ES2839252T3 - Dispositivo de procesamiento de imágenes, método de procesamiento de imágenes y programa - Google Patents

Dispositivo de procesamiento de imágenes, método de procesamiento de imágenes y programa Download PDF

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Abstract

Un dispositivo de procesamiento de imágenes, que comprende: medios de adquisición de datos de imágenes (102) para adquirir datos de imágenes; medios de generación de histogramas (104) para generar, en base a valores de píxeles de una imagen (40) indicados mediante los datos de imágenes adquiridos mediante los medios de adquisición de datos de imágenes (102), un histograma para cada región (41) en la imagen (40); medios de selección de región (105) para determinar si cada región (41) presenta una gradación en base al histograma para cada región (41) y seleccionar a partir de la imagen (40) una región (41) que no presente la gradación en el histograma generado mediante los medios de generación de histogramas (104); y medios de procesamiento de imágenes (106) para incorporar una marca de agua en la región (41) seleccionada mediante los medios de selección de región (105), en donde: los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando un número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es menor que un número predeterminado y, determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando el número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es igual o mayor que un número predeterminado y, determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando una distancia entre los valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es más corta que una distancia predeterminada y, determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.

Description

DESCRIPCIÓN
Dispositivo de procesamiento de imágenes, método de procesamiento de imágenes y programa
Campo Técnico
La presente invención se refiere a un dispositivo de procesamiento de imágenes, un método de procesamiento de imágenes y, un programa.
Estado de la Técnica
Hasta ahora, se conoce una tecnología para incorporar marcas de agua en una imagen, tal como una imagen fija y una imagen en movimiento. Por ejemplo, en el documento US 2013/0236046A1, se describe una tecnología para incorporar una marca de agua en una imagen para identificar la fuente de la imagen publicada en un sitio web no autorizado.
SHIN JW Y OTROS: "UN NUEVO MÉTODO DE MARCADO DE AGUA QUE UTILIZA LA SEGMENTACIÓN DE REGIONES BASADA EN LA ENTROPÍA", COMUNICACIONES VISUALES Y PROCESAMIENTO DE IMÁGENES; 20-1-2004-20-1-2004; SAN JOSÉ, vol. 3528, 1 de enero de 1999 (1999-01-01), páginas 531-538, XP001011305 describe un método para insertar marcas de agua en regiones complejas de una imagen. La complejidad de una región se determina al calcular una medida de información de imagen. Las marcas de agua se insertan en regiones que tienen un valor de medida de información de imagen mayor que un valor de umbral predeterminado.
Frederic Lusson Y OTROS: "Un enfoque novedoso en el marcado de agua digital, aprovechando los espacios de color", PROCESAMIENTO DE SEÑALES., vol. 93, no. 5, 1 de mayo de 2013 (2013-05-01), páginas 1268-1294, XP055371985 describe una técnica de marcado de agua digital híbrida, en base al aprovechamiento de los espacios de color RGB y YCbCr, al utilizar técnicas de dominio espacial.
VIKAS SAXENA Y OTROS: "Hacia el Aumento de la Robustez del Esquema de Marcado de Agua de Imágenes Contra el Ataque de Igualación de Histogramas", APLICACIONES DE PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y COMUNICACIONES, 2007. SIU2007. IEEE 15TH, IEEE, PISCATAWAY, NJ, Estados Unidos, 1 de junio de 2007 (2007-06-01), páginas 1-4, XPO31132287 describe un método de preprocesamiento de imágenes para mejorar la robustez de esquemas de marcado de agua basados en dominios transformados.
Resumen de la Invención
Problema Técnico
Los valores de píxeles cambian en una región de una imagen en la que se incorpora la marca de agua y, por lo tanto, la marca de agua puede detectarse al identificar la región en la que han cambiado los valores de píxeles. Sin embargo, puede resultar difícil identificar la región según la imagen. Por ejemplo, cuando una marca de agua se incorpora en una región en la que un color presenta una gradación, el valor de un píxel en el que se incorpora la marca de agua puede cambiar de manera que es el mismo que los valores de píxeles adyacentes. En este caso, incluso cuando se hace referencia al valor de píxel en la imagen, puede que no se identifique la región en la que han cambiado los valores de píxeles y, por lo tanto, puede que no se detecte la marca de agua.
La presente invención se ha realizado en vista del problema mencionado anteriormente y, por lo tanto, tiene como objetivo aumentar la certeza de la detección de una marca de agua incorporada en una imagen.
Solución al Problema
Con el fin de resolver el problema mencionado anteriormente, un dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con una modalidad de la presente invención incluye: medios de adquisición de datos de imágenes para adquirir datos de imágenes; medios de generación de histogramas para generar, en base a valores de píxeles de una imagen indicada mediante los datos de imágenes adquiridos mediante los medios de adquisición de datos de imágenes, un histograma para cada región de la imagen; medios de selección de región para determinar si cada región presenta una gradación en base al histograma para cada región y seleccionar a partir de la imagen una región que no presente la gradación en el histograma generado mediante los medios de generación de histogramas; y medios de procesamiento de imágenes para incorporar una marca de agua en la región seleccionada mediante los medios de selección de región en donde los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando un número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es menor que un número predeterminado y, determinan que la región no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando el número de los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es igual o mayor que un número predeterminado y, determinan que la región no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando una distancia entre los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es más corta que una distancia predeterminada y, determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.
Un método de procesamiento de imágenes de acuerdo con una modalidad de la presente invención incluye: una etapa de adquisición de datos de imágenes para adquirir datos de imágenes; una etapa de generación de histogramas para generar, en base a valores de píxeles de una imagen indicada en los datos de imágenes adquiridos mediante la etapa de adquisición de datos de imágenes, un histograma para cada región de la imagen; una etapa de selección de región para determinar si cada región presenta una gradación en base al histograma para cada región y seleccionar a partir de la imagen una región que no presente la gradación en el histograma generado en la etapa de generación de histogramas; y una etapa de procesamiento de imágenes para incorporar una marca de agua en la región seleccionada en la etapa de selección de región en donde la etapa de selección de región comprende determinar que la región presenta la gradación cuando el número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es menor que un número predeterminado y, determinar que la región no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o la etapa de selección de región comprende determinar que la región presenta la gradación cuando el número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es igual o mayor que un número predeterminado y, determinar que la región no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o la etapa de selección de región comprende determinar que la región presenta la gradación cuando la distancia entre los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es más corta que una distancia predeterminada y, determinar que la región no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.
Un programa de acuerdo con una modalidad de la presente invención hace que un ordenador funcione como: medios de adquisición de datos de imágenes para adquirir datos de imágenes; medios de generación de histogramas para generar, en base a valores de píxeles de una imagen indicada mediante los datos de imágenes adquiridos mediante los medios de adquisición de datos de imágenes, un histograma para cada región de la imagen; medios de selección de región para determinar si cada región presenta una gradación en base al histograma para cada región y seleccionar a partir de la imagen una región que no presente la gradación en el histograma generado mediante los medios de generación de histogramas; y medios de procesamiento de imágenes para incorporar una marca de agua en la región seleccionada mediante los medios de selección de región en donde los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando el número de los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es menor que un número predeterminado y, determinan que la región no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando el número de los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es igual o mayor que un número predeterminado y, determinan que la región no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o los medios de selección de región determinan que la región presenta la gradación cuando la distancia entre los valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral en el histograma, es más corta que una distancia predeterminada y, determinan que la región no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.
Además, un medio de almacenamiento de información de acuerdo con una modalidad de la presente invención es un medio de almacenamiento de información legible por ordenador que tiene almacenado el programa mencionado anteriormente.
Además, en un aspecto de la presente invención, la imagen es una imagen en color que tiene una pluralidad de canales de color, los medios de generación de histograma se configuran para generar el histograma en cada pluralidad de canales de color en base a los valores de píxeles, los medios de selección de región se configuran para seleccionar, en cada pluralidad de canales de color, la región que no presenta la gradación y, los medios de procesamiento de imágenes se configuran para cambiar un valor numérico en cada pluralidad de canales de color en la región seleccionada mediante los medios de selección de región en cada pluralidad de canales de color, para incorporar de esta forma la marca de agua en la región.
Además, en un aspecto de la presente invención, los medios de generación de histograma se configuran para realizar el proceso de igualación de histogramas en cada región de la imagen y, luego generar el histograma.
Además, en un aspecto de la presente invención, el dispositivo de procesamiento de imágenes comprende además medios de recepción de solicitudes para recibir una solicitud de datos de imágenes por parte de un usuario, la marca de agua contiene información para identificar al usuario que solicita los datos de imágenes y, el dispositivo de procesamiento de imágenes comprende además medios de suministro de imágenes para proporcionar los datos de imágenes en los que se incorpora la marca de agua mediante los medios de procesamiento de imágenes al usuario que ha realizado la solicitud que se recibe mediante los medios de recepción de solicitudes.
