文字に対応する文字領域を複数含む第1画像から抽出された複数の第1特徴点のうちのいずれかである注目第1特徴点につき、第2画像から抽出された複数の第2特徴点のうちで、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点の候補となる第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第1特定手段と、前記複数の第1特徴点のうちの、前記注目第1特徴点とは異なる文字領域に含まれる他の第1特徴点につき、前記複数の第2特徴点のうちで、第2特徴点候補を、前記他の第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第2特定手段と、前記注目第1特徴点に対する前記他の第1特徴点の相対的な位置と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補に対する前記他の第1特徴点の第2特徴点候補の相対的な位置と、の比較結果に基づいて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補の評価に関する評価情報を生成する評価手段と、前記評価情報に応じて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点として設定する設定手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。前記評価手段は、前記注目第1特徴点における特徴量が示す代表方向に対して前記注目第1特徴点から前記他の第1特徴点への方向がなす角度と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補における特徴量が示す代表方向に対して前記注目第1特徴点の第2特徴点候補から前記他の第1特徴点の第2特徴点候補への方向がなす角度と、の比較結果に基づいて、前記評価情報を生成すること、を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記他の第1特徴点は、前記注目第1特徴点を含む文字領域とは異なる行又は列に位置する文字領域に含まれる第1特徴点であること、を特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。前記他の第1特徴点は、前記注目第1特徴点を含む文字領域とは別種の文字に対応する文字領域に含まれる第1特徴点であること、を特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。文字に対応する文字領域を複数含む第1画像から抽出された複数の第1特徴点のうちのいずれかである注目第1特徴点につき、第2画像から抽出された複数の第2特徴点のうちで、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点の候補となる第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第1特定手段、前記複数の第1特徴点のうちの、前記注目第1特徴点とは異なる文字領域に含まれる他の第1特徴点につき、前記複数の第2特徴点のうちで、第2特徴点候補を、前記他の第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第2特定手段、前記注目第1特徴点に対する前記他の第1特徴点の相対的な位置と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補に対する前記他の第1特徴点の第2特徴点候補の相対的な位置と、の比較結果に基づいて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補の評価に関する評価情報を生成する評価手段、前記評価情報に応じて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点として設定する設定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラム。本発明の目的は、第1画像から抽出された特徴点と類似の特徴を有する特徴点が第2画像に複数存在する場合であっても、第1画像から抽出された特徴点、に対応する第2の画像の特徴点を特定することができるようにすることある。