(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定する形状類似性判定部と、
上記入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、上記登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色類似性判定部と、
入力された画像データより彩度を抽出して、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定部と、
上記形状類似性判定部の判定結果、上記色類似性判定部の判定結果、及び上記彩度判定部による判定結果にて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する類似性総合判定部とを備え、
上記類似性総合判定部は、形状特徴量による類似性が同程度であり、色特徴量による類似性が低い場合、入力画像が無彩と有彩とでは、無彩の方を上記登録画像との類似性が高いと判定することを特徴とする画像照合装置。
【請求項２】
上記色類似性判定部は、
上記色特徴量として色相を用い、
入力された画像データより色相を抽出する色相抽出部と、
上記色相抽出部が抽出した入力画像の色相と上記登録画像の色相とを比較して上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色相類似性判定部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
上記類似性総合判定部は、形状特徴量による類似性が低くかつ色特徴量による類似性が高い場合と、形状特徴量による類似性が高く色特徴量による類似性が低い場合とでは、形状特徴量による類似性が高く色特徴量による類似性が低い方を、上記登録画像との類似性が高いと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
上記色類似性判定部は、上記色特徴量を抽出するにあたり、上記形状類似性判定部による判定結果を参照して、形状特徴量による類似性が高いと判定された登録画像についてのみ色特徴量を抽出することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の画像照合装置。
【請求項５】
上記形状類似性判定部は、
入力された画像データより上記入力画像の連結部分を抽出して特徴点を算出する特徴点算出部と、
上記特徴点算出部が算出した特徴点同士の相対位置に基づいて、上記入力画像の形状特徴量を算出する形状特徴量算出部と、
上記形状特徴量算出部が算出した上記入力画像の形状特徴量と上記登録画像の形状特徴量とを比較して上記入力画像と上記登録画像との形状の類似度を算出する形状類似度算出部とを備えることを特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の画像照合装置。
【請求項６】
第１の画像と第２の画像との類似性を、第１の画像及び第２の画像の各画像データより抽出した画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を比較して判定する形状類似性判定部と、
第１の画像と第２の画像との類似性を、第１の画像及び第２の画像の各画像データより抽出した画像の色に関する特徴を示す色特徴量を比較して判定する色類似性判定部と、
第１の画像及び第２の画像の各画像データより彩度を抽出して、第１の画像及び第２の画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定部と、
上記形状類似性判定部の判定結果、上記色類似性判定部の判定結果、及び上記彩度判定部による判定結果にて、上記第１の画像と上記第２の画像との類似性を判定する類似性総合判定部とを備え、
上記類似性総合判定部は、形状特徴量による類似性が同程度であり、色特徴量による類似性が低い場合、彩度判定部の判定結果を参照し、第１の画像と第２の画像とが、有彩と無彩の組み合わせである場合に有彩と有彩の組み合わせである場合よりも類似性が高いと判定することを特徴とする画像照合装置。
【請求項７】
画像データに対して出力処理を施す画像データ出力処理装置であって、
請求項１〜６の何れか１項に記載の画像照合装置を備えることを特徴とする画像データ出力処理装置。
【請求項８】
入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定する形状類似性判定工程と、
上記入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、上記登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色類似性判定工程と、
入力された画像データより彩度を抽出して、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定工程と、
上記形状類似性判定工程の判定結果、上記色類似性判定工程の判定結果、及び上記彩度判定工程による判定結果にて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する類似性総合判定工程とを含み、
上記類似性総合判定工程では、形状特徴量による類似性が同程度であり、色特徴量による類似性が低い場合、入力画像が無彩と有彩とでは、無彩の方を上記登録画像との類似性が高いと判定することを特徴とする画像照合方法。
【請求項９】
請求項１〜６の何れか１項に記載の画像照合装置の上記の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像の画像データを処理する画像照合方法、画像照合装置、画像データ出力処理装置、プログラム及び記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像同士の類似性を判定するための文書画像の照合技術が知られており、この文書画像の照合技術は画像データの処理において種々利用されている。
【０００３】
画像データ同士の類似性の判定には、例えば、ＯＣＲ（Optical Character Reader）で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画像の類似度を判定する方法や、類似度の判定を行う画像を罫線のある帳票画像に限定して、罫線の特徴を抽出して画像の類似度を判定する方法、画像データの文字列等を点に置き換えて、点（特徴点）の位置関係を特徴量として求め画像の類似度を判定する方法などが提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、入力文書の特徴からデスクリプタを生成し、このデスクリプタと、デスクリプタを記録しデスクリプタが生成された特徴を含む文書のリストを指し示すデスクリプタデータベースとを用いて、入力文書と文書データベース中の文書とのマッチングを行う技術が開示されている。デスクリプタは、文書のデジタル化により生じる歪みや、入力文書と文書データベース中の整合する文書との間の差異に対して不変となるように選ばれる。
【０００５】
この技術では、デスクリプタデータベースがスキャンされるときに、文書データベース中の各文書に対する投票を累積し、最高得票数の１文書または得票数がある閾値を超えた文書を登録文書或いはこれに類似するものとして抽出するようになっている。
【０００６】
また、特許文献２には、デジタル画像から複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点に対して局所的な特徴点の集合を決定し、決定した各集合から特徴点の部分集合を選択し、選択した各部分集合を特徴付ける量として、部分集合中の特徴点の複数の組み合わせに基づいて、幾何学的変換に対する不変量をそれぞれ求め、求めた各不変量を組み合わせて特徴量を計算し、計算した特徴量を有するデータベース中の文書画像に投票することにより、上記デジタル画像に対応する文書画像を検索する技術が開示されている。
【０００７】
特許文献３には、画像の色情報から画像の特徴を抽出して類似度を判定する方法が開示されている。これによれば、画像の各画素のＲＧＢ値をＨＳＬ値に変換し、色を特定する複数の色要素の値に基づいて複数の色グループに色を分類する色グループ分類テーブルを参照して、画像を構成する各画素の色を色グループ毎にカウントし、色グループ内でカウントされた画素の色要素の値に基づいて各色グループの平均色を求め、色グループ内でカウントされた画素が画像全体に占める割合である占有率を色グループ毎に算出し、色グループの平均色を表す色相、彩度および明度と、色グループの占有率とを、画像の色特徴として色グループ毎に抽出する。
【０００８】
このようにして抽出された各色グループ毎の色特徴と比較対象画像の上記の色特徴を用いて画像の類似度を算出する。類似度は色特徴と１つと比較対照画像の全ての色特徴と比較し、それぞれの色特徴の組み合わせにおける色相の類似度、彩度の類似度および明度の類似度を計算し、類似度の重みを考慮して１つの色特徴に対する類似度を求める。そして算出された類似度の中から絶対値が最大となる類似度を選択し、他の色特徴に対してそれぞれ求められた最大の類似度にこの類似度に対応する占有率を乗算し、全ての色特徴について合計したものを比較対照画像との類似度として算出する。
【０００９】
また、特許文献４には、入力された画像の特徴量（色特徴量、文字特徴量）とオリジナル文書の全てのページの特徴量とを比較して類似度を求め、類似度が第１の閾値よりも高い電子文書の文書ＩＤ及びページを文書候補として抽出し、文書候補が複数ある場合、表示を行ってユーザに選択を促すことが記載されている。また、検索されたページの類似度の平均が第１の閾値を下回った場合、候補から削除して絞り込みを行うようにしても良いといったことが記載されている。
【００１０】
さらに、非特許文献１には、原稿から書き込み領域を抽出するにあたり、モノクロ原稿だけでなくカラー原稿も対象として、画像をＲＧＢ色空間で色クラスタリング処理し、この処理により得られた色毎に連結成分の特徴点を算出して照合判定を行うことが記載されている。
【特許文献１】特開平７−２８２０８８号公報（１９９５年１０月２７日公開）
【特許文献２】国際公開第２００６／０９２９５７号パンフレット（２００６年９月８日公開）
【特許文献３】特開平１１−９６３６４号公報（１９９９年４月９日公開）
【特許文献４】特開２００６−３１１８１号公報（２００６年２月２日公開）
