专利名称：图像处理系统及图像处理方法
技术领域：
本发明涉及利用通用的文档生成应用软件等将输入的图像信息变换为可以再利用的矢量数据的图像处理系统及图像处理方法。
背景技术：
近年来，对环境问题的关心正在日益高涨，办公室等之中的无纸化正在急速进展。与此同时，公知的有将历来的以活页夹等形式累积的纸文档利用扫描仪读出变换为可移植文档格式(以下称其为“PDF”)，在图像存储装置中作为数据库累积的文档管理系统。
另一方面，在功能扩展的数字多功能一体机(以下称其为“MFP”)中，在预先记录图像之际，在将该图像文件所存在的图像存储装置内的指针信息作为该文档的封面或在记载信息的附加信息进行记录，并在再次进行对该文档的复制等等之际，可以从此指针信息检出原始电子文件的存放地点而进行再利用。这样，通过直接使用原始信息作为该电子文件，可以削减整个纸文档的保存。另外，迄今为止为了易于进行对纸文档等的再利用或再编辑，周知的是认识在读出原稿所得到的图像数据中包含的文字(字符)信息并与字体数据相互关联(比如，参照日本专利特开平5-12402号公报)。
然而，在前者的文档管理系统中，可以将纸文档作为紧凑信息量的PDF文件进行保存，但由于文件本身是图像信息，不能对电子化的文档的一部分对象进行再利用。所以，在要对该文档内的数据进行再利用时，必须重新使用应用软件对图表等进行再生成。
另外，在后者的MFP中，由于对本部门生成的电子文件可以直接访问原始文件，可以很容易对电子数据进行再利用。可是，对于从外部获得的文档及原始文件所在不明的古旧纸文档等就无法对应。
此外，也包含从著作权保护观点出发，不想无限制地在纸文档中记载的数据中生成可再利用的电子数据的场合。就是说，在将必须保护著作权的进行数据矢量化时很容易对其进行篡改之故，于是，从著作权保护观点出发，必须对不想被篡改的数据，为了禁止再利用而不作为矢量数据进行保存。
发明内容
本发明系为了解决这些通常问题而完成的，其目的在于提供一种可以通过对从著作权保护等观点出发禁止再利用或不想随便加工的信息不作为矢量化数据提供给第三者，而对许可再利用的矢量数据适当进行提供的图像处理系统及图像处理方法。
为解决上述课题，本发明的图像处理系统的特征在于包括输入图像信息的输入装置；从上述图像信息生成矢量数据的矢量化装置；判定许可或禁止上述矢量数据的再利用的判定装置；以及在由上述判定装置判定为禁止对上述矢量数据进行再利用的场合，对由上述矢量化装置矢量化的上述矢量数据的再利用执行禁止处理的控制装置。
另外，为解决上述课题，本发明的图像处理方法的特征在于包括输入图像信息的输入工序；从上述图像信息生成矢量数据的矢量化工序；判定许可或禁止上述矢量数据的再利用的判定工序；以及在由上述判定工序判定为禁止对上述矢量数据进行再利用的场合，对由上述矢量化装置矢量化的上述矢量数据的再利用执行禁止处理的控制工序。
本发明的其他特点和优点可从参考下面的附图的描述而了解，对附图各图中同样或类似的部件赋予同样的标号。
本发明的其他特点和优点可从参考下面的附图的描述而了解，对附图各图中同样或类似的部件赋予同样的标号。
包含在本说明书中并构成其一部分的附图示出本发明的具体实施方式
，并且与本说明书中一起用来对本发明的原理予以说明。
图1为示出本发明的一个实施方式的图像处理系统的构成的框图。
图2为示出本发明的一个实施方式的MFP100的构成的框图。
图3为用来说明本发明的一个实施方式的图像处理系统的图像处理步骤的流程图。
图4为示出对利用块选处理读出的一张图像数据进行属性判定并分割为多个块的情况的示图。
图5为示出对利用块选处理所得到的各块的块信息的一个例子的图。
图6为用来说明曲率成为极大的点的图。
