"それぞれ文字列を含む第1の画像と第2の画像を取得する画像取得手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに含まれる特徴点を抽出する抽出手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに対して、文字列の配列方向に沿って連続した複数の文字を含む1又は複数の部分領域を設定する設定手段と、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置とを比較して、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定する特定手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。前記部分領域について設定した基準線に対する、当該部分領域に含まれる特徴点の位置関係に基づいて、当該部分領域の特徴を表す波形をそれぞれ生成する波形生成手段をさらに含み、前記特定手段は、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域について前記波形生成手段により生成された波形と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域について前記波形生成手段により生成された波形との相関に基づいて、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記基準線を、前記部分領域の骨格線に沿って設定する手段をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記基準線を、前記部分領域に含まれる文字列の配列方向と平行に設定する手段をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。それぞれ文字列を含む第1の画像と第2の画像を取得する画像取得手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに含まれる特徴点を抽出する抽出手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに対して、文字列の配列方向に沿って連続した複数の文字を含む1又は複数の部分領域を設定する設定手段と、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置とを比較して、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定する特定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。文字列を含む文書画像同士の対応点を特定する場合において文書画像に同じ文字が繰り返し出現するときに、実際には対応関係にない特徴点同士を特定してしまうという課題を解決する画像処理装置及びプログラムを提供することにある。上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、それぞれ文字列を含む第1の画像と第2の画像を取得する画像取得手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに含まれる特徴点を抽出する抽出手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに対して、文字列の配列方向に沿って連続した複数の文字を含む1又は複数の部分領域を設定する設定手段と、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置とを比較して、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定する特定手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。請求項2に記載の発明は、前記部分領域について設定した基準線に対する、当該部分領域に含まれる特徴点の位置関係に基づいて、当該部分領域の特徴を表す波形をそれぞれ生成する波形生成手段をさらに含み、前記特定手段は、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域について前記波形生成手段により生成された波形と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域について前記波形生成手段により生成された波形との相関に基づいて、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置である。請求項3に記載の発明は、前記基準線を、前記部分領域の骨格線に沿って設定する手段をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置である。請求項4に記載の発明は、前記基準線を、前記部分領域に含まれる文字列の配列方向と平行に設定する手段をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置である。