コンパクト PDF の開発
Development of Compact PDF

吉田宏

樹＊

Yoshida, Hiroki糀谷香美＊Koujiya, Kagumi

要旨
企業向けのデジタル複合機市場では，各機種の付加価

正木賢

治＊

Masaki, Kenji

１ はじめに値を高めるため，様々な機能が搭載されている。この中企業向けのデジタル複合機市場では，各機種の付加価

でもスキャナで読み取ったドキュメント画像を，従来の値を高めるため，様々な機能が搭載されている。この中JPEG圧縮での保存よりもファイルサイズをより小さくしでも，原稿のカラー化に伴い，スキャナで読み取ったドてPDFファイルに変換する技術開発（コンパクトPDF変キュメント画像を，従来のJPEG圧縮した保存よりもファ換）が注目されている。この機能によって，スキャンしイルサイズを小さくしてPDFファイルに変換する技術開た画像をメールで送る Scan to mail の通信時間が短く発（コンパクトPDF変換）が注目されている。

なり，より使いやすくなる。

コンパクトPDFに変換するためには，まずドキュメン

ファイルサイズを小さく（圧縮）することは，画質とト画像から，精度良く文字と写真を分離する必要があのトレードオフの関係にあるが，本技術開発では，文字る。その後，文字には文字用の最適な圧縮を，写真にはと写真を分離して，それぞれ圧縮することにより，画質写真用の最適な圧縮を施して，両者を別レイヤーとしてを保持したまま，ファイルサイズの小さいPDFに変化す重ね合わせPDFファイルフォーマットで一つにまとめるる技術を確立した。本稿では，このコンパクトPDF変換（Fig.１参照）。これによって，従来の単一の圧縮（例えを実現するための技術について述べる。

ば、JPEG圧縮）よりもサイズの小さいファイルに変換できる。

Abstract
Various functions are incorporated to raise the added
value of each model in the digital MFPs for business. Technological development of the compact PDF conversion ispromising, which makes image data size smaller than thatof simple JPEG compression for document images captured via scanner. The compact PDF conversion makes
the time of “scan to mail” shorter and improves the usability.
Although, compression of image generally degrades
image quality, we have developed a technology to convert
scanned image data into the compact PDF without visual
image quality degradation, whereby images of charactersand photographs are separated and compressed respectively.
This report describes the technology developed to realize such compact PDF conversion.

＊コニカミノルタテクノロジーセンター㈱システム技術研究所 イメージシステム開発室

Fig.1 Concept of Compact PDF

KONICA MINOLTA TECHNOLOGY REPORT VOL.3（2006）

119本稿では，この技術開発のうち，文字と写真を分離する技術及び評価を中心に述べる。

特に写真判別技術については，写真画像データの小領域の詳細な特徴量解析技術により，従来の技術と比較して小さな写真までも正確に抽出する所にある。従来では，小さな写真領域は，文字として誤判別するケースが２ 構成の特徴多々あったが，この技術によって，正確に写真領域を限コンパクトPDF変換技術の特徴は，以下の２点である。

定することが可能となる。また文字判別技術について

1スキャナ等で読みとったフルカラードキュメントイ

は，コピー機の開発で培った文字特性を抽出する技術をの領域に自動的に分離ベースにして，下地のあるなしに関わらず高精度に文字2文字領域，写真領域を，それぞれに適した圧縮を施メージを文字と写真のみを抽出できるところにある。これは文字のレイアウし，ファイルサイズの小さいPDFに変換トの情報から，より厳密に写真の分離を行うものである。これによって，従来の技術で問題となっていた，写本変換技術は，Fig.２の手順で処理を行う。

真内の不自然な文字の抽出を抑え，写真に隣接した文字の未抽出を抑えることが可能となった。
Fig.３に写真・文字の分離処理のサンプル画像を示す。
Fig.３−1 は，スキャナで取り込まれたドキュメントイメージである。Fig.３−2は，通常の写真文字分離処理を行った結果であり，通常の文字部分は正確に抽出して２値化されている。しかし，写真領域の一部を文字として誤判別しており，誤って２値化されている。これに対し，本技術を適用したFig.３−3では，写真と文字が正確に分離できている。

