JP3878495B2 - 電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 - Google Patents
電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3878495B2 JP3878495B2 JP2002045741A JP2002045741A JP3878495B2 JP 3878495 B2 JP3878495 B2 JP 3878495B2 JP 2002045741 A JP2002045741 A JP 2002045741A JP 2002045741 A JP2002045741 A JP 2002045741A JP 3878495 B2 JP3878495 B2 JP 3878495B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- digital watermark
- input
- signature
- feature point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Television Signal Processing For Recording (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像の著作権管理などを目的として、画像データに他の情報（署名）を秘匿する電子透かし技術に関し、特に署名を電子透かしとして埋込む電子透かし埋込み方法および署名を電子透かしとして検出する電子透かし検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図９は例えば、WO99/01980に開示された電子透かし方法を示す流れ図である。図において、９０は画像をウェーブレット変換するステップ、９１はLL成分（ウェーブレット変換の低域周波数成分）をスペクトラム拡散するステップ、９２はスペクトラム拡散されたデータをブロックに分割するステップ、９３は各ブロックをフーリエ変換するステップ、９４はフーリエ変換のDC成分に署名データの１ビットを秘匿するステップである。
【０００３】
次に動作について説明する。画像信号はステップ９０においてその低域周波数成分（LL成分という）だけが抽出される。署名データはこのLL成分に埋め込まれる。ステップ９１はLL成分にあらかじめ決められた乱数系列を乗算する。この操作は、署名データが容易に見破られないようにするために周波数的な拡散を行うものである。次に、この周波数拡散されたLL成分は、ステップ９２によって小ブロックに分割される。ここで分割された各ブロックごとに署名データの１ビットが埋め込まれる。具体的には、情報の秘匿は、ステップ９３でブロックをフーリエ変換し、ステップ９４でそのDC成分を署名ビットに応じて異なる代表値に量子化することにより行われる。図示されていないが、この後、逆のステップをたどって画像を復元すると、透かしの埋め込まれた画像が作成される。この画像から署名データを検出するには、同じステップを繰り返し、フーリエ変換のDC成分の値をチェックすればよい。
【０００４】
以上のように、従来の電子透かし方式においては、検出時にもとのブロックが正しく特定される必要があるため、画像の一部が切り取られた場合などには、原画像を保存しておいてそれと比較するか、または位置あわせのための特別の情報を埋め込み、それを用いて位置をあわせるなどの方法によらなければならなかった。
【０００５】
この問題を解決するため、画像からオブジェクトを検出し、これを基準に座標系を定める電子透かしの方式が特開平１１−４１４５３号公報に開示されている。
【０００６】
図１０は、これに示された電子透かし方式を示す流れ図である。図において、１００は原画像、１０１はこの画像からオブジェクトを抽出するステップ、１０２はオブジェクトに外接する矩形領域をもとめるステップ、１０３は矩形領域の中心点から電子透かし情報を埋め込むブロックの位置を決定するステップ、１０４は決定したブロック位置に電子署名を埋め込むステップ、１０５は透かしが埋め込まれた画像である。また、検出側において、１０６は画像からオブジェクトを抽出するステップ、１０７はオブジェクトに外接する矩形領域を求めるステップ、１０８は矩形領域の中心点から電子署名が埋め込まれたブロックの位置を決定するステップ、１０９は決定したブロック位置から電子署名を読み出すステップである。
【０００７】
次に動作について説明する。この電子透かし方式においては、画像の中から特定のオブジェクトを抽出し、それに外接する矩形領域を切り出して、その中心を原点とする座標軸をもとめ、この座標軸を基準に透かしを埋め込むブロックの位置を特定している。そのため、画像の一部が切り取られた場合でも、原画像などを必要とすることなく、透かしを検出するための位置あわせが可能である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特開平１１−４１４５３号公報に開示された従来の電子透かし方法は、上記のように構成されていたので、例えば電子透かしを無効にする攻撃として、画像の一部の切り取りが行われた上に、画像の縮小や拡大、回転など、切り取り以外の幾何学処理が行われた場合に、透かしデータの位置合わせが困難となり、署名の埋め込み位置を特定することが困難であった。また、座標軸の特定にオブジェクトを含む矩形領域を切り出していたので、その位置の精度が十分でなく、埋め込み時と検出時で座標軸が一致しにくいなどの問題があった。
【０００９】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、画像の切り取りだけでなく、縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合にも、署名検出のための位置を合わせることができると共に、電子透かしの埋め込み時と検出時とでより正確に座標軸を一致させることのできる電子透かし埋込み方法および電子スカし検出方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明では、入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法と、この電子透かし埋めこみ方法によって電子署名が埋め込まれた画像から前記電子署名を検出する電子透かし検出方法とを備えた電子透かし方法であって、前記電子透かし埋込み方法は、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップとを備え、前記電子透かし検出方法は、前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から、前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、前記電子透かし埋込み方法は、前記電子透かし埋込み方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップと、前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップによってその署名が埋め込まれた画像に対して、前記正規化ステップの正規化とは逆の変換を施す逆正規化ステップと、前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を前記逆正規化ステップによって逆正規化された画像と置き換えて、逆正規化された画像と前記電子透かし埋込み方法の入力ステップによって入力された画像とを合成する合成ステップと、をさらに備え、前記電子透かし埋込み方法の座標軸設定ステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定め、前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の画像に電子署名を埋込み、前記電子透かし埋込み方法の出力ステップは、前記合成ステップによって合成された画像を出力し、前記電子透かし検出方法は、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップ、をさらに備え、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定めることを特徴とする。
【００１２】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップは、複数の特徴点を抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の大きさを正規化することを特徴とする。
【００１４】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の角度を正規化することを特徴とする。
【００１５】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の領域抽出ステップは、人間の顔の部分を抽出することを特徴とする。
