CN101197897B - 图像处理设备和图像处理方法 - Google Patents

Abstract

扫描表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息，并将纸指纹信息及其位置信息嵌入到纸张上的成对角线位置的两个角上。基于嵌入的位置信息提取纸指纹信息。

Description

图像处理设备和图像处理方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理设备和图像处理方法，该图像处理设备和方法处理表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息。

背景技术

近年来，随着可复制多功能图像处理设备的普及，安全的重要性正在增长。这样的多功能图像处理设备是方便的，但根据其使用方法可能引起保密信息的泄漏和非法原稿(document)伪造。因为这个原因，多功能复印机包括防伪装置、复印防护(copy guard)功能等。并且，已经研发了一种识别纸张本身的特征并基于所识别的特征保证原稿的唯一性和原始性的技术(例如，见专利文献1：日本专利申请公开No.2004-102562)。

使用在专利文献1中公开的技术，可通过识别每张纸独有的纤维图案来逐张识别纸张。然而，基于对检验的容易性和确定性给予优先级，要被识别的纤维图案(在下文中被称为纸指纹)的采集位置是固定的，从而引起一个问题。此外，当在固定位置采集纸指纹时，如果在检验时在该位置上打印有字符或图像，则检验率降低。

为解决这个问题，已经提出了通过预先在采集位置形成特定标记来指定采集位置的方法。然而，因为纸指纹位置是由该标记指定的，所以由于容易通过挖剪、粘贴、遮掩等进行伪造，在安全性方面该方法不是优选的。

发明内容

本发明实现允许从纸张上的任意位置提取纸指纹信息，并防止第三方指定该位置。

根据本发明的一个方面，提供一种用于处理表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的图像处理设备，该图像处理设备包括：用于扫描表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的装置；用于将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息嵌入纸张上的成对角线位置的两个角上的装置；以及用于基于嵌入的位置信息提取纸指纹信息的提取装置。

根据本发明的另一方面，提供一种用于处理表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的图像处理方法，该图像处理方法包括：扫描表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的步骤；将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息嵌入纸张上的成对角线位置的两个角上的步骤；以及基于嵌入的位置信息提取纸指纹信息的步骤。

参考附图，本发明的其它特征将从示例性实施例的下述说明变得明了。

附图说明

图1是示出了根据第一实施例的图像形成系统的整体配置的框图；

图2是示出了根据第一实施例的图像形成设备的外观的透视图；

图3是示出了图像形成设备110的控制单元111的详细配置的框图；

图4是概念性地图示分块(tile)图像数据的视图；

图5是示出了图3中所示的扫描仪图像处理器312的配置的示例的框图；

图6示出了纸张独有的纤维图案(纸指纹)的采集区；

图7示出了纸张独有的纤维图案(纸指纹)的其它采集区；

图8是示出了纸指纹信息获取单元507中的纸指纹信息获取处理的流程图；

图9是示出了图3中所示的打印机图像处理器315的配置的示例的框图；

图10示出了在图6中所示的纸张600上分配的编码图像数据的状态；

图11示出了在图7中所示的纸张700上分配的编码图像数据的状态；

图12是示出了根据第一实施例的纸指纹信息检验处理的流程图；

图13是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图14是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图15是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图16是用于说明通过使用扫描仪单元113从图10中所示的纸张600扫描两条纸指纹编码信息1001和1002，以提取纸指纹信息的方法的视图；

图17是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图18是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图19是用于说明从纸张提取纸指纹信息的方法的视图；

图20是用于说明通过使用扫描仪单元113从图11中所示的纸张700扫描两条纸指纹编码信息1101和1102，以提取纸指纹信息的方法的视图；

图21示出了图像形成设备110的初始窗口的示例；

图22是示出了根据第一实施例的纸指纹信息登记处理的流程图；

图23是示出了根据第一实施例的纸指纹信息检验处理的流程图；

图24示出了由于纸张设置的方式而导致的纸指纹的提取失败的示例；

图25示出了由于纸张设置的方式而导致的纸指纹的提取失败的示例；

图26示出了用于解决由于纸张设置的方式而导致的纸指纹的提取失败的示例的案例示例；

图27是用于说明根据第二实施例的纸指纹提取方法的视图；

图28A到28D是示出了检测纸张方向(以90°增加的上、下、右和左)的检测方法的示例的视图；

图29A和图29B是示出了检测纸张倾斜的检测方法的示例的视图；

图30A示出了登记的纸指纹信息，并且图30B示出了当前获得的纸指纹信息；

图31A示出了计算E_1×1的方法，图31B示出了计算E_2×1的方法，图31C示出了计算E_n×1的方法，并且图31D示出了计算E_2n-1×1的方法；

图32A示出了计算E_1×2的方法，并且图32B示出了计算E_2n-1×2的方法；并且

图33A示出了计算E_n×m的方法，并且图33B示出了计算E_2n-1×2m-1的方法。

具体实施方式

以下将结合附图详细说明实施本发明的最佳方式。

<系统配置(图1)>

图1是示出了根据第一实施例的图像形成系统的整体配置的框图。如图1所示，图像形成设备110包括作为图像输入装置的扫描仪单元113、作为图像输出装置的打印机单元114、控制单元111和作为用户接口的操作单元112。操作单元112、扫描仪单元113和打印机单元114与控制单元111相连接，并根据来自控制单元111的指令而被控制。控制单元111与诸如局域网(LAN)100之类的网络传送手段、以及公共线路(WAN)102相连接。通过公共线路102，允许包括彩色图像发送处理的G3和G4传真发送处理。

具有与图像形成设备100的装置配置相同的装置配置的其它图像形成设备120和130也与LAN100相连接。也就是说，图像形成设备120包括连接到控制单元121并由其控制的扫描仪单元123、打印机单元124和操作单元122。图像形成设备130包括连接到控制单元131并由其控制的扫描仪单元133、打印机单元134和操作单元132。

个人计算机(PC)101与诸如LAN100之类的网络传送手段相连接。个人计算机101可使用诸如FTP、SMB之类的标准文件传输协议交换文件和电子邮件消息。

<图像形成设备110的外观(图2)>

图2示出了根据第一实施例的图像形成设备的外观。图2中所示的作为图像输入装置的扫描仪单元113包括多个CCD。如果这些CCD具有不同的灵敏度，则即使当原稿上的相应像素具有相同的密度时，这些像素也不合需要地被识别为具有不同的密度。为避免这种情况，扫描仪单元113首先曝光并扫描白板(均匀的白板)，将通过曝光扫描获得的反射光量转换为电信号，并将该电信号输出至控制单元111。

