JP2006202100A - 画像検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像データの向きが回転していても特定画像の検出を少ない処理量で誤検出することなく検出できる精度の高い画像検出装置を提供する。
【解決手段】 画像データ上の走査位置を中心とする実質円周状の領域を複数形成し夫々における第一画像データを抽出する第一データ抽出部２０２と、第一画像データから第一画像データ特徴量を算出する第一特徴量算出部２０３と、第一画像データ特徴量と第一参照特徴量とから第一類似度を算出する第一類似度算出部２０５と、走査位置を起点とした実質直線状の領域を放射状に複数形成し夫々における第二画像データを抽出する第二データ抽出部２０６と、第二画像データから第二画像データ特徴量を算出する第二特徴量算出部２０７と、第二画像データ特徴量と第二参照特徴量とから第二類似度を算出する第二類似度算出部２０９とを備え、第一類似度と第二類似度とに基づいて特定画像の有無を検出する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、画像データに対して特定画像が含まれているか否かを検出する画像検出装置に関する。

近年、カラー複写機やカラースキャナおよびカラープリンタの飛躍的な性能向上によって、複写画像の画質は原稿画像と見分けがつかないぐらいのレベルにまで達し、誰でも簡単に原稿に忠実な複写物を手にいれられるようになってきている。しかし、これらが悪用され、紙幣や有価証券類といった複写禁止物の偽造に利用される危険性も増大しているため、原稿をスキャンして得られた画像中に紙幣や有価証券類に含まれる特定画像の有無を検出し、特定画像が含まれている場合には画像の読み取りや出力を禁止する等といった偽造防止技術が種々開発されている。

例えば、特許文献１においては、原稿をスキャンして得られる画像データを保持し、前記保持した画像データの注目画素を中心とした半径ｒの実質円周状の領域における画像データを抽出し、前記抽出された画像データから特徴量を算出することで特定画像を検出する手法が開示されている。つまり、前記原稿をスキャンして得られた画像データから抽出した画像データにより得られた特徴量と、予め保持していた特定画像が示す特徴量との類似度を算出し、前記類似度がある基準を超えていると判定された場合には新たに半径ｒ’（≠ｒ）の実質円周状の領域における画像データの抽出を行い、前述と同様の特徴量の算出、類似度の算出、判定といった一連の処理を複数回繰り返して行うことにより特定画像の検出を行うものである。また、前記算出する特徴量は実質円周状の領域における画像データの平均値や分散値、フーリエ係数などであり、実質円周状の領域の画像データを用いて算出することにより、前記原稿の向きが回転していても、前記特徴量が前記回転に対して不変な値となるように構成されている。つまり、前記原稿の向きが回転していても特定画像の検出が、少ない処理量で検出できるように構成されている。
特開平１１−１２６２５９号公報

しかし、前述した特許文献１においては、実質円周状の領域の画像データから得られる特徴量を半径の異なる他の実質円周状の領域の画像データから得られる特徴量とは独立した個別の条件で判定しているため、誤検出を引き起こすことが問題となっている。

例えば、図１０（ａ）に示すような画像、つまり、円状の画像であって、且つ、夫々の領域が等しい面積の四領域に分割され、前記領域間において、白階調（例えば、データ値は２５５とする）と黒階調（例えば、データ値は０とする）とが交互に構成される画像を特定画像とし、原稿から得られる画像データから前記特定画像を検出する場合における問題点について説明する。前記特定画像における特徴量を例えば、半径の異なる三種類の実質円周状の領域Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の画像データから得られる夫々の平均値とすると、夫々の平均値Ｄ１ａ、Ｄ２ａ、Ｄ３ａは、共に１２７．５となる。しかし、図１０（ｂ）に示すような画像、つまり、円状の画像であって、且つ、夫々の領域が等しい面積の四領域に分割された後、更に複数の特定幅を有する円周状領域に分割され、前記領域間において、白階調（例えば、データ値は２５５とする）と黒階調（例えば、データ値は０とする）とが隣接領域間で交互に構成される画像においても、前記特定画像と同様の実質円周状の領域Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の画像データから得られる特徴量、つまり、平均値Ｄ１ｂ、Ｄ２ｂ、Ｄ３ｂは、何れも１２７．５となり、前記特定画像として誤検出されることとなる。

