JP3756499B2

JP3756499B2 - Image reduction method, image reduction apparatus, image reduction program, and storage medium storing the program

Info

Publication number: JP3756499B2
Application number: JP2003345761A
Authority: JP
Inventors: 大輔山下; 秀明田中
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2003-10-03
Filing date: 2003-10-03
Publication date: 2006-03-15
Anticipated expiration: 2023-10-03
Also published as: WO2005034079A1; CN100449607C; JP2005114825A; CN1864200A

Description

この発明は画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体に関し、特に、最適な縮小率が自動的に決定される画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体に関する。 The present invention relates to an image reduction method, an image reduction device, an image reduction program, and a storage medium storing the program, and in particular, an image reduction method, an image reduction device, an image reduction program, and an automatic reduction ratio that are automatically determined. And a storage medium storing the program.

従来、電子化文書を閲覧するためのプラットフォームとしてはパーソナルコンピュータが一般的であったが、近年、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話などの携帯端末においても電子化文書を閲覧することができるようになってきている。たとえば、従来はパーソナルコンピュータでしか閲覧できなかったＨＴＭＬ（Hypertext Markup Language）形式やＰＤＦ（Portable Document Format）形式の電子化文書の閲覧用ソフトウェアが、現在、携帯端末に対しても提供されている。 Conventionally, a personal computer has been generally used as a platform for browsing an electronic document. However, in recent years, an electronic document can be viewed on a portable terminal such as a PDA (Personal Digital Assistants) or a mobile phone. It is becoming. For example, software for browsing digitized documents in HTML (Hypertext Markup Language) format or PDF (Portable Document Format) format, which has conventionally been browsed only by a personal computer, is also provided for mobile terminals.

ところで、パーソナルコンピュータ上で作成された電子化文書に画像が含まれていると、携帯端末のディスプレイでその電子化文書を閲覧する際に、当該画像が携帯端末のディスプレイの表示範囲をはみ出してしまう場合がある。そこで、当該画像をディスプレイの表示範囲に収まるように縮小することで、携帯端末のディスプレイの表示範囲内で表示可能とするのが一般的である。 By the way, if an electronic document created on a personal computer includes an image, when the electronic document is viewed on the display of the mobile terminal, the image protrudes from the display range of the mobile terminal. There is a case. Therefore, it is general that the image can be displayed within the display range of the mobile terminal by reducing the image so as to be within the display range of the display.

しかしながら、表やグラフなどのように、当該画像内に文字が存在する場合に、単純に当該画像を縮小してしまうと、文字部分が縮小されてつぶれてしまい、文字が読めなくなる場合があるという問題がある。 However, when there are characters in the image, such as a table or graph, if the image is simply reduced, the character part may be reduced and collapsed, making it impossible to read the characters. There's a problem.

特許文献１には、上記のような問題を解決するために、文字画像を十分に縮小しても文字の読取り可能な画像縮小方法が開示されている。すなわち、特許文献１は、文字画像から、予め、漢字の１画に相当するストローク（縦方向または横方向の線分）を抽出しておくと共に、画像の縮小率に基づいて文字部分のストローク同士の融合が起こらないような最大ストローク数を求めておき、原画像から、予め最大ストローク数を超えるストロークを削除してから縮小する画像縮小方法を開示している。特許文献１で開示されている画像縮小方法を用いることで、文字画像を縮小した際にも文字のつぶれを防ぐことができる。
特開平７−２８１６５７号公報 Patent Document 1 discloses an image reduction method capable of reading a character even if the character image is sufficiently reduced in order to solve the above-described problem. That is, in Patent Document 1, strokes (vertical or horizontal line segments) corresponding to one stroke of a Chinese character are extracted from a character image in advance, and strokes of a character portion are based on the image reduction rate. An image reduction method is disclosed in which the maximum number of strokes that does not cause the fusion of the two is obtained, and the strokes exceeding the maximum number of strokes are deleted from the original image before reduction. By using the image reduction method disclosed in Patent Document 1, it is possible to prevent the characters from being crushed even when the character image is reduced.
JP-A-7-281657

しかしながら、特許文献１が開示している画像縮小方法には、以下のような問題がある。 However, the image reduction method disclosed in Patent Document 1 has the following problems.

すなわち、上記方法を用いて画像中の文字部分のストロークを削除してしまうと、画像中の文字の背景部分に色や模様が描かれていた場合に、その色や模様の一部が抜けた状態になってしまうという問題がある。 That is, if the stroke of the character part in the image is deleted using the above method, if the color or pattern is drawn on the background part of the character in the image, part of the color or pattern is lost. There is a problem of becoming a state.

また、画像を縮小しすぎてしまうと、上記方法を用いても文字部分のつぶれを回避することができなくなってしまうため、文字部分のつぶれが起きない範囲で適切な縮小率の画像を得るためには、画像の縮小率を様々に変更して上記の方法を適用し、その結果を人間が目視で確認しなければならず煩雑である、という問題がある。 In addition, if the image is reduced too much, it will not be possible to avoid crushing the character part even if the above method is used. Therefore, in order to obtain an image with an appropriate reduction ratio within a range where the character part does not crush. However, there is a problem in that the above-described method is applied with various reduction rates of the image, and the result must be confirmed visually by a human.

本発明はこれらの問題に鑑みてなされたものであって、文字などのある程度複雑な図形を含む画像を縮小する際に、該図形の可読性を損なわない範囲での最適な縮小率を自動的に決定することが可能な画像縮小方法、画像縮小装置、画像縮小プログラム、および該プログラムを記憶した記憶媒体を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of these problems. When an image including a somewhat complicated figure such as a character is reduced, an optimum reduction ratio within a range that does not impair the readability of the figure is automatically set. An object is to provide an image reduction method, an image reduction apparatus, an image reduction program, and a storage medium storing the program, which can be determined.

上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像縮小方法は、画像を画像縮小装置に対して入力する入力ステップと、画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出ステップと、第１の線密度算出ステップで算出された画像の線密度に基づいて、上記画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、入力された画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、第１の縮小率で画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出ステップと、第１の線密度算出ステップで算出された第１の参照パターンの線密度と、第２の線密度算出ステップで算出された第２の参照パターンの線密度とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度と第１の縮小率とに基づいて、上記画像の第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを備える。 In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, an image reduction method includes an input step of inputting an image to an image reduction device, and a first linear density for calculating a linear density of at least a part of the image. A first reference pattern extracting step for extracting a specific portion as a first reference pattern from the image based on the line density of the image calculated in the calculating step and the first line density calculating step is input. Corresponding to the first reference pattern from the first reduction rate determining step for determining the first reduction rate, which is the reduction rate of the image, and the reduced image generated by reducing the image at the first reduction rate. a second reference pattern extraction step of extracting a portion as the second reference pattern, and a second linear density calculation step of calculating the linear density of the second reference pattern, is calculated by the first linear density calculation step And linear density of the first reference pattern, based on the linear density of the second reference pattern calculated by the second linear density calculation step, similar between the first reference pattern and the second reference pattern A similarity calculating step for calculating a degree; and a second reduction rate determining step for determining a second reduction rate of the image based on the similarity and the first reduction rate.

さらに、第１の参照パターン抽出ステップは、第１の線密度算出ステップで算出された線密度が最大である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。 Furthermore, it is more preferable that the first reference pattern extracting step extracts a specific portion having the maximum linear density calculated in the first linear density calculating step as the first reference pattern.

また、第１の参照パターン抽出ステップは、文字部分である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。 Moreover, it is preferable that a 1st reference pattern extraction step extracts the specific part which is a character part as a 1st reference pattern.

また、第１の参照パターン抽出ステップにおいて第１の参照パターンが複数抽出された場合、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとに、第１の参照パターンと第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、入力された画像と縮小画像との類似度を算出することが好ましい。 In addition, when a plurality of first reference patterns are extracted in the first reference pattern extraction step, the similarity calculation step calculates the first reference pattern and the first reference pattern for each of the plurality of first reference patterns. The similarity between the corresponding second reference patterns is calculated, and the similarity between the input image and the reduced image is calculated based on the calculated similarity relationship for each of the first reference patterns. It is preferable to do.

さらに、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。 Furthermore, it is more preferable that the similarity calculation step sets the average value of the similarity for each of the plurality of first reference patterns as the similarity between the input image and the reduced image.

または、画像縮小方法は、第１の参照パターン抽出ステップにおいて文字部分である第１の参照パターンが複数抽出された場合、複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出ステップをさらに備え、類似度算出ステップは、複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。 Alternatively, in the image reduction method, when a plurality of first reference patterns, which are character parts, are extracted in the first reference pattern extraction step, a character likelihood calculation step of calculating the character likelihood of each of the plurality of first reference patterns. The similarity calculation step includes a step of multiplying each of the similarities for each of the plurality of first reference patterns by a character value for each of the plurality of first reference patterns as a weight, and the input image. More preferably, the degree of similarity with the reduced image is set.

また、類似度算出ステップは、第１の線密度算出ステップで算出された第１の参照パターンの線密度の分布と、第２の線密度算出ステップで算出された第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出することが好ましい。 The similarity calculation step includes the distribution of the line density of the first reference pattern calculated in the first line density calculation step and the line density of the second reference pattern calculated in the second line density calculation step. It is preferable to calculate the similarity between the first reference pattern and the second reference pattern based on the distribution of.

また、第２の縮小率決定ステップは、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、第２の縮小率を決定することが好ましい。 In the second reduction ratio determination step, it is preferable to determine the second reduction ratio using a reduction ratio corresponding to a preset size of the reduced image as a lower limit.

本発明の他の局面に従うと、画像縮小装置は、画像を取得する取得手段と、取得した画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出手段と、第１の線密度算出手段で算出された前記画像の線密度に基づいて、上記画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出手段と、取得した画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定手段と、第１の縮小率で取得した画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出手段と、第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出手段と、第１の線密度算出手段で算出された第１の参照パターンの線密度と、第２の線密度算出手段で算出された第２の参照パターンの線密度とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、類似度と第１の縮小率とに基づいて、上記画像の第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定手段とを備える。 According to another aspect of the present invention, the image reduction device includes an acquisition unit that acquires an image, a first linear density calculation unit that calculates a linear density of at least a part of the acquired image, and a first linear density calculation unit. And a first reference pattern extracting means for extracting a specific portion as a first reference pattern from the image based on the line density of the image calculated in step 1; and a first reduction which is a reduction ratio of the acquired image A portion corresponding to the first reference pattern is extracted as a second reference pattern from the reduced image generated by reducing the image acquired at the first reduction rate and the first reduction rate determining means for determining the rate Second reference pattern extraction means, second linear density calculation means for calculating the linear density of the second reference pattern, and linear density of the first reference pattern calculated by the first linear density calculation means Calculated by the second linear density calculation means It was based on the linear density of the second reference pattern, and similarity calculation means for calculating a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern, the degree of similarity and the first reduction factor And a second reduction ratio determining means for determining a second reduction ratio of the image based on the second reduction ratio.

さらに、第１の参照パターン抽出手段は、第１の線密度算出手段で算出された線密度が最大である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することがより好ましい。 Furthermore, it is more preferable that the first reference pattern extraction unit extracts a specific portion having the maximum linear density calculated by the first linear density calculation unit as the first reference pattern.

また、第１の参照パターン抽出手段は、文字部分である特定の部分を第１の参照パターンとして抽出することが好ましい。 Moreover, it is preferable that a 1st reference pattern extraction means extracts the specific part which is a character part as a 1st reference pattern.

また、第１の参照パターン抽出手段において第１の参照パターンが複数抽出された場合、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとに、第１の参照パターンと第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、入力された画像と縮小画像との類似度を算出することが好ましい。 In addition, when a plurality of first reference patterns are extracted by the first reference pattern extraction unit, the similarity calculation unit calculates the first reference pattern and the first reference pattern for each of the plurality of first reference patterns. The similarity between the corresponding second reference patterns is calculated, and the similarity between the input image and the reduced image is calculated based on the calculated similarity relationship for each of the first reference patterns. It is preferable to do.

さらに、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。 Further, it is more preferable that the similarity calculation means sets the average value of the similarity for each of the plurality of first reference patterns as the similarity between the input image and the reduced image.

