JP2004304469A

JP2004304469A - 原稿画像の領域分割・圧縮プログラム及び領域分割・圧縮方法

Info

Publication number: JP2004304469A
Application number: JP2003094230A
Authority: JP
Inventors: Hiroki Yoshida; 宏樹吉田
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 2003-03-31
Filing date: 2003-03-31
Publication date: 2004-10-28
Also published as: US7397960B2; US20040208368A1

Abstract

【課題】原稿画像を領域分割してその画像データを圧縮する際に、領域が重複している場合でも、重複領域に対して最適な圧縮を行うことができる画像データの圧縮手法を提供する。
【解決手段】パーソナルコンピュータ１は、原稿画像を、圧縮形態に関連する属性毎の画像領域に分割する。次に、画像領域が重複して重複領域を形成しているか否かを判定する。重複領域が形成されている場合は、係合領域から重複領域を分割する。各係合領域のうちの１つの画像領域が他の画像領域に内包されている場合は、重複領域の属性を、各係合領域の内包関係に基づいて設定する。かかる内包関係が存在時しない場合は、重複領域の属性を、重複領域が各係合領域中に占める割合と、各係合領域の属性の重み係数とに基づいて設定する。
【選択図】図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿画像の領域分割・圧縮プログラム及び領域分割・圧縮方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、デジタル印刷を行う画像処理システムでは、スキャナ等で原稿画像を読み込み、該原稿画像に対応する画像データを一旦メモリに記憶した上で、該メモリに記憶されている画像データに基づいて、画像を印刷するようにしている。そして、かかる画像処理システムでは、限られた容量のメモリを効率的に使用し、又は画像処理システムに搭載すべきメモリの容量を低減するために、あるいは画像データの伝送を迅速化するために、画像データを圧縮して記憶し、画像を印刷する際に画像データを伸長するようにしている。
【０００３】
かかる原稿画像としては、例えば文字、写真、図形などといった属性（画像特性）が異なる種々のものが存在するが、このような属性が異なる原稿画像の画像データに対する最適な圧縮手法は互いに異なる。そこで、従来のこの種の画像処理システムでは、一般に、原稿画像の属性に応じて圧縮手法を切り替えるようにしている。
【０００４】
ところで、１枚の原稿画像中に、属性が異なる画像が混在することがあるが、このような場合、この原稿画像の画像データを単純に１つの圧縮手法で圧縮したのでは、原稿画像全体として最適な圧縮を行うことはできない。そこで、原稿画像を属性毎に領域分割し、各領域に対して個別的に、該領域の属性に応じた圧縮を行うようにした画像圧縮手法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−１３６５２１号公報（段落［００４６］、図３）
【特許文献２】
特開平１０−１０８０１１号公報（段落［００１１］、［０１１２］、図１）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
かかる従来の画像圧縮手法では、１枚の原稿画像中に存在する属性が異なる各領域が互いに独立している場合は、各領域毎に画像データを最適に圧縮することができる。しかしながら、原稿画像を属性毎に領域分割した結果、ある属性についての領域と、他の属性についての領域とが部分的に又は全面的に重複する場合がある。すなわち、ある領域が複数の属性をもち、この領域が複数の属性についての領域分割により重複して認識される場合がある。そして、このような場合、上記従来の画像データの圧縮手法では、重複領域についてはその属性を特定することができず、したがってこの重複領域に対してどのような圧縮手法を用いるべきかを特定することができないといった問題がある。
【０００７】
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたものであって、属性が異なる画像が混在している原稿画像を領域分割してその画像データを圧縮する際に、上記領域が部分的又は全面的に重複している場合でも、重複領域に対して最適な圧縮を行うことができる画像データの圧縮手法を提供することを解決すべき課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するためになされた本発明にかかる原稿画像の領域分割・圧縮プログラムは、（ｉ）原稿画像を、圧縮形態に関連する属性（画像特性）毎の画像領域に分割する第１の手順と、（ｉｉ）画像領域が部分的又は全面的に重複して重複領域を形成しているか否かを判定する第２の手順と、（ｉｉｉ）重複領域が形成されている場合、上記の重複している各画像領域（以下、「係合領域」という。）から重複領域を分割し、重複領域の圧縮形態に関連する属性を、各係合領域の属性の優先度と、重複領域と各係合領域との位置関係とに基づいて新たに設定する第３の手順と、（ｉｖ）各画像領域と重複領域とを、それぞれ、該各領域の属性に対応する圧縮手法で圧縮する第４の手順とを自動的にコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【０００９】
ここで、第３の手順においては、各係合領域のうちの１つの画像領域が他の画像領域に内包されている場合は、重複領域の属性を、各係合領域の内包関係に基づいて設定するようになっていてもよい。あるいは、重複領域の属性を、重複領域が各係合領域中に占める割合と、各係合領域の属性の重み係数とに基づいて設定するようになっていてもよい。なお、第４の手順において、重複領域を、係合領域の属性の圧縮手法と、重複領域の属性の圧縮手法との組み合わせにより圧縮するようになっていてもよい。