本発明は、上述の従来欠点に鑑み、画像データの向きが回転していても特定画像の検出を少ない処理量で誤検出することなく検出できる精度の高い画像検出装置を提供する点にある。

上述の目的を達成するため、本発明による画像検出装置の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、画像データを走査しその走査位置を中心とする実質円周状の領域を複数形成し夫々における第一画像データを抽出する第一データ抽出部と、前記抽出された第一画像データから第一画像データ特徴量を算出する第一特徴量算出部と、前記第一画像データ特徴量と第一参照特徴量とから第一類似度を算出する第一類似度算出部とを備えることで、前記画像データに対して特定画像が含まれているか否かを検出する画像検出装置であって、前記走査位置を起点とした実質直線状の領域を放射状に複数形成し夫々の領域における第二画像データを抽出する第二データ抽出部と、前記抽出された第二画像データから第二画像データ特徴量を算出する第二特徴量算出部と、前記第二画像データ特徴量と第二参照特徴量とから第二類似度を算出する第二類似度算出部と、前記第一類似度と前記第二類似度とに基づいて前記画像データに対して特定画像が含まれているか否かの判定を実施する画像判定部とを備えて構成される点にある。

上述の構成によれば、実質円周状の領域の画像データから得られる第一画像データ特徴量と、放射状に形成した複数の実質直線状領域の画像データから得られる第二画像データ特徴量とを用いて、前記画像データと特定画像とを類似度として比較検出することができるのである。つまり、実質円周状の領域から得られる前記画像データの特徴量に加え、放射状に形成した複数の実質直線状領域から得られる前記画像データの特徴量を算出し、類似度として比較するだけで、精度の高い画像検出装置を提供することが可能となるのである。

尚、前記画像データは、前記画像データの元となる画像における微少領域を１単位とした輝度データの集合であり、前記画像データから得られる画像は、前記輝度データをドット配列することで表現される。つまり、前記画像データを用いて形成される円や直線は、擬似的な円や直線として表現されるものである。このため、擬似的な円の形態を実質円として、また、擬似的な直線の形態を実質直線として表記する。

同第二の特徴構成は、同請求項２に記載した通り、上述の第一特徴構成に加えて、前記第二特徴量算出部は、前記実質直線状の領域毎に抽出された画像データから各領域での領域特徴量を算出し、前記各領域の領域特徴量から、前記画像データの向きに依存しない前記第二画像データ特徴量を算出する点にある。

上述の構成によれば、画像データから実質円周状に第一画像データを抽出することで、前記画像データの向きに依存しない第一画像データ特徴量を得ることができる。更に、第二画像データ特徴量においても、前記画像データの向きに依存しない特徴量となることから、前記画像データの向きが回転していても特定画像の検出ができる画像検出装置を提供することが可能となるのである。

同第三の特徴構成は、同請求項３に記載した通り、上述の第二特徴構成に加えて、前記第二特徴量は、前記各領域での領域特徴量を離散数列とした離散フーリエ変換から得られるスペクトル変換値である点にある。

上述の構成によれば、第二画像データ特徴量を確実に画像データの向きに依存しない特徴量とすることが可能となるのである。

以上説明した通り、本発明によれば、画像データの向きが回転していても特定画像の検出を少ない処理量で誤検出することなく検出できる精度の高い画像検出装置を提供することができるようになった。

以下に本発明による画像検出装置を画像形成装置であるデジタル方式の複写機に適用した実施の形態について説明する。図１に示すように、画像形成装置としての複写機は、原稿の画像データを読み取る画像読取部１と、前記画像読取部１により読み取られた原稿画像データに所定の処理を施して出力画像データを生成する出力画像データ生成部２と、前記出力画像データ生成部２からの出力画像データに基づいて出力用紙である記録紙１０に画像を形成して出力する画像形成部３と、複写機の各種ジョブの動作モードを設定するモード設定キーや設定されたジョブを起動するプリントスイッチなどが配置され、前記モード設定キーによる設定情報などが表示されるタッチパネル式の液晶表示部を備えた操作部４とを備えて構成されている。

前記画像読取部１は、原稿が載置される原稿トレイ１２と、前記原稿トレイ１２に載置された原稿を給紙する原稿給紙部（図示せず）と、前記原稿給紙部により給紙された原稿の画像を読み取るＣＣＤリニアセンサ（図示せず）とを備えて構成されている。

