JP6160968B2

JP6160968B2 - Robust index code

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Publication number: JP6160968B2
Application number: JP2015059290A
Authority: JP
Inventors: 李健宇
Original assignee: 李健宇
Priority date: 2015-03-23
Filing date: 2015-03-23
Publication date: 2017-07-12
Anticipated expiration: 2035-03-23
Also published as: JP2016177743A

Description

本発明は、一次元コード、二次元コード、色の配列で情報を表現するカラーコードなどの識別コードに属し、色の配列で情報を表現するロバスト・インデックス・コードに関する。 The present invention relates to a robust index code that belongs to an identification code such as a one-dimensional code, a two-dimensional code, or a color code that represents information by an array of colors, and that represents information by an array of colors.

近年では、情報を表現する識別コード（以下、「識別コード」を「コードマーク」とも言う。）として、一次元コード（例えば、バーコード）や二次元コード（例えば、ＱＲコード（登録商標））だけでなく、赤、青、緑など色の配列で情報を表現するカラーコードも色々な分野で広く利用されている。 In recent years, a one-dimensional code (for example, a barcode) or a two-dimensional code (for example, a QR code (registered trademark)) is used as an identification code that represents information (hereinafter, “identification code” is also referred to as a “code mark”). In addition, color codes that express information in a color array such as red, blue, and green are widely used in various fields.

色の配列で情報を表現するカラーコードとして、例えば、マイクロソフト（登録商標）社が独自に開発した大容量カラー・バーコードＨＣＣＢ（High Capacity Color Barcode）がある（非特許文献１参照）。また、カラーコードの読み取り精度を向上させる方法として、例えば、特許文献１に開示された２次元カラーコードが挙げられる。 As a color code that expresses information with a color arrangement, for example, there is a high capacity color barcode HCCB (High Capacity Color Barcode) uniquely developed by Microsoft (registered trademark) (see Non-Patent Document 1). Further, as a method for improving the reading accuracy of the color code, for example, a two-dimensional color code disclosed in Patent Document 1 can be cited.

特許文献１に開示された２次元カラーコードでは、ガイドコード部とデータ記録コード部の２つの領域に分け、ガイドコード部より色成分の分析を行い、その情報をデータ記録コード部の位置の判定、復号に使用することにより、より高精度な読み取りを可能としている。 The two-dimensional color code disclosed in Patent Document 1 is divided into two regions, a guide code portion and a data recording code portion, and color components are analyzed from the guide code portion, and the information is used to determine the position of the data recording code portion. By using this for decoding, it is possible to read with higher accuracy.

特開２０１１−１８６６１３号公報JP 2011-186613 A

“High Capacity Color Barcode”, From Wikipedia, the free encyclopedia,インターネット〈URL:http://en.wikipedia.org/wiki/High_Capacity_Color_Barcode〉“High Capacity Color Barcode”, From Wikipedia, the free encyclopedia, Internet 〈URL: http: //en.wikipedia.org/wiki/High_Capacity_Color_Barcode〉

しかしながら、非特許文献１に開示されたカラー・バーコードＨＣＣＢ（２次元カラーコード画像）は、インターネット上の様々なネットサービスを経る際に、２次元カラーコード画像の圧縮や伸長が行われることにより、圧縮や伸長が行われた後の２次元カラーコード画像に画像劣化が起こり、カラーコードを正しく読み取れない恐れがある。 However, the color barcode HCCB (two-dimensional color code image) disclosed in Non-Patent Document 1 is obtained by compressing or decompressing a two-dimensional color code image when performing various net services on the Internet. The two-dimensional color code image after compression or decompression may be deteriorated and the color code may not be read correctly.

一方、特許文献１では、カラーコードの読み取り精度を向上させる方法が開示されているが、ガイドコード部の画像面積が必要であり、コード領域が大きくなってしまうという問題が生じる。 On the other hand, Patent Document 1 discloses a method for improving the reading accuracy of a color code. However, the image area of the guide code portion is necessary, and there is a problem that the code area becomes large.

本発明は、上述のような事情よりなされたものであり、本発明の目的は、インデックスを符号化して得られるカラーコードであるロバスト・インデックス・コードの画像が、通信ネットワーク上（例えば、インターネット上）の様々なネットサービスを経る際に行われる画像圧縮や伸長等によって劣化した場合でも、その劣化したロバスト・インデックス・コード画像から、インデックスをロバストに復号できると共に、コード領域（ロバスト・インデックス・コード領域）の面積を大きくせず、読み取り精度を高めるようにしたロバスト・インデックス・コードを提供することにある。 The present invention has been made under the circumstances described above, and an object of the present invention is to provide an image of a robust index code, which is a color code obtained by encoding an index, on a communication network (for example, on the Internet). ) Even if the image is deteriorated due to image compression or decompression performed through various network services, the index can be robustly decoded from the deteriorated robust index code image and the code area (robust index code) An object of the present invention is to provide a robust index code that increases the reading accuracy without increasing the area.

本発明は、オリジナル画像を一意的に識別でき、且つ、十進数であるインデックスに対し、符号化処理を行うことで生成されたロバスト・インデックス・コード画像を前記オリジナル画像に埋め込むことで得られたロバスト・インデックス・コード付き画像がネットワークを介する際に行われる画像処理によって劣化して得られた劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像に含まれている劣化後のロバスト・インデックス・コード画像から、前記インデックスをロバスト復号化処理によってロバストに復号できるロバスト・インデックス・コードに関し、本発明の上記目的は、前記オリジナル画像、前記オリジナル画像の画像関連情報、前記ロバスト・インデックス・コード付き画像、及び、前記オリジナル画像又は前記ロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて生成された前記オリジナル画像の複数の画像属性値は、前記インデックスに紐付けられてデータベースに格納されており、前記符号化処理では、前記インデックスを変換して得られた二進数のビット列から得られた各N（Ｎ≧２）ビットのビット列に対し、N個の色情報によるカラー化を行うことで、前記インデックスを符号化することによって、前記ロバスト・インデックス・コード画像を生成し、前記ロバスト復号化処理は、インデックス候補群生成処理と、インデックス候補群検証処理と、正解インデックス選定処理とで構成されており、前記インデックス候補群生成処理では、前記劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における全ての劣化有りのデータ領域に対応する色情報から二元化アルゴリズムに基づいて複数のインデックス候補で構成されるインデックス候補群を生成し、前記インデックス候補群検証処理では、前記劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて生成された複数の第一画像属性値と、前記インデックス候補に紐付けられている複数の第二画像属性値をそれぞれ比較することで前記インデックス候補群を検証することにより、仮正解インデックスとされたインデックス候補を得るようにし、前記正解インデックス選定処理では、前記インデックス候補群検証処理によって得られた前記仮正解インデックスとされたインデックス候補の数に応じて、正解インデックスを選定するようにすることによって効果的に達成される。 The present invention is obtained by embedding a robust index code image generated by performing an encoding process on an index that can uniquely identify an original image and is a decimal number, in the original image. From the deteriorated robust index code image included in the image with the robust index code after deterioration obtained by the image processing performed when the image with the robust index code passes through the network, With respect to a robust index code that can robustly decode the index by a robust decoding process, the object of the present invention is to provide the original image, the image-related information of the original image, the image with the robust index code, and the Original image or said robust A plurality of image attribute values of the original image generated based on an image with an index code are stored in a database in association with the index, and are obtained by converting the index in the encoding process. The robust index code is obtained by encoding the index by performing coloration with N pieces of color information for each N (N ≧ 2) -bit bit string obtained from the binary bit string. An image is generated, and the robust decoding process includes an index candidate group generation process, an index candidate group verification process, and a correct index selection process. In the index candidate group generation process, the robust after the deterioration is performed. -Binary from color information corresponding to all data areas with deterioration in index code images An index candidate group composed of a plurality of index candidates is generated based on an algorithm. In the index candidate group verification process, a plurality of first image attributes generated based on the robust index-coded image after degradation By verifying the index candidate group by comparing each value with a plurality of second image attribute values associated with the index candidate, the index candidate set as a provisional correct index is obtained, and the correct answer The index selection process is effectively achieved by selecting the correct answer index according to the number of index candidates determined as the provisional correct index obtained by the index candidate group verification process.

また、本発明の上記目的は、前記仮正解インデックスとされたインデックス候補の数をＺで表すと、前記正解インデックス選定処理では、Ｚが１の場合に、前記仮正解インデックスとされたインデックス候補を前記正解インデックスとすると共に、Ｚは１より大きく、且つ、所定の数値より小さい場合に、仮正解インデックスとされたＺ個のインデックス候補にそれぞれ紐付けられているＺ枚のオリジナル画像を前記データベースから読み出して利用者に提示するようにし、前記利用者に選択された１枚のオリジナル画像に紐付けられているインデックス候補を前記正解インデックスとすることにより、或いは、前記ロバスト復号化処理により得られた前記正解インデックスに対し、再符号化処理を行うことで、前記正解インデックスのロバスト・インデックス・コード画像を生成し、生成した前記正解インデックスのロバスト・インデックス・コード画像を前記オリジナル画像に埋め込むことで、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成することにより、或いは、前記ロバスト復号化処理により得られた前記正解インデックスに対し、再符号化処理を行うことで、前記正解インデックスのロバスト・インデックス・コード画像を生成し、生成した前記正解インデックスのロバスト・インデックス・コード画像を前記劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像に再び埋め込むことで、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成することにより、或いは、前記N個の色情報はＲ値、Ｇ値、及びＢ値であることにより、より効果的に達成される。 Further, the object of the present invention is to express the number of index candidates that are assumed as the provisional correct index as Z. In the correct index selection process, when Z is 1, When the correct index is set and Z is greater than 1 and smaller than a predetermined numerical value, Z original images respectively associated with the Z index candidates set as provisional correct indexes are retrieved from the database. It is read out and presented to the user, and the index candidate associated with one original image selected by the user is set as the correct index or obtained by the robust decoding process. By performing re-encoding processing on the correct index, the correct index index Generating a robust index code image by embedding the generated robust index code image of the correct answer index in the original image, or by generating the robust decoding The robust index code image of the correct index is generated by performing re-encoding processing on the correct index obtained by the processing, and the generated robust index code image of the correct index is subjected to the deterioration By re-embedding in the image with robust index code, the image with robust index code is generated, or the N pieces of color information are R value, G value, and B value, Achieved more effectively.

本発明に係るロバスト・インデックス・コードによれば、インデックスを符号化して得られるカラーコードであるロバスト・インデックス・コードの画像（ロバスト・インデックス・コード画像）が画像処理技術による画像圧縮や伸長等によって劣化した場合であっても、その劣化したロバスト・インデックス・コード画像から、インデックスをロバストに復号（即ち、正しく復号）することができる。 According to the robust index code according to the present invention, a robust index code image (robust index code image), which is a color code obtained by encoding an index, is obtained by image compression or decompression using an image processing technique. Even in the case of deterioration, the index can be robustly decoded (that is, correctly decoded) from the deteriorated robust index code image.

つまり、本発明のロバスト・インデックス・コードによれば、オンラインでの画像処理（例えば、オンラインでの画像圧縮や伸長等）が原因で劣化したロバスト・インデックス・コード画像からでも、インデックスが正しく復号される確率は１００％となるので、通信ネットワーク上でも本発明のロバスト・インデックス・コードを安心して使用できると共に、本発明のロバスト・インデックス・コードを利用する各種アプリケーションの開発やシステムの設計が可能となる。 That is, according to the robust index code of the present invention, an index is correctly decoded even from a robust index code image that has deteriorated due to online image processing (for example, online image compression or decompression). Therefore, the robust index code of the present invention can be used safely on a communication network, and various applications and system designs that use the robust index code of the present invention can be developed. Become.