要注意的是，控制单元111中的黑点校正单元(shadingcorrection unit)(下面将进行说明)基于从CCD获得的电信号识别相应CCD的灵敏度的差，并使用所识别的灵敏度的差校正通过扫描原稿上的图像而获得的电信号值。

此外，在接收来自控制单元111的CPU(下面将进行说明)的增益控制信息时，黑点校正单元(下面将进行说明)根据该信息执行增益控制。该增益控制用于控制如何将通过曝光并扫描原稿获得的电信号值赋给从0到255范围内的亮度信号值。利用该增益控制，可将通过曝光和扫描原稿获得的电信号值转换为高亮度信号值或低亮度信号值。

下面将说明用于扫描原稿上的图像的配置。扫描仪单元113通过将反射光输入至CCD而将图像的信息转换为电信号，其中该反射光是通过曝光并扫描原稿上的图像而获得的。此外，扫描仪单元113将电信号转换为包括R、G和B颜色的亮度信号，并将该亮度信号作为图像数据输出至控制单元111。

注意原稿是设置在原稿给纸器201的托盘202上的。当用户从操作单元112输入扫描启动指令时，控制单元111对扫描仪单元113提供原稿扫描指令。在接收到该指令的同时，扫描仪单元113从托盘202逐一给送原稿，并扫描相应原稿上的图像。

原稿扫描方法不限于使用原稿给纸器201的自动给纸方法。例如，可使用通过将原稿置于玻璃表面(未示出)上、并移动曝光单元来扫描原稿的方法。

另一方面，打印机单元114是形成从控制单元111接收到的图像数据的图像形成装置。要注意的是，打印机单元114采用使用感光鼓或感光带的电子照相系统作为图像形成系统。然而，本发明不限于此。例如，打印机单元114可采用从微喷嘴阵列喷墨的喷墨系统，以在纸张等上打印图像。打印机单元114具有多个给纸部件，以允许用户选择不同的纸张大小或不同的纸张方向，该打印机单元114包括对应纸盒203、204和205。排出托盘206接收打印完的纸张。

<控制单元111的细节(图3)>

图3是示出了图像形成设备110的控制单元111的详细配置的框图。将控制单元111经由LAN100和公共线路(WAN)102电连接到扫描仪单元113和打印机单元114，并且还连接到PC101、外部装置等。从而，控制单元111输入和输出图像数据和装置信息。

在控制单元111中，CPU301基于存储在ROM303中的程序等系统地控制对与其相连接的各种装置的访问，并且还系统地控制各种内部处理。RAM302是操作CPU301所需的系统作业存储器，并且是用于临时地存储图像数据的存储器。这个RAM302包括即使在电源断电后还能保持所存储的内容的SRAM、和其内容在断电后被清除的DRAM。ROM303存储设备的引导程序、控制数据等。HDD304是存储系统软件和图像数据的硬盘驱动。

操作单元I/F305是连接系统总线310和操作单元112所需的接口单元。操作单元I/F305从系统总线310接收要被显示在操作单元112上的图像数据，并将其输出到操作单元112。并且，操作单元I/F305将从操作单元112输入的信息输出到系统总线310上。

网络(Network)I/F306控制与LAN100的连接，并对LAN100输入信息、和从LAN100输出信息。调制解调器(MODEM)307控制与WAN102的连接，并对WAN102输入信息、和从WAN102输出信息。二值图像旋转单元308在调制解调器307发送二值图像之前转换图像数据的方向。二值图像压缩/解压缩单元309在发送之前将图像数据的分辨率转换为预定分辨率或适合同伴(partner)的性能的分辨率。压缩和解压缩支持诸如JBIG、MMR、MR、MH之类的方案。

图像总线330是用于交换图像数据的传送路径，并且包括PCI总线或IEEE1394。连接到图像总线330的扫描仪图像处理器312校正、修改并编辑从扫描仪单元113经由扫描仪I/F311接收到的图像数据。

注意扫描仪图像处理器312检查接收的图像数据表示彩色还是单色原稿，或者文本还是照片原稿。扫描仪图像处理器312将检查结果附加于图像数据。在下文中该附加信息将被称作属性数据。下面将说明由扫描仪图像处理器312执行的处理的细节。

压缩单元313接收图像数据，并将该图像数据分割为其中每个都包括32×32像素的块。注意在下文中32×32像素的图像数据将被称为分块图像数据。

图4概念性地图示了分块图像数据。在原稿(扫描之前的纸介质)上，与该分块图像数据对应的区将在下文中被称为分块图像。作为具有在32×32像素的块中的平均亮度信息、和原稿上的分块图像的坐标位置的头信息附加分块图像数据。

此外，压缩单元313压缩包括多个分块图像数据的图像数据。解压缩单元316将包括多个分块图像数据的图像数据解压缩、将解压缩的图像数据光栅化、并将光栅化的图像数据提供给打印机图像处理器315。

打印机图像处理器315接收从解压缩单元316提供的图像数据，并参考附加于图像数据的属性信息对该图像数据应用图像处理。将图像处理之后的图像数据经由打印机I/F314输出至打印机单元114。下面将说明由打印机图像处理器315执行的处理的细节。

图像转换单元317对图像数据应用预定转换处理。该转换单元包括下述处理器。

解压缩单元318解压缩接收到的图像数据。压缩单元319压缩接收到的图像数据。旋转单元320旋转接收到的图像数据。转换单元321对接收到的图像数据应用从例如，600dpi到200dpi的分辨率转换处理、和从例如25％到400％的可变缩放处理。在可变缩放处理之前，转换单元321将32×32像素的图像重新配置为32线单元(line unit)中的图像。

色彩空间转换单元322转换接收到的图像数据的色彩空间。该色彩空间转换单元322使用矩阵或表格执行已知的欠染(undercolor)去除处理、已知的LOG转换处理(RGB→CMY)、和已知的输出色彩校正处理(CMY→CMYK)。二值-多值转换单元323将接收的二值图像数据转换为256色调级的图像数据。相反地，多值-二值转换单元324通过诸如误差扩散之类的方案将接收到的256色调级的图像数据转换为二值图像数据。

合成单元327将两个接收到的图像数据合成以产生一个图像数据。在合成两个图像数据时，应用一种将要被合成的像素的亮度值的平均值确定为合成亮度值的方法、或将在亮度级方面更亮的像素的亮度值确定为合成像素的亮度值的方法。并且，可使用将较暗的像素的亮度值确定为合成像素的亮度值的方法、此外，还可以应用通过计算要合成的像素的OR、AND、EX-OR等来确定合成亮度值的方法。这些合成方法对本领域中的技术人员是已知的。