請求項5に記載の発明は、それぞれ文字列を含む第1の画像と第2の画像を取得する画像取得手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに含まれる特徴点を抽出する抽出手段と、前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに対して、文字列の配列方向に沿って連続した複数の文字を含む1又は複数の部分領域を設定する設定手段と、前記第1の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置と、前記第2の画像に対して前記設定手段により設定された部分領域に含まれる特徴点の位置とを比較して、前記第1の画像に設定された部分領域に対応する前記第2の画像に設定された部分領域を特定するとともに、当該特定した各部分領域における対応点を特定する特定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。請求項1及び5に記載の発明によれば、文字列を含む文書画像同士の対応点を特定する場合において文書画像に同じ文字が繰り返し出現するときに、文字列を含む画像同士の対応点を特定することができる。請求項2に記載の発明によれば、第1の画像の部分領域と、第2の画像の部分領域とが部分的に一致している場合にも、両者の対応点を特定できる。請求項3に記載の発明によれば、部分領域が湾曲していたり、回転していたりしても、第1の画像の部分領域に対応した、第2の画像の部分領域を特定できる。請求項4に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比較して、第1の画像の部分領域と、第2の画像の部分領域を特定する処理の負荷を軽減できる。以下、本発明を実施するための実施の形態以下、実施形態というを、図面に従って説明する。図1には、本実施形態に係る画像処理装置10の機能ブロック図を示した。図1に示されるように、画像処理装置10は、比較画像取得部100、特徴点抽出部102、領域設定部104、特徴データ生成部106、特徴データ比較部108及び対応点決定部110を備える。画像処理装置10に備えられる上記各部の機能は、CPU等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体によってコンピュータたる画像処理装置10に供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して画像処理装置10に供給されることとしてもよい。比較画像取得部100は、比較する対象の複数の画像を取得する。比較画像取得部100は、図示しないスキャナにより読み込まれた画像や図示しないカメラにより撮像された画像を比較対象のデータとして取得することとしてもよいし、外部デバイスやメモリ等に保持された画像を比較対象のデータとして取得することとしてもよい。また、以下説明する例においては、比較画像取得部100は、比較対象とする第1の画像と第2の画像とを取得することとする。なお、比較画像取得部100により取得される比較対象の画像は3つ以上あってもよく、その場合には、取得した複数の画像のうち任意の2つを第1の画像、第2の画像として順次選択して、以下と同様の処理を各組について行うこととしてよい。図2には、比較画像取得部100により取得された第1の画像Aと第2の画像Bの一例を示した。図2に示されるように、比較画像取得部100により比較対象とする画像には、文字列が含まれる。なお、文字列は横書きであっても縦書きであっても構わない。特徴点抽出部102は、比較画像取得部100により取得された第1の画像と第2の画像とのそれぞれから特徴点を抽出する。特徴点抽出部102は、画像の全体から特徴点を抽出することとしてもよいし、指定された部分領域から特徴点を抽出することとしてもよい。例えば、特徴点抽出部102は、コーナー検出法HarrisCorner等やSIFTScaleInvariantFeatureTransform等の公知の特徴点検出技術を用いて、対象の画像領域から特徴点を抽出することとしてよい。図3には、特徴点抽出部102により第1の画像と第2の画像について抽出された特徴点の一例を示した。図3に示されるように、特徴点は、横書きであれば行縦書きであれば列に沿って分布する。領域設定部104は、第1の画像と第2の画像について文字列の配列方向を判定するとともに、判定した配列方向に沿って連続した文字を含む配列領域横書きであれば行領域、縦書きであれば列領域を設定する。以下、領域設定部104による対象の画像第1の画像又は第2の画像に対する配列領域の設定処理を具体的に説明する。図4には、第1の画像について行領域を設定する行領域設定処理のフローチャートを示した。図4に示されるように、領域設定部104は、対象の画像の中から文書領域を特定しS1001、特定した文書領域を二値化するS1002。文書領域の特定は、例えば色数が2である領域を特定することにより行うこととしてよい。領域設定部104は、二値化した文書領域の膨張縮小処理、ノイズ除去処理、近傍の黒画素の連結処理等の画像処理を実行した後にS1003、黒画素群の輪郭を抽出するS1004。領域設定部104は、S1004で抽出した輪郭のうち未処理のものに外接矩形を設定しS1005、隣接する横方向の外接矩形までの距離Wと縦方向の外接矩形までの距離Hを比較してS1006、W≧HであればS1006:Y、横書きと判定してS1007、文字列の方向に沿って外接矩形を連結して行領域を設定するS1008。また、領域設定部104は、W<HであればS1006:N、縦書きと判定してS1009、文字列の方向に沿って外接矩形を連結して列領域を設定するS1010。