JP2006165783A - 画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザが最新のポータルシートを自動的に取得することができる画像処理システムを提供することを目的とする。
【解決手段】 ユーザがポータルシートを登録しておくと、ポータルシートに記載されている文書の情報に変更があった場合に、新規にポータルシートを作成し、ユーザに通知を行うことを特徴とする画像処理システム。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複写機などの画像処理装置で読み取った画像データを、Ｗｏｒｄ等所謂文書作成アプリケーションソフトで再利用可能なベクトルデータに変換し、それらを簡便に制御する画像処理システムに関する。

従来の技術として画像ファイルシステム（例えば、特許文献１参照）や編集画像印刷システムおよび方法（例えば、特許文献２参照）などが開示されているが、前者はサーバに蓄積された画像データの作成者に一定期間毎に更新を行うよう通知を行うものであり、そのデータを利用するユーザへの通知は行っていない。また、後者はサーバにデータを登録する時にサムネイルを利用したり、メール通知を行うことで登録の利便性を上げているが、データを利用するユーザのる利便性を上げものではない。

近年、環境問題が叫ばれる中、オフィスでのペーパーレス化が急速に進んでいる。即ち従来からバインダー等で蓄積された紙文書をスキャナーで読み取りポータブルドキュメントフォーマット（以降ＰＤＦと記す）に変換して画像記憶装置にデータベースとして蓄積し、文書管理システムを構築出来る。

一方、機能が拡張されたＭＦＰでは、予め画像を紙文書として記録する際に、該画像ファイルが存在する画像記憶装置内のポインタ情報を該文書の表紙或いは、記載情報中に付加情報として記録して置き、再度該文書を複写等再利用する際に、このポインタ情報からオリジナル電子ファイルの格納場所を検出し、該電子ファイルの元情報を編集や再印刷に直接用いる事で、紙文書全体の保存を削減する。
特開２０００−３３１１４９号公報 特開平１１−１９４９０３号公報

しかしながら、前者は紙文書がコンパクトな情報量のＰＤＦファイルとして文書の保存が可能であるが、ファイル自体がイメージ情報であるので、該文書の一部のオブジェクトを再利用する事は出来ない。従って再利用する場合は、図、表等は新たにアプリケーションソフトを用いて再度作成しなければ成らない。

また、後者はデータベースに登録された文書は、随時更新されるものであり文書の内容だけでなく格納される記憶装置のロケーション情報なども変更される可能性がある。画像記憶装置は、ＭＦＰ内部に搭載された記憶装置や、ネットワーク上に接続された複数のサーバである場合など点在する場合があり、ユーザが複数の文書を扱う場合それぞれの更新状況を把握することが困難であるという問題点がある。

従って本発明は、上記従来例の問題点を解決して、即ち前記のような文書管理システムにおいて、ユーザの利便性の高い画像処理システムを提供する事を目的とする。

上記目的を達成するために、
請求項１記載の発明は、原稿を読み取り走査する手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する特定手段を有し、該手段で上記イメージ情報に一致するオリジナルの電子ファイルが特定できれば、該電子ファイルを紙文書に記載された情報として扱い、前記読み取られた原稿情報を記述したページ情報（インデックスシート）を生成し、該ページ情報をユーザが登録し、該ページ情報に記載された文書情報が更新を監視し、更新があった場合に登録を行ったユーザに通知を行うことでユーザは自動的に最新の情報を取得することができる。

また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、電子ファイルを特定する手段が原稿に付加的に記録された電子ファイルの格納場所を示す付加情報を認識する手段であるのでイメージ情報から簡単にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。

また、請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、電子ファイル特定手段が原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有し、検索の結果、特定情報の一致によって電子ファイルを特定する事で、付加情報が記録されていない文書に対しても容易にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。

また、請求項４記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、前記特定手段で該原稿のオリジナルファイルが特定出来ない場合、前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換し、該変換されたベクトルデータを紙文書に記載された情報として変換するので如何なる紙文書に対しても読み取ったイメージ情報を再利用可能な電子ファイルとして扱うことができる。

また、請求項５記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、ベクトル化手段は原稿中の文字領域を光学的文字認識するＯＣＲ手段によって文字部分を文字フォントデータにベクトル化するので文字部は高品位である。

また、請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化する事を特徴とする為、ベクトル化されたオブジェクトは独立に扱う事が出来る。

また、請求項７記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える例えばｒｔｆフォーマットに変換するので、ベクトル化したオブジェクトを既存の文書作成アプリソフト上で再利用出来る。

また、請求項８記載の発明は、請求項１記載の画像処理システムに於いて、ベクトル化手段でベクトル化されたベクトルデータを記憶する画像記憶手段と、該ベクトルデータに該データを格納する格納場所を付加情報として付加する情報付加手段を備える事を特徴とし、従って、該文書を再度原稿として画像読み取り手段で読み取った際には、この付加情報から電子ファイルを特定する事が可能になる。

また、請求項９記載の発明は、請求項２記載の画像処理システムに於いて、ファイル特定手段は、ポインタ情報から得られる該原稿の電子ファイルから、原稿中に記載された特定の情報が検索して得られる場合に限って該電子ファイルに特定する事を特徴とするので、単にポインタ情報から特定する場合に対してより確度の高い特定が可能に成る。

また、請求項１０記載の発明は、原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する手段とを有し、前記特定手段で得られた該原稿の電子ファイルがイメージファイルやＰＤＦの様にオブジェクト単位で既存の文書作成ソフトウエアーで扱えない場合にも前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換する事を特徴とする為、イメージファイルに対しても再利用可能なベクトルデータに変換出来る。

また、請求項１１記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、ベクトル化手段は原稿を読み取り走査して得られるイメージ情報をオブジェクト毎に分割する手段と、該分割されたオブジェクト単位で記憶手段で格納されたファイルの中から一致するオブジェクトを検索する手段を有し、該検索手段で得られた情報を用いてベクトル化する事を特徴とする為、全てのオブジェクトに対するベクトル化が不要になり、処理の高速化及び高画質化が図られる。

また、請求項１２記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、ページ情報生成手段により生成されたページ情報は、各原稿の特徴、及び検索、変換結果のポインタを含むことを特徴とする為、スキャン後の文書管理を容易に実現させることが可能になる。

また、請求項１３記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、ページ情報中の原稿の特徴は、サムネイル、タイトル、オリジナルファイルの格納場所情報、要約、キーワード、ＩＤ、日付、著作者を含むインデックスシートであることを特徴とする為、スキャン後の指定箇所の識別を容易にさせることが可能になる。

また、請求項１４記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、ページ情報（インデックスシート）と登録者の通知先情報をあわせて登録することが可能である為、登録されたページ情報に記載された原稿情報の変更を監視することでユーザが所望する文書の更新状況を監視することが出来る。

また、請求項１５記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、登録されたページ情報に記載された原稿情報に修正が加えられた場合に、更新されたページ情報を自動的に新規作成し、ページ情報を登録したユーザに通知を行うことが出来るためユーザは所望の文書データの更新やロケーション情報の変更を知ることが出来る。

また、請求項１６記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、ページ情報中のポインタはコード化され、電子透かし、あるいはバーコードとして記録されることを特徴とする為、スキャン後の指定箇所の特定を容易に実現させることが可能になる。

また、請求項１７記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、電子透かしは、その対象により最適な形式が選択されることを特徴とする為、違和感が無く、スペース効率の高いページ情報を生成させることが可能となる。

また、請求項１８記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、生成手段により生成されたページ情報を読み取り、指定した部分情報にアクセスし、所定の制御を行うことを特徴とする為、スキャン後の文書管理を容易に実現させることが可能になる。

また、請求項１９記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、指定ページ、指定段落、指定画像、指定文書の指定ページ、指定文書の指定ページの指定段落、指定文書の指定ページの指定画像であることを特徴とする為、きめ細かく指定箇所を取り出すことが可能となる。

