(57)【要約】【課題】処理速度を確保しつつ原稿画像から高精度で罫線を抽出することのできる画像処理装置を提案する。【解決手段】画像データをｘ方向に、ある行について走査し、黒画素が第１のしきい値以上の長さ連続して存在することが検出された場合、罫線であると判定し、消去する（ステップＳ５０１〜Ｓ５０９）。さらに、上記罫線に、ｙ方向に第２のしきい値以上の長さ連続して黒画素が連結されていることが検出された場合、罫線であると判定して、消去する（ステップＳ５１１〜Ｓ５１７）。【選択図】図８
2007193446.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを得る画像データ取得手段と、
前記画像データから罫線を抽出する罫線抽出手段とを備え、
前記罫線抽出手段は、
前記画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、前記第１の画素群を第１の罫線と判定する第１判定手段と、
前記第１の罫線から第２の方向に走査して、前記第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する第２判定手段とを含み、
前記第２のしきい値は前記第１のしきい値よりも小さい、画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の方向と前記第２の方向とは直角をなす方向である、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点に連結されているときに前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の１端点から、前記第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記罫線抽出手段は、
前記第１の罫線から第３の方向に走査して、前記第１の罫線の１端点から前記第１の罫線に対して線対称に連結された、第３のしきい値以上の長さ連続する第３の画素群および第４の画素群が検出されると、前記第３の画素群および前記第４の画素群を第３の罫線および第４の罫線と判定する第３判定手段をさらに含み、
前記第３のしきい値は前記第２のしきい値よりも小さい、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記罫線抽出手段によって罫線と判定された画素群を消去する手段をさらに備える、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像データのうち、前記罫線抽出手段によって罫線と判定された画素群を除く領域について文字判定処理を行なう手段をさらに備える、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像データを得る画像データ取得手段と、
前記画像データから罫線を抽出する罫線抽出手段とを備え、
前記罫線抽出手段は、
前記画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、前記第１の画素群を第１の罫線と判定する第１判定手段と、
前記第１の方向と０度以上９０度未満の角度なす第２の方向に走査して、前記第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する第２判定手段とを含む、画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２のしきい値は前記第１のしきい値よりも小さい、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点に連結されているときに前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第２判定手段は、前記第２の画素群が前記第１の罫線の１端点から、前記第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定する、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記第１判定手段は、特定色の画素で構成される前記第１の画素群が検出されると、前記第１の画素群を第１の罫線と判定する、請求項１または９に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像処理装置における罫線抽出処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
画像データを得る画像データ取得ステップと、
前記画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、前記第１の画素群を第１の罫線と判定して抽出する第１抽出ステップと、
前記第１の罫線から第２の方向に走査して、前記第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、前記第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出する第２抽出ステップとを実行させ、
前記第２のしきい値は前記第１のしきい値よりも小さい、罫線抽出プログラム。
【請求項１６】
前記第１の方向と前記第２の方向とは直角をなす方向である、請求項１５に記載の罫線抽出プログラム。
【請求項１７】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２抽出ステップにおいては、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点に連結されているときに前記第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出する、請求項１５に記載の罫線抽出プログラム。
【請求項１８】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２抽出ステップにおいては、前記第２の画素群が前記第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出する、請求項１５に記載の罫線抽出プログラム。
【請求項１９】
前記第１の方向と前記第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、
前記第２抽出ステップにおいては、前記第２の画素群が前記第１の罫線の１端点から、前記第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、前記第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出する、請求項１５に記載の罫線抽出プログラム。
【請求項２０】
前記第１の罫線から第３の方向に走査して、前記第１の罫線の１端点から前記第１の罫線に対して線対称に連結された、第３のしきい値以上の長さ連続する第３の画素群および第４の画素群が検出されると、前記第３の画素群および前記第４の画素群を第３の罫線および第４の罫線と判定して抽出する第３抽出ステップをさらに実行させ、
