JPH0879536A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPH0879536A JPH0879536A JP6214645A JP21464594A JPH0879536A JP H0879536 A JPH0879536 A JP H0879536A JP 6214645 A JP6214645 A JP 6214645A JP 21464594 A JP21464594 A JP 21464594A JP H0879536 A JPH0879536 A JP H0879536A
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- character
- data
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- image data
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/403—Discrimination between the two tones in the picture signal of a two-tone original
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/16—Image preprocessing
- G06V30/162—Quantising the image signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/413—Classification of content, e.g. text, photographs or tables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Character Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 多値画像データを扱いやすい形式のデータに
変換することを目的とする。 【構成】 画素毎の多値画像データを入力し、該多値画
像データによって表される画像を複数層に階層構造化さ
れたデータに変換することを特徴とする。
変換することを目的とする。 【構成】 画素毎の多値画像データを入力し、該多値画
像データによって表される画像を複数層に階層構造化さ
れたデータに変換することを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画素毎の画像データの
特徴を解析するための画像処理方法に関する。
特徴を解析するための画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の電子ファイルシステムにおける検
索キーワードの作成の方法としては、大別して２種類の
方法があった。 （１）画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、手動で検索キーワードをオペレータが入力する方
法。 （２）画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、検索キーワードを原画中の文字画像を認識し、自
動的に付加する方法。
索キーワードの作成の方法としては、大別して２種類の
方法があった。 （１）画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、手動で検索キーワードをオペレータが入力する方
法。 （２）画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、検索キーワードを原画中の文字画像を認識し、自
動的に付加する方法。
【０００３】（１）の方法は確実で、検索キーワードも
入力画像に依存されない形で設定できるが、オペレータ
が毎回キーワードをふる必要があり、操作上面倒であ
る。
入力画像に依存されない形で設定できるが、オペレータ
が毎回キーワードをふる必要があり、操作上面倒であ
る。
【０００４】（２）の方法は画像中の文字は認識され検
索用に自動的に付加されるため、操作が簡便である。
索用に自動的に付加されるため、操作が簡便である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、（２）
の方法には、以下の様な問題点がある。
の方法には、以下の様な問題点がある。
【０００６】即ち、文字認識用画像としては文字部だけ
が抽出された、いわゆる最適しきい値処理で２値化され
た画像がよく、原画が中間調を含む画像でもハーフトー
ン処理を施したくない。従って中間調画像の部分は真っ
黒または真っ白になりその領域内の画像の内容が判別で
きない場合が生じる。
が抽出された、いわゆる最適しきい値処理で２値化され
た画像がよく、原画が中間調を含む画像でもハーフトー
ン処理を施したくない。従って中間調画像の部分は真っ
