紙文書を入力する入力手段201と、入力された文書を記憶しておく記憶手段211と、文書内に配置された文字、写真の領域を分割する領域分割手段301と、分割された各領域に写真、本文、文字領域の属性を付加する属性情報付加手段302と、写真属性が付加された各領域に対して特徴量抽出処理を行う特徴量抽出手段401と、抽出された特徴量をもとに各領域に対してカテゴリ分類を行うカテゴリ分類手段402と、カテゴリ分類結果として得られた、カテゴリごとの信頼度の値に関して、しきい値処理を行うしきい値処理手段403と、しきい値処理後に残ったカテゴリと対応する信頼度の値をもとに、画像メタデータを作成し、各領域に付加する画像メタデータ設定手段404と、記憶手段211に蓄積されている文書の中から、写真属性かつ画像メタデータが付加されている領域を抽出する写真領域抽出手段501と、ユーザーの入力するカテゴリ名、各領域に付加されている画像メタデータ、文書の使用用途印刷または送信をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する写真領域用画像処理内容決定手段601と、各領域に対して画像処理を実行する写真領域用画像処理実行手段602を有する画像処理装置において、文書を記憶装置に記憶する際に文書内の各写真領域に対して画像メタデータを作成、付加し、該文書の出力印刷、送信時に、画像メタデータ内のカテゴリとユーザーの入力するカテゴリを比較し、同じカテゴリが含まれる場合、そのカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行い、さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加えることでデータ容量を削減することを特徴とする画像処理装置。前記カテゴリ分類手段402は、写真属性が付加された各領域に対し、前記特徴量抽出手段401によって抽出された特徴量をもとに、記憶手段211に格納されている、各カテゴリについての特徴量分布に関するデータベースを用いてカテゴリ分類を行い、注目領域が各カテゴリであると判定する場合の信頼度を計算することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記特徴量分布に関するデータベースは、各カテゴリに相当する写真、各写真から抽出される特徴量、カテゴリごとの特徴量の分布を近似した分布曲線から成るものであり、あらかじめ記憶手段211に記憶されていることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記しきい値処理手段403は、前記カテゴリ分類手段402によって求まった各カテゴリの信頼度に関するしきい値処理を行い、各領域に対して明らかに一致しないカテゴリを除外することで、画像メタデータを作成するために用いるカテゴリを選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。画像メタデータ消去部603を含み、出力方法として送信が選択された場合は、写真領域に付加された画像メタデータを消去することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。紙文書を入力する入力手段201と、入力された文書を記憶しておく記憶手段211と、文書内に配置された文字、写真の領域を分割する領域分割手段301と、分割された各領域に写真、本文、文字領域の属性を付加する領域属性情報付加手段302と、写真属性が付加された各領域に対して特徴量抽出処理を行う特徴量抽出手段401と、抽出された特徴量をもとに各領域に対してカテゴリ分類を行うカテゴリ分類手段402と、カテゴリ分類結果として得られた、カテゴリごとの信頼度の値に関して、しきい値処理を行うしきい値処理手段403と、しきい値処理後に残ったカテゴリと対応する信頼度の値をもとに、画像メタデータを作成し、各領域に付加する画像メタデータ設定手段404と、記憶手段211に蓄積されている文書の中から、写真属性かつ画像メタデータが付加されている領域を抽出する写真領域抽出手段501と、ユーザーの入力するカテゴリ名、各領域に付加されている画像メタデータ、文書の使用用途印刷または送信をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する写真領域用画像処理内容決定手段601と、各領域に対して画像処理を実行する写真領域用画像処理実行手段602を有する画像処理装置において、文書を機器に記憶する際に文書内の各写真領域に対して画像メタデータを作成、付加し、該文書の出力印刷、送信時に、画像メタデータ内のカテゴリとユーザーの入力するカテゴリを比較し、同じカテゴリが含まれる場合、画像メタデータ内のそれ以外のカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行い、さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加えることでデータ容量を削減することを特徴とする画像処理装置。