(57)【要約】【課題】検索情報を埋め込む画像処理装置において、検索情報の不要な埋め込みを避けることが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】画像データを印刷出力する画像処理装置であって、画像データの検索に用いる検索情報を取得する検索情報取得手段と、取得された検索情報により画像データを検索した際の検索精度を算出する検索精度算出手段と、検索精度算出手段の結果に応じて、画像データに対して検索情報を付加する検索情報付加手段と、検索情報が付加された画像データを印刷出力する印刷手段と、を有する。【選択図】図５
2008293355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを印刷出力する画像処理装置であって、
前記画像データの検索に用いる検索情報を取得する検索情報取得手段と、
取得された前記検索情報により前記画像データを検索した際の検索精度を算出する検索精度算出手段と、
前記検索精度算出手段の結果に応じて、前記画像データに対して検索情報を付加する検索情報付加手段と、
前記検索情報が付加された画像データを印刷出力する印刷手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データを解析する文書画像解析手段を有し、
前記検索精度算出手段は、前記解析結果に応じた手法により前記検索精度を算出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】
前記画像処理装置は、複数の画像データを記憶する画像記憶手段及び検索情報をもとに該画像記憶手段に記憶されたデータを検索する検索手段を有し、
前記検索精度算出手段は、前記検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出精度算出手段は、前記解析結果により前記画像データの属性や種類が判明した場合、前記画像記憶手段に記憶された前記判明した属性や種類と等しい画像データについての前記検索手段の検索結果に基づいて前記検索精度を算出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検索精度算出手段は、前記解析結果により前記画像データに写真画像データが含まれると判断された場合、前記検索情報と該画像データの画像特徴量の類似性を判定して前記検索精度を算出し、前記解析結果により前記画像データにテキストデータが含まれると判断された場合、前記検索情報に存在するキーワードが前記画像データに含まれるか否かの判定により前記検索精度を算出することを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検索情報付加手段は、算出された前記検索精度が所定の閾値より高い場合に、算出に用いられた該検索情報を前記画像データに付加することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検索情報取得手段は、算出された前記検索精度が所定の閾値より低い場合に、新たな検索情報を取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記検索情報付加手段は、前記検索精度算出手段により算出された検索精度が所定の閾値より低い場合、前記検索精度の算出に用いた検索情報を前記画像データに付加しないことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像データの検索に用いる検索情報を画像データに付加して該画像データを印刷出力する画像処理装置が行う検索情報付加方法であって、
前記検索情報を取得する検索情報取得ステップと、
取得された前記検索情報により前記画像データを検索した際の検索精度を算出する検索精度算出ステップと、
前記検索精度算出ステップの結果に応じて、前記画像データに対して検索情報を付加する検索情報付加ステップと、
前記検索情報が付加された画像データを印刷出力する印刷ステップと、
を有することを特徴とする検索情報付加方法。
【請求項１０】
前記画像データを解析する文書画像解析ステップを有し、
前記検索精度算出ステップは、前記解析結果に応じた手法により前記検索精度を算出することを特徴とする請求項９に記載の検索情報付加方法。
【請求項１１】
前記画像処理装置は、複数の画像データを記憶する画像記憶手段及び検索情報をもとに該画像記憶手段に記憶されたデータを検索する検索手段を有し、
前記検索精度算出ステップは、前記検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とする請求項１０に記載の検索情報付加方法。
【請求項１２】
前記検出精度算出ステップは、前記解析結果により前記画像データの属性や種類が判明した場合、前記画像記憶手段に記憶された前記判明した属性や種類と等しい画像データについての前記検索手段の検索結果に基づいて前記検索精度を算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記検索精度算出ステップは、前記解析結果により前記画像データに写真画像データが含まれると判断された場合、前記検索情報と該画像データの画像特徴量の類似性を判定して前記検索精度を算出し、前記解析結果により前記画像データにテキストデータが含まれると判断された場合、前記検索情報に存在するキーワードが前記画像データに含まれるか否かの判定により前記検索精度を算出することを特徴とする請求項１０から１２のいずれか１項に記載の検索情報付加方法。
