CN101403886A - 图像处理装置和验证系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供图像处理装置和验证系统。该图像处理装置包括：图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；以及存储器，该存储器存储由所述计算单元计算的所述特征量。

Description

图像处理装置和验证系统

技术领域

本发明涉及图像处理装置和验证系统。

背景技术

已知以下这种技术，其中，将诸如金属线等(可检测物)的异物嵌入(inlaid)到纸记录介质或另一薄片状(sheet-like)记录介质中，并且通过检测该异物来获知该记录介质的不当取出(例如，参见日本专利申请No.JP H9-120456A)。

发明内容

本发明的目的在于，利用少量的信息来获取与包含可检测物的记录介质的特征有关的信息。

在本发明的第一方面中，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；以及存储器，该存储器存储由所述计算单元计算的所述特征量。

在本发明的第二方面中，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；验证单元，该验证单元从外部装置获取所述可检测物的分布的特征量，并且比对由所述计算单元计算的所述特征量来验证所获取的所述特征量；以及输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

在本发明的第三方面中，所述计算单元针对所述记录介质的各个预定部分图像区，来计算所述记录介质的特征量，并且所述存储器存储由所述计算单元针对所述部分图像区中的每一部分图像区而计算的所述特征量。

在本发明的第四方面中，所述计算单元针对所述记录介质的各个预定部分图像区，来计算所述记录介质的特征量，并且所述验证单元比对由所述计算单元针对所述部分图像区中的每一部分图像区而计算的所述特征量，来验证从外部装置获取的各个预定部分图像区的所述特征量。

在本发明的第五方面中，所述计算单元通过将由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像划分成多个图像区，并且通过将所述图像区进行交叠而生成交叠图像信息，来计算所述特征量。

在本发明的第六方面中，所述提取单元基于在通过提取具有比第一照度高的照度的图像区而获取的第一图像信息与通过提取具有比第二照度高的照度的图像区而获取的第二图像信息之间的差别，从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像，所述第二照度低于所述第一照度，并且所述计算单元基于由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息，来修正表示由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像的所述图像信息，并且基于所修正的所述图像信息来计算所述特征量。

在本发明的第七方面中，所述计算单元对表示由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像的所述图像信息执行霍夫变换，并且计算与所述霍夫变换的结果相对应的信息，作为所述记录介质的所述特征量。

在本发明的第八方面中，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；存储器，该存储器存储由所述计算单元计算的所述特征量；验证单元，该验证单元比对由所述计算单元计算的第二记录介质的所述特征量，来验证存储在所述存储器中的第一记录介质的所述特征量，并且输出与所述验证结果有关的信息；以及输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

在本发明的第九方面中，提供了一种验证系统，该验证系统包括：第一图像信息获取单元，该第一图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的第一记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；第一提取单元，该第一提取单元从由所述第一图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；第一计算单元，该第一计算单元基于由所述第一提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述第一记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；存储器，该存储器存储由所述第一计算单元计算的所述特征量；第二图像信息获取单元，该第二图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的第二记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；第二提取单元，该第二提取单元从由所述第二图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；第二计算单元，该第二计算单元基于由所述第二提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述第二记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；验证单元，该验证单元比对存储在所述存储器中的所述第一记录介质的所述特征量，来验证由所述第二计算单元计算的所述第二记录介质的所述特征量；输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

在本发明的第十方面中，所述第一计算单元通过将由所述第一提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像信息划分成多个图像区、并且通过生成将所述图像区进行交叠而获取的第一交叠图像信息，来计算所述第一记录介质中的特征量；所述存储器存储由所述第一计算单元生成的所述第一交叠图像信息；所述第二计算单元通过将由所述第二提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像信息划分成多个图像区，并且通过生成将所述图像区进行交叠而获取的第二交叠图像信息，来计算所述第二记录介质中的特征量；并且所述验证单元通过计算存储在所述存储器中的所述第一交叠图像信息与由所述第二计算单元生成的所述第二交叠图像信息的交叉谱，并且基于所计算的所述交叉谱来确定所述验证结果，比对所述第二交叠图像信息来验证所述第一交叠图像信息的所述特征量。

在本发明的第十一方面中，一种属性信息获取单元，该属性信息获取单元获取表示形成在所述第一记录介质上的可见图像的属性的属性信息，并且其中，所述存储器将由所述属性信息获取单元获取的所述属性信息与由所述第一计算单元计算的所述特征量相关联地存储，并且所述输出单元输出所述验证结果以及由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息。

在本发明的第十二方面中，所述属性信息是用于表示是否可以将其上形成有可见图像的所述第一记录介质从预定空间区域取出到外部空间区域的信息，并且当由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息表示不可以进行所述取出时，所述输出单元输出表示不可以取出与所述第一记录介质相对应的所述第二记录介质的信息。

在本发明的第十三方面中，所述验证系统还包括：门禁；以及控制器，当所述验证单元的验证结果满足多个预定条件并且由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息表示不可以取出时，所述控制器生成表示所述第二记录介质将要被取出至外部空间区域的警报或者控制所述门禁以使得防止被取出至外部空间区域。

与其中没有使用本设置的情况相比，本发明的第一方面允许使用较少量的信息来存储与包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量有关的信息。

与其中不利用可检测物分布的特征量来执行验证的情况相比，本发明的第二方面允许以更快和更准确的方式来验证包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量。

与其中没有划分成多个部分图像区而执行特征量计算的情况相比，本发明的第三方面允许以经提高的准确度来计算和存储特征量。

与其中没有划分成多个部分图像区而执行特征量计算的情况相比，本发明的第四方面允许提高特征量计算的准确度。

与其中没有利用交叠图像信息而执行特征量计算的情况相比，本发明的第五方面允许缩减特征量计算所需的时间和计算量。

与其中没有使用本设置的情况相比，本发明的第六方面允许更加准确地从其上形成有可见图像的记录介质中提取与可检测物相对应的图像。

与其中没有使用霍夫变换的情况相比，本发明的第七方面允许使用更简单的处理来计算表示可检测物的位置和倾斜度的特征量。

与其中没有使用本设置的情况相比，本发明的第八方面允许使用较少量的信息来存储与包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量有关的信息，并且与其中不利用可检测物分布的特征量而执行验证的情况相比，允许以更快和更准确的方式来验证包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量。

与其中没有使用本设置的情况相比，本发明的第九方面允许使用较少量的信息来存储与包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量有关的信息，并且与其中不利用可检测物分布的特征量而执行验证的情况相比，允许以更快和更准确的方式来验证包含在记录介质中的可检测物的分布的特征量。

与其中没有使用交叉谱的情况相比，本发明的第十方面允许通过缩减可检测物分布的特征量计算所需的时间和计算量的方式来验证该特征量。

本发明的第十一方面允许在验证可检测物分布的特征量的同时输出与涉及可见图像的属性信息相关联的信息。

本发明的第十二方面允许输出表示不可以将记录介质取出至外部空间区域的属性信息并执行防止取出记录介质的控制。

本发明的第十三方面允许通过控制该门禁或者通过生成表示记录介质将要被取出至外部空间区域的警报，来更严格地对将记录介质取出至外部空间区域进行限制。

附图说明

基于以下附图，对本发明的示例性实施方式进行详细说明，在附图中：

图1是例示验证系统的整体构造的立体图；

图2是例示登记装置和验证装置的功能性设置的框图；

图3是说明图像读取单元220的结构的图；

图4是例示了示例性ID信息管理表的图；

图5是例示了示例性属性信息管理表的图；

图6是例示纸介质的示例的图；

图7是例示纸介质的示例的图；

图8是例示登记装置的控制单元的操作的流程图；

图9是例示由登记装置的控制单元执行的对象提取处理的流程图；

图10A到10C是说明扩展处理的图；

图11是例示包含对象的示例性图像的图；

图12是由登记装置的控制单元计算的检测值的图；

图13是例示用于划分图像区的方法的图；

图14是例示被划分成图像区的示例性图像的图；

图15是例示由登记装置的控制单元执行的特征量计算处理的流程图；

图16是说明交叠数量的图；

图17是说明角度范围的图；

图18是例示针对各个对象所识别的图像区、角度范围以及交叠数量的图；

图19是例示由登记装置的控制单元在信息管理表中记录的可检测物分布的特征量的图；

图20是例示由验证装置的控制单元执行的验证处理的流程图；

图21是说明霍夫变换(Hough transform)处理的图；

图22是说明霍夫变换处理的图；

图23是示意性地表示用于生成交叠图像信息的方法的图；

图24是例示由验证装置的控制单元执行的验证处理的流程图；

图25是例示由验证装置的控制单元执行的功能的功能性框图；

图26A到26H是示意性地示出由在各个功能块执行处理时获取的图像信息所表示的图像的图；

图27A到27D是说明由修正单元执行的处理的图；

图28是例示包含对象的示例性图像的图；以及

图29是例示当验证装置读取纸介质的正面和反面时所建立的图像区之间的关联关系和角度范围之间的关联关系的图。

具体实施方式

下面，参照附图，对本发明的一些示例性实施方式进行说明。

A、示例性实施方式1

1、设置

图1是例示在本发明的一个示例性实施方式中使用的验证系统100的整体构造的立体图。如图1所示，验证系统100包括：作为第一装置的登记装置200；作为第二装置的验证装置300；以及可以按照门禁方式打开和关闭的门400。验证系统100位于限定了预定范围的空间区域中，例如，企业或学校处的房间等。其上形成有可见图像的多个薄片状介质(以下称为“印刷材料”)位于该空间区域内，并且印刷材料中的一些包含禁止将其取出到外部空间区域的介质。由例如纸介质来代表组成这些印刷材料的记录介质，并且该纸介质包含有预先嵌入到其中的一个或更多个金属可检测物。登记装置200(例如是电子照相型图像形成装置)在纸介质上形成由用户指定的可见图像，并且，以光学方式读取该纸介质(第一记录介质)，计算嵌入到该介质中的可检测物的分布的特征量，并存储它们。验证装置300例如是以光学方式读取印刷材料(第二记录介质)上的图像的扫描仪装置，并且位于门400的附近。通常门400是关闭的，而且由门开/关单元401来控制门400的打开/关闭，这在稍后说明。

