複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割手段と、前記分割手段により分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像を提示されるサムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定手段と、前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。前記分割手段は、前記文書データを行間検出により小ブロックに分割するとともに、分割された小ブロックを階層化し、最も浅い階層レベルのブロックを単位ブロックとして分割する請求項1に記載の画像処理装置。前記サムネイル画像作成手段は、前記単位ブロック特定手段により特定されたサムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックの先頭ページの画像及び/または単位ブロック内の見出し文字列を含むサムネイル画像を作成する請求項1または2に記載の画像処理装置。前記文書データのいずれかのページまたは領域に対してサムネイル画像被提示者が行った操作履歴を記憶する記憶手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記記憶手段に記憶された操作履歴に基づき、サムネイル画像被提示者が操作を行ったページまたは領域を含む単位ブロックを、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定する請求項1~3のいずれかに記載の画像処理装置。前記文書データが送信対象データであり、前記サムネイル画像被提示者は前記送信対象データの送信宛先者である請求項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。前記文書データが同報通信される送信対象データであり、前記サムネイル画像被提示者は前記送信対象データの複数の送信宛先者であり、前記単位ブロック特定手段は、前記単位ブロックの中から、各送信宛先者ごとに関連性が高い単位ブロックを特定し、前記サムネイル画像作成手段は、前記単位ブロック特定手段により各送信宛先者ごとに特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いて、各送信宛先者ごとに個別にサムネイル画像を作成する請求項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロックの中から、画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段により抽出された画像領域の画像を参照している文章領域を検出する文章領域検出手毅を備え、前記サムネイル画像作成手段は、前記文章領域検出手段により検出された文章領域に、概要または要旨が記載されている場合を第1の優先順位、まとめまたは結論が記載されている場合を第2の優先順位として、その文章領域で参照されている画像をサムネイル画像として使用する請求項1、2、4~6のいずれかに記載の画像処理装置。前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロックの中から、画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段により抽出された画像領域の画像を図、表または写真に分類する画像分類手段と、を備え、前記サムネイル画像作成手投は、前記画像分類手段により分類された画像のうち、図、表または写真の優先順位で選択された1つまたは複数の画像をサムネイル画像として使用する請求項1、2、4~6のいずれかに記載の画像処理装置。前記サムネイル画像作成手段は、前記優先順位が最上位の画像と、前記単位ブロック特定手殺により特定された単位ブロックの見出し文字列を合成してサムネイル画像を作成する請求項7または8に記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者の氏名、所属名及び個人識別情報の少なくともいずれかと一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文宇列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。文書データ検索時のキーワードの履歴をサムネイル画像被提示者毎に保持する履歴保持手段と、前記履歴保持手段に保持されたキーワードと一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位のプレビュー時間を保持するプレビュー時間保持手段と、前記プレビュー時間保持手段に保持されたページ単位または領域単位のプレビュー時間から、前記単位ブロック毎のプレビュー時間を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算されたプレビュー時間に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位の印刷回数を保持する印刷回数保持手段と、前記印刷回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の印刷回数から、前記単位ブロック毎の印刷回数を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された印刷回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者によって文書データの名称が変更された際の履歴を保持する履歴保持手段と、前記履歴保持手段に保持された文書データの変更後の名称と一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者によって送信された、文書データが添付された電子メールの題名を保持する題名保持手段と、前記題名保持手段に保持された電子メールの題名と一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文学列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者による文書データをページ単位または領域単位で送信した際の送信回数を保持する送信回数保持手段と、前記送信回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の送信回数から、前記単位ブロック毎の送信回数を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された送信回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。サムネイル画像被提示者による文書データをページ単位または領域単位で移動させた際の移動回数を保持する移動回数保持手段と、前記移動回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の移動回数から、前記単位ブロック毎の移動回数を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された移動回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。前記文書データの目次ページを検出する目次ページ検出手段を備え、前記分割手段は、前記目次ページ検出手段により検出された目次ページを除いて、文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する請求項1~17のいずれかに記載の画像処理装置。複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割ステップと、前記分割ステップにおいて分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定ステップと、前記単位ブロック特定ステップにおいて特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成ステップと、を備えたことを特徴とする画像処理装置によるサムネイル画像作成方法。複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割ステップと、前記分割ステップにおいて分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定ステップと、前記単位ブロック特定ステップにおいて特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成ステップと、を画像処理装置のコンピュータに実行させるためのサムネイル画像作成プログラム。