JP2002077609A - 画像判別装置及び複写機及び画像判別方法 - Google Patents
画像判別装置及び複写機及び画像判別方法Info
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/00838—Preventing unauthorised reproduction
- H04N1/0084—Determining the necessity for prevention
- H04N1/00843—Determining the necessity for prevention based on recognising a copy prohibited original, e.g. a banknote
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
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- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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- H04N1/00838—Preventing unauthorised reproduction
- H04N1/0084—Determining the necessity for prevention
- H04N1/00843—Determining the necessity for prevention based on recognising a copy prohibited original, e.g. a banknote
- H04N1/00848—Determining the necessity for prevention based on recognising a copy prohibited original, e.g. a banknote by detecting a particular original
-
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/00838—Preventing unauthorised reproduction
- H04N1/00856—Preventive measures
- H04N1/00875—Inhibiting reproduction, e.g. by disabling reading or reproduction apparatus
Abstract
(57)【要約】
【課題】 原稿画像の方向に関らずに、その原稿画像に
含まれる所定の画像パターンを高精度且つ迅速に判別す
る。 【解決手段】 原稿画像に含まれる所定の画像パターン
を判別する画像判別装置において、所定の色濃度を持
ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入力
された原稿画像から抽出し、抽出した複数のマーク間の
距離を算出する(S800-S811)。そして、算出した複数の
マーク間の距離と、テンプレートとして予め記憶してい
る所定の画像パターンを構成する複数のマーク間の距離
との比較を行い、その比較結果に従って、所定の画像パ
ターンの有無を判別する(S812-S814)。
含まれる所定の画像パターンを高精度且つ迅速に判別す
る。 【解決手段】 原稿画像に含まれる所定の画像パターン
を判別する画像判別装置において、所定の色濃度を持
ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入力
された原稿画像から抽出し、抽出した複数のマーク間の
距離を算出する(S800-S811)。そして、算出した複数の
マーク間の距離と、テンプレートとして予め記憶してい
る所定の画像パターンを構成する複数のマーク間の距離
との比較を行い、その比較結果に従って、所定の画像パ
ターンの有無を判別する(S812-S814)。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像判別装置及び
複写機及び画像判別方法に関し、例えば、原稿画像に含
まれる所定の画像パターンを判別する画像判別装置及び
複写機及び画像判別方法に関する。
複写機及び画像判別方法に関し、例えば、原稿画像に含
まれる所定の画像パターンを判別する画像判別装置及び
複写機及び画像判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年のフルカラー複写機の技術的な発展
により、複写物（コピー）の画質を、原稿とさほど変わ
らない画質とすることが可能となっており、紙幣や有価
証券などの法律的に複写が禁止されている原稿の複写機
による偽造が懸念されている。
により、複写物（コピー）の画質を、原稿とさほど変わ
らない画質とすることが可能となっており、紙幣や有価
証券などの法律的に複写が禁止されている原稿の複写機
による偽造が懸念されている。
【０００３】このため、このような原稿の偽造を防止す
べく、紙幣や有価証券などの特定の原稿の全部あるいは
一部を色空間上の分布や空間的なパターンとして予め複
写機に記憶しておき、複写動作時においては、係る特定
原稿であるか否かを判別する判別処理（パターンマッチ
ング）を行うと共に、特定画像として判別された場合に
は、複写動作を禁止する技術が知られている。
べく、紙幣や有価証券などの特定の原稿の全部あるいは
一部を色空間上の分布や空間的なパターンとして予め複
写機に記憶しておき、複写動作時においては、係る特定
原稿であるか否かを判別する判別処理（パターンマッチ
ング）を行うと共に、特定画像として判別された場合に
は、複写動作を禁止する技術が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の技術は、特定原稿の全体に対してパターンマッ
チングを行う、或いは、特定原稿上の画像パターンを抽
出してマッチング処理を行う方式が一般的であり、この
