JP4349183B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
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Description
このように文書を電子化してファイリングする際、読取った文書を画像としてそのまま保存してしまうと、文書中の文字列は画像として保存されるため、キーワードによる文書の検索が行えず、所望の文書を探す際には、逐一、文書を表す画像を確認するという繁雑な操作を行わなければならなくなる。
このため、文書を電子化してファイリングする際には、文書の検索が容易になるように、図を表している領域と、文字列を表す画像の領域とを正確に認識し、文字列を表している画像中の文字列をテキスト化して保存することが望ましい。
文書上の文字列の領域と、図の領域とを正確に認識する技術は、例えば、特許文献1に記載されており、この技術を応用すれば、文書中の文字列を正確に認識してテキスト化することができる。
この画像処理装置によれば、読取った文書を表す画像ファイルが生成され、画像ファイルが表す画像中の図の領域と、画像ファイルが表す画像中の文章の領域とが抽出される。そして、抽出された図領域中にある文字列と同じ文字列を含む文が文字列領域から抽出され、抽出された図領域と抽出された文とを含む文書を表す文書データが生成される。
図領域と、図領域に係わる文を表す文書を表す文書データが生成されるため、図領域に関係する文字列で文書データの検索が行われると、図領域を含む文書データが検索結果として取得される。
図1は、本発明の実施形態に係わる画像処理装置100を含む通信システムの構成を例示した図である。
PC(Personal Computer)200は、パーソナルコンピュータ装置であり、LAN(Local Area Network)300に接続されている。PC200は、WWW(World Wide Web)ブラウザソフトウェアを記憶しており、このソフトウェアを起動することにより、LAN300に接続されている画像処理装置100から各種ファイルを取得し、取得した各種ファイルの内容を解釈してページを表示することが可能となる。
また、記憶部105は、画像入力部108により生成された画像ファイルや、HTML(HyperText Markup Language)に従って記述されたファイルなど、各種ファイルを記憶する。
また、記憶部105は、図3に例示したフォーマットの関連付けテーブルTB1を記憶している。関連付けテーブルTB1は、読取った文書における図領域を表すファイルと図領域に関係する文字列とを対応付けたテーブルであり、図3に例示したように、文書中の図領域を表す画像ファイルのファイル名と、該図領域の表題を示す文字列と、該図領域を説明した文字列と、該図の特徴を示す文字列とを格納している。
次に、本実施形態の動作について説明する。以下の説明においては、まず、画像処理装置100が構造化文書を生成する際の動作について、図4のフローチャートを用いて説明し、次に、画像処理装置100が、生成された構造化文書を利用した検索サービスをPC200へ提供する際の動作について説明する。なお、以下の説明においては、画像処理装置100の電源が投入され、CPU102が既に制御プログラムを実行している場合を想定して動作の説明を行う。また、画像処理装置100は、図6に例示した文書を読取る場合を想定して動作の説明を行う。
画像処理装置100の使用者が、U/I部106が具備する読取りキーを押下すると、画像入力部108に載置された文書の読取り指示がU/I部106からCPU102へ出力される。CPU102は、この読取り指示が供給されると、画像入力部108を制御し、画像入力部108に載置された文書の読取りを画像入力部108に行わせる(図4:ステップSA1)。画像入力部108は、文書の読み取りが終了すると、読取った文書を表す画像ファイルを記憶部105に生成し、生成したファイルを一意に識別するファイル名(例えば、「image001.jpg」)を画像ファイルに付け、文書の読み取りが終了したことを知らせる終了メッセージをCPU102へ送信する。
例えば、画像入力部108が、図6に示した文書を読取った場合、図7に示したように、文章を示す領域として、文章領域EA1〜EA3が抽出され、図を示す領域として、図領域EB1〜EB3が抽出される。そして、文章領域EA1を表す文章領域画像データDA1(ファイル名:da1.jpg)、文章領域EA2を表す文章領域画像データDA2(ファイル名:da2.jpg)、文章領域EA3を表す文章領域画像データDA3(ファイル名:da3.jpg)、図領域EB1を表す図領域画像データDB1(ファイル名:db1.jpg)、図領域EB2を表す図領域画像データDB2(ファイル名:db2.jpg)、および図領域EB3を表す図領域画像データDB3(ファイル名:db3.jpg)が生成される。これらの生成されたファイルのうち、図領域を表す画像データのファイル名は、関連付けテーブルTB1の図領域フィールドに格納される。
なお、ここで図を示す領域として抽出されるのは、グラフや表などの図形を含む領域だけでなく、写真や絵などを含む領域も抽出される。即ち、本明細書において、図とは、グラフや表だけでなく、写真や絵など幅広い概念を含む。
