(57)【要約】【課題】  出力された出力物を読取装置で読み取るだけで、記憶装置に保持されるデータを呼び出すことができ、簡単な設定変更や修正をその場で可能にすることのできる画像処理装置を提供する。【解決手段】  ＭＦＰは、ＰＤＬデータを出力後、記憶装置にデータを保持。その際、ＰＤＬデータと、それに対応付けられたインデックス情報を同時に保持する。修正する場合、スキャナで出力物を読み取り、読み取ったデータと記憶装置に保持されるデータとを、いくつかの検索手段を用いて検索・認識・抽出する。抽出された後、表示し、ユーザーに修正を促し、修正後、出力することを特徴とする。【選択図】        図１
2006172291.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から入力される外部入力データを保持するデータ保持手段と、
前記外部入力データから第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記第１の特徴量生成手段により生成される第１の特徴量を保持する特徴量保持手段と、
前記データ保持手段にて保持された前記外部入力データを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された出力画像を読み取る画像読み取り手段と、を備える画像処理装置であって、
前記読み取り手段によって読み取られた前記画像から第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第２の特徴量生成手段により生成される第２の特徴量と前記特徴量保持手段に保持される第１の特徴量とを照合する特徴量照合手段と、
前記特徴量照合手段の結果に応じて、前記データ保持手段に保持される外部入力データから特定の外部入力データを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量が、ビットマップデータであることを特徴とする請求項１に記載される画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量の解像度が、前記外部入力データと同じであることを特徴とする請求項１に記載される画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量の解像度が、前記外部入力データより小さいことを特徴とする請求項１に記載される画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量を照合する前記特徴量照合手段において、ビットマップデータをＮ値化し、各レベルにて照合・判定することを特徴とする請求項１に記載される画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量が、統計データであることを特徴とする請求項１に記載される画像処理装置。
【請求項７】
外部から入力される外部入力データを保持するデータ保持手段と、
前記データ保持手段にて前記外部入力データを保持する際、符号化する符号化手段と、
前記符号化手段により生成される符号量の要素から第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記第１の特徴量生成手段により生成される第１の特徴量を保持する特徴量保持手段と、
前記データ保持手段にて保持された前記外部入力データを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された出力画像を読み取る画像読み取り手段と、を備える画像処理装置であって、
前記読み取り手段によって読み取られた前記画像を前記符号化手段にて符号化し、生成される符号量の要素から第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第２の特徴量生成手段により生成される第２の特徴量と前記特徴量保持手段に保持される第１の特徴量とを照合する特徴量照合手段と、
前記特徴量照合手段の結果に応じて、前記データ保持手段に保持される外部入力データから特定の外部入力データを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量が、前記符号量の直流成分であることを特徴とする請求項７に記載される画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量が、統計データであることを特徴とする請求項８に記載される画像処理装置。
【請求項１０】
外部から入力される外部入力データを保持するデータ保持手段と、
前記外部入力データから属性情報を生成する属性情報生成手段と、
前記属性情報から第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記第１の特徴量生成手段により生成される第１の特徴量を保持する特徴量保持手段と、
前記データ保持手段にて保持された前記外部入力データを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された出力画像を読み取る画像読み取り手段と、を備える画像処理装置であって、
前記読み取り手段によって読み取られた画像から、前記属性情報生成手段にて属性情報を生成し、生成される属性情報から第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第２の特徴量生成手段により生成される第２の特徴量と前記特徴量保持手段に保持される第１の特徴量とを照合する特徴量照合手段と、
