JP4861251B2 - Image processing apparatus and control method thereof - Google Patents

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Description

本発明は、文書画像中の文字列の行間隔に基づき当該文書画像に埋め込まれた透かし情報を抽出する画像処理技術に関するものである。   The present invention relates to an image processing technique for extracting watermark information embedded in a document image based on line spacing of character strings in the document image.

文書画像に著作権や複写制御等の情報を持たせるため、非特許文献1の198ページ〜199ページの記載に示されるように、行間隔を利用して情報を埋め込む方法(以下、行間透かしと呼ぶ。)が知られている。図2は、行間透かしの概念を示す図である。行間透かしを用いた文書画像から埋め込まれた情報を抽出する場合には、まず当該文書画像内の文字列間の行間隔を求めることになる。行間隔を求めるため、一般的には文書画像に対して全走査を行いヒストグラムを求め、当該ヒストグラムから行間隔を導出する。そして、導出された行間隔と埋め込み時に使用した規則とに従って情報を抽出する。規則とは、例えば、図2に示すように、2値情報の「0」を埋め込みたい場合は行間隔U,Dに対しU>Dとなるよう設定することである。一方、2値情報の「1」を埋め込みたい場合は行間隔U,Dに対しU<Dとなるよう設定する。
松井甲子雄著 「電子透かしの基礎」 森北出版株式会社 1998年
In order to give information such as copyright and copy control to a document image, a method of embedding information using line spacing (hereinafter referred to as line spacing watermarking) as shown in the description on pages 198 to 199 of Non-Patent Document 1. Is known). FIG. 2 is a diagram illustrating the concept of the line spacing watermark. When extracting embedded information from a document image using a line spacing watermark, the line spacing between character strings in the document image is first obtained. In order to obtain the line spacing, generally, a document image is scanned all over to obtain a histogram, and the line spacing is derived from the histogram. Then, information is extracted according to the derived line spacing and the rules used at the time of embedding. For example, as shown in FIG. 2, the rule is to set U> D for the line intervals U and D when embedding “0” of binary information. On the other hand, when it is desired to embed “1” of the binary information, U <D is set for the line intervals U and D.
Kokoo Matsui “Basics of Digital Watermarking” Morikita Publishing Co., Ltd. 1998

しかしながら、上述の行間透かしを用いた文書画像から埋め込まれた情報を抽出する方法においては以下の問題点がある。すなわち、行間隔を測定するために、文書画像に対して全走査を行い、ヒストグラムを求める必要があり、情報抽出処理に時間がかかる。特に埋め込む情報が複製制御情報の場合、複写機内で複写制御情報を抽出し、抽出した情報から複写可能か否かの判断を行い、その後、複写処理を行うため、一枚の文書を複写する一連の処理にかなりの時間を有することになる。また、入力された文書画像の文字列方向と走査方向が傾いているとヒストグラムから行間隔を導出できない。そのため、文書画像を入力しなおすか、あるいは入力された文書画像に対し回転操作等の画像処理を行うなどの煩雑な操作が必要であった。   However, the above-described method for extracting embedded information from a document image using a line watermark has the following problems. That is, in order to measure the line spacing, it is necessary to perform a full scan on the document image and obtain a histogram, and the information extraction process takes time. In particular, if the information to be embedded is copy control information, copy control information is extracted in the copier, a determination is made as to whether or not copying is possible from the extracted information, and then a single document is copied to perform copy processing. Will have a considerable amount of time. Also, if the character string direction and the scanning direction of the input document image are inclined, the line spacing cannot be derived from the histogram. Therefore, a complicated operation such as re-inputting the document image or performing image processing such as rotation operation on the input document image is required.

上述の問題点の少なくとも1つを解決するため、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、文書画像を入力し、当該文書画像中の文字列の行間隔から、埋め込まれた透かし情報を抽出する画像処理装置であって、文書画像を画像データとして入力する入力手段と、入力した前記画像データ第1の方向に予め決められた縮小率で縮小した第1の縮小画像データを生成する画像縮小手段と、前記第1の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出する検出手段と、前記端点を用いた四角形において前記第1の方向と直交した第2の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定する設定手段と、前記設定手段で設定した始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記縮小画像データを走査し、文字列行間隔を検出し、透かし情報を抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする。 In order to solve at least one of the above-described problems, the image processing apparatus of the present invention has the following configuration. That is, an image processing apparatus that inputs a document image and extracts embedded watermark information from line spacing of character strings in the document image, the input means for inputting the document image as image data, and the input first image reduction means for generating reduced image data, detecting means for detecting the end point of the character string existing area in the first reduced image data obtained by reducing with reduction ratio image data are predetermined in a first direction And, for the two sides facing the second direction orthogonal to the first direction in the quadrangle using the end points , the scanning start point is set on one side and the scanning end point is set on the other side. Setting means for setting, and extraction means for scanning the reduced image data along a line segment connecting the start point and end point set by the setting means, detecting character string line intervals, and extracting watermark information. Features .

上述の問題点の少なくとも1つを解決するため、本発明の画像処理装置の制御方法は以下の構成を備える。すなわち、文書画像を入力し、当該文書画像中の文字列の行間隔から、埋め込まれた透かし情報を抽出する画像処理装置の制御方法であって、文書画像を画像データとして入力する入力工程と、入力した前記画像データ第1の方向に予め決められた縮小率で縮小した第1の縮小画像データを生成する画像縮小工程と、前記第1の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出する検出工程と、前記端点を用いた四角形において前記第1の方向と直交した第2の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定する設定工程と、前記設定工程で設定した始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記縮小画像データを走査し、文字列行間隔を検出し、透かし情報を抽出する情報抽出工程とを有することを特徴とする。 In order to solve at least one of the above-described problems, the control method of the image processing apparatus of the present invention has the following configuration. That is, a control method of an image processing apparatus that inputs a document image and extracts embedded watermark information from line spacing of character strings in the document image, and an input step of inputting the document image as image data; An image reduction process for generating first reduced image data obtained by reducing the input image data in a first direction at a predetermined reduction ratio, and detecting an end point of a character string existing area in the first reduced image data And a scanning start point is set on one side and scanning is performed on the other side with respect to two sides opposed to the second direction orthogonal to the first direction in the quadrature using the end points. A setting step for setting the end point of the image, and an information extraction step for scanning the reduced image data along a line segment connecting the start point and the end point set in the setting step, detecting a character string line interval, and extracting watermark information And having And wherein the door.

本発明によれば、文書画像中の文字列の行間隔に基づいて文書画像に埋め込まれた透かし情報をより効率的に抽出可能とする技術を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a technique capable of more efficiently extracting watermark information embedded in a document image based on the line spacing of character strings in the document image.

以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The following embodiments are merely examples, and are not intended to limit the scope of the present invention.

(第1実施形態)
本発明に係る画像処理装置の第1実施形態として、紙の文書原稿を画像読取装置(スキャナ)で読み込み、読み込んだ文書画像データに対し透かし情報の抽出を行う画像処理装置を例に挙げて以下に説明する。
(First embodiment)
As a first embodiment of an image processing apparatus according to the present invention, an image processing apparatus that reads a paper document original with an image reading apparatus (scanner) and extracts watermark information from the read document image data will be described as an example. Explained.

<装置構成>
図1は、第1実施形態における画像処理装置11の主要な機能構成を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置11は、画像入力部101、画像縮小部102、情報抽出部103、傾き検出部104、制御部110、操作部111から構成される。
<Device configuration>
FIG. 1 is a block diagram illustrating a main functional configuration of the image processing apparatus 11 according to the first embodiment. As illustrated in FIG. 1, the image processing apparatus 11 includes an image input unit 101, an image reduction unit 102, an information extraction unit 103, an inclination detection unit 104, a control unit 110, and an operation unit 111.

