JP2005142840A - 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】 機密文書であるかどうかをより正しく判定する。
【解決手段】 原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用のパターンが有する特徴量を画像データから検出し、検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較し、検出した特徴量と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。原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に施される補正処理として、検出手段による画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理（例えば、自動濃度補正部２１３での自動濃度補正処理）を、ユーザ選択の有無に拘らず、特徴量検出処理を実行する画像データに必ず施し、その検出精度を高める。
【選択図】 図１３

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

［第１の課題］
機密文書のような複写禁止文書を判定するために、特許文献１、２では、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、特許文献３、４では、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を検出している。このような入力画像データとパターンデータ又は機密文書であることを示すマークとの比較に際しては、入力画像データに対して所定の補正、例えば自動濃度補正を施すことでより正しい比較判定結果が得られることが予想される。

［第２の課題］
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（特許文献１、２）。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（特許文献３、４）。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（特許文献５、６）。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、機密文書であるかどうかをより正しく判定し得るようにすることである。

本発明の目的は、機密文書の再現行為に対してより強い抑止力を及ぼし得るようにすることである。

請求項１記載の画像形成装置の発明は、原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正手段と、原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出手段と、検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較手段と、検出した特徴量と前記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判定手段と、を具備し、前記補正手段は、前記検出手段による前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出手段は、前記補正手段による補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正手段による補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する。

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、前記パターンはドットパターンである。

請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、前記ドットパターンは背景ドットパターンである。

請求項４記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、前記ドットパターンは前景ドットパターンである。

請求項５記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記補正手段が施す補正処理は、自動濃度補正処理である。

請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記補正手段による補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施す。

請求項７記載の画像形成方法の発明は、原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正工程と、原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出工程と、検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較工程と、検出した特徴量と前記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判定工程と、を具備し、前記補正工程は、前記検出工程での前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出工程は、前記補正工程での補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正工程での補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する。

請求項８記載の発明は、請求項７記載の画像処理方法において、前記パターンはドットパターンである。

請求項９記載の発明は、請求項８記載の画像処理方法において、前記ドットパターンは背景ドットパターンである。

請求項１０記載の発明は、請求項８記載の画像処理方法において、前記ドットパターンは前景ドットパターンである。

請求項１１記載の発明は、請求項７記載の画像処理方法において、前記補正工程で施される補正処理は、自動濃度補正処理である。

請求項１２記載の発明は、請求項７記載の画像処理方法において、前記補正工程での補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施す。

請求項１３記載のコンピュータプログラムの発明は、コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正手段と、原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出手段と、検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較手段と、検出した特徴量と前記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判定手段と、を実行させるコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムであって、前記補正手段は、前記検出手段による前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出手段は、前記補正手段による補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正手段による補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する。

請求項１４記載の発明は、請求項１３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記パターンはドットパターンである。

請求項１５記載の発明は、請求項１４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背景ドットパターンである。

請求項１６記載の発明は、請求項１４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前景ドットパターンである。

請求項１７記載の発明は、請求項１３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記補正手段が施す補正処理は、自動濃度補正処理である。

請求項１８記載の発明は、請求項１３記載のコンピュータプログラムにおいて、前記補正手段による補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施す。

請求項１９記載の発明は、請求項１３ないし１８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。

請求項１、７、１３記載の発明によれば、画像データに補正処理を施すかどうかのユーザ選択に拘らず、補正処理、つまり、検出手段による画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理が施された後の画像データを対象とし、この補正後の画像データから機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出することができ、したがって、機密文書であるかどうかをより正しく判定することができる。

請求項２、８、１４記載の発明によれば、パターンはドットパターンであることから、機密文書判定用のパターンが有する特徴量を多数種類記憶保存することなく、しかも確実に、機密文書であるかどうかを突き止めることができ、機密文書の再現行為に対してより強い抑止力を及ぼすことができる。

請求項３、９、１５記載の発明によれば、ドットパターンは背景ドットパターンであることから、ドットパターンを目立たなくすることができる。

請求項４、１０、１６記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、ドットパターンは前景ドットパターンであることから、ドットパターンの検出をより確実に実行することができる。