場合、例えば、原稿の読み取りに際して想定している方
向とは異なる向きで読み取られた場合には、その原稿の
回転に対応するため、何種類かの角度で回転させた画像
パターンを、テンプレートとして予め保持しておき、そ
のテンプレートの個数分だけマッチング処理を繰り返す
必要が有る。
た従来の技術は、特定原稿の全体に対してパターンマッ
チングを行う、或いは、特定原稿上の画像パターンを抽
出してマッチング処理を行う方式が一般的であり、この
場合、例えば、原稿の読み取りに際して想定している方
向とは異なる向きで読み取られた場合には、その原稿の
回転に対応するため、何種類かの角度で回転させた画像
パターンを、テンプレートとして予め保持しておき、そ
のテンプレートの個数分だけマッチング処理を繰り返す
必要が有る。
【０００５】また、より多くの種類の紙幣や有価証券を
判別可能に構成するためには、その分だけ、テンプレー
トを保持しなくてはならないため、メモリ量が増大し、
コストが非常に高くなるという問題がある。
判別可能に構成するためには、その分だけ、テンプレー
トを保持しなくてはならないため、メモリ量が増大し、
コストが非常に高くなるという問題がある。
【０００６】また、記憶しているテンプレートを特定原
稿の種類が増える度に更新する、あるいは追加する必要
があるため、運用が容易ではない。
稿の種類が増える度に更新する、あるいは追加する必要
があるため、運用が容易ではない。
【０００７】そこで、本発明は、原稿画像の方向に関ら
ずに、その原稿画像に含まれる所定の画像パターンを高
精度且つ迅速に判別する画像判別装置及び複写機及び画
像判別方法の提供を目的とする。
ずに、その原稿画像に含まれる所定の画像パターンを高
精度且つ迅速に判別する画像判別装置及び複写機及び画
像判別方法の提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明に係る画像判別装置は、以下の構成を特徴と
する。
め、本発明に係る画像判別装置は、以下の構成を特徴と
する。
【０００９】即ち、原稿画像に含まれる所定の画像パタ
ーンを判別する画像判別装置であって、所定の色濃度を
持ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入
力された原稿画像から抽出する抽出手段と、前記抽出手
段によって抽出された前記複数のマークの相対的な位置
関係を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出
された相対的な位置関係に基づいて、前記所定の画像パ
ターンの有無を判別する判別手段とを備えることを特徴
とする。
ーンを判別する画像判別装置であって、所定の色濃度を
持ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入
力された原稿画像から抽出する抽出手段と、前記抽出手
段によって抽出された前記複数のマークの相対的な位置
関係を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出
された相対的な位置関係に基づいて、前記所定の画像パ
ターンの有無を判別する判別手段とを備えることを特徴
とする。
【００１０】好適な実施形態において、前記算出手段
は、前記相対的な位置関係として、前記抽出手段によっ
て抽出された前記複数のマーク間の距離を算出してお
り、前記識別手段は、前記所定の画像パターンを構成す
る複数のマーク間の距離を、テンプレートとして記憶す
る記憶手段と、前記算出手段によって算出された複数の
マーク間の距離と、前記テンプレートとして記憶してい
るマーク間の距離との比較結果に従って、前記所定の画
像パターンの有無を判別すると良い。
は、前記相対的な位置関係として、前記抽出手段によっ
て抽出された前記複数のマーク間の距離を算出してお
り、前記識別手段は、前記所定の画像パターンを構成す
る複数のマーク間の距離を、テンプレートとして記憶す
る記憶手段と、前記算出手段によって算出された複数の
マーク間の距離と、前記テンプレートとして記憶してい
るマーク間の距離との比較結果に従って、前記所定の画
像パターンの有無を判別すると良い。
【００１１】また、この場合、前記判別手段は、前記算
出手段によって算出された複数のマーク間の距離と、前
記テンプレートとして記憶しているマーク間の距離との
誤差の総和を算出し、算出した誤差の総和が所定値より
小さいときに、前記原稿画像に、前記所定の画像パター
ンが含まれると判定すると良い。
出手段によって算出された複数のマーク間の距離と、前
記テンプレートとして記憶しているマーク間の距離との
誤差の総和を算出し、算出した誤差の総和が所定値より
小さいときに、前記原稿画像に、前記所定の画像パター
ンが含まれると判定すると良い。
【００１２】また、上記の何れかの構成を備える画像判
別装置を備え、複写すべき原稿の画像情報に基づいて、
その原稿の複写物を印刷する複写機において、前記原稿
画像に前記所定の画像パターンが含まれると判定された
ときには、含まれないと判定されたときとは異なる画像
処理（例えば印刷を禁止する）を施す制御手段を備える
複写機を特徴とする。
別装置を備え、複写すべき原稿の画像情報に基づいて、
その原稿の複写物を印刷する複写機において、前記原稿
画像に前記所定の画像パターンが含まれると判定された
ときには、含まれないと判定されたときとは異なる画像
処理（例えば印刷を禁止する）を施す制御手段を備える
複写機を特徴とする。
【００１３】また、上記の同目的を達成するため、本発
明に係る画像判別方法は、以下の構成を特徴とする。
明に係る画像判別方法は、以下の構成を特徴とする。
【００１４】即ち、原稿画像に含まれる所定の画像パタ
ーンを判別する画像判別方法であって、所定の色濃度を
持ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入
力された原稿画像から抽出する抽出工程と、前記抽出工
程にて抽出した前記複数のマークの相対的な位置関係を
算出する算出工程と、前記算出工程にて算出した相対的
な位置関係に基づいて、前記所定の画像パターンの有無