上記課題を解決するための請求項1の発明は、文字に対応する文字領域を複数含む第1画像から抽出された複数の第1特徴点のうちのいずれかである注目第1特徴点につき、第2画像から抽出された複数の第2特徴点のうちで、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点の候補となる第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第1特定手段と、前記複数の第1特徴点のうちの、前記注目第1特徴点とは異なる文字領域に含まれる他の第1特徴点につき、前記複数の第2特徴点のうちで、第2特徴点候補を、前記他の第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第2特定手段と、前記注目第1特徴点に対する前記他の第1特徴点の相対的な位置と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補に対する前記他の第1特徴点の第2特徴点候補の相対的な位置と、の比較結果に基づいて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補の評価に関する評価情報を生成する評価手段と、前記評価情報に応じて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点として設定する設定手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。また、請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記評価手段は、前記注目第1特徴点における特徴量が示す代表方向に対して前記注目第1特徴点から前記他の第1特徴点への方向がなす角度と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補における特徴量が示す代表方向に対して前記注目第1特徴点の第2特徴点候補から前記他の第1特徴点の第2特徴点候補への方向がなす角度と、の比較結果に基づいて、前記評価情報を生成することを特徴とする。また、請求項3の発明は、請求項1又は2の発明において、前記他の第1特徴点は、前記注目第1特徴点を含む文字領域とは異なる行又は列に位置する文字領域に含まれる第1特徴点であることを特徴とする。また、請求項4の発明は、請求項1又は2の発明において、前記他の第1特徴点は、前記注目第1特徴点を含む文字領域とは別種の文字に対応する文字領域に含まれる第1特徴点であることを特徴とする。また、上記課題を解決するための請求項5の発明は、文字に対応する文字領域を複数含む第1画像から抽出された複数の第1特徴点のうちのいずれかである注目第1特徴点につき、第2画像から抽出された複数の第2特徴点のうちで、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点の候補となる第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第1特定手段、前記複数の第1特徴点のうちの、前記注目第1特徴点とは異なる文字領域に含まれる他の第1特徴点につき、前記複数の第2特徴点のうちで、第2特徴点候補を、前記他の第1特徴点における画像特徴を示す特徴量と前記複数の第2特徴点の各々における画像特徴を示す特徴量との比較結果に基づいて特定する第2特定手段、前記注目第1特徴点に対する前記他の第1特徴点の相対的な位置と、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補に対する前記他の第1特徴点の第2特徴点候補の相対的な位置と、の比較結果に基づいて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補の評価に関する評価情報を生成する評価手段、前記評価情報に応じて、前記注目第1特徴点の第2特徴点候補を、前記注目第1特徴点に対応する第2特徴点として設定する設定手段、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、5の発明によれば、第1画像から抽出された特徴点と類似の特徴を有する特徴点が第2画像に複数存在する場合であっても、第1画像から抽出された特徴点、に対応する第2の画像の特徴点を特定することができる。請求項2~4の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、より高い精度で、第1の画像から抽出された特徴点、に対応する第2の画像の特徴点を特定することができる。