて済むため、よく用いられるように
なった機能である。
【００３７】しかしながら、このような縮小レイアウト
は文書の中身がどんなものであれ、機械的に縮小レイア
ウトされてしまう。図６は、４ｉｎ１の両面縮小レイア
ウトの例を示す図である。図示するように、文書には、
日本語の場合縦書き、横書きがあり、紙面は縦置き、横
置きの配置がある。つまり、上向き横書き文書６０１〜
６０４の場合は６０５，６０６のように、上向き縦書き
文書６０７〜６１０の場合は６１１，６１２のように、
左向き縦書き文書６１３〜６１６の場合は６１７，６１
８のように、そして、左向き横書き文書６１９〜６２２
の場合は６２３，６２４のようにそれぞれ縮小レイアウ
トされる。
は文書の中身がどんなものであれ、機械的に縮小レイア
ウトされてしまう。図６は、４ｉｎ１の両面縮小レイア
ウトの例を示す図である。図示するように、文書には、
日本語の場合縦書き、横書きがあり、紙面は縦置き、横
置きの配置がある。つまり、上向き横書き文書６０１〜
６０４の場合は６０５，６０６のように、上向き縦書き
文書６０７〜６１０の場合は６１１，６１２のように、
左向き縦書き文書６１３〜６１６の場合は６１７，６１
８のように、そして、左向き横書き文書６１９〜６２２
の場合は６２３，６２４のようにそれぞれ縮小レイアウ
トされる。
【００３８】図６からも明らかなように、実際縮小レイ
アウトされたコピーは利用者が見て最適なレイアウトと
言えるものではなっかた。
アウトされたコピーは利用者が見て最適なレイアウトと
言えるものではなっかた。
【００３９】図７は、本実施形態における縮小レイアウ
トの結果を示す図である。図示するように、原稿の向き
によってその配置が最適にレイアウトされている。つま
り、上向き横書き文書７０１〜７０４の場合は７０５，
７０６のように、上向き縦書き文書７０７〜７１０の場
合は７１１，７１２のように、左向き縦書き文書７１３
〜７１６の場合は７１７，７１８のように、そして、左
向き横書き文書７１９〜７２２の場合は７２３，７２４
のようにそれぞれ縮小レイアウトされる。
トの結果を示す図である。図示するように、原稿の向き
によってその配置が最適にレイアウトされている。つま
り、上向き横書き文書７０１〜７０４の場合は７０５，
７０６のように、上向き縦書き文書７０７〜７１０の場
合は７１１，７１２のように、左向き縦書き文書７１３
〜７１６の場合は７１７，７１８のように、そして、左
向き横書き文書７１９〜７２２の場合は７２３，７２４
のようにそれぞれ縮小レイアウトされる。
【００４０】このような縮小レイアウトの最適原稿配置
を実現するために、原稿方向検知を行ない、その原稿の
向きから最適な縮小レイアウトが可能となる。
を実現するために、原稿方向検知を行ない、その原稿の
向きから最適な縮小レイアウトが可能となる。
【００４１】次に、上述の縮小レイアウトを行なう動作
について説明する。図８は、本実施形態における縮小レ
イアウト処理を示すフローチャートである。
について説明する。図８は、本実施形態における縮小レ
イアウト処理を示すフローチャートである。
【００４２】まず、ステップＳ８０１において、図４に
外観を示すオペレーションパネル部３１１の動作モード
（コピー／ファクス／ファイル）選択キー４０２からコ
ピー動作が選択され、ステップＳ８０２で拡張機能キー
４０１により縮小レイアウトが選択される。具体的に
は、拡張機能キー４０１が押下されると、表示モードが
図５に示したそれぞれの縮小レイアウト画面表示に変更
され、その表示画面から所望のレイアウト方法が選択さ
れる。
外観を示すオペレーションパネル部３１１の動作モード
（コピー／ファクス／ファイル）選択キー４０２からコ
ピー動作が選択され、ステップＳ８０２で拡張機能キー
４０１により縮小レイアウトが選択される。具体的に
は、拡張機能キー４０１が押下されると、表示モードが
図５に示したそれぞれの縮小レイアウト画面表示に変更
され、その表示画面から所望のレイアウト方法が選択さ
れる。
【００４３】次に、ステップＳ８０３において、初期設
定機能により方向判別機能の設定を行なう。その際、色
成分解析を行なうかどうかも選択される。そして、ステ
ップＳ８０４で方向判別機能を選択するキーが選択され
る。尚、この“原稿方向検知ＯＮ＆色成分解析ＯＮ＆コ
ピー”にて色成分解析方向判別モードが選択される。そ
の後、ステップＳ８０５において、コピースタートキー
が押され、ステップＳ８０５でコピー動作をスタートす
る。次に、ステップＳ８０６において、原稿を給紙し、
原稿台の上に原稿が配置される。そして、複写機の読み
取り機構が移動して画像読み取りを開始する。
定機能により方向判別機能の設定を行なう。その際、色
成分解析を行なうかどうかも選択される。そして、ステ
ップＳ８０４で方向判別機能を選択するキーが選択され
る。尚、この“原稿方向検知ＯＮ＆色成分解析ＯＮ＆コ
ピー”にて色成分解析方向判別モードが選択される。そ
の後、ステップＳ８０５において、コピースタートキー
が押され、ステップＳ８０５でコピー動作をスタートす
る。次に、ステップＳ８０６において、原稿を給紙し、
原稿台の上に原稿が配置される。そして、複写機の読み
取り機構が移動して画像読み取りを開始する。
【００４４】次に、ステップＳ８０９において、読み取
られた画像データは上述の画像処理が施され、ページメ
モリ３０９に一時保存される一方、ステップＳ８０７で
は、色成分解析部３０７によって画像のカラー画素解析
が行なわれる。また同時に、ステップＳ８０８では、色
別の文字領域抽出が行なわれる。そして、ステップＳ８
１０において、１ページ分の解析結果が方向判別処理部
３０８に送られ、方向判別処理が行なわれる。
られた画像データは上述の画像処理が施され、ページメ
モリ３０９に一時保存される一方、ステップＳ８０７で
は、色成分解析部３０７によって画像のカラー画素解析
が行なわれる。また同時に、ステップＳ８０８では、色
別の文字領域抽出が行なわれる。そして、ステップＳ８
１０において、１ページ分の解析結果が方向判別処理部
３０８に送られ、方向判別処理が行なわれる。
【００４５】そして、ステップＳ８１１において、方向
判別処理結果をページ毎に一時記憶し、続くステップＳ
８１２で縮小レイアウトを指示された枚数、例えば４ｉ
ｎ１は４枚のように給紙したかどうか確認する。ここ
で、画像データが揃ったならばステップＳ８１３に進
み、正方向縮小レイアウト順に画像を読み出し、プリン
トを行なう。そして、ステップＳ８１４で排紙し、ステ
ップＳ８１５では全て終了かどうか判断し、終了するま
で上述の動作を繰り返す。