しかしながら、記憶装置に蓄積されている文書に対し、出力印刷または送信する段階でカテゴリ分類処理と画像処理色、解像度変換、圧縮を行う場合は、出力時の計算コストが増えるため、出力スピードが遅くなってしまうという問題が発生する。これは、文書内の写真の枚数が多く、サイズが大きく、処理のアルゴリズムが複雑になる程顕著に表れる問題である。また、文書の入力時に2つの処理を行い、画像処理後の文書を記憶装置に保存する場合は、蓄積しておいた文書をユーザーが出力印刷または送信する段階では、その時の使用用途や画像処理に関するユーザーの所望を反映できないという問題が発生する。ここでの使用用途とは、文書が印刷、送信のどちらに用いられるかということで、送信用の文書に対しては、できるだけ容量を削減できるような処理を行いたいということを意味している。また、ユーザーの所望とは、どのような写真に対してどんな画像処理を行いたいかという要望である。例えば、従来のキーワード検索技術を用いて、キーワードを入力することで、文書内から所望の写真を探し出し、その写真に対して特定の処理を行うということを意味している。ここで、使用用途とユーザーの所望を反映した画像処理に関する例を挙げると、送信用の文書に対しては、データ容量が小さくなるように写真部分の画像に圧縮をかける。ユーザーが自然画像というキーワードを入力した場合は、文書内の自然が写っている写真に対してのみ、優先的に自然の色がきれいに見えるような自然画像の色変換処理を行う。などが考えられる。ここで、後者の例に関して説明する。自然の中で撮影した人の顔写真などは、カテゴリ認識を行った段階では、写真内に自然画像が含まれているにも関わらず、顔画像と認識されるものもある。その場合デフォルトでは、顔画像用の画像処理が加えられてしまうが、ユーザーが自然画像というキーワードを入力した場合は、そのような自然領域が含まれる写真に対してのみ、加える画像処理を自然画像用のものに変更するということである。本発明の画像処理装置は、紙文書を入力する入力手段201と、入力された文書を記憶しておく記憶手段211と、文書内に配置された文字、写真等の領域を分割する領域分割手段301と、分割された各領域に写真、本文、文字領域等の属性を付加する属性情報付加手段302と、写真属性が付加された各領域に対して特徴量抽出処理を行う特徴量抽出手段401と、抽出された特徴量をもとに各領域に対してカテゴリ分類を行うカテゴリ分類手段402と、カテゴリ分類結果として得られた、カテゴリごとの信頼度の値に関して、しきい値処理を行うしきい値処理手段403と、しきい値処理後に残ったカテゴリと対応する信頼度の値をもとに、画像メタデータを作成し、各領域に付加する画像メタデータ設定手段404と、記憶手段211に蓄積されている文書の中から、写真属性かつ画像メタデータが付加されている領域を抽出する写真領域抽出手段501と、ユーザーの入力するカテゴリ名、各領域に付加されている画像メタデータ、文書の使用用途印刷または送信をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する写真領域用画像処理内容決定手段601と、各領域に対して画像処理を実行する写真領域用画像処理実行手段602を有する画像処理装置において、文書を記憶装置に記憶する際に文書内の各写真領域に対して画像メタデータを作成、付加し、該文書の出力印刷、送信時に、画像メタデータ内のカテゴリとユーザーの入力するカテゴリを比較し、同じカテゴリが含まれる場合、そのカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行い、さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加えることでデータ容量を削減することを特徴とする。写真を含む文書に対して、出力印刷または送信時に画像処理を加える際に用いる情報を、画像メタデータとして、あらかじめ文書を記憶装置に蓄積する際に、各写真領域に添付しておくことで、従来よりも出力スピードを向上させることが可能になる。さらに、画像メタデータや出力印刷または送信時の使用用途をもとに画像処理内容を決定することで、各写真領域に対して使用用途やユーザーの所望を反映した画像処理を行うことが可能になる。[実施例1]以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。図1は本実施例の画像処理システムの構成を示すブロック図である。図1において、オフィスA内に構築されたLAN102には、複数種類の機能複写機能、印刷機能、送信機能等を実現する複合機であるMFPMultiFunctionPeripheral100が接続されている。