JP2001339598A - 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 所定の情報が埋め込まれた画像から、該所定
の情報を高速に、かつ精度よく抽出する。 【解決手段】 所定の情報が埋め込まれた画像を入力す
る入力手段と、前記入力された画像に対して、それぞれ
特性の異なる複数のフィルタを用いてフィルタリングす
る処理手段と、前記フィルタリング後の変換値に基づい
て複数の特徴量を検出する検出手段と、前記検出された
複数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、前述した技術
は以下の問題点がある。図１５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１５０１を介して多重化され、C
という多重化情報に変化する。

【０００７】図１５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。

【０００８】しかし、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上市されているが、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。すなわち、図１５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１６に示すように、疑似階調処理１６０１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１６０２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１６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。この１６０１、１６０２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。

【０００９】また、図１７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１７において、画像情報を直行変換処理
１７０１により周波数領域に変換し、加算器１７０２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。１７０３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１６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。

【００１０】図１８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１８０１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１８０２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
８０３により直行変換処理させた後に、１８０４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。

【００１１】以上の図１７、図１８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。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。

【００１２】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。すなわち、疑似
階調処理が前提である場合には、図１６、図１７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。

【００１３】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。

【００１４】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。しかし、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。

【００１５】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。
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。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。

【００１６】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。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。また、紙上での復号も更に
困難になることが予想される。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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。しか
し、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。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。

【００２０】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。しかし、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。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。

【００２１】本発明は、上記問題を少なくとも１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。

【００２２】更に本発明は、所定の情報が埋め込まれた
画像から該所定の情報を高速に、かつ精度よく抽出する
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。

【００２３】

【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、所定の情報が埋め込まれた画像を入力する
入力手段と、前記入力された画像に対して、それぞれ特
性の異なる複数のフィルタを用いてフィルタリングする
処理手段と、前記フィルタリング後の変換値に基づいて
複数の特徴量を検出する検出手段と、前記検出された複
数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。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る好適な実施形態を詳細に説明する。尚、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。

【００２５】（第１の実施形態）図１は、第１の実施形
態の画像処理システムの構成を示すブロック図である。

【００２６】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が、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。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。

【００２７】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
量子化をも司る。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】図２は、図１の付加情報多重化装置１０２
の構成を示すブロック図である。

【００３１】２００は誤差拡散部を示し、入力端子１０
０より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。

【００３２】２０１はブロック化部を示し、入力された
画像情報を所定領域単位に区分する。このブロック化部
２０１により行われる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。

【００３３】２０２は量子化条件制御部を示し、ブロッ
ク化部２０１にてブロック化した領域単位で量子化条件
を変更、制御する。

【００３４】量子化条件制御部２０２は、入力端子１０
１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。

【００３５】２１０は、ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２、
ＲＡＭ２１３などからなる制御部である。

【００３６】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。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１の作
業領域として使用される。

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】量子化条件制御部２０２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部３０１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。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。

【００４１】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。３０
２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、誤差配分演算部３０３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。

【００４２】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３
０４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。図３の配分テーブル３
０４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。

【００４３】次に量子化条件制御部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。

【００４４】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。

【００４５】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工程であ
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。

【００４６】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。本実施形態では、原点を基準点として
ブロック化を行うが、原点から離れた点を基準点として
設定しても良い。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。W = INT(WIDTH / N) …式１H
= INT(HEIGHT / M) …式２但し、INT( )は( )内の
整数部分を示す。

【００４７】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。

【００４８】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。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。

【００４９】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。bit = code[INT
(i / M)×W + INT(j / N)] …式３続いて、Ｓ４０
６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bitの値も"０"か"１"かの何れか
を示すことになる。

【００５０】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。

【００５１】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。

【００５２】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。また、水平方向の処理がWIDT
H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。

【００５３】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。

【００５４】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。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"１
２８"を量子化閾値として設定することが多い。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。

【００５５】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
上から容易に識別できなくてはならない。

【００５６】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。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。

【００５７】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。

【００５８】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。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。

【００５９】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。しかし、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。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。

