CN1910900A - 防止擅自复制的设备、方法和程序 - Google Patents

Abstract

提供了防止擅自复制的设备、方法和程序。从原件印刷纸携带的图案图像中抽取的图案(图案特征量)被保存在原件印刷纸上。当复制添加代码的印刷纸XPc的印刷内容时，按照保存在添加代码的印刷纸XPc上的图案，核实原件印刷纸的有效性，以便利用印刷纸自身携带的图案，确定添加代码的印刷纸是否是真正的原件。于是，能够容易地保护印刷内容。

Description

防止擅自复制的设备、方法和程序

技术领域

本发明涉及防止擅自复制的设备、方法和程序，所述设备、方法和程序可被用于防止印刷在纸张上的内容的擅自复制。

背景技术

按常规，纸张已被普遍用于印刷各种内容(下面称为印刷内容)。携带印刷内容的印刷纸通常具有高的价值，尤其是当其被用作商品的交换介质，比如纸币，用作内容的证明，比如证书，用作保存信息的介质，比如个人作品，和用作其它介质时更是如此。

于是，提出了各种措施来防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制。这样的措施包括在一般可以得到的纸张(下面称为普通纸)中埋入微型IC(集成电路)芯片的技术，和通过特殊处理普通纸张，制备特殊纸张的技术(参见专利参考文献1)

专利参考文献：日本专利申请公开出版No.2000-352913。

但是，包括上面引用的措施在内的已知措施涉及不方便技术的使用和有限前提下印刷内容的操作，从而使得难以防止印刷内容的擅自复制，特别是当通过在可在普通家庭和办公室获得的纸张上印刷内容而制备原件印刷纸时。从而，存在难以恰当地保护印刷在印刷纸上的印刷内容的问题。

发明内容

鉴于上述问题，于是本发明的目的是提供一种防止擅自复制，以便适当保护印刷内容的设备、方法和程序。

在本发明的一个方面，通过提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，实现上述目的，所述设备包括：获取装置，用于根据印刷纸携带的图案，获得图案信息；存储装置，用于把获取装置获得的图案信息保存在印刷纸上；和核实装置，用于根据存储装置保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：第一步骤，用于根据印刷纸携带的图案，获得图案信息；第二步骤，用于把获得的图案信息保存在印刷纸上；和第三步骤，用于根据保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种程序，所述程序使控制装置执行包括下述进程的程序：第一进程，用于根据通过拍摄还携带有预定内容的印刷纸携带的图案而获得的图像信息，抽取图案信息；第二进程，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和第三进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：图像拾取装置，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；抽取装置，用于划分通过图像拾取装置的图像拾取操作而获得的图案图像，从而定义预定单位的多个范围，抽取通过所述划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；存储装置，用于把抽取装置抽取的图案信息保存在印刷纸上；和核实装置，用于根据存储装置保存在图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：第一步骤，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；第二步骤，用于划分通过图像拾取操作而获得的图案图像，从而定义多个范围，抽取通过所述划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；第三步骤，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和第四步骤，用于根据保存在图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：第一进程，用于划分通过由印刷有预定的印刷内容的印刷纸携带的图案的图像拾取操作而获得的图案图像，定义多个范围；第二进程，用于抽取通过划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；第三进程，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和第四进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：图像拾取装置，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；抽取装置，用于抽取图像拾取装置拾取的图案图像的特征；存储装置，用于把抽取装置抽取的特征保存在印刷纸上；和核实装置，用于根据存储装置保存的特征重构图案图像，并按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：第一步骤，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；第二步骤，用于抽取通过图像拾取操作而获得的图案图像的特征；第三步骤，用于把抽取的特征保存在印刷纸上；和第四步骤，用于根据保存的特征重构图案图像，并按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：第一进程，抽取通过由印刷有预定印刷内容的印刷纸携带的图案的图像拾取操作而获得的图案图像的特征；第二进程，用于把抽取的特征保存在印刷纸上；第三进程，用于根据保存的特征重构图案图像；和第四进程，用于按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：图案划分/范围定义装置，用于划分印刷纸携带的图案，从而定义预定单位的范围；抽取装置，用于根据由图案划分/范围定义装置定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；存储装置，用于把抽取装置抽取的图案信息保存在印刷纸上；和核实装置，用于根据存储装置保存的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：第一步骤，用于划分印刷纸携带的图案，从而定义预定单位的范围；第二步骤，用于根据定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；第三步骤，用于把在抽取步骤中抽取的图案信息保存在印刷纸上；和第四步骤，用于根据在存储步骤中保存的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

在本发明的另一方面，提供一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：第一进程，用于划分印刷纸携带的图案图像的图案，从而定义预定单位的范围，通过拍摄还携带有预定内容的印刷纸携带的图案，获得所述图像；第二进程，用于根据定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；第三进程，用于把确定的点保存在印刷纸上作为图案信息；和第四进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

从而，根据本发明，按照印刷纸携带的图案而获得的图案信息被保存在印刷纸上，并根据图案信息核实图案的有效性。从而，能够根据以印刷纸携带的特定图案为基础的信息，确定印刷纸是否是原件。于是，能够容易地防止擅自复制，而不必使用任何特殊纸，从而适当地保护印刷内容。

根据本发明，印刷纸携带的图案图像的图案被划分，以定义多个范围，利用预定的相应形状表述所述范围的图案信息被保存在印刷纸上。随后，按照保存在印刷纸上的图案信息核实印刷纸的有效性，使得能够根据印刷纸自身携带的特定图案的具体特征，准确地识别印刷纸。于是，能够容易地、非常可靠地防止擅自复制，而不必使用任何特殊纸，从而适当地保护印刷内容。

根据本发明，通过拍摄上面印刷有预定印刷内容的印刷纸携带的图案而获得的图案图像的特征被抽取并保存在印刷纸上。随后，根据保存在印刷纸上的特征重构图案图像，并根据重构的图案图像核实印刷纸的有效性。从而根据本发明，能够根据印刷纸自身携带的特定图案确定印刷纸是否是原件。于是，能够容易地防止擅自复制，而不必使用任何特殊纸，从而适当地保护印刷内容。

根据本发明，印刷纸携带的图案被划分，从而定义预定单位的范围，根据定义的每个范围的轮廓上的点确定多个点，从而产生近似该范围的轮廓的曲线。随后，所述多个点作为图案信息被保存在印刷纸上，并按照保存的图案信息核实印刷纸的有效性，使得能够准确地再现印刷纸携带的图案。于是，能够容易地、非常可靠地防止擅自复制，而不必使用任何特殊纸，从而适当地保护印刷内容。

附图说明

图1是纸张含有的图案的示意图。

图2是防止擅自复制的技术的示意图。

图3是产生原件印刷纸的副本的技术的示意图。

图4是根据本发明的擅自复制防止设备的方框图。

图5是本发明的第一实施例的控制部分的方框图，图解说明其第一处理过程。

图6是抽取低频分量的过程的示意图。

图7是图像分离的示意图。

图8是利用亮度直方图的图像分离的示意图。

图9是白色区域(黑色区域)的划分的示意图。

图10是小区域的消除的示意图。

图11是特征量的计算的示意图。

图12是实验(1)的结果的示意图。

图13是二维条形码的示意图。

图14是区域(1)的对比的示意图。

图15是区域(2)的对比的示意图。

图16是区域的聚合或分离的示意图。

图17是区域的聚合的示意图。

图18是区域的分离的示意图。

图19是实验(2)的结果的示意图。

图20是本发明的第一实施例的控制部分的方框图，图解说明其第二处理过程。

图21是利用椭圆的相似性的特征量计算的示意图。

图22是利用椭圆的相似性的区域的对比(1)的示意图。

图23是利用椭圆的相似性的区域的对比(2)的示意图。

图24是区域的聚合或分离的示意图。

图25是利用椭圆的相似性的区域的聚合的示意图。

图26是利用椭圆的相似性的区域的聚合的示意图。

图27是本发明的第一实施例的控制部分的示意方框图，图解说明其第三处理过程。

图28是通过利用圆的相似性获得的特征量的计算的示意图。

图29是通过利用圆的相似性获得的特征量的数据大小的示意图。

图30是利用圆的相似性的区域的对比(1)的示意图。

图31是利用圆的相似性的区域的聚合的示意图。

图32是利用圆的相似性的区域的分离的示意图。

图33是本发明的第一实施例的控制部分的示意方框图，图解说明其第四处理过程。

图34是一串控制点的确定的示意图。

图35是数据大小的示意图。

图36是Bezier曲线的产生的示意图。

图37是重构的区域的产生的示意图。

图38是相位限制相关性(phase-limited correlation)的结果的示意图。

图39是另一实施例中的Bezier曲线的产生的示意图。

图40是可用于本发明的目的的验证过程的顺序的流程图。

图41是第二实施例的控制部分的示意方框图，图解说明其处理过程。

图42是图案的抽取的示意图。

图43是最小点和最大点的检测的示意图。

图44是最小点或最大点的数据大小的示意图。

图45是图像重构的示意图。

图46是Voronoi划分的示意图。

图47是小范围中的亮度值的确定的示意图。

图48是图像重构过程的顺序的流程图。

图49是低频段图案图像和重构的低频段图案图像的示意图。

图50是另一实施例中利用亮度直方图的图像分离的示意图。

具体实施方式

擅自复制防止技术(原理)

如图1中所示，纸张具有不在其表面而是在其内部的特定图案(下面称为图案)，所述图案由错杂编织的纤维形成。如同根据当把图案置于光线和观察者的眼睛之间时，可看到该图案的事实所理解的那样，一般借助透射型扫描仪能够获得这种图案的图像(下面称为图案图像)。

借助在本实施例中使用的防止擅自复制的技术，印刷纸的图案图像的图案被抽取，以便防止印刷在印刷纸上的印刷内容被擅自复制。

例如，如图2(A)中所示，根据本发明的擅自复制防止设备从原件的印刷纸(下面称为原件印刷纸)的图案图像中抽取预先指定的范围(下面称为指定范围)AR的图案，作为原件印刷纸OP的验证信息。

随后，擅自复制防止设备把该图案作为二维条形码(下面称为验证图案代码)BC印刷在印刷纸的一部分上，以便把验证图案保存在原件印刷纸OP上。

另一方面，如图2(B)中所示，当携带(carry)验证图案代码BC的印刷纸XPc(下面称为添加代码的印刷纸)的印刷内容被复制时，擅自复制防止设备从添加代码的印刷纸XPc的图案图像中抽取指定范围AR中的图案，作为用于与验证图案比较的比较信息。

随后，擅自复制防止设备通过对比该图案(后面称为比较图案)和与验证图案代码BC相应的验证图案，核实添加代码的印刷纸XPc的有效性(是否是原件印刷纸OP)。

如果通过所述对比，擅自复制防止设备获得比预定的基准一致率高的一致率，那么它把添加代码的印刷纸XPc确定为正确的原件印刷纸OP，并批准复制印刷在添加代码的印刷纸XPc上的印刷内容。

另一方面，如果通过所述对比，擅自复制防止设备获得比预定的基准一致率低的一致率，那么它确定添加代码的印刷纸XPc不是正确的原件印刷纸OP，而是副本的印刷纸，并禁止复制印刷在添加代码的印刷纸XPc上的印刷内容。

从而，借助防止擅自复制的技术，虽然原件印刷纸OP的印刷内容可被无限制地复制，但是指定范围AR中的图案未被复制在用于复制印刷内容的印刷纸上。于是，用于复制印刷内容(原始印刷内容)的印刷纸的印刷内容不能被复制。

这样，借助防止擅自复制的技术，按照图案(验证图案或比较图案)核实添加代码的印刷纸XPc的有效性(图2(B))(是否是原件印刷纸OP)，以防止印刷在原件印刷纸OP上的印刷内容被擅自复制。

擅自复制防止设备的实施例的构造

现在参见图4，图4中的附图标记1表示本实施例的整个擅自复制防止设备，它包含控制擅自复制防止设备的整个操作的控制部分2，扫描仪部分4和印刷机部分5。扫描仪部分4和印刷机部分5通过总线3与控制部分2连接。

控制部分2具有中央处理器，工作存储器和信息存储器。信息存储器保存各种信息和程序，所述各种信息包括每种标准尺寸的印刷纸上的指定范围AR(图2)的位置信息(下面称为范围位置信息)和二维条形码的字符串信息(下面称为代码字符串信息)。控制部分2适于通过恰当地利用保存在信息存储器中的各种信息，按照装入工作存储器的程序进行各种处理操作。

操作上，当从操作部分(未示出)给出印刷验证图案代码BC(图2(A))的预定命令时，控制部分2把图案图像读取命令传送给扫描仪部分4。

随后，当响应该命令，从扫描仪部分4给出原件印刷纸OP(图(2A))的图案图像的数据(下面称为原始图案图像数据)D1时，控制部分2使自己进入第一种操作模式(下面称为代码印刷模式)。

随后，控制部分2从原始图案图像数据D1的图案图像中抽取验证图案。之后，它根据验证图案产生二维条形码的字符串数据(下面称为验证图案代码数据)D2，并把其传送给印刷机部分5。印刷机部分5在原件印刷纸OP(图2(A))上印刷验证图案代码数据D2，作为验证图案代码BC(图2(A))。

另外，当从操作部分给出预定的复制命令时，控制部分2向扫描仪部分4传送图案图像读取命令和代码读取命令。

随后，当响应上述命令，从扫描仪部分4给出添加代码的印刷纸XPc(图2(B))上的图案图像的数据(下面称为添加代码的图案图像数据)和通过读取印刷在该张添加代码的印刷纸XPc上的验证图案代码BC获得的验证图案代码数据D2时，控制部分2使它自己进入第二种操作模式(下面称为核实模式)。

随后，控制部分2从添加代码的图案图像数据D3的图案图像抽取比较图案，并对比比较图案和按照验证图案代码数据D2获得的验证图案。

只有当通过对比获得比预定基准一致率高的一致率时，控制部分2才产生复制批准命令，并把该命令传送给扫描仪部分4。随后，添加代码的印刷纸XPc(图2(B))的印刷内容由扫描仪部分4读取，并由印刷机部分5印刷为副本。

这样，控制部分2适于使从原件印刷纸OP抽取的验证图案被印刷在原件印刷纸OP上，作为验证图案代码BC，并且只有当添加代码的印刷纸XPc具有和它已印刷的验证图案代码BC的验证图案一致的比较图案时，才批准复制印刷内容。

另一方面，扫描仪部分4适于按照透射模式，按照反射模式和按照代码读取模式工作。更具体地说，扫描仪部分4响应从控制部分2给出的图案图像读取命令、复制批准命令和代码读取命令，分别按照透射模式，反射模式和代码读取模式工作。