携带着印刷材料并且准备走出门400的用户使验证装置300读取该印刷材料。验证装置300读取该印刷材料并且计算嵌入到该印刷材料中的可检测物的分布的特征量。登记装置200和验证装置300以无线方式或者经由陆地线路彼此连接，以使得之间可以进行通信。验证装置300比对由登记装置200存储的可检测物分布的特征量来验证该验证装置本身计算的可检测物分布的特征量，并且输出验证结果。这时，如果验证结果满足特定预定条件并且该印刷材料没有被禁止取出到外部空间区域，则验证装置300打开门400；否则，如果验证结果不满足该预定条件并且该印刷材料被禁止取出到外部空间区域，则验证装置确保门400保持关闭。应当注意的是，由经过验证的分布的特征量之间的相关度(匹配特征量的数量、特征量值)来确定上述预定条件。而且，门400不必是可开/可关的门，而是例如可以使用通常准许通过并且由位于入口和出口处的板(panel)组成的门禁。在这种情况下，将紧急警报或警笛设置在门禁处，并且在被禁止取出的印刷材料要被取出时，使用声音和光来生成警报，而不是关闭门。

图2是例示登记装置200和验证装置300的功能性设置的框图。如图2所示，登记装置200包括：控制单元210、图像读取单元220、操作员输入单元230、ID信息存储器240以及图像形成单元250。控制单元210对图像读取单元220和图像形成单元250的操作进行控制，并针对从图像读取单元220获取的图像信息执行预定图像处理。图像读取单元220以光学方式读取嵌入有可检测物的纸介质，生成表示该介质的图像信息并将该图像信息提供给控制单元210。包括键盘或另一输入装置或包括诸如按钮的控制部等的操作员输入单元230接收用户输入，生成表示该用户输入的控制信号，并将该控制信号提供给控制单元210。图像形成单元250基于由控制单元210提供的表示形成在纸介质上的图像的图像信息，在纸张(paper sheet)上形成图像。

更具体地说，控制单元210包括：CPU(中央处理单元)211、存储器212以及接口213。CPU 211执行存储在存储器212中的软件程序。存储器212包括例如存储各种软件程序的ROM(只读存储器)和用作CPU211的工作区的RAM(随机存取存储器)。作为使得能够与连接至控制单元210的组件交换信息的物理接口的接口213，从图像读取单元220和操作员输入单元230获取各种类型的信息，并将所述各种类型的信息提供给图像读取单元220。

应当注意的是，存储在存储器212中的软件程序包括对登记装置200的操作进行控制的基本程序P1，以及用于计算可检测物分布的特征量的特征量计算程序P2。稍后对特征量计算程序P2执行的处理进行详细说明。

接下来，对图像形成单元250进行说明。图像形成单元250包括多个图像形成单元。

为各个调色剂颜色(即，青色(C)、紫红色(M)、黄色(Y)以及黑色(K))设置这些图像形成单元，并且各个单元都具有光导电鼓(photoconductor drum)、充电部、曝光部、显影部以及转印部。光导电鼓(其作为以预定速度环绕其轴旋转的鼓状组件)被充电部以静电方式充电至预定电势。曝光部通过利用激光来照射以静电方式充电的光导电鼓而形成静电潜像。显影部通过使调色剂粘附至形成在光导电鼓上的静电潜像来显影调色剂图像。转印部将在光导电鼓上显影的各个颜色的调色剂图像转印到与图像形成而同时地从供纸托盘运送来的纸介质上。在熔合(fuse)该调色剂图像之后，将该纸介质从该装置排出。

图像读取单元220(其在纸介质的运送方向上设置于图像形成单元250的转印部的上游)在转印部转印调色剂图像之前，以光学方式读取从供纸托盘运送来的纸介质。

具体地说，图像读取单元220的结构如图3所示。如图3所示，图像读取单元220包括：光源21、传感器22、运输辊23和24以及信号处理电路25。光源21(例如，荧光灯)利用光对用于传感器22捕获图像的位置进行照明。传感器22(例如，接触型CCD(电荷耦合器件)图像传感器)接收光源21照射的并被纸介质S反射的单位光(unit of light)，并且生成表示其灰度级变化的图像信号。运输辊23、24是沿该图中箭头方向运输纸介质S的辊状组件。信号处理电路25是执行以下处理的电路：针对由传感器21提供的图像信号执行AD转换和其它信号处理；将模拟图像信号转换成数字图像信号；以及输出该数字图像信号。应当注意的是，在图3中，光源21、传感器22以及纸介质S在与纸表面垂直的方向上具有受限的宽度。下面，将这个方向称为“X方向”。而且，将与X方向垂直的方向(即，图3中箭头所指方向)称为“Y方向”。

而且，虽然可以使用任意尺寸和任意灰度级的图像信息，但是假定使用每英寸600点(像素)的输入分辨率来读取A4尺寸(210mm×297mm)的纸，并且假定各个点都是表示8位灰度级(256灰度级)的数据。对于这时使用的灰度级值(照度信息)，“0”表示“白色”，而“255”表示“黑色”。而且，假定图像信息包括图像区中的纸介质的整个表面。换句话说，图像信息的图像区沿X方向为4960(≈216×600÷25.4)像素，而沿Y方向为7016(≈297×600÷25.4)像素。

ID信息管理表241和属性信息管理表242被存储在ID信息存储器240中。

图4是例示了示例性ID信息管理表241的图。在ID信息管理表241中，在“纸介质”(即，识别纸介质的信息)与嵌入到各个纸介质中的可检测物的分布的特征量之间建立关联。可检测物的分布的特征量表示与嵌入到纸介质中的可检测物的分布有关的信息，例如，如图4所示，可检测物的分布的特征量包括诸如“总数量”、“按区域的数量”、“按交叠数的数量”以及“按角度范围的数量”的特征量。从各个纸介质读取的可检测物的总数量被记录在字段“总数量”中。包含在纸介质的各个单元“F1”-“F9”中的可检测物的数量被记录在字段“按区域的数量”中。沿与纸介质的表面垂直的方向观察到的相互交叠的可检测物的数量被记录在字段“按交叠数的数量”中，该字段再被分成“一个可检测物”、“两个可检测物”和“三个或更多个可检测物”。记录在字段“按角度范围的数量”中的数量是当纸介质的表面上的预定方向与可检测物延伸的方向之间的角被分类成预定角度范围R1-R4时属于所使用的各个角度范围R1-R4的可检测物的数量。应当注意的是，以上针对可检测物所述的数量中的每一个都是基于被确定为与从纸介质读取的图像中的可检测物相对应的图像而获取的值。稍后对记录在这些字段中的各个字段中的内容和用于获取这些内容的具体过程进行详细说明。

图5是例示了示例性属性信息管理表242的图。如图5所示，属性信息管理表242在“纸介质ID”(即，识别纸介质的信息)与关于形成在纸介质上的图像(可见图像)的属性的信息(诸如“图像创建时间和日期”、“装置ID”、“文件ID”、“页数”、“用户ID”以及“准许/禁止取出”)之间建立关联。在纸介质上形成图像时的日期被记录在字段“图像创建日期”中。被指定给在纸介质上形成图像的图像形成装置的识别信息(ID)被记录在字段“装置ID”中。表示与形成在纸介质上的图像有关的信息(文件)的识别信息被记录在字段“文件ID”中。分配给图像信息的页数被记录在字段“页数”中。与指令图像形成装置创建图像的用户有关的识别信息被记录在字段“用户ID”中。记录在字段“准许/禁止取出”中的信息描述是否准许或禁止将指定有纸介质ID的纸介质取出至外部空间区域。

如图4和图5所示，可检测物分布的特征量和图像属性信息与各个纸介质ID相关联。因而，可以将图像属性信息与可检测物分布的特征量相关联地存储在ID信息存储器240中。

下面，参照图2，对验证装置300的结构进行说明。

如图2所示，验证装置300包括：控制单元310、图像读取单元320、操作员输入单元330、通知单元340以及门开/关单元401。控制单元310对图像读取单元320的操作进行控制，并针对从图像读取单元320获取的图像信息执行预定图像处理。图像读取单元320(其等同于普通扫描仪装置)以光学方式读取纸介质，生成表示该介质的图像信息，并将该图像信息提供给控制单元310。应当注意的是，图像读取单元320通过对其上没有形成图像的印刷材料的表面(本示例性实施方式的印刷材料仅在纸介质的一面上形成有图像)进行读取来生成图像信息。包括键盘或另一输入装置或包括诸如按钮的控制部等的操作员输入单元330接收用户输入，生成表示该用户输入的控制信号，并将该控制信号提供给控制单元310。通知单元340包括LCD显示器和扬声器，以通过输出由控制单元310提供的音频信号和图像信号来向用户通知各种类型的信息。在控制单元310的控制之下的门开/关单元401根据可检测物分布的特征量来控制门400的打开/关闭。