图7为用来对外轮廓与内轮廓或别的外轮廓接近时表现为具有粗度的线的例子进行说明的示图。
图8为用来说明将矢量数据对每个图形对象一直到组化为止的处理步骤的流程图。
图9为用来说明检测图形要素的处理步骤的流程图。
图10为示出作为将一页大小的图像数据通过块选处理(步骤S122)及矢量化处理(步骤S124)变换的结果所得到的中间数据形式的文件的数据结构的示图。
图11为用来说明变换为应用数据处理的整体的概略步骤的流程图。
图12为用来说明文档结构树生成处理(步骤S802)的详细处理步骤的流程图。
图13为用来说明文档结构树的概要图。
具体实施例方式
下面参照附图对本发明的优选实施方式的图像处理系统及图像处理方法进行说明。
图1为示出本发明的一个实施方式的图像处理系统的构成的框图。图1示出的图像处理系统，作为一个例子，是在通过因特网等网络104将办公室10和办公室20连接的环境中实现的。
在办公室10内所构建的LAN107与MFP100、控制MFP100的管理PC101、客户PC102、文档管理服务器106a、其数据库105a及代理服务器103a相连接。另外，在办公室20内构建的LAN108与文档管理服务器106b、其数据库105b及代理服务器103b相连接。另外，客户PC102具有外部存储单元、检索图像输入单元及检索结果输出单元。另外，LAN107及办公室20内的LAN108，经代理服务器103a、103b与因特网等网络104相连接。
MFP100，在本实施方式中担负以光学方式读出纸文档并变换为图像信号的图像读出处理和针对读出的图像信号的图像处理的一部分，图像信号利用LAN109输入到管理PC101。另外，管理PC101，也可以使用通常的PC实现，其内部设置有图像存储单元、图像处理单元、显示单元及输入单元。另外，管理PC101也可以是其一部分或全部与MFP100一体化的结构。
图2为示出本发明的一实施方式的MFP100的构成的框图。另外，对MFP100的操作员的指示可利用MFP100上装备的按键等输入装置113或管理PC101的键盘及鼠标等构成的输入装置进行，这一系列的动作，由数据处理装置115内的控制单元进行控制。
在图2中118是鉴别装置，要求用户输入鉴别信息(比如，个人ID及口令等)，基于从输入装置113等输入的用户的个人ID及口令等的鉴别信息，进行对该操作员的MFP100的访问许可处理。于是，接收到鉴别装置118的鉴别结果，以识别是许可访问的用户为条件，包含自动文档送进器(以下称其为“ADF”)的图像读出单元110，以内部设置的光源对册状(束状)或一张原稿图像进行照射，利用透镜使原稿反射像在固体摄像元件上成像，从固体摄像元件得到光栅形状的图像读出信号，比如，作为600dpi的密度的图像信息。于是，在使用通常的复印功能的场合，由数据处理单元115对此图像信号进行图像处理使其成为记录信号，在每次进行多张复印的场合，在存储装置111上临时保持1页大小的记录数据之后，顺序输出到印刷装置112在纸上形成图像。
另一方面，从客户PC102输出的印刷数据，从LAN107输入到MFP100，经网络IF114由数据处理装置115变换为可以记录的光栅数据之后，输出到印刷装置112在纸上形成记录图像。
另一方面，操作输入的状态显示及处理中的图像数据的显示，由MFP100的显示装置116或管理PC101、客户PC102的监视器等进行。另外，存储装置111，将由图像读出单元110读出、由数据处理装置115实施数据处理的图像数据予以存储。另外，存储装置111，也可由管理PC101进行控制，MFP100和管理PC101的数据交换及控制，利用网络IF117及直接连接的LAN109进行。
