(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ジョブを指定する第１ステップと、
前記指定されたジョブに対応するラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す第２ステップと、
読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する第３ステップと、
前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する第４ステップと、
前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する第５ステップと、
前記代表画像を、表示部に表示させる第６ステップと、を少なくとも有する、
ことを特徴とする代表画像抽出方法。
【請求項２】
前記第１ステップでは、代表画像の数量を指定し、
前記第５ステップでは、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の代表画像抽出方法。
【請求項３】
前記第４ステップでは、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けして前記評価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の代表画像抽出方法。
【請求項４】
前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一に記載の代表画像抽出方法。
【請求項５】
ジョブを処理する装置で動作するジョブ解析プログラムであって、
コンピュータに、
指定されたラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す処理、
読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する処理、
前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する処理、
前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する処理、を実行させる、
ことを特徴とするジョブ解析プログラム。
【請求項６】
前記代表画像の数量が指定された場合に、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する、
ことを特徴とする請求項５に記載のジョブ解析プログラム。
【請求項７】
前記評価値の算出に際して、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けする、
ことを特徴とする請求項５又は６に記載のジョブ解析プログラム。
【請求項８】
前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む、
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか一に記載のジョブ解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムに関し、特に、ラスタライズ後のジョブから代表画像を抽出する代表画像抽出方法及び代表画像を抽出するためのジョブ解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタやデジタル複合機などの印刷装置（以下、画像形成装置と呼ぶ。）が普及している。この画像形成装置で印刷する場合、まず、ネットワークに接続されているクライアントのコンピュータ端末にインストールされているアプリケーションを用いて文書データを作成し、画像形成装置を制御するためのソフトウェア（プリンタドライバ）を用いて文書データをページ記述言語（ＰＤＬ：Page Description Language）形式のジョブに変換して画像形成装置に送信する。画像形成装置では、ジョブを解析し、ラスタ形式のデータ（以下、ラスタデータと呼ぶ。）を生成した後、そのラスタデータに基づいて印刷を実行する。
【０００３】
また、ラスタデータを生成する処理（この処理をラスタライズと呼ぶ。）を行うＲＩＰ（Raster Image Processor）コントローラがネットワークに接続される場合もある。その場合、ＲＩＰコントローラは、クライアントのコンピュータ端末からページ記述言語形式のジョブを受信し、ジョブを解析し、ラスタデータを生成して画像形成装置に送信し、画像形成装置では、ラスタデータに基づいて印刷を実行する。
【０００４】
このような印刷フローにおいて、ラスタライズには時間がかかるため、ラスタデータを画像形成装置やＲＩＰコントローラ等の処理装置の記憶部に保存しておき、クライアントからジョブ番号が指示されたら、記憶部からそのジョブ番号に対応するラスタデータを読み出して印刷を行う手法が用いられる。
