JP2012248924A - 画像処理装置、画像生成装置、画像処理方法、および、画像生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電子透かしを画像に埋め込む際に、単純な領域分割を行うと、不正ユーザが不可視の電子透かしを除去できてしまう。
【解決手段】画像分割装置は、画像を複数の処理対象区分に区分けし、画像の特徴に基づいて、複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像の特徴に応じて画像を複数の領域に分類する技術に関する。

動画像の不適切な組織外流出が問題となっている。特に、インターネット上に存在する動画投稿サイトを通じた動画像の不適切な流出は、影響範囲が広いため、問題となりやすい。このような動画投稿サイトへの不適切な動画投稿は、信念を持った確信犯による投稿の他に、一般人による気軽な気持ちでの投稿もあり、共に問題となっている。

従来、電子透かしを用いて動画像に配布先を特定するＩＤ等を埋め込んでおき、その事実を配布時に表示することによって、その投稿自体を抑止するという方法が知られている。特許文献１には、ロゴ等、可視の電子透かしと不可視の電子透かしを画像に埋め込む方法が開示されている。

米国特許出願公開２００１／００１２０１９号明細書

しかしながら、特許文献１に記載の方法では、埋め込む画像の特徴によらない単純な領域分割を行っており、不正ユーザが不可視の電子透かしを除去できてしまうという課題がある。

本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、画像を、画像の特徴に基づいて、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する技術を提供することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、画像処理装置は、画像を複数の処理対象区分に区分けする区分け部と、前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する分類部と、を備えることを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、画像の特徴に基づいて、明瞭化処理に適した領域と、不明瞭化処理に適した領域とに分類することができる。

一実施の形態における画像生成装置のシステム構成を示す図である。 一般的なＰＣの内部構成の一例を示す図である。 画像分割装置で行われる処理の流れを示すフローチャートである。 画像分割装置によって行われる画像区分処理の一例である空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。 画像分割装置によって行われる画像区分処理の一例である時間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。 画像分割装置によって行われる画像区分処理の一例である時間空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。 画像部分特徴分析装置で行われる画像部分特徴分析処理としての周波数分析処理の概略を示すフローチャートである。 画像部分特徴分析装置で行われる画像部分特徴分析処理としてのテンプレート分析処理の概略を示すフローチャートである。 画像生成装置で行われる処理の流れを示すフローチャートである。 一実施の形態における明瞭化処理用情報の様々な例を示す図である。 一実施の形態における不明瞭化処理用情報の様々な例を示す図である。 空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報の一例を示す図である。 時間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報の一例を示す図である。 時間空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報の一例を示す図である。 画像区分処理として、空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。 画像区分処理として、時間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。 画像区分処理として、時間空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。 空間方向区分処理による区分例を示す図である。 明瞭化処理装置によって行われる明瞭化処理の詳細を示すフローチャートである。 ５×５行列によるテンプレートの一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、一実施の形態について説明する。

図１は、一実施の形態における画像生成装置のシステム構成を示す図である。画像生成装置１０１は、画像分割装置（画像処理装置とも呼ぶ）１０２、明瞭化処理装置１０４、不明瞭化処理装置１０５、および、画像重畳装置（潜像埋め込み部および電子透かし埋め込み部とも呼ぶ）１０６を備える。画像生成装置１０１は、入力画像データ１０７、明瞭化処理用情報１０８、および、不明瞭化処理用情報１０９を入力し、出力画像データ１１２を出力する。

画像分割装置１０２は、区分装置（区分け部とも呼ぶ）１１３および画像部分特徴分析装置（分類部とも呼ぶ）１０３を備える。画像分割装置１０２は、入力画像データ１０７を入力して区分情報１１０を生成し、分割データ１１１を出力する。

画像生成装置１０１、画像分割装置１０２、画像部分特徴分析装置１０３、明瞭化処理装置１０４、不明瞭化処理装置１０５、画像重畳装置１０６、区分装置１１３は、それぞれ専用の装置として実現しても良いし、一般のＰＣ（パーソナルコンピュータ）および専用のソフトウェアを用いて実現しても良い。本実施形態においては、一般のＰＣと専用のソフトウェアを用いて実現する例を例示する。

図２は、一般的なＰＣの内部構成の一例を示す図である。ＰＣ２０１は、ＣＰＵ２０２と、メモリ２０３と、ネットワークインタフェース２０４と、キーボード２０５と、スピーカ２０６と、ディスプレイ２０７と、ハードディスク２０８と、インタフェース２０９とを備える。

ＣＰＵ２０２は、中央処理装置(Central Processing Unit)であり、メモリ２０３に記録されているプログラム、またはハードディスク２０８からメモリ２０３に読み出されたプログラムを実行する。

なお、プログラムは、必要に応じて、ＰＣ２０１が利用可能であって、かつ着脱可能な記憶媒体によって導入されてもよい。この場合、記憶媒体を読み取るための装置をインタフェース２０９に接続して使用する。なお、このような記憶媒体及びそれを読み取るための装置としては、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク等）を用いるものや、フラッシュメモリを用いるものが一般に知られており、これらを用いることができる。また、プログラムは、必要に応じて、ネットワークインタフェース２０４によって、通信媒体（通信回線又は通信回線上の搬送波）を介して、ＰＣに導入されてもよい。

メモリ２０３は、ＣＰＵ２０２に実行されるプログラム及びデータを一時的に記録しておくための装置である。

ネットワークインタフェース２０４は、他のＰＣ等、ＰＣ２０１の外部にある装置と通信するための装置である。

キーボード２０５は、ＰＣ２０１への指令やデータ入力を行うために、ＰＣ２０１の操作者が操作する装置である。

スピーカ２０６は、信号を音として再生する装置である。

ディスプレイ２０７は、処理結果等を表示するための装置である。

ハードディスク２０８は、プログラム及びデータを格納する装置であり、例えば、磁気ディスクや不揮発性メモリ等によって構成することができる。この場合、ハードディスク２０８に格納されたプログラム及びデータは、ハードディスク２０８の電源がＯＦＦとなった後にＯＮになった場合でも、通常保持される。なお、ハードディスク２０８には、予めオペレーティングシステム（ＯＳ）が導入されていても良い。このようにすることで、ファイル名を用いてプログラムを指定することなどができるようになる。ここで、ＯＳとは、計算機の基本ソフトウェアのことであり、一般に広く知られたＯＳを用いることができる。