本発明に係るロバスト・インデックス・コードの画像（ロバスト・インデックス・コード画像）及び、ロバスト・インデックス・コード画像を埋め込んだ画像（ロバスト・インデックス・コード付き画像）を示す図である。It is a figure which shows the image (robust index code image) which embedded the image (robust index code image) of the robust index code based on this invention, and the robust index code image. 本発明に係るロバスト・インデックス・コードに関する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process regarding the robust index code based on this invention. 本発明におけるロバスト・インデックス・コード画像の生成を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the production | generation of the robust index code image in this invention. 本発明におけるロバスト・インデックス・コード画像の生成を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the production | generation of the robust index code image in this invention. 本発明におけるロバスト・インデックス・コード領域を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the robust index code area | region in this invention. 本発明における画像属性値の生成を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the production | generation of the image attribute value in this invention. 本発明において、ロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて生成された画像属性値をインデックスに紐付けてデータベースに保存することを説明するための図である。In this invention, it is a figure for demonstrating linked | related with an index and preserve | save in the database the image attribute value produced | generated based on the image with a robust index code. ロバスト・インデックス・コード付き画像と劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像の画像例である。It is an example of an image with a robust index code and an image with a robust index code after degradation. ロバスト・インデックス・コード画像と劣化後のロバスト・インデックス・コード画像の画像例である。It is an example of a robust index code image and a robust index code image after degradation. ロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号することを説明するための図である。It is a figure for demonstrating decoding an index from a robust index code image. 劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号することを説明するための図である。It is a figure for demonstrating decoding an index from the robust index code image after degradation. 劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する際に、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて生成された、二進数のビット列候補群を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the bit string candidate group of a binary number produced | generated based on the original binary algorithm of this invention, when decoding an index from the robust index code image after degradation. 図１２に示された二進数のビット列候補群と、当該二進数のビット列候補群を構成する各二進数のビット列候補を十進数化にすることで得られた各インデックス候補で構成されるインデックス候補群を示す図である。Index candidates composed of binary bit string candidate groups shown in FIG. 12 and index candidates obtained by converting the binary bit string candidates constituting the binary bit string candidate groups into decimal numbers It is a figure which shows a group. 劣化後のロバスト・インデックス・コード付画像に基づいて生成された複数の第一画像属性値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the some 1st image attribute value produced | generated based on the image with a robust index code | cord | chord after deterioration. データベースに格納されている複数のインデックスと、これらのインデックスに紐付けられている画像属性値を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the several index stored in the database, and the image attribute value linked | related with these indexes. 本発明に係るロバスト・インデックス・コードの利用方法を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the utilization method of the robust index code | cord | chord which concerns on this invention. 本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて生成された二進数のビット列候補群から得られたインデックス候補群を検証するためのインデックス候補群検証処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the index candidate group verification process for verifying the index candidate group obtained from the binary number bit string candidate group produced | generated based on the original binary algorithm of this invention. 再符号化処理を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating a re-encoding process. 正解インデックス選定処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a correct index selection process.

本発明に係るロバスト・インデックス・コード（Robust Index Code）は、色の配列で情報（インデックス）を表現するカラーコードである。 The robust index code according to the present invention is a color code that expresses information (index) by an array of colors.

即ち、本発明は、インデックスを符号化して得られるカラーコードであるロバスト・インデックス・コードの画像（以下、単に、「ロバスト・インデックス・コード画像」とも言う。）が画像圧縮技術（例えば、ＪＰＥＧ圧縮）による画像圧縮等によって劣化した場合（劣化の例として、例えば、色の干渉・浸透、境界消滅である。）でも、その劣化したロバスト・インデックス・コード画像（以下、単に、「劣化後のロバスト・インデックス・コード画像」とも言う。）から、インデックスをロバスト復号（正しく復号）できるようにしたロバスト・インデックス・コードに関する。 That is, according to the present invention, an image of a robust index code that is a color code obtained by encoding an index (hereinafter, also simply referred to as “robust index code image”) is an image compression technique (for example, JPEG compression). ) (For example, color interference / penetration and boundary disappearance), the degraded robust index code image (hereinafter simply referred to as “robust after degradation”). (It is also referred to as “index code image”), and relates to a robust index code that enables robust decoding (correct decoding) of an index.

以下では、インデックスを「ロバスト・インデックス・コードにおける符号化の対象」又は、「符号化の対象」とも言う。 Hereinafter, the index is also referred to as “encoding target in the robust index code” or “encoding target”.

本発明では、ロバスト・インデックス・コード画像を、ロバスト・インデックス・コード画像の埋め込み先となる画像に埋め込むようにしている。 In the present invention, the robust index code image is embedded in an image to which the robust index code image is embedded.

本発明で言う「画像」とは、デジタル画像を意味する。また、本発明では、「画像」のファイル形式として、既存のデジタル画像のファイル形式（例えば、JPEG、Bit Map、PNG、GIF、TIFF、WebP、JPEG XR、JPEG-2000、DNG、HD Photo等）を使用する。なお、以下では、本発明で言う「画像」を単に、「オリジナル画像」とも言う。 The “image” referred to in the present invention means a digital image. In the present invention, the file format of “image” is an existing digital image file format (for example, JPEG, Bit Map, PNG, GIF, TIFF, WebP, JPEG XR, JPEG-2000, DNG, HD Photo, etc.) Is used. In the following, the “image” referred to in the present invention is also simply referred to as “original image”.

本発明では、１つの画像には当該画像に関連する画像関連情報が存在しており、また、当該画像及び当該画像関連情報は後述する当該画像に基づいて生成される画像属性値と一緒にデータベースに格納されている。当該画像関連情報の具体例として、例えば、当該画像に関連するテキスト、ＵＲＬ、関連画像情報、位置情報、ゲームやＶＲ(Virtual Reality)コンテンツなどのアプリなどである。 In the present invention, image-related information related to the image exists in one image, and the image and the image-related information are stored in a database together with image attribute values generated based on the image to be described later. Stored in Specific examples of the image-related information include, for example, text, URL, related image information, position information, an application such as a game or VR (Virtual Reality) content, and the like related to the image.

本発明で言う「画像属性値」とは、「画像」の様々な特徴を表す属性値であり、例えば、画像の比率（縦横比）、画像のサイズ、画像の色分布情報、ＲＬＥ(Run Length Encoding)圧縮アルゴリズム、ＲＧＢヒストグラム、Brightness差、ＦＲＥＡＫ（Fast Retina Keypoint）、ＢＲＩＳＫ（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）、ＳＵＲＦ(Speeded Up Robust Features)、ＯＲＢ（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、ＰＳＮＲ(Peak signal-to-noise ratio)、ビットマップ、Average Hash、PHashなどにより得られる画像全体又は部分領域の画像の特性を表す情報である。 The “image attribute value” referred to in the present invention is an attribute value representing various characteristics of the “image”, and includes, for example, an image ratio (aspect ratio), an image size, image color distribution information, RLE (Run Length). Encoding) compression algorithm, RGB histogram, Brightness difference, FRAK (Fast Retina Keypoint), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), SURF (Speeded Up Robust Features), ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF), PSNR (Peak signal-to) -noise ratio), bit map, Average Hash, PHash, and the like are information representing the characteristics of the entire image or partial region image.

本発明では、１つの画像は当該画像を一意的に識別できる１つのインデックスに対応していると共に、当該画像に基づいて生成される複数の画像属性値を有しており、また、当該画像に対応するインデックスを符号化して得られるロバスト・インデックス・コード画像を、当該画像に埋め込むようにしている。 In the present invention, one image corresponds to one index that can uniquely identify the image, and has a plurality of image attribute values generated based on the image. A robust index code image obtained by encoding a corresponding index is embedded in the image.

ここで、本発明で言う「インデックス」とは、インデックスを符号化して得られるロバスト・インデックス・コード画像の埋め込み先となる画像の画像関連情報及び画像属性値を格納（保存）しているデータベースにアクセスするためのキーである。 Here, the “index” in the present invention refers to a database that stores (saves) image-related information and image attribute values of an image to be embedded in a robust index code image obtained by encoding the index. This is the key to access.

本発明では、ロバスト・インデックス・コード画像を埋め込んだ画像を「ロバスト・インデックス・コード付き画像」と言う。ロバスト・インデックス・コード付き画像はネットワークを介して様々なサービスを経由すると、画像が劣化する。この画像劣化は、画像処理技術による画像処理（例えば、ＪＰＥＧ圧縮）によって生じるが（例えば、ロバスト・インデックス・コード付き画像がネットワーク上で参照・拡散されることにより、画像の圧縮・伸長処理が複数回行われることで画像劣化した場合であっても）、その劣化したロバスト・インデックス・コード付き画像（以下、単に、「劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像」とも言う。）に含まれている劣化後のロバスト・インデックス・コード画像から、インデックスをロバストに復号（即ち、正しく復号）することができる。 In the present invention, an image in which a robust index code image is embedded is called an “image with a robust index code”. When an image with a robust index code passes through various services via a network, the image deteriorates. This image degradation is caused by image processing (for example, JPEG compression) by image processing technology (for example, multiple images are compressed / decompressed by referring to / spreading a robust index / coded image on the network. Even if the image is deteriorated by being performed twice), it is included in the deteriorated image with robust index code (hereinafter, also simply referred to as “image with robust index code after deterioration”). The index can be robustly decoded (ie, correctly decoded) from the degraded robust index code image.

図１（Ａ）に本発明のロバスト・インデックス・コード画像の一例を示しており、また、図１（Ｂ）に本発明のロバスト・インデックス・コード付き画像の一例を示す。 FIG. 1A shows an example of a robust index code image of the present invention, and FIG. 1B shows an example of an image with a robust index code of the present invention.

以下、図２のフローチャートを参照しながら、本発明におけるインデックスの符号化（エンコーディング）、及びロバスト・インデックス・コード付き画像の生成について説明する。 Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG. 2, index encoding (encoding) and generation of an image with a robust index code according to the present invention will be described.

図２に示されたように、まず、本発明では、ある画像に対し、当該画像のインデックスの生成をサーバに要請する（ステップＳ１）。なお、本発明では、サーバは画像、画像関連情報及び画像属性値を格納するためのデータベースを備えるようになっている。 As shown in FIG. 2, first, in the present invention, a server is requested to generate an index for an image (step S1). In the present invention, the server includes a database for storing images, image related information, and image attribute values.

次に、当該画像の画像関連情報をステップＳ１でサーバから与えられたインデックスに、紐付けてデータベースに保存（格納）する（ステップＳ２）。次に、当該画像に基づいて所定の画像属性値生成方法を用いて、当該画像の画像属性値を生成する（ステップＳ３）。ステップＳ３において生成された画像属性値を、ステップＳ１でサーバから与えられたインデックスに、紐付けてデータベースに保存（格納）する（ステップＳ４）。 Next, the image related information of the image is associated with the index given from the server in step S1 and saved (stored) in the database (step S2). Next, an image attribute value of the image is generated using a predetermined image attribute value generation method based on the image (step S3). The image attribute value generated in step S3 is stored (stored) in the database in association with the index given from the server in step S1 (step S4).

そして、ステップＳ１でサーバから与えられたインデックスの符号化を所定の符号化方法で行うことによって、ロバスト・インデックス・コード画像を生成する（ステップＳ５）。ステップＳ５において生成されたロバスト・インデックス・コード画像を当該画像に埋め込むことによって、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成する（ステップＳ６）。 Then, a robust index code image is generated by encoding the index given from the server in step S1 by a predetermined encoding method (step S5). An image with a robust index code is generated by embedding the robust index code image generated in step S5 in the image (step S6).

なお、本発明では、インデックスを生成するために、ステップＳ１に示された方法ではなく、当該画像を一意的に識別できるインデックスをそのまま当該画像に与えるようにしてもいい。また、インデックスとは、例えば、１、２、３、…等の連続番号でも良い。 In the present invention, in order to generate an index, instead of the method shown in step S1, an index that can uniquely identify the image may be given to the image as it is. Further, the index may be a serial number such as 1, 2, 3,.

また、上記ステップＳ３では、当該画像に基づいて所定の画像属性値生成方法を用いて、当該画像の画像属性値を生成するようになっているが、本発明では、上記ステップＳ３による処理を行わずに、上記ステップＳ６による処理によってロバスト・インデックス・コード付き画像が生成された後に、このロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて、所定の画像属性値生成方法を用いて、当該画像の画像属性値を生成するようにしても良い。 In step S3, the image attribute value of the image is generated using a predetermined image attribute value generation method based on the image. In the present invention, the process in step S3 is performed. After the image with the robust index code is generated by the processing in step S6, the image attribute of the image is generated using a predetermined image attribute value generation method based on the image with the robust index code. A value may be generated.

