(57)【要約】      （修正有）【課題】デジタル文書を変更する方法を改善する。【解決手段】デジタル文書を１つ以上の第１のカラーデジタル画像に変換し、デジタル文書のハードコピーを生成し、デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンの１つ以上の第２のカラーデジタル画像を生成する。第１の１つ以上のカラーデジタル画像を第２の１つ以上のカラーデジタル画像と比較し、デジタル文書のハードコピーに対して行われた変更を判定する。更に、判定した変更に基づいて、デジタル文書を変更する。【選択図】図２
2006129454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル文書を変更する方法であって、当該方法が、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するステップと、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するステップと、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のカラーデジタル画像と比較するステップと、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のデジタル画像と位置合わせするステップを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のデジタル画像及び前記第２のデジタル画像は、カラーデジタル画像であり、前記１つ以上の第１のカラーデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせするステップを更に備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記１つ以上の第１のカラーデジタル画像と比較するステップを更に備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の変更済デジタル画像を判定するために、前記デジタル文書のハードコピーに対して実行されたと判定された変更をマージするステップを更に備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記判定された変更は、２つ以上の変更をマージする所定の限界コストに基づいてマージされることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の変更済デジタル画像から、わずかな変更を全て除去するステップを更に備えることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記判定された変更を前記デジタル文書中に挿入するステップを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
１つ以上の挿入済変更は、前記デジタル文書の関連テキストに固定されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記デジタル文書は、少なくとも３つの色を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の第２のデジタル画像は、走査処理又はコピー処理により生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
デジタル文書を変更する装置であって、当該装置が、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換する変換手段と、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するデジタル画像生成手段と、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のデジタル画像と比較する比較手段と、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するデジタル文書変更手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１３】
デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムであって、当該プログラムが、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するためのコードと、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するためのコードと、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のカラーデジタル画像と比較するためのコードと、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するためのコードと、
を備えることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１４】
デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラム製品であって、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のデジタル画像と比較するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムコード手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定する方法であって、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像と位置合わせするステップと、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせするステップと、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１６】
所定のカラーモデルに基づいて、１つ以上のパラメータを判定するステップを更に備えることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記１つ以上のパラメータは、前記第１のデジタル画像及び前記第２のデジタル画像の予測した色と実際の色との和又は誤差を最小化することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記１つ以上のパラメータは、前記第２のデジタル画像中の色を、前記第１のデジタル画像中の色にマッピングすることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記比較は、所定の閾値に基づくことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
判定された差異に基づいて、前記第２のデジタル画像を変更するステップを更に備えることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
前記デジタル画像は、少なくとも３つの色を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項２２】
少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定する装置であって、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像に対して位置決めするデジタル位置決め手段と、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせする色合わせ手段と、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較する比較手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２３】
少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定するためのコンピュータプログラムであって、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像に対して位置決めするためのコードと、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせするためのコードと、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較するためのコードと、
を備えることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ワードプロセシングに関し、特に、デジタル文書を変更する方法及び装置に関する。更に、本発明は、デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
最新の文書編集ソフトウェアの出現に伴い、「ペーパーレスオフィス」が予測されるにも関らず、デジタル文書を紙面に印刷したコピー（すなわち、「ハードコピー」）を読み、改訂することを好む人々は、依然として多い。ハードコピーを好むのは、主に、デジタル文書のハードコピーを使用する方が、ナビゲーションが容易であり、変更（例えば、補正及び／又は注釈付け）が容易であり、且つ情報密度がより高いという理由による。
【０００３】
大容量のデジタル文書原稿を作成する場合、デジタル文書の作成者は、その文書を何度か印刷し、改訂するであろう。改訂は、その都度、文書のハードコピーを通読し、例えば、蛍光ペン、ペン又は鉛筆を使用して、文書のハードコピーを変更することを含む。そのような変更処理が完了すると、通常、いずれかの人に、ハードコピー上にマークされた変更を文書のデジタルコピーに組み込む責任が割り当てられる。このような従来の原稿作成処理は、文書のハードコピーの改訂がどの関係者によっても実行可能であるという利点を有する。また、従来の起草処理によれば、文書の内容に対して、都合の良い任意の形態の変更を実行できる。更に、文書のハードコピーの改訂が、改訂担当者に都合の良い任意の場所で行われてもよい。
【０００４】
しかし、以上説明したようなデジタル文書の変更には、問題点もある。例えば、文書の変更済（例えば、補正済及び／又は注釈付き）ハードコピーと、コンピュータの表示画面等に表示される文書のデジタルコピーとが、物理的に分離されるため、変更の速度が遅くなる。文書の２つのコピーの間を頻繁に行き来することにより、文書を変更中の作成者が、文書の２つのコピーのうちの一方で前後関係を失い、正しい場所を再び探し出さなければならなくなる場合が多くなる。文書に対して大幅な変更が実行され、文書のデジタルコピーにおけるテキストの場所が数ページも動く場合、この問題は、更に深刻になる。更に、文書のデジタルコピーに変更を組み込む時にも、注釈又は補正が見落とされるか（すなわち、ハードコピー上で気付かない場合）、あるいは後回しにしたまま忘れられしまうことも起こりがちである。
【０００５】
デジタル文書を変更するという問題に対応するいくつかの方法が知られている。１つの方法は、ユーザが文書のハードコピーを変更する時、ユーザのペンの動きを捕捉するために、デジタルタブレット装置又は他の何らかの類似の装置を使用する。ペンの動きに応答して、そのペンの動きに対応する変更が、デジタル文書に直接入力される。周知の別の方法は、可搬性を与え、ペンの動きを捕捉するために、タブレット型パーソナルコンピュータを使用するが、この場合にも、デジタル文書を直接変更する。
【０００６】
文書を変更する他の周知の方法は、特殊な「デジタルペン」装置を使用し、デジタルペンの動きを記録するために、特殊マーキングが施された紙を使用する。文書に対して実行された変更は、後に、文書のデジタルコピーにインポートされ、デジタルコピーと位置合わせされてもよい。
【０００７】
上述の方法の多くは、一般のユーザにはすぐに入手できない特殊な機器を必要とするという欠点を有する。上述の方法の中には、ぺンとハードコピーとを利用する従来の変更方法では可能であった自由な場所の移動ができない方法もある。また、文書の各ページが識別され、デジタル化装置に対して文書の場所が確定される場合、特殊加工紙を使用する方法では、通常、ユーザは、そのページの開始位置で、「校正」ステップを実行する必要がある。
【０００８】
周知の文書変更方法として、特殊な機器を必要としない方法もいくつかある。それらの方法によれば、文書のハードコピーに対する変更（例えば、注釈付け又は補正）を、任意の明るい色のペンによって実行できる。変更が完了した時点で、文書のハードコピーの画像が、スキャナを使用して生成される。生成された画像を解析することにより、文書に対する変更が、色により識別されてもよい。色により変更を識別する方法は、いくつかのカラーペンに対して、又は異なる種類のマーキング（例えば、蛍光ペン、鉛筆）に対して、そのような識別が機能しないという欠点を有する。カラーイラスト及び表を含む文書に対して、そのような識別が誤って実行され、イラスト自体が変更として識別されてしまう場合もある。
【０００９】
文書の変更済ハードコピーをデジタル形式に変換する周知の方法の１つは、文書を再構成する目的で、文書から複数のテキスト部分を抽出するために、光学文字認識（「ＯＣＲ」）を使用する。ＯＣＲにより認識されないテキスト部分を変更として考えることができ、それらの部分は、ユーザにより検査される必要がある。しかし、ＯＣＲを使用する既存の文書変更方法は、元のデジタル文書を参照せずに、変更をデジタル形式に変換する。そのような既存の方法は、元の文書を入手できない場合には好都合である。しかし、既存のＯＣＲ方法は、改訂履歴、作成者情報、複雑なテキスト書式化規則及び組込みオブジェクト（例えば、チャート）に対するリンク等のデジタル文書と関連する補足情報（又はメタデータ）を失いやすい。また、ＯＣＲ方法において、印刷及び走査により、イラスト及び図の画質も損なわれることがある。印刷と走査とが繰り返される度に、イラスト及び図の画質は劣化し続ける。
【００１０】
文書の変更済ハードコピーをデジタル形式に変換する周知の別の方法は、専門の校正者により使用される校正マーク、又は他の所定の記号を識別するために、文書のハードコピーの画像を処理する。そのような方法は、それらの所定の記号を熟知する少数の人々には有用であるが、多くの人々は、そのような記号に精通していない。更に、記号は、それぞれ、固定された１つの意味しか持たず、文書を変更する人は、追加変更を挿入することを望むことが多いため、そのような追加変更の一部が認識されない可能性もある。
【００１１】
従って、デジタル文書を変更する改善された方法が必要とされることは明らかである。
【００１２】
上述の先行技術は、下記の文献において開示される。
【特許文献１】米国特許第４，８２７，３３０号；米国特許第５，７３７，７４０号；米国特許第６，０８１，２６１号；米国特許第６，６７１，６８４号；米国特許出願第２００３／１０３２３８号；米国特許出願第２００３／００４８９４９号
【非特許文献１】J. Schumann、N. Bartneck、T. Bayer、Franke、M. Eberhard他「Document analysis-from pixels to contents」、Proc. IEEE、８０（７）：１１０１〜１１１９ページ、１９９２年
【非特許文献２】M. J. Taylor及びC. R. Dance「Enhancement of document images from cameras」、SPIE Document Recognition Vに掲載、２３０〜２４１ページ、１９９８年
【非特許文献３】A. R. Zappal'a、A. H. Gee及びM. J. Taylor「Document mosaicing」、Proceedings of the British Machine Vision Conference volume 2に掲載、６００〜６０９ページ、Colchester、１９９７年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、既存構成の１つ以上の欠点を実質的に克服すること、又は少なくとも改善することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の１つの面によると、デジタル文書を変更する方法は、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するステップと、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するステップと、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のカラーデジタル画像と比較するステップと、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明の別の面によると、デジタル文書を変更する装置は、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換する変換手段と、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するデジタル画像生成手段と、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のデジタル画像と比較する比較手段と、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するデジタル文書変更手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明の別の面によると、デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムは、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するためのコードと、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するためのコードと、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のカラーデジタル画像と比較するためのコードと、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するためのコードと、