しかしながら、上記特許文献1及び2に記載された画像処理装置は、サムネイル画像が提示されるユーザとは無関係にサムネイル画像が作成されるため、前述した問題点、即ちサムネイルに適するページや箇所はユーザ毎に異なり、このため見覚えのない表紙ページや他のユーザの文書作成箇所からサムネイル画像が作成されても、有用な情報とはならないという問題点を解消することはできなかった。この発明は、このような技術的背景に鑑みてなされたものであって、サムネイル画像が提示されるサムネイル画像被提示者にとって有用なサムネイル画像を作成し、目的のファイルであるか否かの判断やファイルの内容把握を容易に行うことができる画像処理装置を提供し、さらには同装置で実行されるサムネイル画像の作成方法、及び画像処理装置のコンピュータに前記サムネイル画像の作成方法を実行させるためのサムネイル画像の作成プログラムを提供することを課題とする。上記課題は、以下の手段によって解決される。1複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割手段と、前記分割手段により分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像を提示されるサムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定手段と、前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。2前記分割手段は、前記文書データを行間検出により小ブロックに分割するとともに、分割された小ブロックを階層化し、最も浅い階層レベルのブロックを単位ブロックとして分割する前項1に記載の画像処理装置。3前記サムネイル画像作成手毅は、前記単位ブロック特定手段により特定されたサムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックの先頭ページの画像及び/または単位ブロック内の見出し文字列を含むサムネイル画像を作成する前項1または2に記載の画像処理装置。4前記文書データのいずれかのページまたは領域に対してサムネイル画像被提示者が行った操作履歴を記憶する記憶手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記記憶手段に記憶された操作履歴に基づき、サムネイル画像被提示者が操作を行ったページまたは領域を含む単位ブロックを、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定する前項1~3のいずれかに記載の画像処理装置。5前記文書データが送信対象データであり、前記サムネイル画像被提示者は前記送信対象データの送信宛先者である前項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。6前記文書データが同報通信される送信対象データであり、前記サムネイル画像被提示者は前記送信対象データの複数の送信宛先者であり、前記単位ブロック特定手段は、前記単位ブロックの中から、各送信宛先者ごとに関連性が高い単位ブロックを特定し、前記サムネイル画像作成手段は、前記単位ブロック特定手段により各送信宛先者ごとに特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いて、各送信宛先者ごとに個別にサムネイル画像を作成する前項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。7前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロックの中から、画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段により抽出された画像領域の画像を参照している文章領域を検出する文章領域検出手段を備え、前記サムネイル画像作成手段は、前記文章領域検出手段により検出された文章領域に、概要または要旨が記載されている場合を第1の優先順位、まとめまたは結論が記載されている場合を第2の優先順位として、その文章領域で参照されている画像をサムネイル画像として使用する前項1、2、4~6のいずれかに記載の画像処理装置。8前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロックの中から、画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段により抽出された画像領域の画像を図、表または写真に分類する画像分類手段と、を備え、前記サムネイル画像作成手段は、前記画像分類手段により分類された画像のうち、図、表または写真の優先順位で選択された1つまたは複数の画像をサムネイル画像として使用する前項1、2、4~6のいずれかに記載の画像処理装置。9前記サムネイル画像作成手投は、前記優先順位が最上位の画像と、前記単位ブロック特定手段により特定された単位ブロックの見出し文字列を合成してサムネイル画像を作成する前項7または8に記載の画像処理装置。10サムネイル画像被提示者の氏名、所属名及び個人識別情報の少なくともいずれかと一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手毅は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。11文書データ検索時のキーワードの履歴をサムネイル画像被提示者毎に保持する履歴保持手段と、前記履歴保持手段に保持されたキーワードと一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。12サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位のプレビュー時間を保持するプレビュー時間保持手段と、前記プレビュー時間保持手段に保持されたページ単位または領域単位のプレビュー時間から、前記単位ブロック毎のプレビュー時間を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算されたプレビュー時間に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。13サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位の印刷回数を保持する印刷回数保持手段と、前記印刷回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の印刷回数から、前記単位ブロック毎の印刷回数を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された印刷回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。14サムネイル画像被提示者によって文書データの名称が変更された際の履歴を保持する履歴保持手段と、前記履歴保持手段に保持された文書データの変更後の名称と一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。15サムネイル画像被提示者によって送信された、文書データが添付された電子メールの題名を保持する題名保持手段と、前記題名保持手段に保持された電子メールの題名と一致する文字列を文書データの中から抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段による文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する計数手段と、を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記計数手段により計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。16サムネイル画像被提示者による文書データをページ単位または領域単位で送信した際の送信回数を保持する送信回数保持手段と、前記送信回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の送信回数から、前記単位ブロック毎の送信回数を演算する演算手段を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された送信回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。17サムネイル画像被提示者による文書データをページ単位または領域単位で移動させた際の移動回数を保持する移動回数保持手段と、前記移動回数保持手段に保持されたページ単位または領域単位の移動回数から、前記単位ブロック毎の移動回数を演算する演算手毅を備え、前記単位ブロック特定手段は、前記演算手段により演算された移動回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する前項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。