を判別する判別工程とを有することを特徴とする。
ーンを判別する画像判別方法であって、所定の色濃度を
持ち、所定の位置関係で配置された複数のマークを、入
力された原稿画像から抽出する抽出工程と、前記抽出工
程にて抽出した前記複数のマークの相対的な位置関係を
算出する算出工程と、前記算出工程にて算出した相対的
な位置関係に基づいて、前記所定の画像パターンの有無
を判別する判別工程とを有することを特徴とする。
【００１５】好適な実施形態において、前記算出工程で
は、前記相対的な位置関係として、前記抽出工程にて抽
出した前記複数のマーク間の距離を算出し、前記識別工
程においては、前記算出工程にて算出した複数のマーク
間の距離と、テンプレートとして予め記憶している前記
所定の画像パターンを構成する複数のマーク間の距離と
の比較を行い、その比較結果に従って、前記所定の画像
パターンの有無を判別すると良い。
は、前記相対的な位置関係として、前記抽出工程にて抽
出した前記複数のマーク間の距離を算出し、前記識別工
程においては、前記算出工程にて算出した複数のマーク
間の距離と、テンプレートとして予め記憶している前記
所定の画像パターンを構成する複数のマーク間の距離と
の比較を行い、その比較結果に従って、前記所定の画像
パターンの有無を判別すると良い。
【００１６】また、上記の前記判別工程において、前記
算出工程にて算出した複数のマーク間の距離と、前記テ
ンプレートとして予め記憶しているマーク間の距離との
誤差の総和を算出し、算出した誤差の総和が所定値より
小さいときに、前記原稿画像に、前記所定の画像パター
ンが含まれると判定すると良い。
算出工程にて算出した複数のマーク間の距離と、前記テ
ンプレートとして予め記憶しているマーク間の距離との
誤差の総和を算出し、算出した誤差の総和が所定値より
小さいときに、前記原稿画像に、前記所定の画像パター
ンが含まれると判定すると良い。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る画像判別装置
を、カラー複写機に適用した一実施形態として、図面を
参照して詳細に説明する。
を、カラー複写機に適用した一実施形態として、図面を
参照して詳細に説明する。
【００１８】図１は、本実施形態におけるカラー複写機
の概略構成を示すブロック図である。
の概略構成を示すブロック図である。
【００１９】同図において、１０１は、原稿台を含むス
キャナ部であり、原稿の画像を一般的な光学的処理によ
って読み取る。１０２は、スキャナ部１０１から出力さ
れる原稿画像の画像信号に対して、画像劣化を復元する
処理（フィルタ処理など）や、プリンタ出力に適した色
空間変換（出力マスキングなど）を行う画像処理部であ
る。１０３は、画像処理部１０２から送られてきた画像
信号を、一般的な手法により、記録媒体としての用紙上
に画像として記録するプリンタ部である。
キャナ部であり、原稿の画像を一般的な光学的処理によ
って読み取る。１０２は、スキャナ部１０１から出力さ
れる原稿画像の画像信号に対して、画像劣化を復元する
処理（フィルタ処理など）や、プリンタ出力に適した色
空間変換（出力マスキングなど）を行う画像処理部であ
る。１０３は、画像処理部１０２から送られてきた画像
信号を、一般的な手法により、記録媒体としての用紙上
に画像として記録するプリンタ部である。
【００２０】１０５は、スキャナ部１０１によって読み
取った原稿画像を複写する複写動作時に、プリンタ部１
０３から出力するコピー出力（複写物）に対して、図２
に例示するような所定の画像パターンを付加すべく、そ
の画像パターンを表わす画像信号を画像処理部１０２に
設定する画像パターン付加装置である。この画像パター
ンは、所定の情報を表わす（詳細は後述する）。
取った原稿画像を複写する複写動作時に、プリンタ部１
０３から出力するコピー出力（複写物）に対して、図２
に例示するような所定の画像パターンを付加すべく、そ
の画像パターンを表わす画像信号を画像処理部１０２に
設定する画像パターン付加装置である。この画像パター
ンは、所定の情報を表わす（詳細は後述する）。
【００２１】１０４は、画像パターン判別装置であり、
画像処理部１０２で入力マスキングなどの所定の画像処
理が施された画像信号を受け取り、スキャナ部１０１に
て読み取った原稿画像が所定の画像パターンを含むか否
かを判別し、判定結果を、画像処理部１０２に通知する
（詳細は後述する）。
画像処理部１０２で入力マスキングなどの所定の画像処
理が施された画像信号を受け取り、スキャナ部１０１に
て読み取った原稿画像が所定の画像パターンを含むか否
かを判別し、判定結果を、画像処理部１０２に通知する
（詳細は後述する）。
【００２２】画像処理部１０２では、画像パターン判別
装置１０４によって原稿画像が画像パターンを含むと判
別された場合、その原稿画像のプリンタ部１０３におけ
る印刷を禁止する、あるいは、その原稿画像の正常な複
写ができないように所定の制御処理を行う。
装置１０４によって原稿画像が画像パターンを含むと判
別された場合、その原稿画像のプリンタ部１０３におけ
る印刷を禁止する、あるいは、その原稿画像の正常な複
写ができないように所定の制御処理を行う。
【００２３】上述した各部の動作は、制御部１０６によ
る制御により、協調して動作する。
る制御により、協調して動作する。
【００２４】図２は、特定原稿上に形成されている画像
パターンを例示する図である。
パターンを例示する図である。
【００２５】本実施形態における画像パターンは、１in
ch四方のエリア２０１内に、所定の範囲の色濃度で印刷
された同心円状のマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ（２０
２）が適当な位置関係で配置されている。また、エリア
２０１内の色濃度は、マーク２０２の色濃度とは区別で
きる程度の濃度差を有するものとする。ここで、マーク
２０２の色の種類としては、見た目には目立ちにくい黄
色が好ましいが、背景と区別できるように設定できれ
ば、特に色の種類にはこだわらない。また、マークの形
