JP2006209741A - データ処理装置及びデータ処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】位置合わせプロセッサは、ウォータマークが付された画像のフレームを複数の画像ブロックに分割する画像解析器と、歪みベクトル確率推定器と、前方確率推定器と、後方確率推定器とを備える。歪みベクトル確率推定器は、各画像ブロックについて、元の画像のコピーのブロックの位置に対する画像ブロックのシフトを表す歪みベクトルの観測された確率を推定する。前方確率推定器は、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの観測された確率分布及びブロックを通る所定のパスにおける前の画像ブロックからの歪み確率から歪みベクトルの前方確率分布を生成する。後方確率推定器は、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの観測された確率分布及び後の画像ブロックからの歪み確率から歪みベクトルの後方確率分布を生成する。
【選択図】図5
Description
コードワードを画像に組込むことによってウォータマークが付された画像を生成するデータ符号化処理装置を図1に示す。図1に示すデータ符号化処理装置は、コードワードを画像に組込むことによって、元の画像のベースバンド領域内にウォータマークが付されたコピーを生成する。図1に示すように、ソース1は、画像Iを生成し、エンコーダ2に供給する。エンコーダ2は、データワード発生器4によって発生されたペイロードデータワードPを画像Iに組み込み、これにより、エンコーダ2からは、画像Iのウォータマークが付されたコピーWが出力される。図1に示すエンコーダ2は、コードワード係数を、画像の変換領域表現に対応する形式に変換するウォータマーク生成器6を備える。そして、知覚解析器8は、コードワードが画像Iに埋め込まれた際にコードワードが知覚される可能性を最小化するとともに、最大の強さでコードワード係数を搬送する画像の相対的能力に基づいて重み付け因子を生成する。強度適応化器(strength adaptor)10は、重み付け因子を受け取り、これをコードワード係数に乗算して、重み付けされたコードワード係数を生成する。そして、重み付けされたコードワード係数は、コードワードに逆変換を実行する逆変換プロセッサ12によってベースバンド領域に変換される。そして、ベースバンド領域コードワードは、混合器14によってベースバンド領域画像に組み合わされ、これにより画像のウォータマークが付されたコピーWが生成される。
コードワードがマテリアルアイテム内に存在すれば、コードワードを検出し、ペイロードデータワードを再生する検出装置を図3に示す。図3に示すように、ウォータマークが付された画像の不正なバージョンW’及び元の画像Iが再生プロセッサ90に供給される。
図3に示す位置合わせプロセッサ104のより詳細な構成を図5に示す。包括的に言えば、位置合わせプロセッサ104は、画像フレームの複数の画像ブロックのそれぞれについて、最尤歪みベクトル(most likely distortion vector)を判定し、この判定に基づいて、このフレームの歪みベクトルのマップを生成する。そして、歪みベクトルの観測されたマップに最適な関数を判定する。この関数は、観測された歪みのモデルを提供する。そして、このモデリング関数を用いて、画像フレームを再サンプリングし、モデリング関数の逆関数を適用することによって、歪みを実質的に減少させることができる。図5に示すように、ウォータマークが付された画像は、画像解析器200に供給され、画像解析器200は、ウォータマークが付された画像を、例えば4×4画素の画像ブロックに分割する。このようにしてウォータマークが付された画像の各フレームは、それぞれが4×4画素を含む一組の画像ブロックに分割される。画像解析器200は、画像を4×4の画像ブロックに分割し、分割された画像フレーム203として示す画像フレームを提供する。そして、各画像ブロックは、歪みベクトル推定器202に渡される。
図10は、図3、図5、図6、図7に示す位置合わせプロセッサ104の動作を示すフローチャートである。図10に示す各処理ステップを以下に説明する。
上に例示的に説明した本発明に基づく位置合わせプロセッサは、元の画像のコピーに関して、画像から歪みを除去するために用いることができる。したがって、本発明に基づく位置合わせプロセッサは、上述したように、ウォータマークが付された、歪んだ画像内に存在しているコードワード、特にデジタル映画画像に埋め込まれているコードワードを検出するために用いることができる。更に、本発明の実施形態に基づいて画像を位置合わせする処理を実行するように構成されたソフトウェアは、インターネット等のネットワークを介して通信を行うように構成された汎用コンピュータ上で実行される監視ソフトウェアの一部として実現してもよい。この監視ソフトウェアは、汎用コンピュータ上で実行されると、検査すべきウォータマークが付された画像を元の画像のコピーと比較し、画像を位置合わせし、ウォータマークが付された画像からコードワードを再生し、所有者、配信者又は他の権利者による画像に対する権利を保護する。
Claims (18)
- ウォータマークが付された画像に埋め込まれている一組のコードワードの少なくとも1つを検出するデータ処理装置において、
ウォータマークが付された画像と元の画像のコピーを互いに関連付けて位置合わせする位置合わせプロセッサと、