在透射模式下，扫描仪部分4把光射到置于原件工作台上的原件印刷纸OP或添加代码的印刷纸XPc上，并借助光学系统在固态图像拾取元件上形成由透过印刷纸OP或XPc的光线获得的图案的图像。随后，扫描仪部分4对从固态图像拾取元件获得的图案图像信号进行A/D(模拟/数字)转换处理，通过A/D转换获得的原始图案图像数据D1或者添加代码的图案图像数据D3被传送给控制部分2。

在反射模式下，扫描仪部分4把光射到置于原件工作台上的原件印刷纸OP上，借助光学系统在固态图像拾取元件上形成由印刷纸OP反射的光线获得的印刷内容的图像。随后，扫描仪部分4对从固态图像拾取元件获得的印刷内容图像信号进行A/D转换处理，通过A/D转换获得的印刷内容图像数据D4被传送给印刷机部分5。

在代码读取模式下，扫描仪部分4驱动与扫描仪部分4连接的二维代码阅读器4a开始操作，并把通过读取代码从二维代码阅读器4a供给的验证图案代码数据D2传送给控制部分2。

这样，扫描仪部分4按照和可从控制部分2给出的任何命令对应的模式工作，从而读取图案图像，验证图像代码BC(图2)或者印刷内容。

另一方面，印刷机部分5把各种信息，包括二维代码的字体信息(下面称为代码字体信息)和不同标准尺寸的纸张的验证图案代码BC(图2)的位置信息(下面称为代码位置信息)保存在其内部存储器中，并恰当地利用保存在内容存储器中的各种信息进行印刷处理。

当从控制部分2给出验证图案代码数据D2时，印刷机部分5对验证图案代码数据D2执行脉宽调制处理和其它处理，并把作为结果获得的印刷图像数据传送给印刷头部分。随后，印刷头部分被驱动，从而按照印刷图像数据、代码字体信息和代码位置信息工作，使得验证图案代码BC(图2(A))被印刷在置于印刷机部分5的印刷纸工作台上的印刷纸(原件印刷纸OP)上的预定位置。

另一方面，当从扫描仪部分4给出印刷内容图像数据D4时，印刷机部分5对印刷内容图像数据D4进行脉宽调制处理和其它处理，并把作为结果获得的印刷图像数据传送给印刷头部分。随后，印刷头部分被驱动，从而按照印刷图像数据工作，使得原件印刷纸OP的印刷内容被复制在置于印刷机部分5的印刷纸工作台上的印刷纸上。

从而，印刷机部分5适于按照从控制部分2供给的验证图案代码数据D2印刷验证图案代码BC(图2)，并按照印刷内容图像数据D4复制印刷内容。

控制部分的处理操作

下面利用第一和第二实施例说明控制部分2的处理操作。

第一实施例的控制部分的处理操作

下面利用第一到第四处理过程依次说明第一实施例的控制部分2的处理操作。

第一处理过程

首先，说明控制部分2的遵循第一处理过程的处理操作。

图5是适于遵循其第一处理过程的本发明的第一实施例的控制部分2的示意方框图。参见图5，控制部分2包含从图案图像抽取低频段(range)频率分量的图案图像(下面称为低频段图案图像)的低频段频率分量抽取部分11，把低频段图案图像分成低亮度分量的图像(下面称为白色分量图案图像)和高亮度分量的图像(下面称为黑色分量图案)的图像划分/分离部分12，把包含在白色分量图案图像中的图案和包含在黑色分量图案图像中的图案划分成多个区域的图案划分/范围定义部分13，抽取图案、计算每个区域的特征量的图案抽取部分14，把每个图案(每个特征量)变换成二维条形码的二维代码产生部分15，和利用每个图案(每个特征量)核实添加代码的印刷纸XPc(图2(B))的有效性的对比部分16。

在代码印刷模式下，控制部分2依次借助低频段频率分量抽取部分11，图像划分/分离部分12，图案划分/范围定义部分13，图案抽取部分14和二维代码产生部分15对从扫描仪部分4给出的原始图案图像数据D1进行各种处理操作，并把作为结果获得的验证图案代码数据D2传送给印刷机部分5。

在核实模式下，控制部分2依次借助低频段频率分量抽取部分11，图像划分/分离部分12，图案划分/范围定义部分13和图案抽取部分14对从扫描仪部分4给出的添加代码的图像数据D3进行各种处理操作，并借助对比部分16，根据处理操作的结果和从扫描仪部分4给出的验证图案代码数据D2顺序执行对比处理。

下面更详细地单独描述低频段频率抽取部分11的低频段频率分量抽取处理，图像划分/分离部分12的图像划分处理，图案划分/范围定义部分13的图案划分/范围定义处理，图案抽取部分14的图案抽取处理，二维代码产生部分15的二维代码产生处理，和对比部分16的对比处理。

低频段频率分量抽取处理

参见图6(A)和6(B)，低频段频率分量抽取部分11获得原件印刷纸OP(图2(A))上的图案图像或者添加代码的印刷纸XPc(图2(B))上的图案图像的指定范围AR(图2(A)和2(B))的图案图像IM1(图6(A))(后面称为范围图案图像)，并从范围图案图像IM1抽取低频段分量图案图像IM2(图6(B))。

更具体地说，低频段频率分量抽取部分11按照保存在内部存储器中的范围位置信息，从自扫描仪部分4给出的原始图案图像数据D1或添加代码的图案图像数据D3获得范围图案图像IM1的数据，并通过对获得的范围图案图像IM1的数据进行傅里叶变换，产生频率分量的数据。

随后，在使高于预定阈值的高频分量的数据值等于“0”之后，低频段频率分量抽取部分11对该频率分量的数据进行反向傅里叶变换，从而产生低频段分量图案图像IM2的数据(下面称为低频段图案图像数据)D11，并把产生的数据传送给图像划分/分离部分12。

从而，通过抽取低频段分量图案图像IM2，低频段频率分量抽取部分11适于消除一般包含在图像的高频分量中的各种噪声分量，比如扫描仪部分4中的固态图像拾取元件的噪声。

从而，低频段频率分量抽取部分11能够避免在图案抽取部分14的可归因于各种噪声分量的图案(特征量)抽取精度的降低，从而提高在对比部分16的对比处理中的对比结果的可靠性。

图像分离处理

一般如图7(A)、7(B)和7(C)中所示，图像划分/分离部分12把低频段频率分量抽取部分11抽取的低频段分量图案图像IM2(图7(A))分成白色分量图案图像WIM(图7(B))和黑色分量图案图像BIM(图7(C))，并分离划分产生的图像。

更具体地说，图像划分/分离部分12逐个像素地顺序检测从低频段频率分量抽取部分11供给的低频段图案图像数据D11的低频段分量图案图像IM2的亮度值，并把除亮度值不大于预定的低亮度阈值(下面称为白色阈值)的那些像素之外的像素的亮度水平改变成最高亮度水平，以便抽取白色分量图案图像WIM(图7(B))，并顺序把白色分量图案图像WIM作为数据(下面称为白色分量图案图像数据)D12传送给图案划分/范围定义部分13。

另外，图像划分/分离部分12把除亮度值不小于预定的高亮度阈值(下面称为黑色阈值)的那些像素之外的像素的亮度水平改变成最低亮度水平，以便抽取黑色分量图案图像BIM(图7(C))，并顺序把黑色分量图案图像BIM作为数据(下面称为黑色分量图案图像数据)D13传送给图案划分/范围定义部分13。

从而，通过分离白色分量图案图像WIM(图7(B))和黑色分量图案图像BIM(图7(C))，图像划分/分离部分12适于降低图案的复杂性。

从而，图像划分/分离部分12能够避免在图案抽取部分14的可归因于图案的高度复杂性的图案(特征量)抽取精度的降低，从而提高对比部分16的对比处理中的对比结果的可靠性。

另外，图像划分/分离部分12还适于调整白色阈值和黑色阈值，以使白色分量图案图像WIM(图7(B))的面积与低分量图案图像IM2(图7(A))的面积的比值，以及黑色分量图案图像BIM(图7(C))的面积与低分量图案图像IM2(图7(A))的面积的比值一般等于20％。

更具体地说，当图像划分/分离部分12顺序从低频段分量图案图像IM2检测亮度值，并抽取白色分量图案图像WIM(图7(B))和黑色分量图案图像BIM(图7(C))时，它产生表示低频段分量图案图像IM2的像素的亮度值的分布的亮度直方图，如图8中所示。

随后，图像划分/分离部分12根据亮度直方图，确定抽取的白色分量图案图像WIM(黑色分量图案图像BIM)中的白色像素(黑色像素)的数目是否等于低频段分量图案图像IM2(图7(A))的所有像素的20％(图8中的阴影区)。

如果确定白色像素(黑色像素)的数目不等于所有像素的20％，那么图像划分/分离部分12改变白色阈值(黑色阈值)，并根据改变后的白色阈值(黑色阈值)重新抽取白色分量图案图像WIM(黑色分量图案图像BIM)。

从而，图像划分/分离部分12适于抽取白色分量图案图像WIM(黑色分量图案图像BIM)，以使白色像素(黑色像素)的像素数目等于低频段分量图案图像IM2(图7(A))的所有像素的20％，并将其传送给图案划分/范围定义部分13，作为白色分量图案图像数据D12(黑色分量图案图像数据D13)。

从而，图像划分/分离部分12能够根据像素的总数，相对地把低频段分量图案图像IM2(图7(A))分成白色分量图案图像WIM(图7(B))和黑色分量图案图像BIM(图7(C))，并把它们相互分开。于是，如果印刷纸(低频段分量图案图像IM2)的色调已随着时间变化，那么它能够消除色调的变化。

从而，图像划分/分离部分12能够避免在图案抽取部分14的由色调的变化引起的图案(特征量)抽取精度的降低，从而提高在对比部分16的对比处理中的对比结果的可靠性。

图案划分/范围定义处理

图案划分/范围定义部分13把白色分量图案图像WIM(图7(B))的图案分成以多组邻接的白色像素为单位的范围(下面称为白色区域)，如图7(B)中所示，还把黑色分量图案图像BIM(图7(C))的图案分成以多组邻接的黑色像素为单位的范围(下面称为黑色区域)，如图7(C)中所示。

更具体地说，图案划分/范围定义部分13检测从图像划分/分离部分12供给的白色分量图案图像数据D12的白色分量图案图像WIM(图7(B)中的所有白色像素，随后依次连接总共8个白色像素，包括吸引注意力的像素AP的上、下、左、右的4个邻接像素和排列在其倾斜方向上的4个邻接像素(下面称为8个相邻像素)，如图9(A)中所示。

当在每组8个相邻像素中未找到任何另外的白色像素时，图案划分/范围定义部分13通过把多条识别信息附加到通过连接白色像素而形成的相应各组白色像素上，产生白色区域WD₁、WD₂、...、WD_n。

如同对白色分量图案图像WIM(图7(B))那样，图案划分/范围定义部分13还适于根据从图像划分/分离部分12供给的黑色分量图案图像数据D13的黑色分量图案图像BIM(图7)，产生多个黑色区域BD(BD₁～BD_n)。

这样，通过根据白色分量图案图像WIM(图7(B))产生多个白色区域WD(WD₁～WD_n)，以及根据黑色分量图案图像BIM(图7(C))产生多个黑色区域BD(BD₁～BD_n)，图案划分/范围定义部分13能够把图案分成许多区域。

从而，图案划分/范围定义部分13能够细致地分析白色分量图案图像WIM(图7(B))的图案和黑色分量图案图像BIM(图7(C))的图案，使得它能够在图案抽取部分14提高图案抽取部分14的抽取图案(物理量)的精度，从而提高对比部分1的对比操作的结果的可靠性。

除了上述构造外，在如图10(A)中所示，根据白色分量图案图像WIM(图7(B))产生多个白色区域WD(WD₁～WD_n)之后，图案划分/范围定义部分13除去像素数目小于预定数目的区域(下面称为小区域)，如图10(B)中所示，并把和通过除去小区域而获得的白色区域WD(WD₁～WD_n)有关的数据(下面称为白色区域数据)D14传送给图案抽取部分14。

如同对白色区域WD(WD₁～WD_n)那样，图案划分/范围定义部分13从黑色区域BD(BD₁～BD_n)中除去小区域，并把和通过除去小区域而获得的黑色区域BD(BD₁～BD_n)有关的数据(下面称为黑色区域数据)D15传送给图案抽取部分14。

这样，图案划分/范围定义部分13只把白色分量图案图像WIM(图7(B))的特征部分和黑色分量图案图像BIM(图7(C))的特征部分分别抽取为白色区域WD和黑色区域BD，以便提高在图案抽取部分14的抽取图案(特征量)的精度。

图案抽取处理

图案抽取部分14通过计算每一白色区域的(WD₁～WD_n)和黑色区域BD(BD₁～BD_n)的特征量抽取图案。

由于图案抽取部分14难以计算确定每个白色区域WD和黑色区域BD的特征量，因此它使用矩形来近似每个白色区域WD和黑色区域BD的特征量。更具体地说，图案抽取部分14计算矩形的中心坐标(x_c，y_c)，长边l，短边w和长边l与每个区域(白色区域WD或黑色区域BD)的轴之间的角度θ(下面称为矩形信息值)，作为特征量。

换句话说，图案抽取部分14计算确定从图案划分/范围定义部分13供给的白色区域数据D14中的每个白色区域WD(WD₁～WD_n)的特征量。如果白色区域WD的亮度值为I(x，y)，那么它根据利用下面所示的公式定义的图像矩(moment)M_pq，计算第一图像矩M₀₀，第二图像矩M₁₀、M₀₁，和第三图像矩M₂₀、M₀₂、M₁₁ ^α。

$\mathrm{Mpq}=\underset{y}{\mathrm{\Σ}}\underset{x}{\mathrm{\Σ}}{x}^p{y}^{q}I(x,y)---\left(1\right)$

随后，图案抽取部分14利用这些第一、第二和第三图像矩M₀₀、M₁₀、M₀₁、M₂₀、M₀₂、M₁₁以及下面所示的公式，计算中心的坐标(x_c，y_c)。

$x_c=\frac{M_{10}}{M_{00}}$

$y_c=\frac{M_{01}}{M_{00}}---\left(2\right)$

图案抽取部分14随后利用下面所示的相应公式，计算长边l和短边W。

$l=\sqrt{6(a+c+\sqrt{b^2+{(a-c)}^2})}$

$w=\sqrt{6(a+c-\sqrt{b^2+{(a-c)}^2})}---\left(3\right)$

最后，图案抽取部分14利用下面所示的公式计算角度θ。

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{2}{\tan }^{-1}\left[\frac{b}{a-c}\right]$