請求項５、１１、１７記載の発明によれば、補正手段が施す補正処理は自動濃度補正処理であることから、機密文書であるかどうかをより正しく判定することができる。

請求項６、１２、１８記載の発明によれば、補正手段による補正に先立ち、画像データにシェーディング補正処理を施すことから、機密文書であるかどうかをより正しく判定することができる。

請求項１９記載の発明によれば、請求項１３ないし１８のいずれか一記載の発明の作用効果を有する。

本発明の実施の形態を図１ないし図１８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１２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、いわば前景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、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（ａ）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。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を特徴量としてその検出が可能となる。この場合、図９（ａ）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。

しかしながら、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における二つのドット１０６の間の距離ｄを特徴量とする場合、図１０（ａ）に例示するパターンと図１０（ｂ）に例示するパターンとの区別が付かなくなる。ここに、図１０（ａ）は、注目ドット１０６から見て、距離ｄだけ離れた他のドット１０６が四つあるドットパターンを例示し、図１０（ｂ）は、注目ドット１０６から見て、距離ｄだけ離れた他のドット１０６が三つあるドットパターンを例示する。この場合、一例として、図１０（ａ）が検出対象となっているドットパターン１０３であるとして、原稿用紙１０２に描画された原稿画像１０１に図１０（ｂ）に例示するようなドット１０６のパターンが含まれている場合、あるいはその逆の場合、ドット密度を特徴量とした場合には検出対象であるドットパターン１０３の検出を行なうことができるのに対して、ドット間距離を特徴量とした場合には検出対象であるドットパターン１０３の検出を行なうことができなくなってしまう。つまり、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を検出対象とする場合には、過検出が生じ易くなる。

そこで、図１０（ｃ）には、ドット間距離を特徴量とし、検出対象であるドットパターン１０３の検出を正しく行ない得るようなドットパターン１０３を例示する。図１０（ｃ）に例示するドットパターン１０３は、ドットの間の距離ｄが複数種類設定され、しかも、各種類のドット間距離ｄの頻度が異なるように設定されている。このため、図９（ｂ）に示すように、隣接ドット間距離のピーク値分布が特徴量を持つ。そこで、このような隣接ドット間距離のピーク値分布という特徴量を検出することで、過検出なく検出対象となるドットパターン１０３を検出することができる。

以上説明したように、図２ないし図５、図６、図７に示すドットパターン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っている。これに対して、図１１及び図１２には、ドットパターン１０３それ自体、あるいはドットパターン１０３の集合が特徴量を持っている例を示す。つまり、図１１に例示するように、ドット１０６αとドットβとの間の距離α−βと、ドットβとドットγとの間の距離β−γと、ドットαとドットγとの間の距離α−γとは、それぞれ異なるように設定されており、これらのドットα、β、γで一組のドットパターン１０３が構成されている。このようなドットパターン１０３は、一例として、パターンマッチングによって容易に判定可能である。そして、図１１に例示するようなドットパターン１０３それ自体、あるいはそのようなドットパターン１０３の集合は、特徴量を持つ。ドットパターン１０３の集合に特徴量を持たせる手法としては、一例として、図１１に例示するようなドットパターン１０３の単位面積当りの密度を採用し得る。

２．本実施の形態の概要
本実施の形態の画像処理装置は、原稿画像１０１の画像データに含まれる機密文書判定用又は出力禁止文書判定用のパターン、一例としてドットパターン１０３（例えば、図６に例示する背景ドットパターン１０３、図７に例示する前景ドットパターン１０３）が有する特徴量（ドット密度、ドット間距離、特定ドットパターン、特定ドットパターンの単位面積当り密度等）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記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較し、検出した特徴量と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。この際、一例として、同一性の判定は、検出した特徴量と基準特徴量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、本実施の形態の画像処理装置は、画像データに対して、一例として、自動濃度補正等の補正処理を実行する。このような補正処理は、自動濃度補正に限らず、画像データからの機密文書判定用又は出力禁止文書判定用のドットパターン１０３が有する特徴量の検出に有効な補正処理であれば、その種類を問わない。そして、本実施の形態の画像処理装置において、そのような補正処理は、ユーザ選択可能な処理である。これに対して、本実施の形態において特長的な点は、特徴量検出処理の対象となる画像データは、ユーザによる上記補正処理の選択の如何に拘らず、自動濃度補正等のような画像データからの機密文書判定用又は出力禁止文書判定用のドットパターン１０３が有する特徴量の検出に有効な補正処理が施された後の画像データである、という点である。