前記特徴量照合手段の結果に応じて、前記データ保持手段に保持される外部入力データから特定の外部入力データを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量が、統計データであることを特徴とする請求項１０に記載される画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一時記憶装置に保持されるデータを、読取装置で読み取った画像データと照合・抽出し、一時記憶装置に保持されるデータを効率良く出力する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
読取装置で読み取った画像データと、あらかじめ記憶装置に保持されるデータとを、照合・抽出するものとしては、画像中にＩＤを示すコードを埋め込み、読み取り時にそのＩＤを検出し、ＩＤコードと一致するデータを検索するのが一般的であった（例えば、特許文献１を参照。）。
【特許文献１】特開平１０−２８５３７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した従来の技術では、あらかじめ画像中にＩＤを埋め込み、出力時に印字しておく必要があるため、特定の原稿しか扱えなく、汎用性はなかった。
【０００４】
本発明は、上述の問題点に着目してなされたものであって、過去に出力された出力物を読取装置で読み取るだけで、記憶装置に保持されるデータを読み出すことができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明は、
外部から入力される外部入力データを保持するデータ保持手段と、
前記外部入力データから第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記第１の特徴量生成手段により生成される第１の特徴量を保持する特徴量保持手段と、
前記データ保持手段にて保持された前記外部入力データを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された出力画像を読み取る画像読み取り手段と、を備える画像処理装置であって、
前記読み取り手段によって読み取られた前記画像から第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第２の特徴量生成手段により生成される第２の特徴量と前記特徴量保持手段に保持される第１の特徴量とを照合する特徴量照合手段と、
前記特徴量照合手段の結果に応じて、前記データ保持手段に保持される外部入力データから特定の外部入力データを選択することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によって、読取装置で読み取った画像データと、あらかじめ記憶装置に保持されるデータとを容易に照合・抽出することができるようになる。その結果、過去に出力された出力物を読取装置で読み取るだけで、記憶装置に保持されるデータを読み出すことができ、再プリント時にユーザーの利便性が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下本発明を実施するための最良の形態を、実施例により詳しく説明する。
【実施例１】
【０００８】
以下、本発明の一実施例を、図面を用いて説明する。
【０００９】
図１は、本発明を実施するための構成の一例を示すブロック図である。
【００１０】
［読みとり部］
複写すべき原稿は、１０１のスキャナ部の図示しない原稿載置台ガラス上に置かれ、読み取られる。スキャナ部は図１０と同様、カラーの３ラインＣＣＤにより原稿画像を画素ごとにデジタル的に読み取って、第一の入力画像処理部１０２にカラー画像信号を転送する。入力画像処理部１０２では、スキャナ部から送られてきたＲＧＢのカラー画像信号に対しシェーディング補正、ＣＣＤライン間補正、色補正など、周知の画像処理を行う。
【００１１】
１０３は、１０２から出力される入力画像処理済みのカラー画像信号に対し像域分離処理を行うブロックであり、入力画像の画素ごとに写真領域、文字領域、網点領域、といった画像の特徴を検出して、像域ごとの属性を表すフラグデータを生成する像域分離処理部である。
【００１２】
［像域分離処理］
ここで像域分離処理部について説明する。
【００１３】
像域分離処理とは、原稿画像に含まれる画像の特徴に応じて最適な画像処理を施すために原稿画像の特徴を抽出して像域属性を示す信号（以後フラグデータという）を生成するために行われる。例えば原稿中には連続階調のフルカラーの写真領域や、黒一色の文字領域、あるいは新聞印刷のような網点印刷領域など、様々な画像領域が混在しているのが普通である。
【００１４】
これらを一律に同一の画像処理手順で処理して出力すると、その出力画像は一般に好ましい画質が得られない場合が多い。
【００１５】
そこで本発明では１０２から入力されるカラー画像信号を用いて原稿画像中に含まれる画像データの属性を検出し、それを識別するためのフラグデータを生成する。具体的な手順を図２に示す。
【００１６】
図２は原稿画像の一例を示すものであり、ひとつのページ２０１内に銀塩写真領域２０２、黒文字領域２０３、網点印刷領域２０４、カラーのグラフィック領域２０５が混在している様子を示している。