を備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明の別の面によると、デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラム製品は、
前記デジタル文書を１つ以上の第１のデジタル画像に変換するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記デジタル文書のハードコピーの変更済バージョンから１つ以上の第２のデジタル画像を生成するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記デジタル文書のハードコピーに対して実行された変更を判定するために、前記１つ以上の第１のデジタル画像を、前記１つ以上の第２のデジタル画像と比較するためのコンピュータプログラムコード手段と、
前記判定された変更に基づいて、前記デジタル文書を変更するためのコンピュータプログラムコード手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明の別の面によると、少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定する方法は、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像と位置合わせするステップと、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせするステップと、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較するステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明の別の面によると、少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定する装置は、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像に対して位置決めするデジタル位置決め手段と、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせする色合わせ手段と、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較する比較手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明の別の面によると、少なくとも第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との差異を判定するためのコンピュータプログラムは、
１つ以上の位置合わせデジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像を前記第２のデジタル画像に対して位置決めするためのコードと、
１つ以上の色合わせ済デジタル画像を判定するために、前記第１のデジタル画像の色を、前記１つ以上の位置合わせデジタル画像の色と色合わせするためのコードと、
前記第１のデジタル画像と前記第２のデジタル画像との１つ以上の差異を判定するために、前記色合わせ済位置合わせデジタル画像を、前記第１のデジタル画像と比較するためのコードと、
を備えることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
添付の図を参照して、従来技術のいくつかの面及び本発明の１つ以上の実施形態を説明する。１つ以上の添付の図面において、ステップ及び／又は特徴を参照する場合、同一の符号を有するステップ及び／又は特徴は、説明の目的のため、指示がない限り、同一の機能又は動作を有する。
【００２２】
尚、「背景技術」における説明、及び上述の従来技術の構成に関する説明は、各刊行物により及び／又は使用することにより周知技術を形成する文献の記述又は装置に関する。このことは、本発明者又は本出願人による表現として解釈されるべきではなく、そのような文献又は装置は、何らかの方法で、当技術の周知技術の一部を形成する。
【００２３】
本明細書において説明される方法は、図１に示されるような汎用コンピュータシステム１００を使用して実現されてもよい。図１において、図２〜図２８の処理は、コンピュータシステム１００内で実行されるアプリケーションプログラム等のソフトウェアとして実現されてもよい。特に、上述の方法のステップは、コンピュータが実行するソフトウェアの命令により実行される。命令は、各々が１つ以上の特定のタスクを実行する１つ以上のコードモジュールとして形成されてもよい。例えば、ソフトウェアは、ウィンドウズ（登録商標）システム又は任意の適切なオペレーティングシステム上で実行する周知のワードプロセシングアプリケーションに対するアドインソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。また、ソフトウェアは、単独の文書編集アプリケーションソフトウェアとして実現されてもよい。ソフトウェアは、第１の部分が上述の方法を実行し、第２の部分が第１の部分とユーザとの間のユーザインタフェースを管理する別々の２つの部分に分割されてもよい。ソフトウェアは、例えば、以下に説明する記憶装置を含むコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体からコンピュータにロードされ、コンピュータにより実行されてもよい。そのようなソフトウェア又はコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラム製品である。コンピュータにおいてコンピュータプログラム製品を使用することにより、上述の方法を実現するのに有利な装置を達成することが好ましい。
【００２４】
コンピュータシステム１００は、コンピュータモジュール１０１、キーボード１０２及びマウス１０３等の入力装置、並びに、プリンタ１１５及び表示装置１１４を含む出力装置から構成される。変調器-復調器（モデム）トランシーバ装置１１６は、例えば、電話回線１２１又は他の機能媒体を介して接続可能な通信ネットワーク１２０と通信するために、コンピュータモジュール１０１により使用される。モデム１１６は、インターネット、及びローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等の他のネットワークシステムにアクセスするために使用され、また、いくつかの実現方法において、コンピュータモジュール１０１に内蔵されてもよい。
【００２５】
コンピュータモジュール１０１は、通常、少なくとも１つのプロセッサユニット１０５と、例えば半導体ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）から構成されるメモリユニット１０６とを含む。モジュール１０１は、ビデオ表示装置１１４に結合するオーディオビデオインタフェース１０７、キーボード１０２及びマウス１０３及び任意のジョイスティック（不図示）に対する入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１３、並びに、モデム１１６及びプリンタ１１５に対するインタフェース１０８を含む多数のＩ／Ｏインタフェースを更に含む。いくつかの実現方法において、モデム１１６は、コンピュータモジュール１０１内、例えば、インタフェース１０８内に内蔵されてもよい。記憶装置１０９が提供されてもよく、通常、ハードディスクドライブ１１０及びフロッピディスク装置１１１を含む。更に、磁気テープ装置（不図示）が使用されてもよい。ＣＤ-ＲＯＭドライブ１１２は、不揮発性のデータソースとして提供されてもよい。コンピュータモジュール１０１の構成要素１０５〜１１３は、通常、相互接続バス１０４を介して、当業者に周知のコンピュータシステム１００の従来の動作モードで通信する。上述の構成を実現するコンピュータの例は、ＩＢＭのＰＣ及びそれに互換性のあるもの、Sun SPARCstation又はそれから進化した同様のコンピュータシステムを含む。
【００２６】
通常、アプリケーションプログラムは、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、実行の際には、プロセッサ１０５により読み出され且つ制御される。ネットワーク１２０から取り出されるプログラム及び任意のデータの中間記憶装置は、ハードディスクドライブ１１０と共に動作する可能性のある半導体メモリ１０６を使用して達成されてもよい。いくつかの例において、アプリケーションプログラムは、ＣＤ-ＲＯＭ又はフロップディスク上でコード化されてユーザに供給され、対応するドライブ１１２又は１１１を介して読み出されてもよい。あるいは、アプリケーションプログラムは、モデム装置１１６を介してネットワーク１２０から、ユーザにより読み出されてもよい。更に、ソフトウェアは、他のコンピュータ可読媒体からコンピュータシステム１００にロードすることができる。本明細書において使用されるように、用語「コンピュータ可読媒体」は、実行及び／又は処理のために、命令及び／又はデータをコンピュータシステム１００に提供することに関係する任意の記憶装置又は伝送媒体を示す。記憶媒体の例は、装置がコンピュータモジュール１０１の内部装置であるか又は外部装置であるかに関わらず、フロッピディスク、磁気テープ、ＣＤ-ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ又は集積回路、光磁気ディスク、又はＰＣＭＣＩＡカード等のコンピュータ可読カード等を含む。伝送媒体の例は、別のコンピュータ又はネットワーク化装置に対するネットワーク接続、並びに、電子メール送信及びウェブサイト等に記録された情報を含むインターネット又はイントラネットに加え、無線伝送チャネル又は赤外線伝送チャネルも含む。
【００２７】
あるいは、上述の方法は、図２〜図２８の機能又はサブ機能を実行する１つ以上の集積回路等の専用ハードウェアにおいて実現されてもよい。そのような専用ハードウェアは、グラフィックプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、又は、１つ以上のマイクロプロセッサ及び連想メモリを含んでもよい。
【００２８】
図２は、デジタル文書に対する変更を検出する方法２００を示すフローチャートである。図３に示すように、一例であるデジタル文書３００を参照して、方法２００を説明する。デジタル文書３００は、ページ３０１、３０２及び３０３を含み、ワードプロセシングアプリケーション等の任意の文書作成アプリケーションを使用して生成されてもよい。方法２００は、文書３００に対する変更を示すデータを収集し、解析する。本明細書において、この収集及び解析は、総称して「検出」と呼ばれる。方法２００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【００２９】
方法２００は、ステップ２２０で開始し、プロセッサ１０５は、文書３００のページ３０１、３０２及び３０３の第１の複数の画像を生成する。第１の複数の画像は、例えば、デジタル文書３００が紙に印刷された場合に示される文書３００を表現する。そのような第１の複数の画像の例を、図３に示し、「描画済ページ画像(rendered page images)」３１０と呼ぶ。
【００３０】
描画済ページ画像３１０は、文書３００の印刷中に、文書３００の各ページ（例えば、３０２）のラスタ形式（又はビットマップ形式）表現（例えば、３１１）をメモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に描画することにより生成されてもよい。例えば、文書３００の作成者は、プリンタ１１５を使用して、文書３００のハードコピーを生成してもよい。文書３００のハードコピーは、文書３００を見直すために使用されてもよい。文書３００の印刷処理中に、プロセッサ１０５は、描画済ページ画像３１０を生成してもよい。描画済ページ画像３１０は、１つ以上の画像ファイルとして、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。描画済ページ画像３１０は、デジタル文書３００を含むデジタル文書ファイルと共にメタデータを保存することにより、デジタル文書３００と関連付けられてもよい。この例において、メタデータは、メモリ１０６又は記憶装置１０９における画像ファイルの場所を指し示す。また、画像ファイルは、ネットワーク１２０に接続される１つ以上の遠隔サーバ（不図示）に格納されてもよい。描画済ページ画像３１０は、デジタル文書ファイルのメタデータを読み出し、且つメタデータにより指し示されるメモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０の場所から画像ファイルをロードすることにより、プロセッサ１０５により検索されてもよい。
【００３１】
方法２００は、次のステップ２３０に継続し、プロセッサ１０５は、第２の複数の画像３２０を生成する。第２の複数の画像３２０は、文書３００の変更済（例えば、注釈付き及び／又は補正済）ページの画像（例えば、３１２）である。そのような第２の複数の画像の例を、図３に示し、「走査済ページ画像(scanned page images)」３２０と呼ぶ。図３の走査済ページ画像３２０は、文書３００のページ３０１、３０２及び３０３の変更済（例えば、注釈付き又は補正済）ハードコピーを走査することにより、生成されてもよい。また、走査済ページ画像３２０は、画像ファイルとして、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。１つの実現方法において、複数の走査済ページ画像３２０の各画像（例えば、３１２）は、描画済ページ画像３１０の描画済ページ画像（例えば、３１１）が生成されている文書３００の１ページ（例えば、３０２）に対応する。
【００３２】
方法２００のステップ２２０及び２３０は、データ収集ステップ２１０のサブステップであると考えてもよい。１つの実現方法において、描画済ページ画像３１０及び走査済ページ画像３２０は、２００ｄｐｉの解像度で生成される。しかし、描画済ページ画像３１０及び走査済ページ画像３２０は、任意の適切な解像度で生成されてもよい。
【００３３】
描画済ページ画像３１０及び走査済ページ画像３２０が生成されると、描画済ページ画像３１０及び走査済ページ画像３２０は、次のステップ２４０において、プロセッサ１０５により解析される。この解析により、描画済ページ画像３１０と走査済ページ画像３２０との差異を検出する。これらの差異は、デジタル文書３００のハードコピーに対する変更を表現する。解析ステップ２４０は、画像位置合わせステップ２５０、色合わせステップ２６０、及び変更リスト生成ステップ２７０を含む４つのサブステップを含むと考えてもよい。一例である図３の文書を参照して、ステップ２５０、２６０及び２７０の各ステップを、以下に更に詳細に説明する。
【００３４】
走査済ページ画像３２０を生成するために文書３００の変更済ハードコピーを走査した結果、走査済ページ画像３２０は、描画済ページ画像３１０の変倍、平行移動、回転及びワープされた表現を表す。画像位置合わせステップ２５０は、走査済ページ画像３２０を描画済ページ画像３１０に対して位置決め（又は位置合わせ）する。以下に説明するように、走査済ページ画像３２０を描画済ページ画像３１０に位置合わせするために、ステップ２５０において、走査済ページ画像３２０及び描画済ページ画像３１０は、ぼかされ、回転、変倍及び平行移動（「ＲＳＴ」）パラメータは、走査済ページ画像３２０に対して判定される。これを、粗位置合わせと呼ぶ。精細位置合わせが、走査済ページ画像３２０に対して実行され、精細画像歪を表現するワープマップを判定する。
【００３５】
次に説明するように、位置合わせステップ２５０は、全体の位置合わせの誤差の原因となり、多少のワープ（例えば、スキャナ非線形性）の原因となる。これらの多少のワープは、あるページ（例えば、３０１）に渡って、一定でない可能性がある。
【００３６】
ずれ及び変更の他に、描画済ページ画像３１０の画像（例えば、画像３１１）及び走査済ページ画像３２０の画像（例えば、画像３１２）は、大きく異なる場合がある。これらの差異のうち、中間調又はフォントの選択に関する描画の差異等のいくつかの差異は、変更にとって重要ではない。文書３００のハードコピーに対する変更を除去せずに、描画済ページ画像３１０の画像（例えば、３１１）と走査済ページ画像３２０の対応する画像（例えば、３１２）との間の差異を減少させるため、画像３１１及び３１２の双方が、事前にフィルタリングされてもよい。
