JP2006222572A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文書画像の画質の劣化を抑え、埋め込む情報量を増やすこと。
【解決手段】処理対象となる文書画像を取得する処理対象画像取得部１０１と、処理対象画像取得部１０１によって取得された文書画像に埋め込む情報を取得する情報取得部１０２と、文書画像を複数の領域に分割するとともに、分割された領域を白地領域と、文字領域と、に分類する画像分割部１０３と、画像分割部１０３によって分類された結果に基づいて白地領域と文字領域にそれぞれ情報を埋め込んだ重畳画像を生成する情報埋込部１０４と、を備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、印刷物やデジタル画像に情報を埋め込む画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来、文書画像に情報を埋め込む方法として、ドットパターンを用いて文字と重ならない領域にのみ機密情報などを埋め込む方法が知られている（たとえば、下記特許文献１参照。）。

また、埋め込み対象の画像の背景を加工し、その背景に情報を埋め込む方法、あるいはあらかじめ所定の背景に透かし情報を埋め込んだものを保持しておき、後に原画と背景を合成する方法が知られている（たとえば、下記特許文献２参照。）。

特開２００３−２０９６７６号公報 特開２００４−４８３８０号公報

しかしながら、上述した特許文献に記載された発明は、文字の領域と重ならない領域のみに情報を埋め込んでいるため、文書画像中の文字の領域が多くなると、文書画像に埋め込むことのできる情報量が少なくなってしまうという問題点があった。

また、背景の加工、加工場所の指示、透かし情報の埋め込みあるいは画像の合成などをおこなう必要があり、作業が繁雑になるという問題点があった。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、白地領域と文字領域の双方に情報を埋め込むことができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる画像処理装置は、処理対象となる文書画像を取得する処理対象画像取得手段と、前記処理対象画像取得手段によって取得された前記文書画像に埋め込む情報を取得する情報取得手段と、前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段によって分割された前記領域を白地領域と、文字領域と、に分類する領域分類手段と、前記領域分類手段によって分類された結果に基づいて前記白地領域と文字領域にそれぞれ前記情報を埋め込んだ重畳画像を生成する情報埋込手段と、を備えることを特徴とする。

この請求項１の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ適した方法で情報を埋め込むことができるため、文書画像へ埋め込む情報量を増加させることができる。

また、請求項２の発明にかかる画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記重畳画像を印刷する印刷手段をさらに備えることを特徴とする。

この請求項２の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報を埋め込んだ文書画像を印刷物として出力することができる。

また、請求項３の発明にかかる画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記情報埋込手段は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を埋め込むことを特徴とする。

この請求項３の発明によれば、微小なドットパターンを用いることで画質の劣化を抑えて情報を埋め込むことができる。

また、請求項４の発明にかかる画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記情報埋込手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の黒画素の個数を変更することを特徴とする。

この請求項４の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項５の発明にかかる画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記情報埋込手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数を変更することを特徴とする。

この請求項５の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項６の発明にかかる画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記情報埋込手段は、前記文字領域に前記情報を埋め込むことを特徴とする。

この請求項６の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項７の発明にかかる画像処理装置は、抽出対象の文書画像を取得する抽出対象画像取得手段と、前記抽出対象画像取得手段によって取得した前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段によって分割された前記領域を白地領域あるいは文字領域に分類する領域分類手段と、前記領域分類手段によって分類された結果に基づいて前記領域に埋め込まれた情報を抽出する情報抽出手段と、を備えることを特徴とする。

この請求項７の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報が埋め込まれた印刷物から情報を抽出することができる。

また、請求項８の発明にかかる画像処理装置は、請求項７に記載の発明において、前記抽出対象画像取得手段は、前記情報が埋め込まれた印刷物を画像として取得することを特徴とする。

この請求項８の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報が埋め込まれた印刷物から情報を抽出することができる。

また、請求項９の発明にかかる画像処理装置は、請求項７または８に記載の発明において、前記情報抽出手段は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項９の発明によれば、微小なドットパターンを用いて埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項１０の発明にかかる画像処理装置は、請求項７または８に記載の発明において、前記情報抽出手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる黒画素の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項１０の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項１１の発明にかかる画像処理装置は、請求項７または８に記載の発明において、前記情報抽出手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項１１の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項１２の発明にかかる画像処理装置は、請求項７または８に記載の発明において、前記情報抽出手段は、前記文字領域から前記情報を抽出することを特徴とする。

