(57)【要約】【課題】  同じ原稿をスキャンしてしまう多重スキャンを、画像そのものではなく画像特徴量を比較することで防止して、更に、通信回線上では画像特徴量をやり取りすることで通信回線への負荷を軽くする画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法を提供する。【解決手段】  画像読込部１０３で原稿の画像データを読み込み、読み込んだ画像データの特徴量を特徴量抽出部１０８で抽出し、サーバ１５０に蓄積された画像データの特徴量と読み込んだ画像データより抽出した特徴量と特徴量比較部１０６で比較し、特徴量比較部１０６による比較に基づき類似画像判別部１０７でサーバ１５０に蓄積された画像データの中に読み込んだ画像データと類似した画像データがあるか否かを判別し、類似した画像データがあると判別されると操作／表示部１０２によりその旨を報知する。【選択図】  図１
2008040962.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿から画像を読取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、
画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量と前記抽出手段で抽出した特徴量とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較に基づき前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、
前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段と
を具備する画像読取装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
前記画像読取手段で読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度の出現頻度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、
前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段と
を具備する請求項１記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、
前記画像読取手段で読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度および色の出現頻度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、
前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段と
を具備する請求項１記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記比較手段は、
前記出力手段により出力された前記特徴量を前記画像蓄積装置に蓄積された画像の対応する特徴量と比較し、
前記判別手段は、
前記比較手段による比較により前記特徴量が一致した度合いに基づき前記類似する画像があるか否かを判別する
請求項２又は３記載の画像読取装置。
【請求項５】
原稿から画像を読取る画像読取装置と、
前記画像読取装置と通信手段を介して接続され、前記画像読取装置で読取った画像を蓄積する画像蓄積装置と
を有し、
前記画像読取装置は、
読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した特徴量を前記画像蓄積装置に送信する送信手段と
を具備し、
前記画像蓄積装置は、
前記送信手段で送信された前記特徴量を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した前記特徴量と該画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較に基づき該画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、
前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段と
を具備する画像読取蓄積装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、
読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度の出現頻度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、
前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段と
を具備する請求項５記載の画像読取蓄積装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、
読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度および色の出現頻度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、
前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段と
を具備する請求項５記載の画像読取蓄積装置。
【請求項８】
前記比較手段は、
前記出力手段により出力された前記特徴量を前記画像蓄積装置に蓄積された画像の対応する特徴量と比較し、
前記判別手段は、
前記比較手段による比較により前記特徴量が一致した度合いに基づき前記類似する画像があるか否かを判別する
請求項６又は７記載の画像読取蓄積装置。
【請求項９】
原稿から画像を画像読取手段により読取り、
前記画像読取手段で読取った画像の特徴量を抽出手段により抽出し、
画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量と前記抽出手段で抽出した特徴量とを比較手段により比較し、
前記比較手段による比較に基づき前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があるかを判別手段により判別し、
前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知手段により報知する画像読取方法。
【請求項１０】
画像読取装置は、原稿から読取った画像の特徴量を抽出手段により抽出し、
該抽出手段で抽出した特徴量を前記画像読取装置と通信手段を介して接続された画像蓄積装置に送信手段により送信し、
前記画像蓄積装置は、前記送信手段で送信された前記特徴量を受信手段により受信し、
前記受信手段で受信した前記特徴量と該画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量とを比較手段により比較し、
前記比較手段による比較に基づき該画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があるかを判別手段により判別し、
