(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが読み取り可能な画像処理プログラムであって、
複数ページを備えるスキャン対象物の１ページ分のページ画像をスキャンして得られるページスキャンデータを複数含むスキャンデータ集合の複数個を記憶部に記憶させる第１記憶制御手段と、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表すページ画像が有し得る複数の特徴のうちから、特定の特徴を選択するユーザ操作の入力を受け付ける選択受付手段と、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表す、複数のページ画像それぞれについての、前記ユーザによって選択された前記特定の特徴を示す情報である、当該ページ画像それぞれに対応する特徴情報を算出する特徴情報算出手段と、
前記特徴情報算出手段が算出した特徴情報を、当該ページ画像を表す複数のページスキャンデータが含まれているスキャンデータ集合と対応付けて、前記記憶部に記憶させる、第２記憶制御手段と、
前記第２記憶制御手段によって記憶された、前記複数の特徴情報を用いて、前記スキャンデータ集合としての特性を示す特性情報を、前記複数のスキャンデータ集合それぞれについて算出する特性情報算出手段と、
前記特性情報算出手段によって算出された複数の特性情報を、当該スキャンデータ集合それぞれと対応付けて記憶する、第３記憶制御手段と、
前記第３記憶制御手段によって記憶された、前記スキャンデータ集合それぞれに対応する複数の特性情報を比較し、当該特性が近似するスキャンデータ集合を抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段が抽出した複数のスキャンデータ集合を互いに関連付けて、前記第１抽出手段で抽出されていない他のスキャンデータ集合とは異なる態様で表示部に表示させる表示制御手段と、
して前記コンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
前記第１記憶制御手段は、前記複数のスキャンデータ集合の各々に対応付けて、該スキャンデータ集合の作成をスキャナに指示したユーザを示すユーザ情報を記憶部に記憶させており、
前記コンピュータを
前記特定の特徴を選択するユーザ操作を入力するユーザを示すユーザ識別情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記第１記憶制御手段によって記憶された、前記スキャンデータ集合それぞれに対応するユーザ情報と、前記入力受付手段によって受け付けられたユーザ識別情報とを比較し、当該ユーザ識別情報が示すユーザと同一のユーザを示すユーザ情報が対応付けられているスキャンデータ集合を抽出する第２抽出手段と、
してさらに機能させ、
前記表示制御手段は、前記第１抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合であって、かつ、前記第２抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合を互いに関連付けて前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
複数のスキャナと通信可能な通信インターフェースをさらに備え、
前記第１記憶制御手段は、前記複数のスキャナの何れかから前記スキャンデータ集合を前記通信インターフェースを介して受信し、受信した前記スキャンデータ集合と当該スキャンデータ集合の送信元のスキャナの位置を識別する位置情報とを前記記憶部に記憶させ、
第１記憶制御手段によって記憶された、前記スキャンデータ集合それぞれに対応する位置情報それぞれを比較し、互いに近接しているスキャナ位置を示している位置情報が対応付けられているスキャンデータ集合を抽出する第３抽出手段として、前記コンピュータをさらに機能させ、
前記表示制御手段は、前記第１抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合であって、かつ、前記第３抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合を互いに関連付けて前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記複数のスキャンデータ集合について、前記スキャンデータ集合としての特性が近似するか否かを判断するための近似閾値を記憶しており、
前記特徴情報算出手段は、前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表す、複数のページ画像それぞれについて、前記ページ画像に含まれている複数の文字が有する、数値で表すことが可能な特徴に基づいて、ページ画像としての、数値で表すことが可能な、前記文字に関する特徴を、前記特徴情報として算出し、
前記第２記憶制御手段は、前記特徴情報算出手段が算出した特徴情報を前記記憶部に記憶させ、
前記特性情報算出手段は、前記特徴情報を用いて、前記スキャンデータ集合としての、数値で表すことが可能な、前記文字に関する特性を示す特性情報を算出し、
前記近似閾値は、前記文字に関する特性情報の、近似であると判断できる数値範囲を示す情報であり、
前記第１抽出手段は、特性情報算出手段が算出した、前記複数のスキャンデータ集合それぞれの特性を示す特性情報を比較し、特性情報の数値差が、前記近似閾値の数値範囲内であるスキャンデータ集合を抽出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記特徴情報は、前記複数のページ画像それぞれについての、前記文字のフォントのサイズに関する情報であり、
前記特性情報は、前記スキャンデータ集合としての、前記文字のフォントのサイズに関する情報であり、
前記近似閾値は、近似であると判断できる前記文字のフォントのサイズの差の数値範囲を示す情報であり、
前記第１抽出手段は、前記複数のスキャンデータ集合それぞれの特性を示すフォントのサイズに関する特性情報を比較し、フォントのサイズの数値差が、前記近似閾値の数値範囲内であるスキャンデータ集合を抽出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
前記第１抽出手段が抽出した複数のスキャンデータ集合を互いに結合して前記スキャン対象物に関する１のデータ集合を生成する処理を、データ処理部に実行させるデータ処理制御手段として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