【００３７】
ガウスぼけ(Gaussian blur)は、描画済ページ画像３１０の画像３１１及び走査済ページ画像３２０の対応する画像（例えば、３１２）を事前にフィルタリングするために、使用されてもよい。この例において、ガウスぼけは、カーネルサイズ５及び標準偏差２を有してもよい。しかし、任意の適切なカーネルサイズ及び標準偏差が、使用されてもよい。
【００３８】
ガウスぼけを使用してフィルタリングした後、描画済ページ画像３１０に関する走査済ページ画像３２０に対する回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータが、判定される。ステップ２５０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)に対する回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータの判定を例として説明する。しかし、走査済ページ画像３２０に対する回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータの他の適切な判定方法が、使用されてもよい。
【００３９】
図４は、方法２００のステップ２５０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータ（θ, ｓ, Δx,Δy）を使用して、粗位置合わせ画像I"2(x, y)を判定する方法４００を示すフローチャートである。方法４００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。
【００４０】
方法４００は、ステップ４０５で開始し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０から、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)にアクセスする。画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、画像内容において、実質的にオーバーラップすることを前提とする。画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、実数値の関数である。従って、画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、ゼロ（０）と所定の最大値（例えば、１又は２５５）との間の値の配列により表現されてもよい。画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、ステップ４０５において、ハードディスクドライブ１１０又はフロッピディスク装置１１１からアクセスされてもよい。あるいは、画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、ネットワーク１２０に接続される撮影装置（不図示）から、ネットワーク１２０を介して、ダウンロードされてもよい。
【００４１】
方法４００は、次のステップ４１０に継続し、プロセッサ１０５は、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける回転パラメータθ及び変倍パラメータｓを判定する。この例において、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、以下のように、回転、変倍及び平行移動により関連付けられることを前提とする。
【００４２】
【数１】
2006129454.tif 000003
【００４３】
式中、ｓは変倍因子、θは回転角度、及び(Δx,Δy)は平行移動をそれぞれ表す。１８０°まで不確定な回転角度θで、未知の変倍及び回転平行移動パラメータが判定される。画像I1(x, y)に関連付けられ且つ変倍、回転及び移動された画像I2(x, y)のフーリエ変換は、次式（２）に従って判定されてもよい。
【００４４】
【数２】
2006129454.tif 000004
【００４５】
フーリエ変換の大きさ[I2]を判定することにより、画像I2(x, y)の平行移動の不変量が、次式（３）に従って判定されてもよい。
【００４６】
【数３】
2006129454.tif 000005
【００４７】
画像I2(x, y)の平行移動の不変量は、画像I2(x, y)の平行移動(Δx,Δy)に依存しない。フーリエの大きさのLog-Polar変換を実行することにより、次式（４）に従って、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)間のフーリエの大きさの単純な線形関係を導き出す。
【００４８】
【数４】
2006129454.tif 000006
【００４９】
２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)間のフーリエの大きさのLog-Polar再サンプリングの相関がログ（logs）におけるピーク及びθを含むことにより、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける未知の変倍パラメータs及び回転角度パラメータθを判定することができる。ここで、回転角度θは、１８０°の不確かさを有する。この不確かさは、対称的である実関数のフーリエの大きさの結果である。ステップ４１０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける回転パラメータθ及び変倍パラメータｓを判定する方法５００を、図５を参照して、以下に説明する。
【００５０】
方法４００は、次のステップ４７０に継続し、プロセッサ１０５は、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける平行移動(Δx,Δy)を判定する。プロセッサ１０５は、第２の画像I2(x, y)に対して可能な回転角度θに対する変倍及び回転平行移動を取り消すことにより平行移動(Δx,Δy)を判定し、部分的に位置合わせされた画像を生成する。部分的に位置合わせされた画像は、第１の画像I1 (x, y)と互いに関連付けられ、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)間の未知の平行移動(Δx,Δy)を判定する。部分的に位置合わせされた画像と第１の画像I1(x, y)との間の最適な空間相関を与える回転角度θは、正確な回転角度θであると考えられる。従って、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける完全な平行移動(Δx,Δy)が判定された。ステップ４７０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける平行移動(Δx,Δy)を判定する方法６００を、図６を参照して、以下に詳細に説明する。
【００５１】
方法４００は、次のステップ４９０で終了する。ステップ４９０において、プロセッサ１０５は、ＲＳＴパラメータ(θ, ｓ, Δx,Δy)を画像I2(x, y)に適用することにより、粗位置合わせ画像I"2(x, y)を生成する。
【００５２】
ステップ４１０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける回転パラメータθ及び変倍パラメータｓを判定する方法５００を、図５を参照して、以下に説明する。方法５００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【００５３】
方法５００は、最初のステップ５０１で開始し、プロセッサ１０５は、画像I1(x, y)及びI2(x, y)からマルチチャネル関数を生成する。マルチチャネル関数は、画像I1(x, y)及びI2(x, y)から生成された複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)の形式であってもよい。各複素画像Ｉ−ｎ(x, y)がフーリエ変換される場合に、非対称的なフーリエの大きさを有する非エルミート結果（non-Hermitian result)が生成されるように、プロセッサ１０５は、ステップ５０１において、画像I1 (x, y)及びI2(x, y)から複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)を生成する。以下に詳細に説明するように、複素画像Ｉ−ｎ(x, y)をフーリエ-メリン相関に対する入力として使用すると、その場合に存在する画像I1(x, y)及びI2(x, y)間の１８０°の不確定は、除去される。
【００５４】
複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)は、画像I1(x, y)及びI2(x, y)に対して演算子γ{}を適用することにより、ステップ５０１で生成される。ここで、演算子は、以下のように、回転及び変倍に対する定数内で可換である。
【００５５】
【数５】
2006129454.tif 000007
【００５６】
式中、βは回転因子、ｓは変倍因子、Tβ,sは回転-変倍変換、且つｇは回転β及び変倍sのある関数である。
【００５７】
演算子γ{}の例は以下を含む。
【００５８】
【数６】
2006129454.tif 000008
【００５９】
【数７】
2006129454.tif 000009
【００６０】
【数８】
2006129454.tif 000010
【００６１】
ステップ５０１において実行されたように、画像In(x, y)から複素画像Ｉ−ｎ(x, y)を生成する方法７００を、図７を参照して、以下に説明する。
【００６２】
ステップ５０１で生成されたマルチチャネル関数（すなわち、複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)）は、次のステップ５０３において、プロセッサ１０５により処理され、２つの複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)の各々の表現T1(x, y)及びT2(x, y)を生成する。ここで、表現T1(x, y)及びT2(x, y)は、空間領域において、実質上、平行移動の不変量である。２つの複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)の各々の表現T1(x, y)及びT2(x, y)が実質上、空間領域において、平行移動の不変量である場合に、ステップ５０３において実行されたように、表現T1(x, y)及びT2(x, y)を生成する方法８００を、図８を参照して、以下に説明する。
【００６３】
次のステップ５０５において、プロセッサ１０５は、２つの複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)の表現T1(x, y)及びT2(x, y)に対してフーリエ-メリン相関(Fourier- Mellin correlation)を実行し、位相相関画像を生成する。入力画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける回転及び変倍は、生成された位相相関画像において、孤立するピークにより表現される。ステップ５０５において実行されたように、フーリエ-メリン相関を実行する方法９００を、図９を参照して、以下に説明する。表現T1(x, y)及びT2(x, y)が空間領域において平行移動の不変量であるため、フーリエ-メリン相関は、広範囲な値をとる平行移動、回転及び変倍因子により関連付けられる画像I1(x, y)及びI2(x, y)に対して、優れた結果をもたらす。そのような優れた結果は、通常、回転、変倍及び平行移動パラメータにより関連付けられる画像に対する増加した整合フィルタ信号対雑音比（ＳＮＲ）、並びに、回転、変倍及び平行移動パラメータにより関連付けられない画像間の向上した判別を含む。
【００６４】
方法５００は、次のステップ５０７に継続し、プロセッサ１０５は、位相相関画像内の大きさのピークの場所を検出する。大きさのピークの場所は、２次フィッティングにより補間され、サブピクセル正確度に対する大きさのピークの場所が、検出されてもよい。次のステップ５０９において、プロセッサ１０５は、検出された大きさのピークが所定の閾値（例えば、１．５）より大きい信号対雑音比（ＳＮＲ）を有するかを判定する。
【００６５】
プロセッサ１０５が、ステップ５０９において、判定したピークは所定の閾値よりも大きくない信号対雑音比（ＳＮＲ）を有すると判定すると、画像I1(x, y)及びI2(x, y)は、回転及び変倍パラメータにより関連付けられず、方法５００は終了する。あるいは、プロセッサ１０５が、大きさのピークは所定の閾値よりも大きい信号対雑音比を有すると判定すると、次のステップ５１１において、プロセッサ１０５は、大きさのピークの場所を使用して、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける変倍パラメータｓ及び回転角度パラメータθを判定する。大きさのピークが場所(ζ、α)である場合、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける変倍パラメータｓ及び回転角度パラメータθは、次式（９）及び（１０）に従って判定されてもよい。
【００６６】
【数９】
2006129454.tif 000011
【００６７】
【数１０】
2006129454.tif 000012
【００６８】
式中、a及びQは定数である。定数a及びQは、フーリエ-メリン相関を実行する方法９００のLog-Polar再サンプリングステップに関連する。これについて、図９を参照して、以下に説明する。
【００６９】
ステップ４７０において実行されたように、２つの画像I1(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける平行移動(Δx, Δy)を判定する方法６００を、図６を参照して、以下に詳細に説明する。方法６００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【００７０】
方法６００は、次のステップ６０１で開始する。ステップ６０１において、方法５００により判定された変倍パラメータｓ及び回転角度パラメータθは、画像I2(x, y)に適用され、回転及び変倍された画像I'2(x, y)を形成する。あるいは、方法５００により判定された変倍パラメータｓ及び回転角度パラメータθの逆数が、複素画像Ｉ−１(x, y)に適用され、回転及び変倍された画像I'1(x, y)を形成してもよい。回転及び変倍された画像I'2(x, y)及び画像I１(x, y)は、次のステップ６０３において、位相相関を使用して、プロセッサ１０５により互いに関連付けられ、相関画像を生成する。あるいは、回転及び変倍された画像I'1(x, y)及び画像I2(x, y)が、ステップ６０３において、互いに関連付けられてもよい。相関画像における大きさのピークの位置は、一般に、画像I１(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける平行移動(Δx,Δy)に対応する。従って、次のステップ６０５において、プロセッサ１０５は、相関画像内の大きさのピークの場所を検出する。
【００７１】
次のステップ６０７において、プロセッサ１０５は、ステップ６０５で判定された大きさのピークの場所を使用して、２つの画像I'1(x, y)及びI'2(x, y)を関連付ける平行移動(Δx,Δy)を判定する。同一の平行移動(Δx,Δy)は、２つの画像I１(x, y)及びI2(x, y)を関連付ける。大きさのピークが場所(x0, y0)である場合、平行移動(Δx,Δy)は、(‐x0, ‐y0)である。未知の変倍パラメータs及び回転角度パラメータθは、方法５００により判定され、未知の平行移動(Δx,Δy)は、ステップ６０７により判定される。判定された回転、変倍及び平行移動パラメータ(θ, s, Δx,Δy)は、ステップ４９０のように、位置合わせ画像I"2(x, y)を判定するために使用されてもよい。
【００７２】
ステップ５０１において実行されたように、画像In(x, y)から複素画像Ｉ−n(x, y)を生成する方法７００を、図７を参照して、以下に説明する。方法７００は、ハードディスクドライブに常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実行されてもよい。
【００７３】
方法７００は、最初のステップ７０１で開始し、プロセッサ１０５は、画像In(x, y)を、複素カーネル関数kで畳込む。畳込みは、空間領域において実行されてもよいし、又はフーリエ領域において乗算により実行されてもよい。
【００７４】
ステップ７０１において使用される複素カーネル関数kは、式（１１）のフーリエ変換の特性を有するカーネルである。
【００７５】
【数１１】
2006129454.tif 000013
【００７６】
畳込みの結果（(I＊k)、ここで＊は、畳込みを示す）は、次のステップ７０３において、次式（１２）に従って、単位量を得るために正規化される。
【００７７】
【数１２】
2006129454.tif 000014
【００７８】
