JP2001119558A - 画像処理装置及び方法及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 電子透かし情報が埋め込まれた画像に幾何的
な歪みが与えられた場合においても、この歪みを的確に
判断し、電子透かし情報を正確に抽出できる様にする。 【解決手段】 位置情報を含む電子透かし情報が人間に
目視しにくく埋め込まれた画像データから該電子透かし
情報を抽出できる様にする為の装置であって、前記画像
データから前記位置情報を抽出する為の処理を、互いに
異なる抽出開始位置について複数回行う探索手段と、前
記探索手段で位置情報として抽出した各情報について、
前記位置情報を抽出したことの確からしさを示す信頼度
を算出する算出手段と、前記信頼度に基づいて、前記画
像データにおける前記電子透かし情報が埋め込まれてい
る位置を判別する判別手段を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子透かし情報が
埋め込まれた画像データからこの情報を正確に抽出でき
る為の処理を行う画像処理装置及び方法及びこの方法を
記憶した記憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年のコンピュータ及びネットワークの
発達は著しく、文字データ、画像データ、音声データ等
のマルチメディアデータがコンピュータ、ネットワーク
上で頻繁に扱われる様になっている。

【０００３】これらマルチメディアデータはディジタル
データである為、詳細で良質なデータの複製を容易に作
成することが可能である。この様なデータの著作権を保
護する為に、元のデータ中に著作権情報や利用者情報を
電子透かし情報として埋め込む技術が利用されることが
ある。

【０００４】例えば、著作権情報や利用者情報が埋め込
まれたマルチメディアデータを配布した場合には、これ
ら各マルチメディアデータの使用状況と、このデータか
ら抽出される著作権情報や利用者情報とを照らし合わせ
ることにより、正しく使用されているか検証することも
可能である。

【０００５】この様な電子透かし技術においては、画像
の品質と攻撃に対する耐性と埋め込み可能な情報量の３
つのパラメータが密接に関わっている。

【０００６】画像の品質とは、オリジナルの画像に対す
る、電子透かし情報が埋め込まれた画像の視覚的な劣化
の度合いに相当する。電子透かし技術では、オリジナル
の画像データを微量だけ操作する為、電子透かし情報の
埋め込み操作をすると、信号レベルでは必ずオリジナル
の画像に対して劣化が生じる。しかし、この劣化を人間
の視覚が知覚できない様にすれば、オリジナルの画像の
持っている価値は失われずに使用可能となる。電子透か
し情報の埋め込みによって、視覚的な画質劣化は生じな
いことが好ましい。

【０００７】攻撃に対する耐性とは、電子透かし情報が
埋め込まれた画像が種々の攻撃を受けた場合でも、その
後電子透かし情報が誤りなく抽出可能である度合いに相
当する。なお上記攻撃には、拡大、縮小、位置ずらし等
の幾何学的歪みを与える処理、或いはJPEG圧縮の様な非
可逆圧縮を行う処理、或いは部分切り取り、ノイズ付
加、濃度変換等が存在する。また、電子透かし情報が埋
め込まれた画像をプリンタで紙等の記録媒体に出力し、
その後スキャナで入力した後に電子透かし情報を抽出す
る一連の処理についても、画質が微量でも変化する可能
性が有れば、これら各処理或いは全部を攻撃であると考
えることができる。これらの攻撃を受けても電子透かし
情報は正しく抽出されることが好ましい。

【０００８】埋め込み可能な情報量とは、電子透かし情
報として埋め込むことができる情報量である。これはで
きるだけ大きなほうが好ましい。

【０００９】即ち、電子透かし情報を埋め込むことによ
る視覚的な画質劣化が無く、種々の攻撃に対しては電子
透かし情報の耐性が有り、埋め込み可能な情報量が大き
くなる様な、電子透かし情報の埋め込みアルゴリズムが
要求される。

【００１０】上記３つのパラメータ間にはトレードオフ
の関係があると言われている。例えば、攻撃に対する耐
性を上げようとすると、画質劣化が大きくなったり、埋
め込み可能な情報量が少なくなったりする。一方、画質
劣化を小さくしようとすると、攻撃に対する耐性が小さ
くなったり、埋め込み可能な情報量も少なくなったりす
る。一方、埋め込み可能な情報量を多くしようとする
と、画質劣化が大きくなったり攻撃に対する耐性が小さ
くなったりする。

【００１１】よって、電子透かし技術の開発は、電子透
かし情報の埋め込みが行われる状況に応じて、この状況
に最適な方式を検討する必要がある。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】従来、電子透かし情報
が埋め込まれた画像データに対して、幾何的な歪みを与
える攻撃が施された場合、その後の画像データを電子透
かし情報を正確に抽出可能とする為の処理方法は未だ確
立されていなかった。

【００１３】本発明は上記従来例に鑑みて成されたもの
であり、電子透かし情報が埋め込まれた画像に幾何的な
歪みが与えられた場合においても、この歪みを的確に判
断できる様にし、結果的に後段の電子透かし情報の抽出
を正確に行える様にすることを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する為
に、本発明の画像処理装置によれば、位置情報を含む電
子透かし情報が人間に目視しにくく埋め込まれた画像デ
ータから該電子透かし情報を抽出できる様にする為の装
置であって、前記画像データから前記位置情報を抽出す
る為の処理を、互いに異なる抽出開始位置について複数
回行う探索手段と、前記探索手段で位置情報として抽出
した各情報について、前記位置情報を抽出したことの確
からしさを示す信頼度を算出する算出手段と、前記信頼
度に基づいて、前記画像データにおける前記電子透かし
情報が埋め込まれている位置を判別する判別手段を有す
ることを特徴とする。

【００１５】

【発明の実施の形態】［１ 電子透かし埋め込み装置］
以下、本実施の形態における電子透かし埋め込み装置の
概要について図を用いて説明する。

【００１６】図１に、本実施の形態における電子透かし
埋め込み装置を示す。図１に示す様に、電子透かし埋め
込み装置は、色成分抽出手段０１０１、レジストレーシ
ョン信号埋め込み手段０１０２、埋め込み位置決定手段
０１０３、付加情報埋め込み手段０１０４、色成分合成
手段０１０５から構成される。

【００１７】電子透かし埋め込み装置には、画像データ
Iが入力される。これは１画素当たり所定の複数ビット
が割り当てられた多値画像データである。また本実施の
形態では、入力される画像データIがグレイスケール画
像データであってもカラー画像データであっても対応可
能である。グレイスケール画像データは、１画素当たり
１種類の要素から構成されているものであり、カラー画
像データは、１画素当たり３種類の要素から構成されて
いるものとする。この３種類の要素とは本実施の形態で
は赤色成分、青色成分、緑色成分である。しかしなが
ら、別の色成分の組み合わせにも本発明は適用可能であ
る。

【００１８】電子透かし埋め込み装置に入力された画像
データＩは、まず色成分抽出手段０１０１に入力され
る。

【００１９】入力された画像データＩがカラー画像デー
タである場合には、色成分抽出手段０１０１においてこ
のカラー画像データから青色成分だけを分離し、後段の
レジストレーション信号埋め込み手段０１０２に出力す
る。

【００２０】一方その他の色成分は後段の色成分合成手
段０１０５に出力する。即ちここでは、電子透かし情報
が埋め込まれるべき色成分のみが分離されて電子透かし
の処理系に送出される。

【００２１】本実施の形態においては青色成分に対して
電子透かし情報の埋め込みが行われる。これは赤色成
分、青色成分、緑色成分の中で、人間の視覚にとっては
青色成分が最も鈍感であることによる。よって青色成分
に電子透かし情報を埋め込むことは、他の色成分に対し
て電子透かし情報を埋め込むことに比べて、電子透かし
情報による画質劣化が人間の目に知覚しにくくなる効果
がある。

【００２２】また、入力された画像データＩがグレイス
ケール画像データである場合には、色成分抽出手段０１
０１はグレイスケール画像データを一旦疑似的なカラー
画像データに変換する。ここで疑似的なカラー画像デー
タとは、１画素当たり３種類の要素から構成されるカラ
ー画像データであるが、この場合、３種類の要素の値が
全て等しい画像データである。グレイスケール画像デー
タは上記疑似的なカラー画像データに変換され、このカ
ラー画像データの中で青色成分を分離し、レジストレー
ション信号埋め込み手段０１０２へ出力される。

【００２３】一方その他の色成分は後段の色成分合成手
段０１０５に出力する。この様にして、上述したカラー
画像データの場合と同様に、青色成分に対して電子透か
し情報が埋め込まれる。

【００２４】なお、以後の説明では、画像データＩがカ
ラー画像データである場合とグレースケール画像データ
である場合とは、できるだけ区別しない様にして説明す
る。即ち、カラー画像データと擬似的なカラー画像デー
タとは区別せずに説明する。

【００２５】次に、レジストレーション信号埋め込み手
段０１０２について説明する。ここで、レジストレーシ
ョン信号とは、電子透かし情報の抽出の前処理として幾
何的な補正を実行する為に必要とされる信号である。

【００２６】レジストレーション埋め込み手段０１０２
には、色成分抽出手段０１０１で得られた青色成分の画
像データが入力される。レジストレーション信号埋め込
み手段０１０２では、画像データに対して一種の電子透
かしの技術を用いてレジストレーション信号が埋め込ま
れる。即ち、レジストレーション信号を埋め込まれた画
像データにおいて、人間の視覚はレジストレーション信
号を知覚することができない。このレジストレーション
信号の埋め込み方法等、詳細は後述する。

【００２７】レジストレーション信号埋め込み手段０１
０２はレジストレーション信号が埋め込まれた画像デー
タを出力する。

【００２８】次の埋め込み位置決定手段０１０３は、レ
ジストレーション信号埋め込み手段０１０２から入力さ
れる画像データにおける、付加情報Infの埋め込み位置
を決定する。

【００２９】埋め込み位置決定手段０１０３は、入力さ
れた画像データと共に、画像中に付加情報Infを埋め込
む位置を表す制御データを付加情報埋め込み手段０１０
４に出力する。

【００３０】付加情報埋め込み手段０１０４は、上記画
像データと制御データに加えて、付加情報Inf（複数の
ビット情報）を入力する。この付加情報Infは、青色成
分の画像データにおける上記決定された埋め込み位置
に、電子透かし技術を用いて埋め込まれる。この電子透
かしの技術を用いた付加情報Infの埋め込みについても
後述する。

【００３１】付加情報埋め込み手段０１０４からは付加
情報Infが埋め込まれた画像データが出力され、色成分
合成手段０１０５に入力される。

【００３２】色成分合成手段０１０５は、前段（付加情
報埋め込み手段０１０４）までに処理された青色成分
と、色成分抽出手段０１０１から直接入力される赤色成
分及び緑色成分とを用いて、通常のカラー画像データの
形態に合成する。

【００３３】以上の処理により、レジストレーション信
号及び付加情報Infが電子透かし技術によって埋め込ま
れた画像データwIが出力される。

【００３４】なお、本実施の形態ではこの画像データwI
に種々の幾何的な歪みを生じる攻撃が加えられるものと
して説明する。例えば、ユーザーによる意図的な画像編
集であり、或いは画像データwIを印刷した後、印刷物を
スキャナ等でスキャンニングする動作である。攻撃を受
けた画像データは後述する図２のwI'となる。

【００３５】以上説明した各手段による全体の流れを、
図３１に示すフローチャートを用いて説明する。

【００３６】まずステップ３４０２において画像データ
Ｉが色成分抽出手段０１０１に入力される。これは写真
や印刷物をスキャナなどで読み取り、画像データを生成
する工程も含む。更に青色成分を分離し、後段のレジス
トレーション信号入力に使用する。

【００３７】次に、ステップ３４０３においてレジスト
レーション信号を発生し、このレジストレーション信号
がステップ３４０４で埋め込まれる。このステップ３４
０４におけるレジストレーション信号埋め込み処理は、
図１におけるレジストレーション信号埋め込み手段０１
０２の内部で実行される処理に相当し、詳細な説明は後
述する。

【００３８】更に、ステップ３４０５によりマスクが作
成され、作成されたマスクは、ステップ３４０６に入力
され、埋め込みビット情報と埋め込み位置の関係を規定
する。ステップ３４０７ではマスクを拡大マスクに拡張
する。このマスク・パターン配列対応手段についても詳
細な説明は後述する。

【００３９】ステップ３４０３,３４０４においてレジ
ストレーション信号が埋め込まれた画像データに対し
て、ステップ３４０８において付加情報Infが埋め込ま
れる。この付加情報埋め込み処理はマクロブロック単位
で付加情報Infを画像全体に繰り返し埋め込む。この処
理は後述の図１０で詳細に述べる。ここで、マクロブロ
ックとは、最小埋め込み単位のことを示し、このマクロ
ブロックに相当する画像領域に１つの完結した付加情報
Infの全情報が埋め込まれる。

【００４０】上記画像データに対して付加情報Infが埋
め込まれた後に、ステップ３４０９により、電子透かし
情報が埋め込まれた画像データwIが出力される。

【００４１】上述した様に、この画像データwIは、後述
する図３２の電子透かし抽出開始処理が実行される前
に、種々の幾何的な歪みを生じる攻撃が加えられるかも
しれない。

【００４２】［２ 電子透かし抽出装置］次に、本実施
の形態における電子透かし抽出装置の概要について説明
する。

【００４３】図２に、本実施の形態における電子透かし
抽出装置を示す。図２に示す様に、電子透かし抽出装置
は、色成分抽出手段０２０１、レジストレーション手段
０２０２、及び付加情報抽出手段０２０３から構成され
る。

【００４４】電子透かし抽出装置には、画像データwI'
が入力される。画像データwI'は画像データwIに対して
種々の幾何的な歪みを生じる攻撃を受けている可能性を
有する画像データである。攻撃には、JPEG圧縮などの非
可逆圧縮、スケーリング、回転、印刷＆スキャニングな
ど種々のものを含み、更にこれらの組合せも考えられ
る。

【００４５】従って、画像データwI'とwIとは内容が同
一であることが理想的ではあるが、実際にはこの２つの
画像データは内容が著しく異なっていることが多い。

【００４６】色成分抽出手段０２０１は、画像データw
I'を入力し、青色成分を抽出した後、この青色成分の画
像データを後段のレジストレーション手段０２０２へ出
力する。画像データwI'のうち、青色成分以外の赤色成
分、及び緑色成分は必要無いのでここで廃棄される。

【００４７】レジストレーション手段０２０２には、色
成分抽出手段０２０１で得られた青色成分の画像データ
wI₁'が入力される。そしてこの青色成分の画像データwI
₁'を用いて、幾何学的な歪みが補正された画像データwI
₂'を生成し、付加情報埋め込み開始点pを判別する。

【００４８】上述した様に、画像データwI'は画像デー
タwIとは異なるスケールである可能性を有するのに対
し、画像データwI₂'は画像データwIと必ず同一のスケー
ルになる。この理由、及び画像データwI₂'を画像データ
wIと同じスケールにする処理の詳細は後述する。

【００４９】ここで付加情報埋め込み開始点pとは、レ
ジストレーション手段０２０２の後段の付加情報抽出手
段０２０３が実行する抽出処理の開始点を示す情報であ
る。これに関しても詳細は後述する。