【００１６】
また、入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法であって、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップと、を備え、前記電子透かし検出方法によって出力された画像から電子署名を検出する電子透かし検出方法であって、前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップとを備えることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
【００２３】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１である電子透かし埋込み方法を示す流れ図である。図において、１０は画像を入力するステップ、１１は物体領域を抽出するステップ、１２は特徴点を抽出するステップ、１３は座標軸を設定するステップ、１４は署名の埋め込みをするステップ、１５は画像を出力するステップである。
【００２４】
次に、動作について説明する。ステップ１１は、ステップ１０で入力した画像からあらかじめ決められた物体を検出し、その領域を切り出す。次に、ステップ１２はその領域の中からあらかじめ決められた特徴点を抽出する。ステップ１３はこの特徴点を基準に画像上に座標軸を設定する。
【００２５】
ここで、ステップ１１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔の部分などが適当である。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００２６】
図２は、物体を顔、特徴点を目とした場合に設定される座標軸の例を示す。図では、右目と左目の中点を原点とし、画像の水平方向にｘ軸、垂直方向にｙ軸という２つの座標軸をとった座標系が設定されている。ここで、この例のように、特徴点を複数用いることは（この場合は２つ用いている）、座標軸の精度を確保する上で有効であると同時に、次の実施の形態２で述べるように画像を正規化する場合には必須である。なお、図２においては、目の位置はｘ軸上に存在するが、かならずしもそうでなくてもよい。その場合にも座標の原点は両目の中点に設定される。
【００２７】
次にステップ１４は、ステップ１３で設定された座標軸に基づいて、画像に署名を埋め込む。この埋め込みは、例えば従来技術のとことで説明したWO99/01980の方法などによればよい。ステップ１５はこれを透かし入り画像として出力する。
【００２８】
したがって、本実施の形態１によれば、画像から物体領域を抽出し、その抽出した物体領域からさらに特徴点を求め、これを基準に署名を埋め込むようにしたので、署名を特定の位置に正確に埋め込むことができる。
【００２９】
また、ステップ１２において、複数の特徴点を抽出するようにしたので、ステップ１３において座標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００３０】
さらに、ステップ１１の物体領域の抽出の際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００３１】
なお、本実施の形態１では、図２に示すように、座標軸は水平方向のｘ軸、垂直方向のｙ軸というように直行させて説明したが、本発明では座標軸が直行している必要は必ずしもなく直行してなくても良く、また座標軸がｘ軸，ｙ軸の２軸以外、すなわち１軸でも、３軸以上でも、電子透かしを埋め込む物体に応じ軸の数はいくつでも良い。また、本実施の形態１では、図２に示すように、特徴点を複数抽出するようにしているが、１つの特徴点の抽出で済むのであれば、１つの特徴点のみの抽出でも勿論良い。これらのことは、以下の他の実施の形態２〜４のいずれでも同様である。
【００３２】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、２０は画像を入力するステップ、２１は物体領域を抽出するステップ、２２は特徴点を抽出するステップ、２３は物体領域を正規化するステップ、２４は座標軸を設定するステップ、２５は署名を埋め込むステップ、２６は逆正規化を行うステップ、２７は領域を合成するステップ、２８は画像を出力するステップである。
【００３３】
次に動作について説明する。ステップ２１とステップ２２は実施の形態１におけるステップ１１とステップ１２と同様に動作する。したがって、ステップ２２の出力では、特徴点を含む物体領域が得られる。この領域は次のステップ２３において、規定の大きさに縮小または拡大したり、規定の方向に合わせるなどの正規化処理が施される。すなわち、このステップ２３では、後述する例えば図４〜図６に示す正規化処理が行われ、検出物体の画像が一定サイズかつ一定方向に正規化されて出力される。
【００３４】
ステップ２４とステップ２５はそれぞれ、実施の形態１におけるステップ１３とステップ１４と同様に動作する。したがって、ステップ２５の出力では、署名が埋め込まれた正規化画像が得られる。次にステップ２６は、ステップ２３と逆の変換を行って、正規化された画像をもとのサイズに戻す。ここで、正規化の前後で署名データを除く画像データがもとの値に戻るようにするためには、ステップ２３とステップ２６において、例えば、ウェーブレット解析やラプラシアンピラミッドなどの可逆変換の手法を用いることが適当である。ステップ２７により、署名を埋め込んだ逆正規化処理をした画像を、ステップ２１にて抽出した物体領域の画像の部分と置き換え、ステップ２８により、この合成した画像を透かし入り画像として出力する。
【００３５】
ここで、ステップ２１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔の部分などが適当である。この場合、ステップ２２では、後述するように、目の位置を特徴点として検出し、ステップ２３では、顔の角度と大きさなどを正規化し、ステップ２５の署名の埋め込み処理は、目の位置から定める座標軸を基準として署名を行うようにすればよい。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００３６】
図４は、図３に示すステップ２３の物体領域の正規化処理の一例を示す図である。この図４の例では、例えば、入力した画像から顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出した際、その顔の両目を結んだ方向が水平なので、その顔の物体領域の方向を正規化処理せずに、その顔の物体領域の大きさのみを正規化する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、図４（ａ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化するものとすると、図４（ｂ）に示すようにその顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、その顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化することを示している。
【００３７】
図５は、図３に示すステップ２３の物体領域の正規化処理の他の例を示す図である。この図５の例では、図４に示す場合と同様に、例えば入力した画像から顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出し、その顔の両目の間の距離がＡであるので、上述した図４に示す大きさの正規化処理は行わず、その顔の物体領域の方向のみを正規化処理する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、図５（ａ）に示すように、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだけ傾いている場合には、図５（ｂ）に示すように、顔の両目の間の中心として角度ａだけ回転し、その顔の両目を結んだ方向が水平方向になるように正規化することを示している。なお、角度を正規化するためには、例えばアフィン変換などを用いればよい。
【００３８】
図６は、図に示すステップ２３の物体領域の正規化処理のさらに他の例を示す図である。この図６の例では、大きさと方向の両方の正規化処理、すなわち、図４と図５とを組み合わせた正規化処理を示している。つまり、この図６の例では、例えば入力した画像から顔という物体を抽出し、両目を特徴点として検出した際、図６（ａ）に示すように、顔の両目の間の距離がＡであって、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだけ傾いている場合には、まずは、図６（ｂ）に示すように、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、その顔の両目を結んだ方向が水平方向となるように正規化する。次に、その顔の両目の間の距離がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化するため、その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、最終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向となるように正規化する。