また、請求項２０記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、指定部分の所定の制御とは、表示、印刷、送信であることを特徴とする為、ユーザに利便性の高い文書処理環境を提供することが可能となる。

また、請求項２１記載の発明は、第１項記載の画像処理システムに於いて、生成されたページ情報を読み取り、指定文書、指定ページ、指定段落、指定画像の結合、削除、入れ替え、編集を行うことを特徴とする為、ユーザに利便性の高い文書処理環境を提供することが可能となる。

請求項１記載の発明によれば、原稿を読み取り走査する手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する特定手段を有し、該手段で上記イメージ情報に一致するオリジナルの電子ファイルが特定できれば、該電子ファイルを紙文書に記載された情報として扱い、前記読み取られた原稿情報を記述したページ情報を生成し、該ページ情報をユーザが登録し、該ページ情報に記載された文書情報が更新を監視し、更新があった場合に登録を行ったユーザに通知を行うことでユーザは自動的に最新の情報を取得することができる。

請求項２記載の発明によれば、電子ファイルを特定する手段が原稿に付加的に記録された電子ファイルの格納場所を示す付加情報を認識する手段であるのでイメージ情報から簡単にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。

請求項３記載の発明によれば、電子ファイル特定手段が原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有し、検索の結果、特定情報の一致によって電子ファイルを特定する事で、付加情報が記録されていない文書に対しても容易にオリジナルの電子ファイルを特定出来る。

請求項４記載の発明によれば、前記特定手段で該原稿のオリジナルファイルが特定出来ない場合、前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換し、該変換されたベクトルデータを紙文書に記載された情報として変換するので如何なる紙文書に対しても読み取ったイメージ情報を再利用可能な電子ファイルとして扱うことが出来る。

請求項５記載の発明によれば、ベクトル化手段は原稿中の文字領域を光学的文字認識するＯＣＲ手段によって文字部分を文字フォントデータにベクトル化するので文字部は高品位な画質でありデータ量も少なくてすむ。

請求項６記載の発明によれば、ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化する事を特徴とする為、ベクトル化されたオブジェクトは独立に扱う事が出来る。

請求項７記載の発明によれば、ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える例えばｒｔｆフォーマットに変換するので、ベクトル化したオブジェクトを既存の文書作成アプリソフト上で再利用出来る。

請求項８記載の発明によれば、ベクトル化手段でベクトル化されたベクトルデータを記憶する画像記憶手段と、該ベクトルデータに該データを格納する格納場所を付加情報として付加する情報付加手段を備えるので、該文書を再度原稿として画像読み取り手段で読み取った際には、この付加情報から電子ファイルを特定する事が可能になるのでより短時間にファイルを特定出来る。

請求項９記載の発明によれば、ファイル特定手段は、ポインタ情報から得られる該原稿の電子ファイルから、原稿中に記載された特定の情報が検索して得られる場合に限って該電子ファイルに特定する事を特徴とするので、単にポインタ情報から特定する場合に対してより確度の高い特定が可能に成る。

請求項１０記載の発明によれば、原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する手段とを有し、前記特定手段で得られた該原稿の電子ファイルがイメージファイルやＰＤＦの様にオブジェクト単位で既存の文書作成ソフトウエアーで扱えない場合にも前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換する事を特徴とする為イメージファイルに対しても再利用可能なベクトルデータに変換出来る。

請求項１１記載の発明によれば、ベクトル化手段は原稿を読み取り走査して得られるイメージ情報をオブジェクト毎に分割する手段と、該分割されたオブジェクト単位で記憶手段で格納されたファイルの中から一致するオブジェクトを検索する手段を有し、該検索手段で得られた情報を用いてベクトル化する事を特徴とする為全てのオブジェクトに対するベクトル化が不要になり、処理の高速化及び高画質化が図られる。

請求項１２記載の発明によれば、ページ情報生成手段により生成されたページ情報は、各原稿の特徴、及び検索、変換結果のポインタを含むことを特徴とする為、スキャン後の文書管理を容易に実現させることが可能になる。

請求項１３記載の発明によれば、ページ情報中の原稿の特徴は、サムネイル、タイトル、オリジナルファイルの格納場所情報、要約、キーワード、ＩＤ、日付、著作者を含むインデックスシートであることを特徴とする為、スキャン後の指定箇所の識別を容易にさせることが可能になる。

請求項１４記載の発明によれば、あらかじめ作成された、ページ情報（インデックスシート）と登録者の通知先情報をあわせて登録することが可能であるため、登録されたページ情報に記載された原稿情報の変更を監視することでユーザが所望する文書の更新状況を監視することが出来る。

請求項１５記載の発明によれば、登録されたページ情報に記載された原稿情報に修正が加えられた場合に、更新されたページ情報を自動的に新規作成し、ページ情報を登録したユーザに通知を行うことが出来るためユーザは所望の文書データの更新やロケーション情報の変更を知ることが出来る。

請求項１６記載の発明によれば、ページ情報中のポインタはコード化され、電子透かし、あるいはバーコードとして記録されることを特徴とする為、スキャン後の指定箇所の特定を容易に実現させることが可能になる。

請求項１７記載の発明によれば、電子透かしは、その対象により最適な形式が選択されることを特徴とする為、違和感が無く、スペース効率の高いページ情報を生成させることが可能となる。

請求項１８記載の発明によれば、生成手段により生成されたページ情報を読み取り、指定した部分情報にアクセスし、所定の制御を行うことを特徴とする為、スキャン後の文書管理を容易に実現させることが可能になる。

請求項１９記載の発明によれば、指定ページ、指定段落、指定画像、指定文書の指定ページ、指定文書の指定ページの指定段落、指定文書の指定ページの指定画像であることを特徴とする為、きめ細かく指定箇所を取り出すことが可能となる。

請求項２０記載の発明によれば、指定部分の所定の制御とは、表示、印刷、送信であることを特徴とする為、ユーザに利便性の高い文書処理環境を提供することが可能となる。

請求項２１記載の発明によれば、生成されたページ情報を読み取り、指定文書、指定ページ、指定段落、指定画像の結合、削除、入れ替え、編集を行うことを特徴とする為、ユーザに利便性の高い文書処理環境を提供することが可能となる。

本発明の実施の形態について説明する。

図１は本願発明にかかる画像処理システム構成例を示すブロック図である。

この画像処理システムは、オフィス１０とオフィス２０とをインターネット１０４で接続された環境で実現する。オフィス１０内に構築されたＬＡＮ１０７には、ＭＦＰ１００、ＭＦＰ１００を制御するマネージメントＰＣ１０１、クライアントＰＣ（外部記憶手段）１０２、文書管理サーバ１０６、そのデータベース１０５、およびプロキシサーバ１０３が接続されている。ＬＡＮ１０７及びオフィス２０内のＬＡＮ１０８はプロキシサーバ１３を介してインターネット１０４に接続される。

ＭＦＰ１００は本発明において紙文書の画像読み取り部と読み取った画像信号に対する画像処理の一部を担当し、画像信号はＬＡＮ１０９を用いてマネージメントＰＣ１０１に入力する。マネージメントＰＣは通常のＰＣであり、内部に画像記憶手段、画像処理手段、表示手段、入力手段を有するが、その一部をＭＦＰ１００に一体化して構成されている。

図２はＭＦＰ１００の構成図である。図２においてオートドキュメントフィーダー（以降ＡＤＦと記す）を含む画像読み取り部１１０は束状の或いは１枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズで固体撮像素子上に結像し、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を６００ＤＰＩの密度のイメージ情報として得る。通常の複写機能はこの画像信号をデータ処理部１１５で記録信号へ画像処理し、複数毎複写の場合は記録装置１１１に一旦一ページ分の記録データを記憶保持した後、記録装置１１２に順次出力して紙上に画像を形成する。