18前記文書データの目次ページを検出する目次ページ検出手段を備え、前記分割手段は、前記目次ページ検出手段により検出された目次ページを除いて、文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する前項1~17のいずれかに記載の画像処理装置。19複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割ステップと、前記分割ステップにおいて分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定ステップと、前記単位ブロック特定ステップにおいて特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成ステップと、を備えたことを特徴とする画像処理装置によるサムネイル画像作成方法。20複数ページの文書データを独立した文書単位毎の単位ブロックに分割する分割ステップと、前記分割ステップにおいて分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを特定する単位ブロック特定ステップと、前記単位ブロック特定ステップにおいて特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像を作成するサムネイル画像作成ステップと、を画像処理装置のコンピュータに実行させるためのサムネイル画像作成プログラム。前項1に記載の発明によれば、複数ページの文書データが、独立した文書単位毎の単位ブロックに分割されるとともに、これらの分割された単位ブロックの中から、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定され、この特定された単位ブロック内の画像及び/またはテキストデータを用いてサムネイル画像が作成されるから、サムネイル画像は、サムネイル画像被提示者にとって関連性の高いなじみのあるものとなる。従って、サムネイル画像被提示者にとって有用なサムネイル画像を作成でき、目的のファイルであるか否かの判断やファイルの内容把握等を容易に行うことができる。前項2に記載の発明によれば、文書データを行間検出により小ブロックに分割するとともに、分割された小ブロックを階層化し、最も浅い階層レベルのブロックを単位ブロックとして分割することで、単位ブロックへの分割を比較的簡単に行うことができる。前項3に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成できる。前項4に記載の発明によれば、文書データのいずれかのページまたは領域に対してサムネイル画像被提示者が行った操作履歴に基づいて、例えばサムネイル画像被提示者が最も良く操作を行ったページまたは領域を含む単位ブロックが判定され、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定される。前項5に記載の発明によれば、送信対象データが送信される送信宛先者に対して関連性の高いなじみのあるサムネイル画像を作成することができる。前項6に記載の発明によれば、送信対象データが同報送信される複数の送信宛先者のそれぞれに対して関連性の高いなじみのあるサムネイル画像を作成することができる。前項7に記載の発明によれば、特定された単位ブロック中の画像を参照している文章領域に、概要または要旨が記載されている場合には、この概要または要旨が記載されている文章領域で参照されている画像を使用してサムネイル画像が作成される。一方、特定された単位ブロックの中の画像を参照している文章領域に、概要または要旨が記載されておらず、まとめまたは結論が記載されている場合は、このまとめまたは結論が記載されている文章領域で参照されている画像を使用してサムネイル画像が作成される。前項8に記載の発明によれば、特定された単位ブロックの中から画像領域が抽出されるとともに、抽出された画像領域の画像が図、表または写真に分類され、これらの分類された画像のうち、図、表または写真の優先順位で選択された1つまたは複数の画像を用いてサムネイル画像が作成される。前項9に記載の発明によれば、優先順位が最上位の画像と特定された単位ブロックの見出し文字列を合成してサムネイル画像が作成されるから、サムネイル画像被提示者にとってさらに有用なサムネイル画像を作成できる。前項10に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者の氏名、所属名及び個人識別情報の少なくともいずれかと一致する文字列が文書データの中から抽出されるとともに、文字列の抽出回数が単位ブロック毎に計数される。そして、計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えば計数された文字列の抽出回数が最も多い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項11に記載の発明によれば、文書データ検索時のキーワードの履歴がサムネイル画像被提示者毎に保持され、この保持されたキーワードと一致する文字列が文書データの中から抽出されるとともに、文字列の抽出回数が単位ブロック毎に計数される。そして、計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えば計数された文字列の抽出回数が最も多い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が最も高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項12に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位のプレビュー時間が保持されるとともに、保持されたページ単位または領域単位のプレビュー時間から、単位ブロック毎のプレビュー時間が演算される。そして、演算されたプレビュー時間に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えばプレビュー時間が最も長い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が最も高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項13に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位の印刷回数が保持されるとともに、保持されたページ単位または領域単位の印刷回数から、単位ブロック毎の印刷回数が演算される。そして、演算された印刷回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項14に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者によって文書データの名称が変更された際の履歴が保持され、この保持された文書データの変更後の名称と一致する文字列が文書データの中から抽出されるとともに、文字列の抽出回数数が単位ブロック毎に計数される。そして、計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えば計数された文字列の抽出回数が最も多い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項15に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者によって送信された、文書データが添付された電子メールの題名が保持され、この保持された電子メールの題名と一致する文字列が文書データの中から抽出されるとともに、文字列の抽出回数が単位ブロック毎に計数される。そして、計数された文字列の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えば計数された文字列の抽出回数が最も多い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が最も高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項16に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者による文書データのページ単位または領域単位の送信回数が保持されるとともに、保持されたページ単位または領域単位の送信回数から、単位ブロック毎の送信回数が演算される。