【００３９】
また、それとは逆に、図６（ａ）に示すような入力画像を最初その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して大きさの正規化処理を行って、図６（ｃ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化し、その後、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、最終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向になるように正規化してもよいし、大きさと方向を同時に正規化して、入力画像から直接図６（ｄ）の正規化画像を得るようにしてもよい。
【００４０】
したがって、本実施の形態２によれば、画像から物体領域を検出し、その領域から特徴点を抽出し、その抽出した特徴点を用いて物体領域を正規化し、正規化した画像に署名を埋め込むようにしたので、画像の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合にも、その物体領域を抽出し、正規化すれば、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離がＭ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあらかじめ認識しておくことにより、署名の埋め込み位置が容易に認識できるので、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００４１】
また、ステップ２２において、複数の特徴点を抽出するようにしたので、ステップ２３において座標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００４２】
さらに、ステップ２１の物体領域の抽出の際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００４３】
実施の形態３．
図７は、この発明の実施の形態３である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、３０は画像を入力するステップ、３１は物体領域を抽出するステップ、３２は特徴点を抽出するステップ、３３は座標軸を設定するステップ、３４は署名を検出するステップである。
【００４４】
次に動作について説明する。ステップ３０〜ステップ３３は実施の形態１のステップ１０〜ステップ１３と同様の処理を行う。したがって、ステップ３３の出力は検出物体の画像に特徴点に基づいて座標軸が設定されたものである。
【００４５】
次に、ステップ３４により、この画像から埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法としては、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べられている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０のウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらにステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００４６】
なお、上記実施の形態１の場合と同様に、ステップ３１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部分が適当で、ステップ３２において顔の特徴点（目など）をもとに座標軸を定め、ステップ３４の署名の検出処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００４７】
したがって、本実施の形態３によれば、画像から物体領域を抽出し、その特徴点に基づいて署名を検出するようにしたので、画像の一部が失われた場合にも、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００４８】
実施の形態４．
図８は、この発明の実施の形態４である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、４０は画像を入力するステップ、４１は物体領域を抽出するステップ、４２は特徴点を抽出するステップ、４３は物体領域を正規化するステップ、４４は座標軸を設定するステップ、４５は署名を検出するステップである。
【００４９】
次に動作について説明する。ステップ４０〜ステップ４４は実施の形態２のステップ１０〜ステップ１４と同様の処理を行う。したがって、ステップ４３の出力は、検出物体の画像が一定サイズ、一定方向に正規化され、その画像に特徴点に基づいて座標軸が設定されたものである。
【００５０】
次に、ステップ４５により、この画像から埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法としては、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べられている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０のウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらにステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００５１】
なお、上記実施の形態１の場合と同様に、ステップ４１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部分が適当で、ステップ４２において顔の特徴点（目など）を抽出し、ステップ４３で物体領域を正規化した後、ステップ４４で特徴点をもとに座標軸を定め、ステップ４５の署名の検出処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００５２】
したがって、本実施の形態４によれば、画像から物体領域を抽出し、それを正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的な処理が行われた場合にも、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離Ｍ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあらかじめ認識していれば、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像から物体領域を抽出し、その特徴点を用いて定めた座標に基づいて画像に署名を埋め込むようにしたので、画像の一部が失われた場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５４】
また、抽出した物体領域を正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像に幾何学的な変換が加えられた場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５５】
また、抽出した物体領域の大きさを正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像が拡大または縮小された場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５６】
さらに、抽出した物体領域の方向を正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像が回転された場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５７】
また、複数の特徴点を用いて、埋め込みまたは検出位置を演算するようにしたので、透かし検出のための位置合わせが精度良く行える効果がある。
【００５８】
