图像处理装置、图像形成装置、图像处理系统和方法

摘要

本发明提供一种图像处理装置、图像形成装置、图像处理系统和方法，从输入图像数据中检测出水平方向和垂直方向的线图像，计算出这些线图像的交点。而且，把计算出的交点作为输入图像数据的特征点。由此，能够从图像数据中容易且在短时间内将可确切地确定该图像数据的特征点抽出。

权利要求

1.一种图像处理装置，具有计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，其特征在于，上述特征点计算部具有交点计算部和二值化处理部，该二值化处理部通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素，上述交点计算部具有：线判定部，该线判定部从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第

2方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像；以及交点抽出部，该交点抽出部计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把该交点作为上述特征点。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

上述第1方向是输入图像数据中的水平方向，上述第2方向是输入图像数据中的垂直方向。

3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，

上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，

上述线判定部具有：

第1计数部，其对在水平方向连续存在的、像素值为规定值以上的像素的数量进行计数；和

第2计数部，其对在垂直方向连续存在的、像素值为规定值以上的像素的数量进行计数，

在上述第1计数部计数的像素数量在阈值以上的情况下，检测由在水平方向连续存在的上述像素构成的图像，作为向上述第1方向延伸的线图像，在上述第2计数部计数的像素数量在阈值以上的情况下，检测由在垂直方向连续存在的上述像素构成的图像，作为在上述第2方向延伸的线图像。

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

上述第1方向是上述输入图像数据中的相对水平方向向右下倾斜的第1倾斜方向，上述第2方向是上述输入图像数据中的相对水平方向向左下倾斜的第2倾斜方向。

5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，

上述线判定部具有：

第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；

第1标号计数部，其按照第1标号的每一种，对由上述第1标记部附加了第1标号的像素的数量进行计数；

第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；

第2标号计数部，其按照第2标号的每一种，对由上述第2标记部附加了第2标号的像素的数量进行计数，

上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由上述第1标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，作为在第1方向延伸的线图像，检测由上述第2标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，作为在第2方向延伸的线图像。

6.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，

上述线判定部具有：

第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；

第1标号开始结束坐标存储部，其对由上述第1标记部附加了第1标号的像素，按照第

1标号的每一种，储存被附加了标号的区域的开始坐标和结束坐标；

第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；

第2标号开始结束坐标存储部，其对由上述第2标记部附加了第2标号的像素，按照第

2标号的每一种，储存被附加了标号的区域的开始坐标和结束坐标，

上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第1标号开始结束坐标存储部中的该第1标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为在第1方向延伸的线图像，检测由被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第2标号开始结束坐标存储部中的该第2标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为在第2方向延伸的线图像。

7.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，

上述线判定部具有：

第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；

第1标号计数部，其按照第1标号的每一种，对由上述第1标记部附加了第1标号的像素的数量进行计数；

第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；

第2标号计数部，其按照第2标号的每一种，对由上述第2标记部附加了第2标号的像素的数量进行计数，

上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号，而对左上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左上邻像素相同种类的第1标号，(5)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻、上邻以及左上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号，而对右上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右上邻像素相同种类的第2标号，(e)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻、上邻以及右上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由上述第1标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，作为在第1方向延伸的线图像，检测由上述第2标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，作为在第2方向延伸的线图像。

8.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，

上述线判定部具有：

第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；

第1标号开始结束坐标存储部，其按照第1标号的每一种，储存由上述第1标记部附加了第1标号的像素的开始坐标和结束坐标；

第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；

第2标号开始结束坐标存储部，其按照第2标号的每一种，储存由上述第2标记部附加了第2标号的像素的开始坐标和结束坐标；

上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号，而对左上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左上邻像素相同种类的第1标号，(5)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻、上邻以及左上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号，而对右上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右上邻像素相同种类的第2标号，(e)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻、上邻以及右上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第1标号开始结束坐标存储部中的该第1标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为在第1方向延伸的线图像，检测由被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第2标号开始结束坐标存储部中的该第2标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为在第2方向延伸的线图像。

9.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

上述线判定部检测在水平方向延伸的线图像和在垂直方向延伸的线图像，上述交点抽出部计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点的基础上，还将在水平方向延伸的线图像与在垂直方向延伸的线图像的交点作为上述特征点计算出来。

10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，

上述线判定部，在进行在上述第1方向延伸的线图像和在上述第2方向延伸的线图像的检测处理之前，进行在水平方向延伸的线图像和在垂直方向延伸的线图像的检测处理，上述交点抽出部，在水平方向延伸的线图像与垂直方向延伸的线图像的交点的数量在规定值以上的情况下，不进行在上述第1方向延伸的线图像和在上述第2方向延伸的线图像的检测处理。

11.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，

上述交点计算部具有接受来自用户的指示输入的指示输入部，

根据用户对上述指示输入部的指示输入，来决定是否进行在上述第1方向延伸的线图像和在上述第2方向延伸的线图像的检测处理。

12.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

上述交点抽出部，在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点由相邻的多个像素构成的情况下，把这些多个像素的中心坐标、重心坐标、或由这些多个像素构成的区域中的规定位置的坐标作为上述特征点计算出来。

13.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

上述交点抽出部计算出与在上述第1方向延伸的线图像对应的直线的公式、和与在上述第2方向延伸的线图像对应的直线的公式，根据这2个直线的公式，计算出两直线的交点，并且把与计算出的交点对应的坐标作为上述特征点计算出来。

14.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，具有：

存储部，其将用于识别登录图像的识别信息与登录图像所具有的特征量相关联地存储；和

相似判定部，其根据上述特征量计算部从输入图像数据计算出的特征量、和被存储在上述存储部中的登录图像的特征量，判定输入图像与登录图像的相似性。

15.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，具有：

倾斜检测部，其检测上述输入图像数据中包含的原稿图像的倾斜角度；和倾斜校正部，其根据上述倾斜检测部检测出的倾斜角度，校正上述原稿图像的倾斜，把上述倾斜校正后的输入图像数据输入到上述交点计算部，上述线判定部根据上述倾斜校正后的输入图像数据检测上述线图像。

16.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，具有：

膨胀处理部，其进行膨胀处理，即对上述输入图像数据中的关注像素和该关注像素的周边像素中所包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为第1阈值以上的关注像素作为黑像素，把计数值小于第1阈值的关注像素作为白像素，缩退处理部，其进行缩退处理，即对膨胀处理后的输入图像数据中的关注像素和该关注像素的周边像素中所包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为第2阈值以上的关注像素作为白像素，把计数值小于第2阈值的关注像素作为黑像素，把缩退处理后的输入图像数据输入到上述交点计算部，上述线判定部根据上述退缩处理后的输入图像数据检测上述线图像。

17.一种图像形成装置，其特征在于，

具有图像处理装置和图像输出部，

该图像处理装置，具有计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，上述特征点计算部具有交点计算部和二值化处理部，该二值化处理部通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素，上述交点计算部具备：线判定部，其从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第2方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像；和交点抽出部，该交点抽出部计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把该交点作为上述特征点，该图像输出部把基于输入图像数据的图像形成在记录材料上。

18.一种图像处理方法，该图像处理方法计算输入图像数据的特征点，根据计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量，其特征在于，包括：二值化处理步骤，通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素线判定步骤，从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第2方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像；以及交点抽出步骤，计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

说明书

图像处理装置、图像形成装置、图像处理系统和方法

技术领域

[0001] 本发明涉及具有用于抽出图像数据的特征量的特征量计算部的图像处理装置、图像形成装置、图像处理系统、抽出图像数据的特征量的图像处理方法。

[0002] 背景技术

[0003] 以往，提出有各种将用扫描仪读取原稿图像所获得的输入图像数据与事前登录的登录图像进行比较，来判定两者的相似度的技术。作为相似度的判定方法，例如提出有利用OCR(Optical Character Reader)等从文字图像中抽出关键词进行匹对的方法、或抽出图像中所包含的划线的特征进行匹对的方法等。

[0004] 另外，在专利文献1(日本国公开特许公报特开平8-255236号公报(1996年10月1日公开))中，公开了一种从输入图像中识别出文字、文字列框、框等，根据框信息对每个框进行匹对，由此来识别帐单图像等的格式的识别技术。

[0005] 另外，在专利文献2(国际公开第WO2006/092957A1号公开文本(2006年9月8日公开))中，公开了一种如下所述的技术：把英文文件中的单词的重心、黑像素的连接成分的重心、汉字的闭锁空间、图像中反复出现的确定部位等作为特征抽出，对抽出的各个特征点决定局部特征点的集合，根据所决定的各个集合选择特征点的部分集合，对所选择的各个部分集合作为附加特征的量，对部分集合中的特征点的多个组合，分别求出几何学变换中的不变量，把求出的各个不变量作为特征量，这样，根据该求出的特征量进行文件对比。

[0006] 但是，上述专利文献1的技术，由于需要从输入图像中抽出文字、文字列框、框、表示框的直线等多种要素，对抽出的每个要素进行匹对，所以存在着处理复杂，而且处理时间长的问题。

[0007] 另外，在如上述专利文献2的技术那样把文字的重心作为特征点的情况下，在原稿文字数少时等，存在着抽出来的特征点数量少，使得文件对比的精度下降的问题。

[0008] 发明内容

[0009] 本发明就是鉴于上述的问题点而提出的，其目的是，提供一种图像处理装置和图像处理方法，能够容易且在短时间内从输入图像数据中抽出可确切地确定该输入图像数据的特征点。

[0010] 为了解决上述的问题，本发明的图像处理装置，具有计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，其特征在于，上述特征点计算部具有：二值化处理部，其通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素；线判定部，其从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第2方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像；以及交点计算部，其具有交点抽出部，该交点抽出部计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0011] 为了解决上述的问题，本发明的图像处理方法，该图像处理方法计算输入图像数据的特征点，根据计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量，其特征在于，包括：二值化处理步骤，通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素线判定步骤，从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第2方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像；以及交点抽出步骤，计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0012] 为了解决上述的问题，本发明的图像处理系统，具有图像处理装置、和对该图像处理装置可通信地连接的服务器装置，计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，被设置在上述图像处理装置中、上述服务器装置中、或者被分散设置在上述图像处理装置和上述服务器装置中，其特征在于，上述特征点计算部具有：二值化处理部，其通过将输入图像数据中的各个像素的亮度值或明度值与预先设定的阈值进行比较，将上述输入图像数据中的各个像素二值化为白像素和黑像素；线判定部，其从二值化后的上述输入图像数据中检测出在第 1方向连续存在规定数量以上的黑像素构成的线图像和在不同于上述第1方向的第2方向连续存在规定数量以上黑像素构成的线图像；和交点计算部，其具有交点抽出部，该交点抽出部计算出在上述第1方向延伸的线图像与在上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0013] 根据本发明的图像处理装置、图像处理方法、和图像处理系统，从输入图像数据中检测出向第1方向延伸的线图像和向不同于第1方向的第2方向延伸的线图像，并且计算出向第1方向延伸的线图像与向第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。由此，通过把线图像之间的交点作为特征点，即使是从例如文字少的原稿中读取的输入图像数据的情况下，也能够抽出多个特征点，所以可确切地确定输入图像数据。另外，由于只需进行线图像的抽出和线图像之间的交点的计算即可，所以，与例如像上述专利文献1那样从输入图像数据中根据文字、文字列框、框、表示框的直线等多种要素计算特征点的情况相比，可简化特征点计算处理所采用的算法，缩短处理时间。

[0014] 关于本发明的其他目的、特征、以及优点，通过以下记载的说明，可充分理解。另外，通过参照附图的以下的说明，可进一步明确本发明的优点。

[0015] 附图说明

[0016] 图1是表示本发明的一个实施方式的图像处理装置中所具有的文件对比处理部的概略结构的方框图。

[0017] 图2是表示本发明的一个实施方式的图像处理装置的概略结构的方框图。

[0018] 图3是表示图1所示的文件对比处理部中所具有的特征点计算部的概略结构的方框图。

[0019] 图4是表示图3所示的特征点计算部的MTF处理部中具有的混合滤波器的滤波系数的一例的说明图。

[0020] 图5是表示在由图1所示的文件对比处理部中具有的特征量计算部计算特征量时被抽出的关注特征点以及周边特征点的一例的说明图。

[0021] 图6(a)～图6(c)是表示在由特征量计算部计算特征量时被抽出的关注特征点以及周边特征点的组合的一例的说明图。

[0022] 图7(a)～图7(c)是表示在由特征量计算部计算特征量时被抽出的关注特征点以及周边特征点的组合的一例的说明图。

[0023] 图8(a)和图8(b)是表示在图1所示的文件对比处理部中，被登录在散列值表中的散列值以及表示输入图像数据的索引的一例的说明图。

[0024] 图9是表示图1所示的文件对比处理部中具有的投票处理部中的对各个登录图像的投票数的一例的直方图。

[0025] 图10是表示图1所示的文件对比处理部中的处理流程的流程图。

[0026] 图11是表示图1所示的文件对比处理部中具有的交点计算部的处理流程的流程图。

[0027] 图12是表示图1所示的文件对比处理部中具有的交点计算部的概略结构的方框图。

[0028] 图13是表示输入图像数据的一例的说明图。

[0029] 图14是用于说明在对图13所示的输入图像数据进行水平方向和垂直方向的线图像的检测时的处理的说明图。

[0030] 图15是表示对图13所示的输入图像数据在水平方向和垂直方向的线图像检测结果、和交点计算结果的说明图。

[0031] 图16(a)～图16(c)是表示在检测输入图像数据中的从左上向右下倾斜方向延伸的线图像时对各个像素的标号分配方法的说明图。

[0032] 图17(a)～图17(c)是表示在检测输入图像数据中的从右上向左下倾斜方向延伸的线图像时对各个像素的标号分配方法的说明图。

[0033] 图18是表示输入图像数据的一例的说明图。

[0034] 图19是表示在对图18所示的输入图像数据进行从左上向右下延伸的线图像的检测处理时的标记顺序的说明图。

[0035] 图20是在对图18所示的输入图像数据进行从右上向左下延伸的线图像的检测处理时的标记顺序的说明图。

[0036] 图21是表示对图18所示的输入图像数据在倾斜方向的线图像的检 测结果、和交点的计算结果的说明图。

[0037] 图22是表示图1所示文件对比处理部中具有的交点计算部的变形例的方框图。

[0038] 图23是表示输入图像数据的一例的说明图。

[0039] 图24是表示在对图23所示的输入图像数据进行从左上向右下延伸的线图像的检测处理(使用线的开始、结束坐标)时的标记顺序的说明图。

[0040] 图25是表示在对图23所示的输入图像数据进行从右上向左下延伸的线图像的检测处理(使用线的开始、结束坐标)时的标记顺序的说明图。

[0041] 图26是表示本发明的一个实施方式的图像处理装置的变形例的方框图。

[0042] 图27是表示本发明的一个实施方式的图像处理系统的结构的说明图。

[0043] 图28是表示本发明的一个实施方式的图像处理系统的一个结构例的方框图。

[0044] 图29是表示本发明的一个实施方式的图像处理系统的其他结构例的方框图。

[0045] 图30(a)～图30(d)是表示在由本发明的一个实施方式的图像处理装置的特征量计算部计算特征量时被抽出的关注特征点和周边特征点的组合的一例的说明图。

[0046] 图31(a)～图31(d)是表示在由本发明的一个实施方式的图像处理装置的特征量计算部计算特征量时被抽出的关注特征点和周边特征点的组合的一例的说明图。

