(57)【要約】【課題】ページ画像が、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを高速に、かつ、厳密に判別することを目的とする。【解決手段】ページ画像を取得する取得手段と、取得手段で取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出手段と、ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出手段と、抽出手段で抽出された領域情報と、算出手段で算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別手段と、を有することによって課題を解決する。【選択図】図２
2010004481.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ページ画像を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出手段と、
前記ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出手段と、
前記抽出手段で抽出された前記領域情報と、前記算出手段で算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判別手段は、前記抽出手段で抽出された前記領域情報に基づいて前記ページ画像に絵柄領域が存在するか否かを判定し、前記ページ画像に絵柄領域が存在しないと判定した場合、前記抽出手段で抽出された前記領域情報に基づいてテキスト領域が被っていないブロックを抽出し、抽出したブロックの画像特徴量に基づいて前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別す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】
前記判別手段は、前記抽出手段で抽出された前記領域情報に基づいて前記ページ画像に絵柄領域が存在するか否かを判定し、前記ページ画像に絵柄領域が存在しないと判定した場合、前記抽出手段で抽出された前記領域情報に基づいてテキスト領域が被っていないブロックを抽出し、抽出したブロックから最外周ブロックを除いたブロックの画像特徴量に基づいて前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別す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４】
前記算出手段は、分割した各ブロックの画素のカラー情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、分割した各ブロックの画素の輝度情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、分割した各ブロックのエッジ情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判別手段で前記ページ画像が絵柄を含むページ画像であると判別された場合、前記ページ画像と、前記ページ画像のブロックの画像特徴量と、を関連付けて記憶装置に登録する登録手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置における画像処理方法であって、
ページ画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出ステップと、
前記ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された前記領域情報と、前記算出ステップで算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記判別ステップでは、前記抽出ステップで抽出された前記領域情報に基づいて前記ページ画像に絵柄領域が存在するか否かを判定し、前記ページ画像に絵柄領域が存在しないと判定した場合、前記抽出ステップで抽出された前記領域情報に基づいてテキスト領域が被っていないブロックを抽出し、抽出したブロックの画像特徴量に基づいて前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記判別ステップでは、前記抽出ステップで抽出された前記領域情報に基づいて前記ページ画像に絵柄領域が存在するか否かを判定し、前記ページ画像に絵柄領域が存在しないと判定した場合、前記抽出ステップで抽出された前記領域情報に基づいてテキスト領域が被っていないブロックを抽出し、抽出したブロックから最外周ブロックを除いたブロックの画像特徴量に基づいて前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記算出ステップでは、分割した各ブロックの画素のカラー情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記算出ステップでは、分割した各ブロックの画素の輝度情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記算出ステップでは、分割した各ブロックのエッジ情報に基づいて各ブロックの画像特徴量を算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記判別ステップで前記ページ画像が絵柄を含むページ画像であると判定された場合、前記ページ画像と、前記ページ画像のブロックの画像特徴量と、を関連付けて記憶装置に登録する登録ステップを更に有することを特徴とする請求項８乃至１３の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
ページ画像を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出手段と、
前記ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出手段と、
前記抽出手段で抽出された前記領域情報と、前記算出手段で算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムを記憶したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像処理装置の普及に伴い、誰でも原稿画像の複写や送信、デジタル文書の印刷が容易に行えるようになった。しかし、これによって、ユーザにとっての利便性が向上した反面、機密情報の複写、送信、印刷等の情報漏洩が非常に問題になっている。この問題への対策として、複写、送信、印刷等の際に、誰がいつ何を出力したのかという履歴をとっておき、記録装置に蓄積しておく画像処理装置が存在する。これにより、管理者は、日時や人、漏洩した情報に含まれるテキストから履歴を検索し、漏洩源の追跡が可能になる（特許文献１）。
【０００３】
また、原稿画像の画像特徴量を履歴情報と関連付けて記憶しておき、漏洩した画像から類似画像を検索することにより、漏洩源の追跡が可能な画像処理装置が考えられている（特許文献２）。