＜符号化処理＞
ここで、図３及び図４を参照しながら、本発明におけるインデックスの符号化（エンコーディング）及びロバスト・インデックス・コード画像の生成について、具体例を用いて説明する。 <Encoding process>
Here, with reference to FIG. 3 and FIG. 4, index encoding (encoding) and generation of a robust index code image in the present invention will be described using a specific example.

ここで、上記ステップＳ５にて行われる＜符号化処理＞（即ち、本発明における所定の符号化方法によるインデックスのエンコーディング）について、具体例を用いて説明する。 Here, the <encoding process> (that is, index encoding by a predetermined encoding method in the present invention) performed in step S5 will be described using a specific example.

まず、上記ステップＳ１でサーバから与えられたインデックス（十進数）を二進数のビット列に変換する。例えば、インデックスが１００１（十進数）である場合に、その十進数（１００１）を二進数のビット列に変換すると、二進数のビット列“００００００００１１１１１０１００１”が得られる。 First, the index (decimal number) given from the server in step S1 is converted into a binary bit string. For example, when the index is 1001 (decimal number), when the decimal number (1001) is converted into a binary bit string, a binary bit string “0000000011111101001” is obtained.

次に、得られた二進数のビット列を３ビットずつに分けることによって、複数の３ビットのビット列が得られ、得られたそれぞれの３ビットのビット列に対し、色情報によるカラー化を行う。なお、以下では、色情報として、Ｒ（Ｒｅｄ）値、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値、及びＢ（Ｂｌｕｅ）値を使用する。 Next, by dividing the obtained binary bit string into 3 bits, a plurality of 3-bit bit strings are obtained, and the obtained 3-bit bit strings are colored by color information. Hereinafter, R (Red) value, G (Green) value, and B (Blue) value are used as color information.

例えば、二進数のビット列“００００００００１１１１１０１００１”を３ビットずつに分けることによって、図３に示されたような６つの３ビットのビット列が得られる。図３に示されたように、各３ビットのビット列において、１番目のビットに対し、Ｒ値によるカラー化が行われ、２番目のビットに対し、Ｇ値によるカラー化が行われ、３番目のビットに対し、Ｂ値によるカラー化が行われる。 For example, by dividing the binary bit string “0000000011111101001” into three bits, six three-bit bit strings as shown in FIG. 3 are obtained. As shown in FIG. 3, in each 3-bit bit string, the first bit is colored by the R value, and the second bit is colored by the G value. The bits are colored by B value.

即ち、図３において、
１番目のビットの値は“０”の時に、１番目のビットに対応するＲ値を“０”にする。
１番目のビットの値は“１”の時に、１番目のビットに対応するＲ値を“２５５”にする。
２番目のビットの値は“０”の時に、２番目のビットに対応するＧ値を“０”にする。
２番目のビットの値は“１”の時に、２番目のビットに対応するＧ値を“２５５”にする。
３番目のビットの値は“０”の時に、３番目のビットに対応するＢ値を“０”にする。
３番目のビットの値は“１”の時に、３番目のビットに対応するＢ値を“２５５”にする。 That is, in FIG.
When the value of the first bit is “0”, the R value corresponding to the first bit is set to “0”.
When the value of the first bit is “1”, the R value corresponding to the first bit is set to “255”.
When the value of the second bit is “0”, the G value corresponding to the second bit is set to “0”.
When the value of the second bit is “1”, the G value corresponding to the second bit is set to “255”.
When the value of the third bit is “0”, the B value corresponding to the third bit is set to “0”.
When the value of the third bit is “1”, the B value corresponding to the third bit is set to “255”.

このように、本発明では、各３ビットのビット列に対し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行う際に、図３に示されたようなＲ値、Ｇ値、及びＢ値を得ることができる。 As described above, in the present invention, when colorizing with the R value, the G value, and the B value for each 3-bit bit string, the R value, the G value, and the B value as shown in FIG. Can be obtained.

上述したように、本発明では、図４に示されたように、インデックス（十進数）を変換して得られた二進数のビット列から得られた各３ビットのビット列に対し、それぞれＲ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行うことで、インデックスを符号化（エンコーディング）することによって、複数のカラーマークを有するロバスト・インデックス・コード画像を生成する。 As described above, in the present invention, as shown in FIG. 4, for each 3-bit bit string obtained from a binary bit string obtained by converting an index (decimal number), an R value, A robust index code image having a plurality of color marks is generated by encoding (encoding) an index by performing colorization using G values and B values.

ちなみに、図４の（６）、（５）、（４）、（３）、（２）、（１）は、二進数のビット列“００００００００１１１１１０１００１”から得られた６つの３ビットのビット列“０００”“０００”“００１”“１１１”“１０１”“００１”にそれぞれ対応している。 Incidentally, (6), (5), (4), (3), (2), and (1) in FIG. 4 are six 3-bit bit strings “000” obtained from the binary bit string “0000000011111101001”. It corresponds to “000”, “001”, “111”, “101”, and “001”, respectively.

図４において、
３ビットのビット列（１）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク１である。
３ビットのビット列（２）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク２である。
３ビットのビット列（３）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク３である。
３ビットのビット列（４）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク４である。
３ビットのビット列（５）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク５である。
３ビットのビット列（６）が対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値で得られたカラーマークはカラーマーク６である。 In FIG.
The color mark obtained by the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (1) is the color mark 1.
The color mark obtained by the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (2) is the color mark 2.
The color mark obtained by the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (3) is the color mark 3.
The color mark obtained with the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (4) is the color mark 4.
The color mark obtained with the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (5) is the color mark 5.
The color mark 6 obtained by the R value, G value, and B value corresponding to the 3-bit bit string (6) is the color mark 6.

上記の具体例の説明では、インデックスを変換して得られた二進数のビット列を複数の３ビットのビット列に分けるようにし、各３ビットのビット列に対し、二進数3ビットをＲ値、Ｇ値、及びＢ値にそれぞれ割り当て、8色のカラー化を行っているが、本発明の符号化処理では、インデックスを変換して得られた二進数のビット列を複数の２ビットのビット列に分けるようにし、各２ビットのビット列に対し、二進数2ビットをB値及びY（Ｙｅｌｌｏｗ）値に割り当て、4色のカラー化とすることもできる。さらに、本発明の符号化処理では、インデックスを変換して得られた二進数のビット列を複数のＮ（Ｎ≧２）ビットのビット列に分けるようにし、各Ｎビットのビット列に対し、二進数NビットをN個の色情報に割り当て、２のN乗個（２^Ｎ）の色のカラー化を行うこともできる。 In the description of the above specific example, the binary bit string obtained by converting the index is divided into a plurality of 3-bit bit strings, and for each 3-bit bit string, the binary 3 bits are converted into an R value and a G value. , And B values are assigned to each of the eight colors, but in the encoding process of the present invention, the binary bit string obtained by converting the index is divided into a plurality of 2-bit bit strings. For each 2-bit bit string, two binary numbers can be assigned to the B value and the Y (Yellow) value to obtain four colors. Furthermore, in the encoding process of the present invention, the binary bit string obtained by converting the index is divided into a plurality of N (N ≧ 2) bit strings, and a binary number N is obtained for each N-bit bit string. It is also possible to assign bits to N pieces of color information and to colorize 2 ^N (2 ^N ) colors.

本発明では、ロバスト・インデックス・コード画像を画像に埋め込むことによって、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成する。本発明で言う「ロバスト・インデックス・コード領域」とは、ロバスト・インデックス・コード付き画像の中で、ロバスト・インデックス・コード画像が占有している領域である。 In the present invention, an image with a robust index code is generated by embedding a robust index code image in the image. The “robust index code area” referred to in the present invention is an area occupied by a robust index code image in an image with a robust index code.

ここで、図５を参照しながら、ロバスト・インデックス・コード領域について説明する。 Here, the robust index code area will be described with reference to FIG.

本発明では、ロバスト・インデックス・コード付き画像に含まれているロバスト・インデックス・コード画像から、インデックスをロバストに復号（即ち、正しく復号）するために、ロバスト・インデックス・コード付き画像におけるロバスト・インデックス・コード領域を正確に認識する必要がある。 In the present invention, a robust index in a robust index-coded image is used to robustly decode (ie, correctly decode) an index from a robust index code image contained in the robust index-coded image.・ It is necessary to recognize the code area correctly.

このため、本発明では、図５に示されたように、ロバスト・インデックス・コード領域３００について、ロバスト・インデックス・コード領域の背景（以下、単に「背景」とも言う。）３０２を明るい単色（例えば、灰色：Ｒ値：２３８、Ｇ値：２３８、Ｂ値：２３８）で構成すると共に、背景３０２とのコントラスト差をなるべく広げるため、外壁３０１を暗い単色（例えば、暗い単色：Ｒ値：９６、Ｇ値：９６、Ｂ値：９６）で構成するようにしている。 Therefore, in the present invention, as shown in FIG. 5, for the robust index code area 300, the background of the robust index code area (hereinafter also simply referred to as “background”) 302 is a bright single color (for example, , Gray: R value: 238, G value: 238, B value: 238), and in order to widen the difference in contrast with the background 302 as much as possible, the outer wall 301 is a dark single color (for example, a dark single color: R value: 96, G value: 96, B value: 96).

また、ロバスト・インデックス・コード付き画像を画像処理（例えば、ＪＰＥＧ圧縮）で処理する際に、外部の色（即ち、ロバスト・インデックス・コード領域を除いたロバスト・インデックス・コード付き画像の色）がロバスト・インデックス・コード領域に浸透しないように、十分の幅（ａピクセル、例えば、ａ＝４の場合、４ピクセルである。）を有する外壁３０１を設定する。 Further, when an image with a robust index code is processed by image processing (for example, JPEG compression), an external color (that is, a color of an image with a robust index code excluding the robust index code area) is set. The outer wall 301 having a sufficient width (a pixel, for example, 4 pixels when a = 4) is set so as not to penetrate into the robust index code area.

図５に示されたように、ロバスト・インデックス・コード領域３００を、横をｎ分割、縦をｍ分割し、その分割された領域にエンコーディングされたカラーマークを埋め込む。それぞれ分割された領域（データ領域）の中心は、四角の「ロバスト・インデックス・コード領域」の横辺の１／ｎ、縦辺の１／ｍを起点に直線で繋いだ交点に位置させる。したがって、「ロバスト・インデックス・コード領域」を抽出し、四角の「ロバスト・インデックス・コード領域」の各辺の長さを計算する。そして事前に定義されたｎ、ｍによって分割し、それぞれのポイントを直線で繋ぐと、各データ領域の中心を取ることができる。
この「ロバスト・インデックス・コード」の構成例は、１つの（ｎ、ｍ）の組合ではなく、複数の（ｎ、ｍ）の組合からも成り立つことができる。例えば、辺の１／７、１／８、１／９位置を取って直線を繋いで交点の位置にデータ領域を位置させてもよい。 As shown in FIG. 5, the robust index code area 300 is divided into n in the horizontal direction and m in the vertical direction, and the encoded color mark is embedded in the divided area. The center of each divided area (data area) is located at the intersection of the square “robust index code area” that is connected by a straight line starting from 1 / n of the horizontal side and 1 / m of the vertical side. Therefore, the “robust index code area” is extracted, and the length of each side of the square “robust index code area” is calculated. Then, by dividing by n and m defined in advance and connecting each point with a straight line, the center of each data area can be taken.
The configuration example of the “robust index code” can be composed of a plurality of (n, m) combinations instead of a single (n, m) combination. For example, the data region may be positioned at the intersection point by connecting the straight lines by taking 1/7, 1/8, and 1/9 positions of the sides.

また、図５に示されたように、全てのデータ領域間にはａピクセルのスペースを配置する。この背景の単色のスペースを配置することで、ロバスト性は上がる。画像の劣化により隣に位置されたデータ領域に色が浸透する場合があり、データ領域間に単色のスベースを配置することにより、浸透の影響を防ぐことができる。 In addition, as shown in FIG. 5, a space of a pixels is arranged between all data areas. Robustness is improved by arranging a single color space of this background. A color may penetrate into a data area located next to the image due to deterioration of the image, and the influence of penetration can be prevented by disposing a monochromatic sbase between the data areas.