【００１０】
また、本発明にかかる原稿画像の領域分割・圧縮方法は、（ｉ）原稿画像を、圧縮形態に関連する属性毎の画像領域に分割する手順と、（ｉｉ）画像領域が部分的又は全面的に重複して重複領域を形成しているか否かを判定する手順と、（ｉｉｉ）重複領域が形成されている場合、係合領域（重複している各画像領域）から重複領域を分割し、重複領域の圧縮形態に関連する属性を、各係合領域の属性の優先度と、重複領域と各係合領域との位置関係とに基づいて新たに設定する手順と、（ｉｖ）各画像領域と重複領域とを、それぞれ、該各領域の属性に対応する圧縮手法で圧縮する手順とを含むことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明にかかる原稿画像の領域分割・圧縮プログラムないしは領域分割・圧縮方法によれば、より誤判別の少ない、最適な領域分割を行うことができる。また、重複した領域がなくなるので、圧縮・保存の処理を行う場合に、無駄な処理を回避することができ、かつ各領域の属性（特性）を反映させた最適な圧縮方法を適用することができる。さらに、重複した領域の周囲の情報を収集する必要性がないので、高速に画像データを処理することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明の実施の形態を具体的に説明する。
図１は、本発明にかかる原稿画像（ドキュメントイメージ）の領域分割・圧縮処理を行う画像処理システムの構成を示すブロック図である。図１にその例を示すように、この画像処理システムは、画像データを入力する入力部５と、プログラムを実行可能なパーソナルコンピュータ１と、処理した画像データを出力する出力部８とを有している。この画像処理システムでは、パーソナルコンピュータ１と、原稿画像を所望の解像度で読み取るスキャナ７と、画像データやプログラムデータ等の種々のデータを記憶可能であり外部記憶装置として機能するサーバ６と、記録用紙上に印字するプリンタ１０とが、ローカルエリアネットワークｎ（ＬＡＮ）を介して接続されている。
【００１３】
パーソナルコンピュータ１には、データを表示するモニタ３と、キーボードやマウス等からなる入力機器４とが付設されている。また、パーソナルコンピュータ１には、記憶装置であるハードディスク２が内蔵されており、このハードディスク２を含むパーソナルコンピュータ１内にデータベースが設けられている。このデータベースは、例えば、領域データベース、領域属性変更用テーブル、圧縮データベース等、種々のデータベースからなる。また、パーソナルコンピュータ１は、本発明にかかる領域分割・圧縮処理を行う処理モジュールと、その他一般的な画像処理を行う処理モジュールとを備えている。
なお、この実施の形態では、ローカルエリアネットワークｎを介して入力機器と画像処理装置と出力機器とが接続されたシステムで説明するが、例えばＭＦＰ（ＭｕｌｔｉｐｌｅＦｕｎｃｔｉｏｎＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ）のようにスキャナ（入力部）と画像処理部とプリンタ（出力部）が一体になった機器においても実行可能である。
【００１４】
この画像処理システムにおいては、入力部５からパーソナルコンピュータ１に原稿画像に対応する画像データが入力される。入力部５には、画像データを供給するサーバ６と、原稿画像を読み取って画像データに変換するスキャナ７とが設けられている。また、パーソナルコンピュータ１は、データベース（ハードディスク２）に格納されている画像データを出力部８に出力する。出力部８には、画像データから画像を印刷するプリンタ１０とが設けられている。
【００１５】
以下、パーソナルコンピュータ１による原稿画像の領域分割・圧縮手法を説明する。まず、この原稿画像の領域分割・圧縮の概略ないし基本概念を説明する。パーソナルコンピュータ１は、領域分割・圧縮プログラムにより次の手順を実行し、原稿画像の領域分割と圧縮とを行う。すなわち、パーソナルコンピュータ１は、まず原稿画像を、圧縮形態に関連する属性毎の画像領域に分割する。次に、画像領域が部分的又は全面的に重複して重複領域を形成しているか否かを判定する。
【００１６】
ここで、重複領域が形成されている場合は、係合領域、すなわち重複している各画像領域から重複領域を分割する。そして、重複領域の圧縮形態に関連する属性を、各係合領域の属性の優先度と、重複領域と各係合領域との位置関係とに基づいて新たに設定する。例えば、各係合領域のうちの１つの画像領域が他の画像領域に内包されている場合は、重複領域の属性を、各係合領域の内包関係に基づいて設定する。また、かかる内包関係が存在しない場合は、重複領域の属性を、重複領域が各係合領域中に占める割合と、各係合領域の属性の重み係数とに基づいて設定する。
この後、各画像領域と重複領域とを、それぞれ、該各領域の属性に対応する圧縮手法で圧縮する。
【００１７】
以下、図２〜図４に示すフローチャートを参照しつつ、パーソナルコンピュータ１によって実行される原稿画像の領域分割・圧縮処理の具体的な処理ルーチンを説明する。図２〜図４に示すように、この処理ルーチンにおいては、まずステップＳ１で、入力部５（サーバ６、スキャナ７）から原稿画像が読み込まれる。
【００１８】
続いて、ステップＳ２〜４で、それぞれ、写真、文字及び図形について、領域の判定及び分割が行われる。すなわち、この処理ルーチンでは、原稿画像を、圧縮手法が互いに異なる写真領域と文字領域と図形領域とに分割するようにしている。なお、この実施の形態における、画像領域が互いに独立している通常の状態における圧縮手法は、表１に示すとおりである。
【表１】
表１通常の圧縮方法