黒または真っ白になりその領域内の画像の内容が判別で
きない場合が生じる。
【０００７】一方、表示あるいは記録される画像は原画
に比較的忠実になるような処理を施した画像が要求され
る。
に比較的忠実になるような処理を施した画像が要求され
る。
【０００８】従って、文字認識のためには最適固定しき
い値で２値化した画像が、表示／記録用にはハーフトー
ンをかけた画像が必要になり、文字認識用に適する画像
が、必ずしも表示／記録画像に適するとは成らないし、
逆もまた然りである。
い値で２値化した画像が、表示／記録用にはハーフトー
ンをかけた画像が必要になり、文字認識用に適する画像
が、必ずしも表示／記録画像に適するとは成らないし、
逆もまた然りである。
【０００９】本発明は上述の点に鑑みてなされたもので
あり、多値画像データを扱いやすい形式のデータに変換
することを目的とする。
あり、多値画像データを扱いやすい形式のデータに変換
することを目的とする。
【００１０】また、本発明の他の目的は、電子ファイル
が有する各機能にあった画像形態を簡便に提供すること
にある。
が有する各機能にあった画像形態を簡便に提供すること
にある。
【００１１】また、画像処理に関する様々な要求に対し
て画像データが過大とならないようなデータ構造を提供
することにある。
て画像データが過大とならないようなデータ構造を提供
することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上述の目的のため、本発
明の画像処理方法は、画素毎の多値画像データを入力
し、該多値画像データによって表される画像を、複数層
に階層構造化されたデータに順次変換することを特徴と
する。
明の画像処理方法は、画素毎の多値画像データを入力
し、該多値画像データによって表される画像を、複数層
に階層構造化されたデータに順次変換することを特徴と
する。
【００１３】
【実施例】電子ファイリングで必要な機能としては、 （１）画像データから画像データ中に含まれる文字画像
を認識しコード化する文字認識機能 （２）画像データ中の写真や表等の内容や位置情報を認
識する機能 （３）検索のための検索指示部（文字や画像位置などの
指定情報を使う） （４）検索結果画像データを表示記録する機能 等に大別できる。本発明の実施例はこの各機能に最適な
画像データを提供する方法に関する。
を認識しコード化する文字認識機能 （２）画像データ中の写真や表等の内容や位置情報を認
識する機能 （３）検索のための検索指示部（文字や画像位置などの
指定情報を使う） （４）検索結果画像データを表示記録する機能 等に大別できる。本発明の実施例はこの各機能に最適な
画像データを提供する方法に関する。
【００１４】即ち、入力画像を電子ファイル用に適する
形で画像を保管する方法に関する。特に、入力画像から
文字部分をＯＣＲ技術を用い認識しコード化し、写真部
分や表の部分等はその位置情報とその概略内容を認識
し、これらの情報を利用し検索に役立てるシステムに関
する。
形で画像を保管する方法に関する。特に、入力画像から
文字部分をＯＣＲ技術を用い認識しコード化し、写真部
分や表の部分等はその位置情報とその概略内容を認識
し、これらの情報を利用し検索に役立てるシステムに関
する。
【００１５】但し、電子ファイルの検索に用いる他、例
えば、画像データを効率よく圧縮して通信に役立てるな
ど、他の用途に用いてもよい。
えば、画像データを効率よく圧縮して通信に役立てるな
ど、他の用途に用いてもよい。
【００１６】本発明の実施例における特徴的な構成は、
装置内の複数の機能（例えば文字認識，表示／記録）に
対して最適な形の画像データを提供することである。例
えば （１）文字認識機能に対しては、最適固定しきい値で入
力画像を２値化し、文字部分を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形の画像を提供したい。 （２）ＣＲＴ又はプリンタに出力するための画像は全面
をハーフトーン又は、像域に有った形で適応的にハーフ
トーンを変えた画像を提供したい。 （３）検索段階では、検索文字指定や画像位置情報とそ
の内容から画像検索をしたい。
装置内の複数の機能（例えば文字認識，表示／記録）に
対して最適な形の画像データを提供することである。例
えば （１）文字認識機能に対しては、最適固定しきい値で入
力画像を２値化し、文字部分を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形の画像を提供したい。 （２）ＣＲＴ又はプリンタに出力するための画像は全面
をハーフトーン又は、像域に有った形で適応的にハーフ
トーンを変えた画像を提供したい。 （３）検索段階では、検索文字指定や画像位置情報とそ
の内容から画像検索をしたい。
【００１７】これらの条件を満足する方法としては、以
下の２つが考えられる。 （１）１つの入力画像に対し、上記３種類の画像又は情