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
（１）ハードウェア構成
図１３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１４は、図１３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１３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。

画像処理部２０２は、シェーディング補正部２１２、自動濃度補正部２１３、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。また、画像処理部２０２は、シェーディング補正部２１２でシェーディング補正された後の画像データに対して、自動濃度補正部２１３による自動濃度補正を実行するかどうかをユーザ選択可能にするためのセレクタ２１４を備える。このセレクタ２１４は、操作表示部２０５からシステムコントローラ２０４を介してユーザ操作可能である。そして、これらの各部２０６、２０７、２０８、２０９、２１３、２１４、２１５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機密文書判定用又は出力禁止文書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手段、工程と、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記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａ（図１４参照）に記憶されている基準特徴量と比較する手段、工程と、検出した特徴量であるドット密度と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手段、工程とを実行する。

このような各種の手段、工程を実行するために、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基準特徴量を記憶保存する記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａを有し、更に、例えば図１４（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ドット検出部２５１によってドット１０６を検出する（検出する手段、工程）。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、ドット密度判断部２５２は、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（比較する手段、工程）。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、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、その記憶領域２５３ａに、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閾値（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閾値（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、その記憶領域２５４ａに、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閾値（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閾値（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、ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、記憶領域２５３ａに記憶保存されているドット密度に関する閾値（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、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、記憶領域２５３ａに記憶保存されているドット数に関する閾値（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、ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、記憶領域２５４ａに記憶保存されているドット密度に関する閾値（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、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、記憶領域２５４ａに記憶保存されているドット数に関する閾値（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１４（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１４（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、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、記憶領域２５５ａを有し、この記憶領域２５５ａに、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閾値（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閾値（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、ドット密度判断部２５２で計算されたドット１０６の密度が、記憶領域２５５ａに記憶保存されているドット密度に関する閾値（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、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、記憶領域２５５ａに記憶保存されているドット数に関する閾値（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手段、工程を実行する。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（検出する手段、工程）、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、記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａ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（比較する手段、工程）、その同一性を判定する（判定する手段、工程）という処理を実行する。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の特徴量と記憶領域２５３ａ、２５４ａ、２５５ａ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、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。

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。

別の実施の形態として、システムコントローラ２０４は、出力禁止文書検知後の事後処理として、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ようにしても良い。その一例として、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）、白、黒などで塗りつぶすことが可能である。また、別の一例としては、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。

これに対して、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。

（２）処理プロセス
以上、ドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１をデジタル回路として構成した例を説明した。これに対して、実施に際しては、一例としてシステムコントローラ２０４のＲＯＭ２０４ｂにファームウェアとしてインストールされ、別の一例としてシステムコントローラ２０４が活用可能なＨＤＤ２１５等にインストールしたコンピュータソフトウェアに基づいて、コンピュータ１００１がドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１の機能を実現するように構成しても良い。この場合、ＨＤＤ２１５等にインストールされたコンピュータソフトウェアの全部又は一部は、一例として、システムコントローラ２０４が有するＲＡＭ２０４ｃにコピーされて実行することが好適である。