また、本発明による電子透かし埋込み方法または検出方法においては、検出する物体として、特に人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１はこの発明の実施の形態１である電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図２】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図３】 図３はこの発明の実施の形態２である電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図４】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図５】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図６】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図７】 図７はこの発明の実施の形態１である電子透かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図８】 図８はこの発明の実施の形態２である電子透かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図９】 図９は従来の電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図１０】 図１０は従来の電子透かし埋込み方法とその検出方法の動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
１０、２０、３０、４０ 画像入力のステップ、 １１、２１、３１、４１ 領域抽出のステップ、４２ 特徴点抽出のステップ、 ２３、４３ 正規化のステップ、４４ 座標軸設定のステップ、 １４、２５、８４、１０４ 署名埋込みのステップ、３４、４５、１０９ 署名検出のステップ、 ２６ 逆正規化のステップ、 ２７ 合成のステップ、１５、２８ 画像出力のステップ、８０ ウェーブレット変換のステップ、 ８１ スペクトラム拡散のステップ、８２ ブロック分割のステップ、 ８３ フーリエ変換のステップ、１００ 原画像、 １０１、１０６ オブジェクト抽出のステップ、１０２、１０７ 領域特定のステップ、 １０３、１０８ ブロック特定のステップ、１０５ 透かし画像。
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像の著作権管理などを目的として、画像データに他の情報（署名）を秘匿する電子透かし技術に関し、特に署名を電子透かしとして埋込む電子透かし埋込み方法および署名を電子透かしとして検出する電子透かし検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図９は例えば、WO99/01980に開示された電子透かし方法を示す流れ図である。図において、９０は画像をウェーブレット変換するステップ、９１はLL成分（ウェーブレット変換の低域周波数成分）をスペクトラム拡散するステップ、９２はスペクトラム拡散されたデータをブロックに分割するステップ、９３は各ブロックをフーリエ変換するステップ、９４はフーリエ変換のDC成分に署名データの１ビットを秘匿するステップである。
【０００３】
次に動作について説明する。画像信号はステップ９０においてその低域周波数成分（LL成分という）だけが抽出される。署名データはこのLL成分に埋め込まれる。ステップ９１はLL成分にあらかじめ決められた乱数系列を乗算する。この操作は、署名データが容易に見破られないようにするために周波数的な拡散を行うものである。次に、この周波数拡散されたLL成分は、ステップ９２によって小ブロックに分割される。ここで分割された各ブロックごとに署名データの１ビットが埋め込まれる。具体的には、情報の秘匿は、ステップ９３でブロックをフーリエ変換し、ステップ９４でそのDC成分を署名ビットに応じて異なる代表値に量子化することにより行われる。図示されていないが、この後、逆のステップをたどって画像を復元すると、透かしの埋め込まれた画像が作成される。この画像から署名データを検出するには、同じステップを繰り返し、フーリエ変換のDC成分の値をチェックすればよい。
【０００４】
以上のように、従来の電子透かし方式においては、検出時にもとのブロックが正しく特定される必要があるため、画像の一部が切り取られた場合などには、原画像を保存しておいてそれと比較するか、または位置あわせのための特別の情報を埋め込み、それを用いて位置をあわせるなどの方法によらなければならなかった。
【０００５】
この問題を解決するため、画像からオブジェクトを検出し、これを基準に座標系を定める電子透かしの方式が特開平１１−４１４５３号公報に開示されている。
【０００６】
図１０は、これに示された電子透かし方式を示す流れ図である。図において、１００は原画像、１０１はこの画像からオブジェクトを抽出するステップ、１０２はオブジェクトに外接する矩形領域をもとめるステップ、１０３は矩形領域の中心点から電子透かし情報を埋め込むブロックの位置を決定するステップ、１０４は決定したブロック位置に電子署名を埋め込むステップ、１０５は透かしが埋め込まれた画像である。また、検出側において、１０６は画像からオブジェクトを抽出するステップ、１０７はオブジェクトに外接する矩形領域を求めるステップ、１０８は矩形領域の中心点から電子署名が埋め込まれたブロックの位置を決定するステップ、１０９は決定したブロック位置から電子署名を読み出すステップである。
【０００７】
次に動作について説明する。この電子透かし方式においては、画像の中から特定のオブジェクトを抽出し、それに外接する矩形領域を切り出して、その中心を原点とする座標軸をもとめ、この座標軸を基準に透かしを埋め込むブロックの位置を特定している。そのため、画像の一部が切り取られた場合でも、原画像などを必要とすることなく、透かしを検出するための位置あわせが可能である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特開平１１−４１４５３号公報に開示された従来の電子透かし方法は、上記のように構成されていたので、例えば電子透かしを無効にする攻撃として、画像の一部の切り取りが行われた上に、画像の縮小や拡大、回転など、切り取り以外の幾何学処理が行われた場合に、透かしデータの位置合わせが困難となり、署名の埋め込み位置を特定することが困難であった。また、座標軸の特定にオブジェクトを含む矩形領域を切り出していたので、その位置の精度が十分でなく、埋め込み時と検出時で座標軸が一致しにくいなどの問題があった。
【０００９】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、画像の切り取りだけでなく、縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合にも、署名検出のための位置を合わせることができると共に、電子透かしの埋め込み時と検出時とでより正確に座標軸を一致させることのできる電子透かし埋込み方法および電子スカし検出方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明では、入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法と、この電子透かし埋めこみ方法によって電子署名が埋め込まれた画像から前記電子署名を検出する電子透かし検出方法とを備えた電子透かし方法であって、前記電子透かし埋込み方法は、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップとを備え、前記電子透かし検出方法は、前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から、前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、前記電子透かし埋込み方法は、前記電子透かし埋込み方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップと、前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップによってその署名が埋め込まれた画像に対して、前記正規化ステップの正規化とは逆の変換を施す逆正規化ステップと、前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を前記逆正規化ステップによって逆正規化された画像と置き換えて、逆正規化された画像と前記電子透かし埋込み方法の入力ステップによって入力された画像とを合成する合成ステップと、をさらに備え、前記電子透かし埋込み方法の座標軸設定ステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定め、前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の画像に電子署名を埋込み、前記電子透かし埋込み方法の出力ステップは、前記合成ステップによって合成された画像を出力し、前記電子透かし検出方法は、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップ、をさらに備え、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定めることを特徴とする。
