(57)【要約】【課題】  処理時間を推定することで、ユーザーの利便性を向上することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  画像を入力する画像入力手段１と、入力された画像を認識・処理するための特徴量抽出手段２と、抽出された特徴量から画像を認識・処理する画像認識・処理手段３と、抽出された特徴量から認識・処理に要する時間を推定するための処理時間推定手段４とを備えた画像処理装置。【選択図】  図１
2007018260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力手段と、入力された画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された特徴量から画像の認識処理を行う画像認識処理手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量から認識処理に要する時間を推定する推定手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置において、前記推定手段により推定した処理時間、または処理完了時刻をユーザーに提示する提示手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２記載の画像処理装置において、前記特徴量抽出手段は、第１の特徴量抽出手段と、第２の特徴量抽出手段とを有し、前記第１の特徴量抽出手段により求められた第１の特徴量を用いて処理時間を推定し、前記第１、第２の特徴量抽出手段により求められた第１、第２の特徴量の両方、あるいは第２の特徴量を用いて、前記画像認識処理手段において認識処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の画像処理装置において、入力された画像が複数枚の場合、前記推定手段おいて前記第１の特徴量抽出手段により抽出した際１の特徴量から複数枚の画像を一括認識処理するのに要する処理時間を推定すると共に、前記第２の特徴量抽出手段により画像１枚ずつの特徴量を抽出して、前記画像認識処理手段により認識処理を行い、前記１枚又は複数枚の画像のうち、所定の枚数の認識処理を行ったときに認識処理に要した時間から、前記推定手段は推定した処理時間、または処理完了時刻を修正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４記載の画像処理装置において、前記推定手段は、画像認識処理手段において画像の認識処理に要した時間から時間推定パラメータを自動学習する学習機能を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
入力された画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、抽出した特徴量から画像の認識処理を行う画像認識処理ステップと、抽出した特徴量から認識処理に要する時間を推定する推定ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６の画像処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【請求項８】
請求項７のプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関し、特に画像処理時間を推定する技術に特徴のある画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置において、文字認識、特に日本語の文字認識は、認識対象となる文字が４０００文字程度と多いことから、多くの処理時間がかかっていた。処理を高速化する技術は種種提案されている。
例えば特許文献１には、文字認識精度を向上させつつ、文字認識速度を向上させる技術が提案されている。また、特許文献２には、従来経験的に求められていた系列事象認識のための学習及び認識の効率を高める技術が提案されている。
【特許文献１】特開２０００−２１５２７２公報
【特許文献２】特開平０９−１３８６９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述したように、画像認識処理を高速化する技術は既に提案されているが高速化に限界があった。特にＡＤＦなどで２０枚、３０枚といった大量の原稿を処理しようとすると、仕上がりの時間がいつになるのかわからず使い勝手が悪いと言う問題があった。
そこで、本発明は、処理時間を推定することで、ユーザーの利便性を向上することができる画像処理装置、画像処理方法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】
【０００４】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、画像を入力する画像入力手段と、入力された画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された特徴量から画像の認識処理を行う画像認識処理手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量から認識処理に要する時間を推定する推定手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記推定手段により推定した処理時間、または処理完了時刻をユーザーに提示する提示手段を備えたことを特徴とする。
請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の画像処理装置において、前記特徴量抽出手段は、第１の特徴量抽出手段と、第２の特徴量抽出手段とを有し、前記第１の特徴量抽出手段により求められた第１の特徴量を用いて処理時間を推定し、前記第１、第２の特徴量抽出手段により求められた第１、第２の特徴量の両方、あるいは第２の特徴量を用いて、前記画像認識処理手段において認識処理を行うことを特徴とする。
請求項４記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、入力された画像が複数枚の場合、前記推定手段おいて前記第１の特徴量抽出手段により抽出した際１の特徴量から複数枚の画像を一括認識処理するのに要する処理時間を推定すると共に、前記第２の特徴量抽出手段により画像１枚ずつの特徴量を抽出して、前記画像認識処理手段により認識処理を行い、前記１枚又は複数枚の画像のうち、所定の枚数の認識処理を行ったときに認識処理に要した時間から、前記推定手段は推定した処理時間、または処理完了時刻を修正することを特徴とする。
請求項５記載の発明は、請求項３又は請求項４記載の画像処理装置において、前記推定手段は、画像認識処理手段において画像の認識処理に要した時間から時間推定パラメータを自動学習する学習機能を有することを特徴とする。
請求項６記載の発明は、入力された画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、抽出した特徴量から画像の認識処理を行う画像認識処理ステップと、抽出した特徴量から認識処理に要する時間を推定する推定ステップとを有することを特徴とする。
