(57)【要約】【課題】原稿画像の類似を判定する際に複写等の処理の可否を従来よりも精度よく判定することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、並びに該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供する。【解決手段】文書照合処理部２２は、入力された原稿画像に基づいて特徴点（例えば、重心）を算出し、算出した特徴点の中から複数の特徴点を選択し、選択した特徴点に基づいてハッシュ値を算出する。文書照合処理部２２は、算出した特徴量に基づいて、原稿画像が予め記憶されている登録フォーマット（登録画像）に類似するか否かを判定し、類似すると判定した場合、原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、判定信号（書き込みの有無を示す判定結果）を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行う画像処理方法であって、
取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定し、
原稿画像が登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、
判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して定められた１又は複数の箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行う画像処理装置であって、
取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定する手段と、
原稿画像が登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する判定手段と、
該判定手段の判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御する制御手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記制御手段は、
前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
登録画像の１又は複数の箇所を予め定める手段を備え、
前記制御手段は、
前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して定められた箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記制御手段は、
前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録する記録手段を備えることを特徴とする請求項７から請求項１０までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記制御手段は、
前記判定手段で書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
取得した原稿画像に対して下地除去を行う下地除去手段を備え、
前記判定手段は、
前記下地除去手段で下地除去された原稿画像に基づいて書き込みがされているか否かを判定するように構成してあることを特徴とする請求項７から請求項１２までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
取得した原稿画像の注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値それぞれを、該画素を含む第２の画素ブロック内の各画素の画素値に基づいて算出する画素値算出手段と、
該画素値算出手段で算出した前記第１の画素ブロック内の各画素の画素値の分布に応じて、前記注目画素がエッジ画素であるか否かを判定するエッジ判定手段と
を備え、
前記判定手段は、
前記エッジ判定手段で判定したエッジ画素の多少に基づいて、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定するように構成してあることを特徴とする請求項７から請求項１３までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
取得した原稿画像がカラー画像である場合、前記画素値算出手段及びエッジ判定手段それぞれは、色成分毎に処理を行うように構成してあることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
請求項７から請求項１５までのいずれか１項に記載の画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１７】
原稿画像を読み取る原稿読取手段と、請求項７から請求項１５までのいずれか１項に記載の画像処理装置とを備え、前記原稿読取手段で読み取った原稿画像を前記画像処理装置で処理するように構成してあることを特徴とする原稿読取装置。
【請求項１８】
コンピュータに、取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行わせるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定する手段と、
コンピュータを、類似すると判定された原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する手段と
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かの判定処理を行う画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、並びに該コンピュータプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナで原稿を読み取り、読み取った原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否か判定する処理としては、ＯＣＲで読み取った画像からキーワードを抽出し、抽出したキーワードによりパターンマッチングを行う方法、あるいは判定を行う原稿を罫線がある帳票原稿に限定し、読み取った原稿から抽出した罫線に関する情報によりパターンマッチングを行う方法などが提案されている。
【０００３】
また、重要な書類又は機密書類などを登録画像として予め記憶しておき、読み取った原稿画像が登録画像に類似すると判定された場合、読み取った原稿の複写を禁止することにより、偽造防止を図るとともに、セキュリティを向上させることが行われている。
【０００４】
しかし、類似判定にパターンマッチンングの手法を用いているため、読み取った原稿画像に対して、色変換、拡大・縮小、あるいはトリミングなどの機能による処理を行った後の原稿画像であっても、登録画像と類似すると判定されてしまい原稿の複写ができないという問題があった。
【０００５】
そこで、入力画像（原稿画像）が画像形成（例えば、複写）を禁止されている画像であると判別された場合には、入力画像の忠実な形成を禁止するとともに、ユーザの指示により施される編集処理の程度が所定以上の場合には、その編集された入力画像を忠実に形成することにより、複写が禁止された原稿であっても、複写機が備える様々な複写機能を併用して複写した場合に、その結果が原稿と明らかに区別可能であるときには、複写動作を実行させる複写装置が提案されている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３０２８４９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の装置にあっては、編集処理の程度が所定以上の場合には、原稿の複写動作が無条件で行われるため、例えば、書式が定められた原稿に重要事項、個人情報あるいは機密情報などが書き込まれた場合には、原稿の複写又は電子配信などを禁止する必要があるにもかかわらず原稿が複写等されてしまうという問題があった。特に原稿への書き込みが多い場合には、書き込み前の原稿と明らかに区別可能であるとして、複写される可能性が高くなり、複写等の可否を精度良く判定することが望まれていた。また、原稿に重要事項、個人情報、機密情報等が書き込まれている場合には、書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等が不正に複写され又は流出することを防止することが望まれていた。さらに、多種多用の原稿が存在する場合には、すでに書き込みがされている原稿と同じ書式であって書き込みのない原稿を簡単に入手したいという要望もあった。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、原稿画像が予め記憶された登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御することにより、複写等の処理の可否を従来よりも精度よく判定することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、並びに該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の他の目的は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して予め定められた１又は複数の箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することにより、一層きめ細かく機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することにより、書き込みがされている原稿と同じ書式であって書き込みのない原稿を簡単に入手することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の他の目的は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録することにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等が流出した際に容易に情報の追跡や照合を行うことができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１２】
また、本発明の他の目的は、書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可する（さほど重要ではない原稿画像については出力を許可する）ことにより、ユーザの利便性を向上させることができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１３】
また、本発明の他の目的は、下地除去した原稿画像に基づいて、書き込みがされているか否かを判定することにより、さらに精度良く書き込みの有無を判定することができる画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１４】
また、本発明の他の目的は、取得した原稿画像の注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値それぞれを、該画素を含む第２の画素ブロック内の各画素の画素値に基づいて算出し、算出した前記第１の画素ブロック内の各画素の画素値の分布に応じて、注目画素がエッジ画素であるか否かを判定し、判定したエッジ画素の多少に基づいて、取得した原稿画像に書き込みがあるか否かを判定することにより、原稿画像と登録画像の画素値を比較することなく原稿画像の書き込みの有無を精度よく判定することができる画像処理方法、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【００１５】
