JP2005051733A - 画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 機密文書の再現処理、例えば複写を確実に防止する。
【解決手段】 第１の手段と第２の手段とを有し、それぞれ、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域（ドットパターン検出部２１０に含まれている）又は第２の記憶領域（ＲＡＭ２０４ｃに含まれている）に記憶されている第１又は第２の基準特徴量と比較して同一性が認められるかどうかを判定する。第１の手段と第２の手段とは、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理、例えば第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行するようにする。
【選択図】 図１１

Description

本発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンに対する処理を実行する画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体に関する。

近年、画像処理技術、画像形成技術の向上によって、デジタルカラー複写機を用いて紙幣や有価証券等を複写した場合、その複写物と原本である本物とが容易に区別できないほど忠実な複写が可能となってきている。このため、紙幣や有価証券等のような特殊原稿については、複写を全く行なうことができないようにするか、あるいは、正しく複写を行なうことができないようにする措置をとることが必要である。

また、例えば企業においては、紙幣や証券など特殊原稿以外の一般文書の場合にあっても、文書内容の機密保持の観点から、複写等の出力が禁止されている機密文書が多数存在する。このような機密文書についても、複写を全く行なうことができないようにするか、あるいは、正しく複写を行なうことができないようにする措置をとることが必要である。

このようなことから、従来、特殊原稿や機密文書等を複写することに規制力を及ぼすことを目的とする種々の発明がなされている。以下、そのような発明の具体的な例を紹介する。

まず、紙幣や有価証券等の特殊原稿を判別する方法として、入力した画像データと予め登録してある特定のマーク（パターンデータ）とをパターンマッチング法で比較し、特定のマークが存在する場合に原稿が特殊原稿であると判別する方法が提案されている。特許文献１や特許文献２に記載された発明は、その代表的な例である。こうして、原稿が特殊原稿であると判定した場合には、その複写を禁止する、つまり、複写しないようにすることが容易である。

次いで、複写禁止された機密文書を判別する発明として、例えば、特許文献３や特許文献４には、機密文書に付された機密文書であることを示すマークを検出するようにした発明が記載されている。これは、複写禁止された機密文書には、一般的に、マル秘の印鑑や複写禁止のマーク等からなる機密文書であることを示すマークが押印されていることを利用している。こうして、原稿が機密文書であると判定した場合には、その複写を禁止する、つまり、複写しないようにすることが容易である。

さらに、特許文献５や特許文献６には、複写を禁止したい原稿画像に地紋を埋め込むことにより複写を抑制する技術が提案されている。これは、原稿画像に用いる用紙の背景にベース領域とメッセージ領域とをもつ地紋パターンが作成された用紙を用いるというものである。地紋パターンは、原稿画像においてはそれほど目立たず、原稿画像に含まれている情報の判読等に支障を及ぼさない。しかしながら、このような地紋パターンが埋め込まれた原稿画像が複写されると、例えばメッセージ領域の模様が浮かび上がる、というものである。そこで、メッセージ領域の模様として、例えば「複写禁止」というような文字を与えておくことにより、その複写物が複写禁止の機密書類であったことが一目瞭然となり、心理的に、複写に対する規制力を生じさせることができる。

特開平６−１２５４５９号公報 特開２００１-８６３３０公報 特開平７−３６３１７号公報 特開平７−８７３０９号公報 特開平９−１６４７３９号公報 特開２００１−１９７２９７公報

前述したように、入力された画像データを予め登録してある特定のマーク（パターンデータ）とパターンマッチング法で比較し、合致した場合に複写を禁止することで、紙幣や有価証券等の特殊原稿の複写を防止することができる。しかしながら、このような手法によって複写を禁止するとなると、複写を禁止したい原稿のパターンデータを全て予め登録しておかなければならない。したがって、紙幣や有価証券等の特殊原稿に対しては有効であるとしても、不特定多数の一般原稿、例えば機密文書に対して適用することは極めて困難である。

また、前述したように、マル秘マーク等のような機密文書であることを示すマークを検出したときに複写を禁止することで、機密文書の複写を防止することができる。しかしながら、この場合には、マル秘マーク等のような機密文書であることを示すマークの部分を紙などで覆い隠して画像読み取り動作が実行された場合には、当然のことながら機密文書であることを示すマークの存在を判定することができず、よって、複写を禁止すべき機密文書であってもその複写を防止することができないという問題がある。

さらに、前述したように、例えば機密文書については背景に地紋パターンを埋め込んだ原稿画像として生成し、そのような機密文書が複写されると地紋パターンの一部が浮かび上がるようにした場合には、心理的に、複写に対する規制力を生じさせることができる。しかしながら、このような地紋パターンによる手法では、複写抑制効果が得られるに過ぎず、複写行為そのものを規制することができるわけではない。このため、地紋パターンが浮き上がることを気にしない者にとっては、機密文書の複写が可能になってしまうという問題がある。

本発明の目的は、機密文書の再現処理を確実に防止することができるようにすることである。

請求項１記載の画像処理装置の発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段と、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第２の手段と、を具備し、前記第１の手段と前記第２の手段とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行する。

したがって、第１の手段において、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第１の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。また、第２の手段において、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第２の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。このような判定に際して、第１の手段と第２の手段とは異なる処理を実行することから、第１の手段による判定と第２の手段による判定との間に異なる性質を持たせることが可能となる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンである。

したがって、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことが可能となる。

請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の画像処理装置おいて、前記第１の手段と前記第２の手段とは並行して実行される。

したがって、第１の処理と第２の処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行される。

請求項４記載の発明は、請求項１、２又は３記載の画像処理装置において、前記第１の手段はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２の手段はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行する。

したがって、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。

請求項５記載の発明は、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行する。

したがって、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。特に、請求項４を引用する請求項５では、デジタル回路での高速処理と過剰判定が少なく判定漏れが多い処理との相乗効果で、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかが迅速に判断され、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理と過剰判定が多く判定漏れが少ない処理との相乗効果で、より高精度な判断がなされる。

請求項６記載の発明は、請求項１、２、３、４又は５記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、第１の手段において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差が吸収され、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかがむしろ的確に判定される。

請求項７記載の発明は、請求項１、２、３、４、５又は６記載の画像処理装置において、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、第２の手段において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差が吸収され、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかがむしろ的確に判定される。

請求項８記載の発明は、請求項１、２、３、４又は５記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、傾向として、請求項５記載の発明のように、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される。

請求項９記載の発明は、請求項１、２、３、４、５，６、７又は８記載の画像処理装置において、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、ドット間距離を特徴量として、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。

したがって、第１の手段ではドット密度が特徴量とされ、第２の手段ではドット間距離が特徴量とされる。傾向として、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易い。

請求項１０記載の発明は、請求項１、２、３、４、５，６、７、８又は９記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行する。

したがって、第１の手段と第２の手段とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することが可能となる。

請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の画像処理装置において、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理である。

したがって、第１の事後処理によって画像データの出力が禁止され、第２の事後処理によって画像データの出力履歴が他の機器に向けて通知される。特に、請求項４を引用する請求項１０を更に引用する請求項１１では、デジタル回路で高速処理された結果に応じて、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかが迅速に判断され、また、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理の結果が例えば管理者が使用する他の機器に向けて通知される。

請求項１２記載の画像処理方法の発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第１のステップ群と、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第２のステップ群と、を具備し、前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行する。

したがって、第１のステップ群において、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第１の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。また、第２のステップ群において、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第２の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。このような判定に際して、第１のステップ群と第２のステップ群とは異なる処理を実行することから、第１のステップ群による判定と第２のステップ群による判定との間に異なる性質を持たせることが可能となる。

請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の画像処理方法において、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンである。

したがって、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことが可能となる。

請求項１４記載の発明は、請求項１２又は１３記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは並行して実行される。

したがって、第１のステップ群での処理と第２のステップ群での処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行される。

請求項１５記載の発明は、請求項１２、１３又は１４記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２のステップ群はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行する。

したがって、傾向として、第１のステップ群では第２のステップ群よりも高速処理が可能となり、第２のステップ群では第１のステップ群よりも高精度な処理が可能となる。

請求項１６記載の発明は、請求項１２、１３、１４又は１５記載の画像処理方法において、前記第１及び第２のステップ群での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１のステップ群では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、前記第２のステップ群では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される。

したがって、傾向として、第１のステップ群では第２のステップ群よりも高速処理が可能となり、第２のステップ群では第１のステップ群よりも高精度な処理が可能となる。特に、請求項１５を引用する請求項１６では、デジタル回路での高速処理と過剰判定が少なく判定漏れが多い処理との相乗効果で、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかが迅速に判断され、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理と過剰判定が多く判定漏れが少ない処理との相乗効果で、より高精度な判断がなされる。

請求項１７記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５又は１６記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、第１のステップ群において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差が吸収され、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかがむしろ的確に判定される。

請求項１８記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６又は１７記載の画像処理方法において、前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、第２のステップ群において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差が吸収され、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかがむしろ的確に判定される。

請求項１９記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５又は１６記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定する。

したがって、傾向として、請求項１６記載の発明のように、第１のステップ群では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２のステップ群では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される。

請求項２０記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８又は１９記載の画像処理方法において、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１のステップ群は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２のステップ群は、ドット間距離を特徴量として、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。

したがって、第１のステップ群ではドット密度が特徴量とされ、第２のステップ群ではドット間距離が特徴量とされる。傾向として、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易い。

請求項２１記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９又は２０記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合に第１の事後処理を実行するステップを具備し、前記第２のステップ群は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行するステップを具備する。

したがって、第１のステップ群と第２のステップ群とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することが可能となる。

請求項２２記載の発明は、請求項２１記載の画像処理方法において、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理である。

したがって、第１の事後処理によって画像データの出力が禁止され、第２の事後処理によって画像データの出力履歴が他の機器に向けて通知される。特に、請求項１５を引用する請求項２１を更に引用する請求項２２では、デジタル回路で高速処理された結果に応じて、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかが迅速に判断され、また、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理の結果が例えば管理者が使用する他の機器に向けて通知される。

請求項２３記載のコンピュータプログラムの発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段を有する画像処理装置に備えられたコンピュータにインストールされ、このコンピュータに、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出する機能と、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較する機能と、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能と、を含む第２の手段の機能を実行させるコンピュータプログラムであって、このコンピュータプログラムは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、前記第１の手段とは異なる処理を前記コンピュータに実行させる。

したがって、画像処理装置では、第１の手段において、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第１の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。そして、そのような画像処理装置にインストールされたコンピュータプログラムは、第２の手段をコンピュータに実行させる。これにより、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第２の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。このような判定に際して、第２の手段は第１の手段とは異なる処理を実行することから、第２の手段に、第１の手段による判定とは異なる性質を持たせることが可能となる。

請求項２４記載の発明は、請求項２３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンである。

したがって、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことが可能となる。

請求項２５記載の発明は、請求項２３又は２４記載のコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記第２の手段の機能を前記第１の処理と並行して実行させる。

したがって、第１の処理と第２の処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行される。

請求項２６記載の発明は、請求項２３、２４又は２５記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行させる。

したがって、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。

請求項２７記載の発明は、請求項２３、２４、２５又は２６記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させる。

したがって、コンピュータプログラムがコンピュータに実行させる第２の手段では、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差が吸収され、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかがむしろ的確に判定される。

請求項２８記載の発明は、請求項２３、２４、２５又は２６記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させる。

したがって、傾向として、請求項２６記載の発明のように、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される。

請求項２９記載の発明は、請求項２３、２４、２５、２６、２７又は２８記載のコンピュータプログラムにおいて、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、ドット間距離を特徴量として検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行させる。

したがって、第１の手段ではドット密度が特徴量とされ、第２の手段ではドット間距離が特徴量とされる。傾向として、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易い。

請求項３０記載の発明は、請求項２３、２４、２５、２６、２７、２８又は２９記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行させる。

したがって、第１の手段と第２の手段とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することが可能となる。