间隔剔除(decimation)单元326通过间隔剔除接收到的图像数据的像素以产生1/2、1/4或1/8图像数据来实现分辨率转换。移动单元325对接收的图像数据添加边缘空白(margin)部分或从其删除边缘空白部分。

光栅图像处理器(RIP)328接收从PC101等发送的、并且基于PDL代码数据产生的中间数据，并将该中间数据光栅化为位图数据(多值数据)。

<扫描仪图像处理器312的细节(图5)>

图5是示出了图3中所示的扫描仪图像处理器312的配置的示例的框图。扫描仪图像处理器312接收作为输入图像数据的R、G和B的8位亮度信号。黑点校正单元500对这些亮度信号应用黑点校正。如上所述，黑点校正是用于防止由于CCD的灵敏度变化而引起的原稿的亮度识别误差的处理。并且，如上所述，黑点校正单元500可根据来自CPU301的指令执行增益控制。

掩蔽处理器501将已经经过黑点校正的亮度信号转换为与CCD的滤波器颜色无关的标准亮度信号。滤波处理器502任意地校正接收的图像数据的空间频率。更具体地讲，滤波处理器502使用例如，7×7矩阵对接收的图像数据应用算术处理。

在复印机或多功能外设中，通过按下图21中所示的操作窗口上的按键2104(将在下面说明)，用户可选择文本模式、照片模式、和文本/照片模式中的一个作为复印模式。

当用户选择文本模式时，滤波处理器502对整个图像数据应用文本滤波器。当用户选择照片模式时，滤波处理器502对整个图像数据应用照片滤波器。可替代地，当用户选择文本/照片模式时，滤波处理器502适应性地根据文本/照片确定信号(将在下面被说明：部分属性数据)对相应像素切换滤波器。也就是说，对每个像素确定应用照片滤波器还是文本滤波器。

注意照片滤波器被设有仅平滑高频成分的系数。这样可使图像粒度变得不明显。并且，文本滤波器被设有用于应用相对有力的边缘增强的系数。这样可增加字符锐度。

直方图产生器503对形成接收到的图像数据的各个像素的亮度数据进行采样。更具体地说，直方图产生器503在由在主扫描和副扫描方向上分别指定的起始和结束点限制的矩形区域内，以预定的间距在主扫描和副扫描方向上对亮度数据进行采样。然后直方图产生器503基于采样结果产生直方图数据。产生的直方图数据用于在执行欠染去除处理时估计背景层。输入侧伽马校正单元(gamma correction unit)504使用表格等将输入亮度数据转换为具有非线性特性的亮度数据。

彩色/单色确定单元505确定形成接收的图像数据的每一个像素是彩色的还是非彩色的像素，并将确定结果作为彩色/单色确定信号(部分属性数据)附加于图像数据。

文本/照片确定单元506基于感兴趣像素的像素值和感兴趣像素周围的像素的像素值确定形成图像数据的感兴趣像素是形成字符的像素、形成中间色调(halftone)点的像素、形成在中间色调点图案中的字符的像素还是形成纯色图像的像素。要注意的是，不是这些种类像素的像素是形成空白区的像素。文本/照片确定单元506将确定结果作为文本/照片确定信号(部分属性数据)附加于该图像数据。

纸指纹信息获取单元507从输入的RGB图像数据中采集预定区域的图像数据作为纸张独有的纤维图案(纸指纹)。图6示出了纸张独有的纤维图案(纸指纹)的采集区。在图6中，附图标记600表示A4纸张。从纸张600中的区601和602采集纸指纹。

注意纸指纹采集区601和602并没有在图6所示的位置上被指定，而也可使用图7中所示的纸张700中的区701和702。采集区的数量可以是一个。然而，考虑到确定精确度的检验和改进的方便性，最好从彼此不相邻的两个或更多相距远的区采集纸指纹。此时，存储采集区的位置。

图8是示出了纸指纹信息获取单元507中的纸指纹信息获取处理的流程图。在步骤S801中，将由纸指纹信息获取单元507从图6中所示的区采集的图像数据转换为灰度级图像数据。在步骤S802中，基于该灰度级图像数据产生用于移除诸如打印的或手写的字符之类的确定错误的因素的掩蔽数据。在灰度级图像数据中，对于其亮度信号值等于或高于第一阈值(即，亮像素)的像素，将掩蔽数据的值设为“1”。另一方面，对于其亮度信号值低于第一阈值的像素，将掩蔽数据的值设为“0”。将该掩蔽数据产生处理应用于该灰度级图像数据中所包括的所有像素。

在步骤S803中，将在步骤S801中转换的灰度级图像数据和在步骤S802中产生的掩蔽数据作为纸指纹信息保存在RAM302中。纸指纹信息获取单元507经由数据总线(未示出)将上述每个预定区的纸指纹信息保存在RAM302中。

返回参考图5，解码单元508检查从掩蔽处理器501输出的图像数据是否包括编码图像数据。如果包括编码图像数据，解码单元508将该编码图像数据解码以提取信息。

<打印机图像处理器315(图9)的细节>

图9是示出了图3中所示的打印机图像处理器315的配置的示例的框图。背景颜色移除处理器901使用由扫描仪图像处理器312的直方图产生器503产生的直方图数据来移除图像数据的背景颜色。单色产生器902将输入的彩色图像数据转换为单色图像数据。Log转换器903执行输入的图像数据的亮度-密度转换。该Log转换器903将例如RGB图像数据转换为CMY图像数据。

输出色彩校正单元904执行输出色彩校正。例如，输出色彩校正单元904使用表格或矩阵将例如CMY图像数据转换为CMYK图像数据。输出侧伽马校正单元905校正CMYK图像数据，以使CMYK图像数据值与复印输出之后的反射密度值成比例。中间色调校正单元906应用与输出图像的打印机单元的色调数量一致的中间色调处理。例如，中间色调校正单元906对接收到的具有有许多色调级的图像数据应用二值化转换、32值化转换等。

编码图像合成单元907将由输出侧伽马校正单元905校正的(原稿)图像数据与由<纸指纹信息编码处理>(将在下面说明)产生的编码图像数据合并。将在下面参考图10和11说明编码图像数据的合成位置的示例。

图10示出了其中在图6中所示的纸张600上分配编码图像数据的状态的示例。在图10中所示的示例中，在纸张中的两个成对角线的地方上分配编码图像数据。在这个示例中，附图标记1001和1002与编码图像数据对应。将区601和602中的每一个的位置信息附加于这些编码图像数据中。注意可以从编码图像数据独立地合成位置信息。位置数据可以是可见的或不可见的。

