(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像の一部をパターンとして切り出し、切り出したパターンと登録される部品とのパターンマッチングを行い、マッチした場合は、その切り出されたパターンをマッチした部品で代表し、マッチしない場合は、その切り出されたパターンを新たな部品として登録し、切り出した各パターンを部品情報と位置情報とで記述して圧縮を行う圧縮画像を修正するときに用いる圧縮画像の修正装置において、
復号画像の部品と、それに対応する原画像のパターンとを比較して差分を求め、差分が所定の閾値以上である場合は、差分が減少するようにパターンまたは部品を膨張または収縮させて再び比較し、差分が閾値以上である場合に復号画像の部品がエラーであると判断する手段を有し、
エラー部品と正解部品とが選択された場合、エラー部品と正解部品との差分を求め、差分が大なる領域を注目領域として抽出し、復号画像に同じエラー部品を使用している全ての原画像のパターンを抽出し、前記注目領域における差分の大きさの順に並び替えて表示させる手段を有することを特徴とする圧縮画像の修正装置。
【請求項２】
エラーであると判別された部品に対し、エラー部品に類似し、正解部品の候補となる候補部品を表示させる手段を有することを特徴とする請求項１記載の圧縮画像の修正装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、圧縮効率を高めた圧縮画像の復号画像に対して、エラーの修正を行う圧縮画像の修正装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、産業の中心は、その発展過程の中でハードウエア産業からソフトウエア産業へと移行を遂げ、さらに２１世紀はコンテンツ産業へ移行すると予測される。そして、コンテンツ産業の最も近いターゲットは、近年国内外で注目を集めている電子書籍であり、その中でも、画像処理技術を応用してローコストで作成可能な画像ベースの電子書籍が有力視されている。特に日本国内では、売上で全紙書籍の約半数を占める「漫画」が対象となるため、画像ベースの電子書籍がその中心になると予想される。
【０００３】
画像ベース電子書籍は、既存の校正済み紙書籍を基に、スキャナ入力→各種画像処理→人手による修正／編集→コンテンツ出力、までの作成過程のほとんどが自動化でき、極めてローコストにコンテンツが作成できる利点を有するが、テキスト（文字コード）ベース電子書籍に対してデータ量が大きくなる欠点がある。ここで、テキストベースと画像ベースとのデータ量の比較を表１に記す。これは文庫本小説の１ページを対象とし、文字数を８００文字、画像データのサイズをＸＧＡ（１０２４×７６８）２５６階調、画像データの圧縮方式をＪＰＥＧ（Ｑパラメータは７５）とした場合の比較である。
【０００４】
【表１】
0004084535.tif 000002
【０００５】
ただし、テキストページにおいて、フォントデータ自体の容量は無視できる場合であっても、レイアウトやフォントを忠実に実現するためには、（なぜなら、フォントデータはハードウエアに搭載済みの場合が多く、特殊なケース以外はフォントデータの埋め込みは不要であるため）、フォント参照情報やレイアウト情報を付与する必要があり、この場合は１ページあたりで数ＫＢ〜１０ＫＢのデータ量が増加する。しかしそれでも、画像ベースに比較すると１桁は下回ることになる。
【０００６】
このデータ量の多さを解決する従来技術として、特開平８−３０７９４号公報記載の画像圧縮方法で開示されている部品画像圧縮方式がある。
【０００７】
この従来例を簡単に説明すると、ある規則（従来例では黒画素連結領域）に従い、原画像の一部をパターンとして切り出しを行い、これを登録される部品（テンプレート）とマッチングし、マッチした場合は、その切り出されたパターンをマッチした部品で代表し、マッチしない場合は、その切り出されたパターンを新たな部品として登録し、各パターンを部品情報と位置情報とで記述するものである。つまり、従来技術は、自動的に抽出した部品で画像データを記述する方式である。
【０００８】
書籍では多数の画像が存在するが、各文字パターンは単一または数種類のフォントで構成されている。このような場合、従来技術では、全てのページの画像から自動的に各文字パターンをフォントデータとして抽出し、１つのフォントデータに１つのコードを対応付けて登録し、各ページの画像をコードと位置情報で記述する。したがって、従来技術が理想的に機能した場合、文字パターンデータ（＝フォントデータ：部品データ）と、それを参照するためのパターン情報（＝文字コード）と、位置情報が抽出されることになる。この場合のデータ量は、フォントデータも含めたテキストベースのデータ量と等しくなる。
【０００９】
したがって、画像ベースの電子書籍の圧縮方式としては、データ量を小さくするために、従来技術のような部品画像による圧縮方式の利用が有力視されている。
【００１０】