CPU102は、テキストデータの生成が終了すると、図領域を表す図領域画像データDB1〜DB3を解析し、図領域画像データが表す画像を認識する(ステップSA4)。例えば、図6に例示した文書の場合、図領域画像データDB1および図領域画像データDB2が表す画像は棒グラフであると認識され、図領域画像データEB3が表す画像は写真であると認識される。
例えば、CPU102が図領域画像データDB1を読出すと、このデータは、ステップSA4で棒グラフであると認識されているため、ステップSA6において、図領域画像データDB1が表す画像はグラフであると判断される(ステップSA6:YES)。
例えば、図領域画像データDB1の場合、図7に示したように、このデータが示す図領域EB1には「図1:1996-2000年のモバイル製品動向」という文字列があるため、CPU102は、この文字列が図領域画像データEB1が表す画像の表題であると判断する(ステップSA7:YES)。
CPU102は、表題と同じ文字列を含んでいるテキストデータDT1を抽出すると(ステップSA10:YES)、抽出したテキストデータが、図領域画像データDB1に関連する段落であると判断し、図領域画像データDB1とテキストデータDT1とを関連付ける。具体的には、CPU102は、図3に例示したように、図領域画像データDB1のファイル名「db1.jpg」が格納されている行の段落フィールドに、抽出したテキストデータDT1のファイル名を格納する(ステップSA11)。
まず、CPU102は、読取った文書を表す画像ファイルの記憶位置を示すURL(Uniform Resource Locator)を構造化文書中に記述する(図5:ステップSA22)。
次に、CPU102は、関連付けテーブルTB1に格納されている図領域画像データのファイル名「db1.jpg」を読出し(図5:ステップSA23)、図8に例示したように、読出したファイル名「db1.jpg」を属性値として、画像を表示させるためのタグ「img」と共に記述する(ステップSA24)。
次にCPU102は、図領域画像データDB1のファイル名に対応付けて関連付けテーブルTB1に格納されている、図領域画像データDB1の表題「図1:1996-2000年のモバイル製品動向」を読出し(ステップSA25)、図8に例示したように、抽出した表題をタグ「hyoutitle」と共に記述する(ステップSA26)。
次に、CPU102は、図領域画像データDB1のファイル名に対応付けて関連付けテーブルTB1の段落フィールドに格納されているテキストデータのファイル名「dt1.txt」を読出し(ステップSA27)、読出したファイル名のファイルに記述されている文字列を、図8に例示したように、文字列を表示させるためのタグ「pre」と共に記述する(ステップSA28)。
次に、CPU102は、図領域画像データDB1のファイル名に対応付けて関連付けテーブルTB1の特徴フィールドに格納されている文字列「増加傾向」を読出し(ステップSA29)、図8に示したように、読出した文字列をタグ「hyouComment」と共に記述する(ステップSA30)。
CPU102は、ステップSA31で、関連付けテーブルTB1に格納されている図領域画像データのファイル名を全て読出したと判断すると(ステップSA31:YES)、構造化文書の生成を終了し、生成した構造化文書を一意に識別するファイル名「bunnsyo001」を構造化文書に付与し、生成した構造化文書を記憶部105に記憶させる。
次に、画像処理装置100が、生成した構造化文書をPC200へ提供する際の動作について説明する。なお、以下の説明においては、PC200にて、既にWWWブラウザが起動されている場合を想定する。
このHTTPリクエストメッセージが画像処理装置100の通信部107にて受信されると、CPU102は、このメッセージに含まれているURLで特定されるHTMLファイルを記憶部105から読み出す。この後、CPU102は、読み出したHTMLファイルを含むHTTPレスポンスメッセージを生成し、このメッセージを、PC200を宛先として送信する。
CPU102は、CGIプログラムを起動すると、引数としたデータ、即ち、ページP01に入力された文字列を検索キーにして、この検索キーと同じ文字列が記述されている構造化文書を、記憶部105に記憶されている構造化文書の中から検索する。
この後、PC200の使用者が、このURLをクリックする旨の操作を行うと、PC200は、HTMLファイルにハイパーリンクとして記述されている構造化文書のURLをHTMLファイルから抽出し、抽出したURLを含むHTTPリクエストメッセージを画像処理装置100を宛先として送信する。
このHTTPリクエストメッセージが画像処理装置100の通信部107にて受信されると、CPU102は、このメッセージに含まれているURLで特定される画像ファイルを記憶部105から読み出す。この後、CPU102は、読み出した画像ファイルを含むHTTPレスポンスメッセージを生成し、このメッセージを、PC200を宛先として送信する。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、他の様々な形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形して本発明を実施してもよい。
