专利名称：：图像缩小方法、图像缩小装置、图像缩小程序及存储该程序的存储介质的制作方法
技术领域：
：本发明涉及图像缩小方法、图像缩小装置、图像缩小程序及存储该程序的存储介质，特别是涉及自动决定最优缩小率的图像缩小方法、图像缩小装置、图像缩小程序及存储该程序的存储介质。
背景技术：
：以往，用于阅览电子文档的平台一般都是个人电脑，但近年来，在PDA(PersonalDigitalAssistants个人数字助理)或移动电话等便携终端中也能够阅览电子文档。例如，以往只能在个人电脑上阅览的HTML(HypertextMarkupLanguage超文本链接标签语言)格式或PDF(PortableDocumentFomart可移植文件格式)格式的电子文档的阅览软件现在也可以提供给便携终端。然而，如果在个人电脑上制作的电子文档中包含图像，那么在便携终端的显示器上阅览该电子文档时，该图像有时候会超出便携终端的显示器的显示范围。因此，一般都是通过将该图像缩小至能够收容在显示器的显示范围之内，从而使其能够显示在便携终端的显示器的显示范围内。但是，问题是像表格和图表等这样在其图像中存在文字的情况下，如果单纯地缩小该图像，则文字部分缩小后有时候会变形而无法认读。专利文献1中公开了一种将文字图像充分缩小后仍旧可以读取文字的图像缩小方法以解决上述问题。即，专利文献1中公开的图像缩小方法是从文字图像预先提取与汉字的一笔相当的笔画(纵向或横向的线段)，并且根据图像缩小率求取不会导致文字部分的各个笔画融和在一起的最大笔画数，预先从原图像中删除超过最大笔画数的笔画后再进行缩小。通过利用专利文献1中公开的图像缩小方法也可以防止在缩小文字图像时文字的变形。专利文献1特开平7-281657号公报但是，专利文献1所公开的图像缩小方法中存在以下问题。即，所存在的问题是如果使用上述方法将图像中的文字部分的笔画删除，则当图像中文字的背景部分有颜色或图案时，其颜色或图案就会有部分缺失。另外存在的问题是过分缩小图像的话，即使使用上述方法也无法避免文字部分的变形，因此，为了在不至于引起文字部分变形的范围内获得适当的缩小率的图像，就需要对图像缩小率进行各种变更后再应用上述方法，必须由人通过目视来确认其结果，步骤烦杂。
发明内容本发明鉴于这些问题而作出，其目的在于提供一种图像缩小方法、图像缩小装置、图像缩小程序及存储该程序的存储介质，在缩小包含文字等具有一定复杂度的图形的图像时，能够自动确定在不损伤该图形的可读性的范围内的最优缩小率。为了达到上述目的，依据本发明的一个方面，本发明的图像缩小方法，具备输入步骤，将图像输入到图像缩小装置中；第1参照图形提取步骤，从输入到图像缩小装置中的图像中，提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定步骤，确定作为图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取步骤，从以第1缩小率将图像缩小后生成的缩小图像中，提取与第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算步骤，计算出第1参照图形与第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定步骤，根据相似度来决定第2缩小率。理想的是，第1参照图形提取步骤还具备线密度计算步骤，计算出图像的线密度，第1参照图形提取步骤基于计算出来的线密度，提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取步骤提取计算出来的线密度最大的特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取步骤还具备比例计算步骤，用来计算出图像中黑色像素的比例；第1参照图形提取步骤基于计算出来的黑色像素的比例提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取步骤提取作为文字部分的特定的部分来作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取步骤执行文字识别处理提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取步骤提取指定的部分作为第1参照图形。理想的是，在第1参照图形提取步骤中，当提取了多个第1参照图形时，相似度计算步骤针对多个第1参照图形中的每一个计算出第1参照图形和与第1参照图形相对应的第2参照图形之间的相似度，基于计算出来的多个第1参照图形各自的相似度的关系计算出图像与缩小图像的相似度。理想的是，相似度计算步骤将多个第1参照图形的各个相似度的平均值作为图像与缩小图像的相似度。理想的是，图像缩小方法还具备似文字度计算步骤，在第1参照图形提取步骤中，当提取了多个作为文字部分的第1参照图形时，计算出多个第1参照图形各自的似文字度，相似度计算步骤将多个第1参照图形各自的相似度分别乘以作为权重的多个第1参照图形各自的似文字度后求取合计值，将该合计值作为图像与缩小图像的相似度。理想的是，相似度计算步骤基于由线密度计算步骤计算出来的第1参照图形的线密度的分布和第2参照图形的线密度的分布，计算出第1参照图形与第2参照图形之间的相似度。理想的是，第2缩小率确定步骤使用与预先设定的缩小图像尺寸相对应的缩小率作为下限值来确定第2缩小率。依据本发明的其他方面，图像缩小装置具备取得部，用来取得图像；第1参照图形提取部，从取得的图像中提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定部，确定作为图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取部，从以第1缩小率将图像缩小后生成的缩小图像中，提取与第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算部，计算第1参照图形与第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定部，根据相似度确定第2缩小率。理想的是，第1参照图形提取部还具备线密度计算部，计算图像的线密度，第1参照图形提取部基于计算出来的线密度提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取部提取计算出来的线密度最大的特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取部还具备比例计算部，计算图像中黑色像素的比例，第1参照图形提取部基于计算出来的黑色像素的比例提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取部提取作为文字部分的特定的部分来作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取部执行文字识别处理提取特定的部分作为第1参照图形。