JP3586147B2

JP3586147B2 - Image processing apparatus, method, and storage medium for storing program for executing the processing

Info

Publication number: JP3586147B2
Application number: JP27895399A
Authority: JP
Inventors: 清梅田; 稔日下部; 信孝三宅
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1999-09-30
Filing date: 1999-09-30
Publication date: 2004-11-10
Anticipated expiration: 2019-09-30
Also published as: JP2001103277A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、画像出力装置の機種名、機体番号等の所定の情報を画像情報に多重化する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、プリンタや複写機などのカラーの画像記録装置は性能向上、普及の両面で大幅な進歩を遂げており、フルカラー画像記録装置も、銀塩方式、感熱方式、電子写真方式、静電記録方式、インクジェット方式などの多数の出力方式を用いたものが開発され、高画質な画像を得るとともに広く普及し始めている。
【０００３】
しかし、これに伴い新たな問題が発生した。それは、フルカラー画像記録装置を用いて簡単に紙幣や有価証券を偽造できるという問題である。これに伴い記録装置に偽造を防止する機能を搭載する必要が出てきており、近年のフルカラー画像記録装置には様々な偽造防止機能が搭載されている。その中で最も一般的な方式は、記録の際に用紙に記録装置の機体番号を表す規則的なドットパターンを打ち込み、偽造された紙幣が発見されたときにその紙幣上に打たれたドットパターンから機体番号を割り出し、どの記録装置から出力されたものかを特定する、いわゆる追跡パターン方式である。なお、このドットパターンは出力される全ての画像に打ち込まれるため、最も視認性の低いイエローで打つのが一般的である。
【０００４】
この付加情報重畳処理に関して、ここで概要を説明する。図１は、一般的な付加情報の埋め込み方法をブロック図で示したものである。同図ではまず、１０１からのＲＧＢ成分で表された入力画像信号が色変換部１０２において、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４つの成分に変換され、それぞれの成分は各種補正処理部１０３において補正処理が施される。次に、疑似階調処理部１０４において、組織的ディザ法や誤差拡散法等の手法を用いて疑似階調処理が施される。
【０００５】
以上の処理が施された画像信号に対して、付加情報生成部１０５において生成された付加情報をＹ成分上に重畳（加算）し、それぞれの成分をプリンタエンジン１０６に入力することにより、画像情報以外の何らかの情報が付加された画像の印刷を行うことができる。
【０００６】
図２に、付加情報を重畳するために、ある特定のドットパターンを付加したイエロープレーンの例を示す。同図ハッチング領域で示された × ［ｉｎｃｈ］領域は情報エリアと呼ばれ、同領域内に存在するドットパターンの配置により、付加情報を表現する。
【０００７】
【発明が解決しようとしている課題】
しかし、以上のべた手法には以下のような問題点が存在する。
【０００８】
すなわち、上述したようなドットパターン付加処理は、本来画像上には存在しなかった情報を付加するということから、当然の事ながら画質劣化を生じることになる。
【０００９】
ところが、この画質劣化の程度は、画像のテクスチャに大きく依存する。すなわち、付加情報を重畳しようとしている画像が、高周波成分を多く含むような非常に複雑な画像であった場合、ドットパターンを付加したことによる画質劣化を、目視で確認することは容易でない。