其中，

$a=\frac{M_{20}}{M_{00}}-x_c^2$

$b=2[\frac{M_{11}}{M_{00}}-x_c{y}_c]$

$c=\frac{M_{02}}{M_{00}}-y_c^2---\left(4\right)$

这样，图案抽取部分14通过计算确定每个白色区域WD(WD₁-WD_n)的特征量(矩形信息值)。

类似地，和白色区域WD(WD₁-WD_n)的情况一样，图案抽取部分14利用上面的公式(1)-(4)，通过计算确定从图案划分/范围定义部分13供给的黑色区域数据D15中的每个黑色区域BD(BD₁-BD_n)的特征量(矩形信息值)。

由于计算的白色区域WD(WD₁-WD_n)和黑色区域BD(BD₁-BD_n)的特征量代表包含在范围图案图像IM1(图6(A))中的图案的特征轮廓(下面称为图案特征量)，因此获得的特征量代表抽取包含在范围图案图像IM1中的图案的操作的结果。

随后，如果当前的操作按照代码印刷模式进行，那么图案抽取部分14把图案特征量传送给二维代码产生部分15，作为关于验证图案的数据(下面称为验证图案数据)D16(图5)。另一方面，如果当前操作按照核实模式进行，那么特征抽取部分14把图案特征量传送给对比部分16，作为关于比较图案的数据(下面称为比较图案数据)D26(图5)。

这样，通过根据白色区域WD和黑色区域BD的矩形信息值，计算确定图案特征量，图案抽取部分14抽取指定范围AR(图2(A))中的图案数据(验证图案或比较图案)。

二维代码产生处理

二维代码产生部分15把验证图案(图案特征量)作为验证图案代码BC(图2(A))保存在原件印刷纸OP上。

更具体地说，二维代码产生部分15丢弃提供给它的验证图案数据D16的每个图案特征量(每个白色区域WD和黑色区域BD的矩形信息值)的小数，按照保存在存储器中的代码字符串信息对每个获得的图案特征量进行二维条形码产生处理，从而产生验证图案代码数据D2，并在预定的计时把该数据传送给印刷机部分5。

从而，验证图案代码数据D2作为验证图案代码BC(图2(A))被印刷在置于印刷机部分5的印刷纸工作台上的印刷纸(原件印刷纸OP)上的预定位置，以便把验证图案记录在原件印刷纸OP上(图2(A))。

如果对于白色区域WD或黑色区域BD来说，矩形信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长边l，短边w和角度θ)可取的数据范围被假定为如图12(A)中所示，那么通过实验，确定对于白色区域WD或黑色区域BD来说，矩形信息值的数据大小等于9[字节](72[比特])。

从而通过借助上述低频段频率分量抽取处理，图像分离处理，图案划分/范围定义处理和图案抽取处理，省略多余数据而获得的每个图案特征量(每个白色区域WD或黑色区域BD的矩形信息值)的数据大小被实验确定为平均等于435[字节]，最多504[字节]，如图12(B)中所示。

从图13可看出利用已知的二维条形码形成处理，约1-3[千字节]的二进制数据可被转换成二维条形码。于是，二维条形码产生部分15能够恰当地把验证图案数据D16转换成验证图案代码数据D2，因为多余的数据已被如上所述的低频段频率分量抽取处理，图像分离处理，图案划分/范围定义处理和图案抽取处理省略掉了。

对比处理

对比部分16对比从添加代码的印刷纸XPc(图2(B))抽取的比较图案和作为验证图案代码BC(图2B))保存在原件印刷纸OP上的验证图案，如图2(B)中所示。

更具体地说，对比部分16依次对比由从图案抽取部分14供给的比较图案数据D26中的对应图案特征量(矩形信息值)表示的每个白色区域WD和黑色区域BD与由从扫描仪部分给出的验证图案代码数据D2中的对应图案特征量(矩形信息值)表述的对应一个白色区域WD和黑色BD(下面称为验证区域)。

现在参考图14具体说明对比部分16的对比处理。注意为了方便起见，将说明对比单个验证区域和单个比较区域的对比处理。

图14示意地图解说明由矩形信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长边l，短边w和角度θ)表述的矩形的位置关系。在图14中，R_r表示验证区域的矩形(由虚线定义)，S_r表示由长边l和短边w表述的验证区域的面积，g_r表示由中心的坐标(x_c，y_c)表述的验证区域的中心，而R表示比较区域的矩形(由实线定义)，S表示由长边l和短边w表述的比较区域的面积，g表示由中心的坐标(x_c′，y_c′)表述的比较区域的中心。

另外，在图14中，d表示利用下面所示的公式计算的验证区域的中心g_r和比较区域的中心g之间的距离(下面将称为中心间距离)。

d²＝(x_c-x_c′)²+(y_c-y_c′)²                    (5)

另外，在图14中，θ′表示验证区域的长边和轴之间的角度θ与比较区域的长边l和轴之间的角度θ之间的差值，或者矩形R_r的倾角与矩形R的倾角之间的差值(下面称为矩形间倾角差)。图14中的椭圆指示比较区域。

参见图14，对比部分16首先根据验证区域的矩形信息值和比较区域的矩形信息值，确定是否在比较区域的矩形R中找到验证区域的中心g_r，同时是否在验证区域的矩形R_r中找到比较区域的中心g。

如果确定分别在矩形R，R_r中找到这两个区域的中心g_r，g，那么对比部分16依次确定中心间距离d，矩形间倾角差值θ′，和验证区域的面积S_r与比较区域的面积S之间的差值(下面称为区域间面积差)是否不大于相应的预定阈值。

如果所有上述差值都不大于相应的预定阈值，那么对比部分16确定验证区域和比较区域是相同的区域。另一方面，如果上述差值之一大于对应阈值，那么对比部分16确定验证区域和比较区域不是相同的区域。

但是注意当验证区域的矩形R_r和比较区域的矩形R接近于正方形时，尽管验证区域和比较区域是相同的区域，它们也会被确定为不同的区域，因为矩形间倾角差θ′可约为90°，如图15中所示，图15中，和图14相同的组件分别用相同的附图标记表示。

于是，如果验证区域的长边l_r和短边w_r的比值，以及比较区域的长边l和短边w的比值都接近于1，那么对比部分16适于当矩形间倾角差θ_r-θ(或者图14中的θ′)不小于对应的阈值，但是区域间面积差不大于对应的阈值时，确定验证区域和比较区域是相同的区域，以便防止发生这样的确定错误。

这样，对比部分16对比从添加代码的印刷纸XPc(图2(B))抽取的比较图案(每个比较图案分别用对应的图案特征量(矩形信息值)表述)和保存在验证图案代码BC(图2(B))中的原件印刷纸OP上的验证图案(每个验证图案分别用对应的图案特征量(矩形信息值)表述)。

如果通过对比处理获得比预定的基准一致率高的一致率，那么对比部分16确定和比较图案图像对应的添加代码的印刷纸XPc是有效的原件印刷纸OP，产生复制批准命令COM(图5)，并把该命令传送给扫描仪部分4(图4)。

从而，驱动扫描仪部分4按照反射模式工作，置于原件工作台上的原件印刷纸OP上的印刷内容作为印刷内容图像数据D4被传送给印刷机部分5。从而，印刷机部分5把原件印刷纸OP(图2(A))的印刷内容复制在印刷纸上。

可想象的是可能出现尽管添加代码的印刷纸XPc(图2(B))是正确的原件印刷纸OP(图2(A))，但是根据添加代码的印刷纸XPc(图2(B))，比较区域的一致率较低的情形。

通常当由于各种变化，包括置于扫描仪部分4的原件工作台上的原件印刷纸OP的位置变化，在固态图像拾取元件中发生的噪声，以及在原件印刷纸OP上产生的随着时间而发生的变化(下面称为图像拾取状态的随着时间的变化)的缘故，利用不恰当的图案划分/范围定义处理形成应该与各个对应验证区域相同的比较区域，使得不同于验证区域时，发生这样的情形。

图16表示了不恰当的图案划分/范围定义处理的一个典型例子。参见图16，在代码印刷模式下通过图案划分/范围定义处理而产生的验证区域可被定义成核实模式下的两个不同的比较区域，相反，在代码印刷模式下通过图案划分/范围定义处理而产生的两个验证区域可被定义为核实模式下的单个比较区域。在每种这些情况下，被认为对应于验证区域的比较区域显示出不同的轮廓(矩形信息值)，从而，对于比较区域会产生低的一致率。

作为这种情况的一种对策，当通过上述对比处理发现一致率低于预定的一致率时，对比部分16对与对应验证区域不一致的每个比较区域依次执行聚合/对比处理和分离/对比处理。

在聚合/对比处理中，相邻的比较区域被聚合在一起，聚合的区域(下面称为聚合的比较区域)和对应的验证区域被对比。另一方面，在分离/对比处理中，比较区域被分成独立的区域，对比获得的多个区域中的每一个(下面称为分离的比较区域)和对应的验证区域。

下面将参考图17具体说明聚合/对比处理和分离/对比处理中的聚合/对比处理。为了便于解释，下面将说明其中聚合两个相邻的比较区域，从而形成一个聚合的比较区域，并对比该聚合的比较区域和对应的验证区域的聚合/对比处理。

和图14中的情况一样，图17示意地图解说明由矩形信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长边l，短边w和角度θ)表述的矩形的位置关系。在图17中，R₁和R₂分别表示比较区域的矩形(由虚线定义)，g₁和g₂分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而R_M(R_r)表示聚合的比较区域(对应的验证区域)的矩形(由实线定义)，g_r表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的对应验证区域的中心。

另外，在图17中，G表示利用下面所示的公式计算的聚合的比较区域的重心(x_G，y_G)：

$X_c=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i{w}_i{x}_{\mathrm{ci}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i{w}_i}$

$Y_C=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i{w}_i{y}_{\mathrm{ci}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i{w}_i}---\left(6\right)$

其中i＝(1～n)

d表示利用公式(5)计算的验证区域的中心g_r与聚合的比较区域的重心之间的距离。图17中的椭圆表示分离的比较区域和通过聚合分离的比较区域而形成的聚合的比较区域。

参见图17，对比部分16确定是否在对应的验证区域的矩形R_r(或者通过聚合比较区域而形成的聚合的比较区域的矩形R_M)中找到待聚合的比较区域的中心g₁和g₂。如果确定在矩形R_r中找到中心g₁和g₂，那么对比部分16确定通过聚合比较区域而获得的聚合的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和对应的验证区域的中心g_r之间的距离d。

如果中心间距离d不大于预定阈值，那么对比部分16确定通过聚合分离的比较区域而获得的聚合的比较区域和对应的验证区域相同。

这样，对比部分16聚合和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比聚合的比较区域和对应的验证区域。

现在参考图18说明分离/对比处理。为了便于说明，下面说明一个将被分成两个比较区域的比较区域与对应的验证区域的分离/对比处理。

和图14的情况一样，图18示意地图解说明由矩形信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长边l，短边w和角度θ)表示的矩形的位置关系。在图18中，R表示比较区域的矩形(由虚线定义)，g表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而R_S1和R_S2(R_r1和R_r2)分别表示分离的比较区域(验证区域)的矩形(由实线定义)，g_r1和g_r2分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的验证区域的中心。

另外，在图18中，G表示利用上面的公式(6)计算的每个分离的比较区域的重心(x_G，y_G)，d表示利用公式(5)计算的分离的比较区域的重心G和比较区域的中心g之间的中心间距离。图18中的椭圆表示聚合的比较区域，和通过分离聚合的比较区域而形成的分离的比较区域。

参见图18，对比部分16确定是否在被划分并被分离成两个比较区域之前的比较区域的矩形R中找到验证区域的中心g_r1和g_r2。如果确定在矩形R中找到中心g_r1和g_r2，那么对比部分16确定通过分离比较区域而获得的分离的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和比较区域的中心g之间的中心间距离d。

如果中心间距离d不大于预定阈值，那么对比部分16确定通过分离聚合的比较区域而获得的分离的比较区域分别与对应的验证区域相同。

这样，对比部分16划分并分离和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比每个分离的比较区域与对应的验证区域。

从而，由于对比部分16适于聚合相邻的多个区域，或者分离一个区域，从而恰当地校正所述一个或多个区域，并对比所述多个区域中的每一个或者所述一个区域与对应的验证区域，以便消除在获得原件的图像之前发生的任何变化的影响，因此能够显著提高对比操作的可靠性。

图19是实验结果的示意图。在图19的实验中，既不执行聚合/对比处理，又不执行分离/对比处理的处理操作(处理操作1)，执行聚合/对比处理的处理操作(处理操作2)，和分别执行聚合/对比处理和分离/对比处理的处理操作(处理操作3)被重复十次。

从图19可看出，通过执行聚合/对比处理和分离/对比处理，能够显著提高对比操作的可靠性。

第二处理过程

现在说明控制部分2的遵循第二处理过程的处理操作。

图20是适于遵循其第二处理过程的本发明的第一实施例的控制部分2的示意方框图。参见图20，控制部分2的低频段频率分量抽取部分11，图像划分/分离部分12，图案划分/范围定义部分13和二维代码产生部分15的操作和当它们遵循如上参考图5所述的第一处理过程进行的操作完全一样。但是，控制部分2的图案抽取部分114和对比部分116的操作不同于它们的适于遵循第一处理过程的对应物的操作。

下面详细说明图案抽取部分114的图案抽取处理和对比部分116的对比处理。

图案抽取部分114使每个白色区域WD(WD₁～WD_n)和每个黑色区域BD(BD₁～BD_n)近似椭圆，从而，不同于使每个白色区域WD和每个黑色区域BD近似矩形的图案抽取部分14。

更具体地说，图案抽取部分114通过计算确定中心的坐标(x_c，y_c)，长轴rd_a，短轴rd_b和长轴rd_a与水平轴之间的角度(下面称为椭圆信息值)，计算每个区域(白色区域WD或黑色区域BD)的特征量。

换句话说，图案抽取部分114计算确定从图案划分/范围定义部分13供给的白色区域数据D14中的每个白色区域WD(WD₁～WD_n)的特征量。如果白色区域的亮度值为I(x，y)，那么它根据利用下面表示的公式定义的图像矩MA_pq，计算第一图像矩MA₀₀，第二图像矩MA₁₀、MA₀₁，和第三图像矩MA₂₀、MA₀₂、MA₁₁。

${\mathrm{MA}}_{\mathrm{pq}}=\underset{y}{\mathrm{\Σ}}\underset{x}{\mathrm{\Σ}}{x}^p{y}^{p}I(x,y)---\left(7\right)$

随后，图案抽取部分114利用这些这些第一、第二和第三图像矩MA₀₀、MA₁₀、MA₀₁、MA₂₀、MA₀₂、MA₁₁以及下面表示的公式(8)，计算中心的坐标(x_c，y_c)。