以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置2の構成を例示する図である。画像処理装置2は、一般的なコンピュータであり、制御部4、主記憶6、操作入力部8、表示部10、及びハードディスク12等を備える。制御部4は、マイクロプロセッサであり、主記憶6に記憶されるプログラムに従って各種情報処理を実行する。主記憶6は、上記プログラムを格納している。このプログラムは、DVD登録商標-ROM等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶6に格納されてもよいし、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶6に格納されてもよい。また、主記憶6には、情報処理の過程で必要となる各種データも格納される。操作入力部8は、ユーザが操作入力を行うためのインタフェースであり、例えば、マウス及びキーボードなどである。操作入力部8は、ユーザにより行われた操作入力を示す信号を制御部4へ出力する。また、表示部10は、CRTディスプレイ及び液晶ディスプレイなどであり、制御部4から入力される情報を出力する。ハードディスク12は、各種情報を記憶する。本実施形態の場合、ハードディスク12には、ビットマップ画像である第1文書画像14a及び第2文書画像14bが記憶されている。図2Aに第1文書画像14aを例示し、図2Bに第2文書画像14bを例示した。斜線された部分は背景を表している。図2A及び図2Bに示すように、第1文書画像14aには図2Cに示す文書の左部分が写り、第2文書画像14bには文書の右部分が写っている。第1文書画像14aと第2文書画像14bの両方に写っている部分もある。第1文書画像14a及び第2文書画像14bには、座標軸であるX軸とY軸とが設定されている。この画像処理装置2では、第1文書画像14a及び第2文書画像14bのそれぞれから、特徴点が抽出される。図3Aに、抽出される特徴点の一部を例示した。各点が特徴点を示している。また、第1文書画像14aと第2文書画像14bとの間で、類似の特徴量が得られる特徴点同士が対応付けられるようになっている。すなわち、第1文書画像14aから抽出された特徴点の一つ一つにつき、その特徴点に対応する一の特徴点が第2文書画像14bのうちで特定されるようになっている。図3Bに、特徴点同士が対応付けられる様子を例示した。また、互いに対応付けられた特徴点の一方が他方の特徴点と一致するように、第1文書画像14aが変形され、変形された第1文書画像14aと第2文書画像14bとを合成してなる合成文書画像が生成されるようになっている。図2Cに合成文書画像を例示した。この画像処理装置2では、第1文書画像14aから抽出された特徴点と類似の特徴量を示す特徴点が第2文書画像14bに複数存在する場合例えば、第1文書画像14aに含まれる文字例えば文字Fが第2文書画像14bに複数含まれる場合でも、第1文書画像14aから抽出された特徴点、に対応する一の特徴点が高い精度で特定されるようになっている。以下、この点について説明する。図4A、図4B、及び図4Cは、画像処理装置2で実行される処理を例示するフロー図である。同図の処理は、制御部4が上記プログラムに従って動作することで実行される。まず、制御部4は、第1文書画像14aから複数の特徴点P1以下、第1特徴点P1と表記すると、各特徴点P1における画像特徴を示す特徴量C1と、を検出しS101、第1特徴点P1の座標と特徴量C1とを主記憶6に保存する。本実施形態の場合、制御部4は、SIFTScaleInvariantFeatureTransform法により、第1特徴点P1と特徴量C1とを検出する。特徴量C1はいわゆるSIFT特徴量であり、128次元の多次元ベクトルとして表される。この多次元ベクトルは画像の回転及び拡縮に対して不変である。また、この多次元ベクトルが示す方向のうち代表的なものはオリエンテーションと呼ばれる。オリエンテーションは、二次元ベクトルとして表される。図5Aに、第1特徴点P1を例示した。なお、矢印は、オリエンテーションを示している。また、制御部4は、S101のステップと同様にして第2文書画像14bから複数の特徴点P2以下、第2特徴点P2と表記すると、各特徴点P2における画像特徴を示す特徴量C2と、を検出しS102、第2特徴点P2の座標と特徴量C2とを主記憶6に保存する。図5Bに、第2特徴点P2を例示した。