"判定対象の帳票画像を表す画像データに基づいて、該帳票画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である第1座標系における特徴量である第1特徴量、前記第1座標系に対して90度回転した2次元座標系である第2座標系における特徴量である第2特徴量、前記第1座標系に対して180度回転した2次元座標系である第3座標系における特徴量である第3特徴量、および、前記第1座標系に対して270度回転した2次元座標系である第4座標系における特徴量である第4特徴量を算出する特徴量算出部と、帳票原本画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である原本座標系を基準にして該帳票原本画像を表す画像データに基づいて予め算出された特徴量である原本特徴量と、前記特徴量算出部によって算出された第1特徴量、第2特徴量、第3特徴量、および第4特徴量とに基づいて、前記第1座標系、前記第2座標系、前記第3座標系、および前記第4座標系のうち、前記原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する判定部とを備え、前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値であることを特徴とする画像判定装置。前記特徴量は、第1座標軸数列と第2座標軸数列とであって、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値を線分画像ごとに取得し、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値を昇順に並べた第2昇順列とを生成し、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで得られる第1座標軸数列と、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで得られる第2座標軸数列とであり、前記判定部は、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値を算出し、前記第1特徴量についての判定値、前記第2特徴量についての判定値、前記第3特徴量についての判定値、および前記第4特徴量についての判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、前記原本座標系に一致する2次元座標系であると判定するように構成されることを特徴とする請求項1に記載の画像判定装置。前記特徴量算出部は、前記第2特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列を用い、前記第2特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第3特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第3特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第4特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第4特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列を用いるように構成されることを特徴とする請求項2に記載の画像判定装置。前記判定部は、前記原本特徴量が複数ある場合には、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、複数の前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値をそれぞれ算出し、前記第1特徴量についての複数の判定値、前記第2特徴量についての複数の判定値、前記第3特徴量についての複数の判定値、および前記第4特徴量についての複数の判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する原本特徴量に対応する帳票原本画像を、前記判定対象の帳票画像に対応する帳票原本画像であると判定するとともに、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、該帳票原本画像に対応する原本座標系に一致する2次元座標系であると判定するように構成されることを特徴とする請求項2または3に記載の画像判定装置。請求項2~4のいずれか1つに記載の画像判定装置と、前記帳票原本画像を表す画像データに基づいて作成された、抽出領域の位置および範囲を示す抽出領域データを記憶する記憶部と、前記判定対象の帳票画像を表す画像データから予め算出された前記第1昇順列および前記第2昇順列と、前記記憶部に記憶された抽出領域データと、前記判定部から出力された判定の結果とに基づいて、前記判定対象の帳票画像からの画像抽出を行う画像抽出部とを備えることを特徴とする画像抽出装置。コンピュータを、請求項1~4のいずれか1つに記載の画像判定装置として機能させることを特徴とする画像判定プログラム。判定対象の帳票画像を表す画像データに基づいて、該帳票画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である第1座標系における特徴量である第1特徴量、前記第1座標系に対して90度回転した2次元座標系である第2座標系における特徴量である第2特徴量、前記第1座標系に対して180度回転した2次元座標系である第3座標系における特徴量である第3特徴量、および、前記第1座標系に対して270度回転した2次元座標系である第4座標系における特徴量である第4特徴量を算出する特徴量算出ステップと、帳票原本画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である原本座標系を基準にして該帳票原本画像を表す画像データに基づいて予め算出された特徴量である原本特徴量と、前記特徴量算出ステップにおいて算出された第1特徴量、第2特徴量、第3特徴量、および第4特徴量とに基づいて、前記第1座標系、前記第2座標系、前記第3座標系、および前記第4座標系のうち、前記原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する判定ステップとを含み、前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値であることを特徴とする画像判定方法。前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値を線分画像ごとに取得し、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値を昇順に並べた第2昇順列とを生成し、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで得られる第1座標軸数列と、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで得られる第2座標軸数列とであり、前記判定ステップでは、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値を算出し、前記第1特徴量についての判定値、前記第2特徴量についての判定値、前記第3特徴量についての判定値、および前記第4特徴量についての判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、前記原本座標系に一致する2次元座標系であると判定することを特徴とする請求項7に記載の画像判定方法。帳票をスキャナで読み取ると、スキャナの主走査方向および副走査方向を第1座標軸および第2座標軸とする2次元座標系で、帳票画像を表す画像データが生成される。たとえば、主走査方向一方から他方へ向かう方向が第1座標軸の方向であり、副走査方向一方から他方へ向かう方向が第2座標軸の方向である。画像データは、このような座標軸からなる2次元座標系における各2次元座標値と各濃度値とが対応付けられたデータである。当然のことながら、帳票画像に対する2次元座標系は任意に定めることができ、上記の例の2次元座標系に限られない。ただし、一般的な帳票は略矩形状であり、帳票の長辺および短辺とスキャナの主走査方向および副走査方向とをそれぞれ平行にして帳票の読み取りを行うのが一般的であるので、帳票画像に対する2次元座標系は、帳票の4つの向きに対応して4種類になる。