$x_c=\frac{{\mathrm{MA}}_{10}}{{\mathrm{MA}}_{00}}$

$y_c=\frac{{\mathrm{MA}}_{01}}{{\mathrm{MA}}_{00}}---\left(8\right)$

图案抽取部分114随后利用下面表示的相应公式(9)，计算长轴rd_a和短轴rd_b。

${\mathrm{rd}}_a=\sqrt{6(a+c+\sqrt{b^2+{(a-c)}^2})}$

${\mathrm{rd}}_b=\sqrt{6(a+c-\sqrt{b^2+{(a-c)}^2})}---\left(9\right)$

最后，图案抽取部分114利用下面表示的公式(10)计算角度。

$\mathrm{\Φ}=\frac{1}{2}{\tan }^{-1}\left[\frac{b}{a-c}\right]$

$a=\frac{{\mathrm{MA}}_{20}}{{\mathrm{MA}}_{00}}-x_c^2$

其中

$b=2[\frac{{\mathrm{MA}}_{11}}{{\mathrm{MA}}_{00}}-x_c{y}_c]$

$c=\frac{{\mathrm{MA}}_{02}}{{\mathrm{MA}}_{00}}-y_c^2---\left(10\right)$

这样，图案抽取部分114通过计算确定每个白色区域WD(WD₁-WD_n)的特征量(椭圆信息值)。

类似地，和白色区域WD(WD₁-WD_n)的情况一样，图案抽取部分114利用上面的公式(7)-(10)，通过计算确定从图案划分/范围定义部分13供给的黑色区域数据D15中的每个黑色区域BD(BD₁-BD_n)的特征量(椭圆信息值)。

由于白色区域WD(WD₁-WD_n)和黑色区域BD(BD₁-BD_n)的计算的特征量代表包含在范围图案图像IM1(图6(A))中的图案的特征轮廓(下面称为图案特征量)，因此获得的特征量代表抽取包含在范围图案图像IM1中的图案的操作的结果。

从而，如果按照代码印刷模式进行当前操作，那么图案抽取部分114把图案特征量传送给二维代码产生部分15，作为关于验证图案的数据(下面称为验证图案数据)D16(图20)。另一方面，如果按照核实模式进行当前操作，那么图案抽取部分114把图案特征量传送给对比部分116，作为关于比较图案的数据(下面称为比较图案数据)D26(图20)。

这样，通过根据白色区域WD和黑色区域BD的椭圆信息值，计算确定图案特征量，图案抽取部分114抽取指定范围AR(图2(A))中的图案数据(验证图案或比较图案)。

如果对于白色区域WD或黑色区域BD来说，椭圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长轴rd_a，短轴rd_b和长轴rd_a与水平轴之间的角度)可取的数据范围被假定为如图12(A)中所示，那么椭圆信息值的数据大小和图12(A)中所示的相等，图案特征量(白色区域WD和黑色区域BD的椭圆信息值)的数据大小和图12(B)中所示的相等。

对比处理

对比部分116依次对比由从图案抽取部分114供给的比较图案数据D26中的对应图案特征量(椭圆信息值)表述的每个比较区域(白色区域WD和黑色区域BD)和由从扫描仪部分4给出的验证图案代码数据D2中的对应图案特征量(椭圆信息值)表述的验证区域(白色区域WD和黑色区域BD)中的一个对应验证区域。

现在将参考图22具体描述对比部分116的对比处理。注意为了方便起见，这里将描述对比单个验证区域和单个比较区域的对比处理。

图22示意地图解说明由椭圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长轴rd_a，短轴rd_b和长轴rd_a与水平轴之间的角度)表示的椭圆的位置关系。在图22中，E_rd表示验证区域的椭圆(由虚线定义)，S_rd表示由长轴rd_a和短轴rd_b表示的验证区域的面积，g_rd表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的验证区域的中心，而E表示比较区域的椭圆(由实线定义)，S表示由比较区域的长轴rd_a和短轴rd_b表示的比较区域的面积，g表示由中心的坐标(x_c′，y_c′)表示的比较区域的中心。

另外，在图22中，d1表示利用下面所示的公式计算的验证区域的中心g_rd和比较区域的中心g之间的距离(下面称为中心间距离)。

d1²＝(x_c-x_c′)²+(y_c-y_c′)²              (11)

另外，在图22中，′表示验证区域的长轴rd_a和水平轴之间的角度与比较区域的长轴rd_a和水平轴之间的角度之间的差值，或者椭圆E_rd的倾角与椭圆E的倾角之间的差值(下面称为椭圆间倾角差)。图22中的三角形指示比较区域。

参见图22，对比部分116首先根据验证区域的椭圆信息值和比较区域的椭圆信息值，确定是否在比较区域的椭圆E中找到验证区域的中心g_rd，同时是否在验证区域的椭圆E_rd中找到比较区域的中心g。

如果确定分别在椭圆E，E_rd中找到这两个区域的中心g_rd，g，那么对比部分116依次确定中心间距离d，椭圆间倾角差值′，和验证区域的面积S_rd与比较区域的面积S之间的差值(下面称为区域间面积差)是否不大于相应的预定阈值。

如果所有上述差值都不大于相应的预定阈值，那么对比部分116确定验证区域和比较区域是相同的区域。另一方面，如果上述差值之一大于对应阈值，那么对比部分116确定验证区域和比较区域不是相同的区域。

但是注意当验证区域的椭圆E_rd和比较区域的椭圆E接近于圆形时，尽管验证区域和比较区域是相同的区域，它们也会被确定为不同的区域，因为椭圆间倾角差′可约为90°，如图23中所示，图23中，和图22相同的组件分别用相同的附图标记表示。

于是，当验证区域的长轴rd_a和短轴rd_b的比值，以及比较区域的长轴rd_a和短轴rd_b的比值都接近于“1”时，如果椭圆间倾角差_rd-(或者图23中的′)不小于对应的阈值，那么对比部分16适于确定验证区域和比较区域是相同的区域。

这样，对比部分116对比从添加代码的印刷纸XPc(图2(B))抽取的比较图案(每个比较图案分别用对应的图案特征量(椭圆信息值)表述)和保存在验证图案代码BC(图2(B))中的原件印刷纸OP上的验证图案(每个验证图案分别用对应的图案特征量(椭圆信息值)表述)。

如果通过对比处理获得比预定的基准一致率高的一致率，那么对比部分116确定和比较图案图像对应的添加代码的印刷纸XP_c是有效的原件印刷纸OP，产生复制批准命令COM(图5)，并把该命令传送给扫描仪部分4(图4)。

从而，驱动扫描仪部分4按照反射模式工作，置于原件工作台上的原件印刷纸OP上的印刷内容作为印刷内容图像数据D4被传送给印刷机部分5。从而，印刷机部分5把原件印刷纸OP(图2(A))的印刷内容复制在一张印刷纸上。

图24表示由图像拾取状态的随时间的变化引起的不恰当的图案划分/范围定义处理的一个典型例子。参见图24，在代码印刷模式下产生的一个验证区域可被定义为核实模式下的两个不同的比较区域，相反，在代码印刷模式下产生的两个验证区域可被定义为核实模式下的单个比较区域。在每种这些情况下，被认为对应于验证区域的比较区域显示出不同的轮廓(椭圆信息值)，从而，对于比较区域会产生低的一致率。

作为这种情况的一种对策，当通过上述对比处理发现一致率低于预定的一致率时，对比部分116依次对与对应验证区域不一致的每个比较区域执行聚合/对比处理和分离/对比处理。

在聚合/对比处理中，相邻的比较区域被聚合在一起，聚合的区域(下面称为聚合的比较区域)和对应的验证区域被对比。另一方面，在分离/对比处理中，比较区域被分成独立的区域，对比获得的多个区域中的每一个(下面称为分离的比较区域)和对应的验证区域。

下面将参考图25具体说明聚合/对比处理和分离/对比处理中的聚合/对比处理。为了便于解释，下面将说明其中聚合两个相邻的比较区域，从而形成一个聚合的比较区域，并对比该聚合的比较区域和对应的验证区域的聚合/对比处理。

和图22的情况一样，图26示意地图解说明由椭圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长轴rd_a，短轴rd_b和长轴rd_a与水平轴之间的角度)表示的椭圆的位置关系。在图25中，E₁和E₂分别表示比较区域的椭圆(由虚线定义)，g₁和g₂分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而E_MA(E_rd)表示聚合的比较区域(对应的验证区域)的椭圆(由实线定义)，g_rd表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的对应验证区域的中心。

另外，在图25中，G表示利用下面表示的公式计算的聚合的比较区域的重心(x_G，y_G)：

$X_c=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\πrd}}_{\mathrm{ai}}{\mathrm{rd}}_{\mathrm{bi}}{x}_{\mathrm{ci}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\πrd}}_{\mathrm{ai}}}^{r}r{d}_{\mathrm{bi}}}$

$Y_c=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\πrd}}_{\mathrm{ai}}{\mathrm{rd}}_{\mathrm{bi}}{y}_{\mathrm{ci}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\πrd}}_{\mathrm{ai}}r{d}_{\mathrm{bi}}}---\left(12\right)$

其中i＝(1～n)

d1表示利用公式(11)计算的聚合的比较区域的重心G和验证区域的中心g_rd之间的中心间距离。图25中的矩形表示分离的比较区域和通过聚合分离的比较区域而形成的聚合的比较区域。

参见图25，对比部分116确定是否在对应的验证区域的椭圆E_rd(或者通过聚合比较区域而形成的聚合的比较区域的椭圆E_MA)中找到待聚合的比较区域的中心g₁和g₂。如果确定在椭圆E_rd中找到中心g₁和g₂，那么对比部分116确定通过聚合比较区域而获得的聚合的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和对应的验证区域的中心g_rd之间的距离d。

如果中心间距离d不大于预定阈值，那么对比部分116确定通过聚合分离的比较区域而获得的聚合的比较区域和对应的验证区域相同。

这样，对比部分116聚合和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比聚合的比较区域和对应的验证区域。

现在参考图26说明分离/对比处理。为了便于说明，下面说明将被分成两个分离的比较区域的比较区域与对应的验证区域的分离/对比处理。

和图22的情况一样，图26示意地图解说明由椭圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)，长轴rd_a，短轴rd_b和长轴rd_a与水平轴之间的角度)表示的椭圆的位置关系。在图26中，E表示比较区域的椭圆(由虚线定义)，g表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而E_S1和E_S2(E_rd1和E_rd2)分别表示分离的比较区域(验证区域)的椭圆(由实线定义)，g_rd1和g_rd2分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的验证区域的中心。

另外，在图26中，G表示利用上面的公式(12)计算的每个分离的比较区域的重心(x_G，y_G)，d1表示利用公式(11)计算的分离的比较区域的中心G和比较区域的中心g之间的中心间距离。图26中的矩形表示聚合的比较区域，和通过分离聚合的比较区域而形成的分离的比较区域。

参见图26，对比部分116确定是否在被划分并被分离成两个比较区域之前的比较区域的椭圆E中找到验证区域的中心g_rd1和g_rd2。如果确定在椭圆E中找到中心g_rd1和g_rd2，那么对比部分116确定通过分离比较区域而获得的分离的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和比较区域的中心g之间的距离d。

如果中心间距离d1不大于预定阈值，那么对比部分116确定通过分离聚合的比较区域而获得的分离的比较区域分别与对应的验证区域相同。

这样，对比部分116划分并分离和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比每个分离的比较区域与对应的验证区域。

从而，由于对比部分116适于聚合相邻的多个区域，或者分离一个区域，从而恰当地校正所述一个或多个区域，并对比所述多个区域中的每一个或者所述一个区域与对应的验证区域，以便消除在获得原件的图像之前发生的任何变化的影响，因此能够显著提高对比操作的可靠性。

第三处理过程

下面，将说明控制部分2的遵循第三处理过程的处理操作。

图27是适于遵循其第三处理过程的本发明的第一实施例的控制部分2的示意方框图。参见图27，控制部分2的低频段频率分量抽取部分11，图像划分/分离部分12，图案划分/范围定义部分13和二维代码产生部分15的操作和当它们遵循如上参考图5所述的第一处理过程进行的操作完全一样。但是，控制部分2的图案抽取部分214和对比部分216的操作不同于它们的适于遵循第一处理过程的对应物的操作。

下面详细说明图案抽取部分214的图案抽取处理和对比部分216的对比处理。

图案抽取部分214使每个白色区域WD(WD₁～WD_n)和每个黑色区域BD(BD₁～BD_n)近似为圆，从而，不同于使每个白色区域WD和每个黑色区域BD近似为矩形的图案抽取部分14。

更具体地说，对于从图案划分/范围定义部分13供给的白色区域数据D14中的每个白色区域WD(WD₁～WD_n)，图案抽取部分214利用公式(7)计算第一图像矩MA₀₀和第二图像矩MA₁₀、MA₀₁。

随后，如图28中所示，图案抽取部分214利用对应的第一和第二图像矩MA₀₀、MA₁₀、MA₀₁和公式(9)，确定每个白色区域的中心的坐标(x_c，y_c)，并利用下面表示的公式(13)确定半径rd，从而确定每个区域(白色区域WD或黑色区域BD)的中心坐标(x_c，y_c)和半径rd(下面称为圆信息值)作为特征量。

$\mathrm{rd}=\sqrt{\frac{{\mathrm{MA}}_{00}}{\mathrm{\π}}}---\left(13\right)$

类似地，和白色区域WD(WD₁～WD_n)的情况一样，图案抽取部分214利用上面的公式(11)、(12)和(13)，计算确定从图案划分/范围定义部分13供给的黑色区域数据D15中的每个黑色区域BD(BD₁～BD_n)的圆信息值(中心坐标(x_c，y_c)和半径rd)。

随后，如果当前操作按照代码印刷模式进行，那么图案抽取部分214把包括每个白色区域WD的圆信息值(中心坐标(x_c，y_c)和半径rd)和每个黑色区域BD的圆信息值的图案特征量传送给二维代码产生部分15，作为验证图案数据D16(图27)。另一方面，如果当前操作按照核实模式进行，那么特征抽取部分214把比较图案数据D26传送给对比部分216(图27)。

从而，由于确定第三图像矩MA₂₀、MA₀₂、MA₁₁，长轴rd_a(或者短轴rd_b)和长轴rd_a与水平轴之间的角度的那部分处理操作可被省略，因此与适于计算确定矩形信息值的图案抽取部分14(图5)的对应处理操作和适于计算确定椭圆信息值的图案抽取部分114(图20)的对应处理操作相比，图案抽取部分224能够显著地把处理操作的负载减小到图案数据D16、D26的产生。

另外从图29中图解说明的关于单个白色区域WD或单个黑色区域BD可取的圆信息值(中心坐标(x_c，y_c)和半径rd)的数据范围的实验的结果可看出，如果采取如图12(A)中图解说明的数据范围，那么与矩形信息值(椭圆信息值)的数据大小(图12(A))相比，单个白色区域WD或单个黑色区域BD的圆信息值的数据大小可被减小24[比特]。