Además, en un aspecto de la presente invención, los medios de procesamiento de imágenes se configuran para incorporar, cuando los medios de selección de región seleccionan una pluralidad de regiones, las marcas de agua en toda la pluralidad de regiones.
Además, en un aspecto de la presente invención, los medios de procesamiento de imágenes se configuran para seleccionar, cuando se selecciona una pluralidad de regiones mediante los medios de selección de región, un número predeterminado de regiones en un orden comenzando por la región que no presenta la gradación entre la pluralidad de regiones, e incorporar las marcas de agua en el número predeterminado de regiones.
Efectos Ventajosos de la Invención
De acuerdo con una modalidad de la presente invención, es posible aumentar la certeza de la detección de una marca de agua incorporada en una imagen.
Breve Descripción de los Dibujos
La Figura 1 es un diagrama para ilustrar una configuración general de un sistema de procesamiento de imágenes en una modalidad de la presente invención.
La Figura 2 es un diagrama de bloques funcional para ilustrar un ejemplo de funciones a implementar mediante el sistema de procesamiento de imágenes.
La Figura 3 es un diagrama para ilustrar un ejemplo de una imagen indicada mediante datos de imágenes.
La Figura 4 es un diagrama explicativo para ilustrar el proceso de generación de un histograma en una región. La Figura 5 es un diagrama explicativo para ilustrar el proceso de generación de un histograma en una región. La Figura 6 es un diagrama para ilustrar cómo se incorpora una marca de agua.
La Figura 7 es un diagrama de flujo para ilustrar un ejemplo de un proceso de incorporación de una marca de agua.
La Figura 8 es un diagrama de flujo para ilustrar un ejemplo de un proceso de detección de una marca de agua. La Figura 9 es un diagrama de bloques funcional para ilustrar ejemplos de modificación de la presente invención.
Descripción de las Modalidades
[1. Configuración de Hardware del sistema de Procesamiento de Imágenes]
Se ofrece ahora una descripción de un sistema de procesamiento de imágenes que incluye un dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con una modalidad ilustrativa de la presente invención. La Figura 1 es un diagrama para ilustrar una configuración general del sistema de procesamiento de imágenes en esta modalidad. Como se ilustra en la Figura 1, el sistema de procesamiento de imágenes 1 incluye un servidor de procesamiento de imágenes 10 (un ejemplo del dispositivo de procesamiento de imágenes), un terminal de usuario 20 y, un terminal de administrador 30. El servidor de procesamiento de imágenes 10, el terminal de usuario 20 y el terminal de administrador 30 se conectan entre sí para transmitir/recibir datos entre sí a través de una red 2. En la presente descripción se ofrece una descripción asumiendo que el número de cada servidor de procesamiento de imágenes 10, el terminal de usuario 20 y el terminal de administrador 30 es uno, pero el número de cada uno de ellos en la misma puede ser dos o más.
El servidor de procesamiento de imágenes 10 es un servidor. El servidor de procesamiento de imágenes 10 incluye un controlador 11, un almacenamiento 12 y, un comunicador 13. El controlador 11 incluye, por ejemplo, uno o más microprocesadores. El controlador 11 se configura para realizar el proceso de acuerdo con programas y datos almacenados en el almacenamiento 12. El almacenamiento 12 incluye un almacenamiento principal y un almacenamiento auxiliar. Por ejemplo, el almacenamiento principal es una RAM y el almacenamiento auxiliar es una unidad de disco duro, una unidad de estado sólido o similar. El comunicador 13 incluye una tarjeta de red. El comunicador 13 se configura para realizar la comunicación de datos a través de la red 2.
El terminal de usuario 20 es un ordenador a operar por un usuario y es, por ejemplo, un ordenador personal, un teléfono celular (incluido un teléfono inteligente) o un asistente digital personal (incluido una tableta). El terminal de usuario 20 incluye un controlador 21, un almacenamiento 22, un comunicador 23, un dispositivo de operación 24 y, una pantalla de visualización 25. Las configuraciones de hardware del controlador 21, del almacenamiento 22 y, del comunicador 23 son las mismas que las del controlador 11, del almacenamiento 12 y del comunicador 13, respectivamente y, por lo tanto, se omite una descripción de las mismas.
El dispositivo de operación 24 es un dispositivo de entrada a operar por el usuario y es, por ejemplo, un ratón, un teclado y, un panel táctil. El dispositivo de operación 24 se configura para transmitir detalles de una operación del usuario al controlador 21. La pantalla de visualización 25 es, por ejemplo, una pantalla de visualización de cristal líquido o una pantalla de visualización EL orgánica. La pantalla de visualización 25 se configura para mostrar una pantalla de acuerdo con una instrucción del controlador 21.
El terminal de administrador 30 es un ordenador a operar por un administrador y es, por ejemplo, un ordenador personal, un teléfono celular (incluido un teléfono inteligente) o un asistente digital personal (incluida una tableta). Las configuraciones de hardware de un controlador 31, un almacenamiento 32, un comunicador 33, un dispositivo de operación 34 y, una pantalla de visualización 35 del terminal de administrador 30 son las mismas que las del controlador 21, del almacenamiento 22, del comunicador 23, del dispositivo de operación 24 y, de la pantalla de visualización 25, respectivamente, y por lo tanto se omite una descripción de las mismas.
Los programas y datos descritos como almacenados en los almacenamientos 12, 22 y 32 pueden suministrarse a los almacenamientos 12, 22 y 32 a través de la red 2. Además, las configuraciones de hardware del servidor de procesamiento de imágenes 10, del terminal de usuario 20 y, del terminal de administrador 30 no se limitan a los ejemplos mencionados anteriormente y, se puede aplicar hardware de varios ordenadores a los mismos. Por ejemplo, cada servidor de procesamiento de imágenes 10, terminal de usuario 20 y, terminal de administrador 30 puede incluir un lector (por ejemplo, una unidad de disco óptico y una ranura para tarjeta de memoria) configurado para leer un medio de almacenamiento de información legible por ordenador. En este caso, los programas y datos almacenados en un medio de almacenamiento de información se pueden suministrar a los almacenamientos 12, 22 y 32 a través del lector.
En esta modalidad, el servidor de procesamiento de imágenes 10 gestiona imágenes de información confidencial de una empresa para la que trabaja el usuario. Por ejemplo, el servidor de procesamiento de imágenes 10 incorpora marcas de agua en una imagen solicitada por un usuario para permitir la identificación del usuario cuando el usuario divulgue intencionalmente la imagen fuera de la empresa. En esta ocasión, el servidor de procesamiento de imágenes 10 incorpora la marca de agua en una región que tiene una distribución de color escasa en un histograma, para facilitar de esta manera la detección de la marca de agua. Se ofrece ahora una descripción detallada de esta tecnología.
[2. Funciones por implementar en el Sistema de Procesamiento de Imágenes]
La Figura 2 es un diagrama de bloques funcional para ilustrar un ejemplo de funciones a implementar en el sistema de procesamiento de imágenes 1. En esta modalidad, se ofrece principalmente una descripción de las funciones a implementar en el servidor de procesamiento de imágenes 10. Como se ilustra en la Figura 2, un módulo de almacenamiento de datos 100, un módulo de recepción de solicitudes 101, un módulo de adquisición de datos de imágenes 102, un módulo de generación de marcas de agua 103, un módulo de generación de histogramas 104, un módulo de selección de región 105, un módulo de procesamiento de imágenes 106 y, un módulo de suministro de imágenes 107 se implementan en el servidor de procesamiento de imágenes 10.
[2-1. Módulo de Almacenamiento de Datos]
El módulo de almacenamiento de datos 100 se implementa principalmente mediante el almacenamiento 12. El módulo de almacenamiento de datos 100 se configura para almacenar varios tipos de datos para incorporar marcas de agua en una imagen. Por ejemplo, el módulo de almacenamiento de datos 100 almacena una base de datos de usuarios y una base de datos de imágenes.
La base de datos de usuarios almacena información sobre los usuarios que utilizan el sistema de procesamiento de imágenes 1. Por ejemplo, la base de datos de usuarios almacena el ID de los usuarios (por ejemplo, números de empleado) cada uno para identificar de forma única a un usuario y la información privada sobre los usuarios. La información privada incluye, por ejemplo, un nombre de usuario (por ejemplo, un nombre y una cuenta de usuario), una sección asignada del usuario (por ejemplo, un nombre de la empresa y un departamento al que pertenece el usuario) y, la información de contacto del usuario (por ejemplo, un número de teléfono y una dirección de correo electrónico).
La base de datos de imágenes almacena información sobre datos de imágenes gestionados mediante el servidor de procesamiento de imágenes 10. Los datos de imágenes pueden ser datos de imágenes fijas o datos de imágenes en movimiento. Además, una imagen indicada mediante los datos de imágenes puede ser una imagen en escala de grises o una imagen en color que tiene una pluralidad de canales de color. En esta modalidad, se ofrece una descripción de un caso en el que los datos de imágenes indican una imagen fija en color como ejemplo.