正規化された畳込みの結果Γは、次のステップ７０５において、画像In(x, y)と乗算され、複素画像Ｉ−ｎ(x, y)を生成する。複素画像Ｉ−ｎ(x, y)は、画像In(x, y)と同一の大きさを有し、複素画像Ｉ−ｎ(x, y)における各点は、ステップ７０１における畳込みにより生成された関連する位相を有する。式（１１）及び（１２）において与えられるカーネルk及びk'に対して、関連する位相は、画像In(x, y)の傾斜方向に関連付けられた量をコード化する。
【００７９】
ステップ５０３において実行されたように、２つの複素画像Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)の各々の表現T1(x, y)及びT2(x, y)を生成する方法８００を、次に説明する。表現T1(x, y)及びT2(x, y)は、空間領域において、実質上、平行移動の不変量である。方法８００は、ステップ５０１において形成された複素画像Ｉ−ｎ(x, y)（すなわち、Ｉ−１(x, y)及びＩ−２(x, y)）を入力として受信する。方法８００は、ステップ８０１で開始し、複素画像Ｉ−ｎ(x, y)は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して、プロセッサ１０５によりフーリエ変換され、複素数を含む画像を生成する。次のステップ８０３において、ステップ８０１で生成された変換画像は、フーリエ変換の複素数の大きさを含む大きさの画像と、フーリエ変換の複素数の位相を含む位相画像とに分離される。次のステップ８０５において、回転及び変倍に対する定数内で可換である状態で、関数が、大きさの画像に適用される。大きさの画像は、ステップ８０５において、ランプ関数で乗算され、大きさの画像の広域フィルタリングを実行してもよい。図８に示すように、ステップ８０７において、演算子が、位相画像に適用され、平行移動の不変量である位相の２次以上の導関数を取得する。ステップ８０７において、ラプラス演算子が使用されてもよい。
【００８０】
方法８００は、次のステップ８０９に継続し、ステップ８０５において生成された変更された大きさの画像、及びステップ８０７において生成された位相画像のラプラスの判定結果は、次式（１３）を使用して、プロセッサ１０５により組み合わされる。
【００８１】
【数１３】
2006129454.tif 000015
【００８２】
式中、|F|は、複素画像Ｉ−ｎ (x, y)のフーリエ変換の変更された大きさを表し、∇2φは、フーリエ変換の位相画像のラプラスを表す。また、Aは、次式（１４）に従って判定される変倍定数を表す。
【００８３】
【数１４】
2006129454.tif 000016
【００８４】
変倍定数Aは、再び組み合わされたフーリエの大きさ及び位相画像が略同一の大きさであることを保証する。
【００８５】
変更された大きさの画像及び位相画像のラプラスを取得した結果を組み合わせた結果が、次のステップ８１１において逆フーリエ変換され、表現Tn(x, y)（すなわち、T1(x, y)及びT2(x, y)）を生成する。表現Tn(x, y)は、空間領域において、平行移動の不変量である。フーリエの大きさ及び位相の他の平行移動の不変量が、サブステップ８０５及び８０９の代わりに使用されてもよい。例えば、位相は、ゼロ（０）に設定されてもよい。
【００８６】
ステップ５０５において実行されたように、フーリエ-メリン相関を実行する方法９００を、図９を参照して、次に説明する。方法９００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。フーリエ-メリン相関は、空間領域において平行移動の不変量である表現T1(x, y)及びT2(x, y)に対して実行される。
【００８７】
方法９００は、ステップ９０１で開始し、表現T1(x, y)及びT2(x, y)の各々は、Log-Polar領域に対して再サンプリングされる。Log-Polar領域に対して再サンプリングするために、Log-Polar領域内の解像度が特定される。画像I１(x, y)及びI2(x, y)が幅Ｎ画素及び高さＭ画素である（すなわち、ｘ座標が０とＮ−１との間で変動し、ｙ座標が０とＭ−１との間で変動する）場合、空間領域において平行移動の不変量である表現T1(x, y)及びT2(x, y)の中心は、(cx, cy) = (floor(N/2), floor(M/2))に位置する。Log-Polar空間において、P画素×Q画素の範囲を有する画像に対するLog-Polar再サンプリングは、表現T1(x, y)及びT2(x, y)の中心を基準として実行される。原点における特異点を回避するため、表現T1(x, y)及びT2(x, y)の中心周りの半径rminの円板は、無視される。この円板を無視する一方で、Log-Polar平面における点(i, j)は、次式（１５）、（１６）及び（１７）を使用して、点(x, y)における平行移動の不変量の表現T1(x, y)及びT2(x, y)を補間することにより、判定されてもよい。
【００８８】
【数１５】
2006129454.tif 000017
【００８９】
式（１６）及び（１７）は、空間領域において、Log-Polar画像が拡張する最大半径を示す。定数rmin、P及びQの共通値は、次式（１８）及び（１９）を使用して判定される。
【００９０】
【数１６】
2006129454.tif 000018
【００９１】
次のステップ９０３において、プロセッサ１０５は、再サンプリングされた表現T1(x, y)及びT2(x, y)の各々に対して、フーリエ変換を実行する。次のステップ９０５において、プロセッサ１０５は、再サンプリングされた第２の表現T2(x, y)に対して、複素共役を実行する。ステップ９０３において生成されたフーリエ変換は、各フーリエ変換の複素要素の大きさで各複素要素を除算することにより、各フーリエ変換が単位量を有するように、次のステップ９０７において、正規化される。正規化されたフーリエ変換は、次のステップ９０９において、乗算される。乗算結果は、サブステップ９１１において、逆フーリエ変換され、位相相関画像を生成する。
【００９２】
２つの画像を関連付ける平行移動(Δx, Δy)を判定する方法４００について、１つの構成要素のみを有する画像I１(x, y)及びI2(x, y)に対する処理に関して説明した。方法４００は、画像における各チャネルが略同一の歪を受けることを前提とすることにより、複数の構成要素を有するカラー画像に対して適用されてもよい。この例において、回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータを判定するために、方法４００は、全てのチャネルに対する判定されたＲＳＴの値を使用して、画像の輝度要素に対して実行されてもよい。
【００９３】
ここで、方法２００に戻ると、方法４００に従って判定された回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータが、ステップ２５０において、走査済ページ画像３２０に適用され、粗位置合わせ走査済ページ画像を生成してもよい。特定の走査済ページ画像（例えば、３１２）が精細位置合わせを必要とする時、回転、変倍及び平行移動（ＲＳＴ）パラメータが、その特定の画像のブロックに適用されてもよい。
【００９４】
方法２００のステップ２５０を完了するために、精細な画像位置合わせは、粗位置合わせ走査済ページ画像に対して実行され、粗位置合わせ走査済ページ画像に存在する残りの変換は、取り消されてもよい。図３に示すように、この精細な位置合わせの結果は、精細位置合わせページ画像３４０である。精細位置合わせページ画像３４０は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。
【００９５】
ステップ２５０において実行されたように、粗位置合わせ走査済ページ画像に対して精細位置合わせを実行し、精細位置合わせページ画像３４０を生成する方法１０００を、次に詳細に説明する。方法１０００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【００９６】
方法１０００は、ステップ１００１で開始し、プロセッサ１０５は、位置合わせを実行するために、粗位置合わせページ画像上の適切な場所を判定する。位置合わせは、特定の粗位置合わせページ画像上の場所においてのみ実行される。ここで、特定の粗位置合わせページ画像を対応する描画済ページ画像（例えば、３１１）にマッチングさせるのに十分な量の特徴が、対応する描画済ページ画像上の対応する場所に存在する。マッチングを可能にするのに十分な特徴がある描画済ページ画像３１０上の場所を判定するために、角検出が使用されてもよい。
【００９７】
方法１０００のステップ１００１において実行されたように、マッチングを可能にするのに十分な特徴が存在する描画済ページ３１０上の場所を判定するために角検出を実行する方法１１００を、図１１を参照して、以下に詳細に説明する。
【００９８】
方法１１００は、ステップ１１１０で開始し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納された描画済ページ画像３１０からページ画像（例えば、３１１）にアクセスする。次のステップ１１２０において、プロセッサ１０５は、アクセスした描画済ページ画像３１１に対して、ソーベル輪郭検出器を適用する。ソーベル輪郭検出器は、ｘ軸及びｙ軸の双方において、描画済ページ画像３１１に対して適用される。ソーベル検出器は、以下のカーネル（２０）を使用する。
【００９９】
【数１７】
2006129454.tif 000019
【０１００】
輪郭検出は、次式（２１）に従って、実行されてもよい。
【０１０１】
【数１８】
2006129454.tif 000020
【０１０２】
式中、＊は畳込み演算子であり、Iは画像データであり、Sx、Syは先に定義されたカーネルであり、且つEx、Eyはそれぞれｘ方向及びｙ方向における辺の強さを含む画像である。Ex、Eyから、次式（２２）に従って、３つの画像が判定されてもよい。
【０１０３】
【数１９】
2006129454.tif 000021
【０１０４】
式中、○は、画素毎の乗算を示す。
【０１０５】
低域フィルタ動作（例えば、３のカーネルサイズを有するボックスフィルタ）は、騒音の影響を低減するために、画像Exx、Exy、Eyyに対して実行されてもよい。
【０１０６】
方法１１００は、次のステップ１１３０に継続し、プロセッサ１０５は、画像CDを判定する。更に、プロセッサ１０５は、画像CDに対して極大値検出を実行し、画像CDにおける角点のリストを判定する。点が角であるかを検出するために、画像CDは、次式（２３）に従って、判定されてもよい。
【０１０７】
【数２０】
2006129454.tif 000022
【０１０８】
結果として得られた画像CDは、各画素Exx、Exy、Eyyが角である尤度の測度である。特定の画素がその画素に隣接する８つの画素における極大値である場合、その画素は、角の画素として分類される。すなわち、
CDx,y＞ CDx+1,y-1,CDx,y-1,
CDx-1,y-1, CDx+1,y, 
CDx-1,y, CDx+1,y+1, 
CDx,y+1, CDx-1,y+1
である場合、場所（x, y）における画素は、角点であると判定される。プロセッサ１０５は、点CDx,yにおける強さと共に、検出された角点のリストCcornersを生成する。これは、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納される。ステップ１１４０〜ステップ１１９０において、以下に説明するように、角点のリストCcornersは、別の角点の広がり画素（例えば、広がり＝６４）内にある点を削除することにより、更にフィルタリングされてもよい。
【０１０９】
方法１１００は、次のステップ１１４０に継続し、角のリストCcornersは、プロセッサ１０５により、角のリストCcornersの各点において判定されたCDの値順にソートされる。次のステップ１１５０のおいて、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納される角の新規リストCnewを判定する。角の新規リストCnewは、マッチングを可能にするのに十分な特徴が存在する描画済ページ画像３１０上の場所を表す。次のステップ１１６０において、プロセッサ１０５は、角のリストCcornersから未処理の角を選択する。
【０１１０】
方法１１００は、次のステップ１１７０に継続し、選択された角は、新規リストCnew中の角と比較される。ステップ１１６０において選択された角がCnew中の角の広がり画素内にある場合、ステップ１１９０に直接進む。選択された角がCnew中の角の広がり画素内にない場合、選択された角は、次のステップ１１８０において、リストCnewに追加される。ステップ１１９０において、プロセッサ１０５が、Ccorners中に処理されるべき角が残されていると判定する場合、ステップ１１６０に戻る。そうでない場合、方法１１００は、終了する。
【０１１１】
方法１０００に戻り、マッチングを可能にするのに十分な特徴がある描画済ページ画像３１０上の場所が判定されると、次のステップ１００３において、プロセッサ１０５は、ブロック単位の相関を実行し、変位マップを生成する。変位マップは、粗位置合わせ走査済ページ画像の画素を描画済ページ画像３１０の描画済ページ画像３１１にマッピングするために必要とされるワープを表す。
【０１１２】
ステップ１００３において実行されたように、変位マップを判定する方法１２００を、図１２を参照して、次に詳細に説明する。方法１２００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０１１３】
方法１２００は、ステップ１２１０で開始し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０から、粗位置合わせ走査済ページ画像にアクセスする。粗位置合わせ走査済ページ画像は、幅Ｎ画素及び高さＭ画素である。プロセッサ１０５は、幅Ｎ画素及び高さＭ画素である対応する描画済ページ画像（例えば、３１１）にもアクセスする。プロセッサ１０５は、粗位置合わせ走査済ページ画像及び描画済ページ画像３１１が互いの数画素内に粗位置合わせされることを前提としてもよい。
【０１１４】
ブロック単位の動作は、ブロックサイズQの選択に依存する。Qの正確な値は、自由に変更可能である。１つの実現方法において、Qは、高さ２５６画素×幅２５６画素のブロックを表す２５６に等しくなるように選択されてもよい。ブロック相関は、角のリストCnew中に列挙された角の各場所において実行される。ブロック相関は、描画済ページ画像３１１の選択されたブロックを、ブロックの中央を各画像の角の場所に合わせた粗位置合わせ走査済ページ画像の対応するブロックと比較することにより実行される。ブロック単位の相関の出力は、角のリストCnew中の角の場所における変位ベクトルのリストである変位マップDである。メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０内に構成される変位マップに格納される各変位ベクトル及び信頼推定値が、ブロック相関の結果である。
【０１１５】
描画済ページ画像３１１及び粗位置合わせ走査済ページ画像のブロックの各対に対する画像の位置合わせは、ループ１２３０に入ることにより開始する。ループ１２３０は、角のリストCnew中に未処理の角が存在しなくなると、終了する。ステップ１２４０において、プロセッサ１０５が、選択されたブロックが各ブロックの描画済ページ画像３１１及び粗位置合わせ走査済ページ画像内全体に位置しないと判定する場合、Dの画素(i, j)の信頼推定値は０に設定され、ループ１２３０は継続する。そうでなければ、ステップ１２５０に進み、プロセッサ１０５は、各ブロックの赤、緑及び青（ＲＧＢ）の値のＹＵＶ色空間系からのＹ色成分を、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０内に構成される新しい画像にコピーする。その後、新しい画像は、窓関数（例えば、垂直方向及び水平方向において、ハニング窓の２乗）で乗算され、２つのウィンドウ化ブロックを生成する。
【０１１６】
２つのウィンドウ化ブロックは、次のステップ１２６０において、互いに関連付けられる。相関は、位相相関を使用して実行されてもよい。位相相関において、第１のウィンドウ化ブロックの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、第２のウィンドウ化ブロックの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の複素共役で乗算され、乗算結果は、単位量を有するように正規化される。この正規化ステップの結果、プロセッサ１０５により逆高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が適用され、相関画像Cを取得する。相関画像Cは、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。相関画像Cは、複素数のラスタ配列である。次のステップ１２７０において、プロセッサ１０５は、相関画像を使用して、ブロックの中央に対して、サブピクセル正確度で選択されたブロック中の最大ピークの場所を判定する。次のステップ１２８０において、２番目に高いピークの高さで除算される最大ピークの高さが所定の閾値（例えば、２）より大きい場合、ブロックの中央に関連するサブピクセル正確度の場所は、相関の結果の信頼推定値であるピークの高さの平方根と共に、メモリ１０６内に構成される変位マップに格納される。そうでなければ、角は、角のリストCnewから削除される。次のステップ１２９０において、プロセッサ１０５が、角のリストCnew中に未処理の角が残されていると判定すると、ステップに戻り処理する。そうでなければ、方法１２００は、終了する。