しかしながら従来技術では、パターンと部品とのマッチングにおいて誤判定によるパターンエラーが発生する。これは、文字認識に置き換えて考えると、「犬」→「大」や「人」→「入」などの類似文字の誤認識に相当する。
【００１１】
この原理について図を元に説明する。
元来は同じパターン（字形）で印字されている同一パターン（文字）でも、▲１▼ページ単位での印字品質の微小なばらつき、▲２▼スキャナなどによる画像入力時の微小な揺らぎ、▲３▼ページ毎の微妙な傾き、▲４▼特徴ベクトル変換時における量子化誤差などを原因とし、パターン空間上ではある程度の範囲に散らばって分布している。ここで、特徴空間とは、パターンマッチングで使用される特徴ベクトルにより張られる多次元空間であり、その次元数は採用する特徴に依存する。最も単純な特徴ベクトルの例としては、図１４に示されるメッシュ特徴がある。これはパターンの縦をＭ個、横をＮ個に分け、Ｍ×Ｎ個のメッシュに分割し、各メッシュ内の黒画素（あるいは濃淡値）の合計値を特徴ベクトルとするものである。この場合、特徴空間の次元数はＭ×Ｎ次元となる。
【００１２】
図１５は、ある２つの異種でかつ類似パターンの特徴空間上での分布を、便宜上２次元平面に示した図である。異種パターンは○と△で示され、○を文字の「犬」、△を「大」と考えると理解が容易である。このように、上記▲１▼〜▲４▼に挙げた種々の問題により、特徴空間上では、同一パターンであってもある程度の範囲に散らばって分布している。また、非常に大量の同一パターンが存在する場合は、その分布は正規分布すると予想されるが、少ないパターン数では、必ずしも正規分布するとは限らない。さらに、異種の類似パターンは図１５のようにお互いが空間上の近傍に存在する。
【００１３】
従来技術は画像の圧縮方式であるため、理想とするところは複数の同一パターン（文字で言えば同じ文字）を１つだけのテンプレートで表現することである。元々は同じ字形で印字されたパターンであるため、同一パターンの判定は容易であると考えやすいが、実際は、上述のように特徴空間での散らばりがあるため、同一パターンのマッチング判定には、ある程度幅を持たせた閾値を用いて行う必要がある。なお、この閾値ならびに大小判定は、採用するマッチング方式に依存しており、たとえば類似度方式ならば、閾値よりも大きい値をとるものをマッチしたと判定し、たとえばユークリッド距離方式では、閾値よりも小さい値をとるものをマッチしたと判定する。
【００１４】
図１６は、図１５に対してユークリッド距離方式で閾値を小さくして判定した場合の同一パターン判定例である。閾値距離は破線円で示されており、テンプレートであると判定されたパターンには●が付与されている。また、○パターンＰ１が○テンプレートＲ１で、○Ｐ２が○Ｒ２で、△Ｐ３が△Ｒ３で代表されている。
【００１５】
この例では、誤判定（異種パターンを同一パターンとして判定）は存在しないが、テンプレートと判定された個数が多く（２１個のパターンから１８個のテンプレートが作成）、従来技術の目的である圧縮率は低下する。
【００１６】
したがって、部品画像圧縮方式では、誤判定が発生しにくい程度に大きくした閾値を採用することにより、可能な限りテンプレート数を削減し、圧縮率を向上させる方策がなされている。
【００１７】
図１７は、同じく図１５に対して、図１６よりも閾値を大きくした場合の判定例である。破線円や●の意味は図１６と同様である。この例では、２１個のパターンから５個のテンプレートが生成されており、図１６に比べて圧縮率は向上する。しかし、閾値を大きくしたため、△パターンＰ４が○テンプレートＲ４で代表される誤判定が生じている。もし○が文字「大」で、△が文字「犬」ならば、このテンプレートを使用して圧縮し、それを復号した画像では、１つの「犬」が「大」のパターンに置き換わってしまう。
【００１８】
このように、圧縮率を高めた部品画像圧縮では、類似異種パターン間でパターンエラーが発生する可能性があり、この修正に多大な工数をかけた場合、画像ベース電子書籍の利点であるローコストの電子化を実現することができない。
【００１９】
したがって、画像ベースの電子書籍に部品画像圧縮を適用し、かつ画像ベースの利点であるローコストの電子化を実現するためには、このパターンエラーを高効率で修正する技術が必要となる。
【００２０】
このパターンエラーを高効率で修正するためには、以下の２つの技術が重要である。
【００２１】
１つは、エラーの発見を漏れなく、かつ最小数で操作者に提示する技術であり、もう１つは、発見したエラーに対する修正操作において、別個所の同じエラーを一括して修正する技術である。
【００２２】
部品画像圧縮がまだ実用化されていない現在においては、部品画像圧縮を対象とした上記修正方式は提案されていないが、最も近い先行類似技術としては、文字認識における修正方式が該当する。そして、この従来技術として、特開平７−２１３０３号公報記載の文字認識装置がある。この従来技術は、第１候補の距離、または第１候補と第２候補の距離差、または誤認識頻度が高い文字などのルールに基づきエラー文字を判定し、かつエラー文字に類似する他の文字を検索し、エラー文字と類似文字の全てを表示し、操作者が正解文字コードや修正対象文字の選定を行い（なぜなら、エラー文字に類似する全ての文字を選んでいるため、必ずしも全てが誤認識とは限らないため）、一括して正解コードに修正する方式である。