前記第３のしきい値は前記第２のしきい値よりも小さい、請求項１５に記載の罫線抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は画像処理装置および罫線抽出プログラムに関し、特に、原稿中の罫線部分を判定する画像処理装置および罫線抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報の電子化が進み、文書を紙ではなく電子化して保存、または送信する需要が高まっている。そこで、ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）等の画像データを取得する画像処理装置において、スキャンして得られた画像データを紙に印刷することなく、メールに添付するなどして直接送信する機能が普及してきている。
【０００３】
ところで、ＭＦＰ等の画像処理装置において取り扱う画像は白黒画像からカラー画像に移行しつつあるため、上記画像データはカラー画像データとなりつつある。ＭＦＰにおいて、いわゆるＡ４サイズと言われる２９７ｍｍ×２１０ｍｍのサイズのフルカラー原稿を解像度３００ｄｐｉでスキャンして得られるカラー画像データのサイズは、約２５ＭＢに達する。そのため、カラー画像データは、メールに添付して送信するにはサイズが大きすぎるという問題が発生してきている。
【０００４】
この問題を解決するために、スキャンして得られた画像データ（スキャンデータと略する）を圧縮してサイズダウンしてから送信することが一般的になされている。しかしながら、画像全体に対して同一の解像度でスキャンデータを圧縮すると、画像に含まれる文字の判読性が損なわれる。画像中の文字の判読性を確保できる程度の高い解像度で圧縮すると、スキャンデータのサイズダウンが十分にできないという問題がある。
【０００５】
この問題を解決するために、画像中の領域ごとに異なる解像度でスキャンデータを圧縮する、いわゆるコンパクトＰＤＦ（Portable Document Format）化と言われる方法などのファイル作成方法が提案されている。コンパクトＰＤＦは、
（１）スキャンデータの領域を判別する処理を実行し、文字部分と文字以外の部分とを分離し、
（２）文字部分に対して、高解像度のまま二値化処理し、同じ色属性をもつ文字の領域を同じレイヤ上に統合して、ＭＭＲ（Modified Modified-Read）圧縮等の可逆圧縮し、
（３）文字以外の部分に対して、解像度を下げてＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮等の非可逆圧縮する、
（４）各圧縮されたデータでＰＤＦファイルを生成する、
手順で作成される。
【０００６】
この方法でスキャンデータを圧縮することで、文字の判読性の確保と低サイズ化とを両立させることができる。
【０００７】
この方法は上述の手順で実行されるため、スキャンデータから文字部分を正確に抽出することが重要となる。そのためには、文字と罫線とが混在する文字領域から罫線を正確に抽出することが重要になる。
【０００８】
詳しくは、たとえば図１８に示される、文字「ＡＢＣ」と文字「１２３」とが罫線と罫線との間に存在し、文字「ａｂｃ」が罫線に重なって存在する原稿画像に対して文字判定を行なう場合について、罫線抽出を行なう場合と行なわない場合とについて判定結果の違いを説明する。
【０００９】
罫線抽出を行なわずに図１８の原稿画像に対して文字判定を行なった場合、図１９に示されるように、罫線に重なって存在する文字「ａｂｃ」については、文字と罫線とが一体の画像であると認識されて文字でないものと判定されてしまう。その結果、この原稿画像を圧縮した場合には、当該文字「ａｂｃ」について解像度を下げた圧縮がなされるので、判読性が損なわれてしまうことになる。
【００１０】
一方、罫線抽出を行なって図１８の原稿画像に対して文字判定を行なった場合、図２０に示されるように原稿画像から抽出された罫線を除去することで、図２１に示されるように、原稿画像に含まれるすべての文字が文字であると判定される。その結果、この原稿画像を圧縮した場合には、含まれる文字について高解像度のまま圧縮がなされるので、判読性が損なわれない。
【００１１】
このような罫線の抽出に関しては、たとえば以下の特許文献１には表画像から枠を認識する表処理方法が提案されている。また、特許文献２には、黒ランの長さが主・副走査方向の所定のしきい値以上のラインを罫線として抽出し、所定領域中に抽出された罫線が規定数以上あるときには文字と判定する罫線処理方法が提案されている。また、特許文献３には、入力画像からランを抽出し、抽出されたランから連結矩形を抽出し、連結矩形から所定のしきい値以上の長さをもつものを罫線として抽出すると共に、残された画像からさらに連結矩形を抽出して短罫線を抽出する方法が提案されている。
【特許文献１】特開平１０−１８７８７８号公報
【特許文献２】特開２０００−２２２５７７号公報
【特許文献３】特開２０００−３０６１０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記特許文献１に記載の方法を採用して原稿画像の罫線を抽出する場合、枠線は抽出されるものの、枠線以外の罫線が抽出されないという問題がある。また、上記特許文献２，３に記載の方法では、まず所定のしきい値以上の長さをもつラインを罫線として抽出したり、連結矩形の抽出を行なってから罫線として抽出したりする処理を行なっているので、罫線抽出処理に時間がかかるという問題がある。
【００１３】
さらに、これらの方法では、主・副走査方向の枠線や罫線は抽出されるものの、斜め罫線が抽出されないという問題もある。
【００１４】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、処理速度を確保しつつ原稿画像から高精度で罫線を抽出することのできる画像処理装置および罫線抽出プログラム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】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像処理装置は、画像データを得る画像データ取得手段と、画像データから罫線を抽出する罫線抽出手段とを備え、罫線抽出手段は、画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、第１の画素群を第１の罫線と判定する第１判定手段と、第１の罫線から第２の方向に走査して、第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、第２の画素群を第２の罫線と判定する第２判定手段とを含み、第２のしきい値は第１のしきい値よりも小さい。
【００１６】
詳しくは、第１の方向と第２の方向とは直角をなす方向であることが好ましい。
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の端点に連結されているときに第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００１７】
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００１８】