一方クライアントＰＣ１０２から出力されるプリントデータはＬＡＮ１０７からネットワークＩＦ１１４を経てデータ処理装置１１５で記録可能なラスターデータに変換した後、前記記録装置で紙上に記録画像として形成される。

ＭＦＰ１００への操作者の指示はＭＦＰに装備されたキー操作部とマネージメントＰＣに入力されるキーボード、及び、マウスからなる入力装置１１３から行われ、これら一連の動作はデータ処理装置１１５内の図示しない制御部で制御される。

一方、操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は表示装置１１６で行われる。尚記憶装置１１１はマネージメントＰＣからも制御され、これらＭＦＰとマネージメントＰＣとのデータの授受及び制御はネットワークＩＦ１１７および直結したＬＡＮ１０９を用いて行われる。

［処理概要］
次に本発明による画像処理全体の概要を図３を用いて説明する。

図３においてまず、ＭＦＰ１００の画像読み取り部１１０を動作させ１枚の原稿をラスター状に走査し、イメージ情報入力処理１２０で６００ＤＰＩ−８ビットの画像信号を得る。該画像信号をデータ処理部１１５で前処理を施し記憶装置１１１に１ページ分の画像データとして保存する。マネージメントＰＣ１０１のＣＰＵは該格納された画像信号から先ず、文字／線画部分とハーフトーンの画像部分とに領域を分離し、文字部は更に段落で塊として纏まっているブロック毎に、或いは、線で構成された表、図形に分離し各々セグメント化する。一方ハーフトーンで表現される画像部分は、矩形に分離されたブロックの画像部分、背景部等、所謂ブロック毎に独立したオブジェクトに分割する（ステップ１２１）。

このとき原稿画像中に付加情報として記録された２次元バーコード、或いはＵＲＬに該当するオブジェクトを検出しＵＲＬはＯＣＲで文字認識し、或いは２次元バーコードなら該マークを解読して（ステップ１２２）該原稿のオリジナル電子ファイルが格納されている記憶装置内のポインタ情報を検出する（ステップ１２３）。尚、ポインタ情報を付加する手段は他に文字と文字の間隔に情報を埋め込む方法、ハーフトーンの画像に埋め込む方法等直接可視化されない所謂電子透かしによる方法も有る。

ポインタ情報が検出された場合、ステップ１２５に分岐し、ポインタで示されたアドレスから元の電子ファイルを検索する。電子ファイルは図１においてクライアントＰＣ内のハードディスク内、或いはオフィス１０或いは２０のＬＡＮに接続された文書管理サーバ１０５内のデータベース１０５内、或いはＭＦＰ１００自体が有する記憶装置１１１のいずれかに格納されており、ステップ１２３で得られたアドレス情報に従ってこれらの記憶装置内を検索する。ステップ１２５で電子ファイルが見つからなかった場合、見つかったがＰＤＦあるいはｔｉｆｆに代表される所謂イメージファイルであった場合、或いはポインタ情報自体が存在しなかった場合はステップ１２６に分岐する。

ステップ１２６は所謂文書検索処理ルーチンである。

まずステップ１２２で各文字ブロックに対して行ったＯＣＲの結果から単語を抽出して全文検索、或いは各オブジェクトの配列と各オブジェクトの属性から所謂レイアウト検索を行う。検索の結果、類似度の高い電子ファイルが見つかった場合、サムネイル等を表示（ステップ１２７）し、複数の中から操作者の選択が必要なら操作者の入力操作よってファイルの特定を行う。ステップ１２６の検索処理で電子ファイルが見つからなかった場合、或いは、見つかったがＰＤＦあるいはｔｉｆｆに代表される所謂イメージファイルであった場合、ステップ１２９に分岐する。

ステップ１２９はイメージデータからベクトルデータへの変換処理部であり、オリジナル電子ファイルに近い電子ファイルに変換する。先ず、ステップ１２２でＯＣＲされた文字ブロックに対しては、更に文字のサイズ、スタイル、字体を認識し、原稿を走査して得られた文字に可視的に忠実なフォントデータに変換する。

一方線で構成される表、図形ブロックに対してはアウトライン化する。画像ブロックに対してはイメージデータとして個別のＪＰＥＧファイルとして処理する。これらのベクトル化処理はオブジェクト毎に行い、更に各オブジェクトのレイアウト情報を保存して例えば、ｒｔｆに変換（ステップ１３０）して電子ファイルとして記憶装置１１１に格納（ステップ１３１）する。

今ベクトル化した原稿画像は以降同様の処理を行う際に直接電子ファイルとして検索出来るように、ステップ１３２において検索の為のインデックス情報を生成して検索用インデックスファイルに追加する。

以上の処理が終了した後、ステップ１３３で当該ページが最終か否かを判別し、そうでない場合は、ステップ１２０に制御を戻し、次のページの処理を再び繰り返す。

最終ページであった場合は、ステップ１３４に制御を移行する。

ステップ１３４は、本発明の主眼を為す処理で、上記、スキャン、検索、ベクトル化を経て特定された全ページのページ情報、すなわち、サムネイル、タイトル、要約、キーワード、ＩＤ、日付、著作者、及び処理結果へのポインタ情報等を含むインデックスシート（以後ポータルシートとする）を生成し、出力する。

以下、各処理ブロックに対して詳細に説明する。

先ずステップ１２１で示すブロックセレクション処理について説明する。

ブロックセレクション処理とは、図４の右に示すステップ１２０で読み取った一頁のイメージデータを左に示す様に、オブジェクト毎の塊として認識し、該ブロック各々を文字／図画／写真／線／表等の属性に判定し、異なる属性を持つ領域に分割する処理である。

ブロックセレクション処理の実施例を以下に説明する。

先ず、入力画像を白黒に二値化し、輪郭線追跡をおこなって黒画素輪郭で囲まれる画素の塊を抽出する。面積の大きい黒画素の塊については、内部にある白画素に対しても輪郭線追跡をおこない白画素の塊を抽出、さらに一定面積以上の白画素の塊の内部からは再帰的に黒画素の塊を抽出する。

このようにして得られた黒画素の塊を、大きさおよび形状で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類していく。たとえば、縦横比が１に近く、大きさが一定の範囲のものを文字相当の画素塊とし、さらに近接する文字が整列良くグループ化可能な部分を文字領域、扁平な画素塊を線領域、一定大きさ以上でかつ四角系の白画素塊を整列よく内包する黒画素塊の占める範囲を表領域、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域、それ以外の任意形状の画素塊を図画領域、などとする。

ブロックセレクション処理で得られた各ブロックに対するブロック情報を図５に示す。

これらのブロック毎の情報は以降に説明するベクトル化、或いは検索の為の情報として用いる。

次に、ステップ１２２で示すファイルの格納位置をイメージ情報から抽出する為のＯＣＲ／ＯＭＲ処理について説明する。

図６は原稿画像中に付加された２次元バーコード（ＱＲコードシンボル）を復号して、データ文字列を出力する過程を示すフローチャートである。２次元バーコードの付加された原稿３１０の一例を図７に示す。

まず、データ処理装置１１５内のページメモリに格納された原稿３１０を表すイメージ画像をＣＰＵ（不図示）で走査して、先に説明したブロックセレクション処理の結果から所定の２次元バーコードシンボル３１１の位置を検出する。ＱＲコードの位置検出パターンは、シンボルの４隅のうちの３済みに配置される同一の位置検出要素パターンから構成される（ステップ３００）。

次に、位置検出パターンに隣接する形式情報を復元し、シンボルに適用されている誤り訂正レベルおよびマスクパターンを得る（ステップ３０１）。

シンボルの型番を決定した（ステップ３０２）後、形式情報で得られたマスクパターンを使って符号化領域ビットパターンをＸＯＲ演算することによってマスク処理を解除する（ステップ３０３）。

