(57)【要約】【課題】  最適な縮小率が自動的に決定される画像縮小装置を提供する。【解決手段】  画像処理装置は、連結成分抽出部１０１５において、入力された元画像の黒画素の連結成分を抽出し、線密度算出部１０１６において、各連結成分について線密度を算出する。参照パターン抽出部１０１１は、最も線密度が高い部分を第１の参照パターンとする。画像縮小部１０１２は、縮小率算出部１０１４において決定された第１の縮小率で元画像を縮小し、縮小画像参照パターン抽出部１０１９において、第１の参照パターンに該当する縮小画像の部分を第２の参照パターンとする。類似度算出部１０１３において、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの類似度が算出されて、縮小率算出部１０１４は、その算出結果に基づいて、最終縮小率を決定する。【選択図】        図２
2005114825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を画像縮小装置に対して入力する入力ステップと、
前記画像縮小装置に入力された画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、
前記画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、
前記第１の縮小率で前記画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、
前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度に基づいて、第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを備える、画像縮小方法。
【請求項２】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記画像の線密度を算出する線密度算出ステップをさらに備え、
前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記算出された線密度に基づいて前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１に記載の画像縮小方法。
【請求項３】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記算出された線密度が最大である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項２に記載の画像縮小方法。
【請求項４】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記画像における黒画素の割合を算出する割合算出ステップをさらに備え、
前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記算出された黒画素の割合に基づいて前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１に記載の画像縮小方法。
【請求項５】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、文字部分である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１〜４のいずれかに記載の画像縮小方法。
【請求項６】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、文字認識処理を実行して前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項５に記載の画像縮小方法。
【請求項７】
前記第１の参照パターン抽出ステップは、指定された部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１に記載の画像縮小方法。
【請求項８】
前記第１の参照パターン抽出ステップにおいて前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとに、前記第１の参照パターンと前記第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、前記算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、前記画像と前記縮小画像との類似度を算出する、請求項１〜７のいずれかに記載の画像縮小方法。
【請求項９】
前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項８に記載の画像縮小方法。
【請求項１０】
前記第１の参照パターン抽出ステップにおいて文字部分である前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出ステップをさらに備え、
前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、前記複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項８に記載の画像縮小方法。
【請求項１１】
前記類似度算出ステップは、前記線密度算出ステップで算出された前記第１の参照パターンの線密度の分布と、前記第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する、請求項１〜１０のいずれかに記載の画像縮小方法。
【請求項１２】
前記第２の縮小率決定ステップは、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、前記第２の縮小率を決定する、請求項１〜１１のいずれかに記載の画像縮小方法。
【請求項１３】
画像を取得する取得手段と、
前記取得した画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出手段と、
前記画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定手段と、
前記第１の縮小率で前記画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出手段と、
前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度に基づいて、第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定手段とを備える、画像縮小装置。
【請求項１４】
前記第１の参照パターン抽出手段は、前記画像の線密度を算出する線密度算出手段をさらに備え、
前記第１の参照パターン抽出手段は、前記算出された線密度に基づいて前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１３に記載の画像縮小装置。
【請求項１５】
前記第１の参照パターン抽出手段は、前記算出された線密度が最大である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１４に記載の画像縮小装置。
【請求項１６】
前記第１の参照パターン抽出手段は、前記画像における黒画素の割合を算出する割合算出手段をさらに備え、
前記第１の参照パターン抽出手段は、前記算出された黒画素の割合に基づいて前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１３に記載の画像縮小装置。
【請求項１７】
前記第１の参照パターン抽出手段は、文字部分である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１３〜１６のいずれかに記載の画像縮小装置。
【請求項１８】
前記第１の参照パターン抽出手段は、文字認識処理を実行して前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１７に記載の画像縮小装置。
【請求項１９】
前記第１の参照パターン抽出手段は、指定された部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１３に記載の画像縮小装置。
【請求項２０】
前記第１の参照パターン抽出手段において前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとに、前記第１の参照パターンと前記第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、前記算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、前記画像と前記縮小画像との類似度を算出する、請求項１３〜１９のいずれかに記載の画像縮小装置。