画像入力部101は、上述の透かし情報の埋め込まれた文書画像に対応する画像データを入力する機能部である。具体的には、外部のスキャナにより読み取られ生成された紙の文書原稿に基づいた画像データをUSBなどの外部機器接続用インタフェースにより入力する。もちろん、イーサネット(登録商標)などのネットワークを介して画像データを入力するよう構成してもよい。   The image input unit 101 is a functional unit that inputs image data corresponding to a document image in which the above-described watermark information is embedded. Specifically, image data based on a paper document original read and generated by an external scanner is input through an external device connection interface such as a USB. Of course, the image data may be input via a network such as Ethernet (registered trademark).

画像縮小部102は、画像入力部101により入力された画像データに対し、第1の方向(たとえば画像の水平方向)と、第1の方向と直交する第2の方向(たとえば画像の垂直方向)へそれぞれ縮小する機能部である。入力された画像データがビットマップ(ラスタ)形式である場合、一般的には、上述の第1および第2の方向は画像データを構成する画素の配列方向と一致する。なお、ここでは直交する2つの方向に縮小する構成であると説明したが、後述するように、1つの方向のみに縮小する構成としてもよい。   The image reduction unit 102 performs a first direction (for example, the horizontal direction of the image) and a second direction (for example, a vertical direction of the image) orthogonal to the first direction with respect to the image data input by the image input unit 101. It is a functional part that reduces each. When the input image data is in the bitmap (raster) format, generally, the first and second directions described above coincide with the arrangement direction of the pixels constituting the image data. In addition, although it demonstrated that it was the structure reduced to two orthogonal directions here, it is good also as a structure reduced only to one direction so that it may mention later.

傾き検出部104は、画像入力部101により入力された画像データにおいて、文字が記録された領域の傾きを検出する機能部である。具体的には、画像縮小部102で生成された縮小画像データから、画像データ上の有意画素の存在領域のエッジ部分(当該存在領域を構成する辺あるいは頂点)を検出する。   The inclination detection unit 104 is a functional unit that detects the inclination of an area in which characters are recorded in the image data input by the image input unit 101. Specifically, from the reduced image data generated by the image reduction unit 102, an edge portion (side or vertex constituting the existing area) of the existing area of the significant pixel on the image data is detected.

情報抽出部103は、画像縮小部102により生成された縮小画像データから、透かし情報に対応するバイナリ(2値)情報を抽出する機能部である。具体的には、画像縮小部102により生成された縮小画像データに対し、有意画素の有無を検出することにより実行される。そして、有意画素が検出された部分を文字列領域として判定し、有意画素が検出されない領域を行間部分として判定する。そして、行間部分として判定された複数の行間それぞれに対応する長さ(連続する画素数)に基づいて、各行間に対応する2値(0または1)を決定する。なお、行間部分の長さと2値との対応や情報量(ビット数)などの、透かし情報の埋め込みアルゴリズムについては、予め情報抽出部103に設定されているものとする。   The information extraction unit 103 is a functional unit that extracts binary (binary) information corresponding to watermark information from the reduced image data generated by the image reduction unit 102. Specifically, it is executed by detecting the presence / absence of significant pixels in the reduced image data generated by the image reduction unit 102. Then, a portion where a significant pixel is detected is determined as a character string region, and a region where a significant pixel is not detected is determined as an interline portion. Then, a binary value (0 or 1) corresponding to each row is determined based on the length (number of continuous pixels) corresponding to each of the plurality of rows determined as the portion between the rows. It is assumed that the watermark information embedding algorithm such as the correspondence between the length of the line spacing portion and the binary value and the information amount (number of bits) is set in the information extraction unit 103 in advance.

制御部110は、上述の各機能部が連係して動作するよう制御するための機能部である。また、操作部111はユーザからの指示を受け付けるための機能部である。なお、上述の各機能部の動作の詳細については後述する。   The control unit 110 is a functional unit for controlling the above-described functional units to operate in cooperation with each other. The operation unit 111 is a functional unit for receiving an instruction from the user. Details of the operation of each functional unit described above will be described later.

<透かし情報の埋め込まれた画像データ>
第1実施形態では、透かし情報の埋め込みアルゴリズムは以下の通りであるとして説明する。もちろん、文字列の行間隔に基づいて透かし情報を埋め込むものであれば、他のアルゴリズムであっても適用可能である。
<Image data with embedded watermark information>
In the first embodiment, the watermark information embedding algorithm will be described as follows. Of course, other algorithms can be applied as long as the watermark information is embedded based on the line spacing of the character string.

図2は、透かし情報が埋め込まれた文書原稿を例示的に示す図である。図2においては、白色の用紙に黒色で文字が記録されている。また、複数の行からなる文字列のそれぞれの間隔(行間隔)についてU,Dの2種類を用いて、2値情報を埋め込んでいる。具体的には、連続する2つの行間(UおよびD:nは自然数)に対して、以下のように行間を設定する。 FIG. 2 is a diagram exemplarily showing a document original in which watermark information is embedded. In FIG. 2, black characters are recorded on white paper. Also, binary information is embedded by using two types of U and D for each interval (line interval) of a character string composed of a plurality of lines. Specifically, the line spacing is set as follows with respect to the space between two consecutive rows (U n and D n : n is a natural number).

「0」を埋め込む場合: U>D
「1」を埋め込む場合: U<D
そして、当該透かし情報入り文書原稿は、電荷結合素子(CCD)などの光学センサを有するスキャナにより読み取られ、画像データIが生成される。ここでは、生成された文書画像データIは、紙原稿の文字部分が黒、背景部分が白である2値画像であるとして説明する。なお、以降では文字部分に対応する”黒画素”のことを”有意画素”と呼ぶこともある。
When embedding “0”: U n > D n
When embedding “1”: U n <D n
Then, the watermarked document original is read by a scanner having an optical sensor such as a charge coupled device (CCD), and image data I is generated. Here, the generated document image data I is described as a binary image in which the text portion of the paper document is black and the background portion is white. Hereinafter, the “black pixel” corresponding to the character portion may be referred to as a “significant pixel”.

図3は、透かし情報の埋め込まれた2値画像データを例示的に示す図である。ここで、図3(a)は、横書きの文字原稿が正しい方向で記録された画像データを示している。一方、図3(b)と図3(c)とは傾きのある文書画像である。上述のように紙の文書原稿をスキャナにより読み取る際には、基準方向とのずれやユーザによる紙原稿配置のミスなどにより、図3(b)と図3(c)のような画像データが入力されることがある。   FIG. 3 is a diagram exemplarily showing binary image data in which watermark information is embedded. Here, FIG. 3A shows image data in which a horizontally written character document is recorded in the correct direction. On the other hand, FIG. 3B and FIG. 3C are tilted document images. As described above, when a paper document original is read by the scanner, image data as shown in FIGS. 3B and 3C is input due to a deviation from the reference direction or a misplacement of the paper original by the user. May be.

<装置の動作>
以下、画像処理装置11が、画像データIから透かし情報を抽出する動作をフローチャートを参照して詳細に説明する。
<Operation of the device>
Hereinafter, an operation in which the image processing apparatus 11 extracts watermark information from the image data I will be described in detail with reference to flowcharts.

図10は、第1実施形態に係る画像処理装置11の動作フローチャートである。なお、以下のフローはたとえばユーザによる操作部111を介した画像読取指示をトリガに実行される。   FIG. 10 is an operation flowchart of the image processing apparatus 11 according to the first embodiment. Note that the following flow is executed, for example, with an image reading instruction from the user via the operation unit 111 as a trigger.