尚、モデルに対応する配置規則に従い、シンボルキャラクタを読み取り、メッセージのデータ及び誤り訂正コード語を復元する（ステップ３０４）。

復元されたコード上に、誤りがあるかどうかの検出を行い（ステップ３０５）、誤りが検出された場合、ステップ３０６に分岐し、これを訂正する。

誤り訂正されたデータより、モード指示子および文字数指示子に基づいて、データコード語をセグメントに分割する（ステップ３０７）。

最後に、仕様モードに基づいてデータ文字を復号し、結果を出力する（ステップ３０８）。

尚、２次元バーコード内に組み込まれたデータは、対応するファイルのアドレス情報を表しており、例えばファイルサーバ名およびファイル名からなるパス情報で構成される。或いは、対応するファイルへのＵＲＬで構成される。

本実施例ではポインタ情報が２次元バーコードを用いて付与された原稿３１０について説明したが、直接文字列でポインタ情報が記録される場合は所定のルールに従った文字列のブロックを先のブロックセレクション処理で検出し、該ポインタ情報を示す文字列の各文字を文字認識する事で、直接元ファイルのアドレス情報を得る事が可能である。

また、或いは図７の文書３１０の文字ブロック３１２、或いは３１３の文字列に対して隣接する文字と文字の間隔等に視認し難い程度の変調を加え、該文字間隔に情報を埋め込むことでもポインタ情報を付与できる。該所謂透かし情報は後述する文字認識処理を行う際に各文字の間隔を検出すれば、ポインタ情報が得られる。また、自然画３１４の中に電子透かしとしてポインタ情報を付加する事も可能である。

次に、図３で先に説明したステップ１２５およびステップ１２８で示す、ポインタ情報からの電子ファイルの検索について図８のフローチャートを使用して説明する。

まず、ポインタ情報に含まれるアドレスに基づいて、ファイルサーバを特定する（ステップ４００）。

ここでファイルサーバとは、クライアントＰＣ１０２や、データベース１０５を内蔵する文書管理サーバ１０６や、記憶装置１１１を内蔵するＭＦＰ１００自身を指す。

ここでアドレスとは、ＵＲＬや、サーバ名とファイル名からなるパス情報である。

ファイルサーバが特定できたら、ファイルサーバに対してアドレスを転送する（ステップ４０１）。ファイルサーバは、アドレスを受信すると、該当するファイルを検索する（ステップ４０２）。ファイルが存在しない場合（ステップ４０３−Ｎ）には、ＭＦＰに対してその旨通知する。

ファイルが存在した場合（ステップ４０３−Ｙ）には、図３で説明した様に、ファイルのアドレスを通知（ステップ１３４）すると共に、ユーザの希望する処理が画像ファイルデータの取得であれば、ＭＦＰに対してファイルを転送する（ステップ４０８）。

次に、図３のステップ１２６で示すファイル検索処理の詳細について図５、図１０を使用して説明を行う。

ステップ１２６の処理は、前述したように、ステップ１２４で入力原稿（入力ファイル）にポインタ情報が存在しなかった場合、または、ポインタ情報は在るが電子ファイルが見つからなかった場合、或いは電子ファイルがイメージファイルであった場合に行われる。

ここでは、ステップ１２２の結果、抽出された各ブロック及び入力ファイルが、図５に示す情報（ブロック情報、入力ファイル情報）を備えるものとする。情報内容として、属性、座標位置、幅と高さのサイズ、ＯＣＲ情報有無を例としてあげる。属性は、文字、線、写真、絵、表その他に分類する。また簡単に説明を行うため、ブロックは座標Ｘの小さい順、即ち（例、Ｘ１＜Ｘ２＜Ｘ３＜Ｘ４＜Ｘ５＜Ｘ６）にブロック１、ブロック２、ブロック３、ブロック４、ブロック５、ブロック６と名前をつけている。ブロック総数は、入力ファイル中の全ブロック数であり、図１０の場合は、ブロック総数は６である。

以下、これらの情報を使用して、データベース内から、入力ファイルに類似したファイルのレイアウト検索を行うフローチャートを図１０に示す。ここで、データベースファイルは、図５と同様の情報を備えることを前提とする。

フローチャートの流れは、入力ファイルとデータベース中のファイルを順次比較するものである。まず、ステップ５１０にて、後述する類似率などの初期化を行う。次に、ステップ５１１にてブロック総数の比較を行い、ここで、真の場合、さらにファイル内のブロックの情報を順次比較する。ブロックの情報比較では、ステップ５１３、５１５、５１８にて、属性類似率、サイズ類似率、ＯＣＲ類似率をそれぞれ算出し、ステップ５２２にてそれらをもとに総合類似率を算出する。各類似率の算出方法については、公知の技術が用いられるので説明を省略する。

ステップ５２３にて総合類似率が、予め設定された閾値Ｔｈより高ければステップ５２４にてそのファイルを類似候補としてあげる。但し、図中のＮ、Ｗ、Ｈは、入力ファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さとし、ΔＮ、ΔＷ、ΔＨは、入力ファイルのブロック情報を基準として誤差を考慮したものである。ｎ、ｗ、ｈは、データベースファイルのブロック総数、各ブロック幅、各ブロック高さとする。また、不図示ではあるが、ステップ５１４にてサイズ比較時に、位置情報ＸＹの比較などを行ってもよい。

以上、検索の結果、類似度が閾値Ｔｈより高く、候補として保存されたデータベースファイル（ステップ５２４）をサムネイル等で表示（ステップ１２７）する。複数の中から操作者の選択が必要なら操作者の入力操作よってファイルの特定を行う。

ファイルサーバに元ファイルが存在しない場合は、図４に示すイメージデータをブロック毎にベクトル化する。次に、図３のステップ１２９で示されるベクトル化について詳説する。まず、文字ブロックに対しては各文字に対して文字認識処理を行う。

『文字認識』
文字認識部では、文字単位で切り出された画像に対し、パターンマッチの一手法を用いて認識を行い、対応する文字コードを得る。この認識処理は、文字画像から得られる特徴を数十次元の数値列に変換した観測特徴ベクトルと、あらかじめ字種毎に求められている辞書特徴ベクトルと比較し、最も距離の近い字種を認識結果とする処理である。特徴ベクトルの抽出には種々の公知手法があり、たとえば、文字をメッシュ状に分割し、各メッシュ内の文字線を方向別に線素としてカウントしたメッシュ数次元ベクトルを特徴とする方法がある。

ブロックセレクション（ステップ１２１）で抽出された文字領域に対して文字認識を行う場合は、まず該当領域に対し横書き、縦書きの判定をおこない、各々対応する方向に行を切り出し、その後文字を切り出して文字画像を得る。横書き、縦書きの判定は、該当領域内で画素値に対する水平／垂直の射影を取り、水平射影の分散が大きい場合は横書き領域、垂直射影の分散が大きい場合は縦書き領域と判断すればよい。文字列および文字への分解は、横書きならば水平方向の射影を利用して行を切り出し、さらに切り出された行に対する垂直方向の射影から、文字を切り出すことでおこなう。縦書きの文字領域に対しては、水平と垂直を逆にすればよい。尚、この時文字のサイズが検出出来る。

『フォント認識』
文字認識の際に用いる、字種数ぶんの辞書特徴ベクトルを、文字形状種すなわちフォント種に対して複数用意し、マッチングの際に文字コードとともにフォント種を出力することで、文字のフォントが認識出来る。

『文字のベクトル化』
前記文字認識およびフォント認識よって得られた、文字コードおよびフォント情報を用いて、各々あらかじめ用意されたアウトラインデータを用いて、文字部分の情報をベクトルデータに変換する。なお、元原稿がカラーの場合は、カラー画像から各文字の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。

