JP2000013765A - 付随情報検出装置及び方法、並びに画像データ処理装置及び方法 - Google Patents
付随情報検出装置及び方法、並びに画像データ処理装置及び方法Info
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- JP2000013765A JP2000013765A JP10175203A JP17520398A JP2000013765A JP 2000013765 A JP2000013765 A JP 2000013765A JP 10175203 A JP10175203 A JP 10175203A JP 17520398 A JP17520398 A JP 17520398A JP 2000013765 A JP2000013765 A JP 2000013765A
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- Television Systems (AREA)
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- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力され画像に付加されている付随情報を検
出する付随情報検出装置及び方法、並びに画像に付随情
報を付加する画像データ処理装置及び方法に関する。 【解決手段】 ウォータマーク検出器11は、ウォータ
マークを記憶するウォータマークパターン保持メモリ1
2と、ウォータマークパターン保持メモリ12に記憶さ
れているウォータマークのパターンと検出値とに基づい
て評価値を演算する評価値算出器14と、評価値の正規
化を行う評価値正規化器15と、正規化された評価値に
基づいて付随情報の検出を行う評価値比較器16とを備
える。
出する付随情報検出装置及び方法、並びに画像に付随情
報を付加する画像データ処理装置及び方法に関する。 【解決手段】 ウォータマーク検出器11は、ウォータ
マークを記憶するウォータマークパターン保持メモリ1
2と、ウォータマークパターン保持メモリ12に記憶さ
れているウォータマークのパターンと検出値とに基づい
て評価値を演算する評価値算出器14と、評価値の正規
化を行う評価値正規化器15と、正規化された評価値に
基づいて付随情報の検出を行う評価値比較器16とを備
える。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力され画像に付
加されている付随情報を検出する付随情報検出装置及び
方法、並びに画像に付随情報を付加する画像データ処理
装置及び方法に関する。
加されている付随情報を検出する付随情報検出装置及び
方法、並びに画像に付随情報を付加する画像データ処理
装置及び方法に関する。
【0002】
【従来の技術】特定の画像データ(静止画像或いは動画
像シーケンス)に対して、それに付随する情報を画像デ
ータ中に付加し、再生時にその付随情報を検出して利用
する技術がある。この代表的な例として、著作権情報の
付加が挙げられる。
像シーケンス)に対して、それに付随する情報を画像デ
ータ中に付加し、再生時にその付随情報を検出して利用
する技術がある。この代表的な例として、著作権情報の
付加が挙げられる。
【0003】不特定の利用者が特定の画像データを利用
することが可能である場合、その画像に対して著作権を
持つ者がその権利を主張するためには、あらかじめ著作
権情報を画像データ中に付加しておく必要がある。著作
権情報を付加することにより、画像の再生装置或いは再
生方法の処理手順の中で、その画像データを表示不可と
すべき著作権情報が検出された場合には、その画像デー
タの表示を行わない等の対策を講じることが可能とな
る。
することが可能である場合、その画像に対して著作権を
持つ者がその権利を主張するためには、あらかじめ著作
権情報を画像データ中に付加しておく必要がある。著作
権情報を付加することにより、画像の再生装置或いは再
生方法の処理手順の中で、その画像データを表示不可と
すべき著作権情報が検出された場合には、その画像デー
タの表示を行わない等の対策を講じることが可能とな
る。
【0004】上述の著作権情報の付加或いは検出は、現
在ビデオテープの不正コピー防止等でよく利用されてい
る。近頃はビデオテープのレンタルを行う店も多いが、
多くの利用者が店から低価格で借りたビデオテープを不
正にコピーして楽しんだ場合、そのビデオテープの著作
権を持つ者及びビデオテープのレンタルを行う店の損害
は甚大である。
在ビデオテープの不正コピー防止等でよく利用されてい
る。近頃はビデオテープのレンタルを行う店も多いが、
多くの利用者が店から低価格で借りたビデオテープを不
正にコピーして楽しんだ場合、そのビデオテープの著作
権を持つ者及びビデオテープのレンタルを行う店の損害
は甚大である。
【0005】ビデオテープには、画像データがアナログ
的に記録されているため、コピーを行った場合に画質が
劣化する場合がある。そのため、コピーが複数回繰り返
された場合、元々保持されていた画質を維持することは
非常に困難となる。
的に記録されているため、コピーを行った場合に画質が
劣化する場合がある。そのため、コピーが複数回繰り返
された場合、元々保持されていた画質を維持することは
非常に困難となる。
【0006】これに対し、最近普及しつつあるデジタル
的に画像データを記録し再生する機器等においては、不
正コピーによる損害はさらに大きなものとなる。画像デ
ータをデジタル的に扱う機器等では、原理的にコピーに
よって画質が劣化することはない。そのため、デジタル
的に処理を行う機器等における不正コピー防止は、アナ
ログの場合と比べてはるかに重要である。
的に画像データを記録し再生する機器等においては、不
正コピーによる損害はさらに大きなものとなる。画像デ
ータをデジタル的に扱う機器等では、原理的にコピーに
よって画質が劣化することはない。そのため、デジタル
的に処理を行う機器等における不正コピー防止は、アナ
ログの場合と比べてはるかに重要である。
【0007】画像データに付随する情報をその画像デー
タ中に付加する方法は、主に2通りある。
タ中に付加する方法は、主に2通りある。
【0008】第1の方法は、画像データの補助部分に付
加する方法である。例えばビデオテープでは、図12に
示すように、その画像データの補助的情報が画面上部に
記録されている。この領域の一部を利用して、付随情報
を付加することが可能である。
加する方法である。例えばビデオテープでは、図12に
示すように、その画像データの補助的情報が画面上部に
記録されている。この領域の一部を利用して、付随情報
を付加することが可能である。
【0009】第2の方法は、画像データの主要部分に付
加する方法である。これは、図13に示すように、ある
特定のパターン、例えば、ウォータマーク(Water Mar
k)パターンを視覚的に感知できない程度に画像の全体
或いは一部に付加するものである。この具体例として、
乱数やM系列等を用いて発生させた鍵パターンを利用し
て情報の付加或いは検出を行うスペクトラム拡散等があ
る。
加する方法である。これは、図13に示すように、ある
特定のパターン、例えば、ウォータマーク(Water Mar
k)パターンを視覚的に感知できない程度に画像の全体
或いは一部に付加するものである。この具体例として、
乱数やM系列等を用いて発生させた鍵パターンを利用し
て情報の付加或いは検出を行うスペクトラム拡散等があ
る。
【0010】以下では、従来より行われているウォータ
マークパターンを用いた場合の画像データの主要部分へ
の付随情報の付加及び検出の一例について説明する。
マークパターンを用いた場合の画像データの主要部分へ
の付随情報の付加及び検出の一例について説明する。
【0011】ウォータマークは、図14に示すように、
各画素について、プラス、マイナスの2つのシンボルの
いずれかを取るものと仮定する。なお、実際には、ウォ
ータマークパターンは2つのシンボルのいずれかをラン
ダムに取るものであり、その領域の形状、大きさについ
ても任意である場合が多い。
各画素について、プラス、マイナスの2つのシンボルの
いずれかを取るものと仮定する。なお、実際には、ウォ
ータマークパターンは2つのシンボルのいずれかをラン
ダムに取るものであり、その領域の形状、大きさについ
ても任意である場合が多い。
【0012】付随情報を付加する際には、図15に示す
ように、付加を行う対象となる画像上でウォータマーク
パターンの領域と等しい大きさの領域を設定し、そし
て、設定した領域とウォータマークパターンを重ねて照
らし合わせ、プラスのシンボルの画素については値aを
足し、マイナスのシンボルの画素については値bを引
く。ここで、値a,b共に、任意の値であり、そのウォ
ータマークパターンを通じて一定である。例えば、本例
では、図15中(B)に示すように、値a=1,b=1
に設定しており、すなわち、図15中(A)に示すよう
に付加を行う対象となる領域の画素値が全て100であ
るとした場合には、この埋め込み操作により画素値は、
図15中(c)に示すように、101、99のいずれか
になる。
ように、付加を行う対象となる画像上でウォータマーク
パターンの領域と等しい大きさの領域を設定し、そし
て、設定した領域とウォータマークパターンを重ねて照
らし合わせ、プラスのシンボルの画素については値aを
足し、マイナスのシンボルの画素については値bを引
く。ここで、値a,b共に、任意の値であり、そのウォ
ータマークパターンを通じて一定である。例えば、本例
では、図15中(B)に示すように、値a=1,b=1
に設定しており、すなわち、図15中(A)に示すよう
に付加を行う対象となる領域の画素値が全て100であ
るとした場合には、この埋め込み操作により画素値は、
図15中(c)に示すように、101、99のいずれか
になる。
【0013】付随情報を検出する際には、検出を行う対
象となる画像上でウォータマークパターンの領域と等し
い大きさの領域を設定する。そして、この領域の画素全
てを合計した値を評価値として用いる。具体的には、画
素全てを合計の算出は、図16中(A)及び(B)に示
すように、設定された領域とウォータマークパターンを
重ねて照らし合わせ、プラスのシンボルの画素について
は足し算、マイナスのシンボルの画素については引き算
する。このとき、付随情報を付加する際に用いたウォー
タマークパターンと同じパターンを用いることが条件で
あることはいうまでもない。
象となる画像上でウォータマークパターンの領域と等し
い大きさの領域を設定する。そして、この領域の画素全
てを合計した値を評価値として用いる。具体的には、画
素全てを合計の算出は、図16中(A)及び(B)に示
すように、設定された領域とウォータマークパターンを
重ねて照らし合わせ、プラスのシンボルの画素について
は足し算、マイナスのシンボルの画素については引き算
する。このとき、付随情報を付加する際に用いたウォー
タマークパターンと同じパターンを用いることが条件で
あることはいうまでもない。
【0014】このような検出操作により、付随情報が付
加されている場合には、図16中(A)に示すように、
その評価値は(4n)^2(領域に含まれる画素数の数
と同じ)になり、また、付随情報が付加されていない場
合には、図16中(B)に示すように、その評価値は0
になる。
加されている場合には、図16中(A)に示すように、
その評価値は(4n)^2(領域に含まれる画素数の数
と同じ)になり、また、付随情報が付加されていない場
合には、図16中(B)に示すように、その評価値は0
になる。
【0015】ウォータマークパターンの領域が充分に広
く、かつウォータマークパターンが充分にランダムであ
る場合、付随情報が付加されていない場合の評価値は常
にほぼ0となる。そのため、評価値がある一定の閾値を
超えた場合には、付随情報が付加されていると判別する
ことができる。上記の手順により、付随情報が付加され
ているか否かという2値の情報(1ビット)を付加する
ことが可能となる。ここで、より多くの情報を付加した
い場合には、画像全体をk個の領域に分けてそれぞれ上
記の操作を行う等の処理方法により、2^k通り(k ビ
ット)の情報を付加することができる。
く、かつウォータマークパターンが充分にランダムであ
る場合、付随情報が付加されていない場合の評価値は常
にほぼ0となる。そのため、評価値がある一定の閾値を
超えた場合には、付随情報が付加されていると判別する
ことができる。上記の手順により、付随情報が付加され
ているか否かという2値の情報(1ビット)を付加する
ことが可能となる。ここで、より多くの情報を付加した
い場合には、画像全体をk個の領域に分けてそれぞれ上
記の操作を行う等の処理方法により、2^k通り(k ビ
ット)の情報を付加することができる。
【0016】さらに、ウォータマークパターンは、M系
列を用いて生成したものを利用することができる。M系
列(最長符号系列)は、0,1の2値のシンボルからな
る数列で、0,1の統計的分布は一定であり、符号相関
は原点で1、その他では−1/符号長となるものであ
る。なお、M系列を用いる以外の方法でウォータマーク
パターンを生成する方法もある。
列を用いて生成したものを利用することができる。M系
列(最長符号系列)は、0,1の2値のシンボルからな
る数列で、0,1の統計的分布は一定であり、符号相関
は原点で1、その他では−1/符号長となるものであ
る。なお、M系列を用いる以外の方法でウォータマーク
パターンを生成する方法もある。
【0017】ところで、画像データをデジタル的に記録
し再生する場合、そのままでは非常に情報量が多くなる
ため、データを圧縮するのが一般的である。画像データ
を圧縮する方法として、JPEG(静止画像符号化方
式;Joint Photographic Coding Experts Groupe)、或
いはMPEG(動画像符号化方式;Moving Picture Exp
erts Groupe)等の高能率符号化方法が国際的に標準化
され、実用化に至っている。
し再生する場合、そのままでは非常に情報量が多くなる
ため、データを圧縮するのが一般的である。画像データ
を圧縮する方法として、JPEG(静止画像符号化方
式;Joint Photographic Coding Experts Groupe)、或
いはMPEG(動画像符号化方式;Moving Picture Exp
erts Groupe)等の高能率符号化方法が国際的に標準化
され、実用化に至っている。
【0018】高能率符号化によって画像データを圧縮す
る場合において、付随情報の付加及び検出は、図17に
示すように構成されたエンコーダ301及び図18に示
すように構成されたデコーダ305により実現される。
る場合において、付随情報の付加及び検出は、図17に
示すように構成されたエンコーダ301及び図18に示
すように構成されたデコーダ305により実現される。
【0019】エンコーダ301は、図17に示すよう
に、ウォータマーク付加器302において入力されて画
像データに対して付随情報fを付加する。そして、エン
コーダ301は、付随情報fを付加した画像データを符
号化器303に入力し、高能率符号化を行って符号化ビ
ット列を生成する。
に、ウォータマーク付加器302において入力されて画
像データに対して付随情報fを付加する。そして、エン
コーダ301は、付随情報fを付加した画像データを符
号化器303に入力し、高能率符号化を行って符号化ビ
ット列を生成する。
【0020】また、デコーダ305については、図18
に示すように、復号器306により入力されたビット列
を画像データとして復元する。そして、エンコーダ30
5は、ウォータマーク検出器231において付随情報f
を検出する。
に示すように、復号器306により入力されたビット列
を画像データとして復元する。そして、エンコーダ30
5は、ウォータマーク検出器231において付随情報f
を検出する。
【0021】なお、画像データを高能率符号化しない場
合には、エンコーダ301から符号化器303を除き、
また、デコーダ305から復号器306を除く構成とさ
れる場合もあり、これにより、画像データ上に付随情報
を付加し、又は画像データに付加されている付随情報を
検出する。
合には、エンコーダ301から符号化器303を除き、
また、デコーダ305から復号器306を除く構成とさ
れる場合もあり、これにより、画像データ上に付随情報