オフィス等で扱われる文書には、テキストのみのページ、白紙のページ、テキストと写真や図やグラフ等の絵柄とが混在するようなページ、絵柄のみのページ等がある。文書のページ画像全体の画像をもとに類似画像検索を行う場合、テキストのみのページから算出される画像特徴量は、背景色が支配的になる。したがって、そのような画像特徴量同士の比較を行うと、背景色が似ているページ画像が検索結果として上位に出てきてしまう。結局それらの結果を人が確認しなければならず、テキストのみのページに対する画像特徴量による検索は、あまり有効ではない。また、白紙のページに対する画像検索は、検索自体に意味を持たない。これらのことから、画像特徴量を用いた検索は、テキストと絵柄とが混在するようなページや、絵柄のみのページ、即ち、絵柄を含むページに対してのみ有効であるといえる。
【０００４】
以上の理由から、文書中で絵柄を含むページと、絵柄を含まないページと、を判別し、絵柄を含むページのみを登録し、検索対象とすることにより、登録データベースの肥大化を抑えることができ、かつ、検索を高速に実現することが可能となる。
絵柄を含むページと、絵柄を含まないページを判別する技術としては、文書ページの解析技術がある。例えば、ページ画像を二値化し、黒画素の塊や白画素の塊を抽出し、その形状、大きさ、集合状態等から、文字、絵や図、表、枠、線といった領域を抽出する方法が考えられている（特許文献３）。この方法を用いることによって、絵や図といった絵柄領域を含んでいるか、含んでいないかを基に絵柄を含むページと、絵柄を含まないページを判別することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１１８２４３号公報
【特許文献２】特開２００７−２８０３６２号公報
【特許文献３】米国特許第５６８０４７８号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
文書ページ画像の解析結果は、文字認識（ＯＣＲ）を行うために用いられたり、好適な圧縮アルゴリズムを用いてページ画像を保存するために用いられたり、好適な画質補正処理を行うために用いられたりしてきた。そのような目的に使用されてきたため、一般的に、文書ページ画像の解析は、テキストを正しく抽出することが主眼におかれてきた。したがって、テキストの抽出に関しての信頼度は高くなったものの、絵柄に関しては、その領域が抽出されないこともあった。
前述したように、画像検索がセキュリティ分野にも応用されるようになってきており、絵柄に関しても、高い信頼度での抽出が必要になってきている。絵柄を含むページに対し、絵柄を含まないページであると誤判別してしまうと、このページが検索対象にならないことになり、セキュリティの穴が生じてしまうことになる。したがって、そのような用途で判別結果を用いる場合は、絵柄を含んでいる可能性があるページに対しては、絵柄を含むページであると判別することが重要である。
【０００７】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、ページ画像が、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを高速に、かつ、厳密に判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、本発明は、ページ画像を取得する取得手段と、前記取得手段で取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出手段と、前記ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出手段と、前記抽出手段で抽出された前記領域情報と、前記算出手段で算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、画像処理装置における画像処理方法であって、ページ画像を取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得されたページ画像からテキスト領域及び絵柄領域に係る領域有無情報を含む領域情報を抽出する抽出ステップと、前記ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する算出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記領域情報と、前記算出ステップで算出されたブロックの画像特徴量と、に基づいて、前記ページ画像が絵柄を含むページ画像か否かを判別する判別ステップと、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、プログラム及び記憶媒体としてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ページ画像が、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを高速に、かつ、厳密に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１３】
＜第一の実施形態＞
〔画像処理装置の制御構成〕
図１は、画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
図１において、文書ページ画像取得部１０１は、文書のページ画像を取得する。文書ページ画像取得部１０１は、ＰＣ上に存在するページ画像を取得したり、画像読取装置等が読み取ったページ画像を取得したり、プリントサーバや印刷装置に送られてきた印刷用データを画像データに変換して取得したりする。
【００１４】
像域分離部１０２は、文書ページ画像取得部１０１で得られたページ画像を解析し、ページ画像中の絵柄領域、テキスト領域等を分離し、絵柄領域、テキスト領域の有無情報（領域有無情報）及び各領域が存在する場合には各領域の座標情報を含む領域情報を得る。
画像特徴量算出部１０３は、ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する。
画像種別判別部１０４は、像域分離部１０２によって抽出された領域情報及び画像特徴量算出部１０３によって算出された画像特徴量を用いて、ページ画像が絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを判別する。
画像特徴量登録部１０５は、画像種別判別部１０４により絵柄を含むページ画像と判別されたページ画像と、前記ページ画像の画像特徴量と、を関連付けて登録する。
なお、画像処理装置のハードウェア構成は、後述する第二の実施形態の画像検索サーバ又はＭＦＰ等と同様である。画像処理装置のＣＰＵが画像処理装置のＲＯＭ又はＨＤＤ等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより、図１に示される機能が実現される。
【００１５】
〔画像処理の概要説明〕
画像処理装置における画像処理の詳細について図２を用いて説明する。図２は、画像処理装置における画像処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において、文書ページ画像取得部１０１は、文書のページ画像を取得する。
次にステップＳ２０２において、像域分離部１０２は、ステップＳ２０１で得られたページ画像を解析し、ページ画像中の絵柄領域、テキスト領域等を分離し、それらの領域の座標情報を得る。ステップＳ２０２の像域分離処理の詳細については後述する。本実施形態では、ステップＳ２０２の像域分離処理で抽出された領域のうち、図画領域、写真領域、表領域を絵柄領域として使用しているが、このような分類に限定するものではない。像域分離部１０２は、表領域をテキスト領域の一種であると分類してもよいし、線領域を絵柄領域の一種であると分類してもよい。
