画像処理装置、画像データ出力処理装置、画像処理方法、プログラムおよびその記録媒体
【課題】原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず入力原稿画像のサイズを適切に算出する。
【解決手段】入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部３１と、算出された特徴点同士の相対位置に基づいて入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部３２と、入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似度判定処理部３４と、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５とを備える。
【解決手段】入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部３１と、算出された特徴点同士の相対位置に基づいて入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部３２と、入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似度判定処理部３４と、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像データに含まれる入力原稿画像のサイズを算出する画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、原稿から読み取った画像データにおける上記原稿に対応する画像部分を特定し、特定した画像部分のみを切り出す（クロップする）技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、原稿から所定のサイズで読み取られた画像データにおける原稿部分のサイズを算出し、算出された原稿部分のサイズと予め記憶している複数の用紙サイズとを比較してこれらの差が予め設定された各用紙サイズの許容範囲内であるか否か判断し、許容範囲内である場合には最も近い用紙サイズで画像データをクロップし、許容範囲内でない場合には算出された原稿部分のサイズで画像データをクロップする技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００７−２０１７５２号公報（平成１９年８月９日公開）
【特許文献２】国際公開第２００６／０９２９５７号パンフレット（平成１８年９月８日公開）
【非特許文献１】中居 友弘、黄瀬 浩一、岩村 雅一：「複比の投票に基づく文書画像検索と射影歪み補正」、画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２００５）（情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会主催）予稿集、５３８−５４５頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の技術では、原稿を読み取るときの読取倍率が一定であり、この読取倍率に対応する用紙サイズの情報が記憶されている場合にしか原稿部分のサイズを適切に判定できないという問題がある。
【０００５】
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、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず原稿画像のサイズを適切に算出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶手段と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えていることを特徴としている。なお、上記入力画像データは、原稿画像を読み取ることで取得してもよく、画像処理装置に通信可能に接続された他の装置から通信によって取得してもよく、各種記録媒体に記録された画像データを読み出すことで取得してもよい。
【０００７】
また、本発明の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含むことを特徴としている。
【０００８】
上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出し、特徴点同士の相対位置に基づいて入力原稿画像の特徴量を算出し、入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かを判定する。このように、特徴点同士の相対位置に基づいて算出される特徴量を用いて登録原稿画像との類似性判定を行うことにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、両画像の類似性を適切に判定できる。
【０００９】
また、上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する。これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、登録原稿画像の角部に対応する入力原稿画像の座標を入力原稿画像の角部の座標として算出し、それに基づいて入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。したがって、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【００１０】
また、上記原稿サイズ算出部による上記入力原稿画像の角部の座標および上記入力原稿画像のサイズの算出結果に基づいて上記入力画像データから上記入力原稿画像を切り出す原稿サイズ補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００１１】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の角部の座標および入力原稿画像のサイズを適切に算出し、それに基づいて入力画像データから入力原稿画像を適切に切り出すことができる。
【００１２】
また、算出された上記入力原稿画像の角部の座標に基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の傾き角度を算出する原稿傾き算出部を備えている構成としてもよい。
【００１３】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができる。
【００１４】
また、上記原稿傾き算出部の算出した傾き角度に基づいて上記入力原稿画像の傾きを補正する傾き補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００１５】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができ、それに基づいて原稿の傾きを適切に補正することができる。
【００１６】
ところで、上記特許文献１の技術では、画像データにおける原稿部分のサイズの算出結果と予め記憶している複数の用紙サイズとを比較して類似する用紙サイズに基づいてクロップした後、算出された上記原稿部分のサイズをクロップ後の画像データの中心を基準として上記用紙サイズに一致させるように変換する場合、例えば、原稿の左側部分のみが実際の用紙サイズよりも大きく算出されたページと、原稿の下側部分のみが実際の用紙サイズよりも大きく算出されたページとで、文字位置がずれてしまう場合があった。
【００１７】
これに対して、上記原稿サイズ補正処理部と上記傾き補正処理部とを備えた上記の構成によれば、同じフォーマットの複数の原稿を連続スキャンして得られた複数ページの入力画像データに対して、入力原稿画像の切り出し、および原稿の傾きを適切に行うことができるので、ページ間の位置ずれが少ない高品位な画像データを生成することができる。
【００１８】
また、上記登録原稿画像の角部の座標と、算出された上記入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する原稿方向算出部を備えている構成としてもよい。
【００１９】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができる。
【００２０】
また、上記原稿方向算出部の算出した上記入力原稿画像の向きに基づいて上記入力原稿画像の向きを上記基準方向に一致させるように上記入力画像データに回転処理を施す原稿方向補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００２１】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができ、それに基づいて入力原稿画像の向きを適切に補正することができる。
【００２２】
本発明の画像データ出力処理装置は、画像データの出力処理を行う画像データ出力処理装置であって、上記したいずれかの補正処理部を有する画像処理装置を備え、上記画像処理装置から出力される画像データの出力処理を行うことを特徴としている。ここで、上記出力処理は、例えば、画像データに応じた画像を記録材上に印刷する処理であってもよく、画像データに応じた画像を表示装置に表示させる処理であってもよく、画像データの他の装置に送信する処理であってもよく、画像データを所定の記憶先に記憶させる処理であってもよい。
【００２３】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、適切な補正処理を施された画像データに基づいて出力処理を行うことができる。
【００２４】
なお、上記画像処理装置は、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、上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、およ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。
【００２５】
また、上記画像処理装置は、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】
【００２６】
以上のように、本発明の画像処理装置は、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶部と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えている。
【００２７】
また、本発明の画像処理装置は、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含む。
【００２８】
それゆえ、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
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例について説明する。
【００３０】
（１−１． デジタルカラー複写機１の構成）
図２は、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機（画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置）１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、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、および操作パネル６を備えている。
【００３１】
カラー画像入力装置（画像読取装置）２は、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、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。
【００３２】
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１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、および階調再現処理部２０を備えている。カラー画像入力装置２からカラー画像処理装置３に出力されたアナログ信号は、カラー画像処理装置３内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、階調再現処理部２０の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置４に出力される。
【００３３】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
【００３４】
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。
【００３５】
文書照合処理部１３は、入力された原稿画像（入力原稿画像）の画像データ（入力画像データ）から特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて特徴量を算出する。また、文書照合処理部１３は、上記のように算出した特徴量を画像データと対応付けて後述するハッシュテーブルに記憶（登録）させる登録処理と、上記のように算出した特徴量をハッシュテーブルに記憶されている登録原稿画像の特徴量と比較することで入力原稿画像と登録原稿画像との類似性を判定する類似判定処理とを行う機能を有している。また、文書照合処理部１３は、類似判定処理の結果に基づいて入力原稿画像における原稿傾き角度、原稿サイズ、および原稿方向を検知するとともに、これらの検知結果に基づいて入力原稿画像の画像データに対して原稿の傾き補正、原稿領域の切り出し、および原稿方向の補正（９０°単位での回転処理）を行う機能を有している。また、文書照合処理部１３は入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の入力階調補正部１４へ出力する。文書照合処理部１３の詳細については後述する。
【００３６】
なお、本実施形態では、文書照合処理部１３をシェーディング補正部１２と入力階調補正部１４との間に設けているが、これに限らず、領域分離処理部１５の後段に設けてもよい。あるいは、文書照合処理部１３をシェーディング補正部１２と領域分離処理部１５との間に入力階調補正部１４と並列に設けてもよい。この場合、カラーバランスを整えると処理、濃度信号に変換する処理は入力階調補正部１４ではなくシェーディング補正部１２で行うようにすればよい。
【００３７】
入力階調補正部１４は、シェーディング補正部にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置３で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ある。また、入力階調補正部１４は、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。
【００３８】
領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像データ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１５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、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力するとともに、入力階調補正部１４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１６に出力する。
【００３９】
色補正部１６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。
【００４０】
黒生成下色除去部１７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処理、および、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信号を生成する下色除去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。
【００４１】
空間フィルタ処理部１８は、黒生成下色除去部１７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２０も、空間フィルタ処理部１８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。
【００４２】
例えば、領域分離処理部１５にて文字に分離された領域は、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８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２０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。
【００４３】