【非特許文献１】中居  友弘、黄瀬  浩一、岩村  雅一：「特徴点の局所的配置に基づく位置合わせを用いた文書からの書き込み抽出法」、（電子情報通信学会  技術研究  報告  「パターン認識・メディア理解研究会（ＰＲＭＵ）、２００７年３月」）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記した従来の技術には、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これを登録した登録画像と、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することができないといった問題がある。
【００１２】
すなわち、特許文献１，２の方法の場合、どのような信号を用いて照合判定を行っているかは明確に記載されていないが、２値化された信号を用いることより、輝度信号やＧ信号を用いているものと推定される。このような類似性の判定では、画像の構成要素（形状に関する特徴）のみで判定し、色情報（色に関する特徴）が考慮されていないので、画像の構成要素は似ているが、色が全く異なる原稿でも類似性が高いと判定されてしまう。
【００１３】
例えば、申請書などの場合、よく似たレイアウトの文書画像（輝度情報による類似度が高い）を、種類の違いが容易に識別できるように、異なる色の文字と罫線で印刷することが良く行われる。特許文献１，２の方法では、これら種類の異なる申請書が、類似性が高いと判定されてしまう。
【００１４】
一方、特許文献３のように、色情報のみで画像の類似性を判定した場合には、画像の構成要素の類似度が考慮されないために、見た目には全く異なる画像であっても類似度が高いと判定されてしまう虞がある。また、オリジナル原稿がカラー画像であり、これを白黒コピーしたりファクシミリ送信されたりして白黒画像の非オリジナル原稿が作成される場合があるが、このような場合に、色情報のみで画像の類似性を判定すると、全く別の画像であると判定されてしまう。
【００１５】
また、特許文献３の方法では、データベースに格納されている比較対象画像（登録画像に相当）それぞれについて類似性を求める必要があるので、照合判定を行うのに非常に時間を要するといった問題もある。
【００１６】
これに対し、特許文献４及び非特許文献１の方法では、画像の構成要素と色情報の両方を判定に用いるので、何れか一方のみを用いる特許文献１〜３のような問題はない。しかしながら、例えば、形状（文字および罫線の形状）に関する類似度が共に同程度の、赤い罫線の原稿と、緑の形成の原稿と、黒い罫線の原稿との３枚について、１）赤い罫線の原稿と緑の罫線の原稿も、２）赤い罫線の原稿と黒い罫線の原稿も、色の類似度は共に低いと判定されてしまい、１）と２）に対し、優先順位をつけることができない。
【００１７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することのできる画像照合方法、画像照合装置、画像データ出力処理装置、プログラム及び記憶媒体の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本願出願人は、カラーの原稿を、他の色を使ってカラーコピーしたりカラー印刷するケースに比して、モノクロコピーしたり、モノクロ印刷されたりして、無彩化されるケースが多いことに着目し、上記の１）赤い罫線の原稿と緑の罫線の原稿と、２）赤い罫線の原稿と黒い罫線の原稿とでは、１）よりも２）の方の類似度を高く判定する方が現実的であることに着目し、本願発明を行うに至った。
【００１９】
本発明の画像照合装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定する形状類似性判定部と、上記入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、上記登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色類似性判定部と、入力された画像データより彩度を抽出して、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定部と、上記形状類似性判定部の判定結果、上記色類似性判定部の判定結果、及び上記彩度判定部による判定結果にて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する類似性総合判定部とを備えることを特徴としている。
【００２０】
形状特徴量による類似性の判定では、例えば、申請書などのよく似たレイアウトで文字と罫線に異なる色が使用されている画像の場合、形状に関する特徴が似ているため、色が異なっていても、類似性が高いと判定される。
【００２１】
また、逆に、色特徴量による類似性の判定では、見た目には全く異なる画像であっても、色目が似ている場合に、類似度が高いと判定される。また、オリジナルがカラー画像であり、これを白黒コピーしたりファクシミリ送信されたりして白黒画像の非オリジナルが作成される場合があるが、このような場合にも、色特徴量による類似性の判定では、類似性が低いと判定されてしまう。
【００２２】
また、画像の構成要素と色情報の両方を判定に用いた場合であっても、彩度の情報を判定に用いるようになっていない構成では、形状（文字および罫線の形状）に関する類似度が共に同程度の、赤い罫線の原稿と、緑の形成の原稿と、黒い罫線の原稿との３枚について、１）赤い罫線の原稿と緑の罫線の原稿も、２）赤い罫線の原稿と黒い罫線の原稿も、色の類似度は共に低い判定となり、１）と２）に対し、優先順位をつけることはできなかった。
【００２３】
これに対し、上記構成によれば、入力画像と登録画像との類似性は、画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量による類似性の判定結果（形状特徴量の類似性）と、画像の色に関する特徴を示す色特徴量による類似性の判定結果（色特徴量の類似性）と、画像の彩度の情報とを用いて、総合的に判定される。
【００２４】
したがって、入力画像と登録画像とが、形状特徴量による類似性の判定では識別できなかった、文字や罫線の色が異なる構成要素がよく似た申請書等のカラー画像同士であっても、精度よく類似性を判定することができる。
【００２５】
同様に、入力画像と登録画像とが、色特徴量による類似性の判定では識別できなかった、色目が似たカラー画像同士であったり、登録画像がカラー画像で、入力画像が、これを白黒コピーしたりファクシミリ送信したりして形成された白黒画像であっても、精度よく類似性を判定することができる。
【００２６】
そして、画像の構成要素と色情報に加えて、彩度の情報を用いて判定することで、上記のような１）、２）に対し、１）よりも２）の方が類似度が高いといった、より現実の使い方にあった判定を実施できる。
【００２７】
これにより、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することのできるという効果を奏する。
【００２８】
なお、画像処理装置に入力される原稿の画像データは、例えば、スキャナにて原稿を読み取ることにより得られた画像データ、あるいは電子データのフォーマットに、コンピュータ（ソフトウェア）を用いて必要事項を入力して作成される電子データである。すなわち、例えば、紙に印刷されあるいは記載された画像を電子化したもの、および電子データとして直接作成されたもの（電子申請書など）である。
【００２９】
本発明の画像照合装置においては、さらに、上記色類似性判定部は、上記色特徴量として色相を用い、入力された画像データより色相を抽出する色相抽出部と、上記色相抽出部が抽出した入力画像の色相と上記登録画像の色相とを比較して上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色相類似性判定部とを備える構成とすることもできる。
【００３０】
これによれば、色特徴量として色相を用いることにより、画像の色特徴量を的確に抽出することができる。なお、色特徴量としては、明度（輝度）もあるが、明度は、形状特徴量による類似性の判定に用いられるので、形状特徴量の判定とが異なるパラメータを使用することで、同じパラメータを使用するよりも判定精度を高くできる。
【００３１】
本発明の画像照合装置においては、さらに、上記類似性総合判定部は、形状特徴量による類似性が同程度であり、色特徴量による類似性が低い場合、入力画像が無彩と有彩とでは、無彩の方を上記登録画像との類似性が高いと判定する構成とすることもできる。
【００３２】
形状特徴量による判定と色相を用いた色特徴量による判定とを組み合わせて総合的に登録画像と入力原稿との類似性を判定する場合、形状特徴量による類似性が同程度でかつ色相による類似性が同程度に低い値を示す２つの入力画像があるとすると、これら２つの入力画像はどちらも同程度に登録画像に類似していないと判定される。
【００３３】
具体例挙げて説明すると、例えば、赤い色の文字や罫線で構成された画像に対して、形状特徴量による判定では類似すると判定される、緑色の文字や罫線で構成された画像と黒色の文字・罫線で構成された画像の２枚の画像は、色相による類似性の判定では、どちらも赤い色の文字や罫線で構成された画像に同程度類似していないと判定される。
【００３４】
しかしながら、実際には、カラー画像のオリジナル画像を白黒コピーしたりファクシミリ送信したりして、無彩色の非オリジナル画像として利用したりすることが多くある。また、前述した申請書のように、よく似たレイアウトの文書画像（形状特徴量による類似性が高い）に、異なる色の文字と罫線が使用されている文書画像も多い。さらに、カラーの原稿をもともとの色から別の有彩の色に変換して使用するということはほとんど考えられない。
【００３５】
したがって、先程の例であれば、黒色の文字・罫線の原稿のほうが、緑色の文字・罫線の原稿よりも類似度が高いと判定するほうが、文書画像の使用状況を勘案した類似性の判定になる。
【００３６】
上記構成では、形状特徴量による類似性が同程度であり、色相を用いた色特徴量による類似性が低い場合、無彩の画像と有彩の画像とでは無彩の画像の方を、類似性が高いと判定するので、上記のようなカラー画像のオリジナルが白黒コピーされたりファクシミリ送信されたりして形成された無彩色の非オリジナル画像や、レイアウトは似ているが異なる色の文字と罫線が用いられている前述の申請書のような画像について、使用者の感覚に合った判定が可能になり、精度の高い判定が可能になる。
【００３７】
本発明の画像照合装置においては、さらに、上記類似性総合判定部は、形状特徴量による類似性が低くかつ色特徴量による類似性が高い場合と、形状特徴量による類似性が高く色特徴量による類似性が低い場合とでは、形状特徴量による類似性が高く色特徴量による類似性が低い場合の方を、上記登録画像との類似性が高いと判定する構成とすることもできる。
【００３８】
これによれば、形状特徴量による類似性と色特徴量による類似性とでは、形状特徴量による類似性の判定結果を優先させることで、より精度よく登録画像と入力画像との類似性を判定することができる。