【請求項２１】
前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項２０に記載の画像縮小装置。
【請求項２２】
前記第１の参照パターン抽出手段において文字部分である前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出手段をさらに備え、
前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、前記複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項２０に記載の画像縮小装置。
【請求項２３】
前記類似度算出手段は、前記線密度算出手段で算出された前記第１の参照パターンの線密度の分布と、前記第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する、請求項１３〜２２のいずれかに記載の画像縮小装置。
【請求項２４】
前記第２の縮小率決定手段は、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、前記第２の縮小率を決定する、請求項１３〜２３のいずれかに記載の画像縮小装置。
【請求項２５】
取得した第１の画像を縮小して第２の画像を得る画像縮小方法をコンピュータに実行させる画像縮小プログラムであって、
前記画像縮小装置に入力された第１の画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、
前記第１の画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、
前記第１の縮小率で前記第１の画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、
前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度に基づいて、前記第１の画像を前記第２の画像に縮小する第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを実行させる、画像縮小プログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の画像縮小プログラムを記憶した、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体に関し、特に、最適な縮小率が自動的に決定される画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子化文書を閲覧するためのプラットフォームとしてはパーソナルコンピュータが一般的であったが、近年、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話などの携帯端末においても電子化文書を閲覧することができるようになってきている。たとえば、従来はパーソナルコンピュータでしか閲覧できなかったＨＴＭＬ（Hypertext Markup Language）形式やＰＤＦ（Portable Document Format）形式の電子化文書の閲覧用ソフトウェアが、現在、携帯端末に対しても提供されている。
【０００３】
ところで、パーソナルコンピュータ上で作成された電子化文書に画像が含まれていると、携帯端末のディスプレイでその電子化文書を閲覧する際に、当該画像が携帯端末のディスプレイの表示範囲をはみ出してしまう場合がある。そこで、当該画像をディスプレイの表示範囲に収まるように縮小することで、携帯端末のディスプレイの表示範囲内で表示可能とするのが一般的である。
【０００４】
しかしながら、表やグラフなどのように、当該画像内に文字が存在する場合に、単純に当該画像を縮小してしまうと、文字部分が縮小されてつぶれてしまい、文字が読めなくなる場合があるという問題がある。
【０００５】
特許文献１には、上記のような問題を解決するために、文字画像を十分に縮小しても文字の読取り可能な画像縮小方法が開示されている。すなわち、特許文献１は、文字画像から、予め、漢字の１画に相当するストローク（縦方向または横方向の線分）を抽出しておくと共に、画像の縮小率に基づいて文字部分のストローク同士の融合が起こらないような最大ストローク数を求めておき、原画像から、予め最大ストローク数を超えるストロークを削除してから縮小する画像縮小方法を開示している。特許文献１で開示されている画像縮小方法を用いることで、文字画像を縮小した際にも文字のつぶれを防ぐことができる。
【特許文献１】特開平７−２８１６５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１が開示している画像縮小方法には、以下のような問題がある。
【０００７】
すなわち、上記方法を用いて画像中の文字部分のストロークを削除してしまうと、画像中の文字の背景部分に色や模様が描かれていた場合に、その色や模様の一部が抜けた状態になってしまうという問題がある。
【０００８】
また、画像を縮小しすぎてしまうと、上記方法を用いても文字部分のつぶれを回避することができなくなってしまうため、文字部分のつぶれが起きない範囲で適切な縮小率の画像を得るためには、画像の縮小率を様々に変更して上記の方法を適用し、その結果を人間が目視で確認しなければならず煩雑である、という問題がある。
【０００９】
本発明はこれらの問題に鑑みてなされたものであって、文字などのある程度複雑な図形を含む画像を縮小する際に、該図形の可読性を損なわない範囲での最適な縮小率を自動的に決定することが可能な画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像縮小方法は、画像を画像縮小装置に対して入力する入力ステップと、画像縮小装置に入力された画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、入力された画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、第１の縮小率で画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度に基づいて、第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを備える。
【００１１】
また、第１の参照パターン抽出ステップは、入力された画像の線密度を算出する線密度算出ステップをさらに備え、第１の参照パターン抽出ステップは、算出された線密度に基づいて特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００１２】
さらに、第１の参照パターン抽出ステップは、算出された線密度が最大である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。
【００１３】
また、第１の参照パターン抽出ステップは、入力された画像における黒画素の割合を算出する割合算出ステップをさらに備え、第１の参照パターン抽出ステップは、算出された黒画素の割合に基づいて特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００１４】
また、第１の参照パターン抽出ステップは、文字部分である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００１５】
さらに、第１の参照パターン抽出ステップは、文字認識処理を実行して特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。
【００１６】
また、第１の参照パターン抽出ステップは、指定された部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００１７】
また、第１の参照パターン抽出ステップにおいて第１の参照パターンが複数抽出された場合、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとに、第１の参照パターンと第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、入力された画像と縮小画像との類似度を算出することが好ましい。
【００１８】
さらに、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。
【００１９】