ステップS1001では、画像入力部101は、透かし情報入り文書画像に対応する画像データIをスキャナから受信し、画像データIを画像縮小部102に供給する。   In step S <b> 1001, the image input unit 101 receives image data I corresponding to a document image with watermark information from the scanner, and supplies the image data I to the image reduction unit 102.

ステップS1002では、画像縮小部102は、画像入力部101より供給された画像データIを水平方向と垂直方向へそれぞれ縮小し、水平方向の縮小画像データIsh、垂直方向の縮小画像データIsvを生成する。また、水平・垂直各方向に予め決められた縮小率で等倍縮小した画像である縮小画像データIsvhを生成する。そして、縮小画像データIsh(第1の縮小画像データ)、縮小画像データIsv(第2の縮小画像データ)および縮小画像データIsvh(第3の縮小画像データ)を情報抽出部103に供給する。   In step S1002, the image reduction unit 102 reduces the image data I supplied from the image input unit 101 in the horizontal direction and the vertical direction, respectively, and generates horizontal reduced image data Ish and vertical reduced image data Isv. . Further, reduced image data Isvh, which is an image that has been reduced in the horizontal and vertical directions at an equal magnification with a predetermined reduction ratio, is generated. The reduced image data Ish (first reduced image data), reduced image data Isv (second reduced image data), and reduced image data Isvh (third reduced image data) are supplied to the information extraction unit 103.

図4は、画像データIを水平方向に縮小した縮小画像データIsh、および、垂直方向へ縮小した縮小画像データIsvの例を示す図である。なお、図4(a)は図3(a)の文書画像、図4(b)は図3(b)の文書画像、図4(c)は図3(c)の文書画像のそれぞれに基づいて生成した縮小画像データである。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of reduced image data Ish obtained by reducing the image data I in the horizontal direction and reduced image data Isv reduced in the vertical direction. 4A is based on the document image in FIG. 3A, FIG. 4B is based on the document image in FIG. 3B, and FIG. 4C is based on the document image in FIG. 3C. Reduced image data generated in this way.

なお、ここで、水平・垂直の2つの方向に対して縮小画像を生成するのは、図3(c)に示すように90度傾きのある画像データIが入力された場合に対応するためである。このような状況は、スキャナによる読み取りではしばしば発生する。そのため、あらかじめ画像データIの入力方向が保障されている場合は、文字列方向に対応する1方向のみに縮小を行うよう構成してもよい。   Here, the reason why the reduced image is generated in the two directions of horizontal and vertical is to cope with the case where the image data I having a 90 degree inclination is input as shown in FIG. is there. Such a situation often occurs when reading with a scanner. Therefore, if the input direction of the image data I is guaranteed in advance, the image data I may be reduced in only one direction corresponding to the character string direction.

図4から、画像縮小部102による縮小により、文字列方向に縮小した縮小画像に対しては、複数の文字列が複数の有意画素の固まり(オブジェクト)として表現されることがわかる。以下、当該縮小画像の生成についてさらに詳しく説明する。   From FIG. 4, it can be seen that a plurality of character strings are expressed as a group (object) of a plurality of significant pixels for a reduced image reduced in the character string direction by reduction by the image reduction unit 102. Hereinafter, the generation of the reduced image will be described in more detail.

画像縮小部102が実行する縮小処理の具体的な計算手法としては、入力された画像データに対し単に一定周期での画素の間引きによる縮小が考えられる。しかし、文字列部分と行間部分とをより正確に識別するために、以下のようなバイリニア法を利用した計算を行うとよい。   As a specific calculation method of the reduction process executed by the image reduction unit 102, reduction by simply thinning out pixels at a constant period with respect to input image data can be considered. However, in order to more accurately identify the character string portion and the line spacing portion, the following calculation using the bilinear method may be performed.

バイリニア法では、画像データIの中の近接する4つの画素の画素値に基づいて、対応する縮小画像データの画素の画素値を算出する。この場合、4つの画素の少なくとも1つが黒である場合計算結果は中間調(グレー)となる(図5左)。具体的には、白を0、黒を1として演算した結果が0より大きく1より小さい値となる。   In the bilinear method, the pixel value of the corresponding reduced image data pixel is calculated based on the pixel values of four adjacent pixels in the image data I. In this case, if at least one of the four pixels is black, the calculation result is halftone (gray) (left in FIG. 5). Specifically, the result of calculating white as 0 and black as 1 is a value greater than 0 and less than 1.

行間部分には有意画素である黒画素は存在しないため、1つでも黒画素が存在する場合、当該近接する4つの画素の存在する部分は文字列領域であると推定できる。そのため、中間調として算出された部分を有意画素である黒へと変換させる(図5右)ことにより、文字列領域と行間領域とをより高精度に分割することができる。つまり、文字列領域には有意画素が存在しない場合がある(画数の少ない文字など)が、行間領域には有意画素は一般に存在することは無いことを利用しているのである。   Since there is no black pixel that is a significant pixel in the inter-line portion, if there is even one black pixel, it can be estimated that the portion where the four adjacent pixels are present is a character string region. Therefore, the character string area and the line space area can be divided with higher accuracy by converting the portion calculated as the halftone into black as a significant pixel (right in FIG. 5). In other words, there are cases where there are no significant pixels in the character string area (characters with a small number of strokes), but there is generally no significant pixel in the line spacing area.

なお、画像縮小部102による水平・垂直方向への縮小率は、オブジェクトが認識できる程度の大きさとなる縮小率であればよい。具体的な縮小率の値は予め指定した固定値としてもよいし、入力された画像データの付加データ(スキャナによる読取解像度情報など)に基づいて随時決定してもよい。また、ここでは縮小画像を生成するアルゴリズムの一例としてバイリニア法を適用したが、本発明はこれに限定されることはない。ニアレストレイバー、バイキュービックなど、種々の計算手法を利用して縮小可能である。   The reduction ratio in the horizontal and vertical directions by the image reduction unit 102 may be any reduction ratio that is large enough to recognize an object. The specific reduction ratio value may be a fixed value designated in advance, or may be determined as needed based on additional data (such as reading resolution information by a scanner) of input image data. Although the bilinear method is applied here as an example of an algorithm for generating a reduced image, the present invention is not limited to this. It can be reduced by using various calculation methods such as a near-less tray bar and bicubic.

ステップS1003では、傾き検出部104は、画像縮小部102で生成された縮小画像データIsvhから文書画像における文書領域(文字列存在領域)の端点4つを検出する。以下、具体的な方法について説明する。   In step S1003, the inclination detection unit 104 detects four end points of the document area (character string existence area) in the document image from the reduced image data Isvh generated by the image reduction unit 102. Hereinafter, a specific method will be described.

図8は、文書領域の端点(頂点)を検出する方法の概念図である。傾き検出部104は、縮小画像データIsvhを図8(a)に示すように、水平方向(図中H1,H2,H3・・・)と垂直方向(図中V1,V2,V3・・・)に順に走査する。そのとき、有意画素が最初に検出されるラインと、最後に検出されるラインに基づいて端点を決定する。例えば、図8(a)では、水平方向のラインであるH1とH30、および、垂直方向のラインであるV1とV25から丸印(●)部分が端点として決定される。   FIG. 8 is a conceptual diagram of a method for detecting end points (vertices) of a document area. As shown in FIG. 8 (a), the inclination detecting unit 104 generates the reduced image data Isvh in the horizontal direction (H1, H2, H3... In the figure) and the vertical direction (V1, V2, V3... In the figure). Scan sequentially. At that time, the end point is determined based on the line where the significant pixel is detected first and the line detected last. For example, in FIG. 8A, a circle (●) portion is determined as an end point from H1 and H30 which are horizontal lines and V1 and V25 which are vertical lines.