【００１６】
ステップＳ２０３において、画像特徴量算出部１０３は、ページ画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画像特徴量を算出する。ステップＳ２０３の画像特徴量算出処理の詳細については後述する図４を用いて説明する。
ステップＳ２０４において、画像種別判別部１０４は、ステップＳ２０２で抽出された絵柄領域情報及びテキスト領域情報と、ステップＳ２０３で算出された画像特徴量と、を用いて、ページ画像が絵柄を含むページ画像であるか否かを判別する。ステップＳ２０４の画像種別判別処理の詳細については後述する図１３を用いて説明する。
次にステップＳ２０５において、画像種別判別部１０４は、ページ画像が絵柄を含む画像であると判別した場合、ステップＳ２０６へ進み、ページ画像が絵柄を含まないページ画像であると判別した場合、図２に示す処理を終了する。
ステップＳ２０６において、画像特徴量登録部１０５は、ステップＳ２０３で算出された画像特徴量と、ページ画像と、を関連付けて登録する。ステップＳ２０６の画像特徴量登録処理の詳細については後述する。
【００１７】
〔像域分離処理の詳細〕
ステップＳ２０２の像域分離処理の詳細について図３を用いて説明する。図３は、像域分離処理の詳細を説明するための図である。
像域分離部１０２は、例えば、図３における画像３０１を３０２に示すように、意味のある領域毎の塊として認識する。そして、像域分離部１０２は、領域各々の属性（テキスト（ＴＥＸＴ）／図画（ＰＩＣＴＵＲＥ）／写真（ＰＨＯＴＯ）／線（ＬＩＮＥ）／表（ＴＡＢＬＥ）等）を判定し、異なる属性を持つ領域に分割する。
【００１８】
ここで、像域分離処理の一実施例について詳細に説明する。
まず、像域分離部１０２は、入力画像を白黒画像に二値化し、輪郭線追跡を行って黒画素輪郭で囲まれる画素の塊を抽出する。そして、像域分離部１０２は、面積の大きい黒画素の塊については、内部にある白画素に対しても輪郭線追跡を行って白画素の塊を抽出し、更に一定面積以上の白画素の塊の内部からは再帰的に黒画素の塊を抽出する。
像域分離部１０２は、このようにして得られた黒画素の塊を、大きさ及び形状で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類する。像域分離部１０２は、例えば、縦横比が１に近く、大きさが一定の範囲の領域は文字相当の画素塊とし、近接する文字が整列よく、グループ化可能な部分をテキスト領域とする。また、像域分離部１０２は、文字領域意外の画素塊について、扁平な画素塊を線領域、一定大きさ以上でかつ矩形の白画素塊を整列よく内包する黒画素塊の占める範囲を表領域とする。更に、像域分離部１０２は、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域、それ以外の任意形状の画素塊を図画領域とする。
【００１９】
〔画像特徴量抽出処理の詳細〕
ステップＳ２０３の画像特徴量抽出処理の詳細について図４を用いて説明する。図４は、画像特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
本実施形態では、画像特徴量算出部１０３は、一例として、色（カラー情報）に関する画像特徴量（カラー特徴量）、輝度に関する画像特徴量（輝度特徴量）、エッジ（エッジ情報）に関する画像特徴量（エッジ特徴量）を抽出する処理を行う。
ステップＳ４０１において、画像特徴量算出部１０３は、処理対象の画像の色数を判定し、処理対象の画像がカラー画像のときはステップＳ４０３へ、グレー画像のときはステップＳ４０５へ、白黒二値画像のときはステップＳ４０２へ進む。
【００２０】
処理対象の画像が白黒二値画像の場合、ステップＳ４０２において、画像特徴量算出部１０３は、白黒画像を縮小することにより、輝度情報を持つグレー画像に変換し、ステップＳ４０５へ進む。以降は、画像特徴量算出部１０３は、処理対象の画像がグレー画像のときと同様の処理を行う。
処理対象の画像がカラー画像の場合、ステップＳ４０３において、画像特徴量算出部１０３は、カラー特徴量の抽出を行う。ステップＳ４０３のカラー特徴量抽出処理の詳細については後述する図５を用いて説明する。
【００２１】
輝度特徴量及びエッジ特徴量の抽出は、輝度画像を用いて行うため、ステップＳ４０４において、画像特徴量算出部１０３は、カラー画像を輝度画像に変換する。画像特徴量算出部１０３は、カラー画像から輝度画像に変換するにあたっては次式を用いる。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
ここで、Ｙは輝度値、Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれカラー画像の赤、緑、青の値である。
次に、ステップＳ４０５において、画像特徴量算出部１０３は、輝度特徴量の抽出を行う。ステップＳ４０５の輝度特徴量抽出処理の詳細については後述する図９を用いて説明する。
次に、ステップＳ４０６において、画像特徴量算出部１０３は、エッジ特徴量の抽出を行う。ステップＳ４０６のエッジ徴量抽出処理の詳細については後述する図１１を用いて説明する。
【００２２】
〔カラー特徴量抽出処理の詳細〕
ステップＳ４０３のカラー特徴量抽出処理の詳細について図５を用いて説明する。図５は、カラー特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ５０１において、画像特徴量算出部１０３は、画像を複数のメッシュブロックに分割する。図６は、画像を複数のメッシュブロックへ分割した一例を示す図である。図６に示すように、本実施形態では、画像特徴量算出部１０３は、画像の縦横をそれぞれ９メッシュブロックに分割する。特に、本実施形態では、表記の都合上９×９＝８１メッシュブロックに分割している例を示しているが、実際には、１５×１５＝２２５メッシュブロック程度であることが好ましい。
【００２３】
次に、ステップＳ５０２において、画像特徴量算出部１０３は、処理対象となる着目メッシュブロックを左上端のブロックに設定する。なお、この着目メッシュブロックの設定は、例えば、画像特徴量算出部１０３は、図７に示すように、予め処理順序が決定された順序決定テーブルを参照して行う。図７は、順序決定テーブルの一例を示す図である。図７に示す例では、左上端から右へ走査し、その行を終えると次の行の左端から右へスキャンする走査例を示している。
【００２４】
次に、ステップＳ５０３において、画像特徴量算出部１０３は、未処理の着目メッシュブロックの有無を判定する。この結果、未処理の着目メッシュブロックがない場合（Ｎｏ）、画像特徴量算出部１０３は、図５に示す処理を終了する。一方、未処理の着目メッシュブロックがある場合（Ｙｅｓ）、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ５０４に進む。
ステップＳ５０４において、画像特徴量算出部１０３は、着目メッシュブロックの全画素の色チャンネルごとの平均値を取得する。
【００２５】