【００１７】
ここでスキャナ部はこの原稿画像をカラーのＣＣＤセンサによって走査し画素ごとのカラーデジタル信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）として読み取る。読み取られたＲＧＢ信号は画像の領域ごとの属性によって決まる特徴を持っている。各領域においてＣＣＤセンサが読み取る信号値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）のうちのＧ信号をＣＣＤの並び方向にプロットしてみると例えば図３のようになる。
【００１８】
図３で３０２、３０３、３０４、３０５はそれぞれ図２の２０２から２０５までの領域を読み取った場合に特徴的に現れる特性の一例であり、横軸はＣＣＤ並び方向の画素位置、縦軸は読み取り信号値で上に行くほど白に近い（明るい）画素であることを表している。
【００１９】
領域ごとの特徴を説明すると、２０２は写真領域であるので、読み取られる画像信号の位置による変化３０２は比較的ゆるやかであり、近距離の画素値の差分３１２は小さな値となる。
【００２０】
３０３は黒文字領域２０３の特性であり、白地に黒い文字が書かれているので、その信号値のプロットは白地部３１３から文字部３２３にかけて急激に読み取り信号値が変化するような特性となる。
【００２１】
３０４は網点領域２０４の特性であり、網点領域というのは白地３１４とその上に印刷された網点３２４との繰り返しとなるので信号値のプロットしたものは図のように白と黒が高い頻度で繰り返す特性となる。
【００２２】
３０５はグラフ領域のプロット図である。グラフィックのエッジ部３１５では信号値は急激に小さくなり、内部の色塗り部分３２５は一定の中間レベルがつづくような特性となる。
【００２３】
これらの属性を判定するためには、上で説明したような領域ごとの特徴を読み取り信号値から検出して判定するようにすればよい。そのためには注目画素近傍での画像データの変化量、あるいは変化量の一定区間内の積算値、周辺画素の輝度値（白地か色のついた背景か）、一定区間内の画像データの白から黒への変化の回数、など周知の手法を用いた特徴抽出手法を用い、それに基づいた周知の属性判別手法を用いることができる。
【００２４】
このようにして、図２の原稿画像に対して生成された属性フラグの一例を図４に示す。ここでは属性フラグ（フラグデータ）として文字フラグ、図形フラグ、網点フラグの３種類のフラグを生成しているが、もちろんそれに限定されるわけではない。図４（ａ）は文字フラグであり、図中の黒で表す画素が文字属性を持つ画素であり文字フラグ＝１が生成され、それ以外は文字フラグ＝０（図では白い部分）となっている。（ｂ）は図形フラグであり、グラフィック領域で１となりそれ以外で０となる領域、（ｃ）は網点フラグであり、網点領域で１となりそれ以外で０となるような領域を表している。
【００２５】
写真領域はこれらのいずれにもあてはまらないので、すべてのフラグが０となり、図４には表れてこないことになる。
【００２６】
次に、色フラグの生成方法の一例を説明する。
【００２７】
画像データのある画素が色か否かを判別するには、画素の色度を色空間上にマッピングすることで容易に判別される。一例として、Ｌａｂ色空間を例に説明する。
【００２８】
Ｌａｂ色空間とは、均等知覚色空間として１９７６年にＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ‘Ｅｃｌａｉｒａｇｅ：国際照明委員会）より提案された色空間である。Ｌは明度（明るさ）、ａは赤から緑への色度、ｂは青から黄色への色度を表わしている。Ｌａｂ色空間ではこの３次元色空間における変化量とその変化によって受ける視覚の色変化の印象とが比例するよう補正されているため、精度の高い色判別が可能になる。
【００２９】
ＲＧＢ信号からＬａｂ信号に変換する例を示す。通常は、ＲＧＢ信号からいったんＸＹＺ三刺激値を算出し、その後、ＸＺＹ三刺激値からＬａｂ信号値を導出する。一例を示す。例における変換式の係数はデバイスに依存するため、この限りではない。
Ｘ＝０．４１２３９１×Ｒ＋０．３５７５８４×Ｇ＋０．１８０４８１×Ｂ
Ｙ＝０．２１２６３９×Ｒ＋０．７１５１６９×Ｇ＋０．０７２１９２×Ｂ
Ｚ＝０．０１９３３１×Ｒ＋０．１１９１９５×Ｇ＋０．９５０５３２×Ｂ
Ｌ＝１１６（Ｙ／Ｙ０）（１／３）−１６
ａ＝５００（（Ｘ／Ｘ０）（１／３）−（Ｙ／Ｙ０）（１／３））
ｂ＝２００（  （Ｙ／Ｙ０）（１／３）−（Ｚ／Ｚ０）（１／３））
ただし、Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０は、標準光における三刺激値
上式から算出した各画素のａｂ値を直交座標系にマッピングし、その画素が有彩色か無彩色かを判定する。図９にて例を示す。ａ軸９０１、ｂ軸９０２は、直交座標系のそれぞれの軸を表す。有彩色か無彩色かの判定において、例えば彩度を基準とした場合、この座標系では、ａ軸９０１とｂ軸９０２の交点、つまり原点が色成分ゼロの点になる。原点から離れる、つまり、ａとｂの値が大きくなるに連れ、彩度は大きくなる。この彩度が変化する過程において、ある大きさを閾値に、有彩色か無彩色かを判定する。例えば、斜線部９０３を無彩色の領域と仮定すると、ある画素のａｂ値が斜線部９０３の内側の９０４にある場合、この画素は無彩色と判定する。ある画素のａｂ値が斜線部９０３の外側の９０５にある場合、この画素は有彩色と判定する。