この、請求項１２の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１３の発明にかかる画像処理方法は、処理対象となる文書画像を取得する処理対象画像取得工程と、前記処理対象画像取得工程によって取得された前記文書画像に埋め込む情報を取得する情報取得工程と、前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、前記画像分割工程によって分割された前記領域を白地領域と、文字領域と、に分類する領域分類工程と、前記領域分類工程によって分類された結果に基づいて前記白地領域と文字領域にそれぞれ前記情報を埋め込んだ重畳画像を生成する情報埋込工程と、を含むことを特徴とする。

この請求項１３の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ適した方法で情報を埋め込むことができるため、文書画像へ埋め込む情報量を増加させることができる。

また、請求項１４の発明にかかる画像処理方法は、請求項１３に記載の発明において、前記重畳画像を印刷する印刷工程をさらに含むことを特徴とする。

この請求項１４の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報を埋め込んだ文書画像を印刷物として出力することができる。

また、請求項１５の発明にかかる画像処理方法は、請求項１３または１４に記載の発明において、前記情報埋込工程は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を埋め込むことを特徴とする。

この請求項１５の発明によれば、微小なドットパターンを用いることで画質の劣化を抑えて情報を埋め込むことができる。

また、請求項１６の発明にかかる画像処理方法は、請求項１３または１４に記載の発明において、前記情報埋込工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の黒画素の個数を変更することを特徴とする。

この請求項１６の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項１７の発明にかかる画像処理方法は、請求項１３または１４に記載の発明において、前記情報埋込工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数を変更することを特徴とする。

この請求項１７の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項１８の発明にかかる画像処理方法は、請求項１３または１４に記載の発明において、前記情報埋込工程は、前記文字領域に前記情報を埋め込むことを特徴とする。

この請求項１８の発明によれば、ドットパターンを描画することができない文字領域に対しても情報を埋め込むことが可能になる。

また、請求項１９の発明にかかる画像処理方法は、抽出対象の文書画像を取得する抽出対象画像取得工程と、前記抽出対象画像取得工程によって取得した前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、前記画像分割工程によって分割された前記領域を白地領域あるいは文字領域に分類する領域分類工程と、前記領域分類工程によって分類された結果に基づいて前記領域に埋め込まれた情報を抽出する情報抽出工程と、を含むことを特徴とする。

この請求項１９の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報が埋め込まれた印刷物から情報を抽出することができる。

また、請求項２０の発明にかかる画像処理方法は、請求項１９に記載の発明において、前記抽出対象画像取得工程は、前記情報が埋め込まれた印刷物を画像として取得することを特徴とする。

この請求項２０の発明によれば、白地領域と文字領域に対してそれぞれ異なる方法で情報が埋め込まれた印刷物から情報を抽出することができる。

また、請求項２１の発明にかかる画像処理方法は、請求項１９または２０に記載の発明において、前記情報抽出工程は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項２１の発明によれば、微小なドットパターンを用いて埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項２２の発明にかかる画像処理方法は、請求項１９または２０に記載の発明において、前記情報抽出工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる黒画素の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項２２の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項２３の発明にかかる画像処理方法は、請求項１９または２０に記載の発明において、前記情報抽出工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項２３の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項２４の発明にかかる画像処理方法は、請求項１９または２０に記載の発明において、前記情報抽出工程は、前記文字領域から前記情報を抽出することを特徴とする。

この請求項２４の発明によれば、ドットパターンを描画できない文字領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。

また、請求項２５の発明にかかる画像処理プログラムは、請求項１３〜２４のいずれか一つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

