(57)【要約】【課題】抽出したキーワードからオリジナルファイルをサーバーから検索する方法に対して、全てのサーバーを検索対象とすると非常にオーバーヘッドが大きくなるので、その負荷を低減させる。【解決手段】サーバー内に保存されている全ての文書から文字列を発生頻度順にリストアップを行い、ファイルに登録保存しておく。検索側はこの情報を用いることにより、全てのサーバーを検索する必要がなくなるため、ネットワークにかかる負荷を軽減すると共に、検索時間を短縮することができる。【選択図】図１
2006195886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する特定手段と、ベクトル化手段を用いることにより文書管理サーバー内に保存されている電子ファイル内から電子ファイルの特徴を抽出する手段と、ベクトル化手段を用いることにより読み取った原稿の特徴を抽出する手段と、前記電子ファイルの特徴と読み取り原稿の特徴を比較し類似度を計算する手段と、前記類似度の高さに応じて検索する文書管理サーバーに優先度をつける手段と、前記優先度が高い文書管理サーバーから順番に検索を行う手段を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記特定手段は原稿に付加的に記録された電子ファイルの格納場所を認識する手段を含む事を特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記特定手段は原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有する事を特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記ベクトル化手段は原稿中の文字をＯＣＲするＯＣＲ手段を含む事を特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化する事を特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える既定フォーマットに変換するフォーマット変換手段を含む事を特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記特徴を抽出する手段は前記ベクトル化手段のＯＣＲを用いて文字認識を行い最も頻繁に用いられている文字列を特徴として抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記特徴を抽出する手段は前記ベクトル化手段のＯＣＲを用いて文字認識を行い最もフォントが大きい文字列を特徴として抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項９】
前記特徴を抽出する手段は前記ベクトル化手段のオブジェクト分割を用いどのような形状、大きさのオブジェクトが含まれているかを計算し特徴として抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項１０】
前記特徴を抽出する手段は前記ベクトル化手段を用いてイメージデータをベクトル化することにより、イメージ自体の特徴を数値化し、特徴として抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項１１】
文書管理サーバー内の電子文書と読み取り走査して読み取ったイメージデータの特徴を第７項から第１０項までの特徴抽出手段の任意のどれかを用いることによりそれぞれの特徴を抽出し、類似度の高い順番に検索を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、複写機などの画像処理装置で読み取った画像データを、Ｗｏｒｄ等  所謂文書作成アプリケーションソフトで再利用可能なベクトルデータに変換する画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、環境問題が叫ばれる中、オフィスでのペーパーレス化が急速に進んでいる。即ち、従来からバインダー等で蓄積された紙文書をスキャナーで読み取りポータブルドキュメントフォーマット（以降ＰＤＦと記す）に変換して画像記憶装置にデータベースとして蓄積し、文書管理システムを構築出来る。一方、機能が拡張されたＭＦＰでは、予め画像を記録する際に、該画像ファイルが存在する画像記憶装置内のポインター情報を該文書の表紙或いは記載情報中に付加情報として記録して置き、再度、該文書を複写等、再利用する際に、このポインター情報からオリジナル電子ファイルの格納場所を検出し、該電子ファイルの元情報を直接用いる事で、紙文書全体の保存を削減する（例えば特許文献１参照。）。
【０００３】
しかしながら、上記で示しているように、ＭＦＰ側で出力する画像には必ずポインター情報を印刷しておく必要がある。一般的にこのポインター情報はバーコード、もしくは電子透かし等が用いられるが、これらポインター情報により出力画像自体が潰されてしまうことがある。
【０００４】
この問題を解決するためにはＭＦＰ側でポインター情報は印刷せずに、スキャン画像内のキーワード文字列、イメージ、レイアウト等を用いてオリジナル電子ファイルを特定することが可能となる。
【特許文献１】特開２００４−４６５３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記従来例で述べたような文書管理システムにおいて、文書管理サーバーが複数台あるような状況においてはオリジナル文書がどのサーバー内に保存されているかを特定するために、全ての文書管理サーバーを検索する必要があり、サーバーが増加すれば増加するほど検索時間が長くなってしまうと共に、ネットワークにかかる負荷が大きくなってしまう。
【０００６】
従って、本発明はオリジナル文書検索時にかかる検索時間を短くすると共に、ネットワークにかかる負荷を軽減することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、
請求項１記載の発明は、原稿を読み取り走査する手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルの検索を行う前に、ベクトル化手段を用いることにより文書管理サーバー内の電子ファイルと読み取り走査した原稿それぞれの特徴を抽出し、その類似度を比較し類似度の高い文書管理サーバーから優先的に検索を行うことができるため文書管理サーバーがネットワーク上に複数台あるような環境においてもネットワークにかかる負荷を抑えて検索時間を短くすること出来る。