または、画像縮小方法は、第１の参照パターン抽出ステップにおいて文字部分である第１の参照パターンが複数抽出された場合、複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出ステップをさらに備え、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。
【００２０】
また、類似度算出ステップは、線密度算出ステップで算出された第１の参照パターンの線密度の分布と、第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出することが好ましい。
【００２１】
また、第２の縮小率決定ステップは、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、第２の縮小率を決定することが好ましい。
【００２２】
本発明の他の局面に従うと、画像縮小装置は、画像を取得する取得手段と、取得した画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出手段と、取得した画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定手段と、第１の縮小率で取得した画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出手段と、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、類似度に基づいて、第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定手段とを備える。
【００２３】
また、第１の参照パターン抽出手段は、入力された画像の線密度を算出する線密度算出手段をさらに備え、第１の参照パターン抽出手段は、算出された線密度に基づいて特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００２４】
さらに、第１の参照パターン抽出手段は、算出された線密度が最大である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。
【００２５】
また、第１の参照パターン抽出手段は、入力された画像における黒画素の割合を算出する割合算出手段をさらに備え、第１の参照パターン抽出手段は、算出された黒画素の割合に基づいて特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００２６】
また、第１の参照パターン抽出手段は、文字部分である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００２７】
さらに、第１の参照パターン抽出手段は、文字認識処理を実行して特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。
【００２８】
また、第１の参照パターン抽出手段は、指定された部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。
【００２９】
また、第１の参照パターン抽出手段において第１の参照パターンが複数抽出された場合、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとに、第１の参照パターンと第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、入力された画像と縮小画像との類似度を算出することが好ましい。
【００３０】
さらに、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。
【００３１】
または、画像縮小方法は、第１の参照パターン抽出手段において文字部分である第１の参照パターンが複数抽出された場合、複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出手段をさらに備え、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。
【００３２】
また、類似度算出手段は、線密度算出手段で算出された第１の参照パターンの線密度の分布と、第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出することが好ましい。
【００３３】
また、第２の縮小率決定手段は、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、第２の縮小率を決定することが好ましい。
【００３４】
本発明のさらに他の局面に従うと、画像縮小プログラムは、取得した第１の画像を縮小して第２の画像を得る画像縮小方法をコンピュータに実行させる画像縮小プログラムであって、画像縮小装置に入力された第１の画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、第１の画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、第１の縮小率で第１の画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度に基づいて、第１の画像を第２の画像に縮小する第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを実行させる。
【００３５】
本発明のさらに他の局面に従うと、記憶媒体はコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、上述の画像縮小プログラムを記憶する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００３７】
図１は、本発明の実施の形態にかかる画像縮小装置１の構成の具体例を示すブロック図である。本実施の形態において、本発明にかかる画像縮小装置は携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などの小型携帯式の端末装置であるものとして説明を行なう。しかし、かかる装置は本発明にかかる画像縮小装置の１つの具体例であって、本発明にかかる画像縮小装置はこれらの装置に限定されない。
【００３８】
図１を参照して、本実施の形態における画像縮小装置１の全体は制御部１０１によって制御される。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、記憶部１０２からプログラムを読出して実行し、入出力部１０６等に対して制御信号を出力して画像縮小装置１全体を制御する。
【００３９】
記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリやＨＤ（Hard Disc）等の磁気ディスクなどから構成され、制御部１０１で実行されるプログラムを記憶する。また、記憶部１０２は、制御部１０１でプログラムを実行する際の一時的な記憶領域ともなる。
【００４０】
入出力部１０６は、画像縮小装置１が携帯電話等の通信機能を備える装置の場合には、制御部１０１から入力された制御信号に応じて該通信機能を発揮して外部装置と通信し、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置から、画像縮小装置１での縮小対象となる画像（以下、元画像と言う）データを取得する。また、入出力部１０６は、制御部１０１から入力された制御信号に応じてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）などの記憶媒体から情報を読取り、元画像データを取得してもよい。入出力部１０６は、取得した元画像データを記憶部１０２に渡す。そして、記憶部１０２は、入出力部１０６から入力された元画像データを、所定領域に記憶する。
【００４１】
制御部１０１は、記憶部１０２の所定領域から元画像データを読出して、プログラムを実行して該元画像データに対して画像縮小処理を実行する。そして、制御部１０６は、画像縮小処理において決定された最終の縮小率、または該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを入出力部１０６に渡す。入出力部１０６は、制御部１０１から渡された最終の縮小率、または該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを、外部記憶装置１０３に出力してもよいし、ネットワーク１０４を介して他の装置に出力してもよい。また、入出力部１０６は、該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを表示部１０５に対して出力してもよい。
【００４２】
