(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段と、
前記文書区切り判定手段が判定した文書の区切り判定結果を表示し、表示された判定結果に応じてユーザによる文書区切り位置の修正を行う文書区切り修正手段とを有し、
前記文書区切り修正手段は、ユーザが一部の文書区切りに修正を加えた際に、当該修正された文書区切りを算出するのに適したそれぞれの特徴量に対する重み付けの係数を算出し、当該算出された係数により重み付けられた特徴量を用いて、残りの文書区切りを再判定する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項２】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記文書数入力手段により入力された文書数と前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段と、
前記文書区切り判定手段が判定した文書の区切り判定結果を表示し、表示された判定結果に応じてユーザによる文書区切り位置の修正を行う文書区切り修正手段とを有し、
前記文書区切り修正手段は、ユーザが一部の文書区切りに修正を加えた際に、当該修正された文書区切りを算出するのに適したそれぞれの特徴量に対する重み付けの係数を算出し、当該算出された係数により重み付けられた特徴量を用いて、残りの文書区切りを再判定する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項３】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、得られたクラスタの数に応じて文書区切り数を設定する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項４】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記文書数入力手段により入力された文書数と前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、得られたクラスタの数に応じて文書区切り数を設定する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項５】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、任意のクラスタに属するサンプルに対応する画像データを文書区切りであると判断する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項６】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記文書数入力手段により入力された文書数と前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、任意のクラスタに属するサンプルに対応する画像データを文書区切りであると判断する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項７】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量の値を前記原稿画像読取手段で原稿を読み取った順序に並べたとき、任意の原稿の画像データから算出した特徴量の値と、その直前に読み取った原稿もしくは直後に読み取った原稿の少なくともどちらか一方の画像データから算出した特徴量の値とを比較して、その差分が所定のしきい値よりも大きな場合に、当該画像データを文書区切りであると判断する
ことを特徴とする画像取得装置。
【請求項８】
複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、
前記原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、
前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記文書数入力手段により入力された文書数と前記特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、前記原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、
前記文書区切り判定手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量の値を前記原稿画像読取手段で原稿を読み取った順序に並べたとき、任意の原稿の画像データから算出した特徴量の値と、その直前に読み取った原稿もしくは直後に読み取った原稿の少なくともどちらか一方の画像データから算出した特徴量の値とを比較して、その差分が所定のしきい値よりも大きな場合に、当該画像データを文書区切りであると判断する
