JP6176008B2 - 画像読取装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明は、画像読取装置、画像処理方法およびプログラムに関し、特に、原稿に形成された画像を読み取る画像読取装置、その画像読取装置で実行される画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

近年、データのフォーマットとして、異なる属性の複数のデータを含むフォーマットとして、例えば、ＯＤＦ（Ｏｐｅｎ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｏｒｍａｔ）、ＯｐｅｎＸＭＬ（Ｏｐｅｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）Ｆｏｒｍａｔ等が知られている。原稿に形成された画像をスキャナ装置で読み取った画像データを、ＯＤＦ、ＯｐｅｎＸＭＬＦｏｒｍａｔに変換できると便利である。

例えば、特開２０１０−１９９９８４号公報には、画像に含まれる連結成分に基づいて、当該画像を複数の分割領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段によって分割された各分割領域の第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する第１の属性判別手段と、前記複数の分割領域のうち、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された前記第１の特徴量が、第１の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する領域選択手段と、前記領域選択手段によって選択された分割領域について、当該分割領域を構成する連結成分の太さに関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量の示す前記分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、当該分割領域の属性を判別する第２の属性判別手段とを備えることを特徴とする画像処理装置が記載されている。

しかしながら、従来の技術においては、画像データから図形の属性の領域を抽出することができるが、図形の属性の領域に含まれる線画を、図形として描画されたオブジェクトであるか、または線として描画されたオブジェクトであるかを、区別することができない。例えば、矩形の図形を描画する際には、矩形の図形として描画する場合と、矩形の４つの辺を、それぞれ線として描画する場合とがある。したがって、ビットマップフォーマットの画像データから図形または線のオブジェクトを抽出することができないといった問題があった。
特開２０１０−１９９９８４号公報

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理装置を提供することである。

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理方法を提供することである。

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理プログラムを提供することである。

上述した目的を達成するためにこの発明のある局面によれば、画像処理装置は、画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段により抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換手段と、変換手段により変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成手段と、を備え、変換手段は、複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定手段と、種類決定手段により種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、種類決定手段により図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成手段と、オブジェクト情報生成手段により生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成手段と、を含む。

この局面に従えば、線画属性の領域からエッジを抽出し、１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定し、種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する。このため、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理装置を提供することができる。

好ましくは、属性対応データのフォーマットの指定を受け付けるフォーマット指定受付手段と、予め記憶されたデータのうちから指定されたフォーマットのデータを分析して、ユーザーが線画を描画する傾向を示す傾向データを生成する分析手段と、をさらに備え、種類決定手段は、生成された傾向データに基づいて、エッジの種類を決定する傾向決定手段を、含む。

この局面に従えば、属性対応データのフォーマットの指定を受け付け、予め記憶されたデータのうちから指定されたフォーマットのデータを分析して、ユーザーが線画を描画する傾向を示す傾向データを生成し、生成された傾向データに基づいて、エッジの種類を決定する。このため、ユーザーにより過去に生成されたデータを分析して傾向データを生成するので、ユーザーが過去に描画したのと同じ種類のオブジェクトのオブジェクト情報を含む属性対応データに変換することができる。

好ましくは、種類決定手段は、エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、種類が図形に決定された図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、図形エッジで囲まれる領域に接続される接続エッジを当該領域側に延長した仮想線を生成する仮想線生成手段と、を含み、傾向決定手段は、仮想線生成手段により生成された１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線に対して、生成された傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定する仮想領域判断手段と、を含む。

この局面に従えば、１以上のエッジのうち、図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、図形エッジで囲まれる領域に接続される接続エッジを当該領域側に延長した仮想線を生成し、１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線に対して、傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定する。このため、仮想線で囲まれる領域のうち図形オブジェクトと重なる領域を図形オブジェクトに設定することができる。

好ましくは、傾向決定手段は、仮想領域判断手段により種類が線に決定された仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった１以上の残エッジに対して線の種類を決定する第１線種決定手段と、を含み、オブジェクト情報生成手段は、仮想領域判断手段により図形の種類に決定された仮想線で囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、第１線種決定手段により線の種類に決定された１以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

この局面に従えば、種類が線に決定された仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった１以上の残エッジに対して線の種類を決定し、図形の種類に決定された仮想線で囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、線の種類に決定された１以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。このため、仮想線で囲まれる領域のうち図形オブジェクトと重なる領域を図形オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、図形に接続されるエッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

好ましくは、傾向決定手段は、仮想線生成手段により生成された１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線に対して、生成された傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定する仮想線判断手段と、仮想線判断手段により種類が線に決定されなかった仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった２以上の残エッジに対して線の種類を決定する第２線種決定手段と、をさらに含み、オブジェクト情報生成手段は、仮想線判断手段により線の種類に決定された仮想線をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、第２線種決定手段により線の種類に決定された仮想線を生成する基になった２以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

この局面に従えば、１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線に対して、傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定し、種類が線に決定されなかった仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった２以上の残エッジに対して線の種類を決定し、線の種類に決定された仮想線をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、線の種類に決定された仮想線を生成する基になった２以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。このため、仮想線のうち図形オブジェクトと重なる仮想線を線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、仮想線を生成する基になった２以上の残エッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

好ましくは、傾向決定手段は、エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトに接続する接続エッジおよび図形の種類のオブジェクトとが閉領域を囲む場合に、生成された傾向データに基づいて、接続エッジの種類を決定する接続領域判断手段と、をさらに含み、オブジェクト情報生成手段は、接続領域判断手段により図形の種類に決定された接続エッジとオブジェクトで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、接続領域判断手段により線の種類に決定された接続エッジを、当該接続エッジを構成する１以上の線に分割し、前記分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

この局面に従えば、このため、接続エッジのうち図形の種類のオブジェクトとが閉領域を囲む場合に、その閉領域を図形オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、接続エッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

好ましくは、傾向決定手段は、エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトの元になる図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、領域を囲む残エッジの種類を、生成された傾向データに基づいて決定する単独領域決定手段を、さらに含む。

この発明の他の局面によれば、画像処理方法は、画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出ステップと、領域抽出ステップにおいて抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換ステップと、変換ステップにおいて変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成ステップと、を画像処理装置に実行させ、変換ステップは、複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、エッジ抽出ステップにおいて抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定ステップと、種類決定ステップにおいて種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、種類決定ステップにおいて図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成ステップと、オブジェクト情報生成ステップにおいて生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成ステップと、を含む。

この局面に従えば、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理方法を提供することができる。

この発明のさらに他の局面によれば、画像処理プログラムは、画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出ステップと、領域抽出ステップにおいて抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換ステップと、変換ステップにおいて変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成ステップと、をコンピューターに実行させ、変換ステップは、複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、エッジ抽出ステップにおいて抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定ステップと、種類決定ステップにおいて種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、種類決定ステップにおいて図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成ステップと、オブジェクト情報生成ステップにおいて生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成ステップと、を含む。

この局面に従えば、画像データを、線または図形を区別したデータに変換することが可能な画像処理プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。 ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。 ＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。 線画処理部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第１の例を説明するための図である。 第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第２の例を説明するための図である。 第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第３の例を説明するための図である。 第３の方法と第４の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる例を説明するための図である。 データ変換処理の流れの一例を示すフローチャートである。 傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図形重ね傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 線重ね傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図形接続傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 単独傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 線画属性対応データ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 重なり判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 接続判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 単独判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品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り返さない。

図１は、本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。図１を参照して、ＭＦＰ１００は、画像形成装置の一例であり、原稿を読み取るための原稿読取部１３０と、原稿を原稿読取部１３０に搬送するための自動原稿搬送装置１２０と、原稿読取部１３０が原稿を読み取って出力する画像データに基づいて用紙等に画像を形成するための画像形成部１４０と、画像形成部１４０に用紙を供給するための給紙部１５０と、ユーザーインターフェースとしての操作パネル１６０とを含む。

自動原稿搬送装置１２０は、原稿給紙トレイ上にセットされた複数枚の原稿を１枚ずつ自動的に原稿読取部１３０のプラテンガラス上に設定された所定の原稿読み取り位置まで搬送し、原稿読取部１３０により原稿画像が読み取られた原稿を原稿排紙トレイ上に排出する。原稿読取部１３０は、原稿読取位置に搬送されてきた原稿に光を照射する光源と、原稿で反射した光を受光する光電変換素子とを含み、原稿のサイズに応じた原稿画像を走査する。光電変換素子は、受光した光を電気信号である画像データに変換して、画像形成部１４０に出力する。給紙部１５０は、給紙トレイに収納された用紙を画像形成部１４０に搬送する。

原稿読取部１３０は、紙媒体の画像が形成された原稿面を読み取ることによって、紙媒体の原稿面に形成された画像を読み取る。また、原稿読取部１３０は、電子表示デバイスである電子ペーパーが原稿読取位置に載置される場合、電子ペーパーの表示面（原稿面）を読み取ることによって、電子ペーパーによって表示面に表示された画像を読み取る。電子ペーパーは電子表示デバイスの一例であり、外部から入射する光を反射することにより画像を表示するデバイスであれば、電子ペーパーとは別のデバイスであってもよい。

画像形成部１４０は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、原稿読取部１３０から入力される画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施した、データ処理後の画像データまたは、外部から受信された画像データに基づいて、給紙部１５０により搬送される用紙に画像を形成する。

図２は、ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。図２を参照して、ＭＦＰ１００は、メイン回路１１０を含む。メイン回路１１０は、ＣＰＵ１１１と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１４と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１５と、ファクシミリ部１１６と、外部記憶装置１１７と、を含む。ＣＰＵ１１１は、自動原稿搬送装置１２０、原稿読取部１３０、画像形成部１４０、給紙部１５０および操作パネル１６０と接続され、ＭＦＰ１００の全体を制御する。

ＲＯＭ１１３は、ＣＰＵ１１１が実行するプログラム、またはそのプログラムを実行するために必要なデータを記憶する。ＲＡＭ１１４は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。また、ＲＡＭ１１４は、原稿読取部１３０から連続的に送られてくる読取画像を一時的に記憶する。

ファクシミリ部１１６は、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）に接続され、ＰＳＴＮにファクシミリデータを送信する、またはＰＳＴＮからファクシミリデータを受信する。ファクシミリ部１１６は、受信したファクシミリデータを、ＨＤＤ１１５に記憶するか、または、画像形成部１４０でプリント可能なプリントデータに変換して、画像形成部１４０に出力する。これにより、画像形成部１４０は、ファクシミリ部１１６により受信されたファクシミリデータを用紙に画像を形成する。また、ファクシミリ部１１６は、原稿読取部１３０によって読み取られたデータ、またはＨＤＤ１１５に記憶されたデータをファクシミリデータに変換して、ＰＳＴＮに接続されたファクシミリ装置に送信する。

通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ＭＦＰ１００をネットワークに接続するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）またはＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の通信プロトコルで、ネットワークに接続された他のコンピューターと通信する。なお、通信のためのプロトコルは、特に限定されることはなく、任意のプロトコルを用いることができる。また、通信Ｉ／Ｆ部１１２が接続されるネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であり、接続形態は有線または無線を問わない。またネットワークは、ＬＡＮに限らず、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）を用いたネットワーク等であってもよい。さらに、ネットワークがインターネットに接続されている場合には、ＭＦＰ１００は、インターネットに接続されたサーバー等のコンピューターと通信が可能である。

