画像データ出力処理装置、画像データ出力処理方法、プログラム及び記録媒体
【課題】入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似しているか否かを判定し、判定結果に応じて、入力画像データの出力処理を規制する画像データ出力処理装置において、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された原稿画像を含んでいる場合には、これを高い精度にて検出して、出力処理を規制することができる画像データ出力処理を実現する。
【解決手段】画像照合部は、入力画像データが割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定可能に構成されると共に、出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を規制可能に構成されている。
【解決手段】画像照合部は、入力画像データが割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定可能に構成されると共に、出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を規制可能に構成されている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像データに対する複写処理や、送信処理、編集処理、或いはファイリング処理等の出力処理を行う画像データ出力処理装置に関し、より詳細には、入力画像データの画像と事前に登録されている登録原稿の画像とを比較して類似性を判定し、その判定結果に基づいて、入力画像データの出力処理を制御する機能を有する画像データ処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、スキャナ等で原稿を読み取って得られた画像データと、事前に登録されている登録原稿の画像データとを比較し、その類似性を判定するといった画像照合技術がある。
【０００３】
類似性の判定には、例えば、ＯＣＲ（Optical Character Reader）などで画像からキーワードを抽出してキーワードによるマッチングを行う方法や、対象画像を罫線のある帳票画像に限定し、罫線の特徴によるマッチングを行う方法（特許文献１参照）、或いは、入力画像と登録原稿の色味分布を基に判定する方法（特許文献２参照）などが知られている。
【０００４】
また、特許文献３には、入力文書の特徴からデスクリプタを生成し、このデスクリプタと、デスクリプタを記録しデスクリプタが生成された特徴を含む文書のリストを指し示すデスクリプタデータベースとを用いて、入力文書と文書データベース中の文書とのマッチングを行う技術が開示されている。デスクリプタは、文書のデジタル化により生じる歪みや、入力文書と文書データベース中の整合する文書との間の差異に対して不変となるように選ばれる。
【０００５】
この技術では、デスクリプタデータベースがスキャンされるときに、文書データベース中の各文書に対する投票を累積し、最高得票数の１文書または得票数がある閾値を超えた文書を整合文書とするようになっている。
【０００６】
さらに、特許文献４には、デジタル画像から複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に対して局所的な特徴点の集合を決定し、決定した各集合から特徴点の部分集合を選択し、選択した各部分集合を特徴付ける量として、部分集合中の特徴点の複数の組み合わせに基づいて、幾何学的変換に対する不変量をそれぞれ求め、求めた各不変量を組み合わせて特徴量を計算し、計算した特徴量を有するデータベース中の文書・画像に投票することにより、上記デジタル画像に対応する文書・画像を検索する技術が開示されている。
【０００７】
そして、従来、複写機や、ファクシミリ装置、スキャナ装置、或いは複合機などの、入力画像データに対して複写処理や、送信処理、編集処理、或いはファイリング処理等の出力処理を行う画像データ出力処理装置においては、このような原稿照合技術を利用して、入力画像データが登録原稿の画像データに類似する場合、その出力処理を規制するといったことが行われている。
【０００８】
例えば、カラー画像形成装置においては、紙幣や有価証券の偽造に対処するため、入力画像データから検出したパターンに基づいて入力画像データが紙幣や有価証券等（登録原稿）の画像データであるかどうかを判断し、登録原稿の画像データである場合には、出力された画像から複写を行った画像形成装置を特定できるように出力される画像に特定のパターンを付加したり、複写画像を塗りつぶしたり、複写動作を禁止したりする技術が知られている。
【０００９】
また、特許文献５には、比較元画像に含まれるページ画像の数より、比較元画像に含まれるページ画像を含む処理対象領域の色特徴量、輝度特徴量、テクスチャ特徴量、形状特徴量などの画像特徴量や文字コードよりなる文字特徴量を抽出し、抽出された特徴量を用いて、比較先画像を検索することにより、Ｎｕｐ印刷された紙文書から、オリジナルの電子データを抽出することが開示されている。
【特許文献１】特開平８−２５５２３６号公報（１９９６年１０月１日公開）
【特許文献２】特開平５−１１０８１５号公報（１９９３年４月３０日公開）
【特許文献３】特開平７−２８２０８８号公報（１９９５年１０月２７日公開）
【特許文献４】国際公開第２００６／０９２９５７号パンフレット（２００６年９月８日公開）
【特許文献５】特開２００５−４７２４号公報（２００５年１月６日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の画像データ出力処理装置においては、入力画像データが割付原稿であった場合に、割付原稿の中に出力処理の規制された原稿の画像が含まれていたとしても、それを判別することができず、規制すべき出力処理を許可してしまうといった問題がある。
【００１１】
割付原稿とは、１枚の原稿に、複数の原稿画像が割り付けられた原稿のことであり、例えば、１枚の原稿にＮ枚分の原稿画像が集約されてなる、Ｎｉｎ１（Ｎ＝２，４，６，８，９等）原稿などである。
【００１２】
従来の画像データ出力処理装置においては、割付原稿の画像も１枚の原稿画像として扱って、登録原稿との類似性を判定するようになっている。例えば、入力画像データが、図２６（ａ）に示すような原稿Ａと原稿Ｂとが割り付けられている２ｉｎ１原稿のものであっても、１つの原稿画像として画像の特徴量が算出され、登録原稿との類似性が判定される。
【００１３】
そのため、原稿Ａおよび原稿Ｂの両方ともが登録原稿であったとしても、図２６（ｂ）の例に示すように、登録されている原稿Ａのもつ特徴量と多く一致し、得票数が閾値を超えた場合は、当該２ｉｎ１原稿は原稿Ａであると判定されてしまい、原稿Ｂが有する特徴量については類似性は判定されない。
【００１４】
その結果、原稿Ａの規制が、解像度を落として出力する等の甘いものであった場合には、たとえ原稿Ｂが出力処理禁止の原稿であったとしても一緒に処理されてしまい、原稿Ｂの情報流出は避けられない。
【００１５】
さらに、上記の例では、２ｉｎ１原稿のうち、一方の原稿Ａの得票数が閾値より大きい場合を示した。しかしながら、投票の結果、２ｉｎ１原稿の原稿Ａ、原稿Ｂの何れもが閾値以下であり、登録原稿ではないと判定されることも起こりえる。その場合には、何の規制を受けることもなく、原稿Ａ，Ｂはそのまま出力処理されてしまう。
【００１６】
また、逆に図２７に示すように、原稿Ａ、原稿Ｂの得票数が、何れも閾値より大きいといった場合もあるが、このような場合、原稿Ａ、原稿Ｂに類似すると判定されれば良いが、原稿Ａ、原稿Ｂよりなる２ｉｎ１原稿に類似していると判定されることはないため、最も得票数の高い、原稿Ａに類似していると判定されると、原稿Ｂに対しては何らその出力を規制することができない。つまり、上記と同様に、入力画像データが、原稿Ａと原稿Ｂとが割り付けられている２ｉｎ１原稿のものである場合、出力が許可されている原稿Ａに類似していると判定されると、たとえ原稿Ｂが出力処理禁止の原稿であったとしても一緒に処理されてしまい、原稿Ｂの情報流出は避けられない。
【００１７】
割付原稿の場合、含まれている原稿画像が、本来の大きさよりも縮小されている。縮小されている画像では、算出される特徴量が縮小されていない登録原稿と異なる場合が出てくることがあり、判定精度が低くなる。
【００１８】
もう少し詳しく説明すると、特徴量を特徴点に基づいて算出する手法では、特徴点を算出する連結領域が、縮小されている割付原稿と縮小されていない登録原稿とで、異なってくる場合がある。例えば、登録原稿においては互いに離れていて、別々の連結領域と認定されている部分画像が、縮小されているＮｉｎ１原稿ではくっ付いてしまって１つの連結領域と認定されるといったことが起こる。
【００１９】
このように、特徴点を算出する連結領域が違ってくると、登録原稿とは異なる特徴量が算出されてしまい、これにより、上記のように、登録原稿でさえないといった判定が起こり得る。
【００２０】
一方、特許文献５には、割り付けられている画像領域を処理対象領域として画像特徴量や文字特徴量を抽出して比較先画像を検索することが記載されているが、割付原稿の割付数をユーザに入力を促す、あるいは、割付原稿であるか否かの判定を行う構成が必要である。前者の場合、割付数は一般的ではないため、割付数に対する説明を行い、割付数を入力する構成が必要となり、処理を行う上で効率的でなく、後者の場合も、割付原稿であるか否かを判定する構成を別途設ける必要があるという問題がある。
【００２１】
また、文字特徴量としてＯＣＲ処理による文字コードを用いているので、予め辞書に用語を登録しておく必要があり、判定処理に時間がかかるという問題もある。
【００２２】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似しているか否かを判定し、判定結果に応じて、入力画像データの出力処理を制御する画像データ出力処理装置において、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりすることなく、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された原稿画像を含んでいる場合には、これを高い精度にて検出して、出力処理を規制することができる画像データ出力処理を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の画像データ出力処理装置は、上記課題を解決するために、入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた画像データ出力処理装置において、上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴としている。
【００２４】
例えば、入力画像データが２ｉｎ１原稿のものであり、２つの領域それぞれに登録原稿を含んでいるような場合、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりしない限り、従来の判定では、何れか一方の登録原稿に類似するといった判定までしか行えなかった。そのため、本来、規制すべき入力画像データの出力処理を許可してしまうといった問題があった。
【００２５】
上記構成によれば、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された登録原稿の画像を含んでいる場合、割り付けられている画像単位で登録原稿との類似が判定され、出力処理制御部が、判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御する。
【００２６】
したがって、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりすることなく、規制すべき入力画像データの出力処理を、精度よく規制することが可能となる。
【００２７】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の分布状態とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の分布状態より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００２８】
このことは、以下のように表現することもできる。つまり、本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００２９】
これによれば、画像照合部は、特徴量の一致の度合いだけでなく、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報、つまり分布状態を加味して類似性を判定するようになっている。
【００３０】
入力画像データが割付原稿のものであり、複数ある原稿画像に、登録原稿の画像が含まれている場合、その登録原稿の特徴量と一致した特徴点は、登録画像が配置されている部分に集中して分布する。したがって、その特徴点の分布状態、つまり位置の情報より、割付原稿のどの部分に登録画像が配置されているかを判断できる。
【００３１】
例えば、上記したように２ｉｎ１原稿であり、２つの領域それぞれに登録原稿を含んでいるような場合は、特徴量の一致度合いの高い２つの登録原稿の特徴量と一致した特徴点は、２つの領域に分かれて集中するので、２つの登録原稿を含んでいることを判定できる。
【００３２】
つまり、特徴量の一致の度合いだけでなく、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の分布状態を加味して類似性を判定することで、結果的に、割り付けられている各原稿画像単位で、登録原稿であるかどうかを判定することが可能となる。
【００３３】
そして、出力処理制御部においては、このような特徴量が一致した特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することにより、割り付けられている原稿画像が登録原稿の画像である場合、精度よく、その出力処理を規制することができる。
【００３４】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する画像の数に応じて入力画像データの画像を複数に分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００３５】
これによれば、画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する登録画像数に応じて入力画像データの画像を複数に分割する。上述したように、入力画像データが割付原稿のものであり、複数の登録原稿の画像が含まれている場合、複数の登録原稿が、類似すると判定されることが多い。
【００３６】
このような場合に、画像照合部は、類似する登録画像の数で入力画像データの画像を分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、分割された各領域における入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて、類似性を判定する。これにより、より精度よく、割り付けられている各原稿画像単位で、登録原稿であるかどうかを判定することができる。
【００３７】
そして、出力処理制御部においては、このような特徴量が一致した特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することにより、割り付けられている原稿画像が登録原稿の画像である場合、精度よく、その出力処理を規制することができる。
【００３８】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記出力処理制御部が、上記入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特定される位置にある画像の出力処理のみならず、当該入力画像データの画像全体の出力処理を規制する強制モードを有する構成とすることが好ましく、しかも、出力処理の規制は登録原稿毎に設定されている場合には、最も優先度の高い規制を選択することが好ましい。
【００３９】
また、本発明の画像データ出力処理装置としては、出力処理が、入力画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成処理であり、記録材上に画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段を備えるものや、出力処理が、入力画像データを記憶装置に格納するファイリング処理であり、画像データを記憶装置に格納していくファイリング手段を備えるもの、或いは、出力処理が、入力画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信処理であり、画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信手段を備えるものなどがある。
【００４０】
さらに、本発明においては、従来ある画像データ出力処理装置に搭載されることで、本発明の画像データ出力処理装置と同等の機能を付加できる画像データ出力処理装置の制御装置、及び従来ある画像データ出力処理装置に適用することで本発明の画像データ出力装置と同等の機能を付加できる画像データ出力処理方法を含んでいる。
【００４１】
また、上記画像データ出力処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各部として動作させることにより、上記画像データ出力処理装置をコンピュータにて実現させるプログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明の画像データ出力処理装置は、以上のように、画像照合部は、入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を規制可能であることを特徴としている。
【００４３】
これにより、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された原稿画像を含んでいる場合には、これを高い精度にて検出して、出力処理を規制することができる画像データ出力処理を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
本発明の一実施形態について説明する。なお、本実施形態では、本発明をデジタルカラー複写機に適用する場合の一例について説明する。
【００４５】
図２は、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）１の概略構成を示すブロック図である。
【００４６】
図２に示すように、デジタルカラー複写機１は、カラー画像入力装置２、カラー画像処理装置３、カラー画像出力装置４、及び操作パネル６を備えている。
【００４７】
カラー画像入力装置２は、原稿の画像を読み取って画像データを生成するものであり、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）などの光学情報を電気信号に変換するデバイスを備えたスキャナ部（図示せず）より構成されている。ここでは、カラー画像入力装置２は、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてカラー画像処理装置３に出力する。
【００４８】
カラー画像処理装置３は、カラー画像入力装置２から入力されたアナログ信号に、種々の処理を施すと共にカラー画像出力装置４が扱える形に変換して、カラー画像出力装置へと出力するものである。
【００４９】
カラー画像処理装置３は、入力段にＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１を備えている。カラー画像処理装置３に入力されたアナログ信号の画像データは、このＡ／Ｄ変換部１１にてデジタル信号に変換される。
【００５０】
デジタル信号に変換されＲＧＢ信号は、その後、シェーディング補正部１２、原稿種別判別部１３、文書照合処理部１４、入力階調補正部１５、編集処理部１６、領域分離処理部１７、色補正部１８、黒生成下色除去部１９、空間フィルタ処理部２０、出力階調補正部２１、階調再現処理部２２の順で送られ、最終的にはデジタル信号のＣＭＹＫ信号となる。そして、階調再現処理部２２より出力されたデジタル信号のＣＭＹＫ信号は、メモリ２３に一旦格納された後、カラー画像出力装置４へと出力される。
【００５１】
カラー画像処理装置３を構成する上記各部の処理について説明する。シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２は、カラーバランスの調整、及び濃度信号などカラー画像処理装置３に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものでもある。
【００５２】
シェーディング補正部１２にて、各種の歪みが取り除かれ、カラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの濃度信号）は、原稿種別判別部１３へと出力される。
【００５３】
原稿種別判別部１３は、シェーディング補正部１２より送られてきたＲＧＢ信号より、入力された画像データの原稿種別を判別するものである。原稿が文字原稿であるか、印刷写真原稿であるか、あるいは、文字と印刷写真が混在した文字印刷写真原稿であるかなどの原稿種別の判別を行う。このような原稿種別の判別結果は、後段の処理に用いられる。
【００５４】
また、原稿種別判別部１３は、シェーディング補正部１２より出力された入力信号をそのまま、後段の文書照合処理部１４にも出力する。
【００５５】
文書照合処理部（類似性判定部・出力処理制御部）１４は、原稿種別判別部１３より送られてきたＲＧＢ信号（入力画像データ）より、特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて入力画像データの画像の特徴量を抽出する機能を有している。
【００５６】
文書照合処理部１４は、登録モードでは、入力されてくる登録対象の画像データより画像の特徴量を抽出すると共に、抽出した特徴量を、後述するように、登録原稿を表すインデックス（原稿ＩＤ）と共に、記憶手段に登録する。
【００５７】
また、照合モードでは、入力されてくる照合対象原稿の画像データより特徴量を抽出すると共に、既に登録されている登録原稿の特徴量と比較して、照合対象原稿の画像（以下、照合対象画像とも称する）が登録原稿の画像に類似しているか否かを判定する類似性判定処理を行う。なお、以下、照合対象原稿の画像と登録原稿の画像との比較を、照合対象原稿と登録原稿の比較と表現する。
【００５８】
さらに、文書照合処理部１４は、出力処理制御部１４としての機能も有しており、類似性判定処理において、登録原稿に類似していると判定すると、入力画像データに対する出力処理（カラー複写機では画像形成処理）を禁止したりする、制御信号を出力するようになっている。
【００５９】
そして、詳細については後述するが、本実施形態では、文書照合処理部１４は、入力画像データが、割付原稿ものである場合、含まれる複数の原稿画像単位で登録原稿の画像に類似するか否かの判定が可能であり、各々の判定結果に基づいて、割付原稿に含まれる複数の原稿画像単位での出力処理を規制できるものである。
【００６０】
また、文書照合処理部１４は、原稿種別判別部１３をスルーしてきた入力信号をそのまま、さらに後段の入力階調補正部１５へと出力する。
【００６１】
入力階調補正部１５は、文書照合処理部１４より送られてきたＲＧＢ信号に対して、下地色（下地色の濃度成分：下地濃度）の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。
【００６２】
編集処理部１６は、入力画像データ（照合対象原稿）が割付原稿のものであり、編集処理が必要な場合に、入力階調補正部１５より送られてきた、下地色（下地色の濃度成分：下地濃度）の除去やコントラストなどの画質調整処理が施されたＲＧＢ信号に対して、編集処理を行うものである。
【００６３】
前述したように、本実施形態では、照合モードにおいては、照合対象原稿が割付原稿である場合、それ含まれる複数の原稿画像単位で登録原稿の画像に類似するか否かの判定が可能であり、割付原稿に含まれる複数の原稿画像のうちの特定の原稿画像の出力処理のみを規制することもできる。
【００６４】
編集処理部１６は、このような処理を担うものであり、文書照合処理部１４より送られてくる制御信号に基づいて、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ、その出力処理を規制する。
【００６５】
例えば、出力処理が禁止されている場合は、編集処理部１６は、割付原稿における該当する原稿画像のみ不可視となるように、その原稿画像に相当する画像データのみ、データ値を「０」或いは「２５５（８ビットの場合）」に置き換える。これにより、割付原稿は、禁止されている原稿画像の部分のみが塗り潰された状態、或いは白紙状態となる。
【００６６】
このようにして、編集処理部１６にて編集されたＲＧＢ信号は、領域分離処理部１７に送られる。なお、入力階調補正部１５より送られてきたＲＧＢ信号が、割付原稿のものでない場合や、割付原稿のものであっても編集処理が不要の場合は、入力階調補正部１５より送られたＲＧＢ信号は、編集処理部１６をスルーして領域分離処理部１７へと送られる。