ことを特徴とする画像取得装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動給紙機能を持つイメージスキャナにより複数の文書の原稿を読み取るときに、文書区切り用原稿を用いることなく、各文書の区切りを判定して原稿画像を取得する画像取得装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、１枚以上の紙原稿からなる文書を複数部にわたり効率的に電子化する場合、自動給紙機能を持つイメージスキャナを用いて当該原稿を連続的に読み取る処理が広く行われている。この際、読み取った原稿画像データを文書毎に管理するためには、文書と文書との間を何らかの手段を用いて検出する必要がある。このようなニーズに対し、従来から幾つかのアプローチが提案されている。
【０００３】
例えば、特開平１−１６２４７４号公報では、複数の文書原稿を読み取る前に文書間にあらかじめ特定の文書区切り用原稿を挿入しておくことで、イメージスキャナで連続的に原稿を読み取った場合でもこの文書区切り用原稿を認識し、原稿の画像を文書単位に登録する電子ファイル装置について示している。
【０００４】
また、特開平７−２８７７４７号公報では、あらかじめ文書区切りとなる原稿の裏面に文書区切りマークを付加しておくことで、原稿の裏表両面をイメージスキャナで読み取り、この文書区切りマークを認識して文書の登録を行う電子ファイル装置について示している。
【０００５】
また別のアプローチとして、特開平１０−２１３８０号公報では、イメージスキャナで読み取った画像データからあらかじめ設定しておいた文字認識エリア部分を切り出し、文字認識し、この文字認識結果に基づき文書の区切りを判定する電子ファイル装置について示している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記文書区切り用原稿を用いて文書の区切りを判定する方法では、読み取る原稿の種類に依存しないという大きな利点がある反面、原稿を読み取る作業を行う毎に、文書の数に応じた文書区切り用原稿を準備して各文書間に挿入しなければならず、文書数が増すに従いユーザの作業負担も増大してしまうという問題点がある。
【０００７】
また、文書区切りとなる原稿の裏面に文書区切りマークを付加する方法では、文書区切り用原稿を挿入する手間がないという利点はあるが、読み取り対象の原稿に加筆できない制限があったり、もともと原稿の両面に情報が記載されている場合には当該マークを付加することができず、このような原稿から構成される文書に対しては利用できないという問題点がある。
【０００８】
更に、文字認識を利用する方法では、原稿のあらかじめ定められた位置にタイトルや総頁数など、文書区切りを判定する際に利用可能な条件を満たす文字列が存在する必要があり、任意の原稿に対して利用できるものではなく、どちらかといえば定型の文書に適した方法であり、非定形文書に対しては利用が難しいという問題点がある。
【０００９】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、自動給紙機能を持つイメージスキャナにより不特定な複数の文書を読み取るとき、文書区切り用原稿を用いることなく複数の文書の画像データを文書単位で取得できる画像取得装置および画像取得方法ならびに画像取得処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の提供を目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の横成を備える。すなわち、本願請求項１に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段と、文書区切り判定手段が判定した文書の区切り判定結果を表示し、表示された判定結果に応じてユーザによる文書区切り位置の修正を行う文書区切り修正手段とを有し、文書区切り修正手段が、ユーザが一部の文書区切りに修正を加えた際に、当該修正された文書区切りを算出するのに適したそれぞれの特徴量に対する重み付けの係数を算出し、当該算出された係数により重み付けられた特徴量を用いて、残りの文書区切りを再判定するものである。これにより、あらかじめ文書区切り用原稿を各文書間に挿入したり、文書区切りとなる原稿に手を加えたりすることなく文書の区切りが判定できるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。また、不特定種類の文書を読み取って文書区切り判定を行う場合でも、単一の特徴量を用いる場合に比べて、より精度の高い文書区切り判定を行うことができる。また、仮に文書区切り判定結果の修正が必要な湯合でも、ユーザが文書区切りを１個所修正するだけで、その修正を反映させる場合に有効な各特徴量への重み係数を逆算し、逆算された係数により重み付けされた特徴量に基づいて他の修正が必要と判断される文書区切りを自動的に修正させることができるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。