＜画像属性値生成処理＞
以下、図６を参照しながら、本発明における画像属性値の生成について説明する。 <Image attribute value generation processing>
Hereinafter, generation of an image attribute value in the present invention will be described with reference to FIG.

ここで、上記ステップＳ３にて行われる＜画像属性値生成処理＞（即ち、画像又はロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて画像属性値を生成する処理）について、具体例を用いて説明する。なお、以下、画像属性値を単に「属性値」とも言う。 Here, the <image attribute value generation process> (that is, a process for generating an image attribute value based on an image or an image with a robust index code) performed in step S3 will be described using a specific example. Hereinafter, the image attribute value is also simply referred to as “attribute value”.

上述したように、本発明では、１つの画像に対し、当該画像に基づいて生成される複数の画像属性値が存在する。下記の具体例では、図６に示されたロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて、２つの画像属性値（画像属性値Ａと画像属性値Ｂ）が生成される。ここで、画像属性値Ａは画像の比率（縦横比）であり、また、画像属性値Ｂは画像の色分布情報である。 As described above, in the present invention, for one image, there are a plurality of image attribute values generated based on the image. In the following specific example, two image attribute values (image attribute value A and image attribute value B) are generated based on the robust index-coded image shown in FIG. Here, the image attribute value A is an image ratio (aspect ratio), and the image attribute value B is image color distribution information.

図６に示されたロバスト・インデックス・コード付き画像について、画像の縦方向のピクセル数は１０２４ピクセルであり、また、画像の横方向のピクセル数は１２８０ピクセルであるため、１０２４／１２８０となるので、画像属性値Ａ（画像の縦横比）は０．８である。 For the image with the robust index code shown in FIG. 6, since the number of pixels in the vertical direction of the image is 1024 pixels and the number of pixels in the horizontal direction of the image is 1280 pixels, it is 1024/1280. The image attribute value A (image aspect ratio) is 0.8.

また、画像属性値Ｂ（画像の色分布情報）を生成するために、図６に示されたように、まず、ロバスト・インデックス・コード付き画像を複数のエリアに分ける。ロバスト・インデックス・コード付き画像を分けることで得られた各エリア（図６の例では、エリアＡ、エリアＢ、エリアＣ、エリアＤ、エリアＥ、エリアＦ、エリアＧ、エリアＨ、エリアＩ）に対し、それぞれのＲＧＢの分布率を画像属性値Ｂとして算出する。 Further, in order to generate the image attribute value B (image color distribution information), as shown in FIG. 6, first, the image with a robust index code is divided into a plurality of areas. Each area obtained by separating images with a robust index code (in the example of FIG. 6, area A, area B, area C, area D, area E, area F, area G, area H, area I) On the other hand, the respective RGB distribution ratios are calculated as image attribute values B.

具体的に、あるエリアの画像属性値Ｂを生成するために、まず、当該エリアの全てのピクセルのＲ値、Ｇ値、Ｂ値を抽出し、次に、抽出したＲ値、Ｇ値、Ｂ値が所定の基準値を超えるピクセルの数を計算する。なお、以下の例では、例えば、１２８を所定の基準値とする。 Specifically, in order to generate the image attribute value B of a certain area, first, the R value, G value, and B value of all the pixels in the area are extracted, and then the extracted R value, G value, and B value are extracted. Calculate the number of pixels whose value exceeds a predetermined reference value. In the following example, for example, 128 is set as a predetermined reference value.

例えば、エリアＤの画像属性値Ｂを生成するために、エリアＤの総ピクセル数は、１４６０９０（＝（１０２４／３）×（１２８０／３））ピクセルである。 For example, in order to generate the image attribute value B of area D, the total number of pixels in area D is 146090 (= (1024/3) × (1280/3)) pixels.

また、エリアＤでは、Ｒ値が所定の基準値（１２８）を超えるピクセルの数は４６０００であり、Ｇ値が所定の基準値（１２８）を超えるピクセルの数は４５００であり、Ｂ値が所定の基準値（１２８）を超えるピクセルの数は１５００である場合に、エリアＤに赤系のピクセルが多いということが分かる。 In area D, the number of pixels whose R value exceeds the predetermined reference value (128) is 46000, the number of pixels whose G value exceeds the predetermined reference value (128) is 4500, and the B value is predetermined. When the number of pixels exceeding the reference value (128) is 1500, it can be seen that there are many red pixels in the area D.

上記の結果を下記のようにパーセンテージで表すことにより、エリアＤの画像属性値Ｂを生成（算出）する。
エリアＤの画像属性値Ｂ（Ｒ値）＝４６０００÷１４６０９０＝０．３１４８＝約３１％
エリアＤの画像属性値Ｂ（Ｇ値）＝４５００÷１４６０９０＝０．０３８＝約３％
エリアＤの画像属性値Ｂ（Ｂ値）＝１５００÷１４６０９０＝０．０１２９＝約１％
即ち、あるエリアについて、
当該エリアの画像属性値Ｂ（Ｒ値）＝当該エリアにおけるＲ値が所定の基準値を超えるピクセルの数÷当該エリアの総ピクセル数
当該エリアの画像属性値Ｂ（Ｇ値）＝当該エリアにおけるＧ値が所定の基準値を超えるピクセルの数÷当該エリアの総ピクセル数
当該エリアの画像属性値Ｂ（Ｂ値）＝当該エリアにおけるＢ値が所定の基準値を超えるピクセルの数÷当該エリアの総ピクセル数
上記では、具体例に基づき、エリアＤの画像属性値Ｂの算出方法（生成方法）について説明したが、エリアＤを除いた他のエリア（即ち、エリアＡ、エリアＢ、エリアＣ、エリアＥ、エリアＦ、エリアＧ、エリアＨ、エリアＩ）の画像属性値Ｂも上記と同様な方法で算出することができる。 The image attribute value B of the area D is generated (calculated) by expressing the above result as a percentage as follows.
Image attribute value B (R value) of area D = 46000 ÷ 146090 = 0.3148 = about 31%
Image attribute value B (G value) of area D = 4500 ÷ 146090 = 0.038 = about 3%
Image attribute value B (B value) of area D = 1500 ÷ 146090 = 0.0129 = about 1%
That is, for a certain area,
Image attribute value B (R value) of the area = number of pixels whose R value in the area exceeds a predetermined reference value ÷ total number of pixels of the area Image attribute value B (G value) of the area = G in the area Number of pixels whose value exceeds a predetermined reference value / total number of pixels in the area Image attribute value B (B value) of the area = number of pixels whose B value in the area exceeds a predetermined reference value / total of the area The number of pixels In the above description, the calculation method (generation method) of the image attribute value B of the area D has been described based on a specific example. The image attribute value B of E, area F, area G, area H, area I) can also be calculated by the same method as described above.

上記のように生成された画像属性値Ａ及び各エリアの画像属性値Ｂを、図７に示されたように、ステップＳ１でサーバから与えられたインデックスに、紐付けてデータベースに保存（格納）する。 As shown in FIG. 7, the image attribute value A generated as described above and the image attribute value B of each area are stored (stored) in the database in association with the index given from the server in step S1. To do.

＜画像劣化例＞
図８（Ａ）にロバスト・インデックス・コード付き画像の一例を示しており、また、図８（Ｂ）に劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像の一例（即ち、図８（Ａ）のロバスト・インデックス・コード付き画像がＪＰＥＧ圧縮によって劣化した場合の画像）を示している。 <Example of image degradation>
FIG. 8A shows an example of an image with a robust index code, and FIG. 8B shows an example of an image with a robust index code after deterioration (that is, the robust image of FIG. 8A). An image with an index code is deteriorated by JPEG compression).

また、図９（Ａ）にロバスト・インデックス・コード画像の一例（即ち、図８（Ａ）のロバスト・インデックス・コード付き画像から切り取ったロバスト・インデックス・コード領域）を示しており、そして、図９（Ｂ）に劣化後のロバスト・インデックス・コード画像の一例（即ち、図８（Ｂ）の劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像から切り取った劣化後のロバスト・インデックス・コード領域）を示している。 FIG. 9A shows an example of a robust index code image (that is, a robust index code area cut out from the image with the robust index code in FIG. 8A). FIG. 9B shows an example of a robust index code image after degradation (that is, a robust index code region after degradation cut out from the image with robust index code after degradation in FIG. 8B). ing.

図９（Ａ）に示すロバスト・インデックス・コード領域と図９（Ｂ）に示す劣化後のロバスト・インデックス・コード領域を比較すれば、ＪＰＥＧ圧縮による劣化後のロバスト・インデックス・コード領域において、例えば、図９（Ｂ）の矢印Ａ、矢印Ｂ及び矢印Ｃで示されたように、データ領域（カラーマーク）と背景の境界が全体的にぼけたり、データ領域の色と違う色がデータ領域に浸透したりすることが分かる。つまり、ＪＰＥＧ圧縮による劣化後のロバスト・インデックス・コード領域において、境界消滅や色の干渉・浸透といった劣化現象が発生する。 When the robust index code area shown in FIG. 9A and the robust index code area after deterioration shown in FIG. 9B are compared, in the robust index code area after deterioration by JPEG compression, for example, As shown by arrows A, B and C in FIG. 9B, the boundary between the data area (color mark) and the background is totally blurred, or a color different from the color of the data area appears in the data area. It can be seen that it penetrates. That is, deterioration phenomena such as boundary disappearance and color interference / penetration occur in the robust index code area after deterioration due to JPEG compression.

＜ロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する復号化処理＞
ここで、図１０を参照しながら、ロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する＜復号化処理＞について説明する。 <Decoding process for decoding an index from a robust index code image>
Here, a <decoding process> for decoding an index from a robust index code image will be described with reference to FIG.

以下、説明を簡単にする便宜上、ロバスト・インデックス・コード画像（ロバスト・インデックス・コード領域）における６つのデータ領域（図１０の（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a））から二進数のビット列を復号する処理（以下、この処理を単に「二進数のビット列復号処理」とも言う。）について説明する。 Hereinafter, for the sake of simplicity, the six data areas ((6a), (5a), (4a), (3a), (2a in FIG. 10) in the robust index code image (robust index code area)) will be described. ), (1a)), a process of decoding a binary bit string (hereinafter, this process is also simply referred to as “binary bit string decoding process”) will be described.

ロバスト・インデックス・コード画像に存在する全てのデータ領域に対して、「二進数のビット列復号処理」を行うことで得られた二進数のビット列を十進数化にすることで、インデックスを復号することができる（即ち、二進数のビット列から得られた十進数は復号されたインデックスになる。）。 Decode index by converting binary bit string obtained by performing "binary bit string decoding process" to all data areas existing in robust index code image. (Ie, a decimal number obtained from a binary bit string becomes a decoded index).

図１０に示されたように、データ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）にＪＰＥＧ圧縮による劣化がないため、劣化無しのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）から、インデックスを符号化する際に各３ビットのビット列に対し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行うとしてことで得られたＲ値、Ｇ値、及びＢ値と同様なＲ値、Ｇ値、及びＢ値（図１０に示されたデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値）を、画像処理によって算出することができる。 As shown in FIG. 10, since the data areas (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), and (1a) are not deteriorated by JPEG compression, the data area without deterioration (6a ), (5a), (4a), (3a), (2a), and (1a), when the index is encoded, each 3-bit bit string is colored by R value, G value, and B value. R value, G value, and B value similar to the R value, G value, and B value obtained by performing (the data areas (6a), (5a), (4a) shown in FIG. (R value, G value, and B value corresponding to (3a), (2a), and (1a)) can be calculated by image processing.

換言すれば、劣化無しのデータ領域から画像処理によって、インデックスを符号化する際に、色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）によるカラー化を行うことで得られた色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）と同様な色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）を得ることができる。 In other words, color information (R value) obtained by performing colorization with color information (R value, G value, and B value) when an index is encoded by image processing from a data area without deterioration. , G value, and B value) can be obtained (R value, G value, and B value).

よって、算出されたデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、二進数のビット列復号処理によって、図１０に示されたように、二進数のビット列を正しく復号することができる。 Therefore, binary bit string decoding processing is performed from the R value, G value, and B value corresponding to the calculated data areas (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), and (1a). Thus, as shown in FIG. 10, the binary bit string can be correctly decoded.