を付加し、又は画像データに付加されている付随情報を
検出する。
【0022】ここで、ウォータマーク付加器302は、
図19に示すように構成されており、このような構成に
されたウォータマーク付加器302は、付随情報fがo
nである場合には、ウォータマークパターン保持メモリ
311に記録されているウォータマークパターンを用い
て、付随情報付加器312で入力された画像データに対
して付随情報を付加し、また、付随情報fがoffであ
る場合には、入力された画像データを付随情報付加器3
12からそのまま出力する。
図19に示すように構成されており、このような構成に
されたウォータマーク付加器302は、付随情報fがo
nである場合には、ウォータマークパターン保持メモリ
311に記録されているウォータマークパターンを用い
て、付随情報付加器312で入力された画像データに対
して付随情報を付加し、また、付随情報fがoffであ
る場合には、入力された画像データを付随情報付加器3
12からそのまま出力する。
【0023】また、ウォータマーク検出器307は、図
20に示すように構成されており、このような構成にさ
れたウォータマーク検出器307は、ウォータマークパ
ターン保持メモリ315に記録されているウォータマー
クパターンを用いて、入力された画像データに基づいて
評価値算出器316により評価値を算出している。ここ
で算出された評価値は、評価値比較器317で閾値処理
され、付随情報fとして出力されている。また、入力さ
れた画像データ自体については、そのまま出力される。
なお、画像変換器318(図中点線で示す。)は、入力
された画像データを加工又は処理する部分である。この
ことについては、後で述べる。
20に示すように構成されており、このような構成にさ
れたウォータマーク検出器307は、ウォータマークパ
ターン保持メモリ315に記録されているウォータマー
クパターンを用いて、入力された画像データに基づいて
評価値算出器316により評価値を算出している。ここ
で算出された評価値は、評価値比較器317で閾値処理
され、付随情報fとして出力されている。また、入力さ
れた画像データ自体については、そのまま出力される。
なお、画像変換器318(図中点線で示す。)は、入力
された画像データを加工又は処理する部分である。この
ことについては、後で述べる。
【0024】ウォータマーク付加器302で行われる一
連の処理を図21に示し、また、ウォータマーク検出器
307で行われる一連の処理を図22に示す。
連の処理を図21に示し、また、ウォータマーク検出器
307で行われる一連の処理を図22に示す。
【0025】ウォータマーク付加処理については、ウォ
ータマーク付加器302は、図21に示すように、ステ
ップS301において、ウォータマークの付加レベル
a,bを設定する。
ータマーク付加器302は、図21に示すように、ステ
ップS301において、ウォータマークの付加レベル
a,bを設定する。
【0026】続いて、ウォータマーク付加器302は、
ステップS302において、付随情報の付加を行う対象
となる画像上でウォータマークパターンの領域と等しい
大きさの領域を設定し、その領域内の各画素についてウ
ォータマークパターンとの照合を行い、ステップS30
3において、ウォータマークのシンボルの判別を行う。
ステップS302において、付随情報の付加を行う対象
となる画像上でウォータマークパターンの領域と等しい
大きさの領域を設定し、その領域内の各画素についてウ
ォータマークパターンとの照合を行い、ステップS30
3において、ウォータマークのシンボルの判別を行う。
【0027】ここで、ウォータマーク付加器302は、
その画素のウォータマークのシンボルがプラスである場
合には、ステップS304に進み、その画素に値aを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS305に進み、その画
素から値bを引く。
その画素のウォータマークのシンボルがプラスである場
合には、ステップS304に進み、その画素に値aを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS305に進み、その画
素から値bを引く。
【0028】そして、ウォータマーク付加器302は、
ステップS306において、対象領域の全画素について
処理を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素
について処理を行っていないことを確認した場合には、
上記ステップS302に戻り再び上記照合等の処理を行
い、対象領域の全画素について処理を繰り返す。
ステップS306において、対象領域の全画素について
処理を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素
について処理を行っていないことを確認した場合には、
上記ステップS302に戻り再び上記照合等の処理を行
い、対象領域の全画素について処理を繰り返す。
【0029】ウォータマーク検出処理については、ウォ
ータマーク検出器307は、図22に示すように、ステ
ップS311において、評価値sumの初期化及び閾値
thの設定を行う。
ータマーク検出器307は、図22に示すように、ステ
ップS311において、評価値sumの初期化及び閾値
thの設定を行う。
【0030】続いて、ウォータマーク検出器307は、
ステップS312において、ウォータマークパターンの
領域と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画
素についてウォータマークパターンとの照合を行い、ス
テップS313において、ウォータマークのシンボルの
判別を行う。
ステップS312において、ウォータマークパターンの
領域と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画
素についてウォータマークパターンとの照合を行い、ス
テップS313において、ウォータマークのシンボルの
判別を行う。
【0031】ここで、ウォータマーク検出器307は、
その画素のウォータマークのシンボルがプラスである場
合には、ステップS314に進み、評価値sumにその
画素値xを足し、また、その画素のウォータマークのシ
ンボルがマイナスである場合には、ステップS315に
進み、評価値sumからその画素値xを引く。
その画素のウォータマークのシンボルがプラスである場
合には、ステップS314に進み、評価値sumにその
画素値xを足し、また、その画素のウォータマークのシ
ンボルがマイナスである場合には、ステップS315に
進み、評価値sumからその画素値xを引く。
【0032】そして、ウォータマーク検出器307は、
ステップS316において、対象領域の全画素について
処理を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素
について処理を行っていないことを確認した場合には、
上記ステップS312に戻り再び上記照合等の処理を行
い、対象領域の全画素について処理を繰り返す。
ステップS316において、対象領域の全画素について
処理を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素
について処理を行っていないことを確認した場合には、
上記ステップS312に戻り再び上記照合等の処理を行
い、対象領域の全画素について処理を繰り返す。
【0033】全画素について上述した処理を行った後、
ウォータマーク検出器307は、ステップS317にお
いて、評価値sum>閾値thとして閾値thに対して
評価値sumを比較する。ここでウォータマーク検出器
307は、評価値sum>閾値thである場合には、ス
テップS318に進み、画像データに付随情報が付加さ
れているとみなして付随情報fをon(付随情報fが存
在している)にして、また、そうでない場合には、ステ
ップS319に進み、付随情報fをoff(付随情報f
が存在していない)にする。
ウォータマーク検出器307は、ステップS317にお
いて、評価値sum>閾値thとして閾値thに対して
評価値sumを比較する。ここでウォータマーク検出器
307は、評価値sum>閾値thである場合には、ス
テップS318に進み、画像データに付随情報が付加さ
れているとみなして付随情報fをon(付随情報fが存
在している)にして、また、そうでない場合には、ステ
ップS319に進み、付随情報fをoff(付随情報f
が存在していない)にする。
【0034】ここで検出された付随情報fは、例えば不
正コピーを防止する場合には、次のように利用される。
正コピーを防止する場合には、次のように利用される。
【0035】上記図18に示すように構成されるデコー
ダ305を例にすると、出力される画像データ及び付随
情報fは、図示せぬ画像表示部に渡される。画像表示部
では、付随情報fがonである場合にはそのまま画像を
表示するが、付随情報fがoffである場合には、例え
ば画像を表示しない、画像データの主要領域を表示しな
い、画像にスクランブルを掛ける(受けとった画像デー
タをでたらめに表示する)等の加工或いは処理を行う。
例えば、画像変換器318は、付随情報fに応じてこの
ような画像データの加工又は処理を行う部分である。
ダ305を例にすると、出力される画像データ及び付随
情報fは、図示せぬ画像表示部に渡される。画像表示部
では、付随情報fがonである場合にはそのまま画像を
表示するが、付随情報fがoffである場合には、例え
ば画像を表示しない、画像データの主要領域を表示しな
い、画像にスクランブルを掛ける(受けとった画像デー
タをでたらめに表示する)等の加工或いは処理を行う。
例えば、画像変換器318は、付随情報fに応じてこの
ような画像データの加工又は処理を行う部分である。
【0036】
【発明が解決しようとする課題】ところで、ウォータマ
ークの検出時に算出される評価値は、一般的に付加量α
がそのまま検出されるわけではなく、付加量αを中心に
様々に変動する。このような場合にあっては、付随情報
の検出精度が悪くなってしまう。よって、変動のすくな
い付加量を算出することが望まれる。すなわち、例え
ば、ウォータマーク検出時に画素値の変換等を行い、付
加量を算出することも考えられるが、このような場合に
その影響により付加量が変動すると考えられる。
ークの検出時に算出される評価値は、一般的に付加量α
がそのまま検出されるわけではなく、付加量αを中心に
様々に変動する。このような場合にあっては、付随情報
の検出精度が悪くなってしまう。よって、変動のすくな
い付加量を算出することが望まれる。すなわち、例え
ば、ウォータマーク検出時に画素値の変換等を行い、付
加量を算出することも考えられるが、このような場合に
その影響により付加量が変動すると考えられる。
【0037】なお、画像データに付随する情報をその画
像データ中に付加する上述の方法では、検出時に次のよ
うな問題が発生する。
像データ中に付加する上述の方法では、検出時に次のよ
うな問題が発生する。
【0038】画像データに付随した情報を検出する際
は、付加した場合のある特定のパターン、(上述した説
明ではウォータマークパターン)に従って、各画素値を
処理し評価値を算出する。ところが、一般に画素値は正
の値であり、検出時は平均的に0ではない正の値を処理
して評価値を算出することになる。そのため、各画素値
が評価値に与える影響は大きく、ウォータマークパター
ンの系列の長さが短い場合には、誤検出の可能性が高く
なる。
は、付加した場合のある特定のパターン、(上述した説
明ではウォータマークパターン)に従って、各画素値を
処理し評価値を算出する。ところが、一般に画素値は正
の値であり、検出時は平均的に0ではない正の値を処理
して評価値を算出することになる。そのため、各画素値
が評価値に与える影響は大きく、ウォータマークパター
ンの系列の長さが短い場合には、誤検出の可能性が高く
なる。
【0039】すなわち、例えば、上述したMPEG等の
高能率符号化では、輝度信号Y、色差信号Cb,Crは
どれも0〜255の範囲で量子化されている。評価値を
算出する際には、平均的に128の各画素値を処理する
ことになり、評価値は平均的に128の変動を繰り返
す。例えば、系列の長さが100で、プラスのシンボル
の個数がマイナスよりも2個だけ多い場合には、評価値
は128×2で約+256分だけずれてくる。これによ
り、上述したような例のように一つのシンボルで±1の
付加を行っていた場合では、全体では+100の付加し
かできないが、上述したように約+256分だけずれて
しまうような従来の方式では、検出精度は低くなってし
まう。
高能率符号化では、輝度信号Y、色差信号Cb,Crは
どれも0〜255の範囲で量子化されている。評価値を
算出する際には、平均的に128の各画素値を処理する
ことになり、評価値は平均的に128の変動を繰り返
す。例えば、系列の長さが100で、プラスのシンボル
の個数がマイナスよりも2個だけ多い場合には、評価値
は128×2で約+256分だけずれてくる。これによ
り、上述したような例のように一つのシンボルで±1の
付加を行っていた場合では、全体では+100の付加し
かできないが、上述したように約+256分だけずれて
しまうような従来の方式では、検出精度は低くなってし
まう。
【0040】このようなことを踏まえて、上述したよう
に、変動を抑えた付加量の算出も望まれる。
に、変動を抑えた付加量の算出も望まれる。
【0041】そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて
なされたものであって、画像情報に付加される付加量の
変動を抑えることができる付随情報検出装置及び方法、
並びに画像データ処理装置及び方法を提供することを目
的とする。
なされたものであって、画像情報に付加される付加量の
変動を抑えることができる付随情報検出装置及び方法、
並びに画像データ処理装置及び方法を提供することを目
的とする。
【0042】
【課題を解決するための手段】本発明に係る付随情報検
出装置は、上述の課題を解決するために、付随情報のパ
ターンを出力する付随情報出力手段と、付随情報出力手
段から出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値
を演算する評価値演算手段と、評価値の正規化を行う評
価値正規化手段と、正規化された上記評価値に基づいて
付随情報の検出を行う付随情報検出手段とを備える。
出装置は、上述の課題を解決するために、付随情報のパ
ターンを出力する付随情報出力手段と、付随情報出力手
段から出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値
を演算する評価値演算手段と、評価値の正規化を行う評
価値正規化手段と、正規化された上記評価値に基づいて
付随情報の検出を行う付随情報検出手段とを備える。
【0043】このような構成を有する付随情報検出装置
は、評価値演算手段により、付随情報出力手段から出力
された付随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評
価値を、評価値正規化手段により正規化する。これによ
り、評価値の変動が抑えられる。
は、評価値演算手段により、付随情報出力手段から出力
された付随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評
価値を、評価値正規化手段により正規化する。これによ
り、評価値の変動が抑えられる。
【0044】また、本発明に係る付随情報検出方法は、
上述の課題を解決するために、付随情報のパターンを出
力する付随情報出力工程と、付随情報出力工程において
出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値を演算
する評価値演算工程と、評価値の正規化を行う評価値正
規化工程と、正規化された評価値に基づいて付随情報の
検出を行う付随情報検出工程とを有する。
上述の課題を解決するために、付随情報のパターンを出
力する付随情報出力工程と、付随情報出力工程において
出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値を演算
する評価値演算工程と、評価値の正規化を行う評価値正
規化工程と、正規化された評価値に基づいて付随情報の
検出を行う付随情報検出工程とを有する。