LAN102は、プロキシサーバ103を介して外部ネットワーク104にも接続されている。クライアントPC101はLAN102を介してMFP100からの送信データを受信したり、MFP100が有する機能を利用したりする。例えば、クライアントPC101は、印刷データをMFP100へ送信することで、その印刷データに基づく印刷物をMFP100で印刷することもできる。尚、図1の構成は一例であり、オフィスAと同様の構成要素を有する、複数のオフィスがネットワーク104上に接続されていても良い。また、ネットワーク104は、典型的にはインターネットやLANやWANや電話回線、専用デジタル回線、ATMやフレームリレー回線、通信衛星回線、ケーブルテレビ回線、データ放送用無線回線等で実現される通信ネットワークである。これは、データの送受信が可能なものであれば、何でも良い。また、クライアントPC101、プロキシサーバ103の各種端末はそれぞれ、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素を有している。例えば、CPU、RAM、ROM、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等である。図2は本実施例の画像処理装置であるMFP100の詳細構成を示す図である。図2中、MFP100は、画像入力デバイスであるスキャナ部201と、画像出力デバイスであるプリンタ部202と、CPU205等で構成される制御ユニット204と、ユーザインタフェースである操作部203等を有する。制御ユニット204は、スキャナ部201、プリンタ部202、操作部203と接続し、一方では、LAN219や一般の電話回線網である公衆回線WAN220と接続することで、画像情報やデバイス情報の入出力を行うコントローラである。CPU205は、制御ユニット204に含まれる各ユニットを制御する。RAM206はCPU205が動作するためのシステムワークメモリであり、画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。ROM210はブートROMであり、システムのブートプログラム等のプログラムが格納されている。記憶部211はハードディスクドライブで、システム制御ソフトウェア、画像データを格納する。操作部I/F207は操作部UI203とのインターフェース部で、操作部203に表示するための画像データを操作部203に対して出力する。また、操作部I/F207は操作部203から本画像処理装置の使用者が入力した情報を、CPU205に伝える役割をする。ネットワークI/F208は本画像処理装置をLAN219に接続し、パケット形式の情報の入出力を行う。モデム209は本画像処理装置をWAN221に接続し、データの復調変調を行うことにより情報の入出力を行う。以上のデバイスがシステムバス221上に配置される。イメージバスI/F212はシステムバス222と画像データを高速で転送する画像バス223とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス223は、例えば、PCIバスやIEEE1394で構成される。画像バス223上には以下のデバイスが配置される。ラスターイメージプロセッサRIP213はPDLページ記述言語コードを解析し、指定された解像度のビットマップイメージに展開する、いわゆるレンダリング処理を実現する。この展開する際には、各画素単位あるいは領域単位で属性情報が付加されることになる。これを像域判定処理と呼ぶ。像域判定処理により、画素毎にあるいは領域毎に、文字テキストや線ライン、グラフィクス、イメージ等といったオブジェクトの種類を示す属性情報が付与される。例えば、PDLコード内のPDL記述のオブジェクトの種類に応じて、RIP213から像域信号が出力され、その信号値で示される属性に応じた属性情報が、オブジェクトに対応する画素や領域に関連づけて保存される。したがって画像データには、関連づけられた属性情報が付属している。デバイスI/F214は、信号線223を介して画像入力デバイスであるスキャナ部201、信号線224を介して画像出力デバイスであるプリンタ部202、をそれぞれ制御ユニット204に接続し、画像データの同期系/非同期系の変換を行う。スキャナ画像処理部215は、入力画像データに対し補正、加工、編集を行う。プリンタ画像処理部216は、プリンタ部202に出力すべきプリント出力画像データに対して、プリンタ部202に応じた補正、解像度変換等を行う。画像回転部217は入力された画像データが正立するように回転を行い出力する。画像メタデータ付加部218、写真領域用画像データ処理部219については後述する。次に、図3を用いて、図2の画像メタデータ付加部218の詳細説明を行う。画像メタデータ付加部218は、領域分割部301、属性情報付加部302、画像メタデータ作成部303から構成される。