前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知手段により報知する画像読取蓄積方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プッシュスキャン機能を備えた画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法に関し、特に、同じ原稿をスキャンしてしまう多重スキャンを、画像そのものではなく画像特徴量を比較することで防止して、更に、通信回線上では画像特徴量をやり取りすることで通信回線への負荷を軽くする画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信回線に接続されたスキャナ装置からスキャナ装置に配置された原稿の画像データを読み取って、読み取った画像データを指定のパーソナルコンピュータ（以下、パソコンと呼ぶ）或いはサーバ等に通信回線を通じて送信するプッシュスキャンと呼ばれる機能がある。
【０００３】
プッシュスキャン機能が使用される際には、ユーザが以前スキャンした事実を忘れて同じ原稿を再度スキャンしてしまう場合がある。
【０００４】
このように同じ原稿を再度スキャンさせてしまった場合には、以前に送信された画像データと同じ画像データが指定されたパソコンに送られて、パソコン内で同一画像データが重複して蓄積されてしまい記憶容量を圧迫する結果となってしまう。
【０００５】
このようなプッシュスキャン機能において同じ内容の画像データを重複して蓄積してしまい記憶容量を圧迫してしまうという問題を解決する為に、読み取った画像が過去に読み取った画像と同じか否かを識別して同一画像ならば送信しないという方法が考えられ、特許文献１にはサーバに蓄積した画像とスキャンした画像との差分を求めて比較を行う技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００４−８０６０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１のように蓄積した画像とスキャンした画像とを直接比較する場合には、セキュリティの関係上スキャナ装置に画像を蓄積することは問題があるのでサーバに蓄積された画像とスキャンされた画像とを比較することになるが、それではサーバからスキャナ装置に容量の大きな画像データを転送して通信回線に負荷を与え、また、容量の大きな画像データ同士を比較するので画像を比較するコンピュータに負荷を与える。
【０００７】
そこで、この発明は、同じ原稿をスキャンしてしまう多重スキャンを、画像そのものではなく画像特徴量を比較することで防止して、更に、通信回線上では画像特徴量をやり取りすることで通信回線への負荷を軽くする画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法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】
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、画像読取装置は、原稿から画像を読取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量と前記抽出手段で抽出した特徴量とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較に基づき前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段とを具備することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記抽出手段は、前記画像読取手段で読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度の出現頻度を算出する算出手段と、前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明は、前記抽出手段は、前記画像読取手段で読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度および色の出現頻度を算出する算出手段と、前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４の発明は、請求項２又は３の発明は、前記比較手段は、前記出力手段により出力された前記特徴量を前記画像蓄積装置に蓄積された画像の対応する特徴量と比較し、前記判別手段は、前記比較手段による比較により前記特徴量が一致した度合いに基づき前記類似する画像があるか否かを判別することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５の発明は、画像読取蓄積装置は、原稿から画像を読取る画像読取装置と、前記画像読取装置と通信手段を介して接続され、前記画像読取装置で読取った画像を蓄積する画像蓄積装置とを有し、前記画像読取装置は、読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出した特徴量を前記画像蓄積装置に送信する送信手段とを具備し、前記画像蓄積装置は、前記送信手段で送信された前記特徴量を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した前記特徴量と該画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較に基づき該画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６の発明は、請求項５の発明は、前記抽出手段は、読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度の出現頻度を算出する算出手段と、前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７の発明は、請求項５の発明は、前記抽出手段は、読取った画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段で分割した領域毎に該領域に含まれる画素の輝度および色の出現頻度を算出する算出手段と、前記算出手段で算出した前記出現頻度に基づき各領域の画像の特徴を識別する識別手段と、前記識別手段による各領域の画像の特徴を集計した結果を前記特徴量として出力する出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８の発明は、請求項６又は７の発明は、前記比較手段は、前記出力手段により出力された前記特徴量を前記画像蓄積装置に蓄積された画像の対応する特徴量と比較し、前記判別手段は、前記比較手段による比較により前記特徴量が一致した度合いに基づき前記類似する画像があるか否かを判別することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項９の発明は、画像読取方法は、原稿から画像を画像読取手段により読取り、前記画像読取手段で読取った画像の特徴量を抽出手段により抽出し、画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量と前記抽出手段で抽出した特徴量とを比較手段により比較し、前記比較手段による比較に基づき前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があるかを判別手段により