前記表示制御手段は、前記第１抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合と、前記第１抽出手段によって抽出されなかったものの、前記第２抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合と、を表示部に表示させることを特徴とする請求項２に記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記表示制御手段は、前記第１抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合と、前記第２抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合とを異なる態様で表示部に表示させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記第１抽出手段は、前記ページ画像が有する前記複数の特徴の種類ごとに、スキャンデータ集合を抽出する処理を実行し、
前記表示制御手段は、前記第１抽出手段が抽出した複数のスキャンデータ集合を互いに関連付けて表示部に表示させる処理を、前記複数の特徴の種類ごとに抽出されたスキャンデータ集合の各々に対して実行することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記表示制御手段は、前記特定の特徴を表示部に表示させることを特徴とする請求項１〜９の何れか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
画像処理装置であって、
複数ページを備えるスキャン対象物の１ページ分のページ画像をスキャンして得られるページスキャンデータを複数含むスキャンデータ集合の複数個を記憶部に記憶させる第１記憶制御手段と、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表すページ画像が有し得る複数の特徴のうちから、特定の特徴を選択するユーザ操作の入力を受け付ける選択受付手段と、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表す、複数のページ画像それぞれについての、前記ユーザによって選択された前記特定の特徴を示す情報である、当該ページ画像それぞれに対応する特徴情報を算出する特徴情報算出手段と、
前記特徴情報算出手段が算出した特徴情報を、当該ページ画像を表す複数のページスキャンデータが含まれているスキャンデータ集合と対応付けて、前記記憶部に記憶させる、第２記憶制御手段と、
前記第２記憶制御手段によって記憶された、前記複数の特徴情報を用いて、前記スキャンデータ集合としての特性を示す特性情報を、前記複数のスキャンデータ集合それぞれについて算出する特性情報算出手段と、
前記特性情報算出手段によって算出された複数の特性情報を、当該スキャンデータ集合それぞれと対応付けて記憶する、第３記憶制御手段と、
前記第３記憶制御手段によって記憶された、前記スキャンデータ集合それぞれに対応する複数の特性情報を比較し、当該特性が近似するスキャンデータ集合を抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段が抽出した複数のスキャンデータ集合を互いに関連付けて、前記第１抽出手段で抽出されていない他のスキャンデータ集合とは異なる態様で表示部に表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
画像処理方法であって、
複数ページを備えるスキャン対象物の１ページ分のページ画像をスキャンして得られるページスキャンデータを複数含むスキャンデータ集合の複数個を記憶部に記憶させる第１記憶制御ステップと、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表すページ画像が有し得る複数の特徴のうちから、特定の特徴を選択するユーザ操作の入力を受け付ける選択受付ステップと、
前記スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表す、複数のページ画像それぞれについての、前記ユーザによって選択された前記特定の特徴を示す情報である、当該ページ画像それぞれに対応する特徴情報を算出する特徴情報算出ステップと、
前記特徴情報算出ステップが算出した特徴情報を、当該ページ画像を表す複数のページスキャンデータが含まれているスキャンデータ集合と対応付けて、前記記憶部に記憶させる、第２記憶制御ステップと、
前記第２記憶制御ステップによって記憶された、前記複数の特徴情報を用いて、前記スキャンデータ集合としての特性を示す特性情報を、前記複数のスキャンデータ集合それぞれについて算出する特性情報算出ステップと、
前記特性情報算出ステップによって算出された複数の特性情報を、当該スキャンデータ集合それぞれと対応付けて記憶する、第３記憶制御ステップと、
前記第３記憶制御ステップによって記憶された、前記スキャンデータ集合それぞれに対応する複数の特性情報を比較し、当該特性が近似するスキャンデータ集合を抽出する第１抽出ステップと、
前記第１抽出ステップが抽出した複数のスキャンデータ集合を互いに関連付けて、前記第１抽出ステップで抽出されていない他のスキャンデータ集合とは異なる態様で表示部に表示させる表示制御ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載の技術は、画像ファイルを生成するための画像処理プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、複数ページを備える特定の原稿を複数の分割原稿に分割し、分割原稿の各々を複数台のスキャナを用いて分散してスキャン処理を行う技術が開示されている。複数台のスキャナの各々で分割原稿を読み取ると、スキャナごとに分割ファイルが生成されるため、スキャナごとに生成された複数の分割ファイルをユーザの指定する順に従って結合し、特定の原稿に対応する１つの統合ファイルを作成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１７６１９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、スキャナでは特定の原稿のみならず他の原稿もスキャンされる。よって、各スキャナで生成されるファイルには、特定の原稿から生成された分割ファイルと、他の原稿から生成された他ファイルとが混在する。すると、特定の原稿に対応する１つの統合ファイルを作成する場合には、分割ファイルと他ファイルとが混在して存在している状態から、ユーザが分割ファイルのみをピックアップして結合するなどの手間が発生する。本明細書では、このような不便性を解消することができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書に記載の画像処理プログラムは、コンピュータが読み取り可能な画像処理プログラムであって、複数ページを備えるスキャン対象物の１ページ分のページ画像をスキャンして得られるページスキャンデータを複数含むスキャンデータ集合の複数個を記憶部に記憶させる記憶制御手段と、スキャンデータ集合に含まれている複数のページスキャンデータ各々が表すページ画像内の所定の特徴に基づく、スキャンデータ集合としての特性に基づいて、当該特性が近似するスキャンデータ集合を抽出する第１抽出手段と、してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【０００６】