【００６０】次に、図１の画像処理システムにおける付
加情報分離装置１０５について説明する。

【００６１】図７は、付加情報分離装置１０５の構成を
示すブロック図である。説明を容易にする為に、前述し
た情報付加多重化装置１０２の例と同様、分割したブロ
ック内に各１ビットづつの付加情報が多重化されている
印字物から分離する例について説明する。当然、多重化
装置における１ブロックあたりの付加情報量と、分離装
置における１ブロックあたりの分離情報量は等しくな
る。

【００６２】７００は、入力端子を示し、スキャナ１０
４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、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。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。

【００６３】７０１は、幾何学的ずれ検出部を示し、ス
キャナで入力した画像の幾何学的ずれを検出する。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１０４で読み込まれ、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。そこで、幾何学的ず
れ検出部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。

【００６４】７０２は、ブロック化部を示し、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。

【００６５】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。

【００６６】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１
０４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。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。Ｔ'＝Ｔ×Ｍ／HE
IGHT …式５Ｓ'＝Ｓ×Ｎ／WIDTH …式６

【００６７】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。

【００６８】７０３、７０４は、それぞれ特性の異なる
空間フィルタＡ、Ｂを示し、７０５は、周辺画素との積
和を演算するディジタルフィルタリング部を示してい
る。この空間フィルタの各係数は、多重化時の量子化条
件の変動閾値の周期に適応して作成する。いま、多重化
装置における量子化条件の変更を図６（ａ）、図６
（ｂ）の２種の周期性を用いることにより付加情報を多
重化したと仮定する。その時の分離装置に使用する空間
フィルタＡ７０３、空間フィルタＢ７０４の例を、図９
（ａ）、図９（ｂ）に示す。図中、５×５画素の中央部
が注目画素になり、それ以外の２４画素分が周辺画素に
なる。図中、空白部の画素は、フィルタ係数が"０"であ
ることを表している。図から明らかな様に、図９
（ａ）、（ｂ）はエッジ強調のフィルタになっている。
しかも、その強調するエッジの方向性と多重化した時の
変動閾値の方向性とが一致している。つまり、図９
（ａ）は図６（ａ）に、また、図９（ｂ）は図６（ｂ）
に一致するように作成する。

【００６９】続いて、７０６、７０７は、それぞれ間引
き部を示し、Ｐ×Ｑ画素より成るブロック内のフィルタ
リング後の信号（以下、変換値と称す）を、ある規則性
に基づいて間引き処理する。第１の実施形態では、この
間引きの規則性を周期性と位相とに分離して処理する。
すなわち、間引き部７０６、及び７０７では間引きの周
期性が異なっていて、各々、位相を変化させた複数の間
引き処理を実行する。間引き方法については後述する。

【００７０】７０８は、間引き部７０６、及び７０７に
て間引きした変換値を、位相毎にそれぞれ加算する変換
値加算部である。この間引き処理、及び、変換値の加算
処理は、空間フィルタで強調した所定周波数ベクトルの
電力を抽出することに相当する。

【００７１】７０９は分散値算出部を示し、位相毎に加
算した複数の加算値の分散を、それぞれの周期性におい
て算出する。

【００７２】７１０は、それぞれの周期性における分散
値に基づいて、多重化された符号を判定する判定部であ
る。

【００７３】図１０は、二次元の周波数領域で第１の実
施形態の概略を示した図である。横軸は水平方向の周波
数、縦軸は垂直方向の周波数を示している。中心となる
原点は直流成分を示し、原点から遠ざかるにつれて、高
周波域となる。図中の円は、誤差拡散によるカットオフ
周波数を示している。誤差拡散法のフィルタ特性は、低
周波域がカットオフされたＨＰＦ（ハイパスフィルタ）
の特性を示し、そのカットオフされる周波数は、対象画
像の濃度に応じて変化する。

【００７４】今回、量子化閾値の変更により、量子化後
に発生する周波数特性が変化するが、図６（ａ）による
量子化閾値の変更では、図１０のＡの周波数ベクトル上
に、また、図６（ｂ）による量子化閾値の変更では、図
１０のＢの周波数ベクトル上に大きなパワースペクトル
が生じる。分離時には、この大きなパワースペクトルが
発生する周波数ベクトルを検出することが多重化信号の
判定につながる。そこで、各々の周波数ベクトルを個別
に強調、抽出することが必要になる。

