JP2006209353A - 画像判断装置、画像形成装置、画像判断方法、画像判断プログラム、画像形成プログラムおよびコンピュータ読取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 原稿に類似した、または、同じである画像を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる画像判断装置を提供する。
【解決手段】 画像判断装置２は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得するベクトル画像取得部２０と、比較対象であるベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する比較画像取得部４０と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める決定部３０とを備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば、画像読取装置で読取られた読取画像と予め記憶されている比較ベクトル画像との類似度を判断する画像判断装置およびそれを備えた画像形成装置、画像判断方法、画像判断プログラムおよびコンピュータ読取り可能な記録媒体に関するものである。

ユーザが必要とする文書や図面、写真（これらの区別は、ここでは重要ではないため、以下では、すべて紙面上に表現された画像として取り扱う。）を複写装置により複写し、希望する枚数だけ入手するという行為は日常的に行われている。ユーザは、スキャナ上に原稿を置き、所定の簡単な操作を行うだけで、複写産物を得ることができる。

しかし、複写装置により原稿を正確に複写することは難しく、多くの場合、複写産物の品質は、オリジナルと比べて低下する。一般に、複写産物がさらに複写される場合も多く、複写を繰り返した画像は、オリジナルとはかけ離れたものになることもある。例えば、小さな文字や数字がつぶれて読取りにくくなったり、薄い色の文字や絵柄が表現されなくなったりするなどの問題が生じる。

そこで、スキャナ上に置かれた原稿を識別し、その原稿に対応するオリジナル画像を出力する方法が提案されている（特許文献１参照）。すなわち、予め複数の画像データが格納されているデータベースと接続された複写装置において、読取り部が読取った原稿の内容をもとに、当該原稿に対応するオリジナル画像を特定し、当該オリジナル画像データを出力するものである。この際、データ検索部によって、読取った原稿に対応するオリジナル画像のデータが、当該画像データベース内に存在していないと判断された場合には、読取り部によって読取られた原稿そのものの情報をもとに、複写産物が形成される。

上記の構成により、手持ちの原稿に対応するオリジナル画像が画像データベース内に存在する場合には、ユーザは、手持ちの原稿の複写産物ではなく、オリジナル画像と同等の品質を有する画像を簡単に入手することができる。もちろん、オリジナル画像データが保存されているデータベースにアクセスし、当該データを入手した後に、そのデータをプリントアウトすることによっても、オリジナル画像を入手できる。しかし、一般には、データベースにアクセスできる環境が整っていなかったり、目的データの所在や入手方法が明らかでなかったり、操作が煩雑であるなどの理由から、誰もが容易にオリジナル画像データを入手できるわけではない。誰もが簡単な操作で、オリジナル画像を入手できる点において、上記構成は優れている。

上記構成においては、読取った原稿の特徴を分析し、画像データベースに保存されている画像データの中から、該当するオリジナル画像データを正確かつ迅速に特定する必要がある。

特許文献１に開示の発明においては、入力文書の一部に記載されている、文書番号やページ番号、題名、日付など、当該文書特有の情報に加えて、図面の文字や画像領域の位置と各領域の矩形など、大まかな文書の情報を読取り、これらの情報をもとに、オリジナル画像データを特定している。

一方、特許文献２に記載の発明においては、画像の詳細な特徴を抽出したデータを保存するデータベースを構築し、原稿の詳細な特徴を抽出したデータをもとに、当該データベースを検索することにより、オリジナル画像データを特定している。
特開２００１−１６３７９公報（公開日；２００１年１月１９日） 特開平７−２８２０８８号公報（公開日；１９９５年１０月２７日）

ところが、上記従来の構成では、オリジナル画像データの特定に際して、処理速度を重視して、大まかな画像データをもとにデータベースを検索すれば、検索の精度が低下するという問題が生じる。逆に、検索精度を重視して、画像同士を比較して検索すると、処理速度が低下するという問題が生じる。

本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、その目的は、原稿に類似したまたは同じである画像を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる画像判断装置および画像形成装置を提供することにある。

本発明に係る画像判断装置は、上記課題を解決するために、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段とを備えていることを特徴としている。

上記ベクトル画像とは、ベクター画像とも呼ばれ、スケーラブル（拡大縮小可能）な画像である。具体的には、上記ベクトル画像とは、画像を、点の座標とそれを結ぶ線や面の方程式のパラメータ、および、塗りつぶしや特殊効果等の描画情報の集合（要素の集合）として表現したものである。つまり、上記ベクトル画像には、例えば、上記方程式のパラメータおよび描画情報等の要素が含まれている。

そして、上記の構成によれば、ベクトル形式のベクトル画像同士を、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較することで、両者の類似度を求めることができる。また、上記ベクトル画像は、例えば、ビットマップ画像等に比べて情報量が少ないので、ビットマップ画像同士を比較する構成と比べて、類似度を求めるための処理量を少なくすることができる。

つまり、上記構成とすることにより、従来の上記画像を構成している画素ごとに比較する場合と比べて類似度を求めるための処理量を少なくすることができるので、より高速に検索を行う（類似度を求める）ことができる。また、上記ベクトル画像は、画像の特徴点を部分的に抽出するといったものではないため、従来のように画像の特徴点同士を比較する構成と比べて、より精度よく類似度を求めることができる。

このように、上記の構成とすることで、原稿（ベクトル画像）に類似したまたは同じである画像（比較ベクトル画像）を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる画像判断装置を提供することができる。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記第二取得手段は、互いに異なる複数の比較ベクトル画像を取得するものであり、上記比較手段は、上記複数の比較ベクトル画像のうち、上記ベクトル画像との類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定するものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、複数の比較ベクトル画像を取得して、その中から上記ベクトル画像との類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定することができる。

なお、上記比較手段は、例えば、比較ベクトル画像とベクトル画像との類似度が所定の閾値以上のものを決定してもよく、さらに、上記類似度が所定の閾値以上であり、かつ、上記類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定してもよい。このように、類似度が所定の閾値以上のものの中から比較ベクトル画像を決定することにより、類似度が所定の閾値よりも小さいものはベクトル画像と対応（類似）していないと判断することができる。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像である特定ベクトル画像から当該特定ベクトル画像を特定するための特徴点を抽出する特徴点生成手段を備え、上記比較手段は、上記特徴点に基づいて上記類似度を求めるものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、上記比較手段は、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較結果に加えて、さらにベクトル画像および／または比較ベクトル画像である特定ベクトル画像をそれぞれ特定するための特徴点を用いて、両者の類似度を求めている。これにより、より類似度の判定を高精度で行うことができる。

なお、上記特徴点生成手段は、例えば、上記比較ベクトル画像を特定するための特徴点が予め生成されている場合には、上記比較手段は、ベクトル画像の特徴点を生成して、当該特徴点と予め生成されている比較ベクトル画像の特徴点とに基づいて類似度を求めればよい。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記特徴点生成手段は、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像を抽出して上記特徴点とするものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像（画像情報）を抽出して上記特徴点としている。例えば、１つのテンプレートを用いて複数の文書を作成する場合、これら複数の文書には、同じ場所に同じ記号や文字等が配置される場合が多い。このように、特定場所にある画像を特徴点とすることで、上記特定画像の特徴がより正確に表された特徴点を生成することができる。

なお、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像を抽出して上記特徴点とする方法としては、例えば、特定ベクトル画像中の特定場所に配置された画像の種類を示す種類情報を特徴点とする方法や、上記特定場所に配置された画像の大きさを示す大きさ情報を特徴点とする方法、上記特定場所に配置された画像そのものの特性を示す特性情報（例えば、画像に含まれる文字情報）等が挙げられる。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記特徴点生成手段は、上記特定ベクトル画像に含まれる文字を認識する文字認識手段を備えるとともに、認識した特定の文字情報を特徴点とするものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、特定ベクトル画像に含まれる特定の文字情報を上記特徴点としている。例えば、１つのテンプレートを用いて複数の文書を作成する場合、これら複数の文書には例えば、社名や個人名等が同じ場所に配置されている場合が多い。このように、画像を文字認識して特定の文字情報を特徴点とすることで、ベクトル画像および／または比較ベクトル画像の特徴がより正確に表された特徴点を生成することができる。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記比較ベクトル画像を構成している要素よりも要素単位が小さいチェック用ベクトル画像を生成するチェック用ベクトル画像生成手段を備え、上記比較手段は、上記ベクトル画像であるチェック用ベクトル画像と上記比較ベクトル画像とを比較するものである構成がより好ましい。

上記チェック用ベクトル画像とは、比較ベクトル画像よりも細かい要素からなるベクトル画像である。具体的には、例えば、比較ベクトル画像が、４角形を表す方程式で表された形式の場合、チェック用ベクトル画像は、例えば、４本の直線で表された形式のデータ等である。つまり、チェック用ベクトル画像は、比較ベクトル画像と比べて、より単純化された要素からなる画像である。

上記ベクトル画像が、例えば、長い直線や、大きな四角といった大きな形状を数式で表わしたものであり、比較ベクトル画像が、短い直線や小さな四角等の集合体で表されている場合に、両者を比較すると、両者は一致しないと判断される場合がある。そこで、例えば、線（直線、曲線）または弧（円、楕円を含む）等の要素で記載されたチェック用ベクトル画像を作成し、このチェック用ベクトル画像（ベクトル画像）と比較ベクトル画像とを比較することで、より精度よく、両者の類似度を求めることができる。

また、本発明に係る画像判断装置は、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが、同じになるように、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像を変倍処理する変倍処理手段を備える構成がより好ましい。

上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが異なる場合、両者の類似度を比較することができない、または、精度よく類似度を求めることができない場合がある。上記の構成によれば、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像を変倍処理することで、両者の大きさを同じにしているので、当該両者の類似度をより正確に求めることができる。