次に、ステップＳ５０５において、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ５０４で得られた平均色を、図８に示す色空間を分割して作った部分空間である色ビンへ射影し、対応する色ビンＩＤを取得する。図８は、色空間上の色ビンの構成の一例を示す図である。なお、本実施形態では、図８に示すように、ＲＧＢ色空間を３×３×３＝２７に分割した色ビンを示している。しかし、実際には、ＲＧＢ色空間を６×６×６＝２１６程度に分割した色ビンを使用するほうが好ましい。画像特徴量算出部１０３は、取得した色ビンＩＤを、その着目メッシュブロックの代表色と決定し、その着目メッシュブロックの代表色とその位置（位置情報）とを対応づけて記憶する。
そして、ステップＳ５０６において、画像特徴量算出部１０３は、図７に示す順序決定テーブルを参照して、次の処理対象となる着目メッシュブロックを設定する。その後、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ５０３に戻って、未処理の着目メッシュブロックがなくなるまで、上述したステップＳ５０３〜ステップＳ５０６の処理を繰り返す。
【００２６】
以上の処理によって、画像特徴量算出部１０３は、処理対象画像（画像ブロック）のメッシュブロック毎の代表色と各メッシュブロックの位置情報とを対応付けた情報を画像特徴量として抽出することができる。
【００２７】
〔輝度−特徴量抽出処理の詳細〕
ステップＳ４０５の輝度特徴量抽出処理の詳細について図９を用いて説明する。図９は、輝度特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ９０１において、画像特徴量算出部１０３は、画像を複数のメッシュブロックに分割する。図６に示すように、本実施形態では、画像特徴量算出部１０３は、画像の縦横をそれぞれ９メッシュブロックに分割するものとする。なお、本実施形態では、表記の都合上９×９＝８１メッシュブロックに分割している例を示しているが、実際には、１５×１５＝２２５メッシュブロック程度であることが好ましい。
【００２８】
次に、ステップＳ９０２において、画像特徴量算出部１０３は、処理対象となる着目メッシュブロックを左上端のブロックに設定する。なお、画像特徴量算出部１０３は、この着目メッシュブロックの設定を、例えば、図７に示すように、予め処理順序が決定された順序決定テーブルを参照して行う。
次に、ステップＳ９０３において、画像特徴量算出部１０３は、未処理の着目メッシュブロックの有無を判定する。この結果、未処理の着目メッシュブロックがない場合（Ｎｏ）、画像特徴量算出部１０３は、図９に示す処理を終了する。一方、未処理の着目メッシュブロックがある場合（Ｙｅｓ）、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ９０４に進む。
【００２９】
ステップＳ９０４において、画像特徴量算出部１０３は、着目メッシュブロックの全画素の輝度の平均値を取得する。
次に、ステップＳ９０５において、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ９０４で得られた平均輝度値を、図１０に示す輝度ラベル値変換テーブルを用いて変換し、輝度ラベル値を取得する。図１０は、輝度値を輝度ラベル値に変換するテーブルの一例を示す図である。なお、本実施形態では、画像特徴量算出部１０３は、輝度値が０〜２５５で表されているとき、図１０に示すように、輝度空間を８個に分割している。しかしながら、これに特定されるものではなく、１６個や３２個に分割してもよい。画像特徴量算出部１０３は、取得した輝度ラベル値を、その着目メッシュブロックの代表輝度値と決定し、その着目メッシュブロックの代表輝度値とその位置（位置情報）とを対応づけて記憶する。
そして、ステップＳ９０６において、画像特徴量算出部１０３は、図７に示す順序決定テーブルを参照して、次の処理対象となる着目メッシュブロックを設定する。その後、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ９０３に戻って、未処理の着目メッシュブロックがなくなるまで、上述したステップＳ９０３〜ステップＳ９０６の処理を繰り返す。
【００３０】
以上の処理によって、画像特徴量算出部１０３は、処理対象画像（画像ブロック）のメッシュブロック毎の代表輝度値と各メッシュブロックの位置情報とを対応付けた情報を画像特徴量として抽出することができる。
【００３１】
〔エッジ特徴量抽出処理の詳細〕
ステップＳ４０６のエッジ特徴量抽出処理の詳細について図１１を用いて説明する。図１１は、エッジ特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ１１０１において、画像特徴量算出部１０３は、画像を複数のメッシュブロックに分割する。図６に示すように、本実施形態では、画像特徴量算出部１０３は、画像の縦横をそれぞれ９メッシュブロックに分割するものとする。なお、本実施形態では、表記の都合上９×９＝８１メッシュブロックに分割している例を示しているが、実際には、１５×１５＝２２５メッシュブロック程度であることが好ましい。
【００３２】
次に、ステップＳ１１０２において、画像特徴量算出部１０３は、処理対象となる着目メッシュブロックを左上端のブロックに設定する。なお、画像特徴量算出部１０３は、この着目メッシュブロックの設定を、例えば、図７に示すように、予め処理順序が決定された順序決定テーブルを参照して行う。
次に、ステップＳ１１０３において、画像特徴量算出部１０３は、未処理の着目メッシュブロックの有無を判定する。この結果、未処理の着目メッシュブロックがない場合（Ｎｏ）、画像特徴量算出部１０３は、図１１に示す処理を終了する。一方、未処理の着目メッシュブロックがある場合（Ｙｅｓ）、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ１１０４に進む。
【００３３】
ステップＳ１１０４において、画像特徴量算出部１０３は、着目メッシュブロック内のエッジを取得する。エッジの抽出方法としては、各画素に、周囲の画素を含めた範囲に対して、微分フィルタを用いて演算を行う方法が挙げられる。フィルタとしては、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｒｏｂｉｎｓｏｎフィルタ、Ｋｉｒｉｓｈフィルタ等がある。ここでは、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ（図１２）を用いて演算する例を示す。図１２は、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタの一例を示す図である。
画像特徴量算出部１０３は、注目する画素とその周りの８画素それぞれに対して、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタの値を係数として乗じ、総和を求めることによって、方向成分ごとのエッジ強度を求める。画像特徴量算出部１０３は、この中で最もエッジ強度が大きい方向成分を、注目画素のエッジ方向及びエッジ強度とする。ただし、最大のエッジ強度が所定の閾値よりも小さい場合、画像特徴量算出部１０３は、エッジなしと判定する。
【００３４】
次に、ステップＳ１１０５において、画像特徴量算出部１０３は、ブロック内の全画素に対するエッジが存在する画素の割合を求める。画像特徴量算出部１０３は、全画素にエッジが存在するときを１として、規格化を行う。その後、画像特徴量算出部１０３は、取得したエッジの割合を、その着目メッシュブロックのエッジと決定し、その着目メッシュブロックのエッジの割合とその位置（位置情報）とを対応づけて記憶する。