また、本発明の他の目的は、色成分毎に注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値の算出及び注目画素がエッジ画素であるか否かの判定を行うことにより、書き込みの有無の判定精度を向上させることができる画像処理方法、該画像処理装置を備える画像形成装置及び原稿読取装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明に係る画像処理方法は、取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行う画像処理方法であって、取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定し、原稿画像が登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る画像処理方法は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る画像処理方法は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して定められた１又は複数の箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る画像処理方法は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る画像処理方法は、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る画像処理方法は、書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可することを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置は、取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行う画像処理装置であって、取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定する手段と、原稿画像が登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する判定手段と、該判定手段の判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御する制御手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る画像処理装置は、前記制御手段は、前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置は、登録画像の１又は複数の箇所を予め定める手段を備え、前記制御手段は、前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して定められた箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る画像処理装置は、前記制御手段は、前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る画像処理装置は、前記判定手段で書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録する記録手段を備えることを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る画像処理装置は、前記制御手段は、前記判定手段で書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可することを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る画像処理装置は、取得した原稿画像に対して下地除去を行う下地除去手段を備え、前記判定手段は、前記下地除去手段で下地除去された原稿画像に基づいて書き込みがされているか否かを判定するように構成してあることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る画像処理装置は、取得した原稿画像の注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値それぞれを、該画素を含む第２の画素ブロック内の各画素の画素値に基づいて算出する画素値算出手段と、該画素値算出手段で算出した前記第１の画素ブロック内の各画素の画素値の分布に応じて、前記注目画素がエッジ画素であるか否かを判定するエッジ判定手段とを備え、前記判定手段は、前記エッジ判定手段で判定したエッジ画素の多少に基づいて、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定するように構成してあることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る画像処理装置は、取得した原稿画像がカラー画像である場合、前記画素値算出手段及びエッジ判定手段それぞれは、色成分毎に処理を行うように構成してあることを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る画像形成装置は、前述の発明のいずれか１つに係る画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る原稿読取装置は、原稿画像を読み取る原稿読取手段と、前述の発明のいずれか１つに係る画像処理装置とを備え、前記原稿読取手段で読み取った原稿画像を前記画像処理装置で処理するように構成してあることを特徴とする。
【００３３】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、取得した原稿画像の書き込みの有無の判定を行わせるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似するか否かを判定する手段と、コンピュータを、類似すると判定された原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する手段として機能させることを特徴とする。
【００３４】
本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の発明に係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。
【００３５】
本発明にあっては、取得した原稿画像が予め記憶してある登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する。書き込みの有無（判定結果）に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を制御（例えば、許可又は禁止）する。取得した原稿画像に書き込みがあるか否かを判定することにより、単に原稿画像と登録画像とが類似するか否かを判定する場合に比較して、複写等の処理の可否を精度よく判定することができる。なお、本発明において、取得した原稿画像とは、スキャナで原稿画像を読みとって得られた原稿画像、コンピュータを用いて所定書式のデータに必要事項を書き込んで作成した電子データ形式の原稿画像、スキャナで読みとられたデータをＪＰＥＧ等の所定のファイルフォーマットに変換して作成した電子化データを意味している。
【００３６】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を禁止する。これにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる。
【００３７】
また、本発明にあっては、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して予め定められた１又は複数の箇所に対応する箇所の書き込みの出力（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を禁止する。予め定められた箇所として、例えば、書式が定められた書類（登録画像）の記載欄のうち、重要事項、個人情報、機密情報等が書き込まれる箇所を書類の種類に応じて予め定めておく。また、ユーザによる操作で箇所を予め定めておくこともできる。これにより、機密情報等が書き込まれた箇所の不正な複写又は流出を防止することができる。また、機密情報等でない情報が書き込まれた箇所は、そのまま出力することにより、ユーザが利用することができる。
【００３８】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を許可する。これにより、多種多様の書類（登録画像）の中から、書き込みがされている原稿と同じ書式であって書き込みのない原稿を簡単に入手することができる。
【００３９】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録する。これにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等が流出した際に容易に情報の追跡や照合を行うことができる。
【００４０】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を許可する。原稿に重要事項、個人情報、機密情報等が書き込まれていない場合には、原稿の出力を許可する（さほど重要ではない原稿画像については出力を許可する）ことにより、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００４１】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に対して下地除去を行い、下地除去された原稿画像に基づいて書き込みがされているか否かを判定する。これにより、読み取られる原稿の用紙が再生紙、あるいは薄く着色された用紙など、登録画像と異なる場合であっても、精度良く書き込みの有無を判定することができる。
【００４２】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像の注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値それぞれを、該画素を含む第２の画素ブロック内の各画素の画素値に基づいて算出する。算出した前記第１の画素ブロック内の各画素の画素値の分布に応じて、注目画素がエッジ画素であるか否かを判定し、判定したエッジ画素の多少に基づいて、取得した原稿画像に書き込みがあるか否かを判定する。これにより、原稿画像と登録画像の画素値を比較する必要がなく、取得した原稿画像のみで原稿画像の書き込みの有無を精度よく判定することができる。
【００４３】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像がカラー画像である場合、色成分毎に注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値の算出及び注目画素がエッジ画素であるか否かの判定を行う。これにより、原稿画像での孤立点、読み取り時のノイズの影響、あるいは、原稿の地肌部の汚れ又は地肌部に付着しているダストの影響を抑制することができ、書き込みの有無の判定精度をさらに向上させることができる。
【発明の効果】
【００４４】
本発明にあっては、原稿画像が予め記憶された登録画像に類似すると判定された場合、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、判定結果に応じて、取得した原稿画像又は登録画像に対する出力処理を制御することにより、複写等の処理の可否を従来よりも精度よく判定することができる。なお、本明細書において、「書き込み」とは、例えば、（１）帳票など定型フォーマットに鉛筆やペンなどで記入されたもの、（２）所定の記入項目にコンピュータ・システムなどを用いて入力し、フォーマットが印刷された用紙にプリンタなどで記入項目を出力したもの、（３）定型の電子フォーマットに文字などをコンピュータ・システムなどより入力し、プリンタなどで出力したものを意味する。
【００４５】