なお、上記両者の大きさが同じになるように変倍処理する方法としては、例えば、ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれの特定の位置に配置されている画像の大きさを比較して変倍する方法や、ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれの４隅に配置されている画像の位置を検出するとともに当該４隅間の距離に基づいて変倍する方法等が挙げられる。

また、本発明に係る画像判断装置は、ラスター形式のラスター画像から上記ベクトル画像を生成するベクトル画像生成手段を備える構成がより好ましい。

上記ラスター画像とは、ビットマップ画像であり、例えば、画像を色のついた点（ドット）の羅列として表現した画像である。上記ラスター画像としては、例えば、ＰＮＧ、ＪＰＥＧ／ＪＰＥＧ２０００、ＧＩＦ、ＢＭＰ、ＴＩＦＦ、ＰＩＣＴ等の形式の画像等が挙げられる。

上記の構成によれば、ラスター画像からベクトル画像を生成（変換）することができるので、様々な形式の画像であっても、ベクトル画像同士の比較を行うことができる。

また、本発明に係る画像判断装置は、原稿を光学的に読取って上記ラスター画像を取得する画像読取手段を備える構成がより好ましい。

上記の構成によれば、画像読取手段を備えているので、例えば、紙等に記録された画像と比較ベクトル画像とを比較することができる。

また、上記画像読取手段は、原稿を光学的に読取るとともに、ベクトル画像を生成するものであってもよい。

本発明に係る画像形成装置は、上記の課題を解決するために、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段と、上記比較手段の比較結果に基づいて、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するか決定する決定手段と、上記決定手段によって決定された画像に基づいて画像形成を行う画像形成手段とを備えることを特徴としている。

上記の構成によれば、例えば、画像読取装置等によって読取られた画像形成すべきベクトル画像と類似した比較ベクトル画像が、記憶装置に記憶されている複数の比較ベクトル画像の中にあるか否かを検索し、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するかを判断している。つまり、例えば、画像形成すべきベクトル画像のオリジナル画像に基づいて作成した比較ベクトル画像が記憶装置に記憶されている場合には、当該比較ベクトル画像に基づいて画像形成を行うことができる。

本発明に係る画像判断方法は、上記の課題を解決するために、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得工程と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得工程と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較工程とを含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、ベクトル形式のベクトル画像同士を、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較することで、両者の類似度を求めることができる。また、上記ベクトル画像は、例えば、ビットマップ画像等に比べて情報量が少ないので、ビットマップ画像同士を比較する構成と比べて、類似度を求めるための処理量を少なくすることができる。

つまり、上記構成とすることにより、従来の上記画像を構成している画素ごとに比較する場合と比べて類似度を求めるための処理量を少なくすることができるので、より高速に検索を行う（類似度を求める）ことができる。また、上記ベクトル画像は、画像の特徴点を部分的に抽出するといったものではないため、従来のように画像の特徴点同士を比較する構成と比べて、より精度よく類似度を求めることができる。

このように、上記の構成とすることで、原稿（ベクトル画像）に類似したまたは同じである画像（比較ベクトル画像）を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる。

なお、上記画像形成装置および画像判断装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記画像形成装置および画像判断装置をコンピュータにて実現させる画像形成装置および画像判断装置の画像形成プログラム、画像判断プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も本発明の範疇に入る。

本発明に係る画像判断装置は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段とを備えている構成である。それゆえ、原稿（ベクトル画像）に類似したまたは同じである画像（比較ベクトル画像）を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる画像判断装置を提供することができる。

〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について説明すれば、以下の通りである。

本実施の形態にかかる画像判断装置は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、比較対象であるベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段とを備えている構成である。

まず、ベクトル画像とラスター画像とについて説明する。上記ベクトル画像とは、ベクター画像とも呼ばれ、スケーラブル（拡大縮小可能）な画像である。具体的には、上記ベクトル画像とは、画像を、点の座標とそれを結ぶ線や面の方程式のパラメータ、および、塗りつぶしや特殊効果等の描画情報の集合として表現したものである。このベクトル画像は、どのように拡大してもなめらかな線を表示することができ（画像を拡大および縮小しても見え方が同じになる）、また、データ量もそれほど大きくならないという特性を有する。上記ベクトル画像としては、ＳＶＧ（Ｓcalable Vector Graphics）規格や、ＳＶＧ−Ｔ規格等の画像が挙げられる。また、例えば、ＪＰＥＧ形式や、ＧＩＦ形式等の画像の場合には、画像を拡大するとドットが荒くなり見づらくなるが、ベクトル画像は、表示する大きさを変更した場合であっても見づらくなることがない。

図２は、ベクトル画像を説明する図面である。図中の上部に示す画像の場合、図中の下部に示すような形式でベクトル画像は表現される。つまり、ベクトル画像は、例えば、ビットマップ形式のような、各画素に関する情報を有しているのではなく、例えば、直線、円、矩形および曲線等を示す数式の集合体（要素）として記述される。つまり、図中の長方形、文字列、楕円、閉じた直線の連続、および汎用パスがそれぞれ要素に相当する。つまり、複数の要素が集まってベクトル画像を構成している。また、ベクトル画像では、文字は文字領域として、写真等の画像は網点・写真領域として、それぞれ画像領域が記録され、それぞれの画像領域に各画像情報が記録されている。

一方、ラスター画像とは、ビットマップ画像であり、例えば、画像を色のついた点（ドット）の羅列として表現した画像である。上記ラスター画像としては、例えば、ＰＮＧ、ＪＰＥＧ/ＪＰＥＧ２０００、ＧＩＦ、ＢＭＰ、ＴＩＦＦ、ＰＩＣＴ等の形式の画像等が挙げられる。

そして、本実施の形態にかかる画像形成装置は、上記画像判断装置によって判断された類似度に基づいて、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するかを決定し、決定された画像を画像形成する構成である。以下の説明では、上記画像判断装置を備えた画像形成装置について説明する。

図１は、本実施の形態にかかる画像形成装置１の概略の構成を示すブロック図である。上記画像形成装置１は、図１に示すように、画像判断装置２、通信部３、画像読取部（画像読取手段）４、印刷画像取得部（決定手段）５、画像形成部（画像形成手段）６、記憶部７、表示部８および操作部（決定手段）９を備えている。

上記通信部３は、上記画像形成装置１とネットワークを介して接続されている各種装置に対して種々の情報を送受信するものである。そして、上記通信部３は、外部（各種装置）から画像（ラスター画像またはベクトル画像）を受信するものである。

上記画像読取部４は、原稿載置台（図示せず）に載置された原稿を、例えば、撮像素子等を用いて光学的に読取り、読取画像を得るものである。上記画像読取部４としては、例えば、スキャナ等が挙げられる。

上記記憶部７は、画像判断装置２において、上記通信部３または画像読取部４から取得した画像（ラスター画像またはベクトル画像）と比較するための比較ベクトル画像を少なくとも記憶するものである。また、上記記憶部７は、必要に応じて比較ＳＶＧ画像変換部８０を備えていてもよい。上記比較ＳＶＧ画像変換部８０は、記憶部７にラスター形式のラスター画像が記憶されている場合に、当該ラスター画像からベクトル形式の画像、すなわち、比較ベクトル画像に変換するものである。つまり、上記記憶部７には、画像がベクトル形式の状態で記憶されていてもよく、また、ラスター形式の状態で記憶されていてもよい。そして、ラスター形式の状態で画像が記憶されている場合には、上記比較ＳＶＧ画像変換部８０にて記憶されている画像がベクトル形式の比較ベクトル画像に変換される。従って、本実施の形態では、記憶部７から比較ベクトル画像が読み出される。

上記画像判断装置２は、画像読取部４によって読取られた読取画像または通信部３を介して受信した画像と、記憶部７から読み出される比較ベクトル画像との類似度を求めるものである。具体的には、上記画像判断装置２は、画像読取部４によって読取られた読取画像または通信部３を介して受信した画像をベクトル画像に変換したものと、記憶部７から読み出した比較ベクトル画像とを、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求めるものである。また、上記画像判断装置２は、求めた類似度に基づいて、上記読取画像または画像と同じであると推定される比較ベクトル画像の候補（１つでも複数でもよい）を決定するものである。なお、以下の説明では、通信部３を介して受信した画像と画像読取部４によって読取られた読取画像とを併せて特定画像として説明する。つまり、上記画像判断装置２は、特定画像のベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求めるものである。なお、上記画像判断装置２の詳細な構成については後述する。

上記画像形成部６は、上記特定画像および比較ベクトル画像を画像形成するものである。また、上記画像形成部６は、補正部（図示せず）を備えている。上記補正部は、画像形成するべき画像（比較ベクトル画像、特定画像）に対して、画像形成部６の特性に応じて補正を施すものである。つまり、上記画像形成部６では、特定画像および比較ベクトル画像に対して階調補正等の補正が行われた画像が出力される。なお、画像形成部６に送信される特定画像および比較ベクトル画像が、例えば、既に、画像形成部６の特性に応じた補正が施されている場合には、上記補正部における補正は行われず、そのまま画像形成されることとなる。

上記印刷画像取得部５は、画像判断装置２によって求められた特定画像と比較ベクトル画像との類似度に基づいて、画像形成すべき画像を取得するものである。具体的には、上記印刷画像取得部５は、画像判断装置２による比較ベクトル画像と特定画像との類似度の判断の結果、または、操作部９から入力された画像形成命令に基づいて、画像形成部６にて画像形成すべき印刷画像を取得するものである。

上記表示部８は、種々の情報を表示するものである。例えば、上記表示部８は、画像判断装置２によって特定画像との類似度が高いと判断された比較ベクトル画像を表示する。

上記操作部９は、各種の操作に関する入力を行うものである。換言すると、上記操作部９は、操作者によって入力された種々の命令を受け付けるものである。

ここで、図１を参照して、上記画像判断装置２の詳細な構成について説明する。上記画像判断装置２は、ベクトル画像取得部（第一取得手段、ベクトル画像生成手段）２０、比較画像取得部（第二取得手段）４０および決定部（比較手段）３０を備えている。