または、画像縮小方法は、第１の参照パターン抽出手段において文字部分である第１の参照パターンが複数抽出された場合、複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出手段をさらに備え、類似度算出手段は、複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、入力された画像と縮小画像との類似度とすることがより好ましい。 Alternatively, in the image reduction method, when a plurality of first reference patterns, which are character parts, are extracted by the first reference pattern extraction unit, the character likelihood calculation unit calculates the character likelihood of each of the plurality of first reference patterns. The similarity calculation means further includes a total value obtained by multiplying each of the similarities for each of the plurality of first reference patterns by using the character likelihood of each of the plurality of first reference patterns as a weight, and the input image. More preferably, the degree of similarity with the reduced image is set.

また、類似度算出手段は、第１の線密度算出手段で算出された第１の参照パターンの線密度の分布と、第２の線密度算出手段で算出された第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出することが好ましい。 In addition, the similarity calculation unit includes the distribution of the line density of the first reference pattern calculated by the first line density calculation unit and the line density of the second reference pattern calculated by the second line density calculation unit. It is preferable to calculate the similarity between the first reference pattern and the second reference pattern based on the distribution of.

また、第２の縮小率決定手段は、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、第２の縮小率を決定することが好ましい。 Further, it is preferable that the second reduction rate determination means determines the second reduction rate with a reduction rate corresponding to a preset size of the reduced image as a lower limit value.

本発明のさらに他の局面に従うと、画像縮小プログラムは、取得した第１の画像を縮小
して第２の画像を得る画像縮小方法をコンピュータに実行させる画像縮小プログラムであって、画像縮小装置に入力された第１の画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出ステップと、第１の線密度算出ステップで算出された第１の画像の線密度に基づいて、第１の画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、第１の画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、第１の縮小率で第１の画像を縮小して生成された縮小画像から、第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出ステップと、第１の線密度算出ステップで算出された第１の参照パターンの線密度と、第２の線密度算出ステップで算出された第２の参照パターンの線密度とに基づいて、第１の参照パターンと第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度と第１の縮小率とに基づいて、第１の画像を第２の画像に縮小する第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを実行させる。 According to yet another aspect of the present invention, image reduction program is an image reduction program for executing the image reduction method for obtaining a second image by reducing the first image obtained in the computer, the image reduction device a first linear density calculation step of calculating a linear density of at least a portion of the first image input, based on the linear density of the first image calculated by the first linear density calculation step, the first A first reference pattern extraction step for extracting a specific portion from the image as a first reference pattern; a first reduction rate determination step for determining a first reduction rate that is a reduction rate of the first image; from the first of the first reduced image image generated by reducing the in reduction ratio, the second reference pattern extraction step of extracting a portion corresponding to the first reference pattern as the second reference pattern, the second Reference path A second linear density calculation step of calculating a linear density of over emissions, the a linear density of the first reference pattern calculated by the first linear density calculating step, calculated in the second linear density calculation step A similarity calculation step of calculating a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern based on the line density of the second reference pattern, and based on the similarity and the first reduction ratio And a second reduction ratio determining step for determining a second reduction ratio for reducing the first image to the second image.

本発明のさらに他の局面に従うと、記憶媒体はコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、上述の画像縮小プログラムを記憶する。 According to still another aspect of the present invention, the storage medium is a computer-readable storage medium and stores the above-described image reduction program.

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。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, the same parts and components are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.

図１は、本発明の実施の形態にかかる画像縮小装置１の構成の具体例を示すブロック図である。本実施の形態において、本発明にかかる画像縮小装置は携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などの小型携帯式の端末装置であるものとして説明を行なう。しかし、かかる装置は本発明にかかる画像縮小装置の１つの具体例であって、本発明にかかる画像縮小装置はこれらの装置に限定されない。 FIG. 1 is a block diagram showing a specific example of the configuration of the image reduction device 1 according to the embodiment of the present invention. In the present embodiment, the image reduction device according to the present invention will be described as a small portable terminal device such as a mobile phone or a PDA (Personal Digital Assistants). However, such an apparatus is one specific example of the image reduction apparatus according to the present invention, and the image reduction apparatus according to the present invention is not limited to these apparatuses.

図１を参照して、本実施の形態における画像縮小装置１の全体は制御部１０１によって制御される。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、記憶部１０２からプログラムを読出して実行し、入出力部１０６等に対して制御信号を出力して画像縮小装置１全体を制御する。 Referring to FIG. 1, the entire image reduction apparatus 1 in the present embodiment is controlled by a control unit 101. The control unit 101 includes a CPU (Central Processing Unit) and the like, reads a program from the storage unit 102 and executes the program, and outputs a control signal to the input / output unit 106 and the like to control the entire image reduction apparatus 1.

記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリやＨＤ（Hard Disc）等の磁気ディスクなどから構成され、制御部１０１で実行されるプログラムを記憶する。また、記憶部１０２は、制御部１０１でプログラムを実行する際の一時的な記憶領域ともなる。 The storage unit 102 includes a memory such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory), a magnetic disk such as an HD (Hard Disc), and the like, and stores a program executed by the control unit 101. The storage unit 102 also serves as a temporary storage area when the control unit 101 executes a program.

入出力部１０６は、画像縮小装置１が携帯電話等の通信機能を備える装置の場合には、制御部１０１から入力された制御信号に応じて該通信機能を発揮して外部装置と通信し、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置から、画像縮小装置１での縮小対象となる画像（以下、元画像と言う）データを取得する。また、入出力部１０６は、制御部１０１から入力された制御信号に応じてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）などの記憶媒体から情報を読取り、元画像データを取得してもよい。入出力部１０６は、取得した元画像データを記憶部１０２に渡す。そして、記憶部１０２は、入出力部１０６から入力された元画像データを、所定領域に記憶する。 When the image reduction device 1 is a device having a communication function such as a mobile phone, the input / output unit 106 exhibits the communication function according to a control signal input from the control unit 101 and communicates with an external device. Image data (hereinafter referred to as an original image) to be reduced by the image reduction device 1 is acquired from another device via the external storage device 103 or the network 104. The input / output unit 106 reads information from a storage medium such as a flexible disk or a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory) in accordance with a control signal input from the control unit 101, and acquires original image data. Also good. The input / output unit 106 passes the acquired original image data to the storage unit 102. Then, the storage unit 102 stores the original image data input from the input / output unit 106 in a predetermined area.

制御部１０１は、記憶部１０２の所定領域から元画像データを読出して、プログラムを実行して該元画像データに対して画像縮小処理を実行する。そして、制御部１０６は、画像縮小処理において決定された最終の縮小率、または該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを入出力部１０６に渡す。入出力部１０６は、制御部１０１から渡された最終の縮小率、または該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを、外部記憶装置１０３に出力してもよいし、ネットワーク１０４を介して他の装置に出力してもよい。また、入出力部１０６は、該縮小率で元画像を縮小した画像の画像データを表示部１０５に対して出力してもよい。 The control unit 101 reads original image data from a predetermined area of the storage unit 102, executes a program, and executes image reduction processing on the original image data. Then, the control unit 106 passes the final reduction rate determined in the image reduction process or image data of an image obtained by reducing the original image at the reduction rate to the input / output unit 106. The input / output unit 106 may output the final reduction rate passed from the control unit 101 or image data of an image obtained by reducing the original image at the reduction rate to the external storage device 103 or via the network 104. May be output to other devices. The input / output unit 106 may output image data of an image obtained by reducing the original image at the reduction ratio to the display unit 105.

表示部１０５は、画像縮小装置１とＬＡＮ（Local Area Network）等の専用回線や電話回線や無線通信網などで有線または無線接続されたプリンタやディスプレイなどの情報出力装置である。なお、本実施の形態においては、表示部１０５は画像縮小装置１と接続された外部機器であるものとしているが、言うまでもなく表示部１０５は画像縮小装置１に含まれて、制御部１０１とバスで接続されてもよい。たとえば、画像縮小装置１が携帯電話である場合には、表示部１０５は携帯電話に備えられるディスプレイが該当する。 The display unit 105 is an information output device such as a printer or a display that is wired or wirelessly connected to the image reduction device 1 via a dedicated line such as a LAN (Local Area Network), a telephone line, or a wireless communication network. In the present embodiment, the display unit 105 is assumed to be an external device connected to the image reduction device 1, but it goes without saying that the display unit 105 is included in the image reduction device 1 and is connected to the control unit 101 and the bus. It may be connected with. For example, when the image reduction device 1 is a mobile phone, the display unit 105 corresponds to a display provided in the mobile phone.

さらに、制御部１０１は、プログラムを実行することによって発揮される機能の具体例について、図２に示される機能ブロック図を用いて説明する。 Furthermore, the control part 101 demonstrates the specific example of the function demonstrated by running a program using the functional block diagram shown by FIG.

図２を参照して、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、二値画像変換部１０１０、参照パターン抽出部１０１１、画像縮小部１０１２、類似度算出部１０１３、縮小率算出部１０１４、連結成分抽出部１０１５、線密度算出部１０１６、カウンタ１０１７、縮小画像座標算出部１０１８、および縮小画像参照パターン抽出部１０１９の機能を発揮する。 Referring to FIG. 2, the control unit 101 executes a program to execute a binary image conversion unit 1010, a reference pattern extraction unit 1011, an image reduction unit 1012, a similarity calculation unit 1013, a reduction rate calculation unit 1014, a connection The functions of the component extraction unit 1015, the line density calculation unit 1016, the counter 1017, the reduced image coordinate calculation unit 1018, and the reduced image reference pattern extraction unit 1019 are exhibited.

制御部１０１は、プログラムを実行することによって、記憶部１０２の所定領域から元画像データを読出して二値画像変換部１０１０に渡す。二値画像変換部１０１０は、記憶部１０２から読出された元画像データを、白画素と黒画素とからなる二値画像に変換する。そして、二値画像変換部１０１０は、変換した二値画像である元画像の画像データを、連結成分抽出部１０１５と線密度算出部１０１６と参照パターン抽出部１０１１と画像縮小部１０１２とに渡す。 The control unit 101 reads out the original image data from the predetermined area of the storage unit 102 and passes it to the binary image conversion unit 1010 by executing the program. The binary image conversion unit 1010 converts the original image data read from the storage unit 102 into a binary image composed of white pixels and black pixels. Then, the binary image conversion unit 1010 passes the image data of the original image which is the converted binary image to the connected component extraction unit 1015, the line density calculation unit 1016, the reference pattern extraction unit 1011 and the image reduction unit 1012.

連結成分抽出部１０１５は、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、黒画素の連結成分を抽出する。さらに、連結成分抽出部１０１５は、抽出された黒画素の連結成分すべてについて、その外接矩形を求め、その外接矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。なお、以降においては、上記の連結成分の外接矩形を連結成分矩形と呼ぶ。 The connected component extraction unit 1015 extracts a connected component of black pixels from the image data of the original image that is a binary image passed from the binary image conversion unit 1010. Further, the connected component extraction unit 1015 obtains circumscribed rectangles for all the extracted connected components of the black pixels, passes the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the circumscribed rectangles to the storage unit 102, and stores predetermined regions in the storage unit 102. To remember. In the following, the circumscribed rectangle of the connected component is referred to as a connected component rectangle.

線密度算出部１０１６は、記憶部１０２の所定領域に記憶される連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、各連結成分矩形中の線密度をカウンタ１０１７を用いて算出する。線密度とは、横方向または縦方向に二値画像を走査したときに、走査方向に対して垂直方向に横切る線分がどのくらい存在するかを表わす数値を指す。そして、線密度算出部１０１６は、その算出結果をカウンタ１０１７に格納する。 The line density calculation unit 1016 refers to the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle stored in the predetermined area of the storage unit 102, and converts the original image that is the binary image passed from the binary image conversion unit 1010. From the image data, the line density in each connected component rectangle is calculated using the counter 1017. The line density refers to a numerical value indicating how many line segments exist in a direction perpendicular to the scanning direction when a binary image is scanned in the horizontal direction or the vertical direction. Then, the line density calculation unit 1016 stores the calculation result in the counter 1017.

参照パターン抽出部１０１１は、カウンタ１０１７から読出した線密度の算出結果に基づいて、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、参照パターンである連結成分矩形を抽出する。参照パターンについては後に詳述する。そして、参照パターン抽出部１０１１は、抽出した参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 Based on the line density calculation result read from the counter 1017, the reference pattern extraction unit 1011 uses a connected component rectangle that is a reference pattern from the image data of the original image that is a binary image passed from the binary image conversion unit 1010. To extract. The reference pattern will be described in detail later. Then, the reference pattern extraction unit 1011 passes the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle, which is the extracted reference pattern, to the storage unit 102 and stores it in a predetermined area of the storage unit 102.