【０００８】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、電子ファイルを特定する手段が原稿に付加的に記録された電子ファイルの格納場所を示す付加情報を認識する手段であるのでイメージ情報から簡単にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。
【０００９】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、
電子ファイル特定手段が原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有し、検索の結果、特定情報の一致によって電子ファイルを特定する事で、付加情報が記録されていない文書に対しても容易にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。
【００１０】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段は原稿中の文字領域を光学的文字認識するＯＣＲ手段によって文字部分を文字フォントデータにベクトル化するので文字部は高品位である。
【００１１】
また、請求項５記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化する事を特徴とする為、ベクトル化されたオブジェクトは独立に扱う事が出来る。
【００１２】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える例えばｒｔｆフォーマットに変換するので、ベクトル化したオブジェクトを既存の文書作成アプリソフト上で再利用出来る。
【００１３】
請求項７記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のＯＣＲを用いた文字認識処理を行うことによって、どのような文字列が最も頻繁に使用されているかを特定することができ、その文字列を特徴として抽出することが出来る。
【００１４】
請求項８記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のＯＣＲをもちいた文字認識処理を行うことによって、最も大きなフォントを用いた文字列を特定することができ、その文字列を特徴として抽出することが出来る。
【００１５】
請求項９記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のオブジェクト分割を用いることによって、どのような形状、大きさのオブジェクトが含まれているかを計算し、特徴として抽出することが出来る。
【００１６】
請求項１０記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化を行いイメージデータをベクトル化することにより、イメージ自体の特徴を数値化し特徴として抽出することが出来る。
【００１７】
請求項１１記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムにおいて、文書管理サーバー内の電子文書の特徴と、読み取り走査して読み取ったイメージデータとの特徴を比較することによって、類似度を計算し、類似度の高い文書管理サーバーから検索を行うことができるため、検索にかから時間を短縮できると共にネットワークにかかる負荷を軽減することが出来る。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１記載の発明によれば、原稿を読み取り走査する手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルの検索を行う前に、ベクトル化手段を用いることにより文書管理サーバー内の電子ファイルと読み取り走査した原稿それぞれの特徴を抽出し、その類似度を比較し類似度の高い文書管理サーバーから優先的に検索を行うことができるため文書管理サーバーがネットワーク上に複数台あるような環境においてもネットワークにかかる負荷を抑えて検索時間を短くすること出来る。
【００１９】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、電子ファイルを特定する手段が原稿に付加的に記録された電子ファイルの格納場所を示す付加情報を認識する手段であるのでイメージ情報から簡単にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。
【００２０】
請求項３記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、
電子ファイル特定手段が原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有し、検索の結果、特定情報の一致によって電子ファイルを特定する事で、付加情報が記録されていない文書に対しても容易にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。
【００２１】
請求項４記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段は原稿中の文字領域を光学的文字認識するＯＣＲ手段によって文字部分を文字フォントデータにベクトル化するので文字部は高品位である。
【００２２】
請求項５記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化する事を特徴とする為、ベクトル化されたオブジェクトは独立に扱う事が出来る。
【００２３】
請求項６記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える例えばｒｔｆフォーマットに変換するので、ベクトル化したオブジェクトを既存の文書作成アプリソフト上で再利用出来る。
【００２４】
請求項７記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のＯＣＲを用いた文字認識処理を行うことによって、どのような文字列が最も頻繁に使用されているかを特定することができ、その文字列を特徴として抽出することが出来る。
【００２５】
請求項８記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のＯＣＲをもちいた文字認識処理を行うことによって、最も大きなフォントを用いた文字列を特定することができ、その文字列を特徴として抽出することが出来る。
【００２６】
請求項９記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化のオブジェクト分割を用いることによって、どのような形状、大きさのオブジェクトが含まれているかを計算し、特徴として抽出することが出来る。
【００２７】