【００１０】
これに対し、画像が平坦部分を多く含むような比較的シンプルであった場合、不自然なイエロードットが、目視で容易に確認できてしまう場合も当然起こりうる。
【００１１】
従って本来ならば、画像の複雑度を何らかの方法を用いて検出し、その結果複雑であると判断された場合には、従来通りドットパターンを付加するが、シンプルであると判断された場合には、ドットパターンを付加する量を、従来法よりも減少させてやることが望ましいが、これまではそういった方法が提案されていなかった。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明に係る画像処理装置は、画像を表す画像情報を入力する入力手段と、前記画像情報とは異なる所定の情報を発生する情報発生手段と、前記画像の複雑さを示す量を検出する複雑度検出手段と、前記画像の複雑さを示す量に応じて情報エリア間隔を算出する算出手段と、前記算出された情報エリア間隔に基づいて前記画像上の情報エリアに対して前記所定の情報を付加する情報付加手段とを有し、前記算出手段は、前記画像の複雑さを示す量が大きくなればなる程、前記情報エリア間隔を小さく算出し、前記画像の複雑さを示す量が小さくなればなる程、前記情報エリア間隔を大きく算出し、前記情報エリア間隔は、前記情報付加手段により付加される所定の情報の総量を視覚的に違和感が少なくなる程度に算出されることを特徴する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
（第１の実施例）
図５は、第１の実施例の処理の流れを示すブロック図である。以後、同図に沿って処理の流れを説明する。
【００１４】
同図上端から入力された画像データは、色変換部５０２においてＲＧＢ２４ｂｉｔ（各成分８ｂｉｔ）データからＣＭＹＫ３２ｂｉｔデータに変換される。その後、各種補正処理部５０３において、ガンマ補正等の各種補正処理が行われ、次に疑似階調処理部５０４において２〜４値（１〜２ｂｉｔ）に量子化される。
【００１５】
疑似階調処理が施された後の画像データは、ホストコンピュータからパラレルケーブル等のインターフェースを介してプリンタ本体に入力されるが、この際データ転送時間を削減するために、画像データの圧縮処理が行われる。
【００１６】
一般的には、圧縮処理部５０５において、疑似階調処理後の画像データに対して、ＰａｃｋＢｉｔｓと呼ばれる圧縮手法を用いて、圧縮処理が施される。このＰａｃｋＢｉｔｓは、Ｒｕｎ−ＬｅｎｇｔｈＣｏｄｉｎｇに基づく符号化方式であって、符号化および復号化の処理が非常に簡便なことから、一般的なプリンタシステムにおいて使用されている。また、ＰａｃｋＢｉｔｓによって圧縮処理が施された画像データの圧縮率は、平坦部分が多いようなシンプルな画像ほど高く、高周波成分を多く含むような複雑な画像ほど低いことが知られている。
【００１７】
本実施例における、圧縮処理後の画像データのフォーマットの例を図６に示す。本実施例では、画像データに先んじて圧縮後の画像データの総量Ｒ［Ｂｙｔｅ］と、画像の横サイズＸ［Ｐｉｘｅｌ］および縦サイズＹ［Ｐｉｘｅｌ］が、プリンタ本体に転送される。
【００１８】
以上が、ホストコンピュータ上で動作するドライバ部における処理である。
【００１９】
プリンタ本体内部では、圧縮後のデータを受け取ると、圧縮後の画像データの総量Ｒ［Ｂｙｔｅ］と、画像の横サイズＸ［Ｐｉｘｅｌ］および縦サイズＹ［Ｐｉｘｅｌ］が、情報エリア間隔Ｄ算出処理部５０６に入力される。また、それら以外の画像データ本体は伸長処理部５０７に入力され、ＰａｃｋＢｉｔｓの処理手順に従って、復号化処理が行われる。情報エリア間隔Ｄ算出処理部５０６では、入力された３つのパラメータを用いて、次式で表される１画素あたりのデータ量Ｒ［ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌ］を算出する。
【００２０】
【外１】