また、本発明にあっては、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の出力を禁止することにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる。
【００４６】
また、本発明にあっては、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像の該原稿画像に類似する登録画像に対して予め定められた１又は複数の箇所に対応する箇所の書き込みの出力を禁止することにより、一層きめ細かく機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる。
【００４７】
また、本発明にあっては、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像に類似すると判定された登録画像の出力を許可することにより、書き込みがされている原稿と同じ書式であって書き込みのない原稿を簡単に入手することができる。特に異なる書式（フォーマット）が多数登録されている場合、所要のフォーマットを容易に選び出すことができ、ユーザの利便性が向上する。
【００４８】
また、本発明にあっては、書き込みがされていると判定された場合、取得した原稿画像又は書き込みがされている箇所を記録することにより、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等が流出した際に容易に情報の追跡や照合を行うことができる。
【００４９】
また、本発明にあっては、書き込みがされていないと判定された場合、取得した原稿画像の出力を許可する（さほど重要ではない原稿画像については出力を許可する）ことにより、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００５０】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する前段で原稿画像の下地除去を行うことにより、読み取られる原稿の用紙が再生紙、あるいは薄く着色された用紙など、登録画像と異なる場合であっても、精度良く書き込みの有無を判定することができる。
【００５１】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像の注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値それぞれを、該画素を含む第２の画素ブロック内の各画素の画素値に基づいて算出し、算出した前記第１の画素ブロック内の各画素の画素値の分布に応じて、注目画素がエッジ画素であるか否かを判定し、判定したエッジ画素の多少に基づいて、取得した原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する。これにより、原稿画像と登録画像の画素値を比較する必要がなく、取得した原稿画像のみで原稿画像の書き込みの有無を精度よく判定することができる。
【００５２】
また、本発明にあっては、取得した原稿画像がカラー画像である場合、色成分毎に注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素の画素値の算出及び注目画素がエッジ画素であるか否かの判定を行うことにより、原稿画像での孤立点、読み取り時のノイズの影響、あるいは、原稿の地肌部の汚れ又は地肌部に付着しているダストの影響を抑制することができ、書き込みの有無の判定精度をさらに向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５３】
実施の形態１
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。画像形成装置１００（例えば、デジタルカラー複写機や複合機能、プリンタ機能、ファイリング機能、ファックス又は電子メール配信機能を備えた複合機）は、カラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２（画像処理装置）、画像形成手段としてのカラー画像出力装置３、各種操作を行うための操作パネル４などを備える。カラー画像入力装置１で原稿を読み取ることにより得られたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号の画像データは、カラー画像処理装置２へ出力され、カラー画像処理装置２で所定の処理が行われ、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置３へ出力される。
【００５４】
カラー画像入力装置１は、例えば、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）を備えたスキャナであり、原稿画像からの反射光像をＲＧＢのアナログ信号として読み取り、読み取ったＲＧＢ信号をカラー画像処理装置２へ出力する。また、カラー画像出力装置３は、原稿画像の画像データを記録紙上に出力する電子写真方式やインクジェット方式などを用いた画像形成手段である。また、カラー画像出力装置３は、ディスプレイ等の表示装置であってもよい。
【００５５】
カラー画像処理装置２は、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などにより構成される。
【００５６】
Ａ／Ｄ変換部２０は、カラー画像入力装置１から入力されたＲＧＢ信号を、例えば、１０ビットのデジタル信号に変換し、変換後のＲＧＢ信号をシェーディング補正部２１へ出力する。
【００５７】
シェーディング補正部２１は、入力されたＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系などで生じた各種の歪みを取り除く補正処理を行う。また、シェーディング補正部２１は、濃度信号などカラー画像処理装置２で採用されている画像処理システムが扱い易い信号に変換する処理を行い、補正後のＲＧＢ信号（画像）を文書照合処理部２２へ出力する。
【００５８】
文書照合処理部２２は、入力された画像を二値化し、二値画像に基づいて特定された連結領域の特徴点（例えば、重心）を算出し、算出した特徴点の中から複数の特徴点を選択し、選択した特徴点に基づいて不変量を求め、該不変量に基づいて特徴量（例えば、ハッシュ値）を算出する。文書照合処理部２２は、算出した特徴量に基づいて入力された画像（原稿画像）が予め記憶されている登録フォーマット（登録画像）に類似するか否かを判定し、類似すると判定した場合、入力画像（原稿画像）に書き込みがされているか否かを判定し、判定信号（書き込みの有無を示す判定結果）を出力する。また、文書照合処理部２２は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の入力階調補正部２３へ出力する。
【００５９】
なお、本明細書において、「書き込み」とは、例えば、（１）帳票など定型フォーマットに鉛筆やペンなどで記入されたもの、（２）所定の記入項目にコンピュータ・システムなどを用いて入力し、フォーマットが印刷された用紙にプリンタなどで記入項目を出力したもの、（３）定型の電子フォーマットに文字などをコンピュータ・システムなどより入力し、プリンタなどで出力したものを意味する。また、本発明において、原稿画像とは、スキャナで原稿画像を読みとって得られた原稿画像、コンピュータを用いて所定書式のデータに必要事項を書き込んで作成した電子データ形式の原稿画像、スキャナで読みとられたデータをＪＰＥＧ等の所定のファイルフォーマットに変換して作成した電子化データなどを意味している。
【００６０】
入力階調補正部２３は、入力されたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整える処理を行うとともに、下地濃度の除去又はコントラストなど画質調整処理を施し、処理後のＲＧＢ信号を領域分離処理部２４へ出力する。
【００６１】
領域分離処理部２４は、入力されたＲＧＢ信号に基づき、入力された画像中の各画素が、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるかを分離する。領域分離処理部２４は、分離結果に基づいて、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を黒生成下色除去部２６、空間フィルタ処理部２７、階調再現処理部２９へ出力する。また、領域分離処理部２４は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部２５へ出力する。
【００６２】
色補正部２５は、入力されたＲＧＢ信号をＣＭＹの色空間に変換し、カラー画像出力装置３の特性に合わせて色補正を行い、補正後のＣＭＹ信号を黒生成下色除去部２６へ出力する。具体的には、色補正部２５は、色再現の忠実化のため、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。
【００６３】
黒生成下色除去部２６は、色補正部２５から入力されたＣＭＹ信号に基づいて、Ｋ（黒）信号を生成するとともに、入力されたＣＭＹ信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、生成したＣＭＹＫ信号を空間フィルタ処理部２７へ出力する。
【００６４】
黒生成下色除去部２６における処理の一例を示す。例えば、スケルトンブラックによる黒生成を行う処理の場合、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙとし、出力されるデータをＣ′、Ｍ′、Ｙ′、Ｋ′とし、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理により出力されるデータ夫々は、Ｋ′＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）｝、Ｃ′＝Ｃ−αＫ′、Ｍ′＝Ｍ−αＫ′、Ｙ′＝Ｙ−αＫ′で表される。
【００６５】
空間フィルタ処理部２７は、黒生成下色除去部２６から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、領域識別信号に基づいたデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像データの空間周波数特性が補正され、カラー画像出力装置３における出力画像のぼやけ、又は粒状性劣化を防止する。例えば、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２４において文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、鮮鋭強調処理を施し高周波成分を強調する。また、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２４において網点領域に分離された領域を、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。空間フィルタ処理部２７は、処理後のＣＭＹＫ信号を出力階調補正部２８へ出力する。
【００６６】
出力階調補正部２８は、空間フィルタ処理部２７から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、カラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、出力階調補正処理後のＣＭＹＫ信号を階調再現処理部２９へ出力する。
【００６７】
階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４から入力された領域識別信号に基づいて、出力階調補正部２８から入力されたＣＭＹＫ信号に対して所定の処理を行う。例えば、階調再現処理部２９は、文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、カラー画像出力装置３における高周波成分の再現に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。