縮小率算出部１０１４は、元画像の仮縮小率（プログラムによって仮に算出される縮小率）を算出する。そして、縮小率算出部１０１４は、算出した仮縮小率縮小率を、画像縮小部１０１２と縮小画像座標算出部１０１８とに渡す。また、必要に応じて記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 The reduction rate calculation unit 1014 calculates a temporary reduction rate of the original image (a reduction rate temporarily calculated by the program). Then, the reduction rate calculation unit 1014 passes the calculated temporary reduction rate reduction rate to the image reduction unit 1012 and the reduced image coordinate calculation unit 1018. Further, the data is transferred to the storage unit 102 as necessary and stored in a predetermined area of the storage unit 102.

画像縮小部１０１２は、縮小率算出部１０１４から渡された縮小率に基づいて、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像を縮小する。そして、画像縮小部１０１２は、縮小した元画像（以降、縮小画像と呼ぶ）を、連結成分抽出部１０１５と類似度算出部１０１３とに渡す。 The image reduction unit 1012 reduces the original image, which is a binary image passed from the binary image conversion unit 1010, based on the reduction rate passed from the reduction rate calculation unit 1014. Then, the image reducing unit 1012 passes the reduced original image (hereinafter referred to as a reduced image) to the connected component extracting unit 1015 and the similarity calculating unit 1013.

連結成分抽出部１０１５は、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像をより黒画素の連結成分を抽出し、連結成分矩形を抽出して該連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 The connected component extraction unit 1015 extracts a connected component of black pixels from the reduced image passed from the image reducing unit 1012, extracts a connected component rectangle, and stores the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle. 102, and stored in a predetermined area of the storage unit 102.

縮小画像座標算出部１０１８は、縮小率算出部１０１４から渡された縮小率と、記憶部１０２の所定領域から読出した元画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標とに基づいて、元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値を算出する。そして、縮小画像座標算出部１０１８は、その算出結果を縮小画像参照パターン抽出部１０１９に渡す。 The reduced image coordinate calculation unit 1018 converts the reduction rate passed from the reduction rate calculation unit 1014 and the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle that is the reference pattern of the original image read from the predetermined area of the storage unit 102. Based on this, the coordinate value in the reduced image corresponding to the reference pattern of the original image is calculated. Then, the reduced image coordinate calculation unit 1018 passes the calculation result to the reduced image reference pattern extraction unit 1019.

縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、縮小画像座標算出部１０１８から渡された元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値の算出結果に基づいて、記憶部１０２の所定領域から読出した縮小画像から抽出された連結成分矩形の中から、縮小画像の参照パターンである連結成分矩形を抽出する。そして、縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、抽出した縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 The reduced image reference pattern extraction unit 1019 reads the reduced image read from the predetermined area of the storage unit 102 based on the calculation result of the coordinate value in the reduced image corresponding to the reference pattern of the original image passed from the reduced image coordinate calculation unit 1018. A connected component rectangle that is a reference pattern of the reduced image is extracted from the connected component rectangles extracted from the image. Then, the reduced image reference pattern extraction unit 1019 passes the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle, which is the extracted reduced image reference pattern, to the storage unit 102 and stores them in a predetermined area of the storage unit 102.

線密度算出部１０１６は、記憶部１０２の所定領域に記憶される縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像の画像データより、該連結成分矩形中の線密度をカウンタ１０１７を用いて算出する。そして、線密度算出部１０１６は、その算出結果を記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 The line density calculation unit 1016 refers to the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle that is the reference pattern of the reduced image stored in the predetermined area of the storage unit 102, and the reduced image passed from the image reduction unit 1012. From the image data, the line density in the connected component rectangle is calculated using the counter 1017. Then, the linear density calculation unit 1016 passes the calculation result to the storage unit 102 and stores it in a predetermined area of the storage unit 102.

類似度算出部１０１３は、カウンタ１０１７から読出した元画像の参照パターンである連結成分矩形の線密度の算出結果と、記憶部１０２の所定領域から読出した縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の線密度の算出結果とから、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。そして、類似度算出部１０１３は、算出された類似度を、縮小率算出部１０１４に渡す。 The similarity calculation unit 1013 calculates the line density of the connected component rectangle that is the reference pattern of the original image read from the counter 1017 and the connected component rectangle that is the reference pattern of the reduced image read from the predetermined area of the storage unit 102. The similarity between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image is calculated from the calculation result of the line density. Then, the similarity calculation unit 1013 passes the calculated similarity to the reduction rate calculation unit 1014.

縮小率算出部１０１４は、類似度算出部１０１３から渡された類似度と、予め記憶部１０２の所定領域に格納されているしきい値とに基づいて、記憶部１０２の所定領域に格納されている先に算出した仮縮小率を所定の変化量だけ変化させ、その変化後の仮縮小率を、上述と同様に画像縮小部１０１２と縮小画像座標算出部１０１８とに渡す。また、必要に応じて記憶部１０２に渡し、記憶部１０２の所定領域に記憶する。 The reduction rate calculation unit 1014 is stored in a predetermined area of the storage unit 102 based on the similarity passed from the similarity calculation unit 1013 and the threshold value stored in the predetermined area of the storage unit 102 in advance. The temporary reduction ratio calculated earlier is changed by a predetermined change amount, and the temporary reduction ratio after the change is passed to the image reduction unit 1012 and the reduced image coordinate calculation unit 1018 as described above. Further, the data is transferred to the storage unit 102 as necessary and stored in a predetermined area of the storage unit 102.

さらに、縮小率算出部１０１４は、類似度算出部１０１３から渡された類似度と、予め記憶部１０２の所定領域に格納されているしきい値とに基づいて、その時点の直前の時点で算出された仮縮小率を最終の縮小率として決定する。そして、縮小率算出部１０１４は、記憶部１０２の所定領域に格納されている先に算出した仮縮小率を読出し、最終の縮小率として入出力部１０６に対して出力する。 Further, the reduction ratio calculation unit 1014 calculates the time immediately before that point based on the similarity passed from the similarity calculation unit 1013 and the threshold value stored in advance in a predetermined area of the storage unit 102. The provisional reduction ratio is determined as the final reduction ratio. Then, the reduction rate calculation unit 1014 reads the temporary reduction rate calculated previously stored in the predetermined area of the storage unit 102 and outputs the temporary reduction rate to the input / output unit 106 as the final reduction rate.

また、縮小率算出部１０１４は、最終の縮小率として決定した縮小率を画像縮小部１０１２に渡し、画像縮小部１０１２において該縮小率で縮小した縮小画像を入出力部１０６に対して出力してもよい。 The reduction rate calculation unit 1014 passes the reduction rate determined as the final reduction rate to the image reduction unit 1012, and outputs a reduced image reduced at the reduction rate in the image reduction unit 1012 to the input / output unit 106. Also good.

入出力部１０６は、縮小率算出部１０１４から渡された最終の縮小率、または／および画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置に出力する。また、入出力部１０６は、画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を表示部１０５に出力してもよい。 The input / output unit 106 sends the final reduction rate passed from the reduction rate calculation unit 1014 and / or the reduced image reduced by the reduction rate passed from the image reduction unit 1012 to the external storage device 103 or the network 104. Output to other devices. Further, the input / output unit 106 may output a reduced image reduced at the reduction rate passed from the image reduction unit 1012 to the display unit 105.

次に、図３および図４のフローチャートを用いて、画像縮小装置１で実行される画像縮小処理について詳細に述べる。なお、以下の説明においては、画像の左上隅を原点（０，０）とし、横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸として、横方向もしくは縦方向に１画素進むごとに座標値が１増える座標系を用いて説明する。 Next, image reduction processing executed by the image reduction device 1 will be described in detail using the flowcharts of FIGS. 3 and 4. In the following description, the upper left corner of the image is the origin (0, 0), the horizontal direction is the X axis, and the vertical direction is the Y axis. This will be described using a coordinate system.

図３を参照して、始めに、制御部１０１は、ステップＳ１で、入出力部１０６において、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置から元画像の画像データを取得し、記憶部１０２の所定領域に入力する。 With reference to FIG. 3, first, in step S <b> 1, the control unit 101 acquires image data of an original image from another device via the external storage device 103 or the network 104 in the input / output unit 106. A predetermined area 102 is input.

次に、制御部１０１は、ステップＳ２で、記憶部１０２の所定領域に記憶された元画像の画像データを読出し、二値画像変換部１０１０において、元画像を白画素と黒画素とからなる二値画像に変換する。ステップＳ２の二値画像変換部１０１０における二値画像への変換処理については公知の技術を用いることができる。公知の技術としては、たとえば、文字認識を行なう際の二値画像への変換技術などが挙げられ、ここでのその技術についての説明は省略する。 Next, in step S2, the control unit 101 reads the image data of the original image stored in the predetermined area of the storage unit 102, and the binary image conversion unit 1010 converts the original image into white pixels and black pixels. Convert to a value image. A known technique can be used for the conversion process into the binary image in the binary image conversion unit 1010 in step S2. Known techniques include, for example, a technique for converting to a binary image when performing character recognition, and a description thereof will be omitted here.

次に、ステップＳ３で、連結成分抽出部１０１５は、上記変換処理によって得られた二値画像から、黒画素の連結成分を抽出する。この黒画素の連結成分の抽出処理についても公知の技術を用いることができる。公知の技術としては、たとえば、文字認識を行なう際に実行される連結成分の抽出処理などが挙げられ、ここでの詳細な説明は省略する。さらにステップＳ３において、連結成分抽出部１０１５は、抽出された黒画素の連結成分すべてについてその外接矩形である連結成分矩形を求め、記憶部１０２にその連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を記憶する。 Next, in step S3, the connected component extraction unit 1015 extracts a connected component of black pixels from the binary image obtained by the conversion process. A known technique can also be used for this black pixel connected component extraction processing. Known techniques include, for example, a connected component extraction process executed when character recognition is performed, and detailed description thereof is omitted here. Further, in step S3, the connected component extraction unit 1015 obtains a connected component rectangle that is a circumscribed rectangle for all of the extracted connected components of the black pixels, and stores the upper left corner coordinate and the lower right corner coordinate of the connected component rectangle in the storage unit 102. Remember.

次に、制御部１０１は、判定部１０１７において、上記で求めた連結成分矩形すべてについて、その矩形の複雑さを判定する。本実施の形態における連結成分矩形の複雑さを判定する処理では、ステップＳ４で線密度算出部１０１６において矩形中の線密度を計算し、判定部１０１７においてその線密度が高いものが複雑である、と判定する方法を採る。この方法では、線密度の数値に基づいて、二値画像の複雑さを測ることができるものとしている。そこで、線密度算出部１０１６は、ステップＳ４で、すべての連結成分矩形について、線密度を算出する。ここで、ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理について、図５および図６のフローチャートを用いて説明する。 Next, in the determination unit 1017, the control unit 101 determines the complexity of the rectangles for all the connected component rectangles obtained above. In the process of determining the complexity of the connected component rectangle in the present embodiment, the line density calculation unit 1016 calculates the line density in the rectangle in step S4, and the determination unit 1017 has a high line density. The method of judging is taken. In this method, the complexity of the binary image can be measured based on the numerical value of the linear density. Therefore, the line density calculation unit 1016 calculates the line density for all connected component rectangles in step S4. Here, the line density calculation process performed in the line density calculation unit 1016 in step S4 will be described with reference to the flowcharts of FIGS.

図５を参照して、始めに、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０１で、走査対象となる連結成分矩形について、記憶部１０２の所定領域に記憶されている連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標に基づいて、その幅Ｗと高さＨとを求める。そして、ステップＳ１０２で、カウンタ１０１７に含まれる、連結成分矩形を縦方向に走査したときに黒線分が垂直方向に横切った回数を計測しておくためのＷ個のカウンタＣＶ₁，ＣＶ₂，・・・，ＣＶ_Wと、連結成分矩形を横方向に走査したときに黒線分が垂直方向に横切った回数を計測しておくためのＨ個のカウンタＣＨ₁，ＣＨ₂，・・・，ＣＨ_Hとを０に初期化する。 Referring to FIG. 5, first, in step S101, the line density calculation unit 1016 determines the upper left corner coordinates and the right of the connected component rectangle stored in the predetermined area of the storage unit 102 for the connected component rectangle to be scanned. The width W and height H are obtained based on the lower corner coordinates. In step S102, the W counters CV ₁ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , CV ₂ , C are stored in the counter 1017. ..., CV _W and H counters CH ₁ , CH ₂ ,... For measuring the number of times the black line segment has crossed in the vertical direction when the connected component rectangle is scanned in the horizontal direction. Initialize CH _H to 0.