【００２１】
このＲは、すなわち画像データの圧縮率を示しており、このことから、Ｒを画像データの複雑さを表す評価量として用いることを考える。
【００２２】
一般的に、画像データを、何らかの冗長性を除去することによって圧縮した場合、１画素あたりの平均情報量Ｒが小さい、すなわち圧縮率が高い画像では、平坦部分を多く含むようなシンプルな画像が多く、逆に平均情報量Ｒが大きい、すなわち圧縮率が小さい場合には、高周波成分を多く含むような複雑な画像が多い。
【００２３】
以上のことから、情報エリア間隔算出処理部では、次式を用いて情報エリア間隔Ｄを算出する。
【００２４】
【外２】

【００２５】
ここで、Ｃ _０、Ｃ _１は、各プリンタシステムにおいて定められる任意の定数である。式（１．２）は、平均情報量Ｒが小さい、すなわちシンプルな画像に対しては、Ｄは大きな値を取り、Ｒが大きい、すなわち複雑な画像に対しては、Ｄは小さな値を取ることを意味している。
【００２６】
以上述べた方法により算出されたＤは、ドットパターン付加処理部に入力され、同部において、伸長処理部によって復号化された画像情報上にドットパターンが付加されることになる。ドットパターンの付加位置情報は、付加情報生成部５０８において生成される。同部では、付加されるべき情報（プリンタ本体の機種番号や、印刷日時、印刷状況等）を、何らかの規則に基づいて情報エリア内のドットパターンの配置に変換する。この配置に基づき、ドットパターン付加処理部では図３に示すようなドットパターンが付加されることになる。拡大すると図４のようになっている。図４において、黒点で示された画素が、インク、トナー等を用いて、紙等の記録媒体上に印字される画素（以後、オンドット）を示している。
【００２７】
図７に、本実施例において説明した手法を用いた場合の、情報エリアの配置の例を示す。同図のように、本手法を用いることで、複雑な画像（同図（ｂ））に比べ、シンプルな画像（同図（ａ））上では、情報エリア間隔Ｄが広く設定されるため、付加されるドットパターンの総量を押さえることが可能となり、視覚的に違和感の少ない付加情報の重畳が可能となる。
【００２８】
（第２の実施例）
図８に第２の実施例における処理のブロック図を示す。以後、同図に沿って各部の説明を行う。
【００２９】
同図上端から入力された画像データ（ＲＧＢ２４ｂｉｔ）は、複雑度検出部８０２に入力され、同部において入力画像の複雑度が測定される。
【００３０】
本実施例では、画像の複雑度を示す評価量を、画像を周波数変換した結果得られた高周波成分の二乗和とする。画像を周波数変換するための方法として、フーリエ変換、ウェーブレット、サブバンド等、様々なものが考えられるが、そのどれを用いたとしても本発明の範疇であることは言うまでもない。本実施例では、その中でも最も一般的に普及している離散コサイン変換（ＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ、以後ＤＣＴ）を用いて、説明を行うこととする。
【００３１】
図９は、複雑度検出部の処理の流れ図を示している。まずＳ９０１〜Ｓ９０３において、各種変数の初期設定を行う。Ｒは複雑度を示す評価量であり、ｉおよびｊは後に説明するブロック番号を示す。
【００３２】
本実施例では、入力された画像は各ＲＧＢ成分毎に８×８画素の正方ブロックに分割され、Ｓ９０４において、本実施例の処理が実行されるコンピュータに組み込まれているメモリ上に、順次呼び出される。本実施例では、呼び出された（ｉ，ｊ）番目のブロックは、ＲＧＢ各成分毎にＢ_Ｒ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）、Ｂ_Ｇ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）、Ｂ_Ｂ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）と表現する。ただし、０＜ｘ＜７、０＜ｙ＜７を満たしている。図１０に、ブロック分割された画像（ＲＧＢ成分）の例を示す。
【００３３】
切り出された各ブロックは、Ｓ９０５において、次式に代表されるような方法を用いて、輝度信号値Ｂ_Ｙ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）に変換される。
【００３４】
Ｂ_Ｙ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）＝０．２９９・Ｂ_Ｒ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）＋０．５８７・Ｂ_Ｇ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）＋０．１１４・Ｂ_Ｂ ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）（２．１）
【００３５】
上式を施した結果得られた輝度値ＢＹ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）に対して、Ｓ９０６においてＤＣＴを施す。ＤＣＴの処理方法に関しては広く知られているため、ここでは詳細説明を省略する。
【００３６】
８×８画素の輝度値に対してＤＣＴを施すと、その結果６４個のＤＣＴ係数Ｆ^{（ｉ，ｊ）}（ｘ，ｙ）が得られるが、それらの係数を周波数に応じて２次元に並べたものが、図１１である。図１１において、左上端には直流成分が存在し、その他は交流成分を示している。交流成分は、左から右へいくほど水平周波数が高くなり、上から下にいくほど垂直周波数が高くなる。
【００３７】
本実施例では、図１１中の網掛けされた１６個の高周波成分に着目し、これらの二乗和を次式により算出してゆく。
【００３８】
【外３】

【００３９】
式（２．２）に示した計算を、全てのブロックに対して行う（Ｓ９０８〜Ｓ９１１）。
【００４０】
画像内の全ブロックに対して、以上のべた処理が終了すると、Ｓ９１２において、次式によりブロックあたりの平均評価量［Ｒ］を算出する。
【００４１】
【外４】