【請求項１４】
前記検索情報付加ステップは、算出された前記検索精度が所定の閾値より高い場合に、算出に用いられた該検索情報を前記画像データに付加することを特徴とする請求項９から１３のいずれか１項に記載の検索情報付加方法。
【請求項１５】
前記検索情報取得ステップは、算出された前記検索精度が所定の閾値より低い場合に、新たな検索情報を取得することを特徴とする請求項９から１４のいずれか１項に記載の検索情報付加方法。
【請求項１６】
前記検索情報付加ステップは、前記検索精度算出ステップにより算出された検索精度が所定の閾値より低い場合、前記検索精度の算出に用いた検索情報を前記画像データに付加しないことを特徴とする請求項９から１５のいずれか１項に記載の検索情報付加方法。
【請求項１７】
請求項９から１６のいずれか１項に記載の検索情報付加方法を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムを記録しコンピュータ読み取り可能なことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、検索情報付加方法、プログラム、及び記録媒体に関し、特に、大量の電子画像を蓄積して構築された画像データベースにおいて、電子透かし等の埋め込み手段により画像検索に役立つ検索情報を画像に付加し、効率良く検索処理を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ技術や画像処理技術の発達に伴って、大量の電子画像を蓄積して画像データベースを構築する試みが盛んに行われている。画像データベースを構築する際に重要になるのは、大量に蓄積した画像から利用したい画像を簡単に得ることができるようにするための画像検索方法である。
【０００３】
画像検索方法としては、例えば、対象画像に言語による検索キーを付与し、文書の検索と同様の方法で入力されたキーワードと画像に付された検索キーを照合し、キーワードに一致する検索キーが付された画像を検索結果として返すというものがある。
【０００４】
また、例えば、検索条件として特定の画像（以下、問合わせ画像と記述する）を与え、問合わせ画像に類似する画像を画像データベースの中から検索ができるようにする方法が知られている。このような検索方法を実現するためには、問合わせ画像及び画像データベース内の画像からそれぞれ画像の特徴を表す特徴量を抽出し、問合わせ画像の特徴量と画像データベース内の画像の特徴量との類似性を判定し、問合わせ画像の特徴量と類似する特徴量を有する画像を検索結果として返す。つまり、この画像検索方法は、特徴間の類似性を画像自体の類似性と考えることによって、類似する画像を検索するというものである。
【０００５】
一方、大量の画像が蓄積される画像データベースには、画像データを一度紙に出力し、再びスキャナによって画像を読み込んだ画像データも数多く蓄積されるが、再びスキャナから読み込まれた画像データは元データの保有する情報の多くを失ってしまう。したがって、例えば第三者がスキャン後の画像データをもとに検索キーワードを作成することにより、画像データベース内で元データを検索した場合、適切なキーワードが付与されるとは限らない。また、スキャン後の画像データから画像特徴量を抽出し、特徴間の類似性を見ることで、画像データベースから類似した画像を検索する場合、プリント及びスキャンによる画質劣化のために検索に失敗するおそれがある。
【０００６】
そこで、画像データを出力する際に、電子透かし等によって検索時に役立つ情報をあらかじめ埋め込んでおく方法が考えられる。電子透かしとは、人間が知覚できないように情報を埋め込む技術であり、具体的な方法としては、例えば特許文献１にあるように画像データをウェーブレット変換し、周波数空間での冗長性を利用して透かし情報を埋め込む手法等が知られている。また、検索キーワードを透かしとして埋め込む技術として、例えば特許文献２では、画像中の一部分を検索するために画像中に検索用情報を埋め込む技術を提示している。また、特許文献３では、大量の形状を登録するデータベースの構築と管理の手間を軽減するために各形状データに属性情報をキーワードとして埋め込む方法が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−１０６６２４号公報
【特許文献２】特許第３３２７８７８号公報
【特許文献３】特開２００２−０５６００７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように、電子透かしにより画像検索キーワード等をあらかじめ画像に埋め込んでおくことで、その画像を検索したいときに、埋め込まれた検索情報を抽出し、その検索情報をもとに元データ画像あるいは類似画像を検索することが可能となる。しかしながら、電子透かし等の手段によって情報を付加する場合、その情報量と画質劣化度合いはトレードオフの関係にあり、埋め込んだ情報が検索成功率に寄与しない情報であった場合、画質劣化を招くのみの結果に終わってしまう可能性がある。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、検索情報を埋め込む画像処理装置において、検索情報の不要な埋め込みを避けることが可能な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】