理想的是，第1参照图形提取部提取指定的部分作为第1参照图形。理想的是，在第1参照图形提取部中，当提取了多个第1参照图形时，相似度计算部针对多个第1参照图形中的每一个计算出第1参照图形和与第1参照图形相对应的第2参照图形之间的相似度，基于计算出来的多个第1参照图形各自的相似度的关系计算出图像与缩小图像的相似度。理想的是，相似度计算部将多个第1参照图形的各个相似度的平均值作为图像与缩小图像的相似度。理想的是，图像缩小装置还具备似文字度计算部，在第1参照图形提取部中，当提取了多个作为文字部分的第1参照图形时，计算出多个第1参照图形各自的似文字度，相似度计算部将多个第1参照图形各自的相似度分别乘以作为权重的多个第1参照图形各自的似文字度后求取合计值，将该合计值作为图像与缩小图像的相似度。理想的是，相似度计算部基于由线密度计算部计算出来的第1参照图形的线密度的分布和第2参照图形的线密度的分布，计算出第1参照图形与第2参照图形之间的相似度。理想的是，第2缩小率确定部使用与预先设定的缩小图像尺寸相对应的缩小率作为下限值来确定第2缩小率。依据本发明的其他方面，图像缩小程序在计算机中执行将所取得的第1图像缩小后得到第2图像的图像缩小方法，执行第1参照图形提取步骤，从输入到图像缩小装置中的第1图像中，提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定步骤，确定作为第1图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取步骤，从将第1图像以第1缩小率缩小后生成的缩小图像中，提取与第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算步骤，计算第1参照图形与第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定步骤，基于相似度来确定将第1图像缩小为第2图像的第2缩小率。依据本发明的其他方面，计算机可读取的存储介质存储了上述的图像缩小程序。图1是表示本发明的实施方式中图像缩小装置1的结构的具体实例的框图。图2是表示通过由控制部101执行程序而发挥的功能结构的具体实例的框图。图3是表示在图像缩小装置1中执行的图像缩小处理的流程图。图4是表示在图像缩小装置1中执行的图像缩小处理的流程图。图5是表示步骤S4中在线密度计算部1016执行的线密度计算处理的流程图。图6是表示步骤S4中在线密度计算部1016执行的线密度计算处理的流程图。图7是表示线密度计算处理中计数器1017的具体实例的图。图8是表示线密度计算处理中计数器1017的具体实例的图。图9是表示针对分割后的各个区域取平均值后的计数器1017的具体实例的图。图10是具体表示原图像与缩小后的图像的参照图形的关系的图。图11是从原图像中选择参照图形的画面的具体实例。符号说明1图像缩小装置101控制部102存储部103外部存储装置104网络105显示部106输入输出部1010二值图像变换部1011参照图形提取部1012图像缩小部1013相似度计算部1014缩小率计算部1015联接成分提取部1016线密度计算部1017计数器1018缩小图像坐标计算部1019缩小图像参照图形提取部具体实施方式下面，参照本发明的实施方式。在以下的说明中，对相同的部件和结构要素赋予相同的符号。它们的名称和功能也相同。因此，不对其进行重复的详细说明。图1是表示本发明的实施方式中图像缩小装置1的结构的具体实例的框图。在本实施方式中，本发明的图像缩小装置作为移动电话或PDA(PersonalDigitalAssistants个人数字助理)等小型便携式终端装置进行说明。但是，所涉及的装置只是本发明的图像缩小装置的1个具体实例，本发明的图像缩小装置并不限于这些装置。参照图1，本实施方式的图像缩小装置1的整体由控制部101控制。控制部101由CPU(CentralProcessingUnit中央处理器)等构成，从存储部102读取程序加以执行，向输入输出部106等输出控制信号，控制图像缩小装置1整体。存储部102由ROM(ReadOnlyMemory只读存储器)或RAM(RandomAccessMemory随机存取存储器)等存储器或HD(HardDisc硬盘)等磁盘等构成，存储由控制部101执行的程序。另外，存储部102也用作控制部101执行程序时的临时存储区域。输入输出部106在图像缩小装置1是具备移动电话等通信功能的装置的情况下，会根据从控制部101输入的控制信号利用该通信功能与外部装置通信，经由外部存储装置103或网络104从其他装置取得成为图像缩小装置1的缩小对象的图像(以下称为原图像)数据。另外，输入输出部106也可以根据从控制部101输入的控制信号从软盘或CD-ROM(CompactDisc-ReadOnlyMemory只读光盘存储器)等存储介质读取信息，取得原图像数据。输入输出部106将取得的原图像数据传递给存储部102。而且，存储部102将从输入输出部106输入的原图像数据存储到预定区域。控制部101从存储部102的预定区域读出原图像数据，执行程序对该原图像数据进行图像缩小处理。而且，控制部106将图像缩小处理中所确定的最终缩小率或以该缩小率将原图像缩小后所得图像的图像数据传递给输入输出部106。输入输出部106既可以将从控制部101传递过来的最终缩小率或以该缩小率将原图像缩小后所得图像的图像数据输出到外部存储装置103，也可以通过网络104输出到其他装置。另外，输入输出部106也可以将以该缩小率将原图像缩小后所得图像的图像数据输出到显示部105。显示部105是通过LAN(LocalAreaNetwork局域网)等专线或电话线路、无线通信网等与图像缩小装置1有线或无线连接的打印机或显示器等信息输出装置。此外，在本实施方式中，显示部105是与图像缩小装置1相连接的外部设备，但无需说明，显示部105也可以包含在图像缩小装置1中，通过总线与控制部101相连接。例如，当图像缩小装置1是移动电话时，显示部105相对于移动电话所具备的显示屏。进一步，用图2所示的功能框图来说明控制部101通过执行程序而实现的功能的具体实例。