【００６７】
領域分離処理部１７は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域のいずれかに分離するものである。領域分離処理部１７は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部１８、黒生成下色除去部１９、空間フィルタ処理部２０、及び階調再現処理部２２へと出力する。また、領域分離処理部１７は、入力階調補正部１５より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１８にも出力する。
【００６８】
色補正部１８は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。
【００６９】
黒生成下色除去部１９は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものである。これにより、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００７０】
空間フィルタ処理部２０は、黒生成下色除去部１９より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより、出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。階調再現処理部２２も、空間フィルタ処理部２０と同様、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。
【００７１】
例えば、領域分離処理部１７にて文字に分離された領域は、特に黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２０による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部２２においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。
【００７２】
また、領域分離処理部１７にて網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部２０において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。
【００７３】
そして、出力階調補正部２１では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置４の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部２２で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１７にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００７４】
さらに、本実施形態では、原稿種別判別の結果が、これら領域分離処理後の各処理に加味され、各処理においては、各領域が混在しないと判別された場合は上述した領域分離処理と同様である一方、複数の領域が混在すると判別された場合はそれぞれの領域処理の中間パラメータを使用し、原稿種別判別処理で判別されなかった領域処理のパラメータは使用しない。
【００７５】
例えば、入力画像が文字原稿であると判別された場合は、領域分離処理では、文字及び線画として領域分離されたところを有効とし、網点及び印画紙といった連続階調と判別されたところは、例えば、文字原稿であったとしても原稿の種類によっては誤判別される場合があるので、誤分離とみなして、反映させない。
【００７６】
そして、その領域分離処理結果に基づいて、出力階調補正処理及び階調再現処理では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲線を用いる。
【００７７】
また、色文字に対しては、彩度を重視した色補正処理を行う一方、黒文字に対しては、黒生成／下色除去処理では黒生成量が多めに設定される。また、文字に対しては、空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定する等のパラメータの切り替え等が行われる。
【００７８】
また、入力画像が文字／印画紙写真原稿であると判別された場合は、各処理において、文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。領域分離処理では、文字、線画又は印画紙として領域分離されたところを有効とし、網点といった領域分離されたところは、例えば、文字・印画紙原稿であったとしても原稿の種類によっては誤判別される場合があるため、誤分離とみなして、反映させない。
【００７９】
文字原稿又は印画紙写真原稿のいずれを重視するかにより、出力階調補正処理及び階調再現処理では、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行い、また、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。一方、黒生成／下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。
【００８０】
このようにして各処理が施された画像データは、一旦、図示しないメモリに記憶されたのち、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置４に入力される。
【００８１】
そして、上記した文書照合処理部１５による照合モード時の類似性判定処理にて、登録原稿に類似していると判定され、例えば、照合対象の原稿の出力処理を禁止する制御信号が出力された場合は、このメモリより画像データを読み出す際に、不可視となるように、当該頁の画像データのデータ値が「０」或いは「２５５（８ビットの場合）」に置き換えられる。これにより、カラー画像出力装置４より出力される出力物は、頁全体が塗り潰された状態、或いは白紙状態となる。
【００８２】
カラー画像出力装置４は、カラー画像処理装置３から入力された画像データを記録材（例えば紙等）上に出力するものである。カラー画像出力装置４の構成は特に限定されるものではなく、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置を用いることができる。
【００８３】
操作パネル６は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部と設定ボタンなどより構成され（いずれも図示せず）、デジタルカラー複写機１の主制御部（図示せず）の指示に応じた情報を上記表示部に表示するとともに、上記設定ボタンを介してユーザから入力される情報を上記主制御部に伝達する。ユーザは、操作パネル６を介して入力画像データに対する処理要求、処理枚数などを入力することができる。
【００８４】
上記主制御部は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなり、図示しないＲＯＭ等に格納されたプログラムや各種データ、操作パネル６から入力される情報等に基づいて、デジタルカラー複写機１の各部の動作を制御する。
【００８５】
次に、文書照合処理部（画像照合部、出力処理制御部）１４の詳細について説明する。
【００８６】
本実施形態にかかる文書照合処理部１４は、まず、入力画像データから複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に対して局所的な特徴点の集合を決定する。次に、決定した各集合から特徴点の部分集合を選択し、選択した各部分集合を特徴付ける量として、部分集合中の特徴点に関する複数の組み合わせに基づいて、幾何学的変換に対する不変量をそれぞれ求める。そして、求めた各不変量を組み合わせて特徴点毎に特徴量であるハッシュ値を計算する。
【００８７】
入力画像データが登録対象原稿のものである登録モードでは、算出したハッシュ値を、登録原稿を表すインデックス（原稿ＩＤ）に対応付けてテーブルに格納する。
【００８８】
一方、入力画像データが照合対象原稿のものである照合モードでは、計算したハッシュ値に対応する登録原稿に投票すると共に、照合対象原稿の画像（以下、照合対象画像）の特徴点がどの登録原稿のどの特徴点に投票したかを記憶させておく。そして、投票が終了すると、投票結果と、照合対象画像上におけるハッシュ値が一致した登録原稿の特徴点の分布とを考慮して、照合対象画像と登録原稿との類似性を判定する。
【００８９】
図３は、文書照合処理部１４の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、文書照合処理部１４は、特徴点算出部３１、特徴量算出部３２、投票処理部３３、類似度判定処理部３４、登録処理部３５、制御部７、メモリ８を備えている。
【００９０】
制御部７は、文書照合処理部１４の各部の動作を制御する。なお、制御部７は、デジタルカラー複写機１の各部の動作を制御するための主制御部に備えられていてもよく、主制御部とは別に備えられ、主制御部と協同して文書照合処理部１４の動作を制御するものであってもよい。
【００９１】
制御部７は、文書照合処理部１４による類似性判定処理の結果、類似性なしと判定された場合には当該画像データに対する出力処理を許可する制御信号を出力する。一方、制御部７は、類似性ありと判定された場合には、入力画像データに対する出力処理を規制する制御信号を出力する。
【００９２】
出力処理を規制するにあたり、制限の内容は、登録原稿毎に定められており、最も優先度の高い厳しい制限は、出力処理の禁止である。また、制御部７は、照合対象原稿が割付原稿である場合、出力処理の規制のし方として、２つのモードを有している。
【００９３】
１つは、登録原稿に類似すると判定され原稿画像の部分に対してのみ、出力処理を規制する通常モードである。通常モードでは、上記した編集処理部１６が、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ、その出力処理を規制する。
【００９４】
もう１つは、通常モードよりも厳しい、強制モードである。強制モードでは、割付原稿が登録原稿に類似する原稿画像を含んでいた場合、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、類似すると判定された登録原稿に設定されている制限が適用される。そして、その際、登録原稿に類似する原稿画像が複数あり、それぞれ規制内容が異なる場合は、最も優先度の高い規制（最も厳しい制限）が選択される。つまり、例えば、出力処理が禁止されている登録原稿に類似する原稿画像が含まれていると判定されると、割付原稿に含まれる全ての原稿画像を不可視とする制御信号が出力される。
【００９５】
メモリ８は、文書照合処理部１４の各部の処理に用いられる各種データ、処理結果等を記憶するものである。後述するハッシュテーブル、座標管理テーブル、特徴点対応テーブル等は、このメモリ８に設けられる。
【００９６】
特徴点算出部３１は、入力画像データより、文字列や罫線の連結部分を抽出し、連結部分の重心を特徴点として算出するものである。ここで、入力画像データは、登録モードでは、登録対象の原稿の画像データであり、類似判定処理においては、照合対象の原稿の画像データ（以下、照合対象画像データと称することもある）である。
【００９７】
図４は、特徴点算出部３１の概略構成を示すブロック図である。なお、図４に示す特徴点算出部３１の構成は一例であって、これに限るものではなく、例えば従来から公知の種々の法によって特徴点を算出してもよい。
【００９８】
図４に示すように、特徴点算出部３１は、無彩化処理部４１、解像度変換部４２、ＭＴＦ処理部４３、２値化処理部４４、重心算出部４５を備えている。
【００９９】
無彩化処理部４１は、シェーディング補正部１２から入力された画像データ（ＲＧＢ信号）がカラー画像であった場合に、この画像データを無彩化して、明度信号もしくは輝度信号に変換するものである。
【０１００】
例えば、無彩化処理部４１は、下記式（１）によりＲＧＢ信号を輝度信号Ｙに変換する。
【０１０１】
Ｙｊ＝０．３０Ｒｊ＋０．５９Ｇｊ＋０．１１Ｂｊ ・・・（１）
ここで、Ｙｊは各画素の輝度信号であり、Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊは各画素のＲＧＢ信号における各色成分であり、添え字のｊは画素毎に付与された値（ｊは１以上の整数）である。
【０１０２】
あるいは、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ*ａ*ｂ*信号（ＣＩＥ:Commission International de l'Eclairage、Ｌ*：明度、a*,ｂ*:色度）に変換してもよい。
【０１０３】
解像度変換部４２は、入力画像データに対して変倍処理を行うものである。例えば、入力画像データは、カラー画像入力装置２で光学的に変倍されている場合がある。このような場合に、解像度変換部４２は、所定の解像度（以下、デフォルト解像度）になるように、入力画像データを再度変倍する。
【０１０４】
ＭＴＦ（modulation transfer function）処理部４３は、カラー画像入力装置２の空間周波数特性が機種ごとに異なることを吸収（調整）するために用いられる。ＣＣＤの出力する画像信号には、レンズやミラー等の光学部品、ＣＣＤの受光面のアパーチャ開口度、転送効率や残像、物理的な走査による積分効果及び走査むら等に起因しＭＴＦの劣化が生じている。このＭＴＦの劣化により、読み込まれた画像がぼやけたものとなっている。
【０１０５】
ＭＴＦ処理部４３は、適切なフィルタ処理（強調処理）を施すことにより、ＭＴＦの劣化により生じるぼやけを修復する処理を行う。また、後段の重心算出部４５における特徴点抽出処理に不要な高周波成分を抑制するためにも用いる。すなわち、混合フィルタ（図示せず）を用いて強調及び平滑化処理を行う。なお、図６は、この混合フィルタにおけるフィルタ係数の一例を示している。
【０１０６】
２値化処理部４４は、無彩化された画像データ（輝度値（輝度信号）または明度値（明度信号））と、予め設定された閾値とを比較することにより画像データを二値化する。
【０１０７】
重心算出部４５は、２値化処理部４４で２値化された画像データ（例えば、「１」、「０」で表される）に基づいて、各画素に対してラベリング（ラベル付け処理）を行う。そして、同一ラベルが付された画素が連結した連結領域を特定し、特定した連結領域の重心を特徴点として抽出する。ここで、重心である特徴点は、二値画像における座標値（Ｘ，Ｙ）にて表されており、算出された特徴点の座標値が、特徴量算出部３２へ出力される。
【０１０８】
図７は、入力画像データから抽出された連結領域及びこの連結領域の重心の一例を示す説明図であり、「Ａ」という文字列に対応する連結領域及び重心を示している。また、図８は、入力画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【０１０９】
再び、文書照合処理部１４の概略構成を示すブロックである図３に戻り、特徴量算出部３２は、特徴点算出部３１で算出された特徴点を用いて、原稿画像の回転、平行移動、拡大、縮小等の幾何学的変形に対して不変な量である特徴量（ハッシュ値及び／または不変量）を算出するものである。
【０１１０】
図５は、特徴量算出部３２の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、特徴量算出部３２は、特徴点抽出部３２ａ、不変量算出部３２ｂ、ハッシュ値算出部３２ｃを備えている。
【０１１１】
特徴点抽出部３２ａは、図９に示すように、１つの特徴点を注目特徴点とし、この注目特徴点の周辺の特徴点を、注目特徴点からの距離が近いものから順に所定数（ここでは４点）だけ周辺特徴点として抽出する。図９の例では、特徴点ａを注目特徴点とした場合には特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅの４点が周辺特徴点として抽出され、特徴点ｂを注目特徴点とした場合には特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【０１１２】
また、特徴点抽出部３２ａは、上記のように抽出した周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせを抽出する。例えば、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）に示すように、図９に示した特徴点ａを注目特徴点とした場合、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅのうちの３点の組み合わせ、すなわち、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅ、周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅ、周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの各組み合わせが抽出される。
【０１１３】
次に、不変量算出部３２ｂは、抽出した各組み合わせについて、幾何学的変形に対する不変量（特徴量の１つ）Ｈｉｊを算出する。
【０１１４】
ここで、ｉは注目特徴点を示す数（ｉは１以上の整数）であり、ｊは周辺特徴点３点の組み合わせを示す数（ｊは１以上の整数）である。本実施形態では、周辺特徴点同士を結ぶ線分の長さのうちの２つの比を不変量Ｈｉｊとする。
【０１１５】
上記線分の長さは、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出できる。例えば、図１０（ａ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１１、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＢ１１とすると、不変量Ｈ１１はＨ１１＝Ａ１１／Ｂ１１である。
【０１１６】
また、図１０（ｂ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１２、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１２とすると、不変量Ｈ１２はＨ１２＝Ａ１２／Ｂ１２である。また、図１０（ｃ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１３、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１３とすると、不変量Ｈ１３はＨ１３＝Ａ１３／Ｂ１３である。また、図１０（ｄ）に示した例では、特徴点ｃと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１４、特徴点ｃと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１４とすると、不変量Ｈ１４はＨ１４＝Ａ１４／Ｂ１４である。このようにして、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の例では、不変量Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ１３が算出される。
【０１１７】
なお、上記の例では、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と２番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＡｉｊ、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と３番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＢｉｊとしたが、これに限らず、不変量Ｈｉｊの算出に用いる線分は任意の方法で選定すればよい。
【０１１８】
次に、ハッシュ値算出部３２ｃは、次式（２）
Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０３＋Ｈｉ２×１０２＋Ｈｉ３×１０１＋Ｈｉ４×１００）／Ｄ ‥‥（２）
における余りの値をハッシュ値（特徴量の１つ）Ｈｉとして算出し、メモリ８に記憶させる。なお、上記Ｄは余りが取り得る値の範囲をどの程度に設定するかに応じて予め設定される定数である。
【０１１９】
なお、不変量Ｈｉｊの算出方法は特に限定されるものではなく、例えば、注目特徴点の近傍５点の複比、近傍ｎ点（ｎはｎ≧５の整数）から抽出した５点の複比、近傍ｎ点から抽出したｍ点（ｍはｍ＜ｎかるｍ≧５の整数）の配置及びｍ点から抽出した５点の複比に基づいて算出される値などを注目特徴点についての上記不変量Ｈｉｊとしてもよい。なお、複比とは、直線上の４点または平面上の５点から求められる値であり、幾何学的変換の一種である射影変形に対する不変量として知られている。
【０１２０】
また、ハッシュ値Ｈｉの算出するための式についても上記式（２）に限るものではなく、他のハッシュ関数（例えば特許文献４に記載されているハッシュ関数のうちのいずれか）を用いてもよい。
【０１２１】
また、特徴量算出部３２の各部は、１つの注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出及びハッシュ値Ｈｉの算出が終わると、注目特徴点を他の特徴点に変更して周辺特徴点の抽出及びハッシュ値の算出を行い、全ての特徴点についてのハッシュ値を算出する。
【０１２２】
図９の例では、特徴点ａを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出が終わると、次に特徴点ｂを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出を行う。図９の例では、特徴点ｂを注目特徴点とした場合、特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【０１２３】
そして、図１１（ａ）〜図１１（ｄ）に示すように、これら周辺特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの中から選択される３点の組み合わせ（周辺特徴点ａ，ｅ，ｆ、周辺特徴点ａ，ｅ，ｃ、周辺特徴点ａ，ｆ，ｃ、周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃ）を抽出し、各組み合わせについてハッシュ値Ｈｉを算出し、メモリ８に記憶させる。そして、この処理を各特徴点について繰り返し、各特徴点を注目特徴点とした場合のハッシュ値をそれぞれ求めてメモリ８に記憶させる。
【０１２４】
なお、特徴量算出部３２は、入力画像データを登録原稿として登録する処理を行う登録モードでは、上記のように算出した入力画像データの各特徴点についてのハッシュ値（特徴量）を、図３に示す登録処理部３５に送る。
【０１２５】
登録処理部３５は、特徴量算出部３２が算出した各特徴点についてのハッシュ値と、当該入力画像データである登録原稿を表すインデックスＩＤ（ＩＤ１，ＩＤ２…）と、当該特徴点を表すインデックスｆ（ｆ１，ｆ２…）とを、メモリ８に設けられた図示しないハッシュテーブルに順次登録していく（図１２（ａ）参照）。
【０１２６】
ここで、ハッシュ値がすでに登録されている場合は、当該ハッシュ値に対応付けて原稿インデックスを登録する。原稿インデックスは重複することなく順次番号が割り当てられる。
【０１２７】
そして、特徴点を表すインデックスｆは、メモリ８に設けられた図示しない座標管理テーブルにおいて、図１４に示すように、原稿を表すインデックスＩＤ毎に座標値に対応付けられており、同じ原稿でインデックスｆは重複することなく順次番号が割り当てられる。
【０１２８】
例えば、図１２（ａ）に示すハッシュテーブルの内容であれば、ハッシュ値Ｈ１は、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ１（座標（Ｘ１１，Ｙ１１））の特徴点のもつ値であり、また、ハッシュ値Ｈ３は、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ４（座標（Ｘ１４，Ｙ１４））の特徴点と、インデックスＩＤ２の登録原稿におけるインデックスｆ１（座標（Ｘ２１，Ｙ２１））の特徴点とがもつ値である、ことを示している。
【０１２９】
なお、ハッシュテーブルに登録されている原稿の数が所定値（例えば、登録可能な原稿の数の８０％）より多くなった場合、古いインデックスＩＤを検索して順次消去するようにしてもよい。また、消去されたインデックスＩＤは、新たな入力画像データのインデックスＩＤとして再度使用できるようにしてもよい。また、算出されたハッシュ値が同値である場合、図１２（ｂ）の例に示すように、これらを１つにまとめてハッシュテーブルに登録してもよい。ここでは、Ｈ１＝Ｈ５として、Ｈ１にまとめられている。
【０１３０】
そして、特徴量算出部３２は、入力画像データの画像が既に登録されている登録原稿の画像であるかどうかの判定処理を行う場合（照合モード）には、上記のように算出した入力画像データの各特徴点についてのハッシュ値を、各特徴点の座標値に対応付けられた特徴点を表す特徴点インデックスｐ（ｐ１，ｐ２…）と共に、投票処理部３３に送る。
【０１３１】