このように構成された画像処理プログラムによって、コンピュータを上記各手段として機能させれば、第１抽出手段によって、スキャンデータ集合としての特性が互いに類似している複数のスキャンデータ集合を抽出することができる。これにより、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合と他のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合とが混在して記憶部に記憶されている場合においても、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合のみを自動で抽出することが可能となる。
【０００７】
また、請求項２に記載の画像処理プログラムでは、算出手段によって特定値を算出することによって、スキャンデータ集合の単位で、スキャンデータ集合としての特性を数値化することができる。よって、特性が近似するスキャンデータ集合を抽出し易くすることができる。
【０００８】
また、請求項３に記載の画像処理プログラムでは、第１抽出手段が抽出した複数のスキャンデータ集合を結合して、スキャン対象物に関する１のデータ集合を生成することができる。これにより、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合をユーザがピックアップした上で結合する必要を無くすことができるため、不便性を解消することができる。
【０００９】
また、請求項４に記載の画像処理プログラムでは、第１抽出手段で抽出されたスキャンデータ集合を、第１抽出手段で抽出されていない他のスキャンデータ集合と区別して、ユーザに認識させることができる。また、第１抽出手段で抽出された複数のスキャンデータ集合を、１つのグループとしてユーザに認識させることができる。
【００１０】
また、請求項５に記載の画像処理プログラムでは、第１抽出手段で抽出された複数のスキャンデータ集合のうちから、同一の属性情報が対応付けられているスキャンデータ集合をさらに抽出することができる。これにより、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合をより効率よく抽出することが可能となる。
【００１１】
また、請求項６に記載の画像処理プログラムでは、互いに特徴が近似している複数のスキャンデータ集合に加えて、同一の属性情報が対応付けられている複数のスキャンデータ集合も表示させることが可能となる。よって、表示されるスキャンデータ集合の対象を、より広げることが可能となる。
【００１２】
また、請求項７に記載の画像処理プログラムでは、第１抽出手段で抽出されたスキャンデータ集合と第２抽出手段によって抽出されたスキャンデータ集合とを区別して、ユーザに認識させることができる。
【００１３】
また、請求項８に記載の画像処理プログラムでは、互いに特徴点が類似している複数のスキャンデータ集合を抽出する処理を、複数の特徴点の各々に対して行うことができる。これにより、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合と他のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合とを区別する判断基準を増やすことができるため、特定のスキャン対象物から生成されたスキャンデータ集合をより効率よく抽出することが可能となる。
【００１４】
また、請求項９に記載の画像処理プログラムでは、第１抽出手段で複数のスキャンデータ集合を抽出するために用いられた特徴を、ユーザに認識させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】通信システムの構成を示すブロック図である。
【図２】通信システムの動作フローチャートである。
【図３】ＭＦＰの動作フローチャートである。
【図４】ＭＦＰの動作フローチャートである。
【図５】ＭＦＰの動作フローチャートである。
【図６】特徴記憶テーブルの一例である。
【図７】特徴記憶テーブルの一例である。
【図８】近似閾値テーブルの一例である。
【図９】表示画面の表示例である。
【図１０】表示画面の表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１に、本明細書に係る実施形態として例示される通信システム１のブロック図を示す。通信システム１は、ＭＦＰ（Multifunction Peripheral）５１、第１スキャナ１０１、第２スキャナ２０１、第３スキャナ３０１、ＰＣ（Personal Computer）７０を備える。ＭＦＰ５１は、プリンタ機能、スキャナ機能、コピー機能、ファクシミリ機能などを備える多機能周辺装置である。ＭＦＰ５１、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１、ＰＣ７０は、ＬＡＮ６０を介して互いに通信可能に接続されている。
【００１７】
ＭＦＰ５１の構成について説明する。第１ＭＦＰ５１は、記憶部１２、プリンタ１９、スキャナ２０、ＣＰＵ３２、ネットワークＩ／Ｆ３６、ボタン入力部３８、パネル３９、モデム４０、電話回線接続部４１、ＧＰＳ部４４、を主に備えている。これらの構成要素は、入出力ポート４３を介して互いに通信可能とされている。
【００１８】
ボタン入力部３８は、第１ＭＦＰ５１の各機能を実行するためのキーである。ボタン入力部３８は、タッチパネルとして、パネル３９と一体に構成されていてもよい。パネル３９は、ＭＦＰ５１の各種機能情報を表示する。プリンタ１９は、印刷を実行する部位である。スキャナ２０は、読み取りを実行する部位である。ＧＰＳ部４４は、ＭＦＰ５１の位置情報を取得する部位である。モデム４０は、ファクシミリ機能によって送信する原稿データを、電話回線網１００に伝送可能な信号に変調して電話回線接続部４１を介して送信したり、電話回線網１００から電話回線接続部４１を介して入力された信号を受信し、原稿データへ復調するものである。
【００１９】
ＣＰＵ３２は、記憶部１２に記憶されるプログラムに従って処理を実行する。以降、画像処理プログラム２８やオペレーティングシステムなど、プログラムを実行するＣＰＵ３２のことを、単にプログラム名でも記載する場合がある。例えば「画像処理プログラム２８が」という記載は、画像処理プログラム２８を実行するＣＰＵ３２が」を意味する場合がある。なお、記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（ハードディスク）、ＣＰＵ３２が備えるバッファなどが組み合わされて構成されている。