参照图2，控制部101通过执行程序，发挥二值图像变换部1010、参照图形提取部1011、图像缩小部1012、相似度计算部1013、缩小率计算部1014、联接成分提取部1015、线密度计算部1016、计时器1017、缩小图像坐标计算部1018以及缩小图像参照图形提取部1019的功能。控制部101通过执行程序从存储部102的预定区域读取原图像数据并传递给二值图像变换部1010。二值图像变换部1010将从存储部102读取的原图像数据变换为由白色像素和黑色像素构成的二值图像。此外，二值图像变换部1010将变换所得的二值图像即原图像的图像数据传递给联接成分提取部1015和线密度计算部1016、参照图形提取部1011、图像缩小部1012。联接成分提取部1015从由二值图像变换部1010传递过来的二值图像即原图像的图像数据中提取黑色像素的联接成分。进一步，联接成分提取部1015针对所提取出来的全部黑色像素的联接成分求取其外接矩形，并将该外接矩形的左上角坐标和右下角坐标传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。此外，以后将上述联接成分的外接矩形称为联接成分矩形。线密度计算部1016参照存储部102的预定区域中存储的联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，根据从二值图像变换部1010传递过来的二值图像即原图像的图像数据，利用计数器1017计算出各联接成分矩形中的线密度。线密度是指用来表示当横向或纵向扫描二值图像时在扫描方向的垂直方向上存在多少条横穿过去的线段的数值。而且，线密度计算部1016将该计算结果保存到计数器1017。参照图形提取部1011根据从计数器1017读取的线密度的计算结果，从由二值图像变换部1010传递过来的二值图像即原图像的图像数据中提取参照图形即联接成分矩形。关于参照图形，在后面详细叙述。此外，参照图形提取部1011将所提取的参照图形即联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。缩小率计算部1014计算原图像的暂定缩小率(由程序暂时计算出来的缩小率)。此外，缩小率计算部1014将计算出来的暂定缩小率传递给图像缩小部1012和缩小图像坐标计算部1018。另外，必要时传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。图像缩小部1012根据从缩小率计算部1014传递过来的缩小率缩小从二值图像变换部1010传递过来的二值图像即原图像。而且，图像缩小部1012将缩小后的原图像(以后称为缩小图像)传递给联接成分提取部1015和相似度计算部1013。联接成分提取部1015从由图像缩小部1012传递过来的缩小图像中提取黑色像素的联接成分，提取出联接成分矩形后将该联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。缩小图像坐标计算部1018基于从缩小率计算部1014传递过来的缩小率和从存储部102的预定区域读取的原图像的参照图形即联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，计算出与原图像的参照图形相对应的缩小图像内的坐标值。而且，缩小图像坐标计算部1018将该计算结果传递给缩小图像参照图形提取部1019。缩小图像参照图形提取部1019基于从缩小图像坐标计算部1018传递过来的与原图像的参照图形相对应的缩小图像内的坐标值的计算结果，从由存储部102的预定区域读取的缩小图像中提取的联接成分矩形之中，提取缩小图像的参照图形即联接成分矩形。而且，缩小图像参照图形提取部1019将所提取的缩小图像的参照图形即联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。线密度计算部1016参照存储部102的预定区域中存储的缩小图像的参照图形即联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，根据从图像缩小部1012传递过来的缩小图像的图像数据，利用计数器1017计算出该联接成分矩形中的线密度。此外，线密度计算部1016将该计算结果传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。相似度计算部1013根据从计数器1017读取的原图像的参照图形即联接成分矩形的线密度的计算结果、以及从存储部102的预定区域读取的缩小图像的参照图形即联接成分矩形的线密度的计算结果，计算出原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度。而且，相似度计算部1013将计算出来的相似度传递给缩小率计算部1014。缩小率计算部1014基于从相似度计算部1013传递过来的相似度和预先保存在存储部102的预定区域中的阈值，使存储部102的预定区域中保存的先前计算出来的暂定缩小率产生预定变化量的改变，将改变后的暂定缩小率以上述同样的方式传递给图像缩小部1012和缩小图像坐标计算部1018。另外，必要时传递给存储部102，保存到存储部102的预定区域。进一步，缩小率计算部1014基于从相似度计算部1013传递过来的相似度和预先保存在存储部102的预定区域中的阈值，将在紧邻该时刻之前的时刻计算出来的暂定缩小率确定为最终的缩小率。而且，缩小率计算部1014读取存储部102的预定区域中保存的先前计算出来的暂定缩小率，将其作为最终的缩小率输出到输入输出部106。另外，缩小率计算部1014将确定为最终缩小率的缩小率传递给图像缩小部1012，在图像缩小部1012中以该缩小率缩小后的缩小图像也可以输出到输入输出部106。输入输出部106将从缩小率计算部1014传递过来的最终缩小率和/或从图像缩小部1012传递过来的以该缩小率缩小后的缩小图像，经由外部存储装置103或网络104输出到其他装置。另外，输入输出部106也可以将从图像缩小部1012传递过来的以该缩小率缩小后的缩小图像输出到显示部105。接着，使用图3和图4的流程图详细说明在图像缩小装置1中执行的图像缩小处理。此外，在以下说明中，使用以图像左上角为原点(0，0)、以横向为X轴、以纵向为Y轴、在横向或纵向每前进1个像素则坐标值增1的坐标系进行说明。参照图3，首先，控制部101在步骤S1时在输入输出部106中经由外部存储装置103或网络104从其他装置取得原图像的图像数据，输入到存储部102的预定区域。其次，控制部101在步骤S2时读取存储部102的预定区域中保存的原图像的图像数据，在二值图像变换部1010将原图像变换为由白色像素和黑色像素构成的二值图像。