なお、文書領域のレイアウトにより、縮小画像データIsvhが図8(c)に示すようになる場合があるが、この場合も同様に端点(図中の丸印部分)を得ることができる。また、ここでは縮小画像データIsvhより端点を検出したが、画像データIを用いて文書領域のエッジを抽出し、端点を検出してもよい。   Note that, depending on the layout of the document area, the reduced image data Isvh may be as shown in FIG. 8C. In this case as well, end points (circled portions in the figure) can be obtained in the same manner. Further, although the end point is detected from the reduced image data Isvh here, the edge of the document area may be extracted using the image data I to detect the end point.

端点を検出する他の方法として、画像データIの作成時、つまり、スキャナでの読み取り時に、紙の文書原稿と背景(押圧版など)との差を利用し端点を検出しても良い。   As another method of detecting the end point, the end point may be detected using the difference between the paper document original and the background (pressed plate or the like) when the image data I is created, that is, read by the scanner.

ステップS1004では、傾き検出部104は、ステップS1003で決定した縮小画像データIsvhの端点、および、ステップS1002で用いた縮小率Rから縮小画像データIshにおける端点を算出する。そして、算出した結果を端点データCとして縮小画像データIshとともに情報抽出部103に供給する。   In step S1004, the inclination detection unit 104 calculates the end point in the reduced image data Ish from the end point of the reduced image data Isvh determined in step S1003 and the reduction rate R used in step S1002. Then, the calculated result is supplied as end point data C to the information extraction unit 103 together with the reduced image data Ish.

例えば、ステップS1002において、画像データIを水平・垂直方向に縮小率R=1/100で行ったとする。また、縮小画像データIsvhにおける端点が図8(b)に示すように座標(10,10),(30,20),(0,90),(20,100)であったとする。この場合、縮小画像データIshは水平方向にのみ縮小率R=1/100で縮小しているので、縮小画像データIshの端点は、垂直方向の座標Yを100倍すればよい。つまり、縮小画像データIshにおける端点は(10,1000),(30,2000),(0,9000),(20,10000)と算出される。   For example, it is assumed that the image data I is performed in the horizontal and vertical directions at a reduction ratio R = 1/100 in step S1002. Further, it is assumed that the end points in the reduced image data Isvh are coordinates (10, 10), (30, 20), (0, 90), (20, 100) as shown in FIG. In this case, since the reduced image data Ish is reduced only in the horizontal direction at a reduction ratio R = 1/100, the end point of the reduced image data Ish may be multiplied by 100 in the vertical coordinate Y. That is, the end points in the reduced image data Ish are calculated as (10, 1000), (30, 2000), (0, 9000), (20, 10000).

ここで、縮小画像データIshの端点を算出する際に、縮小画像データIshよりもデータ量の小さい縮小画像データIsvhを用いることで、少メモリで、かつ、高速に算出できるという効果がある。   Here, when calculating the end point of the reduced image data Ish, by using the reduced image data Isvh having a data amount smaller than the reduced image data Ish, there is an effect that the calculation can be performed with a small memory and at a high speed.

ステップS1005では、情報抽出部103は、傾き検出部104から供給された端点データCを用いて、各端点との中点を算出する。なお、文書領域が矩形領域として検出されている場合(図8(a))、算出される中点は矩形の各辺上に存在することになる。   In step S <b> 1005, the information extraction unit 103 uses the end point data C supplied from the inclination detection unit 104 to calculate the midpoint between each end point. When the document area is detected as a rectangular area (FIG. 8A), the calculated midpoint is present on each side of the rectangle.

ステップS1006では、情報抽出部103は、画像縮小部102より供給された縮小画像データの1つを用いて各文字列領域間の長さ(行間隔)を計測する。   In step S1006, the information extraction unit 103 measures the length (line interval) between the character string regions using one of the reduced image data supplied from the image reduction unit 102.

図12は、文書画像の傾きを例示的に示す図である。図に示すように、画像データIが図中の白で示された方向に傾いていれば、水平方向の縮小である縮小画像データIshを用いるのが望ましい。一方、グレーで示された方向に傾いていれば、垂直方向の縮小である縮小画像データIsvを用いることが望ましい。しかし、文字列存在領域内における文字列の並び方向を判定することは、一般的に煩雑な処理が必要である。そのため、ここでは、まず、水平方向に縮小した縮小画像データIshに対して計測するものとする。具体的な計測方法は以下の通りである。   FIG. 12 is a diagram exemplarily showing the inclination of the document image. As shown in the figure, if the image data I is inclined in the direction indicated by white in the figure, it is desirable to use the reduced image data Ish which is a reduction in the horizontal direction. On the other hand, if the image is inclined in the direction indicated by gray, it is desirable to use the reduced image data Isv that is a reduction in the vertical direction. However, determining the arrangement direction of character strings in the character string existence area generally requires complicated processing. For this reason, it is assumed here that measurement is first performed on the reduced image data Ish reduced in the horizontal direction. The specific measurement method is as follows.

情報抽出部103は、縮小画像データIshおよび算出された中点に基づいて、有意画素の走査を実行し、オブジェクト間の距離(行間隔)を計測する。   The information extraction unit 103 scans significant pixels based on the reduced image data Ish and the calculated midpoint, and measures the distance (row interval) between objects.

図9は、ステップS1006における走査方向を例示的に示す図である。図9(a)に示すように、対向する2辺の上に存在する中点間(図中の四角印(◆)間)を結んだ線方向に走査する。図9(a)において、走査方向が2つ((1)および(3))記されている。これは、図12に示した画像データIの傾きの方向((1)および(3))に対応させた走査方向を示している。   FIG. 9 is a diagram exemplarily showing the scanning direction in step S1006. As shown in FIG. 9A, scanning is performed in the direction of a line connecting the midpoints (between square marks (♦) in the figure) existing on the two opposing sides. In FIG. 9A, two scanning directions ((1) and (3)) are shown. This indicates the scanning direction corresponding to the inclination direction ((1) and (3)) of the image data I shown in FIG.

ここで、文書画像が(1)と(3)のどちらが正しい方向か判定することは困難である。そのため、ここでは、まず2つの方向に走査させるのである。なお、ここでは走査方向が2つあるが、後述するように透かし情報の埋め込みアルゴリズムによっては走査方向を1つとする構成としてもよい。   Here, it is difficult to determine which of the document images (1) and (3) is in the correct direction. Therefore, here, first, scanning is performed in two directions. Although there are two scanning directions here, a configuration in which there is one scanning direction may be used depending on the watermark information embedding algorithm as described later.

図6は、縮小画像データIshの拡大図である。まず、情報抽出部103は、縮小画像データIshに対し縮小方向(ここでは水平方向)と直交する方向(ここでは垂直方向)へ、走査を行うことにより有意画素の有無を検出する。そして、有意画素の有無が反転する位置を、文字列領域と行間領域との境界として決定する。   FIG. 6 is an enlarged view of the reduced image data Ish. First, the information extraction unit 103 detects the presence / absence of a significant pixel by scanning the reduced image data Ish in a direction (here, the vertical direction) orthogonal to the reduction direction (here, the horizontal direction). Then, the position where the presence / absence of the significant pixel is reversed is determined as the boundary between the character string region and the line spacing region.

たとえば、図6における矢印に沿って反転位置を検出した場合、x〜x10の各画素位置が検出されることになる。このとき、行間隔であるU、D、U、Dのそれぞれの長さは、U=x−x、D=x−x、U=x−x、D=x−xである(単位は画素(pix))。 For example, when the inversion position is detected along the arrow in FIG. 6, each pixel position of x 1 to x 10 is detected. At this time, the length of each of U 1, D 1, U 2 , D 2 is a line spacing, U 1 = x 3 -x 2 , D 1 = x 5 -x 4, U 2 = x 7 -x 6 , D 2 = x 9 -x 8 (unit is pixel (pix)).