【００２０】
記憶部１２は、プログラム２１を記憶する。プログラム２１は、基本プログラム（図示省略）、画像処理プログラム２８等を含む。基本プログラムは、ネットワークＩ／Ｆ３６に通信を実行させるためのプログラム等を含む。また基本プログラムは、ＧＰＳ部２４が算出した情報を各プログラムが取得するためのＡＰＩ（Application Programming Interface）を提供するプログラムでもある。また画像処理プログラム２８は、後述する画像処理の動作フローをＣＰＵ３２に実行させるためのプログラムである。
【００２１】
また記憶部１２は、データ記憶領域１２ａおよびテーブル記憶領域１２ｂを備える。データ記憶領域１２ａには、後述する、スキャンファイルなどが記憶される。またテーブル記憶領域１２ｂには、特徴記憶テーブルＴＢ１、ＴＢ２および近似閾値テーブルＴＢ３が記憶される。
【００２２】
図６に、特徴記憶テーブルＴＢ１の一例を示す。特徴記憶テーブルＴＢ１は、ページスキャンデータの各ページについての特徴を記憶するテーブルである。特徴記憶テーブルＴＢ１は、ファイル番号４１０、ページ番号４１１、ページ内最大フォントサイズ４１２、ページ内最小フォントサイズ４１３、各フォントサイズ文字数４１４、地色ＲＧＢ値４１５、を記憶する。ファイル番号４１０は、スキャンファイルの各々を識別するための連続番号である。ページ番号４１１は、１つのスキャンファイルに含まれている複数のページスキャンデータの各々を識別するためのページ番号である。ページ内最大フォントサイズ４１２は、１ページ分のページスキャンデータによって表示されるページ画像内のフォントの中の、最大フォントのサイズである。ページ内最小フォントサイズ４１３は、１ページ分のページスキャンデータによって表示されるページ画像内のフォントの中の、最小フォントのサイズである。各フォントサイズ文字数４１４は、各サイズのフォントがそれぞれ何文字ずつあるかを示すデータである。すなわち各フォントサイズ文字数４１４は、文字数を度数、ポイント数を階級としたヒストグラムである。図６の例では、６ポイントから２０ポイントまでの１５種類のサイズのフォントの各々について、文字数が記憶されている。地色ＲＧＢ値４１５は、ページスキャンデータによって表示されるページ画像内において、紙の地色（黄色系、蛍光色、など）をＲＧＢの数値で表したものである。
【００２３】
図７に、特徴記憶テーブルＴＢ２の一例を示す。特徴記憶テーブルＴＢ２は、スキャンファイルとしての特徴を記憶するテーブルである。特徴記憶テーブルＴＢ２は、ファイル番号５０８、ユーザ情報５０９、スキャナ情報５１０、ファイル内最大フォントサイズ５１１、ファイル内最小フォントサイズ５１２、平均フォントサイズ５１３、フォントサイズ標準偏差５１４、地色平均値５１５、地色標準偏差５１６、タグ情報５１７を記憶する。ファイル番号５０８は、スキャンファイルの各々を識別するための連続番号である。ユーザ情報５０９は、スキャンファイルの作成をスキャナに指示したユーザを示す情報である。ユーザ情報５０９の一例としては、ユーザ名やパスワードなどが挙げられる。スキャナ情報５１０は、スキャンファイルを作成したスキャナを示す情報である。ファイル内最大フォントサイズ５１１は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像内の文字の中で、最大のフォントサイズである。ファイル内最小フォントサイズ５１２は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像内の文字の中で、最小のフォントサイズである。平均フォントサイズ５１３は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像内の全文字について、フォントサイズの平均値を算出した値である。フォントサイズ標準偏差５１４は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像内の全文字について、フォントサイズの標準偏差を算出した値である。地色平均値５１５は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像について、紙の地色のＲＧＢ値の平均値を算出した値である。地色標準偏差５１６は、スキャンファイルに含まれる全てのページ画像について、紙の地色のＲＧＢ値の標準偏差を算出した値である。タグ情報５１７は、互いに近似する特徴を有するスキャンファイルを同じグループに分類するための情報である。
【００２４】
図８に、近似閾値テーブルＴＢ３の一例を示す。近似閾値テーブルＴＢ３は、各種の特徴ごとに、近似閾値５２０を記憶するテーブルである。近似閾値５２０は、後述する分類処理（Ｓ２１８）において、特徴が近似するか否かの判断に用いられる値である。
【００２５】
第１スキャナ１０１の構成について説明する。第１スキャナ１０１は、ＣＰＵ１０２、記憶部１０３、スキャナ１０４、通信部１０５を主に備えている。ＣＰＵ１０２は、スキャナ１０４などの各機能の制御を行う。スキャナ１０４は、複数ページを備える原稿を１ページずつスキャンして、ページスキャンデータを生成する。そして、複数ページ分のページスキャンデータを含むスキャンファイルを生成する。記憶部１０３は、生成されたスキャンファイルを記憶する。通信部１０５は、ＬＡＮ６０上の各種の機器と通信を実行する。なお、第２スキャナ２０１および第３スキャナ３０１の構成は、第１スキャナ１０１と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００２６】
ＰＣ７０の構成について説明する。ＰＣ７０は、ＣＰＵ７２、記憶部７３、通信部７５を主に備えている。これらの構成の機能は、ＭＦＰ５１で説明した構成の機能と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００２７】
＜通信システムの動作＞
本実施形態に係る通信システム１の動作を説明する。図２を用いて、通信システム１の動作の全体フローを説明する。Ｓ１０１において、１の原稿を複数の分割原稿に分割した上で、分割原稿の各々のスキャンファイルを生成する処理が行われる。スキャンファイルは、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１を用いて生成することが可能である。具体的には、ユーザによって１の原稿が複数の分割原稿に分割され、分割原稿の各々が第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１にセットされる。そして、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１の操作部（不図示）を用いてスキャン実行操作を実行することで、分割原稿の各々についてのスキャンファイルが生成され、記憶部に記憶される。