表示部１０５は、画像縮小装置１とＬＡＮ（Local Area Network）等の専用回線や電話回線や無線通信網などで有線または無線接続されたプリンタやディスプレイなどの情報出力装置である。なお、本実施の形態においては、表示部１０５は画像縮小装置１と接続された外部機器であるものとしているが、言うまでもなく表示部１０５は画像縮小装置１に含まれて、制御部１０１とバスで接続されてもよい。たとえば、画像縮小装置１が携帯電話である場合には、表示部１０５は携帯電話に備えられるディスプレイが該当する。
【００４３】
さらに、制御部１０１は、プログラムを実行することによって発揮される機能の具体例について、図２に示される機能ブロック図を用いて説明する。
【００４４】
図２を参照して、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、二値画像変換部１０１０、参照パターン抽出部１０１１、画像縮小部１０１２、類似度算出部１０１３、縮小率算出部１０１４、連結成分抽出部１０１５、線密度算出部１０１６、カウンタ１０１７、縮小画像座標算出部１０１８、および縮小画像参照パターン抽出部１０１９の機能を発揮する。
【００４５】
制御部１０１は、プログラムを実行することによって、記憶部１０２の所定領域から元画像データを読出して二値画像変換部１０１０に渡す。二値画像変換部１０１０は、記憶部１０２から読出された元画像データを、白画素と黒画素とからなる二値画像に変換する。そして、二値画像変換部１０１０は、変換した二値画像である元画像の画像データを、連結成分抽出部１０１５と線密度算出部１０１６と参照パターン抽出部１０１１と画像縮小部１０１２とに渡す。
【００４６】
連結成分抽出部１０１５は、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、黒画素の連結成分を抽出する。さらに、連結成分抽出部１０１５は、抽出された黒画素の連結成分すべてについて、その外接矩形を求め、その外接矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。なお、以降においては、上記の連結成分の外接矩形を連結成分矩形と呼ぶ。
【００４７】
線密度算出部１０１６は、記憶部１０２の所定領域に記憶される連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、各連結成分矩形中の線密度をカウンタ１０１７を用いて算出する。線密度とは、横方向または縦方向に二値画像を走査したときに、走査方向に対して垂直方向に横切る線分がどのくらい存在するかを表わす数値を指す。そして、線密度算出部１０１６は、その算出結果をカウンタ１０１７に格納する。
【００４８】
参照パターン抽出部１０１１は、カウンタ１０１７から読出した線密度の算出結果に基づいて、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、参照パターンである連結成分矩形を抽出する。参照パターンについては後に詳述する。そして、参照パターン抽出部１０１１は、抽出した参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００４９】
縮小率算出部１０１４は、元画像の仮縮小率（プログラムによって仮に算出される縮小率）を算出する。そして、縮小率算出部１０１４は、算出した仮縮小率縮小率を、画像縮小部１０１２と縮小画像座標算出部１０１８とに渡す。また、必要に応じて記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００５０】
画像縮小部１０１２は、縮小率算出部１０１４から渡された縮小率に基づいて、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像を縮小する。そして、画像縮小部１０１２は、縮小した元画像（以降、縮小画像と呼ぶ）を、連結成分抽出部１０１５と類似度算出部１０１３とに渡す。
【００５１】
連結成分抽出部１０１５は、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像をより黒画素の連結成分を抽出し、連結成分矩形を抽出して該連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００５２】
縮小画像座標算出部１０１８は、縮小率算出部１０１４から渡された縮小率と、記憶部１０２の所定領域から読出した元画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標とに基づいて、元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値を算出する。そして、縮小画像座標算出部１０１８は、その算出結果を縮小画像参照パターン抽出部１０１９に渡す。
【００５３】
縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、縮小画像座標算出部１０１８から渡された元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値の算出結果に基づいて、記憶部１０２の所定領域から読出した縮小画像から抽出された連結成分矩形の中から、縮小画像の参照パターンである連結成分矩形を抽出する。そして、縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、抽出した縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００５４】
線密度算出部１０１６は、記憶部１０２の所定領域に記憶される縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像の画像データより、該連結成分矩形中の線密度をカウンタ１０１７を用いて算出する。そして、線密度算出部１０１６は、その算出結果を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００５５】
類似度算出部１０１３は、カウンタ１０１７から読出した元画像の参照パターンである連結成分矩形の線密度の算出結果と、記憶部１０２の所定領域から読出した縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の線密度の算出結果とから、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。そして、類似度算出部１０１３は、算出された類似度を、縮小率算出部１０１４に渡す。
【００５６】
縮小率算出部１０１４は、類似度算出部１０１３から渡された類似度と、予め記憶部１０２の所定領域に格納されているしきい値とに基づいて、記憶部１０２の所定領域に格納されている先に算出した仮縮小率を所定の変化量だけ変化させ、その変化後の仮縮小率を、上述と同様に画像縮小部１０１２と縮小画像座標算出部１０１８とに渡す。また、必要に応じて記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【００５７】
さらに、縮小率算出部１０１４は、類似度算出部１０１３から渡された類似度と、予め記憶部１０２の所定領域に格納されているしきい値とに基づいて、その時点の直前の時点で算出された仮縮小率を最終の縮小率として決定する。そして、縮小率算出部１０１４は、記憶部１０２の所定領域に格納されている先に算出した仮縮小率を読出し、最終の縮小率として入出力部１０６に対して出力する。
【００５８】
また、縮小率算出部１０１４は、最終の縮小率として決定した縮小率を画像縮小部１０１２に渡し、画像縮小部１０１２において該縮小率で縮小した縮小画像を入出力部１０６に対して出力してもよい。
【００５９】
入出力部１０６は、縮小率算出部１０１４から渡された最終の縮小率、または／および画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置に出力する。また、入出力部１０６は、画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を表示部１０５に出力してもよい。
【００６０】
次に、図３および図４のフローチャートを用いて、画像縮小装置１で実行される画像縮小処理について詳細に述べる。なお、以下の説明においては、画像の左上隅を原点（０，０）とし、横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸として、横方向もしくは縦方向に１画素進むごとに座標値が１増える座標系を用いて説明する。
【００６１】
図３を参照して、始めに、制御部１０１は、ステップＳ１で、入出力部１０６において、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置から元画像の画像データを取得し、記憶部１０２の所定領域に入力する。
