JP4143655B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、記憶媒体、システム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム、記憶媒体、システムに関するものである。

偽造抑止地紋をソフトウェアにより実現するための技術が開示されている（特許文献１乃至５を参照）。偽造抑止地紋には、残存領域と消失領域とが存在する。残存領域には、大きなドット（以下、大ドットと称する。約１６０ｕｍ×１６０ｕｍ程度の大きさである。）が打たれており、消失領域は、小さなドット（以下、小ドットと称する。約４２ｕｍ×４２ｕｍ程度の大きさである。）が打たれている。さらに、残存領域における一定面積あたりの反射濃度と、消失領域における一定面積あたりの反射濃度とは、ほぼ等しくなっている。このように、等しくするために、残存領域には、少なめの大ドットが打たれており、消失領域には、多めの小ドットが打たれている。

そして、大ドットの打たれる領域の形が、図２３に示されるように、無効などの文字列の形になっている。なお、残存領域における一定面積あたりの反射濃度と、消失領域における一定面積あたりの反射濃度とが等しくなっているため、偽造防止地紋を人間が一見しても、無効などの文字列は、はっきりと見えない。

この偽造防止地紋は複写されると、その複写物上で小ドットが正確に再現されず、大ドットが正確に再現される。このことにより、複写物上で、無効などの文字列が人間の目に確りと認識される状態となる。

ところで、この偽造防止地紋には、白抜き模様が存在している（図２３参照）。この白抜き模様一つ一つのことをカモフラージュパターンと本明細書では称する。なお、図２３では、白抜き模様は〇の形となっており、従って、カモフラージュパターンは、〇の形の白抜きパターンであるということができる。このカモフラージュパターンが偽造防止地紋に存在すると、人間の目は惑わされ、残存領域と消失領域との境界が認識しづらくなる。

また、偽造抑止地紋に加えて電子データを埋め込む技術も開示されている（特許文献６を参照）。こうした技術により、印刷装置やユーザーのIDを埋め込む事による追跡機能なども、偽造抑止地紋と同時に実現出来る。

また、印刷文書に電子データを埋め込む技術も開示されている（特許文献７を参照）。特許文献７では、偽造抑止地紋との関連については触れられていないが、紙上で情報を表現する技術として、２次元バーコードにはない特質を持ち合わせたものを開示している。２次元バーコードでは、データを表現するために、ある程度の領域を確保する必要がある。しかし、特許文献７に見られるような技術においては、文書のテキストや表などの領域に重畳される形で、電子データの埋め込みが可能である点が特徴的で、２次元バーコードにはない特質といえる。
特開平07-231384号公報 特開平11-245473号公報 特開2001-197297号公報 特開2001-238075号公報 特開2001-324898号公報 特開2001-346032号公報 特許第3628312号 「科学計測のための画像データ処理」、河田聡、南茂夫編著、CQ出版社

境界を認識する公知の方法としては、射影による文字の切り出し等があるが、この技術をたとえ利用したとしても、並べられた複数種類のパターンを認識することはできない。さらに、射影による文字の切り出し技術は、複数種類のパターンが隣接して並べられている画像から、パターンを検出するのに適用出来ないという問題があった。なぜなら、文字の切出し技術は、ある文字パターンとある文字パターンとの間に白画素が存在することを前提に、文字の切出しを行うからである。

また、従来から使用されている電子透かし抽出技術は、図８に示す如く、３つの処理ステップから成る。図８は、従来の電子透かし抽出技術における処理のフローを示す図である。同図において、８０１では入力データ内における電子透かし情報の有無判別を行う。電子透かし情報の有無判別に関する処理の一つとして、パッチワーク等の統計処理が知られる。８０２では電子透かし情報の埋め込み位置を特定する為の処理を行い、８０３では、埋め込み位置に埋め込まれた電子透かし情報を抽出する処理を行う。しかし、電子透かし情報の位置の特定は、方式毎に様々である。偽造抑止地紋のカモフラージュを利用した電子透かしでは、二次元フーリエ変換後の、フーリエ面で、ピークを用いる事が考えられる。また、電子透かし情報抽出処理は、最終的に、電子透かしの情報を抽出するものであり、パターン認識や統計処理等が用いられる。

本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであり、タイル状に並んだ複数種類のパターンの境界をより簡便に検出するための技術を提供することを目的とする。

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。

即ち、複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定する画像処理装置であって、
前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割手段と、
前記分割手段で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね手段と、
前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成手段と、
前記位置合わせパターンと前記積重ね手段で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定手段と
を備えることを特徴とする。