【０１１７】
粗位置合わせ走査済ページ画像に対して精細位置合わせを実行する方法１０００は、次のステップ１００５に継続し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６に構成される変位マップを使用して、歪マップを生成する。歪マップは、粗位置合わせ走査済画像３１２の各画素を、対応する描画済ページ画像３１１の座標空間の画素に関連付ける。歪マップの一部は、粗位置合わせ走査済ページ画像３１２の画素を、描画済ページ画像３１１の境界の外側にある画素とマッピングしてもよい。走査済ページ画像３１２を生成するために使用された撮影装置が文書３００の対応するページ（例えば、３０２）の全体を撮影しなかった可能性があるため、描画済ページ画像３１１の境界の外側にある画素のマッピングが発生する。
【０１１８】
ステップ１００５において実行されたように、歪画像を生成する方法１３００を、図１３を参照して、次に説明する。方法１３００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０１１９】
方法１３００は、ステップ１３０１で開始し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０から変位マップDを検索し、変位マップDに最も適合する複数の線形平行移動パラメータ(b11, b12, b21, b22, Δx, Δy)を判定する。描画済ページ画像３１０の歪のない点は、変位マップDの角iに対する(xi, yi)のラベルが付けられる。これらの点は、変位マップDにより変位され、次式（２４）に従って判定される変位座標(Ｘ＾ｉ,Ｙ＾i)を与える。
【０１２０】
【数２１】
2006129454.tif 000023
【０１２１】
式中、D(i)は、変位マップDの変位ベクトル部である。歪のない点に影響を与える線形平行移動パラメータは、次式（２５）に従って、アフィン変換された点(x〜ij, y〜ij)を与える。
【０１２２】
【数２２】
2006129454.tif 000024
【０１２３】
アフィン変換パラメータを変化させることにより、変位座標(X＾i, y＾i)とアフィン変換された点(x〜ij, y〜ij)との間の誤差を最小限にするように、最も適合するアフィン変換が判定される。最小限にされるべき誤差関数（例えば、ユークリッドノルム測度E）は、次式（２６）に従って、判定されてもよい。
【０１２４】
【数２３】
2006129454.tif 000025
【０１２５】
最小限にする解は、次式（２７）〜（３１）に従って判定されてもよい。
【０１２６】
【数２４】
2006129454.tif 000026
【０１２７】
式中、和Sは、変位マップDの変位ベクトルに対するゼロでない信頼推定値を使用して、全ての変位画素に対して実行される。
【０１２８】
方法１３００は、次のステップ１３３０に継続し、最も適合する１次変換は、変位マップDから除去される。変位マップの各画素は、次式（３２）に従って置換される。
【０１２９】
【数２５】
2006129454.tif 000027
【０１３０】
最も適合する１次変換が除去された変位マップDは、次のステップ１３４０において、補間される。ある点に対する変位値は、補間方法（例えば、三角形分割）に基づいて判定される。しかし、他の補間方法が、使用されてもよい。
【０１３１】
三角形分割マップは、三角形分割マップのベクトル数に関連する線形時間において、任意の画素に対する変位の判定を可能とするため、変位を判定するために使用されてもよい。ドローネ最適三角形分割は、他の三角形分割方式よりも平滑である特性を有するため、使用されてもよい。図１４（ａ）、図１４（ｂ）及び図１４（ｃ）を参照して、点Pの２次元配列に対する三角形分割のフィールドについて次に説明する。
【０１３２】
本明細書で説明される三角形分割は、一般化されたマップ、又は「Ｇ-Ｍａｐｓ」に基づく。Ｇ-Ｍａｐｓは、矢印（darts）として知られる単一のトポロジー要素の組合せに基づく。図１４（ａ）に示すように、三角形分割Ｇ-Ｍａｐの矢印１４１０は、固有の３重(unique triple) d = (Vi, Ej, Tk)である。ここで、Viは頂点１４２０であり、Ejは辺１４３０であり、Tkは三角形１４４０である。各三角形１４４０に対して、矢印を形成する頂点及び辺の６つの組合せが考えられる。２つの三角形（例えば、１４４０）により囲まれる各辺に対して、矢印（例えば、１４１０）を形成する頂点及び三角形の４つの組合せが考えられる。
【０１３３】
図１４（ｂ）は、矢印α0(d)、α1 (d)及びα2 (d)に対して動作する３つの関数を示す。
【０１３４】
（ｉ）α0(d)は、異なる頂点に対して、同一の辺及び三角形を有する３重d'を判定するために、使用されてもよい。
【０１３５】
（ｉｉ）α1(d)は、異なる辺に対して、同一の頂点及び三角形を有する３重d'を判定するために、使用されてもよい。
【０１３６】
（ｉｉｉ）α2 (d)は、異なる三角形に対して、同一の辺及び頂点を有する３重d'を判定するために、使用されてもよい。
【０１３７】
ある三角形分割トポロジーにおける矢印dに対して、上述の関数（ｉ）〜（ｉｉｉ）の各々は、最大１つの３重d'にマッピングし、各マッピングは、特性αi (αi(d)) = dを有する全単射(bijection)である。ある順番で、関数（ｉ）〜（ｉｉｉ）を組み合わせることにより、ある三角形分割の全ての矢印に従って実行されてもよい。このため、これら関数（ｉ）〜（ｉｉｉ）は、α繰返し子(α-iterators)としても知られる。関数（ｉ）〜（ｉｉｉ）の上述の定義から、ある矢印d1を含む三角形の周囲を移動するために、三角形の周囲で同一の方向を指す他の矢印が、次式（３３）及び（３４）に従って判定される。
【０１３８】
【数２６】
2006129454.tif 000028
【０１３９】
dの「左側」の領域及びdの「右側」の領域が、規定されてもよい。これらは、それぞれ、三角形Tkが常にベクトルの左側に現れる平面において、線Ejに沿って、Viの始点を使用して形成されるベクトルの左側の領域及び右側の領域である。
【０１４０】
複数の点Pのドローネ三角形分割(Delaunay triangulation)(は、三角形の最小内角(minimum interior angles)を最大にするPの三角形分割であり、三角形分割の境界ベクトルがPの凸包であることを前提とする。各三角形の最小内角を最大にすることは、各三角形の外接円がPの任意の点を囲まない（外接円(circumcircle)チェックとして知られる）ことを保証することに等しい。そのような三角形の辺は、「局部的に最適」であるとして知られる。全ての辺が局部的に最適である場合のみ、三角形分割は、ドローネ最適(Delaunay optimal)である。非最適な三角形分割から最適な三角形分割を作成するため、一連の辺は、交換される。厳密な凸四角形（三角形分割の２つの三角形により形成される）の対角線上のある辺に対して、１つの三角形の外接円が四角形の４つ目の頂点を囲む場合、辺は、交換される。辺の交換は、四角形の１つの対角線からもう１つの対角線に辺を移動することを含む。そのような方法を三角形分割に対して繰り返し適用することにより、三角形分割は、最大Ｎ回の繰返しで最適な状態に収束する。尚、Ｎは、三角形分割の頂点の数を表す。
【０１４１】
最適化されたドローネ三角形分割(を複数の点Pから作成するため、増分アルゴリズムが使用されてもよい。増分三角形分割アルゴリズムを使用するために、初期三角形分割が作成され、Pからの各点がΔに挿入される。ここで、Δは、各挿入の後、再最適化される。使用された初期三角形分割は、Pの全ての点を囲む四角形を対角線状に分割することにより生成された三角形分割である。１つの実現方法において、境界点がPの全ての点から遠距離であるようにするため、この四角形は、画像のサイズより１０倍大きくなるように選択されてもよい。これは、境界点からの影響が最小限であることを示す。PのＮ個のノードを含む三角形分割ΔNに、Pからのノードpを追加するために、pを含むΔNの三角形Tiの位置が特定され、三角形Tiは、３つのサブ三角形に分割される。三角形Tiは、点pから開始し、Tiの３つの頂点まで拡張する辺を作成することにより、３つのサブ三角形に分割される。頂点交換方法２８００（図２８を参照）は、３つのサブ三角形に適用される。方法２８００は、全ての辺が局部的に最適となるまで、外接円チェックを非最適な辺に対して適用する。従って、三角形分割ΔN+1は、ドローネ最適である。Pからのノードpの三角形分割ΔNへの追加について、以下に更に説明する。
【０１４２】
点pが存在するΔNの三角形Tiの位置を特定するため、三角形分割の各三角形がチェックされる。図２７を参照して、ある三角形Tiに点pが存在するかを判定する方法２７００を次に説明する。方法２７００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０１４３】
方法２７００は、ステップ２７１０において、変数iを０に初期化することにより開始する。次のステップ２７２０において、三角形Tiの初期矢印が選択され、変数diに割り当てられる。ステップ２７２０において、三角形Tiのいずれの矢印が、選択されてもよい。次のステップ２７３０において、プロセッサ１０５が、pがdiの「左側」（先に規定したように）に位置すると判定すると、ステップ２７４０に進む。あるいは、pがdiの左側に位置しない場合、pはTi内に位置せず、方法２７００は終了する。
【０１４４】
ステップ２７４０において、変数iは、１増分され、ステップ２７５０に進む。プロセッサ１０５が、ステップ２７５０において、iが３に等しいと判定すると、三角形Tiの全ての３辺は、ある方向で考慮され、pは、三角形Tiの全ての辺の左側にある。pが三角形Tiの全ての辺の「左側」にある場合、pは三角形Ti内に位置し、方法２７００は終了する。プロセッサ１０５が、ステップ２７５０において、iが３に等しくないと判定する場合、ステップ２７８０に進み、次に検査されるべき矢印が判定される。次に検査されるべき矢印は、次式（３５）を使用して判定されてもよい。
【０１４５】
【数２７】
2006129454.tif 000029
【０１４６】
ステップ２７８０の後、ステップ２７３０に戻り、ステップ２７２０において選択された次の矢印に対して、pがチェックされる。pが存在する三角形（すなわち、Ti）が判定されるまで、方法２７００は、三角形分割ΔNの各三角形に適用される。以下に説明するように、方法２７００は、ある点における補間に対して使用される三角形を判定するために、使用されてもよい。
【０１４７】
三角形の周囲に続くパスは、diの２周分として知られる。上述の方法２７００は、以下に説明するように、補間に対して使用されるべき三角形を判定するために使用されてもよい。
【０１４８】
pから三角形Tiの３つの頂点に対して辺を作成することにより、Tiを３つのサブ三角形に分割し、Tiの点を使用して３つの新しい辺を作成する。これにより、３つの新しい三角形を生成する。例えば、図１４（ｃ）に示すように、三角形Tiを３つのサブ三角形に分割することにより、３つの矢印d0、d0'及びd0"を生成する。この３つの矢印d0、d0'及びd0"は、新しい辺のうち１つの辺の左側に現れ、頂点交換方法(vertex swapping method)２８００で使用するために、pの逆側に向かっている。矢印d0、d0'及びd0"の任意の１つの矢印が、交換方法２８００において使用される。
【０１４９】
頂点交換方法２８００は、三角形分割ΔNが最適であることを保証する。頂点交換方法２８００は、図１４（ｃ）に示すように、三角形Ti（点pが挿入された）の辺、Tiの頂点及びTiを囲む３つの三角形の３重を表し、且つ時計方向を向く３つの矢印d1、d2及びd3から開始する頂点を、再帰的に検索及び交換する。３つの矢印d1、d2及びd3は、次式（３６）、（３７）及び（３８）を使用して、上述のd0から判定されてもよい。ここで、明確にするため、α関数の括弧は省略した。
【０１５０】
【数２８】
2006129454.tif 000030
【０１５１】
図１４（ｃ）に示す矢印d1、d2及びd3は、矢印d1、d2及びd3を判定するために、矢印d0が使用されることを前提とする。しかし、矢印d1、d2及びd3は、矢印d1、d2及びd3の定義を交換する他の矢印d0'及びd0"のいずれか一方を使用して判定されてもよい。
【０１５２】
矢印d1、d2及びd3は、各々、頂点交換方法２８００に対する入力矢印diとして使用される。図２８を参照して、頂点交換方法２８００を説明する。方法２８００は、ステップ２８１０で開始する。ステップ２８１０において、プロセッサ１０５が、外接円チェックを使用して、矢印diに関連付けられた辺Eiが局部的に最適であると判定すると、方法２８００は、矢印diに対して完了し、方法２８００が終了する。辺Eiがステップ２８１０において局部的に最適でない場合、方法２８００は、ステップ２８２０に継続し、次式（３９）及び（４０）を使用して、２つの新しい矢印が定義される。
【０１５３】
【数２９】
2006129454.tif 000031
【０１５４】
その後、ステップ２８３０に進み、辺Eiは、辺Eiを局部的に最適にするために交換される。次のステップ２８４０において、プロセッサ１０５は、新しい矢印di,1に対して、方法２８００を繰り返し実行する。その後、ステップ２８５０に進み、プロセッサ１０５は、新しい矢印di,2に対して、方法２８００を繰り返し実行する。ステップ２８５０の後、方法２８００は、矢印diに対して終了する。
【０１５５】
最適ドローネ三角形分割が変位マップDに対して生成されると、ある点を含む三角形は、三角形分割における点の数に対して、線形時間において発見される。方法２７００が、ある点を含む三角形を判定するために使用されてもよい。最初に配置された境界点は、変位０が与えられ、変位マップDの中心から遠距離の位置に配置された。従って、描画済ページ画像３１１内にあるが変位マップDの点の外側にある点の補間に対する境界点の影響は、最小限となる。
【０１５６】
図１３の方法１３００に戻ると、ステップ１３４０において、プロセッサ１０５は、画像の各位置x,yに対する補間された値を判定し、補間された変位マップDresidualを判定する。ステップ１３４０において、点x,yを含む三角形の位置が特定される。三角形の頂点n0、n1、n2が判定されると、次式（４１）を使用して、補間が実行される。
【０１５７】
【数３０】
2006129454.tif 000032
【０１５８】
式中、nix及びniyは、それぞれ、頂点niのx座標及びy座標である。Diは、頂点niにおいて比較された変位を表す。
【０１５９】
方法１３００は、次のステップ１３５０において終了する。ステップ１３５０において、プロセッサ１０５は、除去された最も適合する１次変換を補間された変位マップDresidualに対して再適用し、次式（４２）を使用して歪マップDfine (x, y)を形成する。
【０１６０】
【数３１】
2006129454.tif 000033
【０１６１】
方法６００のステップ６０５において判定されたように、マップDfine (x, y)は、粗位置合わせ走査済ページ画像３１２の各画素を、対応する描画済ページ画像３１１の座標空間の画素に関連付ける歪マップを形成する。
【０１６２】
方法１０００に戻ると、次のステップ１００７において、プロセッサ１０５は、走査済ページ画像３２０の粗位置合わせがまだ実行されていない走査済ページ画像３１２にアクセスする。プロセッサ１０５は、粗位置合わせ処理により生成されたパラメータ及び歪マップDfine(x, y)を使用し、図３に示すように、精細位置合わせページ画像を、複数の精細位置合わせページ画像３４０に対して出力する。精細位置合わせページ画像３４０の各ページ（例えば、３１３）は、描画済ページ画像３１０の対応する描画済ページ画像（例えば、３１１）に対して位置合わせされる。
【０１６３】
ステップ１００７において、プロセッサ１０５は、歪マップDfine(x, y)が描画済ページ画像３１０の画素を走査済ページ画像３２０の画素に関連付ける変位マップを形成するように、歪マップDfine(x, y)を変更する。プロセッサ１０５は、次式（４３）に従って、粗位置合わせ中に判定した線形平行移動パラメータを、歪マップDfine(x, y)に追加する。
【０１６４】
【数３２】
2006129454.tif 000034
【０１６５】
対応する描画済ページ画像３１１の画素に対応する特定の走査済ページ画像３１２の画素は、変位マップDを使用して、描画済ページ画像３１１の点に対応する走査済ページ画像３１２上のサブピクセルの場所を判定し、且つその場所において走査済ページ画像３１２の色値を補間することにより発見されてもよい。そのような補間は、３次補間法（bicubic）であってもよい。
【０１６６】
ステップ１００７を実行するために、特定の描画済ページ画像（例えば、３１１）に対して、空の画像が、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に生成される。空の画像の各画素に対して、座標(x, y)が、ワープマップDwarp(x, y)の対応する画素から取得される。この座標(x, y)は、描画済ページ画像３１１に対応する走査済ページ画像３１２の値を補間により判定するために、使用されてもよい。補間された値、及びワープされた画像は、特定の赤、緑、青（ＲＧＢ）の強度成分において、いくつかの成分を含む。補間された値は、作成された画像に格納され、精細位置合わせページ画像３４０を形成してもよい。