【００６２】
次に、制御部１０１は、ステップＳ２で、記憶部１０２の所定領域に記憶された元画像の画像データを読出し、二値画像変換部１０１０において、元画像を白画素と黒画素とからなる二値画像に変換する。ステップＳ２の二値画像変換部１０１０における二値画像への変換処理については公知の技術を用いることができる。公知の技術としては、たとえば、文字認識を行なう際の二値画像への変換技術などが挙げられ、ここでのその技術についての説明は省略する。
【００６３】
次に、ステップＳ３で、連結成分抽出部１０１５は、上記変換処理によって得られた二値画像から、黒画素の連結成分を抽出する。この黒画素の連結成分の抽出処理についても公知の技術を用いることができる。公知の技術としては、たとえば、文字認識を行なう際に実行される連結成分の抽出処理などが挙げられ、ここでの詳細な説明は省略する。さらにステップＳ３において、連結成分抽出部１０１５は、抽出された黒画素の連結成分すべてについてその外接矩形である連結成分矩形を求め、記憶部１０２にその連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶する。
【００６４】
次に、制御部１０１は、判定部１０１７において、上記で求めた連結成分矩形すべてについて、その矩形の複雑さを判定する。本実施の形態における連結成分矩形の複雑さを判定する処理では、ステップＳ４で線密度算出部１０１６において矩形中の線密度を計算し、判定部１０１７においてその線密度が高いものが複雑である、と判定する方法を採る。この方法では、線密度の数値に基づいて、二値画像の複雑さを測ることができるものとしている。そこで、線密度算出部１０１６は、ステップＳ４で、すべての連結成分矩形について、線密度を算出する。ここで、ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理について、図５および図６のフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
図５を参照して、始めに、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０１で、走査対象となる連結成分矩形について、記憶部１０２の所定領域に記憶されている連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標に基づいて、その幅Ｗと高さＨとを求める。そして、ステップＳ１０２で、カウンタ１０１７に含まれる、連結成分矩形を縦方向に走査したときに黒線分が垂直方向に横切った回数を計測しておくためのＷ個のカウンタＣＶ1，ＣＶ2，・・・，ＣＶWと、連結成分矩形を横方向に走査したときに黒線分が垂直方向に横切った回数を計測しておくためのＨ個のカウンタＣＨ1，ＣＨ2，・・・，ＣＨHとを０に初期化する。
【００６６】
なお、線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の概念を具体的に図７に示す。図７に示されるカウンタ１０１７の概念は、１６画素×１６画素の連結成分矩形中の線密度を算出するのに用いられるカウンタであって、具体的にＷ＝１６，Ｈ＝１６のカウンタを示している。さらに、該連結成分矩形の外接する黒画素の連結成分は、文字「あ」である場合を示している。
【００６７】
次に、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０３で、現在走査中の二値画像上の位置を表わす座標（ＸC，ＹC）を、線密度算出対象となる連結成分矩形の左上隅の座標値（Ｘ，Ｙ）で初期化する。
【００６８】
次に、横方向の走査について説明する。線密度算出部１０１６は、現在走査中の座標（ＸC，ＹC）が黒画素であり、かつ、横方向に隣接する座標（ＸC＋１，ＹC）が白画素である場合に（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、ステップＳ１０５に移り、カウンタＣＨiを１インクリメントしてステップＳ１０６に移る。そうでない場合は（ステップＳ１０４でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０５をスキップしてステップＳ１０６に移る。なお、ここでｉは以下の式で求まる値であり、たとえば、ＹC＝Ｙの場合は、ｉ＝１となる。
【００６９】
ｉ＝ＹC−Ｙ＋１
次に、線密度算出部１０１６は、もし、ＸCがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標よりも小さければ（ステップＳ１０６でＮＯ）、ステップＳ１０７でＸCを１インクリメントし、ステップＳ１０４に戻って横方向の走査を続ける。そして、ＸCがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標と等しくなったときに（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が黒画素であれば（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は、カウンタＣＨi（ただしｉは上記の式で求まる値）を１インクリメントし（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１０に移る。
【００７０】
一方、ＸCがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標と等しくなったときに（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が白画素であれば（ステップＳ１０８でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０９をスキップしてステップＳ１１０に移る。
【００７１】
ステップＳ１１０では、線密度算出部１０１６は、現在走査中のＹ座標値ＹCを１インクリメントし、Ｘ座標値ＸCをＸに戻す。そして、現在走査中の座標値ＹCがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標の値以下であれば（ステップＳ１１１でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０４に戻って、横方向の走査を続ける。現在走査中の座標値ＹCがＹ＋Ｈより大きくなったら、すなわち連結成分矩形の下端に至るまで横方向の走査を行なったら（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、図６を参照してステップＳ１１２に移り、線密度算出部１０１６は、縦方向の走査を開始する。
【００７２】
まず、ステップＳ１１２で、線密度算出部１０１６は、現在走査中の二値画像上の位置を表わす座標（ＸC，ＹC）を、線密度算出対象となる連結成分矩形の左上隅の座標値（Ｘ，Ｙ）で初期化する。そして、線密度算出部１０１６は、現在走査中の座標（ＸC，ＹC）が黒画素であり、かつ、縦方向に隣接する座標（ＸC，ＹC＋１）が白画素である場合に（ステップＳ１１３でＹＥＳ）、ステップＳ１１４で、カウンタＣＶjを１インクリメントし、ステップＳ１１５に移る。そうでない場合は（ステップＳ１１３でＮＯ）、ステップＳ１１４をスキップしてステップＳ１１５に移る。なお、ここでｊは以下の式で求まる値であり、たとえば、ＸC＝Ｘのときは、ｊ＝１となる。
【００７３】
ｊ＝ＸC−Ｘ＋１
次に、線密度算出部１０１６は、もし、ＹCがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標よりも小さければ（ステップＳ１１５でＮＯ）、ステップＳ１１６でＹCを１インクリメントし、ステップＳ１１３に戻って縦方向の走査を続ける。そして、ＹCがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標と等しくなったときに（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が黒画素であれば（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は、カウンタＣＶj（ただしｊは上記の式で求まる値）を１インクリメントし、（ステップＳ１１８）、ステップＳ１１９に移る。
【００７４】
一方、ＹCがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標と等しくなったときに（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が白画素であれば（ステップＳ１１７でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１１８をスキップしてステップＳ１１９に移る。