于是，参考图12(B)中图解说明的区域(白色区域和黑色区域)的数目可清楚看出，图案抽取部分214能够显著减少图案数据D16、D26的数量。

从而，图案抽取部分214能够使根据图案数据D16在原件印刷纸OP上印刷二维条形码BD的操作很快开始，从而减少开始印刷操作之前的等待时间。另外，由于图案抽取部分214可使对比图案数据D16和D26的对比操作很快开始，从而减少开始对比操作之前的等待时间，使得原件印刷纸的内容可被很快复制。

对比处理

对比部分216依次对比由从图案抽取部分214供给的比较图案数据D26中的对应图案特征量(圆信息值)表述的每个比较区域(白色区域WD和黑色区域BD)和由从扫描仪部分4给出的验证图案代码数据D2中的对应图案特征量(圆信息值)表述的对应一个验证区域(白色区域WD和黑色区域BD)。

现在将参考图30具体描述对比部分216的对比处理。注意如同上面参考图22给出的说明一样，这里将描述对比单个验证区域和单个比较区域的对比处理。

图30示意地图解说明由圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)和半径rd)表示的圆的位置关系。在图30中，C_rd表示验证区域的圆(由虚线定义)，S_rd表示由半径rd表示的验证区域的面积，g_rd表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的验证区域的中心，而C表示比较区域的圆(由实线定义)，S表示由比较区域的半径rd表示的比较区域的面积，g表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心。

另外，在图30中，d2表示如同利用公式(11)的计算中计算的验证区域的中心和比较区域的中心之间的距离。图30中的三角形指示比较区域。

参见图30，对比部分216首先根据验证区域的圆信息值和比较区域的圆信息值，确定是否在比较区域的圆C中找到验证区域的中心g_rd，同时是否在验证区域的圆C_rd中找到比较区域的中心g。

如果确定分别在圆C，C_rd中找到这两个区域的中心g_rd，g，那么对比部分216依次确定中心间距离d和验证区域的面积S_rd与比较区域的面积S之间的区域间面积差是否不大于相应的预定阈值。

如果所有上述差值都不大于相应的预定阈值，那么对比部分216确定验证区域和比较区域是相同的区域。另一方面，如果上述差值之一大于对应阈值，那么对比部分216确定验证区域和比较区域不是相同的区域。

要认识到对比部分216能够确定区域(验证区域和比较区域)的一致性，而不必进行如上参考图23说明的防止错误确定的操作，因为它只按照中心的坐标(x_c，y_c)和半径rd进行对比，从而能够减少对比处理的负载和确定的错误率。

这样，对比部分216对比从添加代码的印刷纸XPc(图2(B))抽取的比较图案(每个比较图案分别用对应的图案特征量(圆信息值)表述)和保存在验证图案代码BC(图2(B))中的原件印刷纸OP上的验证图案(每个验证图案分别用对应的图案特征量(圆信息值)表述)。

如果通过对比处理获得比预定的基准一致率高的一致率，那么对比部分216确定和比较图案图像对应的添加代码的印刷纸XPc是有效的原件印刷纸OP，产生复制批准命令COM，并把该命令传送给扫描仪部分4(图4)。

从而，驱动扫描仪部分4按照反射模式工作，置于原件工作台上的原件印刷纸OP上的印刷内容作为印刷内容图像数据D4被传送给印刷机部分5。从而，印刷机部分5把原件印刷纸OP(图2(A))的印刷内容复制在印刷纸上。

如果由于图像拾取状态的随时间的变化和/或其它一些原因，通过对比处理只获得比预定一致率低的一致率，那么和第一及第二处理过程的情况一样，对比部分216对与对应验证区域不一致的每个比较区域依次执行聚合/对比处理和分离/对比处理。

下面将参考图31具体说明聚合/对比处理和分离/对比处理中的聚合/对比处理。为了便于解释，如同上面参考图25给出的可比说明一样，下面将说明其中聚合两个相邻的比较区域，从而形成一个聚合的比较区域，并对比该聚合的比较区域和对应的验证区域的聚合/对比处理。

和图30的情况一样，图31示意地图解说明由圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)和半径rd)表示的圆的位置关系。在图31中，C₁和C₂分别表示比较区域的圆(由虚线定义)，g₁和g₂分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而C_MA(C_rd)表示聚合的比较区域(对应的验证区域)的圆(由实线定义)，g_rd表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的对应验证区域的中心。

另外，在图31中，G表示利用公式(12)计算的聚合的比较区域的重心(x_G，y_G)，d2表示利用公式(11)计算的聚合的比较区域的重心G和验证区域的中心g_rd之间的中心间距离。图31中的矩形表示分离的比较区域和通过聚合分离的比较区域而形成的聚合的比较区域。

参见图31，对比部分216确定是否在对应的验证区域的圆C_rd(或者通过聚合比较区域而形成的聚合的比较区域的圆C_MA)中找到待聚合的比较区域的中心g₁和g₂。如果确定在圆C_rd中找到中心g₁和g₂，那么对比部分216确定通过聚合比较区域而获得的聚合的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和对应的验证区域的中心g_rd之间的距离d2。

如果中心间距离d不大于预定阈值，那么对比部分216确定通过聚合分离的比较区域而获得的聚合的比较区域和对应的验证区域相同。

这样，对比部分216聚合和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比聚合的比较区域和对应的验证区域。

现在参考图32具体说明分离/对比处理。为了便于说明，和上面参考图26给出的说明的情况一样，下面说明将被分成两个分离的比较区域的比较区域与对应的验证区域的分离/对比处理。

图32示意地图解说明由圆信息值(中心的坐标(x_c，y_c)和半径rd)表示的圆的位置关系。在图32中，C表示比较区域的圆(由虚线定义)，g表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的比较区域的中心，而C_S1和C_S2(C_rd1和C_rd2)分别表示分离的比较区域(验证区域)的圆(由实线定义)，g_rd1和g_rd2分别表示由中心的坐标(x_c，y_c)表示的验证区域的中心。

另外，在图32中，G表示利用上面的公式(12)计算的每个分离的比较区域的重心(x_G，y_G)，d2表示利用公式(11)计算的分离的比较区域的重心G和比较区域的中心g之间的中心间距离。图32中的矩形表示聚合的比较区域，和通过分离聚合的比较区域而形成的分离的比较区域。

参见图32，对比部分216确定是否在被划分并被分离成两个比较区域之前的比较区域的圆C中找到验证区域的中心g_rd1和g_rd2。如果确定在圆C中找到中心g_rd1和g_rd2，那么对比部分216确定通过分离比较区域而获得的分离的比较区域的重心G(x_G，y_G)，从而确定重心G和比较区域的中心g之间的距离d。

如果中心间距离d2不大于预定阈值，那么对比部分216确定通过分离聚合的比较区域而获得的分离的比较区域分别与对应的验证区域相同。

这样，对比部分216划分并分离和对应的验证区域不一致的比较区域，并对比每个分离的比较区域与对应的验证区域。

从而，由于对比部分216适于聚合相邻的多个区域，或者分离一个区域，从而恰当地校正所述一个或多个区域，并对比所述多个区域中的每一个或者所述一个区域与对应的验证区域，以便消除在获得原件的图像之前发生的任何变化的影响，因此能够显著提高对比操作的可靠性。

第四处理过程

下面，将说明控制部分2的遵循第四处理过程的处理操作。

图33是适于遵循其第四处理过程的本发明的第一实施例的控制部分2的示意方框图。参见图33，控制部分2的低频段频率分量抽取部分11，图像划分/分离部分12和二维代码产生部分15的操作和当它们遵循如上参考图5所述的第一处理过程进行的操作完全一样。但是，控制部分2的图案划分/范围定义部分313，图案抽取部分314和对比部分316的操作不同于它们的适于遵循第一处理过程的对应物的操作。

下面详细说明图案划分/范围定义部分313的图案划分/范围定义处理，图案抽取部分314的图案抽取处理和对比部分316的对比处理。

图案划分/范围定义处理

在代码印刷模式下和在核实模式下，图案划分/范围定义部分313完全如同图案划分/范围定义部分13那样操作，因为用从图像划分/分离部分12供给的白色分量图案图像数据D12产生白色区域数据D14，以及用从图像划分/分离部分12供给的黑色分量图案图像数据D13产生黑色区域数据D15。

但是，图案划分/范围定义部分313把白色区域数据D14和黑色区域数据D15传往的目的地与图案划分/范围定义部分13不同。虽然在代码印刷模式和核实模式下，图案划分/范围定义部分13把白色区域数据D14和黑色区域数据D15传给图案抽取部分14，不过图案划分/范围定义部分313在代码印刷模式下，把它们传给图案抽取部分314，在核实模式下，把它们传给对比部分316。

图案抽取处理

图案抽取部分314使每个白色区域WD(WD₁～WD_n)和每个黑色区域BD(BD₁～BD_n)近似它自己的轮廓，从而，不同于使每个白色区域WD和每个黑色区域BD近似为矩形的图案抽取部分14。

更具体地说，图案抽取部分314确定控制点串，以便根据每个白色区域WD(WD₁～WD_n)和每个黑色区域BD(BD₁～BD_n)的外边缘上的点(下面称为区域外边缘点)产生Bezier曲线，并提取所述控制点串作为图案。

为此，图案抽取部分314根据像素的数目，计算从图案划分/范围定义部分313供给的白色区域数据D14的白色区域WD(WD₁～WD_n)，和黑色区域数据D15的黑色区域BD(BD₁～BD_n)的面积(下面称为区域综合面积)，并通过参考事先保存在内部存储器中的区域综合面积(像素数目)、正方形网格的网格尺寸和Bezier曲线的次数(degree)的对应表，有选择地确定和像素数目对应的网格尺寸和Bezier曲线的次数。

随后，图案抽取部分314利用有选择确定的网格尺寸的正方形网格，划分白色区域数据D14的指定范围AR和黑色区域数据D15的指定范围AR，并对指定范围AR中的每个白色区域WD和每个黑色区域BD确定一个“n+1”控制点的控制点串，以便产生有选择确定的第n次Bezier曲线。

下面说明用于确定这样的控制点串的技术。注意为了方便起见，这里将参考图34说明产生白色区域WD₁的三次Bezier曲线的四个控制点的控制点串。

参见图34，图案抽取部分314识别正方形网格与白色区域WD₁的外边缘的交点P₁～P₁₂作为控制点，随后为控制点串从控制点P₁开始选择相邻定位的四个控制点P₁～P₄，P₄～P₇，P₇～P₁₀和P₁₀～P₁₂。

图案抽取部分314适于选择每个控制点串P₁～P₄，P₄～P₇，P₇～P₁₀和P₁₀～P₁₂的终点(或者控制点P₄，P₇或P₇)作为紧接在后的控制点串的起点(或者控制点P₄，P₇或P₇)。它还适于为控制点串选择三个控制点P₁₀～P₁₂。

如果对白色区域WD₁选择控制点串P₁～P₄，P₄～P₇，P₇～P₁₀和P₁₀～P₁₂，那么可能发现只通过利用控制点P₁～P₁₂的这种控制点串产生的Bezier曲线部分在白色区域WD₁的外边缘之内，部分在白色区域WD₁的外边缘之外。从而，会获得和白色区域WD₁完全不同的区域。

为了避免这种问题，图案抽取部分314适于把位于相应控制点串P₁～P₄，P₄～P₇，P₇～P₁₀的起点和终点之间的控制点P₂和P₃，P₅和P₆，P₈和P₉(下面称为中间控制点)，以及在最后的控制点串P₁₀～P₁₂的起点P₁₀和第一个控制点串P₁～P₄的起点P₁之间的控制点P₁₁和P₁₂(下面也称为中间控制点)移动到白色区域WD₁的外边缘之内或者之外。

更具体地说，如果中间控制点P₂和P₃被选为点对称的中心，那么图案抽取部分314检测点C₂和C₃，点C₂和C₃分别和从中间控制点P₂和P₃延伸出的相对于线段P₁-P₄的垂线与线段P₁-P₄的交点Q₂和Q₃对应，并利用检测的控制点C₂和C₃以及控制点P₁和P₄，定义控制点串P₁-C₂-C₃-P₄。

随后，如同对于中间控制点P₂和P₃那样，对于剩余的中间控制点P₅和P₆，P₈和P₉以及P₁₁和P₁₂，图案抽取部分3₁₄检测点C₅和C₆，C₈和C₉以及C₁₁和C₁₂，分别利用检测的控制点C₅和C₆，C₈和C₉以及C₁₁和C₁₂，和对应的控制点P₄和P₇，P₇和P₁₀以及P₁₀和P₁₂，定义控制点串P₄-C₅-C₆-P₇，P₇-C₈-C₉-P₁₀和P₁₀-C₁₁-C₁₂。

从而，对于白色区域WD₁，图案抽取部分314产生控制点串P₁-C₂-C₃-P₄，P₄-C₅-C₆-P₇。P₇-C₈-C₉-P₁₀和P₁₀-C₁₁-C₁₂。

和白色区域WD₁的情况一样，图案抽取部分314还定义白色区域WD₂～WD_n以及从图案划分/范围定义部分313供给的黑色区域数据D15的黑色区域BD₁～BD_n的控制点串，以便产生相应的三次Bezier曲线。

随后，图案抽取部分314把为白色区域WD(WD₁～WD_n)和黑色区域BD(BD₁～BD_n)定义的控制点串传送给二维条形码产生部分15，作为验证图案的数据(下面称为验证图案数据)D16(图5)。

于是，图案抽取部分314适于通过把选择的控制点串(P₁～P₄，P₄～P₇，P₇～P₁₀和P₁₀～P₁₂)的中间控制点(P₂和P₃，P₅和P₆，P₈和P₉以及P₁₁和P₁₂)移向白色区域WD₁的外边缘之内或之外，抽取控制点串(P₁-C₂-C₃-P₄，P₄-C₅-C₆-P₇。P₇-C₈-C₉-P₁₀和P₁₀-C₁₁-C₁₂)作为图案，以便产生更近似实际的白色区域WD₁的区域。

如果如图35中图解说明的数据范围被假定分配给控制点串的每个控制点，并且通过使用“n+1”个控制点来产生n次Bezier曲线而形成的控制点串为k，那么通过实验发现验证图案数据D6的数据大小为32k(n+1)[比特]。

如图13中所示，通过利用大约1-3[千字节]二进制数据可产生现有的二维条形码。从而，从图13和35可看出，能够恰当地把从图案抽取部分314供给的验证图案数据D16的控制点串变换成验证图案代码数据D2，如果使用已知的技术来产生二维条形码的话。