そして、ステップＳ１１０６において、画像特徴量算出部１０３は、図７に示す順序決定テーブルを参照して、次の処理対象となる着目メッシュブロックを設定する。その後、画像特徴量算出部１０３は、ステップＳ１１０３に戻って、未処理の着目メッシュブロックがなくなるまで、上述したステップＳ１１０３〜ステップＳ１１０６の処理を繰り返す。
【００３５】
以上の処理によって、画像特徴量算出部１０３は、処理対象画像（画像ブロック）のメッシュブロック毎のエッジの割合と各メッシュブロックの位置情報とを対応付けた情報を画像特徴量として抽出することができる。
【００３６】
〔画像種別判別処理の詳細〕
ステップＳ２０４の画像種別判別処理の詳細について図１３を用いて説明する。図１３は、画像種別判別処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ１３０１において、画像種別判別部１０４は、ステップＳ２０２の像域分離の結果、絵柄領域がある場合、絵柄を含むページ画像と判別して終了する。ステップＳ２０２の像域分離の結果、絵柄領域がない場合、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０２に進む。
【００３７】
ステップＳ１３０２において、画像種別判別部１０４は、輝度特徴量抽出時に使用した全ブロックに対し、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを判別する際に使用する判定ブロックであると設定する。
次に、ステップＳ１３０３において、画像種別判別部１０４は、ステップＳ２０２の像域分離の結果、テキスト領域がある場合、ステップＳ１３０９に進む。ステップＳ２０２の像域分離の結果、テキスト領域がない場合、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０４に進む。
次に、ステップＳ１３０４において、画像種別判別部１０４は、処理対象となる着目メッシュブロックを左上端のブロックに設定する。なお、画像種別判別部１０４は、この着目メッシュブロックの設定を、例えば、図７に示すように、予め処理順序が決定された順序決定テーブルを参照して行う。
【００３８】
次に、ステップＳ１３０５において、画像種別判別部１０４は、未処理の着目メッシュブロックの有無を判定する。この結果、未処理の着目メッシュブロックがない場合（Ｎｏ）、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０９に進む。一方、未処理の着目メッシュブロックがある場合（Ｙｅｓ）、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０６に進む。
ステップＳ１３０６において、画像種別判別部１０４は、着目メッシュブロックにテキスト領域が被っているか否かを判定する。判定の結果、テキスト領域が被っていない場合、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０８に進む。判定の結果、テキスト領域が被っている場合、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０７に進み、着目メッシュブロックを判定ブロックから除外し、ステップＳ１３０８に進む。
【００３９】
ステップＳ１３０８において、画像種別判別部１０４は、図７に示す順序決定テーブルを参照して、次の処理対象となる着目メッシュブロックを設定する。その後、画像種別判別部１０４は、ステップＳ１３０５に戻って、未処理の着目メッシュブロックがなくなるまで、上述したステップＳ１３０５〜ステップＳ１３０８の処理を繰り返す。
ステップＳ１３０９において、画像種別判別部１０４は、最外周メッシュブロック（最外周ブロック）を判定ブロックから除外する。これは、例えば画像読取装置により読み込まれた画像では、画像の周囲に紙原稿の影が写り込むことがあり、所望の判定結果が得られないことがあるためである。画像種別判別部１０４は、本処理を行う際は、ページ画像が画像読取装置により読み込まれた画像であるときのみ実行するようにしてもよい。
【００４０】
ステップＳ１３１０において、画像種別判別部１０４は、判定ブロックの輝度値を用いて、ページ画像が絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを判定する。より具体的に説明すると、画像種別判別部１０４は、判定ブロックの最大輝度値（最も明るい輝度値）と最小輝度値（最も暗い輝度値）との差を算出し、その差が、判定閾値よりも小さいときは、絵柄を含まないページ画像と判別し、図１３に示す処理を終了する。前記差が、判定閾値よりも大きいとき、画像種別判別部１０４は、絵柄を含むページ画像と判別し、図１３に示す処理を終了する。絵柄が存在するブロックの輝度値は小さく（暗く）なり、絵柄が存在しないブロックの輝度値は大きく（明るく）なるため、画像種別判別部１０４は、差を求めることにより、絵柄が存在するか、存在しないかを判別することができる。
【００４１】
なお、本判定処理は、最大輝度値と最小輝度値との差を用いることに限定されるものではなく、画像種別判別部１０４は、その他の方法をとってもよい。
例えば、画像種別判別部１０４は、輝度値の標準偏差を用いて絵柄を含むページ画像か否かを判定するようにしてもよい。絵柄が存在するときは、輝度値の小さいブロックと輝度値の大きいブロックが存在し、その標準偏差は大きくなる。逆に、絵柄が存在しないときは、輝度値のほぼ同じブロックのみが存在するため、その標準偏差は小さくなる。したがって、画像種別判別部１０４は、輝度値の標準偏差が判定閾値よりも小さいときに絵柄を含むページ画像と判別し、輝度値の標準偏差が判定閾値よりも大きいときに絵柄を含まないページ画像と判別することができる。
また、画像種別判別部１０４は、最小輝度値や平均輝度値を用いることもできる。この場合、画像種別判別部１０４は、概輝度値が判定閾値よりも小さい（暗い）ときに絵柄を含むページ画像と判定し、概輝度値が判定閾値よりも大きい（明るい）ときに絵柄を含まないページ画像と判定することができる。
【００４２】
以上の処理によって、画像種別判別部１０４は、ページ画像が絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを判別することができる。
【００４３】
〔特徴量の登録処理の詳細〕
ステップＳ２０６の画像特徴量登録処理の詳細について説明する。
画像特徴量登録部１０５は、取得画像に固有の画像ＩＤを割り振り、画像と関連付けて記憶する。図１４は、画像ＩＤ及び画像からなる画像情報の一例を示す図である。
次に、画像特徴量登録部１０５は、それぞれの画像に対応する画像特徴量を画像ＩＤと関連付けて記憶する。図１５は、画像ＩＤ及び画像特徴量からなる画像情報の一例を示す図である。
【００４４】
＜第二の実施形態＞
図１６は、ジョブ履歴管理システムの構成の一例を示す図である。
図１６において、ジョブ履歴管理システムは、クライアントＰＣ１６０１、プリントサーバ１６０２、プリンタ１６０３、ＭＦＰ１６０４、アーカイブサーバ１６０５、画像検索サーバ１６０６、画像検索クライアント１６０７を備えている。ネットワーク１６０８は、前記各構成要素を接続する通信媒体であり、本実施形態ではＬＡＮとして構成されている。