【００１１】
また、本願請求項２に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、文書数入力手段により入力された文書数と特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段と、文書区切り判定手段が判定した文書の区切り判定結果を表示し、表示された判定結果に応じてユーザによる文書区切り位置の修正を行う文書区切り修正手段とを有し、文書区切り修正手段が、ユーザが一部の文書区切りに修正を加えた際に、当該修正された文書区切りを算出するのに適したそれぞれの特徴量に対する重み付けの係数を算出し、当該算出された係数により重み付けられた特徴量を用いて、残りの文書区切りを再判定するものである。これにより、前記請求項１に係る発明の利点に加え、あらかじめ文書の数がわかることから、より精度の高い文書区切り判定を行うことが可能となる。また、不特定種類の文書を読み取って文書区切り判定を行う場合でも、単一の特徴量を用いる場合に比べて、より精度の高い文書区切り判定を行うことができる。また、仮に文書区切り判定結果の修正が必要な湯合でも、ユーザが文書区切りを１個所修正するだけで、その修正を反映させる場合に有効な各特徴量への重み係数を逆算し、逆算された係数により重み付けされた特徴量に基づいて他の修正が必要と判断される文書区切りを自動的に修正させることができるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。
【００１２】
また、本願請求項３に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、得られたクラスタの数に応じて文書区切り数を設定するものである。これにより、あらかじめ文書区切り用原稿を各文書間に挿入したり、文書区切りとなる原稿に手を加えたりすることなく文書の区切りが判定できるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。また、各クラスタが１つの文書を表しているような場合には、精度の高い文書区切り判定が可能となる。
【００１３】
また、本願請求項４に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、文書数入力手段により入力された文書数と特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、得られたクラスタの数に応じて文書区切り数を設定するものである。これにより、あらかじめ文書の数がわかることから、より精度の高い文書区切り判定を行うことが可能となる。また、各クラスタが１つの文書を表しているような場合には、精度の高い文書区切り判定が可能となる。
【００１４】
また、本願請求項５に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、任意のクラスタに属するサンプルに対応する画像データを文書区切りであると判断するものである。これにより、あらかじめ文書区切り用原稿を各文書間に挿入したり、文書区切りとなる原稿に手を加えたりすることなく文書の区切りが判定できるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。また、文書の表紙画像のように、あるクラスタが文書区切りとして利用することが可能な画像から棉成されているような場合には、このクラスタを利用して文書区切り判定が可能となる。
【００１５】
また、本願請求項６に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、文書数入力手段により入力された文書数と特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量から構成されるパターン空間において、各画像データから算出した特徴量に対応するサンプルをクラスタリングし、任意のクラスタに属するサンプルに対応する画像データを文書区切りであると判断するものである。これにより、あらかじめ文書の数がわかることから、より精度の高い文書区切り判定を行うことが可能となる。また、文書の表紙画像のように、あるクラスタが文書区切りとして利用することが可能な画像から棉成されているような場合には、このクラスタを利用して文書区切り判定が可能となる。
【００１６】