インタフェース２０９は、ＰＣ２０１内の装置を接続するためのものであり、ＰＣ２０１内の各装置と接続されている。

上述したように、本明細書では、画像生成装置１０１、画像分割装置１０２、画像部分特徴分析装置１０３、明瞭化処理装置１０４、不明瞭化処理装置１０５、画像重畳装置１０６、区分装置１１３（以降、これらを各装置と呼ぶ）をＰＣ２０１と、専用のソフトウェアを用いて実現する例を例示する。ここで、専用のソフトウェアとは、各装置が行う処理（後述）をＣＰＵ２０２に行わせるためのプログラムである。

また、本明細書では、各装置を単一のＰＣ２０１にて実現する例を例示する。各装置間においては、メモリ２０３もしくはハードディスク２０８上の共有領域を利用して、自由にデータを共有できるものとする。なお、各装置を単一のＰＣ２０１にて実現する場合、専用のソフトウェアは、かならずしもそれぞれ別個に存在している必要はなく、必要に応じて単一のソフトウェア内のサブルーチン（関数等）で実現されていても良い。

なお、各装置をそれぞれ別個のＰＣ２０１で実現することも可能である。この場合、各装置間でのデータのやり取りは、ネットワークインタフェース２０４を通じて行うことができる。

次に、本実施形態における画像分割装置１０２で行われる処理について説明する。

図３は、画像分割装置１０２で行われる処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ３０１において、画像分割装置１０２は、入力画像データ１０７を入力として受け取る。入力画像データ１０７としては、ＪＰＥＧやＰＮＧフォーマット、ＰＤＦ、ＴＩＦＦ等の静止画像データや、ＡＶＩフォーマット、ＭＰＥＧフォーマット（ＭＰＥＧ−２ ＰＳ、ＭＰＥＧ−２ ＴＳ等）等の動画像データがあり得る。

ステップＳ３０２において、画像分割装置１０２は、区分装置１１３を利用して、入力画像データ１０７を複数の区分に分割する。本処理の具体例については、図４〜図６等を用いて後述する。本処理の結果、区分に関する情報である区分情報１１０が画像分割装置１０２内のメモリ２０３もしくはハードディスク２０８に生成される。なお、本ステップの詳細については後述する。

ステップＳ３０３において、画像分割装置１０２は、ステップＳ３０２で分割した全ての区分について、後述するステップＳ３０４の分類処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ３０３の判定を否定すると、ステップＳ３０２で分割した複数の区分から、分類処理を行っていない区分を取り出して、ステップＳ３０４に進む。

ステップＳ３０４において、画像分割装置１０２は、画像部分特徴分析装置１０３を利用して、処理対象の区分を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、および、必要に応じて、その他の領域に分類する。本ステップの詳細については後述する。

一方、ステップＳ３０３の判定を肯定すると、ステップＳ３０５に進む。ステップＳ３０５において、画像分割装置１０２は、ステップＳ３０４の分類結果を総合して、入力画像データ１０７を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、および、その他の領域に分割する。

ステップＳ３０６において、画像分割装置１０２は、ステップＳ３０５の分割結果である分割データ１１１を出力する。分割データ１１１については、図１５等を用いて後述する。

続いて、区分装置１１３によって行われる画像区分処理、すなわち、図３のステップＳ３０２の処理の具体例について説明する。画像区分処理の第１の具体例として、空間方向区分処理について説明する。空間方向区分処理は、静止画像を重なりがないように複数の区分に区分けする処理である。

図１８は、空間方向区分処理による区分例を示す図である。画像１８０１が複数の区分１８０２に分割されている。図１８に示す例では、横４列、縦３行の１２の区分に分割されており、全て共通の区分幅、区分高さを有している。

なお、区分幅および区分高さの指定は任意であるが、区分ごとに明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分類するため、一つの区分には、明瞭化処理が適合する領域と不明瞭化処理が適合する領域とが混在しないことが好ましい。従って、区分幅、区分高さを、例えば、画像幅、画像高さのそれぞれ１〜１０％程度に設定しておくことが好ましい。

なお、図１８に示す画像１８０１では、複数の区分１８０２の周囲に、区分されていない領域が存在する。すなわち、全ての区分の和集合が必ずしも画像全体となる必要はない。

図４は、区分装置１１３によって行われる画像区分処理の一例である空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ４０１において、区分装置１１３は、区分幅、区分高さを読み込む。区分幅、区分高さは、画像の画素単位、もしくは実際の大きさ単位等で指定することができる。なお、実際の大きさ単位で指定する場合、入力画像データに含まれる解像度情報を利用する。例えば、画像データの種類がＴＩＦＦであれば、ResolutionUnit、XResolution、YResolutionといったタグで解像度情報を持っている場合がある。単位はセンチメートル単位もしくはインチ単位が通常利用されているが、これらは１インチ＝２．５４センチメートルという関係を利用して、ＣＰＵ２０２で適宜変換可能である。例えば区分幅として２センチメートルと指定され、入力画像データのXResolutionとして３００ＤＰＩ（１インチあたり３００画素）が指定されていた場合、区分装置１１３は、画素単位の区分幅を、３００×（２／２．５４）＝２３６画素（小数点以下四捨五入）と計算できる。なお、区分装置１１３は、画素単位の区分高さについても、YResolutionを用いて同様に計算できる。以降、区分幅、区分高さは、画素単位になっていると仮定して説明する。

なお、区分幅、区分高さについては、区分装置１１３の設置時等に、設置者があらかじめ区分装置１１３内のハードディスク２０８に記憶させておくか、あるいは、入力画像データ１０７の入力時に、区分幅、区分高さも合わせて画像生成装置１０１が画像生成装置１０１内のハードディスク２０８に読み込むようにし、それを参照しても良い。また、区分装置１１３等のキーボード２０５から入力させるようにしても良い。

ステップＳ４０２において、区分装置１１３は、ｉｎｔ（画像幅／区分幅）を求めて、区分数（横）に設定する。区分数（横）は、画像の横方向における区分数である。また、ｉｎｔ（ｘ）は、ｘの小数点以下を切り捨てる関数である。この計算は、画素単位で行う。

ステップＳ４０３において、区分装置１１３は、ｉｎｔ（画像高さ／区分高さ）を求めて、区分数（縦）に設定する。区分数（縦）は、画像の縦方向における区分数である。ここでも、ステップＳ４０２と同様に、画素単位で計算を行う。

ステップＳ４０４において、区分装置１１３は、ｉｎｔ（（画像幅−区分数（横）×区分幅）／２）を求めて、オフセット（横）に設定する。オフセット（横）とは、後述するステップＳ４０６で行うオフセット処理で用いる、画像の横方向におけるオフセット量である。

ステップＳ４０５において、区分装置１１３は、ｉｎｔ（（画像幅−区分数（縦）×区分高さ）／２）を求めて、オフセット（縦）に設定する。オフセット（縦）とは、後述するステップＳ４０６で行うオフセット処理で用いる、画像の縦方向におけるオフセット量である。