【００５０】レジストレーション手段０２０２は、画像
データwI₂'及び付加情報埋め込み開始点pの情報を、付
加情報抽出手段０２０３に出力する。

【００５１】付加情報抽出手段０２０３は、付加情報埋
め込み手段０１０３での埋め込み方式に合わせた所定の
処理を施こすことによって、画像データwI₂'に埋め込ま
れている電子透かし情報を抽出することが可能であり、
抽出された付加情報Infを出力する。

【００５２】以上説明した各手段による全体の流れを、
図３２のフローチャートを用いて説明する。まずステッ
プ３５０２では画像データwI'が入力される。この画像
データwI'は、画像データwIであると予想される画像デ
ータをネットワークやメモリから読み出したり、画像デ
ータwIに基づいて印刷した物をスキャナ等でスキャンニ
ングしたりすることで得られる。後者の場合には画像デ
ータwI'が画像データwIとは著しく異なっている可能性
が非常に高い。

【００５３】また、この画像データwI'の青色成分のみ
を抽出され、次のステップに使用される。

【００５４】次に、ステップ３５０３では、入力された
青色成分の画像データwI₁'のスケールが補正される。

【００５５】更にステップ３５０４では、入力された青
色成分の画像データのオフセットwI₁'が補正される。こ
のスケール合わせ処理、及びオフセット合わせ処理は、
図２のレジストレーション手段０２０２の内部で実行さ
れる処理であり、詳細な説明は後述する。

【００５６】次に第１のパターン配列を用いた抽出処理
がステップ３５０６において、第２のパターン配列を用
いた抽出処理がステップ３５０５において、スケールと
オフセットが既に補正された画像データwI₂'から、夫々
埋め込まれている付加情報Infが抽出される。

【００５７】統計検定ステップ３５０７では、上記抽出
された電子透かし情報の確からしさを算出、判定され、
正しい電子透かし情報ではないと判定されればステップ
３５０２に戻り、電子透かし情報が埋め込まれていると
考えられる画像を入力しなおす。一方、充分正確な電子
透かし情報であると判定された場合には、ステップ３５
０８の比較処理により電子透かし情報（付加情報Inf）
の抽出を行う。また、ステップ３５１０では上記確から
しさを示す情報を後述する信頼性指標Ｄとして表示す
る。

【００５８】以上の第１のパターン配列を用いた抽出処
理、及び第２のパターン配列を用いた抽出処理、及び統
計検定処理、及び比較処理は、図２の付加情報抽出手段
０２０３の内部で実行される処理であり、詳細な説明は
後述する。

【００５９】［３ 各部の詳細説明］次に、各部の詳細
な説明をする。

【００６０】まず、電子透かし抽出側におけるレジスト
レーション手段０２０２、ステップ３５０３、ステップ
３５０４が実行するレジストレーションという処理につ
いて説明する。

【００６１】レジストレーション処理とは電子透かし情
報の抽出の際に、電子透かし抽出装置に入力された画像
データwI'から電子透かし情報が抽出できる様にする前
処理である。以下では、まず印刷系の処理が施された画
像データがどの様な変化を受けるかを考える。そして、
その様な変化に対するレジストレーション処理を考察
し、印刷系に対するレジストレーション処理を考える。

【００６２】電子透かし抽出装置には、電子透かし埋め
込み装置から出力された画像データwIがそのまま入力さ
れるとは限らない。

【００６３】例えば、画像データwIがＹＭＣＫインクジ
ェットプリンタによって印刷され、この印刷物をスキャ
ナでスキャンニングする場合を挙げて考察する。

【００６４】この時、プリンタによる出力解像度と、ス
キャナによる入力解像度が異なる場合には、元のカラー
画像データwIとスキャンニングで得られた画像データの
スケールは異なってしまう。よって、得られた画像デー
タwI'からはそのまま正確に電子透かし情報を抽出でき
る可能性は少ない。従って、これらのスケールの違いを
補正できる手段を備えておくことが必要である。

【００６５】本実施の形態では、入力解像度と出力解像
度の両方が既知である為、これらの比からスケールの比
を算出できる。例えば、出力解像度が６００dpiであり
入力解像度が３００dpiである場合には、印刷前の画像
とスキャンニング後の画像のスケールの比は２倍であ
る。よって、算出されたスケールの比にしたがって、適
当なスケーリングアルゴリズムを用いて画像データwI'
に対してスケーリングを施す。これにより画像データwI
と画像データwI'が表す画像サイズを同じスケールにで
きる。

【００６６】しかし、全ての場合に出力と入力の解像度
が既知であるとは限らない。双方の解像度が既知でない
場合には、上述の方法は使用できない。この場合には、
スケールの違いを補正する手段に加えて、更にスケール
の比を知る手段が必要である。

【００６７】また、画像データwIに印刷系の処理が施さ
れた画像は、スキャナのスキャンニングにより入力され
た後には図３に示す様な画像となる。図３においては０
３０１全体が画像データwI'が表す画像である。この画
像データ０３０１は、画像データwIにより表される本来
の画像０３０２と白色の余白部分０３０３から構成され
る。この様な余白は、ユーザーがマウスなどによって切
り取った場合には不正確になってしまう。

【００６８】以上挙げた点が、印刷系を介して得られた
画像データwI'を表す画像には、必ず生じていると考え
られ、画像データwIに印刷系の処理が施される場合であ
れば、これらを解決する必要がある。

【００６９】以上、電子透かしを抽出する前に印刷系の
処理を少なくとも１度介してから画像データを得る場合
について説明したが、この様な状況は人為的な編集によ
っても起こり得る。

【００７０】レジストレーション処理とは上述した様な
問題を解決する為の処理であり、付加情報抽出処理の前
処理として定義される。

【００７１】以下、入出力解像度の比が不明である場合
を想定し、上記問題点を解決する為に備えられた、レジ
ストレーション信号埋め込み手段及びレジストレーショ
ン手段について説明する。

【００７２】［３−１ レジストレーション信号埋め込
み処理］まず、レジストレーション信号埋め込み手段０
１０２（ステップ３４０４）について詳細を説明する。

【００７３】レジストレーション信号埋め込み手段０１
０２は、付加情報埋め込み手段０１０４の前段に位置す
るものである。この手段０１０２は、図２のレジストレ
ーション手段における画像データwI'のレジストレーシ
ョンに参照されるレジストレーション信号を、元の画像
データに予め埋め込むものである。このレジストレーシ
ョン信号は、電子透かし情報として人間の目に見えにく
く画像データ（本実施の形態ではカラー画像データの青
色成分）に埋め込まれる。

【００７４】図４にレジストレーション信号埋め込み手
段０１０２の内部構成を示す。レジストレーション信号
埋め込み手段０１０２は、図４のブロック分割手段０４
０１、フーリエ変換手段０４０２、加算手段０４０３、
逆フーリエ変換手段０４０４、ブロック合成手段０４０
５から構成される。以下、各手段の詳細について解説す
る。

【００７５】ブロック分割手段０４０１は、入力された
画像データを互いに重ならない複数のブロックに分割す
る。このブロックのサイズは本実施の形態においては２
のべき乗に定める。実際はこれ以外のサイズでも適応可
能であるが、ブロックのサイズが２のべき乗である場合
は、ブロック分割手段０４０１の後に結合されるフーリ
エ変換手段０４０２において高速の処理を行うことが可
能である。

【００７６】ブロック分割手段０４０１により分割され
たブロックは、二つの集合I₁とI₂に分けられ、このうち
I₁は後段のフーリエ変換手段０４０２に入力され、I₂は
後段のブロック合成手段０４０５に入力される。本実施
の形態では、I₁としては、ブロック分割手段０４０１に
より得られた各ブロックのうち、画像データIの中で最
も中心付近に位置する一つのブロックが選択され、残り
のブロックは全てI₂として選択される。

【００７７】これは、本実施の形態が少なくとも一つの
ブロックを用いることで実現可能であり、ブロックの数
が少ない方が処理時間を短縮できることによる。しかし
ながら本発明はこれに限らず、I₁として二つ以上のブロ
ックを選択する場合も範疇に含む。

【００７８】また、どの様なサイズでブロックに分割さ
れ、どのブロックがレジストレーション信号の埋め込み
対象に選択されるかという情報は、電子透かし埋め込み
装置と、電子透かし抽出装置で共有する必要がある。

【００７９】ブロック分割手段０４０１の分割で得られ
た画像データの一部I₁は、フーリエ変換手段０４０２に
入力される。

【００８０】次にフーリエ変換手段０４０２は、入力さ
れた画像データI₁に対してフーリエ変換を施す。入力さ
れた画像データI₁の元のデータ形態を空間領域と呼ぶの
に対して、フーリエ変換された後のデータ形態を周波数
領域と呼ぶ。フーリエ変換は、入力された全てのブロッ
クに対して施される。なお本実施の形態では、入力され
るブロックのサイズが２のべき乗であるので、処理の高
速化の為に高速フーリエ変換を用いる。

【００８１】高速フーリエ変換とは、フーリエ変換がｎ
×ｎ回の演算量を必要とするのに対して、(n/２)log
₂(n)の演算量で実行可能な変換アルゴリズムである。た
だしここでｎは正の整数である。高速フーリエ変換とフ
ーリエ変換は、演算結果を得る為の速度が違うだけであ
り、両者からは等しい結果が得られる。よって本実施の
形態では、高速フーリエ変換とフーリエ変換を区別して
説明しない。

【００８２】尚、フーリエ変換により得られた周波数領
域の画像データは振幅スペクトルと位相スペクトルによ
って表現される。このうち振幅スペクトルだけが加算手
段０４０３に入力される。一方で、位相スペクトルは逆
フーリエ変換装置０４０４に入力される。

【００８３】次に、加算手段０４０３について説明す
る。加算手段０４０３には、上記振幅スペクトルと共
に、レジストレーション信号と呼ばれる信号rが別に入
力される。レジストレーション信号の例としては、図５
に示す様なインパルス信号が挙げられる。

【００８４】図５では、フーリエ変換されて得られた２
次元空間周波数成分のうちの振幅スペクトルが示されて
いる。中心が低周波成分、周囲が高周波数成分である。
０５０１は本来の画像成分が持っている信号成分の振幅
スペクトルであり、写真等の自然画像に相当する信号で
は低域に多くの大きな信号が集中する。一方で高域には
ほとんど信号が存在しない。

【００８５】なお、本実施の形態では自然画像に一連の
処理を施すことを想定して説明するが、本発明はこれに
限らず、文書画像、ＣＧ画像等も同様に処理しても良
い。ただし、本実施の形態は中間濃度が比較的多い自然
画像を処理する場合に特に有効である。

【００８６】図５は、自然画像の本来持つ信号０５０１
に対して周波数領域の信号の水平垂直ナイキスト周波数
成分にインパルス信号０５０２、０５０３、０５０４、
０５０５を加えた本実施の形態の一例である。この例の
様に、レジストレーション信号はインパルス性の信号で
あることが望ましい。これは後述する電子透かし抽出装
置において、レジストレーション信号だけを抽出しやす
いからである。

【００８７】図５では入力信号のナイキスト周波数成分
に対してインパルス信号を加えているが、本発明はこれ
に限定されることはない。即ち、電子透かし情報が埋め
込まれた画像が攻撃を受けた場合にもレジストレーショ
ン信号が除去されないものであれば良い。上述した様
に、JPEG圧縮などの非可逆圧縮方式はローパスフィルタ
的な効果がある。よって、ここでの情報圧縮の対象とな
る高周波成分へインパルス信号を埋めこんでも、圧縮・
伸張処理により除去されてしまう可能性がある。

【００８８】一方で、低周波成分へのインパルスの埋め
込みは、高周波成分への埋め込みと比べて、人間の視覚
特性からノイズとして知覚されやすいという欠点があ
る。よって、本実施の形態では人間の視覚に認識しにく
い第１の周波数以上であり、かつ非可逆圧縮・伸張処理
により容易に除去されない第２の周波数以下である中間
レベルの周波数へインパルス信号を埋め込むものとす
る。また、このレジストレーション信号は、加算手段０
４０３に入力された各ブロック（本実施の形態では１ブ
ロック）に対して加えられる。

【００８９】加算手段０４０３は、周波数領域の画像デ
ータの振幅スペクトルにレジストレーション信号が加え
られた信号を逆フーリエ変換手段０４０４に出力する。

【００９０】逆フーリエ変換手段０４０４は、入力され
た周波数領域の画像データに対して逆フーリエ変換を施
す。この逆フーリエ変換は、入力された全てのブロック
に対して施される。上述のフーリエ変換手段０４０２の
場合と同様に、入力されたブロックのサイズが２のべき
乗であるので処理の高速化の為に高速フーリエ変換を用
いる。逆フーリエ変換手段０４０４へ入力された周波数
領域の信号は、逆フーリエ変換されることにより空間領
域の信号に変換され出力される。

【００９１】逆フーリエ変換手段０４０４から出力され
た空間領域の画像データは、ブロック結合手段０４０５
に入力される。

【００９２】ブロック結合手段０４０５は、ブロック分
割手段０４０５で行われた分割と逆の処理を行う。ブロ
ック結合手段０４０５の処理の結果、画像データ（青色
成分）が再構成されて出力される。

【００９３】以上、図１に示したレジストレーション信
号埋め込み手段０１０２の詳細を述べた。

【００９４】図４では、レジストレーション信号をフー
リ変換領域において埋め込む方式を説明した。一方で、
レジストレーション信号を空間領域において埋め込む方
式も考えられる。この方式を図２９を用いて説明する。

【００９５】図２９は、ブロック分割手段３２０１、加
算手段３２０２、ブロック合成手段３２０３、逆フーリ
エ変換手段３２０４から構成される。

【００９６】ブロック分割手段３２０１及びブロック合
成手段３２０３は、図４におけるブロック分割手段０４
０１及びブロック合成手段０４０５と同様の動作をす
る。レジストレーション信号埋め込み手段０１０２に入
力される画像データはまずブロック分割手段３２０１に
入力され、分割される。ここで得られたブロックは加算
手段３２０２に入力される。一方で、レジストレーショ
ン信号rは逆フーリエ変換手段３２０４に入力され、逆
フーリエ変換処理により信号r'に変換される。ここで、
レジストレーション信号rは、図５に示したものと同様
に周波数領域上の信号である。加算手段３２０２には、
ブロック分割手段３２０１からのブロックと逆フーリエ
変換手段３２０４からの信号r'が入力され、夫々加算さ
れる。加算手段３２０２から出力された信号はブロック
合成手段３２０３に入力され、画像データ（青色成分）
が再構成されて出力される。

【００９７】以上図２９の手段構成は、図４の手段構成
と同様の処理を空間領域で行うものである。図４の手段
構成に比べて、フーリエ変換手段を必要としないので高
速な処理を行うことが可能である。

【００９８】更に、図２９の中で、信号r'は入力画像デ
ータIに対して独立な信号である。よって信号r'の算
出、即ち逆フーリエ変換手段３２０４の処理は入力画像
データIが入力される毎に実行される必要はなく、予め
r'を生成しておくことが可能である。この場合には、図
２９の手段構成から逆フーリエ変換手段３２０４を除去
することもでき、更に高速にレジストレーション信号を
埋め込むことができる。このレジストレーション信号を
参照するレジストレーション処理については後述する。