【００６８】
また、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４において網点領域に分離された領域を、最終的に画像を画素に分離して、それぞれの階調を再現できるように階調再現処理（中間調生成）を行う。さらに、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４において写真領域に分離された領域を、カラー画像出力装置３における階調再現性に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。
【００６９】
カラー画像処理装置２は、階調再現処理部２９で処理された画像データ（ＣＭＹＫ信号）を記憶部（不図示）に一旦記憶し、画像形成をする所定のタイミングで記憶部に記憶した画像データを読み出し、読み出した画像データをカラー画像出力装置３へ出力する。これらの制御は、例えば、ＣＰＵ（不図示）により行われる。また、カラー画像処理装置２内のＣＰＵ（不図示）は、文書照合処理部２２から出力された判定信号に基づいて、原稿画像に対する出力処理（例えば、複写、電子配信、ファクシミリ、記録など）を制御する。
【００７０】
図２は文書照合処理部２２の構成を示すブロック図である。文書照合処理部２２は、特徴点算出部２２１、特徴量算出部２２２、投票処理部２２３、類似度判定処理部２２４、書き込み判定処理部２２５、メモリ２２６、前述の各部を制御する制御部２２７などを備えている。
【００７１】
特徴点算出部２２１は、入力された画像（原稿画像）に対して後述する所定の処理を行うとともに、入力画像の文字列あるいは罫線の連結領域を抽出し、連結領域の特徴点（例えば、重心）を算出する。より具体的には、特徴点算出部２２１は、入力された画像を二値化し、二値画像に基づいて特定された連結領域の特徴点（例えば、連結領域を構成する各画素の二値画像における座標値を累積加算し、累積加算した座標値を連結領域に含まれる画素数で除算した値）を抽出（算出）し、抽出した特徴点を特徴量算出部２２２へ出力する。
【００７２】
図３は特徴点算出部２２１の構成を示すブロック図である。特徴点算出部２２１は、無彩化処理部２２１０、解像度変換部２２１１、フィルタ処理部２２１２、二値化処理部２２１３、重心算出部２２１４などを備えている。
【００７３】
無彩化処理部２２１０は、入力された画像がカラー画像である場合、カラー画像を無彩化して、輝度信号又は明度信号に変換し、変換後の画像を解像度変換部２２１１へ出力する。例えば、輝度信号Ｙｊは、各画素ＲＧＢの色成分を夫々Ｒｊ、Ｇｊ、Ｂｊとし、Ｙｊ＝０．３０×Ｒｊ＋０．５９×Ｇｊ＋０．１１×Ｂｊで表すことができる。なお、上式に限らず、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ* ａ* ｂ* 信号に変換することもできる。
【００７４】
解像度変換部２２１１は、入力された画像がカラー画像入力装置１で光学的に変倍された場合であっても、所定の解像度になるように入力された画像を再度変倍し、変倍された画像をフィルタ処理部２２１２へ出力する。これにより、カラー画像入力装置１で変倍処理が行われ解像度が変化した場合であっても、その影響を受けることなく特徴点の抽出を行うことができ、精度良く原稿を分類することができる。特に、縮小された文字などの場合、二値化処理を行って連結領域を特定するとき、文字が潰れているために本来離れている領域が繋がった状態で特定され、算出される重心がずれる虞を防止できる。また、解像度変換部２２１１は、カラー画像入力装置１で等倍時に読み込まれる解像度よりも小さい解像度に変換する。例えば、カラー画像入力装置１において６００ｄｐｉ（dot per inch）で読み込まれた画像を３００ｄｐｉに変換する。これにより、後段における処理量を低減することができる。
【００７５】
フィルタ処理部２２１２は、入力された画像が有する空間周波数特性を補正し（例えば、画像の強調化処理及び平滑化処理など）、補正後の画像を二値化処理部２２１３へ出力する。フィルタ処理部２２１２は、カラー画像入力装置１の空間周波数特性が機種ごとに異なるため、異なる空間周波数特性を所要の特性に補正する。カラー画像入力装置１が出力する画像（例えば、画像信号）には、レンズ又はミラーなどの光学系部品、ＣＣＤの受光面のアパーチャ開口度、転送効率、残像、物理的な走査による積分効果及び走査むら等に起因して画像のぼけなどの劣化が生ずる。フィルタ処理部２２１２は、境界又はエッジなどの強調処理を行うことにより、画像に生じたぼけなどの劣化を修復する。また、フィルタ処理部２２１２は、後段で処理される特徴点の抽出処理に不要な高周波成分を抑制するための平滑化処理を行う。これにより、特徴点を精度良く抽出することができ、結果として画像の類似度の判定を精度良く行うことが可能となる。なお、フィルタ処理部２２１２で使用するフィルタ係数は、使用されるカラー画像入力装置１の機種又は特性などに応じて適宜設定することができる。
【００７６】
図４はフィルタ処理部２２１２のフィルタ係数の例を示す説明図である。図に示すように、空間フィルタは、例えば、７×７（７行、７列）の大きさを有し、強調処理及び平滑化処理を行う混合フィルタである。入力された画像の画素を走査し、空間フィルタによる演算処理をすべての画素に対して行う。なお、空間フィルタの大きさは、７×７の大きさに限定されるものではなく、３×３、５×５などの大きさであってもよい。また、フィルタ係数の数値は一例であって、これに限定されるものではなく、使用されるカラー画像入力装置１の機種又は特性などに応じて適宜設定することができる。
【００７７】
二値化処理部２２１３は、入力された画像の輝度値（輝度信号）又は明度値（明度信号）を閾値と比較することにより画像を二値化し、二値化した二値画像を重心算出部２２１４へ出力する。
【００７８】
重心算出部２２１４は、二値化処理部２２１３から入力された二値画像の各画素の二値化情報（例えば、「１」、「０」で表される）に基づいて、各画素に対してラベリング（ラベル付け処理）を行い、同一ラベルが付された画素が連結した連結領域を特定し、特定した連結領域の重心を特徴点として抽出し、抽出した特徴点を特徴量算出部２２２へ出力する。なお、特徴点は、二値画像（原稿画像）における座標（ｘ′、ｙ′）で表すことができる。
【００７９】
図５は連結領域の特徴点の例を示す説明図である。図において、特定された連結領域は、文字「Ａ」であり、同一ラベルが付された画素の集合として特定される。この文字「Ａ」の特徴点（重心）は、図中黒丸で示される位置（ｘ′座標、ｙ′座標）となる。
【００８０】
図６は文字列に対する特徴点の抽出結果の例を示す説明図である。複数の文字から構成される文字列の場合、文字の種類により夫々異なる座標を有する特徴点が複数抽出される。
【００８１】
特徴量算出部２２２は、特徴点算出部２２１から入力された特徴点を用いて、回転、拡大、縮小などの処理に対する不変量を求め、該不変量に基づいて特徴量（例えば、ハッシュ値）を算出する。より具体的には、特徴量算出部２２２は、特徴点算出部２２１から入力された特徴点（すなわち、連結領域の重心の座標値）夫々を注目特徴点とし、例えば、注目特徴点からの距離が小さい周辺の他の特徴点を４つ抽出する。
【００８２】
図７は注目特徴点と周辺の特徴点を示す説明図である。図に示すように、注目特徴点Ｐ１に対して、例えば、注目特徴点Ｐ１からの距離が近い順に、閉曲線Ｓ１で囲まれる４つの特徴点を抽出する（注目特徴点Ｐ１に対しては、注目特徴点Ｐ２も１つの特徴点として抽出されている）。また、注目特徴点Ｐ２に対して、例えば、上記と同様に注目特徴点Ｐ２からの距離が近い順に、閉曲線Ｓ２で囲まれる４つの特徴点を抽出する（注目特徴点Ｐ２に対しては、注目特徴点Ｐ１も１つの特徴点として抽出されている）。
【００８３】
特徴量算出部２２２は、抽出した４つの特徴点の中から３つの特徴点を選択して、不変量を算出する。なお、選択する特徴点は３つに限られるものではなく、４つ、５つなどの特徴点を選択することもできる。求めたい不変量の種類によって選択すべき特徴点の数が異なる。例えば、３点から求められる不変量は相似不変量となる。
【００８４】
図８は注目特徴点Ｐ１による不変量の算出例を示す説明図であり、図９は注目特徴点Ｐ２による不変量の算出例を示す説明図である。図８に示すように、注目特徴点Ｐ１の周辺の４つの特徴点から３つの特徴点を選択し、３通りの不変量夫々をＨ１ｊ（ｊ＝１、２、３）とする。不変量Ｈ１ｊは、Ｈ１ｊ＝Ａ１ｊ／Ｂ１ｊで表される式で算出する。ここで、Ａ１ｊ、Ｂ１ｊ夫々は特徴点間の距離を示しており、特徴点間の距離は、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出される。これにより、例えば、原稿が回転、移動、傾いた場合であっても、不変量Ｈ１ｊは変化せず、画像の類似度の判定を精度良く行うことができ、類似する原稿を精度良く判定することができる。
【００８５】
同様に、図９に示すように、注目特徴点Ｐ２の周辺の４つの特徴点から３つの特徴点を選択し、３通りの不変量夫々をＨ２ｊ（ｊ＝１、２、３）とする。不変量Ｈ２ｊは、Ｈ２ｊ＝Ａ２ｊ／Ｂ２ｊで表される式で算出する。ここで、Ａ２ｊ、Ｂ２ｊ夫々は特徴点間の距離を示しており、上記と同様に特徴点間の距離は、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出される。以下同様に、他の注目特徴点に対して不変量を算出することができる。
【００８６】
特徴量算出部２２２は、夫々の注目特徴点により算出された不変量に基づいて、ハッシュ値（特徴量）Ｈｉを算出する。注目特徴点Ｐｉのハッシュ値Ｈｉは、Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０2 ＋Ｈｉ２×１０1 ＋Ｈｉ３×１０0 ）／Ｅで表される。ここで、Ｅは余りをどの程
度設定するかにより決定される定数であり、例えば、「１０」とした場合には、余りは「０」〜「９」となり、これが算出するハッシュ値の取り得る範囲となる。また、ｉは自然数であり特徴点の数を表している。
【００８７】
図１０は注目特徴点Ｐ３による不変量の算出の他の例を示す説明図であり、図１１は注目特徴点Ｐ４による不変量の算出の他の例を示す説明図である。図１０に示すように、注目特徴点Ｐ３の周辺特徴点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ４、Ｐ５の４点より４通りの組み合わせを選択し、不変量Ｈ３ｊ（ｊ＝１、２、３、４）を前述の場合と同様に、Ｈ３ｊ＝Ａ３ｊ／Ｂ３ｊにより算出してもよい。
【００８８】
また、図１１に示すように、注目特徴点Ｐ４の周辺特徴点Ｐ２、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ６の４点より４通りの組み合わせを選択し、不変量Ｈ４ｊ（ｊ＝１、２、３、４）を前述の場合と同様に、Ｈ４ｊ＝Ａ４ｊ／Ｂ４ｊにより算出してもよい。図１０及び図１１の例の場合、注目特徴点Ｐｉのハッシュ値Ｈｉは、Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０3  ＋Ｈｉ２×１０2 ＋Ｈｉ３×１０1 ＋Ｈｉ４×１０0 ）／Ｅで算出することができる。
【００８９】
なお、特徴量としての上記ハッシュ値は一例であって、これに限定されるものではなく、他のハッシュ関数を用いることができる。上記では、周辺の他の特徴点として４点を抽出する例を示しているが、４点に限定されるものではない。例えば、６点抽出するようにしても良い。この場合、６点の特徴点から５点を抽出し、５点を抽出する６通りそれぞれの方法について、５点から３点を抽出して不変量を求め、ハッシュ値を算出するようにしても良い。これにより、１つの特徴点から１つのハッシュ値を算出することも、１つの特徴点から複数のハッシュ値を算出することもできる。
【００９０】
特徴量算出部２２２は、原稿画像の特徴点を表すインデックスと、該特徴点に基づいて算出されたハッシュ値と、該特徴点の原稿画像上の座標とを原稿画像の特徴点座標テーブルとしてメモリ２２６に記憶する。
【００９１】