この請求項２５の発明によれば、請求項１３〜２４のいずれか一つに記載の画像処理方法をコンピュータの実行させることができる。

本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムによれば、文書画像中に埋め込む情報量を増やすことができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。本発明の画像処理装置は、文書画像に情報を埋め込む機能と、情報が埋め込まれている文書画像から情報を抽出する機能を備えている。また、本発明は、複写機能を備えたコピー機やファクシミリ機などにより実現される。実施の形態１では、文書を作成した人物のＩＤ情報を印刷物に埋め込む場合を例にとって説明するが、埋め込むことのできる情報はＩＤ情報には限られない。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。本発明にかかる画像処理装置１００は、処理対象画像取得部１０１と、情報取得部１０２と、画像分割部１０３と、情報埋込部１０４と、印刷部１０５と、により構成されている。

図２は、処理対象画像の例を示す図である。図２の符号２０１は、印刷物の文字を含まない任意の領域である。情報を埋め込む前は、印刷物には文書以外は何も書き込まれていない。処理対象画像取得部１０１は、図２に示すような処理対象となる画像を取得する。処理対象となる画像は、イメージスキャナ、通信回線を通じてネットワーク、あるいはＨＤ、ＣＤ、ＤＶＤなどの外部記憶媒体により取得する。情報取得部１０２は、文書作成者のＩＤ情報を取得する。ここで、ＩＤ情報とは、「０」と「１」からなる符号列で示されている。

画像分割部１０３は、処理対象画像取得部１０１により取得した処理対象となる画像を複数の領域に分割する。さらに、分割した各領域をその領域内部に黒画素を含むか否かによって、白地領域と文字領域に分類する。図３は、分割した処理対象画像の一部を拡大した図である。図中の実線で示された外枠３０１の内部には「甲」の文字が記載されている。また、外枠３０１の内部は、枠内の実線により複数の領域に分割されている。

「甲」の文字は黒で記載されており、この「甲」の文字の一部が領域内に含まれていれば、領域内部に黒画素を含むことになるので文字領域となる。具体的には、たとえば、符号３０２で示す領域には、「甲」の文字の一部が領域内に含まれていないので白地領域となる。また、符号３０３で示す領域には、「甲」の文字の一部が領域内に含まれているので文字領域となる。

情報埋込部１０４は、画像分割部１０３により分割された各領域に対して、文書作成者のＩＤ情報を１ビットずつ埋め込む。ここで、各領域に埋め込まれるＩＤ情報は、白地領域に対しては、２種類のドットパターンを用いてビット「０」とビット「１」を表す情報を埋め込む。ここで、白地領域に埋め込まれるドットパターンについて説明する。

図４−１および図４−２は、白地領域に埋め込まれるドットパターンの一例を示す説明図である。図の符号４０１および符号４０２は、それぞれ分割された領域を示している。符号４０１の領域には、黒丸で示されているドットが横に２つ並んでいる。ここでは、ドットが横に並んでいるものをビット「０」のドットパターンとする。また、符号４０２の領域には、黒丸で示されているドットが縦に２つ並んでいる。ここでは、ドットが縦に並んでいるものをビット「１」のドットパターンとする。白地領域には、上述したようにドットを縦あるいは横に並べたドットパターンを用いてビット「０」あるいはビット「１」の情報を埋め込む。

つぎに、文字領域に情報を埋め込む場合について説明する。文字領域には各領域内の黒画素の個数を調整することにより情報を埋め込む。ここでは、各領域内の黒画素の個数が偶数であればビット「０」を、奇数であればビット「１」を表すものとして説明するが、黒画素の個数が奇数の場合にビット「０」、偶数の場合にビット「１」としてもよい。また、ドットパターンは縦あるいは横のパターンに限られず、２個以上のドットを用いてドットパターンを表してもよい。

図５−１は、ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その１）である。符号５００は、処理対象画像の一部を拡大したものであり、その内部には「甲」の文字が記載されている。また、ここでは、図中の太い実線で示されている分割された領域５１０〜領域５１９にＩＤ情報を埋め込む方法を説明する。この説明に用いられるＩＤ情報は「１０１１１０００１０」であり、ビット「０」およびビット「１」が合わせて１０個により構成されている。このＩＤ情報を領域５１０〜領域５１９に埋め込んでいく。