そして、演算された送信回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項17に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者による文書データをページ単位または領域単位で移動させた際の移動回数が保持されるとともに、保持されたページ単位または領域単位の移動回数から、単位ブロック毎の移動回数が演算される。そして、演算された移動回数に基づいて、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックが特定される。例えば計数された移動回数が最も多い単位ブロックが、サムネイル画像被提示者と関連性が最も高い単位ブロックとして特定される。従って、サムネイル画像被提示者と関連性が高い単位ブロックを確実に特定することができる。前項18に記載の発明によれば、文書データが目次ページを除いて独立した文書単位毎の単位ブロックに分割されるから、目次ページのサムネイル画像が作成されるのを防止できる。前項19に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者にとって有用なサムネイル画像を作成でき、目的のファイルであるか否かの判断やファイルの内容把握を容易に行うことができる。前項20に記載の発明によれば、サムネイル画像被提示者にとって有用なサムネイル画像を作成できる処理を、画像処理装置のコンピュータに実行させることができる。以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、この発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。この実施形態では、画像処理装置として、コピー機能、プリント機能、ファクシミリ機能、スキャン機能等の複数の機能を備えた多機能デジタル画像形成装置であるMFPMultiFunctionPeripheralsが用いられており、CPU11と、ROM12と、RAM13と、スキャナ部14と、記憶部15と、プリンタ部16と、操作パネル17と、ネットワークコントローラ18等を備えている。前記CPU11は、画像形成装置1の全体を統括制御し、コピー機能、プリンタ機能、スキャン機能、ファクシミリ機能等の基本機能を使用可能に制御するほか、この実施形態では、文書データについてのサムネイル画像を作成するが、この点については後述する。前記ROM12は、CPU11の動作プログラム等を格納するメモリである。前記RAM13は、CPU11が動作プログラムに基づいて動作する際の作業領域を提供するメモリである。前記スキャナ部14は、原稿台に置かれた原稿の画像を読み取り、画像データを出力する読み取り手段である。前記記憶部15は、例えばハードディスクドライブHDDなどの不揮発性の記憶デバイスにより構成されており、各ユーザが画像処理装置1を操作した際の操作履歴がユーザ毎に記憶されている。また、記憶部15にはボックス151と称される1個または複数個の記憶領域が設けられており、この記憶領域に文書データを保存することが可能となっている。なお、ボックス151にはユーザ毎あるいは部門毎等に設けられ、そのユーザあるいは部門に属するユーザのみがアクセスできるプライベートボックスや、不特定多数がアクセスできるパブリックボックス等が含まれている。前記プリンタ部16は、前記スキャナ部14で読み取られた原稿の画像データやユーザ端末からのプリントデータ等を、指示されたモードに従って印刷するものである。前記操作パネル17は、各種入力操作等のために使用されるものであり、メッセージや操作画面等を表示するタッチパネル式液晶等からなる表示部171と、テンキー、スタートキー、ストップキー等を備えたキー入力部172を備えている。前記ネットワークコントローラ18は、ネットワーク上の他の画像処理装置や、その他の外部機器例えばユーザ端末等との間での通信を制御することにより、データの送受信を行うものである。次に、図1に示した画像処理装置1によるサムネイル画像の作成処理について説明する。サムネイル画像の作成処理は、例えば画像処理装置1を使用するユーザがボックス151に保存されている文書データの中から所望の文書データ選択してジョブを実行する時、例えば送信宛先に送信したり印刷する時等に実行されるが、サムネイル画像作成ボタンを操作パネル17の表示部171に表示し、ユーザが該ボタンを押下することにより処理を開始しても良く、作成タイミングは限定されることはない。また、作成されたサムネイル画像は、操作パネル17の表示部171に表示され、あるいは印刷され、あるいは文書データと共に送信宛先に送信されるが、作成後の取り扱いについても限定されることはない。この実施形態では、ユーザ毎に有効なサムネイル画像の作成を行う。例えば、図2に示すように、2009年度技術レポートのタイトルが表紙ページ第1ページに記載されている文書データファイル100があり、第2ページ及び第3ページにユーザAが作成した技術レポートが記載され、第4ページ以降にユーザBが作成した技術レポートが記載されているものとする。この場合、ユーザAにとっては、表紙ページのタイトルである2009年度技術レポートには見覚えがなくても、第2ページ及び第3ページに記載されているユーザA自身が作成した技術レポートの内容については見覚えがあるはずである。同様に、ユーザBにとっては、表紙ページのタイトルである2009年度技術レポートには見覚えがなくても、第4ページ以降に記載されているユーザB自身が作成した技術レポートの内容については見覚えがあるはずである。そこで、この実施形態では、表紙ページの縮小画像や表紙ページのタイトル部分を文書データのサムネイル画像として採用するのではなく、図3に示すように、ユーザA及びBがそれぞれ作成し見覚えのある技術レポートの記載部分からサムネイル画像を作成するものである。これにより、ユーザA及びBは、目的のファイルであるか否かの判断やファイルの内容把握を容易に行うことができることとなる。なお、図3において、符号101aはユーザAが見覚えのあるレポートの先頭ページを縮小したサムネイル画像であり、符号101bは、ユーザAが見覚えのあるレポートのタイトルと代表画像からなるサムネイル画像である。符号101cはユーザBが見覚えのあるレポートの先頭ページを縮小したサムネイル画像であり、符号101dは、ユーザBが見覚えのあるレポートのタイトルと代表画像からなるサムネイル画像である。サムネイル画像の種類は特に限定されることはないが、各ユーザが見覚えのあるレポートのタイトルと代表画像からなるサムネイル画像101b及び101dの方が、各ユーザのレポートの先頭ページを縮小したサムネイル画像101a及び101cよりも文字や画像のつぶれ等が改善され、文書データの内容をより把握しやすいものとなる。実施形態1図4は、画像処理装置1が実施するサムネイル画像作成処理を示すフローチャートである。図4のフローチャートに示される処理、及びそれ以降のフローチャートに示される処理は、画像処理装置1のCPU11がROM12等の記録媒体に記録された動作プログラムに従って動作することにより実行される。なお、以下の実施形態では、サムネイル画像を作成される文書データは、図5に示したように、2009年度技術レポートのタイトルが表紙ページ第1ページに記載されており、第2ページ及び第3ページにユーザAが作成した技術レポートが記載され、第4ページ以降にユーザBが作成した技術レポートが記載されている文書データ100とし、前述した記憶部15のボックス151に保存されているものとする。ステップS1では、ユーザがボックス151から選択した文書データ100を、独立した文書単位毎の単位ブロックに分割するブロック化処理を行い、ステップS2では、ユーザと関連性が高い単位ブロック以下、高関連単位ブロックともいうを特定する処理を実施する。この実施形態では、画像処理装置1を使用するユーザがサムネイル画像を提示されるサムネイル画像被提示者となる。次いで、ステップS3で、前記特定された高関連単位ブロック内から画像やテキスト等のサムネイル画像用データを抽出した後、ステップS4で抽出した画像やテキスト等を用いてサムネイル画像を作成する。前記ステップS1のブロック化処理について、更に詳細に説明する。ブロック化処理では、まず図6に示すように、文書データの行間を検出することにより、最小ブロック以下、小ブロックというに分割する。図6の例では小ブロック1~9に分割されている。次に、見出しタイトルを含む文字の先頭の章記号を抽出し、区切り文字ハイフン、ピリオドなどで分離する。章記号が無い場合は見出し文字の大小関係を判定したのち、ブロックを階層化する。例えば、図7に示すように、小ブロック1の見出し文字A○○技術レポートから章記号Aを抽出し、ハイフンで分離この場合Aのみし、ブロック階層1とする。また、小ブロック2の見出し文字A-1概要から章記号A-1を抽出し、ハイフンでAと1に分離し、ブロック階層2とする。