【００２８】
Ｓ１０２において、ＭＦＰ５１は、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１の各々から、ＬＡＮ６０およびネットワークＩ／Ｆ３６を介して、分割原稿についてのスキャンファイルを受信する。そしてスキャンファイルごとに特徴を抽出する、特徴保存処理を実行する。
【００２９】
Ｓ１０３において、ＭＦＰ５１は、特徴が近似するスキャンファイルを、データ記憶領域１２ａに記憶されている多数のスキャンファイルの中から抽出して結合する、結合処理を実行する。これにより、分割前の１の原稿についての、１のスキャンファイルが完成する。以下、ＭＦＰ５１で行われる特徴保存処理（Ｓ１０２）および結合処理（Ｓ１０３）について、図３ないし図５のフローを用いて詳説する。
【００３０】
＜特徴保存処理＞
図３を用いて、特徴保存処理の内容を説明する。Ｓ１１０においてＣＰＵ３２は、ユーザ情報５０９であるユーザ名の入力処理が、ボタン入力部３８を介して行われたか否かを判断する。入力処理が行われていない場合（Ｓ１１０：ＮＯ）にはＳ１１０へ戻り、入力処理が完了した場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）にはＳ１１１へ進む。Ｓ１１１においてＣＰＵ３２は、スキャンファイルの取得先のスキャナを、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１の中から決定する。Ｓ１１２において、ＣＰＵ３２は、取得先として決定されたスキャナから、スキャンファイルを構成する複数のページスキャンデータのうちから、１ページ分のページスキャンデータを受信する。Ｓ１１４において、ＣＰＵ３２は、受信したページスキャンデータをデータ記憶領域１２ａに記憶する。
【００３１】
Ｓ１１６において、ＣＰＵ３２は、受信したページスキャンデータに対して特徴を抽出する処理を行う。抽出される特徴は、ページ内最大フォントサイズ４１２、ページ内最小フォントサイズ４１３、各フォントサイズ文字数４１４、地色ＲＧＢ値４１５、である（図６、特徴記憶テーブルＴＢ１参照）。ページスキャンデータ内の特徴を抽出する方法の具体例を説明する。まず、画像認識技術によって、ページスキャンデータによって表示されるページ画像内から、文字が記載されている文字領域を一字ずつ矩形形状に抽出する。そして、それぞれの文字領域の高さを計測することで、使用されているフォントのサイズ（ポイント数）を取得する。これにより、ページ内最大フォントサイズ４１２およびページ内最小フォントサイズ４１３を抽出することができる。また、文字領域の数を計測することで、フォントのサイズごとに、使用されている文字数を取得する。これにより、各フォントサイズ文字数４１４を抽出することができる。また、文字領域以外の領域を抽出し、抽出した領域の色を測定することで、地色ＲＧＢ値４１５を抽出することができる。
【００３２】
Ｓ１２０において、ＣＰＵ３２は、Ｓ１１６で抽出したページスキャンデータの各特徴を、特徴記憶テーブルＴＢ１（図６）に記憶する。このとき、今回処理を行っているスキャンファイルに対応するファイル番号４１０の列内であって、今回処理を行っているページスキャンデータに対応するページ番号４１１に対応する列に、各特徴を記憶する。Ｓ１２２において、ＣＰＵ３２は、次ページ分のページスキャンデータが存在するか否かを判断する。次ページが存在する場合（Ｓ１２２：ＹＥＳ）にはＳ１１２へ戻り、スキャンファイル内の次のページデータに対して、Ｓ１１２からＳ１２０までの処理を行う。一方、次ページが存在しない場合（Ｓ１２２：ＮＯ）には、１つのスキャンファイル内の全ページについて処理が完了したと判断され、Ｓ１２４へ進む。
【００３３】
Ｓ１２４において、ＣＰＵ３２は、特徴記憶テーブルＴＢ１に保存されている、スキャンファイルを構成する複数のページスキャンデータの特徴を用いて、スキャンファイル全体としての特徴を算出する処理を行う。算出される特徴は、ファイル内最大フォントサイズ５１１、ファイル内最小フォントサイズ５１２、平均フォントサイズ５１３、フォントサイズ標準偏差５１４、地色平均値５１５、地色標準偏差５１６、である（図７、特徴記憶テーブルＴＢ２参照）。スキャンファイルの特徴を算出する方法の具体例を説明する。ファイル内最大フォントサイズ５１１は、複数のページスキャンデータの各々におけるページ内最大フォントサイズ４１２のうち、最大値を選択することで取得することができる。ファイル内最小フォントサイズ５１２は、複数のページスキャンデータの各々におけるページ内最小フォントサイズ４１３のうち、最小値を選択することで取得することができる。平均フォントサイズ５１３およびフォントサイズ標準偏差５１４は、複数のページスキャンデータの各々における各フォントサイズ文字数４１４を用いて計算を行うことで、取得することができる。地色平均値５１５および地色標準偏差５１６は、複数のページスキャンデータの各々における地色ＲＧＢ値４１５を用いて計算を行うことで、取得することができる。
【００３４】
Ｓ１２６において、ＣＰＵ３２は、Ｓ１２４で抽出したスキャンファイルの各特徴を、特徴記憶テーブルＴＢ２（図７）に記憶する。このとき、今回処理を行っているスキャンファイルに対応するファイル番号５０８の列内に、各特徴を記憶する。Ｓ１２８において、ＣＰＵ３２は、スキャンファイルについてのユーザ情報５０９（スキャンファイルを作成したユーザ名）を、特徴記憶テーブルＴＢ２（図７）に記憶する。このとき、今回処理を行っているスキャンファイルに対応するファイル番号５０８の列内に、ユーザ情報５０９を記憶する。
【００３５】
Ｓ１３０において、ＣＰＵ３２は、まだスキャンファイルを取得していないスキャナが存在するか否かを判断する。未取得のスキャナが存在する場合（Ｓ１３０：ＹＥＳ）にはＳ１１１へ戻り、次のスキャンファイルの取得先のスキャナを、第１スキャナ１０１ないし第３スキャナ３０１のうちから決定する。そして、再度Ｓ１１２からＳ１２８の処理を実行する。一方、未取得のスキャナが存在しない場合（Ｓ１３０：ＮＯ）には、特徴保存処理を終了する。
【００３６】
＜結合処理＞
図４および図５を用いて、結合処理の内容を説明する。Ｓ２１２において、ユーザ情報５０９であるユーザ名の入力処理が、ボタン入力部３８を介して行われたか否かを判断する。入力処理が行われていない場合（Ｓ２１２：ＮＯ）にはＳ２１２へ戻り、入力処理が完了した場合（Ｓ２１２：ＹＥＳ）にはＳ２１４へ進む。
【００３７】
Ｓ２１４において、ＣＰＵ３２は、近似するスキャンファイルを抽出する際に用いる特徴の選択を受け付けたか否かを判断する。具体例としては、パネル３９に各種の特徴（ファイル内最大フォントサイズ５１１、平均フォントサイズ５１３、フォントサイズ標準偏差５１４など）を表示し、ユーザによる特徴の選択を受け付ける。Ｓ２１４では、複数の特徴の選択を受け付けることも可能である。特徴の選択を受け付けていない場合（Ｓ２１４：ＮＯ）にはＳ２１４へ戻り、選択を受け付けた場合（Ｓ２１４：ＹＥＳ）にはＳ２１６へ進む。
