JP2022139239A - 情報処理装置とプログラム及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】スキャナにより読み取った画像の劣化を防止する。【解決手段】情報処理装置は、画像データに基づいて画像を形成する画像形成部と、画像を画像データとして読み取る読み取り部とに接続され、画素により構成された画像データの色成分に関する画素数を取得し、少その色成分と画素数とを符号化して画像データに多重化し、画像形成部により画像データを出力する。また読み取り部により読み取られた画像データから多重化された色成分と画素数とを復元し、復元された色成分に相当する色成分の、復元された画素数の画素を、復元された色成分の画素で置換する。【選択図】図２

Description

本発明は、例えば情報処理装置とプログラム及び画像処理方法に関する。

従来、デジタル原稿をプリンタによって印刷した出力画像をスキャナで読取り、読取デジタル原稿として保存するスキャン機能は知られている。その際、印刷工程及びスキャン工程を経て生成された読取デジタル原稿は元のデジタル原稿から色・形状いずれも劣化する事が知られている。

そこで、特許文献１では、デジタル原稿中の色情報にプリンタの出力特性を加味して出力画像色を推定し、その推定色を印刷画像中に多重化情報として埋め込み、スキャン画像から多重化情報を抽出して色の劣化を復元する例が記載されている。

特許第５１８０５５１号公報 特許第４１８７７４９号公報 特開２００８－１８６１６５公報

しかしながら、特許文献１では、印刷工程及びスキャン工程、また印刷原稿への追記や汚れ等によって生じた色の劣化を、劣化前の状態に近づく様復元する事は出来るが、形状復元の精度には懸念が残る。

本発明は上記従来例に鑑みて成されたもので、媒体への画像形成に起因して生じた読取デジタル原稿における形状の劣化を抑制することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。すなわち、本発明の一側面によれば、画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と、画像を画像データとして読み取る読み取り手段とに接続された情報処理装置であって、
画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得する取得手段と、
前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化する多重化手段と、
前記画像形成手段に前記画像データを出力する出力手段と、
前記読み取り手段により読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元する復元手段と、
前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する置換手段と
を有することを特徴とする情報処理装置が提供される。

また本発明の他の側面によれば、画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と接続された情報処理装置であって、
画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得する取得手段と、
前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化する多重化手段と、
前記画像形成手段に前記画像データを出力する出力手段と
を有することを特徴とする情報処理装置が提供される。
本発明の更に他の側面によれば、少なくとも１つの色成分と該色成分の画素数とが多重化された画像を画像データとして読み取る読み取り手段と接続された情報処理装置であって、
読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元する復元手段と、
前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する置換手段と
を有することを特徴とする情報処理装置が提供される。

本発明によれば、媒体への画像形成に起因して生じた読取デジタル原稿における形状の劣化を抑制することが可能となる。

システム構成図 第一の実施形態におけるPDL多重化印刷及び多重化PDL抽出フローを説明する図 PDL原稿の例を説明する図 従来印刷及び読取りによる画像弊害例を説明する図 第一の実施形態における色毎画素数情報解析フローを説明する図 PDL多重化で画像変動を生成するマスクを説明する図 PDL多重化で形成されるパターンを説明する図 多重化の他の例を示す図 第一の実施形態における読取Bitmap画像復元フローを説明する図 第二の実施形態における多重化用PDL原稿例を説明する図 第二の実施形態における多重化用PDL生成フローを説明する図 第三の実施形態におけるタイル分割PDL原稿例を説明する図 埋め込みパターンの空間周波数特性の一例を示す図

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

（第一の実施形態）
図１は、本発明の記録システムの構成を示すブロック図である。同図に示すように、この印刷装置は、ＭＦＰ（多機能複写機あるいはデジタル複合機：Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｔｅｒ）装置４０と、そのホスト装置としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）５０を有して構成されるものである。ＭＦＰ本体とは、本体にプリンタ機能及びスキャナ機能という複数の機能を持つプリンタの事を指し、両機能を連携させて行うコピー機能も具備して居るケースが多い。

ホストＰＣ５０は、主に以下の要素を有して構成されるものである。ＣＰＵ５０１は、ＨＤＤ５０３やＲＡＭ５０２に保持されているプログラムに従った処理を実行する。ＲＡＭ５０２は、揮発性のストレージであり、プログラムやデータを一時的に保持する。また、ＨＤＤ５０３は、不揮発性のストレージであり、同じくプログラムやデータを保持する。ＤＡＴＡ ＴＲＡＮＳＦＥＲ Ｉ／Ｆ（データ転送インタフェース）５０４はＭＦＰ本体４０との間におけるデータの送受信を制御する。このデータ送受信の接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等の有線接続や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ等の無線接続を用いることができる。ＫＥＹ ＢＯＡＲＤ ＭＯＵＳＥ Ｉ／Ｆ（キーボード・マウスインタフェース）５０５は、キーボードやマウス等のＨＩＤ（Ｈｕｍａｎ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ）を制御するＩ／Ｆであり、ユーザは、このＩ／Ｆを介して入力をすることができる。ＤＩＳＰＬＡＹ Ｉ／Ｆ（ディスプレイインタフェース）５０６は、ディスプレイ（不図示）における表示を制御する。

一方、ＭＦＰ本体４０は、主に以下の要素を有して構成されるものである。ＣＰＵ４０１は、ＲＯＭ４０３やＲＡＭ４０２に保持されているプログラムに従い、図３以降で後述する各実施形態の処理を実行する。ＲＡＭ４０２は、揮発性のストレージであり、プログラムやデータを一時的に保持する。また、ＲＯＭ４０３は不揮発性のストレージであり、図３以降で後述する各実施形態の処理で使用されるテーブルデータやプログラムを保持することができる。

ＤＡＴＡ ＴＲＡＮＳＦＥＲ Ｉ／Ｆ（データ転送インタフェース）４０４はＰＣ５０との間におけるデータの送受信を制御する。ＰＲＩＮＴＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（プリンタコントローラ）４０５はプリントヘッドを含むプリンタ４０８を制御する。ＰＲＩＮＴＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ４０５はＨＥＡＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（ヘッドコントローラ）を含む。ヘッドコントローラは、プリンタユニット４０８の有する印刷ヘッドに対して記録データに基づいてヘッドに搭載されたヒータの加熱動作を制御し、インクを吐出する。これによって媒体上へと画像形成を行う。具体的には、ＨＥＡＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒは、ＲＡＭ４０２の所定のアドレスから制御パラメータと記録データを読み込む構成とすることができる。そして、ＣＰＵ４０１が、制御パラメータと記録データをＲＡＭ４０２の上記所定のアドレスに書き込むと、プリンタコントローラ４０５、特にＨＥＡＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒにより処理が起動され、記録ヘッドに搭載されたヒータの加熱動作が行われる。

ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ（画像処理アクセラレータ）４０６は、ハードウェアによって構成され、ＣＰＵ４０１よりも高速に画像処理を実行するものである。具体的には、ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ４０６は、ＲＡＭ４０２の所定のアドレスから画像処理に必要なパラメータとデータを読み込む構成とすることができる。そして、ＣＰＵ４０１が上記パラメータとデータをＲＡＭ４０２の上記所定のアドレスに書き込むと、ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ４０６が起動され、所定の画像処理が行われる。なお、ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ４０６は必ずしも必要な要素でなく、プリンタの仕様などに応じて、ＣＰＵ４０１による処理のみで上記のテーブルパラメータの作成処理および画像処理を実行してもよいことはもちろんである。

ＳＣＡＮＮＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（スキャナコントローラ）４０７は、スキャナユニット４０９に対して、原稿への光の照射と反射光をＣＣＤ等の撮像素子で取得した光量情報のＳＣＡＮＮＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ４０７への送信を指示する。具体的には、ＣＰＵ４０１が、制御パラメータと読取データ書き出しアドレスをＲＡＭ４０２の上記所定のアドレスに書き込むと、ＳＣＡＮＮＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ４０７により処理が起動される。そして、スキャナユニット４０９に搭載されたＬＥＤの発行制御と、スキャナユニット４０９からの光量情報取得、ＲＡＭ４０２中の読取データ書き出しアドレス以降への光量情報書き込みが行われる。

ＰＲＩＮＴＥＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ４０５はさらにＭＯＴＯＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（モーターコントローラ）を有する。ＭＯＴＯＲ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒは、プリンタユニット４０８に含まれる不図示の複数のモーターユニットに対して、モーター動作を制御する。モーターは上述の印刷ヘッドを記録用紙に対して相対的に移動させる為と、スキャナユニット４０９を読取原稿に対して相対的に移動させる為に用いられる。その他にも、ＭＦＰによっては記録ヘッドのメンテナンス用のモーターを具備する場合が有る。