各小ブロックについて同様の処理を繰り返す。この処理により、図8に示すように、章記号Aの○○技術レポートをブロック階層1とし、このブロック階層1の下位階層に、章記号A-1の概要、A-2のはじめに、A-3の設計、A-4のまとめ、章記号無しの参考文献の各ブロック階層2が存在し、章記号Bの△△技術レポートをブロック階層1とし、このブロック階層1の下位階層に、B-1の概要、B-2のはじめに等が存在する階層構造が完成する。そして、最も浅い階層レベルである階層1の分割ブロックを単位ブロックとする。従って、図8の例では、単位ブロック1及び単位ブロック2を含む複数の単位ブロックに分割される。なお、目次ページが存在する場合は、予め目次ページであることを検出し、この目次ページを除いてブロック化し、目次ページはサムネイル画像の作成対象としないのが望ましい。目次ページであることの検出は、文書データの表紙直後の先頭箇所か、後尾箇所にあるページ群を目次候補とし、目次Contents等の特定のキーワードを含むページであるか、文字列が箇条書きされているかあるいはページ数が記載されているか、箇条書きされた文字列群の一部が、抽出された見出し文字列の一部と一致しているか、等を判定することにより行えばよい。次に、前記ステップS2において実施される高関連単位ブロックの特定処理について説明する。まず、文書データ100の中から、画像処理装置1を使用しているユーザの登録情報と一致する文字列を抽出する。ユーザ登録情報としては、氏名、所属名及び個人識別情報個人IDの少なくともいずれかを挙げることができるが、この実施形態では、これらの全てが用いられている。なお、画像処理装置1を使用しているユーザは、画像処理装置1へのログイン時の認証により特定される。また、ユーザの登録情報は予め記憶部15等に登録されており、画像処理装置1を使用しているユーザの登録情報を記憶部15等から呼び出して、文書データの中にそれらが含まれているかどうかが判断される。次に、抽出された文字列の抽出回数を各単位ブロック毎に計数したのち、計数値が最大の単位ブロックを抽出し、これをそのユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。例えば、図9に示すように、ユーザの氏名がユーザB、所属名が□□開発部、個人IDがA12345であり、単位ブロックごとの文字列の抽出回数が単位ブロック1で1回、単位ブロック2で3回、単位ブロック3で0回であったとすると、ユーザBに対する高関連単位ブロックは、単位ブロック2△△技術レポートとなる。なお、この実施形態では、ユーザ登録情報としての氏名、所属名及び個人IDの全てを同一の重み付けで計数し、その合計値で評価したが、氏名、所属名及び個人IDの重み付けを変え、これらの重み付けとそれぞれの文字列の抽出回数の両方を考慮して、高関連単位ブロックを特定しても良い。このように、サムネイル画像被提示者の氏名、所属名及び個人IDの少なくともいずれかと一致する文字列の文書データ100中の抽出回数に基づいて、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを特定するから、該高関連単位ブロックを確実に特定することができる。次に、前記ステップS3のサムネイル画像用データ抽出処理及びステップS4のサムネイル画像作成処理について説明する。前述した方法で特定された高関連単位ブロックの先頭ページから画像及びテキストデータを抽出し、図10に示すようなサムネイル画像を作成する。この実施形態では、ユーザBに対する高関連単位ブロックである単位ブロック2の先頭ページの縮小画像を作成し、ユーザBのサムネイル画像101cとしている。このように、高関連単位ブロックの中からサムネイル画像を作成するので、サムネイル画像被提示者にとって見覚えのある画像が含まれたサムネイル画像を提供でき、サムネイル画像被提示者は文書データの内容を容易に把握、確認することができる。図11は、図4のフローチャートで示される処理をさらに詳細に説明するためのフローチャートである。ステップS101では、文書データ100の行間を検出し、最小ブロック小ブロックに分割する。次いで、ステップS102で、見出し文字の先頭に章記号があるかどうかを判断し、章記号があればステップS102でYES、ステップS103で、章記号をハイフン、ピリオド等の区切り文字で分離したのち、ステップS105に進む。章記号が無ければステップS102でNO、ステップS104で、見出し文字のサイズの大小関係を判定した後、ステップS105に進む。ステップS105ではブロックを階層化し、ステップS106では階層1の単位で分割し単位ブロックとする。次いで、ステップS107では、文書データ100の中から、ユーザ登録情報と一致する文字列を抽出したのち、ステップS108で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS109で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS109でNO、ステップS107に戻る。完了するとステップS109でYES、ステップS110で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、そのユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS111では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。実施形態2この実施形態では、図12に示すように、ユーザBが画像処理装置1の記憶部15のボックス151に保存されている文書データ100を、サムネイル画像を含む態様でPDFファイル等によりユーザAの端末装置2に送信する場合を示すものである。この場合の画像処理装置1の動作を、図13のフローチャートに示す。ステップS201~S206の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。この実施形態では、文書データ100の送信宛先者であるユーザAがサムネイル画像被提示者であり、ステップS207では、文書データ100の中から、ユーザAの登録情報と一致する文字列を抽出したのち、ステップS208で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS209で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS209でNO、ステップS207に戻る。完了するとステップS209でYES、ステップS210で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザAに対する高関連単位ブロックとして特定する。例えば、図14に示すように、ユーザの氏名がユーザA、所属名が□□開発部、個人IDがA12333であり、単位ブロックごとの文字列計数値が、単位ブロック1で3回、単位ブロック2で1回、単位ブロック3で0回であったとすると、ユーザAに対する高関連単位ブロックとして、単位ブロック1○○技術レポートを特定する。なお、この場合も、氏名、所属名及び個人IDの重み付けを変え、これらの重み付けとそれぞれの文字列の計数値の両方を考慮して、ユーザAに対する高関連単位ブロックを特定しても良い。図13に戻って、ステップS211では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成したのち、ステップS212で、作成したサムネイル画像を送信ファイルに組み込み、公知の方法でPDFに変換した後、ステップS213でユーザAに送信する。こうして、図15に示されるように、サムネイル画像101aを含む文書データ100が、画像処理装置1からユーザAの端末装置2に電子メール等により送信される。文書データを受信したユーザAは、見覚えのある画像が示されたサムネイル画像100aにより、文書データの内容を容易に把握確認できる。実施形態3この実施形態では、図16に示すように、ユーザBが画像処理装置1の記憶部15のボックス151に保存されている文書データ100を、サムネイル画像を含む態様でPDFファイル等により複数のユーザA、B、Cの端末装置21~23に同報送信する場合を示すものである。この場合の画像処理装置1の動作を、図17のフローチャートに示す。ステップS301~S306の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。この実施形態では、文書データ100の送信宛先者であるユーザA、B、Cがサムネイル画像被提示者であり、ステップS307では、文書データ100の中から、まずユーザAの登録情報と一致する文字列を抽出したのち、ステップS308で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS309で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS309でNO、ステップS307に戻る。