Los datos de imágenes en sí o sólo las ubicaciones de los datos de imágenes pueden almacenarse en la base de datos de imágenes. La ubicación de los datos de imágenes es una ubicación de almacenamiento de los datos de imágenes y es, por ejemplo, una información de enlace, tal como una carpeta (directorio) o una URL en la que se almacenan los datos de imágenes. Los datos de imágenes pueden almacenarse en el servidor de procesamiento de imágenes 10, o pueden almacenarse en otro ordenador conectado al servidor de procesamiento de imágenes 10, de modo que los datos puedan transmitirse/recibirse hacia/ desde el servidor de procesamiento de imágenes 10. Además, un tipo y un tamaño de datos de los datos de imágenes pueden almacenarse en la base de datos de imágenes. El tipo de datos de imágenes es, por ejemplo, una extensión de los datos de imágenes y la información de profundidad de color.
Los datos almacenados en el módulo de almacenamiento de datos 100 no se limitan al ejemplo mencionado anteriormente. El módulo de almacenamiento de datos 100 puede almacenar varios tipos de datos. Por ejemplo, cuando la marca de agua contiene información sobre un creador y administrador de los datos de imágenes, el módulo de almacenamiento de datos 100 puede almacenar la información sobre el creador y el administrador para cada parte de los datos de imágenes.
[2-2. Módulo de Recepción de Solicitudes]
El módulo de recepción de solicitudes 101 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de recepción de solicitudes 101 se configura para recibir una solicitud de datos de imágenes por parte del usuario. La solicitud de datos de imágenes es una solicitud de adquisición o una solicitud de visualización de los datos de imágenes. Por ejemplo, el módulo de recepción de solicitudes 101 recibe información (nombre de archivo, información de enlace y, similares) para identificar datos de imágenes especificados por el usuario desde el terminal de usuario 20, para recibir de esta manera la solicitud de datos de imágenes.
[2-3. Módulo de Adquisición de Datos de Imágenes]
El módulo de adquisición de datos de imágenes 102 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de adquisición de datos de imágenes 102 se configura para adquirir datos de imágenes. En esta modalidad, el usuario solicita los datos de imágenes almacenados en la base de datos de imágenes y, el módulo de adquisición de datos de imágenes 102 adquiere, por lo tanto, los datos de imágenes especificados por el usuario entre la pluralidad de partes de datos de imágenes almacenados en la base de datos de imágenes.
[2-4. Módulo de Generación de Marca de Agua]
El módulo de generación de marca de agua 103 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de generación de marca de agua 103 se configura para generar marcas de agua. La marca de agua también se denomina marca de agua digital y, generalmente es una imagen incorporada para mantener la confidencialidad de los datos y proteger los derechos de autor de los datos. Existen marcas de agua visible e invisible, pero, en esta modalidad, se ofrece una descripción de un caso en el que la marca de agua es invisible.
La marca de agua contiene información sobre la imagen almacenada en la base de datos de imágenes. En otras palabras, la marca de agua contiene información sobre la imagen en la que se incorpora la marca de agua. Esta información es información para mantener la confidencialidad de la imagen y proteger los derechos de autor de la imagen y es, por ejemplo, información para identificar al usuario que ha solicitado la imagen, información para identificar al creador de la imagen e información para identificar al administrador de la imagen. A continuación, se ofrece una descripción de un caso en el que la marca de agua contiene información para identificar a un usuario que ha solicitado los datos de imágenes. La información para identificar al usuario es la información almacenada en la base de datos del usuario y es, por ejemplo, el ID de usuario, el nombre de usuario, la sección asignada y, la información de contacto.
Además, la marca de agua puede indicarse como una imagen o un texto. En esta modalidad, se ofrece una descripción de un caso en el que la marca de agua se indica como una imagen. Además, como ejemplo de la imagen, se ofrece una descripción de un caso en el que se utiliza un código definido por una norma dada. El código puede ser un código de barras o un código 2D. A continuación, se ofrece una descripción de un caso en el que se utiliza un código 2D como marca de agua y, se ofrece la descripción de un código QR (marca registrada) como ejemplo del código 2D.
[2-5. Módulo de Generación de Histogramas]
El módulo de generación de histogramas 104 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de generación de histogramas 104 se configura para generar, en base a los valores de píxeles de la imagen indicada mediante los datos de imágenes adquiridos mediante el módulo de adquisición de datos de imágenes 102, un histograma para cada región de la imagen. El histograma indica una frecuencia (número de píxeles) de cada valor de gradación.
La Figura 3 es un diagrama para ilustrar un ejemplo de una imagen indicada mediante los datos de imágenes. En la Figura 3, una esquina superior izquierda de una imagen 40 se establece como un origen O de un sistema de coordenadas de pantalla (sistema de coordenadas X-Y). En esta modalidad, la imagen 40 es una imagen en color y, un valor de píxel de cada uno de los píxeles de la imagen 40 contiene, por lo tanto, valores numéricos en los respectivos canales de color. Por ejemplo, el valor de píxel de una imagen en color RGB contiene un valor numérico Rxy en un canal rojo, un valor numérico Gxy en un canal verde y, un valor numérico Bxy en un canal azul. Los caracteres x-y indican las coordenadas del píxel. Cuando la imagen en color RGB es una imagen de 24 bits, el valor numérico de cada uno de los canales de color se representa en 8 bits y, por lo tanto, toma cualquier valor numérico de 0 a 255.
Por ejemplo, el módulo de generación de histogramas 104 genera un histograma en base a los valores de píxeles en cada uno de los canales de color. Se pueden aplicar varios métodos conocidos públicamente como el método de generación para los histogramas, pero el módulo de generación de histogramas 104 genera los histogramas como sigue, por ejemplo. Se ejemplifica el método de generación para el histograma en el canal rojo. En este caso, el valor numérico R xy se indica como el valor de gradación en 256 niveles de 0 a 255, por lo que el módulo de generación de histogramas 104 se remite al valor numérico R xy en el canal rojo de cada uno de los píxeles de la imagen en color 40 para contar la frecuencia de cada uno de los valores de gradación, para de esta manera generar el histograma en el canal rojo. El módulo de generación de histogramas 104 se remite a los valores numéricos G xy y B xy para contar las frecuencias de cada uno de los valores de gradación, para de esta manera generar los histogramas también en el canal verde y en el canal azul de la misma manera. Se ofrece una descripción del caso en el que el módulo de generación de histogramas 104 genera el histograma en cada uno de los canales rojo, canal verde y, canal azul, pero el módulo de generación de histogramas 104 puede generar un histograma (denominado histograma de brillo), que es la suma de esos tres canales de color.
En esta modalidad, se ofrece una descripción de un caso en el que el módulo de generación de histogramas 104 realiza un proceso de igualación de histogramas en cada una de las regiones de la imagen 40 y, luego genera los histogramas. El proceso de igualación de histogramas es el proceso de convertir los valores de píxeles respectivos de modo que un gráfico que indica un valor acumulativo de la frecuencia en el histograma se vuelva lineal. Incluso cuando existe una distribución desigual en el valor de gradación, se puede lograr una distribución uniforme en el valor de gradación al aplicar el proceso de igualación de histogramas a la imagen. Como el proceso de igualación de histogramas en sí, se pueden aplicar varios tipos de procesos conocidos públicamente. Por ejemplo, el módulo de generación de histogramas 104 adquiere la frecuencia de cada uno de los valores de gradación en la región de la imagen 40, para identificar de esta manera el valor de gradación en el que la frecuencia es igual o mayor que una referencia (por ejemplo, igual o mayor que 1). El módulo de generación de histogramas 104 sustituye el valor de gradación identificado y la frecuencia del mismo en una expresión matemática dada, para realizar de esta manera el proceso de igualación de histogramas. Esta expresión matemática se define de manera que un valor de gradación que tiene una frecuencia igual o mayor que la referencia se distribuye en el rango del valor de gradación (en este caso, cada valor numérico se indica en 8 bits, por lo que el rango es de 0 a 255). Por ejemplo, cuando los valores numéricos R xy en una determinada región se concentran en un rango de 50 a 100 y, las frecuencias de los otros valores de gradación son cero, los valores numéricos R xy se convierten de modo que los valores de gradación de 50 a 100 se distribuyen en el rango de 0 a 255, que se puede expresar en 8 bits.
La Figura 4 es un diagrama explicativo para ilustrar el proceso de generación de un histograma en una región 41. Como se ilustra en la Figura 4, la región 41 es una región en la que el número de colores y los cambios de colores son relativamente pequeños y, por lo tanto, el número de píxeles que tienen los mismos colores es grande. En otras palabras, la región 41 es una región en la que las frecuencias se concentran en valores de gradación predeterminados. Por lo tanto, cuando el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en la región 41 para generar histogramas, se generan histogramas que tienen cada uno una distribución de color escasa. El ejemplo de la Figura 4 es un caso en el que el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en el canal rojo en la región 41. Por ejemplo, cuando los valores numéricos R xy de casi todos los píxeles P xy en la región 41 son 100 y 140, las frecuencias se concentran en 100 y 140 y, las frecuencias en otros valores de gradación son casi cero. Por lo tanto, cuando el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en la región 41, se genera un histograma que tiene una distribución escasa como se ilustra en la Figura 4.