クライアントＰＣ１６０１は、ユーザの操作に基づいてアプリケーションプログラム（以下、アプリケーションという）から印刷指示を出す。また、クライアントＰＣ１６０１は、印刷指示を出した際に、ジョブ追跡情報をプリントサーバ１６０２に送信する。この、ジョブ追跡情報をプリントサーバ１６０２へ送信する機能はクライアントＰＣ１６０１にインストールされているプリンタドライバが有する機能である。ここで、ジョブ追跡情報とは、ジョブの出力内容の画像及びジョブログ情報である。ジョブの出力内容の画像は、ジョブ出力装置の一例であるプリンタ１６０３により出力した印刷ジョブの内容を示す情報である。ジョブログ情報については後述する。
【００４５】
プリントサーバ１６０２は、クライアントＰＣ１６０１からの印刷指示を受けて印刷データをプリンタ１６０３に送信し、プリンタ１６０３の印刷時のジョブ追跡情報を一時保存する。そして、プリントサーバ１６０２は、ジョブ追跡情報をアーカイブサーバ１６０５に送信する。プリンタ１６０３は、プリントサーバ１６０２から送信された印刷データに従って印刷を行う。
ジョブ出力装置の一例であるＭＦＰ１６０４は、ユーザの操作に応じて、コピージョブ／印刷ジョブ／送信ジョブ等の各ジョブを実行（出力）する。ＭＦＰ１６０４は、実行したジョブの追跡情報をアーカイブサーバ１６０５に送信する。アーカイブサーバ１６０５は、プリントサーバ１６０２或いはＭＦＰ１６０４から送信されたジョブ追跡情報を蓄積する。
【００４６】
画像検索サーバ１６０６は、アーカイブサーバ１６０５に蓄積されたジョブ追跡情報に含まれる文書画像のページ画像の画像特徴量を抽出する。そして、画像検索サーバ１６０６は、ページ画像が、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを判別する。画像検索サーバ１６０６は、絵柄を含むページ画像と判別した場合、そのページ画像の画像特徴量を蓄積する機能を有する。更に、画像検索サーバ１６０６は、蓄積された検索対象画像の画像特徴量と照合画像の画像特徴量とを比較照合し、検索対象画像と照合画像との類似度を算出する機能を有する。画像検索クライアント１６０７は、画像検索サーバ１６０６に検索指示を出し、更に算出された画像の類似度から検索結果をユーザに分かりやすい形で表示する。
図１７は、クライアントＰＣ１６０１のハードウェア構成の一例を示す図である。ここで、プリントサーバ１６０２、アーカイブサーバ１６０５、画像検索サーバ１６０６及び画像検索クライアント１６０７は、以下のクライアントＰＣ１６０１と同様のハードウェア構成を有するため、説明を省略する。
【００４７】
クライアントＰＣ１６０１は、ＣＰＵ１７０１、ＲＯＭ１７０２、ＲＡＭ１７０３、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１７０４、入力装置１７０５、モニタ１７０６、ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ１７０７を備えている。
ＣＰＵ１７０１は、内部バスにより接続される前記各構成要素を直接或いは間接的に制御し、本実施の形態に示す処理を実現するプログラムを実行する。ＲＯＭ１７０２には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の基本ソフトウェアが格納されている。ＲＡＭ１７０３は、ＣＰＵ１７０１のワーク領域や、前記プログラムをロードするための一時記憶領域として利用される。前記プログラムは、例えば電子文書へのキーワードの埋め込み、キーワードとユーザ情報との組み合わせに対する操作権限の管理、或いはジョブ追跡情報を蓄積する機能等を実現するものである。
ＨＤＤ１７０４には、例えば前記プログラムがファイルとして格納されている。入力装置１７０５は、ユーザが操作画面を操作する際に使用される。モニタ１７０６は、前記操作画面を含む各種の表示を行うものであり、ユーザが操作の確認を行う際に使用される。ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ１７０７は、自装置をネットワーク（ＬＡＮ）１６０８に接続する際のインタフェースを司る。
【００４８】
図１８は、クライアントＰＣ１６０１及びプリントサーバ１６０２上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
図１８において、プリントサーバ１６０２では、プリンタ１６０３用のプリンタドライバ、Ａｄｄ−ｉｎモジュール、ドライバエージェントが、ＢＩＯＳ及びＯＳ等のプラットフォーム上で動作している。同様に、クライアントＰＣ１６０１では、プリンタ１６０３用やＭＦＰ１６０４用のプリンタドライバ、Ａｄｄ−ｉｎモジュール、アプリケーションが、ＢＩＯＳ及びＯＳ等のプラットフォーム上で動作している。Ａｄｄ−ｉｎモジュールは、プリンタドライバにジョブ追跡情報を取得する機能を追加するためのプログラムモジュールである。ジョブ追跡情報を取得する機能を有さないプリンタドライバにＡｄｄ−ｉｎモジュールを適用することでジョブ追跡情報を取得する機能を追加することができる。
ドライバエージェントは、Ａｄｄ−ｉｎモジュールから渡されたジョブ追跡情報を一時保管フォルダにファイルとして保管しておく。また、ドライバエージェントは、ジョブ追跡情報をアーカイブサーバ１６０５に送信する。
【００４９】
図１９は、アーカイブサーバ１６０５上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
図１９において、アーカイブサーバ１６０５では、サービスプロバイダがＢＩＯＳ及びＯＳ等のプラットフォーム上で動作している。サービスプロバイダは、プリントサーバ１６０２のドライバエージェント或いはＭＦＰ１６０４のＭＦＰエージェントから送信されるジョブ追跡情報を受信し、バックエンドサーバによりバックエンドデータベース（以下、バックエンドＤＢという）に蓄積する。なお、バックエンドサーバは、文書管理システム或いはデータベース等を、プリンタ及びＭＦＰの台数或いは扱うジョブ数の規模に応じて組み合わせることができるものとする。
【００５０】
図２０は、画像検索サーバ１６０６上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を図である。
図２０において、画像検索サーバ１６０６では、下記の登録のために、画像検索エンジンが画像登録サービスの管理に基づいて、ＢＩＯＳ及びＯＳ等のプラットフォーム上で動作している。登録とは、アーカイブサーバ１６０５に蓄積されたジョブの出力内容を示す文書画像から画像の特徴量を抽出し、特徴量ＤＢに登録することを指す。画像登録サービス及び画像検索エンジンは、ＨＤＤに格納されており、実行時にはＲＡＭ１７０３上にロードされ、ＣＰＵの制御のもとで実行される。
【００５１】
図２１は、画像検索クライアント１６０７上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
図２１において、画像検索クライアント１６０７では、画像検索アプリケーションがＢＩＯＳ及びＯＳ等のプラットフォーム上で動作している。画像検索アプリケーションは、ユーザによる照合画像の指定及び画像検索の結果の表示等の機能を提供する。なお、照合画像の特徴量の抽出及び照合画像の特徴量と検索対象画像の特徴量とを比較照合し、類似度を算出する処理は、画像検索アプリケーションの管理のもとで、画像検索サーバ１６０６の画像検索エンジンが行う。