請求項１０記載の発明によれば、第１項記載の画像処理システムにおいて、特徴抽出の手段として前記ベクトル化を行いイメージデータをベクトル化することにより、イメージ自体の特徴を数値化し特徴として抽出することが出来る。
【００２８】
請求項１１記載の発明によれば、第１項記載の画像処理システムにおいて、文書管理サーバー内の電子文書の特徴と、読み取り走査して読み取ったイメージデータとの特徴を比較することによって、類似度を計算し、類似度の高い文書管理サーバーから検索を行うことができるため、検索にかから時間を短縮できると共にネットワークにかかる負荷を軽減することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、発明を実施するための最良の形態を説明する。
【実施例】
【００３０】
本願発明の実施の形態について説明する。図１は本発明にかかる画像処理システム構成例を示すブロック図である。この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で接続された環境で実現する。オフィス１０内に構築されたＬＡＮ１０７には、ＭＦＰ１００、ＭＦＰ１００を制御するマネージメントＰＣ１０１、クライアントＰＣ（外部記憶手段）１０２、文書管理サーバー１０６、そのデータベース１０５およびプロキシサーバー１０３が接続されている。ＬＡＮ１０７及びオフィス２０内のＬＡＮ１０８はプロキシサーバー１３を介してインターネット１０４に接続される。ＭＦＰ１００は本発明において紙文書の画像読み取り部と読み取った画像信号に対する画像処理の１部を担当し、画像信号はＬＡＮ１０９を用いてマネージメントＰＣ１０１に入力する。マネージメントＰＣは通常のＰＣであり、内部に画像記憶手段、画像処理手段、表示手段、入力手段を有するが、その一部をＭＦＰ１００に一体化して構成されている。
【００３１】
図２はＭＦＰ１００の構成図である。図２においてオートドキュメントフィーダー（以降ＡＤＦと記す）を含む画像読み取り部１１０は束状の或いは１枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズで固体撮像素子上に結像し、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を６００ＤＰＩの密度のイメージ情報として得る。通常の複写機能はこの画像信号をデータ処理部１１５で記録信号へ画像処理し、複数毎複写の場合は記録装置１１１に一旦１ページ分の記録データを記憶保持した後、記録装置１１２に順次出力して紙上に画像を形成する。
【００３２】
一方クライアントＰＣ１０２から出力されるプリントデータはＬＡＮ１０７からネットワークＩＦ１１４を経てデータ処理装置１１５で記録可能なラスターデータに変換した後、前記記録装置で紙上に記録画像として形成される。
【００３３】
ＭＦＰ１００への操作者の指示はＭＦＰに装備されたキー操作部とマネージメントＰＣに入力されるキーボード、及びマウスからなる入力装置１１３から行われ、これら一連の動作はデータ処理装置１１５内の図示しない制御部で制御される。
【００３４】
一方  操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は表示装置１１６で行われる。尚記憶装置１１１はマネージメントＰＣからも制御され、これらＭＦＰとマネージメントＰＣとのデータの授受及び制御はネットワークＩＦ１１７および直結したＬＡＮ１０９を用いて行われる。
【００３５】
処理概要は次の通りである。
【００３６】
次に本発明による画像処理全体の概要を図３を用いて説明する。
【００３７】
図３においてまず、ＭＦＰ１００の画像読み取り部１１０を動作させ１枚の原稿をラスター状に走査し、イメージ情報入力処理１２０で６００ＤＰＩ−８ビットの画像信号を得る。該画像信号をデータ処理部１１５で前処理を施し記憶装置１１１に１ページ分の画像データとして保存する。マネージメントＰＣ１０１のＣＰＵは該格納された画像信号から先ず、文字／線画部分とハーフトーンの画像部分とに領域を分離し、文字部は更に段落で塊として纏まっているブロック毎に、或いは、線で構成された表、図形に分離し各々セグメント化する。一方ハーフトーンで表現される画像部分は、矩形に分離されたブロックの画像部分、背景部等、所謂、ブロック毎に独立したオブジェクトに分割する（ステップ１２１）。
【００３８】
このとき原稿画像中の文字部に該当するオブジェクトを検出し、ＯＣＲで文字認識し、原稿画像中で最も頻繁に使われている文字列をキーワード文字列として抽出を行い、このキーワード文字列を用いることによりネットワーク上のどの文書管理サーバーから順番に検索を始めればよいのかを決定する（ステップ１３７）。
【００３９】
このとき原稿画像中に付加情報として記録された２次元バーコード、或いはＵＲＬに該当するオブジェクトを検出しＵＲＬはＯＣＲで文字認識し、或いは２次元バーコードなら該マークを解読して（ステップ１２２）該原稿のオリジナル電子ファイルが格納されている記憶装置内のポインター情報を検出する（ステップ１２３）。尚、ポインター情報を付加する手段は他に文字と文字の間隔に情報を埋め込む方法、ハーフトーンの画像に埋め込む方法等直接可視化されない所謂電子透かしによる方法も有る。
【００４０】
ポインター情報が検出された場合、ステップ１２５に分岐し、ポインターで示されたアドレスから元の電子ファイルを検索する。電子ファイルを検索する文書管理サーバーはステップ１３７で取得した検索順位に応じて、図１におけるクライアントＰＣ内のハードディスク内、或いはオフィス１０或いは２０のＬＡＮに接続された文書管理サーバー１０５内のデータベース１０５内、或いはＭＦＰ１００自体が有する記憶装置１１１のいずれかを順番に検索する。ステップ１２５で電子ファイルが見つからなかった場合、見つかったがＰＤＦあるいはｔｉｆｆに代表される所謂イメージファイルであった場合、或いはポインター情報自体が存在しなかった場合はステップ１２６に分岐する。
【００４１】
ステップ１２６は所謂文書検索処理ルーチンである。
【００４２】
まずステップ１２２で各文字ブロックに対して行ったＯＣＲの結果から単語を抽出して全文検索、或いは各オブジェクトの配列と各オブジェクトの属性から所謂レイアウト検索を行う。ステップ１３７で得た文書管理サーバー検索順に検索を行った結果、類似度の高い電子ファイルが見つかった場合、サムネイル等を表示（ステップ１２７）し、複数の中から操作者の選択が必要なら操作者の入力操作よってファイルの特定を行う。尚、候補が１ファイルの場合、自動的にステップ１２８からステップ１３４に分岐し、格納アドレスを通知する。ステップ１２６の検索処理で電子ファイルが見つからなかった場合、或いは、見つかったがＰＤＦあるいはｔｉｆｆに代表される所謂イメージファイルであった場合、ステップ１２９に分岐する。
