JP2000050057A - 画像処理方法、装置及び媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 付加情報を画像データに埋め込むに際して画
質と耐性をともに向上させることを目的とする。 【解決手段】 画像データに付加情報を埋め込む画像処
理方法であって、例えば図２に示すように、埋め込む画
素又は空間周波数のコンポーネントを複数個で構成し、
これら複数個の埋め込み画素又は空間周波数のコンポー
ネントのデータ値を該データ値に応じた値に従い変更す
ることにより付加情報を埋め込むことを特徴とする方法
が開示される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はデジタル画像データ
に著しいダメージを与えることなく情報を付加する画像
処理方法、装置及び媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、電子透かし技術はデジタルコンテ
ンツの著作権を保護する手法として色々な方法が開発さ
れて来た。この方法は、画像のデジタル情報の中に著作
権保有者の名前・購入者のＩＤ等のデジタルコンテンツ
の取り扱い情報を、人間の眼に見えにくい様に埋め込
み、違法コピーによる無断の使用を追跡可能とする手法
として、電子流通業界におけるセキュリティ・著作権保
護技術として最近注目を浴びている。この電子透かしに
技術におけるデータの埋め込み方法として、種々の方法
が提案されている。そのうちの一つの方法として、デジ
タル画像データの最下位ビットに情報を埋め込む方法が
ある。この方法は、デジタル化した画像データＸ（また
はその空間周波数データ）にビット埋め込みを行うもの
であって１ビットの情報（０又は１）を画像データの中
に埋め込む際、埋め込もうとした情報が０であるか１で
あるかにより、画像データの最下位ビット（ＬＳＢ）の
値を変更するものである。例えば画像データが１０１で
ある場合、その２進数表示は 画像データ“１０”→（１１００１０１） であるが、今埋め込む値が“０”の場合は、ＬＢＳの値
を０、“１”の場合はＬＳＢの値を１とした予め決める
とすると、画像データのＬＳＢに透かし情報が埋め込ま
れた事になる。即ち 埋め込み情報“０”→（１１００１００） 埋め込み情報“１”→（１１００１０１） が、埋め込まれた後の画像データとして登録される。か
かる埋め込まれた情報の検出のためにはこれらの画像デ
ータを読み込みそのＬＳＢを抽出することにより埋め込
み情報を得る。この方法は簡単であるが、画像データに
エラーが混入した場合や、画像処理を施した場合に埋め
込まれた情報が損なわれることが生じる。例えば、１ビ
ットのエラー情報が画像情報に加算された場合には、Ｌ
ＳＢに埋め込まれた情報が直接影響される。また画像に
対して階調処理を託す、例えばガンマ変換を施した場合
にはＬＳＢ値はしばしば変化を受ける。逆に言えば、こ
れらの処理により埋め込まれた情報を簡単に除去或いは
変更することが出来る。即ちこの方法は実用上耐性の弱
いものといわれている。

【０００３】この問題点を解決するために、画像データ
を再量子化することによって、耐性の強いものとする方
法がある。図１を用いてこの方法を説明する。かかる方
法はある指定した場所の画像データＸを幅ｈで再量子化
する方法である。即ち、図１において、画像データＸを
幅ｈで分割したとする。今画像データが１０進数の１０
１であるとすると幅ｈを４とすると４、８、１２、１
６、…、１００、１０４、……となり、画像データの値
１０１を再量子化する候補として１００あるいは１０４
が可能性がある。そこで以下のルールを設定する。

【０００４】埋め込み情報“０”の時→再量子化データ
の偶数番目に量子化 埋め込み情報“１”の時→再量子化データの奇数番目に
量子化 再量子化値１００は４Ｘ２５で奇数番目、１０４は４Ｘ
２６で偶数番目となるため、埋め込み情報が“０”の時
は前述のルールに従い偶数番目であるので１０４に、
“１”の時は、奇数番目であるので１００に再量子化さ
れる。

【０００５】埋め込まれた情報を検出するためには前述
の再量子化方法に再量子化された画像データを幅ｈで割
り、商を得る。 そこで商が奇数であれば→埋め込み情報“１” 商が偶数であれば→埋め込み情報“０” なる２つの条件を満すルール（２）を用いて埋め込み情
報を検出する。例えば画像データが１００、１０４のそ
れぞれの場合、かかるデータを幅４で割り、 １００／４＝２５→奇数であるので埋め込み情報“１” １０４／４＝２６→偶数であるので埋め込み情報“０” を得る。

【０００６】ここで再量子化の幅ｈを大きくとれば、エ
ラー耐性が向上する。例えば再量子化後の、画像データ
に１ビットのエラー情報が混在したとすると、 １００→１０１または９９ １０４→１０５または１０３となる。 そこでルール（２）を次の２つの条件を満すルール
（３）として以下のように変更する。

【０００７】（３）商を四捨五入したものが奇数であれ
ば→埋め込み情報“１” 商を四捨五入したものが偶数であれば→埋め込み情報
“０” 上記ルール（３）を用いれば、読み取り画像データを幅
４で割り、 〔１０１／４〕＝２５、〔９９／４〕＝２５→奇数であ
るので埋め込み情報“１” 〔１０５／４〕＝２６、〔１０３／４〕＝２６→偶数で
あるので埋め込み情報“０” を得る。従って、エラー耐性の強い透かし情報を得る事
が出来るものである。ここで再量子化の幅ｈは、エラー
耐性の強度を与えるパラメータとして利用目的に合わせ
て使い分ける事が出来る。そしてこの値は、埋め込み時
と、検出時に同一の値を利用せねばならない為、鍵（Ｋ
ｅｙ）情報として管理される。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】かかる方法では幅ｈを
変える事により、耐性の強い埋め込みが可能であるが、
この様な方法では以下の問題点がある。

【０００９】１）幅ｈを大きくとれば耐性が向上する
が、画質が劣化する。 ２）幅ｈを小さくとれば画質は向上するが、耐性は劣化
する。

【００１０】従って、画質と耐性とはお互いにトレード
オフの関係にあり、一方をよくすると他方が悪くなり、
両方を満足させる事は難しかった。

【００１１】本発明は上述の課題を全て或いは少なくと
も１つ解決することを目的とする。

【００１２】また本発明は画質の劣化が少なく情報を埋
め込むことができる様にすることをと他の目的とする。

【００１３】また本発明は埋め込まれた情報を精度良く
検出するに適した画像処理方法、装置、及び媒体を提供
することを更に他の目的とする。

【００１４】また本発明は耐性に優れた情報埋め込み方
法を提供することを更に他の目的とする。

【００１５】本発明は新規な機能を有する画像処理方法
装置、媒体を提供することを更に他の目的とする。

【００１６】本発明の他の目的及び特徴は以下に続く実
施例及び図面から明らかになるであろう。

【００１７】

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め本発明の方法は画像データに付加情報を埋め込む画像
処理方法であって、埋め込む画素又は空間周波数のコン
ポーネントを複数個で構成し、前記複数個の埋め込み画
素又は空間周波数のコンポーネントのデータ値を該デー
タ値に応じた値に従い変更することにより付加情報を埋
め込む画像処理方法を特徴とする。