●色別の画素数情報の多重化処理
図２は、第一の実施形態における色別の画素数情報を多重化して印刷するフロー（簡単に多重化印刷処理とも呼ぶ）と、色別の画素数情報を抽出して復元するフロー（簡単に復元処理とも呼ぶ）を説明する図である。図２（ａ）のステップｓ２０１～ｓ２０６が色別の画素数情報を多重化して印刷するフロー、図２（ｂ）のステップｓ２１１～ｓ２１６が色別の画素数情報を抽出して復元するフローである。いずれの処理もＭＦＰ本体４０のＣＰＵ４０１によりＲＡＭ４０２等のメモリに格納されたプログラムを実行することで実現される。しかしながら、図２（ａ）のｓ１１０６と図２（ｂ）のｓ１１１１それぞれの印刷と原稿読み取りをＭＦＰ本体４０で実行し、そのほかの工程はホストＰＣ５０で実行してもよい。これは他の実施形態についても同様である。まずは図２（ａ）の多重化印刷フローについて説明する。

ステップｓ２０１でＰＤＬ原稿データを取得する。ここで、ＰＤＬとはページ記述言語（ＰａｇｅＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＬａｎｇｕａｇｅ）の略であり、ページ単位で描画命令の組から構成される。描画命令の種類はＰＤＬ仕様毎に定義されているが、本実施形態では、主に以下の４種類を例として用いる。かっこ内は命令のパラメータであり、Ｘ，Ｙは描画位置の座標を示す。
命令１） ＤＯＴ描画命令（Ｘ、Ｙ、色、点サイズ）
命令２） ＬＩＮＥ描画命令（Ｘ１、Ｙ１、Ｘ２，Ｙ２、色、線種、線幅）
命令３） ＢＯＸ描画命令（Ｘ１、Ｙ１、Ｘ２，Ｙ２、色、塗り形状）
命令４） ＴＥＸＴ描画命令（Ｘ１、Ｙ１、色、フォント情報、文字列情報）
命令５） ＩＭＡＧＥ描画命令（Ｘ１、Ｙ１、Ｘ２，Ｙ２、画像ファイル情報）
他にも、円弧を描くＣＩＲＣＬＥ描画命令等、用途に応じて適宜描画命令が用いられる。

一般的によく用いられるＰＤＬとしては、Ａｄｏｂｅ社提案のＰＤＦ（ＰｏｒｔａｂｌｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｏｒｍａｔ）や、ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ社提案のＸＰＳ、ＨＰ社提案のＨＰ－ＧＬ／２等が存在するが、本発明の適用範囲はその限りでは無い。

●●ページ記述言語の例
図３にＰＤＬ原稿の例を示す。図３中のページ300が原稿の１ページを表し、画素数としては、例えば横幅600画素、縦幅900画素とする。また、以下に図３の原稿に対応するＰＤＬの例を示す。
＜PAGE=001＞
＜BOX＞ 50, 75, 200, 300, GRAY, STRIPE ＜/BOX＞
＜BOX＞ 420, 75, 550, 300, BLACK, FULL ＜/BOX＞
＜BOX＞ 50,620, 200, 825, BLACK, NULL ＜/BOX＞
＜TEXT＞ 50,620, 200, 825, BLACK, STD-18, "ABCXYZ123" ＜/BOX＞
＜LINE＞ 25, 25, 25, 700, BLACK, PLAIN, 3 ＜/LINE＞
＜LINE＞ 25, 25, 450, 25, BLACK, PLAIN, 3 ＜/LINE＞
＜IMAGE＞ 250, 350, 550, 825, "PORTRAIT.jpg" ＜/IMAGE＞
＜/PAGE＞。

１行目の＜PAGE=001＞は本実施形態におけるページ数を表すタグである。通常ＰＤＬは複数ページを記述可能に設計されているので、ＰＤＬ中にページの区切りを示すタグが記述されている。本例では、９行目の＜/PAGE＞タグまでが１ページ目である事を表す。本実施形態では図３中の原稿300に相当する。２ページ目が存在する場合には、上記PDLに続いて＜PAGE=002＞が記述される事となる。

２行目の＜BOX＞タグから＜/BOX＞タグまでがボックス描画命令であり、図３中のボックスオブジェクト301に相当する。最初の２座標が描画開始点である左上座標（Ｘ１、Ｙ１）を示し、続く２座標が描画終了点である右下座標（Ｘ２，Ｙ２）を示す。続いて色はGRAY(灰色：R=128, G=128, B=128)で、塗り形状は縞模様であるSTRIPE（縞模様）が指定されている。本実施形態では縞模様の向きについては常時右下方向への線としたが、線の角度や周期等をBOX命令中で指定出来る様になっていても良い。

３行目のBOX描画命令は、図３中のボックスオブジェクト302に相当する。本命令の場合、２行目と異なり、色がBLACK（黒色：R=0, G=0, B=0）となっており、また塗り形状についてはベタ塗りであるFULL(ベタ)が指定されている。

４行目のBOX描画命令及び５行目のTEXT描画命令が、図３中のオブジェクト303に相当する。まず、BOX描画命令でテキスト回りの枠線を記述する。ここでは、BOX内部の塗り形状がNULL(空白)が指定されている。続いて５行目のTEXT描画命令においては、文字のフォントが"STD"（標準）である事、その文字サイズが18ポイントである事、そして記述すべき文字列が"AＢCXYZ123"である事が記述されている。

続いて6行目及び７行目のLINE描画命令が、図３中のラインオブジェクト３04に相当する。まず、６行目のLINE描画命令で縦線を描画する。ここでは、描画すべき線の種類がPLAIN(実線)である事、及び、描画すべき線の太さが3画素線で有る事、が記述されている。同様に、７行目のLINE描画命令で横線を描画する。

続いて８行目のIMAGE描画命令が、図３中のイメージオブジェクト305に相当する。ここでは、当該領域に存在する画像のファイル名が"PORTRAIT.jpg"である旨が記載されており、これは、一般的に普及している画像圧縮フォーマットであるJPEGファイルである事を表す。

そして、9行目に記載の＜/PAGE＞タグで当該ページの描画が終了した事を示す。
実際のPDLファイルとしては、上記に記載の描画命令群に加えて、"STD"フォントデータ、"PORTRAIT.jpg"画像ファイルを含めた物が一体となっているケースが多い。これは、フォントデータや画像ファイルを別にして管理する場合、描画命令だけでは文字・画像部分が形成出来ず、図３の画像を形成するのに情報が不十分だからである。
以上が図２中のステップｓ２０１で取得するPDLの説明である。

続いてステップｓ２０２に進み、ステップｓ２０１で取得したＰＤＬ原稿データのレンダリング処理を行う。これは、ＰＤＬ中で記載されている各描画命令を実行し、画素毎の色情報で構成されるＢｉｔｍａｐ画像を形成するステップである。本実施形態では、上述した様に、図３に例示した画像が形成される。図３の原稿ページ３００は横幅600画素、縦幅900画素から構成される為、本ステップで生成されるＢｉｔｍａｐ画像は６００×９００画素から構成される。また、各画素はR/G/B各8bitの２５６諧調とする。

ステップｓ２０３では、ｓ２０２で形成した画像の色別画素数情報解析を行う。ここでは、原稿画像中に存在する色数と、それぞれの色の画素数若しくは画素比率とを算出する。

●●色別画素数の解析
図５に色別画素数情報解析処理の詳細のフローを示す。
まず、ステップｓ５０１で図２中のステップｓ２０２でレンダリングしたレンダリング画像を取得する。
次に、ステップｓ５０２で、色別画素数等の変数の初期化を行う。初期化対象の変数は以下のとおりである。
・色リスト Col[Max][3]
・各色画素数 Num[Max]
・総色数 N
ここで色リストCol[Max][3]はMax×３の二次元配列であり、第１のインデックスは色リスト番号を、第２のインデックスは色成分番号を示す。Maxは2以上の所定の定数であり、多重化可能な色数の最大値に相当する。Maxにはより大きい値を設定する程、より多くの色を復元可能となる。また"３"は、色要素数に対応しており、本例ではRGBを色成分とした例を採用しているため３としている。各色画素数Num[Max]は、Max×１の一次元配列であり、各色の画素数を示す。総色数Nは原稿画像の色数を示す。Nの上限がMaxとなる。初期化処理においては、具体的には、他の印刷ジョブ等で過去に行った解析結果の影響を受けない様に、全て0と設定することが好ましい。