前記画像形成部３は、前記出力画像データに基づいて感光体６０にトナー画像を形成するトナー画像形成部６と、前記形成されたトナー画像が転写される記録紙１０を搬送する搬送部７と、前記転写された記録紙１０上のトナー像を内部に挿入設置された加熱ヒータ（不図示）と温度センサ（付図示）により所定温度に加熱された定着ローラ８ａにより加熱溶融して定着する定着部８とを備えて構成されている。

前記トナー画像形成部６は、前記感光体６０と、前記感光体６０の周囲に順に配置され、表面を均一にコロナ帯電する帯電チャージャー６１と、帯電された前記感光体６０を露光して静電潜像を形成するプリントヘッド６２と、前記形成された静電潜像にトナーを静電付着させてトナー像を顕像化する現像部６３と、前記トナー像を記録紙１０に転写する転写部と、転写後に前記感光体６０に残存するトナーを除去するクリーニング部６４と、前記感光体６０表面の残留電位を落して均一にする除電ランプ６５とを備えて構成されている。尚、前記現像部６３には、カラー画像を生成可能とするため、シアン、マゼンダ、イエロー、ブラックの４色の現像ブロックが配置されている。

前記搬送部７は、夫々サイズの異なる記録紙１０が収容された一般給紙カセット１１ａ或いは任意に異なるサイズの記録紙１０が設置される手差しカセット１１ｂから前記記録紙１０を１枚ずつ搬送する給紙搬送部７ａと、前記給紙された記録紙１０を前記転写部に搬送し、トナー像が転写された前記記録紙１０を前記定着部８に向けて搬送する転写搬送部７ｂと、前記定着部８を通過した前記記録紙１０をフェースアップで排紙トレイ９に排紙する第一排紙部７ｃと、フェイスダウン方式で排出する第二排紙部７ｄと、前記第二排紙部７ｄを経由して前記画像読取部１に搬送する第三排紙部７ｅと、両面プリント用の再搬送部７ｆとを備えて構成され、夫々には搬送用のローラが設けられている。

上述した複写機の制御部は、図２に示すように、前記画像読取部１による原稿の読取動作を制御する画像読取制御部１Ａと、前記出力画像データ生成部２と、前記画像形成部３を制御する画像形成制御部３Ａと、前記操作部４の入出力信号を制御する操作制御部４Ａと、上述の各制御ブロック、つまり、前記画像読取制御部１Ａと前記出力画像データ生成部２と前記画像形成制御部３Ａと前記操作制御部４Ａとのタイミングを制御して複写動作などの実行を管理するシステム制御部５とを備えて構成され、前記各制御ブロック、つまり、前記画像読取制御部１Ａと前記出力画像データ生成部２と前記画像形成制御部３Ａと前記操作制御部４Ａと前記システム制御部５には、夫々ＣＰＵ及びＣＰＵによる動作プログラムが格納されたＲＯＭなどが設けられている。

前記画像読取制御部１Ａは、原稿給紙部１０１を駆動して前記原稿トレイ１２に載置された原稿を給紙するとともに、ＣＣＤリニアセンサ１０２により読み取られた原稿画像に対応するアナログ信号をＡ／Ｄ変換手段１０３によりデジタルデータに変換して得られた画像データを、所定の変換テーブルが設けられた入力画像処理手段１０４によりシェーディング補正し、γ補正するように構成されている。

前記出力画像データ生成部２は、前記入力画像処理手段１０４から出力された画像データを記憶して前記画像データに特定画像が含まれるか否かの判定を行なう画像検出装置として主要部となる画像検出部２０と、前記画像データに対して空間フィルタ処理、中間調処理、拡縮処理等の画像データ変換処理を行なう画像処理部２１と、前記画像処理部２１からの出力画像データを前記プリントヘッド６２に対する駆動信号に変換するデータ変換手段２２とを備えて構成され、前記変換された駆動信号が前記プリントヘッド６２の駆動回路に出力されるように構成されている。