步骤S2的二值图像变换部1010中变换为二值图像的处理可以使用众所周知的技术。众所周知的技术有例如在进行字符识别时变换为二值图像的技术等，这里省略关于该技术的说明。接着，在步骤S3时，联接成分提取部1015从由上述变换处理所得的二值图像中提取黑色像素的联接成分。该黑色像素的联接成分的提取处理也可以使用众所周知的技术。众所周知的技术有例如在进行字符识别时所执行的联接成分的提取处理等，这里省略关于该技术的说明。继而，在步骤S3中，联接成分提取部1015针对所提取出来的全部黑色像素的联接成分求取其外接矩形即联接成分矩形，并将该联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标保存到存储部102。接着，控制部101在判定部1017中针对上述求得的联接成分矩形整体判定该矩形的复杂度。在判定本实施方式的联接成分矩形的复杂度的处理中所采用的方法是，在步骤S4时，在线密度计算部1016计算出矩形中的线密度，在判定部1017将该线密度高的判定为复杂。该方法假定能够基于线密度数值测定二值图像的复杂度。因此，线密度计算部1016在步骤S4时针对全部联接成分矩形计算线密度。这里，使用图5和图6的流程图说明在步骤S4时在线密度计算部1016中执行的线密度计算处理。参照图5，首先，线密度计算部1016在步骤S101时针对成为扫描对象的联接成分矩形，基于存储部102的预定区域中保存的联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，求取其宽度W和高度H。而且，在步骤S102时，将计数器1017中包含的、用来计数在纵向扫描了联接成分矩形后黑色线段在垂直方向横穿过去的次数所需的W个计数器CV1、CV2、......、CVW以及用来计数在横向扫描了联接成分矩形后黑色线段在垂直方向横穿过去的次数所需的H个计数器CH1、CH2、......、CHH初始化为0。此外，在图7中具体地表示线密度计算处理中的计数器1017的概念。图7所示的计数器1017的概念是计算16像素×16像素的联接成分矩形中的线密度时所使用的计数器，具体表示为W＝16、H＝16的计数器。进一步，该联接成分矩形的外接黑色像素的联接成分以字符“あ”为例表示。接着，线密度计算部1016在步骤S103时将用来表示当前正在扫描的二值图像上的位置的坐标(Xc，Yc)初始化为成为线密度计算对象的联接成分矩形的左上角的坐标值(X，Y)。接着，说明横向的扫描。线密度计算部1016在当前正在扫描的坐标(Xc，Yc)为黑色像素并且横向邻接的坐标(Xc+1，Yc)为白色像素的情况下(步骤S104中的“是”)，转移至步骤S105，将计数器CHi增1后，转移至步骤S106。否则(步骤S104中的“否”)，线密度计算部1016跳过步骤S105，转移至步骤S106。此外，这里的i是由以下算式求得的值，例如，当Yc＝Y时i＝1。i＝Yc-Y+1接着，如果Xc比X+W即联接成分矩形的右端坐标小(步骤S106中的“否”)，线密度计算部1016则在步骤S107时将Xc增1后返回到步骤S104，继续横向扫描。而且，当Xc与X+W即联接成分矩形的右端坐标相等时(步骤S106中的“是”)，如果当前正在扫描的坐标的像素是黑色像素(步骤S108中的“是”)，线密度计算部1016则将计数器CHi(其中i是由上述算式求得的值)增1(步骤S109)后转移至步骤S110。另一方面，当Xc与X+W即联接成分矩形的右端坐标相等时(步骤S106中的“是”)，如果当前正在扫描的坐标的像素是白色像素(步骤S108中的“否”)，线密度计算部1016则跳过步骤S109，转移至步骤S110。在步骤S110时，线密度计算部1016将当前正在扫描的Y坐标值Yc增1，将X坐标值Xc恢复为X。而且，如果当前正在扫描的坐标值Yc为小于等于Y+H即联接成分矩形的下端坐标值(步骤S111中的“否”)，线密度计算部1016则返回步骤S104，继续横向扫描。当前正在扫描的坐标值Yc大于Y+H后，即横向扫描已经进行到联接成分矩形的下端时(步骤S111中的“是”)，参照图6，转移至步骤S112，线密度计算部1016开始纵向扫描。首先，在步骤S112时，线密度计算部1016将用来表示当前正在扫描的二值图像上的位置的坐标(Xc，Yc)初始化为成为线密度计算对象的联接成分矩形的左上角的坐标值(X，Y)。然后，线密度计算部1016在当前正在扫描的坐标(Xc，Yc)是黑色像素并且纵向邻接的坐标(Xc，Yc+1)是白色像素的情况下(步骤S113中的“是”)，在步骤S114，将计数器CVj增1后，转移至步骤S115。否则(步骤S113中的“否”)，跳过步骤S114，转移至步骤S115。此外，这里的j是由以下算式求得的值，例如，当Xc＝X时j＝1。j＝Xc-X+1接着，如果Yc比Y+H即联接成分矩形的下端坐标小(步骤S115中的“否”)，线密度计算部1016则在步骤S116将Yc增1后返回到步骤S113，继续纵向扫描。此后，当Yc与Y+H即联接成分矩形的下端坐标相等时(步骤S115中的“是”)，如果当前正在扫描的坐标的像素是黑色像素(步骤S117中的“是”)，线密度计算部1016则将计数器CVj(其中j是由上述算式求得的值)增1(步骤S118)后转移至步骤S119。另一方面，当Yc与Y+H即联接成分矩形的下端坐标相等时(步骤S115中的“是”)，如果当前正在扫描的坐标的像素是白色像素(步骤S117中的“否”)，线密度计算部1016则跳过步骤S118，转移至步骤S119。在步骤S119时，线密度计算部1016将当前正在扫描的X坐标值Xc增1，将Y坐标值Yc恢复为Y。而且，如果当前正在扫描的坐标值Xc为小于等于X+W即联接成分矩形的右端坐标值(步骤S120中的“否”)，线密度计算部1016则返回步骤S113，继续纵向扫描。当前正在扫描的坐标值Xc大于X+W后，即纵向扫描已经进行到联接成分矩形的右端时(步骤S120中的“是”)，线密度计算部1016则结束扫描，转移至步骤S121。上述步骤S104～S120执行后的计数器1017的具体实例如图8所示。图8所示的计数器1017所表示的数值具体地表示了使用图7中表示了具体概念的计数器1017对该联接成分矩形进行纵向和横向扫描后的结果。此外，在步骤S104～S120中，针对作为扫描对象的联接成分矩形，在首先完成横向扫描后再执行纵向扫描；当然，扫描顺序并不限于上述顺序，也可以从纵向扫描开始执行。另外，并不限于纵向和横向扫描，只要能够没有遗漏地扫描该联接成分矩形，也可以是其他方法。