次に、ステップｓ５０３で紙白の登録を行う。具体的には、紙白(R=G=B=255)を色リスト番号0番に以下の様に登録する。
・総色数 N=1 （紙白のみ登録）
・色リスト 紙白の赤色 Col[0(紙白)][0(R)] = 255
紙白の緑色 Col[0(紙白)][1(G)] = 255
紙白の青色 Col[0(紙白)][2(B)] = 255
こうして、色リスト番号（色番号とも呼ぶ）１には、RGB=２５５，２５５，２５５の色が登録され、登録済みの総色数は１となった。

続いて、ステップｓ５０４で、レンダリング画像の先頭位置から１画素分、画素色情報(R,G,B)を取得する。これを対象画素または着目画素と呼ぶ。
次に、ステップｓ５０５で、取得した画素色情報が既に色リストに未登録の色であるか否かを判定する。これは、現在の総色数Nに対し、
Result = "Yes"
For (M = 0; M ＜ N ; M ++){
If (( R == Col[M][0] )&&
( G == Col[M][1] )&&
( B == Col[M][2] )) {Result = "No"}
}
の様にして、判定を行う事が出来る。すなわち、現時点で登録済みの色のそれぞれに順次着目しつつ、着目画素の色と同一であるか判定する。判定結果が"No"すなわち登録済みの場合にはステップｓ５０８へと進む。

ステップｓ５０８では、登録済みの色番号Mの画素数を更新する。具体的には、
Num[M] = Num[M] + 1
と画素数の増加させ、ステップｓ５０９へと進む。一方ステップｓ５０５での判定結果が"Yes"すなわち未登録の場合にはステップｓ５０６へと進む。

ステップｓ５０６では、リスト未登録の色を登録可能であるか、現状の総色数Nが登録可能な最大色数Maxに達しているかを判定する。判定結果が"Yes"の場合にはステップｓ５０９に進む。判定結果が"No"の場合にはステップｓ５０７に進む。

ステップｓ５０７では、新規色の登録を行う。具体的には、
・総色数 N=N+1 （総色数に１加算）
・色リスト 紙白の赤色 Col[N(新規登録色番号)][0(R)] = R
紙白の緑色 Col[N(新規登録色番号)][1(G)] = G
紙白の青色 Col[N(新規登録色番号)][2(B)] = B（新規色を色リストに追加）
・各色画素数 Num[N(新規登録色番号)] = 1 (新規色の画素である為)
と設定する。

ステップｓ５０９では、レンダリング画像の全画素の判定が終了したか否かを判定する。判定結果が"No"の場合にはステップｓ５０４に戻って現在の着目画素の次の画素を新たな着目画素として処理を継続する。判定結果が"Yes"の場合にはステップｓ５１０に進む。

ステップｓ５１０では、以下の色別画素数情報を保存して処理を終了する。
・総色数N
・色リストCol[N][3]
・各色画素数Num[N]。

図２に戻り、ステップｓ２０４では、多重化用画像を作成する。これは、ステップｓ２０３で取得した色別画素数情報を、ステップｓ２０２で生成したレンダリング画像に重畳する。これは、印刷画像をスキャンした際に色別画素数情報を抽出可能とし、図４で後述する画像形状の劣化からの復元手段とする為である。なお多重化対象の画像データがカラー画像である場合には、特定の色成分を対象として多重化すればよい。本実施形態ではたとえばＢ（青）色成分を対象として、色別画素数情報（以下、画素数情報あるいは付加情報とも呼ぶ。）が多重化されるが、他の色成分を対象としてもよい。

ＰＣのような情報処理装置で情報を扱うというのはバイナリデータを扱うことである。バイナリデータとは「０」もしくは「１」の情報であり、この「０」もしくは「１」の情報が連続でつながることにより、特定の意味を持つようになる。例えば、「ｈｅｌｌｏ」という情報をバイナリデータで扱う場合、文字コードの中の一つである「シフトＪＩＳ」を例にとると、「ｈ」はバイナリデータの「０１１０１０００」に対応している。同様に「ｅ」は「０１１００１０１」、「ｌ」は「０１１０１１００」、「ｏ」は「０１１０１１１１」というバイナリデータに対応している。つまり「ｈｅｌｌｏ」という文字はバイナリデータで「０１１０１００００１１００１０１０１１０１１０００１１０１１０００１１０１１１１」と表現できる。逆に「０１１０１００００１１００１０１０１１０１１０００１１０１１０００１１０１１１１」というバイナリデータを取得できれば「ｈｅｌｌｏ」という文字を取得することができる。この考えに基づけば多重化は、「０」もしくは「１」を判定できるようにデータを埋め込むことで実現可能であることがわかる。

ここで、「０」、「１」すなわち多重化される情報を生成するために、一例として図６（ａ）（ｂ）の二つのマスクを考える。これは８ピクセル×８ピクセルで構成されたマスクであり、画像に対して対応するマスクの内容を加算することで、画像内の８ピクセル×８ピクセルの領域に対して周期性を持ったパターンを与えることができる。このパターンにより、０と１とを表現する。図６（ａ）が０、図６（ｂ）が１を示すパターンである。基本的にデジタル画像は１色８ｂｉｔで表現され０から２５５までのどれかの値が割り当てられる。この範囲外の値は画像データとしては使えないため、画素値の計算結果が０未満の場合や、２５６以上の値になった場合には一般的に０もしくは２５５を割り振り有効範囲内に収めている。図６のマスクでは画素値に±１０の変化を与えているが、マスク領域における画像データの値が全て２５５であった場合、マスク後のその領域の値は２４５から２６５の範囲ではなく２４５から２５５の範囲となる。本説明は１色８ｂｉｔと記載しているが、当然８ｂｉｔ以外もありうる。デジタル画像を扱う場合、何ｂｉｔで表現しようが有効範囲は存在し、その範囲外になる変化は与えられない。図６に示したように、０と１というに対応するマスクによりＰＤＬ原稿画像をマスキング処理することで、８×８画素領域に１ビットの情報を多重化することができる。

マスクによって画像にどのようなパターンを与えるかを視覚的に示したのが図７である。図６のマスクにおける「１０」の位置を黒、「０」の位置を灰色、「－１０」の位置を白で表現しており、画像には図７のような斜め線が現れることとなる。このようにして、元の画像に視認しにくい高周波成分として符号（色成分と画素数）を多重化できる。ここで、図６（ａ）のマスクと図６（ｂ）のマスクを画像全体に対して符号に対応付けて適用する疑似コードを下記に示す。

――――――――――――――――――――――――――――――
01: int i, j, k, l;
02: int width = 640, height=480;
03: unsigned char *data = 画像データ;
04: int **maskA = マスクデータ;
05: bool isMaskA = true;
06: for(j = 0; j ＜ height; j+=8){
07: for(i = 0; i ＜ width; i+=8){
08: for(k = 0; k ＜ 8; k++){
09: for(l = 0; l ＜ 8; l++){
10: if(isMaskA == true){
11: data[(i+k)+(j+l)*width] += maskA[k][l];
12: }
13: }
14: }
15: }
16: }
――――――――――――――――――――――――――――――
上記のコードは、一例として６４０×４８０画素の画像データを対象として、８×８領域に順次着目しつつ、当該領域がマスクすべき領域であればその領域の各画素に対応するマスクの各画素の値を加算する手順を示している。マスク対象の領域であることはisMaskAにより指定され、適用するマスクはmaskAにより指定されている。このように、多重化による情報の埋め込みは上記の手法で実現可能である。なお、付加情報が多重化された領域を符号領域と呼ぶこともある。

このような多重化技法を用いて、印刷対象の画像データに、その画像データの画素数情報、具体的にはステップｓ５１０で保存した総色数N、色リストCol[N][3]、各色画素数Num[N]を多重化する。これらの情報は、たとえば予め決めた画像の位置を基点として、予め決めた順序で多重化してよい。あるいは、多重化した情報を何であるかを示す情報と関連付けて多重化してもよい。また、読み取り時のずれを考慮して、画素数情報を多重化した領域の直前に、多重化領域が引き続いて表れることを示すビットパターンを多重化するなどしてもよい。また、多重化対象の画素数情報を繰り返し多重化してもよい。そして上述したコードに従えば、多重化対象の領域においてはisMaskAを真にセットし、それ以外の領域ではisMaskAを偽にセットする。そして多重化対象の領域においては、"０"を多重化する領域についてはmaskAとして図６（ａ）のマスクを、"１"を多重化する領域についてはmaskAとして図６（ｂ）のマスクを指定する。このような操作を、たとえば画像のラスタ走査方向に沿って行うことで、画像の色別の画素数を多重化する。なお多重化は特定の色について行ってよい。