ここで、コンピュータソフトウェアに基づいてコンピュータ１００１が実行するドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１の処理内容を図１５に示すフローチャートに基づいて説明する。前述したデジタル回路構成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、ドットパターン１０３が含むドット密度を基準として、スキャナ２０１で画像読み取りされた原稿画像１０１の画像データが機密文書等のような出力禁止文書であるかどうかの判定を行なっていた。これに対して、図１５に示すフローチャートは、スキャナ２０１で画像読み取りされた原稿画像１０１の画像データが機密文書等のような出力禁止文書であるかどうかを判定するために、ドットパターン１０３が含むドット密度だけでなく、ドット間距離、つまり、図８に例示するドット１０６の間の距離ｄをも参照する。このような図１５に示すフローチャートの処理内容は次の通りである。

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記憶領域に、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閾値（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閾値（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閾値（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基準特徴量に対する閾値は、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中の記憶領域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中の記憶領域には、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閾値（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閾値（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閾値（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閾値（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閾値（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閾値（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中の記憶領域には、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閾値（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閾値（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閾値（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Ｓ１１０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、ドット間距離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中の記憶領域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閾値（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中の記憶領域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閾値（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Ｓ１１０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）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。これに対して、図１０（ｂ）に例示するようなドットパターン１０３の場合、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に例示するグラフに示される分布値よりもより平坦な分布値となり、ピーク値はより低い値をとる。したがって、ピーク値を参照することで、ドットパターン１０３が図１０（ａ）に例示するようなドットパターン１０３なのか図１０（ｂ）に例示するようなドットパターン１０３なのかを判別することが可能となり、図１０（ｂ）に例示するようなドットパターン１０３を判定対象から除くことができる。

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中の記憶領域に記憶保存されている閾値内なのか、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中の記憶領域に記憶保存されている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から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ中の記憶領域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機密文書判定用又は出力禁止文書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手段、工程及び機能と、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ＲＡＭ２０４ｃ中の記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する手段、工程及び機能と、検出した特徴量と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手段、工程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の特徴量と記憶領域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。

図１６は、コンピュータソフトウェアに基づいてコンピュータ１００１が実行するドットパターン検出部２１０及び出力禁止文書判定部２１１の処理内容の別の一例を示すフローチャートである。

まず、図１６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Ｓ２０１）。

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）。

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Ｓ２０１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、特定のドットパターン１０３の検出がなされる。つまり、システムコントローラ２０４の内外に存在する記憶領域、例えばＨＤＤ２１５、ＲＯＭ２０４ｂ、ＲＡＭ２０４ｃ等には、機密文書等の出力禁止文書判定用の基準となる基準ドットパターンが格納されており、ステップＳ２０４では、スキャナ２０１によって読み取られた原稿画像１０１の画像データ中に基準ドットパターンと同一のドットパターン１０３が存在しているかどうかが検出される。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、ステップＳ２０４で検出されたドットパターン１０３におけるある面積内でのドットパターン密度が計算される（ステップＳ２０５）。この計算は、ある面積内におけるステップＳ２０４で検出されたドットパターン１０３の個数を求めることでなされる。

次いで、システムコントローラ２０４の内外に存在する記憶領域、例えばＨＤＤ２１５、ＲＯＭ２０４ｂ、ＲＡＭ２０４ｃ等には、機密文書等の出力禁止文書判定用の基準となる基準ドットパターン密度が格納されている。そこで、ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５の計算処理によって求められたドットパターン密度が基準ドットパターン密度と一致しているかどうかが判定される。その結果、判定結果が肯定的である場合には（ステップＳ２０６のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃの記憶領域に一致したドットパターン数を累積して（ステップＳ２０７）ステップＳ２０８のステップに進み、判定結果が否定的である場合にはステップＳ２０７の処理をすることなくステップＳ２０８のステップに進む。そして、ステップＳ２０８では、例えばＲＡＭ２０４ｃの記憶領域に累積記憶したドットパターン数がある閾値内であるかどうかを判定し（ステップＳ２０８）、その結果に応じて複写禁止文書判定処理を実行する（ステップＳ２０９）。

こうして、原稿画像１０１の画像データに含まれる機密文書判定用又は出力禁止文書判定用のドットパターン１０３が有する特徴量（ドットパターン１０３の形態）を画像データから検出する手段、工程及び機能と、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例えばＲＡＭ２０４ｃ中の記憶領域に記憶されている基準特徴量（特定のドットパターン１０３の単位面積当りの密度、累積数）と比較する手段、工程及び機能と、検出した特徴量と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手段、工程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の特徴量と記憶領域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。