完了するとステップS309でYES、ステップS310で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザAに対する高関連単位ブロックとして特定する。次いで、ステップS311では、特定されたユーザAの高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成したのち、ステップS312で、作成したサムネイル画像を送信ファイルに組み込み、公知の方法でPDFに変換した後、ステップS313でユーザAに送信する。次いで、ステップS314で、同報送信全宛先者に対して送信が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS314でNO、ステップS307に戻り次のユーザB、さらにはCについて順に同様の処理を行う。全宛先者に対して送信が完了していればステップS314でYES、処理を終了する。文書データ100を受信した各ユーザは、ユーザそれぞれにとって見覚えのあるサムネイル画像により、文書データ100の内容を容易に把握確認できる。実施形態4この実施形態は、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを特定した後に実施されるサムネイル画像作成処理の変形例を示すものである。この実施形態では、高関連単位ブロックから画像を抽出し、優先度を付けてサムネイル画像として使用する画像を決定し、サムネイル画像を作成するものである。具体的には、図18aに示すように、特定された高関連単位ブロックの中から公知の方法により画像領域を抽出したのち、画像の近接領域から、画像記号例えばFigA-1を抽出する。さらに、高関連単位ブロック内から、前記抽出した画像番号を参照している箇所を抽出する。図18aの例では、矢印で示すように、文章領域である小ブロック2に前記画像記号の参照箇所がある。次に、参照元の小ブロック2が、概要又は要旨の小ブロックか、まとめ又は結論の小ブロックか、それら以外の小ブロックかを判別する。これらの判定は、小ブロック内に概要要旨まとめ結論等の文字が含まれているかどうかにより判定すればよい。一方、概要又は要旨の小ブロック、まとめ又は結論の小ブロック、それら以外の順位で優先度を予め設定しておき、最も優先度の高い小ブロックで参照されている画像を図18bのように抽出し、この画像を用いて図18cのようにサムネイル画像を作成する。特に、高関連単位ブロックの中に複数の画像が存在し、それらが別々の小ブロックで参照されているような場合に、前記優先度の効果が発揮される。さらに、画像を公知の方法により図、表グラフを含む、写真に分類するとともに、これらの順位で優先度を設定しておき、同一の小ブロックで複数の画像が参照されている場合や、概要又は要旨及びまとめ又は結論以外の小ブロックで、複数の画像が参照されている場合等に、前記図、表、写真の優先度に基づいて、サムネイル画像に使用する画像を決定する構成としても良い。図19は、優先度を付けてサムネイル画像として使用する画像を決定し、サムネイル画像を作成する実施形態における画像処理装置1の動作を示すフローチャートである。ステップS401~S406の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS407では、文書データ100の中から、ユーザの登録情報と一致する文字列を抽出したのち、ステップS408で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次に、ステップS409で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければ、ステップS407に戻る。完了するとステップS409でYES、ステップS410で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。次いで、ステップS411では、特定された高関連単位ブロック内から画像領域を抽出した後、ステップS412で、画像領域の周辺から画像記号を抽出する。次いでステップS413で、小ブロック内から画像の参照情報を抽出し、ステップS414で、概要/要旨の小ブロックで参照される画像があるかどうかを判断する。概要/要旨の小ブロックで参照される画像があれば、ステップS417に進み、その画像をサムネイル使用画像として決定する。概要/要旨の小ブロックで参照される画像がなければステップS414でNO、ステップS415で、まとめ/結論の小ブロックで参照される画像があるかどうかを判断する。まとめ/結論の小ブロックで参照される画像があればステップS415でYES、ステップS417に進み、その画像をサムネイル使用画像として決定する。まとめ/結論の小ブロックで参照される画像がなければ1ステップS416で、図、表、写真の優先順位に従って画像を選択した後、ステップS417に進み、最優先順位の画像をサムネイル使用画像として決定する。そして、ステップS418で、決定された画像を使用してサムネイル画像を作成する。なお、サムネイル画像としてどの画像を使用するかは、上記に限定されることはなく、最も色相の分布が大きいものや、最も明度の分布の大きいもの、最もサイズが大きいもの等を優先的に使用しても良い。実施形態5この実施形態は、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを特定した後に実施されるサムネイル画像作成処理のさらなる変形例を示すものである。この実施形態では、図20aに示すように、実施形態4で説明した方法でサムネイル画像として使用する画像を決定するとともに、その高関連単位ブロックの見出し文字列を抽出する。この例では、図20bに示すように、○○技術レポートが抽出される。そして、抽出された画像と見出し文字列とを合成して、図20cのようなサムネイル画像が作成される。この場合の画像処理装置1の動作を図21のフローチャートで説明する。ステップS501~S506の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS507では、文書データ100の中から、ユーザの登録情報と一致する文字列を抽出したのち、ステップS508で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS509で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS509でNO、ステップS507に戻る。完了するとステップS509でYES、ステップS510で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。次いで、ステップS511では、特定された高関連単位ブロック内から画像領域を抽出した後、ステップS512で、画像領域の周辺から画像記号を抽出する。次いでステップS513で、小ブロック内から画像の参照情報を抽出し、ステップS514で、概要/要旨の小ブロックで参照される画像があるかどうかを判断する。概要/要旨の小ブロックで参照される画像があればステップS514でYES、ステップS517に進み、その画像をサムネイル使用画像として決定する。概要/要旨の小ブロックで参照される画像がなければステップS514でNO、ステップS515で、まとめ/結論の小ブロックで参照される画像があるかどうかを判断する。まとめ/結論の小ブロックで参照される画像があればステップS515でYES、ステップS517に進み、その画像をサムネイル使用画像として決定する。まとめ/結論の小ブロックで参照される画像がなければステップS515でNO、ステップS516で、図、表、写真の優先順位に従って画像を選択した後、ステップS517に進み、最優先順位の画像をサムネイル使用画像として決定する。一方、ステップS518では、ステップS501~S506のブロック化処理で抽出した各単位ブロックの見出し文字列を、RAM13や記憶部15等に保持しておき、ステップS519で、保持されている各単位ブロックの見出し文字列の中から、ステップS510で特定された高関連単位ブロックの見出し文字列を抽出する。そして、ステップS520で、ステップS517で決定された画像と、ステップS519で抽出された高関連単位ブロックの見出し文字列とを合成し、ステップS521でサムネイル画像を作成する。このように、画像と見出し文字列を合成してサムネイル画像が作成されるから、サムネイル画像被提示者にとってさらに有用なサムネイル画像を提供できる。