図５−２は、ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その２）である。図中の点線部５２１は、各領域に埋め込まれるＩＤ情報である。また、図中の点線部５２２は、図５−１に示す分割された領域５１０〜領域５１９である。図５−２に示される各領域には、ＩＤ情報を埋め込む前を示しているため、図５−１に示した符号と同じ符号が付されている。また、領域５１０、領域５１１、領域５１８、領域５１９は、「甲」の文字の一部を領域内に含んでいないので白地領域であり、領域５１２〜領域５１７は、「甲」の文字の一部を領域内に含んでいるので文字領域に分類されている。

また、図中の点線部５２３に示される領域５３０〜領域５３９は、ＩＤ情報を埋め込んだ後を示す。領域５３０、領域５３１、領域５３８、領域５３９は、白地領域のためドットパターンによって情報が埋め込まれている。具体的には、たとえば、領域５３０および領域５３８にはドットが縦に並んでおり、ビット「１」が埋め込まれている。また、領域５３１および領域５３９にはドットが横に並んでおり、ビット「０」が埋め込まれている。

また、領域５３２〜領域５３７は文字領域のため、各領域内に含まれる黒画素の個数が奇数か偶数かによって情報が埋め込まれており、文字領域に情報を埋め込む際には、領域内に含まれている黒画素の個数を調整する。具体的には、たとえば、図５−２に示されている領域５１２にはビット「１」を埋め込む。領域５１２には４個（偶数）の黒画素が含まれており、黒画素の個数が偶数の場合はビット「０」が埋め込まれていることを示すので、黒画素の個数を増減させて調整をする。

領域５１２と領域５３２を比較してみると、符号５４０の部分の黒画素が減らされている。そのため、領域５１２内に含まれる黒画素の個数は３個（奇数）となり、領域５３２には、ビット「１」が埋め込まれていることになる。また、領域５１３および領域５１４も埋め込む情報がビット「１」であるのに対して、各領域内に含まれる黒画素の個数は偶数（それぞれ１２個ずつ）であるため、黒画素数を調整する。具体的には、たとえば、領域５３３および領域５３４では、符号５４１および符号５４２の部分に黒画素がそれぞれ１個ずつ追加されている。

また、領域５１５〜領域５１７は埋め込む情報がビット「０」であり、また、領域内に含まれる黒画素の個数も偶数（それぞれ１２個、１０個、８個）なので調整されず、このまま情報が埋め込まれる。上述したように、黒画素の個数を調整する際には、黒画素を追加してもよく、また削除してもよい。黒画素を追加するか削除するかについては、印刷物の見た目を考慮して判断される。また、実際には抽出精度を向上させるために、処理対象画像全体に対して繰り返しＩＤ情報を埋め込むことになる。印刷部１０５は、情報埋込部１０４によって得られた重畳画像をプリンタなどの印刷機によって出力し印刷物を生成する。

図６は、本発明の画像処理装置を用いて情報を埋め込んだ画像の印刷物の例を示す図である。図中の符号６０１は印刷物の任意の領域であり、符号６０２は、符号６０１により示される部分を拡大した図である。図２の印刷処理前と比較すると、文書画像にはドットパターンが埋め込まれていることが確認できる。上述した実施の形態１は、ＩＤ情報を処理対象画像の一部に埋め込む例であるが、実際には抽出精度を向上するために繰り返しＩＤ情報を埋め込む。

つぎに、実施の形態１にかかる画像処理装置の処理手順について説明する。図７は、実施の形態１の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図７のフローチャートにおいて、まず処理対象画像取得部１０１は、ＩＤ情報を埋め込む処理対象画像を取得する（ステップＳ７０１）。つぎに、画像分割部１０３は、処理対象画像取得部１０１によって取得した画像を複数の領域に分割し（ステップＳ７０２）、分割した各領域を白地領域と文字領域に分類する（ステップＳ７０３）。

つぎに、情報取得部１０２は、文書作成者のＩＤ情報を取得する（ステップＳ７０４）。ＩＤ情報は、領域に情報を埋め込む際に用いるため、ステップＳ７０４より前に取得してもよい。そして、情報埋込部１０４は、情報を埋め込む領域が白地領域かを判断する（ステップＳ７０５）。ここでは、情報を埋め込む領域が白地領域であるか、あるいは文字領域であるかを判断している。情報を埋め込む領域が白地領域の場合には（ステップＳ７０５：Ｙｅｓ）、つぎに、その領域に埋め込む情報がビット「１」であるかを判断する（ステップＳ７０６）。ここでは、領域に埋め込むＩＤ情報が、ビット「１」であるか、あるいはビット「０」であるかを判断している。