前述のように、ステップS1002における縮小処理の結果、文字列領域が文字の並び方向に縮小されると同時に、中間調部分が有意画素に変換されている。そのため、文字列領域における有意画素(ここでは黒)の密度が結果的に高くなっている。その結果、情報抽出部103は、文字列領域と行間領域との境界をより高精度に検出可能であり、行間隔を高精度に計測可能である。   As described above, as a result of the reduction process in step S1002, the character string area is reduced in the character arrangement direction, and at the same time, the halftone portion is converted into a significant pixel. As a result, the density of significant pixels (here, black) in the character string region is increased. As a result, the information extraction unit 103 can detect the boundary between the character string area and the line space area with higher accuracy, and can measure the line spacing with higher accuracy.

なお、ここでは、4つの端点を用いた四角形の対向する2辺上の中点を、それぞれ、始点、終点として、その間を結ぶ方向に走査を実行したが、厳密に中点の間を結ぶ線分でなくてもよい。例えば、図9(b)に示す文書領域の場合、端点の間の一箇所を、傾き方向(図中の矢印)に走査してもよい。   In this example, scanning is performed in the direction connecting the middle points on the two opposite sides of the quadrangle using the four end points as the start point and the end point, respectively. It doesn't have to be minutes. For example, in the case of the document area shown in FIG. 9B, one place between the end points may be scanned in the tilt direction (arrow in the figure).

なお、上述のバイリニア法を利用した縮小画像データを利用する場合、一般的には1回の走査で十分である。しかし、より高精度に検出を行うときには、縮小した画像に対して、複数の走査を行い、複数箇所における平均値を行間隔としてもよい。また、縮小画像データを間引きにより生成した場合にも、複数箇所の走査は有効である。 図7は、縮小画像データIshに対し複数箇所の走査を実行する様子を例示的に示す図である。図7では、黒色オブジェクトで示される文字列部分が、より現実の縮小画像データに近いものとして示している。つまり、図6のような理想的な矩形オブジェクトではなく、非有意画素(白色画素)を含んだものとして示されている。そのため、走査位置によってオブジェクト間(行間隔)の計測値が微妙に異なることになる。   Note that when the reduced image data using the above-described bilinear method is used, one scan is generally sufficient. However, when performing detection with higher accuracy, a plurality of scans may be performed on the reduced image, and an average value at a plurality of locations may be used as the line interval. Even when reduced image data is generated by thinning, scanning at a plurality of locations is effective. FIG. 7 is a diagram exemplarily showing a state in which a plurality of locations are scanned for the reduced image data Ish. In FIG. 7, the character string portion indicated by the black object is shown as being closer to the actual reduced image data. That is, it is shown as including an insignificant pixel (white pixel) instead of the ideal rectangular object as shown in FIG. For this reason, the measurement value between objects (line interval) differs slightly depending on the scanning position.

例えば、図中に示すように走査位置を3箇所(矢印(1)(2)(3))行った値がそれぞれ、
矢印(1): U=10[pix]、D=4[pix]、U=4[pix]、D=12[pix]
矢印(2): U= 8[pix]、D=5[pix]、U=6[pix]、D=10[pix]
矢印(3): U= 6[pix]、D=3[pix]、U=5[pix]、D= 8[pix]
であったとする。その場合、例えばそれぞれの長さの平均値である、
=8[pix]、D= 4[pix]、U=5[pix]、D=10[pix]
をオブジェクト間の距離(行間隔)と決定するとよい。
For example, as shown in the figure, values obtained by performing three scanning positions (arrows (1), (2), and (3))
Arrow (1): U 1 = 10 [pix], D 1 = 4 [pix], U 2 = 4 [pix], D 2 = 12 [pix]
Arrow (2): U 1 = 8 [pix], D 1 = 5 [pix], U 2 = 6 [pix], D 2 = 10 [pix]
Arrow (3): U 1 = 6 [pix], D 1 = 3 [pix], U 2 = 5 [pix], D 2 = 8 [pix]
Suppose that In that case, for example, the average value of each length,
U 1 = 8 [pix], D 1 = 4 [pix], U 2 = 5 [pix], D 2 = 10 [pix]
May be determined as the distance between objects (line spacing).

ステップS1007では、情報抽出部103は、ステップS1006で導出した行間隔に基づいて透かし情報を導出する。具体的には、情報抽出部103に予め設定された埋め込みアルゴリズムに対応させて透かし情報を算出する。例えば、図6では、U<D、U>Dであることから透かし情報は「10(2進)」として導出される。 In step S1007, the information extraction unit 103 derives watermark information based on the line spacing derived in step S1006. Specifically, watermark information is calculated in association with an embedding algorithm preset in the information extraction unit 103. For example, in FIG. 6, since U 1 <D 1 , U 2 > D 2 , the watermark information is derived as “10 (binary)”.

なお、図9(a)に示したように、走査方向2つ((1)および(3))に対して、上述した、オブジェクト間の距離(行間隔)の計測と透かし情報の導出を行うが、この時点ではどちらの情報が正しいか否かは判定できない。そこで、導出した透かし情報から判定する。これは、透かし情報の埋め込みアルゴリズムに関係するが、埋め込む情報の他にスタートビット、ストップビットを用い、これが反転しているか否かにより判定する。   Note that, as shown in FIG. 9A, for the two scanning directions ((1) and (3)), the above-described measurement of the distance (row interval) between objects and the derivation of watermark information are performed. However, at this time, it cannot be determined which information is correct. Therefore, the determination is made from the derived watermark information. This is related to the watermark information embedding algorithm. In addition to the information to be embedded, a start bit and a stop bit are used, and the determination is made based on whether or not this is inverted.

例えば、スタートビット、ストップビットを同じ「0」としておけば、透かし情報を算出した場合、どちらか一方のスタートビットが「1」となっているため、スタートビットが「0」となっている透かし情報が正しいと判定する。   For example, if the start bit and the stop bit are set to the same “0”, when the watermark information is calculated, one of the start bits is “1”, so the watermark whose start bit is “0”. Determine that the information is correct.

また、透かし情報の埋め込みアルゴリズムとして読取開始方向に依存しないよう構成したアルゴリズムを用いることも好適である。例えば、埋め込む情報が「101(2進)」や「11010(2進)」で、スタートビットを「0」、ストップビットを「11」とした場合、情報は、「010111(2進)」、「01101011(2進)」となる。さらに、どちらからでも読み取りが可能なように「010111000101(2進)」、「0110101100101001(2進)」のようにした情報を埋め込めば、(1)の上から下の走査1回のみで情報の抽出が可能である。なお、上記情報の後半部分がビット反転しているのは、判定条件が
「0」を埋め込む場合: U>D
「1」を埋め込む場合: U<D
の場合、反対方向から読むとUとDの順序が反対となり、ビット反転するためである。
また、上記とは別に、スタートビット、ストップビットを同じ「0」としておけば、埋め込む情報が「101(2進)」の場合は「001010(2進)」となる。そして、反対方向から読むと「101011(2進)」で、スタートビットが「1」となっている。そのため、情報部分を反転させ「010100(2進)」さらに反対方向に並べかえることにより「001010(2進)」となり、抽出することができる。
このような方法を用いれば、走査方向2つ行わずに1つだけで透かし情報を導出することも可能である。
It is also preferable to use an algorithm configured so as not to depend on the reading start direction as the watermark information embedding algorithm. For example, if the information to be embedded is “101 (binary)” or “11010 (binary)”, the start bit is “0”, and the stop bit is “11”, the information is “010111 (binary)”, “01101011 (binary)”. Furthermore, if information such as “010111000101 (binary)” and “0110101100101001 (binary)” is embedded so that reading can be performed from either of them, the information can be read only in one scan from top to bottom in (1) Extraction is possible. The latter part of the information is bit-inverted when the determination condition is embedded with “0”: U n > D n
When embedding “1”: U n <D n
In this case, reading from the opposite direction reverses the order of U n and D n and reverses the bit.
In addition to the above, if the start bit and the stop bit are set to the same “0”, the information to be embedded is “001010 (binary)” when the information to be embedded is “101 (binary)”. When read from the opposite direction, “101011 (binary)” and the start bit is “1”. Therefore, by reversing the information portion and rearranging “010100 (binary)” in the opposite direction, it becomes “001010 (binary)” and can be extracted.
If such a method is used, it is also possible to derive watermark information by only one without using two scanning directions.