請求項３１記載の発明は、請求項３０記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理である。

したがって、第１の事後処理によって画像データの出力が禁止され、第２の事後処理によって画像データの出力履歴が他の機器に向けて通知される。

請求項３２記載の発明は、請求項２３ないし３１のいずれか一記載のコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体である。

したがって、請求項２３ないし３１のいずれか一記載のコンピュータプログラムを有体物の形態で取り扱うことが可能となる。

請求項１記載の画像処理装置の発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段と、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第２の手段と、を具備し、前記第１の手段と前記第２の手段とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行するので、第１の手段と第２の手段とは異なる処理を実行することから、第１の手段による判定と第２の手段による判定との間に異なる性質、例えば、請求項５記載の発明のように、第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行するというような性質を持たせることができ、それぞれに性質分けをすることができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであるので、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことができる。

請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の画像処理装置おいて、前記第１の手段と前記第２の手段とは並行して実行されるので、第１の処理と第２の処理とを時間的な無駄を生ずることなく実行されるようにして、処理時間の短縮を図ることができる。

請求項４記載の発明は、請求項１、２又は３記載の画像処理装置において、前記第１の手段はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２の手段はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行するので、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理を可能とし、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理を可能とすることができる。

請求項５記載の発明は、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行するので、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理を可能とし、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理を可能とすることができる。

請求項６記載の発明は、請求項１、２、３、４又は５記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、第１の手段において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差を吸収することができ、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかをむしろ的確に判定することができる。

請求項７記載の発明は、請求項１、２、３、４、５又は６記載の画像処理装置において、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、第２の手段において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差を吸収することができ、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかをむしろ的確に判定することができる。

請求項８記載の発明は、請求項１、２、３、４、５、６又は７記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、傾向として、請求項５記載の発明のように、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行することができ、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行することができる。

請求項９記載の発明は、請求項１、２、３、４、５、６、７又は８記載の画像処理装置において、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、ドット間距離を特徴量として、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行するので、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易いことから、第１の手段では第２の手段よりも高速処理を可能とし、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理を可能とすることができるという請求項４、５記載の発明の効果を確実にすることができる。

請求項１０記載の発明は、請求項１、２、３、４、５、６、７、８又は９記載の画像処理装置において、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行するので、第１の手段と第２の手段とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することができる。

請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の画像処理装置において、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理であるので、第１の事後処理によって画像データの出力を禁止し、第２の事後処理によって画像データの出力履歴を他の機器に向けて通知することができる。特に、請求項４を引用する請求項１０を更に引用する請求項１１では、デジタル回路での高速処理と過剰判定が少なく判定漏れが多い処理との相乗効果で、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかを迅速に判断することができ、また、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理と過剰判定が多く判定漏れが少ない処理との相乗効果で、より高精度な判断をすることができる。

請求項１２記載の画像処理方法の発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第１のステップ群と、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第２のステップ群と、を具備し、前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行するので、第１のステップ群と第２のステップ群とは異なる処理を実行することから、第１のステップ群による判定と第２のステップ群による判定との間に異なる性質、例えば、請求項１６記載の発明のように、第１のステップ群は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２のステップ群は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行するというような性質を持たせることができ、それぞれに性質分けをすることができる。

請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の画像処理方法において、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであるので、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことができる。

請求項１４記載の発明は、請求項１２又は１３記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは並行して実行されるので、第１のステップ群での処理と第２のステップ群での処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行されるようにして、処理時間の短縮を図ることができる。

請求項１５記載の発明は、請求項１２、１３又は１４記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２のステップ群はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行するので、傾向として、第１のステップ群では第２のステップ群よりも高速処理を可能とし、第２のステップ群では第１のステップ群よりも高精度な処理を可能とすることができる。

請求項１６記載の発明は、請求項１２、１３、１４又は１５記載の画像処理方法において、前記第１及び第２のステップ群での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１のステップ群では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、前記第２のステップ群では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行されるので、傾向として、第１のステップ群では第２のステップ群よりも高速処理を可能とし、第２のステップ群では第１のステップ群よりも高精度な処理を可能とすることができる。特に、請求項１５を引用する請求項１６では、デジタル回路での高速処理と過剰判定が少なく判定漏れが多い処理との相乗効果で、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかを迅速に判断することができ、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理と過剰判定が多く判定漏れが少ない処理との相乗効果で、より高精度な判断をすることができる。

請求項１７記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５又は１６記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、第１のステップ群において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差を吸収することができ、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかをむしろ的確に判定することができる。

請求項１８記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６又は１７記載の画像処理方法において、前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、第２のステップ群において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差を吸収することができ、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかをむしろ的確に判定することができる。

請求項１９記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７又は１８記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定するので、傾向として、請求項１６記載の発明のように、第１のステップ群では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行することができ、第２のステップ群では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行することができる。

請求項２０記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８又は１９記載の画像処理方法において、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１のステップ群はドット密度を特徴量として検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２のステップ群はドット間距離を特徴量として検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行するので、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易いことから、第１のステップ群では第２のステップ群よりも高速処理を可能とし、第２のステップ群では第１のステップ群よりも高精度な処理を可能とすることができるという請求項１５、１６記載の発明の効果を確実にすることができる。

請求項２１記載の発明は、請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９又は２０記載の画像処理方法において、前記第１のステップ群は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合に第１の事後処理を実行するステップを具備し、前記第２のステップ群は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行するステップを具備するので、第１のステップ群と第２のステップ群とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することができる。

請求項２２記載の発明は、請求項２１記載の画像処理方法において、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理であるので、第１の事後処理によって画像データの出力を禁止し、第２の事後処理によって画像データの出力履歴を他の機器に向けて通知することができる。特に、請求項１５を引用する請求項２１を更に引用する請求項２２では、デジタル回路で高速処理された結果に応じて、画像データの出力を禁止する処理を実行すべきかどうかを迅速に判断することができ、コンピュータにインストールされたプログラムに従った高精度な処理の結果を例えば管理者が使用する他の機器に向けて通知することができる。

請求項２３記載のコンピュータプログラムの発明は、原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段を有する画像処理装置に備えられたコンピュータにインストールされ、このコンピュータに、前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出する機能と、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較する機能と、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能と、を含む第２の手段の機能を実行させるコンピュータプログラムであって、このコンピュータプログラムは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、前記第１の手段とは異なる処理を前記コンピュータに実行させるので、第１の手段と第２の手段とは異なる処理を実行することから、第１の手段による判定と第２の手段による判定との間に異なる性質、例えば、請求項２６記載の発明のように、第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行するというような性質を持たせることができ、それぞれに性質分けをすることができる。

請求項２４記載の発明は、請求項２３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであるので、ドット密度やドット間距離をドットパターンの特徴量として扱うことができる。

請求項２５記載の発明は、請求項２３又は２４記載のコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記第２の手段の機能を前記第１の処理と並行して実行させるので、第１の処理と第２の処理とを時間的な無駄を生ずることなく実行されるようにして、処理時間の短縮を図ることができる。

請求項２６記載の発明は、請求項２３、２４又は２５記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行させるので、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理を可能とし、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理を可能とすることができる。

請求項２７記載の発明は、請求項２１、２２又は２３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させるので、第２の手段において、ドットパターンに関して、画像データが本来的に誤差を有していたり、ドットパターンの検出時に検出誤差が生じたりする場合であっても、ある程度の誤差を吸収することができ、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかをむしろ的確に判定することができる。

請求項２８記載の発明は、請求項２３、２４、２５又は２６記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させるので、傾向として、請求項２６記載の発明のように、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行することができ、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行することができる。

請求項２９記載の発明は、請求項２７記載のコンピュータプログラムにおいて、前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段はドット密度を特徴量として検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、ドット間距離を特徴量として検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行させるので、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易いことから、第１の手段では第２の手段よりも高速処理を可能とし、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理を可能とすることができるという請求項２６記載の発明の効果を確実にすることができる。

請求項３０記載の発明は、請求項２３、２４、２５、２６、２７、２８又は２９記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行させるので、第１の手段と第２の手段とのそれぞれの性質に応じた事後処理を実行することができる。

請求項３１記載の発明は、請求項３０記載のコンピュータプログラムにおいて、前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理であるので、第１の事後処理によって画像データの出力を禁止し、第２の事後処理によって画像データの出力履歴を他の機器に向けて通知することができる。

請求項３２記載の発明は、請求項２３ないし３１のいずれか一記載のコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体であるので、請求項２３ないし３１のいずれか一記載のコンピュータプログラムを有体物の形態で取り扱うことができる。

本発明の実施の形態を図１ないし図１９に基づいて説明する。

１．原稿画像
まず、本実施の形態における画像処理装置、画像処理方法等に用いられる原稿画像について図１ないし図１０を参照しながら説明する。

図１は、原稿画像を例示する正面図である。図２は、原稿画像に埋め込まれたドットパターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の一例を示す模式図である。図３は、原稿画像に埋め込まれたドットパターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の別の一例を示す模式図である。図４は、図３に例示するドットパターンを拡大して示す模式図である。図５は、図２に例示するドットパターンを拡大して示す模式図である。

原稿画像１０１、図１に示す例では契約書である原稿画像１０１を作成する原稿用紙１０２として、その背景に、出力禁止判定用のドットパターン１０３が埋め込まれた原稿用紙１０２が用いられている。もっとも、別の実施の形態として、ドットパターン１０３が形成されていない原稿用紙１０２を用い、契約書である原稿画像１０１を作成するに際して同時にドットパターン１０３を形成するようにしても良い。つまり、ドットパターン１０３は、原稿用紙１０２に予め印刷形成されていても良く、原稿用紙１０２に文字や図形等を画像形成するに際して同時に画像形成するようにしても良い。

図１ないし図５を参照して説明するドットパターン１０３は、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいる。ベース領域１０４は、原稿用紙１０２の大部分を占める地部分の領域である。メッセージ領域１０５は、そのようなベース領域１０４中に分散されたメッセージを表現する領域である。これらのベース領域１０４とメッセージ領域１０５とは、ドットパターン１０３それ自体の基本的な構成そのものを異にするわけではなく、ドットパターン１０３に対する人間の価値判断としてベース領域１０４とメッセージ領域１０５とに別れているに過ぎない。本実施の形態において、メッセージ領域１０５は「複写禁止」という文字から構成されている。このようなメッセージ領域１０５を構成する文字としては、「複写禁止」の他、いかなる文字や記号その他のものをも用い得る。

このような原稿用紙１０２を用いて作成された原稿画像１０１は、この原稿画像１０１が複写等されると、ドットパターン１０３の一部が浮かび上がる。この場合、図２に例示する原稿画像１０１では、「複写禁止」という文字で表現されたメッセージ領域１０５が浮かび上がり、図３に例示する原稿画像１０１では、ベース領域１０４が浮かび上がる。

このように、ドットパターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１が複写されると、ドットパターン１０３においてメッセージ領域１０５とベース領域１０４との何れか一方が浮かび上がるのは、他方の領域１０４又は１０５が複写（再現）されにくいからである。換言すると、浮かび上がらない方の領域１０４又は１０５が消えることによって、残った方の領域１０４又は１０５が浮かび上がって見えるわけである。

このような現象を生じさせるドットパターン１０３は、例えば、図４及び図５に例示するように、大きさが異なる二種類のドット１０６の集合によって構成されている。つまり、これらの二種類のドット１０６のうち、小さなドット１０６ｂは複写（再現）されにくく、大きなドット１０６ａは複写（再現）される。そこで、複写後にメッセージ領域１０５が浮き上がる図２に例示するドットパターン１０３では、図５に示すように、ベース領域１０４を構成する方に小さなドット１０６ｂが用いられ、メッセージ領域１０５を構成する方に大きなドット１０６ａが用いられている。反対に、複写後にベース領域１０４が浮き上がる図３に例示するドットパターン１０３では、図４に示すように、メッセージ領域１０５を構成する方に小さなドット１０６ｂが用いられ、ベース領域１０４を構成する方に大きなドット１０６ａが用いられている。