图11示出了其中在图7中所示的纸张700上分配编码图像数据的状态的示例。在图11中所示的示例中，在纸张中的两个成对角线的地方上分配编码图像数据。在这个示例中，附图标记1101和1102与编码图像数据对应。如图10中一样，附加位置信息。

为了使纸指纹采集区与编码图像数据的位置相关联，操作者根据操作单元上的指令设置纸张。更具体地说，在用于获取纸指纹信息的扫描处理、和将纸指纹信息登记在RAM302中之后，操作者在纸盒203到205中的每一个或人工插入托盘(未示出)中设置纸张，以使指示的方向(面向上还是下、纵向还是横向等)显示在图21中所示的区域2101上(将在下面说明)。

在打印时，将读取器(未示出)设置在从纸盒203到205中的每一个输送纸张的路线上，并可从那里对纸指纹进行采集和编码。此后，可合成并打印编码图像数据和图像数据。

注意扫描仪图像处理器312和打印机图像处理器315中的各个处理器不需要对接收到的图像应用任何处理，并且可原样输出图像数据。在下述说明中，将传递数据而不由给定处理器进行任何处理表达为“使数据经过处理器传递”。

<纸指纹编码处理>

接着，CPU301读取由纸指纹信息获取单元507保存在RAM302中的预定区的纸指纹信息，并将该纸指纹信息编码以产生编码图像数据。

在第一实施例中，编码图像指示诸如两维代码图像或条形码图像的图像。

CPU301经由数据总线(未示出)将产生的编码图像数据发送至打印机图像处理器315中的编码图像合成单元907。

注意当CPU301执行存储在RAM302中的程序时，实现上述编码处理和发送处理。

<纸指纹信息检验处理>

CPU301读取由纸指纹信息获取单元507处理并保存在RAM302中的纸指纹信息，并利用另一纸指纹信息检验该纸指纹信息。

注意另一纸指纹信息意味着上述编码图像数据中所包括的或登记在连接到LAN100的服务器(未示出)中的纸指纹信息。将在下面说明的<纸指纹提取处理>中说明编码图像数据中所包括的纸指纹信息的提取方法。

图12是示出了第一实施例中的纸指纹信息检验处理的流程图。CPU301系统地控制该处理。

在步骤S1201中，CPU301读取编码图像数据中所包括的纸指纹信息或登记在服务器中的纸指纹信息。

$E(i,j)=\frac{\underset{x,y}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&alpha;}1(x,y)\mathrm{\&alpha;}2(x-i,y-j){\{f1(x,y)-f2(x,y)\}}^2}{\underset{x,y}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&alpha;}1(x,y)\mathrm{\&alpha;}2(x-i,y-j)}...\left(1\right)$

其中，α₁是在步骤S1201中读取出的(登记的)纸指纹信息中的掩蔽数据，f₁是在步骤S1201中读取出的(登记的)纸指纹信息中的灰度级图像数据，α₂是在步骤S1202中从纸指纹信息获取单元507发送的(刚刚读取的)纸指纹信息中的掩蔽数据，并且f2是在步骤S1202中从纸指纹信息获取单元507发送的(刚刚读取的)纸指纹信息的灰度级图像数据。

下面参考图30A和30B到图33A到33B说明一种实用方法。图30A示出了登记的纸指纹信息的图像，并且图30B示出了当前获得的纸指纹信息的图像。假设每一个纸指纹信息都由n个像素(水平)×m个像素(垂直)配置而成。

在由上面的等式(1)给定的函数中，使函数i和j在-n+1到n-1和-m+1到m-1的范围内逐像素移动，以计算在登记的纸指纹信息与当前获得的纸指纹信息之间的(2n-1)×(2m-1)个误差值E(i，j)。也就是说，计算E(-n+1，-m+1)到E(n-1，m-1)。

图31A示出了仅是当前获得的纸指纹信息的一个右下方的像素与登记的纸指纹信息的一个左上方像素重叠的图像的示意图。使E(-n+1，-m+1)为在此状态下由等式(1)的函数计算的值。图31B示出了当前获得的纸指纹信息从图31向右移动一个像素的图像。使E(-n+2，-m+1)为在此状态下由等式(1)的函数计算的值。同样地，在移动当前获得的纸指纹信息的同时，进行算术运算。在图31C中，将当前获得的纸指纹信息移动到其与登记的纸指纹信息重叠的位置，以计算E(0，-(m-1))。此外，在图31D中，将当前获得的纸指纹信息移动到右端，以计算E(n-1，-m+1)。以这种方式，当将当前获得的纸指纹信息在水平方向上移动时，使E(i，j)的i增加1。

同样地，在图32A中，使当前获得的纸指纹信息从图31A在垂直方向上向下移动仅一个像素，以计算值E(-n+1，-m+2)。

此外，在图32B中，使当前获得的纸指纹信息从图32A移动到右端，以计算值E(n-1，-m+2)。

图33A示出了登记的纸指纹信息与当前获得的纸指纹信息位于相同的位置的情况，并且在此情况下使E(i，j)的值为E(0，0)。

同样地，在移动图像的同时进行算术运算，以使两条纸指纹信息彼此重叠至少一个像素或更多。最终，如图33B所示，计算E(n-1，m-1)。

以这种方式，计算一组(2n-1)×(2m-1)个误差值E(i，j)的集合。

为了研究上面等式(1)的意义，下面研究一种情况，其中i＝0且j＝0，并且α₁(x，y)＝1(对于x＝0到n且y＝0到m)，并且α₂(x-i，y-j)＝1(对于x＝0到n，y＝0到m)。也就是说，当α₁(x，y)＝1(对于x＝0到n且y＝0到m)，并且α₂(x-i，y-j)＝1(对于x＝0到n，y＝0到m)时，计算E(0，0)。

注意i＝0且j＝0指示登记的纸指纹信息与当前获得的纸指纹信息如图33A所示位于相同的位置。

注意α₁(x，y)＝1(对于x＝0到n且y＝0到m)指示登记的纸指纹信息的所有像素是亮的。换句话说，在获取登记的纸指纹信息时，在纸指纹获取区上没有诸如调色剂、墨之类的着色剂(color material)，也没有灰尘。

并且，α₂(x-i，y-j)＝1(对于x＝0到n，y＝0到m)指示当前获取的纸指纹信息的所有像素是亮的。换句话说，在获取当前获得的纸指纹信息时，在纸指纹获取区上没有诸如调色剂、墨之类的着色剂、也没有灰尘。