また、制御部4は、公知の文字領域検出処理例えば、Morphology処理を行って、第1文書画像に含まれる文字一つ一つに対応する文字領域を特定するS103。例えば、制御部4は、ある文字の外接矩形が占める領域をその文字に対応する文字領域として特定する。また、制御部4は、第1文書画像に含まれる文字一つ一つを認識する。また、制御部4は、主記憶6から、いずれかの文字領域に含まれる第1特徴点P1ii=1~N1と、その第1特徴点P1iにおける特徴量C1iを読み出すS104。第1特徴点P1ii=1~N1が複数の第1特徴点に相当する。また、制御部4は、S103のステップと同様にして、第2文書画像14bに含まれる文字一つ一つに対応する文字領域を特定するS105。また、制御部4第2特徴取得手段は、主記憶6から、いずれかの文字領域に含まれる第2特徴点P2ll=1~N2と、その第2特徴点P2lにおける特徴量C2lを読み出すS106。第2特徴点P2ll=1~N2が複数の第2特徴点に相当する。そして、制御部4は、第1特徴点P1iの各々を処理対象にして、以下の処理を実行する。なお、処理対象となっている第1特徴点P1iが注目第1特徴点に相当する。すなわち、制御部4第1特定手段は、複数の第2特徴点P2lのうちで、第1特徴点P1iに対応する第2特徴点P2の候補となる第2特徴点候補P2jを特定するS107。具体的には、制御部4は、第2特徴点P2lの一つ一つについて、その第2特徴点P2lにおける特徴量C2l上記多次元ベクトルと、特徴量C1i上記多次元ベクトルと、のユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が閾値以下である第2特徴点P2lを第2特徴点候補P2jとして特定する。そして、制御部4は、第2特徴点候補P2jの数N3が1であるか否かを判定するS108。第2特徴点候補P2jの数N3が1である場合S108のYes、制御部4は、第2特徴点候補P2jを、第1特徴点P1iに対応する第2特徴点P2として設定するS120。具体的には、制御部4は、第1特徴点P1iと、第2特徴点候補P2jと、をグループ化する。一方、第2特徴点候補P2jが複数特定された場合S108のNo、制御部4は、第1特徴点P1iを含む文字領域から所定距離内に位置する文字領域のうち、第1特徴点P1iを含む文字領域とは別種の文字を含む文字領域を特定するS109。例えば、図5Aに示す第1文書画像14aの場合において、上方にある文字Fから検出された第1特徴点P1が処理対象の第1特徴点P1iである場合を想定する。この場合、第2文書画像14bに含まれる2つの文字Fそれぞれから検出された2つの第2特徴点P2が、第2特徴点候補P2jとして特定される。従って、S109のステップで、上方の文字Fを囲む文字領域の周辺に位置する文字領域すなわち、文字A、B、C、E、G、I、J、及びKのそれぞれを囲む文字領域のうち、文字Fとは異なる文字A、B、C、E、G、I、J、及びKのそれぞれを囲む文字領域が特定されることになる。結果的に、上方の文字Fを囲む文字領域とは異なる行又は列に位置する文字領域が特定されることにもなる。そして、制御部4は、複数の第1特徴点P1iのうちで、S109で特定された文字領域のいずれかに含まれる第1特徴点P1kk=1~N4を特定するS110。例えば、図5Aに示す場合、文字Cから検出された第1特徴点P1と文字Cから検出された第1特徴点P1とが第1特徴点P1k他の第1特徴点として特定される。そして、制御部4は、第2特徴点候補P2jj=1~N3それぞれの評価値Vjj=1~N3を0に初期化しS111、第1特徴点P1kの各々につき、以下の処理を実行する。すなわち、制御部4第2特定手段は、S107のステップと同様の処理を行って、複数の第2特徴点P2lのうちで、第1特徴点P1kに対応する第2特徴点P2の候補となる第2特徴点候補P2mm=1~N5を特定するS112。また、制御部4は、第1特徴点P1i注目第1特徴点から第1特徴点P1k他の第1特徴点までの方向ベクトルvikを算出するS113。また、制御部4は、S113のステップで、第1特徴点P1iと第1特徴点P1kとの距離dikも算出する。そして、制御部4は、第1特徴点P1i注目第1特徴点における特徴量C1iが示すオリエンテーションに対して方向ベクトルvikがなす時計回りの角度θikを算出するS114。図6に、第1文書画像14aの上方の文字Fが第1特徴点P1iであり、且つ、文字Fの右上の文字Cが第1特徴点P1kである場合における、方向ベクトルvik及び角度θikを例示した。