ステップＳ４０６において、区分装置１１３は、画像をオフセット分ずらして、区分幅、区分高さの大きさの区分に区分けする。画像をオフセット分ずらすとは、画像データの左上を原点とし、ｘ軸を右方向、ｙ軸を下方向とし、それぞれ画素単位に座標を取ったとき、座標（オフセット（横）、オフセット（縦））から、区分け処理を開始することを意味する（図１８参照）。

また、区分への区分けは、処理開始点から右方向に区分幅ごとに区分数（横）だけ区切り、下方向に区分高さごとに区分数（縦）だけ区切ることで行う。区切った後の一つ一つの区切りが区分となる。

ステップＳ４０７において、区分装置１１３は、区分情報１１０を出力する。区分情報１１０には、区分ＩＤ１２０１、区分タイプ１２０２、始点１２０３、終点１２０４等の情報が含まれる。

なお、図４に示すフローチャートにおいて、ステップＳ４０２とステップＳ４０４は、この順番で処理を行う必要がある。また、ステップＳ４０３とステップＳ４０５も、この順番で処理を行う必要がある。しかし、ステップＳ４０２とステップＳ４０３の処理は、順番が前後しても構わない。すなわち、例えばステップＳ４０３をステップＳ４０２より先に実行しても構わない。

図１２は、空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報１１０の一例を示す図である。図１２では、一つの行に一つの区分に関する情報が記載されている。単数もしくは複数の区分に関する情報を合わせたものが区分情報１１０となる。

図１２において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は以下の通りである。すなわち、区分ＩＤ１２０１は区分ＩＤであり、区分タイプ１２０２は、区分タイプ情報であり、始点１２０３は始点情報であり、終点１２０４は終点情報である。

図１２における二行目以降には、一つ一つの区分に関する情報が記載されている。例えば、行１２０５には、区分ＩＤ１２０１が「１」である区分に関する情報が記載されている。区分ＩＤ１２０１が「１」の区分の区分タイプ１２０２は空間である。すなわち、区分ＩＤ１２０１が「１」の区分は、空間方向区分であることを示している。

区分タイプ１２０２が空間である区分に関する情報において、始点１２０３は、区分の始点となるべき画像内の座標であり、終点１２０４は、区分の終点となるべき画像内の座標に対して、ｘ座標およびｙ座標ともに、＋１した座標である。これらを対角の頂点とする矩形領域が区分となる。例えば、図１２の行１２０５に記載されている、区分ＩＤ１２０１が「１」である区分については、始点１２０３は（１００，１００）、終点１２０４は（２００，２００）である。すなわち、座標（１００，１００）、座標（１９９，１００）、座標（１９９，１９９）、座標（１００，１９９）を頂点とする矩形領域（ただし、境界を含む）が区分となる。

次に、区分装置１１３によって行われる画像区分処理、すなわち、図３のステップＳ３０２の処理の第２の具体例として、時間方向区分処理について説明する。時間方向区分処理は、動画像をフレーム単位に区分する処理である。

図５は、区分装置１１３によって行われる画像区分処理の一例である時間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ５０１において、区分装置１１３は、動画像をフレーム単位の静止画像に変換する。動画像は、一般に静止画像を複数集めたもの（典型的には１秒間当たり３０枚もしくは２４枚の静止画像）として扱うことができる。動画像から静止画像の集まりへの変換は、一般に普及しているＯＳの機能や、一般に入手可能なビデオ展開ライブラリが提供している機能等を用いて実現することができる。

ステップＳ５０２において、区分装置１１３は、ステップＳ５０１の変換処理によって得られた複数の静止画像のうち、Ｉフレームを区分として、区分情報に追加する。ここで、Ｉフレームとは、別のフレームを参照せずに画像を構成できるフレームのことである。一般に動画像はデータ量が大きいため、データ量圧縮の要求が大きい。動画像が時間軸方向に高い相関性を持つことを利用して、別のフレーム（すなわち別の時間）の画像に関する情報を利用して、現在の画像の情報を表現することが一般に使われる。

Ｉフレームは、別のフレームを参照しないため、一般に画質も高いと考えられる。従って、ステップＳ５０２では、Ｉフレームを処理対象としている。

ステップＳ５０３において、区分装置１１３は、区分情報１１０を出力する。

図１３は、時間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報１１０の一例を示す図である。図１３において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は、図１２と同様である。例えば、区分ＩＤ１２０１が「２」である区分に関する情報が行１３０６に記載されている。ここには、区分タイプ１２０２が「時間」と記載されている。すなわち、区分ＩＤ１２０１が「２」の区分は、時間方向区分であることを示している。

また、区分タイプ１２０２が時間である区分に関する情報において、始点１２０３は区分の始点となるべきフレーム番号である。終点１２０４の情報は利用しないので、通常０が記載されている。なお、フレーム番号は、最初のフレームを例えば０とし、以降フレーム順に従って１つずつ増えていく。例えば、行１３０６に記載されている区分の場合、始点１２０３として「３０」が記載されている。すなわち、第３０フレームを区分として用いることが分かる。

以上、時間方向区分処理について説明したが、本処理においてはＧＯＰ（Group Of Pictures）単位で処理するようにしても良い。ＧＯＰとは、動画像においていくつかの静止画像の集まりである。通常、ＧＯＰにはＩフレームが１枚以上含まれており、頭出し等の単位となるものである。ステップＳ５０１からステップＳ５０３の処理をＧＯＰ単位で行うようにすることで、ターンアラウンドタイムを縮小させることができる。

また、上記説明では、Ｉフレームを処理対象としたが、これは一典型例であり、たとえばＰフレームやＢフレームを処理対象としてもよい。Ｐフレームとは、前のフレームを参照しているフレームであり、Ｂフレームとは、前後のフレームを参照しているフレームである。なお、後ろのフレームを参照しているフレームを処理対象としても良い。Ｉフレーム以外のフレームを用いてもよいということは、以降の説明でも同様である。

また、上記例では、一定時間ごと（一定フレーム数ごと）に区切っていたが、例えばシーンチェンジ等、画像が大きく変化する位置で区切るようにしても良い。これは、ある閾値を用意し、例えばＩフレームを取り出した後、当該Ｉフレームと一つ前のＩフレームとの差分の絶対値（画素ごとに差分の絶対値をとったものの総和）が、閾値以上かどうかを調べ、閾値以上であればシーンチェンジと判断することができる。また、一般の他のシーンチェンジ判定機構を用いることもできる。

続いて、区分装置１１３によって行われる画像区分処理、すなわち、図３のステップＳ３０２の処理の第３の具体例として、時間空間方向区分処理について説明する。時間空間方向区分処理は、動画像をフレーム単位に区分してＩフレームを抽出し、Ｉフレームをさらに空間方向に区分する処理である。