判別処理結果をページ毎に一時記憶し、続くステップＳ
８１２で縮小レイアウトを指示された枚数、例えば４ｉ
ｎ１は４枚のように給紙したかどうか確認する。ここ
で、画像データが揃ったならばステップＳ８１３に進
み、正方向縮小レイアウト順に画像を読み出し、プリン
トを行なう。そして、ステップＳ８１４で排紙し、ステ
ップＳ８１５では全て終了かどうか判断し、終了するま
で上述の動作を繰り返す。
【００４６】このように、本実施形態では、デジタル複
写機やスキャナ機器で方向判別手段のために画像を入力
する際に、従来、画像データとして白黒画像を入力して
いたものを、ＲＧＢ各色成分画像で入力し、ＲＧＢ別に
入力された画像データより、以下の処理を行なう。 （１）あるしきい値で各色別に２値化する。各色毎に画
素データを加算する。
写機やスキャナ機器で方向判別手段のために画像を入力
する際に、従来、画像データとして白黒画像を入力して
いたものを、ＲＧＢ各色成分画像で入力し、ＲＧＢ別に
入力された画像データより、以下の処理を行なう。 （１）あるしきい値で各色別に２値化する。各色毎に画
素データを加算する。
【００４７】例えば、ＲＥＤ，ＢＬＵＥ，ＧＲＥＥＮ，
ＣＹＡＮ，ＭＡＧＥＮＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの色別に色画
素数を求める。その画素数、色数の多い順、色ごとの頻
度数を方向判別処理部へ渡す。 （２）方向判別処理の前処理である文字領域抽出手段
は、各色画像別に文字領域抽出を行なう。 （３）方向判別処理部は、前記色成分解析結果、色別の
文字領域情報に基づいて方向判別処理を行なう。その
際、色成分解析結果は、サンプリングする文字領域の優
先順位を決定する情報になる。色成分情報は、最も多く
使われている色画像を優先順位を上げたり、逆に下地で
用いられている色画像は、とびぬけて画素数が多いた
め、その色は省いたりする判断が可能である。
ＣＹＡＮ，ＭＡＧＥＮＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの色別に色画
素数を求める。その画素数、色数の多い順、色ごとの頻
度数を方向判別処理部へ渡す。 （２）方向判別処理の前処理である文字領域抽出手段
は、各色画像別に文字領域抽出を行なう。 （３）方向判別処理部は、前記色成分解析結果、色別の
文字領域情報に基づいて方向判別処理を行なう。その
際、色成分解析結果は、サンプリングする文字領域の優
先順位を決定する情報になる。色成分情報は、最も多く
使われている色画像を優先順位を上げたり、逆に下地で
用いられている色画像は、とびぬけて画素数が多いた
め、その色は省いたりする判断が可能である。
【００４８】従って、本実施形態によれば、色情報を用
いて原稿方向判別を行なうことで、カラー原稿に対する
精度の高い方向判別処理を実現するようになる。
いて原稿方向判別を行なうことで、カラー原稿に対する
精度の高い方向判別処理を実現するようになる。
【００４９】次に、上述の各処理部について詳細に説明
する。従来、文書の方向判別の手法にはいくつかの手法
があるが、本実施形態では文書の方向を決定する大きな
要素として文字の方向が最も重要であろうと考え、文字
の方向を判別し、文書の方向を判別する方法について説
明する。
する。従来、文書の方向判別の手法にはいくつかの手法
があるが、本実施形態では文書の方向を決定する大きな
要素として文字の方向が最も重要であろうと考え、文字
の方向を判別し、文書の方向を判別する方法について説
明する。
【００５０】通常、活字文書は、ワープロ作成文書の他
に、図、表、絵などが混在している場合が多い。その場
合、文字部のみを領域判別し、文字認識手法の一部を用
いて方向を判別する。
に、図、表、絵などが混在している場合が多い。その場
合、文字部のみを領域判別し、文字認識手法の一部を用
いて方向を判別する。
【００５１】［色成分解析処理］図９は、色成分解析部
３０７の処理を説明するための図である。色成分解析部
３０７では、ＲＧＢカラーセンサより入力された多値画
像データを所定のしきい値で２値化する。例えば、ＲＥ
Ｄセンサの画像データの値が「１３０」であれば、しき
い値５０で２値化すると、“１”となる。そして、ＲＥ
Ｄセンサで“１”となった画像の値をライン毎とページ
全体で加算する。つまり、よりＲＥＤの色が多く出現す
るとより加算結果が多くなる。この処理をＧＲＥＥＮ，
ＢＬＵＥのセンサでも行なう。
３０７の処理を説明するための図である。色成分解析部
３０７では、ＲＧＢカラーセンサより入力された多値画
像データを所定のしきい値で２値化する。例えば、ＲＥ
Ｄセンサの画像データの値が「１３０」であれば、しき
い値５０で２値化すると、“１”となる。そして、ＲＥ
Ｄセンサで“１”となった画像の値をライン毎とページ
全体で加算する。つまり、よりＲＥＤの色が多く出現す
るとより加算結果が多くなる。この処理をＧＲＥＥＮ，
ＢＬＵＥのセンサでも行なう。
【００５２】図９に示す（Ｂ）は、各色毎のヒストグラ
ムの例を示す図である。図中に示す記号「▲」はしきい
値である。図から分かるように、しきい値より大きな画
素値が多いと色成分が大きいと判断する。また、ＣＹＡ
Ｎの色成分を抽出する方法として、ＧＲＥＥＮセンサの
画像データとＢＬＵＥセンサの画像データとの平均をと
り、ＣＹＡＮの画像データとする。同様に、ＭＡＧＥＮ
ＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの画像データも作成する。図９に示
す（Ｃ）はＲＢＧからＣＭＹを求める式を示す図であ
る。
ムの例を示す図である。図中に示す記号「▲」はしきい
値である。図から分かるように、しきい値より大きな画
素値が多いと色成分が大きいと判断する。また、ＣＹＡ
Ｎの色成分を抽出する方法として、ＧＲＥＥＮセンサの
画像データとＢＬＵＥセンサの画像データとの平均をと
り、ＣＹＡＮの画像データとする。同様に、ＭＡＧＥＮ
ＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの画像データも作成する。図９に示
す（Ｃ）はＲＢＧからＣＭＹを求める式を示す図であ
る。
【００５３】この処理により、ＲＥＤ，ＧＲＥＥＮ，Ｂ
ＬＵＥ，ＣＹＡＮ，ＭＡＧＥＮＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの各
色成分のライン毎とページ全体の加算結果が得られる。
図９に示す（Ｄ）は、各色毎の画素数の一例を示す図で
ある。この例では、１ページの中で、ＧＲＥＥＮが一番
多く、続いてＹＥＬＬＯＷとなる。この数値が重要な判