なお、図6に示す太字の矢印は、オリエンテーションを示している。そして、制御部4は、第2特徴点候補P2jj=1~N3と第2特徴点候補P2mm=1~N5との組み合わせの各々につき、以下の処理を実行する。すなわち、制御部4は、第2特徴点候補P2j注目第1特徴点の第2特徴点候補から第2特徴点候補P2m他の第1特徴点の第2特徴点候補までの方向ベクトルvjmを算出するS115。また、制御部4は、S115のステップにおいて、第2特徴点候補P2jと第2特徴点候補P2mとの距離djmも算出する。また、制御部4は、第2特徴点P2j候補注目第1特徴点の第2特徴点における特徴量C2jが示すオリエンテーションに対して方向ベクトルvjmがなす時計回りの角度θjmを算出するS116。そして、制御部4は、角度θikと角度θjmとの差Δθが閾値角度以下であるか否か、及び、距離dikと距離djmとの差Δdが閾値距離以下であるか否か、を判定するS117。差Δθが閾値角度以下であり且つ差Δdが閾値距離以下である場合S117のYes、制御部4評価手段は、評価値Vjを1だけインクリメントするS118。なお、制御部4は、S117において、角度θikと角度θjmとの差Δθが閾値角度以下であるか否かのみ判定し、角度θikと角度θjmとの差Δθが閾値角度以下である場合に、S118において、評価値Vjを1だけインクリメントしてもよい。こうして、第2特徴点候補P2jj=1~N3の各々につきその評価値Vjを決定すると、制御部4設定手段は、評価値Vjが最大の第2特徴点候補P2jを、第1特徴点P1jに対応する第2特徴点P2として設定するS119。すなわち、制御部4は、第1特徴点P1jと、評価値Vjが最大の第2特徴点候補P2jと、をグループ化する。こうして、第1特徴点P1iの各々につき、対応する第2特徴点P2を設定すると、制御部4は、主記憶6から、いずれの文字領域にも含まれない第1特徴点P1nn=1~N6と、その第1特徴点P1nにおける特徴量C1nを読み出すS121。また、制御部4は、主記憶6から、いずれの文字領域にも含まれない第2特徴点P2qq=1~N7と、その第2特徴点P2qにおける特徴量C2qを読み出すS122。なお、S121及びS122のステップは、例えば図形が描かれている領域から抽出された特徴点の取得を意図するものである。そして、制御部4は、第1特徴点P1nの各々につき、以下の処理を実行する。すなわち、制御部4は、S107のステップと同様にして、複数の第2特徴点P2qのうちで、第1特徴点P1nの第2特徴点候補P2を特定するS123。図形が描かれている領域から類似の画像特徴を示す特徴量が複数抽出されることはないので、S123のステップでは、通常、1つの第1特徴点P1nにつき1つの第2特徴点候補P2が特定される。そこで、制御部4は、制御部4は、S123のステップで特定した第2特徴点候補P2を、第1特徴点P1nに対応する第2特徴点P2として設定するS124。図4A~図4Cに示す処理により、第1文書画像14aから抽出された第1特徴点P1の一つ一つについて対応する第2特徴点P2が決定されると、制御部4は、各第1特徴点P1が、対応する第2特徴点P2に一致するようにするための変形パラメータを算出する。そして、制御部4は、変形パラメータを用いて第1文書画像14aを変形し、変形した第1文書画像14aと第2文書画像14bとを合成してなる合成文書画像図2C参照を生成することになる。この画像処理装置2では、各第1特徴点P1につき、その第1特徴点P1と類似の画像特徴を示す第2特徴点P2が第2特徴点候補として特定される。そして、或る第1特徴点P1以下、注目第1特徴点P1と表記するの第2特徴点候補が複数存在する場合には、注目第1特徴点P1に対する他の第1特徴点P1の相対的位置と、注目第1特徴点P1の第2特徴点候補に対する上記他の第1特徴点P1の第2特徴点候補の相対的位置と、の比較結果に基づいて、注目第1特徴点P1の第2特徴点候補のうちから注目第1特徴点P1に対応する第2特徴点P2が選択される。そのため、第1文書画像14aから抽出された特徴点と類似の特徴を示す特徴点が第1文書画像14bから複数抽出された場合でも、第1文書画像14aから抽出された特徴点、に対応する一の特徴点が高い精度で特定されるようになる。また、注目第1特徴点P1に対する他の第1特徴点P1の相対的位置が、注目第1特徴点P1におけるオリエンテーションに対する注目第1特徴点P1から他の第1特徴点P1まで方向の回転角度として表現される。