判別し、前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に前記画像読取手段で読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知手段により報知することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項１０の発明は、画像読取蓄積方法は、画像読取装置は、原稿から読取った画像の特徴量を抽出手段により抽出し、該抽出手段で抽出した特徴量を前記画像読取装置と通信手段を介して接続された画像蓄積装置に送信手段により送信し、前記画像蓄積装置は、前記送信手段で送信された前記特徴量を受信手段により受信し、前記受信手段で受信した前記特徴量と該画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量とを比較手段により比較し、前記比較手段による比較に基づき該画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があるかを判別手段により判別し、前記判別手段により前記画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知手段により報知することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、原稿から画像を読取る画像読取手段と、画像読取手段で読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量と抽出手段で抽出した特徴量とを比較する比較手段と、比較手段による比較に基づき画像蓄積装置に蓄積された画像の中に画像読取手段で読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、判別手段により画像蓄積装置に蓄積された画像の中に画像読取手段で読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段とを具備するように構成したので、同じ原稿をスキャンしてしまう多重スキャンを、画像そのものではなく画像特徴量を比較してコンピュータに負荷を与えることなく防止することができる。
【００１９】
また、原稿から画像を読取る画像読取装置と、画像読取装置と通信手段を介して接続され、画像読取装置で読取った画像を蓄積する画像蓄積装置とを有し、画像読取装置は、読取った画像の特徴量を抽出する抽出手段と、抽出手段で抽出した特徴量を画像蓄積装置に送信する送信手段とを具備し、画像蓄積装置は、送信手段で送信された特徴量を受信する受信手段と、受信手段で受信した特徴量と該画像蓄積装置に蓄積された画像の特徴量とを比較する比較手段と、比較手段による比較に基づき該画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があるかを判別する判別手段と、判別手段により画像蓄積装置に蓄積された画像の中に読取った画像と類似する画像があると判別された場合は、その旨を報知する報知手段とを具備するように構成したので、通信回線への負荷を軽くするとともに、セキュリティを確保して、画像読取装置からアクセスできない画像データについても類似しているか否かの判別を行なうことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明に係わる画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法の実施例について添付図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２１】
図１は、本発明の画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法に係わる画像読取装置１００、サーバ１５０によって構成される画像読取蓄積システムの機能的な構成について示したブロック図である。
【００２２】
図１に示すように、画像読取装置１００は、通信Ｉ／Ｆ部１０１、操作／表示部１０２、画像読込部１０３、記憶部１０４、制御部１０５、特徴量比較部１０６、類似画像判別部１０７、特徴量抽出部１０８を備え、また、サーバ１５０は、通信Ｉ／Ｆ部１５１、画像蓄積部１５２、記憶部１５３、制御部１５４を備える。
【００２３】
画像読取装置１００とサーバ１５０とは通信回線１１によって接続される。
【００２４】
画像読取装置１００において、通信Ｉ／Ｆ部１０１は、通信回線１１と接続されて、通信回線１１を通してサーバ１５０と各種情報の授受を行なう。
【００２５】
操作／表示部１０２は、液晶のタッチパネルで構成され、ユーザから操作に関する指示を受け付け、また、ユーザに各種情報を提供する。
【００２６】
画像読込部１０３は、スキャナで構成され、原稿に光を照射しながら走査し、反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で読取って画像データに変換して、原稿の画像データを読取る。
【００２７】
また、画像読取装置１００は、画像読込部１０３で読み込んだ画像データをメールに添付して指定の宛先に送信するメールトゥスキャン機能を備える。
【００２８】
記憶部１０４は、ＲＯＭ（Reed Only Memory）或いはＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、画像読取装置１００のファームウェアが記憶され、また、各種処理が行なわれる際にデータを一時記憶する処理を行う。
【００２９】
制御部１０５は、画像読取装置１００の統括的な制御を行う。
【００３０】
特徴量比較部１０６は、画像読込部１０３で読取った画像から抽出した特徴量とサーバ１５０に蓄積された画像から抽出した特徴量とを比較する処理を行う。
【００３１】
類似画像判別部１０７は、特徴量比較部１０６で比較した結果一致した特徴量の数の比率を求め、比較が行なわれた画像同士が類似する画像か否かの判別を行なう。
【００３２】
特徴量抽出部１０８は、画像データから特徴量を抽出する処理を行い、更に、分割部１０９、出現頻度算出部１１０、特徴量識別部１１１、特徴量出力部１１２を備える。
【００３３】
特徴量抽出部１０８内の分割部１０９は、画像データから特徴量を抽出させる為に、画像データを縦３２画素×横３２画素の正方形の領域によって細かく分割する処理を行う。
【００３４】
特徴量抽出部１０８内の出現頻度算出部１１０は、分割部１０９によって分割された領域毎に、画素データの輝度や色度に基づいて出現頻度であるヒストグラムを算出する処理を行う。
【００３５】
特徴量抽出部１０８内の特徴量識別部１１１は、出現頻度算出部１１０によって算出されたヒストグラムに基づいて、そのヒストグラムが算出された縦３２画素×横３２画素の正方形の画像の種類を、下地、絵柄、文字、その他の４種類のどれかに識別する処理を行う。
【００３６】
特徴量抽出部１０８内の特徴量出力部１１２は、分割部１０９で分割された画像データについて、分割されたすべての領域に画像の種類が特徴量識別部１１１によって識別された状態で画像データの特徴量を出力する処理を行う。
【００３７】
また、サーバ１５０において、通信Ｉ／Ｆ部１５１は、通信回線１１と接続されて、通信回線１１を通して画像読取装置１００と各種情報の授受を行なう。
【００３８】