また、領域分離処理部１５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１８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。そして、出力階調補正部１９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２０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１５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。
【００４４】
上述した各処理が施された画像データは、いったん記憶装置（図示せず）に記憶され、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。
【００４５】
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。
【００４６】
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（例えば処理モード（複写、印刷、編集など）、処理枚数（複写枚数、印刷枚数）など）を入力することができる。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。
【００４７】
（１−２． 文書照合処理部１３の構成）
次に、文書照合処理部１３の詳細について説明する。本実施形態にかかる文書照合処理部１３は、入力原稿画像の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、求めた各不変量を組み合わせてハッシュ値（特徴量）を算出する。また、計算したハッシュ値に対応する登録原稿画像に投票することにより、入力原稿画像に類似する登録原稿画像の検索、当該登録原稿画像に対する類似性の判定処理（類似あり／類似なしの判定）を行う。また、計算したハッシュ値と、このハッシュ値を抽出した画像とを対応付けてハッシュテーブルに記憶（登録）させる処理を行うこともできる。
【００４８】
図１は、文書照合処理部１３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１３は、特徴点算出部（特徴点検出部）３１、特徴量算出部３２、投票処理部３３、類似度判定処理部（類似性判定部）３４、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５、原稿傾き・サイズ補正処理部３６、回転処理部３７、登録処理部３８、制御部７、およびメモリ８を備えている。
【００４９】
制御部７は、文書照合処理部１３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、主制御部と協働して文書照合処理部１３の動作を制御するものであってもよい。
【００５０】
メモリ８には、登録原稿画像を特定するためのインデックスと、登録原稿画像から抽出した特徴量とを互いに対応付けて記憶するハッシュテーブル（図示せず）が備えられている。また、メモリ８には、ハッシュテーブルの他、文書照合処理部１３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記憶部（図示せず）を備えている。なお、ハッシュテーブルの詳細については後述する。
【００５１】
特徴点算出部３１は、画像データに基づいて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。なお、特徴点の算出方法はこれに限るものではなく、従来から公知の種々の方法を用いることができる。
【００５２】
図３は、特徴点算出部３１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、特徴点算出部３１は、無彩化処理部（信号変換処理部）４１、解像度変換部４２、ＭＴＦ処理部４３、２値化処理部４４、および重心算出部４５を備えている。
【００５３】
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）がカラー画像である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。例えば、信号変換処理部４１は、下記式によりＲＧＢ信号を輝度信号Ｙに変換する。
【００５４】
Ｙｉ＝０．３０Ｒｉ＋０．５９Ｇｉ＋０．１１Ｂｉ
ここで、Ｙは各画素の輝度信号であり、Ｒ，Ｇ，Ｂは各画素のＲＧＢ信号における各色成分であり、添え字のｉは画素毎に付与された値（ｉは１以上の整数）である。
【００５５】
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。
【００５６】
解像度変換部４２は、入力画像データを変倍処理する。例えば、解像度変換部４２は、入力画像データがカラー画像入力装置２で光学的に変倍されている場合に、所定の解像度になるように入力画像データを再度変倍する。また、解像度変換部４２が、後段の各処理部における処理量を軽減するために、カラー画像入力装置２で等倍時に読み込まれる解像度よりも解像度を落とすための解像度変換を行うようにしてもよい（例えば、６００ｄｐｉ（dot per inch）で読み込まれた画像データを３００ｄｐｉに変換するなど）。
【００５７】
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操作むら等に起因し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。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、後述す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）を用いて強調および平滑化処理を行う。なお、図４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。
【００５８】
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）又は明度値（明度信号））を閾値と比較することにより画像データを２値化する。
【００５９】
重心算出部４５は、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）を行い、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。また、抽出した特徴点を示す情報を特徴量算出部へ出力する。なお、特徴点は、２値画像における座標値（ｘ座標、ｙ座標）で表すことができる。図５は「Ａ」という文字から抽出される特徴点の例を示しており、図６は複数の文字からなる文字列から抽出された特徴点の例を示している。
【００６０】
特徴量算出部３２は、原稿画像の回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形に対して不変な量である特徴量（ハッシュ値および／または不変量）を算出する。図７は、特徴量算出部３２の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、およびハッシュ値算出部３２ｃを備えている。
【００６１】
特徴点抽出部３２ａは、図８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８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。
【００６２】
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点の中から選択しうる３点の組み合わせを抽出する。例えば、図９（ａ）〜図９（ｃ）に示すように、図１３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ｃ，ｄ，ｅの各組み合わせが抽出される。
【００６３】
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。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。なお、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すればよい。例えば、図９（ａ）の例では、特徴点ｃと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１１、特徴点ｃと特徴点ｂ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。また、図９（ｂ）の例では、特徴点ｃと特徴点ｂ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９（ｃ）の例では、特徴点ｄと特徴点ｂ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。このようにして、図９（ａ）〜図９（ｃ）の例では、不変量Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ１３が算出される。なお、上記の例では、水平方向左側に位置する周辺特徴点と水平方向中央に位置する周辺特徴点とを結ぶ線分をＡｉｊ、水平方向中央に位置する周辺特徴点と水平方向右側に位置する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。
【００６４】
次に、ハッシュ値算出部３２ｃは、（Ｈｉ１×１０２＋Ｈｉ２×１０１＋Ｈｉ３×１００）／Ｄの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。
【００６５】
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）の配置および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。
【００６６】
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、すなわち（Ｈｉ１×１０２＋Ｈｉ２×１０１＋Ｈｉ３×１００）／Ｄの余りの値をハッシュ値とする構成に限るものではなく、他のハッシュ関数（例えば特許文献２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。
【００６７】
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およびハッシュ値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およ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。
【００６８】
図８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およ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およびハッシュ値の抽出を行う。図８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。そして、図１０（ａ）〜図１０（ｃ）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ｃ，ｅ，ｆ、周辺特徴点ａ，ｃ，ｆ）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。
【００６９】
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、周辺特徴点間を結ぶ線分の長さを基準にして選定する等、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。
【００７０】
また、上記の例では、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。
【００７１】
また、特徴量算出部３２は、入力原稿画像を登録原稿画像として登録する登録処理を行う場合には、上記のように算出した入力原稿画像の各特徴点についてのハッシュ値（特徴量）を登録処理部３８に送る。また、特徴量算出部３２は、入力原稿画像が既に登録されている登録原稿画像の画像データであるかどうかの判定処理（類似判定処理）を行う場合には、上記のように算出した入力原稿画像の各特徴点についてのハッシュ値を投票処理部３３に送る。
【００７２】
登録処理部３８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、原稿画像を表す原稿ページインデックス（原稿ＩＤ）とを互いに対応付けてメモリ８に設けられたハッシュテーブルに順次登録していく（図１１（ａ）参照）。なお、入力画像データが複数ページ（複数の入力原稿画像）の画像データから成る場合には、各ページに対して原稿ページインデックスが付される。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ＩＤを登録する。原稿ＩＤは重複することなく順次番号が割り当てられる。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、古い原稿ＩＤを検索して順次消去するようにしてもよい。また、消去された原稿ＩＤは、新たな入力原稿画像の原稿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１１（ｂ）の例ではＨ１＝Ｈ５）、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。
【００７３】
また、登録処理部３８は、図１２に示すように、原稿ページインデックス毎に、原稿ページインデックスと原稿サイズ情報とを対応付けて登録する。本実施形態では、原稿サイズ情報として、原稿の４頂点（矩形形状からなる原稿の４つの角部）の座標情報を登録する。
【００７４】
また、登録処理部３８は、図１３に示すように、登録原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報ｆ（ｆ１、ｆ２、ｆ３、…）と、各登録原稿画像上の座標とを対応付けて登録する。
【００７５】
なお、登録処理を行う場合、投票処理部３３、類似度判定処理部３４の処理はスルー（何も処理を行わない）となる。逆に、類似判定処理（文章照合処理）を行う場合は、登録処理部３８の処理はスルーになる。
【００７６】
投票処理部３３は、入力原稿画像から算出した各特徴点のハッシュ値（特徴量）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画像に投票する。言い換えれば、登録原稿画像毎に、登録原稿画像が有するハッシュ値と同じハッシュ値が入力原稿画像から算出された回数をカウントし、カウント値をメモリ８に記憶させる。図１４は、登録原稿画像ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３に対する投票数の一例を示すグラフである。
【００７７】
なお、投票処理部３３は、投票処理を行う際、ハッシュ値が一致する入力原稿画像の特徴点と登録原稿画像の特徴点とを用いて、両者の特徴点の位置関係を求めておく。つまり、入力原稿画像の特徴点と登録原稿画像の特徴点との位置合わせを行う。そして、図１５に示すように、入力原稿画像のどの特徴点が、どの登録原稿画像のどの特徴点に投票したのかを記憶しておく。図１５において、ｐ（ｐ１、ｐ２、ｐ３、…）は入力原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報であり、ｆ（ｆ１、ｆ２、ｆ３、…）は登録原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報である。図１５の例では、入力原稿画像の特徴点ｐ１に対して求めた特徴量（ハッシュ値）が、登録原稿画像ＩＤ１の特徴点ｆ１の特徴量と一致し、また、入力原稿画像の特徴点ｐ２に対して求めた特徴量（ハッシュ値）が、登録原稿画像ＩＤ３の特徴点ｆ２の特徴量と一致していると判定されている（上記内容については、非特許文献１に記載がある）。
【００７８】
類似度判定処理部（類似性判定部）３４は、メモリ８から投票処理部３３の投票処理結果（各登録原稿画像のインデックスおよび各登録原稿画像に対する投票数；類似度）を読み出し、最大得票数および最大得票数を得た登録原稿画像のインデックスを抽出する。そして、抽出された最大得票数を予め定められている閾値ＴＨａと比較して類似性（入力原稿画像が登録原稿画像の画像データであるかどうか）を判定し、判定結果を示す判定信号を制御部７に送る。つまり、最大得票数が予め定められた閾値ＴＨａ以上である場合には「類似性あり（入力原稿画像は登録原稿画像の画像データである）」と判定し、閾値ＴＨａ未満である場合には「類似性なし（入力原稿画像は登録原稿画像の画像データではない）」と判定する。
【００７９】
あるいは、類似度判定処理部３４が、各登録原稿画像に対する得票数を最大得票数（得票数が最大である登録原稿画像の得票数）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ＴＨａ（例えば０．８）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。なお、この場合、手書き部分があると投票数は最大得票数より大きくなることがあるため、類似度は１より大きくなる場合もあり得る。最大得票数は、特徴点の数×１つの特徴点（注目特徴点）から算出されるハッシュ値の数で表される。
【００８０】
原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、入力原稿画像が登録原稿画像に類似していると判定されたときに、（ｉ）入力画像データにおける原稿の傾き（例えば原稿の上端の辺と画像データの主走査方向とのなす角度）、（ｉｉ）入力画像データに含まれる原稿のサイズ、および（ｉｉｉ）入力画像データに含まれる原稿の向き（例えば画像データの基準方向（上から下に向かう方向）に対する原稿に含まれる文字列の９０度単位の向き）を検出する。原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５における処理の詳細については後述する。
【００８１】
原稿傾き・サイズ補正処理部３６は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿サイズの検出結果に基づいて入力画像データから原稿画像に対応する領域の切り出し処理（原稿サイズの補正処理）を行うとともに、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿の傾き検出結果に基づいて入力画像データに原稿の傾き補正処理を施す。原稿傾き・サイズ補正処理部３６における処理の詳細については後述する。
【００８２】
回転処理部３７は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿の向きの検出結果に基づいて原稿の向きを画像データの基準方向と一致させるように９０°単位での回転処理（方向補正処理）を行う。回転処理部３７における処理の詳細については後述する。
【００８３】
（１−３． 原稿傾き・サイズ・方向の検知および補正）
次に、原稿傾き・サイズ・方向の検知方法、および補正方法について説明する。
【００８４】
原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、投票処理部３３による投票処理の結果に基づいて、入力原稿画像の特徴点の座標と、この入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の特徴点の座標とを対応付ける。例えば、図１５に示した例において、入力原稿画像が登録原稿画像ＩＤ１に類似していると判定された場合、図１６および表１に示すように、入力原稿画像の各特徴点と登録原稿画像ＩＤ１の各特徴点とを対応付ける。
【００８５】
【表１】
【００８６】
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、登録原稿画像の各特徴点についての行列Ｐｉｎを入力原稿画像の各特徴点についての行列Ｐｏｕｔに略一致させるための変換係数Ａを算出する。なお、行列Ｐｉｎ、行列Ｐｏｕｔ、および変換係数Ａは下記式で表現される。
【００８７】
【数１】
【００８８】
Ｐｏｕｔ=Ｐｉｎ×Ａ
Ｐｉｎは正方行列ではないので、下記式に示すように、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。
ＰｉｎＴＰｏｕｔ＝ＰｉｎＴＰｉｎ×Ａ
（ＰｉｎＴＰｉｎ）−１ＰｉｎＴＰｏｕｔ＝Ａ
そして、このように算出した変換係数Ａを用いて、下記式により、登録原稿画像の４つの頂点座標（ｘ，ｙ）を入力原稿画像上の座標（ｘ’，ｙ’）に変換する。なお、登録原稿画像における左上の頂点座標（ｘ１，ｙ１）、右上の頂点座標を（ｘ２，ｙ２）、左下の頂点座標を（ｘ３，ｙ３）、右下の頂点座標を（ｘ４，ｙ４）とする。
（ｘ１’，ｙ１’，１）＝（ｘ１，ｙ１，１）×Ａ
（ｘ２’，ｙ２’，１）＝（ｘ２，ｙ２，１）×Ａ
（ｘ３’，ｙ３’，１）＝（ｘ３，ｙ３，１）×Ａ
（ｘ４’，ｙ４’，１）＝（ｘ４，ｙ４，１）×Ａ
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、上記のように算出した４つの頂点のうち、ｘ座標の値が最小である頂点を補正開始点（ＳｔａｒｔＸ，ＳｔａｒｔＹ）とする。
【００８９】
そして、入力原稿画像の原稿右上座標（ＰｏｉｎｔＸ，ＰｏｉｎｔＹ）、すなわち入力画像データにおける入力原稿の右上座標を以下の条件に基づいて決定する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、原稿右上座標は（ｘ２’，ｙ２’）とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、原稿右上座標は（ｘ４’，ｙ４’）とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、原稿右上座標は（ｘ１’，ｙ１’）とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、原稿右上座標は（ｘ３’，ｙ３’）とする。
【００９０】
また、上記のように決定した原稿右上座標に基づいて、原稿向き情報、すなわち画像データの基準方向（上から下に向かう方向）に対する原稿の反時計回りを正とした９０°単位の向きを以下の条件に基づいて算出する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、原稿向き情報は０°とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、原稿向き情報は９０°とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、原稿向き情報は２７０°とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、原稿向き情報は１８０°とする。
【００９１】
次に、補正開始点および原稿右上座標より、以下の式に基づいてｔａｎαを算出する。
ｔａｎα＝（ＰｏｉｎｔＹ−ＳｔａｒｔＹ）／（ＰｏｉｎｔＸ−ＳｔａｒｔＸ）
そして、算出したｔａｎαの値に基づいて原稿の傾き角度αを算出する。なお、ｔａｎαの値とαの値とを対応付けたテーブル（図２１）を予め記憶しておき、ｔａｎαの算出結果に基づいてαの値を特定するようにしてもよい。
【００９２】
ここで、上記のように算出される角度αは−９０°〜０°をとるが、αの値が−９０°以上−４５°以下である場合、角度α、補正開始点、および原稿向き情報を以下ように変更する。すなわち、
角度αについては変更前の角度αに９０°を加えた値とする。
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、補正開始点を（ｘ２’，ｙ２’）に変更し、原稿向き情報を９０°に変更する。
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、補正開始点を（ｘ４’，ｙ４’）に変更し、原稿向き情報を１８０°に変更する。
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、補正開始点を（ｘ１’，ｙ１’）に変更し、原稿向き情報を０°に変更する。
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、補正開始点を（ｘ３’，ｙ３’）に変更し、原稿向き情報を２７０°に変更する。
【００９３】
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、補正後原稿サイズ［ＯｕｔＷＩｄｔｈ（補正後原稿幅），ＯｕｔＨｅｉｇｔ（補正後原稿高さ）］を以下の条件に基づいて決定する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合には［ｘ２−ｘ１，ｙ３−ｙ１］とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合には［ｙ４−ｙ２，ｘ１−ｘ２］とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合には［ｙ３−ｙ１，ｘ４−ｘ３］とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合には［ｘ４−ｘ３，ｙ４−ｙ２］とする。
【００９４】
原稿傾き・サイズ補正処理部３６は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５によって算出された原稿の傾き角度、補正開始点、および補正後原稿サイズに基づいて、傾き補正処理およびサイズ補正処理を行う。傾き補正処理およびサイズ補正処理の方法は特に限定されるものではないが、例えば、回転行列を用いたアフィン変換処理を用いることができる。この場合、補正開始点および補正後原稿サイズによって特定される領域の各画素をアフィン変換処理によって時計回りに角度α回転させる。
【００９５】
一般に、座標（ｘ，ｙ）をθ回転させた座標（ｘ’，ｙ’）は、下記の回転行列式で表すことができる。
【００９６】
【数２】
【００９７】
なお、画像の画素値として出力する場合には、整数値（ｘ’，ｙ’）に対応する小数値（ｘｓ，ｙｓ）を算出し、これをバイリニア等で補間演算すればよい。小数値（ｘｓ，ｙｓ）は、上記の回転行列式の逆変換式である下記の行列式によって算出される。
【００９８】
【数３】
【００９９】
回転補正前のｘ−ｙ座標系において、（ｘｓ＋ＳｔａｒｔＸ，ｙｓ＋ＳｔａｒｔＹ）を取り囲む４点の画素を（ｘｉ，ｙj）、（ｘｉ＋１，ｙj）、（ｘｉ，ｙj＋１）、（ｘｉ＋１，ｙj＋１）とし（ｉ，ｊは１以上の整数）、ｘｉ≦ｘｓ＋ＳｔａｒｔＸ＜ｘｉ＋１、ｙｉ≦ｙｓ＋ＳｔａｒｔＹ＜ｙｉ＋１とし、上記４つの画素の値をそれぞれ（ｘｉ，ｙj）についてはＺ１、（ｘｉ＋１，ｙj）についてはＺ２、（ｘｉ，ｙj＋１）についてはＺ３、（ｘｉ＋１，ｙj＋１）についてはＺ４とし、ｘｉとｘｓとのｘ方向についての距離とｘｓとｘｉ＋１とのｘ方向についての距離との比をｕ：１−ｕ、ｙjとｙｓとのｙ方向についての距離とｙｓとｙj＋１とのｙ方向についての距離との比をｖ：１−ｖとすると、バイリニアによる補間後の座標値Ｚは、Ｚ（ｘ’，ｙ’）＝Ｚ（ｘｓ，ｙｓ）＝（１−ｖ）｛（１−ｕ）Ｚ１＋ｕＺ２｝＋ｖ｛（１−ｕ）Ｚ３＋ｕＺ４｝により求められる。なお、ここで用いられる三角比の値についても、前述のｔａｎαと同様、予め記憶させておいたテーブルを用いて算出するようにすれば演算を高速で行うことができる。
【０１００】
これにより、傾き補正処理およびサイズ補正処理後の画像データが得られる。回転補正後の各画素（ｘ’，ｙ’）の取り得る範囲は、０≦ｘ’＜補正後原稿幅、０≦ｙ’＜補正後原稿高さとなる。
【０１０１】
回転処理部３７は、傾き補正処理およびサイズ補正処理を施された入力画像データに対し、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５によって算出された原稿向き情報に基づいて、原稿の向きを画像データの基準方向と一致させるように９０°単位での回転処理（方向補正処理）を行う。具滝的には、原稿向き情報が０°の場合には回転処理を行わず、原稿向き情報が９０°の場合には時計回りに９０°の回転処理を行い、原稿向き情報が１８０°の場合には時計回りに９０°回転処理を行い、原稿向き情報が２７０°の場合には時計回りに９０°回転処理を行う。
【０１０２】
（１−４． 文書照合処理部１３における処理の流れ）
次に、文書照合処理部１３における処理の流れについて、図１７を参照しながら説明する。図１７は、文書照合処理部１３における処理の流れを示すフロー図である。
【０１０３】
まず、制御部７は、入力画像データを取得する（Ｓ１）。なお、入力画像データは、カラー画像入力装置２で原稿を読み取ることにより取得してもよく、デジタルカラー複写機１に脱着可能に装着される各種記録媒体から読み出すことにより取得してもよく、通信手段（図示せず）を備えておき、この通信手段を介して通信可能に接続される他の装置から受信することにより取得してもよい。
【０１０４】
次に、制御部７は、特徴点算出部３１に特徴点算出処理を実行させ（Ｓ２）、特徴量算出部３２に特徴量を算出させ（Ｓ３）、投票処理部３３に投票処理を実行させ（Ｓ４）、類似度判定処理部３４に類似判定処理を実行させる（Ｓ５）。そして、制御部７は、類似判定処理の結果に基づいて、類似する登録原稿画像が存在するか否かを判断する（Ｓ６）。
【０１０５】
類似する登録原稿画像が存在しないと判断した場合、制御部７は、入力原稿画像を登録原稿画像として新たに登録するか否かを判断する（Ｓ７）。この判断は、例えば操作パネル６に登録するか否かを問い合わせる画面を表示させ、それに対するユーザの指示に応じて判断すればよい。あるいは、類似する登録原稿画像が存在しない場合に登録処理を行うか否かを予め設定しておいてもよい。
【０１０６】
登録処理を行うと判断した場合、制御部７は、入力原稿画像の登録処理を行い（Ｓ８）、処理を終了する。また、登録処理を行わないと判断した場合にはそのまま処理を終了する。
【０１０７】
一方、Ｓ６において類似する登録原稿画像があると判断した場合、制御部７は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５に、入力画像データにおける原稿の傾き、原稿のサイズ、および原稿の向きを検知させ（Ｓ９）、この検知結果に基づいて原稿傾き・サイズ補正処理部３６に原稿の傾きおよび原稿サイズの補正処理を行わせ（Ｓ１０）、原稿の向きの検知結果に基づいて回転処理部３７に回転処理（方向補正処理）（Ｓ１１）を行わせて処理を終了する。
【０１０８】
以上のように、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機１では、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５が、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する。
【０１０９】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、登録原稿画像の角部に対応する入力原稿画像の座標を入力原稿画像の角部の座標として算出し、それに基づいて入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【０１１０】
また、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、算出された入力原稿画像の角部の座標に基づいて、入力画像データの基準方向に対する入力原稿画像の傾き角度を算出する。
【０１１１】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができる。
【０１１２】
また、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、登録原稿画像の角部の座標と、算出された入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、入力画像データの基準方向に対する入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する。
【０１１３】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができる。
【０１１４】
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い。例えば、モノクロの複写機に適用してもよい。また、複写機に限らず、例えば、単体のファクシミリ通信装置や画像読取装置に適用してもよく、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を備える複合機に適用してもよい。
【０１１５】
図１８は、本発明をデジタルカラー複合機に適用した場合の構成例を示すブロック図である。この図に示すデジタルカラー複合機１ｂは、上述したデジタルカラー複写機１に加えて、ネットワークカードやＬＡＮケーブル等を介してネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とのデータ通信を行う通信装置５を備えている。
【０１１６】
通信装置５としては、例えば、モデムやネットワークカードなどからなる通信装置を用いることができる。ファクシミリの送信を行うときは、モデムにて、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、所定の形式で圧縮さ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、相手先に通信回線を介して順次送信する。また、ファクシミリを受信する場合、主制御部は、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データを受信してカラー画像処理装置３に入力し、カラー画像処理装置３では、受信した画像データに対して圧縮／伸張処理部（図示せず）にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正や階調再現処理が施されてカラー画像出力装置４より出力される。
【０１１７】
図１９は、本発明をフラットベッドスキャナに適用した場合の構成例を示すブロック図である。この図に示すフラットベッドスキャナ１ｃは、カラー画像入力装置２とカラー画像処理装置３ｃとを備えている。カラー画像処理装置３ｃは、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、および文書照合処理部１３から構成されており、これに、カラー画像入力装置２が接続されている。なお、カラー画像入力装置２、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、および文書照合処理部１３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。
【０１１８】
図２０は、デジタルカラー複写機１、デジタルカラー複合機１ｂ、およびフラットベッドスキャナ１ｃに備えられるカラー画像入力装置２の構成例を示す断面図である。この図に示すカラー画像入力装置２は、上部筐体６０と下部筐体６１とを備えている。上部筐体（原稿カバー）６０は、原稿押さえマット５７、整合ローラ対５５、原稿搬送路５６、イメージセンサ部５３、上側原稿搬送ガイド５８等を備えており、下部筐体６１は、第１コンタクトガラス（原稿台）５１、第２コンタクトガラス５２、読取部７０、遮光部材５９等を備えている。また、上部筐体６０は下部筐体６１に対して開閉可能に構成されている。
【０１１９】
なお、カラー画像入力装置２は、（１）第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿の下面側を読取部７０によって読み取る静止読取モード、（２）第２コンタクトガラス５２上を走行（移動）する原稿の下面側を読取部７０によって読み取る走行読取モード、および（３）第２コンタクトガラス５２上を走行（移動）する原稿の下面側を読取部７０によって読み取るとともに、上面側をイメージセンサ部５３で読み取る両面読取モードを備えている。
【０１２０】
整合ローラ対５５は、走行読取モードおよび両面読取モードにおいて、搬送されてきた原稿の先端が搬送方向に垂直になるように原稿の角度を整合させるためのものである。搬送された原稿の先端が回転停止状態の整合ローラ対５５のニップ部に付き当たることによってこの原稿に所定の撓みを形成され、その後、整合ローラ対５５を回転させることによって上記原稿の向きが整合されて整合ローラ対５５の下流側に搬送される。
【０１２１】
イメージセンサ部５３は、両面モードが選択されたときに、第２コンタクトガラス５２上を搬送される原稿の上面側の画像を読み取るためのものである。
【０１２２】
原稿押さえマット５７は、静止読取モードが選択されたときに、第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿を第１コンタクトガラス５１側に押さえつけて原稿の位置を安定させるためのものである。
【０１２３】
読取部７０は、第１走査ユニット６３、第２走査ユニット６４、結像レンズ６５、およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）６６を備えている。
【０１２４】
第１走査ユニット６３は、原稿の読み取り面を露光する光源（露光ランプ）６２と、原稿からの反射光を第２走査ユニット６４に向けて反射する第１反射ミラー６７とを備えている。
【０１２５】
なお、第１走査ユニット６３は、静止読取モード時には、第１コンタクトガラス５１に対して平行に図のＰの位置から右に向かって原稿サイズに応じた距離だけ一定速度Ｖで移動しながら、第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿を光源６２から出射した光で露光し、原稿からの反射光を第１反射ミラー６７で反射させて第２走査ユニット６４に導く。上記の原稿サイズは、図示しない原稿サイズ検出手段（例えば、フォトトランジスタなどの光電変換素子からなる原稿サイズ検出手段）によって第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿サイズを検知した結果であってもよく、ユーザが操作パネルを介して入力したものであってもよい。なお、本実施形態では、第１コンタクトガラス５１は、Ａ３サイズまでの原稿を読み取り可能な大きさに形成されている。
【０１２６】
また、第１走査ユニット６３は、走行読取モード時および両面読取モード時には、第２コンタクトガラス５２に対向する所定の位置において、第２コンタクトガラス５２上を搬送される原稿を光源６２から出射した光で露光し、原稿からの反射光を第１反射ミラー６７で反射させて第２走査ユニット６４に導く。
【０１２７】
第２走査ユニット６４は、第２反射ミラー６８と第３反射ミラー６９とを備えており、これら両ミラーによって第１反射ミラー６７から入射した光を結像レンズ６５およびＣＣＤ６６に導くように構成されている。なお、第２走査ユニット６４は、静止読取モードでは第１走査ユニット６３に追随してＶ／２の速度で移動するようになっている。
【０１２８】
遮光部材５９は、読取部５４の光源６２の光が、イメージセンサ部５３に入射することによってイメージセンサ部５３が画像を適切な濃度で読み取れなくなることを防止するためのものである。
【０１２９】
結像レンズ６５は、第３反射ミラー６９から入射した原稿からの反射光を、ＣＣＤ６６上に結像させるためのものである。
【０１３０】
ＣＣＤ６６は、結像レンズ６５を介して入射した光をアナログの電気信号に変換するためのものである。なお、この電気信号は、後述するカラー画像処理装置３によってデジタルの画像データに変換される。なお、両面読取モードの場合、読取部７０によって読み取られた原稿の下面側の画像データがカラー画像処理装置３に入力されて処理され、その後、イメージセンサ部５３によって読み取られた原稿の上面側の画像データがカラー画像処理装置３に入力されて処理される。カラー画像処理装置３において原稿の下面側の画像データが処理されている間、イメージセンサ部５３によって読み取られた原稿の上面側の画像データは図示しないメモリに一旦格納されており、原稿の上面側の画像データに対する処理が終了した時にこのメモリから読み出されてカラー画像処理装置３に送られ、処理が施される。
【０１３１】
また、上記実施形態において、デジタルカラー複写機１に備えられる文書照合処理部１３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）、上記プログラムおよ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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
また、デジタルカラー複写機１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。
【０１３４】
また、デジタルカラー複写機１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。
【０１３５】
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述した画像処理方法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、およ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装置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。
【０１３６】
本発明は上述した各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り、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜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。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本発明は、入力画像データに含まれる入力原稿画像のサイズを算出する画像処理装置および画像処理方法に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した画像処理装置における特徴点算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示した特徴点算出部におけるＭＴＦ処理部が備える混合フィルタのフィルタ係数を示す説明図である。
【図５】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された画像データから抽出された連結領域およびこの連結領域の重心の一例を示す説明図である。
【図６】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された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７】図１に示した画像処理装置における特徴量算出部の構成を示すブロック図である。
【図８】図７に示した特徴量算出部における特徴点抽出部での注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出動作の説明図である。
【図９】図９（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｂ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｃ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｄ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１０】図１０（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点のうちの一つに注目特徴点を移した場合に選択し得る３点の周辺特徴点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｆの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｂ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｃ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｄ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１１】図１１（ａ）および図１１（ｂ）は、図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている各特徴点についてのハッシュ値および登録原稿画像のインデックスの一例を示す説明図である。
【図１２】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている登録原稿画像のインデックスおよび各登録原稿画像の頂点座標の一例を示す説明図である。
【図１３】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている、登録原稿画像毎の、登録原稿画像の特徴点のインデックスと座標値との対応関係を示すテーブルの説明図である。
【図１４】図１に示した画像処理装置における投票処理部による投票結果の一例を示すグラフである。
【図１５】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納される、入力原稿画像の特徴点と、投票先の登録原稿画像の特徴点との対応を記憶したテーブルの説明図である。
【図１６】入力原稿画像の特徴点と、図１に示した画像処理装置における投票処理部によって上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の特徴点との対応関係を示す説明図である。
【図１７】図１に示した画像処理装置における処理の流れを示すフロー図である。
【図１８】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複合機の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるカラー画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２に示したデジタルカラー複写機、図１８に示したデジタルカラー複合機、および図１９に示したカラー画像読取装置に備えられるカラー画像入力装置の構成例を示す断面図である。
【図２１】図１に示した画像処理装置において用いられる、ｔａｎαの値とαの値とを対応付けたテーブルを示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３９】
１ デジタルカラー複写機
１ｂ デジタルカラー複合機
１ｃ フラットベッドスキャナ
２ カラー画像入力装置
３，３ｃ カラー画像処理装置
４ カラー画像出力装置（画像データ出力処理装置）
５ 通信装置（画像データ出力処理装置）
６ 操作パネル
７ 制御部
８ メモリ（記憶手段）
１３ 文書照合処理部（画像処理装置）
３１ 特徴点算出部
３２ 特徴量算出部
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
３４ 類似度判定処理部（類似性判定部）
３５ 原稿傾き・サイズ・方向検知処理部（原稿サイズ算出部、原稿傾き算出部、原稿方向算出部）
３６ 原稿傾き・サイズ補正処理部（原稿サイズ補正処理部、傾き補正処理部）
３７ 回転処理部（原稿方向補正処理部）
３８ 登録処理部
４１ 無彩化処理部
４２ 解像度変換部
４３ ＭＴＦ処理部
４４ ２値化処理部
４５ 重心算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像データに含まれる入力原稿画像のサイズを算出する画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、原稿から読み取った画像データにおける上記原稿に対応する画像部分を特定し、特定した画像部分のみを切り出す（クロップする）技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、原稿から所定のサイズで読み取られた画像データにおける原稿部分のサイズを算出し、算出された原稿部分のサイズと予め記憶している複数の用紙サイズとを比較してこれらの差が予め設定された各用紙サイズの許容範囲内であるか否か判断し、許容範囲内である場合には最も近い用紙サイズで画像データをクロップし、許容範囲内でない場合には算出された原稿部分のサイズで画像データをクロップする技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００７−２０１７５２号公報（平成１９年８月９日公開）
【特許文献２】国際公開第２００６／０９２９５７号パンフレット（平成１８年９月８日公開）
【非特許文献１】中居 友弘、黄瀬 浩一、岩村 雅一：「複比の投票に基づく文書画像検索と射影歪み補正」、画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２００５）（情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会主催）予稿集、５３８−５４５頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の技術では、原稿を読み取るときの読取倍率が一定であり、この読取倍率に対応する用紙サイズの情報が記憶されている場合にしか原稿部分のサイズを適切に判定できないという問題がある。
【０００５】
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、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず原稿画像のサイズを適切に算出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶手段と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えていることを特徴としている。なお、上記入力画像データは、原稿画像を読み取ることで取得してもよく、画像処理装置に通信可能に接続された他の装置から通信によって取得してもよく、各種記録媒体に記録された画像データを読み出すことで取得してもよい。
【０００７】
また、本発明の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含むことを特徴としている。
【０００８】
上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出し、特徴点同士の相対位置に基づいて入力原稿画像の特徴量を算出し、入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かを判定する。このように、特徴点同士の相対位置に基づいて算出される特徴量を用いて登録原稿画像との類似性判定を行うことにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、両画像の類似性を適切に判定できる。
【０００９】
また、上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する。これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、登録原稿画像の角部に対応する入力原稿画像の座標を入力原稿画像の角部の座標として算出し、それに基づいて入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。したがって、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【００１０】
また、上記原稿サイズ算出部による上記入力原稿画像の角部の座標および上記入力原稿画像のサイズの算出結果に基づいて上記入力画像データから上記入力原稿画像を切り出す原稿サイズ補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００１１】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の角部の座標および入力原稿画像のサイズを適切に算出し、それに基づいて入力画像データから入力原稿画像を適切に切り出すことができる。
【００１２】
また、算出された上記入力原稿画像の角部の座標に基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の傾き角度を算出する原稿傾き算出部を備えている構成としてもよい。
【００１３】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができる。
【００１４】
また、上記原稿傾き算出部の算出した傾き角度に基づいて上記入力原稿画像の傾きを補正する傾き補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００１５】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができ、それに基づいて原稿の傾きを適切に補正することができる。
【００１６】
ところで、上記特許文献１の技術では、画像データにおける原稿部分のサイズの算出結果と予め記憶している複数の用紙サイズとを比較して類似する用紙サイズに基づいてクロップした後、算出された上記原稿部分のサイズをクロップ後の画像データの中心を基準として上記用紙サイズに一致させるように変換する場合、例えば、原稿の左側部分のみが実際の用紙サイズよりも大きく算出されたページと、原稿の下側部分のみが実際の用紙サイズよりも大きく算出されたページとで、文字位置がずれてしまう場合があった。
【００１７】
これに対して、上記原稿サイズ補正処理部と上記傾き補正処理部とを備えた上記の構成によれば、同じフォーマットの複数の原稿を連続スキャンして得られた複数ページの入力画像データに対して、入力原稿画像の切り出し、および原稿の傾きを適切に行うことができるので、ページ間の位置ずれが少ない高品位な画像データを生成することができる。
【００１８】
また、上記登録原稿画像の角部の座標と、算出された上記入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する原稿方向算出部を備えている構成としてもよい。
【００１９】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができる。
【００２０】
また、上記原稿方向算出部の算出した上記入力原稿画像の向きに基づいて上記入力原稿画像の向きを上記基準方向に一致させるように上記入力画像データに回転処理を施す原稿方向補正処理部を備えている構成としてもよい。
【００２１】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができ、それに基づいて入力原稿画像の向きを適切に補正することができる。
【００２２】
本発明の画像データ出力処理装置は、画像データの出力処理を行う画像データ出力処理装置であって、上記したいずれかの補正処理部を有する画像処理装置を備え、上記画像処理装置から出力される画像データの出力処理を行うことを特徴としている。ここで、上記出力処理は、例えば、画像データに応じた画像を記録材上に印刷する処理であってもよく、画像データに応じた画像を表示装置に表示させる処理であってもよく、画像データの他の装置に送信する処理であってもよく、画像データを所定の記憶先に記憶させる処理であってもよい。
【００２３】
上記の構成によれば、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、適切な補正処理を施された画像データに基づいて出力処理を行うことができる。
【００２４】
なお、上記画像処理装置は、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、上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、およ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。
【００２５】
また、上記画像処理装置は、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】
【００２６】
以上のように、本発明の画像処理装置は、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶部と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えている。
【００２７】
また、本発明の画像処理装置は、入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含む。
【００２８】
それゆえ、原稿を読み取るときの読取倍率にかかわらず入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
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例について説明する。
【００３０】
（１−１． デジタルカラー複写機１の構成）
図２は、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機（画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置）１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、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、および操作パネル６を備えている。
【００３１】
カラー画像入力装置（画像読取装置）２は、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、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。
【００３２】
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１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、および階調再現処理部２０を備えている。カラー画像入力装置２からカラー画像処理装置３に出力されたアナログ信号は、カラー画像処理装置３内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、文書照合処理部１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、階調再現処理部２０の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置４に出力される。
【００３３】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
【００３４】
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。
【００３５】
文書照合処理部１３は、入力された原稿画像（入力原稿画像）の画像データ（入力画像データ）から特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて特徴量を算出する。また、文書照合処理部１３は、上記のように算出した特徴量を画像データと対応付けて後述するハッシュテーブルに記憶（登録）させる登録処理と、上記のように算出した特徴量をハッシュテーブルに記憶されている登録原稿画像の特徴量と比較することで入力原稿画像と登録原稿画像との類似性を判定する類似判定処理とを行う機能を有している。また、文書照合処理部１３は、類似判定処理の結果に基づいて入力原稿画像における原稿傾き角度、原稿サイズ、および原稿方向を検知するとともに、これらの検知結果に基づいて入力原稿画像の画像データに対して原稿の傾き補正、原稿領域の切り出し、および原稿方向の補正（９０°単位での回転処理）を行う機能を有している。また、文書照合処理部１３は入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の入力階調補正部１４へ出力する。文書照合処理部１３の詳細については後述する。
【００３６】
なお、本実施形態では、文書照合処理部１３をシェーディング補正部１２と入力階調補正部１４との間に設けているが、これに限らず、領域分離処理部１５の後段に設けてもよい。あるいは、文書照合処理部１３をシェーディング補正部１２と領域分離処理部１５との間に入力階調補正部１４と並列に設けてもよい。この場合、カラーバランスを整えると処理、濃度信号に変換する処理は入力階調補正部１４ではなくシェーディング補正部１２で行うようにすればよい。
【００３７】
入力階調補正部１４は、シェーディング補正部にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置３で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ある。また、入力階調補正部１４は、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。
【００３８】
領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像データ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１５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、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力するとともに、入力階調補正部１４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１６に出力する。
【００３９】
色補正部１６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。
【００４０】
黒生成下色除去部１７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処理、および、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信号を生成する下色除去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。
【００４１】
空間フィルタ処理部１８は、黒生成下色除去部１７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２０も、空間フィルタ処理部１８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。
【００４２】
例えば、領域分離処理部１５にて文字に分離された領域は、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８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２０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。
【００４３】
また、領域分離処理部１５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１８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。そして、出力階調補正部１９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２０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１５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。
【００４４】
上述した各処理が施された画像データは、いったん記憶装置（図示せず）に記憶され、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。
【００４５】
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。
【００４６】
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（例えば処理モード（複写、印刷、編集など）、処理枚数（複写枚数、印刷枚数）など）を入力することができる。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。
【００４７】
（１−２． 文書照合処理部１３の構成）
次に、文書照合処理部１３の詳細について説明する。本実施形態にかかる文書照合処理部１３は、入力原稿画像の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、求めた各不変量を組み合わせてハッシュ値（特徴量）を算出する。また、計算したハッシュ値に対応する登録原稿画像に投票することにより、入力原稿画像に類似する登録原稿画像の検索、当該登録原稿画像に対する類似性の判定処理（類似あり／類似なしの判定）を行う。また、計算したハッシュ値と、このハッシュ値を抽出した画像とを対応付けてハッシュテーブルに記憶（登録）させる処理を行うこともできる。
【００４８】
図１は、文書照合処理部１３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１３は、特徴点算出部（特徴点検出部）３１、特徴量算出部３２、投票処理部３３、類似度判定処理部（類似性判定部）３４、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５、原稿傾き・サイズ補正処理部３６、回転処理部３７、登録処理部３８、制御部７、およびメモリ８を備えている。
【００４９】
制御部７は、文書照合処理部１３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、主制御部と協働して文書照合処理部１３の動作を制御するものであってもよい。
【００５０】
メモリ８には、登録原稿画像を特定するためのインデックスと、登録原稿画像から抽出した特徴量とを互いに対応付けて記憶するハッシュテーブル（図示せず）が備えられている。また、メモリ８には、ハッシュテーブルの他、文書照合処理部１３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記憶部（図示せず）を備えている。なお、ハッシュテーブルの詳細については後述する。
【００５１】
特徴点算出部３１は、画像データに基づいて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。なお、特徴点の算出方法はこれに限るものではなく、従来から公知の種々の方法を用いることができる。
【００５２】
図３は、特徴点算出部３１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、特徴点算出部３１は、無彩化処理部（信号変換処理部）４１、解像度変換部４２、ＭＴＦ処理部４３、２値化処理部４４、および重心算出部４５を備えている。
【００５３】
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）がカラー画像である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。例えば、信号変換処理部４１は、下記式によりＲＧＢ信号を輝度信号Ｙに変換する。
【００５４】
Ｙｉ＝０．３０Ｒｉ＋０．５９Ｇｉ＋０．１１Ｂｉ
ここで、Ｙは各画素の輝度信号であり、Ｒ，Ｇ，Ｂは各画素のＲＧＢ信号における各色成分であり、添え字のｉは画素毎に付与された値（ｉは１以上の整数）である。
【００５５】
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。
【００５６】
解像度変換部４２は、入力画像データを変倍処理する。例えば、解像度変換部４２は、入力画像データがカラー画像入力装置２で光学的に変倍されている場合に、所定の解像度になるように入力画像データを再度変倍する。また、解像度変換部４２が、後段の各処理部における処理量を軽減するために、カラー画像入力装置２で等倍時に読み込まれる解像度よりも解像度を落とすための解像度変換を行うようにしてもよい（例えば、６００ｄｐｉ（dot per inch）で読み込まれた画像データを３００ｄｐｉに変換するなど）。
【００５７】
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操作むら等に起因し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。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、後述す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）を用いて強調および平滑化処理を行う。なお、図４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。
【００５８】
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）又は明度値（明度信号））を閾値と比較することにより画像データを２値化する。
【００５９】
重心算出部４５は、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）を行い、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。また、抽出した特徴点を示す情報を特徴量算出部へ出力する。なお、特徴点は、２値画像における座標値（ｘ座標、ｙ座標）で表すことができる。図５は「Ａ」という文字から抽出される特徴点の例を示しており、図６は複数の文字からなる文字列から抽出された特徴点の例を示している。
【００６０】
特徴量算出部３２は、原稿画像の回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形に対して不変な量である特徴量（ハッシュ値および／または不変量）を算出する。図７は、特徴量算出部３２の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、およびハッシュ値算出部３２ｃを備えている。
【００６１】
特徴点抽出部３２ａは、図８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８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。
【００６２】
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点の中から選択しうる３点の組み合わせを抽出する。例えば、図９（ａ）〜図９（ｃ）に示すように、図１３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ｃ，ｄ，ｅの各組み合わせが抽出される。
【００６３】
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。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。なお、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すればよい。例えば、図９（ａ）の例では、特徴点ｃと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１１、特徴点ｃと特徴点ｂ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。また、図９（ｂ）の例では、特徴点ｃと特徴点ｂ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９（ｃ）の例では、特徴点ｄと特徴点ｂ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。このようにして、図９（ａ）〜図９（ｃ）の例では、不変量Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ１３が算出される。なお、上記の例では、水平方向左側に位置する周辺特徴点と水平方向中央に位置する周辺特徴点とを結ぶ線分をＡｉｊ、水平方向中央に位置する周辺特徴点と水平方向右側に位置する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。
【００６４】
次に、ハッシュ値算出部３２ｃは、（Ｈｉ１×１０２＋Ｈｉ２×１０１＋Ｈｉ３×１００）／Ｄの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。
【００６５】
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）の配置および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。
【００６６】
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、すなわち（Ｈｉ１×１０２＋Ｈｉ２×１０１＋Ｈｉ３×１００）／Ｄの余りの値をハッシュ値とする構成に限るものではなく、他のハッシュ関数（例えば特許文献２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。
【００６７】
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およびハッシュ値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およ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。
【００６８】
図８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およ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およびハッシュ値の抽出を行う。図８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。そして、図１０（ａ）〜図１０（ｃ）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ｃ，ｅ，ｆ、周辺特徴点ａ，ｃ，ｆ）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。
【００６９】
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、周辺特徴点間を結ぶ線分の長さを基準にして選定する等、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。
【００７０】
また、上記の例では、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。
【００７１】
また、特徴量算出部３２は、入力原稿画像を登録原稿画像として登録する登録処理を行う場合には、上記のように算出した入力原稿画像の各特徴点についてのハッシュ値（特徴量）を登録処理部３８に送る。また、特徴量算出部３２は、入力原稿画像が既に登録されている登録原稿画像の画像データであるかどうかの判定処理（類似判定処理）を行う場合には、上記のように算出した入力原稿画像の各特徴点についてのハッシュ値を投票処理部３３に送る。
【００７２】
登録処理部３８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、原稿画像を表す原稿ページインデックス（原稿ＩＤ）とを互いに対応付けてメモリ８に設けられたハッシュテーブルに順次登録していく（図１１（ａ）参照）。なお、入力画像データが複数ページ（複数の入力原稿画像）の画像データから成る場合には、各ページに対して原稿ページインデックスが付される。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ＩＤを登録する。原稿ＩＤは重複することなく順次番号が割り当てられる。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、古い原稿ＩＤを検索して順次消去するようにしてもよい。また、消去された原稿ＩＤは、新たな入力原稿画像の原稿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１１（ｂ）の例ではＨ１＝Ｈ５）、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。
【００７３】
また、登録処理部３８は、図１２に示すように、原稿ページインデックス毎に、原稿ページインデックスと原稿サイズ情報とを対応付けて登録する。本実施形態では、原稿サイズ情報として、原稿の４頂点（矩形形状からなる原稿の４つの角部）の座標情報を登録する。
【００７４】
また、登録処理部３８は、図１３に示すように、登録原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報ｆ（ｆ１、ｆ２、ｆ３、…）と、各登録原稿画像上の座標とを対応付けて登録する。
【００７５】
なお、登録処理を行う場合、投票処理部３３、類似度判定処理部３４の処理はスルー（何も処理を行わない）となる。逆に、類似判定処理（文章照合処理）を行う場合は、登録処理部３８の処理はスルーになる。
【００７６】
投票処理部３３は、入力原稿画像から算出した各特徴点のハッシュ値（特徴量）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画像に投票する。言い換えれば、登録原稿画像毎に、登録原稿画像が有するハッシュ値と同じハッシュ値が入力原稿画像から算出された回数をカウントし、カウント値をメモリ８に記憶させる。図１４は、登録原稿画像ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３に対する投票数の一例を示すグラフである。
【００７７】
なお、投票処理部３３は、投票処理を行う際、ハッシュ値が一致する入力原稿画像の特徴点と登録原稿画像の特徴点とを用いて、両者の特徴点の位置関係を求めておく。つまり、入力原稿画像の特徴点と登録原稿画像の特徴点との位置合わせを行う。そして、図１５に示すように、入力原稿画像のどの特徴点が、どの登録原稿画像のどの特徴点に投票したのかを記憶しておく。図１５において、ｐ（ｐ１、ｐ２、ｐ３、…）は入力原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報であり、ｆ（ｆ１、ｆ２、ｆ３、…）は登録原稿画像の各特徴点を表すインデックス情報である。図１５の例では、入力原稿画像の特徴点ｐ１に対して求めた特徴量（ハッシュ値）が、登録原稿画像ＩＤ１の特徴点ｆ１の特徴量と一致し、また、入力原稿画像の特徴点ｐ２に対して求めた特徴量（ハッシュ値）が、登録原稿画像ＩＤ３の特徴点ｆ２の特徴量と一致していると判定されている（上記内容については、非特許文献１に記載がある）。
【００７８】
類似度判定処理部（類似性判定部）３４は、メモリ８から投票処理部３３の投票処理結果（各登録原稿画像のインデックスおよび各登録原稿画像に対する投票数；類似度）を読み出し、最大得票数および最大得票数を得た登録原稿画像のインデックスを抽出する。そして、抽出された最大得票数を予め定められている閾値ＴＨａと比較して類似性（入力原稿画像が登録原稿画像の画像データであるかどうか）を判定し、判定結果を示す判定信号を制御部７に送る。つまり、最大得票数が予め定められた閾値ＴＨａ以上である場合には「類似性あり（入力原稿画像は登録原稿画像の画像データである）」と判定し、閾値ＴＨａ未満である場合には「類似性なし（入力原稿画像は登録原稿画像の画像データではない）」と判定する。
【００７９】
あるいは、類似度判定処理部３４が、各登録原稿画像に対する得票数を最大得票数（得票数が最大である登録原稿画像の得票数）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ＴＨａ（例えば０．８）との比較を行うことによって類似性を判定してもよい。なお、この場合、手書き部分があると投票数は最大得票数より大きくなることがあるため、類似度は１より大きくなる場合もあり得る。最大得票数は、特徴点の数×１つの特徴点（注目特徴点）から算出されるハッシュ値の数で表される。
【００８０】
原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、入力原稿画像が登録原稿画像に類似していると判定されたときに、（ｉ）入力画像データにおける原稿の傾き（例えば原稿の上端の辺と画像データの主走査方向とのなす角度）、（ｉｉ）入力画像データに含まれる原稿のサイズ、および（ｉｉｉ）入力画像データに含まれる原稿の向き（例えば画像データの基準方向（上から下に向かう方向）に対する原稿に含まれる文字列の９０度単位の向き）を検出する。原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５における処理の詳細については後述する。
【００８１】
原稿傾き・サイズ補正処理部３６は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿サイズの検出結果に基づいて入力画像データから原稿画像に対応する領域の切り出し処理（原稿サイズの補正処理）を行うとともに、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿の傾き検出結果に基づいて入力画像データに原稿の傾き補正処理を施す。原稿傾き・サイズ補正処理部３６における処理の詳細については後述する。
【００８２】
回転処理部３７は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５による原稿の向きの検出結果に基づいて原稿の向きを画像データの基準方向と一致させるように９０°単位での回転処理（方向補正処理）を行う。回転処理部３７における処理の詳細については後述する。
【００８３】
（１−３． 原稿傾き・サイズ・方向の検知および補正）
次に、原稿傾き・サイズ・方向の検知方法、および補正方法について説明する。
【００８４】
原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、投票処理部３３による投票処理の結果に基づいて、入力原稿画像の特徴点の座標と、この入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の特徴点の座標とを対応付ける。例えば、図１５に示した例において、入力原稿画像が登録原稿画像ＩＤ１に類似していると判定された場合、図１６および表１に示すように、入力原稿画像の各特徴点と登録原稿画像ＩＤ１の各特徴点とを対応付ける。
【００８５】
【表１】
【００８６】
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、登録原稿画像の各特徴点についての行列Ｐｉｎを入力原稿画像の各特徴点についての行列Ｐｏｕｔに略一致させるための変換係数Ａを算出する。なお、行列Ｐｉｎ、行列Ｐｏｕｔ、および変換係数Ａは下記式で表現される。
【００８７】
【数１】
【００８８】
Ｐｏｕｔ=Ｐｉｎ×Ａ
Ｐｉｎは正方行列ではないので、下記式に示すように、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。
ＰｉｎＴＰｏｕｔ＝ＰｉｎＴＰｉｎ×Ａ
（ＰｉｎＴＰｉｎ）−１ＰｉｎＴＰｏｕｔ＝Ａ
そして、このように算出した変換係数Ａを用いて、下記式により、登録原稿画像の４つの頂点座標（ｘ，ｙ）を入力原稿画像上の座標（ｘ’，ｙ’）に変換する。なお、登録原稿画像における左上の頂点座標（ｘ１，ｙ１）、右上の頂点座標を（ｘ２，ｙ２）、左下の頂点座標を（ｘ３，ｙ３）、右下の頂点座標を（ｘ４，ｙ４）とする。
（ｘ１’，ｙ１’，１）＝（ｘ１，ｙ１，１）×Ａ
（ｘ２’，ｙ２’，１）＝（ｘ２，ｙ２，１）×Ａ
（ｘ３’，ｙ３’，１）＝（ｘ３，ｙ３，１）×Ａ
（ｘ４’，ｙ４’，１）＝（ｘ４，ｙ４，１）×Ａ
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、上記のように算出した４つの頂点のうち、ｘ座標の値が最小である頂点を補正開始点（ＳｔａｒｔＸ，ＳｔａｒｔＹ）とする。
【００８９】
そして、入力原稿画像の原稿右上座標（ＰｏｉｎｔＸ，ＰｏｉｎｔＹ）、すなわち入力画像データにおける入力原稿の右上座標を以下の条件に基づいて決定する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、原稿右上座標は（ｘ２’，ｙ２’）とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、原稿右上座標は（ｘ４’，ｙ４’）とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、原稿右上座標は（ｘ１’，ｙ１’）とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、原稿右上座標は（ｘ３’，ｙ３’）とする。
【００９０】
また、上記のように決定した原稿右上座標に基づいて、原稿向き情報、すなわち画像データの基準方向（上から下に向かう方向）に対する原稿の反時計回りを正とした９０°単位の向きを以下の条件に基づいて算出する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、原稿向き情報は０°とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、原稿向き情報は９０°とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、原稿向き情報は２７０°とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、原稿向き情報は１８０°とする。
【００９１】
次に、補正開始点および原稿右上座標より、以下の式に基づいてｔａｎαを算出する。
ｔａｎα＝（ＰｏｉｎｔＹ−ＳｔａｒｔＹ）／（ＰｏｉｎｔＸ−ＳｔａｒｔＸ）
そして、算出したｔａｎαの値に基づいて原稿の傾き角度αを算出する。なお、ｔａｎαの値とαの値とを対応付けたテーブル（図２１）を予め記憶しておき、ｔａｎαの算出結果に基づいてαの値を特定するようにしてもよい。
【００９２】
ここで、上記のように算出される角度αは−９０°〜０°をとるが、αの値が−９０°以上−４５°以下である場合、角度α、補正開始点、および原稿向き情報を以下ように変更する。すなわち、
角度αについては変更前の角度αに９０°を加えた値とする。
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合、補正開始点を（ｘ２’，ｙ２’）に変更し、原稿向き情報を９０°に変更する。
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合、補正開始点を（ｘ４’，ｙ４’）に変更し、原稿向き情報を１８０°に変更する。
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合、補正開始点を（ｘ１’，ｙ１’）に変更し、原稿向き情報を０°に変更する。
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合、補正開始点を（ｘ３’，ｙ３’）に変更し、原稿向き情報を２７０°に変更する。
【００９３】
次に、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、補正後原稿サイズ［ＯｕｔＷＩｄｔｈ（補正後原稿幅），ＯｕｔＨｅｉｇｔ（補正後原稿高さ）］を以下の条件に基づいて決定する。すなわち、
補正開始点が（ｘ１’，ｙ１’）の場合には［ｘ２−ｘ１，ｙ３−ｙ１］とし、
補正開始点が（ｘ２’，ｙ２’）の場合には［ｙ４−ｙ２，ｘ１−ｘ２］とし、
補正開始点が（ｘ３’，ｙ３’）の場合には［ｙ３−ｙ１，ｘ４−ｘ３］とし、
補正開始点が（ｘ４’，ｙ４’）の場合には［ｘ４−ｘ３，ｙ４−ｙ２］とする。
【００９４】
原稿傾き・サイズ補正処理部３６は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５によって算出された原稿の傾き角度、補正開始点、および補正後原稿サイズに基づいて、傾き補正処理およびサイズ補正処理を行う。傾き補正処理およびサイズ補正処理の方法は特に限定されるものではないが、例えば、回転行列を用いたアフィン変換処理を用いることができる。この場合、補正開始点および補正後原稿サイズによって特定される領域の各画素をアフィン変換処理によって時計回りに角度α回転させる。
【００９５】
一般に、座標（ｘ，ｙ）をθ回転させた座標（ｘ’，ｙ’）は、下記の回転行列式で表すことができる。
【００９６】
【数２】
【００９７】
なお、画像の画素値として出力する場合には、整数値（ｘ’，ｙ’）に対応する小数値（ｘｓ，ｙｓ）を算出し、これをバイリニア等で補間演算すればよい。小数値（ｘｓ，ｙｓ）は、上記の回転行列式の逆変換式である下記の行列式によって算出される。
【００９８】
【数３】
【００９９】
回転補正前のｘ−ｙ座標系において、（ｘｓ＋ＳｔａｒｔＸ，ｙｓ＋ＳｔａｒｔＹ）を取り囲む４点の画素を（ｘｉ，ｙj）、（ｘｉ＋１，ｙj）、（ｘｉ，ｙj＋１）、（ｘｉ＋１，ｙj＋１）とし（ｉ，ｊは１以上の整数）、ｘｉ≦ｘｓ＋ＳｔａｒｔＸ＜ｘｉ＋１、ｙｉ≦ｙｓ＋ＳｔａｒｔＹ＜ｙｉ＋１とし、上記４つの画素の値をそれぞれ（ｘｉ，ｙj）についてはＺ１、（ｘｉ＋１，ｙj）についてはＺ２、（ｘｉ，ｙj＋１）についてはＺ３、（ｘｉ＋１，ｙj＋１）についてはＺ４とし、ｘｉとｘｓとのｘ方向についての距離とｘｓとｘｉ＋１とのｘ方向についての距離との比をｕ：１−ｕ、ｙjとｙｓとのｙ方向についての距離とｙｓとｙj＋１とのｙ方向についての距離との比をｖ：１−ｖとすると、バイリニアによる補間後の座標値Ｚは、Ｚ（ｘ’，ｙ’）＝Ｚ（ｘｓ，ｙｓ）＝（１−ｖ）｛（１−ｕ）Ｚ１＋ｕＺ２｝＋ｖ｛（１−ｕ）Ｚ３＋ｕＺ４｝により求められる。なお、ここで用いられる三角比の値についても、前述のｔａｎαと同様、予め記憶させておいたテーブルを用いて算出するようにすれば演算を高速で行うことができる。
【０１００】
これにより、傾き補正処理およびサイズ補正処理後の画像データが得られる。回転補正後の各画素（ｘ’，ｙ’）の取り得る範囲は、０≦ｘ’＜補正後原稿幅、０≦ｙ’＜補正後原稿高さとなる。
【０１０１】
回転処理部３７は、傾き補正処理およびサイズ補正処理を施された入力画像データに対し、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５によって算出された原稿向き情報に基づいて、原稿の向きを画像データの基準方向と一致させるように９０°単位での回転処理（方向補正処理）を行う。具滝的には、原稿向き情報が０°の場合には回転処理を行わず、原稿向き情報が９０°の場合には時計回りに９０°の回転処理を行い、原稿向き情報が１８０°の場合には時計回りに９０°回転処理を行い、原稿向き情報が２７０°の場合には時計回りに９０°回転処理を行う。
【０１０２】
（１−４． 文書照合処理部１３における処理の流れ）
次に、文書照合処理部１３における処理の流れについて、図１７を参照しながら説明する。図１７は、文書照合処理部１３における処理の流れを示すフロー図である。
【０１０３】
まず、制御部７は、入力画像データを取得する（Ｓ１）。なお、入力画像データは、カラー画像入力装置２で原稿を読み取ることにより取得してもよく、デジタルカラー複写機１に脱着可能に装着される各種記録媒体から読み出すことにより取得してもよく、通信手段（図示せず）を備えておき、この通信手段を介して通信可能に接続される他の装置から受信することにより取得してもよい。
【０１０４】
次に、制御部７は、特徴点算出部３１に特徴点算出処理を実行させ（Ｓ２）、特徴量算出部３２に特徴量を算出させ（Ｓ３）、投票処理部３３に投票処理を実行させ（Ｓ４）、類似度判定処理部３４に類似判定処理を実行させる（Ｓ５）。そして、制御部７は、類似判定処理の結果に基づいて、類似する登録原稿画像が存在するか否かを判断する（Ｓ６）。
【０１０５】
類似する登録原稿画像が存在しないと判断した場合、制御部７は、入力原稿画像を登録原稿画像として新たに登録するか否かを判断する（Ｓ７）。この判断は、例えば操作パネル６に登録するか否かを問い合わせる画面を表示させ、それに対するユーザの指示に応じて判断すればよい。あるいは、類似する登録原稿画像が存在しない場合に登録処理を行うか否かを予め設定しておいてもよい。
【０１０６】
登録処理を行うと判断した場合、制御部７は、入力原稿画像の登録処理を行い（Ｓ８）、処理を終了する。また、登録処理を行わないと判断した場合にはそのまま処理を終了する。
【０１０７】
一方、Ｓ６において類似する登録原稿画像があると判断した場合、制御部７は、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５に、入力画像データにおける原稿の傾き、原稿のサイズ、および原稿の向きを検知させ（Ｓ９）、この検知結果に基づいて原稿傾き・サイズ補正処理部３６に原稿の傾きおよび原稿サイズの補正処理を行わせ（Ｓ１０）、原稿の向きの検知結果に基づいて回転処理部３７に回転処理（方向補正処理）（Ｓ１１）を行わせて処理を終了する。
【０１０８】
以上のように、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機１では、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５が、入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて入力原稿画像のサイズを算出する。
【０１０９】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、登録原稿画像の角部に対応する入力原稿画像の座標を入力原稿画像の角部の座標として算出し、それに基づいて入力原稿画像のサイズを適切に算出することができる。
【０１１０】
また、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、算出された入力原稿画像の角部の座標に基づいて、入力画像データの基準方向に対する入力原稿画像の傾き角度を算出する。
【０１１１】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の傾き角度を適切に算出することができる。
【０１１２】
また、原稿傾き・サイズ・方向検知処理部３５は、登録原稿画像の角部の座標と、算出された入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、入力画像データの基準方向に対する入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する。
【０１１３】
これにより、入力原稿画像および登録原稿画像に対して回転、平行移動、拡大、縮小、平行移動等の幾何学的変形が施されている場合であっても、入力原稿画像の９０度単位の向きを適切に算出することができる。
【０１１４】
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い。例えば、モノクロの複写機に適用してもよい。また、複写機に限らず、例えば、単体のファクシミリ通信装置や画像読取装置に適用してもよく、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を備える複合機に適用してもよい。
【０１１５】
図１８は、本発明をデジタルカラー複合機に適用した場合の構成例を示すブロック図である。この図に示すデジタルカラー複合機１ｂは、上述したデジタルカラー複写機１に加えて、ネットワークカードやＬＡＮケーブル等を介してネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とのデータ通信を行う通信装置５を備えている。
【０１１６】
通信装置５としては、例えば、モデムやネットワークカードなどからなる通信装置を用いることができる。ファクシミリの送信を行うときは、モデムにて、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、所定の形式で圧縮さ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、相手先に通信回線を介して順次送信する。また、ファクシミリを受信する場合、主制御部は、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データを受信してカラー画像処理装置３に入力し、カラー画像処理装置３では、受信した画像データに対して圧縮／伸張処理部（図示せず）にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正や階調再現処理が施されてカラー画像出力装置４より出力される。
【０１１７】
図１９は、本発明をフラットベッドスキャナに適用した場合の構成例を示すブロック図である。この図に示すフラットベッドスキャナ１ｃは、カラー画像入力装置２とカラー画像処理装置３ｃとを備えている。カラー画像処理装置３ｃは、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、および文書照合処理部１３から構成されており、これに、カラー画像入力装置２が接続されている。なお、カラー画像入力装置２、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、および文書照合処理部１３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。
【０１１８】
図２０は、デジタルカラー複写機１、デジタルカラー複合機１ｂ、およびフラットベッドスキャナ１ｃに備えられるカラー画像入力装置２の構成例を示す断面図である。この図に示すカラー画像入力装置２は、上部筐体６０と下部筐体６１とを備えている。上部筐体（原稿カバー）６０は、原稿押さえマット５７、整合ローラ対５５、原稿搬送路５６、イメージセンサ部５３、上側原稿搬送ガイド５８等を備えており、下部筐体６１は、第１コンタクトガラス（原稿台）５１、第２コンタクトガラス５２、読取部７０、遮光部材５９等を備えている。また、上部筐体６０は下部筐体６１に対して開閉可能に構成されている。
【０１１９】
なお、カラー画像入力装置２は、（１）第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿の下面側を読取部７０によって読み取る静止読取モード、（２）第２コンタクトガラス５２上を走行（移動）する原稿の下面側を読取部７０によって読み取る走行読取モード、および（３）第２コンタクトガラス５２上を走行（移動）する原稿の下面側を読取部７０によって読み取るとともに、上面側をイメージセンサ部５３で読み取る両面読取モードを備えている。
【０１２０】
整合ローラ対５５は、走行読取モードおよび両面読取モードにおいて、搬送されてきた原稿の先端が搬送方向に垂直になるように原稿の角度を整合させるためのものである。搬送された原稿の先端が回転停止状態の整合ローラ対５５のニップ部に付き当たることによってこの原稿に所定の撓みを形成され、その後、整合ローラ対５５を回転させることによって上記原稿の向きが整合されて整合ローラ対５５の下流側に搬送される。
【０１２１】
イメージセンサ部５３は、両面モードが選択されたときに、第２コンタクトガラス５２上を搬送される原稿の上面側の画像を読み取るためのものである。
【０１２２】
原稿押さえマット５７は、静止読取モードが選択されたときに、第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿を第１コンタクトガラス５１側に押さえつけて原稿の位置を安定させるためのものである。
【０１２３】
読取部７０は、第１走査ユニット６３、第２走査ユニット６４、結像レンズ６５、およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）６６を備えている。
【０１２４】
第１走査ユニット６３は、原稿の読み取り面を露光する光源（露光ランプ）６２と、原稿からの反射光を第２走査ユニット６４に向けて反射する第１反射ミラー６７とを備えている。
【０１２５】
なお、第１走査ユニット６３は、静止読取モード時には、第１コンタクトガラス５１に対して平行に図のＰの位置から右に向かって原稿サイズに応じた距離だけ一定速度Ｖで移動しながら、第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿を光源６２から出射した光で露光し、原稿からの反射光を第１反射ミラー６７で反射させて第２走査ユニット６４に導く。上記の原稿サイズは、図示しない原稿サイズ検出手段（例えば、フォトトランジスタなどの光電変換素子からなる原稿サイズ検出手段）によって第１コンタクトガラス５１上に載置された原稿サイズを検知した結果であってもよく、ユーザが操作パネルを介して入力したものであってもよい。なお、本実施形態では、第１コンタクトガラス５１は、Ａ３サイズまでの原稿を読み取り可能な大きさに形成されている。
【０１２６】
また、第１走査ユニット６３は、走行読取モード時および両面読取モード時には、第２コンタクトガラス５２に対向する所定の位置において、第２コンタクトガラス５２上を搬送される原稿を光源６２から出射した光で露光し、原稿からの反射光を第１反射ミラー６７で反射させて第２走査ユニット６４に導く。
【０１２７】
第２走査ユニット６４は、第２反射ミラー６８と第３反射ミラー６９とを備えており、これら両ミラーによって第１反射ミラー６７から入射した光を結像レンズ６５およびＣＣＤ６６に導くように構成されている。なお、第２走査ユニット６４は、静止読取モードでは第１走査ユニット６３に追随してＶ／２の速度で移動するようになっている。
【０１２８】
遮光部材５９は、読取部５４の光源６２の光が、イメージセンサ部５３に入射することによってイメージセンサ部５３が画像を適切な濃度で読み取れなくなることを防止するためのものである。
【０１２９】
結像レンズ６５は、第３反射ミラー６９から入射した原稿からの反射光を、ＣＣＤ６６上に結像させるためのものである。
【０１３０】
ＣＣＤ６６は、結像レンズ６５を介して入射した光をアナログの電気信号に変換するためのものである。なお、この電気信号は、後述するカラー画像処理装置３によってデジタルの画像データに変換される。なお、両面読取モードの場合、読取部７０によって読み取られた原稿の下面側の画像データがカラー画像処理装置３に入力されて処理され、その後、イメージセンサ部５３によって読み取られた原稿の上面側の画像データがカラー画像処理装置３に入力されて処理される。カラー画像処理装置３において原稿の下面側の画像データが処理されている間、イメージセンサ部５３によって読み取られた原稿の上面側の画像データは図示しないメモリに一旦格納されており、原稿の上面側の画像データに対する処理が終了した時にこのメモリから読み出されてカラー画像処理装置３に送られ、処理が施される。
【０１３１】
また、上記実施形態において、デジタルカラー複写機１に備えられる文書照合処理部１３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）、上記プログラムおよ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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
また、デジタルカラー複写機１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。
【０１３４】
また、デジタルカラー複写機１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。
【０１３５】
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述した画像処理方法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、およ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装置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。
【０１３６】
本発明は上述した各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り、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜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。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本発明は、入力画像データに含まれる入力原稿画像のサイズを算出する画像処理装置および画像処理方法に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した画像処理装置における特徴点算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示した特徴点算出部におけるＭＴＦ処理部が備える混合フィルタのフィルタ係数を示す説明図である。
【図５】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された画像データから抽出された連結領域およびこの連結領域の重心の一例を示す説明図である。
【図６】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された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７】図１に示した画像処理装置における特徴量算出部の構成を示すブロック図である。
【図８】図７に示した特徴量算出部における特徴点抽出部での注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出動作の説明図である。
【図９】図９（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｂ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｃ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｄ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１０】図１０（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点のうちの一つに注目特徴点を移した場合に選択し得る３点の周辺特徴点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｆの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｂ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｃ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｄ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１１】図１１（ａ）および図１１（ｂ）は、図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている各特徴点についてのハッシュ値および登録原稿画像のインデックスの一例を示す説明図である。
【図１２】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている登録原稿画像のインデックスおよび各登録原稿画像の頂点座標の一例を示す説明図である。
【図１３】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納されている、登録原稿画像毎の、登録原稿画像の特徴点のインデックスと座標値との対応関係を示すテーブルの説明図である。
【図１４】図１に示した画像処理装置における投票処理部による投票結果の一例を示すグラフである。
【図１５】図１に示した画像処理装置におけるメモリに格納される、入力原稿画像の特徴点と、投票先の登録原稿画像の特徴点との対応を記憶したテーブルの説明図である。
【図１６】入力原稿画像の特徴点と、図１に示した画像処理装置における投票処理部によって上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の特徴点との対応関係を示す説明図である。
【図１７】図１に示した画像処理装置における処理の流れを示すフロー図である。
【図１８】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複合機の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１の画像処理装置を備えた画像データ出力処理装置であるカラー画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２に示したデジタルカラー複写機、図１８に示したデジタルカラー複合機、および図１９に示したカラー画像読取装置に備えられるカラー画像入力装置の構成例を示す断面図である。
【図２１】図１に示した画像処理装置において用いられる、ｔａｎαの値とαの値とを対応付けたテーブルを示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３９】
１ デジタルカラー複写機
１ｂ デジタルカラー複合機
１ｃ フラットベッドスキャナ
２ カラー画像入力装置
３，３ｃ カラー画像処理装置
４ カラー画像出力装置（画像データ出力処理装置）
５ 通信装置（画像データ出力処理装置）
６ 操作パネル
７ 制御部
８ メモリ（記憶手段）
１３ 文書照合処理部（画像処理装置）
３１ 特徴点算出部
３２ 特徴量算出部
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
３４ 類似度判定処理部（類似性判定部）
３５ 原稿傾き・サイズ・方向検知処理部（原稿サイズ算出部、原稿傾き算出部、原稿方向算出部）
３６ 原稿傾き・サイズ補正処理部（原稿サイズ補正処理部、傾き補正処理部）
３７ 回転処理部（原稿方向補正処理部）
３８ 登録処理部
４１ 無彩化処理部
４２ 解像度変換部
４３ ＭＴＦ処理部
４４ ２値化処理部
４５ 重心算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、
上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶手段と、
上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記原稿サイズ算出部による上記入力原稿画像の角部の座標および上記入力原稿画像のサイズの算出結果に基づいて上記入力画像データから上記入力原稿画像を切り出す原稿サイズ補正処理部を備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
算出された上記入力原稿画像の角部の座標に基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の傾き角度を算出する原稿傾き算出部を備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記原稿傾き算出部の算出した傾き角度に基づいて上記入力原稿画像の傾きを補正する傾き補正処理部を備えていることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記登録原稿画像の角部の座標と、算出された上記入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する原稿方向算出部を備えていることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記原稿方向算出部の算出した上記入力原稿画像の向きに基づいて上記入力原稿画像の向きを上記基準方向に一致させるように上記入力画像データに回転処理を施す原稿方向補正処理部を備えていることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データの出力処理を行う画像データ出力処理装置であって、
請求項２，４，６のいずれか１項に記載の画像処理装置を備え、上記画像処理装置から出力される画像データの出力処理を行うことを特徴とする画像データ出力処理装置。
【請求項８】
入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、
上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、
上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像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各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９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】
入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部の算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量算出部の算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定部とを備えた画像処理装置であって、
上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を記憶した記憶手段と、
上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出部を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記原稿サイズ算出部による上記入力原稿画像の角部の座標および上記入力原稿画像のサイズの算出結果に基づいて上記入力画像データから上記入力原稿画像を切り出す原稿サイズ補正処理部を備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
算出された上記入力原稿画像の角部の座標に基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の傾き角度を算出する原稿傾き算出部を備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記原稿傾き算出部の算出した傾き角度に基づいて上記入力原稿画像の傾きを補正する傾き補正処理部を備えていることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記登録原稿画像の角部の座標と、算出された上記入力原稿画像の角部の座標とに基づいて、上記入力画像データの基準方向に対する上記入力原稿画像の向きを９０度単位で算出する原稿方向算出部を備えていることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記原稿方向算出部の算出した上記入力原稿画像の向きに基づいて上記入力原稿画像の向きを上記基準方向に一致させるように上記入力画像データに回転処理を施す原稿方向補正処理部を備えていることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データの出力処理を行う画像データ出力処理装置であって、
請求項２，４，６のいずれか１項に記載の画像処理装置を備え、上記画像処理装置から出力される画像データの出力処理を行うことを特徴とする画像データ出力処理装置。
【請求項８】
入力画像データに含まれる入力原稿画像の特徴点を算出する特徴点算出工程と、上記特徴点算出工程で算出した特徴点同士の相対位置に基づいて上記入力原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程で算出した上記入力原稿画像の特徴量と登録原稿画像の特徴量とを比較して上記入力原稿画像が登録原稿画像に類似しているか否かの判定を行う類似性判定工程とを含む画像処理方法であって、
上記登録原稿画像の各特徴点および上記登録原稿画像の各角部の座標を予め記憶する記憶工程と、
上記入力原稿画像に類似していると判定された登録原稿画像の各特徴点の座標からなる行列を上記入力原稿画像の各特徴点の座標からなる行列に略一致させるための変換係数を算出し、上記登録原稿画像の各角部の座標を上記変換係数に基づいて変換することで上記入力原稿画像の各角部の座標を算出し、算出した各角部の座標に基づいて上記入力原稿画像のサイズを算出する原稿サイズ算出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像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各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９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】
【公開番号】特開２０１０−１５７８７８（Ｐ２０１０−１５７８７８Ａ）
【公開日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３３４７４４（Ｐ２００８−３３４７４４）
【出願日】平成２０年１２月２６日（２００８．１２．２６）
【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２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月２６日（２００８．１２．２６）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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