データ処理部218は、スキャナ部201でスキャンした、またはLAN220やWAN221を通して外部から送信されてきた文書データ300が入力されてくると、各処理部301~303で処理を行うことにより、画像メタデータ付文書データ310を生成して出力する。領域分割部301には、図2のスキャナ部201でスキャンされたイメージデータ、あるいはLAN220やWAN221を通して、外部から送信されてきた文書が入力される。そして、ページ内に配置された文字、写真等の領域を抽出する。この際の領域分割方法としては公知の方法を用いればよい。一例を説明すると、まず、入力画像を2値化して2値画像を生成し、2値画像を低解像度化して間引き画像縮小画像を作成する。例えば、1/M×Nの間引き画像を作成する際には、2値画像をM×N画素毎に分割し、M×N画素内に黒画素が存在すれば縮小後の対応する画素を黒画素とし、存在しなければ白画素とすることにより、間引き画像を作成する。次に、間引き画像において黒画素が連結する部分連結黒画素を抽出して当該連結黒画素に外接する矩形を作成していく。文字画像サイズに近い矩形1文字の矩形が並んでいる場合や、縦横のどちらかが文字画像サイズに近い矩形数文字が繋がった連結黒画素の矩形で短辺の近くに同様の矩形が並んでいる場合は、1つの文字行を構成している文字画像である可能性が高い。この場合は矩形同士を結合して、1つの文字行を表す矩形を得る。そして、1つの文字行を表す矩形の短辺の長さがほぼ同じで、列方向にほぼ等間隔に並んでいる矩形の集合は、本文部である可能性が高いので結合して本文領域を抽出する。また、写真領域や図領域や表領域は、文字画像よりも大きいサイズの連結黒画素により抽出される。その結果、例えば、図7の701から705に示す領域が抽出されることとなる。なお、各領域の属性は、後述するように、そのサイズや縦横比や黒画素密度や、連結黒画素内部に含まれる白画素の輪郭追跡結果等に基づいて判断される。属性情報付加部302は、領域分割部301で分割された領域毎に属性を付加する。図7を入力イメージデータの例として処理動作を説明すると、領域705は、そのページ内で文字数や行数がある程度あり、文字数、行数、段落等の形態を保有する点から、総合的に判定して、本文の属性を付加する。残りの領域については、まず、文字画像サイズに近い矩形が含まれている領域か否かを判断する。特に、文字画像が含まれている領域は、領域内で文字画像の矩形が周期的に現れるので、領域内に文字が含まれている領域であるか否かを判断することができる。その結果、領域701、領域704は文字が含まれる領域として文字領域の属性を付加する。ただし、こちらは、文字数、行数、段落等の形態を持たない点から、本文の属性は付加されないことになる。一方、それ以外の領域については、領域の大きさが非常に小さければノイズと判定する。また、画素密度が小さい連結黒画素について、その内部の白画素輪郭追跡を行ったときに、その白画素輪郭の外接矩形が整然と並んでいる場合は当該領域を表と判断し、整然と並んでいない場合は線画と判断する。それ以外の画素密度の高いものは絵や写真であるとして写真の属性を付加する。以上のような属性情報付加処理を行うと、図7の例では、領域701、704は文字領域、領域702は表、領域703は写真、領域705は本文の属性が付加されることとなる。画像メタデータ作成部303は、属性情報付加部302で、写真の属性が付加された領域に対して、画像メタデータを作成し、各領域に添付する。詳細は後述する。このように、領域分割部301、属性情報付加部302、画像メタデータ作成部303において抽出された、領域の大きさや領域属性の情報、ページの情報、画像メタデータ情報等は、記憶部211に保存される。図4は画像メタデータ作成部303の構成例を表すブロック図である。以下、401~404の処理内容について説明する。特徴量抽出部401は、写真の属性が付加された各領域に対して特徴量抽出を行う。ここでの特徴量としては、カラーヒストグラム、周波数成分、エッジ情報等、画像の特徴を表現できるものなら、どのようなものを用いても良いものとする。また、それらの複数の組み合わせを用いても構わない。カテゴリ分類部402は、特徴量抽出部401で抽出した特徴量をもとに、各領域に対し、カテゴリ分類を行う。ここでのカテゴリとは、顔画像や自然画像、人工物画像のような、ある一定の特徴を持った画像群で、カテゴリ分類とは、各領域がそれぞれのカテゴリであると判断する場合の信頼度を計算する処理であるとする。なお、カテゴリ分類部402は、記憶部211に格納されている各カテゴリについての特徴量分布に関するデータベースを用いて分類を行う。しきい値処理部403は、カテゴリ分類部402で計算した各カテゴリごとの信頼度に関してしきい値処理を行い、ある一定のしきい値以下のカテゴリに関しては、その情報を破棄する。