【００９９】≪ パッチワーク法 ≫本実施の形態では
付加情報Infの埋め込みの為にパッチワーク法と呼ばれ
る原理を用いている。そこで、まずパッチワーク法の原
理を説明する。

【０１００】パッチワーク法では画像に対して統計的偏
りを生じさせることによって付加情報Infの埋め込みを
実現している。

【０１０１】これを図３０を用いて説明する。図３０に
おいては、３３０１、３３０２は各々画素の部分集合、
３３０３は画像全体である。画像全体３３０３から二つ
の部分集合A ３３０１とB ３３０２を選択する。

【０１０２】この二つの部分集合の選択方法は、互いに
重ならならなければ本実施の形態におけるパッチワーク
法による付加情報Infの埋め込みが実行可能である。た
だし、この二つの部分集合の大きさや選択方法は、この
パッチワーク法によって埋め込まれた付加情報Infの耐
性、即ち画像データwIが攻撃を受けた際に付加情報Inf
を失わない為の強度に大きく影響を及ぼす。これについ
ては後述する。

【０１０３】今、選択した部分集合Aの要素の持つ値を
{a_n}、部分集合Bの要素の持つ値を{b_n}とする。{a_n}、
{b_n}は具体的には、各部分集合に含まれる各画素の値
（本実施の形態ではカラー画像データ中の青色成分の値
に相当）である。

【０１０４】ここで、次の指標dを定義する。 d = １/N Σ (a_i − b_i) これは、二つの集合の画素値の差の期待値を示してい
る。

【０１０５】一般的な自然画像に対して、適当な部分集
合Aと部分集合Bを選択し、指標dを定義すると、 d ≒ ０ となる性質がある。以降ではdを信頼度距離と呼ぶ。

【０１０６】一方で、付加情報Infを構成する各ビット
の埋め込み操作として、 a'_i = a_i ＋ c b'_i = b_i − c という操作を行う。これは部分集合Aの要素全てに対し
て値cを加え、部分集合Bの要素全てに対してcを減ずる
という操作である。

【０１０７】ここで、先程の場合と同様に、付加情報In
fが埋め込まれた画像から部分集合Aと部分集合Bを選択
し、指標dを計算する。

【０１０８】すると、 d = １/N Σ (a'_i - b'_i) = １/N Σ {(a_i ＋ c) - (b_i - c)} = １/N Σ (a_i - b_i) ＋ ２c = ２c となり０にはならない。

【０１０９】即ち、ある画像が与えられた時に、画像に
対して信頼度距離dを算出することによって、d≒０なら
ば付加情報Infは埋め込まれておらず、一方でdが０から
一定量以上離れた値であるなら付加情報Infが埋め込ま
れていると判断できる。

【０１１０】以上がパッチワーク法の基本的な考え方で
ある。

【０１１１】このパッチワーク法の原理を応用し、本実
施の形態では複数のビットの情報を埋め込む。本方法に
おいては、部分集合Aと部分集合Bの選択の方法について
もパターン配列によって定義している。

【０１１２】上述の方法においては、原画像の所定の要
素に対してパターン配列の要素を加えたり減じたりする
ことによって、付加情報Infの埋め込みを実現してい
る。

【０１１３】簡単なパターン配列の例を図９に示す。図
９は、１ビットを埋め込む為に８×８画素を参照する場
合の、元の画像からの画素値の変更量を示すパターン配
列である。図９の様に、パターン配列は正の値を持つ配
列要素、負の値を持つ配列要素、及び０の値を持つ配列
要素から構成される。

【０１１４】図９のパターンにおいて、＋ｃの配列要素
で示される位置は対応位置の画素値をｃだけ上昇させる
位置を示し、上述した部分集合Aに相当する位置であ
る。一方−ｃの配列要素で示される位置は対応位置の画
素値をｃ減少させる位置を示し、上述した部分集合Bに
相当する位置である。また０で示される位置は上述した
部分集合A,B以外の位置であることを示す。

【０１１５】本実施の形態では、画像の全体的な濃度を
変化させない為にも正の値を持つ配列要素の個数と負の
値を持つ配列要素の個数を等しくしている。即ち、１つ
のパターン配列において全ての配列要素の和が０になっ
ている。なお、後述する付加情報Infの抽出操作の時に
はこの条件が必須である。

【０１１６】以上の様なパターン配列を用いて付加情報
Infを構成する各ビット情報の埋め込み操作を行う。

【０１１７】本実施の形態では、図９のパターンを元の
画像データにおける互いに異なる領域に複数回配置して
画素値を上昇／減少させることにより、複数のビット情
報、即ち付加情報Infを埋め込む。言い換えれば、１つ
の画像の互いに異なる領域に、部分集合AとBの組み合わ
せだけでなく、部分集合A’とB’、部分集合A”とB”、
…という複数の組み合わせを想定することで、複数のビ
ットからなる付加情報Infを埋め込む。

【０１１８】なお、本実施の形態では元の画像データが
大きい場合には、繰り返し付加情報Infを埋め込むこと
になる。これはパッチワーク法が統計的性質を利用して
いるものであることから、統計的性質が現れるのに充分
な数を必要とすることによる。

【０１１９】また、本実施の形態では複数ビットを埋め
込む際にパターン配列を用いて画素値を変更する領域が
重ならない様にする為、予め互いのビット同志でパター
ン配列を使用する相対位置を決定する。即ち、付加情報
Infを構成する１ビット目の情報を埋め込む為のパター
ン配列の位置と、２ビット目の情報を埋め込む為のパタ
ーン配列の位置の関係は適切に定められる。

【０１２０】例えば付加情報Infが１６ビットで構成さ
れていれば、１〜１６ビット目の夫々の８×８画素のパ
ターン配列の位置関係は、３２×３２画素よりも大きい
サイズの領域上で画質劣化が少なくなる様に相対的に与
えられる。

【０１２１】更に、上記付加情報Inf（これを構成する
各ビット情報）は、画像データが大きい場合には、でき
るだけ多くの回数繰り返して埋め込む。これは、付加情
報Infの各ビットを正しく抽出可能とすることが目的で
ある。特に本実施の形態では、同一の付加情報Infが繰
り返し埋め込まれていることを利用した統計的な計測を
行うので、上記繰り返しは重要である。

【０１２２】以上説明した様な埋め込み位置の選択は、
図１における埋め込み位置決定手段０１０３において実
行される。次に、この埋め込み位置決定手段の動作につ
いて説明する。

【０１２３】[３−２埋め込み位置決定処理]図１１は埋
め込み位置決定手段０１１３の内部構成を記している。

【０１２４】図１１のマスク作成手段１１０１は、付加
情報Infを構成する各ビット情報の埋め込み位置を規定
する為のマスクの作成を行う。マスクとは、各ビット情
報に対応するパターン配列（図９参照）の相対的な配置
方法を規定する位置情報を備えたマトリクスである。

【０１２５】図１７の１７０１にマスクの一例を示す。
マスクの内部には夫々係数値が割り当てられており、各
々の係数値はマスク内で等しい出現頻度を有している。
このマスクを用いる場合であれば、最大１６ビットから
なる付加情報Infを埋め込むことが可能である。

【０１２６】次にマスク参照手段１１０２は、マスク作
成手段１１０１で作成したマスクを読みこみ、マスク内
の各係数値と、各ビット情報が何ビット目かの情報を対
応付けて、各ビット情報を埋め込む為のパターン配列の
配置方法を決定する。

【０１２７】更にマスク・パターン配列対応手段１１０
３は、マスク内の各係数値の位置に各パターン配列の配
列要素（８×８サイズ）を展開する。即ち、図１７の１
７０１に示されるマスクの各係数値（１マス）を、同図
１７０２の様に８×８倍にして各パターン配列の埋め込
み位置として参照可能とする。

【０１２８】後述の付加情報埋め込み手段０１０４は、
図１７の埋め込み先頭座標１７０２を参照して、パター
ンサイズを用いて各ビット情報を埋め込むことになる。

【０１２９】なお、本実施の形態ではマスク作成手段１
１０１に、画像データ（青色成分）を入力する毎に上記
マスクを作成する。よって、大きいサイズの画像データ
を入力する場合には、複数回繰り返して同一の付加情報
Infを埋め込むことになる。

【０１３０】上記の方法では画像から付加情報Infを抽
出する場合に、上記マスクの構成（係数値の配列）が鍵
の役割を果たす。即ち、鍵の所有者だけが情報の抽出を
行えるという効果がある。

【０１３１】なお本発明は、リアルタイムにマスクを作
成せずに、予め作成しておいたマスクをマスク作成手段
１１０１の内部記憶手段などに記憶させておき、必要時
に呼び出す場合も範疇に含む。この場合には高速に後段
の処理に移行することができる。

【０１３２】次に、埋め込み位置決定手段０１０３の中
で実行される各処理の詳細を説明する。

【０１３３】[３−２−１ マスク作成手段]はじめに、
マスク作成手段１１０１について説明する。

【０１３４】パッチワーク法を用いた付加情報Infの埋
め込みにおいて、攻撃耐性を強める為に画素値に大きな
操作を加えて情報を埋め込んだ場合（例えばパターン配
列のCの値を大きく設定した場合）には、元の画像デー
タが表す画像において画素値の急激な変化の有るいわゆ
るエッジ部分では画質の劣化は比較的目立ちにくいが、
画素値の変化の少ない平坦部では画素値を操作した部分
がノイズとして目立ってしまう。

【０１３５】図１３に人間の目で知覚する空間周波数特
性を示す。横軸は空間周波数(Radial Frequency)を示
し、縦軸は視覚の応答値である。画素値を操作し、情報
を埋めこんだ場合、人間の目が敏感に知覚できる低周波
数領域では画質劣化が目立つことが図１３から分かる。

【０１３６】その為本実施の形態では、多値画像の２値
化処理に通常使用されているブルーノイズマスクやコー
ンマスクの特性を考慮し、各ビットに対応するパターン
の配置を行う。

【０１３７】次にブルーノイズマスク、コーンマスクの
特性について簡単な説明を行う。

【０１３８】まず初めにブルーノイズマスクの特性につ
いて説明する。

【０１３９】ブルーノイズマスクはどの様な閾値で２値
化してもブルーノイズパターンとなる特性を有する。こ
のブルーノイズパターンとは空間周波数が高周波領域に
偏った周波数特性を示すパターンである。

【０１４０】図３７に、あるブルーノイズマスクの一部
を示す。

【０１４１】また図１４の１４０１には、閾値１０で２
値化したブルーノイズマスクの空間周波数特性の概略図
を示す。

【０１４２】１４０１の横軸はRadial Frequencyであ
り、ブルーノイズマスクをフーリエ変換したときの原点
（直流成分）からの距離を示している。縦軸はPower sp
ectrumであり、横軸Radial Frequencyの示す距離にある
振幅成分の２乗和をとり平均化した値である。なお、同
図は画像の２次元周波数特性を１次元グラフ化し視覚的
に分かりやすくしたものである。

【０１４３】図１３と比較してみると、ブルーノイズマ
スクは高周波成分に偏りがある為、人間の目に知覚され
にくいことが分かる。従って、インクジェットプリンタ
等では、ドットを用いた面積階調で多値画像の階調を表
現する際に、ブルーノイズマスクを用いることで、空間
周波数成分を高周波に偏らせ、人の目に目立つことなく
面積階調を表現できることが知られている。

【０１４４】次にブルーノイズマスクの生成過程の一例
を以下に示す。 １. ホワイトノイズを生成する ２. 階調gの２値画像P_gl（初期値はホワイトノイズマス
ク）にローパスフィルタリングを行い、多値画像P'_glを
生成 ３. 階調 g (初期値:１２７)の画像とローパスフィルタ
リング画像P'_gl（多値）を比較し、誤差の大きい順に、
２値画像P_gの白黒の画素を反転させ、２値画像P_gl+1を
得る。 ４. 誤差が最小になるまで、２,３の操作を繰り返し、
２値画像P_gl（初期値はホワイトノイズマスク)を少しづ
つ階調 g(初期値:１２７) の２値画像P_g（ブルーノイズ
マスク）に変えていく。 ５. Pg画像に階調g＋１(g-１)の２値の黒（白）の点を
ランダムな位置に与え、２,３の操作を繰り返し、P
_g+1(P_g-1)を得る。

【０１４５】以上の操作を繰り返すことにより、全ての
階調でのブルーノイズマスクを作成し、ディザマトリク
スを生成する。

【０１４６】例えば３２×３２のブルーノイズマスクで
は１階調ごとに４点増加（減少）する。

【０１４７】ただし、このとき２５６階調持たせる為に
前の階調gで決まった黒（白）のビットは反転できない
為、低または高階調では制限条件が厳しくなり、一様性
に乏しいランダムパターンしか得られないという欠点が
ある。

【０１４８】図１２にブルーノイズマスクを構成する各
係数の出現頻度分布（ヒストグラム）１２０１を示す。
図１２では０〜２５５の全ての値（係数）がマスク内に
同数存在している。

【０１４９】上記ブルーノイズマスクが多値画像の２値
化に用いられる技術は良く知られており、例えば、「J.
Opt.Soc.Am A/Vol.9, No.11/November 1992 Digital ha
lftoning technique using a blue-noise mask Tehopha
no Mitsa, Kevin J.Parker」等に詳しく開示されてい
る。

【０１５０】次にコーンマスクの特性について説明す
る。

【０１５１】コーンマスクは、このマスクに含まれる各
係数を２値化した場合に、ここで得られた２値情報を表
す空間周波数領域上で、図１４の１４０２に示される様
に、周期的または擬似周期的なピークが発生することを
１つの特徴とする。ただし、低周波領域ではピークが立
たない様に設計されている。

【０１５２】図３８に、あるコーンマスクの係数配列の
一部を示す。

【０１５３】コーンマスクをどの閾値で２値化した場合
にも、ドット間で適度な距離が保たれる為、低周波領域
でのピークは立たない。

【０１５４】図１４の１４０２に、コーンマスクの閾値
１０で２値化した場合の空間周波数特性の概略図を示
す。１４０１のブルーノイズマスクの空間周波数特性と
同じく、１４０２の特性でも低周波成分が少ないことが
分かる。

【０１５５】コーンマスクの場合は、閾値が低い場合で
あっても高い場合であっても、ブルーノイズマスクが持
つ低域周波数より高い周波数からピークが発生する為、
ブルーノイズマスクに比べて埋め込み位置に密集した部
分が少なくなる。その為、付加情報Infを埋め込んだ際
に生じる埋め込みノイズは、ブルーノイズに比べて更に
目立たなくなる利点がある。

【０１５６】またコーンマスクを構成する係数の使用頻
度も、ブルーノイズマスクの時と同じく、図１２の１２
０１で示す出現頻度分布（ヒストグラム）になる。

【０１５７】従って、このマスクの係数に対応付けて、
付加情報Infを構成する各ビット情報に対応するパター
ンを、画像データに埋め込む様にするならば、この画像
データ中には各ビット情報に対応するパターンを同数配
置することができ、結果的に付加情報Infをバランス良
く埋め込むことができる。