对比处理

在核实模式下，对比部分316根据扫描仪部分4中读取印刷在添加代码的印刷纸XPc(图2(B))的指定范围AR上的验证图案代码BC的操作的结果，和对从指定范围AR读出的添加代码的图案图像数据D3执行的低频段频率分量抽取处理，图像划分/分离处理和图案划分/范围定义处理的结果，进行对比处理。

更具体地说，对比部分316通过对供给它的验证图案代码数据D2进行反向二维代码变换操作，恢复验证图案数据D16，并产生和原件白色区域WD对应的白色区域(下面称为重构的白色区域)，及和原件黑色区域BD对应的黑色区域(下面称为重构的黑色区域)。

下面说明对于本发明来说，用于产生重构的白色区域和重构的黑色区域的重构技术。但是注意，为了方便起见，这里只说明产生与上面参考图34描述的白色区域WD₁对应的重构白色区域的操作。

如图36中所示，对比部分316分别根据由图案抽取部分14抽取的白色区域WD₁(由图36中的虚线定义的阴影区)的控制点串P₁-C₂-C₃-P₄，P₄-C₅-C₆-P₇，P₇-C₈-C₉-P₁₀和P₁₀-C₁₁-C₁₂，产生Bezier曲线Bc1、Bc2、Bc3和Bc4。

随后，对比部分316通过依据相同的单一亮度值，无间断地涂掉(blotout)由Bezier曲线Bc1、Be2、Bc3和Bc4限定的范围，产生重构的白色区域，如图37中所示。

这样，对比部分316适于产生和白色区域WD₁对应的重构的白色区域。

如果控制点由CP表示，Bernstein函数由B_i ⁿ(t)表示，那么n次Bezier曲线由下面的公式(14)定义。

$R\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{B}_i^n\left(t\right){\mathrm{CP}}_i---\left(14\right)$

上面的公式(14)中的Bernstein函数B_i ⁿ(t)由下面的公式(15)定义：

$B_i^n\left(t\right)=C_i^n\·t^i{(1-t)}^{n-i}$

$=\frac{n!}{(n-i)i!}{t}^i{(1-t)}^{n-i}---\left(15\right)$

其中0≤t≤1。

此外，和白色区域WD₁的情况一样，对比部分316根据验证图案代码数据D2的白色区域WD₂～WD_n的控制点串，产生和白色区域WD₂～WD_n对应的重构的白色区域，以及根据验证图案代码数据D2的黑色区域BD₁～BD_n的控制点串，产生和黑色区域BD₁～BD_n对应的重构的黑色区域。

随后，对比部分316利用下面的公式(16)计算按照上述方式产生的重构的白色区域和从图案划分/范围定义部分313供给的白色区域数据D24的白色区域WD(WD₁～WD_n)之间的相位限制相关值C_POC，以及按照上述方式产生的重构的黑色区域和从图案划分/范围定义部分313供给的黑色区域数据D25的黑色区域BD(BD₁～BD_n)之间的相位限制相关值C_POC：

$C_{\mathrm{POC}}(x,y)=F^{-1}\left[\frac{F\left(R(x,y)\right)F\left(D(x,y)\right)}{\left|F\left(R(x,y)\right)\right|\left|F\left(D(x,y)\right)\right|}\right]---\left(16\right)$

其中RD(x，y)表示重构的白色区域和重构的黑色区域的像素，D(x，y)表示白色区域WD和黑色区域BD的像素，F表示二维傅里叶变化，F^-1表示二维反向傅里叶变换。

当获得不大于预定阈值的相位限制相关值C_POC时，对比部分316确定置于扫描仪部分4的原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(图2)是原件印刷纸OP的副本，并向扫描仪部分(图4)传送复制禁止命令。

另一方面，当获得大于预定阈值的相位限制相关值C_POC时，对比部分316确定置于扫描仪部分4的原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(图2)是正确的原件印刷纸OP，并产生复制批准命令COM，该命令随后被传送给扫描仪部分4(图4)。

从而，驱动扫描仪部分4按照反射模式工作，置于原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(原件印刷纸OP)上的印刷内容作为印刷内容图像数据D4被传送给印刷机部分5。从而，印刷机部分5把原件印刷纸OP(图2(A))的印刷内容复制在纸上。

从图38可看出，当存在相位限制相关性时，出现明显的峰值(图38(A))。于是，在这种情况下利用显示器部分(未示出)，把计算的相位限制相关值通知对比部分316。从而，对比部分316能够直观地实现它获得的相位限制相关值(正确度)。

如上详细所述，就第四处理过程来说，从每个白色区域WD和黑色区域BD抽取多个控制点作为用于产生近似区域的外边缘的Bezier曲线的图案，该图案作为验证信息被保存在原件印刷纸OP上。当添加代码的印刷纸XPc上的印刷内容要被复制时，根据保存在添加代码的印刷纸XPc上的图案，产生分别与添加代码的印刷纸XPc的白色区域WD和黑色区域BD对应的重构白色区域和重构黑色区域，以便借助重构白色区域和重构黑色区域，核实原件印刷纸OP的有效性。

从而，就第四处理过程来说，近似构成低频段分量图案图像IM2的图案的每个白色区域WD和黑色区域BD的外边缘的多个控制点被抽取为图案。于是，如果与上面描述的第一到第三处理过程相比，第四处理过程能够非常准确地把低频段分量图案图像IM2(图6(B))的图案再现为由控制点形成的重构白色区域和重构黑色区域的图案。从而，能够显著提高有效性的核实准确性。

此外，就第四处理过程来说，不仅每个白色区域WD和黑色区域BD的外边缘上的点(图34中的P₁、P₄、P₇、P₁₀)，而且在外边缘之内或者在外边缘之外与外边缘上的对应点间隔预定距离的点(图34中的C₂、C₃、C₅、C₆、C₈、C₉、C₁₁、C₁₂)被抽取为图案。

借助这种方案，能够借助根据控制点产生的重构白色区域和重构黑色区域，产生和保存在原件低频段图案图像IM2(图6(B))上的图案基本相同的图案。从而，能够显著提高有效性的核实准确性。

另外，就第四处理过程来说，和白色区域综合面积对应的许多点以及和黑色区域综合面积对应的许多点被抽取为控制点，以近似每个白色区域WD和黑色区域BD的外边缘。

从而，就第四处理过程来说，将被保存在原件印刷纸OP上的图案具有基本恒定的数据大小，从而该图案可被适当地保存在原件印刷纸OP上，而不管图案划分/范围定义处理的结果(白色区域WD和黑色区域BD的综合面积)。

在第四处理过程的上述说明中，根据通过图案划分操作而产生的每个范围的轮廓上的许多点，确定产生近似所述轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息的抽取装置适于按照白色区域WD的区域综合面积和黑色区域BD的区域综合面积有选择地确定网格尺寸和Bezier曲线的次数，并根据每个白色曲线WD和黑色区域BD的外边缘上的为该区域与所确定网格尺寸的正方形网格的交点的点，抽取控制点串作为图案信息以产生Bezier曲线。但是，另一方面，网格尺寸和Bezier曲线的次数可被确定为白色区域WD和黑色区域BD的最大区域面积的函数，或者又一方面，可事先对网格尺寸和Bezier曲线的次数选择固定值。

另外，在上面的说明中选择正方形网络与每个白色区域WD和黑色区域BD的交点。但是，另一方面，可以这样安排，即在每个白色区域WD和黑色区域BD的外边缘上选择一个基准点，所述外边缘和以所述基准点为中心的圆的交点被选为新的基准点，使得所述外边缘和分别以新的基准点为中心的圆的交点被选为新的基准点，依次类推。从而还可被安排成把圆的直径或半径选为白色区域WD的区域综合面积的函数，和黑色区域BD的区域综合面积的函数。

虽然在上面的说明中，根据每个白色区域WD和黑色区域BD的外边缘上的选择点，抽取控制点串来产生Bezier曲线，不过另一方面，可根据每个白色区域WD和黑色区域BD的轮廓上的选择点，抽取控制点串来产生Bezier曲线。就这种方案来说，如果通过划分图案产生环形白色区域WD(或者黑色区域BD)，如图39中所示，那么借助和上面参考图34所述类似的技术，能够抽取可准确再现每个区域的轮廓的控制点串。用于抽取在外边缘之内或之外与外边缘上的对应点间隔预定距离的点(图34中的C₂、C₃、C₅、C₆、C₈、C₉、C₁₁、C₁₂)的技术并不局限于上述技术，可以选自各种其它类似的技术。

虽然在上面的说明中，控制点串被抽取为用于产生Bezier曲线的图案信息，不过另一方面，它们也可被抽取为用于产生有理Bezier曲线，B样条曲线，有理B样条曲线或者其它类似的曲线。这种曲线的使用也提供上述第四处理过程的优点。

另外，在第四处理过程的上述描述中，核实印刷纸的有效性的核实装置适于根据控制点串产生Bezier曲线，随后通过无间断地涂掉Bezier曲线定义的范围产生重构的白色区域和重构的黑色区域，并按照保存在存储装置中的图案信息，通过计算确定每个重构的白色区域和重构的黑色区域与对应区域之间的相位限制相关性。但是另一方面，它可被安排成根据控制点串产生有理Bezier曲线，B样条曲线，有理B样条曲线或者一些其它类似曲线。另外，除使用相位限制相关性的技术外的技术可被用于本发明。这种技术的使用也提供上述第四处理过程的优点。

验证处理序列

控制部分2按照如图40中图解说明的验证处理序列RT，遵循第一到第四处理过程之一。

当防止擅自复制的设备的主电源被启动时，控制部分2在步骤SP0开始验证处理序列RT，随后在下一步骤SP1中，它等待印刷命令或复制命令，以便印刷验证图案代码BC(图2(A))。

如果在步骤SP1中，控制部分2从操作部分(未示出)收到印刷命令，那么它控制扫描仪部分4，并在下一步骤或者说步骤SP2中获得原件图案图像数据D1。之后，在步骤SP3中，它通过对原件图案图像数据D1进行低频段频率分量抽取处理，产生低频段分量图案图像IM2(图7(A))的低频段图案图像数据D11。在下一步骤SP4中，控制部分2对低频段图案图像数据D11进行图像划分/分离处理，从而产生白色分量图案图像WIM(图7(B))的白色分量图案图像数据D12和黑色分量图案图像BIM(图7(C))的黑色分量图案图像数据D13。

随后，在步骤SP5中，控制部分2对白色分量图案图像数据D12和黑色分量图案图像数据D13进行图案划分/范围定义处理，从而产生多个白色区域WD(WD₁～WD_n)的白色区域数据D14和多个黑色区域BD(BD₁～BD_n)的黑色区域数据D15。随后在步骤SP6中，控制部分2根据白色区域数据D14，计算确定每个白色区域WD的面积，和根据黑色区域数据D15，计算确定每个黑色区域BD的面积。

随后，在步骤SP7中，控制部分2根据事先选为选择处理过程的参考的阈值，遵循第一(或第二)处理过程，第三处理过程或第四处理过程，依次对每个白色区域WD和黑色区域BD进行图案抽取处理，以便产生验证图案数据D16。

实际上，这样的阈值包括第一阈值(下面称为低阈值)，大于第一阈值的第二阈值(下面称为中间阈值)和大于第二阈值的第三阈值(下面称为高阈值)。当发现待处理的区域的面积在小于低阈值，或者不小于低阈值但是小于中间阈值的第一范围内时，控制部分2遵循第三处理过程进行图案抽取处理，以便产生把圆信息值表示为图案的数据。

另一方面，当发现待处理的区域的面积在不小于中间阈值但是小于高阈值的第二范围中时，控制部分2遵循第一处理过程或第二处理过程进行图案抽取处理，以便产生把矩形信息值(椭圆信息值)表示为图案的数据。最后，当发现待处理的区域的面积在不小于高阈值的第三范围中时，控制部分遵循第四处理过程执行图案抽取处理，以便产生把用于产生Bezier曲线的控制点串表示为图案的数据。获得为各个白色区域WD和各个黑色区域BD产生的数据，作为验证图案数据D16。

之后，在步骤SP8中，控制部分2对验证图案数据D16执行二维代码产生处理，产生验证图案代码数据D2，随后在步骤SP9中，它根据验证图案代码数据D2控制印刷机部分5，以便把验证图案代码BC保存在印刷纸上。随后，处理操作返回步骤SP1。

另一方面，如果控制部分2在步骤SP1中收到来自操作部分(未示出)的复制命令，那么它控制扫描仪部分4，在下一步骤或者说步骤SP10中获得添加代码的图案图像数据D3。随后，控制部分2在步骤SP11中对添加代码的图案图像数据D3进行图像处理操作，它类似于对原件图案图像数据D1进行的上述图像处理操作。

更具体地说，控制部分2执行上述步骤，或者说步骤SP3-SP5的低频段频率分量抽取处理，图案划分/分离处理和图案划分/范围定义处理，随后根据通过图案划分/范围定义处理而获得的白色区域数据D14和黑色区域数据D15，分别确定每个白色区域WD的面积和每个黑色区域BD的面积，如步骤SP6中所示。随后，只有当发现待处理的每个区域的面积在第一和第二范围中时，控制部分2才遵循预先选择的第一或第二处理过程进行图案抽取处理，如上述步骤SP7中所示，从而产生比较图案数据D26。这样，获得为发现其面积在第一或第二范围中的每个区域产生的比较图案数据D26，以及为发现其面积在第三范围中的每个区域产生的白色区域数据D14和黑色区域数据D15，以便与保存在印刷纸上的验证图案代码BC比较。

之后在下一步骤或者说步骤SP12中，控制部分2控制扫描仪部分4以便根据保存在印刷纸上的验证图案代码BC，获得验证图案代码数据D2，随后在步骤SP13中，它对比验证图案代码数据D2和包括白色区域数据D14及黑色区域数据D15的对应数据与比较图案数据D26。随后，在步骤SP14中，在返回步骤SP1之前，控制部分2根据对比的结果，控制印刷机部分5复制印刷纸的内容。

从而，控制部分2适于遵循第一～第四处理过程之一执行相关处理。由于控制部分2适于从图案抽取把图案表征为图案数据的较大区域，因此能够着重抽取表征图案的区域，减少抽取剩余区域所需的时间。但是，另一方面，控制部分2可被这样修改，使得从定义为中等大小的区域的图案中抽取区域，作为详细的图案数据。从而，能够抽取图案的区域的平均特征，减少抽取区域所需的时间。

第二实施例的控制部分的处理操作

下面说明第二实施例的控制部分2的处理操作。

虽然在上面描述的第一实施例中，图案图像被分成多个区域，从每个区域抽取一个特征量作为图案，不过第二实施例不同于第一实施例，因为在第二实施例中，图案图像不被划分，而是被整体把握，从而从图案图像中抽取图案。