La Figura 5 es un diagrama explicativo para ilustrar el proceso de generación de un histograma en una región 42. Como se ilustra en la Figura 4, la región 42 es una región en la que el número de colores y el cambio de colores son relativamente grandes y, por lo tanto, el número de píxeles que tienen los mismos colores es pequeño. En otras palabras, la región 42 es una región en la que las frecuencias no se concentran en valores de gradación predeterminados, sino que se distribuyen uniformemente en los valores de gradación respectivos. Por lo tanto, cuando el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en la región 42 para generar histogramas, no se generan histogramas que tengan una distribución de color escasa. El ejemplo de la Figura 5 es un caso en el que el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en el canal rojo en la región 42. Por ejemplo, cuando los valores numéricos R xy de los píxeles respectivos P xy se distribuyen uniformemente entre 0 y 255 en la región 42, las frecuencias de 0 a 255 son casi las mismas. Por lo tanto, cuando el módulo de generación de histogramas 104 realiza el proceso de igualación de histogramas en la región 42, la distribución de color no se vuelve escasa como se ilustra en la Figura 5.
[2-6. Módulo de Selección de Región]
El módulo de selección de región 105 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de selección de región 105 se configura para seleccionar una región 41 que tiene una distribución de color escasa en el histograma generado mediante el módulo de generación de histogramas 104 a partir de la imagen 40. En esta modalidad, el histograma se genera en cada uno de los canales de color para una imagen en color que tiene la pluralidad de canales de color y, por lo tanto, el módulo de selección de región 105 selecciona la región 41 que tiene una distribución de color escasa en el histograma generado mediante el módulo de generación de histogramas 104 en cada uno de los canales de color.
La escasez en la distribución de color significa que un grado de escasez (densidad) de los valores de gradación en los que aparece una frecuencia igual o mayor que una frecuencia predeterminada es igual o mayor que una referencia (igual o mayor que una densidad de referencia). Por ejemplo, se determina si la distribución de color es escasa o no de la siguiente manera.
Por ejemplo, cuando la distribución de color es escasa, las frecuencias se concentran en valores de gradación específicos y, cuando la distribución de color presenta una gradación, las frecuencias se distribuyen en los valores de gradación respectivos. Por lo tanto, cuando el número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un primer umbral T1 es igual o mayor que un número predeterminado, el módulo de selección de región 105 puede determinar que la distribución de color es escasa. Por ejemplo, cuando el número predeterminado se establece en dos, el número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que el umbral T1 es dos, que es igual o mayor que el número predeterminado, en el histograma de la región 41 ilustrado en la Figura 3 y, el módulo de selección de región 105 determina por lo tanto que la distribución de color en la región 41 es escasa. Mientras tanto, en el histograma en la región 42, el número de valores de gradación que tienen la frecuencia igual o mayor que el umbral T1 es cero, que es menor que el número predeterminado y, el módulo de selección de región 105 determina, por lo tanto, que la distribución de color en la región 42 no es escasa.
Además, por ejemplo, cuando la distribución de color es escasa, el número de valores de gradación que tienen una frecuencia de 0 es grande y, cuando la distribución de color presenta una gradación, los valores de gradación que tienen una frecuencia de 0 apenas existen. Por lo tanto, a la inversa de la descripción anterior, el módulo de selección de región 105 puede determinar que la distribución de color es escasa cuando el número de valores de gradación que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un segundo umbral T2 (T2<<T-i) es menor que un número predeterminado. Por ejemplo, cuando el número predeterminado se establece en diez, el número de valores de gradación que tienen cada uno la frecuencia igual o mayor que el umbral T2 es dos, que es menor que el número predeterminado, en el histograma en la región 41 y, el módulo de selección de región 105 determina por lo tanto que la distribución de color en la región 41 es escasa. Mientras tanto, en el histograma en la región 42, el número de valores de gradación que tienen la frecuencia igual o mayor que el umbral T2 es grande, que es igual o mayor que el número predeterminado y, el módulo de selección de región 105 determina, por lo tanto, que la distribución de color en la región 41 no es escasa.
Además, por ejemplo, cuando la atención no se centra en el número de valores de gradación como se describió anteriormente, sino en una distancia entre picos, cuando la distribución de color es escasa, las distancias entre los picos son largas y, cuando la distribución de color presenta una gradación, las distancias entre los picos son cortas. Por lo tanto, el módulo de selección de región 105 puede determinar que la distribución de color es escasa cuando las distancias D entre picos (por ejemplo, una frecuencia igual o mayor que el umbral T2 se considera como un máximo) son iguales o mayores que una distancia predeterminada (por ejemplo, cinco). En este caso, la distancia D es un valor de una diferencia entre un valor de gradación de un cierto pico y un valor de gradación de un pico vecino. Por ejemplo, la distancia predeterminada puede determinarse en base a la cantidad de cambio de los valores numéricos Rxy, Gxy y Bxy mediante el módulo de procesamiento de imágenes 106 descrito más adelante. Esto se debe a que, cuando los valores numéricos Rxy, Gxy y Bxy se modifican mediante la incorporación de las marcas de agua para igualarse a los picos vecinos, puede que no puedan identificarse las porciones en las que se incorporan las marcas de agua y, por lo tanto, se evita que los valores numéricos se igualen a los picos vecinos. Por ejemplo, la distancia D es igual o mayor que la distancia predeterminada en el histograma de la región 41 y, por lo tanto, el módulo de selección de región 105 determina que la distribución de color en la región 41 es escasa. Mientras tanto, en el histograma en la región 42, cada una de las distancias D entre picos es "1" o "2", que es menor que la distancia predeterminada y, el módulo de selección de región 105 determina, por lo tanto, que la distribución de color en la región 41 no es escasa.
De la manera descrita anteriormente, el módulo de selección de región 105 determina una región que tiene una distribución de color escasa a partir de la imagen 40 y, selecciona la región. Por ejemplo, el módulo de selección de región 105 identifica una región que tiene una distribución de color escasa en el canal rojo y, selecciona la región como una región en la que las marcas de agua se incorporarán en el canal rojo. Además, por ejemplo, el módulo de selección de región 105 identifica una región que tiene una distribución de color escasa en el canal verde y, selecciona la región como una región en la que las marcas de agua se incorporarán en el canal verde. El módulo de selección de región 105 identifica una región que tiene una distribución de color escasa en el canal azul y, selecciona la región como una región en la que las marcas de agua se incorporarán en el canal azul. La región que tiene una distribución de color escasa es una región sin gradación y, es una región que tiene una gran diferencia de color (diferencia de color entre un píxel determinado y los píxeles a su alrededor). En otras palabras, la región que tiene una distribución de color escasa es una región que tiene un grado grande de cambio en color. Por lo tanto, el módulo de selección de región 105 selecciona una región en la que una diferencia de color es igual o mayor que una referencia.
[2-7. Módulo de Procesamiento de Imágenes]
El módulo de procesamiento de imágenes 106 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de procesamiento de imágenes 106 se configura para incorporar marcas de agua en la región 41 seleccionada mediante el módulo de selección de región 105. El módulo de procesamiento de imágenes 106 cambia uno o más de los valores numéricos R xy , G xy y B xy contenidos en el valor de píxel, para incorporar de esta manera marcas de agua. En esta modalidad, la región se selecciona en cada uno de los canales de color mediante el módulo de selección de región 105 y, por lo tanto, el módulo de procesamiento de imágenes 106 cambia los valores numéricos en el canal de color en la región seleccionada en cada uno de los canales de color mediante el módulo de selección de región 105, para de esta manera incorporar una marca de agua en la región.
La Figura 6 es un diagrama para ilustrar cómo se incorpora la marca de agua. A continuación, se ofrece una descripción de un caso en el que el módulo de selección de región 104 selecciona la región 41 en todos los canales de color. En otras palabras, se ofrece una descripción de un caso en el que el módulo de procesamiento de imágenes 106 incorpora la marca de agua 50 en la región 41 en todos los canales de color.