【００１９】
すなわち、文字領域については、２値化により圧縮を行う圧縮率が最も高いＭＭＲを用いている。図形領域については、可逆性の圧縮を行うＦｌａｔｅを用いている。また、写真領域については、非可逆性の圧縮を行う普通のＪｐｅｇを用いている。
【００２０】
次に、ステップＳ５で、領域の判定及び分割により得られた領域情報が、データベース（ハードディスク２）中の領域情報データベースに格納される。さらに、ステップＳ６で、領域情報データベースに格納されている領域情報に基づいて、重複領域が存在するか否かの検証が行われる。ここで、重複領域が存在すれば、重複領域に関する情報が領域情報データベースに格納される。
【００２１】
そして、ステップＳ７で先頭領域の検索（初期化）が行われる。続いて、ステップＳ８で、領域情報データベースに格納されている領域情報に基づいて、領域の抽出が行われる。このように領域が抽出された後、ステップＳ９で、抽出された領域が他の領域と重なっている部分があるか否かが判定される。ここで、重なっている部分があれば（ＹＥＳ）、ステップＳ１０で重なっている部分、すなわち重複領域の位置情報が取得される。なお、重なっている部分がなければ（ＮＯ）、ステップＳ２０にスキップする。
【００２２】
次に、ステップＳ１１で重複領域が別の領域に内包されているか否かが判定され、内包されていなければ（ＮＯ）、さらにステップＳ１２で重複領域を生じさせた両係合領域の属性値（属性）が同じであるか否かが判定される。ここで、両係合領域の属性値が同じであれば（ＹＥＳ）、ステップＳ１３が実行され、この重複領域が分割される。この場合、分割された重複領域の属性値は、両係合領域の属性値と同一である。この後、ステップＳ２０で、領域属性の変更履歴が領域情報データベースに登録（格納）される。
【００２３】
前記のステップＳ１１で、重複領域が他の領域に内包されていると判定された場合は（ＹＥＳ）、ステップＳ１４〜Ｓ１９が順に実行され、内包関係に基づいて、重複領域（内側領域ないし最内側領域）と、該重複領域を内包している領域（外側領域ないし最外側領域）とについてそれぞれ属性値が設定される。
具体的には、まず、ステップＳ１４で外側領域の属性値が検索され、続いてステップＳ１５で内側領域の属性値が検索される。
【００２４】
ステップＳ１６では、データベース（ハードディスク２）中の領域属性変更用テーブルが参照される。ステップＳ１７では、外側領域と内側領域とが分割される。ステップＳ１８とステップＳ１９とでは、それぞれ、領域属性変更用テーブルに基づいて、外側領域の属性値と内側領域の属性値とが変更される。この後、ステップＳ２０で、領域属性の変更履歴が領域情報データベースに登録（格納）される。
【００２５】
表２に、かかる属性値の変更手法の具体例を示す。
【表２】
表２包含関係にある領域分割・属性値変更表