【００４３】
ステップ１２９はイメージデータからベクトルデータへの変換処理部であり、オリジナル電子ファイルに近い電子ファイルに変換する。先ず、ステップ１２２でＯＣＲされた文字ブロックに対しては、更に文字のサイズ、スタイル、字体を認識し、原稿を走査して得られた文字に可視的に忠実なフォントデータに変換する。一方線で構成される表、図形ブロックに対してはアウトライン化する。画像ブロックに対してはイメージデータとして個別のＪＰＥＧファイルとして処理する。これらのベクトル化処理は各オブジェクト毎に行い、更に各オブジェクトのレイアウト情報を保存して例えば、ｒｔｆに変換（ステップ１３０）して電子ファイルとして記憶装置１１１に格納（ステップ１３１）する。
【００４４】
今ベクトル化した原稿画像は以降同様の処理を行う際に直接電子ファイルとして検索出来るように、先ずステップ１３２において検索の為のインデックス情報を生成して検索用インデックスファイルに追加する。更に、ステップ１３６で今操作者が行いたい処理が記録であると判断されれば、ステップ１３３に分岐し、ポインター情報をイメージデータとしてファイルに付加する。検索処理で電子ファイルが特定できた場合も同様に以降からは直接電子ファイルを特定する為にステップ１２８からステップ１３４に分岐し、格納アドレスを操作者に通知すると共に、今紙に記録する場合は、同様にポインター情報を電子ファイルに付加する。
【００４５】
尚  ステップ１２５でポインター情報から電子ファイルが特定できた場合、検索処理で電子ファイルが特定出来た場合、ベクトル化により電子ファイルに変換した場合、ステップ１３４において該電子ファイルの格納アドレスを操作者に通知する。
【００４６】
尚、以上本発明によって得られた電子ファイル自体を用いて、例えば文書の加工、蓄積、伝送、記録をステップ１３５で行う事が可能になる。これらの処理はイメージデータを用いる場合に比べて情報量が削減され、蓄積効率が高まり、伝送時間が短縮され、又記録表示する際には高品位なデータとして非常に優位となる。
【００４７】
以下、各処理ブロックに対して詳細に説明する。
【００４８】
先ずステップ１２１で示すブロックセレクション処理について説明する。
【００４９】
ブロックセレクション処理は次の通りである。
【００５０】
ブロックセレクション処理とは、図６の右に示すステップ１２０で読み取った一頁のイメージデータを左に示す様に、各オブジェクト毎の塊として認識し、該ブロック各々を文字／図画／写真／線／表等の属性に判定し、異なる属性を持つ領域に分割する処理である。
ブロックセレクション処理の実施例を以下に説明する。
【００５１】
先ず、入力画像を白黒に二値化し、輪郭線追跡をおこなって黒画素輪郭で囲まれる画素の塊を抽出する。面積の大きい黒画素の塊については、内部にある白画素に対しても輪郭線追跡をおこない白画素の塊を抽出、さらに一定面積以上の白画素の塊の内部からは再帰的に黒画素の塊を抽出する。
【００５２】
このようにして得られた黒画素の塊を、大きさおよび形状で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類していく。たとえば、縦横比が１に近く、大きさが一定の範囲のものを文字相当の画素塊とし、さらに近接する文字が整列良くグループ化可能な部分を文字領域、扁平な画素塊を線領域、一定大きさ以上でかつ四角系の白画素塊を整列よく内包する黒画素塊の占める範囲を表領域、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域、それ以外の任意形状の画素塊を図画領域、などとする。
【００５３】
ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報を図７に示す。
【００５４】
これらのブロック毎の情報は以降に説明するベクトル化、或いは検索の為の情報として用いる。
【００５５】
ポインター情報の検出は次の通りである。
【００５６】
次に、ステップ１２２で示すファイルの格納位置をイメージ情報から抽出する為のＯＣＲ／ＯＭＲ処理について説明する。
【００５７】
図８は原稿画像中に付加された２次元バーコード（ＱＲコードシンボル）を復号して、データ文字列を出力する過程を示すフローチャートである。２次元バーコードの付加された原稿３１０の一例を図９に示す。
【００５８】
まず、データ処理装置１１５内のページメモリに格納された原稿３１０を表すイメージ画像をＣＰＵ（不図示）で走査して、先に説明したブロックセレクション処理の結果から所定の２次元バーコードシンボル３１１の位置を検出する。ＱＲコードの位置検出パターンは、シンボルの４隅のうちの３済みに配置される同一の位置検出要素パターンから構成される（ステップ３００）。
【００５９】
次に、位置検出パターンに隣接する形式情報を復元し、シンボルに適用されている誤り訂正レベルおよびマスクパターンを得る（ステップ３０１）。
【００６０】
シンボルの型番を決定した（ステップ３０２）後、形式情報で得られたマスクパターンを使って符号化領域ビットパターンをＸＯＲ演算することによってマスク処理を解除する（ステップ３０３）。
【００６１】
尚、モデルに対応する配置規則に従い、シンボルキャラクタを読取り、メッセージのデータ及び誤り訂正コード語を復元する（ステップ３０４）。
【００６２】
復元されたコード上に、誤りがあるかどうかの検出を行い（ステップ３０５）、誤りが検出された場合、ステップ３０６に分岐し、これを訂正する。
【００６３】
誤り訂正されたデータより、モード指示子および文字数指示子に基づいて、データコード語をセグメントに分割する（ステップ３０７）。
【００６４】
最後に、仕様モードに基づいてデータ文字を復号し、結果を出力する（ステップ３０８）。
【００６５】
尚、２次元バーコード内に組み込まれたデータは、対応するファイルのアドレス情報を表しており、例えばファイルサーバー名およびファイル名からなるパス情報で構成される。或いは、対応するファイルへのＵＲＬで構成される。
【００６６】
本実施例ではポインター情報が２次元バーコードを用いて付与された原稿３１０について説明したが、直接文字列でポインター情報が記録される場合は所定のルールに従った文字列のブロックを先のブロックセレクション処理で検出し、該ポインター情報を示す文字列の各文字を文字認識する事で、直接元ファイルのアドレス情報を得る事が可能である。
【００６７】
又、或いは図３１の文書３１０の文字ブロック３１２、或いは３１３の文字列に対して隣接する文字と文字の間隔等に視認し難い程度の変調を加え、該文字間隔に情報を埋め込むことでもポインター情報を付与できる。該、所謂透かし情報は後述する文字認識処理を行う際に各文字の間隔を検出すれば、ポインター情報が得られる。又、自然画３１４の中に電子透かしとしてポインター情報を付加する事も可能である。