上記ウォータマークが付され、位置合わせされた画像を上記元の画像のコピーと比較することによって、該ウォータマークが付された画像から推定されたコードワードを再生し、上記組の各コードワードと該推定されたコードワードを相関させることによってコードワードを検出する検出プロセッサとを備え、
上記位置合わせプロセッサは、
上記ウォータマークが付された画像のフレームを複数の画像ブロックに分割する画像解析器と、
上記ウォータマークが付された画像の各画像ブロックについて、上記元の画像のコピーのブロックの位置に対する該画像ブロックのずれを表す歪みベクトルの観測された確率を推定する歪みベクトル確率推定器と、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び該画像ブロックを通る所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された前方確率分布を再帰的に生成する前方確率推定器と、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び上記所定のパスにおける後の画像ブロックから判定される推定された後方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された後方確率分布を再帰的に生成する後方確率推定器と、
各画像ブロックについて、上記推定された前方確率分布と、上記推定された後方確率分布と、上記歪みベクトルの観測された確率とを結合し、推定された最尤歪みベクトルを生成し、該推定された最尤歪みベクトルから最尤歪みベクトルのマップを生成する結合エンジンと、
上記ウォータマークコードワードを正しく検出する可能性を高めるために、上記最尤歪みベクトルのマップの逆を適用して、ウォータマークが付された画像を上記元のコピーに位置合わせする歪み除去エンジンとを備えることを特徴とするデータ処理装置。 - 上記歪み除去エンジンは、
最尤歪みベクトル確率のマップに最適なウォータマークが付された画像に存在する歪みを表す、モデリング関数を生成するモデリングプロセッサと、
上記ウォータマークが付された画像を再サンプリングし、モデリング関数で表現されたウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を上記元の画像のコピーに位置合わせする再サンプラとを備えることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。 - 上記再サンプラは、画像の画素を再サンプリングし、モデリング関数に基づいて歪みを除去することを特徴とする請求項2記載のデータ処理装置。
- 上記所定のパスは、第1及び第2の所定のパスを含み、上記前方及び後方確率推定器は、第1の前方及び後方確率推定器を備え、
当該データ処理装置は、
上記画像ブロックの最尤歪みベクトル及びブロックを通る第2の所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第2の推定された前方確率分布を再帰的に生成する第2の前方確率推定器と、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及び上記第2の所定のパスにおける後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第2の推定された後方確率分布を再帰的に生成する第2の後方確率推定器とを備え、
上記結合エンジンは、上記第2の推定された前方確率分布、上記第2の推定された後方確率分布及び最尤歪みベクトルを結合し、精度が高められた最尤歪みベクトルを提供する精度が高められた歪み確率マップを生成し、上記歪み除去エンジンは、該精度が高められた歪み確率マップの逆を適用して、上記ウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を上記元の画像のコピーに位置合わせすることを特徴とする請求項1乃至3いずれか1項記載のデータ処理装置。 - 上記第1の所定のパスは、行毎の処理によって上記画像ブロックを特定し、上記第2の所定のパスは、列毎の処理によって上記画像ブロックを特定することを特徴とする請求項1乃至4いずれか1項記載のデータ処理装置。
- 上記第1及び第2の前方確率推定器の少なくとも1つは、所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された前方確率分布を調整して前方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすフィルタを備え、
上記第1及び第2の後方確率推定器の少なくとも1つは、所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された後方確率分布を調整して後方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすフィルタを備えることを特徴とする請求項1乃至5いずれか1項記載のデータ処理装置。 - 上記所定の確率分布は、ガウス分布であることを特徴とする請求項6記載のデータ処理装置。
- ウォータマークが付された画像に埋め込まれている一組のコードワードの少なくとも1つを検出するデータ処理方法において、
上記ウォータマークが付された画像と元の画像のコピーを互いに関連付けて位置合わせするステップと、
上記ウォータマークが付され、位置合わせされた画像を上記元の画像のコピーと比較することによって上記ウォータマークが付された画像から推定されたコードワードを再生するステップと、