【０００９】
かかる目的を達成するために、本発明は、画像データを印刷出力する画像処理装置であって、画像データの検索に用いる検索情報を取得する検索情報取得手段と、取得された検索情報により画像データを検索した際の検索精度を算出する検索精度算出手段と、検索精度算出手段の結果に応じて、画像データに対して検索情報を付加する検索情報付加手段と、検索情報が付加された画像データを印刷出力する印刷手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、画像データを解析する文書画像解析手段を有し、検索精度算出手段は、解析結果に応じた手法により検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００１１】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、該画像処理装置は、複数の画像データを記憶する画像記憶手段及び検索情報をもとに該画像記憶手段に記憶されたデータを検索する検索手段を有し、検索精度算出手段は、検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００１２】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、検出精度算出手段は、解析結果により画像データの属性や種類が判明した場合、画像記憶手段に記憶された画像データで判明した属性や種類と等しい画像データについての検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００１３】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、検索精度算出手段は、解析結果により画像データに写真画像データが含まれると判断された場合、検索情報と該画像データの画像特徴量の類似性を判定して前記検索精度を算出し、解析結果により画像データにテキストデータが含まれると判断された場合、検索情報に存在するキーワードが画像データに含まれるか否かの判定により検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００１４】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、検索情報付加手段は、算出された検索精度が所定の閾値より高い場合に、算出に用いられた該検索情報を画像データに付加することを特徴とするものであってもよい。
【００１５】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、検索情報取得手段は、算出された検索精度が所定の閾値より低い場合に、新たな検索情報を取得することを特徴とするものであってもよい。
【００１６】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、検索情報付加手段は、検索精度算出手段により算出された検索精度が所定の閾値より低い場合、検索精度の算出に用いた検索情報を画像データに付加しないことを特徴とするものであってもよい。
【００１７】
また、他の態様として、本発明は、画像データの検索に用いる検索情報を画像データに付加して該画像データを印刷出力する画像処理装置が行う検索情報付加方法であって、検索情報を取得する検索情報取得ステップと、取得された検索情報により画像データを検索した際の検索精度を算出する検索精度算出ステップと、検索精度算出ステップの結果に応じて、画像データに対して検索情報を付加する検索情報付加ステップと、検索情報が付加された画像データを印刷出力する印刷ステップと、を有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、画像データを解析する文書画像解析ステップを有し、検索精度算出ステップは、解析結果に応じた手法により検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００１９】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、画像処理装置は、複数の画像データを記憶する画像記憶手段及び検索情報をもとに該画像記憶手段に記憶されたデータを検索する検索手段を有し、検索精度算出ステップは、検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００２０】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、検出精度算出ステップは、解析結果により画像データの属性や種類が判明した場合、画像記憶手段に記憶された画像データで判明した属性や種類と等しい画像データについての検索手段の検索結果に基づいて検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００２１】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、検索精度算出ステップは、解析結果により画像データに写真画像データが含まれると判断された場合、検索情報と該画像データの画像特徴量の類似性を判定して検索精度を算出し、解析結果により画像データにテキストデータが含まれると判断された場合、検索情報に存在するキーワードが画像データに含まれるか否かの判定により検索精度を算出することを特徴とするものであってもよい。