以这种方式，当对于所有像素α₁(x，y)＝1且α₂(x-i，y-j)＝1成立时，上面的等式(1)可改写为：

$E\left(\mathrm{0,0}\right)=\underset{x=0,y=0}{\overset{n,m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\{f1(x,y)-f2(x,y)\}}^2$

该{f1(x，y)-f2(x，y)}²指示登记的纸指纹信息中的灰度级图像数据与当前提取的纸指纹信息中的灰度级图像数据之间的差的平方值。因而，等式(1)表示两条纸指纹信息的像素之间的差的平方的总和。也就是说，随着其f1(x，y)和f2(x，y)彼此相似的像素的数量的增加，误差值E(0，0)取更小的值。

已经说明了计算E(0，0)的方法。同样地，可计算其它E(i，j)的值。以这种关系，随着其f1(x，y)和f2(x，y)彼此相似的像素的数量的增加，误差值E(i，j)取更小的值。

如果E(k，l)＝min{E(i，j)}，则显示登记的纸指纹信息的获取位置与当前获取的纸指纹信息的获取位置彼此偏离k和l。

<α的意义>

等式(1)中的分子意味着将{f1(x，y)一f2(x-j，y-j)}²乘以α₁和α₂的积(严格地说，由∑符号来计算总和的值)。对于具有暗的颜色的像素，α₁和α₂指示“0”，对于具有亮的颜色的像素，α₁和α₂指示“1”。

因而，当α₁和α₂之一(或两者)为0时，α₁α₂{f₁(x，y)-f₂(x-i，y-j)}²为0。

也就是说，如果两条纸指纹信息中的一条(或两条)中的感兴趣像素具有暗颜色，则不考虑该像素的密度差。这是为了忽略有灰尘或着色剂的像素。

利用此处理，因为将由∑符号进行合计的差的数量增加或减少，所以通过将分子除以总数∑α₁(x，y)α₂(x-i，y-j)来进行归一化。假设下述的误差值集合(E(-(n-1)，-(m-1))到E(n-1，m-1))中不包括与∑α₁(x，y)α₂(x-i，y-j)＝0对应的误差值E(i，j)。

<匹配度的确定方法>

如上所述，如果E(k，l)＝min{E(i，j)}，则发现登记的纸指纹信息的获取位置与当前获取的纸指纹信息的获取位置彼此偏离k和l。

随后，使用其E(k，l)和其它E(i，j)值计算指示两条纸指纹信息彼此相似程度的值(在下文中将该值称为匹配度)。

从由上述等式(1)给定的函数获得的误差值的集合(例如，E(0，0)＝10^*、E(0，1)＝50、E(1，0)＝50、E(1，1)＝50)，计算平均值40。...(A)

注意^*与值没有关系。附加该标记以引起你的注意。下面将说明为什么引起你的注意很重要的原因。

接着，从平均值40减去各个误差值(10^*、50、50、50)以计算新的集合(30^*、-10、-10、-10)。....(B)

然后，从该新的集合计算标准偏差(30×30+10×10+10×10+10×10＝1200，1200/4＝300，√300＝10√3≈17)。将新的集合除以17以计算商(1^*、-1、-1和-1)。....(C)

这些商的最大值被确定为匹配度“1^*”。注意值“1^*”与E(0，0)＝10^*对应。在这种情况下E(0，0)是满足E(0，0)＝min{E(i，j)}的值。

<匹配度的确定方法的概念性说明>

用于实现匹配度的确定方法的处理因而计算多个误差值的集合中的最小误差值之间的间距、以及平均误差值(A和B)。

将间距除以标准偏差以计算匹配度(C)。

最终，将匹配度与阈值相比较，以获得检验结果(D)。

注意标准偏差意味着“各个误差值与平均值之间的差”的平均值。不同的说法为，标准偏差是大体指示作为整体的集合中的变化的值。

通过将间距除以总方差值，可确定集合E(i，j)中的min{E(i，j)}有多小(它是无限小的还是只是有点小)。

然后，如果min{E(i，j)}是非常无限小的，则确定其为有效；否则确定min{E(i，j)}为无效(D)。

<为什么仅当min{E(i，j)}在集合E(i，j)中非常无限小时确定min{E(i，j)}有效的原因>

假设登记的纸指纹信息与当前获取的纸指纹信息是从相同的纸张获取的。

因而，存在登记的纸指纹信息与当前获得的纸指纹信息十分匹配的地方(移位位置)。此时，因为登记的纸指纹信息与当前获取的纸指纹信息在该移位位置上十分匹配，所以E(i，j)是非常小的。

另一方面，如果两条纸指纹信息彼此即使是微小地移位，登记的纸指纹信息与当前获取的纸指纹信息也不再具有相关性。因而，误差值E(i，j)取正常的大的值。

因此，条件“两条纸指纹信息是从相同的纸张获取的”与“最小的E(i，j)在集合E(i，j)中是无限小的”的条件相匹配。

说明将回到<纸指纹信息检验处理>。

在步骤S1203中，CPU301将在步骤S1202中获得的两条纸指纹信息的匹配度与预定的阈值相比较，以确定“有效”或“无效”。注意匹配度也被称为“相似度”。并且，匹配度与预定阈值之间的比较结果也被称为检验结果。

<纸指纹提取处理>

下面将参考图13到16说明在执行上述纸指纹信息检验处理时从纸张提取纸指纹信息的方法。

图13到16是用于说明通过使用扫描仪单元113扫描来自图10中所示的纸张600的两条纸指纹编码信息1001和1002来提取纸指纹信息的方法的视图。如上所述，纸张600包括两条纸指纹编码信息1001和1002，其中每一个都是通过对纸指纹信息及其位置进行编码而获得的。例如图像形成设备110的扫描仪单元113扫描来自纸张600的两条纸指纹编码信息1001和1002。

当由扫描仪单元113在图13中的扫描的副扫描方向上扫描纸张600时，首先扫描纸指纹编码信息1002。在纸指纹编码信息中，打印纸指纹编码信息的打印位置信息、以及纸指纹信息被采集的区601和602的位置信息和纸指纹信息的编码信息。在这种情况下，可从两种位置信息，即，纸指纹编码信息的打印位置信息和纸指纹信息的采集位置信息中指定纸张600中的纸指纹采集位置。

也就是说，将纸指纹编码信息的打印位置与两个采集位置在扫描的副扫描方向上比较，并且将在副扫描方向上的扫描中根据对于在纸指纹编码信息的打印位置、就时间或位置而言稍后要被扫描的区选择作为纸指纹采集位置。在图13的情况下，区602对应稍后要被扫描的区。由于可以指定区602的位置，所以从该区602提取纸指纹编码信息1002作为纸指纹信息。