なお、特徴点インデックスとしては、説明を分かり易くするために、登録原稿の特徴点については「ｆ」を、照合対象画像の特徴点については「ｐ」を用いて、区別する。
【０１３２】
投票処理部３３は、照合対象原稿の入力画像データからら算出した各特徴点のハッシュ値をハッシュテーブルに登録されているハッシュ値と比較し、同じハッシュ値を有する登録原稿に投票する（図１３参照）。図１３は、登録原稿ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３、ＩＤ４に対する得票数の一例を示すグラフである。
【０１３３】
例えば、前出の図１２（ａ）に示すハッシュテーブルの内容において、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ１が算出されると、ＩＤ１の登録原稿に１票を投じ、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ３が算出されると、ＩＤ１とＩＤ２の各登録原稿に、１票づつ投じる。
【０１３４】
また、図１２（ｂ）に示す例では、Ｈ１＝Ｈ５であり、これらをＨ１の１つにまとめてハッシュテーブルに登録されているので、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ１が算出されると、ＩＤ１の登録原稿に２票を投じる。
【０１３５】
そして、本実施形態では、投票処理部３３は、投票の際に、ハッシュ値が一致した照合対象画像の特徴点と登録原稿の特徴点との対応付けを行い、図示しない特徴点対応テーブルに記憶していくようになっている。
【０１３６】
図１５は、特徴点対応テーブルの内容を示している。図１５の例では、照合対象画像のインデックスｐ１の特徴点に対して求めたハッシュ値が、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ１の特徴点のハッシュ値と一致し、また、照合対象画像のインデックスｐ２の特徴点に対して求めたハッシュ値が、インデックスＩＤ３の登録原稿のインデックスｆ２の特徴点のハッシュ値と一致する、と判定されたことを示している。
【０１３７】
図１（ａ）に、投票処理部３３による投票処理の手順を示す。図１（ａ）に示すように、投票処理部３３は、まず、照合対象画像のインデックスｐの特徴点（以下、特徴点ｐ）について、登録原稿のハッシュ値と比較し（Ｓ１）、ハッシュ値が一致する登録原稿に投票する（Ｓ２）。具体的には、照合対象画像の特徴点ｐのハッシュ値と同じハッシュ値がハッシュテーブルに格納されているか否かをまず判定し、格納されている場合は、そのハッシュ値をもつ登録原稿に投票する。
【０１３８】
また、投票処理部３３は、投票と共に、照合対象画像の特徴点ｐのハッシュ値と同じハッシュ値をもつ登録原稿のインデックスＩＤ及び特徴点のインデックスｆを、ハッシュテーブルより読み出して、上記した特徴点対応テーブルに記憶させる（Ｓ３）。
【０１３９】
このようなＳ１〜Ｓ３の処理を、照合対象画像において抽出された全ての特徴点ｐについて繰り返し行い、Ｓ４にて、照合対象画像において抽出された全ての特徴点ｐについて終了したと判定すると、投票処理を終了する。
【０１４０】
投票処理により、前述した図１３に示すような投票結果を示すグラフと、図１５に示すような特徴点対応テーブルが得られる。
【０１４１】
類似度判定処理部３４は、メモリ８から投票処理部３３の投票処理結果である、各登録原稿に対する得票数、及びハッシュ値が一致した照合対象画像の特徴点と登録原稿の特徴点との対応付けに基づいて、照合対象画像に登録原稿が含まれているか否かを判定すると共に、含まれている場合は、照合対象画像のどの部分が登録原稿に類似するかを、判定するものである。
【０１４２】
図１（ｂ）に、類似度判定処理部３４による類似度判定処理の手順を示す。図１（ｂ）に示すように、類似度判定処理部３４は、まず、各登録原稿に対する投票結果に基づいて、最大得票数を得た登録原稿を選出する（Ｓ１１）。図１３に示すような投票結果の場合、インデックスＩＤ１の登録原稿が選択される。
【０１４３】
次に、類似度判定処理部３４は、選出した登録原稿における、ハッシュ値が一致した特徴点ｆの座標を用いて、当該登録原稿を照合対象画像上の座標値にて表すための座標変換係数Ａを算出する（Ｓ１２）。
【０１４４】
ここで、座標変換係数Ａの取得について図１６、図１７を用いて説明する。類似度判定処理部３４は、特徴点対応テーブル（図１５参照）を参照して、選出された登録原稿について、ハッシュ値が一致している４つの特徴点に対し、その座標と、照合対象画像の特徴点の座標とを取得する。
【０１４５】
図１６に、類似度判定処理部３４にて取得された、登録原稿の４つの特徴点の座標値と、これらに対応する照合対象画像の４つの特徴点の座標値を示し、図１７には、登録原稿と照合対象画像との間での、各特徴点同士の対応イメージを示す。なお、図１７より分かるように、照合対象画像が割付原稿である場合、元の原稿が縮小されると共に、回転されている。
【０１４６】
類似度判定処理部３４は、登録原稿の特徴点の座標についての行列をＰｉｎ、照合対象画像の特徴点の座標についての行列をＰｏｕｔ、座標変換係数をＡとして、下記式（１）より、座標変換係数Ａを算出する。
【０１４７】
【数１】
【０１４８】
ここで、Ｐｉｎは正方行列ではないため、両辺にＰｉｎの転置行列ＰｉｎＴを乗算し、さらにＰｉｎＴＰｉｎの逆行列を乗算する。
【０１４９】
【数２】
【０１５０】
このようにして求めた座標変換係数Ａを用いて、照合対象画像の座標位置を算出することで、登録原稿上の任意の座標（ｘ，ｙ）を照合対象画像上の座標（ｘ’，ｙ’）に変換できる。
【０１５１】
【数３】
【０１５２】
再び、図１（ｂ）に戻り、類似度判定処理部３４は、算出された座標変換係数Ａを用いて、Ｓ１１で選出された登録原稿におけるハッシュ値が一致した全ての特徴点ｆを照合対象画像上の座標に変換する（Ｓ１３）。
【０１５３】
これにより、例えば、図１８に示すように、照合対象原稿が２つの原稿画像が割り付けられた２ｉｎ１原稿であって、そのうちの座標原点Ｏに近い上半分の原稿画像が、最大得票数を得たインデックスＩＤ１の登録原稿に類似している場合、最大得票数を得たインデックスＩＤ１の登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点は、照合対象画像上の上半分に集中して分布することとなる。
【０１５４】
類似度判定処理部３４は、このような選出された登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態（特徴点の座標位置）より、登録原稿の照合対象画像上の位置を特定する（Ｓ１４）。図１８に示すような分布状態であれば、類似度判定処理部３４は、照合対象原稿は２ｉｎ１原稿であると特定すると共に、２ｉｎ１原稿の上半分の領域に相当する照合対象画像における所定領域の画像が、インデックスＩＤ１の登録原稿に類似すると判定する。
【０１５５】
続いて、類似度判定処理部３４は、投票結果に基づいて、選択すべき全ての登録原稿について終了したかどうかを判定する（Ｓ１５）。例えば、投票結果が、図１３に示すような、インデックスＩＤ１の登録原稿とインデックスＩＤ３の登録原稿の２つの得票数が、他の登録原稿に比して大きく突出していた場合、この２つの登録原稿に類似する可能性が高い。
【０１５６】
そのため、このような場合は、Ｓ１５にて、選択すべき全ての登録原稿について終了を終了していないと判定し、次に大きな得票数を得た登録原稿、ここではインデックスＩＤ３の登録原稿を選出して（Ｓ１６）、Ｓ１２に戻り、Ｓ１２〜Ｓ１５（４ｉｎ１等の原稿であればＳ１６も含む）までの処理を、ＩＤ３の登録原稿に対しても行う。
【０１５７】
これにより、図１８に示すように、照合対象原稿が２つの原稿画像が割り付けられた２ｉｎ１原稿であって、残り下半分の原稿画像が、２番目に大きな得票数を得たインデックスＩＤ３の登録原稿に類似している場合は、Ｓ１４において、類似度判定処理部３４は、２ｉｎ１原稿の下半分の領域に相当する照合対象画像における所定領域の画像が、インデックスＩＤ３の登録原稿に類似すると判定する。
【０１５８】
また、Ｓ１１、Ｓ１５、Ｓ１６、において登録原稿を選出するにあたり、例えば、抽出された上位の得票数を類似の度合いを示す類似度として扱い、予め定められている閾値ＴＨと比較して類似性（入力画像データが登録原稿の画像データであるかどうか）を判定する構成が好ましい。
【０１５９】
つまり、最大得票数が予め定められた閾値ＴＨ以上である場合には、「類似性あり」と判定して、Ｓ１１で登録原稿を選択してＳ１２以降の処理を実行し、Ｓ１５，Ｓ１６では、２番目の得票数が予め定められた閾値ＴＨ以上である場合には、「選択すべき登録原稿がある」或いは「類似性あり」と判定して、Ｓ１２に戻る。
【０１６０】
このとき、閾値ＴＨは、最大得票数から２番目、３番目と得票数が低下するに従い、順次低く設定しておくことで、判定精度を上げることができる。
【０１６１】
そして、類似度判定処理部３４による判定結果を示す判定信号は、上述したように制御部７に送られ、制御部７は、通常モードであれば、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ出力処理を規制する。一方、強制モードであれば、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、最も優先度の高い厳しい制限に出力処理を規制する。
【０１６２】
図１９（ａ）に、２ｉｎ１原稿である場合に、上半分、下半分の各領域にある画像に対してその出力処理を規制する手法を示す。上述したように、類似度判定処理部３４の類似度判定処理により、割付原稿である場合は、２ｉｎ１原稿、或いは４ｉｎ１原稿といった、割付状態を検出することができる。つまり、図１８で示したように、照合対象画像の上半分或いは下半分の領域に、登録原稿の特徴点が集中した場合、２ｉｎ１原稿であると推測できる。
【０１６３】
制御部７は、図１９（ａ）に示すように、予め、２ｉｎ１原稿である場合、原稿サイズおよび原稿の方向（Ａ４縦、横等の原稿が置かれている方向）の検知結果および有効画像領域より２つの領域Ｑ１，Ｑ２の座標値を、例えば、対角の２点（白丸）の座標値の情報等にて予め取得している。原稿サイズ、原稿の方向検知は、例えば、カラー画像入力装置２内に配置されたフォトトランジスタなどの光電変換素子により、原稿台に載置された、主走査方向、副走査方向の原稿サイズを検知する方法や、操作パネル６より、ユーザにて選択された原稿サイズを制御部にて検知する方法などを用いることができ、また、有効画像領域は、２ｉｎ１原稿において、画像データが存在する領域を予め定めておくものである。したがって、２ｉｎ１原稿であり、２つある領域Ｑ１，Ｑ２のうちのいずれが登録原稿に類似するかを特定できれば、その領域の画像データに対して、出力処理を規制することは容易に実施できる。２ｉｎ１原稿の２つの領域Ｑ１，Ｑ２（有効画像領域）の代わりに原稿サイズの２分の１の領域を用いるようにしても良い。
【０１６４】
同様に、図１９（ｂ）は、４ｉｎ１原稿である場合に、上半分左側と右側、下半分左側と右側の４つの領域Ｑ１〜Ｑ４の何れかに登録原稿の特徴点が集中した場合、４ｉｎ１原稿であると推測できる。
【０１６５】
制御部７は、図１９（ｂ）に示すように、予め、４ｉｎ１原稿である場合の４つの領域Ｑ１〜Ｑ４の座標値を、上記と同様に対角の２点（白丸）の座標値の情報等にて予め取得しておくことで、４ｉｎ１原稿であり、４つある領域Ｑ１〜Ｑ４のうちのいずれが登録原稿に類似するかを特定できれば、その領域の画像データに対して、出力処理を規制することは容易に実施できる。
【０１６６】
また、類似度判定処理部３４は、さらに、各登録原稿に対する得票数を投票総数（入力画像データから抽出された特徴点の総数）で除算して正規化することで類似度を算出し、この類似度と予め定められている閾値ＴＨ（例えば投票総数の８０％）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。
【０１６７】
また、類似度判定処理部３４は、各登録原稿に対する得票数を、ハッシュ値の登録数が最も多い登録原稿についてのハッシュ値の登録数（最大登録数）で除算して正規化することで類似度を算出し、この類似度と予め定められている閾値ＴＨ（例えば投票総数の８０％）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。
【０１６８】
つまり、算出した類似度が閾値ＴＨ以上である場合には「類似性あり」と判定し、閾値ＴＨ未満である場合には「類似性なし」と判定すればよい。なお、この場合、入力画像データから抽出されるハッシュ値の総数は上記最大登録数よりも大きくなる場合があるため（特に原稿及び／または登録原稿の少なくとも一部に手書き部分がある場合など）、類似度の算出値は１００％を超える場合も有り得る。
【０１６９】
また、類似性を判定する際の閾値ＴＨは、各登録原稿について一定に設定されていても、或いは、各登録原稿の重要度等に応じて登録原稿毎に設定されていてもよい。登録原稿の重要度は、例えば、紙幣、有価証券、極秘書類、社外秘の書類等については重要度を最大にし、秘密書類については重要度を紙幣等よりも低くするといったように、登録原稿に応じて段階的に設定してもよい。
【０１７０】
この場合、メモリ８に、登録原稿の重要度に応じた重み付け係数を当該登録原稿のインデックスと関連付けて記憶させておき、類似度判定処理部３４が、最大得票数を得た登録原稿に対応する閾値ＴＨを用いて類似性を判定するようにすればよい。
【０１７１】
また、類似性を判定する際、閾値ＴＨは一定にする一方、各登録原稿に対する得票数（各登録原稿の得票数）に各登録原稿の重み係数を掛けて類似性を判定するようにしてもよい。
【０１７２】
この場合、メモリ８に、各登録原稿の重要度に応じた重み付け係数を各登録原稿のインデックスと関連付けて記憶させておき、類似度判定処理部３４が、各登録原稿の得票数に当該登録原稿の重み付け係数を掛けた補正得票数を算出し、この補正得票数に基づいて類似性を判定するようにすればよい。
【０１７３】
例えば、最大補正得票数と閾値ＴＨとを比較してもよく、最大補正得票数を投票総数で正規化したものを閾値ＴＨと比較してもよく、最大補正得票数を最大登録数で正規化したものを閾値ＴＨと比較してもよい。また、この場合、重み係数は、例えば、１より大きい値であって、かつ登録原稿の重要度が高くなるにつれて大きい値になるように設定すればよい。
【０１７４】
また、本実施形態では、１つの特徴点（注目特徴点）に対して１つのハッシュ値を算出するものとしているが、これに限らず、１つの特徴点（注目特徴点）に対して複数のハッシュ値を算出するようにしてもよい。例えば、注目特徴点の周辺特徴点として６点を抽出し、この６点から５点を抽出した６通りの組み合わせそれぞれについて、５点から３点を抽出して不変量を求めてハッシュ値を算出する方法を用いてもよい。この場合には、１つの特徴点に対して６個のハッシュ値が算出されることになる。
【０１７５】
次に、デジタルカラー複写機１における類似性判定処理について、図２０に示すフロー図を参照しながら説明する。
【０１７６】
制御部７は、操作パネル６を介してユーザからの指示入力を受け付けると、登録モードが選択されているか否かを判定する（Ｓ２１）。ここで、登録モードが選択されている場合は、入力画像データを登録処理する。
【０１７７】
まず、制御部７は、文書照合処理部１４の各部を制御して、特徴点の算出、及び算出された各特徴点の座標算出を行わせる（Ｓ２２，Ｓ２３）。算出された各特徴点の座標は、特徴点を表すインデックスｆに対応付けて、座標管理テーブルに格納される。続いて、特徴量算出処理を行わせ（Ｓ２４）を行わせ、算出された特徴量を、原稿を表すインデックスＩＤと特徴点を表すインデックスｆと共にハッシュテーブルに格納する登録処理（Ｓ５）を行わせる。
【０１７８】
一方、Ｓ１において、登録モードではない、つまり照合モードであると判定すると、Ｓ２７に以降し、特徴点を算出させる（Ｓ２７）。そして、Ｓ２７にて算出された特徴点に基づいて、同様に、算出された各特徴点の座標算出を行わせる（Ｓ２８）。算出された各特徴点の座標は、特徴点を表すインデックスｐに対応付けて、メモリ８の作業領域に格納される。続いて、特徴量算出処理を行わせ（Ｓ２９）を行わせ、投票処理（Ｓ３０）、類似性判定処理（Ｓ３１）を行わせる。
【０１７９】
このＳ３０、Ｓ３１においては、既に説明したように、照合対象原稿が割付原稿である場合には、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性が判定され、登録原稿に類似する場合は、照合対象原稿上の画像位置が特定される。
【０１８０】
そして、Ｓ３１にて、類似すると判定されると、強制モードが設定されているか否かを判定する（Ｓ３２）。ここで、強制モードが設定されている場合は、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、類似すると判定された登録原稿に設定されている制限を適用し、かつ、類似する登録原稿が複数あり、制限が異なる場合は、最も優先度の高い規制にて出力処理を規制する制御信号を出力させる（Ｓ３３）。
【０１８１】
一方、強制モードが設定されていない場合は、Ｓ３４に進み、割付原稿に含まれる各原稿画像のうち、登録原稿に類似すると判定され原稿画像の部分に対してのみ、出力処理を規制する制御信号を出力させる。
【０１８２】
割付原稿ではない場合は、強制モードの設定に関係なく、出力処理を規制する制御信号が出力される。
【０１８３】
なお、Ｓ３１にて、類似するものがないと判定されると、Ｓ３５に進み、判定信号「０」として、出力処理をそのまま許可する制御信号を出力する。
【０１８４】
ところで、上記実施の形態では、類似度判定処理部３４は、登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態（特徴点の座標位置）より、登録原稿の照合対象画像上の位置を特定することで、割付原稿であるか否かの判定を行っていたが、別の実施の形態として、以下のようにすることもできる。
【０１８５】
本実施の形態では、類似度判定処理部は、１度目の類似判定処理の結果、複数の登録画像に類似していると判定された場合、図２８に示すように、類似していると判定された登録原稿の数に応じて、照合対象原稿を２分の１或いは４分の１というように分割して、それぞれの領域に存在する特徴点より算出された特徴量を用いて、２度目の投票処理を行う。
【０１８６】
照合対象原稿の画像全体を対象として照合判定を行った１度目の類似度判定処理の結果、閾値を超えた登録原稿の数が複数ある場合は、類似する登録原稿の数に応じて、照合対象原稿を分割する。割付原稿の割付数は、２、４、６、８、９等というように予め定められているので、類似する登録原稿の数が上記割付数と一致する場合には、その値にて分割し、一致しない場合には、上記割付数のうち、類似する登録原稿の数よりも大きい値を用いて分割する。つまり、閾値を超えた登録原稿の数が３であれば４を、５であれば６を、７であれば８を選択して分割する。そして、各分割領域の投票処理を行い、分割領域毎の類似する登録原稿を特定していく。なお、分割領域の投票処理の結果、閾値を超えた登録原稿の数が複数ある場合は、さらに大きい値を用いて分割する。なお、あまり細かく分割しても意味がないので、分割数の最大は、８または９程度に定めておく。また、分割数に応じた各画像位置は、上述したように、予め決まっている。
【０１８７】
以下では、閾値を超えた登録原稿の数が２であり、照合対象原稿を２分割して類似判定を行う例について説明する。
【０１８８】
類似判定処理の結果、図２７のような得票数を獲得し、インデックスＩＤ１の登録原稿ＡとインデックスＩＤ２の登録原稿Ｂに類似していると判定された場合、図２８に示す一点鎖線Ｌ１のように、照合対象原稿を２分の１に分割し、ａ領域とｂ領域とする。そして、それぞれの領域における特徴点の特徴量を用いて２度目の投票処理を行う。
【０１８９】
そして、２領域の投票結果に応じて、以下のように判断する。
【０１９０】
１）２度目の投票処理のａ領域の投票結果が、登録原稿Ａのみ得票数が閾値を超えている図２９に示すようなものであり、ｂ領域の投票結果が、登録原稿Ｂのみ得票数が閾値を超えている図３０のようなものであった場合、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、登録原稿Ａと登録原稿Ｂの両方の画像を含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９１】
２）２度目の投票処理のａ領域（或いはｂ領域）の投票結果が、図２９に示すようなものであり、他方のｂ領域（或いはａ領域）の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、ａ領域（或いはｂ領域）に登録原稿Ａを含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９２】
３）２度目の投票処理のａ領域（或いはｂ領域）の投票結果が、図３０に示すようなものであり、他方のｂ領域（或いはａ領域）の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、ａ領域（或いはｂ領域）に登録原稿Ｂを含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９３】
４）２度目の投票処理のａ領域、ｂ領域の投票結果がいずれも、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿は、１度目の投票処理で得票数の多いほうの登録原稿、つまり、図２７の結果であれば、登録原稿Ａ（割付原稿ではない）と判断する。
【０１９４】
５）２度目の投票処理のａ領域、ｂ領域の少なくとも一方の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値を超えた図２７に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿をさらに、図２８に示す破線Ｌ２１にて分割し、照合対象原稿を４分割する。そして、各領域において、３度目の投票処理を行い、４つの領域の投票処理の結果をもとに、上記と同様の基準にて判断する。
【０１９５】
なお、このような判定結果に応じた、入力画像データの出力処理の扱については、前記した実施の形態と同じである。
【０１９６】
また、上記した説明では、類似度判定処理部は、類似判定処理の結果、複数の登録画像に類似していると判定する基準として、閾値を複数の登録原稿が超えた場合を例示したが、例えば、最も得票数の多い登録原稿と、２番目、３番目、…に得票数の多い登録原稿との間で得票数の差をもとめ、差が所定値以下であるものを全て、類似する登録原稿としてもよい。
【０１９７】
次に、この他の実施形態のデジタルカラー複写機における類似性判定処理について、図３２に示すフロー図を参照しながら説明する。
【０１９８】
なお、Ｓ２１〜Ｓ３１、Ｓ３２〜Ｓ３５の処理は、先の実施形態の説明に用いた、図２０のフローチャートと同じである。したがって、共通のステップ番号を付して、説明は省略する。
【０１９９】
Ｓ３１における類似性判定処理が、上記した１度目の類似性判定処理である。Ｓ３１にて、類似する登録原稿がある場合は、Ｓ４１に進み、類似する登録原稿が複数であるいか否かが判定され、複数でないつまり１つの場合は、Ｓ３１で類似すると判定された登録原稿に予め定められている処理を表す制御信号を出力する（Ｓ４８）。
【０２００】
Ｓ４１にて複数であると判定されると、照合対象原稿を、類似する登録原稿の数に応じて分割し、分割した領域ごとに、投票処理を行わせ（Ｓ４２）、各領域の投票処理結果をもとに、当該照合対象原稿の類似性判定処理を行わせる（Ｓ４３）。
【０２０１】
なお、図３２では省略しているが、Ｓ４２の分割した領域ごとの投票処理の結果、Ｓ４１と同様のステップを実施し、１つの領域内に、類似する登録原稿が複数含まれていると判断されると、さらに分割数を上げて、領域ごとの投票処理、続く類似性判定処理を、繰り返し行わせる。
【０２０２】
Ｓ４３の類似性判定処理にて、割付原稿でないと判定されると、Ｓ４４に進み、類似すると判定された登録原稿に予め定められている処理を表す制御信号を出力する。一方、割付原稿であると判定されると、Ｓ３２に移行する。
【０２０３】
ここで、上記したるデジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）１の変形例について説明する。
【０２０４】
ここでは、原稿種別判別部１３が、さらに、入力画像データを読み取った元である当該原稿が割付原稿であるか否かの判別も行うと共に、割付原稿である場合はその割り付けの状態も求めるようになっている。
【０２０５】
その方法について説明する。原稿種別判別部１３は、ＲＧＢ信号（画像データ）より、当該画像の主走査方向及び副走査方向のライン毎に、画素値が０から１、１から０に変化する反転回数（または、エッジの数）の分布を求め、これに基づいて割付原稿であるか否かと、割付原稿である場合はその割付数を検出する。
【０２０６】
図２１は、用紙短手方向（原稿短手方向）でもある副走査方向に延びる文字列を有し、行間が用紙長手方向（原稿長手方向）でもある主走査方向に並ぶ画像を有する非割付原稿の、主走査方向及び副走査方向における各反転回数のヒストグラムである。
【０２０７】
このような非割付原稿の場合、図２１に示すように、主走査方向における反転回数の分布には、文章中の行間に対応して、所定の間隔毎に反転回数が現れる。一方、副走査方向における反転回数の分布は、原稿周辺部の余白部分を除いて連続した分布となる。