【００７５】
ステップＳ１１９では、線密度算出部１０１６は、現在走査中のＸ座標値ＸCを１インクリメントし、Ｙ座標値ＹCをＹに戻す。そして、現在走査中の座標値ＸCがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標の値以下であれば（ステップＳ１２０でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１１３に戻って、縦方向の走査を続ける。現在走査中の座標値ＸCがＸ＋Ｗより大きくなったら、すなわち連結成分矩形の右端に至るまで縦方向の走査を行なったら（ステップＳ１２０でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は走査を終了し、ステップＳ１２１に移る。
【００７６】
上述のステップＳ１０４〜Ｓ１２０を実行したときのカウンタ１０１７の具体例を図８に示す。図８に示されるカウンタ１０１７が表わす数値は、具体的に図７に具体的な概念が示されるカウンタ１０１７を用いて該連結成分矩形を縦方向および横方向に走査した結果を表わしている。
【００７７】
なお、ステップＳ１０４〜Ｓ１２０においては、走査対象の連結成分矩形について、始めに横方向の走査を完了した後に縦方向の走査を実行するものとしているが、言うまでもなく走査の順は上述の順に限定されず、始めに縦方向の走査から実行してもよい。また、縦方向および横方向の走査に限定されず、該連結成分矩形をくまなく走査できる方法であれば、他の方法であってもよい。
【００７８】
ステップＳ１２１およびステップＳ１２２では、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形の大きさによらずに線密度の比較をできるように、走査を行なった連結成分矩形をＮ×Ｎに分割し、それぞれの領域について、上記で計測したカウンタの値を平均する。ここでＮは定数である。まず、ステップＳ１２１で、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形を横方向にＮ分割する。すなわち、連結成分矩形が幅Ｗ，高さＨの矩形であれば、それを横方向にＮ等分すると、第１番目の領域は、その左上隅座標が（Ｘ，Ｙ）、右下隅座標が（Ｘ＋（Ｗ／Ｎ），Ｙ＋Ｈ）、第２番目の領域は、その左上隅座標が（Ｘ＋（Ｗ／Ｎ）＋１，Ｙ）、右下隅座標が（Ｘ＋（２Ｗ／Ｎ），Ｙ＋Ｈ）、・・・のようになる。そして、線密度算出部１０１６は、分割されたそれぞれの領域について、上記で縦方向走査によって計測されたカウンタＣＶnの平均値を算出し、算出したすべての平均値を、第１番目の領域の平均値から順に、記憶部１０２に記憶する。同様に、ステップＳ１２２で、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形を縦方向にＮ分割し、分割されたそれぞれの領域について、上記で横方向走査によって計測されたカウンタＣＨnの平均値を算出し、算出したすべての平均値を、第１番目の領域の平均値から順に、記憶部１０２に記憶する。
【００７９】
図９に、分割したそれぞれの領域について値を平均したカウンタ１０１７の具体例を示す。図９に示されるカウンタ１０１７は、図８に示されたカウンタ１０１７を、Ｎ＝６として連結成分矩形を横方向および縦方向に分割し、各々の領域でカウンタの平均値を求めた具体例である。
【００８０】
以上の処理が、上述のステップＳ４で線密度算出部１０１６において実行される線密度の算出処理である。線密度算出部１０１６が上述の処理を繰返して、ステップＳ４においてすべての連結成分矩形について線密度を算出すると、処理を図３に示されるメインルーチンに戻して、次に参照パターンの抽出処理に移る。
【００８１】
この処理によって抽出される参照パターンとは、画像を縮小することによってつぶれが生じないようにしたい連結成分矩形のことであり、たとえば、画像中の文字部分などが考えられる。本実施の形態では、参照パターン抽出部１０１１は、連結成分について特に文字と図形との区別をせずに扱い、参照パターンとしては、連結成分のうちもっとも複雑さが大きいもの、すなわち、線密度が最も大きいものを抽出することとする。
【００８２】
ステップＳ５で、参照パターン抽出部１０１１は、二値画像より、参照パターンとして線密度の最も大きな連結成分矩形を抽出する。本実施の形態においては、カウンタ１０１７に、線密度が、縦方向のカウント結果Ｎ個および横方向のカウント結果Ｎ個の、２Ｎ個（Ｎは定数）の値として記憶されている。したがって、本実施の形態において、線密度の大きさを算出する方法として、上記２Ｎ個の値を並べたベクトルを用意し、このベクトルのノルムとして算出する方法を採用することができる。ここで、ベクトルのノルムは、ベクトルＡ＝（ａ1，ａ2，・・・，ａn）に対して、次のように計算される値である。
【００８３】
||Ａ|| = （（ａ1）2＋（ａ2）2＋・・・＋（ａn）2）1/2
もし、線密度最大の連結成分矩形が二値画像である画像データの中にただ１つしか存在しないのであれば（ステップＳ６でＮＯ）、参照パターン抽出部１０１１は、ステップＳ７で、その矩形を参照パターンとして決定し、ステップＳ９で、その参照パターンである線密度最大の連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを、記憶部１０２に記憶する。
【００８４】
一方、線密度最大の連結成分矩形が複数存在する場合（ステップＳ６でＹＥＳ）には、参照パターン抽出部１０１１は、ステップＳ８で、そのうち最も連結成分矩形の大きさが小さいものを参照パターンとして決定し、ステップＳ９で、その連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを、記憶部１０２に記憶する。
【００８５】
ステップＳ６〜Ｓ９を実行して参照パターンが決定されたら、次に、最終的な縮小率を得るために仮に設定した縮小率（以下、仮縮小率と呼ぶ）を元に画像を縮小し、元画像と縮小画像の参照パターン間の類似度を求め、その類似度を用いて、最終的な縮小率を得る処理に移る。
【００８６】
始めに、ステップＳ１０において、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率の初期値を（１−ＤＲ）として設定する。ここでＤＲは０より大きく１より小さい小数値である。
【００８７】
次に、図４を参照して、ステップＳ１１で、画像縮小部１０１２は、仮縮小率に基づいて二値化された元画像を縮小する。
【００８８】
次に、ステップＳ１２で、連結成分抽出部１０１５は、縮小画像から連結成分矩形を抽出する。ステップＳ１２での処理は、ステップＳ３における処理と同様であって、ここでは、連結成分抽出部１０１５は、ステップＳ１１で得られた縮小画像に対して、ステップＳ３と同様の処理を実行する。
【００８９】
次に、ステップＳ１３で、縮小画像座標算出部１０１８は、元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値を、仮縮小率に基づいて算出する。ここで、元画像の参照パターンを表わす連結成分矩形の左上隅座標を（Ｘ0，Ｙ0）、右下隅座標を（Ｘ1，Ｙ1）、仮縮小率をＲとすると、対応する、縮小画像の参照パターンを表わす矩形の左上隅座標（Ｘ0’，Ｙ0’）、および右下隅座標（Ｘ1’，Ｙ1’）は
Ｘ0’＝Ｘ0×Ｒ  Ｘ1’＝Ｘ1×Ｒ
Ｙ0’＝Ｙ0×Ｒ  Ｙ1’＝Ｙ1×Ｒ
として算出される。なお、本実施の形態においては、上記の式の計算結果は四捨五入するものとする。
【００９０】
ただし、ステップＳ１３での縮小画像座標算出部１０１８における座標計算では、ステップＳ１２で縮小画像から抽出した連結成分矩形を示す座標とずれが生じることがある。このようなずれは、たとえば、画像縮小により、元画像で黒画素であった点に対応した点が白画素になってしまったときに生じる。そこで、ステップＳ１４で、縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、ステップＳ１２で縮小画像から抽出された連結成分矩形の中から、縮小画像の参照パターンとして、上記のようにして算出された座標から最も距離が近い連結成分矩形を選択し、その連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを記憶部１０２に記憶する。
【００９１】