【００１２】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップは、複数の特徴点を抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の大きさを正規化することを特徴とする。
【００１４】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の角度を正規化することを特徴とする。
【００１５】
また、前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の領域抽出ステップは、人間の顔の部分を抽出することを特徴とする。
【００１６】
また、入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法であって、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップと、を備え、前記電子透かし検出方法によって出力された画像から電子署名を検出する電子透かし検出方法であって、前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップとを備えることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
【００２３】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１である電子透かし埋込み方法を示す流れ図である。図において、１０は画像を入力するステップ、１１は物体領域を抽出するステップ、１２は特徴点を抽出するステップ、１３は座標軸を設定するステップ、１４は署名の埋め込みをするステップ、１５は画像を出力するステップである。
【００２４】
次に、動作について説明する。ステップ１１は、ステップ１０で入力した画像からあらかじめ決められた物体を検出し、その領域を切り出す。次に、ステップ１２はその領域の中からあらかじめ決められた特徴点を抽出する。ステップ１３はこの特徴点を基準に画像上に座標軸を設定する。
【００２５】
ここで、ステップ１１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔の部分などが適当である。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００２６】
図２は、物体を顔、特徴点を目とした場合に設定される座標軸の例を示す。図では、右目と左目の中点を原点とし、画像の水平方向にｘ軸、垂直方向にｙ軸という２つの座標軸をとった座標系が設定されている。ここで、この例のように、特徴点を複数用いることは（この場合は２つ用いている）、座標軸の精度を確保する上で有効であると同時に、次の実施の形態２で述べるように画像を正規化する場合には必須である。なお、図２においては、目の位置はｘ軸上に存在するが、かならずしもそうでなくてもよい。その場合にも座標の原点は両目の中点に設定される。
【００２７】
次にステップ１４は、ステップ１３で設定された座標軸に基づいて、画像に署名を埋め込む。この埋め込みは、例えば従来技術のとことで説明したWO99/01980の方法などによればよい。ステップ１５はこれを透かし入り画像として出力する。
【００２８】
したがって、本実施の形態１によれば、画像から物体領域を抽出し、その抽出した物体領域からさらに特徴点を求め、これを基準に署名を埋め込むようにしたので、署名を特定の位置に正確に埋め込むことができる。
【００２９】
また、ステップ１２において、複数の特徴点を抽出するようにしたので、ステップ１３において座標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００３０】
さらに、ステップ１１の物体領域の抽出の際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００３１】
なお、本実施の形態１では、図２に示すように、座標軸は水平方向のｘ軸、垂直方向のｙ軸というように直行させて説明したが、本発明では座標軸が直行している必要は必ずしもなく直行してなくても良く、また座標軸がｘ軸，ｙ軸の２軸以外、すなわち１軸でも、３軸以上でも、電子透かしを埋め込む物体に応じ軸の数はいくつでも良い。また、本実施の形態１では、図２に示すように、特徴点を複数抽出するようにしているが、１つの特徴点の抽出で済むのであれば、１つの特徴点のみの抽出でも勿論良い。これらのことは、以下の他の実施の形態２〜４のいずれでも同様である。
【００３２】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、２０は画像を入力するステップ、２１は物体領域を抽出するステップ、２２は特徴点を抽出するステップ、２３は物体領域を正規化するステップ、２４は座標軸を設定するステップ、２５は署名を埋め込むステップ、２６は逆正規化を行うステップ、２７は領域を合成するステップ、２８は画像を出力するステップである。
【００３３】
次に動作について説明する。ステップ２１とステップ２２は実施の形態１におけるステップ１１とステップ１２と同様に動作する。したがって、ステップ２２の出力では、特徴点を含む物体領域が得られる。この領域は次のステップ２３において、規定の大きさに縮小または拡大したり、規定の方向に合わせるなどの正規化処理が施される。すなわち、このステップ２３では、後述する例えば図４〜図６に示す正規化処理が行われ、検出物体の画像が一定サイズかつ一定方向に正規化されて出力される。
【００３４】
ステップ２４とステップ２５はそれぞれ、実施の形態１におけるステップ１３とステップ１４と同様に動作する。したがって、ステップ２５の出力では、署名が埋め込まれた正規化画像が得られる。次にステップ２６は、ステップ２３と逆の変換を行って、正規化された画像をもとのサイズに戻す。ここで、正規化の前後で署名データを除く画像データがもとの値に戻るようにするためには、ステップ２３とステップ２６において、例えば、ウェーブレット解析やラプラシアンピラミッドなどの可逆変換の手法を用いることが適当である。ステップ２７により、署名を埋め込んだ逆正規化処理をした画像を、ステップ２１にて抽出した物体領域の画像の部分と置き換え、ステップ２８により、この合成した画像を透かし入り画像として出力する。
【００３５】
ここで、ステップ２１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔の部分などが適当である。この場合、ステップ２２では、後述するように、目の位置を特徴点として検出し、ステップ２３では、顔の角度と大きさなどを正規化し、ステップ２５の署名の埋め込み処理は、目の位置から定める座標軸を基準として署名を行うようにすればよい。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００３６】
図４は、図３に示すステップ２３の物体領域の正規化処理の一例を示す図である。この図４の例では、例えば、入力した画像から顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出した際、その顔の両目を結んだ方向が水平なので、その顔の物体領域の方向を正規化処理せずに、その顔の物体領域の大きさのみを正規化する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、図４（ａ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化するものとすると、図４（ｂ）に示すようにその顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、その顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化することを示している。
【００３７】
図５は、図３に示すステップ２３の物体領域の正規化処理の他の例を示す図である。この図５の例では、図４に示す場合と同様に、例えば入力した画像から顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出し、その顔の両目の間の距離がＡであるので、上述した図４に示す大きさの正規化処理は行わず、その顔の物体領域の方向のみを正規化処理する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、図５（ａ）に示すように、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだけ傾いている場合には、図５（ｂ）に示すように、顔の両目の間の中心として角度ａだけ回転し、その顔の両目を結んだ方向が水平方向になるように正規化することを示している。なお、角度を正規化するためには、例えばアフィン変換などを用いればよい。
【００３８】