【０２０８】
このような図２１に示す原稿を２ｉｎ１にて処理した割付原稿は、図２２に示すように、割付原稿の用紙長手方向でもある主走査方向に並んで２つの画像が割り付けられ、それら各画像が、その元原稿における用紙短手方向でもある主走査方向に延びる文字列を有し、行間が用紙長手方向でもある副走査方向に並ぶこととなる。
【０２０９】
このような割付原稿の場合、主走査方向及び副走査方向における各反転回数のヒストグラムは、図２２に示すように、主走査方向における反転回数には、連続した分布が２つ形成されると共に、反転回数の分布と分布との間に、空白部分に応じた空白領域が存在する。一方、副走査方向における反転回数は、行間に対応して、所定の間隔毎に反転回数が現れる。
【０２１０】
このようなヒストグラムを基に、主走査方向における反転回数に連続した分布が２つあり、２つの分布間に形成される、反転回数が所定値（例えば、２０）以下の空白領域が、例えば、（割付原稿のレイアウトにもよるが）２０ｍｍ程度（解像度が３００ｄｐｉの場合、１７０ライン程度）存在するとき、当該照合対象画像は、２ｉｎ１原稿のものであると判定する。このとき、割付数は２となる。
【０２１１】
但し、空白領域の存在を判定する場合には、反転回数が所定値以下のラインに、最初のラインまたは最終のラインが含まれる場合は、原稿周辺部の余白領域であると判断して、これを除外する必要がある。
【０２１２】
このように、主走査方向及び副走査方向における反転回数の分布を求め、空白領域の有無を判定することで、２ｉｎ１原稿であるか否かを判別することができる。
【０２１３】
なお、ここでは、割付数が２の２ｉｎ１原稿の場合の判別基準を例示したが、割付数が４の４ｉｎ１原稿の場合は、主走査方向、副走査方向ともに、原稿画像間を分ける空白部分に応じた空白領域が現れ、同様にして判別できる。
【０２１４】
また、ここでは、主走査方向、副走査方向のライン毎に、反転回数（または、エッジの数）の分布を求めたが、ライン毎の画素値の平均値や分散値を用いても良い。
【０２１５】
その他、このような画像データを用いて割付原稿であるか否かを判別する方法以外に、設定条件より、割付原稿であるかどうかを判別することも可能である。
【０２１６】
例えば、操作パネル６を用いた入力操作にて、画像モードにおける分割画像出力モードが選択された場合には、これをデジタルカラー複写機１の各部の動作を制御するための主制御部（ＣＰＵ）が認識することで、入力された画像データが割付原稿のものであることを判別できる。
【０２１７】
または、カラー画像入力装置２が、コンピュータに接続されたスキャナの場合であれば、読み取り条件の設定画面（スキャナドライバの設定画面）において、原稿種別を選択するので、この選択結果を上記主制御部（ＣＰＵ）が認識することで判別できる。
【０２１８】
そして、編集処理部１６が、上記した原稿種別判別部１３にて求められた割付状態に応じて、割付原稿を分割する位置を決定してこれに基づいて画像を分割し、分割した各部分の画像に対して回転処理、拡大処理を行って、１頁ずつの画像データに変換する編集処理を行う。これにより、割付原稿の複数の原稿画像を１頁ずつ出力処理する頁単位処理が可能になる。
【０２１９】
文書照合処理部１４は、頁単位処理において、割付原稿に登録原稿に類似する原稿画像が含まれていると判定すると、強制モードでは、全頁の出力処理を規制し、通常モードでは、該当する頁の出力処理のみを規制する。
【０２２０】
また、例えば、精度よく判定を行って処理を行う場合、登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態、あるいは、照合対象原稿を分割して、それぞれの領域に存在する特徴点を用いて投票処理を行う際に、上記判定結果を参照するようにしても良い。例えば、割付数の検出結果を参照して、特徴点の照合対象画像上の分布状態や特徴点を用いた投票処理を行う構成とすることもできる。
【０２２１】
このように、割付数を参照するようにすることで、割付数を検出する構成が別に必要になるが、割付原稿を判定する判定精度を向上させることができる。なお、割付数を参照して処理を行うか否かは、例えば、通常モードと高精度モードを設けておき、操作パネルより選択できるようにしておけば良い。
【０２２２】
但し、本願発明は、たとえこのような割付状態を検出したり、ユーザに入力させたりすることなく、画像照合技術を用いて、照合対象原稿が割付原稿のものであるか否かを判断し、割付原稿であれば、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であるという点に利点を有するものである。
【０２２３】
また、本実施形態では、本発明をデジタルカラー複写機１に適用する場合について説明したが、本発明の適用対象はこれに限るものではなく、例えば、図２３に示すように、デジタルカラー複合機（ＭＦＰ：Multi-Function Printer）１００に適用してもよい。このデジタルカラー複合機１００は、コピー機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能、スキャナ機能、scan to e-mail機能、ファイリング機能等を有している。
【０２２４】
なお、図２３においては、デジタルカラー複写機１において説明したものと同等の機能を有する部材には、同じ記号を付しており、それらの説明については省略する。
【０２２５】
ここで、送信装置５は、例えばモデムやネットワークカードより構成される。送信装置５は、ネットワークカード、ＬＡＮケーブル等を介して、ネットワークに接続された他の装置（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバー装置、他のデジタル複合機、ファクシミリ装置等）とデータ通信を行う。
【０２２６】
送信装置５は、画像データを送信する場合、相手先との送信手続きを行って送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、通信回線を介して相手先に順次送信する。
【０２２７】
また、送信装置５は、画像データを受信する場合、通信手続きを行うとともに、相手先から送信されてくる画像データを受信してカラー画像処理装置３に入力する。受信した画像データは、カラー画像処理装置３で伸張処理、回転処理、解像度変換処理、出力階調補正、階調再現処理などの所定の処理が施され、カラー画像出力装置４によって出力される。なお、受信した画像データを記憶装置（図示せず）に保存し、カラー画像処理装置３が必要に応じて読み出して上記所定の処理を施すようにしてもよい。
【０２２８】
また、複合機１００では、操作パネル６を用いて、ユーザの入力画像データに対する処理要求（例えば処理モード（複写、印刷、送信、編集など）、処理枚数（複写枚数、印刷枚数）、入力画像データの送信先など）を入力することができ、文書照合処理部１４に制御部７は、類似ありと判定された場合に、複写処理だけでなく、印刷、送信、編集などの出力処理について規制する。
【０２２９】
例えば、ファクシミリを送信するモードが選択され、文書照合処理部１４において、出力禁止であると判定された場合、メモリに格納されている画像データの消去を行い、ファックスの送信を行わないようにする。あるいは、登録原稿ではあっても、ファックス送信が許可されている場合（登録原稿を表すインデックスＩＤと送信先を対応付けて、予め格納しておく）は、送信先のデータを参照して送信するようにしても良い。
【０２３０】
図２４を用いて、上記したデジタルカラー複合機１００におけるファックス処理について説明する。なお、図２４では、処理がスルーとなる処理部を点線で表している。ここでは使用するが、ファックス処理においては、領域分離処理部１７は必須ではない。また、ファックス送信の場合、階調再現処理部２２の後、解像度変換部、圧縮／伸張処理部で処理が行われる。
【０２３１】
送信においては、カラー画像入力装置２より読み込まれた、例えば８ビットの入力画像データはカラー画像処理装置３において上記の各処理が施され、入力階調補正部１５で、例えば、マトリクス演算等によりＲＧＢ信号を輝度信号（図２４ではＫ信号）に変換する。輝度信号に変換された画像データは、領域分離処理部１７、空間フィルタ処理部２０で所定の処理がなされ、階調再現処理部２２において、例えば、誤差拡散処理により２値化される。２値化された画像データは、必要に応じて回転処理がなされ、圧縮／伸張処理部にて、所定の形式で圧縮されて、不図示のメモリに格納される。
【０２３２】
送信装置（例えば、モデム）５にて相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、画像データは所定の形式で圧縮された状態で上記メモリから読み出され、圧縮形式の変更など必要な処理が施され、相手先に通信回線を介して順次送信される。
【０２３３】
一方、受信においては、相手先から通信回線を介して画像が送信されてくると、制御部は、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像を受信すると共に、所定の形式に圧縮された状態の受信画像データは、カラー画像処理装置３に入力される。
【０２３４】
カラー画像処理装置３に入力された受信画像データは、圧縮／伸張処理部での処理により伸張されページ画像として送信されてきた原稿画像が再現される。再現された原稿画像は、カラー画像出力装置の能力に応じて、回転処理がなされ解像度変換部にて解像度変換処理が行なわれる。ページ単位の画像として再現された画像データは、カラー画像出力装置より出力される、
なお、以上では、モノクロの画像データを処理する場合を例として示したが、例えば、領域分離処理部１７と空間フィルタ処理部２０との間に、カラー画像入力装置２より読み込まれたＲＧＢ信号に対し、色再現の忠実化実現のために不要吸収成分を含む、トナーやインクのＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う色補正部１８、および、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する黒生成下色除去部を備えたカラー画像処理装置を用いても構わない。
【０２３５】
さらに、デジタルカラー複合機１００においては、上記入力画像データとして、スキャナにて原稿を読み取り入力される画像データと、コンピュータ（ソフトウェア）を用いて作成される電子データ、例えば、電子データのフォーマットに、コンピュータ（ソフトウェア）を用いて必要事項を入力して作成される電子データ、すなわち、紙ベースのデータを電子化したもの、電子データで直接作成したもの（電子申請など）、２通りが考えられる。
【０２３６】
また、図２３の構成では、類似性判定処理をデジタルカラー複合機１００に備えられた文書照合処理部１４において行っているが、これに限るものではない。例えば、制御部７及び文書照合処理部１４が有する機能の一部または全部を、デジタルカラー複合機１００に通信可能に接続された外部装置において実行するようにしてもよい。
【０２３７】
その他、本発明を、例えば、モノクロの複合機に適用してもよい。また、複合機に限らず、例えば単体のファクシミリ通信装置、複写機、画像読取装置などに適用してもよい。
【０２３８】
例えば、図２５は、本発明をフラットベッドスキャナ１０１に適用した場合の構成例を示すブロック図である。
【０２３９】
この図に示すように、フラットベッドスキャナ１０１は、カラー画像入力装置２とカラー画像処理装置３’とを備えている。カラー画像処理装置３’は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１４、制御部７（図２５では図示せず）、メモリ８（図２５では図示せず）から構成されており、これに、カラー画像入力装置２が接続され、全体として画像データ出力処理装置を構成している。なお、カラー画像入力装置（画像読取手段）２におけるＡ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１４、制御部７、メモリ８の機能は、上述したデジタルカラー複写機１と略同様であるのでここでは説明を省略する。
【０２４０】
また、上記各実施形態において、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１に備えられる文書照合処理部及び制御部を構成する各部（各ブロック）は、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現される。すなわち、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるデジタルカラー複写機１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって達成される。
【０２４１】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２４２】
また、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０２４３】
また、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１の各ブロックは、ソフトウェアを用いて実現されるものに限らず、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよく、処理の一部を行うハードウェアと当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うソフトウェアを実行する演算手段とを組み合わせたものであってもよい。
【０２４４】
本発明のコンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記類似度算出処理や類似性判定処理など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置、及びコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタ等の画像形成訴追により構成されてもよい。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。
【０２４５】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０２４６】
【図１】（ａ）は、本発明の一実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部の投票処理の手順示すフローチャートであり、（ｂ）は、同じ文書照合処理部における類似度判定処理部の類似度判定処理の手順示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる特徴点算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図５】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる特徴量算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】図２に示した画像データ出力処理装置のＭＴＦ処理部に備えられる混合フィルタのフィルタ係数の一例を示す説明図である。
【図７】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴点算出部によって入力画像データから抽出される連結領域及びこの連結領域の重心の一例を示す説明図である。
【図８】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴点算出部によって入力画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【図９】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の一例を示す説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の組み合わせの一例を示す説明図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は、図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の組み合わせの一例を示す説明図である。
【図１２】（ａ）及び（ｂ）は、図２に示した画像データ出力処理装置において、ハッシュテーブルに登録される各特徴点についてのハッシュ値及び入力画像データを表すインデックスの一例を示す説明図である。
【図１３】図２に示した画像データ出力処理装置の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図１４】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部に設けられた、登録原稿毎に各特徴点の座標値を管理している座標値管理テーブルの内容を示す説明図である。
【図１５】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部に設けられた、照合対象画像の各特徴点に対して求めたハッシュ値が一致した登録原稿のインデックスと特徴点のインデックスとを対応つけて格納する特徴点対応テーブルの内容を示す説明図である。
【図１６】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部における類似度判定処理部が座標変換係数Ａの算出に用いる、登録原稿の４つの特徴点の座標値と、これらに対応する照合対象画像の４つの特徴点の座標値を示す説明図である。
【図１７】図１６に示した登録原稿の４つの特徴点と照合対象画像の４つの特徴点の画像間での対応イメージを示す説明図である。
【図１８】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部における類似度判定処理部によって求められる、照合対象画像のどの特徴点にどの登録原稿の特徴量が一致したかを示す説明図である。
【図１９】（ａ）（ｂ）共に、照合対象原稿が割付原稿であり、登録原稿に類似する原稿画像の特定された場合に、照合対象原稿の画像における出力処理を規制する範囲を特定する手法を示す説明図である。
【図２０】図２に示した画像データ出力処理装置における類似性判定処理の流れを示すフロー図である。
【図２１】変形例の画像データ出力処理装置に備えられる原稿種別判別部における割付原稿であるか否かと割付数とを判定する処理を示す説明図である。
【図２２】変形例の画像データ出力処理装置に備えられる原稿種別判別部における割付原稿であるか否かと割付数とを判定する処理を示す説明図である。
【図２３】本発明の他の実施形態にかかるデジタルカラー複合機をなす画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２４】図２３に示した画像データ出力処理装置における、ファクス処理時の画像データの流れを示す説明図である。
【図２５】本発明のその他の実施形態にかかる画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２６】従来の画像データ出力処理装置における問題点を説明するための図面であり、（ａ）は照合対象原稿の画像を示し、（ｂ）は（ａ）に示す照合対象画像の投票結果を示すグラフである。
【図２７】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図２８】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の類似度判定処理部が、照合対象原稿を分割する処理を示す説明図である。
【図２９】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３０】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３１】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３２】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置における類似性判定処理の流れを示すフロー図である。
【符号の説明】
【０２４７】
１ デジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）
１００ デジタルカラー複合機（画像データ出力処理装置）
１０１ フラットベッドスキャナ（画像データ出力処理装置）
２ カラー画像入力装置（入力データ取得部、画像入力装置）
３，３’ カラー画像処理装置
４ カラー画像出力装置
５ 送信装置
６ 操作パネル
７ 制御部
８ メモリ（記憶部）
１３ 原稿種別判別部（割付原稿判別部）
１４ 文書照合処理部（画像照合装置）
３１ 特徴点算出部（特徴量抽出部）
３２ 特徴量算出部（特徴量抽出部）
３２ａ 特徴点抽出部
３２ｂ 不変量算出部
３２ｃ ハッシュ値算出部
３３ 投票処理部（類似度算出部）
３４ 類似度判定処理部
３５ 登録処理部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像データに対する複写処理や、送信処理、編集処理、或いはファイリング処理等の出力処理を行う画像データ出力処理装置に関し、より詳細には、入力画像データの画像と事前に登録されている登録原稿の画像とを比較して類似性を判定し、その判定結果に基づいて、入力画像データの出力処理を制御する機能を有する画像データ処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、スキャナ等で原稿を読み取って得られた画像データと、事前に登録されている登録原稿の画像データとを比較し、その類似性を判定するといった画像照合技術がある。
【０００３】
類似性の判定には、例えば、ＯＣＲ（Optical Character Reader）などで画像からキーワードを抽出してキーワードによるマッチングを行う方法や、対象画像を罫線のある帳票画像に限定し、罫線の特徴によるマッチングを行う方法（特許文献１参照）、或いは、入力画像と登録原稿の色味分布を基に判定する方法（特許文献２参照）などが知られている。
【０００４】
また、特許文献３には、入力文書の特徴からデスクリプタを生成し、このデスクリプタと、デスクリプタを記録しデスクリプタが生成された特徴を含む文書のリストを指し示すデスクリプタデータベースとを用いて、入力文書と文書データベース中の文書とのマッチングを行う技術が開示されている。デスクリプタは、文書のデジタル化により生じる歪みや、入力文書と文書データベース中の整合する文書との間の差異に対して不変となるように選ばれる。
【０００５】
この技術では、デスクリプタデータベースがスキャンされるときに、文書データベース中の各文書に対する投票を累積し、最高得票数の１文書または得票数がある閾値を超えた文書を整合文書とするようになっている。
【０００６】
さらに、特許文献４には、デジタル画像から複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に対して局所的な特徴点の集合を決定し、決定した各集合から特徴点の部分集合を選択し、選択した各部分集合を特徴付ける量として、部分集合中の特徴点の複数の組み合わせに基づいて、幾何学的変換に対する不変量をそれぞれ求め、求めた各不変量を組み合わせて特徴量を計算し、計算した特徴量を有するデータベース中の文書・画像に投票することにより、上記デジタル画像に対応する文書・画像を検索する技術が開示されている。
【０００７】
そして、従来、複写機や、ファクシミリ装置、スキャナ装置、或いは複合機などの、入力画像データに対して複写処理や、送信処理、編集処理、或いはファイリング処理等の出力処理を行う画像データ出力処理装置においては、このような原稿照合技術を利用して、入力画像データが登録原稿の画像データに類似する場合、その出力処理を規制するといったことが行われている。
【０００８】
例えば、カラー画像形成装置においては、紙幣や有価証券の偽造に対処するため、入力画像データから検出したパターンに基づいて入力画像データが紙幣や有価証券等（登録原稿）の画像データであるかどうかを判断し、登録原稿の画像データである場合には、出力された画像から複写を行った画像形成装置を特定できるように出力される画像に特定のパターンを付加したり、複写画像を塗りつぶしたり、複写動作を禁止したりする技術が知られている。
【０００９】
また、特許文献５には、比較元画像に含まれるページ画像の数より、比較元画像に含まれるページ画像を含む処理対象領域の色特徴量、輝度特徴量、テクスチャ特徴量、形状特徴量などの画像特徴量や文字コードよりなる文字特徴量を抽出し、抽出された特徴量を用いて、比較先画像を検索することにより、Ｎｕｐ印刷された紙文書から、オリジナルの電子データを抽出することが開示されている。
【特許文献１】特開平８−２５５２３６号公報（１９９６年１０月１日公開）
【特許文献２】特開平５−１１０８１５号公報（１９９３年４月３０日公開）
【特許文献３】特開平７−２８２０８８号公報（１９９５年１０月２７日公開）
【特許文献４】国際公開第２００６／０９２９５７号パンフレット（２００６年９月８日公開）