【０１６７】
方法２００に戻ると、方法２００のステップ２５０における精細位置合わせページ画像３４０の形成後、次のステップ２６０において、プロセッサ１０５は、精細位置合わせページ画像３４０の色を、描画済ページ画像３１０の色に色合わせする。
【０１６８】
文書３００の色は、文書３００の印刷及び走査を介して、大きく変更される可能性がある。２つの画像間の有効な差異のみを抽出するため、２つの画像の色が、合わされてもよい。
【０１６９】
色合わせは、ステップ２６０において、位置合わせページ画像３４０を描画済ページ画像３１０と比較し、画像間における異なる色成分の変化を判定することにより実行される。色合わせを実行する際、位置合わせページ画像３４０の色は、特定のモデルに従った予測可能な方法で変化すると考えられる。色合わせは、モデルのパラメータを判定し、予測される誤差を最小限にする。本明細書で説明するように、位置合わせページ画像３４０の色は、アフィン変換（すなわち、１次多項式モデル）が実行されると考えられる。しかし、他のモデルが使用されてもよい。例えば、ガンマ修正モデル又はｎ次多項式モデルが、ステップ２６０において、色合わせを実行するために使用されてもよい。
【０１７０】
描画済ページ画像（例えば、３１１）の画素の色が走査又は印刷を介してアフィン変換された場合、画素の色は、次式（４４）に従って変換される。
【０１７１】
【数３３】
2006129454.tif 000035
【０１７２】
式中、Pipredictedは、アフィン変換モデル(affine transformation model)に従って予測された元の色成分(color components)を表し、Pioriginalは、描画済画像(rendered image)の色成分を表す。色成分P1、P2、P3は、それぞれ、赤、緑及び青（ＲＧＢ）成分を示す。
【０１７３】
ステップ２６０において、プロセッサ１０５は、予測された色における誤差が最小限となるように、行列A、Cを判定する。誤差は、次式（４５）に従って判定されてもよい。
【０１７４】
【数３４】
2006129454.tif 000036
【０１７５】
式中、総和は、位置合わせページ画像３４０の精細位置合わせページ画像（例えば、３１３）の全ての画素を合計し、Pipredictedは、合計された精細位置合わせページ画像３１３の画素の色成分を表す。
【０１７６】
E2が最小化されるようにA、Cの各要素のパラメータを発見するために、A、Cの要素に対するe2の導関数は、以下のように、ゼロ（０）となることが必要とされる。
【０１７７】
【数３５】
2006129454.tif 000037
【０１７８】
式中、pは、使用されるモデルのパラメータである。アフィン変換の場合、使用されるパラメータは、Aij及びCiである。式（４６）は、次式を与えるように書き換えられてもよい。
【０１７９】
【数３６】
2006129454.tif 000038
【０１８０】
アフィン色変換の場合：
【０１８１】
【数３７】
2006129454.tif 000039
【０１８２】
次式（５０）、（５１）に従って、２つの新しい行列M、Lが定義される場合、全ての総和が全ての画素に渡ることを前提とする。
【０１８３】
【数３８】
2006129454.tif 000040
【０１８４】
次式（５２）は、誤差e2を最小化するA、Cに対する値を発見するために使用されてもよい。
【０１８５】
【数３９】
2006129454.tif 000041
【０１８６】
ステップ２６０において実行されたように、精細位置合わせページ画像３４０の色を描画済ページ画像３１０に色合わせする方法１５００を、図１５を参照して、次に説明する。方法１５００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０１８７】
方法１５００は、ステップ１５１０で開始し、プロセッサ１０５は、精細位置合わせページ画像（例えば、３１３）及び対応する描画済ページ画像（例えば、３１１）にアクセスする。次のステップ１５２０において、プロセッサ１０５は、メモリ１０６内に構成される４つの構成を、ゼロを含むように初期化する（構成は、０に索引付けされる）。これらの構成の第１の構成は、４×３の行列Lである。第２の構成は、４×４の行列Mである。第３の構成は、４要素ベクトルRであり、第４の構成は、３要素ベクトルOである。次のステップ１５３０において、描画済ページ画像３１３の未処理の各画素Pioriginalに対して、対応する未処理の画素Piregisteredが、精細位置合わせページ画像３１３から選択される。未処理の画素Pioriginalは、処理のために、x,yの順に選択されてもよい。Pioriginalに最も類似し、且つPioriginalと同一位置に中央が位置決めされた５画素×５画素の四角形内に存在する画素を選択することにより、対応する未処理の画素Piregisteredが選択されてもよい。類似度(similarity)は、これに関して、次式（５３）を使用して評価される。
【０１８８】
【数４０】
2006129454.tif 000042
【０１８９】
式（５３）は、２つの画素が同一である場合、si = 0という結果になる。２つの画素が類似していない程、siの値は低くなる。
【０１９０】
方法１５００は、次のステップ１５４０に継続し、未処理の画素Piregisteredの赤、青及び緑（ＲＧＢ）の色成分は、メモリ１０６内に構成される４要素ベクトルRに格納される。赤、青及び緑の色成分は、それぞれ、R[1]、R[2]及びR[3]に格納され、R[0]は、１に設定される。
【０１９１】
方法１５００は、次のステップ１５５０に継続し、未処理の画素Pioriginalの赤、緑及び青（ＲＧＢ）の色成分は、メモリ１０６内に構成される３要素ベクトルOに格納される。未処理の画素Pioriginalの赤、緑及び青の色成分（ＲＧＢ）は、それぞれ、O[0]、O[1]及びO[2]に格納される。
【０１９２】
方法１５００は、次のステップ１５６０に継続し、行列Mの各要素は、次式（５４）を使用して変更される。
【０１９３】
【数４１】
2006129454.tif 000043
【０１９４】
次のステップ１５７０において、行列Lの各要素は、次式（５５）を使用して変更される。
【０１９５】
【数４２】
2006129454.tif 000044
【０１９６】
方法１５００は、次のステップ１５８０に継続し、プロセッサ１０５が、位置合わせページ画像３１３に未処理の画素が存在すると判定する場合、ステップ１５３０に戻る。あるいは、位置合わせページ画像３１３の全ての画素が処理された場合、ステップ１５９０に進む。ステップ１５９０において、プロセッサ１０５は、式（５２）を使用して、行列A及びCを判定する。行列A及びCは、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。
【０１９７】
行列A及びCが判定されると、色合わせは、実行されてもよい。式（４４）は、複数の描画済ページ画像３１０の描画済ページ画像３１２の各画素に対して適用され、色合わせされた描画済ページ画像を形成する。方法１５００は、描画済ページ画像３１０及び精細位置合わせページ画像３４０の対応する画像の各対（例えば、３１１及び３１３）に対して、繰り返されてもよい。
【０１９８】
ステップ２６０において、方法１５００に従った色合わせを実行した後、ステップ２７０に進む。ステップ２７０において、変更リストAは、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に生成される。変更リストAは、図３に示すように、変更済ページ３５０を生成するために使用されてもよい。精細位置合わせページ画像３４０の精細位置合わせページ画像（例えば、３１３）の各画素に対して、色合わせされた描画済ページ画像の最小限必要とされる画素のエネルギー変化（ΔEmin）が、隣接する画素における変化に基づいて判定される。例えば、場所x1,y1及びx2,y2に各々位置する２つの画素P1及びP2の場合、赤、緑及び青（ＲＧＢ）の色空間において、画素P1に対して、R1、G1及びB1の−１と１との間の色値を有し、画素P2に対しては、R2、G2及びB2の−１と１との間の色値を有する。２つの画素P1及びP2間のエネルギー差ΔEは、次式（５６）に従って定義される。
【０１９９】
【数４３】
2006129454.tif 000045
【０２００】
場所x,yにおける画素に対するΔE minの値は、次式（５７）を使用して、領域に対する最小のΔEの値を見つけることにより判定されてもよい。
【０２０１】
【数４４】
2006129454.tif 000046
【０２０２】
式中、Pf [x,y]は、場所x,yにおける精細位置合わせ画像（例えば、３１３）の画素を表し、Pc [x',y']は、場所x',y'における対応する色合わせされた描画済ページ画像（例えば、３１１）の画素を表す。また、KBは、四角形のサイズを表す。例えば、KBは、２に設定されてもよい。ΔEminの値は、精細位置合わせ画像３１３全体（すなわち、x,y及びx',y'の全ての有効な組合せ）に対して判定される。ΔEminの値が精細位置合わせ画像３１３全体に対して判定されると、各画素に対して判定された値は、精細位置合わせページ画像３１３の左上の画素から開始する閾値ΔElift（例えば、ΔEliftは、０．４になるように選択されてもよい）と比較される。ある場所x,yに対するΔEminの値がΔEliftを超える場合、変更は、その場所における画素に対して、メモリ２０６内に構成される変更リストAに追加される。
【０２０３】
ステップ２７０において実行されたように、変更リストAを生成する方法１６００を、図１６を参照して、次に説明する。方法１６００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２０４】
方法１６００は、変更リストAに追加される変更Anewを生成する。変更リストAは、最初は空である。リスト中の各変更は、後述する更なるデータに加え、精細位置合わせページ画像３１３のある画素の場所から抽出された画素群を含む。
【０２０５】
方法１６００は、ステップ１６１０で開始し、プロセッサ１０５は、精細位置合わせページ画像（例えば、３１３）から画素Pinitを選択する。次のステップ１６２０において、新しい変更Anewは、メモリ１０６に構成され、画素Pinitは、新しい変更Anewに追加される。また、ステップ１６２０において、メモリ１０６内に構成される探索点のキューQliftの末尾に、画素Pinitの場所x,yを追加することにより、幅優先探索(breadth-first-search)が開始される。探索は、ステップ１６３０において、キューQliftから場所(x, y)を選択することにより開始する。次のステップ１６４０において、座標x',y'を有するステップ１６３０で選択された場所は、x-KG ＜ x' ＜ x+KG且つy-KG ＜ y' ＜ y+KGである場合、場所のリストに追加され、リフトLcheckに対してチェックされる。KGは、KB（すなわち、２）と同一の値に設定されてもよい。しかし、KGの値及びKBの値は、同一である必要はない。次のステップ１６５０において、場所が、Lcheckから選択される。次のステップ１６６０において、ステップ１６５０で選択された場所における画素は、選択された画素に対するΔEminの値が最小閾値ΔEstop（例えば、０．０１６）を超えるかを判定するために、解析される。ステップ１６６０において選択された画素に対するΔEminの値が最小閾値ΔEstopを超える場合、ステップ１６７０に進む。ステップ１６７０において、画素は、新しい変更Anewにコピーされ、画素の場所は、次のステップ１６８０において、探索点のキューQliftの末尾に追加される。ステップ１６６０において、ステップ１６６０において選択された画素に対するΔEminの値が最小閾値ΔEstop以下である場合、ステップ１６８５に進む。次のステップ１６８３において、ステップ１６７０で選択された画素に対するΔEminの値は、否定演算され、画素は、画素に対応する場所の後の探索において、合致しない。
【０２０６】
ステップ１６８５において、Lcheckに更に場所が残されている場合、ステップ１６５０に戻る。そうでなければ、ステップ１６９０に進む。ステップ１６９０において、Qliftに場所が残されている場合、ステップ１６３０に戻り、探索のために、別の場所がキューから取得される。
【０２０７】
探索点のキューQliftに探索する画素が存在しない場合、変更Anewのバウンディングボックス(bounding box)が、ビットマップとして、メモリ１０６に記録され、変更Anewは、方法１６００のステップ１６９５において、変更リストAに追加される。バウンディングボックスは、変更Anewを生成するためにステップ１６６０において判定された画素の場所に対する最小値x'及びy'、並びに最大値x'及びy'を表す。これらの値は、方法１６００の実行中に収集される。次のステップ１６９７において、精細位置合わせページ画像３１３に未処理の画素が存在する場合、ステップ１６１０に戻る。そうでなければ、方法１６００は、終了する。ΔEminがΔEliftより大きい画像に点が残されていない場合、変更リストAは、完成する。
【０２０８】
図３は、変更リストAに含まれる変更（例えば、３１７）を含む変更済ページ３５０を示す。リストAの変更は、ずれによる雑音、及び描画済ページ画像３１１と精細位置合わせページ画像３１３との間の他の小さな相違点を含む可能性がある。
【０２０９】
変更リストAが完成すると、方法２００は、マージステップ２９０に進み、物理的に分離された変更を論理的にマージし、且つリストAからわずかな変更を除去する。マージステップ２９０は、４つのサブステップを含む。第１のサブステップ２０５において、図３に示すように、ホットスポット画像３３０は、プロセッサ１０５により生成される。ホットスポット画像３３０は、テキスト又は図形を既に有するページのエリア（すなわち、「対象」エリア）を表す２値画像である。ステップ２０５において実行されたように、ホットスポット画像３３０を生成する方法１７００を、図１７を参照して、以下に詳細に説明する。
【０２１０】
方法２００は、次のステップ２１５に継続し、プロセッサ１０５は、対象変更を検出する。ステップ２１５において実行されたように、対象変更を検出する方法１８００を、図１８を参照して、以下に詳細に説明する。
【０２１１】
方法２００の次のステップ２２５において、変更は、ホットスポット画像３３０を使用してマージされる。ステップ２２５において実行されたように、変更をマージする方法１９００を、図１９を参照して、以下に説明する。方法２００は、マージ済変更の最終リストがプロセッサ１０５により生成される次のステップ２３５で終了する。次に、ステップ２０５、２１５、２２５及び２３５を詳細に説明する。
【０２１２】
上述のように、ホットスポット画像３３０は、テキスト又は図形を既に有するページのエリア（すなわち、「対象」エリア）を表す２値画像である。１の値が、文書３００のページ（例えば、３０１）上の対象エリアを表現するために使用されてもよい。更に、０の値は、文書３００のページ３０１上の非対象エリアを表現するために使用されてもよい。変更がページ３０１の生成された１つ以上の対象エリアに大きく交差する場合、文書３００のページ３０１に対する変更は、対象であると考えてもよい。変更が対象エリアに交差する量は、本明細書において、「対象性」と呼ぶ。変更の対象性又は変更が対象エリアに交差する量は、変更が参照するテキストの識別を可能にする。
【０２１３】
ステップ２０５において実行されたように、ホットスポット画像(hotspot images)３３０を生成する方法１７００を、図１７を参照して、次に詳細に説明する。方法１７００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２１４】
方法１７００は、ステップ１７０１で開始し、描画済ページ画像のうちの１つの画像（例えば、３１１）は、プロセッサ１０５により、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０からアクセスされ、説明の目的のため、現在の描画済ページ画像となる。次のステップ１７０３において、プロセッサ１０５は、現在の描画済ページ画像３１１の第１の画素（すなわち、現在の画素）を解析する。その後、ステップ１７０５において、現在の画素に対するＹＵＶ色値のＹ色成分が所定の白の閾値Wminより小さい場合、あるいは、Ｕ又はＶ色成分がゼロでない場合、次のステップ１７０７において、現在の画素及びその画素の水平方向に隣接する画素（すなわち、左右に均等に分配される隣接する画素）のKhotは、対象としてマークされる。そうでなければ、ステップ１７０９に直接進む。現在の描画済ページ画像３１１の対象画素にマークする情報は、現在の描画済ページ画像３１１に対するホットスポット画像（例えば、３１４）として、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納される。１つの実現方法において、Wminは、Ｙ値の最大である可能性のある０．８の値に設定されてもよく、Khotは、１６になるように選択されてもよい。ステップ１７０９において、現在の描画済ページ画像３１１に処理されるべき画素が残されている場合、ステップ１７０１に戻り、現在の描画済ページ画像３１１の次の画素を処理する。そうでなければ、ステップ１７１１に進む。ステップ１７１１において、処理されるべき描画済ページ画像が存在する場合、ステップ１７０１に戻る。そうでなければ、方法１７００は終了する。