ドットパターン１０３の他の構成例として、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４は、ドットに限らず、細線パターンや特定の模様パターン等によっても構成可能である。

ここで、本実施の形態では、メッセージ領域１０５又はベース領域１０４を特徴量として扱う。例えば、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４がドット１０６で構成されているとすると、そのサイズ、密度（単位面積当たりにおけるドット数）、ドット間距離を、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４が細線パターンで構成されているとすると、その線の幅を、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４が特定の模様パターンで構成されているとすると、その模様の特徴等を、それぞれ特徴量として用いることができる。

以上の例では、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４についての特徴量について限定したが、このような特徴量として、浮かび上がらないベース領域１０４又はメッセージ領域１０５、あるいは浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４と浮かび上がらないベース領域１０４又はメッセージ領域１０５との双方について、それぞれの特徴量を求めても良い。要は、ドットパターン１０３が埋め込まれた画像データが記録された原稿画像１０１が読み取られた際にそのベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方がデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。又は、データの形態で存在するドットパターン１０３が埋め込まれた画像データにおいて、そのドットパターン１０３を構成するベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方がデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。

別の実施の形態としては、前述した通り、ドットパターンとして、図６及び図７に例示するように、ベース領域１０４及びメッセージ領域１０５を有するドットパターン１０３ではないパターンを持ち得る。図６は、図１ないし図５を参照して説明したものとは別の実施の形態として、原稿画像とそのドットパターンとを例示する正面図、図７は図６とは異なる原稿画像とそのドットパターンとを例示する正面図である。図６及び図７に例示するドットパターン１０３は、単一の大きさのドット１０６から構成されている。このような図６及び図７に例示するドットパターン１０３は、いわば、図２ないし図５に例示するドットパターン１０３におけるベース領域１０４のみに相当するパターン、メッセージ領域１０５のみに相当するパターンと同様のものとして把握することが可能である。つまり、ベース領域１０４に相当するドットパターン１０３又はメッセージ領域１０５に相当するドットパターン１０３であっても、そのようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１が読み取られた際にそのドットパターン１０３がデータとして判読できれば、それを特徴量として扱うことが可能である。

ここで、図６に例示するドットパターン１０３は、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１の背景画像として構成されている。この意味で、図２ないし図５に例示するドットパターン１０３と同様に、背景ドットパターンとなる。これに対して、図７に例示するドットパターン１０３は、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１の上に描画されている。したがって、図７に例示するドットパターン１０３は、背景ドットパターンではなく、いわば前面ドットパターンである。

ここで、図２ないし図５、図６、図７に示すドットパターン１０３（ドットパターン１０３）は、いずれも、ドットパターン１０３を構成する単一のドット１０６同士の関係が特徴量を持つドットパターン１０３である。つまり、図２ないし図５、図６、図７に示すドットパターン１０３（ドットパターン１０３）の特徴量としては、ドット密度（単位面積当たりにおけるドット数）とドット間距離とを挙げることができるが、これらの特徴量は、いずれも、ドットパターン１０３を構成する単一のドット１０６同士の関係に含まれている。そこで、ドット密度という特徴量とドット間距離という特徴量とを比較して考察する。

まず、ドット１０６の密度であるドット密度は、前述したように、単位面積当たりにおけるドット数である。この特徴量は、判定対象となるある単位面積中のドットの数を計数することで判定可能である。実際のドット数を計数する場合、ある程度の検出漏れや誤検出が生ずる。そこで、計数したドット数の多少に対してある程度の許容値（閾値）を設定することで、ドット１０６の密度を特徴量としてその特徴量の検出が可能となる。この場合、計数したドット数の多少に対して設定する閾値が厳しい値、つまり許容範囲が小さい値であれば、判定漏れが生じ易く、反対に、計数したドット数の多少に対して設定する閾値が緩い値、つまり許容範囲が大きい値であれば、判定漏れが生じにくくなる。

ところが、図６に例示するドットパターン１０３を参照すると、ドットパターン１０３が含むあるドット１０６は原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１によって覆い隠されて検出不可能な状態となっている。これに対して、図７に例示するドットパターン１０３では、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１の上にドットパターン１０３が描画されていることから、図６に例示するドットパターン１０３よりは各ドット１０６を検出し易い状態である。しかしながら、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１と重なるドット１０６については、必ずしも正しく検出できるとは限らない。このため、ドット数を検出することができる程度は、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１の態様に大きく影響される。したがって、ドット密度を特徴量とした場合には、計数したドット数の多少に対してある程度の許容値（閾値）を設定したとしても、その特徴量の判定に判定漏れが生じ易いと言える。

次いで、隣接するドット１０６の間の距離ｄであるドット間距離を特徴量とする場合について図８ないし図１０を参照して説明する。図８はドット間距離をｄとするドットパターン１０３を例示する模式図、図９はドット間距離を横軸に取りその出現頻度を縦軸に取って隣接するドット１０６の間の距離分布を表現するグラフである。図１０はドットパターンを例示する模式図である。

図８に示すように、隣接する二つのドット１０６の間の距離ｄが一定であるドットパターン１０３（図１０（ａ）参照）においては、このドットパターン１０３を構成するドット１０６のうち、隣接する二つのドット１０６の間の距離ｄであるドット間距離は特徴量となる。このようなドット間距離は、注目ドット１０６とその周囲にある最も近いドット１０６との間の距離である。図８においては、注目ドットの上下左右を見ると最も近くに四つのドット１０６があり、これらの四つのいずれかのドット１０６と注目ドット１０６との間の距離ｄがドット間距離となる。原稿画像１０１との重なりが生じている図６や図７に例示するドットパターン１０３であっても、隣接するドット１０６の間の距離ｄを特徴量とする限り、その特徴量を正しく検出することが可能である。この場合、ドットパターン１０３からドット１０６を検出し、隣接するドット１０６の間の距離ｄを複数判定した場合には、図９のグラフに示すように、正しいドット１０６の間の距離ｄをピーク値とする尖った山形の分布を描く。なお、ピーク位置を中心として分布が広がるのは、図８に示す例でいえば、注目ドット１０６とその周囲にある四つのドット１０６との各距離が完全に距離ｄとは一致しない場合があるからである。

そこで、距離ｄに対してある程度の許容値（閾値）を設定することで、ドット１０６の間の距離ｄを特徴量としてより確実にその特徴量の検出が可能となる。この場合、図９のグラフから明らかなように、距離ｄに対して設定する閾値が厳しい値、つまり許容範囲が小さい値であれば、判定漏れが生じ易く、反対に、距離ｄに対して設定する閾値が緩い値、つまり許容範囲が大きい値であれば、判定漏れが生じにくくなる。

もっとも、隣接するドット１０６の間の距離ｄであるドット間距離を特徴量とし得るのは、図１０（ａ）に示すように、ドットパターン１０３において隣接する二つのドット１０６の間の距離ｄが一定である場合である。このように隣接する二つのドット１０６の間の距離ｄが一定であれば、図１０（ｂ）に示すようなドットパターン１０３であっても、ドット間距離を特徴とし得る。図１０（ｂ）に示すドットパターン１０３では、注目ドットの周囲の最短距離ｄに三つのドット１０３が存在している。なお、図１０（ａ）に例示するドットパターン１０３と図１０（ｂ）に例示するドットパターン１０３とでは、ドット密度が異なる。

２．本実施の形態の概要
本実施の形態の画像処理装置は、デジタル回路によってその処理を実行する第１の手段と、コンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行する第２の手段とを有する。

第１の手段は、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量（ドット密度）を画像データから検出し、検出した特徴量（ドット密度）を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量（ドット密度）と比較し、検出した特徴量（ドット密度）と第１の基準特徴量（ドット密度）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。この際、一例として、同一性の判定は、検出した特徴量（ドット密度）と第１の基準特徴量（ドット密度）との間の差がある閾値よりも小さいかどうかをもってなされる。つまり、そのような差がある閾値よりも小さければ同一であると判定する。

第２の手段は、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量（ドット密度、ドット間距離）を画像データから検出し、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）と比較し、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）と第２の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。この際、一例として、同一性の判定は、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）と第１の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）との間の差がある閾値よりも小さいかどうかをもってなされる。つまり、そのような差がある閾値よりも小さければ同一であると判定する。

そして、第１の手段と第２の手段とは、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行する。異なる処理として、例えば、第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行する。あるいは、異なる処理として、例えば、第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度）と第１の基準特徴量（ドット密度）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、第２の手段は、ドット密度及びドット間距離を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）と第２の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。

したがって、第１の手段において、原稿画像１０１の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第１の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。また、第２の手段において、原稿画像１０１の種類を問わず、検出したドットパターンが有する特徴量と、第２の記憶領域に出力禁止ドットパターンの特徴量として記憶されている第１の基準特徴量との同一性を確認することで、その原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が可能となる。このような判定に際して、第１の手段と第２の手段とは異なる処理を実行することから、第１の手段による判定と第２の手段による判定との間に異なる性質を持たせることが可能となる。

例えば、第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行することから、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。

あるいは、第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度）と第１の基準特徴量（ドット密度）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、第２の手段は、ドット密度及びドット間距離を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）と第２の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行することから、傾向として、ドット密度を特徴量とする判定は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理となり易く、ドット間距離を特徴量とする判定は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理となり易い。

本明細書には、このような画像処理装置における画像処理方法、画像処理のためのコンピュータプログラム、このようなコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体をも開示する。

３．画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体の第一の例
図１１は、画像処理装置のハードウェア資源を示すブロック図である。図１２は、図１１中に示されているドットパターン検出部のブロック図である。

図１１に示すように、本実施の形態の画像処理装置は、画像読取装置としてのスキャナ２０１、デジタル回路構成の画像処理部２０２、及びプロッタ２０３をシステムコントローラ２０４で制御するデジタル複写機構成とされている。システムコントローラ２０４は、コンピュータ１００１の一部を構成し、内蔵するＣＰＵ（Central Processing Unit）２０４ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０４ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）２０４ｃから構築されるコンピュータ機能を活用し、操作表示部２０５からの指示に応じてスキャナ２０１、画像処理部２０２、及びプロッタ２０３を制御し、必要な情報を操作表示部２０５に返して表示させる。

前述したように、本実施の形態のデジタル複写機構成の画像処理装置は、第１の手段と第２の手段とを備える。第１の手段は、デジタル回路構成の画像処理部２０２によって、複数の処理ステップからなる第１のステップ群を実行する。第２の手段は、コンピュータ１００１にインストールされたプログラムに従い、複数の処理ステップからなる第２のステップ群を実行する。そこで、このような第１の手段及びこの第１の手段が実行する第１のステップ群と、第２の手段及びこの第２に手段が実行する第２のステップ群とを順に説明する。

（１）第１の手段、第１のステップ群
まず、第１の手段及びこの第１の手段が実行する第１のステップ群について、主に図１１ないし図１３を参照して説明する。この第１の手段による処理（第１の手段が実行する第１のステップ群）は、画像処理部２０２によって実行される。本実施の形態では、この画像処理部２０２について、二つの構成例を紹介する。二つの構成例は、図１１及び図１２に例示する構成例１と、図１３に例示する構成例２とである。

［構成例１］
画像処理部２０２は、シェーディング補正部２１２、フィルタ処理部２０６、変倍処理部２０７、γ処理部２０８、及び階調処理部２０９を含んでいる。これらの各部２０６、２０７、２０８及び２０９は、一般的なデジタル複写機が備える同等の回路構成と異なる点はないため、その説明は省略する。

これに対して、本実施の形態の画像処理部２０２は、ドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１を具備する。これらのドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１は、機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、その複写を禁止するデジタル回路構成のハードウェアである。

ドットパターン検出部２１０は、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量、ここではドット密度を画像データから検出するステップと、検出した特徴量であるドット密度を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａに記憶されている第１の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量であるドット密度と第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを実行する。