【００６８】
検索するサーバーに優先度をつける処理は次の通りである。
【００６９】
次に、電子ファイルを検索するための文書管理サーバーに優先度をつける方法について図４、図５を用いて説明する。
【００７０】
まず、文書管理サーバー側での処理を図４を用いて説明する。
【００７１】
文書管理サーバー側においては、記憶装置内に文書が新規に登録されるとその文書がイメージデータかどうかを判断する（ステップ１４０）。イメージデータでなければ、文書中に最も頻繁に使われている文字列を文字認識処理を用いることによりキーワード文字列として抽出する（ステップ１４６）。抽出したキーワード文字列と自ホスト名または自ＩＰアドレスとを関連付けた情報を保存する（ステップ１４３）。ステップ１４３で保存した情報を図１０のＭＦＰ１００に対して送信し（ステップ１４４）、ＭＦＰ側では送信されてきた情報をファイル内に保存しておく（ステップ１４５）。
【００７２】
ステップ１４０において、登録された文書がイメージデータであった場合は、イメージデータをベクトル化し（ステップ１４１）、文書から最も頻繁に使われている文字列を文字認識処理を行い、キーワード文字列として抽出する（ステップ１４２）。
【００７３】
次に、ＭＦＰ側での処理を図５を用いて説明する。
【００７４】
入力されたイメージデータに対してＢＳ処理（ステップ１２１）、及びＯＣＲ（ステップ１２２）処理が行われた結果に対して文字認識処理を用いることにより、入力されたイメージデータの中で最も頻繁に使われている文字列をキーワード文字列として抽出する（ステップ１５０）。抽出したキーワード文字列とステップ１４５で保存してあるファイル内にあるキーワード文字列を比較し（ステップ１５１）、文字列のマッチング度合いに応じてどの文書管理サーバーから検索すれば良いかの優先度をつける（ステップ１５２）。
【００７５】
ポインター情報によるファイル検索は次の通りである。
【００７６】
次に、ポインター情報からの電子ファイルの検索について図１０のフローチャートを使用して説明する。
【００７７】
まず、ポインタ情報に含まれるアドレスに基づいて，ファイルサーバーを特定する。（ステップ４００）
ここでファイルサーバーとは、クライアントＰＣ１０２や、データベース１０５を内蔵する文書管理サーバー１０６や、記憶装置１１１を内蔵するＭＦＰ１００自身を指す。
【００７８】
ここでアドレスとは、ＵＲＬや、サーバー名とファイル名からなるパス情報である。
【００７９】
ファイルサーバーが特定できたら、ファイルサーバーに対してアドレスを転送する（ステップ４０１）。ファイルサーバーは，アドレスを受信すると，該当するファイルを検索する（ステップ４０２）。ファイルが存在しない場合（ステップ４０３−Ｎ）には、ＭＦＰに対してその旨通知する。
【００８０】
ファイルが存在した場合（ステップ４０３−Ｙ）には、図３で説明した様に、ファイルのアドレスを通知（ステップ１３４）すると共に、ユーザーの希望する処理が画像ファイルデータの取得であれば、ＭＦＰに対してファイルを転送する（ステップ４０８）。
【００８１】
ファイル検索処理は次の通りである。
【００８２】
次に、図３のステップ１２６で示すファイル検索処理の詳細について図７、図１２を使用して説明を行う。
【００８３】
ステップ１２６の処理は、前述したように、ステップ１２４で入力原稿（入力ファイル）にポインタ情報が存在しなかった場合、または、ポインタ情報は在るが電子ファイルが見つからなかった場合、或いは電子ファイルがイメージファイルであった場合に行われる。
【００８４】
ここでは、ステップ１２２の結果、抽出された各ブロック及び入力ファイルが、図７に示す情報（ブロック情報、入力ファイル情報）を備えるものとする。情報内容として、属性、座標位置、幅と高さのサイズ、ＯＣＲ情報有無を例としてあげる。属性は、文字、線、写真、絵、表その他に分類する。また簡単に説明を行うため、ブロックは座標Ｘの小さい順、即ち（例、Ｘ１＜Ｘ２＜Ｘ３＜Ｘ４＜Ｘ５＜Ｘ６）にブロック１、ブロック２、ブロック３、ブロック４、ブロック５，ブロック６と名前をつけている。ブロック総数は、入力ファイル中の全ブロック数であり、図１２の場合は、ブロック総数は６である。
【００８５】
以下、これらの情報を使用して、データベース内から、入力ファイルに類似したファイルのレイアウト検索を行うフローチャートを図１２に示す。ここで、データベースファイルは、図７と同様の情報を備えることを前提とする。
【００８６】
フローチャートの流れは、入力ファイルとデータベース中のファイルを順次比較するものである。まず、ステップ５１０にて、後述する類似率などの初期化を行う。次に、ステップ５１１にてブロック総数の比較を行い、ここで、真の場合、さらにファイル内のブロックの情報を順次比較する。ブロックの情報比較では、ステップ５１３，５１５，５１８にて、属性類似率、サイズ類似率、ＯＣＲ類似率をそれぞれ算出し、ステップ５２２にてそれらをもとに総合類似率を算出する。各類似率の算出方法については、公知の技術が用いられるので説明を省略する。
【００８７】
ステップ５２３にて総合類似率が、予め設定された閾値Ｔｈより高ければステップ５２４にてそのファイルを類似候補としてあげる。但し、図中のＮ、Ｗ、Ｈは、入力ファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さとし、ΔＮ、ΔＷ、ΔＨは、入力ファイルのブロック情報を基準として誤差を考慮したものである。ｎ、ｗ、ｈは、データベースファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さとする。また、不図示ではあるが、ステップ５１４にてサイズ比較時に、位置情報ＸＹの比較などを行ってもよい。
【００８８】
以上、検索の結果、類似度が閾値Ｔｈより高く、候補として保存されたデータベースファイル（ステップ５２４）をサムネイル等で表示（ステップ１２７）する。複数の中から操作者の選択が必要なら操作者の入力操作よってファイルの特定を行う。
【００８９】
ベクトル化処理は次の通りである。
【００９０】
ファイルサーバーに元ファイルが存在しない場合は、図２０に示すイメージデータを各ブロック毎にベクトル化する。次にステップ１２９で示されるベクトル化について詳説する。まず文字ブロックに対しては各文字に対して文字認識処理を行う。
【００９１】
『文字認識』
文字認識部では、文字単位で切り出された画像に対し、パターンマッチの一手法を用いて認識を行い、対応する文字コードを得る。この認識処理は、文字画像から得られる特徴を数十次元の数値列に変換した観測特徴ベクトルと、あらかじめ字種毎に求められている辞書特徴ベクトルと比較し、最も距離の近い字種を認識結果とする処理である。特徴ベクトルの抽出には種々の公知手法があり、たとえば、文字をメッシュ状に分割し、各メッシュ内の文字線を方向別に線素としてカウントしたメッシュ数次元ベクトルを特徴とする方法がある。