画像メタデータ設定部404は、しきい値処理後に残ったカテゴリと対応する信頼度の値をもとに、処理メタデータと検索メタデータから成る画像メタデータを作成し、各領域に付加する。カテゴリ分類部402~画像メタデータ設定部404の各部分の動作については、後述で実際に処理を行う例を扱うので、その中で再度取り上げられ、より詳細に説明されることとなる。次に、文書がスキャナ部201によって、またはLAN220やWAN221を通して入力されてから画像メタデータが付加されるまでの間、システムで実行する処理全体の概要を、図7のフローチャートを用いて説明する。図7に示すフローチャートは、図2の画像メタデータ付加部218図3の各処理部301~303、図4の401~404によって実行されるものとする。本実施形態では、CPU205が記憶部211に格納されたコンピュータプログラムを読み取り実行することで、画像メタデータ付加部218図3の各処理部301~303、図4の401~404として機能するものとするが、これに限るものではない。例えば、デ画像メタデータ付加部218図3の各処理部301~303、図4の401~404を、電子回路等のハードウェアで実現するように構成してもよい。図8は、入力された複数ページの文書イメージデータについて、その中の写真の属性が付加された領域に対して、画像メタデータを付加する処理のフローチャートである。尚、複数ページの文書としては、例えば、図9aのような文書が入力されるものとする。以下、図8のフローチャートの各ステップについて説明を行う。図8のステップS801において、領域分割部301は、入力された1ページ分の文書データから領域抽出を行う。例えば、図9aの文書データ9011ページ目に対しては領域904、905を抽出する。ステップS801において図9bに示す座標X座標Y幅W高さH及びページの情報が記憶部211に保存される。ステップS802において、属性情報付加部302は、ステップS801で分割された各領域に属性を付加する。図9aの1ページ目の例では、領域904には写真、領域905には文字領域の属性を付加する。ステップS802において、図9bに示す属性の情報が記憶部211に保存される。ステップS803において、画像メタデータ付加部218は、属性情報付加部302が付加した属性が写真であったか否かを判断する。写真であった場合はステップS804へ、それ以外の場合はステップS805へ進む。ステップS804において、画像メタデータ作成部303は、写真属性が付加された領域に対して、画像メタデータの作成を行う。ステップS804において、図9bに示す画像メタデータの情報が記憶部211に保存される。ステップS804で画像メタデータ作成部303が実行する処理の詳細については、図10のフローチャートを用いて、後述するものとする。ステップS805において、画像メタデータ付加部218は、ステップS801~S804の処理をすべてのページに対して行ったか否かを判断する。全てのページを処理していれば、処理を終了する。未処理のページがあればステップS801から繰り返す。以上で、図8の説明を終了する。次に、図8中のステップS804の処理の詳細について、図10のフローチャートを用いて説明する。図10のステップS1001において、特徴量抽出部401は、写真属性が付加された領域に対して、特徴量抽出処理を行う。図9aのような文書が入力された場合は、領域904と907からのみ特徴量が抽出される。ステップS1002において、カテゴリ分類部402は、ステップS1001で抽出された特徴量の値をもとに、カテゴリ分類を行う。本実施例では、分類を行うカテゴリとして、顔画像、自然画像、人工物画像の3つを想定している。カテゴリ分類には、記憶装置211に格納されている各カテゴリについての特徴量分布に関するデータベースを用いる。ここでのデータベースとは、各カテゴリに相当する写真、各写真から抽出される特徴量、特徴量の分布を近似した図11のような分布曲線である。図11の横軸は、写真から抽出される特徴量の値、縦軸は、それぞれのカテゴリであると判定する時の信頼度の値である。各カテゴリの信頼度の値はこの分布曲線を用いて計算される。図9aの領域904、907についてカテゴリ分類を行った結果は図12abcのように示される。図12aに示されている各カテゴリについての特徴量の分布曲線は、データベースとして記憶部211に記憶されているもので、これをもとに領域904、907から抽出した特徴量の値から各カテゴリの信頼度を計算する。図12bcはそれぞれ、領域904、907の各カテゴリの信頼度の値を表している。ステップS1003において、しきい値処理部403は、ステップS1002で計算された各カテゴリの信頼度の値に対してしきい値処理を行う。しきい値処理を行うことで、各領域に対して明らかに一致しないカテゴリのみを除去でき、後のステップS1005、S1007で、残りのカテゴリとその信頼度だけを用いて画像メタデータを作成することが可能になる。