埋め込む情報がビット「１」の場合（ステップＳ７０６：Ｙｅｓ）、領域に縦のドットパターンを埋め込む（ステップＳ７０７）。また、ステップＳ７０６において、領域に埋め込む情報がビット「０」の場合には（ステップＳ７０６：Ｎｏ）、その領域に横のドットパターンを埋め込む（ステップＳ７０８）。また、ステップＳ７０５において、情報を埋め込む領域が文字領域の場合には（ステップＳ７０５：Ｎｏ）、つぎに、その領域に埋め込む情報がビット「１」であるかを判断する（ステップＳ７０９）。ここでは、埋め込むＩＤ情報がビット「１」であるか、あるいはビット「０」であるかを判断している。

埋め込む情報がビット「１」の場合には（ステップＳ７０９：Ｙｅｓ）、領域内に含まれる黒画素の個数を奇数にする（ステップＳ７１０）。また、埋め込む情報がビット「０」の場合には（ステップＳ７０９：Ｎｏ）、領域内に含まれる黒画素の個数を偶数にする（ステップＳ７１１）。ＩＤ情報の埋め込みが終了したら、印刷部１０５は、情報埋込部１０４によって得られた画像を印刷し（ステップＳ７１２）、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本発明の実施の形態１によれば、文書画像の文字領域および白地領域の双方に対して情報を埋め込むことができるため、文書画像中に埋め込むことのできる情報量が増加する。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２の印刷物から作成者のＩＤ情報を抽出する方法について説明する。図８は、実施の形態２の画像処理装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２の画像処理装置８００は、抽出対象画像取得部８０１と、画像分割部８０２と、情報抽出部８０３と、により構成されている。抽出対象画像取得部８０１は、抽出対象の印刷物を画像として読み取り、抽出対象画像を取得する。画像分割部８０２は、抽出対象画像取得部８０１によって取得された画像データを複数の領域に分割する。また、領域内に黒画素を含むか否かに基づいて、分割した領域に情報を埋め込んだ場合と同様に白地領域と文字領域に分類する。

情報抽出部８０３は、画像分割部８０２によって分割された各領域に埋め込まれている情報を抽出する。情報の抽出は、白地領域であれば図６に示したドットパターンに基づいてビット「０」あるいはビット「１」を抽出し、また、文字領域であれば、分割された領域内の黒画素の個数が偶数であるか奇数であるかに基づいて、ビット情報を抽出する。画像処理装置８００は、図５−２で説明したドットパターンおよび文字領域の黒画素の個数とビット情報との関係に関する情報を持っており、この情報に基づいて各領域に埋め込まれている情報を抽出する。

図９−１は、ＩＤ情報を抽出する方法の一例を示す説明図（その１）である。符号９００は、抽出対象画像の一部を拡大したものであり、内部には「甲」の文字が記載されている。ここでは、図中の実線で示されている分割された領域９０１〜領域９１０から埋め込まれた情報を抽出し、ビット「０」およびビット「１」によって構成されたＩＤ情報を抽出する。

図９−２は、ＩＤ情報を抽出する方法の一例を示す説明図（その２）である。図中の点線部９２１は、図９−１に示す分割された領域９０１〜領域９１０を拡大した図である。領域９０１、領域９０２、領域９０９、領域９１０は、領域内に「甲」の文字の一部を含んでいないので白地領域であり、領域内のドットパターンに基づいて情報が抽出される。また、それ以外の領域９０３〜領域９０８は文字領域であり、領域内の黒画素の個数に基づいて情報が抽出される。

具体的には、たとえば、領域９０１および領域９０９には領域内にドットが縦に並んでいるので、ビット「１」が抽出される。また、領域９０２および領域９１０には領域内に横のドットが並んでいるので、ビット「０」が抽出される。領域９０３〜領域９０５には、領域内に黒画素がそれぞれ３個、１３個、１３個含まれており、いずれも奇数なのでビット「１」が抽出される。また、領域９０６〜領域９０８には、領域内に黒画素がそれぞれ１２個、１０個、８個含まれており、いずれも偶数なのでビット「０」が抽出される。図中の点線部９２２は、領域９０１〜領域９１０から抽出されたＩＤ情報を示している。