外部記憶装置１１７は、ＣＰＵ１１１により制御され、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１８、または半導体メモリーが装着される。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７を介してＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーにアクセス可能である。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７に装表されたＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーに記録されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行する。なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に記録されたプログラムに限られず、ＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行するようにしてもよい。この場合、通信Ｉ／Ｆ部１１２に接続されるネットワークを介して、ネットワークに接続された他のコンピューターが、ＭＦＰ１００のＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムを書換える、または、新たなプログラムを追加して書き込むようにしてもよい。さらに、ＭＦＰ１００が、ネットワークに接続された他のコンピューターからプログラムをダウンロードして、そのプログラムをＨＤＤ１１５に記憶するようにしてもよい。ここでいうプログラムは、ＣＰＵ１１１が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムを記憶する媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に限られず、光ディスク（ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）／ＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ））、ＩＣカード、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）などの半導体メモリーであってもよい。

操作パネル１６０は、ＭＦＰ１００の上方に設けられ、表示部１６１と操作部１６３とを含む。表示部１６１は、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬＤ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイであり、ユーザーに対する指示メニューや取得した画像データに関する情報等を表示する。操作部１６３は、タッチパネル１６５と、複数のキーからなるハードキー部１６７と、を含む。ハードキー部１６７が含む複数のキーそれぞれは、接点スイッチを含み、ＣＰＵ１１１に接続される。タッチパネル１６５は、操作ユーザーが指またはスタイラスペンで指示した位置を検出し、検出した位置の座標をＣＰＵ１１１に出力する。

図３は、ＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。図３に示す機能は、ＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１が、ＲＯＭ１１３、ＨＤＤ１１５またはＣＤ−ＲＯＭ１１８に記憶されたデータ変換プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実現される機能である。図３を参照して、ＣＰＵ１１１は、原稿読取制御部１１と、領域抽出部１３と、変換部１５と、変換後データ生成部１７と、を含む。

原稿読取制御部１１は、原稿読取部１３０を制御して、原稿読取部１３０に読取対象の媒体の原稿面に形成された画像を読み取らせ、原稿読取部１３０が出力する画像データを取得する。原稿読取制御部１１は、原稿読取部１３０から入力された画像データを、領域抽出部１３に出力する。

領域抽出部１３は、原稿読取制御部１１が出力する画像データが入力される。領域抽出部１３は、入力された画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する。複数の属性は、文字が表わされた文字属性と、グラフまたは描画作成ソフトウエアなどで作成された線画が表された線画属性と、デジタルカメラなどで撮影して得られた写真が表された写真属性とを含む。領域抽出部１３は、画像データから文字属性の文字領域と、線画属性の線画領域と、写真属性の写真領域とを抽出する。画像データから文字属性、線画属性および写真属性それぞれの領域を抽出する技術は、周知な技術を用いることができる。

例えば、画像データを複数のブロックに分割し、複数のブロックそれぞれの属性を判定する。ブロックサイズは、任意のサイズ（ｍ×ｎ：ｍ，ｎは自然数）に定めることができるが、例えば縦８画素、横８画素のサイズとする。ブロック毎に、ブロックに含まれる複数の画像の値の最大値と最小値との差（ＭＡＸ−ＭＩＮ値）および平均値等の特徴量を算出し、それらの特徴量に基づき、文字属性、線画属性または写真属性を判定する。そして、同じ属性のブロックを含む矩形の領域を、その属性の領域として抽出する。具体的には、文字属性の複数のブロックを囲む矩形の領域を文字領域として抽出し、写真属性の複数のブロックを囲む矩形の領域を写真領域として抽出し、線画属性の複数のブロックを囲む矩形の領域を線画領域として抽出する。

領域抽出部１３は、画像データ中で文字領域のみを含む文字領域データ、画像データ中で線画領域のみを含む線画領域データまたは画像データ中で写真領域のみを含む写真領域データを変換部１５に出力する。領域抽出部１３は、１つの画像データから複数の文字領域が抽出される場合、画像データ中で複数の文字領域のみからなる文字領域データを変換部１５に出力する。領域抽出部１３は、１つの画像データから複数の線画領域が抽出される場合、画像データ中で複数の線画領域のみからなる線画領域データを変換部１５に出力する。領域抽出部１３は、画像データから複数の写真領域が抽出される場合、画像データ中で複数の写真領域のみからなる写真領域データを変換部１５に出力する。文字領域データは、画像データから線画領域および写真領域を除いた部分であり、線画領域データは、画像データから文字領域および写真領域を除いた部分であり、写真領域データは、画像データから文字領域および線画領域を除いた部分である。

変換部１５は、文字領域データを処理対象とする文字認識部２１と、写真領域データを処理対象とする画像処理部２３と、線画領域データを処理対象とする線画処理部２５と、を含む。文字認識部２１は、領域抽出部１３から入力される文字領域データを文字認識処理することにより、文字領域の画像をテキストデータに変換する。テキストデータは、画像データ中の文字の位置を示す位置情報、文字のフォント、サイズを含む。文字認識部２１は、文字領域を変換したテキストデータを、文字属性に対応する属性対応データとして変換後データ生成部１７に出力する。

画像処理部２３は、領域抽出部１３から入力される写真領域データを画像処理し、画像処理後の写真領域データを、写真属性に対応する属性対応データとして変換後データ生成部１７に出力する。画像処理部２３が実行する画像処理は、特に限定するものではないが、例えば、エッジを強調するエッジ強調処理、明度の変化をなだらかにするスムージング処理、色を変換する色変換処理、赤目を補正する赤目補正処理等を含む。

線画処理部２５の詳細は、後述するが、領域抽出部１３から入力される線画領域データを線画属性に対応する属性対応データに変換し、線画属性に対応する属性対応データを変換後データ生成部１７に出力する。

変換後データ生成部１７は、変換部１５から入力される文字属性に対応する属性対応データ、写真属性に対応する属性対応データ、および線画属性に対応する属性対応データの少なくとも１つが入力される。変換後データ生成部１７は、変換部１５から入力される文字属性に対応する属性対応データ、写真属性に対応する属性対応データ、および線画属性に対応する属性対応データの少なくとも１つを１つにまとめた変換後データを生成し、変換後データを、出力する。変換後データ生成部１７が変換後データを出力する先は、ＭＦＰ１００を操作するユーザーが操作部１６３に入力する操作によって定まる。例えば、出力先にＨＤＤ１１５が指定される場合には、変換後データ生成部１７は、変換後データをＨＤＤ１１５に記憶する。また、出力先に電子メールアドレスが指定される場合には、変換後データ生成部１７は、指定された電子メールアドレスを宛先に設定し、変換後データを添付した電子メールを生成し、生成した電子メールを、通信Ｉ／Ｆ部１１２を介して電子メールサーバーに送信する。この場合、電子メールサーバーのＩＰアドレスは、予めＨＤＤ１１５に記憶しておけばよい。さらに、出力先にネットワーク接続されたファイルサーバー等のコンピューターの記憶領域が指定される場合には、変換後データ生成部１７は、例えば、ＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のプロトコルを用いて、変換後データを指定されたコンピューターに送信し、そのコンピューターに変換後データを指定された記憶領域に記憶させる。

図４は、線画処理部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図４を参照して、線画処理部２５は、エッジ抽出部３１と、フォーマット指定受付部３３と、分析部３５と、種類決定部３７と、オブジェクト情報生成部３９と、線画属性対応データ生成部４１と、を含む。

エッジ抽出部３１は、領域抽出部１３から入力される線画領域画像データからエッジ画像を生成する。エッジ画像は、画像データにおいて、画素の値が、周辺の画素の値と所定の差のある画素をエッジ画素として含む。エッジ画像は、エッジ画素の画素値を「１」とし、エッジ画素以外の画素の画素値を「０」とするデータである。エッジ画像を生成する技術は、周知の技術を用いることができる。例えば微分フィルタを用いてフィルタ処理することにより、エッジ画像を生成する。エッジ抽出部３１は、生成されたエッジ画像中からエッジを抽出する。エッジは、隣接する複数のエッジ画素の集合である。エッジは、直線のエッジ、多角形のエッジ、円形のエッジ、曲線のエッジ、自由曲線のエッジを含む。

エッジ抽出部３１は、抽出されたエッジに対応するエッジ情報を、種類決定部３７およびオブジェクト情報生成部３９に出力する。エッジ抽出部３１は、複数のエッジを抽出する場合、抽出された複数のエッジのすべてにそれぞれ対応するエッジ情報を種類決定部３７よびオブジェクト情報生成部３９に出力する。エッジ情報は、エッジ画像中のエッジの位置を示す情報を含む。

フォーマット指定受付部３３は、ユーザーが指定するフォーマットを受け付ける。具体的には、フォーマット指定受付部３３は、表示部１６１にフォーマット指定受付画面を表示し、ユーザーが操作部１６３に入力するフォーマットの指定を受け付ける。フォーマット指定受付部３３は、受け付けられたフォーマットを分析部３５に出力する。フォーマット指定受付画面は、ユーザーが原稿に形成された画像を電子データに変換する処理をＭＦＰ１００に実行させる際に表示される画面であって、電子データのフォーマットを受け付けるための画面である。

電子データのフォーマットは、ユーザーが電子データを編集するために使用するアプリケーションプログラムによって生成されるデータのフォーマットである。アプリケーションプログラムは、例えば、文書を編集するためのアプリケーションプログラム、表を計算するためのアプリケーションプログラム、グラフや線画を作成するためのアプリケーションプログラム、プレゼンテーション用の資料を作成するアプリケーションプログラム、データベースを作成するためのアプリケーションプログラム、写真等の画像を編集するためのアプリケーションプログラムを含む。なお、フォーマットの指定を受け付けるのに代えて、アプリケーションプログラムの指定を受け付けるようにしてもよい。アプリケーションプログラムによって、そのアプリケーションプログラムに対応するフォーマットが定まるからである。

分析部３５は、フォーマット指定受付部３３からユーザーにより指定されたフォーマットが入力される。分析部３５は、フォーマット指定受付部３３から入力されるフォーマットのデータを分析し、ユーザーが線画を含むアプリケーションデータを作成する際に、線画の描画方法の傾向を分析する。線画の描画方法は、図形を描画する第１の方法と、線を描画する第２の方法と、がある。また、線画の描画方法は、図形と線とを重畳させる第３の方法と、図形と線とを重畳させない第４の方法とがある。