なお、線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の概念を具体的に図７に示す。図７に示されるカウンタ１０１７の概念は、１６画素×１６画素の連結成分矩形中の線密度を算出するのに用いられるカウンタであって、具体的にＷ＝１６，Ｈ＝１６のカウンタを示している。さらに、該連結成分矩形の外接する黒画素の連結成分は、文字「あ」である場合を示している。 The concept of the counter 1017 in the line density calculation process is specifically shown in FIG. The concept of the counter 1017 shown in FIG. 7 is a counter used for calculating the line density in a connected component rectangle of 16 pixels × 16 pixels, and specifically shows a counter with W = 16 and H = 16. ing. Further, the connected component of the black pixel circumscribing the connected component rectangle is a character “A”.

次に、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０３で、現在走査中の二値画像上の位置を表わす座標（Ｘ_C，Ｙ_C）を、線密度算出対象となる連結成分矩形の左上隅の座標値（Ｘ，Ｙ）で初期化する。 Next, in step S103, the line density calculation unit 1016 uses the coordinates (X _C , Y _C ) representing the position on the binary image currently being scanned as the coordinates of the upper left corner of the connected component rectangle to be calculated for the line density. Initialize with values (X, Y).

次に、横方向の走査について説明する。線密度算出部１０１６は、現在走査中の座標（Ｘ_C，Ｙ_C）が黒画素であり、かつ、横方向に隣接する座標（Ｘ_C＋１，Ｙ_C）が白画素である場合に（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、ステップＳ１０５に移り、カウンタＣＨ_iを１インクリメントしてステップＳ１０６に移る。そうでない場合は（ステップＳ１０４でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０５をスキップしてステップＳ１０６に移る。なお、ここでｉは以下の式で求まる値であり、たとえば、Ｙ_C＝Ｙの場合は、ｉ＝１となる。 Next, horizontal scanning will be described. The line density calculation unit 1016 determines that the currently scanned coordinates (X _C , Y _C ) are black pixels, and the laterally adjacent coordinates (X _C +1, Y _C ) are white pixels (Step S1). (YES in S104), the process proceeds to step S105, the counter CH _i is incremented by 1, and the process proceeds to step S106. Otherwise (NO in step S104), the linear density calculation unit 1016 skips step S105 and proceeds to step S106. Here, i is a value obtained by the following equation. For example, when Y _C = Y, i = 1.

ｉ＝Ｙ_C−Ｙ＋１
次に、線密度算出部１０１６は、もし、Ｘ_CがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標よりも小さければ（ステップＳ１０６でＮＯ）、ステップＳ１０７でＸ_Cを１インクリメントし、ステップＳ１０４に戻って横方向の走査を続ける。そして、Ｘ_CがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標と等しくなったときに（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が黒画素であれば（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は、カウンタＣＨ_i（ただしｉは上記の式で求まる値）を１インクリメントし（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１０に移る。 i = Y _C −Y + 1
Next, the line density calculation unit 1016 increments X _C by 1 in step S107 if X _C is X + W, that is, smaller than the right end coordinate of the connected component rectangle (NO in step S106), and returns to step S104. Continue horizontal scanning. When X _C is equal to X + W, that is, the right end coordinate of the connected component rectangle (YES in step S106), if the pixel at the currently scanned coordinate is a black pixel (YES in step S108), the line density calculation is performed. The unit 1016 increments the counter CH _i (where i is a value obtained from the above equation) by 1 (step S109), and proceeds to step S110.

一方、Ｘ_CがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標と等しくなったときに（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が白画素であれば（ステップＳ１０８でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０９をスキップしてステップＳ１１０に移る。 On the other hand, when X _C is equal to X + W, that is, the right end coordinate of the connected component rectangle (YES in step S106), if the pixel at the coordinate currently being scanned is a white pixel (NO in step S108), the line density is calculated. The unit 1016 skips step S109 and proceeds to step S110.

ステップＳ１１０では、線密度算出部１０１６は、現在走査中のＹ座標値Ｙ_Cを１インクリメントし、Ｘ座標値Ｘ_CをＸに戻す。そして、現在走査中の座標値Ｙ_CがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標の値以下であれば（ステップＳ１１１でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１０４に戻って、横方向の走査を続ける。現在走査中の座標値Ｙ_CがＹ＋Ｈより大きくなったら、すなわち連結成分矩形の下端に至るまで横方向の走査を行なったら（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、図６を参照してステップＳ１１２に移り、線密度算出部１０１６は、縦方向の走査を開始する。 In step S110, the linear density calculation unit 1016 increments the Y coordinate value Y _C currently being scanned by 1, and returns the X coordinate value X _C to X. If the coordinate value Y _C currently being scanned is equal to or less than Y + H, that is, the value of the bottom coordinate of the connected component rectangle (NO in step S111), the line density calculation unit 1016 returns to step S104 and performs horizontal scanning. Continue. When the coordinate value Y _C currently being scanned is larger than Y + H, that is, when the horizontal scanning is performed until reaching the lower end of the connected component rectangle (YES in step S111), the process proceeds to step S112 with reference to FIG. The density calculation unit 1016 starts scanning in the vertical direction.

まず、ステップＳ１１２で、線密度算出部１０１６は、現在走査中の二値画像上の位置を表わす座標（Ｘ_C，Ｙ_C）を、線密度算出対象となる連結成分矩形の左上隅の座標値（Ｘ，Ｙ）で初期化する。そして、線密度算出部１０１６は、現在走査中の座標（Ｘ_C，Ｙ_C）が黒画素であり、かつ、縦方向に隣接する座標（Ｘ_C，Ｙ_C＋１）が白画素である場合に（ステップＳ１１３でＹＥＳ）、ステップＳ１１４で、カウンタＣＶ_jを１インクリメントし、ステップＳ１１５に移る。そうでない場合は（ステップＳ１１３でＮＯ）、ステップＳ１１４をスキップしてステップＳ１１５に移る。なお、ここでｊは以下の式で求まる値であり、たとえば、Ｘ_C＝Ｘのときは、ｊ＝１となる。 First, in step S112, the line density calculation unit 1016 uses the coordinates (X _C , Y _C ) representing the position on the currently scanned binary image as the coordinate values of the upper left corner of the connected component rectangle to be calculated for the line density. Initialize with (X, Y). The line density calculation unit 1016 then determines that the currently scanned coordinates (X _C , Y _C ) are black pixels and the vertically adjacent coordinates (X _C , Y _C +1) are white pixels. (YES in step S113), in step S114, the counter CV _j is incremented by 1, and the process proceeds to step S115. If not (NO in step S113), step S114 is skipped and the process proceeds to step S115. Here, j is a value obtained by the following equation. For example, when X _C = X, j = 1.

ｊ＝Ｘ_C−Ｘ＋１
次に、線密度算出部１０１６は、もし、Ｙ_CがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標よりも小さければ（ステップＳ１１５でＮＯ）、ステップＳ１１６でＹ_Cを１インクリメントし、ステップＳ１１３に戻って縦方向の走査を続ける。そして、Ｙ_CがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標と等しくなったときに（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が黒画素であれば（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は、カウンタＣＶ_j（ただしｊは上記の式で求まる値）を１インクリメントし、（ステップＳ１１８）、ステップＳ１１９に移る。 j = X _C −X + 1
Next, the line density calculation unit 1016 increments Y _C by 1 in step S116 if Y _C is Y + H, that is, smaller than the lower end coordinates of the connected component rectangle (NO in step S115), and returns to step S113. Continue vertical scanning. When Y _C is equal to Y + H, that is, equal to the lower end coordinates of the connected component rectangle (YES in step S115), if the pixel at the currently scanned coordinate is a black pixel (YES in step S117), the line density is calculated. The unit 1016 increments the counter CV _j (where j is a value obtained from the above equation) by 1 (step S118), and proceeds to step S119.

一方、Ｙ_CがＹ＋Ｈ、すなわち連結成分矩形の下端座標と等しくなったときに（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、現在走査中の座標の画素が白画素であれば（ステップＳ１１７でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１１８をスキップしてステップＳ１１９に移る。 On the other hand, when Y _C is equal to Y + H, that is, equal to the lower end coordinates of the connected component rectangle (YES in step S115), if the pixel at the currently scanned coordinate is a white pixel (NO in step S117), the line density calculation is performed. The unit 1016 skips step S118 and proceeds to step S119.

ステップＳ１１９では、線密度算出部１０１６は、現在走査中のＸ座標値Ｘ_Cを１インクリメントし、Ｙ座標値Ｙ_CをＹに戻す。そして、現在走査中の座標値Ｘ_CがＸ＋Ｗ、すなわち連結成分矩形の右端座標の値以下であれば（ステップＳ１２０でＮＯ）、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１１３に戻って、縦方向の走査を続ける。現在走査中の座標値Ｘ_CがＸ＋Ｗより大きくなったら、すなわち連結成分矩形の右端に至るまで縦方向の走査を行なったら（ステップＳ１２０でＹＥＳ）、線密度算出部１０１６は走査を終了し、ステップＳ１２１に移る。 In step S119, the line density calculation unit 1016 increments the X coordinate value X _C currently being scanned by 1 and returns the Y coordinate value Y _C to Y. If the coordinate value X _C currently being scanned is equal to or less than X + W, that is, the value of the right end coordinate of the connected component rectangle (NO in step S120), the line density calculation unit 1016 returns to step S113 and performs vertical scanning. Continue. When the coordinate value X _C currently being scanned is larger than X + W, that is, when the vertical scanning is performed until reaching the right end of the connected component rectangle (YES in step S120), the line density calculation unit 1016 ends the scanning, and the step The process moves to S121.

上述のステップＳ１０４〜Ｓ１２０を実行したときのカウンタ１０１７の具体例を図８に示す。図８に示されるカウンタ１０１７が表わす数値は、具体的に図７に具体的な概念が示されるカウンタ１０１７を用いて該連結成分矩形を縦方向および横方向に走査した結果を表わしている。 A specific example of the counter 1017 when the above steps S104 to S120 are executed is shown in FIG. The numerical value represented by the counter 1017 shown in FIG. 8 represents the result of scanning the connected component rectangle in the vertical and horizontal directions using the counter 1017 whose specific concept is shown in FIG.

なお、ステップＳ１０４〜Ｓ１２０においては、走査対象の連結成分矩形について、始めに横方向の走査を完了した後に縦方向の走査を実行するものとしているが、言うまでもなく走査の順は上述の順に限定されず、始めに縦方向の走査から実行してもよい。また、縦方向および横方向の走査に限定されず、該連結成分矩形をくまなく走査できる方法であれば、他の方法であってもよい。 In steps S104 to S120, for the connected component rectangle to be scanned, scanning in the vertical direction is executed after the horizontal scanning is first completed, but it goes without saying that the scanning order is limited to the order described above. Instead, it may be executed from the scanning in the vertical direction first. Also, the present invention is not limited to scanning in the vertical direction and the horizontal direction, and any other method may be used as long as the method can scan all the connected component rectangles.

