JP2014110576A - 印刷物識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 印刷方式によらず、印刷物の印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する印刷物識別装置を得ることを目的とする。
【解決手段】 印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する画像入力部と、上記印刷画像内の所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、上記印刷画像が上記オリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する判定部とを備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、印刷物の印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する印刷物識別装置に関するものである。

近年、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）などを用いた画像読み取り装置やプリンタの性能の向上に伴い、紙幣や有価証券などの複製禁止対象である原稿を、画像読み取り装置で画像データとして読み取ってプリンタで印刷することで、これら複製禁止原稿が偽造されてしまうことが危惧されている。

プリンタで印刷された印刷画像を判定する技術として、従来、印刷画像がインクジェットプリンタで印刷された画像であるか否かを判別する技術がある（例えば、特許文献１）。特許文献１には、原稿から読み取って得られるデジタルカラー画像信号からインクジェット特有の色再現域であるかどうかを判定し、さらに、インクジェット原稿特有のドット画素を検出し、中心画素の濃度レベルＬが周囲の全ての画素よりも高く、かつ、中心画素の濃度レベルＬと、中心画素を挟んで対角線に存在する対角画素の濃度レベルとが一定の条件を満たす場合に、インクジェットで印刷した画像と判定する技術が開示されている。

特開平１０−１２６６３１号公報

しかしながら、従来の技術では、インクジェット原稿特有のドット画素を検出して、そのドット画素周辺の対角画素が所定条件を満たす場合で、かつ、インクジェット特有の色再現域を有する場合にインクジェットで印刷した画像と判定する技術であるため、画素の階調等の印刷画像特性の異なる印刷方式、例えば昇華型の印刷方式に適用することができないという問題があった。
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、印刷方式によらず、印刷物の印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する印刷物識別装置を得ることを目的とする。

この発明にかかる印刷物識別装置は、印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する画像入力部と、上記印刷画像内の所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、上記印刷画像が上記オリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する判定部とを備えたものである。

この発明の印刷物識別装置によれば、印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する画像入力部と、上記印刷画像内の所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、上記印刷画像が上記オリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する判定部とを備えたことにより、印刷方式によらず、印刷物の印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する印刷物識別装置を得ることが可能となる。

実施の形態１による印刷物識別装置の構成を示すブロック図である。 所定領域の例を示す説明図である。 画素数と信号レベルとの関係の一例を示す説明図である。 微分フィルタの一例を示す説明図である。

以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明の一例であり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による印刷物識別装置の構成を示すブロック図である。
図１において、画像入力部１１は、印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する。
画像特定部１２は、オリジナル画像が複数種類ある場合に、画像入力部１１で読み取られた印刷物の印刷画像が、複数種類あるオリジナル画像のいずれであるかを判定する。
特徴量抽出部１３は、印刷画像内の所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出するものであり、本実施の形態では、印刷画像内の所定領域を示す解析情報に基づいて、上記所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する。解析情報は、オリジナル画像毎に予め設定されており、オリジナル画像において、プリンタによる印刷画像の特徴を抽出可能な領域が設定されている。
判定部１４は、特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する。ここで、デジタルのオリジナル画像データとは、画像の原稿であり、例えば、パソコン等で作成されたコンピュータグラフィックス等の画像のデジタルデータである。

次に動作について説明する。
画像入力部１１は、印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する。例えば、スキャナやデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）で印刷画像を読み取り、ＲＧＢ信号（画素毎にＲＧＢ色空間における信号レベル値）を画像データとして出力する。この際、読み込んだ画像は回転していることが多く、またオリジナル画像よりも小さいまたは大きいことが多いため、位置補正および画像の縮小拡大補正などの前処理を行い、オリジナル画像と同じ画素数に補正する。

画像特定部１２は、画像入力部１１で読み取られて出力された印刷物の印刷画像が、複数種類あるオリジナル画像の絵柄のうち、いずれであるかを判定し、その判定結果に対応したオリジナル画像を識別可能な画像情報を出力する。例えば、印刷画像に含まれるバーコードや特殊画像に複数種類あるオリジナル画像のいずれであるかを特定可能な画像番号などの画像情報を予め入れておき、入力された画像データからバーコードや特殊画像を解析して画像番号を取得し画像情報として出力する。