図６は、区分装置１１３によって行われる画像区分処理の一例である時間空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ６０１において、区分装置１１３は、分割幅、分割高さを読み込む。この処理は、図４に示すフローチャートのステップＳ４０１の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。

ステップＳ６０２において、区分装置１１３は、動画像をフレーム単位の静止画像に変換する。この処理は、図５に示すフローチャートのステップＳ５０１の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。

ステップＳ６０３において、区分装置１１３は、ステップＳ６０２の変換処理によって得られた複数の静止画像の中からＩフレームを抽出し、抽出したＩフレームをさらにオフセット分ずらして、区分幅、区分高さの大きさの区分に区分けする。この処理は、Ｉフレームに対して、図４に示すフローチャートのステップＳ４０２からステップＳ４０６の処理を行うことにより実行する。

ステップＳ６０４において、区分装置１１３は、区分情報１１０を出力する。

図１４は、時間空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報１１０の一例を示す図である。図１４において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は、図１２と同様である。例えば、区分ＩＤ１２０１が「３」である区分に関する情報が、行１４０７に記載されている。ここには、区分タイプ１２０２が「時間空間」と記載されている。すなわち、区分ＩＤ１２０１が「３」の区分は、時間空間方向区分であることを示している。

区分タイプ１２０２が時間空間である区分に関する情報においては、始点１２０３は区分の始点となるべきフレーム番号ｎとそのフレーム画像内の座標ｐをｎ−ｐという形式で記載している。終点１２０４は、区分の終点となるべき第ｎフレーム画像内の座標に対して、ｘ座標およびｙ座標ともに＋１した座標が記載されている。これらを対角の頂点とする矩形領域が区分となる。例えば、行１４０７の例では、始点１２０３として、３０−（１００，１００）と記載されており、終点１２０４には、（２００，２００）と記載されている。すなわち、第３０フレームにおける、座標（１００，１００）、座標（１９９，１００）、座標（１９９，１９９）、座標（１００，１９９）を頂点とする矩形領域（ただし、境界を含む）が区分となる。

以上、時間空間方向区分処理について説明したが、本処理においては、時間方向区分処理と同様に、ＧＯＰ単位で処理するようにしても良い。ステップＳ６０２からステップＳ６０４の処理をＧＯＰ単位で行うようにすることで、ターンアラウンドタイムを縮小させることができる。

次に、画像部分特徴分析装置１０３で行われる画像部分特徴分析処理、すなわち、図３のステップＳ３０４の処理の具体例について説明する。まず始めに、画像部分特徴分析処理の一例として、周波数分析処理について説明する。

図７は、画像部分特徴分析装置１０３で行われる画像部分特徴分析処理としての周波数分析処理の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ７０１において、画像部分特徴分析装置１０３は、処理対象画像の処理対象領域を読み込む。処理対象画像と処理対象領域は、画像分割装置１０２が指定する。すなわち、画像分割装置１０２は、図３のステップＳ３０３において、処理対象の区分を取り出しており、取り出した区分が処理対象領域となる。

また、処理対象画像は、画像分割装置１０２が図３のステップＳ３０１において入力として受け取った入力画像データ１０７である。入力画像データ１０７は、画像分割装置１０２と画像部分特徴分析装置１０３と区分装置１１３が共有しているメモリ２０３もしくはハードディスク２０８を用いて受け渡しされる。

ステップＳ７０２において、画像部分特徴分析装置１０３は、画像部分特徴分析装置１０３のメモリ２０３に、判定周波数下限値、判定周波数上限値、および、閾値を読み込む。なお、これらの値は、後述するステップＳ７０４の処理で用いる値であり、初期設定として、画像部分特徴分析装置１０３の設置時に、設置者等が画像部分特徴分析装置１０３内のハードディスク２０８に記憶させておく。

ステップＳ７０３において、画像部分特徴分析装置１０３は、画像の処理対象領域に対して、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Discrete Cosine Transform）を実施する。ＤＣＴは、一般に広く知られた技術であり、例えばK.R.Rao, P.Yip著”Discrete Cosine Transform Algorithms, Advantages, Applications,” Academic Press, Inc. に記載されている。

ステップＳ７０４において、画像部分特徴分析装置１０３は、｛判定周波数下限値から判定周波数上限値までのＤＣＴ係数の絶対値総和／（判定周波数上限値−判定周波数下限値）｝が、閾値より大きいか否かを判定する。ステップＳ７０４の判定を肯定すると、ステップＳ７０５に進み、判定を否定すると、ステップＳ７０６に進む。なお、ステップＳ７０４の判定を肯定するのは、画像の処理対象領域に低周波数成分が多い場合であり、判定を否定するのは、画像の処理対象領域に高周波数成分が多い場合である。

ステップＳ７０５において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を明瞭化処理適合領域とする。

一方、ステップＳ７０６において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を不明瞭化処理適合領域とする。

ステップＳ７０７において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を出力する。

なお、上記処理において、閾値として、上位閾値と下位閾値の二つを用意し、ステップＳ７０４において、｛判定周波数下限値から判定周波数上限値までのＤＣＴ係数の絶対値総和／（判定周波数上限値−判定周波数下限値）｝が上位閾値より大きければ、ステップＳ７０５へ進み、下位閾値より小さければステップＳ７０６へ進み、どちらでもなければ判定結果を「その他の領域」とするようにしてもよい。

次に、画像部分特徴分析装置１０３で行われる画像部分特徴分析処理の別の一例として、テンプレート分析処理について説明する。ここで、テンプレートとは、例えば３×３行列のことであり、画像との畳み込み演算によって、画像の特徴を抽出するためのものである。テンプレートは、フィルタと呼ばれることもあり、典型的には、３×３〜７×７程度の行列である。図２０は、５×５行列によるテンプレートの一例を示す図である。なお、テンプレートが正方行列である必要はない。

図８は、画像部分特徴分析装置１０３で行われる画像部分特徴分析処理としてのテンプレート分析処理の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ８０１において、画像部分特徴分析装置１０３は、処理対象画像の処理対象領域を読み込む。この処理は、図７に示すフローチャートのステップＳ７０１の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。

ステップＳ８０２において、画像部分特徴分析装置１０３は、閾値および部分特徴判定用テンプレートを読み込む。閾値および部分特徴判定用テンプレートは、後述するステップＳ８０３の処理で用いるものであり、これらは、初期設定として、画像部分特徴分析装置１０３の設置時に、設置者等が画像部分特徴分析装置１０３内のハードディスク２０８に記憶させておく。