報を用意する。 （２）入力画像を分析し、階層構造的に画像と情報を保
有し、各機能の要求に応じ、必要な画像情報構造のデー
タを用意する。 （１）の方法は簡単な方法であるが、複数の画像データ
を持つ必要があるため画像データ量が多くなる。（２）
の方法は複雑であるが画像データ量が少なくて済む。
下の２つが考えられる。 （１）１つの入力画像に対し、上記３種類の画像又は情
報を用意する。 （２）入力画像を分析し、階層構造的に画像と情報を保
有し、各機能の要求に応じ、必要な画像情報構造のデー
タを用意する。 （１）の方法は簡単な方法であるが、複数の画像データ
を持つ必要があるため画像データ量が多くなる。（２）
の方法は複雑であるが画像データ量が少なくて済む。
【００１８】本実施例では、入力の多値画像に適した最
適しきい値で２値化し、本出願人により先に提案されて
いるＢｌｏｃｋ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ（ＢＳ）処理部に
渡し、画像領域の種類に応じて、例えば文字部分と写真
を含む画像部と表部分に分割する。文字部分以外の領域
は領域情報から再度、その領域に適する２値化のしきい
値を決定し、再度前述ＢＳ部分に渡し文字部分、表部分
が在るかどうかを判別させる。この処理を文字、表部分
が存在しなくなるまで繰り返す。各文字部分は文字部分
領域の最適しきい値で再２値化し、文字データとし統合
する。
適しきい値で２値化し、本出願人により先に提案されて
いるＢｌｏｃｋ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ（ＢＳ）処理部に
渡し、画像領域の種類に応じて、例えば文字部分と写真
を含む画像部と表部分に分割する。文字部分以外の領域
は領域情報から再度、その領域に適する２値化のしきい
値を決定し、再度前述ＢＳ部分に渡し文字部分、表部分
が在るかどうかを判別させる。この処理を文字、表部分
が存在しなくなるまで繰り返す。各文字部分は文字部分
領域の最適しきい値で再２値化し、文字データとし統合
する。
【００１９】このように多値の原画を２値画像データを
用いた画像領域分割方法であるＢＳ技術を用い、原画像
を各機能の用途にあう形で階層化する方法で上述の課題
を解決する。課題解決の最も簡単な方法の１例は、機能
に合った画像データを階層的に複数持つことである。
用いた画像領域分割方法であるＢＳ技術を用い、原画像
を各機能の用途にあう形で階層化する方法で上述の課題
を解決する。課題解決の最も簡単な方法の１例は、機能
に合った画像データを階層的に複数持つことである。
【００２０】以下に本発明の具体的実施例を図面に沿っ
て説明する。
て説明する。
【００２１】図２は本実施例を説明するための原稿画像
の一例である。
の一例である。
【００２２】図２においてはタイトル部分で背景は薄
いグレーで構成されているとする。は背景が白の上に
１２ポイントサイズの文字で横書きで記述された文章で
ある。は２５６階調の白黒写真である。は背景が比
較的黒いグレーで構成されたタイトル部分である。その
他は１０ポイントのサイズ文字で書かれた縦書き文章で
ある。は比較的黒いグレーで覆われた表である。
いグレーで構成されているとする。は背景が白の上に
１２ポイントサイズの文字で横書きで記述された文章で
ある。は２５６階調の白黒写真である。は背景が比
較的黒いグレーで構成されたタイトル部分である。その
他は１０ポイントのサイズ文字で書かれた縦書き文章で
ある。は比較的黒いグレーで覆われた表である。
【００２３】図３は画像全体から決定した最適しきい値
で２値化した画像である。最適しきい値は、例えば、画
像全体の画像データの濃度分布をヒストグラムをとるこ
とによって求めることができる。
で２値化した画像である。最適しきい値は、例えば、画
像全体の画像データの濃度分布をヒストグラムをとるこ
とによって求めることができる。
【００２４】即ち、最大濃度レベルと最小濃度レベルの
中間をとったり、頻度が最も高い濃度レベルを高濃度領
域，低濃度領域を夫々とり、そのレベルの中間とするな
どである。
中間をとったり、頻度が最も高い濃度レベルを高濃度領
域，低濃度領域を夫々とり、そのレベルの中間とするな
どである。
【００２５】図３の２値画像データを用いていわゆるブ
ロックセレクションの技術を施すことによりの部分を
文字領域と認識し、の（Ａ）部以外との（Ｃ）以外
を文字部と判断する。ここでは文字領域の判定以外に、
文字の大きさ、文字の書き方向をも判定する。ブロック
セレクションは例えば、特開平５−２３３８７３号の領
域分割方法等の技術を用いる事により実現できる。
ロックセレクションの技術を施すことによりの部分を
文字領域と認識し、の（Ａ）部以外との（Ｃ）以外
を文字部と判断する。ここでは文字領域の判定以外に、
文字の大きさ、文字の書き方向をも判定する。ブロック
セレクションは例えば、特開平５−２３３８７３号の領
域分割方法等の技術を用いる事により実現できる。
【００２６】図３において、（Ａ）、、、（Ｃ）部