このような各種のステップ実行するために、ドットパターン検出部２１０は、出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の基準特徴量を記憶保存する第１の記憶領域２１１ａを有し、更に、例えば図１２（ａ）に例示するハードウェア構成を有する。つまり、スキャナ２０１によって読み取られた原稿画像１０１に基づく画像データから黒ドット検出部２５１によってドット１０６を検出する（検出するステップ）。この場合の検出手法としては、デジタル回路によって画像パターンを検出する従来の各種の手法、例えばパターンマッチングを用い得る。次いで、黒ドット密度判断部２５２は、黒ドット検出部２５１で検出されたドット１０６におけるある面積内でのドット密度を計算する（比較するステップ）。このような計算処理は、デジタル回路構成のカウンタや加算器等によって実行される。

ここで、ドットパターン検出部２１０は、黒ドット密度判断部２５２の後段に、ベース領域ドット数判断部２５３とメッセージ領域ドット数判断部２５４とを有する。これらのベース領域ドット数判断部２５３とメッセージ領域ドット数判断部２５４とは、それぞれ第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａを有する。ベース領域ドット数判断部２５３は、その第１の記憶領域２５３ａに、黒ドット密度判断部２５２でのドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とを記憶保存している。メッセージ領域ドット数判断部２５４は、その第１の記憶領域２５４ａに、黒ドット密度判断部２５２でのドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とを記憶保存している。

そこで、ベース領域ドット数判断部２５３は、黒ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、第１の記憶領域２５３ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれていると判定した場合、黒ドット検出部２５１で検出された同一サイズのドット１０６のドット数を例えばカウンタに累積する。そして、累積したドットの数が、第１の記憶領域２５３ａに記憶保存されているドット数に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれている場合、出力が禁止されるドットパターン１０３のベース領域１０４が存在すると判断し、その判断結果を出力禁止文書判定部２１１へ出力する。

一方、メッセージ領域ドット数判断部２５４は、黒ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、第１の記憶領域２５４ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれていると判定した場合、黒ドット検出部２５１で検出された同一サイズのドット１０６のドット数を例えばカウンタに累積する。そして、累積したドットの数が、第１の記憶領域２５４ａに記憶保存されているドット数に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれている場合、出力が禁止されるドットパターン１０３のメッセージ領域１０５が存在すると判断し、その判断結果を出力禁止文書判定部２１１へ出力する。

次いで、出力禁止文書判定部２１１は、ドットパターン検出部２１０の処理結果を受け、出力禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、出力禁止文書判定部２１１が備える図示しない記憶領域にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５からの入力によってそのような記憶領域に設定されていても良い。例えば、出力禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、出力禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。

なお、出力禁止文書判定部２１１での出力禁止文書判定の条件が、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合には出力禁止文書があると判定するように設定されていれば、ドットパターン検出部２１０においてベース領域ドット数判断部２５３とメッセージ領域ドット数判断部２５４との両方を設ける必要がない。例えば、出力禁止文書判定の条件にベース領域１０４のみを使う場合には、ベース領域ドット数判断部２５３のみを含む図７（ｂ）のような構成とすれば良く、出力禁止文書判定の条件にメッセージ領域１０５のみを使う場合にはメッセージ領域ドット数判断部２５４のみを含む図７（ｃ）のような構成とすれば良い。

さらに、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合には、黒ドット密度判断部２５２の後段に、ベース領域ドット数判断部２５３とメッセージ領域ドット数判断部２５４との両者を設ける必要はなく、ドット数判断部２５５のみ設けておけば良い。このドット数判断部２５５は、第１の記憶領域２５５ａを有し、この第１の記憶領域２５５ａに、黒ドット密度判断部２５２でのドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とを記憶保存している。

そこで、ドット数判断部２５５は、黒ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、第１の記憶領域２５５ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれていると判定した場合、黒ドット検出部２５１で検出された同一サイズのドット１０６のドット数を例えばカウンタに累積する。そして、累積したドットの数が、第１の記憶領域２５５ａに記憶保存されているドット数に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれている場合、出力が禁止されるドットパターン１０３が存在すると判断し、その判断結果を出力禁止文書判定部２１１へ出力する。

出力禁止文書判定部２１１は、前述したように、検出した特徴量であるドット密度と第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップを実行する。つまり、出力禁止文書判定部２１１は、ドットパターン検出部２１０の処理結果を受け、出力禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この場合の判断基準としては、例えば、ドット数判断部２５５から出力が禁止されるドットパターン１０３が存在するとの判断結果が送信された場合、機密文書のような出力禁止文書であると判断する、という基準が採用される。

以上、ドット数判断部２５３、２５４、２５５及び出力禁止文書判定部２１１について説明したように、本実施の形態におけるデジタル回路構成の画像処理部２０２は、原稿画像１０１の画像データに含まれる背景画像に埋め込まれたドットパターン１０３を画像データから検出し（検出するステップ）、検出したドットパターン１０３が有する特徴量であるドット密度を、第１の記憶領域２５３ａに記憶されている出力を禁止するドットパターンの特徴量と比較し（比較するステップ）、その同一性を判定する（判定するステップ）、という第１の手段による第１のステップ群の処理を実行する。これにより、本実施の形態では、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターン１０３の特徴量と第１の記憶領域２５３ａに記憶されているドットパターンの特徴量との同一性を確認することで、原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。

そして、出力禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が出力禁止文書であると判定した場合、システムコントローラ２０４へ出力禁止文書が検出されたことを送信する。これに応じて、システムコントローラ２０４は、出力禁止文書検知後の第１の事後処理、つまり、プロッタ２０３での複写動作を禁止する。ここに、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が出力禁止文書であると判定した場合、つまり、検出したドットパターン１０３の特徴量と第１の記憶領域２５３ａに記憶されているドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるとシステムコントローラ２０４が判定した場合、第１の事後処理である画像データの出力処理を禁止する処理が実行される。これにより、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような出力禁止文書である場合には、その複写（再現）が防止される。複写（再現）を禁止する態様としては、白紙出力、全面黒色出力、画像データの破壊等が実施可能である。

なお、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような出力禁止文書でない場合には、通常の複写動作を実行する。つまり、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１の画像データを画像処理部２０２で処理し、その結果をプロッタ２０３で出力する。

なお、出力禁止文書の出力を禁止する態様として、本実施の形態では複写の禁止を例示したが、これは単なる一例に過ぎず、例えば、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１の画像データについてスキャナ配信を禁止するような出力禁止態様を採用しても良い。この場合、配信の手法としては、出力禁止文書を本文又は添付文書として電子メールで送信したり、ファクシミリ送信したり、データ送信したりすることが可能であり、スキャナ配信を禁止することで、そのような各種の配信態様が禁止される。

〔構成例２〕
画像処理部２０２の別の構成例を図１３に基づいて説明する。図１３は、画像処理装置の別のハードウェア資源を示すブロック図である。構成例２では、画像処理部２０２が備えるドットパターン検出部２１０の構成が、構成例１と共通している。そこで、図１２について構成例１と共通に用いる。したがって、図１２は、図１３中に示されているドットパターン検出部２１０のブロック図となる。

画像処理部２０２が備えるシェーディング補正部２１２、フィルタ処理部２０６、変倍処理部２０７、γ処理部２０８、及び階調処理部２０９は、構成例１と同様に、一般的なデジタル複写機が備える同等の回路構成と異なる点はないため、その説明は省略する。

これに対して、本実施の形態の画像処理部２０２は、ドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１の他に、画像信号変更部９１３及びセレクタ９１４を具備する。これらのドットパターン検出部２１０、出力禁止文書判定部２１１、画像信号変更部９１３及びセレクタ９１４は、機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、出力禁止文書が判定された場合にはその複写による再現を禁止するために、元の出力禁止文書を判読不能となるように画像信号を変更するデジタル回路構成のハードウェアである。

ここで、構成例２において、ドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１については構成例１と共通である。したがって、その詳細な説明は省略する。これに対して、構成例２において特有な点は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が出力禁止文書であると出力禁止文書判定部２１１が判定した場合における出力禁止文書判定部２１１の処理、及び画像信号変更部９１３及びセレクタ９１４の構成である。つまり、出力禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が出力禁止文書であると判定した場合、構成例１のようにシステムコントローラ２０４へ出力禁止文書が検出されたことを送信するのではなく、セレクタ９１４へ出力禁止文書が検出されたことを送信する。

この際、画像信号変更部９１３は、第１の事後処理として、元の原稿画像１０１の複写結果が判読不能な状態でプロッタ２０３から出力されるように、元の原稿画像１０１の画像信号を変更する。つまり、画像信号変更部９１３は、簡単には、例えば画像信号を一定の画素値に変更し、塗りつぶしてしまうような処理を行なう。この場合において、グレー（２５６階調で１２８）や、白、黒などで塗りつぶすことが可能である。また、画像信号変更部９１３は、何らかのパターンを繰り返し発生させるように画像信号を変更しても良い。

セレクタ９１４は、出力禁止文書が検出されたことの送信を受けない限り、スキャナ２０１で読み取られてシェーディング補正部２１２でシェーディング補正をされた画像信号を選択して出力する。これに対して、出力禁止文書が検出されたことの送信を受けたセレクタ９１４は、スキャナ２０１で読み取られてシェーディング補正部２１２でシェーディング補正をされた画像信号の代わりに、画像信号変更部９１３で変更された画像信号を選択して出力する。これにより、スキャナ９０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような出力禁止文書である場合には、その複写（再現）が防止される。

なお、出力禁止文書の出力を禁止する態様として、本実施の形態では原稿画像１０１の画像データを変更して判読不能な状態でプロッタ２０３から出力することを例示したが、これは単なる一例に過ぎず、例えば、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１の画像データについてスキャナ配信を禁止するような出力禁止態様を採用しても良い。この場合、配信の手法としては、出力禁止文書を本文又は添付文書としての電子メールで送信したり、ファクシミリ送信したり、データ送信したりすることが可能であり、スキャナ配信を禁止することで、そのような各種の配信態様が禁止される。

（２）第２の手段、第２のステップ群
次いで、第２の手段及びこの第２の手段が実行する第２のステップ群について、主に図１４ないし図１６を参照して説明する。この第２の手段による処理（第２の手段が実行する第２のステップ群）は、システムコントローラ２０４を有するコンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従いそのコンピュータ１００１が実行する。

図１４は、デジタル複写機構成の画像処理装置におけるハードウェア資源が含むコンピュータ１００１をより詳しく示すブロック図である。図１５は、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される出力禁止原稿判別処理の流れを示すフローチャートである。図１６は、画像処理装置におけるハードウェア資源によって実行される出力禁止原稿出力処理の流れを示すフローチャートである。

本実施の形態では、システムコントローラ２０４のＲＯＭ２０４ｂに、機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、出力禁止文書が検出判定されたならば第２の事後処理をコンピュータ１００１に実行させるためのコンピュータプログラムがファームウェアとして記憶保存されている。別の実施の形態としては、システムコントローラ２０４内に設けられたＣＰＵ２０４ａ、ＲＯＭ２０４ｂ、及びＲＡＭ２０４ｃから構築されるマイクロコンピュータにバス接続されたＨＤＤ２１３に機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、出力禁止文書が検出判定されたならば第２の事後処理をコンピュータ１００１に実行させるためのコンピュータプログラムをインストールしておき、そのようなコンピュータプログラムが画像処理装置の起動時にＲＡＭ２０４ｃに書き込まれて実行される構成であっても良い。いずれにしても、機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、出力禁止文書が検出判定されたならば第２の事後処理をコンピュータ１００１に実行させる第２の手段による第２のステップ群からなる処理は、コンピュータであるシステムコントローラ２０４がコンピュータプログラムに従い実行することになる。この意味で、ＲＡＭ２０４ｃ又はＨＤＤ２１３は、コンピュータプログラムであるコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体として機能する。