ここで、図形とは、所定の形状をした領域を示す。ユーザーが、第１の方法で図形を描画する際には、ユーザーは、種類が図形のオブジェクトを指定する。種類が図形のオブジェクトは、オブジェクト情報で特定され、オブジェクト情報は、画像データ中の領域の位置と、領域と、プロパティ情報とを含む。領域は、領域の外周の形状を含む。プロパティ情報は、領域に関する情報であり、領域を囲む外周の線を特定する情報と、領域の内部に関する情報と、を含む。領域を囲む外周の線を特定する情報は、線の有無と、線の種類と、線の太さと、線の色とを含む。領域の内部に関する情報は、領域の色と、他の領域と重なる場合の優先度と、を含む。線とは、線分、曲線および自由曲線を含む。ユーザーが、第２の方法で線を描画する際には、ユーザーは種類が線のオブジェクトを指定する。種類が線のオブジェクトは、オブジェクト情報で特定され、オブジェクト情報は、画像データ中の線の位置と、線の形状と、プロパティ情報とを含む。プロパティ情報は、線に関する情報であり、線の種類と、線の太さと、線の色とを含む。

このため、ユーザーは、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる場合がある。第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第１の例を説明する。図５（Ａ）は、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる線画の第１の例を示す図である。図５（Ｂ）は、第１の例において第１の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。図５（Ｃ）は、第１の例において第２の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。

図５（Ａ）を参照して、線画３００は、長方形の線画３０１，３０２，３０３と、線３０４，３０５，３０６とを含む。長方形の線画３０１と長方形の線画３０２とは、線３０４で接続されており、長方形３０２と長方形の線画３０３とは、線３０５で接続されており、長方形の線画３０１と長方形の線画３０３とは、線３０６で接続されている。

図５（Ａ）に示す線画３００を描画する場合、長方形の線画３０１，３０２，３０３は、内部が色を有するので、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）にそれぞれ示すように種類が図形のオブジェクト３０１Ａ，３０２Ａ，３０３Ａとして描画するのが好ましい。一方、線３０４，３０５，３０６は、第１の方法を用いて描画する場合は、図５（Ｂ）に示すように、線３０４，３０５，３０６を一部に含む種類が図形のオブジェクト３０７Ａとして描画することができる。この場合、種類が図形のオブジェクト３０７Ａの上に種類が図形のオブジェクト３０１Ａ，３０２Ａ，３０３Ａが重畳して配置される。

また、線３０４，３０５，３０６は、第２の方法を用いて描画する場合は、図５（Ｃ）に示すように、線３０４，３０５，３０６それぞれを種類が線のオブジェクト３０４Ａ，３０５Ａ，３０６Ａとして描画することができる。この場合、種類が線のオブジェクト３０４Ａは、種類が図形のオブジェクト３０１Ａ，３０２Ａと接続され、種類が線のオブジェクト３０５Ａは種類が図形のオブジェクト３０１Ａ，３０３Ａと接続され、種類が線のオブジェクト３０６Ａは種類が図形のオブジェクト３０１Ａ，３０３Ａと接続される。

次に、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第２の例を説明する。図６（Ａ）は、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる線画の第２の例を示す図である。図６（Ｂ）は、第２の例において第１の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。図６（Ｃ）は、第２の例において第２の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。

図６（Ａ）を参照して、線画３１０は、長方形の線画３１１と、線３１２，３１３，３１４とを含む。長方形の線画３１１は、線３１２，３１４と接続されており、線３１２，３１４は線３１３で接続されている。図６（Ａ）に示す線画３１０を描画する場合、長方形の線画３１１は、内部が色を有するので、図６（Ｂ）および図６（Ｃ）にそれぞれ示すように種類が図形のオブジェクト３１１Ａとして描画するのが好ましい。一方、線３１２，３１３，３１４は、第１の方法を用いて描画する場合は、図６（Ｂ）に示すように、線３１２，３１３，３１４を一部に含む種類が図形のオブジェクト３０７Ａとして描画することができる。この場合、種類が図形のオブジェクト３１１Ａの右側に種類が図形のオブジェクト３１７Ａが隣接して配置される。

また、線３１２，３１３，３１４は、第２の方法を用いて描画する場合は、図６（Ｃ）に示すように、線３１２，３１３，３１４それぞれを種類が線のオブジェクト３１２Ａ，３１３Ａ，３１４Ａとして描画することができる。この場合、種類が線のオブジェクト３１２Ａは、その一端が種類が図形のオブジェクト３１１Ａと接続され、他端が種類が線のオブジェクト３１３Ｂと接続され、種類が線のオブジェクト３１４Ａは、その一端が種類が図形のオブジェクト３１１Ａと接続され、他端が種類が線のオブジェクト３１３Ａと接続され、種類が線のオブジェクト３１３Ａは、その一端が種類が線のオブジェクト３１２Ａと接続され、他端が種類が線のオブジェクト３１４Ａと接続される。

次に、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる第３の例を説明する。図７（Ａ）は、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる線画の第３の例を示す図である。図７（Ｂ）は、第３の例において第１の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。図７（Ｃ）は、第３の例において第２の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。

図７（Ａ）を参照して、線画３２０は、長方形の線画３２１を含む。図７（Ａ）に示す線画３２０を描画する場合、長方形の線画３２０は、第１の方法を用いて描画する場合は、図７（Ｂ）に示すように、種類が図形のオブジェクト３２１Ａとして描画することができる。また、長方形の線画３２１は、第２の方法を用いて描画する場合は、図７（Ｃ）に示すように、種類が線のオブジェクト３２３Ａ，３２３Ｂ，３２３Ｃ，３２３Ｄとして描画することができる。

また、ユーザーは、第３の方法と第４の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる場合がある。第３の方法と第４の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる例を説明する。図８（Ａ）は、第３の方法と第４の方法とのいずれを用いても同じ形状の線画を描画することができる線画の一例を示す図である。図８（Ｂ）は、第３の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。図８（Ｃ）は、第４の方法を用いて線画を描画する場合のオブジェクトを示す図である。

図８（Ａ）を参照して、線画３３０は、長方形の線画３３１，３３２，３３３と、線３３４，３３５とを含む。長方形の線画３３１と長方形の線画３３２とは、線３３４で接続されており、長方形の線画３３２と長方形の線画３３３とは、線３３５で接続されている。

図８（Ａ）に示す線画３２０を描画する場合、長方形の線画３０１，３０２，３０３は、内部が色を有するので、図８（Ｂ）および図８（Ｃ）にそれぞれ示すように種類が図形のオブジェクト３３１Ａ，３３２Ａ，３３３Ａとして描画するのが好ましい。一方、線３３４，３３５は、第３の方法を用いて描画する場合は、図８（Ｂ）に示すように、線３３４，３３５を一部に含む種類が線のオブジェクト３３７Ａとして描画することができる。この場合、種類が線のオブジェクト３３７Ａの上に種類が図形のオブジェクト３３１Ａ，３３２Ａ，３３３Ａが重畳して配置される。

また、線３３４，３３５は、第４の方法を用いて描画する場合は、図８（Ｃ）に示すように、線３３４，３３５それぞれを種類が線のオブジェクト３３４Ａ，３３５Ａとして描画することができる。この場合、種類が線のオブジェクト３３４Ａは、種類が図形のオブジェクト３３１Ａ，３３２Ａと接続され、種類が線のオブジェクト３３５Ａは種類が図形のオブジェクト３３２Ａ，３３４Ａと接続される。

図４に戻って、分析部３５は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータを分析することにより、ユーザーが第１の方法と第２の方法とのいずれの方法、または、第３の方法と第４の方法のいずれを用いる傾向にあるかを決定する。分析部３５は、決定した傾向を種類決定部３７に出力する。分析部３５は、図形重ね傾向分析部４３と、線重ね傾向分析部４５と、図形接続傾向分析部４７と、単独傾向分析部４９と、を含む。

図形重ね傾向分析部４３は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、ユーザーが、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する。図形重ね傾向分析部４３は、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるかを示す第１の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形重ね傾向分析部４３は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、重なり率（Ｄ）と線図形接続率（Ｆ）とを算出する。重なり率（Ｄ）は、種類が図形の２以上のオブジェクトが重なる部分の数を、種類が図形のオブジェクトの総数で除算した値である。線図形接続率（Ｆ）は、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算した値である。図形重ね傾向分析部４３は、重なり率（Ｄ）が所定のしきい値ＴＤ以上で、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦより小さい場合、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合において第１の方法を用いる傾向にあると決定する。図形重ね傾向分析部４３は、第１の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第１の方法を用いる傾向にあることを示す第１の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形重ね傾向分析部４３は、重なり率（Ｄ）が所定のしきい値ＴＤより小さく、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦ以上の場合、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合において第２の方法を用いる傾向にあると決定する。図形重ね傾向分析部４３は、第２の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第２の方法を用いる傾向にあることを示す第１の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形重ね傾向分析部４３は、重なり率（Ｄ）が所定のしきい値ＴＤ以上、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦ以上の場合、または、重なり率（Ｄ）が所定のしきい値ＴＤより小さく、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦより小さい場合、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合において傾向を判断することができないと判断する。図形重ね傾向分析部４３は、傾向を判断することができないと判断する場合、傾向を判断することができないことを示す第１の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形重ね傾向分析部４３は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が図形のオブジェクトを抽出し、種類が図形のオブジェクトの総数を算出するとともに、２以上のオブジェクトが重なる部分の総数を算出する。また、図形重ね傾向分析部４３は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が線のオブジェクトを抽出し、種類が線のオブジェクトの総数を算出するとともに、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を算出する。図形重ね傾向分析部４３は、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算することによって、線図形接続率（Ｆ）を算出する。

線重ね傾向分析部４５は、ユーザーが、図形と線とを重ねて線画を描画することができる場合に、第３の方法と第４の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する。第３の方法は、線に図形を重ねて線画を描画する方法であり、第４の方法は、線に図形を重ねて線画を描画しない方法である。線重ね傾向分析部４５は、図形と線を重ねて線画を描画することができる場合に、第３の方法と第４の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるかを示す第２の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

線重ね傾向分析部４５は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、第３の方法と第４の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるかを決定する。線重ね傾向分析部４５は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が線のオブジェクトを抽出し、種類が線のオブジェクトの総数を算出するとともに、種類の線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトと重なる部分の総数を算出する。線重ね傾向分析部４５は、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトと重なる部分の総数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算することによって、線重なり率（Ｅ）を算出する。線重ね傾向分析部４５は、線重なり率（Ｅ）が所定のしきい値ＴＥ以上の場合、線に図形を重畳させて線画を描画することができる場合において第３の方法を用いる傾向にあると決定する。線重ね傾向分析部４５は、第３の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第３の方法を用いる傾向にあることを示す第２の傾向信号を種類決定部３７に出力する。線重ね傾向分析部４５は、線重なり率（Ｅ）が所定のしきい値ＴＥより小さい場合、図形と線とを重ねて描画することができる場合において第４の方法を用いる傾向にあると決定する。線重ね傾向分析部４５は、第４の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第４の方法を用いる傾向にあることを示す第２の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形接続傾向分析部４７は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、ユーザーが、図形と図形を接続して描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する。図形接続傾向分析部４７は、図形と図形を接続して描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるかを示す第３の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形接続傾向分析部４７は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、図形接続率（Ｇ）と線図形接続率（Ｆ）とを算出する。図形接触率（Ｇ）は、種類が図形の２以上のオブジェクトが接続される部分の数を、種類が図形のオブジェクトの総数で除算した値である。線図形接続率（Ｆ）は、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算した値である。