【００２６】
表２において、ケース１は、写真属性の領域１内に写真属性の領域２が包含されている場合であるが、この場合、領域１は誤判定により写真属性とされている可能性が高いので、図形属性に変更される。ケース２は、写真属性の領域１内に文字属性の領域２が包含されている場合であるが、この場合、領域２は文字属性のままでは浮き上がるので、写真属性に変更される。ケース３は、写真属性の領域１内に図形属性の領域２が包含されている場合であるが、この場合、領域１は誤判定により写真属性とされている可能性が高いので、図形属性に変更される。ケース４は、文字属性の領域１内に写真属性の領域２が包含されている場合であるが、この場合、領域２は誤判定により写真属性とされている可能性が高いので、図形属性に変更される。
【００２７】
ところで、重複領域が別の領域に内包されていない場合において（ステップＳ１１でＮＯ）、両係合領域の属性値が同じでなければ（ステップＳ１２でＮＯ）、ステップＳ２１〜Ｓ２７が順に実行され、重複領域の属性値が新たに設定される。具体的には、ステップＳ２１で、各係合領域に対する重複領域の面積率Ｒａｔｅ（ｉ）が、次の式１により算出される。
【数１】

【００２８】
ステップＳ２２では、データベース（ハードディスク２）中の領域属性変更用テーブルが参照される。ステップＳ２３では、面積率Ｒａｔｅ（ｉ）に対する評価値Ｅｖａｌ（ｉ）が、一般的には、次の式２により算出される。
【数２】