実施形態6]この実施形態では、過去の文書データファイル検索時のキーワードの履歴をユーザ毎に保持しておき、サムネイル画像を作成される文書データ100の全体から、前記キーワードと一致する文字列を抽出し、抽出した回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば図22に示すように、ユーザAが過去に○○レポートというキーワードで画像処理装置1のボックス内のファイルを検索し、ユーザBが過去に△△グラフ△△結果というキーワードで画像処理装置1のボックス内のファイルを検索し、ユーザCが過去に××表というキーワードで画像処理装置1のボックス内のファイルを検索した場合、これらの履歴が同図にテーブルで示すように記憶部15等に記憶される。このようなキーワードを利用して、サムネイル画像被提示者であるユーザに対する高関連単位ブロックを特定する。具体的には、前記キーワードと一致する文字列を、文書データ100の全体から抽出するとともに、文字列の抽出回数を計数する。そして、抽出回数が最大の単位ブロックを、高関連単位ブロックとして特定し、特定された高関連単位ブロックの先頭ページを縮小した画像等をサムネイル画像として作成する。この場合の画像処理装置1の動作を図23のフローチャートで説明する。ステップと601~S606の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS607では、文書データの中から、ユーザのファイル検索履歴の文字列キーワードと一致する文字列を抽出したのち、ステップS608で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS609で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS609でNO、ステップS607に戻る。完了するとステップS609でYES、ステップS610で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS611では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。このように、サムネイル画像被提示者の過去のファイル検索時のキーワードの文書データ100中における抽出回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するから、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。実施形態7この実施形態では、過去に文書データ100をプレビュー表示した際のプレビュー時間を、ページ単位でユーザ毎に保持しておき、分割した単位ブロック毎にプレビュー時間を算出し、この算出したプレビュー時間に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば図24に示すように、ユーザAが過去に文書データ100の第1ページを2秒、第2ページを10秒、第3ページを8秒、第4ページを3秒プレビュー表示し、ユ一ザBが過去に文書データの第1ページを3秒、第2ページを3秒、第3ページを1秒、第4ページを9秒プレビュー表示した場合、これらの履歴が記憶部15等に記憶される。このようなプレビュー時間を用いて、サムネイル画像被提示者であるユーザに対する高関連単位ブロックを特定する。具体的には、プレビュー時間に関するユーザの履歴から、単位ブロックごとにプレビュー時間の加算時間を算出する。例えばユーザAの場合、単位ブロックごとのプレビュー時間の加算時間は18秒と5秒であり、このうち最大の18秒である○○技術レポートの単位ブロックが高関連単位ブロックとして特定される。一方、ユーザBの場合、単位ブロックごとのプレビュー時間の加算時間は4秒と16秒であり、このうち最大の16秒である△△技術レポートの単位ブロックが高関連単位ブロックとして特定される。この場合の画像処理装置1の動作を図25のフローチャートで説明する。ステップS701~S706の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS707では、文書データ100に対するユーザのプレビュー時間の履歴を記憶部15から抽出した後、ステップS708で、プレビュー時間を単位ブロックごとに加算する。次にステップS709で、ファイル文書データ全体に対して処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS709でNO、ステップS707に戻る。完了するとステップS709でYES、ステップS710で、プレビュー時間の加算値が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS711では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。なお、ページ毎のプレビュー時間ではなく、例えば小ブロック等の所定領域毎のプレビュー時間を履歴として記憶しておき、その履歴に基づいて高関連単位ブロックを特定しても良い。このように、サムネイル画像被提示者の過去のプレビュー時間に基づいて、高関連単位ブロックを特定するから、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。実施形態8この実施形態では、過去に文書データ100をプリントした際のページ単位でのプリント回数を、ユーザ毎に保持しておき、分割した単位ブロック毎にプリント回数の最大値を算出し、この算出したプリント回数の最大値に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば、図26に示すように、ユーザAによる文書データ100の過去の印刷回数が、第1ページ0回、第2ページ2回、第3ページ1回、第4ページ0回、第5ページ0回であり、ユーザBによる文書データ100の過去の印刷回数が、第1ページ0回、第2ページ0回、第3ページ0回、第4ページ2回、第5ページ3回であるものとする。ユーザAについては単位ブロック内の最大のプリント回数が2回と0回であるから、最大プリント回数2回である○○技術レポートの単位ブロックが、高関連単位ブロックとして特定される。一方、ユーザBについては単位ブロック内の最大のプリント回数が0回と3回であるから、最大プリント回数3回である△△技術レポートの単位ブロックが、高関連単位ブロックとして特定される。この場合の画像処理装置1の動作を図27のフローチャートで説明する。ステップS801~S806の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS807では、文書データ100に対するユーザのページ毎のプリント回数の履歴を記憶部15から抽出した後、ステップS808で、単位ブロックごとにプリント回数の最大値を算出する。次にステップS809で、ファイル文書データ全体に対して処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS809でNO、ステップS807に戻る。完了するとステップS809でYES、ステップS810で、プリント回数が最大である単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS811では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。なお、この実施形態では、ページ単位でのプリント回数の最大値を評価して高関連単位ブロックを特定したが、各単位ブロック内の各ページのプリント回数の加算値の最大値を基に、高関連単位ブロックを特定しても良い。また、ページ毎のプリント回数ではなく、例えば小ブロック等の所定領域毎のプリント回数を履歴として記憶しておき、その履歴に基づいて高関連単位ブロックを特定しても良い。このように、サムネイル画像被提示者の過去のプリント回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するから、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。実施形態9この実施形態では、文書データ100の名称がリネームされた際の履歴をユーザ毎に保持しておき、サムネイル画像を作成される文書データ100の全体から、前記変更後の名称の文字列と一致する文字列を抽出し、抽出した回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば図28に示すように、ユーザAが過去に○○レポートという名称にリネームして該当の文書データ100を画像処理装置1の記憶部15のボックス151等に保存し、ユーザBが過去に△△技術△△レポートという名称にリネームしてボックス151等に保存し、ユーザCが過去に××技術レポートという名称にリネームしてボックス151等に保存した場合、これらの履歴が同図にテーブルで示すように記憶部15等に記憶される。このような新たに入力された文書データの名称の文字列を利用して、サムネイル画像被提示者であるユーザに対する高関連単位ブロックを特定する。