特徴量抽出部１３は、複数種類あるオリジナル画像毎に設定された解析情報のうち、画像特定部１２から出力された画像情報に基づくオリジナル画像に対応する解析情報に基づいて、所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する。ここで、印刷画像内の所定領域を示す解析情報は、オリジナル画像毎に予め設定されており、所定領域として、プリンタによる印刷画像の特徴を抽出可能な領域、特に、画像の複製の際に行われる印刷画像の読み取り、印刷の処理による画像の劣化（変化）の特徴を抽出可能な領域が設定されている。

画像の劣化（変化）の特徴を抽出可能な領域としては、例えば、デジタルのオリジナル画像データにおいて色調、濃度等の色パラメータが均一な領域や、色調、濃度等の色パラメータが切り替わる境界を含む領域等がより好適である。これは、これらの領域では、画像の複製の際に行われる印刷画像の読み取り、印刷の処理による画像の劣化（変化）として現れるノイズ、エッジの鮮鋭性の低下等を精度よく抽出可能なためである。

また、解析情報に基づく所定領域は、１つのオリジナル画像に対して１つであっても良いし、複数であっても良いが、１つのオリジナル画像に対して複数設定されている方が、印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する判定制度を向上させることができる。

特徴量抽出部１３は、解析情報に基づいて、所定領域として、例えば、矩形の開始位置（x1_n,y1_n）、および終了位置（x2_n,y2_n）（n≧１）で構成される矩形領域の画像データを用いて特徴量を抽出する。なお、所定領域は、矩形領域に限定されるものでないことは言うもでもない。

次に、具体的な特徴量抽出方法について説明する。ここでは、例えばノイズやエッジの鮮鋭性などの画質に関係する特徴量を適用する。
はじめに、特徴量としてノイズ量を取得する場合について説明する。なお、ノイズ量を求める所定領域としては、デジタルのオリジナル画像データにおいて色調、濃度等の色パラメータが均一な領域が好適である。まず、解析情報を基に所定領域としてm×nの矩形領域の画像データを取得する。この画像データ（画素毎にＲＧＢ色空間における信号レベル値）の平均値を算出し、この平均値とm×nの矩形領域の各画素の画像データ（画素毎にＲＧＢ色空間における信号レベル値）との差分をとり、分散Vを求める（式１）。

ここで、xは各画素の値、xはm×nの矩形領域内の差分の平均値、Nは画素数でm×nである。そして、画像データがＲＧＢ色空間の場合は、ＲＧＢ信号それぞれに求め、式２に基づきノイズ量VNを求めるとする。

但し、0≦K1、K2、K3≦1
ここで、K1、K2、K3は重み付け係数で、V1、V2、V3はＲＧＢ信号それぞれの分散値である。

ここでは、ＲＧＢ色空間の分散の加重平均をノイズ量として説明したが、この限りではなくＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間やＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換して、色度および輝度に分離してから分散を算出してもよい。ＹＣｂＣｒ色空間の場合は、V1、V2、V3をＹＣｂＣｒ色空間から求めた分散値とする。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間においても同様である。

次に、特徴量として鮮鋭性の度合いを示す鮮鋭度を取得する場合について説明する。なお、鮮鋭度を取得する所定領域としては、デジタルのオリジナル画像データにおいて線などのエッジが含まれており、領域内においてエッジをクロスする細長い矩形領域が好適である。図２は、所定領域の例を示す説明図である。鮮鋭度を取得する所定領域としては、例えば、図２に示されるような領域Ａが好適である。

例えば、縦方向にエッジがある場合は、横方向に長い矩形領域の画像データを取得する。取得するデータは３ライン分とする。取得したデータから、横軸を画素数（位置）、縦軸を信号レベルとしてグラフ化したものを図３に示す。通常の画像データは、印刷画像の読み取り、印刷の処理により、信号レベルが変化する際に傾きをもって変化する。その勾配部分のピクセル数（画素数）を鮮鋭性における特徴量とする。すなわち、隣接する画素間の信号レベル値の変化量と、隣接する画素間で連続して信号レベル値が変化している画素の数とから得られる鮮鋭度を特徴量とする。

勾配部分のピクセル数（画素数）の求め方について説明する。図４は、微分フィルタの一例を示す説明図である。
例えば、図４に示した３×３のｘ方向の微分フィルタを用いて、横方向に長い３ライン分の矩形データに対して３×３のフィルタ演算を行い、微分値を求める。フィルタ演算する矩形データを１ピクセル（画素）ずつずらし、同様に演算を行い、フィルタ値を求める。微分した結果を図３の（a）に示す。所定の値以上となるピクセル（画素）位置AおよびBを求め、B-Aの減算を行い、勾配部分のピクセル数（画素数）とし、これを鮮鋭度とする。