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理方法は以下の構成を備える。

即ち、複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定する画像処理方法であって、
前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割工程と、
前記分割工程で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね工程と、
前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成工程と、
前記位置合わせパターンと前記積重ね工程で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定工程と
を備えることを特徴とする。
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明のシステムは以下の構成を備える。
即ち、複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定するシステムであって、
前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割手段と、
前記分割手段で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね手段と、
前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成手段と、
前記位置合わせパターンと前記積重ね手段で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定手段と
を備えることを特徴とする。

本発明の構成により、タイル状に並んだ複数種類のパターンの境界をより簡便に検出することができる。

以下添付図面を参照して、本発明を好適な実施形態に従って詳細に説明する。

［第１の実施形態］
図１は、画像に地紋を埋め込む埋め込み器の機能構成を示すブロック図である。同図に示す如く、本実施形態に係る埋め込み器は地紋＋透かし生成部１０１、及び地紋合成文書画像生成部１０２により構成されている。

地紋＋透かし生成部１０１は、入力されたビット表現パターンを用いてカモフラージュパターン群を作成する。ビット表現パターンとは、埋め込みたい数値（埋め込み情報）をパターンとして表したものである。図４は、本実施形態で用いるビット表現パターンを示す図である。図４（ａ）は星形のビット表現パターン、図４（ｂ）は楓型のビット表現パターン、図４（ｃ）は桜型のビット表現パターンを示し、本実施形態ではそれぞれ「０」、「１」、「２」を表すパターンであるとする。夫々のビット表現パターンは、黒塗りのパターンとなっている。

地紋＋透かし生成部１０１は、まず埋め込みたい情報列に基づいて、黒塗りのパターンであるビット表現パターンを同間隔（この間隔のことをｚと称する）で並べる。間隔は、あるビット表現パターンの中心点と他のビット表現パターンの中心点との距離のことである。なお、埋め込みたい情報列が「０２１０」であれば、「星形のパターン」、「桜型のパターン」、「楓型のパターン」、「星形のパターン」の順に、ビット表現パターンを並べることになる。

このように、一つの埋め込みたい情報列を表現するために、複数のビット表現パターンを並べて生成されたパターン群を本明細書では「タイル」と称する。なお、ビット表現パターンのサイズが１ｃｍ×１ｃｍであり、埋め込みたい情報列が３６ビットである時は、１つのタイルのサイズが６ｃｍ×６ｃｍや３ｃｍ×１２ｃｍになることになる。このように生成されたタイルを本明細書では、Ａ４サイズの領域に並べる。これにより、タイル群を生成する。

地紋＋透かし生成部１０１は、このようにして作成したタイル群を地紋合成文書画像生成部１０２に送出する。地紋合成文書画像生成部１０２は、地紋＋透かし生成部１０１からこのタイル群を取得すると共に、地紋画像データ（残存領域に大ドットが配置され、消失領域に小ドットが配置されたＡ４サイズの画像データ）と、Ａ４サイズの文書画像データとを取得する。

次に、地紋合成文書画像生成部１０２が、以上三つのデータを取得した後に行う処理について説明する。まず、地紋合成文書画像生成部１０２は、地紋画像からタイル群をくり抜く。これにより、図２３に示すような画像が得られる。ここで、図２３に示すような白抜き模様一つ一つをカモフラージュパターンと本明細書では称する。つまり、黒塗りパターンであるビット表現パターンを反転させたパターンがカモフラージュパターンとなっている。

地紋合成文書画像生成部１０２は、さらに、文書画像データにおける空白部分に、地紋画像を合成する。合成により得られる画像を、以下では処理対象画像と呼称する。

次に、この処理対象画像において、ビット表現パターンを抽出する抽出器について説明する。図２は、本実施形態に係る抽出器の機能構成を示すブロック図である。

取得部２０１は、上記処理対象画像を印刷した記録媒体（紙など）をスキャナなどで読み取った結果のデータを取得する。取得した画像データは２５６段階のグレースケール画像であるとする。

このグレースケール画像は後段のフィルタ部２０２に送出され、フィルタ部２０２はこのグレースケール画像に対してローパスフィルタを用いたローパスフィルタ処理を行う。これにより、残存領域と消失領域とを、同様の濃度の領域にすることができる。ローパスフィルタ処理済みのグレースケール画像は後段の二値化部２０３，２０５に送出する。

二値化部２０３は、印刷物がスキャナに入力される際の傾きや回転を補正するために、入力されたグレースケール画像に対して二値化処理を行う。具体的には、前景となるテキストを残し、偽造抑止地紋等の下地を消去する二値化処理を行う。回転補正部２０４は、二値画像におけるテキスト部分から、文書の傾きや回転を検知し、二値化部２０５に入力されるグレースケール画像の傾きと方向を補正する処理を行う。この補正には、例えば特開平９−６９１４号公報に開示されている技術を用いる。