つぎに、実施の形態２にかかる画像処理装置の処理手順について説明する。図１０は、実施の形態２の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、まず抽出対象画像取得部８０１は、抽出対象の印刷物を画像として読み取り、抽出対象の画像を取得する（ステップＳ１００１）。つぎに、画像分割部８０２は、抽出対象画像取得部８０１によって取得した画像を複数の領域に分割し（ステップＳ１００２）、分割した各領域を白地領域と文字領域に分類する（ステップＳ１００３）。

つぎに、情報抽出部８０３は、情報を抽出する領域が白地領域であるかを判断する（ステップＳ１００４）。ここでは、情報を抽出する領域が白地領域であるか、文字領域であるかを判断している。情報を抽出する領域が白地領域の場合には（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、つぎに、その領域内のドットパターンは縦であるかを判断する（ステップＳ１００５）。ここでは、白地領域に埋め込まれているドットパターンが縦であるか、あるいはドットパターンが横であるかを判断している。ドットパターンが縦の場合には（ステップＳ１００５：Ｙｅｓ）、ビット「１」を抽出する（ステップＳ１００６）。また、ステップＳ１００５において、ドットパターンが横の場合には（ステップＳ１００５：Ｎｏ）、ビット「０」を抽出する（ステップＳ１００７）。

また、ステップＳ１００４において、情報を抽出する領域が文字領域の場合には（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、つぎに、領域内に含まれる黒画素の個数は奇数であるかを判断する（ステップＳ１００８）。ここでは、文字領域に含まれている黒画素の個数が奇数であるか、あるいは偶数であるかを判断している。領域内に含まれる黒画素の個数が奇数の場合には（ステップＳ１００８：Ｙｅｓ）、ビット「１」を抽出する（ステップＳ１００９）。また、領域内に含まれる黒画素の個数が偶数の場合には（ステップＳ１００８：Ｎｏ）、ビット「０」を抽出する（ステップＳ１０１０）。

以上説明したように、本発明の実施の形態２によれば、実施の形態１によって文字領域および白地領域に埋め込まれた情報を抽出することができる。また、文書画像中には、ＩＤ情報が繰り返し埋め込まれているため抽出精度が向上する。

（実施の形態３）
つぎに、実施の形態３の文字領域内の黒画素の連結成分の数によって情報を埋め込む場合を説明する。また、実施の形態３にかかる画像処理装置の機能ブロック図は、実施の形態１にかかる画像処理装置の機能ブロック図と同様であるため、ここでは説明を省略する。実施の形態３と実施の形態１では、情報の埋め込み方法が異なる。そのため、実施の形態３では実施の形態１と異なる情報の埋め込み方法について説明する。

まず、黒画素の連結成分について説明する。図１１−１は、黒画素の連結成分を示す説明図（その１）である。図１１−１において、符号１１１０は、分割された領域の一部を拡大した図である。領域１１１０の内部は２５分割されており、一マスは画素を表している。連結成分とは、黒画素が縦あるいは横につながって一つのまとまりになっているものをいう。具体的には、たとえば、符号１１１１は、黒画素１０個が縦あるいは横につながって一つのまとまりになっており、領域１１１０には連結成分が１個である。

図１１−２は、黒画素の連結成分を示す説明図（その２）である。領域１１１０の内部の連結成分と領域１１２０の内部の連結成分を比較すると、符号１１２３の部分が無くなっており、符号１１２１の黒画素と、黒画素８個が縦あるいは横につながった連結成分１１２２と、に分かれている。符号１１２１のように、黒画素が１個の場合も連結成分として数えられる。具体的には、たとえば、領域１１２０内の連結成分の個数は２個である。

図１２−１は、ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その１）である。符号１２００は、処理対象画像の一部を拡大したものであり、その内部には「甲」の文字が記載されている。また、図中の実線で示されている分割された領域１２１０〜領域１２１９にＩＤ情報を埋め込む方法を説明する。ここでは、各領域に埋め込むＩＤ情報は、実施の形態１と同様に「１０１１１０００１０」を埋め込む。