図形接続傾向分析部４７は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が図形のオブジェクトを抽出し、種類が図形オブジェクトの総数を算出するとともに、２以上のオブジェクトが接続される部分の総数を算出する。図形接続傾向分析部４７は、種類が図形の２以上のオブジェクトが接続される部分の総数を、種類が図形オブジェクトの総数で除算することにより、図形接続率（Ｇ）を算出する。また、図形接続傾向分析部４７は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が線のオブジェクトを抽出し、種類が線のオブジェクトの総数を算出するとともに、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を算出する。図形接続傾向分析部４７は、種類が線のオブジェクトが種類が図形のオブジェクトに接続される点の数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算することによって、線図形接続率（Ｆ）を算出する。

図形接続傾向分析部４７は、図形接続率（Ｇ）が所定のしきい値ＴＧ以上で、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦより小さい場合、図形と図形を接続して描画することができる場合において第１の方法を用いる傾向にあると決定する。図形接続傾向分析部４７は、第１の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第１の方法を用いる傾向にあることを示す第３の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形接続傾向分析部４７は、図形接続率（Ｇ）が所定のしきい値ＴＧより小さく、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦ以上の場合、図形と図形を接続して描画することができる場合において第２の方法を用いる傾向にあると決定する。図形接続傾向分析部４７は、第２の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第２の方法を用いる傾向にあることを示す第３の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

図形接続傾向分析部４７は、図形接続率（Ｇ）が所定のしきい値ＴＧ以上で、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦ以上の場合、または、図形接続率（Ｇ）が所定のしきい値ＴＧより小さく、かつ、線図形接続率（Ｆ）が所定のしきい値ＴＦより小さい場合、図形と図形を接続して描画することができる場合において傾向を判断することができないと判断する。図形接続傾向分析部４７は、傾向を判断することができないと判断する場合、傾向を判断することができないことを示す第３の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

単独傾向分析部４９は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか傾向にあるか否かを決定する。単独傾向分析部４９は、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるかを示す第４の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

単独傾向分析部４９は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータに基づいて、色塗り率（Ｃ）と線接続率（Ｌ）とを算出する。色塗り率は、種類が図形のオブジェクトの総数に対する、オブジェクトの領域の内部に色が定められているオブジェクトが占める割合である。線接続率（Ｌ）は、種類が線のオブジェクトの総数に対する種類が線のオブジェクトが種類が線の他のオブジェクトに接続される点の数が占める割合である。

単独傾向分析部４９は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が図形のオブジェクトを抽出する。単独傾向分析部４９は、種類が図形のオブジェクトの総数を算出するとともに、オブジェクトの領域の内部に色が定められているオブジェクトの総数を算出する。単独傾向分析部４９は、オブジェクトのプロパティ情報の領域の内部に関する情報に基づいて、オブジェクトの領域の内部に色が定められているか否かを判断する。単独傾向分析部４９は、種類が図形のオブジェクトの領域の内部に色が定められているオブジェクトの総数を、種類が図形のオブジェクトの総数で除算することにより、色塗り率（Ｃ）を算出する。

単独傾向分析部４９は、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータから種類が線のオブジェクトを抽出する。単独傾向分析部４９は、種類が線のオブジェクトの総数を算出するとともに、種類が線の２以上のオブジェクトが接続される点の数を算出する。単独傾向分析部４９は、種類が線の２以上のオブジェクトが接続される点の数を、種類が線のオブジェクトの総数で除算することにより、線接続率（Ｌ）を算出する。

単独傾向分析部４９は、色塗り率（Ｃ）が所定のしきい値ＴＣ以上、かつ、線接続率（Ｌ）が所定のしきい値ＴＬより小さい場合、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合において第１の方法を用いる傾向にあると決定する。単独傾向分析部４９は、第１の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第１の方法を用いる傾向にあることを示す第４の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

単独傾向分析部４９は、色塗り率（Ｃ）が所定のしきい値ＴＣより小さく、線接続率（Ｌ）が所定のしきい値ＴＬ以上の場合、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合において第２の方法を用いる傾向にあると決定する。単独傾向分析部４９は、第２の方法を用いる傾向にあると決定する場合、第２の方法を用いる傾向にあることを示す第４の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

単独傾向分析部４９は、色塗り率（Ｃ）が所定のしきい値ＴＣ以上、かつ、線接続率（Ｌ）が所定のしきい値ＴＬ以上の場合、または、色塗り率（Ｃ）が所定のしきい値ＴＣより小さく、かつ、線接続率（Ｌ）が所定のしきい値ＴＬより小さい場合、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合において傾向を判断することができないと判断する。単独傾向分析部４９は、傾向を判断することができないと判断する場合、傾向を判断することができないことを示す第４の傾向信号を種類決定部３７に出力する。

種類決定部３７は、エッジ抽出部３１からエッジ情報が入力され、分析部３５から第１〜第４の傾向信号が入力される。種類決定部３７は、エッジ情報で特定されるエッジの種類を線および図形のいずれかに決定する。種類決定部３７は、閉領域決定部５１と、傾向決定部５３と、を含む。

閉領域決定部５１は、エッジで囲まれた領域が所定の条件を満たす場合に、その領域を囲むエッジの種類を図形に決定する。以下、種類が図形のエッジを図形エッジという。所定の条件は、エッジで囲まれた領域の内外で色が異なる第１の条件と、エッジで囲まれた領域の内部に文字の属性の領域を含む第２の条件とを含む。閉領域決定部５１は、種類を図形に決定したエッジのエッジ情報を、傾向決定部５３およびオブジェクト情報生成部３９に出力する。

オブジェクト情報生成部３９は、閉領域決定部５１から種類が図形のエッジのエッジ情報が入力される場合、エッジ情報で特定されるエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。以下、図形の種類のプロパティ情報が付与されるオブジェクトを図形オブジェクトという。図形オブジェクトに対して生成されるオブジェクト情報は、エッジ情報で特定されるエッジで囲まれた領域の画像データ中の位置と、領域の外周の形状と、プロパティ情報との組を含む。オブジェクト情報生成部３９は、画像データ中で図形オブジェクトの領域に基づいて、プロパティ情報を生成する。

傾向決定部５３は、仮想線生成部６１と、仮想領域判断部６３と、第１線種決定部６５と、仮想線判断部６７と、第２線種決定部６９と、接続領域判断部７１と、第３線種決定部７３と、単独領域決定部７５と、を含む。

仮想線生成部６１は、エッジ抽出部３１から入力されるエッジ情報で特定される１以上のエッジのうち、閉領域決定部５１により種類が図形に決定された図形エッジ以外の１以上のエッジを残エッジとして特定する。仮想線生成部６１は、特定された１以上の残エッジであって、閉領域決定部５１により図形の種類に決定された図形エッジで囲まれる領域、換言すれば図形オブジェクトと接続されるエッジを処理対象エッジとする。仮想線生成部６１は、処理対象エッジを、それが図形オブジェクトと接続される部分を図形オブジェクト側に延長することによって仮想線を生成する。仮想線生成部６１は、生成された仮想線を仮想領域判断部６３および仮想線判断部６７に出力する。仮想線生成部６１は、複数の仮想線を生成する場合、複数の仮想線のすべてを仮想領域判断部６３および仮想線判断部６７に出力する。

処理対象エッジは、その両端それぞれが１つの図形オブジェクトに接続される場合と、その両端が２つの図形オブジェクトにそれぞれ接続される場合とがある。仮想線生成部６１は、処理対象エッジの両端それぞれが１つの図形オブジェクトに接続される場合、処理対象エッジの両端をそれぞれ延長し、両端から延長されたエッジが図形オブジェクト内で交わる場合、両端から延長されたエッジをそれらが交わる点で結合した仮想線を生成する。この場合に生成される仮想線は、１つの処理対象エッジを含む。

仮想線生成部６１は、処理対象エッジの両端が２つの図形オブジェクトにそれぞれ接続される場合、処理対象エッジの両端それぞれについて、それが接続される図形オブジェクト側に、当該図形オブイジェクト内で他の処理対処エッジを延長したエッジと交わるまで延長し、２つの処理対象エッジを、それらが交わる点で結合した仮想線を生成する。この場合に生成される仮想線は、２以上の処理対象エッジを含む。

仮想領域判断部６３は、仮想線生成部６１から１以上の仮想線が入力され、図形重ね傾向分析部４３から第１の傾向信号が入力される。仮想領域判断部６３は、第１の傾向信号が第１の方法を用いる傾向にあることを示す場合、仮想線生成部６１から入力される１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線の種類を図形に決定し、第１の傾向信号が第２の方法を用いる傾向にあることを示す場合、仮想線生成部６１から入力される１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線の種類を線に決定する。仮想領域判断部６３は、種類が図形に決定された仮想線をオブジェクト情報生成部３９に出力し、種類が線に決定された仮想線を第１線種決定部６５に出力する。

第１線種決定部６５は、仮想領域判断部６３から入力される仮想線を生成する基になった２以上の残エッジに対して種類を線に決定し、種類を線に決定した２以上の残エッジそれぞれのエッジ情報を、オブジェクト情報生成部３９に出力する。

オブジェクト情報生成部３９は、仮想領域判断部６３から種類が図形の仮想線が入力される場合、仮想線で囲まれた領域を図形オブジェクトに設定し、当該図形オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。オブジェクト情報生成部３９は、画像データ中で図形オブジェクトの領域に基づいて、プロパティ情報を生成する。

また、オブジェクト情報生成部３９は、第１線種決定部６５からエッジ情報が入力される場合、エッジ情報で特定される残エッジを、当該残エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれを種類が線のオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。以下、線の種類に対応するプロパティ情報が付与されるオブジェクトを線オブジェクトという。線オブジェクトに対して生成されるオブジェクト情報は、線オブジェクトの画像データ中の線の位置と、線の形状と、プロパティ情報とを含む。オブジェクト情報生成部３９は、画像データ中で線オブジェクトの部分に基づいて、プロパティ情報を生成する。

仮想線判断部６７は、仮想線生成部６１から１以上の仮想線が入力され、線重ね傾向分析部４５から第２の傾向信号が入力される。仮想線判断部６７は、第２の傾向信号が第３の方法を用いる傾向にあることを示す場合、仮想線生成部６１から入力される１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線の種類を線に決定し、第２の傾向信号が第４の方法を用いる傾向にあることを示す場合、仮想線生成部６１から入力される１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線の種類を線に決定しない。仮想領域判断部６３は、種類が線に決定され仮想線をオブジェクト情報生成部３９に出力し、種類が線に決定されなかった仮想線を第２線種決定部６９に出力する。

第２線種決定部６９は、仮想線判断部６７から入力される仮想線を生成する基になった１以上の残エッジに対して種類を線に決定し、種類を線に決定した１以上の残エッジそれぞれのエッジ情報を、オブジェクト情報生成部３９に出力する。

オブジェクト情報生成部３９は、仮想線判断部６７から種類が線の仮想線が入力される場合、仮想線を線オブジェクトに設定し、線オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。オブジェクト情報生成部３９は、画像データ中で仮想線を生成する基になった２以上の残エッジの部分に基づいて、プロパティ情報を生成する。