原稿画像の登録を行う場合は、例えば、画像形成装置の操作パネル４より原稿登録モードを選択して行う。原稿登録モードが選択されているか否かは制御部２２７により判定される。原稿登録モードが選択されていない場合は、通常の複写、ファイリング、電子メール送信動作等を行う。なお、原稿登録処理は、文書照合処理部２４などの専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、原稿登録処理の手順を定めたコンピュータプログラムをロードすることによりＣＰＵでコンピュータプログラムを実行させることにより行うこともできる。
【００９２】
図１２は原稿画像の特徴点座標テーブル２２６１の構造を示す説明図である。原稿画像の特徴点座標テーブル２２６１は、原稿画像の特徴点を表すインデックス、特徴点に基づいて算出されたハッシュ値、特徴点の原稿画像上の座標（ｘ′座標、ｙ′座標）の各欄により構成されている。
【００９３】
図１２に示すように、例えば、原稿画像の特徴点を表すインデックスがｐ１である特徴点に基づいて算出されたハッシュ値はＨ１、特徴点の座標は（ｘ１１′、ｙ１１′）である。また、同様に、原稿画像の特徴点を表すインデックスがｐ２である特徴点に基づいて算出されたハッシュ値はＨ８、特徴点の座標は（ｘ３２′、ｙ３２′）である。
【００９４】
図１３は登録フォーマットのハッシュテーブル２２６２の構造を示す説明図である。図１３（ａ）に示すように、ハッシュテーブル２２６２の構造は、ハッシュ値及び原稿（登録フォーマット）を表すインデックスの各欄により構成されている。より具体的には、原稿を示すインデックスに対応して、原稿中の位置を示すポイントインデックス、及び不変量（いずれも不図示）が登録されている。ハッシュテーブル２２６２はメモリ２２６に記憶してある。また、画像の類似度を判定するため、予め登録フォーマット（照合する画像・文書画像）をメモリ２２６に記憶してある。なお、図１３（ｂ）に示すように、ハッシュ値が等しい場合（Ｈ１＝Ｈ５）、ハッシュテーブル２２６２の２つのエントリを１つにまとめることもできる。
【００９５】
図１４は登録フォーマットの特徴点座標テーブル２２６３の構造を示す説明図である。登録フォーマットの特徴点座標テーブル２２６３は、メモリ２２６に記憶してあり、各登録フォーマットを識別するための原稿を表すインデックス、各登録フォーマットにおいて算出された特徴点を識別するための特徴点を表すインデックス、各特徴点の登録フォーマット上の座標（ｘ座標、ｙ座標）の各欄により構成されている。
【００９６】
図１４に示すように、例えば、原稿を表すインデックスがＩＤ１の登録フォーマットは、特徴点ｆ１１、ｆ１２、ｆ１３、ｆ１４、…を有し、それぞれの登録フォーマット上の特徴点の座標は、（ｘ１１、ｙ１１）、（ｘ１２、ｙ１２）、（ｘ１３、ｙ１３）、（ｘ１４、ｙ１４）、…である。他の登録フォーマットＩＤ２、…についても同様である。
【００９７】
投票処理部２２３は、特徴量算出部２２２が算出したハッシュ値（特徴量）に基づいて、メモリ２２６に記憶された登録フォーマットのハッシュテーブル２２６２を検索し、ハッシュ値が一致する場合、該ハッシュ値に登録されている原稿を表すインデックス（すなわち、一致するハッシュ値が算出された画像）に投票する。投票を累積加算した結果を得票数として類似度判定処理部２２４へ出力する。
【００９８】
また、投票処理部２２３は、原稿画像のハッシュ値と登録フォーマットのハッシュ値とが一致する場合、原稿画像の特徴点がどの登録フォーマットの何れの特徴点に投票したかを判定し、判定結果を特徴点投票テーブル２２６４としてメモリ２２６に記憶する。
【００９９】
図１５は特徴点投票テーブル２２６４の構造を示す説明図である。特徴点投票テーブル２２６４は、登録フォーマットの原稿を表すインデックスＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３、ＩＤ４、…、ＩＤｎに対応して登録フォーマットの特徴点を表すインデックスｆ１１、ｆ２１、…、ｆｎ１（以下「ｆｎ１」と示す。）、ｆ１２、ｆ２２、…、ｆｎ２（以下「ｆｎ２」と示す）、以下同様に、ｆｎ３、ｆｎ４、ｆｎ５、ｆｎ６、ｆｎ７、…で構成されるマトリクスの各要素に原稿画像の特徴点を表すインデックスｐ１、ｐ２、…が記録されたものである。
【０１００】
図１５に示すように、例えば、インデックスｐ１で表される原稿画像の特徴点に対して算出されたハッシュ値が、登録フォーマットの原稿を表すインデックスＩＤ１の特徴点ｆ１１のハッシュ値と一致すると判定されている。また、インデックスｐ２で表される原稿画像の特徴点に対して算出されたハッシュ値が、登録フォーマットの原稿を表すインデックスＩＤ３の特徴点ｆ３２のハッシュ値と一致すると判定されている。さらに、インデックスｐ３で表される原稿画像の特徴点に対して算出されたハッシュ値が、登録フォーマットの原稿を表すインデックスＩＤ１の特徴点ｆ１３のハッシュ値と一致すると判定されている。以下、インデックスｐ４、ｐ５、ｐ６、ｐ７、…についても同様である。
【０１０１】
類似度判定処理部２２４は、投票処理部２２３から入力された投票結果に基づいて、読み取られた原稿画像がいずれの登録フォーマットに類似するかを判定し、判定結果を書き込み判定処理部２２５へ出力する。より具体的には、類似度判定処理部２２４は、投票処理部２２３から入力された得票数を原稿画像の最大得票数（特徴点の数×１つの特徴点から算出されるハッシュ値の数で表される）で除算して正規化した類似度を算出する。類似度判定処理部２２４は、算出した類似度と予め定めた閾値Ｔｈ（例えば、０．８）とを比較し、類似度が閾値Ｔｈ以上である場合には、その類似度が算出された登録フォーマットに類似すると判定し、類似度が閾値Ｔｈより小さい場合には、原稿画像に類似する登録フォーマットはないと判定して、その判定結果を書き込み判定処理部２２５へ出力する。なお、投票処理部２２３から入力された得票数を予め定めた閾値と比較し、得票数が閾値以上であれば、原稿画像が予め登録された登録フォーマットに類似すると判定し、さらに類似と判定された中で最も得票数の高い登録フォーマットが原稿画像に一致すると判定することもできる。
【０１０２】
図１６は投票結果に基づく類似判定の一例を示す説明図である。図１６に示すように、読み取った原稿画像から算出されたハッシュ値毎にハッシュテーブル２２６２を検索して投票した結果、原稿を表すインデックスがＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３で示される登録フォーマットに対して投票されたとする。投票の結果得られたそれぞれの得票数を原稿画像の最大得票数で除算して正規化した類似度Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を算出する。算出した類似度が閾値Ｔｈ以上であるのは、原稿を表すインデックスがＩＤ１で示される登録フォーマットであるため、原稿画像は、原稿を表すインデックスＩＤ１の登録フォーマットに類似すると判定される。
【０１０３】
書き込み判定処理部２２５は、類似度判定処理部２２４から原稿画像が登録フォーマットに類似するとの判定結果が出力された場合、原稿画像に書き込みがされているか否かを判定し、書き込みの有無を示す判定信号を出力する。より具体的には、書き込み判定処理部２２５は、原稿画像と登録フォーマットとの位置合わせを行う位置合わせ処理、原稿画像及び登録フォーマットそれぞれの各画素が有する画素値（例えば、輝度値）の差分を算出する差分処理、算出された差分に基づいて原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する判定処理などを行う。
【０１０４】
次に、登録フォーマットの座標系を原稿画像の座標系に変換して画像の位置合わせを行う位置合わせ処理について説明する。登録フォーマットの座標系を原稿画像の座標系に変換して画像の位置合わせを行う場合、登録フォーマット全体を座標変換することもでき、あるいは、登録フォーマットの記載欄毎に座標変換を行う箇所を設定し（又は予め定めておき）、設定した一部の箇所だけを座標変換することもできる。まず、登録フォーマット全体を座標変換して原稿画像との位置合わせを行う場合について説明する。なお、以下の説明においては、原稿画像は、原稿を表すインデックスがＩＤ１の登録フォーマットに類似していると判定されたものとする。
【０１０５】
書き込み判定処理部２２５は、メモリ２２６にアクセスして、特徴点投票テーブル２２６４から原稿を表すインデックスがＩＤ１に投票された原稿画像の特徴点を抽出する。図１５の例では、原稿画像の特徴点を表すインデックスは、ｐ１、ｐ３、ｐ４、ｐ７である。
【０１０６】
書き込み判定処理部２２５は、抽出した原稿画像の特徴点を表すインデックスｐ１、ｐ３、ｐ４、ｐ７に対応（ハッシュ値が一致）する登録フォーマットの特徴点を表すインデックスｆ１１、ｆ１３、ｆ１４、ｆ１７を特定する。書き込み判定処理部２２５は、登録フォーマットの特徴点座標テーブル２２６３及び原稿画像の特徴点座標テーブル２２６１を参照して、式（１）で示される登録フォーマットの特徴点の座標についての行列Ｊｉｎ、式（２）で示される原稿画像の特徴点の座標についての行列Ｊｏｕｔを求め、変換行列Ｗの変換係数を式（３）と仮定する。
【０１０７】
【数１】
2008154216.tif 000003
【０１０８】
書き込み判定処理部２２５は、式（４）により変換行列Ｗを算出する。この場合、式（４）の両辺にＪｉｎの転置行列ＪｉｎT を乗算して式（５）を求め、さらに、式（５）の両辺にＪｉｎTＪｉｎの逆行列を乗算して式（６）を求めることにより、変換係数を算出する。書き込み判定処理部２２５は、算出した変換係数で示される変換行列Ｗを用いて、式（７）で示す如く、登録フォーマット上の任意の座標（ｘ、ｙ）を、原稿画像上の座標（ｘ′、ｙ′）に変換する。
【０１０９】
【数２】
2008154216.tif 000004
【０１１０】
図１７は原稿画像及び登録フォーマットの位置合わせを示す説明図である。図１７に示すように、登録フォーマットの特徴点ｆ１１、ｆ１３、ｆ１４、ｆ１７と、原稿画像の特徴点ｐ１、ｐ３、ｐ４、ｐ７をそれぞれ対応付けることにより、登録フォーマットの原点（画像の左上の画素）と原稿画像の左上の画素の位置がずれている場合であっても、両画像の原点を一致させることができ、登録フォーマットと原稿画像との位置合わせを行うことができる。なお、各画像の特徴点の数は、４つに限定されるものではない。また、登録フォーマットの書式によっては、多数の特徴点が存在する場合、その中からいくつかの特徴点を選択することもできる。
【０１１１】
次に、原稿画像及び登録フォーマットそれぞれの各画素が有する画素値の差分を算出する差分処理について説明する。書き込み判定処理部２２５は、位置合わせが行われた原稿画像と登録フォーマットそれぞれが有する画素を、例えば、両画像の左上から右下に順次走査することにより、両画像で対応する注目画素の輝度値の差分を算出する。この場合、原稿を読み取る際の画素値の再現性などを考慮して、画像が２５６階調で表されているようなときには、両画像の対応する画素の輝度値の差分が５〜１０程度の範囲内（差分閾値Ｔｇ）位置であれば、注目画素は同じである判定する。例えば、原稿画像のある注目画素の輝度値が２１０であり、登録フォーマットの対応する注目画素の輝度値が２１５であれば、両注目画素は同じであると判定する。また、例えば、原稿画像のある注目画素の輝度値が２１０であり、登録フォーマットの対応する注目画素の輝度値が２３５であれば、両注目画素は同じでないと判定する。
【０１１２】
書き込み判定処理部２２５は、同じであると判定された画素数（判定画素数Ｍ）を登録フォーマットが有する画素数で除算した比率が比率閾値Ｔｓ（例えば、０．９９）より小さいか否かを判定し、算出された比率が比率閾値Ｔｓより小さい場合には、原稿画像に書き込みがあると判定し、判定信号を出力する。また、算出された比率が比率閾値Ｔｓ以上である場合には、原稿画像に書き込みがないと判定し、判定信号を出力する。なお、同じでないと判定された画素数を登録フォーマットが有する画素数で除算した比率が比率閾値Ｔｄ（例えば、０．０１）より大きいか否かを判定し、算出された比率が比率閾値Ｔｄより大きい場合には、原稿画像に書き込みがあると判定し、算出された比率が比率閾値Ｔｄ以下である場合には、原稿画像に書き込みがないと判定することもできる。