ステップＳ８０３において、画像部分特徴分析装置１０３は、画像の処理対象領域と部分特徴判定用テンプレートとの２次元畳込演算を実施する。２次元畳み込み演算は、部分特徴判定用テンプレートの幅を２ｗ＋１、高さを２ｈ＋１とし、座標（ｕ，ｖ）における部分特徴判定用テンプレートの値をＴｍｐｌ（ｕ，ｖ）、画像の処理対象領域における座標（ｘ，ｙ）の画素値をＩｍｇ（ｘ，ｙ）とすると、次式（１）で定義される。式（１）において、ｃ（ｘ，ｙ）が２次元畳込演算の結果であり、画像の処理対象領域の大きさと同じ大きさになる。すなわち、画像の処理対象領域の幅をＩＷ、高さをＩＨとすると、ｃ（ｘ，ｙ）の定義域も、０≦ｘ＜ＩＷ、０≦ｙ＜ＩＨとなる。

なお、式（１）では、画像の処理対象領域の左上を原点とした座標を使用している。また、上記説明では、テンプレートの幅や高さを奇数と仮定したが、偶数でも構わない。この場合、幅や高さを２ｗもしくは２ｈとする。さらに、Ｔｍｐｌ（−１，０）やＩｍｇ（０，−１）等、定義域外の値は、０とする。

ステップＳ８０４において、画像部分特徴分析装置１０３は、畳込演算結果の総和が閾値を超えているか否かを判定する。ここで、畳込演算結果の総和とは、２次元畳込演算の結果の絶対値の総和であり、次式（２）で定義する。式（２）において、｜ｘ｜はｘの絶対値であり、Ｓは２次元畳込演算の結果の絶対値の総和である。

ステップＳ８０４の判定を肯定するとステップＳ８０５に進み、判定を否定するとステップＳ８０６に進む。ただし、部分特徴判定用テンプレートは、図２０に示すようなテンプレートを想定している。従って、ステップＳ８０４の判定を肯定するのは、画像の処理対象領域に高周波数成分が多い場合であり、判定を否定するのは、画像の処理対象領域に低周波数成分が多い場合である。

ステップＳ８０５において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を不明瞭化処理適合領域とする。

一方、ステップＳ８０６において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を明瞭化処理適合領域とする。

ステップＳ８０７において、画像部分特徴分析装置１０３は、判定結果を出力する。

なお、上記処理において、閾値として上位閾値と下位閾値の二つを用意し、ステップＳ８０４において、畳込演算結果の総和が上位閾値より大きければ、ステップＳ８０５に進み、下位閾値より小さければ、ステップＳ８０６に進み、どちらでもなければ判定結果を「その他の領域」とするようにしてもよい。

例えば、図２０に示すテンプレートでは、１と−１が市松模様に並んでいる。このテンプレートとの畳込演算結果の総和が大きい場所は、画像の起伏が大きい場所と考えられ、このような場所は、後述する不明瞭化処理に適合している。

なお、上記処理において、例えば、テンプレートとして画像の起伏が小さい場所を検索できるようなものを用意し（例えば全ての要素が１／２５である５×５行列等）、その畳込演算結果の総和が、閾値より大きいものを明瞭化処理適合領域とし、そうでないものを不明瞭化処理適合領域としても良い。

続いて、分割データ１１１について説明する。分割データ１１１は、区分情報１１０に基づいて、入力画像データ１０７を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分割した結果を表すデータである。

分割データ１１１の例を、図１５、図１６、図１７に示す。図１５は、画像区分処理として、空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図１６は、画像区分処理として、時間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図１７は、画像区分処理として、時間空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図１５〜図１７において、一つの行に一つの区分に関する分割データが記載されている。単数もしくは複数の区分に関する分割データを合わせたものが分割データ１１１となる。

図１５〜図１７では、図１２と同様、一番上の行に項目名が記載されている。項目名は以下の通りである。すなわち、区分ＩＤ１２０１は区分ＩＤであり、区分タイプ１２０２は区分タイプ情報であり、始点１２０３は始点情報であり、終点１２０４は終点情報である。これらの定義は、図１２、図１３、図１４と同様である。分割データでは、さらに該当区分が明瞭化適合領域か不明瞭化適合領域かを示す分類１５０１が存在する。なお、分類１５０１の項目に、「その他の領域」という内容が含まれるようにしてもよい。

図１５〜図１７において、二行目以降には、一つ一つの区分に関する分割データが記載されている。例えば、図１５においては、区分ＩＤ１２０１が「１」である区分に関する情報が記載されている。区分ＩＤ１２０１が「１」の区分の区分タイプ１２０２は空間、始点１２０３は（１００，１００）、終点１２０４は（２００，２００）、分類１５０１が明瞭化適合領域と記載されている。すなわち、座標（１００，１００）、座標（１９９，１００）、座標（１９９，１９９）、座標（１００，１９９）を頂点とする矩形領域（ただし、境界を含む）の区分は、明瞭化適合領域であることを表している。図１６、図１７についても同様であり、詳細な説明は省略する。

続いて、画像生成装置１０１で行われる処理について説明する。

図９は、画像生成装置１０１で行われる処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ９０１において、画像生成装置１０１は、入力画像データ１０７を入力として受け取る。入力画像データ１０７としては、上述したように、ＪＰＥＧやＰＮＧフォーマット、ＰＤＦ、ＴＩＦＦ等の静止画像データや、ＡＶＩフォーマット等の動画像データがあり得る。

ステップＳ９０２において、画像生成装置１０１は、画像分割装置１０２を利用して、入力画像データ１０７を明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分割する。この詳細は、画像分割装置１０２の説明にて前述したとおりである。

ステップＳ９０３において、画像生成装置１０１は、明瞭化処理装置１０４を利用して、明瞭化処理用情報１０８を明瞭化処理し、明瞭化処理後画像を生成する。この処理の詳細については、後述する。

ステップＳ９０４において、画像生成装置１０１は、不明瞭化処理装置１０５を利用して、不明瞭化処理用情報１０９を不明瞭化処理し、不明瞭化処理後画像を生成する。この処理の詳細については、後述する。

ステップＳ９０５において、画像生成装置１０１は、画像重畳装置１０６を利用して、ステップＳ９０３で作成された明瞭化処理後画像を、入力画像データ１０７の明瞭化処理適合領域に重畳する。この処理の詳細については、後述する。

ステップＳ９０６において、画像生成装置１０１は、画像重畳装置１０６を利用して、ステップＳ９０４で作成された不明瞭化処理後画像を、入力画像データ１０７の不明瞭化処理適合領域に重畳する。この処理の詳細については、後述する。