控制单元310包括：CPU 311、存储器312以及接口313。CPU 311执行存储在存储器312中的软件。存储器312包括例如存储有各种软件程序的ROM和用作CPU 311的工作区的RAM。作为使得能够与连接至控制单元310的组件交换信息的物理接口的接口313，从图像读取单元320和操作员输入单元330获取各种类型的信息，并将各种类型的信息提供给图像读取单元320。存储在存储器312中的软件程序包括对验证装置300的操作进行控制的基本程序P3，以及被用于计算和验证可检测物分布的特征量的特征量计算/验证程序P4。稍后对特征量计算/验证程序P4执行的处理进行详细说明。

这里，参照图6和7，对纸介质的结构进行说明，如图6所示，纸介质S是薄片状物体，其中，将可检测物S2嵌入在基底(substrate)S1中。诸如普通纸介质(例如，由纸浆(cellulose)组成)的材料可以用于基底S1。可检测物S2(例如，线状金属物体)通过置于其中而被嵌入在基底S1中。而且，可检测物S2是准线性杆状组件，其长度大约为25mm而其直径大约为30μm。在整个纸介质S中嵌入有数个到大约50个可检测物S2。应当注意的是，可检测物S2的光学透射率(或反射率)低于基底S1的光学透射率(或反射率)，并且可检测物S2的直径小于纸介质S的厚度。为此，当将纸介质S暴露在光线下时在某种程度上能够以可见的方式来确定可检测物S2的位置和形状。

图7(作为例示嵌入在纸介质S中的可检测物S2的图)示出了纸介质S的截面单元(cross unit)。例如，如图7所示，将可检测物S2嵌入纸介质S中使得可检测物S2不从纸介质的表面突出。例如，当以几乎与纸介质S的平面相平行的方式来嵌入可检测物S2时，全部可检测物S2以实际上均匀的密度可见(viewable)。另一方面，当以与纸介质S的平面成一角度的方式来嵌入可检测物S2时，可检测物S2的密度不均匀并且逐渐消失(或者变得更暗)。

2、操作

接下来，对验证系统100执行的处理的内容进行说明。

2-1、登记装置200的操作

图8是概述当由登记装置200的控制单元210执行特征量计算程序P2时所执行的处理的流程图。在用户执行其目的是在纸介质上形成图像的操作(按压按钮等)时并且在控制单元210获取与这些操作相对应的控制信号时，执行特征量计算程序P2。虽然在这时图像信息处理在于生成所谓的印出或复制(制作副本)，但是在纸介质上形成图像之前，与特征量计算程序P2有关的处理作为与图像形成处理相独立的例程而被执行。

在图8中，登记装置200的控制单元210引导图像读取单元220读取纸介质，并经由接口213获取由图像读取单元220生成的图像信息(步骤Sa)。接下来，控制单元210从该图像信息中提取对象，即，与可检测物相对应的图像(步骤Sb)。然后，控制单元210基于与可检测物相对应的所提取的图像来计算纸介质中的可检测物分布的特征量(步骤Sc)。下面，对在步骤Sa-Sc中的执行特征处理的步骤Sb和Sc进行详细说明。

对象提取处理

图9是例示步骤Sb中执行的对象提取处理的流程图。以下说明参照同一附图。首先，控制单元210对由图像读取单元220生成的图像信息执行平滑化处理(步骤Sb1)。例如，通过应用具有预定尺寸的平滑化过滤器，来进行为了缩减基底部分中的灰度级差而执行的这个操作。随后，控制单元210对图像信息执行扩展处理(步骤Sb2)。为了加强(accentuate)嵌入有可检测物的部分而执行的这个操作涉及以下处理：参照关注像素的邻近的其它像素(以下称为“相邻像素”)；如果在相邻像素中存在其灰度级值比关注像素的灰度级值大(即，更暗)的像素，则将关注像素的灰度级值切换成这个像素的灰度级值。

下面，利用具体示例对扩展处理进行说明。例如，考虑具有例如图10A所示的像素P(i，j)的图像信息。应当注意的是，这里“i”表示X方向上的坐标值，而“j”表示Y方向上的坐标值。另外，为便于说明，假定像素P的灰度级值为“1”，而假定全部其它像素的灰度级值为“0”。例如，如果利用关注像素的上面两行和下面两行以及左侧两行和右侧两行的像素，来对这种图像信息进行扩展处理，而且如果将像素P(i-2，j-2)用作关注像素，则相邻像素为图10B中用阴影线(hatch)表示的像素。换句话说，相邻像素为以下24个像素：像素P(i-4，j-4)～P(i，j-4)、P(i-4，j-3)～P(i，j-3)、P(i-4，j-2)～P(i-3，j-2)、P(i-1，j-2)～P(i，j-2)、P(i-4，j-1)～P(i，j-1)以及P(i-4，j)～P(i，j)。然后，因为相邻像素包括灰度级值为“1”的像素P(i，j)，所以将关注像素P(i-2，j-2)的灰度级值从“0”改变成“1”。如果针对全部像素执行这种处理，则作为处理的结果，如图10C所示，像素P(i，j)的邻近的24个像素的灰度级值将为“1”。

应当注意的是，可以按任意方式来选择扩展处理期间的相邻像素的数量。尽管在该示例中将关注像素的上面两行和下面两行以及左侧两行和右侧两行的像素用作“相邻像素”，但是同样可以使用单行。下面，因为该操作使用5×5个像素且关注像素在其中心，所以将使用关注像素的上面两行和下面两行以及左侧两行和右侧两行的像素作为“相邻像素”的扩展处理称为“5×5像素扩展处理”。而且，按照类似方式，因为该操作使用3×3个像素且关注像素在其中心，所以将使用关注像素的上面一行和下面一行以及左侧一行和右侧一行的像素作为“相邻像素”的扩展处理称为“3×3像素扩展处理”。即，在步骤Sb2中执行的扩展处理是5×5像素扩展处理。

现在返回至图9的流程图。在执行了步骤Sb2的扩展处理之后，控制单元210再次执行扩展处理(步骤Sb3)。这时执行的扩展处理是3×3像素扩展处理。随后，控制单元210按相同次序重复在步骤Sb1、Sb2以及Sb3中执行的平滑化处理和扩展处理(步骤Sb4、Sb5以及Sb6)。

接下来，控制单元210计算包含在图像信息中的全部像素的灰度级值的平均值(步骤Sb7)。基于这时计算的平均值，控制单元210确定用于下面阶段的二值化(binarization)处理的阈值Th1(步骤Sb8)。阈值Th1与该平均值之间的关系是任意的，并且可以被设置成使得例如将该平均值乘以预定系数所获得的值用作该阈值Th1。然而，在这个示例性操作中，将该平均值加“22”后所获得的值用作阈值Th1。

然后，控制单元210利用这样确定的阈值Th1来执行二值化处理(步骤Sb9)。即，控制单元210执行以下替换：其中，将具有小于阈值Th1的灰度级值的像素的灰度级值设置成“0”，而将具有大于或等于阈值Th1的灰度级值的全部像素的灰度级值设置成“1”。

在执行了二值化处理之后，控制单元210执行以下操作：在该操作期间，控制单元210基于在二值化之后获取的图像信息来提取对象(步骤Sb10)。在这个操作期间，将具有灰度级值“1”的连续像素块视为单一对象，如所标注的。同时，计算各个对象的长度、周长以及面积，并且，将其长度、周长以及面积不满足预定阈值的对象作为由于纸张浮动和不均匀照明而提取的对象(即，作为噪声)而排除。在本示例性实施方式中，长度、周长以及面积的阈值分别为“236”、“600”以及“7000”。应当注意的是，这些阈值的单位全部是“像素”。即，长度的阈值Th1大约为10(≈236÷600×25.4)mm。而且，当以下使用术语“对象”时，它是指在步骤Sb10中提取的对象，即，在图像信息中没有噪声的对象。

在图11(其例示了如何从图像信息中提取所提取的对象)中，符号A-J被用作用于识别对象的识别信息。控制单元210利用预定原点作为基准来定义X方向和Y方向的坐标轴X和Y。这里，图像区的左上端被用作原点O。这个坐标系中的坐标值与图像区中的像素的数量相对应，并且X坐标使用从“0”到“4959”范围的值，而Y坐标使用从“0”到“7015”范围的值。控制单元210计算各个对象的长度、周长、面积、质心以及角度，并将它们存储在存储器212中，作为各个对象的检测值(步骤Sb11)。图12示出了利用图11所示图像信息由控制单元210计算的各个对象的检测值。在图12中，“质心(X)”和“质心(Y)”是对象重心的X坐标和Y坐标。另外，术语“角度”指按照“度”测量的预定方向(在本示例性实施方式中，坐标值Y的方向)与对象的纵向方向(即，可检测物延伸的方向)之间的的角度。另外，“像素”用作长度、周长以及面积的测量单位。