下面对本发明的一个实施方式的图像处理系统的图像处理整体的概要予以说明。图3为用来说明本发明的一个实施方式的图像处理系统的图像处理步骤的流程图。下面，对利用图3的流程图读出纸原稿而取得图像信息的处理予以说明。
首先，鉴别装置118基于从输入装置113等输入的用户ID及口令等进行用户鉴别，识别是否是可以访问该图像处理系统的用户(步骤S120)。接着，在根据鉴别结果确定是许可使用该MFP100的用户的场合，可进行以下的处理。于是，首先，使MFP100的图像读出单元110动作对一张原稿进行光栅扫描，比如，得到600dpi、8位的图像信号(图像信息输入处理步骤S121)。另外，该图像信号，由数据处理装置115实施前处理并作为一页大小的图像数据保存到存储装置111。
之后，利用数据处理装置115内的CPU或管理PC101的CPU，从存放于存储装置111的图像信号中，首先将区域分离为文字/线条画部分和中间色调的图像部分。接着，再将文字部分以段落汇集成块的每个块或分离为由线构成的表、图形而分别进行分段化。另一方面，以中间色调表现的图像部分，分割为分离为矩形的块的图像部分、针对每个背景部分等的所谓的块独立的对象(BS处理步骤S122)。
之后，进行OCR处理，对于文字块，识别文字的大小、字形、字体等(步骤S123)，通过变换为在可视性上忠实于扫描原稿读出的文字的字体数据而生成矢量数据(步骤S124)。另一方面，对于由线构成的表、图形块等，通过轮廓化生成矢量数据。另外，对于图像块，作为图像信息，可作为个别的JPEG文件进行处理。另外，这些矢量化处理，对每一个对象分别进行，并且保存各对象的版面信息。
这样，通过步骤S124的处理，进行从图像信息到矢量数据的变换处理而变换为接近原始电子文件的电子文件。
接着，将存放在MFP100内的存储装置111及服务器等的数据存放单元(查询服务器等或保存于内部的HD等，不管结构如何)中的著作权保护用的徽标等(矢量数据及文本数据)的数据和利用在步骤S124中矢量化处理得到的矢量数据进行比较(步骤S125)。其结果，在两数据不同的场合(No)，判定为是许可矢量数据再利用的数据，比如，变换为具有利用rtf文件等的通用文档生成软件可以处理的格式的应用数据，作为电子文件存放于存储装置111(步骤S126)。
另一方面，在根据步骤S125中的比较结果判断为两数据是相同的场合(Yes)，判断是禁止再利用的数据，将生成的矢量数据废弃(就是说，从系统内消去)(步骤S127)。另外，这一判断并非只限定于两数据完全相同，为进行灵活判断，也可以包含并非完全相同而是可以看作是相同的类似的场合等。但是，由于目的是不使数据再利用，所以，比如，可以将那些数据作为位图等的图像数据进行保存。另外，关于步骤S125的具体比较手法，通过针对文字形状种类(比如字体种类)准备多种一般文字识别之际所使用的字种数量的辞典特征矢量，在匹配之际与文字编码一起输出字体种类，可以识别进行著作权保护的字体。
另外，在禁止再利用的场合，也可以不是将数据废弃，而是赋予禁止利用矢量化的数据的属性，使特定的用户以外的人员不能利用。于是，关于应该进行矢量化的图形、线条画等，在禁止利用矢量化的数据的场合，将该部分作为未完成品提供给用户，或是只可利用经过位图化或以其为基础加工了的图像数据。当然，不仅是图形及线条画，对文字数据也可以应用同样的处理是自不待言的。另外，在上述实施方式中是在矢量化后判断是否禁止再利用，但也可以在矢量化之前根据其内容进行判断，禁止矢量化本身。
下面对各处理块进行详细说明。
首先，对在步骤S122中示出的块选(BS)处理进行说明。