上述の複写機では、前記原稿トレイ１２に原稿を載置し、前記操作部４に複写枚数、出力用紙サイズ、複写倍率などのモード設定キーを適切に設定操作した後にプリントスイッチを押圧操作することにより複写動作が開始される。即ち、前記システム制御部５は、前記画像読取制御部１Ａに原稿画像の読取りコマンドを出力して、前記画像処理部２に読取られた画像データに基づいた出力画像の生成コマンドを出力し、前記画像出力制御部３Ａに画像出力コマンドを出力する。前記画像出力制御部３Ａは、前記搬送部７を駆動して前記一般給紙カセット１１ａ或いは前記手差しカセット１１ｂから記録紙１０を搬送させた後に、所定のタイミングで前記画像出力制御部３Ａに画像データ出力コマンドを出力して前記プリントヘッド６２を駆動する。前記プリントヘッド６２により露光された前記感光体６０にトナー画像が形成されると、前記トナー像が前記記録紙１０に転写され、前記定着部８で定着処理された後に前記複写機外に排出される構成となっている。

前記画像検出部２０は、前記入力画像処理手段１０４から出力された画像データを記憶する画像データ記憶部２０１と、前記画像データの走査位置を指定する走査部２１２と、前記走査位置を中心とする実質円周状の領域を複数形成し夫々における第一画像データを抽出する第一データ抽出部２０２と、前記抽出された第一画像データから第一画像データ特徴量を算出する第一特徴量算出部２０３と、前記特定画像の第一参照特徴量が記憶されている第一参照量記憶部２０４と、前記第一画像データ特徴量と前記第一参照特徴量とから第一類似度を算出する第一類似度算出部と２０５と、前記走査位置を起点とした実質直線状の領域を放射状に複数形成し夫々の領域における第二画像データを抽出する第二データ抽出部２０６と、前記抽出された第二画像データから第二画像データ特徴量を算出する第二特徴量算出部２０７と、前記特定画像の第二参照特徴量が記憶されている第二参照量記憶部２０８と、前記第二画像データ特徴量と前記第二参照特徴量とから第二類似度を算出する第二類似度算出部２０９と、前記第一類似度と前記第二類似度とに基づいて前記画像データに特定画像が含まれるか否かの判定を行なう画像判定部２１０と、前記画像判定部２１０によって、前記特定画像が含まれていない場合に前記画像データ記憶部２０１に記憶されている画像データの変換処理を許可すると同時に前記複写機の複写動作を許可する複写許可部２１１とを備えて構成されている。

前記第一参照量記憶部２０４は、前記特定画像から算出された第一参照特徴量を予め記憶するものである。前記第一参照特徴量は、例えば、図４（ａ）に示すように前記特定画像（ここでは不図示）において、その中心点Ｏを中心とした半径がＲ１、Ｒ２、Ｒ３の実質円周状の領域を三領域形成し、夫々の領域Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３に対応する特定画像データの第一特徴量を第一参照特徴量Ｃ１ｒ、Ｃ２ｒ、Ｃ３ｒとする。前記第一特徴量としては、例えば、前記各領域Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３における特定画像データの平均値や分散値、フーリエ係数等を用いることができる。具体例を示すと、前記特定画像を図４（ｂ）に示すような画像、つまり、円状の画像であって、且つ、夫々の領域が等しい面積の四領域に分割され、前記領域間において、白階調（例えば、データ値は２５５とする）と黒階調（例えば、データ値は０とする）とが交互に構成される画像であるとし、前記第一特徴量を前記各領域Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３における特定画像データの平均値とした場合には、図４（ｃ）に示すように、前記第一特徴量、つまり、前記第一参照特徴量は、夫々Ｃ１ｒ＝１２７．５、Ｃ２ｒ＝１２７．５、Ｃ３ｒ＝１２７．５となる。

前記第二参照量記憶部２０８は、前記特定画像から算出された第二参照特徴量を予め記憶するものである。前記第二参照特徴量は、例えば、図５（ａ）に示すように、前記特定画像（ここでは不図示）の中心Ｏを起点とした長さＬの実質直線状の領域が、前記中心Ｏを中心として放射状となるように八領域形成し、つまり、前記各実質直線状の領域が各隣り合う実質直線状の領域との前記中心Ｏでの交角が夫々４５°となるように形成し、夫々の領域Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８における領域特徴量Ｌ１ｒ、Ｌ２ｒ、Ｌ３ｒ、Ｌ４ｒ、Ｌ５ｒ、Ｌ６ｒ、Ｌ７ｒ、Ｌ８ｒを算出する。次に、前記領域特徴量Ｌ１ｒ、Ｌ２ｒ、Ｌ３ｒ、Ｌ４ｒ、Ｌ５ｒ、Ｌ６ｒ、Ｌ７ｒ、Ｌ８ｒを離散数列とし、（数１）に示す離散フーリエ変換から得られるスペクトル変換値を前記特定画像の第二特徴量とし、これを第二参照特徴量Ｌｒとする。尚、前記領域特徴量としては、例えば、前記各領域における画素データの平均値や分散値、フーリエ係数等を用いることができる。