【００３９】
本発明の画像照合装置においては、さらに、上記色類似性判定部は、上記色特徴量を抽出するにあたり、上記形状類似性判定部による判定結果を参照して、形状特徴量による類似性が高いと判定された登録画像についてのみ色特徴量を抽出する構成とすることもできる。
【００４０】
これによれば、入力された画像との類似性を判定する必要のある登録画像が多くある場合にも、色特徴量を抽出する登録画像を絞り込むことができるので、色類似性判定部による類似性の判定を速やかに完了することができる。
【００４１】
本発明の画像照合装置においては、さらに、上記形状類似性判定部は、入力された画像データより上記入力画像の連結部分を抽出して特徴点を算出する特徴点算出部と、上記特徴点算出部が算出した特徴点同士の相対位置に基づいて、上記入力画像の形状特徴量を算出する形状特徴量算出部と、上記形状特徴量算出部が算出した上記入力画像の形状特徴量と上記登録画像の形状特徴量とを比較して上記入力画像と上記登録画像との形状の類似度を算出する形状類似度算出部とを備える構成とすることもできる。
【００４２】
本発明の画像処置装置は、上記課題を解決するために、第１の画像と第２の画像との類似性を、第１の画像及び第２の画像の各画像データより抽出した画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を比較して判定する形状類似性判定部と、第１の画像と第２の画像との類似性を、第１の画像及び第２の画像の各画像データより抽出した画像の色に関する特徴を示す色特徴量を比較して判定する色類似性判定部と、第１の画像及び第２の画像の各画像データより彩度を抽出して、第１の画像及び第２の画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定部と、上記形状類似性判定部の判定結果、上記色類似性判定部の判定結果、及び上記彩度判定部による判定結果にて、上記第１の画像と上記第２の画像との類似性を判定する類似性総合判定部とを備えることを特徴としている。
【００４３】
これによれば、第１、第２の２つの画像の類似性が、画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量による類似性の判定結果と、画像の色に関する特徴を示す色特徴量による類似性の判定結果と、画像の彩度情報とを用いて、総合的に判定される。
【００４４】
したがって、第１、第２の２つの画像が、形状特徴量による類似性の判定では識別できなかった、文字や罫線の色が異なる構成要素がよく似た申請書等のカラー画像同士であっても、また、色特徴量による類似性の判定では識別できなかった、色目が似たカラー画像同士であったり、カラー画像を白黒コピーした画像であっても、精度よく類似性を判定することができる。
【００４５】
また、画像の構成要素と色情報に加えて、彩度の情報を用いて判定することで、上記のような１）、２）に対し、１）よりも２）の方が類似度が高いといった、より現実の使い方にあった判定を実施できる。
【００４６】
これにより、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することのできるという効果を奏する。
【００４７】
本発明の画像データ出力処理装置は、上記課題を解決するために、画像データに対して出力処理を施す画像データ出力処理装置であって、前記した本発明の画像照合装置を備えることを特徴としている。
【００４８】
既に画像照合装置として説明したように、上記の構成によれば、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することのできるので、このような画像照合装置を搭載することで、カラー画像に対する照合精度の高い画像データ出力処理装置を提供することができる。
【００４９】
本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するために、入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定する形状類似性判定工程と、上記入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、上記登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色類似性判定工程と、入力された画像データより彩度を抽出して、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定工程と、上記形状類似性判定工程の判定結果、上記色類似性判定工程の判定結果、及び上記彩度判定工程による判定結果にて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する類似性総合判定工程とを含むことを特徴としている。
【００５０】
既に画像照合装置として説明したように、上記の構成によれば、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく、また、より現実の使い方にあった判定を実施できる。
【００５１】
また、上記画像照合装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各部として動作させることにより、上記画像照合装置をコンピュータにて実現させるプログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００５２】
本発明の画像照合装置は、以上のように、入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定する形状類似性判定部と、上記入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、上記登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する色類似性判定部と、入力された画像データより彩度を抽出して、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定する彩度判定部と、上記形状類似性判定部の判定結果、上記色類似性判定部の判定結果、及び上記彩度判定部による判定結果にて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定する類似性総合判定部とを備えた構成である。
【００５３】
これにより、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することのできる画像処理装置を提供し、カラー画像に対する照合精度の高い画像形成装置を提供する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】
【００５４】
本発明の実施の形態を図面に基づいて以下に説明する。図１は本実施の形態における画像照合装置１０１の構成を示すブロック図である。この画像照合装置１０１は、例えば図２に示すデジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）１０２に備えられる。
【００５５】
画像照合装置１０１が処理対象とする書類（原稿）は、特に特定されるものではないが、画像照合装置１０１は、画像同士の類似性を判定する機能を有しており、予め画像を登録できるようになっており、登録された画像と、処理すべく入力された原稿の画像との類似性を判定可能な構成である。
【００５６】
以下、予め登録されている原稿の画像を登録画像と称し、コピーやファクシミリ、或いはファイリング等の画像照合装置１０１にて処理するために入力された原稿の画像を入力画像と称する。
【００５７】
画像照合装置１０１は、登録画像と処理すべく入力された入力画像との類似性を判定して、判定結果を示す判定信号を出力するものである。本実施形態の画像照合装置１０１では、入力画像データ増が登録画像に類似していると判定すると、出力する判定信号により、入力画像の画像データに対する出力処理（カラー複写機では画像形成処理）を禁止したり、画質を低下させたり、あるいは、画像データのファイリングといった、出力処理を制御するようになっている。
【００５８】
画像照合装置１０１は、図１に示すように、制御部１、文書照合部（形状類似性判定部）２、色類似性判定部４、類似性総合判定部５、及びメモリ（記憶手段）３を備えている。
【００５９】
上記文書照合部２は、入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定するものである。判定結果は、類似性総合判定部５に出力される。また、本実施形態では、文書照合部２には登録画像を登録する機能も付加されており、登録するための画像データも入力される。
【００６０】
上記文書照合部２は、特徴点算出部１１、特徴量算出部１２、投票処理部１３、文書類似度判定処理部１４及び登録処理部１５を備えている。
【００６１】
特徴点算出部１１は、入力画像や登録画像の画像データが入力されると、該入力画像データより文字列や罫線の連結部分を抽出し、連結部分の重心を特徴点として算出する。本実施形態では、特徴点算出部１１は、各特徴点の座標も算出する。
【００６２】
特徴量算出部（形状特徴量算出部）１２は、特徴点算出部１１にて算出された特徴点を用いて、回転、拡大、縮小に対して不変な量、すなわち原稿画像の回転、平行移動、拡大縮小を含む幾何学的変化に対して不変なパラメータである特徴量（ハッシュ値）を算出する。特徴量を計算するために注目特徴点の近傍の特徴点を選択して用いる。この特徴量が、画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量である。
【００６３】
投票処理部１３は、照合モードで、特徴点算出部１１が入力画像の画像データより算出した各特徴点について特徴量算出部１２が算出したハッシュ値を用いて、後述するハッシュテーブルに登録されている登録画像に対して投票するものである。投票処理部１３は、入力画像の画像データのハッシュ値と同じハッシュ値を有する登録画像に投票する。
【００６４】
文書類似度判定処理部１４は、投票処理部１３の投票処理結果より、入力画像が登録画像に類似するか否かを判定するものである。なお、本発明における形状類似度算出部は、これら投票処理部１３と文書類似度判定処理部１４とで構成される。
【００６５】
登録処理部１５は、登録モードにおいて、特徴点算出部１１が登録画像データより算出した各特徴点について特徴量算出部１２が算出したハッシュ値に応じて、登録画像を表すＩＤを登録するものである。
【００６６】