状やマークの配置、マークの個数もここに記載したもの
に限るものではない。
ch四方のエリア２０１内に、所定の範囲の色濃度で印刷
された同心円状のマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ（２０
２）が適当な位置関係で配置されている。また、エリア
２０１内の色濃度は、マーク２０２の色濃度とは区別で
きる程度の濃度差を有するものとする。ここで、マーク
２０２の色の種類としては、見た目には目立ちにくい黄
色が好ましいが、背景と区別できるように設定できれ
ば、特に色の種類にはこだわらない。また、マークの形
状やマークの配置、マークの個数もここに記載したもの
に限るものではない。
【００２６】図３は、画像パターン判別装置１０４の内
部構成を示すブロック図であり、画像パターン判別装置
１０４は、以下に説明する処理を、原稿画像の１画素毎
に行う。
部構成を示すブロック図であり、画像パターン判別装置
１０４は、以下に説明する処理を、原稿画像の１画素毎
に行う。
【００２７】同図において、画像処理部１０２は、スキ
ャナ部１０１で読み取ったＲ，Ｇ，Ｂの色成分を持つ画
像信号３０１を、画像パターン判別装置１０４に入力す
る。
ャナ部１０１で読み取ったＲ，Ｇ，Ｂの色成分を持つ画
像信号３０１を、画像パターン判別装置１０４に入力す
る。
【００２８】画像処理部１０２から入力された画像信号
３０１は、まず、２値化ブロック３０２で２値化され、
その結果得られる２値画像は、特徴点抽出ブロック３０
３に送られる。
３０１は、まず、２値化ブロック３０２で２値化され、
その結果得られる２値画像は、特徴点抽出ブロック３０
３に送られる。
【００２９】特徴点抽出ブロック３０３では、位置決め
マーク２０１およびコード情報マーク２０２の特徴を抽
出して、抽出した特徴を表わす特徴点位置情報３０４
を、特徴点位置バッファ３０５に記憶する。
マーク２０１およびコード情報マーク２０２の特徴を抽
出して、抽出した特徴を表わす特徴点位置情報３０４
を、特徴点位置バッファ３０５に記憶する。
【００３０】判別ブロック３０６は、特徴点位置バッフ
ァ３０５に記憶されている特徴点位置の情報に基づい
て、スキャナ部１０１で読み取った画像信号３０１に所
定の画像パターン（図２）が含まれているかを判別す
る。その判別結果に対応する判別結果信号３０７を、画
像処理部１０２に返す。
ァ３０５に記憶されている特徴点位置の情報に基づい
て、スキャナ部１０１で読み取った画像信号３０１に所
定の画像パターン（図２）が含まれているかを判別す
る。その判別結果に対応する判別結果信号３０７を、画
像処理部１０２に返す。
【００３１】画像処理部１０２では、判別ブロック３０
６から取得した判別結果信号３０７に応じて、プリンタ
部１０３の動作を制御する。
６から取得した判別結果信号３０７に応じて、プリンタ
部１０３の動作を制御する。
【００３２】図４は、２値化ブロック３０２の内部構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【００３３】本実施形態において、２値化ブロック３０
２は、画像処理部１０２から入力されたＲ，Ｇ，Ｂ３成
分からなる各成分８ｂｉｔ／１画素の画像信号３０１を
受け取り、各成分毎にしきい値処理部４０１にて所定の
しきい値との比較を行う。ここで、しきい値処理部４０
１におけるしきい値の処理方法としては、当該画像パタ
ーンを構成する画素（以下、マーク画素）には値１を採
り、マーク画素でない画素には値０を採るように処理を
行う。
２は、画像処理部１０２から入力されたＲ，Ｇ，Ｂ３成
分からなる各成分８ｂｉｔ／１画素の画像信号３０１を
受け取り、各成分毎にしきい値処理部４０１にて所定の
しきい値との比較を行う。ここで、しきい値処理部４０
１におけるしきい値の処理方法としては、当該画像パタ
ーンを構成する画素（以下、マーク画素）には値１を採
り、マーク画素でない画素には値０を採るように処理を
行う。
【００３４】そして、色成分毎のしきい値処理部４０１
における比較結果を、後段の合成ブロック４０２で論理
和を取るなどによって合成し、その合成結果として、特
徴点抽出ブロック３０３に、１ｂｉｔ／１画素の画像信
号（即ち、２値画像）を渡す。
における比較結果を、後段の合成ブロック４０２で論理
和を取るなどによって合成し、その合成結果として、特
徴点抽出ブロック３０３に、１ｂｉｔ／１画素の画像信
号（即ち、２値画像）を渡す。
【００３５】特徴点抽出ブロック３０３は、２値化ブロ
ック３０２から入力された１ｂｉｔ画像を、マーク２０
２の大きさの分だけメモリに保持しておき、入力された
画像が画像パターンを構成するマーク画素であるか否か
を、以下に説明するマスク処理によって判別する。
ック３０２から入力された１ｂｉｔ画像を、マーク２０
２の大きさの分だけメモリに保持しておき、入力された
画像が画像パターンを構成するマーク画素であるか否か
を、以下に説明するマスク処理によって判別する。
【００３６】図５は、本実施形態において特徴抽出のた
めのマスク処理に使用されるマスクパターンを例示する
図である。
めのマスク処理に使用されるマスクパターンを例示する
図である。
【００３７】図５に例示するマスクパターンは、一例と
して１５（ドット）ｘ１５（ドット）の大きさを持ち、
５０１は、値１（同図に黒画素として示す）の画素であ
り、５０２は、値０（同図に白画素として示す）の画素
で構成されている。
して１５（ドット）ｘ１５（ドット）の大きさを持ち、
５０１は、値１（同図に黒画素として示す）の画素であ
り、５０２は、値０（同図に白画素として示す）の画素
で構成されている。
【００３８】特徴点抽出ブロック３０３において、上述
したマーク２０２の判別を行うためには、図５に示すマ
スクパターンを用いて、２値化ブロック３０２から入力
される２値画像との積和演算を行い、その演算結果に対
してしきい値処理を施せば良い。
したマーク２０２の判別を行うためには、図５に示すマ
スクパターンを用いて、２値化ブロック３０２から入力
される２値画像との積和演算を行い、その演算結果に対
してしきい値処理を施せば良い。