【００２９】
具体的には、評価値Ｅｖａｌ（ｉ）は、例えば、次の簡便な式３により算出することができる。
【数３】

【００３０】
表３に、重み係数Ｃｏｅｆ（ａ）の具体例を示す。
【表３】
表３領域毎の重み係数（評価値計算用）

【００３１】
この具体例では、ドキュメントイメージに対する処理を想定しているので、文字をできるだけ多く抽出するため、文字領域の重み係数を最も大きくし、写真領域の重み係数を最も小さくしている。なお、一般の写真に対する処理を想定する場合は、写真領域の重み係数を最も大きくし、文字領域の重み係数を最も小さくすればよい。
【００３２】
つまり、この領域毎の評価値Ｅｖａｌ（ｉ）の算出方法は、重複領域がどちらの係合領域に多く含まれているかを算出することにより、重複領域の属性がどちらの係合領域の属性に近いかを推定するものである。例えば、写真領域に文字領域が少ししか含まれない場合は、重複領域は写真の属性を有していないものと推定される。これにより、印刷された画像を、原稿画像をみたときの印象度に沿ったものとすることができる。
【００３３】
ステップＳ２４では、評価値Ｅｖａｌ（ｉ）の最大値が検出される。ステップＳ２５では、評価値Ｅｖａｌ（ｉ）の最大値に対応する属性値が検出される。ステップＳ２６では、重複領域が分割される。ステップＳ２７では、分割された重複領域に新たに属性値が付与される。この後、ステップＳ２０で、領域属性の変更履歴が領域情報データベースに登録（格納）される。
【００３４】
領域属性の変更履歴が領域情報データベースに登録された後、ステップＳ２８で、次の領域が存在するか否かが判定される。次の領域が存在すれば（ＹＥＳ）、ステップＳ８〜Ｓ２８が繰り返し実行される（条件に応じて一部のステップは実行されない）。他方、ステップＳ２８で、次の領域が存在しないと判定された場合は（ＮＯ）、ステップＳ２９で先頭領域の検索（初期化）が行われ、続いてステップＳ３０で領域情報データベースから領域が抽出される。
【００３５】
次に、ステップＳ３１で、領域情報データベースから領域情報変更履歴が取得される。続いて、ステップＳ３２で、データベース（ハードディスク２）中の圧縮データベースから圧縮パラメータが取得される。そして、ステップＳ３３で、この領域に対して、ステップＳ３２で取得された圧縮パラメータにより圧縮が行われる。
【００３６】
表４に、属性の変更履歴をもつ領域に対する圧縮方法の具体例を示す。
【表４】
表４属性の変更履歴をもった領域に対する圧縮方法