图14示出了图13中所示的纸张600被上下翻转的情况。在这种情况下，先扫描纸指纹编码信息1001，基于扫描的信息中的纸指纹编码信息的打印位置信息和纸指纹信息的采集位置信息选择区601，并且从区601提取纸指纹信息。

图15示出了当纸张600具有横向时的提取方法。在图15中所示的示例中，先扫描纸指纹编码信息1001，基于扫描的信息中的纸指纹编码信息的打印位置信息和纸指纹信息的采集位置信息选择区602作为采集位置，从该区602提取纸指纹信息。

图16示出了图15中所示的纸张600被上下翻转的情况。在这种情况下，先扫描纸指纹编码信息1002，基于扫描的信息中的纸指纹编码信息的打印位置信息和纸指纹信息的采集位置信息选择区601作为采集位置，并且从区601提取纸指纹信息。

注意可将纸指纹信息的提取方法如图13到16、甚至在图11的情况下相似地应用，其中在图11中纸指纹提取位置与图10不同。

图17到20是用于说明通过使用扫描仪单元113从图11中所示的纸张700扫描两条纸指纹编码信息1101和1102来提取纸指纹信息的方法的视图。如图17到20所示，即使当在任何图示的方向上扫描该纸张时，也可指定纸指纹信息的位置并提取纸指纹信息。如图18和20所示，可根据位置从两个地方提取纸指纹信息。

如上所述，可将纸指纹编码信息的位置信息和纸指纹信息的获取位置信息附加于纸指纹编码信息，并且该纸指纹编码信息分配在纸张的成对角线的位置的两个角上。从而，可准确地指定纸指纹信息的位置，并且可充分地提取所需纸指纹。通过从至少两个地方提取纸指纹信息，即使当从上、下、右和左的任何方向扫描纸张时，也能指定纸指纹信息的位置。

注意因为纸指纹编码信息是类似二维条形码的信息，所以其可以被容易地识别。位置信息不需要总是被嵌入到纸指纹编码信息中。可独立地提供该位置信息。在这种情况下，位置信息可以是可见的或不可见的。

<操作窗口的说明>

下面参考图21到23说明使用户从图像形成设备110的操作单元112上显示的窗口登记并检验纸指纹信息的处理。

图21示出了图像形成设备110的初始窗口的示例。区域2101指示图像形成设备110是否已准备复印，还指示设定复印计数。按键2104允许用户选择原稿的类型。当按下该按键2104时，弹出允许用户选择三个不同模式，即，文本模式、照片模式和文本/照片模式中的一种的选择菜单。

移动/分类(shift/sort)按键2106允许用户作出关于各种修整功能的设置。双面设置按键2107允许用户进行关于双面扫描和打印的设置。扫描模式按键2102允许用户选择原稿扫描模式。当按下该按键时，弹出允许用户选择三种不同的模式，即，彩色模式、黑色模式和自动(ACS)模式中的一种的选择菜单。当选择彩色模式时，形成彩色副本；当选择黑色模式时，形成单色副本。当选择ACS模式时，基于上述单色/彩色确定信号来确定复印模式。

按键2108允许用户选择纸指纹信息的登记处理。下面详细说明该登记处理。按键2109允许用户选择纸指纹信息的检验处理。下面详细说明该检验处理。

<纸指纹信息登记处理>

将在下面参考图22说明当用户按下按键2108、然后按下开始键时执行的纸指纹信息登记处理。

图22是示出了根据第一实施例的纸指纹信息登记处理的流程图。在步骤S2201中，CPU301经由扫描仪I/F311将由扫描仪单元113扫描的原稿图像作为图像数据发送到扫描仪图像处理器312。在步骤S2202中，扫描仪图像处理器312在黑点校正单元500中设定总体的增益控制值，然后将图5中所示的处理应用于该图像数据，从而产生新的图像数据和属性数据。扫描仪图像处理器312将该属性数据附加于图像数据。

此外，扫描仪图像处理器312在黑点校正单元500中设定小于上述增益控制值的增益控制值。黑点校正单元500将通过将该较小的增益控制值应用于图像数据而获得的各个亮度信号值输出至纸指纹信息获取单元507。此后，纸指纹信息获取单元507基于该输出数据获取纸指纹信息。纸指纹信息获取单元507使用数据总线(未示出)将所获取的纸指纹信息存储在RAM302中。为实现该处理，黑点校正单元500保持两个黑点校正电路。并且，在掩蔽处理器501中，准备两个掩蔽处理电路：来自第一掩蔽处理电路的输出被输出到滤波处理器502中，并且将第二掩蔽处理电路的输出输出到纸指纹信息获取单元507。注意可通过使用图像存储器保持图像并对黑点校正电路和掩蔽处理电路进行分时，采用一对黑点校正电路和掩蔽处理电路也可以实现相同的处理。

在完成步骤S2202中的处理时，CPU301同时地开始步骤S2203和S2208中的处理。此时，对于纸指纹信息的获取区，可预览原稿图像或在操作窗口表现(render)原稿的图像，以提示用户指定该位置或随机地确定该位置。可替代的，可基于背景信号电平自动地确定背景部分，或通过检查边缘量(edge amount)等来自动地选择在适当的图像区内的位置。

在步骤S2208中，CPU301对纸指纹信息进行编码以产生编码图像数据，并将产生的编码图像数据发送至打印机图像处理器315中的编码图像合成单元907。

另一方面，在步骤S2203中，压缩单元313将由扫描仪图像处理器312产生的新的图像数据分割成每块包括32×32个像素的块，以产生分块数据。此外，压缩单元313压缩包括多个分块数据的该图像数据。

在步骤S2204中，CPU301将由压缩单元313压缩的图像数据存储在RAM 302中。注意将该图像数据根据需要发送至图像转换单元317，并在其经过图像处理之后将该图像数据发送并存储到RAM302中。

在步骤S2205中，CPU301将存储在RAM302中的图像数据发送至解压缩单元316。此外，解压缩单元316将该图像数据解压缩。解压缩单元316将包括多个分块数据的解压缩的图像数据光栅化。将光栅化的图像数据发送至打印机图像处理器315。

在步骤S2206中，打印机图像处理器315根据附加于该图像数据的属性数据编辑该图像数据。该处理是已经使用图9被说明的处理。在该处理中，将在步骤S2208中产生的编码图像数据与(原稿)图像数据合成。