【００２２】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、検索情報付加ステップは、算出された検索精度が所定の閾値より高い場合に、算出に用いられた該検索情報を画像データに付加することを特徴とするものであってもよい。
【００２３】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、検索情報取得ステップは、算出された検索精度が所定の閾値より低い場合に、新たな検索情報を取得することを特徴とするものであってもよい。
【００２４】
また、本発明は、上記の検索情報付加方法において、検索情報付加ステップは、検索精度算出ステップにより算出された検索精度が所定の閾値より低い場合、検索精度の算出に用いた検索情報を画像データに付加しないことを特徴とするものであってもよい。
【００２５】
また、他の態様として、本発明は、上記の検索情報付加方法を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラムである。
【００２６】
また、他の態様として、本発明は、上記のプログラムを記録しコンピュータ読み取り可能なことを特徴とする記録媒体である。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、検索情報を埋め込む画像処理装置において、検索情報の不要な埋め込みを避けることが可能な画像処理装置が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００２９】
図１は、本発明の実施形態の画像処理装置の内部構成を示したブロック図である。本実施形態の画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ部１０２、記憶部１０３、入力部１０４、出力部１０５、受信部１０６、及び操作部１０７を有し、各部がバス１０８を介してデータのやり取りを行う。
【００３０】
ＣＰＵ１０１は、画像処理装置全体の動作制御を行う。メモリ部１０２は、例えば本発明が適用される処理動作を制御するためのプログラムが記憶されているＲＯＭ（Read Only Memory）、及びワーク領域等として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。記憶部１０３は、オペレーティングシステムや本体システム制御プログラム等を記憶するハードディスク装置等から構成される。また、記憶部１０３は、入力された画像データや受信したデータ等をファイルとして記憶することが可能となっている。
【００３１】
入力部１０４は、画像を読み取るスキャナ等からなり、出力部１０５は、プリンタやディスプレイ等の出力装置から構成される。受信部１０６は、通信機能により外部装置から画像情報を受信する。操作部１０７は、液晶パネル等の表示装置や入力ボタン等の操作入力装置を備える。
【００３２】
図２は、本実施形態の画像処理装置の機能を示したブロック図である。本実施形態の画像処理装置１００は、画像出力に用いられる構成として、受信部２１０、メモリ部２２０、及び出力部２３０のほか、画像解析部２０１、レンダリング処理部２０２、割り込みデータ入力部２０３、電子透かし処理部２０４を備える。画像解析部２０１、レンダリング処理部２０２、割り込みデータ入力部２０３、及び電子透かし処理部２０４は、印刷機能２００を構成する。
【００３３】
画像解析部２０１は、受信部２１０により外部装置からの画像情報を数値データに解析し、レンダリング処理部２０２は、解析された数値データを演算により画像を生成しメモリ部２２０のワーク領域等に画像表示させる。また、割り込みデータ入力部２０３は、受信部２１０からの画像情報に電子透かし処理を加えるための割り込みデータを入力し、電子透かし処理部２０４は、該画像情報に加える電子透かしを生成する処理を行う。出力部２３０は、メモリ部２２０に表示された画像と、電子透かし処理部２０４で生成された電子透かしとを合成して画像出力を行う。
【００３４】
他方で、画像処理装置１００は、画像読み取りに用いられる構成として、入力部３１０、メモリ部３２０、記憶部３３０のほか、透かしデータ抽出部３０１を備える。透かしデータ抽出部３０１は、読み取り機能３００を構成する。
【００３５】
メモリ部３２０は、入力部３１０により入力された画像を一時的に保持する。透かしデータ抽出部３０１は、メモリ部３２０に保持された画像のうち透かしデータを抽出し、抽出した透かしデータを記憶部３３０へ格納する。
【００３６】
上述した印刷機能２００や読み取り機能３００は、図１のメモリ部１０２に格納された所定のプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで実現される。