具体例を示すと、前記特定画像を図５（ｂ）に示すように、前述した図４（ｂ）と同様な画像とし、前記領域特徴量を前記各領域Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８における特定画像データの平均値とした場合には、図５（ｃ）に示すように、各領域特徴量は、夫々Ｌ１ｒ＝０、Ｌ２ｒ＝０、Ｌ３ｒ＝２５５、Ｌ４ｒ＝２５５、Ｌ５ｒ＝０、Ｌ６ｒ＝０、Ｌ７ｒ＝２５５、Ｌ８ｒ＝２５５となる。また、前記領域特徴量を離散数列とし、前述した（数１）により離散フーリエ変換したスペクトル変換値Ｘ（ｋ）は、［１０２０，０，−５１０−５１０ｊ，０，０，０，−５１０＋５１０ｊ，０］となり、この値を前記第二特徴量、つまり、前記第二参照特徴量Ｌｒとする。尚、前記第二参照特徴量Ｌｒは、前記スペクトル変換値Ｘ（ｋ）の絶対値としてもよい。この場合には、Ｌｒ＝｜Ｘ（ｋ）｜＝［１０２０，０，７２１．２４８，０，０，０，７２１．２４８，０］となる。

前記第一データ抽出部２０２は、走査部２１２により指定された走査位置Ｐによって特定される第一領域における第一画像データを抽出するもので、前記走査位置Ｐによって特定される第一領域は、前記中心Ｏによって特定される複数の実質円周状の領域と等しくなるように構成されている。例えば、前記中心Ｏによって特定される複数の実質円周状の領域が前述した図４（ａ）のようなものであるならば、前記走査位置Ｐによって特定される第一領域においても図６に示すように、前記走査位置Ｐを中心とした半径がＲ１、Ｒ２、Ｒ３の実質円周状の領域を三領域形成し、夫々の領域Ｃｓ１、Ｃｓ２、Ｃｓ３毎に画像データを抽出する。

前記第二データ抽出部２０６は、走査部２１２により指定された走査位置Ｐによって特定される第二領域における第二画像データを抽出するもので、前記走査位置Ｐによって特定される第二領域は、前記中心Ｏによって特定される複数の実質直線状の領域と等しくなるように構成されている。例えば、前記中心Ｏによって特定される複数の実質直線状の領域が前述した図５（ａ）のようなものであるならば、前記走査位置Ｐによって特定される第二領域においても図７に示すように、前記走査位置Ｐを起点として長さＬの実質直線状の領域が、前記走査位置Ｐを中心として放射状となるように八領域形成し、つまり、前記各実質直線状の領域が各隣り合う実質直線状の領域との前記走査位置Ｐでの交角が夫々４５°となるように八領域形成し、夫々の領域Ｌｓ１、Ｌｓ２、Ｌｓ３、Ｌｓ４、Ｌｓ５、Ｌｓ６、Ｌｓ７、Ｌｓ８毎に画像データを抽出する。

前記走査部２１２は、前記第一データ抽出部２０２が抽出する第一画像データ或いは前記第一データ抽出部２０６が抽出する第二画像データの抽出領域を順次指定するもので、前記抽出領域の中心位置を前記走査位置Ｐとして順次指定する構成となっている。例えば、図８に示すように、前記画像データの領域Ｅｄにおいて、前記走査位置Ｐを走査方向Ｘ或いは走査方向Ｙの方向に順次走査しながら、前記第一画像データ或いは前記第二画像データの抽出領域を指定する構成となっている。