照合画像の生成条件を特定する手段としては、例えば、スキャンした画像か電子データか、２４ビットカラーか８ビットグレースケールかを、画像検索アプリケーションのユーザインタフェースからユーザが入力することが考えられる。画像検索アプリケーションは、ＨＤＤに格納されており、実行時にはＲＡＭ上にロードされ、ＣＰＵの制御のもとで実行される。
【００５２】
図２２は、図１６におけるＭＦＰ１６０４のハードウェア構成の一例を示す図である。
図２２において、ＭＦＰ１６０４は、コントローラユニット２２００、操作部２２０６、スキャナ部２２１３、プリンタ部２２１４を備えている。更に、コントローラユニット２２００は、ＣＰＵ２２０１、ＲＯＭ２２０２、ＨＤＤ２２０３、ＲＡＭ２２０４、ネットワーク部２２０７、モデム２２０８、スキャナ画像処理部２２１５、プリンタ画像処理部２２１６等を備えている。
コントローラユニット２２００は、画像入力デバイスであるスキャナ部２２１３、画像出力デバイスであるプリンタ部２２１４と接続することで、原稿画像の読み取り（スキャン）、画像形成（コピー／印刷）を行わせる。一方、コントローラユニット２２００は、ネットワーク（ＬＡＮ）１６０８、公衆回線（ＷＡＮ）と接続することで、ＭＦＰ１６０４と外部装置との間で画像情報を含む各種情報の入出力を行う。
【００５３】
コントローラユニット２２００において、ＣＰＵ２２０１は、システム全体を制御するコントローラである。ＲＡＭ２２０４は、ＣＰＵ２２０１が動作するためのシステムワークメモリであり、入力された画像データを一時記憶するための画像メモリ（バッファメモリ）でもある。ＲＯＭ２２０２は、ブートＲＯＭとして構成されており、システムのブートプログラムを格納している。ＨＤＤ２２０３は、システムソフトウェア、画像データを格納する。また、ＭＦＰ１６０４で取得されるジョブ追跡情報（ジョブログ情報及びジョブの出力内容の画像情報）も、ＨＤＤ２２０３に一時格納され、図２３のＭＦＰエージェントにより図２４に示すようにアーカイブサーバ１６０５に転送される。
操作部Ｉ／Ｆ２２０５は、操作部２２０６との間のインタフェースを司るものであり、操作部２２０６に対して表示する画像データを出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ２２０５は、操作部２２０６からユーザが入力した情報をＣＰＵ２２０１に伝える役割を有する。ネットワーク部２２０７は、ネットワーク（ＬＡＮ）１６０８に接続し、情報の入出力を行う。モデム（ＭＯＤＥＭ）２２０８は、公衆回線（ＷＡＮ）に接続し、画像情報の入出力を行う。イメージバス（Ｉｍａｇｅ  Ｂｕｓ）Ｉ／Ｆ２２１０は、システムバス２２０９と画像バス２２２２を接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。システムバス２２０９上には以上のデバイスが配置される。
【００５４】
画像バス２２２２は、画像データを高速で転送するバスであり、ＰＣＩ規格のバス又はＩＥＥＥ１３９４規格のバスにより構成される。画像バス２２２２上には以下のデバイスが配置される。ラスタイメージプロセッサ（ＲＩＰ）２２１１は、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）コードをビットマップイメージに展開する。デバイスＩ／Ｆ２２１２は、スキャナ部２２１３、プリンタ部２２１４とコントローラユニット２２００とを接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。
スキャナ画像処理部２２１５は、スキャナ部２２１３により原稿から読み取った入力画像データに対し補正、加工、編集を行う。また、スキャナ画像処理部２２１５は、入力画像データがカラー原稿の画像データか白黒原稿の画像データかを画像データの彩度信号から判断し、その結果を保持する機能を有する。プリンタ画像処理部２２１６は、プリンタ部２２１４で印刷を行う出力画像データに対し補正、加工、編集を行う。
【００５５】
画像回転部２２１７は、スキャナ画像処理部２２１５と連携して、スキャナ部２２１３での画像読み取りと同時に画像データを回転しメモリに格納し、また、メモリに格納された画像データを回転しメモリに格納する。若しくは、画像回転部２２１７は、プリンタ画像処理部２２１６と連携して、メモリに格納された画像データを回転しながらプリンタ部２２１４に印刷出力させることができる。
画像圧縮部２２１８は、多値画像データについては、ＪＰＥＧ方式で圧縮伸長処理を行う。また、画像圧縮部２２１８は、２値画像データについては、ＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨ方式で圧縮伸長処理を行う。
【００５６】
解像度変換部２２１９は、メモリに格納された画像データを解像度変換処理し、メモリに格納する。色空間変換部２２２０は、マトリクス演算により、メモリに格納された例えばＹＵＶ画像データをＬａｂ画像データに変換し、メモリに格納する。階調変換部２２２１は、メモリに格納された例えば８ビットの２５６階調の画像データを誤差拡散処理等の手法により１ビットの２階調に変換し、メモリに格納する。
画像回転部２２１７、画像圧縮部２２１８、解像度変換部２２１９、色空間変換部２２２０、階調変換部２２２１は、それぞれ連結して動作することができる。例えばメモリに格納された画像データを回転し解像度変換する場合は、画像回転処理及び解像度変換処理を、メモリを介在させることなしに行うことができる。
【００５７】
図２３は、図２２のＭＦＰ１６０４上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
図２３において、ＭＦＰ１６０４では、ＲＯＭ２２０２に格納されたブートプログラム、ＨＤＤ２２０３に格納されたシステムソフトウェア等の基本ソフトウェアが、ＣＰＵ２２０１により実行される。それらの基本プログラムの上で、コントローラソフトウェア（ファームウェア）（図２３では単にコントローラと図示）がＲＡＭ２２０４を使用してＣＰＵ２２０１により実行される。更に、コントローラソフトウェアの上で、ＭＦＰエージェントがＲＡＭ２２０４を使用してＣＰＵ２２０１により実行される。ＭＦＰエージェントは、ＨＤＤ２２０３に一時格納されたジョブ追跡情報をアーカイブサーバ１６０５に転送する機能を提供する。
【００５８】
図２４は、ジョブ履歴管理システムにおけるジョブ追跡情報及び印刷データの流れの一例を示す図である。
図２４において、先ず、クライアントＰＣ１６０１でユーザが印刷指示を行った場合、印刷ジョブのデータ自体はプリントサーバ１６０２を経由しプリンタ１６０３に送信され、プリンタ１６０３から印刷出力される。一方、印刷ジョブのジョブ追跡情報は、クライアントＰＣ１６０１上のＡｄｄ−ｉｎモジュールからプリントサーバ１６０２上のドライバエージェントに送られ、プリントサーバ１６０２上の一時保管フォルダに一時格納される（図１８参照）。
【００５９】
その後、決められたスケジュールで、プリントサーバ１６０２上のドライバエージェントがジョブ追跡情報をアーカイブサーバ１６０５に送る。アーカイブサーバ１６０５ではサービスプロバイダ（図１９）がジョブ追跡情報を受信し、ジョブ追跡情報に必要な画像処理を加えた後にバックエンドＤＢに格納する。
