JP2001148778A - 画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体 - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 例えば、所定の情報が付加された画像から該
所定の情報を精度よく抽出する。 【解決手段】 所定の情報が付加された画像から該所定
の情報を抽出する画像処理装置において、前記画像を入
力する入力手段と、前記入力された画像を複数の画像領
域に分割する分割手段と、前記分割手段により分割され
た画像領域に対して直交変換を行う変換手段と、前記変
換手段の変換処理に基づいて前記画像領域を複数のクラ
スに分類する分類手段と、前記分類された各クラスの特
徴量に基づいて前記所定の情報を抽出する抽出手段とを
有することを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，画像処理装置、画
像処理方法及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、画像情報中に、画像に関連の
ある他の情報を多重化する研究が盛んに行われている。
【０００３】近年では、電子透かし技術と称し、写真、
絵画等の画像情報中に、その著作者名や、使用許可の可
否等の付加情報を視覚的に判別しづらい様に多重化し
て、インターネット等のネットワークを通じて流通する
技術が標準化されつつある。
【０００４】また、他の応用分野としては、複写機、プ
リンタ等の画像出力装置の高画質化に伴い、紙幣、印
紙、有価証券等の不正な偽造を防止する目的で、紙上に
出力された画像から出力機器、及び、その機体番号を特
定する為に、画像中に付加情報を埋め込む技術がある。
【０００５】例えば、特開平7-123244では、視覚的に感
度の低い色差成分、及び彩度成分の高周波域に付加情報
を埋め込むことにより情報の多重化を行う技術を提案し
ている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
た技術は以下の問題点がある。図１３は、電子透かし技
術の一般的な付加情報の埋め込みを示した図である。画
像情報Aと付加情報Bが加算器１３０１を介して多重化さ
れ、Cという多重化情報に変化する。図１３は画像情報
の実空間領域で付加情報を多重化する例である。この多
重化情報Cを各種フィルタリング等の画像処理や、非可
逆圧縮等の符号化をせずに流通することが可能であれ
ば、多重化情報Cから付加情報Bを復号することは従来技
術でも容易である。インターネット上で流通する画像情
報では、多少のノイズ耐性があれば、エッジ強調、平滑
化等の画質向上のデジタルフィルタを通しても復号が可
能になる。
【０００７】しかしながら、今、多重化した画像をプリ
ンタ等の出力装置により印字し、その印字物から付加情
報を取り出す場合を想定する。しかも、使用するプリン
タが単色あたり２階調から数階調程度の表現能力しか有
していないプリンタ出力を想定する。近年、インクジェ
ットプリンタは、染料濃度を薄くしたインクを有した
り、出力するドット径を可変に制御したりして、単色あ
たり数階調表現できる装置が知られているが、それでも
疑似階調処理を用いない限り、写真調の画像の階調性は
表現できない。
【０００８】すなわち、図１３の電子透かし技術を用い
た多重化方法をプリンタに出力するという前述の想定で
は、図１４に示すように、疑似階調処理１４０１により
多重化情報CはDという量子化情報に変化し、その後、プ
リンタ出力１４０２にて紙上に印字されることにより、
非常に劣化したEという紙上情報（印字物）に変化す
る。従って、前述した偽造防止の目的の為に紙上の情報
から付加情報を復号するということは、図１４の一連の
処理後の紙上情報Eから付加情報Bを復号することになる
わけである。
【０００９】この１４０１、１４０２の両処理による情
報の変化量は非常に大きく、視覚的に判別できないよう
に付加情報を多重化し、かつ、多重化した付加情報を紙
上から正しく復号することは非常に困難なことになる。
【００１０】また、図１５は、実空間領域ではなく、画
像情報をフーリエ変換等を用い、周波数領域に変換して
から高周波域等に合成する従来の電子透かし技術の例を
示している。図１５において、画像情報を直行変換処理
１５０１により周波数領域に変換し、加算器１５０２に
より、視覚的に判別しづらい特定の周波数に付加情報が
加算される。
【００１１】１５０３逆直行変換処理により再び実空間
領域に戻された後に、図１４の例と同様に、疑似階調処
理、プリンタ出力という大きな変化を伴うフィルタを通
ることに相当する。
【００１２】図１６では、紙上からの付加情報の分離の
手順を示している。すなわち、印字物をスキャナ等の画
像読み取り装置１６０１を介して、印字物の情報を入力
する。入力された情報は、疑似階調処理により階調表現
されている画像である為に、逆疑似階調処理である復元
処理１６０２を施す。復元処理は、ＬＰＦ（ローパスフ
ィルタ）を用いるのが一般的である。復元後の情報を１
６０３により直行変換処理させた後に、１６０４分離手
段において、特定の周波数の電力から埋め込んだ付加情
報の分離を行う。
【００１３】以上の図１５、図１６から明らかなよう
に、付加情報を多重化してから分離するまでに、複雑な
多数の処理工程を通過することがわかる。カラー画像の
場合には、この一連の処理工程の中にプリンタ特有の色
に変換する色変換処理も含まれることになる。このよう
な複雑な処理工程でも良好な分離を実現するためには、
非常に耐性の強い信号を入れなくてはならない。良好な
画質を維持しつつ、耐性の強い信号を入れるのは困難で
ある。
【００１４】また、処理工程が多数、複雑ということ
は、多重化、及び分離に要する処理時間が非常に長くな
ってしまう。
【００１５】また、前述した特開平7-123244では、高周
波域に情報を付加させているが、後段の疑似階調処理
で、誤差拡散法を実施した場合には、誤差拡散法特有の
ハイパスフィルタの特性により、付加情報の帯域が誤差
拡散で発生するテクスチャの帯域に埋没してしまい、復
号に失敗する恐れが多分にある。また、復号には非常に
精度の高いスキャナ装置が必要になる。
【００１６】すなわち、疑似階調処理が前提である場合
には、図１４、図１５の方式は適さないことがわかる。
言い換えると、疑似階調処理の特性を大きく活かした付
加情報の多重化方式が必要になる。
【００１７】付加情報の多重化と疑似階調処理の冗長性
とを結び付けた例として、特登録2640939、特登録27778
00がある。
【００１８】前者は、組織的ディザ法にて2値化する際
に、同一階調を表すディザマトリクスの中からいずれか
一つを選定することによって、画像信号中にデータを混
入するものである。
【００１９】しかしながら、組織的ディザ法では、高解
像の、しかも機械的精度の非常に優れたプリンタで無い
限り、写真調の高画質の出力は困難である。多少の機械
的精度のずれが、横筋等の低周波のノイズとして発生
し、紙上では容易に視覚されてくるからである。
【００２０】また、ディザマトリクスを周期的に変化さ
せると、規則的に配列されていたディザにより発生する
特定周波数の帯域が乱され、画質的に悪影響を及ぼす。
【００２１】また、ディザマトリクスの種類により階調
表現能力が大きく異なる。特に紙上においては、ドット
の重なり等における面積率の変化がディザマトリクスに
よって異なる為、たとえ信号上では均一濃度である領域
でもディザマトリクスの切り替えで濃度の変化を引き起
こすことも考えられる。
【００２２】また、復号（分離）側にとって、原信号で
ある画像情報の画素値が不明な状態で、いかなるディザ
マトリクスで2値化されたかを推測する復号方法では、