この場合、本実施の形態において特有の点は、デジタル回路構成の画像処理部２０２によって実行される第１の手段（第１のステップ群）とコンピュータプログラムに従いコンピュータ１００１が実行する第２の手段（第２のステップ群）とは、前述したように、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行するという点である。つまり、前述したように、第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行する。あるいは、第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度）と第１の基準特徴量（ドット密度）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、第２の手段は、ドット密度及びドット間距離を特徴量として、検出した特徴量（ドット密度、ドット間距離）と第２の基準特徴量（ドット密度、ドット間距離）との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。

以下、コンピュータプログラムに従い実行される処理を図１５に示すフローチャートを参照して説明する。

まず、図１５に示す処理ルーチンは、ある時間で実行されており、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたかどうかの判定が繰り返されている（ステップＳ１０１）。

スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたと判定された場合（ステップＳ１０１のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する画像メモリ中に入力された画像データがコピーされる（ステップＳ１０２）。

これに対して、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたと判定されない場合には（ステップＳ１０１のＮ）、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたかどうかの判定に待機する。

そして、そのような画像メモリにコピーされた画像データからドット１０６を検出する（ステップＳ１０３）。この場合の検出手法としては、コンピュータ処理によって画像パターンを検出する従来の各種の手法、例えばパターンマッチングを用い得る。

次いで、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、検出されたドット１０６におけるある面積内でのドット密度が計算される（ステップＳ１０４）。

ここで、本実施の形態においては、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリにおける第２の記憶領域２３１に、ドット密度判定のためのデータとドット間距離判定のためのデータとを記憶保存している。ドット密度判定のためのデータとしては、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。ドット間距離判定のためのデータとしては、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）が記憶保存されている。

そして、ドット密度判定とドット間距離判定との二種類の判定に用いられる第２の基準特徴量に対する第２の閾値は、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合と、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合とを想定し、複数種類の閾値の組がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている。つまり、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存され、また、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。また、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。

続くステップＳ１０５〜ステップＳ１１１では、ステップＳ１０１で画像入力された原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と機密文書のような出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかが判定される。

具体的には、ステップＳ１０５で、ステップＳ１０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかが判定される。この場合のドットパターン１０３のドット密度というのは、ドットパターン１０３におけるベース領域１０４のドット密度、ドットパターン１０３におけるメッセージ領域１０５のドット密度、又はドットパターン１０３のドット密度を意味する。

そして、ステップＳ１０５での判定の結果、ステップＳ１０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかの判定結果について、その判定結果が肯定的である場合には（ステップＳ１０５のＹ）、検出ドット１０６のドット数を累積して例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶する処理（ステップＳ１０６）を経た後に、その判定結果が否定的である場合には（ステップＳ１０５のＮ）、ステップＳ１０６の処理を経ることなく、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８の処理が実行される。

ここで、ステップＳ１０５での判定結果が否定的である場合というのは、ドット密度という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められないことを意味する。これに対して、ステップＳ１０６でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される検出ドット１０６の累積ドット数は、その後のステップＳ１０９で、ドット密度という特徴量について原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかの判定処理に使用される。そこで、ステップＳ１０５での判定結果が肯定的である場合、つまり、ドット密度という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められないと判定された場合には（ステップＳ１０５のＮ）、ステップＳ１０６での処理を実行する意味がないため、ステップＳ１０６の処理を省略するものである。

ステップＳ１０７及びステップＳ１０８、その後に続くステップＳ１１１までの処理は、ドット間距離という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理である。したがって、本実施の形態では、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するに際して、ドット密度という特徴量とドット間距離という特徴量との両方の特徴量が用いられる。

ステップＳ１０７では、ＣＰＵ２０４ａでの演算処理によって、検出されたドットパターン１０３が含む隣接するドット１０６の間のドット間距離ｄが計算される。このステップＳ１０７で計算される検出されたドットパターン１０３が含む隣接するドット１０６の間のドット間距離ｄは、一例として、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、隣接する二つのドット１０６についてそれらの中心座標を求め、これらの中心座標位置間の距離を算出することによって求めることができる。ステップＳ１０７では、このようなドット間距離ｄを、複数組の隣接するドット１０６について算出し、その算出結果である複数のドット間距離ｄを例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に格納する。

ステップＳ１０８では、ＣＰＵ２０４ａでの演算処理によって、ドット間距離頻度が計算される。このステップＳ１０８で計算されるドット間距離頻度は、一例として、ステップＳ１０７で計算された複数組のドット間距離ｄに基づいて得られるそのピーク値及びピーク位置である。これらのピーク値及びピーク位置は、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって算出される。図９のグラフから明らかなように、複数組のドット間距離ｄに基づいて得られるそのピーク位置は、ステップＳ１０３で検出された複数個のドット１０６についての実際のドット間距離ｄであると推定される。この場合において、ピーク値は、ステップＳ１０３で検出された複数個のドット１０６がピーク位置に集中している度合いを示す。例えば、図１０（ａ）、（ｂ）に例示するようなドットパターン１０３であれば、ステップＳ１０３で検出した複数個のドット１０６についてのドット間距離頻度は、図９に例示するグラフで表現されるような値をとる。この場合、ドット間距離頻度のピーク値は、ある値以上となる。

ここで、ＣＰＵ２０４ａの演算によるピーク位置の検出に際しては、ピーク値として認識する値、つまり、図９に例示するグラフでいうと縦軸の値をどの程度にするかによって、検出の許容度が変化する。ピーク値として認識する値を低くすれば、検出漏れが減少する反面、過検出の頻度が高くなる。反対に、ピーク値として認識する値を高くすれば、過検出の頻度が低くなる反面、検出漏れが増加する。したがって、ピーク値として認識する値の設定によって、検出漏れと過検出との関係を適宜に設定することが可能となる。

以上説明したように、本実施の形態では、ＣＰＵ２０４ａの演算処理によって、検出ドット１０６のドット数が累積されて例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される（ステップＳ１０６）。また、ＣＰＵ２０４ａの演算処理によって、ドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が求められて例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される（ステップＳ１０８）。そこで、本実施の形態では、続くステップＳ１０９の処理として、ステップＳ１０６でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶した検出ドット１０６のドット数がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている第２の閾値内なのか、又は、ステップＳ１０７でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶したドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている第２の閾値内なのかという二種類の判定処理を実行する。このようなステップＳ１０９での判定処理の結果、二種類の判定結果が共に否定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第２の閾値内にはなく、ドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が第２の閾値内にない場合（ステップＳ１０９のＮ）、処理を終了する。これに対して、ステップＳ１０９での判定処理の結果、二種類の判定結果のいずれか一方でも肯定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第２の閾値内にあるか、あるいはドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が第２の閾値内にある場合（ステップＳ１０９のＹ）、原稿画像１０１に含まれているドットパターン１０３の特徴量と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められることになる。つまり、一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４、ドットパターン１０３のメッセージ領域１０５、単一の大きさのドット１０６からのみ構成されるドットパターン１０３のいずれか一つ以上が含まれていることになる。そこで、この場合には、ステップＳ１１０での出力禁止文書判断処理に移る。

ステップＳ１１０の出力禁止文書判断処理では、出力禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に一時設定されても良い。こうして、ステップＳ１１０の出力禁止文書判断処理では、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、別の一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、更に別の一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。

こうして、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量を画像データから検出するステップ及び機能と、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶されている第２の基準特徴量と比較するステップ及び機能と、検出した特徴量と第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップ及び機能とが実行されることになる。これにより、本実施の形態では、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターン１０３の特徴量と第２の記憶領域２３１に記憶されているドットパターンの特徴量との同一性を確認することで、原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。

そこで、ステップＳ１１１では、ステップＳ１１０での判断処理の結果を参照し、原稿画像１０１の画像データが出力を禁止すべき画像データであるかどうか、つまり、出力禁止文書であるかどうかを判定し、出力禁止文書でなければ処理を終了する（ステップＳ１１１のＮ）。これに対して、出力禁止文書であれば（ステップＳ１１１のＹ）、第２の事後処理として、管理者への通知を実行した後（ステップＳ１１２）、処理を終了する。

ステップＳ１１２では、前述したように、検出されたドットパターン１０３と記憶領域に記憶されている出力を禁止するドットパターンとが同一であると判定された場合、その判断結果を管理者が使用する管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１（他の機器）に向けて電子メール送信する。この場合、本実施の形態では、二種類の実施態様を例示する。つまり、判断結果を識別コードと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する態様と、検出したドットパターン１０３を有する例えばＨＤＤ２１３に蓄積された画像データを暗号化し、判断結果を暗号化された画像データと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する態様との二種類である。

これらの二種類の態様のうち、画像データを暗号化して管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する場合には、そのクライアントＰＣ２００１において暗号化された画像データを複合化するソフトウェアがインストールされていることを前提として、その暗号化された画像データを閲覧することができる。これにより、管理者は、どの原稿画像１０１が不正に画像読み取りされたものであるのかを容易に認識することができる。

これに対して、判断結果を識別コードと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する場合には、管理者は、画像処理装置から送信された電子メールを通じて、不正に画像読み取りされた原稿画像１０１について、その識別コードを知ることができる。そこで、その識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができれば、不正行為に対する追及が容易となる。そこで、本実施の形態では、画像処理装置のシステムコントローラ２０４に、識別コードが割当てられた画像データを出力する出力禁止原稿出力機能が提供されている。ここでは、このような出力禁止原稿出力機能についての二つの態様を図１６のフローチャートに基づいて説明する。

まず、最初の態様として、管理者は、その管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１によって画像処理装置のシステムコントローラ２０４に出力禁止原稿の出力処理を指示する。この場合、画像処理装置のシステムコントローラ２０４は、管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に対して、管理者の同一性を示す管理者コードと、電子メールにて送信された不正に画像読み取りされた原稿画像１０１に関する識別コードとの入力を求める。

そこで、管理者がこれらのコードを画像処理装置のシステムコントローラ２０４に送信すると、画像処理装置のシステムコントローラ２０４はユーザ指示入力を認識する（ステップＳ５０１）。そして、ユーザ指示の照会、つまり、送信された管理者コードと識別コードとを照会する（ステップＳ５０２）。その結果、管理者コードが適正なものであり、識別コードが存在する場合には、その識別コードが割当てられた画像データを例えばＨＤＤ２１３から読み出し（ステップＳ５０３）、その画像データに基づく出力処理が実行される（ステップＳ５０４）。これにより、管理者が識別コードで指定した画像データがプリントアウトされる。

以上の処理により、管理者は、電子メールを通じて送信されてきた識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができ、これによって容易に不正行為に対する追及を行なうことができる。

次いで、二つ目の態様として、管理者は、画像処理装置のシステムコントローラ２０４から送信された電子メールを通じて、不正に画像読み取りされた原稿画像１０１の存在を知ることができる。そこで、管理者は、その不正に画像読み取りされた原稿画像１０１の内容を見ようとする場合には、画像処理装置まで赴き、画像処理装置の操作表示部２０５を通じて出力禁止原稿の出力処理を指示する。すると、画像処理装置のシステムコントローラ２０４は、管理者の同一性を示す管理者コードと、電子メールにて送信された不正に画像読み取りされた原稿画像１０１に関する識別コードとの入力を求める。

そこで、管理者がこれらのコードを画像処理装置の操作表示部２０５を通じて入力すると、画像処理装置はユーザ指示入力を認識する（ステップＳ５０１）。そして、ユーザ指示の照会、つまり、入力された管理者コードと識別コードとを照会する（ステップＳ５０２）。その結果、管理者コードが適正なものであり、識別コードが存在する場合には、その識別コードが割当てられた画像データを例えばＨＤＤ２１３から読み出し（ステップＳ５０３）、その画像データに基づく出力処理を実行する（ステップＳ５０４）。これにより、管理者が識別コードで指定した画像データがプリントアウトされる。

以上の処理により、管理者は、電子メールを通じて送信されてきた識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができ、これによって容易に不正行為に対する追及を行なうことができる。