图4为示出对利用块选处理读出的一张图像数据进行属性判定而分割为多个块的情况的图。就是说，所谓的块选处理，是将在标号41所示的在步骤S121中读出的一页的图像数据作为标号42所示的每个对象块进行识别，将各个块判断为具有文字(TEXT)、照片(PHOTO)、线(LINE)、表(TABLE)等属性而分割为具有不同属性的区域(块)的处理。
下面对块选处理的一实施方式进行说明。
首先，将输入图像进行黑白二值化，进行轮廓线跟踪提取以黑像素轮廓包围的像素块。于是，针对面积大的黑像素块，对位于内部的白像素同样进行轮廓线跟踪提取白像素块。此外，从大于等于一定面积的白像素的块的内部重复提取黑像素的块。另外，上述处理，是在以白地黑字等记载的原稿的场合的处理，在这以外的情况下，通过使与背景相当的色为“白”，与对象相当的色为“黑”，可以进行同样的处理。
将这样得到的黑像素的块按着大小及形状等进行分类，分类为具有不同属性的区域。比如，将纵横比接近1、大小在一定范围的块作为与文字相当的像素块，并且将接近的文字排列整齐的可以组化的部分作为文字区域。另外，将扁平的像素块作为线区域，将大于等于一定大小的并且内包排列整齐的四角形的白像素块的黑像素块所占据的范围作为表区域，将形状不定的像素块散在的区域作为照片区域，将这些以外的任意形状的像素块作为图片区域。结果，就可以对读出一张原稿而生成的电子数据的再利用设置更高度的限制。
图5为示出对利用块选处理所得到的各块的块信息的一个例子的图。图5所示的每个块的信息，可以用作后述的矢量化或检索的信息。
下面对在图3的步骤S124中所示的矢量化处理予以说明。首先，对于文字块，对各文字进行文字识别处理。
《文字识别》为进行文字识别处理，在本实施方式中，对于以文字单位切出的图像，采用模式匹配的一种方法进行识别而得到对应的文字代码。这一识别处理，是在将从文字图像得到的特征变换为数十维的数值串的观测特征矢量和预先对每一字种求得的辞典特征矢量相比较，以距离最近的字种作为识别结果的处理。另外，在特征矢量的提取中有各种公知的方法，比如，可以采用将文字分割为筛网状，将各筛网内的文字线作为按方向区分的线素进行计数的筛网数的维数矢量为特征的方法。
在对块选处理(步骤S122)中提取的文字区域进行文字识别的情况下，首先对该区域进行横写、竖写的判定，在各个对应方向上切出行，其后切出文字而得到文字图像。横写、竖写的判定，可以在该区域内取相对像素值的水平/垂直的射影，在水平射影的分散大的场合判断为横写区域，在垂直射影大的场合判断为竖写的区域。
另外，分解为文字串及文字，在横写的场合是利用水平方向的射影将行切出，并且从相对切出的行的垂直方向的射影切出文字。另一方面，对于竖写的文字区域，将水平和垂直逆转即可。另外，文字的大小可以基于切出的大小检测。
《字体识别》在文字识别之际所使用的字种数种类的辞典特征矢量针对文字形状种类，即字体种类准备多种，通过在匹配之际与文字编码一起输出字体种类，可以识别文字的字体。
《文字的矢量化》在本实施方式中，在文字矢量化之际，利用上述文字识别及字体识别所得到的文字编码及字体信息，利用各个预先准备的轮廓数据，将文字部分的信息变换为矢量数据。另外，在原来的原稿是彩色原稿的场合，从彩色图像提取各文字的颜色与矢量数据一起记录。
通过以上的处理，可以将属于文字块的图像信息变换为形状、大小、颜色都大致忠实的矢量数据。结果，可以处理高品质的文字数据。
《文字以外的部分的矢量化》在步骤S122的块选处理中，以作为图片或线、表区域的区域作为对象，将分别提取的像素块的轮廓变换为矢量数据。具体言之，将构成轮廓的像素的点串以看作是角的点进行分切，将各区间以部分的直线或曲线近似。此处，所谓的“角”是曲率极大的点。