【０１１３】
すなわち、書き込み判定処理は、取得した原稿画像及び登録フォーマット（登録画像）が有する画素値の差分を算出し、算出された差分値を所定の閾値（差分閾値）と比較して画素値が略同一である画素の画素数（判定画素数）を算出し、算出された判定画素数を登録フォーマットが有する全画素数で除算した比率を算出し、算出された比率を所定の閾値（比率閾値）と比較（大小の比較）を行い、比較結果に応じて書き込みの有無の判定を行う。
【０１１４】
次に、登録フォーマットの記載欄毎に座標変換を行う箇所を設定し、設定した一部の箇所だけを座標変換することにより、登録フォーマットと原稿画像との位置合わせを行う場合について説明する。この場合、座標変換を行う箇所として設定された箇所に書き込みがされているか否かを判定することになる。
【０１１５】
図１８は登録フォーマットの一例を示す説明図である。図１８（ａ）に示すように、登録フォーマット（すなわち、所定の書式の書類）には、日付、氏名、住所、電話番号、記入事項の各記載欄が設けられている。また、図１８（ｂ）に示すように、登録フォーマットの各記載欄のうち、氏名、住所、記入事項（図中、模様入りの箇所）についてのみ、座標変換を行うように設定することができる。
【０１１６】
座標変換を行う箇所は、予め登録フォーマット毎に設定しておき、設定情報（登録フォーマットの座標変換対象テーブル）をメモリ２２６に記憶する構成でもよく、あるいはユーザが操作パネル４から操作することにより、例えば、氏名、住所、記入事項などの記載欄毎に設定可能に構成することもできる。
【０１１７】
図１９は登録フォーマットの座標変換対象テーブル２２６５の一例を示す説明図である。図１９（ａ）に示すように、座標変換対象テーブル２２６５は、登録フォーマットの原稿を表すインデックス、登録フォーマットの記載欄、記載欄の座標により構成され、さらに、図１９（ｂ）に示すように、記載欄の登録フォーマット上の位置は、記載欄の各四隅の登録フォーマット上の座標で特定されている。図１９（ｂ）では、一例として原稿を表すインデックスがＩＤ１の登録フォーマットの記載欄のうち氏名の欄の座標（ｘ１１、ｙ１１）、（ｘ１２、ｙ１１）、（ｘ１１、ｙ１２）、（ｘ１２、ｙ１２）を示している。
【０１１８】
図１９に示すように、例えば、原稿を表すインデックスがＩＤ１の登録フォーマットでは、氏名、住所、記入事項の各記載欄が座標変換の対象であり、氏名の記載欄は、登録フォーマットの座標上の対角の座標値（ｘ１１、ｙ１１）、（ｘ１２、ｙ１２）で特定されている。
【０１１９】
この場合、書き込み判定処理部２２５は、メモリ２２６にアクセスして、特徴点投票テーブル２２６４から原稿を表すインデックスがＩＤ１に投票された原稿画像の特徴点を抽出する。書き込み判定処理部２２５は、抽出した原稿画像の特徴点を表すインデックスに対応（ハッシュ値が一致）する登録フォーマットの特徴点を表すインデックスを特定する。書き込み判定処理部２２５は、登録フォーマットの特徴点座標テーブル２２６３、原稿画像の特徴点座標テーブル２２６１、座標変換対象テーブル２２６５を参照して、座標変換対象内にある特徴点に基づいて、上述と同様の変換処理により、登録フォーマット上の記載欄の座標（ｘ、ｙ）を、原稿画像上の座標（ｘ′、ｙ′）に変換する。さらに、書き込み判定処理部２２５は、記載欄の原稿画像及び登録フォーマットそれぞれの各画素が有する画素値（例えば、輝度値）の差分を算出する差分処理、算出された差分に基づいて原稿画像に書き込みがされているか否かを判定する判定処理を行う。
【０１２０】
これにより、書き込みの有無を判定する箇所だけを座標変換して判定処理を行うことができ、画像全体の処理を行う場合に比べて、処理労力の低減を図ることができ、書き込み判定処理を高速に実現することができる。
【０１２１】
次に、画像形成装置１００の動作について説明する。図２０は文書照合処理の手順を示すフローチャートである。なお、文書照合処理は、専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、文書照合処理の手順を定めたコンピュータプログラムをロードしてＣＰＵでコンピュータプログラムを実行させることにより行うこともできる。また、コンピュータプログラムに、文書照合処理に加えて、文書照合処理で判定された結果に応じて複写又は電子配信等の出力を制御する出力制御処理を加えることもできる。
【０１２２】
制御部２２７は、ユーザによる操作（原稿の読み取り操作）の有無を判定し（Ｓ１１）、操作がない場合（Ｓ１１でＮＯ）、ステップＳ１１の処理を続け、ユーザによる操作があるまで待機する。ユーザによる操作があった場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、制御部２２７は、カラー画像入力装置１で読み取られた原稿により得られた原稿画像を取得する（Ｓ１２）。
【０１２３】
制御部２２７は、取得した原稿画像に基づいて、特徴点を算出し（Ｓ１３）、算出した特徴点に基づいてハッシュ値（特徴量）を算出する（Ｓ１４）。制御部２２７は、算出したハッシュ値（特徴量）に基づいて、登録フォーマットのハッシュテーブル２２６２を検索し、ハッシュ値が一致する原稿を表すインデックスに投票する（Ｓ１５）。なお、この場合、制御部２２７は、原稿画像の特徴点がどの登録フォーマットの何れの特徴点に投票したかを判定し、判定結果を記憶する。
【０１２４】
制御部２２７は、原稿画像の最大得票数で得票数を除算して類似度を算出し（Ｓ１６）、算出した類似度が閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する（Ｓ１７）。類似度が閾値Ｔｈより大きい場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、制御部２２７は、書き込み判定処理を行う（Ｓ１８）。なお、書き込み判定処理の詳細は後述する。制御部２２７は、書き込み判定処理で得られた判定結果を出力する（Ｓ１９）。なお、カラー画像処理装置２内のＣＰＵ（不図示）は、判定結果に応じて、後述する所定の出力制御を行う。
【０１２５】
制御部２２７は、全ての原稿画像を取得したか否かを判定し（Ｓ２０）、全ての原稿画像を取得していない場合（Ｓ２０でＮＯ）、ステップＳ１２以降の処理を続ける。一方、類似度が閾値Ｔｈより大きくない場合（Ｓ１７でＮＯ）、制御部２２７は、ステップＳ２０以降の処理を続ける。すべての原稿画像を取得した場合（Ｓ２０でＹＥＳ）、制御部２２７は、処理を終了する。
【０１２６】
図２１は書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。制御部２２７は、原稿画像と類似すると判定された登録フォーマットの座標系（座標）を原稿画像の座標系（座標）に変換する（Ｓ１０１）。なお、この場合、登録フォーマットの全体を座標変換してもよく、あるいは登録フォーマットの設定された記載欄のみの座標変換を行ってもよい。
【０１２７】
制御部２２７は、原稿画像と登録フォーマットの各画素のうち同じ画素値（例えば、輝度値）を有する画素数を示す判定画素数Ｍを「０」にし（Ｓ１０２）、原稿画像と登録フォーマットの注目画素を走査することにより、各注目画素の画素値の差分を算出する（Ｓ１０３）。
【０１２８】
制御部２２７は、算出した差分が差分閾値Ｔｇより小さいか否かを判定し（Ｓ１０４）、差分が差分閾値Ｔｇより小さい場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、判定画素数Ｍに「１」を加算する（Ｓ１０５）。制御部２２７は、原稿画像及び登録フォーマットの全ての画素について処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１０６）、全ての画素について処理が終了していない場合（Ｓ１０６でＮＯ）、ステップＳ１０３以降の処理を続ける。
【０１２９】
制御部２２７は、差分が差分閾値Ｔｇより小さくない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、ステップＳ１０６以降の処理を続ける。全ての画素について処理が終了した場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、制御部２２７は、（判定画素数Ｍ／登録フォーマットの画素数）で表される比率が比率閾値Ｔｓより小さいか否かを判定する（Ｓ１０７）。
【０１３０】
制御部２２７は、比率が比率閾値Ｔｓより小さい場合（Ｓ１０７でＹＥＳ）、書き込みありと判定し（Ｓ１０８）、処理を終了する。一方、制御部２２７は、比率が比率閾値Ｔｓより小さくない場合（Ｓ１０７でＮＯ）、書き込みなしと判定し（Ｓ１０９）、処理を終了する。
【０１３１】
上述の如く、書き込みの判定処理を行う場合に、原稿画像及び登録フォーマットで同じ画素値を有する画素数と登録フォーマットの画素数との比率で判定することにより、ノイズにより原稿画像上の画素が本来有する画素値と異なる画素値となった場合であっても、登録フォーマットの画素数で除算することでノイズの影響を小さくすることができるという利点がある。
【０１３２】
カラー画像処理装置２のＣＰＵ（不図示）は、書き込み判定処理の判定結果に応じて、読み取った原稿に対する複写、電子配信、記録等の出力処理を制御する。なお、原稿が複数枚よりなる場合、１枚でも書き込みの原稿があると判定されたとき、読み取った原稿に対する複写、電子配信、記録等の出力処理を制御するようにしても良い。
【０１３３】
図２２は出力処理の制御の例を示す説明図である。図中、選択オプションは、予め装置に設定しておくこともでき、あるいはユーザが操作パネル４で設定するようにしてもよい。また、選択プションは、いずれか１つ、あるいは複数のオプションを組み合わせて設定しておくことが可能である。例えば、オプションＦ１が設定された場合、原稿画像に書き込みがあると判定されたときには、原稿画像の複写又は電子配信が禁止され、書き込みがないと判定されたときには、原稿画像の複写又は電子配信が許可される。
【０１３４】
また、オプションＦ２が設定された場合、原稿画像に書き込みがあると判定されたときには、原稿画像のファイリングが許可され、書き込みがないと判定されたときには、原稿画像のファイリングが禁止される。また、オプションＦ３が設定された場合、原稿画像に書き込みがあると判定されたときには、登録フォーマットの複写又は電子配信が許可される。さらに、オプションＦ４が設定された場合、原稿画像に書き込みがあると判定されたときには、登録フォーマット及び重要でない箇所（記載欄）の書き込みのみ複写又は電子配信が許可される。すなわち、オプションＦ４が設定された場合には、原稿画像のうち、重要な箇所（具体的には、重要事項、個人情報、機密情報等が書き込まれる箇所）の複写又は電子配信が禁止される。
【０１３５】
図２３は原稿画像の出力例を示す説明図である。図２３では、図１８の例で示したように、登録フォーマットの各記載欄のうち、氏名、住所、記入事項の各記載欄において書き込みの有無の判定が行われ、他の記載欄については書き込みの有無の判定が行われない。また、出力制御としてオプションＦ４が設定されているとする。この場合、図２３（ａ）に示すように、原稿画像の日付、氏名、住所、電話番号、記入事項に書き込みがされている場合に、原稿画像を複写又は電子配信して得られる出力画像は、図２３（ｂ）に示すように、氏名、住所、記入事項の各記載欄については、重要な箇所であるため書き込み内容がマスクされ出力されない。一方、日付、電話番号の各記載欄については、重要な箇所ではないため登録フォーマット（書き込みのないブランクフォーマット）とともに出力される。
【０１３６】
実施の形態２