領域設定部104は、設定した行又は列領域以外に未処理の黒画素が残っている場合にはS1011:Y、S1005に戻り、設定した行又は列領域以外に未処理の黒画素が残っていない場合にはS1011:N、処理を終了する。図5には、行領域の設定例を示した。図5に示される例では、外接矩形間の横方向の距離Wが、黒画素群に設定される外接矩形間の縦方向の距離Hよりも短いため、外接矩形を横方向に連結して行領域を設定することとなる。特徴データ生成部106は、領域設定部104により設定された配列領域に含まれる特徴点の位置に基づいて、配列領域ごとの特徴データを生成する。具体的には、特徴データ生成部106は、配列領域ごとに基準線を設定し、基準線と特徴点との位置関係に基づいて特徴データを生成する。以下、基準線の設定例について具体的に説明する。図6Aには、基準線の第1の設定例を説明する図を示した。図6Aに示される例では、配列領域が行領域すなわち横書きであるため、水平方向に基準線を設定しているが、配列領域が列領域すなわち縦書きである場合には垂直方向に基準線を設定することとしてよい。図6Bには、基準線の第2の設定例を説明する図を示した。図6Bに示される例では、配列領域に含まれる外接矩形の中心を順次接続して形成される配列領域の骨格線を基準線に設定する。外接矩形の中心を接続する場合には、各中心を任意の直線又は曲線により接続することとしてもよい。次に、配列領域ごとに設定された基準線と、配列領域内に存在する特徴点との位置関係に基づいて特徴データを生成する方法の具体例について説明する。図7Aには、特徴データの第1の生成例を説明する図を示した。図7Aに示されるように、配列領域に設定された基準線に対して、特徴点c1,c2,,cnを基準線上に射影した垂直に下ろした場合の特徴点間の距離d1,d2,,dnを得る。そして、図7Aに示されるように、上記得られた特徴点間の距離d1,d2,,dnに予め定められた高さの波例えば矩形波を配置したパルス波形を生成し、こうして生成されたパルス波形を配列領域の特徴データとする。図7Bには、特徴データの第2の生成例を説明する図を示した。図7Bに示されるように、配列領域に設定された基準線に対して、特徴点c1,c2,,cnから基準線までの距離h1,h2,,hnと、特徴点c1,c2,,cnを基準線上に射影した垂直に下ろした場合の特徴点間の距離d1,d2,,dnを得る。そして、図7Bに示されるように、上記得られた特徴点間の距離d1,d2,,dnに、上記得られた特徴点から基準線までの距離h1,h2,,hnを高さとした波例えば矩形波を配置したパルス波形を生成し、こうして生成されたパルス波形を配列領域の特徴データとする。特徴データ比較部108は、第1の画像について設定された配列領域の特徴データと、第2の画像について設定された配列領域の特徴データとを比較する。例えば、特徴データ比較部108は、第1の画像について設定された配列領域Ai、i=1~Nについて生成されたパルス波形と、第2の画像について設定された配列領域Bj、j=1~Mについて生成されたパルス波形との相対位置を順次変化させながら相関値を算出し、算出された相関値の最大値を配列領域AiとBjの類似度として得る。この際に特徴データ比較部108は、相関値が最大値となった場合における配列領域AiとBjの特徴点の対応関係も記録する。図8Aには、第1の画像の配列領域Aiと、第2の画像の配列領域Bjとの各々について第1の例図7Aの例で生成されたパルス波形の相関が最大となった状態の一例を示した。なお、配列領域Aiには、特徴点a1,a2,,anが含まれ、配列領域Bjには、特徴点b1,b2,,bmが含まれることとする。ここで、特徴点a2と特徴点b1とが対応する位置において、パルス波形の相関値が最大となった場合には、その相関値と、対応点のデータa2、b1,a3、b2,a4、b3,a5、b4を記録する。ここで対応点のデータは、相関値が最大となった場合に、配列領域Aiの特徴点に対して配列領域Bjの特徴点の位置の差が閾値以内である特徴点同士を対応づけて生成することとしてよい。図8Bには、第1の画像の配列領域Aiと、第2の画像の配列領域Bjとの各々について第2の例図7Bの例で生成されたパルス波形の相関が最大となった状態の一例を示した。なお、配列領域Aiには、特徴点a1,a2,,anが含まれ、配列領域Bjには、特徴点b1,b2,,bmが含まれることとする。ここで、特徴点a1と特徴点b1とが対応する位置において、パルス波形の相関値が最大となった場合には、その相関値と、対応点のデータa1=b1,a3=b2,a4=b3,a5=b4を記録する。ここで対応点のデータは、相関値が最大となった場合に、配列領域Aiの特徴点に対して配列領域Bjの特徴点の位置の差が閾値以内である特徴点同士を対応づけて生成することとしてよい。対応点決定部110は、第1の画像の配列領域AiAi、i=1~Nと、第2の画像の配列領域Bjj=1~Mとについて算出された類似度のうち最大値が得られた組を選択するとともに、選択した組を配列領域Akと配列領域Blとした場合に、配列領域Akと配列領域Blについて記録された対応点を示すデータに基づいて、第1の画像と第2の画像との対応点例えば、asとbt等を特定する。これにより、対応点決定部110は、第1の画像において配列領域Akの特徴点atが位置する位置座標と、第2の画像において配列領域Blの特徴点btが位置する位置座標とをそれぞれ対応点として決定する。