また、オブジェクト情報生成部３９は、第２線種決定部６９からエッジ情報が入力される場合、エッジ情報で特定される残エッジを、当該残エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれを種類が線のオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。オブジェクト情報生成部３９は、画像データ中で仮想線を生成する基になった２以上の残エッジの部分に基づいて、プロパティ情報を生成する。

接続領域判断部７１は、図形接続傾向分析部４７から第３の傾向信号が入力される。接続領域判断部７１は、エッジ抽出部３１から入力されるエッジ情報で特定される１以上のエッジのうち、図形オブジェクトに接続するエッジを接続エッジに決定する。そして、接続領域判断部７１は、接続エッジおよびその接続エッジが接続する図形オブジェクトとが領域を囲む場合に、接続エッジの種類を判断する。接続領域判断部７１は、第３の傾向信号が第１の方法を用いる傾向にあることを示す場合、接続エッジの種類を図形に決定し、第３の傾向信号が第２の方法を用いる傾向にあることを示す場合、接続エッジの種類を線に決定する。接続領域判断部７１は、種類が図形に決定された接続エッジをオブジェクト情報生成部３９に出力し、種類が線に決定された接続エッジのエッジ情報を、第３線種決定部７３に出力する。

第３線種決定部７３は、接続領域判断部７１から入力されるエッジ情報で特定される接続エッジに対して種類を線に決定し、種類を線に決定した１以上の接続エッジそれぞれのエッジ情報を、オブジェクト情報生成部３９に出力する。

オブジェクト情報生成部３９は、接続領域判断部７１から種類が図形の接続エッジが入力される場合、接続エッジおよびその接続エッジが接続する図形オブジェクトとが囲む領域を図形オブジェクトに設定し、図形オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。また、オブジェクト情報生成部３９は、第３線種決定部７３から種類が線の接続エッジのエッジ情報が入力される場合、接続エッジを、当該接続エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれを線オブジェクトに設定し、１以上の線オブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

単独領域決定部７５は、単独傾向分析部４９から第４の傾向信号が入力される。単独領域決定部７５は、エッジ抽出部３１から入力されるエッジ情報で特定される１以上のエッジのうち、種類が図形に決定されたエッジ以外のエッジであって、領域を囲むエッジを単独エッジに決定する。そして、単独領域決定部７５は、単独エッジの種類を判断する。単独領域決定部７５は、第４の傾向信号が第１の方法を用いる傾向にあることを示す場合、単独エッジの種類を図形に決定し、第４の傾向信号が第２の方法を用いる傾向にあることを示す場合、単独エッジの種類を線に決定する。単独領域決定部７５は、種類が図形に決定された単独エッジのエッジ情報をオブジェクト情報生成部３９に出力し、種類が線に決定された単独エッジのエッジ情報を、オブジェクト情報生成部３９に出力する。

オブジェクト情報生成部３９は、単独領域決定部７５から種類が図形の単独エッジのエッジ情報が入力される場合、単独エッジが囲む領域を図形オブジェクトに設定し、図形オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。また、オブジェクト情報生成部３９は、単独領域決定部７５から種類が線の単独エッジのエッジ情報が入力される場合、単独エッジを、当該単独エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれを線オブジェクトに設定し、１以上の線オブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

オブジェクト情報生成部３９は、エッジ抽出部３１からエッジ情報が入力される。オブジェクト情報生成部３９は、エッジ抽出部３１から入力されるエッジ情報で特定される１以上のエッジのうち、種類の決定されていないエッジそれぞれを、当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれを線オブジェクトに設定し、１以上の線オブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。

オブジェクト情報生成部３９は、生成されたオブジェクト情報を、線画属性対応データ生成部４１に出力する。線画属性対応データ生成部４１は、オブジェクト情報生成部３９から入力される１以上のオブジェクト情報のすべてを含む線画属性対応データを生成し、生成された線画属性対応データを、変換後データ生成部１７に出力する。

図９は、データ変換処理の流れの一例を示すフローチャートである。データ変換処理は、ＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１が、ＲＯＭ１１３、ＨＤＤ１１５またはＣＤ−ＲＯＭ１１８に記憶されたデータ変換プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実行される処理である。図９を参照して、ＣＰＵ１１１は、データ変換指示を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ０１）。ユーザーが操作部１６３に入力するデータ変換指示を受け付ける。例えば、表示部１６１にデータ変換指示受付画面を表示し、ユーザーがデータ変換指示受付画面に従って操作部１６３が入力するデータ変換指示を受け付ける。データ変換指示を受け付けるまで待機状態となり（ステップＳ０１でＮＯ）、データ変換指示を受け付けると（ステップＳ０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ０２に進める。

ステップＳ０２においては、データフォーマットが指定されたか否かを判断する。ユーザーが操作部１６３にデータフォーマットを指定する操作を入力すれば、データフォーマットが指定されたと判断する。例えば、表示部１６１にデータフォーマット受付画面を表示し、ユーザーがデータフォーマット受付画面に従って操作部１６３にデータフォーマットを指定する操作を入力すれば、データフォーマットを指定する操作を受け付ける。データフォーマットが指定されるまで待機状態となり（ステップＳ２１でＮＯ）、データフォーマットが指定されると（ステップＳ２１でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２に進める。

ステップＳ０３においては、傾向分析処理を実行する。傾向分析処理の詳細は後述するが、ユーザーが過去に生成したアプリケーションデータを分析して、線画を描画する傾向を決定する処理である。線画を描画する傾向は、図形を描画する第１の方法と線を描画する第２の方法とのいずれを用いるかを示す傾向と、図形と線とを重畳させる第３の方法と、図形と線とを重畳させない第４の方法とのいずれを用いるかを示す傾向と、を含む。

次のステップＳ０４においては、スキャン指示を受け付けたか否かを判断する。ユーザーが操作部１６３に入力するスキャン指示を受け付ける。例えば、操作部１６３が有するスタートキーがユーザーにより押下されると、スキャン指示を受け付ける。スキャン指示を受け付けるまで待機状態となり（ステップＳ０４でＮＯ）、スキャン指示を受け付けると（ステップＳ０４でＹＥＳ）、処理をステップＳ０５に進める。

ステップＳ０５においては、原稿読取部１３０を制御して、原稿を読み取らせる。これにより、原稿読取部１３０が出力する画像データを取得する。なお、ここでは、原稿読取部１３０が原稿を読み取って出力する画像データを取得するようにしたが、ＨＤＤ１１６またはＣＤ−ＲＯＭ１１８に記憶された画像データ、また、通信Ｉ／Ｆ部１１２がネットワークに接続されたコンピューターから受信された画像データを、取得するようにしてもよい。この場合には、ユーザーが処理対象となる画像データを指定することになる。

次のステップＳ０６においては、ステップＳ０５において取得された画像データを、属性別データに分離する。属性別データは、写真属性の写真領域データと、文字属性の文字領域データと、線画属性の線画領域データと、を含む。具体的には、画像データから文字が表わされた文字属性の領域を抽出することにより、抽出された文字属性の領域のみを含む文字領域データを生成する。画像データから写真が表わされた写真属性の領域を抽出することにより、抽出された写真属性の領域のみを含む写真領域データを生成する。また、画像データから線画が表わされた線画属性の領域を抽出することにより、抽出された線画属性の領域のみを含む線画領域データを生成する。

次のステップＳ０７においては、ステップＳ０６において画像データから分離された属性別データに線画領域データが含まれるか否かを判断する。線画領域データが含まれるならば処理をステップＳ０８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０に進める。

ステップＳ０８においては、線画属性対応データ生成処理を実行し、処理をステップＳ０９に進める。線画属性対応データ生成処理の詳細は後述するが、ビットマップの線画領域データから種類が線または図形のオブジェクトを抽出し、オブジェクトに対応するオブジェクト情報を生成する処理である。ステップＳ０９においては、ステップＳ０９において生成されたオブジェクト情報を含む線画属性の属性対応データを生成し、処理をステップＳ１０に進める。

ステップＳ１０においては、ステップＳ０６において画像データから分離された属性別データに文字領域データが含まれるか否かを判断する。文字領域データが含まれるならば処理をステップＳ１１に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３に進める。

ステップＳ１１においては、ビットマップ形式の文字領域データに対して文字認識処理を実行する。次のステップＳ１２においては、ステップＳ１１における文字認識処理を実行した結果得られるテキストデータを含む文字属性の属性対応データを生成し、処理をステップＳ１３に進める。

ステップＳ１３においては、ステップＳ０６において画像データから分離された属性別データに写真領域データが含まれるか否かを判断する。写真領域データが含まれるならば処理をステップＳ１４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１６に進める。

ステップＳ１４においては、ビットマップ形式の写真領域データに対して画像処理を実行する。次のステップＳ１５においては、ステップＳ１３における画像処理を実行した結果得られる写真領域データを含む写真属性の属性対応データを生成し、処理をステップＳ１６に進める。

ステップＳ１６においては、変換後データを生成する。変換後データは、ステップＳ０２において、ユーザーにより指定されたデータフォーマットのデータであり、ステップＳ０９が実行される場合にはステップＳ０９において生成された線画属性の属性対応データ、ステップＳ１２が実行される場合にはステップＳ１２において生成された文字属性の属性対応データ、ステップＳ１５が実行される場合にはステップＳ１５において生成された写真属性の属性対応データを含む。

次のステップＳ１７においては、変換後データを出力する。変換後データの出力先は、ユーザーにより決定される。ステップＳ０２においてデータ変換指示を入力する際に、ユーザーが出力先を指定するようにしてもよい。出力先は、例えば、ＨＤＤ１１６などの記憶装置、電子メールアドレス、ネットワークに接続された他のコンピューターであってもよい。出力先にＨＤＤ１１６が指定される場合には、変換後データをＨＤＤ１１６に記憶する。出力先に電子メールアドレスが指定される場合には、宛先に指定された電子メールアドレスを設定し、変換後データを添付した電子メールを生成し、生成した電子メールをあらかじめ定められた電子メールサーバーに送信する。出力先に他のコンピューターが指定される場合には、変換後データを指定されたコンピューターに通信Ｉ／Ｆ部１１２を介して送信する。

図１０は、傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。傾向分析処理は、図９のステップＳ０３において実行される処理である。図１０を参照して、ＣＰＵ１１１は、対応データを取得する（ステップＳ２２）。対応データは、変換後データのフォーマットと同じデータフォーマットのデータである。変換後データのフォーマットは、図９のステップＳ０２においてユーザーにより指定される。具体的には、ＨＤＤ１１６に記憶されているデータのうちからユーザーにより指定されたデータフォーマットのデータを対応データとして取得する。また、ネットワークに接続されたコンピューターに記憶されているデータのうちからユーザーにより指定されたデータフォーマットのデータをコンピューターから取得するようにしてもよい。