【００７５】図９（ａ）、（ｂ）は、特定の周波数ベク
トルの方向性を有するＨＰＦに相当する。すなわち、図
９（ａ）の空間フィルタでは、直線Ａ上の周波数ベクト
ルを強調することが可能になり、また、図９（ｂ）の空
間フィルタでは、直線Ｂ上の周波数ベクトルを強調する
ことが可能になる。例えば、今、図６（ａ）による量子
化条件の変更により、図１０の直線Ａの周波数ベクトル
上に大きなパワースペクトルが発生したと仮定する。そ
の時に、図９（ａ）の空間フィルタではパワースペクト
ルの変化量が増幅するが、図９（ｂ）の空間フィルタで
は、ほとんど増幅されない。すなわち、複数の空間フィ
ルタを並列にフィルタリングした場合には、周波数ベク
トルが一致した空間フィルタ時のみ増幅し、それ以外の
フィルタでは増幅がほとんど無い為、いかなる周波数ベ
クトル上に大きなパワースペクトルが発生しているかが
容易にわかる。

【００７６】図１１は、図７の間引き部７０６、及び７
０７、変換値加算部７０８、分散値算出部７０９、判定
部７１０の動作手順を示すフローチャートである。

【００７７】図１１中、Ｓ１１０１、及びＳ１１０２
は、変数の初期化を示し、本フローで用いる変数i、jの
値を０に初期化する工程である。

【００７８】Ｓ１１０３では、間引き部７０６、７０７
による間引きの規則性の因子、すなわち、"周期性"、及
び"位相"の２因子を決定する工程である。本フローで
は、周期性に関する変数をi、位相に関する変数をjとす
る。この周期性、及び位相の条件は、番号（ナンバー）
により管理されていて、いま、周期性ナンバー（以下N
o.と略す）がi、位相No.がjである間引き方法の因子を
設定する。

【００７９】続いてＳ１１０４は、ブロック内で間引き
をした変換値を加算する工程である。加算した加算値を
変数の配列TOTAL[i][j]として記憶する。

【００８０】Ｓ１１０５にて変数jをカウントアップし
て、Ｓ１１０６にて固定値Jと比較する。Jは、位相を変
化させて間引き処理をする回数が格納されている。も
し、変数jがJ未満であれば、Ｓ１１０３に戻り、カウン
トアップ後のjによる新たな位相No.により、間引き処
理、及び、間引き画素の加算処理が繰り返される。

【００８１】位相をずらした間引き処理、及び加算処理
が設定回数終了した場合には、Ｓ１１０７にて、加算結
果TOTAL[i][j]の分散値を算出する。すなわち、各加算
結果が、位相の差により、どの程度ばらついているかを
評価する。ここでは、iを固定して、J個のTOTAL[i][j]
の分散値を求める。分散値はB[i]とおく。

【００８２】Ｓ１１０８にて変数iをカウントアップし
て、Ｓ１１０９にて固定値Iと比較する。Iは、周期性を
変化させて間引き処理をする回数が格納されている。も
し、変数iがI未満であれば、Ｓ１１０２に戻り、カウン
トアップ後のiによる新たな周期性No.の条件を用いて、
再び、間引き処理、及び、変換値の加算処理が繰り返さ
れる。

【００８３】Ｓ１１０９にてiが設定回数終了したと判
断されると、分散値B[i]は、I個算出できたことにな
る。Ｓ１１１０にて、I個の分散値の集合から、分散値
の最大値を検出し、その時のiの値を変数imaxに代入す
る。

【００８４】Ｓ１１１１では、符号の判定の工程であ
り、周期性No.がimaxである符号を多重化された符号で
あると判定して終了する。

【００８５】いま、I＝２、J＝４の例を示す。図１２、
図１３は、ブロックサイズをＰ＝Ｑ＝１６とした時の間
引き方法を、テーブル形式にて示している。図中、ブロ
ック内のひとマスが１画素分を表している。図ではブロ
ック形状をＰ＝Ｑの正方としているが、当然正方には限
らないし、矩形以外でも良い。