図１２−２は、ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その２）である。図中の点線部１２２１は、各領域に埋め込まれるＩＤ情報である。また、図中の点線部１２２２は、図１２−１において分割された領域１２１０〜領域１２１９を拡大した図である。また、領域１２１０、領域１２１１、領域１２１８、領域１２１９は、領域内に「甲」の文字の一部を含んでいないので白地領域であり、ＩＤ情報はドットパターンによって埋め込まれる。また、領域１２１２〜領域１２１７は文字領域であり、領域内の黒画素の連結成分の個数に基づいて情報が埋め込まれる。

また、図中の点線部１２２３内に示される各領域は、ＩＤ情報が埋め込まれた状態を示している。領域１２３０、領域１２３１、領域１２３８、領域１２３９は、白地領域のためドットパターンによって情報が埋め込まれている。具体的には、たとえば、領域１２３０および領域１２３８にはドットが縦に並んでおり、ビット「１」が埋め込まれている。また、領域１２３１および領域１２３９にはドットが横に並んでおり、ビット「０」が埋め込まれている。

領域１２３２〜領域１２３７は文字領域のため、各領域内に含まれる黒画素の連結成分の個数が奇数であるか偶数であるかによって情報が埋め込まれている。文字領域に情報を埋め込む際には、領域内の黒画素の連結成分の個数を調整して情報を埋め込む。具体的には、たとえば、図１２−２に示されている領域１２１５は、黒画素の連結成分は１個（奇数）である。領域１２１５には、ビット「０」の情報を埋め込もうとしているので連結成分の個数を調整して偶数にする。

図中の例では、領域１２３５内の符号１２４０と符号１２４１で示されている２マスを減らして黒画素の連結部成分を２個（偶数）に分けている。また、領域１２３６と領域１２３７は、各領域内に元の連結成分と連結しないように黒画素を増やして（図中符号１２４２と符号１２４３）、連結成分を２個（偶数）にしている。また、領域１２１２〜領域１２１４は領域内に埋め込む情報はビット「１」であり、領域内に連結成分を１個（奇数）含んでいるので連結成分の調整はされない。上述したように、連結成分の個数の調整をする際には、黒画素を削除して連結成分を分けてもよく、黒画素を１個増やすことにより連結成分を増やしてもよい。

実施の形態３のフローチャートについては、実施の形態１のフローチャートとほぼ同様になるので、ここでは、全体の処理の流れの説明に関しては省略する。実施の形態３のフローチャートでは、実施の形態１のフローチャートにおいて、図７のステップＳ７１０とステップＳ７１１の「黒画素の個数」が「黒画素の連結成分」となる。

以上説明したように、本発明の実施の形態３によれば、文書画像の文字領域および白地領域の双方に対して情報を埋め込むことができるため、文書画像中に埋め込むことのできる情報量が増加する。実施の形態３は、実施の形態１と同様に文書画像に情報を埋め込む発明であるが、文字領域に情報を埋め込む際に情報を埋め込む方法が異なる発明である。また、実施の形態３の発明によって埋め込まれた情報は、実施の形態２の発明によって抽出することができる。

以上説明したように、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムによれば、文書画像中の文字領域と白地領域の双方にそれぞれ適した方法により情報を埋め込むことができる。このため、文書画像の画像劣化を抑えることができる。また、文書画像中に埋め込むことのできる情報量が増加するため、文書画像全体に繰り返し情報を埋め込むことにより情報の抽出精度を向上させることができる。

なお、本実施の形態で説明した画像処理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムは、印刷文書に情報を埋め込む場合に有用であり、特に、文字の多い印刷文書に情報を埋め込む場合に適している。