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術では、エラー判定に漏れが生じたり、正解文字をエラーと判定してしまう問題点を有する。これは、第１候補の距離、または第１候補と第２候補の距離差、または誤認識頻度が高い文字を基にエラー文字を判定しているためであり、たとえば、類似の異種パターン間でのエラーを漏れなく判定するためにはエラー判定の閾値をきつめに設定する必要があり、その結果、ほとんどの文字がエラーと判定されてしまう。逆に閾値を緩めた場合には、エラー判定に漏れが生じてしまう。
【００２４】
また、数百ページ（数十万文字）で構成される書籍を対象とし、かつエラー対象が出現頻度の高い文字である場合、従来技術では、その類似パターンが大量に表示され、効率よくこれらの確認ができない問題点を有する。つまり、従来技術は、数枚〜数十枚までを対象とした方式であり、書籍などの大量データを扱える技術とはなっていない。
【００２５】
また、部品画像圧縮の結果は文字認識のようなコード情報ではないため、従来技術のような誤認識頻度が高い文字を予め設定するなどのルールを適用することはできない。
【００２６】
本発明の目的は、圧縮効率を高めた圧縮画像の復号画像に対して、エラーの修正を高効率で行うことができる圧縮画像の修正装置を提供することである。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、原画像の一部をパターンとして切り出し、切り出したパターンと登録される部品とのパターンマッチングを行い、マッチした場合は、その切り出されたパターンをマッチした部品で代表し、マッチしない場合は、その切り出されたパターンを新たな部品として登録し、切り出した各パターンを部品情報と位置情報とで記述して圧縮を行う圧縮画像を修正するときに用いる圧縮画像の修正装置において、
復号画像の部品と、それに対応する原画像のパターンとを比較して差分を求め、差分が所定の閾値以上である場合は、差分が減少するようにパターンまたは部品を膨張または収縮させて再び比較し、差分が閾値以上である場合に復号画像の部品がエラーであると判断する手段を有し、
エラー部品と正解部品とが選択された場合、エラー部品と正解部品との差分を求め、差分が大なる領域を注目領域として抽出し、復号画像に同じエラー部品を使用している全ての原画像のパターンを抽出し、前記注目領域における差分の大きさの順に並び替えて表示させる手段を有することを特徴とする圧縮画像の修正装置である。
【００２８】
本発明に従えば、復号画像の部品と、それに対応する原画像のパターンとを比較して差分を求め、パターンまたは部品を膨張または収縮させて再び比較し、差分が閾値以上である場合に復号画像の部品がエラーであると判断するので、微少なずれであればエラーとならず、修正箇所を少なくして効率よく復号画像の修正を行うことができる。
また、一つのエラー部品を修正すると、復号画像に同じエラー部品を使用している全ての原画像のパターンを抽出し、エラーの可能性が高い順に並び替えて表示されるので、圧縮画像に含まれる全てのエラーを一括で修正することができる。
【００２９】
また本発明は、エラーであると判別された部品に対し、エラー部品に類似し、正解部品の候補となる候補部品を表示させる手段を有することを特徴とする。
【００３０】
本発明に従えば、エラー部品に類似し、正解部品の候補となる候補部品が表示されるので、容易にエラー部品の修正を行うことができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態である圧縮画像修正装置（以下では単に「修正装置」とも言う）１の構成を示すブロック図である。
【００３４】
本発明は、すべての制御や演算処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）２、各種作業バッファを格納するためのワークメモリ３、部品画像圧縮ファイル情報を格納するための部品画像メモリ４、原画像ファイルおよび部品画像圧縮ファイルが格納されている外部記憶装置５、操作者へ各種表示を行うためのＣＲＴ６、操作者の指示内容を入力するためのマウス７、およびキーボード８、そしてデータバス９で構成される。
【００３５】
外部記憶装置５には、圧縮の対象となった原画像ファイル５ａと部品画像圧縮により出力された部品画像圧縮ファイル５ｂが格納されているが、原画像ファイル５ａは、１ページ毎に１つのユニークな名前が付与されたファイルであり、そのフォーマットはシステムにより随意に採用されるものである。本発明ではこの画像ファイルを、Ｗｉｎｄｏｗｓ上で最も基本的なＢＭＰ（ビットマップ）ファイルとする。これに対して部品画像圧縮ファイル５ｂは、圧縮方式に依存した特殊な構造をしているため、最も基本的な構造を図２を用いてさらに詳しく説明する。