【０００５】
その際、ジョブ番号でジョブの内容が把握できる場合はジョブ番号で印刷を指示すればよいが、ジョブ番号ではジョブの内容が把握できない場合は、処理装置の記憶部に記憶されたラスタデータを１つ１つ確認してジョブの内容を把握しなければならない。
【０００６】
ここで、１つのジョブにおいて、ページ単位で用紙のサイズや種類、カラーモード、仕上げの有無などを設定することが可能であり、また、複数のジョブを結合することも可能である。その場合、ジョブの構成が複雑化し、１つのジョブのページ数やデータ量は膨大になるため、ジョブの内容を把握するためには、膨大な数のラスタデータを１つ１つ確認しなければならない。
【０００７】
このような問題に対して、ジョブの中の所定のページのラスタデータを表示させて、ジョブの内容を確認する方法が有効であり、ページのプレビューに関して、例えば、下記特許文献１では、ジョブ内にある特定ページに対して選択可能なオプションを示し、その変更に伴ってプレビューを変える技術を開示している。
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−１９５３９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記特許文献１の方法は、ジョブ内にある特定ページに対してプレビューを変えるものであるが、その特定ページがジョブ全体の中の特徴的なページであるとは限らず、特徴的なページでなければ、プレビュー画面を見てもジョブの全体像を視覚的、直感的に把握することはできない。
【００１０】
このように、ジョブの構成が複雑化し、１つのジョブのページ数やデータ量が膨大になっている状況では、ジョブの特徴を表すページをいかに抽出するかが重要な課題になっている。
【００１１】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、ジョブの特定及びジョブの構成／内容の検証を効率的に行うことができる代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の代表画像抽出方法は、ジョブを指定する第１ステップと、前記指定されたジョブに対応するラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す第２ステップと、読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する第３ステップと、前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する第４ステップと、前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する第５ステップと、前記代表画像を、表示部に表示させる第６ステップと、を少なくとも有するものである。
【００１３】
本発明においては、前記第１ステップでは、代表画像の数量を指定し、前記第５ステップでは、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する構成とすることができる。
【００１４】
また、本発明においては、前記第４ステップでは、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けして前記評価値を算出する構成とすることができる。
【００１５】
また、本発明においては、前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む構成とすることができる。
【００１６】
また、本発明は、ジョブを処理する装置で動作するジョブ解析プログラムであって、コンピュータに、指定されたラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す処理、読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する処理、前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する処理、前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する処理、を実行させるものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムによれば、数百、数千ページもあるような複雑なジョブであっても、簡単に、ジョブの全体を視覚的、直感的に把握することができる。
【００１８】