読み取られる原稿の用紙としては、白色の用紙であるとは限らず、再生紙、あるいは薄く着色された用紙を用いることもある。このような場合であっても、原稿画像の下地除去処理を行うことにより精度良く書き込みの有無を判定することができる。この場合、文書照合処理部２２で下地除去処理を行うことができる。あるいは、シェーディング補正部２１の後段に入力階調補正部２３を設け、入力階調補正部２３の後段に文書照合処理部２２を設けて、入力階調補正部２３で下地除去処理を行うようにすることもできる。原稿画像に対して下地除去を行う場合、登録フォーマットについても下地除去処理を施して登録しておく。あるいは、原稿画像に対して、登録フォーマットの下地と同じレベルの下地となるように下地除去を行う。これは、下地除去を行う際の濃度補正テーブルを適切に設定することにより可能である。
【０１３７】
文書照合処理部２２は、シェーディング補正部２１から入力されたＲＧＢ信号のうちＧ信号を補正反転した信号を抽出し、例えば、２５６段階の濃度を１６の区分に分割して原稿画像の濃度ヒストグラムを作成する。
【０１３８】
また、下地であると判断される濃度値の最大値を予め第１の閾値としてメモリ２２６に記憶しておくとともに、どれだけの画素数以上であれば下地であると判断するか、すなわち、下地であると判断される画素数の最小値を予め第２の閾値としてメモリ２２６に記憶しておく。また、下地であると判断された濃度区分に対応して下地を除去するための濃度補正テーブルをメモリ２２６に記憶しておく。
【０１３９】
文書照合処理部２２は、作成した濃度ヒストグラムの高濃度側から検索することにより、下地であると判断される第１の閾値以下の濃度区分にあって、画素数が第２の閾値以上の濃度区分を下地として抽出する。文書照合処理部２２は、下地として抽出した濃度区分に対応する濃度補正テーブルにより下地除去処理を行う。なお、Ｇ信号に代えて、輝度信号（２５５−Ｙｊ）を用いることもできる。ここで、Ｙｊは各画素ＲＧＢの色成分を夫々Ｒｊ、Ｇｊ、Ｂｊとし、Ｙｊ＝０．３０×Ｒｊ＋０．５９×Ｇｊ＋０．１１×Ｂｊで表される。
【０１４０】
図２４は実施の形態２の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。制御部２２７は、原稿画像と類似すると判定された登録フォーマットの座標系（座標）を原稿画像の座標系（座標）に変換する（Ｓ１２１）。なお、この場合、実施の形態１と同様に登録フォーマットの全体を座標変換してもよく、あるいは登録フォーマットの設定された記載欄のみの座標変換を行ってもよい。
【０１４１】
制御部２２７は、原稿画像から抽出したＧ信号を補正反転した信号に基づいて、原稿画像の濃度ヒストグラムを作成し（Ｓ１２２）、作成した濃度ヒストグラムの高濃度側から検索することにより、下地を抽出する（Ｓ１２３）。制御部２２７は、下地として抽出した濃度区分に対応する濃度補正テーブルを用いて原稿画像の下地を除去する（Ｓ１２４）。
【０１４２】
制御部２２７は、原稿画像と登録フォーマットの各画素のうち同じ画素値（例えば、輝度値）を有する画素数を示す判定画素数Ｍを「０」にし（Ｓ１２５）、原稿画像と登録フォーマットの注目画素を走査することにより、各注目画素の画素値の差分を算出する（Ｓ１２６）。
【０１４３】
制御部２２７は、算出した差分が差分閾値Ｔｇより小さいか否かを判定し（Ｓ１２７）、差分が差分閾値Ｔｇより小さい場合（Ｓ１２７でＹＥＳ）、判定画素数Ｍに「１」を加算する（Ｓ１２８）。制御部２２７は、原稿画像及び登録フォーマットの全ての画素について処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１２９）、全ての画素について処理が終了していない場合（Ｓ１２９でＮＯ）、ステップＳ１２６以降の処理を続ける。
【０１４４】
制御部２２７は、差分が差分閾値Ｔｇより小さくない場合（Ｓ１２７でＮＯ）、ステップＳ１２９以降の処理を続ける。全ての画素について処理が終了した場合（Ｓ１２９でＹＥＳ）、制御部２２７は、（判定画素数Ｍ／登録フォーマットの画素数）で表される比率が比率閾値Ｔｓより小さいか否かを判定する（Ｓ１３０）。
【０１４５】
制御部２２７は、比率が比率閾値Ｔｓより小さい場合（Ｓ１３０でＹＥＳ）、書き込みありと判定し（Ｓ１３１）、処理を終了する。一方、制御部２２７は、比率が比率閾値Ｔｓより小さくない場合（Ｓ１３０でＮＯ）、書き込みなしと判定し（Ｓ１３２）、処理を終了する。
【０１４６】
これにより、読み取られる原稿の用紙が再生紙、あるいは薄く着色された用紙であっても、精度良く書き込みの有無を判定することができる。
【０１４７】
実施の形態３
実施の形態１、２においては、書き込みの有無を判定する場合に、（判定画素数Ｍ／登録フォーマットの画素数）で表される比率を用いる構成であったが、書き込み判定処理は、これに限定されるものではなく、文書照合処理部２２で画素数を算出することにより書き込み判定処理を実現することができる。
【０１４８】
図２５は実施の形態３の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。制御部２２７は、原稿画像と類似すると判定された登録フォーマットの座標系（座標）を原稿画像の座標系（座標）に変換する（Ｓ１４１）。なお、この場合、登録フォーマットの全体を座標変換してもよく、あるいは登録フォーマットの設定された記載欄のみの座標変換を行ってもよい。
【０１４９】
制御部２２７は、原稿画像を予め定めた二値化閾値（例えば、原稿画像の階調数が２５６階調である場合、１２８）により原稿画像及び登録フォーマットを二値化する（Ｓ１４２）。制御部２２７は、二値化後の原稿画像の画素数Ｋ１を算出し（Ｓ１４３）、二値化後の登録フォーマットの画素数Ｋ２を算出する（Ｓ１４４）。
【０１５０】
制御部２２７は、（Ｋ１−Ｋ２）が画素数閾値より大きいか否かを判定し（Ｓ１４５）、（Ｋ１−Ｋ２）が画素数閾値より大きい場合（Ｓ１４５でＹＥＳ）、書き込みありと判定し（Ｓ１４６）、処理を終了する。一方、制御部２２７は、（Ｋ１−Ｋ２）が画素数閾値より大きくない場合（Ｓ１４５でＮＯ）、書き込みなしと判定し（Ｓ１４７）、処理を終了する。画素数閾値は、多くの画像サンプルを基に、適切に書き込みの有無を判定することができる値を求めて設定すれば良い。
【０１５１】
画素数を算出する構成とすることにより、原稿の記載欄の面積の大小にかかわらず、わずかな書き込みがある場合でも、書き込みの有無を精度よく判定することができる。
【０１５２】
上述の実施の形態３では、二値化後の画素数を算出する構成であったが、これに代えて、原稿画像の黒画素の数を算出することもできる。この場合も、原稿の記載欄の面積の大小にかかわらず、わずかな書き込みがある場合でも、書き込みの有無を精度よく判定することができる。
【０１５３】
また、二値化後の画素数を算出する構成であったが、これに代えて、実施の形態１、２で算出した判定画素数Ｍを所定の閾値と比較することにより、例えば、判定画素数Ｍが所定の閾値より大きい場合には、原稿画像と登録フォーマットとで同じ画素値の画素数が多いとして、書き込みがないと判定し、逆に判定画素数Ｍが所定の閾値より小さい場合には、原稿画像と登録フォーマットとで同じ画素値の画素数が少ないとして、書き込みがあると判定することもできる。
【０１５４】
すなわち、この場合、書き込み判定処理は、取得した原稿画像及び登録フォーマット（登録画像）が有する画素値の差分を算出し、算出された差分値を所定の閾値（差分閾値）と比較して画素値が略同一である画素の画素数（判定画素数）を算出し、算出された判定画素数を所定の閾値と比較（大小の比較）を行い、比較結果に応じて書き込みの有無の判定を行う。
【０１５５】
さらに、図２４で示した比率により書き込み判定を行う処理と図２５で示した画素数を算出して書き込み判定を行う処理を併用することもできる。この場合、制御部２２７は、（判定画素数Ｍ／登録フォーマットの画素数）で表される比率が比率閾値Ｔｓより小さく、かつ（Ｋ１−Ｋ２）が画素数閾値より大きい場合（又は判定画素数Ｍが所定の閾値より大きくない場合）に、書き込みありと判定し、（判定画素数Ｍ／登録フォーマットの画素数）で表される比率が比率閾値Ｔｓより小さくなく、かつ（Ｋ１−Ｋ２）が画素数閾値より大きくない場合（又は判定画素数Ｍが所定の閾値より大きい場合）に、書き込みなしと判定する。なお、いずれか一方の判定条件を満たさない場合には、原稿の種類等に応じて、いずれかの判定結果を優先することができる。
【０１５６】
比率による書き込み判定と画素数による書き込み判定とを併用することにより、書き込み判定精度をさらに向上させることが可能になる。
【０１５７】
実施の形態４
上述の各実施の形態では、書き込みの有無を判定する場合に原稿画像と登録フォーマットの画素値を比較する構成であったが、書き込みの有無の判定は、これに限定されるものではなく、登録フォーマットの画素値と比較することなく原稿画像のみで原稿画像の書き込みの有無を判定することもできる。
【０１５８】
図２６は実施の形態４の書き込み判定処理部２２５の構成を示すブロック図である。書き込み判定処理部２２５は、画素値算出部２２５１、分布算出部２２５２、エッジ画素判定部２２５３、判定部２２５４などを備えている。前述の各部の処理は制御部２２７により制御される。また、前述の各部で求められたデータはメモリ２２６に記憶される。書き込み判定処理部２２５は、実施の形態１と同様に、原稿画像に書き込みがあるか否かの判定処理を行う前に、原稿画像と登録フォーマットとの位置合わせを行う位置合わせ処理を行う。この処理内容については、実施の形態１と同様であるので、説明は省略する。
【０１５９】
画素値算出部２２５１は、入力された原稿画像（画像データ）の注目画素を含む複数の画素よりなる画素ブロック（例えば、７×７画素で構成される第１の画素ブロック）内の画素それぞれに対して、その画素を含む複数の画素よりなる画素ブロック（例えば、７×７画素で構成される第２の画素ブロック）内の各画素の濃度値の平均値を算出し、算出した平均値を、その画素の画素値とする。これにより、注目画素を含む第１の画素ブロック内の各画素（上述の例では、４９個の画素）の平均値を求めることができる。なお、算出する画素値は、平均値に限定されるものではなく、第２の画素ブロック内の各画素の濃度値の中心値など、他の値を求めることもできる。
【０１６０】
分布算出部２２５２は、注目画素を含む複数の画素よりなる第１の画素ブロック内の各画素の平均値を探索し、第１の画素ブロック内の最大濃度差を算出する。なお、算出する値は最大濃度差に限定されるものではなく、第１の画素ブロック内の画素値の分布を把握することができるものであれば、分散値などを算出することもできる。
【０１６１】
エッジ画素判定部２２５３は、分布算出部２２５２で算出した最大濃度差と予め定められたエッジ判定閾値（例えば、３０）とを比較し、最大濃度差がエッジ判定閾値より大きい場合、第１の画素ブロック内の注目画素がエッジ画素であると判定するとともに、エッジ画素数に１を加算して、エッジ画素数を計数する。
【０１６２】
なお、上述の画素値算出、分布算出、エッジ画素判定の各処理は、原稿画像のすべての注目画素について繰り返し行う。
【０１６３】
判定部２２５４は、原稿画像毎に、エッジ画素判定部２２５３で計数したエッジ画素数と所定の第１判定閾値（例えば、５０００）とを比較し、エッジ画素数が第１判定閾値より大きい場合、原稿画像に書き込みがあると判定し、エッジ画素数が第１判定閾値より小さい場合、原稿画像に書き込みが無いと判定する。
【０１６４】
書き込み判定処理部２２５は、原稿画像がカラー原稿である場合、ＲＧＢのプレーン毎（色成分毎）に上述の各処理を行うことができる。また、複数の色成分のうち、何れかの色成分の最大濃度差がエッジ判定閾値より大きい場合、注目画素をエッジ画素であると判定することにより、必ずしも下地除去を行う必要はない。なお、一部の色成分のみに対して上述の各処理を行ってよい。この場合、処理能力を軽減することができる。
【０１６５】
図２７は実施の形態４の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。書き込み判定処理は、上述の実施の形態と同様に専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えたパーソナルコンピュータに、書き込み判定処理の手順を定めたプログラムコードをロードしてＣＰＵでプログラムコードを実行させることにより行うこともできる。
【０１６６】