【００３０】
以上のような手法をとることで、画素が有彩色か無彩色かを判定することが出来る。
【００３１】
色度への変換は、Ｌａｂを用いて説明したがこれに限るものではない。また、計算量を減らすため、簡易的な変換式に置き換えてもかまわない。
【００３２】
以上の像域分離処理により画像の属性が画素ごとに検出されると、次に１０４の第二の入力画像処理部で画像属性に応じた画像処理が施される。
【００３３】
ここでは、例えば文字領域に対して画像の高周波成分を強調して文字の鮮鋭度を強調し、また、網点領域に対してはいわゆるローパスフィルター処理を行い、デジタル画像に特有のモアレ成分を除去する、といった処理を行うことができる。これらの処理の切り替えを１０３で生成した属性フラグデータに応じて画素単位で行うことが可能である。
【００３４】
［画像データの蓄積］
スキャナで読み取られ、種々の入力画像処理を施された画像データ、および上記の手順で生成された属性フラグデータはそれぞれ１０５の画像メモリ１および１０６のフラグメモリ１に一時的に記憶される。このとき画像データおよび属性フラグデータは原稿１ページ分全体もしくは１ページのうちのあらかじめ決められたサイズ分の部分画像として記憶される。
【００３５】
一時記憶された画像データおよび属性フラグデータは、データ圧縮部１０９で圧縮されて記憶装置１１０に記憶される。１１０は半導体記憶装置のような高速の記憶手段であることが望ましい。またデータ圧縮部では画像データ、およびフラグデータに対し、それぞれ異なるデータ圧縮処理を行う。すなわち、画像データに対してはＪＰＥＧ圧縮のような非可逆であるが、人間の視覚特性を考慮して画像の劣化が目立たなくするような高能率の圧縮処理を施し、またフラグデータに対しては属性フラグ情報の欠落や変化が発生しないためにＪＢＩＧ圧縮のような可逆圧縮方式を用いるのが望ましい。
【００３６】
このようにして１１０には異なる圧縮処理を施された画像データおよびフラグデータが原稿１ページ単位で記憶される。記憶されたデータはまた１１１の補助記憶装置に書き出す場合もある。補助記憶装置は、望ましくはハードディスクのような、記録スピードは若干遅いが大容量のデータの記憶が可能な媒体を用いる。こうすることにより、多数ページの原稿画像を効率的に記憶蓄積することができるようになる。
【００３７】
［画像データの読み出し］
１１０または１１１に記憶された画像データおよび属性フラグデータは、プリント部から出力するために読み出され、それぞれ１１２のデータ伸長部で圧縮データの解凍が行われ、それぞれ１１４の画像メモリ２および１１５のフラグメモリ２に書き出される。
【００３８】
このとき１１３の画素密度変換部では、記憶された画像データの画素密度の変換を行う場合がある。これは、例えば蓄積された画像データを拡大、または縮小してプリント出力したい場合、あるいは蓄積された複数ページを１枚のプリント出力用紙上に合成して出力したい、といった場合に使用される。
【００３９】
複数ページの合成出力は例えば図５に示すような場合である。すなわち２つの原稿画像５０１と５０２があらかじめ記憶装置に記憶されているものとする。これを原稿と同一サイズの出力用紙に２枚を合成して５０３のようなプリント出力を得ようとする場合である。
【００４０】
そのために、まず記憶されている画像データ５０１を記憶手段から読み出し圧縮データの解凍を行い、１１３の画素密度変換部で所定の倍率で縮小し、かつ図示しない回転処理部で左９０度回転して画像メモリ２の所定の領域に書き込まれる（図５の５０４に相当する領域）。
【００４１】
次に画像データ５０２を読み出し、同様に解凍、解像度変換、回転処理を行い画像メモリ２の５０５に相当する領域に書き込む。
【００４２】
このとき、原稿Ａ、Ｂに対応するフラグデータも同様に解凍、解像度変換、回転処理されフラグメモリ２の対応する領域に書き込まれる。
【００４３】
ここで画像データの解像度変換とフラグデータの解像度変換はそれぞれ異なる手法を適用することが望ましい。例えば画像データに対しては線形補間法や双３次スプライン補間法などの周知の手法を適用することができる。またフラグデータの解像度変換には最近傍処理法などの２値データに適した解像度変換方法を用いることが望ましい。
【００４４】
［画像データの出力］
画像メモリ２およびフラグメモリ２に一時的に記憶された画像データおよびフラグデータは所定のサイズに達すると出力画像処理部１１６に転送される。
【００４５】
出力画像処理部１１６ではＲＧＢの画像データをプリント出力するための周知の画像処理、すなわち輝度濃度変換、ＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換、ガンマ補正、２値化処理、などといった処理を行い、プリンタ部１１７へ転送する。
【００４６】
プリンタ部１１７は転送されたＣＭＹＫの画像信号によってレーザー駆動し図１０と同様の手順で転写紙上に可視画像を形成し出力する。
【００４７】
ここでフラグメモリ２に記憶されたフラグデータは出力画像処理部１１６の処理の切り替えに用いられる。すなわち写真領域と文字領域ではＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換の係数を異ならせることにより出力画像の画質を向上させることができる。例えば文字領域すなわち文字フラグ＝１である画素に対しては黒文字が黒トナーのみで再現できるような変換係数（すなわち画像データが無彩色の場合はＣ、Ｍ、Ｙ＝０となるような係数）を適用し、それ以外では無彩色であってもＣ、Ｍ、Ｙが０とならず、深みのある黒を再現できるような係数を用いることができる。