対応データは、ユーザーにより生成されたアプリケーションデータであることが好ましい。このため、ＭＦＰ１００を操作するユーザーを認証するようにして、そのユーザーを識別するためのユーザー識別情報を取得し、そのユーザー識別情報を作成者として含むアプリケーションデータであって、ユーザーにより指定されたデータフォーマットのアプリケーションデータを、対応データとして取得するのが好ましい。対応データを、ユーザーにより指定されたデータフォーマットのアプリケーションデータとするのは、ユーザーが過去に生成したアプリケーションデータを分析することにより、そのアプリケーションデータを生成する際に、ユーザーが線画を描画した方法を取得することができるからである。

例えば、文書を編集するワードプロセッサのアプリケーションプログラム、または表計算機能を備えたアプリケーションプログラムを使用する場合、ユーザーは、図形の複雑な編集を行う可能性は低い。このため、ワードプロセッサのアプリケーションプログラムまたは表計算機能を備えたアプリケーションプログラムによって生成されるアプリケーションデータは、種類が図形のオブジェクトを含む場合が多い。

一方、画像を編集する機能を備えたアプリケーションプログラムを使用する場合、ユーザーは、図形の複雑な編集を行う可能性が高い。このため、画像を編集する機能を備えたアプリケーションプログラムによって生成されるアプリケーションデータは、種類が図形のオブジェクトを含む場合と、種類が線のオブジェクトを含む場合とがある。

なお、アプリケーションデータのフォーマットは、アプリケーションプログラムによって定まるので、対応データを抽出する際に、フォーマットの指定に代えて、アプリケーションプログラムの指定を受け付けるようにしてもよい。

ステップＳ２２においては、図形重ね傾向分析処理を実行し、処理をステップＳ２３に進める。図形重ね傾向分析処理の詳細は後述するが、対応データを処理対象とし、複数の図形を重ねて線画を描画することができる場合に、図形を描画する第１の方法と、線を描画する第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する処理である。

ステップＳ２３においては、線重ね傾向分析処理を実行し、処理をステップＳ２４に進める。線重ね傾向分析処理の詳細は後述するが、対応データを処理対象とし、図形と線とを重ねて線画を描画することができる場合に、図形と線とを重畳させる第３の方法と、図形と線とを重畳させない第４の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する処理である。

ステップＳ２４においては、図形接続傾向分析処理を実行し、処理をステップＳ２５に進める。図形接続傾向分析処理の詳細は後述するが、対応データを処理対象とし、図形と図形を接続して描画することができる場合に、図形を描画する第１の方法と、線を描画する第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する処理である。

ステップＳ２５においては、単独傾向分析処理を実行し、処理をデータ変換処理に戻す。単独傾向分析処理の詳細は後述するが、対応データを処理対象とし、１以上の線で囲まれた領域を図形として描画することができる場合に、図形を描画する第１の方法と、線を描画する第２の方法とのいずれの方法を用いる傾向にあるか否かを決定する処理である。

図１１は、図形重ね傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。図形重ね傾向分析処理は、図１０のステップＳ２２において実行される処理である。図１１を参照して、ＣＰＵ１１１は、対応データに含まれる種類が図形の図形オブジェクトの数をカウントする（ステップＳ３１）。そして、複数の図形オブジェクトが重なる部分の数をカウントする（ステップＳ３２）。次のステップＳ３３においては、重なり率（Ｄ）を算出する。ステップＳ３２においてカウントされた複数の図形オブジェクトが重なる部分の数をステップＳ３１においてカウントされた図形オブジェクトの数で除算した値を重なり率（Ｄ）とする。

ステップＳ３４においては、対応データに含まれる種類が線の線オブジェクトの数をカウントする。そして、線オブジェクトが図形オブジェクトと接続する接続点の数をカウントする（ステップＳ３５）。次のステップＳ３６においては、線図形接続率（Ｆ）を算出する。ステップＳ３５においてカウントされた接続点の数をステップＳ３４においてカウントされた線オブジェクトの数で除算した値を線図形接続率（Ｆ）とする。

次のステップＳ３７においては、重なり率（Ｄ）をしきい値ＴＤと比較する。重なり率（Ｄ）がしきい値ＴＤ以上ならば処理をステップＳ３８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４１に進める。ステップＳ３８においては、線図形接続率（Ｆ）をしきい値ＴＦと比較する。線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦより小さいならば処理をステップＳ３９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４０に進める。

ステップＳ３９においては、第１の傾向に第１の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ３９に進む場合、重なり率（Ｄ）がしきい値ＴＤ以上、かつ、線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦより小さい場合である。この場合には、複数の図形オブジェクトを重ねて線画を描画する傾向にあることを示す。ステップＳ４０においては、第１の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

一方、ステップＳ４１においては、線図形接続率（Ｆ）をしきい値ＴＦと比較する。線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦ以上ならば処理をステップＳ４２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４３に進める。ステップＳ４２においては、第１の傾向に第２の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ４２に進む場合、重なり率（Ｄ）がしきい値ＴＤより小さく、かつ、線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦ以上の場合である。この場合には、複数の図形オブジェクトを重ねて線画を描画しない傾向にあることを示す。ステップＳ４３においては、第１の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

図１２は、線重ね傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。線重ね傾向分析処理は、図１０のステップＳ２３において実行される処理である。図１２を参照して、ＣＰＵ１１１は、対応データに含まれる種類が線の線オブジェクトの数をカウントする（ステップＳ５１）。そして、複数の線オブジェクトが種類が図形の図形オブジェクトと重なる部分の数をカウントする（ステップＳ５２）。次のステップＳ５３においては、線重なり率（Ｅ）を算出する。ステップＳ５２においてカウントされた線オブジェクトが図形オブジェクトと重なる部分の数をステップＳ５１においてカウントされた線オブジェクトの数で除算した値を線重なり率（Ｅ）とする。

ステップＳ５４においては、線重なり率（Ｅ）をしきい値ＴＥと比較する。線重なり率（Ｅ）がしきい値ＴＥ以上ならば処理をステップＳ５５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ５６に進める。ステップＳ５５においては、第２の傾向に第３の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ５５に進む場合、線重なり率（Ｅ）がしきい値ＴＥ以上の場合である。この場合には、線オブジェクトと図形オブジェクトとを重ねて線画を描画する傾向にあることを示す。ステップＳ５６においては、第２の傾向に第４の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ５６に進む場合、線重なり率（Ｅ）がしきい値ＴＥより小さい場合である。この場合には、線オブジェクトを図形オブジェクトを重ねて線画を描画しない傾向にあることを示す。

図１３は、図形接続傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。図形接続傾向分析処理は、図１０のステップＳ２４において実行される処理である。図１３を参照して、ＣＰＵ１１１は、対応データに含まれる種類が図形の図形オブジェクトの数をカウントする（ステップＳ６１）。そして、複数の図形オブジェクトが接続する部分の数をカウントする（ステップＳ６２）。次のステップＳ６３においては、図形接続率（Ｇ）を算出する。ステップＳ６２においてカウントされた複数の図形オブジェクトが接続する部分の数をステップＳ６１においてカウントされた図形オブジェクトの数で除算した値を図形接続率（Ｇ）とする。

ステップＳ６４においては、対応データに含まれる種類が線の線オブジェクトの数をカウントする。そして、線オブジェクトが図形オブジェクトと接続する接続点の数をカウントする（ステップＳ６５）。次のステップＳ６６においては、線図形接続率（Ｆ）を算出する。ステップＳ６５においてカウントされた接続点の数をステップＳ６４においてカウントされた線オブジェクトの数で除算した値を線図形接続率（Ｆ）とする。

次のステップＳ６７においては、図形接続率（Ｇ）をしきい値ＴＧと比較する。図形接続率（Ｇ）がしきい値ＴＧ以上ならば処理をステップＳ６８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ７１に進める。ステップＳ６８においては、線図形接続率（Ｆ）をしきい値ＴＦと比較する。線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦより小さいならば処理をステップＳ６９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ７０に進める。

ステップＳ６９においては、第３の傾向に第１の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ６９に進む場合、図形接続率（Ｇ）がしきい値ＴＧ以上、かつ、線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦより小さい場合である。この場合には、複数の図形オブジェクトを接続して線画を描画する傾向にあることを示す。ステップＳ７０においては、第１の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

一方、ステップＳ７１においては、線図形接続率（Ｆ）をしきい値ＴＦと比較する。線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦ以上ならば処理をステップＳ７２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ７３に進める。ステップＳ７２においては、第１の傾向に第２の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ７２に進む場合、図形接続率（Ｇ）がしきい値ＴＧより小さく、かつ、線図形接続率（Ｆ）がしきい値ＴＦ以上の場合である。この場合には、複数の図形オブジェクトを接続して線画を描画しない傾向にあることを示す。ステップＳ７３においては、第１の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

図１４は、単独傾向分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。単独傾向分析処理は、図１０のステップＳ２５において実行される処理である。図１４を参照して、ＣＰＵ１１１は、対応データに含まれる種類が図形の図形オブジェクトの数をカウントする（ステップＳ８１）。そして、複数の図形オブジェクトのうち内部が色付きの図形オブジェクトの数をカウントする（ステップＳ８２）。次のステップＳ８３においては、色塗り率（Ｃ）を算出する。ステップＳ８２においてカウントされた内部が色付きの図形オブジェクトの数をステップＳ８１においてカウントされた図形オブジェクトの数で除算した値を色塗り率（Ｃ）とする。

ステップＳ８４においては、対応データに含まれる種類が線の線オブジェクトの数をカウントする。そして、線オブジェクトが別の線オブジェクトと接続する接続点の数をカウントする（ステップＳ８５）。次のステップＳ８６においては、線接続率（Ｌ）を算出する。ステップＳ８５においてカウントされた接続点の数をステップＳ８４においてカウントされた線オブジェクトの数で除算した値を線接続率（Ｌ）とする。

次のステップＳ８７においては、色塗り率（Ｃ）をしきい値ＴＣと比較する。色塗り率（Ｃ）がしきい値ＴＣ以上ならば処理をステップＳ８８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ９１に進める。ステップＳ８８においては、線接続率（Ｌ）をしきい値ＴＬと比較する。線接続率（Ｌ）がしきい値ＴＬより小さいならば処理をステップＳ８９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ９０に進める。

ステップＳ８９においては、第４の傾向に第１の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ８９に進む場合、色塗り率（Ｃ）がしきい値ＴＣ以上、かつ、線接続率（Ｌ）がしきい値ＴＬより小さい場合である。この場合には、図形オブジェクトで線画を描画する傾向にあることを示す。ステップＳ９０においては、第４の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

一方、ステップＳ９１においては、線接続率（Ｌ）をしきい値ＴＬと比較する。線接続率（Ｌ）がしきい値ＴＬ以上ならば処理をステップＳ９２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ９３に進める。ステップＳ９２においては、第４の傾向に第２の方法を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。処理がステップＳ９２に進む場合、色塗り率（Ｃ）がしきい値ＴＣより小さく、かつ、線接続率（Ｌ）がしきい値ＴＬ以上の場合である。この場合には、線オブジェクトで線画を描画する傾向にあることを示す。ステップＳ９３においては、第４の傾向に判断不可を設定し、処理を傾向分析処理に戻す。