【００４２】
以上で、複雑度検出部８０２の処理が終了する。
【００４３】
算出した平均評価量［Ｒ］は、情報エリア間隔Ｄ算出部に入力される。［Ｒ］が大きな値を持つということは、高周波成分を多く含むような複雑な画像であり、［Ｒ］が０に近い値を取るということは、低周波成分を多く含むシンプルな画像であることを示している。以上のことから、情報エリア間隔Ｄ算出処理部では、第１の実施例で述べたように、次式を用いて情報エリア間隔Ｄを算出する。
【００４４】
【外５】

【００４５】
ここで、Ｃ_０、Ｃ_１は、各プリンタシステムにおいて定められる任意の定数である。式（２．４）は、平均評価量［Ｒ］が小さい、すなわちシンプルな画像に対しては、Ｄは大きな値を取り、［Ｒ］が大きい、すなわち複雑な画像に対しては、Ｄは小さな値を取ることを意味している。
【００４６】
以上述べた方法により算出されたＤは、ドットパターン付加処理部８０７に入力され、同部において、色変換部８０４、各種補正処理部８０５、疑似階調処理部８０６で処理が施された画像情報上に、ドットパターンが付加されることになる。ドットパターンの付加位置情報は、付加情報生成部８０８において生成される。同部では、付加されるべき情報（プリンタ本体の機種番号や、印刷日時、印刷状況等）を、何らかの規則に基づいて情報エリア内のドットパターンの配置に変換する。この配置に基づき、ドットパターン付加処理部ではドットパターンが付加されることになる。
【００４７】
本実施例で述べた処理を施すことにより、第１の実施例の結果と同様、図７に示すような情報エリアの配置を実現することができ、視覚的に違和感の少ない付加情報の重畳が可能となる。
【００４８】
（第３の実施例）
第２の実施例では、画像の複雑度を示す評価量を、画像を周波数変換した結果得られる高周波成分の二乗和とした。
【００４９】
本実施例では、第２の実施例と同様、図１１中の網掛けされた１６個の高周波成分に着目し、これらの絶対値和を画像の複雑度を示す評価量とする。すなわち、高周波成分の絶対値和［Ｒ］は、以下の式のように表せる。
【００５０】
【外６】