図１０は、元画像と縮小後画像との参照パターンの関係を具体的に表わす図であって、図１０において、上に示されるグラフが元画像、下に示されるグラフが縮小後の画像を示している。図１０に示されるように、元画像中の参照パターンである連結成分矩形が、上に示されるグラフ中の文字「降」に外接する連結成分矩形である場合、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理が実行されて、縮小後の画像である下に示されるグラフ中の文字「降」に外接する連結成分矩形が、縮小画像の算出パターンとして選択される。
【００９２】
ステップＳ１４で縮小画像の参照パターンが決定されると、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１５で、縮小画像の参照パターンの線密度を算出し、記憶部１０２に記憶する。ステップＳ１４での線密度算出処理もまた、ステップＳ４で実行される線密度算出処理と同様であって、上記で詳細に述べた処理であるため、ここでは詳細な説明を繰返さない。
【００９３】
ステップＳ１５で縮小画像の参照パターンの線密度が算出されると、ステップＳ１６で、類似度算出部１０１３において、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。本実施の形態においては、上述のように線密度が２Ｎ個の値として記憶されているため、この２Ｎ個の値を並べたベクトルを準備し（以下、このベクトルを線密度ベクトルと言う）、類似度算出部１０１３は、類似度を、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとのそれぞれの線密度ベクトルのなす角度のコサイン値として求める。上記のようにして求めたコサイン値が大きいとき、すなわち２つの線密度ベクトルのなす角度が小さければ、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの線密度分布が似ていることを示す。また、上記のようにして求めたコサイン値が小さいとき、すなわち２つの線密度ベクトルのなす角度が大きいほど、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの線密度分布が異質であることを示す。
【００９４】
すなわち、元画像の参照パターンの線密度ベクトルをＡ、縮小画像の参照パターンの線密度ベクトルをＢとしたとき、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度Ｓは、以下のようにして求まる。
【００９５】
Ｓ＝Ａ・Ｂ／||Ａ||×||Ｂ||
ここで「・」はその左右のベクトルの内積を表わす。すなわち、Ａ＝（ａ1，ａ2，・・・，ａ2N）、Ｂ＝（ｂ1，ｂ2，・・・，ｂ2N）としたとき、Ａ・Ｂ＝ａ1×ｂ1＋ａ2×ｂ2＋・・・＋ａ2N×ｂ2Nとして求まる値である。||Ａ||および||Ｂ||は、線密度の大きさを求める処理のところで説明した、ベクトルのノルムである。
【００９６】
ステップＳ１６で算出された元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度が、予め設定されたしきい値ＳＴを下回っていない場合には（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１８で、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率を所定の変化量ＤＲだけ減少させ、ステップＳ２２で、直前の（減少させる前の）仮縮小率の値を記憶部１０２に記憶する。その後、処理をステップＳ１１に戻して、再度、画像縮小、参照パターン抽出、および類似度計算を行なう。
【００９７】
一方、類似度がしきい値ＳＴを下回っていた場合には（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１９で、縮小率算出部１０１４は、上述の所定の変化量ＤＲを２で割る。すなわち、仮縮小率の下げ方をより緩やかにする。
【００９８】
さらに、ステップＳ１９で計算された変化量ＤＲが予め設定されている変化量の最低値ＤＲMIN以上の値であれば（ステップＳ２０でＮＯ）、ステップＳ２１で、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率をＤＲだけ増加させ、ステップＳ２２で、直前の（増加させる前の）仮縮小率の値を記憶部１０２に記憶する。その後、処理をステップＳ１１に戻し、再度、画像縮小、参照パターン抽出、および類似度計算を行なう。ここで、変化量の最低値ＤＲMINは、０より大きく１より小さい小数値とし、ＤＲの初期値よりも小さい値に設定しておく。
【００９９】
一方、ステップＳ１９で計算された変化量ＤＲが変化量の最低値ＤＲMINよりも小さい値であれば（ステップＳ２０でＹＥＳ）、ステップＳ２３で、制御部１０１は、ステップＳ２２で記憶部１０２に記憶されている、直前に使用していた仮縮小率の値を最終縮小率と決定して入出力部１０６に対して出力する。また、制御部１０１は、該縮小率で縮小された縮小画像を入出力部１０６に対して出力してもよい。
【０１００】
入出力部１０６は、制御部１０１から決定された最終縮小率、または／および該縮小率で縮小された縮小画像を、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置に出力する。また、入出力部１０６は、画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を表示部１０５に出力してもよい。以上で、画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を終了する。
【０１０１】
以上説明したように、本実施の形態にかかる画像縮小装置１は、元画像から、ある程度複雑な図形（連結成分）を参照パターンとして抽出し、仮に算出された縮小率を元に画像を縮小し、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出して、その類似度が予め設定されたしきい値を下回らないような（なるべく）最小の縮小率を最終縮小率として出力する。このような処理を行なうことで、文字などのある程度複雑な図形を含むような画像を縮小する際に、該図形の可読性を損なわない範囲での最適な縮小率を自動的に決定することが可能となる。
【０１０２】
なお、上記の実施の形態においては、入力された元画像を二値画像変換部１０１０において二値化して画像最終縮小率を求める処理に用いているが、たとえば、所定のしきい値以上の画素を黒画素とし、該しきい値以下の画素を白画素とすることで、元画像を処理に用いることもできる。この場合、図２に示された制御部１０１で発揮される機能のうち、二値画像変換部１０１０を不要とできる。
【０１０３】
［変形例１］
また、上記の実施の形態においては、連結成分の複雑さを表わす数値として線密度を用いたが、たとえば、連結成分矩形中の黒画素の割合を用いてもよい。その場合、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、上述の線密度算出部１０１６に替えて、黒画素の割合を算出する割合算出部の機能を発揮し、割合算出部は、上述のステップＳ４において、記憶部１０２の所定領域に記憶される連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、各連結成分矩形中の黒画素の割合を算出する。そして、その算出結果をカウンタ１０１７または記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【０１０４】
参照パターン抽出部１０１１は、上述のステップＳ５において、黒画素の割合が最も大きな連結成分矩形を、参照パターンとして抽出する。
【０１０５】
また、割合算出部は、上述のステップＳ１５において、記憶部１０２の所定領域に記憶される縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像の画像データより、該連結成分矩形中の黒画素の割合を算出する。そして、その算出結果も記憶部１０２の所定領域に記憶する。
【０１０６】
さらに、上述のステップＳ１６において、類似度算出部１０１３は、割合算出部で算出された元画像の参照パターン中の黒画素の割合と縮小画像の参照パターン中の黒画素の割合とを用いて、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。
【０１０７】
［変形例２］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンとして抽出する連結成分矩形には特に制限を設けなかったが、参照パターンとして文字のみを考慮して、文字のみを含む連結成分矩形を抽出してもよい。その場合、参照パターン抽出部１０１１は、文字認識辞書を用いて各連結成分矩形に対してパターンマッチングを行ない、そのマッチング結果を用いて参照パターンを抽出する。