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の１端点から、第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００１９】
または、罫線抽出手段は、第１の罫線から第３の方向に走査して、第１の罫線の１端点から第１の罫線に対して線対称に連結された、第３のしきい値以上の長さ連続する第３の画素群および第４の画素群が検出されると、第３の画素群および第４の画素群を第３の罫線および第４の罫線と判定する第３判定手段をさらに含み、第３のしきい値は第２のしきい値よりも小さいことが好ましい。
【００２０】
さらに、画像処理装置は、罫線抽出手段によって罫線と判定された画素群を消去する手段を備えることが好ましい。
【００２１】
さらに、画像処理装置は、画像データのうち、罫線抽出手段によって罫線と判定された画素群を除く領域について文字判定処理を行なう手段をさらに備えることが好ましい。
【００２２】
本発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、画像データを得る画像データ取得手段と、画像データから罫線を抽出する罫線抽出手段とを備え、罫線抽出手段は、画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、第１の画素群を第１の罫線と判定する第１判定手段と、第１の方向と０度以上９０度未満の角度なす第２の方向に走査して、前記第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、第２の画素群を第２の罫線と判定する第２判定手段とを含む。
【００２３】
詳しくは、第２のしきい値は第１のしきい値よりも小さいことが好ましい。
また、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の端点に連結されているときに第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００２４】
または、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００２５】
または、第２判定手段は、第２の画素群が第１の罫線の１端点から、第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、第２の画素群を第２の罫線と判定することが好ましい。
【００２６】
なお、上述の第１判定手段は、特定色の画素で構成される第１の画素群が検出されると、その第１の画素群を第１の罫線と判定することがより好ましい。
【００２７】
本発明のさらに他の局面に従うと、罫線抽出プログラムは、画像処理装置における罫線抽出処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、画像データを得る画像データ取得ステップと、画像データを第１の方向に走査して、第１のしきい値以上の長さ連続する第１の画素群が検出されると、第１の画素群を第１の罫線と判定して抽出する第１抽出ステップと、第１の罫線から第２の方向に走査して、第１の罫線に連結された、第２のしきい値以上の長さ連続する第２の画素群が検出されると、第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出する第２抽出ステップとを実行させ、第２のしきい値は第１のしきい値よりも小さい。
【００２８】
詳しくは、第１の方向と第２の方向とは直角をなす方向であることが好ましい。
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２抽出ステップにおいては、第２の画素群が第１の罫線の端点に連結されているときに第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出することが好ましい。
【００２９】
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２抽出ステップにおいては、第２の画素群が第１の罫線の端点と第３の罫線の端点とに連結されているときに、第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出することが好ましい。
【００３０】
または、第１の方向と第２の方向とは０度以上９０度未満の角度なす方向であり、第２抽出ステップにおいては、第２の画素群が第１の罫線の１端点から、第１の罫線に対して線対称に連結される第３の画素群および第４の画素群からなるときに、第２の画素群を第２の罫線と判定して抽出することが好ましい。
【００３１】
さらに、罫線抽出プログラムは、第１の罫線から第３の方向に走査して、第１の罫線の１端点から第１の罫線に対して線対称に連結された、第３のしきい値以上の長さ連続する第３の画素群および第４の画素群が検出されると、第３の画素群および第４の画素群を第３の罫線および第４の罫線と判定して抽出する第３抽出ステップを前記コンピュータに実行させ、第３のしきい値は第２のしきい値よりも小さいことが好ましい。
【発明の効果】
【００３２】
本発明にかかる画像処理装置が上記構成であることによって、処理速度を確保しつつ、原稿画像から罫線を正確に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
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。
【００３４】
本実施の形態においては、本発明にかかる画像処理装置がＭＦＰ（Multi Function Peripherals）であるものとするが、本発明にかかる画像処理装置はＭＦＰに限定されず、画像データを取得する手段と、その画像データを処理する手段とを備える装置であれば他の装置であってもよく、たとえば一般的なパーソナルコンピュータやファクシミリ装置などであってもよい。
【００３５】
図１は、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０のハードウェア構成の具体例を示す図である。
【００３６】
図１を参照して、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０は、スキャン処理部１と、入力画像処理部２と、記憶部３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４と、ネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）部５と、出力画像処理部６と、エンジン部７と、モデム・ＮＣＵ（Network Control Unit）８と、操作部９とを含んで構成される。
【００３７】
操作部９は操作キーと表示部とを含んで構成され、ユーザＩ／Ｆとして機能して、ユーザからの宛先の入力、スキャン条件の選択、前述したコンパクトＰＤＦなどの画像ファイルフォーマットの選択、処理の開始／中断等の操作を受付ける。操作部９は、操作に基づいた操作信号を、ＣＰＵ４に対して出力する。
【００３８】