なお、上記文書照合部２において、上記投票処理部１３及び文書類似度判定処理部１４は、照合モードで処理を実施し、登録モードでは、処理を実施しない。逆に登録処理部１５は、登録モードで処理を実施し、照合モードでは処理を実施しない。
【００６７】
上記色類似性判定部４は、入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、登録されている登録画像の色特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定するものである。判定結果は、類似性総合判定部５に出力される。また、本実施形態では、色類似性判定部４には登録画像を登録する機能も付加されており、登録するための画像データも入力される。本実施形態では、色特徴量として、色相を用いているが、色相に限られるものではない。
【００６８】
上記色類似性判定部４は、色相情報抽出部４１、色相類似度判定処理部４２、彩度判定処理部４３、及び色相情報登録処理部４４を備えている。
【００６９】
色相情報抽出部（色相抽出部）４１は、画像データより色相情報を抽出するものである。色相類似度判定処理部（色相類似性判定部）４２は、照合モードにおいて、色相情報抽出部４１より抽出された色相情報と、登録画像の色相情報とを比較して、入力画像と登録画像とが類似するか否かを判定するものである。
【００７０】
彩度判定処理部（彩度判定部）４３は、照合モードにおいて、入力画像の画像データより彩度情報を算出し、算出した彩度情報より入力画像が「有彩」であるか「無彩」であるかを判定するものである。
【００７１】
色相情報登録処理部４４は、登録モードにおいて、色相情報抽出部４１にて抽出された色相情報を、登録画像を表すＩＤに関連つけて登録するものである。
【００７２】
なお、上記色類似性判定部４において、上記色相類似度判定処理部４２は、照合モードで処理を実施し、登録モードでは処理を実施しない。逆に色相情報登録処理部４４は、登録モードで処理を実施し、照合モードでは処理を実施しない。
【００７３】
類似性総合判定部５は、照合モードにおいて、文書類似度判定処理部１４、色相類似度判定処理部４２の判定結果に基づいて、入力画像と登録画像との類似性（類似度）を決定するものである。本実施形態では、彩度判定処理部４３の判定結果も用いるようになっている。
【００７４】
制御部（ＣＰＵ）１は、画像照合装置１０１における上記各部及びメモリ３へのアクセスを制御するものである。また、メモリ３は、画像照合装置１０１における上記各部が処理を実施する場合の作業用メモリであると共に、また、登録処理にて、登録される画像を表すインデックス（ＩＤ;画像を識別するためのもの）等、各種の情報が登録される場所である。
【００７５】
以下、図面を用いて、画像照合装置１０１各部を詳細に説明する。まず、画像照合装置１０１における文書照合部２から説明する。
【００７６】
文書照合部２における特徴点算出部１１は、図３に示すように、特徴点算出部１１は、無彩化処理部２１、解像度変換部２２、ＭＴＦ処理部２３、２値化処理部２４及び重心算出部２５を備えている。図３は特徴点算出部１１の構成を示すブロック図である。
【００７７】
無彩化処理部２１は、登録画像や入力画像等の画像データである入力画像データがカラー画像であった場合に、入力画像データを無彩化して明度もしくは輝度信号に変換する。例えば、下記式（１）より輝度Ｙを求める。
【００７８】
【数１】
0004913094.tif 000002
【００７９】
なお、無彩化処理は、上式による方法に限定されず、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ*ａ*ｂ*信号（CIE : Commission International de l'Eclairage、 Ｌ*： 明度指数、a*, ｂ*:色度指数）に変換するものであっても良い。
【００８０】
解像度変換部２２は、入力画像データが画像入力装置で光学的に変倍されていた場合に、所定の解像度になるように入力画像データを再度変倍する。上記画像入力装置は、例えば、原稿の画像を読み取って画像データに変換するスキャナであり、図２に示すデジタルカラー複写機ではカラー画像入力装置１１１がそれに相当する。
【００８１】
また、解像度変換部２２は、後段でのデータ処理量を軽減するために、画像入力装置により等倍の設定にて読み込まれる解像度よりも解像度を落とすための解像度変換部としても用いられる。例えば、６００ｄｐｉ（dot per inch）で読み込まれた画像データを３００ｄｐｉに変換する。
【００８２】
ＭＴＦ処理部２３は、画像入力装置の空間周波数特性が画像入力装置の種類ごとに異なることによる影響を吸収するために用いられる。すなわち、画像入力装置が備えるＣＣＤの出力する画像信号には、レンズやミラー等の光学部品、ＣＣＤの受光面のアパーチャ開口度、転送効率や残像、物理的な走査による積分効果及び操作むら等に起因しＭＴＦの劣化が生じている。このＭＴＦの劣化により、読み込まれた画像がぼやけたものとなっている。そこで、ＭＴＦ処理部２３は、適切なフィルタ処理（強調処理）を施すことにより、ＭＴＦの劣化により生じるぼやけを修復する処理を行う。また、後段の特徴量算出部１２の特徴点抽出部３１での処理に不要な高周波成分を抑制するためにも用いる。すなわち、混合フィルタを用いて強調及び平滑化処理を行う。なお、この混合フィルタのフィルタ係数は、例えば図４に示すものである。
【００８３】
２値化処理部２４は、無彩化処理部２１にて無彩化された画像データの輝度値（輝度信号）または明度値（明度信号）を閾値と比較することにより画像データを２値化し、この２値化した画像データ（登録画像、入力画像の２値画像データ）をメモリ３に格納する。
【００８４】
重心算出部２５は、２値化処理部２４において２値化された画像データ（例えば、「１」、「０」で表される画像データ）の各画素に対してラベリング（ラベル付け処理）を行う。このラベリングにおいては２値のうちの同一の値を示す画素に同一のラベルを付与する。次に、同一ラベルを付した画素を連結して形成された複数画素からなる領域である連結領域を特定する。次に、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１２へ出力する。ここで上記特徴点は、２値画像における座標値（ｘ座標、ｙ座標）で表すことができ、特徴点の座標値も算出して、特徴量算出部１２へ出力する。
【００８５】
図５は、２値化された画像データから抽出された連結領域及びこの連結領域の重心の一例を示す説明図であり、「Ａ」という文字に対応する連結領域及びその連結領域の重心（特徴点）を示している。また、図６は、２値化された画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【００８６】
特徴量算出部１２は、図７に示すように、特徴点抽出部３１、不変量算出部３２及びハッシュ値算出部３３を備えている。図７は特徴量算出部１２の構成を示すブロック図である。
【００８７】
特徴点抽出部３１は、特徴点算出部１１にて算出された特徴点が画像データにおいて複数存在する場合に、１つの特徴点を注目特徴点とし、この注目特徴点の周辺の特徴点を、注目特徴点からの距離が近いものから順に所定数だけ周辺特徴点として抽出する。図８の例では、上記所定数を４点とし、特徴点ａを注目特徴点とした場合に特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅの４点が周辺特徴点として抽出され、特徴点ｂを注目特徴点とした場合には特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【００８８】
また、特徴点抽出部３１は、上記のように抽出した周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせを抽出する。例えば、図９（ａ）〜図９（ｄ）に示すように、図８に示した特徴点ａを注目特徴点とした場合、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ，ｅのうちの３点の組み合わせ、すなわち、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄ、周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅ、周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅ、周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの各組み合わせが抽出される。
【００８９】
不変量算出部３２は、特徴点抽出部３１において抽出された各組み合わせについて、幾何学的変形に対する不変量（特徴量の１つ）Ｈｉｊを算出する。
【００９０】
ここで、ｉは注目特徴点を示す数（ｉは１以上の整数）であり、ｊは周辺特徴点３点の組み合わせを示す数（ｊは１以上の整数）である。本実施形態では、周辺特徴点同士を結ぶ線分の長さのうちの２つの比を不変量Ｈｉｊとする。
【００９１】
上記線分の長さは、各周辺特徴点の座標値に基づいて算出できる。例えば、図９（ａ）の例において、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１１、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＢ１１とすると、不変量Ｈ１１は、Ｈ１１＝Ａ１１／Ｂ１１である。また、図９（ｂ）の例において、特徴点ｂと特徴点ｃとを結ぶ線分の長さをＡ１２、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１２とすると、不変量Ｈ１２は、Ｈ１２＝Ａ１２／Ｂ１２である。また、図９（ｃ）の例において、特徴点ｂと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１３、特徴点ｂと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１３とすると、不変量Ｈ１３は、Ｈ１３＝Ａ１３／Ｂ１３である。また、図９（ｄ）の例において、特徴点ｃと特徴点ｄとを結ぶ線分の長さをＡ１４、特徴点ｃと特徴点ｅとを結ぶ線分の長さをＢ１４とすると、不変量Ｈ１４は、Ｈ１４＝Ａ１４／Ｂ１４である。このようにして、図９（ａ）〜図９（ｄ）の例では、不変量Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ１３，Ｈ１４が算出される。
【００９２】