【0045】このような付随情報検出方法は、評価値演
算工程により、付随情報出力工程において出力された付
随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評価値を、
評価値正規化工程において正規化する。これにより、評
価値の変動が抑えられる。
算工程により、付随情報出力工程において出力された付
随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評価値を、
評価値正規化工程において正規化する。これにより、評
価値の変動が抑えられる。
【0046】また、本発明に係る画像データ処理装置
は、上述の課題を解決するために、付随情報を画像に付
加させる付随情報付加手段と、画像への上記付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作手段とを備え
る。
は、上述の課題を解決するために、付随情報を画像に付
加させる付随情報付加手段と、画像への上記付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作手段とを備え
る。
【0047】このような構成を有する画像データ処理装
置は、付随情報付加手段により画像に付随情報を付加さ
せる際に、付加量操作手段により付随情報の付加量を適
用的に変化させる。これにより、評価値の変動が抑えら
れる。
置は、付随情報付加手段により画像に付随情報を付加さ
せる際に、付加量操作手段により付随情報の付加量を適
用的に変化させる。これにより、評価値の変動が抑えら
れる。
【0048】また、本発明に係る画像データ処理方法
は、上述の課題を解決するために、付随情報を上記画像
に付加させる付随情報付加工程と、画像への付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作工程とを有す
る。
は、上述の課題を解決するために、付随情報を上記画像
に付加させる付随情報付加工程と、画像への付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作工程とを有す
る。
【0049】このような画像データ処理方法は、付随情
報付加工程により画像に付随情報を付加させる際に、付
加量操作工程により付随情報の付加量を適用的に変化さ
せる。これにより、評価値の変動が抑えられる。
報付加工程により画像に付随情報を付加させる際に、付
加量操作工程により付随情報の付加量を適用的に変化さ
せる。これにより、評価値の変動が抑えられる。
【0050】また、本発明に係る付随情報検出装置は、
上述の課題を解決するために、入力された画像に時間方
向にパターンが変化されて埋め込まれている付随情報を
検出する付随情報検出装置であって、付随情報のパター
ンを出力する付随情報出力手段と、入力される画像の画
素値の時間方向に差分値を算出する差分値算出手段と、
付随情報出力手段から出力された付随情報と差分値に基
づいて評価値を演算する評価値演算手段と、評価値に基
づいて付随情報の検出を行う付随情報検出手段とを備え
る。
上述の課題を解決するために、入力された画像に時間方
向にパターンが変化されて埋め込まれている付随情報を
検出する付随情報検出装置であって、付随情報のパター
ンを出力する付随情報出力手段と、入力される画像の画
素値の時間方向に差分値を算出する差分値算出手段と、
付随情報出力手段から出力された付随情報と差分値に基
づいて評価値を演算する評価値演算手段と、評価値に基
づいて付随情報の検出を行う付随情報検出手段とを備え
る。
【0051】このような構成を有する付随情報検出装置
は、付随情報出力手段から出力された付随情報と、差分
値算出手段により算出した入力される画像の時間方向の
差分値とに基づいて評価値演算手段により評価値を演算
し、付随情報検出手段により、この評価値に基づいて付
随情報の検出を行う。これにより、評価値の変動が抑え
られる。
は、付随情報出力手段から出力された付随情報と、差分
値算出手段により算出した入力される画像の時間方向の
差分値とに基づいて評価値演算手段により評価値を演算
し、付随情報検出手段により、この評価値に基づいて付
随情報の検出を行う。これにより、評価値の変動が抑え
られる。
【0052】また、本発明に係る付随情報検出方法は、
上述の課題を解決するために、入力された画像に時間方
向にパターンが変化されて埋め込まれている付随情報を
検出する付随情報検出方法であって、付随情報のパター
ンを出力する付随情報出力工程と、入力される画像の画
素値の時間方向に差分値を算出する差分値算出工程と、
付随情報出力工程において出力された付随情報と差分値
に基づいて評価値を演算する評価値演算工程と、評価値
に基づいて付随情報の検出を行う付随情報検出工程とを
有する。
上述の課題を解決するために、入力された画像に時間方
向にパターンが変化されて埋め込まれている付随情報を
検出する付随情報検出方法であって、付随情報のパター
ンを出力する付随情報出力工程と、入力される画像の画
素値の時間方向に差分値を算出する差分値算出工程と、
付随情報出力工程において出力された付随情報と差分値
に基づいて評価値を演算する評価値演算工程と、評価値
に基づいて付随情報の検出を行う付随情報検出工程とを
有する。
【0053】このような付随情報検出方法は、付随情報
出力工程において出力された付随情報と、差分値算出工
程により算出した入力される画像の時間方向の差分値と
に基づいて評価値演算工程において評価値を演算し、付
随情報検出工程により、この評価値に基づいて付随情報
の検出を行う。これにより、評価値の変動が抑えられ
る。
出力工程において出力された付随情報と、差分値算出工
程により算出した入力される画像の時間方向の差分値と
に基づいて評価値演算工程において評価値を演算し、付
随情報検出工程により、この評価値に基づいて付随情報
の検出を行う。これにより、評価値の変動が抑えられ
る。
【0054】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて詳しく説明する。
て図面を用いて詳しく説明する。
【0055】第1の実施の形態は、付随情報を検出する
ために用いる評価値を正規化する本発明に係る付随情報
検出装置及び方法を、入力された画像に埋め込まれてい
る付随情報とされるウォータマークを検出するように構
成されたウォータマーク検出器に適用したものである。
ために用いる評価値を正規化する本発明に係る付随情報
検出装置及び方法を、入力された画像に埋め込まれてい
る付随情報とされるウォータマークを検出するように構
成されたウォータマーク検出器に適用したものである。
【0056】第1の実施の形態であるウォータマーク検
出器は、図1に示すように、付随情報のパターンを出力
する付随情報出力手段であるウォータマークパターン保
持メモリ12と、ウォータマークパターン保持メモリ1
2から出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値
を演算する評価値演算手段である評価値算出器14と、
評価値の正規化を行う評価値正規化手段である評価値正
規化器15と、正規化された評価値に基づいて付随情報
の検出を行う付随情報検出手段である評価値比較器16
とを備えている。
出器は、図1に示すように、付随情報のパターンを出力
する付随情報出力手段であるウォータマークパターン保
持メモリ12と、ウォータマークパターン保持メモリ1
2から出力された付随情報と検出値とに基づいて評価値
を演算する評価値演算手段である評価値算出器14と、
評価値の正規化を行う評価値正規化手段である評価値正
規化器15と、正規化された評価値に基づいて付随情報
の検出を行う付随情報検出手段である評価値比較器16
とを備えている。
【0057】また、ウォータマーク検出器11は、入力
された画像において近傍の画素との間の画素値の差分値
を上記検出値として算出する差分値算出手段である差分
算出器13と、ウォータマークの照合の結果に基づいて
入力された画像に処理を施す画像変換器17とを備えて
いる。
された画像において近傍の画素との間の画素値の差分値
を上記検出値として算出する差分値算出手段である差分
算出器13と、ウォータマークの照合の結果に基づいて
入力された画像に処理を施す画像変換器17とを備えて
いる。
【0058】このように構成さえれたウォータマーク検
出器11は、画像データに付加されているウォータマー
クを検出する際の評価値を安定した値として算出するこ
とができる。
出器11は、画像データに付加されているウォータマー
クを検出する際の評価値を安定した値として算出するこ
とができる。
【0059】このウォータマーク検出器11は、例え
ば、入力された画像データを復号処理するデコーダに備
えられている。デコーダはこのウォータマーク検出器1
1を備えることにより、ウォータマークを検出して、そ
の検出結果に応じて画像処理を行うことができる。
ば、入力された画像データを復号処理するデコーダに備
えられている。デコーダはこのウォータマーク検出器1
1を備えることにより、ウォータマークを検出して、そ
の検出結果に応じて画像処理を行うことができる。
【0060】デコーダについては、具体的には、従来の
ウォータマーク検出器の説明において用いた図18に示
したようにエンコーダ305と同様に構成されるもので
あって、すなわち、この場合、ウォータマーク検出器3
07に替えて本実施の形態であるウォータマーク検出器
11が適用されることになる。なお、画像データに対す
るウォータマークの付加処理については、図17に示す
ようなエンコーダ301により行われる。
ウォータマーク検出器の説明において用いた図18に示
したようにエンコーダ305と同様に構成されるもので
あって、すなわち、この場合、ウォータマーク検出器3
07に替えて本実施の形態であるウォータマーク検出器
11が適用されることになる。なお、画像データに対す
るウォータマークの付加処理については、図17に示す
ようなエンコーダ301により行われる。
【0061】このような構成を有するウォータマーク検
出器11は、差分値算出器16により算出される画素の
差分値に基づいて評価値を算出している。この差分値に
基づいて評価値を算出する技術について図2に示すウォ
ータマーク検出器2を用いて先ず説明する。図2に示す
ウォータマーク検出器2は、差分値に基づいて評価値を
求めるように構成されたものであって、上記図1に示す
ウォータマーク検出器11と比較するとわかるように、
評価値正規化器14を有していない構成としている。
出器11は、差分値算出器16により算出される画素の
差分値に基づいて評価値を算出している。この差分値に
基づいて評価値を算出する技術について図2に示すウォ
ータマーク検出器2を用いて先ず説明する。図2に示す
ウォータマーク検出器2は、差分値に基づいて評価値を
求めるように構成されたものであって、上記図1に示す
ウォータマーク検出器11と比較するとわかるように、
評価値正規化器14を有していない構成としている。
【0062】すなわち、ウォータマーク検出器2は、ウ
ォータマークのパターンを出力する付随情報出力手段で
あるウォータマークパターン保持メモリ3と、入力され
た画像データにおいて近傍の画素との間の画素値の差分
値を算出する差分値算出手段である差分算出器4と、上
記ウォータマークパターン保持メモリ3から取り出した
ウォータマークのパターンと差分値とに基づいて、評価
値を演算する評価値演算手段である評価値算出器5と、
評価値にも基づいてウォータマークの検出を行う付随情
報検出手段である評価値比較器6とを備えている。ま
た、ウォータマーク検出器2は、ウォータマークの照合
の結果に基づいて入力された画像に処理を施す画像変換
器7を備えている。
ォータマークのパターンを出力する付随情報出力手段で
あるウォータマークパターン保持メモリ3と、入力され
た画像データにおいて近傍の画素との間の画素値の差分
値を算出する差分値算出手段である差分算出器4と、上
記ウォータマークパターン保持メモリ3から取り出した
ウォータマークのパターンと差分値とに基づいて、評価
値を演算する評価値演算手段である評価値算出器5と、
評価値にも基づいてウォータマークの検出を行う付随情
報検出手段である評価値比較器6とを備えている。ま
た、ウォータマーク検出器2は、ウォータマークの照合
の結果に基づいて入力された画像に処理を施す画像変換
器7を備えている。
【0063】上記差分算出器4は、入力された画像デー
タのそれぞれの画素に対する差分値を算出する。ここで
算出された差分値は、評価値算出器5に入力される。
タのそれぞれの画素に対する差分値を算出する。ここで
算出された差分値は、評価値算出器5に入力される。
【0064】上記ウォータマークパターン保持メモリ3
は、予めウォータマークが格納される記憶手段であっ
て、上記評価値算出器5は、このウォータマーパターン
保持メモり3に記録されているウォータマークパターン
を用いて、評価値を算出する。ここで算出された評価値
は、評価値比較器6に入力される。
は、予めウォータマークが格納される記憶手段であっ
て、上記評価値算出器5は、このウォータマーパターン
保持メモり3に記録されているウォータマークパターン
を用いて、評価値を算出する。ここで算出された評価値
は、評価値比較器6に入力される。
【0065】評価値比較器6は、評価値を閾値処理し
て、付随情報fを出力する。
て、付随情報fを出力する。
【0066】また、入力された画像自体は、通常、その
まま出力されるが、画像変換器7は、必要に応じてこの
入力された画像データを加工又は処理する機能を有して
いる。例えば、画像を表示する画像表示部において、付
随情報fがonである場合にはそのまま画像を表示する
が、付随情報fがoffである場合には、例えば画像を
表示しない、画像データの主要領域を表示しない、画像
にスクランブルを掛ける(受けとった画像データをでた
らめに表示する)等の加工或いは処理を行う。この画像
変換器7は、このようにね付随情報fに応じて画像デー
タの加工又は処理を行う部分である。
まま出力されるが、画像変換器7は、必要に応じてこの
入力された画像データを加工又は処理する機能を有して
いる。例えば、画像を表示する画像表示部において、付
随情報fがonである場合にはそのまま画像を表示する
が、付随情報fがoffである場合には、例えば画像を
表示しない、画像データの主要領域を表示しない、画像
にスクランブルを掛ける(受けとった画像データをでた
らめに表示する)等の加工或いは処理を行う。この画像
変換器7は、このようにね付随情報fに応じて画像デー
タの加工又は処理を行う部分である。
【0067】このような構成を有するウォータマーク検
出器2は、付随情報の検出処理を、図3に示すように、
一連の処理により実行している。
出器2は、付随情報の検出処理を、図3に示すように、
一連の処理により実行している。
【0068】ウォータマーク検出器2は、ステップS1
において、評価値sumの初期化及び閾値thの設定を
行う。
において、評価値sumの初期化及び閾値thの設定を
行う。
【0069】続いて、ウォータマーク検出器2は、ステ
ップS2において、ウォータマークパターンの領域と等
しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素につい
てウォータマークパターンとの照合を行い、ステップS
3において、その照合を行った画素Xに対する差分値x
dを求める。
ップS2において、ウォータマークパターンの領域と等
しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素につい
てウォータマークパターンとの照合を行い、ステップS
3において、その照合を行った画素Xに対する差分値x
dを求める。
【0070】そして、ウォータマーク検出器2は、ステ
ップS4において、ウォータマークのシンボルの判別を
行う。ここで、ウォータマーク検出器2は、その画素の
ウォータマークのシンボルがプラスである場合には、ス
テップS5に進み、評価値sumにその画素値xdを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS6に進み、評価値su
mからその画素値xdを引く。
ップS4において、ウォータマークのシンボルの判別を
行う。ここで、ウォータマーク検出器2は、その画素の
ウォータマークのシンボルがプラスである場合には、ス