請求項７記載の発明は、請求項６の画像処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを特徴とする。
請求項８記載の発明は、請求項７のプログラムが記録された記録媒体である。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、入力された画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量から画像の認識処理を行うと共に、抽出した特徴量から認識処理に要する時間を推定することでユーザーの利便性を向上することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
図１は本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
第１の実施形態に係る画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段１と、入力された画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段２と、抽出された特徴量（例えば、文書画像中のおおまかな文字数、黒画素連結成分の矩形数など）から画像の認識処理を行う画像認識処理手段３と、特徴量抽出手段２により抽出された特徴量から認識処理に要する時間を推定する処理時間推定手段４と、推定した処理推定した処理時間、または処理完了時刻をユーザーに提示する処理時間・完了時刻提示手段５とを備えたものである。
図２は本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
第２の実施形態に係る画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段１と、入力された画像の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段２−１、及び第２の特徴量抽出手段２−２と、抽出された特徴量から画像を認識・処理する画像認識・処理手段３と、第１の特徴量抽出手段２−１により抽出された第１の特徴量から認識・処理に要する時間を推定するための処理時間推定手段４と、推定した処理時間、または処理完了時刻をユーザーに提示する処理時間・完了時刻提示手段５を備えたものである。
図２の画像処理装置では、第１の特徴量抽出手段２−１により求められた第１の特徴量を用いて処理時間を推定し、第１と第２の特徴量抽出手段２−２により求められた第１、第２の特徴量の両方あるいは、第２の特徴量を用いて、入力された画像の認識・処理を行う。
【０００７】
以下、さらに具体的に説明する。
図３は図２に示す画像処理装置における第１の制御例を示すフローチャートである。画像入力に際し（Ｓ１）、入力された画像が複数枚の場合、第１の特徴量抽出手段２−１により、第１の特徴量を抽出し（Ｓ２）、複数枚の画像を一括認識処理するのに要する処理時間及び完了時刻を求めて提示する（Ｓ３〜Ｓ５）。次に第２の特徴量抽出手段２−２により第２の特徴量を求め（Ｓ６）、画像の認識・処理を行う（Ｓ７）
図４は図２に示す画像処理装置における第２の制御例を示すフローチャートである。画像入力に際し（Ｓ１）、入力された画像が複数枚の場合、第１の特徴量抽出手段２−１により、第１の特徴量を抽出し（Ｓ２）、複数枚の画像を一括認識処理するのに要する処理時間及び完了時刻を求めて提示する（Ｓ３〜Ｓ５）。
次に現在の時刻をＴ１に設定する（Ｓ６）。そして第２の特徴量抽出手段２−２により第２の特徴量を求め（Ｓ７）、画像の認識・処理を行い（Ｓ８）、現在の時刻をＴ２に設定し（Ｓ９）、処理時間Ｔ（＝Ｔ２−Ｔ１）を算出する（Ｓ１０）。この間の所定の枚数が認識・処理されたときに、認識・処理に要した時間から推定した処理時間、または処理完了時刻を修正提示する（Ｓ１１、Ｓ１２）。
【０００８】
図５は処理時間修正の説明図である。当初の推定時間は２分３０秒である。現在時刻を１４時４１分００秒とすると、ユーザーに提示する完了時刻は１４時４３分３０秒（２分３０秒後）となる。２枚目まで処理が終わった後の完了時刻は１４時４３分２０秒（１分３５秒後）となり修正提示される。
第１の特徴量は、画像認識・処理の中でも特徴量抽出そのものには比較的処理時間のかからないもので、なおかつ画像認識・処理全体の処理時間に相関の深いものである必要がある。
画像認識・処理を「文字認識」とすると、文字認識処理の処理時間の多くは、文字画像中から文字行領域を切り出し、文字行内の文字塊を切り出した後の、文字塊がどの文字コードにあたるかを判断する、パターン辞書とのマッチング処理である。
そのため、第１の特徴量としては、文字塊の個数とし、第２の特徴量は、パターン辞書とのマッチングに用いる特徴量とすることで、第１の特徴量の推定にはあまり時間がかからずに、全体の処理時間の推定が可能となる。
文字塊の個数の算出は、処理対象の画像における黒画素の連結成分（＝２値画像として）の大きさ（幅＝Ｗ，高さＨ）が所定の閾値範囲内のものを文字塊候補として計算する。
ｔｈ１＜Ｗ＜ｔｈ２
ｔｈ３＜Ｈ＜ｔｈ４
【０００９】
ここで、本画像処理装置は、実作業を通して、処理時間を推定する計算式を自動学習する。図６は処理時間推定パラメータを示す図であり、（１）は学習前、（２）は学習後を示す。この文字塊の個数を図６の例では横軸に、この画像の実際に処理に要した時間を縦軸にとりプロットする。学習時は、これを何枚かの画像に対して処理を行い、図６のような回帰直線を得る。この回帰直線が処理時間推定のパラメータとなる。
処理時間推定時は、第１の特徴量（特徴量１）として上記同様に、黒画素連結成分の大きさが所定の範囲内のものを文字塊候補として計測し、回帰直線より処理時間Ｔを推定する。
ここでは、特徴量１として文字塊候補の個数を例に計算したが、これに限るわけではなく、もちろん他の特徴量を用いても差し支えない。例えば、黒画素の連結成分の大きさと併せて、内部の黒画素数や、黒画素の周囲長、黒画素密度（黒画素連結成分の全体面積中の黒画素の割合）などから、文字らしい黒画素連結成分の個数を計測しても差し支えない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図３】図２に示す画像処理装置における第１の制御例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す画像処理装置における第２の制御例を示すフローチャートである。
【図５】処理時間修正の説明図である。
【図６】処理時間推定パラメータを示す図である。
【符号の説明】
【００１１】
１  画像入力手段、２  特徴量抽出手段、３  画像認識・処理手段、４  処理時間推定手段、５  処理時間・完了時刻提示手段
【図１】
2007018260.tif 000003
【図２】
2007018260.tif 000004
【図３】
2007018260.tif 000005
【図４】
2007018260.tif 000006
【図５】
2007018260.tif 000007
【図６】
2007018260.tif 000008