断材料となる。つまり、以下のような判断が可能であ
る。
ＬＵＥ，ＣＹＡＮ，ＭＡＧＥＮＴＡ，ＹＥＬＬＯＷの各
色成分のライン毎とページ全体の加算結果が得られる。
図９に示す（Ｄ）は、各色毎の画素数の一例を示す図で
ある。この例では、１ページの中で、ＧＲＥＥＮが一番
多く、続いてＹＥＬＬＯＷとなる。この数値が重要な判
断材料となる。つまり、以下のような判断が可能であ
る。
【００５４】（１）最も多い文字部を利用して文書の方
向を判別する。この場合、色の多い順に優先順位をつけ
る。
向を判別する。この場合、色の多い順に優先順位をつけ
る。
【００５５】（２）背景色は抜かす。この場合、極端に
色画素数が多く、２番目以降と差が激しいものを背景色
と見なす。
色画素数が多く、２番目以降と差が激しいものを背景色
と見なす。
【００５６】そして、この処理結果が次の続く方向判別
処理部３０８で、色成分解析結果として用いられる。
処理部３０８で、色成分解析結果として用いられる。
【００５７】尚、色成分処理部３０７は、各色毎に並行
して処理を行なうことで、画像処理系のパイプライン処
理には追随できる。また、所定のしきい値は、各色毎に
設定可能である。このパラメータを可変することによ
り、２値化のしきい値が変更できる。これにより、セン
サのばらつきの補正や意識的にある色成分を強調させた
結果も得ることが可能である。
して処理を行なうことで、画像処理系のパイプライン処
理には追随できる。また、所定のしきい値は、各色毎に
設定可能である。このパラメータを可変することによ
り、２値化のしきい値が変更できる。これにより、セン
サのばらつきの補正や意識的にある色成分を強調させた
結果も得ることが可能である。
【００５８】［文字方向判別前処理］以下は、色別に同
時に行なう処理である。 ＜２値化処理＞本処理系は、次に続く方向判別の前処理
である。ここでは、画像データは多値データを用いる。
この２値化処理は、画像から文字部を抽出する目的で行
なう。そのため、単純２値化の方法で良い。簡単な方法
は、中間の値である“１２８”をスライスレベルとする
方法である。
時に行なう処理である。 ＜２値化処理＞本処理系は、次に続く方向判別の前処理
である。ここでは、画像データは多値データを用いる。
この２値化処理は、画像から文字部を抽出する目的で行
なう。そのため、単純２値化の方法で良い。簡単な方法
は、中間の値である“１２８”をスライスレベルとする
方法である。
【００５９】しかしながら、原稿に下地があったり、比
較的薄い濃度の原稿の場合、２値化後の画像がその後の
処理に適さない場合がある。このような場合、ダイナミ
ックスライスレベルを用いた２値化処理方法がある。
較的薄い濃度の原稿の場合、２値化後の画像がその後の
処理に適さない場合がある。このような場合、ダイナミ
ックスライスレベルを用いた２値化処理方法がある。
【００６０】この処理は、注目画素の前の列の輝度、或
いは濃度データの平均と注目画素の輝度、或いは濃度の
値よりスライスレベルを決定し、単純２値化する。
いは濃度データの平均と注目画素の輝度、或いは濃度の
値よりスライスレベルを決定し、単純２値化する。
【００６１】また、多値画像データを受け取るのではな
く、２値化データを受け取る方法もあるが、後に続く本
処理に都合の良いデータが得られればよい。 ＜文字領域抽出処理＞方向判別処理は、画像データよ
り、文字領域の検出を行なう。これは、本実施形態のア
ルゴリズムでは、文字を方向判別の手段に用いるためで
ある。
く、２値化データを受け取る方法もあるが、後に続く本
処理に都合の良いデータが得られればよい。 ＜文字領域抽出処理＞方向判別処理は、画像データよ
り、文字領域の検出を行なう。これは、本実施形態のア
ルゴリズムでは、文字を方向判別の手段に用いるためで
ある。
【００６２】まず、画像データより黒画素を検出して行
き、ある一定の条件を満たす領域を検出すると、その部
分は文字領域と判別し、その領域情報を保存する。
き、ある一定の条件を満たす領域を検出すると、その部
分は文字領域と判別し、その領域情報を保存する。
【００６３】ある一定の条件とは、以下の条件である。
【００６４】（１）黒画素の連続したエッジがある。
【００６５】（２）ある一定の黒画素幅である。
【００６６】（３）近辺に同様な黒画素ブロックが存在
する。
する。
【００６７】以上の条件を満たした領域を文字領域と判
断する。もちろん、これだけの条件では正確な判別がで
きないが、詳細はここでは割愛する。
断する。もちろん、これだけの条件では正確な判別がで
きないが、詳細はここでは割愛する。
【００６８】図１０は、原画像と文字領域判別結果を示
す図である。図１０に示す（ａ）は原画像であり、画像
中には文字の部分、絵の部分、グラフの部分などが書か
れている。図１０に示す（ｂ）は、原画像の中から抽出
した文字領域を示している。つまり、図中の１００１〜
１００５が原画像から判別された文字領域である。
す図である。図１０に示す（ａ）は原画像であり、画像
中には文字の部分、絵の部分、グラフの部分などが書か
れている。図１０に示す（ｂ）は、原画像の中から抽出
した文字領域を示している。つまり、図中の１００１〜
１００５が原画像から判別された文字領域である。
【００６９】文字領域の中で、１００２は比較的大きな
文字のブロックであり、１００３は文字数の多い一番広
い領域に渡る文字領域である。そして、１００５は縦書
きの文字領域である。 ＜文字認識処理＞次に、抽出された文字領域に対して文
字認識処理を行なう。この文字認識処理の方法として
は、特徴ペクトル抽出、比較方式等がある。例えば、図
１１に示す（ａ）のように、「売」という文字を含む文
字領域が判別された場合、第一段階として、この文字領
域について文字切り出し処理を行なう。これは、一つの
文字の矩形を切り出す処理で、連続する黒画素の状態を
検出することで求められる。次に、第二段階として、図
１１に示す（ｂ）のように、一文字をｍ×ｎ（例えば６
４×６４）の画素ブロックに切り出す。そして、図１１
に示す（ｃ）のように、その中から２×２画素のウィン
ドウを用いて黒画素の分布方向（方向ベクトル情報）を
抽出する。
文字のブロックであり、１００３は文字数の多い一番広
い領域に渡る文字領域である。そして、１００５は縦書
きの文字領域である。 ＜文字認識処理＞次に、抽出された文字領域に対して文
字認識処理を行なう。この文字認識処理の方法として
は、特徴ペクトル抽出、比較方式等がある。例えば、図
１１に示す（ａ）のように、「売」という文字を含む文
字領域が判別された場合、第一段階として、この文字領