記憶部３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の電子メモリと、ハードディスク等の磁気メモリとを含んで構成され、プログラムや画像データを保持する。ＣＰＵ４は、記憶部３に記憶されるプログラムを実行し、操作部９から入力された操作信号に基づいて、必要な制御信号を各部に対して出力してＭＦＰ１０全体を制御する。なお、記憶部３は、ＣＰＵ４においてプログラムが実行される際の作業領域としても用いられる。
【００３９】
スキャン処理部１は、上記制御信号に従ってセットされた原稿をスキャンして読取り、入力画像処理部２に対して画像データを出力する。入力画像処理部２は、上記制御信号に従って、入力された画像データに対して色変換、色補正、解像度変換、領域判別等の処理を実行する。処理後のデータは記憶部３に保持される。
【００４０】
出力画像処理部６は、上記制御信号に従って記憶部３に保持される画像データを読出し、その画像に対してスクリーン制御、スムージング処理、ＰＷＭ（Pulse Wide Modulation）制御等を施し、処理後の画像データをエンジン部７に対して出力する。
【００４１】
エンジン部７は、上記制御信号に従って、出力画像処理部６から入力された画像データに基づいてトナー画像を生成し、トナー画像をセットされた印刷用紙に転写することで画像を印刷する。ここでＭＦＰ１０がカラー画像を出力するカラーＭＦＰである場合にはエンジン部７はイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４色のトナーを用いてトナー画像を生成する。
【００４２】
また、ＣＰＵ４は、記憶部３に記憶されるプログラムを実行し、記憶部３に保持される画像データに対して画像処理を施し、記憶部３、ネットワークＩ／Ｆ部５、またはモデム・ＮＣＵ８に対して出力する。
【００４３】
ネットワークＩ／Ｆ部５は、電子メール等を、ネットワークを介して他の装置に送信するためのＩ／Ｆであり、プロトコルの作成などを行なう。ネットワークＩ／Ｆ部５は、上記制御信号に従って、ＣＰＵ４から入力された画像データ、または記憶部３から読出した画像データを、ネットワークを介して他の装置に送信する。
【００４４】
モデム・ＮＣＵ８は、ファクシミリ送受信のための変復調、ファクシミリの通信プロトコルの生成などを行なって電話回線を介した通信を制御する。モデム・ＮＣＵ８は、上記制御信号に従って、ＣＰＵ４から入力された画像データ、または記憶部３から読出した画像データを、電話回線を介して他の装置に送信する。
【００４５】
図２は、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０において画像データの圧縮を行なってＰＤＦ（Portable Document Format）ファイルを作成するための機能構成の具体例を示すブロック図である。図２に示される各部は、主にＣＰＵ４が記憶部３に記憶されるプログラムを実行することによってＣＰＵ４に形成される機能であるが、いくつかの機能はたとえば入力画像処理部２などの他のハードウェア構成に形成されてもよい。
【００４６】
図２を参照して、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０においてＰＤＦファイルを作成するための機能は、画像データ取得部１０１と、前処理部１０３と、文字抽出部１０４と、領域判定部１０５と、文字統合部１０６と、可逆圧縮部１０７と、図／写真領域統合部１０８と、解像度変換部１０９と、非可逆圧縮部１１１と、ＰＤＦ化部１１３とを含んで構成される。
【００４７】
画像データ取得部１０１は、上記スキャン処理部１において生成された画像データを取得し、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ＢＭＰ（Bit Map）などのデータフォーマットで前処理部１０３に入力する。
【００４８】
前処置部１０３は、画像データ取得部１０１から入力された画像データに対して、領域判別のための前処理として、画像形式の変換、解像度変換、下地除去などの処理を施し、領域判定部１０５に入力する。
【００４９】
領域判定部１０５は、前処理部１０３から入力された画像データに対して二値化処理やラベリングなどを行ない、図や写真などの特徴が抽出された領域を図／写真領域、その特徴のない領域を文字領域と判定する。そしてその判定結果を文字抽出部１０４に入力する。
【００５０】
文字抽出部１０４は、領域判定部１０５から入力された判定結果を基に、図／写真領域および文字領域から文字（文字および罫線）部分を抽出する。その際、以降に説明する罫線抽出処理が施される。ここでは、文字部分と文字以外の写真や図形やグラフなどの背景部分とを分離し、各部分の色を算出する。抽出された文字部分および図／写真領域は、各々、文字統合部１０６および図／写真領域統合部１０８に入力される。
【００５１】
文字統合部１０６および図／写真領域統合部１０８は、各々、文字抽出部１０４から入力された文字部分および図／写真領域を同じレイヤ上に統合する。統合された図／写真領域を構成する画像データは解像度変換部１０９を経て非可逆圧縮部１１１に、文字部分を構成する画像データは解像度変換部１０９を経ることなく可逆圧縮部１０７に直接、各々入力される。
【００５２】
可逆圧縮部１０７は、領域判定部１０５から入力された文字部分を構成する画像データに対して、ＭＭＲ（Modified Modified-Read）圧縮方式のような可逆性の圧縮を行なう。また、非可逆圧縮部１１１は、解像度変換部１０９で低解像度化された図／写真領域を構成する画像データに対して、ＪＰＥＧ圧縮方式のような非可逆圧縮を行なう。可逆圧縮部１０７および非可逆圧縮部１１１において圧縮された文字部分を構成する画像データおよび図／写真領域を構成する画像データはＰＤＦ化部１１３に入力され、これらに基づいてＰＤＦファイルが作成される。
【００５３】
図３は、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０において画像データの圧縮を行なってＰＤＦファイルを作成する処理の流れを示すフローチャートである。図３のフローチャートに示される処理は、主にＣＰＵ４が記憶部３に記憶されるプログラムを実行して図２に示される各部を制御することで実現される処理である。すなわち、図３を参照して、本実施の形態にかかるＭＦＰ１０においては、まず画像データ取得部１０１において画像データが取得され（ステップＳ１）、取得された画像データに対して、前処理部１０３で前処理が施される（ステップＳ３）。
【００５４】
図４は、ステップＳ３で実行される前処理を示すフローチャートである。図４を参照して、前処理は、下地除去処理（ステップＳ１０１）、明度変換処理（ステップＳ１０３）、およびスムージング処理（ステップＳ１０５）を含む。
【００５５】
詳しくは、図４を参照して、ステップＳ１０１において、入力された画像データのコントラストを伸張する処理が施されて薄い下地色がとばされ、入力画像の色の傾向が整えられる。
【００５６】
次に、ステップＳ１０３において下地が除去された画像データの明度が算出され、明度画像が生成される。ここでは、入力された画像データがフルカラーの２４ｂｉｔの画像である場合、モノクロの８ｂｉｔの明度画像が生成される。