图6为用来说明曲率成为极大的点的图。如图6所示，在对于任意点Pi左右的k个分离的点Pi-k～Pi+k之间画出一根弦时，求出此弦和Pi的距离成为最大的点。此外，以Pi-k～Pi+k之间的弦的长度/弧的长度作为R，可以将R的值小于等于阈值的点看作是角。由角所分割后的各区间，直线可利用针对点串的最小二乘法，曲线可利用3次样条函数等进行矢量化。
另外，在对象具有内轮廓的场合，利用通过块选处理提取的白像素轮廓的点串，同样以部分的直线或曲线近似。
如上所述，通过使用轮廓的区分线近似，可以将任意形状的图形的轮廓矢量化。另外，在输入的原稿是彩色的场合，彩色图像提取图形的颜色与矢量数据一起记录。
图7为用来对外轮廓与内轮廓或别的外轮廓接近时表现为具有粗度的线的例子进行说明的示图。如图7所示，在某一区间中，在外轮廓与内轮廓或别的外轮廓接近时，可以将两个轮廓线合二为一表现为具有粗度的线。具体言之，从某一轮廓的各点Pi到另一轮廓上的成为最短距离的点Qi引一根线，在各距离PQi平均小于等于一定长时，注目区间以PQi中点作为点串以直线或曲线近似，其粗度为PQi的平均值。作为线和线的集合体的表格线，可以作为具有上述粗度的线的集合，高效率地以矢量表现。
另外，对于利用对于文字块的文字识别处理的矢量化如前所述，该文字识别处理的结果，是将与辞典距离最近的文字作为识别结果。此处，在这一距离大于等于规定值时，并不一定限定于与本来的文字一致，误识别形状类似的文字的时候很多。所以，在本实施方式中，对于这种文字，如上所述，与一般的线条画同样对待将该文字轮廓化。就是说，过去在文字识别处理中，即使引起误识别那样的文字，对于错误的文字也可以不进行矢量化，而是对以可视方式进行的忠实于图像数据的轮廓化进行矢量化。另外，对于判定为是照片的块，在本实施方式中不进行矢量化，而是保留图像数据原样不变。
下面，在对上述任意形状的图形的轮廓进行矢量化之后，对每个图形对象，对这些矢量化的区分线进行组化的处理予以说明。
图8为用来说明将矢量数据对每个图形对象一直到组化为止的处理步骤的流程图。首先，计算出各矢量数据的始点、终点(步骤S700)。之后，利用各矢量的始点、终点信息检测测图形要素(步骤S701)。此处所谓的图形要素的检测，是检测区分线构成的封闭图形。在检测时，应用构成封闭形状的各矢量的两端分别具有连接的矢量这一原理进行检测。
其次，对在图形要素内存在的其他图形要素或区分线进行组化，构成一个图形对象(步骤S702)。另外，在图形要素内不存在其他图形要素或区分线的场合，以图形要素作为图形对象。
图9为用来说明检测图形要素的处理步骤的流程图。首先，从矢量数据中去掉两端未连接的不需要的矢量，提取封闭图形构成矢量(步骤S710)。之后，从封闭图形构成矢量之中将矢量的始点作为开始点，按着顺时钟方向追踪矢量。于是，追踪一直进行到返回开始点，将通过的矢量全部作为构成一个图形要素的封闭图形进行组化(步骤S711)。另外，此时，将处于封闭图形内部的封闭图形构成矢量也全部组化。此外，将尚未组化的矢量的始点作为开始点，重复同样的处理。最后，在步骤S710中去掉的不需要的矢量之中，检出与在步骤S711中作为封闭图形组化的矢量接合的矢量并作为一个图形要素组化(步骤S712)。
通过以上的处理，就可以将图形块作为可个别再利用的个别的图形对象进行处理。
图10为示出作为将一页大小的图像数据通过块选处理(步骤S122)及矢量化处理(步骤S124)变换的结果所得到的中间数据形式的文件的数据结构的图。如图10所示的数据形式，称为文档分析输出格式(DAOF)。就是说，图10是示出DAOF的数据结构的图。
在图10中，791是Header(首部)，保持有关处理对象的文档图像数据的信息。792是布局记述数据部，保持对每个文档图像数据中的TEXT(文字)、TITLE(标题)、CAPTION(图注)、LINEART(线条画)、PICTURE(自然图片)、FRAME(框)、TABLE(表)等的每个属性所识别的各块的属性信息和其矩形地址信息。