域について文字切り出し処理を行なう。これは、一つの
文字の矩形を切り出す処理で、連続する黒画素の状態を
検出することで求められる。次に、第二段階として、図
１１に示す（ｂ）のように、一文字をｍ×ｎ（例えば６
４×６４）の画素ブロックに切り出す。そして、図１１
に示す（ｃ）のように、その中から２×２画素のウィン
ドウを用いて黒画素の分布方向（方向ベクトル情報）を
抽出する。
【００７０】尚、図１１に示す（ｃ）は、方向ベクトル
情報の一部を例示したものであり、上述の２×２画素の
ウィンドウをずらしてゆき、方向ベクトル情報を数十個
得ることで文字の特徴とする。この特徴ベクトルと予め
記憶されている文字認識辞書の内容とを比較して、特徴
ベクトルが一番近い文字から順番に文字を抽出する。こ
の場合、特徴ベクトルが特徴に近い順番に第１候補、第
２候補、第３候補、…となる。この特徴ベクトルに対す
る特徴の近さが、専門用語では、その文字に対する距離
の近さ、即ち文字認識の類似度（マッチ度）という数値
となる。
情報の一部を例示したものであり、上述の２×２画素の
ウィンドウをずらしてゆき、方向ベクトル情報を数十個
得ることで文字の特徴とする。この特徴ベクトルと予め
記憶されている文字認識辞書の内容とを比較して、特徴
ベクトルが一番近い文字から順番に文字を抽出する。こ
の場合、特徴ベクトルが特徴に近い順番に第１候補、第
２候補、第３候補、…となる。この特徴ベクトルに対す
る特徴の近さが、専門用語では、その文字に対する距離
の近さ、即ち文字認識の類似度（マッチ度）という数値
となる。
【００７１】［方向判別処理］このようにして文字認識
の類似度が求められるが、その類似度に基づいた文字方
向判別処理について説明する。図１２は、文字方向判別
処理を説明するための図であり、この例では「ビールの
売り上げ」という文例を用いている。
の類似度が求められるが、その類似度に基づいた文字方
向判別処理について説明する。図１２は、文字方向判別
処理を説明するための図であり、この例では「ビールの
売り上げ」という文例を用いている。
【００７２】図１２に示す（ａ）は正方向の文字列であ
り、図１２に示す（ｂ）は２７０°回転した文字列であ
る。ここで、文字「売」に注目すると、文字方向を判別
する場合、図１２に示す（ｃ）のように、１つの文字
「売」について０°，９０°，１８０°，２７０°の４
方向から文字認識を行なってみる。ここで、各回転角度
は各文字の特徴ベクトルの読み出し方を変更すればよ
く、特に原稿を回転させる必要はない。
り、図１２に示す（ｂ）は２７０°回転した文字列であ
る。ここで、文字「売」に注目すると、文字方向を判別
する場合、図１２に示す（ｃ）のように、１つの文字
「売」について０°，９０°，１８０°，２７０°の４
方向から文字認識を行なってみる。ここで、各回転角度
は各文字の特徴ベクトルの読み出し方を変更すればよ
く、特に原稿を回転させる必要はない。
【００７３】各回転角度における文字認識結果は、図１
２に示す（ｃ）のように、互いに異なっている。尚、図
１２に示す（ｃ）には、説明用の仮の文字認識結果と類
似度が示されているが、現実にこの通りになるとは限ら
ない。
２に示す（ｃ）のように、互いに異なっている。尚、図
１２に示す（ｃ）には、説明用の仮の文字認識結果と類
似度が示されているが、現実にこの通りになるとは限ら
ない。
【００７４】図１２に示す（ｃ）において、正方向（０
°）から文字認識を行った場合は、「売」と正しく認識
され、類似度も０．９０と高い値となる。また、９０°
回転した方向から文字認識を行った場合は、「版」と誤
認識され、類似度も０．４０と低下する。このように誤
認識が発生し、類似度も低下するのは、回転した方向か
ら見た場合の特徴ベクトルに基づいて文字認識を行った
からである。同様に、１８０°，２７０°回転した方向
から文字認識を行った場合も、誤認識が発生し、類似度
も低下する。このように、文字認識の方向別の類似度
は、複雑な文字であればある程、その差が顕著に現れて
くる。
°）から文字認識を行った場合は、「売」と正しく認識
され、類似度も０．９０と高い値となる。また、９０°
回転した方向から文字認識を行った場合は、「版」と誤
認識され、類似度も０．４０と低下する。このように誤
認識が発生し、類似度も低下するのは、回転した方向か
ら見た場合の特徴ベクトルに基づいて文字認識を行った
からである。同様に、１８０°，２７０°回転した方向
から文字認識を行った場合も、誤認識が発生し、類似度
も低下する。このように、文字認識の方向別の類似度
は、複雑な文字であればある程、その差が顕著に現れて
くる。
【００７５】図１２に示す（ｃ）の結果は、正方向の場
合に類似度が１番高いため、文書は正方向に向いている
可能性が高いと判断される。しかし、文字方向判別の精
度を向上させるため、同一ブロック内の複数の文字につ
いて、同様に４方向から文字認識を行なってみる。ま
た、１つのブロックだけで文字方向を判別した場合、特
殊な文字列について文字方向を誤って判別する恐れがあ
るので、複数のブロックについて同様の文字認識を行な
ってみる。
合に類似度が１番高いため、文書は正方向に向いている
可能性が高いと判断される。しかし、文字方向判別の精
度を向上させるため、同一ブロック内の複数の文字につ
いて、同様に４方向から文字認識を行なってみる。ま
た、１つのブロックだけで文字方向を判別した場合、特
殊な文字列について文字方向を誤って判別する恐れがあ
るので、複数のブロックについて同様の文字認識を行な
ってみる。
【００７６】そして、各ブロックについて、当該ブロッ
ク内の各認識対象文字の４方向別の類似度の平均値を求
め、更に各ブロックでの４方向別の類似度の平均値に対
する平均値を求め、これらの平均値が最も高い方向を文
字（文書）の方向として判定する。
ク内の各認識対象文字の４方向別の類似度の平均値を求
め、更に各ブロックでの４方向別の類似度の平均値に対
する平均値を求め、これらの平均値が最も高い方向を文
字（文書）の方向として判定する。
【００７７】このように、１文字だけの類似度で文字方
向を判定するのではなく、同一ブロック内の複数文字、
更には他のブロック内の複数文字の類似度で文字方向を
判定することにより、文字（文書）方向を高精度に判別
することが可能となる。但し、１文字だけの自身度で文
字方向の判別を行なったり、或いは同一ブロック内の複
数文字の類似度で文字方向を判別しても、方向判別は行
なうことができる。
向を判定するのではなく、同一ブロック内の複数文字、
更には他のブロック内の複数文字の類似度で文字方向を
判定することにより、文字（文書）方向を高精度に判別