一方、二値化部２０５は、入力されたグレースケール画像（回転補正部２０４により傾きと方向が補正されたもの）に対して二値化処理を行う。具体的には、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。

次に、切り出し部２０６は、図３（ａ）に示す如く、二値化部２０５から受けた二値画像から、所定サイズの矩形画像を順々に切り出す処理を行う。ここで、所定のサイズとは、縦横共にｚのことである。なお、ｚとは、処理対象画像を生成する際に、ビット表現パターンの中心点と他のビット表現パターンの中心点との距離として用いた数値であるが、この数値を切り出し部２０６は予め知っているものとする。即ち、二値画像を所定サイズの矩形毎に分割する処理を行う。この分割した１つの矩形が矩形画像である。

次に、積み重ねパターン生成部２０７は、図３（ｂ）に示す如く、切り出し部２０６が切り出した矩形画像を積み重ねた場合に、同じ画素位置における画素値の累積値を保持する積み重ねパターンを生成する。図３（ｃ）は、積み重ねパターンに対して垂直方向に射影を取って得た各画素の画素値の累積値を示す３次元のグラフを示す図で、図３（ｄ）は上から見たこの３次元のグラフを示す図である。

次に、マッチドフィルタ部２０８は先ず、図４（ａ）〜（ｃ）に示した３つのビット表現パターン同士の合成を行い（以下の説明では合成の一例として、この３つのビット表現パターン同士の論理和合成を行う。例えば、黒パターンと白パターンとの論理和合成を行うと、その結果は黒パターンとなる。）、位置合わせパターンなるものを作成する。例えば、図４（ａ）〜（ｃ）に示した各ビット表現パターンの論理和を取ると、図５（ｂ）に示すようなパターン（位置合わせパターン）を得ることができる。そしてマッチドフィルタ部２０８は、この位置合わせパターンと、積み重ねパターン生成部２０７から得た積み重ねパターンとのマッチドフィルタを取る。例えば、積み重ねパターンが図５（ａ）に示すようなもの（各画素の画素値の累積値）で、且つ位置合わせパターンが図５（ｂ）に示すようなものである場合、これらのマッチドフィルタ処理の結果は図５（ｃ）に示すようなものとなる。

次に、ピーク検出部２０９は、マッチドフィルタの結果（図５（ｃ））を参照し、最も値の大きい位置（ピーク位置）を検出する。このピーク位置は、積み重ねパターン上において位置合わせパターンと最も一致する位置である。

次に、切り出し部２１０は、切り出し部２０６と同様に、二値化部２０５から受けた二値画像を、改めて所定サイズの矩形画像に分割する処理を行う。ここで、切り出し部２１０は、ピーク検出部２０９が検出したピーク位置が各矩形画像の中心になるように、切り出し位置を調整した上で所定サイズの矩形画像に分割する処理を行っている。これにより、切り出し部２１０は、一つの矩形画像内に一つのビット表現パターンが入るように、矩形画像を得るできる。

次に、パターン認識部２１１は、切り出し部２１０が分割した各矩形についてパターン認識処理を行い、各矩形内のパターンが図４に示した何れのビット表現パターンであるのかを特定する処理を行う。パターン認識処理については様々なものがあるので、何れの方法を用いても良いのであるが、例えば、残差二乗和に基づくパターン認識法（最短距離法）を用いる。パターン認識部２１１が認識した結果はビット表現パターン列として得られる。

従って、パターン認識部２１１は、１つのタイルを構成しているビット表現パターンの認識結果を復号部２１２に出力する。もちろん、目的に応じて、複数のタイルについて同様にビット表現パターンを復号部２１２に出力するようにしても良い。

次に復号部２１２は、パターン認識部２１１が認識したビット表現パターンに対応する埋め込み情報を特定する。これは、埋め込み器側で用いている上記テーブルと同じものを抽出器側でも参照すればよい。これにより、１つのタイルを構成しているビット表現パターンに対応する埋め込み情報を復元することができる。なお、復号結果は、所定の表示装置に表示するようにしても良いし、抽出器側で保持するようにしても良い。

図７は、以上説明した抽出器が行う処理のフローチャートである。なお、同図に示したフローチャートに従った処理は上述の通りであるので、ここでは簡単に説明する。

先ず、ステップＳ７０１では、取得部２０１により、上記グレースケール画像を取得する。次にステップＳ７０２では、フィルタ部２０２がこのグレースケール画像に対してローパスフィルタを用いたローパスフィルタ処理を行う。次に、ステップＳ７０３では、二値化部２０３が、印刷物がスキャナに入力される際の傾きや回転を補正するために、入力されたグレースケール画像に対して二値化処理を行う。次に、ステップＳ７０４では、回転補正部２０４が、二値画像におけるテキスト部分から、文書の傾きや回転を検知し、二値化部２０５に入力されるグレースケール画像の傾きと方向を補正する処理を行う。