【００３８】
Ｓ２１６においてＣＰＵ３２は、特徴記憶テーブルＴＢ２（図７）から、保存されている全てのスキャンファイルについて、特徴を読み出す。Ｓ２１８において、ＣＰＵ３２は、互いに特徴が近似するスキャンファイルを同一のグループに分類する、分類処理を行う。具体的には、Ｓ２１４で選択された特徴（複数の特徴が選択されている場合には、そのうちの１つの特徴）を、Ｓ２１６で読み出した全てのスキャンファイルについて比較し、特徴が近似するスキャンファイルを抽出する。そして、抽出したスキャンファイルに同一のタグ情報５１７を割り当てて、特徴記憶テーブルＴＢ２に記憶させる。特徴が近似するか否かの判断方法の一例としては、Ｓ２１４で選択された特徴を表す数値が、近似閾値テーブルＴＢ３（図８）に記憶されている近似閾値５２０の範囲内であるか否かを判断する方法が挙げられる。例えばＳ２１４において、ファイル内最大フォントサイズ５１１が選択された場合には、ファイル内最大フォントサイズが互いに±０．５ポイント（近似閾値５２０）の範囲内であるスキャンファイルが、互いに特徴が近似するスキャンファイルとして抽出される。なお、Ｓ２１４で複数の特徴が選択された場合には、複数の特徴の各々に対して、Ｓ２１８の分類処理が行われる。
【００３９】
Ｓ２２０において、ＣＰＵ３２は、表示データ決定処理を実行する。図５のフローを用いて、表示データ決定処理の内容を説明する。Ｓ３１２において、ＣＰＵ３２は、特徴記憶テーブルＴＢ２に記憶されているスキャンファイルのうちから、今回Ｓ２１８で分類処理が行われたスキャンファイル（タグ情報５１７が付けられているスキャンファイル）を抽出する。そして抽出したスキャンファイルのうちから、表示可能なスキャンファイルをさらに抽出する。表示可能なスキャンファイルとは、Ｓ２１２で入力されたユーザ情報と同一のユーザ情報を有するスキャンファイルである。すなわち、特徴保存処理を実行しているユーザと同一のユーザによって作成されたスキャンファイルである。
【００４０】
Ｓ３１４において、ＣＰＵ３２は、表示可能なスキャンファイルが存在するか否かを判断する。存在しない場合（Ｓ３１４：ＮＯ）にはＳ２２２（図４）へ進み、存在する場合（Ｓ３１４：ＹＥＳ）にはＳ３１６へ進む。
【００４１】
Ｓ３１６において、ＣＰＵ３２は、表示可能なスキャンファイルを表すアイコンを、パネル３９に表示する。表示可能なスキャンファイルが複数存在する場合には、複数のアイコンを、順に整列するように表示する。
【００４２】
Ｓ３１８において、ＣＰＵ３２は、Ｓ３１６で表示されたアイコンの外周を囲む枠線を、パネル３９に表示する。Ｓ３２０において、ＣＰＵ３２は、分類を行う際に使用された特徴を、Ｓ３１８で表示された枠線の内側に表示する。そして表示データ決定処理が終了し、Ｓ２２２（図４）へ進む。
【００４３】
Ｓ２２２において、ＣＰＵ３２は、分類処理を未実施の特徴が存在するか否かを判断する。未実施の特徴が存在する場合（Ｓ２２２：ＹＥＳ）には、Ｓ２１８へ戻り、Ｓ２１４で選択された複数の特徴のうち、分類処理を未実施の特徴について、Ｓ２１８およびＳ２２０を実行する。一方、未実施の特徴が存在しない場合（Ｓ２２２：ＮＯ）には、Ｓ２１４で選択された複数の特徴の全てに対してＳ２１８およびＳ２２０の処理が実行された場合か、Ｓ２１４で１つのみの特徴が選択された場合であると判断され、Ｓ２２６へ進む。
【００４４】
Ｓ２２６において、ＣＰＵ３２は、結合するスキャンファイルの指定を受け付けたか否かを判断する。具体的には、パネル３９に表示されている、枠線で囲われたアイコンのグループの何れかを指定する操作が入力されたか否かを判断する。指定を受け付けていない場合（Ｓ２２６：ＮＯ）にはＳ２２６へ戻り、指定を受け付けた場合（Ｓ２２６：ＹＥＳ）にはＳ２２８へ進む。
【００４５】
Ｓ２２８において、ＣＰＵ３２は、複数のスキャンファイルを結合する際の結合順番を決定する。結合順番の決定は、ユーザによる入力を受け付けることで行なわれても良い。または、画像認識技術により各スキャンファイルのページ番号を認識している場合には、ページ番号が順番に並ぶように自動で結合順番を決定することも可能である。
【００４６】
Ｓ２３０において、ＣＰＵ３２は、複数のスキャンファイルを互いに結合し、データ記憶領域１２ａに記憶する。これにより、分割前の元の原稿についての、１つのスキャンファイルが完成する。
【００４７】
＜具体動作例＞
本実施形態に係る画像処理の具体動作例を、図６ないし図９を用いて説明する。本実施形態では、例として、第１の原稿を２つに分割して第１スキャナ１０１および第２スキャナ２０１でスキャン処理するとともに、第２の原稿を分割せずに第３スキャナ３０１でスキャン処理する場合を説明する。また、特徴保存処理（図３）によって、図６に示すような特徴記憶テーブルＴＢ１が作成された場合を説明する。また、図６に示す特徴記憶テーブルＴＢ１に基づいて、特徴保存処理（図３）によって、図７に示すような特徴記憶テーブルＴＢ２が作成された場合を説明する。図６の特徴記憶テーブルＴＢ１および図７の特徴記憶テーブルＴＢ２では、第１の原稿の前半部のスキャンファイルが、ファイル番号４１０＝「１」の列に記憶されている。また、第２の原稿のスキャンファイルが、ファイル番号４１０＝「２」の列に記憶されている。また、第１の原稿の後半部のスキャンファイルが、ファイル番号４１０＝「３」の列に記憶されている。また、結合処理（図４）のＳ２１２において、ユーザ情報５０９としてユーザ名＝「ユーザＡ」が入力された場合を説明する。またＳ２１４において、近似するスキャンファイルを抽出する際に用いる特徴として、ファイル内最大フォントサイズ５１１および平均フォントサイズ５１３が選択された場合を説明する。
【００４８】
近似するスキャンファイルを抽出するための特徴として、ファイル内最大フォントサイズ５１１を用いる場合における、結合処理を説明する。Ｓ２１８（図４）において、ファイル内最大フォントサイズ５１１の特徴について、各スキャンファイルが比較される。そして、ファイル内最大フォントサイズ５１１が互いに±０．５ポイントの範囲内であるスキャンファイル（ファイル番号５０８＝「２」、「３」のスキャンファイル）（図７、領域Ａ１参照）が、特徴が互いに近似するファイルとして抽出される。また、抽出されたスキャンファイルに同一のタグ情報５１７＝「ファイル内最大フォントサイズが近似」が割り当てられ、特徴記憶テーブルＴＢ２に記憶される（図７、領域Ａ１１）。
【００４９】
表示データ決定処理へ進み、Ｓ３１２において、今回分類処理が行われたスキャンファイル（ファイル番号５０８＝「２」、「３」のスキャンファイル）が抽出される。そして、表示可能なスキャンファイル（ユーザ情報５０９が「ユーザＡ」であるスキャンファイル）として、ファイル番号５０８＝「２」、「３」のスキャンファイルが抽出される。Ｓ３１６において、図９に示すように、ファイル番号５０８＝「２」および「３」のスキャンファイルの各々を表すアイコンＩＣ２およびＩＣ３が、パネル３９に横に並んだ状態で表示される。また、表示されたアイコンＩＣ２およびＩＣ３の外周を囲む枠線Ｆ１が表示される（Ｓ３１８）。また、分類を行う際に使用された特徴である「最大フォントサイズが近似」が、枠線Ｆ１の内側に表示される（Ｓ３２０）。