することが可能となる。但し、１文字だけの自身度で文
字方向の判別を行なったり、或いは同一ブロック内の複
数文字の類似度で文字方向を判別しても、方向判別は行
なうことができる。
【００７８】このような方法で、原稿方向判別を行なう
が、文書中の文字はどのような状態になっているかまち
まちである。例えば、ある文字は飾り文字であったり、
ある文字は誤って図形を文字と判別していたりすること
がある。このため、より多くの領域で方向判別処理を行
なった方がより精度の高い結果が得られることは言うま
でもない。
が、文書中の文字はどのような状態になっているかまち
まちである。例えば、ある文字は飾り文字であったり、
ある文字は誤って図形を文字と判別していたりすること
がある。このため、より多くの領域で方向判別処理を行
なった方がより精度の高い結果が得られることは言うま
でもない。
【００７９】以上原稿方向認識の一例を説明してきた
が、認識方法は他の方式があることは言うまでもない。
ここでは方向認識部としてそれらすべてを網羅する。
が、認識方法は他の方式があることは言うまでもない。
ここでは方向認識部としてそれらすべてを網羅する。
【００８０】尚、方向判別処理部は、一部専用ハードを
搭載したＣＰＵで構成されている。このため、指示によ
り処理系を変更することは容易である。
搭載したＣＰＵで構成されている。このため、指示によ
り処理系を変更することは容易である。
【００８１】また、図９の説明にて、１ページ分の色成
分解析を行なうように説明したが、原稿中のある特定の
ブロックだけで、例えば数ライン分の色成分解析結果を
出力して、その数ライン毎に優先順位を変化させる方法
をとることもできる。
分解析を行なうように説明したが、原稿中のある特定の
ブロックだけで、例えば数ライン分の色成分解析結果を
出力して、その数ライン毎に優先順位を変化させる方法
をとることもできる。
【００８２】尚、本発明は複数の機器（例えば、ホスト
コンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリンタ
など）から構成されるシステムに適用しても、一つの機
器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置な
ど）に適用してもよい。
コンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリンタ
など）から構成されるシステムに適用しても、一つの機
器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置な
ど）に適用してもよい。
【００８３】また、本発明の目的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コードを記録
した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシ
ステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰ
Ｕ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、達成されることは言うまでも
ない。
機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録
した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシ
ステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰ
Ｕ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、達成されることは言うまでも
ない。
【００８４】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
【００８５】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えばフロッピーディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
体としては、例えばフロッピーディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
【００８６】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部
を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実
現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部
を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実
現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００８７】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、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
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
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又は全部を行い、その処
理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も
含まれることは言うまでもない。
コードが、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
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
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又は全部を行い、その処
理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も
含まれることは言うまでもない。
【００８８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
カラー画像の方向を判別し、その判別結果に応じてカラ
ー画像データに応じたデータに対して編集を行うので、
例えばＮin１の編集において、Ｎ枚の画像をレイアウト
する際に、操作者は原稿の向きを考慮して配置する必要