続いて、ステップｓ２０５に進み、印刷画像生成を行う。印刷画像生成では任意の公知の手法を用いて構わないが本実施形態では以下の方法を用いた例を説明する。ここでは、ステップｓ２０４で生成されたＲＧＢ画素値で構成される多重化済Ｂｉｔｍａｐ画像の各画素に対して、
・色変換
・インク色分解
・出力特性変換
・量子化
の４つの処理を行う。

色変換は、多重化済Ｂｉｔｍａｐ（ビットマップ）画像のＲＧＢ情報を、ＭＦＰ４０で好適に記録出来る様に変換を行う処理である。その理由として、一般的にPDLの描画命令に記載されている色は、ディスプレイで好適に表現出来る色値が設定されており、そのままの値をプリンタで出力した場合には異なる色が出力されてしまうからである。

具体的には、入力画素値（Rin, Gin, Bin）の組み合わせに対して、好適な出力画素値（Rout, Gout, Bout）の組み合わせを算出する為に、出力色ごとに３次元のルックアップテーブルを用いる。理想的には、入力値であるRin、Gin、Binがそれぞれ２５６諧調を持つ為、256×256×256の合計16,777,216組の出力値を持つテーブルTable1[256][256][256][3]を準備し、
Rout = Table1[Rin][Gin][Bin][0]
Gout = Table1[Rin][Gin][Bin][1]
Bout = Table1[Rin][Gin][Bin][2]
とする事で実現出来る。また、ルックアップテーブルのグリッド数を２５６グリッドから例えば１６グリッド等に減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。

インク色分解は色変換処理の出力値であるRout, Gout, Boutを、インクジェット記録する各インク色の出力値に変換する処理である。本実施形態では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの４色インクジェットを想定する。この変換においても種々の実現方法が有る。本実施形態では色変換処理同様に、出力画素値（Rout, Gout, Bout）の組み合わせに対して、好適なインク色画素値（C, M, Y, K）の組み合わせを算出する。その為に、出力色ごとの３次元のルックアップテーブルTable2[256][256][256][4]を用いて、
C = Table2[Rout][Gout][Bout][0]
M = Table2[Rout][Gout][Bout][1]
Y = Table2[Rout][Gout][Bout][2]
K = Table2[Rout][Gout][Bout][3]
とする事でインク色分解を実現出来る。また、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。

続いて出力特性変換は、各インク色の濃度を記録ドット数率に変換する。具体的には、例えば各色256諧調の濃度を、各色1024諧調のドット数率Cout, Mout, Yout, Koutに変換する。そのためには、各インク色の濃度に対する好適な記録ドット数率を設定した２次元のルックアップテーブルTable3[4][256]を用いて、
Cout = Table3[0][C]
Mout = Table3[1][M]
Yout = Table3[2][Y]
Kout = Table3[3][K]
とする事で実現出来る。また、ルックアップテーブルのグリッド数を２５６グリッドから例えば１６グリッド等に減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。

続いて量子化は、各インク色の記録ドット数率Cout, Mout, Yout, Koutを、実際の各画素の記録ドットのOn/Offに変換する。量子化の方法としては、誤差拡散法やディザ法等、任意の手法を用いて良い。ディザ法を例にすると、
Cdot = Halftone[Cout][x][y]
Mdot = Halftone[Mout][x][y]
Ydot = Halftone[Yout][x][y]
Kdot = Halftone[Kout][x][y]
とする事で、各画素位置に応じた閾値と比較する事で、各インク色の記録ドットのOn/Offを実現する事が出来る。ここでは、各記録ドットの発生確率は、Cout/1023, Mout/1023, Yout/1023, Kout/1023となる。
以上の様にする事で、ステップｓ２０３の印刷画像生成が終了する。

次にステップｓ２０６で、ステップｓ２０５で生成した印刷画像の印刷を行う。以上で、PDL原稿を記録用紙上に印刷する事が出来る。

以上で、色別画素数データを多重化したPDL原稿を記録用紙上に印刷する事が出来る。ここで、図７のパターンをみると、２ｐｘ（ピクセル）の斜め線によってパターンが描かれていることがわかる。このように色別画素数データが埋め込まれたレンダリング画像に基づいて印刷物を生成する処理を「多重化エンコード処理」ともいう。なお上記例ではRGB画像に画素数情報を多重化したが、CMYKに変換後の画像データに多重化してもよい。たとえば黄色は視覚的に目立たない色であるため、黄色成分に多重化することで、より一層、画像に与える視覚的な影響を抑えることができる。たとえば色数を１０とすれば、各色について色リストが１０×３×８＝２４０ビット、画素数１０×２×８＝１６０ビット、総色数が８ビットとすれば、総量は４０８ビットとなる。１ビットが８×８画素で表されるので、５１個の領域で表すことができる。本例では、復元時の位置決めのために領域間には隙間を設けないが、復元の方法次第で間隔を空けてもよい。また同じ情報を繰り返し多重化してもよい。また色数が増えれば情報量も増えるため、色別の画素数情報を符号化してロスレス圧縮し、それを多重化してもよい。

●色別画素数情報抽出処理
続いて、色別画素数情報抽出フローを説明する。図２（ｂ）のステップｓ２１１で色別画素数データが多重化された印刷物を読み取る。まず、スキャナ装置に印刷原稿をセットし、ステップｓ２１１で原稿読取を行う。具体的には、スキャナデバイスを制御し、原稿にLED光を照射し、反射光を各画素に対向したＣＣＤ等の撮像素子でアナログ電気信号に変換する。

次に、ステップｓ２１２で上記このアナログ電気信号をデジタル化して、デジタルＲＧＢ値を入力する。Bitmap取得処理では任意の公知の手法を用いて構わないが本実施形態では以下の方法を用いた例を説明する。ここでは、ステップｓ２１１で取得されたＲＧＢ画素値で構成されるＢｉｔｍａｐ画像の各画素に対して、
・MTF補正
・入力補正
・シェーディング補正
・色変換
の４つの処理を行う。

ＭＴＦ（Modulation Transfer Function）補正は、スキャナの読取り性能の内、解像度に関する補正を行う。具体的には、スキャナの読取はフォーカス位置からのズレやレンズ自体の性能限界等により、画像がボケてしまう為、フィルタ処理等である程度の復元を行う。実際には完全に復元する程強い強調処理をしてしまうと、白飛びや画像ノイズ・ゴミ画素の協調等、画像弊害の方が目立つ為、画質改善と弊害のバランスを取って設計を行う。説明を簡単にする為に、画像中央部を5倍し、上下左右の画素値を-1倍するエッジ強調フィルタの例を以下に記載する。
R'[x][y] = R[x][y]×5-R[x-1][y]-R[x+1][y]-R[x][y-1]-R[x][y+1]
G'[x][y] = G[x][y]×5-G[x-1][y]-G[x+1][y]-G[x][y-1]-G[x][y+1]
B'[x][y] = B[x][y]×5-B[x-1][y]-B[x+1][y]-B[x][y-1]-B[x][y+1]。

入力補正は元々が光子量であるＣＣＤの出力値を、人間の眼の感度に合った明度に変換する処理である。具体的には、例えば各色4096諧調のＲ'Ｇ'Ｂ'信号を、各色1024諧調の色強度値R",G",B"に変換する。そのためには、各インク色の濃度に対する好適な記録ドット数率を設定した１次元のルックアップテーブルTable4[4][4096]を用いて、
R" = Table4[0][R']
G" = Table4[1][G']
B" = Table4[2][B']
とする事で実現出来る。また、ルックアップテーブルのグリッド数を４０９６グリッドから例えば２５６グリッド等に減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。

シェーディング補正はスキャナデバイスを構成するレンズ、LED、ＣＣＤの製造ばらつきや組付けのばらつきに起因して生ずる各画素位置での読取感度の違いによって生ずる色・濃度ムラを低減する処理である。具体的には、例えば各色1024諧調のＲ"Ｇ"Ｂ"信号を、各色256諧調の色強度値R"',G"',B"'に変換する。そのためには、スキャナレンズの配置されている方向（X方向）に対してそれぞれ、各Ｘ画素位置用の濃度変換用の１次元ルックアップテーブルTable5[x][3][1024]を用いて、
R"' = Table5[x][0][R"]
G"' = Table5[x][1][G"]
B"' = Table5[x][2][B"]
とする事で実現出来る。また、ルックアップテーブルのグリッド数を１０２４グリッドから例えば２５６グリッド等に減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。