一方、ステップＳ７０５では、二値化部２０５が、入力されたグレースケール画像（回転補正部２０４により傾きと方向が補正されたもの）に対してカモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。

次にステップＳ７０６では、切り出し部２０６が、二値化部２０５から受けた二値画像から、順次所定サイズの矩形画像を切り出す処理を行う。そしてステップＳ７０７では、積み重ねパターン生成部２０７が、切出した矩形画像を積み重ねて、上記積み重ねパターンを生成する。

次にステップＳ７０８では、マッチドフィルタ部２０８は、ビット表現パターンの論理和合成を行って、位置合わせパターンを作成する。そしてステップＳ７０９では、マッチドフィルタ部２０８が、この位置合わせパターンと、積み重ねパターン生成部２０７から得た積み重ねパターンとのマッチドフィルタ処理を行う。

次にステップＳ７１０では、ピーク検出部２０９が、マッチドフィルタの結果を参照し、ピーク位置を検出する。次にステップＳ７１１では、切り出し部２１０が、この検出したピーク位置に基づいて、二値化部２０５から受けた二値画像を所定サイズの矩形画像に分割する処理を行う。しかし上述の通り、切り出し部２１０は、切り出し部２０６が設定した所定領域の位置を、積み重ねパターン中におけるピーク位置に基づいて移動させている。

次にステップＳ７１２では、パターン認識部２１１が、切り出し部２１０より受けた各矩形画像に対してパターン認識処理を行い、各矩形内のパターンが図４に示した何れのビット表現パターンであるのかを特定する処理を行う。そして最後にステップＳ７１３では、復号部２１２が、パターン認識部２１１が認識したビット表現パターンに対応する埋め込み情報を特定する。これにより、１つのタイルを構成しているビット表現パターンに対応する埋め込み情報を復元することができる。

図６は、上記埋め込み器、抽出器に適用可能なコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。なお、埋め込み器と抽出器とはそれぞれ別個のコンピュータとしても良いし、同じコンピュータとしても良い。

６０１はＣＰＵで、ＲＡＭ６０２やＲＯＭ６０３に格納されているプログラムやデータを用いて本コンピュータ全体の制御を行うと共に、本コンピュータを適用した埋め込み器、抽出器が行う上記各処理を実行する。

６０２はＲＡＭで、外部記憶装置６０６からロードされたプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ（インターフェース）６０７を介して外部から受信したプログラムやデータ等を一時的に記憶するためのエリアを備える。更には、ＣＰＵ６０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアなども有する。

６０３はＲＯＭで、本コンピュータの設定データや、ブートプログラムなどを格納する。

６０４は操作部で、キーボードやマウスなどにより構成されており、本コンピュータの操作者が操作することで、各種の指示を入力することができる。

６０５は表示部で、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ６０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。

６０６は外部記憶装置で、ハードディスクに代表される大容量情報記憶装置である。ここにはＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１，２に示した各部が行う各処理（図７に示したフローチャートに従った処理を含む）をＣＰＵ６０１に実行させるためのプログラムやデータなどが保存されている。そしてこれらはＣＰＵ６０１による制御に従って適宜ＲＡＭ６０２にロードされ、ＣＰＵ６０１による処理対象となる。

また外部記憶装置６０６には、上記各処理において必要なデータが保存されており、例えば、上記文書画像のデータ、地紋画像のデータ、ビット表現パターンのデータ、上記テーブルのデータなどが外部記憶装置６０６には保存されている。なお、地紋や文書画像については表示部６０５に表示し、用いるものを操作者が適宜操作部６０４を用いて選択するようにしても良い。

６０７はＩ／Ｆで、例えばここにスキャナを接続し、このスキャナが読み込んだ文書の画像データを、このＩ／Ｆ６０７を介してＲＡＭ６０２や外部記憶装置６０６に取得するようにしても良い。

６０８は上述の各部を繋ぐバスである。

以上の説明により、本実施形態によれば、タイル状に並んだ複数種類のパターンの境界をより高速、且つ正確に見極める事が出来る。

［第２の実施形態］
本実施形態では、第１の実施形態とは異なる方法でもって、埋め込み情報としてのビット表現パターンを抽出する。大まかには、図９に示すような処理の流れでもって抽出処理を行う。即ち９０１では、埋め込み情報（電子透かし情報）の有無判別、及び埋め込み位置特定を行い、９０２では、埋め込み情報補抽出を行う。