【００８６】図１２は、周期性No. = 0の時の間引き方
法（図７の間引き部Ａ７０６に相当）、図１３は、周期
性No. = １の時の間引き方法（図７の間引き部Ｂ７０７
に相当）を示している。図中、ブロック内の各画素に示
している値は、位相No.であるjの間引き画素を示してい
る。例えば"０"と表示している画素は、j= 0の時の間引
き画素に対応する。すなわち、図１２、図１３ともに、
位相は４種であり、位相No.jが０〜３の時の間引き方法
に相当する。

【００８７】図１２、図１３に示した周期性は、それぞ
れ、図１２は図６（ａ）の、図１３は図６（ｂ）の周期
性に一致している。前述したように、図６（ａ）、
（ｂ）ともに図中の灰色のマスの並びで量子化値"１"
（但し、"０"、"１"の２値の場合）が並びやすくなる。
その為、例えば、多重化時に量子化条件Ａであったブロ
ックの場合には、図６（ａ）の周期性で量子化値"１"が
並びやすくなり、適合した空間フィルタ時には更にその
周波数成分が増幅され、図１２の周期性で変換値を間引
きして加算すると、その加算結果の分散は大きくなる。

【００８８】それに比べて、量子化条件Ａであったブロ
ックを、適合しない空間フィルタを用いてフィルタリン
グし、なおかつ、図１３の周期性により間引きをした場
合には、変換値の加算結果の分散値は小さくなる。すな
わち、量子化値の周期性と間引きの周期性が異なる為、
間引きの位相の違いによる変換値の加算値は平均的にな
り、ばらつきは小さくなるからだ。反対に、多重化時に
量子化条件Ｂであったブロックでは、図１２の間引きで
は、分散値は小さくなり、図１３の間引きでは分散値は
大きくなる。

【００８９】図４に示したフローチャートの例を当ては
めると、bit = 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、周期性No. = ０の分散値が大き
いときにはbit = ０、逆に周期性No. = １の分散値が大
きいときには bit = １と判断できる。

【００９０】すなわち、量子化条件と、空間フィルタ特
性、及び、間引き条件の周期性を関連づけることで、容
易に多重化、及び、分離が実現できる。本実施例では、
周期性No.は０と１の２種であり、ブロック内の多重化
符号は１ビットであったが、多重化符号はこれ以上でも
良いのは勿論である。当然、量子化条件の種類と、空間
フィルタの種類、間引き条件の周期性No.の種類（Ｉの
値）とは一致する。

【００９１】第１の実施形態では、直交変換による量子
化条件の規則性に対応した周波数の電力値の比較をしな
くても、容易に符号を分離できる。しかも、実空間領域
の処理の為、非常に高速に分離処理が実現できる。

【００９２】以上、第１の実施形態を説明してきたが、
量子化条件Ａ、Ｂ、及び、空間フィルタＡ、Ｂ、間引き
手段Ａ，Ｂは一例であり、これに限るものではない。他
の周期性を持たせても良いし、空間フィルタのタップ
数、間引きのブロックサイズ等は前述した例よりも大き
くても小さくても構わない。

【００９３】また、図１１の動作手順では、本発明の思
想を容易に説明するために、周期性No.である変数ｉ、
及び、位相No.である変数ｊの繰り返し処理にて説明し
ている。しかし、実際には、Ｐ×Ｑ画素よりなるブロッ
ク内の画素アドレスによる繰り返し処理の方が実現が容
易である。すなわち、図１２、図１３に示したように、
ブロック内の各画素アドレスに対して周期性No.、及
び、位相No.の２種の情報をテーブルとして予め格納し
ておき、対応した周期性No.、及び、位相No.の各々の変
数に対して変換値を加算していく方法である。この方法
では、Ｐ×Ｑ画素分を処理するだけで、並列に、周期性
No.、及び、位相No.の各集合の加算値を算出することが
できる。