誤った復号をしてしまう可能性が非常に大きい。
【００２３】また、後者は、カラーのディザパターン法
を用いて、その配列により付加情報を多重化する方法で
ある。この方法でも前者と同様、切り換えにより画質劣
化は避けられない。
【００２４】また、前者と比べて、より多くの付加情報
を多重化できる代わりに、色成分の配列を変化させるこ
とによる色見の変化をもたらし、特に平坦部において画
質劣化が大きくなる。
【００２５】また、紙上での復号も更に困難になること
が予想される。いずれにしても、ディザマトリクスを変
化させる両者の方法では、画質劣化が大きい割に、復号
が困難という問題点を有している。
【００２６】そこで、本発明の出願人は、先に、誤差拡
散法によって生じるテクスチャを利用し、通常の疑似階
調処理では発生し得ない量子化値の組み合わせを人工的
に作成することにより符号の埋め込みにする方法を提案
した。
【００２７】この方法は、テクスチャの形状が微視的に
多少変化するだけなので、視覚的には画質が劣化するも
のではない。また、誤差拡散法の量子化閾値を変更する
方法を用いれば、視覚的に面積階調の濃度値も保たれる
為、極めて容易に異種信号の多重化が実現できる。
【００２８】しかしながら、前述の提案によると、復号
側では、テクスチャが人工的であるか否かを判別しなく
てはならない。紙上に出力した印字物では、ドットのよ
れ等の所望の着弾点位置からのずれにより、テクスチャ
が良好に再現できない場合がある。
【００２９】また、カラー画像においては、最も視覚的
に感度の低い色成分に多重化する方法が主流であるが、
実空間領域でのテクスチャの判別は、他の色成分の影響
を受けやすく、多重化情報の分離が困難なものになって
しまう。
【００３０】また、音声情報の様に非常に大量の情報量
を画像中に埋め込む例として特登録2833975号に記載さ
れている方法もある。特登録2833975号では、音声情報
を所謂2次元バーコードと称されているドットコードに
変換し、画像の余白部や画像の内部に印字するものであ
る。
【００３１】しかしながら、この方法では、ドットコー
ドと画像情報とは、２種の異種情報を多重化しているも
のではなく、また、視覚的にコードを視認されづらくし
ているものでもない。
【００３２】唯一、視認されづらく工夫している例とし
て、透明塗料を使用してコードを画像中に埋め込む例が
提案されているが、これも特殊なインクを必要とし、コ
ストアップになるばかりでなく、当然、紙上に出力した
画質は劣化する。
【００３３】本発明は、上記問題を少なくとも一つ解決
することができる画像処理装置、画像処理方法及び記憶
媒体を提供することを目的とする。
【００３４】更に本発明は、画像に対して所定の情報を
付加することによる画質劣化を抑圧し、かつ埋め込まれ
た情報が精度よく抽出できるように画像に対して所定の
情報を付加することができる画像処理装置、画像処理方
法及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【００３５】更に本発明は、所定の情報が付加された画
像から該所定の情報を精度よく抽出することができる画
像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体を提供すること
を目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、画像に対して所定の情報を付加する画像処
理装置であって、前記画像を入力する入力手段と、前記
入力された画像を複数の画像領域に分割する分割手段
と、前記分割手段により分割された画像領域に対して誤
差拡散法により量子化する量子化手段と、前記所定の情
報に応じて、前記量子化手段による量子化条件を前記画
像領域単位で制御する制御手段とを有することを特徴と
する。
【００３７】また、上記目的を達成するために本発明
は、所定の情報が付加された画像から該所定の情報を抽
出する画像処理装置において、前記画像を入力する入力
手段と、前記入力された画像を複数の画像領域に分割す
る分割手段と、前記分割手段により分割された画像領域
に対して直交変換を行う変換手段と、前記変換手段の変
換処理に基づいて前記画像領域を複数のクラスに分類す
る分類手段と、前記分類された各クラスの特徴量に基づ
いて前記所定の情報を抽出する抽出手段とを有する。
【００３８】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）以下、図面を
参照して第１の実施形態を詳細に説明する。尚、第１の
実施形態における画像処理装置は、主として、プリンタ
エンジンへ出力すべき画像情報を作成するコンピュータ
内のプリンタドライバソフト、もしくは、アプリケーシ
ョンソフトとして内蔵することが効率的であるが、複写
機、ファクシミリ、プリンタ本体等にハードウエア、及
びソフトウエアとして内蔵することも効果がある。
【００３９】図１は、第１の実施形態の画像処理システ
ムの構成を表すブロック図である。
【００４０】１００、及び１０１はともに入力端子を示
し、１００からは多階調の画像情報を、１０１からは、
画像情報の中に埋め込むべき必要な付加情報が入力され
る。
【００４１】この付加情報は、入力端子１００にて入力
される画像情報とは別の情報、例えば音声情報や、テキ
スト文書情報、入力端子１００にて入力される画像に関
する著作権、撮影日時、撮影場所、撮影者等の諸情報、
また、全く別の画像情報等、様々な応用が考えられる。
【００４２】１０２は、付加情報多重化装置を示し、視
覚的に判別しづらいように、画像情報中に付加情報を埋
め込ませる装置である。この付加情報多重化装置は、付
加情報の多重化とともに、入力した多階調の画像情報の
量子化も行う。
【００４３】１０３はプリンタを示し、付加情報多重化
装置で作成された情報をプリンタエンジンにて出力す
る。プリンタは、インクジェットプリンタ、レーザープ
リンタ等、疑似階調処理を用いることにより階調表現を
実現するプリンタを想定する。
【００４４】出力された印字物は、スキャナ１０４を用
いて印字物上の情報を読みとり、付加情報分離装置１０
５によって、印字物中に埋め込まれた付加情報を分離
し、出力端子１０６に出力する。
【００４５】図２は、図１の付加情報多重化装置１０２
の実施例を示すブロック図である。
【００４６】２００は誤差拡散手段を示し、入力された
画像情報を誤差拡散法を用いた疑似階調処理することに
よって、入力階調数よりも少ない量子化レベルに変換
し、複数画素の量子化値によって面積的に階調性を表現
する。誤差拡散処理についての詳細は後述する。
【００４７】２０１はブロック化手段を示し、入力され
た画像情報を所定領域単位に区分する手段である。この
ブロック化は矩形でも良いし、矩形以外の領域に区分し
ても良い。
【００４８】２０２は量子化条件制御手段を示し、２０
１にてブロック化した領域単位で量子化条件を変更、制
御していく手段である。量子化条件制御手段２０２は、
入力端子１０１で入力された付加情報に基づき、ブロッ
ク単位で量子化条件が制御される。
【００４９】２１０は、ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２、
ＲＡＭ２１３などからなる制御部である。ＣＰＵ２１１
は、ＲＯＭ２１２に保持された制御プログラムに従っ
て、上述した各構成の動作、及び処理を制御する。ＲＡ
Ｍ２１３は、ＣＰＵ２１１の作業領域として使用され
る。
【００５０】図３は、誤差拡散処理２００の詳細を表す
ブロック図である。一般的な誤差拡散処理は、文献R.Fl
oyd & L.Steinberg: "An Adaptive Alogorithm for Spa
tialGrayscale", SID Symposium Digest of Paper pp.