以上の処理により文字ブロックに属するイメージ情報をほぼ形状、大きさ、色が忠実なベクトルデータに変換出来る。

『文字以外の部分のベクトル化』
ブロックセレクション処理（ステップ１２１）で、図画あるいは線、表領域とされた領域を対象に、中で抽出された画素塊の輪郭をベクトルデータに変換する。具体的には、輪郭をなす画素の点列を角と看倣される点で区切って、各区間を部分的な直線あるいは曲線で近似する。角とは曲率が極大となる点であり、曲率が極大となる点は、図１１に図示するように、任意点Ｐｉに対し左右ｋ個の離れた点Ｐｉ−ｋ，Ｐｉ＋ｋの間に弦を引いたとき、この弦とＰｉの距離が極大となる点として求められる。さらに、Ｐｉ−ｋ，Ｐｉ＋ｋ間の弦の長さ／弧の長さをＲとし、Ｒの値が閾値以下である点を角とみなすことができる。角によって分割された後の各区間は、直線は点列に対する最小二乗法など、曲線は３次スプライン関数などを用いてベクトル化することができる。

また、対象が内輪郭を持つ場合、ブロックセレクションで抽出した白画素輪郭の点列を用いて、同様に部分的直線あるいは曲線で近似する。

以上のように、輪郭の区分線近似を用いれば、任意形状の図形のアウトラインをベクトル化することができる。元原稿がカラーの場合は、カラー画像から図形の色を抽出してベクトルデータとともに記録する。

さらに、図１２に示す様に、ある区間で外輪郭と、内輪郭あるいは別の外輪郭が近接している場合、２つの輪郭線をひとまとめにし、太さを持った線として表現することができる。具体的には、ある輪郭の各点Ｐｉから別輪郭上で最短距離となる点Ｑｉまで線を引き、各距離ＰＱｉが平均的に一定長以下の場合、注目区間はＰＱｉ中点を点列として直線あるいは曲線で近似し、その太さはＰＱｉの平均値とする。線や線の集合体である表罫線は、前記のような太さを持つ線の集合として効率よくベクトル表現することができる。

尚、先に文字ブロックに対する文字認識処理を用いたベクトル化を説明したが、該文字認識処理の結果、辞書からの距離が最も近い文字を認識結果として用いるが、この距離が所定値以上の場合は、必ずしも本来の文字に一致せず、形状が類似する文字に誤認識している場合が多い。従って、本発明では、この様な文字に対しては、上記した様に、一般的な線画と同じに扱い、該文字をアウトライン化する。即ち、従来文字認識処理で誤認識を起こす文字に対しても誤った文字にベクトル化されず、可視的にイメージデータに忠実なアウトライン化によるベクトル化が行える。

また、写真と判定されたブロックに対しては本発明では、ベクトル化出来ない為、イメージデータのままとする。

上述したように任意形状の図形のアウトラインをベクトル化した後、これらベクトル化された区分線を図形オブジェクト毎にグループ化する処理について説明する。

図１３は、ベクトルデータを図形オブジェクト毎にグループ化するまでのフローチャートを示している。まず、各ベクトルデータの始点、終点を算出する（７００）。次に各ベクトルの始点、終点情報を用いて、図形要素を検出する（７０１）。図形要素の検出とは、区分線が構成している閉図形を検出することである。検出に際しては、閉形状を構成する各ベクトルはその両端にそれぞれ連結するベクトルを有しているという原理を応用し、検出を行う。次に図形要素内に存在する他の図形要素、もしくは区分線をグループ化し、一つの図形オブジェクトとする（７０２）。また、図形要素内に他の図形要素、区分線が存在しない場合は図形要素を図形オブジェクトとする。

図１４は、図形要素を検出するフローチャートを示している。先ず、ベクトルデータより両端に連結していない不要なベクトルを除去し、閉図形構成ベクトルを抽出する（７１０）。次に閉図形構成ベクトルの中から該ベクトルの始点を開始点とし、時計回りに順にベクトルを追っていく。開始点に戻るまで行い、通過したベクトルを全て一つの図形要素を構成する閉図形としてグループ化する（７１１）。

また、閉図形内部にある閉図形構成ベクトルも全てグループ化する。さらにまだグループ化されていないベクトルの始点を開始点とし、同様の処理を繰り返す。最後に、７１０で除去された不要ベクトルのうち、７１１で閉図形としてグループ化されたベクトルに接合しているものを検出し一つの図形要素としてグループ化する（７１２）。

以上によって図形ブロックを個別に再利用可能な個別の図形オブジェクトとして扱う事が可能になる。

ところで、一頁分のイメージデータをブロックセレクション処理（ステップ１２１）し、ベクトル化処理（ステップ１２９）した結果は図１５に示す様な中間データ形式のファイルとして変換されているが、このようなデータ形式はドキュメント・アナリシス・アウトプット・フォーマット（ＤＡＯＦ）と呼ばれる。

図１５はＤＡＯＦのデータ構造を示す図である。

図１５において、７９１はＨｅａｄｅｒであり、処理対象の文書画像データに関する情報が保持される。レイアウト記述データ部７９２では、文書画像データ中のＴＥＸＴ（文字）、ＴＩＴＬＥ（タイトル）、ＣＡＰＴＩＯＮ（キャプション）、ＬＩＮＥＡＲＴ（線画）、ＥＰＩＣＴＵＲＥ（自然画）、ＦＲＡＭＥ（枠）、ＴＡＢＬＥ（表）等の属性毎に認識された各ブロックの属性情報とその矩形アドレス情報を保持する。

文字認識記述データ部７９３では、ＴＥＸＴ、ＴＩＴＬＥ、ＣＡＰＴＩＯＮ等のＴＥＸＴブロックを文字認識して得られる文字認識結果を保持する。表記述データ部７９４では、ＴＡＢＬＥブロックの構造の詳細を格納する。画像記述データ部７９５は、ＰＩＣＴＵＲＥやＬＩＮＥＡＲＴ等のブロックのイメージデータを文書画像データから切り出して保持する。

このようなＤＡＯＦは、中間データとしてのみならず、それ自体がファイル化されて保存される場合もあるが、このファイルの状態では、所謂一般の文書作成アプリケーションで個々のオブジェクトを再利用する事は出来ない。そこで、次にこのＤＡＯＦからアプリデータに変換する処理（ステップ１３０）について詳説する。

図１６は、全体の概略フローである。

８０００は、ＤＡＯＦデータの入力を行う。

８００２は、アプリデータの元となる文書構造ツリー生成を行う。

８００４は、文書構造ツリーを元に、ＤＡＯＦ内の実データを流し込み、実際のアプリデータを生成する。

図１７は、８００２文書構造ツリー生成部の詳細フロー、図１８は、文書構造ツリーの説明図である。全体制御の基本ルールとして、処理の流れはミクロブロック（単一ブロック）からマクロブロック（ブロックの集合体）へ移行する。

以後ブロックとは、ミクロブロック、及びマクロブロック全体を指す。

８１００は、ブロック単位で縦方向の関連性を元に再グループ化する。スタート直後はミクロブロック単位での判定となる。

ここで、関連性とは、距離が近い、ブロック幅（横方向の場合は高さ）がほぼ同一であることなどで定義することができる。

また、距離、幅、高さなどの情報はＧＡＯＦを参照し、抽出する。

図１８（ａ）は実際のページ構成、（ｂ）はその文書構造ツリーである。８１００の結果、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５が一つのグループＶ１、Ｔ６、Ｔ７が一つのグループＶ２が同じ階層のグループとしてまず生成される。

８１０２は、縦方向のセパレータの有無をチェックする。セパレータは、例えば物理的にはＤＡＯＦ中でライン属性を持つオブジェクトである。また論理的な意味としては、アプリ中で明示的にブロックを分割する要素である。ここでセパレータを検出した場合は、同じ階層で再分割する。