図６は、図に示すステップ２３の物体領域の正規化処理のさらに他の例を示す図である。この図６の例では、大きさと方向の両方の正規化処理、すなわち、図４と図５とを組み合わせた正規化処理を示している。つまり、この図６の例では、例えば入力した画像から顔という物体を抽出し、両目を特徴点として検出した際、図６（ａ）に示すように、顔の両目の間の距離がＡであって、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだけ傾いている場合には、まずは、図６（ｂ）に示すように、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、その顔の両目を結んだ方向が水平方向となるように正規化する。次に、その顔の両目の間の距離がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化するため、その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、最終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向となるように正規化する。
【００３９】
また、それとは逆に、図６（ａ）に示すような入力画像を最初その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して大きさの正規化処理を行って、図６（ｃ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化し、その後、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、最終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向になるように正規化してもよいし、大きさと方向を同時に正規化して、入力画像から直接図６（ｄ）の正規化画像を得るようにしてもよい。
【００４０】
したがって、本実施の形態２によれば、画像から物体領域を検出し、その領域から特徴点を抽出し、その抽出した特徴点を用いて物体領域を正規化し、正規化した画像に署名を埋め込むようにしたので、画像の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合にも、その物体領域を抽出し、正規化すれば、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離がＭ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあらかじめ認識しておくことにより、署名の埋め込み位置が容易に認識できるので、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００４１】
また、ステップ２２において、複数の特徴点を抽出するようにしたので、ステップ２３において座標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００４２】
さらに、ステップ２１の物体領域の抽出の際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００４３】
実施の形態３．
図７は、この発明の実施の形態３である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、３０は画像を入力するステップ、３１は物体領域を抽出するステップ、３２は特徴点を抽出するステップ、３３は座標軸を設定するステップ、３４は署名を検出するステップである。
【００４４】
次に動作について説明する。ステップ３０〜ステップ３３は実施の形態１のステップ１０〜ステップ１３と同様の処理を行う。したがって、ステップ３３の出力は検出物体の画像に特徴点に基づいて座標軸が設定されたものである。
【００４５】
次に、ステップ３４により、この画像から埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法としては、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べられている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０のウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらにステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００４６】
なお、上記実施の形態１の場合と同様に、ステップ３１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部分が適当で、ステップ３２において顔の特徴点（目など）をもとに座標軸を定め、ステップ３４の署名の検出処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００４７】
したがって、本実施の形態３によれば、画像から物体領域を抽出し、その特徴点に基づいて署名を検出するようにしたので、画像の一部が失われた場合にも、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００４８】
実施の形態４．
図８は、この発明の実施の形態４である電子透かし検出方法を示す流れ図である。図において、４０は画像を入力するステップ、４１は物体領域を抽出するステップ、４２は特徴点を抽出するステップ、４３は物体領域を正規化するステップ、４４は座標軸を設定するステップ、４５は署名を検出するステップである。
【００４９】
次に動作について説明する。ステップ４０〜ステップ４４は実施の形態２のステップ１０〜ステップ１４と同様の処理を行う。したがって、ステップ４３の出力は、検出物体の画像が一定サイズ、一定方向に正規化され、その画像に特徴点に基づいて座標軸が設定されたものである。
【００５０】
次に、ステップ４５により、この画像から埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法としては、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べられている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０のウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらにステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００５１】
なお、上記実施の形態１の場合と同様に、ステップ４１において入力画像から物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部分が適当で、ステップ４２において顔の特徴点（目など）を抽出し、ステップ４３で物体領域を正規化した後、ステップ４４で特徴点をもとに座標軸を定め、ステップ４５の署名の検出処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可能なものである。
【００５２】
したがって、本実施の形態４によれば、画像から物体領域を抽出し、それを正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的な処理が行われた場合にも、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離Ｍ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあらかじめ認識していれば、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像から物体領域を抽出し、その特徴点を用いて定めた座標に基づいて画像に署名を埋め込むようにしたので、画像の一部が失われた場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５４】
また、抽出した物体領域を正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像に幾何学的な変換が加えられた場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５５】
また、抽出した物体領域の大きさを正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像が拡大または縮小された場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５６】
さらに、抽出した物体領域の方向を正規化した画像から署名を検出するようにしたので、画像が回転された場合にも、原画像と照合することなく、透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５７】