がなく、見易いＮin１画像を形成できる。
カラー画像の方向を判別し、その判別結果に応じてカラ
ー画像データに応じたデータに対して編集を行うので、
例えばＮin１の編集において、Ｎ枚の画像をレイアウト
する際に、操作者は原稿の向きを考慮して配置する必要
がなく、見易いＮin１画像を形成できる。
【００８９】また、方向の判別を、色成分解析、文字認
識の結果により行うので、文字を含むドキュメントの編
集処理において、良好な方向判別が可能となる。
識の結果により行うので、文字を含むドキュメントの編
集処理において、良好な方向判別が可能となる。
【００９０】更に、各色成分毎に出現頻度の高い順に文
字認識を行うので、一番多い色文字を優先した、方向判
別が可能となる。
字認識を行うので、一番多い色文字を優先した、方向判
別が可能となる。
【００９１】また更には、下地成分の影響を受けること
なく、文字認識、方向判別が可能となる。
なく、文字認識、方向判別が可能となる。
【００９２】
【図１】Ａ４サイズの通常の文書原稿をオートフィーダ
ー１０１にセットする際の方向１０２〜１０９を示す図
である。
ー１０１にセットする際の方向１０２〜１０９を示す図
である。
【図２】本実施形態におけるデジタル複合複写機の外観
を示す図である。
を示す図である。
【図３】本実施形態における画像処理系の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図４】本実施形態におけるオペレーションパネル部３
１１の構成を示す外観図である。
１１の構成を示す外観図である。
【図５】複数枚の原稿を縮小レイアウトした状態を示す
図である。
図である。
【図６】４ｉｎ１の両面縮小レイアウトの例を示す図で
ある。
ある。
【図７】本実施形態における縮小レイアウトの結果を示
す図である。
す図である。
【図８】本実施形態における縮小レイアウト処理を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図９】色成分解析部３０７の処理を説明するための図
である。
である。
【図１０】原画像と文字領域判別結果を示す図である。
【図１１】文字認識処理を説明するための図である。
【図１２】文字方向判別処理を説明するための図であ
る。
る。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/387 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３７０ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ
Claims (13)
- 【請求項１】 文書原稿をカラー画像データとして読み
取って入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段より入力されたカラー画像データに基
づいて前記文書原稿の方向を判別する方向判別手段と、 前記方向判別手段での判別結果に応じて前記カラー画像
データに応じたデータに対して所定の編集を行なう画像
編集手段と、 前記画像編集手段により編集された画像データを出力す
る出力手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記方向判別手段は、前記カラー画像デ
ータに基づいて各色成分の出現頻度を解析する色成分解
析手段と、前記色成分解析手段での解析結果に従って前
記カラー画像データの文字認識を行なう文字認識手段と
を含むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記方向判別手段は、前記カラー画像デ
ータの各色成分毎に出現頻度の高い順に文字認識を行な
い、それぞれの認識結果から前記文書原稿の方向を判別
することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記方向判別手段は、前記カラー画像デ
ータの色成分数が少ない場合、最多出現頻度の色成分の
画像データに対して文字認識を行ない、前記文書原稿の
方向を判別することを特徴とする請求項２記載の画像処
理装置。 - 【請求項５】 前記方向判別手段は、文書原稿の下地色
成分を除いたカラー画像データに対して文字認識を行な
い、前記文書原稿の方向を判別することを特徴とする請
求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記画像編集手段は、複数の文書原稿の
縮小レイアウト処理であることを特徴とする請求項１記
載の画像処理装置。 - 【請求項７】 文書原稿をカラー画像データとして読み
取って入力する画像入力工程と、 前記画像入力工程より入力されたカラー画像データに基
づいて前記文書原稿の方向を判別する方向判別工程と、 前記方向判別工程での判別結果に応じて前記カラー画像
データに応じたデータに対して所定の編集を行なう画像
編集工程と、 前記画像編集工程で編集された画像データを出力する出
力工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項８】 前記方向判別工程は、前記カラー画像デ
ータに基づいて各色成分の出現頻度を解析する色成分解
析工程と、前記色成分解析工程での解析結果に従って前
記カラー画像データの文字認識を行なう文字認識工程と
を含むことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。 - 【請求項９】 前記方向判別工程は、前記カラー画像デ
ータの各色成分毎に出現頻度の高い順に文字認識を行な
い、それぞれの認識結果から前記文書原稿の方向を判別
することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 - 【請求項１０】 前記方向判別工程は、前記カラー画像
データの色成分数が少ない場合、最多出現頻度の色成分
の画像データに対して文字認識を行ない、前記文書原稿
の方向を判別することを特徴とする請求項８記載の画像
処理方法。 - 【請求項１１】 前記方向判別工程は、文書原稿の下地
色成分を除いたカラー画像データに対して文字認識を行
ない、前記文書原稿の方向を判別することを特徴とする
請求項８記載の画像処理方法。 - 【請求項１２】 前記画像編集工程は、複数の文書原稿
の縮小レイアウト処理であることを特徴とする請求項７
記載の画像処理方法。 - 【請求項１３】 画像処理のプログラムコードが格納さ
れたコンピュータ可読媒体であって、 文書原稿をカラー画像データとして読み取って入力する