更具体地说，编码图像合成单元907将从输出侧伽马校正单元905输出的该(原稿)图像数据与在步骤S2208中产生的编码图像数据合成。中间色调校正单元906将与输出图像的打印机单元114的色调数量一致的中间色调处理应用于该合成图像数据。将经过中间色调处理的合成图像数据经由打印机I/F314发送至打印机单元114。

在步骤S2207中，打印机单元114在输出纸张上形成合成图像数据的图像。

<纸指纹信息检验处理>

将在下面参考图23说明当用户按下图21中所示的按键2109、然后按下开始键时执行的纸指纹信息检验处理。

图23是示出了根据第一实施例的纸指纹信息检验处理的流程图。在步骤S2301中，CPU301将由扫描仪单元113作为图像数据扫描的原稿图像经由扫描仪I/F311发送至扫描仪图像处理器312。在步骤S2302中，扫描仪图像处理器312将图5中所示的处理应用于该图像数据，以产生新的图像数据和属性数据。扫描仪图像处理器312将该属性数据附加于图像数据。

此外，在该步骤S2302中，扫描仪图像处理器312中的纸指纹信息获取单元507获取纸指纹信息。注意执行黑点校正单元500的增益控制等以获取纸指纹信息的配置与在上面说明的一样。基于获取纸指纹信息的位置确定与已经在<纸指纹提取处理>中说明的一样。纸指纹信息获取单元507使用数据总线(未示出)在RAM302中存储获取的纸指纹信息。

另外，在步骤S2302中，扫描仪图像处理器312中的解码单元508将编码图像解码，以便获取信息，如果该信息包括编码图像。解码单元508使用数据总线(未示出)将获取的信息存储在RAM302中。

在步骤S2303中，CPU301执行纸指纹信息检验处理。已经在使用图12的<纸指纹信息检验处理>中说明了该纸指纹信息检验处理。

在步骤S2304中，CPU301在操作单元112的显示屏幕上显示通过<纸指纹信息检验处理>获得的结果(有效或无效)。

如上所述，因为将纸指纹编码信息的位置信息和纸指纹的采集位置信息附加于纸指纹编码信息，并且在纸张上成对角线位置的两个角上分配纸指纹编码信息，所以可准确地指定纸指纹位置，并且可充分地提取所需纸指纹。

因为纸指纹是从至少两个地方采集的，即使当从上、下、右和左的任何方向扫描纸张时，也能指定纸指纹位置。

注意位置信息不需要总是被嵌入到纸指纹编码信息中。可独立地提供位置信息。在这种情况下，位置信息可以是可见的或不可见的。

[第二实施例]

在下文中参考附图详细说明根据本发明的第二实施例。在第一实施例中，因为纸指纹编码信息的位置信息和纸指纹的采集位置信息被附加于纸指纹编码信息，并且在纸张上的成对角线位置的两个角上分配纸指纹编码信息，所以可准确地指定纸指纹位置。然而，当将纸张有意地倾斜地放置在扫描仪上时，纸指纹扫描通常会失败。

从而，作为第二种方法，下面将参考图24到27说明即使当纸张被倾斜放置时，也能指定纸指纹位置的方法。

图24示出了由于纸张放置方式而导致的纸指纹提取失败的示例。在图24中所示的纸张2400中，区2402的位置与第一实施例不同。也就是说，区2401和区2402关于将在成对角线位置的两个角上的两条纸指纹编码信息相连接的对角线2411位于同侧。在该纸张2400上，这些区位于对角线2411上面的一侧。

根据在第一实施例中说明的提取方法，即使当将纸张2400上下翻转或左右翻转时，也能指定纸指纹位置。然而，当由扫描仪113倾斜地扫描该纸张时，如图25所示，纸指纹位置的指定可能失败。因为在副扫描方向上实际扫描纸指纹的位置后侧打印纸指纹编码信息，所以不能指定纸指纹位置。下面将参考图26和27说明解决该问题的方法。

图26和27是用于说明根据第二实施例的纸指纹信息的提取方法的视图。在图26中所示的纸张2600上，在提取纸指纹信息时，在连接四个角中的两个角的对角线2611的两侧(在右侧和左侧)提取纸指纹信息。更具体地说，在区2601和2602的位置上提取纸指纹信息。为了使用户指定这些纸指纹提取位置，可提供一种遵守上述规则的用户界面。也就是说，提供使用户指定第一纸指纹提取位置、并然后限制第二纸指纹提取位置的用户界面。

对于纸指纹提取位置，优先地选择不存在要被打印的数据的空白部分或与纸张的该空白部分接近的低密度部分，因为纸张部分没有被诸如调色剂、墨之类的打印材料覆盖，从而可容易地扫描纸张的纤维信息。

因而，在采用图像形成设备的CPU301确定纸指纹提取位置的配置时，即使当在纸张上打印图像数据时，也可如下确定纸指纹提取位置。也就是说，在没有经过任何图像形成的部分或没有经过任何图像形成的低密度部分上确定纸指纹提取位置，并且该纸指纹提取位置位于连接四个角中的两个角的对角线2611的两侧。

以这种方式，即使当由扫描仪单元113倾斜地扫描纸张时，如图27所示，可提取任何一个纸指纹信息。

如上所述，将纸指纹编码信息的位置信息和纸指纹信息的位置信息附加于纸指纹编码信息。然后，在成对角线位置的两个角上分配纸指纹编码信息，并且在该对角线的两侧提取纸指纹信息。以这种方式，可准确地指定纸指纹位置，并充分提取所需纸指纹信息。

[第三实施例]

将在下文中结合附图说明根据本发明的第三实施例。在第一实施例中，将纸指纹信息和纸指纹编码信息进行解码，并且当两条纸指纹信息不匹配时，如果扫描的纸指纹信息或解码的纸指纹信息中的一个旋转经过90°，180°或270°时，则它们匹配。然而，如果预先检测出要被旋转的角度，只需进行一次检验处理。

在第二实施例中，因为纸张的倾斜不以90°增加，而是不确定的，所以必须检测倾斜，并将其校正以在检验处理中增强检验精确度。

从而，第三实施例将说明一种检测纸张方向和倾斜并对其进行校正的方法。首先，检测纸张的上、下、右和左以确定以90°增加的倾斜。此后，出于校正的目的检测小于90°倾斜。

图28A到28D示出了检测纸张的方向(以90°增加的上、下、右和左)的检测方法的示例。图28A示出了纸张的基本方向。例如，与纸指纹编码信息同时地在纸指纹编码信息的相同位置打印L形标记。将L形标记2801和2802打印在成对角线位置的至少两个角上。此时，L形标记2801和2802具有相同方向。