（３）第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との関係
以上説明したように、第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群とは、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行する。つまり、第１の手段は、そのような処理のためにデジタル回路構成の画像処理部２０２を用い、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量であるドット密度と第１の基準特徴量として第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａに記憶保存するドット密度との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。これに対して、第２の手段は、コンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従い、ドット密度及びドット間距離を特徴量として、検出したドット密度及びドット間距離と第２の基準特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存するドット密度及びドット間距離との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。これにより、第１の手段では、過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では、過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行されることになる。

そして、このような第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との間における過剰判定と判定漏れとの関係は、第１の手段による第１のステップ群の実行のために特徴量として第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値と、第２の手段による第２のステップ群の実行のために特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値とを適宜設定することで、所望の関係となるように規定することが可能である。つまり、第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値を緩やかに設定し、第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値を第１の閾値の値よりも厳しく設定することで、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が強まる。反対に、第１の記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａに記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値と、第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値とが近似すればするほど、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が弱まる。

また、第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との間における過剰判定と判定漏れとの関係は、第２の手段による第２のステップ群の実行のために特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット間距離に関する第２の閾値の値、つまり、隣接する二つのドット１０６の間の距離に関するピーク位置及びピーク値に対する第２の閾値を適宜設定することによっても、所望の関係となるように規定することが可能である。例えば、ピーク値に対する第２の閾値を高くすればするほど過剰判定となり、本来は判定対象とすべきドット間距離ｄのデータであるにも拘らず当該データとして扱われない可能性が高まる。その反面、判定漏れが減少する。また、ピーク位置に対する第２の閾値を高くすれば高くするほど、本来は判定対象とすべきドット間距離ｄのデータであるにも拘らず当該データとして扱われない可能性が高まる。その反面、判定漏れが減少する。したがって、ピーク値に対する第２の閾値及びピーク位置に対する第２の閾値が高くなる程、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が強まる。

そして、前述したように、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、第１の手段はデジタル回路構成の画像処理部２０２を用い、第２の手段はコンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従い処理を行う。このため、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。

ここで、本実施の形態では、デジタル回路構成の画像処理部２０２による第１の手段とコンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従い実行される第２の手段とは、並行して実行される。これにより、第１の処理と第２の処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行される。

この際、第１の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力禁止ドットパターンが含まれていると判定された場合、前述したように、プロッタ２０３での出力禁止処理が実行される。この場合、第１の手段により実行される第１のステップ群は、デジタル回路構成の画像処理部２０２によって高速処理が可能であるため、利用者を待たせることなく、プロッタ２０３による複写を許容するのか禁止するのかを判定することができる。

これに対して、第２の手段により実行される第２のステップ群は、コンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従いコンピュータ１００１によって実行されるので、デジタル回路構成の画像処理部２０２での処理に比べて高速化が困難である反面、より自由度の高い処理を実行することができる。つまり、第２の手段により実行される第２のステップ群での処理は、第１の手段により実行される第１のステップ群での処理よりも判定精度を高くすることができる。但し、第２の手段により実行される第２のステップ群での処理には、ある程度の時間を要するので、利用者を待たせないようにするために、本実施の形態では、第２の手段により実行される第２のステップ群での判定処理による判定結果を待つことなく、第１の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力禁止ドットパターンが含まれていないと判定された場合には、プロッタ２０３による複写を許容する。そして、このような状況では、第１の手段による第１のステップ群での判定処理による判定結果に漏れがあることが予想されるので、第２の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力禁止ドットパターンが含まれていると判定された場合には、管理者が使用するクライアントＰＣ２００１にその結果を通知し、後々の追跡を可能とする。

４．画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体の第二の例
前述した画像処理装置等の第一の例では、デジタル複写機構成の画像処理装置について説明した。これに対して、本第二の例では、機密文書のような出力禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する第１の手段及び第２の手段による第１のステップ群及び第２のステップ群による処理を、いずれもハードウェア資源であるコンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムによってコンピュータ１００１に実行させる例を紹介する。以下、このような第二の例を、図１７ないし図１９を参照して説明する。

図１７は、画像処理装置を構成するコンピュータ１００１のブロック図である。パーソナルコンピュータ３０１は、各部を集中的に制御するＣＰＵ２０４ａを備えており、このＣＰＵ２０４ａには、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ２０４ｂと、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵ２０４ａの作業エリア等として機能するＲＡＭ２０４ｃとがバス３０２で接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらに、バス３０２には、コンピュータプログラムであるコンピュータプログラムがインストールされたＨＤＤ２１３と、ＣＤ−ＲＯＭ３０３に記録されたデータを読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ３０４と、プリンタ部等との通信を司るインターフェース３０５とが接続されている。

一例として、ＨＤＤ２１３にインストールされているコンピュータプログラムであるコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３０３に元々記録されており、ＣＰＵ２０４ａによって、そのコンピュータプログラムがＣＤ−ＲＯＭドライブ３０４で読み取られ、ＨＤＤ２１３にインストールされたものである。そして、ＨＤＤ２１３にインストールされたそのコンピュータプログラムが起動されると、そのコンピュータプログラムは、ＨＤＤ２１３からＲＡＭ２０４ｃにコピーされ、ＣＰＵ２０４ａとＲＡＭ２０４ｃとによって実行される。この意味で、ＲＡＭ２０４ｃ、ＨＤＤ２１３又はＣＤ−ＲＯＭ３０３は、コンピュータプログラムであるコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体として機能することになる。

もっとも、コンピュータプログラムを記憶する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ３０３のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ２１３にインストールするようにしても良い。この場合に、送信側のサーバでコンピュータプログラムを記憶している記憶装置も、本発明における記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであっても良いし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであっても良いし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであっても良い。

以下、ＨＤＤ２１３にインストールされたコンピュータプログラムに従い実行される処理のうち、第１の手段による第１のステップ群の処理を図１８に示すフローチャートを、第２の手段による第２のステップ群の処理を図１９に示すフローチャートを参照して説明する。なお、これらの処理のうち、第２の手段による第２のステップ群の処理については、図１５を参照して説明した画像処理装置等の第一の例での処理と殆んど共通するが、記載の明確化を図るために、省略することなく説明する。

（１）第１の手段、第１のステップ群
第１の手段及びこの第１の手段が実行する第１のステップ群について、主に図１８のフローチャートを参照して説明する。図１８は、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される第１の手段、第１のステップ群での処理の流れを示すフローチャートである。この第１の手段による処理（第１の手段が実行する第１のステップ群）は、コンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従いそのコンピュータ１００１が実行する。

まず、図１８に示す処理ルーチンは、ある時間で実行されており、画像データが入力されたかどうかの判定が繰り返されている（ステップＳ２０１）。画像データは、Ｉ／Ｆ３０５を介して外部から送信される。

画像データが入力されたと判定された場合（ステップＳ２０１のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する画像メモリ中に入力された画像データがコピーされる（ステップＳ２０２）。別の実施の形態として、ＨＤＤ２１３に入力された画像データがコピーされても良い（ステップＳ２０２）。

これに対して、画像データが入力されたと判定されない場合には（ステップＳ２０１のＮ）、画像データが入力されたかどうかの判定に待機する。

そして、そのような画像メモリやＨＤＤ２１３にコピーされた画像データからドット１０６を検出する（ステップＳ２０３）。この場合の検出手法としては、コンピュータ処理によって画像パターンを検出する従来の各種の手法、例えばパターンマッチングを用い得る。

次いで、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、検出されたドット１０６におけるある面積内でのドット密度が計算される（ステップＳ２０４）。

ここで、本実施の形態においては、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリにおける第１の記憶領域２２１に、ドット密度判定のためのデータを記憶保存している。ドット密度判定のためのデータとしては、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。

そして、ドット密度判定に用いられる第１の基準特徴量に対する第１の閾値は、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合と、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合とを想定し、複数種類の閾値の組がＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１に記憶保存されている。つまり、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存され、また、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。また、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。

続くステップＳ２０５〜ステップＳ２０９では、ステップＳ２０１で画像入力された原稿画像１０１の画像データが含む特徴量として検出されたドット密度と機密文書のような出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかが判定される。

具体的には、ステップＳ２０５で、ステップＳ２０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかが判定される。この場合のドットパターン１０３のドット密度というのは、ドットパターン１０３におけるベース領域１０４のドット密度、ドットパターン１０３におけるメッセージ領域１０５のドット密度、又はドットパターン１０３のドット密度を意味する。

そして、ステップＳ２０５での判定の結果、ステップＳ２０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第１の閾値（第１の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかの判定結果について、その判定結果が否定的である場合には処理を終了する（ステップＳ２０５のＮ）。これに対して、その判定結果が肯定的である場合には（ステップＳ２０５のＹ）、検出ドット１０６のドット数を累積して例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶する処理（ステップＳ２０６）を経た後に、ステップＳ２０７以降の処理が実行される。

このように、本実施の形態では、ＣＰＵ２０４ａの演算処理によって、検出ドット１０６のドット数が累積されて例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される（ステップＳ２０６）。そこで、続くステップＳ２０７の処理として、ステップＳ２０６でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶した検出ドット１０６のドット数がＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１に記憶保存されている第１の閾値内なのかどうかを判定する処理が実行される。このようなステップＳ２０７での判定処理の結果が否定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第１の閾値内にはない場合（ステップＳ２０７のＮ）、処理を終了する。これに対して、ステップＳ２０７での判定処理の結果が肯定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第１の閾値内にある場合（ステップＳ２０７のＹ）、原稿画像１０１に含まれているドットパターン１０３の特徴量と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められることになる。つまり、一例として、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４、ドットパターン１０３のメッセージ領域１０５、単一の大きさのドット１０６からのみ構成されるドットパターン１０３のいずれか一つ以上が含まれていることになる。そこで、この場合には、ステップＳ２０８での出力禁止文書判断処理に移る。

ステップＳ２０８の出力禁止文書判断処理では、出力禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、ＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ中の第１の記憶領域２２１に一時設定されても良い。こうして、ステップＳ２０８の出力禁止文書判断処理では、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、別の一例として、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、更に別の一例として、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。

こうして、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量を画像データから検出するステップ及び機能と、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域２２１に記憶されている第１の基準特徴量と比較するステップ及び機能と、検出した特徴量と第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップ及び機能とが実行されることになる。これにより、本実施の形態では、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターン１０３の特徴量と第１の記憶領域２２１に記憶されているドットパターンの特徴量との同一性を確認することで、原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。

そこで、ステップＳ２０９では、ステップＳ２０８での判断処理の結果を参照し、原稿画像１０１の画像データが出力を禁止すべき画像データであるかどうか、つまり、出力禁止文書であるかどうかを判定し、出力禁止文書でなければ処理を終了する（ステップＳ２０９のＮ）。これに対して、出力禁止文書であれば（ステップＳ２０９のＹ）、第１の事後処理としてその出力を禁止する処理を実行した後（ステップＳ２１０）、処理を終了する。ステップＳ２１０での出力を禁止する処理は、一例として、例えばＩ／Ｆ３０５を介して取り込み画像メモリやＨＤＤ２１３に記憶保存した画像データに対して、出力を禁止すべきことを示すデータを付与することによってなされる。本実施の形態のコンピュータプログラムは、例えば画像メモリやＨＤＤ２１３に取り込んだ画像データの出力指示があった場合、その画像データに出力禁止を示すデータが付与されていないかどうかを判定し、出力禁止を示すデータが付与されていれば、その出力を禁止する。

（２）第２の手段、第２のステップ群
次いで、第２の手段及びこの第２の手段が実行する第２のステップ群について、主に図１９のフローチャートを参照して説明する。図１９は、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される第２の手段、第２のステップ群での処理の流れを示すフローチャートである。この第２の手段による処理（第２の手段が実行する第２のステップ群）は、コンピュータ１００１にインストールされたコンピュータプログラムに従いそのコンピュータ１００１が実行する。