【００９４】また、図１１の動作手順では、空間フィル
タ後の間引きした変換値の加算結果の分散を算出して、
分散値の大小比較により、符号を判定していたが、これ
に限るものではない。分散値を用いない評価関数の比較
による方法も考えられる。間引きした変換値の加算結果
の偏りは、位相をずらした際に、ひとつの位相の時だけ
値が突出しやすいため、"ばらつき度合い"が評価できれ
ば良い。

【００９５】例えば、ばらつき度合いを評価するには、
分散値以外に次の評価関数が考えられる。１．間引きし
た変換値を加算した加算値の最大値と最小値の差分２．
間引きした変換値を加算した加算値の最大値と２番目に
大きな値との差分、もしくは、最小値と２番目に小さな
値との差分のどちらか３．間引きした変換値を加算した
加算値によるヒストグラムを作成した時の、前後の順番
の差分の最大値

【００９６】また、上記１、２、３の評価関数は絶対的
な差分値であるが、これらの差分値と変換値、もしくは
画素値や変換値の総和等との相対的な比率も評価関数と
して用いることができる。また、量子化値は２値化を例
にして説明したが、これには限らない。

【００９７】このように第１の実施形態によれば、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
画像に対して所定の情報を埋め込むことができるので、
従来における情報埋め込み方法、例えば直交変換をして
情報を埋め込む方法に比べて、画質劣化を抑制し、かつ
高速に、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。

【００９８】その結果、容易に画像情報への付加情報の
多重化が実現できる為、画像情報中に音声情報や秘匿情
報を埋め込むサービス、アプリケーションが提供でき
る。また、紙幣、印紙、有価証券等の不正な偽造行為を
抑制したり、画像情報の著作権侵害を防止したりするこ
とができる。

【００９９】また、所定の情報が埋め込まれた画像をＰ
×Ｑ画素よりなる画像領域に分割し、その分割された画
像領域に対して、それぞれ特性の異なる複数のフィルタ
を用いて並列にフィルタリングし、フィルタリング後の
変換値を所定の規則性に基づいて間引き処理し、間引き
処理された変換値を加算した加算結果に基づいて複数の
特徴量を検出し、検出された複数の特徴量に基づいて前
記所定の情報を抽出することができるので、従来におけ
る情報抽出方法、例えば直交変換をして情報を抽出する
方法に比べて、画像に埋め込まれた情報を高速に、かつ
精度よく抽出することができる。

【０１００】（第２の実施形態）図１４は、第２の実施
形態における付加情報分離装置を示すブロック図であ
る。図１４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。

【０１０１】図１４中、１４０１は、特徴量検出部を示
し、空間フィルタＡ７０３、及び、空間フィルタＢ７０
４によるフィルタリング部７０５からのフィルタ後の変
換値を基に、なんらかの特徴量を検出する。検出する特
徴量の例として、以下のものが考えられる。１．デジタ
ルフィルタ後のブロック内の変換値の最大値２．デジタ
ルフィルタ後のブロック内の変換値の最大値と最小値の
差分３．デジタルフィルタ後のブロック内の変換値の分
散値

【０１０２】第２の実施形態では、図７の第１の実施形
態とは異なり、間引き処理、及び加算処理は実行しない
為、より高速に分離処理が実現できる。また、第２の実
施形態の空間フィルタは、図９（ａ）、（ｂ）の例のよ
うに、直流成分を除去できるように、フィルタ係数の総
和が"０"になるように設定するのが好ましい。

【０１０３】特徴量検出部１４０１から出力された検出
値は、判定手段１４０２に送信され、値の大小比較によ
り、多重化されている信号を判定する。

【０１０４】このように第２の実施形態によれば、所定
の情報が埋め込まれた画像をＰ×Ｑ画素よりなる画像領
域に分割し、その分割された画像領域に対して、それぞ
れ特性の異なる複数のフィルタを用いて並列にフィルタ
リングし、フィルタリング後の変換値に基づいて複数の
特徴量を検出し、検出された複数の特徴量に基づいて前
記所定の情報を抽出することができるので、従来におけ
る情報抽出方法、例えば直交変換をして情報を抽出する
方法に比べて、画像に埋め込まれた情報を高速に、かつ
精度よく抽出することができる。