ステップＳ１２１およびステップＳ１２２では、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形の大きさによらずに線密度の比較をできるように、走査を行なった連結成分矩形をＮ×Ｎに分割し、それぞれの領域について、上記で計測したカウンタの値を平均する。ここでＮは定数である。まず、ステップＳ１２１で、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形を横方向にＮ分割する。すなわち、連結成分矩形が幅Ｗ，高さＨの矩形であれば、それを横方向にＮ等分すると、第１番目の領域は、その左上隅座標が（Ｘ，Ｙ）、右下隅座標が（Ｘ＋（Ｗ／Ｎ），Ｙ＋Ｈ）、第２番目の領域は、その左上隅座標が（Ｘ＋（Ｗ／Ｎ）＋１，Ｙ）、右下隅座標が（Ｘ＋（２Ｗ／Ｎ），Ｙ＋Ｈ）、・・・のようになる。そして、線密度算出部１０１６は、分割されたそれぞれの領域について、上記で縦方向走査によって計測されたカウンタＣＶ_nの平均値を算出し、算出したすべての平均値を、第１番目の領域の平均値から順に、記憶部１０２に記憶する。同様に、ステップＳ１２２で、線密度算出部１０１６は、連結成分矩形を縦方向にＮ分割し、分割されたそれぞれの領域について、上記で横方向走査によって計測されたカウンタＣＨ_nの平均値を算出し、算出したすべての平均値を、第１番目の領域の平均値から順に、記憶部１０２に記憶する。 In step S121 and step S122, the line density calculation unit 1016 divides the scanned connected component rectangles into N × N so that the line densities can be compared without depending on the size of the connected component rectangles. For the area, the counter values measured above are averaged. Here, N is a constant. First, in step S121, the line density calculation unit 1016 divides the connected component rectangle into N parts in the horizontal direction. That is, if the connected component rectangle is a rectangle having a width W and a height H, when the rectangle is equally divided into N in the horizontal direction, the first region has an upper left corner coordinate (X, Y) and a lower right corner coordinate. (X + (W / N), Y + H), the second region has an upper left corner coordinate (X + (W / N) +1, Y), a lower right corner coordinate (X + (2W / N), Y + H), ···become that way. Then, the line density calculation unit 1016 calculates the average value of the counter CV _n measured by the vertical scanning as described above for each of the divided areas, and calculates all the calculated average values of the first area. The data are stored in the storage unit 102 sequentially from the average value. Similarly, in step S122, the line density calculation unit 1016 divides the connected component rectangle into N parts in the vertical direction, and calculates the average value of the counter CH _n measured by the horizontal scanning as described above for each of the divided areas. Then, all the calculated average values are stored in the storage unit 102 in order from the average value of the first area.

図９に、分割したそれぞれの領域について値を平均したカウンタ１０１７の具体例を示す。図９に示されるカウンタ１０１７は、図８に示されたカウンタ１０１７を、Ｎ＝６として連結成分矩形を横方向および縦方向に分割し、各々の領域でカウンタの平均値を求めた具体例である。 FIG. 9 shows a specific example of the counter 1017 that averages values for each of the divided areas. The counter 1017 shown in FIG. 9 is a specific example in which the counter component 1017 shown in FIG. 8 is divided into a connected component rectangle in the horizontal direction and the vertical direction with N = 6, and the average value of the counter is obtained in each region. is there.

以上の処理が、上述のステップＳ４で線密度算出部１０１６において実行される線密度の算出処理である。線密度算出部１０１６が上述の処理を繰返して、ステップＳ４においてすべての連結成分矩形について線密度を算出すると、処理を図３に示されるメインルーチンに戻して、次に参照パターンの抽出処理に移る。 The above processing is the linear density calculation processing executed in the linear density calculation unit 1016 in step S4 described above. When the line density calculation unit 1016 repeats the above process and calculates the line density for all connected component rectangles in step S4, the process returns to the main routine shown in FIG. 3, and then moves to the reference pattern extraction process. .

この処理によって抽出される参照パターンとは、画像を縮小することによってつぶれが生じないようにしたい連結成分矩形のことであり、たとえば、画像中の文字部分などが考えられる。本実施の形態では、参照パターン抽出部１０１１は、連結成分について特に文字と図形との区別をせずに扱い、参照パターンとしては、連結成分のうちもっとも複雑さが大きいもの、すなわち、線密度が最も大きいものを抽出することとする。 The reference pattern extracted by this processing is a connected component rectangle to be prevented from being crushed by reducing the image. For example, a character portion in the image can be considered. In the present embodiment, the reference pattern extraction unit 1011 handles connected components without particularly distinguishing between characters and graphics, and the reference pattern has the highest complexity among connected components, that is, the line density is high. The largest one will be extracted.

ステップＳ５で、参照パターン抽出部１０１１は、二値画像より、参照パターンとして線密度の最も大きな連結成分矩形を抽出する。本実施の形態においては、カウンタ１０１７に、線密度が、縦方向のカウント結果Ｎ個および横方向のカウント結果Ｎ個の、２Ｎ個（Ｎは定数）の値として記憶されている。したがって、本実施の形態において、線密度の大きさを算出する方法として、上記２Ｎ個の値を並べたベクトルを用意し、このベクトルのノルムとして算出する方法を採用することができる。ここで、ベクトルのノルムは、ベクトルＡ＝（ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n）に対して、次のように計算される値である。 In step S5, the reference pattern extraction unit 1011 extracts a connected component rectangle having the highest line density as a reference pattern from the binary image. In the present embodiment, the counter 1017 stores the line density as 2N values (N is a constant) of N count results in the vertical direction and N count results in the horizontal direction. Therefore, in this embodiment, as a method for calculating the magnitude of the line density, a method in which a vector in which the above 2N values are arranged is prepared and calculated as a norm of this vector can be employed. Here, the norm of the vector is a value calculated as follows with respect to the vector A = (a ₁ , a ₂ ,..., A _n ).

||Ａ|| = （（ａ₁）²＋（ａ₂）²＋・・・＋（ａ_n）²）^1/2
もし、線密度最大の連結成分矩形が二値画像である画像データの中にただ１つしか存在しないのであれば（ステップＳ６でＮＯ）、参照パターン抽出部１０１１は、ステップＳ７で、その矩形を参照パターンとして決定し、ステップＳ９で、その参照パターンである線密度最大の連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを、記憶部１０２に記憶する。 || A || = ((a ₁ ) ² + (a ₂ ) ² +... + (A _n ) ² ) ^1/2
If there is only one connected component rectangle having the maximum line density in the image data that is a binary image (NO in step S6), the reference pattern extraction unit 1011 selects the rectangle in step S7. The reference pattern is determined, and in step S9, the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle having the highest line density, which is the reference pattern, are stored in the storage unit 102.

一方、線密度最大の連結成分矩形が複数存在する場合（ステップＳ６でＹＥＳ）には、参照パターン抽出部１０１１は、ステップＳ８で、そのうち最も連結成分矩形の大きさが小さいものを参照パターンとして決定し、ステップＳ９で、その連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを、記憶部１０２に記憶する。 On the other hand, when there are a plurality of connected component rectangles with the highest line density (YES in step S6), the reference pattern extraction unit 1011 determines in step S8 the one with the smallest connected component rectangle size as the reference pattern. In step S 9, the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle are stored in the storage unit 102.

ステップＳ６〜Ｓ９を実行して参照パターンが決定されたら、次に、最終的な縮小率を得るために仮に設定した縮小率（以下、仮縮小率と呼ぶ）を元に画像を縮小し、元画像と縮小画像の参照パターン間の類似度を求め、その類似度を用いて、最終的な縮小率を得る処理に移る。 Once the reference pattern is determined by executing steps S6 to S9, the image is reduced based on a reduction rate temporarily set to obtain a final reduction rate (hereinafter referred to as a temporary reduction rate). The similarity between the reference pattern of the image and the reduced image is obtained, and the process proceeds to processing for obtaining a final reduction ratio using the similarity.

始めに、ステップＳ１０において、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率の初期値を（１−ＤＲ）として設定する。ここでＤＲは０より大きく１より小さい小数値である。 First, in step S10, the reduction ratio calculation unit 1014 sets the initial value of the temporary reduction ratio as (1-DR). Here, DR is a decimal value larger than 0 and smaller than 1.

次に、図４を参照して、ステップＳ１１で、画像縮小部１０１２は、仮縮小率に基づいて二値化された元画像を縮小する。 Next, referring to FIG. 4, in step S <b> 11, the image reduction unit 1012 reduces the binarized original image based on the temporary reduction ratio.

次に、ステップＳ１２で、連結成分抽出部１０１５は、縮小画像から連結成分矩形を抽出する。ステップＳ１２での処理は、ステップＳ３における処理と同様であって、ここでは、連結成分抽出部１０１５は、ステップＳ１１で得られた縮小画像に対して、ステップＳ３と同様の処理を実行する。 Next, in step S12, the connected component extraction unit 1015 extracts a connected component rectangle from the reduced image. The processing in step S12 is the same as the processing in step S3. Here, the connected component extraction unit 1015 performs the same processing as in step S3 on the reduced image obtained in step S11.

次に、ステップＳ１３で、縮小画像座標算出部１０１８は、元画像の参照パターンに対応する縮小画像内の座標値を、仮縮小率に基づいて算出する。ここで、元画像の参照パターンを表わす連結成分矩形の左上隅座標を（Ｘ₀，Ｙ₀）、右下隅座標を（Ｘ₁，Ｙ₁）、仮縮小率をＲとすると、対応する、縮小画像の参照パターンを表わす矩形の左上隅座標（Ｘ₀’，Ｙ₀’）、および右下隅座標（Ｘ₁’，Ｙ₁’）は
Ｘ₀’＝Ｘ₀×ＲＸ₁’＝Ｘ₁×Ｒ
Ｙ₀’＝Ｙ₀×ＲＹ₁’＝Ｙ₁×Ｒ
として算出される。なお、本実施の形態においては、上記の式の計算結果は四捨五入するものとする。 In step S13, the reduced image coordinate calculation unit 1018 calculates a coordinate value in the reduced image corresponding to the reference pattern of the original image based on the temporary reduction ratio. Here, assuming that the upper left corner coordinates of the connected component rectangle representing the reference pattern of the original image are (X ₀ , Y ₀ ), the lower right corner coordinates are (X ₁ , Y ₁ ), and the temporary reduction ratio is R, the corresponding reduction The upper left corner coordinates (X ₀ ′, Y ₀ ′) and lower right corner coordinates (X ₁ ′, Y ₁ ′) of the rectangle representing the reference pattern of the image are X ₀ ′ = X ₀ × R X ₁ ′ = X ₁ × R
Y ₀ '= Y ₀ × R Y ₁ ' = Y ₁ × R
Is calculated as In the present embodiment, the calculation result of the above equation is rounded off.

ただし、ステップＳ１３での縮小画像座標算出部１０１８における座標計算では、ステップＳ１２で縮小画像から抽出した連結成分矩形を示す座標とずれが生じることがある。このようなずれは、たとえば、画像縮小により、元画像で黒画素であった点に対応した点が白画素になってしまったときに生じる。そこで、ステップＳ１４で、縮小画像参照パターン抽出部１０１９は、ステップＳ１２で縮小画像から抽出された連結成分矩形の中から、縮小画像の参照パターンとして、上記のようにして算出された座標から最も距離が近い連結成分矩形を選択し、その連結成分矩形の左上隅座標と右下隅座標とを記憶部１０２に記憶する。 However, in the coordinate calculation in the reduced image coordinate calculation unit 1018 in step S13, there may be a deviation from the coordinates indicating the connected component rectangle extracted from the reduced image in step S12. Such a shift occurs, for example, when a point corresponding to a point that was a black pixel in the original image has become a white pixel due to image reduction. Therefore, in step S14, the reduced image reference pattern extraction unit 1019 finds the distance from the coordinates calculated as described above as a reduced image reference pattern from the connected component rectangles extracted from the reduced image in step S12. Connected component rectangles are selected, and the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangles are stored in the storage unit 102.

図１０は、元画像と縮小後画像との参照パターンの関係を具体的に表わす図であって、図１０において、上に示されるグラフが元画像、下に示されるグラフが縮小後の画像を示している。図１０に示されるように、元画像中の参照パターンである連結成分矩形が、上に示されるグラフ中の文字「降」に外接する連結成分矩形である場合、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理が実行されて、縮小後の画像である下に示されるグラフ中の文字「降」に外接する連結成分矩形が、縮小画像の算出パターンとして選択される。 FIG. 10 is a diagram specifically showing the relationship of the reference pattern between the original image and the reduced image. In FIG. 10, the upper graph shows the original image, and the lower graph shows the reduced image. Show. As shown in FIG. 10, when the connected component rectangle that is the reference pattern in the original image is a connected component rectangle circumscribing the character “fall” in the graph shown above, the processes of steps S12 to S14 are executed. Then, the connected component rectangle circumscribing the character “Descent” in the graph shown below, which is the reduced image, is selected as the reduced image calculation pattern.

ステップＳ１４で縮小画像の参照パターンが決定されると、線密度算出部１０１６は、ステップＳ１５で、縮小画像の参照パターンの線密度を算出し、記憶部１０２に記憶する。ステップＳ１４での線密度算出処理もまた、ステップＳ４で実行される線密度算出処理と同様であって、上記で詳細に述べた処理であるため、ここでは詳細な説明を繰返さない。 When the reduced image reference pattern is determined in step S14, the linear density calculation unit 1016 calculates the linear density of the reduced image reference pattern in step S15 and stores the calculated linear density in the storage unit 102. The line density calculation process in step S14 is also similar to the line density calculation process executed in step S4, and is the process described in detail above. Therefore, detailed description will not be repeated here.