まず、図１９に示す処理ルーチンは、ある時間で実行されており、画像データが入力されたかどうかの判定が繰り返されている（ステップＳ３０１）。

画像データが入力されたと判定された場合（ステップＳ３０１のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する画像メモリ中に入力された画像データがコピーされる（ステップＳ３０２）。別の実施の形態として、ＨＤＤ２１３に入力された画像データがコピーされても良い（ステップＳ３０２）。

これに対して、画像データが入力されたと判定されない場合には（ステップＳ３０１のＮ）、画像データが入力されたかどうかの判定に待機する。

そして、そのような画像メモリやＨＤＤ２１３にコピーされた画像データからドット１０６を検出する（ステップＳ３０３）。この場合の検出手法としては、コンピュータ処理によって画像パターンを検出する従来の各種の手法、例えばパターンマッチングを用い得る。

次いで、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、検出されたドット１０６におけるある面積内でのドット密度が計算される（ステップＳ３０４）。

ここで、本実施の形態においては、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリにおける第２の記憶領域２３１に、ドット密度判定のためのデータとドット間距離判定のためのデータとを記憶保存している。ドット密度判定のためのデータとしては、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。ドット間距離判定のためのデータとしては、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）が記憶保存されている。

そして、ドット密度判定とドット間距離判定との二種類の判定に用いられる第２の基準特徴量に対する第２の閾値は、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合と、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合とを想定し、複数種類の閾値の組がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている。つまり、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいるドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のベース領域１０４のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存され、また、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のメッセージ領域１０５のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。また、ドットパターン１０３が単一の大きさのドット１０６から構成されている図６及び図７に例示したようなドットパターン１０３を有する原稿画像１０１を出力禁止文書の判定対象とする場合を想定し、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１には、ドット密度計算の基準となるある面積内における出力を禁止するドットパターン１０３のドット密度に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、一つの原稿用紙１０２が含んでいる出力を禁止するドットパターン１０３のドット数に対する同一性判断の許容値となる第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）と、ドット間距離頻度のピーク位置及びピーク値に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）とが記憶保存されている。

続くステップＳ３０５〜ステップＳ３１１では、ステップＳ３０１で画像入力された原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と機密文書のような出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかが判定される。

具体的には、ステップＳ３０５で、ステップＳ３０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかが判定される。この場合のドットパターン１０３のドット密度というのは、ドットパターン１０３におけるベース領域１０４のドット密度、ドットパターン１０３におけるメッセージ領域１０５のドット密度、又はドットパターン１０３のドット密度を意味する。

そして、ステップＳ３０５での判定の結果、ステップＳ３０４で算出された検出ドット１０６のある面積内でのドット密度が、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドットパターン１０３のドット密度に関する第２の閾値（第２の基準特徴量に対する閾値）内に含まれているかどうかの判定結果について、その判定結果が肯定的である場合には（ステップＳ３０５のＹ）、検出ドット１０６のドット数を累積して例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶する処理（ステップＳ３０６）を経た後に、その判定結果が否定的である場合には（ステップＳ３０５のＮ）、ステップＳ３０６の処理を経ることなく、ステップＳ３０７及びステップＳ３０８の処理が実行される。

ここで、ステップＳ３０５での判定結果が否定的である場合というのは、ドット密度という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められないことを意味する。これに対して、ステップＳ３０６でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される検出ドット１０６の累積ドット数は、その後のステップＳ３０９で、ドット密度という特徴量について原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかの判定処理に使用される。そこで、ステップＳ３０５での判定結果が否定的である場合、つまり、ドット密度という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められると判定された場合には（ステップＳ３０５のＮ）、ステップＳ３０６での処理を実行する意味がないため、ステップＳ３０６の処理を省略するものである。

ステップＳ３０７及びステップＳ３０８、その後に続くステップＳ３１１までの処理は、ドット間距離という特徴量について、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理である。したがって、本実施の形態では、原稿画像１０１の特徴量として検出されたドット密度と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するに際して、ドット密度という特徴量とドット間距離という特徴量との両方の特徴量が用いられる。

ステップＳ３０７では、ＣＰＵ２０４ａでの演算処理によって、検出されたドットパターン１０３が含む隣接するドット１０６の間のドット間距離ｄが計算される。このステップＳ１０７で計算される検出されたドットパターン１０３が含む隣接するドット１０６の間のドット間距離ｄは、一例として、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、隣接する二つのドット１０６についてそれらの中心座標を求め、これらの中心座標位置間の距離を算出することによって求めることができる。ステップＳ１０７では、このようなドット間距離ｄを、複数組の隣接するドット１０６について算出し、その算出結果である複数のドット間距離ｄを例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に格納する。

ステップＳ３０８では、ＣＰＵ２０４ａでの演算処理によって、ドット間距離頻度が計算される。このステップＳ１０８で計算されるドット間距離頻度は、一例として、ステップＳ１０７で計算された複数組のドット間距離ｄに基づいて得られるそのピーク値及びピーク位置である。これらのピーク値及びピーク位置は、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって算出される。図９のグラフから明らかなように、複数組のドット間距離ｄに基づいて得られるそのピーク位置は、ステップＳ１０３で検出された複数個のドット１０６についての実際のドット間距離ｄであると推定される。この場合において、ピーク値は、ステップＳ１０３で検出された複数個のドット１０６がピーク位置に集中している度合いを示す。例えば、図１０（ａ）、（ｂ）に例示するようなドットパターン１０３であれば、ステップＳ１０３で検出した複数個のドット１０６についてのドット間距離頻度は、図９に例示するグラフで表現されるような値をとる。この場合、ドット間距離頻度のピーク値は、ある値以上となる。

ここで、ＣＰＵ２０４ａの演算によるピーク位置の検出に際しては、ピーク値として認識する値、つまり、図９に例示するグラフでいうと縦軸の値をどの程度にするかによって、検出の許容度が変化する。ピーク値として認識する値を低くすれば、検出漏れが減少する反面、過検出の頻度が高くなる。反対に、ピーク値として認識する値を高くすれば、過検出の頻度が低くなる反面、検出漏れが増加する。したがって、ピーク値として認識する値の設定によって、検出漏れと過検出との関係を適宜に設定することが可能となる。

以上説明したように、本実施の形態では、ＣＰＵ２０４ａの演算処理によって、検出ドット１０６のドット数が累積されて例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される（ステップＳ３０６）。また、ＣＰＵ２０４ａの演算処理によって、ドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が求められて例えばＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶される（ステップＳ３０８）。そこで、本実施の形態では、続くステップＳ３０９の処理として、ステップＳ１０６でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶した検出ドット１０６のドット数がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている第２の閾値内なのか、又は、ステップＳ３０７でＲＡＭ２０４ｃのレジスト領域に一時記憶したドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度がＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に記憶保存されている第２の閾値内なのかという二種類の判定処理を実行する。このようなステップＳ３０９での判定処理の結果、二種類の判定結果が共に否定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第２の閾値内にはなく、ドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が第２の閾値内にない場合（ステップＳ３０９のＮ）、処理を終了する。これに対して、ステップＳ３０９での判定処理の結果、二種類の判定結果のいずれか一方でも肯定的である場合、つまり、検出ドット１０６のドット数が第２の閾値内にあるか、あるいはドット間距離のピーク値及びピーク位置からなるドット間距離頻度が第２の閾値内にある場合（ステップＳ３０９のＹ）、原稿画像１０１に含まれているドットパターン１０３の特徴量と出力禁止文書のドットパターンの特徴量との間に同一性が認められることになる。つまり、一例として入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４、ドットパターン１０３のメッセージ領域１０５、単一の大きさのドット１０６からのみ構成されるドットパターン１０３のいずれか一つ以上が含まれていることになる。そこで、この場合には、ステップＳ１１０での出力禁止文書判断処理に移る。

ステップＳ３１０の出力禁止文書判断処理では、出力禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、ＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ中の第２の記憶領域２３１に一時設定されても良い。こうして、ステップＳ３１０の出力禁止文書判断処理では、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、別の一例として、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。あるいは、更に別の一例として、入力された原稿画像１０１中に、ドットパターン１０３が存在する場合に、機密文書のような出力禁止文書であると判断する。

こうして、原稿画像１０１の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターン１０３が有する特徴量を画像データから検出するステップ及び機能と、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶されている第２の基準特徴量と比較するステップ及び機能と、検出した特徴量と第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップ及び機能とが実行されることになる。これにより、本実施の形態では、原稿画像の種類を問わず、検出したドットパターン１０３の特徴量と第２の記憶領域２３１に記憶されているドットパターンの特徴量との同一性を確認することで、原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。

そこで、ステップＳ３１１では、ステップＳ３１０での判断処理の結果を参照し、原稿画像１０１の画像データが出力を禁止すべき画像データであるかどうか、つまり、出力禁止文書であるかどうかを判定し、出力禁止文書でなければ処理を終了する（ステップＳ３１１のＮ）。これに対して、出力禁止文書であれば（ステップＳ３１１のＹ）、第２の事後処理として管理者への通知を実行した後（ステップＳ３１２）、処理を終了する。

ステップＳ３１２では、前述したように、検出されたドットパターン１０３と記憶領域に記憶されている出力を禁止するドットパターンとが同一であると判定された場合、その判断結果を管理者が使用する管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１（他の機器）に向けて電子メール送信する。この場合、本実施の形態では、二種類の実施態様を例示する。つまり、判断結果を識別コードと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する態様と、検出したドットパターン１０３を有する例えばＨＤＤ２１３に蓄積された画像データを暗号化し、判断結果を暗号化された画像データと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する態様との二種類である。

これらの二種類の態様のうち、画像データを暗号化して管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する場合には、そのクライアントＰＣ２００１において暗号化された画像データを複合化するソフトウェアがインストールされていることを前提として、その暗号化された画像データを閲覧することができる。これにより、管理者は、どの原稿画像１０１が不正に画像読み取りされたものであるのかを容易に認識することができる。

これに対して、判断結果を識別コードと共に管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に向けて電子メール送信する場合には、管理者は、画像処理装置から送信された電子メールを通じて、不正に画像読み取りされた原稿画像１０１について、その識別コードを知ることができる。そこで、その識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができれば、不正行為に対する追及が容易となる。そこで、本実施の形態では、画像処理装置のシステムコントローラ２０４に、識別コードが割当てられた画像データを出力する出力禁止原稿出力機能が提供されている。ここでは、このような出力禁止原稿出力機能についての二つの態様を図１６のフローチャートに基づいて説明する。

まず、最初の態様として、管理者は、その管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１によって画像処理装置のシステムコントローラ２０４に出力禁止原稿の出力処理を指示する。この場合、画像処理装置のシステムコントローラ２０４は、管理者コンピュータであるクライアントＰＣ２００１に対して、管理者の同一性を示す管理者コードと、電子メールにて送信された不正に画像読み取りされた原稿画像１０１に関する識別コードとの入力を求める。

そこで、管理者がこれらのコードを画像処理装置のシステムコントローラ２０４に送信すると、画像処理装置のシステムコントローラ２０４はユーザ指示入力を認識する（ステップＳ５０１）。そして、ユーザ指示の照会、つまり、送信された管理者コードと識別コードとを照会する（ステップＳ５０２）。その結果、管理者コードが適正なものであり、識別コードが存在する場合には、その識別コードが割当てられた画像データを例えばＨＤＤ２１３から読み出し（ステップＳ５０３）、その画像データに基づく出力処理が実行される（ステップＳ５０４）。これにより、管理者が識別コードで指定した画像データがプリントアウトされる。

以上の処理により、管理者は、電子メールを通じて送信されてきた識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができ、これによって容易に不正行為に対する追及を行なうことができる。

次いで、二つ目の態様として、管理者は、画像処理装置のシステムコントローラ２０４から送信された電子メールを通じて、不正に画像読み取りされた原稿画像１０１の存在を知ることができる。そこで、管理者は、その不正に画像読み取りされた原稿画像１０１の内容を見ようとする場合には、画像処理装置まで赴き、画像処理装置の操作表示部２０５を通じて出力禁止原稿の出力処理を指示する。すると、画像処理装置のシステムコントローラ２０４は、管理者の同一性を示す管理者コードと、電子メールにて送信された不正に画像読み取りされた原稿画像１０１に関する識別コードとの入力を求める。