【００５１】
第２の実施例と同様に、画像内のすべてのブロックについて上式による処理が終了すると、ブロックあたりの平均値を式（２．３）によって求める。その他の処理は、第２の実施例と全く同様である。
【００５２】
本実施例で述べた処理を行うことで、第２の実施例とほぼ同様の処理を、低演算量で行うことが可能となる。
【００５３】
本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された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できる。
【００５４】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００５５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００５６】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。
【００５７】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードを格納することになるが、簡単に説明すると、画像情報を入力する入力モジュールと、前記画像情報の複雑さを示す量を発生する発生モジュールと、前記複雑さを示す量に応じて、前記画像情報に、所定の情報を付加する情報付加モジュールとを記憶媒体に格納することになる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像情報上に何らかの付加情報を多重化する処理において、対象画像の複雑度を検知し、その結果に応じて、情報エリアを制御することにより付加するドットパターンの総量を制御することができ、視覚的に違和感の少ない付加情報の多重化を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の付加情報重畳処理を示す図
【図２】ドットパターンを付加したイエロープレーンの例を示す図
【図３】付加するドットパターンの例を示す図
【図４】ドットパターンを付加したイエロープレーンの拡大図
【図５】第１の実施例における処理のブロック図
【図６】第１の実施例における圧縮処理後のデータフォーマットの例を示す図
【図７】第１の実施例における情報エリアの配置
【図８】第２の実施例における処理のブロック図
【図９】第２の実施例における複雑度検出部の処理の流れ図
【図１０】第２の実施例におけるブロック分割の例を示す図
【図１１】第２の実施例において使用するＤＣＴ係数を示す図[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for multiplexing predetermined information such as a model name and a machine number of an image output apparatus into image information.
[0002]
[Prior art]
In recent years, color image recording devices such as printers and copiers have made significant progress in both performance improvement and widespread use, and full-color image recording devices are also available in silver halide, thermal, electrophotographic, and electrostatic recording systems. Devices using a large number of output systems such as an ink jet system have been developed, and high-quality images have been obtained and have begun to spread widely.
[0003]
However, this has created new problems. The problem is that banknotes and securities can be easily forged using a full-color image recording apparatus. Along with this, it has become necessary to install a function for preventing forgery in a recording apparatus, and various full-color image recording apparatuses in recent years are equipped with various forgery prevention functions. The most common method is to print a regular dot pattern representing the machine number of the recording device on paper at the time of recording, and when a forged bill is discovered, the dot pattern struck on the bill This is a so-called tracking pattern method in which a machine number is determined from the data and a recording device from which the data is output is specified. In addition, since this dot pattern is printed on all output images, it is general that the dot pattern is printed with yellow having the lowest visibility.
[0004]
The outline of the additional information superimposing process will be described here. FIG. 1 is a block diagram showing a general additional information embedding method. In the figure, first, an input image signal represented by RGB components from 101 is converted into four components of C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K (black) in a color conversion unit 102. Each component is subjected to correction processing in various correction processing units 103. Next, in the pseudo gradation processing unit 104, pseudo gradation processing is performed using a method such as an organized dither method or an error diffusion method.
[0005]
The additional information generated by the additional information generation unit 105 is superimposed (added) on the Y component with respect to the image signal subjected to the above processing, and each component is input to the printer engine 106. It is possible to print an image to which some other information is added.
[0006]
FIG. 2 shows an example of a yellow plane to which a specific dot pattern is added in order to superimpose additional information. The x [inch] area shown by the hatched area in the figure is called an information area, and additional information is represented by the arrangement of dot patterns existing in the area.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above methods have the following problems.
[0008]
That is, the dot pattern addition processing as described above adds information that did not originally exist on the image, so that the image quality naturally deteriorates.
[0009]
However, the degree of the image quality degradation largely depends on the texture of the image. That is, when the image on which the additional information is to be superimposed is a very complicated image including many high-frequency components, it is not easy to visually confirm the image quality deterioration due to the addition of the dot pattern.
[0010]
On the other hand, when the image is relatively simple such that the image includes many flat portions, naturally an unnatural yellow dot may easily be visually confirmed.
[0011]
Therefore, originally, the complexity of the image is detected using some method, and if it is determined that the image is complicated, a dot pattern is added as before, but if it is determined that the image is simple, It is desirable to reduce the amount of dot patterns to be added as compared with the conventional method, but such a method has not been proposed so far.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problem, an image processing apparatus according to the present invention includes an input unit for inputting image information representing an image, an information generating unit for generating predetermined information different from the image information, A complexity detecting means for detecting an amount indicating the information, a calculating means for calculating an information area interval according to the amount indicating the complexity of the image, and an information area on the image based on the calculated information area interval. And an information adding unit for adding the predetermined information to the image data. The calculating unit calculates the information area interval smaller as the amount indicating the complexity of the image increases, and calculates the information area interval. The smaller the amount indicating the complexity, the larger the information area interval is calculated, and the information area interval is determined so that the total amount of the predetermined information added by the information adding means is less visually unnatural. It features to be calculated.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
(First embodiment)
FIG. 5 is a block diagram illustrating the flow of the process according to the first embodiment. Hereinafter, the flow of processing will be described with reference to FIG.
[0014]
The image data input from the upper end of the figure is converted from RGB 24-bit (8-bit for each component) data to CMYK 32-bit data in the color conversion unit 502. After that, various correction processes such as gamma correction are performed in various correction processing units 503, and then, the pseudo gradation processing unit 504 quantizes the data into 2 to 4 values (1 to 2 bits).
[0015]
The image data after the pseudo tone processing is input from the host computer to the printer via an interface such as a parallel cable. At this time, in order to reduce the data transfer time, image data compression processing is performed. Done.
[0016]
Generally, in the compression processing unit 505, compression processing is performed on the image data after the pseudo gradation processing using a compression method called PackBits. The PackBits is an encoding method based on Run-Length Coding, and is used in a general printer system because encoding and decoding processes are very simple. It is also known that the compression ratio of image data subjected to compression processing by PackBits is higher for a simple image having many flat portions, and lower for a complex image including many high-frequency components.
[0017]
FIG. 6 shows an example of the format of image data after compression processing in the present embodiment. In this embodiment, the total amount R [Byte] of the compressed image data and the horizontal size X [Pixel] and the vertical size Y [Pixel] of the image are transferred to the printer body prior to the image data.
[0018]
The above is the processing in the driver section operating on the host computer.
[0019]
In the printer body, upon receiving the compressed data, the total amount R [Byte] of the compressed image data, the horizontal size X [Pixel] and the vertical size Y [Pixel] of the image are converted into an information area interval D calculation processing unit. 506 is input. The image data other than the above is input to the decompression processing unit 507, and the decoding processing is performed according to the processing procedure of PackBits. The information area interval D calculation processing unit 506 calculates a data amount R [bit / pixel] per pixel represented by the following equation using the three input parameters.
[0020]
[Outside 1]