【００３６】
図２は、部品画像圧縮ファイル５ｂとその複合画像とを示す図である。
部品画像圧縮ファイル５ｂは、１ページ毎に１つのユニークな名前が付与された座標ファイル１０，１１と、全圧縮対象で１つの部品ファイル１２で構成される。したがって、たとえば２００ページの書籍を対象に圧縮処理した結果は、座標ファイルが２００個、部品ファイルが１つ出力されている。
【００３７】
座標ファイル１０は、１つの部品毎にその部品を出力すべき座標が格納されている座標部１０ａと、部品ファイル内の部品を参照するための部品インデックス１０ｂとで構成される。また、部品ファイル１２は、部品（画像）が順に格納されている。
【００３８】
図２には、復号画像の例として１３と１４とが記されており、座標ファイル１０に復号画像１３が、座標ファイル１１に復号画像１４がそれぞれ対応している。画像の復号は、座標ファイル１０の座標部１０ａに格納されている座標と、部品インデックス１０ｂで参照される部品により行われる。たとえば複合画像１３の第１文字「は」は、座標部１０ａに格納されている座標に対して、部品インデックス１０ｂが示す部品ファイル１２の第１部品「は」を貼り込むことで実現できる。
【００３９】
次に、図１に戻り、部品画像メモリ４の説明を行う。部品画像メモリ４は、外部記憶装置５に記憶されている部品画像圧縮ファイル５ｂを入力し、修正情報を保存し、最終結果として部品画像圧縮ファイルを出力するためのメモリである。
【００４０】
図３は、部品画像メモリ４を示す図である。
部品画像メモリ４は、部品座標部４ａと、部品部４ｂとから構成されている。部品座標部４ａは図２で示される座標ファイルを格納するためのメモリであり、部品部４ｂは図２で示される部品ファイルを格納するためのメモリである。このうち部品部４ｂの構造は、図２の部品ファイル１２と同一である。また、部品座標部４ａの構造も、ほぼ図２の座標ファイル１０と同一であるが、図２がページ毎に複数のファイルで構成されているのに対して、１つのメモリイメージで構成される。このため部品座標部４ａは、さらに２つの画像先頭ポインタ部１５と、部品・インデックス部１６で構成されており、部品・インデックス部１６は座標ファイルの構造と同じである。
【００４１】
本発明では、画像修正の最初のステップとして修正したい部品画像圧縮ファイル５ｂ（すなわち複数の座標ファイルと１つの部品ファイル）を入力するが、その際、部品ファイルはそのまま部品部４ｂに格納され、複数の座標ファイルの情報は１つに連結され部品・インデックス部１６に格納される。そして座標ファイル毎の（すなわち１つのページ画像毎の）切れ目を示すため、１つの座標ファイル毎に画像先頭ポインタ部１５に対応する部品・インデックス部１６の座標部の先頭アドレスが格納される。
【００４２】
再び図１に戻り、ワークメモリ３の説明を行う。ワークメモリ３は、修正処理に必要な各種画像データを格納するためのバッファであり、原画像バッファ３ａ、復号画像バッファ３ｂ、原画膨張画像バッファ３ｃ、復号画像膨張画像バッファ３ｄ、差分画像バッファ３ｅ、色付画像バッファ３ｆ、候補部品バッファ３ｇ、部品差分バッファ３ｈおよび一括修正候補バッファ３ｉから構成される。
【００４３】
原画像バッファ３ａから部品差分バッファ３ｈまでは単純な画像バッファや１次元配列バッファで構成される。ただし一括修正候補バッファ３ｉは、部品画像メモリ４と関連した特殊な構造をしているため、これを図４を用いて説明を行う。
【００４４】
一括修正候補バッファ３ｉの構造は、図４に示されるように、１つの修正候補毎に、原画バッファ１７、座標部ポインタ１８、距離部１９、順位部２０および削除フラグ２１で構成される。各要素に格納されるデータ内容は後述するが、座標ポインタ１８は図２のとおり、部品画像メモリ４の座標部１６の先頭アドレスが格納される。なお、この格納時の動作も以降で詳細に説明する。
【００４５】
また、ワークメモリ３の各種バッファも、部品画像メモリ４も、その容量や必要サイズは、圧縮した原画像サイズとページ数に依存する。そのため、これらは必要に応じて動的にその容量が確保されるものとする。
【００４６】
次に、上記構成の修正装置１による圧縮画像の修正方法について説明する。
なお、理解を容易とするため、ここでは、切り出された部品を「文字」として扱うが、本発明では、部品の単位は何でもよく、たとえば文字の偏と旁がそれぞれ部品化されているような場合でも同じ原理で動作する。また、同じく説明を簡単にするため、以降の説明では、画像の黒画素を１、白画素を０とした２値画像を例にとり説明を行うが、本発明は、画素値が逆の場合は大小判定を逆にするだけで、または多値画像の場合でもそのまま適用可能である。
【００４７】
まず、復号画像の部品がエラーであるかどうかを判断する手段について説明する。
【００４８】
エラーを判断する基本原理は、原画像と復号画像との差分を求め、差分が大なる個所がエラーであると呈示することである。
【００４９】
図５は原画像と復号画像との微小なズレを示す図である。文字「大」５１が部品として登録されている状態で、原画像中のある３個所の文字パターン「大」５２に対して、原画像と復号画像とを重ね合わせた図である。