具体的には、前記リネームされた文字列と一致する文宇列を、文書データ100の全体から抽出するとともに、文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する。そして、抽出回数が最大の単位ブロックを、高関連単位ブロックとして特定し、特定された高関連単位ブロックの先頭ページを縮小した画像等をサムネイル画像として作成する。この場合の画像処理装置1の動作を図29のフローチャートで説明する。ステップS901~S906の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS907では、文書データ100の中から、ユーザの該当ファイルのリネーム履歴の文字列と一致する文字列を抽出したのち、ステップS908で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS909で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS909でNO、ステップS907に戻る。完了するとステップS909でYES、ステップS910で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS911では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。このように、サムネイル画像被提示者によりリネームされた際の文書データの名称と同一の文字列の文書データ100における抽出回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するから、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。実施形態10この実施形態では、文書データ100が画像処理装置1から電子メールに添付して送信された場合の電子メールの題名件名を含む送信履歴をユーザ毎に保持しておき、サムネイル画像を作成される文書データ100の全体から、前記電子メールの題名の文字列と一致する文字列を抽出し、抽出した回数に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば図30に示すように、ユーザAが過去に○○レポートという題名で該当文書データ100ファイルAを添付して電子メールを送信し、ユーザBが過去に△△レポート△△レポート添付という題名で該当文書データ100ファイルAを添付して電子メールを送信し、ユーザCが過去に××技術レポート添付という題名で該当文書データ100ファイルAを添付して電子メールを送信した場合、これらの履歴が同図にテーブルで示すように記憶部15等に記憶される。このような電子メールの題名の文字列を利用して、サムネイル画像被提示者であるユーザに対する高関連単位ブロックを特定する。具体的には、前記電子メールの題名と一致する文字列を、文書データ100の全体から抽出するとともに、文字列の抽出回数を単位ブロック毎に計数する。そして、抽出回数が最大の単位ブロックを、高関連単位ブロックとして特定し、特定された高関連単位ブロックの先頭ページを縮小した画像等をサムネイル画像として作成する。この場合の画像処理装置1の動作を図31のフローチャートで説明する。ステップS1001~S1006の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS1007では、文書データ100の中から、ユーザの該当ファイルの電子メ一ル添付時の題名と一致する文字列を抽出したのち、ステップS1008で、単位ブロックごとに文字列の抽出回数を計数する。次にステップS1009で、ファイル文書データ全体に対して文字列の抽出処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS1009でNO、ステップS1007に戻る。完了するとステップS1009でYES、ステップS1010で、計数値抽出回数が最大の単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS1011では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。この実施形態によっても、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。実施形態11この実施形態では、過去に文書データを画像処理装置1からページ単位で送信した際の送信回数を、ユーザ毎に保持しておき、分割した単位ブロック毎に送信回数の最大値を算出し、この算出した送信回数の最大値に基づいて、高関連単位ブロックを特定するものである。例えば、図26に示すように、ユーザAによる文書データ100の過去の送信回数が、第1ページ0回、第2ページ2回、第3ページ1回、第4ページ0回、第5ページ0回であり、ユーザBによる文書データ100の過去の送信回数が、第1ページ0回、第2ページ0回、第3ページ0回、第4ページ2回、第5ページ3回であるものとする。ユーザAについては単位ブロック内の最大の送信回数が2回と0回であるから、最大送信回数2回である○○技術レポートの単位ブロックが、高関連単位ブロックとして特定される。一方、ユーザBについては単位ブロック内の最大の送信回数が0回と3回であるから、最大送信回数3回である△△技術レポートの単位ブロックが、高関連単位ブロックとして特定される。この場合の画像処理装置1の動作を図32のフローチャートで説明する。ステップS1101~S1106の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。ステップS1107では、文書データ100に対するユーザのページ毎の送信回数の履歴を記憶部15から抽出した後、ステップS1108で、単位ブロックごとに送信回数の最大値を算出する。次にステップS1109で、ファイル文書データ全体に対して処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS1109でNO、ステップS1107に戻る。完了するとステップS1109でYES、ステップS1110で、送信回数が最大である単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS1111では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。なお、この実施形態では、ページ単位での送信回数の最大値を評価して高関連単位ブロックを特定したが、各単位ブロック内の各ページの送信回数の加算値の最大値を基に、高関連単位ブロックを特定しても良い。また、ページ毎の送信回数ではなく、例えば小ブロック等の所定領域毎の送信回数を履歴として記憶しておき、その履歴に基づいて高関連単位ブロックを特定しても良い。この実施形態によっても、サムネイル画像被提示者に対する高関連単位ブロックを確実に特定することができる。以上本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、サムネイル画像被提示者のプレビュー時間、印刷回数、送信回数等に基づいて、文書データの中から最も関連性の高い高関連単位ブロックを特定するものとしたが、サムネイル画像被提示者がページ単位または領域単位でファイル移動した回数の最も多い単位ブロックを高関連単位ブロックとして特定してもよい。図33に、サムネイル画像被提示者がページ単位でファイル移動した回数の最も多い単位ブロックを高関連単位ブロックとして特定する場合の画像処理装置1の動作を示す。ステップS1201~S1206の処理は、図11のステップS101~S106の処理と同一であるので、説明は省略する。文書データ100に対するユーザのページ毎の移動回数の履歴が記憶部15に記憶されている。ステップS1207では、文書データ100に対するユーザのページ毎の移動回数の履歴を記憶部15から抽出した後、ステップS1208で、単位ブロックごとに移動回数の最大値を算出する。次にステップS1209で、ファイル文書データ全体に対して処理が完了したかどうかを判断し、完了していなければステップS1209でNO、ステップS1207に戻る。完了するとステップS1209でYES、ステップS1210で、移動回数が最大である単位ブロックを、ユーザに対する高関連単位ブロックとして特定する。そして、ステップS1211では、特定された高関連単位ブロックの先頭ページのサムネイル画像を作成する。なお、以上の実施形態では、ページ単位での送信回数の最大値を評価して高関連単位ブロックを特定したが、各単位ブロック内の各ページの送信回数の加算値の最大値を基に、高関連単位ブロックを特定しても良い。また、高関連単位ブロックの中のプレビュー時間、印刷回数、送信回数、移動回数の最も多いページまたは領域の画像等を用いてサムネイル画像を作成しても良い。