36〜37 (1975)に詳細が記載されている。
【００５１】いま、量子化値が2値である誤差拡散処理
を例にして説明する。
【００５２】３００は加算器を示し、入力された画像情
報の注目画素値と既に2値化された周辺画素の分配され
た量子化誤差が加算される。量子化条件制御手段からの
量子化閾値と誤差の加算された加算結果とを比較手段３
０１にて比較し、所定の閾値よりも大きい場合には
“１”を、それ以外では“０”を出力する。
【００５３】例えば、８ビットの精度で画素の階調を表
現する場合には、最大値である“２５５”と最小値であ
る“０”で表現するのが一般的である。いま、量子化値
が“１”の時に、紙上にドット（インク、トナー等）が
印字されると仮定する。
【００５４】３０２は減算器を示し、量子化結果と前述
した加算結果との誤差を算出し、誤差配分演算手段３０
３に基づいて、今後の量子化処理が施される周辺画素に
誤差を配分する。誤差の配分割合は注目画素との相対的
な距離に基づいて実験的に設定された誤差の配分テーブ
ル３０４を予め所有しておき、配分テーブルに記された
配分割合に基づいて誤差を分配する。
【００５５】図３の配分テーブル３０４は、周囲４画素
分の配分テーブルを示しているが、これに限るものでは
ない。
【００５６】次に量子化条件制御手段２０２を含む全体
の動作手順について、図４のフローチャートを基に説明
する。いま、量子化値は2値である例について述べる。
【００５７】Ｓ４０１は、変数iの初期化を示す。変数i
は垂直方向のアドレスをカウントする変数である。
【００５８】Ｓ４０２は、変数ｊの初期化を示す。変数
ｊは水平方向のアドレスをカウントする変数である。続
いてＳ４０３は、i、ｊのアドレス値による判定手段で
あり、現在の処理アドレスであるi、ｊの座標が多重化
処理を実行すべき領域に属しているか否かを判定してい
る。
【００５９】図５を基に多重化領域について説明する。
図５は、水平画素数がWIDTH、垂直画素数がHEIGHTから
成る、ひとつの画像イメージを示している。いま、この
画像イメージ中に付加情報を多重化すると仮定する。画
像イメージの左上を原点とし、横Ｎ画素、縦Ｍ画素でブ
ロック化をする。第１の実施形態では、原点を基準点と
してブロック化を行なうが、原点から離れた点を基準点
として設定しても良い。
【００６０】この画像イメージ中に最大限の情報を多重
化する場合に、Ｎ×Ｍのブロックを基準点から配置して
いく。すなわち、水平方向に配置可能なブロック数を
Ｗ、垂直方向に配置可能なブロック数をＨとすると、以
下の関係になる。
【００６１】W = INT(WIDTH / N) …式１ H = INT(HEIGHT / M) …式２ 但し、INT( )は( )内の整数部分を示す。
【００６２】式１、式２において割り切れない剰余画素
数が、Ｎ×Ｍのブロックを複数配置した時の端部に相当
し、符号多重化領域外となる。
【００６３】図４中、Ｓ４０３にて、現在処理している
注目画素が多重化領域外と判定された場合には、Ｓ４０
４にて量子化条件Ｃが設定される。一方、多重化領域内
と判定された場合には、多重化すべき付加情報を読み込
む。いま、説明を容易にする為に、付加情報をcode[ ]
という配列を用いて、各１ビットづつ表現するものとす
る。
【００６４】例えば付加情報を４８ビット分の情報と仮
定すると、配列code[ ]はcode[0]からcode[47]まで、各
１ビットづつが格納されていることになる。Ｓ４０５に
おいて、変数bitは、以下のように配列code[ ]内の情報
を代入する。
【００６５】 bit = code[INT(i / M)×W + INT(j / N)] …式３
【００６６】続いて、Ｓ４０６にて代入した変数bitが
“１”か否かを判定する。前述したように、配列code
[ ]内の情報は各１ビットずつ格納されている為、変数b
itの値も“０”か“１”かの何れかを示すことになる。
【００６７】Ｓ４０６にて、“０”と判定された場合に
は、Ｓ４０７にて量子化条件Ａを、“１”と判定された
場合には、Ｓ４０８にて量子化条件Ｂを設定する。
【００６８】続いてＳ４０９では、設定された量子化条
件に基づいて量子化処理を行う。この量子化処理は、図
３にて説明している誤差拡散法に相当する。
【００６９】続いて、Ｓ４１０では水平方向変数ｊをカ
ウントアップし、Ｓ４１１にて画像の水平画素数である
WIDTH未満か否かを判定し、処理画素数がWIDTHになるま
で前述の処理を繰り返す。
【００７０】また、水平方向の処理がWIDTH画素数分終
了すると、Ｓ４１２にて垂直方向変数ｉをカウントアッ
プし、Ｓ４１３にて画像の垂直画素数であるHEIGHT未満
か否かを判定し、処理画素数がHEIGHTになるまで前述の
処理を繰り返す。
【００７１】以上の動作手順により、Ｎ×Ｍ画素よりな
るブロック単位で、量子化条件を変更することが可能に
なる。
【００７２】続いて、量子化条件Ａ、Ｂ、Ｃの例につい
て説明する。誤差拡散法における量子化条件は様々な因
子があるが、第１の実施形態では量子化条件は、量子化
閾値とする。量子化条件Ｃの使用は、多重化領域外であ
る為に、量子化閾値は何でも良い。
【００７３】前述したように、１画素が８ビットによる
階調表現で、量子化レベルが２値の場合には、最大値で
ある“２５５”、及び、最小値である“０”が量子化代
表値となるが、その中間値となる“１２８”を量子化閾
値として設定することが多い。
【００７４】すなわち、量子化条件Ｃでは、量子化閾値
を“１２８”固定とする条件にする。量子化条件Ａ、量
子化条件Ｂの使用は多重化領域内のブロックである為、
量子化条件の違いによる画質の違いを生じさせなければ
ならない。但し、画質の違いは視覚的には判別しにくい
ように表現し、かつ、紙上から精度よく識別できなくて
はならない。
【００７５】図６は、量子化条件Ａ、Ｂを表した例であ
る。図６（ａ）は、量子化条件Ａにおける量子化閾値の
変化の周期を示した図である。図中、ひとつのマスを１
画素分と想定し、白いマスは固定閾値、灰色のマスを変
動閾値とする。
【００７６】すなわち、図６（ａ）の例では、横８画
素、縦４画素のマトリクスを組み、灰色のマスの閾値の
み突出した値を閾値として設定する。
【００７７】図６（ｂ）は、同様に、量子化条件Ｂにお
ける量子化閾値の変化の周期を示した図である。図６
（ｂ）の例では、図６（ａ）とは異なり、横４画素、縦
８画素のマトリクスを組み、灰色のマスの閾値のみ突出
した値を閾値として設定する。