テップS5に進み、評価値sumにその画素値xdを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS6に進み、評価値su
mからその画素値xdを引く。
【0071】それからウォータマーク検出器2は、ステ
ップS7において、対象領域の全画素について処理を行
ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素について
処理を行っていないことを確認した場合には、上記ステ
ップS2に戻り再び上記照合等の処理を行い、対象領域
の全画素について処理を繰り返す。
ップS7において、対象領域の全画素について処理を行
ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素について
処理を行っていないことを確認した場合には、上記ステ
ップS2に戻り再び上記照合等の処理を行い、対象領域
の全画素について処理を繰り返す。
【0072】全画素について上述した処理を行った後、
ウォータマーク検出器2は、ステップS8において、評
価値sum>閾値thとして閾値thに対して評価値s
umを比較する。ここでウォータマーク検出器2は、評
価値sum>閾値thである場合には、ステップS9に
進み、画像データに付随情報が付加されているとみなし
て付随情報fをon(付随情報fが存在している)にし
て、また、そうでない場合には、ステップS10に進
み、付随情報fをoff(付随情報fが存在していな
い)にする。ここで検出された付随情報fに基づいて、
従来と同様に、例えば不正コピーの防止処理がなされ
る。
ウォータマーク検出器2は、ステップS8において、評
価値sum>閾値thとして閾値thに対して評価値s
umを比較する。ここでウォータマーク検出器2は、評
価値sum>閾値thである場合には、ステップS9に
進み、画像データに付随情報が付加されているとみなし
て付随情報fをon(付随情報fが存在している)にし
て、また、そうでない場合には、ステップS10に進
み、付随情報fをoff(付随情報fが存在していな
い)にする。ここで検出された付随情報fに基づいて、
従来と同様に、例えば不正コピーの防止処理がなされ
る。
【0073】以上のようにウォータマーク検出器2は、
評価値sumを算出する際、対象の画素Xそのもの画素
値xを用いるのではなく、画素Xの差分値xdを算出し
ている。そして、ウォータマーク検出器2は、差分値x
dに基づいて評価値を算出して、これにより付随情報を
検出している。
評価値sumを算出する際、対象の画素Xそのもの画素
値xを用いるのではなく、画素Xの差分値xdを算出し
ている。そして、ウォータマーク検出器2は、差分値x
dに基づいて評価値を算出して、これにより付随情報を
検出している。
【0074】よって、ウォータマーク検出器2は、差分
値を用いて評価値を算出しているので、画像データの個
々の値が評価値に与える影響を小さくすることができ
る。これにより、ウォータマーク検出器2は、付随情報
の検出精度を高くすることができるので、確実は付随情
報の検出が可能になる。
値を用いて評価値を算出しているので、画像データの個
々の値が評価値に与える影響を小さくすることができ
る。これにより、ウォータマーク検出器2は、付随情報
の検出精度を高くすることができるので、確実は付随情
報の検出が可能になる。
【0075】すなわち、具体的には、上述したように、
0〜255の範囲で量子化されている各画素値につい
て、近隣の画素値との差分をとると、値の範囲自体は−
255〜255に広がってしまう。しかし、一般的に画
像では近隣の画素値の相関が高いため、差分値は平均的
に0になる。よって、例えば、系列の長さが100で、
プラスのシンボルの個数がマイナスよりも2個だけ多い
場合でも、評価値のずれは約±0になる。一つのシンボ
ルで±1の付加を行なっていた場合、全体で+100の
付加量があれば、従来よりも高い検出精度を得ることが
できることになる。
0〜255の範囲で量子化されている各画素値につい
て、近隣の画素値との差分をとると、値の範囲自体は−
255〜255に広がってしまう。しかし、一般的に画
像では近隣の画素値の相関が高いため、差分値は平均的
に0になる。よって、例えば、系列の長さが100で、
プラスのシンボルの個数がマイナスよりも2個だけ多い
場合でも、評価値のずれは約±0になる。一つのシンボ
ルで±1の付加を行なっていた場合、全体で+100の
付加量があれば、従来よりも高い検出精度を得ることが
できることになる。
【0076】なお、画素Xに対する差分値xdの計算方
法については、次のような例が挙げられる。
法については、次のような例が挙げられる。
【0077】差分値xdを求める第1の計算方法には、
画素Xと同じ垂直座標に位置する画素との差分(以下、
横差分と称する。)によりを求める方法がある。
画素Xと同じ垂直座標に位置する画素との差分(以下、
横差分と称する。)によりを求める方法がある。
【0078】すなわち、例えば、画素Xの左隣に位置す
る画素XLと差分をとることにして、差分値xd=XL
−Xを得る。なお、差分値xd=X−XLとすることに
しても良い。
る画素XLと差分をとることにして、差分値xd=XL
−Xを得る。なお、差分値xd=X−XLとすることに
しても良い。
【0079】また、差分を求める対象は、左隣に限定さ
れる必要はなく、n個だけ左に位置する画素XLnとの
差分を用いても良い。この場合、差分値xd=XLn−
Xとなる。または、差分値xd =X−XLnとなる。も
ちろん、画素Xの右側に位置する画素と差分をとること
にしても良い。
れる必要はなく、n個だけ左に位置する画素XLnとの
差分を用いても良い。この場合、差分値xd=XLn−
Xとなる。または、差分値xd =X−XLnとなる。も
ちろん、画素Xの右側に位置する画素と差分をとること
にしても良い。
【0080】次に、第2の計算方法には、画素Xと同じ
水平座標に位置する画素との差(以下、縦差分と称す
る。)を求める方法がある。例えば、画素Xの上隣に位
置する画素XUと差分をとることにして、差分値xd=
XU−Xを得る。なお、差分値xd=X−XUdとする
ことにしても良い。
水平座標に位置する画素との差(以下、縦差分と称す
る。)を求める方法がある。例えば、画素Xの上隣に位
置する画素XUと差分をとることにして、差分値xd=
XU−Xを得る。なお、差分値xd=X−XUdとする
ことにしても良い。
【0081】また、差分を求める対象は、上隣に限定さ
れる必要はなく、n個だけ上に位置する画素XUnとの
差分を用いても良い。すなわち、この場合、差分値xd
=XUn−Xとなる。または、差分値xd=X−XUn
となる。もちろん、画素Xの下側に位置する画素と差分
をとることにしても良い。
れる必要はなく、n個だけ上に位置する画素XUnとの
差分を用いても良い。すなわち、この場合、差分値xd
=XUn−Xとなる。または、差分値xd=X−XUn
となる。もちろん、画素Xの下側に位置する画素と差分
をとることにしても良い。
【0082】第3の計算方法としては、差分を求める対
象を、垂直座標か水平座標が同じでないものとして求め
る方法がある。
象を、垂直座標か水平座標が同じでないものとして求め
る方法がある。
【0083】例えば、画素Xの座標位置から、上に3画
素、右に12画素離れた画素との差分をとるようにして
も良い。
素、右に12画素離れた画素との差分をとるようにして
も良い。
【0084】なお、上述したような計算方法以外にも、
画像の上下左右の端の方に画素が位置された場合に差分
対象となる画素が画像の外側位置に存在する場合を考慮
して計算方法もある(第4の計算方法)。この場合、差
分値xdを任意の値に設定する。例えば、この場合は差
分値が計算できないと判定し、差分値xd=0としても
良い。または、上述したような計算方法の何らかを用い
て、差分対象となる画素を構成しても良い。さらに、こ
のように対象とされる画素が画像の外側に位置される場
合に、画像を周期化する方法を用いて差分値を求めるこ
ともできる。例えば、左隣の画素を用いて差分値を求め
る場合について考えると、画素Xの座標(y,x)が
(5,0)のとき、差分対象となる左隣の画素XLは座
標(5,−1)となり、画素XLは画像の外側に位置す
ることになる。そこで、画像の水平方向の画素数NHを
画素XLの水平成分に加える周期化を行い、座標(5,
NH−1)に位置する画素を用いる。もちろん、これ以
外の方法によって、差分対象となる画素を構成しても構
わない。
画像の上下左右の端の方に画素が位置された場合に差分
対象となる画素が画像の外側位置に存在する場合を考慮
して計算方法もある(第4の計算方法)。この場合、差
分値xdを任意の値に設定する。例えば、この場合は差
分値が計算できないと判定し、差分値xd=0としても
良い。または、上述したような計算方法の何らかを用い
て、差分対象となる画素を構成しても良い。さらに、こ
のように対象とされる画素が画像の外側に位置される場
合に、画像を周期化する方法を用いて差分値を求めるこ
ともできる。例えば、左隣の画素を用いて差分値を求め
る場合について考えると、画素Xの座標(y,x)が
(5,0)のとき、差分対象となる左隣の画素XLは座
標(5,−1)となり、画素XLは画像の外側に位置す
ることになる。そこで、画像の水平方向の画素数NHを
画素XLの水平成分に加える周期化を行い、座標(5,
NH−1)に位置する画素を用いる。もちろん、これ以
外の方法によって、差分対象となる画素を構成しても構
わない。
【0085】また、第5の計算方法として、次のような
計算方法を用いて、画素Xに対する差分値xdを求めて
ることもできる。
計算方法を用いて、画素Xに対する差分値xdを求めて
ることもできる。
【0086】まず、上述した横差分と縦差分の両方を用
いて、差分値を求める方法が挙げられる。例えば、画素
X(y,x)に対する差分値xdを求める際には、画素
XL(y,x−1),XU(y−1,x),XUL(y
−1,x−1)の3画素を用いて、差分値 xdを以下
のように求める。
いて、差分値を求める方法が挙げられる。例えば、画素
X(y,x)に対する差分値xdを求める際には、画素
XL(y,x−1),XU(y−1,x),XUL(y
−1,x−1)の3画素を用いて、差分値 xdを以下
のように求める。
【0087】xd=(XUL−XU)−(XL−X) 複数の画素を用いて差分値を求める方法の例は、これに
限定されることなく次のような算出方法を採ることもで
きる。
限定されることなく次のような算出方法を採ることもで
きる。
【0088】例えば横差分なら、画素X0に対する差分
値xdを求める際に、右隣に連続する4つの画素X0
(y,x),X1(y,x+1),X2(y,x+
2),X3(y,x+3)を用いることにしても良い。
この場合、次のような式により各差分値xd1,xd
2,xd3を求める。
値xdを求める際に、右隣に連続する4つの画素X0
(y,x),X1(y,x+1),X2(y,x+
2),X3(y,x+3)を用いることにしても良い。
この場合、次のような式により各差分値xd1,xd
2,xd3を求める。
【0089】xd1=X0−X1+X2−X3 xd2=X0−X1−X2+X3 xd3=X0+X1−X2−X3 そして、最終的に得たい差分値xdを、これらの差分値
xd1,xd2,xd3から算出する。例えば、xd
1,xd2,xd3の平均、中間値、0にもっとも近い
値などを得たい差分値xdに決定する。または、これら
の値それぞれに対して個別に評価値を求めるような構成
をとり、評価値を比較する際にそれらを利用することに
しても良い。
xd1,xd2,xd3から算出する。例えば、xd
1,xd2,xd3の平均、中間値、0にもっとも近い
値などを得たい差分値xdに決定する。または、これら
の値それぞれに対して個別に評価値を求めるような構成
をとり、評価値を比較する際にそれらを利用することに
しても良い。
【0090】また、画素Xに対する差分値xdを求める
際に、画素X自体を用いなくても良い。この場合には、
例えば、X(y,x)に対する差分値xdを求める際
に、画素XL(y,x−1),XR(y,x+1)を用
い、以下の通り差分値 xd を求める。
際に、画素X自体を用いなくても良い。この場合には、
例えば、X(y,x)に対する差分値xdを求める際
に、画素XL(y,x−1),XR(y,x+1)を用
い、以下の通り差分値 xd を求める。
【0091】 xd=XL(y,x−1)−XR(y,x+1) 差分値xdを求める際に画素X自体を用いない他の例と
しては、さらに、例えば画素Xと同じウォータマークシ
ンボルの画素Xsameと、画素Xと異なるウォータマ
ークシンボルの画素Xdiffから、以下の通り差分値
xdを求める方法もある。
しては、さらに、例えば画素Xと同じウォータマークシ
ンボルの画素Xsameと、画素Xと異なるウォータマ
ークシンボルの画素Xdiffから、以下の通り差分値
xdを求める方法もある。
【0092】xd = Xsame−Xdiff ここで、画素Xsame, Xdiffを選ぶ基準は、例
えば画素位置が画素Xと一番近いもの、又は、画素Xと
値が一番近いものなどにする。
えば画素位置が画素Xと一番近いもの、又は、画素Xと
値が一番近いものなどにする。
【0093】上述したように多岐にわたる算出方法によ
り差分値を算出しているが、これは、画像では近隣の画
素値の相関が高いため、画素Xの差分値は平均的に0に
なることを利用している。
り差分値を算出しているが、これは、画像では近隣の画
素値の相関が高いため、画素Xの差分値は平均的に0に
なることを利用している。
【0094】ところで、画素位置がエッジの境界などに
ある場合、その差分値の絶対値は大きな値となってしま
うことが多く、上述のような算出方法においてさらにこ
のよな現象を考慮しないと、評価値はその差分値によっ
て大きな影響を受けてしまう。
ある場合、その差分値の絶対値は大きな値となってしま
うことが多く、上述のような算出方法においてさらにこ
のよな現象を考慮しないと、評価値はその差分値によっ
て大きな影響を受けてしまう。
【0095】このことを避けるために、差分値の絶対値
がある範囲を超える場合には、その差分値を評価値に反
映させないような方法を採ることができる。例えば、そ
の値をクリッピングする。
がある範囲を超える場合には、その差分値を評価値に反
映させないような方法を採ることができる。例えば、そ
の値をクリッピングする。
【0096】クリッピングについて、図4乃至図6を用
いて説明する。なお、クリッピングによる変換後の差分
値については、差分値xd’と示す。
いて説明する。なお、クリッピングによる変換後の差分
値については、差分値xd’と示す。
【0097】クリッピングについての第1の例は、図4
に示すように、差分値xdの絶対値|xd|>a(a≧
0)の場合に、変換後の差分値xd’を以下のように変
換する。
に示すように、差分値xdの絶対値|xd|>a(a≧
0)の場合に、変換後の差分値xd’を以下のように変
換する。
【0098】xd’=xd (|xd|≦a) xd’=0 (|xd|>a) また、クリッピングについての第2の例は、図5に示す
ように、以下のようなに変換する。
ように、以下のようなに変換する。
【0099】xd’=xd (|xd|≦a) xd’=a (|xd|>a,xd≧0) xd’=−a (|xd|>a,xd≧0) さらに、クリッピングについての第3の例は、図6に示
すように、算出された差分値xdの平方根をとり、以下
のように変換する。なお、ここで関数sqrt(B)
は、値Bの平方根をとることを示す。
すように、算出された差分値xdの平方根をとり、以下
のように変換する。なお、ここで関数sqrt(B)
は、値Bの平方根をとることを示す。
【0100】 xd’=sqrt(xd) (xd≧0) xd’=−sqrt(−xd) (xd<0) また、この他に、次のような例も挙げることができる。
例えば、次に示すように、差分値xdの4乗根を取る。
例えば、次に示すように、差分値xdの4乗根を取る。
【0101】 xd’=sqrt(sqrt(xd)) (xd≧0) xd’=−sqrt(sqrt(−xd)) (xd<0) また、次に示すように、折れ線的な関数により差分値x
dを変換する。
dを変換する。
【0102】 xd’=−8 (xd<−16) xd’=(xd+8)/4−6 (−16≦xd<−8) xd’=(xd+4)/2− 4 (−8≦xd≦−4) xd’=xd (|xd|≦4) xd’=(xd−4)/2+4 (4<xd≦8) xd’=(xd−8)/4+6 (8<xd≦16) xd’=8 (16<xd) このような差分値の変換処理を行うことにより、エッジ