なお、上記の例では、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と２番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＡｉｊ、注目特徴点に最も近い周辺特徴点と３番目に近い周辺特徴点とを結ぶ線分をＢｉｊとしたが、これに限らず、不変量Ｈｉｊの算出に用いる線分は任意の方法で選定すればよい。
【００９３】
ハッシュ値算出部３３は、例えば、
Ｈｉ＝（Ｈｉ１×１０３＋Ｈｉ２×１０２＋Ｈｉ３×１０１＋Ｈｉ４×１００）／Ｄ
という式における余りの値をハッシュ値（特徴量の１つ）Ｈｉとして算出し、得られたハッシュ値メモリ８に格納する。なお、上記Ｄは余りが取り得る値の範囲をどの程度に設定するかに応じて予め設定される定数である。
【００９４】
上記不変量Ｈｉｊの算出方法は特に限定されるものではない。例えば、注目特徴点の近傍５点の複比、近傍ｎ点（ｎはｎ≧５の整数）から抽出した５点の複比、近傍ｎ点から抽出したｍ点（ｍは、ｍ＜ｎかつｍ≧５の整数）の配置、及びｍ点から抽出した５点の複比に基づいて算出される値などを注目特徴点についての上記不変量Ｈｉｊとしてもよい。なお、複比とは、直線上の４点または平面上の５点から求められる値であり、幾何学的変換の一種である射影変形に対する不変量として知られている。
【００９５】
また、ハッシュ値Ｈｉを算出するための式についても上記の式に限るものではなく、他のハッシュ関数（例えば特許文献２に記載されているハッシュ関数のうちのいずれか）を用いてもよい。
【００９６】
特徴量算出部１２の各部は、１つの注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出及びハッシュ値Ｈｉの算出が終わると、注目特徴点を他の特徴点に変更して周辺特徴点の抽出及びハッシュ値の算出を行い、全ての特徴点についてのハッシュ値を算出する。
【００９７】
図８の例では、特徴点ａを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出が終わると、次に特徴点ｂを注目特徴点とした場合の周辺特徴点及びハッシュ値の抽出を行う。なお、図８の例では、特徴点ｂを注目特徴点とした場合、特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの４点が周辺特徴点として抽出される。
【００９８】
そして、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）に示すように、これら周辺特徴点ａ，ｃ，ｅ，ｆの中から選択される３点の組み合わせ（周辺特徴点ａ，ｅ，ｆ、周辺特徴点ａ，ｅ，ｃ、周辺特徴点ａ，ｆ，ｃ、周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃ）を抽出し、各組み合わせについてハッシュ値Ｈｉを算出し、メモリ３に格納する。そして、この処理を各特徴点について繰り返し、各特徴点を注目特徴点とした場合のハッシュ値をそれぞれ求めてメモリ３に記憶させる。
【００９９】
また、特徴量算出部１２は、登録処理を行う場合には、上記のように算出した入力画像データ（登録画像の画像データ）の各特徴点についてのハッシュ値（特徴量）を登録処理部１５に送る。
【０１００】
登録処理部１５は、特徴量算出部１２が算出した各特徴点についてのハッシュ値と、当該入力画像データの登録画像を表すＩＤとをメモリ３に設けられた図示しないハッシュテーブルに順次登録していく（図１１（ａ）参照）。ハッシュ値がすでに登録されている場合は、当該ハッシュ値に対応付けてＩＤを登録する。ＩＤは重複することなく順次番号が割り当てられる。
【０１０１】
なお、ハッシュテーブルに登録されている登録画像の数が所定値（例えば、登録可能な原稿の数の８０％）より多くなった場合、古いＩＤを検索して順次消去するようにしてもよい。また、消去されたＩＤは、新たな入力画像データのＩＤとして再度使用できるようにしてもよい。また、算出されたハッシュ値が同値である場合（図１１（ｂ）の例ではＨ１＝Ｈ５）、これらを１つにまとめてハッシュテーブルに登録してもよい。
【０１０２】
また、特徴量算出部１２は、照合処理を行う場合には、上記のように算出した入力画像データ（入力画像の画像データ）の各特徴点についてのハッシュ値を投票処理部１３に送る。
【０１０３】
投票処理部１３は、入力画像データから算出した各特徴点のハッシュ値をハッシュテーブルに登録されているハッシュ値と比較し、同じハッシュ値を有する登録画像に投票する（図１２参照）。図１２は、３つの登録画像ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３に対する投票数の一例を示すグラフである。言い換えれば、投票処理部１３は、登録画像毎に、登録画像が有するハッシュ値と同じハッシュ値が入力画像データから算出された回数をカウントし、カウント値をメモリ３に記憶させる。
【０１０４】
また、図１１（ｂ）の例では、Ｈ１＝Ｈ５であり、これらをＨ１の１つにまとめてハッシュテーブルに登録されているが、このようなテーブル値において、入力画像データから算出した入力画像の有するハッシュ値にＨ１があった場合は、登録画像ＩＤ１には、２票投票される。
【０１０５】
文書類似度判定処理部１４は、投票処理部１３の投票処理結果より、最大の得票数を得た登録画像のＩＤ及び得票数を抽出し、抽出された得票数を予め定められている閾値と比較して文書類似度Ｌｌを算出する、或いは、抽出された得票数をその原稿が有している最大得票数で除算して正規化し、その結果と予め定められている閾値とを比較して文書類似度Ｌｌを算出する。
【０１０６】
この場合の閾値の例としては、例えば、０．８以上に設定する方法が挙げられる。手書き部分があると、投票数は最大得票数より大きくなることがあるため、類似度は１より大きくなる場合もあり得る。
【０１０７】
最大得票数は、特徴点の数×１つの特徴点（注目特徴点）から算出されるハッシュ値の数で表される。前述した図８、図９、図１０の例では、最も簡単な例として、１つの特徴点から１つのハッシュ値が算出される例を示しているが、注目特徴点の周辺の特徴点を選択する方法を変えると、１つの特徴点から複数のハッシュ値を算出することができる。例えば、注目特徴点の周辺の特徴点として６点抽出し、この６点から５点を抽出する組み合わせは６通り存在する。そして、これら６通りそれぞれについて、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方法が挙げられる。
【０１０８】
本実施の形態では、文書類似度判定処理部１４にて算出された文書類似度Ｌｌは、類似性総合判定部５へと出力される。
【０１０９】
次に、画像照合装置１０１における色類似性判定部４について説明する。色類似性判定部４は、前述したように、色相情報抽出部４１、色相類似度判定処理部４２、彩度判定処理部４３、及び色相情報登録処理部４４を備えている。
【０１１０】
色相情報抽出部４１は、登録画像や入力画像等の画像データである入力画像データがカラー画像であった場合に、入力画像データのＲＧＢデータをＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号（CIE： Commission International de l’Eclairage  ：国際照明委員会。Ｌ＊: 明度、ａ＊、ｂ＊: 色度）に変換する。そして、例えば、下記式（２）より色相情報Ｈを求める。
【０１１１】
【数２】
0004913094.tif 000003
【０１１２】
なお、色相情報を抽出する処理は、上式による方法に限定されず、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊信号ではなく、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊信号（CIE： Commission International de l’Eclairage  ：国際照明委員会。Ｌ＊: 明度指数、ｕ＊、ｖ＊: クロマティクネス指数）を用いても良く、それぞれの色空間での色相情報を求めるようにしても良いし、他の簡略な色相情報を求める方法を使っても良い。
【０１１３】
色相情報抽出部４１は、算出した色相情報にて、例えば、１０刻み３６段階（すなわち、色相角が３６度毎の色相）のヒストグラム（以下、色相ヒストグラム）を作成する。
【０１１４】
色相情報登録処理部４４は、登録モードにおいて、色相情報抽出部４１にて作成されたこの色相ヒストグラムを、登録画像を表すＩＤに関連つけてメモリ３に格納する。なお、照合モードでは、色相情報登録処理部４４をスルーする。
【０１１５】
色相類似度判定処理部４２は、照合モードにおいて、色相情報抽出部４１にて作成された色相ヒストグラムと、登録画像の色相ヒストグラムとを比較して、入力画像と登録画像とが類似するか否かを判定するものである。
【０１１６】
このとき、色相類似度判定処理部４２は、全ての登録画像の色相ヒストグラムを抽出するのではなく、文書照合部２の文書類似度判定処理部１４の照合結果を参照して、形状特徴量的に類似性を有する登録画像について、その色相ヒストグラムを抽出する。
【０１１７】
文書類似度判定処理部１４の照合結果を参照して、形状特徴量の比較にて類似性を有する登録画像を特定する処理は、例えば、閾値を設けておき、閾値以上の類似度を有する登録画像を全て抽出するようにしてもよく、また、閾値と抽出数を決めておき、閾値以上の高い類似度を示す登録画像を所定数抽出するようにしても良い。
【０１１８】
そして、色相類似度判定処理部４２は、色相情報のヒストグラムを用いて色相類似度を、例えば、以下のようにして求める。
【０１１９】
すなわち、色相類似度Ｌｈとすると、Ｌｈを、入力画像の色相ヒストグラムＨｇ＝（ｂ１、ｂ２、・・・ｂ３６）と、登録画像の色相ヒストグラムＨｇｒ＝（ｂｒ１，ｂｒ２，・・・ｂｒ３６）とから、以下の式（３）で計算する。
【０１２０】
【数３】
0004913094.tif 000004
【０１２１】
色相類似度Ｌｈは、値が小さいほど類似度は高いと考えられる。色相類似度判定処理部４２で算出された色相類似度Ｌｈは、類似性総合判定部５へと出力される。
【０１２２】
なお、色相類似度判定処理部４２は、文書類似度判定処理部１４にて、類似する登録画像がないと判定されている場合は、以降の処理をキャンセルする。
【０１２３】
一方、色相情報抽出部４１にて、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号（CIE： Commission International de l’Eclairage  ：国際照明委員会。Ｌ＊: 明度、ａ＊、ｂ＊: 色度）に変換された、登録画像や入力画像等の画像データは、彩度判定処理部４３にも送られる。
【０１２４】