【００７８】いま、前述したように１画素が８ビットの
階調値の場合に、一例として、固定閾値として“１２
８”、突出した閾値を“１０”と設定する。量子化閾値
が低くなると、注目画素の量子化値が“１”（量子化代
表値“２５５”）になりやすくなる。すなわち、図６
（ａ）、（ｂ）ともに、図中の灰色のマスの並びで量子
化値“１”が並びやすくなる。
【００７９】言い換えると、Ｎ×Ｍ画素のブロック毎
に、図６（ａ）の灰色のマスの並びでドットが発生する
ブロックと、図６（ｂ）の灰色のマスの並びでドットが
発生するブロックとが混在することになる。
【００８０】誤差拡散法における量子化閾値の多少の変
更は、画質的には大きな影響を及ぼさない。組織的ディ
ザ法においては、使用するディザパターンによって、階
調表現の画質が大きく左右する。
【００８１】しかしながら、前述したような、規則的に
量子化閾値の変化を与えた誤差拡散法では、あくまでも
画質を決定する階調表現は誤差拡散法であるため、ドッ
トの並びが多少変化したり、テクスチャの発生が変化し
たり等、階調表現の画質にはほとんど影響を与えないこ
とになる。
【００８２】それは、量子化閾値が変化した場合でも、
あくまでも信号値と量子化値との差分となる誤差は周囲
画素に拡散される為、入力された信号値はマクロ的に保
存される。すなわち、誤差拡散法におけるドットの並
び、テクスチャの発生に関しては冗長性が非常に大きい
ことになる。
【００８３】次に、付加情報分離装置１０５について説
明する。
【００８４】図７は、付加情報分離装置１０５の実施例
を示すブロック図である。７００は、入力端子を示し、
スキャナで読み込まれた画像情報が入力される。使用す
るスキャナの解像度は、印字物を作成するプリンタ解像
度と同等以上が好ましい。当然、正確に印字物のドット
の点在情報を読み込む為には、サンプリング定理によ
り、スキャナ側はプリンタ側よりも２倍以上の解像度が
必要になる。しかしながら、同等以上であれば、正確で
なくとも、ある程度ドットが点在しているのを判別する
ことは可能である。
【００８５】第１の実施形態では、説明を容易にするた
めにプリンタ解像度とスキャナ解像度が同一解像度と想
定する。
【００８６】７０１は、幾何学的ずれ検出手段を示し、
スキャナで入力した画像の幾何学的ずれを検出する手段
である。当然、プリンタ出力、スキャナ入力を経ている
為に、スキャナからの入力端子７００から送信される画
像情報は、プリンタ出力以前の画像情報とは幾何学的に
大きくずれている場合がある。
【００８７】そこで、７０１では、印字物中の画像情報
が印字されていると想定されている端部４点を検出する
検出手段を有する。いま、プリンタ解像度とスキャナ解
像度が同一解像度であれば、プリンタの紙上記録時の斜
行、及び、スキャナに印字物をセットする時のずれ等に
より、画像の回転方向（傾き）が補正すべき大きな要因
となる。そのため、この端部４点を検出することによ
り、どの程度回転方向でずれが生じているかが判断でき
る。
【００８８】７０２は、ブロック化手段を示し、Ｐ×Ｑ
画素単位にブロック化をする。このブロックは、多重化
時にブロック化したＮ×Ｍ画素よりも小さくなければな
らない。すなわち、 Ｐ≦Ｎ、かつＱ≦Ｍ …式４ の関係が成り立つ。
【００８９】また、Ｐ×Ｑ画素単位のブロック化は、あ
る一定間隔毎スキップしてブロック化を行う。すなわ
ち、多重化時のＮ×Ｍ画素よりなるブロックと想定され
る領域内に、Ｐ×Ｑ画素単位のブロックがひとつ内包す
るようにブロック化する。スキップ画素数は、水平Ｎ画
素分、垂直Ｍ画素分が基本となるが、幾何学的ずれ検出
手段７０１より検出したずれ量をブロック数で割り出
し、１ブロックあたりのずれ量を演算して、スキップ画
素数に加算して補正する必要がある。
【００９０】図８は、ずれ量を補正したブロック化を表
す図である。図中、最も大きな矩形領域は、スキャナか
ら送信されたスキャナ画像を示し、その内側の大きな太
線で囲まれた領域Ｄは、印字されたと想定される画像印
字部を表している。画像印字部Ｄの端部４点を検出する
ことにより、画像情報の回転方向のずれが判断できる。
【００９１】端部の検出は、予め印字時に端部を示すマ
ーカーを記録する方法や、紙の白領域と印字部との濃度
差を基に検出する方法等がある。いま、水平方向のずれ
をＴ、垂直方向のずれをＳとする。１ブロックあたりの
ずれ量（Ｔ’、Ｓ’）を以下の様に計算する。
【００９２】Ｔ’＝Ｔ×Ｍ／HEIGHT …式５ Ｓ’＝Ｓ×Ｎ／WIDTH …式６
【００９３】小さな太線で囲まれた矩形領域は、Ｐ×Ｑ
画素単位でブロック化したブロックを示している。説明
を容易にする為、上部１列目のみブロック化して表示し
ている。式５、式６により補正したブロック化によっ
て、多重化時のＮ×Ｍ画素よりなるブロックと想定され
る領域内に、Ｐ×Ｑ画素単位のブロックがひとつ内包す
るように各ブロック開始位置を制御する。
【００９４】７０３は、直行変換手段を示し、ブロック
化したＰ×Ｑ画素を直行変換する手段である。ただ、２
次元の直交変換を行う時には、Ｑ＝Ｐの正方ブロックで
ブロック化する必要がある。第１の実施形態では、ＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）を例にする。
【００９５】Ｐ×Ｐ画素よりなるブロックの二次元ＤＣ
Ｔの変換係数は、
【００９６】
【外１】 で与えられる。
【００９７】７０４は、クラス分類手段を示し、直交変
換係数の帯域毎にクラス分類する手段である。
【００９８】図９は、Ｐ＝Ｑ＝１６の時のクラス分類の
一例を示している。図９は、１ブロック内の直交変換係
数F(u,v)を表していて、左上がＤＣ成分、残りの２５５
成分がＡＣ成分となる。
【００９９】いま、F(4,8)を中心とするクラスＡと、F
(8,4)を中心とするクラスＢの２クラスを作成する。２
クラスを図中、太線で示す。このクラス分類手段は、全
２５６成分をクラス分類する必要はなく、所望の成分を
中心とした複数のクラスに分類するだけで良い。この必
要なクラス数は、多重化時に量子化制御した条件数に対
応する。すなわち、量子化制御した条件数よりもクラス
数は多くなることはない。
【０１００】７０５は、電力比較手段を示し、各クラス
の電力の総和を比較する手段である。演算を高速にする
為に、発生した変換係数の絶対値を電力の代用としても
良い。各クラスの電力の総和を比較することで、付加情
報の信号を判断する。いま、多重化時に図６（ａ）、
（ｂ）の量子化条件Ａ、Ｂを施した例について説明す