【００３９】そして、特徴点抽出ブロック３０３におい
て、マーク画素であると判別された場合には、そのマー
ク画素の中心位置を特徴点位置情報３０４として、特徴
点位置バッファ３０５に保存する。
て、マーク画素であると判別された場合には、そのマー
ク画素の中心位置を特徴点位置情報３０４として、特徴
点位置バッファ３０５に保存する。
【００４０】図６及び図７は、特徴点位置バッファ３０
５内に、特徴点位置情報３０４が格納されている様子を
示す概念図であり、図６は、スキャナ部１０１の原稿台
上で原稿が正位置に載置されていた場合を示し、図７
は、原稿が回転して載置されていた場合を示している。
５内に、特徴点位置情報３０４が格納されている様子を
示す概念図であり、図６は、スキャナ部１０１の原稿台
上で原稿が正位置に載置されていた場合を示し、図７
は、原稿が回転して載置されていた場合を示している。
【００４１】特徴点位置バッファ３０５は、画像パター
ンのエリア全体を格納できるだけの大きさを持ったメモ
リで構成されており、本実施形態において、画像パター
ンは１inch四方なので、特徴点位置バッファ３０５のサ
イズは、１．４１４inch×１．４１４inchをカバーでき
る大きさのメモリ容量を備えなければならない。
ンのエリア全体を格納できるだけの大きさを持ったメモ
リで構成されており、本実施形態において、画像パター
ンは１inch四方なので、特徴点位置バッファ３０５のサ
イズは、１．４１４inch×１．４１４inchをカバーでき
る大きさのメモリ容量を備えなければならない。
【００４２】また、特徴点位置バッファ３０５上には、
画像パターンの仮想的な中心点Ｏ（６０１）を設定し、
判別ブロック３０６における判定処理の計算は、この中
心点Ｏを基準として行われる。
画像パターンの仮想的な中心点Ｏ（６０１）を設定し、
判別ブロック３０６における判定処理の計算は、この中
心点Ｏを基準として行われる。
【００４３】図８は、本実施形態において判別ブロック
３０６にて行われる判別処理の手順を示すフローチャー
トである。以下、図８を参照して、判別ブロック３０６
の処理の詳細について述べる。
３０６にて行われる判別処理の手順を示すフローチャー
トである。以下、図８を参照して、判別ブロック３０６
の処理の詳細について述べる。
【００４４】ステップＳ８００：スキャナ部１０１から
１画素入力される毎に、以下に説明する判別処理に進
む。
１画素入力される毎に、以下に説明する判別処理に進
む。
【００４５】ステップＳ８０１：特徴点位置バッファ３
０５内の仮想的な中心点Ｏに基づいて、当該バッファ内
にストアされている各特徴点への距離を求める。本実施
形態では、仮想中心点ＯからマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅ，Ｆへの６個の距離を計算する（以下の説明において
は、本ステップにて算出した点Ｘから点Ｙへの距離を、
distＸＹと表記する）。
０５内の仮想的な中心点Ｏに基づいて、当該バッファ内
にストアされている各特徴点への距離を求める。本実施
形態では、仮想中心点ＯからマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅ，Ｆへの６個の距離を計算する（以下の説明において
は、本ステップにて算出した点Ｘから点Ｙへの距離を、
distＸＹと表記する）。
【００４６】ここで、ステップＳ８０１における２点間
の距離は、一般的なユークリッド距離（√ｘ2＋ｙ2）
や、ユークリッド距離の２乗（ｘ2＋ｙ2）によって算出
すれば良い。
の距離は、一般的なユークリッド距離（√ｘ2＋ｙ2）
や、ユークリッド距離の２乗（ｘ2＋ｙ2）によって算出
すれば良い。
【００４７】ステップＳ８０３：ステップＳ８０２で算
出した仮想中心点ＯからマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ
への６個の距離を小さい順番でソートし、仮想中心点Ｏ
に一番近い特徴点の座標を、特徴点Ａとして記憶する。
出した仮想中心点ＯからマークＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ
への６個の距離を小さい順番でソートし、仮想中心点Ｏ
に一番近い特徴点の座標を、特徴点Ａとして記憶する。
【００４８】ステップＳ８０４：仮想中心点Ｏからの距
離distＯＡ，distＯＥ，distＯＦ，distＯＤ，distＯ
Ｂ，distＯＣと、図９に示す仮想中心点Ｏからの距離テ
ンプレート（９０１）｛DistＯＡ，DistＯＥ，DistＯ
Ｆ，DistＯＤ，DistＯＢ，DistＯＣ｝の誤差の総和Σ｜
DistＯｘ−ｄｉｓｔＯｘ｜（ｘ＝Ａ，…，Ｆ）を求め
て、これをErrorＯとして記憶する。
離distＯＡ，distＯＥ，distＯＦ，distＯＤ，distＯ
Ｂ，distＯＣと、図９に示す仮想中心点Ｏからの距離テ
ンプレート（９０１）｛DistＯＡ，DistＯＥ，DistＯ
Ｆ，DistＯＤ，DistＯＢ，DistＯＣ｝の誤差の総和Σ｜
DistＯｘ−ｄｉｓｔＯｘ｜（ｘ＝Ａ，…，Ｆ）を求め
て、これをErrorＯとして記憶する。
【００４９】ステップＳ８０５：ステップＳ８０３で記
憶した特徴点Ａから、特徴点Ｂ，…，Ｆへの各距離を、
ステップＳ８０１と同様の手順で求める。
憶した特徴点Ａから、特徴点Ｂ，…，Ｆへの各距離を、
ステップＳ８０１と同様の手順で求める。
【００５０】ステップＳ８０６，ステップＳ８０７：特
徴点Ａから各特徴点への距離を小さい順番でソートし
（ステップＳ８０６）、特徴点Ａから最も遠い特徴点を
特徴点Ｂとして記憶する（ステップＳ８０７）。
徴点Ａから各特徴点への距離を小さい順番でソートし
（ステップＳ８０６）、特徴点Ａから最も遠い特徴点を
特徴点Ｂとして記憶する（ステップＳ８０７）。
【００５１】ステップＳ８０８：特徴点Ａからの距離di
stＡＤ，distＡＣ，distＡＦ，distＡＢと、特徴点Ａか
らの距離テンプレート（９０２）｛DistＡＤ，DistＡ
Ｃ，DistＡＥ，DistＡＦ，DistＡＢ｝の誤差の総和Σ｜
DistＡｘ−distＡｘ｜（ｘ＝Ｂ，…，Ｆ）を求めて、こ