1Original Image（Photo）

Fig.2 Processing flowchart

以降では，写真と文字の判別，及び領域の圧縮統合のそれぞれについて述べる。
2Conventional way

３ 写真文字複合判定
ドキュメント画像中から，写真及び文字を判別する方法は，現在多くの方法が，研究及び開発*１）*２）がなされている。
3Proposal way

この文字判別と写真判別は，コンパクトPDF変換において最も重要な技術であり，性能を大きく左右する。判Fig.3 Result of photo and character separation

別アルゴリズムには，当社が保有する写真・文字画像に対する豊富な研究から生まれた技術を利用して，写真・文字それぞれを判別する技術を確立した。

更に，従来は，領域分離そのものが正確でも，色文字が混在する箇所では，文字毎に正確に分離ができず文字本技術の特徴は，従来一つの基準で分離されていた写色を間違って解釈することがあった。本技術では，文字真と文字の領域に対してそれぞれ別々の技術より抽出として抽出した箇所に対して，文字の色相と文字サイズし，それぞれの結果を統合し，重複領域に対してその相から，領域を限定し，より正確な文字色へと設定する。

関関係から動的に基準を作成して判定し，より詳細に文この技術によって，従来問題点となっていた，文字を２字と写真の分離を行う所にある。

値化した後の文字色の誤りがなくなり，自然な変換が可120

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能となる。
Fig.４に文字処理部のサンプル画像を示す。Fig.4−2の従来技術を利用した処理結果では， W と r がそれ以外の文字と接触しているため，単一の文字として誤認識されてしまい，文字色が不自然となっている。
これに対し本技術を適用したFig.4−3では，正しい文字色を付与している。

５ 評価
ここでは，評価方法とその結果について示す。
評価において，圧縮効果を検証するために，ファイルサイズの測定を行った。また画質評価においては，できるだけ定量的な評価を実現するため，以下の３項目を測定した。
1 文字の可読性

処理前と処理後の文字に対して，OCRを行い，認識率を算出した
2文字の誤判別・欠損チェック

文字・写真分離後に誤った箇所の面積（誤判別している箇所を囲む最小1Original imageの四角形の面積）を算出した
3写真の誤判別チェック

文字・写真分離後に，写真を誤って文字として判別した箇所の面積（誤判別している箇所を囲む最小の四角形の面積）を算出した
2Conventional way

文字の可読性評価におけるOCRは，市販のOCRソフトを利用した。
５．１

実験データ

3Proposal way

実験に使用した画像は，当社MFP bizhub C350 を使Fig.4 Result of character

用して，300dpi，A4，フルカラーの条件でスキャンした，カタログ原稿４枚，オフィス原稿（文字中心）３４枚，オフィス原稿（表）３枚，雑誌原稿2枚の計12枚であ領域の圧縮・統合る。また文字の可読性評価については，専用の評価画像

文字と写真を分離した後，それぞれの領域毎にまとめて，PDF用のレイヤー構成に最適な形に変更する。

を６枚用意した。それ以外の評価は，上記の画像を使用している。
比較対象としては，Adobe製，Acrobat5.0を用いて圧縮４．１ 文字圧縮されたPDFを用いた。Acrobat5.0を使用する際には，標準文字領域では，以下のステップで文字特性に応じた処理を行い，視認性を高めた圧縮を行う。

的に文字の視認性が高い基準として，Acrobat5.0 Distillerのデフォルト・オプションを指定した。

1文字色の２値化（原色）
2G4圧縮

５．２

文字領域では，多階調整を保ったままJPEG圧縮を行う
よりも，２値化した方が視認性は高い。
また２値化して，可逆圧縮のG4圧縮を行うことによっファイルサイズの評価

ファイルサイズの比較結果をTable１に示す。
Table 1 Results of file size (unit: KByte)て，ファイルサイズをより小さくすることが可能となる。
４．２