ステップＳ９０７において、画像生成装置１０１は、ステップＳ９０６の処理で得られた画像データを出力画像データ１１２として出力する。出力画像データ１１２のフォーマットは、入力画像データ１０７のフォーマットと同様である。

なお、上記処理フローにおいて、ステップＳ９０１、ステップＳ９０２、ステップＳ９０３、ステップＳ９０５、ステップＳ９０７は、この表記の順番で処理を行わなければならない。同じく、上記処理フローにおいて、ステップＳ９０１、ステップＳ９０２、ステップＳ９０４、ステップＳ９０６、ステップＳ９０７は、この表記の順番で処理を行わなければならない。

なお、入力画像データ１０７が動画像であって、ＧＯＰ単位で処理を行う場合は、上述した二つの順番において、前のＧＯＰにおける例えばステップＳ９０７が、後のＧＯＰにおける例えばステップＳ９０１の前に処理が行われても構わない。

一方、上記処理フローにおいて、他の順番は任意である。例えばステップＳ９０３とステップＳ９０４は順番が前後しても構わない。

また、上記処理フローにおいて、画像がカラー画像である場合において、例えばステップＳ９０１で画像を輝度成分とその他の成分に分離し、ステップＳ９０２〜ステップＳ９０６の処理は輝度成分に対して行うようにすることもできる。この場合、ステップＳ９０６までの処理を施した輝度成分と、ステップＳ９０１で分離したその他の成分とからカラー画像を再構成して、ステップＳ９０７で出力する。

例えば、入力画像データがＲＧＢ画像の場合、次式（３）より、輝度成分ＹをＲＧＢ画像の成分より取り出すことができる。ここで、その他の成分として、色差信号であるＣｂとＣｒを計算により求めることができる。また、次式（４）より、輝度成分Ｙ、色差信号Ｃｂ、ＣｒからＲＧＢ画像の各成分を計算できる。これらの各計算は画素ごとに行う。

なお、式（３）、式（４）では、色差信号Ｃｂ、Ｃｒは負の値を取りえる。また、式（４）による計算後の値が、典型例では０から２５５の間の整数となるように、適宜調整することが好ましい。例えば、式（４）による計算後の値が整数となるように、四捨五入あるいは切捨てや切り上げ等を行う。また、式（４）による計算後の値が負の値である場合には０とし、２５６以上の値は２５５とするなどの調整を行う。

以上のようにして、画像生成装置１０１は、不正流出を牽制する効果が高められた出力画像データ１１２を作成する。

続いて、明瞭化処理装置１０４による明瞭化処理について説明する。

証明書等の印刷物において、「複写禁」といった文字が浮かび上がる複写牽制模様という技術が広く普及している。明瞭化処理とは、この複写牽制模様のように、画像をコピーすると、コピー後の画像では、後述する明瞭化処理用情報１０８から作成した画像が浮かび上がるようにする処理である。

ただし、画像を単にコピーしただけでは、電子データが同一のため、画像は浮かび上がらない。しかし、画像は縮小処理を受けることがよくある。例えば、静止画像であれば、サムネールと呼ばれる、一覧表示のための縮小画像が作成されることがある。また、動画像であれば、データ量削減のため、画像幅、画像高さを縮小することがある。このような処理が施された場合、電子データは縮小前と縮小後の画像で異なっている。この違いを用いて、明瞭化処理を行う。すなわち、明瞭化処理とは、画像に対して「複写禁」等の情報を表す明瞭化処理用画像を潜像として埋め込んでおき、画像に対して縮小処理が施された場合に、埋め込んでいた明瞭化処理用画像が顕像化されるようにする処理である。

まず、明瞭化処理用情報１０８について、図１０を用いて説明する。図１０は、一実施の形態における明瞭化処理用情報１０８の様々な例を示す図である。図１０において、第１行目には項目名が記載されている。情報タイプ１００１には、明瞭化処理用情報タイプが記載されており、明瞭化処理用情報の例１００２には、明瞭化処理用情報の例が記載されている。

図１０において、第２行目以降には明瞭化処理用情報１０８が例示されている。１行に一つの明瞭化処理用情報１０８が例示されている。例えば、行１００３には、情報タイプ１００１が「画像」の明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、明瞭化処理用情報１０８には、「/image/hideImage.jpg」のように、画像データを表現したデータのファイル名が記載される。このファイル名を元に、明瞭化処理装置１０４内のＣＰＵ２０２は、ＯＳにリクエストを発出することによって、明瞭化処理装置１０４内のハードディスク２０８から画像データを取得できる。

また、別の明瞭化処理用情報１０８の例として、行１００４には、情報タイプ１００１が「文章」のものが記載されている。この場合、明瞭化処理用情報１０８には「複写禁止， "ゴシック"，３６，（１００，１００）」のように、文章、使用フォント名、使用フォントの大きさ、および表示座標が指定される。行１００４の例では、「複写禁止」という文章を、ゴシック体の３６ポイントフォントにて、座標（１００，１００）から描画することが指定されている。

また、別の明瞭化処理用情報１０８の例として、行１００５には、情報タイプ１００１が「スクリプト」であるものが記載されている。この場合、明瞭化処理用情報１０８には、「PutString（１００，１００， GetDate() +“ for “ + GetUserName(), "明朝", ４８）」のように、スクリプトが指定される。行１００５の例では、座標（１００，１００）に日付とユーザ名を明朝体４８ｐｔのフォントで描画した結果が明瞭化処理用情報となる。なお、スクリプトとは、簡易なプログラムであり、一般にスクリプト言語の実行エンジン（スクリプトを実行するソフトウェア）として多くの種類のソフトウェアが普及している。これらの任意のスクリプト実行エンジンを明瞭化処理装置１０４のハードディスク２０８に保存しておくことで、そのスクリプト言語を利用できる。

図１９は、明瞭化処理装置１０４によって行われる明瞭化処理、すなわち、図９に示すフローチャートのステップＳ９０３の詳細な処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１９０１において、明瞭化処理装置１０４は、初期設定を行う。初期設定では、出力する明瞭化処理後画像のための領域をメモリ２０３上に確保するとともに、明瞭化処理用情報１０８を読み込んで、明瞭化処理用画像を作成する。

例えば、明瞭化処理用情報１０８の情報タイプ１００１が画像であれば、当該画像データを読み込んで明瞭化処理用画像とする。また、例えば、明瞭化処理用情報１０８の情報タイプ１００１が文章であれば、当該明瞭化処理用情報１０８に従って文章を描画した明瞭化処理用画像を作成する。この処理は、ＯＳの機能を用いて実行することができる。また、例えば、明瞭化処理用情報１０８の情報タイプ１００１がスクリプトであれば、当該明瞭化処理用情報１０８のスクリプトを、スクリプト実行エンジンを用いて実行することにより、明瞭化処理用画像を作成する。