【００４８】
また、２値化処理においてはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ信号を周知の誤差拡散処理やディザ処理を用いて０または１の２値信号に変換するが、このとき文字領域やグラフ領域では出力画像の鮮鋭度が優先されるので誤差拡散処理を適用し、写真や網点領域では階調性が重視されるのでディザ処理を適用する、というように２値化処理の内容を、やはり属性フラグデータにより切り替えることで出力画像の画質向上を図ることができる。
【００４９】
このときの構成のブロック図の一例を図６に示す。
【００５０】
１１４の画像メモリ２、１１５のフラグメモリ２、およびプリンタ部１１７は図１と同一である。画像メモリ２から読み出されたＲＧＢのカラー画像データは並列に６０１、６０２の２つのＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換回路に入力され、それぞれ独立にＣＭＹＫ画像信号に変換される。６０１、６０２の出力はフラグメモリのフラグ信号に従って６０３のセレクタ１でいずれか一方が選択される。６０１に文字領域用の変換係数が設定されており６０２にそれ以外の場合の係数が設定されている場合にはフラグメモリ内の文字フラグ＝１のときに６０１の出力を選択し、文字フラグ＝０のときは６０２の出力を選択する。
【００５１】
セレクタ１の出力は、やはり並列に２系統に分離され、一方は６０４のガンマ補正回路１と６０６の誤差拡散２値化処理部を通って２値のＣＭＹＫ信号として６０８のセレクタ２に入力される。
【００５２】
もう一方は６０５のガンマ補正回路２、６０７のディザ処理２値化回路を通ってやはり２値のＣＭＹＫ信号として６０８のセレクタ２に入力される。
【００５３】
セレクタ２では６０６または６０７のいずれかの出力を選択してプリンタ部へ転送するが、ここでは文字領域およびグラフ領域で誤差拡散処理を選択するので、文字フラグ＝１または図形フラグ＝１の場合セレクタ２は６０６の出力を選択し、そうでない場合は６０７の出力を選択するようにすればよい。
【００５４】
［プリント画像］
外部通信路１１９から通信インタフェース１１８を介して入力される画像データとして代表的なものは、いわゆるＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｉｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ：ページ記述言語）で記述された画像データである。
【００５５】
通信インタフェース１１８から入力されたＰＤＬデータはインタプリタ１０８でディスプレーリストと呼ばれる中間言語形式に変換される。このディスプレーリストを１０７のＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に送り、ビットマップデータに展開する。展開された画像データは１０５の画像メモリ１に記憶されるが、このときＲＩＰ１０７は同時に展開した画像データの属性情報をフラグデータとして生成して１０６のフラグメモリ１に記憶させる。フラグデータは、ＲＩＰに入力されるＰＤＬデータがその部品ごとに保持している属性情報（写真であるとか文字やグラフィックである、など）を参照して、展開画像の対応する画素のフラグデータを生成するようにすればよい。つまり文字部品を生成するＰＤＬコマンドがＲＩＰに入力されたら、ＲＩＰはこの文字データのビットマップ画像を生成すると同時に、文字が生成された領域に対応するフラグデータとして文字フラグ＝１を生成すればよい。
【００５６】
［偽造判定処理］
偽造判定処理１２０で行われる紙幣などの偽造判定処理には幾つか方法があるが、代表的な方法はパターンマッチングである。紙幣の形状、色などの特徴、あるいは、意図的に埋め込まれた特徴を抽出し、あらかじめ記憶されたものとの一致度を見て、判定するものである。一例を図７に示す。
【００５７】
判定回路７００に、判定用の画像信号ＲＧＢが入力される。ＲＧＢ信号は、二値化部７０１にて二値化される。二値化の閾値は可変であり、メモリに７０２に記憶されている。二値化された信号は、特徴点抽出部７０３に入力され、メモリ７０４に記憶されている特徴に該当する場合は、その部位を切り出す。メモリ７０４に記憶される特徴は、紙幣の特徴を表す形状、色、特定マークなどである。また、意図的に埋め込まれた特徴も含まれる。
【００５８】
切り出された信号は、パターンマッチング部７０５に入力され、メモリ７０６に該当するパターンに合致した場合、制御ＣＰＵ７０７に判定結果を送信する。偽造との結果を受けた制御ＣＰＵ７０７は、プリンタ部で出力されるべき画像を塗りつぶしたりして、偽造を阻止する。
【００５９】
以上が複写機で行われる偽造判定処理の一例であるが、これに限るものではない。
【００６０】
このような画像処理システムは、一般的に、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）と呼ばれている。このＭＦＰを用いることで、ユーザーは、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）上で作成したデータを容易に印刷することができる。
【００６１】