（３）補正処理
図１３に示すように、本実施の形態の画像処理装置では、スキャナ２０１で画像読み取りされてシェーディング補正部２１２でシェーディング補正された後の画像データに対して、補正手段として機能する自動濃度補正部２１３によって自動濃度補正を実行することが可能である。この自動濃度補正を実行するかどうかは、前述した通り、操作表示部２０５からの操作入力によってセレクタ２１４を切り替えることにより、ユーザ選択可能である。ここで、自動濃度補正というのは、新聞等の薄い色地の背景色をわざと飛ばして白地に変換してしまう補正処理を意味する。

図１７は、ドットパターン検出部２１０で設定されている２値化閾値とドット検出信号（自動濃度補正なし）との関係を自動濃度補正の有無毎に示すグラフである。２値化閾値は、図１５又は図１６のフローチャートに示す処理が実行される場合には、ドットパターン検出部２１０というデジタル回路では設定されず、例えばＲＯＭ２０４ｂやＲＡＭ２０４ｃ等の記憶領域に記憶保存されている。図１７中、（ａ）は、原稿画像１０１の背景部が比較的明るい場合の２値化閾値とドット検出信号との関係を示し、（ｂ）は、原稿画像１０１の背景部が比較的暗い場合の２値化閾値とドット検出信号との関係を示している。図１７に例示するような値に２値化閾値が設定されている場合、図１７（ａ）に示すように、原稿画像１０１の背景部が比較的明るい場合には、その設定された２値化閾値をもってドット検出信号の有無を正確に検出し得る。これに対して、図１７（ｂ）に示すように、原稿画像１０１の背景部が比較的暗い場合には、設定された２値化閾値ではドット検出信号の有無を正確に検出することができない。

図１８は、ドットパターン検出部２１０で設定されている２値化閾値とドット検出信号（自動濃度補正あり）との関係を自動濃度補正の有無毎に示すグラフである。２値化閾値は、図１５又は図１６のフローチャートに示す処理が実行される場合には、ドットパターン検出部２１０というデジタル回路では設定されず、例えばＲＯＭ２０４ｂやＲＡＭ２０４ｃ等の記憶領域に記憶保存されている。図１８中、（ａ）は、原稿画像１０１の背景部が比較的明るい場合の２値化閾値とドット検出信号との関係を示し、（ｂ）は、原稿画像１０１の背景部が比較的暗い場合の２値化閾値とドット検出信号との関係を示している。そして、図１８に例示されている２値化閾値は、図１７と同一の値に設定されている。そして、図１８に示すグラフ中、ドット検出信号は自動濃度補正が施された信号を示している。このため、図１８（ａ）に示すように、原稿画像１０１の背景部が比較的明るい場合には自動濃度補正が実行されないか実行されてもその程度が弱いため、ドット検出信号の波形としては図１７（ａ）と変わる点がない。これに対して、図１８（ｂ）に示すように、原稿画像１０１の背景部が比較的暗い場合には、より強い自動濃度補正が原稿画像１０１の画像データに施されるため、ドット検出信号の波形は、図１８（ａ）に例示する原稿画像１０１の背景部が比較的明るい場合のドット検出信号の波形と近似することになる。このため、図１８（ｂ）に示すように、原稿画像１０１の背景部が比較的暗い場合であっても、設定された２値化閾値によってドット検出信号の有無を正確に検出することができる。

このようなことから、本実施の形態では、図１３に示すように、ドットパターン検出部２１０に提供する画像読み取り後の原稿画像１０１の画像データは、自動濃度補正部２１３によって必ず自動濃度補正された画像データであるようにしている。これにより、ユーザが選択する自動濃度補正の実行の有無に拘らず、自動濃度補正部２１３によって自動濃度補正された画像データがドットパターン検出部２１０に提供される。これにより、ドットパターン検出部２１０では、その画像データが含むドット検出信号の有無を確実に検出することができ、ドット有無の検出精度を高めることが可能となる。