在步骤S121和步骤S122时，线密度计算部1016将执行了扫描的联接成分矩形分割为N×N份，将上述计数的计数器值针对各个区域进行平均，以便能够不受联接成分矩形大小影响地比较线密度。这里的N是常数。首先，在步骤S121，线密度计算部1016将联接成分矩形横向N分割。即，如果联接成分矩形是宽为W高为H的矩形，将其横向N等分后，第1个区域的左上角坐标即为(X，Y)，右下角坐标为(X+(W/N)，Y+H)；第2个区域的左上角坐标即为(X+(W/N)+1，Y)，右下角坐标为(X+(2W/N)，Y+H)，依次类推。而且，线密度计算部1016针对分割出来的各个区域计算出通过上述纵向扫描计数得到的计数器CVn的平均值，将计算所得的全部平均值从第1个区域的平均值开始按顺序保存到存储部102。同样地，在步骤S122，线密度计算部1016将联接成分矩形纵向N分割后，针对分割出来的各个区域计算出通过上述横向扫描计数得到的计数器CHn的平均值，将计算所得的全部平均值从第1个区域的平均值开始按顺序保存到存储部102。图9表示了针对分割后的各个区域取平均值后的计数器1017的具体实例。图9所示的计数器1017是将联接成分矩形横向和纵向以N＝6分割后求取图8所示的计数器1017在各个区域的计数器平均值的具体实例。以上处理是在上述步骤S4时在线密度计算部1016中执行的线密度计算处理。线密度计算部1016重复上述处理，在步骤S4针对全部联接成分矩形计算出线密度后，处理返回图3所示的主例程，转移至下一个参照图形的提取处理。通过这一处理提取出来的参照图形是希望不会在缩小图像时产生变形的联接成分矩形，例如，可以认为是图像中的文字部分等。在本实施方式中，参照图形提取部1011对联接成分不特别区分文字和图形，只是将联接成分中复杂度最大即线密度最大的部分提取出来作为参照图形。在步骤S5，参照图形提取部1011从二值图像中提取线密度最大的联接成分矩形作为参照图形。在本实施方式中，计数器1017中保存纵向N个计数结果和横向N个计数结果即2N个(N是常数)值作为线密度。因此，在本实施方式中，可以采用准备一个向量将上述2N个值排列起来后计算出该向量的范数的方法作为线密度大小的计算方法。这里，向量的范数是对向量A＝(a1，a2，......，an)执行如下计算求得的值。||A||＝((a1)2+(a2)2+......+(an)2)1/2如果在二值图像即图像数据中只有1个线密度最大的联接成分矩形(步骤S6中的“否”)，参照图形提取部1011则在步骤S7时将该矩形确定为参照图形，在步骤S9时，将该参照图形即线密度最大的联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标保存到存储部102。另一方面，如果存在多个线密度最大的联接成分矩形(步骤S6中的“是”)，参照图形提取部1011则在步骤S8时将其中大小最小的联接成分矩形确定为参照图形，在步骤S9时，将该联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标保存到存储部102。执行步骤S6～S9确定了参照图形后，接下来的处理是为了求得最终缩小率而以暂时设定的缩小率(以下称为暂定缩小率)为基础将图像缩小，求取原图像与缩小图像的参照图形之间的相似度，利用该相似度求得最终缩小率。首先，在步骤S10时，缩小率计算部1014将暂定缩小率的初始值设定为(1-DR)。这里，DR是大于0小于1的小数值。接着，参照图4，在步骤S11时图像缩小部1012基于暂定缩小率将二值化的原图像缩小。接着，在步骤S12时，联接成分提取部1015从缩小图像中提取联接成分矩形。步骤S12的处理与步骤S3的处理相同，这里，联接成分提取部1015针对在步骤S11获得的缩小图像执行与步骤S3相同的处理。接着，在步骤S13，缩小图像坐标计算部1018基于暂定缩小率，计算出与原图像的参照图形相对应的缩小图像内的坐标值。这里，假定表示原图像的参照图形的联接成分矩形的左上角坐标为(X0，Y0)，右下角坐标为(X1，Y1)，暂定缩小率为R，那么，相应的表示缩小图像的参照图形的矩形的左上角坐标(X0’，Y0’)和右下角坐标(X1’，Y1’)由X0′＝X0×RX1′＝X1×RY0′＝Y0×RY1′＝Y1×R计算出来。此外，在本实施方式中，将上述算式的计算结果四舍五入。其中，在步骤S13的缩小图像坐标计算部1018的坐标计算中，有时候会与步骤S12中从缩小图像中提取的表示联接成分矩形的坐标产生偏差。这种偏差是在例如图像缩小导致与原图像为黑色像素的点相对应的点变成了白色像素时产生的。因此，在步骤S14，缩小图像参照图形提取部1019从在步骤S12中从缩小图像中提取出来的联接成分矩形中，选择与上述计算出来的坐标距离最近的联接成分矩形作为缩小图像的参照图形，将该联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标保存到存储部102。图10是具体表示原图像与缩小后的图像的参照图形的关系的图，在图10中，表示在上面的图表是原图像，表示在下面的图像是缩小后的图像。如图10所示，当作为原图像中的参照图形的联接成分矩形是与上面所表示的图表中字符“降”外接的联接成分矩形时，执行步骤S12～S14的处理，缩小后的图像即表示在下面的图表中与字符“降”外接的联接成分矩形被选择出来作为缩小图像的计算图形。在步骤S14决定了缩小图像的参照图形后，线密度计算部1016在步骤S15计算出缩小图像的参照图形的线密度，保存到存储部102。步骤S14的线密度计算处理也与步骤S4所执行的线密度计算处理相同，后者在上面已经作了详细叙述，因此这里不重复进行详细说明。在步骤S15计算出缩小图像的参照图形的线密度后，在步骤S16，在相似度计算部1013中计算原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度。在本实施方式中，如上所述将线密度作为2N个值保存，因此，准备1个向量把这2N个值排列起来(以下将该向量称为线密度向量)，由相似度计算部1013求取原图像的参照图形与缩小图像的参照图形各自的线密度向量所成角度的余弦值作为相似度。当如上所述求得的余弦值较大时，即2个线密度向量所成角度较小，则表示原图像的参照图形与缩小图像的参照图形的线密度分布相似。另外，当如上所述求得的余弦值较小时，即2个线密度向量所成角度较大，则表示原图像的参照图形与缩小图像的参照图形的线密度分布性质不同。即，以A表示原图像的参照图形的线密度向量、B表示缩小图像的参照图形的线密度向量时，原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度S可如下求得。