【００１８】更には、前記埋め込み情報を複数の画素又
は空間周波数のコンポーネント間の加重加算で配分する
ことを特徴とする。

【００１９】更には、前記埋め込み情報を複数の画素又
は空間周波数のコンポーネント間の加重加減算で配分す
ることを特徴とする。

【００２０】更には、前記埋め込む対象となる複数個の
画素又は空間周波数のコンポーネントを、空間的に離散
した個所から選ぶことを特徴とする。

【００２１】更には、前記埋め込む対象となる複数個の
画素又は空間周波数のコンポーネントを選択するに際し
てあらかじめ設定した複数個のマスク・パターンを組み
合わせて用いることを特徴とする。

【００２２】更には、前記複数個のマスクパターンの組
み合わせは、周期的な組み合わせであることを特徴とす
る。

【００２３】また更には、前記複数個のマスクパターン
の組み合わせは、再現可能な乱数による組み合わせであ
ることを特徴とする。

【００２４】更には、デジタル画像をブロックに分割
し、情報を埋め込むべき画素を判定するための画素と埋
め込みの画素群をお互いに異なった画素として選択する
ことを特徴とする。

【００２５】また更には、前記判定の画素群は埋め込み
の画素群を取り囲むように構成したことを特徴とする。

【００２６】更には、前記判定のブロックは、隣接ブロ
ックと一部重なり合っていることを特徴とする。

【００２７】更には、前記判定に際しては、判定のブロ
ック内での各画素の値から画像の濃度や輝度変化の急峻
さの物理量を対象とすることを特徴とする。

【００２８】更には、前記判定に用いるパラメータ値
は、埋め込み時と検出時で異なることを特徴とする。

【００２９】更には、埋め込み情報１ビットを、空間的
に異なったに対して複数個の複数画素からなる埋め込み
ブロックで埋め込み、検出はかかる複数個のブロックの
検出結果の集合から埋め込み情報を割り出すようにする
ことを特徴とする。

【００３０】

【発明の実施の形態】（実施例１）図２は埋め込む情報
１ビットを４画素の画素データ（あるいは４つの空間周
波数コンポーネント）の組み合わせに埋め込むものであ
る。ここでは連続した２Ｘ２の画素（又は空間周波数コ
ンポーネント）（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を選んでいる。埋め
込むデータとして４画素のデータの和、即ちａ＋ｂ＋ｃ
＋ｄを対象とする。今例えば図３のように画像データが ａ＝１０１，ｂ＝１０５，ｃ＝１２３，ｄ＝８０ であるとするとａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝４０９となる。ここで
再量子化の幅ｈを４とし、加算された結果に適用すると
４、８、１２、１６、…、４０８、４１２、……とな
り、加算データの値４０９を再量子化する候補として４
０８あるいは４１２が挙げられる。そこで以下のルール
（４）を設定する。

【００３１】埋め込み情報“０”の時→再量子化データ
の偶数番目に量子化 埋め込み情報“１”の時→再量子化データの奇数番目に
量子化 再量子化値４０８は４Ｘ１０２で偶数番目、４１２は４
Ｘ１０３で奇数番目となる。したがって埋め込み情報が
“０”の時は偶数番目であるので４０８に、“１”の時
は、奇数番目であるので４１２に再量子化される。再量
子化された後の値をａ，ｂ，ｃ，ｄ各画素へ振り分ける
方法は以下の様になる。前述の加算データの値と再量子
化値との差分（＋３または−１）を次の様に振り分け
る。 （Ａ）埋め込み情報“０”の時→４０８、差分−１ 新しい画素値→ａ＝１０１，ｂ＝１０５，ｃ＝１２２，
ｄ＝８０ （Ｂ）埋め込み情報“１”の時→４１２、差分＋３ 新しい画素値→ａ＝１０２，ｂ＝１０６，ｃ＝１２４，
ｄ＝８０ ここで、４つの画素のうち値を変化させる画素はその画
素の値の大きい順に１づつ変え、上述の差分を満たすま
でくり返している。

【００３２】埋め込まれたデータの検出方法を説明す
る。このように変換された画像データを読み取り、加算
画像データを幅ｈで割り、以下の２つの条件から成るル
ール（５）を判定する。

【００３３】（５）商を四捨五入したものが奇数であれ
ば→埋め込み情報“１” 商を四捨五入したものが偶数であれば→埋め込み情報
“０” と判定する。

【００３４】上記ルール（５）を用いれば、読み取り加
算画像データを幅４で割り、 （Ａ）〔４１２／４〕＝１０３＝１０３→奇数であるの
で埋め込み情報“１” （Ｂ）〔４０８／４〕＝１０２→偶数であるので埋め込
み情報“０” を得る。エラー耐性については２Ｘ２のブロックに１ビ
ットのエラーが混在したとすると、（Ａ）の場合、４０
７あるいは、４０９がエラーが混在された結果となり、
（Ｂ）の場合４１３、あるいは４１１がエラーが混在さ
れた結果となる。いずれの場合も前述のルール（３）で
検出でき、耐性の強さは再量子化の幅ｈに見合った結果
を得る事が出来る。ここで各画素の値は±１しか変化し
ておらず、画像劣化は視覚的には少ない。このように一
般に再量子化による変化量を、複数画素にて分担する事
により、画質劣化が視覚的に少なくなる。

【００３５】（実施例２）実施例１における、再量子化
の幅ｈを８に変更すると、再量子化された後のデータは
８、１６、３２、…、４０８、４１６、……となり、前
述の加算データの値４０９を再量子化する候補として４
０８あるいは４１６が挙げられる。再量子化値４０８は
８Ｘ５１で奇数番目、４１６は８Ｘ５２で偶数番目とな
るため、埋め込み情報が“０”の時は（偶数番目である
ので）４１６に、“１”の時は、（奇数番目であるの
で）４０８に再量子化される。ａ，ｂ，ｃ，ｄ各画素へ
の振り分けを、加算値と再量子化値との差分Ｄ（＋７ま
たは−１）を次の様に行う。 （Ａ）埋め込み情報“０”の時→４１６、差分Ｄ＝＋７ 加算量→Δａ＝２，Δｂ＝２，Δｃ＝２，Δｄ＝１ 新しい画素値→ａ＝１０３，ｂ＝１０７，ｃ＝１２５，
ｄ＝８１ （Ｂ）埋め込み情報“１”の時→４０８、差分Ｄ＝−１ 加算量→Δａ＝０，Δｂ＝０，Δｃ＝−１，Δｄ＝０ 新しい画素値→ａ＝１０１，ｂ＝１０５，ｃ＝１２２，
ｄ＝８０

【００３６】図４（Ａ），（Ｂ）は前述の例においてそ
れぞれの変化量を画素毎に示したものである。この差分
Ｄの配分は以下のルールで決められる。

【００３７】（６）Δ＝再量子化の幅ｈ値／画素数とし
て 差分Ｄを、画像の値の大きい画素の順に順次Δづつ加算
（減算）させていく。最後に残差を与え、Ｄを０とす
る。