最後に、色変換処理を行う。これは、印刷時とは逆に、ここまで算出してきたR"', G"', B"'がそれぞれスキャナデバイス固有の値となっている為、これをディスプレイ上で表示する為に好適なRout,Gout,Bout値にする為である。
この為には、印刷時の色変換同様、入力値であるR"'、G"'、B"'がそれぞれ２５６諧調を持つ為、256×256×256の合計16,777,216組の出力値を持つテーブルTable6[256][256][256][3]を準備し、
Rout = Table1[R"'][G"'][B"'][0]
Gout = Table1[R"'][G"'][B"'][1]
Bout = Table1[R"'][G"'][B"'][2]
とする事で実現出来る。また、ルックアップテーブルのグリッド数を２５６グリッドから例えば１６グリッド等に減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくする公知の工夫を用いても良い。
以上の様にすることでステップｓ２１２のＢｉｔｍａｐ取得が終了する。

図４は印刷及び読取りによる画像弊害例を説明する図である。図４（ａ）は図３のＰＤＬ原稿をレンダリングした状態、つまり図２中のステップｓ２０２の出力Ｂｉｔｍａｐ画像のうち、オブジェクト301の左上部分を表している。図４（ｂ）は図３のＰＤＬ原稿の印刷原稿をスキャンし、図２中のステップｓ２１２で取得したＢｉｔｍａｐ画像のうち、図４（ａ）の位置に対応する部分を表している。

両者を比較すると分かるように、図４（ａ）中の直線４００は、一様な濃度（R=128,G=128,B=128）を持っているが、図４（ｂ）中の４０１は、濃度的には不均一で、直線のエッジ部分にも凸凹が目立つ。また、直線周辺に若干濃くなった画素が存在し、全体的にも背景画像が少し暗い画像となっている。これは、ＰＤＬ原稿を印刷し、スキャンする事によって得るＢｉｔｍａｐ画像には、ＰＤＬ原稿に対して以下の様な画像劣化が生じているからである。
・ステップｓ２０５で行う量子化に伴う形状の劣化（量子化による諧調数低下）
・ステップｓ２０６で行う印刷に伴う形状の劣化（印刷精度・記録用紙）
・ステップｓ２１１で行うスキャンに伴う形状の劣化（スキャナによるボケ）
更には実際には、
・印刷原稿の汚れ等の劣化による形状の劣化
等が考えられる。

そこで本実施形態では、ステップｓ２１３以降の処理を実行することで劣化した画像を補正し、スキャンにより得られた画質の低下を抑制する。続くステップｓ２１３で読取Ｂｉｔｍａｐ画像を解析する。以下に、Ｂｉｔｍａｐ画像解析例の概要説明を行う。

まず、画像データから多重化された情報（付加情報とも呼ぶ）が埋め込まれている位置の検出を行う。具体的には、画像データの空間周波数特性を解析することにより埋め込み位置の検出を行う。図１３は、埋め込みに用いたパターンの空間周波数の特性を表す図である。横軸が水平方向の周波数、縦軸が垂直方向の周波数を表し、原点から遠ざかるにつれて高周波域となる。本実施形態では、図７に示すように、２つのパターンを画像に埋め込んでいる。埋め込み例ではＲＧＢのＢ成分に1０の加算及び減算を行っている。これにより、図７（ａ）のパターンは、図１３のラインＡ０１に大きなパワースペクトルを発生させる。同様に、図７（ｂ）のパターンはラインＡ０２に大きなパワースペクトルを発生させる。このパワースペクトルを、たとえば８×８画素領域ごとに検出することにより、「０」か「１」のデータ抽出を行う。なお、検出の前処理として、エッジ検出を行うことにより、パワースペクトルの強調をすることも可能である。

周波数解析によるデータの抽出では、画像データからの解析エリアの正確な切り出しが必要となる為、座標位置のずれを補正する処理が行われる。例えば、画像内からの８ピクセル×８ピクセル領域の切り出しと周波数解析とを、縦横それぞれの方向に１ピクセルずつずらしながら縦横に繰り返す。そしてたとえば横８ピクセル、縦８ピクセルずつずらすまで計６４回繰り返し、最もスペクトルが強くなる箇所を切り出しの基準位置とする方法がある。このとき周波数解析の対象となる領域は１６ピクセル×１６ピクセルの領域となり、付加情報をすきまなく多重化した領域内であれば、少なくとも１つの付加情報がそこに含まれるはずである。そのため上述したように基準となる領域の位置を決めることができる。位置検出が完了した後に、その位置を基準として、多重化の規則に従って付加情報の抽出を行う事で、抽埋め込まれていた「０」「１」数列が得られる。

なお上記方法で基準位置を特定しようとする画像中の位置として、付加情報を埋め込んだ符号領域の先頭を選択すれば、特定された基準位置は符号領域の先頭を示すことになる。そうでない場合であっても、基準として位置が特定された領域が、多重化された符号列のなかでどの位置にあるかは概ね特定できるので、その位置を基準として多重化された符号列の先頭を特定することはできる。先頭として特定した８×８画素領域及びその前後の８×８画素領域について空間周波数を解析することで、付加情報が多重化された領域の先頭を特定できる。これにより付加情報の長さは固定的であってよいので、付加情報が多重化された領域全体を特定できる。こうして特定した符号領域全体を、図１３に示した空間周波数の解析により、２値データへと復号することができる。

続くステップｓ２１４でステップｓ２１３の解析結果から色別画素数データを抽出する。以下に、データ抽出例の概要説明を行う。

●読み取り画像の復元処理
本実施形態では、ステップｓ２０４で説明した様に、あらかじめ埋め込む対象の付加情報を、テキスト文書データとして、文字コードをたとえば「シフトＪＩＳ」で数値化した値としておく。

シフトＪＩＳの１バイトコード（半角文字）では上述の様に、「ｈ」はバイナリデータの「０１１０１０００」、「ｅ」は「０１１００１０１」、「ｌ」は「０１１０１１００」、「ｏ」は「０１１０１１１１」というバイナリデータに対応している。よって、抽出した付加情報の数値列が、「０１１０１００００１１００１０１０１１０１１０００１１０１１０００１１０１１１１」とすると、文字列の「ｈｅｌｌｏ」となる。

実際には、付加情報としてステップｓ２０４で埋め込んだ色別画素数情報として、
・総色数 N
・色リスト Col[N][3]
・各色画素数 Num[N]
を抽出し、ｓ２１４の処理を終了する。

続くステップｓ２１５で、抽出された色別画素数データを用いて、スキャナで読み取った読取Ｂｉｔｍａｐ画像を復元して、復元済みＢｉｔｍａｐ画像（復元Ｂｉｔｍａｐ画像とも呼ぶ）を生成する。図９は読取Ｂｉｔｍａｐ画像復元処理フローを説明する図である。まず、ステップｓ９０１で、図２中のステップｓ２１３で得られた色別画素数情報を取得する。

続いてステップｓ９０２で、図２中のステップｓ２１２で得られた読取Ｂｉｔｍａｐ画像を取得する。

続いてステップｓ９０３で、総色数の判定を行う。本実施の形態では、以下の２通りの復元処理を行う事として説明を行う。すなわち色数が２色（紙白＋１色）だった場合、ステップｓ９０４へ分岐し、色数が３色以上（紙白＋２色以上）だった場合、ステップｓ９０９へ分岐する。具体的には、ステップｓ９０３の判定としては総色数が２色であるかで判断を行う。ステップｓ９０３の判定結果が"Yes"の場合、ステップｓ９０４～ｓ９０７で、２色（紙白＋１色）両方の復元を行う。

まず、ステップｓ９０４で、復元Bitmap画像の初期化を行う。これは、具体的には、全画素を紙白（R=G=B=255）と設定する。次に、ステップｓ９０５で、処理色番号の初期化（X=1）を行う。色番号の初期値を１とするのは、色番号0の紙白についてはステップｓ９０４で初期化している為である。

次に、ステップｓ９０６で、読取Ｂｉｔｍａｐ画素の中で、濃度の高い画素（色番号1）をNum[X]個（具体的にはNum[1]個）選択する。これは、
・元々原稿自体が２色（紙白＋１色）と確定しているので、紙白よりもより濃度の高い（≒より明度が低い）画素が、追加の１色である可能性がより高い、
という考え方に基づいているからである。