前記第一特徴量算出部２０３は、前記走査位置毎に抽出された前記実質円周状領域における第一画像データ特徴量を算出するもので、前記第一参照特徴量の算出方法と同じ算出方法により算出する構成となっている。例えば、前述のように、前記第一参照特徴量Ｃ１ｒ、Ｃ２ｒ、Ｃ３ｒが、前記各領域Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３における画素データの平均値とした場合には、前記各領域Ｃｓ１、Ｃｓ２、Ｃｓ３における第一画像データの平均値Ｃｓ１ｒ、Ｃｓ２ｒ、Ｃｓ３ｒを算出し、夫々の第一画像データ特徴量とする。

前記第二特徴量算出部２０７は、前記走査位置毎に抽出された前記第二画像データの実質直線状領域における各領域特徴量、或いは、それを用いて算出する第二画像データ特徴量を算出するもので、前記第二参照特徴量の算出方法と同じ算出方法により算出する構成となっている。例えば、前述のように、前記領域特徴量Ｌ１ｒ、Ｌ２ｒ、Ｌ３ｒ、Ｌ４ｒ、Ｌ５ｒ、Ｌ６ｒ、Ｌ７ｒ、Ｌ８ｒが、前記各領域Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８における画素データの平均値とした場合には、前記各領域Ｌｓ１、Ｌｓ２、Ｌｓ３、Ｌｓ４、Ｌｓ５、Ｌｓ６、Ｌｓ７、Ｌｓ８における第二画素データの平均値Ｌｓ１ｒ、Ｌｓ２ｒ、Ｌｓ３ｒ、Ｌｓ４ｒ、Ｌｓ５ｒ、Ｌｓ６ｒ、Ｌｓ７ｒ、Ｌｓ８ｒを算出し、夫々の領域特徴量とする。また、前記領域特徴量Ｌｓ１ｒ、Ｌｓ２ｒ、Ｌｓ３ｒ、Ｌｓ４ｒ、Ｌｓ５ｒ、Ｌｓ６ｒ、Ｌｓ７ｒ、Ｌｓ８ｒを離散数列とし、前述した（数１）に示す離散フーリエ変換から得られるスペクトル変換値Ｌｓｒを第二画像データ特徴量とする。

前記第一類似度算出部２０５は、前記第一画像データ特徴量と前記第一参照特徴量とから第一類似度を算出するもので、例えば、前記第一画像データ特徴量Ｃｓ１ｒ、Ｃｓ２ｒ、Ｃｓ３ｒと前記第一参照特徴量Ｃ１ｒ、Ｃ２ｒ、Ｃ３ｒとにおいて、Ｃｓ１ｒ／Ｃ１ｒ、Ｃｓ２ｒ／Ｃ２ｒ、Ｃｓ３ｒ／Ｃ３ｒ等といった算出式から得られる夫々の一致度を算出し、その一致度の集合を前記第一類似度とすることができる。

前記第二類似度算出部２０９は、前記第二画像データ特徴量と前記第二参照特徴量とから第二類似度を算出するもので、例えば、前記第二画像データ特徴量Ｌｓｒと前記第二参照特徴量Ｌｒとから、Ｌｓｒ／Ｌｒ等といった算出式から得られる一致度を前記第二類似度とすることができる。

前記画像検出部２０の動作について、図９のフローチャートに基づいて説明する。前記データ記憶部２０１に前記入力画像処理手段１０４から出力された画像データが記憶されると（ＳＡ１）、前記第一データ抽出部２０２は、前記走査部２１２による走査位置指定に基づいて、前述したように、前記走査位置Ｐを中心とする実質円周状の領域を複数形成し、夫々の領域における第一画像データを抽出する（ＳＡ２、ＳＡ３）。前記第一特徴量算出部２０３は、前記抽出された第一画像データに基づいて第一画像データ特徴量を算出する（ＳＡ４）。前記第一類似度算出部２０５は、前記第一画像データ特徴量と前記第一参照量記憶部２０４に格納されている第一参照量とからその第一類似度を算出する（ＳＡ５）。

前記第二データ抽出部２０６は、走査部２１２による走査位置に基づいて、前述したように、前記走査位置Ｐを起点とした長さＬの実質直線状の領域が前記走査位置Ｐを中心として放射状となるように複数形成し、夫々の領域における第二画像データを抽出する（ＳＡ６）。前記第二特徴量算出部２０７は、前述したように前記抽出された第二画像データに基づいて領域特徴量を算出し（ＳＡ７）、前記領域特徴量から第二画像データ特徴量を算出する（ＳＡ８）。前記第二類似度算出部は、前記第二画像データ特徴量と前記第二参照量記憶部２０８に格納されている第二参照量とからその第二類似度を算出する（ＳＡ９）。