Como se describió anteriormente, en esta modalidad, la marca de agua 50 es un código 2D. Cada una de las celdas del código 2D toma cualquiera de los valores de 0 y 1. Por ejemplo, una celda correspondiente a "0" no tiene un color y, una celda correspondiente a "1" tiene un color. En la presente descripción, no tener un color significa tener el mismo color que un color de fondo y, tener un color significa tener un color diferente del color de fondo. En otras palabras, una región correspondiente a una celda de "0" de la marca de agua 50 a incorporar en el canal rojo no tiene un color rojo y, una región correspondiente a una celda de "1" tiene el color rojo. De manera similar, una región correspondiente a una celda de "0" de la marca de agua 50 a incorporar en el canal verde y en el canal azul no tiene un color verde y un color azul, respectivamente y, una región correspondiente a una celda de "1" tiene el color verde y el color azul, respectivamente. Por lo tanto, en la Figura 4, la marca de agua 50 se ilustra en negro, pero la marca de agua 50 a incorporar en cada uno de los canales de color tiene en realidad el color rojo, verde o azul. Una celda del código 2D de la marca de agua 50 se puede construir con un píxel o una pluralidad de píxeles de la imagen. Por ejemplo, cuando se emplea una marca de agua 50 lo suficientemente grande para resistir la compresión de la imagen, sólo se requiere que una celda se construya con una pluralidad de píxeles.
Por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 no cambia el valor de píxel del píxel correspondiente a la celda de "0" de la marca de agua 50 y, cambia el valor de píxel del píxel correspondiente a la celda de "1" de la marca de agua 50. Específicamente, el módulo de procesamiento de imágenes 106 no cambia un valor de píxel (R xy , G xy , B xy ) de un píxel P xy correspondiente a la celda de "0" de la marca de agua 50 y, cambia al (R xy +1, G xy +1, B xy +1) valor de píxel de un píxel P xy correspondiente a la celda de "1" de la marca de agua 50. Como se describió anteriormente, en este caso, se ofrece una descripción del caso en el que la marca de agua se incorpora en todos los canales de color y, cada uno de los valores numéricos R xy , G xy y B xy aumenta, por lo tanto, en uno. Por lo tanto, los valores de píxeles de la región en la que se incorpora la marca de agua 50 cambian sólo ligeramente y, por lo tanto, como se ilustra en la Figura 4, la marca de agua 50 se encuentra en un estado en el que es menos probable que la marca de agua 50 sea perceptible por los ojos humanos (estado invisible).
Se ha ofrecido una descripción del caso en el que el módulo de procesamiento de imágenes 106 aumenta en uno los valores numéricos R xy , G xy y B xy en los respectivos canales de color, pero el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede cambiar los valores numéricos en dos o más. Cuando los cambios en los valores numéricos R xy , G xy y B xy son demasiado grandes, puede que no se mantenga la invisibilidad y, por lo tanto, las cantidades de cambio pueden ser menores que un umbral (por ejemplo, cuatro). Además, en lugar de aumentar los valores numéricos, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede disminuir los valores numéricos R xy , G xy y B xy en los respectivos canales de color. En este caso, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede disminuir el valor de píxel del píxel correspondiente a la celda de "0" de la marca de agua 50 y, no cambia el valor de píxel del píxel correspondiente a la celda de "1" de la marca de agua 50. Además, la cantidad de cambio de los valores numéricos R xy , G xy y B xy en los respectivos canales de color puede ser un valor fijo o un valor variable.
Además, el número de marcas de agua 50 a incorporar en una región puede no ser uno, sino dos o más. El número de marcas de agua 50 a incorporar en una región puede ser el mismo para todos las partes de los datos de imágenes almacenados en la base de datos de imágenes o, puede ser diferente para cada parte de los datos de imágenes. Además, el número de marcas de agua 50 puede ser un valor fijo o un valor variable. Cuando el número de marcas de agua 50 es un valor variable, el número de marcas de agua 50 puede determinarse bajo una determinada condición, como el usuario o los datos de imágenes, o puede determinarse aleatoriamente.
Además, en el ejemplo mencionado anteriormente, se ofrece una descripción del caso en el que las distribuciones de color son escasas en los tres canales de color en la región 41, pero cuando las distribuciones de color son escasas sólo en una parte de los canales de color, el módulo de procesamiento de imágenes 106 cambia los valores numéricos sólo en una parte de los canales de color. Por ejemplo, cuando la distribución de color es escasa sólo en el canal rojo en la región 41, el módulo de procesamiento de imágenes 106 cambia los valores numéricos R xy sólo en el canal rojo. Incluso cuando sólo una parte de los canales de color tiene distribuciones de color escasas, la marca de agua puede incorporarse en todos los canales de color. Además, incluso cuando los tres canales de color tienen distribuciones de color escasas, no siempre se requiere que el módulo de procesamiento de imágenes 106 incorpore las marcas de agua en todos los canales de color y, puede incorporar la marca de agua en uno o dos de los canales de color. En este caso, el canal de color en el que se incorporará la marca de agua puede ser fijo o puede ser variable en una condición dada.
[2-6. Módulo de Suministro de Imágenes]
El módulo de suministro de imágenes 107 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de suministro de imágenes 107 se configura para proporcionar datos de imágenes (es decir, datos de imágenes que tienen valores de píxeles cambiados) en los que el módulo de procesamiento de imágenes 106 incorpora las marcas de agua al usuario del cual el módulo de recepción de solicitudes 101 recibe la solicitud. Por ejemplo, el módulo de suministro de imágenes 107 puede transmitir los datos de imágenes en sí, en los que se encuentran incorporadas las marcas de agua al terminal de usuario, o sin transmitir los datos de imágenes en sí, transmitir sólo datos (mostrar datos para una pantalla) para mostrar la imagen en la que las marcas de agua se encuentran incorporadas en la pantalla de visualización 25 al terminal de usuario.
[3. Proceso a realizar en el Sistema de Procesamiento de Imágenes]
Se ofrece ahora una descripción del proceso de incorporación de marcas de agua, de marcas de agua incorporadas en una imagen y del proceso de detección de marcas de agua para detectar marcas de agua incorporadas en una imagen, como ejemplos de un proceso a realizar en el sistema de procesamiento de imágenes 1. El proceso descrito a continuación es un ejemplo de un proceso a realizar mediante los bloques funcionales ilustrados en la Figura 2.
La Figura 7 es un diagrama de flujo para ilustrar un ejemplo del proceso de incorporación de marcas de agua. El proceso ilustrado en la Figura 7 se realiza mediante el controlador 11 que opera de acuerdo con el programa almacenado en el almacenamiento 12 y, el controlador 21 que opera de acuerdo con el programa almacenado en el almacenamiento 22.
Como se ilustra en la Figura 7, en primer lugar, cuando el usuario realiza una operación predeterminada a partir del dispositivo de operación 24 en el terminal de usuario 20, el controlador 21 solicita datos de imágenes desde el servidor de procesamiento de imágenes 10 (Etapa S1). Sólo se requiere que la solicitud de los datos de imágenes se realice en una forma predeterminada y, contenga, por ejemplo, información (nombre de archivo, información de enlace y, similares) para identificar los datos de imágenes solicitados. Cuando la solicitud se transmite desde el terminal de usuario 20 al servidor de procesamiento de imágenes 10, se supone que se transmiten un ID de usuario y una dirección IP y, el servidor de procesamiento de imágenes 10 puede, por lo tanto, identificar qué usuario se encuentra realizando el acceso.
Cuando se recibe la solicitud de datos de imágenes en el servidor de procesamiento de imágenes 10, el controlador 11 se remite a la base de datos del usuario y, adquiere información que incluye el ID de usuario del usuario que ha solicitado los datos de imágenes (Etapa S2). En la Etapa S2, el controlador 11 adquiere información para incorporarla como marcas de agua en base a la solicitud de datos de imágenes. Esta información puede contener una hora y fecha de la solicitud de datos de imágenes por parte del usuario y, una hora y fecha de la entrega de datos de imágenes al usuario.
El controlador 11 genera las marcas de agua en base a la información adquirida en la Etapa S2 (Etapa S3). Se supone que un programa para generar las marcas de agua se almacena en el almacenamiento 12. En esta modalidad, el código 2D se utiliza como marca de agua y, por lo tanto, se puede utilizar un generador de código 2D conocido públicamente. En la Etapa S3, el controlador 11 introduce la información adquirida en la Etapa S2 en el generador de código 2D, para generar de esta manera las marcas de agua.
El controlador 11 se remite a la base de datos de imágenes, para adquirir de esta manera los datos de imágenes solicitados por el usuario (Etapa S4). El controlador 11 selecciona una región en una imagen indicada mediante los datos de imágenes (Etapa S5). En la Etapa S5, el controlador 11 selecciona un candidato de la región en la que se incorporará la marca de agua. Por ejemplo, el controlador 11 puede seleccionar secuencialmente la región comenzando desde una posición predeterminada en la imagen, o puede utilizar un número aleatorio para seleccionar aleatoriamente la región.
El controlador 11 realiza el proceso de igualación de histogramas en la región seleccionada en la Etapa S5, para generar de esta manera los histogramas (Etapa S6). En la Etapa S6, el controlador 11 realiza el proceso de igualación de histogramas en cada uno de los canales de color y, por lo tanto, genera tres histogramas en el canal rojo, en el canal verde y, en el canal azul.