ここで、読取Bitmap画像から画素を選択する方法として例えば以下の方法を採用してよい。ステップｓ９０６では、読取Bitmap画像は単色であるので、いったんそれを輝度あるいは濃度成分の画像データに変換し、最も輝度が低い、或いは最も濃度が高い画素から順番にNum[1]個の画素を選択する。最も輝度が低い、或いは最も濃度が高い画素とは、ここでは色Xに最も近い色の画素ということもできる。なおここで選択した画素についてはその位置を保存しておく。より具体的には、輝度あるいは濃度に変換した読取Bitmap画像の画素をラスタ順に着目し、着目画素と色番号１の色との色差を求めて、色差が小さい順に画素位置を示す情報をソートする。色差とは色空間中における２つの色の距離ということもできる。あるいは着目画素を濃度が高い順または輝度が低い順にソートしてもよい。このようにして読取Bitmap画像全体について画素のソートが完了したなら、先頭から順にNum[X]個の画素を選択すればよい。このとき、たとえば予め画像の輪郭を抽出するフィルタ処理を施し、画像全体に代えて、輪郭内部について上記処理を実行してもよい。もちろんこれ以外の方法を採用することもできる。

次に、ステップｓ９０７で、ステップｓ９０６で選択された画素位置に対応する復元Bitmap画像中の画素について、色リスト中の色番号１のＲＧＢ値で上書きする。こうする事で、復元Bitmapは紙白若しくは色番号１の１色のいずれかによって構成される事となる。よって、図４（ｂ）の状態であった読取画像を図４（ａ）に近づける事が出来る。

次に、ステップｓ９０８で、復元Bitmap画像を保存して図２のフローに戻る。図２に戻って、ステップｓ２１６で復元Bitmap画像を保存して処理を終了する。

ステップｓ９０３の判定結果が"No"だった場合、ステップｓ９０９～ｓ９１２で、１色（紙白）の復元を行う。これは、本実施の形態では少なくとも紙白画素に関しては確実に紙白とする事で、文字・細線のエッジ等のボケを復元する事を目標とする為である。

まず、ステップｓ９０９で読取Ｂｉｔｍａｐを復元Ｂｉｔｍａｐ画像として設定する。ここでは読取Ｂｉｔｍａｐを復元Ｂｉｔｍａｐ画像として用いるか、あるいは復元Ｂｉｔｍａｐ画像へと複製すればよい。次に、ステップｓ９１０で処理色番号を初期化する。具体的には、色番号０番の紙白に設定する。

次に、ステップｓ９１１で読取Ｂｉｔｍａｐ画素の中で、濃度の低い色X（ここではX=0すなわち紙白）の画素をNum[X]個（すなわちNum[0]個）選択する。これは、
・元々原稿自体が３色以上（紙白＋２色以上）と確定しているので、より濃度が低い（≒より明度が高い）画素が、紙白である可能性がより高い、
という考え方に基づいているからである。ここで、読取Bitmap画像から画素を選択する方法は、原理的にはｓ９０６と同様でよい。例えばステップｓ９１１では、読取Bitmap画像を単色化して輝度あるいは濃度成分の画像データに変換し、最も輝度が高い、或いは最も濃度が低い画素から順番にNum[0]個の画素を選択する。最も輝度が高い、或いは最も濃度が低い画素とは、ここでは色0（紙白）に最も近い色の画素ということもできる。なおここで選択した画素についてはその位置を保存しておく。より具体的には、輝度あるいは濃度に変換した読取Bitmap画像の画素をラスタ順に着目し、着目画素と色番号０の色（紙白）との色差を求めて、色差が小さい順に画素位置を示す情報をソートする。このようにして読取Bitmap画像全体について画素のソートが完了したなら、先頭から順にNum[0]個の画素を選択すればよい。このとき、たとえば予め画像の輪郭を抽出するフィルタ処理を施し、画像全体に代えて、輪郭内部について上記処理を実行してもよい。もちろんこれ以外の方法を採用することもできる。なお、本例では、スキャン対象のシートは地色が白であることを前提としている。これに対して白以外のシートの画像形成する場合には、ｓ９１１の前に、色番号０の色にシートの地色を合成する補正処理を施し、ｓ９１１では補正後の色を色番号０の色に代えて用いればよい。

次に、ステップｓ９１２で、ステップｓ９１１で選択された画素位置に対応する復元Bitmap画像中の画素について、色リスト中の色番号０のＲＧＢ値（紙白）で上書きする。ｓ９１２でも、ｓ９１１で説明したように、補正後の色番号０の色を用いて上書きしてよい。こうする事で、復元Bitmapでは紙白の復元精度が向上し、地色（たとえば紙白）とそれ以外との境界が明確され、画像品質が向上する。よって、図４（ｂ）の状態であった読取画像を図４（ａ）に近づける事が出来る。なおこの例では画像の復元のために色番号０の色のみを参照しているため、ｓ２０４においても、色数が３以上の場合には、最も明るい色を色番号０とし、その色の各色成分値と画素数とを多重化して記録してもよい。

次に、ステップｓ９０８で、復元Bitmap画像を保存して、ｓ２１５の画像を復元する処理を完了し、図２のフローに戻る。図２に戻って、ステップｓ２１６で復元Bitmap画像を保存して処理を終了する。

この様に色別画素数データを印刷物のスキャン画像から抽出して、その情報を元に読取Ｂｉｔｍａｐ画像を補正して復元する事で、印刷及びスキャンに伴う画像劣化の低減された画像を取得する事が出来る。また、復元された画像を元に印刷を再び行う事で、画像劣化の低減されたコピーを行う事が可能となる。また、本実施の形態では、原稿が３色以上Ｍａｘ色数未満だった場合に、紙白画素のみ復元を行ったが、原稿が２色だった時同様に、紙白以外の画素の色を復元する様にしても良い。具体的には、各画素値と色リストに記載の各色との色の差分を計算し、差分の小さい順に各色が元原稿でどの色だったのかを推定すれば良い。

また、原稿の色数がＭａｘ値で有った場合、実際にはＭａｘ値以上の色数である場合が有る為、本実施の形態の図９中のステップｓ９０９～ｓ９１２で説明した紙白の復元までにする事が画像弊害を避けるという観点から好ましい。また、図９には未記載であるが、原稿が紙白のみの１色原稿で有った場合にも、ステップｓ９０９～ｓ９１２に記載のフローで紙白原稿の復元が可能である。

なお本実施形態では、スキャナとプリンタとを併せ持つ複合機を例として説明したが、情報の多重化を行うプリンタと、多重化された情報を復元するスキャナというそれぞれ独立した装置としてもよい。これは他の実施形態についても同様である。また、プリンタとスキャナとを接続された情報処理装置により実現されてもよい。

［多重化方法の他の例］
図６及び図７では、８×８画素単位に情報を埋め込む例を説明した。これは高周波領域に画像を埋め込む事によって、ユーザに視認されにくい埋込を行う例である。しかし、それら高周波領域への多重化だけでなく、任意の多重化方法を行って構わない。

図８に多重化方法の他の例を示す。図８（ａ）は、マトリクス型二次元コードの１つであるＱＲコード（登録商標）のパターン例である。本例では、ＰＤＬファイルデータをＱＲコード化し、それを視認されにくい形で印刷物に多重化する。図８（ｂ）は実際の印刷パターンを表していて、８ｘ８画素単位に１ドットだけ記録するパターンとなっている。図８（ａ）中８００の黒色画素に対応するドットが図８（ｂ）中８０１の１ドットに対応する。また、図８（ａ）中の空白画素に対応する位置には図８（ｂ）中にはドットを形成しない。

こうする事で、視認されにくい多重化パターンを記録用紙上に構成する事が出来る。具体的には、図２中のステップｓ２０３でＰＤＬファイルデータを図８（ａ）の様にＱＲコード化し、それを離間したドット群である図８（ｂ）の様な印刷データとしてレンダリング画像に対して重畳する。また、離間ドットを構成するインクとしてはイエローインクが最も視認され辛いので、イエローインクで図８（ｂ）のパターンを構成する様にする事で、より視認されにくい多重化パターンを記録用紙上に構成する事が出来る。ここで、元の画像にもイエロー成分が含まれていることもあり得るが、ＱＲコードの領域は、そこのイエロー成分をＱＲコード対応の図８（ｂ）に示したパターンで置換することで、元の画像データのイエロー成分による干渉を防ぐことができる。これによりＱＲコードからＰＤＬデータに記述した通りの画像を復元できる。