【０１５８】本実施の形態では以上の利点から埋め込み
参照マスクにコーンマスクを用いることとする。

【０１５９】[３−２−２ マスク参照手段]マスク作成
手段１１０１で作成されたマスク（コーンマスク）は、
マスク参照手段１１０２に入力される。

【０１６０】マスク参照手段１１０２では、画像に埋め
込むＮビットの情報の埋め込み位置とマスクの番号（画
素値）を対応付けて、埋め込み位置を決定する。

【０１６１】マスク参照手段１１０２で行う埋め込み位
置決定方法を説明する。

【０１６２】本実施の形態では上述したコーンマスクを
用いるが、ここでは説明を分かりやすくする為、図１５
の１５０１に示す４×４マスクを用いて説明する。

【０１６３】図１５のマスクは、４×４個の係数を有
し、０〜１５までの係数値を１つずつ配置しているマス
クである。この４×４マスクを用い付加情報Infの埋め
込み位置の参照を行う。この説明で用いるマスクの場合
には最大１６ビットで構成される付加情報Infを埋め込
むことができるが、以下８ビットの付加情報Infを埋め
込む場合を説明する。

【０１６４】まず付加情報Infの構成を、図３６を用い
て説明する。同図の様に付加情報Infは、スタートビッ
トInf₁と利用情報Inf₂から構成される。

【０１６５】このスタートビットInf₁は、理想位置から
実際の付加情報Infが埋め込まれている位置がずれてい
ることを認識し、これに合わせて電子透かし（付加情報
Inf）の抽出開始位置を補正する為に、電子透かし抽出
装置側に含まれるオフセット合わせ手段で用いられる。
詳細については後述する。

【０１６６】また、利用情報Inf₂は、本来の付加情報、
即ち実際に画像データＩの付加的情報として利用される
情報である。この情報には、例えば画像データwIの不正
利用の際に原因を追跡することを目的とするならば、図
１に示す装置のＩＤ或いはユーザーのＩＤ等が含まれ
る。また、画像データwIの印刷物をコピー禁止にするの
であれば、コピーが禁止であることを示す制御情報が含
まれる。

【０１６７】本実施の形態では、スタートビットは５ビ
ットとし、「１１１１１」というビット列を用いる。し
かし、本発明はこれに限らず、付加情報Infのうち５ビ
ット以外のビット数をスタートビットとして用いること
も可能であり、同様に「１１１１１」というビット列以
外を用いることも可能である。ただし、スタートビット
のビット数とビット系列は電子透かし埋め込み装置と電
子透かし抽出装置で共有しておく必要がある。

【０１６８】上述した様な４×４個の係数からなるコー
ンマスクを用いて、スタートビット５ビット、利用情報
３ビットの合計８ビットの付加情報Infを埋め込む簡単
な例について説明をする。

【０１６９】しかしながら、本発明はこれに限定される
ものではない。例えば３２×３２のコーンマスクを用い
て、スタートビット５bit、利用情報６４bitからなる合
計６９bitの付加情報Infを埋め込み場合等にも適用可能
である。

【０１７０】付加情報Infはスタートビットが５ビット
「１１１１１」で利用情報が３ビット「０１０」とす
る。夫々１番目が１、２番目が１、３番目が１、４番目
が１、５番目が１、６番目が０、７番目が１、８番目が
０のビット情報を持つ。

【０１７１】これら各ビットに相当するパターン（図９
参照）の夫々をコーンマスクの係数の１つずつに対応す
る位置に割り当て、この位置関係に従って元の画像デー
タの各画素値を±ｃ変更する。これにより、１つのコー
ンマスクに相当するサイズの元の画像データに対して、
１つの付加情報Infが埋め込まれることとなる。

【０１７２】本実施の形態では、付加情報Infを埋めこ
む為に最低限必要なビット数に基づいて、ある閾値を決
定し、上記コーンマスクにおける、この閾値以下の係数
が配置されている位置に、対応する各ビット情報を埋め
こむ。これにより付加情報Infのビット数に関わらず１
つのコーンマスクには１つの付加情報Infが埋め込まれ
る。

【０１７３】なお、本発明は上記方法に限らず、ある閾
値以上の係数が配置されている位置に、対応する各ビッ
ト情報が埋め込まれる様にし、これを前提に閾値を決定
する様にしても良い。

【０１７４】次に本実施の形態では、埋め込みに用いる
閾値以下の係数の個数が、マスク全体の係数の個数にお
いて占める割合を、埋め込み充填率と呼ぶことにする。

【０１７５】８ビットの付加情報Infを整数回正しく埋
め込むには、図１５のマスク１５０１内においてどの係
数を埋め込み参照位置に用いるかを決定する為の閾値
は、８或いは１６である必要が有る。この閾値は、耐性
及び画質への影響を考慮して最適なものが決定される。

【０１７６】ここで、マスクの閾値を８とした場合に
は、埋め込み充填率は５０％となる。即ち、上記マスク
と照らし合わされる元の画像データのうち５０％が、図
９のパターン配列を用いた処理の対象になる。

【０１７７】各ビット情報とマスク内の係数の対応関係
の一例を対応表１に示す。

【０１７８】

【表１】 ここで、S１〜S５まではオフセット合わせ処理装置で用
いる位置合わせの為のビット情報（スタートビット）で
ある。１〜５は５ビットの利用情報である。

【０１７９】対応表１の対応に従うと、図１６の１６０
１で表現された係数（０〜７）の位置に相当する入力画
像データの画素の位置に各ビット情報がパターン（図９
参照）を用いて埋め込まれる。埋め込むビット情報の順
序とマスク内の係数値の対応関係は鍵情報の一部であ
り、この対応関係を知ることなしに各ビット情報の抽出
を行うことはできない。本実施の形態では説明を簡単に
する為、対応表１の様に０から閾値までの係数値に順に
S１〜S５と利用情報の３ビットを対応させることとす
る。

【０１８０】次に、実際に３２×３２のサイズのコーン
マスクを用いて埋めこむ場合の充填率についても少し述
べておく。なお、処理の手順はマスク１５０１を用いた
場合と同じである。

【０１８１】まず最初に、埋め込み時の画質の劣化等を
考慮し、付加情報Infの埋め込みを整数回正しく行う為
に必要な閾値を決定する。

【０１８２】更に、付加情報Infを構成する各ビットが
等しい繰り返し数で埋め込まれる様にする為、閾値以下
の係数の数を付加情報Infを構成するビット数Nで割り、
１つのマスクサイズで各ビットを何回埋め込めるかを決
定する。

【０１８３】例えば、０〜２５５までの係数値に相当す
る元の画像データに、上述した一例のスタートビット５
ビットと利用情報６４ビットからなる、６９ビットの付
加情報Infを埋めこむ場合には、例えば閾値を１３７に
設定する。

【０１８４】この場合、マスク内の有効な係数値の数は
１３８個となる。１つの付加情報Infを表すのに必要な
ビット数は６９個であるから、１つのマスクサイズにお
いては各ビット情報は１３８/６９＝２回ずつ埋め込む
ことができる。

【０１８５】なお、コーンマスクを用いて埋め込み位置
を決定する時に、ある閾値以下の係数値を持つ全ての点
に対して埋め込みを行う理由は、空間周波数の低周波成
分にピークが立たないというコーンマスクの特性を生か
す為である。

【０１８６】上述した様に埋め込み位置を決定した結
果、埋め込み充填率５０％、埋め込み情報量６９ビット
となる場合には、付加情報Infを構成する各ビット情報
とコーンマスクを構成する各係数値との関係は対応表２
の様になる。

【０１８７】

【表２】 ここでS１〜S５はスタートビットであり、オフセット合
わせ処理装置で用いる位置合わせの為のビット情報であ
る。１〜６４は利用情報である。

【０１８８】ただし本発明はこの対応関係に限らず、０
から閾値（または閾値から２５５）までの係数の位置の
全てに、図９のパターンを使用して各ビット情報を順に
埋め込むならば、各ビット情報と各係数値との対応関係
は別のものであっても良い。

【０１８９】３２×３２のコーンマスクの場合には、１
つのマスク内に同じ係数を持つ位置が夫々４個存在す
る。

【０１９０】全ての係数に上記対応表２に基づいて、元
の画像データに各ビット情報を埋め込む場合、３２×３
２,６４×６４等の大きいサイズのコーンマスクなら
ば、付加情報Infを構成する各ビット情報はほぼ等しい
回数埋め込まれる。また、元の画像データにおいて同一
のビット情報が拡散して埋め込まれる。

【０１９１】パッチワーク法では、従来各ビット情報に
対応するパターン（図９参照）が互いに重なり合わない
様にランダム的に埋め込み位置を選んでいたが、本実施
の形態では、上記コーンマスクを参照することにより同
様の効果を得る事ができ、更に画質劣化も少ない。

【０１９２】以上の結果、マスク参照手段１１０２で
は、各ビット情報に対応する埋め込み位置の座標(x,y)
を得る。

【０１９３】配列S[bit][num]＝(x,y) でその情報を表
現すると、bitは対応表１の場合、スタートビットS１〜
S５と利用情報１〜３ビットを表す。またnumはコーンマ
スク内で繰り返し表れる各係数に付けられる順序であ
る。(x,y)にはマスク内での相対座標が収められる。

【０１９４】以上の操作をマスク参照手段１１０２で行
う。

【０１９５】[３−２−３ マスク・パターン配列対応
手段]マスク参照手段１１０２で得られた各ビット情報
のコーンマスク内での埋め込み位置は、マスク・パター
ン配列対応手段１１０３に入力される。

【０１９６】マスク参照手段１１０２で決定した埋め込
み位置は夫々のビット情報のパターンの位置（８×８画
素分）であるので、パッチワーク法では更に図９に示さ
れる加算領域（＋ｃ）と減算領域（−ｃ）とそれ以外
（０）とを割り当てる必要がある。この為、マスク参照
手段１１０２で参照したコーンマスクの全ての位置に図
９に相当する８×８サイズのパターン配列を展開する操
作をマスク・パターン配列対応手段１１０３で行う。

【０１９７】具体的にはマスク参照手段１１０２で得ら
れた配列S[bit][num]＝(x,y)の座標に対して、ｘ座標に
はパターン配列の横方向のサイズを掛け、ｙ座標にはパ
ターン配列の縦方向のサイズを掛ける操作を行う。その
結果、図１７のマスク内の座標１７０１は、マスク内の
１画素が１パターン配列に拡大された先頭座標１７０２
となる。

【０１９８】この先頭座標から図１９に示されるパター
ン配列を用いると、パターン配列の大きさを持つ領域１
７０３に重なり合わず埋め込みを行うことが可能にな
る。

【０１９９】座標(x,y)は座標(x',y')に変化するが、配
列S[bit][num]のbitとnumは変化しない。

【０２００】従って、配列S[bit][num]のbitに相当する
付加情報Infを(x',y')をパターン配列を埋め込む先頭位
置とし、複数のビット情報の埋め込みが可能になる。

【０２０１】なお、マスク・パターン配列対応手段１１
０３によりコーンマスクの各係数が、８×８のパターン
配列に展開（拡大）された大きなマスクを、拡大マスク
と呼ぶ。

【０２０２】上記拡大マスクのサイズは、（３２×８）
×（３２×８）サイズとなり、このサイズが付加情報In
fを少なくとも１つ埋め込む為に必要な最低限の画像単
位（マクロブロックとする）となる。

【０２０３】以上がマスク・パターン配列対応手段１１
０３で行われる操作である。

【０２０４】一般的に小さなマスクは大きなマスクより
作成時にドットの配置位置に自由度が少なく、コーンマ
スクの様な所望の特性を持つマスクの作成が難しい。例
えば小さなマスクを画像データの全体に繰り返し割り当
てることで付加情報Infを埋め込む場合には、小さなマ
スクの持つ空間周波数が画像データ全体に出現する。

【０２０５】その一方で、一つのマスクからは完結した
付加情報Infが抽出されるので、マスクのサイズを大き
く設定することによって、切り抜き耐性（部分的な画像
データwI’から付加情報Infを抽出できる可能性）は小
さくなってしまう。ゆえに、上記切り抜き耐性と画質劣
化のバランスを考慮し、マスクのサイズを決定する必要
がある。

【０２０６】以上が図１の埋め込み位置決定手段０１０
３で行われる処理である。

【０２０７】[３−３付加情報埋め込み処理]以上の様に
して決定された、画像データへの各ビット情報の埋め込
み位置を参照して、図１の付加情報埋め込み手段０１０
４は実際に付加情報Infを埋め込む。

【０２０８】図１０に付加情報Infを繰り返して埋め込
む処理の動作の流れを示す。

【０２０９】図１０に示す方式では、画像全体に割り当
て可能なマクロブロックを複数個割り当て、更に、これ
ら全マクロブロックに対してまず１ビット目のビット情
報を繰り返して埋め込み、続いて２ビット目、３ビット
目…という様に繰り返して埋め込む。これは未だ埋め込
み処理が行われていないビット情報が有れば、未処理の
マクロブロックの全てに１００１〜１００３の埋め込み
処理を施す手順により構成されている。

【０２１０】しかしながら、本発明はこの順序に限らず
２つのループ処理の内外関係を逆にしても良い。即ち、
未処理のマクロブロックが有れば、これに対して未だ埋
め込んでいないビット情報を全て埋め込む手順に変更し
ても良い。

【０２１１】具体的には付加情報Infの埋め込みは、埋
め込まれる各ビット情報が“１”の場合には図９のパタ
ーン配列を加える。また埋め込むビットが“０”の場合
には図９のパターン配列を減ずる、即ち図９の正負符号
を反転したものを加算する。

【０２１２】上記加減算の処理は、図１０における切り
替え手段１００１を、埋め込むビット情報に応じて切り
替え制御することによって実現される。即ち、埋め込ま
れるビット情報が“１”の時は加算手段１００２に接続
し、上記ビット情報が“０”の時は減算手段１００３に
接続する。これら１００１〜１００３の処理はビット情
報とパターン配列の情報を参照しながら行われる。

【０２１３】ここで上記ビット情報の１つが埋め込まれ
る様子を図１９に示す。同図では埋め込まれるビット情
報が“１”、即ちパターン配列を加える場合の例を示
す。

【０２１４】図１９に示す例では、I(x,y)が元の画像、
P(x,y)が８×８のパターン配列である。８×８のパター
ン配列を構成する各係数は、このパターン配列と同じサ
イズの元の画像データ（青色成分）に重ね合わせられ、
同位置の値同志が加減算される。その結果、I'(x,y)が
算出され、ビット情報が埋め込まれた青色成分の画像デ
ータとして図１の色成分合成手段０１０４へ出力され
る。

【０２１５】上述した８×８のパターン配列を用いた加
減算処理を、上記対応表２で決定された埋め込み位置
（各ビット情報を埋め込む為のパターン配列を割り当て
た位置）の全てに対して繰り返し行う。

【０２１６】次に、図１０の内部のループ処理が行われ
る様子を図１８に示す。

【０２１７】図１８では、各ビット情報を繰り返し埋め
込む為に、画像データ全体１８０１(１８０３)全体に、
マクロブロック１８０２を左上から右下までラスター順
に繰り返し割り当てて埋め込み（図１０の１００１〜１
００３）を行う。

【０２１８】付加情報埋め込み手段０１０４により以上
の操作が行われ、付加情報Infが画像全体に埋め込まれ
る。

【０２１９】以上の処理により、画像データ中に付加情
報Infが埋め込まれる。この付加情報Infが埋め込まれた
画像データの各画素が、十分少ないドット数で表現され
るのであれば、パターン配列の大きさも十分小さくなる
ので、これらパターン配列の１つ１つ非常に小さい点で
しか人間の目には知覚されない。よって、コーンマスク
の空間周波数特性も維持され、人間の目に見えにくい。