なお、本実施形態においてビット表現パターンを抽出する対象の画像は、第１の実施形態で説明した処理対象画像を用いる。

図１０は、上記処理対象画像からビット表現パターンを抽出する抽出器の機能構成を示すブロック図である。

二値化部１００１には、上記処理対象画像が第１の実施形態と同様、グレースケール画像として入力される。二値化部１００１は、この入力されたグレースケール画像（回転補正部２０４により傾きと方向が補正されたもの）に対して二値化処理を行う。具体的には、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。本実施形態におけるビット表現パターンは、図１９（ａ）〜（ｃ）に示したようなタイル状のものを用いる。

次に、分割部１００２は、図２０に示す如く、二値化部１００１から受けた二値画像における切り出し位置から所定の方向に所定サイズの矩形画像を順々に切り出す処理を行う。ここで、所定のサイズとは、縦横共にｚのことである。なお、ｚとは、処理対象画像を生成する際に、ビット表現パターンの中心点と他のビット表現パターンの中心点との距離として用いた数値であるが、この数値を分割部１００２は予め知っているものとする。即ち、分割部１００２は、二値画像を所定サイズの矩形毎に分割する処理を行う。この分割した１つの矩形が矩形画像である。分割部１００２は、各矩形画像と、各矩形の番号（ステップ数）とを特徴抽出部１００３に送出する。

特徴抽出部１００３は、先ず、受けたそれぞれの矩形画像を図２２に示す如く積み重ねた場合に、同じ画素位置における画素値の累積値を保持する積み重ねパターン２３０１を生成する。２３０２は、積み重ねパターンに対して垂直方向に射影を取って得た各画素の画素値の累積値を示す３次元のグラフを示す図である。

また、特徴抽出部１００３は、図１９（ａ）〜（ｃ）に示した３つのビット表現パターンの論理和をとり、位置合わせパターンなるものを作成する。例えば、図４（ａ）〜（ｃ）に示した各ビット表現パターンの論理和を取ると、図２１に示すようなパターン（位置合わせパターン）を得ることができる。

そして、特徴抽出部１００３は、この積み重ねパターンと位置合わせパターンとを用いて、上記切り出し位置と、後述する特徴量と、を求める。切り出し位置は分割部１００２に送出し、分割部１００２はこの新たな切り出し位置から所定の方向に、所定サイズの矩形毎に矩形画像を切り出す処理を再度行う。

閾値判別部１００４は、特徴抽出部１００３から受けた特徴量を用いて、そもそも処理対象画像中にビット表現パターンが埋め込まれているのか否かをチェックする。埋め込まれている場合には、情報抽出部１００５は、特徴抽出部１００３が生成した積み重ねパターンを受け、これからビット表現パターンを抽出する処理を行う。

以下に、図１０に示した各部についてより詳細に説明する。

図１５は、二値化部１００１の機能構成を示すブロック図である。二値化部１００１は、処理対象画像としてのグレースケール画像に対して、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。そのため、二値化部１００１は、二値化、二値化のための二値化閾値の計算、二値化閾値を求めるためヒストグラムの生成、及びパターン部分の面積率の計算、を行う。

二値化閾値の計算をこのようにする理由は、
・ カモフラージュによる白抜き部分が、紙の明度を有し、文書中で最も明るい事
・ 文字等で、白抜き部分が欠けても、文書全体として、白抜き部分の面積率が、パターン部分の面積率と、ほぼ等しい事
の２つがある。

次に、図１５に示す、二値化部１００１を構成する各部について説明する。

面積率計算部１５０１は、処理対象画像に埋め込んだ全てのビット表現パターンのうち何れか１つを選択し、選択したビット表現パターンのパターン部分がビット表現パターン中に占める割合を面積率Ｄとして求める。求めた面積率Ｄは二値化閾値計算部１５０３に送出する。

ヒストグラム生成部１５０２は、グレースケール画像の輝度値のヒストグラムを作成する。二値化閾値計算部１５０３は、このヒストグラムにおいて、最も高い輝度値から低い輝度値方向に順にヒストグラムを積分していく過程で、「その積分値ｒが輝度方向に全て積分した積分値Ｒに占める割合」が最もＤに近い時の輝度値を閾値として求める。

そして二値化部１５０４は、グレースケール画像において、この閾値以上の画素値を２５５，閾値以下の画素値を０とする。もちろん、処理対象画像としてのグレースケール画像に対して、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う為に行う処理についてはこれに限定するものではなく、第１の実施形態に係る処理を用いても良いし、他の処理を用いても良い。