【００５７】
次に、ステップＳ１０５で、生成された明度画像に対してスムージング処理が施される。スムージング処理が施されることで明度画像からノイズが除去され、以降の判別の精度が向上する。
【００５８】
次に、領域判定部１０５においてテキスト領域および図／写真領域を判定する判別処理が実行される（ステップＳ５）。
【００５９】
図５は、ステップＳ５で実行される図／写真領域の判別処理を示すフローチャートである。図５を参照して、判別処理は、二値化処理（ステップＳ２０１）、ラベリング処理（ステップＳ２０３）、および図／写真特徴抽出処理（ステップＳ２０５）を含む。
【００６０】
詳しくは、図５を参照して、ステップＳ２０１で、前処理された画像データに対して二値化処理が施され、二値化画像が生成される。
【００６１】
次に、ステップＳ２０３で二値化画像に対してラベリング処理が施され、規定のしきい値と比較されることによって画像データから検出用の小領域であるブロックが検出される。
【００６２】
次に、ステップＳ２０５で、検出されたブロックが、そのブロック内の画像データの特性に応じてより詳細に分類され、そのブロックが図／写真領域中の写真の小領域であるか、図形の小領域であるか、グラフの小領域であるか、文字部分を含む小領域であるか、テキスト領域中の小領域である、いずれの特定も有しない領域であるか、などが判別される。
【００６３】
次に、文字抽出部１０４において文字抽出処理が実行される（ステップＳ７）。
図６は、ステップＳ７で実行される文字抽出処理を示すフローチャートである。図６を参照して、文字抽出処理は、文字エッジ抽出処理（ステップＳ３０１）、傾き検出処理（ステップＳ３０３）、罫線処理（ステップＳ３０５）、文字連結／判定処理（ステップＳ３０７）、網点除去／二値化処理（ステップＳ３０９）、および色算出処理（ステップＳ３１１）を含む。
【００６４】
詳しくは、図６を参照して、ステップＳ３０１において、スムージング処理された明度画像からエッジが抽出され、エッジ画像が生成される。このようにエッジ画像が生成されることで、明度の高い領域の文字や反転文字が検出されやすくなる。
【００６５】
次に、ステップＳ３０３において、エッジ画像の傾きが検出され、エッジ画像の傾きが補正される。このように画像の傾きが補正されることで、罫線抽出の精度を高めることができる。
【００６６】
次に、ステップＳ３０５において、生成されたエッジ画像から罫線が抽出され、文字判定を行なうために罫線が除去される。
【００６７】
次に、ステップＳ３０７においては、文字を構成する特定色の画素（ここでは黒画素とする）が膨張され近傍の画素が連結される。そして、文字が連結されて得られた矩形領域ごとに、短辺の長さ、短辺と長辺との長さの比率、および矩形領域内に存在する黒画素の割合などの条件に基づいて、その矩形領域が文字部分であるか否かを判定する文字判定が行なわれる。ここでの文字判定処理は一般的な文字判定処理であって、本発明において限定されない。なお、ステップＳ３０７での文字判定処理は、処理対象の領域が上記ステップＳ５においてテキスト領域と判別された領域と図／写真領域と判別された領域とによって異なる方法でなされてもよい。
【００６８】
次に、ステップＳ３０９において、上記ステップＳ３０７の文字判定処理によって文字部分と判定された矩形領域から網点を除去する処理が実行される。ここで網点除去処理が実行されることで、文字の背景に含まれる網点が除去され、網点が文字として二値化されることが防がれる。さらに、網点が除去された文字部分である矩形領域に対して二値化処理が実行され、各矩形領域内で文字と背景とが分離される。このように文字部分が二値化されることで、画像データのサイズを小さくすることができる。
【００６９】
次に、ステップＳ３１１において、文字部分および背景に対応する元画像の色データ（ＲＧＢデータ）が参照されて、文字および背景の色が決定される。
【００７０】
次に、文字統合部１０６および図／写真領域統合部１０８において、ステップＳ７で抽出された文字およびステップＳ５で判定された図／写真領域が各々同じレイヤ上に統合される（ステップＳ９）。
【００７１】
図７は、ステップＳ９で実行される領域統合処理を示すフローチャートである。図７を参照して、領域統合処理は、文字統合処理（ステップＳ４０１）と図／写真領域統合処理（ステップＳ４０３）とを含む。
【００７２】
詳しくは、図７を参照して、ステップＳ４０１において、上記ステップＳ７での文字抽出処理の結果文字部分と判定された、隣合う２つの矩形領域の間隔が所定の間隔以下であり、それらの矩形領域に割当てられた色の差が所定値以下である場合、これらの矩形領域が統合される。同様に、図／写真領域に含まれるブロックについても所定条件が満たされると統合される。このようにすることで文字部分である矩形領域の数および図／写真領域に含まれる処理対象のレイヤの数を減らすことができ、作成されるＰＤＦデータのサイズを小さくすることができる。また、作成処理の速度を早めることができる。
【００７３】
そして、ＰＤＦ化部１１３において、以上の処理で得られた画像データを用いてＰＤＦ化処理が実行されることで（ステップＳ１１）、その画像データが圧縮されてＰＤＦファイルが作成される。すなわち、ステップＳ１１では、ステップＳ９で統合された文字部分を構成する画像データについては、解像度を低下させずに可逆圧縮部１０７でＭＭＲ圧縮方式のような可逆圧縮処理が施される。また、統合された図／写真領域を構成する画像データについては、解像度変換部１０９で解像度を低下させるように解像度変換された後に非可逆圧縮部１１１でＪＰＥＧ圧縮方式のような非可逆圧縮処理が施される。
【００７４】
なお、上記ステップＳ１１でのＰＤＦ化処理については、上述したような、いわゆるコンパクトＰＤＦファイルを作成する一般的な処理が採用され、本発明において限定される処理ではない。
【００７５】
本発明の特徴とする、上記ステップＳ３０５における罫線抽出処理について、以下に具体例として第１〜第４の罫線抽出処理を挙げて説明する。
【００７６】
［第１の罫線抽出処理］
図８は、上記ステップＳ３０５における罫線抽出処理として、第１の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図９（Ａ）〜図９（Ｅ）は、処理対象の画像が先に図１８に示された原稿画像である場合の、第１の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。図９（Ａ）〜図９（Ｅ）において抽出された黒画素の連続は太線で示されている。
【００７７】
図８を参照して、始めに、処理対象を第１の走査方向として主走査方向（たとえばｘ方向）に、ある行について走査する（ステップＳ５０１）。その結果、その行に、罫線を構成する特定色の画素（ここでは黒画素とする）が連続して存在することが検出された場合（ステップＳ５０３でＹＥＳ）、その連続する黒画素群を連結し、黒画素のｘ方向ラインとする（ステップＳ５０５）。その黒画素のｘ方向ラインの長さが第１のしきい値以上の長さである場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、その黒画素のｘ方向ラインを罫線であると判定し、消去する（ステップＳ５０９）。