る。前述したように、量子化条件Ａ、Ｂを用いた量子化
では、各々角度の異なる斜め方向にドットが並ぶテクス
チャが発生しやすい。すなわち、量子化条件Ａにおいて
量子化したブロックでは、直交変換処理を行うと、図９
のクラスＡに大きな電力が発生する。
【０１０１】一方、量子化条件Ｂにおいて量子化したブ
ロックでは、直交変換処理を行うと、図９のクラスＢに
大きな電力が発生する。すなわち、クラスＡとクラスＢ
の電力の大小関係を相対的に比較することにより、該当
するブロックの多重化時の量子化条件が、量子化条件
Ａ、量子化条件Ｂの何れであるかが判断できる。量子化
条件は、付加情報の符号（式３のbit）に連動している
為、量子化条件が識別できるということは、多重化され
た符号が特定できることに相当する。
【０１０２】図４に示したフローチャートの例では、bi
t = ０を量子化条件Ａ、bit = １を量子化条件Ｂに設定
している為、クラスＡの電力の方が大きい場合には、bi
t =０、クラスＢの電力の方が大きい場合には、bit =
１と判断できる。
【０１０３】誤差拡散法による量子化では、誤差拡散法
のフィルタ自体が高周波域を通過させるハイパスフィル
タの特性を有している。その為、通常の量子化後の変換
係数ではクラスＡ、Ｂという低中周波域の電力が少なく
なり、前述のような判断が可能になる。
【０１０４】もし、この低中周波域の電力が相対的に大
きければ、人工的に量子化条件を制御した為に、大きな
電力が発生したものと想定することができる。すなわ
ち、量子化条件の変更周期の規則性を変化させることに
よって、視覚的にはほとんど判別つかずに所望の電力を
大きく発生させることができる。
【０１０５】第１の実施形態では、多重化時の量子化条
件制御が、量子化条件Ａ、Ｂの２通りであり、また、分
離時のクラス分類もクラスＡ、クラスＢの２通りという
例を示した。これは、ブロック内の付加情報が１ビット
である例であるが、当然、より多くの量子化条件を制御
して、より多くのクラス分類をすることも可能である。
（量子化条件Ｃについては、付加情報多重化領域外なの
で今回は除外して考える。）
【０１０６】第１の実施形態では、従来例のように多重
化時に直行変換をして情報を埋め込む必要はない。ただ
単に、量子化条件を変更するだけで、量子化後の周波数
の偏りを作成している。しかも、周波数の偏りが、誤差
拡散法の高周波成分発生に紛れる為、視覚的に偏りは検
知されづらい。また、プリンタ部に送信される直前段で
ある量子化時に多重化している為、分離精度は非常に高
くなる。
【０１０７】以上、第１の実施形態を説明してきたが、
幾何学的ずれが大きければ大きいほど、ブロック化した
画像が傾いているために、所望の周波数からずれてしま
う。例えば、F(4,8)に大きな電力が発生するように多重
化した場合でも、画像が傾くと、当然、発生する周波数
もF(4,8)からずれてしまう。そのため、幾何学的ずれ量
を基にクラス分類の構成を動的に変化させる構成も考え
られる。当然、ずれ量が少なければ、クラス分類は１成
分のみで１クラスを構成しても良い。
【０１０８】また、量子化条件Ａ、Ｂ、Ｃ、及び、クラ
ス分類のクラスＡ、クラスＢは一例であり、これに限る
ものではない。他の規則性を持たせても良いし、突出し
た量子化閾値をいかように配列しても良い。また、量子
化条件の変更は、カウンタを用いて、水平、垂直の周期
を変化させても良いし、予め規則性を設定した量子化閾
値テーブルを用意し、切り替えて使用しても良い。
【０１０９】また、量子化は２値化を例にして説明した
が、これには限らない。
【０１１０】また、直交変換の手段は、ＤＣＴを例に説
明したが、これに限るものではない。アダマール変換、
フーリエ変換、ウェーブレット変換等、他の直交変換で
も良いことは当然である。
【０１１１】このように第１の実施形態によれば、情報
を埋め込み時には、画像をＭ×Ｎ画素よりなるブロック
単位で量子化条件を変更し、該量子化条件に従って画像
を量子化することにより画像に対して情報を埋め込むこ
とができるので、従来の直交変換をして情報を埋め込む
方法に比べて、画質劣化を抑制し、かつ埋め込まれた情
報が精度よく抽出できるように画像に対して情報を埋め
込むことができる。
【０１１２】また、情報抽出時には、画像をＰ×Ｑ画像
よりなるブロック単位で直交変換を行い、その直交変換
した変換係数を複数のクラスに分類し、そのクラス同士
の電力値を比較することにより埋め込まれた情報を抽出
することができるので、従来の直交変換した変換係数を
複数のクラスに分類しない方法に比べて、精度よく埋め
込まれた情報を抽出することができる。
【０１１３】（第２の実施形態）図１０は、第２の実施
形態の付加情報分離装置である。
【０１１４】図１０は、図７に示した付加情報分離装置
と一部異なっているので、同一部には同一符号を付し
て、異なる点のみ説明する。
【０１１５】図１０中、１０００は、評価手段を示し、
電力比較手段７０５からの比較結果を評価する手段であ
る。ここでは、クラス同士の電力の差分値（Ｇとおく）
と、予め設定していた閾値ＴＨとの大小関係を比較する
ことにより、クラス同士の比較による判定の正確さを評
価する。クラスが３種類以上存在する場合には、最も電
力の大きいクラスと、２番目に電力の大きいクラスとの
電力の差分値をＧとする。
【０１１６】すなわち、作成したＰ×Ｑ画素より成るブ
ロック内で、電力が突出したクラスが存在するか否か
を、Ｇという評価関数を導入して判定する。画像情報の
状態、プリンタ出力時のドットの着弾精度、スキャナの
読み込み精度等、様々な条件により、電力が突出したク
ラスが発生しない可能性がある。突出したクラスが無い
状態で、最大値のクラスを選択すると、付加情報の符号
の誤判定をしてしまう可能性がある。そこで、判定部１
０００では、クラス同士の電力の差分値Ｇが、予め設定
した閾値ＴＨ以上であれば、電力の最大値を有するクラ
スの量子化条件で付加情報の符号を決定する。
【０１１７】もし、差分値Ｇの値が、ＴＨ未満であれ
ば、信用度が薄いと判定し、ブロック化制御手段１００
１に、その結果を送信する。ブロック化制御手段１００
１は、ブロック化に関わる条件を制御する手段である。
第２の実施形態では、ブロック化する位置を変動させ
る。ブロック化制御手段１００１では変動量を決定し、
ブロック化手段１００２では、変動した位置を原点にし
て、再度ブロック化をする。
【０１１８】図１１に変動の様子を示す。図１１（ａ）
の太線矩形部は１度目のブロック化、図１１（ｂ）は２