しかし、出力後にユーザーが印刷物を見て、その印刷物の不備に気が付いたとき、それが簡易な設定変更やわずかな修正であっても、ユーザーはわざわざＰＣのある場所に戻り、設定の変更、内容の修正を行った上、再印刷しなければならなかった。
【００６２】
そこで本発明では、ユーザーがわざわざＰＣに戻らず、ＭＦＰ上で簡単に設定変更や修正を行い、再印刷し、ユーザーの利便性を向上させることを目的とする。具体的には、出力した印刷物をＭＦＰにて読み取り、ＰＤＬデータを検索・表示し、ＭＦＰ上で設定変更、修正を行うものである。
【００６３】
以下、本発明を詳細に説明する。図１０は、処理全体の流れを示す図である。
【００６４】
ユーザーは、ＰＣからＰＤＬデータをＭＦＰにて印刷（１００２）し、一時印刷物１００３を得る。ユーザーは、一時印刷物１００３を見て、修正の必要があるか否かを決定する（１００４）。なければ一時印刷物１００３が最終印刷物となるが、修正が必要な場合、一時印刷物をＭＦＰのスキャナで読み取る（１００５）。一時印刷物を読み取ったＭＦＰは、読み取ったデータを解析し、ＭＦＰ内部にその元となるデータを検索する（１００６）。データがない場合は、ＵＩ（Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）上に、『データなし』の表示をユーザーに対して行う（１０１４）。データがある場合は、検索結果をＵＩに表示する（１００）。ユーザーは、ＵＩ上で、印刷設定を変更したり、ＰＤＬデータに対して修正を加えたりする（１００９）。その後、再度ＭＦＰより出力し（１０１０）、出力画像を確認する（１０１１）。問題があれば、再度ＵＩ上で変更・修正する。問題がある限り、これを繰り返す。問題がない場合、修正した個所や設定を、ユーザーのＰＣに通知する（１０１２）。
【００６５】
データ検索部１００６を具体的に説明する。検索の対象となるＰＤＬデータについて、図１１を用いて説明する。
【００６６】
ユーザーのＰＣから出力されたＰＤＬデータ１１０１は、インタプリタ１１０２において、いったん中間言語方式のＤＬ（Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｌｉｓｔ）１１０３に変換される。ＤＬ１１０３は、ＲＩＰ１１０４にて、ビットマップデータに展開され、ラスタデータ１１０５を得る。通常、ラスタデータ１１０５がプリンタ部に送られ、印字される。
【００６７】
このとき、ラスタデータ１１０５から、サムネイル画像を生成し（１１０７）、サムネイルデータ１１０８を記憶装置１１１０に保持する。また、この記憶装置１１１０には、ＰＤＬデータ１１０１、あるいは、展開されたラスタデータ１１０５も保持される（１１０９）。両方持つことが望ましいが、記憶装置の容量に制限もあるため、いずれか一方を保持するだけでも良い。画像品位の観点からは、ＰＤＬデータを保持することが望ましい。
【００６８】
なお、あるＰＤＬデータから生成されるラスタデータと、そのラスタデータから生成されるサムネイルデータとは、関連付けて保持されている。
【００６９】
次に、読み込んだ画像から、保持しているＰＤＬデータないしラスタデータを検索する方法について、図１２を用いて説明する。
【００７０】
ＭＦＰより出力された出力物１１０６を、ＭＦＰのスキャナにて読み込む（１２０１）。読み取った画像データを補正し（１２０２）、さらに、サムネイルのサイズに合わせるために解像度変換（１２０３）を行い、ラスタデータ１２０４を得る。画像補正１２０２は、読み取りの斜行や、ひずみなどを補正したり、プリント時に低下するＭＴＦなどを補正したりして、もとのＰＤＬデータと同等の信号を生成するために行う。
【００７１】
ラスタデータ１２０４を得たら、記憶装置１１１０に保持されるサムネイルデータ１１０８とマッチングを行い（１２０５）、結果１２０６を得る。結果１２０６がサムネイルデータの特定ができた場合、そのサムネイルに関係付けられているＰＤＬデータ、あるいは、ラスタデータをＵＩに表示する（１００８）。
【００７２】
ラスタデータ１２０４とサムネイルデータ１１０８のマッチング１２０６について、図１３を用いて説明する。
【００７３】
ラスタデータ１２０４とサムネイルデータ１１０８のそれぞれを、Ｎ値化し（１３０１／１３０２）、それぞれＮ−１個の１ビット画像を得る。このときＮ値化する閾値は、それぞれ独立に設定できる。同じ信号レベルを閾値に用いても良いが、それぞれ異なる閾値を用いても良い。次に、Ｎ値化１３０１の結果画像１（１３０３）とＮ値化１３０２の結果画像１（１３０６）のマッチング１（１３０９）を行う。ここでは周知のパターンマッチングを行い、類似度を算出する。例えば、完全に一致すれば、類似度１００、まったく一致しなければ、類似度０で表す。Ｎ値化１３０１の結果画像２（１３０４）、・・・、Ｎ−１（１３０５）とＮ値化１３０２の結果画像２（１３０７）、・・・、Ｎ−１（１３０８）のそれぞれについてマッチングを行い、それぞれの類似度を算出する。算出されたＮ個の類似度をもとに、ラスタデータ１２０５とサムネイルデータ１１０８が一致するかを判定する（１３１２）。判定の結果を結果１２０６として出力する。
【００７４】
このマッチング方法は一例に過ぎない。周知のパターンマッチング技術を用いても良いし、多値の状態で画像をマッチングさせても良い。
【００７５】