図１１は、分割部１００２の機能構成を示すブロック図である。切り出し部１１０１は、図２０に示す如く、二値化部１００１から受けた二値画像における適当な切り出し位置から所定の方向（例えばラスター走査方向）に、所定のサイズの矩形毎に矩形画像を切り出す処理を行う。また、この「適当な切り出し位置」は、例えば最初は二値画像の左上隅の位置とする。そして以降の処理でこの切り出し位置が求まった場合にはこの求まった切り出し位置を用いる。

また、１つの矩形画像を切り出す毎に、切り出し部１１０１は切り出した矩形画像に対するステップ数をラスタースキャンステップ数格納部１１０４に格納する。

画像記憶部１１０２は、切り出し部１１０１から得られるそれぞれの矩形画像を一時的に記憶する。出力部１１０３は、ラスタースキャンステップ数格納部１１０４を参照し、ステップ数の小さい順（大きい順でも良いし、特に限定するものではない）に画像記憶部１１０２から矩形画像を読み出して、特徴抽出部１００３に送出する。

各矩形画像を行列の要素に見立て、各矩形画像が、行番号と列番号で指定されるとすると、ステップ数／列数で行番号が分かり、ステップ数%列数（ｘ％ｙはｘ／ｙの余り）で列番号が分かるので、画像記憶部１１０２からどの矩形画像を取り出すのかについては、ステップ数により一意に決まる。また、列数は、（二値画像の幅）／（ビット表現パターンの幅）の商によって決まる。

図１２は、特徴抽出部１００３の機能構成を示すブロック図である。

畳み込み積分計算部１２０１は、上記各矩形画像を受けると先ず、受けたそれぞれの矩形画像を図２２に示す如く重ねることで、上記積み重ねパターンを生成する。生成した積み重ねパターンは情報抽出部１００５に送出する。また、畳み込み積分計算部１２０１は、使用している全てのビット表現パターン（例えば、図１９（ａ）〜（ｃ）に示した３つのビット表現パターン）の論理和をとることで、位置合わせパターンを生成する。

そして畳み込み積分計算部１２０１は、上記各矩形画像と位置合わせパターンとの畳み込み積分計算を行う。ここで、畳み込み積分（コンボリューション）は数学上、以下のような計算処理である。２つの関数ｇ（ｔ）、ｆ（ｔ）がある場合、この２つの関数の畳み込み積分計算は以下の式に従って行う。

また、２つの関数ｇ（ｘ、ｙ）、ｆ（ｘ、ｙ）がある場合、この２つの関数の畳み込み積分計算は以下の式に従って行う。

畳み込み積分計算部１２０１はこのような式に基づいて、上記出力部１１０３から出力された矩形画像と、位置合わせパターンとの畳み込み積分計算を行う。矩形画像と位置合わせパターンとの畳み込み積分を行うことで、同サイズのマトリクスを得る。得たマトリクスは後段の最大値検出部１２０２に送出する。このように畳み込み積分計算部１２０１は、出力部１１０３から矩形画像を得る毎に、この矩形画像と位置合わせとの畳み込み積分を行い、その結果求まるマトリクスを最大値検出部１２０２に送出する。即ち、畳み込み積分計算部１２０１は、矩形画像の数だけマトリクスを求めることになる。

最大値検出部１２０２は、畳み込み積分計算部１２０１からマトリクスを得ると、得たマトリクスを構成している各要素のうち最大の値を有する要素（最大値要素）を特定し、最大値要素の値（最大値）とその位置（マトリクス中における最大値要素の位置）を最大値位置情報記憶部１２０４に格納する。上述の通り、畳み込み積分計算部１２０１は、それぞれの矩形画像と位置合わせとの畳み込み積分を行うことで、矩形画像の数だけマトリクスを得、最大値検出部１２０２に送出するので、最大値検出部１２０２は、マトリクスの数だけ、マトリクス内の最大値、及び最大値要素の位置を求め、最大値位置情報記憶部１２０４に格納することになる。

平均位置計算部１２０５は、最大値位置情報記憶部１２０４に格納されている全ての最大値、及び最大値要素の位置を用いて以下のような計算を行う。

Ｐ＝（Ｓ（１）×Ｍ（１）＋Ｓ（２）×Ｍ（２）＋…Ｓ（Ｎ）×Ｍ（Ｎ））／（Ｓ×Ｎ）
ここで、Ｓ（ｘ） （ｘ＝１，２，…Ｎ）は、ステップ数＝Ｘにおける矩形画像と位置合わせパターンとの畳み込み積分を行った結果得られるマトリクス中における最大値、Ｓは全ての最大値の総和、Ｍ（ｘ）は、ステップ数＝Ｘにおける矩形画像と位置合わせパターンとの畳み込み積分を行った結果得られるマトリクス中における最大値要素の位置である。また、Ｎは矩形画像の数を示す。