また、本願請求項７に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量に基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量の値を原稿画像読取手段で原稿を読み取った順序に並べたとき、任意の原稿の画像データから算出した特徴量の値と、その直前に読み取った原稿もしくは直後に読み取った原稿の少なくともどちらか一方の画像データから算出した特徴量の値とを比較して、その差分が所定のしきい値よりも大きな場合に、当該画像データを文書区切りであると判断するものである。これにより、あらかじめ文書区切り用原稿を各文書間に挿入したり、文書区切りとなる原稿に手を加えたりすることなく文書の区切りが判定できるため、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。また、文書区切り判定に用いる特徴量が１種類である場合にも、その特徴量が文書の区切りを判定するのに適したものであれば、簡単に文書の区切りを判定できる。
【００１７】
また、本願請求項８に係る発明は、複数文書分の原稿を順次読み取る原稿画像読取手段と、原稿画像読取手段に読み取らせる文書数を入力する文書数入力手段と、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、文書数入力手段により入力された文書数と特徴量算出手段により算出した原稿画像の特徴量とに基づいて、原稿画像読取手段で読み取って得た原稿画像の文書区切りを判定する文書区切り判定手段とを有し、文書区切り判定手段が、特徴量算出手段で算出した特徴量の値を原稿画像読取手段で原稿を読み取った順序に並べたとき、任意の原稿の画像データから算出した特徴量の値と、その直前に読み取った原稿もしくは直後に読み取った原稿の少なくともどちらか一方の画像データから算出した特徴量の値とを比較して、その差分が所定のしきい値よりも大きな場合に、当該画像データを文書区切りであると判断するものである。これにより、あらかじめ文書の数がわかることから、より精度の高い文書区切り判定を行うことが可能となる。また、文書区切り判定に用いる特徴量が１種類である場合にも、その特徴量が文書の区切りを判定するのに適したものであれば、簡単に文書の区切りを判定できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る画像取得装置を説明する概略構成図である。すなわち、本実施形態の画像取得装置は、画像入力部１０、画像格納部２０、特徴量算出部３０、文書区切り判定部４０、文書格納部５０、文書区切り修正部６０、入力部７０、表示部８０、本装置全体の動作を制御する制御部９０、および各部を結ぶバス１００を備えている。
【００１９】
画像入力部１０は、自動給紙機能を持つイメージスキャナを備え、複数の文書の原稿を読み取り、画像データ（原稿画像）として入力する。本装置のイメージスキャナは、原稿の両面およびカラー原稿の読み取りが可能であるものとする。なお、イメージスキャナは本装置専用に接続されたものでもよいし、ネットワークスキャナとして稼動しているものを１ユーザとして利用してもよい。
【００２０】
画像格納部２０は、画像入力部１０で入力した原稿の画像データを順次格納する。画像データを専用に格納する画像メモリであってもよいし、様々な演算処理を行うために利用されるＲＡＭやハードディスク、リムーバルディスクなど汎用の記録媒体であってもよい。
【００２１】
特徴量算出部３０は、画像入力部１０で入力中の画像データ、またはあらかじめ画像格納部２０に格納している画像データから、文書区切り判定に必要な特徴量を算出する。
【００２２】
文書区切り判定部４０は、特徴量算出部３０で画像データから算出した特徴量に基づき、文書区切りとなる画像データを判定する。
【００２３】
文書格納部５０は、画像格納部２０に格納している画像データを、文書区切り判定部４０による文書区切り判定に従って文書単位で電子データとして格納する。なお、文書格納部５０は、画像格納部２０と同様に、画像データを専用に格納する画像メモリであってもよいし、様々な演算処理を行うために利用されるＲＡＭやハードディスク、リムーバルディスクなど汎用の記録媒体であってもよい。また、画像データ自体を格納することなく、画像格納部２０に格納している画像データを文書単位で扱えるようにするための情報だけを格納するようにしてもよい。
【００２４】
文書区切り修正部６０は、文書区切り判定部４０で判定した文書区切りがユーザの所望するものではなかった場合に、これを修正する。より具体的には、まず文書区切り判定部４０による文書区切り判定結果を表示部８０を通してユーザに表示し、ユーザに文書区切りの修正が必要かどうかを尋ねる。ユーザは表示部８０で表示された文書区切り判定結果を参照し、文書区切り修正部６０に対して入力部７０を通して適切な指示を与える。
【００２５】