El controlador 11 determina si la distribución de color en la región seleccionada en la Etapa S5 es suficientemente escasa en base a los histogramas generados en la Etapa S6 (Etapa S7). En la Etapa S7, el controlador 11 utiliza los umbrales T1 y T2 para realizar el proceso de determinación, o utiliza las distancias D entre los picos para realizar el proceso de determinación como se describió anteriormente. La determinación en la Etapa S7 se realiza en cada uno de los canales de color. Cuando se determina que la distribución de color es escasa en uno o más canales de color, en la Etapa S7, se determina que la distribución de color es suficientemente escasa.
Cuando se determina que la distribución de color es lo suficientemente escasa (Y en la Etapa S7), el controlador 11 selecciona la región seleccionada en la Etapa S5 como una región en la que se incorporará la marca de agua, e incorpora la marca de agua generada en la Etapa S3 (Etapa S8). En la Etapa S8, el controlador 11 cambia los valores numéricos en los canales de color determinados como escasos entre los valores numéricos Rxy, Gxy y Bxy en la región en la que se incorporará la marca de agua, en base al método descrito con referencia a la Figura 6.
El controlador 11 determina si finalizar o no la incorporación de la marca de agua (Etapa S9). El proceso de determinación en la Etapa S9 sólo se requiere que se realice con una condición predeterminada. Por ejemplo, la condición puede ser una condición de que se haya incorporado un número predeterminado de marcas de agua, o una condición de que ya no exista una región a seleccionar.
Cuando se determina que la incorporación ha terminado (Y en la Etapa S9), el controlador 11 transmite los datos de imágenes en los que se incorporan las marcas de agua en la Etapa S8 al terminal de usuario 20 (Etapa S10). Cuando no se encuentra una región que tiene una distribución de color escasa, el controlador 11 puede transmitir los datos de imágenes sin que se incorporen las marcas de agua, o puede incorporar las marcas de agua en posiciones que se definen de antemano o se seleccionan aleatoriamente y, luego transmitir los datos de imágenes. Cuando se reciben los datos de imágenes en el terminal de usuario 20, el controlador 21 muestra los datos de imágenes recibidos en la pantalla de visualización 25 (Etapa S11).
Cuando se realiza el proceso de incorporación de marca de agua descrito anteriormente, el usuario se encuentra en un estado en el que el usuario puede cargar los datos de imágenes recibidos, una captura de pantalla de la pantalla de visualización 25 y, similares a un ordenador en la red 2. El proceso de detección de marcas de agua descrito a continuación es el proceso de detección de marcas de agua incorporadas en la imagen en color cargada en el ordenador de la red 2 en el terminal de administrador 30.
La Figura 8 es un diagrama de flujo para ilustrar un ejemplo del proceso de detección de marcas de agua. El proceso ilustrado en la Figura 8 se realiza mediante el controlador 31 que opera de acuerdo con un programa almacenado en el almacenamiento 32. Como se ilustra en la Figura 8, en primer lugar, el controlador 31 adquiere los datos de imágenes divulgados en el ordenador de la red 2 (Etapa S21). En la Etapa S21, el controlador 31 puede recibir los datos de imágenes desde el ordenador en la red 2, o puede leer los datos de imágenes descargados al almacenamiento 32 de antemano.
El controlador 31 selecciona una región en la imagen en color indicada mediante los datos de imágenes adquiridos en la Etapa S21 (Etapa S22). En la Etapa S22, sólo se requiere que el controlador 31 seleccione la región en la imagen en color en base a un método predeterminado y, puede seleccionar secuencialmente una región que tiene un tamaño predeterminado desde una posición predeterminada en la imagen, o puede seleccionar aleatoriamente una región. El proceso que empieza en la Etapa S22 se realiza en cada uno de los canales de color. En otras palabras, el controlador 31 realiza el proceso a partir de la Etapa S22 y las etapas subsiguientes en el canal rojo, realiza el proceso a partir de la Etapa S22 y las etapas subsiguientes en el canal verde y, realiza el proceso a partir de la Etapa S22 y las etapas subsiguientes en el canal azul.
El controlador 31 realiza, en cada uno de los canales de color, el proceso de igualación de histogramas para la región seleccionada en la Etapa S22 (Etapa S23). En la Etapa S23, el controlador 31 realiza el proceso de igualación de histogramas en cada uno de los canales de color y, por lo tanto, genera tres histogramas en el canal rojo, en el canal verde y, en el canal azul. El proceso de igualación de histogramas se puede aplicar a toda la imagen, pero mediante la aplicación del proceso de igualación de histogramas a una parte de las regiones, se pueden aumentar las distancias entre los picos en cada uno de los valores de gradación y, por lo tanto, las marcas de agua tienden a aparecer de manera más notable. En consecuencia, las marcas de agua se pueden detectar más fácilmente.
El controlador 31 se remite a los histogramas generados en la Etapa S23, para seleccionar de esta manera un valor de gradación específico (o un pico) (Etapa S24). En la Etapa S24, el controlador 31 compara las frecuencias que aparecen en el histograma con un umbral y, selecciona un valor de gradación en el que aparece la frecuencia igual o mayor que una referencia. Se supone que este umbral se almacena en el almacenamiento 32.
El controlador 31 determina si una parte o la totalidad de la marca de agua se puede detectar o no en el valor de gradación seleccionado en la Etapa S24 en cualquiera de los canales de color (Etapa S25). En la Etapa S25, el controlador 31 determina si se detectan o no patrones predeterminados contenidos en la marca de agua. Cuando el código 2D se utiliza como marca de agua como en esta modalidad, el controlador 31 busca los tres patrones de búsqueda dispuestos en las esquinas del código 2D. Por ejemplo, cuando se detectan uno o dos patrones de búsqueda, el controlador 31 determina que se detecta una parte de la marca de agua y, cuando se detectan los tres patrones de búsqueda, el controlador 31 determina que se detecta toda la marca de agua.
Cuando se determina que se puede detectar una parte o la totalidad de la marca de agua (Y en la Etapa S25), el controlador 31 determina si la marca de agua detectada está completa o no (Etapa S26). Cuando las marcas de agua se detectan en una pluralidad de canales de color en la Etapa S25, el proceso en la Etapa S26 se realiza en cada pluralidad de los canales de color. Además, cuando el código 2D se utiliza como marca de agua como en esta modalidad, en la Etapa S26, se requiere que el controlador 31 sólo determine si la marca de agua se puede leer o no mediante un lector de código 2D conocido públicamente. Además, por ejemplo, el controlador 31 puede determinar si se han detectado o no patrones predeterminados contenidos en las marcas de agua. El patrón puede ser el mismo o diferente al patrón utilizado en la determinación en la Etapa S25. En la Etapa S26, el controlador 31 puede determinar si se ha detectado o no el patrón de alineación, el patrón de temporización o la información de formato mediante la utilización de la coincidencia de patrones.
Cuando se determina que la marca de agua se encuentra completa (Y en la Etapa S26), el controlador 31 lee un mensaje contenido en la marca de agua y, muestra el mensaje en la pantalla de visualización 35 (Etapa S27) y, el proceso finaliza. En la Etapa S27, el controlador 31 muestra en la pantalla de visualización 35 la información contenida en la marca de agua, por ejemplo, el ID de usuario.
Por otro lado, cuando se determina que la marca de agua no se encuentra completa (N en la Etapa S26), el controlador 31 se remite al almacenamiento 32 y, determina si existen o no partes de la marca de agua que ya se han detectado (Etapa S28). Se supone que partes de la marca de agua que se detectaron previamente en la Etapa S25 se almacenan en el almacenamiento 32.
Cuando se determina que existen partes de la marca de agua (Y en la Etapa S28), el controlador 31 compone la parte de la marca de agua detectada en la Etapa S25 y las partes de la marca de agua que ya se han detectado (Etapa S29). En la Etapa S29, el controlador 31 dispone patrones predeterminados contenidos en cada una de las partes de las marcas de agua en posiciones predeterminadas, para componer de esta manera la marca de agua. Por ejemplo, cuando se utiliza el código 2D como marca de agua como en esta modalidad, los patrones de búsqueda se disponen en las tres esquinas y, los patrones de búsqueda contenidos en las partes respectivas de la marca de agua se disponen, por lo tanto, en las esquinas. En la Etapa S29, el controlador 31 puede componer una parte de la marca de agua detectada en un canal de color y una parte de la marca de agua detectada en otro canal de color.
El controlador 31 determina si la marca de agua compuesta en la Etapa S29 se encuentra completa o no (Etapa S30). El proceso en la Etapa S30 es el mismo que en la Etapa S26. Cuando se determina que la marca de agua se encuentra completa (Y en la Etapa S30), en la Etapa S27, se lee el mensaje y, finaliza el proceso. Por otro lado, cuando se determina que la marca de agua no se encuentra completa (N en la Etapa S30), el proceso pasa a la Etapa S32.