８１０４は、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する。

ここで、縦方向のグループ長がページ高さとなっている場合は、文書構造ツリー生成は終了する。

図１８の場合は、セパレータもなく、グループ高さはページ高さではないので、８１０６に進む。

８１０６は、ブロック単位で横方向の関連性を元に再グループ化する。ここもスタート直後の第一回目はミクロブロック単位で判定を行うことになる。

関連性、及びその判定情報の定義は、縦方向の場合と同じである。

図１８の場合は、Ｔ１，Ｔ２でＨ１、Ｖ１，Ｖ２でＨ２、がＶ１，Ｖ２の１つ上の同じ階層のグループとして生成される。

８１０８は、横方向セパレータの有無をチェックする。

図１８では、Ｓ１があるので、これをツリーに登録し、Ｈ１、Ｓ１、Ｈ２という階層が生成される。

８１１０は、分割がこれ以上存在し得ないか否かをグループ長を利用して判定する。

ここで、横方向のグループ長がページ幅となっている場合は、文書構造ツリー生成は終了する。

そうでない場合は、８１０２に戻り、再びもう一段上の階層で、縦方向の関連性チェックから繰り返す。

図１８の場合は、分割幅がページ幅になっているので、ここで終了し、最後にページ全体を表す最上位階層のＶ０が文書構造ツリーに付加される。

文書構造ツリーが完成した後、その情報を元に８００６においてアプリデータの生成を行う。

図１８の場合は、具体的には、以下のようになる。

すなわち、Ｈ１は横方向に２つのブロックＴ１とＴ２があるので、２カラムとし、Ｔ１の内部情報（ＤＡＯＦを参照、文字認識結果の文章、画像など）を出力後、カラムを変え、Ｔ２の内部情報出力、その後Ｓ１を出力となる。

Ｈ２は横方向に２つのブロックＶ１とＶ２があるので、２カラムとして出力、Ｖ１はＴ３、Ｔ４、Ｔ５の順にその内部情報を出力、その後カラムを変え、Ｖ２のＴ６、Ｔ７の内部情報を出力する。以上によりアプリデータへの変換処理が行える。

以下、図１９を参照してポータルシート２２０１について説明する。

図１９のポータルシートには、６つの原稿の情報が記録されている。それぞれは、以下の２２０２−２２０５の情報からなっている。

２２０３は、原稿の縮小画像（サムネイル）で、１ページ目を表している。

２２０２，２２０４は日付、タイトル、作者、ＩＤ、キーワード、要約等の２２０３のサムネイルに関連する情報で、予め原稿に付随している情報であったり、ユーザが入力した情報であったり、原稿の内容から自動的に抽出された情報であったりする。

２２０５は原稿の蓄積場所等を示すためのポインタである。ここでは二次元バーコードで表されているが、１次元バーコードであったり、電子透かしであっても問わない。

また、ポータルシートは、文書単位でその表紙等をポータルシート化するだけでなく、単一文書のページ単位、あるいは、複数文書のページ単位でポータルシートを生成しても良い。また、文書単位、ページ単位の情報は混在していても良い。

次に図３の１３４の処理にあたる、ポータルシートの作成方法について、図２０を使用して説明する。

まず操作者が、あらかじめ操作パネル（図示せず）よりポータルシートを出力するモードを選択し、１枚に表示する件数（ページ内原稿数）を操作パネルのテンキーにて入力する。本例では、６を設定してある。

まず、ページ内に原稿が配置されているかを確認する（２２１１）。最初は原稿は配置されていないので、２２１２にてページの初期化処理を行う。

次に前述した原稿毎の日付やタイトル等の原稿情報を取得し（２２１３）、それらを図１９のようにページ上に配置する（２２１４）。

次にページ内に配置した原稿数が、操作者が指定したページ内原稿数に達しているかどうかを確認し（２２１５）、もし達していた場合には現ページをプリンタへ出力する。

最後にすべての原稿を配置したかどうかを確認し（２２１７）、まだ未配置の原稿が存在すれば２２１１の処理に戻り、すべて配置し終わっていたら、必要に応じて最後のページを出力して（２２１８，２２１９）、終了する。

［ポータルシート内のインデックス生成（ページ情報として）］
『タイトル』
テキストデータに対してタイトルを抽出する方法としては以下の方法がある。

前述の方法により抽出したレイアウト情報およびフォント情報を利用し、テキストデータの最初の部分に現れるフォントの大きい文で、かつテキストデータ中に使用される頻度の高い文がタイトルとして適している。

『キーワード』
テキストデータに対してキーワードを抽出する方法としては以下の方法がある。

まずテキストデータ全体を形態素解析などにより、単語に分解する。全単語を使用頻度によりソートし、頻度の高いものから順にキーワードとする。さらに、より有効なキーワードを抽出するには、予め用意したキーワード用のデータベースと照合するのも良い。

『ＩＤ、日付、著作者』
これらの情報に関しては、電子ファイルの検索によりファイルが存在した場合に、そのファイルの属性情報として取得する。

『要約』
文字コード列で構成されるテキストデータに対して、その要約を作成する方法としては、次のようなものがある。

まずテキストデータを文あるいは文節単位に分解する。これは句読点の文字コードを境界として機械的に分割することができる。

次にそれぞれの文あるいは文節に対し重要度を計算して付与する。この重要度の計算方法としては、テキストデータ全体に含まれる単語に対して出現頻度を求め、頻繁に出現する単語に高い点数を与え、各文あるいは文節の重要度は、その中に含まれる各単語の点数の総和とする方法、レイアウト情報やフォント情報を用いて、タイトルや見出しに相当する文を検出し、その文自体の重要度を高めたり、文に含まれる単語の点数を上げて重要度を計算したりする方法、などがある。

最後に、重要度が上位の文あるいは文節を抽出することで要約文が作成される。このとき、上位何位まで抽出するかを変化させて、所望のサイズの要約文を生成することが可能である。

『目次』
複数ページに渡るようなテキストデータに対して目次を作成するには、テキストをレイアウト上の空白などから段落に分割し、それぞれに要約を施して一行程度の要約文を割りあてればよい。特に、前述のようにレイアウト情報やフォント情報からタイトルや見出しとして抽出された文は、目次として最適である。

次に、図１９の２２０５等に示されている原稿の蓄積場所を示すためのポインタ情報付加処理について説明する。

図２１はポインタ情報としてのデータ文字列を２次元バーコード（ＱＲコードシンボル：ＪＩＳ Ｘ０５１０）３１１にて符号化して画像中に付加する過程を示すフローチャートである。

２次元バーコード内に組み込むデータは、対応するファイルのアドレス情報を表しており、例えばファイルサーバ名およびファイル名からなるパス情報で構成される。或いは、対応するファイルへのＵＲＬや、対応するファイルの格納されているデータベース１０５内あるいはＭＦＰ１００自体が有する記憶装置内で管理されるファイルＩＤ等で構成される。

まず、符号化する種種の異なる文字を識別するため、入力データ列を分析する。また、誤り検出及び誤り訂正レベルを選択し、入力データが収容できる最小型番を選択する（ステップ９００）。

次に、入力データ列を所定のビット列に変換し、必要に応じてデータのモード（数字、英数字、８ビットバイト、漢字等）を表す指示子や、終端パターンを付加する。さらに所定のビットコード語に変換する（ステップ９０１）。

この時、誤り訂正を行うため、コード語列を型番および誤り訂正レベルに応じて所定のブロック数に分割し、ブロック毎に誤り訂正コード語を生成し、データコード語列の後に付加する（ステップ９０２）。

該ステップ９０２で得られた各ブロックのデータコード語を接続し、各ブロックの誤り訂正コード語、必要に応じて剰余コード語を後続する（ステップ９０３）。

次に、マトリクスに位置検出パターン、分離パターン、タイミングパターンおよび位置合わせパターン等とともにコード語モジュールを配置する（ステップ９０４）。

更に、シンボルの符号化領域に対して最適なマスクパターンを選択して、マスク処理パターンをステップ９０４で得られたモジュールにＸＯＲ演算により変換する（ステップ９０５）。