そこで、管理者がこれらのコードを画像処理装置の操作表示部２０５を通じて入力すると、画像処理装置はユーザ指示入力を認識する（ステップＳ５０１）。そして、ユーザ指示の照会、つまり、入力された管理者コードと識別コードとを照会する（ステップＳ５０２）。その結果、管理者コードが適正なものであり、識別コードが存在する場合には、その識別コードが割当てられた画像データを例えばＨＤＤ２１３から読み出し（ステップＳ５０３）、その画像データに基づく出力処理を実行する（ステップＳ５０４）。これにより、管理者が識別コードで指定した画像データがプリントアウトされる。

以上の処理により、管理者は、電子メールを通じて送信されてきた識別コードが割当てられた画像データがいかなる画像データであるのかを知ることができ、これによって容易に不正行為に対する追及を行なうことができる。

（３）第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との関係
以上説明したように、第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群とは、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行する。つまり、第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量であるドット密度と第１の基準特徴量として第１の記憶領域２２１に記憶保存するドット密度との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。これに対して、第２の手段は、ドット密度及びドット間距離を特徴量として、検出したドット密度及びドット間距離と第２の基準特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存するドット密度及びドット間距離との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する。これにより、第１の手段では、過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では、過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行されることになる。

そして、このような第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との間における過剰判定と判定漏れとの関係は、第１の手段による第１のステップ群の実行のために特徴量として第１の記憶領域２２１に記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値と、第２の手段による第２のステップ群の実行のために特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値とを適宜設定することで、所望の関係となるように規定することが可能である。つまり、第１の記憶領域２２１に記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値を緩やかに設定し、第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値を第１の閾値の値よりも厳しく設定することで、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が強まる。反対に、第１の記憶領域２２１に記憶保存されているドット密度に関する第１の閾値の値と、第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット密度に関する第２の閾値の値とが近似すればするほど、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が弱まる。

また、第１の手段、第１のステップ群と第２の手段、第２のステップ群との間における過剰判定と判定漏れとの関係は、第２の手段による第２のステップ群の実行のために特徴量として第２の記憶領域２３１に記憶保存されているドット間距離に関する第２の閾値の値、つまり、隣接する二つのドット１０６の間の距離に関するピーク位置及びピーク値に対する第２の閾値を適宜設定することによっても、所望の関係となるように規定することが可能である。例えば、ピーク値に対する第２の閾値を高くすればするほど過剰判定となり、本来は判定対象とすべきドット間距離ｄのデータであるにも拘らず当該データとして扱われない可能性が高まる。その反面、判定漏れが減少する。また、ピーク位置に対する第２の閾値を高くすれば高くするほど、本来は判定対象とすべきドット間距離ｄのデータであるにも拘らず当該データとして扱われない可能性が高まる。その反面、判定漏れが減少する。したがって、ピーク値に対する第２の閾値及びピーク位置に対する第２の閾値が高くなる程、第１の手段では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、第２の手段では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行される傾向が強まる。

そして、前述したように、検出した特徴量と第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、第１の手段はドット密度のみを特徴量として使用し、第２の手段はドット密度に加えてドット間距離を特徴量として使用する。このため、傾向として、第１の手段では第２の手段よりも高速処理が可能となり、第２の手段では第１の手段よりも高精度な処理が可能となる。

また、本実施の形態では、第１の手段による第１のステップ群の処理と第２の手段による第２のステップ群の処理とが並行して実行される。これにより、第１の処理と第２の処理とが時間的な無駄を生ずることなく実行される。

この際、第１の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力禁止ドットパターンが含まれていると判定された場合、前述したように、出力禁止処理が実行される。この場合、第１の手段により実行される第１のステップ群は、第１の手段による第２のステップ群での処理との比較において高速処理が可能であるため、利用者を待たせることなく、出力を許容するのか禁止するのかを判定することができる。このような第１の手段の特徴は、画像処理装置として機能するコンピュータ１００１に入力された画像データを直ちに出力すべきことが指示されたような場合、例えば、入力画像をプリントアウトする場合、入力画像をスキャナ配信する場合等に極めて有効である。この場合、スキャナ配信における配信の手法としては、出力禁止文書を本文又は添付文書として電子メールで送信したり、ファクシミリ送信したり、データ送信したりすることが可能であり、スキャナ配信を禁止することで、そのような各種の配信態様が禁止される。

これに対して、第２の手段により実行される第２のステップ群は、ドット密度に加えてドット間距離を特徴量として使用することから、第１の手段により実行される第１のステップ群での処理よりも判定精度を高くすることができる。但し、第２の手段により実行される第２のステップ群での処理には、第１の手段により実行される第１のステップ群での処理との比較においてある程度の時間を要するので、利用者を待たせないようにするために、本実施の形態では、第２の手段により実行される第２のステップ群での判定処理による判定結果を待つことなく、第１の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力禁止ドットパターンが含まれていないと判定された場合には、その出力を許容する。そして、このような状況では、第１の手段による第１のステップ群での判定処理による判定結果に漏れがあることが予想されるので、第２の手段によって原稿画像１０１の画像データに出力止ドットパターンが含まれていると判定された場合には、管理者が使用するクライアントＰＣ２００１にその結果を通知し、後々の追跡を可能とする。

原稿画像を例示する正面図である。 原稿画像に埋め込まれたドットパターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の一例を示す模式図である。 原稿画像に埋め込まれたドットパターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の別の一例を示す模式図である。 図２に例示するドットパターンを拡大して示す模式図である。 図３に例示するドットパターンを拡大して示す模式図である。 別の実施の形態として、原稿画像とそのドットパターンとを例示する正面図である。 図６とは異なる原稿画像とそのドットパターンとを例示する正面図である。 ドット間距離をｄとするドットパターンを例示する模式図である。 ドット間距離を横軸に取りその出現頻度を縦軸に取って隣接するドットの間の距離分布を表現するグラフである。 ドットパターンを例示する模式図である。 本発明のデジタル複写機構成の画像処理装置の実施の態様（第一の例）として、そのハードウェア資源を示すブロック図である。 第１の手段、第１のステップ群を実行するハードウェア資源として、図１１中に示されているドットパターン検出部のブロック図である。 第１の手段、第１のステップ群を実行するハードウェア資源の別の一例を示すブロック図である。 第２の手段、第２のステップ群を実行するハードウェア資源が含むコンピュータをより詳しく示すブロック図である。 画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される第２の手段、第２のステップ群での処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理装置におけるハードウェア資源によって実行される出力禁止原稿出力処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の画像処理装置の実施の態様（第二の例）として、そのハードウェア資源を示すブロック図である。 画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される第１の手段、第１のステップ群での処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される第２の手段、第２のステップ群での処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１０１ 原稿画像
１０３ ドットパターン
２２１、２５３ａ、２５４ａ、２５５ａ 第１の記憶領域
２３１ 第２の記憶領域
１００１ コンピュータ
２００１ 他の機器（クライアントＰＣ）

Claims (32)

1. 原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段と、
   前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第２の手段と、
   を具備し、前記第１の手段と前記第２の手段とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターン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. 前記第１の手段と前記第２の手段とは並行して実行されることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記第１の手段はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２の手段はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行することを特徴とする請求項１、２又は３記載の画像処理装置。
5. 前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行することを特徴とする請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置。
6. 前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の画像処理装置。
7. 前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１、２、３、４、５又は６記載の画像処理装置。
8. 前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の画像処理装置。
9. 前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、ドット間距離を特徴量として、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行することを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７又は８記載の画像処理装置。
10. 前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行することを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７、８又は９記載の画像処理装置。
11. 前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理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. 原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第１のステップ群と、
    前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出するステップと、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較するステップと、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップとを有する第２のステップ群と、
    を具備し、前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは、検出した特徴量と前記第１又は第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、異なる処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
13. 前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであることを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
14. 前記第１のステップ群と前記第２のステップ群とは並行して実行されることを特徴とする請求項１２又は１３記載の画像処理方法。
15. 前記第１のステップ群はデジタル回路によってその処理を実行し、前記第２のステップ群はコンピュータにインストールされたプログラムに従いその処理を実行することを特徴とする請求項１２、１３又は１４記載の画像処理方法。
16. 前記第１及び第２のステップ群での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１のステップ群では過剰判定が少なく判定漏れが多い処理が実行され、前記第２のステップ群では過剰判定が多く判定漏れが少ない処理が実行されることを特徴とする請求項１２、１３、１４又は１５記載の画像処理方法。
17. 前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１２、１３、１４、１５又は１６記載の画像処理方法。
18. 前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１２、１３、１４、１５、１６又は１７記載の画像処理方法。
19. 前記第１のステップ群における検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２のステップ群における検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するステップは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定することを特徴とする請求項１２、１３、１４、１５又は１６記載の画像処理方法。
20. 前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１のステップ群は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２のステップ群は、ドット間距離を特徴量として、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行することを特徴とする請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８又は１９記載の画像処理方法。
21. 前記第１のステップ群は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合に第１の事後処理を実行するステップを具備し、前記第２のステップ群は、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行するステップを具備することを特徴とする請求項１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９又は２０記載の画像処理方法。
22. 前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理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. 原稿画像の画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出し、検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第１の記憶領域に記憶されている第１の基準特徴量と比較し、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行する第１の手段を有する画像処理装置に備えられたコンピュータにインストールされ、このコンピュータに、
    前記画像データに含まれる出力禁止判定用のドットパターンが有する特徴量を前記画像データから検出する機能と、
    検出した特徴量を出力禁止ドットパターンの特徴量として第２の記憶領域に記憶されている第２の基準特徴量と比較する機能と、
    検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能と、
    を含む第２の手段の機能を実行させるコンピュータプログラムであって、このコンピュータプログラムは、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定するために、前記第１の手段とは異なる処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
24. 前記ドットパターンは、このドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであることを特徴とする請求項２３記載のコンピュータプログラム。
25. 前記コンピュータに、前記第２の手段の機能を前記第１の処理と並行して実行させることを特徴とする請求項２３又は２４記載のコンピュータプログラム。
26. 前記第１及び第２の手段での判定に不可避的に発生する過剰判定と判定漏れとの相反関係として、前記第１の手段は過剰判定が少なく判定漏れが多い処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、過剰判定が多く判定漏れが少ない処理を実行させることを特徴とする請求項２３、２４又は２５記載のコンピュータプログラム。
27. 前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差がある閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させることを特徴とする請求項２３、２４、２５又は２６記載のコンピュータプログラム。
28. 前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との差がある第１の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との差が前記第１の閾値よりも緩いある第２の閾値よりも小さい場合、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定させることを特徴とする請求項２３、２４、２５又は２６記載のコンピュータプログラム。
29. 前記ドットパターンはこのドットパターンを構成する単一のドット同士の関係が特徴量を持つドットパターンであり、前記第１の手段は、ドット密度を特徴量として、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行し、前記第２の手段は、前記コンピュータに、ドット間距離を特徴量として検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する処理を実行させることを特徴とする請求項２３、２４、２５、２６、２７又は２８記載のコンピュータプログラム。
30. 前記第１の手段は、検出した特徴量と前記第１の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第１の事後処理を実行し、前記第２の手段が含む前記検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められるかどうかを判定する機能は、前記コンピュータに、検出した特徴量と前記第２の基準特徴量との間に同一性が認められると判定した場合には第２の事後処理を実行させることを特徴とする請求項２３、２４、２５、２６、２７、２８又は２９記載のコンピュータプログラム。
31. 前記第１の事後処理は前記画像データの出力を禁止する処理であり、前記第２の事後処理は前記画像データを出力した履歴を他の機器に向けて通知する処理であることを特徴とする請求項３０記載のコンピュータプログラム。
32. 請求項２３ないし３１のいずれか一記載のコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体。
    

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