【００７８】
なお、上記第１のしきい値は通常の罫線判定に用いられている値であり、一般に用いられる大きさの文字の横幅よりも長めであることが好ましく、２〜３ｃｍ程度の値が好ましい。
【００７９】
上記ステップＳ５０１〜Ｓ５０９の処理が実行されることで、原稿画像の主走査方向の罫線が抽出される。処理対象の画像が図１８に示された原稿画像である場合のここまでの処理結果は図９（Ａ）で表わされ、ライン５０１が罫線と判定される。
【００８０】
次に、ステップＳ５０９で罫線と判定された黒画素のｘ方向ラインを走査して、第２の走査方向として副走査方向（たとえばｙ方向）に黒画素が連結されているか否かを探索する。該当する黒画素が検出された場合（ステップＳ５１１でＹＥＳ）、その位置で副走査方向に走査してその黒画素に連続する黒画素を連結し、黒画素のｙ方向ラインとする（ステップＳ５１３）。その黒画素のｙ方向ラインの長さが第２のしきい値以上の長さである場合（ステップＳ５１５でＹＥＳ）、その黒画素のｙ方向ラインを罫線であると判定して、消去し（ステップＳ５１７）、処理をステップＳ５１１に戻す。
【００８１】
ここでの第２のしきい値は上記第１のしきい値よりも小さい値であり、具体的には５ｍｍ程度の値が好ましい。
【００８２】
上記ステップＳ５１１〜Ｓ５１７の処理が実行されることで、原稿画像の主走査方向の罫線に接続されている副走査方向の罫線が抽出される。処理対象の画像が図１８に示された原稿画像である場合のここまでの処理結果は図９（Ｂ）で表わされて、罫線と判定されたライン５０１に接続されたｙ方向ラインであるライン５０３を追跡し、罫線と判定される。
【００８３】
ｘ方向のその行に黒画素が存在しない場合または以上の処理が終了してこれ以上黒画素が存在しない場合（ステップＳ５０３でＮＯ）、黒画素のｘ方向ラインの長さが第１のしきい値に達しない場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、黒画素のｘ方向ラインにｙ方向に黒画素が連結されていない場合または以上の処理が終了して黒画素のｘ方向ラインにｙ方向に連結されている黒画素がすべて検出された場合（ステップＳ５１１でＮＯ）、または黒画素のｙ方向ラインの長さが第２のしきい値に達しない場合には（ステップＳ５１５でＮＯ）、その行に関する処理を終了し、次の行を走査するために処理をステップＳ５０１に戻す。すなわち、処理対象の画像が図１８に示された原稿画像である場合、図９（Ｃ）に示されるように、ｘ方向の走査を繰返して、次のｘ方向ラインであるライン５０５を追跡し、罫線と判定する。
【００８４】
以上の処理を、処理対象の画像に含まれるすべての行について繰返す。なお、このとき、すでに走査された画素については走査を行なわないようにする。図１８に示された原稿画像について以上の処理が行なわれることで、図９（Ｄ）に示されるライン５０１〜５１１が罫線と判定される。なお、ライン５１３はｘ方向のいずれの罫線にも接続されていないため、ここまでの処理では罫線ではないと判定される。
【００８５】
処理対象の画像に含まれるすべての行について処理が終了し、以降の処理が始めてである場合（ステップＳ５１９でＹＥＳ、かつステップＳ５２１でＮＯ）、主走査方向と副走査方向とを入替えて再度上述の処理を行なうために、処理対象の画像を９０度回転させる（ステップＳ５２３）。ここでは、図１８に示される原稿画像は、図９（Ｅ）に示されるように回転され、同様の処理が施される。なお、このときライン５１３が上記第１のしきい値以上の長さである場合には、ステップＳ５２３で９０度回転した後のステップＳ５０９において罫線と判定される。
【００８６】
なお、上記罫線抽出処理において、第１の走査方向としてｘ方向、第２の走査方向としてｙ方向が具体的に挙げられているが、その他の任意の方向であってもよい。また、その方向には、上記傾き検出の結果が反映されていてもよい。
【００８７】
以上の第１の罫線抽出処理が行なわれることで、原稿画像中の、主走査方向および副走査方向に第１のしきい値の長さ以上に連続した黒画素群は罫線と判定される。また、罫線と判定された連続する黒画素群に垂直に接続された、上記第１のしきい値の長さよりも短い第２のしきい値の長さ以上に連続した黒画素群もまた罫線と判定される。このように、第１の罫線抽出処理は、他の罫線に連結していることに注目して、罫線判定に用いるしきい値を第１のしきい値からそれよりも小さい第２のしきい値に変更して罫線に垂直に接続された罫線を抽出するものである。そのため、第１の罫線抽出処理を採用すると、短い罫線であっても正確に抽出することができる。
【００８８】
また、第１の罫線抽出処理は、このように短い長さで連続する黒画素群であって、他の罫線に垂直に接続されている黒画素群、つまり罫線である可能性が高い黒画素郡を罫線と判定するものである。そのため、第１の罫線抽出処理を採用すると、文字を罫線と誤判定することが少なくなる。
【００８９】
さらに、第１の罫線抽出処理は、上述のように条件に応じて用いるしきい値を変更しながら、罫線である可能性の高い黒画素群を抽出するものである。そのため、第１の罫線抽出処理を採用すると、従来の罫線抽出処理にみられる、文字を含んだ罫線候補の中からさらなるしきい値を用いて罫線を抽出する処理が不要となり、処理量を少なくすることができ、処理速度を早めることができる。
【００９０】
［第２の罫線抽出処理］
図１０は、上記ステップＳ３０５における罫線抽出処理として、第２の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１１（Ａ）〜（Ｃ）は第２の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。第２の罫線抽出処理は、「主走査方向および／または副走査方向の罫線の端点に連結された斜め方向のラインは斜め罫線であることが多い」という特徴を利用して斜め罫線を抽出する処理である。
【００９１】
第２の罫線抽出処理では、第１の罫線抽出処理に加えて、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５の処理が実行される。詳しくは、図１０を参照して、上記ステップＳ５０１〜Ｓ５１７の処理が実行されて主走査方向の罫線および副走査方向の罫線が判定されると、さらに、ステップＳ５０９で主走査方向の罫線と判定された黒画素のｘ方向ラインを走査して、その端点から斜め方向に黒画素が連結されているか否かを探索する。ここで探索される黒画素は、上記黒画素のｘ方向ラインに対して角度をもって連結された黒画素であればよいが、より好ましくは、０度以上９０度未満の角度をもって連結された黒画素である。該当する黒画素が検出された場合（ステップＳ６０１でＹＥＳ）、その位置から検出された角度に走査してその黒画素に連続する黒画素を連結し、黒画素の斜め方向ラインとする（ステップＳ６０３）。その黒画素の斜め方向ラインの長さが第２のしきい値以上の長さである場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）、その黒画素の斜め方向ラインを罫線であると判定して、消去し（ステップＳ６０７）、処理をステップＳ５１１に戻す。
【００９２】