は非文字部領域と判断する。非文字部と判定された領域
については、再度、各領域毎の最適しきい値が決定され
る。
は非文字部領域と判断する。非文字部と判定された領域
については、再度、各領域毎の最適しきい値が決定され
る。
【００２７】図３の（Ａ）の領域を、その領域内の最適
しきい値で再度２値化すると図４の様に文字部分があら
われ、再度ブロックセレクションを施すことで文字領域
と再認識される。
しきい値で再度２値化すると図４の様に文字部分があら
われ、再度ブロックセレクションを施すことで文字領域
と再認識される。
【００２８】同様にして、図３の（Ｃ）の部分も図６の
ように文字部分と再認識される。はその部分の最適し
きい値を求めて２値化した画像をブロックセレクション
により判定しても文字部分を判定できず、再度、非画像
部と判断する。従って、の部分は写真を含む画像部と
判断される。
ように文字部分と再認識される。はその部分の最適し
きい値を求めて２値化した画像をブロックセレクション
により判定しても文字部分を判定できず、再度、非画像
部と判断する。従って、の部分は写真を含む画像部と
判断される。
【００２９】一方、図３のはその領域の最適しきい値
で２値化することにより図５のような表の領域であると
判断される。
で２値化することにより図５のような表の領域であると
判断される。
【００３０】図１は本実施例の全体制御フローを示す図
であり、図７は、全体構成を示すブロック図である。
であり、図７は、全体構成を示すブロック図である。
【００３１】図７において、１００はスキャナであり、
原稿を走査し多値画像データを発生する。２００はメモ
リであり、スキャナからの画像データを記憶し、その画
像データをホストコンピュータ３００との間でやりとり
する。３００はホストコンピュータであり、本実施例の
全体の制御をつかさどる。４００は文字認識を行う文字
認識部、５００は画像領域の種類をブロック単位で判断
するブロックセレクション部、６００は階層化された情
報を記憶し、検索等が可能な電子ファイル、７００はホ
ストコンピュータからの画像データに応じて媒体上に可
視画像を形成するプリンタである。
原稿を走査し多値画像データを発生する。２００はメモ
リであり、スキャナからの画像データを記憶し、その画
像データをホストコンピュータ３００との間でやりとり
する。３００はホストコンピュータであり、本実施例の
全体の制御をつかさどる。４００は文字認識を行う文字
認識部、５００は画像領域の種類をブロック単位で判断
するブロックセレクション部、６００は階層化された情
報を記憶し、検索等が可能な電子ファイル、７００はホ
ストコンピュータからの画像データに応じて媒体上に可
視画像を形成するプリンタである。
【００３２】図１に沿って本実施例のホストコンピュー
タ３００の処理手順を説明する。
タ３００の処理手順を説明する。
【００３３】原稿は図１のスキャナにより読み取らせ、
多値画像データとしてメモリ２００に格納する（Ｓ
１）。次に第１回目の最適しきい値を原画像全体の画像
から上述のように計算し、決定する（Ｓ２）。次にその
しきい値で全体画像を２値化する（Ｓ３）。このしきい
値で２値化された画像は図２に示す２値画像となる。こ
の図２の２値化データをブロックセレクション部５００
に転送し、ブロックセレクションを行わせると（Ｓ
４）、の領域は文字領域と判断するがの（Ａ）
部分との（Ｃ）部分は画像領域と第１回目では判断す
る。同様に部分も画像領域と判断する。その結果を
位置情報及びその位置情報によって規定される領域の画
像の種類を表す内容情報としてブロックセレクション部
５００より受け取る。
多値画像データとしてメモリ２００に格納する（Ｓ
１）。次に第１回目の最適しきい値を原画像全体の画像
から上述のように計算し、決定する（Ｓ２）。次にその
しきい値で全体画像を２値化する（Ｓ３）。このしきい
値で２値化された画像は図２に示す２値画像となる。こ
の図２の２値化データをブロックセレクション部５００
に転送し、ブロックセレクションを行わせると（Ｓ
４）、の領域は文字領域と判断するがの（Ａ）
部分との（Ｃ）部分は画像領域と第１回目では判断す
る。同様に部分も画像領域と判断する。その結果を
位置情報及びその位置情報によって規定される領域の画
像の種類を表す内容情報としてブロックセレクション部
５００より受け取る。
【００３４】ここで、非文字領域と判断した領域は
（Ａ），（Ｂ），（Ｃ），の４の領域となる。その他
は文字領域と判断され（Ｓ５）、その文字領域内の画像
データをメモリ２００から再度読み出し、最適しきい値
を求め（Ｓ６）、再２値化し（Ｓ７）、文字認識部４０
０に転送する。これにより、文字画像部分は文字コー
ド、文字の大きさ等が認識される（Ｓ８）。一方、文字
画像部分は必要に応じて、圧縮し（Ｓ９）、文字画像デ
ータとして電子ファイル６００に記憶させる。この部分
の文字情報は文字コード、文字位置、文字サイズデー
タ、文字部分画像データを付加し纏められる。