彩度判定処理部４３は、照合処理において、上記ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号より、彩度情報Ｓを以下の式（４）より求める。
【０１２５】
【数４】
0004913094.tif 000005
【０１２６】
なお、上記は彩度情報Ｓを求めるための一例であって、例えばＬ＊ｕ＊ｖ＊信号を用いても良く、あるいは、ＲＧＢ信号より、以下の式（５）を用いて簡易に彩度に相当する値を求めるようにしても良い。
【０１２７】
【数５】
0004913094.tif 000006
【０１２８】
彩度判定処理部４３は、例えば、算出された彩度情報Ｓより入力画像の全画素について平均を求めて、求めた平均値と閾値（例えば、最大彩度の１０％）を比較して、閾値よりも平均値が小さい場合には、入力画像は「無彩」と判定する。また、逆の場合には、「有彩」と判定する。
【０１２９】
次に、画像照合装置１０１における類似性総合判定部５について説明する。類似性総合判定部５には、文書照合部２の文書類似度判定処理部１４より文書類似度Ｌｌが入力され、また、色類似性判定部４の色相類似度判定処理部４２より色相類似度Ｌｈが、色類似性判定部４の彩度判定処理部４３より「有彩」或いは「無彩」の何れかの情報が入力される。
【０１３０】
類似性総合判定部５は、文書類似度Ｌｌ、色相類似度Ｌｈについては、それぞれについて予め指定した閾値よりも値が大きければ類似度が高く、低ければ類似度が低いと判定する。
【０１３１】
文書類似度Ｌｌについては、類似度が高いと判断する閾値は、例えば最大類似度の９０％に設定される。一方、色相類似度Ｌｈにおいては、類似度が高いと判断する閾値は、例えば最大類似度の９０％に設定される。
【０１３２】
また、類似性総合判定部５には、例えば、図１３に示すような関係が規定されており、文書類似度Ｌｌ、色相類似度Ｌｈ、及び「有彩」或いは「無彩」の情報をもとに、総合的に類似性を判定類似度を決定する。
【０１３３】
図１３よりわかるように、文書類似度Ｌｌが低く色相類似度Ｌｈが高い場合と、文書類似度Ｌｌが高く色相類似度Ｌｈが低い場合とでは、文書類似度Ｌｌが高く色相類似度Ｌｈが低い場合の方を、登録画像との類似性が高いと判定するようになっている。
【０１３４】
画像の形状特徴量による類似性の判定結果を画像の色特徴量による類似性の判定結果よりも優先させることで、逆を優先させるよりも、登録画像と入力画像との類似性をより精度よく判定することができる。
【０１３５】
また、類似性総合判定部５は、文書類似度Ｌｌが同程度であり、色相類似度Ｌｈが同程度に低い２つの画像がある場合、入力画像の彩度判定の結果より、無彩である場合を有彩である場合よりも高く判定するようになっている。
【０１３６】
ここで、このように入力画像が無彩である場合を有彩よりも高く判定する理由について説明する。
【０１３７】
形状特徴量による判定と色特徴量による判定とを組み合わせて総合的に登録画像と入力原稿との類似性を判定する場合、形状特徴量による類似性が同程度でかつ色相による類似性が同程度に低い値を示す２つの画像は、どちらも同程度に登録画像に類似していないと判定される。
【０１３８】
具体例挙げて説明すると、例えば、赤い色の文字や罫線で構成された画像に対して、形状特徴量による判定では類似すると判定される、緑色の文字や罫線で構成された画像と黒色の文字・罫線で構成された画像の２枚の画像は、色相による類似性の判定では、どちらも赤い色の文字や罫線で構成された画像に同程度類似していないと判定される。
【０１３９】
しかしながら、実際には、カラー画像のオリジナル画像を白黒コピーしたりファクシミリ送信したりして、無彩色の非オリジナル画像として利用したりすることが多くある。また、前述した申請書のように、よく似たレイアウトの文書画像（形状特徴量による類似性が高い）に、異なる色の文字と罫線が使用されている文書画像も多い。さらに、カラーの原稿をもともとの色から別の有彩の色に変換して使用するということはほとんど考えられない。
【０１４０】
したがって、先程の例であれば、黒色の文字・罫線の原稿のほうが、緑色の文字・罫線の原稿よりも類似度が高いと判定するほうが、文書画像の使用状況を勘案した類似性の判定になる。
【０１４１】
そのため、本実施形態では、上述したように、類似性総合判定部５は、文書類似度Ｌｌが同程度であり、色相類似度Ｌｈが同程度に低い２つの画像がある場合、入力画像の彩度判定の結果より、無彩である場合を有彩である場合よりも高く判定するようになっている。
【０１４２】
これにより、上記のようなカラー画像のオリジナルが白黒コピーされたりファクシミリ送信されたりして形成された無彩色の非オリジナル画像や、レイアウトは似ているが異なる色の文字と罫線が用いられている前述の申請書のような画像について、使用者の感覚に合った判定が可能になり、精度の高い判定が可能になる。
【０１４３】
なお、図１３に示したような、関係を規定したテーブルを備えさせる以外にも、予め上記２つの類似度（文書類似度Ｌｌと色相類似度Ｌｈ）とから統合した類似度を計算する式を定めておき計算するようにしても良い。その場合、色相類似度Ｌｈの値が予め定めた閾値よりも低い場合には、彩度判定の結果を参照して、無彩の場合のほうが類似度が高くなるように補正すればよい。
【０１４４】
次に、上記の画像照合装置１０１を備えるデジタルカラー複写機１０２の構成について説明する。図２はデジタルカラー複写機１０２の構成を示すブロック図である。
【０１４５】
図２に示すように、デジタルカラー複写機１０２は、カラー画像入力装置１１１、カラー画像処理装置１１２及びカラー画像出力装置１１３、及び操作パネル１１４を備えている。
【０１４６】
カラー画像入力装置１１１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）などの光学情報を電気信号に変換するデバイスを備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢのアナログ信号として出力する。
【０１４７】
カラー画像入力装置１１１にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置１１２内を、Ａ／Ｄ変換部１２１、シェーディング補正部１２２、画像照合部１２３、入力階調補正部１２４、領域分離処理部１２５、色補正部１２６、黒生成下色除去部１２７、空間フィルタ処理部１２８、出力階調補正部１２９、及び階調再現処理部１３０の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置１１３へ出力される。
【０１４８】
Ａ／Ｄ変換部１２１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２２では、Ａ／Ｄ変換部１２１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１１１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。また、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置１１２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施す。
【０１４９】
画像照合部１２３は、入力された入力画像データの画像、予め登録されている登録画像との類似度を判定してその結果を出力するもので、図１の画像照合装置１０１に相当する。また、画像照合部１２３は、入力された画像データのＲＧＢデータはそのまま後段の入力階調補正部１２４へ出力する。また、画像照合部１２３は、求めた類似度判定結果（判定信号）を出力し、これを受けて、操作パネル１１４が、類似すると判定された画像を一覧表示したり、後段の処理部が処理を変更したりする。例えば、コピー、電子配信、ファイリングの禁止や所定のアドレスへの電子配信やフォルダへのファイリングなどを行う。
【０１５０】
入力階調補正部１２４では、シェーディング補正部１２２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号に対して、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理が施される。
【０１５１】
領域分離処理部１２５は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１２５は、分離結果に基づき、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１２７、空間フィルタ処理部１２８、及び階調再現処理部１３０へと出力すると共に、入力階調補正部１２４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１２６に出力する。
【０１５２】
色補正部１２６では、色再現の忠実化を図るために、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。
【０１５３】
黒生成下色除去部１２７は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものである。これによりＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【０１５４】
空間フィルタ処理部１２８は、黒生成下色除去部１２７より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。
【０１５５】
階調再現処理部１２９では、空間フィルタ処理部と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号に基づいて後述する所定の処理が施される。
【０１５６】
例えば、領域分離処理部１２５にて文字に分離された領域は、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１２８における空間フィルタに高周波成分の強調量が大きいフィルタが用いられる。同時に、階調再現処理部１３０においては、高域周波成分の再現に適した高解像度のスクリーンによる二値化もしくは多値化処理が実施される。
【０１５７】
また、領域分離処理部１２５にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１２８において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１２９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置１１３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った後、階調再現処理部１３０で、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処理する階調再現処理が施される。領域分離処理部１２５にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【０１５８】