画像入力工程のコードと、 入力されたカラー画像データに基づいて前記文書原稿の
方向を判別する方向判別工程のコードと、 判別結果に応じて前記カラー画像データに応じたデータ
に対して所定の編集を行なう画像編集工程のコードと、 編集された画像データを出力する出力工程のコードとを
有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17862997A JP3684036B2 (ja) | 1997-07-03 | 1997-07-03 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US09/110,022 US6295385B1 (en) | 1997-07-03 | 1998-07-02 | Image processing apparatus and image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17862997A JP3684036B2 (ja) | 1997-07-03 | 1997-07-03 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1127545A true JPH1127545A (ja) | 1999-01-29 |
| JP3684036B2 JP3684036B2 (ja) | 2005-08-17 |
Family
ID=16051809
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17862997A Expired - Fee Related JP3684036B2 (ja) | 1997-07-03 | 1997-07-03 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6295385B1 (ja) |
| JP (1) | JP3684036B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7317835B2 (en) | 2002-07-31 | 2008-01-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| JP2009100018A (ja) * | 2007-10-12 | 2009-05-07 | Canon Inc | 画像形成装置及び端末装置 |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3695163B2 (ja) * | 1998-07-31 | 2005-09-14 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像形成装置 |
| EP0989738A1 (en) * | 1998-09-22 | 2000-03-29 | Hewlett-Packard Company | Document analysis method to detect BW/color areas and corresponding scanning device |
| JP2001043310A (ja) * | 1999-07-30 | 2001-02-16 | Fujitsu Ltd | 文書画像補正装置および補正方法 |
| US6985642B2 (en) * | 2002-01-31 | 2006-01-10 | International Business Machines Corporation | Image size reduction method and system |
| JP3962649B2 (ja) * | 2002-07-31 | 2007-08-22 | キヤノン株式会社 | フォントダウンロード装置および方法 |
| JP2004165863A (ja) * | 2002-11-12 | 2004-06-10 | Murata Mach Ltd | カラー画像送信装置 |
| US7349120B2 (en) * | 2003-05-16 | 2008-03-25 | Primax Electronics Ltd. | Method for multiple-page scaling and composing printing |
| KR101198769B1 (ko) * | 2007-07-13 | 2012-11-12 | 삼성전자주식회사 | 화상형성장치 및 그 제어방법 |
| JP4341716B2 (ja) * | 2007-11-16 | 2009-10-07 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像形成装置 |
| JP2010211439A (ja) * | 2009-03-10 | 2010-09-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 文字出力装置およびプログラム |
| CN107203767B (zh) * | 2017-05-24 | 2020-01-14 | 深圳市神视检验有限公司 | 一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5276742A (en) * | 1991-11-19 | 1994-01-04 | Xerox Corporation | Rapid detection of page orientation |
| JPH0723151A (ja) * | 1993-07-05 | 1995-01-24 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| JP3050007B2 (ja) * | 1993-08-26 | 2000-06-05 | ミノルタ株式会社 | 画像読取装置およびこれを備えた画像形成装置 |
| US5761070A (en) * | 1995-11-02 | 1998-06-02 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Automatic color and grain sorting of materials |
| JP3562174B2 (ja) * | 1995-11-13 | 2004-09-08 | ミノルタ株式会社 | 画像処理装置 |
-
1997