その理由は、指定したジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブを記憶部から読み出し、印刷指示情報やＴＡＧビットなどの属性データを利用して、各ページの属性を示す情報（先頭ページや章を分けるページであるかを示す情報、画像比率など）や属性の変化を示す情報（ページ間で、用紙サイズや用紙種類、カラーモード、仕上げ処理が変化したことを示す情報など）を取得し、予め定めたテーブルを参照して、ページ毎の評価値（ジョブの特徴を表す度合いを示す値）を算出し、評価値の大きいページ（１又は指定数量分のページ）を特徴的なページとして抽出し、そのページの画像を代表画像として特定し、表示部に表示させるからである。
【００１９】
これにより、ページを送って確認しなければジョブの全体が見えてこないといった問題や、ジョブの全てのページをプレビュー表示するような装置においてメモリ使用量が大きくなるといった問題、１つのジョブの全体を把握するまでに時間を要するといった問題を解決することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
背景技術で示したように、ラスタライズ後のジョブを画像形成装置やＲＩＰコントローラなどの処理装置に保存し、ジョブ番号が指定されたら、そのジョブ番号に対応するラスタライズ後のジョブを読み出して印刷を行う方法がある。この場合、ジョブ番号ではジョブの内容が把握できない場合があることから、特定のページをプレビュー表示させてジョブを確認している。
【００２１】
しかしながら、その特定ページがジョブの特徴的なページであるとは限らず、特徴的なページでなければプレビュー表示を行ってもジョブの全体を把握することができない。そのため、各ページの画像を１つ１つ確認してジョブの内容を把握しなければならず、ページ数やデータ量が膨大なジョブでは内容の把握に手間と時間を要する。
【００２２】
ここで、ジョブを構成するページは様々であり、ジョブの先頭ページや章を分けるページはジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。また、１つのジョブにおいて、ページ単位で、用紙サイズ、用紙種類、カラーモード、仕上げ処理などの設定が可能であり、これらの設定が変化するページは、ジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。また、ページの画像比率が変化するページも、ジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。
【００２３】
そこで、本実施形態では、ラスタライズ前のジョブから取得可能な印刷指示情報やラスタライズ後のジョブから取得可能なＴＡＧビットなどの属性データを用いて、各ページの属性やその属性の変化を取得し、予め定めたテーブルを参照して、属性やその属性の変化を重み付けして、ジョブの特徴を表す度合いを示す評価値を算出し、評価値の大きいページをジョブの特徴を表すページとして抽出し、そのページの画像を代表画像として特定して表示させる。これにより、ページ数やデータ量が膨大なジョブであっても、この代表画像を確認するだけで、ジョブの全体を視覚的、直感的に把握することが可能になる。
【実施例】
【００２４】
上記した本発明の実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の一実施例に係る代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムについて、図１乃至図６を参照して説明する。図１は、本実施例の処理システムの構成を示すブロック図である。また、図２は、本実施例の代表画像抽出方法を模式的に示す図であり、図３は、本実施例の代表画像抽出方法の詳細手順を示すフローチャート図である。また、図４は、ジョブの構成例を示す図であり、図５は、代表画像抽出の際に参照される各ページの設定項目及び比重を示すテーブルである。また、図６は、表示部に表示される画面の構成例を示す図である。
【００２５】
図１に示すように、本実施例の処理システムは、ジョブの解析を依頼するユーティリティ１１と、ジョブを解析するＲＩＰコントローラや画像形成装置などの処理装置１０とで構成され、これらは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）などの通信ネットワークを介して接続される。
【００２６】
ユーティリティ１１は、処理装置１０にジョブの解析を指示し、処理装置１０から解析結果（ジョブ解析データ）を受信する装置であり、例えば、クライアントのコンピュータ端末等で動作する専用ユーティリティやプリンタドライバである。なお、図示しないが、クライアントのコンピュータ端末には、少なくとも、ジョブの解析を指示する操作部と、ジョブ解析データの代表画像を表示する表示部と、処理装置１０とデータのやりとりを行う通信Ｉ／Ｆ部と、データやプログラムを記憶する記憶部と、これらを制御する制御部などを備える。
【００２７】
処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ１０１と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０２と、通信Ｉ／Ｆ部１０３などで構成され、これらはバスを介して接続されている。