【特許文献５】特開２００５−４７２４号公報（２００５年１月６日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の画像データ出力処理装置においては、入力画像データが割付原稿であった場合に、割付原稿の中に出力処理の規制された原稿の画像が含まれていたとしても、それを判別することができず、規制すべき出力処理を許可してしまうといった問題がある。
【００１１】
割付原稿とは、１枚の原稿に、複数の原稿画像が割り付けられた原稿のことであり、例えば、１枚の原稿にＮ枚分の原稿画像が集約されてなる、Ｎｉｎ１（Ｎ＝２，４，６，８，９等）原稿などである。
【００１２】
従来の画像データ出力処理装置においては、割付原稿の画像も１枚の原稿画像として扱って、登録原稿との類似性を判定するようになっている。例えば、入力画像データが、図２６（ａ）に示すような原稿Ａと原稿Ｂとが割り付けられている２ｉｎ１原稿のものであっても、１つの原稿画像として画像の特徴量が算出され、登録原稿との類似性が判定される。
【００１３】
そのため、原稿Ａおよび原稿Ｂの両方ともが登録原稿であったとしても、図２６（ｂ）の例に示すように、登録されている原稿Ａのもつ特徴量と多く一致し、得票数が閾値を超えた場合は、当該２ｉｎ１原稿は原稿Ａであると判定されてしまい、原稿Ｂが有する特徴量については類似性は判定されない。
【００１４】
その結果、原稿Ａの規制が、解像度を落として出力する等の甘いものであった場合には、たとえ原稿Ｂが出力処理禁止の原稿であったとしても一緒に処理されてしまい、原稿Ｂの情報流出は避けられない。
【００１５】
さらに、上記の例では、２ｉｎ１原稿のうち、一方の原稿Ａの得票数が閾値より大きい場合を示した。しかしながら、投票の結果、２ｉｎ１原稿の原稿Ａ、原稿Ｂの何れもが閾値以下であり、登録原稿ではないと判定されることも起こりえる。その場合には、何の規制を受けることもなく、原稿Ａ，Ｂはそのまま出力処理されてしまう。
【００１６】
また、逆に図２７に示すように、原稿Ａ、原稿Ｂの得票数が、何れも閾値より大きいといった場合もあるが、このような場合、原稿Ａ、原稿Ｂに類似すると判定されれば良いが、原稿Ａ、原稿Ｂよりなる２ｉｎ１原稿に類似していると判定されることはないため、最も得票数の高い、原稿Ａに類似していると判定されると、原稿Ｂに対しては何らその出力を規制することができない。つまり、上記と同様に、入力画像データが、原稿Ａと原稿Ｂとが割り付けられている２ｉｎ１原稿のものである場合、出力が許可されている原稿Ａに類似していると判定されると、たとえ原稿Ｂが出力処理禁止の原稿であったとしても一緒に処理されてしまい、原稿Ｂの情報流出は避けられない。
【００１７】
割付原稿の場合、含まれている原稿画像が、本来の大きさよりも縮小されている。縮小されている画像では、算出される特徴量が縮小されていない登録原稿と異なる場合が出てくることがあり、判定精度が低くなる。
【００１８】
もう少し詳しく説明すると、特徴量を特徴点に基づいて算出する手法では、特徴点を算出する連結領域が、縮小されている割付原稿と縮小されていない登録原稿とで、異なってくる場合がある。例えば、登録原稿においては互いに離れていて、別々の連結領域と認定されている部分画像が、縮小されているＮｉｎ１原稿ではくっ付いてしまって１つの連結領域と認定されるといったことが起こる。
【００１９】
このように、特徴点を算出する連結領域が違ってくると、登録原稿とは異なる特徴量が算出されてしまい、これにより、上記のように、登録原稿でさえないといった判定が起こり得る。
【００２０】
一方、特許文献５には、割り付けられている画像領域を処理対象領域として画像特徴量や文字特徴量を抽出して比較先画像を検索することが記載されているが、割付原稿の割付数をユーザに入力を促す、あるいは、割付原稿であるか否かの判定を行う構成が必要である。前者の場合、割付数は一般的ではないため、割付数に対する説明を行い、割付数を入力する構成が必要となり、処理を行う上で効率的でなく、後者の場合も、割付原稿であるか否かを判定する構成を別途設ける必要があるという問題がある。
【００２１】
また、文字特徴量としてＯＣＲ処理による文字コードを用いているので、予め辞書に用語を登録しておく必要があり、判定処理に時間がかかるという問題もある。
【００２２】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似しているか否かを判定し、判定結果に応じて、入力画像データの出力処理を制御する画像データ出力処理装置において、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりすることなく、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された原稿画像を含んでいる場合には、これを高い精度にて検出して、出力処理を規制することができる画像データ出力処理を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の画像データ出力処理装置は、上記課題を解決するために、入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた画像データ出力処理装置において、上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴としている。
【００２４】
例えば、入力画像データが２ｉｎ１原稿のものであり、２つの領域それぞれに登録原稿を含んでいるような場合、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりしない限り、従来の判定では、何れか一方の登録原稿に類似するといった判定までしか行えなかった。そのため、本来、規制すべき入力画像データの出力処理を許可してしまうといった問題があった。
【００２５】
上記構成によれば、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された登録原稿の画像を含んでいる場合、割り付けられている画像単位で登録原稿との類似が判定され、出力処理制御部が、判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御する。
【００２６】
したがって、類似性の判定を行うよりも前に、入力画像データが割付原稿のものであるか否かの情報をユーザに入力させたり、入力画像データより判定する構成を別途設けたりすることなく、規制すべき入力画像データの出力処理を、精度よく規制することが可能となる。
【００２７】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の分布状態とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の分布状態より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００２８】
このことは、以下のように表現することもできる。つまり、本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００２９】
これによれば、画像照合部は、特徴量の一致の度合いだけでなく、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報、つまり分布状態を加味して類似性を判定するようになっている。
【００３０】
入力画像データが割付原稿のものであり、複数ある原稿画像に、登録原稿の画像が含まれている場合、その登録原稿の特徴量と一致した特徴点は、登録画像が配置されている部分に集中して分布する。したがって、その特徴点の分布状態、つまり位置の情報より、割付原稿のどの部分に登録画像が配置されているかを判断できる。
【００３１】
例えば、上記したように２ｉｎ１原稿であり、２つの領域それぞれに登録原稿を含んでいるような場合は、特徴量の一致度合いの高い２つの登録原稿の特徴量と一致した特徴点は、２つの領域に分かれて集中するので、２つの登録原稿を含んでいることを判定できる。
【００３２】
つまり、特徴量の一致の度合いだけでなく、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の分布状態を加味して類似性を判定することで、結果的に、割り付けられている各原稿画像単位で、登録原稿であるかどうかを判定することが可能となる。
【００３３】
そして、出力処理制御部においては、このような特徴量が一致した特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することにより、割り付けられている原稿画像が登録原稿の画像である場合、精度よく、その出力処理を規制することができる。
【００３４】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、上記画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する画像の数に応じて入力画像データの画像を複数に分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御する構成とすることもできる。
【００３５】
これによれば、画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する登録画像数に応じて入力画像データの画像を複数に分割する。上述したように、入力画像データが割付原稿のものであり、複数の登録原稿の画像が含まれている場合、複数の登録原稿が、類似すると判定されることが多い。
【００３６】
このような場合に、画像照合部は、類似する登録画像の数で入力画像データの画像を分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、分割された各領域における入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて、類似性を判定する。これにより、より精度よく、割り付けられている各原稿画像単位で、登録原稿であるかどうかを判定することができる。
【００３７】
そして、出力処理制御部においては、このような特徴量が一致した特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することにより、割り付けられている原稿画像が登録原稿の画像である場合、精度よく、その出力処理を規制することができる。
【００３８】
本発明の画像データ出力処理装置においては、さらに、上記出力処理制御部が、上記入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特定される位置にある画像の出力処理のみならず、当該入力画像データの画像全体の出力処理を規制する強制モードを有する構成とすることが好ましく、しかも、出力処理の規制は登録原稿毎に設定されている場合には、最も優先度の高い規制を選択することが好ましい。
【００３９】
また、本発明の画像データ出力処理装置としては、出力処理が、入力画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成処理であり、記録材上に画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段を備えるものや、出力処理が、入力画像データを記憶装置に格納するファイリング処理であり、画像データを記憶装置に格納していくファイリング手段を備えるもの、或いは、出力処理が、入力画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信処理であり、画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信手段を備えるものなどがある。
【００４０】
さらに、本発明においては、従来ある画像データ出力処理装置に搭載されることで、本発明の画像データ出力処理装置と同等の機能を付加できる画像データ出力処理装置の制御装置、及び従来ある画像データ出力処理装置に適用することで本発明の画像データ出力装置と同等の機能を付加できる画像データ出力処理方法を含んでいる。
【００４１】
また、上記画像データ出力処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各部として動作させることにより、上記画像データ出力処理装置をコンピュータにて実現させるプログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明の画像データ出力処理装置は、以上のように、画像照合部は、入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を規制可能であることを特徴としている。
【００４３】
これにより、入力画像データが割付原稿のものであり、出力処理の規制された原稿画像を含んでいる場合には、これを高い精度にて検出して、出力処理を規制することができる画像データ出力処理を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
本発明の一実施形態について説明する。なお、本実施形態では、本発明をデジタルカラー複写機に適用する場合の一例について説明する。
【００４５】
図２は、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）１の概略構成を示すブロック図である。
【００４６】
図２に示すように、デジタルカラー複写機１は、カラー画像入力装置２、カラー画像処理装置３、カラー画像出力装置４、及び操作パネル６を備えている。
【００４７】
カラー画像入力装置２は、原稿の画像を読み取って画像データを生成するものであり、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）などの光学情報を電気信号に変換するデバイスを備えたスキャナ部（図示せず）より構成されている。ここでは、カラー画像入力装置２は、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてカラー画像処理装置３に出力する。
【００４８】
カラー画像処理装置３は、カラー画像入力装置２から入力されたアナログ信号に、種々の処理を施すと共にカラー画像出力装置４が扱える形に変換して、カラー画像出力装置へと出力するものである。
【００４９】
カラー画像処理装置３は、入力段にＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１を備えている。カラー画像処理装置３に入力されたアナログ信号の画像データは、このＡ／Ｄ変換部１１にてデジタル信号に変換される。
【００５０】
デジタル信号に変換されＲＧＢ信号は、その後、シェーディング補正部１２、原稿種別判別部１３、文書照合処理部１４、入力階調補正部１５、編集処理部１６、領域分離処理部１７、色補正部１８、黒生成下色除去部１９、空間フィルタ処理部２０、出力階調補正部２１、階調再現処理部２２の順で送られ、最終的にはデジタル信号のＣＭＹＫ信号となる。そして、階調再現処理部２２より出力されたデジタル信号のＣＭＹＫ信号は、メモリ２３に一旦格納された後、カラー画像出力装置４へと出力される。
【００５１】
カラー画像処理装置３を構成する上記各部の処理について説明する。シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２は、カラーバランスの調整、及び濃度信号などカラー画像処理装置３に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものでもある。
【００５２】
シェーディング補正部１２にて、各種の歪みが取り除かれ、カラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの濃度信号）は、原稿種別判別部１３へと出力される。
【００５３】
原稿種別判別部１３は、シェーディング補正部１２より送られてきたＲＧＢ信号より、入力された画像データの原稿種別を判別するものである。原稿が文字原稿であるか、印刷写真原稿であるか、あるいは、文字と印刷写真が混在した文字印刷写真原稿であるかなどの原稿種別の判別を行う。このような原稿種別の判別結果は、後段の処理に用いられる。
【００５４】
また、原稿種別判別部１３は、シェーディング補正部１２より出力された入力信号をそのまま、後段の文書照合処理部１４にも出力する。
【００５５】
文書照合処理部（類似性判定部・出力処理制御部）１４は、原稿種別判別部１３より送られてきたＲＧＢ信号（入力画像データ）より、特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて入力画像データの画像の特徴量を抽出する機能を有している。
【００５６】
文書照合処理部１４は、登録モードでは、入力されてくる登録対象の画像データより画像の特徴量を抽出すると共に、抽出した特徴量を、後述するように、登録原稿を表すインデックス（原稿ＩＤ）と共に、記憶手段に登録する。
【００５７】
また、照合モードでは、入力されてくる照合対象原稿の画像データより特徴量を抽出すると共に、既に登録されている登録原稿の特徴量と比較して、照合対象原稿の画像（以下、照合対象画像とも称する）が登録原稿の画像に類似しているか否かを判定する類似性判定処理を行う。なお、以下、照合対象原稿の画像と登録原稿の画像との比較を、照合対象原稿と登録原稿の比較と表現する。
【００５８】
さらに、文書照合処理部１４は、出力処理制御部１４としての機能も有しており、類似性判定処理において、登録原稿に類似していると判定すると、入力画像データに対する出力処理（カラー複写機では画像形成処理）を禁止したりする、制御信号を出力するようになっている。
【００５９】
そして、詳細については後述するが、本実施形態では、文書照合処理部１４は、入力画像データが、割付原稿ものである場合、含まれる複数の原稿画像単位で登録原稿の画像に類似するか否かの判定が可能であり、各々の判定結果に基づいて、割付原稿に含まれる複数の原稿画像単位での出力処理を規制できるものである。
【００６０】
また、文書照合処理部１４は、原稿種別判別部１３をスルーしてきた入力信号をそのまま、さらに後段の入力階調補正部１５へと出力する。
【００６１】
入力階調補正部１５は、文書照合処理部１４より送られてきたＲＧＢ信号に対して、下地色（下地色の濃度成分：下地濃度）の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。
【００６２】
編集処理部１６は、入力画像データ（照合対象原稿）が割付原稿のものであり、編集処理が必要な場合に、入力階調補正部１５より送られてきた、下地色（下地色の濃度成分：下地濃度）の除去やコントラストなどの画質調整処理が施されたＲＧＢ信号に対して、編集処理を行うものである。
【００６３】
前述したように、本実施形態では、照合モードにおいては、照合対象原稿が割付原稿である場合、それ含まれる複数の原稿画像単位で登録原稿の画像に類似するか否かの判定が可能であり、割付原稿に含まれる複数の原稿画像のうちの特定の原稿画像の出力処理のみを規制することもできる。
【００６４】
編集処理部１６は、このような処理を担うものであり、文書照合処理部１４より送られてくる制御信号に基づいて、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ、その出力処理を規制する。
【００６５】
例えば、出力処理が禁止されている場合は、編集処理部１６は、割付原稿における該当する原稿画像のみ不可視となるように、その原稿画像に相当する画像データのみ、データ値を「０」或いは「２５５（８ビットの場合）」に置き換える。これにより、割付原稿は、禁止されている原稿画像の部分のみが塗り潰された状態、或いは白紙状態となる。
【００６６】
このようにして、編集処理部１６にて編集されたＲＧＢ信号は、領域分離処理部１７に送られる。なお、入力階調補正部１５より送られてきたＲＧＢ信号が、割付原稿のものでない場合や、割付原稿のものであっても編集処理が不要の場合は、入力階調補正部１５より送られたＲＧＢ信号は、編集処理部１６をスルーして領域分離処理部１７へと送られる。
【００６７】
領域分離処理部１７は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域のいずれかに分離するものである。領域分離処理部１７は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部１８、黒生成下色除去部１９、空間フィルタ処理部２０、及び階調再現処理部２２へと出力する。また、領域分離処理部１７は、入力階調補正部１５より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１８にも出力する。
【００６８】
色補正部１８は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。
【００６９】
黒生成下色除去部１９は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものである。これにより、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００７０】
空間フィルタ処理部２０は、黒生成下色除去部１９より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより、出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。階調再現処理部２２も、空間フィルタ処理部２０と同様、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。
【００７１】
例えば、領域分離処理部１７にて文字に分離された領域は、特に黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２０による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部２２においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。
【００７２】
また、領域分離処理部１７にて網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部２０において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。
【００７３】
そして、出力階調補正部２１では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置４の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部２２で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１７にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００７４】
さらに、本実施形態では、原稿種別判別の結果が、これら領域分離処理後の各処理に加味され、各処理においては、各領域が混在しないと判別された場合は上述した領域分離処理と同様である一方、複数の領域が混在すると判別された場合はそれぞれの領域処理の中間パラメータを使用し、原稿種別判別処理で判別されなかった領域処理のパラメータは使用しない。
【００７５】
例えば、入力画像が文字原稿であると判別された場合は、領域分離処理では、文字及び線画として領域分離されたところを有効とし、網点及び印画紙といった連続階調と判別されたところは、例えば、文字原稿であったとしても原稿の種類によっては誤判別される場合があるので、誤分離とみなして、反映させない。
【００７６】
そして、その領域分離処理結果に基づいて、出力階調補正処理及び階調再現処理では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲線を用いる。
【００７７】
また、色文字に対しては、彩度を重視した色補正処理を行う一方、黒文字に対しては、黒生成／下色除去処理では黒生成量が多めに設定される。また、文字に対しては、空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定する等のパラメータの切り替え等が行われる。
【００７８】
また、入力画像が文字／印画紙写真原稿であると判別された場合は、各処理において、文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。領域分離処理では、文字、線画又は印画紙として領域分離されたところを有効とし、網点といった領域分離されたところは、例えば、文字・印画紙原稿であったとしても原稿の種類によっては誤判別される場合があるため、誤分離とみなして、反映させない。
【００７９】
文字原稿又は印画紙写真原稿のいずれを重視するかにより、出力階調補正処理及び階調再現処理では、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行い、また、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。一方、黒生成／下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。
【００８０】
このようにして各処理が施された画像データは、一旦、図示しないメモリに記憶されたのち、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置４に入力される。