図12bcに対してしきい値処理を行った場合、図13abのような結果が得られる。ここでは、図13aにおける人工物画像、図13bにおける顔画像、自然画像に対し、しきい値以上の信頼度を持つカテゴリという判断を下す。ステップS1004において、画像メタデータ設定部404は、ステップS1003でのしきい値処理後に残ったカテゴリの数が1個以上存在するか否かを判断する。1個以上存在する場合はステップS1005へ、存在しない場合は処理を終了する。領域904、907の場合は、それぞれしきい値処理後に残ったカテゴリの数が1、2個なので、どちらもステップS1005に進む。ステップS1005において、画像メタデータ設定部404は、ステップS1004でしきい値処理後に残ったカテゴリの数が1つ以上存在すると判断された領域に対して、図14に示されるような構造の画像メタデータの中の、処理メタデータ部分を作成する。処理メタデータには、信頼度が最も高いカテゴリの名称とその信頼度の値を格納する。ステップS1006において、画像メタデータ設定部404は、ステップS1003でのしきい値処理後に残ったカテゴリの数が2個以上存在するか否かを判断する。2個以上存在する場合はステップS1007へ、存在しない場合は処理を終了する。ここで、領域904の場合は、カテゴリ数が1個なので処理を終了し、領域907の場合は、カテゴリ数が2個なので、ステップS1007へ進む。ステップS1007において、画像メタデータ設定部404は、ステップS1006でしきい値処理後に残ったカテゴリの数が2つ以上存在すると判断された領域に対して、図14に示されるような構造の画像メタデータの中の、検索メタデータ部分を作成する。検索メタデータには、しきい値処理後に残ったカテゴリの中で信頼度の大きさが2位以下のカテゴリに対して、その名称と信頼度の値を、信頼度の高いカテゴリから順に格納する。以上で図の説明を終了する。領域904、907に関して、作成された画像メタデータは図15abのようなものになる。なお、本実施例においては、画像メタデータを処理メタデータと検索メタデータに分割しているが、これは便宜的なものであり、分割せずに1つの画像メタデータとして取り扱っても構わない。次に、図5を用いて、図2の写真領域用画像データ処理部219の詳細説明を行う。写真領域用画像データ処理部219は、写真領域抽出部501、写真領域用画像処理部502から構成されている。領域用画像データ処理部219は、操作部203を通してユーザーによって出力印刷または送信命令510が入力されると、記憶部211に保存されている画像メタデータ付文書データ310に対して、画像処理を行い、画像処理後文書データ512を生成する。画像処理は、画像メタデータ付文書データ310内の、写真属性が付加された領域に対して行われ、処理内容は、操作部203を通してユーザーによって入力された出力命令510とユーザー入力カテゴリ名511、画像メタデータによって決定される。ここで、出力命令510とは、出力の種類が印刷か送信のどちらであるかという情報であり、ユーザー入力カテゴリ名511とは、本実施例においては、ユーザーが優先して画像処理を加えたいと考えて入力したカテゴリ名であるとする。なお、画像処理後文書データ512はプリンタ部202または、LAN220やWAN221を通して外部に送信される。以下、写真領域抽出部501、写真領域用画像処理部502の処理内容について説明する。写真領域抽出部501は、画像メタデータ付文書データ310の中から、写真属性が付加された領域を抽出する。写真領域用画像処理部502は、写真領域抽出部501によって抽出された写真属性が付加された領域に対し、画像処理を行う。実行される画像処理は領域ごとに異なっており、出力命令510、ユーザー入力カテゴリ名511、画像メタデータによって決定される。図6は写真領域用画像処理部502の構成例を表すブロック図である。以下、601~603の処理内容について説明する。写真領域用画像処理内容決定部601は、操作部203を通してユーザーによって入力された出力命令510とユーザー入力カテゴリ名511、領域に付加されている画像メタデータをもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する。写真領域用画像処理実行部602は、写真領域用画像処理内容決定部601が決定した画像処理内容を、注目領域に対して実行する。画像メタデータ消去部603は、写真領域用画像処理実行部602によって注目領域に対して画像処理が実行された後、その領域に付加されている画像メタデータを消去する。写真領域用画像処理内容決定部601~画像メタデータ消去部603の各部分の動作については、後述で実際に処理を行う例を扱うので、その中で再度取り上げられ、より詳細に説明されることとなる。図16は、図2の記憶部211に蓄積されている複数ページの文書について、出力印刷または送信時に、文書内の写真の属性が付加された領域に対して画像処理を行う際のフローチャートである。