上記組の各コードワードと該推定されたコードワードを相関させることによってコードワードを検出するステップとを有し、
上記ウォータマークが付された画像と上記元の画像のコピーとを位置合わせするステップは、
上記ウォータマークが付された画像のフレームを複数の画像ブロックに分割するステップと、
上記ウォータマークが付された画像の各画像ブロックについて、元の画像のコピーのブロックの位置に対する該画像ブロックのずれを表す歪みベクトルの観測された確率を推定するステップと、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び該画像ブロックを通る所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された前方確率分布を再帰的に生成するステップと、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び所定のパスの後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された後方確率分布を再帰的に生成するステップと、
各画像ブロックについて、上記推定された前方確率分布と、上記推定された後方確率分布と、上記歪みベクトルの観測された確率とを結合し、推定された最尤歪みベクトルを生成するステップと、
各画像ブロックについて、該推定された最尤歪みベクトルから歪みベクトルのマップを生成するステップと、
上記ウォータマークコードワードを正しく検出する可能性を高めるために、各画像ブロックについて、画像を再サンプリングすることによって上記最尤歪みベクトルの逆を適用して、ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有するデータ検出方法。 - 上記最尤歪みベクトルの逆を適用するステップは、
最尤歪みベクトル確率のマップに最適なウォータマークが付された画像に存在する歪みを表す、モデリング関数を生成するステップと、
上記ウォータマークが付された画像を再サンプリングし、モデリング関数で表現されたウォータマークが付された画像の歪みを低減し、ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有することを特徴とする請求項8記載のデータ検出方法。 - 上記再サンプリングするステップは、画像の画素を再サンプリングし、モデリング関数に基づいて歪みを除去するステップを有することを特徴とする請求項8又は9記載のデータ検出方法。
- 上記所定のパスは、第1及び第2の所定のパスを含み、
当該データ検出方法は、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及びブロックを通る第2の所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第2の推定された前方確率分布を再帰的に生成するステップと、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及び上記第2の所定のパスの後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第2の推定された後方確率分布を再帰的に生成するステップと、
歪みベクトルの第2の前方確率分布、歪みベクトルの第2の後方確率分布及び最尤歪みベクトルを結合し、精度が高められた最尤歪みベクトルを提供する精度が高められた歪み確率マップを生成するステップと、
上記精度が高められた歪み確率マップの逆を適用して、上記ウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有することを特徴とする請求項8乃至10いずれか1項記載のデータ検出方法。 - 上記第1の所定のパスは、行毎の処理によって上記画像ブロックを特定し、上記第2の所定のパスは、列毎の処理によって上記画像ブロックを特定することを特徴とする請求項8乃至11いずれか1項記載のデータ検出方法。
- 所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された前方確率分布を調整して前方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすステップと、
所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された後方確率分布を調整して後方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすステップとを更に有する請求項8乃至12いずれか1項記載のデータ検出方法。 - 上記所定の確率分布は、ガウス分布であることを特徴とする請求項13記載のデータ検出方法。
- データ処理装置にロードされて、該データ処理装置に請求項8乃至14いずれか1項記載のデータ検出方法を実行させるコンピュータにより実行可能な命令を提供するコンピュータプログラム。
- 請求項15記載のコンピュータプログラムを表す情報信号が記録されたコンピュータにより読取可能な媒体。
- 図面を参照して実質的に本明細書に説明するデータ処理装置又は位置合わせプロセッサ。
- 図面を参照して実質的に本明細書に説明する、コードワードの所定の組における少なくとも1つコードワードを特定する方法又は画像の歪んだバージョンを元の画像のコピーに位置合わせする方法。
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