れをErrorＡとして記憶する。
stＡＤ，distＡＣ，distＡＦ，distＡＢと、特徴点Ａか
らの距離テンプレート（９０２）｛DistＡＤ，DistＡ
Ｃ，DistＡＥ，DistＡＦ，DistＡＢ｝の誤差の総和Σ｜
DistＡｘ−distＡｘ｜（ｘ＝Ｂ，…，Ｆ）を求めて、こ
れをErrorＡとして記憶する。
【００５２】ステップＳ８０９：ステップＳ８０７で記
憶した特徴点Ｂから、特徴点Ｃ，…，Ｆへの各距離を，
ステップＳ８０１と同様の手順で求める。
憶した特徴点Ｂから、特徴点Ｃ，…，Ｆへの各距離を，
ステップＳ８０１と同様の手順で求める。
【００５３】ステップＳ８１０，ステップＳ８１１：特
徴点Ｂから各特徴点への距離を小さい順番でソートし
（ステップＳ８１０）、特徴点Ｂからの距離distＢＥ，
distＢＣ，distＢＦ，distＢＤと、特徴点Ｂからの距離
テンプレート（９０３）｛DistＢＥ，DistＢＣ，DistＢ
Ｆ，DistＢＤ｝の誤差の総和Σ｜DistＢｘ−distＢｘ｜
（ｘ＝Ｃ，…，Ｆ）を求めてErrorＢとして記憶する
（ステップＳ８１１）。
徴点Ｂから各特徴点への距離を小さい順番でソートし
（ステップＳ８１０）、特徴点Ｂからの距離distＢＥ，
distＢＣ，distＢＦ，distＢＤと、特徴点Ｂからの距離
テンプレート（９０３）｛DistＢＥ，DistＢＣ，DistＢ
Ｆ，DistＢＤ｝の誤差の総和Σ｜DistＢｘ−distＢｘ｜
（ｘ＝Ｃ，…，Ｆ）を求めてErrorＢとして記憶する
（ステップＳ８１１）。
【００５４】ステップＳ８１２〜ステップＳ１４：上記
のステップで求めたErrorＯ，ErrorＡ，ErrorＢの総和
が、所定のしきい値よりも小さいかどうかをチェックし
（ステップＳ１２）、その比較の結果、当該総和が所定
のしきい値よりも小さい場合は、各特徴点間の距離が予
め記憶している距離テンプレートに一致すると判断でき
るので、スキャナ部１０１にて読み込まれた原稿画像は
特定原稿であると判断し（ステップＳ８１３）、その旨
を画像処理部１０２に通知する。一方、当該総和が所定
のしきい値よりも大きい場合は、スキャナ部１０１にて
読み込まれた原稿画像は特定原稿ではないと判断し（ス
テップＳ８１４）、その旨を画像処理部１０２に通知す
る。
のステップで求めたErrorＯ，ErrorＡ，ErrorＢの総和
が、所定のしきい値よりも小さいかどうかをチェックし
（ステップＳ１２）、その比較の結果、当該総和が所定
のしきい値よりも小さい場合は、各特徴点間の距離が予
め記憶している距離テンプレートに一致すると判断でき
るので、スキャナ部１０１にて読み込まれた原稿画像は
特定原稿であると判断し（ステップＳ８１３）、その旨
を画像処理部１０２に通知する。一方、当該総和が所定
のしきい値よりも大きい場合は、スキャナ部１０１にて
読み込まれた原稿画像は特定原稿ではないと判断し（ス
テップＳ８１４）、その旨を画像処理部１０２に通知す
る。
【００５５】そして、判別ブロック３０６からの通知に
応じて、画像処理部１０２は、原稿画像が特定原稿であ
るときにはプリンタ部１０３における画像形成を中止す
る（または通常の複写とは異なる画像処理を行う）よう
に制御し、原稿画像が特定原稿ではないときにはプリン
タ部１０３に通常の複写動作を行うように制御する。
応じて、画像処理部１０２は、原稿画像が特定原稿であ
るときにはプリンタ部１０３における画像形成を中止す
る（または通常の複写とは異なる画像処理を行う）よう
に制御し、原稿画像が特定原稿ではないときにはプリン
タ部１０３に通常の複写動作を行うように制御する。
【００５６】上述した本実施形態によれば、所定の画像
パターンを構成する複数のマークの位置情報として予め
記憶した距離テンプレート（図９）と、原稿画像から抽
出した特徴点の位置情報に従って算出した距離とに基づ
いて、数値比較によって判別を行うことができる。
パターンを構成する複数のマークの位置情報として予め
記憶した距離テンプレート（図９）と、原稿画像から抽
出した特徴点の位置情報に従って算出した距離とに基づ
いて、数値比較によって判別を行うことができる。
【００５７】このため、テンプレートとして何種類もの
画像パターンを記憶していなければならない従来の方法
と比較して、装置内に必要なメモリ容量を少なくするこ
とができると共に、原稿画像の向きに関らずに所定の画
像パターンを確実に判別することができ、判定すべきテ
ンプレートの種類が複数種類ある場合であっても、迅速
な処理を行うことができる。
画像パターンを記憶していなければならない従来の方法
と比較して、装置内に必要なメモリ容量を少なくするこ
とができると共に、原稿画像の向きに関らずに所定の画
像パターンを確実に判別することができ、判定すべきテ
ンプレートの種類が複数種類ある場合であっても、迅速
な処理を行うことができる。
【００５８】従って、上述した本実施形態によれば、複
写が禁止されている紙幣や有価証券などの特定原稿に所
定の画像パターンが含まれるときには、確実に複写が禁
止されるので、係る特定原稿の偽造を高精度に防止する
ことができる。
写が禁止されている紙幣や有価証券などの特定原稿に所
定の画像パターンが含まれるときには、確実に複写が禁
止されるので、係る特定原稿の偽造を高精度に防止する
ことができる。
【００５９】
【他の実施形態】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
つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ
装置など）に適用してもよい。
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
つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ
装置など）に適用してもよい。
【００６０】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ェ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。