度目のブロック化を示している。図１１（ｂ）中の破線
のブロックは１度目のブロック化の位置を示している。
【０１１９】傾きのある大きな矩形は、想定されるＮ×
Ｍ画素よりなるブロックを示している。想定されるブロ
ック内からはみ出さないように、ブロック化制御手段１
００１は変動量を制御しなくてはならない。
【０１２０】再度ブロック化した後は、１度目と同様の
処理を施し、再び電力の差分値Ｇを算出し、閾値ＴＨと
の大小関係を判定する。再ブロック化により、電力が突
出したクラスが発生すれば、その結果を基に付加情報の
符号を決定する。もし、再び突出したクラスが存在しな
い場合には、電力の最大値を有するクラスが、１度目の
結果と同じであればそのクラスで決定する。
【０１２１】もし、再ブロック化して電力の最大値を有
するクラスが、１度目とは異なるクラスであれば、１度
目、もしくは２度目の電力の差分値Ｇが大きかったクラ
スに決定する。このように、複数回判定することによっ
て、分離した付加情報の誤判定率を減少することができ
る。
【０１２２】図１２は、図１１とは異なる再ブロック化
の様子を示す。図１２（ａ）は、１度目のブロック化、
図１２（ｂ）は、再ブロック化を示している。図１１
（ｂ）と同様、太線矩形部が再び作成したブロック、破
線が１度目のブロック化を示している。この例では、再
ブロック化でブロックサイズを変更している。
【０１２３】すなわち、１度目のブロック化では、Ｐ×
Ｐ画素単位、再ブロック化では、サイズアップして、２
Ｐ×２Ｐ画素単位でブロック化する。これは、Ｐ×Ｐ画
素のブロックの直交変換よりも、２Ｐ×２Ｐ画素のブロ
ックの直交変換の方が、より突出したクラスが発生しや
すくなる。この場合、クラス分類もブロックサイズに合
わせて変化させなくてはならないのは当然である。
【０１２４】例えば、Ｐ×Ｐ画素単位でブロック化した
時のF(4,8)を中心にしたクラスは、２Ｐ×２Ｐ画素単位
で再ブロック化した時には、F(8,16)を中心にしたクラ
スに変更する。この例でも、再ブロック化した時に、想
定されるＮ×Ｍ画素よりなるブロック内からはみ出さな
いように制御しなくてはならない。
【０１２５】図１２の例では、再ブロック化した判定を
１度目よりも優先にした方が好ましい。すなわち、サイ
ズアップして再ブロック化した場合には、突出したクラ
スが発生するか否かに関わらず、再ブロック化で最大値
を有するクラスに決定する。
【０１２６】また、前述した例では、Ｐ×Ｐ画素単位で
１度目のブロック化、２Ｐ×２Ｐ画素単位で２度目のブ
ロック化の例について述べたが、サイズアップはこれに
限るものではない。一般的に、１度目のブロック化をＰ
×Ｑ画素単位で行った場合、再ブロック化は、Ｋ×Ｌ画
素単位（Ｐ＜Ｋ、もしくは、Ｑ＜Ｌ）で設定することに
より有効になる。
【０１２７】以上、再ブロック化による判定方法を示し
たが、この判定方法に限るものではない。再ブロック化
を２回以上繰り返す方法も考えられる。また、１回目か
ら、複数のブロック化を行い、ブロック内の結果を総合
して判定する方法も考えられる。
【０１２８】以上、付加情報多重化装置、及び、付加情
報分離装置の各々について説明してきたが、第２の実施
形態は、この組み合わせに限定するものではない。
【０１２９】このように第２の実施形態によれば、クラ
ス同士の電力の差分値を閾値と比較する評価手段を設
け、比較した結果、差分値が閾値以下の場合に、画像を
ブロック化する位置、サイズを変更して再ブロック化す
ることにより、精度よく埋め込まれた情報を抽出するこ
とができる。
【０１３０】（他の実施の形態）また、上述した第２の
実施形態では、入力された画像情報を誤差拡散．法を用
いた擬似階調処理をすることにより埋め込まれた情報を
該画像情報から抽出する方法を説明したが、抽出すべき
情報の埋め込み方法は、誤差拡散法に限らず他の方法で
もよい。例えば、ディザ法を用いた擬似階調処理により
情報を埋め込んでもよい。
【０１３１】また、前述した実施形態の機能を実現する
様に、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、イン
タフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成され
るシステムに適用しても、一つの機器からなる方法（例
えば、複写機、ファクシミリ方法など）に適用してもよ
い。
【０１３２】また、前述した実施形態の機能を実現する
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
接続された方法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（例えば、図４のフローチャートによ
り実現される機能）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方法の
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
実施したものも本発明の範疇に含まれる。
【０１３３】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工程、例え
ばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体を提供す
る。
【０１３４】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。
【０１３５】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実施形態に含まれることは言う
までもない。
【０１３６】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、その処理によって前述した実施形態の
機能が実現される場合も本実施形態に含まれることは言
うまでもない。
【０１３７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像に対して所定の情報を付加する際に、前記画像を複
数の画像領域に分割し、該画像領域に対して誤差拡散法
により量子化し、量子化するための量子化条件を前記画
像領域単位で制御することにより、画像に対して所定の
情報を付加することによる画質劣化を抑圧し、かつ埋め
込まれた情報が精度よく抽出できるように画像に対して
所定の情報を付加することができる。