前記判定部２１０は、前記第一類似度と前記第二類似度から前記画像データが特定画像であるか否かの判定を行ない（ＳＡ１０）、特定画像であるとした場合には、その旨の通知を前記操作部４に表示することにより実施する（ＳＡ１１）。また、特定画像でないとした場合には、前記走査部２１２により次の走査位置の指定が行なわれる（ＳＡ１２、ＳＡ２）。全ての走査位置について画像データの判定が行なわれ、特定画像が含まれていなければ、前記複写許可部２１１により複写が許可され、画像処理等の実施が可能となる（ＳＡ１２、ＳＡ１３）。

尚、前記実質円周状の領域数は三領域に限定するものではなく、適宜領域数を設定することができる。つまり、前記第一データ抽出部２０２は、前記第一参照量記憶部２０４に記憶されている第一参照特徴量が得られる実質円周状の領域に対応する画像データを抽出する構成となっていればよい。

また、前記実質直線状の領域は八領域に限定するものではなく、適宜領域数を設定することができる。つまり、前記第二データ抽出部２０６は、前記第一参照量記憶部２０８に記憶されている第二参照特徴量が得られる実質直線状の領域に対応する画像データを抽出する構成となっていればよい。

前記種々の特徴量の算出は、抽出した画像データを直接的に用いて算出してもよいし、前記画像データから例えばバイリニア法やバイキュービック法等の画像補完法により補完画像データを生成し、前記補完画像データを用いて算出してもよい。前記実質円周状の領域或いは前記実質直線状の領域がより円周状或いは直線状に近いものとなり、画像データの向きが回転していても、より精度よく特定画像を検出することが可能な構成とすることができる。

複写機の説明図 複写機の回路構成の説明図 画像検出装置における主要部のブロック構成の説明図 第一参照特徴量の算出例についての説明図 第二参照特徴量の算出例についての説明図 第一画像データの抽出領域についての説明図 第二画像データの抽出領域についての説明図 走査位置の走査についての説明図 画像検出部の動作を説明するためのフローチャート 従来技術の問題点についての説明図

符号の説明

２０：画像検出部
２１：変換処理部
１０４：入力画像処理手段
２０１：画像データ記憶部
２０２：第一データ抽出部
２０３：第一特徴量算出部
２０４：第一参照量記憶部
２０５：第一類似度算出部
２０６：第二データ抽出部
２０７：第二特徴量算出部
２０８：第二参照量記憶部
２０９：第二類似度算出部
２１０：判定部
２１１：複写許可部
２１２：走査部

Claims (3)

1. 画像データを走査しその走査位置を中心とする実質円周状の領域を複数形成し夫々における第一画像データを抽出する第一データ抽出部と、前記抽出された第一画像データから第一画像データ特徴量を算出する第一特徴量算出部と、前記第一画像データ特徴量と第一参照特徴量とから第一類似度を算出する第一類似度算出部とを備えることで、前記画像データに対して特定画像が含まれているか否かを検出する画像検出装置であって、
   前記走査位置を起点とした実質直線状の領域を放射状に複数形成し夫々の領域における第二画像データを抽出する第二データ抽出部と、前記抽出された第二画像データから第二画像データ特徴量を算出する第二特徴量算出部と、前記第二画像データ特徴量と第二参照特徴量とから第二類似度を算出する第二類似度算出部と、前記第一類似度と前記第二類似度とに基づいて前記画像データに対して特定画像が含まれているか否かの判定を実施する画像判定部とを備えて構成される画像検出装置。
2. 前記第二特徴量算出部は、前記実質直線状の領域毎に抽出された画像データから各領域での領域特徴量を算出し、前記各領域の領域特徴量から、前記画像データの向きに依存しない前記第二画像データ特徴量を算出する請求項１に記載の画像検出装置。
3. 前記第二特徴量は、前記各領域での領域特徴量を離散数列とした離散フーリエ変換から得られるスペクトル変換値である請求項２に記載の画像検出装置。

Images