上記ベクトル画像取得部２０は、通信部３および／または画像読取部４を介して取得した特定画像をベクトル形式のベクトル画像に変換するものであり。換言すれば、上記ベクトル画像取得部２０は、ベクトル画像を得るものである。

そして、上記ベクトル画像取得部２０は、特定画像取得部１０と画像認識部２１とチェック用データ作成部８１とを備えている。このベクトル画像取得部２０の詳細な構成については後述する。

上記決定部３０は、ベクトル画像取得部２０によって生成されたベクトル画像と比較画像取得部４０によって取得された比較ベクトル画像とを比較して、類似度（類似の度合い）を判定するものである。より具体的には、上記決定部３０は、上記ベクトル画像と、上記比較画像取得部４０が記憶部７から取得した複数の比較ベクトル画像のそれぞれとを当該ベクトル画像および比較ベクトル画像を構成している要素単位で比較して、それぞれの差異（類似度）を求める。そして、上記決定部３０は、上記差異（類似度）に基づいて、上記ベクトル画像に類似している比較ベクトル画像を決定するものである。

そして、上記決定部３０は、比較部３２、特徴点生成部（特徴点生成手段）３１、および変倍処理部（変倍処理手段）３９を備えている。上記比較部３２は、除去画像と比較ベクトル画像とを比較して、その差異を求めるものである。なお、上記決定部３０の詳細な構成については後述する。

このように、画像判断装置２では、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいて、上記ベクトル画像と類似度が高いと判断される比較ベクトル画像を決定している。

図３は、画像判断装置２の構成を説明するブロック図である。ここで、ベクトル画像取得部２０および決定部３０の詳細について説明する。

上記ベクトル画像取得部２０は、図３に示すように、画像認識部２１、特定画像取得部１０およびチェック用データ作成部８１（ベクトル画像生成手段、チェック用ベクトル画像生成手段）を備えている。

上記特定画像取得部１０は、通信部３を介して受信した画像または画像読取部４によって読取られた読取画像を特定画像として取得するものである。換言すると、上記特定画像取得部１０は、操作者が画像形成を望んでいる画像（特定画像）を取得するものである。この特定画像取得部１０は、特定画像を取得するものであり、上記特定画像は、ラスター形式の画像およびベクトル形式の画像の両方の場合を含む。

比較画像取得部４０は、上記記憶部７から、上記特定画像の比較対象である比較ベクトル画像を取得するものである。

上記画像認識部２１は、特定画像を種々の領域に分離するものである。具体的には、画像認識部２１は、特定画像の濃度ヒストグラムおよびブロックヒストグラム等を算出して、画像領域に分離している。そして、上記画像認識部２１は、特定画像を、例えば、文字領域、背景領域および網点・写真領域に分離する。

上記チェック用データ作成部８１は、上記特定画像取得部１０によって取得された特定画像（ラスター画像およびベクトル画像を含む）から、後述する決定部３０にて、比較ベクトル画像と比較するためのチェック用ベクトル画像を生成するものである。

上記チェック用ベクトル画像は、比較ベクトル画像と比較するために、要素単位が小さいベクトル画像である。

具体的には、例えば、特定画像取得部１０が取得したベクトル画像が、４角形を表す方程式で表された形式の場合、チェック用データ作成部８１は、例えば、４本の直線で表された形式のチェック用ベクトル画像を生成する。つまり、上記チェック用データ作成部８１は、上記ベクトル画像と比べて、より単純化された要素からなるチェック用ベクトル画像を生成する。

次に、上記決定部３０について説明する。

上記決定部３０は、比較部３２と特徴点生成部３１と変倍処理部３９を備えている。上記特徴点生成部３１は、ベクトル画像および／または比較ベクトル画像である特定ベクトル画像の特徴点を生成するものである。つまり、上記特徴点生成部３１はベクトル画像取得部２０が取得したベクトル画像、および、比較画像取得部４０が取得した比較ベクトル画像の特徴点を抽出している。上記特徴点とは、上記特定画像の特徴を示す情報であり、上記特定ベクトル画像を特定することができる情報である。上記特徴点としては、具体的には、例えば、特定ベクトル画像の特定の場所に記載されている可能性が高い情報や罫線情報、各画像領域（文字領域、背景領域、網点・写真領域等）の配置情報等が挙げられる。また、特定ベクトル画像の特定場所に記載されている可能性が高い情報とは、例えば、特定ベクトル画像の上方に付されている社名やロゴ、特定ベクトル画像の下方に付されている頁情報等が挙げられる。

また、上記特徴点生成部３１は、文字認識部３３および罫線認識部（文字認識手段）３４を備えている。上記文字認識部３３は、特定ベクトル画像（ベクトル画像（チェック用ベクトル画像）および比較ベクトル画像）の文字領域に記載されている文字を認識するものである。つまり、上記文字認識部３３は、ＯＣＲ機能を有しており、画像に記された文字コード（文字）を認識することができる。これにより、上記特徴点生成部３１は、特定ベクトル画像に記載されている文字を認識することができ、上記特定ベクトル画像に記載された特定の文字情報を特徴点とすることができる。なお、上記文字認識部３３は、外部の辞書情報記録部６０に記録されている辞書情報に基づいて認識した文字情報の認識の精度を上げている。また、辞書情報記録部６０は、例えば、ＩＣカード判断部７１を備えたユーザＩＤ入力部７０からユーザ情報の入力を記録し、当該ユーザ情報を辞書情報として記録している。また、上記ＩＣカード判断部７１では、例えば、非接触に他からの情報を受け付けることができる。この上記辞書情報記録部６０およびユーザＩＤは、画像形成装置１に備えられていても良く、また、別体で設けられていても良い。

上記罫線認識部３４は、上記特定ベクトル画像に形成されている罫線（線）を認識するものである。特に、表が特定画像中の大部分を占める場合には、上記罫線（線）が当該特定ベクトル画像の特徴を示す特徴点となる。

上記変倍処理部３９は、ベクトル画像と比較ベクトル画像と比較する前に、両者の大きさを同じにするために変倍処理を行うものである。具体的には、上記変倍処理部３９は、ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさを把握し、両者の大きさが同じになるように、少なくとも一方を変倍処理するものである。なお、具体的な変倍処理方法については後述する。

上記比較部３２は、上記変倍処理部３９にて、変倍処理が施され同じ大きさになっているチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とを比較して、両者の類似度を求めるものである。そして、本実施の形態では、上記比較部３２は、上記チェック用ベクトル画像を構成する要素と、比較ベクトル画像を構成する要素との対応関係を比較（チェック用ベクトル画像の要素が比較ベクトル画像の要素に含まれているか否かを比較）した後、さらに、上記特徴点生成部３１によって生成されたチェック用ベクトル画像の特徴点と比較ベクトル画像の特徴点とを比較することで類似度を求めている。ここで、比較部３２の詳細な構成を説明する。

上記比較部３２は、様式比較部３５と文字比較部３６とを備えている。様式比較部３５は、ベクトル画像を構成している要素同士を比較するものである。具体的には、様式比較部３５は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とにそれぞれ形成されている線（罫線）同士や、文字領域の位置同士を比較する。つまり、様式比較部３５は、チェック用ベクトル画像を構成している要素と比較ベクトル画像を構成している要素とを比較する。より具体的には、様式比較部３５は、チェック用ベクトル画像を構成している要素（要素データ）が、比較ベクトル画像を構成している要素データに、どの程度の割合で含まれているか否かを各要素データごとに比較する。すなわち、上記様式比較部３５は、チェック用ベクトル画像を構成している１つの要素データを含む要素データが比較ベクトル画像を構成している要素データ中にあるか否かを判断し、チェック用ベクトル画像を構成している要素データの数だけ繰り返す。そして、比較部３２は、その結果、つまり、チェック用ベクトル画像を構成している要素データがどれだけ比較ベクトル画像を構成している要素データに含まれているのかを示す値を類似度とする。なお、以下の説明では、チェック用ベクトル画像を構成している要素データが、比較ベクトル画像を構成している要素データに１つでも含まれていないと判断すると比較部３２は、両者は類似していないと判断する例について説明しているが特に限定されるものではなく、含まれていない場合であっても、類似度を求めることはできる。

上記文字比較部３６は、特徴点生成部３１によって生成された比較ベクトル画像とチェック用ベクトル画像の特徴点同士を比較する。具体的には、上記文字比較部３６は、特徴点生成部３１によって抽出された例えば、社名や作成者、頁数等の文字情報同士を比較する。

そして、上記比較部３２は、これら文字比較部３６と様式比較部３５との比較結果に基づいて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を算出する。なお、具体的な類似度の算出方法については後述する。

そして、上記決定部３０は、比較部３２によって算出された類似度に基づいて、上記チェック用ベクトル画像の生成元である通信部３または画像読取部４を介して取得した画像と類似する比較ベクトル画像を決定する。具体的には、上記比較部３２によってチェック用ベクトル画像と記憶部７から取得した複数の比較ベクトル画像のそれぞれとが比較された後、上記決定部３０は、算出された複数の類似度のうち、所定値よりも高い類似度を有する比較ベクトル画像を、上記チェック用ベクトル画像と類似する画像であると決定する。すなわち、上記算出された類似度が全て所定値以下である場合には、上記決定部３０は、上記チェック用ベクトル画像と類似する画像はないと判断する。また、上記決定部３０は、上記所定値以上である類似度を有する比較ベクトル画像のうち、最も高い類似度である比較ベクトル画像を上記チェック用ベクトル画像と類似する画像であると決定してもよい。