特征量计算处理

接下来，对图8中的步骤Sc的特征量计算处理进行详细说明。该处理用于基于在对象提取处理期间存储在存储器中的检测值，来计算嵌入在纸介质中的可检测物的分布的特征量。

在特征量计算处理期间，控制单元210将由图像信息代表的图像划分成多个图像(称为“部分图像”)，并且计算各个图像区的可检测物的分布的特征量。具体地说，如图13所示，控制单元210将整个图像区划分成按3×3的栅格排列的总计九个部分图像区F1-F9。将图11中所示图像划分成部分图像区F1-F9，这生成图14中所示图像。这时，线X＝2338、4676和线Y＝1653、3306用作相邻部分图像区之间的边界。

图15是例示步骤Sc中执行的特征量计算处理的流程图。以下说明参照同一附图。首先，控制单元210读取由存储器212存储的对象的检测值(步骤Sc1)。随后，控制单元210计算可检测物的分布的特征量。

首先，控制单元210在部分图像区F1-F9中识别特定关注对象所属的部分图像区(步骤Sc2)。这里，在各个对象的质心的坐标值与各个部分图像区的坐标值之间进行比较，并且将质心所属的部分图像区识别为对象所属的部分图像区。作为示例，参照图14，对象A属于部分图像区F2，而对象B属于部分图像区F3。

接下来，控制单元210识别对象中交叠的可检测物的数量(步骤Sc3)。

更具体地说，控制单元210基于提取对象的面积或周长，来计算交叠物的数量。因为可检测物的长度大约为25mm，所以单个可检测物的面积为10000-33000(个像素)，而单个可检测物的周长为850-1500(个像素)。因此，如果对象的面积大于或等于33000并且小于55000或者如果对象的周长大于或等于1500并且小于3000，则控制单元210将交叠物的数量设置成“2”。如果对象的面积大于或等于55000或者如果对象的周长大于或等于3000，则控制单元210将交叠物的数量设置成“3”或更多。另外，如果对象的面积小于33000或者如果对象的周长小于1500，则控制单元210将交叠物的数量设置成“1”。结果，如图16所示，如果发现可检测物没有表现出交叠，则将交叠物的数量设置成“1”，如果发现两个可检测物因交叠而形成了单个对象，则将交叠物的数量设置成“2”，而如果三个可检测物因交叠而形成了单个对象，则将交叠物的数量设置成“3”或更多。

随后，在图15中，控制单元210识别表示对象的角的角度范围(步骤Sc4)。这里，图17是说明角度范围的图。对象的角被定义为对象的纵向方向与坐标轴Y之间的角。如图17所示，如果对象的角度大于或等于0度并且小于45度，则该对象属于角度范围R1；如果对象的角度大于或等于45度并且小于90度，则该对象属于角度范围R2；如果对象的角度大于或等于90度并且小于135度，则该对象属于角度范围R3；而如果对象的角度大于或等于135度并且小于180度，则该对象属于角度范围R4。作为示例，参照图12到图14，对象A、B以及C属于角度范围R4，而对象D属于角度范围R2。

然后，在图15中，控制单元210确定包含在图像信息中的全部对象是否已经经过了上述处理步骤Sc2～Sc4的处理(步骤Sc5)。如果确定已经针对全部对象识别了对象所属的部分图像区和角度范围以及交叠物的数量(步骤Sc5中为“是”)，如图18所示，则控制单元210执行计算可检测物的分布的特征量的操作。

控制单元210计算属于由图像信息表示的整个图像区的总对象数量(步骤Sc6)。这里，对象A-J总计为10个。随后，控制单元210计算属于各个部分图像区F1-F9的总对象数量(步骤Sc7)。作为示例，参照图18，没有对象属于部分图像区F1，数量为“0”。针对部分图像区F2，因为对象A属于这个区域，所以数量为“1”。而且，对象D、E以及F属于部分图像区F5，其总数为“3”。随后，控制单元210针对由图像信息表示的整个图像区计算“按交叠数的数量”(步骤Sc8)。因为已经在步骤Sc3中识别了交叠可检测物的数量，所以控制单元210将它们分类成其中交叠物的数量为“一个”、“两个”以及“三个或更多个”的多个组，并且计算各个组的对象数。

接下来，控制单元210计算属于各个角度范围R1-R4的总对象数量(步骤Sc9)。作为示例，参照图18，由于对象E、G以及H属于角度范围R1，所以该范围的数量为“3”，而因为对象D和I属于角度范围R2，所以该范围的数量为“2”。因为对象J属于角度范围R3，所以角度范围R3的数量为“1”。因为对象A、B、C以及F属于角度范围R4，所以角度范围R4的数量为4。

在按照这种方式计算出可检测物的分布的特征量之后，控制单元210将它们写入至ID信息存储器240中的ID信息管理表241(步骤Sc10)。图19示出了这时记录在ID信息管理表241中的可检测物的分布的特征量。图4所示ID信息管理表241的内容表示针对各个纸介质的可检测物的分布的特征量的集合。

在经过该处理之后，将纸介质提供给图像形成单元250，并且由图像形成单元250将图像(可见图像)形成在纸介质上。这时，控制单元210将“图像创建时间和日期”、“装置ID”、“文件ID”、“页数”、“用户ID”以及“准许/禁止取出”写入至属性信息管理表242。因为“图像创建时间和日期”是当前时间和日期，并且“装置ID”是指定给登记装置200的装置ID，所以控制单元210可以简单地写入“图像创建时间和日期”和“装置ID”。而且，因为“文件ID”、“页数”以及“用户ID”组成了可以通过参照表示形成在纸介质上的图像的图像数据及其头部来识别的信息，所以控制单元210可以简单地写入“文件ID”、“页数”以及“用户ID”。另外，因为“准许/禁止取出”字段包含记录在图像数据的头部中的信息或者包含在用户发出指令以执行图像形成操作时所指定的信息，所以控制单元210可以简单地引用这个信息并将该信息写入至属性信息管理表242。

2-2、验证装置300的操作

接下来，对验证装置300的操作进行说明。

当准备向外携带印刷材料的用户将该印刷材料放置在验证装置300上并且执行用于验证的操作(按压按钮等)时，验证装置300的控制单元310执行特征量计算/验证程序P4。应当注意的是，下面对验证装置300操作的说明是指比对图4中所示ID信息管理表241的内容(特征量)来验证为图11中所示图像计算的特征量(参见图19)的情况。

首先，控制单元310指示图像读取单元320读取印刷材料，并且经由接口313获取由图像读取单元320生成的图像信息。接下来，控制单元310执行对象提取操作并执行特征量计算。因为由控制单元310执行的涉及读取印刷材料、对象提取处理以及特征量计算的过程(与图7的步骤Sa、Sb以及Sc相对应的处理)与由登记装置200的控制单元210执行的处理相同，所以省略了对其的说明。

在基于印刷材料计算出特征量之后，控制单元310执行涉及比对记录在ID信息存储器240的ID信息管理表241中的特征量来验证所计算的特征量的验证处理。

图20是例示由控制单元310执行的验证处理的流程图。下面，参照同一附图，对它进行说明。

首先，由控制单元310从ID信息管理表241中提取总对象数量相同或仅相差一个对象的纸介质ID(步骤Sd1)。因为图11所示图像中包含的总对象数量为10，所以控制单元310仅提取纸介质ID“2”、“6”、“7”、“8”以及“9”，它们在“总数量”字段中具有“9”、“10”或“11”。如果将大量的信息项存储在ID信息管理表241中，则控制单元310针对所记录的全部特征量执行验证处理，结果，处理所需的时间变得很长。因此，控制单元310通过集中在总对象数量大约相同的纸介质ID上来减少验证处理负担。

控制单元310确定是否已经针对全部纸介质ID验证了特征量(步骤Sd2)。因为没有完成针对一些纸介质ID的特征量验证(步骤Sd2：“否”)，所以由控制单元310执行的处理前进至步骤Sd3。在步骤Sd3中，控制单元310集中在已提取的纸介质ID中的纸介质ID上，并且基于记录在纸介质ID的“按区域的数量”字段中的值来对部分图像区F1-F9中具有匹配对象数的区域的数量进行计数(步骤Sd3)。随后，控制单元310基于记录在纸介质ID的“按交叠数的数量”字段中的值对“一个”、“两个”或“三个或更多个”中具有匹配数量的项数进行计数(步骤Sd4)。然后，控制部310针对角度范围R1-R4，对分别属于角度范围R1-R4的对象的数量为相同的区域的数量进行计数(步骤Sd5)。然后，控制部310计算在步骤Sd3到Sd5中所计数的总区域数或总项数(以下称为“重合计数(coincidence count)”)(步骤Sd6)。具体地说，对于纸介质ID“2”，重合计数为“3”，而对于纸介质ID“9”，重合计数为“16”。

控制单元310确定该重合计数是否等于或大于预定阈值(步骤Sd7)。这里使用的阈值例如为80％。换句话说，即使特征量不完整，如果重合计数超出特定级别，则也假定匹配。如果控制单元310确定重合计数小于该阈值(步骤Sd7：“否”)，则确定该印刷材料与对应于关注纸介质ID的纸介质不同，并且处理返回至步骤Sd2。