【００９２】
ブロックセレクション（ステップ１２１）で抽出された文字領域に対して文字認識を行う場合は、まず該当領域に対し横書き、縦書きの判定をおこない、各々対応する方向に行を切り出し、その後文字を切り出して文字画像を得る。横書き、縦書きの判定は、該当領域内で画素値に対する水平／垂直の射影を取り、水平射影の分散が大きい場合は横書き領域、垂直射影の分散が大きい場合は縦書き領域と判断すればよい。文字列および文字への分解は、横書きならば水平方向の射影を利用して行を切り出し、さらに切り出された行に対する垂直方向の射影から、文字を切り出すことでおこなう。縦書きの文字領域に対しては、水平と垂直を逆にすればよい。尚この時文字のサイズが検出出来る。
【００９３】
『フォント認識』
文字認識の際に用いる、字種数ぶんの辞書特徴ベクトルを、文字形状種すなわちフォント種に対して複数用意し、マッチングの際に文字コードとともにフォント種を出力することで、文字のフォントが認識出来る。
【００９４】
『文字のベクトル化』
前記文字認識およびフォント認識よって得られた、文字コードおよびフォント情報を用いて、各々あらかじめ用意されたアウトラインデータを用いて、文字部分の情報をベクトルデータに変換する。なお、元原稿がカラーの場合は、カラー画像から各文字の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。
【００９５】
以上の処理により文字ブロックに属するイメージ情報をほぼ形状、大きさ、色が忠実なベクトルデータに変換出来る。
【００９６】
『文字以外の部分のベクトル化』
ブロックセレクション処理（ステップ１２１）で、図画あるいは線、表領域とされた領域を対象に、中で抽出された画素塊の輪郭をベクトルデータに変換する。
【００９７】
具体的には、輪郭をなす画素の点列を角と看倣される点で区切って、各区間を部分的な直線あるいは曲線で近似する。角とは曲率が極大となる点であり、曲率が極大となる点は、図１３に図示するように、任意点Ｐｉに対し左右ｋ個の離れた点Ｐｉ−ｋ，Ｐｉ＋ｋの間に弦を引いたとき、この弦とＰｉの距離が極大となる点として求められる。さらに、Ｐｉ−ｋ，Ｐｉ＋ｋ間の弦の長さ／弧の長さをＲとし、Ｒの値が閾値以下である点を角とみなすことができる。角によって分割された後の各区間は、直線は点列に対する最小二乗法など、曲線は３次スプライン関数などを用いてベクトル化することができる。
【００９８】
また、対象が内輪郭を持つ場合、ブロックセレクションで抽出した白画素輪郭の点列を用いて、同様に部分的直線あるいは曲線で近似する。
【００９９】
以上のように、輪郭の区分線近似を用いれば、任意形状の図形のアウトラインをベクトル化することができる。元原稿がカラーの場合は、カラー画像から図形の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。
【０１００】
さらに、図１４に示す様に、ある区間で外輪郭と、内輪郭あるいは別の外輪郭が近接している場合、２つの輪郭線をひとまとめにし、太さを持った線として表現することができる。具体的には、ある輪郭の各点Ｐｉから別輪郭上で最短距離となる点Ｑｉまで線を引き、各距離ＰＱｉが平均的に一定長以下の場合、注目区間はＰＱｉ中点を点列として直線あるいは曲線で近似し、その太さはＰＱｉの平均値とする。線や線の集合体である表罫線は、前記のような太さを持つ線の集合として効率よくベクトル表現することができる。
【０１０１】
尚、先に文字ブロックに対する文字認識処理を用いたベクトル化を説明したが、該文字認識処理の結果、辞書からの距離が最も近い文字を認識結果として用いるが、この距離が所定値以上の場合は、必ずしも本来の文字に一致せず、形状が類似する文字に誤認識している場合が多い。従って、本発明では、この様な文字に対しては、上記した様に、一般的な線画と同じに扱い、該文字をアウトライン化する。即ち、従来文字認識処理で誤認識を起こす文字に対しても、誤った文字にベクトル化されず、可視的にイメージデータに忠実なアウトライン化によるベクトル化が行える。
【０１０２】
又、写真と判定されたブロックに対しては本発明では、ベクトル化出来ない為、イメージデータのままとする。
【０１０３】
図形認識は次の通りである。
【０１０４】
上述したように任意形状の図形のアウトラインをベクトル化した後、これらベクトル化された区分線を図形オブジェクト毎にグループ化する処理について説明する。
【０１０５】
図１５は、ベクトルデータを図形オブジェクト毎にグループ化するまでのフローチャートを示している。まず、各ベクトルデータの始点、終点を算出する（７００）。次に各ベクトルの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する（７０１）。図形要素の検出とは、区分線が構成している閉図形を検出することである。検出に際しては、閉形状を構成する各ベクトルはその両端にそれぞれ連結するベクトルを有しているという原理を応用し、検出を行う。次に図形要素内に存在する他の図形要素、もしくは区分線をグループ化し、一つの図形オブジェクトとする（７０２）。また、図形要素内に他の図形要素、区分線が存在しない場合は図形要素を図形オブジェクトとする。
【０１０６】
図１６は，図形要素を検出するフローチャートを示している．先ず，ベクトルデータより両端に連結していない不要なベクトルを除去し、閉図形構成ベクトルを抽出する（７１０）。次に閉図形構成ベクトルの中から該ベクトルの始点を開始点とし、時計回りに順にベクトルを追っていく。開始点に戻るまで行い、通過したベクトルを全て一つの図形要素を構成する閉図形としてグループ化する（７１１）。
【０１０７】
また、閉図形内部にある閉図形構成ベクトルも全てグループ化する。さらにまだグループ化されていないベクトルの始点を開始点とし、同様の処理を繰り返す。最後に、７１０で除去された不要ベクトルのうち、７１１で閉図形としてグループ化されたベクトルに接合しているものを検出し一つの図形要素としてグループ化する（７１２）。
【０１０８】
以上によって図形ブロックを個別に再利用可能な個別の図形オブジェクトとして扱う事が可能になる。
【０１０９】
アプリデータへの変換処理は次の通りである。
【０１１０】
ところで、一頁分のイメージデータをブロックセレクション処理（１２１）し、ベクトル化処理（１２９）した結果は図７９に示す様な中間データ形式のファイルとして変換されているが、このようなデータ形式はドキュメント・アナリシス・アウトプット・フォーマット（ＤＡＯＦ）と呼ばれる。