【０１３８】また、所定の情報が付加された画像から該
所定の情報を抽出する際に、前記画像を複数の画像領域
に分割し、該画像領域に対して直交変換を行い、該直交
変換に基づいて前記画像領域を複数のクラスに分類し、
該分類された各クラスの特徴量に基づいて所定の情報を
抽出することにより、所定の情報が付加された画像から
該所定の情報を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理システムを示す要部ブロック
図
【図２】図１の付加情報多重化装置を示す要部ブロック
図
【図３】図２の誤差拡散手段を示す要部ブロック図
【図４】量子化制御手段を含む多重化処理の動作手順を
示すフローチャート
【図５】ブロック化の一例
【図６】量子化条件における量子化閾値変化の一例
【図７】図１の付加情報分離装置を示す要部ブロック図
【図８】スキャナ画像内での画像の傾きの説明図
【図９】直行変換ブロック内のクラス分類の一例
【図１０】本発明の付加情報分離装置の第２の実施例を
示す要部ブロック図
【図１１】図１０のブロック化制御手段による再ブロッ
ク化の一例
【図１２】図１０のブロック化制御手段による再ブロッ
ク化の一例
【図１３】従来法の多重化の一例を示すブロック図
【図１４】従来法の多重化の一例を示すブロック図
【図１５】従来法の多重化の一例を示すブロック図
【図１６】従来法の分離の一例を示すブロック図
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA30 CA02 CA08 CA12 CB07 CB12 CB16 CC02 CE08 CE13 CH08 DB02 DB05 DB09 DC30 5C076 AA14 AA36 BA06 5C077 LL14 MP01 NN11 PP23 PP49 PP68 RR16 SS01 SS02 TT02 TT06

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像に対して所定の情報を付加する画像
    処理装置であって、 前記画像を入力する入力手段と、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割する分割手
    段と、 前記分割手段により分割された画像領域に対して誤差拡
    散法により量子化する量子化手段と、 前記所定の情報に応じて、前記量子化手段による量子化
    条件を前記画像領域単位で制御する制御手段とを有する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 前記量子化条件は、量子化閾値であるこ
    とを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  3. 【請求項３】 前記量子化条件は、前記量子化閾値を所
    定の周期に基づいて変化させることを特徴とする請求項
    ２記載の画像処理装置。
  4. 【請求項４】 前記制御手段は、前記量子化閾値を変化
    させる前記所定の周期を前記画像領域単位で切り替える
    ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
  5. 【請求項５】 前記制御手段は、前記量子化閾値を変化
    させる水平方向の周期と垂直方向の周期を前記画像領域
    単位で切り替えることを特徴とする請求項４記載の画像
    処理装置。
  6. 【請求項６】 前記制御手段は、前記所定の周期を複数
    種類保持し、該所定の周期を前記画像領域単位で切り替
    えることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
  7. 【請求項７】 前記所定の情報は、音声情報であること
    を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  8. 【請求項８】 前記所定の情報は、画像の著作権に関す
    る情報であることを特徴とする請求項１記載の画像処理
    装置。
  9. 【請求項９】 前記所定の情報は、前記画像に対して人
    間の目に見えにくいように付加されることを特徴とする
    請求項１記載の画像処理装置。
  10. 【請求項１０】 所定の情報が付加された画像から該所
    定の情報を抽出する画像処理装置において、 前記画像を入力する入力手段と、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割する分割手
    段と、 前記分割手段により分割された画像領域に対して周波数
    変換を行う変換手段と、 前記変換手段の変換処理に基づいて前記画像領域を複数
    のクラスに分類する分類手段と、 前記分類された各クラスの特徴量に基づいて前記所定の
    情報を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする画
    像処理装置。
  11. 【請求項１１】 前記周波数変換は、直交変換であるこ
    とを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
  12. 【請求項１２】 更に前記分類された各クラスの特徴量
    を比較する比較手段を有し、 前記抽出手段は、前記比較手段の比較結果に基づいて前
    記所定の情報を抽出することを特徴とする請求項１０記
    載の画像処理装置。
  13. 【請求項１３】 更に前記比較結果を評価する評価手段
    と、 前記評価手段の評価結果に基づいて、前記分割手段の分
    割処理を再度行う再度分割手段とを有することを請求項
    １０記載の画像処理装置。
  14. 【請求項１４】 前記再度分割手段は、分割する分割位
    置を変更して再度分割することを特徴とする請求項１３
    記載の画像処理装置。
  15. 【請求項１５】 前記再度分割手段は、分割するサイズ
    を変更して再度分割することを特徴とする請求項１３記
    載の画像処理装置。
  16. 【請求項１６】 前記特徴量は、前記変換手段による変
    換係数の絶対値であることを特徴とする請求項１０記載
    の画像処理装置。
  17. 【請求項１７】 前記特徴量は、電力であることを特徴
    とする請求項１０記載の画像処理装置。
  18. 【請求項１８】 前記所定の情報は、音声情報であるこ