なお、図１５又は図１６に例示するように、デジタル回路構成のドットパターン検出部２１０の機能をコンピュータソフトウェアによって実行する構成とした場合には、自動濃度補正部２１３によって自動濃度補正された画像データがシステムコントローラ２０４に提供され、このシステムコントローラ２０４を含むコンピュータ１００１で機密文書等の出力禁止文書判定処理が実行されることになる。

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。 別の実施の形態として、ドットパターンとを例示する正面図である。 図１１に例示するドットパターンを有する原稿画像の一例を示す模式図である。 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として、そのハードウェア資源を示すブロック図である。 図１３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１３中に示されているドットパターン検出部及び機密文書判定部での処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３中に示されているドットパターン検出部及び機密文書判定部での処理の流れの別の一例を示すフローチャートである。 ドットパターン検出部で設定されている２値化閾値とドット検出信号（自動濃度補正なし）との関係を自動濃度補正の有無毎に示すグラフである。 ドットパターン検出部で設定されている２値化閾値とドット検出信号（自動濃度補正あり）との関係を自動濃度補正の有無毎に示すグラフである。

符号の説明

１０１ 原稿画像
２１３ 補正手段（自動濃度補正部）
２０４ｂ 記憶領域（ＲＯＭ）
２０４ｃ 記憶領域（ＲＡＭ）
２２１、２５３ａ、２５４ａ、２５５ａ 記憶領域
１００１ コンピュータ

Claims (19)

1. 原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正手段と、
   原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出手段と、
   検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較手段と、
   検出した特徴量と前記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判定手段と、
   を具備し、前記補正手段は、前記検出手段による前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出手段は、前記補正手段による補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正手段による補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する、ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記パターンは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. 前記ドットパターンは背景ドットパターンであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記ドットパターンは前景ドットパターンであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
5. 前記補正手段が施す補正処理は、自動濃度補正処理であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記補正手段による補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施すことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
7. 原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正工程と、
   原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出工程と、
   検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較工程と、
   検出した特徴量と前記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判定工程と、
   を具備し、前記補正工程は、前記検出工程での前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出工程は、前記補正工程での補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正工程での補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する、ことを特徴とする画像処理方法。
8. 前記パターンはドットパターンであることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
9. 前記ドットパターンは背景ドットパターンであることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
10. 前記ドットパターンは前景ドットパターンであることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
11. 前記補正工程で施される補正処理は、自動濃度補正処理であることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
12. 前記補正工程での補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施すことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
13. コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、
    原稿画像の画像データに対してユーザ選択可能に補正処理を施す補正手段と、
    原稿画像の画像データに含まれる機密文書判定用の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検出手段と、
    検出した特徴量を機密文書判定用のパターンの特徴量として記憶領域に記憶されている基準特徴量と比較する比較手段と、
    検出した特徴量と前記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判定手段と、
    を実行させるコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムであって、前記補正手段は、前記検出手段による前記画像データからの機密文書判定用のパターンが有する特徴量の検出に有効な補正処理を前記画像データに施し、前記検出手段は、前記補正手段による補正処理の実行選択の有無にかかわらず前記補正手段による補正処理を経た後の画像データを対象として機密文書判定用のパターンが有する特徴量を検出する、ことを特徴とするコンピュータプログラム。
14. 前記パターンはドットパターンであることを特徴とする請求項１３記載のコンピュータプログラム。
15. 前記ドットパターンは背景ドットパターンであることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。
16. 前記ドットパターンは前景ドットパターンであることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。
17. 前記補正手段が施す補正処理は、自動濃度補正処理であることを特徴とする請求項１３記載のコンピュータプログラム。
18. 前記補正手段による補正に先立ち、前記画像データにシェーディング補正処理を施すことを特徴とする請求項１３記載のコンピュータプログラム。
19. 請求項１３ないし１８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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