【０２２０】［３−４ レジストレーション処理］次
に、電子透かし抽出装置側に備えられる、図２における
レジストレーション手段０２０２について詳細を説明す
る。

【０２２１】レジストレーション手段０２０２とは、付
加情報抽出手段０２０３の前段に位置する手段であり、
付加情報Inf抽出処理の前処理である。レジストレーシ
ョン手段０２０２には、前段の色成分抽出手段０２０１
により抽出された青色成分の画像が入力される。

【０２２２】レジストレーション手段０２０２では、電
子透かし埋め込み装置から出力された画像データwIと、
電子透かし抽出装置に入力された画像データwI’のスケ
ールの違いが補正される。

【０２２３】レジストレーション手段０２０２の詳細を
図７に示す。図７に示す様に、レジストレーション手段
０２０２は、ブロック分割手段０７０１、フーリエ変換
手段０７０２、インパルス抽出手段０７０３、スケーリ
ング率算出手段０７０４、スケーリング手段０７０５か
ら構成される。

【０２２４】ブロック分割手段０７０１では、上述した
レジストレーション信号埋め込み手段０１０２（ブロッ
ク分割手段０４０１）と同様のブロック分割処理が行わ
れる。この処理によって、一般的にはレジストレーショ
ン信号埋め込み手段０１０２（ブロック分割手段０４０
１）と同様のブロックを抽出することは困難である。こ
れは電子透かし情報が埋め込まれた画像データwIが印刷
系の処理を施されることによって、大きさが変化し、更
に位置がずれることによるものである。

【０２２５】しかし、このブロックの抽出はある程度違
っていても問題はない。これは、電子透かし埋め込み装
置において、レジストレーション信号が画像データのう
ち振幅スペクトルに埋め込まれているからである。振幅
スペクトルは、画像データの空間領域における位置ずれ
には影響されないという性質がある。よって、電子透か
し埋め込み装置と電子透かし抽出装置の夫々において、
各々のブロック分割手段により分割されたブロックが、
空間領域で多少の位置ずれが生じていても問題はない。

【０２２６】ブロック分割手段０７０１はブロック分割
した画像データをフーリエ変換手段０７０２に出力す
る。フーリエ変換手段０７０２は上述したレジストレー
ション信号埋め込み手段０１０２の場合と同様に、空間
領域の画像データを周波数領域の画像データに変換す
る。フーリエ変換された周波数領域の画像データは振幅
スペクトルと位相スペクトルによって表現される。この
うち振幅スペクトルだけがインパルス抽出手段０７０３
に入力される。一方で、位相スペクトルは破棄される。

【０２２７】周波数領域に変換された画像データはイン
パルス抽出手段０７０３に入力される。インパルス抽出
手段０７０３では、周波数領域に変換された画像データ
からインパルス性の信号だけを抽出する。即ち、既に画
像データに埋め込まれている図５の０５０２,０５０３,
０５０４,０５０５を抽出する。

【０２２８】これは公知の画像処理技術を用いて行うこ
とが可能である。例えば、周波数領域に変換された画像
データを閾値処理することで実現できる。この例を図８
(a)に示す。図８(a)にはインパルス抽出手段０７０３に
入力された振幅スペクトル０８０１を閾値０８０２によ
って閾値処理する様子を示す。なお説明の為、図８にお
いて変換された画像データを１次元で表現した。適当な
閾値０８０２を選択することによってインパルス信号を
抽出することが可能である。しかしながら、低域に存在
するインパルス信号と同じ程度の大きさを持つ様な本来
の画像データも同時に抽出してしまう。

【０２２９】この問題を解決した本実施の形態の方式を
図８(b)に示す。周波数領域に変換された画像データ０
８０１に対して２次微分処理を施す。これはラプラシア
ンフィルタ等を施すことに等しい。周波数領域に変換さ
れた画像データ０８０１に対して２次微分を施したもの
を０８０３に示す。このデータ０８０３に対して適当な
閾値０８０４を選択し閾値処理を施すことによって、イ
ンパルス信号を抽出可能である。

【０２３０】このインパルス信号の抽出に関してもう少
し詳細な原理を図２６を用いて説明する。なお、この図
では上述したレジストレーション信号埋め込み側の処理
も記載している。

【０２３１】レジストレーション信号埋め込み手段０１
０２においては、空間領域の画像データ２６０１が周波
数領域に変換され画像データ２６０２となり、周波数領
域においてインパルス信号２６０３が加えられる。

【０２３２】インパルス信号（レジストレーション信
号）２６０３が加えられた周波数領域の画像データは、
逆周波数変換されることによって空間領域の信号２６０
１’へ再び戻る。再び空間領域へ戻された画像データ２
６０１’にはインパルス信号が付加された影響があるは
ずであるが、人間の目には知覚しにくく、実質的には画
像データ２６０１と画像データ２６０１’は同一物に見
える。これは、周波数領域で加えられたインパルス信号
２６０３が逆フーリエ変換によって、画像データ全体に
小さな振幅で分布するからである。

【０２３３】図２６の２６０３の様なインパルス信号が
加えられた場合は、ある一定の周波数成分を持つ画像デ
ータが空間領域に加えられたことに等しくなる。この加
えられたインパルス信号が人間の知覚できる周波数より
も大きく、更に振幅が人間の知覚できる限度以下である
ならば、加えられたインパルス信号は人間の目には見え
ない。よって、上記レジストレーション信号の埋め込み
自体も一種の電子透かし処理であると言える。

【０２３４】なお、本実施の形態では画像データ２６０
１にレジストレーション信号２６０３が埋め込まれ、更
に実際に埋め込むべき付加情報Infが埋め込まれた後、
空間領域の信号２６０１’を復元する。

【０２３５】図２６の様に埋め込まれたレジストレーシ
ョン信号は、抽出の際に再びフーリエ変換が施される。
これによって、空間領域では一度画像データ全体に拡散
されたレジストレーション信号２６０３が、周波数領域
に変換され再びインパルス信号として現れる。

【０２３６】電子透かし情報が埋め込まれた画像がJPEG
圧縮等の非可逆圧縮などの攻撃を受けた場合、このイン
パルスは振幅が小さくなる可能性が高い。一方で、スケ
ーリングなどの幾何的な攻撃を受けた場合、このインパ
ルスはその位置が移動する。いずれの場合も上述した様
な適当なインパルス抽出処理を施すことによって、イン
パルス信号は抽出可能であり、元の画像データからの変
化を推測できる。この変化を補正すれば本実施の形態で
埋め込まれる付加情報Infを確実に抽出できる状態を作
り出せる。

【０２３７】以上の処理により、図７のインパルス抽出
手段０７０３からは上述したインパルス信号が出力さ
れ、スケーリング率算出手段０７０４に入力される。ス
ケーリング率算出手段０７０４は、入力されたインパル
ス信号の座標を用いてどの様なスケーリングが施された
かを算出する。

【０２３８】本実施の形態の電子透かし抽出装置側で
は、予めどの周波数成分にインパルス信号を埋め込んだ
かを知っているものとする。この場合には、この予め埋
め込まれた周波数と、インパルスが検出された周波数の
比によりスケーリング率を算出することが可能である。
例えば、予めインパルス信号が埋め込まれた周波数を
a、検出されたインパルス信号の周波数をbとすると、a/
b倍のスケーリングが施されていることがわかる。これ
は良く知られたフーリエ変換の性質である。以上の処理
により、スケーリング率算出手段０７０４からはスケー
リング率が出力される。

【０２３９】しかしながら本発明はこれに限らず、電子
透かし埋め込み装置側から必要に応じてレジストレーシ
ョン信号を埋め込んだ位置（周波数）の情報を受信する
様にしても良い。例えばこの位置情報は暗号化信号とし
て受信し、上記スケーリング率の算出処理を行う形態も
本発明の範疇に含まれる。こうすることによって、付加
情報Infを正しく抽出できるのはレジストレーション信
号を知っている人だけとなる。この場合、レジストレー
ション信号を付加情報Infを抽出する為の鍵として使用
できる。

【０２４０】スケーリング率算出手段０７０４から出力
されたスケーリング率は、スケーリング手段０７０５に
入力される。スケーリング手段０７０５には画像データ
wI₁'も入力され、画像データwI₁'は入力されたスケーリ
ング率によってスケーリング処理が施される。スケーリ
ング処理はバイリニア補間やバイキュービック補間など
種々のものが適応可能である。そして、スケーリング手
段０７０５からはスケーリング処理が施された画像デー
タwI₂'が出力される。

【０２４１】［３−５ 付加情報抽出処理］次に、図１
の付加情報埋め込み手段０１０３で付加情報Infが埋め
込まれた画像データwI’の青色成分からこの付加情報In
fを抽出する図２の付加情報抽出手段０２０３の動作に
ついて述べる。

【０２４２】この付加情報Infの抽出処理のブロック図
を図２０に示す。

【０２４３】［３−５−１ 埋め込み位置決定処理］図
２０に示す様に、まず埋め込み位置決定手段２００１に
おいて、画像データwI₂'（青色成分）中のどの領域から
付加情報Infを抽出するかを決定する。この埋め込み位
置決定手段２００１によってなされる動作は、前述した
埋め込み位置決定手段０１０３と同じであり、その為、
０１０３と２００１によって決定される領域は同一のも
のとなる。

【０２４４】決定された領域から、前述した対応表２を
用い、更に図９に示されるパターン配列を用いて付加情
報Infが抽出される。

【０２４５】ここで、付加情報Infの抽出は、決定され
た領域に対してパターン配列を畳み込むことによって実
現される。

【０２４６】[３−５−２ 信頼度距離演算手段]信頼度
距離dは埋め込んだ情報を抽出する際に必要となる計算
値である。

【０２４７】各ビット情報に対応する信頼度距離dを求
める方法を図６に示す。

【０２４８】まず始めに、図中の畳み込み演算手段０６
０１で行う処理を図２１及び図２２を用いて説明する。

【０２４９】図２１及び図２２に、付加情報Infを構成
する１ビットの情報を抽出する例を示す。

【０２５０】図２１は付加情報Infを構成するある１ビ
ット情報が埋め込まれた画像データ（青色成分）I''(x,
y)に対してこの１ビット情報の抽出処理を行った例、そ
して図２２は上記１ビット情報が埋め込まれていない画
像データI''(x,y)に対して１ビット情報の抽出処理を行
おうとした例である。

【０２５１】図２１において、I''(x,y)が１ビット情報
が埋め込まれた画像データ、P(x,y)が畳み込み処理に用
いられる８×８のパターン配列（付加情報Inf抽出用の
パターン配列）である。この８×８のパターン配列を構
成する各要素（０，±ｃ）は、入力画像データI''(x,y)
の同位置に配置されている画素値に積算され、更に各積
算値の和が算出される。即ち、I''(x,y)に対してP(x,y)
が畳み込まれる。ここで、I''(x,y)は、画像データI'
(x,y)が攻撃を受けた場合の画像を含んだ表現である。
攻撃を受けていない場合には、I''(x,y)=I'(x,y)であ
る。I''(x,y)に１ビット情報が埋め込まれている画像で
ある場合には、畳み込みの結果、図２１に示す様に非零
の値が得られる可能性が非常に高い。特にI''(x,y)=I'
(x,y)の時には畳み込みの結果は３２c²となる。

【０２５２】なお、本実施の形態では、埋め込みに用い
るパターン配列と抽出に用いるパターン配列は同様のも
のを用いている。しかしながら、これは本発明において
限定されるものではない。一般的には、埋め込みに用い
るパターン配列をP(x,y)、抽出に用いるパターン配列を
P'(x,y)とした場合には、 P'(x,y)=aP(x,y) という関係に変形できる。ここでaは任意の実数であ
り、本実施の形態では、簡単の為、a=１の場合について
説明する。

【０２５３】一方、図２２に示す例では、上述の演算と
同様の演算が１ビット情報が埋め込まれていない画像デ
ータI''(x,y)に対して施されている。原画像（画像デー
タIに相当）からは畳み込み演算の結果、図２２に示す
様に零の値が得られる。

【０２５４】以上、図２１及び図２２を用いて１ビット
情報の抽出方法を説明した。しかし、以上の説明は、付
加情報Infが埋め込まれる対象の画像データIにおいて畳
み込み演算の結果が０である場合であり、非常に理想的
な場合である。一方で、実際の画像データIの８×８の
パターン配列に相当する領域においては畳み込み演算の
結果が０であることはなかなか少ない。

【０２５５】即ち、原画像（画像データI）における８
×８のパターン配列に相当する領域について、図９のパ
ターン配列（コーンマスクも配置情報として参照）を用
いて畳み込み演算を行った場合、理想と異なり、非零の
値が算出されることもある。逆に、付加情報Infが埋め
込まれた画像（画像データwI）における８×８のパター
ン配列に相当する領域について、同じく畳み込み演算を
行った結果が“３２ｃ²“でなく“０”になってしまう
こともある。

【０２５６】しかしながら、付加情報Infを構成するビ
ット情報の夫々は、通常、元の画像データに複数回埋め
込まれている。即ち付加情報Infが画像に複数回埋め込
まれている。従って、各ビット情報が埋め込まれている
ｎ個のマクロブロックにおいて、８×８パターン配列毎
の畳み込み演算を行い、ここで得られる各ビット情報毎
のｎ個の畳み込み演算結果に基づいて“各ビット情報が
埋め込まれているのか否か”或いは“各ビット情報が１
か０か”等を統計的に判断すれば良い。これら統計的な
判断の方法については後述する。

【０２５７】よって畳み込み演算手段０６０１は、付加
情報Infを構成する各ビット情報に１ついて、夫々複数
の畳み込み演算結果の和を求める。例えば、付加情報In
fが８ビットであれば、８個の和が得られる。この各ビ
ット情報に対応する和は平均計算手段０６０２に入力さ
れ、夫々が全マクロブロックの数ｎで割られて平均化さ
れる。この平均値が信頼度距離dである。即ち、この信
頼度距離dは、図２１の“３２ｃ₂”と“０”のどちらに
類似しているかを多数決的に生成した値である。

【０２５８】ただし、信頼度距離dは、先のパッチワー
ク法の説明ではd = 1/N Σ(a_i-b_i)と定義していたの
で、厳密には信頼度距離dは、P'(x,y) = 1/c P(x,y)を
用いて畳み込み演算を行った結果の平均値である。しか
しながら、P'(x,y) = aP(x,y)を用いて畳み込み演算を
行っても、畳み込み演算結果の平均値は、上記信頼度距
離dの実数倍になっているだけであり、本質的には同様
の効果が得られる。よって本発明には、P'(x,y) = aP
(x,y)を用いた畳み込み演算結果の平均値を信頼度距離d
に用いることも十分可能である。