の境界などにある画素についての差分値が評価値に与え
る影響を少なくすることができる。
の境界などにある画素についての差分値が評価値に与え
る影響を少なくすることができる。
【0103】以上のように、ウォータマーク検出器2
は、差分値に基づいて評価値を算出している。しかし、
上述したような差分値の変換処理により、評価値が変動
する。例えば、図5に示すような差分値の変換操作を行
った場合には、差分値の絶対値|xd|>a(a≧0)
の差分値xdからは、ウォータマーク付加成分は検出で
きないために評価値が変動してしまう。すなわち、ウォ
ータマークの検出時に算出される評価値は、一般的に付
加量α(図16中(A)で示した例では、(4n)^
2)がそのまま検出されるのではなく、付加量αを中心
に様々な値に変動する。
は、差分値に基づいて評価値を算出している。しかし、
上述したような差分値の変換処理により、評価値が変動
する。例えば、図5に示すような差分値の変換操作を行
った場合には、差分値の絶対値|xd|>a(a≧0)
の差分値xdからは、ウォータマーク付加成分は検出で
きないために評価値が変動してしまう。すなわち、ウォ
ータマークの検出時に算出される評価値は、一般的に付
加量α(図16中(A)で示した例では、(4n)^
2)がそのまま検出されるのではなく、付加量αを中心
に様々な値に変動する。
【0104】すなわち、例えば、各画素を±1して付加
を行なった画像に対して、検出時にa=2で差分値xd
=10の画素があったとしても、差分値xd=2でクリ
ッピングされてしまうため、この画素のウォータマーク
付加成分は評価値に反映されないことになる。具体例を
挙げると、差分値の半分がクリッピングされると、付加
時の付加量がαであっても、検出時にはα/2になって
しまう。
を行なった画像に対して、検出時にa=2で差分値xd
=10の画素があったとしても、差分値xd=2でクリ
ッピングされてしまうため、この画素のウォータマーク
付加成分は評価値に反映されないことになる。具体例を
挙げると、差分値の半分がクリッピングされると、付加
時の付加量がαであっても、検出時にはα/2になって
しまう。
【0105】そこで、本発明の第1の実施の形態である
ウォータマーク検出器11は、例えば、いわゆる正規化
係数とされるカウント係数cを導入して、評価値の正規
化を行っている。ここで、カウント係数cは、画像中の
全ての差分値の個数count_allの内、差分の絶
対値|xd|≦a(a≧0)となる個数count_s
umである場合、c=count_all/count
_sumと定義する。
ウォータマーク検出器11は、例えば、いわゆる正規化
係数とされるカウント係数cを導入して、評価値の正規
化を行っている。ここで、カウント係数cは、画像中の
全ての差分値の個数count_allの内、差分の絶
対値|xd|≦a(a≧0)となる個数count_s
umである場合、c=count_all/count
_sumと定義する。
【0106】ウォータマーク検出器11の行う正規化
は、このカウント係数cを評価値sumに掛けることに
よって行うものである。
は、このカウント係数cを評価値sumに掛けることに
よって行うものである。
【0107】このようにすれば、クリッピングによって
評価値に反映されなかったウォータマーク付加成分があ
った場合でも、それが反映されていた時の評価値を疑似
的に求めることができるため、検出時に安定した(例え
ば常に一定の)評価値を得ることができる。上記で挙げ
た具体例では、例えばc=1/0.5と設定されるた
め、評価値の正規化するとsum×c=α/2×1/
0.5=αとなり、付加時の付加量αを検出することが
できる。
評価値に反映されなかったウォータマーク付加成分があ
った場合でも、それが反映されていた時の評価値を疑似
的に求めることができるため、検出時に安定した(例え
ば常に一定の)評価値を得ることができる。上記で挙げ
た具体例では、例えばc=1/0.5と設定されるた
め、評価値の正規化するとsum×c=α/2×1/
0.5=αとなり、付加時の付加量αを検出することが
できる。
【0108】また、カウント係数cを、例えば図6に示
すように差分値xdの平方根を用いて評価値を算出する
場合に適用させることもできる。
すように差分値xdの平方根を用いて評価値を算出する
場合に適用させることもできる。
【0109】例えば、各画素を±1して付加を行なった
とすると、ある画素X_now(画素値x_now)の
ウォータマーク付加成分α_nowは、検出時のこの平
方根の変換によって、以下のα_now’になると考え
られる。なお、ウォータマークを付加する前の画素値を
画素値x_oriとし、x_ori>0と仮定する。
とすると、ある画素X_now(画素値x_now)の
ウォータマーク付加成分α_nowは、検出時のこの平
方根の変換によって、以下のα_now’になると考え
られる。なお、ウォータマークを付加する前の画素値を
画素値x_oriとし、x_ori>0と仮定する。
【0110】そして、α_now=±1、画素値x_o
riの平方根をsqrt(x_ori)、画素値x_n
owの平方根をsqrt(x_now)=sqrt x
_ori±1)とした場合、 α_now’=sqrt(x_ori±1)−sqrt
(x_ori) となる。
riの平方根をsqrt(x_ori)、画素値x_n
owの平方根をsqrt(x_now)=sqrt x
_ori±1)とした場合、 α_now’=sqrt(x_ori±1)−sqrt
(x_ori) となる。
【0111】これにより、x_ori=2で、+1の付
加の場合を例にとると、次のようになる。
加の場合を例にとると、次のようになる。
【0112】 すなわち、この例によれば、付加成分は、+1から+
0.32になる。
0.32になる。
【0113】このように、平方根をとり差分値xdを算
出すると、ウォータマーク付加成分が小さいものとして
検出される。そこで、ある画素X_nowのウォータマ
ーク付加成分は、差分値の変換式に従った値α_no
w’に比例すると仮定し、カウント係数cにこの値を反
映させる。
出すると、ウォータマーク付加成分が小さいものとして
検出される。そこで、ある画素X_nowのウォータマ
ーク付加成分は、差分値の変換式に従った値α_no
w’に比例すると仮定し、カウント係数cにこの値を反
映させる。
【0114】その方法の一例は、あらかじめcount
_sum=0の初期化を行ない、各画素毎の処理では差
分値の変換後の付加成分α_now’をcount_s
umに加えて更新を行ない、全画素(画素数count
_all)の処理が終わった後でc=count_al
l/count_sumとする。count_sum
は、小数精度でカウントできるようにした方が良い。こ
れ以外の方法でカウント係数cに反映させても良い。
_sum=0の初期化を行ない、各画素毎の処理では差
分値の変換後の付加成分α_now’をcount_s
umに加えて更新を行ない、全画素(画素数count
_all)の処理が終わった後でc=count_al
l/count_sumとする。count_sum
は、小数精度でカウントできるようにした方が良い。こ
れ以外の方法でカウント係数cに反映させても良い。
【0115】なお、上記のα_now’では、±1の不
確定成分があるが、例えば+1あるいは−1等に固定し
て算出しても良いし、ウォータマークパターンを照合す
ることによって付加方向を判定してから算出しても良
い。もちろん、上記で記したα_now’以外のどのよ
うな値あるいは変換式を用いても良い。
確定成分があるが、例えば+1あるいは−1等に固定し
て算出しても良いし、ウォータマークパターンを照合す
ることによって付加方向を判定してから算出しても良
い。もちろん、上記で記したα_now’以外のどのよ
うな値あるいは変換式を用いても良い。
【0116】上述した例では、画素Xに対する差分値x
dを用いて評価値を算出する場合について説明したが、
差分値にのみ適用されることに限定されない。例えば画
素Xの値xsを用いる場合に、xs<100でxs=1
00,xs>150でxs=150のようなクリッピン
グを行なうことにし、それに対応したカウント係数を用
いることにしても良い。
dを用いて評価値を算出する場合について説明したが、
差分値にのみ適用されることに限定されない。例えば画
素Xの値xsを用いる場合に、xs<100でxs=1
00,xs>150でxs=150のようなクリッピン
グを行なうことにし、それに対応したカウント係数を用
いることにしても良い。
【0117】また、カウント係数の利用方法は、差分値
や画素値の変換方法と連動していなくても良い。例え
ば、検出時に差分値や画素値の変換を一切行なわないで
評価値を算出するが、図5に示したような変換が行なわ
れた場合のカウント係数を利用して評価値を正規化して
も良い。
や画素値の変換方法と連動していなくても良い。例え
ば、検出時に差分値や画素値の変換を一切行なわないで
評価値を算出するが、図5に示したような変換が行なわ
れた場合のカウント係数を利用して評価値を正規化して
も良い。
【0118】カウント係数は、どのようなものであって
も良い。上述した例では、差分値や画素値の変換式から
カウント係数を設定する方法を主に説明したが、それら
の方法に限定される必要はない。例えば、画像の輝度の
平均値そのものをカウント係数にしても良い。
も良い。上述した例では、差分値や画素値の変換式から
カウント係数を設定する方法を主に説明したが、それら
の方法に限定される必要はない。例えば、画像の輝度の
平均値そのものをカウント係数にしても良い。
【0119】さらに、評価値を算出する際に用いる検出
値(例えば、画素値やその差分値など)自体を正規化し
ても良い。
値(例えば、画素値やその差分値など)自体を正規化し
ても良い。
【0120】このウォータマーク検出器11を構成する
各部の処理は次のようになる。
各部の処理は次のようになる。
【0121】評価値算出器14は、入力された画像デー
タと、ウォータマークパターン保持メモリ12に記憶さ
れているウォータマークパターンを用いて、評価値を算
出する。そして、評価値算出器14は、この評価値の算
出と同時に、上述したカウント係数cを設定する。
タと、ウォータマークパターン保持メモリ12に記憶さ
れているウォータマークパターンを用いて、評価値を算
出する。そして、評価値算出器14は、この評価値の算
出と同時に、上述したカウント係数cを設定する。
【0122】なお、このウォータマーク検出器11は、
上述したように、差分値から評価値を算出するものであ
って、差分算出器13は、それぞれの画素に対する差分
値を算出する。なお、この差分算出器13は、このよう
に差分値から評価値を算出する際に用いられるものであ
って、画素値そのものから評価値を算出する場合には備
えることを要件とされなくなる。
上述したように、差分値から評価値を算出するものであ
って、差分算出器13は、それぞれの画素に対する差分
値を算出する。なお、この差分算出器13は、このよう
に差分値から評価値を算出する際に用いられるものであ
って、画素値そのものから評価値を算出する場合には備
えることを要件とされなくなる。
【0123】評価値正規化器15は、カウント係数cを
用いて評価値の正規化が行なわれる。正規化された評価
値は、評価値比較器16に入力される。
用いて評価値の正規化が行なわれる。正規化された評価
値は、評価値比較器16に入力される。
【0124】評価値比較器16は、評価値から閾値処理
して、付随情報fを出力する。また、入力された画像デ
ータ自体も、そのまま出力される。
して、付随情報fを出力する。また、入力された画像デ
ータ自体も、そのまま出力される。
【0125】画像変換器17は、入力された画像データ
が加工あるいは処理されて出力される。なお、これにつ
いては、備えることを要件としていない。
が加工あるいは処理されて出力される。なお、これにつ
いては、備えることを要件としていない。
【0126】ウォータマーク検出器11は、以上のよう
に処理を行うが、図7を用いてその一連の工程を詳しく
説明する。
に処理を行うが、図7を用いてその一連の工程を詳しく
説明する。
【0127】ウォータマーク検出器11は、ステップS
21において、評価値sumの初期化及び閾値thの設
定を行う。図には示していないが、例えば、上述したカ
ウント係数cの初期化をこの時行うこととしてもよい。
21において、評価値sumの初期化及び閾値thの設
定を行う。図には示していないが、例えば、上述したカ
ウント係数cの初期化をこの時行うこととしてもよい。
【0128】続いて、ウォータマーク検出器11は、ス
テップS22において、ウォータマークパターンの領域
と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素に
ついてウォータマークパターンとの照合を行う。ここ
で、現在処理中の画素Xの値はxsとする。なお、続く
ステップとしてステップS23を設け、照合を行なった
画素Xに対する差分値xdを利用することにし、xs=
xdとしても良い。
テップS22において、ウォータマークパターンの領域
と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素に
ついてウォータマークパターンとの照合を行う。ここ
で、現在処理中の画素Xの値はxsとする。なお、続く
ステップとしてステップS23を設け、照合を行なった
画素Xに対する差分値xdを利用することにし、xs=
xdとしても良い。
【0129】その後、ウォータマーク検出器11は、ス
テップS24に示すように、カウント係数cの設定ある
いは更新を行なう。なお、ここで、画素Xの値xsの変
換を行なっても良い。
テップS24に示すように、カウント係数cの設定ある
いは更新を行なう。なお、ここで、画素Xの値xsの変
換を行なっても良い。
【0130】そして、ウォータマーク検出器11は、ス
テップS25において、ウォータマークのシンボルの判
別を行う。ここで、ウォータマーク検出器11は、その
画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合に
は、ステップS26に進み、評価値sumにその画素値
xsを足し、また、その画素のウォータマークのシンボ
ルがマイナスである場合には、ステップS27に進み、
評価値sumからその画素値xsを引く。
テップS25において、ウォータマークのシンボルの判
別を行う。ここで、ウォータマーク検出器11は、その
画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合に
は、ステップS26に進み、評価値sumにその画素値
xsを足し、また、その画素のウォータマークのシンボ
ルがマイナスである場合には、ステップS27に進み、
評価値sumからその画素値xsを引く。
【0131】それからウォータマーク検出器11は、ス
テップS28において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS22に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
テップS28において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS22に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
【0132】全画素について上述した処理を行った後、
ウォータマーク検出器11は、ステップS29におい
て、カウント係数cで評価値sumを正規化する。
ウォータマーク検出器11は、ステップS29におい
て、カウント係数cで評価値sumを正規化する。
【0133】評価値の正規化後、ウォータマーク検出器
11は、ステップS30において、評価値sum>閾値
thとして閾値thに対して正規化された評価値sum
を比較する。ここで、ウォータマーク検出器11は、評
価値sum>閾値thである場合には、ステップS31
に進み、画像データに付随情報が付加されているとみな
して付随情報fをon(付随情報fが存在している)に
して、また、そうでない場合には、ステップS32に進
み、付随情報fをoff(付随情報fが存在していな