图41是本发明的第二实施例的控制部分2的示意方框图。参见图41，控制部分2包括从图案图像抽取低频段频率分量的图案图像(下面称为低频段图案图像)的低频段频率分量抽取部分411，从低频段图案图像中抽取图案的图案抽取部分412，把图案转换成二维条形码的二维条形码产生部分413，从图案重构低频段图案图像的图像重构部分414，和利用重构的图案图像(下面称为重构的低频段图案图像)，核实添加代码的印刷纸XPc(图2(B))的有效性的对比部分415。

在代码印刷模式下，控制部分2借助低频段频率分量抽取部分411，图案抽取部分412和二维条形码产生部分413，对从扫描仪部分4给出的原件图案图像数据D1进行各种处理，并把通过进行处理而获得的图案代码数据D2传送给印刷机部分5。

在核实模式下，控制部分2驱动对比部分415，对比借助低频段频率分量抽取部分411对从扫描仪部分4给出的添加代码的图案图像数据D3进行的低频段频率分量抽取处理的结果，和借助图像重构部分414对从扫描仪部分4给出的图案代码数据D2进行的图像重构处理的结果。

下面将分别说明低频段频率分量抽取部分411的低频段频率分量抽取处理，图案抽取部分412的图案抽取处理，二维代码产生部分413的二维代码产生处理，图像重构部分414的图像重构处理，和对比部分415的对比处理。

低频段频率分量抽取处理

和上面说明的第一实施例的低频段频率分量抽取部分11的情况一样，低频段频率分量抽取部分411获得原件印刷纸OP(图2(A))上的图案图像或者添加代码的印刷纸XPc(图2(B))的指定范围AR(图2(A)和2(B))的范围图案图像IM1(图6(A))，并从范围图案图像IM1中抽取低频段分量图案图像IM2(图6(B))。

在代码印刷模式下，低频段频率分量抽取部分411把产生的低频段图案图像数据D411传送给图案抽取部分412。另一方面，在核实模式下，低频段频率分量抽取部分411把产生的低频段图案图像数据D411传送给对比部分415。

从而，低频段频率分量抽取部分411适于通过抽取低频段分量图案图像IM2，除去通常包含在图像的高频率分量中的各种噪声分量，例如扫描仪部分4中的固态图像拾取元件的噪声。

从而，低频段频率分量抽取部分411能够避免在图案抽取部分412的归因于各种噪声分量的图案抽取准确性的降低，从而提高在对比部分415的对比处理中的对比的结果。

图案抽取处理

一般如图42中所示，图案抽取部分412检测由低频段分量图案图像IM2的亮度值形成的曲面上的表现出最低亮度值的像素(下面称为最小点)PS(PS₁～PS_n)和所述曲面上表现出最大亮度值的像素(下面称为最大点)PL(PL₁～PL_n)，并计算低频段分量图案图像IM2的亮度值的平均值(下面称为亮度平均值)。

从图42可看出，基本上在由以各组相邻定位的像素(每个像素表现出高于预定的低亮度值的亮度值)(下面称为白色像素)为单位形成的范围的相应中心处发现最小点PS(图42中的黑点)，而基本上在由以各组相邻定位的像素(每个像素表现出低于预定高亮度值的亮度值)(下面称为黑色像素)为单位形成的范围的相应中心处发现最大点PL(图42中的黑三角)。最小点PS和最大点PL是低频段分量图案图像IM2的图案的特征点。

从而，最小点PS和最大点PL的检测的结果代表范围图案图像IM1(图6(A))的图案(或者包含在范围图案图像IM1中的图案的特征图案)。

实际上，如图43(A)-43(C)中所示，图案抽取部分412根据从低频段频率分量抽取部分411供给的低频段图案图像数据D411，把低频段分量图案图像IM2的横向方向识别为x轴，把低频段分量图案图像IM2的纵向方向识别为y轴，把亮度值识别为z轴。注意图43(A)-43(C)表示由低频段分量图案图像IM2的亮度值形成的空间状态。更具体地说，图43(A)表示前侧的空间状态，图43(B)表示横向侧面的空间状态，而图43(C)表示斜面的空间状态。

图案抽取部分412检测低频段分量图案图像IM2中的最小点PS和最大点PL，根据识别的结果计算亮度平均值，并把最小点PS的位置，最大点PL的位置，亮度值以及亮度平均值作为数据(下面称为图案数据)D412传送给二维代码产生部分413。

从而，图案抽取部分412适于通过简单的计算，抽取图案的特征作为图案数据。

如果对于最小点PS，最大点PL和亮度值分别定义如图44中所示的数据范围，那么实验发现单个最小点PS或最大点PL的数据大小约为40[比特]。从而，图案抽取部分412适于利用数据大小较小的图案数据D412表征图案。

二维代码产生处理

二维代码产生处理部分413把原件印刷纸OP上的图案保存为验证图案代码BC(图2(A))。

更具体地说，二维代码产生处理部分413放弃提供给它的图案数据D412的小数，并按照事先保存在信息存储器中的代码字符串信息，对通过放弃小数而获得的图案数据D412进行二维条形码产生处理，从而产生图案代码数据D2。随后，二维代码产生处理部分413在预定计时把该数据传送给印刷机部分5。

从而，图案代码数据D2被作为图案代码BC(图2(A))印刷在置于印刷机部分5的印刷纸工作台上的印刷纸(原件印刷纸OP)上的预定位置，以便把验证图案记录在原件印刷纸OP(图2(A))上。

从图13中可看出，利用已知的二维条形码形成处理，约1-3[千字节]的任何已知二进制数据可被变换成二维条形码。于是，如果应用已知的二维代码，那么如图44中图解说明的实验的结果清楚所示，二维代码产生处理部分413能够适当地把图案数据D412变换成图案代码数据D2。

图像重构处理

图像重构部分414根据如图45(A)中所示的指定范围AR的最小点PS(PS₁～PS_n)和最大点PL(PL₁～PL_n)，产生如图45(B)中所示的重构的低频段图案图像RIM。

更具体地说，图像重构部分414根据供给的图案代码数据D2中的最小点PS(PS₁～PS_n)和最大点PL(PL₁～PL_n)，以及事先保存在信息存储器中的范围位置信息，识别指定范围AR(图2)与每个最小点PS(PS₁～PS_n)和最大点PL(PL₁～PL_n)的位置关系，如图45(A)中所示。

这种状态下，图像重构部分414通过把它识别的最小点PS和最大点PL作为基准点，执行Voronoi划分处理。更具体地说，图像重构部分414通过把指定范围AR(图2)的除基准点(图45中的黑点和黑三角)外的所有像素中的每个像素看成它好像属于与该像素最接近的基准点，划分所述所有像素，从而产生多个小范围。

随后，图像重构部分414通过按照图案代码数据D2的亮度信息(最小点PS和最大点PL的亮度值，以及亮度平均值)，确定利用Voronoi划分处理产生的指定范围AR(图2)中的每个小范围的亮度状态，产生重构的低频段图案图像RIM(图45(B))。随后，图像重构部分414把重构的低频段图案图像RIM作为数据(下面称为重构的低频段图案图像数据)传送给对比部分415。

下面参考图47(A)-47(C)具体说明确定每个小范围的亮度状态的技术。为了便于说明，在下面的说明中，只利用该技术确定单个小范围的亮度状态。

参见图47(A)，图像重构部分414利用边界线BDL的亮度值和基准点P的亮度值，确定由分隔待处理的目标小范围SAR(下面称为目标小范围)和与目标小范围SAR相邻的小范围NAR(下面称为相邻小范围)的边界线BDL，和目标小范围SAR中的基准点(它是最小点PS₁～PS_n和最大点PL₁～PL_n(图42)之一)限定的三角形(图47(A)中的阴影区)的亮度状态。

实际上，如图47(B)和47(C)中所示，如果目标小范围SAR中的基准点P和相邻小范围NAR中的基准点P′(这两个小范围限定边界线BDL)都是最小点PS或最大点PL，那么图像重构部分414把基准点P、P′的亮度值和图案代码数据D2的亮度平均值的平均值计算为边界线BDL1的亮度值m。

另一方面，如果目标小范围SAR中的基准点P和相邻小范围NAR中的基准点P′的类型不同，那么图像重构部分414把基准点P、P′的亮度值的平均值计算为边界线BDL1的亮度值m。

从而，如果将确定其亮度值的像素(下面称为目标像素)是X，那么通过使用边界线BDL1的计算亮度值，并把基准点P和线段PX的延长段与边界线BDL的交点之间的距离PQ归一化为“1”，图像重构部分414利用下面的公式(17)的指数函数确定目标像素X的亮度值V_(x)：

V_(x)＝V_peek-(V_peak-m)·d²               (17)

其中d5是目标像素X和基准点P之间的距离，V_peek是基准点的亮度值。

这样，图像重构部分414利用公式(17)的指数函数，确定阴影三角形中的每个像素的亮度值。

从而，图像重构部分414能够以这样的方式确定从基准点P到边界线BDL1的每个像素的亮度值，使得像素的亮度值被适度区分，如图47(B)和47(C)中所示。从而，也能够准确在再现图案图像。

图47(B)和47(C)表示边界线BDL1上的亮度值m为“110”，而基准点P是最小点PS₁，PS₂，...，PS_n之一，相邻小范围NAR中的基准点P′是最大点PL₁，PL₂，...，PL_n之一。图47(B)二维地表示基准点P和P′之间的亮度状态，图47(C)三维地表示由公式(1)确定的基准点P和P′之间的亮度状态。

同时，和边界线BDL1及基准点P形成的三角形的情况一样，图像重构部分414还适于确定分别由边界线BDL2-BDL4及基准点P形成的三角形的亮度状态。

通过遵循如图48中所示的图像处理序列RT，执行上述图像重构处理。

参见图48，当从扫描仪部分4(图4)供给图案代码数据D2时，图像重构部分414从步骤SP20开始图像处理序列RT，随后进入步骤SP21，在步骤SP21，它根据图案代码数据D2，识别每个最小点PS(PS₁～PS_n)，最大点PL(PL₁～PL_n)和指定范围AR(图2)的位置关系。随后，图像重构部分414进入下一步骤或者说步骤SP22，在步骤SP22，它执行Voronoi划分处理，以便通过划分指定范围AR的内部，产生多个小范围。

随后，图像重构部分414进入下一步骤或者说步骤SP23，在步骤SP23，它计算产生的小范围的边界线BDL(图47)的所有亮度值，随后进入步骤SP24，在步骤SP24，它利用公式(17)的指数函数，依次确定目标小范围SAR的内部的亮度状态(目标小范围SAR中的每个像素的亮度值)。随后，图像重构部分414进入步骤SP25，在步骤SP25中，它确定是否已确定指定范围AR中的所有小范围的全部亮度状态。

如果确定结果是否定的，那么图像重构部分414返回步骤SP24，对作为剩余小范围之一的目标小范围SAR重复上述处理。另一方面，如果确定结果是肯定的，那么图像重构部分414把获得的重构的低频段图案图像RIM看作下一待处理对象，并把重构的低频段图案图像RIM作为重构的低频段图案图像数据D414传送给对比部分415。之后，图像重构部分414进入步骤SP26，结束图像处理序列RT。

这样，通过比较低频段分量图案图像IM2(图42)和与低频段分量图案图像IM2对应的重构的低频段图案图像RIM(图45(B)可清楚地看出，图像重构部分414适于准确地从抽取自低频段分量图案图像IM2的图案(最小点PS和最大点PL)再现重构的低频段图案图像RIM。

对比处理

如图49中所示，对比部分415对比重构的低频段图案图像RIM和从添加代码的印刷纸XPc(图2(B))抽取的低频段分量图案图像IM2。

更具体地说，对比部分415同时利用低频段频率分量抽取部分411，对从图像重构部分414供给的重构的低频段图案图像数据D414和从扫描仪部分4供给的低频段分量图案图像数据D411进行预定的互相关处理，并计算重构的低频段图案图像RIM和低频段分量图案图像IM2(图49)之间的一致率。

如果获得不大于预定阈值的一致率，那么对比部分415确定置于扫描仪部分4的原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(图2)是复制的，并向扫描仪部分4的显示器部分(未示出)传送禁止复制该添加代码的印刷纸XPc的消息。

另一方面，如果获得大于预定阈值的一致率，那么对比部分415确定置于扫描仪部分4的原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(图2)是正确的原件印刷纸OP，并产生复制批准命令COM(图5)，该命令随后被传送给向扫描仪部分4(图4)。

随后，驱动扫描仪部分4按照反射模式工作，置于原件工作台上的添加代码的印刷纸XPc(原件打印纸OP)的印刷内容被作为印刷内容图像数据D4传送给印刷机部分5。从而，印刷机部分5把原件印刷纸OP的印刷内容复制在印刷纸上(图2(A))。

这样，对比部分415适于进行对比处理，只有当通过对比获得高于预定阈值的一致率时，才批准复制印刷在原件印刷纸OP(图2(A))上的印刷内容。

从而，第二实施例的控制部分2并不把图案图像分成多个区域，而是通过把图案图像看作一个整体。从而，和第一实施例相比，第二实施例明显减少了处理负载。

实施例的操作和优点

从而，根据本发明的防止擅自复制的设备1适于从原件印刷纸OP(图2(A))的图案图像中抽取图案(图案特征量)，并把原件印刷纸OP上的图案保存为关于验证对象的信息。

当复制印刷在添加代码的印刷纸XPc上的印刷内容时，防止擅自复制的设备1根据保存在添加代码的印刷纸XPc上的图案，检查添加代码的印刷纸XPc是否是原件印刷纸OP。

于是，防止擅自复制的设备1依据保存在印刷纸自身上的图案，能够确定添加代码的印刷纸XPc是否是原件。从而，能够容易地防止任何擅自复制，而不需要使用特殊的纸张。

从而，原件印刷纸OP的所有者能够复制原件印刷纸OP，当复制原件印刷纸OP时，不必特别注意擅自复制的问题。

借助其中从原件印刷纸的图案图像抽取的图案(图案特征量)被保存在原件印刷纸上，并且当印刷内容将被复制时，根据保存在印刷纸XPc上的图案，核实原件印刷纸OP的有效性的上述方案，能够利用印刷纸携带的图案，确定印刷纸XPc是否是原件。从而，能够容易地防止任何擅自复制，而不需要使用特殊的纸张，从而能够容易地保护印刷内容。

其它实施例

虽然在每个上述实施例中，图像拾取装置(扫描仪部分4)被用作通过拍摄图案，并从拾取的图案图像中抽取图案，根据印刷在印刷纸上的图案获得图案信息的获取装置，不过本发明并不局限于此，另一方面，可利用化学试剂等显现图案，借助电泳再现获得图案的信息。