また、複数の特徴点を用いて、埋め込みまたは検出位置を演算するようにしたので、透かし検出のための位置合わせが精度良く行える効果がある。
【００５８】
また、本発明による電子透かし埋込み方法または検出方法においては、検出する物体として、特に人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしにくいなどの効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１はこの発明の実施の形態１である電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図２】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図３】 図３はこの発明の実施の形態２である電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図４】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図５】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図６】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図である。
【図７】 図７はこの発明の実施の形態１である電子透かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図８】 図８はこの発明の実施の形態２である電子透かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図９】 図９は従来の電子透かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図１０】 図１０は従来の電子透かし埋込み方法とその検出方法の動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
１０、２０、３０、４０ 画像入力のステップ、 １１、２１、３１、４１ 領域抽出のステップ、４２ 特徴点抽出のステップ、 ２３、４３ 正規化のステップ、４４ 座標軸設定のステップ、 １４、２５、８４、１０４ 署名埋込みのステップ、３４、４５、１０９ 署名検出のステップ、 ２６ 逆正規化のステップ、 ２７ 合成のステップ、１５、２８ 画像出力のステップ、８０ ウェーブレット変換のステップ、 ８１ スペクトラム拡散のステップ、８２ ブロック分割のステップ、 ８３ フーリエ変換のステップ、１００ 原画像、 １０１、１０６ オブジェクト抽出のステップ、１０２、１０７ 領域特定のステップ、 １０３、１０８ ブロック特定のステップ、１０５ 透かし画像。
Claims (8)
- 入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法と、この電子透かし埋めこみ方法によって電子署名が埋め込まれた画像から前記電子署名を検出する電子透かし検出方法とを備えた電子透かし方法であって、
前記電子透かし埋込み方法は、
画像を入力する入力ステップと、
前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、
前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、
前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、
前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップと、
を備え、
前記電子透かし検出方法は、
前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、
前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から、前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、
前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、
前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップと、
を備えること、
を特徴とする電子透かし方法。 - 前記電子透かし埋込み方法は、
前記電子透かし埋込み方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップと、
前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップによってその署名が埋め込まれた画像に対して、前記正規化ステップの正規化とは逆の変換を施す逆正規化ステップと、
前記電子透かし埋込み方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を前記逆正規化ステップによって逆正規化された画像と置き換えて、逆正規化された画像と前記電子透かし埋込み方法の入力ステップによって入力された画像とを合成する合成ステップと、
をさらに備え、
前記電子透かし埋込み方法の座標軸設定ステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定め、
前記電子透かし埋込み方法の署名埋込みステップは、前記正規化ステップによって正規化された物体領域の画像に電子署名を埋込み、
前記電子透かし埋込み方法の出力ステップは、前記合成ステップによって合成された画 像を出力し、
前記電子透かし検出方法は、
前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の画像を正規化する正規化ステップ、
をさらに備え、
前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップは、
前記正規化ステップによって正規化された物体領域の特頂点を基準として座標軸を定めること、
を特徴とする請求項１に記載の電子透かし方法。 - 前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップは、複数の特徴点を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電子透かし方法。
- 前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の大きさを正規化することを特徴とする請求項２に記載の電子透かし方法。
- 前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の正規化ステップは、物体の角度を正規化することを特徴とする請求項２に記載の電子透かし方法。
- 前記電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法の領域抽出ステップは、人間の顔の部分を抽出することを特徴とする請求項１〜請求項５いずれかの請求項に記載の電子透かし方法。
- 入力された画像に位置情報を用いて電子署名を埋め込んだ画像を出力する電子透かし埋込み方法であって、
画像を入力する入力ステップと、
前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、
前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、
前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、
前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップと、
を備えたことを特徴とする電子透かし埋込み方法。 - 画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の中から予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、前記領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、予め決められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、前記座標軸設定ステップによって定められた座標軸に基づいた位置情報を用いて前記入力ステップによって入力された画像に電子署名を埋込む署名埋込みステップと、前記署名埋込みステップによって電子署名が埋め込まれた画像を出力する出力ステップと、を備え、前記電子透かし検出方法によって出力された画像から電子署名を検出する電子透かし検出方法であって、
前記電子透かし埋込み方法によって電子署名が埋め込まれた画像を入力する入力ステップと、
前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像の中から、前記予め決められた物体を検出し、検出した物体の領域を物体領域として抽出する領域抽出ステップと、