【０２１５】
方法１７００に従うホットスポット画像３３０の生成は、描画済ページ画像３１０のみを必要とし、上述の位置合わせ及び色のマッチングとは無関係である。従って、ホットスポット画像３３０の生成は、位置合わせ及び色のマッチングの前に実行されてもよい。これにより、ページ画像（例えば、３０１、３０２、３０３等）は、１度のみロードされる必要があり、その後、変更されてもよい。
【０２１６】
次に、図１８を参照して、対象変更を検出する方法１８００を詳細に説明する。方法１８００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。方法１８００において、プロセッサ１０５は、変更リストAの各変更に対して、繰り返し処理を行う。変更リストAの各変更に対して、対象エリアが判定される。
【０２１７】
方法１８００は、最初のステップ１８１０で開始し、プロセッサ１０５は、変更リストAから変更Aを選択する。次のステップ１８２０において、未処理の画素Pcheckが、選択された変更Aから選択される。変更A及び画素Pcheckは、ホットスポット画像３３０の特定のホットスポット画像（例えば、３１４）に対応する。次のステップ１８３０において、プロセッサ１０５が、画素Pcheckが対応するホットスポット画像３１４において対象であるとマークされると判定すると、ステップ１８４０に進む。ステップ１８４０において、プロセッサ１０５は、変更Aに対して、新しい候補対象エリアを作成する。次のステップ１８５０において、画素Pcheckの隣接する画素（水平方向及び垂直方向に）は、探索点のキューQsearchに追加される。
【０２１８】
方法１８００は、次のステップ１８６０に継続し、プロセッサ１０５は、探索点のキューQsearchから画素Pを選択する。その後、ステップ１８７０において、ステップ１８６０で選択された画素が変更Aにコピーされ、且つ対応するホットスポット画像３１４において対象であるとマークされた場合、ステップ１８７５に進む。そうでなければ、ステップ１８８０に進む。ステップ１８７５において、候補対象エリアは、画素Pを含むように拡張され、画素Pの隣接する画素は、探索点のキューQsearchに追加される。また、ステップ１８７５において、プロセッサ１０５は、画素Pに対して、もう対象ではないことをマークする。次のステップ１８８０において、プロセッサ１０５が、キューQsearchに画素が更に残されていると判定する場合、ステップ１８６０に戻り、別の画素が検査される。そうでなければ、ステップ１８８５に進み、対象エリアは、メモリ１０６内に構成される候補対象エリアのリスト中の変更Aと共に、メモリ１０６に格納される。
【０２１９】
方法１８００は、次のステップ１８９０に継続し、未処理の画素が変更Aに残されている場合、ステップ１８２０に戻る。そうでなければ、候補エリアのリストは完成し、ステップ１８９５に進む。ステップ１８９５において、候補対象エリアのリスト中の各候補対象エリアに対して、ステップ１８７０の条件を満足する対象エリアの画素数が、閾値Aminと比較される。ステップ１８７０の条件を満足する対象エリアの画素数がAminより小さい場合、対象エリアは、廃棄される。候補対象エリアが候補対象エリアのリストに追加される前に、ステップ１８８５において、ステップ１８９５が、代わりに実行されてもよい。ステップ１８７０の条件を満足する特定の対象エリアの画素数を閾値Aminと比較することは、騒音の影響を減少し、また、対象となるために、変更及び変更に対するテキスト又は図の有効なオーバーラップを必要とする。画素数がAminより大きい場合、対象エリアは、候補対象エリアのリスト中に保持される。Aminは、１５０に設定されてもよい。従って、候補対象エリアに対するバウンディングボックスは、変更が対応するホットスポット画像３１４の対象画素にオーバーラップする場所毎に判定される。全ての候補対象エリアが特定の変更に対して判定されると、バウンディングボックスにより囲まれる最大エリアを有する候補対象エリアは、変更に対する対象エリアとなるように選択され、変更は、対象であるとしてマークされる。候補対象エリアが候補対象エリアのリストに残されていない場合、変更は、対象とならないことがマークされる。
【０２２０】
変更リストAの変更の対象性が、方法２００のステップ２１５において判定されると、方法２００の次のステップ２２５において、変更は、クラスタリングアルゴリズムを使用してマージされる。変更の複数の対の各々に対するコスト関数のコスト値を判定し、且つ所定の閾値よりも小さいコスト値を有する変更の対をマージすることにより、変更がマージされてもよい。
【０２２１】
ステップ２２５において実行されたように、変更をマージする方法１９００を、図１９を参照して、次に詳細に説明する。方法１９００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２２２】
方法１９００は、ステップ１９０１で開始し、プロセッサ１０５は、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０内に、変更の対のリストを生成する。変更の対のリストは、可能性のある全ての変更の対を含む。次のステップ１９０３において、変更の対のリスト中にある変更の各対に対して、プロセッサ１０５は、コストを表すコスト値を判定し、その対における変更をマージする。ステップ１９０３において実行されたように、２つの変更をマージするためのコスト値を判定する方法２３００を、図２３を参照して、以下に説明する。
【０２２３】
方法１９００は、次のステップ１９０５に継続し、プロセッサ１０５は、マージするためのコストが最低である変更の対が最初にマージされるように、変更の対のリストをソートする。次のステップ１９０７において、最低関連コスト値を有する変更の対が、マージされる。変更の対がマージされると、その対は、２つのサブ変更を有する単一の変更となる。その結果、追加の変更をマージするコストは、変化する可能性がある。これは、変更が、全体のバウンディングボックスを有し、また、各々が自身のバウンディングボックスを有する任意の数のサブ変更を含んでもよいからである。サブ変更を含む変更のバウンディングボックスは、全てのサブ変更バウンディングボックスを含むことができる最小の矩形である。全体の変更が変化するため、変更の対がマージされる度に、その変更の対を残りの変更に結び付けるコストは、再判定される。従って、次のステップ１９０９において、プロセッサ１０５が、所定のマージ閾値CMERGE（例えば、CMERGE = 2）より小さい関連コスト値を有する変更の対が存在すると判定すると、ステップ１９０３に戻る。そうでなければ、方法１９００は、終了する。方法１９００は、新しくマージされた変更の対を含む変更の対毎に、繰り返される。
【０２２４】
方法１９００は、ページ単位（例えば、ホットスポット画像３１４毎、及び対応する変更済ページ画像３５２毎）で実行される。例えば、異なる変更済ページ３５０からの変更をマージするコストは、暗黙的に無限であり、考慮されない。しかし、１つの実現方法において、異なる変更済ページ３５０からの変更をマージするコストが、判定されてもよい。変更（例えば、３３１及び３３３）をマージするコストは、対象性、変更の形状、及びサブ変更のバウンディングボックス間の最小距離に基づいて判定される。マージ方法１９００は、２度実行されてもよい。方法１９００の第１の実行において、非対象変更が、考慮されマージされてもよい。方法１９００の第２の実行において、対象及び非対象の双方の変更が、考慮されマージされてもよい。方法１９００を２度実行することにより、非対象変更がマージされ、コスト判定は、単に、変更の形状及び場所に基づく。方法１９００の第２の実行において、最大１つの非対象変更が、各対象変更にマージされてもよく、２つの対象変更は、マージされない。最低コストのマージが最初に実行されるため、対象変更は、隣接する最低コストの変更にマージされ、他の変更にはマージされない。
【０２２５】
２つの非対象変更をマージする場合、変更をマージするコストの判定は、２つの変更の隣接する２つのサブ変更の間の距離に基づく。ここで、ｘ方向及びｙ方向の距離は、存在するサブ変更の形状により変倍される。変倍は、同一の方向で変更を好適にマージし、手書きのテキストの語句を好適にマージするために使用される。例えば、変更の幅が変更の高さよりも相当大きい場合、変更は、水平方向に書かれたと仮定される。その結果、その変更を水平方向の別の変更とマージするコストは、その変更を上下同一の距離の別の変更とマージするコストよりも低い。１つの実現方法において、２つの対象変更は、マージされない。従って、以下に詳細に説明するように、少なくとも１つの対象サブ変更を含む２つの変更をマージするコストは、マージ閾値CMERGEよりも大きいある値になるように定義される。
【０２２６】
ステップ１９０３において実行されたように、２つの変更A1及びA2（この２つは、異なり、且つ非対象であると仮定される）をマージするためのコスト値を判定する方法２０００を、図２０を参照して、以下に説明する。方法２０００は、最初のステップ２００１で開始し、プロセッサ１０５が、変更A1及びA2のバウンディングボックスのうち大きい方の幅Mxが変更A1及びA2のバウンディングボックスのうち大きい方の高さMyよりも小さいと判定する場合（すなわち、Mx ＜ Myの場合）、ステップ２００３に進む。そうでなければ、ステップ２００７に進む。次のステップ２００３において、A1又はA2からのサブ変更のうち最大の幅Cxが、A1又はA2からのサブ変更のうち最大の高さCyよりも小さい場合、ステップ２００５に進む。そうでなければ、ステップ２０１３に進む。ステップ２００５において、プロセッサ１０５は、Cy = Cx/KFONTを設定する。式中、KFONT = 1.6である。次のステップ２０１３において、プロセッサ１０５は、Cx = Cx/KPを設定する。式中、KP = 2である。
【０２２７】
ステップ２００７において、A1又はA2からのサブ変更のうち最大の幅CyがA1又はA2からのサブ変更のうち最大の高さCxよりも小さい場合、ステップ２００９に進む。そうでなければ、ステップ２０１１に進む。ステップ２００９において、プロセッサ１０５は、Cx = Cy/KFONTを設定する。式中、KFONT = 1.6である。ステップ２０１１において、プロセッサ１０５は、Cy = Cy/KPを設定する。式中、KP = 2である。
【０２２８】
次のステップ２０１４において、Cx及びCyの値は、定数CMINとCMAXとの間になるように固定される。ここで、CMIN = 15及びCMAX = 200である。次のステップ２０１５において、プロセッサ１０５は、Costの値（すなわち、変更をマージするコスト）を無限大に初期化する。次のステップ２０１７において、プロセッサ１０５は、A1及びA2中のサブ変更A'1及びA'2の対を選択する。次のステップ２０１９において、プロセッサ１０５は、Cost = min(Cost, Dweighted (A'1, A'2, Cx, Cy))を設定する。式中、Dweightedは、A'1及びA'2の変倍されたバウンディングボックス間の最短距離を表す。図２１を参照して、サブ変更A'1、A'2に対して、Dweightedの値を判定する方法２１００を、以下に説明する。次のステップ２０２１において、A1及びA2中にサブ変更が更に存在する場合、ステップ２０１７に戻る。そうでなければ、方法２０００は終了する。
【０２２９】
図２１を参照して、サブ変更A'1、A'2に対して、Dweightedの値を判定する方法２１００を、以下に説明する。方法２１００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２３０】
方法２１００は、最初のステップ２１０１において開始する。ステップ２１０１において、プロセッサ１０５は、サブ変更A'1、A'2のバウンディングボックスのコピーを判定し、そのコピーを、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納する。次のステップ２１０３において、プロセッサ１０５は、バウンディングボックスのコピーのx及びyの値を、1/Cx及び1/Cyで変倍する。次のステップ２１０５において、プロセッサ１０５は、変倍された２つのバウンディングボックス間の最短距離Dweightedを判定する。
【０２３１】
全ての変更が上述のようにマージされると、方法２００は、プロセッサ１０５がマージ済変更の最終リストを生成する次のステップ２３５で終了する。マージ済変更の最終リストは、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。マージ済変更の各々は、変更済ページ３５０の１つのページ（例えば、３５２、３５３）に関連付けられ、変更済ページ３５０の各々は、元のデジタル文書３００の対応するページ（例えば、３０１）に関連付けられる。図３は、複数のページ３６０を示し、複数のページ３６０のページ３１５は、マージ済変更３１６、３１７、３１９及び３２１を示す。
【０２３２】
上述のように、方法２００は、ワードプロセシングアプリケーションの１つ以上のソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。しかし、描画済ページ画像３１０及び走査済ページ画像３２０が生成されると、デジタル文書３００は、必要とされない。従って、変更のリフト及びマージは、ＭＦＰ（複合機）装置等の１つ以上の個別のアプリケーション又は異なる場所で判定されてもよい。
【０２３３】
マージ済変更３１６、３１７、３１９及び３２１は、デジタル文書３００とは無関係に、文書独立ファイル形式で、メモリ１０６又はハードディスクドライブ１１０に格納されてもよい。あるいは、マージ済変更３１６、３１７、３１９及び３２１は、マージ済変更３１６、３１７、３１９及び３２１が必要とされるまで、ＭＦＰにより格納されてもよい。１つの実現方法において、マージ済変更３１６、３１７、３１９及び３２１は、デジタル文書３００と共に、文書ファイルにメタデータとして格納されてもよい。
【０２３４】
図２２を参照して、アンカーポイントTn,bestにおいて、変更Anをデジタル文書３００に挿入する方法２２００を、次に説明する。アンカーポイントは、文書中の画像が「流れる」デジタル文書における場所である。他のテキスト又は画像がデジタル文書において変化した場合、ドキュメントフローは、デジタル文書のページ上のテキスト及び画像の再位置付けを参照する。例えば、テキストで満たされたページの最上部に、空の行を挿入する場合、テキストは、１行下に流れ、一部のテキストは、次のページに流れる。ユーザが一部のテキストを変更した（例えば、注釈付け／又は補正する）場合、変更は、変更が参照するテキストと共に流れることが好ましい。方法２２００は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２３５】
方法２２００は、最初のステップ２２０１で開始し、プロセッサ１０５は、デジタル文書３００についての情報を判定する。この情報は、文書３００中の全ての語句の中間点のページ番号及びページの場所（すなわち、ページの左上を基準として）を含む。次のステップ２２０３において、ステップ２２０１で収集された情報は、メモリ１０６内に構成される文書テキストの場所のリストTに格納される。リストTのテキストの場所は、各変更を固定する最適なテキストTn,bestを発見するために使用されてもよい。
【０２３６】
方法２２００は、次のステップ２２０５に継続し、変数Dminは、無限大に初期化される（すなわち、Dmin = (）。次のステップ２２０７において、プロセッサ１０５が、変更Anが対象として識別されたと判定すると、ステップ２２０９に進む。そうでなければ、ステップ２２１１に進む。ステップ２２０９において、プロセッサ１０５は、所望のアンカーポイントCnを、変更Anに関連付けられた対象エリアの中心（すなわち、x、y座標において）に設定する。ステップ２２１１において、プロセッサ１０５は、所望のアンカーポイントCnを、変更Anのバウンディングボックスの中心（すなわち、x、y座標において）に設定する。次のステップ２２１３において、プロセッサ１０５は、文書テキストの場所のリストTから現在のテキストTmを選択する。次のステップ２２１５において、プロセッサ１０５が、選択したテキストTmが変更Anと同一の変更済ページ（例えば、３５２）上にあると判定する場合、ステップ２２１７に進む。そうでなければ、ステップ２２２５に進む。ステップ２２１７において、プロセッサ１０５は、以下のように、CnとTmとの間の変更済平方距離Dn,mを判定する。
【０２３７】
【数４５】
2006129454.tif 000047
【０２３８】
式中、Kは、水平方向の距離よりも垂直方向の距離を「長く」するために選択される定数である（例えば、Kは、１０として選択される）。水平方向の距離よりも垂直方向の距離を長くするようにKを選択することにより、文書３００のページ（例えば、３０１）上のテキストの不適切な行に変更が固定される可能性は減少される。そのような方法によるKの選択は、テキストの行が文書３００のページ（例えば、３０１）を水平方向に流れることを前提とする。あるいは、縦書き方式が文書３００で使用されている場合、Kは、逆に設定されてもよい。変更は、変更の上下の行ではなく、最も近傍のテキストの行に固定されるのが好ましく、これにより、テキストの単一段落内で、より適切な流れが生じる。
【０２３９】