（Ａ），（Ｂ），（Ｃ），の４の領域となる。その他
は文字領域と判断され（Ｓ５）、その文字領域内の画像
データをメモリ２００から再度読み出し、最適しきい値
を求め（Ｓ６）、再２値化し（Ｓ７）、文字認識部４０
０に転送する。これにより、文字画像部分は文字コー
ド、文字の大きさ等が認識される（Ｓ８）。一方、文字
画像部分は必要に応じて、圧縮し（Ｓ９）、文字画像デ
ータとして電子ファイル６００に記憶させる。この部分
の文字情報は文字コード、文字位置、文字サイズデー
タ、文字部分画像データを付加し纏められる。
【００３５】上述の様に、第１回目の２値画像では３ケ
所の文字部データが作成される。
所の文字部データが作成される。
【００３６】次に、非文字画像部データは複数の非文字
画像データの位置情報が一時格納されたホストコンピュ
ータ内のメモリ部分から逐次読みだされ、メモリ２００
から原画像データを再度読み出し、その領域での最適し
きい値を求める（Ｓ１１）。図３の場合、（Ａ）の領域
での最適しきい値を求め２値化すると（Ｓ１２）、図４
の様になる。この２値画像データをブロックセレクショ
ン部５００に渡すと（Ｓ１３）、図４のように原画が保
有していた、“市況”が読め、（Ａ）が文字部であるこ
とを認識する（Ｓ１４）。しかし、の部分の画像デー
タを読みだし、再度、最適しきい値を求め２値化しても
文字、表部分はあらわれず、従って、ブロックセレクシ
ョン部５００に渡しても、文字部が存在するとは判定し
ない（Ｓ１４）。従って、この部分は非文字非表部分の
データと判断する。同様に（Ｂ）部分の最適しきい値を
求め再２値化すると図５のように表があらわれ、このデ
ータをブロックセレクション部５００に渡すと、この部
分は表の領域と判断される。（Ｃ）の部分は（Ａ）の部
分と同様で、この部分の最適しきい値を求め、２値化す
る事により文字が現れ、“国会報告”が見え、この部分
のデータをブロックセレクション部５００に渡すと、文
字領域と認識され、合わせて、文字の位置、文字の大き
さ等の情報が認識される。
画像データの位置情報が一時格納されたホストコンピュ
ータ内のメモリ部分から逐次読みだされ、メモリ２００
から原画像データを再度読み出し、その領域での最適し
きい値を求める（Ｓ１１）。図３の場合、（Ａ）の領域
での最適しきい値を求め２値化すると（Ｓ１２）、図４
の様になる。この２値画像データをブロックセレクショ
ン部５００に渡すと（Ｓ１３）、図４のように原画が保
有していた、“市況”が読め、（Ａ）が文字部であるこ
とを認識する（Ｓ１４）。しかし、の部分の画像デー
タを読みだし、再度、最適しきい値を求め２値化しても
文字、表部分はあらわれず、従って、ブロックセレクシ
ョン部５００に渡しても、文字部が存在するとは判定し
ない（Ｓ１４）。従って、この部分は非文字非表部分の
データと判断する。同様に（Ｂ）部分の最適しきい値を
求め再２値化すると図５のように表があらわれ、このデ
ータをブロックセレクション部５００に渡すと、この部
分は表の領域と判断される。（Ｃ）の部分は（Ａ）の部
分と同様で、この部分の最適しきい値を求め、２値化す
る事により文字が現れ、“国会報告”が見え、この部分
のデータをブロックセレクション部５００に渡すと、文
字領域と認識され、合わせて、文字の位置、文字の大き
さ等の情報が認識される。
【００３７】一方、ハーフトーン画像はハーフトーン処
理を施し（Ｓ１５）、圧縮し（Ｓ１６）、電子ファイル
６００に格納する。
理を施し（Ｓ１５）、圧縮し（Ｓ１６）、電子ファイル
６００に格納する。
【００３８】以上の処理を繰り返し（Ｓ１７）、電子フ
ァイル６００に格納された各画像データは、図８のよう
に全体が１つの画像データを構成し、装置内の各機能又
は外部との画像データ交換に用いられる。
ァイル６００に格納された各画像データは、図８のよう
に全体が１つの画像データを構成し、装置内の各機能又
は外部との画像データ交換に用いられる。
【００３９】この形式の画像を受けた装置内機能又は外
部アプリケーションでは、 （１）装置内機能またはアプリケーションが持つ文字認
識で認識を実行させるときは、図２の及び（Ａ）
（Ｃ）の各文字画像データを利用し文字認識する。これ
により、原稿の文字部分のみを浮き上がらせた、ＯＣＲ
に最適な画像がアプリケーションに加えられる。 （２）装置内機能またはアプリケーションが印刷を実行
するときには、図１のの画像データを出力する。これ
によりハーフトーンの含まれた出力が可能となる。 （３）検索アプリケーションの場合、文字コードにより
検索するときには図１のの文字コードから検索情報
と一致する文字コードデータを抽出し、該当する画像デ
ータを表示する。検索データが、画像位置情報であれ
ば、図１のの画像位置情報、画像内容から指定された
情報と一致する画像を表示する。表を基準に検索すると
きは図１のを基準に検索し表示する。
部アプリケーションでは、 （１）装置内機能またはアプリケーションが持つ文字認
識で認識を実行させるときは、図２の及び（Ａ）