実施の形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。 処理対象画像の例を示す図である。 分割した処理対象画像の一部を拡大した図である。 白地領域に埋め込まれるドットパターンの一例を示す説明図（その１）である。 白地領域に埋め込まれるドットパターンの一例を示す説明図（その２）である。 ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その１）である。 ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その２）である。 本発明の画像処理装置を用いて情報を埋め込んだ画像の印刷物の例を示す図である。 実施の形態１の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態２の画像処理装置の構成を示すブロック図である。 ＩＤ情報を抽出する方法の一例を示す説明図（その１）である。 ＩＤ情報を抽出する方法の一例を示す説明図（その２）である。 実施の形態２の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 黒画素の連結成分を示す説明図（その１）である。 黒画素の連結成分を示す説明図（その２）である。 ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その１）である。 ＩＤ情報を埋め込む方法の一例を示す説明図（その２）である。

符号の説明

１００ 画像処理装置
１０１ 処理対象画像取得部
１０２ 情報取得部
１０３ 画像分割部
１０４ 情報埋込部
１０５ 印刷部
８００ 画像処理装置
８０１ 抽出対象画像取得部
８０２ 画像分割部
８０３ 情報抽出部

Claims (25)

1. 処理対象となる文書画像を取得する処理対象画像取得手段と、
   前記処理対象画像取得手段によって取得された前記文書画像に埋め込む情報を取得する情報取得手段と、
   前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
   前記画像分割手段によって分割された前記領域を白地領域と、文字領域と、に分類する領域分類手段と、
   前記領域分類手段によって分類された結果に基づいて前記白地領域と文字領域にそれぞれ前記情報を埋め込んだ重畳画像を生成する情報埋込手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記重畳画像を印刷する印刷手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記情報埋込手段は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を埋め込むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記情報埋込手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の黒画素の個数を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記情報埋込手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
6. 前記情報埋込手段は、前記文字領域に前記情報を埋め込むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
7. 抽出対象の文書画像を取得する抽出対象画像取得手段と、
   前記抽出対象画像取得手段によって取得した前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
   前記画像分割手段によって分割された前記領域を白地領域あるいは文字領域に分類する領域分類手段と、
   前記領域分類手段によって分類された結果に基づいて前記領域に埋め込まれた情報を抽出する情報抽出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 前記抽出対象画像取得手段は、前記情報が埋め込まれた印刷物を画像として取得することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記情報抽出手段は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を抽出することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
10. 前記情報抽出手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる黒画素の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
11. 前記情報抽出手段は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
12. 前記情報抽出手段は、前記文字領域から前記情報を抽出することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
13. 処理対象となる文書画像を取得する処理対象画像取得工程と、
    前記処理対象画像取得工程によって取得された前記文書画像に埋め込む情報を取得する情報取得工程と、
    前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、
    前記画像分割工程によって分割された前記領域を白地領域と、文字領域と、に分類する領域分類工程と、
    前記領域分類工程によって分類された結果に基づいて前記白地領域と文字領域にそれぞれ前記情報を埋め込んだ重畳画像を生成する情報埋込工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
14. 前記重畳画像を印刷する印刷工程をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
15. 前記情報埋込工程は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を埋め込むことを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
16. 前記情報埋込工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の黒画素の個数を変更することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
17. 前記情報埋込工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内の１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数を変更することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
18. 前記情報埋込工程は、前記文字領域に前記情報を埋め込むことを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
19. 抽出対象の文書画像を取得する抽出対象画像取得工程と、
    前記抽出対象画像取得工程によって取得した前記文書画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、
    前記画像分割工程によって分割された前記領域を白地領域あるいは文字領域に分類する領域分類工程と、
    前記領域分類工程によって分類された結果に基づいて前記領域に埋め込まれた情報を抽出する情報抽出工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
20. 前記抽出対象画像取得工程は、前記情報が埋め込まれた印刷物を画像として取得することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理方法。
21. 前記情報抽出工程は、前記領域が白地領域の場合には、複数のドットによって構成される複数種類のドットパターンによって前記情報を抽出することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像処理方法。
22. 前記情報抽出工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる黒画素の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像処理方法。
23. 前記情報抽出工程は、前記領域が文字領域の場合には、当該領域内に含まれる１または複数の黒画素によって構成される黒画素の連結成分の個数によって前記情報を抽出することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像処理方法。
24. 前記情報抽出工程は、前記文字領域から前記情報を抽出することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像処理方法。
25. 請求項１３〜２４のいずれか一つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
    
    

Images