ただし、ステップS1006において、すでに図12を参照して説明したように、図4(c)に示す縮小画像データIshに対して計測した場合、オブジェクト間の距離を計測することができない場合がある。そのため、ステップS1007で、透かし画像を抽出することができない場合がある。   However, in step S1006, as already described with reference to FIG. 12, when measurement is performed on the reduced image data Ish shown in FIG. 4C, the distance between objects may not be measured. Therefore, there are cases where a watermark image cannot be extracted in step S1007.

ステップS1008では、制御部110は、ステップS1007において情報が抽出できたか否かを判定する。情報が抽出できたか否かの判断は、例えば、U,Dが計測できた場合は、情報が抽出できたとし、U,Dが計測できなかった場合は抽出ができなかったと判定する。あるいは、予め設定された埋め込みアルゴリズムで規定された値以外の値が検出された場合に情報が抽出できなかったとする。また、読み取り結果に対して、予め指定された誤検出/未検出の判定を行うことにより決定してもよい。 In step S1008, the control unit 110 determines whether information has been extracted in step S1007. The determination as to whether or not the information has been extracted is, for example, when U n and D n can be measured, it is determined that the information has been extracted, and when U n and D n cannot be measured, it is determined that the extraction has failed. To do. Alternatively, it is assumed that information cannot be extracted when a value other than a value defined by a preset embedding algorithm is detected. Alternatively, the reading result may be determined by performing a pre-specified erroneous detection / non-detection determination.

ステップS1009では、傾き検出部104は、ステップS1003で決定した縮小画像データIsvhの端点、および、ステップS1002で用いた縮小率Rから縮小画像データIsvにおける端点を算出する。そして、算出した結果を端点データCとして縮小画像データIshとともに情報抽出部103に供給する。   In step S1009, the inclination detecting unit 104 calculates the end point in the reduced image data Isv from the end point of the reduced image data Isvh determined in step S1003 and the reduction rate R used in step S1002. Then, the calculated result is supplied as end point data C to the information extraction unit 103 together with the reduced image data Ish.

ステップS1010では、情報抽出部103は、傾き検出部104から供給された端点データCを用いて、各端点との中点を算出する。   In step S <b> 1010, the information extraction unit 103 uses the end point data C supplied from the inclination detection unit 104 to calculate the midpoint between each end point.

ステップS1011では、情報抽出部103は、画像縮小部102より供給された縮小画像データIsvを用いて各文字列領域間の長さ(行間隔)を計測する。具体的な計測方法はステップS1006と同様である。ただし、情報抽出部103は、縮小画像データIsvに対しステップS1006での走査方向とほぼ直交する方向へ、走査を行うことにより有意画素の有無を検出することに注意する。   In step S <b> 1011, the information extraction unit 103 measures the length (line interval) between the character string regions using the reduced image data Isv supplied from the image reduction unit 102. A specific measurement method is the same as that in step S1006. However, it should be noted that the information extraction unit 103 detects the presence / absence of a significant pixel by scanning the reduced image data Isv in a direction substantially orthogonal to the scanning direction in step S1006.

ステップS1012では、情報抽出部103は、ステップS1011で導出した行間隔に基づいて透かし情報を導出する。具体的な計測方法はステップS1007と同様である。   In step S1012, the information extraction unit 103 derives watermark information based on the line spacing derived in step S1011. A specific measurement method is the same as that in step S1007.

以上のような動作フローを経て、画像処理装置11は、画像データIから透かし情報を抽出する。   Through the operation flow as described above, the image processing apparatus 11 extracts watermark information from the image data I.

なお、第1実施形態では、図2に示したような、透かし情報を1組(2つ)の行間隔の相対的長さに対応させて埋め込むアルゴリズムを用いて説明を行った。しかし、最初に述べたように本発明は、この埋め込みアルゴリズムに限定されることない。例えば、最初の行間隔(文字列の1行目と2行目との間)を基準として、2つ目(文字列の2行目と3行目との間)以降の行間隔を最初の行間隔との相対的長さに対応させて情報を埋め込むアルゴリズムなどでもよい。また、相対的行間隔による2値情報ではなく、行間隔に基づくより多値の情報を埋め込むようにしてもよい。つまり、行間隔を使用した任意の埋め込みアルゴリズム全般に対し有効な手法である。   In the first embodiment, description has been made using an algorithm for embedding watermark information in correspondence with the relative length of one set (two) of line intervals as shown in FIG. However, as described first, the present invention is not limited to this embedding algorithm. For example, on the basis of the first line interval (between the first and second lines of the character string), the line interval after the second (between the second and third lines of the character string) An algorithm that embeds information corresponding to the relative length to the line spacing may be used. Further, instead of the binary information based on the relative line spacing, multi-value information based on the line spacing may be embedded. In other words, this is an effective technique for any arbitrary embedding algorithm using line spacing.

以上説明したように、第1実施形態に係る画像処理装置によれば、より高精度にあるいはより高速に、透かし情報を抽出することが可能となる。また、入力された画像データ内における文字列方向が、当該画像データの方向に対して傾きを有していた場合であっても、煩雑な操作を行うことなく情報を抽出可能となる。   As described above, according to the image processing apparatus according to the first embodiment, it is possible to extract watermark information with higher accuracy or higher speed. Further, even if the character string direction in the input image data is inclined with respect to the direction of the image data, information can be extracted without performing a complicated operation.

(第2実施形態)
第2実施形態として、縮小画像データを用いて文字列領域の端点(頂点)検出を行う形態について説明する。端点検出の動作以外の動作については第1実施形態と同様であるため説明は省略する。
(Second Embodiment)
A second embodiment will be described in which an end point (vertex) of a character string area is detected using reduced image data. Since operations other than the end point detection operation are the same as those in the first embodiment, description thereof will be omitted.

傾き検出部104は、例えば図13に示すように縮小画像データIshを水平方向(図中H1,H2,H3・・・)と垂直方向(図中V1,V2,V3・・・)に順に走査していき、黒画素がはじめに検出される箇所と、黒画素が終わる箇所を端点とする。ここでは、水平方向におけるH1とH10000、および、垂直方向におけるV1とV25に基づいて、丸印(●)部分で示される端点が検出される。このように構成することにより、縮小画像データIshから直接傾き検出を行うことが出来る。そのため、第1実施形態における水平・垂直各方向に等倍縮小した画像である縮小画像データIsvhの生成と、ステップS1003の端点算出処理を省略できる。   For example, as shown in FIG. 13, the inclination detection unit 104 sequentially scans the reduced image data Ish in the horizontal direction (H1, H2, H3... In the figure) and the vertical direction (V1, V2, V3... In the figure). Thus, the end point is a place where the black pixel is first detected and a place where the black pixel ends. Here, based on H1 and H10000 in the horizontal direction, and V1 and V25 in the vertical direction, end points indicated by circles (●) are detected. With this configuration, it is possible to detect the inclination directly from the reduced image data Ish. Therefore, the generation of reduced image data Isvh, which is an image reduced in the horizontal and vertical directions at the same magnification in the first embodiment, and the end point calculation processing in step S1003 can be omitted.