い)にする。ここで検出された付随情報fに基づいて、
従来と同様に、例えば不正コピーの防止処理がなされ
る。
11は、ステップS30において、評価値sum>閾値
thとして閾値thに対して正規化された評価値sum
を比較する。ここで、ウォータマーク検出器11は、評
価値sum>閾値thである場合には、ステップS31
に進み、画像データに付随情報が付加されているとみな
して付随情報fをon(付随情報fが存在している)に
して、また、そうでない場合には、ステップS32に進
み、付随情報fをoff(付随情報fが存在していな
い)にする。ここで検出された付随情報fに基づいて、
従来と同様に、例えば不正コピーの防止処理がなされ
る。
【0134】以上のように構成され、ウォータマークの
検出処理を行うウォータマーク検出器11は、評価値を
正規化して、この正規化した評価値により付随情報の検
出を行っている。これにより、ウォータマーク検出器1
1は、クリッピング操作等により画素値又は差分値(検
出値)が変換されても、その影響により変動することの
ない評価値により付随情報を検出することができる。こ
れにより、付随情報の検出の信頼性を上げることができ
る。
検出処理を行うウォータマーク検出器11は、評価値を
正規化して、この正規化した評価値により付随情報の検
出を行っている。これにより、ウォータマーク検出器1
1は、クリッピング操作等により画素値又は差分値(検
出値)が変換されても、その影響により変動することの
ない評価値により付随情報を検出することができる。こ
れにより、付随情報の検出の信頼性を上げることができ
る。
【0135】なお、ウォータマークのシンボルについて
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
【0136】また、ウォータマークパターンを画像上に
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
【0137】さらに、付加したウォータマークパターン
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
【0138】次に第2の実施の形態について説明する。
この第2の実施の形態は、画像に付随情報とされるウォ
ータマークを埋め込む処理を行う本発明に係る画像デー
タ処理装置及び方法を適用したウォータマーク付加器2
1である。
この第2の実施の形態は、画像に付随情報とされるウォ
ータマークを埋め込む処理を行う本発明に係る画像デー
タ処理装置及び方法を適用したウォータマーク付加器2
1である。
【0139】このウォータマーク付加器21は、図8に
示すように、付随情報を画像に付加させる付随情報付加
手段である付随情報付加器22と、画像への付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作手段である付加
量見積器23とを備えている。そして、ウォータマーク
付加器22は、付随情報であるウォータマークを記憶す
るウォータマークパターン保持メモリ24とを備えてい
る。
示すように、付随情報を画像に付加させる付随情報付加
手段である付随情報付加器22と、画像への付随情報の
付加量を適用的に変化させる付加量操作手段である付加
量見積器23とを備えている。そして、ウォータマーク
付加器22は、付随情報であるウォータマークを記憶す
るウォータマークパターン保持メモリ24とを備えてい
る。
【0140】このように構成されたウォータマーク付加
器21は、ウォータマークの付加時に各画素に対するウ
ォータマーク付加成分を適応的に変化させることによっ
て、検出時に安定した評価値を得ることができる。
器21は、ウォータマークの付加時に各画素に対するウ
ォータマーク付加成分を適応的に変化させることによっ
て、検出時に安定した評価値を得ることができる。
【0141】例えば、ウォータマークの検出時に評価値
を算出する際、画像データの個々の値が評価値に与える
影響を小さくするために、上述したように、各画素値
(あるいは、差分値などでも良い)に対する変換操作が
行う場合がある。この変換によって、各画素のウォータ
マーク付加成分は一般に様々な値になるため、検出時の
評価値では付加時の付加量がα以外の値になる、すなわ
ち変動することが多く、本発明の第2の実施形態である
ウォータマーク検出器21は、このような付加量αの変
動を抑えることができる。
を算出する際、画像データの個々の値が評価値に与える
影響を小さくするために、上述したように、各画素値
(あるいは、差分値などでも良い)に対する変換操作が
行う場合がある。この変換によって、各画素のウォータ
マーク付加成分は一般に様々な値になるため、検出時の
評価値では付加時の付加量がα以外の値になる、すなわ
ち変動することが多く、本発明の第2の実施形態である
ウォータマーク検出器21は、このような付加量αの変
動を抑えることができる。
【0142】例えば、図6に示したように、差分値xd
の平方根を用いて評価値を算出する場合を例にとり説明
する。なお、図6における説明では、差分値xdは差分
値であるが、ここでは説明を簡単にするために、差分値
xdが画素値であるとみなして説明する。なお、もちろ
ん、差分値xdが差分値である場合も、これから説明す
ることに適用することはできる。
の平方根を用いて評価値を算出する場合を例にとり説明
する。なお、図6における説明では、差分値xdは差分
値であるが、ここでは説明を簡単にするために、差分値
xdが画素値であるとみなして説明する。なお、もちろ
ん、差分値xdが差分値である場合も、これから説明す
ることに適用することはできる。
【0143】ウォータマークを付加する前の画素値をx
_ori>0と仮定すると、検出時のウォータマーク付
加成分は、第1の実施の形態において説明したと同様
に、次のようになる。
_ori>0と仮定すると、検出時のウォータマーク付
加成分は、第1の実施の形態において説明したと同様
に、次のようになる。
【0144】α_now’=sqrt(x_ori±
1)−sqrt(x_ori) ここで、各画素値x_oriは一般的には互いが異なる
値であるので、各画素のウォータマーク付加成分は一般
に様々な値を取ることが、上式からもわかる。そこで、
ウォータマークの付加時に各画素値毎に付加量を変える
ことによって、例えば検出時のウォータマーク付加成分
を各画素値毎に一定にすることができるようになる。
1)−sqrt(x_ori) ここで、各画素値x_oriは一般的には互いが異なる
値であるので、各画素のウォータマーク付加成分は一般
に様々な値を取ることが、上式からもわかる。そこで、
ウォータマークの付加時に各画素値毎に付加量を変える
ことによって、例えば検出時のウォータマーク付加成分
を各画素値毎に一定にすることができるようになる。
【0145】検出時のウォータマーク付加成分を常に±
1とする場合を例として説明する。例えば検出時の付加
成分を+1とする場合には、付加時の付加成分βは次の
ように算出される。
1とする場合を例として説明する。例えば検出時の付加
成分を+1とする場合には、付加時の付加成分βは次の
ように算出される。
【0146】1=sqrt(x_ori+β)−sqr
t(x_ori) 1+sqrt(x_ori)=sqrt(x_ori+
β) ここで、両辺を二乗すると、 {1+sqrt(x_ori)}^2=x_ori+β よって、 β={1+sqrt(x_ori)}^2− x_ori =1+2×sqrt(x_ori)+x_ori−x_ori =1+2×sqrt(x_ori) なお、このような算出手順により、検出時の付加成分を
−1とする場合のβも、計算することができる。このよ
うにして付加時の付加成分βを設定することにより、検
出時のウォータマーク付加成分を各画値毎に±1で一定
にすることができる。
t(x_ori) 1+sqrt(x_ori)=sqrt(x_ori+
β) ここで、両辺を二乗すると、 {1+sqrt(x_ori)}^2=x_ori+β よって、 β={1+sqrt(x_ori)}^2− x_ori =1+2×sqrt(x_ori)+x_ori−x_ori =1+2×sqrt(x_ori) なお、このような算出手順により、検出時の付加成分を
−1とする場合のβも、計算することができる。このよ
うにして付加時の付加成分βを設定することにより、検
出時のウォータマーク付加成分を各画値毎に±1で一定
にすることができる。
【0147】なお、付加係数eを設けることによって、
付加量の変動を表現しても良い。例えば上述した例で
は、e=β/1と設定する。
付加量の変動を表現しても良い。例えば上述した例で
は、e=β/1と設定する。
【0148】例えば、付加成分βを設定する際の基準と
して、上述した例では検出時のウォータマーク付加成分
を常に±1とする場合を説明したが、これ以外の基準で
あっても一向に構わない。例えば、少なくとも±0.2
の付加成分となるように付加成分βを設定しても良い
し、画素値の変化が少ない所ではβ=0となるように設
定しても良い。もちろん画素値以外の値、例えば差分値
を用いても良いので、差分値が大きな所では、検出時の
付加量が通常よりも遥かに大きくなるようなβに設定し
ても良い。ただ一般的には、ウォータマーク検出時に行
なわれる差分値や画素値の変換と対応させて、付加成分
を設定した方が良い。
して、上述した例では検出時のウォータマーク付加成分
を常に±1とする場合を説明したが、これ以外の基準で
あっても一向に構わない。例えば、少なくとも±0.2
の付加成分となるように付加成分βを設定しても良い
し、画素値の変化が少ない所ではβ=0となるように設
定しても良い。もちろん画素値以外の値、例えば差分値
を用いても良いので、差分値が大きな所では、検出時の
付加量が通常よりも遥かに大きくなるようなβに設定し
ても良い。ただ一般的には、ウォータマーク検出時に行
なわれる差分値や画素値の変換と対応させて、付加成分
を設定した方が良い。
【0149】このウォータマーク付加器21を構成する
各部の処理については次のようになる。
各部の処理については次のようになる。
【0150】付加量見積器23は、入力された画像デー
タから各画素毎の付加量の変動分を見積り、その変動分
を付加係数eとして付随情報付加器22に渡す。
タから各画素毎の付加量の変動分を見積り、その変動分
を付加係数eとして付随情報付加器22に渡す。
【0151】付随情報付加器22では、付随情報fがo
nである場合に、この付加係数eを反映させながら、ウ
ォータマークパターン保持メモリ24で記録されている
ウォータマークパターンを用いて、入力された画像デー
タに付随情報を付加する。また、付随情報fがoffで
ある場合には、付随情報付加器22は入力された画像デ
ータをそのまま出力する。なお、本例では、付加係数e
は各画素毎に設定されると記したが、あるまとまった範
囲あるいは領域を代表して設定されることにしても良
い。
nである場合に、この付加係数eを反映させながら、ウ
ォータマークパターン保持メモリ24で記録されている
ウォータマークパターンを用いて、入力された画像デー
タに付随情報を付加する。また、付随情報fがoffで
ある場合には、付随情報付加器22は入力された画像デ
ータをそのまま出力する。なお、本例では、付加係数e
は各画素毎に設定されると記したが、あるまとまった範
囲あるいは領域を代表して設定されることにしても良
い。
【0152】次に、ウォータマーク付加器21の行う付
加処理の一連の工程について、図9を用いて説明する。
加処理の一連の工程について、図9を用いて説明する。
【0153】ウォータマーク付加器21は、ステップS
41において、ウォータマークの付加レベルa,bを設
定する。
41において、ウォータマークの付加レベルa,bを設
定する。
【0154】続いて、ウォータマーク付加器21は、ス
テップS42において、付随情報の付加を行う対象とな
る画像上で、各画素について付加係数eを設定する。例
えば、付加係数eは、あるまとまった範囲あるいは領域
を代表して設定されることにしても良い。
テップS42において、付随情報の付加を行う対象とな
る画像上で、各画素について付加係数eを設定する。例
えば、付加係数eは、あるまとまった範囲あるいは領域
を代表して設定されることにしても良い。
【0155】それから、ウォータマーク付加器21は、
ステップS43において、ウォータマークパターンの領
域と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素
についてウォータマークパターンとの照合を行い、ステ
ップS44において、ウォータマークのシンボルの判別
を行う。
ステップS43において、ウォータマークパターンの領
域と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素
についてウォータマークパターンとの照合を行い、ステ
ップS44において、ウォータマークのシンボルの判別
を行う。
【0156】ここで、ウォータマーク付加器21は、そ
の画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合
には、ステップS45に進み、その画素に値a×eを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS46に進み、その画素
から値b×eを引く。
の画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合
には、ステップS45に進み、その画素に値a×eを足
し、また、その画素のウォータマークのシンボルがマイ
ナスである場合には、ステップS46に進み、その画素
から値b×eを引く。
【0157】そして、ウォータマーク付加器21は、ス
テップS47において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS42に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
テップS47において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS42に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
【0158】以上のように構成され、ウォータマークの
付加処理を行うウォータマーク付加器21は、ウォータ
マークの付加時に各画素に対するウォータマーク付加成
分を適用的に変化させることにより、検出時に変動なく
安定した評価値を得することができる。
付加処理を行うウォータマーク付加器21は、ウォータ
マークの付加時に各画素に対するウォータマーク付加成
分を適用的に変化させることにより、検出時に変動なく
安定した評価値を得することができる。
【0159】このようにウォータマークを付加すること
は、ウォータマーク検出時に行なわれる差分値や画素値
の変換と対応させて、付加成分を設定した時に、顕著な
効果として現れる。
は、ウォータマーク検出時に行なわれる差分値や画素値
の変換と対応させて、付加成分を設定した時に、顕著な
効果として現れる。
【0160】なお、ウォータマークのシンボルについて
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
【0161】また、ウォータマークパターンを画像上に
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
【0162】さらに、付加したウォータマークパターン
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
【0163】次に第3の実施の形態について説明する。
この第3の実施の形態は、入力された画時に時間方向に
パターンが変化されて埋め込まれている付随情報を検出
する付随情報検出装置及び方法を、付随情報としてウォ
ータマークを検出するウォータマーク検出器に適用した
ものである。
この第3の実施の形態は、入力された画時に時間方向に
パターンが変化されて埋め込まれている付随情報を検出
する付随情報検出装置及び方法を、付随情報としてウォ
ータマークを検出するウォータマーク検出器に適用した
ものである。
【0164】この第3の実施の形態であるウォータマー
ク検出器は、図10に示すように、付随情報のパターン
を出力する付随情報出力手段であるウォータマーク保持