本方式の多重化方式の場合、ステップｓ２１３の多重化画像解析は、読み取ったＢｉｔｍａｐ画像中、８ｘ８画素単位でイエロードットが記録されているかを判定する。そして、図８（ｂ）のイエロー成分のパターンから、図８（ａ）相当のQRコードパターンを再構成し、それを復号する。こうする事でPDLファイルデータを抽出すればよい。再構成する際にはイエロードットを含む８×８領域をＱＲコードの１つの黒セルで置き換えればよい。なお多重化する情報は、第一の実施形態と同様、色ごとの画素数情報であってもよく、その場合には色別画素数情報をＱＲコード化して、図８（ｂ）に示したように画像データに多重化すればよい。

なお１つのＱＲコードでは容量が足りない場合には、複数のＱＲコードにＰＤＬデータを分割して符号化し、多重化してもよい。この場合には、先頭位置に埋め込むＱＲコードに、分割された数を含めてもよい。

また、他の多重化例としては、図２中のステップｓ２０４の印刷画像生成処理中の量子化処理時に閾値変調を行って多重化する方法も存在する（特許文献２）が、この手法を用いても良い。

以上種々の多重化例を説明して来たが、一般的に多重化すべき情報量が増えた場合、記録Ｄｏｔ数や変調量を増大させる必要が生じ、その結果として記録画像全体の画像劣化が増大する事となる。

また、上述した様に、図３の原稿ページ３００は横幅600画素、縦幅900画素から構成される為、１ページは全部で540,000画素から構成される。各画素の色をR/G/B各8bitの２５６諧調で表現する場合には、各画素3Byte、１ページ合計で1,620,000Byte≒1.6MBytesとなる。それに対して、ＰＤＬ状態でのファイルサイズは、106,200Bytesとなり、約6.6%程度となる。以下にファイルサイズ試算の内訳を示す。
・描画命令部分 約350文字 （1文字2Bytesとして≒700Bytes）
・"PORTRAIT.jpg" 300×475画素、各画素3Bytesで全427,500Bytes
ここで圧縮率を20%とすると85,500Bytes
・"STD"フォントデータ 後述の理由で20,000Bytesと想定
ここで、フォントサイズの例としては、特許文献３に開示されている情報を元に試算した。特許文献３には、以下の様に記載されている。
「２０ページで試算したところ、フォント埋め込みなしのＰＤＦサイズが約６０ＫＢに対し、フォント埋め込みありのＰＤＦサイズは、４６０ＫＢとなり、９００％近いサイズ増加となる。（ページあたりの新規文字が７５％として計算）」
そこで、１ページのフォント埋め込み量を400kBytes/20=20kBytesとした。

これに対して、本実施形態で埋め込むデータ量としては、
色数 ２色 ３色 ４色 １０色
N 1Byte 1Byte 1Byte 1Byte
Col[N][3] 6Bytes 9Bytes 12Bytes 30Bytes
Num[N] 4Bytes 6Bytes 8Bytes 20Bytes
合計 11Bytes 16Bytes 21Bytes 51Bytes
となり、仮に１０色分の色別画素数情報を保持する場合であっても、
対Ｂｉｔｍａｐデータ 30,000分の１以下
対ＰＤＦデータ 2,000分の１以下
と極めて小さいデータ量となる。
よって、印刷原稿上に多重化する際には、Ｂｉｔｍａｐ画像やＰＤＬファイルを多重化するよりも、色別画素数情報を多重化する方が、多重化に伴う印刷画像全体の画像劣化が大幅に低減出来る事となる。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、原稿全体（すなわち画像データの全体）に対して色別画素数データを取得する例を説明したが、そうすると写真画像等の色数の多い画像が一部にでも存在すると、紙白以外の色の復元が困難となってしまう。そこで、本実施の形態では、原稿を複数のタイルに分割し、それぞれに対して個別に色別画素数データの埋込と抽出を行う例について説明する。

図１０に本実施の形態における原稿のタイル分割例を示す。図１０中の符号１０００～１００５はそれぞれ図３中の符号３００～３０５に対応するので説明を省略する。図１０の原稿１０００は、横方向及び縦方向にそれぞれ５分割され、全体しては２５タイルに分割されている。それぞれのタイルは横１２０画像、盾１５０画素から構成される。本実施の形態では、横方向位置Ｘおよび縦方向位置Ｙに存在するタイルをタイルＸＹとして表す。

例えば、
・タイル００ 黒線描画×２、斜線ボックス描画×１ → 色数３
・タイル４０ 黒線描画×１、黒ベタボックス描画×１ → 色数２
・タイル２２ 画像描画×１ → 色数Ｍａｘ
の様になっている。第一の実施形態の方法は、タイル２２～タイル５５に存在する自然画の存在により、原稿全体の色数はＭａｘとなる為、紙白以外の色の復元は難しかった。

しかし、本実施の形態では、少なくとも、タイル０２、タイル０３、タイル０４、タイル０５、タイル１１、タイル１４、タイル１５、タイル２０、タイル３０、タイル４０、タイル４１、タイル５０、タイル５１のタイル部分については２色（紙白＋１色）の復元が可能となる。また、タイル００、タイル０１、タイル１０のタイル部分についても３色（紙白＋１色）の復元が可能となる。

図１１に本実施の形態の色別画素数情報多重化復号処理フローを示す。図１１（ａ）のステップｓ１１０１～ｓ１１０８で示す処理が色別画素数情報多重化フローであり、図１１（ｂ）のステップｓ１１１１～ｓ１１１８で示す処理が色別画素数情報復号フローである。ステップｓ１１０１～ｓ１１０２の処理は図２中のステップｓ２０１～ｓ２０２と同じである為説明を省略する。

次に、ステップｓ１１０３では上述の様に、レンダリングされた画像を複数の、たとえば５×５の２５タイルに分割する。ここでの分割数は任意であるが、分割数が多くなればなるほど復元性が向上する為、分割数は多い程好ましい。但し、分割数が多くなればなるほど、全体として埋め込む必要のあるデータ量も多くなる為、埋込量の増大に伴う画像劣化と復元性の向上のバランスを見て分割数を設定する事が好ましい。

次にステップ１１０４で分割画像単位に色別画素数情報解析を行う。
画像処理単位が画像全体から各タイル単位に変更される以外、詳細処理は図５に記載のフローと同様である為、説明を省略する。

次にステップｓ１１０５で全分割画像の解析が終了したか否かを判定する。判定結果が"No"の場合には処理対象を次のタイルに更新し、ステップｓ１１０４に戻って処理を継続する。ステップｓ１１０５の判定結果が"Yes"だった場合にはステップｓ１１０６に進む。

ステップｓ１１０６では、分割画像タイル単位に多重化画像を生成する。本実施の形態では、タイル００の色別画素数情報解析結果をタイル００の画像に埋め込む形とする。多重化処理自体は図２中のステップｓ２０４と同様である為、説明を省略する。ステップｓ１１０７～ｓ１１０８の処理は図２中のｓ２０５～ｓ２０６と同様である為、説明を省略する。

以上の様にして、分割タイル毎の色別画素数情報を印刷画像中に埋め込む。次に、分割タイル毎の色別画素数情報復元について説明する。ステップｓ１１１１～ｓ１１１３は図２中のステップｓ２１１～ｓ２１３と同様なので説明を省略する。

次に、ステップｓ１１１４では分割画像単位に多重化された色別画素数情報を抽出する。抽出処理の詳細については図２中のステップｓ２１４と同様なので説明を省略する。

次に、ステップｓ１１１５では分割画像単位に読取Ｂｉｔｍａｐ画像を復元する。復元方法は図タイルＸＹの読取画像から抽出したタイルＸＹの色別画素数情報を用いてタイルＸＹを復元するという点以外は図９に記載のフローと同様である為、説明を省略する。

次に、ステップｓ１１１６では全分割画像の復元が終了したかを判定する。判定結果が"No"の場合には処理対象を次のタイルに更新し、ステップｓ１１１５に戻って処理を継続する。判定結果が"Yes"の場合にはステップｓ１１１７に進む。次に、ステップｓ１１１７では復元された全タイル画像を結合して原稿全体の画像を生成する。次に、ステップｓ１１１８に進んで復元された画像を保存して処理を終了する。

以上の様にして、分割タイル毎に読取画像と読取画像から抽出された色別画素数情報を用いて読取画像の復元を行う。以上の様に処理を行う事によって、局所的に色数が多く、局所的に色数が少ない原稿において、色数の少ない部分では印刷及び読取に起因した劣化画像を元原稿に近づける事が可能となる。