另一方面，如果控制单元310确定该重合计数等于或大于该阈值(步骤Sd7：“是”)，则确定关于该重合计数在当前时刻是否达到最大值(步骤Sd8)。即，如果控制单元310识别具有更大的重合计数的纸介质ID并且重合计数小于该最大值(步骤Sd8：“否”)，则确定这与对应于关注纸介质ID的纸介质不同，并且处理返回至步骤Sd2，集中在另一纸介质ID上，并且重复该处理。另一方面，如果控制单元310确定关注纸介质ID的重合计数大于该最大值(步骤Sd8：“是”)，则选择该纸介质ID(步骤Sd9)，处理返回至步骤Sd2，并且集中在另一纸介质ID上，并且重复该处理。

如果控制单元310确定已经针对全部纸介质ID执行了验证(步骤Sd2：“是”)，则确定在步骤Sd9中是否选定了纸介质ID(步骤Sd10)。因为如上所述，控制单元310在步骤Sd9中选定纸介质ID“9”(步骤Sd10：“是”)，所以识别纸介质ID“9”。换句话说，将印刷材料识别为与对应于纸介质ID“9”的纸介质相同。然后，控制单元310基于所识别的纸介质ID和存储在ID信息存储器240中的属性信息管理表242(参见图5)，来确定关于是否授权取出经过验证处理的印刷材料。参照图5，与纸介质ID“9”相关联的“取出授权”字段包含单词“禁止”。因此，控制单元310向门开/关单元401输出控制信号，使得门400保持关闭，以禁止取出纸介质。这时，控制单元310可以在通知单元340上显示与对应于纸介质ID“9”的各种属性有关的信息，或者可以将该信息写入至存储在存储器中的预定文件(未示出)中。

另一方面，如果在步骤Sd10中，控制单元310确定在步骤Sd9中没有选择纸介质ID(步骤Sd10：“否”)，则确定经过验证处理的印刷材料没有被登记装置200登记，并且不存在对应纸介质(步骤Sd12)。因此，控制单元310确定应当授权将纸介质取出至外部空间区域，并且输出控制信号，以打开门400。这时，控制单元310可以向通知单元340输出控制信号，使得通知单元340利用音频信号通知用户，以提示该用户利用登记装置200进行登记。

B、示例性实施方式2

接下来，对本发明的示例性实施方式2进行说明。在示例性实施方式2中，特征量计算处理和验证处理操作与示例性实施方式1不同，而其它操作和装置结构相同。因此，以下针对特征量计算处理和验证处理进行详细说明。

在本示例性实施方式中，利用霍夫变换操作来执行在图8的步骤Sc中执行的特征量计算处理。

这里，首先针对霍夫变换操作进行说明。假定在X-Y坐标系中图像信息(其中用二进制值来表示灰度级值)中的像素的位置用X坐标和Y坐标来表示，并且针对经过坐标(x，y)的直线，将从原点起的距离指定为ρ，并与X坐标形成角θ，则经过位于坐标(x，y)处的像素的全部直线可以利用下面的公式(1)来表示。

ρ＝xcosθ+ysinθ(0≤θ＜π)…(1)

例如，针对位于直线1上的坐标P1(x1，y1)和P2(x2，y2)处的像素，如图21所示，如果公式(1)的“θ”从0变化到π，而且根据“θ”的变化所生成的“ρ”如图22所示的ρ-θ坐标中所描绘，则可以将经过特定像素的全部直线表示为ρ-θ坐标(极坐标系)中的曲线。这些曲线被称为霍夫曲线，对应于坐标P1的霍夫曲线称为曲线C1，而对应于坐标P2的霍夫曲线称为曲线C2。按照这种方式获取霍夫曲线的处理称为霍夫变换。

如图22所示，由直线1的位置和倾斜度而唯一地识别霍夫曲线C1、C2。而且，在霍夫曲线C1与C2之间存在交点Q(ρ₀，θ₀)，并且如果获取该交点Q处的ρ₀和θ₀的值，则同样可以基于这些值唯一地识别直线1。换句话说，基于位于任意坐标处的像素所生成的全部霍夫曲线，只要它们是直线1上的点，就经过该交点Q(ρ₀，θ₀)。

接下来，针对基于上述霍夫变换技术而执行的特征量计算处理进行说明。

首先，登记装置200的控制单元210通过读取纸介质来生成图像信息，然后利用预定阈值执行二值化处理。接下来，控制单元210通过针对该图像信息执行霍夫变换来获取霍夫曲线。如上所述，可检测物形状上为准线性，因此，与可检测物相对应的图像形状上也为准线性。换句话说，基于与特定可检测物相对应的图像的像素所表达的多个霍夫曲线在霍夫平面中的特定坐标(交点)处相交。因此，如果控制单元210检查表示霍夫平面中的多个霍夫曲线的交点的坐标(即，针对交点具有大得票数(votes)的坐标)，则能够获取与可检测物的位置和倾斜度相对应的信息。

而且，因为嵌入到纸介质中的可检测物数不限于特定范围内的数量，所以控制单元210从具有较高得票数的坐标开始，仅提取与可检测物数相对应的预定数量的坐标(ρ，θ)；随后将它们记录在ID信息存储器240中，作为可检测物的分布的特征量。而且，如果可检测物稍微弯曲，则多个霍夫曲线的交点在霍夫平面中不能完全重合。在这种情况下，多个交点集中在一个小区域内，因此，如果考虑预定区域内的得票数，则同样可以将其提取为特征量。

接下来，对验证装置300执行的验证处理进行说明。

在验证处理期间，按照与登记装置200的情况相同的方式，验证装置300的控制单元310生成通过读取印刷材料而获取的图像信息，然后执行二值化处理和霍夫变换处理。然后，控制单元310从霍夫平面中的具有较大得票数的坐标开始提取坐标，并将它们用作可检测物的分布的特征量。

接下来，为了比对存储在ID信息存储器240中的特征量来验证基于印刷材料所计算的特征量，控制单元310从这些特征量中逐个选择多个点的坐标，并且计算霍夫平面中的相应欧几里德距离。如果欧几里德距离为0或小于预定值，则控制单元310然后确定与可检测物相对应的图像的位置和倾斜度重合。如果存在其重合计数等于或大于该预定值的纸介质ID，则控制单元310确定印刷材料与对应于纸介质ID的纸介质相同。随后的处理与示例性实施方式1相同。

C、示例性实施方式3

接下来，对本发明的示例性实施方式3进行说明。示例性实施方式3在其操作方面与示例性实施方式1不同，但装置的结构相同。下面，说明集中在操作方面。在本示例性实施方式中，验证装置300利用交叉谱来执行验证处理。即，基于以根据所登记的纸介质生成的图像信息与根据印刷材料生成的图像信息之间的相关度为基础的两个图像信息之间的相似度，来执行验证。

首先，登记装置200的控制单元210通过读取纸介质来生成图像信息，然后利用预定阈值执行二值化处理。假定作为这个处理的结果，利用灰度级值“0”表示白色像素，而利用灰度级值“1”表示黑色像素。接下来，控制单元210将由图像信息表示的图像划分成多个部分图像区，并通过对这些部分图像区进行交叠来生成交叠图像信息。应当注意的是，使用交叠图像信息的原因在于，当针对整个图像区利用交叉谱执行验证处理时处理所需的计算量的增加和较长时间。利用通过对划分图像区所获取的多个部分图像区进行交叠而生成的交叠图像信息，如在本示例性实施方式中进行的，缩减了处理所需的计算量和处理时间，而同时保留与在交叠图像信息中的可检测物相关联的特征量。

图23是示意性地表示用于生成交叠图像信息的方法的图。控制单元210将由特定图像信息表示的图像G划分成图像区栅格，生成X方向长度W1和Y方向长度H1的总计八个部分图像区。应当注意的是，在本示例性实施方式中，假定作为划分的结果，各个部分图像区在主扫描方向和副扫描方向都具有256个像素，并且这些像素以外的图像区不被用于验证处理。然后，控制单元210通过对由划分而生成的全部部分图像区的部分图像进行交叠来生成交叠图像信息。在图23中，八个部分图像区的部分图像G1-G8如该图中箭头所示被彼此交叠，由此生成表示交叠图像Ga的交叠图像信息。具体地说，控制单元210计算与这些图像区相对应的位置中的像素的灰度级值的逻辑和，并将该逻辑和用作交叠图像的灰度级值。例如，当对由灰度级值“1”表示的一组黑色像素进行交叠时，生成具有灰度级值“1”的黑色像素，而当对由灰度级值“0”表示的一组白色像素进行交叠时，生成具有灰度级值“0”的白色像素。当对由灰度级值“1”表示的黑色像素和由灰度级值“0”表示的白色像素进行交叠时，生成具有灰度级值“1”的黑色像素。换句话说，通过下面的公式(2)来表示位于X-Y坐标系(其原点O位于图像区的左上端处)中的坐标(a，b)处的交叠图像信息中的像素的灰度级值(a，b)。这里，与X-Y坐标系(其原点O位于各个部分图像区的左上端处)中的坐标(a，b)相对应的像素的灰度级值被指定为P_x，y(a，b)，其中0≤a＜W1，并且0≤b＜H1。