すなわち、帳票画像に対する2次元座標系は、上記の例の2次元座標系である第1の2次元座標系と、第1の2次元座標系を90度回転させた第2の2次元座標系と、第1の2次元座標系を180度回転させた第3の2次元座標系と、第1の2次元座標系を270度回転させた第4の2次元座標系との4種類になる。画像データは、これら4種類の2次元座標系のうちの1種類の2次元座標系を基準として、2次元座標値と濃度値とが対応付けられている。上記帳票画像データおよび帳票原本画像データは、記入済みの帳票および帳票原本をスキャナで読み取って得られる画像データであるので、上記第1~第4の2次元座標系のうちのいずれかを、それぞれ基準にしている。しかしながら、帳票画像データに対応する2次元座標系と、帳票原本画像データに対応する2次元座標系とが異なる場合がある。特許文献1に記載の帳票様式分類装置では、帳票画像データと帳票原本画像データとにおいて、対応する2次元座標系が異なっていると、記入済みの帳票と帳票原本とが類似していたとしても、帳票画像データと帳票原本画像データとを用いる照合のときに、2つの画像データは類似しないと判定されてしまう。たとえば、帳票画像データに対応する2次元座標系が上記第1の2次元座標系であり、帳票原本画像データに対応する2次元座標系が上記第3の2次元座標系である場合、帳票画像データに180度の回転処理を施した画像データと帳票原本画像データとを用いなければ、良好な照合結果を得ることができない。また、特許文献1に記載の帳票様式分類装置は、1つの帳票画像データに基づく罫線特徴量と複数の帳票原本画像データに基づく複数の原本罫線特徴量とを用いて画像の照合を行うとき、帳票画像と帳票原本画像との間におけるスケールの相違や、帳票画像の帳票中での位置ずれに対応するために、罫線特徴量に対して、原本罫線特徴量ごとに異なる補正処理を行っている。したがって、帳票画像と帳票原本画像との間における2次元座標系の相違に対応するために帳票画像の2次元座標系に応じて異なる特徴量を算出しようとすると、行うべき補正処理の数が増大してしまい、迅速な照合を行うことができない。本発明は、上述した課題を解決するためのものであり、帳票画像データによって表される帳票画像に対する4つの2次元座標系のうち、帳票原本画像データに対応する2次元座標系と一致する2次元座標系を迅速に判定することができる画像判定装置、画像抽出装置、画像判定プログラム、および画像判定方法を提供することを目的とする。本発明は、判定対象の帳票画像を表す画像データに基づいて、該帳票画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である第1座標系における特徴量である第1特徴量、前記第1座標系に対して90度回転した2次元座標系である第2座標系における特徴量である第2特徴量、前記第1座標系に対して180度回転した2次元座標系である第3座標系における特徴量である第3特徴量、および、前記第1座標系に対して270度回転した2次元座標系である第4座標系における特徴量である第4特徴量を算出する特徴量算出部と、帳票原本画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である原本座標系を基準にして該帳票原本画像を表す画像データに基づいて予め算出された特徴量である原本特徴量と、前記特徴量算出部によって算出された第1特徴量、第2特徴量、第3特徴量、および第4特徴量とに基づいて、前記第1座標系、前記第2座標系、前記第3座標系、および前記第4座標系のうち、前記原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する判定部とを備え、前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値であることを特徴とする画像判定装置である。また本発明は、前記特徴量は、第1座標軸数列と第2座標軸数列とであって、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値を線分画像ごとに取得し、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値を昇順に並べた第2昇順列とを生成し、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで得られる第1座標軸数列と、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで得られる第2座標軸数列とであり、前記判定部は、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値を算出し、前記第1特徴量についての判定値、前記第2特徴量についての判定値、前記第3特徴量についての判定値、および前記第4特徴量についての判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、前記原本座標系に一致する2次元座標系であると判定するように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記特徴量算出部は、前記第2特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列を用い、前記第2特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第3特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第3特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第4特徴量の第1座標軸数列として、前記第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、前記第4特徴量の第2座標軸数列として、前記第1特徴量の第1座標軸数列を用いるように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記判定部は、前記原本特徴量が複数ある場合には、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、複数の前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値をそれぞれ算出し、前記第1特徴量についての複数の判定値、前記第2特徴量についての複数の判定値、前記第3特徴量についての複数の判定値、および前記第4特徴量についての複数の判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する原本特徴量に対応する帳票原本画像を、前記判定対象の帳票画像に対応する帳票原本画像であると判定するとともに、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、該帳票原本画像に対応する原本座標系に一致する2次元座標系であると判定するように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記画像判定装置と、前記帳票原本画像を表す画像データに基づいて作成された、抽出領域の位置および範囲を示す抽出領域データを記憶する記憶部と、前記判定対象の帳票画像を表す画像データから予め算出された前記第1昇順列および前記第2昇順列と、前記記憶部に記憶された抽出領域データと、前記判定部から出力された判定の結果とに基づいて、前記判定対象の帳票画像からの画像抽出を行う画像抽出部とを備えることを特徴とする画像抽出装置である。また本発明は、コンピュータを、前記画像判定装置として機能させることを特徴とする画像判定プログラムである。また本発明は、判定対象の帳票画像を表す画像データに基づいて、該帳票画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である第1座標系における特徴量である第1特徴量、前記第1座標系に対して90度回転した2次元座標系である第2座標系における特徴量である第2特徴量、前記第1座標系に対して180度回転した2次元座標系である第3座標系における特徴量である第3特徴量、および、前記第1座標系に対して270度回転した2次元座標系である第4座標系における特徴量である第4特徴量を算出する特徴量算出ステップと、帳票原本画像についての2次元座標系であって第1座標軸と第2座標軸とが直交する2次元座標系である原本座標系を基準にして該帳票原本画像を表す画像データに基づいて予め算出された特徴量である原本特徴量と、前記特徴量算出ステップにおいて算出された第1特徴量、第2特徴量、第3特徴量、および第4特徴量とに基づいて、前記第1座標系、前記第2座標系、前記第3座標系、および前記第4座標系のうち、前記原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する判定ステップとを含み、前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値であることを特徴とする画像判定方法である。