画像蓄積部１１０は、ＨＤ（Hard Disc）で構成され、画像読取装置１００で読取られた画像データであって画像読取装置１００から送信された画像データを蓄積する。
【００３９】
記憶部１５３は、ＲＯＭ（Reed Only Memory）或いはＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、サーバ１５０のファームウェアが記憶され、また、各種処理が行なわれる際にデータを一時記憶する。
【００４０】
制御部１５４は、サーバ１５０の統括的な制御を行なう。
【００４１】
次に、画像読取装置１００で行われる処理について図２を参照して説明を行なう。
【００４２】
図２は、画像読取装置１００で行われる処理の処理フローについて示したフローチャートである。
【００４３】
画像読取装置１００の画像読込部１０３において原稿の画像データが読取られたら（ステップ２０１）、特徴量抽出部１０８において画像データの特徴量が抽出される（ステップ２０２）。
【００４４】
画像データの特徴量の抽出は、抽出される画像データが縦３２画素×横３２画素の正方形の領域で分割されて、分割された領域毎に画素データがヒストグラム化されて画像の種類が下地か絵柄か文字かその他として決定され、それぞれの正方形の領域毎に画像の決定された種類が数値で表現される。
【００４５】
ステップ２０２の画像データから特徴量が抽出される処理については、後で図３を参照して詳しく説明を行なう。
【００４６】
読み込んだ画像データの特徴量が抽出されると、サーバ１５０は画像蓄積部１５２に蓄積した画像データの中の比較する１枚の画像データを通信Ｉ／Ｆ部１５１を通して画像読取装置１００に送信し、画像読取装置１００の通信Ｉ／Ｆ部１０１がサーバ１５０から画像データを受け取る（ステップ２０３）。
【００４７】
通信Ｉ／Ｆ部１０１がサーバ１５０から受け取る画像データは、サーバ１５０の画像蓄積部１５２に蓄積されている画像データであり、サーバ１５０に重複して蓄積することを防止する比較材料である。
【００４８】
そして、サーバ１５０から送られた画像データの特徴量が特徴量抽出部１０８で抽出されると（ステップ２０４）、画像読込部１０３で読み込んだ画像データの特徴量とサーバ１５０から受け取った画像データの特徴量との比較が特徴量比較部１０６で行なわれる（ステップ２０５）。
【００４９】
特徴量の比較は、抽出された特徴量が分割された正方形の領域毎にそれぞれ一致しているか否かが確認され、一致している領域の数が確認されることによって行なわれる。
【００５０】
そして、類似画像判別部１０７において、画像データに存在する正方形の領域の全ての個数と特徴量が一致した領域の個数との比率が求められ、その比率が閾値を超えたか否かが確認されることによって、読取った画像データは比較されたサーバ内の画像データと類似しているか否かの判別が行なわれる（ステップ２０６）。
【００５１】
このように特徴量の比較が行なわれて特徴量が一致した比率が閾値を超えた場合には（ステップ２０６でＹＥＳ）、読取った画像データと比較した画像データとは類似していると判別し、操作／表示部１０２を通してユーザに、類似した画像データがサーバ１５０に既に蓄積されていることを伝える（ステップ２０７）。
【００５２】
ユーザに類似画像が蓄積されていることを伝える際に通知する情報は、類似画像のサムネイル、類似画像のファイルのパス情報、メールトゥスキャンが行なわれた際には送信した画像データを確認できる情報、日付等の情報である（ユーザに伝える通知内容については後で図９を参照して詳しく説明を行なう）。
【００５３】
読取った画像データと類似した画像データが既にサーバ１５０に蓄積されている旨を操作／表示部１０２より知らされたユーザは、ステップ２０１で読み込ませた画像データをサーバ１５０に蓄積するか否かの指示を操作／表示部１０２より入力する。
【００５４】
ユーザからの指示が画像を蓄積する指示だった場合には（ステップ２０８でＹＥＳ）、  制御部１０５は、サーバ１５０に蓄積させる為に画像読込部１０３で読み込んだ画像データを通信Ｉ／Ｆ部１０１よりサーバ１５０に送る（ステップ２０９）。
【００５５】
サーバ１５０に送られた画像データは、サーバ１５０の通信Ｉ／Ｆ部１５１で受け付けられ、画像蓄積部１５２に蓄積される。
【００５６】
そして、画像読取装置１００では、サーバ１５０の画像蓄積部１５２に、ステップ２０１で読み込んだ画像データと比較する画像データがまだ存在するか否かが確認され（ステップ２１０）、サーバ１５０に比較する画像データがまだ存在している場合には（ステップ２１０でＹＥＳ）、処理はステップ２０３に戻って、画像読取装置１００は比較する画像データを受け取って（ステップ２０３）、受け取った画像の特徴量を抽出する処理（ステップ２０４）が開始され、受け取った画像データとステップ２０１で読取った画像データとが類似しているか否かの比較が開始され（ステップ２０５）、前述のようにステップ２０６へと処理が進む。
【００５７】
また、ステップ２０８において、ユーザからの指示が画像を蓄積しない指示だった場合にも（ステップ２０８でＮＯ）、ステップ２１０の処理である、サーバ１５０に比較する画像データがまだ存在するか否かの確認が制御部１０５によって行なわれる（ステップ２１０）。
【００５８】
また、ステップ２０６において、特徴量の比較が行なわれて特徴量が一致した比率が閾値を超えなかった場合には（ステップ２０６でＮＯ）、読取った画像データと比較した画像データとは類似していないと類似画像判別部１０７によって判別されて、ステップ２１０の処理である、サーバ１５０に比較する画像データがまだ存在するか否かの確認が制御部１０５によって行なわれる（ステップ２１０）。
【００５９】
ステップ２１０で確認された結果、サーバ１５０に比較する画像データが存在しない場合には（ステップ２１０でＮＯ）、画像読取装置１００における処理は終了する。
【００６０】
次に、ステップ２０２やステップ２０４で、特徴量抽出部１０８が画像データから特徴量を抽出する処理について図３を参照して説明を行なう。
【００６１】
図３は、特徴量抽出部１０８が画像データから特徴量を抽出する際の処理フローを示したフローチャートである。
【００６２】
特徴量抽出部１０８は、画像データを受け取ると（ステップ３０１）、画像データ中のそれぞれの画素の色を表すデータが８ビットから３ビットに量子化される（ステップ３０２）。
【００６３】
例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の表色系では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊毎にそれぞれ８ビットで記述されていたデータを３ビットで記述するように特徴量抽出部１０８で量子化が行なわれる。
【００６４】
画像データの画素の色データが３ビットで記述されるように量子化されると、次に、分割部１０９によって画像データが図４に示すように縦３２画素×横３２画素の正方形の領域に細かく分割される（ステップ３０３）。
【００６５】
そして、分割された１個の正方形の領域内の３２×３２＝１０２４画素について、Ｌ＊（本実施例では画素の明るさである輝度を表す値としてＬ＊を採用する。画素の明るさを表す値であれば輝度でなくとも各種表色系における明度の値を輝度として使用してもよい。）の値を横軸にとったヒストグラムを形成する（ステップ３０４）。
【００６６】