なお、第1実施形態においては、ステップS1002において縮小画像データIsh、Isの双方を同時に生成している。しかし、まず、水平方向の縮小画像データIshのみを生成し、この縮小画像データIshから端点を検出して情報を抽出するよう構成してもよい。そして、もし、情報が抽出出来なかった場合にのみ、垂直方向の縮小画像データIsvを生成し、縮小画像データIsvから端点を検出して情報を抽出してもよい。   In the first embodiment, both the reduced image data Ish and Is are generated at the same time in step S1002. However, first, only the reduced image data Ish in the horizontal direction may be generated, and end points may be detected from the reduced image data Ish to extract information. Then, only when information cannot be extracted, the reduced image data Isv in the vertical direction may be generated, and the end point may be detected from the reduced image data Isv to extract the information.

(第3実施形態)
第3実施形態では、スキャナなどで読み取った文書画像をコンピュータ(PC)上で動作するプログラムにより、透かし情報の抽出を実行する形態について説明する。
(Third embodiment)
In the third embodiment, a description will be given of a form in which watermark information is extracted from a document image read by a scanner or the like by a program that operates on a computer (PC).

<機器構成>
図11は、PCの内部構成を示す図である。
<Equipment configuration>
FIG. 11 is a diagram showing an internal configuration of the PC.

同図において、1101はCPUで、RAM1102やROM1103に格納されているプログラムやデータに基づいて、図1に示した、機能ブロックの各部を実現する。   In the figure, reference numeral 1101 denotes a CPU, which realizes each part of the functional blocks shown in FIG. 1 based on programs and data stored in a RAM 1102 and a ROM 1103.

1102はRAMで、外部記憶装置1108からロードされたプログラムやデータを記憶する。また、他のコンピュータシステム1114からI/F(インターフェース)1115を介してダウンロードしたプログラムやデータを一時的に記憶する。さらに、CPU1101が各種の処理を行うために必要とするエリアを備える。   Reference numeral 1102 denotes a RAM which stores programs and data loaded from the external storage device 1108. In addition, a program or data downloaded from another computer system 1114 via an I / F (interface) 1115 is temporarily stored. Furthermore, the CPU 1101 has an area necessary for performing various processes.

1103はROMで、コンピュータの機能プログラムや設定データなどを記憶する。1104はディスプレイ制御装置で、画像や文字等をディスプレイ1105に表示させるための制御処理を行う。1105はディスプレイで、画像や文字などを表示する。なお、ディスプレイとしてはCRTや液晶画面などが適用可能である。   Reference numeral 1103 denotes a ROM which stores computer function programs and setting data. Reference numeral 1104 denotes a display control apparatus, which performs control processing for displaying images, characters, and the like on the display 1105. Reference numeral 1105 denotes a display that displays images, characters, and the like. As a display, a CRT, a liquid crystal screen or the like can be applied.

1106は操作入力デバイスで、キーボードやマウスなど、CPU1101に各種の指示を入力することのできるデバイスにより構成されている。1107は操作入力デバイス1106を介して入力された各種の指示等をCPU1101に通知するためのI/Oである。   Reference numeral 1106 denotes an operation input device, which is a device such as a keyboard or a mouse that can input various instructions to the CPU 1101. Reference numeral 1107 denotes an I / O for notifying the CPU 1101 of various instructions input via the operation input device 1106.

1108はハードディスクなどの大容量情報記憶装置として機能する外部記憶装置で、OS(オペレーティングシステム)や各種アプリケーションプログラム、さらに、入出力原稿画像などを記憶する。外部記憶装置1108への情報の書き込みや外部記憶装置1108からの情報の読み出しはI/O1109を介して行われる。   Reference numeral 1108 denotes an external storage device that functions as a large-capacity information storage device such as a hard disk, and stores an OS (operating system), various application programs, and input / output document images. Writing information to the external storage device 1108 and reading information from the external storage device 1108 are performed via the I / O 1109.

1110は文書や画像を出力する為のプリンタで、出力データはI/O1111を介してRAM1102、もしくは外部記憶装置1108から送られる。なお、文書や画像を出力する為のプリンタとしては、例えばインクジェットプリンタ、レーザビームプリンタ、熱転写型プリンタ、ドットインパクトプリンタなどが挙げられる。   Reference numeral 1110 denotes a printer for outputting documents and images. Output data is sent from the RAM 1102 or the external storage device 1108 via the I / O 1111. Examples of printers for outputting documents and images include ink jet printers, laser beam printers, thermal transfer printers, and dot impact printers.

1112は文書や画像を読み取るためのスキャナで、入力データはI/O1113を介してRAM1102、もしくは外部記憶装置1108に送られる。   Reference numeral 1112 denotes a scanner for reading a document or an image. Input data is sent to the RAM 1102 or the external storage device 1108 via the I / O 1113.

1116は、CPU1101、ROM1103、RAM1102、I/O1111、I/O1109、ディスプレイ制御装置1104、I/F1115、I/O1107、I/O1113を繋ぐバスである。   Reference numeral 1116 denotes a bus connecting the CPU 1101, ROM 1103, RAM 1102, I / O 1111, I / O 1109, display control device 1104, I / F 1115, I / O 1107, and I / O 1113.

<装置の動作>
外部記憶装置1108には、アプリケーションプログラムとして、第1実施形態で説明した各機能部および動作フローを実現するための、画像処理プログラムが記憶されている。ユーザによる、操作入力デバイス1106を介した、当該画像処理プログラムの起動指示に基づき、第1実施形態で説明した動作フローが開始される。なお、詳細動作は第1実施形態とほぼ同様であるため省略する。
<Operation of the device>
The external storage device 1108 stores an image processing program for realizing each functional unit and operation flow described in the first embodiment as an application program. The operation flow described in the first embodiment is started based on an instruction to start the image processing program via the operation input device 1106 by the user. Detailed operations are substantially the same as those in the first embodiment, and will not be described.

(他の実施形態)
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
(Other embodiments)
Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention may be applied to a system constituted by a plurality of devices or may be applied to an apparatus constituted by one device.

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置が、供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の技術的範囲に含まれる。   The present invention can also be achieved by supplying a program that realizes the functions of the above-described embodiments directly or remotely to a system or apparatus, and the system or apparatus reads and executes the supplied program code. The Accordingly, the program code itself installed in the computer in order to realize the functional processing of the present invention by the computer is also included in the technical scope of the present invention.

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。   In this case, the program may be in any form as long as it has a program function, such as an object code, a program executed by an interpreter, or script data supplied to the OS.

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク(CD、DVD)、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどがある。   Examples of the recording medium for supplying the program include a floppy (registered trademark) disk, a hard disk, an optical disk (CD, DVD), a magneto-optical disk, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, and a ROM.

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。   Further, the functions of the above-described embodiments are realized by the computer executing the read program. In addition, based on the instructions of the program, an OS or the like running on the computer performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments can also be realized by the processing.

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、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、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。   Further, the program read from the recording medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer. Thereafter, the CPU of the function expansion board or function expansion unit performs part or all of the actual processing based on the instructions of the program, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.