なお、m×n領域内で取得する３ライン分の矩形領域は１領域に限らず、複数の領域を取得し、それぞれに勾配の幅を求めても良い。また、ここでは、縦方向にエッジのある場合について説明したが、横方向にエッジがある場合は縦方向に長い矩形領域の画像データを取得して、微分フィルタはy方向の微分フィルタを用いる。

また、特徴量は、複数の異なる大きさの所定領域から求めても良いし、ノイズ量、または、鮮鋭度のいずれか一つでも良い。また、複数のノイズ量、及び、複数の鮮鋭度を求めても良い。

そして、判定部１４は、特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する。

ここで判定条件は、デジタルのオリジナル画像データに基づいて、予め測定されたオリジナル画像データをプリンタで印刷した際に劣化（変化）する劣化量（変化量）を用いて設定されたものである。上記劣化量（変化量）は、プリンタや紙質等の印刷環境に影響を受ける。例えば、インクジェットプリンタで印刷された印刷画像に比べて昇華型プリンタで印刷された印刷画像の方がデジタルのオリジナル画像データに対する劣化量（変化量）が少ない等の特徴がある。

判定部１４は、上記のように設定された判定条件と特徴量とを比較して、印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する。例えば、特徴量抽出部１３で求めた複数のノイズ量が所定の値以下となるケースが所定値以上あり、さらに鮮鋭度が所定値以下となるケースが条件の場合、印刷画像がオリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であると判定する。

なお、判定条件はこの限りではない。また、特徴量としてノイズ量と鮮鋭度とを組み合わせた場合を説明したが、どちらか一方、つまりノイズ量のみで判定するか、または鮮鋭度のみを判定条件としてもよい。

以上のように、刷画像内の所定領域の画像データを用いて抽出された特徴量と、デジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、上記印刷画像が上記オリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定することにより、印刷方式によらず、オリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定することが可能となる。

また、デジタルのオリジナル画像データに基づいて、予め測定されたオリジナル画像データをプリンタで印刷した際に劣化（変化）する劣化量（変化量）を用いて設定された判定条件を用いることにより、印刷環境に応じて精度よく判定することが可能となる。

また、デジタルのオリジナル画像データにおいて色調、濃度等の色パラメータが均一な領域から抽出されたノイズ量を特徴量として用いることにより、より精度よく判定することが可能となる。

また、デジタルのオリジナル画像データにおいて色調、濃度等の色パラメータが切り替わる境界を含む領域から抽出された鮮鋭度を特徴量として用いることにより、より精度よく判定することが可能となる。

なお、本実施の形態では、オリジナル画像が複数ある場合について説明したが、オリジナル画像が一つしかない場合は、どのオリジナル画像であるかを特定する構成は省略しても良い。例えば、画像特定部１２を削除しても良い。

１１ 画像入力部、１２ 画像特定部、１３ 特徴量抽出部、１４ 判定部。

Claims (4)

1. 印刷物の印刷画像を読み取り、デジタルの画像データを出力する画像入力部と、
   上記印刷画像内の所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   上記特徴量とデジタルのオリジナル画像データに基づいて定められた判定条件とを比較して、上記印刷画像が上記オリジナル画像データをプリンタで印刷して得られたオリジナル画像であるか、当該オリジナル画像の複製画像であるかを判定する判定部と
   を備えたことを特徴とする印刷物識別装置。
2. 上記特徴量抽出部は、上記所定領域の画像データを用いて、各画素の信号レベル値の分散値から得られるノイズ量を上記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１に記載の印刷物識別装置。
3. 上記特徴量抽出部は、上記所定領域の画像データを用いて、隣接する画素間の信号レベル値の変化量と、隣接する画素間で連続して信号レベル値が変化している画素の数とから得られる鮮鋭度を上記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１に記載の印刷物識別装置。
4. 上記オリジナル画像が複数種類ある場合に、上記画像入力部で読み取られた上記印刷物の印刷画像が、上記複数種類あるオリジナル画像のいずれであるかを判定する画像判定部を備え、
   上記特徴量抽出部は、上記複数種類あるオリジナル画像毎に設定された複数の上記所定領域のうち、上記画像判定部で判定された上記オリジナル画像に対応する上記所定領域の画像データを用いて特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載の印刷物識別装置。

Images