- 1997-07-03 JP JP17862997A patent/JP3684036B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1998
- 1998-07-02 US US09/110,022 patent/US6295385B1/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7317835B2 (en) | 2002-07-31 | 2008-01-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| JP2009100018A (ja) * | 2007-10-12 | 2009-05-07 | Canon Inc | 画像形成装置及び端末装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6295385B1 (en) | 2001-09-25 |
| JP3684036B2 (ja) | 2005-08-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7684620B2 (en) | Image processing apparatus and method for dividing an image into component images | |
| US7742197B2 (en) | Image processing apparatus that extracts character strings from a image that has had a light color removed, and control method thereof | |
| US7599081B2 (en) | Detecting and protecting a copy guarded document | |
| JP4586241B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2002312777A (ja) | 画像処理装置及びその方法 | |
| JPH08289094A (ja) | 文書イメージスキャン方法及びその装置 | |
| US20090158915A1 (en) | Sheet music creation method and image processing system | |
| US8184344B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method, computer program and storage medium | |
| JP3684036B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| US20200202155A1 (en) | Method for image processing, and image-processing system | |
| US6807301B1 (en) | Image production controlling device, image producing device, image production controlling method, and a storage medium | |
| JP2005348103A (ja) | 画像補正装置、画像読取装置、プログラム及び記憶媒体 | |
| US20050254859A1 (en) | Scanning apparatus and method having editing function, and multi functional peripheral using the scanning method | |
| JP2008227910A (ja) | 画像形成装置、画像形成方法、画像形成プログラム、および画像形成プログラムを格納した記憶媒体 | |
| JP5020777B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
| JPH10126631A (ja) | 原稿種判定方法、カラー画像処理装置および記録媒体 | |
| JP4710672B2 (ja) | 文字色判別装置、文字色判別方法、およびコンピュータプログラム | |
| JPH10191018A (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
| JP2006109482A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム | |
| JP5284431B2 (ja) | 二次元コードを復号化する装置、二次元コードを復号化する装置の制御方法、およびプログラム | |
| JP2002109542A (ja) | 画像処理システム並びにデータ処理装置及び方法 | |
| JP3899800B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
| JP2008193234A (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、および画像処理装置の制御プログラム | |
| JP2002027228A (ja) | 画像処理のための装置、方法及び記録媒体 | |
| JP2005115768A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置及び画像処理システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040826 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041029 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041228 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050510 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050527 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090603 Year of fee payment: 4 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |