JP4310356B2 - 画像処理方法、画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、取得した原稿画像が予め登録された登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置並びに前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム及び該コンピュータプログラムを記録した記録媒体に関する。

複数ページで構成される原稿を所望のページで区切ることにより原稿を分類し、分類した原稿夫々のページ画像を別々にファイル処理する技術が知られている。例えば、予め原稿の区切りに識別マークを記録した仕切紙を挿入しておき、スキャナ等の画像読取装置で原稿を読み取って得られたページ画像中に仕切紙に記録された識別マークを検出した場合に原稿を区切る方法がある。また、画像読取装置で原稿を読み取る際に、原稿を区切るためのページ数を予め指定しておき、指定されたページ数の原稿が読み取られた場合に原稿を区切る方法がある。

また、原稿を読み取って得られたページ画像のファイル処理を短時間で行うために、複数の文書のページ画像を連続して読み取って記憶し、その各ページ画像を参照するためのインデックス情報を作成して、ページ毎のインデックス情報を指定された１文書のページ数に基づいて文書毎に分割して登録することにより、１文書分のページ画像を読み取る都度、ページ画像のファイル処理を行うことなく、複数の文書のページ画像を文書単位でファイル処理する画像ファイル装置が提案されている（特許文献１参照）。
特開平８−７０７１号公報

しかしながら、従来の技術又は特許文献１の装置の如く、原稿中に仕切紙を挿入する方法では、原稿のスキャン処理を行う都度、スキャン前に原稿の所望の箇所に仕切紙を挿入するとともに、スキャン後の原稿から仕切紙を探し出して取り除く作業が必要であった。また、１文書のページ数を予め指定する方法では、指定することができるページ数は１つに限られるため、常に同じページ数でしか原稿を区切ることができず、１文書毎のページ数が異なるような原稿を読み取ってページ画像をファイル処理することができないという問題があった。さらに、１文書毎のページ数が異なるような原稿を処理するためには、複数の文書の各ページ数を定義した記述ファイルを作成し、作成した記述ファイルを予め読み込んでおく必要があり、原稿を構成するページ数が多い場合には、記述ファイルを作成する作業が煩雑であるという問題もあった。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定し、類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数し、計数した原稿画像数を特定した種類識別子に関連付けて記憶し、記憶した原稿画像数が種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定し、前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類することにより、利用者が特別な操作を行うことなく、予め登録された原稿の構成通りに原稿画像を分類することができるとともに、分類する複数の文書間でページの入れ替わりが生じた場合でも、原稿の分類及び原稿を分割することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置、並びに前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム及び該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。

また、本発明の他の目的は、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類することにより、予め登録された原稿の枚数単位で原稿画像を分類することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、計数した原稿画像数が種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定した場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定することにより、多くの原稿画像を分類する場合に、原稿同士を容易に区切ることができ、分類すべき原稿間を検知し分割することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、原稿画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、該特徴量に関連付けられた画像識別子を特定し、前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定することにより、登録画像自身を記憶する必要がなく、登録画像に関する特徴量を記憶しておくだけで、登録画像に類似する原稿画像を容易に分類することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御することにより、分類すべき原稿画像毎にファイリング（記録）、複写、ファクシミリ、電子配信などの出力処理を行うことができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定し、設定した画像識別子を含む種類識別子を設定し、前記登録画像の特徴量を抽出し、設定した種類識別子及び画像識別子並びに抽出した特徴量を関連付けて記憶することにより、利用者が特別な操作を行うことなく、分類したい原稿の構成を簡単に記憶、登録することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像読取装置及び画像形成装置を提供することにある。

本発明に係る画像処理方法は、取得した複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する画像処理装置による画像処理方法において、複数の登録画像夫々を識別する画像識別子を１又は複数含み、原稿の種類を識別する種類識別子を記憶手段に複数記憶しておき、類似判定手段により、各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、前記類似判定手段で原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、種類識別子特定手段により、前記登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定し、計数手段により、前記類似判定手段で類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数し、該計数手段で計数した原稿画像数を前記種類識別子特定手段で特定した種類識別子に関連付けて記憶手段に記憶し、原稿数判定手段により、記憶した原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定し、該原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、分類手段により、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、前記分類手段により、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、前記原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、判定手段により、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、登録画像の特徴量及び画像識別子を関連付けて記憶手段に記憶し、原稿画像特徴量抽出手段により原稿画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、画像識別子特定手段により画像識別子を特定し、前記類似判定手段により、前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、制御手段により種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、登録画像を登録する指示を受付手段で受け付け、画像識別子設定手段により、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定し、種類識別子設定手段により、前記画像識別子設定手段で設定した画像識別子を含む種類識別子を設定し、登録画像特徴量抽出手段により、前記登録画像の特徴量を抽出し、設定した種類識別子及び画像識別子並びに抽出した特徴量を関連付けて記憶手段に記憶することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、取得した複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する画像処理装置において、複数の登録画像夫々を識別する画像識別子を１又は複数含み、原稿の種類を識別する種類識別子を複数記憶するための記憶手段と、各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定する類似判定手段と、該類似判定手段で原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、該登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定する種類識別子特定手段と、前記類似判定手段で類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数する計数手段と、該計数手段で計数した原稿画像数を前記種類識別子特定手段で特定した種類識別子に関連付けて記憶する記憶手段と、記憶した原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定する原稿数判定手段と、該原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類する分類手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記分類手段は、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定する判定手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、登録画像の特徴量及び画像識別子を関連付けて記憶するための記憶手段と、原稿画像の特徴量を抽出する原稿画像特徴量抽出手段と、抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、画像識別子を特定する画像識別子特定手段とを備え、前記類似判定手段は、前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御する手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、登録画像を登録する指示を受け付ける受付手段と、該受付手段で指示を受け付けた場合、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定する画像識別子設定手段と、該画像識別子設定手段で設定した画像識別子を含む種類識別子を設定する種類識別子設定手段と、前記登録画像の特徴量を抽出する登録画像特徴量抽出手段と、設定された種類識別子及び画像識別子並びに抽出された特徴量を関連付けて記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像読取装置は、画像を読み取る画像読取手段と、前述の本発明のいずれか１つに係る画像処理装置とを備え、前記画像読取手段で読み取った画像を前記画像処理装置で処理するように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像形成装置は、前述の本発明のいずれか１つに係る画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、入力された複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定する類似判定手段と、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、該登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定する種類識別子特定手段と、登録画像に類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数する計数手段と、計数した原稿画像数が特定した種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定する原稿数判定手段と、前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類する分類手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の本発明に係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。

本発明にあっては、予め複数の登録画像夫々を識別する画像識別子を１又は複数含む種類識別子を複数記憶しておく。種類識別子（原稿種類インデックス）は、例えば、複数のページで構成される文書夫々（原稿の種類）を識別するものに相当し、多数の原稿を文書単位で分類する際の分類単位を識別する。また、画像識別子（原稿ページインデックス）は、個々の登録画像を識別するものであり、文書を構成する原稿の各ページを識別する。すなわち、登録された原稿は、原稿種類インデックス（種類識別子）で分類され、原稿種類インデックスで分類された原稿には、１又は複数の原稿ページインデックス（画像識別子）で識別される登録画像が含まれている。

各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定する。類似の判定は、例えば、それぞれの画像から抽出された特徴量を比較して類似度を求める方法を用いることができる。そして、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、前記登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定する。また、類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数し、計数した原稿画像数を特定した種類識別子に関連付けて記憶する。記憶した原稿画像数が種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定し、前記原稿画像数が画像識別子の数に一致すると判定した場合、種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類する。これにより、原稿画像は、種類識別子毎に分類された原稿の構成通りに分類される。また、利用者の特別な操作（例えば、仕切紙の挿入、分割ページ数入力など）なども不要である。さらに、分類する複数の文書間でページの入れ替わりが生じた場合でも、原稿の分類及び原稿を分割することができる。

なお、本発明において、原稿画像とは、スキャナで原稿画像を読み取って得られた原稿画像、コンピュータを用いて所定書式のデータに必要事項を書き込んで作成した電子データ形式の原稿画像、スキャナで読みとられたデータをＪＰＥＧ等の所定のファイルフォーマットに変換して作成した電子化データなどを意味している。

また、本発明にあっては、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類する。例えば、種類識別子（原稿種類インデックス）に３つの画像識別子（原稿ページインデックス）が含まれている場合、原稿画像が３つの画像識別子で識別される登録画像に類似するときには、前記種類識別子により３つの原稿画像を分類する。これにより、予め登録された原稿の枚数単位で原稿画像を分類する。

また、本発明にあっては、前記原稿画像数が画像識別子の数に一致すると判定した場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定する。例えば、ある種類識別子（原稿種類インデックス）に３つの画像識別子（原稿ページインデックス）が含まれている場合、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、原稿画像数を計数し、計数値が３に到達した場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定する。これにより、多くの原稿を分類する場合であっても、種類識別子毎に所要の枚数単位で原稿画像を分類することができるとともに、原稿同士を容易に区切ることができ、分類すべき原稿間を検知し分割することができる。

また、本発明にあっては、予め登録画像の特徴量（例えば、ハッシュ値）及び画像識別子（原稿ページインデックス）を関連付けて、例えば、ハッシュテーブルとして記憶しておく。原稿画像の特徴量（例えば、ハッシュ値）を抽出し、抽出した特徴量がハッシュテーブルに記憶されている特徴量と一致するか否かを判定し、一致する場合には、その特徴量に関連付けられた画像識別子に投票する。原稿画像の各特徴量について同様の処理を行い、投票数の最も多い画像識別子を特定し、原稿画像が、投票数が最も多い画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定する。

また、本発明にあっては、種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理（例えば、ファイリング、複写、ファクシミリ、電子配信など）を制御する。これにより、原稿画像を分類するのみならず、分類する原稿画像毎に所要の処理を施すことができる。

また、本発明にあっては、登録画像を登録する指示を受け付けた場合、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子（原稿ページインデックス）を設定し、設定した画像識別子を含む種類識別子（原稿種類インデックス）を設定する。入力された登録画像から特徴量（例えば、ハッシュ値）を抽出し、抽出した特徴量とその登録画像の画像識別子（原稿ページインデックス）を関連付けて、例えば、ハッシュテーブルとして記憶する。これにより、利用者が特別な操作（例えば、仕切紙の挿入、分割ページ数入力など）を行うことなく、分類したい原稿の構成を簡単に記憶、登録することができる。

本発明にあっては、複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、前記登録画像の画像識別子を１又は複数含む種類識別子を特定するとともに、類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数し、計数した原稿画像数を特定した種類識別子に関連付けて記憶し、記憶した原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定し、原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類することにより、利用者が特別な操作を行うことなく、予め登録された原稿の構成通りに原稿画像を分類することができるとともに、分類する複数の文書間でページの入れ替わりが生じた場合でも、原稿の分類及び原稿を分割することができる。

また、本発明にあっては、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類することにより、原稿毎の枚数が異なる場合であっても、予め登録された原稿の枚数単位で原稿画像を分類することができる。

また、本発明にあっては、原稿画像数が画像識別子の数に一致すると判定した場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定することにより、多くの原稿画像を分類する場合に、原稿同士を容易に区切ることができ、分類すべき原稿間を検知し分割することができる。

また、本発明にあっては、原稿画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、該特徴量に関連付けられた画像識別子を特定し、前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定することにより、登録画像自身を記憶する必要がなく、登録画像に関する特徴量を記憶しておくだけで、登録画像に類似する原稿画像を容易に分類することができる。

また、本発明にあっては、種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御することにより、分類すべき原稿画像毎にファイリング（記録）、複写、ファクシミリ、電子配信などの出力処理を行うことができる。

また、本発明にあっては、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定し、設定した画像識別子を含む種類識別子を設定し、前記登録画像の特徴量を抽出し、設定した種類識別子及び画像識別子並びに抽出した特徴量を関連付けて記憶することにより、利用者が特別な操作を行うことなく、分類したい原稿の構成を簡単に記憶、登録することができる。

実施の形態１
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。画像形成装置１００（例えば、デジタルカラー複写機や複合機能、プリンタ機能、ファイリング機能、ファックス又は電子メール配信機能を備えた複合機）は、カラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２（画像処理装置）、画像形成手段としてのカラー画像出力装置３、各種操作を行うための操作パネル４などを備える。カラー画像入力装置１で原稿を読み取ることにより得られたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号の画像データは、カラー画像処理装置２へ出力され、カラー画像処理装置２で所定の処理が行われ、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置３へ出力される。

カラー画像入力装置１は、例えば、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）を備えたスキャナであり、原稿画像からの反射光像をＲＧＢのアナログ信号として読み取り、読み取ったＲＧＢ信号をカラー画像処理装置２へ出力する。また、カラー画像出力装置３は、原稿画像の画像データを記録紙上に出力する電子写真方式やインクジェット方式などを用いた画像形成手段である。また、カラー画像出力装置３は、ディスプレイ等の表示装置であってもよい。

カラー画像処理装置２は、後述する各処理部を備え、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などにより構成される。

Ａ／Ｄ変換部２０は、カラー画像入力装置１から入力されたＲＧＢ信号を、例えば、１０ビットのデジタル信号に変換し、変換後のＲＧＢ信号をシェーディング補正部２１へ出力する。

シェーディング補正部２１は、入力されたＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系などで生じた各種の歪みを取り除く補正処理を行う。また、シェーディング補正部２１は、濃度信号などカラー画像処理装置２で採用されている画像処理システムが扱い易い信号に変換する処理を行うとともにカラーバランスを整える処理を行い、補正後のＲＧＢ信号を入力階調補正部２２へ出力する。

入力階調補正部２２は、下地濃度の除去又はコントラストなど画質調整処理を施し、処理後のＲＧＢ信号を領域分離処理部２３へ出力する。

領域分離処理部２３は、入力されたＲＧＢ信号に基づき、入力された画像中の各画素が、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるかを分離する。領域分離処理部２３は、分離結果に基づいて、各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２６、空間フィルタ処理部２７、出力階調補正部２８、階調再現処理部２９へ出力する。また、領域分離処理部２３は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の文書照合処理部２４へ出力する。

文書照合処理部２４は、入力された画像（原稿画像）を二値化し、二値画像に基づいて特定された連結領域の特徴点（例えば、重心）を算出し、算出した特徴点の中から複数の特徴点を選択し、選択した特徴点に基づいて不変量としての特徴量（例えば、ハッシュ値）を算出する。文書照合処理部２４は、原稿を登録する原稿登録モード時においては、算出した特徴量に基づいて入力された画像を登録画像として登録する。また、文書照合処理部２４は、原稿画像を分類する場合には、算出した特徴量に基づいて原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて、原稿種類毎に原稿画像を分類する。また、文書照合処理部２４は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部２５へ出力する。文書照合処理部２４を、上記のように領域分離処理部２３の後段に設けるのではなく入力階調補正部２２と並列して、あるいは、シェーディング補正部２１と入力階調補正部２２との間に設けるようにしても良い。

なお、原稿画像とは、スキャナで原稿画像を読み取って得られた原稿画像、コンピュータを用いて所定書式のデータに必要事項を書き込んで作成した電子データ形式の原稿画像、スキャナで読みとられたデータをＪＰＥＧ等の所定のファイルフォーマットに変換して作成した電子化データなどを意味している。

色補正部２５は、入力されたＲＧＢ信号をＣＭＹの色空間に変換し、カラー画像出力装置３の特性に合わせて色補正を行い、補正後のＣＭＹ信号を黒生成下色除去部２６へ出力する。具体的には、色補正部２５は、色再現の忠実化のため、不要吸収成分を含むＣＭＹ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。

黒生成下色除去部２６は、色補正部２５から入力されたＣＭＹ信号に基づいて、Ｋ（黒）信号を生成するとともに、入力されたＣＭＹ信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、生成したＣＭＹＫ信号を空間フィルタ処理部２７へ出力する。

黒生成下色除去部２６における処理の一例を示す。例えば、スケルトンブラックによる黒生成を行う処理の場合、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙとし、出力されるデータをＣ′、Ｍ′、Ｙ′、Ｋ′とし、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理により出力されるデータ夫々は、Ｋ′＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）｝、Ｃ′＝Ｃ−αＫ′、Ｍ′＝Ｍ−αＫ′、Ｙ′＝Ｙ−αＫ′で表される。

空間フィルタ処理部２７は、黒生成下色除去部２６から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、領域識別信号に基づいたデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像データの空間周波数特性が補正され、カラー画像出力装置３における出力画像のぼやけ、又は粒状性劣化を防止する。例えば、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２３において文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、鮮鋭強調処理を施し高周波成分を強調する。また、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２３において網点領域に分離された領域を、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。空間フィルタ処理部２７は、処理後のＣＭＹＫ信号を出力階調補正部２８へ出力する。

出力階調補正部２８は、空間フィルタ処理部２７から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、カラー画像出力装置３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い、出力階調補正処理後のＣＭＹＫ信号を階調再現処理部２９へ出力する。

階調再現処理部２９は、領域分離処理部２３から入力された領域識別信号に基づいて、出力階調補正部２８から入力されたＣＭＹＫ信号に対して所定の処理を行う。例えば、階調再現処理部２９は、文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、カラー画像出力装置３における高周波成分の再現に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。

また、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２３において網点領域に分離された領域を、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階調再現処理（中間調生成）を行う。さらに、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２３において写真領域に分離された領域を、カラー画像出力装置３における階調再現性に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。

カラー画像処理装置２は、階調再現処理部２９で処理された画像データ（ＣＭＹＫ信号）を記憶部（不図示）に一旦記憶し、画像形成をする所定のタイミングで記憶部に記憶した画像データを読み出し、読み出した画像データをカラー画像出力装置３へ出力する。これらの制御は、例えば、ＣＰＵ（不図示）により行われる。

操作パネル４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、操作パネル４より入力された情報（例えば、原稿を登録するための原稿登録モードの指定、分類される原稿毎に原稿画像に対するファイリング、複写、電子配信などの出力処理のオプション選択など）に基づいてカラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３の動作が制御される。

図２は文書照合処理部２４の構成を示すブロック図である。文書照合処理部２４は、特徴点算出部２４１、特徴量算出部２４２、投票処理部２４３、類似度判定処理部２４４、複数枚原稿判定処理部２４５、メモリ２４６、前記各部を制御する制御部２４７などを備えている。

特徴点算出部２４１は、入力された画像に対して後述する所定の処理を行うとともに、入力された画像を二値化し、二値画像に基づいて特定された連結領域の特徴点（例えば、連結領域を構成する各画素の二値画像における座標値を累積加算し、累積加算した座標値を連結領域に含まれる画素数で除算した値）を抽出（算出）し、抽出した特徴点を特徴量算出部２４２へ出力する。

図３は特徴点算出部２４１の構成を示すブロック図である。特徴点算出部２４１は、無彩化処理部２４１０、解像度変換部２４１１、フィルタ処理部２４１２、二値化処理部２４１３、重心算出部２４１４などを備えている。

無彩化処理部２４１０は、入力された画像がカラー画像である場合、カラー画像を無彩化して、輝度信号又は明度信号に変換し、変換後の画像を解像度変換部２４１１へ出力する。例えば、輝度信号Ｙは、各画素ＲＧＢの色成分を夫々Ｒｊ、Ｇｊ、Ｂｊとし、各画素の輝度信号をＹｊとして、Ｙｊ＝０．３０×Ｒｊ＋０．５９×Ｇｊ＋０．１１×Ｂｊで表すことができる。なお、上式に限らず、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ^* ａ^* ｂ^* 信号に変換することもできる。

解像度変換部２４１１は、入力された画像がカラー画像入力装置１で光学的に変倍された場合であっても、所定の解像度になるように入力された画像を再度変倍し、変倍された画像をフィルタ処理部２４１２へ出力する。これにより、カラー画像入力装置１で変倍処理が行われ解像度が変化した場合であっても、その影響を受けることなく特徴点の抽出を行うことができ、精度良く原稿を分類することができる。特に、縮小された文字などの場合、二値化処理を行って連結領域を特定するとき、文字が潰れているために本来離れている領域が繋がった状態で特定され、算出される重心がずれる虞を防止できる。また、解像度変換部２４１１は、カラー画像入力装置１で等倍時に読み込まれる解像度よりも小さい解像度に変換する。例えば、カラー画像入力装置１において６００ｄｐｉ（dot per inch）で読み込まれた画像を３００ｄｐｉに変換する。これにより、後段における処理量を低減することができる。

フィルタ処理部２４１２は、入力された画像が有する空間周波数特性を補正し（例えば、画像の強調化処理及び平滑化処理など）、補正後の画像を二値化処理部２４１３へ出力する。フィルタ処理部２４１２は、カラー画像入力装置１の空間周波数特性が機種ごとに異なるため、異なる空間周波数特性を所要の特性に補正する。カラー画像入力装置１が出力する画像（例えば、画像信号）には、レンズ又はミラーなどの光学系部品、ＣＣＤの受光面のアパーチャ開口度、転送効率、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て画像のぼけなどの劣化が生ずる。フィルタ処理部２４１２は、境界又はエッジなどの強調処理を行うことにより、画像に生じたぼけなどの劣化を修復する。また、フィルタ処理部２４１２は、後段で処理される特徴点の抽出処理に不要な高周波成分を抑制するための平滑化処理を行う。これにより、特徴点を精度良く抽出することができ、結果として画像の類似度の判定を精度良く行うことが可能となる。なお、フィルタ処理部２４１２で使用するフィルタ係数は、使用されるカラー画像入力装置１の機種又は特性などに応じて適宜設定することができる。

図４はフィルタ処理部２４１２のフィルタ係数の例を示す説明図である。図に示すように、空間フィルタは、例えば、７×７（７行、７列）の大きさを有し、強調処理及び平滑化処理を行う混合フィルタである。入力された画像の画素を走査し、空間フィルタによる演算処理をすべての画素に対して行う。なお、空間フィルタの大きさは、７×７の大きさに限定されるものではなく、３×３、５×５などの大きさであってもよい。また、フィルタ係数の数値は一例であって、これに限定されるものではなく、使用されるカラー画像入力装置１の機種又は特性などに応じて適宜設定することができる。

二値化処理部２４１３は、入力された画像の輝度値（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を二値化し、二値化した二値画像を重心算出部２４１４へ出力する。

重心算出部２４１４は、二値化処理部２４１３から入力された二値画像の各画素の二値化情報（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し、抽出した特徴点を特徴量算出部２４２へ出力する。なお、特徴点は、二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は連結領域の特徴点の例を示す説明図である。図において、特定された連結領域は、文字「Ａ」であり、同一ラベルが付された画素の集合として特定される。この文字「Ａ」の特徴点（重心）は、図中黒丸で示される位置（ｘ座標、ｙ座標）となる。

図６は文字列に対する特徴点の抽出結果の例を示す説明図である。複数の文字から構成される文字列の場合、文字の種類により夫々異なる座標を有する特徴点が複数抽出される。

特徴量算出部２４２は、特徴点算出部２４１から入力された特徴点（すなわち、連結領域の重心の座標値）夫々を注目特徴点とし、例えば、注目特徴点からの距離が小さい周辺の他の特徴点を４つ抽出する。

図７は注目特徴点と周辺の特徴点を示す説明図である。図に示すように、注目特徴点Ｐ１に対して、例えば、注目特徴点Ｐ１からの距離が近い順に、閉曲線Ｓ１で囲まれる４つの特徴点を抽出する（注目特徴点Ｐ１に対しては、注目特徴点Ｐ２も１つの特徴点として抽出されている）。また、注目特徴点Ｐ２に対して、例えば、上記と同様に注目特徴点Ｐ２からの距離が近い順に、閉曲線Ｓ２で囲まれる４つの特徴点を抽出する（注目特徴点Ｐ２に対しては、注目特徴点Ｐ１も１つの特徴点として抽出されている）。

特徴量算出部２４２は、抽出した４つの特徴点の中から３つの特徴点を選択して、不変量を算出する。なお、選択する特徴点は３つに限られるものではなく、４つ、５つなどの特徴点を選択することもできる。求めたい不変量の種類によって選択すべき特徴点の数が異なる。例えば、３点から求められる不変量は相似不変量（原稿画像の回転、平行移動、拡大縮小を含む幾何学的変化に対して不変なパラメータ）となる。

図８は注目特徴点Ｐ１による不変量の算出例を示す説明図であり、図９は注目特徴点Ｐ２による不変量の算出例を示す説明図である。図８に示すように、注目特徴点Ｐ１の周辺の４つの特徴点から３つの特徴点を選択し、３通りの不変量夫々をＨ１ｊ（ｊ＝１、２、３）とする。不変量Ｈ１ｊは、Ｈ１ｊ＝Ａ１ｊ／Ｂ１ｊで表される式で算出する。ここで、Ａ１ｊ、Ｂ１ｊ夫々は特徴点間の距離を示しており、特徴点間の距離は、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出される。これにより、例えば、原稿が回転、移動、傾いた場合であっても、不変量Ｈ１ｊは変化せず、画像の類似度の判定を精度良く行うことができ、類似する原稿を精度良く分類することができる。

同様に、図９に示すように、注目特徴点Ｐ２の周辺の４つの特徴点から３つの特徴点を選択し、３通りの不変量夫々をＨ２ｊ（ｊ＝１、２、３）とする。不変量Ｈ２ｊは、Ｈ２ｊ＝Ａ２ｊ／Ｂ２ｊで表される式で算出する。ここで、Ａ２ｊ、Ｂ２ｊ夫々は特徴点間の距離を示しており、上記と同様に特徴点間の距離は、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出される。以下同様に、他の注目特徴点に対して不変量を算出することができる。

特徴量算出部２４２は、夫々の注目特徴点により算出された不変量に基づいて、ハッシュ値（特徴量）Ｈｉを算出する。注目特徴点Ｐｉのハッシュ値Ｈｉは、Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０² ＋Ｈｉ２×１０¹ ＋Ｈｉ３×１０⁰ ）／Ｅで表される。ここで、Ｅは余りをどの程度設定するかにより決定される定数であり、例えば、「１０」とした場合には、余りは「０」〜「９」となり、これが算出するハッシュ値の取り得る範囲となる。また、ｉは自然数であり特徴点の数を表している。

図１０は注目特徴点Ｐ３による不変量の算出の他の例を示す説明図であり、図１１は注目特徴点Ｐ４による不変量の算出の他の例を示す説明図である。図１０に示すように、注目特徴点Ｐ３の周辺特徴点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ４、Ｐ５の４点より４通りの組み合わせを選択し、不変量Ｈ３ｊ（ｊ＝１、２、３、４）を前述の場合と同様に、Ｈ３ｊ＝（Ａ３ｊ／Ｂ３ｊ）により算出してもよい。

また、図１１に示すように、注目特徴点Ｐ４の周辺特徴点Ｐ２、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ６の４点より４通りの組み合わせを選択し、不変量Ｈ４ｊ（ｊ＝１、２、３、４）を前述の場合と同様に、Ｈ４ｊ＝（Ａ４ｊ／Ｂ４ｊ）により算出してもよい。図１０及び図１１の例の場合、注目特徴点Ｐｉのハッシュ値Ｈｉは、Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０³ ＋Ｈｉ２×１０² ＋Ｈｉ３×１０¹ ＋Ｈｉ４×１０⁰ ）／Ｅで算出することができる。なお、特徴量としての上記ハッシュ値は一例であって、これに限定されるものではなく、他のハッシュ関数を用いることができる。上記では、周辺の他の特徴点として４点を抽出する例を示しているが、４点に限定されるものではない。例えば、６点抽出するようにしても良い。この場合、６点の特徴点から５点を抽出し、５点を抽出する６通りそれぞれの方法について、５点から３点を抽出して不変量を求め、ハッシュ値を算出するようにしても良い。

特徴量算出部２４２は、例えば、複数のページで構成される原稿の画像を登録する場合（原稿登録モードの場合）、原稿種類インデックス（例えば、ＤｏｃＩＤ１、ＤｏｃＩＤ２、…）を設定する。原稿種類インデックスは、複数のページで構成される文書夫々（原稿の種類）を識別するものに相当し、多数の原稿を文書単位で分類する際の分類単位を識別する。

特徴量算出部２４２は、原稿登録モードの場合、原稿種類インデックス毎に登録画像の原稿ページインデックス（例えば、ＩＤ１、ＩＤ２、…）を設定する。原稿ページインデックスは、個々の登録画像を識別するものであり、文書を構成する原稿の各ページを識別する。

特徴量算出部２４２は、原稿登録モードの場合、登録画像毎に上述の処理で算出したハッシュ値（例えば、Ｈ１、Ｈ２、…）及び設定した原稿ページインデックスをハッシュテーブルに登録する。

図１２はハッシュテーブル２４６１の構造を示す説明図である。図に示すように、ハッシュテーブルの構造は、ハッシュ値及び原稿ページインデックスの各欄により構成されている。より具体的には、原稿ページインデックスに対応して、原稿中の位置を示すポイントインデックス、及び不変量（いずれも不図示）が登録されている。画像の類似度を判定するため、予め照合する画像・文書画像などの照合用情報をハッシュテーブル２４６１に登録しておく。ハッシュテーブル２４６１はメモリ２４６に記憶してある。なお、図１２（ｂ）に示すように、ハッシュ値が等しい場合（Ｈ１＝Ｈ５）、ハッシュテーブル２４６１の２つのエントリを１つにまとめることもできる。

図１３は原稿の画像を登録する場合の一例を示す説明図である。図１３（ａ）に示すように、３ページ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）の原稿を登録する場合、特徴量算出部２４２は、図１３（ｂ）に示すように、３ページの原稿全体（原稿の種類）を識別するための原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ１を設定する。特徴量算出部２４２は、３ページ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）の画像に対して、ページ順にそれぞれ原稿ページインデックスＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３を設定するとともに、各原稿ページインデックスＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３の画像に対してハッシュ値（例えば、Ｈ１、Ｈ２、…）を算出する。特徴量算出部２４２は、設定した原稿ページインデックスの数を登録ページ数（この場合、「３」）として設定する。特徴量算出部２４２は、原稿種類インデックス、原稿ページインデックス、登録ページ数を後述する原稿分類テーブルに登録する。

図１４は登録する原稿の一例を示す説明図である。図１４に示すように、４種類の原稿を登録する場合について説明する。３ページの登録画像で構成された原稿に対して原稿種別インデックスＤｏｃＩＤ１が設定され、各ページには、原稿ページインデクッスＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３が設定されている。また、同様に、２ページの登録画像で構成された原稿に対して原稿種別インデックスＤｏｃＩＤ２が設定され、各ページには、原稿ページインデクッスＩＤ４、ＩＤ５が設定されている。また、４ページの登録画像で構成された原稿に対して原稿種別インデックスＤｏｃＩＤ３が設定され、各ページには、原稿ページインデクッスＩＤ６、ＩＤ７、ＩＤ８、ＩＤ９が設定されている。さらに、２ページの登録画像で構成された原稿に対して原稿種別インデックスＤｏｃＩＤ４が設定され、各ページには、原稿ページインデクッスＩＤ１０、ＩＤ１１が設定されている。なお、登録された原稿種類インデックス毎に、その原稿種類インデックスに含まれる原稿に対する出力処理をどのようにするかを設定することができる。

図１５は出力処理の例を示す説明図である。出力処理は、例えば、オプション番号により分類されており、原稿を登録する原稿登録モードにおいて、利用者が操作パネル４でオプション番号を入力又は選択することにより出力内容を設定することができる。図１５に示すように、例えば、オプションＯＰ１を選択した場合、原稿画像のファイリングが許可され、原稿画像は電子化された文書として所定の箇所にファイリングされる。なお、ファイリング許可を選択する場合に、ファイリングする箇所（例えば、フォルダ）も選択するようにすることもできる。また、オプション番号は、利用者により選択に代えて、予め装置で設定しておくこともできる。

また、オプションＯＰ２を選択した場合、原稿画像は所定の暗号化処理部（不図示）で暗号化されてファイリングが許可され、原稿画像は所定の箇所にファイリングされる。以下、オプションＯＰ３〜ＯＰ７についても、図１５に示すような処理内容を設定することができる。なお、処理内容は一例であって、これに限定されるものではない。

図１６は原稿分類テーブル２４６２の構造を示す説明図である。原稿分類テーブル２４６２は、原稿種類インデックス、原稿ページインデックス、登録ページ数、出力処理を示すオプション番号の各欄で構成される。原稿分類テーブル２４６２は、原稿登録モードにおいて、原稿を登録する都度、更新される。図１６は図１４で示される４種類の原稿が登録された場合の原稿分類テーブル２４６２を示す。すなわち、原稿種類インデックスがＤｏｃＩＤ１には、原稿ページインデックスがＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３で識別される登録画像が登録され、登録ページ数は「３」であり、オプション番号がＯＰ１で示される出力処理が施される。これらの登録画像に類似する原稿画像が入力された場合は、入力された原稿画像は、原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ１で示される原稿に分類されるとともに、オプション番号がＯＰ１で示される出力処理が施される。

また、原稿種類インデックスがＤｏｃＩＤ２には、原稿ページインデックスがＩＤ４、ＩＤ５で識別される登録画像が登録され、登録ページ数は「２」であり、オプション番号がＯＰ２で示される出力処理が施される。これらの登録画像に類似する原稿画像が入力された場合は、入力された原稿画像は、原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ２で示される原稿に分類されるとともに、オプション番号がＯＰ２で示される出力処理が施される。以下、原稿種類インデックスがＤｏｃＩＤ３、ＤｏｃＩＤ４についても同様である。

特徴量算出部２４２は、入力された原稿画像を分類する場合、原稿画像が予め登録されている登録画像に類似するか否かを判定する場合には、算出したハッシュ値を原稿画像毎にメモリ２４６に記憶する。

投票処理部２４３は、特徴量算出部２４２が算出したハッシュ値（特徴量）に基づいて、メモリ２４６に記憶されたハッシュテーブルを検索し、ハッシュ値が一致する場合、該ハッシュ値に登録されている原稿ページインデックス（すなわち、ハッシュ値が一致する画像）に投票する。投票処理部２４３は、累積加算した得票数を投票結果として類似度判定処理部２２４へ出力する。

類似度判定処理部２４４は、投票処理部２４３から入力された投票結果に基づいて、原稿画像がいずれの登録画像に類似するかを判定し、判定結果を複数枚原稿判定処理部２４５へ出力する。より具体的には、類似度判定処理部２４４は、投票処理部２４３から入力された得票数を原稿画像の最大得票数（特徴点の数×１つの特徴点から算出されるハッシュ値の数で表される）で除算して正規化した類似度を算出する。類似度判定処理部２４４は、算出した類似度と予め定めた閾値Ｔｈ（例えば、０．８）とを比較し、類似度が閾値Ｔｈ以上である場合には、その類似度が算出された登録画像に類似すると判定し、類似度が閾値Ｔｈより小さい場合には、原稿画像に類似する登録画像はないと判定して、その判定結果（類似する場合には、原稿ページインデックス）を複数枚原稿判定処理部２４５へ出力する。なお、投票処理部２４３から入力された得票数を予め定めた閾値と比較し、得票数が閾値以上であれば、原稿画像が予め登録された登録画像に類似すると判定し、さらに類似と判定された中で最も得票数の高い登録画像が原稿画像に一致すると判定することもできる。

図１７は投票結果に基づく類似判定の一例を示す説明図である。図１３に示すように、原稿画像から算出されたハッシュ値毎にハッシュテーブルを検索して投票した結果、原稿ページインデックスがＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３で示される登録画像に対して投票されたとする。投票の結果得られたそれぞれの得票数を原稿画像の最大得票数で除算して正規化した類似度Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を算出する。算出した類似度が閾値Ｔｈ以上であるのは、原稿ページインデックスがＩＤ１で示される登録画像であるため、原稿画像は、原稿ページインデックスＩＤ１の登録画像に類似すると判定される。

複数枚原稿判定処理部２４５は、処理中の現在のページの原稿種類インデックスを示すＤｏｃＩＤ（ｃ）、１ページ前の原稿種類インデックスを示すＤｏｃＩＤ（ｐ）、処理中のページ数を示すページカウンタＰＣなどを備えている。処理を行う前は、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）、ページカウンタＰＣは、いずれも「０」に初期設定されている。

複数枚原稿判定処理部２４５は、類似度判定処理部２４４から入力された判定結果である原稿ページインデックスに基づいて、原稿分類テーブル２４６２を検索して、その原稿ページインデックスを含む原稿種類インデックスを特定し、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）に特定した原稿種類インデックスを設定する。

複数枚原稿判定処理部２４５は、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）と現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）とが一致するか否かを判定し、一致する場合にはページカウンタＰＣに「１」を加算し、一致しない場合には、ページカウンタＰＣに「１」を設定する。

複数枚原稿判定処理部２４５は、原稿分類テーブル２４６２を検索して、ページカウンタＰＣが登録ページ数に一致するか否かを判定し、一致しない場合には、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）に現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）を設定し、一致する場合には、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）に「０」を設定するとともに、現在の原稿画像が現在の原稿種類インデックスで分類される原稿に含まれる最後の原稿画像であるとして原稿の分割信号（原稿の分割位置を示す）を出力する。

原稿の分割信号は、例えば、原稿画像とともにネットワークを介してプリンタや複合機に送信され出力される。あるいは、分割信号は、コンピュータを介して又は直接プリンタへ出力される。この場合、プリンタや複合機、コンピュータ側では、オプション番号とともに分割信号を取得することで所要の出力処理を行うことができる。

これにより、利用者が特別な操作を行うことなく、入力された原稿画像を予め登録された原稿の構成通りに分類することができる。また、入力された原稿画像を予め登録された原稿の枚数単位で原稿画像を分類することができる。さらに、多くの原稿画像が入力された場合であっても、原稿画像を容易に区切ることができ、分類すべき原稿間を検知し分割することができる。

次にカラー画像処理装置２の動作について説明する。図１８は原稿登録処理の手順を示すフローチャートである。なお、原稿登録処理は、文書照合処理部２４などの専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、原稿登録処理の手順を定めたコンピュータプログラムをロードすることによりＣＰＵでコンピュータプログラムを実行させることにより行うこともできる。以下、カラー画像処理装置２を「処理部」という。

処理部は、原稿登録モードであるか否かを判定し（Ｓ１１）、原稿登録モードでない場合（Ｓ１１でＮＯ）、ステップＳ１１の処理を続け、利用者が操作パネル４から原稿登録モードを指定するまで待機する。原稿登録モードである場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、処理部は、利用者が操作パネル４で選択した出力処理のオプション番号を取得する（Ｓ１２）。

処理部は、登録画像を取得する（Ｓ１３）。この場合、登録画像は原稿を原稿読取装置で読み取ることにより取得してもよく、あるいは、パーソナルコンピュータ等の処理装置でアプリケーションソフトウェアにより作成された電子データを受信することにより取得してもよい。

処理部は、登録画像の特徴点を算出し（Ｓ１４）、算出した特徴点に基づいてハッシュ値（特徴量）を算出する（Ｓ１５）。処理部は、登録画像の原稿ページインデックスを設定し（Ｓ１６）、すべての登録画像の処理が終了したか否かを判定する（Ｓ１７）。

すべての登録画像の処理が終了していない場合（Ｓ１７でＮＯ）、処理部は、ステップＳ１４以降の処理を続け、残りの登録画像のハッシュ値を算出するとともに、原稿ページインデックスの設定を行う。すべての登録画像の処理が終了した場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、処理部は、原稿種類インデックスを設定する（Ｓ１８）。これにより、１又は複数の登録画像を含む原稿種類インデックスが設定され、その原稿種類インデックスには、登録画像毎の原稿ページインデックスが設定される。

処理部は、設定した原稿ページインデックス及び算出したハッシュ値をハッシュテーブル２４６１に格納することによりハッシュテーブル２４６１を更新し（Ｓ１９）、設定した原稿種類インデックス、原稿ページインデックス、登録ページ数及び取得したオプション番号を原稿分類テーブル２４６２に格納することにより原稿分類テーブル２４６２を更新し（Ｓ２０）、処理を終了する。

図１９及び図２０は原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。なお、原稿分類処理も、文書照合処理部２４などの専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、原稿登録処理の手順を定めたコンピュータプログラムをロードすることによりＣＰＵでコンピュータプログラムを実行させることにより行うこともできる。

処理部は、現在のページの原稿種類インデックスを示すＤｏｃＩＤ（ｃ）を「０」に設定し（Ｓ３１）、１ページ前の原稿種類インデックスを示すＤｏｃＩＤ（ｐ）を「０」に設定し（Ｓ３２）、ページカウンタＰＣを「０」に設定する（Ｓ３３）。これにより、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）、ページカウンタＰＣを初期設定する。

処理部は、原稿画像を取得する（Ｓ３４）。この場合、原稿画像は原稿を原稿読取装置で読み取ることにより取得してもよく、あるいは、パーソナルコンピュータ等の処理装置で作成された電子データを受信することにより取得してもよい。

処理部は、原稿画像の特徴点を算出し（Ｓ３５）、算出した特徴点に基づいてハッシュ値（特徴量）を算出する（Ｓ３６）。処理部は、算出したハッシュ値に基づいて、ハッシュテーブル２４６１を検索し、同じハッシュ値を有する原稿ページインデックスに対して投票処理を行う（Ｓ３７）。投票処理の結果に基づいて、処理部は、類似度を算出し（Ｓ３８）、算出した類似度が閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する（Ｓ３９）。

類似度が閾値Ｔｈより大きい場合（Ｓ３９でＹＥＳ）、処理部は、原稿画像が類似する登録画像の原稿ページインデックスに基づいて、原稿分類テーブル２４６２を検索して、その原稿ページインデックスを含む原稿種類インデックスを特定し、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）に特定した原稿種類インデックスを設定する（Ｓ４０）。

処理部は、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）が１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）と一致するか否かを判定し（Ｓ４１）、一致する場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、ページカウンタＰＣに「１」を加算する（Ｓ４２）。一致しない場合（Ｓ４１でＮＯ）、処理部は、ページカウンタＰＣに「１」を設定する（Ｓ４３）。

処理部は、原稿分類テーブル２４６２を検索して、ページカウンタＰＣが登録ページ数に一致するか否かを判定し（Ｓ４４）、一致する場合（Ｓ４４でＹＥＳ）、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）に「０」を設定し（Ｓ４５）、現在の原稿画像が現在の原稿種類インデックスで分類される原稿に含まれる最後の原稿画像であるとして原稿の分割信号を出力する（Ｓ４６）。

ページカウンタＰＣが登録ページ数に一致しない場合（Ｓ４４でＮＯ）、処理部は、１ページ前の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｐ）に現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）を設定し（Ｓ４７）、ステップＳ３５以降の処理を続ける。

処理部は、すべての原稿画像の処理が終了したか否かを判定し（Ｓ４８）、すべての原稿画像の処理が終了していない場合（Ｓ４８でＮＯ）、ステップＳ３５以降の処理を続け、残りの原稿画像の処理を行う。すべての原稿画像の処理が終了した場合（Ｓ４８でＹＥＳ）、処理部は、処理を終了する。類似度が閾値Ｔｈより大きくない場合（Ｓ３９でＮＯ）、処理部は、現在の原稿種類インデックスＤｏｃＩＤ（ｃ）に「０」を設定し（Ｓ４９）、ステップＳ４６以降の処理を続ける。

現在の原稿画像が現在の原稿種類インデックスで分類される原稿に含まれる最後の原稿画像であることを示す原稿の分割信号を出力することにより、例えば、原稿の分割信号を取得する都度、原稿画像の出力処理内容をオプション番号に応じて変更することができる。これにより、原稿種類インデックス毎に分類される原稿画像に対して所望の出力処理を施すことができる。

実施の形態２
原稿を分類する方法は、実施の形態１で説明した方法に限定されるものではなく、原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、その登録画像の原稿ページインデックスに基づいて、原稿分類テーブル２４６２を検索して、その原稿ページインデックスを含む原稿種類インデックスを特定し、特定した原稿種類インデックスに関連付けて登録画像に類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数して記憶する。記憶した原稿画像数が原稿種類インデックス（種類識別子）に含まれる登録ページ数（画像識別子の数）に一致するか否かを判定し、一致すると判定した場合、その原稿種類インデックスで分類すべき最後の原稿画像であると判定することもできる。原稿画像数の計数及び記憶には、例えば、原稿種類インデックスのページカウンタを用いることができる。

図２１は実施の形態２の原稿分類テーブル２４６２の構造を示す説明図である。原稿分類テーブル２４６２は、原稿種類インデックス、原稿種類インデックスのページカウンタ、原稿ページインデックス、登録ページ数、出力処理を示すオプション番号の各欄で構成される。実施の形態１の場合との相違点は、原稿種類インデックスと原稿種類インデックスのページカウンタとを関連付けて記憶してある点である。原稿分類テーブル２４６２は、原稿登録モードにおいて、原稿を登録する都度、実施の形態１と同様に更新される。図２１は図１４で示される４種類の原稿が登録された場合の原稿分類テーブル２４６２を示す。

図２２及び図２３は実施の形態２の原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。なお、以下では、原稿画像を一旦フォルダに格納（ファイリング）するものとして説明する。また、オプション番号で示される処理を行う場合は、フォルダに格納された原稿画像のデータを読み出して、オプション番号に対応する処理を行うことができる。

処理部は、登録されている複数頁よりなる原稿画像（原稿種類インデックス）に対応する全ての原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}を０にする（Ｓ５１）。これにより、原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}をリセットする。ここで、ｎは原稿種類インデックスの数を表す。

処理部は、原稿画像を取得する（Ｓ５２）。この場合も、原稿画像は原稿を原稿読取装置で読み取ることにより取得してもよく、あるいは、パーソナルコンピュータ等の処理装置で作成された電子データを受信することにより取得してもよい。

処理部は、原稿画像の特徴点を算出し（Ｓ５３）、算出した特徴点に基づいてハッシュ値（特徴量）を算出する（Ｓ５４）。処理部は、算出したハッシュ値に基づいて、ハッシュテーブル２４６１を検索し、同じハッシュ値を有する原稿ページインデックスに対して投票処理を行う（Ｓ５５）。投票処理の結果に基づいて、処理部は、類似度を算出し（Ｓ５６）、算出した類似度が閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する（Ｓ５７）。

類似度が閾値Ｔｈより大きい場合（Ｓ５７でＹＥＳ）、処理部は、原稿画像が類似する登録画像の原稿ページインデックスに基づいて、原稿分類テーブル２４６２を検索して、その原稿ページインデックスを含む原稿種類インデックスを特定し（Ｓ５８）、原稿画像を予め定められたフォルダに格納する（Ｓ５９）。

処理部は、原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}の値を参照し（Ｓ６０）、原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}に１を加算する（Ｓ６１）。処理部は、原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}が登録ページ数に一致するか否かを判定し（Ｓ６２）、一致する場合（Ｓ６２でＹＥＳ）、現在の原稿画像が、参照中の原稿種類インデックスに対応する原稿の分割位置であると決定する（Ｓ６３）。

処理部は、現在参照中の原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}を０にすることによりリセットし（Ｓ６４）、原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}の値を原稿種類インデックスと対応付けて記憶する（Ｓ６５）。

処理部は、すべての原稿画像の処理が終了したか否かを判定し（Ｓ６６）、すべての原稿画像の処理が終了していない場合（Ｓ６６でＮＯ）、ステップＳ５２以降の処理を続け、残りの原稿画像の処理を行う。すべての原稿画像の処理が終了した場合（Ｓ６６でＹＥＳ）、処理部は、処理を終了する。

原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}が登録ページ数に一致しない場合（Ｓ６２でＮＯ）、処理部は、ステップＳ６５以降の処理を続ける。また、類似度が閾値Ｔｈより大きくない場合（Ｓ５７でＮＯ）、処理部は、原稿画像について設定された内容に基づく処理を行い（Ｓ６７）、ステップＳ６６以降の処理を行う。なお、原稿画像について設定された内容は、例えば、画像形成装置の操作パネル４で設定された処理内容、あるいは、コンピュータシステム等でのアプリケーションソフトウェアで設定された処理内容などである。

原稿種類インデックスに対応付けて原稿種類インデックスのページカウンタＰＣ{ＤｏｃＩＤ（ｎ）}の値を記憶するように構成することで、分類する複数の文書間でページの入れ替わりが生じた場合でも、原稿の分類及び原稿を分割することができる。

実施の形態３
上述の実施の形態１、２は、電子データ（アプリケーションソフトウェアで作成されたデータ）又は電子化データ（スキャナで読み込まれたデータをＪＰＥＧやＰＤＦなど所定のファイルフォーマットに変換されたデータ）などに対して適用することもできる。例えば、電子データ又は電子化データの形態で提出されたデータをサーバに格納しておき、これらのデータに対して、本発明をアプリケーションソフトウェアとして適用することができる。上記データは、電子データ、ファイルフォーマット毎に格納されているのが好ましい。

電子データについては、数種類のソフトウェアが使用され得るので、例えば、ＲＩＰ（ラスター・イメージ・プロセッサー）を用いて、ＰＤＬ（ページ記述言語）を解釈し、ラスター・イメージ（ＲＧＢデータ）に変換して本発明の方法を適用すれば良い。

また、電子化データについては、例えば、ＪＰＥＧ又はＧＩＦなどの符号化された画像フォーマットの場合は、一旦、復号処理を行い、さらに、必要に応じてＹＣＣ信号をＲＧＢ信号に変換するなどの色変換処理の後に、本発明の方法を適用すれば良い。

また、ＰＤＦフォーマットの場合は、画像データがＪＰＥＧなどの符号化された画像フォーマットで保存されている場合には、復号処理を実施してＲＧＢ信号に変換した上で本発明の方法を適用すればよく、フォントなどのベクタデータ部分に関しては、ＲＩＰなどを介してＲＧＢの画像データに変換した上で本発明の方法を適用すればよい。ＰＤＦフォーマットの場合、オブジェクト（テキスト、図や写真等）毎の情報をタグとして保有しており、この情報を参考してデータの変換を行うことができる。オブジェクトの情報は、例えば、テキストの場合、フォント、ポイント数、色、表示位置等であり、写真の場合、符号化の方法、サイズ、表示位置などである。

図２４は本発明に係る画像読取装置５００の構成を示すブロック図である。図に示すように、画像読取装置５００は、カラー画像入力装置１、Ａ／Ｄ変換部２０、シェーディング補正部２１、文書照合処理部２４などを備えている。カラー画像入力装置１、Ａ／Ｄ変換部２０、シェーディング補正部２１、文書照合処理部２４は、上述の画像形成装置１００の場合と同様であるので説明は省略する。

以上説明したように、本発明にあっては、複数のページ（例えば、定型フォーム）で構成される原稿をスキャンして電子化文書を生成する場合、予め複数のページの定型フォームの照合用情報とともに、複数のページで構成される原稿の情報を登録しておき、登録画像と原稿画像との類似を判定することで、分類すべき原稿間を検知して、原稿画像を登録された原稿通りに分類して電子化文書を生成することができる。すなわち、利用者が特別な操作を行うことなく、予め登録された原稿の構成通りに原稿画像を分類することができる。また、予め登録された原稿毎の枚数が異なる場合であっても、原稿の枚数単位で原稿画像を分類することができる。また、多くの原稿画像を分類する場合に、原稿同士を容易に区切ることができ、分類すべき原稿間を検知し分割することができる。また、分類する複数の文書間でページの入れ替わりが生じた場合でも、原稿の分類及び原稿を分割することができる。また、登録画像自身を記憶する必要がなく、登録画像に関する特徴量を記憶しておくだけで、登録画像に類似する原稿画像を容易に分類することができる。また、分類すべき原稿画像毎にファイリング（記録）、複写、電子配信などの出力処理を行うことができる。さらに、利用者が特別な操作を行うことなく、分類したい原稿の構成を簡単に記憶、登録することができる。

上述の実施の形態では、出力処理の例としてファイリング、複写、電子配信などの例を説明したが、出力処理の制御としては、これに限定されるものではなく、ファイリング、複写、電子配信する際に、原稿画像全体ではなく原稿画像の一部に対して出力処理の制御を行うこともできる。例えば、定型フォームのうち、重要事項、機密事項などが記載される部分については、複写、電子配信を禁止するように制御することもできる。