[0021]
This R indicates the compression rate of the image data. From this, it is considered that R is used as an evaluation amount indicating the complexity of the image data.
[0022]
In general, when image data is compressed by removing some redundancy, an image having a small average information amount R per pixel, that is, an image having a high compression ratio has a simple image including many flat portions. In contrast, when the average information amount R is large, that is, when the compression ratio is small, there are many complicated images containing many high-frequency components.
[0023]
From the above, the information area interval calculation processing unit calculates the information area interval D using the following equation.
[0024]
[Outside 2]

[0025]
Here, C ₀ and C ₁ are arbitrary constants determined in each printer system. Equation (1.2) shows that D has a large value for a small average information amount R , that is, a simple image, and D has a small value for a large R , that is, a complex image. Means that.
[0026]
D calculated by the above-described method is input to the dot pattern addition processing unit, where the dot pattern is added to the image information decoded by the decompression processing unit. The additional position information of the dot pattern is generated by the additional information generation unit 508. In the same section, information to be added (model number of the printer main body, printing date and time, printing status, etc.) is converted into an arrangement of dot patterns in the information area based on some rules. Based on this arrangement, the dot pattern addition processing section adds a dot pattern as shown in FIG. FIG. 4 is an enlarged view. In FIG. 4, pixels indicated by black dots indicate pixels (hereinafter, on-dots) that are printed on a recording medium such as paper using ink, toner, or the like.
[0027]
FIG. 7 shows an example of the arrangement of information areas when the method described in the present embodiment is used. As shown in the figure, by using this method, the information area interval D is set wider on a simple image (FIG. 12A) than for a complicated image (FIG. 10B). It is possible to suppress the total amount of the dot pattern to be added, and it is possible to superimpose additional information with little visual discomfort.
[0028]
(Second embodiment)
FIG. 8 shows a block diagram of the processing in the second embodiment. Hereinafter, each part will be described with reference to FIG.
[0029]
Image data (24-bit RGB) input from the upper end of the figure is input to a complexity detection unit 802, which measures the complexity of the input image.
[0030]
In this embodiment, the evaluation amount indicating the complexity of the image is defined as the sum of squares of the high-frequency components obtained as a result of the frequency conversion of the image. Various methods such as Fourier transform, wavelet, and sub-band can be considered as a method for frequency-converting an image, and it is needless to say that any one of them is within the scope of the present invention. In the present embodiment, description will be made using the most commonly used discrete cosine transform (DCT).
[0031]
FIG. 9 shows a flowchart of the processing of the complexity detection unit. First, in S901 to S903, various variables are initialized. R is an evaluation amount indicating complexity, and i and j indicate block numbers described later.
[0032]
In this embodiment, the input image is divided into square blocks of 8 × 8 pixels for each of the RGB components, and in S904, the blocks are sequentially called out on a memory incorporated in a computer on which the processing of this embodiment is executed. It is. In this embodiment, the called (i, j) th block, _B ^R in each of the RGB components _{^{(i, j) (x,}} y), B G (i, j) (x, y), B _B ^{(i, j)} (x, y). However, it meets 0 <x <7,0 <y < 7. FIG. 10 shows an example of an image (RGB components) divided into blocks.
[0033]
In step S905, each of the extracted blocks is converted into a luminance signal value _BY ^{(i, j)} (x, y) using a method represented by the following equation.
[0034]
_{^{_{^{B Y (i, j) (}}}} x, y) = 0.299 · B R (i, j) (x, y) +0.587 · B G (i, j) (x, y) +0.114 · B _B ^{(i, j)} (x, y) (2.1)
[0035]
In step S906 , DCT is performed on the luminance value BY (i, j) (x, y) obtained as a result of performing the above equation. Since a DCT processing method is widely known, a detailed description thereof is omitted here.
[0036]
When DCT is performed on the luminance value of 8 × 8 pixels, 64 DCT coefficients F ^{(i, j)} (x, y) are obtained as a result. These coefficients are arranged two-dimensionally according to the frequency. FIG. 11 shows the result. In FIG. 11, a DC component exists at the upper left end, and the other components indicate AC components. The horizontal frequency of the AC component increases from left to right, and the vertical frequency increases from top to bottom.
[0037]
In the present embodiment, attention is paid to the 16 shaded high-frequency components in FIG. 11, and the sum of the squares is calculated by the following equation.
[0038]
[Outside 3]