图28B示出了在使图28A中所示的纸张逆时针地旋转经过90°的同时扫描该纸张的情况。在这种情况下，使用L形标记2801和2802检测方向。图28C示出了在使图28A中所示的纸张顺时针地旋转经过90°的同时扫描该纸张的情况。图28D示出了在使图28A中所示的纸张上下翻转的同时扫描该纸张的情况。在任何这些情况下，可通过检测L形标记2801和2802来指定方向。

在该实施例中，已经例示了L形标记。然而，本发明不限于这种特定标记。只要它们可被容易地检测并允许容易地确定方向，可以使用任何其它标记。可替代地，可将指示方向的信息嵌入编码信息来代替标记。在上述实施例中，在成对角线位置的两个角上打印标记。然而，即使当在一个位置上打印标记时，也可指定方向。然而，当在多个位置上打印标记时，可增强方向指定精确度。通过在扫描方向上的扫描前端检测方向，允许实时处理。

下面，如图29A和29B所示，通过与检测以90°增加的方向一起检测倾斜，可增强检验精确度。

图29A和29B是示出了检测纸张倾斜的检测方法的示例的视图。图29A是基本视图。例如，与纸指纹编码信息同时地在纸指纹编码信息的相同位置上打印L形标记2901和2902。此时，与编码信息一起打印每个标记的特定部分的坐标位置，例如，形成L形标记的长和短线段的交点。此时，在纸张上设置虚坐标系以确定坐标位置。

在图29A中，L形标记2901的坐标位置是(X1，Y1)，并且L形标记2902的坐标位置是(X2，Y2)。从这些坐标位置检测倾斜。由G＝(Y1-Y2)/(X1-X2)计算在嵌入编码信息时的倾斜G。

接着，从实际扫描图像确定坐标位置。图29B示出了倾斜地扫描纸张的情况。在这种情况下，如果L形标记2901的实际坐标位置是(X3，Y3)，并且L形标记2902的实际坐标位置是(X4，Y4)，则扫描的数据的倾斜G由G＝(Y3-Y4)/(X3-X4)给定。

将在嵌入编码信息时的倾斜与在检验扫描时图像数据的倾斜进行比较，并且校正倾斜以使其落于检验所需的公差之内。通过对扫描的数据应用诸如仿射变换的已知旋转处理实现该校正。因为此方法不取决于打印编码信息时的分辨率、以及检验时的分辨率，所以此方法可确保检验时的高自由度。

如上所述，打印编码信息和方向检测标记，并且在检验扫描的同时检测纸张的方向。此外，将编码信息和编码时的方向检测标记的坐标位置嵌入，并在检验时将这些坐标位置与扫描的图像中的方向检测标记的坐标位置进行比较，从而检测倾斜。根据需要，在通过基于该倾斜的旋转处理执行倾斜校正之后，执行检验处理，从而保持高的检验精确度。

如上所述，根据此实施例，即使当在用于检验的扫描时从任何方向扫描纸张时，首先获取编码信息，并且从该编码信息指定纸指纹位置。其结果是：可在任意位置提取纸指纹信息。

因为将纸指纹位置作为编码信息打印在纸张上，所以可防止纸指纹采集位置被第三方检测。从而，可防止伪造等，并实现高安全级别。

注意本发明可应用于由多个装置(例如，主机计算机、接口装置、读取器、打印机等)构成的系统、或由单一装置(例如，复印机、传真机等)构成的设备。

对该系统或设备提供记录实现上述实施例的功能的软件的程序代码的记录介质，并且该系统或设备的计算机(或CPU或MPU)读取并执行存储在记录介质中的程序代码。以这种方式，可实现本发明的目的。

在这种情况下，从记录介质中读取的程序代码本身实现上述实施例的功能，并且存储程序代码的记录介质构成本发明。

作为用于提供程序代码的记录介质，可使用例如，软盘、硬盘、光盘、磁光盘、CD-ROM、CD-R、磁带、非易失性存储卡、ROM等。

不仅当计算机执行读取的程序时，而且还通过下述情况实现上述实施例的功能。也就是说，这是运行在计算机上的OS(操作系统)等基于程序代码的指令执行一些或全部实际处理操作，以实现上述实施例的功能的情况。

此外，本发明还包括下述情况。也就是说，将从记录介质读取的程序代码写入装配在功能扩展板或功能扩展单元上的存储器中，其中该存储器被插入或连接到计算机。此后，装配在功能扩展板或功能扩展单元上的CPU等基于程序代码的指令来执行一些或全部数据处理操作，以实施上述实施例的功能。

尽管已经参考示例性实施例说明了本发明，应理解为本发明不限于所披露的示例性实施例。下述权利要求的范围将根据最广泛的说明，以包括所有这样的修改以及等同结构和功能。

Claims (12)

1.一种用于处理表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的图像处理设备，包括：

用于扫描表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的扫描装置；

用于将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息嵌入纸张上的成对角线位置的两个角上的嵌入装置；

用于基于嵌入的位置信息提取纸指纹信息的提取装置；以及

用于利用提取的纸指纹信息检验扫描的纸指纹信息的检验装置。

2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述嵌入装置将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息进行编码，并将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息作为编码信息嵌入。

3.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中，所述提取装置基于通过对该编码信息进行读出和解码而获得的位置信息，提取纸指纹信息。

4.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述扫描装置在位于纸张的对角线的右侧和左侧上的每个区上扫描纸指纹信息。

5.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括用于显示由所述检验装置所检验的检验结果的装置。

6.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，在检验纸指纹信息时，检测并校正要被提取的纸指纹信息的方向。

7.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，在检验纸指纹信息时，检测并校正要被提取的纸指纹信息的倾斜。

8.根据权利要求7所述的图像处理设备，其中，基于打印在纸张上的成对角线位置的角上的标记检测倾斜。

9.根据权利要求7所述的图像处理设备，其中，基于打印在纸张上的对角线上的角上的标记检测倾斜。

10.根据权利要求8所述的图像处理设备，其中，所述标记具有相同的方向。

11.根据权利要求9所述的图像处理设备，其中，所述标记具有相同的方向。

12.一种用于处理表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的图像处理方法，包括：

扫描表示纸张独有的纤维图案的纸指纹信息的步骤；

将纸指纹信息和纸指纹信息的位置信息嵌入纸张上的成对角线位置的两个角上的步骤；

基于嵌入的位置信息提取纸指纹信息的步骤；以及

利用提取的纸指纹信息检验扫描的纸指纹信息的步骤。

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