【０１０５】また、第１の実施形態に比べて、間引き処
理、及び加算処理は実行しない為、画像に埋め込まれた
情報を更に高速に抽出することができる。

【０１０６】（他の実施形態）また、上述した第１の実
施形態及び第２の実施形態では、画像から情報を分離す
る際に画像のブロック化を行ったが、これは画像に情報
を付加する際に多くの情報を付加できるするためであ
る。

【０１０７】従って、画像に付加されている付加情報が
１ビットの情報（例えば、「画像の出力を許可する、許
可しない」等の情報）であれば、情報付加時に画像のブ
ロック化を行わなくても情報を付加することができるの
で、情報を分離する際には、必ずしも画像をブロック化
する必要はない。

【０１０８】また、上述した第１の実施形態及び第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。

【０１０９】また、上述した第１の実施形態、及び第２
の実施形態では、印字物からの多重化された付加信号の
分離について説明してきたが、本実施形態の分離方法は
これに限るものではない。印字物を介さない電子情報、
電子的なファイルからの付加情報の分離、所謂、従来の
電子透かし技術の分野でも、新規な分離（復号）方法と
して使用できる。

【０１１０】前述したように電子透かし技術では、実空
間領域で付加情報を多重化させる方法、もしくは、周波
数領域に多重化させる方法に大きく二分される。後者の
場合、すなわち、直行変換を用いて、画像情報中の、あ
る特定帯域上に情報を多重化し、その帯域の違いにより
符号を識別する方法においては、前述した方法を用いる
ことにより、いかなる帯域に情報が多重化されたかを判
定することが可能である。すなわち、電子透かし技術の
分野で、直行変換を用いて付加情報を分離（復号）する
従来技術よりも、非常に高速な分離（復号）方法が実現
できる。

【０１１１】また、上記第１の実施形態、及び第２の実
施形態では、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、本発明は、この組
み合わせに限定するものではない。

【０１１２】また、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ、インタフェイス機器、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
器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
等）に適用しても良い。

【０１１３】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された
プログラムコードを読み出し実行することによっても、
達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体
から読み出された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
ドを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実
行することにより、前述した実施形態の機能が実現され
るだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、
コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステ
ム（ＯＳ）など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
場合も含まれることは言うまでもない。

【０１１４】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
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
るメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指
示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに
備わるＣＰＵなど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
れる場合も含まれることは言うまでもない。

【０１１５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、所
定の情報が埋め込まれた画像に対して、それぞれ特性の
異なる複数のフィルタを用いてフィルタリングし、フィ
ルタリング後の変換値に基づいて複数の特徴量を検出
し、検出された複数の特徴量に基づいて前記所定の情報
を抽出することにより、従来における情報抽出方法、例
えば直交変換をして情報を抽出する方法に比べて、画像
に埋め込まれた情報を高速に、かつ精度よく抽出するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態の画像処理システムを示す要部
ブロック図である。

【図２】図１の付加情報多重化装置を示す要部ブロック
図である。

【図３】図２の誤差拡散手段を示す要部ブロック図であ
る。

【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である。

【図５】ブロック化の一例を示す図である。

【図６】量子化条件における量子化閾値変化の一例を示
す図である。

【図７】図１の付加情報分離装置を示す要部ブロック図
である。

【図８】スキャナ画像内での画像の傾きの説明する図で
ある。

【図９】空間フィルタの一例を示す図である。

【図１０】二次元周波数領域での周波数ベクトルの説明
する図である。

【図１１】間引き部、加算部、判定部の動作手順を示す
フローチャートである。

【図１２】間引き処理の一例を示す図である。

【図１３】間引き処理の一例を示す図である。

【図１４】第２の実施形態における付加情報分離装置の
構成を示す要部ブロック図である。

【図１５】従来法の多重化の一例を示すブロック図であ
る。

【図１６】従来法の多重化の一例を示すブロック図であ
る。

【図１７】従来法の多重化の一例を示すブロック図であ
る。

【図１８】従来法の分離の一例を示すブロック図であ
る。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CC03 CE03 CE06 CE08 CE13 CG09 DA08 DB02 DB06 DB09 DC30 DC36 5C076 AA14 AA36 AA40 BA06 BB06 5C077 LL14 MP08 NN08 NN11 PP22 PP49 RR02 RR08 RR14 RR15 RR18 TT05 TT06 5L096 AA02 AA06 BA03 FA23 FA33 FA39 GA19 GA55