の機能を実現するソフトウェ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。
【００６１】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。
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。
【００６２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
原稿画像の方向に関らずに、その原稿画像に含まれる所
定の画像パターンを高精度且つ迅速に判別する画像判別
装置及び複写機及び画像判別方法の提供が実現する。
原稿画像の方向に関らずに、その原稿画像に含まれる所
定の画像パターンを高精度且つ迅速に判別する画像判別
装置及び複写機及び画像判別方法の提供が実現する。
【図１】実施形態におけるカラー複写機の概略構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】特定原稿上に形成されている画像パターンを例
示する図である。
示する図である。
【図３】画像パターン判別装置１０４の内部構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】２値化ブロック３０２の内部構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図５】本実施形態において特徴抽出のためのマスク処
理に使用されるマスクパターンを例示する図である。
理に使用されるマスクパターンを例示する図である。
【図６】特徴点位置バッファ３０５内に、特徴点位置情
報３０４が格納されている様子を示す概念図である。
報３０４が格納されている様子を示す概念図である。
【図７】特徴点位置バッファ３０５内に、特徴点位置情
報３０４が格納されている様子を示す概念図である。
報３０４が格納されている様子を示す概念図である。
【図８】本実施形態において判別ブロック３０６にて行
われる判別処理の手順を示すフローチャートである。
われる判別処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】特徴点位置間の距離のテンプレートである。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 １８０ Ｈ０４Ｎ 1/387 ５Ｃ０７７ Ｇ０７Ｄ 7/20 1/40 Ｚ ５Ｌ０９６ Ｈ０４Ｎ 1/387 Ｇ０３Ｇ 21/00 ５５２ // Ｂ４１Ｊ 29/00 ５５４ Ｂ４１Ｊ 29/00 Ｚ Ｆターム(参考） 2C061 AP04 AR01 CL10 2H034 FA01 FA03 3E041 AA01 AA02 BA11 BB01 DB01 5B057 AA11 BA02 BA29 BA30 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB12 CB16 CE09 CH11 CH18 DA07 DB02 DB06 DB09 DC03 DC05 DC22 DC32 DC36 5C076 AA02 AA14 BA06 5C077 LL14 LL18 MP08 PP47 PP55 PP58 PP65 PQ08 PQ20 PQ22 TT06 5L096 AA02 BA18 CA14 DA04 DA05 FA66 FA69 JA09 JA11 JA20
Claims (8)
- 【請求項１】 原稿画像に含まれる所定の画像パターン
を判別する画像判別装置であって、 所定の色濃度を持ち、所定の位置関係で配置された複数
のマークを、入力された原稿画像から抽出する抽出手段
と、 前記抽出手段によって抽出された前記複数のマークの相
対的な位置関係を算出する算出手段と、 前記算出手段によって算出された相対的な位置関係に基
づいて、前記所定の画像パターンの有無を判別する判別
手段と、を備えることを特徴とする画像判別装置。 - 【請求項２】 前記算出手段は、前記相対的な位置関係
として、前記抽出手段によって抽出された前記複数のマ
ーク間の距離を算出しており、 前記識別手段は、 前記所定の画像パターンを構成する複数のマーク間の距
離を、テンプレートとして記憶する記憶手段と、 前記算出手段によって算出された複数のマーク間の距離
と、前記テンプレートとして記憶しているマーク間の距
離との比較結果に従って、前記所定の画像パターンの有
無を判別することを特徴とする請求項１記載の画像判別
装置。 - 【請求項３】 前記判別手段は、前記算出手段によって
算出された複数のマーク間の距離と、前記テンプレート
として記憶しているマーク間の距離との誤差の総和を算
出し、算出した誤差の総和が所定値より小さいときに、
前記原稿画像に、前記所定の画像パターンが含まれると
判定することを特徴とする請求項２記載の画像判別装
置。 - 【請求項４】 請求項１乃至請求項３の何れかに記載の
画像判別装置を備え、複写すべき原稿の画像情報に基づ
いて、その原稿の複写物を印刷する複写機であって、 前記原稿画像に前記所定の画像パターンが含まれると判
定されたときには、含まれないと判定されたときとは異
なる画像処理を施す制御手段を備えることを特徴とする
複写機。 - 【請求項５】 前記制御手段は、前記原稿画像に前記所
定の画像パターンが含まれると判定されたときに、印刷
を禁止することを特徴とする請求項４記載の複写機。 - 【請求項６】 原稿画像に含まれる所定の画像パターン
を判別する画像判別方法であって、 所定の色濃度を持ち、所定の位置関係で配置された複数
のマークを、入力された原稿画像から抽出する抽出工程
と、 前記抽出工程にて抽出した前記複数のマークの相対的な
位置関係を算出する算出工程と、 前記算出工程にて算出した相対的な位置関係に基づい
て、前記所定の画像パターンの有無を判別する判別工程
と、を有することを特徴とする画像判別方法。 - 【請求項７】 前記算出工程において、前記相対的な位
置関係として、前記抽出工程にて抽出した前記複数のマ