上述した各処理が施された画像データは、一旦、図示しない記憶装置に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置１１３に入力される。
【０１５９】
このカラー画像出力装置１１３は、画像データを紙などの記録媒体上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー無像出力装置等をあげることができるが特に限定されるものでは無い。なお、以上の処理は図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【０１６０】
上記の構成において、本実施の形態の画像照合装置１０１の動作を、図１４、図１５のフローチャートに基づいて以下に説明する。
【０１６１】
図１４は、登録モードにおけるフローチャートである。登録モードの選択は、デジタルカラー複写機１０２では、操作パネル１１４の操作により選択される。画像照合装置１０１とこれに接続された端末装置（コンピュータ）とを備えた画像処理システムでは、端末装置からの入力操作等により選択される。
【０１６２】
制御部１は、登録すべき登録画像の画像データが入力されると、形状特徴量を抽出して登録する処理と、色特徴量である色相情報算出を算出して色相ヒストグラムを作成して登録する処理とを、並行して実施する。なお、並行処理に限らず、順次処理する構成としてもよい。
【０１６３】
形状特徴量を抽出して登録する処理においては、特徴点算出部１１が、入力画像データに基づいて、登録される画像の各特徴点を算出し（Ｓ１）、特徴量算出部１２が、特徴点算出部１１にて算出された各特徴点の特徴量を算出し（Ｓ２）、登録処理部１５が、登録される画像の上記特徴点の特徴量（ハッシュ値）、登録される画像を表すインデックス（ＩＤ）をメモリ３のテーブルに格納する（Ｓ３）。
【０１６４】
一方、色特徴量である色相情報を抽出して色相ヒストグラムを作成して登録する処理では、色相情報抽出部４１が、入力画像データに基づいて、登録される画像の色相情報を抽出し、色相ヒストグラムを作成し（Ｓ４）、色相情報登録処理部４４が、登録される画像の色相ヒストグラム、登録画像を表すインデックス（ＩＤ）をメモリ３のテーブルに格納する（Ｓ５）。以上の処理を行うと、制御部１は、登録モードを終了する。
【０１６５】
図１５は、照合モードにおけるフローチャートである。コピーや、ファクシミリ送信、ファイリング等、原稿画像を画像照合装置１０１にて読み取らせ、何らかの処理を実施させようとしたときに、処理モードに入る。
【０１６６】
制御部１は、処理すべき入力画像の画像データが入力されると、形状特徴量を抽出して照合する処理と、色特徴量である色相情報算出を算出して色相ヒストグラムを作成して照合する処理とを、並行して実施する。なお、並行処理に限らず、順次処理する構成としてもよい。
【０１６７】
形状特徴量を抽出して照合する処理においては、特徴点算出部１１が、入力画像データに基づいて、入力画像の各特徴点を算出し（Ｓ１１）、特徴量算出部１２が、特徴点算出部１１にて算出された各特徴点の特徴量を算出し（Ｓ１２）、投票処理部１３が、算出された入力画像の特徴量を用いて投票処理を行う（Ｓ１３）。
【０１６８】
次に、文書類似度判定処理部１４が、投票処理の結果に基づいて、入力画像が何れかの登録画像に類似するか否かを判断する（Ｓ１４）。ここで、どの登録画像にも類似しない場合は、文書類似度判定処理部１４は、判定信号「０」を出力し（Ｓ１５）する。一方、何れかの登録画像に類似する場合は、文書類似度ＬＩを出力する（Ｓ１６）。
【０１６９】
一方、色特徴量である色相情報を抽出して色相ヒストグラムを作成して照合する処理では、色相情報抽出部４１が、入力画像データに基づいて、入力画像の色相情報を抽出し、色相ヒストグラムを作成し（Ｓ２１）、色相類似度判定処理部４２が、作成された入力画像の色相ヒストグラムと、メモリ３のテーブルより取得した登録画像の色相ヒストグラムとを比較し、色相類似度を算出する（Ｓ２２）。ここで、色相類似度判定処理部４２は、文書類似度判定処理部１４の判定結果を参照し、形状特徴量による判定で類似性があると判定された登録原稿の色相ヒストグラムを抽出する。
【０１７０】
次いで、彩度判定処理部４３が、入力画像データに基づいて、入力画像が有彩であるか無彩であるかを判定し（Ｓ２３）、色相類似度判定処理部４２及び彩度判定処理部４３が、色相類似度と彩度の判定結果を出力する（Ｓ２４）。
【０１７１】
類似性総合判定部５は、入力される文書類似度Ｌｌ及び色相類似度Ｌｈ、並びに有彩、無彩の情報を基にして、入力画像と登録画像との類似性を総合的に判定し（Ｓ２５）、判定信号を出力する（Ｓ２６）。なお、本実施形態では、類似性総合判定部５は、入力される文書類似度Ｌｌ及び色相類似度Ｌｈ、並びに有彩、無彩の情報を基にして、総合的な判定として、類似度を８段階で示すようになっているので、この類似度を判定信号として出力する。
【０１７２】
上記のように、本実施の形態の画像照合装置１０１では、入力された画像データより画像の形状に関する特徴を示す形状特徴量を抽出して、登録されている登録画像の形状特徴量と比較し、上記入力された入力画像と上記登録画像との類似性を判定すると共に、入力された画像データより画像の色に関する特徴を示す色特徴量を抽出して、登録画像の色特徴量と比較し、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定し、さらに、入力画像の彩度を抽出して彩度の情報を加えて、上記入力画像と上記登録画像との類似性を判定するようになっている。
【０１７３】
これにより、入力画像と登録画像とが、形状特徴量による類似性の判定では識別できなかった、文字や罫線の色が異なる構成要素がよく似た申請書等のカラー画像同士であっても、精度よく類似性を判定することができる。
【０１７４】
同様に、入力画像と登録画像とが、色特徴量による類似性の判定では識別できなかった、色目が似たカラー画像同士であったり、登録画像がカラー画像で、入力画像が、これを白黒コピーしたりファクシミリ送信したりして形成された白黒画像であっても、精度よく類似性を判定することができる。
【０１７５】
そして、画像の構成要素と色情報に加えて、彩度の情報を用いて判定することで、前述した、形状（文字および罫線の形状）に関する類似度が共に同程度の、赤い罫線の原稿と、緑の形成の原稿と、黒い罫線の原稿との３枚について、１）赤い罫線の原稿と緑の罫線の原稿と、２）赤い罫線の原稿と黒い罫線の原稿とでは、１）よりも２）の方が類似度が高いといった、より現実の使い方にあった判定を実施できる。
【０１７６】
これにより、オリジナル画像がカラー画像である場合に、これをコピーしたりして形成された非オリジナル画像との類似性を、精度よく判定することが可能になる。
【０１７７】
また、このような類似度の判定を、画像の検索に使用して、求めた類似度の順序に従って画像をソートして表示するようにすることで、オリジナルのカラー画像が、白黒コピーされたりファクシミリ送信したりした画像を、形状的特徴がよく似た全く別のカラー原稿よりも高い順位にて表示することが可能となる。
【０１７８】
図１６は、本実施形態の画像照合装置１０１が備えられるデジタルカラー複合機（画像データ出力処理装置）１０４の構成を示すブロック図である。
【０１７９】
デジタルカラー複合機１０４は、図２に示したデジタルカラー複写機１０２に対して、例えばモデムやネットワークカードよりなる通信装置１１５を追加した構成である。
【０１８０】
このデジタルカラー複合機１０４では、ファクシミリの送信を行う場合、通信装置１１５にて相手先との送信手続きを行い、送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリ３から読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施した後、その画像データを通信回線を介して相手先に順次送信する。
【０１８１】
また、ファクシミリの受信を行う場合、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信してカラー画像処理装置１１６に入力する。カラー画像処理装置１１６では、受信した画像データに対して圧縮／伸張処理部（図示せず）にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正（出力階調補正部１３１）、階調再現処理（階調再現処理部１３２）が施され、カラー画像出力装置１１３から出力される。
【０１８２】
また、デジタルカラー複合機１０４は、ネットワークカード、ＬＡＮケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行なう。
【０１８３】
また、上記の例では、デジタルカラー複合機１０４について説明したが、この複合機はモノクロの複合機であっても構わない。また、単体のファクシミリ通信装置であっても構わない。
【０１８４】
また、本実施の形態の画像照合装置１０１は、画像読取装置にも適用可能である。図１７は、本実施の形態の画像照合装置１０１を適用したカラー画像読取装置（画像データ出力処理装置）１０５の構成を示すブロック図である。このカラー画像読取装置１０５は例えばフラットベッドスキャナであり、デジタルカメラであってもよい。
【０１８５】
カラー画像読取装置１０５は、カラー画像入力装置１１１とカラー画像処理装置１１７とを備え、カラー画像処理装置１１７は、Ａ／Ｄ変換部１２１、シェーディング補正部１２２、画像照合部１２３を備えている。画像照合部１２３’、図１に示した画像照合装置１０１に相当する。
【０１８６】
カラー画像入力装置１１１（画像読取手段）は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置１１７に入力するものである。
【０１８７】
カラー画像入力装置１１１にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置１１７内を、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１２１、シェーディング補正部１２２、画像照合部１２３’の順で送られる。
【０１８８】