（第三の実施形態）
第二の実施形態では、各タイルに当該タイルの色別画素数情報を多重化する例を説明したが、タイル毎の画像状況によって情報埋込の難易度は異なる為、例えば黒ベタ画像の様に埋込難易度の高いタイルでの劣化画像の復元度が低くなることもあり得る。また、写真画像領域の様に、紙白が存在せず色数がＭａｘ値を超える様なタイルにおいてもＭａｘ値分の色別画素数情報を埋め込んでいたので、その埋込データは復元に寄与しにくい。

そこで、本実施の形態では、以下の構成の例を説明する。
・各タイルに当該タイル以外のタイルの色別画素数情報を多重化する
・復元効果が得られない見込みのタイルの色別画素数情報は埋め込まない。

図１２に本実施の形態における原稿のタイル分割時の解析結果例を示す。図１２中、原稿１２００～１２０６は図１０中の原稿１０００～１００６と同様なので説明を省略する。図１２中、ハッチング領域１２０７が「紙白が存在せず、色数が多い為、劣化画像の復元効果が得られないタイル」を示す。
処理フローとしては第二の実施形態の処理フローである図１１と同じであり、多重化処理における本実施の形態特有の処理としては、
・ステップｓ１１０３で解析した結果、以下の条件の両方を満たすタイルの色別画素数情報は埋め込まない：
条件１：紙白画素数Num[0]≦Th(閾値)
条件２：総色数N=Max
・ステップｓ１１１４で多重化する色別画素数情報は、
当該タイルの情報＋隣接タイルの情報
となる。具体的には、上記Th(閾値)は約1%（タイル画素数が18,000画素なので180画素）とする。なお条件１と条件２のいずれかを満たすことを、色別画素数情報をタイルに埋め込まない条件としてもよい。

図１２に記載の原稿において、各タイルに埋め込むべき色画素数情報を一部列挙すると、
・タイル００画像への埋込 ← タイル００、１０、０１の色画素数情報
・タイル１１画像への埋込 ← タイル１０、０１、１１、２１、１２の色画素数情報
・タイル２２画像への埋込 ← タイル２１、１２、２２、３２、２３の色画素数情報
・タイル３３画像への埋込 ← タイル３２、２３の色画素数情報
・タイル４４画像への埋込 ← タイル５４、４５の色画素数情報
・タイル５５画像への埋込 ← タイル５４、４５、５５の色画素数情報
となる。このように本例では一つの列のタイルの情報を、その列のタイルの１つ（ここでは最左端）に埋め込む。この際、同一タイルに複数のタイルの色画素数情報が埋め込まれる事となる為、どのタイルの情報かを区別する為に、埋込情報を以下の例の様にフォーマットを決めておく事が好ましい。

色数 ２色 ３色 ４色 １０色
位置(XY) 2Byte 2Byte 2Byte 2Byte
N 1Byte 1Byte 1Byte 1Byte
Col[N][3] 6Bytes 9Bytes 12Bytes 30Bytes
Num[N] 4Bytes 6Bytes 8Bytes 20Bytes
合計 13Bytes 18Bytes 23Bytes 53Bytes
こうする事で、例えばタイル４１の様に黒ベタの画像で多重化が困難な領域が有っても、タイル４０、３１、５１、４２の４つのタイルにもタイル４１の色画素数情報が埋め込まれる為、より無理やりタイル４１に埋込む際に発生する画像劣化を低減出来る。

また、本実施の形態では隣接タイルに埋め込む形としたが、他にも、
・埋め込みが容易な白ベタタイル（タイル２１、３１、１２、１３）に優先的に埋め込む
・全タイルの色画素数情報をそれぞれのタイル画像に埋め込む
等の方法が考えられる。本発明の「色画素数情報」は他の画像情報やフォント情報、文字列情報のいずれと比べても極めてデータ量が小さい為、他のタイルの情報を埋め込んだとしても十分埋込データ量としては小さく出来る。

また、復元時における本実施の形態特有の処理としては、
・ステップｓ１１１４で色別画像情報を取得する際には、隣接タイルから抽出した色別画像情報を当該タイルの復元処理に用いる
・色別画像情報が抽出出来なかったタイルについては復元処理を行わない
となる。

以上説明して来た様に、本実施の形態を用いる事で、情報埋込が困難な画像や情報埋込の効果が得られにくい原稿に対しても、適切な情報を埋込み、印刷及び読取に起因した劣化画像を元原稿に近づける事が可能となる。
また、上記３つの実施形態において、
・画素数 N
と記載した部分については、
・画素占有率 N/領域の総画素数
という様に、占有率等を用いても同様の効果が得られる。

また、色情報についても、ＲＧＢだけでなく、ＣＭＹＫやＬａｂ、グレースケール等、どのような色情報を用いても上記実施形態と同様の効果が得られる。また、原稿としてはPDL原稿を例に説明したが、最初からＢｉｔｍａｐ画像で有っても、色数が十分に少ない画像であれば、上記実施形態と同様の効果が得られる。

［その他の実施例］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

４０ ＭＦＰ本体、５０ ホストＰＣ、４０８ プリンタ、４０９ スキャナ

Claims (19)

1. 画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と、画像を画像データとして読み取る読み取り手段とに接続された情報処理装置であって、
   画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得する取得手段と、
   前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化する多重化手段と、
   前記画像形成手段に前記画像データを出力する出力手段と、
   前記読み取り手段により読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元する復元手段と、
   前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する置換手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と接続された情報処理装置であって、
   画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得する取得手段と、
   前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化する多重化手段と、
   前記画像形成手段に前記画像データを出力する出力手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
3. 少なくとも１つの色成分と該色成分の画素数とが多重化された画像を画像データとして読み取る読み取り手段と接続された情報処理装置であって、
   読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元する復元手段と、
   前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する置換手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記画像データは単色であり、前記少なくとも１つの色成分は単色の色成分である
   こと特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記画像データは複数の色成分を含み、前記少なくとも１つの色成分はそのうちの１つの色成分である
   こと特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記画素数は、前記画像データの全体における前記少なくとも１つの色成分の画素数である
   こと特徴とする情報処理装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記画素数は、前記画像データを分割した複数の領域それぞれにおける前記少なくとも１つの色成分の画素数である
   こと特徴とする情報処理装置。
8. 請求項７に記載の情報処理装置であって、
   前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とは、対応する領域に多重化される
   こと特徴とする情報処理装置。
9. 請求項７に記載の情報処理装置であって、
   複数の領域それぞれにおける前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とが、１つの領域に多重化される
   こと特徴とする情報処理装置。
10. 請求項１または３に記載の情報処理装置であって、
    前記置換手段は、復元された前記少なくとも１つの色成分との色空間における色差が小さい、復元された前記画素数の画素を、前記少なくとも１つの色成分で置換する
    こと特徴とする情報処理装置。
11. 請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とは、符号化されて前記画像の高周波成分に多重化される
    こと特徴とする情報処理装置。
12. 請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とは、符号化されて前記画像の所定の色成分に多重化される
    こと特徴とする情報処理装置。
13. 請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とは、マトリクス型二次元コードに符号化され、前記マトリクス型二次元コードで相当する所定の色成分の画素を置換することで前記画像に多重化される
    こと特徴とする情報処理装置。
14. 請求項1乃至１３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    画像形成手段を更に含む
    こと特徴とする情報処理装置。
15. 請求項1乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    読み取り手段を更に含む
    こと特徴とする情報処理装置。
16. 請求項1乃至１３のいずれか一項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
17. 画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と、画像を画像データとして読み取る読み取り手段とに接続された情報処理装置において、
    取得手段が、画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得し、
    多重化手段が、前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化し、
    出力手段が、前記画像形成手段に前記画像データを出力し、
    復元手段が、前記読み取り手段により読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元し、
    置換手段が、前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する
    ことを特徴とする画像処理方法。
18. 画像データに基づいて画像を形成する画像形成手段と接続された情報処理装置において、
    取得手段が、画素により構成された画像データの、少なくとも１つの色成分に関する画素数を取得し、
    多重化手段が、前記少なくとも１つの色成分と画素数とを符号化して前記画像データに多重化し、
    出力手段が、前記画像形成手段に前記画像データを出力する
    ことを特徴とする画像処理方法。
19. 少なくとも１つの色成分と該色成分の画素数とが多重化された画像を画像データとして読み取る読み取り手段と接続された情報処理装置において、
    復元手段が、読み取られた前記画像データから多重化された前記少なくとも１つの色成分と前記画素数とを復元し、
    置換手段が、前記画像データに含まれた、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分に相当する色成分の、前記画像データから復元された前記画素数の画素を、前記画像データから復元された前記少なくとも１つの色成分の画素で置換する
    ことを特徴とする画像処理方法。

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