入力部７０は、本装置を利用するユーザによるキーボードやマウス等からの一連の指示操作を受け付け、表示部８０は、本装置を利用するユーザに対してその都度必要な情報を表示する。すなわち、入力部７０と表示部８０が本装置とユーザとの間のインタフエースの核となる。
【００２６】
制御部９０は、本実施形態に係る装置全体の制御を行う。
【００２７】
つぎに、図１に示す画像取得装置全体の動作（画像取得方法）を図２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２８】
まず、ステップＳ１０１においてユーザにより読み取り文書数が指定されたかどうかを判定する。ここで、ユーザにより読み取り文書数が指定された場合にはその値を保持する（ステップＳ１０２）。
【００２９】
保存した文書数は、後に文書区切り判定で利用する。ユーザによる読み取り文書数の指定がない場合には、後の文書区切り判定処理で、文書区切りを判定すると同時に文書数を判定する（ステップＳ１０３）。
【００３０】
つづいて、ステップＳ１０４においてユーザにより文書区切り判定処理時に利用する画像データの特徴量について指示があったかどうかを判定する。ユーザによる指示があった場合、その旨を文書区切り判定処理時の条件として設定する（ステップＳ１０５）。
【００３１】
特徴量の指示方法として、例えば画像データに利用されている色相、スクリーン線数といった定量的に表現が可能なものや、原稿のレイアウトや文字の組み方向などいわば定性的なものを選択、または重み付けを行って利用するようにしてもよい。また、直接これらの特徴量を指定するのではなく、頻繁に利用される文書の種類をあらかじめ登録しておき、これら文書の種類に応じて特徴量の利用方法を変えてもよい。
【００３２】
図３は、文書区切り判定処理に利用する画像データの特徴量に関する指示の一例として、ユーザに対し表示部８０を通して当該指示を促す例を示す図である。図３（ａ）および（ｂ）では、本装置で読み取り対象とする文書が定型文書であれ非定型文書であれ、あらかじめ特定できるような場合の利用を想定したものであり、文書の種類を指定することで間接的に特徴量の利用方法を決定する。
【００３３】
図３（ａ）では表紙がほぼ定型であるような種類の文書を選択し、図３（ｂ）では非定型で製品カタログのような種類の文書を選択している例を示している。これに対し、図３（ｃ）では文書区切りの判定に利用する特徴量として画像データの色相やレイアウト構造といった項目を直接指定する例を示している。
【００３４】
ステップＳ１０４でユーザによる文書区切り判定処理に利用する特徴量の指示がなかった場合には、所定の特徴量を用いて統合的に文書区切りを判定することとする（ステップＳ１０６）。
【００３５】
つぎに、ステップＳ１０７では、画像入力部１０が複数文書分の原稿を読み取り、画像データを生成する。このとき、１枚の原稿につき両面を読み取った湯合には２枚の画像データを生成し、片面だけを読み取った場合には１枚の画像データを生成する。そして、生成した画像データを原稿を読み取った順序に従い画像格納部２０に格納する。
【００３６】
なお、原稿を読み取る際に原稿の両面を読み取るかもしくは片面だけを読み取るかは、ユーザがその都度指定してもよいし、本装置による原稿読み取りの際の既定値としてあらかじめどちらか一方を設定しておいてもよい。
【００３７】
つぎに、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０７で入力したすべての画像データから特徴量を算出する。特徴量算出部３０は、画像格納部２０に格納されている画像を順次取得し、特徴量を算出する。この特徴量を算出する処理に比較的長い時間を要するようであれば、表示部８０に特徴量算出処理の詳細な途中経過を表示するようにしてもよい。なお、各画像から算出する特徴量は、ステップＳ１０５およびステップＳ１０６で導かれたものである。
【００３８】
つぎに、ステップＳ１０９では、ステップＳ１０８で算出した特徴量に基づき、ステップＳ１０７で入力した複数の文書の区切りを算出する。このとき、ステップＳ１０２で入力する文書数がユーザにより指定されている湯合には、この文書数を文書区切りを判断するために利用する。
【００３９】
なお、ステップ８１０８の特徴量算出処理と同様、文書区切り判定処理に比較的長い時間を要するようであれば、表示部８０に文書区切り判定処理の詳細な途中経過を表示するようにしてもよい。
【００４０】
そして、算出した文書区切りは表示部８０を通してユーザに通知する。ステップＳ１０９の文書区切り判定処理については詳細を後述する。
【００４１】
ステップＳ１１０では、ユ←ザが表示部８０に表示されたステップＳ１０９による文書の区切り判定結果を所望のものかどうか判定し、その結果を入力部７０を通して本装置に伝える。
【００４２】