【００３８】前述の（Ａ）の場合、差分Ｄ＝＋７である
ので、Δ＝８／４＝２として、ｃ，ｂ，ａ，ｄ画素の順
に２づつ加算していく。ｃ，ｂ，ａ画素の順に２、２、
２と加算していき、残り１をｄに適用する。（Ｂ）の場
合、差分Ｄ＝−１であるので、ｃ，ｂ，ａ，ｄ画素の順
に２づつ減算していくはずであるが変化量が１であるの
でｃ画素にのみ適用する。

【００３９】ここで適用画素順位として、画像データの
順の大きな順番にしたが、これは値が大きいほど変化量
に対して割合が小さく、画質の劣化が少ないからであ
る。実施例２の場合、再量子化の幅ｈが大きくなった
分、実施例１に比べ更に耐性が向上する。実施例として
ａ，ｂ，ｃ，ｄを同一の荷重での加算を行ったが、荷重
（Ｐ_i ）を変えた加算、 Ｐ₁ ａ＋Ｐ₂ ｂ＋Ｐ₃ ｃ＋Ｐ₄ ｄ を用いても可能である。

【００４０】（実施例３）同様に連続した２Ｘ２の画素
（又は空間周波数コンポーネント）（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）
を選ぶ。ここで画像データを説明上、Ｘ₁ ＝ｃ，Ｘ₂ ＝
ｂ，Ｘ₃ ＝ａ，Ｘ₄ ＝ｄとおく。この順番をＸ_i とし、
加算データとして （７）Ｘ₁ −Ｘ₂ ＋Ｘ₃ −Ｘ₄ の値を対象とする。図３の画像データにかかる変換を行
うと以下の様になる。 ａ＝１０１，ｂ＝１０５，ｃ＝１２３，ｄ＝８０ Ｘ₁ ＝１２３、Ｘ₂ ＝１０５、Ｘ₃ ＝１０１、Ｘ₄ ＝８
０ Ｘ₁ −Ｘ₂ ＋Ｘ₃ −Ｘ₄ ＝１２３−１０５＋１０１−８
０＝３９ 再量子化の幅ｈ＝４とすると、３６、４０が候補隣、前
述の方法と同様にして、 （Ａ）埋め込み情報“０”の時→再量子化値４０（偶数
値）、差分Ｄ＝＋１ （Ｂ）埋め込み情報“１”の時→再量子値３６（奇数
値）、差分Ｄ＝−３ 差分値Ｄ振り分け以下のように行う。Ｘ_i の差分値をＤ
_i とすると（７）式より、 再量子化値＝（Ｘ₁ ＋Ｄ₁ ）−（Ｘ₂ −Ｄ₂ ）＋（Ｘ₃
＋Ｄ₃ ）−（Ｘ₄ ＋Ｄ₄）（８） ＝Ｘ₁ −Ｘ₂ ＋Ｘ₃ −Ｘ₄ ＋Ｄ₁ ＋Ｄ₂ ＋Ｄ₃ Ｄ₄
（９） 新しい画素値→（Ｘ₁ ＋Ｄ₁ ），（Ｘ₂ −Ｄ₂ ），（Ｘ
₃ ＋Ｄ₃ ），（Ｘ₄ ＋Ｄ₄ ）（１０） これを上記（Ａ），（Ｂ）に適用すると、（６）式を用
いて、 （Ａ）埋め込み情報“０”の時→再量子化値４０（偶数
値）、差分Ｄ＝＋１ Ｄ₁ ＝１ 従って、画素値の大きい画素から差分の演算を行うので
新しい画素値として、 Ｘ₁ ＝１２４、Ｘ₂ ＝１０５、Ｘ₃ ＝１０１、Ｘ₄ ＝８
０ （Ｂ）埋め込み情報“１”の時→再量子化値３６（奇数
値）、差分Ｄ＝−３ Ｄ₁ ＝−１、Ｄ₂ ＝−１、Ｄ₃ ＝−１ 従って、新しい画素値として、 Ｘ₁ ＝１２２、Ｘ₂ ＝１０６、Ｘ₃ ＝１００、Ｘ₄ ＝８
０ となる。

【００４１】実施例３の特徴は、２Ｘ２のブロックに切
り出した画素に対して差分値を（１０）式で与えている
ため、ローカルな濃度がほぼ保存される事である。即
ち、（Ｂ）の例でわかるように、Ｘ₁ が−１、Ｘ₂ が＋
１、Ｘ₃ が−１というように各画素の変過分が＋−の増
減として施されるため、実施例の処理が行われた後４画
素の平均データと処理前の平均データとの差が実施例２
の場合に対して小さく、画質劣化が更に少なくなる。

【００４２】（実施例４）図５は、対象となる画素が離
れている場合の実施例である。前述の実施例では図２に
示すように互いに隣接する画素を用いてデータを埋め込
んだが同図Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに示されるように、４画素の
配列の方法は数多く考えられる。本実施例の電子透かし
技術の場合、解読を阻止する意味で、画素配列の情報を
パラメータとして導入する事により、より複雑化し解読
が困難となる。この画素配列情報は鍵情報のなかに入れ
て保管する。

【００４３】今画像データを４Ｘ４のブロック配列に
し、それぞれの画素配列を適用したとする。それぞれの
パターンをマスク・パターンと呼ぶ事にする。図５Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄに示される各マスク・パターンを図６や、図
７に示されるように順次変化させ、対応画素を変化させ
ていく事により解読を困難にさせる事が出来る。これは
乱数テーブルを用いて、より複雑性を増す事も可能であ
る。但し乱数値はこのマスクパターンの数内で正規化
し、検出時に再現可能であるとする。かかる乱数の発生
方法は、埋め込み時と検出時で同一のものを使い、初期
値を鍵情報として引き渡すものとする。このマスク・パ
ターン内での透かし情報の埋め込み方法は、前述の方法
を取るものとする。

【００４４】（実施例５）このマスク・パターンの決定
方法は処理対策の画像データを実空間領域のデータとし
て得るか、空間周波数空間領域のデータとしてとるかで
多少異なる。実空間の場合には、画像データの書き換え
が周期的に行われるので、視覚的には繰り返しの周期パ
ターンが目に付かないようにする方が好ましい。一般に
人間の視覚特性上、画像データの変化の急峻な部分での
微少変化は目に付きにくい事が分かっている。従って （１）ブロック内の画像データの最大値Ｘ_max と最小値
Ｘ_min との差分Δが、ある閾値ｐよりも大きいブロック
に透かし情報を埋め込む。 （２）差分Δが、ある閾値ｐよりも小さい場合には、そ
のブロックに透かし情報を埋め込まずスキップする。

【００４５】以上のルールに基づいて書き込みを行う事
により、視覚特性上画質劣化は感じられなくなる。実際
にこの判定を複数画素から成るブロックで行い、そのブ
ロックで埋め込み情報に基づく画像データの増減を行っ
た場合には、画像データが変化するために検出時に、誤
動作を起こす怖れがある。即ち、判定において閾値近傍
のデータに対して埋め込み情報に基づく差分値Ｄの各画
素への配分の結果、データが変化し、検出時に判定が異
なる結果をもたらす場合が生じる。従って判定と適用す
る画素とを空間的に分離する必要がある。図８におい
て、周辺１２画素（１）は判定画素として用いられ、中
心４画素（２）は埋め込みの適用画素として用いられ
る。一般に周辺画素で濃度変化が大きい場合は中心画素
でも大きい事が推測される。一方周辺画素（１）自身は
埋め込みによるデータの変化を受けないため判定は検出
時においても常に正しく行われる。図９は２次元の画像
データを４Ｘ４のブロックに分割し、各ブロックに適用
したものである。前述の判定を用い、該当ブロックに１
ビットづつ透かし情報を埋め込んでいく。埋め込みの方
法は前述の実施例と同様である。例えば埋め込み情報が
画像所有者のＩＤ番号として１０進数の５１番という数
字を埋め込む場合には、これを２進数表示で １０進数の“５１”＝（１１００１１） となり、この１，１，０，０，１，１，の値を、該当す
るブロックに順次埋め込んでいく。

【００４６】一方、中心４画素での埋め込みは、前述の
実施例で示したようにノイズや画像処理の付加によるデ
ータ変化に対し、耐性の向上が図られているが、判定画
素（１）においては閾値と比較するために、閾値近傍の
個所はノイズや画像処理により判定エラーが生じる。し
かしながら、これは以下の方法で解決される。

【００４７】埋め込む値の情報を、各ビットＭ回づつ繰
り返して行う。例えば前述の埋め込み情報（１１００１
１）の例では、各５回ずつ繰り返すものとすると、 〔（１１１１１）（１１１１１）（０００００）（００
０００）（１１１１１）（１１１１１）〕 なるビット配列で埋め込むものとする。

【００４８】検出は以下の方法で行う。 （１）判定画素群内の画像データの最大値Ｘ_max と最小
値Ｘ_min との差分Δが、ある閾値ｐ＋ｑよりも大きいブ
ロックに透かし情報を検出を行う。 （２）差分Δが、ある閾値ｐ＋ｑよりも小さい場合に
は、そのブロックに対し透かし情報の検出は行わずにス
キップする。

【００４９】ここでｑ値はノイズによって生じる誤差分
でで一般に正の値をとる。例えばノイズにより１ビット
（±１）のエラーが画像データに混入するものとする
と、ｐ＋２なる数値が適用される。これにより検出時の
判定は以下の様になる。 （１）埋め込み時に判定に該当せずスキップしたブロッ
クは、検出には絶対に引っかからない。 （２）埋め込み時に判定で該当したブロックは、検出時
に引っかからない個所がある。

【００５０】以上から、ノイズ等の影響で埋め込み情報 〔（１１１１１）（１１１１１）（０００００）（００
０００）（１１１１１）（１１１１１）〕 は、ノイズの影響で検出後、例えば （１１１１１１１１１０００００００００１１１１１１
１１１） のように変化する。今、ノイズの影響は５ブロック中１
ブロック位か、あるいはもっと良いと仮定すると、連続
した５ビットがノイズによって４ビットになる可能性が
ある。そこで符号の変わり目でまず区切り、 〔（１１１１１１１１１）（０００００００００）（１
１１１１１１１１）〕 とし、続いて、５ビット、４ビットの順に順次区切って
いくと、 〔（１１１１１）（１１１１）（０００００）（０００
０）（１１１１１）（１１１１）〕 から、最終的に埋め込み符合列（１１００１１）が得ら
れる。もし埋め込む情報が（１１１１１１）であるとす
ると、同様の埋め込み方法で合計３０ビットの“１”を
埋め込む事になる。これが正しく検出されるためには、
３ビット以上の連続量がある時に、検出可能であるとす
ると、３ブロック中に１ブロックの判定エラーが生じる
程度の頻度であれば良い事がいえる。即ち３０ビットの
連続した“１”が２８個の連続した“１”まで判定可能
である。この様にして、判定においてもエラーや各種処
理に対して耐性の強いものとなっている。

【００５１】判定周囲画素の選び方は、全１２画素全て
を対象とする必要はない。これは演算精度と、計算時間
をどこまで許容出来るかで決定される。例えば、矩形ブ
ロックの各辺から２画素づつ選び、計８画素で判定すべ
き判定周囲画素を選択する事も出来る。これにより判定
の演算量を減少させる事が出来る。この時検出時にも同
じ画素を使う必要がある事は言うまでもない。

【００５２】（実施例６）先の実施例では図９に示すよ
うにブロックは互いに重複していないが本実施例では図
１０に示すように隣接ブロックがお互いに重複してい
る。判定のための周辺画素（１）が隣接ブロックと共有
しあい、埋め込みブロック（２）の隣接との距離が短く
なり、埋め込み対象となる画素数が増えている。従っ
て、実施例５よりより多くの情報を埋め込む事が可能と
なるばかりか、判定結果を共有する事が可能で演算量も
軽減される。

【００５３】（実施例７）図１１はＤＣＴ空間に埋め込
んだ図である。ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎ
ｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）は、静止画像の圧
縮標準であるＪＰＥＧや動画像圧縮標準のＭＰＥＧでよ
く知られた方式で、８Ｘ８のブロックに対してＤＣＴ変
換が施され、８Ｘ８の周波数空間に変換される。このた
め、埋め込みはこの空間周波数空間にて行われる。図１
１において、左上のすみ位置がＤＣ（直流）成分の値を
あらわし、右側あるいは下にいくほど周波数が高くなる
ものとする。埋め込む透かし情報は視覚的に感知されに
くくするためには画像のエッジ近傍に埋め込む事が必要
で、これは空間周波数的には高周波領域に埋め込む事を
意味する。しかしながら、圧縮特性として、画像の高周
波成分は単調減少する傾向にあり、低い値は全て０にし
て圧縮率を向上させているので、あまり高周波数を対象
とするほとんどのデータが０であるために埋め込む事が
できない。そこで本実施例では比較的中程度の空間周波
数のコンポーネントを選ぶ。図１１で埋め込み画素３
ａ，３ｂ，３ｃは、それぞれ４画素単位の埋め込み領域
で、例えば実施例１、２の方法で１ビット単位の情報を
埋め込む事が出来る。従って図では３ビットの情報を一
つのＤＣＴブロックで埋め込む事が出来る。ここで空間
周波数コンポーネントで行った場合は、画像データの時
と異なり、負数が生じる。この場合は絶対値を取り、全
て正数に変換して行えば、今までの実空間での画像デー
タの場合と同様に行う事が出来る。

【００５４】次に、画像データとしての空間領域ないし
は空間周波数領域を、判定領域と埋め込み領域とに分割
し、判定領域の判定結果に基づき画質劣化が少ないと思
われる領域にのみ埋め込み領域に情報の埋め込みを行う
実施例について更に説明する。かかる実施例では、埋め
込みの操作を画質に応じて適応的に行う事により、劣化
が少なく耐性を向上させる事が出来るものである。その
結果、以下の事が特徴として上げられる。

【００５５】１）画質劣化が少なく、且つ耐性に優れて
いる。

【００５６】２）画像の特徴量を抽出しそれに応じて埋
め込みを行うため、埋め込んだ個々の位置情報を検出時
に受け渡す必要がなく、簡単である。

【００５７】以下、かかる実施例８以降を説明する。

【００５８】〔実施例８〕図１２Ａは本発明の実施例で
画像データを３Ｘ３のブロックに分割したものである。
領域１は判定領域の画素、領域２のＸは埋め込み領域の
画素を示す。領域１の８個の画素（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，
ｅ，ｆ，ｇ，ｈ）の値による演算により、埋め込み画像
領域２の画素Ｘの値に埋め込み操作を行うか否かの判断
を行う。判定は以下の方法で行う。

【００５９】（４） １）判定領域での画像エッジ量がある閾値より大きけれ
ば、エッジ領域と判断し、埋め込みを行う。 ２）判定領域での画像エッジ量がある閾値より小さけれ
ば、平坦部と判断し、埋め込みを行わず、スキップす
る。

【００６０】ここで、埋め込み領域は、前述の説明で示
したように、再量子化の幅ｈを大きくとることにより耐
性の向上が図られるが、判定領域ではある閾値と比較す
るため、その閾値近傍の出力値に対して検出エラーを生
じる。即ち、検出時に於いてノイズや画像処理の付加に
より画像データに微少の変化が加えられた場合に判定エ
ラーを生じ、検出が正しく作動しなくなるという事が起
こる。実施例では、かかる問題点を以下の方法で解決す
る。

【００６１】図１３は画像データのうちの判定に用いる
ためのビット配分を示したものである。今、画像データ
が８ビットの単色（モノクロ）画像であったとする。こ
の８ビットデータを上位Ｍビットと下位Ｎビットに分け
て考え、前述の判定にはこの上位Ｍビットのみを使うも
のとする。従って、下位Ｎビットは捨てられ、最初の８
ビットの画像データはＭビットの画像データに再量子化
された事になる。前述の画像エッジの有無の判断はこの
Ｍビットのデータによって行われるために、Ｎビットの
幅で再量子化された事になり、一般に耐性が向上する。

【００６２】ここで図１２Ｂのデータを例にとって、図
１４のフローチャートに沿って本実施例の動作を具体的
に説明する。図１２Ｂにおいて画像データａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈは、１０進数で以下の値であるとす
る。

【００６３】判定画素データ：ａ＝１８０，ｂ＝１２
０，ｃ＝７０，ｄ＝１３８，ｅ＝５０，ｆ＝９０，ｇ＝
８０，ｈ＝４０， 埋め込み画素データ：Ｘ＝１０１ ここで各判定画素データを２進数表示（…）すると、 ａ＝１８０＝（１０１１０１００），ｂ＝１２０＝（０
１１１１０００），ｃ＝７０＝（０１０００１１０），
ｄ＝１３８＝（１０００１０１０），ｅ＝５０＝（００
１１００１０），ｆ＝９０＝（０１０１１０１０），ｇ
＝８０＝（０１０１００００），ｈ＝４０＝（００１０
１０００）となる。今ここでＭ＝４ビットとすると、そ
れぞれの値から上位４ビットを取って、ａ’＝１１＝
（１０１１），ｂ’＝７＝（０１１１），ｃ’＝４＝
（０１００），ｄ’＝８＝（１０００），ｅ’３＝（０
０１１），ｆ＝５＝（０１０１），ｇ’＝５＝（０１０
１），ｈ’＝２＝（００１０）なる値を再量子化後に得
る。

【００６４】かかる再量子化後の値を用いて図１４の判
定４、５、６でエッジの有無の判定を行う。

【００６５】まず、図１４の４のステップにおいて、
Ｘ，Ｙ方向の各行、列の平均値を以下の式で算出する。

【００６６】Ｘ₁＝（ａ’＋ｂ’＋ｃ’）／３＝（１１
＋７＋４）／３＝７．０３ Ｘ₂＝（ｆ’＋ｇ’＋ｈ’）／３＝（５＋５＋２）／３
＝４．０ Ｙ₁＝（ａ’＋ｄ’＋ｆ’）／３＝（１１＋８＋５）／
３＝８．０ Ｙ₂＝（ｃ’＋ｅ’＋ｂ’）／３＝（４＋３＋２）／３
＝３．０ かかる値から図１４の５のステップの計算により、平均
の勾配Ｓは Ｓ＝ＳＱＲＴ｛（Ｘ₁−Ｘ₂）²＋（Ｙ₁＋Ｙ₂）²｝＝５． という値Ｓを得る。但しＳＱＲＴは平方根をあらわす。
ここで図１４の６のステップの判定において閾値Ｓ₀の
値を３．０と設定すると、Ｓ＞Ｓ₀となるため、この領
域は画像エッジであると判断される。この閾値Ｓ₀は判
定の耐性を与える強度のパラメータで、この値を大きく
取るとエラー耐性が向上する。即ちエラーや画像処理に
強くなるが、反面、埋め込むブロックが少なくなり多く
の情報を生め込む事ができなくなる。合理的な値は再量
子化の幅ｈと連動して、もしｈ＝４であれば、下位２ビ
ットが埋め込みデータの変動が起こりうるため、判定画
素のデータとしては上位６ビットをとるようにすればよ
いわけである。即ち、画像データが８ビットであるとす
ると、 Ｍ＝８−（ｈに要するビット数） を、Ｍの値とする。この事によりＭの値はｈの値に連動
し、検出に必要なパラメータとして受け渡す鍵（Ｋｅ
ｙ）に含ませる必要はなく、システムが簡素化できる。

【００６７】以上の判定に基づいて、ステップ７におい
て画像データＸの値１０１が、透かしデータをうみ込ま
れた値になる。即ち、埋め込み情報が“０”の時は偶数
番目であるので１０４に、“１”の時は、奇数番目であ
るので１００に再量子化される。以上の動作が例えば全
画像に対して終了するまで（ステップ８まで）行われ
る。

【００６８】ここで図１４のステップ５、６におけるＴ
の値は、透かし埋め込み後の画素Ｘの値が負数になるこ
とを防ぐものである。即ち Ｔ＝ｍｉｎ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ）＝ｍｉｎ
（１８０，１２０，７０，１３８，５０，９０．８０，
４０）＝４０ となり、Ｔ₀＝４とすると、Ｔ＞Ｔ₀となるため、透かし
の埋め込みが実行される。ここでｍｉｎ（ａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆ，ｇ）は、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ
の値の最小値を取るものとする。

【００６９】図１２Ｃは別の画像データの例を示したも
のである。今までの方法と同様にしてＭ＝４であるとし
て、 Ｘ₁＝（ａ’＋ｂ’＋ｃ’）／３＝（７＋７＋４）／３
＝６．０ Ｘ₂＝（ｆ’＋ｇ’＋ｈ’）／３＝（８＋５＋８）／３
＝７．０ Ｙ₁＝（ａ’＋ｄ’＋ｆ’）／３＝（７＋８＋８）／３
＝２３／３ Ｙ₂＝（ｃ’＋ｅ’＋ｂ’）／３＝（４＋７＋８）／３
＝１９／３ かかる値から同図５の計算により、平均の勾配Ｓは Ｓ＝ＳＱＲＴ｛（Ｘ₁−Ｘ₂）²＋（Ｙ₁＋Ｙ₂）²｝＝５／
３＝１．６７＝＜Ｓ₀＝３．０ となり、従ってこのブロックは画像のエッジ部と判定さ
れず、透かしデータの埋め込みは行われない。

【００７０】以上のようにして、判定、埋め込みともに
耐性の強い電子透かしの埋め込みが出来る。

【００７１】〔実施例９〕この実施例では、判定領域の
画像データに対して、上位Ｍビットをとるのではなく、
もっと一般的に幅Ｈで再量子化する事を試みる。ルール
として １）判定領域の画像データを幅Ｈで再量子化する。 ２）かかる値の小数部を切り捨て、整数化する。 ３）この値を用いてエッジ判定を行う。 ４）実施例１と同様、エッジがあると判定された場合の
み透かしデータの埋め込みを行う。

【００７２】図１２Ｂのデータを用いて具体的に説明す
る。今判定領域の再量子化の幅Ｈを６とすると、再量子
化された後のデータは、１０進数で ａ’＝３０，ｂ’＝２０，ｃ’＝１１，ｄ’＝２３，
ｅ’＝８，ｆ’＝１５，ｇ’＝１３，Ｈ’＝６ となる。同様の計算で、 Ｘ₁＝（ａ’＋ｂ’＋ｃ’）／３＝（３０＋２０＋１
１）／３＝２０．３３ Ｘ₂＝（ｆ’＋ｇ’＋ｈ’）／３＝（１５＋１３＋６）
／３＝１１．３３ Ｙ₁＝（ａ’＋ｄ’＋ｆ’）／３＝（３０＋２３＋１
５）／３＝２２．６７ Ｙ₂＝（ｃ’＋ｅ’＋ｂ’）／３＝（１１＋８＋６）／
３＝８．３３ かかる値から、平均の勾配Ｓは Ｓ＝ＳＱＲＴ｛（Ｘ₁−Ｘ₂）²＋（Ｙ₁＋Ｙ₂）²｝＝１
６．９２．

【００７３】ここで、この閾値Ｓ₀は前述と同様、判定
の耐性を与える強度のパラメータで、この値を大きく取
るとエラー耐性が向上する。即ちエラーや画像処理に強
くなるが、反面、埋め込むブロックが少なくなり多くの
情報を埋め込む事ができなくなる。

【００７４】今Ｓ₀を１０という値に設定したとする
と、Ｓ＞Ｓ₀となり、エッジであるという判定で透かし
情報の埋め込みが行われる。

【００７５】実施例８において、データの上位Ｍビット
を抽出する事は、２のべき乗で再量子化するのと同様で
ある。従って実施例１は実施例２の特別な場合に相当す
る。実施例２では２のべき乗以外の数値で再量子化が可
能であるため、より細かい演算と幅広い対応が可能であ
る。（一方、実施例１の上位Ｍビットを取る例は、デー
タの単なるビット操作であるため簡単であるという特徴
がある。）この再量子化の操作は、判定に用いるための
計算だけであり、実際の画像データを直接書き換えてい
るわけではない。従って、演算の手法が埋め込みと検出
時とで同様な手法が取られれば良いわけで、判定２）の
整数化は本質的ではなく、四捨五入でもよい。この再量
子化の方法に基づく耐性の向上は、この切り捨てや、四
捨五入の方法による整数値への丸め操作に基づくもので
あると言えよう。

【００７６】図１５は実施例８、及び実施例９における
埋め込み方法を実際の画像へ適用する方法を示したもの
である。図において１は判定領域、２は埋め込み画素を
表す。図１５に示す本実施例のにおいて、画像データは
３Ｘ３のブロックにより分割され、格子状に配列され
る。それぞれのブロックでの判定結果により、埋め込み
が行われたり、スキップされたりする。

【００７７】図１６は隣接ブロックの判定領域を重複さ
せた場合である。実施例８で説明した平均値の計算にお
いてＸ₁、Ｘ₂、Ｙ₁、Ｙ₂の値は、この図の場合、前後左
右のブロックで重複しているため、前のブロックで用い
た値が使えるために演算量を少なくする事が可能である
と同時に、埋め込む対象画素を多くする事が可能であ
る。前述のように判定の耐性を大きくするためには、再
量子化の幅Ｈを大きくとらねばならず、そうすると判定
により埋め込み候補が減少する。従って図１６のように
対象ブロックを多く取ることが出来る事はこの問題を緩
和する事が可能である。

【００７８】〔実施例１０〕図１７は判定領域の画素数
を４画素に減らし、より多くの埋め込み領域を実現した
ものである。判定領域１は４画素ａ，ｂ，ｃ，ｄからな
る。判定領域の画像データは、実施例１、及び２での再
量子化手法によりａ’，ｂ’，ｃ（，ｄ’に変換され
る。かかる値を用いてエッジの判定として Ｓ＝ｍａｘ（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）−ｍｉｎ
（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’） を計算し、Ｓ＞Ｓ₀の場合にエッジがあるとする。但
し、ｍａｘ（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）はａ’，ｂ’，
ｃ’，ｄ’データの最大値、ｍｉｎ（ａ’，ｂ’，
ｃ’，ｄ’）は最小値を表すものとする。従って最大値
と最小値の差が大きい場合にはそこにエッジがあると判
断される。

【００７９】図１８はこのブロックを用いて２次元の画
像領域に当てはめたもので、十時型の各ブロックの判定
領域をともに重複させる事により、より高密度に透かし
情報を埋め込む事が可能である。

【００８０】〔実施例１１〕図１９はＤＣＴ空間に情報
を埋め込む別の実施例を説明する図である。ＤＣＴ（Ｄ
ｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａ
ｔｉｏｎ）は、静止画像の圧縮標準であるＪＰＥＧや動
画像圧縮標準のＭＰＥＧでよく知られた方式で、８Ｘ８
のブロックに対してＤＣＴ変換が施され、８Ｘ８の周波
数空間に変換される。このため、埋め込み操作にはこの
空間周波数空間にて行われる。図１９において、左上の
かどがＤＣ（直流）成分をあらわし、右側あるいは下に
行くほど周波数が高くなるものとする。埋め込む透かし
情報は視覚的に感知されにくくするためには画像のエッ
ジ近傍に埋め込む事が必要で、これは空間周波数的には
高周波領域に埋め込む事を意味する。しかしながら、圧
縮特性として、画像の高周波成分は単調減少する傾向に
あり、低い値は全て０にして圧縮率を向上させているの
で、あまり高周波を対象とするとほとんどのデータが０
であるために埋め込む事ができない。そこで本実施例で
は比較的中程度の空間周波数のコンポーネントを選ぶ。
ある特定の周波数データを選びその値がある閾値よりも
大きい時、画像エッジがあると判定される。

【００８１】今、判定周波数成分ａ，ｂ，ｃの値につい
て判定操作を施し、その判定結果により、ある特定の周
波数成分のデータ３ａを埋め込みの対象とする手法につ
いて述べる。方法としては以下のように行う。 １）判定領域の周波数データａ，ｂ，ｃ，の値を幅Ｈで
再量子化する。 ２）かかる値の小数部を切り捨て、絶対値を取り整数化
した値ａ’，ｂ’，ｃ’を得る。 ３）この値を用いて平均データＳ＝Ａｖｅ（ａ’，
ｂ’，ｃ’）＝（ａ’＋ｂ’＋ｃ’）／３を求める。 ４）Ｓが閾値Ｓ₀より大きければ、ある特定の周波数成
分のデータ３ａに透かし情報の埋め込みを行う。

【００８２】今、ａ’，ｂ’，ｃ’の値が、８ビットデ
ータとして、１２０、−８９、９５なる値であったとす
る。再量子化の幅Ｈを６とすると、ａ’＝２０，ｂ’＝
１４，ｃ’＝１５となり、Ｓ＝１６．３３となる。ここ
で符号は絶対値をとるものとする。閾値Ｓ₀を１５とす
ると、このブロックにはエッジがあると判定し、特定の
周波数成分３ａのデータに透かし情報が付加される。

【００８３】同様な操作をｄ，ｅ，ｆの周波数成分に対
して行い、エッジ判定されれば、周波数成分３ｂに透か
し情報の書き込みを行う。以下同様の判定を周波数成分
ｇ，ｈ，ｉに対しても行いその結果を特定周波数３ｃに
対して行う。以上のようにして１つのＤＣＴブロックに
対して最大３ビットの透かし情報が書き込まれる。

【００８４】〔実施例１２〕図２０は１つのＤＣＴブロ
ックにより多くの透かし情報を埋め込むことが出来るよ
うに、埋め込みの特定周波数３ｄ，３ｅを増やしたもの
である。３ｄに対しては、判定の周波数としてｂ，ｃ，
ｄを、３ｅに対しては、判定の周波数としてｆ，ｇ，ｈ
を用いる。従ってこの場合１つのＤＣＴブロックに対し
て５ビットの情報が埋め込まれる。

【００８５】以上本実施例は以上のようにして、デジタ
ル画像データの中に画質に著しいダメージを加える事無
しに機密付加情報を埋め込むこ事が出来たものである。
その特徴は埋め込む領域と、埋め込みの判定を行う領域
とを分離し、埋め込みの判定を行う領域の画像データ、
もしくは空間周波数データを、再量子化の幅Ｈで再量子
化するか、あるいはデータの上位Ｍビットを取る事によ
り耐性の強い判定と透かし情報の埋め込みが出来たもの
である。判定領域での再量子化の幅Ｈと、埋め込みの再
量子化の幅ｈとは一般に独立で、それぞれ異なった値を
取る事が可能である。その場合埋め込まれた情報を検出
するために、受け渡す鍵（Ｋｅｙ）情報としては（Ｈ，
ｈ）の両方が必要である。しかしながら両者ともに耐性
をあらわすパラメータである為Ｈ＝ｈとする事も可能で
ある。この時は鍵情報としてはＨのみ受け渡せばよい事
は言うまでもない。

【００８６】（本発明の他の実施形態）本発明は複数の
機器（たとえばホストコンピュータ、インターフェース
機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに
適用しても一つの機器（たとえば複写機、ファクシミリ
装置）からなる装置に適用してもよい。

【００８７】また前述した実施形態の付加情報の埋め込
み機能を実現する様に各種のデバイスを動作させる様に
該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内の
コンピュータに、前記実施形態機能を実現するためのソ
フトウエアのプログラムコードを供給し、そのシステム
あるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）
を格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動
作させることによって実施したものも本願発明の範疇に
含まれる。

【００８８】またこの場合、前記ソフトウエアのプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログ
ラムコードをコンピュータに供給するための手段、例え
ばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明
を構成する。

【００８９】かかるプログラムコードを格納する記憶媒
体としては例えばフロッピーディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気
テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いるこ
とが出来る。

【００９０】またコンピュータが供給されたプログラム
コードを実行することにより、前述の実施形態の機能が
実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコン
ピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティング
システム）、あるいは他のアプリケーションソフト等と
共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもか
かるプログラムコードは本願発明の実施形態に含まれる
ことは言うまでもない。

【００９１】更に供給されたプログラムコードが、コン
ピュータの機能拡張がボードやコンピュータに接続され
た機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後のプ
ログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや
機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部
または全部を行い、その処理によって前述した実施形態
の機能が実現される場合も本願発明に含まれることは言
うまでもない。

【００９２】また本発明は請求項に記載した範囲内で種
々の変更が可能である。

【００９３】

【発明の効果】本発明に依れば従来よりも画質を劣化さ
せることなく、耐性を向上させ、画像データに付加情報
を埋め込むことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来の付加情報埋め込み方法を説明する図。

【図２】本実施例の付加情報の埋め込みの動作を説明す
る図。

【図３】図２の具体例を示す図。

【図４】図２に対応して付加情報を示す図。

【図５】付加情報が埋め込まれる画素の他の例を示す
図。

【図６】付加情報が埋め込まれるブロックの他の例を示
す図。

【図７】付加情報が埋め込まれるブロックの他の例を示
す図。

【図８】付加情報が埋め込まれるブロックの判定を説明
する図。

【図９】付加情報が埋め込まれるブロックの判定を説明
する図。

【図１０】付加情報が埋め込まれるブロックの判定を説
明する他の例を示す図。

【図１１】付加情報が埋め込まれる周辺数領域を示す
図。

【図１２】本発明の更に別の実施例における与えられた
画像データの例を示す図。

【図１３】画像データのうちの判定に用いるビット配分
を示す図。

【図１４】本実施例の手順を示すフローチャート。

【図１５】埋め込み方法を説明する図。

【図１６】図１５において隣接ブロックの判定領域を重
複させる図。

【図１７】判定領域の画素数を４画素とした例を示す
図。

【図１８】図１７の判定領域を２次元の画像領域に割り
当てた図。

【図１９】ＤＣＴ空間に情報を埋め込む別の実施例を説
明する図。

【図２０】図１９において埋め込みの特定周波数を増や
した例を説明する図。

Claims (40)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 埋め込む画素又は空間周波数のコンポー
   ネントを複数個で構成し、前記複数個の埋め込み画素又
   は空間周波数のコンポーネントのデータ値を該データ値
   に応じた値に従い変更することにより付加情報を埋め込
   むことを特徴とする画像データに付加情報を埋め込む画
   像処理方法。
2. 【請求項２】 前記埋め込み情報を複数の画素又は空間
   周波数のコンポーネント間の加重加算を用いて配分する
   ことを特徴とする請求項１の画像処理方法。
3. 【請求項３】 前記埋め込み情報を複数の画素又は空間
   周波数のコンポーネント間の加重加減算を用いて配分す
   ることを特徴とする請求項１の画像処理方法。
4. 【請求項４】 前記埋め込む対象となる複数個の画素又
   は空間周波数のコンポーネントを、空間的に離散した個
   所から選ぶことを特徴とする請求項１の画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記埋め込む対象となる複数個の画素又
   は空間周波数のコンポーネントを選択するに際してあら
   かじめ設定した複数個のマスク・パターンを組み合わせ
   て用いることを特徴とする請求項１の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記複数個のマスクパターンの組み合わ
   せは、周期的な組み合わせであることを特徴とする請求
   項５の画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記複数個のマスクパターンの組み合わ
   せは、再現可能な乱数による組み合わせであることを特
   徴とする請求項５の画像処理方法。
8. 【請求項８】 デジタル画像をブロックに分割し、情報
   を埋め込むべき画素を判定するための画素と埋め込みの
   画素群をお互いに異なった画素として選択することを特
   徴とする請求項１の画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記判定の画素群は埋め込みの画素群を
   取り囲むように構成したことを特徴とする請求項８の画
   像処理方法。
10. 【請求項１０】 前記判定のブロックは、隣接ブロック
    と一部重なり合っていることを特徴とする請求項９の画
    像処理方法。
11. 【請求項１１】 前記判定に際しては、判定のブロック
    内での各画素の値から画像の濃度や輝度変化の急峻さの
    物理量を対象とすることを特徴とする請求項８の画像処
    理方法。
12. 【請求項１２】 前記判定に用いるパラメータ値は、埋
    め込み時と検出時で異なることを特徴とする請求項１１
    の画像処理方法。
13. 【請求項１３】 埋め込み情報１ビットを、空間的に異
    なったに対して複数個の複数画素からなる埋め込みブロ
    ックで埋め込み、検出はかかる複数個のブロックの検出
    結果の集合から埋め込み情報を割り出すようにすること
    を特徴とする請求項１の画像処理方法。
14. 【請求項１４】 前記コンポーネントのデータ値に応じ
    た値は前記データ値を所定のステップ幅で再量子化した
    値と該データ値との差分であることを特徴とする請求項
    １の画像処理方法。
15. 【請求項１５】 請求項１の画像処理方法をコンピュー
    タが実行可能に格納した媒体。
16. 【請求項１６】 前記媒体はＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ
    不揮発性のメモリカードＲＯＭのうち少なくとも１つで
    あることを特徴とする請求項１５の媒体。
17. 【請求項１７】 埋め込む画素又は空間周波数のコンポ
    ーネントを複数個で構成し、前記複数個の埋め込み画素
    又は空間周波数のコンポーネントのデータ値を該データ
    値に応じた値に従い変更することにより付加情報を埋め
    込むことを特徴とする画像データに付加情報を埋め込む
    画像処理装置。
18. 【請求項１８】 前記埋め込み情報を複数の画素又は空
    間周波数のコンポーネント間の加重加算を用いて配分す
    ることを特徴とする請求項１７の画像処理装置。
19. 【請求項１９】 前記埋め込み情報を複数の画素又は空
    間周波数のコンポーネント間の加重加減算を用いて配分
    することを特徴とする請求項１７の画像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記埋め込む対象となる複数個の画素
    又は空間周波数のコンポーネントを、空間的に離散した
    個所から選ぶことを特徴とする請求項１７の画像処理装
    置。
21. 【請求項２１】 前記埋め込む対象となる複数個の画素
    又は空間周波数のコンポーネントを選択するに際してあ
    らかじめ設定した複数個のマスク・パターンを組み合わ
    せて用いることを特徴とする請求項１７の画像処理装
    置。
22. 【請求項２２】 前記複数個のマスクパターンの組み合
    わせは、周期的な組み合わせであることを特徴とする請
    求項２１の画像処理装置。
23. 【請求項２３】 前記複数個のマスクパターンの組み合
    わせは、再現可能な乱数による組み合わせであることを
    特徴とする請求項２１の画像処理方法。
24. 【請求項２４】 デジタル画像をブロックに分割し、情
    報を埋め込むべき画素を判定するための画素と埋め込み
    の画素群をお互いに異なった画素として選択することを
    特徴とする請求項１７の画像処理。
25. 【請求項２５】 前記判定の画素群は埋め込みの画素群
    を取り囲むように構成したことを特徴とする請求項２４
    の画像処理。
26. 【請求項２６】 前記判定のブロックは、隣接ブロック
    と一部重なり合っていることを特徴とする請求項２５の
    画像処理。
27. 【請求項２７】 前記判定に際しては、判定のブロック
    内での各画素の値から画像の濃度や輝度変化の急峻さの
    物理量を対象とすることを特徴とする請求項２４の画像
    処理方法。
28. 【請求項２８】 前記判定に用いるパラメータ値は、埋
    め込み時と検出時で異なることを特徴とする請求項２７
    の画像処理方法。
29. 【請求項２９】 埋め込み情報１ビットを、空間的に異
    なったに対して複数個の複数画素からなる埋め込みブロ
    ックで埋め込み、検出はかかる複数個のブロックの検出
    結果の集合から埋め込み情報を割り出すようにすること
    を特徴とする請求項１の画像処理。
30. 【請求項３０】 前記コンポーネントのデータ値に応じ
    た値は前記データ値を所定のステップ幅で再量子化した
    値と該データ値との差分であることを特徴とする請求項
    １の画像処理方法。
31. 【請求項３１】 デジタル画像データに付加情報を埋め
    込む画像処理方法において、該情報を埋め込む領域と、
    埋め込む領域を決定するための判定領域とを互いに重複
    なく持ち、該判定領域の各データを再量子化し、かかる
    再量子化した値を用いて埋め込む領域を決定するように
    したことを特徴とする画像処理方法。
32. 【請求項３２】 前記付加情報の埋め込み及び判定は画
    像の実データを用いて行われることを特徴とする請求項
    ３１の画像処理方法。
33. 【請求項３３】 前記判定領域の画像データを１より大
    きな再量子化の幅Ｈで再量子化する祭、得られた少数点
    以下の値は切り捨てあるいは四捨五入されることを特徴
    とする請求項３２の画像処理方法。
34. 【請求項３４】 前記判定領域のＫビットの画像データ
    の上位Ｍビット（Ｋ＞Ｍ）が取り出された後再量子化さ
    れることを特徴とする請求項３２の画像処理方法。
35. 【請求項３５】 前記付加情報の埋め込み及び判定は画
    像の空間周波数データを用いて行われることを特徴とす
    る請求項１の画像処理方法。
36. 【請求項３６】 前記判定領域の空間周波数データを１
    より大きな再量子化の幅Ｈで再量子化する際、得られた
    少数点以下の値は切り捨てあるいは四捨五入されること
    を特徴とする請求項３５の画像処理方法。
37. 【請求項３７】 前記判定領域の空間周波数データのＫ
    ビットのデータの負号を除く上位Ｍビット（Ｋ＞Ｍ）が
    取り出された後再量子化されることを特徴とする請求項
    ３５の画像処理方法。
38. 【請求項３８】 請求項３５の画像処理方法を実行する
    画像処理装置。
39. 【請求項３９】 請求項３５の画像処理方法をコンピュ
    ータが実行可能に格納した媒体。
40. 【請求項４０】 前記媒体はＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ
    不揮発性のメモリカードＲＯＭのうち少なくとも１つで
    あることを特徴とする請求項３９の媒体。