【００３７】
図３は、本実施形態の画像処理装置の概略構成を示した図である。本実施形態の画像処理装置１００は、画像処理部４００と、画像検索部５００と、画像記憶部６００とを有して構成される。画像処理部４００は、図２の印刷機能２００や読み取り機能３００等の機能により各種画像処理を行う。画像検索部５００は、画像の特徴量あるいはユーザから与えられたキーワードといった検索情報に基づいて画像検索を行う。画像記憶部６００は、読み取った画像データや他の装置から受信した画像データを記憶し、例えば文書タイプや更新日等の情報によっていくつかのカテゴリに分類して格納する。
【００３８】
なお、上記のように、画像処理装置に画像処理を行う機能、画像検索を行う機能、画像記憶を行う機能を持たせるほか、各機能を別の装置に持たせ、ネットワークを介して画像検索システムを構成することもできる。例えば、画像処理機能を有する画像処理装置と、画像検索機能を有する画像検索装置と、画像記憶機能を有する画像記憶装置とがネットワーク７００を介して接続され、画像処理装置をサーバ装置、画像検索装置及び画像記憶装置をクライアント装置と位置づけてもよい。
【００３９】
図４は、画像処理装置における画像検索部の内部構成を示したブロック図である。画像検索部５００は、記憶画像一覧取得部５１０、画像特徴量検索処理部５２０、キーワード検索処理部５３０、及び定期実行制御部５４０を有する。記憶画像一覧取得部５１０は、画像記憶部６００を参照して画像の一覧を取得する。画像特徴量検索処理部５２０は、画像の特徴量に基づいて検索を行う。キーワード検索処理部５３０は、形態素解析手法やＮ−ｇｒａｍ手法等を用いたキーワードによる検索を行う。定期実行制御部５４０は、記憶画像一覧取得部５１０、画像特徴量検索処理部５２０、キーワード検索処理部５３０が行う一連の処理を定期的に実行する。
【００４０】
画像特徴量検索処理部５２０は、差分抽出部５２１と、特徴量登録削除部５２２と、記憶画像データ取得部５２３とを有する。差分抽出部５２１は、画像記憶部６００内の画像特徴量データベースから得た一覧と画像処理部４００からの画像との比較を行う。特徴量登録削除部５２２は、差分情報に基づいて画像特徴量データの登録／削除と更新を行う。記憶画像データ取得部５２３は、特徴量算出のために画像データを取得する。
【００４１】
キーワード検索処理部５３０は、キーワード入力部５３１と、キーワード記憶部５３２と、分解処理部５３３と、判別部５３４と、キーワード件数記憶部５３５とを有する。キーワード入力部５３１は、ひらがな文字列、カタカナ文字列、英文字列等のキーワード入力を行う。キーワード記憶部５３２は、キーワード入力部５３１により入力されたキーワードを記憶する。分解処理部５３３は、キーワードをＮ−ｇｒａｍに分解する処理を行う。判別部５３４は、該Ｎ−ｇｒａｍの擬似文書中の位置情報に基づいて該擬似文書中にキーワードが含まれるか否かの判別を行う。キーワード件数記憶部５３５は、各文書中に含まれるヒットキーワードの個数を記憶する。
【００４２】
［実施例１］
上記画像処理装置における画像検索精度算出処理の第１の実施例として、本実施例では、画像検索時に有益な情報を該画像に透かしとして埋め込む処理において、あらかじめ埋め込もうとする検索情報をキーワードとした場合の検索精度を算出し、算出される検索精度があらかじめ定められた閾値よりも低い場合に、検索精度の算出に用いた検索情報の埋め込みを中止する処理について説明する。
【００４３】
画像検索成功率を予測するために、図３の画像検索部５００は、画像記憶部６００を参照して検索精度算出用画像データベースを指定し、そのデータベース内で検索をかけ、その検索結果を見ることで精度算出情報を取得する。以下述べるフローでは、算出される検索精度があらかじめ定められた閾値よりも低い場合に、検索精度の算出に用いた検索情報の埋め込みを中止するものとしているが、例えば、対象画像を表す適当なキーワードを埋め込む場合、検索精度算出用画像データベースにおけるキーワード検索結果のヒット件数がある閾値よりも多く、絞り込みが難しい場合に検索精度が低いと判断してもよい。
【００４４】
図５は、本実施例における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。まず、図２の読み取り機能３００により透かしデータ抽出部３０１が透かしデータを検索情報として取得する（ステップＳ１０１）。
【００４５】
次に、図３の画像検索部５００は、画像処理部４００が取得した検索情報を用いて画像記憶部６００における検索精度算出用画像データベース内を検索し（ステップＳ１０２）、画像処理部４００は検索精度の算出を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、記憶画像データ取得部５２３により、検索精度算出用画像データベースから画像データを取得し、差分抽出部５２１により、画像処理部４００からの検索情報画像特徴量と記憶画像データ取得部５２３からの画像データの画像特徴量との差分を抽出し、画像処理部４００がその結果から両特徴間の類似性を見て検索精度の算出を行う。例えば、双方の画像特徴量の一致率を検索精度として捉えるようにしてもよい。
【００４６】