[0039]
The calculation shown in Expression (2.2) is performed for all blocks (S908 to S911).
[0040]
When the above solid processing is completed for all blocks in the image, in S912, the average evaluation amount [R] per block is calculated by the following equation.
[0041]
[Outside 4]

[0042]
Thus, the processing of the complexity detection unit 802 ends.
[0043]
The calculated average evaluation amount [R] is input to the information area interval D calculation unit. When [R] has a large value, it is a complicated image containing many high-frequency components, and when [R] takes a value close to 0, it is a simple image containing many low-frequency components. It is shown that. From the above, the information area interval D calculation processing unit calculates the information area interval D using the following equation, as described in the first embodiment.
[0044]
[Outside 5]

[0045]
Here, C ₀ and C ₁ are arbitrary constants determined in each printer system. Equation (2.4) shows that D takes a large value for a small average evaluation value [R], that is, a simple image, and D for a large [R], that is, a complex image. It means taking a small value.
[0046]
The D calculated by the method described above is input to the dot pattern addition processing unit 807, where the image information processed by the color conversion unit 804, various correction processing units 805, and the pseudo gradation processing unit 806 is processed. A dot pattern will be added above. The additional position information of the dot pattern is generated by the additional information generation unit 808. In the same section, information to be added (model number of the printer main body, printing date and time, printing status, etc.) is converted into an arrangement of dot patterns in the information area based on some rules. Based on this arrangement, a dot pattern is added in the dot pattern addition processing section.
[0047]
By performing the processing described in the present embodiment, the arrangement of the information areas as shown in FIG. 7 can be realized similarly to the result of the first embodiment, and the superimposition of additional information with little visual discomfort can be achieved. It becomes possible.
[0048]
(Third embodiment)
In the second embodiment, the evaluation amount indicating the complexity of an image is a sum of squares of high-frequency components obtained as a result of frequency conversion of an image.
[0049]
In the present embodiment, as in the second embodiment, attention is paid to the 16 shaded high-frequency components in FIG. 11, and the sum of the absolute values is used as an evaluation amount indicating the complexity of the image. That is, the sum of absolute values [R] of the high-frequency components can be expressed as in the following equation.
[0050]
[Outside 6]

[0051]
As in the second embodiment, when the processing by the above equation is completed for all blocks in the image, the average value per block is obtained by the equation (2.3). Other processes are exactly the same as those of the second embodiment.
[0052]
By performing the processing described in the present embodiment, it is possible to perform substantially the same processing as in the second embodiment with a small amount of calculation.
[0053]
According to the present invention, a storage medium storing program codes of software for realizing the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or an apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or the apparatus is stored in the storage medium. This can also be achieved by reading and executing the program code.
[0054]
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the function of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention. As a storage medium for supplying the program code, for example, a floppy disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, and the like can be used.
[0055]
When the computer executes the readout program code, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an OS (Operating System) running on the computer based on the instruction of the program code. It also includes the case where some or all of the actual processing is performed and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
[0056]
Furthermore, after the program code read from the storage medium is written to the memory provided in the expansion board or the function expansion unit inserted into the computer, the program code is transferred to the function expansion board or the function expansion unit based on the instruction of the program code. A provided CPU or the like performs a part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.
[0057]
When the present invention is applied to the storage medium, the storage medium stores program codes corresponding to the above-described flowcharts. A generating module for generating an amount indicating the complexity of the image information and an information adding module for adding predetermined information to the image information according to the amount indicating the complexity are stored in a storage medium.
[0058]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in the process of multiplexing some additional information on the image information, the complexity of the target image is detected, and the information area is added by controlling the information area according to the result. It is possible to control the total amount of dot patterns, and it is possible to multiplex additional information with little visual discomfort.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a conventional additional information superimposing process. FIG. 2 is a diagram showing an example of a yellow plane to which a dot pattern is added. FIG. 3 is a diagram showing an example of a dot pattern to be added. FIG. FIG. 5 is a block diagram of a process in the first embodiment. FIG. 6 is a diagram showing an example of a data format after compression processing in the first embodiment. FIG. 7 is a first embodiment. FIG. 8 is a block diagram of a process in the second embodiment. FIG. 9 is a flowchart of a process of a complexity detection unit in the second embodiment. FIG. 10 is a block diagram of a block division in the second embodiment. FIG. 11 is a diagram showing an example. FIG. 11 is a diagram showing DCT coefficients used in the second embodiment.