S＝A·B/||A||×||B||这里，“·”表示其左右两边的向量的内积。即，当A＝(a1，a2，...，a2N)、B＝(b1，b2，...，b2N)时，AB＝a1×b1+a2×b2+...+a2N×b2N所求得的值。||A||和||B||是在求取线密度大小的处理中说明过的向量的范数。在步骤S16计算出来的原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度如果不小于预先设定的阈值ST(步骤S17中的“否”)，则缩小率计算部1014在步骤S18将暂定缩小率减少预定变化量DR，在步骤S22将这之前(减少前)的暂定缩小率的值保存到存储部102。其后，处理返回步骤S11，再次执行图像缩小、参照图形提取、以及相似度计算。另一方面，在相似度低于阈值ST的情况下(步骤S17中的“是”)，缩小率计算部1014在步骤S19将上述预定的变化量DR除以2。即，暂定缩小率的下降速度减缓。进一步，如果在步骤S19计算出来的变化量DR大于等于预先设定的变化量的最低值DRMIN(步骤S20中的“否”)，则缩小率计算部1014在步骤S21使暂定缩小率增加DR，在步骤S22，将这之前(增加前)的暂定缩小率的值保存到存储部102。其后，处理返回步骤S11，再次执行图像缩小、参照图形提取、以及相似度计算。这里，变化量的最低值DRMIN取大于0小于1的小数值，预设为比DR的初始值小的值。另一方面，如果在步骤S19计算出来的变化量DR小于变化量的最低值DRMIN(步骤S20中的“是”)，则在步骤S23控制部101将步骤S22中保存在存储部102中的、先前使用的暂定缩小率值确定为最终缩小率后，输出到输入输出部106。另外，控制部101也可以将以该缩小率缩小后的缩小图像输出到输入输出部106。输入输出部106将由控制部101所确定的最终缩小率和/或以该缩小率缩小后的缩小图像经由外部存储装置103或网络104输出到其他装置。另外，输入输出部106也可以将从图像缩小部1012传递过来的以该缩小率缩小后的缩小图像输出到显示部105。由此，结束由图像缩小装置1所执行的图像缩小处理。如上述说明，本实施方式的图像缩小装置1从原图像中提取具有一定复杂程度的图形(联接成分)作为参照图形，以暂时计算出来的缩小率为依据将图像缩小，并计算出原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度，确定最小缩小率使得该相似度(尽量)不小于预先设定的阈值，将这样的最小缩小率作为最终缩小率输出。通过执行这样的处理，在缩小包含文字等具有一定程度的复杂性的图形的图像时，就能够自动确定在不损伤该图形的可读性的范围内的最优缩小率。此外，在上述实施方式中，将输入的原图像用于在二值图像变换部1010二值化后求取图像最终缩小率的处理，也可以例如将大于等于预定阈值的像素作为黑色像素、小于等于该阈值的像素作为白色像素，由此将原图像用于处理中。这种情况下，图2所示的控制部101所发挥的功能中不再需要二值图像变换部1010。另外，在上述实施方式中，使用线密度作为表示联接成分复杂度的数值；也可以使用例如联接成分矩形中的黑色像素的比例。在此情况下，控制部101通过执行程序代替上述的线密度计算部1016发挥比例计算部的功能计算出黑色像素的比例，比例计算部在上述的步骤S4中参照存储部102的预定区域中保存的联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，根据从二值图像变换部1010传递过来的二值图像即原图像的图像数据，计算出各联接成分矩形中的黑色像素的比例。然后，将该计算结果保存到计数器1017或存储部102的预定区域。参照图形提取部1011在上述的步骤S5中将黑色像素比例最大的联接成分矩形提取出来作为参照图形。另外，比例计算部在上述的步骤S15中参照存储部102的预定区域中存储的缩小图像的参照图形即联接成分矩形的左上角坐标和右下角坐标，根据从图像缩小部1012传递过来的缩小图像的图像数据，计算出该联接成分矩形中的黑色像素的比例。然后，将其计算结果保存到存储部102的预定区域。进一步，在上述步骤S16中，相似度计算部1013使用由比例计算部计算出来的原图像的参照图形中的黑色像素比例和缩小图像的参照图形中的黑色像素比例，计算出原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度。另外，在上述实施方式中，对作为参照图形提取的联接成分矩形没有设定特别的限制，但也可以只考虑文字而将只包含文字的联接成分矩形提取出来作为参照图形。在此情况下，参照图形提取部1011使用文字识别字典对各联接成分矩形进行图形匹配，使用该匹配结果提取参照图形。另外，在上述实施方式中，参照图形是从将原图像二值化后的图像中取得的联接成分矩形中选择出来的，但在将参照图形限定于文字部分的情况下，可以进行如下处理。即，控制部101也可以通过执行程序代替上述的二值图像变换部1010和联接成分提取部1015来发挥文字识别部的功能，对原图像进行文字识别处理提取出文字矩形，参照图形提取部1011从文字识别部所提取的文字矩形中提取出参照图形。进一步，此时，线密度计算部1016计算出所提取的多个文字矩形各自的线密度，参照图形提取部1011基于线密度计算部1016的计算结果，将最复杂的(线密度高)的文字矩形提取出来作为参照图形。另外，在上述实施方式中所说明的参照图形有1个；但参照图形也可以有多个。这种情况下，相似度计算部1013中的原图像与缩小图像的相似度的计算方法也可以考虑各种各样的方法。例如，可以考虑由相似度计算部1013计算出各个参照图形各自的相似度后将其平均值作为原图像与缩小图像的相似度这样的方法。进一步，当与第3变形例相同地将参照图形限定于文字部分时，相似度计算部1013通过对参照图形与文字识别字典进行图形匹配预先计算出从上述文字识别部提取的文字矩形中提取的参照图形的似文字度，将针对各个参照图形所计算出来的相似度乘以计算出来的作为权重的似文字度，将其合计值作为原图像与缩小图像的相似度。即，将参照图形A与文字识别字典的匹配率(以1表示完全匹配，从0到1的小数来表示的值)表示为a，参照图形B与文字识别字典的匹配率表示为b，将原图像与缩小图像之间的A部分的相似度表示为LA，将原图像与缩小图像之间的B部分的相似度表示为LB，此时，相似度计算部1013也可以计算出a×LA+b×LB作为原图像与缩小图像的相似度。另外，在上述实施方式中是基于线密度来确定参照图形的；但也可以预先指定作为参照图形的联接成分矩形。例如，可以考虑使图像缩小装置1具备图1没有表示出来的鼠标、键盘、输入按钮等用来接收用户发出的指示输入的输入装置，将输入装置将希望的可读的最低限度的文字或图形预定为参照图形。