そして、検索精度が所定の閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ１０４）、所定の閾値を超えた場合（ステップＳ１０４／ＹＥＳ）には、検索する精度が高い情報としてその検索情報を付加する処理、すなわち電子透かしの埋め込み処理を行う（ステップＳ１０５）。一方、所定の閾値を超えない場合（ステップＳ１０４／ＮＯ）は、検索する精度が低い情報であることから、検索精度の算出に用いた検索情報の付加を行わずに処理を終了する。
【００４７】
本実施例における処理によれば、あらかじめ検索精度を確認した結果に基づいて検索情報の付加処理を制御することにより、画像への低品質は情報付加による画質劣化を防止することが可能となる。
【００４８】
［実施例２］
上記画像処理装置における画像検索精度算出処理の第２の実施例として、本実施例では、画像検索時に有益な情報を該画像に透かしとして埋め込む場合に、算出される検索精度があらかじめ定められた閾値よりも低い場合に、新たな検索情報を取得する処理について説明する。実施例１との相違点は、検索精度と所定の閾値との比較判定において、検索精度が閾値を超えるまで検索情報を取得し続け、検索精度が閾値を超える検索情報を付加することである。このため、実施例１と共通する処理については説明を簡略化し、相違点を詳説することとする。
【００４９】
図６は、本実施例における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。まず、透かしデータ抽出部３０１が透かしデータを検索情報として取得し（ステップＳ２０１）、画像検索部５００は、画像処理部４００が取得した検索情報を用いて検索精度算出用画像データベース内を検索し（ステップＳ２０２）、画像処理部４００は検索精度の算出を行う（ステップＳ２０３）。なお、検索精度の算出は、実施例１と同様である。
【００５０】
次に、検索精度と所定の閾値との比較判定に移行し、検索精度が閾値を超えた場合（ステップＳ２０４／ＹＥＳ）は、検索する精度が高い情報としてその検索情報を付加する処理（電子透かしの埋め込み処理）を行う（ステップＳ２０５）。他方、検索精度が所定の閾値を超えない場合（ステップＳ２０４／ＮＯ）には、検索情報の取得に移行し、画像処理部の取得する検索情報の検索精度が所定の閾値を超えるまで、埋め込み処理を行う情報の検索を行う（ステップＳ２０１〜２０３）。
【００５１】
なお、新たな検索情報を付加することに加えて、算出される検索精度が閾値以上となるまで画像に埋め込む検索情報の修正及び更新を繰り返すようにしてもよい。この場合、図４の特徴量登録削除部５２２により、画像特徴量の削除及び更新を行う。すなわち、１回目に取得された検索情報の画像特徴量をまずは登録し、検索精度が所定の閾値を超えずに別の検索情報が再度取得されたとき、一旦登録した画像特徴量を削除し、２回目に取得された検索情報の画像特徴量を登録して更新する。そして、更新した画像特徴量と、記憶画像データ取得部５２３により取得された画像特徴量（検索精度算出用画像データベース内の画像のもの）との差分を差分抽出部５２１により抽出し、画像処理部４００が両特徴間の類似性を判断する。
【００５２】
また、上記の説明では検索情報を１つ指定した場合を想定したが、本実施例では、はじめに複数の検索情報を指定してもよく、複数指定された検索情報について検索精度を算出することで、指定された複数の検索情報から適切な情報を選択して組み合わせ、結果として適切な検索精度が確認された情報を埋め込むとしてもよい。
【００５３】
一般に、電子透かしによって情報を埋め込む場合、その情報量と画質劣化度合いはトレードオフの関係になるが、本実施例のような処理の場合、有益な最小限の情報のみを埋め込むことが可能となる。
【００５４】
［実施例３］
上記画像処理装置における画像検索精度算出処理の第３の実施例として、本実施例では、画像を解析した結果に基づいて検索精度算出方法を決定する処理について説明する。例えば、画像を解析した結果、帳票、広告、一般文書といった文書タイプ属性を抽出した場合、検索対象となる画像データベースの種類によって算出される検索精度が異なる。そして、解析結果が帳票である場合、該画像は、帳票文書が記憶されたフォルダに格納される可能性が高い。したがって、検索精度としては帳票が多く記憶されたフォルダ内での検索精度を把握する必要がある。本実施例では、一例として文書タイプ属性を解析する処理について説明するが、解析対象はこれに限られるものではない。他の例としては、画像の管轄部門（人事部門、営業支援部門、生産管理部門等）や職位（管理職、研究職、一般事務職）等を文書タイプ属性とすることが考えられる。
【００５５】
文書タイプ属性の例を表１に示す。文書タイプ属性を決定するための手段としては、例えば、テクスチャや配色特徴、エッジ特徴といった画像特徴量や高次局所自己相関を行った場合の特徴量をベクトル化し、学習アルゴリズム等を用いて汎化能力を向上させるアルゴリズムなどを用いてもよい。
【００５６】
【表１】
2008293355.tif 000003
【００５７】
図７は、本実施例における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。まず、図２の画像解析部２０１が処理対象である画像を解析し（ステップＳ３０１）、文書タイプ属性を決定する（ステップＳ３０２）。画像の解析は、例えば先に述べたような手法を用いて行う。