【００５０】
次に、近似するスキャンファイルを抽出するための特徴として、平均フォントサイズ５１３を用いる場合における、結合処理を説明する。Ｓ２１８（図４）において、平均フォントサイズ５１３の特徴について、各スキャンファイルが比較される。そして、平均フォントサイズ５１３が互いに±１ポイントの範囲内であるスキャンファイル（ファイル番号５０８＝「１」、「３」、「４」のスキャンファイル）（図７、領域Ａ２参照）が、特徴が互いに近似するファイルとして抽出される。また、抽出されたスキャンファイルに同一のタグ情報５１７＝「平均フォントサイズが近似」が割り当てられ、特徴記憶テーブルＴＢ２に記憶される（図７、領域Ａ１２）。
【００５１】
表示データ決定処理へ進み、Ｓ３１２において、今回分類処理が行われたスキャンファイル（ファイル番号５０８＝「１」、「３」、「４」のスキャンファイル）が抽出される。そして、表示可能なスキャンファイル（ユーザ情報５０９が「ユーザＡ」であるスキャンファイル）として、ファイル番号５０８＝「１」、「３」のスキャンファイルが抽出される。Ｓ３１６において、図９に示すように、ファイル番号５０８＝「１」のスキャンファイルを表すアイコンＩＣ１が、パネル３９に追加して表示される。また、アイコンＩＣ１およびＩＣ３の外周を囲む枠線Ｆ２が表示される（Ｓ３１８）。また、分類を行う際に使用された特徴である「平均フォントサイズが近似」が、枠線Ｆ２の内側に表示される（Ｓ３２０）。
【００５２】
Ｓ２２６において、枠線Ｆ２で囲われたアイコンのグループを指定するユーザ操作の入力が受け付けられる。Ｓ２２８において、アイコンＩＣ１で表されるスキャンファイルが１番目、アイコンＩＣ３で表されるスキャンファイルが２番目、という内容の結合順番のユーザ入力が受け付けられる。Ｓ２３０において、ＣＰＵ３２は、アイコンＩＣ１で表されるスキャンファイル（第１の原稿の前半部）と、アイコンＩＣ３で表されるスキャンファイル（第１の原稿の後半部）とを互いに結合し、データ記憶領域１２ａに記憶する。これにより、分割前の第１の原稿についての、１つのスキャンファイルが完成する。
【００５３】
＜効果＞
本実施形態に係る画像処理の効果を説明する。分類処理（Ｓ２１８）によって、複数のページスキャンデータによって構成されるスキャンファイルの全体としての特性を比較し、当該特性が互いに類似している複数のスキャンファイルを抽出することができる。これにより、特定の原稿から生成された複数のスキャンファイルと他の原稿から生成されたスキャンファイルとが混在してデータ記憶領域１２ａに記憶されている場合においても、特定の原稿から生成された複数のスキャンファイルのみを自動で抽出することが可能となる。
【００５４】
また、分類処理（Ｓ２１８）によって同一グループに分類された複数のスキャンファイル同士を結合（Ｓ２３０）して、１の原稿についての１のスキャンファイルを生成することができる。これにより、特定の原稿から生成された複数のスキャンファイルをユーザがピックアップした上で結合する必要を無くすことができるため、不便性を解消することができる。
【００５５】
また、分類処理（Ｓ２１８）によって同一グループに分類された複数のスキャンファイルを、分類処理（Ｓ２１８）によって同一グループに分類された複数のスキャンファイルを囲う枠線を表示する（Ｓ３１８）ことによって、同一グループに分類された複数のスキャンファイルを、１つのグループとしてユーザに認識させることができる。また、同一グループに分類された複数のスキャンファイルを、他のスキャンファイルと区別してユーザに認識させることができる。
【００５６】
また、分類処理（Ｓ２１８）によって同一グループに分類された複数のスキャンファイルのうちから、表示可能なスキャンファイル（特徴保存処理を実行しているユーザと同一のユーザによって作成されたスキャンファイル）をさらに抽出することができる（Ｓ３１２）。これにより、特定の原稿から生成されたスキャンファイルを、より効率よく抽出することが可能となる。
【００５７】
また、分類処理（Ｓ２１８）を、複数の特徴点（例：ファイル内最大フォントサイズ５１１、平均フォントサイズ５１３、など）の各々に対して行うことができる。これにより、特定の原稿から生成されたスキャンファイルと他の原稿から生成されたスキャンファイルとを区別する判断基準を増やすことができるため、特定の原稿から生成されたスキャンファイルをより効率よく抽出することが可能となる。
【００５８】
また、分類を行う際に使用された特徴を、枠線の内側に表示することができる（Ｓ３２０）。これにより、分類処理（Ｓ２１８）で複数のスキャンファイルを抽出するために用いられた特徴を、ユーザに認識させることができる。
【００５９】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【００６０】
＜変形例＞
Ｓ３１２で表示可能ではないと判断されたスキャンファイルを、Ｓ３１２で表示可能と判断されたスキャンファイルとともに表示するとしてもよい。これにより、特徴保存処理を実行しているユーザ以外の他のユーザが作成したスキャンファイルも、Ｓ３１６における表示処理の対象とすることができるため、スキャンファイルの表示対象をより広げることが可能となる。またこの場合、表示可能ではないと判断されたスキャンファイルと、表示可能と判断されたスキャンファイルとを区別できるように、スキャンファイルを作成したユーザを表示するとしてもよい。
【００６１】
本変形例における変形動作例を、図１０を用いて説明する。なお、変形動作例における前提条件は、前述の具体動作例と同様である。近似するスキャンファイルを抽出するための特徴として、平均フォントサイズ５１３を用いる場合には、ファイル番号５０８＝「１」、「３」、「４」のスキャンファイル（図７、領域Ａ２参照）が、特徴が互いに近似するファイルとして抽出される。ここで、ファイル番号５０８＝「４」のスキャンファイルは、特徴保存処理を実行しているユーザ（ユーザＡ）以外の他のユーザ（ユーザＢ）が作成したスキャンファイルである。よって、表示データ決定処理（Ｓ３１６）において、図１０に示すように、ファイル番号５０８＝「４」のスキャンファイルを表すアイコンＩＣ４が、パネル３９に追加して表示される。また、アイコンＩＣ１、ＩＣ３、ＩＣ４の外周を囲む枠線Ｆ２ａが表示される（Ｓ３１８）。また、アイコンＩＣ１およびＩＣ３で表されるスキャンファイルがユーザＡによって作成され、アイコンＩＣ４で表されるスキャンファイルがユーザＢによって作成された旨が、枠線Ｆ２ａの内側に表示される。これにより、第１抽出手段で抽出されたスキャンファイルと第２抽出手段によって抽出されたスキャンファイルとを区別して、ユーザに認識させることができる。