ヒストグラムを形成した結果は図５に示すように、輝度の値によって８分割されたそれぞれの輝度を持つ画素が棒グラフでヒストグラム化され、横軸は輝度の値であり縦軸はその輝度をもつ画素の数が表現される。
【００６７】
図５に示すグラフでは、１０２４の画素は、輝度が最低の０から最高の７までそれぞれの輝度をもつ画素の数が表されている。
【００６８】
このように領域内の１０２４個の画素がヒストグラム化され、そのヒストグラムに基づいて領域内の特徴量が決定される。
【００６９】
その際に図６に示す４つのヒストグラムのどのヒストグラムと似ているかによって、１０２４個の画像のある領域の特徴量が決定される。
【００７０】
図６は、輝度についてヒストグラムを作成した際に、その領域の特徴量を識別する為に比較されるヒストグラムであり、図６（ａ）は下地を表すヒストグラムであり、図６（ｂ）は絵柄を表すヒストグラムであり、図６（ｃ）は文字を表すヒストグラムであり、図６（ｄ）はその他の部類を表すヒストグラムである。
【００７１】
分割された縦３２画素×横３２画素の正方形の領域によって形成されるヒストグラムが、図６（ａ）〜（ｄ）のヒストグラムと比較されて特徴量が決定される。
【００７２】
図６（ａ）は下地を表すヒストグラムであり、下地を表すヒストグラムは輝度が最高の７の画素の数が他の輝度と比べて格段に多い。
【００７３】
また、図６（ｂ）は絵柄を表すヒストグラムであり、絵柄を表すヒストグラムは、１０２４の画素が輝度が０から７まで平均的に分布しているのが分かる。
【００７４】
また、図６（ｃ）は文字を表すヒストグラムであり、文字を表すヒストグラムは、１０２４の画素が０と７の輝度を持つ画素が多数を占めているのが分かる。
【００７５】
また、図６（ｄ）はその他の部類であることを表すヒストグラムであり、その他の部類を表すヒストグラムは、下地、絵柄、文字を表すヒストグラムのどのヒストグラムとも違うヒストグラムである。
【００７６】
例えば、ステップ３０４で形成された図５に示すヒストグラムは、特徴量識別部１１１によって図６（ａ）〜（ｄ）に示すヒストグラムと比較されて、特徴量は下地であると認識される（ステップ３０５）。
【００７７】
このように分割された領域内の１０２４の画素についてヒストグラムが形成されて、下地、絵柄、文字、その他を代表するヒストグラムと比較されることによって、分割されたそれぞれの領域の特徴量の識別が行なわれる。
【００７８】
なお、輝度の出現頻度（ヒストグラム）により細かく分割された正方形の領域の特徴量を抽出する処理は、図６の（ａ）〜（ｄ）に示すヒストグラムとの比較だけでなく、他の処理によって正方形の領域の特徴量を決定するようにしてもよい。
【００７９】
そして、この処理は、画像データの分割されたすべての領域について行なわれて、分割されたすべての領域について特徴量が識別されると、図７に示すように画像データの特徴量が決定されて出力される状態となる。
【００８０】
図７は、画像データから特徴量抽出部１０８によって特徴量が抽出される様子を示した模式図である。
【００８１】
図７（ａ）は画像データを示す模式図であり、図７（ｂ）は図７（ａ）に示す画像データが分割部１０９によって分割された後の画像データを示す模式図であり、図７（ｃ）は図７（ｂ）に示す画像データが出現頻度算出部１１０、特徴量識別部１１１によって分割されたすべての領域について特徴量が識別された状態を示した模式図である。
【００８２】
図７（ｂ）に示すように画像データが縦３２画素×横３２画素の正方形の領域で分割されると、それぞれの領域毎に出現頻度算出部１１０による出現頻度算出（ヒストグラム化）と特徴量識別部１１１による特徴量識別（下地、絵柄、文字、その他に識別）が行なわれて、図７（ｃ）に示すように画像データの分割された全ての領域にわたって特徴量が決定された状態となる。
【００８３】
特徴量が決定されると、画像データの特徴量として、図７（ｃ）に示すように分割された全ての領域に特徴量が決められたデータが特徴量出力部１１２により出力される（ステップ３０６）。
【００８４】
このようにして出力される画像データの特徴量（図７（ｃ）に示す状態）は、サーバから取得された画像データから同じようにして抽出される特徴量と比較される（ステップ２０５）。
【００８５】
なお、縦３２画素×横３２画素の正方形の領域内の特徴量が識別される際に、画素の輝度だけではなく色度であるａ＊、ｂ＊の値に基づいて特徴量を識別することもできる。
【００８６】
画像データの画素データから特徴量が抽出される際に、画素の輝度だけではなく色度であるａ＊、ｂ＊の値に基づいて縦３２画素×横３２画素の正方形の領域の特徴量を識別するようにすることもできる。
【００８７】
つまり、輝度を表す値であるＬ＊だけでなく、色を表す値であるａ＊、ｂ＊の値についても、分割された１０２４の画素のａ＊、ｂ＊の値の出現頻度をプロットして求め、ａ＊、ｂ＊の最頻値の値によって特徴量（下地、絵柄、文字、その他）を決定することもできる。
【００８８】
次に、縦３２画素×横３２画素の正方形の領域内の画素の色度を表す値である（ａ＊，ｂ＊）の値をプロットして最頻値となる値を取得し、特徴量を識別する処理について図８を参照して説明を行なう。
【００８９】
図８は、画素の色度を表す値である（ａ＊，ｂ＊）の値が色度図にプロットされて、その最頻値が位置する場所によって特徴量を決定する際に使用される色度図を示した模式図である。
【００９０】
図８（ａ）は、プロットされた結果の最頻値が指定の範囲内にあるときには、下地または文字であると判断される色度図を示した模式図であり、図８（ｂ）は、プロットされた結果の最頻値が指定の範囲外にあるときには、絵柄であると判断される色度図を示した模式図である。
【００９１】
図８（ａ）に示すように、（ａ＊，ｂ＊）からなる色度図において、分割された領域の１０２４画素の（ａ＊，ｂ＊）が色度図にプロットされて最頻値が算出された結果、最頻値が決められた領域９０１の内部に存在した場合には、そのプロットされた１０２４画素がある縦３２画素×横３２画素の正方形の領域の特徴量は、文字か下地であると識別される。
【００９２】
また、図８（ｂ）に示すように、（ａ＊，ｂ＊）からなる色度図において、分割された領域の１０２４画素の（ａ＊，ｂ＊）がプロットされて最頻値が求められた結果、最頻値が決められた領域９０２の外部に存在した場合には、そのプロットされた１０２４画素がある縦３２画素×横３２画素の正方形の領域の特徴量は、絵柄であると識別される。
【００９３】
また、分割された領域の１０２４画素の（ａ＊，ｂ＊）がプロットされて最頻値が求められた結果、最頻値が領域９０１の内部或いは領域９０２の外部に存在しない場合には、そのプロットされた１０２４画素がある縦３２画素×横３２画素の正方形の領域の特徴量は、その他であると識別される。
【００９４】
また、このようにして画素の色度によって識別された特徴量を、輝度から導いた特徴量と比較検討して縦３２画素×横３２画素の正方形の領域の特徴量として識別するようにすることができる。
【００９５】
なお、色度の出現頻度により特徴量を識別する処理は、図８（ａ）、（ｂ）に示す色度図との比較だけでなく、他の処理によって特徴量を識別するようにしてもよい。
【００９６】
次に、スキャンした画像データから抽出された特徴量とサーバ１５０から取得した特徴量とが比較される様子について、図９を参照して説明を行なう。
【００９７】
図９は、スキャンした画像データから抽出した特徴量とサーバ１５０から取得した画像データの特徴量とが比較される様子について示した模式図である。