Cuando se determina en la Etapa S25 que no se puede detectar una parte o la totalidad de la marca de agua (N en la Etapa S25), el controlador 31 determina si la selección del valor de gradación en la Etapa S24 debe finalizar o no (Etapa S31). En la Etapa S31, el controlador 31 determina si existe o no un valor de gradación que aún no se haya seleccionado. Cuando se determina que la selección del valor de gradación no debe finalizar (N en la Etapa S31), el controlador 31 vuelve al proceso en la Etapa S24 y, se realiza el proceso de detección de la marca de agua para un valor de gradación siguiente.
Por otro lado, cuando se determina que la selección del valor de gradación debe finalizar (Y en la Etapa S31), el controlador 31 determina si se han seleccionado o no todas las regiones en la Etapa S22 (Etapa S32). Cuando se determina que existe una región que no ha sido seleccionada (N en la Etapa S32), el controlador 32 vuelve al proceso en la Etapa S22 y, se realiza el proceso de detección de la marca de agua para la siguiente región.
Por otro lado, cuando se determina que la selección de la región debe finalizar (Y en la Etapa S32), el controlador 31 muestra en la pantalla de visualización 35 un mensaje de error que indica que la marca de agua no se ha detectado (Etapa S33) y, el proceso se finaliza.
Con el sistema de procesamiento de imágenes 1 mencionado anteriormente, las marcas de agua se incorporan en regiones en las que las distribuciones de color son escasas y, por lo tanto, las marcas de agua se detectan fácilmente y, por lo tanto, se puede aumentar la certeza en la detección de las marcas de agua. Por ejemplo, como en la imagen 40 ilustrada en la Figura 3, la certeza de la detección de las marcas de agua se incrementa al incorporar las marcas de agua no en la región 42 que presenta una gradación, sino en la región 41 que tiene una gran diferencia de color.
Además, el servidor de procesamiento de imágenes 10 selecciona una región que tiene una distribución de color escasa en cada uno de los canales de color, para incorporar de esta manera la marca de agua. Por lo tanto, se puede incorporar un mayor número de marcas de agua y, también se puede aumentar la invisibilidad de las marcas de agua. Por ejemplo, en una región en la que la distribución de color es escasa en el canal rojo mientras que la distribución de color no es escasa en el canal verde o en el canal azul, la distribución de color puede considerarse que no es escasa en su totalidad y, las marcas de agua, por lo tanto, puede que no se incorporen. Sin embargo, dicha región se selecciona como una región en la que se va a incorporar la marca de agua al seleccionar una región en cada uno de los canales de color y, por lo tanto se puede incorporar un mayor número de marcas de agua. Además, cuando las marcas de agua se incorporan en todos los canales de color, aumenta la cantidad de cambio total del valor de píxel. Sin embargo, la cantidad de cambio total del valor de píxel puede suprimirse al incorporar las marcas de agua sólo en canales de color que tengan una distribución de color escasa y, por lo tanto, se puede aumentar la invisibilidad de las marcas de agua. Por ejemplo, cuando las marcas de agua se incorporan en todos los canales de color en una región en la que la distribución de color es escasa en el canal rojo mientras que la distribución de color no es escasa en el canal verde o en el canal azul, el valor de píxel cambia en un total de tres. Sin embargo, cuando la marca de agua se incorpora sólo en el canal rojo, el valor de píxel cambia sólo en uno y, por lo tanto, se puede aumentar la invisibilidad.
Además, la determinación de si la distribución de color es escasa o no se puede realizar con precisión al generar el histograma después del proceso de igualación de histogramas en cada región. Como resultado, la marca de agua se puede incorporar en una región en la que la marca de agua se puede detectar más fácilmente y, por lo tanto, se pueda aumentar la probabilidad de detección de la marca de agua.
Además, la información para identificar al usuario que ha solicitado los datos de imágenes desde el servidor de procesamiento de imágenes 10 se mantiene en las marcas de agua y, por lo tanto, por ejemplo, incluso cuando el usuario filtra una imagen que es información confidencial de una empresa al exterior de la empresa, el usuario se puede identificar a partir de las marcas de agua. Como resultado, la filtración de la imagen se puede prevenir de antemano.
[4. Ejemplos de Modificación]
La presente invención no se limita a la modalidad mencionada anteriormente. La presente invención puede modificarse apropiadamente sin apartarse del propósito de la presente invención.
La Figura 9 es un diagrama de bloques funcional de ejemplos de modificación de la presente invención. Como se ilustra en la Figura 9, se implementan un módulo de determinación 108 y un módulo de selección aleatoria 109 además de las funciones de la modalidad en los ejemplos de modificación descritos a continuación.
(1) Por ejemplo, los datos de imágenes mencionados anteriormente también incluyen datos de imágenes en movimiento. En la imagen en movimiento, se reproduce continuamente una pluralidad de imágenes fijas. Cuando se realiza el proceso de incorporación de marcas de agua para cada una de las imágenes fijas, el proceso se vuelve complejo. Por lo tanto, cuando el usuario solicita los datos de imágenes en movimiento, las marcas de agua se pueden incorporar en posiciones determinadas aleatoriamente y, el proceso de incorporación de la marca de agua descrito en la modalidad puede realizarse sólo cuando el usuario solicita los datos de imágenes fijas.
En el sistema de procesamiento de imágenes 1 en el Ejemplo de Modificación (1) de la presente invención, se implementan el módulo de determinación 108 y el módulo de selección aleatoria 109. El módulo de determinación 108 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de determinación 108 se configura para determinar si los datos de imágenes adquiridos mediante el módulo de adquisición de datos de imágenes 102 son datos de imágenes fijas o datos de imágenes en movimiento. El módulo de determinación 108 se remite a un formato de datos de los datos de imágenes, para de esta manera realizar la determinación. Por ejemplo, el módulo de determinación 108 puede remitirse a una extensión de los datos de imágenes o una propiedad de los datos de imágenes. En este caso, el formato de datos se almacena en la base de datos de imágenes y, el módulo de determinación 108 se remite, por lo tanto, a la base de datos de imágenes, para de esta manera realizar la determinación.
El módulo de selección aleatoria 109 se implementa principalmente mediante el controlador 11. El módulo de selección aleatoria 109 se configura para seleccionar aleatoriamente una región a partir de la imagen 40. El tamaño de la región puede ser fijo o puede determinarse aleatoriamente. Por ejemplo, el módulo de selección aleatoria 109 genera un número aleatorio en base a un algoritmo de generación de números aleatorios y, selecciona una región que contiene una posición determinada en base al número aleatorio. Esta posición puede ser coordenadas de pantalla obtenidas al asignar el número aleatorio a una expresión matemática predeterminada.
El módulo de procesamiento de imágenes 106 incorpora la marca de agua en la región seleccionada mediante el módulo de selección de región 105 cuando el módulo de determinación 108 determina que los datos de imágenes son datos de imágenes fijas. El módulo de procesamiento de imágenes 106 incorpora la marca de agua en la región seleccionada aleatoriamente mediante el módulo de selección aleatoria 109 cuando el módulo de determinación 108 determina que los datos de imágenes son datos de imágenes en movimiento. El propio proceso de incorporación de la marca de agua es el mismo que el método descrito en la modalidad.
Con el Ejemplo de Modificación (1), debido a que los datos de imágenes en movimiento contienen una gran cantidad de imágenes y, por lo tanto, la posibilidad de detectar una marca de agua en cualquiera de las imágenes es alta, la carga de procesamiento en el servidor de procesamiento de imágenes 10 se puede reducir al incorporar marcas de agua en una región seleccionada aleatoriamente.
(3) Además, por ejemplo, cuando el módulo de selección de región 105 selecciona una pluralidad de regiones, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede incorporar las marcas de agua en toda la pluralidad de regiones. En este caso, el módulo de selección de región 105 puede seleccionar regiones hasta que una región seleccionable ya no exista en la imagen, o puede seleccionar regiones hasta que se haya seleccionado un número predeterminado de regiones. El propio proceso de incorporación de la marca de agua en cada una de las regiones es el mismo que el método descrito en la modalidad. Con el Ejemplo de Modificación (2), se puede incorporar una mayor cantidad de marcas de agua en una imagen.
(3) Además, por ejemplo, en la modalidad, se ofrece una descripción del caso en el que, cuando existe una pluralidad de regiones, cada una que tiene una distribución de color escasa, las marcas de agua se incorporan en toda la pluralidad de regiones, pero las marcas de agua puede que no se incorporen en toda la pluralidad de regiones, pero se pueden incorporar en un orden comenzando desde una región que tenga la distribución de color más escasa.