$p(a,b)=\underset{y}{\mathrm{\Σ}}\underset{x}{\mathrm{\Σ}}{p}_{x,y}(a,b)\·\·\·\left(2\right)$

控制单元210指示ID信息存储器240与纸介质ID相关联地存储其中由公式(2)来表示各个像素的灰度级值的交叠图像信息，作为可检测物的分布的特征量。应当注意的是，以下将存储在ID信息存储器240的交叠图像信息称为“用于登记的交叠图像信息”。

接下来，对验证装置300执行的验证处理进行说明。

在验证处理期间，验证装置300的控制单元310基于印刷材料按照与在由登记装置200的控制单元210执行的交叠图像信息生成处理期间相同的方式，来生成交叠图像信息(以下称为“用于验证的交叠图像信息”)。然后，控制单元310比对存储在ID信息存储器240中的用于登记的交叠图像信息，来验证用于验证的交叠图像信息。

图24是例示由控制单元310执行的验证处理的流程图。下面，参照同一附图进行说明。

首先，控制单元310针对用于验证的交叠图像信息并针对存储在ID信息存储器240中的用于登记的交叠图像信息执行二维傅里叶变换(步骤Sd102)。应当注意的是，在经过二维傅里叶变换之后获取的用于登记的交叠图像信息被指定为F_ir，而用于验证的交叠图像信息被指定为F_i。随后，基于用于登记的交叠图像信息F_ir和用于验证的交叠图像信息F_i，控制单元310计算交叉谱S(步骤Sd103)。通过下面的公式(3)来定义该交叉谱。应当注意的是，F^-1是指傅里叶逆变换。

S＝F^-1(F_ir×F_i)…(3)

接下来，控制单元310确定是否已经比对用于验证的交叠图像信息验证了存储在ID信息存储器240中的全部用于登记的交叠图像信息(步骤Sd101)。如果控制单元310确定不是全部用于登记的交叠图像信息都被验证(步骤Sd101：“否”)，则重复处理步骤Sd102和S103。

另一方面，如果控制单元310确定验证了全部用于登记的交叠图像信息(步骤Sd101：“是”)，则它识别其交叉谱值S达到最大值的纸介质ID(步骤Sd104)。随后，控制单元310确定基于所识别的纸介质ID而计算的交叉谱值S是否超出预定阈值(步骤Sd105)。如果控制单元310确定交叉谱值S超出该阈值(步骤Sd105：“是”)，则它确定，因为用于登记的交叠图像信息与用于验证的交叠图像信息之间的高相关度，所以与所识别的纸介质ID相对应的纸介质与印刷材料相同(步骤Sd106)。应当注意的是，因为存在纸介质没有被登记在登记装置200中的情况，所以设置该阈值。在这种情况下，甚至最大交叉谱也将具有相对较低的值。换句话说，通过设置该阈值，可以避免控制单元310误判印刷材料。

另一方面，如果步骤Sd105中的确定结果为“否”，则控制单元310确定印刷材料的纸介质没有被登记在登记装置200中(步骤Sd107)。

D、示例性实施方式4

接下来，对本发明的示例性实施方式4进行说明。在示例性实施方式4中，对象提取处理的操作与示例性实施方式1不同，但其它操作和装置结构相同。因此，以下针对对象提取处理进行详细说明。

例如，如果在纸介质的两面上形成图像，则控制单元310通过从由读取而生成的图像信息所表示的图像中仅提取与可检测物相对应的图像来生成图像信息，并执行验证。

下面，参照图25和图26A到26G，对控制单元310执行的用于从所生成的图像信息中仅提取与可检测物相对应的图像的处理流程进行说明。应当注意的是，在下面的说明中，将在由图像读取单元320通过读取印刷材料而生成的图像信息所表示的图像内与形成在纸介质上的可见图像相对应的图像称为“印刷图像”，而将与可检测物相对应的图像称为“可检测物图像”。

图25是例示由控制单元310执行的功能的功能性框图。应当注意的是，该图中的箭头示意性示出了数据的流向。

应当注意的是，在该图中，作为控制单元310所执行的特征量计算/验证程序P4的结果，来实现平滑化处理单元3101、第一处理单元3102、第二处理单元3103、第三处理单元3104、减法处理单元3105、对象提取处理单元3106、交叠确定单元3107、修正单元3108以及特征量计算单元3109。

图26A到26G是示意性地示出由在图25所示各个功能框执行处理时获取的图像信息所表示的图像的图。如图26A到26G所示，这个图像由印刷图像A1和可检测物图像A2组成。

图像读取单元320生成表示了通过读取印刷材料而获取的图像的图像信息。这时，如图26A所示，在印刷图像A1和可检测物图像A2附近的图像信息中包含因为基底的灰度级的变化以及读取图像的处理而造成的低密度噪声图像A3。

平滑化处理单元3101从图像读取单元320获取图像信息，并且执行平滑化处理。这个处理例如通过应用具有预定尺寸的平滑化过滤器而实现。如同一附图的图26B所示，作为这个处理的结果，从所生成的图像信息中消除了噪声图像A3。

第一处理单元3102、第二处理单元3103以及第三处理单元3104中的每一个都包括扩展处理单元和二值化处理单元。

在从图像读取单元320获取图像信息并且针对该图像信息执行强扩展(strong expansion)(利用大量的相邻像素)之后，第一处理单元3102利用相对高的阈值来执行二值化处理。更具体地说，在执行“7×7像素扩展处理”三次之后，第一处理单元3102执行“5×5像素扩展处理”三次，然后利用将图像信息的全部像素的灰度级值的平均值加“45”而获取的阈值来执行二值化处理。如同一附图的图26C所示，作为这个处理的结果，通过强扩展来强调印刷图像A1和可检测物图像A2，并且作为利用高阈值的二值化处理的结果，生成其中仅可以看到具有高照度的印刷图像A1的图像信息。

在从图像读取单元320获取图像信息并且针对该图像信息执行弱扩展(weak expansion)(利用少量的相邻像素)之后，第二处理单元3103利用相对低的阈值来执行二值化处理。更具体地说，在执行“5×5像素扩展处理”二次之后，第二处理单元3103执行“3×3像素扩展处理”三次，然后利用将图像信息的全部像素的灰度级值的平均值加“22”而获取的阈值来执行二值化处理。如同一附图的图26D所示，作为这个处理的结果，通过弱扩展来低强度地强调印刷图像A1和可检测物图像A2，并且作为利用低阈值的二值化处理的结果，生成其中可以看到其附近具有低照度的可检测物A2的印刷图像A1的图像信息。

减法处理单元3105从第一处理单元3102和第二处理单元3103获取图像信息，并且生成其示出了位于与不同的图像信息相对应的位置中的像素的灰度级值之间差异的图像信息。如同一附图的图26E所示，作为这个处理的结果，生成其中仅可以看到可检测物图像的图像信息。在由第一处理单元3102和第二处理单元3103提供的图像信息中，印刷图像A1和可检测物图像A2的像素的灰度级值为“255”，而其它像素(其对应于背景)的灰度级值为“0”。因此，减法处理单元3105通过反转这些灰度级值来生成图像信息，然后计算差别，由此生成其中仅有可检测物图像A2的像素由灰度级值“255”表示的图像信息。

对象提取处理单元3106从减法处理单元3105获取图像信息，并且执行灰度级转换处理、扩展处理以及二值化处理。更具体地说，对象提取处理单元3106通过执行“5×5像素扩展处理”两次、执行“3×3像素扩展处理”三次、然后利用将图像信息的全部像素的灰度级值的平均值加“22”而获取的阈值执行二值化处理，来提取对象。如同一附图的图26F所示，作为这个处理的结果，生成其中进一步强调可检测物图像A2并且基于在灰度级转换处理之后的扩展处理来提取对象的图像信息。由对象提取处理单元3106提取超出针对对象而指定的长度、周长以及面积的最小基准值的项，作为来自二值化后的图像信息的对象。这里，长度的最小基准值为“100”，周长的最小基准值为“300”，而面积的最小基准值为“3000”。

在从图像读取单元320获取图像信息并且针对该图像信息执行弱扩展之后，第三处理单元3104利用相对高的阈值执行二值化处理。更具体地说，在执行“5×5像素扩展处理”两次之后，第三处理单元3104执行“3×3像素扩展处理”三次，然后利用将图像信息的全部像素的灰度级值的平均值加“45”而获取的阈值来执行二值化处理。如同一附图的图26G所示，通过弱扩展来强调印刷图像A1和可检测物图像A2，并且作为利用高阈值的二值化处理的结果，仅可以看到具有高照度的印刷图像A1。第三处理单元3104执行的处理与第一处理单元3102执行的处理之间的差别在于扩展处理的强度。就第一处理单元3102执行处理时所获取的图像信息而言，由于第二处理单元3103按照这种方式执行的处理所生成的图像信息中的差别，因而仅可以看到可检测物图像A2。因此，如果没有预先更厚地(thicker)对印刷图像A1进行着色(rendered)，则甚至印刷图像的外缘部分将作为可检测物图像A2而出现。

交叠确定单元3107从对象提取处理单元3106和第三处理单元3104获取图像信息，并且识别其中印刷图像A1与对象交叠的图像区。这样做是因为即使由对象提取处理单元3106来执行对象提取处理，也存在因为印刷图像A1与可检测物图像A2交叠的方式而造成不能准确地单独提取对象的情况。当提取对象时，在例如图26F所示对象Obj1、Obj2以及Obj3的情况下删减了对象的一部分。