【０２５９】求められた信頼度距離dは０６０３の記憶
媒体に蓄えられる。

【０２６０】畳み込み演算手段０６０１は、付加情報In
fを構成する各ビットについて上記信頼度距離dを繰り返
し生成し、順次記憶媒体０６０３に格納する。

【０２６１】この演算値に関してもう少し詳細な説明を
する。元の画像データIに対して図９のパターン配列
（コーンマスクも配置情報として参照）を用いて算出さ
れる信頼度距離dは理想的には０である。しかしながら
実際の画像データIにおいては、この値は非常に０に近
くはあるが非零の値が多い。各ビット情報について発生
する信頼度距離dの頻度分布を調べると、図２３の様に
なる。

【０２６２】図２３において、横軸は、各ビット情報毎
に発生する信頼度距離dの値であり、縦軸はその信頼度
距離dを生じる畳み込みが行われたビット情報の数（信
頼度距離dの出現頻度）を示している。図を見ると正規
分布に類似していることがわかる。また、元の画像デー
タIにおいては信頼度距離dは必ずしも０ではないが、そ
の平均値は０(或はそれに非常に近い値)である。

【０２６３】一方、元の画像データIではなく、図１９
の様にビット情報“１”を埋め込んだ後の画像データ
（青色成分）をI’(x,y)に上記畳み込みを行った場合に
は、信頼度距離dは図２４に示す様な頻度分布となる。
即ち、図の様に図２３の分布形状を保ったまま、右方向
にシフトしている。この様に、付加情報Infを構成する
ある１ビットを埋め込んだ後の画像データは、信頼度距
離dが必ずしもｃという訳ではないが、その平均値はｃ
(或はそれに非常に近い値)となる。

【０２６４】なお、図２４ではビット情報“１”を埋め
込んだ例を示したが、ビット情報“０”を埋め込んだ場
合は図２３に示した頻度分布が、左にシフトすることに
なる。

【０２６５】以上説明した様に、パッチワーク法を用い
て付加情報Inf（各ビット情報）を埋め込む場合には、
埋め込むビット数（パターン配列の使用回数）を出来る
だけ多くした方が、図２３及び図２４に示す様な統計的
分布が正確に現れやすい。即ち、付加情報Infを構成す
る各ビット情報が埋め込まれているか否か、或いは埋め
込まれているビット情報が“１”か“０”かを検出でき
る精度が高くなる。

【０２６６】［３−５−３ オフセット合わせ処理］次
にオフセット合わせ手段２００２の構成について解説す
る。

【０２６７】オフセット合わせ手段２００２には、適切
なスケーリングを施された後の画像データwI₂'が入力さ
れる。この後、図６の信頼度距離演算を用い、スタート
ビットを検出する。なお、オフセット合わせ手段２００
２はスタートビットInf₁の５ビット分に対応する５つの
信頼度距離だけを生成する。スタートビットInf₁とは、
図３６に示す様に、付加情報埋め込み手段０１０４にお
いて予め埋め込んである付加情報Infの一部であり、本
実施の形態では５ビット分である。

【０２６８】なお、これらスタートビットInf₁は、概念
的には最初の５ビット分であるが、付加情報Infが埋め
込まれている画像においては隣接、密集して存在する訳
ではなく、むしろ点在している。これは、対応表２のコ
ーンマスクを構成する各係数値に対応付けて順に埋め込
まれる為である。

【０２６９】オフセット合わせ手段２００２の処理のフ
ローチャートを図２８に示す。以下の解説は図２８のフ
ローチャートの流れに沿って行う。

【０２７０】オフセット合わせ手段２００２では、入力
された画像データwI₂'に対して、ステップ２８０１によ
り、まず最も左上の座標を埋め込み開始座標と仮定す
る。同時に、最大値MAXを０に設定する。そして、ステ
ップ２８０２により、図６の信頼度距離演算手段を用い
て、スタートビットの検出を試みる。

【０２７１】ここで得られた１〜５番目のビット情報
が、ステップ２８０３により正しいスタートビット「１
１１１１」であるかどうかを判定する。この点が正しい
埋め込み開始座標であれば検出結果として５つの連続し
た正の信頼度距離dが検出されるが、そうでない場合に
は正の信頼度距離dが５つ連続しないことが多い。上記
判断を順次行い、正しいスタートビットInf₁が検出でき
る位置を、埋め込み開始座標であると決定すれば良い。

【０２７２】しかしながら、実際のところ埋め込み開始
座標以外の点でも正しいスタートビットInf₁が検出され
てしまう場合も有り得る。この原因を図２７を用いて説
明する。

【０２７３】図２７は、本実施の形態で用いるパッチワ
ーク法で埋め込まれた付加情報Infを抽出する為、付加
情報Infの埋め込み時に用いたものと同一のパターン配
列（２７０２、２７０４）（コーンマスクも配置情報と
して参照）を用いて、畳み込みを行いながら本来のマク
ロブロックの位置（２７０１、２７０３、２７０４）を
探索する様子を示している。左の図から右の図へ向かっ
て探索が連続的に進んでいるものとする。

【０２７４】図２７では、簡単の為、画像データwI₂'の
一部である１つのマクロブロック（付加情報Infが抽出
できる最小単位）に注目している。この図の１マスは１
ビット情報を埋め込む為のパターン配列の大きさの概念
を示している。

【０２７５】図２７左において、２７０１と２７０２の
関係を有する場合、即ち２７０２が実際のマクロブロッ
ク２７０１よりも左上に位置して場合、元の画像と付加
情報Inf抽出用のパターン配列の位置は、斜線領域のみ
で重なっている。

【０２７６】また同図中央には、更に探索を進め、探索
中の位置と実際のマクロブロックの位置が完全に一致し
ている場合が示されている。この状態では、畳み込み対
象のパターン配列とマクロブロックが最大面積重なって
いる。

【０２７７】また同図右においては、探索中の位置が実
際に付加情報Infが埋め込まれているマクロブロックの
位置よりも右下に位置している。この状態では、この状
態では、畳み込み対象のパターン配列とマクロブロック
は斜線領域のみで重なる。

【０２７８】図２７の全ての場合において、畳み込み対
象のパターン配列とマクロブロックが十分に重なってい
れば正しいスタートビットInf₁を抽出することが可能で
ある。ただし、これら３つの場合は重なる面積が異なっ
ているので信頼度距離dが異なる。

【０２７９】上記重なる面積は前述した信頼度距離dに
置き換えて考えることができる。即ち、畳み込み対象の
パターン配列とマクロブロックの位置関係が完全に一致
していれば、各ビット情報共に信頼度距離dは上述した
±３２ｃに非常に近くなる。

【０２８０】よって、本実施の形態においては、図２８
の様に、ステップ２８０３において正しいスタートビッ
トInf₁でないと判定された場合には、ステップ２８０７
によりラスタ順で次の探索点に移動する。一方で、正し
いスタートビットInf₁であると判定された場合には、ス
テップ２８０４により、信頼度距離dが最大値MAXより大
きいかどうかを判定する。最大値MAXより小さな場合に
は、ステップ２８０７によりラスタ順で次の探索点に移
動する。一方で、信頼度距離dが最大値MAXよりも大きな
場合には、最大値MAXを現在の信頼度距離dに更新し、同
時に現在の探索点を埋め込み開始点として記憶する。そ
して、ステップ２８０６において全ての探索点を探索し
たかどうかを判定し、全て終了していない場合には、ス
テップ２８０７によりラスタ順で次の探索点に移動す
る。一方で、全て終了している場合には、その時記憶さ
れている埋め込み開始点を出力し処理を終了する。

【０２８１】以上の一連の処理により、本実施の形態に
おけるオフセット合わせ手段２００２は、スタートビッ
トInf₁を検出し、正しいスタートビットInf₁が得られた
座標の中で、最も信頼度距離dの大きな座標の情報を、
付加情報Infの埋め込み開始点であると判断し、埋め込
み開始座標として後段へ出力する。

【０２８２】[３−５−４ 利用情報抽出手段]利用情報
抽出手段２００３は、前段のオフセット合わせ手段２０
０２から埋め込み開始座標、及び付加情報Infが埋め込
まれた画像データを入力し、図６で説明した動作を同じ
く用いて、ここでは利用情報Inf₂を構成する各ビット情
報のみについて信頼度距離dを算出し、これらビット情
報に対する信頼度距離d1を後段の統計検定手段２００６
に出力する。

【０２８３】なお、利用情報Inf₂を構成する各ビット情
報に相当する信頼度距離d1を得ることは、実質的には、
埋め込まれた利用情報Inf₂の各ビットを抽出することに
相当する。これについては後述する。

【０２８４】ここでは、上記探索により判別された埋め
込み開始座標に基づいて、各信頼度距離dを算出するの
みであり、スタートビットInf₁の５ビット分については
抽出しない。

【０２８５】[３−６統計検定処理]統計検定手段２００
６では、図２０の利用情報抽出手段２００３で得られる
信頼度距離d1の信頼性を判定する。この判定は、付加情
報Inf（利用情報Inf₂）の抽出に用いた第１のパターン
配列とは異なる第２のパターン配列を用いて信頼度距離
d2を生成し、この信頼度距離d2の出現頻度分布を参照し
て信頼性指標Ｄを生成することで行われる。

【０２８６】ここで信頼度距離d1は利用情報抽出手段２
００３において利用情報Inf₂を抽出するために、第１の
パターン配列（コーンマスクも配置情報として参照）を
用いて得られる信頼度距離であり、信頼度距離d2は第１
のパターン配列をは異なる後述する第２のパターン配列
を用いて得られる信頼度距離である。第１のパターン配
列は、通常付加情報Inf（スタートビットInf₁，利用情
報Inf₂）を埋め込む際に用いた図９のパターン配列であ
る。

【０２８７】なお第２のパターン配列、信頼性指標Ｄ等
についての詳細は後述する。

【０２８８】[３―６―１ 第２のパターン配列による
抽出処理] ≪ 中心極限定理 ≫{an},{bn}はn個の要素からなる画素
値の集合で、夫々図３０に示される様な部分集合Aと部
分集合Bの要素の持つ画素値とする。

【０２８９】信頼度距離d（Σ(a_i-b_i) / n）は,十分な
数 nで{a_n}, {b_n}を取る場合、画素の値a_nとb_nには相関
がなく、信頼度距離dの期待値は０になる。また中心極
限定理より信頼度距離dの分布は独立な正規分布をと
る。

【０２９０】ここで中心極限定理について簡単に説明す
る。

【０２９１】平均値m_c、標準偏差σ_cの母集団（正規分
布でなくても良い）から大きさn_cの任意標本を抽出した
時、標本平均値S_cの分布はn_cが大きくなるにつれて正規
分布N(m_c,(σ_c/√n_c)^2)に近づくことを示す定理であ
る。

【０２９２】一般には母集団の標準偏差σ_cは不明なこ
とが多いが、サンプル数n_cが十分大きく、母集団の数N_c
がサンプル数n_cに比べてさらに十分大きいときは標本の
標準偏差s_cをσ_cの代わりに用いても実用上ほとんど差
し支えない。

【０２９３】本実施の形態に戻って説明する。まず利用
情報抽出手段２００３で求められた信頼度距離d1の出現
頻度分布は、利用情報Inf₂を正しく抽出できたか否かで
大きく異なる。

【０２９４】例えば、スタートビットInf1の検出に誤り
があった場合（オフセット合わせに失敗した場合）等に
は、利用情報Inf₂が埋め込まれているはずの位置には実
際にはビット情報が埋め込まれていないので、信頼度距
離d1の出現頻度分布は図２５の正規分布２５０１の様に
なる。

【０２９５】一方、正しく抽出できている場合には、利
用情報Inf₂を構成するビット情報“１”に対応する各信
頼度距離d1が正規分布２５０２の位置に累積され、利用
情報Inf₂を構成するビット情報“０”に対応する各信頼
度距離d1が正規分布２５０３の位置に累積される。よっ
て、この場合には２つの“山”が現れる。この２つの
“山”の大きさの比は、利用情報Inf₂を構成するビット
情報“１”と“０”の比とほぼ等しい。

【０２９６】ただし、これは付加情報が埋め込まれてい
ない元の画像に対して第１のパターン配列で畳み込み処
理を行って得られる信頼度距離d1が、正規分布２５０１
の様になることを前提としたものである。

【０２９７】従って、現実的には、元の画像の状態を知
らない限り、正しく抽出できているか否かの判断を行う
ことは出来ない。

【０２９８】よって本実施の形態では付加情報が埋め込
まれていても元の画像の状態を十分判別できる、いわゆ
る第２のパターン配列を用いて、信頼度距離d2の正規分
布を生成し、この正規分布を２５０１として考えること
によって、利用情報Inf₂が正しく抽出できているか否か
の判断を行う。

【０２９９】例えば、信頼度距離d2で作成した正規分布
２５０１を構成する斜線部分（中心から９５％までの構
成要素）より外側に信頼度距離d1の出現頻度分布が存在
すれば、対象となっている画像に統計的偏りが存在し、
利用情報Inf₂が埋め込まれていると確定できる。考える
ことができ、利用情報Inf₂の確からしさを統計的に判断
することができる。この詳しい方法については後述す
る。

【０３００】次に、付加情報Inf（利用情報Inf₂）が埋
め込まれている画像データを用いて、付加情報Infが埋
め込まれる前の信頼度距離d1の出現頻度分布に類似する
もの（図２５の様な正規分布２５０１）を生成する方法
を説明する。

【０３０１】本実施の形態では、第２のパターン配列に
よる抽出手段２００５を用いて、正規分布２５０１に類
似する分布を構成する信頼度距離d2を求める。

【０３０２】第２のパターン配列による抽出手段２００
５は、利用情報抽出手段２００３に用いた第１のパター
ン配列と“直交する”第２のパターン配列を用いて、信
頼度距離d2を求める手段であり、畳み込み処理を行う点
等、利用情報抽出手段０２０３と動作自体はほぼ同じで
ある。

【０３０３】なお、対比説明の為、利用情報抽出装置２
００３で用いた図９のパターン配列、及びこのパターン
配列を配置する位置を参照する為のマスク（コーンマス
ク）を、夫々「第１のパターン配列」、及び「第１の位
置参照マスク」と呼び、第１のパターン配列に“直交す
る”パターン配列、及びこのパターン配列を配置する位
置を参照する為のマスクを、夫々「第２のパターン配
列」、及び「第２の位置参照マスク」と呼ぶ。

【０３０４】第２のパターン配列による抽出手段２００
５に、まず、オフセット合わせ手段２００２から埋め込
み開始座標を入力し、上述した図６の信頼度距離演算を
用いて信頼度距離d2の計算も行う。

【０３０５】この時、図６の信頼度距離演算で用いるパ
ターン配列は埋め込みに用いた図９のパターン配列０９
０１ではなく、このパターン配列０９０１に“直交す
る”パターン配列３６０１或いは３６０２を用いる。

【０３０６】この理由は、図３３のパターン配列３６０
１及び３６０２を用いて計算される信頼度距離d2には、
付加情報Infの埋め込みに用いた図９のパターン配列０
９０１で操作した影響がまったく反映されない為であ
る。

【０３０７】図３４に示す様に、図９のパターン配列０
９０１とこれにこれに“直交する”上記パターン配列３
６０１とを畳み込み処理した結果は０である。これはパ
ターン配列３６０２についても同様である。即ち、第
１、第２のパターン配列の畳み込み結果は０である。従
って、元の画像の濃度が第１のパターン配列を用いて変
更されていたとしても、第２のパターン配列を用いて畳
み込み処理を行って得られる信頼度距離dには全く影響
が無い。