ーク間の距離を算出し、 前記識別工程において、前記算出工程にて算出した複数
のマーク間の距離と、テンプレートとして予め記憶して
いる前記所定の画像パターンを構成する複数のマーク間
の距離との比較を行い、その比較結果に従って、前記所
定の画像パターンの有無を判別することを特徴とする請
求項６記載の画像判別方法。 - 【請求項８】 前記判別工程において、前記算出工程に
て算出した複数のマーク間の距離と、前記テンプレート
として予め記憶しているマーク間の距離との誤差の総和
を算出し、算出した誤差の総和が所定値より小さいとき
に、前記原稿画像に、前記所定の画像パターンが含まれ
ると判定することを特徴とする請求項７記載の画像判別
方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000268670A JP2002077609A (ja) | 2000-09-05 | 2000-09-05 | 画像判別装置及び複写機及び画像判別方法 |
| US09/941,594 US6928190B2 (en) | 2000-09-05 | 2001-08-30 | Image discrimination apparatus, copier and image discrimination method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000268670A JP2002077609A (ja) | 2000-09-05 | 2000-09-05 | 画像判別装置及び複写機及び画像判別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002077609A true JP2002077609A (ja) | 2002-03-15 |
Family
ID=18755417
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000268670A Withdrawn JP2002077609A (ja) | 2000-09-05 | 2000-09-05 | 画像判別装置及び複写機及び画像判別方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6928190B2 (ja) |
| JP (1) | JP2002077609A (ja) |
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| JP2008085713A (ja) * | 2006-09-28 | 2008-04-10 | Brother Ind Ltd | 画像読取装置、複写装置及び画像読取方法 |
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| JP2011023023A (ja) * | 2010-08-25 | 2011-02-03 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 偽造紙幣の追跡プログラム |
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| JP2006085506A (ja) * | 2004-09-16 | 2006-03-30 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置 |
| US7386172B2 (en) * | 2005-03-11 | 2008-06-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image recognition method |
| US8634593B2 (en) * | 2008-04-24 | 2014-01-21 | GM Global Technology Operations LLC | Pixel-based texture-less clear path detection |
| US8803966B2 (en) | 2008-04-24 | 2014-08-12 | GM Global Technology Operations LLC | Clear path detection using an example-based approach |
| US8751154B2 (en) | 2008-04-24 | 2014-06-10 | GM Global Technology Operations LLC | Enhanced clear path detection in the presence of traffic infrastructure indicator |
| JP5111268B2 (ja) * | 2008-07-09 | 2013-01-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、そのプログラムおよび記憶媒体 |
| CN103258434A (zh) * | 2013-04-25 | 2013-08-21 | 广州中国科学院软件应用技术研究所 | 基于视频交通流检测和车辆识别的图像边缘检测系统 |
| CN110781877B (zh) * | 2019-10-28 | 2024-01-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种图像识别方法、设备及存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2000
- 2000-09-05 JP JP2000268670A patent/JP2002077609A/ja not_active Withdrawn
-
2001
- 2001-08-30 US US09/941,594 patent/US6928190B2/en not_active Expired - Fee Related
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