这里，参照图27A到27D，对由交叠确定单元3107执行的处理进行说明。

交叠确定单元3107检查各个对象的长度(像素数)，以识别具有局部删减(partial cutout)的对象。随后，交叠确定单元3107识别比特定长度短的对象。因为对象的长度是与可检测物的长度相对应的值，所以交叠确定单元3107可以通过识别比预定长度短的对象来提取具有局部删减的对象。随后，交叠确定单元3107确定印刷图像A1是否与对象接触。这个处理的目的是提取因为与印刷图像A1交叠而具有局部删减的对象。具体地说，交叠确定单元3107可以基于代表图26F所示图像的图像信息来识别对象的位置，并且可以基于代表图26G所示图像的图像信息来识别印刷图像A1的位置。因此，通过检查各个图像的相应位置，交叠确定单元3107可以识别与印刷图像A1接触的对象。

应当注意的是，如果交叠确定单元3107确定具有局部删减的对象没有与印刷图像A1接触，则它确定该对象是由例如在读入图像时的噪声而生成，并且确定不从可检测物图像中提取该对象。

当执行上述处理时，交叠确定单元3107向修正单元3108提供表示所识别的对象的识别信息以及图像信息(与图26F和26G相对应的图像信息)。

修正单元3108基于从交叠确定单元3107获取的对象识别信息和图像信息，来修正具有局部删减的对象。以下，参照图27A到27D，对由修正单元3108执行的用于修正对象的处理进行说明。如果对象的长度L′大于或等于基准值L，则修正单元3108确定对象没有删减，并且不执行针对该对象的修正。应当注意的是，根据可检测物的长度来确定该基准值L。另一方面，如果对象的长度L′小于该基准值L，则修正单元3108以对象的质心为原点限定X轴和Y轴，并且识别以X轴与Y轴的交点为中心的方形图像区T，如图27A所示。这时，图像区T具有其长度等于2/3×L′cosθ或2/3×L′sinθ中较大值的边，其中，θ是Y轴与对象之间的角度。修正单元3108将图像区T划分成四个图像区T1-T4，而X轴和Y轴用作其间的边界。然后，修正单元3 108检查各个图像区T1-T4。如果存在包括对象边缘及印刷图像A1的图像区，则确定它们彼此接触。

如果修正单元3108仅识别出其中对象与印刷图像A1接触的一个位置(图像区T3)，如图27A所示，则如图27B所示来修正对象的长度。即，修正单元3108修正该长度，以使得对象的长度沿印刷图像A1的方向(沿该图中箭头H1所指方向)增加L-L′。由于这种修正，所以质心的位置也沿箭头H1的方向移动(L-L′)/2。另外，如图27C所示，如果修正单元3108识别出其中对象与印刷图像A1接触的两个位置(图像区T1和T3)，则如图27D所示来修正对象的长度。即，修正单元3108修正该长度，以使得对象的长度沿各个印刷图像A1的方向(沿该图中箭头H2和H3所指方向)分别增加(L-L′)/2。由于这种修正，所以质心的位置没有改变。

图26H是表示利用上述过程而被修正的图像信息的图。如同一附图所示，因为删减而变短的对象Obj1的长度被恢复至其原始长度，而因为删减而生成的两个短对象Obj2和Obj3被恢复，使得形成初始的单个对象。

按照与示例性实施方式1相同的方式，当特征量计算单元3109从修正单元3108获取图26H所示的经修正的图像信息时，它基于对象来计算可检测物分布的特征量。然后，控制单元310比对存储在登记装置200的ID信息存储器240中的可检测物分布的特征量来执行验证。

E、另选示例性实施方式

应当注意的是，可以按照下面的方式修改示例性实施方式。具体地说，提出下面的修改例。应当注意的是，还可以恰当地组合这些修改例中的任意一个。

在示例性实施方式4中，在执行用于从通过读取印刷材料(其中在纸介质的两面上形成有图像)所获取的图像信息中仅提取对象的处理之后，验证装置300修正对象，然后执行验证处理。然而，可以在不执行对象修正的情况下执行验证处理。下面，对这种处理的过程进行说明。

应当注意的是，登记装置200将通过读取纸介质所获取的图像信息作为可检测物分布的特征量，与纸介质ID相关联地存储在ID信息存储器240中。即，这个图像信息仅包含可检测物图像。

验证装置300读取印刷材料，生成通过提取具有高照度的印刷图像而产生的图像信息(如图26C所示)，并生成其中仅可以看到可检测物图像的图像信息(如图26E所示)，并将它们存储在存储器313中。接下来，当控制单元310读取针对存储在ID信息存储器240中的各个纸介质ID而存储的图像信息时，它将仅包含印刷图像的图像信息(如图26C所示)交叠到这个图像信息上。随后，控制单元310利用与示例性实施方式4中相同的方法，来执行从这个图像信息中提取对象的处理，然后执行验证处理。

这样，在执行从包括可检测物图像和印刷图像的信息中提取对象的处理之后执行验证处理，结果，控制单元310不必执行对象修正。然而，当将印刷图像交叠到表示存储在ID信息存储器240中的全部可检测物的图像信息上时，验证处理所需时间可能变得很长。为此，由控制单元310将通过读取印刷材料而生成的图像信息和存储在ID信息存储器240中的图像信息划分成多个图像区，重构印刷图像，并且仅在其两者中都存在对象的相应图像区对上执行验证处理即可。

当考虑登记装置200的图像读取单元220中及验证装置300的图像读取单元320中的纸介质(印刷材料)的读取面和读取方向时，根据用户实际放置纸介质的情况而存在所使用的不同读取方向。具体地说，根据纸介质的正面和反面以及纸介质的顶-底方向，图像读取单元针对单张纸介质可以生成总计四个图像信息。换句话说，如果在其中没有识别出这些模式中的任意一个的情况下没有考虑这些模式，则验证装置300不能执行所希望的验证。接下来，对由于纸介质的不同读取面及读取方向在各个示例性实施方式中所造成的差异并对相应修正方法进行说明。

首先，在示例性实施方式1中，当读取图11所示的纸介质时，将它划分成如图14所示的部分图像区F1-F9，并且划分成如图17所示的角度范围R1-R4。顺便提及，当沿相同的顶-底方向但从相反的读取面来读取纸介质时，图11所示的图像被读取为沿右-左方向反转的图像，如图28所示。图29例示了当验证装置300读取纸介质的正面和反面时所建立的各个部分图像区之间的关联关系及角度范围之间的关联关系。因此，利用图29所示的关联关系，验证装置300可以基于两面执行验证处理，以使得可以执行所希望的验证处理，而与纸介质的读取面无关。

接下来，当将图像信息的中心用作示例性实施方式2中的原点时，原点的位置不改变，而与将上述四个方向中的哪一个用于读取无关。然而，当读取的顶-底方向相同、但在相反的读取面上执行读取时，霍夫平面中的坐标值(θ，ρ)将对应于其坐标为(π-θ，ρ)的位置。而且，当读取面相同、但读取的顶-底方向是相反方向时，坐标值(θ，ρ)将对应于其坐标为(θ，-ρ)的位置。而且，当读取面和顶-底方向都相反时，坐标值(θ，ρ)将对应于其坐标为(π-θ，-ρ)的位置。因而，验证装置300可以通过对基于这些关联关系而修正的坐标进行比较来执行验证处理。

接下来，在示例性实施方式3中，对通过将用于验证的交叠图像信息和用于登记的交叠图像信息旋转90度一次而获取的图像信息的各个距离进行利用交叉谱的验证处理。

而且，因为在示例性实施方式4中用于计算与可检测物相关联的特征量的方法相同，所以可以按照与示例性实施方式1相同的方式，基于图像区及角度范围的关联关系执行验证。

在各个示例性实施方式中，图像读取单元220和图像读取单元320通过读取纸介质的一面来生成图像信息。然而，图像读取单元可以通过读取两面来生成图像信息。在这种情况下，图像读取单元的结构可以与图3的结构相同。在读取了一面之后，通过馈送并反转该纸介质来读取另一面。而且，可以将其修改为在纸介质的另一面上的相应位置设置有与光源221和传感器222相同的光源和传感器，以同时读取两面。在这种情况下，登记装置200针对单一纸张的正面和反面来计算并存储两类特征量。

在各个示例性实施方式中，图像读取单元220在由转印部转印调色剂图像之前读取从供纸托盘馈送来的纸介质。然而，可以将诸如扫描仪的单独装置用作图像读取单元。即，可以使用允许用户读入该用户想要登记在登记装置200中的纸介质的设置。

而且，可以将示例性实施方式4修改为允许登记装置200通过从由图像信息表示的图像中仅提取与可检测物相对应的图像来执行生成图像信息的处理。这种设置使得甚至可以例如从其上形成有各种图案的纸介质中提取对象。