この後、ステップＳ３４で、次の領域が存在するか否かが判定され、次の領域が存在すれば（ＹＥＳ）、ステップＳ３０〜Ｓ３４が繰り返し実行される。
【００３７】
他方、ステップＳ３４で次の領域が存在しないと判定された場合は（ＮＯ）、ステップＳ３５で圧縮された画像データがファイル化され、画像データファイルがつくられる。続いて、ステップＳ３６で、画像データファイルが出力部８（サーバ６、プリンタ１０）に出力され、原稿画像の領域分割・圧縮が終了する。
【００３８】
以下、図２〜図４に示す領域分割・圧縮処理が行われる場合における、領域分割のいくつかの具体例を説明する。
例えば、図５に示すように、領域１と領域２とが部分的に重なり、重複領域が領域１及び領域２のいずれにも内包されていない場合、領域１、２の属性値が同じでなければ、ステップＳ２１〜Ｓ２７により、重複領域が分割されて領域３となり、この領域３の属性値が新たに設定される。例えば、式１〜式３により算出された、領域１に対する領域３（重複領域）の評価値が、領域２に対する領域３の評価値より大きいときには、領域３の属性値は領域１の属性値と同一となる。
【００３９】
また、図６に示すように、領域１と領域２と領域３とが部分的に重なり、重複領域（３重に重複している領域）が領域１、領域２及び領域３のいずれにも内包されていない場合、領域１、２、３の属性値が同じでなければ、ステップＳ２１〜Ｓ２７により、重複領域が分割されて領域４となり、この領域４の属性値が新たに設定される。例えば、式１〜式３により算出された、領域１に対する領域４（重複領域）の評価値が、他の領域２、３に対する領域４の評価値より大きいときには、領域４の属性値は領域１の属性値と同一となる。
【００４０】
なお、３つの領域（４つ以上でも同様）が重なり、かつそのうちの１つの領域が、他の２つの領域の重なっている部分に内包されている場合、内包されていない２つの領域の重複領域について領域分割を行って属性値を決定し、この後この重複領域と内包されている領域とについて内包関係に基づいて属性値を決定すればよい。
【００４１】
例えば、図７に示すように、領域１と領域２と領域３とが重なり、領域３が、領域１と領域２との重複領域に内包されている場合は、まず領域１と領域２とについて、図５の場合と同様の領域分割を行う。すなわち、領域１、２の属性値が同じでなければ、ステップＳ２１〜Ｓ２７により、重複領域が分割されて領域４となり、この領域４の属性値が新たに設定される。例えば、式１〜式３により算出された、領域１に対する領域４の評価値が、領域２に対する領域３の評価値より大きいときには、領域４の属性値は領域１の属性値と同一となる。次に、領域４と領域３とについて、ステップＳ１４〜Ｓ１９により、内包関係に基づいて属性値を決定する。なお、図７に示す例では、領域４の属性値が領域３の属性値に変更されている。
【００４２】
以下、１つの原稿画像に写真領域と文字領域とが混在し、両領域が部分的に重なっている場合において、２つのケースついて、より具体的な領域分割手法を説明する。
（ケース１）
図８に示すように、縦寸法が１００であり横寸法が１００である写真領域と、縦寸法が２０であり横寸法が８０である文字領域とが部分的に重なり、縦寸法が２０であり横寸法が３５である重複領域を形成しているとする。この場合、式１により、写真領域に対する重複領域の面積率ＴｈＰｈｏｔｏは０．０７（（３５＊２０）／（１００＊１００）＝０．０７）であり、文字領域に対する重複領域の面積率ＴｈＬｅｔｔｅｒは０．４３７５（（３５＊２０）／（２０＊８０）＝０．４３７５）である。
【００４３】
したがって、式３により、写真領域に対する重複領域の評価値ＴｈｅＰｈｏｔｏは１．４８９５（（１−０．０７）＊１．５＝１．４８９５）となり、文字領域に対する重複領域の評価値ＴｈｅＬｅｔｔｅｒは１．６８７５（（１−０．４３７５）＊３＝１．４８９５）となる。かくして、評価値ＴｈｅＬｅｔｔｅｒが評価値ＴｈｅＰｈｏｔｏより大きいので、重複領域は文字領域となる。
【００４４】
図９に、文字領域に対する重複領域の評価値が写真領域に対する重複領域の評価値より大きくなるように、写真領域と文字領域とが部分的に重なっている原稿画像について、重複領域を文字領域として圧縮した画像データを用いて印刷した画像の一例を示す。図９から明らかなとおり、違和感のない印刷画像が得られている。
【００４５】
（ケース２）
図１０に示すように、縦寸法が１００であり横寸法が１００である写真領域と、縦寸法が３５であり横寸法が１２０である文字領域とが部分的に重なり、縦寸法が３５であり横寸法が８５である重複領域を形成しているとする。この場合、式１により、写真領域に対する重複領域の面積率ＴｈＰｈｏｔｏは０．２９７５（（８５＊３５）／（１００＊１００）＝０．２９７５）であり、文字領域に対する重複領域の面積率ＴｈＬｅｔｔｅｒは０．７０８３（（８５＊３５）／（３５＊１２０）＝０．７０８３）である。
【００４６】
したがって、式３により、写真領域に対する重複領域の評価値ＴｈｅＰｈｏｔｏは１．５０３７５（（１−０．２９７５）＊１．５＝１．５０３７５）となり、文字領域に対する重複領域の評価値ＴｈｅＬｅｔｔｅｒは０．８７１５（（１−０．７０８３）＊３＝０．８７１５）となる。かくして、評価値ＴｈｅＰｈｏｔｏが評価値ＴｈｅＬｅｔｔｅｒより大きいので、重複領域は写真領域となる。
【００４７】
図１１に、写真領域に対する重複領域の評価値が文字領域に対する重複領域の評価値より大きくなるように、写真領域と文字領域とが部分的に重なっている原稿画像について、重複領域を写真領域として圧縮した画像データを用いて印刷した画像の一例を示す。図１１から明らかなとおり、違和感のない印刷画像が得られている。
【００４８】
なお、この画像処理システムにおいては、重複領域を、重複している各画像領域の属性の圧縮手法と、重複領域の属性の圧縮手法との組み合わせにより圧縮するようになっていてもよい。
【００４９】
以上、本発明の実施の形態によれば、より誤判別の少ない、最適な領域分割を行うことができる。また、重複した領域がなくなるので、圧縮・保存の処理を行う場合に、無駄な処理を回避することができ、かつ各領域の属性を反映させた最適な圧縮方法を適用することができる。さらに、重複した領域の周囲の情報を収集する必要性がないので、画像データを高速で処理することができる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明によれば、属性が異なる画像が混在している原稿画像を領域分割してその画像データを圧縮する際に、上記領域が部分的又は全面的に重複している場合でも、重複領域に対して最適な圧縮を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる領域分割・圧縮の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態にかかる領域分割・圧縮の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態にかかる領域分割・圧縮の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】２つの領域が重なっている場合の領域分割手法の一例を示す図である。
【図６】３つの領域が重なっている場合の領域分割手法の一例を示す図である。
【図７】３つの領域が重なっている場合の領域分割手法の一例を示す図である。
【図８】写真領域と文字領域とが部分的に重なっている場合の領域分割手法の一例を示す図である。
【図９】写真領域と文字領域との重複領域を文字領域とした場合の印刷画像の一例を示す図である。
【図１０】写真領域と文字領域とが部分的に重なっている場合の領域分割手法の一例を示す図である。
【図１１】写真領域と文字領域との重複領域を写真領域とした場合の印刷画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
１パーソナルコンピュータ、２ハードディスク、３モニタ、４入力機器、５入力部、６サーバ、７スキャナ、８出力部、１０プリンタ。