第1実施形態における画像処理装置11の主要な機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the main function structures of the image processing apparatus 11 in 1st Embodiment. 透かし情報が埋め込まれた文書原稿を例示的に示す図である。FIG. 3 is a diagram exemplarily showing a document original in which watermark information is embedded. 透かし情報の埋め込まれた2値画像データを例示的に示す図である。It is a figure which shows exemplarily the binary image data in which watermark information was embedded. 画像データIを水平方向に縮小した縮小画像データIsh、および、垂直方向へ縮小した縮小画像データIsvの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the reduced image data Ish which reduced the image data I to the horizontal direction, and the reduced image data Isv reduced to the vertical direction. 中間調として算出された部分の有意画素である黒への変換を例示的に示す図である。It is a figure which shows illustratively conversion to the black which is a significant pixel of the part calculated as a halftone. 縮小画像データIshの拡大図である。It is an enlarged view of reduced image data Ish. 縮小画像データIshに対し複数回の走査を実行する様子を例示的に示す図である。It is a figure which shows an example of a mode that multiple times scanning is performed with respect to the reduction image data Ish. 文書領域の端点(頂点)を検出する方法の概念図である。It is a conceptual diagram of the method of detecting the end point (vertex) of a document area. 有意画素検出の走査方向を例示的に示す図である。It is a figure which shows the scanning direction of a significant pixel detection exemplarily. 第1実施形態に係る画像処理装置11の動作フローチャートである。3 is an operation flowchart of the image processing apparatus 11 according to the first embodiment. PCの内部構成を示す図である。It is a figure which shows the internal structure of PC. 文書画像の傾きを例示的に示す図である。It is a figure which shows the inclination of a document image as an example. 縮小画像データIshを利用した端点検出を例示的に示す図である。It is a figure which shows the endpoint detection using the reduced image data Ish exemplarily.

符号の説明Explanation of symbols

11 画像処理装置
101 画像入力部
102 画像縮小部
103 情報抽出部
104 傾き検出部
110 制御部
111 操作部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Image processing apparatus 101 Image input part 102 Image reduction part 103 Information extraction part 104 Inclination detection part 110 Control part 111 Operation part

Claims (7)

文書画像を入力し、当該文書画像中の文字列の行間隔から、埋め込まれた透かし情報を抽出する画像処理装置であって、
文書画像を画像データとして入力する入力手段と、
入力した前記画像データ第1の方向に予め決められた縮小率で縮小した第1の縮小画像データを生成する画像縮小手段と、
前記第1の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出する検出手段と、
前記端点を用いた四角形において前記第1の方向と直交した第2の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定する設定手段と、
前記設定手段で設定した始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記縮小画像データを走査し、文字列の行間隔を検出し、透かし情報を抽出する情報抽出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus that inputs a document image and extracts embedded watermark information from line spacing of character strings in the document image,
An input means for inputting a document image as image data;
Image reduction means for generating first reduced image data obtained by reducing the input image data in a first direction at a predetermined reduction rate ;
Detecting means for detecting an end point of a character string existing area in the first reduced image data;
With respect to two sides facing a second direction orthogonal to the first direction in a quadrangle using the end points, a scanning start point is set on one side and a scanning end point is set on the other side. Setting means;
An information extraction unit that scans the reduced image data along a line segment connecting the start point and the end point set by the setting unit, detects a line interval of a character string, and extracts watermark information;
An image processing apparatus comprising:
前記画像縮小手段は、更に、前記画像データを前記第2の方向に前記縮小率で縮小した第2の縮小画像データを生成し、
前記情報抽出手段で有効な文字列の行間隔が検出されなかった場合、
前記検出手段は、前記第2の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出し、
前記設定手段は、該端点を用いた四角形において前記第1の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定し、
前記抽出手段は、前記設定手段で設定した始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記第2の縮小画像データを走査し、文字列の行間隔を検出し、透かし情報を抽出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
It said image reduction means further generates a second reduced image data obtained by reducing by the reduction ratio the image data in the second direction,
When the effective character string line spacing is not detected by the information extraction means,
The detecting means detects an end point of a character string existing area in the second reduced image data,
The setting means sets a starting point of scanning on one side and an end point of scanning on the other side with respect to two sides facing the first direction in a quadrangle using the end points,
The extraction unit scans the second reduced image data along a line segment connecting the start point and the end point set by the setting unit, detects a line interval of a character string, and extracts watermark information. The image processing apparatus according to claim 1.
前記設定手段は、前記一方の辺の中点に前記始点を設定し、前記他方の辺の中点に前記終点を設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the setting unit sets the start point at a midpoint of the one side and sets the end point at a midpoint of the other side. . 前記画像縮小手段は、更に、前記画像データを前記第1の方向及び前記第2の方向にそれぞれ前記縮小率で縮小した第3の縮小画像データを生成し、
前記検出手段は、前記第3の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出し、前記画像縮小手段における縮小率と、該端点の座標とを用いて、前記第1の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像処理装置。
It said image reduction means further generates a third reduced image data obtained by reducing each said reduction ratio of the image data in the first direction and the second direction,
The detecting means detects an end point of a character string existing area in the third reduced image data, and uses the reduction ratio in the image reducing means and the coordinates of the end point to use the character in the first reduced image data. The image processing apparatus according to claim 1, wherein an end point of the row existence area is detected.
文書画像を入力し、当該文書画像中の文字列の行間隔から、埋め込まれた透かし情報を抽出する画像処理装置の制御方法であって、
文書画像を画像データとして入力する入力工程と、
入力した前記画像データ第1の方向に予め決められた縮小率で縮小した第1の縮小画像データを生成する画像縮小工程と、
前記第1の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出する検出工程と、
前記端点を用いた四角形において前記第1の方向と直交した第2の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定する設定工程と、
前記設定工程で設定した始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記縮小画像データを走査し、文字列の行間隔を検出し、透かし情報を抽出する情報抽出工程と、
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
A method for controlling an image processing apparatus that inputs a document image and extracts embedded watermark information from line spacing of character strings in the document image,
An input process for inputting a document image as image data;
An image reduction step of generating first reduced image data obtained by reducing the input image data in a first direction at a predetermined reduction rate ;
A detecting step of detecting an end point of a character string existing area in the first reduced image data;
With respect to two sides facing a second direction orthogonal to the first direction in a quadrangle using the end points, a scanning start point is set on one side and a scanning end point is set on the other side. A setting process;
An information extraction step of scanning the reduced image data along a line segment connecting the start point and the end point set in the setting step, detecting a line interval of a character string, and extracting watermark information;
An image processing apparatus control method comprising:
更に、入力された前記画像データを前記第2の方向に前記縮小率で縮小した第2の縮小画像データを生成する工程と、
前記情報抽出工程で有効な文字列の行間隔が検出されなかった場合、前記第2の縮小画像データにおける文字列存在領域の端点を検出する工程と、
該端点を用いた四角形において前記第1の方向に対向する2辺に対して、一方の辺上に走査の始点を設定し他方の辺上に走査の終点を設定する工程と、
該設定された始点と終点を結ぶ線分に沿って、前記第2の縮小画像データを走査し、文字列の行間隔を検出し、透かし情報を抽出する工程と、
を備えることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置の制御方法。
A step of generating second reduced image data obtained by reducing the input image data in the second direction at the reduction rate ;
A step of detecting an end point of a character string existing area in the second reduced image data when a line spacing of a valid character string is not detected in the information extracting step;
A step of setting a scanning start point on one side and a scanning end point on the other side with respect to two sides facing the first direction in a quadrangle using the end points;
Scanning the second reduced image data along a line connecting the set start point and end point, detecting line spacing of a character string, and extracting watermark information;
The image processing apparatus control method according to claim 5, further comprising:
請求項5または請求項6に記載の画像処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute each step of the control method for an image processing apparatus according to claim 5 or 6.
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