また本発明は、前記特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値を線分画像ごとに取得し、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値を昇順に並べた第2昇順列とを生成し、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで得られる第1座標軸数列と、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで得られる第2座標軸数列とであり、前記判定ステップでは、前記第1特徴量、前記第2特徴量、前記第3特徴量、および前記第4特徴量について、前記原本特徴量との間における、第1座標軸数列同士の最長共通部分列の長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である判定値を算出し、前記第1特徴量についての判定値、前記第2特徴量についての判定値、前記第3特徴量についての判定値、および前記第4特徴量についての判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、前記原本座標系に一致する2次元座標系であると判定することを特徴とする。本発明によれば、帳票画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく第1~第4特徴量と、帳票原本画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく原本特徴量とから、原本座標系に一致する2次元座標系が判定される。そして、これらの特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値である。したがって、帳票画像データによって表される帳票画像に対する4つの2次元座標系のうち、帳票原本画像データに対応する2次元座標系原本座標系と一致する2次元座標系を迅速に判定することができる。また本発明によれば、第1~第4特徴量および原本特徴量は、画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値の差分値同士の比に基づく値である。したがって、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く迅速に判定することができる。また本発明によれば、特徴量算出部は、第1特徴量を用いて、第2~第4特徴量を算出する。したがって、判定の速度を向上させることができる。また本発明によれば、帳票原本が複数種類あり、それに伴って原本特徴量が複数ある場合には、判定部は、複数の原本特徴量と第1~第4特徴量とに基づいて、複数種類の帳票原本画像の中から、判定対象の帳票画像に対応する帳票原本画像を判定することができる。また本発明によれば、画像抽出部は、画像判定装置の判定部による判定の結果に基づいて、判定対象の帳票画像からの画像抽出を行う。したがって、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く画像の抽出を行うことができる。また本発明によれば、コンピュータを前記画像判定装置として機能させる画像判定プログラムを提供することができる。また本発明によれば、帳票画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく第1~第4特徴量と、帳票原本画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく原本特徴量とから、原本座標系に一致する2次元座標系が判定される。そして、これらの特徴量は、画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値である。したがって、帳票画像データによって表される帳票画像に対する4つの2次元座標系のうち、帳票原本画像データに対応する2次元座標系原本座標系と一致する2次元座標系を迅速に判定することができる。また本発明によれば、第1~第4特徴量および原本特徴量は、画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値の差分値同士の比に基づく値である。したがって、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く迅速に判定することができる。以下に、本発明の第1実施形態である画像抽出装置100について説明する。画像抽出装置100は、記入済みの帳票から記入された事項を抽出する装置である。帳票は、たとえば、矩形状の記録用紙であり、複数の罫線が引かれている。図1は、画像抽出装置100の構成を機能的に示すブロック図である。画像抽出装置100は、MFPMultiFunctionPrinterなどに備えられる従来公知の制御演算装置および記憶装置によって実現され、機能的には、画像判定部10と画像抽出部20と記憶部30とを含む。画像判定部10は、前処理部11と、特徴量算出部12と、判定部13とを含んでいる。前処理部11は、帳票原本画像データおよび帳票画像データに対して前処理を行う機能を有する。特徴量算出部12は、帳票画像についての、第1座標系における特徴量である第1特徴量と、第1座標系に対して90度回転した第2座標系における特徴量である第2特徴量と、第1座標系に対して180度回転した第3座標系における特徴量である第3特徴量と、第1座標系に対して270度回転した第4座標系における特徴量である第4特徴量とを算出する機能を有する。判定部13は、帳票原本画像についての原本座標系における特徴量である原本特徴量と、特徴量算出部12によって算出された第1~第4特徴量とに基づいて、第1~第4座標系のうち、原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する機能を有する。ここで、特徴量とは、帳票および帳票原本を表す画像データによって表される画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく値である。なお、何の事項も記入されていない帳票を帳票原本と称し、該帳票原本をスキャナで読み取って得られる画像データを、帳票原本画像データと称する。帳票原本画像データは、所定の2次元座標系である原本座標系に対応している。また、記入済みの帳票をスキャナで読み取って得られる画像データを帳票画像データと称する。帳票画像データは、所定の2次元座標系である第1座標系に対応している。本実施形態では、第1座標系を右回りに90度回転させた2次元座標系を第2座標系とし、第1座標系を右回りに180度回転させた2次元座標系を第3座標系とし、第1座標系を右回りに270度回転させた2次元座標系を第4座標系とする。そして、本実施形態では、第1~第4座標系および原本座標系はすべて、第1座標軸と、左回りに90度回転させたときに第1座標軸に一致する第2座標軸とからなる2次元座標系であるとする。なお、本発明の他の実施形態としては、第1座標系を左回りに90度回転させた2次元座標系を第2座標系とし、第1座標系を左回りに180度回転させた2次元座標系を第3座標系とし、第1座標系を左回りに270度回転させた2次元座標系を第4座標系として、第1~第4座標系および原本座標系をすべて、第1座標軸と、右回りに90度回転させたときに第1座標軸に一致する第2座標軸とからなる2次元座標系としてもよい。図2に、帳票原本画像および原本座標系の具体例を示す。図2において、第1座標軸はY軸であり、第2座標軸はX軸である。Y軸およびX軸上の目盛は、帳票原本画像200中の各線分画像罫線の両端の画素の位置を示す2次元座標値を表している。原本特徴量は、この2次元座標値に基づいており、本発明では、原本特徴量と、第1~第4特徴量とに基づいて判定が行われる。以下に、前処理部11、特徴量算出部12、判定部13、および記憶部30の機能について、帳票原本画像データに対する処理と、帳票画像データに対する処理とに区別して説明する。図3は、帳票原本画像データに対する処理を示すフローチャートである。帳票原本画像データに対する処理は、前処理ステップS1、特徴量算出ステップS2、抽出領域登録ステップS3の順に進む。