メモリ32と、入力される画像の画素値の時間方向に差
分値を算出する差分値算出手段であるフレーム差分算出
器33と、ウォータマークパターン保持メモリ32から
得た付随情報と差分値とに基づいて評価値を演算する評
価値演算手段である評価値算出器34と、評価値に基づ
いて付随情報の検出を行う付随情報検出手段である評価
値比較器35とを備えている。
ク検出器は、図10に示すように、付随情報のパターン
を出力する付随情報出力手段であるウォータマーク保持
メモリ32と、入力される画像の画素値の時間方向に差
分値を算出する差分値算出手段であるフレーム差分算出
器33と、ウォータマークパターン保持メモリ32から
得た付随情報と差分値とに基づいて評価値を演算する評
価値演算手段である評価値算出器34と、評価値に基づ
いて付随情報の検出を行う付随情報検出手段である評価
値比較器35とを備えている。
【0165】また、ウォータマーク検出器31は、時間
方向で異なる画像が記憶される記憶手段であるフレーム
メモリ36と、ウォータマークの照合の結果に基づいて
入力された画像に処理を施す画像変換器37とを備えて
いる。
方向で異なる画像が記憶される記憶手段であるフレーム
メモリ36と、ウォータマークの照合の結果に基づいて
入力された画像に処理を施す画像変換器37とを備えて
いる。
【0166】このような構成を有するウォータマーク検
出器31は、入力される画像に対して時間方向にパター
ンが変化されて付加されているウォータマークを検出す
ることができる。なお、上記第1の実施の形態において
説明した差分値は、画素値の差分を空間上でとってい
る。
出器31は、入力される画像に対して時間方向にパター
ンが変化されて付加されているウォータマークを検出す
ることができる。なお、上記第1の実施の形態において
説明した差分値は、画素値の差分を空間上でとってい
る。
【0167】このウォータマーク検出器31を構成する
各部の処理については次のようになる。
各部の処理については次のようになる。
【0168】フレーム差分算出器33は、入力された画
像データにおけるそれぞれの画素に対するフレーム間差
分値が算出する。ここで算出したフレーム間差分値は、
評価値算出器34に入力される。
像データにおけるそれぞれの画素に対するフレーム間差
分値が算出する。ここで算出したフレーム間差分値は、
評価値算出器34に入力される。
【0169】フレームメモリ36は、現在ウォータマー
ク検出器31に入力された画像と時間方向において異な
る画像を記憶しておくための記憶手段であって、例え
ば、過去又は未来の画像が記憶される。フレーム差分算
出器33は、フレーム間差分値の算出に際しては、この
フレームメモリ36で記憶されている過去(場合によっ
ては未来)のフレームを参照する。
ク検出器31に入力された画像と時間方向において異な
る画像を記憶しておくための記憶手段であって、例え
ば、過去又は未来の画像が記憶される。フレーム差分算
出器33は、フレーム間差分値の算出に際しては、この
フレームメモリ36で記憶されている過去(場合によっ
ては未来)のフレームを参照する。
【0170】ウォータマークパターン保持メモリ32は
ウォータマークパターンを記憶する記憶手段であって、
評価値算出器34は、このウォータマークパターン保持
メモリ32に記憶されているウォータマークパターンを
用いて評価値を算出する。ここで算出された評価値は、
評価値比較器35に入力される。
ウォータマークパターンを記憶する記憶手段であって、
評価値算出器34は、このウォータマークパターン保持
メモリ32に記憶されているウォータマークパターンを
用いて評価値を算出する。ここで算出された評価値は、
評価値比較器35に入力される。
【0171】評価値比較器35は、評価値を閾値処理し
て、付随情報fを出力する。
て、付随情報fを出力する。
【0172】また、入力された画像データ自体は、通
常、そのまま出力されるが、画像変換器37は、この入
力された画像データが加工あるいは処理して出力する場
合もある。
常、そのまま出力されるが、画像変換器37は、この入
力された画像データが加工あるいは処理して出力する場
合もある。
【0173】なお、フレームメモリ36で記憶されてい
るフレーム情報(画像)は、現フレームに対する処理が
終わった後で、次のフレームに対する処理が開始される
前に更新されるのが、一般的である。
るフレーム情報(画像)は、現フレームに対する処理が
終わった後で、次のフレームに対する処理が開始される
前に更新されるのが、一般的である。
【0174】ウォータマーク検出器31は、以上のよう
に処理を行うが、次に、図11を用いてその一連の工程
を詳しく説明する。
に処理を行うが、次に、図11を用いてその一連の工程
を詳しく説明する。
【0175】ウォータマーク検出器31は、ステップS
51において、評価値sumの初期化及び閾値thの設
定を行う。
51において、評価値sumの初期化及び閾値thの設
定を行う。
【0176】続いて、ウォータマーク検出器31は、ス
テップS52において、ウォータマークパターンの領域
と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素に
ついてウォータマークパターンとの照合を行う。
テップS52において、ウォータマークパターンの領域
と等しい大きさの領域を設定し、その領域内の各画素に
ついてウォータマークパターンとの照合を行う。
【0177】そして、ウォータマーク検出器31は、ス
テップS53において、照合を行った画素Xに対する差
分値xdを算出する。この差分値xdを求める際には、
上述したように、フレームメモリ36に記憶されている
過去(場合によっては未来)のフレームを参照する。
テップS53において、照合を行った画素Xに対する差
分値xdを算出する。この差分値xdを求める際には、
上述したように、フレームメモリ36に記憶されている
過去(場合によっては未来)のフレームを参照する。
【0178】そして、ウォータマーク検出器31は、ス
テップS54において、ウォータマークのシンボルの判
別を行う。ここで、ウォータマーク検出器11は、その
画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合に
は、ステップS55に進み、評価値sumにその差分値
xdを足し、また、その画素のウォータマークのシンボ
ルがマイナスである場合には、ステップS56に進み、
評価値sumからその差分値xdを引く。
テップS54において、ウォータマークのシンボルの判
別を行う。ここで、ウォータマーク検出器11は、その
画素のウォータマークのシンボルがプラスである場合に
は、ステップS55に進み、評価値sumにその差分値
xdを足し、また、その画素のウォータマークのシンボ
ルがマイナスである場合には、ステップS56に進み、
評価値sumからその差分値xdを引く。
【0179】それからウォータマーク検出器31は、ス
テップS57において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS52に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
テップS57において、対象領域の全画素について処理
を行ったか否かの判別処理を行い、ここで、全画素につ
いて処理を行っていないことを確認した場合には、上記
ステップS52に戻り再び上記照合等の処理を行い、対
象領域の全画素について処理を繰り返す。
【0180】そして、ウォータマーク検出器31は、ス
テップS58において、評価値sum>閾値thとして
閾値thに対して評価値sumを比較する。ここで、ウ
ォータマーク検出器31は、評価値sum>閾値thで
ある場合には、ステップS59に進み、画像データに付
随情報が付加されているとみなして付随情報fをon
(付随情報fが存在している)にして、また、そうでな
い場合には、ステップS60に進み、付随情報fをof
f(付随情報fが存在していない)にする。
テップS58において、評価値sum>閾値thとして
閾値thに対して評価値sumを比較する。ここで、ウ
ォータマーク検出器31は、評価値sum>閾値thで
ある場合には、ステップS59に進み、画像データに付
随情報が付加されているとみなして付随情報fをon
(付随情報fが存在している)にして、また、そうでな
い場合には、ステップS60に進み、付随情報fをof
f(付随情報fが存在していない)にする。
【0181】そしてその後の処理として、上述したよう
に、次のフレームに対する処理が開始される前に、フレ
ームメモリ36で記憶されているフレーム情報の更新を
行なう。
に、次のフレームに対する処理が開始される前に、フレ
ームメモリ36で記憶されているフレーム情報の更新を
行なう。
【0182】以上のような構成とされ、ウォータマーク
の検出処理を行うウォータマーク検出器31は、ウォー
タマークの検出時に時間方向に差分を取ることによっ
て、安定した評価値を得ることができる。すなわち、一
般に画像では、時間的に前後のフレームと高い相関を持
つという性質があるため、検出時に時間方向に差分を取
ることによって、その性質を利用して検出時に安定した
評価値を得ることができる。
の検出処理を行うウォータマーク検出器31は、ウォー
タマークの検出時に時間方向に差分を取ることによっ
て、安定した評価値を得ることができる。すなわち、一
般に画像では、時間的に前後のフレームと高い相関を持
つという性質があるため、検出時に時間方向に差分を取
ることによって、その性質を利用して検出時に安定した
評価値を得ることができる。
【0183】なお、例えば、時間方向にウォータマーク
を付加させる方法としては、時間方向に隣接するフレー
ムについて行うことが考えられるが、これに限定される
ことはない。すなわち、時間方向において隣接しないフ
レームに対してウォータマークを付加する。例えば、M
PEGにおいて採用されているGOP(Group of Pictu
res)内の所定のフレームに対してのみウォータマーク
を付加するととしても良い。例えば、通常GOPは、I
ピクチャ(Intra Picture)、Pピクチャ(Predictive
Picture)、Bピクチャ(Bidirectionally predictive
Picture)とから構成されているが、例えば、Iピクチ
ャにのみウォータマークを付加することにより、時間方
向にウォータマークを付加することとする。
を付加させる方法としては、時間方向に隣接するフレー
ムについて行うことが考えられるが、これに限定される
ことはない。すなわち、時間方向において隣接しないフ
レームに対してウォータマークを付加する。例えば、M
PEGにおいて採用されているGOP(Group of Pictu
res)内の所定のフレームに対してのみウォータマーク
を付加するととしても良い。例えば、通常GOPは、I
ピクチャ(Intra Picture)、Pピクチャ(Predictive
Picture)、Bピクチャ(Bidirectionally predictive
Picture)とから構成されているが、例えば、Iピクチ
ャにのみウォータマークを付加することにより、時間方
向にウォータマークを付加することとする。
【0184】また、時間方向におけるフレーム内からウ
ォータマークの差分値を検出するのであるが、この場
合、フレーム毎に付加するウォータマークのパターンを
変化させる方法としては、例えば、フレーム毎にパター
ンを変化させたりする。具体的には、フレーム毎にパタ
ーンを反転させる。また、フレーム毎にパターンの強度
を変化させる。具体的には、±1のパターンで付加され
ていたパターンを次のフレームでは±2のパターンによ
りウォータマークを付加するといったいうように、パタ
ーンの強度を変化させる。
ォータマークの差分値を検出するのであるが、この場
合、フレーム毎に付加するウォータマークのパターンを
変化させる方法としては、例えば、フレーム毎にパター
ンを変化させたりする。具体的には、フレーム毎にパタ
ーンを反転させる。また、フレーム毎にパターンの強度
を変化させる。具体的には、±1のパターンで付加され
ていたパターンを次のフレームでは±2のパターンによ
りウォータマークを付加するといったいうように、パタ
ーンの強度を変化させる。
【0185】なお、上述したように時間方向に隣接して
いないフレームにウォータマークを付加させることによ
り、時間方向に隣接するフレーム間の差分をとることに
よりウォータマークを検出することもできる。例えば、
Iピクチャの次にBピクチャが入力される場合におい
て、上述したように、Iピクチャにのみウォータマーク
を付加しているときには、当該IピクチャとBピクチャ
との間で差分値をとることができ、これによりウォータ
マークを検出することができる。
いないフレームにウォータマークを付加させることによ
り、時間方向に隣接するフレーム間の差分をとることに
よりウォータマークを検出することもできる。例えば、
Iピクチャの次にBピクチャが入力される場合におい
て、上述したように、Iピクチャにのみウォータマーク
を付加しているときには、当該IピクチャとBピクチャ
との間で差分値をとることができ、これによりウォータ
マークを検出することができる。
【0186】なお、ウォータマークのシンボルについて
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
は、プラス、マイナス以外のどのようなシンボルを用い
ることもできる。さらに、ウォータマークのシンボルの
種類についても、2種類ではなく、3種類以上のどのよ
うなシンボルを用いることもできる。例えば、プラス、
ゼロ、マイナスの3種類のシンボルを用意しておき、ウ
ォータマークパターンとの照合を行った際にシンボルが
ゼロである画素については、評価値sumに影響を与え
ない(その画素値を評価値sumに足しも引きもしな
い)ようにするなど、各シンボルにどのような意味を与
える。
【0187】また、ウォータマークパターンを画像上に
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
付加する領域は、任意の形状及び範囲で構わない。
【0188】さらに、付加したウォータマークパターン
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
との整合が取れている限り、検出時に評価値を求める領
域の形状及び範囲は任意で構わない。さらにウォータマ
ークパターンは、時間的或いは空間的に渡るより広い領
域を用いて、検出を行うことにしても良い。例えば動画
像シーケンスにおいては、時間的な基準を用い、現フレ
ームの時間的位置だけでなく、過去や未来のフレームも
利用して良い。例えば非常に大きな画像サイズを持つ静
止画像においては、1枚の画像をある単位で複数の画像
領域に分割して扱うことにし、空間的な基準を用い、現
在対象としている画像領域に対して、例えば走査順で前
や後に位置する画像領域も利用して良い。
【0189】
【発明の効果】本発明に係る付随情報検出装置は、評価
値演算手段により、付随情報出力手段から出力された付
随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評価値を、
評価値正規化手段により正規化することにより、評価値
の変動分を抑え、安定した評価値を得ることができる。
値演算手段により、付随情報出力手段から出力された付
随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評価値を、
評価値正規化手段により正規化することにより、評価値
の変動分を抑え、安定した評価値を得ることができる。
【0190】また、本発明に係る付随情報検出方法は、
評価値演算工程により、付随情報出力工程において出力
された付随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評
価値を、評価値正規化工程において正規化することによ
り、評価値の変動分を抑え、安定した評価値を得ること
ができる。
評価値演算工程により、付随情報出力工程において出力
された付随情報と検出値とに基づいて演算して求めた評
価値を、評価値正規化工程において正規化することによ
り、評価値の変動分を抑え、安定した評価値を得ること
ができる。
【0191】また、本発明に係る画像データ処理装置
は、付随情報を画像に付加させる付随情報付加手段と、