なお、明瞭化処理用画像は、入力画像データ１０７と同一の画像幅、画像高さとなるよう調整する。調整は、例えばはみ出した部分を単に切り落としたり、不足した部分に白色データを追加するといった方法で実施できる。また、不足した部分においては、周期的に同一の明瞭化処理用情報１０８が繰り返すように、画像をコピーしても良い。

ステップＳ１９０２において、明瞭化処理装置１０４は、ステップＳ１９０１で作成した明瞭化処理用画像の全ての画素について、ステップＳ１９０４またはステップＳ１９０５の処理を行ったか否かを判定する。明瞭化処理用画像の全ての画素について処理を行ったと判定すると、明瞭化処理後画像のためにメモリ２０３上に確保された領域に生成されたデータを明瞭化処理後画像として出力し、明瞭化処理を終了する。一方、明瞭化処理用画像の全ての画素について処理を行っていないと判定すると、明瞭化処理用画像から未処理の画素を取り出して、ステップＳ１９０３に進む。

ステップＳ１９０３において、明瞭化処理装置１０４は、ステップＳ１９０２で取り出した画素が残存領域内にあるか否かを判定する。ここで、残存領域とは、ある与えられた縮小率で画像を縮小したときに、縮小後の画像の画素値に影響を与える画素で構成される領域のことである。

例えば、縮小処理として、最近傍補間法を用いる場合、縮小後の画像には影響を与えない画素が縮小前の画像に存在する。これは、最近傍補間法では、縮小後の画像は、縮小前の画像の中のいくつかの画素の値によって構成され、縮小後の画像では、縮小前の画像と比較して画素の数が減少するためである。よって、直感的には、画素を間引くような操作が行われる。

残存領域かどうかは、処理対象（縮小前の画像）の画素の位置を（ｘ，ｙ）、縮小率をａ（＜１．０）、整数定数をｃ１およびｃ２、ｘを超えない最大の整数を与える関数をｉｎｔ（ｘ）としたとき、以下のように判定できる。

ｉｎｔ（（２ｕ＋１）／２ａ）＋ｃ１＝ｘ、かつ、ｉｎｔ（（２ｖ＋１）／２ａ）＋ｃ２＝ｙとなる整数（ｕ，ｖ）が存在し、かつ（ｕ，ｖ）が縮小後の画像に含まれる画素位置であれば、画素（ｘ，ｙ）は残存領域内である。

なお、整数定数ｃ１、ｃ２は、例えば０から１５程度の値を取り、同じ値でも違う値でもよい。これは、残存領域が平行移動する場合に備えたパラメータであり、一例として、動画像の時間方向もしくは空間方向で０から１５まで１つずつ変化させる、もしくはランダムに一つ選択する等の変化をつけることもできる。このようにすることで、残存領域が平行移動しても、潜像が現出する部分を作成することが可能となる。なお、ｃ１やｃ２がより大きな値や、小さな値、例えば１００、あるいは−１５、−１００といった数をとっても良い。整数定数ｃ１、ｃ２は、予め明瞭化処理装置１０４の設置時に、設置者等によって、明瞭化処理装置１０４内のハードディスク２０８に記憶させておいても良い。

ステップＳ１９０３において、処理対象の画素位置が残存領域内にあると判定すると、ステップＳ１９０４に進み、残存領域内にないと判定すると、ステップＳ１９０５に進む。

ステップＳ１９０４において、明瞭化処理装置１０４は、処理対象の画素の値に、（明瞭化処理用画像の対応画素値＋入力画像データ１０７の対応画素値−定数）を代入する。定数とは、例えば、明瞭化処理用画像の全画素の画素値の平均値である。演算結果が負になる場合には、処理対象の画素値を０とし、演算結果が画素値に許された最大値（典型的には２５５）を超える場合には、処理対象の画素値を最大値（典型的には２５５）とすることが好ましい。

また、処理対象の画素の画素値への代入処理を行う前に、明瞭化処理用画像の対応画素値を変化させてもよい。例えば、入力画像データ１０７と同じ大きさで、個々の画素値が０から、例えば２００までの範囲の強度画像をさらに明瞭化処理装置１０４に入力し、入力画像データ１０７の対象画素に対応する強度画像の画素（すなわち、縮小前の画素位置に対応する位置の強度画像の画素）の画素値を、明瞭化処理用画像の対応画素値に乗算して１００で除算した値を求める。この求めた値を、処理対象の画素の画素値への代入処理を行う際の明瞭化処理用画像の対応画素値としてもよい。このようにすることで、位置に応じた潜像の強度設定を行うことができる。

一方、ステップＳ１９０５において、明瞭化処理装置１０４は、処理対象の画素の値に、入力画像データ１０７の対応画素値を代入する。

以上の処理により、残存領域に明瞭化処理用画像の情報を集中させ、残存領域以外の領域には、明瞭化処理用画像の情報を反映させない明瞭化処理後画像を生成することができる。

続いて、不明瞭化処理装置１０５による不明瞭化処理について説明する。

不明瞭化処理で用いる不明瞭化処理用情報１０９について、図１１を用いて説明する。図１１は、一実施の形態における不明瞭化処理用情報１０９の様々な例を示す図である。図１１において、第１行目には項目名が記載されている。情報タイプ１１０１には、不明瞭化処理用情報タイプが記載されており、不明瞭化処理用情報の例１１０２には、不明瞭化処理用情報の例が記載されている。

図１１において、第２行目以降には、不明瞭化処理用情報１０９が例示されている。１行に一つの不明瞭化処理用情報１０９が例示されている。例えば、行１１０３には、情報タイプ１１０１が「文章」の不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報１０９には「Ａに貸与」のように、ごく短い（典型的には日本語で４文字、アルファベットで８文字）文章が記載される。

また、行１１０４には、情報タイプ１１０１が「整数」の不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報１０９には「0x123456789ABCDEF0」のように、典型的には６４ビットの整数が記載される。なお、「0x123456789ABCDEF0」は、Ｃ言語の表記法によって、６４ビットの整数を記載している。

また、例えば、行１１０５には、情報タイプ１１０１が「スクリプト」である不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報１０９には、「GetDate() << 32 + GetUserID()」のように、スクリプトが記載される。なお、スクリプトの説明は前述の通りである。このスクリプトを実行した結果得られる６４ビットの整数が不明瞭化処理用情報１０９となる。

不明瞭化処理装置１０５によって行われる不明瞭化処理について説明する。この不明瞭化処理は、典型的には一般に広く知られている電子透かしの埋め込みで実施する。例えば、米国特許出願公開第２００２／０００７４０３号明細書に記載されているような電子透かし埋め込み方式で、不明瞭化処理用情報１０９を入力画像データ１０７に埋め込む。