写真画像の圧縮

写真領域には，適切な解像度に変換した後，JPEG圧縮を行う。
写真の場合，解像度を落としたとしても，視認性には大きく影響せず，また高速に高圧縮が可能なJPEG圧縮を用いた。
４．３

統合処理

文字及び写真をそれぞれレイヤーとして，再構成を行う。文字画像は，それぞれの文字が２値化されているため，文字色ごとにまとめてレイヤー化する。これらのレイヤーを，重ね合わせてPDFファイルに変換する。

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121いずれの画像についても，Acrobatの標準的なPDFファTable 3 Results of extraction missing of characters (unit: rate)

イルよりもファイルサイズは小さく，平均20%弱のファイルサイズを実現している。
Table １では，オフィスで一般的に利用されるA4サイズに対する結果であるが，それ以外の原稿サイズ，B5サ評価した中では，目立つ誤判定は見受けられなかった。

イズ，A3サイズの原稿に対しても同様に，Acrobatの標準的なPDFファイルよりも小さく，20%弱のファイルサイ

５．４

評価まとめ

今回のファイルサイズの評価，及び画質の評価より，ズを実現している。

我々のコンパクトPDFは，ファイルサイズが小さく，文５．３

画質の評価

字の視認性が高く，誤判別も少ないことが確認された。

・文字の可読性
文字の可読性評価では，処理を行う前と処理後に対してOCR処理を行い，文字の認識率の変化を測定した。評
価結果をTable ２に示す。

６ まとめ
スキャナで読み取ったフルカラードキュメント画像に対Table ２のデータは，1000文字に対して，1000文字正しして，従来よりもファイルサイズがコンパクトで，誤判別が少なく高画質なPDFファイルへと変換する技術を確立く認識した場合を100%としている。
変換前と比較すると，認識率に低下はなく，逆にあがるケースが発生する。これは，文字の２値化によってより判別しやすくなった結果と考えられる。

した。また評価によって，その有効性を証明した。
今回の技術開発において，文字と写真それぞれに独立した分離基準値の導入とその結果に対しての動的な総合判別処理により，問題となっていた写真と文字の分離性能を向Table 2 Results of OCR processing (unit: rate)上させ，更に文字色判別処理により，文字色の抽出ミスを抑えることが実現できた。また，分離性能向上の副次的効果として，写真領域に対して思い切った圧縮を行うことが可能になり，全体の圧縮率向上に大きく寄与した。
この結果，スキャンした画像をメールで送る Scan tomail において従来サイズの点で敬遠されていたカラーの複数枚原稿送信時も実用的な利用が可能となった。更にOCR認識率の低下がないため，アーカイブやコピーログなどセキュリティ用途への展開も期待される。
今後は，この技術を様々な機器やソフトウェアに搭載

・文字の誤判別・欠損チェック
文字の誤判別チェックには，ファイルサイズの評価でし，同時にこの技術のコア部分である，写真・文字分離技術について更なる精度向上・性能向上を目指していきた

使用した原稿を用いて評価を行った。
評価結果をTable ３に示す。

い。

Table 3 Results of extraction missing of characters (unit: rate)

謝辞
本技術開発は，コニカミノルタビジネステクノロジー㈱制御開発本部 ソリューションセンター ソリューション
開発部の森 俊浩さん，廣岡 義昭さんの協力により成し

評価値は，誤判定・欠損している面積を，画像全体のえたものであり，ここに感謝の意を表する。

面積で割った値である。
評価においては，誤判定が目立つ基準として， 0.4%を設定したが，全ての原稿において，基準値を下回り，●参考文献
１）前田純治，南條英一，電子情報通信学会論文誌 D− II vol.J78-DII No.11 pp.1726− 1729（1995/11）.

誤判定，欠損は少なかった。

２）黄瀬浩一，大町真一郎，内田誠一，岩村雅一，電子情報通信学会
技術研究報告，PRMU2004− 246，
（2005/3）

・写真の誤判別チェック
写真の誤判別チェックには，文字の誤判定チェックの際と同様の原稿を使用して評価を行った。評価結果をTable ４に示す。

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