このような計算により得られるＰは、各マトリクス中における最大値要素の位置の平均的な位置を示す。なお、Ｐを求めるための式については様々なものが考えられ、このような方法でもって求めることに限定するものではない。

このようにして求める位置Ｐと矩形画像の左上隅の位置との差は、今回の切り出し位置と、本来切り出し位置とすべきであった位置との差に相当する。即ち、Ｐは、本来切り出し位置とすべきであった位置である。従って、平均位置計算部１２０５は、求めたＰを上記切り出し位置として上記分割部１００２に出力する。これにより分割部１００２は上述の通り、この切り出し位置を用いて新たに二値画像を複数の矩形画像に分割する処理を行うことになる。そして特徴抽出部１００３は、分割されたそれぞれの矩形画像を積み重ねた積み重ねパターンを生成し、情報抽出部１００５に送出する。

一方、最大値検出部１２０２は、マトリクス内の最大値を特定すると、特定した最大値を、既に累積値記憶部１２０３に格納されている値に加算して累積値記憶部１２０３に格納する。これにより、累積値記憶部１２０３には、既に求まった最大値の累積値が保持されていることになる。そして、全てのマトリクスに対する最大値の累積値が求まると、これを特徴量として閾値判別部１００４に送出する。

図１３は、閾値判別部１００４の機能構成を示すブロック図である。比較部１３０１は、上記特徴量を受けると、閾値記憶部１３０２に記憶保持されている閾値を読み出し、これとの大小比較を行う。そして、特徴量が閾値よりも大きい場合には、処理対象画像内にはビット表現パターンが埋め込まれていると判断する。一方、特徴量が閾値以下である場合には、そもそも処理対象画像内にはビット表現パターンは埋め込まれていないと判断する。このような判断結果は情報抽出部１００５に送出される。

図１６は、情報抽出部１００５の機能構成を示すブロック図である。パターンマッチング部１６０１は、閾値判別部１００４からうけた判別結果が、「処理対象画像中にはビット表現パターンが埋め込まれている」ことを示すものであった場合には、特徴抽出部１００３から受けた積み重ねパターンを構成する各矩形画像と、テンプレート保存部１６０３内に保存されているテンプレートとのパターンマッチングを行う。テンプレート保存部１６０３には、様々なビット表現パターンがテンプレートとして保存されている。従ってこのテンプレートマッピング処理は、各矩形画像内のパターンが何れのビット表現パターンであるのかを特定する処理を行うものである。なお、同様の目的が達成されるのであれば、如何なる処理を用いても良い。このような処理を行うことで、連続した複数の矩形画像からそれぞれビット表現パターンが抽出される。

従って、パターンマッチング部１６０１は、１つのタイルを構成しているビット表現パターンの認識結果を情報構成部１６０２に出力する。もちろん、目的に応じて、複数のタイルについて同様にビット表現パターンを出力するようにしても良い。

情報構成部１６０２は、パターンマッチング部１６０１から受けたビット表現パターンに対応する埋め込み情報を特定する。これは、埋め込み器側で用いている上記テーブルと同じものを抽出器側でも参照すればよい。これにより、１つのタイルを構成しているビット表現パターンに対応する埋め込み情報を復元することができる。なお、復号結果は、所定の表示装置に表示するようにしても良いし、抽出器側で保持するようにしても良い。

図１４は、以上説明した埋め込み情報抽出処理のフローチャートである。

先ずステップＳ１４００では、二値化部１００１が、処理対象画像（グレースケール画像）に対して、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。そしてステップＳ１４０１では、分割部１００２がこの二値画像における適当な切り出し位置から所定の方向（例えば、ラスター走査方向）に、所定のサイズの矩形毎に矩形画像を切り出す処理を行う。

ステップＳ１４０２では、特徴抽出部１００３は、先ず、受けたそれぞれの矩形画像を積み重ねて積み重ねパターンを生成する。更に同ステップでは、特徴抽出部１００３は上述の畳み込み積分を行い、各マトリクス中における最大値要素の位置の平均的な位置を求める。ステップＳ１４０３では、特徴抽出部１００３は、全てのマトリクスに対する最大値の累積値を特徴量として求める。

そして、特徴量が閾値以下である場合には処理をステップＳ１４０４を介して本処理を終了する。一方、特徴量が閾値以上である場合には処理をステップＳ１４０４を介してステップＳ１４０６に進める。ステップＳ１４０６では、ステップＳ１４０２で求めた平均的な位置を新たな切り出し位置として設定する。そしてステップＳ１４０７では、分割部１００２は、この新たな切り出し位置を用いて新たに二値画像を複数の矩形画像に分割する処理を行う。