【００５０】
通常、部品の多くは、パターンとは別のページ画像から抽出されたパターンであり、かつページ毎で微小なパターン変動が発生するため、原画像と復号画像とを重ね合わせると５２のように微小なズレが発生する。したがって、単純に原画像と復号画像との差分を求めただけでは、ズレている領域の全てがエラーとして判定され、正解部品もエラー部品とする誤判定が発生する。その結果、修正の対象となるパターンの数が非常に大きいものとなる。
【００５１】
しかし、ズレそのものは微小であり、原画像または復号画像のどちらかを、ズレを吸収する程度に微小なだけ膨張または収縮させてから再度差分をとれば、差分は生じなくなる。ここで、膨張処理とは、たとえば原画画像データおよび復号画像データの文字全体を均一に太くしたり、画像の全体や外周などを均一に太くしたりする。さらに詳しくは、パターンおよび部品内の黒画素に対してその周囲の所定の画素数分を黒画素にすることによって、パターンおよび部品に膨張処理を施す。また、全体でなく一部に膨張処理を施してもよい。
【００５２】
原画像と復号画像間のエラーは以下の２種類が考えられる。１つは、原画像に存在する黒画素領域が復号画像に存在しない場合（エラーケース１）。もう１つは、原画に存在しない黒画素領域が復号画像に存在する場合である（エラーケース２）。したがって、ズレを吸収するために膨張させる画像は、エラーケース１の場合は、復号画像を膨張させる必要があり、エラーケース２の場合は、原画を膨張させる必要がある。
【００５３】
図６は膨張原理を示す図である。常に差分方向を、原画像−復号画像とすると、６１はエラーケース１の場合で差分は正となる。また、６２はエラーケース２の場合で差分は負となる。この２つのケースでは、差分が正の場合は、復号画像を膨張させて再度差分を求めれば（復号画像には黒画素が存在しないので膨張処理によって何も生成されることは無く）差分領域はそのまま保存され、差分が負の場合は、原画を膨張させて再度差分を求めれば、同じ原理で差分領域はそのまま保存される（その結果、保存された差分を呈示することにより、エラーを検出できる）。そして、この原理は微小なズレを生じている同一パターンに対しても同様に適用できる。通常、原画像６３と復号画像６４とに示されるように同一パターンであってもズレが生じている。この差分を考えると、正領域（原画のみ存在する領域）６５、０領域（原画も復号画像も存在する領域）６６、負領域（復号画像のみ存在する領域）６７に分解でき、差分が発生するのは正領域６５と負領域６７の２つとなる。正領域６５では、復号画像を膨張させ再度差分を求めることにより差分が消滅し、負領域６７では原画を膨張させ再度差分を求めることにより差分が消滅する。
【００５４】
したがって、ページ間などで生じる同一パターン内の微少なずれは、エラーとして判断することが無いので、修正の対象となるパターンを少なくし、効率よく修正することができる。また、膨張処理を行っても差分が閾値以上の差分が残る場合は、エラーであると判断される。
【００５５】
最終的には、エラーであると判断された復号画像の差分が残った領域を別色（たとえばモノクロ画像の場合は赤など）で重ね合わせて操作者に呈示する。
【００５６】
図７は、エラーと判断された部品の画面表示例である。本実施形態では、圧縮時に部品「犬」を間違って「大」と認識した個所に対して、復号画像中でエラー個所を呈示している。エラーと判断された部品の外接矩形７１も差分領域同様に別色で表示する。差分領域７２も、「犬」を「大」と間違って認識したため復号画像のみを表示した場合では表示されない「、」が、別色で呈示されている。差分が発生しなかった部分７３は、復号画像がそのまま表示される。また、別の文字（部品）では差分が発生しなかったので、復号画像がそのまま呈示される。操作者は、外接矩形７１のさらに別色で表示されている差分領域７２にのみ着目してエラーの確認が行え、エラー確認の高効率化が実現できる。
【００５７】
次に、エラーであると判別された部品に対し、正解部品の候補となる候補部品を表示する手段について説明する。
【００５８】
図８は、正解部品の候補部品の表示例を示す図である。エラー部品の修正を開始すると、ＣＲＴ６に復号画像および差分領域を表示する修正ウインドウ７４および正解部品の候補部品表示する部品ウインドウ７５が表示される。
【００５９】
操作者は差分領域７２からエラー個所を確認し、エラー部品を設定する。この設定は、エラー部品を示す外接矩形７１に対してマウス７のクリックなどの簡単な指示操作で実現する。エラー部品が設定されるとエラー部品に類似している順に部品ウインドウ７５に正解部品の候補部品が表示される。このようにエラー部品の設定を行うだけで、常に最適な修正すべき正解部品の候補部品を表示し、以降の修正作業の高効率化が実現できる。
【００６０】