【００９８】
ステップ２０５で特徴量が比較される際には、図９に示すように、分割された全ての領域の特徴量が決定されたデータについて類似画像判別部１０７において比較が行なわれる。
【００９９】
特徴量の比較は、２枚の画像データの同じ場所の特徴量同士が一致しているか否かの確認によって行なわれる。
【０１００】
画像データの全ての特徴量について比較が行なわれて、一致した特徴量の数の特徴量全体の数に占める比率が一定の閾値を超えていたら、比較された画像データは互いに類似していると判別され、一致した特徴量の数の特徴量全体の数に占める比率が一定の閾値を超えていない場合には、比較された画像データは互いに類似していないと判別される。
【０１０１】
このように特徴量による比較によって類似画像の判別が行なわれ、多重スキャンを防止することができる。
【０１０２】
次に、図２を参照して説明したフローチャートのステップ２０７で、ユーザに、類似画像がサーバ１５０に蓄積されていることを伝える際の通知内容について、図１０を参照して説明を行なう。
【０１０３】
図１０は、画像読取装置１００がユーザに類似画像が蓄積されていることを伝える際に画像読取装置１００の操作／表示部１０２に表示される蓄積通知画面９５０の画面構成図である。
【０１０４】
図１０に示すように、操作／表示部１０２に表示される蓄積通知画面９５０には、画面上部に、類似画像がサーバ１５０に蓄積されている旨とそれに対してユーザが選択するボタンが３つ表示され、また、画面下部には、蓄積された類似画像に関する情報が表示される。
【０１０５】
まず、画面上部に表示されるユーザが選択するボタンについて説明すると、画面上部に表示されるボタンは、蓄積するボタン９５１、蓄積しないボタン９５２、ショートカットを作成するボタン９５３である。
【０１０６】
ユーザは、蓄積通知画面９５０を視認して類似画像が既に蓄積されていることを確認すると、類似画像が既に蓄積されていても画像読込部１０３で読み込んだ画像データを蓄積する選択をする場合には、蓄積するボタン９５１の押下を行なう。
【０１０７】
また、ユーザは、類似画像が既に蓄積されていることを確認した後に、画像読込部１０３で読み込んだ画像データを蓄積しないことを選択する場合には、蓄積しないボタン９５２の押下を行なう。
【０１０８】
また、ユーザは、類似画像が既に蓄積されていることを確認した後に、画像読込部１０３で読み込んだ日時が記録される類似画像のショートカットを蓄積することを選択する場合には、ショートカットを作成するボタン９５３の押下を行なう。
【０１０９】
蓄積するボタン９５１が押下された場合には、画像読込部１０３で読み込んだ画像データがサーバ１５０に蓄積されるように処理が行なわれ、また、蓄積しないボタン９５２が押下された場合には、画像読込部１０３で読み込んだ画像データはサーバ１５０に蓄積されないように処理が行われる。
【０１１０】
ショートカットを蓄積するボタン９５３の押下が行なわれた場合には、読み込んだ画像データと類似していてサーバ１５０に蓄積されている画像データに簡単にアクセスできるショートカットが作成される。
【０１１１】
ショートカットが作成されると、ショートカットが作成された日時を記録に残すことができる。
【０１１２】
次に、蓄積通知画面９５０の下部に表示される、蓄積された類似画像に関する情報について説明を行なう。
【０１１３】
蓄積された類似画像に関する情報は、蓄積された類似画像の情報と、画像へのショートカットが蓄積された場合の情報と、画像読取装置１００においてメールトゥスキャンが行われた場合の情報とが表示される。
【０１１４】
蓄積通知画面９５０において、蓄積された類似画像の情報とは類似画像３と記述された情報（参照番号９５４）であり、また、画像へのショートカットが蓄積された場合の情報とは類似画像２と記述された情報（参照番号９５５）であり、また、画像読取装置１００においてメールトゥスキャンが行われた場合の情報とは類似画像１と記述された情報（参照番号９５６）である。
【０１１５】
参照番号９５４に示される類似画像３に関する情報では、類似画像のサムネイル画像９５７が表示され、また、蓄積された日付とサーバ１５０内の蓄積場所とが表示される。
【０１１６】
また、参照番号９５５に示される類似画像２に関する情報では、類似画像へのショートカットのサムネイル画像９５８が表示され、また、類似画像へのショートカットが蓄積された日付とサーバ１５０内の蓄積場所とが表示される。
【０１１７】
また、参照番号９５６に示される類似画像１に関する情報では、画像読取装置１００のメールトゥスキャンが行なわれたことを示すサムネイル画像９５９が表示され、また、類似画像が蓄積されるメールアプリケーションのフォルダーの場所とメールトゥスキャンが行われた日付とが表示される。
【０１１８】
なお、画像読取装置１００から画像データを受け取って画像データを蓄積するサーバ１５０は、通信Ｉ／Ｆ部１５１、画像蓄積部１５２、記憶部１５３、制御部１５４を備えるパソコンであってよい。
【実施例２】
【０１１９】
本実施例においては、まず、本発明の画像読取装置および画像読取蓄積装置および画像読取方法および画像読取蓄積方法に係わる画像読取装置１０００、サーバ１０５０によって構成される画像読取蓄積システムの機能的な構成について図１１を参照して説明を行なう。
【０１２０】
図１１は、画像読取装置１０００、サーバ１０５０によって構成される画像読取蓄積システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【０１２１】
画像読取装置１０００とサーバ１０５０とは実施例１と比較して画像そのものではなく画像特徴量をやりとりして類似画像の判別が行なわれる。
【０１２２】
図１１に示すように、画像読取装置１０００は、通信Ｉ／Ｆ部１００１、操作／表示部１００２、画像読込部１００３、記憶部１００４、制御部１００５、特徴量抽出部１００６を備え、また、サーバ１０５０は、特徴量比較部１０５１、類似画像判別部１０５２、画像蓄積部１０５３、記憶部１０５４、制御部１０５５、通信Ｉ／Ｆ部１０５６、特徴量抽出部１０５７を備える。
【０１２３】
画像読取装置１０００とサーバ１０５０とは通信回線１２によって接続される。
【０１２４】
画像読取装置１０００において、通信Ｉ／Ｆ部１００１は、通信回線１２と接続されており、通信回線１２を通してサーバ１０５０と各種情報の授受を行なう。
【０１２５】
操作／表示部１００２は、液晶のタッチパネルで構成され、ユーザから操作に関する指示を受け付け、また、ユーザに各種情報を提供する。
【０１２６】
画像読込部１００３は、スキャナで構成され、原稿に光を照射しながら走査し、反射光をＣＣＤで読取って画像データに変換して、原稿の画像データを読取る。
【０１２７】
また、画像読取装置１０００は、画像読込部１００３で読み込んだ画像データをメールに添付して指定の宛先に送信するメールトゥスキャン機能を備える。
【０１２８】
記憶部１００４は、ＲＯＭ或いはＲＡＭで構成され、画像読取装置１０００のファームウェアが記憶され、また、各種処理が行われる際にデータを一時記憶する処理を行なう。
【０１２９】
制御部１００５は、画像読取装置１０００の統括的な制御を行なう。
【０１３０】
特徴量抽出部１００６は、画像データから比較する特徴量を抽出する処理を行い、分割部１００７、出現頻度算出部１００８、特徴量識別部１００９、特徴量出力部１０１０を備える。