[0047] 图32是表示图1所示的文件对比处理部所具有的特征点计算部的变形例的方框图。

[0048] 图33是用于说明由图32所示的特征点计算部中的倾斜检测部进行的边缘检测处理的一例的说明图。

[0049] 图34是表示由图32所示的特征点计算部中的倾斜检测部所使用的正切-角度表的一例的说明图。

[0050] 图35是用于说明由图32所示的特征点计算部中的倾斜检测部进行的边缘检测处理的一例的说明图。

[0051] 图36是表示在由图32所示的特征点计算部中的倾斜检测部进行的边缘检测处理中使用的边缘检测用滤波器的一例的说明图。

[0052] 图37是用于说明由图32所示的特征点计算部中的倾斜检测部进行的边缘检测处理的一例的说明图。

[0053] 图38是用于说明由图32所示的特征点计算部中的倾斜校正部进行的边缘校正处理的一例的说明图。

[0054] 图39是表示图32所示的特征点计算部中的处理流程的流程图。

[0055] 图40是表示图1所示的文件对比处理部中具有的特征点计算部的变形例的方框图。

[0056] 图41(a)和图41(b)是用于说明由图40所示的特征点计算部中的膨胀处理部进行的膨胀处理的说明图。

[0057] 图42(a)和图42(b)是用于说明由图40所示的特征点计算部中的缩退处理部进行的缩退处理的说明图。

[0058] 图43是表示图40所示的特征点计算部中的处理流程的流程图。

[0059] 图44是表示图1所示的文件对比处理部所具有的特征点计算部的变形例的方框图。

[0060] 图45是表示图44所示的特征点计算部中的处理流程的流程图。

[0061] 图46是表示对图23所示的输入图像数据在倾斜方向的线图像的检测结果、以及交点的计算结果的说明图。

[0062] 图47是表示关于倾斜方向的线图像的检测，把从右上向左下延伸的线图像的检测处理作为一例，采用各种方法(使用标号计数值、使用线的开始、结束坐标之间的距离)的结果的偏差的说明图。

[0063] 图48是表示在图1所示的文件对比处理部中具有的交点计算部中，在检测倾斜方向延伸的线图像时的对各个像素的标号分配方法的一例的说明图。

[0064] 图49是表示在图1所示的文件对比处理部中具有的交点计算部中，在检测倾斜方向延伸的线图像时的对各个像素的标号分配方法的一例的说明图。

[0065] 图50(a)是表示在确切读取了图18所示的图像时，采用实施方式1所示的标记方法对该图像附加的标号的结果的说明图。

[0066] 图50(b)是表示在读取图18所示的图像时发生了误差的情况下，采用实施方式1所示的标记方法对该产生了读取误差的图像附加了标号的结果的说明图。

[0067] 图50(c)是表示在读取图18所示的图像时发生了误差的情况下，采用实施方式4所示的标记方法对该产生了读取误差的图像附加了标号的结果的说明图。

[0068] 图51是在图46中的线的交点计算时，使用了直线(线段)公式的情况的说明图。

[0069] 具体实施方式

[0070] (实施方式1)

[0071] 下面，对本发明的一个实施方式进行说明。另外，在本实施方式中，对把本发明应用于数字彩色复合机(MFP：Multi-Function Printer)中的情况下的一例进行说明。

[0072] (1-1.数字彩色复合机1的结构)

[0073] 图2是表示本实施方式的数字彩色复合机(图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置)1的概略结构的方框图。该数字彩色复合机1具有复印功能、打印功能、传真发送功能、扫描功能、和扫描并发送邮件(scan to e-mail)功能等。

[0074] 如图2所示，数字彩色复合机1具有彩色图像输入装置2、彩色图像处理装置3、彩色图像输出装置4、通信装置5、和操作面板6。

[0075] 彩色图像输入装置(图像读取装置)2例如由具有CCD(ChargeCoupled Device)等把光学信息变换成电信号的器件的扫描部(未图示)构成，用于把来自原稿的反射光像变换成RGB(R：红、G：绿、B：蓝)的模拟信号，输出到图像处理装置3。

[0076] 彩色图像处理装置3具有A/D变换部11、阴影校正部12、文件对比处理部13、输入灰度等级校正部14、区域分离处理部15、颜色校正部16、黑生成底色除去部17、空间滤波处理部18、输出灰度等级校正部19、和灰度等级再现处理部20。从彩色图像输入装置2输出到彩色图像处理装置3中的模拟信号，在彩色图像处理装置3内，被顺序送到A/D变换部11、阴影校正部12、文件对比处理部13、输入灰度等级校正部14、区域分离处理部15、颜色校正部16、黑生成底色除去部17、空间滤波处理部18、输出灰度等级校正部19、和灰度等级再现处理部20，被变换成CMYK的数字彩色信号，输出到彩色图像输出装置4。

[0077] A/D(模拟/数字)变换部11用于把RGB的模拟信号变换成数字信号。

[0078] 阴影校正部12用于对从A/D变换部11送来的数字RGB信号，实施除去在彩色图像输入装置2的照明系统、成像系统、摄像系统中产生的各种失真的处理。另外，阴影校正部12实施色平衡的调整、以及变换成浓度信号等在彩色图像处理装置3中采用的图像处理系统容易处理的信号。

[0079] 文件对比处理部13用于从输入的图像数据中抽出特征点，根据抽出的特征点计算出特征量。另外，文件对比处理部13把如上述那样计算出的特征量与图像数据对应地存储(登录)在后述的散列表中。另外，文件对比处理部13通过把根据输入图像数据如上述那样计算出的特征量与被存储在散列表中的登录图像的特征量进行比较，判定输入图像与登录图像的相似性。另外，文件对比处理部13把输入的RGB信号直接输出到后级的输入灰度等级校正部14。另外，关于文件对比处理部13的详细，将在后面进行说明。

[0080] 输入灰度等级校正部14对由阴影校正部去除的各种失真的RGB信号，实施底色(底色的浓度成分：底色浓度)的除去和对比度等画质调整处理。

[0081] 区域分离处理部15用于根据RGB信号，把输入图像中的各个像素分离成文字区域、网点区域、照片区域的中任一区域。区域分离处理部15根据分离结果，向颜色校正部16、黑生成底色除去部17、空间滤波处理部18、和灰度等级再现处理部20输出表示像素是属于哪个区域的区域识别信号，并且把从输入灰度等级校正部14输出的输入信号直接输出到颜色校正部16。

[0082] 颜色校正部16为了忠实地再现颜色，进行除去基于包含不要的吸收成分的CMY(C：青、M：洋红、Y：黄)色材的分光特性的色浊的处理。

[0083] 黑生成底色除去部17进行根据色校正后的CMY的3色信号，生成黑(K)信号的黑生成、从原来的CMY信号中减去通过黑生成而得到的K信号，生成新的CMY信号的处理。由此，CMY3色信号被变换成CMYK的4色信号。

[0084] 空间滤波处理部18对由黑生成底色除去部17输入的CMYK信号的图像数据，根据区域识别信号，进行基于数字滤波器的空间滤波处理，校正空间频率特性。由此，可减轻输出图像的模糊和粒状性劣化。灰度等级再现处理部20也和空间滤波处理部18同样，对CMYK信号的图像数据，根据区域识别信号实施规定的处理。

[0085] 例如，由区域分离处理部15分离为文字的区域，为了提高特别是黑文字或彩色文字的再现性，在空间滤波处理部18的空间滤波处理中的锐化强调处理中，增加高频的强调量。同时，在灰度等级再现处理部20中，选择适合于高频段的再现的高分辨率的网线板(screen)的二值化或多值化处理。

[0086] 另外，关于由区域分离处理部15分离成网点区域的区域，在空间滤波处理部18中，实施用于除去输入网点成分的低通滤波处理。而且，在输出灰度等级校正部19中，在进行了把浓度信号等信号变换成彩色 图像输出装置4的特性值即网点面积率的输出灰度等级校正处理后，在灰度等级再现处理部20中，实施最终把图像分离成像素，并处理成能够再现各自的灰度等级的灰度等级再现处理(中间色调生成)。关于由区域分离处理部15分离成照片的区域，进行利用重视灰度等级再现性的网线板的二值化或多值化处理。

[0087] 被实施了上述各个处理的图像数据被暂时存储在存储装置(未图示)中，在规定的时刻被读出，输入到彩色图像输出装置4。

[0088] 彩色图像输出装置4用于把从彩色图像处理装置3输入的图像数据输出到记录材料(例如纸等)上。关于彩色图像输出装置4的结构没有特殊的限定，例如，可以使用电子照相方式或喷墨方式的彩色图像输出装置。

[0089] 通信装置5例如由调制解调器或网卡构成。通信装置5通过网卡、LAN电缆等，和与网络连接的其他装置(例如，个人计算机、服务器装置、其他数字彩色复合机、传真装置等)进行数据通信。

[0090] 另外，通信装置5在发送图像数据时，在通过进行与对方的通信联络，确保了可发送的状态时，从存储器中读出以规定形式压缩的图像数据(用扫描仪读取的图像数据)，实施压缩形式的变换等必要的处理，通过通信线路顺序发送给对方。

[0091] 另外，通信装置5在接收图像数据时，进行通信联络，并接收从对方发送来的图像数据，并输入到彩色图像处理装置3。接收的图像数据在彩色图像处理装置3中实施解压缩处理、旋转处理、分辨率变换处理、输出灰度等级校正、灰度等级再现处理等规定的处理，由彩色图像输出装置4输出。另外，也可以把接收的图像数据存储在存储装置(未图示)中，彩色图像处理装置3根据需要把其读出，实施上述规定的处理。

[0092] 操作面板6例如由液晶显示器等显示部和设定按键等构成(均未图示)，在上述显示部中显示基于数字彩色复合机1的主控制部(未图示)的指示的信息，并且把用户通过上述设定按钮输入的信息传达到上述主控制部。用户通过操作面板6能够输入对输入图像数据的各种处理要求(例如处理模式(复印、打印、发送、编辑、交点计算部45中的特征 点计算方法(是否需要抽出斜向线图像)等)、处理张数(复印张数、打印张数)、输入图像数据的发送对方等)。上述主控制部例如由CPU(Central Processinh Unit)等构成，根据储存在于未图示的ROM等中的程序和各种数据，以及从操作面板6输出的信息等，控制数字彩色复合机1的各部的动作。

[0093] (1-2.文件对比处理部13的结构)

[0094] 下面，对文件对比处理部13进行详细说明。本实施方式的文件对比处理部13从输入图像数据中抽出多个特征点，对抽出的各个特征点决定局部性特征点的集合，从决定的各个集合中选择特征点的部分集合，把选择的各个部分集合作为附加特征的量，根据部分集合中的关于特征点的多个组合，分别求出对几何学变换的不变量，把求出的不变量组合，计算出散列值(特征量)。另外，通过对与计算出的散列值对应的登录图像进行投票，进行与输入图像数据相似的登录图像的检索、对该登录图像的相似性的判定处理(相似/不相似的判定)。另外，也可以进行处理，把计算出的散列值和抽出了该散列值的图像对应地存储(登录)在散列表中。

[0095] 图1是表示文件对比处理部13的概略结构的方框图。如该图所示，文件对比处理部13具有特征点计算部31、特征量计算部32、投票处理部33、相似度判定处理部34、登录处理部37、控制部7、和存储器8。

[0096] 控制部7控制文件对比处理部13的各部的动作。另外，控制部7也可以设置在用于控制数字彩色复合机1的各部动作的主控制部中，也可以与主控制部分开设置，配合主控制部控制文件对比处理部13的动作。

[0097] 在存储器8中具有散列表103，其中把用于确定登录图像的索引、和从登录图像抽出的特征量相对应地存储。另外，在存储器8中，除了散列表193以外，还具有存储部(未图示)，其中存储有文件对比处理部13的各部的处理中使用的各种数据、和处理结果等。另外，关于散列表103的具体内容，将在后面说明。

[0098] 特征点计算部31从输入图像数据中包含的文字和划线等图像中抽 出线图像，计算线图像之间的交点作为特征点。

[0099] 图3是表示特征点计算部31的概略结构的方框图。如该图所示，特征点计算部31具有信号变换处理部41、分辨率变换部42、MTF处理部43、二值化处理部44、和交点计算部45。

[0100] 信号变换处理部41在从阴影校正部12输入的图像数据(RGB信号)是彩色图像的情况下，使该图像数据无彩化，变换成明度信号或亮度信号。

[0101] 例如，信号变换处理部41利用下式把RGB信号变换成亮度信号Y。

[0102] Yi＝0.3Ri+0.59Gi+0.11Bi

[0103] 这里，Y是各个像素的亮度信号，R、G、B是各个像素的RGB信号中的各个色成分，附加字i是赋予每个像素的值(i是1以上的整数)。

[0104] 或者，也可以把RGB信号变换成CIE1976L＊a＊b＊信号(CIE：Commission ＊ ＊ ＊International de 1’Eclairage，L ：明度、a 、b ：色度)。

[0105] 分辨率变换部42对输入图像数据进行变倍处理。例如，分辨率变换部42在输入图像数据被彩色图像输入装置2光学变倍的情况下，对输入图像再次进行变倍，使其成为规定的分辨率。另外，分辨率变换部42为了减轻后级的各个处理部中的处理量，也可以进行分辨率变换，把分辨率降低为比彩色图像输入装置2在等倍时读取的分辨率低(例如，把以600dpi(dot per inch)读取的图像数据变换成300dpi。

[0106] MTP(modulation transfer function)处理部43用于吸收(调整)彩色图像输入装置2的空间频率特性因机种而不同的情况。在CCD输出图像信号中，由于透镜和反射镜等光学部件、CCD的受光面的开口度、转送效率和残像、基于物理性扫描的积分效应和扫描不均等产生MTF的劣化。该MTF的劣化，使读取的图像变得模糊。MTF处理部43通过实施适当的滤波处理(强调处理)，进行修复因MTF的劣化而产生的模糊的处理。另外，还用于抑制在后述的特征点抽出处理中不需要的高频成分。即，使用混合滤波器(未图示)进行强调和平滑化处理。另外，图4表示该混合滤波器中的滤波系数的一例。

[0107] 二值化处理部44通过把无彩化的图像数据(亮度值(亮度信号)或明度值(明度信号)与预先设定的阈值进行比较，把图像数据二值化。

[0108] 交点计算处理部45从二值化的图像数据中抽出线图像，把抽出的线图像之间的交点作为特征点输出到特征量计算部32。另外，关于交点计算部45中的处理的详细，将在后面进行说明。

[0109] 特征量计算部32具有特征点抽出部32a、不变量计算部32b、散列值计算部32c，并使用由特征点计算部31计算出的特征点，计算出对于原稿图像的旋转、平行移动、放大、缩小、平行移动等几何变为不变的量的特征量(散列值和/或不变量)。

[0110] 特征点抽出部32a，如图5所示，把一个特征点作为关注像素，把该关注特征点周边的特征点作为周边特征点，从与关注特征点距离最近的点顺序抽出规定数个点(这里是4点)。在图5的例中，在把特征点a作为关注特征点的情况下，特征点b、c、d、e这4点被抽出为周边特征点，在把特征点b作为关注特征点的情况下，特征点a、c、e、f这4点被抽出为周边特征点。

[0111] 另外，特征点抽出部32a从如上述那样抽出的周边特征点的4点中抽出可选择的3点的组合。例如，如图6(a)～图6(e)所示那样，在把图5所示的特征点a作为关注特征点的情况下，抽出周边特征点b、c、d、e中的3点的组合，即，抽出周边特征点b、c、d、周边特征点b、c、e、周边特征点c、d、e的各个组合。

[0112] 然后，不变量计算部32b对抽出的各个组合，计算出相对几何变形的不变量(特征量之1)Hij。这里，i是表示关注特征点的数(i是1以上的整数)，j是表示周边特征点3点组合的数(j是1以上的整数)。在本实施方式中，把连接周边特征点之间的线段长度中的2个比，作为不变量Hij。另外，关于上述线段的长度，可根据各个周边特征点的坐标值进行计算。例如，在图6(a)的例中，如果把连接特征点c与特征点d的线段长度设为A11、把连接特征点c与特征点b的线段长度设为B11，则不变量H11为H11＝A11/B11。另外，在图6(b)的例中，如果把连接特征点c与特征点b的线段长度设为A12、把连接特征点b与特征点e的线段长度设为B12，则不变量H12为H12＝A12/B12。另外， 在图6(c)的例中，如果把连接特征点d与特征点b的线段长度设为A13、把连接特征点b与特征点e的线段长度设为B13，则不变量H13为H13＝A13/B13。这样，在图6(a)～图6(c)的例中，计算出不变量H11、H12、H13。