また、図領域データ毎に構造化文書を生成した際には、図領域の画像に関連する他の図領域の表題や図領域画像データのURLを構造化文書中に記述するようにしてもよい。例えば、図11に例示した文書を画像処理装置100が読取った場合、表題として「図1:1996−2000年のモバイル製品動向」という文字列と、「図2」という文字列と、「図3:2001−2002年のモバイル製品動向」という文字列が抽出される。CPU102は、各図領域データ毎に構造化文書を生成する際、表題の文字列と類似性の高い表題を関連付けテーブルTB1から読出し、読出した表題に対応する図領域画像データのファイル名を読出す。図11に示した文書の場合、文書上部のグラフの表題「図1:1996−2000年のモバイル製品動向」と、文書下部のグラフの表題「図3:2001−2002年のモバイル製品動向」とを比較すると、「年のモバイル製品動向」の部分は文字列が一致し、類似性がある。CPU102は、文書上部のグラフに係わる構造化文書を生成する際、「図3:2001−2002年のモバイル製品動向」という表題と、この表題に対応する図領域画像データのファイル名をを関連付けテーブルTB1から読出し、例えば「kannrennzu」というタグと共に、図12に例示したように構造化文書中に記述する。このような態様によれば、文書内で関連する図面が容易に分かるようになる。
また、図領域内に、「図」や「表」といった文字列が見つからなかった場合、図領域内の画像を認識し、図領域内の画像の特徴を表している言葉を含んでいるテキストデータを、図領域に関連する段落であるとして関連付けるようにしてもよい。
このような態様によれば、指定されたキーワードに関連する図・文章のみが読取った文書から抽出されて構造化文書が生成されるので、検索キーワードを指定して構造化文書を検索する手間を省くことが可能となる。
Claims (6)
- 文書を読取り、読取った文書を表す画像ファイルを生成する読取り手段と、
前記画像ファイルが表す画像中の図の領域である図領域を抽出する図領域抽出手段と、
前記画像ファイルが表す画像中の文章の領域である文章領域を抽出する文章領域抽出手段と、
前記図領域抽出手段により抽出された図領域に存在する文字列を抽出する文字列抽出手段と、
前記文字列抽出手段により抽出された文字列と同じ文字列を含む文を、前記文章領域抽出手段により抽出された文章領域から抽出する文抽出手段と、
前記図領域抽出手段により抽出された図領域と、前記文抽出手段により抽出された文とを表す文書を表す文書データを生成する文書データ生成手段と
を有し、
前記図領域抽出手段は、第1の図領域および第2の図領域を含む複数の図領域を抽出し、
前記文書データ生成手段は、前記文抽出手段により前記第1の図領域から抽出された文字列と前記第2の図領域から抽出された文字列とに一致する部分がある場合に、前記第1の図領域と、前記文抽出手段により当該第1の図領域について抽出された文と、前記第2の図領域とを表す文書を表す文書データを生成する
画像処理装置。 - 前記文書データ生成手段は、前記図領域抽出手段により抽出された図領域と、前記文字列抽出手段により抽出された文字列と、前記文抽出手段により抽出された文とを表す文書を表す文書データを生成すること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記文書データ生成手段は、前記画像ファイルの記憶位置を示す情報を含む文書データを生成すること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記文書データ生成手段は、前記文字列抽出手段により抽出された文字列のうち、記憶手段に予め記憶された所定文字列と同じ文字列を抽出し、該抽出された文字列を表す文書を表す文書データを生成すること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記図領域抽出手段により抽出された図領域の特徴を抽出する特徴抽出手段を有し、
前記文書データ生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された特徴を表す文字列を含む文書データを生成すること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 文書を読取り、読取った文書を表す画像ファイルを生成する読取りステップと、
前記画像ファイルが表す画像中の図の領域である図領域を抽出する図領域抽出ステップと、
前記画像ファイルが表す画像中の文章の領域である文章領域を抽出する文章領域抽出ステップと、
前記図領域抽出ステップにより抽出された図領域に存在する文字列を抽出する文字列抽出ステップと、
前記文字列抽出ステップにより抽出された文字列と同じ文字列を含む文を、前記文章領域抽出ステップにより抽出された文章領域から抽出する文抽出ステップと、
前記図領域抽出ステップにより抽出された図領域と、前記文抽出ステップにより抽出された文とを表す文書を表す文書データを生成する文書データ生成ステップと
を有し、
前記図領域抽出ステップにおいては、第1の図領域および第2の図領域を含む複数の図領域を抽出し、
前記文書データ生成ステップにおいては、前記文抽出ステップにおいて前記第1の図領域から抽出された文字列と前記第2の図領域から抽出された文字列とに一致する部分がある場合に、前記第1の図領域と、前記文抽出ステップにおいて当該第1の図領域について抽出された文と、前記第2の図領域とを表す文書を表す文書データを生成する
画像処理方法。
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