処理対象の原稿画像が図１１（Ａ）に示される画像である場合、図１１（Ａ）に示されるように上記ステップＳ５０１〜Ｓ５０９でライン６０１が主走査方向の罫線と判定され、上記ステップＳ６０１では、図１１（Ｂ）に示されるように、罫線と判定されたライン６０１の端点から斜め方向に連結された斜めライン６０３が追跡され、罫線と判定される。
【００９３】
黒画素のｘ方向ラインの端点に斜め方向に黒画素が連結されていない場合またはもう一方の端点に斜め方向に黒画素が連結されていない場合（ステップＳ６０１でＮＯ）、または黒画素の斜め方向ラインの長さが第２のしきい値に達しない場合にも（ステップＳ６０５でＮＯ）、その行に関する処理を終了し、次の行を走査するために処理をステップＳ５０１に戻す。また、処理対象の画像に含まれるすべての行について処理が終了すると（ステップＳ５１９でＹＥＳ）、第１の罫線抽出処理と同様に処理対象の画像を９０度回転させ、同様の処理を繰返す（ステップＳ５２３）。
【００９４】
以上の第２の罫線抽出処理が行なわれることで、さらに、原稿画像中の、主走査方向および／または副走査方向の罫線の端点に斜め方向に連結された、上記第２のしきい値の長さ以上に連続した黒画素群が、斜め罫線と判定される。そのため、第２の罫線抽出処理を採用すると、誤判定を少なくして斜め罫線を抽出することができる。
【００９５】
［第３の罫線抽出処理］
図１２は、上記ステップＳ３０５における罫線抽出処理として、第３の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１３は第３の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。第３の罫線抽出処理は、「表枠の対角を結ぶラインは斜め罫線であることが多い」という特徴を利用して斜め罫線を抽出する処理である。
【００９６】
第３の罫線抽出処理では、第２の罫線抽出処理に加えて、ステップＳ７０１の処理が実行される。詳しくは、図１２を参照して、上記ステップＳ５０１〜Ｓ６０５の処理が実行されて主走査方向の罫線および副走査方向の罫線が判定され、抽出された、黒画素のｘ方向ラインに連結された黒画素の斜め方向ラインが第２のしきい値以上の長さであることが検出されると、その黒画素の斜め方向ラインを追跡していずれか他の罫線の端点に連結されている場合（ステップＳ７０１でＹＥＳ）、その黒画素の斜め方向ラインを罫線であると判定して、消去し（ステップＳ６０７）、処理をステップＳ５１１に戻す。
【００９７】
なお、上記ステップＳ６０７では、「いずれか他の罫線の端点」に換えて、「罫線と罫線との交点」に連結されていることが検出されたときに、その黒画素の斜め方向ラインを罫線であると判定してもよい。
【００９８】
処理対象の原稿画像が先に図１１（Ａ）に示された画像である場合、第２の罫線抽出処理では斜め罫線とされたライン６０３は第３の罫線抽出処理では罫線として抽出されず、罫線と判定されるライン６１３の端点とライン６１５の端点とに斜め方向に連結された２つの斜めライン６１７，６１９が各々追跡されて、罫線と判定される。また、ライン６０７，６０９，６１１は両端または一端が罫線と判定されたラインの端点に連結されていないために、第３の罫線抽出処理では罫線と判定されない。
【００９９】
以上の第３の罫線抽出処理が行なわれることで、さらに、原稿画像中の、主走査方向および／または副走査方向の罫線の端点と他の罫線の端点とに斜め方向に連結された、上記第２のしきい値の長さ以上に連続した黒画素群、すなわち表のような枠の対角を結ぶ線が、斜め罫線と判定される。そのため、第３の罫線抽出処理を採用すると、より正確に斜め罫線を抽出することができる。
【０１００】
［第４の罫線抽出処理］
図１４は、上記ステップＳ３０５における罫線抽出処理として、第４の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１５（Ａ），（Ｂ）は第４の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。第４の罫線抽出処理は、「矢印の先端にある２本の斜め方向のラインは中心線に対して対称の方向に伸びている」という特徴を利用して矢印選択になる斜め罫線を抽出する処理である。
【０１０１】
第４の罫線抽出処理では、第２の罫線抽出処理に加えて、ステップＳ８０１，Ｓ８０３の処理が実行される。詳しくは、図１４を参照して、上記ステップＳ５０１〜Ｓ６０３の処理が実行されて主走査方向の罫線および副走査方向の罫線が判定され、黒画素のｘ方向ラインに黒画素の斜め方向ラインが連結していることが検出され、その斜め方向ラインが、その位置に連結された他の斜め方向ラインとそのｘ方向ラインに対して線対称に連結されていることが検出されると（ステップＳ８０１でＹＥＳ）、それらのラインを追跡し、その長さがいずれも第３のしきい値以上の同じ長さである場合（ステップＳ８０３でＹＥＳ）、それらの黒画素の斜め方向ラインを罫線であると判定して、消去し（ステップＳ６０７）、処理をステップＳ５１１に戻す。
【０１０２】
ここでの第３のしきい値は上記第２のしきい値と同程度の値であってもよいし、より好ましくは上記第２のしきい値よりも小さい値である。具体的には３ｍｍ程度の値が好ましい。
【０１０３】
処理対象の原稿画像が先に図１１（Ａ）に示された画像である場合、図１５（Ａ）に示されるように、罫線と判定されたライン６２１に斜め方向ライン６０７が連結し、ライン６０７がその位置に連結された他の斜め方向ライン６０９とライン６２１に対して線対称に連結されていることが検出されるとライン６０７を追跡する。さらに、ライン６０９も追跡し、図１５（Ｂ）に示されるように、それらが罫線と判定される。
【０１０４】
以上の第４の罫線抽出処理が行なわれることで、さらに、原稿画像中の、主走査方向および／または副走査方向の罫線の端点から、その罫線に対して線対称に同じ角度の方向に連結された、上記第３のしきい値の長さ以上に連続した２つの黒画素群が、斜め罫線と判定される。そのため、第４の罫線抽出処理を採用すると、矢印先端にある斜め罫線を、長さが短い場合であっても正確に抽出することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態にかかる罫線抽出処理は上記第１〜第４の罫線抽出処理に限定されず、その他の方法が採用された処理であってもよいし、これらのうちの２つまたは２以上の方法が採用された処理であってもよい。
【０１０６】
また、上記第２〜第４の罫線抽出処理においては、第１の罫線処理に含まれるステップＳ５０１〜Ｓ５１７の処理が実行されて主走査方向の罫線および副走査方向の罫線が判定された後に斜め罫線が判定されるものとされているが、ステップＳ５０１〜Ｓ５０９が実行されて主走査方向の罫線が判定された後に上記ステップＳ５１１〜Ｓ５１７がスキップされ、副走査方向の罫線を判定せずに、斜め罫線が判定されてもよい。
【０１０７】
さらに、上記ＭＦＰ１０で画像データの圧縮を行なってＰＤＦファイルを作成する際に行なわれる罫線抽出処理で採用されている罫線抽出方法を、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（Compact Disk-Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）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。