这种DAOF，不但保存中间数据，而且也有其本身进行文件化后被保存的情况，在这种文件的状态中，不能利用一般的文档生成应用程序对各个对象进行再利用。因此，下面从DAOF对变换为应用数据的变换处理(步骤S126)进行详细说明。
图11为用来说明变换处理为应用数据的整体的概略步骤的流程图。首先，输入DAOF数据(步骤S800)。之后，进行成为应用数据的基础的文档结构树生成(步骤S802)。于是，基于生成的文档结构树，灌注DAOF的实数据，生成实际的应用数据(步骤S804)。
图12为用来说明文档结构树生成处理(步骤S802)的详细处理步骤的流程图。另外，图13为用来说明文档结构树的概要的示图。此外，作为整体控制的基本规则，处理的流程可以从微块(单一块)向宏块(块的聚合体)转移。另外，在以后的说明中，所谓的块，指的是微块及宏块全部。
首先，利用块单位以纵向的关联性为基础进行再组化(步骤S802a)。另外，紧接着起始后成为微块单位中的判定。此处，所谓的关联性，可以定义为距离近、块宽度(在横向的场合为高度)大致相同等。另外，距离、宽度、高度等的信息参照DAOF提取。
在图13中，13A表示实际的页结构，13B表示该文档结构树。步骤S802a的组化的结果，T3、T4、T5作为一个组V1，T6、T7作为一个组V2分别作为同一阶层的组生成。
之后检查有无纵向的隔离器生成(步骤S802b)。隔离器，比如，是在物理上在DOAF中保持行属性的对象。另外，作为理论上的意义，是在应用中以明示方式对块进行分割的要素。此处，在检出隔离器的场合，在同一阶层进行再分割。
之后，利用组长度判定在此之上分割是否不能存在(步骤S802c)。比如，判定纵向的分组长度是否是页高度。其结果，在纵向的组长度成为页高度的场合(Yes)，文档结构树生成结束。比如，在如图13所示的结构的场合，因为没有隔离器，组高度不是页高度，判定为No，就进入到步骤S802d。
在步骤S802d中，利用块单位以横向的关联性为基础进行再组化。但是，在这一再组化中紧接着起始后的第1个是以微块单位进行判定。并且，关联性及其判定信息的定义，与纵向的场合相同。比如，在图13的结构的场合，由T1和T2生成H1，由V1和V2生成H2，H1是作为在T1、T2的一个之上，H2是作为在V1、V2的一个之上的同一阶层的组生成。
之后检查有无横向的隔离器生成(步骤S802e)。在图13中，因为有S1，将其在树上登录，生成称为H1、S1、H2的阶层。于是，利用组长度判定在此之上分割是否不能存在(步骤S802f)。比如，判定横向的分组长度是否是页宽度。其结果，在横向的组长度成为页宽度的场合(Yes)，文档结构树生成结束。另一方面，在不是页宽度的场合(No)，就返回到步骤S802b，再次在上一阶层上，从纵向的关联性检查起重复进行。比如，在图13的结构中，因为分割宽度为页宽度，就在此结束，最后，将表示整个页的最上位阶层的V0附加到文档结构树。
在文档结构树完成之后，基于该信息，在步骤S804中，进行应用数据的生成。在图13的结构的场合，具体如下。
就是说，因为H1是在横向上有两个块T1、T2，是为两列，在输出T1的内部信息(参照DOAF的文字识别结果的文章及图像等)之后，改变列，输出T2的内部信息，之后输出S1。另外，因为H2是在横向上有两个块V1、V2，作为两列输出，V1按着T3、T4、T5的顺序输出其内部信息，之后改变列，输出V2的T6、T7的内部信息。利用以上的处理，就可以进行变换到应用数据的变换处理。结果，就可以利用已有的文档生成应用程序对矢量化的对象进行再利用。