[0113] 然后，散列值计算部32c把(Hi1×102+Hi2×101+Hi3×100)/D的余数值作为散列值(特征量之1)Hi计算出来，并存储在存储器8中。另外，上述D是对应把可取得余数的值的范围设定为何种程度而预先设定的常数。

[0114] 另外，对于不变量Hij的计算方法没有特殊的限定，例如，也可以把根据关注特征点附近5点的复数比、从附近n点(n是n≥5的整数)抽出的5点的复数比、从附近n点抽出的m点(m是从m＜n到m≥5的整数)的配置和从m点抽出的5点的复数比计算出的值等，作为关于关注特征点的上述不变量Hij。另外，所谓复数比是根据直线上的4点或平面上的3点求出的值，是公知的相对作为几何变换的一种的仿射变形的不变量。

[0115] 另外，关于用于计算散列值Hi的公式，也不限于上式，即，不限于2 1 0
(Hi1×10+Hi2×10+Hi3×10)/D，也可以使用其他离散函数(例如专利文献4中记载的离散函数中的任意一种)。

[0116] 另外，特征量计算部32的各部在完成了对1个关注特征点的周边特征点的抽出和散列值Hi的计算后，把关注特征点变更为其他特征点，进行周边特征点的抽出和散列值的计算，计算出关于全部特征点的散列值。

[0117] 在图5的例中，在完成了把特征点a作为关注特征点的周边特征点和散列值的抽出后，接下来进行把特征点b作为关注特征点的周边特征点和散列值的抽出。在图5的例中，在把特征点b作为关注特征点的情况下，特征点a、c、e、f这4点被作为周边特征点进行抽出。而且，如图7(a)～图7(c)所示，抽出从这些周边特征点a、c、e、f中选择的3点的组合(周边特征点a、e、f、周边特征点c、e、f、周边特征点a、c、f)，对各个组合计算出散列值Hi，并存储在存储器8中。然后，对各个特征点反复进行该处理，分别求出把各个特征点作为关注特征点时 的散列值，并存储在存储器8中。

[0118] 另外，把特征点a作为关注特征点时的不变量的计算方法不限于上述的方法。例如，如图30(a)～图30(d)所示那样，在把图5所示的特征点a作为关注特征点的情况下，也可以选择最接近特征点a的4个周边特征点b、c、d、e，进一步抽出所选择的4个周边特征点中的3点的组合，即，周边特征点b、c、d、周边特征点b、c、e、周边特征点b、d、e、周边特征点c、d、e的各个组合，对抽出的各个组合计算出相对几何变形的不变量(特征量之1)Hij。在这种情况下，作为不变量的计算方法，可以使用与上述的方法相同的方法。

[0119] 例如，也可以把连接最接近关注特征点的周边特征点和第2接近的周边特征点的线段设为Aij，把连接最接近关注特征点的周边特征点和第3接近的周边特征点的线段设为Bij，设不变量Hij＝Aij/Bij。在这种情况下，在图30(a)的例中，如果把连接特征点b与特征点c的线段的长度设为A11，把连接特征点b与特征点d的线段的长度设为B11，则不变量H11＝A11/B11。另外，在图30(b)的例中，如果把连接特征点b与特征点c的线段的长度设为A12，把连接特征点b与特征点e的线段的长度设为B12，则不变量H12＝A12/B12。另外，在图30(c)的例中，如果把连接特征点b与特征点c的线段的长度设为A13，把连接特征点b与特征点e的线段的长度设为B13，则不变量H13＝A13/B13。另外，在图30(d)的例中，如果把连接特征点c与特征点d的线段的长度设为A14，把连接特征点c与特征点e的线段的长度设为B14，则不变量H14＝A14/B14。

[0120] 另外，在把图5所示的特征点b作为关注特征点的情况下，也可以如图31(a)～图31(d)所示那样，选择最接近特征点b的4个特征点a、c、e、f，从该4点的周边特征点中抽出某3个点的组合(周边特征点a、e、f、周边特征点a、c、e、周边特征点a、f、c、周边特征点e、f、c)，对抽出的各个组合计算出相对几何变形的不变量Hij。

[0121] 关于根据不变量计算散列值的方法，可以使用与上述的方法相同的方法。即，只要3 2 1 0
把(Hi1×10+Hi2×10+Hi3×10+Hi4×10)/D的余数的值作为散列值计算出来，并存储在存储器8中即可。

[0122] 另外，在上述的例中，是把连接最接近关注特征点的周边特征点和第2最近的周边特征点的线段设为Aij，把连接最接近关注特征点的周边特征点和第3最近的周边特征点的线段设为Bij，但不限于此，也可以以连接周边特征点之间的线段长度为基准进行选定等，采用任意的方法选定在不变量Hij的计算中使用的线段。

[0123] 另外，特征量计算部32在把输入图像数据作为登录图像进行登录处理时，把关于如上述那样计算出的输入图像数据的各个特征点的散列值(特征量)发送给登录处理部37。另外，特征量计算部32在进行输入图像数据是否是已经登录的登录图像的图像数据的判定处理(相似性判定处理)时，把关于如上述那样计算出的输入图像数据的各个特征点的散列值发送给投票处理部33。

[0124] 登录处理部37把关于特征量计算部32计算出的各个特征点的散列值、和表示原稿(输入图像数据)的索引(原稿ID)，相对应地顺序登录到设在存储器8中的散列表103中(参照图8(a))。在已经登录了散列值的情况下，与该散列值对应地登录原稿ID。原稿ID被分配给没有重复顺序编号。另外，在登录在散列表103中的原稿的数量超过了规定值(例如可登录的原稿数量的80％)的情况下，也可以检索出旧的原稿ID，并顺序删除。另外，被删除的原稿ID也可以作为新的输入图像数据的原稿ID再次使用。另外，在计算出的散列值为相同值的情况下(图8(b)的例中，H1＝H5)。也可以把这些归结成1个，登录到散列表103中。

[0125] 投票处理部33把根据输入图像数据计算出的各个特征点的散列值与登录在散列表103中的散列值进行比较，向具有相同散列值的登录图像投票。换言之，对每个登录图像，计数根据输入图像数据计算出了与登录图像所具有的散列值相同的散列值的次数，把计数值存储在存储器8中。图9是表示对登录图像ID1、ID2、ID3的投票数的一例的直方图。

[0126] 相似度判定处理部34从存储器8中读出投票处理部33的投票处理结果(各个登录图像的索引以及对各个登录图像的投票数：相似度)，抽出最大得票数和得到最大得票数的登录图像的索引。然后，把抽出的最大得票数与预定的阈值THa进行比较，判定相似性(输入图像数据是否是登录图像的图像数据)，把表示判定结果的判定信号发送给控制 部7。即，在最大得票数大于等于预定的阈值THa的情况下，判定为“具有相似性(输入图像数据是登录图像的图像数据)”，在小于阈值THa的情况下，判定为“无相似性(输入图像数据不是登录图像的图像数据)”。

[0127] 或者，相似度判定处理部34也可以通过把对各个登录图像的得票数除以投票总数(从输入图像数据抽出的特征点的总数)，进行归一化，来计算出相似度，通过把该相似度与预定的阈值THa(例如投票总数的80％)进行比较，来判定相似度。

[0128] 另外，相似度判定处理部34也可以通过把对各个登录图像的得票数除以散列值的登录数最多的登录图像的散列值的登录数(最大登录数)，进行归一化，来计算出相似度，通过把该相似度与预定的阈值THa(例如投票总数的80％)进行比较，来判定相似度。即，在计算出的相似度大于等于阈值THa的情况下，判定为“有相似性”，在小于阈值的情况下判定为“无相似性”。另外，在这种情况下，由于存在从输入图像数据中抽出的散列值的总数超过上述最大登录数的情况(特别是在原稿和/或登录图像的至少一部分中存在手写的部分的情况等)，会出现相似度的计算值超过100％的情况。

[0129] 另外，判定相似性时的阈值THa，对各个登录图像也可以是一定的，或者也可以根据各个登录图像的重要度等按每个登录图像进行设定。登录图像的重要度也可以根据登录图像分级设定，例如对于纸币、有价证券、机密文件、对公司外保密的文件类等，把重要度设定为最大，对机密文件把重要度设定为比纸币等低。在这种情况下，在存储器8中把与登录图像的重要度相应的加权系数与该登录图像的索引相关联地存储，相似度判定处理部34可以使用与获得了最大得票数的登录图像对应的阈值THa来判定相似性。

[0130] 另外，在判定相似性时，也可以把阈值THa设定为一定，而且在对各个登录图像的投票数(各个登录图像的得票数)上乘以各个登录图像的加权系数，来判定相似性。在这种情况下，在存储器8中预先把与各个登录图像的重要度相应的加权系数与各个登录图像的索引关联地存储，相似度判定处理部34只要计算出对各个登录图像的得票数乘以了该登录图像的加权系数的校正得票数，根据该校正得票数判定相似性即 可。例如，也可以把最大校正得票数与阈值THa进行比较，也可以把对最大校正得票数除以投票总数而归一化的值与阈值THa进行比较。另外，在这种情况下，加权系数例如只要设定为大于1的值，且登录图像的重要度越高则越大的值即可。

[0131] 另外，在本实施方式中，对于1个特征点(关注特征点)计算出1个散列值，但不限于此，对于1个特征点(关注特征点)也可以计算出多个散列值。例如，也可以采用抽出6个点作为关注特征点的周边特征点，对从该6点中抽出5个点的6种组合的每个，通过从
5个点抽出3个点，求出不变量，来计算出散列值的方法。在这种情况下，成为对1个特征点计算出6个散列值的情况。

[0132] (1-3.文件对比处理部13中的处理)

[0133] 下面，参照图10所示的流程图，对文件对比处理部13中的处理进行说明。

[0134] 首先，控制部7取得输入图像数据、和用户通过操作面板6或通信装置5输入的处理请求(指示输入)(S1、S2)。另外，输入图像数据也可以通过利用彩色图像输入装置2读取原稿来取得，也可以通过通信装置5取得从外部装置发送来的输入图像数据，也可以通过数字彩色复合机1所具有的读卡器(未图示)等从各种记录介质读取输入图像数据来取得。

[0135] 然后，控制部7使特征点计算部31执行特征点计算处理(S3)，使特征量计算部32计算出特征量(S4)。

[0136] 然后，控制部7判断上述处理请求所请求的处理是否是登录处理(S5)。而且在判断为是登录处理的情况下，控制部7把特征量计算部32计算出的特征量与原稿ID(登录图像的ID)对应地登录到散列表103中(S6)，并结束处理。

[0137] 另一方面，在判断为不是登录处理的情况下(判断为是相似性判定处理的情况)，控制部7使投票处理部33执行投票处理(S7)，使相似度判定处理部34执行相似性的判定处理(S8)。

[0138] 另外，在判定为相似的情况下，禁止对输入图像数据的图像处理(例如，复印、打印、电子发送、传真发送、文件整理、图像数据的校正、编辑等处理)的执行(S11)，结束处理。另外，在判定为不相似的情况下，许可对输入图像数据的图像处理(S12)的执行，结束处理。另外，在本实施方式中，说明了在相似的情况下许可图像处理的执行，在不相似的情况下禁止图像处理的执行的示例，但不限于此。例如，也可以把相似性的判定结果通知给规定的通知对方。另外，也可以根据相似性的判定结果，判断是否需要进行输入图像数据的记录、是否需要把规定的记号等重叠在与输入图像数据对应的输出图像上、是否需要进行用户认证、是否需要进行相似性判定结果的显示等。

[0139] (1-4.交点计算部45的结构和处理)

[0140] 下面，对交点计算部45的结构和交点计算部45中的具体处理进行说明。首先，参照图11所示的流程图，对交点计算部45中的处理的概要进行说明。如该图所示，控制部7使交点计算部45根据被二值化的图像数据(例如，用“1”(黑像素)、“0”(白像素)表示)，抽出向水平方向延伸的线图像和向垂直方向延伸的线图像(S21)，并抽出这些向两个方向延伸的线图像的交点(S22)。另外，关于向水平方向延伸的线图像和向垂直方向延伸的线图像的抽出处理、以及交点的抽出处理，将在后面进行说明。

[0141] 然后，控制部7判断是否把向倾斜方向延伸的线图像之间的交点作为特征点抽出(S23)。该判断，例如也可以在S22中抽出的特征点的数量未达到规定值的情况下，把向倾斜方向延伸的线图像之间的交点作为特征点抽出，也可以根据从操作面板6或构成通信连接的外部装置输入的用户的模式选择指示进行判断。例如，用户可以在希望减轻倾斜方向的线检测所需的处理时间和处理负荷时，选择不进行倾斜方向的线检测的模式，在希望进一步提高相似性判定处理的精度时，选择进行倾斜方向的线检测的模式。另外，在例如在输入图像中包含划线，划线的交点为多个，输入图像中没有斜线的情况下，由于通过把水平方向和垂直方向的线图像的交点作为特征点，可确保充分的相似性判定精度，所以，也可以不进行倾斜方向的线图像的检测。

[0142] 而且，在判断为不把向倾斜方向延伸的线图像之间的交点作为特征 点抽出的情况下，控制部7把在S22抽出的交点作为特征点，输出到特征量计算部32(S24)，结束交点计算处理。

[0143] 另一方面，在S23中判断为将向倾斜方向延伸的线图像之间的交点作为特征点抽出时，控制部7使交点计算部45抽出向倾斜的2个方向(从左上向右下的方向(右下的方向)：第1倾斜方向、和从右上向左下的方向(左下方向)：第2倾斜方向)延伸的线图像(S25、S26)，抽取该两个倾斜方向延伸的线图像的交点(S27)。另外，也可以并行进行S25的处理和S26的处理，也可以先进行任意一方的处理。关于向倾斜方向延伸的线图像的抽出处理和向倾斜方向延伸的线图像之间的交点的抽出处理，将在后面进行说明。

[0144] 然后，控制部7使交点计算部45把在S22中抽出的交点S27和在S27中抽出的交点，作为特征点输出到特征量计算部32(S28)，结束交点计算处理。

[0145] 另外，在上述的说明中，在S23中假设控制部7判断是否把向倾斜方向延伸的线图像之间的交点作为特征点抽出，但不限于此，例如，也可以进行向水平方向和垂直方向延伸的线图像之间的交点的计算、和向倾斜的2个方向延伸的线图像之间的交点的计算，也可以只计算预定的任意一方的交点。另外，也可以先进行向倾斜方向延伸的线图像之间的交点的计算，然后，控制部7根据该计算结果等，判断是否进行向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点的计算。但由于相比水平方向和垂直方向的线图像的检测处理，倾斜方向的线图像的检测处理的处理算法复杂，处理时间长，所以，理想的是构成为：先进行水平方向和垂直方向的线图像的检测和交点的计算，再根据需要，进行倾斜方向延伸的线图像的检测和交点的计算。

[0146] 下面，对线图像的抽出处理和交点的抽出处理进行更详细的说明。图12是表示交点计算部45的结构的方框图。如该图所示，交点计算部45具有计数部60、线判定部71、和交点抽出部72，该计数部60具有：水平计数部61、垂直计数部62、第1标记部63、第1斜线计数部64、第2标记部67、和第2斜线计数部68。

[0147] 首先，对水平方向和垂直方向的线图像的抽出处理和交点的抽出处 理进行说明。

[0148] 水平计数部61存储被二值化的图像数据在水平方向的扫描宽度计数器的计数值。这里，所谓扫描宽度计数，是指对像素值为“1”的像素在规定的方向连续的数量进行计数的处理。