Ａ／Ｄ変換部１２１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２２は、Ａ／Ｄ変換部１２１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１１１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。シェーディング補正部１２２ではカラーバランスの調整を行い、またＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換する。
【０１８９】
画像照合部１２３’の機能は、画像照合装置１０１において前述したとおりである。画像照合部１２３’では、入力された画像データと登録画像との類似度を判定してその結果（判定信号：コピー、電子配信、ファイリングの禁止や所定のアドレスへの電子配信やフォルダへのファイリング否など）を出力する。判定信号は、読み込まれた画像データとともにネットワークを介してプリンタや複合機に送信され出力される。あるいは、コンピュータを介してプリンタに、もしくは、直接プリンタに入力さる。この場合、プリンタや複合機、コンピュータ側で処理内容を表す信号を判断できるようにしておく必要がある。上記判定信号を出力するのではなく、算出した入力画像の形状特徴量及び色特徴量（色相情報）、彩度を出力し、サーバやコンピュータ、プリンタ側で、登録されている登録画像と照合判定を行うようにしても良い。画像読取装置としてデジタルカメラを用いても良い。
【０１９０】
本発明はコンピュータに実行させるためのプログラム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読み取り可能な記録媒体に、上記した類似性判定（画像照合）及び出力制御を行う画像処理方法を記録するものとすることもできる。この結果、類似性判定部並びに出力制御、原稿画像の登録処理を行う画像処理方法を行うプログラムコード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。
【０１９１】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるためにメモリ（図示せず）、例えばＲＯＭそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、外部記憶装置（図示せず）としてプログラム読み取り装置が設けられ、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良い。
【０１９２】
何れの場合においても、格納されているプログラム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良いし、あるいは、何れの場合も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プログラム記憶エリア（図示せず）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。このダウンロード用の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。
【０１９３】
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、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクや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を担持する媒体であっても良い。
【０１９４】
また、本実施の形態においては、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良い。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、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。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。
【０１９５】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１９６】
また、コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【０１９７】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１９８】
【図１】本発明の実施の形態の画像照合装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した画像照合装置を備える画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した画像照合装置における特徴点算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示した特徴点算出部におけるＭＴＦ処理部が備える混合フィルタのフィルタ係数を示す説明図である。
【図５】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された画像データから抽出された連結領域およびこの連結領域の重心の一例を示す説明図である。
【図６】図３に示した特徴点算出部の処理により、２値化された画像データに含まれる文字列から抽出された複数の連結領域の各重心（特徴点）の一例を示す説明図である。
【図７】図１に示した画像照合装置における特徴量算出部の構成を示すブロック図である。
【図８】図７に示した特徴量算出部における特徴点抽出部での注目特徴点に対する周辺特徴点の抽出動作の説明図である。
【図９】図９（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点の中から選択し得る３点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｄの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｂ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｃ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｃ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｂ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図、図９（ｄ）は、同注目特徴点ａに対する周辺特徴点ｃ，ｄ，ｅの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１０】図１０（ａ）は、図８に示した特徴点抽出部にて抽出された周辺特徴点４点のうちの一つに注目特徴点を移した場合に選択し得る３点の周辺特徴点の組み合わせの一例を示すものであって、注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｆの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｂ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｅ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｃ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ａ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図、図１０（ｄ）は、同注目特徴点ｂに対する周辺特徴点ｅ，ｆ，ｃの組み合わせの例を示す説明図である。
【図１１】図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、図１に示した画像照合装置におけるメモリに格納されている各特徴点についてのハッシュ値及び登録画像のインデックスの一例を示す説明図である。
【図１２】図１に示した画像照合装置における投票処理部による投票結果の一例を示すグラフである。
【図１３】図１に示した画像照合装置における類似性総合判定部５が使用する、形状類似度Ｌｌ、色相類似度Ｌｈ、及び「有彩」或いは「無彩」の情報と、総合的類似度との関係を規定したデーブルの内容を示す説明図である。
【図１４】図１に示した画像照合装置の登録モードの動作を示すフローチャートである。
【図１５】図１に示した画像照合装置の照合モードの動作を示すフローチャートである。
【図１６】図１の画像照合装置を備えた画像データ出力処理装置であるデジタルカラー複合機の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１の画像照合装置を備えた画像データ出力処理装置であるカラー画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１９９】
１    制御部
２    文書照合部（形状類似性判定部）
３    メモリ（記憶手段）
４    色類似性判定部
１１    特徴点算出部
１２    特徴量算出部
１３    投票処理部
１４    文書類似度判定処理部
１５    登録処理部
１０１    画像照合装置
１０２    デジタルカラー複写機（画像データ出力処理装置）
１０３    画像処理装置
１０４    デジタルカラー複合機（画像データ出力処理装置）
１０５    カラー画像読取装置（画像データ出力処理装置）
１１２    カラー画像処理装置
１１６    カラー画像処理装置
１１７    カラー画像処理装置
１２３    画像照合部（画像照合装置）
【図１】
0004913094.tif 000007
【図２】
0004913094.tif 000008
【図３】
0004913094.tif 000009
【図４】
0004913094.tif 000010
【図５】
0004913094.tif 000011
【図６】
0004913094.tif 000012
【図７】
0004913094.tif 000013
【図８】
0004913094.tif 000014
【図９】
0004913094.tif 000015
【図１０】
0004913094.tif 000016
【図１１】
0004913094.tif 000017
【図１２】
0004913094.tif 000018
【図１３】
0004913094.tif 000019
【図１４】
0004913094.tif 000020
【図１５】
0004913094.tif 000021
【図１６】
0004913094.tif 000022
【図１７】
0004913094.tif 000023