【０３０８】よって、付加情報Infが埋め込まれている
画像に対して上記第２のパターン配列を用いた畳み込み
処理を施して得られる信頼度距離d2の出現頻度分布は、
図２５の正規分布２５０１とほぼ同様のものになる。従
って上記出現頻度分布を正規分布２５０１とみなす。

【０３０９】ここで得られる正規分布２５０１は、図３
２の３５０７の統計検定処理に必要な判断基準となる。

【０３１０】第２のパターン配列による抽出処理２００
５は、上述の様に図３３の３６０１、３６０２の様な
「第１のパターンとは“直交する”パターン配列」と、
図３５の３８０２に示す第２の位置参照マスクを用い
て、信頼度距離d2の正規分布を生成するである。

【０３１１】なお、上記「第１のパターンとは直交する
パターン配列」の条件を以下に示すと、 （１）図３３に示す様に、図９の０９０１と同じサイズ
であること （２）パターン配列３６０１、３６０２の様に、付加情
報Infの埋め込み時に用いた図９のパターン配列０９０
１との畳み込み処理の結果が０になることである。

【０３１２】また、図３４に示す畳み込み処理は、図２
１及び図２２に示される畳み込み処理と同じである。

【０３１３】本実施の形態では、畳み込みの結果が０に
なることを、ベクトルの内積が直交する場合に０になっ
ていることになぞらえ、「互いのパターン配列が“直交
している”」と呼ぶ。従って図３３の３６０１、３６０
２は「図９のパターン配列０９０１に“直交する”パタ
ーン配列」である。

【０３１４】付加情報Infの埋め込み時に用いたパター
ン配列に“直交する”パターン配列を信頼度距離d2の計
算に用いる理由は、信頼度距離d2の分布に統計的な偏り
を存在させない、即ち０を中心の出現頻度分布を生成す
る為である。

【０３１５】また、「第１のパターンとは“直交する”
パターン配列」は、 （３）利用情報抽出処理２００３に用いたパターン配列
の非零の要素と等しい数の非零の要素を持ち、正と負の
要素の数が夫々等しいことも必要な条件である。これは
同一の演算条件で、信頼度距離d1と信頼度距離d2が抽出
される様にする為である。

【０３１６】次に、本実施の形態では「第２の位置参照
マスク」は、付加情報Infの埋め込み時に用いた３８０
１とは別のパターンを有し、かつ３８０１とは異なるサ
イズの、図３５の３８０２に示される参照マスクを用い
る。

【０３１７】以上、上記第１と第２のパターン配列が異
なっていれば信頼度距離d2の出現頻度分布はほぼ正規分
布２５０１となる。

【０３１８】しかしながら、スタートビットの検出位置
が完全でない場合等には、第２のパターン配列を用いて
畳み込みを行ったにも拘わらず統計的な偏りが検出され
てしまう可能性も有る。本実施の形態ではこの可能性も
考慮して、第１と第２の位置参照マスクの大きさを異な
らせることで、周期的な要素を打ち消す様にする。或い
はマスク内の各パターン配列の配置方法を異ならせるこ
とで、同一領域での畳み込みを行わない様にする。

【０３１９】また、この場合には「第２の位置参照マス
ク」は、これを構成する各係数がランダムに分布してい
れば良く、コーンマスクでなくとも構わない。

【０３２０】もし「第２の埋めこみ位置参照マスク」
が、「第１の埋めこみ位置参照マスク」と異なる様に設
定する場合には、「第２の埋めこみ位置参照マスク」は
図２０の埋めこみ位置決定手段２００４で作成すること
とする。

【０３２１】一般的には、上述した切り抜き耐性を考慮
して、第１の位置参照マスク（コーンマスク）は、付加
情報Infの埋め込み対象となる画像データ全体に対して
それほど大きなサイズを取ることは考えられない。よっ
て、「第２の位置参照マスク」は比較的大きなものを用
いると良い。本実施の形態では、付加情報Infを埋め込
む時に参照する第１のマスクよりも、付加情報Inf側で
信頼度距離d1を計算する際に用いる第２のマスクのサイ
ズが大きくなる様に設定することとする。

【０３２２】しかしながら本発明はこれに限らず、互い
のマスクサイズが等しくてもある程度の効果を奏する。
従って、「第２の位置参照マスク」は図２０の埋めこみ
位置決定手段２００１で作成されるものでも良い。

【０３２３】互いのマスクの最低限の条件としては、互
いのマスクに適用される付加情報Infを構成する各ビッ
トの繰り返し数が、同一サイズの画像領域内で等しいこ
とが必要である。

【０３２４】なお、第２のパターン配列による抽出処理
で十分な結果が得られない場合は、上述した条件を備え
る別の第２のパターン配列や第２の位置参照マスクを用
いて、再度信頼度距離d2を計算することにより、理想的
な出現頻度分布である図２５の２５０１を生成できる可
能性も有る。

【０３２５】次に第２のパターン配列による抽出手段２
００５の具体的な操作を示す。

【０３２６】本実施の形態では、第１の位置参照マスク
が３２×３２のコーンマスクで、第２の位置参照マスク
が６４×６４のコーンマスクとし、２つのマスクにおい
て、各係数の相対的な配列は全く異なっているとする。

【０３２７】まず、第２のパターン配列による抽出手段
２００５では、抽出位置の決定は以下の対応表３に従っ
て行うこととする。

【０３２８】

【表３】

【０３２９】第２の位置参照マスクでは、同じ値の係数
がマスク内に各１６個存在する。一方、３２×３２の第
１の位置参照マスクは、先の対応例２でマスクの参照を
行っている場合、３２×３２の中で同一係数の繰り返し
数は４個である。即ち、同一サイズの画像データにおい
ては、第１の位置参照マスクも第２の位置参照マスクも
同じ値の係数は同数存在する。

【０３３０】本実施の形態では、上記対応例３の規則に
従った位置関係に第２のパターン配列を割り当て、順次
畳み込み処理を行い、各ビット情報に対応する６９個の
信頼度距離d2を算出する。

【０３３１】[３―６―２ 信頼性指標Ｄ]第２のパター
ン配列による抽出手段２００５にて生成される信頼度距
離d2は、ほぼ正規分布２５０１と同一の分布で出現する
が、正規分布においては、一般的に以下の式(２５.１)
の範囲で９５％のサンプル（信頼度距離d2）が出現する
ことが知られている。

【０３３２】 m-1.96σ < d2 < m＋1.96σ … 式(２５.１) ここで、σは上記信頼度距離d2についての標準偏差であ
り、mは平均である。

【０３３３】なお上記場合の範囲のことを“９５％の信
頼区間”と呼ぶ。

【０３３４】m-1.96σ , m＋1.96σ は、第２のパター
ン配列による抽出手段２００５で信頼度距離d2が得られ
た後、これを用いて計算される。

【０３３５】利用情報抽出手段２００３から統計検定手
段２００６に入力される信頼度距離d1の出現頻度分布
は、ビット情報が“１”の場合は図２５の正規分布２５
０２になり、ビット情報が“０”の場合は正規分布２５
０３になるので、利用情報Inf₂に対応する信頼度距離d1
は、第２のパターン配列による抽出手段２００５で求め
られる９５％の信頼区間（図２５の斜線部分）の外に存
在する確率が非常に高い。

【０３３６】ところで、オフセット合わせ手段２００２
の処理時点で、この処理の対象となる画像に利用情報In
f₂が存在しない場合には、信頼度距離d1の出現頻度分布
も正規分布２５０１の様になる。

【０３３７】この場合、利用情報Inf₂に対応する６４個
の信頼度距離d1の全てが式(２５.１)の信頼区間に含ま
れない確率は、(１−０．９５)の６４乗と非常に小さ
い。

【０３３８】従って、信頼度距離d2に基づいて正規分布
２５０１を求めておけば、この正規分布の大半を占める
範囲に、信頼度距離d1に基づいて求められた出現頻度分
布が含まれるか否かを考えることにより、付加情報Inf
（利用情報Inf₂）が埋め込まれているか否かをほぼ確実
に判断できる。

【０３３９】統計検定手段２００６では、上述した様な
性質を用いて付加情報Inf（利用情報Inf₂）が埋め込ま
れていることの信頼度を判断する。

【０３４０】本実施の形態では、利用情報Infが埋め込
まれていることの信頼度を、信頼性指標Ｄとして扱う。

【０３４１】この信頼性指標Ｄは、利用情報抽出手段２
００３で生成する全ての信頼度距離d1における、式(２
５.１)の範囲の外に存在する信頼度距離d1の個数の割合
で定義される。

【０３４２】統計検定手段２００６は、この信頼性指標
Ｄが閾値αより大きければ、信頼度距離d1の総合的な出
現頻度分布は図２５の２５０２や２５０３の様な位置に
人為的に偏らされているもの、即ち利用情報Inf₂が確実
に埋め込まれている画像であると判断する。

【０３４３】従って、ここでの判定に使用された信頼度
距離d1自体が、信頼性の有る情報であると考え、この信
頼度距離d1を更に後段の比較手段２００７へ転送するこ
とを許可する。

【０３４４】なお、信頼性指標Ｄは、図３２の信頼性表
示ステップ３５１０に示される様に、利用情報Inf₂の信
頼性指標Ｄ、或いは指標Ｄに基づくメッセージをモニタ
等に表示しても良い。

【０３４５】例えば、信頼性指標Ｄが閾値αより大きく
ない場合は、「利用情報Inf2は正確に抽出できていませ
ん」との趣旨のメッセージを表示させ、図３２の統計検
定ステップ３５０７から画像を再度入力するステップ３
５０２に戻る。

【０３４６】［３−７ 比較処理］図２０の比較手段２
００７は、利用情報抽出手段２００３と統計検定手段２
００６とを経て出力された信頼度距離d1の値を入力す
る。ここに入力される信頼度距離d1は信頼性の高い情報
であるので、ここでは信頼度距離d1に対応する各ビット
情報が“１”と“０”の何れであるかを単純に判定する
だけで良い。

【０３４７】具体的には、利用情報Inf₂を構成するある
ビット情報の信頼度距離d1が正であれば、このビット情
報が“１”であると判定し、信頼度距離d1が負の場合は
このビット情報が“０”であると判定する。

【０３４８】上記判定により得られた利用情報Inf₂は、
ユーザーの参照情報、或いは制御信号にする為の最終的
なデータとして出力される。

【０３４９】以上で、付加情報の埋め込みから抽出まで
の一連の処理の説明を終わる。

【０３５０】（変形例）以上の実施の形態において、付
加情報Inf（利用情報Inf₂）には誤り訂正符号化された
ものを用いることも可能であり、そうする事によって、
更に抽出された利用情報Inf₂の信頼性が向上する。

【０３５１】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリン
タ等）から構成されるシステムの１部として適用して
も、１つの機器（たとえば複写機、ファクシミリ装置）
からなるものの１部に適用してもよい。

【０３５２】また、本発明は上記実施の形態を実現する
為の装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記
システム又は装置内のコンピュータ（CPUあるいはMPU）
に、上記実施の形態を実現する為のソフトウエアのプロ
グラムコードを供給し、このプログラムコードに従って
上記システムあるいは装置のコンピュータが上記各種デ
バイスを動作させることにより上記実施の形態を実現す
る場合も本発明の範疇に含まれる。

【０３５３】またこの場合、前記ソフトウエアのプログ
ラムコード自体が上記実施の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為の手段、具体的に
は上記プログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の
範疇に含まれる。

【０３５４】この様な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等を用いることがで
きる。

【０３５５】また、上記コンピュータが、供給されたプ
ログラムコードのみに従って各種デバイスを制御するこ
とにより、上記実施の形態の機能が実現される場合だけ
ではなく、上記プログラムコードがコンピュータ上で稼
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上記実施の形態
が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明
の範疇に含まれる。

【０３５６】更に、この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、そ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、その処理によって上記実施
の形態が実現される場合も本発明の範疇に含まれる。

【０３５７】なお、上記実施の形態ではコーンマスクを
用いて電子透かし情報を埋め込む場合について説明した
が、本発明はこれに限らない。特にブルーノイズマスク
を用いて電子透かし情報を埋め込む場合も本発明の範疇
に含まれる。

【０３５８】また、上述した種々の特徴点の少なくとも
１つを含む構成であれば本発明の範疇に含まれる。

【０３５９】

【発明の効果】以上説明した様に本発明によれば、電子
透かし情報が埋め込まれた画像に幾何的な歪みが与えら
れた場合においても、この歪みを的確に判断することが
できる。従って後段の電子透かし情報（付加情報）の抽
出を正確に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】電子透かし埋め込み装置の全体構成ブロック図

【図２】電子透かし抽出装置の全体構成ブロック図

【図３】印刷系処理において抽出側で生成された画像デ
ータの一例を示す図

【図４】レジストレーション信号埋め込み手段のブロッ
ク図

【図５】レジストレーション信号を説明する図

【図６】信頼度距離演算手段を示す図

【図７】スケール合わせ手段のブロック図

【図８】レジストレーション信号の抽出を説明する図

【図９】付加情報の埋め込み時及び抽出時に用いるパタ
ーン配列を示す図

【図１０】付加情報埋め込み手段のブロック図

【図１１】埋め込み位置決定手段のブロック図

【図１２】コーンマスク及びブルーノイズマスクの概念
図

【図１３】人間の視覚の空間周波数特性を示す図

【図１４】ブルーノイズマスク、コーンマスクの空間周
波数特性を示す図

【図１５】位置参照マスクを説明する図

【図１６】位置参照マスク内の埋め込み位置を示す概念
図

【図１７】図１６のマスクに各パターン配列を展開する
様子を示す図

【図１８】全画像において付加情報Infの埋め込みに必
要な領域のを示す図

【図１９】付加情報Infを埋め込む演算を説明する図

【図２０】付加情報抽出手段を説明する図

【図２１】付加情報Infを抽出する様子を説明する図

【図２２】付加情報Infが存在しないにも拘わらず、抽
出しようとした様子を示す図

【図２３】原画像から信頼度距離dを抽出した場合の理
想的な出現頻度分布を示す図

【図２４】電子透かしが埋め込まれた画像から信頼度距
離dを抽出した場合を示す図

【図２５】本実施の形態における信頼度距離d1,d2の出
現頻度分布の例を説明する図

【図２６】レジストレーション信号の埋め込みと抽出の
原理を説明する図

【図２７】レジストレーションを行う様子を示した図で
ある

【図２８】レジストレーション処理を説明するフローチ
ャート

【図２９】空間領域におけるレジストレーション信号埋
め込み手段のブロック図

【図３０】パッチーワーク法における二つの集合を説明
する図

【図３１】電子透かし埋め込み処理の全体を説明するフ
ローチャート

【図３２】電子透かし抽出処理の全体を説明するフロー
チャート

【図３３】図９のパターンに直交するパターン配列の例
を示す図

【図３４】“直交する”パターン配列を説明する図

【図３５】第１、第２の位置参照マスクを示した図

【図３６】付加情報Infの構成を示す図

【図３７】ブルーノイズマスク内の各係数の一例を示す
図

【図３８】コーンマスクの画素値の各係数の一例を示す
図

【符号の説明】

０１０１ 色成分抽出手段 ０１０２ レジストレーション信号埋め込み手段 ０１０３ 埋め込み位置決定手段 ０１０４ 付加情報埋め込み手段 ０１０５ 色成分合成手段

【手続補正書】

【提出日】平成１１年１１月２６日（１９９９．１１．
２６）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２６