即ち、二進数のビット列復号処理では、図１０に示されたように、
劣化無しのデータ領域（１a）から画像処理により得られたＲ値は“０”、Ｇ値は“２５５”、Ｂ値は“２５５”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“０”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“１”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“１”にする。 That is, in the binary bit string decoding process, as shown in FIG.
Since the R value obtained by image processing from the data area (1a) without deterioration is “0”, the G value is “255”, and the B value is “255”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “0”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “1”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “1”.

劣化無しのデータ領域（２a）から画像処理により得られたＲ値は“２５５”、Ｇ値は“２５５”、Ｂ値は“２５５”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“１”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“１”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“１”にする。 Since the R value obtained by image processing from the data area (2a) without deterioration is “255”, the G value is “255”, and the B value is “255”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “1”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “1”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “1”.

劣化無しのデータ領域（３a）から画像処理により得られたＲ値は“０”、Ｇ値は“０”、Ｂ値は“２５５”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“０”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“０”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“１”にする。 Since the R value obtained by image processing from the non-degraded data area (3a) is “0”, the G value is “0”, and the B value is “255”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “0”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “0”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “1”.

劣化無しのデータ領域（４a）から画像処理により得られたＲ値は“２５５”、Ｇ値は“０”、Ｂ値は“０”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“１”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“０”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“０”にする。 Since the R value obtained by image processing from the data area (4a) without deterioration is “255”, the G value is “0”, and the B value is “0”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “1”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “0”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “0”.

劣化無しのデータ領域（５a）から画像処理により得られたＲ値は“０”、Ｇ値は“０”、Ｂ値は“０”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“０”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“０”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“０”にする。 Since the R value obtained by image processing from the non-degraded data area (5a) is “0”, the G value is “0”, and the B value is “0”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “0”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “0”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “0”.

劣化無しのデータ領域（６a）から画像処理により得られたＲ値は“０”、Ｇ値は“２５５”、Ｂ値は“２５５”であるため、Ｒ値に対応する１番目のビットの値を“０”、Ｇ値に対応する２番目のビットの値を“１”、Ｂ値に対応する３番目のビットの値を“１”にする。 Since the R value obtained by image processing from the non-degraded data area (6a) is “0”, the G value is “255”, and the B value is “255”, the value of the first bit corresponding to the R value Is set to “0”, the value of the second bit corresponding to the G value is set to “1”, and the value of the third bit corresponding to the B value is set to “1”.

＜劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する際の問題点＞
一方、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する際に、図１１に示されたように、データ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）にＪＰＥＧ圧縮による劣化があるため、劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）から画像処理によって、インデックスを符号化する際に各３ビットのビット列に対し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行うことで得られたＲ値、Ｇ値、及びＢ値とは異なるＲ値、Ｇ値、及びＢ値（図１１に示された劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値）を算出することになる。 <Problems when decoding an index from a degraded robust index code image>
On the other hand, when the index is decoded from the deteriorated robust index code image, as shown in FIG. 11, the data areas (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), Since there is degradation due to JPEG compression in (1a), the index is encoded by image processing from the data areas with degradation (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a). R, G, and B values that are different from the R, G, and B values obtained by colorizing each 3-bit bit string with the R value, G value, and B value. (Data regions (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a) corresponding to R, G, and B values shown in FIG. 11) with deterioration are calculated. Will do.

換言すれば、劣化有りのデータ領域から画像処理によって、インデックスを符号化する際に色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）によるカラー化を行うことで得られた色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）とは異なる色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）を得ることになる。 In other words, color information (R value, R value, R value, G value, and B value) obtained by performing colorization with color information (R value, G value, and B value) when encoding an index by image processing from a data area with deterioration. Color information (R value, G value, and B value) different from the G value and B value is obtained.

よって、図１１に示されたように、算出された劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、正しい二進数のビット列とは異なる二進数のビット列を復号することになる。 Therefore, as shown in FIG. 11, the calculated R values and G values corresponding to the data areas with deterioration (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a) , And the B value, a binary bit string different from the correct binary bit string is decoded.

換言すれば、図１１に示されたような算出された劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値は、インデックスを符号化する際に、各３ビットのビット列に対し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行うことで得られたＲ値、Ｇ値、及びＢ値と異なるため、正しい二進数のビット列とは異なる二進数のビット列が復号される。 In other words, the R values corresponding to the calculated data areas with deterioration (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a) as shown in FIG. The value and the B value are the R value, the G value, and the B value obtained by performing colorization with the R value, the G value, and the B value for each 3-bit bit string when the index is encoded. Since it is different from the value, a binary bit string different from the correct binary bit string is decoded.

以下、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する際に、発生する「符号化時のＲ値、Ｇ値、Ｂ値と復号時のＲ値、Ｇ値、Ｂ値が異なる」という現象を、単に「符号化時の色情報と復号時の色情報が異なる現象」とも言う。 Hereinafter, it is referred to as “the R value, G value, and B value at the time of encoding differ from the R value, G value, and B value at the time of decoding” that occur when the index is decoded from the deteriorated robust index code image. The phenomenon is also simply referred to as “a phenomenon in which color information at the time of encoding and color information at the time of decoding are different”.

ちなみに、図１１では、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、所定の基準値に基づいて二進数のビット列を復号するようにしており、また、所定の基準値として、例えば、１２８を使用する。即ち、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値が所定の基準値以上（１２８以上）の場合に、Ｒ値から復号されるビットのビット値を“１”にする。劣化有りのデータ領域に対応するＲ値が所定の基準値未満（１２８未満）の場合に、Ｒ値から復号されるビットのビット値を“０”にする。同様に、劣化有りのデータ領域に対応するＧ値が所定の基準値以上（１２８以上）の場合に、Ｇ値から復号されるビットのビット値を“１”にする。劣化有りのデータ領域に対応するＧ値が所定の基準値未満（１２８未満）の場合に、Ｇ値から復号されるビットのビット値を“０”にする。また、劣化有りのデータ領域に対応するＢ値が所定の基準値以上（１２８以上）の場合に、Ｂ値から復号されるビットのビット値を“１”にする。劣化有りのデータ領域に対応するＢ値が所定の基準値未満（１２８未満）の場合に、Ｂ値から復号されるビットのビット値を“０”にする。 Incidentally, in FIG. 11, a binary bit string is decoded based on a predetermined reference value from the R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration, and the predetermined reference value For example, 128 is used. That is, when the R value corresponding to the data area with deterioration is equal to or greater than a predetermined reference value (128 or more), the bit value of the bit decoded from the R value is set to “1”. When the R value corresponding to the data area with deterioration is less than a predetermined reference value (less than 128), the bit value of the bit decoded from the R value is set to “0”. Similarly, when the G value corresponding to the data area with deterioration is equal to or greater than a predetermined reference value (128 or more), the bit value of the bit decoded from the G value is set to “1”. When the G value corresponding to the data area with deterioration is less than a predetermined reference value (less than 128), the bit value of the bit decoded from the G value is set to “0”. When the B value corresponding to the data area with deterioration is equal to or greater than a predetermined reference value (128 or more), the bit value of the bit decoded from the B value is set to “1”. When the B value corresponding to the data area with deterioration is less than a predetermined reference value (less than 128), the bit value of the bit decoded from the B value is set to “0”.

＜劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理におけるインデックス候補群の生成＞
本発明では、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスを復号する際に、発生する「符号化時の色情報と復号時の色情報が異なる現象」に起因する「正しい二進数のビット列とは異なる二進数のビット列が復号される」という問題点（図１１参照）を解決するために、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて二進数のビット列候補群を設定し（図１２参照）、設定した二進数のビット列候補群を構成する各二進数のビット列候補を十進数化にすることで得られた各インデックス候補で構成されるインデックス候補群（図１３参照）を絞っていく（検証する）ことで仮正解インデックスとされたインデックス候補を求め、また、仮正解インデックスとされたインデックス候補に対し、正解インデックス選定処理を行うことで、正解インデックスを得ることにより、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像の埋め込み先となる画像の全ての画像属性値を満たすインデックス候補を正しいインデックス（正解インデックス）として選び出す（得る）ことができる。 <Generation of Index Candidate Group in Robust Decoding Process for Robust Decoding of Index from Degraded Robust Index Code Image>
In the present invention, when decoding an index from a deteriorated robust index code image, a “correct binary bit string and a color string resulting from“ a phenomenon in which color information at the time of encoding and color information at the time of decoding are different ”occur. In order to solve the problem (see FIG. 11) that “a bit string of different binary numbers is decoded”, the unique two-dimensional value of the present invention is determined from the R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration. A binary bit string candidate group is set based on the unification algorithm (see FIG. 12), and each binary bit string candidate constituting the set binary bit string candidate group is converted into a decimal number. By narrowing down (verifying) an index candidate group composed of index candidates (see FIG. 13), an index candidate set as a provisional correct answer index is obtained. Index candidates that satisfy all the image attribute values of the image to which the robust index code image after degradation is embedded by obtaining the correct index by performing correct index selection processing on the index candidates (Correct index) can be selected (obtained).

本発明では、このように正解インデックスとして選び出したインデックス候補を、正しく復号されたインデックスとすることによって、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像から、インデックスをロバストに復号（正しく復号）できるようにした。 In the present invention, the index candidate selected as the correct answer index is set as a correctly decoded index, so that the index can be robustly decoded (correctly decoded) from the robust index code image after deterioration. .

以下、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理において、インデックス候補群を生成するインデックス候補群生成処理について説明する。 Hereinafter, an index candidate group generation process for generating an index candidate group in a robust decoding process for robustly decoding an index from a deteriorated robust index code image will be described.

本発明のインデックス候補群生成処理では、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像から、独自な二元化アルゴリズムに基づいて、インデックス候補群を生成するようにしている。 In the index candidate group generation process of the present invention, an index candidate group is generated from a deteriorated robust index code image based on a unique binary algorithm.

具体的に、図１１に示されたような、ある基準（例えば、図１１の所定の基準値１２８）によって、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、二進数のビット列におけるあるビットを正しく復号できない場合、即ち、ある基準（例えば、図１１の所定の基準値１２８）によって、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、二進数のビット列におけるあるビットのビット値を“１”又は“０”にする判定ができない場合に、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいたロバスト復号化処理を用いれば、正しく復号できる。 Specifically, a binary number is obtained from an R value, a G value, and a B value corresponding to a data area with deterioration according to a certain reference (for example, the predetermined reference value 128 in FIG. 11) as shown in FIG. When a certain bit in the bit string cannot be correctly decoded, that is, from the R value, the G value, and the B value corresponding to the data area with deterioration according to a certain reference (for example, the predetermined reference value 128 in FIG. 11), a binary number is obtained. When it is not possible to determine that the bit value of a certain bit in the bit string is “1” or “0”, it can be correctly decoded by using the robust decoding process based on the unique binary algorithm of the present invention.

以下、図１２に示された劣化後のロバスト・インデックス・コード画像を例として、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて、インデックス候補群を生成するインデックス候補群生成処理について説明する。 Hereinafter, an index candidate group generation process for generating an index candidate group based on the unique binarization algorithm of the present invention will be described using the deteriorated robust index code image shown in FIG. 12 as an example.

まず、図１２の劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）から画像処理によって、それぞれ対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値を算出する。図１２に示されたように、劣化有りのデータ領域から画像処理によって算出されたＲ値、Ｇ値、及びＢ値は、インデックスを符号化する際に各３ビットのビット列に対し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値によるカラー化を行うことで得られたＲ値、Ｇ値、及びＢ値と異なっている。 First, the corresponding R value, G value, and B value by image processing from the data areas with deterioration (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), and (1a) in FIG. Is calculated. As shown in FIG. 12, the R value, the G value, and the B value calculated from the data area with deterioration by image processing are the R value, This is different from the R value, G value, and B value obtained by performing colorization with the G value and B value.

次に、算出された、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、所定の基準範囲（第一基準値〜第二基準値、ただし、第一基準値＜第二基準値）に基づいて二進数のビット列を復号するようにしており、ここで、例えば、第一基準値を１００、第二基準値を２００とする場合に、所定の基準範囲は１００〜２００となる。 Next, from the calculated R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration, a predetermined reference range (first reference value to second reference value, where first reference value <second The binary bit string is decoded based on the reference value. Here, for example, when the first reference value is 100 and the second reference value is 200, the predetermined reference range is 100 to 200. Become.