    とを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
  19. 【請求項１９】 前記所定の情報は、画像の著作権に関
    する情報であることを特徴とする請求項１０記載の画像
    処理装置。
  20. 【請求項２０】 前記所定の情報は、前記画像に対して
    人間の目に見えにくいように付加されることを特徴とす
    る請求項１０記載の画像処理装置。
  21. 【請求項２１】 画像に対して所定の情報を付加する画
    像処理方法であって、 前記画像を入力する入力工程と、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割する分割工
    程と、 前記分割手段により分割された画像領域に対して誤差拡
    散法により量子化する量子化工程と、 前記所定の情報に応じて、前記量子化手段による量子化
    条件を前記画像領域単位で制御する制御工程とを有する
    ことを特徴とする画像処理方法。
  22. 【請求項２２】 前記量子化条件は、量子化閾値である
    ことを特徴とする請求項２１記載の画像処理方法。
  23. 【請求項２３】 前記量子化条件は、前記量子化閾値を
    所定の周期に基づいて変化させることを特徴とする請求
    項２２記載の画像処理方法。
  24. 【請求項２４】 前記制御工程は、前記量子化閾値を変
    化させる前記所定の周期を前記画像領域単位で切り替え
    ることを特徴とする請求項２３記載の画像処理方法。
  25. 【請求項２５】 前記制御工程は、前記量子化閾値を変
    化させる水平方向の周期と垂直方向の周期を前記画像領
    域単位で切り替えることを特徴とする請求項２４記載の
    画像処理方法。
  26. 【請求項２６】 前記制御工程は、前記所定の周期を複
    数種類保持し、該所定の周期を前記画像領域単位で切り
    替えることを特徴とする請求項２３記載の画像処理装
    置。
  27. 【請求項２７】 前記所定の情報は、音声情報であるこ
    とを特徴とする請求項２１記載の画像処理方法。
  28. 【請求項２８】 前記所定の情報は、画像の著作権に関
    する情報であることを特徴とする請求項２１記載の画像
    処理方法。
  29. 【請求項２９】 前記所定の情報は、前記画像に対して
    人間の目に見えにくいように付加されることを特徴とす
    る請求項２１記載の画像処理方法。
  30. 【請求項３０】 所定の情報が付加された画像から該所
    定の情報を抽出する画像処理方法において、 前記画像を入力する入力工程と、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割する分割工
    程と、 前記分割工程により分割された画像領域に対して周波数
    変換を行う変換工程と、 前記変換工程の変換処理に基づいて前記画像領域を複数
    のクラスに分類する分類工程と、 前記分類された各クラスの特徴量に基づいて前記所定の
    情報を抽出する抽出工程とを有することを特徴とする画
    像処理方法。
  31. 【請求項３１】 前記周波数変換は、直交変換であるこ
    とを特徴とする請求項３０記載の画像処理装置。
  32. 【請求項３２】 更に前記分類された各クラスの特徴量
    を比較する比較工程を有し、 前記抽出工程は、前記比較工程の比較結果に基づいて前
    記所定の情報を抽出することを特徴とする請求項３０記
    載の画像処理方法。
  33. 【請求項３３】 更に前記比較結果を評価する評価工程
    と、 前記評価工程の評価結果に基づいて、前記分割工程の分
    割処理を再度行う再度分割工程とを有することを請求項
    ３０記載の画像処理方法。
  34. 【請求項３４】 前記再度分割工程は、分割する分割位
    置を変更して再度分割することを特徴とする請求項３３
    記載の画像処理方法。
  35. 【請求項３５】 前記再度分割工程は、分割するサイズ
    を変更して再度分割することを特徴とする請求項３３記
    載の画像処理方法。
  36. 【請求項３６】 前記特徴量は、前記変換手段による変
    換係数の絶対値であることを特徴とする請求項３０記載
    の画像処理方法。
  37. 【請求項３７】 前記特徴量は、電力であることを特徴
    とする請求項３０記載の画像処理方法。
  38. 【請求項３８】 前記所定の情報は、音声情報であるこ
    とを特徴とする請求項３０記載の画像処理方法。
  39. 【請求項３９】 前記所定の情報は、画像の著作権に関
    する情報であることを特徴とする請求項３０記載の画像
    処理方法。
  40. 【請求項４０】 前記所定の情報は、前記画像に対して
    人間の目に見えにくいように付加されることを特徴とす
    る請求項３０記載の画像処理方法。
  41. 【請求項４１】 画像に対して所定の情報を付加するプ
    ログラムコードが格納されたコンピュータ可読な記憶媒
    体であって、 前記画像を入力するコードと、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割するコード
    と、 前記分割された画像領域に対して誤差拡散法により量子
    化するコードと、 前記所定の情報に応じて、前記量子化するための量子化
    条件を前記画像領域単位で制御するコードとを有するこ
    とを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。
  42. 【請求項４２】 所定の情報が付加された画像から該所
    定の情報を抽出するプログラムコードが格納されたコン
    ピュータ可読な記憶媒体であって、 前記画像を入力するコードと、 前記入力された画像を複数の画像領域に分割するコード
    と、 前記分割された画像領域に対して周波数変換を行う変換
    コードと、 前記変換手段の変換処理に基づいて前記画像領域を複数
    のクラスに分類するコードと、 前記分類された各クラスの特徴量に基づいて前記所定の
    情報を抽出するコードとを有することを特徴とするコン
    ピュータ可読な記憶媒体。
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