また、例えば、上記決定部３０によって上記チェック用ベクトル画像との類似度が所定値以上である比較ベクトル画像を決定した後、その中から操作者が操作部９を操作することにより、チェック用ベクトル画像と類似する画像を決定するようにしてもよい。

このようにして、画像判断装置２では、上記通信部３および／または画像読取部４を介して取得した画像と対応する（つまり、類似度が高い）比較ベクトル画像を決定する。

ここで、図１を参照して、上記画像形成装置１における各ブロック間でやり取りされる情報について説明する。

まず、上記画像読取部４にて画像形成すべき原稿が読取られ読取画像が生成される、または、通信部３にて外部から送信されてきた画像形成すべき画像が受信される。次に、上記ベクトル画像取得部２０の特定画像取得部１０は上記読取画像（画像）を取得する。

そして、特定画像取得部１０にて取得された特定画像は画像認識部２１にて、上記取得した画像を領域分離され、チェック用データ作成部８１に送られる。その後、チェック用データ作成部８１では、上記画像認識部２１にて領域分離した結果（領域分離結果）に基づいてチェック用ベクトル画像を作成する。

そして、ベクトル画像取得部２０は、チェック用データ作成部８１にて作成したチェック用ベクトル画像と画像認識部２１にて得られた領域分離結果とを決定部３０に送信する。

一方、比較画像取得部４０は、記憶部７から上記チェック用ベクトル画像と比較するべき比較ベクトル画像を取得する。そして、比較画像取得部４０は、取得した比較ベクトル画像を決定部３０に送信する。

決定部３０では、変倍処理部３９を動作させて、取得したチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが互いに同じになるように上記上記チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との少なくとも一方の変倍処理を行う。なお、両者の大きさが同じ場合には、変倍処理部３９における変倍処理は行われない。

次に、上記決定部３０は、特徴点生成部３１を動作させて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれの特徴点を抽出する。

そして、上記決定部３０は、比較部３２を動作させて、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較するとともに、上記両者の特徴点同士を比較して、上記両者の類似度を求める。そして、上記決定部３０は、上記類似度の算出を、記憶部７に記憶されている画像の数だけ行い、それぞれのチェック用ベクトル画像との類似度を求める。次に、上記決定部３０は、算出された類似度のうち、所定値よりも高い類似度である比較ベクトル画像を決定する。

そして、上記決定部３０は、上記所定値よりも類似度が高い比較ベクトル画像の結果を印刷画像取得部５に送信する。

そして、印刷画像取得部５では、表示部８を動作させて、上記結果に基づく比較ベクトル画像を表示する。つまり、印刷画像取得部５は、表示部８に、上記所定値よりも高い類似度の比較ベクトル画像を表示する。そして、操作者は、操作部９を用いて、この表示部８に表示された結果に基づいて上記チェック用ベクトル画像を生成した元の画像、つまり、画像読取部４にて読取られた読取画像または通信部３を介して取得した画像を画像形成するか、決定部３０にて類似度が高いと判断された比較ベクトル画像を画像形成するかを選択する。そして、操作者による選択命令は、操作部９を介して印刷画像取得部５に与えられる。

上記印刷画像取得部５は、上記選択命令に基づいて、上記特定画像を画像形成する旨を受信した場合には、特定画像取得部１０を動作させて上記画像を取得する。一方、印刷画像取得部５は、上記比較ベクトル画像を画像形成する旨を受信した場合には、上記比較画像取得部４０を動作させて比較ベクトル画像を取得する。そして、上記印刷画像取得部５は、取得した画像または比較ベクトル画像を画像形成部６に送信し、画像形成部６に画像形成動作を行わせる。

なお、上記の説明では、上記決定部３０が所定値よりも高い類似度である比較ベクトル画像を決定し、最終的にどの比較ベクトル画像または上記画像を画像形成すべきかを操作者が選択する例について説明している。しかしながら、例えば、画像判断装置２が、画像形成すべき画像（画像、比較ベクトル画像）を決定するようにしてもよい。この場合には、上記決定部３０は、類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定した後、この類似度が画像形成すべき所定値よりも高い場合には比較ベクトル画像を画像形成することを決定し、上記類似度が上記所定値よりも低い場合には上記特定画像を画像形成することを決定すればよい。そして、上記決定部３０は、上記決定に基づいて、画像形成すべき画像（画像、比較ベクトル画像）に関する情報を印刷画像取得部５に送信すればよい。これにより、操作者は、単に原稿を画像読取部４に読取らせるだけで、所望の画像を画像形成することができる。

ここで、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を判定する方法について説明する。本実施の形態にかかる画像判断方法は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさを互いに同じにした後、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較するとともに、両者の特徴点を比較し、その比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める方法である。

ここで、変倍処理について説明する。図４は、変倍処理を説明する図面である。図４に示すように、例えば、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とを比較する場合、両者の大きさが異なった場合、両者が同じであるか否かを判断することは困難である。ベクトル形式のベクトル画像（チェック用ベクトル画像、比較ベクトル画像）では、画像を構成する各要素が方程式等の数式で記述されており、例えば、線分の長さが異なった場合には、他の数式で記述される場合がある。そこで、上記決定部３０は、上記両者を比較する前に、当該両者の大きさが互いに同じであるか否かを判断し、異なっている場合には、変倍処理部３９を動作させて、両者の大きさを同じにしている。

具体的に、両者の大きさを同じにする方法としては、上記決定部３０は、例えば、各画像の外縁または外縁の四隅（４つの角）の画像の種類を比較する。そして、両者の画像の種類が同じである場合には、上記決定部３０は、両者は類似の画像であるとして、上記四隅間の距離を、ベクトル画像と比較ベクトル画像とについてそれぞれ測定する。そして、その測定された長さに基づいて、上記決定部３０は、変倍処理部３９を動作させて変倍処理を行う。その後、上記決定部３０は、上記両者の類似度の判定を行う。

なお、他の変倍処理方法としては、例えば、領域分離処理によって分離された各領域の割合を、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とで比較し、同じである（誤差がある一定の範囲内である場合を含む）場合には、両者の画像の同じ位置に配置、例えば、画像の端部に配置されている画像が同じであるか判断する。そして、同じである場合には、その画像の大きさをそれぞれ取得し、それぞれの大きさに基づいて、両者の大きさが同じになるように変倍処理を施せばよい。なお、変倍処理は、チェック用ベクトル画像または比較ベクトル画像のみを変倍処理することにより、上記両者の大きさを同じにしてもよく、また、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との両方を変倍処理して両者の大きさを同じにしてもよい。なかでも、複数の比較ベクトル画像の大きさが同じである場合、チェック用ベクトル画像のみを変倍処理することで、複数のチェック用ベクトル画像の全ての大きさを変倍処理しなくて済むため、処理量をより少なくすることができるのでより好ましい。

ここで、チェック用ベクトル画像について説明する。図５は、ベクトル画像に含まれる要素を示す図面である。

例えば、図５の（ａ）に示すように、チェック用ベクトル画像は、横方向に伸びた３本の直線と縦方向に延びた３本の直線との計６本の直線の要素から構成されている。また、図５の（ｂ）に示すように、記憶部７から取得した比較ベクトル画像は、４つの矩形の要素から構成されている。このように、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とは同じ形状である場合であっても、異なる要素の集合体としてベクトル形式の画像が作成されている場合がある。そして、この場合には、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とは互いに同じ形状であっても、両者は類似していないと判断される場合がある。また、例えば、図５の（ｃ）〜（ｅ）に示すように、上記ベクトル画像と若干異なった形状である場合であっても、要素の表し方によっては、比較部３２によって類似していると判断される場合がある。

そこで、ベクトル画像と類似している比較ベクトル画像をより正確に判断するために、上記のように６本の直線で構成されているベクトル画像から、より細かい要素の集合体のチェック用ベクトル画像を作成する。具体的には、例えば、後述する図６の（ｂ）に示すように、全ての要素を重ね合わせたときに、複数の直線が交差する交点を含まない要素の集合体となるようにチェック用ベクトル画像を作成する。より詳細には、チェック用データ作成部８１は、得られる要素を重ね合わせたときに、他の要素と重ならないような要素からなるチェック用ベクトル画像を作成する。

そして、比較部３２は、このチェック用ベクトル画像を用いて、当該チェック用ベクトル画像と類似した比較ベクトル画像を判断する。以下、これについて説明する。

図６は、比較部３２におけるチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較方法を説明する図面である。また、図７は、上記決定部３０におけるチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較処理を説明するフローチャートである。図６、図７を参照して、上記両者の比較方法について説明する。

まず、特定画像取得部によって図６の（ａ）に示すように、ベクトル形式のベクトル画像が取得される。次に、上記図６の（ｂ）に示すように、チェック用データ作成部８１にて当該ベクトル画像からチェック用ベクトル画像が生成される。このチェック用ベクトル画像は、１２本の直線を表す数式の要素から構成されている。

そして、上記決定部３０にて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較処理が行われる。具体的には、上記比較部３２は、図６の（ｂ）と図６の（ｃ）とに示すように、矩形に相当するチェック用ベクトル画像の各要素（４つの要素）が比較ベクトル画像中に含まれているか否かを判断する。つまり、４つのベクトルを構成している記述がそれぞれ一致するかを判断する。そして、比較ベクトル画像中に含まれていると判断すると、比較部３２は、上記チェック用ベクトル画像から上記図中左上の矩形を構成している４つの要素を消去する。

次に、図６の（ｄ）と図６の（ｅ）とに示すように、比較部３２は、残ったチェック用ベクトル画像の要素に、比較ベクトル画像にまだ含まれる部分があるか判断し、ある場合には、該当する要素を除去する。ここでは、上記比較部３２は、図中左下の矩形を構成している要素が比較ベクトル画像中に含まれているか否かを判断し、含まれていると判断した場合には、該当する要素をチェック用ベクトル画像から除去する。

そして、上記の操作を繰り返すことで、チェック用ベクトル画像を構成する要素は、図６の（ｂ）（ｄ）（ｆ）（ｈ）（ｊ）に示すように減っていく。そして、チェック用ベクトル画像を構成する要素の全てが、比較ベクトル画像に含まれている場合には、図６の（ｊ）に示すように何も残らない状態になる。この場合には、上記決定部３０は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とは類似していると判断する。一方で、ベクトル画像の各要素と比較ベクトル画像の各要素との比較を行った結果、ベクトル画像の要素が残った場合には、両者は類似していないと判断する。

次に、上記決定部３０が、ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較処理を行った後、最終的に両者が類似しているか否かを判断する比較処理について図７を参照して説明する。

まず、特定画像取得部１０にて記憶部７から読み出される比較ベクトル画像との類似度を判定したい特定画像が取得される（Ｓ１０）。次に、画像認識部２１は、比較ベクトル画像と比較するためのチェック用ベクトル画像を生成するために、上記特定画像の領域分離処理を行う（Ｓ１１）。この領域分離処理については後述する。

その後、チェック用データ作成は、上記画像認識部２１にて行われた領域分離処理の結果に基づいて、上記特定画像からチェック用ベクトル画像を生成する（Ｓ１２）。そして、生成されたチェック用ベクトル画像は、決定部３０に送信される。

そして、チェック用ベクトル画像を取得した決定部３０は、比較対象の比較ベクトル画像を比較画像取得部４０から取得する（Ｓ１３）。なお、上記比較画像取得部４０は、記憶部７から比較ベクトル画像を取得している。

そして、上記決定部３０は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とを比較する（Ｓ１４）。

具体的には、まず、上記決定部３０に備えられている変倍処理部３９は、上記チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが同じであるか否かを判断する（Ｓ１５）。そして、上記ステップＳ１５にて上記両者の大きさが異なると判断する（Ｓ１５でＮＯ）と、上記変倍処理部３９は、チェック用ベクトル画像および比較ベクトル画像の少なくとも一方を変倍処理し、両者の大きさを同じにする（Ｓ１６）。

上記ステップＳ１６の後、または、上記ステップＳ１５にて両者の大きさが同じであると判断した（Ｓ１５でＹＥＳ）場合、決定部３０は、除去ベクトル画像を構成している任意の要素を取り出し（Ｓ１７）、比較部３２（様式比較部３５）は、チェック用ベクトル画像を構成している要素が、比較ベクトル画像に含まれているか否かを判断する（Ｓ１８）。そして、上記ステップＳ１８にて含まれていると判断する（Ｓ１８でＹＥＳ）と、比較部３２は、チェック用ベクトル画像を構成している要素から、比較ベクトル画像に含まれていると判断した要素を消去する（Ｓ１９）。なお、上記チェック用ベクトル画像を構成している要素が、比較ベクトル画像に含まれているか否かの判断については、上記比較ベクトル画像の要素ごとに行ってもよく、また、一度に行ってもよい。

なお、上記ステップＳ１８にて含まれていないと判断した（Ｓ１８でＮＯ）場合には、チェック用ベクトル画像と上記比較ベクトル画像とは、決定部３０は、類似していないと判断し、処理は、ステップＳ２５に進む。

次に、上記比較部３２は、上記ステップＳ１９にて比較ベクトル画像に含まれる要素を消去した後の状態における、チェック用ベクトル画像を構成している要素が未だ残っているか否かを判断する（Ｓ２０）。

上記ステップＳ２０にて残っていると判断した（Ｓ２０でＹＥＳ）場合には、処理はステップＳ１７に戻る。一方、上記ステップＳ２０にて残っていないと判断した（Ｓ１８でＮＯ）場合には、上記決定部３０は、上記チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とは類似していると判断し、次の特徴点比較処理へ進む。

次に、上記決定部３０は、特徴点生成部３１を動作させて、要素を消去する前のチェック用ベクトル画像および比較ベクトル画像の特徴点を生成する特徴点生成処理を行う（Ｓ２１）。なお、上記特徴点生成処理については後述する。

そして、上記比較部３２（文字比較部３６）は、生成した上記特徴点に基づいて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とを比較して両者の類似度を算出する（Ｓ２２）。

次に、決定部３０は、上記算出された類似度に基づいて、当該類似度が所定値よりも高いか否かを判断する（Ｓ２３）。そして、上記ステップＳ２３にて上記類似度が所定値よりも高い（Ｓ２３でＹＥＳ）場合には、この類似度を比較した比較ベクトル画像をチェック用ベクトル画像と類似している画像候補とする（Ｓ２４）。また、上記ステップＳ２３にて上記類似後が所定値以下である（Ｓ２３でＮＯ）場合には、上記決定部３０は、両者は類似していないと判断し、処理はステップＳ２５に進む。

その後、上記決定部３０は、他に比較すべき比較ベクトル画像が存在するか否かを判断する（Ｓ２５）。上記ステップＳ２５にて他に比較すべき比較ベクトル画像が存在する（Ｓ２５でＹＥＳ）場合には、決定部３０は比較画像取得部４０に他の比較ベクトル画像を取得するための命令を出し、処理はステップＳ１３に進む。

上記ステップＳ２５にて他に比較すべき比較ベクトル画像が存在しない（Ｓ２５でＮＯ）場合には、決定部３０は、上記画像候補の中からチェック用ベクトル画像と類似している比較ベクトル画像を決定する（Ｓ２６）。具体的には、例えば、上記決定部３０は、上記画像候補の中から類似度が所定の値以上の比較ベクトル画像を決定してもよく、また、上記画像候補の中で最も類似度が高い比較ベクトル画像を決定してもよい。

このようにして、本実施の形態では、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれのベクトル画像同士を比較して、その結果をチェック用ベクトル画像と類似する比較ベクトル画像の抽出に用いている。

なお、上記の例では、チェック用ベクトル画像に含まれる要素が比較ベクトル画像に全て含まれているか否かを判断した後、上記チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との特徴点を比較している。しかしながら、例えば、いずれか一方のみを用いて、チェック用ベクトル画像と類似している比較ベクトル画像を決定してもよい。

また、上記ステップＳ１８では、チェック用ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを判断しているが、このときにどの程度含まれているかを求めるようにしてもよい。そして、その結果を、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度としてもよい。

図８は、画像認識部２１における画像認識処理の流れを説明するフローチャートである。図８を参照して、画像認識処理について説明する。

特定画像取得部１０から特定画像を取得したベクトル画像取得部２０は、まず、画像認識部２１を動作させて、上記特定画像の領域分離を行う。具体的には、上記画像認識部２１は、上記特定画像を、例えば、文字領域、背景領域および網点・写真領域の３つの領域に分離する（Ｓ３０）。次に、上記画像認識部２１は、少なくとも上記文字領域のブロックヒストグラムを算出する（Ｓ３１）。

次に、画像認識部２１は、上記文字領域のブロックヒストグラムの結果に基づいて、上記特定画像の回転処理を行う。具体的には、画像認識部２１は、ブロックヒストグラムの結果より文字列の傾きを算出し、画像が傾いているか否かを判断する（Ｓ３２）。そして、上記画像認識部２１は、上記ステップＳ３２の結果に基づいて上記特定画像が傾いている場合、当該特定画像の回転処理を行う（Ｓ３３）。

次に、画像認識部２１は、上記特定画像の少なくとも文字領域の濃度ヒストグラムを算出し（Ｓ３４）、その結果に基づいて、文字領域の文字認識を行う（Ｓ３５）。

その後、画像認識部２１は、上記特定画像の中に、例えば、手書き等のオリジナル画像に対して付加された付加画像があるか否かを判断する（Ｓ３６）。具体的には、上記画像認識部２１は、濃度ヒストグラムの結果より、濃度ヒストグラムに基づいて濃度値が所定範囲に分布する画像を付加画像と認識する。そして、画像認識部２１は、認識付加画像を特定画像から除去する（Ｓ３７）。このようにして、画像認識処理を行う。なお、上記画像認識処理は、チェック用データ作成部８１が上記特定画像からチェック用ベクトル画像を作成できるのであれば、必ずしも必須ではない。また、上記付加画像の除去処理（Ｓ３６、Ｓ３７）についても必要に応じて行えばよい。

図９は、特徴点生成部３１における特徴点生成処理の流れを説明するフローチャートである。図９を参照して、特徴点生成処理について説明する。なお、以下の説明ではチェック用ベクトル画像を例示して説明するが、比較ベクトル画像の特徴点を抽出する場合も同じ処理を行う。

まず、特徴点生成部３１は、特徴点を生成するためにチェック用ベクトル画像を取得する（Ｓ５０）。

次に、特徴点生成部３１は、文字認識部３３および罫線認識部３４を動作させて、チェック用ベクトル画像中に含まれる文字列の文字認識およびチェック用ベクトル画像中に含まれる罫線（線）を認識する（Ｓ５１）。具体的には、文字認識部３３は、ベクトル画像取得部２０にて特定画像の領域分離結果に基づいて、文字領域と判断されている領域について文字認識を行う。また、このとき、文字認識部３３は、辞書情報記録部６０に記録されている辞書情報に基づいて文字認識を行う。なお、この文字認識については、上記画像認識部２１が行った文字認識の結果を用いてもよい。

次に、特徴点生成部３１は、文字認識部３３による文字認識結果に基づいて、チェック用ベクトル画像中に社名に関する社名情報が記載されているか否かを判断する（Ｓ５２）。具体的には、操作者が予め辞書情報記録部６０に社名情報を記録しておく。そして、上記特徴点生成部３１は、文字認識部３３によって認識した文字列の中に、辞書情報記録部６０に記録されている社名情報と同じ情報が含まれているか否かを判断する。なお、このとき、特徴点生成部３１は、チェック用ベクトル画像中に社名情報が含まれているか否かを判断する際に、例えば、チェック用ベクトル画像の上部付近のみに社名情報が含まれているか否かを判断するようにしてもよい。

上記ステップＳ５２にて、チェック用ベクトル画像中に社名情報が含まれていると判断すると、上記特徴点生成部３１は、特徴点として上記社名情報を加える（Ｓ５３）。具体的には、上記特徴点生成部３１は、図示しない特徴点情報格納部を有しており、その中に上記チェック用ベクトル画像の特徴点を示す特徴点情報を格納している。そして、特徴点生成部３１は、その特徴点情報に上記社名情報を加えることで特徴点を作成している。

上記ステップＳ５３の後、または、上記ステップＳ５２にてチェック用ベクトル画像中に社名情報が含まれていないと判断した場合、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に機密事項に関する内容が含まれているか否かを判断する。上記機密事項に関する内容とは、例えば、“極秘”や“社外秘”等のチェック用ベクトル画像中に機密事項が含まれていることを示す文字列である。つまり、上記特徴点生成部３１は、チェック用ベクトル画像中に機密事項が含まれていることを示す文字列が当該チェック用ベクトル画像中に含まれているか否かを判断する（Ｓ５４）。これにより、特徴点生成部３１は、チェック用ベクトル画像中に機密事項に関する内容が含まれているか否かを判断することができる。

上記ステップＳ５４にて、チェック用ベクトル画像中に上記機密事項に関する内容が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記機密事項が含まれていることを示す文字列（機密事項情報）を加える（Ｓ５５）。そして、処理はステップＳ５６に進む。また、上記ステップＳ５４にて、チェック用ベクトル画像中に機密事項に関する内容が含まれていないと判断すると、処理はステップＳ５６に進む。なお、一般に上記“極秘”や“社外秘”等の文字列は画像の上部に記載されていることが多い。このため、上記特徴点生成部３１は、例えば、チェック用ベクトル画像の上部のみに上記文字列があるか否かを判断するようにしても良い。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、他と比べて大きなサイズの文字（文字列）があるか否かを判断する（Ｓ５６）。

そして、上記ステップＳ５６にて、チェック用ベクトル画像中に他と比べて大きなサイズの文字（文字列）があると判断すると、特徴点生成部３１は、特徴点として上記大きなサイズの文字の内容を加える（Ｓ５７）。そして、処理はステップＳ５８に進む。また、上記ステップＳ５６にて、チェック用ベクトル画像中に他と比べて大きなサイズの文字（文字列）がないと判断すると、処理はステップＳ５８に進む。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、日付情報が含まれているか否かを判断する（Ｓ５８）。そして、チェック用ベクトル画像中に日付情報が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記日付情報を加える（Ｓ５９）。そして、処理はステップＳ６０に進む。また、上記ステップＳ５８にて、チェック用ベクトル画像中に日付情報がないと判断すると、処理はステップＳ６０に進む。なお、一般に上記日付情報は画像の上部に記載されていることが多い。このため、上記特徴点生成部３１は、例えば、チェック用ベクトル画像の上部のみに上記日付情報があるか否かを判断するようにしても良い。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、所属（部署名）に関する情報が含まれているか否かを判断する（Ｓ６０）。そして、チェック用ベクトル画像中に所属（部署名）に関する情報が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記所属（部署名）に関する情報を加える（Ｓ６１）。そして、処理はステップＳ６２に進む。また、上記ステップＳ６０にて、チェック用ベクトル画像中に所属（部署名）に関する情報がないと判断すると、処理はステップＳ６２に進む。なお、一般に上記所属（部署名）に関する情報は画像の上部に記載されていることが多い。このため、上記特徴点生成部３１は、例えば、チェック用ベクトル画像の上部のみに上記所属（部署名）に関する情報があるか否かを判断するようにしても良い。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、名前に関する名前情報が含まれているか否かを判断する（Ｓ６２）。そして、チェック用ベクトル画像中に名前情報が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記名前情報を加える（Ｓ６３）。そして、処理はステップＳ６４に進む。また、上記ステップＳ６２にて、チェック用ベクトル画像中に名前情報がないと判断すると、処理はステップＳ６４に進む。なお、一般に上記名前情報は画像の上部に記載されていることが多い。このため、上記特徴点生成部３１は、例えば、チェック用ベクトル画像の上部のみに上記名前情報があるか否かを判断するようにしても良い。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、バージョン情報が含まれているか否かを判断する（Ｓ６４）。そして、チェック用ベクトル画像中にバージョン情報が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記バージョン情報を加える（Ｓ６５）。そして、処理はステップＳ６６に進む。また、上記ステップＳ６４にて、チェック用ベクトル画像中にバージョン情報がないと判断すると、処理はステップＳ６６に進む。なお、一般に上記バージョン情報は画像の下部に記載されていることが多い。このため、上記特徴点生成部３１は、例えば、チェック用ベクトル画像の下部のみに上記バージョン情報があるか否かを判断するようにしても良い。

次に、上記特徴点生成部３１は、上記チェック用ベクトル画像中に、表、または、罫線が含まれているか否かを判断する（Ｓ６６）。そして、チェック用ベクトル画像中に表、または、罫線が含まれていると判断すると、特徴点生成部３１は、上記特徴点として上記表、または、罫線に関する線情報を加える（Ｓ６７）。そして、特徴点生成処理を終了する。また、上記ステップＳ６６にて、チェック用ベクトル画像中に罫線がないと判断すると、特徴点生成処理を終了する。

このようにして、特徴点生成部３１は、チェック用ベクトル画像の特徴点を生成している。また、特徴点生成部３１は、上記と同様にして比較ベクトル画像についても特徴点を生成する。そして、このようにして生成された特徴点に基づいて、比較部３２は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を判断する。具体的には、上記比較部３２は、文字比較部３６を動作させて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との特徴点に含まれる文字列同士を比較する。また、比較部３２は、様式比較部３５を動作させて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との特徴点に含まれる罫線情報同士を比較する。そして、比較部３２は、この２つの比較結果に基づいて、上記チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を算出する。上記類似度の算出方法としては、例えば、特徴点に含まれる各項目のうち、一致した数によって算出してもよく、また、上記各項目に重み付けを行って、類似の度合いを求めても良い。

なお、上記の説明では、特徴点生成部３１は、チェック用ベクトル画像中に特定の文字列が含まれている場合に、当該文字列を特徴点としている。しかしながら、例えば、上記文字列とその文字列がチェック用ベクトル画像中のどの位置に配置されているかを示す位置情報とを併せて特徴点としてもよい。つまり、特徴点生成部３１は、特定の文字列のみを特徴点としてもよく、特定の文字列と当該文字列の位置情報との両方を特徴点としてもよい。

また、上記の説明は、特徴点を生成するための一例であり、上記方法に限定されるものではない。従って、例えば、別の項目を特徴点として設定・判断してもよいし、上記例示のうちのいくつかのみを特徴点として設定・判断してもよい。

また、上記の説明では、特徴点生成部３１は、認識した文字および罫線に基づいて特徴点を生成しているが、例えば、会社のロゴやマーク等の記号や図形等を特徴点としてもよい。

図１０は、上記画像判断装置２によって判断された類似度に基づいて画像形成処理を行う画像形成処理を説明するフローチャートである。図１０を参照して、画像形成処理について説明する。

上記画像判断装置２にて、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較に基づいて両者の類似度が判断された後、その判断結果は、印刷画像取得部５に送信される。そして、判断結果を取得した印刷画像取得部５は、上記判断結果に基づいて、比較画像取得部４０を動作させて、類似度が高いと判断された比較ベクトル画像を取得する（Ｓ７０）。そして、印刷画像取得部５は、取得した比較ベクトル画像を、表示部８に表示する（Ｓ７１）。

その後、操作者は、表示部８に表示された類似度が高いと判断された比較ベクトル画像に基づいて、この比較ベクトル画像を画像形成するか、それとも、上記チェック用ベクトル画像を作成する元となった特定画像を画像形成するかの選択を行う。具体的には、操作者は、操作部９を操作して、画像形成を行う画像を決定する。

このとき、印刷画像取得部５は、操作者からの選択結果を取得する（Ｓ７２）と、当該選択結果に基づいて画像形成部６を動作させて、画像形成を行う（Ｓ７３）。

具体的には、操作者からの比較ベクトル画像を画像形成する指示を受信した場合には、上記印刷画像取得部５は、取得している比較ベクトル画像を画像形成部６に送信する。そして、画像形成部６にて当該比較ベクトル画像の画像形成が行われる。一方、操作者からの特定画像を画像形成する指示を受信した場合には、上記印刷画像取得部５は、特定画像取得部１０から特定画像を取得し、この特定画像を画像形成部６に送信する。そして、画像形成部６にて当該特定画像の画像形成が行われる。

このようにして、画像判断装置２によって判断された上記両者の類似度の結果に基づいて画像形成が行われる。

以上のように、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得するベクトル画像取得部２０と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する比較画像取得部４０と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較部３２とを備えている構成である。

上記ベクトル画像とは、ベクター画像とも呼ばれ、スケーラブル（拡大縮小可能）な画像である。具体的には、上記ベクトル画像とは、画像を、点の座標とそれを結ぶ線や面の方程式のパラメータ、および、塗りつぶしや特殊効果等の描画情報の集合（要素の集合）として表現したものである。つまり、上記ベクトル画像には、例えば、上記方程式のパラメータおよび描画情報等の要素が含まれている。

そして、上記の構成によれば、ベクトル形式のベクトル画像同士を、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、その比較結果に基づいて、類似度を求めている。また、上記ベクトル画像は、例えば、ビットマップ画像等に比べて情報量が少ないので、ビットマップ画像同士を比較する構成と比べて、類似度を求めるための処理量を少なくすることができる。

つまり、上記構成とすることにより、従来の上記画像を構成している画素ごとに比較する場合と比べて類似度を求めるための処理量を少なくすることができるので、より高速に検索を行う（類似度を求める）ことができる。また、上記ベクトル画像は、画像の特徴点を部分的に抽出するといったものではないため、従来のように画像の特徴点同士を比較する構成と比べて、より精度よく類似度を求めることができる。

このように、上記の構成とすることで、原稿（ベクトル画像）に類似したまたは同じである画像（比較ベクトル画像）を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる画像判断装置２を提供することができる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記比較画像取得部４０は、互いに異なる複数の比較ベクトル画像を取得するものであり、上記決定部３０は、上記複数の比較ベクトル画像のうち、上記ベクトル画像との類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定するものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、複数の比較ベクトル画像を取得して、その中から上記ベクトル画像との類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定することができる。

なお、上記決定部３０は、例えば、比較ベクトル画像とベクトル画像との類似度が所定の閾値以上のものを決定してもよく、さらに、上記類似度が所定の閾値以上であり、かつ、上記類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定してもよい。このように、類似度が所定の閾値以上のものの中から比較ベクトル画像を決定することにより、類似度が所定の閾値よりも小さいものはベクトル画像と類似していないと判断することができる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像である特定ベクトル画像から当該特定ベクトル画像を特定するための特徴点を抽出する特徴点生成部３１を備え、上記決定部３０は、上記特徴点に基づいて上記類似度を求めるものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、上記決定部３０は、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較結果に加えて、さらにベクトル画像および／または比較ベクトル画像をそれぞれ特定するための特徴点を用いて、両者の類似度を求めている。これにより、より類似度の判定を高精度で行うことができる。

なお、上記特徴点生成部３１は、例えば、上記比較ベクトル画像を特定するための特徴点が予め生成されている場合には、上記決定部３０は、ベクトル画像の特徴点を生成して、当該特徴点と予め生成されている比較ベクトル画像の特徴点とに基づいて類似度を求めればよい。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記特徴点生成部３１は、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像を抽出して上記特徴点とするものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、ベクトル画像および／または比較ベクトル画像中の特定場所の画像（画像情報）を抽出して上記特徴点としている。例えば、１つのテンプレートを用いて複数の文書を作成する場合、これら複数の文書には、同じ場所に同じ記号や文字等が配置される場合が多い。このように、特定場所にある画像を特徴点とすることで、上記特定ベクトル画像の特徴がより正確に表された特徴点を生成することができる。

なお、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像を抽出して上記特徴点とする方法としては、例えば、特定ベクトル画像中の特定場所に配置された画像の種類を示す種類情報を特徴点とする方法や、上記特定場所に配置された画像の大きさを示す大きさ情報を特徴点とする方法、上記特定場所に配置された画像そのものの特性を示す特性情報（例えば、画像に含まれる文字情報）等が挙げられる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記特徴点生成部３１は、上記特定ベクトル画像に含まれる文字を認識する文字認識部３３を備えるとともに、認識した特定の文字情報を特徴点とするものである構成がより好ましい。

上記の構成によれば、特定ベクトル画像に含まれる特定の文字情報を上記特徴点としている。例えば、１つのテンプレートを用いて複数の文書を作成する場合、これら複数の文書には例えば、社名や個人名等が同じ場所に配置されている場合が多い。このように、画像を文字認識して特定の文字情報を特徴点とすることで、ベクトル画像および／または比較ベクトル画像の特徴がより正確に表された特徴点を生成することができる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記比較ベクトル画像を構成している要素よりも要素単位が小さいチェック用ベクトル画像を生成するチェック用データ作成部８１を備え、上記決定部３０は、チェック用ベクトル画像と上記比較ベクトル画像とを比較するものである構成がより好ましい。

上記チェック用ベクトル画像とは、比較ベクトル画像よりも細かい要素からなるベクトル画像である。具体的には、例えば、比較ベクトル画像が、４角形を表す方程式で表された形式の場合、チェック用ベクトル画像は、例えば、４本の直線で表された形式のデータ等である。つまり、チェック用ベクトル画像は、比較ベクトル画像と比べて、より単純化された要素からなる画像である。

上記ベクトル画像が、例えば、長い直線や、大きな四角といった大きな形状を数式で表わしたものであり、比較ベクトル画像が、短い直線や小さな四角等の集合体で表されている場合に、両者を比較すると、両者は一致しないと判断される場合がある。そこで、上記ベクトル画像を、例えば、線（直線、曲線）または弧（円、楕円を含む）等の要素で記載されたチェック用ベクトル画像を作成し、このチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とを比較することで、より精度よく、両者の類似度を求めることができる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが、同じになるように、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像を変倍処理する変倍処理部３９を備える構成がより好ましい。

上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが異なる場合、両者の類似度を比較することができない、または、精度よく類似度を求めることができない場合がある。上記の構成によれば、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像を変倍処理することで、両者の大きさを同じにしているので、当該両者の類似度をより正確に求めることができる。

なお、上記両者の大きさが同じになるように変倍処理する方法としては、例えば、ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれの特定の位置に配置されている画像の大きさを比較して変倍する方法や、ベクトル画像と比較ベクトル画像とのそれぞれの４隅に配置されている画像の位置を検出するとともに当該４隅間の距離に基づいて変倍する方法等が挙げられる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、ラスター形式のラスター画像から上記ベクトル画像を生成するチェック用データ作成部８１を備える構成がより好ましい。

上記ラスター画像とは、ビットマップ画像であり、例えば、画像を色のついた点（ドット）の羅列として表現した画像である。上記ラスター画像としては、例えば、ＰＮＧ、ＪＰＥＧ／ＪＰＥＧ２０００、ＧＩＦ、ＢＭＰ、ＴＩＦＦ、ＰＩＣＴ等の形式の画像等が挙げられる。

上記の構成によれば、ラスター画像からベクトル画像を生成（変換）することができるので、様々な形式の画像であっても、ベクトル画像同士の比較を行うことができる。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿を光学的に読取って上記ラスター画像を取得する画像読取部４を備える構成がより好ましい。

上記の構成によれば、画像読取部４を備えているので、例えば、紙等に記録された画像と比較ベクトル画像とを比較することができる。

本実施の形態にかかる画像形成装置は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得するベクトル画像取得部２０と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する比較画像取得部４０と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める決定部３０と、上記決定部３０の比較結果に基づいて、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するか決定する印刷画像取得部５、操作部９と、上記印刷画像取得部５、操作部９によって決定された画像に基づいて画像形成を行う画像形成部６とを備える構成である。

上記の構成によれば、例えば、画像読取装置等によって読取られた画像形成すべきベクトル画像と類似した比較ベクトル画像が、記憶装置に記憶されている複数の比較ベクトル画像の中にあるか否かを検索し、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するかを判断している。つまり、例えば、画像形成すべきベクトル画像のオリジナル画像に基づいて作成した比較ベクトル画像が記憶装置に記憶されている場合には、当該比較ベクトル画像に基づいて画像形成を行うことができる。

本実施の形態にかかる画像判断方法は、ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得工程と、比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得工程と、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較工程とを含む構成である。

上記の構成によれば、ベクトル形式のベクトル画像同士を、上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、その比較結果に基づいて、類似度を求めている。また、上記ベクトル画像は、例えば、ビットマップ画像等に比べて情報量が少ないので、ビットマップ画像同士を比較する構成と比べて、類似度を求めるための処理量を少なくすることができる。

つまり、上記構成とすることにより、従来の上記画像を構成している画素ごとに比較する場合と比べて類似度を求めるための処理量を少なくすることができるので、より高速に検索を行う（類似度を求める）ことができる。また、上記ベクトル画像は、画像の特徴点を部分的に抽出するといったものではないため、従来のように画像の特徴点同士を比較する構成と比べて、より精度よく類似度を求めることができる。

このように、上記の構成とすることで、原稿（ベクトル画像）に類似したまたは同じである画像（比較ベクトル画像）を、高い精度を保ちつつ、短時間で特定することができる。

なお、上記の説明では、比較ＳＶＧ画像変換部８０が記憶部７に設けられている例について説明しているが、例えば、上記比較ＳＶＧ画像変換部８０は画像判断装置２に設けられていてもよい。

また、上記の説明では、通信部３および画像読取部４にて、読取られた特定画像を画像判断装置２のベクトル画像取得部２０にてベクトル画像に変換する構成について説明しているが、例えば、特定画像が既にベクトル画像である場合には、ベクトル画像に変換する必要はない。また、上記通信部３は外部からベクトル画像を取得してもよく、画像読取部４は原稿からベクトル形式のベクトル画像を生成してもよい。

また、上記の説明では、チェック用ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを判断する際に、含まれていないと様式比較部３５が判断した場合には、上記決定部３０は、チェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像とは類似していないと判断している。しかしながら、上記に限定されるものではなく、例えば、チェック用ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれていない場合であっても、含まれていない要素の割合に応じて、類似しているか否かを判断してもよい。

また、図示していないが、例えば、上記画像判断装置２による判断を行わずに、画像読取部４にて読取られた読取画像または通信部３を介して受信した画像をそのまま画像形成する場合には、上記読取画像（画像）は、直接、画像形成部６に送信される。

また、上記の説明では、画像形成装置１が画像判断装置２および画像読取部４を備えている例について説明している。しかしながら、上記に限定されるものではなく、例えば、上記画像形成装置１と画像読取部４と画像判断装置２とが互いに別体に設けられており、これらがネットワークを介して接続されている構成であってもよい。以下にこれについて説明する。

図１１は、本実施の形態にかかる画像形成システムの概略構成を示すブロック図である。図１１に示すように、上記画像形成システムは、画像判断装置２と画像読取装置４（画像読取部４）と画像形成装置１と記憶装置７（記憶部７）とを備えている。

そして、上記画像形成装置１は、画像形成部６と印刷画像取得部５とを備えている。そして、上記画像判断装置２は、上記構成に加えてネットワークＩ／Ｆ５０を有している。上記ネットワークＩ／Ｆ５０は、各種の情報を送受信するものである。

そして、上記画像形成システムの構成とした場合でも、画像読取装置４にて読取られた読取画像と類似する比較画像を記憶装置７から探し出すことができる。

最後に、画像形成装置１、および画像判断装置２の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、画像形成装置１、および画像判断装置２は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置７（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像形成装置１、および画像判断装置２の制御プログラム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）をコンピュータで読取り可能に記録した記録媒体を、上記画像形成装置１、および画像判断装置２に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵ５２やＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、画像形成装置１、および画像判断装置２を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Bluetooth（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、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。

このように本明細書において、手段とは必ずしも物理的手段を意味するものではなく、各手段の機能がソフトウェアによって実現される場合も包含する。さらに、一つの手段の機能が、二つ以上の物理的手段により実現されても、もしくは、二つ以上の手段の機能が、一つの物理的手段により実現されてもよい。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿の特徴を抽出して検索条件を抽出して、この条件に適したデータを抽出する画像判断装置２において、原稿に対して追記された部分を除去して検索条件とする構成であってもよい。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿に対して色部分を除去した部分を検索条件とするものである構成であってもよい。また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿に対して手書き部分を除去した部分を検索条件とする構成であってもよい。

また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿に対して低濃度部分を除去した部分を検索条件とする構成であってもよい。また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿に対して追記された部分を除去した状態の原稿からさらに原稿の特徴点を検出して検索条件とする構成であってもよい。また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿の特徴点として原稿画像に付された特定のパターン情報（ロゴ、印、マークなど）を用いる構成であってもよい。また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿の特徴点として原稿の特定領域の画像情報（見出し、発信先、発信元、発行日付など）を用いる構成であってもよい。また、本実施の形態にかかる画像判断装置２は、原稿の特徴点として原稿の罫線（枠）情報用いる構成であってもよい。

また、本実施の形態にかかかる画像判断装置２は、ビットマップ画像でデータを入力する入力手段（特定画像取得部１０、比較画像取得部４０）と、上記入力された画像の特徴を認識して画像要素に分離する画像認識手段（画像認識部２１）と、認識された画像を画像要素ごとにベクトル形式に変換するベクトル変換手段（チェック用データ作成部８１）と、ベクトル形式の検索対象画像群（複数の比較対象である比較用ベクトル画像）を記憶した記憶手段（記憶部７）と、入力されベクトル形式に変換された画像と検索対象画像群の画像とを画像要素が対類似応するか否か比較し、上記入力された画像と類似する検索対象画像を候補として抽出する画像比較処理手段（決定部３０）とを備える構成であってもよい。これにより、従来と比べて、画像の検索を効率よく行える。

また、本実施の形態にかかかる画像判断装置２は、上記画像要素のうち文字と判定した部分を文字コードに変換する文字認識手段（文字認識部３３）をさらに備え、上記画像比較処理手段は、文字である画像要素については文字コードも比較して一致した候補に絞り込む、または、文字コードが一致した候補の優先度を上げる構成であってもよい。これにより、類似画像があっても一致するものを正確に識別できる。

また、本実施の形態にかかかる画像判断装置２は、文書中の項目の配置（および文字属性）を記憶した様式情報をさらに備え、上記画像比較処理手段は、上記様式情報に基づいて文字コードも比較して一致した候補に絞り込むまたは文字コードが一致した候補の優先度を上げる構成であってもよい。これにより、類似画像があっても重要なマークや文字を比較して、より正確に一致の程度を評価できる。

また、本実施の形態にかかかる画像判断装置２は、上記画像比較処理手段は、比較する画像の一方と同じ内容のチェック用データを生成し、他方の画像から逐次取り出した画像要素が一方の画像に含まれるか否か調べ、一つでも含まれない画像要素があれば類似しないと判定し、含まれる画像要素についてはチェック用データから対応部分を消去し、全画像要素を調べてチェック用データが全て消去さされた場合に類似すると判定するものである構成であってもよい。これにより、画像要素が１対１に対応しなくても、類似する画像を検索できる。

また、本実施の形態にかかかる画像形成装置１は、上記画像判断装置２と、紙原稿を読み込んでビットマップ画像に変換する画像読取手段（画像読取装置４）と、抽出した候補を出力する出力手段（画像形成部６）とを備える構成であってもよい。

また、本実施の形態にかかかる画像形成装置１は、抽出した候補をユーザに提示し、ユーザが所望の候補を選択する検索結果選択手段をさらに備える構成であってもよい。これにより、類似の画像候補が複数あっても、ユーザが目視して必要なものを選択できる。

また、本実施の形態にかかかる画像判断方法は、入力されたビットマップ画像の特徴を認識して画像要素に分離するステップと、認識された画像を画像要素ごとにベクトル形式に変換するステップと、入力されベクトル形式に変換された画像と検索対象画像群の画像とを画像要素が対応するか否か比較し対応するものを候補として抽出するステップとを含む方法であってもよい。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる内容についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本実施の形態にかかる画像判断装置は、二つの画像が同じまたは類似しているか否かを判断する用途に適用できる。

本実施の形態にかかる画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。 ベクトル画像を説明する図面である。 画像判断装置の構成を説明するブロック図である。 変倍処理を説明する図面である。 ベクトル画像に含まれる要素を示す図面である。 比較部におけるチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較方法を説明する図面である。 決定部におけるチェック用ベクトル画像と比較ベクトル画像との比較処理を説明するフローチャートである。 画像認識部における画像認識処理の流れを説明するフローチャートである。 特徴点生成部における特徴点生成処理の流れを説明するフローチャートである。 画像判断装置によって判断された類似度に基づいて画像形成処理を行う画像形成処理を説明するフローチャートである。 本実施の形態にかかる画像形成システムの概略構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 画像形成装置
２ 画像判断装置
３ 通信部
４ 画像読取装置、画像読取部（画像読取手段）
５ 印刷画像取得部（決定手段）
６ 画像形成部（画像形成手段）
７ 記憶装置、記憶部
８ 表示部
９ 操作部（決定手段）
１０ 特定画像取得部
２０ ベクトル画像取得部（第一取得手段、ベクトル画像生成手段）
２１ 画像認識部
３０ 決定部（比較手段）
３１ 特徴点生成部（特徴点生成手段）
３２ 比較部
３３ 文字認識部（文字認識手段）
３４ 罫線認識部
３５ 様式比較部
３６ 文字比較部
３９ 変倍処理部（変倍処理手段）
４０ 比較画像取得部（第二取得手段）
６０ 辞書情報記録部
７０ ユーザＩＤ入力部
７１ ＩＣカード判断部
８０ 比較ＳＶＧ画像変換部
８１ チェック用データ作成部（チェック用ベクトル画像生成手段）

Claims (15)

1. ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、
   比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、
   上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段とを備えていることを特徴とする画像判断装置。
2. 上記第二取得手段は、互いに異なる複数の比較ベクトル画像を取得するものであり、
   上記比較手段は、上記複数の比較ベクトル画像のうち、上記ベクトル画像との類似度が最も高い比較ベクトル画像を決定するものであることを特徴とする請求項１に記載の画像判断装置。
3. 上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像である特定ベクトル画像から当該特定ベクトル画像を特定するための特徴点を抽出する特徴点生成手段を備え、
   上記比較手段は、さらに上記特徴点に基づいて上記類似度を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の画像判断装置。
4. 上記特徴点生成手段は、上記特定ベクトル画像中の特定場所の画像を抽出して上記特徴点とするものであることを特徴とする請求項３記載の画像判断装置。
5. 上記特徴点生成手段は、上記特定ベクトル画像に含まれる文字を認識する文字認識手段を備えるとともに、認識した特定の文字情報を特徴点とするものであることを特徴とする請求項３記載の画像判断装置。
6. 上記比較ベクトル画像を構成している要素よりも要素単位が小さいチェック用ベクトル画像を生成するチェック用ベクトル画像生成手段を備え、
   上記比較手段は、上記ベクトル画像であるチェック用ベクトル画像と上記比較ベクトル画像とを比較するものであることを特徴とする請求項１記載の画像判断装置。
7. 上記ベクトル画像と比較ベクトル画像との大きさが、同じになるように、上記ベクトル画像および／または比較ベクトル画像を変倍処理する変倍処理手段を備えることを特徴とする請求項１記載の画像判断装置。
8. ラスター形式のラスター画像から上記ベクトル画像を生成するベクトル画像生成手段を備えることを特徴とする請求項１記載の画像判断装置。
9. 原稿を光学的に読取って上記ラスター画像を取得する画像読取手段を備えることを特徴とする請求項８記載の画像判断装置。
10. ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得手段と、
    比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得手段と、
    上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較手段と、
    上記比較手段の比較結果に基づいて、上記ベクトル画像と比較ベクトル画像とのいずれかを画像形成するか決定する決定手段と、
    上記決定手段によって決定された画像に基づいて画像形成を行う画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
11. ベクトル形式で表されたベクトル画像を取得する第一取得工程と、
    比較対象である、ベクトル形式で表された比較ベクトル画像を取得する第二取得工程と、
    上記ベクトル画像を構成している要素が比較ベクトル画像を構成している要素に含まれているか否かを比較し、当該比較結果に基づいてベクトル画像と比較ベクトル画像との類似度を求める比較工程とを含むことを特徴とする画像判断方法。
12. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像判断装置を動作させる画像判断プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための画像判断プログラム。
13. 請求項１０に記載の画像形成装置を動作させる画像形成プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための画像形成プログラム。
14. 請求項１２に記載の画像判断プログラムを記録した、コンピュータ読取り可能な記録媒体。
15. 請求項１３に記載の画像形成プログラムを記録した、コンピュータ読取り可能な記録媒体。

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