次に、正解部品を選択する方法について説明する。図９は、正解部品を選択する操作例を示す図である。操作者は部品ウインドウ７５に表示された候補部品から正解部品７６をマウス７を用いて選択し、たとえば矢符７７に沿ってドラッグアンドロップにより正解部品７６を選択する。あるいは正解部品７６をマウスクリックで直接指定するなどの指示操作で正解部品の選択を行う。このように、簡単な指示操作で正解候補を選択できるため、修正作業の高効率化が実現できる。
【００６１】
上述のとおり、エラー部品であると判断された部品に対しては、差分領域を別色などでわかりやすく示し、正解部品の候補部品も表示する。エラーの修正は正解部品をマウスなどで選択する簡単な操作で行えるため、エラー修正の高効率化が実現できるが、これらは１つのエラー部品の修正のみに有効となる。
【００６２】
書籍などでは、同一の部品を多数使用しており、別の個所で同じエラーが発生している可能性が高い。したがって、１つのエラー部品を修正することにより、別個所の同じエラー部品の修正を一括して実行できる手段が必要となる。この一括修正について以下に説明する。
【００６３】
一括修正の基本原理は、同じエラー部品を使用している全個所を一括修正候補として操作者に呈示し確認および修正を行うものであるが、単純にエラー部品を（たとえば出現順で）呈示するだけでは、大量のページ画像で構成される書籍などを対象とした場合で、かつエラー部品が出現頻度の高いパターン（＝文字）であった場合は、大量に一括修正候補が表示されてしまい、その中から修正が必要な個所、不要な個所を確認し指定する作業が煩雑となる。一括修正候補を表示する際にエラーの可能性が高い順に表示し、確認の高効率化を実現する。
【００６４】
一括修正候補を表示させる手段でエラーの可能性順を判断する原理は、エラー部品と正解部品との差分をとり、差分が大なる注目領域を設定し、注目領域部分でのパターンマッチングにより比較する。図１０は、一括修正候補を表示させる順序を示す図である。エラー部品を文字「大」、正解部品を文字「犬」とし、図９に示す方法を用いて、この修正が完了した状態とする。ここで、エラー部品「大」と正解部品「犬」とを特徴抽出し、差分を求め、差分が大なる領域を抽出する。ここでは、差分が大なる領域７６は「、」が存在する右上領域と判定される。次に、復号画像中で同じエラー部品「大」を使用している別個所を順に検索し、エラー部品「大」に対応する原画像（これらには正解に修正すべき「犬」や、そのままで良い「大」がランダムに出現する）に対して特徴抽出を行い、領域７６のみでパターンマッチングを行う。パターンマッチングの結果、類似していないと判定される順７７に並び替える。この判定は、たとえばパターンマッチングにユークリッド距離を用いた場合は、距離が大なる順に並び替えれば良い。この原理をまとめると、復号画像中に「犬」→「大」となるエラー部品が発生した場合、その両者を見分けるために一番有効な領域を抽出し、その領域のみで、再度、パターンマッチングを行うものである。
【００６５】
一括修正候補を表示する手段では、エラー部品、正解部品と、同じエラー部品を使用している個所の原画をエラーの可能性が高い順に一括修正候補として表示する。
【００６６】
図１１は一括修正の操作例を示す図である。ここでは、エラー部品「大」が１０００個所に出現し、そのうち正解部品「犬」に修正するものが２００個所であった場合の例である。ＣＲＴ６には、エラー部品「大」を表示するウインドウ８０、正解部品「犬」を表示するウインドウ８１、一括修正候補を表示するウインドウ８２、エラーの可能性が高い順に並び替えられた原画像のパターンを表示する領域８３、原画像のパターンに対応した原画番号（エラーの可能性順位）を表示する領域８４、マウスで左右に操作することで連動して原画像のパターンおよび原画番号をスクロールして表示させるスクロールバー８５、一括修正ボタン８６、Ｕｎｄｏ（前状態に戻す）ボタン８７、Ｒｅｄｏ（次状態に戻す）ボタン８８およびキャンセルボタン８９が表示される。
【００６７】
ウインドウ８２に表示される一括修正候補は、エラーの可能性が高い順に原画を表示しているので、原画番号が小さい先頭付近では、部品「大」に対して注目領域の差分が異なる原画像のパターン「犬」が並んでいる。スクロールバー８５を操作し原画番号が２００付近（破線矩形９０で示される個所）へスクロールすると部品「大」と同じパターンの「大」が並び出す。操作者は、この「犬」から「大」に変化する個所（原画番号２０２）９１を発見するだけで、以降の一括修正候補を無条件で削除することが可能となる。なぜなら変化箇所９１以降の一括修正候補は、原画番号２０２のパターンよりもエラーの可能性が低い原画パターンが並ぶため、パターン「犬」が出現することはないためである。
【００６８】
一括修正の操作方法は、一括修正候補としてウインドウ８２に表示されたパターンに対して変化個所９１を発見した時点で、操作者は、たとえばマウス右クリックでメニュー９２を表示させ、メニューから一括削除ボタン９３を押して変化箇所９１以降の不要候補を削除する。または、孤立した不要候補９４に対しては、たとえばマウス右クリックでメニュー９２を表示させ、メニューから候補削除ボタン９５を押して孤立した不要候補９４を削除する。以上のような簡単な操作で不要候補を削除した後、一括修正ボタン８６を押して一括修正を行う。