図16に示すフローチャートは、図2の写真領域用画像データ処理部219図5の各処理部501~502、図6の601~603によって実行されるものとする。本実施形態では、CPU205が記憶部211に格納されたコンピュータプログラムを読み取り実行することで、写真領域用画像データ処理部219図5の各処理部501~502、図6の601~603として機能するものとするが、これに限るものではない。例えば、写真領域用画像データ処理部219図5の各処理部501~502、図6の601~603を、電子回路等のハードウェアで実現するように構成してもよい。尚、複数ページの文書としては、例えば、図9bに示すような情報や画像メタデータが付加されている、図9aのような文書が入力されるものとする。以下、図16のフローチャートの各説明を行う。ステップS1601において、写真領域抽出部501は、入力された1ページ分の文書データから、写真の属性が付加されており、なおかつ画像メタデータが付加されている領域を抽出する。こうすることで、文書の出力印刷または送信時に一から領域分割を行わなくても良くなるため、計算コストを抑え、出力スピードを上げることが可能になる。図9aの例では、領域904、907が抽出される。ステップS1602において、写真領域用画像処理部502は、ステップS1601で抽出された各領域に対して、画像処理を実行する。ここでは、検索メタデータ内のカテゴリとユーザー入力カテゴリ名511を比較し、同じカテゴリが含まれる場合、そのカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行う。さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加えることでデータ容量を削減するという処理を行う。こうすることで、ユーザーの所望や出力印刷または送信時の使用用途を反映した画像処理を行うことが可能になる。ステップS1602で写真領域用画像処理部502が実行する処理の詳細については、図17のフローチャートを用いて、後述するものとする。ステップS1603において、写真領域用画像データ処理部219は、ステップS1601とS1602の処理をすべてのページに対して行ったか否かを判断する。全てのページを処理していれば、処理を終了する。未処理のページがあればステップS1601から繰り返す。以上で、図16の説明を終了する。次に、図16中のステップS1602の処理の詳細について、図17のフローチャートを用いて説明する。本実施例では、処理の対象とする領域が図9aの領域904、907、それらの領域に付加されている画像メタデータが図15ab、出力命令510が送信、ユーザー入力カテゴリ名511が自然画像である場合であるとする。図17のステップS1701において、写真領域用画像処理内容決定部601は、ユーザー入力カテゴリ名511が、対象領域に付加されている画像メタデータ内の検索メタデータに含まれているか否かを判定する。含まれている場合はステップS1702へ、含まれていない場合はステップS1703へ進む。領域904、907のうち、領域904は、検索メタデータ内に自然画像というカテゴリ名が含まれていないので、ステップS1703へ進み、領域907は含まれているので、ステップS1602へ進む。ステップS1702において、写真領域用画像処理内容決定部601は、検索メタデータ内の、ユーザー入力カテゴリ名511と一致するカテゴリ名と、対応する信頼度の値をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する。この時、実行する画像処理の種類についてはカテゴリ名をもとに決定し、処理の強さについては信頼度の値をもとに決定する。ここでの処理の強さとは、エッジ強調処理を例とすると、処理が強い程画像のエッジが強調されるような処理を行うということを意味している。図15bのような画像メタデータが付加されている領域907の例では、画像処理の種類は自然画像というカテゴリ名によって、例えば自然画像に適した自然な色味になるような色補正処理が選択される。また、処理の強さは、対応する信頼度、0.35という値によって決定される。ステップS1703において、写真領域用画像処理内容決定部601は、処理メタデータに格納されているカテゴリ名と信頼度の値をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する。ステップS1702の場合と同様に、実行する画像処理の種類についてはカテゴリ名をもとに決定し、処理の強さについては信頼度の値をもとに決定する。図15aのような画像メタデータが付加されている領域904の例では、画像処理の種類は人工物画像というカテゴリ名によって、例えば人工物画像に適したエッジ強調処理が選択される。