制御部２２７は、原稿画像と類似すると判定された登録フォーマットの座標系（座標）を原稿画像の座標系（座標）に変換する（Ｓ１５１）。なお、この場合、登録フォーマットの全体を座標変換してもよく、あるいは登録フォーマットの予め定められた記載欄のみの座標変換を行ってもよい。
【０１６７】
制御部２２７は、座標変換対象テーブル２２６５を検索して原稿画像に類似すると判定された登録フォーマットの項目名、各項目名の座標値を取得し（Ｓ１５２）、取得した座標値に基づいて、書き込みの有無を判定するための領域を原稿画像上及び登録フォーマット上に特定する（Ｓ１５３）。
【０１６８】
制御部２２７は、注目画素を含む画素ブロック（第１の画素ブロック）内の各画素の平均値を算出し（Ｓ１５４）、算出した平均値を探索して第１の画素ブロックの最大濃度差を算出する（Ｓ１５５）。
【０１６９】
制御部２２７は、算出した最大濃度差がエッジ判定閾値（例えば、３０）より大きいか否かを判定し（Ｓ１５６）、最大濃度差がエッジ判定閾値より大きい場合（Ｓ１５６でＹＥＳ）、注目画素がエッジ画素であるとして、エッジ画素を計数する（Ｓ１５７）。この場合、エッジ画素であると判定される都度、エッジ画素数に１を加算することにより、エッジ画素を計数する。最大濃度差がエッジ判定閾値より大きくない場合（Ｓ１５６でＮＯ）、制御部２２７は、エッジ数を計数することなく後述のステップＳ１５８の処理を行う。
【０１７０】
制御部２２７は、原稿画像のすべての画素の処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１５８）、すべての画素の処理が終了していない場合（Ｓ１５８でＮＯ）、次の注目画素に移り、ステップＳ１５４以降の処理を続ける。すべての画素の処理が終了した場合（Ｓ１５８でＹＥＳ）、すなわち、原稿画像内のすべての画素について処理が終了した場合、制御部２２７は、計数したエッジ画素数が第１判定閾値（例えば、５０００）より大きいか否かを判定する（Ｓ１５９）。
【０１７１】
エッジ画素数が第１判定閾値より大きい場合（Ｓ１５９でＹＥＳ）、制御部２２７は、原稿画像に書き込みありと判定し（Ｓ１６０）、処理を終了する。また、エッジ画素数が第１判定閾値より大きくない場合（Ｓ１５９でＮＯ）、制御部２２７は、原稿画像に書き込みなしと判定し（Ｓ１６１）、処理を終了する。
【０１７２】
実施の形態４では、登録フォーマットの画像データを用いずに、原稿画像の画像データのみで書き込みの有無の判定を行うことができる。また、色成分毎に、注目画素を含む複数の画素よりなる画素ブロック（第１の画素ブロック）内の濃度値の平均値を算出することにより、孤立点、読み取り時のノイズの影響、さらには、原稿の地肌部の汚れ、原稿の地肌部に付着しているダストの影響を抑制することができ、書き込みの有無の判定精度を上げることができる。さらに、複数の色成分のうち、何れかの最大濃度差が閾値以上である場合、注目画素をエッジ画素であると判定するようにしているので、必ずしも下地除去を行う必要はない。
【０１７３】
実施の形態５
上述の各実施の形態では、原稿画像に対して書き込みの有無を判定するものであったが、本発明は原稿画像に限定されるものではなく、電子データ（アプリケーションソフトウェアで作成されたデータ）や電子化データ（スキャナで読み込まれたデータをＪＰＥＧやＰＤＦなど所定のファイルフォーマットに変換されたデータ）に対して適用することもできる。
【０１７４】
例えば、電子データや電子化データの形態で提出されたデータをサーバに格納しておき、これらのデータに対して、本発明をアプリケーションソフトウェアとして適用することができる。上記データは、電子データ、ファイルフォーマット毎に格納されているのが好ましい。
【０１７５】
電子データについては、数種類のソフトウェアが使用され得るので、例えば、ＲＩＰ（ラスター・イメージ・プロセッサー）を用いて、ＰＤＬ（ページ記述言語）を解釈し、ラスター・イメージ（ＲＧＢデータ）に変換して本発明の方法を適用すれば良い。
【０１７６】
また、電子化データについては、例えば、ＪＰＥＧやＧＩＦなどの符号化された画像フォーマットの場合には、一旦復号処理を行い、さらに、必要に応じてＹＣＣ信号をＲＧＢ信号に変換するなどの色変換処理の後に本発明の方法を適用すれば良い。
【０１７７】
ＰＤＦフォーマットの場合は、画像データがＪＰＥＧなどの符号化された画像フォーマットで保存されているときは、復号処理を実施してＲＧＢ信号に変換した上で本発明の方法を適用すればよく、フォントなどのベクタデータ部分に関しては、ＲＩＰなどを介してＲＧＢの画像データに変換した上で本発明の方法を適用すればよい。ＰＤＦフォーマットの場合、オブジェクト（テキスト、図や写真等）毎の情報をタグとして保有しており、この情報を参考してデータの変換を行うことができる。オブジェクトの情報は、例えば、テキストの場合、フォント、ポイント数、色、表示位置等であり、写真の場合、符号化の方法、サイズ、表示位置などである。
【０１７８】
図２８は本発明に係る原稿読取装置５００の構成を示すブロック図である。図に示すように、原稿読取装置５００は、カラー画像入力装置１、Ａ／Ｄ変換部２０、シェーディング補正部２１、文書照合処理部２２などを備えている。カラー画像入力装置１、Ａ／Ｄ変換部２０、シェーディング補正部２１、文書照合処理部２２は、上述の画像形成装置１００の場合と同様であるので説明は省略する。
【０１７９】
以上説明したように、本発明にあっては、複写等の処理の可否を従来よりも精度よく判定することができる。また、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる。また、一層きめ細かく機密情報等の不正な複写又は流出を防止することができる。また、書き込みがされている原稿と同じ書式であって書き込みのない原稿を簡単に入手することができる。特に異なる書式（フォーマット）が多数登録されている場合、所要のフォーマットを容易に選び出すことができ、ユーザの利便性が向上する。さらに、原稿に書き込まれた重要事項、個人情報、機密情報等が流出した際に容易に情報の追跡や照合を行うことができる。
【０１８０】
上述の実施の形態では、登録フォーマット、ハッシュテーブル２２６２を予めメモリ２２６に記憶しておく構成であるが、これに限定されるものではなく、画像形成装置１００と通信回線（ネットワーク）を通じて接続されたサーバ装置の記憶部に登録フォーマットを記憶しておき、ハッシュテーブル２２６２はメモリ２２６に分散して記憶させてもよい。
【０１８１】
上述の実施の形態において、カラー画像入力装置１としては、例えば、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラ、携帯電話機などが用いられる。また、カラー画像出力装置３としては、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイなどの画像表示装置、処理結果を記録紙などに出力する電子写真方式又はインクジェット方式のプリンタなどが用いられる。さらに画像形成装置１００としては、ネットワークを介してサーバ装置などに接続するための通信手段としてのモデムなどを備えることもできる。また、カラー画像入力装置１からカラー画像データを取得する代わりに、ネットワークを介して外部記憶装置、サーバ装置などからカラー画像データを取得する構成であってもよい。
【０１８２】
上述の実施の形態では、文書照合処理部２２の中にメモリ２２６、制御部２２７を備える構成であるが、これに限定されるものではなく、メモリ２２６、制御部２２７を文書照合処理部２２の外部に設ける構成であってもよい。
【０１８３】
本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）を記録したコンピュータでの読み取り可能な記録媒体に、文書照合処理、複写、電子配信、ファイリング等の出力制御処理を行うプログラムコードを記録することもできる。この結果、上記処理を行うコンピュータプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１８４】
いずれの場合においても、格納されているプログラムコードはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムコードが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１８５】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。
【０１８６】
また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【図面の簡単な説明】
【０１８７】
【図１】本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】文書照合処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】特徴点算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】フィルタ処理部のフィルタ係数の例を示す説明図である。
【図５】連結領域の特徴点の例を示す説明図である。
【図６】文字列に対する特徴点の抽出結果の例を示す説明図である。
【図７】注目特徴点と周辺の特徴点を示す説明図である。
【図８】注目特徴点による不変量の算出例を示す説明図である。
【図９】注目特徴点による不変量の算出例を示す説明図である。
【図１０】注目特徴点による不変量の算出の他の例を示す説明図である。
【図１１】注目特徴点による不変量の算出の他の例を示す説明図である。
【図１２】原稿画像の特徴点座標テーブルの構造を示す説明図である。
【図１３】登録フォーマットのハッシュテーブルの構造を示す説明図である。
【図１４】登録フォーマットの特徴点座標テーブルの構造を示す説明図である。
【図１５】特徴点投票テーブルの構造を示す説明図である。
【図１６】投票結果に基づく類似判定の一例を示す説明図である。
【図１７】原稿画像及び登録フォーマットの位置合わせを示す説明図である。
【図１８】登録フォーマットの一例を示す説明図である。
【図１９】登録フォーマットの座標変換対象テーブルの一例を示す説明図である。
【図２０】文書照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２２】出力処理の制御の例を示す説明図である。
【図２３】原稿画像の出力例を示す説明図である。
【図２４】実施の形態２の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】実施の形態３の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】実施の形態４の書き込み判定処理部の構成を示すブロック図である。
【図２７】実施の形態４の書き込み判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２８】本発明に係る原稿読取装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１８８】
１  カラー画像入力装置
２  カラー画像処理装置
３  カラー画像出力装置
２２  文書照合処理部
２２１  特徴点算出部
２２２  特徴量算出部
２２３  投票処理部
２２４  類似度判定処理部
２２５  書き込み判定処理部
２２５１  画素値算出部
２２５２  分布算出部
２２５３  エッジ画素判定部
２２５４  判定部
２２６  メモリ
２２７  制御部
２２１０  無彩化処理部
２２１１  解像度変換部
２２１２  フィルタ処理部
２２１３  二値化処理部
２２１４  重心算出部
【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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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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