前処理ステップS1では、前処理部11によって、帳票原本画像データに対する画像処理前処理が行われる。具体的には、前処理ステップS1では、まず、帳票原本画像データに対して傾き補正処理が施される。傾き補正処理は、帳票原本の読み取り時に原本座標系に対して帳票原本が微小に傾いていた場合に、その傾きを補正するために、傾きの方向とは逆方向に数度程度、帳票原本画像データを回転させる処理である。前処理ステップS1では、次に、帳票原本画像データがグレースケールに変換され、2値化処理が施される。その後、2値化処理された帳票原本画像データに対して、ノイズ除去処理が施される。ノイズ除去処理は、画像データが表す画像の中から、微小なノイズ画像を除去する処理である。ノイズ除去処理の方法としては、従来公知の処理方法を用いることができ、たとえば、連結成分ConnectedComponent,CCの大きさが所定の閾値よりも小さい連結成分の色を背景色に置換するという方法を用いることができる。ここで、連結成分とは、非背景色の画素の連続した集まりである。連続とは、注目する画素の周囲の8画素のうちのいずれかの画素が同じ色であることを意味する。また、連結成分の大きさとは、連結成分を囲む矩形のうち、面積が最小となる矩形の長辺および短辺である。たとえば、帳票原本画像において、連結成分を囲む矩形のうち、面積が最小となる矩形の長辺および短辺が所定の閾値よりも小さい場合、その連結成分は、微小なノイズ画像か、または、文字を表す文字画像である。したがって、ノイズ除去処理によって、帳票原本画像の中には、罫線のみが残ることになる。前処理ステップS1が終了すると、前処理後の帳票原本画像データは特徴量算出部12に入力される。なお、本発明の他の実施形態としては、前処理ステップS1を省略することができる。特徴量算出部12は、特徴量算出ステップS2として、前処理後の帳票原本画像データに基づいて、原本座標系を基準にして、原本特徴量を算出する。原本特徴量は、以下のようにして算出される。まず、前処理後の帳票原本画像データによって表される画像内には、いくつかの線分画像罫線が存在しているので、すべての線分画像を検出する。そして、線分画像の両端の画素の位置を示す、原本座標系における2次元座標値を線分画像ごとに取得する。線分画像の検出方法としては従来公知の方法を用いることができる。たとえば、原本座標系における第1座標軸をY軸、第2座標軸をX軸とするとき、X軸またはY軸に平行な連続する非背景色画素の集まりであって、所定の画素数以上の集まりを、X軸またはY軸に平行な線分画像として検出したり、連結成分を囲む矩形のうち、面積が最小となる矩形の短辺の長さが長辺の長さと比較して極めて小さい連結成分を、線分画像として検出したりすることができる。そのようにして検出された線分画像の両端の画素の位置を示す2次元座標値は、たとえば、X,Y=1,2,10,2,20,3,4,15,3,11,5,9,8,18,6,5などのような様々な値になる。次に、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値Y座標値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値X座標値を昇順に並べた第2昇順列とを生成する。たとえば、複数の2次元座標値が、X,Y=1,2,10,2,20,3,4,15,3,11,5,9,8,18,6,5の場合、第1昇順列として、{2,3,5,9,11,15,18}を生成し、第2昇順列として、{1,3,4,5,6,8,10,20}を生成する。第1昇順列または第2昇順列を生成するとき、同じ第1座標軸値または同じ第2座標軸値を有する線分画像の両端の画素が2つ以上存在する場合は、その同じ第1座標軸値または同じ第2座標軸値については省略して1つだけにする。たとえば、上記の場合、第1昇順列は{2,3,5,9,11,15,18}であり、{2,2,3,5,9,11,15,18}ではない。最後に、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで第1座標軸数列を得るとともに、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで第2座標軸数列を得る。たとえば、第1昇順列が{2,3,5,9,11,15,18}のとき、隣接する3つの第1座標軸値2,3,5における隣接する2つの第1座標軸値同士の2つの差分値|2-3|,|3-5|=1,2から、第1数列値として、2つの差分値の比である2/1=2.0を算出する。同様にして、順次、第1数列値を算出することで、第1座標軸数列{2.0,2.0,0.5,2.0,0.8}が得られる。なお、本実施形態では、2つの差分値の比を算出するとき、順番が後の差分値を、順番が先の差分値で割り、割ることで得られた値を小数第2位において四捨五入して、差分値の比としている。本発明の他の実施形態としては、たとえば、順番が先の差分値を順番が後の差分値で割ってもよいし、割ることで得られた値に所定の定数を乗じてもよい。特徴量算出ステップS2の最後で得られた第1座標軸数列と第2座標軸数列とが、原本特徴量である。算出された原本特徴量は、記憶部30、または画像抽出装置100外のデータ通信可能な記憶装置に記憶される。また、特徴量算出ステップS2の途中で得られた第1昇順列および第2昇順列も、記憶部30などに記憶される。なお、本発明の他の実施形態としては、前処理ステップS1および特徴量算出ステップS2を行わずに、画像抽出装置100以外の装置によって予め算出された、帳票原本画像データについての原本特徴量第1座標軸数列、第2座標軸数列、第1昇順列、および第2昇順列を、記憶部30などに記憶させてもよい。帳票原本が複数種類ある場合には、複数種類の帳票原本がスキャナでそれぞれ読み取られて、複数種類の帳票原本画像データが生成される。そして、前処理ステップS1および特徴量算出ステップS2によって、複数の原本特徴量が算出され、帳票原本画像データについての原本特徴量第1座標軸数列、第2座標軸数列、第1昇順列、および第2昇順列が、記憶部30などに記憶される。特徴量算出ステップS2の後に、抽出領域登録ステップS3が行われる。抽出領域登録ステップS3では、ユーザからの指示に基づいて、帳票画像の中の抽出領域を示すデータである抽出領域データが登録される。抽出領域データは、抽出領域の位置および範囲を示す。具体的には、抽出領域の形状が矩形である場合には、矩形の4つの頂点のうちの対角にある2つの頂点の位置を示す、原本座標系における2次元座標値が、抽出領域データになる。また、抽出領域の形状が楕円形である場合には、楕円形の2つの焦点の位置を示す、原本座標系における2次元座標値が、抽出領域データになる。また、抽出領域の形状が真円形である場合には、真円形の中心点の位置を示す、原本座標系における2次元座標値と、真円形の半径を示す値とが、抽出領域データになる。また、抽出領域の形状が正三角形である場合には、正三角形の重心点の位置および正三角形の3つの頂点のうちの1つの頂点の位置を示す、原本座標系における2次元座標値が、抽出領域データになる。これらの抽出領域データは、記憶部30に記憶される。帳票原本が複数種類ある場合には、それぞれの帳票原本に対応する抽出領域データが、記憶部30に記憶される。図4は、帳票画像データに対する処理を示すフローチャートである。帳票画像データに対する処理は、前処理ステップT1、特徴量算出ステップT2、判定ステップT3の順に進む。前処理ステップT1では、前処理部11によって、帳票画像データに対する画像処理前処理が行われる。具体的には、前処理ステップT1では、まず、帳票画像データに対して傾き補正処理が施される。傾き補正処理は、記入済みの帳票の読み取り時に第1座標系に対してその帳票が微小に傾いていた場合に、その傾きを補正するために、傾きの方向とは逆方向に数度程度、帳票画像データを回転させる処理である。前処理ステップT1では、次に、帳票画像データがグレースケールに変換され、2値化処理が施される。その後、2値化処理された帳票画像データに対して、ノイズ除去処理が施される。ノイズ除去処理の方法としては、従来公知の処理方法を用いることができる。ノイズ除去処理によって、帳票画像の中から、ノイズ画像、文字画像、および記入された事項を表す画像が除去され、罫線のみが残ることになる。前処理ステップT1が終了すると、前処理後の帳票画像データは特徴量算出部12に入力される。なお、本発明の他の実施形態としては、前処理ステップT1を省略することができる。特徴量算出部12は、特徴量算出ステップT2として、前処理後の帳票画像データに基づいて、第1座標系を基準にして、第1特徴量を算出する。第1特徴量は、以下のようにして算出される。まず、前処理後の帳票画像データによって表される画像内には、いくつかの線分画像罫線が存在しているので、すべての線分画像を検出する。そして、線分画像の両端の画素の位置を示す、第1座標系における2次元座標値を線分画像ごとに取得する。線分画像の検出方法としては従来公知の方法を用いることができる。次に、取得された複数の2次元座標値を用いて、複数の2次元座標値における第1座標軸値を昇順に並べた第1昇順列と、複数の2次元座標値における第2座標軸値を昇順に並べた第2昇順列とを生成する。第1昇順列または第2昇順列を生成するとき、同じ第1座標軸値または同じ第2座標軸値を有する線分画像の両端の画素が2つ以上存在する場合は、その同じ第1座標軸値または同じ第2座標軸値については省略して1つだけにする。最後に、生成された第1昇順列において、隣接する3つの第1座標軸値における隣接する2つの第1座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第1数列値を順次算出して並べることで第1座標軸数列を得るとともに、生成された第2昇順列において、隣接する3つの第2座標軸値における隣接する2つの第2座標軸値同士の差分値を2つ算出して、該差分値同士の比である第2数列値を順次算出して並べることで第2座標軸数列を得る。このようにして得られた第1座標軸数列と第2座標軸数列とが、第1特徴量である。算出された第1特徴量は、記憶部30などに記憶される。また、第1特徴量を算出する途中で得られた第1昇順列および第2昇順列も、記憶部30などに記憶される。また、特徴量算出ステップT2では、帳票画像データに基づいて、第2座標系における第2特徴量、第3座標系における第3特徴量、および、第4座標系における第4特徴量が算出される。第2~第4特徴量も、第1特徴量と同様に、第1座標軸数列と第2座標軸数列とである。本実施形態では、特徴量算出部12は、第2特徴量の第1座標軸数列として、第1特徴量の第2座標軸数列を用い、第2特徴量の第2座標軸数列として、第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用いる。たとえば、第1特徴量の第1座標軸数列が{2.0,2.0,0.5,2.0,0.8}である場合、第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列は、{1.3,0.5,2.0,0.5,0.5}になる。なお、本実施形態では、逆数を計算するときに、小数第2位において四捨五入している。また、特徴量算出部12は、第3特徴量の第1座標軸数列として、第1特徴量の第1座標軸数列における第1数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、第3特徴量の第2座標軸数列として、第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用いる。また、特徴量算出部12は、第4特徴量の第1座標軸数列として、第1特徴量の第2座標軸数列における第2数列値を逆数にした上で逆順に並べた数列を用い、第4特徴量の第2座標軸数列として、第1特徴量の第1座標軸数列を用いる。なお、本発明の他の実施形態としては、特徴量算出部12は、帳票画像データを第2~第4座標系の回転方向とは逆方向に回転させることによって、第2~第4特徴量を算出するように構成されてもよい。たとえば、他の実施形態における特徴量算出部12は、帳票画像データに対して左回りに90度回転させる回転処理を施した後、第1特徴量を算出するときの手順で第1座標軸数列および第2座標軸数列を算出し、算出された第1座標軸数列および第2座標軸数列を、第2特徴量とする。上記のようにして算出された第2~第4特徴量は、記憶部30などに記憶される。第1~第4特徴量が記憶されると、判定ステップT3に進む。判定ステップT3では、判定部13が、第1~第4特徴量に基づいて、第1座標系、第2座標系、第3座標系、および第4座標系のうち、原本座標系に一致する2次元座標系を判定し、判定の結果を出力する。具体的には、判定部13は、まず、第1特徴量と原本特徴量との間における判定値と、第2特徴量と原本特徴量との間における判定値と、第3特徴量と原本特徴量との間における判定値と、第4特徴量と原本特徴量との間における判定値とを算出する。複数の原本特徴量が存在する場合には、第1~第4特徴量と複数の原本特徴量との間における判定値を、それぞれ算出する。たとえば、3種類の原本特徴量が存在する場合には、合計12種類の判定値が算出される。判定値とは、第1座標軸数列同士の最長共通部分列LongestCommonSequence,LCSの長さと第2座標軸数列同士の最長共通部分列の長さとの和である。最長共通部分列とは、2つの数列同士における共通部分列CommonSequence,CSのうち、共通部分列の長さが最大になる共通部分列である。共通部分列とは、2つの数列同士において、要素の並ぶ順序と、要素の値とが一致する列である。共通部分列は、それぞれの数列において、要素が連続的に並んでいても不連続的に並んでいてもよい。たとえば、2つの数列が{1,3,9,5}と{3,1,9,4}とである場合、共通部分列は、{1}、{3}、{9}、{1,9}、{3,9}である。共通部分列の長さとは、共通部分列の要素の個数である。したがって、共通部分列{1}、{3}、{9}、{1,9}、{3,9}のうち、最長共通部分列は、要素の個数が2つである{1,9}および{3,9}である。本実施形態では、要素の値が完全に一致する場合だけでなく、要素の値が近似する場合にも、共通部分列の要素とする。要素の値が近似するとは、たとえば、要素の値と要素の値との差が所定の閾値e1よりも小さい場合や、一方の要素の値に対する他方の要素の値の比率が所定の閾値e2よりも大きい場合である。たとえば、閾値e1を0.5とするとき、2つの数列{3,8,2.5}、{2.7,10}における共通部分列は、一方の数列{3,8,2.5}にとっては{3},{2.5}となり、他方の数列{2.7,10}にとっては{2.7}となる。判定部13は、上記のようにして、第1座標軸数列同士における最長共通部分列の長さと、第2座標軸数列同士における最長共通部分列の長さとを算出し、算出された2つの長さの和を算出する。そして、判定部13は、第1特徴量と原本特徴量との間における判定値、第2特徴量と原本特徴量との間における判定値、第3特徴量と原本特徴量との間における判定値、および第4特徴量と原本特徴量との間における判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、原本座標系に一致する2次元座標系であると判定する。たとえば、第1特徴量と原本特徴量との間における判定値が最も大きな値である場合は、第1座標系と原本座標系とが一致すると判定する。また、判定部13は、複数の原本特徴量が存在する場合は、第1特徴量と複数の原本特徴量との間における複数の判定値、第2特徴量と複数の原本特徴量との間における複数の判定値、第3特徴量と複数の原本特徴量との間における複数の判定値、および第4特徴量と複数の原本特徴量との間における複数の判定値のうち、最も値の大きな判定値に対応する原本特徴量に対応する帳票原本画像を、判定の対象である記入済み帳票の帳票画像に対応する帳票原本画像であると判定するとともに、最も値の大きな判定値に対応する2次元座標系を、該帳票原本画像に対応する原本座標系に一致する2次元座標系であると判定する。たとえば、3種類の帳票原本画像A,B,Cが存在し、それぞれに対応する3種類の原本座標系α、β、γ、および3種類の原本特徴量a,b,cが存在する場合において、第1特徴量と原本特徴量bとの間における判定値が最も大きな値であるときは、判定の対象である記入済み帳票の帳票画像に対応する帳票原本の画像は帳票原本画像Bであると判定するとともに、第1座標系と原本座標系βとが一致すると判定する。このように判定部13が判定できるのは、第1座標軸数列および第2座標軸数列が、帳票画像および帳票原本画像中の線分画像罫線の両端の位置を示す2次元座標値に基づいているからである。罫線の両端の位置を示す2次元座標値は、罫線の間隔に対応している。したがって、判定値が最も大きくなるということは、罫線の間隔が一致する度合いが最も高いということである。なお、本発明の他の実施形態としては、判定部13は、最も大きな判定値が所定の閾値よりも小さい場合や、最も大きな判定値が2つ以上になった場合には、記入済み帳票画像に対応する帳票原本画像が存在しないと判定するように構成されてもよい。