ステップＳ１０９による文書区切りの判定結果が所望のものではなく修正が必要であると判断した湯合、ステップＳ１１１で文書区切りの修正処理を実施する。
【００４３】
ここでは、ユーザがすべての文書区切りを手動で修正してもよいし、ユーザが最初の文書区切りに修正を加えた場合、この修正された文書区切りを算出するのに最も適した特徴量や、各特徴量に対する重み付けの係数を逆算して、この結果に基づいてユーザの手を煩わせることなく残りの文書区切りを再判定させるようにしてもよい。
【００４４】
そして、入力した文書原稿すべてについて正しく文書区切りの判定が完了した時点で、原稿画像データを文書単位で格納する（ステップＳ１１２）。なお、上述のとおり、画像データ自体を格納することなく、画像格納部２０に格納している画像データを文書単位で扱えるようにするための情報だけを格納するようにしてもよい。
【００４５】
また、所望の文書区切りがすべて得られた時点で、それぞれの文書区切りを算出するのに利用した一連の特徴量や、特徴量に対する重み付けの係数に対し、ステップＳ１０５で再利用できるように任意の文書種類名を付加して記録するなどしてもよい。
【００４６】
つぎに、ステップＳ１０９で示す文書区切り判定の動作の詳細について、図４のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ２０１では、ステップＳ１０１と同様にユーザにより読み取り文書数が指定されたかどうかを判定する。
【００４７】
ここで、ユーザにより読み取り文書数が指定された場合には、後にステップＳ１０８で算出した特徴量から構成されるパターン空間において実施する、クラスタリングにおける最大クラスタ数を当該読み取り文書数に設定する（ステップＳ２０２）。
【００４８】
ステップＳ２０１でユーザにより読み取り文書数が指定されていないと判断した場合には、続くステップ８２０３でステップＳ１０４と同様にユーザにより文書区切り判定処理時に利用する画像データの特徴量について指示があったかどうかを判定する。
【００４９】
ステップＳ２０３で、ユーザにより文書区切り判定処理時に利用する画像データの特徴量について指示があった場合、その指示と実際に読み取った原稿の数から前記最大クラスタ数を所定値に設定する（ステップＳ２０４）。逆に、ユーザからは何も指示を与えられていない場合には、前記最大クラスタ数を実際に読み取った原稿数に設定する（ステップＳ２０５）。
【００５０】
つぎに、ステップＳ１０５で各特徴量に対して重み付けを行うような設定が選択された湯合、ステップＳ２０６で算出した各特徴量に対して重み付けを実施する。
【００５１】
つぎに、ステップＳ２０７で各特徴量を軸としたパターン空間において、各原稿の画像データから算出した特徴量の値を持つサンプル群に対してクラスタリングを実施する。このとき、結果として得られるクラスタの最大数がステップＳ２０２、ステップＳ２０４、またはステップＳ２０５で設定した最大値を超えないようにする。
【００５２】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０７で実施したクラスタリングの結果が良好かどうか判定する。
【００５３】
図５は、このクラスタリング結果の良否判定の様子をわかりやすく説明するために、２つの特徴量（Ｘ1、Ｘ2）を軸とするパターン空間におけるサンプルの分布例を示す図である。
【００５４】
図５（ａ）は、良好にクラスタリングができる例であり、例ではクラスタリングによりω1およびω2という２つのクラスタが得られる様子を示している。これに対し、図５（ｂ）ではＸ1、Ｘ2という特徴量からなるパターン空間では、同図中のサンプルに対し適当なクラスタリングが困難である例を示している。
【００５５】
つぎに、ステップＳ２０８でクラスタリングが良好であると判定した場合、ステップＳ２０９では得られたクラスタの中で、文書の区切りとなり得る画像データのサンプルから構成されるクラスタが存在するかどうかを判定する。
【００５６】
例えば、図５（ａ）におけるクラスタω1に属すサンプルがクラスタ内でほぼ原稿の読み取り順に連続しており、クラスタω2に属すサンプルがクラスタ内で原稿の読み取り順に不連続であるような場合、クラスタω2に属すサンプルは例えば複数の文書を読み取った際の表紙原稿画像のように、数ページに一度出現する文書の区切りに相当する原稿のものである可能性がある。
【００５７】
ここでは、クラスタω2に属すサンプルがこのような文書区切りを表すものであると判定する（ステップＳ２１０）。これにより、同図の例では３つの文書が存在することになる。
【００５８】
これに対し、図５（ａ）におけるクラスタω1およびω2に属すサンプルがそれぞれのクラスタ内で原稿の読み取り順に連続しているような場合、どちらかのクラスタが文書区切りを表すものであるという判断はできない。このような場合、ω1およびω2という２つのクラスタ自体がそれぞれ文書を表していると考えるほうが妥当である。