[0149] 更具体的是，控制部7对被二值化的图像数据，进行从左向右(或从右向左)的水平方向的扫描，判断各个像素是否是黑像素(“1”)，在是黑像素的情况下，递增水平计数部61的计数值。另外，在不是黑像素的情况下，将水平计数部61的计数值复位。另外，在上述扫描到达了水平方向的端部的情况下，将水平计数部61的计数值复位，同时在在垂直方向向相邻的下一行进行扫描宽度计数处理。另外，控制部7在把水平计数部61的计数值复位的情况下，由水平计数部61向线判定部71输出复位前的计数值、和在进行该复位时扫描的像素的坐标(或复位之前扫描的像素的坐标)。

[0150] 垂直计数部62存储对于被二值化的图像数据在垂直方向的扫描宽度计数的计数值。

[0151] 另外，在本实施方式中，垂直计数部62具有与水平方向的像素数i相同数量的列计数部62-1～62-i。而且，控制部7对被二值化的图像数据，进行从左向右(或从右向左)在水平方向的扫描，判断各个像素是否是黑像素(“1”)，在是黑像素的情况下，递增与该像素在水平方向(x方向)的位置对应的列计数部的计数值。即，由各个列计数部按照每列(每个x坐标)存储对被二值化的图像数据在垂直方向的扫描宽度计数的计数值。另外，在不是黑像素的情况下，将与该像素在水平方向的位置对应的列计数部的计数值复位。另外，在上述扫描到达了水平方向的端部的情况下，对在垂直方向相邻的下一行进行扫描宽度计数处理。另外，控制部7在把列计数部的计数值复位的情况下，由垂直计数部62向线判定部71输出复位前的计数值、和在进行该复位时扫描的像素的坐标(或复位之前扫描的像素的坐标)。

[0152] 线判定部71在从水平计数部61输入的计数值是阈值(例如是5)以上的数m的情况下，根据在复位该计数值m时扫描的像素的坐标，求出与计数值1～m对应的各个像素，把由这些像素构成的图像判定为 线图像。另外，线判定部71在从垂直计数部62输入的计数值是阈值(例如是5)以上的数n的情况下，根据在复位该计数值n时扫描的像素的坐标，求出与计数值1～n对应的各个像素，把由与这些各个像素对应的各个像素构成的图像判定为线图像。另外，线判定部71在判定是线图像的情况下，把该线图像中包含的各个像素的坐标(像素值为“1”的开始像素和结束像素的坐标)输出到交点抽出部72。

[0153] 交点抽出部72根据来自线判定部71的输入，抽出水平方向的线图像与垂直方向的线图像的交点，把抽出的交点作为特征点输出到特征量计算部32。另外，在相邻的多个像素被作为交点抽出的情况下，交点抽出部72把这些多个像素的中心坐标、重心坐标、或在由多个像素构成的区域中所包含的规定的位置(例如左上)的坐标作为特征点。

[0154] 图13是表示输入到交点计算部45的图像数据的一例的说明图。另外，图14是表示在对图13所示的图像数据进行线判定处理时的水平计数部61和垂直计数部62的计数值的推移的说明图。

[0155] 首先，在线判定处理的开始时，把水平计数部61以及在垂直计数部62中所具有的列计数部62-1～62-i初始化为“0”。

[0156] 然后，从左上的像素向右下方向的像素(按照坐标(0、0)→(1、0)→(2、0)→...→(8、0)→(0、1)→(1、1)→...的顺序)扫描各个像素，进行是否是黑像素的判定。另外，扫描方向不限于此，例如也可以从右上向左下扫描。

[0157] 在图13的例中，由于在坐标(3、1)之前不存在黑像素，所以水平计数部61、和垂直计数部62的各个列计数部都维持初始值“0”。由于在坐标(4、1)存在黑像素，所以对水平计数部61和垂直计数部62-4(对应x坐标4的列计数部)进行递增。然后，由于在下一个坐标的坐标(5、1)不存在黑像素，所以把水平计数部61复位为“0”，由水平计数部61向线判定部71输出复位前的计数值“1”、和该计数值设定为“1”的坐标(4、1)。在该情况下，由于复位前的水平计数为“1”，小于线判定阈值(5)，所以线判定部71判定不是线图像。另外，此时，由于x坐标是5，所以垂直计数部62-4不复位。另外，由于垂直计数部62-5不是黑像素，所以维持“0”。

[0158] 如果按照同样的步骤进行处理，则由于在坐标(2、3)～(6、3)存在水平方向连续的黑像素，所以在到达坐标(6、3)时，水平计数部61递增到“5”。而且，由于在到下一个坐标的坐标(7、3)时，不存在黑像素，所以水平计数部61被复位为“0”。由于该复位之前的水平计数为“5”，大于等于线判定阈值(5)，所以线判定部71把由与复位前的计数值“1”～“5”对应的像素(坐标(2、3)～(6、3)的各个像素)构成的图像判定为向水平方向延伸的线图像。

[0159] 另外，由于在坐标(2、3)～(6、3)中存在黑像素，所以列计数部62-2～62-6被递增。但由于在坐标(2、4)、(3、4)、(5、4)、(6、4)中不存在黑像素，所以，列计数部62-2、62-3、62-5、62-6被复位为“0”。由于这些各个列计数部中的复位前的计数值为“1”，小于线判定阈值(5)，所以线判定部71对与上述的计数值为“1”对应的各个像素，判定为不是线图像。

[0160] 然后，如果按照同样的步骤扫描各个像素，则由于在坐标(8、6)复位前的水平计数值是“7”，大于等于线判定阈值(5)，所以把与复位前的计数值“1”～“7”对应的各个像素(坐标(1、6)、(7、6))判定为水平方向的线图像。

[0161] 另外，由于在坐标(4、7)复位前的列计数部62-4的计数值为“6”，大于等于线判定阈值(5)，所以把与复位前的计数值“1”～“6”对应的各个像素(坐标(4、1)、(4、6))判定为垂直方向的线图像。

[0162] 然后，交点抽出部72把在水平方向和垂直方向的两方向被判定为是线图像的一部分的像素作为交点抽出，把抽出的交点作为特征点输出到特征量计算部32。另外，在相邻的多个像素被作为交点抽出的情况下，交点抽出部72计算出这些多个像素的中心坐标、重心坐标、或在由多个像素构成的区域中所包含的规定的位置(例如左上)的坐标，把计算结果作为特征点输出到特征量计算部32。

[0163] 图15是表示对图13所示的图像数据在水平方向和垂直方向的线图像的抽出结果、以及交点的抽出结果的说明图。如该图所示，在图13的图像数据的情况下，坐标(4、3)、(4、6)被判定为在水平方向和垂直方向的两方向上的线图像的一部分，这两个坐标被作为交点抽出。

[0164] 下面，对在图12所示的交点计算部45中所进行的在倾斜的2个方向的线图像的抽出处理和交点的抽出处理进行说明。

[0165] 第1标记部63，在针对被二值化的图像数据中的黑像素，从左上向右下对各个像素进行了扫描时，根据各个像素是否是黑像素、和对相邻的像素(左邻像素和上邻像素)分配的标号，进行对该各个像素的标记，把标号的分配结果存储在第1标号履历表66中。另外，在进行上述的标记时，第1标记部63根据预先存储在第1标号履历表66中的信息判断被分配给相邻像素的标号。另外，第1标记部63对进行了标记的各个像素(标号为“0”以外的各个像素)，把各个像素的坐标与分配给各个像素的标号相对应地存储在未图示的存储部中。关于进行标记的具体方法将在后面进行说明。

[0166] 第1斜线计数部64具有第1标号计数部65和第1标号履历表66。

[0167] 第1标号履历表66按每列(每个x坐标)存储由第1标记部63分配给各个像素的标号。另外，在本实施方式中，在每次向各个像素分配标号时，更新对应该像素的列的标号。即，在第1标号履历表66中，储存有关注像素的上邻线中的从关注像素的上邻像素到右侧的各个像素、和包含关注像素的线中的从左端的像素到关注像素的左邻像素的合计为相当于1条水平线的数量的标号。而且，把分配给包含关注像素的列的标号(分配给关注像素的上邻像素的标号)更新为对关注像素分配的标号。由此，与存储分配给所有像素的标号的情况相比，能够在不降低线判定精度的情况下减少对第1标号履历表66所要求存储容量。另外，可容易且快速地抽出关注像素的左邻和上邻的像素的标号。

[0168] 第1标号计数部65按每个标号对分配各个标号的次数进行计数。而且，控制部7在完成了对全部像素的扫描时，从第1标号计数部65向线判定部71输出各个标号和各个标号的计数值。

[0169] 第2标记部67，在针对被二值化的图像数据中的黑像素，从右上向左下对各个像素进行了扫描时，根据各个像素是否是黑像素、和对相邻的像素(右邻像素和上邻像素)分配的标号，进行对该各个像素的标记，把标号的分配结果存储在第2标号履历表70中。另外，在进行上述的标记时，第2标记部67根据预先存储在第2标号履历表70中的信 息判断被分配给相邻像素的标号。另外，第2标记部67对进行了标记的各个像素(标号为“0”以外的各个像素)，把各个像素的坐标与分配给各个像素的标号相对应地存储在未图示的存储部中。关于进行标记的具体方法将在后面进行说明。

[0170] 第2斜线计数部68具有第2标号计数部69和第2标号履历表70。

[0171] 第2标号履历表70按每列(每个x坐标)存储由第2标记部67分配给各个像素的标号。另外，在本实施方式中，在每次向各个像素分配标号时，更新对应该像素的列的标号。由此，与存储分配给所有像素的标号的情况相比，能够在不降低线判定精度的情况下减少对第2标号履历表70所要求存储容量。另外，可容易且快速地抽出关注像素的右邻和上邻的像素的标号。

[0172] 第2标号计数部69按每个标号对分配各个标号的次数进行计数。而且，控制部7在完成了对全部像素的扫描时，从第2标号计数部69向线判定部71输出各个标号和各个标号的计数值。

[0173] 线判定部71在从第1斜线计数部64输入的计数值在阈值(例如5)以上的情况下，把由分配了计数值所对应的标号的各个像素构成的图像判定为线图像。另外，与此同样地，在从第2斜线计数部68输入的计数值在阈值(例如5)以上的情况下，把由分配了该计数值的各个像素构成的图像判定为线图像。另外，线判定部71在判定为是线图像的情况下，从上述存储部中读出构成该线图像的各个像素的坐标，输出到交点抽出部72。

[0174] 交点抽出部72根据来自线判定部71的输入，抽出上述的倾斜方向的线图像之间的交点，把抽出的交点作为特征点输出到特征量计算部32。另外，在相邻的多个像素被作为交点抽出的情况下，交点抽出部72把这些多个像素的中心坐标、重心坐标、或者包含在由多个像素构成的区域中的规定的位置(例如左上)的坐标作为特征点。

[0175] 下面，对第1标记部63中的标记方法进行说明。第1标记部63根据以下的规则进行各个像素的标记。

[0176] (1)关注像素是黑像素，在关注像素的左邻像素被附加了标号的 情况下(左邻像素的标号不是“0”的情况下)，分配与该左邻像素相同的标号。例如，如图16(a)所示，在关注像素的左邻像素的标号为“1”，关注像素的上邻像素的标号为“2”的情况下，关注像素的标号为“1”。

[0177] (2)关注像素是黑像素，在对关注像素的左邻像素未附加标号(左邻像素的标号是“0”)，对关注像素的上邻像素附加了标号的情况下，分配与该上邻像素相同的标号。例如，如图16(b)所示，在关注像素的左邻像素的标号为“0”，关注像素的上邻像素的标号为“2”的情况下，关注像素的标号为“2”。

[0178] (3)关注像素是黑像素，在对关注像素的左邻像素和上邻像素都未标记的情况下，对该关注像素分配新的标号。从而，如图16(c)所示，在关注像素的左邻像素和上邻像素的标号都为“0”的情况下，对关注像素分配在之前的扫描(从左上向右下扫描)中未分配给其他像素的新的标号。

[0179] (4)在关注像素不是黑像素的情况下，使该关注像素的标号为“0”。

[0180] 另外，第2标记部67中的标记方法，除了从右上向左下扫描各个像素、和把上述(1)～(4)中的“左邻”变更为“右邻”这两点以外，与第1标记部63中的标记方法相同。

[0181] 因此，在从右上向左下扫描时，例如，如图17(a)所示那样，在关注像素的右邻像素的标号为“1”、关注像素的上邻像素的标号为“2”的情况下，关注像素的标号为“1”。另外，例如，如图17(b)所示那样，在关注像素的右邻像素的标号为“0”、关注像素的上邻像素的标号为“2”的情况下，关注像素的标号为“2”。另外，在如图17(c)所示那样关注像素的右邻像素、和上邻像素的标号都为“0”的情况下，对关注像素分配在之前的扫描(从左上向右下扫描)中未分配给其他像素的新的标号。

[0182] 下面，以对图18所示的图像数据的处理为例，对倾斜方向的线图像的抽出处理和交点的抽出处理进行更详细的说明。

[0183] 首先，参照图19，对从左上向右下扫描时的标记方法进行说明。 图19是表示从左上向右下扫描时的标记步骤的说明图。

[0184] 首先，在扫描开始时把第1标号计数部65和第1标号履历表66初始化为“0”。然后，从左上向右下方向(按照坐标(0、0)→(1、0)→(2、0)→...→(8、0)→(0、1)→(1、1)→...的顺序)进行扫描。

[0185] 由于在到坐标(6、1)之前不存在黑像素，所以，储存在第1标号计数部65和第1标号履历表66中的信息全部维持初始值“0”。

[0186] 由于在坐标(6、1)存在黑像素，所以进行标记。这里，由于左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝5的值)和上邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝6的更新前值)都是“0”，对之前的任意像素也未分配标号，所以第1标记部63对坐标(6、1)的像素分配新的标号(标号“1”)。而且，把坐标(6、1)与分配给坐标(6、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，把标号“1”的标号计数值递增为“1”。另外，把第1标号履历表66中的x＝6的标号更新为“1”。

[0187] 由于在下一个坐标(7、1)中也存在黑像素，所以进行标记。这里，由于左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝6的值)不是“0”，所以第1标记部63对坐标(7、1)的像素分配与左邻像素的标号相同的标号(标号“1”)。而且，把坐标(7、1)与分配给坐标(7、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，把标号“1”的标号计数值递增为“2”。另外，把第1标号履历表66中的x＝7的标号更新为“1”。

[0188] 如果按照同样的步骤继续进行扫描，则在坐标(2、2)被分配新标号(标号“2”)，坐标(2、2)与分配给坐标(2、2)的标号“2”相对应地被存储在未图示的存储部中，标号为“2”的标号计数值递增为“1”，第1标号履历表66中的x＝2的标号被更新为“2”。另外，在坐标(3、2)，被分配标号“2”，坐标(3、2)与分配给坐标(3、2)的标号“2”相对应地被存储在未图示的存储部中，标号为“2”的标号计数值递增为“2”，第1标号履历表66中的x＝3的标号被更新为“2”。

[0189] 另外，在坐标(5、2)，被分配新的标号(标号“3”)，坐标(5、2)与分配给坐标(5、2)的标号“3”相对应地被存储在未图示的存储部中，标号为“3”的标号计数值递增为“1”，第1标号履历表66中的x＝5的标号被更新为“1”。另外，在坐标(6、2)，被分配标号“3”，坐标(6、2)与分配给坐标(6、2)的标号“3”相对应地被存储在未图示的存储部中，标号为“3”的标号计数值递增为“2”，第1标号履历表66中的x＝6的标号被更新为“3”。

[0190] 另外，在坐标(3、3)，由于是黑像素，左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝2的值)为“0”，上邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝3的值)为“2”，所以，被分配标号“2”，坐标(3、3)与分配给坐标(3、3)的标号“2”相对应地被存储在未图示的存储部中，标号为“2”的标号计数值递增为“3”，第1标号履历表66中的x＝3的标号被更新为“2”。

[0191] 以下，直到右下的像素(坐标(8、6))，同样地进行扫描和标记。而且，在完成了直到右下的像素(坐标(8、6))的扫描和标记后，控制部7从第1斜线计数部64向线判定部71输出各个标号和各个标号的计数值。