Claims

Input means for inputting image information representing an image;
Information generating means for generating predetermined information different from the image information,
Complexity detection means for detecting an amount indicating the complexity of the image,
Calculating means for calculating the information area interval according to the amount indicating the complexity of the image,
Information adding means for adding the predetermined information to the information area on the image based on the calculated information area interval,
The calculating means calculates the information area interval smaller as the amount indicating the complexity of the image increases, and increases the information area interval as the amount indicating the complexity of the image decreases. Calculate,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the information area interval is calculated so that a total amount of the predetermined information added by the information adding unit is visually reduced.

The complexity detection means,
Pseudo gradation processing means for performing pseudo gradation processing on the image information;
Compression processing means for compressing the image information after the pseudo gradation processing;
Having a compression ratio calculating means for calculating a compression ratio of the image information after the compression process,
2. The image processing apparatus according to claim 1 , wherein the calculated compression ratio is an amount indicating the complexity.

The complexity detection means,
Frequency conversion means for performing frequency conversion on the image information,
Among the conversion coefficients after the frequency conversion, having an average high-frequency power calculation means for calculating the average square sum of a plurality of high-frequency components,
The image processing apparatus according to claim 1 , wherein the calculated mean square sum is a quantity indicating the complexity.

The complexity detection means,
Frequency conversion means for performing frequency conversion on the image information,
Among the conversion coefficients after the frequency conversion, having an average high-frequency absolute value sum calculating means for calculating the average absolute value sum of a plurality of high-frequency components,
2. The image processing apparatus according to claim 1 , wherein the calculated sum of high-frequency absolute values is a quantity indicating the complexity.

2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the information adding unit adds predetermined information different from the image information input by the input unit by adding a dot pattern to the image information. .

An input step of inputting image information representing an image,
An information generating step of generating predetermined information different from the image information;
A complexity detection step of detecting an amount indicating the complexity of the image,
A calculating step of calculating the information area interval according to the amount indicating the complexity of the image,
An information adding step of adding the predetermined information to the information area on the image based on the calculated information area interval,
In the calculating step, the larger the amount indicating the complexity of the image, the smaller the information area interval is calculated.The smaller the amount indicating the complexity of the image, the larger the information area interval. Calculate,
The image processing method according to claim 1, wherein the information area interval is calculated so that a total amount of the predetermined information added by the information adding unit is visually reduced.

The complexity detection step includes:
A pseudo gradation processing step of performing pseudo gradation processing on the image information;
A compression processing step of compressing the image information after the pseudo gradation processing;
A compression ratio calculating step of calculating a compression ratio of the image information after the compression process,
7. The image processing method according to claim 6 , wherein the calculated compression ratio is an amount indicating the complexity.

The complexity detection step includes:
A frequency conversion step of performing frequency conversion on the image information,
An average high-frequency power calculation step of calculating an average square sum of a plurality of high-frequency components among the conversion coefficients after the frequency conversion,
7. The image processing method according to claim 6 , wherein the calculated sum of the mean squares is a quantity indicating the complexity.

The complexity detection step includes:
A frequency conversion step of performing frequency conversion on the image information,
Among the conversion coefficients after the frequency conversion, an average high-frequency absolute value sum calculating step of calculating an average absolute sum of a plurality of high-frequency components,
7. The image processing method according to claim 6 , wherein the calculated sum of high frequency absolute values is a quantity indicating the complexity.

7. The image processing method according to claim 6 , wherein in the information adding step, predetermined information different from the image information input by the input unit is added by adding a dot pattern to the image information. .

A recording medium on which a computer readable program for executing the image processing method according to claim 6 is recorded.