図１５は、線画属性対応データ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。線画属性対応データ生成処理は、図９のステップＳ０８において実行される処理である。図１５を参照して、ＣＰＵ１１１は、エッジ画像を生成する（ステップＳ１０１）。図９のステップＳ０５により取得された画像データを、微分フィルターを用いてフィルター処理することによりエッジ画像を生成する。エッジ画像は、エッジ画素の画素値を「１」とし、エッジ画素以外の画素の画素値を「０」とするデータである。エッジ画像は、隣接する複数のエッジ画素の集合であるエッジを含む。エッジは、直のエッジ、多角形のエッジ、円形のエッジ、曲線のエッジ、自由曲線のエッジを含む。

次のステップＳ１０２においては、生成されたエッジ画像中から領域を囲むエッジを処理対象として選択する。そして、処理対象に選択されたエッジで囲まれる領域内外で色が異なるか否かを判断する。領域の以外で色が異なるならば処理をステップＳ１０５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０４に進める。ステップＳ１０４においては、処理対象に選択されたエッジで囲まれる領域内に文字が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されたエッジで囲まれる領域内に文字の属性の領域が含まれるか否かを判断する。領域内に文字が存在するならば、処理をステップＳ１０５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０７に進める。

ステップＳ１０５においてはステップＳ１０２において選択されたエッジで囲まれる領域を種類が図形のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１０６に進める。この際、ステップＳ１０２において選択されたエッジの種類を線に決定する。ステップＳ１０６においては、種類が図形に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成する。具体的には、画像データ中で、ステップＳ１０２において選択されたエッジで囲まれる領域を参照して、その領域の画像データ中の位置および形状と、プロパティ情報とを含むオブジェクト情報を生成する。プロパティ情報は、領域を囲む外周の線を特定する情報と、領域の内部に関する情報と、を含む。領域を囲む外周の線を特定する情報は、線の有無と、線の種類と、線の太さと、線の色とを含む。領域の内部に関する情報は、領域の色と、他の領域と重なる場合の優先度と、を含む。

ステップＳ１０７においては、未選択のエッジが存在するか否かを判断する。未選択のエッジが存在するならば、処理をステップＳ１０２に戻すが、そうでなければ処理をステップＳ１０８に進める。

ステップＳ１０８においては重なり判定処理を実行し、処理をステップＳ１０９に進める。重なり判定処理の詳細は後述するが、図形オブジェクトに重なる図形オブジェクトまたは線オブジェクトを決定し、それぞれのオブジェクト情報を生成する処理である。

ステップＳ１０９においては接続判定処理を実行し、処理をステップＳ１０９に進める。接続判定処理の詳細は後述するが、図形オブジェクトに接続する図形オブジェクトまたは線オブジェクトを決定し、それぞれのオブジェクト情報を生成する処理である。

ステップＳ１１０においては単独判定処理を実行し、処理をステップＳ１１１に進める。単独判定処理の詳細は後述するが、領域を囲むエッジに対して図形オブジェクトまたは線オブジェクトのいずれかに決定し、それぞれのオブジェクト情報を生成する処理である。

ステップＳ１１１においては、種類が未だ決定されていないエッジが存在するか否かを判断する。そのようなエッジが存在するならば、処理をステップＳ１１２に進めるが、存在しなければ処理をデータ変換処理に戻す。

ステップＳ１１２においては、種類が未だ決定されていないエッジのすべてに対して、種類が線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１１３に進める。ステップＳ１１３においては、線のオブジェクトそれぞれに対応するオブジェクト情報を生成し、処理をデータ変換処理に戻す。画像データ中の線のオブジェクトに対応する部分を参照して、画像データ中の線の位置および形状と、プロパティ情報とを含むオブジェクト情報を生成する。プロパティ情報は、画像データ中の線のオブジェクトにおける線の種類と、線の太さと、線の色とを含む。

図１６は、重なり判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。重なり判定処理は、図１５に示した線画属性対応データ生成処理のステップＳ１０８において実行される処理である。図１６を参照して、ＣＰＵ１１１は、仮想線を生成し（ステップＳ１２１）、処理をステップＳ１２２に進める。エッジ画像に含まれる複数のエッジのうち、図形オブジェクトに対応するエッジ以外のエッジを残エッジとして特定する。そして、特定された１以上の残エッジであって、図形オブジェクトと接続されるエッジを処理対象エッジとする。処理対象エッジを、それが図形オブジェクトと接続される部分を図形オブジェクト側に延長することによって仮想線を生成する。処理対象エッジは、処理対象エッジの両端それぞれが１つの図形オブジェクトに接続される場合、処理対象エッジの両端をそれぞれ延長し、両端から延長されたエッジが図形オブジェクト内で交わる場合、両端から延長されたエッジをそれらが交わる点で結合した仮想線を生成する。また、処理対象エッジの両端が２つの図形オブジェクトにそれぞれ接続される場合、処理対象エッジの両端をそれぞれが接続される図形オブジェクト側に、当該図形オブイジェクト内で他の処理対処エッジを延長したエッジと交わるまで延長し、２つの処理対象エッジを交わる点で結合した仮想線を生成する。

ステップＳ１２２においては、ステップＳ１２１において生成された仮想線のうちから１つの仮想線を処理対象として選択する。次のステップＳ１２３においては、処理対象に選択された仮想線が領域を囲むか否かを判断する。仮想線が領域を囲むならば処理をステップＳ１２４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３０に進める。

ステップＳ１２４においては、第１の傾向が第１の方法に設定されているか否かを判断する。第１の傾向は、上述した図形重ね傾向分析処理によって第１の方法、第２の方法および判断不可のいずれかに設定される。第１の傾向は、複数の図形オブジェクトを重ねて描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いる傾向にあるかを示す情報である。第１の傾向が第１の方法に設定されているならば処理をステップＳ１２５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１２７に進める。ステップＳ１２５においては、ステップＳ１２２において選択された仮想線で囲まれた領域を種類が図形のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１２６に進める。ステップＳ１２６においては、種類が図形に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１３７に進める。

ステップＳ１２７においては、第１の傾向が第２の方法に設定されているか否かを判断する。第１の傾向が第２の方法に設定されているならば処理をステップＳ１２８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３７に進める。ステップＳ１２８においては、ステップＳ１２２において選択された仮想線に含まれる１以上のエッジを線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１２９に進める。ステップＳ１２９においては、種類が線に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１３７に進める。

一方、ステップＳ１３０においては、処理対象に選択された仮想線が図形オブジェクトと重なるか否か判断する。仮想線が図形オブジェクトと重なるならば処理をステップＳ１３１に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３７に進める。

ステップＳ１３１においては、第２の傾向が第３の方法に設定されているか否かを判断する。第２の傾向は、上述した線重ね傾向分析処理によって第３の方法および第４の方法のいずれかに設定される。第３の傾向は、線のオブジェクトを図形オブジェクトと重ねて描画することができる場合に、線のオブジェクトを図形オブジェクトと重ねて描画する第３の方法と、線のオブジェクトを図形オブジェクトと重ねずに描画する第４の方法とのいずれを用いる傾向にあるかを示す情報である。第２の傾向が第３の方法に設定されているならば処理をステップＳ１３２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３４に進める。ステップＳ１３２においては、ステップＳ１２２において選択された仮想線を種類が線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１３３に進める。ステップＳ１３３においては、種類が線に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１３７に進める。

ステップＳ１３４においては、第２の傾向が第４の方法に設定されているか否かを判断する。第２の傾向が第４の方法に設定されているならば処理をステップＳ１３５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３７に進める。ステップＳ１３５においては、ステップＳ１２２において選択された仮想線に含まれる１以上のエッジを線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１３６に進める。ステップＳ１３６においては、種類が線に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１３７に進める。

ステップＳ１３７においては、処理対象に選択されていない仮想線が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない仮想線が存在するならば、処理をステップＳ１２２に戻すが、そうでなければ処理を線画属性対応をデータ生成処理に戻す。

図１７は、接続判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。接続判定処理は、図１５に示した線画属性対応データ生成処理のステップＳ１０９において実行される処理である。図１７を参照して、ＣＰＵ１１１は、エッジ画像に含まれる複数のエッジのうち、図形オブジェクトに接続されるエッジを接続エッジとして抽出する（ステップＳ１４１）。ステップＳ１４２においては、ステップＳ１４１において抽出された接続エッジのうちから１つを処理対象として選択する。

次のステップＳ１４３においては、第３の傾向が第１の方法に設定されているか否かを判断する。第３の傾向は、上述した図形接続傾向分析処理によって第１の方法、第２の方法および判断不可のいずれかに設定される。第３の傾向は、複数の図形オブジェクトを接続して描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いる傾向にあるかを示す情報である。第３の傾向が第１の方法に設定されているならば処理をステップＳ１４４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１４６に進める。ステップＳ１４４においては、ステップＳ１４２において選択された接続エッジと図形オブジェクトとで囲まれた領域を種類が図形のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１４５に進める。ステップＳ１４５においては、種類が図形に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１４９に進める。

ステップＳ１４６においては、第３の傾向が第２の方法に設定されているか否かを判断する。第３の傾向が第２の方法に設定されているならば処理をステップＳ１４７に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１４９に進める。ステップＳ１４７においては、ステップＳ１４２において選択された接続エッジを１以上の線に分割し、１以上の線それぞれを線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１４８に進める。ステップＳ１４８においては、種類が線に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１４９に進める。

ステップＳ１４９においては、処理対象に選択されていない接続エッジが存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない接続エッジが存在するならば、処理をステップＳ１４２に戻すが、そうでなければ処理を線画属性対応をデータ生成処理に戻す。

図１８は、単独判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。単独判定処理は、図１５に示した線画属性対応データ生成処理のステップＳ１１０において実行される処理である。図１８を参照して、ＣＰＵ１１１は、エッジ画像に含まれる複数のエッジのうち、領域を囲むエッジを単独エッジとして抽出する（ステップＳ１５１）。単独エッジは、図形オブジェクトを定める図形エッジ以外のエッジである。次のステップＳ１５２においては、ステップＳ１５１において抽出された単独エッジのうちから１つを処理対象として選択する。

次のステップＳ１５３においては、第４の傾向が第１の方法に設定されているか否かを判断する。第４の傾向は、上述した単独傾向分析処理によって第１の方法、第２の方法および判断不可のいずれかに設定される。第４の傾向は、図形オブジェクトを描画することができる場合に、第１の方法と第２の方法とのいずれを用いる傾向にあるかを示す情報である。第４の傾向が第１の方法に設定されているならば処理をステップＳ１５４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１５６に進める。ステップＳ１５４においては、ステップＳ１５２において選択された単独エッジで囲まれた領域を種類が図形のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１５５に進める。ステップＳ１５５においては、種類が図形に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１５９に進める。

ステップＳ１５６においては、第４の傾向が第２の方法に設定されているか否かを判断する。第４の傾向が第２の方法に設定されているならば処理をステップＳ１５７に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１５９に進める。ステップＳ１５７においては、ステップＳ１５２において選択された単独エッジを１以上の線に分割し、１以上の線それぞれを線のオブジェクトに設定し、処理をステップＳ１５８に進める。ステップＳ１５８においては、種類が線に設定されたオブジェクトに対するオブジェクト情報を生成し、処理をステップＳ１５９に進める。