上述の方法を用いることで、ＭＦＰのスキャナで読み取った原稿とＭＦＰに保持されるＰＤＬデータ、あるいは、ラスタデータを検索することができる。検索の結果、データがある場合は、ＵＩに表示し、画像を確認した上で、出力方法を変更したりして、画像を出力する。ラスタデータを用いるときは、ラスタライズすることなしに出力するため、高速に処理ができる。ＰＤＬデータを用いるときは、変倍などを行う際は、オリジナルデータを用いてラスタライズするため、高品位な画像を提供することができる。
【００７６】
なお、本実施例ではサムネイル画像を用いたが、サムネイル画像の解像度は任意で良い。また、記憶装置の容量に限界があるため、サムネイル画像、ラスタデータ、ＰＤＬデータは、任意の数のみ保持すれば良い。
【００７７】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、サムネイル画像を使うことで、高速に検索することが可能となる。
【実施例２】
【００７８】
実施例１では、サムネイル画像とスキャン画像を用い、画像データのパターンマッチングによる画像の検索と照合を行ったが、ラスタデータを保持する必要があるため、記憶装置の容量に左右される。そこで、サムネイル画像をそのまま保持するのではなく、平均値、最大値、最小値、標準偏差、ヒストグラムなどの統計量を算出し、その統計量を保持する構成をとる。図１４に構成図を示す。
【００７９】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、プリント時に生成されるラスタデータからその統計量を算出して保持するため、記憶装置の容量に制限を受けることが少ない。
【実施例３】
【００８０】
本実施例では、画像の特徴をあらわす属性情報を用いて画像の検索する方法を説明する。図１５にその構成図を示す。像域分離処理１５０７は、図１に示される像域分離処理１０３と同一のものである。
【００８１】
実施例１で説明した通り、属性情報とは画像を構成する特徴を示している。例えば図２に示す原稿画像の場合、ひとつのページ２０１内に銀塩写真領域２０２、黒文字領域２０３、網点印刷領域２０４、カラーのグラフィック領域２０５が混在している様子を示している。図２の原稿画像を像域分離処理し、生成された属性フラグの一例を図４に示す。ここでは属性フラグ（フラグデータ）として文字フラグ、図形フラグ、網点フラグの３種類のフラグを生成しているが、もちろんそれに限定されるわけではない。
【００８２】
図４（ａ）は文字フラグであり、図中の黒で表す画素が文字属性を持つ画素であり文字フラグ＝１が生成され、それ以外は文字フラグ＝０（図では白い部分）となっている。（ｂ）は図形フラグであり、グラフィック領域で１となりそれ以外で０となる領域、（ｃ）は網点フラグであり、網点領域で１となりそれ以外で０となるような領域を表している。写真領域はこれらのいずれにもあてはまらないので、すべてのフラグが０となり、図４には表れてこないことになる。また、図９にて説明した色フラグを属性情報として扱っても良い。
【００８３】
上述の属性情報を生成するため、図１５に示すように、ＰＤＬデータをＭＦＰで出力する際、ラスタデータ１１０５を像域分離処理して（１５０７）、そのフラグデータ１５０８を記憶装置１１１０に保持しておく。
【００８４】
検索方法は、図１６に示す構成をとる。出力物１１０６とＭＦＰでスキャンし（１６０１）、その画像データを補正する（１６０２）。画像補正１６０２は、読み取りの斜行や、ひずみなどを補正したり、プリント時に低下するＭＴＦなどを補正したりして、もとのＰＤＬデータと同等の信号を生成するために行う。画像補正１６０２を終えた信号に対し、像域分離処理１６０３を行い、フラグデータ１６０４を生成する。フラグデータ１６０４を得たら、記憶装置１１１０に保持されるフラグデータ１５０８とマッチングを行い（１６０５）、結果１６０６を得る。結果１６０６がフラグデータの特定ができた場合、そのフラグデータに関係付けられているＰＤＬデータ、あるいは、ラスタデータをＵＩに表示する（１００８）。その表示画像を見て、ユーザーは出力方法を変更したりして、画像を出力する。
【００８５】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、属性情報を使うことで、データの特定が容易となり、精度が高くなる。
【実施例４】
【００８６】
実施例３では、保持していた属性情報と新たに読み取った画像で生成した属性情報のパターンマッチングによる画像の検索と照合を行ったが、ラスタデータを保持する必要があるため、記憶装置の容量に左右される。そこで、属性情報をそのまま保持するのではなく、平均値、最大値、最小値、標準偏差、ヒストグラムなどの統計量を算出し、その統計量を保持する構成をとる。検索時には、その統計量を元にマッチングを行う。
【００８７】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、プリント時に生成される属性情報からその統計量を算出して保持するため、記憶装置の容量に制限を受けることが少ない。
【実施例５】
【００８８】
本実施例では、画像の圧縮の特定成分を用いて画像の検索する方法を説明する。
図１７にその構成図を示す。圧縮処理１７０７は、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）のような、周波数成分に分解する圧縮が好ましい。ＪＰＥＧの場合、８×８（＝６４画素）を１単位として符号化される。このとき、ＤＣＴ変換後の周波数成分に関し、そのＤＣ成分に着目し、その成分のみを保持するようにする。そうすることで、単純にデータ量は１／６４になる。そのデータを保持する際に圧縮することで、さらにデータ量低減が期待される。