また、本発明の他の実施形態としては、判定部13は、最も大きな判定値が算出された後に、画像抽出装置100の図示しない表示部に、帳票原本画像と記入済み帳票画像を表示させて、ユーザに確認を促すように構成されてもよい。このような画像抽出装置100によれば、記入済み帳票画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく第1~第4特徴量と、帳票原本画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値に基づく原本特徴量とから、原本座標系に一致する2次元座標系が判定される。したがって、帳票画像データによって表される帳票画像に対する4つの2次元座標系のうち、帳票原本画像データに対応する2次元座標系原本座標系と一致する2次元座標系を迅速に判定することができる。これによって、ユーザが記入済み帳票をスキャナで読み取らせた際の帳票の向きによらずに、後述する画像の抽出を行うことができる。また、第1~第4特徴量および原本特徴量は、画像内の線分画像における両端の画素の位置を示す2次元座標値の差分値同士の比に基づく値であるので、画像抽出装置100は、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く迅速に判定することができる。さらに、画像抽出装置100は、判定部13によって、複数の原本特徴量と第1~第4特徴量とに基づいて、複数種類の帳票原本画像の中から、記入済み帳票画像に対応する帳票原本画像を判定することができる。また、本実施形態では、特徴量算出部12は、第1特徴量を用いて、第2~第4特徴量を算出しているので、帳票画像を回転させて第2~第4特徴量を算出する場合と比較して、判定の速度を向上させることができる。上記のようにして判定を行った後、画像抽出装置100は、帳票画像からの画像抽出を行う。図5は、画像抽出の様子を模式的に表す図である。画像300は帳票原本画像および原本座標系を示し、画像400は帳票画像および第1座標系を示している。図5において、原本座標系における第1座標軸はY軸であり、原本座標系における第2座標軸はX軸であり、第1座標系における第1座標軸はY’軸であり、第1座標系における第2座標軸はX’軸である。また、画像300,400において、X軸、Y軸、X’軸、およびY’軸上の目盛は、線分画像の両端画素の2次元座標値を表している。画像300中の斜線部301は、帳票原本画像における抽出領域を示し、画像400中の斜線部401は、帳票画像における抽出領域を示す。図5に示すように、帳票原本画像と帳票画像とでは、スケールが異なっている場合がある。そのような場合、抽出領域は、範囲も位置も、帳票原本画像と帳票画像との間で異なってしまう。しかしながら、スケールが異なっている場合でも、線分画像の両端画素と抽出領域には対応関係がある。本発明は、この対応関係に基づいて、帳票画像中の抽出領域を抽出する。本実施形態では、画像抽出部20によって、特徴量算出ステップT2において記入済みの帳票画像を表す帳票画像データから算出された第1昇順列、第2昇順列、および第1特徴量と、記憶部30に記憶された抽出領域データならびに帳票原本画像についての第1昇順列、第2昇順列、および原本特徴量と、判定部13から出力された判定の結果とに基づいて、画像抽出部20によって、記入済みの帳票画像から画像抽出を行う。具体的には、画像抽出部20は、帳票画像データから算出された第1昇順列、第2昇順列、および第1特徴量と、帳票原本画像データから算出された第1昇順列、第2昇順列、および原本特徴量と、判定の結果とに基づいて、判定の結果が示す2次元座標系における共通部分列組範囲CommonSequenceSetRange,CSSRと原本座標系における共通部分列組範囲とを算出し、算出された共通部分列組範囲の比率を算出し、算出された比率と抽出領域データと判定の結果とから、帳票画像中の抽出領域を特定して、帳票に記入された事項を表す画像を抽出する。原本座標系における第1座標軸数列および第2座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列および第2座標軸数列との間における共通部分列の組合せを、共通部分列組CommonSequenceSet,CSSと称する。共通部分列組の種類としては、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列のすべての組合せからなる共通部分列組と、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列のすべての組合せからなる共通部分列組と、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列のすべての組合せからなる共通部分列組と、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列のすべての組合せからなる共通部分列組とがある。共通部分列組範囲とは、共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値または第2座標軸値と、共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最大の第1座標軸値または第2座標軸値との差分値である。たとえば、第1座標系における第1昇順列が{10,12,14,20,68,164,836}であり、第1座標軸数列が{1,3,8,2,7}であり、原本座標系における第1昇順列が{31,32,35,41,71,191,311}であり、第1座標軸数列が{3,2,5,4,1}であり、閾値e1=1である場合、第1座標系における第1座標軸数列と原本座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組は、{{1},{2},{3},{3,2}}である。また、第1座標系における第1座標軸の共通部分列組範囲は、|10-164|=154であり、原本座標系における第1座標軸の共通部分列組範囲は|31-311|=280である。そして、第1座標系における第1座標軸数列と原本座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率第1座標系における第1座標軸数列の共通部分列組範囲/原本座標系における第1座標軸数列の共通部分列組範囲は、154/280=0.55である。判定部13による判定の結果が、第1座標系または第3座標系と原本座標系とが一致するという結果である場合、画像抽出部20は、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率と、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率とを算出する。また、判定部13による判定の結果が、第2座標系または第4座標系と原本座標系とが一致するという結果である場合、画像抽出部20は、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率と、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率とを算出する。画像抽出部20は、算出した共通部分列組範囲の比率と、原本座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小または最大の第1座標軸値と、原本座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小または最大の第2座標軸値と、第1座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小または最大の第1座標軸値と、第1座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小または最大の第2座標軸値と、抽出領域データと、判定の結果とから、帳票画像中の抽出領域が特定される。たとえば、抽出領域の形状が矩形である場合において、矩形の4つの頂点のうちの対角にある2つの頂点の位置を示す原本座標系における2次元座標値がx1,y1、x2,y2であり、判定の結果が第1座標系と原本座標系とが一致するという結果であり、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP1であり、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP2であり、原本座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がy0であり、原本座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がx0であり、第1座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がY1であり、第1座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がX1であるときを想定する。このとき、原本座標系におけるx1,y1の点は、第1座標系において、X1P2×x1-P2×x0,Y1P1×y1-P1×y0の点に対応し、原本座標系におけるx2,y2の点は、第1座標系において、X1P2×x2-P2×x0,Y1P1×y2-P1×y0の点に対応する。したがって、記入済みの帳票画像について、第1座標系における2次元座標値がX1P2×x1-P2×x0,Y1P1×y1-P1×y0の点、およびX1P2×x2-P2×x0,Y1P1×y2-P1×y0の点が、抽出領域である矩形の対角の2つの頂点となる。また、上記の場合において、矩形の4つの頂点のうちの対角にある2つの頂点の位置を示す原本座標系における2次元座標値がx1,y1、x2,y2であり、判定の結果が第2座標系と原本座標系とが一致するという結果であり、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP3であり、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP4であり、原本座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がy0であり、原本座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がx0であり、第1座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最大の第1座標軸値がY2であり、第1座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がX1であるときを想定する。このとき、原本座標系におけるx1,y1の点は、第1座標系において、X1P3×y1-P3×y0,Y2-P4×x1P4×x0の点に対応し、原本座標系におけるx2,y2の点は、第1座標系において、X1P3×y2-P3×y0,Y2-P4×x2P4×x0の点に対応する。したがって、記入済みの帳票画像について、第1座標系における2次元座標値がX1P3×y1-P3×y0,Y2-P4×x1P4×x0の点、およびX1P3×y2-P3×y0,Y2-P4×x2P4×x0の点が、抽出領域である矩形の対角の2つの頂点となる。また、上記の場合において、矩形の4つの頂点のうちの対角にある2つの頂点の位置を示す原本座標系における2次元座標値がx1,y1、x2,y2であり、判定の結果が第3座標系と原本座標系とが一致するという結果であり、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP1であり、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP2であり、原本座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がy0であり、原本座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がx0であり、第1座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最大の第1座標軸値がY2であり、第1座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最大の第2座標軸値がX2であるときを想定する。このとき、原本座標系におけるx1,y1の点は、第1座標系において、X2-P2×x1P2×x0,Y2-P1×y1P1×y0の点に対応し、原本座標系におけるx2,y2の点は、第1座標系において、X2-P2×x2P2×x0,Y2-P1×y2P1×y0の点に対応する。したがって、記入済みの帳票画像について、第1座標系における2次元座標値がX2-P2×x1P2×x0,Y2-P1×y1P1×y0の点、およびX2-P2×x2P2×x0,Y2-P1×y2P1×y0の点が、抽出領域である矩形の対角の2つの頂点となる。また、上記の場合において、矩形の4つの頂点のうちの対角にある2つの頂点の位置を示す原本座標系における2次元座標値がx1,y1、x2,y2であり、判定の結果が第4座標系と原本座標系とが一致するという結果であり、原本座標系における第1座標軸数列と第1座標系における第2座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP3であり、原本座標系における第2座標軸数列と第1座標系における第1座標軸数列との間における共通部分列組範囲の比率がP4であり、原本座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がy0であり、原本座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第2座標軸値がx0であり、第1座標系の第1座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最小の第1座標軸値がY1であり、第1座標系の第2座標軸における共通部分列組に含まれる共通部分列に対応する最大の第2座標軸値がX2であるときを想定する。このとき、原本座標系におけるx1,y1の点は、第1座標系において、X2-P3×y1P3×y0,Y1P4×x1-P4×x0の点に対応し、原本座標系におけるx2,y2の点は、第1座標系において、X2-P3×y2P3×y0,Y1P4×x2-P4×x0の点に対応する。したがって、記入済みの帳票画像について、第1座標系における2次元座標値がX2-P3×y1P3×y0,Y1P4×x1-P4×x0の点、およびX2-P3×y2P3×y0,Y1P4×x2-P4×x0の点が、抽出領域である矩形の対角の2つの頂点となる。抽出領域の形状が楕円形、真円形、および正三角形である場合も、上記の場合と同様に、帳票原本画像における抽出領域を示す点に対応する帳票画像中の点の第1座標系における2次元座標値を算出することで、帳票画像中の抽出領域を特定することができる。抽出すべき領域が複雑な形状である場合には、矩形と正三角形と楕円形と真円形とが適宜組み合わされて、抽出すべき領域が特定される。なお、本発明の他の実施形態としては、共通部分列組範囲の代わりに、最長共通部分列に対応する第1座標軸値または第2座標軸値の最小値と最大値との差分値を用いてもよい。上記のようにして記入済みの帳票画像の中の抽出領域が特定されると、画像抽出部20は、その抽出領域の画像を抽出する。抽出された画像は、画像データとして、記憶部30などに記憶される。そして、この画像データに基づいて、OCROpticalCharacterRecognitionプログラムによって、文字データが生成され、記憶部30などに記憶される。このような画像抽出装置100によれば、画像抽出部20は、判定部13による判定の結果に基づいて、記入済み帳票画像からの画像抽出を行うので、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く迅速に画像の抽出を行うことができる。次に、本発明の第2実施形態として、他の画像抽出装置100について説明する。上述したように、画像抽出装置100は、特徴量算出部12によって、画像内の線分画像における両端画素の位置を示す2次元座標値から第1~第4特徴量を算出し、該第1~第4特徴量と原本特徴量とに基づいて、判定部13によって、第1~第4座標系のうち、原本座標系に一致する2次元座標系を判定する。上述した第1実施形態では、特徴量は、線分画像における両端画素の位置を示す2次元座標値から算出された第1、第2座標軸数列であったけれども、他の画像抽出装置100では、これに限られない。以下に、他の画像抽出装置100における判定および画像抽出の処理の具体例を示す。他の画像抽出装置100は、まず、第1特徴量および原本特徴量をそれぞれ算出する。特徴量の算出のために、特徴量算出部12は、前処理部11による前処理後に、画像内のすべての線分画像を検出し、線分画像の両端の画素の位置を示す2次元座標値を線分画像ごとに取得する。次に、線分画像ごとに、線分画像の両端画素の位置を示す2つの2次元座標値のうち、第1座標軸値が小さい方の2次元座標値を、選択座標値として選択する。なお、2つの2次元座標値において、第1座標軸値が同一であるときは、第2座標軸値が大きい方の2次元座標値を選択座標値として選択する。たとえば、線分画像の両端画素の2次元座標値が、第2座標軸値,第1座標軸値=4,5,3,6のときは、4,5を選択座標値として選択し、線分画像の両端画素の2次元座標値が第2座標軸値,第1座標軸値=7,5,6,5のときは、7,5を選択座標値として選択する。特徴量算出部12は、複数の線分画像から取得された複数の選択座標値の中で、第1座標軸値が最も小さい選択座標値を、第1基準値として選択する。なお、第1座標軸値が最も小さい選択座標値が複数ある場合は、第2座標軸値が最も大きい選択座標値を、第1基準値として選択する。また、特徴量算出部12は、第1基準値として選択された選択座標値以外の複数の選択座標値の中で、第1座標軸値が最も小さい選択座標値を、第2基準値として選択する。なお、第1座標軸値が最も小さい選択座標値が複数ある場合は、第2座標軸値が最も大きい選択座標値を、第2基準値として選択する。たとえば、複数の選択座標値が、第2座標軸値,第1座標軸値=2,6,5,6,3,5,4,6のときは、3,5を第1基準値として選択し、5,6を第2基準値として選択する。特徴量算出部12は、第1基準値と第2基準値との間の距離を、基準距離として算出する。また、特徴量算出部12は、第1、第2基準値として選択された選択座標値以外の複数の選択座標値と、第1基準値との間の距離をそれぞれ算出し、距離が大きいものから順に、所定数たとえば、5~100選択する。そして、特徴量算出部12は、選択した所定数の距離の値を基準距離で割った値を、大きいものから順に並べて、マッチするための特徴的なベクトルとする。特徴量算出部12は、原本座標系および第1座標系において、このベクトルをそれぞれ算出し、原本特徴量および第1特徴量とする。次に、他の画像抽出装置100は、特徴量算出部12によって、帳票画像データに対して、左回りに90度回転させる回転処理を行う。そして、回転処理後の帳票画像データに基づいて、原本特徴量および第1特徴量を算出したときと同様の手順で、第2特徴量を算出する。また、他の画像抽出装置100は、特徴量算出部12によって、帳票画像データに対して、左回りに180度回転させる回転処理を行い、回転処理後の帳票画像データに基づいて、原本特徴量および第1特徴量を算出したときと同様の手順で、第3特徴量を算出する。また、他の画像抽出装置100は、特徴量算出部12によって、帳票画像データに対して、左回りに270度回転させる回転処理を行い、回転処理後の帳票画像データに基づいて、原本特徴量および第1特徴量を算出したときと同様の手順で、第4特徴量を算出する。他の画像抽出装置100は、上記のようにして特徴量算出部12によって算出された第1~第4特徴量および原本特徴量に基づいて判定を行う。具体的には、判定部13が、原本特徴量と第1~第4特徴量との間で、距離をそれぞれ算出して判定する。判定部13は、第1~第4座標系のうち、原本特徴量との間の距離が最小となった特徴量に対応する2次元座標系を、原本座標系に一致する座標系であると判定する。たとえば、原本特徴量と第2特徴量との間の距離が最小となったとき、判定部13は、原本座標系に一致する座標系は第2座標系であると判定する。他の画像抽出装置100は、画像抽出部20によって、判定結果に応じた画像データから画像抽出を行う。具体的には、原本座標系に一致する座標系は第1座標系であるという判定結果の場合は、帳票画像データから画像抽出を行う。原本座標系に一致する座標系は第2座標系であるという判定結果の場合は、帳票画像データを左回りに90度回転させる処理を行った画像データから画像抽出を行う。原本座標系に一致する座標系は第3座標系であるという判定結果の場合は、帳票画像データを左回りに180度回転させる処理を行った画像データから画像抽出を行う。原本座標系に一致する座標系は第4座標系であるという判定結果の場合は、帳票画像データを左回りに270度回転させる処理を行った画像データから画像抽出を行う。画像抽出は、記憶部30に記憶された抽出領域データと、原本特徴量の算出のときに用いられた第1基準値以下、原本第1基準値と称するおよび基準距離以下、原本基準距離と称すると、判定結果に対応する特徴量の算出のときに用いられた第1基準値以下、判定第1基準値と称するおよび基準距離以下、判定基準距離と称するとに基づいて行われる。たとえば、抽出領域の形状が矩形である場合、原本座標系において、矩形の頂点を示す2次元座標値から原本第1基準値を減じて得られるベクトルである差分ベクトルを算出する。そして、原本基準距離に対する判定基準距離の比判定基準距離/原本基準距離を差分ベクトルに乗じて得られるベクトルを、判定第1基準値に加え、対応座標値を算出する。このようにして算出される対応座標値は、判定結果の示す2次元座標系における矩形の抽出領域の頂点の2次元座標値に対応する。画像抽出部20は、対応座標値に基づいて、抽出領域を特定し、画像を抽出する。このような第2実施形態によれば、第1実施形態と同様に、帳票画像と帳票原本画像との間でスケールが異なっていたり、帳票画像の帳票中での位置がずれていたり、帳票画像の一部が欠落したり、帳票画像にノイズが生じたりしても、精度良く迅速に画像の抽出を行うことができる。画像抽出装置100は、従来公知の情報処理装置に、該情報処理装置を画像抽出装置100として機能させるプログラムである画像抽出プログラムを記憶させることで、実現することができる。この画像抽出プログラムは、従来公知の情報処理装置を画像判定部10として機能させる画像判定プログラムでもあり、従来公知の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録できる。上記画像抽出プログラムを記録媒体に記録することで、画像抽出装置100が行う各種の処理を実行するため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、ソースプログラムなど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。なお、記録媒体は、マイクロコンピュータが処理を行うためのメモリ、たとえばROMReadOnlyMemoryのようなプログラムメディアであってもよいし、または、コンピュータが外部記憶装置として備えるプログラム読取装置に挿入することで読み取られるプログラムメディアであってもよい。記録媒体に格納されているプログラムは、マイクロプロセッサが記録媒体にアクセスして実行する方式であってもよいし、または、マイクロプロセッサが記録媒体から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がマイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされることで、そのプログラム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。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、カセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスクなどの磁気ディスク、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、MOMagnetoOpticaldisc、MDMiniDisc、DVDDigitalVersatileDiscなどの光ディスクのディスク系、ICIntegratedCircuitカードメモリカードを含む、光カードなどのカード系、あるいはマスクROM、EPROMErasableProgrammableReadOnlyMemory、EEPROM登録商標、フラッシュROMなどによる半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。また、コンピュータが、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れば、記録媒体は、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コードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラム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、または他の記録媒体からインストールしておく。また、上記画像抽出プログラムは、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。"