ステップＳ１５９においては、処理対象に選択されていない単独エッジが存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない単独エッジが存在するならば、処理をステップＳ１５２に戻すが、そうでなければ処理を線画属性対応をデータ生成処理に戻す。

以上説明したように、本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、画像処理装置として機能し、原稿読取部１３０により原稿を読み取って得られる画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出し、画像データから抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換し、画像データから変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する。また、ＭＦＰ１００は、画像データから１以上の属性対応データに変換する際に、線画属性の領域からエッジを抽出し、１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する。そして、ＭＦＰ１００は、種類を線に決定したエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。また、種類を図形に決定したエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。そして、ＭＦＰ１００は、オブジェクト情報を含む属性対応データを生成する。このため、画像データを、線または図形を区別したオブジェクト情報を含む属性対応データに変換することができる。

また、ＭＦＰ１００は、ユーザーが操作部１６３に入力する属性対応データのフォーマットの指定を受け付け、ＨＤＤ１１５に予め記憶されたデータのうちユーザーにより指定されたフォーマットのデータを分析して、ユーザーが線画を描画する傾向を示す傾向データを生成し、生成された傾向データに基づいて、エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する。このため、ユーザーにより過去に生成されたデータを分析して傾向データを生成するので、ユーザーが過去に描画したのと同じ種類のオブジェクトのオブジェクト情報を含む属性対応データに変換することができる。

また、ＭＦＰ１００は、画像データから抽出された１以上のエッジのうち、種類が図形に決定された図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、図形エッジで囲まれる領域に接続される接続エッジを当該領域側に延長した仮想線を生成し、１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線に対して、生成された傾向データ（第１の傾向）に基づいて、当該仮想線の種類を決定する。このため、仮想線で囲まれる領域のうち図形オブジェクトと重なる領域を図形オブジェクトに設定することができる。

また、ＭＦＰ１００は、種類が線に決定された仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった１以上の残エッジに対して線の種類を決定し、図形の種類に決定された仮想線で囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、線の種類に決定された１以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。このため、仮想線で囲まれる領域のうち図形オブジェクトと重なる領域を図形オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、図形に接続されるエッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

また、ＭＦＰ１００は、１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線に対して、生成された傾向データ（第３の傾向）に基づいて、当該仮想線の種類を決定し、種類が線に決定されなかった仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった２以上の残エッジに対して線の種類を決定し、線の種類に決定された仮想線をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、線の種類に決定された仮想線を生成する基になった２以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。このため、仮想線のうち図形オブジェクトと重なる仮想線を線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、仮想線を生成する基になった２以上の残エッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

また、ＭＦＰ１００は、画像データから抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトに接続する接続エッジおよび図形の種類のオブジェクトとが閉領域を囲む場合に、生成された傾向データに基づいて、接続エッジの種類を決定し、図形の種類に決定された接続エッジとオブジェクトで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、線の種類に決定された接続エッジを、当該接続エッジを構成する１以上の線に分割し、分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する。このため、接続エッジのうち図形の種類のオブジェクトとが閉領域を囲む場合に、その閉領域を図形オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができるとともに、接続エッジを線オブジェクトとするオブジェクト情報を生成することができる。

また、ＭＦＰ１００は、画像データから抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトの元になる図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、領域を囲む残エッジの種類を、生成された傾向データ（第４の傾向）に基づいて決定する。このため、ユーザーが図形で描画したのと同じ形状のオブジェクトを種類が図形のオブジェクトに変換することができる。

なお上述した実施の形態においては、画像形成装置の一例としてＭＦＰ１００を例に説明したが、図９〜図１８に示したデータ変換処理を、ＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１に実行させる画像処理方法、まはた、画像処理プログラムとして、発明をとらえることができるのは言うまでもない。

なお、本実施の形態におけるＭＦＰ１００においては、ＣＰＵ１１１が図４に示した機能を有する場合を例に説明したが、図４に示した機能の全部または一部を、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のＩＣで実行させるようにしてもよい。

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。

＜付記＞
（１） 前記種類決定手段は、前記エッジで囲まれた領域が所定の条件を満たす場合に、前記エッジの種類を図形に決定する閉領域決定手段を含む、請求項１または２に記載の画像処理装置。
（２） 閉領域決定手段は、前記エッジで囲まれた領域の内外で色が異なることを条件に、前記エッジの種類を図形に決定する、請求項２に記載の画像処理装置。
（３） 前記閉領域決定手段は、前記エッジで囲まれた領域の内部に文字の属性の領域を含むことを条件に、前記エッジの種類を図形を決定する、請求項２または（２）に記載の画像処理装置。
（４）傾向データは、図形と線とのいずれの種類でオブジェクトを描画する傾向にあるかを示す第１の傾向データを含む、請求項４または６に記載の画像処理装置。
（５）傾向データは、線のオブジェクトを図形のオブジェクトに重ねて描画する傾向にあるかを示す第２の傾向データを含む、請求項５に記載の画像処理装置。

１００ ＭＦＰ、１１０ メイン回路、１１１ ＣＰＵ、１１２ 通信Ｉ／Ｆ部、１１３ ＲＯＭ、１１４ ＲＡＭ、１１５ ＨＤＤ、１１６ ファクシミリ部、１１７ 外部記憶装置、１２０ 自動原稿搬送装置、１３０ 原稿読取部、１４０ 画像形成部、１５０ 給紙部、１６０ 操作パネル、１６１ 表示部、１６３ 操作部、１６５ タッチパネル、１６７ ハードキー部、１１ 原稿読取制御部、１３ 領域抽出部、１５ 変換部、１７ 変換後データ生成部、２１ 文字認識部、２３ 画像処理部、２５ 線画処理部、３１ エッジ抽出部、３３ フォーマット指定受付部、３５ 分析部、３７ 種類決定部、３９ オブジェクト情報生成部、４１ 線画属性対応データ生成部、４３ 傾向分析部、４５ 傾向分析部、４９ 単独傾向分析部、５１ 閉領域決定部、５３ 傾向決定部、６１ 仮想線生成部、６３ 仮想領域判断部、６５ 線種決定部、６７ 仮想線判断部、６９ 線種決定部、７１ 接続領域判断部、７３ 線種決定部、７５ 単独領域決定部。

Claims (9)

1. 画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出手段と、
   前記領域抽出手段により抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換手段と、
   前記変換手段により変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成手段と、を備え、
   前記変換手段は、前記複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
   前記エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定手段と、
   前記種類決定手段により種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、前記分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、前記１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記種類決定手段により図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成手段と、
   前記オブジェクト情報生成手段により生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成手段と、を含む、画像処理装置。
2. 前記属性対応データのフォーマットの指定を受け付けるフォーマット指定受付手段と、
   予め記憶されたデータのうちから前記指定されたフォーマットのデータを分析して、ユーザーが線画を描画する傾向を示す傾向データを生成する分析手段と、をさらに備え、
   前記種類決定手段は、前記生成された傾向データに基づいて、エッジの種類を決定する傾向決定手段を、含む請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記種類決定手段は、前記エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、種類が図形に決定された図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、前記図形エッジで囲まれる領域に接続される接続エッジを当該領域側に延長した仮想線を生成する仮想線生成手段と、を含み、
   前記傾向決定手段は、前記仮想線生成手段により生成された１以上の仮想線のうち領域を囲む仮想線に対して、前記生成された傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定する仮想領域判断手段を含む、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記傾向決定手段は、前記仮想領域判断手段により種類が線に決定された仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった１以上の残エッジに対して線の種類を決定する第１線種決定手段と、を含み、
   前記オブジェクト情報生成手段は、前記仮想領域判断手段により図形の種類に決定された仮想線で囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記第１線種決定手段により線の種類に決定された前記１以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記傾向決定手段は、前記仮想線生成手段により生成された１以上の仮想線のうち領域を囲まない１以上の仮想線に対して、前記生成された傾向データに基づいて、当該仮想線の種類を決定する仮想線判断手段と、
   前記仮想線判断手段により種類が線に決定されなかった仮想線に対して、当該仮想線を生成する基になった２以上の残エッジに対して線の種類を決定する第２線種決定手段と、をさらに含み、
   前記オブジェクト情報生成手段は、前記仮想線判断手段により線の種類に決定された仮想線をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記第２線種決定手段により線の種類に決定された前記仮想線を生成する基になった２以上の残エッジそれぞれをオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記傾向決定手段は、前記エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトに接続する接続エッジおよび前記図形の種類のオブジェクトとが閉領域を囲む場合に、前記生成された傾向データに基づいて、前記接続エッジの種類を決定する接続領域判断手段と、をさらに含み、
   前記オブジェクト情報生成手段は、前記接続領域判断手段により図形の種類に決定された接続エッジと前記オブジェクトで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記接続領域判断手段により線の種類に決定された接続エッジを、当該接続エッジを構成する１以上の線に分割し、前記分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、前記１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成する、請求項２〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 前記傾向決定手段は、前記エッジ抽出手段により抽出された１以上のエッジのうち、図形の種類のオブジェクトの元になる図形エッジ以外の１以上の残エッジであって、領域を囲む残エッジの種類を、前記生成された傾向データに基づいて決定する単独領域決定手段を、さらに含む、請求項２〜６のいずれかに記載の画像処理装置。
8. 画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出ステップと、
   前記領域抽出ステップにおいて抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換ステップと、
   前記変換ステップにおいて変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成ステップと、を画像処理装置に実行させ、
   前記変換ステップは、前記複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記エッジ抽出ステップにおいて抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定ステップと、
   前記種類決定ステップにおいて種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、前記分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、前記１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記種類決定ステップにおいて図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成ステップと、
   前記オブジェクト情報生成ステップにおいて生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成ステップと、を含む、画像処理方法。
9. 画像データから複数の属性それぞれの領域を抽出する領域抽出ステップと、
   前記領域抽出ステップにおいて抽出された１以上の領域それぞれを、当該領域の属性に対して予め定められた形式の属性対応データに変換する変換ステップと、
   前記変換ステップにおいて変換された１以上の属性対応データを対応する属性が同じ属性でまとめた変換後データを生成する変換後データ生成ステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記変換ステップは、前記複数の属性のうち線で表された線画属性の領域からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記エッジ抽出ステップにおいて抽出された１以上のエッジそれぞれに対して、当該エッジの種類を線および図形のいずれかに決定する種類決定ステップと、
   前記種類決定ステップにおいて種類が線に決定されたエッジを当該エッジを構成する１以上の線に分割し、前記分割された１以上の線それぞれをオブジェクトに設定し、前記１以上のオブジェクトそれぞれに対して線の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成し、前記種類決定ステップにおいて図形の種類に決定されたエッジで囲まれた領域をオブジェクトに設定し、当該オブジェクトに対して図形の種類に対応するプロパティ情報を付与したオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成ステップと、
   前記オブジェクト情報生成ステップにおいて生成されたオブジェクト情報を含む属性対応データを生成する属性対応データ生成ステップと、を含む、画像処理プログラム。

Images