【０１１１】
図１７はＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。
【０１１２】
図１７において、７９１はＨｅａｄｅｒであり、処理対象の文書画像データに関する情報が保持される。レイアウト記述データ部７９２では、文書画像データ中のＴＥＸＴ（文字）、ＴＩＴＬＥ（タイトル）、ＣＡＰＴＩＯＮ（キャプション）、ＬＩＮＥＡＲＴ（線画）、ＥＰＩＣＴＵＲＥ（自然画）、ＦＲＡＭＥ（枠）、ＴＡＢＬＥ（表）等の属性毎に認識された各ブロックの属性情報とその矩形アドレス情報を保持する。文字認識記述データ部７９３では、ＴＥＸＴ、ＴＩＴＬＥ、ＣＡＰＴＩＯＮ等のＴＥＸＴブロックを文字認識して得られる文字認識結果を保持する。表記述データ部７９４では、ＴＡＢＬＥブロックの構造の詳細を格納する。画像記述データ部７９５は、ＰＩＣＴＵＲＥやＬＩＮＥＡＲＴ等のブロックのイメージデータを文書画像データから切り出して保持する。
【０１１３】
このようなＤＡＯＦは、中間データとしてのみならず、それ自体がファイル化されて保存される場合もあるが、このファイルの状態では、所謂一般の文書作成アプリケーションで個々のオブジェクトを再利用する事は出来ない。そこで、次に  このＤＡＯＦからアプリデータに変換する処理１３０について詳説する。
【０１１４】
図１８は、全体の概略フローである。
【０１１５】
８０００は、ＤＡＯＦデータの入力を行う。
【０１１６】
８００２は、アプリデータの元となる文書構造ツリー生成を行う。
【０１１７】
８００４は、文書構造ツリーを元に、ＤＡＯＦ内の実データを流し込み、実際のアプリデータを生成する。
【０１１８】
図１９は、８００２文書構造ツリー生成部の詳細フロー、図８２は、文書構造ツリーの説明図である。全体制御の基本ルールとして、処理の流れはミクロブロック（単一ブロック）からマクロブロック（ブロックの集合体）へ移行する。
【０１１９】
以後ブロックとは、ミクロブロック、及びマクロブロック全体を指す。
【０１２０】
８１００は、ブロック単位で縦方向の関連性を元に再グループ化する。スタート直後はミクロブロック単位での判定となる。
【０１２１】
ここで、関連性とは、距離が近い、ブロック幅（横方向の場合は高さ）がほぼ同一であることなどで定義することができる。
【０１２２】
また、距離、幅、高さなどの情報はＧＡＯＦを参照し、抽出する。
【０１２３】
図２０（ａ）は実際のページ構成、（ｂ）はその文書構造ツリーである。８１００の結果、Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５が一つのグループＶ１、Ｔ６，Ｔ７が一つのグループＶ２が同じ階層のグループとしてまず生成される。
【０１２４】
８１０２は、縦方向のセパレータの有無をチェックする。セパレータは、例えば物理的にはＤＡＯＦ中でライン属性を持つオブジェクトである。また論理的な意味としては、アプリ中で明示的にブロックを分割する要素である。ここでセパレータを検出した場合は、同じ階層で再分割する。
【０１２５】
８１０４は、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する。
【０１２６】
ここで、縦方向のグループ長がページ高さとなっている場合は、文書構造ツリー生成は終了する。
【０１２７】
図２０の場合は、セパレータもなく、グループ高さはページ高さではないので、８１０６に進む。
【０１２８】
８１０６は、ブロック単位で横方向の関連性を元に再グループ化する。ここもスタート直後の第一回目はミクロブロック単位で判定を行うことになる。
【０１２９】
関連性、及びその判定情報の定義は、縦方向の場合と同じである。
【０１３０】
図２０の場合は、Ｔ１，Ｔ２でＨ１、Ｖ１，Ｖ２でＨ２、がＶ１，Ｖ２の１つ上の同じ階層のグループとして生成される。
【０１３１】
８１０８は、横方向セパレータの有無をチェックする。
【０１３２】
図２０では、Ｓ１があるので、これをツリーに登録し、Ｈ１，Ｓ１，Ｈ２という階層が生成される。
【０１３３】
８１１０は、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する。
【０１３４】
ここで、横方向のグループ長がページ幅となっている場合は、文書構造ツリー生成は終了する。
【０１３５】
そうでない場合は、８１０２に戻り、再びもう一段上の階層で、縦方向の関連性チェックから繰り返す。
【０１３６】
図２０の場合は、分割幅がページ幅になっているので、ここで終了し、最後にページ全体を表す最上位階層のＶ０が文書構造ツリーに付加される。
【０１３７】
文書構造ツリーが完成した後、その情報を元に８００６においてアプリデータの生成を行う。
【０１３８】
図２０の場合は、具体的には、以下のようになる。
【０１３９】
すなわち、Ｈ１は横方向に２つのブロックＴ１とＴ２があるので、２カラムとし、Ｔ１の内部情報（ＤＡＯＦを参照、文字認識結果の文章、画像など）を出力後、カラムを変え、Ｔ２の内部情報出力、その後Ｓ１を出力となる。
【０１４０】
Ｈ２は横方向に２つのブロックＶ１とＶ２があるので、２カラムとして出力、Ｖ１はＴ３，Ｔ４，Ｔ５の順にその内部情報を出力、その後カラムを変え、Ｖ２のＴ６，Ｔ７の内部情報を出力する。
【０１４１】
以上によりアプリデータへの変換処理が行える。
【０１４２】
ポインター情報の付加は次の通りである。
【０１４３】
次に、ステップ１３３で示す、ポインター情報付加処理について説明する。
【０１４４】
今、処理すべき文書が検索処理で特定された場合、あるいはベクトル化によって元ファイルが再生できた場合において、該文書を記録処理する場合においては、紙への記録の際にポインター情報を付与する事で、この文書を用いて再度各種処理を行う場合に簡単に元ファイルデータを取得できる。
【０１４５】
図２１はポインター情報としてのデータ文字列を２次元バーコード（ＱＲコードシンボル：ＪＩＳ  Ｘ０５１０）３１１にて符号化して画像中に付加する過程を示すフローチャートである。
【０１４６】
２次元バーコード内に組み込むデータは、対応するファイルのアドレス情報を表しており、例えばファイルサーバー名およびファイル名からなるパス情報で構成される。或いは、対応するファイルへのＵＲＬや、対応するファイルの格納されているデータベース１０５内あるいはＭＦＰ１００自体が有する記憶装置内で管理されるファイルＩＤ等で構成される。
【０１４７】
まず、符号化する種種の異なる文字を識別するため、入力データ列を分析する。また、誤り検出及び誤り訂正レベルを選択し、入力データが収容できる最小型番を選択する（ステップ９００）。
【０１４８】