本発明のロバスト復号化処理では、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値が所定の基準範囲内の場合（例えば、１００〜２００の間にある場合に）に、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて、対応するビットのビット値を“０”と“１”の２通りにする。例えば、図１２の劣化有りのデータ領域（２a）に対応するＲ値（１１８）に対応するビットのビット値を“０”と“１”の２通りにしており、また、図１２の劣化有りのデータ領域（３a）に対応するＧ値（１７５）に対応するビットのビット値も“０”と“１”の２通りにしている。 In the robust decoding process of the present invention, when the R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration are within a predetermined reference range (for example, between 100 and 200), Based on the unique binary algorithm of the invention, the bit values of the corresponding bits are set to two values, “0” and “1”. For example, the bit values of the bits corresponding to the R value (118) corresponding to the data area (2a) with deterioration in FIG. 12 are set to two values, “0” and “1”, and there is deterioration in FIG. The bit value of the bit corresponding to the G value (175) corresponding to the data area (3a) is also set to “0” and “1”.

一方、本発明のロバスト復号化処理では、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値が第一基準値未満の場合に、対応するビットのビット値を“０”にする。また、劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値が第二基準値より大きい場合に、対応するビットのビット値を“１”にする。 On the other hand, in the robust decoding process of the present invention, when the R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration are less than the first reference value, the bit value of the corresponding bit is set to “0”. . Further, when the R value, G value, and B value corresponding to the data area with deterioration are larger than the second reference value, the bit value of the corresponding bit is set to “1”.

このように、図１２に示されたように、劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて、４つの二進数のビット列で構成する二進数のビット列候補群が生成（設定）される。 Thus, as shown in FIG. 12, the R value, the G value corresponding to the data areas with deterioration (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a), Based on the B and B values, a binary bit string candidate group composed of four binary bit strings is generated (set) based on the unique binary algorithm of the present invention.

図１２に示された二進数のビット列候補群と、当該二進数のビット列候補群を構成する各二進数のビット列候補を十進数化にすることで得られた各インデックス候補で構成されるインデックス候補群を図１３に示している。 Index candidates composed of binary bit string candidate groups shown in FIG. 12 and index candidates obtained by converting the binary bit string candidates constituting the binary bit string candidate groups into decimal numbers Groups are shown in FIG.

図１３に示されたように、
二進数のビット列候補Ａから得られたインデックス候補は１００５７１であり、
二進数のビット列候補Ｂから得られたインデックス候補は１００６０３であり、
二進数のビット列候補Ｃから得られたインデックス候補は１００４４３であり、
二進数のビット列候補Ｄから得られたインデックス候補は１００４７５である。 As shown in FIG.
The index candidate obtained from the binary bit string candidate A is 100511,
The index candidate obtained from the binary bit string candidate B is 100603,
The index candidate obtained from the binary bit string candidate C is 100443,
The index candidate obtained from the binary bit string candidate D is 100475.

以上では、図１２に示された劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて、４つの二進数のビット列候補で構成する二進数のビット列候補群を生成し、生成した二進数のビット列候補群から、４つのインデックス候補で構成するインデックス候補群を求めるインデックス候補群生成処理について説明した。 The above corresponds to the data areas (6a), (5a), (4a), (3a), (2a), (1a) with degradation in the robust index code image after degradation shown in FIG. From the R value, the G value, and the B value, a binary bit string candidate group composed of four binary bit string candidates is generated based on the unique binary algorithm of the present invention, and the generated binary bit string The index candidate group generation processing for obtaining an index candidate group composed of four index candidates from the candidate group has been described.

以上のように求められた４つのインデックス候補で構成するインデックス候補群は、図１２に示された劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における劣化有りのデータ領域（６a）、（５a）、（４a）、（３a）、（２a）、（１a）から得られたインデックス候補群である。 The index candidate group composed of the four index candidates obtained as described above is a data area (6a), (5a), (4a) with deterioration in the deteriorated robust index code image shown in FIG. ), (3a), (2a), and (1a) are index candidate groups obtained from (1a).

本発明では、上記インデックス候補群生成処理を用いて、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における全ての劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、本発明の独自な二元化アルゴリズムに基づいて二進数のビット列候補群を生成し、生成した二進数のビット列候補群から、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における全ての劣化有りのデータ領域に対応するインデックス候補群を求めることができる。 In the present invention, using the index candidate group generation process, the R value, the G value, and the B value corresponding to all the data areas with deterioration in the robust index code image after deterioration are used. Generate binary bit string candidate groups based on the binary algorithm, and generate index candidate groups corresponding to all degraded data areas in the robust index code image after degradation from the generated binary bit string candidate groups Can be requested.

以上では、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理において、インデックス候補群生成処理によるインデックス候補群の生成について説明した。 The generation of the index candidate group by the index candidate group generation process has been described above in the robust decoding process for robustly decoding the index from the deteriorated robust index code image.

なお、以下、説明を簡単にする便宜上、「劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における全ての劣化有りのデータ領域に対応するインデックス候補群」を単に「インデックス候補群」とも言う。 Hereinafter, for the sake of simplifying the description, the “index candidate group corresponding to all data areas with deterioration in the robust index code image after deterioration” is also simply referred to as “index candidate group”.

＜劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理におけるインデックス候補群の検証＞
本発明では、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像の複数の画像属性値を用いて、インデックス候補群に対し、インデックス候補群検証処理を行うことで、インデックス候補群を絞っていく（検証する）。 <Verification of Index Candidate Group in Robust Decoding Process for Robust Decoding of Index from Degraded Robust Index Code Image>
In the present invention, the index candidate group is narrowed down by performing index candidate group verification processing on the index candidate group using a plurality of image attribute values of the image with robust index code after degradation (verification is performed). ).

図１７はインデックス候補群を検証するためのインデックス候補群検証処理の流れを示すフローチャートである。ここで、図１７を参照しながら、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理において、インデックス候補群検証処理によるインデックス候補群の検証について説明する。 FIG. 17 is a flowchart showing a flow of index candidate group verification processing for verifying an index candidate group. Here, with reference to FIG. 17, verification of an index candidate group by index candidate group verification processing in robust decoding processing for robustly decoding an index from a deteriorated robust index code image will be described.

図１７に示されたように、インデックス候補群検証処理では、まず、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて、当該劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像の複数の画像属性値（以下、単に「複数の第一画像属性値」とも言う。）を生成する（ステップＳ１１）。 As shown in FIG. 17, in the index candidate group verification process, first, based on an image with a robust index code after degradation, a plurality of image attribute values of the image with robust index code after degradation ( Hereinafter, it is also simply referred to as “a plurality of first image attribute values”) (step S11).

なお、ステップＳ１１において、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像から複数の第一画像属性値を生成する際に、上述したステップＳ３にて行われる＜画像属性値生成処理＞と同様な処理手順で、複数の第一画像属性値を生成するようにしている。また、ステップＳ１１で生成された複数の第一画像属性値の一例を図１４に示している。 In step S11, when generating a plurality of first image attribute values from the degraded robust index-coded image, the same processing procedure as the <image attribute value generation process> performed in step S3 described above. Thus, a plurality of first image attribute values are generated. An example of the plurality of first image attribute values generated in step S11 is shown in FIG.

次に、インデックス候補群に含まれている全てのインデックス候補をチェックしたか否かが判定される（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、全てのインデックス候補をチェックしたと判定された場合に、後述する正解インデックス選定処理へ進む。 Next, it is determined whether or not all index candidates included in the index candidate group have been checked (step S12). In step S12, when it is determined that all index candidates have been checked, the process proceeds to a correct index selection process described later.

一方、ステップＳ１２では、全てのインデックス候補をチェックしていなかったと判定された場合に、まだチェックされていないインデックス候補の一つを選択する（ステップＳ１３）。次に、ステップＳ１３で選択されたインデックス候補を用いてデータベースにアクセスする（ステップＳ１４）。データベースに選択されたインデックス候補が存在しているか否かが判定される（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、データベースに選択されたインデックス候補が存在していないと判定された場合に、選択されたインデックス候補をインデックス候補群から削除し（ステップＳ１６）、ステップＳ１２に戻る。 On the other hand, if it is determined in step S12 that all index candidates have not been checked, one of the index candidates that have not been checked is selected (step S13). Next, the database is accessed using the index candidate selected in step S13 (step S14). It is determined whether or not the selected index candidate exists in the database (step S15). In step S15, when it is determined that the selected index candidate does not exist in the database, the selected index candidate is deleted from the index candidate group (step S16), and the process returns to step S12.

一方、ステップＳ１５では、データベースに選択されたインデックス候補が存在していると判定された場合に、当該インデックス候補に紐付けられている複数の画像属性値（以下、単に「複数の第二画像属性値」とも言う。）をデータベースから読み出す（ステップＳ１７）。ステップＳ１１で生成された複数の第一画像属性値と、ステップＳ１７で読み出した複数の第二画像属性値をそれぞれ比較し、得られたそれぞれの属性値差が全て各所定の範囲内にあるか否かが判定される（ステップＳ１８）。 On the other hand, if it is determined in step S15 that the selected index candidate exists in the database, a plurality of image attribute values (hereinafter simply referred to as “a plurality of second image attributes” associated with the index candidate). (Also referred to as “value”) from the database (step S17). The plurality of first image attribute values generated in step S11 are compared with the plurality of second image attribute values read in step S17, respectively, and whether or not the obtained attribute value differences are all within a predetermined range. It is determined whether or not (step S18).

ステップＳ１８では、得られたそれぞれの属性値差が全て各所定の範囲内にあると判定された場合に、選択されたインデックス候補を仮正解インデックスとし（ステップＳ１９）、ステップＳ１２に戻るようにし、それ以外と判定された場合（即ち、「得られたそれぞれの属性値差が全て各所定の範囲内にある」以外と判定された場合）に、選択されたインデックス候補をインデックス候補群から削除し（ステップＳ１６）、ステップＳ１２に戻る。 In step S18, when it is determined that the obtained attribute value differences are all within the predetermined ranges, the selected index candidate is set as a provisional correct index (step S19), and the process returns to step S12. When it is determined to be other than that (that is, when it is determined to be other than “all obtained attribute value differences are within each predetermined range”), the selected index candidate is deleted from the index candidate group. (Step S16), the process returns to Step S12.

以上のように、本発明では、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいて生成された複数の第一画像属性値を用いて、インデックス候補群に対し、インデックス候補群検証処理を行うことで、インデックス候補群を検証することにより、仮正解インデックスを得ることができる。 As described above, in the present invention, index candidate group verification processing is performed on an index candidate group using a plurality of first image attribute values generated based on a degraded robust index-coded image. Thus, by verifying the index candidate group, a provisional correct index can be obtained.

ここで、図１３、図１４及び図１５を用いて、インデックス候補群検証処理の具体例を説明する。インデックス候補群検証処理の具体例では、インデックス候補群として、図１３に示された４つのインデックス候補、即ち、インデックス候補１００５７１、１００６０３、１００４４３、及び１００４７５で構成されたインデックス候補群を用いる。また、複数の第一画像属性値は、図１４に示された７つの第一画像属性値（即ち、属性値Ａ：０.８、エリアＡの属性値Ｂ（Ｒ値）：１０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｇ値）：８.２％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｂ値）：１１.４％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｒ値）：３０.８％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｇ値）：１３％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｂ値）：０.８％）を用いる。 Here, a specific example of the index candidate group verification process will be described with reference to FIGS. 13, 14, and 15. In the specific example of the index candidate group verification process, the index candidate group includes the four index candidates shown in FIG. 13, that is, the index candidate group composed of the index candidates 10051, 100603, 1000044, and 1000047. The plurality of first image attribute values include the seven first image attribute values shown in FIG. 14 (that is, attribute value A: 0.8, area A attribute value B (R value): 10%, area A attribute value B (G value): 8.2%, Area A attribute value B (B value): 11.4%, Area B attribute value B (R value): 30.8%, Area B Attribute value B (G value): 13% and attribute value B (B value) of area B: 0.8%) are used.