图11表示从原图像中选择参照图形的画面的具体实例。图11是表示当图像缩小装置1在PDA等装置中实现时以鼠标点击显示在显示部105中的原图像图表之中的文字“幌”、由此将该文字指定为原图像缩小后仍然需要最低限度可读的文字的情况下显示部105中所显示的画面的具体实例的图。由输入装置输入的信息被作为指示信号从输入装置传递给控制部101，在参照图形提取部1011，从原图像中提取包含该指示信号所指示的点的联接成分矩形作为参照图形。另外，在上述实施方式中，确定最终缩小率时判定相似度是否小于固定的阈值；但也可以规定相似度的变化率的阈值，在使暂定缩小率从R1变为R2时，判定与原图像的相似度是否是以超过上述阈值的变化率变化。即，在存储部102的预定区域中预先存储相似度的变化率的阈值，相似度计算部1013参照暂定缩小率R1时缩小图像与原图像之间的相似度S1、暂定缩小率R2时缩小图像与原图像之间的相似度S2，保存到存储部102的预定区域。而且，缩小率计算部1014计算出存储部102的预定区域中保存的相似度S1至相似度S2的变化率，当该变化率超过了阈值时，将该时刻之前所使用的暂定缩小率的值确定为最终缩小率。另外，在上述实施方式中，决定最终缩小率时只判定相似度是否小于固定的阈值；但也可以预先设定缩小后的图像尺寸的下限值，根据该值来决定最终缩小率。例如，可以由缩小率计算部1014根据缩小后的图像尺寸的下限值预先求取暂定缩小率的阈值，将马上就要低于该阈值的暂定缩小率确定为最终缩小率。另外，缩小率计算部1014也可以将暂定缩小率马上就要低于上述阈值时、或者原图像的参照图形与缩小图像的参照图形之间的相似度马上就要低于预先设定的阈值时这两者中的任意一个时刻的暂定缩小率确定为最终缩小率。由此，就可以防止图像缩小过多。依照此种方式，借助于本实施方式的图像缩小装置1，能够自动地通过计算出缩小前的图像与缩小后的图像的特定部分(图像中的文字或图形)的相似度，自动地求得使计算出来的相似度最接近预先设定的不会损伤上述特定部分的可读性的阈值的缩小率。因此，能够自动地获得保持了上述特定部分的可读性并具有良好的一览性的缩小图像。另外，在缩小后对上述特定部分不做修正，因此，上述特定部分的背景色或背景图案中不会产生空缺。进一步，上述图像缩小装置1所执行的图像缩小方法也可以作为计算机程序提供。这样的计算机程序可以保存到计算机附属的软盘、CD-ROM、ROM、RAM以及存储卡等计算机可读取的记录介质中作为计算机程序产品提供。或者，也可以保存在计算机内置的硬盘等记录介质中来提供程序。另外，也可以经由网络下载来提供程序。所提供的计算机程序产品安装到硬盘等程序保存部后执行。此外，计算机程序产品包含程序本身以及记录程序的记录介质。本次公开的实施方式的各个方面均为示例，不应被当作限制性要求。本发明的范围不是上述说明，而是由权利要求书示出，包含与权利要求书均等意义以及权利要求范围内的所有变化。权利要求1.一种图像缩小方法，具备输入步骤(S1)，将图像输入到图像缩小装置中；第1参照图形提取步骤(S2～S9)，从输入到上述图像缩小装置中的图像中，提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定步骤(S10，S18，S21)，确定作为上述图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取步骤(S12～S14)，从以上述第1缩小率将上述图像缩小后生成的缩小图像中，提取与上述第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算步骤(S16)，计算出上述第1参照图形与上述第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定步骤(S20)，根据上述相似度来决定第2缩小率。2.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)还具备线密度计算步骤(S4)，计算出上述图像的线密度，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)基于上述计算出来的线密度，提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。3.如权利要求2所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)提取上述计算出来的线密度最大的上述特定的部分作为上述第1参照图形。4.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)还具备比例计算步骤，用来计算出上述图像中黑色像素的比例；上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)基于上述计算出来的黑色像素的比例提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。5.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)提取作为文字部分的上述特定的部分来作为上述第1参照图形。6.如权利要求5所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)执行文字识别处理提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。7.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)提取指定的部分作为上述第1参照图形。8.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，在上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)中，当提取了多个上述第1参照图形时，上述相似度计算步骤(S16)针对上述多个第1参照图形中的每一个计算出上述第1参照图形和与上述第1参照图形相对应的第2参照图形之间的相似度，基于上述计算出来的多个第1参照图形各自的相似度的关系计算出上述图像与上述缩小图像的相似度。9.如权利要求8所述的图像缩小方法，其中，上述相似度计算步骤(S16)将上述多个第1参照图形的各个相似度的平均值作为上述图像与上述缩小图像的相似度。10.