最後に、ステップ９０５で得られたモジュールに形式情報および型番情報を生成して、２次元コードシンボルを完成する（ステップ９０６）。

上記に説明した、アドレス情報の組み込まれた２次元バーコードは、例えば、クライアントＰＣ１０２からポータルシートを生成する場合に、データ処理装置１１５内で記録可能なラスターデータに変換された後にラスターデータ上の所定の個所に付加されて画像形成される。

尚、同様の目的で付加情報を付与する手段は、本実施例で説明した２次元バーコードの他に、例えば、ポインタ情報を直接文字列で文書に付加する方法、文書内の文字列、特に文字と文字の間隔を変調して情報を埋め込む方法、文書中の中間調画像中に埋め込む方法等、一般に電子透かしと呼ばれる方法が適用出来る。

以下電子透かしを適用して、ポータルシート上に掲載される中間調画像（サムネイル画像）中へコード情報を埋め込む例について説明する。

コード情報はバイナリデータ列として画像上の各色成分一画素について一ビットを重み付けて埋め込まれる。画素にコード情報を埋め込む際、近傍画素で構成される一つのブロックに対し一つのコード情報を埋め込む。コード情報は互いに重ならない複数のブロックに対して繰り返し埋め込まれる。ここで、同じコード情報が埋め込まれた複数のブロックが構成するブロックをマクロブロックとよぶ。

なお、サムネイル画像全体をマクロブロックとすることも可能である。埋め込まれたコード情報を取り出す際はマクロブロックよりブロック毎の相互相関を求め、その統計量よりコード情報が抽出できる。

このような画像へのコード情報の埋め込みは人間の視覚では認識できないレベルで画素を変化させることで十分埋め込み可能であるが、ポータルシートで使用するサムネイル画像では、その目的上画質を気にしないため、より重みを強くして埋め込むことで耐性を持った埋め込みも可能である。

次に、スキャンしたポータルシートを使用して、指定ページ、指定段落、指定画像、指定文書の指定ページ、指定文書の指定ページの指定段落、指定文書の指定ページの指定画像等にアクセスするための実施例について図２２、図２３を使用して説明を行う。但し、ここで示す実施例は基本形であり、拡張は任意とする。

図２２の２５０１は、ＭＦＰなどのユーザインターフェース、以下ＵＩの概略図である。前述したように、ポータルシートをスキャンすることにより、電子透かしから、サムネイル、タイトル、日付、要約、キーワードなどの情報を得られるため、これらをＵＩ上に表示し、ユーザは、その情報を見て所望とする編集を行う。

以下、ＵＩに表示されている各図について説明を行う。

２５０２〜２５０６は、表示されているサムネイルを利用してポータルシートを編集するための、ボタンであり、それぞれ順に、“追加”、“削除”、“全選択”、“部分情報へアクセス”、“終了”、などの機能を備える。また、２５３０、２５３１は、複数のポータルシートをスキャンした場合のため、“前のページへ戻る”、“次のページへ進む”の機能を備えるのボタンである。２５１０〜２５１５は、ポータルシートのスキャン後に得られるサムネイル及びタイトル、日付などの情報を示す図である。２５２０〜２５２５は、編集後のポータルシート（以下、新規ポータルシート）を示す図である。

図２３は図２２にある部分情報にアクセス（２５０５）を選択した際に表示されるＵＩ画面である。２６３０は選択したサムネイルを表示するもので、ベクトル化を用いてオブジェクト毎に分割されて表示されている（２６３１，２６３２）。２６３３は現在表示しているサムネイルのページ数を表示するもので、２６３４と２６３５を用いてページを移動することができる。２６４３〜２６４６選択したオブジェクトを表示するもので、２６４０〜２６４２により表示を移動させることが可能となる。

サムネイル表示に対しては、追加、削除、終了の機能を有している（２６５０〜２６５２）。

以下、ポータルシートをスキャンして得られた情報をサムネイルとしてＵＩ上に表示して、そのサムネイルとして表示されている文書の部分情報（指定ページ、指定段落、指定画像等）にアクセスするための説明を行う。

ユーザはポータルシートをスキャンして得られたサムネイル表示（２５１０〜２５１４）のうち、部分情報にアクセスしたいものを選択し、“部分情報にアクセス”（２５０５）を選択する。すると、図２３に示されているようなＵＩ画面が表示され、選択したサムネイルが２６３０として表示される。

さらに、このサムネイルはベクトル化によりオブジェクト（段落、画像等）毎に分割されているのが一目でわかるようになっており、ユーザがアクセスしたい部分情報を選択し、“追加”ボタンにより追加を行うことができる。例えば、指定ページにアクセスしたい場合は２６３４、２６３５でページを移動させて“追加”ボタンを選択することによりアクセスが可能となる。また、追加された部分情報は“削除”ボタンにより削除を行うことができ、“終了”ボタンにより、部分情報へのアクセスは終了し、選択した部分情報は２５２０〜２５２５に表示されることになる。

次に、ポータルシートを使用して、ページの追加、削除などのページ編集を行うための実施例について図２２を使用して説明を行う。但し、ここで示す実施例は基本形であり、拡張は任意とする。

図２２の２５０１は、ＭＦＰなどのユーザインターフェース、以下ＵＩの概略図である。前述したように、ポータルシートをスキャンすることにより、電子透かしから、サムネイル、タイトル、日付、要約、キーワードなどの情報を得られるため、これらをＵＩ上に表示し、ユーザは、その情報を見て所望とする編集を行う。

以下、編集方法について説明を行う。

ユーザは、画面左（スキャンしたポータルシート画面）の所望とするサムネイルに、指またはペンで触れ、サムネイルをアクティブな状態にした後、追加ボタンを押すことにより、画面右（新規ポータルシート画面）にそのサムネイルを追加することが可能である。また、全選択ボタンを押すことにより、画面左に表示されている全てのサムネイルをアクティブな状態にすることも可能である。新規ポータルシートから削除したいサムネイルは、削除ボタンを押すことにより削除可能である。次のスキャンしたポータルシートを画面左に表示させたい場合は、次のページボタンを押す。

そして、所望の編集終了後、“編集の終了”ボタンを押すことで作業を終了する。図２２では、２５１１、２５１５を選択（アクティブな状態）し、追加ボタンを押した結果を示している。また、不図示ではあるが、タイトルその他の情報を編集することも可能とする。また、これらの画面右の編集結果は、画面左のポータルシートの内部的な情報（電子透かしによるオリジナル画像へのポインタ情報など）を継承し、新規ポータルシートとして作成される。

また、“部分情報にアクセス”ボタンを用いることにより部分情報（指定ページ、指定段落、指定画像等）を新規ポータルシートに追加することも可能となるため、これらについても同様の編集を行うことが可能となる。

以上のように、ＭＦＰなどのＵＩから簡単にポータルシートのページ編集を行うことが可能となる。

続いて図２４、図２５を用いて本発明の主眼を為す処理である、ポータルシートを用いた登録文書の更新通知について説明する。

図２４は、あらかじめ作成されたポータルシートをＭＦＰに登録するための処理である。このとき登録を行うポータルシートにはユーザが更新を通知してほしい文書が登録されているものとする。まず３０００では、ポータルシートを登録するための更新通知モードに設定を行う。

続いて３００２では、登録を行うポータルシートをスキャンする。スキャンされたポータルシート情報は、ＭＦＰ内部の格納領域に保存される。続いて文書の更新があった場合の通知先であるメールアドレスを登録する。登録されたメールアドレスは３００２で登録されたポータルシート情報と関連付けられてＭＦＰ内部の格納領域に保存される。また、今回は通知方法の一例として電子メールを利用する方法について述べたが、その他の通知手段を用いる方法でもかまわない。