【０１０８】
なお、本発明にかかる罫線抽出プログラムは、コンピュータのオペレーションシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して情報管理処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して情報管理処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかる罫線抽出プログラムに含まれ得る。
【０１０９】
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。
【０１１０】
図１６は、上記プログラムを用いてＰＤＦファイルを作成するシステムの構成の具体例として、第１の構成を示す図である。図１６を参照して、第１の構成は、有線または無線のネットワークを介して接続されたＭＦＰなどの画像データ取得装置と、上記プログラムである文書管理アプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと称する）とを含む構成である。第１の構成であるシステムにおいては、ＰＣは文書管理アプリケーションにしたがって、ＭＦＰからメールに添付されるなどして送信された画像データから、上述の罫線抽出処理を含むＰＤＦ作成処理を実行してＰＤＦファイルを作成する。上記プログラムが第１の構成のシステムで用いることで、ＰＣを操作するユーザは、ＭＦＰから送信された画像データの中から目的に合わせてＰＤＦ化する画像データを選択することができる。
【０１１１】
また、図１７は、上記プログラムを用いてＰＤＦファイルを作成するシステムの構成の具体例として、第２の構成を示す図である。図１７を参照して、第２の構成は、有線または無線のネットワークで、上記プログラムである文書管理アプリケーションがインストールされた、メールサーバ等のサーバを介して接続されたＭＦＰなどの画像データ取得装置と、ＰＣとを含む構成である。第２の構成であるシステムにおいては、サーバは文書管理アプリケーションにしたがって、ＭＦＰから取得した画像データから、上述の罫線抽出処理を含むＰＤＦ作成処理を実行してＰＤＦファイルを作成する。そして、ＰＣに対してＰＤＦ化された画像データを送信する。上記プログラムが第２の構成のシステムで用いることで、サーバに接続されたＰＣを操作するユーザは、サーバより、ＰＤＦ化されてサイズダウンされた画像データを取得することができる。
【０１１２】
なお、上記第１の構成および第２の構成は、本発明にかかる罫線抽出プログラムおよび／または罫線抽出プログラムを含むプログラムが用いられる具体的な形態であり、その他の構成において用いられてもよい。
【０１１３】
なお、本実施の形態ではＰＤＦファイルを作成する前の画像処理としての罫線抽出処理に適用した場合を示しているが、本発明はこれに限定されることなく、たとえばＯＣＲ（Optical Character Reader）のような文字認識処理の前処理として文字を誤認識しないように罫線を抽出・消去する処理にも適用できる。
【０１１４】
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】
【０１１５】
【図１】ＭＦＰ１０のハードウェア構成の具体例を示す図である。
【図２】ＭＦＰ１０において画像データの圧縮を行なってＰＤＦファイルを作成するための機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図３】ＭＦＰ１０において画像データの圧縮を行なってＰＤＦファイルを作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】ステップＳ３で実行される前処理を示すフローチャートである。
【図５】ステップＳ５で実行される図／写真領域の判別処理を示すフローチャートである。
【図６】ステップＳ７で実行される文字抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】ステップＳ９で実行される領域統合処理を示すフローチャートである。
【図８】ステップＳ３０５で実行される、第１の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第１の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。
【図１０】ステップＳ３０５で実行される、第２の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第２の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。
【図１２】ステップＳ３０５で実行される、第３の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】第３の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。
【図１４】ステップＳ３０５で実行される、第４の罫線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】第４の罫線抽出処理の流れを具体的に説明する図である。
【図１６】罫線抽出プログラムを用いてＰＤＦファイルを作成するシステムの第１の構成を示す図である。
【図１７】罫線抽出プログラムを用いてＰＤＦファイルを作成するシステムの第２の構成を示す図である。
【図１８】原稿画像の具体例を示す図である。
【図１９】罫線抽出を行なわずに文字判定を行なった結果の具体例を示す図である。
【図２０】罫線抽出を行なって文字判定を行なう処理を説明する図である。
【図２１】罫線抽出を行なって文字判定を行なった結果の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１６】
１  スキャン処理部、２  入力画像処理部、３  記憶部、４  ＣＰＵ、５  ネットワークＩ／Ｆ部、６  出力画像処理部、７  エンジン部、８  モデム・ＮＣＵ、９  操作部、１０  ＭＦＰ、１０１  画像データ取得部、１０３  前処理部、１０４  文字抽出部、１０５  領域判別部、１０６  文字統合部、１０７  可逆圧縮部、１０８  図／写真領域統合部、１０９  解像度変換部、１１１  非可逆圧縮部、１１３  ＰＤＦ化部、５０１，５０５，５０７，５０９，５１１，５１３，６０１，６０３，６０７，６０９，６１１，６１３，６１５，５１７，６１９，６２１  ライン。
【図１】
2007193446.tif 000003
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2007193446.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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