【００２８】
メモリ１０１は、ジョブ解析部として機能するジョブ解析プログラムなどを格納するプログラム格納部１０４と、ジョブ解析データなどを格納するデータ格納部１０５とを備える。そして、ＣＰＵ１００は、ＲＯＭ、ＲＡＭと協働して処理装置１０全体の動作を制御する制御部として機能する。本実施例では、特に、ＣＰＵ１００は、プログラム格納部１０４からジョブ解析プログラムをロードして実行し、ジョブ解析プログラムで処理したジョブ解析データを通信Ｉ／Ｆ部１０３を介してユーティリティ１１に転送する制御を行う。
【００２９】
ＨＤＤ１０２は、ＣＰＵ１００が制御するためのプログラムや、ラスタライズ後のジョブ（ページ毎のラスタデータ、及び、ラスタライズ前に取得した印刷指示情報やラスタライズ後に取得したＴＡＧビットなどの属性データ）を格納し、ＣＰＵ１００により必要に応じて読み出される。
【００３０】
ジョブ解析部は、ＨＤＤ１０２から読み出したラスタライズ後のジョブを解析して、各ページの属性や属性の変化を示す情報を取得し、ＨＤＤ１０２やＲＡＭに記憶されたテーブルを参照して、属性や属性の変化を示す情報に重み付けを行って、ジョブの特徴を表す指標となる値（評価値と呼ぶ。）を算出し、その評価値の大きいページをジョブの特徴を表すページとして抽出し、抽出したページのラスタデータ（代表画像データ）をジョブ解析データとしてメモリ１０１に格納する。
【００３１】
通信Ｉ／Ｆ部１０３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やモデムなどで構成され、ユーティリティ１１などとの接続を確立し、データの送受信を実行する。
【００３２】
なお、図１では、ジョブ解析部をソフトウェア（ジョブ解析プログラム）として構成としたが、ジョブ解析部は処理装置１０にハードウェアとして構成してもよい。
【００３３】
また、図１では、ＨＤＤ１０２に保存されたラスタライズ後のジョブを利用して代表画像の抽出を行う構成としているが、ラスタライズ後のジョブをネットワークに接続される他の装置（例えば、サーバなど）に保存し、ラスタライズ後のジョブをそこから読み出して代表画像の抽出を行う構成としてもよい。
【００３４】
また、図１では、ユーティリティ１１からの指示に従って処理装置１０で代表画像を抽出してユーティリティ１１に送信する構成としているが、処理装置１０に操作部及び表示部を設け、処理装置１０の操作部の指示に従って代表画像を抽出し、抽出した代表画像を処理装置１０の表示部に表示させる構成とすることもできる。
【００３５】
また、図１は本実施例の処理システムの一例であり、処理装置１０の構成は適宜変更可能である。例えば、画像形成装置を処理装置１０とする場合は、処理装置１０に印刷部などを追加すればよい。
【００３６】
次に、上記構成の処理装置１０の動作について、図２の概念図及び図３のフローチャート図を参照して説明する。
【００３７】
ユーティリティ１１は、ネットワークを経由して処理装置１０にジョブ番号及び必要に応じて代表画像の数量などを送信し、処理装置１０にジョブの解析を指示する（図２の（１））。
【００３８】
処理装置１０の制御部は、通信Ｉ／Ｆ部１０３を介して、ジョブ番号及び必要に応じて代表画像の数量などを取得し（図３のステップＳ１０１）、ジョブ解析部（ジョブ解析プログラム）に、取得したジョブ番号及び代表画像の数量等を渡す（図２の（２））。
【００３９】
ジョブ解析部は、渡されたジョブ番号を用いて、ＨＤＤ１０２内にあるラスタライズ済みのジョブを検索し（ステップＳ１０２）、ジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブがあるかを判断する（ステップＳ１０３）。そして、対応するラスタライズ済みのジョブがなければ、エラーとして処理し（ステップＳ１０４）、対応するラスタライズ済みのジョブがあれば、そのジョブのデータ（ページ毎のラスタデータと属性データ）を読み込む（図２の（３）、ステップＳ１０５）。
【００４０】
次に、ジョブ解析部は、読み込んだラスタライズ済みのジョブの解析を行う（図２の（４））。
【００４１】
具体的には、ラスタライズ済みのジョブの各ページを順に読み込み、属性データを参照して読み込んだページが先頭ページであるかを判断する（ステップＳ１０６）。そして、先頭ページであれば、予め記憶した比重テーブルを参照して、そのページに対する評価値を設定する。ここでは評価値を最大値に設定する。
【００４２】