前記電子透かし検出方法の領域抽出ステップによって抽出された物体領域の中から、前 記予め定められた特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記電子透かし検出方法の特徴点抽出ステップによって抽出された特徴点を基準として、前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像に対して座標軸を定める座標軸設定ステップと、
前記電子透かし検出方法の座標軸設定ステップによって設定された座標軸に基づいた位置情報を用いて前記電子透かし検出方法の入力ステップによって入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップと、
を備えること、
を特徴とする電子透かし検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002045741A JP3878495B2 (ja) | 2002-02-22 | 2002-02-22 | 電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002045741A JP3878495B2 (ja) | 2002-02-22 | 2002-02-22 | 電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003250036A JP2003250036A (ja) | 2003-09-05 |
| JP3878495B2 true JP3878495B2 (ja) | 2007-02-07 |
Family
ID=28659424
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002045741A Expired - Fee Related JP3878495B2 (ja) | 2002-02-22 | 2002-02-22 | 電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3878495B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3938176B2 (ja) | 2003-12-10 | 2007-06-27 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、プログラム及び記録媒体 |
| JP4552636B2 (ja) * | 2004-12-08 | 2010-09-29 | 日産自動車株式会社 | ドライバモニタシステムおよびその処理方法 |
| JP2006295749A (ja) * | 2005-04-14 | 2006-10-26 | Fuji Photo Film Co Ltd | 縮小画像一覧表示システムおよび方法ならびにそのシステムを制御するプログラム |
| JP2008191816A (ja) | 2007-02-02 | 2008-08-21 | Sony Corp | 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム |
-
2002
- 2002-02-22 JP JP2002045741A patent/JP3878495B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2003250036A (ja) | 2003-09-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Alghoniemy et al. | Geometric distortion correction through image normalization | |
| Huang et al. | Improved DCT-based detection of copy-move forgery in images | |
| Johnson et al. | Recovery of watermarks from distorted images | |
| CN112241929B (zh) | 水印嵌入及水印检测方法、装置及电子设备 | |
| JP4066297B2 (ja) | 信号処理方法及び装置、ウォーターマークの付加及び検出方法、及び記録媒体 | |
| US6721438B1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
| Chang et al. | Robust image authentication using content based compression | |
| JP3878495B2 (ja) | 電子透かし方法、電子透かし埋込み方法および電子透かし検出方法 | |
| JP2005524348A (ja) | 画像のエッジ透かし方法およびシステム | |
| Escalante-Ramírez et al. | A perceptive approach to digital image watermarking using a brightness model and the hermite transform | |
| JP4827807B2 (ja) | 小型セキュリティマークの検出のための方法 | |
| JP4576229B2 (ja) | 画像認証サインの埋め込み | |
| Hossein-Nejad et al. | Copy-move image forgery detection using redundant keypoint elimination method | |
| Tao et al. | Robust digital image watermarking in curvelet domain | |
| JP3780181B2 (ja) | 画像処理装置及びデータ処理装置とその方法及び記憶媒体 | |
| Charpe et al. | Revealing image forgery through image manipulation detection | |
| Al-khassaweneh et al. | A time-frequency inspired robust image watermarking | |
| JP2005531187A5 (ja) | ||
| CN1558371A (zh) | 基于四叉树的图像可靠性认证方法 | |
| KR100454668B1 (ko) | 템플레이트를 포함하는 워터마크 삽입 및 검출 시스템 | |
| Barni et al. | Robust watermarking of cartographic images | |
| KR100945726B1 (ko) | 국부적 자기상관 함수 기반의 워터마킹 장치 및 그 방법 | |
| Walia et al. | Forgery detection using noise inconsistency: A review | |
| JP2003115990A (ja) | 電子透かし埋込み方法、電子透かし検出方法 | |
| KR20070000687A (ko) | Ｃｈｔ를 이용한 디지털 워터마킹 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20040706 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050124 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060731 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060802 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20060913 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060929 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20061031 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20061102 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091110 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101110 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111110 Year of fee payment: 5 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |