JP2009033589A - 画像形成装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】所定の情報を表現するマーキング画像として原稿に埋込まれた情報を抽出する画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供すること。
【解決手段】本発明の画像形成装置１０は、複数のマーキング画像を登録するマーキング画像登録手段７８と、画像読取手段７２から入力される入力画像データに含まれる埋込画像を解析し、埋込画像が表現する埋込情報を抽出するための抽出手段８０と、抽出手段が埋込情報の抽出に失敗した場合に、入力画像データに含まれる埋込画像と、登録されたマーキング画像とを比較して、登録された複数のマーキング画像の中から埋込画像に近似するマーキング画像を検索する近似マーキング画像検索手段８２と、検索された前記近似するマーキング画像から得られる埋込情報に応じた画像形成処理を実行する画像形成手段７４とを含む。
【選択図】図５

Description

本発明は、画像処理技術に関し、より詳細には、所定の情報を表現するマーキング画像として原稿に埋込まれた情報を抽出する画像形成装置、プログラムおよび記録媒体に関する。

近年、複合機などの画像形成装置の高機能化により、コピー、スキャナ、プリンタやファクシミリなどの基本機能の他、読取った文書データを再利用可能に、複合機が備えるハードディスクに蓄積する文書蓄積機能を備える複合機も普及している。また、所定の情報をバーコードや二次元コードなどのマーキング画像として印刷物に埋込む技術も存在する。

このような背景から、近年、電子文書を特定するための文書識別情報や、印刷用紙設定、後処理の有無といった印刷条件などを、バーコードや二次元コードにエンコードして印刷物に埋込み、他方で、スキャナなどを使用して印刷物に埋込まれたバーコードや二次元コードを読取らせてデコードすることにより文書データや印刷条件を特定し、所望の印刷条件により出力することを可能としている複合機が開発されている。このような複合機では、マーキング画像を読取らせるだけで、文書データと印刷条件が特定されて、出力されるため、オペレータの煩雑な設定操作を簡略化することができる。

上述のような印刷物に埋込まれたマーキング画像に従って印刷を制御する技術として、例えば、特開２００６−２５８８９８号公報（特許文献１）は、高いセキュリティを確保することができる画像形成装置を提供することを目的として、原文書を読取り原画像データを生成する読取部と、原文書の電子文書が既に生成されたことを示す原文書に付与された特定のマーキングを検出するマーキング検出部と、マーキングの有無或いは検出したマーキングの内容に基づいて電子文書の生成の可否を判定する判定部とを備える画像形成装置を開示する。その他、バーコードを用いた印刷制御を行なう技術として、特開２００６−２７１４５号公報（特許文献２）や特開２００６−５５８４号公報（特許文献３）などを挙げることができる。
特開２００６−２５８８９８号公報 特開２００６− ２７１４５号公報 特開２００６− ５５８４号公報

しかしながら、印刷物上に形成されたマーキング画像が著しく毀損してしまった場合には、マーキング画像が表現する情報の抽出に失敗してしまう場合がある。このような場合、従来では、埋込まれた情報を再利用するために、既に画像形成装置に登録されているマーキング画像の中から該当するマーキング画像を再度指定しなければならなかった。あるいは、マーキング画像を含む印刷物の中から所望のマーキング画像を探し出さなければならなかった。しかしながら、一般的にユーザは、二次元コードやバーコードなどの図柄を詳細に覚えていないため、所望のマーキング画像を探し出すことが困難であり、容易にマーキング画像を再利用することができないという問題があった。

さらにマーキング画像を含む原稿を印刷出力したユーザと、その原稿を読取らせて埋込まれた情報を利用しようとするユーザとが相違する場合には、読取る側のユーザにとっては、埋込まれた情報と、それを表現するマーキング画像との関係が不明であるために、所望のマーキング画像を探し出すことが特に困難なものとなる。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、原稿上に形成されたマーキング画像が、著しく毀損してしまった場合であっても、マーキング画像により表現されている情報を復元することを可能とし、もって安定かつ堅牢にマーキング画像に応じた処理を実行することが可能な画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、画像読取手段からの入力画像データに含まれる埋込画像を解析して、該埋込画像が表現する埋込情報を抽出するための抽出手段が、その抽出に失敗した場合に、登録された複数のマーキング画像の中から、入力画像データに含まれる埋込画像に近似するマーキング画像を検索する構成を採用する。

上記構成を採用することにより、読取り原稿上のマーキング画像が毀損しているために、その毀損したマーキング画像が表現する埋込情報の抽出に失敗した場合であっても、画像形成装置に登録されたマーキング画像の中から、毀損したマーキング画像に近似するマーキング画像が検索され、その近似するマーキング画像から、毀損したマーキング画像が表現している埋込情報を取得することが可能となる。これにより、マーキング画像に応じた印刷制御の安定性および堅牢性を向上させることが可能となる。

すなわち本発明によれば、複数のマーキング画像を登録するマーキング画像登録手段と、
画像読取手段から入力される入力画像データに含まれる埋込画像を解析し、前記埋込画像が表現する埋込情報を抽出するための抽出手段と、
前記抽出手段が前記埋込情報の抽出に失敗した場合に、前記入力画像データに含まれる前記埋込画像と、登録された前記マーキング画像とを比較して、登録された前記複数のマーキング画像の中から前記埋込画像に近似するマーキング画像を検索する近似マーキング画像検索手段と、
検索された前記近似するマーキング画像から得られる埋込情報に応じた画像形成処理を実行する画像形成手段と
を含む、画像形成装置が提供される。

前記画像形成装置は、前記得られた埋込情報に含まれる識別値によって特定される印刷画像データを取得する印刷画像取得手段をさらに含むことができ、
前記画像形成手段は、取得された前記印刷画像データの画像と、検索された前記近似するマーキング画像とを画像合成して出力することができる。前記近似マーキング画像検索手段は、登録される各前記マーキング画像と前記入力画像データに含まれる前記埋込画像との間の画像特徴の一致程度を示す近似度を算出し、最も近似度の高いマーキング画像を前記近似するマーキング画像として検索することができる。

前記画像形成装置は、さらに、当該画像形成装置で処理された処理画像データを含む画像ログを蓄積する画像ログ蓄積手段と、前記入力画像データと、蓄積された前記画像ログに含まれる前記処理画像データとを比較して、蓄積された前記画像ログの中から前記入力画像データに近似する処理画像データを含む画像ログを検索する近似画像ログ検索手段とをさらに含むことができ、前記画像形成手段は、前記近似マーキング画像検索手段が前記近似するマーキング画像の検索に失敗した場合には、検索された前記画像ログから得られる埋込情報に応じて、前記画像処理を実行することができる。また、前記画像形成手段は、前記得られた埋込情報に含まれる識別値によって特定される印刷条件に応じて、前記画像形成処理を実行することができる。

さらに前記画像形成装置は、登録される各前記マーキング画像と前記入力画像データに含まれる前記埋込画像との間の画像特徴の一致程度を示す近似度に応じて、各前記マーキング画像を含んでいる画像データに関する情報を一覧表示する表示手段をさらに含むことができる。前記埋込情報は、印刷条件の指定、前記印刷画像データを識別する画像識別値、前記印刷画像データと関連付けされる文書識別値、および前記印刷画像データに関する書誌情報のうち少なくとも１つの情報を含み、前記印刷条件の指定は、集約印刷指定、分割印刷指定、両面印刷指定、用紙指定、後処理指定および部数指定からなる群の少なくとも１つの印刷条件の指定を含むことができる。

さらに本発明によれば、画像形成装置を、上記に記載の各手段として機能させるための装置実行可能なプログラムが提供される。また本発明によれば、上記に記載の各手段として、画像形成装置を機能させるための装置実行可能なプログラムを記録した装置可読な記録媒体が提供される。

以下、本発明の実施形態を説明するが、本発明の実施形態は、以下の実施形態に限定されるものではない。なお本実施形態では、画像形成装置の一例として、コピー、ファクシミリ、スキャナ、プリント等の画像を扱う複合機能を有する複合機１０を用いた例を説明する。

図１は、複合機１０のハードウェア構成の実施形態を示す。複合機１０は、コントローラ１２と、オペレーション・パネル４２と、ＦＣＵ（ファクシミリ・コントロール・ユニット）４４と、エンジン４６とを含み構成される。コントローラ１２は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１４と、ＮＢ（ノース・ブリッジ）１８と、ＮＢ１８を介してＣＰＵ１４と接続するＡＳＩＣ２０と、システムメモリ１６とを含み構成される。ＡＳＩＣ２０は、各種画像処理を実行し、ＡＧＰ（Accelerated Graphic Port）４８を介してＮＢ１８と接続される。システムメモリ１６は、描画用メモリなどとして用いられる。

ＡＳＩＣ２０は、ローカルメモリ２２と、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤとして参照する。）２４と、フラッシュメモリなどからなる不揮発性メモリ２６（以下、ＮＶ−ＲＡＭとして参照する。）と接続される。ＨＤＤ２４は、画像データを蓄積するストレージ・デバイスであり、本実施形態では、本複合機１０で実行されたジョブに関する画像ログも蓄積する。ＮＶ−ＲＡＭ２６は、本複合機１０の各種システム情報や各種設定情報を格納し、さらに本実施形態では、二次元コードなどのマーキング画像を格納する。なお、画像ログやマーキング画像を格納する記憶装置は、特に限定されるものではない。

コントローラ１２は、さらにＳＢ（サウス・ブリッジ）２８と、ＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・カード）３０と、ＳＤカード・スロット３２と、ＵＳＢインタフェース３４と、ＩＥＥＥ１３９４インタフェース３６と、セントロニクス・インタフェース３８とを含み構成され、これらはＰＣＩバス５０を介してＮＢ１８と接続される。ＳＤカード・スロット３２は、ＳＤメモリカードを着脱可能に構成され、装着されたＳＤメモリカードとのデータの読書きを可能としている。ＮＩＣ３０は、複合機１０をインターネットや１００ＢＡＳＥ−Ｔなどのローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）と接続するインタフェース機器である。ＵＳＢインタフェース３４、ＩＥＥＥ１３９４インタフェース３６およびセントロニクス・インタフェース３８は、それぞれの規格に準じたインタフェースであり、外部装置からの各種ジョブを受付けている。

オペレーション・パネル４２は、コントローラ１２のＡＳＩＣ２０と接続され、オペレータからの各種指示の入力を受付け、画面表示を行なうためのユーザ・インタフェースを提供する。ＦＣＵ４４およびエンジン４６は、ＰＣＩバス５２を介してＡＳＩＣ２０と接続する。ＦＣＵ４４は、Ｇ３やＧ４などのファクシミリ規格に従ったファクシミリ送受信を実行する。エンジン４６は、プロッタエンジンおよびスキャナエンジンを含み構成され、アプリケーションが発行したプリント指令やスキャン指令を受け、画像形成動作や画像読取動作を行なう。

図２は、本実施形態の複合機１０のソフトウェアおよびハードウェア構成を示す。複合機１０は、複数の機能を提供するためのアプリケーション６０，６２と、ＯＳ９０とともにアプリケーション６０，６２からの処理要求を解釈して、ハードウェア資源の獲得要求を発生する制御モジュール６４〜７８とを含んで構成される。図２に示した複合機１０は、上記アプリケーションとして、原稿を読取り、マーキング画像を付与した印刷物を出力するためのマーキング生成アプリケーション６０と、マーキング画像付きの原稿を読取り、原稿に埋込まれたマーキング画像に応じた印刷出力を行なうためのマーキング読取アプリケーション６２とを含み構成される。

複合機１０は、上記制御モジュールとしては、当該複合機１０において画像読取りされた原稿１枚単位の画像データの蓄積を行なう画像データ蓄積モジュール６６と、１枚単位の画像データの集合を一まとまりの文書として管理する文書管理モジュール６４と、画像を扱う各種ジョブの実行履歴を蓄積する画像ログ蓄積モジュール７６と、スキャナエンジンを駆動して画像読取動作を制御する画像読取モジュール７２と、プロッタエンジンを駆動して画像形成動作を制御する画像形成モジュール７４とを含み構成される。なお画像ログは、ジョブ実行時の画像データや、該画像データに割当てられた画像識別値、作業日時、作業者、当該画像データに文字認識処理を施して抽出したテキストデータなど、当該画像データに関する情報を含むことができる。

複合機１０はまた、マーキング画像解析モジュール６８を含み構成され、マーキング読取アプリケーション６２は、マーキング画像解析モジュール６８を用いて、原稿から読取った入力画像データに含まれるマーキング画像を解析し、マーキング画像が表現する情報（以下、マーキング情報として参照する。）を抽出させ、マーキング画像に応じた印刷出力処理を制御する。複合機１０は、さらに、マーキング情報作成モジュール７０と、マーキング画像登録モジュール７８とを含み構成され、マーキング生成アプリケーション６０は、マーキング情報作成モジュール７０とマーキング画像登録モジュール７８とを用いて、所定の情報を表現するマーキング画像付きの印刷物の印刷出力処理を制御する。なお、マーキングに関する各制御モジュールについては、詳細を後述する。

図１および図２に示した複合機１０は、ＲＯＭ（図示せず）や、ＨＤＤ２４やＮＶ−ＲＡＭ２６やＳＤカード（図示せず）などの記憶装置に格納されたプログラム（図示せず）を読出し、ＣＰＵ１４の作業メモリ領域を提供するメモリ（システムメモリ１６やローカルメモリ２２を含む。）のメモリ領域に展開することにより、上記したソフトウェア手段および後述の各機能手段を実現している。なお、ＯＳ９０としては例えば、ＵＮＩＸ（登録商標）を採用することができるが、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）やその他いかなるＯＳを採用することができる。

上述の各アプリケーション、各モジュールおよび各ハードウェアは、種々の組合わせにより構成することができ、特定の用途、機種に対応して追加・削除することができる。例えば複合機１０は、コピー機能を提供するコピー・アプリケーション、ファクシミリ機能を提供するファックス・アプリケーション、スキャナ機能を提供するスキャナ・アプリケーション、プリンタ機能を提供するプリンタ・アプリケーション、ネットワークを介した外部装置とのインタフェースを提供するウェブ・アプリケーションなどのアプリケーションと、各アプリケーションに応じた制御モジュールとを適宜含む構成とすることができる。

以下、本実施形態の複合機１０が実行するマーキング画像を含む印刷物の出力処理について、詳細を説明する。図３は、マーキング画像を含む印刷物の出力処理におけるデータフロー図を示す。図３には、画像読取モジュール７２と、画像データ蓄積モジュール６６と、画像形成モジュール７４と、マーキング情報作成モジュール７０と、マーキング画像登録モジュール７８とが示されている。

原稿Ｐは、画像読取モジュール７２により読取られ、原稿Ｐから読取られた画像データは、画像データ蓄積モジュール６６に蓄積される。画像データ蓄積モジュール６６は、ＨＤＤ２４の記憶領域に画像データを蓄積するとともに、画像データに対して画像識別値を割当てて、蓄積された画像データを管理する。なお、画像データは、本複合機１０が備えるＨＤＤ２４の他、他の実施形態では、ＨＤＤ２４に代えてリモート接続されたサーバが備える記憶領域に格納することもできる。マーキング情報作成モジュール７０は、画像読取モジュール７２から印刷条件や書誌情報を受取り、また画像データ蓄積モジュール６６から、画像データに割当てられた画像識別値を受取り、これら画像識別値、印刷条件および書誌情報をまとめてマーキング情報を作成する。マーキング画像登録モジュール７８は、作成されたマーキング情報をエンコードして、例えば二次元コードなどのマーキング画像を生成し、ＮＶ−ＲＡＭ２６などに格納して登録する。ここで図９を参照して、登録されるマーキング画像およびマーキング情報について説明を加える。

図９は、マーキング画像登録モジュール７８に登録されるマーキング登録情報２００のデータ構造を一例として示す。マーキング登録情報２００は、マーキング画像が入力されるフィールド２００ａと、文書識別値が入力されるフィールド２００ｂと、作成者識別値が入力されるフィールド２００ｃと、用紙サイズが入力されるフィールド２００ｄと、集約条件が入力されるフィールド２００ｅとを含み構成され、マーキング画像と、画像データを特定するための識別値、印刷条件および書誌情報と対応付ける。ここで、画像データを特定するための識別値と、用紙サイズや集約条件などの印刷条件と、作成者識別値などの書誌情報とを所定のフォーマットでまとめたものがマーキング情報となる。

また図９では、画像データを特定するための識別値として文書識別値を用いた場合を例示する。文書管理モジュール６４は、一群の画像データの集合に対して文書識別値を割当てて、画像データをひとまとまりの文書単位で管理する。マーキング登録情報２００は、文書識別値の代わりに、画像データそのものを識別する画像識別値を含む構成とすることもでき、特に限定されるものではない。またマーキング登録情報２００には、その他、作成日時や、ステープル処理の有無など他の印刷条件に関する情報を含めることができ、その形態は特に限定されるものではない。

なお、上記印刷条件としては、例えば、カラー印刷、ステープル処理、パンチ処理、袋綴じ製本処理、くるみ製本処理、スタンプ処理、自動両面印刷、集約印刷、分割印刷、自動用紙選択などの処理実行を指定するものが挙げられるが、特に限定されるものではない。その他、複合機１０が固有に備えるハードウェア機能やソフトウェア機能の使用を指定するいかなる印刷のための条件を採用することができる。

再び図３を参照する。画像形成モジュール７４は、画像データ蓄積モジュール６６に蓄積された画像データと、マーキング画像登録モジュール７８に登録されたマーキング画像とを取得して画像合成し、マーキング画像ｑを含む印刷物Ｑを出力させる。なお、マーキング画像ｑは、原稿の余白部分など所定領域に形成させることができ、マーキング画像の読取の際には、所定領域にある画像（以下、埋込画像として参照する。）を対象として解析を行なって、マーキング情報を抽出することができる。

なお、本実施形態では、マーキング画像は、原稿の所定の領域に埋込まれるものとして説明するが、マーキング画像が埋込まれる位置は、特に限定されるものではない。他の実施形態では、原稿の読取画像データのレイアウト構成を解析して、マーキング画像が含まれる画像領域を検索し、原稿の任意の領域に含まれるマーキング画像を対象としてデコードを行なう構成とすることもできる。

印刷物に埋込まれるマーキング画像の形態としては、本実施形態の二次元コードの他、他の実施形態では、バーコードや、二次元コードに色の概念を含ませた三次元コード、スタンプ画像などを採用することができ、形態に応じて、マーキング画像を生成および解析する機能手段をソフトウェアまたはハードウェアにより実装させることができる。また、原稿上にトナーにより形成されるマーキング画像に代えて、孔あけによるマーキングを採用することもできる。以下、マーキング画像付きの印刷物の出力処理について、フローチャートを参照して詳細を説明する。

図４は、本実施形態の複合機１０が実行するマーキング画像付き印刷物の出力処理のフローチャートを示す。図４に示した処理は、ステップＳ１００から開始され、ステップＳ１０１では、オペレータからの読取条件や印刷条件の設定指示を、例えばオペレーション・パネル４２を介して受領する。またステップＳ１０１では、当該処理において、読取った原稿の画像にマーキング画像を付与したマーキング画像付き印刷物を出力させるか否かの設定についても受領することができる。

ステップＳ１０２では、オペレータからの処理開始の指示を待受け、処理開始指示を受領するまでの間（ＮＯの間）、処理をループさせる。ステップＳ１０２で、オペレータからの処理開始指示を受領したと判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ１０３へ分岐させる。ステップＳ１０３では、原稿Ｐの画像読取りを実行し、読取画像データを画像データ蓄積モジュール６６に格納し、さらに、その画像データに画像識別値を割当てる。ステップＳ１０４では、マーキング画像の付与が必要であるか否かを判定し、マーキング画像を付与する必要が無いと判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ１０８へ分岐させ、ステップＳ１０１で設定された印刷条件に従って印刷出力処理を実行し、通常の印刷物を出力する。

一方ステップＳ１０４で、マーキング画像を付与する必要があると判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ１０５へ分岐させる。ステップＳ１０５では、画像データに割当てられた画像識別値と、受領した印刷条件と、その他の書誌情報とをまとめて、所定のフォーマットに従ったマーキング情報を作成する。続いてステップＳ１０６では、作成されたマーキング情報をエンコードして、マーキング画像を生成し、マーキング情報とマーキング画像とをマーキング画像登録モジュール７８に登録する。ステップＳ１０７では、読取った画像データの画像とマーキング画像とを画像合成し、所定領域にマーキング画像を含む画像データを生成し、ステップＳ１０８では、受領した印刷条件とに従って、生成された画像データの出力処理を実行し、マーキング画像ｑ付き印刷物Ｑを出力し、ステップＳ１０９で処理を終了させる。

図３および図４に示した処理により、オペレータは、原稿を複合機１０に読取らせることによって、読取原稿に対応する画像データに割当てられた画像識別値と、その処理の際の印刷条件と、作成ユーザ名や作成日時などの書誌情報とを表現するマーキング画像を含んだ印刷物Ｑを得ることができ、事後、その印刷物Ｑを複合機１０に読取らせるよって、複合機１０に蓄積された画像データや印刷条件を再利用することが可能となる。

しかしながら、マーキング画像付きの印刷物の保存状態に依っては、マーキング画像が毀損してしまう場合があり、マーキング画像の毀損の程度に依っては、デコードに失敗してしまう可能性がある。以下、マーキング画像が著しく毀損してしまった場合であっても、マーキング画像が表現する情報を好適に抽出することを可能とする処理について、詳細を説明する。

図５は、第１の実施形態の原稿に含まれるマーキング画像に応じた印刷出力処理におけるデータフロー図を示す。図５に示した実施形態では、原稿上のマーキング画像の毀損によりデコードに失敗した場合に、複合機１０が登録しているマーキング画像の中から近似するものを検索して、マーキング情報を取得する。図５には、画像読取モジュール７２と、画像データ蓄積モジュール６６と、画像形成モジュール７４と、マーキング画像登録モジュール７８と、マーキング画像解析モジュール６８とが示されている。またマーキング画像解析モジュール６８は、マーキング情報抽出部８０と、近似マーキング画像検索部８２とを含んで構成される。

マーキング情報抽出部８０は、読取画像データ中、マーキング画像が含まれるであろう所定領域の埋込画像を対象としてデコード処理を施し、マーキング情報を抽出するための機能手段である。近似マーキング画像検索部８２は、マーキング情報抽出部８０において、マーキング画像の毀損が著しいためデコードに失敗した場合に、マーキング画像登録モジュール７８から埋込画像と近似するマーキング画像を検索するための機能手段である。なお、近似マーキング画像の検索については、詳細を後述する。

毀損したマーキング画像ｒ付き原稿Ｒは、画像読取モジュール７２により読取られ、原稿Ｒから読取られた画像データは、まずマーキング情報抽出部８０にて、画像データ中の埋込画像を対象として解析が行なわれて、マーキング情報の抽出が試みられる。近似マーキング画像検索部８２は、マーキング情報抽出部８０によるマーキング情報の抽出が失敗してしまった場合に、マーキング画像登録モジュール７８に登録されたマーキング画像の中から、埋込画像に近似するマーキング画像を検索する。検索されたマーキング画像からは、マーキング登録情報２００での対応付けや、そのデコードにより、マーキング情報を取得することができる。

画像形成モジュール７４は、得られたマーキング情報に含まれる画像識別値および印刷条件に従って、画像データ蓄積モジュール６６から画像データを取得し、またマーキング画像登録モジュール７８から対応するマーキング画像を取得して、それらを画像合成し、マーキング画像ｓを含む印刷物Ｓを出力させる。マーキング画像は、元の毀損したマーキング画像ｒがあった領域上に、毀損の無いマーキング画像ｓが上書きされ、復元されることとなる。以下、マーキング画像応じた出力処理について、フローチャートを参照して詳細を説明する。

図６は、第１の実施形態の原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理のフローチャートを示す。図６に示した処理は、オペレータからの処理開始指示を受けてステップＳ２００から開始され、ステップＳ２０１では、例えばＡＤＦ（自動原稿送り装置）にセットされた原稿を読取る。ステップＳ２０２では、マーキング情報抽出部８０は、読取られた画像データ中の所定領域にある埋込画像を解析し、マーキング情報の抽出を試みる。ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２の処理でマーキング情報の抽出に成功したか否かを判定し、抽出に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ２０７へ分岐させる。この場合に画像形成モジュール７４は、ステップＳ２０７で、埋込画像から抽出されたマーキング情報により特定される画像データを画像データ蓄積モジュール６６から取得して、ステップＳ２０８で、取得した画像データの画像と、抽出されたマーキング情報に対応するマーキング画像とを画像合成して、ステップＳ２０９で、マーキング情報により特定される印刷条件に従った印刷出力を実行し、処理をステップＳ２１０で終了させる。

一方ステップＳ２０３で、例えば埋込画像に含まれるマーキング画像が著しく毀損しているために、マーキング情報の抽出に失敗してしまった場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ２０４へ分岐させる。ステップＳ２０４では、近似マーキング画像検索部８２は、マーキング画像登録モジュール７８に登録された登録マーキング画像の中から、原稿の埋込画像と近似するマーキング画像を検索する。なお、近似するマーキング画像の検索については、詳細を後述する。ステップＳ２０５では、近似するマーキング画像の検索に成功したか否かを判定し、失敗したと判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ２１１へ分岐させ、オペレーション・パネル４２などにエラー通知の表示を行なわせ、ステップＳ２１０で処理を終了させる。

一方、ステップＳ２０５で、近似するマーキング画像の検索に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ２０６へ分岐させ、マーキング画像解析モジュール６８は、検索されたマーキング画像に対応するマーキング情報を取得する。この場合、画像形成モジュール７４は、ステップＳ２０７で、検索されたマーキング画像のマーキング情報により特定される画像データを取得し、ステップＳ２０８で、取得した画像データと、検索されたマーキング画像とを画像合成し、ステップＳ２０９で、検索されたマーキング情報により特定される印刷条件に従って印刷出力を実行し、ステップＳ２１０で、処理を終了させる。

以下、本複合機１０が実行する埋込画像に近似するマーキング画像の検索処理について詳細を説明する。図７は、原稿に含まれる埋込画像に近似するマーキング画像の検索処理に関する機能構成を示すブロック図である。図７には、近似マーキング画像検索部８２と、マーキング画像登録モジュール７８とが示されている。近似マーキング画像検索部８２は、埋込画像１００と、マーキング画像登録モジュール７８に登録されている各登録マーキング画像１０２とを比較して、両者の画像間の近似度を算出し、高い近似度を有するマーキング画像を検索する。

画像間の近似度の算出は、本実施形態では、各画像をセル単位に細分化した、複数のセル１００ａを用いて行なう。近似マーキング画像検索部８２は、比較する各画像をセル単位に分割し、各セルについて画像特徴量を算出する。続いて近似マーキング画像検索部８２は、画像間で対応するセルの画像特徴量の平均二乗誤差を指標として近似度を算出する。

上記画像特徴量としては、各セル１００ａ内の画素について濃淡平均を求める濃淡平均値や、ＲＧＢ色空間、ＨＳＶ色空間またはＣＭＹＫ色空間上の各セル１００ａ内の画素についての平均色や、各セル１００ａ内で最多頻度を有する最多頻度色などを採用することができるが、特に限定されるものではない。また複数種類の画像特徴量を採用することもできる。細分化する際の単位セルの大きさも、特に限定されるものではない。また、登録マーキング画像の画像特徴量は、予め算出され、メタデータとしてマーキング画像とともに登録されていてもよい。

また、上述の実施形態では、各セルの画像特徴量の平均二乗誤差を指標として近似度を算出しているが、特に限定されるものではなく、各セルの画像特徴量からなる特徴ベクトルを構成して、特徴ベクトルによって張られる特徴空間における各画像の特徴ベクトル間の距離測度から近似度を求める構成とすることもでき、特に限定されるものではない。また、比較する画像の一方に、所定範囲において、移動、拡大、縮小、回転などの幾何学変換を行ない、求められた最大の近似度を採用する構成としても良い。

また画像間の近似度の算出は、上記の実施形態に限定されるものではなく、許容される演算コストを勘案して、画像検索の技術分野で採用される如何なる方法を採用することができる。また埋込画像１００と登録マーキング画像１０２との比較の前に、比較を容易なものとするために、高周波ノイズの除去、多値化、角度補正や歪み補正などの適切な前処理を施してもよい。

近似マーキング画像検索部８２は、マーキング画像１０２ａ、次にマーキング画像１０２ｂといったように、順にすべての登録マーキング画像との比較を行ない、最も高い近似度を有する登録マーキング画像を近似マーキング画像として検索する。

図８は、本実施形態の複合機１０が実行する埋込画像に近似するマーキング画像を検索する処理のフローチャートを示す。図８に示した処理は、図６のステップＳ２０４の処理により呼出され、ステップＳ３００から開始される。ステップＳ３０１では、読取画像データ中の埋込画像部分のデータをシステムメモリ１６などの作業記憶領域に一時的に読出す。ステップＳ３０２では、マーキング画像登録モジュール７８に登録されている一番目のマーキング画像１０２を同様に作業記憶領域に読出す。ステップＳ３０３では、埋込画像１００と登録マーキング画像１０２との間の近似度を算出する。ステップＳ３０４では、登録されたすべての登録マーキング画像について、埋込画像との間の近似度をすべてについて算出したか否かを判定し、すべてに対してまだ算出していないと判定された場合（ＮＯ）には、ステップＳ３０５へ処理を分岐させ、ステップＳ３０５では、次の登録マーキング画像を読出し、ステップＳ３０３へ処理を分岐させ、すべての登録に対して近似度が算出されるまで処理を繰り返す。

一方ステップＳ３０４で、すべての登録マーキング画像に対して処理が完了したと判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ３０６で、例えば近似度が高い順に、図９に示すマーキング登録情報２００のソーティングを行ない、ステップＳ３０７では、最高のものの近似度が所定の規定値を上回っているか否かを判定する。ここで、この規定値は、類似していないにもかかわらず最も高い近似度を有するマーキング画像が検索されることを排除するために設定されている。ステップＳ３０７で、最高の近似度が規定値未満であると判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ３１０へ分岐させ、近似マーキング画像の検索に失敗したものとしてエラー処理し、ステップＳ３０９で処理を終了させる。一方ステップＳ３０７で、最高のものの近似度が規定値以上であると判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ３０８でその最高値の近似度を有する登録マーキング画像を近似マーキング画像として決定して、ステップＳ３０９で処理を終了させる。

図５〜図８を参照して説明した処理により、例え原稿に含まれるマーキング画像がデコード不可能な程度に毀損していた場合であっても、登録されたマーキング画像の中から、毀損したマーキング画像に近似するマーキング画像が自動的に検索され、検索された近似マーキング画像からマーキング情報を取得することが可能となる。さらに、近似マーキング画像と、画像データの画像とが画像合成されて印刷出力されるため、毀損したマーキング画像が上書きされ、マーキング画像が復元された印刷物を得ることが可能となる。従って、安定かつ堅牢にマーキング画像に応じた印刷制御を実行することが可能となる。

以下、マーキング画像応じた出力処理の第２の実施形態について説明する。図１０は、原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第２の実施形態を示すフローチャートである。なお、第２の実施形態のデータフローは、第１の実施形態と同一であるため、説明を省略する。図１０に示した処理は、オペレータからの処理開始指示を受けてステップＳ４００から開始され、ステップＳ４０１で原稿の画像読取を実行する。ステップＳ４０２では、読取られた画像データ中の所定領域にある埋込画像を解析し、マーキング情報の抽出を試みる。ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２の処理でマーキング情報の抽出に成功したか否かを判定し、抽出に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ４０８へ分岐させる。この場合には、ステップＳ４０８で、画像データ蓄積モジュール６６から、埋込画像から抽出されたマーキング情報により特定される画像データを取得して、ステップＳ４０９で、取得した画像データの画像と、マーキング情報に対応するマーキング画像とを画像合成して、ステップＳ４１０で、マーキング情報により特定される印刷条件に従った印刷出力を実行し、処理をステップＳ４１１で終了させる。

一方ステップＳ４０３で、マーキング情報の抽出に失敗してしまった場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ４０４へ分岐させる。ステップＳ４０４で、近似マーキング画像検索部８２は、マーキング画像登録モジュール７８に登録された画像の中から、埋込画像と近似するマーキング画像の一覧を取得する。なお、近似するマーキング画像の一覧は、図８に示した最も近似度の高いマーキング画像を検索する処理と類似する処理により取得することができる。例えばステップＳ３０６の処理において、近似度に従ってソーティングされた後のマーキング登録情報２００として取得することができる。また、すべてのマーキング画像のリストではなく、近似度が上位Ｎ番目（Ｎは、マーキング登録数以下の自然数。）までのもので足切りしてもよい。

ステップＳ４０５では、マーキング画像解析モジュール６８は、各マーキング画像に対応するマーキング情報を取得する。ステップＳ４０６では、近似度の高い順に、各マーキング情報に含まれる画像識別値によって特定される画像データに関する情報をオペレーション・パネル４２などに選択可能に画面表示させて、ステップＳ４０７では、画像データの選択を待受け、選択を受領するまでの間（ＮＯの間）ループを繰り返す。

ステップＳ４０７で、オペレータからの画像データの選択を受領したと判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ４０８に処理を分岐させ、選択された画像データに含まれるマーキング画像に対応するマーキング情報から特定される画像データを取得して、ステップＳ４０９で、取得した画像データとマーキング画像とを画像合成し、ステップＳ４１０で、マーキング情報により特定される印刷条件に従って、印刷出力を実行し、ステップＳ４１１で処理を終了させる。

図１０に示す実施形態では、例え原稿に含まれるマーキング画像がデコード不可能な程度に毀損していた場合であっても、毀損しているマーキング画像に近似するマーキング画像を含んだ画像データに関する情報が提示されるため、オペレータは、マーキング画像の図柄の詳細が不明であっても、その画像データの作成者、作成日時などの書誌情報や、印刷条件や、画像データのサムネイル表示などの画像データに関する情報から、所望の画像データや印刷条件を特定することが可能となる。

以下、マーキング画像がさらに著しく毀損しており、上述の近似するマーキング画像の検索に失敗してしまう場合であっても、好適にマーキング画像が表現する情報を抽出することを可能とする処理について、詳細を説明する。

図１１は、原稿に含まれるマーキング画像に応じた印刷出力処理の第３の実施形態におけるデータフロー図を示す。図１１に示した実施形態では、原稿上のマーキング画像の毀損により、デコードおよび近似マーキング画像の検索に失敗した場合に、画像ログとして蓄積された情報から、マーキング情報を取得する。図１１には、画像読取モジュール７２と、画像データ蓄積モジュール６６と、画像形成モジュール７４と、マーキング画像登録モジュール７８と、マーキング画像解析モジュール６８と、画像ログ蓄積モジュール７６とが示されている。図１１に示したマーキング画像解析モジュール６８は、マーキング情報抽出部８０と、近似マーキング画像検索部８２と、近似画像ログ検索部８４とを含んで構成される。なお図１１に示した実施形態は、近似画像ログ検索部８４および画像ログ蓄積モジュール７６を除き、図５に示した機能構成と同様の構成を備えるため、本実施形態では相違点を中心に説明する。

マーキング情報抽出部８０は、マーキング情報を抽出するための機能手段であり、近似マーキング画像検索部８２は、埋込画像と近似する登録マーキング画像を検索するための機能手段である。近似画像ログ検索部８４は、マーキング情報抽出部８０によるデコードが失敗し、さらに、近似マーキング画像検索部８２による近似マーキング画像の検索にも失敗してしまった場合に、読取られた画像データに近似した特徴を有する画像ログを検索するための機能手段である。

画像ログ蓄積モジュール７６は、本複合機１０において過去に実行されたジョブに関する履歴を蓄積し、そのジョブ実行時に生成された画像データに関する情報を画像ログとして蓄積する。画像ログは、上述したように、ジョブ実行時に用いた画像データや、該画像データに割当てられた画像識別値、作業日時、作業者、当該画像データに文字認識処理を施して抽出したテキストデータなど、当該画像データに関する情報を含み構成することができる。

毀損したマーキング画像ｒ付き原稿Ｒは、画像読取モジュール７２により読取られ、原稿Ｒから読取られた画像データは、まずマーキング情報抽出部８０にて、画像データ中の埋込画像を対象として解析が行なわれて、マーキング情報の抽出が試みられる。近似マーキング画像検索部８２は、マーキング情報抽出部８０によるマーキング情報の抽出が失敗してしまった場合に、登録されたマーキング画像の中から、埋込画像と近似するマーキング画像の検索を試みる。それでもなお、規定値以上の近似度を有するマーキング画像を検索することができなかった場合には、近似画像ログ検索部８４は、画像ログ蓄積モジュール７６に蓄積された画像ログの中から、読取画像データと近似する特徴を有する画像データを含む画像ログを検索し、検索された画像ログから画像データを特定し、対応する画像データと関連付けられているマーキング画像およびマーキング情報を取得する。

読取画像データと近似する特徴を有する画像ログの検索は、本実施形態では、まず読取画像データに対して文字認識処理を施して、テキストデータを抽出し、テキストベースで近似度を算出する。画像ログには、画像データとともに、その画像データから文字認識により抽出したテキストデータが含まれており、抽出された各テキストデータを比較することにより、テキストベースの近似度を算出することができる。このようなテキストベースの比較は、計算コストの観点から好ましい。

また、上記文字認識処理の際に、画像領域であると認識された領域については、近似するマーキング画像の検索処理と同様に、画像領域を細分化して、画像間の近似度をさらに算出することもできる。しかしながら、画像データ間の近似度の算出は、特に限定されるものではなく、複合機１０が備える処理能力や、画像ログのデータ量などを勘案し、適切な画像比較を行なえばよい。

以下、第３の実施形態のマーキング画像応じた出力処理について、フローチャートを参照して詳細を説明する。図１２は、本実施形態の複合機１０が実行する原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第３の実施形態のフローチャートを示す。図１２に示した処理は、オペレータからの処理開始指示を受けてステップＳ５００から開始され、ステップＳ５０１では、原稿の画像読取りを行なう。ステップＳ５０２では、読取られた画像データ中の所定領域にある埋込画像を解析し、マーキング情報の抽出を試みる。ステップＳ５０３では、ステップＳ５０２の処理でマーキング情報の抽出に成功したか否かを判定し、抽出に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ５１０へ分岐させる。この場合には、ステップＳ５１０〜ステップＳ５１３までの処理が実行され、図６に示したフローチャートのステップＳ２０７〜ステップＳ２１０の処理と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

一方ステップＳ５０３で、例えば埋込画像に含まれるマーキング画像が著しく毀損しているために、マーキング情報の抽出に失敗してしまった場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ５０４へ分岐させる。ステップＳ５０４では、マーキング画像登録モジュール７８に登録された登録マーキング画像の中から、原稿の埋込画像と近似するマーキング画像の検索を試みて、さらにマーキング情報の取得を試みる。なお、近似するマーキング画像の検索についての詳細は、説明を省略する。

ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４の処理で近似のマーキング画像の検索に成功したか否かを判定し、検索に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ５１０へ分岐させる。一方、ステップＳ５０５で、検索に失敗したと判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ５０６へ分岐させる。ステップＳ５０６では、画像ログ蓄積モジュール７６から、原稿から読取った画像データに近似する画像データを有する画像ログの検索を試みる。ステップＳ５０７では、近似の画像ログの検索に成功したか否かを判定し、検索に失敗したと判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ５１４へ分岐させ、オペレーション・パネル４２などにエラー通知の表示を行なわせ、ステップＳ５１３で処理を終了させる。

一方、ステップＳ５０７で、近似する画像ログの検索に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ５０８へ分岐させ、検索された画像ログに含まれる画像識別値から、対応する画像データを特定し、ステップＳ５０９では、特定された画像データから、その画像データの画像識別値を含むマーキング情報を取得する。この場合にステップＳ５１０では、画像データを読出し、ステップＳ５１１で、読出した画像データと、取得したマーキング画像に対応するマーキング画像とを画像合成し、ステップＳ５１２で、マーキング情報により特定される印刷条件に従って印刷出力を実行し、ステップＳ５１３で、処理を終了させる。

図１１および図１２を参照して説明した処理により、例え原稿に含まれるマーキング画像が、デコード不可能かつ近似マーキング画像の検索も不可能な程度に毀損していた場合であっても、読取画像データに近似する特徴を有する画像データが画像ログ中から自動的に検索され、検索された近似画像ログからマーキング情報を取得することが可能となる。これにより、マーキング画像に応じた印刷制御における安定性および堅牢性を、より向上させることが可能となる。

以下、第４の実施形態のマーキング画像応じた出力処理について、フローチャートを参照して詳細を説明する。図１３は、本実施形態の複合機１０が実行する原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第４の実施形態のフローチャートを示す。なお、第４の実施形態のデータフローは、第３の実施形態と同一であるため、説明を省略する。図１３に示した処理は、オペレータからの処理開始指示を受けてステップＳ６００から開始され、ステップＳ６０１では、原稿の画像読取りを行なう。ステップＳ６０２では、読取られた画像データ中の所定領域にある埋込画像を解析し、マーキング情報の抽出を試みる。ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２の処理でマーキング情報の抽出に成功したか否かを判定し、抽出に成功したと判定された場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ６１０へ分岐させる。この場合には、ステップＳ６１０〜ステップＳ６１３までの処理が実行される。

一方ステップＳ６０３で、例えば埋込画像に含まれるマーキング画像が著しく毀損しているために、マーキング情報の抽出に失敗してしまった場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ６０４へ分岐させる。ステップＳ６０４では、原稿の埋込画像に近似するマーキング画像の検索を試みて、マーキング情報の取得を試みる。

ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４の処理で近似のマーキング情報の検索に成功したか否かを判定し、検索に成功した場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ６１０へ分岐させる。一方、ステップＳ６０５で、検索に失敗したと判定された場合（ＮＯ）には、処理をステップＳ６０６へ分岐させる。ステップＳ６０６では、近似画像ログ検索部８４は、画像ログ蓄積モジュール７６に登録された画像ログの中から、読取画像データと近似する画像データを含む画像ログの一覧を取得する。

続いてステップＳ６０７では、近似度の高い順に、各画像ログに関する情報をオペレーション・パネル４２などに選択可能に画面表示させて、ステップＳ６０８では、画像ログの選択を待受け、選択を受領するまでの間（ＮＯの間）ループを繰り返す。

ステップＳ６０８で、オペレータからの画像データの選択を受領したと判定された場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ６０９に処理を分岐させ、選択された近似画像ログに対応するマーキング情報を取得し、ステップＳ６１０で、マーキング情報によって特定される画像データを読出し、ステップＳ６１１で、読出した画像データとマーキング画像とを画像合成し、ステップＳ６１２で、マーキング情報により特定される印刷条件に従って印刷出力を実行し、ステップＳ６１３で処理を終了させる。

図１３に示す実施形態では、例え原稿に含まれるマーキング画像が、デコード不可能、かつ、近似マーキング画像の検索が不可能な程度に毀損していた場合であっても、読取られた画像データに近似する特徴を有する画像ログに関する情報が提示されるため、オペレータは、マーキング画像の図柄の詳細が不明であっても、その画像ログの作業者、作業日時などの書誌情報や、画像データのサムネイル表示などの画像データに関する情報から、所望の画像データや印刷条件を特定することが可能となる。

以上説明したように、本実施形態によれば、原稿上に形成されたマーキング画像が、例え著しく毀損してしまった場合であっても、マーキング画像により表現されている情報を復元することを可能とし、もって安定かつ堅牢にマーキング画像に応じた処理を実行することが可能な画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。

画像形成装置としては、上述した実施形態の複合機に限られるものではなく、特定の用途に応じて、複写機やファクシミリ装置などの画像読取機能を備えた画像形成装置や、画像読取装置と接続されるレーザプリンタやインクジェットプリンタ、ジェルジェット・プリンタなどの画像読取機能を利用可能な画像形成装置として構成することができる。

なお上記機能は、アセンブラ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、などのレガシープログラミング言語やオブジェクト指向プログラミング言語などで記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＳＤメモリ、ＭＯなど装置可読な記録媒体に格納して頒布することができる。

以上本発明の特定の実施形態について説明してきたが、本発明の実施形態は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

複合機のハードウェア構成の実施形態を示す図。 実施形態の複合機のソフトウェアおよびハードウェア構成を示す図。 マーキング画像を含む印刷物の出力処理におけるデータフロー図。 本実施形態の複合機が実行するマーキング画像付き印刷物の出力処理のフローチャート。 第１の実施形態の原稿に含まれるマーキング画像に応じた印刷出力処理におけるデータフロー図。 第１の実施形態の原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理のフローチャート。 原稿に含まれる埋込画像に近似するマーキング画像の検索処理に関する機能構成を示すブロック図。 埋込画像に近似するマーキング画像を検索する処理のフローチャート図。 マーキング登録情報のデータ構造を一例として示す図。 原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第２の実施形態を示すフローチャート。 原稿に含まれるマーキング画像に応じた印刷出力処理の第３の実施形態におけるデータフロー図。 原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第３の実施形態のフローチャート。 原稿に含まれるマーキング画像に応じた出力処理の第４の実施形態のフローチャート。

符号の説明

１０…複合機、１２…コントローラ、１４…ＣＰＵ、１６…システムメモリ、１８…ＮＢ、２０…ＡＳＩＣ、２２…ローカルメモリ、２４…ＨＤＤ、２６…ＮＶ−ＲＡＭ、２８…ＳＢ、３０…ＮＩＣ、３２…ＳＤカード・スロット、３４…ＵＳＢＩ／Ｆ、３６…ＩＥＥＥ１３９４Ｉ／Ｆ、３８…セントロニクスＩ／Ｆ、４２…オペレーション・パネル、４４…ＦＣＵ、４６…エンジン部、４８…ＡＧＰ、５０，５２…ＰＣＩバス、６０…マーキング生成アプリケーション、６２…マーキング読取アプリケーション、６４…文書管理モジュール、６６…画像データ蓄積モジュール、６８…マーキング画像解析モジュール、７０…マーキング情報作成モジュール、７２…画像読取モジュール、７４…画像形成モジュール、７６…画像ログ蓄積モジュール、７８…マーキング画像登録モジュール、８０…マーキング情報抽出部、８２…近似マーキング画像検索部、８４…近似画像ログ検索部、９０…ＯＳ、１００…埋込画像、１０２…登録マーキング画像、２００…マーキング登録情報、Ｐ，Ｒ…原稿、Ｑ，Ｓ…印刷物、ｒ〜ｓ…マーキング画像

Claims (9)

1. 複数のマーキング画像を登録するマーキング画像登録手段と、
   画像読取手段から入力される入力画像データに含まれる埋込画像を解析し、前記埋込画像が表現する埋込情報を抽出するための抽出手段と、
   前記抽出手段が前記埋込情報の抽出に失敗した場合に、前記入力画像データに含まれる前記埋込画像と、登録された前記マーキング画像とを比較して、登録された前記複数のマーキング画像の中から前記埋込画像に近似するマーキング画像を検索する近似マーキング画像検索手段と、
   検索された前記近似するマーキング画像から得られる埋込情報に応じた画像形成処理を実行する画像形成手段と
   を含む、画像形成装置。
2. 前記画像形成装置は、前記得られた埋込情報に含まれる識別値によって特定される印刷画像データを取得する印刷画像取得手段をさらに含み、
   前記画像形成手段は、取得された前記印刷画像データの画像と、検索された前記近似するマーキング画像とを画像合成して出力する、請求項１に記載の画像形成装置。
3. 前記近似マーキング画像検索手段は、登録される各前記マーキング画像と前記入力画像データに含まれる前記埋込画像との間の画像特徴の一致程度を示す近似度を算出し、最も近似度の高いマーキング画像を前記近似するマーキング画像として検索する、請求項１または２に記載の画像形成装置。
4. 前記画像形成装置は、さらに、当該画像形成装置で処理された処理画像データを含む画像ログを蓄積する画像ログ蓄積手段と、
   前記入力画像データと、蓄積された前記画像ログに含まれる前記処理画像データとを比較して、蓄積された前記画像ログの中から前記入力画像データに近似する処理画像データを含む画像ログを検索する近似画像ログ検索手段とをさらに含み、
   前記画像形成手段は、前記近似マーキング画像検索手段が前記近似するマーキング画像の検索に失敗した場合には、検索された前記画像ログから得られる埋込情報に応じて、前記画像形成処理を実行する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
5. 前記画像形成手段は、前記得られた埋込情報に含まれる識別値によって特定される印刷条件に応じて、前記画像形成処理を実行する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
6. 前記画像形成装置は、登録される各前記マーキング画像と前記入力画像データに含まれる前記埋込画像との間の画像特徴の一致程度を示す近似度に応じて、各前記マーキング画像を含んでいる画像データに関する情報を一覧表示する表示手段をさらに含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
7. 前記埋込情報は、印刷条件の指定、前記印刷画像データを識別する画像識別値、前記印刷画像データと関連付けされる文書識別値、および前記印刷画像データに関する書誌情報のうち少なくとも１つの情報を含み、
   前記印刷条件の指定は、集約印刷指定、分割印刷指定、両面印刷指定、用紙指定、後処理指定および部数指定からなる群の少なくとも１つの印刷条件の指定を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像形成装置。
8. 画像形成装置を、請求項１〜７のいずれか１項に記載の各手段として機能させるための装置実行可能なプログラム。
9. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の各手段として、画像形成装置を機能させるための装置実行可能なプログラムを記録した装置可読な記録媒体。

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