【０１３１】
特徴量抽出部１００６内の分割部１００７は、実施例１で説明した分割部１０９と同じ構成と機能を備え、画像データから特徴量を抽出させる為に、画像データを縦３２画素×横３２画素の正方形の領域によって分割する処理を行う。
【０１３２】
特徴量抽出部１００６内の出現頻度算出部１００８は、実施例１で説明した出現頻度算出部１１０と同じ構成と機能を備え、分割部１００７によって分割された領域毎に、画素データの輝度や色度に基づいて出現頻度であるヒストグラムを算出する処理を行う。
【０１３３】
特徴量抽出部１００６内の特徴量識別部１００９は、実施例１で説明した特徴量識別部１１１と同じ構成と機能を備え、出現頻度算出部１００８によって算出されたヒストグラムに基づいて、そのヒストグラムが算出された縦３２画素×横３２画素の正方形の画像の種類を、下地、絵柄、文字、その他の４種類のどれかに識別する処理を行なう。
【０１３４】
特徴量抽出部１１０７内の特徴量出力部１０１０は、実施例１で説明した特徴量出力部１１２と同じ構成と機能を備え、分割部１００７で分割された画像データについて、分割されたすべての領域に画素の種類が特徴量識別部１１１によって識別された状態で画像データの特徴量を出力する処理を行う。
【０１３５】
また、サーバ１０５０において、特徴量比較部１０５１は、画像読取装置１０００から送られてきた特徴量とサーバ１０５０に蓄積された画像から抽出した特徴量とを比較する処理を行う。
【０１３６】
類似画像判別部１０５２は、特徴量比較部１０５１で比較して一致した特徴量の数の比率を求め、比較が行なわれた特徴量が抽出された画像同士が類似する画像か否かの判別を行なう。
【０１３７】
画像蓄積部１０５３は、ＨＤで構成され、画像読取装置１０００で読取られた画像データであって画像読取装置１０００から送信された画像データを蓄積する。
【０１３８】
記憶部１０５４は、ＲＯＭ或いはＲＡＭで構成され、サーバ１０５０のファームウェアが記憶され、また、各種処理が行われる際にデータを一時記憶する。
【０１３９】
制御部１０５５は、サーバ１０５０の統括的な制御を行なう。
【０１４０】
通信Ｉ／Ｆ部１０５６は、通信回線１２と接続されて、通信回線１２を通して画像読取装置１０００と各種情報の授受を行なう。
【０１４１】
特徴量抽出部１０５７は、画像データから特徴量を抽出する処理を行い、分割部１０５８、出現頻度算出部１０５９、特徴量識別部１０６０、特徴量出力部１０６１を備える。
【０１４２】
特徴量抽出部１０５７内の分割部１０５８は、実施例１で説明した分割部１０９と同じ構成と機能を備え、画像データから特徴量を抽出させる為に、画像データを縦３２画素×横３２画素の正方形の領域によって細かく分割する処理を行う。
【０１４３】
特徴量抽出部１０５７内の出現頻度算出部１０５９は、実施例１で説明した出現頻度算出部１１０と同じ構成と機能を備え、分割部１０５８によって分割された領域毎に、画素データのヒストグラムを算出する処理を行う。
【０１４４】
特徴量抽出部１０５７内の特徴量識別部１０６０は、実施例１で説明した特徴量識別部１１１と同じ構成と機能を備え、出現頻度算出部１０５９によって算出されたヒストグラムに基づいて、そのヒストグラムが算出された縦３２画素×横３２画素の正方形の画像の種類を、下地、絵柄、文字、その他の４種類のどれかに識別する処理を行なう。
【０１４５】
特徴量抽出部１０５７内の特徴量出力部１０６１は、実施例１で説明した特徴量出力部１１２と同じ構成と機能を備え、分割部１０５８で分割された画像データについて、分割されたすべての領域に画像の種類が特徴量識別部１０６０によって識別された状態で画像データの特徴量を出力する処理を行う。
【０１４６】
このように構成される画像読取装置１０００とサーバ１０５０において、画像読取装置１０００は画像読込部１００３で読取った画像データより特徴量抽出部１００６で特徴量を抽出してサーバ１０５０に送り、サーバ１０５０は画像蓄積部１０５３に蓄積された画像データから特徴量抽出部１０５７で特徴量を抽出して画像読取装置１０００より送られた特徴量と比較を行ない、画像読取装置１０００で読取られた画像データとサーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に蓄積される画像データとが類似しているか否かの判別を行なう。
【０１４７】
次に、画像読取装置１０００とサーバ１０５０とで行なわれる処理について図１２を参照して説明を行なう。
【０１４８】
図１２は、画像読取装置１０００とサーバ１０５０とで行なわれる処理について示したフローチャートである。
【０１４９】
まず、画像読取装置１０００の画像読込部１００３において、原稿の画像データが読み込まれると（ステップ１２０１）、読み込まれた画像データの特徴量が画像読取装置１０００の特徴量抽出部１００６より抽出される（ステップ１２０２）。
【０１５０】
そして、特徴量が抽出されると通信Ｉ／Ｆ部１００１から抽出された特徴量がサーバ１０５０に送信される。
【０１５１】
サーバ１０５０は、画像読取装置１０００から送られた特徴量を受信すると（ステップ１２０４）、画像蓄積部１０５３に蓄積されている画像データの特徴量を特徴量抽出部１０５７が抽出する（ステップ１２０５）。
【０１５２】
そして、サーバ１０５０の特徴量比較部１０５１で、画像読取装置１０００から受信した特徴量と先ほどステップ１２０５で抽出した特徴量とが比較される（ステップ１２０６）。
【０１５３】
特徴量の比較は、抽出された特徴量が分割された正方形の領域で一致しているか否かがすべての正方形の領域に渡って確認され、一致している正方形の領域の数が確認される。
【０１５４】
そして、画像データ中の特徴量が一致した領域の個数とすべての正方形の領域の個数との比率が閾値を超えたか否かが確認されることによって、比較された特徴量を持つ画像データが互いに類似の画像データであるか否かが確認される（ステップ１２０７）。
【０１５５】
特徴量が一致した領域の個数とすべての正方形の領域の個数との比率が閾値を超えた場合には（ステップ１２０７でＹＥＳ）、画像読取装置１０００がステップ１２０１で読取った画像データとサーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に蓄積されていて特徴量が比較された画像データとは類似していると類似画像判別部１０５２が判別し、サーバ１０５０の制御部１０５５は、通信Ｉ／Ｆ部１０５６を通して画像読取装置１０００に、読取った画像データと類似した画像データがサーバ１０５０に既に蓄積されている内容の通知を送る（ステップ１２０８）。
【０１５６】
サーバ１０５０より類似画像が存在している内容の通知を受け取った画像読取装置１０００は、操作／表示部１００２を通してユーザに、読み込んだ原稿と類似した画像データがサーバ１０５０に既に蓄積されていることを伝える（ステップ１２０９）。
【０１５７】
ユーザに類似画像が蓄積されていることを伝える際の通知内容は、実施例１において図１０を参照して説明したように、類似画像のサムネイル画像、類似画像のファイルのパス情報、メールトゥスキャンが行なわれた際の送信済みメールを確認できる情報、日付等の情報である。
【０１５８】
そして、ユーザからの指示が画像を蓄積する指示だった場合には（ステップ１２１０でＹＥＳ）、画像読取装置１０００の制御部１００５は、ステップ１２０１で読取った画像データを通信Ｉ／Ｆ部１００１よりサーバ１０５０に送信する（ステップ１２１１）。