【００５８】
次に、図３の画像検索部５００は、画像解析で決定した文書タイプ属性に対応するデータが保持された画像データベースを、検索精度算出用画像データベースとして決定する（ステップＳ３０３）。このようにして決定された画像データベース内のデータは、図４の記憶画像データ取得部５２３により取得される。
【００５９】
続いて、図２の読み取り機能３００により透かしデータ抽出部３０１が透かしデータを検索情報として取得し（ステップＳ３０４）、画像検索部５００は、画像処理部４００が取得した検索情報を用いて、決定された検索精度算出用画像データベース内を検索し（ステップＳ３０５）、画像処理部４００が検索精度の算出を行う（ステップＳ３０６）。なお、検索精度の算出は、実施例１と同様に行う。
【００６０】
そして、検索精度が所定の閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ３０７）、所定の閾値を超えた場合（ステップＳ３０７／ＹＥＳ）には、検索する精度が高い情報としてその検索情報を付加する処理（電子透かしの埋め込み処理）を行う（ステップＳ３０８）。一方、所定の閾値を超えない場合（ステップＳ３０７／ＮＯ）は、検索する精度が低い情報であることから、検索精度の算出に用いた検索情報の付加を行わずに処理を終了する。
【００６１】
図７のフローでは、検索精度が所定の閾値を超えない場合に検索情報の付加をすることなく処理を終了するが、実施例２のように、検索成功率が所定の閾値を超えるまで、埋め込み処理を行う情報を画像処理部が取得し直して、検索精度と閾値との比較判定を行うように構成してもよい。
【００６２】
本実施例における処理によれば、ステップ３０４（検索情報の取得）においてユーザからの入力により検索情報を取得する場合、ユーザ側は得られた解析結果を埋め込み情報として利用することが可能となる。
【００６３】
［実施例４］
上記画像処理装置における画像検索精度算出処理の第４の実施例として、本実施例では、画像の解析結果に基づいて検索精度算出に用いる画像検索手法を決定する処理について説明する。画像検索手法は、視覚的特徴を用いるもの、意味情報を用いるもの等様々であるが、対象画像によって適切な検索方法を選択する必要がある。例えば、対象画像の解析結果から処理対象の画像が写真画像である、あるいは対象の画像データに写真画像が含まれると判断される場合、視覚的情報を用いて検索するのが適切であると考えられる。これに対し、対象画像が文字文書である、あるいは対象の画像データにテキストデータが含まれると判断される場合には、何に関する文書であるかといった意味的な情報を用いて検索を行うのが適切である。なお、解析結果として取得する画像の属性情報は、写真画像や文字文書のような、本実施例で説明するものに限定されるものではない。
【００６４】
図８は、本実施例における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。まず、図２の画像解析部２０１が処理対象である画像を解析し（ステップＳ３０１）、解析した画像が写真画像であるか文字文書画像であるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。
【００６５】
解析した画像が写真画像である場合（ステップＳ４０２／ＹＥＳ）は、対象画像の画像特徴量データを取得し（ステップＳ４０３）、検索情報として取得する（ステップＳ４０５）。具体的には、対象画像の画像特徴量を数値化したデータを検索情報とする。なお、画像特徴データとしては、テクスチャ、配色情報及び高次自己相関特徴等が挙げられる。
【００６６】
他方、解析した画像が文字文書画像である場合（ステップＳ４０２／ＮＯ）には、該画像からキーワードデータを取得し（ステップＳ４０４）、検索情報として取得する（ステップＳ４０５）。具体的には、解析した画像からキーワードを検出し検索情報とする。なお、キーワードを検出する方法としては、例えば特許第３５２８８４９号公報に記載されている方法等が利用可能である。
【００６７】
次に、画像検索部５００は、画像処理部４００が取得した検索情報を用いて、画像記憶部６００における検索精度算出用画像データベース内を検索し（ステップＳ４０６）、画像処理部４００は検索精度の算出を行う（ステップＳ４０７）。検索精度の算出は、画像特徴量データに基づいて行う場合は実施例１と同様だが、キーワードデータを検索情報として取得する場合は例えば以下ように行われる。
【００６８】
取得されたキーワードデータは、図４のキーワード記憶部５３２に記憶され、分解処理部５３３によりＮ−ｇｒａｍに分解される。そして、判別部５３４により、検索精度算出用画像データベース内の擬似文書中におけるＮ−ｇｒａｍの位置情報から該擬似文書中に該キーワードが含まれるかを判別し、含まれると判別されたキーワードの個数がキーワード件数記憶部５３５に記憶される。そして、画像処理部４００は、キーワード件数記憶部５３５に記憶されたキーワード個数と閾値に設定された個数との比較から検索精度の算出を行う。
【００６９】