【００８１】
そして、上記した文書照合処理部１５による照合モード時の類似性判定処理にて、登録原稿に類似していると判定され、例えば、照合対象の原稿の出力処理を禁止する制御信号が出力された場合は、このメモリより画像データを読み出す際に、不可視となるように、当該頁の画像データのデータ値が「０」或いは「２５５（８ビットの場合）」に置き換えられる。これにより、カラー画像出力装置４より出力される出力物は、頁全体が塗り潰された状態、或いは白紙状態となる。
【００８２】
カラー画像出力装置４は、カラー画像処理装置３から入力された画像データを記録材（例えば紙等）上に出力するものである。カラー画像出力装置４の構成は特に限定されるものではなく、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置を用いることができる。
【００８３】
操作パネル６は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部と設定ボタンなどより構成され（いずれも図示せず）、デジタルカラー複写機１の主制御部（図示せず）の指示に応じた情報を上記表示部に表示するとともに、上記設定ボタンを介してユーザから入力される情報を上記主制御部に伝達する。ユーザは、操作パネル６を介して入力画像データに対する処理要求、処理枚数などを入力することができる。
【００８４】
上記主制御部は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなり、図示しないＲＯＭ等に格納されたプログラムや各種データ、操作パネル６から入力される情報等に基づいて、デジタルカラー複写機１の各部の動作を制御する。
【００８５】
次に、文書照合処理部（画像照合部、出力処理制御部）１４の詳細について説明する。
【００８６】
本実施形態にかかる文書照合処理部１４は、まず、入力画像データから複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に対して局所的な特徴点の集合を決定する。次に、決定した各集合から特徴点の部分集合を選択し、選択した各部分集合を特徴付ける量として、部分集合中の特徴点に関する複数の組み合わせに基づいて、幾何学的変換に対する不変量をそれぞれ求める。そして、求めた各不変量を組み合わせて特徴点毎に特徴量であるハッシュ値を計算する。
【００８７】
入力画像データが登録対象原稿のものである登録モードでは、算出したハッシュ値を、登録原稿を表すインデックス（原稿ＩＤ）に対応付けてテーブルに格納する。
【００８８】
一方、入力画像データが照合対象原稿のものである照合モードでは、計算したハッシュ値に対応する登録原稿に投票すると共に、照合対象原稿の画像（以下、照合対象画像）の特徴点がどの登録原稿のどの特徴点に投票したかを記憶させておく。そして、投票が終了すると、投票結果と、照合対象画像上におけるハッシュ値が一致した登録原稿の特徴点の分布とを考慮して、照合対象画像と登録原稿との類似性を判定する。
【００８９】
図３は、文書照合処理部１４の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、文書照合処理部１４は、特徴点算出部３１、特徴量算出部３２、投票処理部３３、類似度判定処理部３４、登録処理部３５、制御部７、メモリ８を備えている。
【００９０】
制御部７は、文書照合処理部１４の各部の動作を制御する。なお、制御部７は、デジタルカラー複写機１の各部の動作を制御するための主制御部に備えられていてもよく、主制御部とは別に備えられ、主制御部と協同して文書照合処理部１４の動作を制御するものであってもよい。
【００９１】
制御部７は、文書照合処理部１４による類似性判定処理の結果、類似性なしと判定された場合には当該画像データに対する出力処理を許可する制御信号を出力する。一方、制御部７は、類似性ありと判定された場合には、入力画像データに対する出力処理を規制する制御信号を出力する。
【００９２】
出力処理を規制するにあたり、制限の内容は、登録原稿毎に定められており、最も優先度の高い厳しい制限は、出力処理の禁止である。また、制御部７は、照合対象原稿が割付原稿である場合、出力処理の規制のし方として、２つのモードを有している。
【００９３】
１つは、登録原稿に類似すると判定され原稿画像の部分に対してのみ、出力処理を規制する通常モードである。通常モードでは、上記した編集処理部１６が、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ、その出力処理を規制する。
【００９４】
もう１つは、通常モードよりも厳しい、強制モードである。強制モードでは、割付原稿が登録原稿に類似する原稿画像を含んでいた場合、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、類似すると判定された登録原稿に設定されている制限が適用される。そして、その際、登録原稿に類似する原稿画像が複数あり、それぞれ規制内容が異なる場合は、最も優先度の高い規制（最も厳しい制限）が選択される。つまり、例えば、出力処理が禁止されている登録原稿に類似する原稿画像が含まれていると判定されると、割付原稿に含まれる全ての原稿画像を不可視とする制御信号が出力される。
【００９５】
メモリ８は、文書照合処理部１４の各部の処理に用いられる各種データ、処理結果等を記憶するものである。後述するハッシュテーブル、座標管理テーブル、特徴点対応テーブル等は、このメモリ８に設けられる。
【００９６】
特徴点算出部３１は、入力画像データより、文字列や罫線の連結部分を抽出し、連結部分の重心を特徴点として算出するものである。ここで、入力画像データは、登録モードでは、登録対象の原稿の画像データであり、類似判定処理においては、照合対象の原稿の画像データ（以下、照合対象画像データと称することもある）である。
【００９７】
図４は、特徴点算出部３１の概略構成を示すブロック図である。なお、図４に示す特徴点算出部３１の構成は一例であって、これに限るものではなく、例えば従来から公知の種々の法によって特徴点を算出してもよい。
【００９８】
図４に示すように、特徴点算出部３１は、無彩化処理部４１、解像度変換部４２、ＭＴＦ処理部４３、２値化処理部４４、重心算出部４５を備えている。
【００９９】
無彩化処理部４１は、シェーディング補正部１２から入力された画像データ（ＲＧＢ信号）がカラー画像であった場合に、この画像データを無彩化して、明度信号もしくは輝度信号に変換するものである。
【０１００】
例えば、無彩化処理部４１は、下記式（１）によりＲＧＢ信号を輝度信号Ｙに変換する。
【０１０１】
Ｙｊ＝０．３０Ｒｊ＋０．５９Ｇｊ＋０．１１Ｂｊ ・・・（１）
ここで、Ｙｊは各画素の輝度信号であり、Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊは各画素のＲＧＢ信号における各色成分であり、添え字のｊは画素毎に付与された値（ｊは１以上の整数）である。
【０１０２】
あるいは、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ*ａ*ｂ*信号（ＣＩＥ:Commission International de l'Eclairage、Ｌ*：明度、a*,ｂ*:色度）に変換してもよい。
【０１０３】
解像度変換部４２は、入力画像データに対して変倍処理を行うものである。例えば、入力画像データは、カラー画像入力装置２で光学的に変倍されている場合がある。このような場合に、解像度変換部４２は、所定の解像度（以下、デフォルト解像度）になるように、入力画像データを再度変倍する。
【０１０４】
ＭＴＦ（modulation transfer function）処理部４３は、カラー画像入力装置２の空間周波数特性が機種ごとに異なることを吸収（調整）するために用いられる。ＣＣＤの出力する画像信号には、レンズやミラー等の光学部品、ＣＣＤの受光面のアパーチャ開口度、転送効率や残像、物理的な走査による積分効果及び走査むら等に起因しＭＴＦの劣化が生じている。このＭＴＦの劣化により、読み込まれた画像がぼやけたものとなっている。
【０１０５】
ＭＴＦ処理部４３は、適切なフィルタ処理（強調処理）を施すことにより、ＭＴＦの劣化により生じるぼやけを修復する処理を行う。また、後段の重心算出部４５における特徴点抽出処理に不要な高周波成分を抑制するためにも用いる。すなわち、混合フィルタ（図示せず）を用いて強調及び平滑化処理を行う。なお、図６は、この混合フィルタにおけるフィルタ係数の一例を示している。
【０１０６】
２値化処理部４４は、無彩化された画像データ（輝度値（輝度信号）または明度値（明度信号））と、予め設定された閾値とを比較することにより画像データを二値化する。
【０１０７】
重心算出部４５は、２値化処理部４４で２値化された画像データ（例えば、「１」、「０」で表される）に基づいて、各画素に対してラベリング（ラベル付け処理）を行う。そして、同一ラベルが付された画素が連結した連結領域を特定し、特定した連結領域の重心を特徴点として抽出する。ここで、重心である特徴点は、二値画像における座標値（Ｘ，Ｙ）にて表されており、算出された特徴点の座標値が、特徴量算出部３２へ出力される。
【０１０８】
図７は、入力画像データから抽出された連結領域及びこの連結領域の重心の一例を示す説明図であり、「Ａ」という文字列に対応する連結領域及び重心を示している。また、図８は、入力画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【０１０９】
再び、文書照合処理部１４の概略構成を示すブロックである図３に戻り、特徴量算出部３２は、特徴点算出部３１で算出された特徴点を用いて、原稿画像の回転、平行移動、拡大、縮小等の幾何学的変形に対して不変な量である特徴量（ハッシュ値及び／または不変量）を算出するものである。
【０１１０】
図５は、特徴量算出部３２の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、特徴量算出部３２は、特徴点抽出部３２ａ、不変量算出部３２ｂ、ハッシュ値算出部３２ｃを備えている。
【０１１１】
特徴点抽出部３２ａは、図９に示すように、１つの特徴点を注目特徴点とし、この注目特徴点の周辺の特徴点を、注目特徴点からの距離が近いものから順に所定数（ここでは４点）だけ周辺特徴点として抽出する。図９の例では、特徴点ａを注目特徴点とした場合には特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅの４点が周辺特徴点として抽出され、特徴点ｂを注目特徴点とした場合には特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【０１１２】
また、特徴点抽出部３２ａは、上記のように抽出した周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせを抽出する。例えば、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）に示すように、図９に示した特徴点ａを注目特徴点とした場合、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅのうちの３点の組み合わせ、すなわち、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅ、周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅ、周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの各組み合わせが抽出される。
【０１１３】
次に、不変量算出部３２ｂは、抽出した各組み合わせについて、幾何学的変形に対する不変量（特徴量の１つ）Ｈｉｊを算出する。
【０１１４】
ここで、ｉは注目特徴点を示す数（ｉは１以上の整数）であり、ｊは周辺特徴点３点の組み合わせを示す数（ｊは１以上の整数）である。本実施形態では、周辺特徴点同士を結ぶ線分の長さのうちの２つの比を不変量Ｈｉｊとする。
【０１１５】
上記線分の長さは、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出できる。例えば、図１０（ａ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１１、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＢ１１とすると、不変量Ｈ１１はＨ１１＝Ａ１１／Ｂ１１である。
【０１１６】
また、図１０（ｂ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１２、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１２とすると、不変量Ｈ１２はＨ１２＝Ａ１２／Ｂ１２である。また、図１０（ｃ）の例では、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１３、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１３とすると、不変量Ｈ１３はＨ１３＝Ａ１３／Ｂ１３である。また、図１０（ｄ）に示した例では、特徴点ｃと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１４、特徴点ｃと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１４とすると、不変量Ｈ１４はＨ１４＝Ａ１４／Ｂ１４である。このようにして、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の例では、不変量Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ１３が算出される。
【０１１７】
なお、上記の例では、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と２番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＡｉｊ、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と３番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＢｉｊとしたが、これに限らず、不変量Ｈｉｊの算出に用いる線分は任意の方法で選定すればよい。
【０１１８】
次に、ハッシュ値算出部３２ｃは、次式（２）
Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０３＋Ｈｉ２×１０２＋Ｈｉ３×１０１＋Ｈｉ４×１００）／Ｄ ‥‥（２）
における余りの値をハッシュ値（特徴量の１つ）Ｈｉとして算出し、メモリ８に記憶させる。なお、上記Ｄは余りが取り得る値の範囲をどの程度に設定するかに応じて予め設定される定数である。
【０１１９】
なお、不変量Ｈｉｊの算出方法は特に限定されるものではなく、例えば、注目特徴点の近傍５点の複比、近傍ｎ点（ｎはｎ≧５の整数）から抽出した５点の複比、近傍ｎ点から抽出したｍ点（ｍはｍ＜ｎかるｍ≧５の整数）の配置及びｍ点から抽出した５点の複比に基づいて算出される値などを注目特徴点についての上記不変量Ｈｉｊとしてもよい。なお、複比とは、直線上の４点または平面上の５点から求められる値であり、幾何学的変換の一種である射影変形に対する不変量として知られている。
【０１２０】
また、ハッシュ値Ｈｉの算出するための式についても上記式（２）に限るものではなく、他のハッシュ関数（例えば特許文献４に記載されているハッシュ関数のうちのいずれか）を用いてもよい。
【０１２１】
また、特徴量算出部３２の各部は、１つの注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出及びハッシュ値Ｈｉの算出が終わると、注目特徴点を他の特徴点に変更して周辺特徴点の抽出及びハッシュ値の算出を行い、全ての特徴点についてのハッシュ値を算出する。
【０１２２】
図９の例では、特徴点ａを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出が終わると、次に特徴点ｂを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出を行う。図９の例では、特徴点ｂを注目特徴点とした場合、特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【０１２３】
そして、図１１（ａ）〜図１１（ｄ）に示すように、これら周辺特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの中から選択される３点の組み合わせ（周辺特徴点ａ，ｅ，ｆ、周辺特徴点ａ，ｅ，ｃ、周辺特徴点ａ，ｆ，ｃ、周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃ）を抽出し、各組み合わせについてハッシュ値Ｈｉを算出し、メモリ８に記憶させる。そして、この処理を各特徴点について繰り返し、各特徴点を注目特徴点とした場合のハッシュ値をそれぞれ求めてメモリ８に記憶させる。
【０１２４】
なお、特徴量算出部３２は、入力画像データを登録原稿として登録する処理を行う登録モードでは、上記のように算出した入力画像データの各特徴点についてのハッシュ値（特徴量）を、図３に示す登録処理部３５に送る。
【０１２５】
登録処理部３５は、特徴量算出部３２が算出した各特徴点についてのハッシュ値と、当該入力画像データである登録原稿を表すインデックスＩＤ（ＩＤ１，ＩＤ２…）と、当該特徴点を表すインデックスｆ（ｆ１，ｆ２…）とを、メモリ８に設けられた図示しないハッシュテーブルに順次登録していく（図１２（ａ）参照）。
【０１２６】
ここで、ハッシュ値がすでに登録されている場合は、当該ハッシュ値に対応付けて原稿インデックスを登録する。原稿インデックスは重複することなく順次番号が割り当てられる。
【０１２７】
そして、特徴点を表すインデックスｆは、メモリ８に設けられた図示しない座標管理テーブルにおいて、図１４に示すように、原稿を表すインデックスＩＤ毎に座標値に対応付けられており、同じ原稿でインデックスｆは重複することなく順次番号が割り当てられる。
【０１２８】
例えば、図１２（ａ）に示すハッシュテーブルの内容であれば、ハッシュ値Ｈ１は、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ１（座標（Ｘ１１，Ｙ１１））の特徴点のもつ値であり、また、ハッシュ値Ｈ３は、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ４（座標（Ｘ１４，Ｙ１４））の特徴点と、インデックスＩＤ２の登録原稿におけるインデックスｆ１（座標（Ｘ２１，Ｙ２１））の特徴点とがもつ値である、ことを示している。
【０１２９】
なお、ハッシュテーブルに登録されている原稿の数が所定値（例えば、登録可能な原稿の数の８０％）より多くなった場合、古いインデックスＩＤを検索して順次消去するようにしてもよい。また、消去されたインデックスＩＤは、新たな入力画像データのインデックスＩＤとして再度使用できるようにしてもよい。また、算出されたハッシュ値が同値である場合、図１２（ｂ）の例に示すように、これらを１つにまとめてハッシュテーブルに登録してもよい。ここでは、Ｈ１＝Ｈ５として、Ｈ１にまとめられている。
【０１３０】
そして、特徴量算出部３２は、入力画像データの画像が既に登録されている登録原稿の画像であるかどうかの判定処理を行う場合（照合モード）には、上記のように算出した入力画像データの各特徴点についてのハッシュ値を、各特徴点の座標値に対応付けられた特徴点を表す特徴点インデックスｐ（ｐ１，ｐ２…）と共に、投票処理部３３に送る。
【０１３１】
なお、特徴点インデックスとしては、説明を分かり易くするために、登録原稿の特徴点については「ｆ」を、照合対象画像の特徴点については「ｐ」を用いて、区別する。
【０１３２】
投票処理部３３は、照合対象原稿の入力画像データからら算出した各特徴点のハッシュ値をハッシュテーブルに登録されているハッシュ値と比較し、同じハッシュ値を有する登録原稿に投票する（図１３参照）。図１３は、登録原稿ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３、ＩＤ４に対する得票数の一例を示すグラフである。
【０１３３】
例えば、前出の図１２（ａ）に示すハッシュテーブルの内容において、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ１が算出されると、ＩＤ１の登録原稿に１票を投じ、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ３が算出されると、ＩＤ１とＩＤ２の各登録原稿に、１票づつ投じる。
【０１３４】
また、図１２（ｂ）に示す例では、Ｈ１＝Ｈ５であり、これらをＨ１の１つにまとめてハッシュテーブルに登録されているので、照合対象画像よりハッシュ値Ｈ１が算出されると、ＩＤ１の登録原稿に２票を投じる。
【０１３５】
そして、本実施形態では、投票処理部３３は、投票の際に、ハッシュ値が一致した照合対象画像の特徴点と登録原稿の特徴点との対応付けを行い、図示しない特徴点対応テーブルに記憶していくようになっている。
【０１３６】
図１５は、特徴点対応テーブルの内容を示している。図１５の例では、照合対象画像のインデックスｐ１の特徴点に対して求めたハッシュ値が、インデックスＩＤ１の登録原稿におけるインデックスｆ１の特徴点のハッシュ値と一致し、また、照合対象画像のインデックスｐ２の特徴点に対して求めたハッシュ値が、インデックスＩＤ３の登録原稿のインデックスｆ２の特徴点のハッシュ値と一致する、と判定されたことを示している。
【０１３７】
図１（ａ）に、投票処理部３３による投票処理の手順を示す。図１（ａ）に示すように、投票処理部３３は、まず、照合対象画像のインデックスｐの特徴点（以下、特徴点ｐ）について、登録原稿のハッシュ値と比較し（Ｓ１）、ハッシュ値が一致する登録原稿に投票する（Ｓ２）。具体的には、照合対象画像の特徴点ｐのハッシュ値と同じハッシュ値がハッシュテーブルに格納されているか否かをまず判定し、格納されている場合は、そのハッシュ値をもつ登録原稿に投票する。
【０１３８】
また、投票処理部３３は、投票と共に、照合対象画像の特徴点ｐのハッシュ値と同じハッシュ値をもつ登録原稿のインデックスＩＤ及び特徴点のインデックスｆを、ハッシュテーブルより読み出して、上記した特徴点対応テーブルに記憶させる（Ｓ３）。
【０１３９】
このようなＳ１〜Ｓ３の処理を、照合対象画像において抽出された全ての特徴点ｐについて繰り返し行い、Ｓ４にて、照合対象画像において抽出された全ての特徴点ｐについて終了したと判定すると、投票処理を終了する。
【０１４０】
投票処理により、前述した図１３に示すような投票結果を示すグラフと、図１５に示すような特徴点対応テーブルが得られる。
【０１４１】
類似度判定処理部３４は、メモリ８から投票処理部３３の投票処理結果である、各登録原稿に対する得票数、及びハッシュ値が一致した照合対象画像の特徴点と登録原稿の特徴点との対応付けに基づいて、照合対象画像に登録原稿が含まれているか否かを判定すると共に、含まれている場合は、照合対象画像のどの部分が登録原稿に類似するかを、判定するものである。
【０１４２】
図１（ｂ）に、類似度判定処理部３４による類似度判定処理の手順を示す。図１（ｂ）に示すように、類似度判定処理部３４は、まず、各登録原稿に対する投票結果に基づいて、最大得票数を得た登録原稿を選出する（Ｓ１１）。図１３に示すような投票結果の場合、インデックスＩＤ１の登録原稿が選択される。
【０１４３】
次に、類似度判定処理部３４は、選出した登録原稿における、ハッシュ値が一致した特徴点ｆの座標を用いて、当該登録原稿を照合対象画像上の座標値にて表すための座標変換係数Ａを算出する（Ｓ１２）。
【０１４４】
ここで、座標変換係数Ａの取得について図１６、図１７を用いて説明する。類似度判定処理部３４は、特徴点対応テーブル（図１５参照）を参照して、選出された登録原稿について、ハッシュ値が一致している４つの特徴点に対し、その座標と、照合対象画像の特徴点の座標とを取得する。
【０１４５】
図１６に、類似度判定処理部３４にて取得された、登録原稿の４つの特徴点の座標値と、これらに対応する照合対象画像の４つの特徴点の座標値を示し、図１７には、登録原稿と照合対象画像との間での、各特徴点同士の対応イメージを示す。なお、図１７より分かるように、照合対象画像が割付原稿である場合、元の原稿が縮小されると共に、回転されている。
【０１４６】
類似度判定処理部３４は、登録原稿の特徴点の座標についての行列をＰｉｎ、照合対象画像の特徴点の座標についての行列をＰｏｕｔ、座標変換係数をＡとして、下記式（１）より、座標変換係数Ａを算出する。
【０１４７】
【数１】
【０１４８】
ここで、Ｐｉｎは正方行列ではないため、両辺にＰｉｎの転置行列ＰｉｎＴを乗算し、さらにＰｉｎＴＰｉｎの逆行列を乗算する。
【０１４９】
【数２】
【０１５０】
このようにして求めた座標変換係数Ａを用いて、照合対象画像の座標位置を算出することで、登録原稿上の任意の座標（ｘ，ｙ）を照合対象画像上の座標（ｘ’，ｙ’）に変換できる。
【０１５１】