如上所述，在本实施方式中，是在生成矢量数据之际，判定该数据是可以还是禁止再利用，即使是可以再利用的场合，将表示再利用次数的标识等作为附加信息赋予矢量数据，系统管理员等也可以限制可以再利用的次数。比如，也可以通过计测再利用矢量数据的次数，当计测次数达到规定次数时，限制该矢量数据的再利用。比如，作为限制的手段，如前所述，也可以将矢量数据废弃使其不能再利用。结果，即使是可以再利用的矢量数据，也可以防止无限制地再利用。
以上对本发明的一实施方式进行了详细描述，本发明，比如，可以是采用由系统、装置、方法、程序或存储媒体等构成的实施方式，具体言之，既可以适用于由多个机器构成的系统，也可以适用于由一个机器构成的装置。
另外，本发明也包含将实现上述实施方式功能的软件的程序(在实施方式中与图示的流程图相对应的程序)直接或远距供给系统或装置，并由该系统或装置的计算机将该供给的程序代码读出执行而达成的场合。
所以，由于本发明的功能处理利用计算机来实现，所以安装于该计算机中的程序代码本身也是实现本发明的工具。就是说，本发明，也包含用于实现本发明的功能处理的计算机程序本身。
在此场合，只要具有程序的功能，即使是目标代码、利用解释程序执行的程序、供给OS的脚本数据等形式也可以。
作为用来供给程序的记录媒体，比如，有软盘(注册商标)、硬盘、光盘、磁光盘、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁带、非易失性存储卡、ROM、DVD(DVD-ROM、DVD-R)等等。
此外，作为程序供给方法，也可以利用客户计算机的浏览器连接到因特网的主页，从该主页将本发明的计算机程序本身或包含压缩的自动安装功能的文件下载到硬盘等记录媒体上而供给。另外，将构成本发明的程序的程序代码分割为多个文件，通过从不同的主页下载各个程序也可以实现。就是说，使用于利用计算机实现本发明的功能处理的程序文件对多个用户下载的WWW服务器也包含于本发明之中。
另外，将本发明的程序加密存储于CD-ROM等存储媒体中分送给用户，对于通过规定的条件的用户，也可以经因特网从主页下载解密的密钥信息，使用该密钥信息执行经过加密的程序而安装于计算机中。
另外，计算机，通过执行读出的程序，除了实现上述实施方式的功能之外，还可以根据该程序的指示，使在计算机系统上运行的OS等进行实际处理的一部分或全部，利用该处理也可以实现上述实施方式的功能。
此外，从记录媒体读出的程序，在写入到插入到计算机中的功能扩展板及与计算机相连接的功能扩展单元中设置的存储器之后，根据该程序的指示，由设置于该功能扩展板及功能扩展单元中的CPU等进行实际的处理的一部分或全部，藉助该处理也可实现上述的实施方式的功能。
根据本发明，通过对从著作权保护等观点出发禁止再利用或要防止容易加工的信息不作为矢量化数据提供，可以对许可再利用的矢量数据适当地进行提供。
因为不脱离本发明的精神和范围可以完成本发明的多种实施方式，所以可以理解，本发明，除了本发明权利要求书之外，并不受限于上述的具体实施方式
。
权利要求
1.一种图像处理系统，其特征在于包括输入图像信息的输入装置；从上述图像信息生成矢量数据的矢量化装置；判定许可或禁止上述矢量数据的再利用的判定装置；以及在由上述判定装置判定为禁止上述矢量数据的再利用时，对在上述矢量化装置中被矢量化的上述矢量数据的再利用执行禁止处理的控制装置。
2.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括存放在上述矢量化装置中被矢量化的矢量化数据的存储装置，上述控制装置，在由上述判定装置判定禁止上述矢量数据的再利用时，将存储于上述存储装置中的上述矢量数据废弃。