そして、例えば、インデックス候補群検証処理でアクセスするデータバースを図１５に示されたデータベースを用いる。 Then, for example, the database shown in FIG. 15 is used for the data verse accessed in the index candidate group verification process.

また、例えば、属性値Ａの属性値差に係る所定の範囲を±０.２とする。属性値Ａ以外の６つの第一画像属性値（即ち、エリアＡの属性値Ｂ（Ｒ値）、エリアＡの属性値Ｂ（Ｇ値）、エリアＡの属性値Ｂ（Ｂ値）、エリアＢの属性値Ｂ（Ｒ値）、エリアＢの属性値Ｂ（Ｇ値）、エリアＢの属性値Ｂ（Ｂ値））に係る所定の範囲を全て±０.８％とする。 Further, for example, a predetermined range related to the attribute value difference of the attribute value A is set to ± 0.2. Six first image attribute values other than attribute value A (that is, attribute value B (R value) of area A, attribute value B (G value) of area A, attribute value B (B value) of area A, area B The predetermined ranges relating to the attribute value B (R value), the attribute value B (G value) of the area B, and the attribute value B (B value) of the area B) are all set to ± 0.8%.

このような前提でインデックス候補群検証処理を行うと、インデックス候補１００４４３は図１５に示されたデータベースに存在していないと判定されるので、インデックス候補群からインデックス候補１００４４３が削除される。また、インデックス候補１００５７１、１００６０３及び１００４７５は、図１５に示されたデータベースに存在していると判定されるので、インデックス１００５７１、１００６０３及び１００４７５にそれぞれ紐付けられている複数の画像属性値（複数の第二画像属性値）をデータベースから読み出す。 If the index candidate group verification process is performed based on such a premise, it is determined that the index candidate 100443 does not exist in the database shown in FIG. 15, and thus the index candidate 100443 is deleted from the index candidate group. Further, since it is determined that the index candidates 10051, 100603, and 10000475 exist in the database shown in FIG. 15, a plurality of image attribute values (a plurality of values) that are respectively associated with the indexes 10051, 100603, and 10000475. (Second image attribute value) is read from the database.

図１５を参照すれば分かるように、データベースから読み出した画像属性値は次のようになっている。 As can be seen from FIG. 15, the image attribute values read from the database are as follows.

即ち、インデックス１００５７１に紐付けられている７つの第二画像属性値は、属性値Ａ：０.８、エリアＡの属性値Ｂ（Ｒ値）：５.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｇ値）：１０.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｂ値）：１.５％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｒ値）：３.５％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｇ値）：３１.０％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｂ値）：１０.０％となっている。 That is, the seven second image attribute values associated with the index 100511 are attribute value A: 0.8, area A attribute value B (R value): 5.0%, area A attribute value B ( G value): 10.0%, Area A attribute value B (B value): 1.5%, Area B attribute value B (R value): 3.5%, Area B attribute value B (G value) ): 31.0%, area B attribute value B (B value): 10.0%.

インデックス１００６０３に紐付けられている７つの第二画像属性値は、属性値Ａ：０.７、エリアＡの属性値Ｂ（Ｒ値）：１.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｇ値）：１０.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｂ値）：５.０％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｒ値）：３０.５％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｇ値）：３０.５％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｂ値）：３.０％となっている。 The seven second image attribute values associated with the index 100603 are attribute value A: 0.7, area A attribute value B (R value): 1.0%, and area A attribute value B (G value). ): 10.0%, Area A attribute value B (B value): 5.0%, Area B attribute value B (R value): 30.5%, Area B attribute value B (G value): The attribute value B (B value) of area B is 3.0% and 30.5%.

インデックス１００４７５に紐付けられている７つの第二画像属性値は、属性値Ａ：０.８、エリアＡの属性値Ｂ（Ｒ値）：１０.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｇ値）：８.０％、エリアＡの属性値Ｂ（Ｂ値）：１１.５％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｒ値）：３１.０％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｇ値）：３.０％、エリアＢの属性値Ｂ（Ｂ値）：１.０％となっている。 The seven second image attribute values associated with the index 100655 are attribute value A: 0.8, area A attribute value B (R value): 10.0%, and area A attribute value B (G value). ): 8.0%, Area A attribute value B (B value): 11.5%, Area B attribute value B (R value): 31.0%, Area B attribute value B (G value): The attribute value B (B value) of area B is 3.0% and 1.0%.

以上のような７つの第一画像属性値と、７つの第二画像属性値をそれぞれ比較し、得られたそれぞれの属性値差が全て各所定の範囲内（即ち、±０.２、±０.８％、±０.８％、±０.８％、±０.８％、±０.８％、±０.８％）にあるか否かが判定された結果（ちなみに、図１５では、丸印をつけた属性値は、属性値差が所定の範囲内にあると判定される属性値である。）、インデックス候補１００５７１及び１００６０３は削除され、インデックス候補１００４７５のみが削除されずに、仮正解インデックスとして残る。 The seven first image attribute values as described above and the seven second image attribute values are respectively compared, and the obtained attribute value differences are all within a predetermined range (that is, ± 0.2, ± 0). .8%, ± 0.8%, ± 0.8%, ± 0.8%, ± 0.8%, ± 0.8%) (by the way, in FIG. 15) , The attribute value with a circle is an attribute value for which it is determined that the attribute value difference is within a predetermined range.), The index candidates 100571 and 100603 are deleted, and only the index candidate 100475 is not deleted. It remains as a provisional correct index.

本発明では、インデックス候補群検証処理によって得られた仮正解インデックスとされたインデックス候補が一つしかない場合に、後述する正解インデックス選定処理により、当該インデックス候補を正解インデックスとする。 In the present invention, when there is only one index candidate set as the provisional correct index obtained by the index candidate group verification process, the index candidate is set as a correct index by the correct index selection process described later.

＜劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックスをロバストに復号するロバスト復号化処理における正解インデックスの選定＞
以上のように、本発明では、インデックス候補群に対し、インデックス候補群検証処理を行うことで、インデックス候補群を検証することにより、仮正解インデックスとされたインデックス候補を得ることができる。 <Selection of Correct Index in Robust Decoding Processing for Robust Decoding of Index from Degraded Robust Index Code Image>
As described above, in the present invention, by performing index candidate group verification processing on an index candidate group, the index candidate group can be obtained as a provisional correct index index by verifying the index candidate group.

ここで、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像の劣化が激しい場合、即ち、劣化後のロバスト・インデックス・コード領域における劣化が激しい場合に（例えば、図９（Ｂ）の矢印Ａ、矢印Ｂ及び矢印Ｃで示された劣化現象（境界消滅や色の干渉・浸透）が激しい場合に）、当該劣化後のロバスト・インデックス・コード画像からインデックス候補群を生成し、生成したインデックス候補群に対し、上述したインデックス候補群検証処理を行うことで得られた仮正解インデックスとされたインデックス候補は複数になる場合がある。 Here, when degradation of the robust index code image after degradation is severe, that is, when degradation in the robust index code region after degradation is severe (for example, arrows A, B, and B in FIG. 9B) Degradation phenomenon indicated by arrow C (when boundary disappearance or color interference / penetration) is severe), an index candidate group is generated from the robust index code image after degradation, and the generated index candidate group is There may be a plurality of index candidates set as provisional correct answers obtained by performing the index candidate group verification process described above.

そのため、本発明では、インデックス候補群検証処理を行うことにより得られた仮正解インデックスとされた複数のインデックス候補から正解インデックスを選定するために、正解インデックス選定処理を行うようにしている。 Therefore, in the present invention, the correct index selection process is performed in order to select the correct index from a plurality of index candidates that are the temporary correct answer indexes obtained by performing the index candidate group verification process.

図１９は正解インデックス選定処理の流れを示すフローチャートである。ここで、図１９を参照しながら、インデックス候補群検証処理によって得られた仮正解インデックスとされた複数のインデックス候補から正解インデックスを選定する正解インデックス選定処理について説明する。 FIG. 19 is a flowchart showing a flow of correct index selection processing. Here, with reference to FIG. 19, the correct index selection process for selecting a correct index from a plurality of index candidates set as provisional correct indexes obtained by the index candidate group verification process will be described.

正解インデックス選定処理では、インデックス候補群検証処理によって得られた仮正解インデックスとされたインデックス候補の数Ｚに応じて、異なる方法で正解インデックスを選定するようにしている。 In the correct index selection process, the correct index is selected by a different method in accordance with the number Z of index candidates that have been obtained as temporary correct indexes obtained by the index candidate group verification process.

図１９に示されたように、まず、仮正解インデックスとされたインデックス候補の数Ｚは、Ｚ＝１であるか、１＜Ｚ＜ｋであるか、又は、Ｚ＞ｋであるかが判定される（ステップＳ２１）。 As shown in FIG. 19, first, it is determined whether the number Z of index candidates set as provisional correct answers is Z = 1, 1 <Z <k, or Z> k. (Step S21).

仮正解インデックスとされたインデックス候補の数Ｚが１の場合（即ち、Ｚ＝１）に、この唯一のインデックス候補を正解インデックスとする（ステップＳ２２）。 When the number Z of index candidates set as provisional correct answers is 1 (that is, Z = 1), this only index candidate is set as a correct answer index (step S22).

また、仮正解インデックスとされたインデックス候補の数Ｚは１より大きく、且つ、所定の数値ｋ（例えば、ｋ＝３）より小さい場合（即ち、１＜Ｚ＜ｋ）に、仮正解インデックスとされたＺ個のインデックス候補にそれぞれ紐付けられているＺ枚の画像（オリジナル画像）をデータベースから読み出して利用者に提示するようにし（ステップＳ２３）、利用者は提示されたＺ枚の画像から１枚の画像を選択し（以下、「利用者が選択した１枚の画像」を単に「利用者の選択情報」とも言う）、利用者の選択情報に応じて得られたインデックス候補（即ち、利用者が選択した１枚の画像に紐付けられているインデックス候補）を正解インデックスとする（ステップＳ２４）。 In addition, when the number Z of index candidates determined as provisional correct answers is larger than 1 and smaller than a predetermined numerical value k (for example, k = 3) (that is, 1 <Z <k), the provisional correct answer index is set. The Z images (original images) respectively associated with the Z index candidates are read from the database and presented to the user (step S23), and the user selects 1 from the presented Z images. Selected images (hereinafter, “one image selected by the user” is also simply referred to as “user selection information”), and index candidates obtained according to the user selection information (that is, use) The index candidate associated with one image selected by the user is set as the correct index (step S24).

さらに、仮正解インデックスとされたインデックス候補の数Ｚは所定の数値ｋ（例えば、ｋ＝３）より大きい場合（即ち、Ｚ＞ｋ）に、正解インデックス無しとする（ステップＳ２５）。 Further, when the number Z of index candidates determined as provisional correct answers is larger than a predetermined numerical value k (for example, k = 3) (that is, Z> k), there is no correct answer index (step S25).

このように、本発明では、仮正解インデックスとされたインデックス候補に対し、正解インデックス選定処理を行うことで、正解インデックスを得ることができる。 Thus, in this invention, a correct index can be obtained by performing a correct index selection process with respect to the index candidate made into the provisional correct index.

＜本発明に係るロバスト・インデックス・コードの利用方法＞
本発明に係るロバスト・インデックス・コードの利用方法を図１６に示す。図１６に示されたように、オリジナル画像が情報処理装置（例えば、パソコン、携帯端末装置、携帯情報端末等）に入力されると、オリジナル画像等を格納するデータベースにアクセスするためのインデックスはサーバから情報処理装置に与えられる。 <Method of using robust index code according to the present invention>
A method of using the robust index code according to the present invention is shown in FIG. As shown in FIG. 16, when an original image is input to an information processing apparatus (for example, a personal computer, a portable terminal device, a portable information terminal, etc.), an index for accessing a database storing the original image or the like is a server. To the information processing apparatus.

情報処理装置では、与えられたインデックスに対し、符号化処理を行うことにより、ロバスト・インデックス・コード画像を生成し、また、生成したロバスト・インデックス・コード画像をオリジナル画像に埋め込むことにより、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成し、更に、オリジナル画像又はロバスト・インデックス・コード付き画像に基づいてオリジナル画像の画像属性値を生成する。 The information processing apparatus generates a robust index code image by performing an encoding process on a given index, and also embeds the generated robust index code image in the original image to generate a robust index code image. An image with an index code is generated, and further, an image attribute value of the original image is generated based on the original image or the image with a robust index code.