在这些示例性实施方式中，验证装置300基于由图像读取单元320读取并且进行验证处理而生成的图像信息来计算特征量。可以将验证装置300修改为基于从外部装置获取的图像信息来执行验证处理。例如，验证装置300设置有能够与安装在外部空间区域中的扫描仪进行通信的通信单元(即，用于实现经由网络的通信的接口装置)。当由外部扫描仪读取纸介质时，验证装置300获取图像信息并执行验证处理。即使禁止其取出的印刷材料被取出至外部空间区域，通过识别该扫描仪，控制单元310也可以精确定位其位置，另外，可以基于可检测物的特征量来识别纸介质ID，并且可以识别诸如图5所示的信息的属性信息。

而且，将外部扫描仪安装在门400邻近的外部空间区域中，并且验证装置300基于由该扫描仪读取的图像来执行验证处理。然后，验证装置300检查与属性信息相关联并且包含表示印刷材料是否可以被带入到内部的记录的字段(未示出)。如果该印刷材料可以被带入到内部，则验证装置300向门开/关单元401输出控制信号，以打开门400。可以将验证装置300修改为通过检测已被携带到外部的印刷材料是否被带入到内部并且在文件中作出相关标注来执行印刷材料管理。当然，当将印刷材料携带到外部时，验证装置300在该文件中作出相关标注。

在各个示例性实施方式中，当在验证处理期间识别纸介质ID时，验证装置300的控制单元310根据ID信息管理表241的内容输出控制信号，以控制门400的打开/关闭。应当注意的是，由控制单元310输出的涉及验证结果的信息不限于此。例如，验证装置300可以检查图5所示的属性信息表，并且向安装在外部空间区域中的信息终端(未示出)输出记录在字段中的与识别的纸介质ID相对应的数据，并向其输出表示印刷材料是否已被取出到外部的信息。而且，可以将其修改为指示图像形成装置(未示出)将该信息印刷在纸介质上。

在各个示例性实施方式中，登记装置200执行与登记纸介质相关的处理，而验证装置300执行与验证印刷材料相关的处理。然而，它们可以被实现为经修改具有共享单元的单一装置，或者通过部分地采用外部装置来实现。

如果将它们实现为单一装置(登记/验证装置)，则该登记/验证装置在用户执行操作以指令它登记该纸介质时读取放置在图像读取单元上的纸介质(第一记录介质)，并且生成图像信息。随后，在计算可检测物分布的特征量之后，该登记/验证装置将它们存储在ID信息存储器中。而且，该登记/验证装置在用户执行操作以指令它验证该纸介质时读取放置在图像读取单元上的印刷材料(第二记录介质)，并且生成图像信息。在计算可检测物分布的特征量之后，该登记/验证装置从ID信息存储器读取该特征量，执行验证，并且输出与验证结果有关的信息。

而且，在验证系统100中，ID信息存储器240可以是验证装置300的一部分，或者可以是外部存储装置。而且，图像读取单元可以被共享。例如，当操作员通过操作操作员输入单元230来指示登记装置200登记纸介质时，登记装置200登记所读取的纸介质，同时，当用户想要将印刷材料携带到外部并将它放置在该单元上以进行读取时，登记装置200读取印刷材料并将生成的信息输出至验证装置300。然后，验证装置300获取该图像信息并执行验证处理。

为了示例和说明的目的，已经提供了本发明的实施方式的上述说明。这并不是旨在对本发明的穷举或将本发明限制为所公开的确切形式。显然，各种修改和变型对本领域的技术人员来说是明显的。为了最好地解释本发明的原理及其实际应用，而选择并描述了这些实施方式，由此使得本领域的技术人员可以理解用于各种实施方式并具有适合于所构想的具体应用的各种修改的本发明。旨在由所附权利要求书及其等同物来限定本发明的范围。

Claims (15)

1、一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；

提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；以及

存储器，该存储器存储由所述计算单元计算的所述特征量。

2、一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；

提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的多个特征量；

验证单元，该验证单元从外部装置获取所述可检测物的分布的特征量，并且比对由所述计算单元计算的所述特征量来验证所获取的所述特征量；以及

输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

3、根据权利要求1所述的图像处理装置，其中：

所述计算单元针对所述记录介质的各个预定部分图像区，来计算所述记录介质的特征量，并且

所述存储器存储由所述计算单元针对所述部分图像区中的每一部分图像区而计算的所述特征量。

4、根据权利要求2所述的图像处理装置，其中：

所述计算单元针对所述记录介质的各个预定部分图像区，来计算所述记录介质的特征量，并且

所述验证单元比对由所述计算单元针对所述部分图像区中的每一部分图像区而计算的所述特征量，来验证从外部装置获取的各个预定部分图像区的所述特征量。

5、根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中：

所述计算单元通过将由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像划分成多个图像区，并且通过将所述图像区进行交叠而生成交叠图像信息，来计算所述特征量。

6、根据权利要求1到4中的任意一项所述的图像处理装置，其中：

所述提取单元基于在通过提取具有比第一照度高的照度的图像区而获取的第一图像信息与通过提取具有比第二照度高的照度的图像区而获取的第二图像信息之间的差别，从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像，所述第二照度低于所述第一照度，并且

所述计算单元基于由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息，来修正表示由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像的所述图像信息，并且基于所修正的所述图像信息来计算所述特征量。

7、根据权利要求1到4中的任意一项所述的图像处理装置，其中：

所述计算单元对表示由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像的所述图像信息执行霍夫变换，并且计算与所述霍夫变换的结果相对应的信息，作为所述记录介质的所述特征量。

8、一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

图像信息获取单元，该图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；

提取单元，该提取单元从由所述图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

计算单元，该计算单元基于由所述提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；

存储器，该存储器存储由所述计算单元计算的所述特征量；

验证单元，该验证单元比对由所述计算单元计算的所述第二记录介质的所述特征量，来验证存储在所述存储器中的所述第一记录介质的所述特征量，并且输出与验证结果有关的信息；以及

输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

9、一种验证系统，该验证系统包括：

第一图像信息获取单元，该第一图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的第一记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；

第一提取单元，该第一提取单元从由所述第一图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

第一计算单元，该第一计算单元基于由所述第一提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述第一记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；

存储器，该存储器存储由所述第一计算单元计算的所述特征量；

第二图像信息获取单元，该第二图像信息获取单元获取表示通过对包含一个或更多个可检测物的第二记录介质进行读取而获取的图像的图像信息；

第二提取单元，该第二提取单元从由所述第二图像信息获取单元获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

第二计算单元，该第二计算单元基于由所述第二提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像，来计算所述第二记录介质中的所述可检测物的分布的特征量；

验证单元，该验证单元比对存储在所述存储器中的所述第一记录介质的所述特征量，来验证由所述第二计算单元计算的所述第二记录介质的所述特征量；

输出单元，该输出单元输出与所述验证单元的验证结果有关的信息。

10、根据权利要求9所述的验证系统，其中：

所述第一计算单元通过将由所述第一提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像信息划分成多个图像区，并且通过生成将所述图像区进行交叠而获取的第一交叠图像信息，来计算所述第一记录介质中的特征量；

所述存储器存储由所述第一计算单元生成的所述第一交叠图像信息；

所述第二计算单元通过将由所述第二提取单元提取的与所述可检测物相对应的所述图像信息划分成多个图像区，并且通过生成将所述图像区进行交叠而获取的第二交叠图像信息，来计算所述第二记录介质中的特征量；以及

所述验证单元通过计算存储在所述存储器中的所述第一交叠图像信息与由所述第二计算单元生成的所述第二交叠图像信息的交叉谱，并且基于所计算的所述交叉谱来确定所述验证结果，比对所述第二交叠图像信息来验证所述第一交叠图像信息的所述特征量。

11、根据权利要求9或10所述的验证系统，该验证系统还包括：

属性信息获取单元，该属性信息获取单元获取表示形成在所述第一记录介质上的可见图像的属性的属性信息，并且

其中，所述存储器将由所述属性信息获取单元获取的所述属性信息与由所述第一计算单元计算的所述特征量相关联地存储，并且

所述输出单元输出所述验证结果以及由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息。

12、根据权利要求11所述的验证系统，其中：

所述属性信息是用于表示是否可以将其上形成有可见图像的所述第一记录介质从预定空间区域取出到外部空间区域的信息，并且

当由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息表示不可以进行所述取出时，所述输出单元输出表示不可以取出与所述第一记录介质相对应的所述第二记录介质的信息。

13、根据权利要求12所述的验证系统，该验证系统还包括：

门禁；和

控制器，当所述验证单元的验证结果满足多个预定条件并且由所述存储器与所述特征量相关联地存储的所述属性信息表示不可以取出时，所述控制器生成表示所述第二记录介质将要被取出至外部空间区域的警报或者控制所述门禁以使得防止被取出至外部空间区域。

14、一种图像处理方法，该图像处理方法包括以下步骤：

获取步骤，该获取步骤获取表示通过读取包含一个或多个可检测物的记录介质而获取的图像的图像信息；

提取步骤，该提取步骤从获取的所述图像信息中提取与所述可检测物相对应的图像；

计算步骤，该计算步骤基于与提取的所述可检测物相对应的所述图像，计算所述记录介质中的所述可检测物的分布的多个特征量；以及

存储步骤，该存储步骤存储计算出的所述特征量。

15、根据权利要求14所述的图像处理方法，其中，所述计算步骤针对所述记录介质的各个预定部分图像区计算所述记录介质的多个特征量，并且所述存储步骤存储在所述计算步骤中针对各个所述部分图像区计算出的所述特征量。

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