【００６９】
図１２は、本発明の圧縮画像修正装置１による修正処理のフローチャートを示す図である。
【００７０】
まず、Ｓ１０１において、外部記憶装置５より部品画像圧縮ファイル５ｂを入力し、部品画像メモリ４に格納する。部品画像圧縮ファイル５ｂを構成する複数の座標ファイルが部品画像メモリ４の座標部４ａへ、１つの部品ファイルが部品部４ｂへ格納される。
【００７１】
次に、Ｓ１０２で座標部４ａの先頭画像ポインタを参照し、復号すべき画像が存在するかどうかを判定する。存在しない場合は、処理を終了しＳ１１３へ進む。存在する場合、Ｓ１０３へ進む。
【００７２】
Ｓ１０３では、先頭画像ポインタで示される画像を部品画像メモリ４の情報を基に復号し、結果の復号画像をワークメモリ３の復号画像バッファ３ｂに格納し、Ｓ１０４に進む。
【００７３】
Ｓ１０４で復号画像に対応する原画を外部記憶装置５の原画像ファイル５ａより入力し、原画画像バッファ３ａに格納する。
【００７４】
Ｓ１０５では、原画画像バッファ３ａに格納された原画画像データおよび復号画像バッファ３ｂに格納された復号画像データに対して膨張処理を施し、結果を原画膨張画像バッファ３ｃおよび復号画像膨張画像バッファ３ｄへそれぞれ格納する。
【００７５】
原画画像バッファ３ａに格納された原画画像データと、復号画像バッファ３ｂに格納された復号画像データを入力し、原画像より復号画像の各画素値を引くことにより差分画像を作成し、結果を差分画像バッファ３ｅに格納して走査する。差分が正となる画素に対しては復号画像膨張画像バッファ３ｄの対応する画素を参照し、その画素が黒画素である場合は差分を０に変換し、差分が負となる画素に対しては原画膨張画像バッファ３ｃの対応する画素を参照し、その画素が黒画素である場合は差分を０に変換することにより、不要差分画素の消去を行う。不要差分画素が消去された結果は、差分画像バッファ３ｅにそのまま格納される。
【００７６】
次に、Ｓ１０６で復号画像バッファ３ｂに格納された復号画像データに、差分画像バッファ３ｅで差分が存在する（すなわち差分が０以外の）画素を別色で上書きし、かつ差分画素を含む部品の外接座標を部品画像メモリ４の座標部４ａから求め、その外接矩形も別色で上書きしたものを、たとえば図８に示されるようにＣＲＴ６に表示し、操作者がエラーの確認を行う。
【００７７】
Ｓ１０７で操作者は、ＣＲＴ６に表示された画像を確認し、エラーの有無を判定し、エラーが無い場合はＳ１０２へ戻り、エラーが存在する場合はＳ１０８へ進む。
【００７８】
Ｓ１０８では、操作者がＣＲＴ６に表示された画像上のエラー領域をマウス７で左クリックし、マウス７から入力したポインティング座標を基に、部品画像メモリ４の座標部４ａから対応するエラー部品の設定を行う。
【００７９】
次にＳ１０９で部品画像メモリ４の部品部４ｂを走査し、エラー部品と全部品とのパターンマッチング（本発明では、メッシュ特徴を用いたユークリッド距離）を行う。エラー部品に類似する順に部品インデックスを並び替え、その結果を候補部品バッファ３ｇに格納する。
【００８０】
Ｓ１１０では、候補部品バッファ３ｇに格納された部品インデックスを参照し、候補部品を部品ウインドウ７５に表示し、操作者はこの中から正解部品をマウス７を用いて選択指示する。
【００８１】
Ｓ１１１で選択された正解部品インデックスを、Ｓ１０８で設定されたエラー部品の部品インデックスにコピーし、エラー部品を正解部品に修正する。
【００８２】
Ｓ１１２では、１つの部品が修正された段階で一括修正処理を行い再びＳ１０２に戻る。なお、一括修正処理のフローについては後述する。
【００８３】
最後にＳ１１３で全ての復号画像に対して処理を終了した時点で、部品画像メモリ４に格納されている情報を、部品画像圧縮ファイル５ｂに出力し、処理を終了する。
【００８４】
図１３は、本発明の圧縮画像修正装置１による一括修正処理のフローチャートを示す図である。
【００８５】
まずＳ２０１でエラー部品の部品インデックスと図１２のＳ１１０で選択された正解部品の部品インデックスを基に部品画像を部品部４ｂから入力し、各々の特徴を抽出（本発明ではメッシュ特徴を採用する）する。これらの差分を求め、結果をワークメモリ３の部品差分バッファ３ｈに格納する。
【００８６】
Ｓ２０２で再び部品差分バッファ３ｈを走査し、差分が大なる注目領域（差分の絶対値がある閾値以上）を残し、それ以外の要素はクリアする。
【００８７】
次にＳ２０３で部品画像メモリ４の座標部４ａを走査し、エラー部品の部品インデックスと同じ部品インデックスをもつデータを検索し、同一部品インデックスを持つデータが無い場合Ｓ２０６に進み、同一部品インデックスを持つデータがある場合はＳ２０４に進む。
【００８８】
Ｓ２０４では、エラー部品の部品インデックスと同じ部品インデックスを持つデータが存在した場合、１つのデータに対して一括修正候補バッファ３ｉ内の１つの候補データ領域を確保した後、そのデータの先頭アドレスを確保した一括修正候補バッファ３ｉの座標部ポインタに設定し、座標データを基に対応する領域の原画画像を原画像ファイル５ａから抽出し、これを確保した一括修正候補バッファ３ｉを原画バッファ３ａに格納し、最後に確保した一括修正候補バッファ３ｉの削除フラグ２１をクリアする。