【数３】
【０１５２】
再び、図１（ｂ）に戻り、類似度判定処理部３４は、算出された座標変換係数Ａを用いて、Ｓ１１で選出された登録原稿におけるハッシュ値が一致した全ての特徴点ｆを照合対象画像上の座標に変換する（Ｓ１３）。
【０１５３】
これにより、例えば、図１８に示すように、照合対象原稿が２つの原稿画像が割り付けられた２ｉｎ１原稿であって、そのうちの座標原点Ｏに近い上半分の原稿画像が、最大得票数を得たインデックスＩＤ１の登録原稿に類似している場合、最大得票数を得たインデックスＩＤ１の登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点は、照合対象画像上の上半分に集中して分布することとなる。
【０１５４】
類似度判定処理部３４は、このような選出された登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態（特徴点の座標位置）より、登録原稿の照合対象画像上の位置を特定する（Ｓ１４）。図１８に示すような分布状態であれば、類似度判定処理部３４は、照合対象原稿は２ｉｎ１原稿であると特定すると共に、２ｉｎ１原稿の上半分の領域に相当する照合対象画像における所定領域の画像が、インデックスＩＤ１の登録原稿に類似すると判定する。
【０１５５】
続いて、類似度判定処理部３４は、投票結果に基づいて、選択すべき全ての登録原稿について終了したかどうかを判定する（Ｓ１５）。例えば、投票結果が、図１３に示すような、インデックスＩＤ１の登録原稿とインデックスＩＤ３の登録原稿の２つの得票数が、他の登録原稿に比して大きく突出していた場合、この２つの登録原稿に類似する可能性が高い。
【０１５６】
そのため、このような場合は、Ｓ１５にて、選択すべき全ての登録原稿について終了を終了していないと判定し、次に大きな得票数を得た登録原稿、ここではインデックスＩＤ３の登録原稿を選出して（Ｓ１６）、Ｓ１２に戻り、Ｓ１２〜Ｓ１５（４ｉｎ１等の原稿であればＳ１６も含む）までの処理を、ＩＤ３の登録原稿に対しても行う。
【０１５７】
これにより、図１８に示すように、照合対象原稿が２つの原稿画像が割り付けられた２ｉｎ１原稿であって、残り下半分の原稿画像が、２番目に大きな得票数を得たインデックスＩＤ３の登録原稿に類似している場合は、Ｓ１４において、類似度判定処理部３４は、２ｉｎ１原稿の下半分の領域に相当する照合対象画像における所定領域の画像が、インデックスＩＤ３の登録原稿に類似すると判定する。
【０１５８】
また、Ｓ１１、Ｓ１５、Ｓ１６、において登録原稿を選出するにあたり、例えば、抽出された上位の得票数を類似の度合いを示す類似度として扱い、予め定められている閾値ＴＨと比較して類似性（入力画像データが登録原稿の画像データであるかどうか）を判定する構成が好ましい。
【０１５９】
つまり、最大得票数が予め定められた閾値ＴＨ以上である場合には、「類似性あり」と判定して、Ｓ１１で登録原稿を選択してＳ１２以降の処理を実行し、Ｓ１５，Ｓ１６では、２番目の得票数が予め定められた閾値ＴＨ以上である場合には、「選択すべき登録原稿がある」或いは「類似性あり」と判定して、Ｓ１２に戻る。
【０１６０】
このとき、閾値ＴＨは、最大得票数から２番目、３番目と得票数が低下するに従い、順次低く設定しておくことで、判定精度を上げることができる。
【０１６１】
そして、類似度判定処理部３４による判定結果を示す判定信号は、上述したように制御部７に送られ、制御部７は、通常モードであれば、登録原稿に類似すると判定された原稿画像に対してのみ出力処理を規制する。一方、強制モードであれば、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、最も優先度の高い厳しい制限に出力処理を規制する。
【０１６２】
図１９（ａ）に、２ｉｎ１原稿である場合に、上半分、下半分の各領域にある画像に対してその出力処理を規制する手法を示す。上述したように、類似度判定処理部３４の類似度判定処理により、割付原稿である場合は、２ｉｎ１原稿、或いは４ｉｎ１原稿といった、割付状態を検出することができる。つまり、図１８で示したように、照合対象画像の上半分或いは下半分の領域に、登録原稿の特徴点が集中した場合、２ｉｎ１原稿であると推測できる。
【０１６３】
制御部７は、図１９（ａ）に示すように、予め、２ｉｎ１原稿である場合、原稿サイズおよび原稿の方向（Ａ４縦、横等の原稿が置かれている方向）の検知結果および有効画像領域より２つの領域Ｑ１，Ｑ２の座標値を、例えば、対角の２点（白丸）の座標値の情報等にて予め取得している。原稿サイズ、原稿の方向検知は、例えば、カラー画像入力装置２内に配置されたフォトトランジスタなどの光電変換素子により、原稿台に載置された、主走査方向、副走査方向の原稿サイズを検知する方法や、操作パネル６より、ユーザにて選択された原稿サイズを制御部にて検知する方法などを用いることができ、また、有効画像領域は、２ｉｎ１原稿において、画像データが存在する領域を予め定めておくものである。したがって、２ｉｎ１原稿であり、２つある領域Ｑ１，Ｑ２のうちのいずれが登録原稿に類似するかを特定できれば、その領域の画像データに対して、出力処理を規制することは容易に実施できる。２ｉｎ１原稿の２つの領域Ｑ１，Ｑ２（有効画像領域）の代わりに原稿サイズの２分の１の領域を用いるようにしても良い。
【０１６４】
同様に、図１９（ｂ）は、４ｉｎ１原稿である場合に、上半分左側と右側、下半分左側と右側の４つの領域Ｑ１〜Ｑ４の何れかに登録原稿の特徴点が集中した場合、４ｉｎ１原稿であると推測できる。
【０１６５】
制御部７は、図１９（ｂ）に示すように、予め、４ｉｎ１原稿である場合の４つの領域Ｑ１〜Ｑ４の座標値を、上記と同様に対角の２点（白丸）の座標値の情報等にて予め取得しておくことで、４ｉｎ１原稿であり、４つある領域Ｑ１〜Ｑ４のうちのいずれが登録原稿に類似するかを特定できれば、その領域の画像データに対して、出力処理を規制することは容易に実施できる。
【０１６６】
また、類似度判定処理部３４は、さらに、各登録原稿に対する得票数を投票総数（入力画像データから抽出された特徴点の総数）で除算して正規化することで類似度を算出し、この類似度と予め定められている閾値ＴＨ（例えば投票総数の８０％）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。
【０１６７】
また、類似度判定処理部３４は、各登録原稿に対する得票数を、ハッシュ値の登録数が最も多い登録原稿についてのハッシュ値の登録数（最大登録数）で除算して正規化することで類似度を算出し、この類似度と予め定められている閾値ＴＨ（例えば投票総数の８０％）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。
【０１６８】
つまり、算出した類似度が閾値ＴＨ以上である場合には「類似性あり」と判定し、閾値ＴＨ未満である場合には「類似性なし」と判定すればよい。なお、この場合、入力画像データから抽出されるハッシュ値の総数は上記最大登録数よりも大きくなる場合があるため（特に原稿及び／または登録原稿の少なくとも一部に手書き部分がある場合など）、類似度の算出値は１００％を超える場合も有り得る。
【０１６９】
また、類似性を判定する際の閾値ＴＨは、各登録原稿について一定に設定されていても、或いは、各登録原稿の重要度等に応じて登録原稿毎に設定されていてもよい。登録原稿の重要度は、例えば、紙幣、有価証券、極秘書類、社外秘の書類等については重要度を最大にし、秘密書類については重要度を紙幣等よりも低くするといったように、登録原稿に応じて段階的に設定してもよい。
【０１７０】
この場合、メモリ８に、登録原稿の重要度に応じた重み付け係数を当該登録原稿のインデックスと関連付けて記憶させておき、類似度判定処理部３４が、最大得票数を得た登録原稿に対応する閾値ＴＨを用いて類似性を判定するようにすればよい。
【０１７１】
また、類似性を判定する際、閾値ＴＨは一定にする一方、各登録原稿に対する得票数（各登録原稿の得票数）に各登録原稿の重み係数を掛けて類似性を判定するようにしてもよい。
【０１７２】
この場合、メモリ８に、各登録原稿の重要度に応じた重み付け係数を各登録原稿のインデックスと関連付けて記憶させておき、類似度判定処理部３４が、各登録原稿の得票数に当該登録原稿の重み付け係数を掛けた補正得票数を算出し、この補正得票数に基づいて類似性を判定するようにすればよい。
【０１７３】
例えば、最大補正得票数と閾値ＴＨとを比較してもよく、最大補正得票数を投票総数で正規化したものを閾値ＴＨと比較してもよく、最大補正得票数を最大登録数で正規化したものを閾値ＴＨと比較してもよい。また、この場合、重み係数は、例えば、１より大きい値であって、かつ登録原稿の重要度が高くなるにつれて大きい値になるように設定すればよい。
【０１７４】
また、本実施形態では、１つの特徴点（注目特徴点）に対して１つのハッシュ値を算出するものとしているが、これに限らず、１つの特徴点（注目特徴点）に対して複数のハッシュ値を算出するようにしてもよい。例えば、注目特徴点の周辺特徴点として６点を抽出し、この６点から５点を抽出した６通りの組み合わせそれぞれについて、５点から３点を抽出して不変量を求めてハッシュ値を算出する方法を用いてもよい。この場合には、１つの特徴点に対して６個のハッシュ値が算出されることになる。
【０１７５】
次に、デジタルカラー複写機１における類似性判定処理について、図２０に示すフロー図を参照しながら説明する。
【０１７６】
制御部７は、操作パネル６を介してユーザからの指示入力を受け付けると、登録モードが選択されているか否かを判定する（Ｓ２１）。ここで、登録モードが選択されている場合は、入力画像データを登録処理する。
【０１７７】
まず、制御部７は、文書照合処理部１４の各部を制御して、特徴点の算出、及び算出された各特徴点の座標算出を行わせる（Ｓ２２，Ｓ２３）。算出された各特徴点の座標は、特徴点を表すインデックスｆに対応付けて、座標管理テーブルに格納される。続いて、特徴量算出処理を行わせ（Ｓ２４）を行わせ、算出された特徴量を、原稿を表すインデックスＩＤと特徴点を表すインデックスｆと共にハッシュテーブルに格納する登録処理（Ｓ５）を行わせる。
【０１７８】
一方、Ｓ１において、登録モードではない、つまり照合モードであると判定すると、Ｓ２７に以降し、特徴点を算出させる（Ｓ２７）。そして、Ｓ２７にて算出された特徴点に基づいて、同様に、算出された各特徴点の座標算出を行わせる（Ｓ２８）。算出された各特徴点の座標は、特徴点を表すインデックスｐに対応付けて、メモリ８の作業領域に格納される。続いて、特徴量算出処理を行わせ（Ｓ２９）を行わせ、投票処理（Ｓ３０）、類似性判定処理（Ｓ３１）を行わせる。
【０１７９】
このＳ３０、Ｓ３１においては、既に説明したように、照合対象原稿が割付原稿である場合には、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性が判定され、登録原稿に類似する場合は、照合対象原稿上の画像位置が特定される。
【０１８０】
そして、Ｓ３１にて、類似すると判定されると、強制モードが設定されているか否かを判定する（Ｓ３２）。ここで、強制モードが設定されている場合は、割付原稿に含まれるすべての原稿画像に対して、類似すると判定された登録原稿に設定されている制限を適用し、かつ、類似する登録原稿が複数あり、制限が異なる場合は、最も優先度の高い規制にて出力処理を規制する制御信号を出力させる（Ｓ３３）。
【０１８１】
一方、強制モードが設定されていない場合は、Ｓ３４に進み、割付原稿に含まれる各原稿画像のうち、登録原稿に類似すると判定され原稿画像の部分に対してのみ、出力処理を規制する制御信号を出力させる。
【０１８２】
割付原稿ではない場合は、強制モードの設定に関係なく、出力処理を規制する制御信号が出力される。
【０１８３】
なお、Ｓ３１にて、類似するものがないと判定されると、Ｓ３５に進み、判定信号「０」として、出力処理をそのまま許可する制御信号を出力する。
【０１８４】
ところで、上記実施の形態では、類似度判定処理部３４は、登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態（特徴点の座標位置）より、登録原稿の照合対象画像上の位置を特定することで、割付原稿であるか否かの判定を行っていたが、別の実施の形態として、以下のようにすることもできる。
【０１８５】
本実施の形態では、類似度判定処理部は、１度目の類似判定処理の結果、複数の登録画像に類似していると判定された場合、図２８に示すように、類似していると判定された登録原稿の数に応じて、照合対象原稿を２分の１或いは４分の１というように分割して、それぞれの領域に存在する特徴点より算出された特徴量を用いて、２度目の投票処理を行う。
【０１８６】
照合対象原稿の画像全体を対象として照合判定を行った１度目の類似度判定処理の結果、閾値を超えた登録原稿の数が複数ある場合は、類似する登録原稿の数に応じて、照合対象原稿を分割する。割付原稿の割付数は、２、４、６、８、９等というように予め定められているので、類似する登録原稿の数が上記割付数と一致する場合には、その値にて分割し、一致しない場合には、上記割付数のうち、類似する登録原稿の数よりも大きい値を用いて分割する。つまり、閾値を超えた登録原稿の数が３であれば４を、５であれば６を、７であれば８を選択して分割する。そして、各分割領域の投票処理を行い、分割領域毎の類似する登録原稿を特定していく。なお、分割領域の投票処理の結果、閾値を超えた登録原稿の数が複数ある場合は、さらに大きい値を用いて分割する。なお、あまり細かく分割しても意味がないので、分割数の最大は、８または９程度に定めておく。また、分割数に応じた各画像位置は、上述したように、予め決まっている。
【０１８７】
以下では、閾値を超えた登録原稿の数が２であり、照合対象原稿を２分割して類似判定を行う例について説明する。
【０１８８】
類似判定処理の結果、図２７のような得票数を獲得し、インデックスＩＤ１の登録原稿ＡとインデックスＩＤ２の登録原稿Ｂに類似していると判定された場合、図２８に示す一点鎖線Ｌ１のように、照合対象原稿を２分の１に分割し、ａ領域とｂ領域とする。そして、それぞれの領域における特徴点の特徴量を用いて２度目の投票処理を行う。
【０１８９】
そして、２領域の投票結果に応じて、以下のように判断する。
【０１９０】
１）２度目の投票処理のａ領域の投票結果が、登録原稿Ａのみ得票数が閾値を超えている図２９に示すようなものであり、ｂ領域の投票結果が、登録原稿Ｂのみ得票数が閾値を超えている図３０のようなものであった場合、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、登録原稿Ａと登録原稿Ｂの両方の画像を含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９１】
２）２度目の投票処理のａ領域（或いはｂ領域）の投票結果が、図２９に示すようなものであり、他方のｂ領域（或いはａ領域）の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、ａ領域（或いはｂ領域）に登録原稿Ａを含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９２】
３）２度目の投票処理のａ領域（或いはｂ領域）の投票結果が、図３０に示すようなものであり、他方のｂ領域（或いはａ領域）の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿を、ａ領域（或いはｂ領域）に登録原稿Ｂを含む２ｉｎ１原稿であると判断する。
【０１９３】
４）２度目の投票処理のａ領域、ｂ領域の投票結果がいずれも、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値以下の図３１に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿は、１度目の投票処理で得票数の多いほうの登録原稿、つまり、図２７の結果であれば、登録原稿Ａ（割付原稿ではない）と判断する。
【０１９４】
５）２度目の投票処理のａ領域、ｂ領域の少なくとも一方の投票結果が、登録原稿Ａも登録原稿Ｂも得票数が閾値を超えた図２７に示すようなものであった場合は、類似度判定処理部は、照合対象原稿をさらに、図２８に示す破線Ｌ２１にて分割し、照合対象原稿を４分割する。そして、各領域において、３度目の投票処理を行い、４つの領域の投票処理の結果をもとに、上記と同様の基準にて判断する。
【０１９５】
なお、このような判定結果に応じた、入力画像データの出力処理の扱については、前記した実施の形態と同じである。
【０１９６】
また、上記した説明では、類似度判定処理部は、類似判定処理の結果、複数の登録画像に類似していると判定する基準として、閾値を複数の登録原稿が超えた場合を例示したが、例えば、最も得票数の多い登録原稿と、２番目、３番目、…に得票数の多い登録原稿との間で得票数の差をもとめ、差が所定値以下であるものを全て、類似する登録原稿としてもよい。
【０１９７】
次に、この他の実施形態のデジタルカラー複写機における類似性判定処理について、図３２に示すフロー図を参照しながら説明する。
【０１９８】
なお、Ｓ２１〜Ｓ３１、Ｓ３２〜Ｓ３５の処理は、先の実施形態の説明に用いた、図２０のフローチャートと同じである。したがって、共通のステップ番号を付して、説明は省略する。
【０１９９】
Ｓ３１における類似性判定処理が、上記した１度目の類似性判定処理である。Ｓ３１にて、類似する登録原稿がある場合は、Ｓ４１に進み、類似する登録原稿が複数であるいか否かが判定され、複数でないつまり１つの場合は、Ｓ３１で類似すると判定された登録原稿に予め定められている処理を表す制御信号を出力する（Ｓ４８）。
【０２００】
Ｓ４１にて複数であると判定されると、照合対象原稿を、類似する登録原稿の数に応じて分割し、分割した領域ごとに、投票処理を行わせ（Ｓ４２）、各領域の投票処理結果をもとに、当該照合対象原稿の類似性判定処理を行わせる（Ｓ４３）。
【０２０１】
なお、図３２では省略しているが、Ｓ４２の分割した領域ごとの投票処理の結果、Ｓ４１と同様のステップを実施し、１つの領域内に、類似する登録原稿が複数含まれていると判断されると、さらに分割数を上げて、領域ごとの投票処理、続く類似性判定処理を、繰り返し行わせる。
【０２０２】
Ｓ４３の類似性判定処理にて、割付原稿でないと判定されると、Ｓ４４に進み、類似すると判定された登録原稿に予め定められている処理を表す制御信号を出力する。一方、割付原稿であると判定されると、Ｓ３２に移行する。
【０２０３】
ここで、上記したるデジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）１の変形例について説明する。
【０２０４】
ここでは、原稿種別判別部１３が、さらに、入力画像データを読み取った元である当該原稿が割付原稿であるか否かの判別も行うと共に、割付原稿である場合はその割り付けの状態も求めるようになっている。
【０２０５】
その方法について説明する。原稿種別判別部１３は、ＲＧＢ信号（画像データ）より、当該画像の主走査方向及び副走査方向のライン毎に、画素値が０から１、１から０に変化する反転回数（または、エッジの数）の分布を求め、これに基づいて割付原稿であるか否かと、割付原稿である場合はその割付数を検出する。
【０２０６】
図２１は、用紙短手方向（原稿短手方向）でもある副走査方向に延びる文字列を有し、行間が用紙長手方向（原稿長手方向）でもある主走査方向に並ぶ画像を有する非割付原稿の、主走査方向及び副走査方向における各反転回数のヒストグラムである。
【０２０７】
このような非割付原稿の場合、図２１に示すように、主走査方向における反転回数の分布には、文章中の行間に対応して、所定の間隔毎に反転回数が現れる。一方、副走査方向における反転回数の分布は、原稿周辺部の余白部分を除いて連続した分布となる。
【０２０８】
このような図２１に示す原稿を２ｉｎ１にて処理した割付原稿は、図２２に示すように、割付原稿の用紙長手方向でもある主走査方向に並んで２つの画像が割り付けられ、それら各画像が、その元原稿における用紙短手方向でもある主走査方向に延びる文字列を有し、行間が用紙長手方向でもある副走査方向に並ぶこととなる。
【０２０９】
このような割付原稿の場合、主走査方向及び副走査方向における各反転回数のヒストグラムは、図２２に示すように、主走査方向における反転回数には、連続した分布が２つ形成されると共に、反転回数の分布と分布との間に、空白部分に応じた空白領域が存在する。一方、副走査方向における反転回数は、行間に対応して、所定の間隔毎に反転回数が現れる。
【０２１０】
このようなヒストグラムを基に、主走査方向における反転回数に連続した分布が２つあり、２つの分布間に形成される、反転回数が所定値（例えば、２０）以下の空白領域が、例えば、（割付原稿のレイアウトにもよるが）２０ｍｍ程度（解像度が３００ｄｐｉの場合、１７０ライン程度）存在するとき、当該照合対象画像は、２ｉｎ１原稿のものであると判定する。このとき、割付数は２となる。
【０２１１】
但し、空白領域の存在を判定する場合には、反転回数が所定値以下のラインに、最初のラインまたは最終のラインが含まれる場合は、原稿周辺部の余白領域であると判断して、これを除外する必要がある。
【０２１２】
このように、主走査方向及び副走査方向における反転回数の分布を求め、空白領域の有無を判定することで、２ｉｎ１原稿であるか否かを判別することができる。
【０２１３】
なお、ここでは、割付数が２の２ｉｎ１原稿の場合の判別基準を例示したが、割付数が４の４ｉｎ１原稿の場合は、主走査方向、副走査方向ともに、原稿画像間を分ける空白部分に応じた空白領域が現れ、同様にして判別できる。
【０２１４】
また、ここでは、主走査方向、副走査方向のライン毎に、反転回数（または、エッジの数）の分布を求めたが、ライン毎の画素値の平均値や分散値を用いても良い。
【０２１５】
その他、このような画像データを用いて割付原稿であるか否かを判別する方法以外に、設定条件より、割付原稿であるかどうかを判別することも可能である。
【０２１６】
例えば、操作パネル６を用いた入力操作にて、画像モードにおける分割画像出力モードが選択された場合には、これをデジタルカラー複写機１の各部の動作を制御するための主制御部（ＣＰＵ）が認識することで、入力された画像データが割付原稿のものであることを判別できる。
【０２１７】
または、カラー画像入力装置２が、コンピュータに接続されたスキャナの場合であれば、読み取り条件の設定画面（スキャナドライバの設定画面）において、原稿種別を選択するので、この選択結果を上記主制御部（ＣＰＵ）が認識することで判別できる。
【０２１８】
そして、編集処理部１６が、上記した原稿種別判別部１３にて求められた割付状態に応じて、割付原稿を分割する位置を決定してこれに基づいて画像を分割し、分割した各部分の画像に対して回転処理、拡大処理を行って、１頁ずつの画像データに変換する編集処理を行う。これにより、割付原稿の複数の原稿画像を１頁ずつ出力処理する頁単位処理が可能になる。
【０２１９】
文書照合処理部１４は、頁単位処理において、割付原稿に登録原稿に類似する原稿画像が含まれていると判定すると、強制モードでは、全頁の出力処理を規制し、通常モードでは、該当する頁の出力処理のみを規制する。
【０２２０】
また、例えば、精度よく判定を行って処理を行う場合、登録原稿におけるハッシュ値が一致した特徴点の照合対象画像上の分布状態、あるいは、照合対象原稿を分割して、それぞれの領域に存在する特徴点を用いて投票処理を行う際に、上記判定結果を参照するようにしても良い。例えば、割付数の検出結果を参照して、特徴点の照合対象画像上の分布状態や特徴点を用いた投票処理を行う構成とすることもできる。
【０２２１】
このように、割付数を参照するようにすることで、割付数を検出する構成が別に必要になるが、割付原稿を判定する判定精度を向上させることができる。なお、割付数を参照して処理を行うか否かは、例えば、通常モードと高精度モードを設けておき、操作パネルより選択できるようにしておけば良い。
【０２２２】
但し、本願発明は、たとえこのような割付状態を検出したり、ユーザに入力させたりすることなく、画像照合技術を用いて、照合対象原稿が割付原稿のものであるか否かを判断し、割付原稿であれば、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であるという点に利点を有するものである。
【０２２３】
また、本実施形態では、本発明をデジタルカラー複写機１に適用する場合について説明したが、本発明の適用対象はこれに限るものではなく、例えば、図２３に示すように、デジタルカラー複合機（ＭＦＰ：Multi-Function Printer）１００に適用してもよい。このデジタルカラー複合機１００は、コピー機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能、スキャナ機能、scan to e-mail機能、ファイリング機能等を有している。
【０２２４】
なお、図２３においては、デジタルカラー複写機１において説明したものと同等の機能を有する部材には、同じ記号を付しており、それらの説明については省略する。
【０２２５】
ここで、送信装置５は、例えばモデムやネットワークカードより構成される。送信装置５は、ネットワークカード、ＬＡＮケーブル等を介して、ネットワークに接続された他の装置（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバー装置、他のデジタル複合機、ファクシミリ装置等）とデータ通信を行う。