ステップＳ１５で縮小画像の参照パターンの線密度が算出されると、ステップＳ１６で、類似度算出部１０１３において、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。本実施の形態においては、上述のように線密度が２Ｎ個の値として記憶されているため、この２Ｎ個の値を並べたベクトルを準備し（以下、このベクトルを線密度ベクトルと言う）、類似度算出部１０１３は、類似度を、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとのそれぞれの線密度ベクトルのなす角度のコサイン値として求める。上記のようにして求めたコサイン値が大きいとき、すなわち２つの線密度ベクトルのなす角度が小さければ、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの線密度分布が似ていることを示す。また、上記のようにして求めたコサイン値が小さいとき、すなわち２つの線密度ベクトルのなす角度が大きいほど、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの線密度分布が異質であることを示す。 When the line density of the reference pattern of the reduced image is calculated in step S15, in step S16, the similarity calculation unit 1013 calculates the similarity between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image. In the present embodiment, since the line density is stored as 2N values as described above, a vector in which these 2N values are arranged is prepared (hereinafter, this vector is referred to as a line density vector). The similarity calculation unit 1013 obtains the similarity as a cosine value of an angle formed by each line density vector of the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image. When the cosine value obtained as described above is large, that is, when the angle formed by the two line density vectors is small, it indicates that the line density distributions of the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image are similar. In addition, when the cosine value obtained as described above is small, that is, as the angle between the two line density vectors is larger, the line density distribution between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image is different. Show.

すなわち、元画像の参照パターンの線密度ベクトルをＡ、縮小画像の参照パターンの線密度ベクトルをＢとしたとき、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度Ｓは、以下のようにして求まる。 That is, when the line density vector of the reference pattern of the original image is A and the line density vector of the reference pattern of the reduced image is B, the similarity S between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image is as follows: It is obtained like this.

Ｓ＝Ａ・Ｂ／||Ａ||×||Ｂ||
ここで「・」はその左右のベクトルの内積を表わす。すなわち、Ａ＝（ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_2N）、Ｂ＝（ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_2N）としたとき、Ａ・Ｂ＝ａ₁×ｂ₁＋ａ₂×ｂ₂＋・・・＋ａ_2N×ｂ_2Nとして求まる値である。||Ａ||および||Ｂ||は、線密度の大きさを求める処理のところで説明した、ベクトルのノルムである。 S = A · B / || A || × || B ||
Here, “·” represents the inner product of the left and right vectors. That is, when A = (a ₁ , a ₂ ,..., A _2N ) and B = (b ₁ , b ₂ ,..., B _2N ), A · B = a ₁ × b ₁ + a ₂ Xb ₂ +... + A _2N xb _2N || A || and || B || are the vector norms described in the processing for obtaining the magnitude of the line density.

ステップＳ１６で算出された元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度が、予め設定されたしきい値ＳＴを下回っていない場合には（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１８で、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率を所定の変化量ＤＲだけ減少させ、ステップＳ２２で、直前の（減少させる前の）仮縮小率の値を記憶部１０２に記憶する。その後、処理をステップＳ１１に戻して、再度、画像縮小、参照パターン抽出、および類似度計算を行なう。 If the similarity between the reference pattern of the original image calculated in step S16 and the reference pattern of the reduced image is not less than the preset threshold value ST (NO in step S17), in step S18. The reduction rate calculation unit 1014 decreases the temporary reduction rate by a predetermined change amount DR, and stores the value of the previous temporary reduction rate (before reduction) in the storage unit 102 in step S22. Thereafter, the process returns to step S11, and image reduction, reference pattern extraction, and similarity calculation are performed again.

一方、類似度がしきい値ＳＴを下回っていた場合には（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１９で、縮小率算出部１０１４は、上述の所定の変化量ＤＲを２で割る。すなわち、仮縮小率の下げ方をより緩やかにする。 On the other hand, if the similarity is lower than the threshold value ST (YES in step S17), the reduction rate calculation unit 1014 divides the predetermined change amount DR by 2 in step S19. That is, the temporary reduction ratio is lowered more gradually.

さらに、ステップＳ１９で計算された変化量ＤＲが予め設定されている変化量の最低値ＤＲ_MIN以上の値であれば（ステップＳ２０でＮＯ）、ステップＳ２１で、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率をＤＲだけ増加させ、ステップＳ２２で、直前の（増加させる前の）仮縮小率の値を記憶部１０２に記憶する。その後、処理をステップＳ１１に戻し、再度、画像縮小、参照パターン抽出、および類似度計算を行なう。ここで、変化量の最低値ＤＲ_MINは、０より大きく１より小さい小数値とし、ＤＲの初期値よりも小さい値に設定しておく。 Further, if the change amount DR calculated in step S19 is equal to or greater than a preset minimum value DR _MIN (NO in step S20), in step S21, the reduction ratio calculation unit 1014 performs temporary reduction. The rate is increased by DR, and the value of the temporary reduction rate immediately before (before increasing) is stored in the storage unit 102 in step S22. Thereafter, the process returns to step S11, and image reduction, reference pattern extraction, and similarity calculation are performed again. Here, the minimum value DR _MIN of the change amount is a decimal value greater than 0 and less than 1, and is set to a value smaller than the initial value of DR.

一方、ステップＳ１９で計算された変化量ＤＲが変化量の最低値ＤＲ_MINよりも小さい値であれば（ステップＳ２０でＹＥＳ）、ステップＳ２３で、制御部１０１は、ステップＳ２２で記憶部１０２に記憶されている、直前に使用していた仮縮小率の値を最終縮小率と決定して入出力部１０６に対して出力する。また、制御部１０１は、該縮小率で縮小された縮小画像を入出力部１０６に対して出力してもよい。 On the other hand, if the change amount DR calculated in step S19 is smaller than the minimum value DR _{MIN of} change amount (YES in step S20), the control unit 101 stores it in the storage unit 102 in step S22 in step S23. The temporary reduction ratio value used immediately before is determined as the final reduction ratio and is output to the input / output unit 106. The control unit 101 may output a reduced image reduced at the reduction rate to the input / output unit 106.

入出力部１０６は、制御部１０１から決定された最終縮小率、または／および該縮小率で縮小された縮小画像を、外部記憶装置１０３やネットワーク１０４を介して他の装置に出力する。また、入出力部１０６は、画像縮小部１０１２から渡された該縮小率で縮小された縮小画像を表示部１０５に出力してもよい。以上で、画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を終了する。 The input / output unit 106 outputs the final reduction rate determined from the control unit 101 or / and the reduced image reduced by the reduction rate to another device via the external storage device 103 or the network 104. Further, the input / output unit 106 may output a reduced image reduced at the reduction rate passed from the image reduction unit 1012 to the display unit 105. Above, the image reduction process performed with the image reduction apparatus 1 is complete | finished.

以上説明したように、本実施の形態にかかる画像縮小装置１は、元画像から、ある程度複雑な図形（連結成分）を参照パターンとして抽出し、仮に算出された縮小率を元に画像を縮小し、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出して、その類似度が予め設定されたしきい値を下回らないような（なるべく）最小の縮小率を最終縮小率として出力する。このような処理を行なうことで、文字などのある程度複雑な図形を含むような画像を縮小する際に、該図形の可読性を損なわない範囲での最適な縮小率を自動的に決定することが可能となる。 As described above, the image reducing apparatus 1 according to the present embodiment extracts a somewhat complicated figure (connected component) from the original image as a reference pattern, and reduces the image based on the calculated reduction ratio. The similarity between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image is calculated, and the final reduction ratio is set to the minimum reduction rate (as much as possible) so that the similarity does not fall below a preset threshold value. Output as. By performing such processing, when reducing an image that contains some complex figures such as characters, it is possible to automatically determine the optimum reduction ratio within a range that does not impair the readability of the figures. It becomes.

なお、上記の実施の形態においては、入力された元画像を二値画像変換部１０１０において二値化して画像最終縮小率を求める処理に用いているが、たとえば、所定のしきい値以上の画素を黒画素とし、該しきい値以下の画素を白画素とすることで、元画像を処理に用いることもできる。この場合、図２に示された制御部１０１で発揮される機能のうち、二値画像変換部１０１０を不要とできる。 In the above-described embodiment, the input original image is binarized by the binary image conversion unit 1010 and used for the process of obtaining the image final reduction ratio. For example, pixels having a predetermined threshold value or more are used. Is a black pixel, and pixels below the threshold are white pixels, so that the original image can be used for processing. In this case, the binary image conversion unit 1010 can be made unnecessary among the functions exhibited by the control unit 101 shown in FIG.

［変形例１］
また、上記の実施の形態においては、連結成分の複雑さを表わす数値として線密度を用いたが、たとえば、連結成分矩形中の黒画素の割合を用いてもよい。その場合、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、上述の線密度算出部１０１６に替えて、黒画素の割合を算出する割合算出部の機能を発揮し、割合算出部は、上述のステップＳ４において、記憶部１０２の所定領域に記憶される連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、二値画像変換部１０１０から渡された二値画像である元画像の画像データより、各連結成分矩形中の黒画素の割合を算出する。そして、その算出結果をカウンタ１０１７または記憶部１０２の所定領域に記憶する。 [Modification 1]
In the above embodiment, the linear density is used as a numerical value representing the complexity of the connected component. However, for example, the ratio of black pixels in the connected component rectangle may be used. In that case, by executing the program, the control unit 101 performs the function of a ratio calculation unit that calculates the ratio of black pixels instead of the above-described line density calculation unit 1016. In S4, referring to the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle stored in the predetermined area of the storage unit 102, from the image data of the original image which is a binary image passed from the binary image conversion unit 1010, The ratio of black pixels in each connected component rectangle is calculated. Then, the calculation result is stored in the counter 1017 or a predetermined area of the storage unit 102.

参照パターン抽出部１０１１は、上述のステップＳ５において、黒画素の割合が最も大きな連結成分矩形を、参照パターンとして抽出する。 In step S5 described above, the reference pattern extraction unit 1011 extracts a connected component rectangle having the largest proportion of black pixels as a reference pattern.

また、割合算出部は、上述のステップＳ１５において、記憶部１０２の所定領域に記憶される縮小画像の参照パターンである連結成分矩形の左上隅座標および右下隅座標を参照し、画像縮小部１０１２から渡された縮小画像の画像データより、該連結成分矩形中の黒画素の割合を算出する。そして、その算出結果も記憶部１０２の所定領域に記憶する。 In addition, the ratio calculation unit refers to the upper left corner coordinates and lower right corner coordinates of the connected component rectangle that is the reference pattern of the reduced image stored in the predetermined area of the storage unit 102 in step S15 described above. The ratio of black pixels in the connected component rectangle is calculated from the image data of the reduced image passed. The calculation result is also stored in a predetermined area of the storage unit 102.

さらに、上述のステップＳ１６において、類似度算出部１０１３は、割合算出部で算出された元画像の参照パターン中の黒画素の割合と縮小画像の参照パターン中の黒画素の割合とを用いて、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度を算出する。 Further, in step S16 described above, the similarity calculation unit 1013 uses the ratio of black pixels in the reference pattern of the original image and the ratio of black pixels in the reference pattern of the reduced image calculated by the ratio calculation unit, The similarity between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image is calculated.

［変形例２］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンとして抽出する連結成分矩形には特に制限を設けなかったが、参照パターンとして文字のみを考慮して、文字のみを含む連結成分矩形を抽出してもよい。その場合、参照パターン抽出部１０１１は、文字認識辞書を用いて各連結成分矩形に対してパターンマッチングを行ない、そのマッチング結果を用いて参照パターンを抽出する。 [Modification 2]
In the above embodiment, the connected component rectangle extracted as the reference pattern is not particularly limited. However, the connected component rectangle including only the character can be extracted as the reference pattern in consideration of only the character. Good. In that case, the reference pattern extraction unit 1011 performs pattern matching on each connected component rectangle using the character recognition dictionary, and extracts a reference pattern using the matching result.