また、注目第1特徴点P1の第2特徴点候補に対する上記他の第1特徴点P1の第2特徴点候補の相対的位置が、注目第1特徴点P1の第2特徴点候補におけるオリエンテーションに対する注目第1特徴点P1の第2特徴点候補から上記他の第1特徴点P1の第2特徴点候補までの方向の回転角度として表現される。従って、第1文書画像14aの向きとは無関係に、注目第1特徴点P1に対する他の第1特徴点P1の相対的位置が評価される。同様に、第2文書画像14bの向きとは無関係に、注目第1特徴点P1の第2特徴点候補に対する上記他の第1特徴点P1の第2特徴点候補の相対的位置が評価される。この点からも、第1文書画像14aから抽出された特徴点、に対応する一の特徴点が高い精度で特定されるようになる。なお、第1文書画像14aの向きと第2文書画像14bの向きとが同じであるならば、第1特徴点P1iに対する第1特徴点P1kの相対的位置を示す情報として方向ベクトルvikS113参照を用い、かつ、第1特徴点P1iの第2特徴点候補P2jに対する第1特徴点P1kの第2特徴点候補P2mの相対的位置を示す情報として方向ベクトルvjmS115参照を用いてもよい。この場合、制御部4は、S117のステップにおいて方向ベクトルvikと方向ベクトルvjmとがなす角度が閾値以下であるか否かを判定し、方向ベクトルvikと方向ベクトルvjmとがなす角度が閾値以下である場合に、S118のステップの処理を実行すればよい。図7は、画像処理装置2で実現される機能群を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像処理装置2では、第1特徴点取得部16、第2特徴点取得部18、マッチング20、第2特徴点候補特定部22、相対位置算出部24、評価部26、設定部28、パラメータ算出部30、幾何変換部32、及び合成部34が実現される。これらの機能は、制御部4が上記プログラムに従って動作することで実現される。第1特徴点取得部16は、第1文書画像14a内のいずれかの文字領域に含まれる複数の第1特徴点P1iと、これらの第1特徴点P1iにおける特徴量C1iと、を取得するS104参照。また、第2特徴点取得部18は、第2文書画像14b内のいずれかの文字領域に含まれる複数の第2特徴点P2lと、これらの第2特徴点P2lにおける特徴量C2lと、を取得するS106参照。マッチング部20は、第1特徴点P1iの各々につき、複数の第2特徴点P2lのうち一の第2特徴点P2を、当該第1特徴点P1iに対応する一の第2特徴点P2として設定する。すなわち、マッチング部20は、第1特徴点P1iの一つ一つを注目第1特徴点P1iとして以下の処理を実行する。すなわち、第2特徴点候補特定部22は、注目第1特徴点P1iの第2特徴点候補P2jを、注目第1特徴点P1iにおける特徴量C1iと各第2特徴点P2lにおける特徴量C2lとの比較結果に基づいて特定するS107参照。また、第2特徴点候補特定部22は、複数の第1特徴点P1iのうちの、注目第1特徴点P1とは異なる文字領域に含まれる第1特徴点P1kの第2特徴点候補P2mを、第1特徴点P1kにおける特徴量C1kと各第2特徴点P2lにおける特徴量C2lとの比較結果に基づいて特定するS112参照。また、相対位置算出部24は、注目第1特徴点P1iに対する第1特徴点P1kの相対位置を算出する。また、相対位置算出部24は、注目第1特徴点P1iの第2特徴点候補P2jに対する第1特徴点P1kの第2特徴点候補P2mの相対位置も算出する。本実施形態の場合、相対位置算出部24は、角度θik及び角度θjmを算出するS114及びS116参照。また、評価部26は、両相対位置の比較結果に基づいて、注目第1特徴点P1iの第2特徴点候補P2jの評価に関する評価値Vjを生成するS117及びS118参照。そして、設定部28が、評価値Vjに応じて、第2特徴点候補P2jを、注目第1特徴点P1iに対応する第2特徴点P2として設定するS119。なお、パラメータ算出部30は、各第1特徴点P1が、対応する第2特徴点P2に一致するように第1文書画像14aを変形するための変形パラメータ幾何変換パラメータを算出する。また、幾何変換部32は、変形パラメータを用いて第1文書画像14aを幾何変換し、合成部34が、幾何変換された第1文書画像14aと、第2文書画像14bと、を合成してなる合成文書画像図2C参照を生成することとなる。なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。例えば、特徴量はSURFSpeededUpRobustFeatures法により取得されるSURF特徴量であってもよい。