【００５９】
また、得られたクラスタの数がステップＳ１０２で設定された文書数と一致する場合も、上記と同様にそれぞれのクラスタ自体が個別の文書を表していると考えるほうが妥当な場合がある。
【００６０】
ここでは文書の区切りとなる原稿として、各クラスタから読み取られた順序が最も先であるサンプル、もしくは最も後であるサンプルに相当する画像データを文書区切りであると設定する（ステップＳ２１１）。これにより、同図の例では２つの文書が存在することになる。
【００６１】
一方、図５（ｂ）に示すように、ステップＳ２０８でクラスタリングが困難、またはクラスタリングの結果が良好ではないと判断した場合、各特徴量に対する重み付けを変更して再クラスタリング処理が可能かどうか判断する（ステップＳ２１２）。
【００６２】
ここで、各特徴量に対する重み付けを変更することで再クラスタリング処理が可能であると判断した場合には、ステップＳ２０６に戻って各特徴量に対する重み付けを変更した後、ステップＳ２０７以降の処理を再実施する。この判断、および各特徴量に対する重み付けの変更は入力部７０を通してユーザが手動で実施してもよいし、あらかじめ設定しておいた手続きに沿って自動化してもよい。
【００６３】
ステップＳ２１２において、各特徴量に対する重み付けを変更して再クラスタリング処理を実施することは困難であると判定した湯合、ステップＳ２１３において１枚の原稿を１つの文書と設定するか、読み取ったすべての原稿を１つの文書として設定する。これらは、入力部７０を通してその都度指示してもよいし、初期値としてこのような状況になった場合にはどちらか一方を設定しておいてもよい。
【００６４】
なお、図５では、パターン空間におけるクラスタリングの例として、特徴量Ｘ1およびＸ2を用いて説明したが、ステップＳ１０５における特徴量の指定方法によっては、より多くの特徴量を用いたり、逆に特徴量が１種類となる場合がある。
【００６５】
特徴量が１種類の場合はパターン空間におけるクラスタリング処理を行うことなく、図６に示すように当該特徴量とステップＳ１０７における原稿の読み取り順序との関係から比較的簡単に文書区切りが判定できる。
【００６６】
例えば、いま図６において特徴量Ｘ1が画像データのレイアウト構造をある規則に従い数値化したものであると仮定する。このとき、図６（ａ）はサンプルＳ１およびＳ７で表されるページを表紙またはそれに準ずるページであり、それ以外のサンプルはほぼ同一のレイアウト構造を持つページを表しているような２つの文書が存在する例であるといえる。
【００６７】
また、図６（ｂ）はサンプルＳ１〜Ｓ８とサンプルＳ９〜Ｓ７で表される２つの異なるレイアウト横造を持つ文書が存在する例であるといえる。このように、図６（ａ）および（ｂ）では、どちらも特徴量Ｘ1においてしきい値ＴＨを設定することで、文書の区切りとなる原稿を判定できるわけである。
【００６８】
なお、本発明では、上記動作を画像取得処理プログラムとしてコンピュータで読み取り可能な記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）に記録するようにしてもよい。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、自動給紙機能を持つイメージスキャナにより不特定な複数の文書を読み取るとき、文書区切り用原稿を用いることなく複数の文書の画像データを文書単位で取得できるようになる。これにより、大量の文書を竜子化する際に発生するユーザの負担を大幅に軽減することができるようになる。また、文書の種類に応じて文書区切りを判定するための特徴量や特徴量に対する重みを変更するので、あらかじめ文書区切りマーク等の所定の記号や文字列を原稿に付加することなく様々な種類の文書に対応できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施形態に係る画像処理装置を説明する概略構成図である。
【図２】  画像処理装置全体の動作を説明するフローチャートである。
【図３】  特徴量指示時の表示例を示す図である。
【図４】  文書区切り判定の動作を説明するフローチャートである。
【図５】  文書区切り判定を行う際の、複数の特徴量を用いたクラスタリン
グを示す図である。
【図６】  文書区切り判定を行う際の、単一の特徴量を用いたしきい値処理を説明する図である。
【符号の説明】
１０…画像入力部、２０…画像格納部、３０…特徴量算出部、４０…文書区切り判定部、５０…文書格納部、６０…文書区切り修正部、７０…入力部、８０…表示部、９０…制御部、１００…バス
【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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