［変形例３］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンは、元画像を二値化した画像から得られる連結成分矩形の中から選択されるものとしているが、参照パターンを文字部分であると限定する場合には、次のように行なうことができる。すなわち、制御部１０１は、プログラムを実行することによって、上述の二値画像変換部１０１０および連結成分抽出部１０１５に替えて、元画像に対して文字認識処理を行なって文字矩形を抽出する文字認識部の機能を発揮し、参照パターン抽出部１０１１は、文字認識部が抽出した文字矩形の中から参照パターンを抽出するようにしてもよい。さらに、その際、線密度算出部１０１６は抽出された複数の文字矩形の各々の線密度を算出し、参照パターン抽出部１０１１は、線密度算出部１０１６の算出結果に基づいて、最も複雑な（線密度の高い）文字矩形を参照パターンとして抽出してもよい。 [Modification 3]
In the above embodiment, the reference pattern is selected from the connected component rectangles obtained from the binarized image of the original image, but the reference pattern is limited to the character portion. Can be carried out as follows. That is, the control unit 101 executes a program to perform character recognition processing on the original image and extract a character rectangle instead of the binary image conversion unit 1010 and the connected component extraction unit 1015 described above. The reference pattern extraction unit 1011 may extract the reference pattern from the character rectangle extracted by the character recognition unit. Furthermore, at that time, the line density calculation unit 1016 calculates the line density of each of the extracted character rectangles, and the reference pattern extraction unit 1011 is based on the calculation result of the line density calculation unit 1016 (the most complicated ( A character rectangle having a high linear density may be extracted as a reference pattern.

［変形例４］
また、上記の実施の形態においては、参照パターンは１つであるとして説明したが、参照パターンは複数存在してもよい。この場合、類似度算出部１０１３における元画像と縮小画像との類似度の計算方法についても様々な方法が考えられる。たとえば、類似度算出部１０１３は、個々の参照パターンについてそれぞれ類似度を算出し、その平均値を元画像と縮小画像との類似度とする方法が考えられる。 [Modification 4]
Further, in the above-described embodiment, it has been described that there is one reference pattern, but a plurality of reference patterns may exist. In this case, various methods can be considered as a method of calculating the similarity between the original image and the reduced image in the similarity calculation unit 1013. For example, the similarity calculation unit 1013 may calculate the similarity for each reference pattern and use the average value as the similarity between the original image and the reduced image.

さらに、第３の変形例と同様に参照パターンを文字部分であると限定する場合には、類似度算出部１０１３は、上述の文字認識部が抽出した文字矩形の中から抽出した参照パターンの文字らしさを、参照パターンに対して文字認識辞書をパターンマッチングすることによって予め算出し、個々の参照パターンについて算出した類似度に、算出された文字らしさを重みとして乗じ、その合計値を、元画像と縮小画像との類似度とするようにしてもよい。すなわち、類似度算出部１０１３は、参照パターンＡの文字認識辞書とのマッチング率（１が完全一致であるとして、０から１までの小数で表わされた値とする）をａ、参照パターンＢの文字認識辞書とのマッチング率をｂとし、元画像と縮小画像間のＡ部分との類似度をＬ_A、元画像と縮小画像のＢ部分の類似度をＬ_Bとしたときに、元画像と縮小画像との類似度を、ａ×Ｌ_A＋ｂ×Ｌ_Bとして計算してもよい。 Further, when the reference pattern is limited to a character part as in the third modification, the similarity calculation unit 1013 uses the character of the reference pattern extracted from the character rectangle extracted by the character recognition unit described above. The likelihood is calculated in advance by pattern matching the character recognition dictionary with respect to the reference pattern, and the similarity calculated for each reference pattern is multiplied by the calculated character likelihood as a weight, and the total value is calculated as the original image. The degree of similarity with the reduced image may be set. That is, the similarity calculation unit 1013 sets the matching rate of the reference pattern A to the character recognition dictionary (assuming that 1 is a perfect match, a value represented by a decimal number from 0 to 1) a, reference pattern B a matching ratio between the character recognition dictionary is b, when the similarity between the a portion between the original image and the reduced image is L _a, the similarity of the B portion of the original image and the reduced image and L _B, the original image May be calculated as a × L _A + b × L _B.

［変形例５］
また、上記の実施の形態においては、線密度に基づいて参照パターンを決定しているが、予め、参照パターンとなる連結成分矩形を指定してもよい。たとえば、画像縮小装置１は、図１には示されないマウスやキーボードや入力ボタンなどのユーザからの指示入力を受付ける入力装置を備えて、入力装置で、最低限読めるようになっていてほしい文字や図形を、予め参照パターンとして指定しておくことが考えられる。図１１に、元画像の中から参照パターンを選択する画面の具体例を示す。図１１は、画像縮小装置１がＰＤＡなどの装置で実現される場合であって、表示部１０５に表示された元画像であるグラフのうち、文字「幌」をマウスでクリックすることによって、該文字を、元画像を縮小した場合でも最低限読めるようにしたい文字として指定する場合の、表示部１０５に表示される画面の具体例を示す図である。 [Modification 5]
In the above embodiment, the reference pattern is determined based on the line density. However, a connected component rectangle that becomes the reference pattern may be designated in advance. For example, the image reduction device 1 includes an input device that accepts an instruction input from a user, such as a mouse, a keyboard, and an input button (not shown in FIG. 1). It is conceivable that a figure is designated as a reference pattern in advance. FIG. 11 shows a specific example of a screen for selecting a reference pattern from an original image. FIG. 11 shows a case where the image reduction device 1 is realized by a device such as a PDA, and by clicking the character “top” in the graph that is the original image displayed on the display unit 105 with the mouse, It is a figure which shows the specific example of the screen displayed on the display part 105 in the case of designating a character as a character which wants to be able to be read at the minimum even when the original image is reduced.

入力装置で入力された情報は指示信号として入力装置から制御部１０１に渡され、参照パターン抽出部１０１１において、元画像より、該指示信号の指示するポイントを含む連結成分矩形が、参照パターンとして抽出される。 Information input by the input device is passed as an instruction signal from the input device to the control unit 101, and the reference pattern extraction unit 1011 extracts a connected component rectangle including the point indicated by the instruction signal as a reference pattern from the original image. Is done.

［変形例６］
また、上記の実施の形態においては、最終縮小率の決定において、類似度が一定のしきい値を下回るかどうかを判定しているが、類似度の変化率のしきい値を定め、仮縮小率をＲ₁からＲ₂に変化させたときに、元画像との類似度が、上記しきい値を超えるような変化率で変化するかどうかを判定するようにしてもよい。 [Modification 6]
Further, in the above embodiment, in determining the final reduction ratio, it is determined whether or not the similarity is lower than a certain threshold value. When the rate is changed from R ₁ to R ₂ , it may be determined whether the degree of similarity with the original image changes at a rate of change that exceeds the threshold value.

すなわち、記憶部１０２の所定領域に予め類似度の変化率のしきい値を記憶し、類似度算出部１０１３は、仮縮小率Ｒ₁のときの縮小画像と元画像との間の類似度Ｓ₁と、仮縮小率Ｒ₂のときの縮小画像と元画像との間の類似度Ｓ₂とを参照して記憶部１０２の所定領域に記憶する。そして、縮小率算出部１０１４は、記憶部１０２の所定領域に記憶される類似度Ｓ₁から類似度Ｓ₂への変化率を算出して、該変化率がしきい値を超える場合に、その時点の直前に使用していた仮縮小率の値を最終縮小率と決定する。 That is, the threshold value of the similarity change rate is stored in advance in a predetermined area of the storage unit 102, and the similarity calculation unit 1013 calculates the similarity S between the reduced image and the original image at the temporary reduction rate R _1. ₁ and the similarity S ₂ between the reduced image and the original image at the provisional reduction ratio R ₂ are stored in a predetermined area of the storage unit 102. Then, the reduction rate calculation unit 1014 calculates a change rate from the similarity S ₁ stored in the predetermined area of the storage unit 102 to the similarity S _2, and when the change rate exceeds a threshold value, The temporary reduction ratio value used immediately before the time is determined as the final reduction ratio.

［変形例７］
また、上記の実施の形態においては、最終縮小率の決定において、類似度が一定のしきい値を下回るかどうかのみを判定しているが、予め、縮小後の画像サイズの下限値を設定しておき、その値を元に最終縮小率を決定するようにしてもよい。たとえば、縮小率算出部１０１４は、縮小後の画像サイズの下限値を元に仮縮小率のしきい値を求めておき、このしきい値を下回る直前の仮縮小率を最終縮小率と決定してもよい。または、縮小率算出部１０１４は、仮縮小率が前記しきい値を下回る直前と、元画像の参照パターンと縮小画像の参照パターンとの間の類似度が予め設定されているしきい値を下回る直前との、いずれかの時点の仮縮小率を最終縮小率と決定してもよい。こうすることで、必要以上に画像が縮小されてしまうのを防ぐことが可能となる。 [Modification 7]
In the above embodiment, the final reduction ratio is determined only by determining whether the similarity falls below a certain threshold. However, a lower limit value of the image size after reduction is set in advance. The final reduction ratio may be determined based on the value. For example, the reduction ratio calculation unit 1014 obtains a threshold value of the temporary reduction ratio based on the lower limit value of the image size after reduction, and determines the temporary reduction ratio immediately before the threshold value to be the final reduction ratio. May be. Alternatively, the reduction rate calculation unit 1014 immediately before the temporary reduction rate falls below the threshold value and the similarity between the reference pattern of the original image and the reference pattern of the reduced image falls below a preset threshold value. The temporary reduction ratio at any point in time immediately before may be determined as the final reduction ratio. By doing so, it is possible to prevent the image from being reduced more than necessary.

このように、本実施の形態にかかる画像縮小装置１によると、縮小前の画像と縮小後の画像との特定部分（画像中の文字や図形）の類似度を算出し、予め設定された上記特定部分の可読性が損なわれないようなしきい値に対して、算出された類似度が最も近くなる縮小率を自動的に求めることができる。したがって、上記特定部分の可読性が保たれた、一覧性の良好な縮小画像を自動的に得ることができるようになる。また、縮小後に上記特定部分の補正を行なわないので、上記特定部分の背景色や背景の模様に抜けが生じたりすることがない。 As described above, according to the image reduction device 1 according to the present embodiment, the similarity of a specific portion (characters or graphics in the image) between the image before reduction and the image after reduction is calculated, and the above-described preset value is set. With respect to a threshold value that does not impair the readability of a specific portion, it is possible to automatically obtain a reduction ratio at which the calculated similarity is closest. Therefore, it becomes possible to automatically obtain a reduced image with good listability in which the readability of the specific portion is maintained. In addition, since the specific portion is not corrected after the reduction, the background color or background pattern of the specific portion does not occur.

さらに、上述の画像縮小装置１が行なう画像縮小方法を、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、ＲＯＭ、ＲＡＭ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。 Furthermore, an image reduction method performed by the above-described image reduction apparatus 1 can be provided as a program. Such a program can be recorded on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, a CD-ROM, a ROM, a RAM, and a memory card attached to the computer and provided as a program product. Alternatively, the program can be provided by being recorded on a recording medium such as a hard disk built in the computer. A program can also be provided by downloading via a network.

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。 The provided program product is installed in a program storage unit such as a hard disk and executed. The program product includes the program itself and a recording medium on which the program is recorded.

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。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

本発明の実施の形態にかかる画像縮小装置１の構成の具体例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the specific example of a structure of the image reduction apparatus 1 concerning embodiment of this invention. 制御部１０１がプログラムを実行することによって発揮する機能構成の具体例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the specific example of a function structure demonstrated when the control part 101 performs a program. 画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing image reduction processing executed by the image reduction device 1. 画像縮小装置１で実行される画像縮小処理を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing image reduction processing executed by the image reduction device 1. ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the linear density calculation process performed in the linear density calculation part 1016 by step S4. ステップＳ４で線密度算出部１０１６において行なわれる線密度算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the linear density calculation process performed in the linear density calculation part 1016 by step S4. 線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the counter 1017 in a line density calculation process. 線密度算出処理におけるカウンタ１０１７の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the counter 1017 in a line density calculation process. 分割したそれぞれの領域について値を平均したカウンタ１０１７の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the counter 1017 which averaged the value about each divided | segmented area | region. 元画像と縮小後画像との参照パターンの関係を具体的に表わす図である。FIG. 4 is a diagram specifically illustrating a relationship between reference patterns of an original image and a reduced image. 元画像の中から参照パターンを選択する画面の具体例である。It is a specific example of a screen for selecting a reference pattern from an original image.