画像への上記付随情報の付加量を適用的に変化させる付
加量操作手段とを備えることにより、画像に付随情報を
付加させる際に、その付随情報の付加量を適用的に変化
させることができる。これにより、画像データ処理装置
は、検出時に安定した評価値を得ることができる。
は、付随情報を画像に付加させる付随情報付加手段と、
画像への上記付随情報の付加量を適用的に変化させる付
加量操作手段とを備えることにより、画像に付随情報を
付加させる際に、その付随情報の付加量を適用的に変化
させることができる。これにより、画像データ処理装置
は、検出時に安定した評価値を得ることができる。
【0192】また、本発明に係る画像データ処理方法
は、付随情報を上記画像に付加させる付随情報付加工程
と、画像への付随情報の付加量を適用的に変化させる付
加量操作工程とを有することにより、画像に付随情報を
付加させる際に、その付随情報の付加量を適用的に変化
させることができる。これにより、画像データ処理方法
は、検出時に安定した評価値を得ることができる。
は、付随情報を上記画像に付加させる付随情報付加工程
と、画像への付随情報の付加量を適用的に変化させる付
加量操作工程とを有することにより、画像に付随情報を
付加させる際に、その付随情報の付加量を適用的に変化
させることができる。これにより、画像データ処理方法
は、検出時に安定した評価値を得ることができる。
【0193】また、本発明に係る付随情報検出装置は、
付随情報出力手段から出力された付随情報と、差分値算
出手段により算出した入力される画像の時間方向の差分
値とに基づいて評価値演算手段により評価値を演算し、
付随情報検出手段により、この評価値に基づいて付随情
報の検出を行うことにより、評価値の変動を抑えられ
る。
付随情報出力手段から出力された付随情報と、差分値算
出手段により算出した入力される画像の時間方向の差分
値とに基づいて評価値演算手段により評価値を演算し、
付随情報検出手段により、この評価値に基づいて付随情
報の検出を行うことにより、評価値の変動を抑えられ
る。
【0194】また、本発明に係る付随情報検出方法は、
付随情報出力工程において出力された付随情報と、差分
値算出工程により算出した入力される画像の時間方向の
差分値とに基づいて評価値演算工程において評価値を演
算し、付随情報検出工程により、この評価値に基づいて
付随情報の検出を行うとにより、評価値の変動を抑える
ことばできる。
付随情報出力工程において出力された付随情報と、差分
値算出工程により算出した入力される画像の時間方向の
差分値とに基づいて評価値演算工程において評価値を演
算し、付随情報検出工程により、この評価値に基づいて
付随情報の検出を行うとにより、評価値の変動を抑える
ことばできる。
【図1】本発明の第1の実施の形態であるウォータマー
ク検出器の構成を示すブロック回路図である。
ク検出器の構成を示すブロック回路図である。
【図2】差分値により付随情報を検出するウォータマー
ク検出器の構成を示すブロック回路図である。
ク検出器の構成を示すブロック回路図である。
【図3】上記差分値により付随情報を検出するウォータ
マーク検出器が、付随情報の検出のために行う一連の処
理を示すフローチャートである。
マーク検出器が、付随情報の検出のために行う一連の処
理を示すフローチャートである。
【図4】上記差分値の変換操作のための変換関数の例を
示す図である。
示す図である。
【図5】上記差分値の変換操作のための変換関数の他の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図6】上記差分値の変換操作のための変換関数の他の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図7】上記第1の実施の形態のウォータマーク検出器
による付随情報の検出のための一連の処理を示すフロー
チャートである。
による付随情報の検出のための一連の処理を示すフロー
チャートである。
【図8】本発明の第2の実施の形態であるウォータマー
ク付加器の構成を示すブロック回路図である。
ク付加器の構成を示すブロック回路図である。
【図9】上記第2の実施の形態のウォータマーク付加器
による画像への付随情報の付加のための一連の処理を示
すフローチャートである。
による画像への付随情報の付加のための一連の処理を示
すフローチャートである。
【図10】本発明の第3の実施の形態であるウォータマ
ーク検出器の構成を示すブロック回路図である。
ーク検出器の構成を示すブロック回路図である。
【図11】上記第3の実施の形態のウォータマーク検出
器による付随情報の検出のための一連の処理を示すフロ
ーチャートである。
器による付随情報の検出のための一連の処理を示すフロ
ーチャートである。
【図12】ビデオテープにおける補助的情報の画像上で
の位置を示す図である。
の位置を示す図である。
【図13】画像上に特定のパターンを埋め込んでいる例
を示す図である。
を示す図である。
【図14】ウォータマークのパターンの例を示す図であ
る。
る。
【図15】画像へのウォータマークの付加操作を示す図
である。
である。
【図16】ウォータマークを用いた付随情報の付加及び
検出を示す図である。
検出を示す図である。
【図17】エンコーダの構成を示すブロック回路図であ
る。
る。
【図18】デコーダの構成を示すブロック回路図であ
る。
る。
【図19】ウォータマーク付加器の構成を示すブロック
回路図である。
回路図である。
【図20】従来のウォータマーク検出器の構成を示すブ
ロック回路図である。
ロック回路図である。
【図21】上記ウォータマーク付加器による画像へのウ
ォータマークの付加の一連の処理を示すフローチャート
である。
ォータマークの付加の一連の処理を示すフローチャート
である。
【図22】従来のウォータマーク検出器による付随情報
の検出のための一連の処理を示すフローチャートであ
る。
の検出のための一連の処理を示すフローチャートであ
る。
11 ウォータマーク検出器、12 ウォータマークパ
ターン保持メモリ、14 評価値算出器、15 評価値
正規化器、16 評価値比較器、21 ウォータマーク
付加器、22 付随情報付加器、23 付加量見積器、
24 ウォータマーク保持メモリ、31 ウォータマー
ク検出器、32 ウォータマーク保持メモリ、33 フ
レーム差分算出器、34 評価値算出器、35 評価値
比較器、36 フレームメモリ
ターン保持メモリ、14 評価値算出器、15 評価値
正規化器、16 評価値比較器、21 ウォータマーク
付加器、22 付随情報付加器、23 付加量見積器、
24 ウォータマーク保持メモリ、31 ウォータマー
ク検出器、32 ウォータマーク保持メモリ、33 フ
レーム差分算出器、34 評価値算出器、35 評価値
比較器、36 フレームメモリ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 保坂 和寿 東京都品川区北品川6丁目7番35号 ソニ ー株式会社内 Fターム(参考) 5B057 CE08 CG07 5C063 AB05 AC01 AC10 CA11 CA36 CA40 DA02 5D044 AB07 DE17 FG18 GK08
Claims (15)
- 【請求項1】 入力された画像に埋め込まれている付随
情報を検出する付随情報検出装置において、 上記付随情報のパターンを出力する付随情報出力手段
と、 上記付随情報出力手段から出力された上記付随情報と検
出値とに基づいて評価値を演算する評価値演算手段と、 上記評価値の正規化を行う評価値正規化手段と、 正規化された上記評価値に基づいて上記付随情報の検出
を行う付随情報検出手段とを備えることを特徴とする付
随情報検出装置。 - 【請求項2】 上記付随情報正規化手段は、上記検出値
が所定の値に達したカウント数を付随情報のパターンが
画像中の全ての検出値の個数により除算して得た正規化
用値に基づいて、上記評価値の正規化を行うことを特徴
とする請求項1記載の付随情報検出装置。 - 【請求項3】 入力された画像において近傍の画素との
間の画素値の差分値を上記検出値として算出する差分値
算出手段を備え、 上記評価値演算手段は、上記付随情報出力手段から出力
された上記付随情報のパターンと上記差分値とに基づい
て、上記評価値を演算することを特徴とする請求項1記
載の付随情報検出装置。 - 【請求項4】 入力された画像に埋め込まれている付随
情報を検出する付随情報検出方法において、 上記付随情報のパターンを出力する付随情報出力工程
と、 上記付随情報出力工程において出力された上記付随情報
と検出値とに基づいて評価値を演算する評価値演算工程
と、 上記評価値の正規化を行う評価値正規化工程と、 正規化された上記評価値に基づいて上記付随情報の検出
を行う付随情報検出工程とを有することを特徴とする付
随情報検出方法。 - 【請求項5】 上記付随情報正規化工程では、上記検出
値が所定の値に達したカウント数を付随情報のパターン
が画像中の全ての検出値の個数により除算して得た正規
化用値に基づいて、上記評価値の正規化を行うことを特
徴とする請求項4記載の付随情報検出方法。 - 【請求項6】 画像に付随情報を埋め込む処理を行う画
像データ処理装置において、 上記付随情報を上記画像に付加させる付随情報付加手段
と、 上記画像への上記付随情報の付加量を適用的に変化させ
る付加量操作手段とを備えることを特徴とする画像デー
タ処理装置。 - 【請求項7】 上記付加量操作手段は、上記付加量を画
素値に応じて変化させることを特徴とする請求項6記載
の画像データ処理装置。 - 【請求項8】 上記付加量操作手段は、上記付加量を画
素の検出値が一定となるように変化させることを特徴と
する請求項6記載の画像データ処理装置。 - 【請求項9】 上記付加量操作手段は、上記付加量の検
出時の変換操作処理に対応して逆の変換操作処理となる
ように付加量を変化させることを特徴とする請求項6記
載の画像データ処理装置。 - 【請求項10】 画像に付随情報を埋め込む処理を行う
画像データ処理方法において、 上記付随情報を上記画像に付加させる付随情報付加工程
と、 上記画像への上記付随情報の付加量を適用的に変化させ
る付加量操作工程とを有することを特徴とする画像デー
タ処理方法。 - 【請求項11】 上記付加量操作工程では、上記付加量
を画素値に応じて変化させることを特徴とする請求項1
0記載の画像データ処理方法。 - 【請求項12】 入力された画像に時間方向にパターン
が変化されて埋め込まれている付随情報を検出する付随
情報検出装置であって、 上記付随情報のパターンを出力する付随情報出力手段
と、 入力される画像の画素値の時間方向に差分値を算出する
差分値算出手段と、 上記付随情報出力手段から出力された上記付随情報と上
記差分値とに基づいて評価値を演算する評価値演算手段
と、 上記評価値に基づいて上記付随情報の検出を行う付随情
報検出手段とを備えることを特徴とする付随情報検出装
置。 - 【請求項13】 上記差分値算出手段は、フレーム内に
おいて対応される画素の時間方向の差分値を算出するこ
とを特徴とする請求項12記載の付随情報検出装置。 - 【請求項14】 時間方向で異なる画像が記憶される記
憶手段を備えることを特徴とする請求項12記載の付随
情報検出装置。 - 【請求項15】 入力された画像に時間方向にパターン
が変化されて埋め込まれている付随情報を検出する付随
情報検出方法であって、 上記付随情報のパターンを出力する付随情報出力工程
と、 入力される画像の画素値の時間方向に差分値を算出する
差分値算出工程と、 上記付随情報出力工程において出力された上記付随情報
と上記差分値とに基づいて評価値を演算する評価値演算
工程と、 上記評価値に基づいて上記付随情報の検出を行う付随情
報検出工程とを有することを特徴とする付随情報検出方
法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10175203A JP2000013765A (ja) | 1998-06-22 | 1998-06-22 | 付随情報検出装置及び方法、並びに画像データ処理装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10175203A JP2000013765A (ja) | 1998-06-22 | 1998-06-22 | 付随情報検出装置及び方法、並びに画像データ処理装置及び方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000013765A true JP2000013765A (ja) | 2000-01-14 |
Family
ID=15992107
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10175203A Pending JP2000013765A (ja) | 1998-06-22 | 1998-06-22 | 付随情報検出装置及び方法、並びに画像データ処理装置及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2000013765A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6909784B1 (en) * | 1999-06-25 | 2005-06-21 | Victor Company Of Japan, Ltd. | Recording apparatus and recording method of electronic watermark |
WO2005079072A1 (ja) * | 2004-02-17 | 2005-08-25 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 電子透かし埋め込み方法、電子透かし検出方法及び装置並びにプログラム |
US7024017B2 (en) | 2001-03-08 | 2006-04-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system for digital contents protection |
JP2008228344A (ja) * | 2001-12-13 | 2008-09-25 | Sony United Kingdom Ltd | 検出データ処理装置、識別方法及びプログラム |
-
1998
- 1998-06-22 JP JP10175203A patent/JP2000013765A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6909784B1 (en) * | 1999-06-25 | 2005-06-21 | Victor Company Of Japan, Ltd. | Recording apparatus and recording method of electronic watermark |
US7024017B2 (en) | 2001-03-08 | 2006-04-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system for digital contents protection |
JP2008228344A (ja) * | 2001-12-13 | 2008-09-25 | Sony United Kingdom Ltd | 検出データ処理装置、識別方法及びプログラム |
WO2005079072A1 (ja) * | 2004-02-17 | 2005-08-25 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 電子透かし埋め込み方法、電子透かし検出方法及び装置並びにプログラム |
US7769197B2 (en) | 2004-02-17 | 2010-08-03 | Mitsubishi Electric Corporation | Electronic watermark embedding method, electronic watermark detecting method, electronic watermark detecting apparatus and program |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20020528 |