方法２２００は、次のステップ２２１９に継続し、変更済平方距離Dn,m(
modified square distance)が最短変更済距離Dmin(shortest modified distance)より小さい場合、ステップ２２２３に進む。そうでなければ、ステップ２２２５に進む。次のステップ２２２３において、プロセッサ１０５は、所定の最短変更済距離Dminを、ステップ２２１７で判定された変更済平方距離Dn,mに設定する。また、ステップ２２２３において、プロセッサ１０５は、アンカーポイントTn,bestをTmに設定する。次のステップ２２２５において、文書テキストの場所のリストTにテキストTmの場所が更に存在する場合、ステップ２２１３に戻る。そうでなければ、ステップ２２２７に進み、プロセッサ１０５は、変更Anに対するアンカーポイント(anchor point) Tn,bestから変更Anの左上角までのxの距離（すなわち、Δx）及びyの距離（すなわち、Δy）を判定する。次のステップ２２２９において、プロセッサ１０５は、判定されたアンカーポイントTn,bestに位置するアンカーを使用して、Δx及びΔyのオフセットで、変更の画像をデジタル文書３００に挿入する。方法２２００は終了する。
【０２４０】
文書３００及び挿入された変更Anのテキストの視覚的オーバーラップ(visual overlap)による混乱を減少するため、変更Anの画像は、文書３００のテキストの背後に挿入されてもよく、また、画像の色は、ホワイトニング因子(whitening factor) Wにより白に近付けてもよい。このホワイトニング因子Wは、０．１に設定されてもよい。各色は、赤、緑及び青の色チャネルにおいて、色値により表現されてもよい。各チャネルが０（すなわち、黒）とCMAX（すなわち、最大彩度）との間の値を有する場合、より白い各色値cwhiteは、次式（５９）を使用して、元の色corigから判定されてもよい。
【０２４１】
【数４６】
2006129454.tif 000048
【０２４２】
CMAXは、２５５に設定されてもよく、これは、８ビット色深さ(8-bitc color depth)として知られる。
【０２４３】
方法２００の実現に使用するツールバー２３０５（図２３を参照）、ドキュメントウィンドウ（不図示）、変更リストウィンドウ２４１０（図２４を参照）及びページサマリビューウィンドウ２５１０（図２５を参照）を次に説明する。ツールバー２３０５、変更リストウィンドウ２４１０及びページサマリビューウィンドウ２５１０は、方法２００を実現するユーザインタフェースを形成してもよい。ツールバー２３０５、変更リストウィンドウ２４１０及びページサマリビューウィンドウ２５１０は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御される１つ以上のソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。
【０２４４】
ドキュメントウィンドウ（不図示）は、印刷バージョンの文書３００上の変更が現れた場所に固定される変更を有するデジタル文書３００を示すWhat You See Is What You Get（「WYSIWYG」）エディタとして実現されてもよい。１つの実現方法において、ドキュメントウィンドウは、MicrosoftTM WordTMを使用して実現されてもよく、変更は、MicrosoftTM WordTMの形態として追加されてもよい。各形態は、文書に固有の形態識別子を使用して、選択され制御されてもよく、これは、各変更と共にメモリ１０６に格納されてもよい。あるいは、他のワードプロセシングソフトウェア又は単独の文書編集機能を利用する実現が使用されてもよい。
【０２４５】
ツールバー２３０５を図２３に示す。ツールバー２３０５は、文書３００の変更を制御するためのインタフェースを提供する。ツールバー２３０５は、上述の方法を開始するためのボタン２３１０を含む。ツールバー２３０５は、変更リストウィンドウ２４１０の可視性を制御するボタン２３２０と、ページサマリウィンドウ２５１０の可視性を制御するボタン２３３０とを更に含む。また、ツールバー２３０５は、現在の変更に基づいて実行された文書３００に対する変更を受け入れ、且つ完了したことを変更にマークするボタン２３６０を含む。ツールバー２３０５は、現在の変更を削除し、文書３００に対して変更を行わないためのボタン２３７０を更に含む。完了した変更をクリアするボタン２３８０が、ツールバー２３０５に含まれてもよい。ツールバー２３０５は、完了せずに残されている（すなわち、保留中の）変更数及び完了した変更数を示す表示器２３９０を更に含んでもよい。ツールバー２３０５は、保留中の変更のリストの前の変更及び次の変更を選択するボタン２３４０及び２３５０を更に含む。ここで、図２４に示されるように、保留中の変更は、変更リストウィンドウ２４１０に示される。変更リストウィンドウ２４１０は、文書３００の保留中の変更及び完了した変更のリストを表示する。後述するように、変更がまだユーザにより受け入れられていない場合、変更は保留中であり、文書３００に統合される。リスト中の各変更は、識別子（ｉｄ）、サイズ及び場所２４３０等の他の情報と共に、サムネール画像２４２０として示される。
【０２４６】
上述の方法が終了すると、表示器２３９０は、文書３００において検出された変更数を示すように構成されてもよい。
【０２４７】
変更リストウィンドウ２４１０及びツールバー２３０５は、検出された変更を受け入れるため又は拒否するために使用されてもよい。例えば、変更は、変更リストウィンドウ２４１０及びマウス１０３を従来の方法で使用して、保留中の変更のリストから選択されてもよい。選択された変更は、現在選択されている変更であると考えられる。そのような変更の選択に応答して、プロセッサ１０５は、選択された変更が対象である場合、選択された変更の対象エリアの下、テキストを選択してもよい。図２６を参照して、選択された変更の対象エリアの下、テキストを選択する方法２６００を、以下に説明する。方法は、ハードディスクドライブ１１０に常駐し、且つ、実行の際には、プロセッサ１０５により制御されるソフトウェアとして実現されてもよい。
【０２４８】
方法２６００は、最初のステップ２６０３で開始する。ステップ２６０３において、プロセッサ１０５は、文書３００の固定された変更の場所まで、ドキュメントウィンドウ（不図示）をスクロールし、カーソルは、変更が文書３００中に固定された場所に位置付けられる。次のステップ２６０５において、方法２００のステップ２１５のように、変更が対象であると判定された場合、ステップ２６０７に進む。そうでなければ、方法２６００は終了する。ステップ２６０７において、プロセッサ１０５は、選択された変更の対象エリアの下、テキストを選択する。メモリ１０６に格納され、選択された変更に関連付けられた対象エリアは、変更の場所が移動した可能性があるため、文書３００に正確に一致しない可能性がある。この例において、選択された変更に対する対象エリアの場所は、変更に対する現在のアンカーポイントに基づいて、プロセッサ１０５により、再び判定されてもよい。方法２６００は、ステップ２６０７の後、終了する。
【０２４９】
ユーザが選択された変更に基づく変更を行わないと決定する場合、例えば、選択された変更が文書３００のページ３０１のハードコピー上に偶然についたペンの跡であり、実際の変更（例えば、注釈又は補正）を表していない場合、ユーザは、削除ボタン２３７０を使用して、保留中の変更のリストから選択された変更を削除してもよい。この例において、変更は、保留中の変更のリストから削除されると同時に、文書３００から除去されてもよい。ユーザが、選択された変更に対応して、選択された文書に変更を行うことを選択する場合、例えば、ユーザは、キーボード１０２を使用して、変更を入力してもよい。文書に対して変更が行われると、ユーザは、マウス１０３を使用して、ツールバー２３０５の受入れボタン２３６０をクリックすることにより、文書に対する変更を受け入れてもよい。ユーザが選択された変更を受け入れることを選択する場合、選択された変更を表す画像は、方法２２００に従って、文書３００から除去されてもよい。この例において、選択された変更は、完了した変更のリストに移動し、変更は、変更リストウィンドウ２４１０に灰色で示される。ユーザが完了した変更（すなわち、灰色にされた変更）を、マウスを従来の方法で使用して、ダブルクリックする場合、プロセッサ１０５は、選択された完了した変更を文書３００に戻し、もう１度、保留中として変更をマークするように構成されてもよい。
【０２５０】
プロセッサ１０５が、ユーザがツールバー２３５０の変更リストクリアボタン２３８０を選択したと判定すると、プロセッサ１０５は、完了した変更のリストから完了した全ての変更をクリアする。
【０２５１】
現在の可視ページが複数の描画済ページ画像３１０に現れる時のページサマリビューウィンドウ２５１０を、現在の可視ページ２５２０の画像と共に、図２５に示す。ここで、変更（例えば、２５３１）が、最上部にある現在の可視ページ２５２０に追加されている。各変更２５３１は、変更を囲む薄い四角形で描画され、変更２５３１の場所を示してもよい。保留中の変更は、完了した変更に対して異なる色の四角形が与えられてもよい。現在選択されている変更は、明るい色の四角形で強調されてもよい。ユーザがドキュメントウィンドウの現在選択されているページ以外のページを参照したい場合、ユーザは、リスト２５３０から表示するページを選択してもよい。また、ユーザは、変更リストウィンドウ２４１０をクリックし、ページサマリウィンドウ２５１０に、選択された変更を含む文書３００のページを表示させてもよい。この例において、新しく選択された変更は、現在選択されている変更となる。
【０２５２】
上述の方法は、デジタル文書３００中に複数のページ（例えば、３０１、３０２及び３０３）が存在する前提で説明された。上述の方法は、単一のページのみを含むデジタル文書にも、同様に適用可能である。
【０２５３】
前述の好適な方法は、特定の制御フローを含む。本発明の趣旨の範囲から逸脱せずに、異なる制御フローを使用する好適な方法を変形した他の方法が多く存在する。更に、好適な方法の１つ以上のステップは、順次に実行されるのではなく、並列に実行されてもよい。
【０２５４】
上述においては、本発明のいくつかの実施形態を説明したにすぎない。本発明の趣旨の範囲から逸脱せずに、変形及び／又は変更が可能であり、また、これら実施形態は、例証するものであり、制限するものではない。例えば、１つの実現方法において、描画済ページ画像３１０を生成する場合、プリンタ１１５は、画像が印刷される時に文書ページの画像を格納し、文書と共に格納される固有の識別子を生成するように構成されてもよい。文書ページの画像が必要とされると、プロセッサ１０５は、その固有の識別子を使用して、プリンタ１１５から画像を要求してもよい。
【０２５５】
他の実現方法において、描画済ページ画像３１０又は走査済ページ画像３２０のいずれかが、ＰＤＦ等の複数のページ画像を保持できる形式を使用して、単一ディスクファイルに収集されてもよい。単一ディスクファイルは、ＭＦＰ複合機により、ＭＦＰ装置の給紙装置のページから自動的に生成されてもよい。
【０２５６】
他の実現方法において、ＭＦＰ装置内の専用ソフトウェアが、ＭＦＰ装置の給紙装置中の文書３００の印刷バージョンから走査済画像３２０を生成し、上述の方法に従って、走査済画像を処理するために使用されてもよい。
【０２５７】
他の実現方法において、異なる変更がされ印刷された文書３００のコピーを走査し、複数の走査済ページ画像を各描画済ページ画像（例えば、３１１）と関連付けることにより、変更が、走査済ページ画像３２０の複数の作成者から収集されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０２５８】
【図１】上述の構成が実現される汎用コンピュータを概略的に示すブロック図である。
【図２】文書に対する変更を検出する方法を示すフローチャートである。
【図３】図２の方法に従って、処理されるデジタル文書の例を示すデータフローである。
【図４】図２の方法で実行されたように、粗位置合わせ画像I"2 (x, y)を判定する方法を示すフローチャートである。
【図５】図４の方法で実行されたように、２つの画像を関連付ける回転及び変倍パラメータを判定する方法を示すフローチャートである。
【図６】図４の方法で実行されたように、２つの画像を関連付ける平行移動を判定する方法を示すフローチャートである。
【図７】図５の方法で実行されたように、画像から複素画像を生成する方法を示すフローチャートである。
【図８】図５の方法で実行されたように、２つの複素画像の各々の表現を生成する方法を示すフローチャートである。
【図９】図５の方法で実行されたように、フーリエ-メリン相関を実行する方法を示すフローチャートである。
【図１０】図２の方法の間に実行されたように、粗位置合わせ走査済ページ画像に対して、精細位置合わせを実行する方法を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の方法の間に実行されたように、描画済ページ画像に対して、角検出を実行する方法を示すフローチャートである。
【図１２】図１０の方法の間に実行されたように、変位マップを判定する方法を示すフローチャートである。
【図１３】図１０の方法の間に実行されたように、歪画像を生成する方法を示すフローチャートである。
【図１４】（ａ）は三角形分割Ｇ-Ｍａｐの矢印を示す図であり、（ｂ）は（ａ）の矢印に対して動作する３つの関数を示す図であり、（ｃ）は三角形を３つのサブ三角形に分割することにより生成された３つの矢印を示す図である。
【図１５】図２の方法の間に実行されたように、精細位置合わせページ画像の色を描画済ページ画像に色合わせする方法を示すフローチャートである。
【図１６（ａ）】図２の方法の間に実行されたように、変更リストを生成する方法を示すフローチャートである。
【図１６（ｂ）】図２の方法の間に実行されたように、変更リストを生成する方法を示すフローチャートである。
【図１７】図２の方法の間に実行されたように、ホットスポット画像を生成する方法を示すフローチャートである。
【図１８】図２の方法の間に実行されたように、対象変更を検出する方法を示すフローチャートである。
【図１９】図２の方法の間に実行されたように、変更をマージする方法を示すフローチャートである。
【図２０】図１９の方法の間に実行されたように、変更の各対に対するコスト値を判定する方法を示すフローチャートである。
【図２１】図２０の方法の間に実行されたように、変更のサブ変更に対する重み付値を判定する方法を示すフローチャートである。
【図２２（ａ）】図３のデジタル文書に変更を挿入する方法を示すフローチャートである。
【図２２（ｂ）】図３のデジタル文書に変更を挿入する方法を示すフローチャートである。
【図２３】デジタル文書を変更する時に使用するツールバーを示す図である。
【図２４】デジタル文書を変更する時に使用する変更リストウィンドウを示す図である。
【図２５】デジタル文書を変更する時に使用するページサマリビューウィンドウを示す図である。
【図２６】図２４の変更リストウィンドウを使用して選択された変更の対象エリアの下で、テキストを選択する方法を示すフローチャートである。
【図２７】点pが、ある三角形Tiに存在するかを判定する方法を示すフローチャートである。
【図２８】三角形分割の最適化において使用するために、頂点を交換する方法を示すフローチャートである。
【図１】
2006129454.tif 000049
【図２】
2006129454.tif 000050
【図３】
2006129454.tif 000051
【図４】
2006129454.tif 000052
【図５】
2006129454.tif 000053
【図６】
2006129454.tif 000054
【図７】
2006129454.tif 000055
【図８】
2006129454.tif 000056
【図９】
2006129454.tif 000057
【図１０】
2006129454.tif 000058
【図１１】
2006129454.tif 000059
【図１２】
2006129454.tif 000060
【図１３】
2006129454.tif 000061
【図１４】
2006129454.tif 000062
【図１５】
2006129454.tif 000063
【図１６（ａ）】
2006129454.tif 000064
【図１６（ｂ）】
2006129454.tif 000065
【図１７】
2006129454.tif 000066
【図１８】
2006129454.tif 000067
【図１９】
2006129454.tif 000068
【図２０】
2006129454.tif 000069
【図２１】
2006129454.tif 000070
【図２２（ａ）】
2006129454.tif 000071
【図２２（ｂ）】
2006129454.tif 000072
【図２３】
2006129454.tif 000073
【図２４】
2006129454.tif 000074
【図２５】
2006129454.tif 000075
【図２６】
2006129454.tif 000076
【図２７】
2006129454.tif 000077
【図２８】
2006129454.tif 000078
【外国語明細書】
2006129454.tif 000079
2006129454.tif 000080
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