【００６２】
また、同一グループに分類された複数のスキャンファイルを他のスキャンファイルと区別して表示する方法は、枠線で囲う方法（Ｓ３１８）に限られない。例えば、同一グループに属するスキャンファイルを表す各アイコンを、他のアイコンと異なる態様（アイコンの大きさを異ならせる、アイコンの色を異ならせる、アイコンを点滅表示させる、など）で表示してもよい。または、同一グループに属するスキャンファイルを表す各アイコンを、互いに関連付けて表示（例：同一グループの複数アイコンを、その一部が互いに重なるように表示）する態様であってもよい。
【００６３】
また、抽出される特徴（Ｓ１１６）は、本実施形態で示したものに限られない。例えば、行間のポイント数や、文字間のポイント数などを用いても良い。また、特徴を抽出する際に用いられる算出値は、平均値や標準偏差に限られず、各種の統計に用いられる算出値（例：メディアン値）であってもよい。
【００６４】
また、各スキャンファイルを識別するための識別情報を特徴として用いて、結合対象のスキャンファイルを抽出するとしてもよい。識別情報の例としては、スキャナの設置場所や、スキャナが接続されているルータのＩＤなどが挙げられる。ユーザが１の原稿を複数の分割原稿に分割して、複数のスキャナでスキャン処理を行う場合には、互いに距離が近いスキャナを使用する場合が多い。よって、識別設置場所が互いに近接している複数のスキャナの各々で生成されたスキャンファイルを抽出することや、同一のルータに接続されている複数のスキャナの各々で生成されたスキャンファイルを抽出することにより、結合処理の対象となるスキャンファイルを自動で抽出することが可能となる。また、スキャナの設置場所は、各スキャナに備えられているＧＰＳ部により取得される形態であってもよいし、予めユーザによって各スキャナに登録される形態であってもよい。
【００６５】
画像処理プログラム２８がＭＦＰ５１の記憶部１２に記憶されている場合を説明したが、この形態に限られず、ＬＡＮ６０に接続されている他の機器の記憶部に記憶されていてもよい。例えば、ＰＣ７０の記憶部７３に画像処理プログラム２８が記憶されている場合には、ＰＣ７０のＣＰＵ７２によって、図２ないし図５のフローを実行することができる。
【００６６】
また、スキャンファイル生成に使用されるスキャナは外付けのスキャナに限られず、ＭＦＰ５１が備えるスキャナ２０を使用することも可能である。この場合、ＬＡＮ６０を介してスキャンファイルを受信する処理（Ｓ１１２、Ｓ１１４）を省略することができる。また、１の原稿を複数の分割原稿に分割する際の分割数は、２分割に限られず、３分割以上でもよい。
【００６７】
互いに特徴が近似するスキャンファイルを同一のグループに分類する方法は、タグ情報５１７を割り当てる方法（Ｓ２１８）に限られず、各種の方法が可能である。例えば、同一のグループに属する複数のスキャンファイルを、同一のフォルダに格納する方法であってもよい。
【００６８】
スキャンファイル全体としての特徴を算出する処理（Ｓ１２４）は、スキャンファイルを構成するページスキャンデータの全てを使用する形態に限られない。ページスキャンデータの一部を抽出（例：偶数ページを抽出、所定ページごとに抽出）し、抽出したページスキャンデータについて計算を行うことで、スキャンファイル全体としての特徴を算出するとしてもよい。これにより、計算量を抑えることができる。
【００６９】
各フォントサイズ文字数４１４は、６ポイントから２０ポイントまでの１５種類のサイズのフォントの各々について、文字数をカウントしたが、この形態に限られない。１５種類より多いまたは少ないサイズのフォントの各々について文字数をカウントしてもよい。
【００７０】
Ｓ１１２からＳ１２２において、ページスキャンデータを受信して特徴を抽出する処理を、１ページ分ずつ繰り返す形態を説明したが、この形態に限られない。スキャンファイルを構成する全ページ分のページスキャンデータを受信した後に、各ページについて特徴を抽出する処理を実行してもよい。
【００７１】
Ｓ２１２における、ユーザ情報５０９の入力処理は省略することが可能である。この場合、Ｓ３１２では、Ｓ１１０で入力されたユーザ情報５０９を用いて、表示可能なスキャンファイル抽出する処理を実行すればよい。
【００７２】
また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【００７３】
なお、ＣＰＵ３２はコンピュータの一例である。原稿はスキャン対象物の一例である。スキャンファイルはスキャンデータ集合の一例である。Ｓ１１４を実行するＣＰＵ３２は記憶制御手段、記憶手段の一例である。ページ内最大フォントサイズ４１２、地色ＲＧＢ値４１５などは所定の特徴の一例である。ファイル内最大フォントサイズ５１１、平均フォントサイズ５１３などは特性の一例である。Ｓ２１８を実行するＣＰＵ３２は第１抽出手段、第１抽出ステップの一例である。フォントサイズ、地色のＲＧＢ値などは所定の特徴を表す数値の一例である。Ｓ１２４を実行するＣＰＵ３２は算出手段の一例である。Ｓ２３０を実行するＣＰＵ３２はデータ処理制御手段の一例である。Ｓ３１８を実行するＣＰＵ３２は表示制御手段の一例である。ユーザ情報５０９は属性情報の一例である。Ｓ３１２を実行するＣＰＵ３２は第２抽出手段の一例である。
【００７４】
なお、各プログラムは一つのプログラムモジュールから構成されるものであってもよいし、複数のプログラムモジュールから構成されるものであってもよい。また、各一例は置換可能な他の構成であってもよく、本発明の範疇である。プログラム（画像処理プログラム２８など）に基づく処理を実行するコンピュータ（ＣＰＵ３２など）であってもよいし、オペレーティングシステムや他のアプリケーションなど、画像処理プログラム以外のプログラムに基づく処理を実行するコンピュータであってもよいし、コンピュータの指示に従って動作するハード構成（パネル３９など）であってもよいし、コンピュータとハード構成とが連動した構成であってもよい。もちろん、複数のプログラムに基づく処理を連動させて処理を実行するコンピュータであってもよいし、複数のプログラムに基づく処理を連動させて処理を実行するコンピュータの指示に従って動作するハード構成であってもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１：通信システム、２８：画像処理プログラム、３２：ＣＰＵ、５１：ＭＦＰ、１０１：第１スキャナ、２０１：第２スキャナ、３０１：第３スキャナ、ＴＢ１、ＴＢ２：特徴記憶テーブル
【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】
0005742612.tif 000009
【図９】
0005742612.tif 000010
【図１０】
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