続いて、検索精度が所定の閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ４０８）、所定の閾値を超えた場合（ステップＳ４０８／ＹＥＳ）には、検索する精度が高い情報としてその検索情報を付加する処理（電子透かしの埋め込み処理）を行う（ステップＳ４０９）。一方、所定の閾値を超えない場合（ステップＳ４０８／ＮＯ）は、検索する精度が低い情報であることから、検索精度の算出に用いた検索情報の付加を行わずに処理を終了する。
【００７０】
図８のフローでは、検索精度が所定の閾値を超えない場合に検索情報の付加をすることなく処理を終了するが、実施例２のように、検索精度が所定の閾値を超えるまで、埋め込み処理を行う情報を画像処理部が取得し直して、検索精度と閾値との比較判定を行うように構成してもよい。また、実施例３で説明した検索精度を把握するために利用する画像対象群（予測用画像データベース）の選択と組み合わせてもよい。
【００７１】
本実施例における処理によれば、検索情報を埋め込む対象画像に適した検索方法を選択することにより、より正確な検索精度の算出が可能となる。
【００７２】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【００７３】
すなわち、上記した実施形態の画像処理装置は、プログラムの命令によりコンピュータで実行される処理、手段、機能によって動作する。当該プログラムは、コンピュータの各構成要素に指令を送り、先に述べたような所定の処理や機能、例えば、画像検索部５００による画像記憶部６００内のデータと取得した検索情報との検索結果から検索精度を算出し、検索精度が所定の閾値を超えた場合に、検索情報を付加する処理として、電子透かしの埋め込み処理を行う。このように、上記実施形態の画像処理装置における各処理や手段は、プログラムとコンピュータとが協働した具体的手段によって実現されるものである。
【００７４】
そして、上記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コンピュータ読み取り可能な記録媒体、すなわち記憶メディアを介して、画像処理装置のコンピュータ（ＣＰＵ）が記憶メディアに格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本発明の目的は達成される。また、プログラムは、記録メディアを介さず、通信回線を通じて直接にコンピュータにロードし実行することもでき、これによっても同様に本発明の目的は達成される。
【００７５】
この場合、記憶メディアから読み出された又は通信回線を通じてロードし実行されたプログラムコード自体が前述の実施形態の機能を実現することになる。そして、そのプログラムコードを記憶した記憶メディアは本発明を構成する。
【００７６】
また、プログラムコードを供給するための記憶メディアとしては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、磁気テープ等を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の内部構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像処理装置の機能を示したブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示した図である。
【図４】本発明の実施形態に係る画像処理装置の画像検索部の内部構成を示したブロック図である。
【図５】本発明の実施形態における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態における画像検索精度算出及び検索情報埋め込みの処理の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００７８】
１００    画像処理装置
１０１    ＣＰＵ
１０２，２２０，３２０    メモリ部
１０３，３３０    記憶部
１０４，３１０    入力部
１０５，２３０    出力部
１０６，２１０    受信部
１０７    操作部
１０８    バス
２００    印刷機能
２０１    画像解析部
２０２    レンダリング処理部
２０３    割り込みデータ入力部
２０４    電子透かし処理部
３００    読み取り機能
３０１    透かしデータ抽出部
４００    画像処理部
５００    画像検索部
５１０    記憶画像一覧取得部
５２０    画像特徴量検索処理部
５２１    差分抽出部
５２２    特徴量登録削除部
５２３    記憶画像データ取得部
５３０    キーワード検索処理部
５３１    キーワード入力部
５３２    キーワード記憶部
５３３    分解処理部
５３４    判別部
５３５    キーワード件数記憶部
５４０    定期実行制御部
６００    画像蓄積部
【図１】
2008293355.tif 000004
【図２】
2008293355.tif 000005
【図３】
2008293355.tif 000006
【図４】
2008293355.tif 000007
【図５】
2008293355.tif 000008
【図６】
2008293355.tif 000009
【図７】
2008293355.tif 000010
【図８】
2008293355.tif 000011