一方、先頭ページでなければ、属性データを参照して、そのページの属性を示す情報を取得する（ステップＳ１０８）。なお、属性を示す情報とは、例えば、章分け、用紙サイズ、用紙種類、両面／片面などの印刷形態、カラー／モノクロなどのカラーモード、仕上げ処理（ステープルパンチや、折り、Ｎｉｎ１、回転、白紙挿入など）、画像比率、文字サイズなどを示す情報であり、これらの中から選択される１以上の情報を利用することができる。また、章分け、用紙サイズ、用紙種類、両面／片面、カラー／モノクロ、仕上げ処理、文字サイズなどは、ラスタライズ前のジョブに記述された印刷指示情報から取得することができ、画像比率などは、ラスタライズ後のジョブに含まれるＴＡＧビットから取得することができる。
【００４３】
次に、現在のページとその前のページの属性情報を比較する（ステップＳ１０９）。そして、予め記憶した比重テーブルを参照して、現在のページの属性情報（章分けページであるかを示す情報や画像比率、文字サイズ）と、ページ間の属性の変化を示す情報（用紙サイズ、用紙の種類、両面／片面、カラー／モノクロ、仕上げ処理は変化したかを示す情報）と、それらに対応する比重とを用いて、予め定めたルールに従って上記評価値を算出する（ステップＳ１１０）。
【００４４】
次に、現在のページの評価値をジョブ解析データ格納部に登録し（図２の（５）、ステップＳ１１１）、現在のページの属性を示す情報をメモリ１０１に一時保存する（ステップＳ１１２）。
【００４５】
次に、現在のページが最終ページであるかを判断し（ステップＳ１１３）、最終ページでなければステップＳ１０６に戻って次のページに対して同様の処理を繰り返す。
【００４６】
一方、最終ページであれば、ジョブ解析データ格納部に記憶した全てのページの評価値を比較し、評価値が上位のページを代表画像の数量分抽出し、抽出したページのラスタデータを取得し、（ステップＳ１１４）、通信Ｉ／Ｆ部１０３を介してユーティリティ１１に転送する（図２の（６）、ステップＳ１１５）。
【００４７】
その後、ユーティリティ１１は、特定したページのラスタデータを受信し、そのページの画像をジョブの代表画像として表示する（図２の（７））。
【００４８】
以上が代表画像を抽出する方法のフローであるが、以下、具体的なジョブを例にして説明する。
【００４９】
代表画像を抽出する対象となるジョブは、図４のような構成であると仮定する。例えば、ｐ１のページは用紙サイズがＡ４であるとする。また、ｐ２〜ｐ１０のページは用紙サイズがＡ４であり、画像比率が３０％であるとする。また、ｐ１１のページは用紙サイズがＡ４、画像比率が３０％であり、かつ、章分けページ（章の先頭ページ）であるとする。また、ｐ１２のページは用紙サイズがＡ３であり、画像比率が７０％であるとする。また、ｐ１３〜ｐ２０のページは用紙サイズがＡ４、画像比率が０％であり、かつ、ステープルが設定されているとする。
【００５０】
また、各ページの属性に対応する比重は、図５のように設定されているものとする。例えば、先頭ページは一般的にそのジョブの大きな特徴を示すと考えられることから、先頭ページに対応する比重は最大値（ここでは１００）に設定される。また、章の変わり目もそのジョブの比較的大きな特徴を示すと考えられることから、章分けページに対応する比重は大きめの値（ここでは２０）に設定される。また、用紙のサイズや用紙の種類、カラー設定、仕上げ処理が変化するページもそのジョブの特徴を示すと考えられることから、これらに対応する比重も所定の値に設定される。
【００５１】
このような構成のジョブに対して、ジョブ解析部は、先頭ページ（ｐ１）を読み込み、そのページの属性情報を取得し、図５より、先頭ページに対応する比重は１００であることから、図４に示すように、評価値を１００に設定する。
【００５２】
次に、ジョブ解析部は、ｐ２〜ｐ１０ページを順に読み込み、各々のページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、ｐ２〜ｐ１０ページは先頭ページや章分けページではなく、用紙サイズやカラー設定はｐ１ページと同じで変化しておらず、仕上げも設定されていないため、画像比率（３０％）とそれに対応する比重（１）とを掛け合わせて算出した０．３を評価値とする。
【００５３】
次に、ジョブ解析部は、ｐ１１ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、ｐ１１ページは章分けページであるため、章分けページに対応する比重（２０）に、画像比率（４０％）とそれに対応する比重（１）とを掛け合わせた値を加算した２０．４を評価値とする。
【００５４】
次に、ジョブ解析部は、ｐ１２ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、用紙サイズはＡ４からＡ３に変更されているため、用紙サイズに対応する比重（１０）に、画像比率（７０％）とそれに対応する比重（１）とを掛け合わせた値を加算した１０．７を評価値とする。
【００５５】
次に、ジョブ解析部は、ｐ１３ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、仕上げ（ステープル）が設定されているため、仕上げ（ステープル）に対応する比重（６）に、画像比率（０％）とそれに対応する比重（１）とを掛け合わせた値を加算した６．０を評価値とする。