【０１０８】
［変形例３］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンは、元画像を二値化した画像から得られる連結成分矩形の中から選択されるものとしているが、参照パターンを文字部分であると限定する場合には、次のように行なうことができる。すなわち、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、上述の二値画像変換部１０１０および連結成分抽出部１０１５に替えて、元画像に対して文字認識処理を行なって文字矩形を抽出する文字認識部の機能を発揮し、参照パターン抽出部１０１１は、文字認識部が抽出した文字矩形の中から参照パターンを抽出するようにしてもよい。さらに、その際、線密度算出部１０１６は抽出された複数の文字矩形の各々の線密度を算出し、参照パターン抽出部１０１１は、線密度算出部１０１６の算出結果に基づいて、最も複雑な（線密度の高い）文字矩形を参照パターンとして抽出してもよい。
【０１０９】
［変形例４］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンは１つであるとして説明したが、参照パターンは複数存在してもよい。この場合、類似度算出部１０１３における元画像と縮小画像との類似度の計算方法についても様々な方法が考えられる。たとえば、類似度算出部１０１３は、個々の参照パターンについてそれぞれ類似度を算出し、その平均値を元画像と縮小画像との類似度とする方法が考えられる。
【０１１０】
さらに、第３の変形例と同様に参照パターンを文字部分であると限定する場合には、類似度算出部１０１３は、上述の文字認識部が抽出した文字矩形の中から抽出した参照パターンの文字らしさを、参照パターンに対して文字認識辞書をパターンマッチングすることによって予め算出し、個々の参照パターンについて算出した類似度に、算出された文字らしさを重みとして乗じ、その合計値を、元画像と縮小画像との類似度とするようにしてもよい。すなわち、類似度算出部１０１３は、参照パターンＡの文字認識辞書とのマッチング率（１が完全一致であるとして、０から１までの小数で表わされた値とする）をａ、参照パターンＢの文字認識辞書とのマッチング率をｂとし、元画像と縮小画像間のＡ部分との類似度をＬA、元画像と縮小画像のＢ部分の類似度をＬBとしたときに、元画像と縮小画像との類似度を、ａ×ＬA＋ｂ×ＬBとして計算してもよい。
【０１１１】
［変形例５］
また、上記の実施の形態においては、線密度に基づいて参照パターンを決定しているが、予め、参照パターンとなる連結成分矩形を指定してもよい。たとえば、画像縮小装置１は、図１には示されないマウスやキーボードや入力ボタンなどのユーザからの指示入力を受付ける入力装置を備えて、入力装置で、最低限読めるようになっていてほしい文字や図形を、予め参照パターンとして指定しておくことが考えられる。図１１に、元画像の中から参照パターンを選択する画面の具体例を示す。図１１は、画像縮小装置１がＰＤＡなどの装置で実現される場合であって、表示部１０５に表示された元画像であるグラフのうち、文字「幌」をマウスでクリックすることによって、該文字を、元画像を縮小した場合でも最低限読めるようにしたい文字として指定する場合の、表示部１０５に表示される画面の具体例を示す図である。
【０１１２】
入力装置で入力された情報は指示信号として入力装置から制御部１０１に渡され、参照パターン抽出部１０１１において、元画像より、該指示信号の指示するポイントを含む連結成分矩形が、参照パターンとして抽出される。
【０１１３】
［変形例６］
また、上記の実施の形態においては、最終縮小率の決定において、類似度が一定のしきい値を下回るかどうかを判定しているが、類似度の変化率のしきい値を定め、仮縮小率をＲ1からＲ2に変化させたときに、元画像との類似度が、上記しきい値を超えるような変化率で変化するかどうかを判定するようにしてもよい。
【０１１４】
すなわち、記憶部１０２の所定領域に予め類似度の変化率のしきい値を記憶し、類似度算出部１０１３は、仮縮小率Ｒ1のときの縮小画像と元画像との間の類似度Ｓ1と、仮縮小率Ｒ2のときの縮小画像と元画像との間の類似度Ｓ2とを参照して記憶部１０２の所定領域に記憶する。そして、縮小率算出部１０１４は、記憶部１０２の所定領域に記憶される類似度Ｓ1から類似度Ｓ2への変化率を算出して、該変化率がしきい値を超える場合に、その時点の直前に使用していた仮縮小率の値を最終縮小率と決定する。
【０１１５】
［変形例７］
また、上記の実施の形態においては、最終縮小率の決定において、類似度が一定のしきい値を下回るかどうかのみを判定しているが、予め、縮小後の画像サイズの下限値を設定しておき、その値を元に最終縮小率を決定するようにしてもよい。たとえば、縮小率算出部１０１４は、縮小後の画像サイズの下限値を元に仮縮小率のしきい値を求めておき、このしきい値を下回る直前の仮縮小率を最終縮小率と決定してもよい。または、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率が前記しきい値を下回る直前と、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度が予め設定されているしきい値を下回る直前との、いずれかの時点の仮縮小率を最終縮小率と決定してもよい。こうすることで、必要以上に画像が縮小されてしまうのを防ぐことが可能となる。
【０１１６】
このように、本実施の形態にかかる画像縮小装置１によると、縮小前の画像と縮小後の画像との特定部分（画像中の文字や図形）の類似度を算出し、予め設定された上記特定部分の可読性が損なわれないようなしきい値に対して、算出された類似度が最も近くなる縮小率を自動的に求めることができる。したがって、上記特定部分の可読性が保たれた、一覧性の良好な縮小画像を自動的に得ることができるようになる。また、縮小後に上記特定部分の補正を行なわないので、上記特定部分の背景色や背景の模様に抜けが生じたりすることがない。
【０１１７】
さらに、上述の画像縮小装置１が行なう画像縮小方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【０１１８】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【０１１９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の実施の形態にかかる画像縮小装置１の構成の具体例を示すブロック図である。
【図２】制御部１０１がプログラムを実行することによって発揮する機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図３】画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を示すフローチャートである。
【図４】画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を示すフローチャートである。
【図５】ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理を示すフローチャートである。
【図６】ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理を示すフローチャートである。
【図７】線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の具体例を示す図である。
【図８】線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の具体例を示す図である。
【図９】分割したそれぞれの領域について値を平均したカウンタ１０１７の具体例を示す図である。
【図１０】元画像と縮小後画像との参照パターンの関係を具体的に表わす図である。
【図１１】元画像の中から参照パターンを選択する画面の具体例である。
【符号の説明】
【０１２１】
１  画像縮小装置、１０１  制御部、１０２  記憶部、１０３  外部記憶装置、１０４  ネットワーク、１０５  表示部、１０６  入出力部、１０１０  二値画像変換部、１０１１  参照パターン抽出部、１０１２  画像縮小部、１０１３  類似度算出部、１０１４  縮小率算出部、１０１５  連結成分抽出部、１０１６  線密度算出部、１０１７  カウンタ、１０１８  縮小画像座標算出部、１０１９  縮小画像参照パターン抽出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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