上述の実施の形態では、原稿画像を分類して、ファイリングなどの処理を施して電子化文書を生成する例であったが、これに限定されるものではなく、原稿排出先を複数備える構成にしておき、大量の原稿をＡＤＦで読み取る場合、原稿の分割信号に基づいて、読み取った原稿を原稿種類インデックス毎に分類して排出することもできる。この場合には、大量の原稿を手作業で分類する手間が省け、利用者の利便性が向上する。

上述の実施の形態において、カラー画像入力装置１としては、例えば、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、携帯電話機などが用いられる。また、カラー画像出力装置３としては、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイなどの画像表示装置、処理結果を記録紙などに出力する電子写真方式又はインクジェット方式のプリンタなどが用いられる。さらに画像形成装置１００としては、ネットワークを介してサーバ装置などに接続するための通信手段としてのモデムなどを備えることもできる。また、カラー画像入力装置１からカラー画像データを取得する代わりに、ネットワークを介して外部記憶装置、サーバ装置などからカラー画像データを取得する構成であってもよい。

上述の実施の形態では、文書照合処理部２４の中にメモリ２４６、制御部２４７を備える構成であるが、これに限定されるものではなく、メモリ２４６、制御部２４７を文書照合処理部２４の外部に設ける構成であってもよい。

本発明はコンピュータに実行させるため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）を記録したコンピュータでの読み取り可能な記録媒体に、原稿登録処理、原稿分類処理、原稿画像に対する出力処理の制御を行うプログラムコードを記録することもできる。この結果、上記原稿登録処理、原稿分類処理、原稿画像に対する出力処理の制御を行うコンピュータプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

いずれの場合においても、格納されているプログラムコードはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムコードが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。

ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、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（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。

また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように流動的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。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。

本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。 文書照合処理部の構成を示すブロック図である。 特徴点算出部の構成を示すブロック図である。 フィルタ処理部のフィルタ係数の例を示す説明図である。 連結領域の特徴点の例を示す説明図である。 文字列に対する特徴点の抽出結果の例を示す説明図である。 注目特徴点と周辺の特徴点を示す説明図である。 注目特徴点による不変量の算出例を示す説明図である。 注目特徴点による不変量の算出例を示す説明図である。 注目特徴点による不変量の算出の他の例を示す説明図である。 注目特徴点による不変量の算出の他の例を示す説明図である。 ハッシュテーブルの構造を示す説明図である。 原稿の画像を登録する場合の一例を示す説明図である。 登録する原稿の一例を示す説明図である。 出力処理の例を示す説明図である。 原稿分類テーブルの構造を示す説明図である。 投票結果に基づく類似判定の一例を示す説明図である。 原稿登録処理の手順を示すフローチャートである。 原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。 原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態２の原稿分類テーブルの構造を示す説明図である。 実施の形態２の原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態２の原稿分類処理の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る画像読取装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 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
２４ 文書照合処理部
２４１ 特徴点算出部
２４２ 特徴量算出部
２４３ 投票処理部
２４４ 類似度判定処理部
２４５ 複数枚原稿判定処理部
２４６ メモリ
２４７ 制御部

Claims (16)

1. 取得した複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する画像処理装置による画像処理方法において、
   複数の登録画像夫々を識別する画像識別子を１又は複数含み、原稿の種類を識別する種類識別子を記憶手段に複数記憶しておき、
   類似判定手段により、各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、
   前記類似判定手段で原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、種類識別子特定手段により、前記登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定し、
   計数手段により、前記類似判定手段で類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数し、
   該計数手段で計数した原稿画像数を前記種類識別子特定手段で特定した種類識別子に関連付けて記憶手段に記憶し、
   原稿数判定手段により、記憶した原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定し、
   該原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、分類手段により、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記分類手段により、種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、判定手段により、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
4. 登録画像の特徴量及び画像識別子を関連付けて記憶手段に記憶し、
   原稿画像特徴量抽出手段により原稿画像の特徴量を抽出し、
   抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、画像識別子特定手段により画像識別子を特定し、
   前記類似判定手段により、前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
5. 制御手段により種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
6. 登録画像を登録する指示を受付手段で受け付け、
   画像識別子設定手段により、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定し、
   種類識別子設定手段により、前記画像識別子設定手段で設定した画像識別子を含む種類識別子を設定し、
   登録画像特徴量抽出手段により、前記登録画像の特徴量を抽出し、
   設定した種類識別子及び画像識別子並びに抽出した特徴量を関連付けて記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
7. 取得した複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する画像処理装置において、
   複数の登録画像夫々を識別する画像識別子を１又は複数含み、原稿の種類を識別する種類識別子を複数記憶するための記憶手段と、
   各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定する類似判定手段と、
   該類似判定手段で原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、該登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定する種類識別子特定手段と、
   前記類似判定手段で類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数する計数手段と、
   該計数手段で計数した原稿画像数を前記種類識別子特定手段で特定した種類識別子に関連付けて記憶する記憶手段と、
   記憶した原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定する原稿数判定手段と、
   該原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類する分類手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 前記分類手段は、
   種類識別子毎に該種類識別子に含まれる画像識別子の数の原稿画像を分類するように構成してあることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記原稿数判定手段で前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子で分類すべき最後の原稿画像であると判定する判定手段を備えることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像処理装置。
10. 登録画像の特徴量及び画像識別子を関連付けて記憶するための記憶手段と、
    原稿画像の特徴量を抽出する原稿画像特徴量抽出手段と、
    抽出した特徴量及び記憶された登録画像の特徴量に基づいて、画像識別子を特定する画像識別子特定手段と
    を備え、
    前記類似判定手段は、
    前記原稿画像が前記画像識別子で識別される登録画像に類似すると判定するように構成してあることを特徴とする請求項７から請求項９までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 種類識別子毎に原稿画像に対する出力処理を制御する手段を備えることを特徴とする請求項７から請求項１０までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 登録画像を登録する指示を受け付ける受付手段と、
    該受付手段で指示を受け付けた場合、入力された１又は複数の登録画像を識別する画像識別子を設定する画像識別子設定手段と、
    該画像識別子設定手段で設定した画像識別子を含む種類識別子を設定する種類識別子設定手段と、
    前記登録画像の特徴量を抽出する登録画像特徴量抽出手段と、
    設定された種類識別子及び画像識別子並びに抽出された特徴量を関連付けて記憶する記憶手段と
    を備えることを特徴とする請求項７から請求項１１までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 画像を読み取る画像読取手段と、請求項７から請求項１２までのいずれか１項に記載の画像処理装置とを備え、前記画像読取手段で読み取った画像を前記画像処理装置で処理するように構成してあることを特徴とする画像読取装置。
14. 請求項７から請求項１２までのいずれか１項に記載の画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
15. コンピュータを、入力された複数の原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定し、判定結果に基づいて原稿画像を分類する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータを、各原稿画像が登録画像に類似するか否かを判定する類似判定手段と、
    原稿画像が登録画像に類似すると判定される都度、該登録画像の画像識別子を含む種類識別子を特定する種類識別子特定手段と、
    登録画像に類似すると判定された原稿画像の原稿画像数を計数する計数手段と、
    計数した原稿画像数が特定した種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致するか否かを判定する原稿数判定手段と、
    前記原稿画像数が前記種類識別子に含まれる画像識別子の数に一致すると判定された場合、前記種類識別子毎に登録画像に類似する原稿画像を分類する分類手段と
    して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
16. 請求項１５に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。

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