3.如权利要求2所述的图像处理系统，其特征在于还包括保持有关不许可再利用的矢量数据的信息的保持装置，上述判定装置，在认为存储于上述存储装置的上述矢量数据和保持于上述保持装置的上述信息是相同时，判定为禁止存储于上述存储装置的上述矢量化数据的再利用。
4.如权利要求3所述的图像处理系统，其特征在于上述矢量化装置，生成包含从上述图像信息中提取的文字信息的文字编码信息，上述保持装置，保持不许可再利用的文字信息的文字编码信息，上述判定装置，在上述矢量数据中包含的上述文字编码信息和保持于上述保持装置的上述文字编码信息是相同时，判定为禁止存储于上述存储装置的上述矢量化数据的再利用。
5.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括可以将上述图像信息变换为可由文档生成软件处理的格式的格式变换装置。
6.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括将上述图像信息分割为多个对象的分割装置，上述判定装置，对由上述分割装置分割的各个对象的每一个独立地判定是许可还是禁止对上述矢量数据进行再利用。
7.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括对上述矢量数据的再利用次数进行计测的计测装置；以及在由上述计测装置计测的次数达到规定的次数时，限制上述矢量数据的再利用的限制装置。
8.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括在利用上述输入装置输入上述图像信息之前，要求用户输入鉴别信息的要求装置；以及基于输入的鉴别信息识别是否是许可对上述图像处理系统进行访问的用户的识别装置，上述输入装置，将以利用上述识别装置识别是许可访问的用户这一点作为条件，输入上述图像信息。
9.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于上述输入装置将纸原稿以光学方式读出而得到的上述图像信息进行输入。
10.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于还包括将利用上述输入装置输入的上述图像信息进行存储的存储装置，上述控制装置，在由上述判定装置判定为禁止上述矢量数据的再利用时，在使上述图像信息成为可以利用的状态的同时，使上述矢量数据成为不可利用的状态；而在由上述判定装置判定为许可上述矢量数据的再利用时，使上述矢量数据成为可以利用的状态。
11.一种图像处理方法，其特征在于包括将图像信息输入到图像处理装置的输入工序；从上述图像信息生成矢量数据的矢量化工序；判定许可或禁止上述矢量数据的再利用的判定工序；以及在由上述判定工序判定为禁止上述矢量数据的再利用时，对在上述矢量化步骤中被矢量化的上述矢量数据的再利用执行禁止处理的控制工序。
全文摘要
本发明提供图像处理系统及图像处理方法。即，可提供一种可以通过对从著作权保护等观点出发禁止再利用或不想随便加工的信息不作为矢量化数据提供给第三者，而对许可再利用的矢量数据适当进行提供的图像处理系统及图像处理方法。首先，从图像读出单元(110)输入图像信息并由数据处理装置(115)生成矢量数据。此处，数据处理装置(115)，判定该矢量数据是许可还是禁止再利用，并且在判定矢量数据的再利用受到禁止时，将所存储的矢量数据废弃。
文档编号H04N1/21GK1719865SQ20051008325
公开日2006年1月11日 申请日期2005年7月7日 优先权日2004年7月7日
发明者松久保勇志, 矢口博之, 西川英一, 辻博之, 加藤进一, 木虎正和, 关口贤三, 吉田广义 申请人:佳能株式会社