Claims (21)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】所定の情報が埋め込まれた画像を入力する
   入力手段と、 前記入力された画像に対して、それぞれ特性の異なる複
   数のフィルタを用いてフィルタリングする処理手段と、 前記フィルタリング後の変換値に基づいて複数の特徴量
   を検出する検出手段と、 前記検出された複数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。
2. 【請求項２】 前記所定の情報は、前記複数のフィルタ
   の特性に基づいて埋め込まれ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】 更に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を有し、前記処理手段は前記分割
   手段により分割された画像領域に対して、それぞれ特性
   の異なる複数のフィルタを用いてフィルタリングするこ
   とを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 更に前記検出された複数の特徴量を比較
   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１記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記特徴量は、前記フィルタリング後の
   変換値の最大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。
6. 【請求項６】 前記特徴量は、前記フィルタリング後の
   変換値の最大値と最小値の差分であることを特徴とする
   請求項１記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記特徴量は、前記フィルタリング後の
   変換値の分散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。
8. 【請求項８】 更に前記フィルタリング後の変換値を、
   所定の規則性に基づいて間引き処理する間引き手段と、
   前記間引き手段により間引き処理された変換値を加算す
   る加算手段とを有し、前記検出手段は前記加算手段の加
   算結果に基づいて特徴量を検出す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】 前記特徴量は、位相の変化による間引き
   した変換値の加算結果のばらつき度合いであることを特
   徴とする請求項８記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 前記ばらつき度合いとは分散値である
    ことを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
11. 【請求項１１】 前記ばらつき度合いとは、最大値と最
    小値の差分であることを特徴とする請求項９記載の画像
    処理装置。
12. 【請求項１２】 前記ばらつき度合いとは、最大値と２
    番目に大きな値との差分、もしくは、最小値と２番目に
    小さな値との差分のどちらかであることを特徴とする請
    求項９記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記規則性は、間引きの周期であるこ
    とを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記間引きの周期を複数種類有し、間
    引きによる周波数特性は、前記それぞれ特性の異なる複
    数のフィルタと同一特性になることを特徴とする請求項
    ９記載の画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記周波数特性とは、二次元周波数ベ
    クトルの方向であることを特徴とする第１１項記載の画
    像処理装置。
16. 【請求項１６】 前記所定の情報は、音声情報であるこ
    とを特徴とする第１項記載の画像処理装置。
17. 【請求項１７】 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第１項記載の画像処理
    装置。
18. 【請求項１８】 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埋め込まれることを特徴と
    する第１項記載の画像処理装置。
19. 【請求項１９】 前記処理手段は、前記入力された画像
    に対して、それぞれ特性の異なる複数のフィルタを用い
    て並列にフィルタリングすることを特徴とする請求項１
    記載の画像処理装置。
20. 【請求項２０】 所定の情報が埋め込まれた画像を入力
    する入力工程と、前記入力された画像に対して、それぞ
    れ特性の異なる複数のフィルタを用いてフィルタリング
    する処理工程と、 前記フィルタリング後の変換値に基づいて複数の特徴量
    を検出する検出工程と、 前記検出された複数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。
21. 【請求項２１】 所定の情報が埋め込まれた画像を入力
    するコードと、 前記入力された画像に対して、それぞれ特性の異なる複
    数のフィルタを用いてフィルタリングする処理コード
    と、 前記フィルタリング後の変換値に基づいて複数の特徴量
    を検出する検出コードと、前記検出された複数の特徴量
    に基づいて前記所定の情報を抽出する抽出コードとを有
    することを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。