【０２２６】
送信装置５は、画像データを送信する場合、相手先との送信手続きを行って送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、通信回線を介して相手先に順次送信する。
【０２２７】
また、送信装置５は、画像データを受信する場合、通信手続きを行うとともに、相手先から送信されてくる画像データを受信してカラー画像処理装置３に入力する。受信した画像データは、カラー画像処理装置３で伸張処理、回転処理、解像度変換処理、出力階調補正、階調再現処理などの所定の処理が施され、カラー画像出力装置４によって出力される。なお、受信した画像データを記憶装置（図示せず）に保存し、カラー画像処理装置３が必要に応じて読み出して上記所定の処理を施すようにしてもよい。
【０２２８】
また、複合機１００では、操作パネル６を用いて、ユーザの入力画像データに対する処理要求（例えば処理モード（複写、印刷、送信、編集など）、処理枚数（複写枚数、印刷枚数）、入力画像データの送信先など）を入力することができ、文書照合処理部１４に制御部７は、類似ありと判定された場合に、複写処理だけでなく、印刷、送信、編集などの出力処理について規制する。
【０２２９】
例えば、ファクシミリを送信するモードが選択され、文書照合処理部１４において、出力禁止であると判定された場合、メモリに格納されている画像データの消去を行い、ファックスの送信を行わないようにする。あるいは、登録原稿ではあっても、ファックス送信が許可されている場合（登録原稿を表すインデックスＩＤと送信先を対応付けて、予め格納しておく）は、送信先のデータを参照して送信するようにしても良い。
【０２３０】
図２４を用いて、上記したデジタルカラー複合機１００におけるファックス処理について説明する。なお、図２４では、処理がスルーとなる処理部を点線で表している。ここでは使用するが、ファックス処理においては、領域分離処理部１７は必須ではない。また、ファックス送信の場合、階調再現処理部２２の後、解像度変換部、圧縮／伸張処理部で処理が行われる。
【０２３１】
送信においては、カラー画像入力装置２より読み込まれた、例えば８ビットの入力画像データはカラー画像処理装置３において上記の各処理が施され、入力階調補正部１５で、例えば、マトリクス演算等によりＲＧＢ信号を輝度信号（図２４ではＫ信号）に変換する。輝度信号に変換された画像データは、領域分離処理部１７、空間フィルタ処理部２０で所定の処理がなされ、階調再現処理部２２において、例えば、誤差拡散処理により２値化される。２値化された画像データは、必要に応じて回転処理がなされ、圧縮／伸張処理部にて、所定の形式で圧縮されて、不図示のメモリに格納される。
【０２３２】
送信装置（例えば、モデム）５にて相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、画像データは所定の形式で圧縮された状態で上記メモリから読み出され、圧縮形式の変更など必要な処理が施され、相手先に通信回線を介して順次送信される。
【０２３３】
一方、受信においては、相手先から通信回線を介して画像が送信されてくると、制御部は、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像を受信すると共に、所定の形式に圧縮された状態の受信画像データは、カラー画像処理装置３に入力される。
【０２３４】
カラー画像処理装置３に入力された受信画像データは、圧縮／伸張処理部での処理により伸張されページ画像として送信されてきた原稿画像が再現される。再現された原稿画像は、カラー画像出力装置の能力に応じて、回転処理がなされ解像度変換部にて解像度変換処理が行なわれる。ページ単位の画像として再現された画像データは、カラー画像出力装置より出力される、
なお、以上では、モノクロの画像データを処理する場合を例として示したが、例えば、領域分離処理部１７と空間フィルタ処理部２０との間に、カラー画像入力装置２より読み込まれたＲＧＢ信号に対し、色再現の忠実化実現のために不要吸収成分を含む、トナーやインクのＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う色補正部１８、および、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する黒生成下色除去部を備えたカラー画像処理装置を用いても構わない。
【０２３５】
さらに、デジタルカラー複合機１００においては、上記入力画像データとして、スキャナにて原稿を読み取り入力される画像データと、コンピュータ（ソフトウェア）を用いて作成される電子データ、例えば、電子データのフォーマットに、コンピュータ（ソフトウェア）を用いて必要事項を入力して作成される電子データ、すなわち、紙ベースのデータを電子化したもの、電子データで直接作成したもの（電子申請など）、２通りが考えられる。
【０２３６】
また、図２３の構成では、類似性判定処理をデジタルカラー複合機１００に備えられた文書照合処理部１４において行っているが、これに限るものではない。例えば、制御部７及び文書照合処理部１４が有する機能の一部または全部を、デジタルカラー複合機１００に通信可能に接続された外部装置において実行するようにしてもよい。
【０２３７】
その他、本発明を、例えば、モノクロの複合機に適用してもよい。また、複合機に限らず、例えば単体のファクシミリ通信装置、複写機、画像読取装置などに適用してもよい。
【０２３８】
例えば、図２５は、本発明をフラットベッドスキャナ１０１に適用した場合の構成例を示すブロック図である。
【０２３９】
この図に示すように、フラットベッドスキャナ１０１は、カラー画像入力装置２とカラー画像処理装置３’とを備えている。カラー画像処理装置３’は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１４、制御部７（図２５では図示せず）、メモリ８（図２５では図示せず）から構成されており、これに、カラー画像入力装置２が接続され、全体として画像データ出力処理装置を構成している。なお、カラー画像入力装置（画像読取手段）２におけるＡ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１４、制御部７、メモリ８の機能は、上述したデジタルカラー複写機１と略同様であるのでここでは説明を省略する。
【０２４０】
また、上記各実施形態において、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１に備えられる文書照合処理部及び制御部を構成する各部（各ブロック）は、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現される。すなわち、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるデジタルカラー複写機１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって達成される。
【０２４１】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２４２】
また、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０２４３】
また、デジタルカラー複写機１、複合機１００、フラットベッドスキャナ１０１の各ブロックは、ソフトウェアを用いて実現されるものに限らず、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよく、処理の一部を行うハードウェアと当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うソフトウェアを実行する演算手段とを組み合わせたものであってもよい。
【０２４４】
本発明のコンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記類似度算出処理や類似性判定処理など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置、及びコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタ等の画像形成訴追により構成されてもよい。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。
【０２４５】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０２４６】
【図１】（ａ）は、本発明の一実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部の投票処理の手順示すフローチャートであり、（ｂ）は、同じ文書照合処理部における類似度判定処理部の類似度判定処理の手順示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる特徴点算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図５】図２に示した画像データ出力処理装置に備えられる特徴量算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】図２に示した画像データ出力処理装置のＭＴＦ処理部に備えられる混合フィルタのフィルタ係数の一例を示す説明図である。
【図７】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴点算出部によって入力画像データから抽出される連結領域及びこの連結領域の重心の一例を示す説明図である。
【図８】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴点算出部によって入力画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【図９】図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の一例を示す説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の組み合わせの一例を示す説明図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は、図２に示した画像データ出力処理装置の特徴量算出部によって特徴量を算出する際に抽出される注目特徴点及び周辺特徴点の組み合わせの一例を示す説明図である。
【図１２】（ａ）及び（ｂ）は、図２に示した画像データ出力処理装置において、ハッシュテーブルに登録される各特徴点についてのハッシュ値及び入力画像データを表すインデックスの一例を示す説明図である。
【図１３】図２に示した画像データ出力処理装置の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図１４】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部に設けられた、登録原稿毎に各特徴点の座標値を管理している座標値管理テーブルの内容を示す説明図である。
【図１５】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部に設けられた、照合対象画像の各特徴点に対して求めたハッシュ値が一致した登録原稿のインデックスと特徴点のインデックスとを対応つけて格納する特徴点対応テーブルの内容を示す説明図である。
【図１６】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部における類似度判定処理部が座標変換係数Ａの算出に用いる、登録原稿の４つの特徴点の座標値と、これらに対応する照合対象画像の４つの特徴点の座標値を示す説明図である。
【図１７】図１６に示した登録原稿の４つの特徴点と照合対象画像の４つの特徴点の画像間での対応イメージを示す説明図である。
【図１８】図２に示した画像データ出力処理装置の文書照合処理部における類似度判定処理部によって求められる、照合対象画像のどの特徴点にどの登録原稿の特徴量が一致したかを示す説明図である。
【図１９】（ａ）（ｂ）共に、照合対象原稿が割付原稿であり、登録原稿に類似する原稿画像の特定された場合に、照合対象原稿の画像における出力処理を規制する範囲を特定する手法を示す説明図である。
【図２０】図２に示した画像データ出力処理装置における類似性判定処理の流れを示すフロー図である。
【図２１】変形例の画像データ出力処理装置に備えられる原稿種別判別部における割付原稿であるか否かと割付数とを判定する処理を示す説明図である。
【図２２】変形例の画像データ出力処理装置に備えられる原稿種別判別部における割付原稿であるか否かと割付数とを判定する処理を示す説明図である。
【図２３】本発明の他の実施形態にかかるデジタルカラー複合機をなす画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２４】図２３に示した画像データ出力処理装置における、ファクス処理時の画像データの流れを示す説明図である。
【図２５】本発明のその他の実施形態にかかる画像データ出力処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２６】従来の画像データ出力処理装置における問題点を説明するための図面であり、（ａ）は照合対象原稿の画像を示し、（ｂ）は（ａ）に示す照合対象画像の投票結果を示すグラフである。
【図２７】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図２８】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の類似度判定処理部が、照合対象原稿を分割する処理を示す説明図である。
【図２９】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３０】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３１】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置に備えられる文書照合処理部の投票処理部における、各登録画像に対する投票数の一例を示すグラフである。
【図３２】本発明のその他の実施形態にかかるデジタルカラー複写機をなす画像データ出力処理装置における類似性判定処理の流れを示すフロー図である。
【符号の説明】
【０２４７】
１ デジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）
１００ デジタルカラー複合機（画像データ出力処理装置）
１０１ フラットベッドスキャナ（画像データ出力処理装置）
２ カラー画像入力装置（入力データ取得部、画像入力装置）
３，３’ カラー画像処理装置
４ カラー画像出力装置
５ 送信装置
６ 操作パネル
７ 制御部
８ メモリ（記憶部）
１３ 原稿種別判別部（割付原稿判別部）
１４ 文書照合処理部（画像照合装置）
３１ 特徴点算出部（特徴量抽出部）
３２ 特徴量算出部（特徴量抽出部）
３２ａ 特徴点抽出部
３２ｂ 不変量算出部
３２ｃ ハッシュ値算出部
３３ 投票処理部（類似度算出部）
３４ 類似度判定処理部
３５ 登録処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた画像データ出力処理装置において、
上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理装置。
【請求項２】
上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、
上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することを特徴とする請求項１に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項３】
上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、
上記画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する画像の数に応じて入力画像データの画像を複数に分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することを特徴とする請求項１に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項４】
上記出力処理制御部は、上記入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特定される位置にある画像の出力処理のみならず、当該入力画像データの画像全体の出力処理を制御する強制モードを有することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項５】
出力処理の制御は登録原稿毎に設定されており、
上記強制モードにおいては、最も優先度の高い制御を選択することを特徴とする請求項４に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項６】
上記出力処理が、上記入力画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成処理であり、
記録材上に画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項７】
上記出力処理が、上記入力画像データを記憶装置に格納するファイリング処理であり、
画像データを記憶装置に格納していくファイリング手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項８】
上記出力処理が、上記入力画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信処理であり、
画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項９】
入力画像データに対して出力処理を施す画像データ出力処理装置に備えられ、入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた制御装置において、
上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性の判定が可能であり、
上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理装置の制御装置。
【請求項１０】
入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合工程と、上記画像照合工程の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御工程とを備えた画像データ出力処理方法において、
上記画像照合工程は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性の判定が可能であり、
上記出力処理制御工程は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理方法。
【請求項１１】
請求項１〜８の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた画像データ出力処理装置において、
上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理装置。
【請求項２】
上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、
上記画像照合部は、特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することを特徴とする請求項１に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項３】
上記特徴量は、画像から特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に基づいて特徴点毎に算出されており、
上記画像照合部は、入力画像データの画像が複数の登録原稿の画像と類似する場合に、類似する画像の数に応じて入力画像データの画像を複数に分割し、分割された各領域に含まれる特徴点より算出された特徴量の一致の度合いと、入力画像データ上の特徴量が一致した特徴点の位置の情報とを用いて類似性を判定し、
上記出力処理制御部は、入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特徴量が一致する特徴点の位置の情報より特定される位置にある画像の出力処理を少なくとも制御することを特徴とする請求項１に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項４】
上記出力処理制御部は、上記入力画像データの画像が登録原稿の画像に類似する場合、上記特定される位置にある画像の出力処理のみならず、当該入力画像データの画像全体の出力処理を制御する強制モードを有することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項５】
出力処理の制御は登録原稿毎に設定されており、
上記強制モードにおいては、最も優先度の高い制御を選択することを特徴とする請求項４に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項６】
上記出力処理が、上記入力画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成処理であり、
記録材上に画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項７】
上記出力処理が、上記入力画像データを記憶装置に格納するファイリング処理であり、
画像データを記憶装置に格納していくファイリング手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項８】
上記出力処理が、上記入力画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信処理であり、
画像データをネットワークを介して受信装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置。
【請求項９】
入力画像データに対して出力処理を施す画像データ出力処理装置に備えられ、入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合部と、上記画像照合部の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御部とを備えた制御装置において、
上記画像照合部は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性の判定が可能であり、
上記出力処理制御部は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理装置の制御装置。
【請求項１０】
入力画像データに対して出力処理を施すものであり、入力画像データより画像の特徴量を抽出する一方、抽出した該特徴量と予め登録されている登録原稿の画像の特徴量とを比較して、上記入力画像データの画像と登録原稿の画像との類似性を判定する画像照合工程と、上記画像照合工程の判定結果に基づいて、上記入力画像データに対する出力処理を制御する出力処理制御工程とを備えた画像データ出力処理方法において、
上記画像照合工程は、上記入力画像データが複数の原稿の各画像が割り付けられた割付原稿のものである場合、割付原稿に含まれる画像単位で登録原稿との類似性の判定が可能であり、
上記出力処理制御工程は、割付原稿に含まれる各画像の判定結果に基づいて画像単位で出力処理を制御可能であることを特徴とする画像データ出力処理方法。
【請求項１１】
請求項１〜８の何れか１項に記載の画像データ出力処理装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図２】
【図３】
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【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【公開番号】特開２００９−９５００７（Ｐ２００９−９５００７Ａ）
【公開日】平成２１年４月３０日（２００９．４．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２１８８４１（Ｐ２００８−２１８８４１）
【出願日】平成２０年８月２７日（２００８．８．２７）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年４月３０日（２００９．４．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年８月２７日（２００８．８．２７）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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