[0192] 下面，参照图20，对从右上向左下扫描时的标记方法进行说明。图20是表示从右上向左下扫描时的标记步骤的说明图。

[0193] 首先，在扫描开始时把第2标号计数部69和第2标号履历表70初始化为“0”。然后，从右上向左下方向(按照坐标(8、0)→(7、0)→(6、0)→...→(0、0)→(8、1)→(7、1)→...的顺序)进行扫描。

[0194] 由于在坐标(7、1)之前不存在黑像素，所以，储存在第2标号计数部69和第2标号履历表70中的信息全部维持初始值“0”。

[0195] 由于在坐标(7、1)存在黑像素，所以进行标记。这里，由于右邻像素的标号(第2标号履历表70中的x＝8的值)和上邻像素的标号(第2标号履历表70中的x＝7的更新前值)都是“0”，对之前的任意像素也未分配标号，所以第2标记部67对坐标(7、1)的像素分配新 的标号(标号“1”)。而且，控制部7把坐标(7、1)与分配给坐标(7、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，把标号“1”的标号计数值递增为“1”。另外，把第2标号履历表70中的x＝7的标号更新为“1”。

[0196] 以下，同样地对黑像素根据右邻像素的标号、上邻像素的标号、在此之前分配的标号，对各个像素分配标号，并且更新第2标号履历表70中的包含该各个像素的列的标号。而且，在每次分配各个标号时递增该标号的标号计数值。而且，对进行了标记的各个像素(除了标号为“0”以外的各个像素)，把各个像素的坐标与分配给各个像素的标号相对应地存储在未图示的存储部中。

[0197] 然后，在完成了直到左下像素(坐标(0、6))的扫描和标记后，控制部7从第2斜线计数部68向线判定部71输出各个标号和各个标号的计数值。

[0198] 图21是表示图18所示的图像数据的倾斜的2个方向的线图像的抽出结果、和交点的抽出结果的说明图。如该图所示，在该图18的图像数据的情况下，从左上向右下的扫描中，分配5种标号(标号“1”～“5”)。而且，关于各个标号的计数值，标号“1”、“3”、“4”、“5”为“2”，在标号“2”为“7”。因此，在这种情况下，线判定部71把由与计数值在阈值“5”以上的标号“2”对应的像素构成的图像判定为线图像。而且，线判定部71在判定为是线图像的情况下，从上述存储部中读出构成该线图像的各个像素的坐标，并输出到交点抽出部72。

[0199] 在从右上向左下的扫描中，如图21所示，分配3种标号(标号“1”～“3”)。另外，各个标号的计数值是，标号“2”、“3”为“2”，标号“1”为“11”。因此，在此情况下，线判定部71把由计数值为阈值“5”以上的标号“1”所对应的像素构成的图像判定为线图像，而且，线判定部71在判定为是线图像的情况下，从上述存储部中读出构成该线图像的各个像素的坐标，并输出到交点抽出部72。

[0200] 然后，交点抽出部72把在从左上向右下的扫描和从右上向左下的扫描的双方中被判定为是线图像的像素的坐标(3、3)、(4、3)、(5、3)的中心坐标，即坐标(4、3)作为交点计算出来。另外，交点抽出部72 把计算出的交点作为特征点，输出到特征量计算部32。

[0201] 如以上那样，在本实施方式的数字彩色复合机1的文件对比处理部13中，交点计算部45从输入图像数据中抽出线图像(例如文字和划线中的线部分)，抽出线图像之间的交点，并把其作为特征点。

[0202] 这样，通过把线图像之间的交点特征点，即使在是从例如文字少的原稿读取的输入图像数据的情况下，也能够抽出多个特征点，从而能够确切地确定输入图像数据，提高相似性判定处理(对比处理)的精度。

[0203] 另外，由于只需进行线图像的抽出和线图像之间的交点的计算，即可计算出特征点，所以，相比从输入图像数据中抽出文字、文字列框表示框的直线等，对抽出的多种要素进行相似性判定处理的结构，能够简化特征点计算处理中的算法，并且可缩短处理时间。

[0204] 另外，在本实施方式中，对在图12所示的交点计算部45中，通过进行从左上向右下，和从右上向左下的扫描，来进行向各个像素的标记，根据被附加了相同标号的像素的数量，判定线图像的结构进行了说明，但线图像的检测方法不限于此。

[0205] 例如，在进行从左上向右下、和从右上向左下的扫描时，也可以在采用上述的方法进行各个像素的标记的同时，按照标号的种类存储其开始坐标和结束坐标，使用各个标号的开始坐标和结束坐标，进行线图像的检测。图22是表示该情况下的交点计算部45的结构的方框图，其在文件对比处理部13中，取代图12所示的交点计算部45。

[0206] 图22所示的交点计算部45，取代在图12所示的交点计算部45中的第1斜线计数部64而具有第1标记信息存储部64b，取代第2斜线计数部68而具有第2标记信息存储部68b。

[0207] 第1标记信息存储部64b具有第1标号开始结束坐标存储部65b、和第1标号履历表66。第1标号开始结束坐标存储部65b根据第1标记部63对各个像素的标号分配结果，按照标号的每个种类，存储其开始坐标和结束坐标。第1标号履历表66具有与图12中说明的功能大致相同的功能。

[0208] 第2标记信息存储部68b具有第2标号开始结束坐标存储部69b、和第2标号履历表70。第2标号开始结束坐标存储部69b根据第2标记部67对各个像素的标号分配结果，按照标号的每个种类，存储其开始坐标和结束坐标。第2标号履历表70具有与图12中说明的功能大致相同的功能。

[0209] 下面，对图22所示的交点计算部45所进行的线图像的抽出处理和交点的抽出处理进行说明。

[0210] 第1标记部63采用上述的标记方法进行标记处理。此时，在每次向各个像素附加标号时，把标号的分配结果存储在第1标号履历表66中，并且把被存储在第1标号开始结束坐标存储部65b中的该标号的开始坐标和结束坐标更新。同样，第2标记部67采用上述的标记方法进行标记处理。此时，在每次向各个像素附加标号时，把标号的分配结果存储在第2标号履历表70中，并且把被存储在第2标号开始结束坐标存储部69b中的该标号的开始坐标和结束坐标更新。

[0211] 另外，在进行标记时，分别对各个x坐标和y坐标求出各个标号的最小坐标和最大坐标。由此，可求出该标号的外接矩形的4点坐标。在从左上向右下扫描时，把由被附加了同一标号的像素构成的图像的外接矩形的左上作为开始坐标、把外接矩形的右下作为结束坐标，在从右上向左下扫描时，把由被附加了同一标号的像素构成的图像的外接矩形的右上作为开始坐标、把外接矩形的左下作为结束坐标

[0212] 开始坐标和结束坐标的更新步骤如下所述。

[0213] (1)在分配新标号时，把开始坐标(xst yst)和结束坐标(xend、yend)都作为当前的坐标(xcrt ycrt)。(2)在更新现有坐标时，基于以下的条件(a)～(d)和(e)～(h)，分别更新xst、yst、xend、yend。

[0214] 在从左上向右下扫描的情况下，

[0215] (a)如果xcrt＜xst，则更新xst。

[0216] (b)如果ycrt＜yst，则更新yxt。

[0217] (c)如果xcrt＞xend，则更新xend。

[0218] (d)如果ycrt＞yend，则更新yend。

[0219] 在从右上向左下扫描的情况下，

[0220] (e)如果xcrt＞xst，则更新xst。

[0221] (f)如果ycrt＜yst，则更新yxt。

[0222] (g)如果xcrt＜xend，则更新xend。

[0223] (h)如果ycrt＞yend，则更新yend。

[0224] 下面，把对图23所示的图像数据的处理作为一例，对图22所示的交点计算部45的关于倾斜方向的线图像的抽出处理和交点的抽出处理进行详细的说明。

[0225] 图24是表示对图23所示的图像进行从左上向右下扫描时的标记步骤的说明图。参照该图，首先对从左上向右下的扫描时的处理进行说明。

[0226] 首先，在扫描开始时，把第1标号履历表66初始化为“0”。然后，从左上向右下方向(按照坐标(0、0)→(1、0)→(2、0)→...→(11、0)→(0、1)→(1、1)→...的顺序)进行扫描。

[0227] 由于在到坐标(7、1)之前不存在黑像素，所以，储存在第1标号履历表66中的信息全部维持初始值“0”。

[0228] 由于在坐标(7、1)存在黑像素，所以进行标记。这里，由于左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝6的值)和上邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝7的更新前的值)都是“0”，对之前的任意像素也未分配标号，所以第1标记部63对坐标(7、1)的像素分配新的标号(标号“1”)。而且，控制部7把坐标(7、1)与分配给坐标(7、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，把标号“1”的开始坐标设为(7、1)，把结束坐标设为(7、1)。即，设定为xst＝7、yst＝1、xend＝7、yend＝1。另外，把第1标号履历表66中的x＝7的标号更新为“1”。

[0229] 由于在下一个坐标(8、1)中也存在黑像素，所以也进行标记。 这里，由于左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝6的值)不是“0”，所以，所以第1标记部63对坐标(8、1)的像素分配与左邻像素的标号相同的标号(标号“1”)。而且，把坐标(8、1)与分配给坐标(8、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，由于满足上述条件(c)，所以把标号“1”的结束坐标更新为(8、1)。即，把xend的值更新为8。而且把第1标号履历表66中的x＝8的标号更新为“1”。

[0230] 通过对坐标(9、1)、(10、1)也进行同样的处理，对这些各个坐标分配标号“1”，并与分配给坐标(9、1)、(10、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，在坐标(10、1)的标记时，由于满足上述条件(c)，所以把标号“1”的结束坐标更新为(10、1)(虽然在坐标(9、1)的时刻也被更新，但还用坐标(10、1)的信息所覆盖)。而且把第1标号履历表66中的x＝9、10的标号更新为“1”。

[0231] 如果按照同样的步骤继续进行扫描，则坐标(2、2)被分配新标号(标号“2”)，坐标(2、2)与分配给坐标(2、2)的像素的标号“2”被相对应地存储在未图示的存储部中，标号“2”的开始坐标被设为(2、2)，结束坐标被设为(2、2)，第1标号履历表66中的x＝2的标号被更新为“2”。

[0232] 另外，坐标(3、2)被分配标号(标号“2”)，坐标(3、2)与分配给坐标(3、2)的像素的标号“2”被相对应地存储在未图示的存储部中，由于满足上述条件(c)，标号“2”的结束坐标被更新为(3、2)，第1标号履历表66中的x＝3的标号被更新为“2”。

[0233] 同样，坐标(4、2)被分配标号(标号“2”)，坐标(4、2)与分配给坐标(4、2)的像素的标号“2”被相对应地存储在未图示的存储部中，另外，由于满足上述条件(c)，所以标号“2”的结束坐标被更新为(4、2)，第1标号履历表66中的x＝4的标号被更新为“2”。

[0234] 另外，坐标(6、2)被分配新标号(标号“3”)，坐标(6、2)与分配给坐标(6、2)的像素的标号“3”被相对应地存储在未图示的存储部中，标号“3”的开始坐标被设为(6、2)，结束坐标被设为(6、2)，第1标号履历表66中的x＝6的标号被更新为“3”。

[0235] 对于坐标(7、1)～(10、2)也执行同样的处理，这些各个坐标被分配给标号“3”，并且与分配给坐标(7、2)～(10、2)的像素的标号“3”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，标号“3”的结束坐标在进行对坐标(10、2)的处理时被更新为(10、2)(虽然在坐标(7、2)～(9、2)的时刻也被更新，但还被坐标(10、2)的信息所覆盖)。另外，第1标号履历表
66中的x＝7～10的标号被更新为“3”。

[0236] 另外，在坐标(3、3)，由于是黑像素、左邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝2的值)为“0”，上邻像素的标号(第1标号履历表66中的x＝3的更新前的值)为“2”，所以被分配标号“2”，坐标(3、3)与分配给坐标(3、3)的像素的标号“2”被相对应地存储在未图示的存储部中，由于满足上述条件(d)，所以把标号“2”的结束坐标更新为(4、3)。另外，把第1标号履历表66中的x＝3的标号更新为“2”。

[0237] 对坐标(4、3)～(8、3)也实施同样的处理，这些各个坐标被分配标号“2”，坐标(4、3)～(8、3)与分配给坐标(4、3)～(8、3)的像素的标号“2”被相对应地存储在未图示的存储部中。另外，由于满足上述条件(c)，所以把标号“2”的结束坐标更新为(8、3)(虽然在坐标(5、1)～(7、3)的时刻也被更新，但还被坐标(8、1)的信息所覆盖)。另外，把第1标号履历表66中的x＝4～8的标号更新为“2”。

[0238] 然后，直到右下的像素(坐标(11、8))，同样地进行扫描和标记。而且，在完成了到右下的像素(坐标(11、8))的扫描和标记后，控制部7从第1标记信息存储部64b向线判定部71输出各个标号和各个标号的开始坐标和结束坐标。

[0239] 下面，参照图25，对从右上向左下扫描时的标记处理进行说明。图25是表示对图23所示的图像从右上向左下扫描时的标记步骤的说明图。

[0240] 首先，在扫描开始时，把第2标号履历表70初始化为“0”。然后，从右上向左下方向(按照坐标(11、0)→(10、0)→(9、0)→...→(0、0)→(11、1)→(10、1)→...的顺序)进行扫描。

[0241] 由于在到坐标(10、1)之前不存在黑像素，所以，储存在第2标号履历表70中的信息全部维持初始值“0”。

[0242] 由于在坐标(10、1)存在黑像素，所以进行标记。这里，由于右邻像素的标号(第2标号履历表70中的x＝11的值)和上邻像素的标号(第2标号履历表70中的x＝10的更新前的值)都是“0”，对之前的任意像素也未分配标号，所以第2标记部67对坐标(10、
1)的像素分配新的标号(标号“1”)。而且，控制部7把坐标(10、1)与分配给坐标(10、1)的像素的标号“1”相对应地存储在未图示的存储部中。另外，把标号“1”的开始坐标设为(10、1)，把结束坐标设为(10、1)。另外，把第2标号履历表70中的x＝10的标号更新为“1”。

[0243] 以下，同样地，对黑像素，根据右邻像素的标号、上邻像素的标、以及此之前分配的标号，对各个像素分配标号，并且更新第2标号履历表70中的包含该各个像素的列的标号。另外，在每次分配各个标号时，更新该标号的开始坐标和结束坐标。另外，对于进行另外标记的各个像素(标号为“0”以外的各个像素)，把各个像素的坐标与分配给各个像素的标号相对应地存储在未图示的存储部中。

[0244] 另外，在完成了到左下像素(坐标(0、8))的扫描和标记后，控制部7从第2标记信息存储部68b向线判定部71输出各个标号和各个标号的开始坐标和结束坐标。

[0245] 下面，参照图46对线判定部71中的线判定处理和交点抽出部72中的交点抽出处理进行说明。图46是表示图23所示的图像数据、对该图像数据的标记结果、线判定结果、以及交点抽出结果的说明图。

[0246] 如图46所示，在图23的图像数据的情况下，在从左上向右下的扫描中，分配5种标号(标号“1”～“5”)。

[0247] 线判定部71根据 计算出各个标号的开始坐标(xst、yst)和结束坐标(xend、yend)。在图46的例中，关于各个标号的距离d，标号“1”为“3”、标号“2”为“8、94”、标号“3”为“4”、标号“4”为“2”、标号“5”为“3、16”。

[0248] 另外，线判定部71把如上述那样计算出的关于各个标号的距离d 与预先设定的阈值(在本实施方式中是“8”)进行比较，把由距离d在阈值以上的标号所对应的各个像素构成的图像，判定为线图像。在图46的例中，由与标号“2”对应的像素构成的图像被判定为线图像。

[0249] 而且，线判定部71在判定为是线图像的情况下，从上述存储部中读出构成该线图像的各个像素的坐标，并输出到交点抽出部72。

[0250] 在从右上向左下的扫描中，如图46所示，分配4种标号(标号“1”～“4”)。另外，关于各个标号的距离d，标号“1”为“10.82”、标号“2”为“2”、标号“3”为“2”、标号“4”为“2”。因此，在此情况下，线判定部71把由距离d在阈值“8”以上的标号“1”所对应的像素构成的图像，判定为线图像。而且，线判定部71在判定为是线图像的情况下，从上述存储部中读出构成该线图像的各个像素的坐标，并输出到交点抽出部72。

[0251] 交点抽出部72在从左上向右下的扫描和从右上向左下的扫描的双方中，把被判定为是线图像的像素的中心坐标作为线图像之间的交点计算出来。另外，中心坐标的计算，例如只要分别计算出x坐标和y坐标的平均值，把小数点以下四舍五入即可。由此，在图46的例中，在从左上向右下的扫描和从右上向左下的扫描的双方中，作为被判定是线图像的像素，抽出坐标(3、3)～(8、3)、(4、4)～(8、4)，并把这些各个像素的中心坐标的坐标(6、3)作为线图像之间的交点计算出来。

[0252] 图47是表示在倾斜方向的线图像的检测处理中，使用标号计数值检测线图像的情况、与使用从线图像的开始坐标到结束坐标的距离来检测线图像的情况的检测结果的不同的说明图。

[0253] 图47的上部表示对与图23相同的图像，使用标号计数值检测线图像的结果、和使用线图像的从开始坐标到结束坐标的距离来检测线图像的结果。如图47的上部右侧所示，在此情况下，标号1的标号计数值为30，从开始坐标到结束坐标的距离为10.82。

[0254] 另一方面，图47的下部表示对于把图23的图像中的线图像部分全体细化的图像，使用标号计数值检测线图像的结果、和使用线图像的从开始坐标到结束坐标的距离检测线图像的结果。如图47的下部右侧 所示，在此情况下，标号1的标号计数值为20，从开始坐标到结束坐标的距离为10.82。

[0255] 在这样使用标号计数值进行线图像的检测的情况下，由于线的粗度越粗，标号计数值越增加，所以，即使在线图像的长度相同的情况下，因粗度的不同，标号计数值增减。因此，例如，在图47所示例的情况下，如果标号计数值的阈值在20与30之间(例如25)，则因线的粗细不同，线检测结果变化。

[0256] 另一方面，在使用线图像的从开始坐标到结束坐标的距离进行线图像的检测的情况下，即使线图像的粗细不同，只要线图像的长度相同，则从开始坐标到结束坐标的距离大致一定。

[0257] 因此，在希望进行与线图像的粗细无关的线图像的判定的情况下，优选进行使用线图像的从开始坐标到结束坐标的距离的线图像的检测。

[0258] 另外，在上述的例中，交点抽出部72把在从左上向右下的扫描和从右上向左下的扫描双方中被判定为是线图像的像素的中心坐标，作为线图像之间的交点，但交点的抽出方法不限于此。

[0259] 例如，如图51所示，也可以根据在从左上向右下扫描中检测出的线图像的开始坐标和结束坐标计算出该线图像的直线(线段)的公式，根据在从右上向左下扫描中检测出的线图像的开始坐标和结束坐标计算出该线图像的直线(线段)的公式，根据这2个直线(线段)的公式，计算出交点的坐标。

[0260] 具体是，如图51所示那样，在图23的情况下，由于在从左上向右下的扫描时被判定为线的标号“2”的开始坐标为(2、2)、结束坐标为(10、6)，所以，该2点之间的直线(线段)的公式如下所示。

[0261] y＝x/2+1(其中，2≤x≤10，2≤y≤6)

[0262] 而且，由于在从右上向左下的扫描时被判定为线的标号“1”的开始坐标为(10、1)、结束坐标为(1、7)，所以，该2点之间的直线(线段)的公式如下所示。

[0263] y＝-2x/3+23/3(其中，1≤x≤10，1≤y≤7)

[0264] 如果根据这2个直线(线段)的公式求出交点，则，成为(40/7、27/7)≈(5.71、3.86)，如果把小数点以下四舍五入，则交点坐标为(6、4)。

[0265] 另外，在计算水平方向的线图像和垂直方向的线图像的交点时，也可以和计算倾斜方向的线图像之间的交点的情况同样，通过计算出两个线图像的直线公式，根据这2个直线的公式计算出两直线的交点把与计算出的交点对应的坐标作为两线图像的交点。

[0266] 另外，本实施方式中，对由二值化处理部44进行二值化的全部像素进行交点的计算处理，但不限于此。

[0267] 例如，在黑像素的连接区域的面积在规定值以上的情况下，或者在黑像素的连接区域在垂直方向的宽度和在水平方向的宽度在规定值以上的情况下等，也可以不对该连接区域进行交点计算处理。由此，例如在规定范围以上的区域被涂黑的情况下等，可以把该区域作为例如背景(尺寸大的情况)、或作为孤立点(尺寸小的情况)检测出来，不进行交点计算处理。

[0268] 另外，也可以设置用于在交点计算处理之前对输入图像数据实施边缘检测处理的边缘检测单元，对被检测为边缘的像素进行交点计算处理。在这种情况下，即使在规定范围以上的区域被涂黑的情况下等，也可以从该区域的周缘部把多个像素程度的部分作为边缘检测出来，对该部分实施线检测处理和交点计算处理。作为边缘检测单元，例如可使用计算关注像素和与关注像素相邻的像素的像素值之差的绝对值，在计算出的绝对值大于等于预定的阈值的情况下，判定为边缘的方法，和对索贝尔滤波器(Sobel Filter)和拉普拉斯滤波器(Laplacian filter))的处理结果实施阈值处理，来抽出边缘的方法等。

[0269] 另外，在本实施方式中，对把本发明应用在数字彩色复合机1中的情况进行了说明，但本发明的应用对象不限于此，例如，也可以应用在黑白的复合机中。而且，不限于复合机，也可以应用在例如分体的传真通信装置、复印机、图像读取装置等图像处理装置中。

[0270] 图26是表示把本发明应用在平板式扫描仪(图像读取装置、图像 处理装置)1’中的情况下的结构例的方框图。

[0271] 如该图所示，平板扫描仪1’具有彩色图像输入装置2和彩色图像处理装置3’。彩色图像处理装置3’由A/D变换部、阴影校正部12、文件对比处理部13、控制部7(在图26中未图示)、和存储器8(在图26中未图示)构成，把彩色图像输入装置2与其连接，作为整体而构成图像读取装置1’。另外，彩色图像处理装置3’中的A/D变换部11、阴影校正部12、文件对比处理部13、控制部7、和存储器8的功能，由于与上述的数字彩色复合机1大致相同，所以在此省略说明。

[0272] 另外，也可以通过由图像处理装置、和与该图像处理装置可进行通信的服务器装置构成的图像处理系统来实现文件对比处理部13的功能。图27是表示通过把图像处理装置(复合机(MFP)A、B、...、打印机A、B、...、传真机A、B、...、计算机A、B、...、数码照相机A、B、...、扫描仪A、B、...)、和服务器装置50进行通信地连接而构成的图像处理系统100的结构的说明图。另外，图像处理系统100的结构不限于此，例如，也可以是由服务器装置50、复合机、打印机(图像形成装置)、传真机、计算机、数码照相机(图像读取装置)、扫描仪(图像读取装置)中任意一个以上构成的结构。

[0273] 上述扫描仪具有原稿台、光扫描部、CCD(charge coupled device)等，通过利用光扫描部对被载置在原稿台上的原稿图像进行扫描，读取原稿图像，生成图像数据。另外，上述数码相机具有摄影透镜、CCD等(图像输入装置)，通过拍摄原稿图像、人物和风景等来生成图像数据。另外，上述扫描仪和数码相机也可以具有为了忠实地再现图像而实施规定的图像处理(例如各种校正处理等)的功能。上述打印机把基于由计算机、扫描仪、数码相机生成的图像数据的图像，打印到纸(打印纸)上。另外，上述传真机对通过图像输入装置读取的图像数据进行二值化处理、分辨率变换处理、旋转等处理，把压缩成规定的形式的图像数据发送给对方，或把从对方发送来的图像数据进行解压缩，对应图像输出装置的性能，实施旋转处理和分辨率变换处理、中间色调处理，并以页为单位的图像形式输出。另外，上述复合机具有扫描功能、传真发送功能、打印功能(复印功能、打印功能)中的至少2种以上的功能。另外，上述计算机可以对利用扫描仪和数码相机读取的图像数据进行编 辑、或使用应用程序进行文件的生成。

[0274] 在图像处理系统100中，上述的文件对比处理部13的各个部分被分散设置在服务器装置50、和通过网络与服务器装置50连接的图像处理装置中。而且，由图像处理装置和服务器装置50相互配合地实现文件对比处理部13的功能。

[0275] 图28是表示在服务器装置50和数字彩色复合机1中分散具备文件对比处理部13的功能的情况的一个结构例的方框图。

[0276] 如图28所示，数字彩色复合机1的彩色图像处理装置3具有：具有特征点计算部31和特征量计算部32的文件对比处理部13a、控制文件对比处理部13a的动作的控制部
7a、存储在文件对比处理部13a的处理中所必要的信息的存储器8a、和与外部装置进行通信的通信装置5。另外，服务器装置50具有与外部装置进行通信的通信装置51、具备了投票处理部33、相似度判定处理部34、和登录处理部37的文件对比处理部13b、控制文件对比处理部13b的控制部7b、和存储在文件对比处理部13b的处理中所必要的信息的存储器
8b。另外，在数字彩色复合机1中所具备的各个功能组件与服务器装置50所具备的各个功能组件之间需要进行数据的收发的情况下，控制部7a和控制部7b控制通信装置50和51，进行适宜的数据收发。关于其他功能，与上述的结构相同。

[0277] 另外，在图28的例中，虽然是把特征量计算部32的全部(特征点抽出部32a、不变量计算部32b、散列值计算部32c)设在数字彩色复合机1中，但不限于此，也可以例如图29所示那样，把特征点抽出部32a和不变量计算部32b设置在数字彩色复合机1中，而把散列值计算部32c设在服务器装置50中。

[0278] 另外，也可以预先把特征量计算部32的各部设在服务器装置50中，把关于由特征点计算部31计算出的特征点的数据从数字彩色复合机1发送给服务器装置50，由服务器装置50中所具备的特征量计算部32，根据储存在存储器8b中的散列表103、和接收的特征点的数据，计算出散列值。另外，也可以把特征点计算部31和特征量计算部32的各部设置在服务器装置50中，从数字彩色复合机1向服务器装置50发送输入图像，由在服务器装置50中具有的特征点计算部31和特征量计 算部32，根据从服务器装置50接收的输入图像数据和被储存在存储器8b中的散列表103，计算出散列值。

[0279] 另外，在上述的说明中，举例说明了进行相似性判定处理的情况，但在进行登录处理的情况下，服务器装置50所具备的登录处理部37只要把从数字彩色复合机1接收的原稿ID与散列值(或者是服务器装置50所具备的散列值计算部32c计算出的散列值)登录到设在存储器8b中的散列表103中即可。另外，关于是进行相似性判定处理还是进行登录处理，也可以由数字彩色复合机1的用户通过操作面板6来指定，也可以把表示进行任意处理的信号发送给服务器装置50，服务器装置50也可以根据相似性判定处理的结果，对被判定为不相似的输入图像进行登录处理。

[0280] 另外，在把散列值计算部32c设置在服务器装置50中的情况下，也可以使用与对被储存在散列表103中的散列值的计算方法不同的方法(使用其他离散函数)计算散列值，使用计算出的散列值更新散列表103。由此，可以例如根据原稿图像的种类等把参照了特征量(不变量)的确切地的散列值登录(更新)到散列表103中，并使用该散列值进行投票处理，因此，可提高对比精度(相似性的判定精度)。

[0281] [实施方式2]

[0282] 下面，对本发明的其他实施方式进行说明。另外，为了便于说明，对于具有与实施方式1同样的功能的部件，标记与实施方式1相同的符号，并省略其说明。

[0283] 图32是表示本实施方式的数字彩色复合机1中具有的特征点计算部31b的概略结构的方框图。该特征点计算部31b取代实施方式1中的特征点计算部31而设在数字彩色复合机1中。另外，本实施方式的数字彩色复合机1的结构，除了特征点计算部的结构不同以外，与实施方式1中的数字彩色复合机1大致相同。

[0284] 如图32所示，特征点计算部31b在实施方式1中的特征点计算部31的结构的基础上，在信号变换处理部41的前级具有倾斜检测部47和倾斜校正处理部48。

[0285] 倾斜检测部47进行检测输入图像的倾斜(相对输入图像数据在纵方向/横方向的该输入图像数据中的原稿图像在纵方向/横方向的倾斜)的处理。关于倾斜的检测方法没有特别的限定，可以采用以往公知的各种方法。

[0286] 例如，如图33所示，在输入图像数据中的从x方向的中心(利用扫描仪读取的区域中的x方向的中心)向x方向两侧离开w/2的2点，检测原稿的端部(边缘)e1、e2、和输入图像数据的端部E1、E2。然后，根据从原稿的端部e1到输入图像数据的E1的沿着y方向的距离d1、从原稿的端部e2到输入图像数据的E2的沿着y方向的距离d2、和从原稿的端部e1到e2的沿着x方向的距离w，计算tanθ＝(d2-d1)/w，计算出倾斜角度θ。虽然对倾斜角度θ的计算方法没有特殊的限定，但通过使用例如图34所示的正切-角度表，可容易进行计算。

[0287] 另外，作为抽出原稿的边缘的方法，例如可以使用如图33所示那样通过投影边缘测量窗内的亮度值来求出的方法。具体是，如图35所示那样，通过对规定大小(这里是x方向20像素×y方向150像素)的边缘测量窗内的输入图像数据，实施边缘强调滤波处理(边缘强调处理)，来获得边缘强调图像。图36是边缘检测用滤波器的一例。而且，为了对边缘强调图像检测出纵方向(y方向)的边缘，进行求出横方向(x方向)的像素值的合计的投影处理，求出取得纵方向的峰值的位置(例如最小值)。进行投影处理(合计在窗内x方向排列的各个图像的亮度值的处理)是为了抑制噪声的影响。图37是表示投影结果的曲线。

[0288] 倾斜校正处理部48根据倾斜检测部47检测出的倾斜角度θ，校正输入图像数据中的原稿的倾斜。对于倾斜校正处理的方法没有特殊的限定，但可以使用例如使用了旋转矩阵的仿射变换处理等。

[0289] 一般，把坐标(x、y)进行了θ旋转的坐标(x’、y’)，可以利用下面的旋转矩阵表示。

[0290]

[0291] 在作为图像的像素值输出的情况下，只要计算出与整数值(x’、y’)对应的小数值(xs、ys)利用双线性等对其进行插补运算即可。小数值(xs、ys)可根据上述旋转矩阵的逆变换式的下面的矩阵计算。

[0292]

[0293] 在x-y坐标系中，包围(xs、ys)的4点的像素的坐标，如图38所示，用(xi、yj)、(xi+1、yj)、(xi、yj+1)、(xi+1、yj+1)表示(i、j是1以上的整数)。这里，xi≤xs＜xi+1、yj≤ys＜yj+1。而且，对上述4个像素的值，如果把(xi、yj)设为Z1、把(xi+1、yj)设为Z2、把(xi、yj+1)设为Z3、把(xi+1、yj+1)设为Z4、把xi与xs在x方向的距离、与xs与xi+1在x方向的距离之比设为u∶1-u、把yj与ys在y方向的距离、与ys与yj+1在y方向的距离之比设为v∶1-v，则基于双线性的插补后的坐标值Z被表示为Z(x’、y’)＝Z(xs、ys)＝(1-v){(1-u)Z1+u·Z2}+v{(i-u)Z3+u·Z4}。另外，关于三角比的运算方法，没有特殊的限定，也可以与例如上述的图34的例同样地使用表进行运算。

[0294] 图39是表示本实施方式的数字彩色复合机1的特征点计算处理流程的流程图。

[0295] 如该图所示，在从阴影校正部12向特征点计算部31b输入了图像数据后，倾斜检测部47进行输入图像的倾斜(倾斜角度)检测处理(S20a)，倾斜校正部48根据倾斜检测部47的检测结果进行倾斜(倾斜角度)校正处理(S20b)。然后，进行信号变换处理部41的无彩化处理、分辨率变换部42的分辨率变换处理、MTF处理部43的MTF处理，二值化处理部44的二值化处理(都未图示)，然后，交点计算部45采用与图11相同的方法进行交点(特征点)的检测处理(S21～S28)。

[0296] 如上所述，在本实施方式中，具有倾斜检测部47和倾斜校正部48，在进行了输入图像的倾斜校正后，进行交点(特征点)的抽出。由此，例如在输入图像数据中的原稿图像倾斜的情况下(例如，原稿在相 对图像读取装置的读取位置中的规定的配置角度被倾斜配置的状态下被读取的情况等)，也能够与不倾斜的情况同样地高精度抽出特征点。因此，通过根据基于这样抽出的特征点计算出的特征点所计算出的图像的相似度，可高精度判定输入图像与登录图像的相似性。

[0297] [实施方式3]

[0298] 下面，对本发明的另一其他实施方式进行说明。另外，为了便于说明，对于具有与实施方式1、2同样的功能的部件，标记与实施方式1、2相同的符号，并省略其说明。

[0299] 图40是表示本实施方式的数字彩色复合机1中具有的特征点计算部31c的概略结构的方框图。该特征点计算部31c取代实施方式1中的特征点计算部31而设在数字彩色复合机1中。另外，本实施方式的数字彩色复合机1的结构，除了特征点计算部的结构不同以外，与实施方式1中的数字彩色复合机1大致相同。

[0300] 如图40所示，特征点计算部31c在实施方式1中的特征点计算部31的结构的基础上，在二值化处理部44的后级具有由膨胀处理部52和缩退处理部53构成的缺陷校正部54。

[0301] 膨胀处理部52对关注像素和在该关注像素的周边像素中所包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为阈值(第1阈值)以上的关注像素作为黑像素，把计数值小于阈值的关注像素作为白像素(以下称为膨胀处理)。上述阈值没有特别的限定，在本实施方式中把上述阈值设为1。

[0302] 图41(a)是表示进行膨胀处理之前的图像数据的一例的说明图，图41(b)是表示对图41(a)的图像数据，把上述阈值设为1实施了膨胀处理后的图像数据的说明图。

[0303] 缩退处理部53对膨胀处理后的图像数据中的关注像素和关注像素的周边像素中所包含的白像素的数量进行计数，把计数值大于等于阈值(第2阈值)的关注像素作为白像素，把计数值小于阈值的像素作为黑像素(以下称为缩退处理)。对上述阈值没有特别的限定，在本实施方式中把上述阈值设为1。

[0304] 图42(a)是表示进行缩退处理之前的图像数据的一例(与图41(b)的图像数据相同)的说明图，图42(b)是表示对图42(a)的图像数据，把上述阈值设为1实施了缩退处理后的图像数据的说明图。

[0305] 图43是表示本实施方式的数字彩色复合机1的特征点计算处理流程的流程图。

[0306] 如该图所示，在从阴影校正部12向特征点计算部31c输入了图像数据后，进行信号变换处理部41的无彩化处理、分辨率变换部42的分辨率变换处理、MTF处理部43的MTF处理，二值化处理部44的二值化处理(都未图示)，然后，膨胀处理部52对输入图像数据实施上述的膨胀处理(S20c)，缩退处理部53对膨胀处理后的图像数据实施缩退处理(S20d)。然后，交点计算部45采用与图11相同的方法进行交点(特征点)的检测处理(S21～S28)。

[0307] 如上所述，在本实施方式中，膨胀处理部52对关注像素和在该关注像素的周边像素中所包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为阈值以上的关注像素作为黑像素。并且，缩退处理部53对膨胀处理后的图像数据中的关注像素和关注像素的周边像素中包含的白像素的数量进行计数，把计数值为阈值以上的关注像素作为白像素。

[0308] 由此，即使在输入图像数据中的线部分产生缝隙(图像数据的缺陷)的情况下，也能够在校正该缝隙后进行线的检测处理。因此，可防止因缝隙(图像数据的缺陷)导致的把线切成比原来短进行检测的情况，从而可高精度检测输入图像数据的特征点。

[0309] 另外，在本实施方式中，对在实施方式1中的特征点计算部31的各个结构的基础上，具备了膨胀处理部52和缩退处理部53的结构进行了说明，但不限于此。例如，也可以如图44所示那样，使用在实施方式2的特征点计算部31b中设置了膨胀处理部52、和缩退处理部53的特征点计算部31d。在这种情况下，如图45所示那样，在从阴影校正部12向特征点计算部31d输入了图像数据时，倾斜检测部47进行输入图像的倾斜(倾斜角度)检测处理(S20a)，倾斜校正部48根据倾斜检测部47的检测结果进行倾斜(倾斜角度)校正处理(S20b)。然后，进行信号变换处理部41的无彩化处理、分辨率变换部42的分辨率变换 处理、MTF处理部43的MTF处理，二值化处理部44的二值化处理(都未图示)，然后，膨胀处理部52对输入图像数据实施上述的膨胀处理(S20c)，缩退处理部53对膨胀处理后的图像数据实施缩退处理(S20d)。然后，交点计算部45采用与图11相同的方法进行交点(特征点)的检测处理(S21～S28)。

[0310] [实施方式4]

[0311] 下面，对本发明的另一其他实施方式进行说明。另外，为了便于说明，对于具有与上述各个实施方式同样的功能的部件，标记与上述各个实施方式相同的符号，并省略其说明。

[0312] 另外，本实施方式的数字彩色复合机1除了第1标记部63和第2标记部67的标记(标记)方法不同以外，与实施方式1中的数字彩色复合机1大致相同。

[0313] 在实施方式1中，第1标记部63在从左上向右下扫描各个像素时，是根据关注像素是否是黑像素、和对关注像素的左邻和上邻像素的标记结果，来进行关注像素的标记。另外，第2标记部67在从右上向左下扫描各个像素时，是根据关注像素是否是黑像素、和对关注像素的右邻和上邻像素的标记结果，来进行关注像素的标记。

[0314] 而在本实施方式中，与此相反，第1标记部63在从左上向右下扫描各个像素时，是根据关注像素是否是黑像素、和对关注像素的左邻、上邻和左上邻像素的标记结果来进行关注像素的标记。另外，第2标记部67在从右上向左下扫描各个像素时，是根据关注像素是否是黑像素、和对关注像素的右邻、上邻和右上邻像素的标记结果来进行关注像素的标记。

[0315] 另外，在第1标号履历表66中，储存有相当于关注像素的上邻的线中的从关注像素的左上邻像素到右侧的各个像素、以及包含关注像素的线中的从左端的像素到关注像素的左邻像素的合计为1条水平线+1个像素的部分的标号。而且，在第1标号履历表66中，在每次完成对关注像素的标记时，删除对该关注像素的左上邻像素的标记结果，存储对该关注像素的标记结果。由此，相比存储对全部像素分配的标号的情 况，能够在不降低线判定的精度的情况下，减少对第1标号履历表66所要求的存储容量。另外，可容易且迅速地抽出关注像素的左邻、上邻、以及左上邻像素的标号。

[0316] 同样，在第2标号履历表70中，储存有相当于关注像素的上邻的线中的从关注像素的右上邻像素到左侧的各个像素、以及包含关注像素的线中的从右端的像素到关注像素的右邻像素的合计为1条水平线+1个像素的部分的标号。而且，在第2标号履历表70中，在每次完成对关注像素的标记时，删除对该关注像素的右上邻像素的标记结果，存储对该关注像素的标记结果。由此，相比存储对全部像素分配的标号的情况，能够在不降低线判定的精度的情况下，减少对第2标号履历表70所要求的存储容量。另外，可容易且迅速地抽出关注像素的右邻、上邻、以及右上邻像素的标号。

[0317] 下面，参照图48，对第1标记部63的标记方法进行更详细的说明。图48是表示第1标记部63进行对关注像素的标记时的相邻像素的参照顺序的说明图。

[0318] 如该图所示，第1标记部63在从左上向右下扫描图像数据时(从上端的线向下端的线顺序进行从左端向右端扫描各个线的处理)，根据以下的(a)～(e)的规则，进行标记。

[0319] (a)在关注像素是黑像素，对关注像素的左邻像素附加了标号的情况(左邻像素的标号不是“0”的情况)下，分配与该左邻像素相同的标号。

[0320] (b)在关注像素是黑像素，对关注像素的左邻像素未附加标号(左邻像素的标号为“0”)，对关注像素的上邻像素附加了标号的情况下，分配与该上邻像素相同的标号。

[0321] (c)在关注像素是黑像素，对关注像素的左邻和上邻像素未附加标号(左邻像素和上邻像素的标号为“0”)，对关注像素的左上邻像素附加了标号的情况下，分配与该左上邻像素相同的标号。

[0322] (d)在关注像素是黑像素，对关注像素的左邻、上邻和左上邻像素都未附加标号的情况下，对该关注像素分配新的标号。

[0323] (e)在关注像素不是黑像素的情况下，把该关注像素的标号设为“0”。

[0324] 另外，第2标记部67中的标记方法，除了从右上向左下扫描各个像素的点、和把上述(a)～(e)中的“左邻”变更为“右邻”，把“左上邻”变更为“右上邻”的点以外，与第1标记部63中的标记方法相同。图49是表示第2标记部67进行对关注像素的标记时的相邻像素的参照顺序的说明图。

[0325] 如上所述，本实施方式在进行第1标记部63的标记时，在考虑对关注像素的左邻和上邻像素的标记结果的基础上，还考虑对左上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。另外，在进行第2标记部67的标记时，在考虑对关注像素的右邻和上邻像素的标记结果的基础上，还考虑对右上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。

[0326] 由此，即使在因图像读取时的误差等产生的差异导致产生倾斜方向的位置偏差的情况下，也可以防止对本来是同一条线附加不同的标号，因而不能作为线检测出来的情况，从而可提高线的检测精度。

[0327] 关于这一点，参照图50(a)～图50(c)进行详细说明。图50(a)是表示在图18所示的图像由彩色图像输入装置2确切地读取的情况下，采用实施方式1所示的标记方法对该图像附加了标号的结果的说明图。图50(b)是表示在图18所示的图像在由彩色图像输入装置2读取时产生了读取误差的情况下，采用实施方式1所示的标记方法对该产生了读取误差的图像附加了标号的结果的说明图。图50(c)是表示在图18所示的图像在由彩色图像输入装置2读取时产生了读取误差的情况下，采用本实施方式所示的标记方法对该产生了读取误差的图像进行标记的结果的说明图。

[0328] 在图50(b)所示的例中，在从左上向右下的线图像中产生了基于读取误差的位置偏差。而且，如果对产生了这样的位置偏差的图像采用实施方式1所示的标记方法，则尽管本来是同一条线，也根据位置附加不同的标号，因而不能检测出线。

[0329] 而如图50(c)所示那样，根据本实施方式的标记方法，即使因 读取误差而产生位置偏差，通过考虑对左上邻像素的标记结果，也能够对本来是同一条线的像素附加相同的标号，从而可检测出线。因此，即使在产生了读取误差的情况下，也能够高精度检测出线。

[0330] 另外，本实施方式的标记方法(线检测方法)，适用于上述的各个实施方式的任意结构。

[0331] 另外，在上述各个实施方式中，在数字彩色复合机1和/或服务器装置50中具备的构成文件对比处理部和控制部的各部(各个组件)，可使用CPU等处理器通过软件来实现。即，数字彩色复合机1和/或服务器装置50具有执行实现各种功能的控制程序的指令的CPU(centralprocessing unit)、储存了上述程序的ROM(read only memory)、展开上述程序的RAM(random access memory)、和储存上述程序和各种数据的存储器等存储装置(记录介质)等。而且，本发明的目的可以通过如下的方式达到，即，作成以计算机可读取的方式记录了实现上述功能的软件，即，数字彩色复合机1和/或服务器装置50的控制程序的程序代码(执行形式程序、中间代码程序、源程序)的记录介质，把该记录介质提供给数字彩色复合机1和/或服务器装置50，由该计算机(或CPU或MPU)读出并执行被记录在记录介质中的程序代码。

[0332] 作为上述记录介质，例如可使用磁带和盒式带等磁带系列、包括软盘(注册商标)/硬盘等磁盘、和CD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R等光盘的盘系列、以及IC卡(包括存储卡)/光卡等卡系列、或掩模ROM/EPROM/EEPROM/闪存ROM等半导体存储器系列等。

[0333] 另外，也可以把数字彩色复合机1和/或服务器装置50构成为能够与通信网络连接，通过通信网络提供上述程序代码。作为该通信网络，没有特别的限定，例如可利用互联网、内部网、外部网、LAN、ISDN、VAN、CATV通信网、虚拟专用网(virtual private network)、电话线路网、移动体通信网、卫星通信网等。另外，作为构成通信网络的传输介质，没有特别的限定，例如，可以利用IEEE1394、USB、电力线传输、有线TV线路、电话线、ADSL线路等有线，也可以利用IrDA和遥控器那样的红外线、Bluetooth(注册商标)、802.11无线、HDR、移动电话网、卫星线路、地表波数字网等无线。

[0334] 另外，数字彩色复合机1和/或服务器装置50的各个组件不限于使用软件来实现，也可以利用硬件逻辑电路来构成，也可以构成为把进行一部分处理的硬件、与执行用于进行该硬件的控制和其余处理的软件的运算单元组合的结构。

[0335] 本发明的计算机系统也可以由平板扫描仪、胶片扫描仪、数码相机等图像输入装置、通过载入规定的程序进行上述相似度计算处理和相似性判定处理等各种处理的计算机、显示计算机的处理结果的CRT显示器、液晶显示器等图像显示装置、以及把计算机的处理结果输出到纸等上的打印机等图像形成装置构成。并且，也可以具备作为用于通过网络与服务器等连接的通信装置的网卡和调制解调器等。

[0336] 另外，在上述的实施方式中，说明了通过根据由二值化处理部44实施了二值化处理的输入图像数据判定各个像素是白像素还是黑像素，来进行线图像的检测处理的情况，但不限于此，也可以通过判定多值图像数据中的各个像素的像素值是否在规定值以上，来进行线图像的检测处理。

[0337] 本发明不限于上述的实施方式，在权利要求项所示的范围内可以进行各种变更。即，本发明的技术范围也包括通过适宜组合不同实施方式中公开的技术方案而构成的实施方式、和通过组合在权利要求项所示的范围内适宜变更的技术方案而构成的实施方式。

[0338] 如上所述，本发明的图像处理装置，具有计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，其特征在于，上述特征点计算部具有：线检测部，其从上述输入图像数据中检测出向第1方向延伸的线图像和向不同于上述第1方向的第2方向延伸的线图像；和交点计算部，其计算出向上述第1方向延伸的线图像与向上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0339] 另外，本发明的图像处理方法，计算输入图像数据的特征点，根据计算出的特征点之间的相对位置，计算出上述输入图像数据的特征量，其特征在于，包括：线检测步骤，从上述输入图像数据中检测出向第1方向延伸的线图像和向不同于上述第1方向的第2方向延伸的线图 像；和交点计算步骤，计算出向上述第1方向延伸的线图像与向上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0340] 另外，本发明的图像处理系统，具有图像处理装置、和与该图像处理装置构成可通信地连接的服务器装置，计算输入图像数据的特征点的特征点计算部、和根据上述特征点计算部计算出的特征点之间的相对位置计算出上述输入图像数据的特征量的特征量计算部，被设置在上述图像处理装置中或上述服务器装置中、或者被分散设置在上述图像处理装置和上述服务器装置中，其特征在于，上述特征点计算部具有：线检测部，其从上述输入图像数据中检测出向第1方向延伸的线图像和向不同于上述第1方向的第2方向延伸的线图像；和交点计算部，其计算出向上述第1方向延伸的线图像与向上述第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。

[0341] 根据本发明的图像处理装置、图像处理方法、和图像处理系统，从输入图像数据中检测出向第1方向延伸的线图像和向不同于第1方向的第2方向延伸的线图像，并且计算出向第1方向延伸的线图像与向第2方向延伸的线图像的交点，并把其作为上述特征点。由此，通过把线图像之间的交点作为特征点，即使是从例如文字少的原稿读取的输入图像数据的情况，也能够抽出多个特征点，所以，可确切地确定输入图像数据。另外，由于只需进行线图像的抽出和线图像之间的交点的计算即可，所以，与例如像上述专利文献1那样从输入图像数据中根据文字、文字列框、框、表示框的直线等多种要素计算特征点的情况相比，可简化特征点计算处理所采用的算法，缩短处理时间。

[0342] 另外，上述输入图像数据可以是通过读取原稿图像取得的数据，也可以是从与图像处理装置构成可通信地连接的其他装置通过通信取得的数据，也可以是通过读出被记录在各种记录介质中的图像数据而取得的数据，也可以是通过在预先规定的格式中叠加用户输入的信息所取得的数据。

[0343] 另外，上述第1方向也可以是输入图像数据中的水平方向，上述第2方向也可以是输入图像数据中的垂直方向。

[0344] 由于在输入图像数据中包含的划线一般包含向水平方向和垂直方 向延伸的线，所以根据上述的结构，可确切地地把输入图像数据中包含的划线的交点作为特征点抽出。

[0345] 另外，也可以构成为，上述线检测部具有：第1计数部，其对在水平方向连续存在的、像素值为规定值以上的像素的数量进行计数；和第2计数部，其对在垂直方向连续存在的、像素值为规定值以上的像素的数量进行计数，在上述第1计数部计数的像素数量在阈值以上的情况下，检测由在水平方向连续存在的上述像素构成的图像作为向上述第1方向延伸的线图像，在上述第2计数部计数的像素数量在阈值以上的情况下，检测由在垂直方向连续存在的上述像素构成的图像作为向上述第2方向延伸的线图像。

[0346] 根据上述的结构，可容易地检测出向水平方向延伸的线图像和向垂直方向延伸的线图像，并能够把这些图像的交点作为特征点。

[0347] 另外，上述第1方向也可以是上述输入图像数据中的相对水平方向向右下倾斜的第1倾斜方向，上述第2方向也可以是上述输入图像数据中的相对水平方向向左下倾斜的第2倾斜方向。

[0348] 根据上述的结构，通过把向第1倾斜方向延伸的线图像与向第2倾斜方向延伸的线图像的交点作为特征点，例如可以把文字和记号等中包含的线的交点作为特征点计算出来。

[0349] 另外，也可以构成为，上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，上述线检测部具有：第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；第1标号计数部，其按照第1标号的每一种类，对由上述第1标记部附加了第1标号的像素的数量进行计数；第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标 号中的任意一种；第2标号计数部，其按照第2标号的每一种，对由上述第2标记部附加了第2标号的像素的数量进行计数；上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由上述第1标号计数部的计数结果在阈值以上的被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，作为向第1方向延伸的线图像，检测由上述第2标号计数部的计数结果在阈值以上的被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，作为向第2方向延伸的线图像。

[0350] 根据上述的结构，能够容易地把向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点作为特征点计算出来。

[0351] 另外，也可以构成为，上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，上述线检测部具有：第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；第1标号开始结束坐标存储部，其对由上述第1标记部附 加了第1标号的像素，按照第1标号的每一种，储存被附加了标号的区域的开始坐标和结束坐标；第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；第2标号开始结束坐标存储部，其对由上述第2标记部附加了第2标号的像素，按照第2标号的每一种，储存被附加了标号的区域的开始坐标和结束坐标；上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第1标号开始结束坐标存储部中的该第1标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为向第1方向延伸的线图像，检测由被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，即储存在上述第2标号开始结束坐标存储部中的该第2标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为向第2方向延伸的线图像。

[0352] 根据上述的结构，能够把向第1倾斜方向延伸的线图像与向第2 倾斜方向延伸的线图像的交点作为特征点计算出来。另外，通过根据线图像的从开始坐标到结束坐标的距离进行线图像的检测，可以与检测对象的图像的粗细无关地根据长度进行线图像的检测。

[0353] 另外，也可以构成为，上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，上述线检测部具有：第1标记部，其进行第1标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；第1标号计数部，其按照第1标号的每一种，对由上述第1标记部附加了第1标号的像素的数量进行计数；第2标记部，其进行第2标记处理，即对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第2标号中的任意一种；第2标号计数部，其按照第2标号的每一种，对由上述第2标记部附加了第2标号的像素的数量进行计数；上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号，而对左上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左上邻像素相同种类的第1标号，(5)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻、上邻以及左上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定 值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第2标号，而对右上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右上邻像素相同种类的第2标号，(e)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻、上邻以及右上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第2标号，检测由上述第1标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像，作为向第1方向延伸的线图像，检测由上述第2标号计数部的计数结果在阈值以上的、被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像，作为向第2方向延伸的线图像。

[0354] 根据上述的结构，第1标记部在对关注像素进行标记时，不仅考虑对关注像素的左邻和上邻像素的标记结果，而且还考虑对左上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。而且，第2标记部在对关注像素进行标记时，不仅考虑对关注像素的右邻和上邻像素的标记结果，而且还考虑对右上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。由此，即使在因图像读取时的误差等产生的偏差导致的倾斜方向的线的位置偏移的情况下，也可以防止对本来是同一条的线附加不同的标号，不能作为线检测出来的情况，从而可提高线的检测精度。

[0355] 另外，也可以构成为，上述输入图像数据是表示被配置为矩阵状的多个像素的像素值的数据，上述线检测部具有：第1标记部，其进行第1标记处理，对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的左侧向右侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附加多种第1标号中的任意一种；第1标号开始结束坐标存储部，其按照第1标号的每一种储存由上述第1标记部附加了第1标号的像素的开始坐标和结束坐标；第2标记部，其进行第2标记处理，对由水平方向排列的多个像素构成的多条线的每一条，从上端的线向下端的线，顺序进行从各条线的右侧向左侧，把关注像素分别错开1个像素的处理，并且，对各个关注像素，根据该关注像素的像素值与该关注像素的周边像素的像素值的关系，附 加多种第2标号中的任意一种；第2标号开始结束坐标存储部，其按照第2标号的每一种，储存由上述第2标号附加部附加了第2标号的像素的开始坐标和结束坐标；上述第1标记部，(1)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第1标号，(2)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左邻像素相同种类的第1标号，(3)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻像素未附加第1标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第1标号，(4)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻和上邻像素未附加第1标号，而对左上邻像素附加了第1标号的情况下，对该关注像素附加与上述左上邻像素相同种类的第1标号，(5)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的左邻、上邻以及左上邻像素未附加第1标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第1标号，上述第2标记部，(a)在关注像素的像素值小于规定值的情况下，对该关注像素不附加第2标号，(b)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右邻像素相同种类的第2标号，(c)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻像素未附加第2标号，而对该关注像素的上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述上邻像素相同种类的第2标号，(d)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻和上邻像素未附加第
2标号，而对右上邻像素附加了第2标号的情况下，对该关注像素附加与上述右上邻像素相同种类的第2标号，(e)在关注像素的像素值为规定值以上，对该关注像素的右邻、上邻以及右上邻像素未附加第2标号的情况下，对该关注像素附加未附加给其他像素的种类的第
2标号，检测由被附加了同一种类的第1标号的各个像素构成的图像、即储存在上述第1标号开始结束坐标存储部中的该第1标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为向第1方向延伸的线图像，检测由被附加了同一种类的第2标号的各个像素构成的图像、即储存在上述第2标号开始结束坐标存储部中的该第2标号的开始坐标到结束坐标的距离为阈值以上的图像，作为向第2方向延伸的线图像。

[0356] 根据上述的结构，第1标记部在对关注像素进行标记时，不仅考 虑对关注像素的左邻和上邻像素的标记结果，而且还考虑对左上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。而且，第2标记部在对关注像素进行标记时，不仅考虑对关注像素的右邻和上邻像素的标记结果，而且还考虑对右上邻像素的标记结果，进行对关注像素的标记。由此，即使在因图像读取时的误差等产生的偏差导致的倾斜方向的线的位置偏移的情况下，也可以防止对本来是同一条的线附加不同的标号，不能作为线检测出来的情况，从而可提高线的检测精度。另外，通过根据线图像的从开始坐标到结束坐标的距离进行线图像的检测，能够与检测对象的图像的粗细无关地根据长度进行线图像的检测。

[0357] 另外，也可以构成为，上述线检测部检测向水平方向延伸的线图像和向垂直方向延伸的线图像，上述交点计算部在计算出向上述第1方向延伸的线图像与向上述第2方向延伸的线图像的交点的基础上，把向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点作为上述特征点计算出来。

[0358] 根据上述的结构，可以在计算出向第1倾斜方向延伸的线图像与向第2倾斜方向延伸的线图像的交点的基础上，把向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点作为上述特征点计算出来。因此，由于可计算出更多的特征点，所以可更确切地确定输入图像数据。另外，由于输入图像数据中包含的划线，多数情况包含向水平方向和垂直方向延伸的线，所以可确切地把输入图像数据中包含的划线的交点作为特征点抽出。

[0359] 另外，也可以构成为，在向上述第1方向延伸的线图像和向上述第2方向延伸的线图像的检测处理之前，进行向水平方向延伸的线图像和向垂直方向延伸的线图像的检测处理，上述交点计算部，在向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点的数量在规定值以上的情况下，不进行向上述第1方向延伸的线图像和向上述第2方向延伸的线图像的检测处理。

[0360] 根据上述的结构，在向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点的数量为规定值以上的情况下，通过不进行向第1方向延伸的线图像和向第2方向延伸的线图像的检测处理，可减轻向第1方向延伸的线图像和向第2方向延伸的线图像的检测处理的负荷，缩短处 理时间。另外，通过预先把上述规定值设定为，在把向水平方向延伸的线图像与向垂直方向延伸的线图像的交点作为特征点的情况下，根据该特征点可确切地确定输入图像数据的大小的数，即使不把向第1方向延伸的线图像与向第2方向延伸的线图像的交点作为特征点计算出来，也能够确切地确定输入图像数据。

[0361] 另外，也可以构成为，上述交点计算部具有接受来自用户的指示输入的指示输入部，根据用户对上述指示输入部的指示输入，来决定是否进行向上述第1方向延伸的线图像和向上述第2方向延伸的线图像的检测处理。

[0362] 根据上述的结构，用户可以选择是否进行向第1方向延伸的线图像和向第2方向延伸的线图像的检测处理。因此，例如，用户可以根据是重视输入图像数据的确定精度的提高、还是重视特征点计算处理的处理时间的缩短，来选择是否进行向第1方向延伸的线图像和向第2方向延伸的线图像的检测处理。

[0363] 另外，也可以构成为，上述交点计算部在向上述第1方向延伸的线图像与向上述第2方向延伸的线图像的交点由相邻的多个像素构成的情况下，把这些多个像素的中心坐标、重心坐标、或由这些多个像素构成的区域中的规定位置的坐标作为上述特征点计算出来。另外，作为上述规定位置，例如，可以是在由多个像素构成的上述区域中的第1方向的坐标值为最小或最大，且第2方向的坐标值为最小或最大的像素的坐标、与第1方向的坐标值的平均值以及第2方向的坐标值的平均值对应的坐标等。

[0364] 根据上述的结构，即使在向第1方向延伸的线图像与向第2方向延伸的线图像的交点由相邻的多个像素构成的情况下，也能够确切地确定特征点的坐标。

[0365] 另外，也可以构成为，上述交点计算部计算出与向上述第1方向延伸的线图像对应的直线的公式、和与向上述第2方向延伸的线图像对应的直线的公式，根据这2个直线的公式，计算出两直线的交点，并且把与计算出的交点对应的坐标作为上述特征点计算出来。

[0366] 根据上述的结构，由于能够根据基于各个线图像的开始坐标和结束坐标计算出的公式来唯一地计算出两线图像的交点，所以，在计算交点时，不需要以像素单位来检测在向第1方向延伸的线图像和向第2方向延伸的线图像双方中包含的像素，因此，可简化交点的计算处理，缩短交点计算所需要的处理时间。

[0367] 另外，也可以构成为，具有：把用于识别登录图像的识别信息与登录图像所具有的特征量相关联地存储的存储部；和根据上述特征量计算部从输入图像数据计算出的特征量、和被存储在上述存储部中的登录图像的特征量，判定输入图像与登录图像的相似性的相似判定部。

[0368] 根据上述的结构，通过把从输入图像数据中取得的特征量与存储在上述存储部中的登录图像的特征量进行比较，可判定输入图像与登录图像的相似性。另外，通过使用上述特征点进行相似性判定，可精度判定输入图像与登录图像的相似性。

[0369] 另外，也可以构成为，具有：检测上述输入图像数据中包含的原稿图像的倾斜角度的倾斜检测部；和根据上述倾斜检测部检测出的倾斜角度，校正上述原稿图像的倾斜的倾斜校正部，把上述倾斜校正后的输入图像数据输入到上述交点计算部。

[0370] 根据上述的结构，即使在输入图像数据中包含的原稿图像倾斜的情况(例如，是在相对图像读取装置的读取位置中的规定的配置角度，被倾斜配置的状态下，读取的图像数据的情况等)下，也能够校正该倾斜。因此，由于能够不受上述倾斜的影响计算出特征点，所以，可高精度地计算出特征点。

[0371] 另外，也可以构成为，具有：膨胀处理部，其进行膨胀处理，即对上述输入图像数据中的关注像素和该关注像素的周边像素中包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为第1阈值以上的关注像素作为黑像素，把计数值小于第1阈值的关注像素作为白像素，缩退处理部，其进行缩退处理，即对膨胀处理后的输入图像数据中的关注像素和该关注像素的周边像素中包含的黑像素的数量进行计数，把计数值为第2阈值以上的关注像素作为白像素，把计数值小于第2阈值的关注像素作为黑像素，把缩退处理后的输入图像数据输入到上述交点计算部。

[0372] 根据上述的结构，通过进行膨胀处理和缩退处理，即使在输入图像数据中的线部分由于读取误差和收发错误等产生缺口(图像数据的缺欠)的情况下，也能够在校正缺口后进行线的检测处理。因此，可防止因缺口(图像数据的缺欠)使得线被切断成比原来短的线并被检测出来的情况，从而可高精度检测出输入图像数据的特征点。

[0373] 本发明的图像形成装置具有上述的任意一种图像处理装置、和把基于输入图像数据的图像形成在记录材料上的图像输出部。

[0374] 根据上述的图像形成装置，由于，通过把线图像之间的交点作为特征点，即使是从例如文字少的原稿读取的输入图像数据的情况，也能够抽出多个特征点，所以，可确切地确定输入图像数据。另外，由于只需进行线图像的抽出和线图像之间的交点的计算即可，所以，与例如像上述专利文献1那样从输入图像数据中根据文字、文字列框、框、表示框的直线等多种要素计算特征点的情况相比，可简化特征点计算处理所采用的算法，缩短处理时间。

[0375] 另外，上述图像处理装置也可以通过计算机来实现，在这种情况下，本发明的范围包括，通过使计算机作为上述特征点计算部进行动作，由计算机实现上述图像处理装置的图像处理程序、以及记录有该程序的计算机可读取的记录介质。

[0376] 在本发明的详细说明的项目中说明的具体实施方式和实施例，完全是为了明确说明本发明的技术内容的示例，不应被狭义地解释为本发明仅限于这样的具体例，在本发明的技术构思、权利要求书所记载的范围内，可进行各种变更实施。