更に、画像検索サーバ１６０６上の画像登録サービスが、バックエンドＤＢに格納されたジョブ追跡情報のうち、文書画像から検索対象画像の特徴量を抽出し、特徴量ＤＢに登録する（図２０）。なお、画像検索時には、特徴量ＤＢに登録された検索対象画像の特徴量と照合画像の特徴量との比較に基づく検索結果が算出される。
【００６０】
ＭＦＰ１６０４でユーザがコピー或いは送信等のジョブの実行を指示する操作を行った場合、指示されたジョブはＭＦＰ１６０４内部で実行される。ジョブ追跡情報はＭＦＰ１６０４上のコントローラソフトウェア（図２３）が抽出し、一旦、ＨＤＤ２２０３内の一時保管フォルダに蓄積した後に、ＭＦＰエージェントがアーカイブサーバ１６０５に送る。その後の流れはクライアントＰＣ１６０１で印刷操作を行った場合と同じである。
【００６１】
図２５は、図２４のジョブ追跡情報の中のジョブログ情報の一例を示す図である。
図２５において、ジョブ追跡情報の中のジョブログ情報の一例をテーブル形式で示している。ジョブログ情報は、ジョブの種類（コピー、印刷、スキャン、送信等）を示すジョブタイプ、ジョブ開始日、ジョブ開始日時、印刷実行モジュール名、コンピュータ名、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、ユーザ名、色数、プリンタ名、ポート名、場所を含む。また、ジョブログ情報は、ジョブ出力しようとするファイル名を含む。図２４に示したジョブ追跡情報の流れの中で、ジョブログ情報は図２５のテーブル形式でアーカイブサーバ１６０５まで送られ、バックエンドＤＢに画像情報と一緒に、或いは画像情報と関連付けられた状態で蓄積される。
【００６２】
＜その他の実施形態＞
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（又は記録媒体）を、システム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置の中央演算処理手段（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００６３】
また、システム或いは装置の前記中央演算処理手段が読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、システム或いは装置上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行う。その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００６４】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、前記システム或いは装置に挿入された機能拡張カードや、接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００６５】
本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００６６】
以上、上述した各実施の形態によれば、ページ画像が、絵柄を含むページ画像であるか、絵柄を含まないページ画像であるかを高速に、かつ、厳密に判別することができる。
【００６７】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
例えば、上述した実施形態では、カラー特徴量を抽出する際の色空間として、ＲＧＢ色空間を使用したときの例を示しているが、この色空間に限定するものではない。即ち、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊色空間、ＪＣｈ色空間等の色空間で、カラー特徴量を抽出してもよい。また、代表色として、平均色を抽出したときの例を示しているが、ブロック内で色の頻度を数え最も出現頻度の高い色（最頻色）を代表色として用いたり、最大値の色、最小値の色を代表色として用いたりしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置における画像処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】像域分離処理の詳細を説明するための図である。
【図４】画像特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図５】カラー特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図６】画像を複数のメッシュブロックへ分割した一例を示す図である。
【図７】順序決定テーブルの一例を示す図である。
【図８】色空間上の色ビンの構成の一例を示す図である。
【図９】輝度特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１０】輝度値を輝度ラベル値に変換するテーブルの一例を示す図である。
【図１１】エッジ特徴量抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１２】Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタの一例を示す図である。
【図１３】画像種別判別処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１４】画像ＩＤ及び画像からなる画像情報の一例を示す図である。
【図１５】画像ＩＤ及び画像特徴量からなる画像情報の一例を示す図である。
【図１６】ジョブ履歴管理システムの構成の一例を示す図である。
【図１７】クライアントＰＣ１６０１のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１８】クライアントＰＣ１６０１及びプリントサーバ１６０２上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
【図１９】アーカイブサーバ１６０５上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
【図２０】画像検索サーバ１６０６上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を図である。
【図２１】画像検索クライアント１６０７上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
【図２２】図１６におけるＭＦＰ１６０４のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２３】図２２のＭＦＰ１６０４上で動作するソフトウェアのモジュール構成の一例を示す図である。
【図２４】ジョブ履歴管理システムにおけるジョブ追跡情報及び印刷データの流れの一例を示す図である。
【図２５】図２４のジョブ追跡情報の中のジョブログ情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
１０１  文書ページ画像取得部
１０２  像域分離部
１０３  画像特徴量算出部
１０４  画像種別判定部
１０５  画像特徴量登録部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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