また、処理の強さは、対応する信頼度、0.85という値によって決定される。ステップS1704において、写真領域用画像処理実行部602は、対象領域に対してステップS1702、またはS1703で決定された画像処理内容を実行する。ステップS1705において、写真領域用画像処理実行部602は、出力命令510が印刷、送信のどちらであるかを判定する。送信の場合はステップS1706へ進み、印刷の場合は処理を終了する。本実施例では、出力命令510が送信であるので、ステップS1706へ進む。ステップS1706において、写真領域用画像処理実行部602は、対象領域に対して画像圧縮処理を行う。これは、送信用の文書データの容量を削減するために行う処理である。ステップS1707において、画像メタデータ消去部603は、ステップS1706の後、その領域に付加されている画像メタデータを消去する。こうすることで、画像処理済みの文書が送信先の記憶装置に保存された後に出力印刷または送信される場合は、すでに画像処理済みであると判断され、その文書に対して画像処理を行わないようにすることが可能になる。写真領域904、907に付加されている、図15abのような画像メタデータはすべて消去される。以上で図17の説明を終了する。以上のように、本発明では、文書を記憶装置に記憶する際に文書内の各写真領域に対して画像メタデータを作成、付加する。また、該文書の出力印刷、送信時に、検索メタデータ内のカテゴリとユーザーの入力するカテゴリを比較し、同じカテゴリが含まれる場合、そのカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行う。さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加える。こうすることで、出力スピードを向上させることが可能になり、さらに文書の出力印刷または送信時に、ユーザーの所望処理を優先させたいカテゴリに関するや使用用途を反映した画像処理を行うことが可能になる。[実施例2]実施例1では、図17に示すように、ユーザーが入力したカテゴリに対して、他のカテゴリより優先して画像処理を行う場合について説明を行った。しかしながら、実施例1の場合とは反対に、入力したカテゴリに対して、他のカテゴリを優先して画像処理を行いたい場合も存在すると考えられる。実施例2では、そのような場合に行う処理について図18を用いて説明を行う。図18に示すフローチャートは図2の写真領域用画像データ処理部219図5の各処理部501~502、図6の601~603によって実行されるものである。ここでは、実施例1との重複部分に関しては説明を省略する。なお、処理の対象とする領域としては図9aの領域904、907、それらの領域に付加されている画像メタデータは図15ab、出力命令510は送信、ユーザー入力カテゴリ名511は顔画像であるとする。図18のステップS1801において、写真領域用画像処理内容決定部601は、ユーザー入力カテゴリ名511が、対象領域に付加されている画像メタデータ内の処理メタデータに含まれているか否かを判定する。含まれている場合はステップS1802へ、含まれていない場合はステップS1803へ進む。領域904、907のうち、領域904は、処理メタデータ内に顔画像というカテゴリ名が含まれていないので、ステップS1803へ進み、領域907は含まれているので、ステップS1802へ進む。ステップS1802において、写真領域用画像処理内容決定部601は、検索メタデータ内の信頼度の値が最も高いカテゴリの、カテゴリ名と対応する信頼度の値をもとに、各領域に対して実行する画像処理の内容を決定する。この時、実行する画像処理の種類についてはカテゴリ名をもとに決定し、処理の強さについては信頼度の値をもとに決定する。図15bのような画像メタデータが付加されている領域907の例では、画像処理の種類は自然画像というカテゴリ名によって、例えば自然画像に適した自然な色味になるような色補正処理が選択される。また、処理の強さは、対応する信頼度、0.35という値によって決定される。ステップS1803~S1807については、実施例1のステップS1703~S1707と重複するので、説明を省略する。以上で図18の説明を終了する。以上のように、本発明では、文書を記憶装置に記憶する際に文書内の各写真領域に対して画像メタデータを作成、付加する。また、該文書の出力印刷、送信時に、処理メタデータ内のカテゴリとユーザーの入力するカテゴリを比較し、同じカテゴリが含まれる場合、画像メタデータ内のそれ以外のカテゴリを優先した画像処理色、解像度変換、圧縮を行う。さらに文書の使用用途が送信である場合には、写真領域に圧縮処理を加える。こうすることで、出力スピードを向上させることが可能になり、さらに文書の出力印刷または送信時に、ユーザーの所望処理を優先させたくないカテゴリに関するや使用用途を反映した画像処理を行うことが可能になる。