虽然在每个上述实施例中，扫描仪部分4被用作按照透射模式，反射模式和代码读取模式拍摄印刷在印刷纸上的图案的图像拾取装置，不过本发明绝不局限于些。但是，对本发明来说必不可少的是用固态图像拾取元件照射携带图案的印刷纸，并产生图案图像的信号，从而，任何各种备选的图像拾取装置可被用于本发明。

另外，虽然在上面的说明中，抽取图案图像的特征量的抽取装置适于依次进行低频段频率分量处理，图像划分/分离处理，图案划分/范围定义处理和图案抽取处理(第一实施例)，或者低频段频率分量处理和图案抽取处理(第二实施例)，以便抽取图案，不过本发明绝不局限于此。换句话说，对于本发明来说，不必执行所有上面列举的处理，可以增加一个或一个以上的其它处理。对于本发明来说，上面列举的任何处理可被修改。

例如，第一实施例可被修改成只执行图案划分/范围定义处理和图案抽取处理，从而省略低频段频率分量处理和图像划分/分离处理。相反，第一实施例可被修改成只执行低频段频率分量处理和图像划分/分离处理，从而抽取作为结果获得的图案信息的白色分量图案图像WIM(图7(B))和黑色分量图案图像BIM(图7(C))作为图案信息。另一方面，第一实施例可被修改成只进行低频段频率分量处理，从而抽取作为结果获得的低频段分量图案图像IM2(图7(A))。另外，可以这样安排，使得图像拾取装置(扫描仪部分4)获得的图案图像被分成5×5图像范围，最终只有一个抽取的范围被抽取为图案信息。另外，可以这样安排，使得如同在图案划分/范围定义部分13的图案划分/范围定义处理中那样，抽取的范围之一的图案被划分以定义较小的范围，随后从它们中抽取特征量。

虽然在第一实施例中，根据待处理的区域的面积，选择适当的图案抽取处理，不过另一方面，也可这样安排，使得根据图案图像的复杂程度选择适当的图案抽取处理。例如，复杂程度可由边缘的像素的数目定义。另一方面，第二实施例的低频段频率分量处理可被省略。

虽然在第一实施例中，通过把区域的轮廓近似为矩形、椭圆或圆而获得的值(矩形信息值，椭圆信息值，圆信息值(特征量))被用于抽取图案图像的特征，不过另一方面，任何其它几何形状可被用于近似，以便抽取特征量。另外，虽然在第一实施例中从图案图像的指定范围AR(图2)抽取特征量，不过另一方面，可从多个指定范围或者从整个图案图像抽取特征量。

另一方面，虽然在第二实施例中抽取最小点PS(图42)，最大点PL(图42)和亮度平均值，不过另一方面，可以只抽取最小点PS，最大点PL或者最小点PS和最大点PL。另一方面，表现出各种亮度值中的任意亮度值的预定像素可被抽取为最小点PS和/或最大点PL。虽然图案图像的特征量抽取自指定范围AR(图2)，不过另一方面，可从多个指定范围或者从整个图案图像抽取特征量。

虽然在第一实施例的图像划分/分离处理中，白色分量图案图像WIM和黑色分量图案图像BIM被分离，以使白色像素的数目和黑色像素的数目为低频段分量图案图像IM2(图7(A))中的全部像素的20[％]，不过另一方面可以这样安排，使得在直方图中确定在亮度范围中心的亮度值，对于白色分量图案图像WIM(或者黑色分量图案图像BIM)分离不比确定的亮度值高(或者低)预定亮度值的像素，如图50(A)中所示。就这种方案来说，中心的亮度值可能是其数目最大的像素的亮度值，或者是任意选择的次数(像素的数目)和直方图曲线的交点的中间点的亮度值。

另一方面，在图像划分/分离处理中，低频段分量图案图像IM2(图7(A))的所有像素的亮度值的平均亮度值可被确定，对于白色分量图案图像WIM(或者黑色分量图案图像BIM)，可分离亮度值不比确定的平均亮度值高(或低)预定亮度值的像素，如图50(C)中所示。

重要的是通过分离低亮度分量的图像和高亮度分量的图像(白色分量图案图像WIM和黑色分量图案图像BIM)，以使它们反映分离之前，图案图像(低频段分量图案图像IM2)的面积比，能够实现上述实施例的优点。

虽然在第二实施例的重构处理中，通过利用Voronoi划分分割指定范围AR，利用图案的最小点PS(图42)和最大点PL(图42)作为基准点，产生多个小范围(图46)，并利用基准点的亮度值确定每个小范围的亮度状态，以使相邻范围中的基准点P，P′(图47(C))之间的亮度状态适度，不过本发明绝不局限于此，任何其它已知的技术可被用于产生多个小范围，可利用任何其它已知技术，确定每个小范围的亮度状态。

例如，代替使用Voronoi划分，利用表示最小点PS(图42)和最大点PL(图42)的位置/状态之间的对应的表格，可划分指定范围AR。

虽然在上面的说明中，利用等式(17)的指数函数确定每个小区域的亮度状态，以使相邻范围中的基准点P，P′(图47(C))之间的亮度状态适度，不过另一方面可以使用线性函数或者表示基准点P，P′的基准点间距离和它们间的亮度状态之间的对应性的表格来确定亮度状态。

虽然在上面的说明中，在利用公式(17)的指数函数确定每个小范围的亮度状态之前，如果需要的话，那么通过使用低频段频率分量图像IM2的亮度平均值来计算相邻小范围的边界线BD(图47)的亮度值，不过不使用亮度平均值也能够实现该实施例的优点。

虽然在每个上述实施例中，图案(图像特征量)作为验证代码(二维条形码)BC(图2(A))被印刷在印刷纸(原件印刷纸OP)上，以便把图案信息保存在印刷纸上，不过本发明绝不局限于此，在印刷纸上可安排穿孔或者凸起的字母，比如盲文来反映图案，或者图案(图案特征量)可被直接绘在印刷纸上。这里重要的是由获取装置获得的各条图案信息被保存。

在每个上述实施例中，借助作为根据保存在存储装置中的图案信息，核实印刷纸的有效性的核实手段，参考图14-18，图22-26和图30-32描述的任意技术对比和核实图案，本发明绝不局限于此。重要的是采用和获取装置获得的图案信息匹配的对比技术。

虽然在每个上述实施例中，如图4中图解说明的构造被用于防止擅自复制的设备，不过本发明绝不局限于此，任何其它适当的构造可被用于本发明。

使控制部分执行图5中所示的各个处理或其一部分的程序可被安装在处理复制机或类似物的纸张的现有设备或者新制造的设备中。

工业可应用性

本发明可应用于各种介质，包括商品的交换介质，比如纸币，内容的证明介质，比如证书，保存信息的介质，比如个人作品，以及其它介质。

Claims (33)

1、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：

获取装置，用于根据印刷纸携带的图案，获得图案信息；

存储装置，用于把获取装置获得的图案信息保存在印刷纸上；和

核实装置，用于根据存储装置保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

2、按照权利要求1所述的设备，其中

所述获取装置包括：

拍摄图案的图像拾取装置；和

抽取装置，用于从通过图像拾取装置进行的拍摄而获得的图案图像中抽取图案信息；

抽取装置适于从低频段频率分量中抽取图案信息。

3、按照权利要求1所述的设备，其中

所述获取装置包括：

拍摄图案的图像拾取装置；和

抽取装置，用于从通过图像拾取装置进行的拍摄而获得的图案图像中抽取图案信息；

抽取装置适于把图案图像划分成低亮度分量和高亮度分量，把它们相互分开，并从相互分离的低亮度分量和高亮度分量中抽取图案信息。

4、按照权利要求3所述的设备，其中抽取装置适于把图案图像划分成低亮度分量和高亮度分量，以使它们表现出相对于图案图像的指定面积比。

5、按照权利要求1所述的设备，其中

所述获取装置包括：

拍摄图案的图像拾取装置；和

抽取装置，用于从通过图像拾取装置进行的拍摄而获得的图案图像中抽取图案信息；

抽取装置适于划分图案图像，以便定义多个范围，并从每个定义的范围中抽取图案信息。

6、按照权利要求1所述的设备，其中

所述获取装置包括：

拍摄图案的图像拾取装置；和

抽取装置，用于从通过图像拾取装置进行的拍摄而获得的图案图像中抽取图案信息；

抽取装置适于划分图案图像，以便定义多个范围，并从每个定义的范围抽取特征量作为图案信息。

7、按照权利要求1所述的设备，其中核实装置适于如果需要的话校正图案信息，并且根据校正后的图案信息核实印刷纸的有效性。

8、按照权利要求1所述的设备，其中

所述获取装置包括：

拍摄图案的图像拾取装置；和

抽取装置，用于从通过图像拾取装置进行的拍摄而获得的图案图像中抽取图案信息；

抽取装置适于划分图案图像，以便定义多个范围，并从每个定义的范围抽取特征量作为图案信息；

核实装置适于如果需要的话校正图案信息，并且根据校正后的图案信息核实印刷纸的有效性。

9、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：

第一步骤，用于根据印刷纸携带的图案，获得图案信息；

第二步骤，用于把获得的图案信息保存在印刷纸上；和

第三步骤，用于根据保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

10、一种程序，所述程序使控制装置执行包括下述进程的程序：

第一进程，用于从通过拍摄还携带有预定内容的印刷纸携带的图案而获得的图像信息中抽取和图案相应的图案信息；

第二进程，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

第三进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息，核实印刷纸的有效性。

11、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：

图像拾取装置，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；

抽取装置，用于划分通过图像拾取装置的图像拾取操作而获得的图案图像，从而定义预定单位的多个范围，抽取通过所述划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；

存储装置，用于把抽取装置抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

核实装置，用于根据存储装置保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

12、按照权利要求11所述的设备，其中抽取装置适于抽取把每个范围表示成圆的图案信息。

13、按照权利要求11所述的设备，其中抽取装置适于抽取表示具有作为范围的大小的函数而变化的轮廓的每个范围的图案信息。

14、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：

第一步骤，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；

第二步骤，用于划分通过图像拾取操作而获得的图案图像，从而定义多个范围，抽取通过所述划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；

第三步骤，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

第四步骤，用于根据保存的图案信息，核实印刷纸的有效性。

15、一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：

第一进程，用于划分通过图像拾取操作而获得的图案图像，从而定义多个范围；

第二进程，用于抽取通过划分而获得的每个范围作为图案信息，并把预定轮廓表示为图案信息；

第三进程，用于把抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

第四进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息，核实印刷纸的有效性。

16、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：

图像拾取装置，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；

抽取装置，用于抽取图像拾取装置拾取的图案图像的特征；

存储装置，用于把抽取装置抽取的特征保存在印刷纸上；和

核实装置，用于根据存储装置保存的特征重构图案图像，并按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

17、按照权利要求16所述的设备，其中

抽取装置适于抽取表现出预定亮度值的像素；和

核实装置适于通过参考像素，产生在预定亮度状态下的多个范围，重构图案图像。

18、按照权利要求17所述的设备，其中抽取装置适于从图案图像的低频率分量图像中抽取表现出预定亮度值的像素。

19、按照权利要求17所述的设备，其中核实装置适于通过用Voronoi划分分割包含所述像素的范围，产生多个小范围，并利用像素的亮度值，确定每个小范围的亮度状态。

20、按照权利要求17所述的设备，其中核实装置适于利用所述像素作为基准点，产生多个范围，并利用基准点的亮度值确定每个范围的亮度状态，以使在相邻范围中的基准点之间的亮度状态适度。

21、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：

第一步骤，用于拾取印刷纸携带的图案的图像；

第二步骤，用于抽取通过图像拾取操作而获得的图案图像的特征；

第三步骤，用于把抽取的特征保存在印刷纸上；和

第四步骤，用于根据保存的特征重构图案图像，并按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

22、按照权利要求21所述的方法，其中

在第一步骤中，从图案图像中抽取表现出预定亮度值的像素作为特征；和

在第四步骤中，通过利用所述像素作为基准，产生表现出预定亮度状态的多个范围，重构图案图像。

23、按照权利要求22所述的方法，其中在第一步骤中，从图案图像的低频率分量图像中抽取表现出预定亮度值的像素作为特征。

24、按照权利要求22所述的方法，其中在第四步骤中，通过用Voronoi划分分割包含所述像素的范围，产生多个小范围，并利用所述像素的亮度值，确定每个小范围的亮度状态。

25、按照权利要求22所述的方法，其中在第四步骤中，通过利用所述像素作为基准点，产生多个范围，并利用基准点的亮度值确定每个范围的亮度状态，以使在相邻范围中的基准点之间的亮度状态适度。

26、一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：

第一进程，抽取通过图像拾取操作而获得的图案图像的特征；

第二进程，用于把抽取的特征保存在印刷纸上；

第三进程，用于根据保存的特征重构图案图像；和

第四进程，用于按照重构的图案图像，核实印刷纸的有效性。

27、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的设备，所述设备包括：

图案划分/范围定义装置，用于划分印刷纸携带的图案，从而定义预定单位的范围；

抽取装置，用于根据由图案划分/范围定义装置定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；

存储装置，用于把抽取装置抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

核实装置，用于根据存储装置保存的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

28、按照权利要求27所述的设备，其中抽取装置适于把轮廓上的所述点和在所述轮廓之内或之外与所述轮廓隔开预定距离的点确定为所述多个点。

29、按照权利要求27所述的设备，其中抽取装置适于把与所述范围的面积对应的多个点选为轮廓上的点，并根据轮廓上的所选点，确定用于产生近似所述轮廓的曲线的多个点。

30、一种防止印刷在印刷纸上的印刷内容的擅自复制的方法，所述方法包括：

第一步骤，用于划分印刷纸携带的图案，从而定义预定单位的范围；

第二步骤，用于根据定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；

第三步骤，用于把在抽取步骤中抽取的图案信息保存在印刷纸上；和

第四步骤，用于根据在存储步骤中保存的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

31、按照权利要求30所述的方法，其中在第二步骤中，轮廓上的所述点和在所述轮廓之内或之外与所述轮廓隔开预定距离的点被确定为所述多个点。

32、按照权利要求30所述的方法，其中在第二步骤中，与所述范围的面积对应的多个点被选为轮廓上的点，并根据轮廓上的所选点，确定用于产生近似所述轮廓的曲线的多个点。

33、一种程序，所述程序使控制装置执行包含下述进程的程序：

第一进程，用于划分印刷纸携带的图案图像的图案，从而定义预定单位的范围，通过拍摄还携带有预定内容的印刷纸携带的图案，获得所述图像；

第二进程，用于根据定义的每个范围的轮廓上的点，确定用于产生近似该范围的轮廓的曲线的多个点，并抽取所述多个点作为图案信息；

第三进程，用于把确定的点保存在印刷纸上作为图案信息；和

第四进程，用于根据保存在印刷纸上的图案信息重构每个范围，并利用每个重构的范围，核实印刷纸的有效性。

Images