Claims

原稿画像を、圧縮形態に関連する属性毎の画像領域に分割する第１の手順と、
上記画像領域が部分的又は全面的に重複して重複領域を形成しているか否かを判定する第２の手順と、
上記重複領域が形成されている場合、上記の重複している各画像領域から上記重複領域を分割し、上記重複領域の圧縮形態に関連する属性を、上記の重複している各画像領域の属性の優先度と、上記重複領域と上記の重複している各画像領域との位置関係とに基づいて新たに設定する第３の手順と、
上記各画像領域と上記重複領域とを、それぞれ、該各領域の属性に対応する圧縮手法で圧縮する第４の手順とを自動的にコンピュータに実行させるための原稿画像の領域分割・圧縮プログラム。
原稿画像を、原稿の属性に応じて属性毎の画像領域に分割する第１の手順と、
上記の分割された画像領域の重複を判定する第２の手順と、
上記第２の手順で判定された重複した画像領域を抽出し、抽出した画像領域に対して新たに領域の属性を設定する第３の手順と、
上記原稿画像の各画像領域を、第１の手順及び第３の手順で求められた属性に応じてそれぞれ対応する圧縮手法を用いて圧縮する第４の手順とを自動的にコンピュータに実行させるための原稿画像の領域分割・圧縮プログラム。
上記第３の手順において、上記の重複している各画像領域のうちの１つの画像領域が他の画像領域に内包されている場合は、上記重複領域の属性を、上記の重複している各画像領域の内包関係に基づいて設定するようになっている請求項１又は２に記載の原稿画像の領域分割・圧縮プログラム。
上記第３の手順において、上記重複領域の属性を、上記重複領域が上記の重複している各画像領域中に占める割合と、上記の重複している各画像領域の属性の重み係数とに基づいて設定するようになっている請求項１又は２に記載の原稿画像の領域分割・圧縮プログラム。
原稿画像を、圧縮形態に関連する属性毎の画像領域に分割する手順と、
上記画像領域が部分的又は全面的に重複して重複領域を形成しているか否かを判定する手順と、
上記重複領域が形成されている場合、上記の重複している各画像領域から上記重複領域を分割し、上記重複領域の圧縮形態に関連する属性を、上記の重複している各画像領域の属性の優先度と、上記重複領域と上記の重複している各画像領域との位置関係とに基づいて新たに設定する手順と、
上記各画像領域と上記重複領域とを、それぞれ、該各領域の属性に対応する圧縮手法で圧縮する手順とを含んでいる原稿画像の領域分割・圧縮方法。