ここで、入力画像データ１０７が静止画像の場合、直接電子透かしを埋め込んで不明瞭化処理後画像を生成する。また、入力画像データ１０７が動画像の場合、分割データ１１１において、不明瞭化処理適合領域とされたフレームにのみ、電子透かしを埋め込んで不明瞭化処理後画像を生成する。その後、分割データ１１１において、不明瞭化処理適合領域とされていない部分には０を代入してもよい。

続いて、画像重畳装置１０６によって行われる重畳処理のうち、図９のステップＳ９０５の処理について説明する。まず、画像重畳装置１０６は、分割データ１１１を参照して、分類１５０１が明瞭化適合領域である区分（単数もしくは複数）を取り出す。次に、その区分の始点・終点情報から区分の領域情報を取り出し、当該領域における入力画像データ１０７を明瞭化処理後画像の対応する領域の画像に置き換える。なお、ここで置き換えとは、画素値の代入のことである。

なお、ステップＳ９０５の処理より先にステップＳ９０６の処理を行っている場合、置き換える「当該領域における入力画像データ１０７」とは、ステップＳ９０６における置き換え処理後の画像データとなる。

次に、画像重畳装置１０６によって行われる重畳処理のうち、図９のステップＳ９０６の処理について説明する。画像重畳装置１０６は、分割データ１１１を参照し、分類１５０１が不明瞭化適合領域である区分（単数もしくは複数）を取り出す。次に、その区分の始点・終点情報から区分の領域情報を取り出し、当該領域における、ステップＳ９０５において置き換え処理を行った後の画像データを不明瞭化処理後画像の当該領域の画像に置き換える。なお、ここで置き換えとは、画素値の代入のことである。

なお、ステップＳ９０５の処理よりステップＳ９０６の処理を先に行っている場合には、不明瞭化適合領域における入力画像データ１０７を、不明瞭化処理後画像の対応する領域の画像に置き換える。

画像分割装置１０２によって画像区分処理を行うことにより、単に単純な領域分割（ビットプレーンによる分割等）と比較して、電子透かし等の不明瞭化処理結果の除去が難しくなるという効果があるが、その他の効果について述べておく。

画像分割装置１０２によって画像区分処理を行わずに、画像生成装置１０１によって明瞭化処理だけを行う場合と比較すると、出力画像データ１１２の画質がより良くなるという効果もある。明瞭化処理は、不明瞭化処理と比べると、出力画像データ１１２に与える画質上の悪影響は大きい。しかしながら、画像分割装置１０２によって画像区分処理を行い、明瞭化処理を行う対象を明瞭化適合領域に限定することによって、画質上の悪影響をより小さくすることが可能となる。

なお、上記効果だけを利用する目的であれば、不明瞭化処理適合領域に対しては、その他の領域と同様に扱って、処理を行わないようにすることもできる。また、そもそも不明瞭化処理装置１０５を画像生成装置１０１に含めず、図３のステップＳ３０５において、入力画像データを、明瞭化処理適合領域とその他の領域に分割する構成としてもよい。この場合、図７のステップＳ７０６や、図８のステップＳ８０５では、判定結果をその他の領域とする。

以上、一実施の形態における画像生成装置によれば、画像を複数の処理対象区分に区分けし、画像の特徴に基づいて、複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する。これにより、画像の特徴に応じて、潜像を埋め込むために適した領域と、電子透かしを埋め込むために適した領域とに適切に分類することができる。

特に、画像の周波数特性に基づいて、複数の処理対象区分を、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することにより、適切な分類処理を行うことができる。具体的には、高周波数成分が多い領域を不明瞭化処理適合領域に分類するので、不明瞭化処理適合領域に不明瞭化処理を施すことにより、画像の視認性が悪くなるのを防ぐことができる。また、低周波数成分が多い領域を明瞭化処理適合領域に分類するので、明瞭化処理適合領域に明瞭化処理が施された画像に対して縮小処理が施された場合に、潜像を効果的に浮かび上がらせることができる。

また、複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、複数の処理対象区分を、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することにより、適切な分類処理を行うことができる。

また、画像が静止画像の場合には、静止画像を複数の処理対象区分に区分けし、画像が複数のフレームから構成される動画像の場合には、処理対象区分として、動画像を構成する複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する。また、画像が複数のフレームから構成される動画像の場合に、動画像を構成する複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、抽出したフレームを複数の処理対象区分に区分けすることもできる。これらの処理により、画像が静止画像の場合であっても、動画像の場合であっても、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することができる。

さらに、一実施の形態における画像生成装置によれば、明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込み、不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込む。これにより、視覚的に邪魔になりにくい領域に電子透かしを埋め込むことができるとともに、画像に対して縮小処理が施された場合に、潜像を効果的に浮かび上がらせることができる。また、画像の特徴に応じた領域に、潜像と電子透かしを埋め込むことにより、第３者による潜像および電子透かしの除去を困難にすることができる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。

１０１…画像生成装置
１０２…画像分割装置（画像処理装置）
１０３…画像部分特徴分析装置（分類部）
１０４…明瞭化処理装置
１０５…不明瞭化処理装置
１０６…画像重畳装置（潜像埋め込み部、電子透かし埋め込み部）
１１３…区分装置（区分け部）

Claims (14)

1. 画像を複数の処理対象区分に区分けする区分け部と、
   前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する分類部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記分類部は、画像の周波数特性に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記分類部は、前記複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記画像は静止画像であって、
   前記区分け部は、前記静止画像を複数の処理対象区分に区分けする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、
   前記区分け部は、前記処理対象区分として、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、
   前記区分け部は、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、前記抽出されたフレームを複数の処理対象区分に区分けする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 請求項１に記載の画像処理装置と、
   前記明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込む潜像埋め込み部と、
   前記不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込む電子透かし埋め込み部と、
   を備えることを特徴とする画像生成装置。
8. 画像を複数の処理対象区分に区分けするステップと、
   前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類するステップと、
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
9. 前記分類するステップでは、画像の周波数特性に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記分類するステップでは、前記複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
11. 前記画像は静止画像であって、
    前記分類するステップでは、前記静止画像を複数の処理対象区分に区分けする、
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
12. 前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、
    前記分類するステップでは、前記処理対象区分として、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
13. 前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、
    前記分類するステップでは、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、前記抽出されたフレームを複数の処理対象区分に区分けする、
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
14. 画像を複数の処理対象区分に区分けするステップと、
    前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類するステップと、
    前記明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込むステップと、
    前記不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込むステップと、
    を備えることを特徴とする画像生成方法。

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