Cuando se selecciona una pluralidad de regiones mediante el módulo de selección de región 105, el módulo de procesamiento de imágenes 106 selecciona un número predeterminado de regiones en un orden comenzando desde una región que tiene la distribución de color más escasa en el histograma generado mediante el módulo de generación de histogramas 104 entre la pluralidad de regiones, e incorpora las marcas de agua en el número predeterminado de regiones. El módulo de procesamiento de imágenes 106 determina un grado de escasez de la distribución de color en base al histograma. Por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 selecciona un número predeterminado de regiones en un orden comenzando desde una región que tiene el mayor número de valores de gradación igual o mayor que el umbral T1. Además, por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede seleccionar un número predeterminado de regiones en un orden comenzando desde una región que tiene el menor número de valores de gradación igual o mayor que el umbral T2. Además, por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede seleccionar un número predeterminado de regiones en un orden comenzando desde una región que tiene la distancia D más larga. Con el Ejemplo de Modificación (3), la marca de agua se incorpora en una región que tiene una distribución de color más escasa con mayor prioridad y, por lo tanto, se puede aumentar la probabilidad de detección de la marca de agua.
(4) Además, los Ejemplos de Modificación (1) y (2) o los Ejemplos de Modificación (1) y (3) pueden combinarse entre sí.
Además, por ejemplo, en la modalidad, se ha ofrecido una descripción del caso en el que el proceso de detección de marcas de agua se realiza en los canales de color respectivos, pero, por ejemplo, cuando sólo una parte de las marcas de agua se ha detectado con éxito en los canales de color respectivos, se pueden componer las marcas de agua detectadas en los canales de color respectivos. Por ejemplo, la detección de una marca de agua puede intentarse al componer una parte de la marca de agua detectada en el canal rojo, una parte de la marca de agua detectada en el canal verde y, una parte de la marca de agua detectada en el canal azul. Además, por ejemplo, cuando se detectan las marcas de agua en una pluralidad de canales de color, se pueden asignar prioridades a los canales de color respectivos y, se puede confiar en la marca de agua de un canal de color que tenga una prioridad más alta. Por ejemplo, cuando se asigna una prioridad más alta que la asignada a la marca de agua en el canal verde a la marca de agua en el canal rojo y, las marcas de agua se detectan tanto en el canal rojo como en el canal verde, el mensaje puede emitirse en base a la marca de agua en el canal rojo.
Además, por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede incorporar marcas de agua que tienen direcciones diferentes entre sí en una imagen. Además, por ejemplo, el módulo de procesamiento de imágenes 106 puede incorporar marcas de agua que tienen tamaños diferentes entre sí en una imagen. Además, por ejemplo, una marca de agua a incorporar en un canal de color y una marca de agua a incorporar en otro canal de color pueden superponerse entre sí. Además, se ha ofrecido una descripción del caso en el que una región seleccionada en un canal de color mediante el módulo de selección de región 105 y una región seleccionada en otro canal de color mediante el módulo de selección de región 105 son iguales, pero las regiones pueden superponerse entre sí parcialmente o puede que no se superpongan en lo absoluto. En otras palabras, el módulo de selección de región 105 puede seleccionar regiones de modo que una región en un canal de color y una región en otro canal de color sean diferentes entre sí.
Además, por ejemplo, se ha ofrecido una descripción del caso en el que las marcas de agua se incorporan en datos de imágenes fijas, pero las marcas de agua pueden incorporarse en datos de imágenes en movimiento. Además, por ejemplo, las marcas de agua pueden incorporarse no en una imagen en color sino en una imagen en escala de grises. Además, se puede utilizar un código diferente al código 2D como marca de agua y, se puede utilizar una imagen y un texto diferente al código como marca de agua. Además, por ejemplo, cualquier información puede registrarse en la marca de agua y, puede registrarse información diferente a la información sobre el usuario que ha solicitado los datos de imágenes.
Además, por ejemplo, las funciones descritas como implementadas en el servidor de procesamiento de imágenes 10 pueden implementarse en otro ordenador (por ejemplo, el terminal de usuario 20 o el terminal de administrador 30). En este caso, el ordenador en el que se implementan las funciones descritas anteriormente corresponde al dispositivo de procesamiento de imágenes de la presente invención. Además, entre las funciones mencionadas anteriormente, se pueden omitir funciones diferentes del módulo de adquisición de datos de imágenes 102, del módulo de generación de histogramas 104, del módulo de selección de región 105 y, del módulo de procesamiento de imágenes 106.

Claims (6)

  1. REIVINDICACIONES
    i. Un dispositivo de procesamiento de imágenes, que comprende:
    medios de adquisición de datos de imágenes (102) para adquirir datos de imágenes;
    medios de generación de histogramas (104) para generar, en base a valores de píxeles de una imagen (40) indicados mediante los datos de imágenes adquiridos mediante los medios de adquisición de datos de imágenes (102), un histograma para cada región (41) en la imagen (40);
    medios de selección de región (105) para determinar si cada región (41) presenta una gradación en base al histograma para cada región (41) y seleccionar a partir de la imagen (40) una región (41) que no presente la gradación en el histograma generado mediante los medios de generación de histogramas (104); y
    medios de procesamiento de imágenes (106) para incorporar una marca de agua en la región (41) seleccionada mediante los medios de selección de región (105), en donde:
    los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando un número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es menor que un número predeterminado y,
    determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o
    los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando el número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que
    un umbral, es igual o mayor que un número predeterminado y,
    determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o
    los medios de selección de región (105) determinan que la región (41) presenta la gradación cuando una distancia entre los valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es más corta que una distancia predeterminada y,
    determinan que la región (41) no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.
  2. 2. El dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con la reivindicación 1, en donde la imagen (40) es una imagen en color que tiene una pluralidad de canales de color,
    en donde los medios de generación de histogramas (104) se configuran para generar el histograma en cada pluralidad de canales de color en base a los valores de píxeles, en donde los medios de selección de región (105) se configuran para seleccionar, en cada pluralidad de canales de color, la región (41) que no presenta la gradación y,
    en donde los medios de procesamiento de imágenes (106) se configuran para cambiar un valor numérico en cada pluralidad de canales de color en la región (41) seleccionada mediante los medios de selección de región (105) en cada pluralidad de canales de color, para incorporar de esta manera la marca de agua en la región (41).
  3. 3. El dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con las reivindicaciones 1 o 2, en donde los medios de generación de histogramas (104) se configuran para realizar el proceso de igualación de histogramas en cada región (41) de la imagen (40) y, luego generar el histograma.
  4. 4. El dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a la 3, en donde el dispositivo de procesamiento de imágenes comprende además medios de recepción de solicitudes para recibir una solicitud de datos de imágenes por parte de un usuario,
    en donde la marca de agua contiene información para identificar al usuario que solicita los datos de imágenes y,
    en donde el dispositivo de procesamiento de imágenes comprende además medios de suministro de imágenes para proporcionar los datos de imágenes en los que la marca de agua se incorpora mediante los medios de procesamiento de imágenes (106) al usuario que ha realizado la solicitud que se recibe mediante los medios de recepción de solicitudes.
  5. 5. El dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a la 4, en donde los medios de procesamiento de imágenes (106) se configuran para incorporar, cuando los medios de selección de región (105) seleccionan una pluralidad de regiones (41), las marcas de agua en toda la pluralidad de regiones (41).
  6. 6. El dispositivo de procesamiento de imágenes de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a la 5, en donde los medios de procesamiento de imágenes (106) se configuran para seleccionar, cuando se selecciona una pluralidad de regiones (41) mediante los medios de selección de región (105), un número predeterminado de regiones (41) en un orden comenzando desde la región (41) que no presenta la gradación entre la pluralidad de regiones (41) y, para incorporar las marcas de agua en el número predeterminado de regiones (41).
    Un método de procesamiento de imágenes, que comprende:
    una etapa de adquisición de datos de imágenes para adquirir datos de imágenes;
    una etapa de generación de histogramas para generar, en base a valores de píxeles de una imagen (40) indicada mediante los datos de imágenes adquiridos en la etapa de adquisición de datos de imágenes, un histograma para cada región (41) en la imagen;
    una etapa de selección de región para determinar si cada región (41) presenta una gradación en base al histograma para cada región (41) y seleccionar a partir de la imagen (40) una región (41) que no presente la gradación en el histograma generado en la etapa de generación de histogramas; y
    una etapa de procesamiento de imágenes para incorporar una marca de agua en la región (41) seleccionada en la etapa de selección de región,
    en donde:
    la etapa de selección de región comprende determinar que la región (41) presenta la gradación cuando el número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es menor que un número predeterminado y,
    determinar que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es igual o mayor que el número predeterminado; o
    la etapa de selección de región comprende determinar que la región (41) presenta la gradación cuando el número de valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es igual o mayor que un número predeterminado y,
    determinar que la región (41) no presenta la gradación cuando el número es menor que el número predeterminado; o
    la etapa de selección de región comprende determinar que la región (41) presenta la gradación cuando la distancia entre los valores de gradación en el histograma que tienen cada uno una frecuencia igual o mayor que un umbral, es más corta que una distancia predeterminada y,
    determinar que la región (41) no presenta la gradación cuando la distancia es igual o mayor que la distancia predeterminada.
    Un programa informático que comprende instrucciones que, cuando el programa se ejecuta mediante un ordenador, provocan que el ordenador realice el método de la reivindicación 7.
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