【００８９】
次に、Ｓ２０５で原画バッファ３ａより特徴を抽出し、その特徴とエラー部品の特徴間でのマッチング（ユークリッド距離）を、部品差分バッファ３ｈで差分が大とされている（すなわち０以外の）領域だけで計算し、結果の距離を対応する一括修正候補バッファ３ｉの距離部１９に格納する。
【００９０】
Ｓ２０６では、エラー部品の部品インデックスと同じ部品インデックスを持つ全てのデータに対して、原画抽出と差分が大となる領域でのマッチングが終了した後、格納された距離を基に、距離が大なる順に順位を求め、結果の順位を対応する一括修正候補バッファの順位部に格納する。
【００９１】
Ｓ２０７では、一括修正候補バッファ３ｉの順位部に格納された順位順に、たとえば図１１に示すような一括修正候補表示を、ＣＲＴ６に対して行う。
【００９２】
Ｓ２０７で操作者は、図１１で説明される操作手順で不要候補の設定を行い、設定された不要候補に対しては、対応する一括修正候補バッファ３ｉの削除フラグ２１を１に設定する。
【００９３】
最後に、Ｓ２０８で一括修正候補バッファ３ｉの削除フラグが０のものだけに対し、その座標部ポインタの部品インデックスを、正解部品の部品インデックスに変更し、処理を終了する。
【００９４】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、圧縮効率を高めた圧縮画像の復号画像に対して、微少なずれであればエラーとならず、修正箇所を少なくして効率よく復号画像の修正を行うことができる。
また、圧縮画像に含まれる全てのエラーを一括で修正することができる。
【００９５】
また本発明によれば、正解部品の候補となる候補部品が表示されるので、容易にエラー部品の修正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である圧縮画像修正装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】部品画像圧縮ファイル５ｂを示す図である。
【図３】部品画像メモリ４を示す図である。
【図４】一括修正候補バッファ３ｉを示す図である。
【図５】原画像と復号画像との微小なズレを示す図である。
【図６】エラーを判断するときに用いる膨張原理を説明した図である。
【図７】エラーと判断された部品の画面表示例である。
【図８】正解部品の候補部品の表示例を示す図である。
【図９】正解部品を選択する操作例を示す図である。
【図１０】一括修正候補を表示させる順序を示す図である。
【図１１】一括修正の操作例を示す図である。
【図１２】本発明の圧縮画像修正装置１による修正処理のフローチャートを示す図である。
【図１３】本発明の圧縮画像修正装置１による一括修正処理のフローチャートを示す図である。
【図１４】メッシュ特徴および特徴ベクトルを示すずである。
【図１５】ある２つの異種でかつ類似パターンの特徴空間上での分布を、便宜上２次元平面に示した図である。
【図１６】ユークリッド距離方式で閾値を小さくして判定した場合の同一パターン判定例である。
【図１７】ユークリッド距離方式で閾値を大きくして判定した場合の同一パターン判定例である。
【符号の説明】
１  圧縮画像修正装置
２  ＣＰＵ（中央演算処理装置）
３  ワークメモリ
３ａ  原画像バッファ
３ｂ  復号画像バッファ
３ｃ  原画膨張画像バッファ
３ｄ  復号画像膨張画像バッファ
３ｅ  差分画像バッファ
３ｆ  色付画像バッファ
３ｇ  候補部品バッファ
３ｈ  部品差分バッファ
３ｉ  一括修正候補バッファ
４  部品画像メモリ
４ａ  座標部
４ｂ  部品部
５  外部記憶装置
５ａ  原画像ファイル
５ｂ  部品画像圧縮ファイル
６  ＣＲＴ
７  マウス
８  キーボード
【図１】
0004084535.tif 000003
【図２】
0004084535.tif 000004
【図３】
0004084535.tif 000005
【図４】
0004084535.tif 000006
【図５】
0004084535.tif 000007
【図６】
0004084535.tif 000008
【図７】
0004084535.tif 000009
【図８】
0004084535.tif 000010
【図９】
0004084535.tif 000011
【図１０】
0004084535.tif 000012
【図１１】
0004084535.tif 000013
【図１２】
0004084535.tif 000014
【図１３】
0004084535.tif 000015
【図１４】
0004084535.tif 000016
【図１５】
0004084535.tif 000017
【図１６】
0004084535.tif 000018
【図１７】
0004084535.tif 000019