オリジナル画像及び当該オリジナル画像の画像関連情報と共に、情報処理装置で生成されたロバスト・インデックス・コード付き画像及び画像属性値は、インデックスに紐付けられてデータベースに格納される。 Along with the original image and the image-related information of the original image, the image with the robust index code generated by the information processing apparatus and the image attribute value are associated with the index and stored in the database.

そして、データベースに格納されているロバスト・インデックス・コード付き画像は、ネットワークを介して様々なサービス経由で、利用者端末（例えば、パソコン、携帯端末装置、携帯情報端末等）を通して利用者に提供される。ロバスト・インデックス・コード付き画像はこのような様々なネットサービスを経る際に行われる画像圧縮や伸長等によって劣化するので、利用者が利用者端末を通して得たのは、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像である。 The image with the robust index code stored in the database is provided to the user through a user terminal (for example, a personal computer, a portable terminal device, a portable information terminal, etc.) via various services via the network. The Since images with a robust index code are deteriorated by image compression and decompression performed through such various network services, the user obtained through the user terminal is a robust index index after deterioration. It is an image with a code.

そこで、利用者端末では、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像におけるロバスト・インデックス・コード領域（即ち、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像）に対し、本発明のロバスト復号化処理を行うことにより正解インデックスを求めることで、インデックスをロバストに復号できるようにした。 Therefore, the user terminal performs the robust decoding process of the present invention on the robust index code region (that is, the robust index code image after degradation) in the image with robust index code after degradation. The index can be robustly decoded by finding the correct index.

具体的に、発明のロバスト復号化処理では、まず、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における全ての劣化有りのデータ領域に対応するＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、独自な二元化アルゴリズムに基づいてインデックス候補群を生成し、次に、生成したインデックス候補群に対し、インデックス候補群検証処理を行うことで、仮正解インデックスとされたインデックス候補を求め、最後に、求めた仮正解インデックスとされたインデックス候補に対し、正解インデックス選定処理を行うことで、正解インデックスを求めるようにしている。 Specifically, in the robust decoding process of the invention, first, unique binarization is performed from the R value, G value, and B value corresponding to all data areas with deterioration in the robust index code image after deterioration. An index candidate group is generated based on an algorithm, and then index candidate group verification processing is performed on the generated index candidate group to obtain an index candidate that is a provisional correct index. A correct answer index is obtained by performing a correct answer index selection process on the index candidates.

このように求めた正解インデックス（即ち、ロバストに復号されたインデックス）に紐付けられているオリジナル画像及び当該オリジナル画像の画像関連情報をデータベースから読み出して利用者に提示する。 The original image and the image related information of the original image associated with the correct answer index thus obtained (that is, the robustly decoded index) are read from the database and presented to the user.

＜再符号化処理＞
図１８は再符号化処理を説明するための模式図である。図１８に示されたように、本発明では、データベースに格納されているロバスト・インデックス・コード付き画像は、ネットワークを介して様々なサービス経由で、利用者端末を通して利用者に提供される。ロバスト・インデックス・コード付き画像はこのような様々なネットサービスを経る際に行われる画像圧縮や伸長等によって劣化するので、利用者が利用者端末を通して得たのは、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像である。 <Re-encoding process>
FIG. 18 is a schematic diagram for explaining the re-encoding process. As shown in FIG. 18, in the present invention, the image with a robust index code stored in the database is provided to the user through the user terminal via various services via the network. Since images with a robust index code are deteriorated by image compression and decompression performed through such various network services, the user obtained through the user terminal is a robust index index after deterioration. It is an image with a code.

そして、利用者端末では、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像におけるロバスト・インデックス・コード領域（即ち、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像）に対し、本発明のロバスト復号化処理を行うことにより正解インデックスを求めることで、インデックスをロバストに復号できるようにした。 In the user terminal, the robust decoding process of the present invention is performed on the robust index code area (that is, the robust index code image after degradation) in the image with the robust index code after degradation. The index can be robustly decoded by finding the correct index.

本発明では、ロバスト復号化処理により得られた正解インデックスに対し、再符号化処理を行うことで、当該正解インデックスのロバスト・インデックス・コード画像を生成し、さらに、生成したロバスト・インデックス・コード画像をオリジナル画像に埋め込むことによって、ロバスト・インデックス・コード付き画像を生成するようにしている。 In the present invention, a robust index code image of the correct index is generated by performing a re-encoding process on the correct index obtained by the robust decoding process, and the generated robust index code image Is embedded in the original image to generate an image with a robust index code.

このように、正解インデックスに対し、再符号化処理を行うことで、劣化無しのロバスト・インデックス・コード領域を有するロバスト・インデックス・コード付き画像を生成することができ、換言すれば、劣化無しのロバスト・インデックス・コード画像を埋め込んだロバスト・インデックス・コード付き画像を生成することができる。ロバスト・インデックス・コード付き画像を更新して利用者に提示する。

なお、本発明の再符号化処理は上述した＜符号化処理＞と同じ処理であるが、再符号化処理の対象はロバスト復号化処理により得られた正解インデックスであるのに対し、上述した＜符号化処理＞の処理対象は、オリジナル画像に対し、サーバから与えられたインデックスである。 In this way, by performing re-encoding processing on the correct index, it is possible to generate an image with a robust index code having a robust index code area without degradation, in other words, without degradation. An image with a robust index code in which a robust index code image is embedded can be generated. An image with a robust index code is updated and presented to the user.

The re-encoding process of the present invention is the same process as the <encoding process> described above, but the target of the re-encoding process is a correct index obtained by the robust decoding process, whereas the < The processing target of the encoding process> is an index given from the server to the original image.

また、本発明では、上述した各処理（例えば、符号化処理、画像属性値生成処理、ロバスト復号化処理、インデックス候補群生成処理、インデックス候補群検証処理、正解インデックス選定処理、再符号化処理）は、情報処理装置又は利用者端末（例えば、パソコン、携帯端末装置、携帯情報端末等）によって実行される。 In the present invention, each of the above-described processes (for example, encoding process, image attribute value generation process, robust decoding process, index candidate group generation process, index candidate group verification process, correct index selection process, re-encoding process) Is executed by an information processing device or a user terminal (for example, a personal computer, a portable terminal device, a portable information terminal, etc.).

以上では、色情報によるカラー化を行う際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を色情報として使用したが、本発明で使用する色情報は、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値に限定されるものではなく、他の表色系（例えば、マンセル表色系、Ｌａｂ（ＣＩＥＬＡＢ）表色系、Ｌｕｖ（ＣＩＥＬＵＶ）表色系やＣＭＹ表色系などの表色系）による色情報を使用するようにしても良い。 In the above description, the R value, the G value, and the B value are used as the color information when performing colorization using the color information. However, the color information used in the present invention is limited to the R value, the G value, and the B value. Color information by other color systems (for example, color systems such as Munsell color system, Lab (CIELAB) color system, Luv (CIELV) color system, CMY color system) are used. You may make it do.

また、上述した符号化処理において、インデックスを変換して得られた二進数のビット列からカラー化を行っているが、本発明の符号化処理では、インデックスを変換して三進数で表現し、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値にそれぞれ３値、例えば、（０,１２７，２５５）を割り当てることも可能である。この場合、ロバスト復号化処理においては、２つの値を求めている二元化アルゴリズムの代わりに３つの値を求める三元化アルゴリズムを用いることとなる。 In the encoding process described above, colorization is performed from a binary bit string obtained by converting the index. In the encoding process of the present invention, the index is converted and expressed in ternary numbers, and R It is also possible to assign three values, for example, (0, 127, 255) to each of the value, the G value, and the B value. In this case, in the robust decoding process, a ternary algorithm for obtaining three values is used instead of the binary algorithm for obtaining two values.

また、上述した二元化アルゴリズムでは、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値から、所定の基準範囲（第一基準値〜第二基準値）に基づいて二進数のビット列を復号するようにしているが、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値以外にもＲ値、Ｇ値、及びＢ値の間の偏差値、周辺データ領域の色情報との偏差値などとを合わせて用いることも可能である。 In the binary algorithm described above, a binary bit string is decoded from the R value, G value, and B value based on a predetermined reference range (first reference value to second reference value). However, in addition to the R value, the G value, and the B value, it is possible to use a deviation value between the R value, the G value, and the B value, a deviation value from the color information in the peripheral data area, and the like. .

また、上述したインデックス候補群生成処理では、劣化後のロバスト・インデックス・コード画像における劣化有りのデータ領域の中心部から画像処理によって、色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）を算出するようにしても良く、また、劣化有りのデータ領域の平均値、中央値、周辺の平均値などを色情報（Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値）とすることもできる。 In the index candidate group generation process described above, color information (R value, G value, and B value) is calculated by image processing from the center of the data area with deterioration in the robust index code image after deterioration. Alternatively, the average value, median value, and average value of the periphery of the data area with deterioration can be used as color information (R value, G value, and B value).

また、再符号化処理では、ロバスト復号化処理により得られた正解インデックスに基づいて生成したロバスト・インデックス・コード画像をオリジナル画像だけではなく、劣化後のロバスト・インデックス・コード付き画像の劣化後ロバスト・インデックス・コード画像の元位置に再び埋め込むことによって、ロバスト・インデックス・コード付き画像を更新することも可能である。 In the re-encoding process, the robust index code image generated based on the correct answer index obtained by the robust decoding process is not only the original image but also the robust image after degradation of the image with the robust index code after degradation. It is also possible to update an image with a robust index code by embedding it again in the original position of the index code image.

なお、以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。 Although the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

３００ロバスト・インデックス・コード領域
３０１外壁
３０２ロバスト・インデックス・コード領域の背景
３０３データ領域
300 Robust index code area 301 Outer wall 302 Robust index code area background 303 Data area

Claims

A robust index code image obtained by embedding a robust index code image that can uniquely identify an original image and that is generated by performing an encoding process on an index that is a decimal number. The index is robust from the deteriorated robust index code image included in the deteriorated robust index code image obtained by the image processing performed when the encoded image is deteriorated by the image processing performed via the network. A robust index code that can be robustly decoded by a decryption process,
A plurality of image attribute values of the original image generated based on the original image, the image-related information of the original image, the image with the robust index code, and the original image or the image with the robust index code Is associated with the index and stored in the database,
In the encoding process, the N (N ≧ 2) bit strings obtained from the binary bit strings obtained by converting the indexes are colored by N pieces of color information. Generating the robust index code image by encoding an index;
The robust decoding process includes an index candidate group generation process, an index candidate group verification process, and a correct index selection process.
In the index candidate group generation processing, an index candidate group composed of a plurality of index candidates based on a binary algorithm from color information corresponding to all data areas with deterioration in the deteriorated robust index code image Produces
In the index candidate group verification process, a plurality of first image attribute values generated based on the degraded robust index-coded image, and a plurality of second image attribute values linked to the index candidates By verifying the index candidate group by comparing each of the index candidates, an index candidate set as a provisional correct index is obtained,
In the correct index selection process, a correct index is selected according to the number of index candidates determined as the provisional correct index obtained by the index candidate group verification process. .

When the number of index candidates that are the provisional correct index is represented by Z,
In the correct index selection process, when Z is 1, the index candidate set as the temporary correct index is set as the correct index, and when Z is larger than 1 and smaller than a predetermined numerical value, the temporary correct index The Z original images associated with each of the Z index candidates determined are read from the database and presented to the user, and are associated with the original image selected by the user. The robust index code according to claim 1, wherein the index candidate is the correct index.

A robust index code image of the correct index is generated by performing a re-encoding process on the correct index obtained by the robust decoding process, and a robust index code image of the generated correct index is generated. 3. The robust index code according to claim 1, wherein an image with a robust index code is generated by embedding in the original image.

A robust index code image of the correct index is generated by performing a re-encoding process on the correct index obtained by the robust decoding process, and a robust index code image of the generated correct index is generated. 3. The robust index code according to claim 1, wherein the image with the robust index code is generated by re-embedding the image in the image with the robust index code after deterioration.

The robust index code according to claim 1, wherein the N pieces of color information are an R value, a G value, and a B value.