符号の説明Explanation of symbols

１画像縮小装置、１０１制御部、１０２記憶部、１０３外部記憶装置、１０４ネットワーク、１０５表示部、１０６入出力部、１０１０二値画像変換部、１０１１参照パターン抽出部、１０１２画像縮小部、１０１３類似度算出部、１０１４縮小率算出部、１０１５連結成分抽出部、１０１６線密度算出部、１０１７カウンタ、１０１８縮小画像座標算出部、１０１９縮小画像参照パターン抽出部。 1 image reduction device, 101 control unit, 102 storage unit, 103 external storage device, 104 network, 105 display unit, 106 input / output unit, 1010 binary image conversion unit, 1011 reference pattern extraction unit, 1012 image reduction unit, 1013 similar Degree calculation unit, 1014 reduction rate calculation unit, 1015 connected component extraction unit, 1016 line density calculation unit, 1017 counter, 1018 reduced image coordinate calculation unit, 1019 reduced image reference pattern extraction unit.

Claims

画像を画像縮小装置に対して入力する入力ステップと、
前記画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出ステップと、
前記第１の線密度算出ステップで算出された前記画像の線密度に基づいて、前記画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、
前記画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、
前記第１の縮小率で前記画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、
前記第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出ステップと、
前記第１の線密度算出ステップで算出された前記第１の参照パターンの線密度と、前記第２の線密度算出ステップで算出された前記第２の参照パターンの線密度とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度と前記第１の縮小率とに基づいて、前記画像の第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを備える、画像縮小方法。 An input step of inputting an image to the image reduction device;
A first linear density calculating step of calculating a linear density of at least a part of the image;
Based on the linear density of the image calculated by the first linear density calculation step, before Kiga image, a first reference pattern extraction step of extracting specific parts as the first reference pattern,
A first reduction rate determining step for determining a first reduction rate that is a reduction rate of the image;
A second reference pattern extraction step of extracting a portion corresponding to the first reference pattern as a second reference pattern from a reduced image generated by reducing the image at the first reduction rate;
A second linear density calculating step of calculating a linear density of the second reference pattern;
Based on the linear density of the first reference pattern calculated in the first linear density calculation step and the linear density of the second reference pattern calculated in the second linear density calculation step, A similarity calculation step of calculating a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern;
An image reduction method comprising: a second reduction rate determination step for determining a second reduction rate of the image based on the similarity and the first reduction rate.

前記第１の参照パターン抽出ステップは、前記第１の線密度算出ステップで算出された線密度が最大である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１に記載の画像縮小方法。 It said first reference pattern extraction step, the linear density calculated by the first linear density calculation step for extracting the specific portion is the maximum as the first reference pattern, an image according to claim 1 Reduction method.

前記第１の参照パターン抽出ステップは、文字部分である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項１または２に記載の画像縮小方法。 It said first reference pattern extraction step extracts the specific part is a character part as said first reference pattern, the image reduction method according to claim 1 or 2.

前記第１の参照パターン抽出ステップにおいて前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとに、前記第１の参照パターンと前記第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、前記算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、前記画像と前記縮小画像との類似度を算出する、請求項１〜３のいずれかに記載の画像縮小方法。 When a plurality of the first reference patterns are extracted in the first reference pattern extraction step, the similarity calculation step includes the first reference pattern and the first reference for each of the plurality of first reference patterns. A similarity between the second reference pattern and the second reference pattern corresponding to the reference pattern is calculated, and based on the calculated relationship between the similarity for each of the plurality of first reference patterns, the image and the reduced image the similarity is calculated, the image reduction method according to any one of claims 1-3.

前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項４に記載の画像縮小方法。 The image reduction method according to claim 4 , wherein the similarity calculation step uses an average value of the similarity for each of the plurality of first reference patterns as a similarity between the image and the reduced image.

前記第１の参照パターン抽出ステップにおいて文字部分である前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出ステップをさらに備え、
前記類似度算出ステップは、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、前記複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項４に記載の画像縮小方法。 A character likelihood calculating step of calculating character likelihoods of each of the plurality of first reference patterns when a plurality of the first reference patterns that are character portions are extracted in the first reference pattern extracting step;
In the similarity calculation step, the image and the reduced image are obtained by multiplying each of the similarities for each of the plurality of first reference patterns by a character value for each of the plurality of first reference patterns as a weight. The image reduction method according to claim 4 , wherein the image reduction method is a similarity to

前記類似度算出ステップは、前記第１の線密度算出ステップで算出された前記第１の参照パターンの線密度の分布と、前記第２の線密度算出ステップで算出された前記第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する、請求項１または２に記載の画像縮小方法。 The similarity calculation step, the the distribution of the linear density of the first reference pattern calculated by the first linear density calculation step, the second reference pattern calculated by the second linear density calculation step 3. The image reduction method according to claim 1, wherein a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern is calculated based on a linear density distribution.

前記第２の縮小率決定ステップは、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、前記第２の縮小率を決定する、請求項１〜７のいずれかに記載の画像縮小方法。 The second reduction ratio determining step, a reduction ratio corresponding to the size of preset reduced image as the lower limit value, determining a second reduction factor, an image according to any one of claims 1-7 Reduction method.

画像を取得する取得手段と、
前記取得した画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出手段と、
前記第１の線密度算出手段で算出された前記画像の線密度に基づいて、前記画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出手段と、
前記画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定手段と、
前記第１の縮小率で前記画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出手段と、
前記第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出手段と、
前記第１の線密度算出手段で算出された前記第１の参照パターンの線密度と、前記第２の線密度算出手段で算出された前記第２の参照パターンの線密度とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度と前記第１の縮小率とに基づいて、前記画像の第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定手段とを備える、画像縮小装置。 An acquisition means for acquiring an image;
First linear density calculating means for calculating a linear density of at least a part of the acquired image;
Based on the linear density of the image calculated by the first linear density calculation means, from the front Kiga image, a first reference pattern extracting means for extracting specific parts as the first reference pattern,
First reduction rate determining means for determining a first reduction rate that is a reduction rate of the image;
Second reference pattern extraction means for extracting a portion corresponding to the first reference pattern as a second reference pattern from a reduced image generated by reducing the image at the first reduction ratio;
Second linear density calculating means for calculating the linear density of the second reference pattern;
Based on the linear density of the first reference pattern calculated by the first linear density calculating means and the linear density of the second reference pattern calculated by the second linear density calculating means, Similarity calculating means for calculating the similarity between the first reference pattern and the second reference pattern;
An image reduction apparatus comprising: a second reduction rate determination unit that determines a second reduction rate of the image based on the similarity and the first reduction rate.

前記第１の参照パターン抽出手段は、前記第１の線密度算出手段で算出された線密度が最大である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項９に記載の画像縮小装置。 10. The image according to claim 9 , wherein the first reference pattern extraction unit extracts the specific portion having the maximum linear density calculated by the first linear density calculation unit as the first reference pattern. 11. Reduction device.

前記第１の参照パターン抽出手段は、文字部分である前記特定の部分を前記第１の参照パターンとして抽出する、請求項９または１０に記載の画像縮小装置。 11. The image reduction device according to claim 9 , wherein the first reference pattern extraction unit extracts the specific portion that is a character portion as the first reference pattern.

前記第１の参照パターン抽出手段において前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとに、前記第１の参照パターンと前記第１の参照パターンに対応する第２の参照パターンとの間の類似度を算出し、前記算出された複数の第１の参照パターンごとの類似度の関係に基づいて、前記画像と前記縮小画像との類似度を算出する、請求項９〜１１のいずれかに記載の画像縮小装置。 When a plurality of the first reference patterns are extracted by the first reference pattern extraction unit, the similarity calculation unit calculates the first reference pattern and the first reference for each of the plurality of first reference patterns. A similarity between the second reference pattern and the second reference pattern corresponding to the reference pattern is calculated, and based on the calculated relationship between the similarity for each of the plurality of first reference patterns, the image and the reduced image The image reduction device according to claim 9 , wherein the similarity is calculated.

前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の平均値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項１２に記載の画像縮小装置。 The image reduction device according to claim 12 , wherein the similarity calculation unit uses an average value of the similarity for each of the plurality of first reference patterns as a similarity between the image and the reduced image.

前記第１の参照パターン抽出手段において文字部分である前記第１の参照パターンが複数抽出された場合、前記複数の第１の参照パターンの各々の文字らしさを算出する文字らしさ算出手段をさらに備え、
前記類似度算出手段は、前記複数の第１の参照パターンごとの類似度の各々に、前記複数の第１の参照パターンごとの文字らしさを重みとして乗じた合計値を、前記画像と前記縮小画像との類似度とする、請求項１２に記載の画像縮小装置。 When a plurality of the first reference patterns, which are character parts, are extracted by the first reference pattern extraction means, further comprising character likelihood calculation means for calculating the character likelihood of each of the plurality of first reference patterns,
The similarity calculation means is configured to multiply the image and the reduced image by a total value obtained by multiplying each of the similarity for each of the plurality of first reference patterns by using a character likeness for each of the plurality of first reference patterns as a weight. The image reduction device according to claim 12 , wherein the image reduction device has a similarity to.

前記類似度算出手段は、前記第１の線密度算出手段で算出された前記第１の参照パターンの線密度の分布と、前記第２の線密度算出手段で算出された前記第２の参照パターンの線密度の分布とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する、請求項９または１０に記載の画像縮小装置。 The similarity calculation unit, the first linear density calculating means and the first calculated in the the distribution of the linear density of the reference pattern, wherein the second reference pattern calculated by the second linear density calculating unit The image reduction device according to claim 9 or 10 , wherein a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern is calculated based on a linear density distribution.

前記第２の縮小率決定手段は、予め設定された縮小画像のサイズに対応した縮小率を下限値として、前記第２の縮小率を決定する、請求項９〜１５のいずれかに記載の画像縮小装置。 The image according to any one of claims 9 to 15 , wherein the second reduction rate determination means determines the second reduction rate with a reduction rate corresponding to a preset size of the reduced image as a lower limit. Reduction device.

取得した第１の画像を縮小して第２の画像を得る画像縮小方法をコンピュータに実行させる画像縮小プログラムであって、
前記画像縮小装置に入力された第１の画像の少なくとも一部分の線密度を算出する第１の線密度算出ステップと、
前記第１の線密度算出ステップで算出された前記第１の画像の線密度に基づいて、前記第１の画像から、特定の部分を第１の参照パターンとして抽出する第１の参照パターン抽出ステップと、
前記第１の画像の縮小率である第１の縮小率を決定する第１の縮小率決定ステップと、
前記第１の縮小率で前記第１の画像を縮小して生成された縮小画像から、前記第１の参照パターンに対応する部分を第２の参照パターンとして抽出する第２の参照パターン抽出ステップと、
前記第２の参照パターンの線密度を算出する第２の線密度算出ステップと、
前記第１の線密度算出ステップで算出された前記第１の参照パターンの線密度と、前記第２の線密度算出ステップで算出された前記第２の参照パターンの線密度とに基づいて、前記第１の参照パターンと前記第２の参照パターンとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度と前記第１の縮小率とに基づいて、前記第１の画像を前記第２の画像に縮小する第２の縮小率を決定する第２の縮小率決定ステップとを実行させる、画像縮小プログラム。 An image reduction program for causing a computer to execute an image reduction method for reducing an acquired first image to obtain a second image,
A first linear density calculating step of calculating a linear density of at least a part of the first image input to the image reducing device ;
Based on the linear density of the first linear density calculating the first calculated in step images, before Symbol first image, extracting a first reference pattern to extract a particular portion as the first reference pattern Steps,
A first reduction ratio determining step for determining a first reduction ratio that is a reduction ratio of the first image;
A second reference pattern extracting step of extracting a portion corresponding to the first reference pattern as a second reference pattern from a reduced image generated by reducing the first image at the first reduction rate; ,
A second linear density calculating step of calculating a linear density of the second reference pattern;
Based on the linear density of the first reference pattern calculated in the first linear density calculation step and the linear density of the second reference pattern calculated in the second linear density calculation step, A similarity calculation step of calculating a similarity between the first reference pattern and the second reference pattern;
An image for executing a second reduction ratio determining step for determining a second reduction ratio for reducing the first image to the second image based on the similarity and the first reduction ratio; Reduction program.

請求項１７に記載の画像縮小プログラムを記憶した、コンピュータ読取可能な記憶媒体。 A computer-readable storage medium storing the image reduction program according to claim 17 .