如权利要求8所述的图像缩小方法，其中，还具备似文字度计算步骤，在上述第1参照图形提取步骤(S2～S9)中，当提取了多个作为文字部分的上述第1参照图形时，计算出上述多个第1参照图形各自的似文字度，上述相似度计算步骤(S16)将上述多个第1参照图形各自的相似度分别乘以作为权重的上述多个第1参照图形各自的似文字度后求取合计值，将该合计值作为上述图像与上述缩小图像的相似度。11.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述相似度计算步骤(S16)基于由上述线密度计算步骤(S4)计算出来的上述第1参照图形的线密度的分布和上述第2参照图形的线密度的分布，计算出上述第1参照图形与上述第2参照图形之间的相似度。12.如权利要求1所述的图像缩小方法，其中，上述第2缩小率确定步骤(S20)使用与预先设定的缩小图像尺寸相对应的缩小率作为下限值来确定上述第2缩小率。13.一种图像缩小装置，其具备取得部(106)，用来取得图像；第1参照图形提取部(1011)，从上述取得的图像中提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定部(1014)，确定作为上述图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取部(1019)，从以上述第1缩小率将上述图像缩小后生成的缩小图像中，提取与上述第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算部(1013)，计算上述第1参照图形与上述第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定部(1014)，根据上述相似度确定第2缩小率。14.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)还具备线密度计算部，计算上述图像的线密度，上述第1参照图形提取部(1011)基于上述计算出来的线密度提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。15.如权利要求14所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)提取上述计算出来的线密度最大的上述特定的部分作为上述第1参照图形。16.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)还具备比例计算部，计算上述图像中黑色像素的比例，上述第1参照图形提取部(1011)基于上述计算出来的黑色像素的比例提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。17.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)提取作为文字部分的上述特定的部分来作为上述第1参照图形。18.如权利要求17所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)执行文字识别处理提取上述特定的部分作为上述第1参照图形。19.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述第1参照图形提取部(1011)提取指定的部分作为上述第1参照图形。20.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，在上述第1参照图形提取部(1011)中，当提取了多个上述第1参照图形时，上述相似度计算部(1013)针对上述多个第1参照图形中的每一个计算出上述第1参照图形和与上述第1参照图形相对应的第2参照图形之间的相似度，基于上述计算出来的多个第1参照图形各自的相似度的关系计算出上述图像与上述缩小图像的相似度。21.如权利要求20所述的图像缩小装置，其中，上述相似度计算部(1013)将上述多个第1参照图形的各个相似度的平均值作为上述图像与上述缩小图像的相似度。22.如权利要求20所述的图像缩小装置，其中，还具备似文字度计算部，在上述第1参照图形提取部(1011)中，当提取了多个作为文字部分的上述第1参照图形时，计算出上述多个第1参照图形各自的似文字度，上述相似度计算部(1013)将上述多个第1参照图形各自的相似度分别乘以作为权重的上述多个第1参照图形各自的似文字度后求取合计值，将该合计值作为上述图像与上述缩小图像的相似度。23.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述相似度计算部(1013)基于由上述线密度计算部计算出来的上述第1参照图形的线密度的分布和上述第2参照图形的线密度的分布，计算出上述第1参照图形与上述第2参照图形之间的相似度。24.如权利要求13所述的图像缩小装置，其中，上述第2缩小率确定部(1014)使用与预先设定的缩小图像尺寸相对应的缩小率作为下限值来确定上述第2缩小率。25.一种图像缩小程序，在计算机中执行将所取得的第1图像缩小后得到第2图像的图像缩小方法，执行第1参照图形提取步骤(S2～S9)，从输入到上述图像缩小装置中的第1图像中，提取特定的部分作为第1参照图形；第1缩小率确定步骤(S10，S18，S21)，确定作为上述第1图像的缩小率的第1缩小率；第2参照图形提取步骤(S12～S14)，从将上述第1图像以上述第1缩小率缩小后生成的缩小图像中，提取与上述第1参照图形相对应的部分作为第2参照图形；相似度计算步骤(S16)，计算上述第1参照图形与上述第2参照图形之间的相似度；以及第2缩小率确定步骤(S20)，基于上述相似度来确定将上述第1图像缩小为上述第2图像的第2缩小率。26.一种计算机可读取的存储介质，存储了权利要求25所述的图像缩小程序。全文摘要联接成分提取部(1015)提取所输入的原图像的黑色像素的联接成分，线密度计算部(1016)计算出各联接成分的线密度。参照图形提取部(1011)提取线密度最大的部分作为第1参照图形。图像缩小部(1012)以缩小率计算部(1014)所确定的暂定缩小率(第1缩小率)将原图像缩小，缩小图像参照图形提取部(1019)提取与上述第1参照图形相当的缩小图像部分作为第2参照图形。相似度计算部(1013)计算出上述第1参照图形与上述第2参照图形的相似度，上述缩小率计算部(1014)基于该计算结果确定最终缩小率(第2缩小率)。文档编号H04N1/393GK1864200SQ200480028920公开日2006年11月15日申请日期2004年9月29日优先权日2003年10月3日发明者山下大辅,田中秀明申请人:夏普株式会社