【００８９】
上述の圧縮ＤＣ成分を生成するため、図１７に示すように、ＰＤＬデータをＭＦＰで出力する際、ラスタデータ１１０５を圧縮処理して（１７０７）、その圧縮ＤＣデータ１７０８を記憶装置１１１０に保持しておく。
【００９０】
検索方法は、図１８に示す構成をとる。出力物１１０６とＭＦＰでスキャンし（１８０１）、その画像データを補正する（１８０２）。画像補正１８０２は、読み取りの斜行や、ひずみなどを補正したり、プリント時に低下するＭＴＦなどを補正したりして、もとのＰＤＬデータと同等の信号を生成するために行う。画像補正１８０２を終えた信号に対し、圧縮処理１８０３を行い、圧縮ＤＣデータ１８０４を生成する。圧縮ＤＣデータ１８０４を得たら、記憶装置１１１０に保持される圧縮ＤＣデータ１７０８とマッチングを行い（１８０５）、結果１８０６を得る。結果１８０６が圧縮ＤＣデータの特定ができた場合、その圧縮ＤＣデータに関係付けられているＰＤＬデータ、あるいは、ラスタデータをＵＩに表示する（１００８）。その表示画像を見て、ユーザーは出力方法を変更したりして、画像を出力する。
【００９１】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、圧縮情報を使うことで、データの保持容量が少なくなる。また、圧縮時のＤＣ成分を使うことで、画像信号の階調成分は保持されるため、パターンマッチングの際、精度が向上する。
【実施例６】
【００９２】
実施例５では、保持していた圧縮ＤＣデータと新たに読み取った画像で生成した圧縮ＤＣデータのパターンマッチングによる画像の検索と照合を行ったが、ラスタデータを保持する必要があるため、記憶装置の容量に左右される。そこで、圧縮ＤＣデータをそのまま保持するのではなく、平均値、最大値、最小値、標準偏差、ヒストグラムなどの統計量を算出し、その統計量を保持する構成をとる。検索時には、その統計量を元にマッチングを行う。
【００９３】
以上のように、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。また、プリント時に生成される圧縮ＤＣデータからその統計量を算出して保持するため、記憶装置の容量に制限を受けることが少ない。
【実施例７】
【００９４】
実施例１のサムネイルによるパターンマッチング、実施例３の属性情報によるパターンマッチング、実施例５の圧縮ＤＣ成分によるパターンマッチングのうち、ふたつ以上の組み合わせによる検索方法。
【００９５】
以上のように、複数の検索方法で構成することで、いったん出力した画像をＭＦＰのスキャナで読み取り、記憶装置に保持されるデータを自動で検索／表示することで、簡単な設定変更や修正などによる再プリント時にユーザーの利便性が向上する。特に、複数の方法で検索するため、検索精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明を実施する構成の一例を示すブロック図
【図２】本発明に適用される原稿画像の一例を示す図
【図３】本発明の像域分離処理を説明する図
【図４】本発明によるフラグデータを説明する図
【図５】本発明によるレイアウト合成出力を説明する図
【図６】本発明の出力画像処理構成の一例を示すブロック図
【図７】本発明に適用される偽造判定処理の一例を示す図
【図８】本発明に適用される色変換処理を説明する図
【図９】本発明の像域分離処理を説明する図
【図１０】実施例１にかかる、処理構成のブロック図
【図１１】実施例１にかかる、サムネイル生成を説明する図
【図１２】実施例１にかかる、検索手段を説明する図
【図１３】実施例１にかかる、画像のマッチングを説明する図
【図１４】実施例２にかかる、統計量の生成を説明する図
【図１５】実施例３にかかる、属性情報の生成を説明する図
【図１６】実施例３にかかる、検索手段を説明する図
【図１７】実施例１にかかる、圧縮情報の生成を説明する図
【図１８】実施例１にかかる、検索手段を説明する図
【符号の説明】
【００９７】
１０１  スキャナ
１０２  入力画像処理１
１０３  像域分離処理
１０４  入力画像処理２
１０５  画像メモリ１
１０６  フラグメモリ１
１０７  ＲＩＰ
１０８  インタプリタ
１０９  データ圧縮
１１０  記憶装置
１１１  補助記憶装置
１１２  データ伸長
１１３  画素密度変換
１１４  画像メモリ２
１１５  フラグメモリ２
１１６  出力画像処理
１１７  プリンタ
１１８  通信Ｉ／Ｆ
１１９  外部通信路
１２０  偽造判定処理
【図１】
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【図３】
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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】
2006172291.tif 000017
【図１８】
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【図２】
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【図４】
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