また、対応点決定部110は、第1の画像の配列領域AiAi、i=1~Nと、第2の画像の配列領域Bjj=1~Mとについて算出された類似度のうち大きい順に複数の組を選択するとともに、選択した各組について記録された対応点を示すデータに基づいて、第1の画像と第2の画像とを重ね合わせた場合の類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度が最大の組について記録された対応点を選択することとしてもよい。次に、図9に示したフローチャートを参照しながら、画像処理装置10において行われる対応点特定処理の流れを説明する。図9に示されるように、画像処理装置10は、比較対象とする第1の画像と第2の画像を取得しS2001、第1の画像と第2の画像のそれぞれに含まれる特徴点を抽出するS2002。画像処理装置10は、第1の画像と第2の画像をそれぞれの文字列の配列方向に従って配列領域を設定するS2003。配列領域の設定処理は、図4に示したフローチャートに従って実行することとしてよい。画像処理装置10は、第1の画像に設定された配列領域A1~Anの1つAiiの初期値=1を選択しS2004、Aiに設定した基準線と、Aiに含まれる特徴点aiss=1~Nsとの位置関係に基づいて特徴データCAi波形データを生成するS2005。画像処理装置10は、第2の画像に設定された配列領域B1~Bmの1つBjjの初期値=1を選択しS2006、Bjに設定した基準線と、Bjに含まれる特徴点bjtt=1~Mtとの位置関係に基づいて特徴データCBj波形データを生成するS2007。画像処理装置10は、波形データCAiとCBjとの相対位置を変化させながら両波形データの相関の最大値MAXijと、その時の特徴点aisと特徴点bjtのうち対応する対応点を記録するS2008。画像処理装置10は、jがmに達していない場合にはS2009:N、jをインクリメントしてS2010、S2006に戻り、jがmに達した場合にはS2009:Y、iがnに達したか否かを判定するS2011。ここで、画像処理装置10は、iがnに達していない場合にはS2011:N、jを1に設定するとともにiをインクリメントしてS2012、S2004に戻り、iがnに達した場合にはS2011:Y、記録されたMAXijのうち最大のAiとBjに対応する組を特定するとともにS2013、特定したAiとBjについて記録された対応点に基づいて第1の画像と第2の画像の対応点を決定してS2014、処理を終了する。次に、図10に示したフローチャートを参照しながら、画像処理装置10において行われる対応点特定処理の変形例について説明する。図10に示されるように、画像処理装置10は、比較対象とする第1の画像と第2の画像を取得するS3001。画像処理装置10は、第1の画像と第2の画像をそれぞれの文字列の配列方向に従って配列領域を設定するS3002。配列領域の設定処理は、図4に示したフローチャートに従って実行することとしてよい。画像処理装置10は、第1の画像に設定された配列領域A1~Anの1つAiiの初期値=1を選択しS3003、Aiに含まれる特徴点aiss=1~Nsを抽出するS3004。そして、画像処理装置10は、Aiに設定した基準線と、Aiに含まれる特徴点との位置関係に基づいて特徴データCAi波形データを生成するS3005。画像処理装置10は、第2の画像に設定された配列領域B1~Bmの1つBjjの初期値=1を選択しS3006、Bjに含まれる特徴点bjtt=1~Mtを抽出するS3007。そして、画像処理装置10は、Bjに設定した基準線と、Bjに含まれる特徴点との位置関係に基づいて特徴データCBj波形データを生成するS3008。画像処理装置10は、波形データCAiとCBjとの相対位置を変化させながら両波形データの相関の最大値MAXijと、その時の特徴点aisと特徴点bjtのうち対応する対応点を記録するS3009。画像処理装置10は、jがmに達していない場合にはS3010:N、jをインクリメントしてS3011、S3006に戻り、jがmに達した場合にはS3010:Y、iがnに達したか否かを判定するS3012。ここで、画像処理装置10は、iがnに達していない場合にはS3012:N、jを1に設定するとともにiをインクリメントしてS3013、S3004に戻り、iがnに達した場合にはS3012:Y、記録されたMAXijのうち最大のAiとBjに対応する組を特定するとともにS3014、特定したAiとBjについて記録された対応点に基づいて第1の画像と第2の画像の対応点を決定してS3015、処理を終了する。以上説明した本実施形態に係る画像処理装置10では、文字列を含む第1の画像と第2の画像とにおいて対応する行又は列を特定し、特定した行に基づいて対応点を決定することで、行ごとに含まれる特徴点の位置関係を利用して特徴点を対応付けない場合に比べて、文字列を含む画像同士の対応点の特定精度が向上する。また、行領域又は列領域の相関を、行領域又は列領域について設定した基準線と、行領域又は列領域に含まれる特徴点との位置関係に基づく波形を比較するようにしたことで、処理負荷が軽減される。また、基準線を行領域又は列領域の骨格線に沿って設定した場合には、行領域又は列領域が湾曲していたり、回転していたりしても、行領域又は列領域の相関の算出精度を低下させることがない。もちろん本発明は以上説明した実施形態に限定されない。例えば、第1の画像に対して複数の第2の画像を指定し、第1の画像に設定した行領域又は列領域と、複数の第2の画像にそれぞれ設定した行領域又は列領域との相関を算出し、最大の相関が算出された行領域又は列領域の組を特定し、特定した行領域又は列領域に含まれる特徴点の対応関係に基づいて、第1の画像と複数の第2の画像の中から選択した1つとの対応点を決定するようにしてもよい。"