【０１５９】
画像読取装置１０００より送信された画像データは、サーバ１０５０の通信Ｉ／Ｆ部１０５６で受け付けられ、サーバ１０５０の制御部１０５５は画像読取装置１０００から画像データを受信するとユーザからの指示は画像を蓄積する指示であると判断して（ステップ１２１２でＹＥＳ）、通信Ｉ／Ｆ部１０５６で受け付けた画像データを画像蓄積部１０５３に蓄積する（ステップ１２１３）。
【０１６０】
そして、画像蓄積部１０５３に、比較する画像データがまだ存在するか否かが確認され（ステップ１２１４）、画像蓄積部１０５３に比較する画像データがまだ存在している場合には（ステップ１２１４でＹＥＳ）、処理はステップ１２０５に戻って、比較する画像データの特徴量を抽出する処理（ステップ１２０５）から開始され、画像読取装置１０００が読取った画像データと画像蓄積部１０５３に蓄積する画像データとが類似するか否かの判別が、画像読取装置１０００より受け取った特徴量と画像蓄積部１０５３に蓄積される画像データから抽出された特徴量とが比較されることにより行なわれる。
【０１６１】
また、画像読取装置１０００のステップ１２１０において、ユーザからの指示が画像を蓄積しない指示だった場合には（ステップ１２１０でＮＯ）、画像読取装置１０００の制御部１００５は、画像を蓄積しない内容の通知をサーバ１０５０に通知する（ステップ１２１５）。
【０１６２】
サーバ１０５０の制御部１０５５は、画像読取装置１０００から画像を蓄積しない内容の通知を受け取ると、ステップ１２１４の処理である、サーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に比較する画像データがまだ存在するか否かの確認が行なわれる（ステップ１２１４）。
【０１６３】
また、ステップ１２０７において、特徴量の比較が行なわれて特徴量が一致した比率が閾値を超えなかった場合には（ステップ１２０７でＮＯ）、読取った画像データと比較した画像蓄積部１０５３に蓄積した画像データとは類似していないと判別して、ステップ１２１４の処理である、サーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に比較する画像データがまだ存在するか否かの確認が行なわれる（ステップ１２１４）。
【０１６４】
ステップ１２１４で確認された結果、サーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に比較する画像データが存在しない場合には（ステップ１２１４でＮＯ）、サーバ１０５０における処理は終了する。
【０１６５】
このように実施例２では、類似画像の判別を行う際に、画像読取装置１０００とサーバ１０５０とで画像データそのもののではなく画像データから抽出された特徴量がやり取りされて類似画像の判別が行なわれるので、通信回線１２の負荷を少なくすると共に、画像読取装置１０００から直接アクセスすることができない画像についてもセキュリティを確保して特徴量により類似画像の判別が行なわれて、多重スキャンを防止することができる。
【０１６６】
ステップ１２１４で確認された結果、サーバ１０５０の画像蓄積部１０５３に比較する画像データが存在する場合には（ステップ１２１４でＹＥＳ）、前述の通りステップ１２０５より比較する画像データの特徴量が抽出される処理が行われる。
【０１６７】
なお、画像読取装置１０００から画像データの特徴量を受け取って各種処理を行うサーバ１０５０は、特徴量比較部１０５１、類似画像判別部１０５２、画像蓄積部１０５３、記憶部１０５４、制御部１０５５、通信Ｉ／Ｆ部１０５６、特徴量抽出部１０５７を備えるパソコンであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６８】
この発明は、プッシュスキャン機能によって画像データをサーバ等に蓄積するスキャナを備えたシステムにおいて利用可能である。
【０１６９】
この発明によれば、スキャナから画像を読取る際に、以前に読取った画像データと類似しているか否かの確認ができるので、同じ画像データを重複して蓄積することを防止して、更に、通信回線上では画像特徴量をやり取りすることで通信回線への負荷を軽くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】画像読取装置１００とサーバ１５０で構成される画像読取蓄積システムの機能的な構成を示したブロック図。
【図２】画像読取装置１００で行われる処理の処理フローについて示したフローチャート。
【図３】特徴量抽出部１０８が画像データから特徴量を抽出する処理を示したフローチャート。
【図４】画像データが分割される縦３２画素×横３２画素の正方形の領域を示した模式図。
【図５】分割された正方形の領域内に存在する１０２４画素の輝度データのヒストグラム。
【図６】特徴量を識別する為の下地、絵柄、文字、その他を示すヒストグラム。
【図７】画像データが分割されて特徴量が抽出される様子を示した模式図。
【図８】分割された領域の特徴量を画素の色度の値に基づいて識別する為の色度図。
【図９】２つの画像データの特徴量が比較される様子を示す図。
【図１０】蓄積通知画面９５０を示した画面構成図。
【図１１】画像読取装置１０００とサーバ１０５０で構成される画像読取蓄積システムの機能的な構成を示したブロック図。
【図１２】画像読取装置１０００とサーバ１０５０とで行なわれる処理の処理フローについて示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７１】
１１    通信回線
１２    通信回線
１００    画像読取装置
１０１    通信Ｉ／Ｆ部
１０２    操作／表示部
１０３    画像読込部
１０４    記憶部
１０５    制御部
１０６    特徴量比較部
１０７    類似画像判別部
１０８    特徴量比較部
１０９    分割部
１１０    出現頻度算出部
１１１    特徴量識別部
１１２    特徴量出力部
１５０    サーバ
１５１    通信Ｉ／Ｆ部
１５２    画像蓄積部
１５３    記憶部
１５４    制御部
９０１    領域
９０２    領域
９５０    蓄積通知画面
９５１    蓄積するボタン
９５２    蓄積しないボタン
９５３    ショートカットを作成するボタン
９５７    サムネイル画像
９５８    サムネイル画像
９５９    サムネイル画像
１０００    画像読取装置
１００１    通信Ｉ／Ｆ部
１００２    操作／表示部
１００３    画像読込部
１００４    記憶部
１００５    制御部
１００６    特徴量抽出部
１００７    分割部
１００８    出現頻度算出部
１００９    特徴量識別部
１０１０    特徴量出力部
１０５０    サーバ
１０５１    特徴量比較部
１０５２    類似画像判別部
１０５３    画像蓄積部
１０５４    記憶部
１０５５    制御部
１０５６    通信Ｉ／Ｆ部
１０５７    特徴量抽出部
１０５８    分割部
１０５９    出現頻度算出部
１０６０    特徴量識別部
１０６１    特徴量出力部
【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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