【００５６】
次に、ジョブ解析部は、ｐ１４〜ｐ２０ページを順に読み込み、各々のページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、仕上げ（ステープル）が設定されているが、前のページと同じ設定であるため、仕上げ（ステープル）に対応する比重（６）は加算せず、画像比率（０％）とその比重（１）とを掛け合わせた０を評価値とする。
【００５７】
上記手法で全てのページに対して算出した評価値をまとめたものが図４の右上図であり、これらを評価値の大きい順に並び替えたものが図４の右下図である。そして、ジョブ解析部は、上位から順に代表画像の指定数量分のページを抽出する。例えば、代表画像の指定数量が１の場合はｐ１を抽出し、指定数量が２の場合は、ｐ１及びｐ１１を抽出する。
【００５８】
そして、抽出したページのラスタデータをＨＤＤ１０２から読み出し、そのページのラスタデータを代表画像のデータとしてユーティリティ１１に転送する。
【００５９】
ユーティリティ１１は、受信した代表画像のデータを画面に表示する。図６は、解析結果表示画面の一例であり、例えば、ジョブのジョブ番号を指定する欄と、指定したジョブ番号に対する代表画像の指定数量を設定する欄と、処理装置１０から受信した代表画像のデータを表示する欄などで構成される。そして、ユーザは表示された代表画像を確認し、所望のジョブであるかを判断する。所望のジョブの場合、印刷ボタンを押すと、処理装置１０に印刷が指示され、処理装置１０は、ＨＤＤ１０２からそのジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブを読み出し、印刷を実行する。
【００６０】
このように、ユーティリティ１１からジョブ番号と必要に応じて代表画像の数量とを送信すると、処理装置１０のジョブ解析部は、各ページの属性や属性の変化を示す情報に基づいて評価値を算出し、その評価値に基づいてジョブの特徴を表すと考えられるページを抽出し、そのページのラスタデータをユーティリティ１１に転送し、ユーティリティ１１は受信したページのラスタデータを表示する制御を行う。これにより、ページ数やデータサイズが膨大なジョブであっても、簡単にジョブの全体を視覚的、直感的に把握することができる。
【００６１】
なお、上記実施例では、ページの属性を示す情報として、先頭ページや章分けページであるかを示す情報、画像比率、文字サイズを列挙し、ページの属性の変化を示す情報として、用紙サイズ、用紙種類、印刷形態、カラーモード、仕上げ処理が変化したかを示す情報を列挙したが、属性や属性の変化を示す情報は上記に限らず、ジョブの特徴を示す指標となる任意の１又は複数の情報を利用することができる。
【００６２】
また、上記実施例では、処理装置１０として画像形成装置又はＲＩＰコントローラを用いる構成としたが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、ラスタライズ済みのジョブを利用可能な任意の装置に対して、同様に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、ラスタライズ済みのジョブの保存、処理を行う画像形成装置やＲＩＰコントローラなどの処理装置、及び、その処理装置で動作するジョブ解析プログラムに利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の一実施例に係る処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る処理装置における代表画像抽出方法を模式的に示す図である。
【図３】本発明の一実施例に係る処理装置における代表画像抽出手順を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の一実施例に係るジョブの構成例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例に係る代表画像抽出の際に参照される各ページの属性及び比重を示すテーブルである。
【図６】本発明の一実施例に係るユーティリティに表示される画面（解析結果表示画面）の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  処理装置
１１  ユーティリティ
１００  ＣＰＵ
１０１  メモリ
１０２  ＨＤＤ
１０３  通信Ｉ／Ｆ部
１０４  ＪＯＢ解析部
１０５  ＪＯＢ解析データ格納部
【図１】
0004640713.tif 000002
【図２】
0004640713.tif 000003
【図３】
0004640713.tif 000004
【図４】
0004640713.tif 000005
【図５】
0004640713.tif 000006
【図６】
0004640713.tif 000007