図２５は、文書が更新されたり、ロケーション情報などが変更された場合にポータルシートを登録しているユーザに対して通知を行うための処理である。３１００で、文書が更新されると当該文書の更新の通知を希望するユーザがいるかどうか検索を行うために、３１０２でＭＦＰ内部の格納領域に登録されているポータルシートの検索を行う。

３１０４は、登録されているポータルシートすべてを検索するためのループである。３１０６では、ポータルシートに当該文書が登録されているかチェックする。もし文書が登録されていない場合は次のポータルシートを検索する。３１０６で当該文書が登録されている場合は３１０８の処理に進む。３１０８では、今回更新された情報が反映された新しいポータルシートを新規作成する。

続いて３１１０では、ポータルシートに関連付けられて登録されているメールアドレスに対して、３１０８で新規作成したポータルシートを添付するとともに更新の通知メールを送付する。以上の処理をもって登録文書の更新通知が実現する。

［ファイルアクセス権に関する別実施例］
我々が扱う文書ファイルの中には、第三者による再利用を制限すべき物がある。先の実施例ではファイルサーバに蓄積されたファイルは全て自由にアクセス出来、ファイル全体、或いはその一部のオブジェクトは全て再利用が可能な事を前提に説明した。そこで、先の実施例でポインタ情報からファイルを検索した際に、検索の結果特定出来たファイルにアクセス権の制限が有る場合についての別実施例を図９を用いて説明する。

ステップ４０３までは先の実施例と同様の為説明は省略する。ファイルが特定された場合ファイルサーバはそのファイルのアクセス権情報を調べ、アクセス制限がある場合（ステップ４０４）には、ＭＦＰに対してパスワードの送信を要求する（ステップ４０５）。

ＭＦＰは操作者に対してパスワードの入力を促し、入力されたパスワードをファイルサーバに送信する（ステップ４０６）。

ファイルサーバは送信されたパスワードを照合し、一致した場合には（ステップ４０７）図３で説明した様に、ファイルのアドレスを通知（ステップ１３４）すると共に、ユーザの希望する処理が画像ファイルデータの取得であれば、ＭＦＰに対してファイルを転送する（ステップ４０８）。

尚、アクセス権の制御を行う為の認証の方法は、ステップ４０５、４０６に示したパスワードによる方法に限定されず、例えば指紋認証等の一般に広く用いられている生体認証、カードによる認証等、全ての認証手段を用いる事が出来る。

また、本別実施例では紙文書に付加的に付与されたポインタ情報によりファイルを特定した場合の実施例を示したが、図３ステップ１２６−１２８で示す所謂検索処理でファイルを特定した場合においても同様の制御が可能である。

一方、ファイルサーバ内からファイルを特定出来なかった場合、即ち図３のステップ１２９−１３２で説明したベクトル化処理に対しても、制限を加える事が出来る。即ち紙文書を走査して得られたイメージ情報から該文書に対してのアクセス権の制限の存在を検出した場合には、認証確認が取れた場合のみベクトル化処理を行う事で、機密性の高い文書の使用に制限をかける事が出来る。

システム構成図 ＭＦＰ構成図 処理概要を示す図 ブロックセレクション処理を示す図 各ブロックに対するブロック情報を示す図 ２次元バーコード復号処理を示す図 ２次元バーコードの付加された原稿例を示す図 ポインタ情報からのファイル検索を示す図 ファイル検索処理を示す図 類似したファイルのレイアウト検索を示す図 曲率が極大となるポイントの導出を示す図 外輪郭と内輪郭を示す図 ベクトルデータのグループ化を示す図 図形要素の検出を示す図 ＤＡＯＦを示す図 アプリデータ変換を示す図 文書構造ツリー生成を示す図 文書構造ツリー説明図 ポータルシート例を示す図 ポータルシートの作成方法を示す図 ポインタ情報付加方法を示す図 ポータルシート利用方法例を示す図 部分情報にアクセス方法を示す図 ポータルシートの登録を示す図 文書の更新通知を示す図

符号の説明

１００ ＭＦＰ
１０１ マネージメントＰＣ
１０２ クライアントＰＣ
１０３ Ｐｒｏｘｙサーバ
１０５ データベース
１０６ 文書管理サーバ
１１０ 画像読み取り部
１１１ 記憶装置
１１２ 記録装置
１１３ 入力装置
１１４ ネットワークＩ／Ｆ
１１５ データ処理装置
２２０１ ポータルシート
２２０２ サムネイル関連情報
２２０３ サムネイル
２２０４ キーワード・要約
２２０５ ポインタ情報

Claims (21)

1. 原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報から、該原稿のオリジナルファイルを特定する特定手段と、前記読み取られた原稿情報を記述したページ情報を生成する生成手段と、あらかじめ作成された該ページ情報をユーザが登録する手段と、該ページ情報登録手段において登録されたページ情報の内容が変更された場合に登録を行ったユーザに変更の通知を行う手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
2. 前記特定手段は原稿に付加的に記録されたオリジナルファイルの格納場所を認識する手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記特定手段は原稿中に記載された特定の情報を記憶手段で格納されたファイルの中から検索する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
4. 前記特定手段で該原稿のオリジナルファイルが特定出来ない場合、前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換する変換手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
5. 前記ベクトル化手段は原稿中の文字をＯＣＲするＯＣＲ手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
6. 前記ベクトル化手段は原稿を複数のオブジェクトに分割し、各オブジェクトに対して独立にベクトル化することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
7. 前記ベクトル化手段はベクトル化されたオブジェクトを既存の文書作成ソフトウエアーで扱える既定フォーマットに変換するフォーマット変換手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
8. 前記ベクトル化手段でベクトル化されたベクトルデータを記憶する画像記憶手段と、該ベクトルデータに該データを格納する格納場所を付加情報として付加する情報付加手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
9. 前記ファイル特定手段は、原稿読み取り走査手段によって得られる該原稿の電子ファイルから、原稿中に記載された特定の情報が検索して得られる場合に限って該電子ファイルに特定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
10. 原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報から、該原稿の電子ファイルを特定する手段とを有し、前記特定手段で得られた該原稿の電子ファイルがオブジェクト単位で既存の文書作成ソフトウエアーで扱えない場合、前記画像読み取り走査手段で得られるイメージ情報をベクトル化手段でベクトルデータに変換することを特徴とする画像処理システム。
11. 前記ベクトル化手段は原稿を読み取り走査して得られるイメージ情報をオブジェクト毎に分割する手段と、該分割されたオブジェクト単位に記憶手段で格納されたファイルの中から一致するオブジェクトを検索する手段を有し、該検索手段で得られた情報を用いてベクトル化することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
12. 前記生成手段により生成されたページ情報は、各原稿の特徴、及び検索、変換結果のポインタを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
13. 前記ページ情報中の原稿の特徴は、サムネイル、タイトル、オリジナルファイルの格納場所情報、要約、キーワード、ＩＤ、日付、著作者を含むインデックスシートであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
14. 前記登録手段は、ページ情報と登録者の通知先情報をあわせて登録することが可能であり、登録されたページ情報に記載された原稿情報の変更を監視することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
15. 前記通知手段は、登録されたページ情報に記載された原稿情報に修正が加えられた場合に、更新されたページ情報を新規自動的に作成し、ページ情報を登録したユーザに通知を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
16. 前記ページ情報中のポインタはコード化され、電子透かし、あるいはバーコードとして記録されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
17. 前記電子透かしは、その対象により最適な形式が選択されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
18. 前記生成手段により生成されたページ情報を読み取り、指定した部分情報にアクセスし、所定の制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
19. 前記部分情報は、指定ページ、指定段落、指定画像、指定文書の指定ページ、指定文書の指定ページの指定段落、指定文書の指定ページの指定画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
20. 前記指定部分の所定の制御とは、表示、印刷、送信であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
21. 前記生成手段により生成されたページ情報を読み取り、指定文書、指定ページ、指定段落、指定画像の結合、削除、入れ替え、編集を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。