（Ｃ）の各文字画像データを利用し文字認識する。これ
により、原稿の文字部分のみを浮き上がらせた、ＯＣＲ
に最適な画像がアプリケーションに加えられる。 （２）装置内機能またはアプリケーションが印刷を実行
するときには、図１のの画像データを出力する。これ
によりハーフトーンの含まれた出力が可能となる。 （３）検索アプリケーションの場合、文字コードにより
検索するときには図１のの文字コードから検索情報
と一致する文字コードデータを抽出し、該当する画像デ
ータを表示する。検索データが、画像位置情報であれ
ば、図１のの画像位置情報、画像内容から指定された
情報と一致する画像を表示する。表を基準に検索すると
きは図１のを基準に検索し表示する。
【００４０】図１のからのようにして、原画像を階
層構造化させた画像を用いる事により装置内機能または
外部アプリケーションが要求する複数の機能に適した画
像を利用でき、画像保有形態として非常に便利である。
層構造化させた画像を用いる事により装置内機能または
外部アプリケーションが要求する複数の機能に適した画
像を利用でき、画像保有形態として非常に便利である。
【００４１】以上の説明では、 全体のハーフトーン画像 各画像領域とその画像内容 文字画像とそのコードデータ、文字位置、文字サイズ 表画像データと表位置 に分け画像格納する例を示したが、最も簡単で実用的な
例として、 全体のハーフトーン画像 文字部分全体の文字コード に分けてもよい。
例として、 全体のハーフトーン画像 文字部分全体の文字コード に分けてもよい。
【００４２】従来の方法では、検索は出来るが、出力表
示記録画像はハーフトーン成分が無いため、原画が部分
的にまったく読めない場合が生じていたが、本実施例の
画像データ階層構造方式を用いる事により （１）装置が要求する複数の機能に最適な画像データを
各機能に提供できる。 （２）単純に複数の画像を持つより、階層構造化したほ
うが画像データ容量的に少なくて済む。 （３）その結果とし、検索効率が良く、検索結果を表示
記録したときの画質が良い電子ファイリング装置を構成
できる。という効果が得られる。
示記録画像はハーフトーン成分が無いため、原画が部分
的にまったく読めない場合が生じていたが、本実施例の
画像データ階層構造方式を用いる事により （１）装置が要求する複数の機能に最適な画像データを
各機能に提供できる。 （２）単純に複数の画像を持つより、階層構造化したほ
うが画像データ容量的に少なくて済む。 （３）その結果とし、検索効率が良く、検索結果を表示
記録したときの画質が良い電子ファイリング装置を構成
できる。という効果が得られる。
【００４３】
【発明の効果】以上の様に、本発明によれば、多値画像
データを扱いやすい形式のデータに変換することができ
る。
データを扱いやすい形式のデータに変換することができ
る。
【図１】本発明の実施例のホストコンピュータによる処
理の流れを示す図。
理の流れを示す図。
【図２】原稿画像の一例を示す図。
【図３】２値化の一例を示す図。
【図４】２値化の一例を示す図。
【図５】２値化の一例を示す図。
【図６】２値化の一例を示す図。
【図７】本発明を実現する装置の一例の全体構成を示す
ブロック図。
ブロック図。
【図８】階層構造化されたデータの一例を示す図。
３００ ホストコンピュータ ４００ 文字認識部 ５００ ブロックセレクション部 ６００ 電子ファイル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｍ 7/30 Ｚ 9382−5Ｋ (72)発明者 山田 修 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 (72)発明者 森 浩 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】 画素毎の多値画像データを入力し、 該多値画像データによって表される画像を、複数層に階
層構造化されたデータに順次変換することを特徴とする
画像処理方法。 - 【請求項２】 更に、前記階層構造化されたデータを圧
縮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】 更に、前記階層構造化されたデータを外
部メディアと通信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４】 前記階層構造化されたデータが、文字認
識用の画像データ，表示／プリント用画像データ及び検
索用の複数のコードデータ群を有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５】 前記変換は、画像領域の種類の識別を異
なる識別パラメータに基づき段階的に行うことにより実
行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方
法。
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