次に、入力データ列を所定のビット列に変換し、必要に応じてデータのモード（数字、英数字、８ビットバイト、漢字等）を表す指示子や、終端パターンを付加する。さらに所定のビットコード語に変換する（ステップ９０１）。
【０１４９】
この時、誤り訂正を行うため、コード語列を型番および誤り訂正レベルに応じて所定のブロック数に分割し、各ブロック毎に誤り訂正コード語を生成し、データコード語列の後に付加する（ステップ９０２）。
【０１５０】
該ステップ９０２で得られた各ブロックのデータコード語を接続し、各ブロックの誤り訂正コード語、必要に応じて剰余コード語を後続する（ステップ９０３）。
【０１５１】
次に、マトリクスに位置検出パターン、分離パターン、タイミングパターンおよび位置合わせパターン等とともにコード語モジュールを配置する（ステップ９０４）。
【０１５２】
更に、シンボルの符号化領域に対して最適なマスクパターンを選択して、マスク処理パターンをステップ９０４で得られたモジュールにＸＯＲ演算により変換する（ステップ９０５）。
【０１５３】
最後に、ステップ９０５で得られたモジュールに形式情報および型番情報を生成して、２次元コードシンボルを完成する（ステップ９０６）。
【０１５４】
上記に説明した、アドレス情報の組み込まれた２次元バーコードは、例えば、クライアントＰＣ１０２から電子ファイルをプリントデータとして記録装置１１２に紙上に記録画像として形成する場合に、データ処理装置１１５内で記録可能なラスターデータに変換された後にラスターデータ上の所定の個所に付加されて画像形成される。ここで画像形成された紙を配布されたユーザーは、画像読取り部１１０で読み取ることにより、前述したステップ１２３にてポインター情報からオリジナル電子ファイルの格納場所を検出することができる。
【０１５５】
尚、同様の目的で付加情報を付与する手段は、本実施例で説明した２次元バーコードの他に、例えば、ポインター情報を直接文字列で文書に付加する方法、文書内の文字列、特に文字と文字の間隔を変調して情報を埋め込む方法、文書中の中間調画像中に埋め込む方法等、一般に電子透かしと呼ばれる方法が適用出来る。
【０１５６】
［実施例１］
検索するサーバーに優先度をつける処理に対する別実施例を説明する。
【０１５７】
前実施例においては、検索する文書管理サーバーに優先度をつける際には、文書内に最もよく使われている文字列を抽出し、そのマッチング度合いを用いていたが、文字列だけでなく、ブロックセレクションを用いた文書レイアウトによるマッチング度合いや、文書内に挿入されている画像データのベクトル化を行うことによって、イメージのマッチング度合いを用いることができる。
【０１５８】
つまり、入力されたイメージデータにブロックセレクション処理を行うことにより文書のレイアウト構造を得ることができる。また、文書内の画像データをベクトル化することにより、画像データの特徴を数値化することが可能となる。これらの方法によって、文字列だけの比較だけでなくレイアウトの比較や、イメージの比較を行うことも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本発明にかかる画像処理システム構成例を示すブロック図である。
【図２】ＭＦＰ１００の構成図である。
【図３】本発明による画像処理全体の概要を示すフローチャート図である。
【図４】文書管理サーバー側での処理を示すフローチャート図である。
【図５】ＭＦＰ側での処理を示すフローチャート図である。
【図６】ブロックセレクション処理を示す図である。
【図７】ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報を示す図である。
【図８】原稿画像中に付加された２次元バーコード（ＱＲコードシンボル）を復号して、データ文字列を出力する過程を示すフローチャートである。
【図９】２次元バーコードの付加された原稿３１０の一例を示す図である。
【図１０】ポインター情報からの電子ファイルの検索する際のフローチャートである。
【図１１】本発明に係るフローチャートである。
【図１２】データベース内から、入力ファイルに類似したファイルのレイアウト検索を行うフローチャートである。
【図１３】文字以外の部分のベクトル化する際の極大点を示す図である。
【図１４】ブロックセレクション処理の一部を示す図である。
【図１５】図形オブジェクト認識処理を示すフローチャートである。
【図１６】図形要素検出処理を示すフローチャートである。
【図１７】ＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。
【図１８】アプリデータ変換を示すフローチャートである。
【図１９】文書構造ツリー作成を示すフローチャートである。
【図２０】文書構造ツリーを説明するための図である。
【図２１】ポインター情報としてのデータ文字列を２次元バーコード（ＱＲコードシンボル：ＪＩＳ  Ｘ０５１０）３１１にて符号化して画像中に付加する過程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１６０】
１０  オフィス
１３  プロキシサーバー
２０  オフィス
１０４  インターネット
１０７  ＬＡＮ
１００  ＭＦＰ
１０１  マネージメントＰＣ
１０２  クライアントＰＣ（外部記憶手段）
１０３  プロキシサーバー
１０４  インターネット
１０５  データベース
１０６  文書管理サーバー
１０７  ＬＡＮ
１０８  ＬＡＮ
１０９  ＬＡＮ
１００  ＭＦＰ
【図１】
2006195886.tif 000003
【図２】
2006195886.tif 000004
【図３】
2006195886.tif 000005
【図４】
2006195886.tif 000006
【図５】
2006195886.tif 000007
【図６】
2006195886.tif 000008
【図７】
2006195886.tif 000009
【図８】
2006195886.tif 000010
【図１０】
2006195886.tif 000011
【図１１】
2006195886.tif 000012
【図１２】
2006195886.tif 000013
【図１３】
2006195886.tif 000014
【図１４】
2006195886.tif 000015
【図１５】
2006195886.tif 000016
【図１６】
2006195886.tif 000017
【図１７】
2006195886.tif 000018
【図１８】
2006195886.tif 000019
【図１９】
2006195886.tif 000020
【図２０】
2006195886.tif 000021
【図２１】
2006195886.tif 000022
【図９】
2006195886.tif 000023