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２６】レジストレーション信号埋め込み手段０１
０２には、色成分抽出手段０１０１で得られた青色成分
の画像データが入力される。レジストレーション信号埋
め込み手段０１０２では、画像データに対して一種の電
子透かしの技術を用いてレジストレーション信号が埋め
込まれる。即ち、レジストレーション信号を埋め込まれ
た画像データにおいて、人間の視覚はレジストレーショ
ン信号を知覚することができない。このレジストレーシ
ョン信号の埋め込み方法等、詳細は後述する。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４７

【補正方法】変更

【補正内容】

【００４７】レジストレーション手段０２０２には、色
成分抽出手段０２０１で得られた青色成分の画像データ
wI₁'が入力される。そしてこの青色成分の画像データwI
₁'を用いて、幾何学的な歪みが補正された画像データwI
₂'を生成する。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４９

【補正方法】削除

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５０】レジストレーション手段０２０２は、画像
データwI₂'を、付加情報抽出手段０２０３に出力する。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５１

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５１】付加情報抽出手段０２０３は、付加情報埋
め込み手段０１０４での埋め込み方式に合わせた所定の
処理を施こすことによって、画像データwI₂'に埋め込ま
れている電子透かし情報を抽出することが可能であり、
抽出された付加情報Infを出力する。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５３】また、この画像データwI'の青色成分のみ
が抽出され、次のステップで使用される。

【手続補正７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５５

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５５】更にステップ３５０４では、入力された青
色成分の画像データwI₁'のオフセットが補正される。

【手続補正８】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５７

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５７】統計検定ステップ３５０７では、上記抽出
された電子透かし情報の確からしさが算出、判定され、
正しい電子透かし情報ではないと判定されればステップ
３５０２に戻り、電子透かし情報が埋め込まれていると
考えられる画像を入力しなおす。一方、充分正確な電子
透かし情報であると判定された場合には、ステップ３５
０８の比較処理により電子透かし情報（付加情報Inf）
の抽出を行う。また、ステップ３５１０では上記確から
しさを示す情報を後述する信頼性指標Ｄとして表示す
る。

【手続補正９】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５８

【補正方法】削除

【手続補正１０】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００６０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００６０】まず、電子透かし抽出側におけるレジスト
レーション手段０２０２、ステップ３５０３が実行する
レジストレーションという処理について説明する。

【手続補正１１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００７０

【補正方法】削除

【手続補正１２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００９４

【補正方法】変更

【補正内容】

【００９４】図４では、レジストレーション信号をフー
リエ変換領域において埋め込む方式を説明した。一方
で、レジストレーション信号を空間領域において埋め込
む方式も考えられる。この方式を図２９を用いて説明す
る。

【手続補正１３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２３

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１２３】[３−２埋め込み位置決定処理]図１１は埋
め込み位置決定手段０１０３の内部構成を記している。

【手続補正１４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２７

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１２７】更にマスク・パターン配列対応手段１１０
３は、マスク内の各係数値の位置に各パターン配列の配
列要素（８×８サイズ）を展開する。即ち、図１７の１
７０１に示されるマスクの各係数値（１マス）を、同図
１７０３の様に８×８倍にして各パターン配列の埋め込
み位置として参照可能とする。

【手続補正１５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１２８】後述の付加情報埋め込み手段０１０４は、
図１７の埋め込み先頭座標１７０２を参照して、パター
ン配列を用いて各ビット情報を埋め込むことになる。

【手続補正１６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１７８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１７８】

【表１】 ここで、S１〜S５まではオフセット合わせ処理装置で用
いる位置合わせの為のビット情報（スタートビット）で
ある。１〜３は３ビットの利用情報である。

【手続補正１７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１９８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０１９８】この先頭座標から図９に示されるパターン
配列を用いると、パターン配列の大きさを持つ領域１７
０３に重なり合わず埋め込みを行うことが可能になる。

【手続補正１８】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２１４

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２１４】図１９に示す例では、I(x,y)が元の画像、
P(x,y)が８×８のパターン配列である。８×８のパター
ン配列を構成する各係数は、このパターン配列と同じサ
イズの元の画像データ（青色成分）に重ね合わせられ、
同位置の値同士が加減算される。その結果、I'(x,y)が
算出され、ビット情報が埋め込まれた青色成分の画像デ
ータとして図１の色成分合成手段０１０５へ出力され
る。

【手続補正１９】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２１９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２１９】以上の処理により、画像データ中に付加情
報Infが埋め込まれる。この付加情報Infが埋め込まれた
画像データの各画素が、十分少ないドット数で表現され
るのであれば、パターン配列の大きさも十分小さくなる
ので、これらパターン配列の１つ１つは非常に小さい点
でしか人間の目には知覚されない。よって、コーンマス
クの空間周波数特性も維持され、人間の目に見えにく
い。

【手続補正２０】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２４１

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２４１】［３−５ 付加情報抽出処理］次に、図１
の付加情報埋め込み手段０１０４で付加情報Infが埋め
込まれた画像データwI’の青色成分からこの付加情報In
fを抽出する図２の付加情報抽出手段０２０３の動作に
ついて述べる。

【手続補正２１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２５０

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２５０】図２１は付加情報Infを構成するある１ビ
ット情報が埋め込まれた画像データ（青色成分）I''(x,
y)に対してこの１ビット情報の抽出処理を行った例、そ
して図２２は上記１ビット情報が埋め込まれていない画
像データI(x,y)に対して１ビット情報の抽出処理を行お
うとした例である。

【手続補正２２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２５３

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２５３】一方、図２２に示す例では、上述の演算と
同様の演算が１ビット情報が埋め込まれていない画像デ
ータI(x,y)に対して施されている。原画像（画像データ
Iに相当）からは畳み込み演算の結果、図２２に示す様
に零の値が得られる。

【手続補正２３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２５７

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２５７】よって畳み込み演算手段０６０１は、付加
情報Infを構成する各ビット情報に１ついて、夫々複数
の畳み込み演算結果の和を求める。例えば、付加情報In
fが８ビットであれば、８個の和が得られる。この各ビ
ット情報に対応する和は平均計算手段０６０２に入力さ
れ、夫々が全マクロブロックの数ｎで割られて平均化さ
れる。この平均値が信頼度距離dである。即ち、この信
頼度距離dは、図２１の“３２ｃ²”と“０”のどちらに
類似しているかを多数決的に生成した値である。

【手続補正２４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２７３

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２７３】図２７は、本実施の形態で用いるパッチワ
ーク法で埋め込まれた付加情報Infを抽出する為、付加
情報Infの埋め込み時に用いたものと同一のパターン配
列（２７０２、２７０５）（コーンマスクも配置情報と
して参照）を用いて、畳み込みを行いながら本来のマク
ロブロックの位置（２７０１、２７０３、２７０４）を
探索する様子を示している。左の図から右の図へ向かっ
て探索が連続的に進んでいるものとする。

【手続補正２５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２７９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２７９】上記重なる面積は前述した信頼度距離dに
置き換えて考えることができる。即ち、畳み込み対象の
パターン配列とマクロブロックの位置関係が完全に一致
していれば、各ビット情報共に信頼度距離dは上述した
±３２ｃ²に非常に近くなる。

【手続補正２６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２８６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２８６】ここで信頼度距離d1は利用情報抽出手段２
００３において利用情報Inf₂を抽出するために、第１の
パターン配列（コーンマスクも配置情報として参照）を
用いて得られる信頼度距離であり、信頼度距離d2は第１
のパターン配列とは異なる後述する第２のパターン配列
を用いて得られる信頼度距離である。第１のパターン配
列は、通常付加情報Inf（スタートビットInf₁，利用情
報Inf₂）を埋め込む際に用いた図９のパターン配列であ
る。

【手続補正２７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２９９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２９９】例えば、信頼度距離d2で作成した正規分布
２５０１を構成する斜線部分（中心から９５％までの構
成要素）より外側に信頼度距離d1の出現頻度分布が存在
すれば、対象となっている画像に統計的偏りが存在し、
利用情報Inf₂が埋め込まれていると考えることができ、
利用情報Inf₂の確からしさを統計的に判断することがで
きる。この詳しい方法については後述する。

【手続補正２８】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０３０２

【補正方法】変更

【補正内容】

【０３０２】第２のパターン配列による抽出手段２００
５は、利用情報抽出手段２００３に用いた第１のパター
ン配列と“直交する”第２のパターン配列を用いて、信
頼度距離d2を求める手段であり、畳み込み処理を行う点
等、利用情報抽出手段２００３と動作自体はほぼ同じで
ある。

【手続補正２９】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０３１４

【補正方法】変更

【補正内容】

【０３１４】付加情報Infの埋め込み時に用いたパター
ン配列に“直交する”パターン配列を信頼度距離d2の計
算に用いる理由は、信頼度距離d2の分布に統計的な偏り
を存在させない、即ち０が中心の出現頻度分布を生成す
る為である。

【手続補正３０】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０３３０

【補正方法】変更

【補正内容】

【０３３０】本実施の形態では、上記対応表３の規則に
従った位置関係に第２のパターン配列を割り当て、順次
畳み込み処理を行い、各ビット情報に対応する６９個の
信頼度距離d2を算出する。

【手続補正３１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図１】電子透かし埋め込み装置の全体構成ブロック図

【図２】電子透かし抽出装置の全体構成ブロック図

【図３】印刷系処理において抽出側で生成された画像デ
ータの一例を示す図

【図４】レジストレーション信号埋め込み手段のブロッ
ク図

【図５】レジストレーション信号を説明する図

【図６】信頼度距離演算手段を示す図

【図７】スケール合わせ手段のブロック図

【図８】レジストレーション信号の抽出を説明する図

【図９】付加情報の埋め込み時及び抽出時に用いるパタ
ーン配列を示す図

【図１０】付加情報埋め込み手段のブロック図

【図１１】埋め込み位置決定手段のブロック図

【図１２】コーンマスク及びブルーノイズマスクの係数
値の出現頻度分布を示す図

【図１３】人間の視覚の空間周波数特性を示す図

【図１４】ブルーノイズマスク、コーンマスクの空間周
波数特性を示す図

【図１５】位置参照マスクを説明する図

【図１６】位置参照マスク内の埋め込み位置を示す概念
図

【図１７】図１６のマスクに各パターン配列を展開する
様子を示す図

【図１８】全画像において付加情報Infの埋め込みに必
要な領域を示す図

【図１９】付加情報Infを埋め込む演算を説明する図

【図２０】付加情報抽出手段を説明する図

【図２１】付加情報Infを抽出する様子を説明する図

【図２２】付加情報Infが存在しないにも拘わらず、抽
出しようとした様子を示す図

【図２３】原画像から信頼度距離dを抽出した場合の理
想的な出現頻度分布を示す図

【図２４】電子透かしが埋め込まれた画像から信頼度距
離dを抽出した場合を示す図

【図２５】本実施の形態における信頼度距離d1,d2の出
現頻度分布の例を説明する図

【図２６】レジストレーション信号の埋め込みと抽出の
原理を説明する図

【図２７】オフセット合わせ処理を行う様子を示した図

【図２８】オフセット合わせ処理を説明するフローチャ
ート

【図２９】空間領域におけるレジストレーション信号埋
め込み手段のブロック図

【図３０】パッチーワーク法における二つの集合を説明
する図

【図３１】電子透かし埋め込み処理の全体を説明するフ
ローチャート

【図３２】電子透かし抽出処理の全体を説明するフロー
チャート

【図３３】図９のパターンに直交するパターン配列の例
を示す図

【図３４】“直交する”パターン配列を説明する図

【図３５】第１、第２の位置参照マスクを示した図

【図３６】付加情報Infの構成を示す図

【図３７】ブルーノイズマスク内の各係数の一例を示す
図

【図３８】コーンマスクの画素値の各係数の一例を示す
図

【符号の説明】 ０１０１ 色成分抽出手段 ０１０２ レジストレーション信号埋め込み手段 ０１０３ 埋め込み位置決定手段 ０１０４ 付加情報埋め込み手段 ０１０５ 色成分合成手段

【手続補正３２】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図２５

【補正方法】変更

【補正内容】

【図２５】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岩村 恵市 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA13 CA19 CB19 CE08 CH08 CH11 DA07 DA08 5C063 AA01 AB05 CA12 CA36 DA07 DA13 5C076 AA14 BA03 BA06 5J104 AA14 NA05 NA13 NA27 PA07

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 位置情報を含む電子透かし情報が人間に
   目視しにくく埋め込まれた画像データから該電子透かし
   情報を抽出できる様にする為の装置であって、 前記画像データから前記位置情報を抽出する為の処理
   を、互いに異なる抽出開始位置について複数回行う探索
   手段と、 前記探索手段で位置情報として抽出した各情報につい
   て、前記位置情報を抽出したことの確からしさを示す信
   頼度を算出する算出手段と、 前記信頼度に基づいて、前記画像データにおける前記電
   子透かし情報が埋め込まれている位置を判別する判別手
   段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記電子透かし情報は、前記位置情報と
   利用情報を含み、該利用情報には前記装置のＩＤ或いは
   ユーザーＩＤが含まれる請求項１に記載の画像処理装
   置。
3. 【請求項３】 前記電子透かし情報は、前記位置情報と
   利用情報を含み、該利用情報には前記装置を制御する為
   の情報が含まれる請求項１に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記信頼度は、前記画像データとｎ×ｎ
   個の係数からなるマトリクスとの演算を行うことにより
   算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装
   置。
5. 【請求項５】 前記演算処理は畳み込み演算であること
   を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 更に、前記判別手段の結果に基づく、前
   記画像データにおける位置を基準にして、前記画像デー
   タに埋め込まれた電子透かし情報を抽出する抽出手段を
   有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 位置情報を含む電子透かし情報が人間に
   目視しにくく埋め込まれた画像データから該電子透かし
   情報を抽出できる様にする為の方法であって、 前記画像データから前記位置情報を抽出する為の処理
   を、互いに異なる抽出開始位置について複数回行う探索
   ステップと、 前記探索ステップで位置情報として抽出した各情報につ
   いて、前記位置情報を抽出したことの確からしさを示す
   信頼度を算出する算出ステップと、 前記信頼度に基づいて、前記画像データにおける前記電
   子透かし情報が埋め込まれている位置を判別する判別ス
   テップを有することを特徴とする画像処理方法。
8. 【請求項８】 位置情報を含む電子透かし情報が人間に
   目視しにくく埋め込まれた画像データから該電子透かし
   情報を抽出できる様にする為の画像処理プログラムをコ
   ンピュータから読み取り可能な状態に記憶した記憶媒体
   であって、前記プログラムには、 前記画像データから前記位置情報を抽出する為の処理
   を、互いに異なる抽出開始位置について複数回行う探索
   ステップと、 前記探索ステップで位置情報として抽出した各情報につ
   いて、前記位置情報を抽出したことの確からしさを示す
   信頼度を算出する算出ステップと、 前記信頼度に基づいて、前記画像データにおける前記電
   子透かし情報が埋め込まれている位置を判別する判別ス
   テップが含まれることを特徴とする記憶媒体。