そしてステップＳ１４０８では、閾値判別部１００４からうけた判別結果が、「処理対象画像中にはビット表現パターンが埋め込まれている」ことを示すものであった場合には、特徴抽出部１００３から受けた積み重ねパターンを構成する各矩形画像と、テンプレート保存部１６０３内に保存されているテンプレートとのパターンマッチングを行い、１つのタイルを構成しているビット表現パターンを特定する。

なお、本実施形態に係る抽出器に対しても図６に示した構成を有するコンピュータが適用可能であることはいうまでもない。

［第３の実施形態］
本実施形態は、第２の実施形態に係る構成による処理をより高速化するための抽出器について説明する。本実施形態に係る抽出器は、図１０に示した構成において、特徴抽出部１００３のみが異なる。図１７は、本実施形態に係る特徴抽出部１７００の機能構成を示すブロック図である。以下では、第２の実施形態と異なる点についてのみ説明する。

畳み込み積分計算部１７０１は、上記畳み込み積分計算部１２０１と同様に、入力された各矩形画像と位置合わせパターンとの畳み込み積分を行い、それぞれの矩形画像に対するマトリクスを作成する。そして最大値検出部１７０２は上記最大値検出部１２０２と同様の処理を行い、各マトリクスについて、最大値と最大値要素の位置とを最大値位置情報記憶部１７０５に格納する。平均位置計算部１７０６は上記平均位置計算部１２０５と同様の処理を行い、新たな切り出し位置を求め、分割部１００２に送出する処理を行う。

一方、累積値記憶部１７０３は上記累積値記憶部１２０３と同様の処理を行い、最大値の累積値を保持すると共に、現在保持している累積値を最終累積値予測部１７０４に送出する。

最終累積値予測部１７０４は、ステップ数と、累積値記憶部１７０３が現在保持している累積値とに基づいて、全てのマトリクスについて最大値を求めた場合に、その合計値が達するであろう予測値を求める処理を行う。この処理については様々なものが考えられるが、例えば、ステップ数＝Ｓ、ステップ数Ｓにおける累積値＝Ｔとした場合に、Ｓ＝０〜１０のそれぞれについてのＴを求める。そして、式Ｔ＝Ａ×Ｓ＋Ｂを仮定した場合に、パラメータＡ、Ｂを最小自乗法を用いて求めることで、この式を確定する。そして確定した式にＳ＝Ｓ’（Ｓ’は最大のステップ数）を代入した場合のＴの値を上記予測値として求める。

そして求めた予測値を閾値判別部１００４に送出する。閾値判別部１００４は、この予測値を特徴量と見なして閾値との大小比較を行い。閾値以上である場合には、処理を続行しても良い旨を特徴抽出部１００３に通知する。

図１８は、本実施形態に係る抽出器が行う処理のフローチャートである。

先ずステップＳ１８０１では、二値化部１００１が、処理対象画像（グレースケール画像）に対して、カモフラージュパターンを浮き立たせるような二値化処理を行う。そしてステップＳ１８０２では、分割部１００２がこの二値画像における適当な切り出し位置から所定の方向（例えば、ラスター走査方向）に、所定のサイズの矩形毎に矩形画像を切り出す処理を行う。

ステップＳ１８０３では、特徴抽出部１７００は、先ず、受けたそれぞれの矩形画像を積み重ねて積み重ねパターンを生成する。更に、同ステップでは、特徴抽出部１００３は上述の畳み込み積分を行うことで、各マトリクス中における最大値要素の位置の平均的な位置を求める。

ステップＳ１８０４では、上記予測値を求める。なお、予測値の求め方として、上記例を用いるのであれば、ステップ数Ｓ＝１０になるまでは第２の実施形態で説明したように累積値を求め、Ｓ＝１０になった時点で、Ｓ＝０，１，２，、、１０のそれぞれの時点での累積値を用いて、予測値を求める。

そして、この予測値が閾値以上ではない場合には、ステップＳ１８０５を介して本処理を終了する。即ち、全てのマトリクスについて最大値の累積値が所定の閾値に達しないと予測される場合には、これ以上の処理を行っても無駄であると判断し、処理を終了する。

一方、予測値が閾値以上である場合には、処理をステップＳ１８０５を介してステップＳ１８０６に進める。ステップＳ１８０６では、特徴抽出部１００３は、全てのマトリクスに対する最大値の累積値を特徴量として求める。

そして、特徴量が閾値以下である場合には処理をステップＳ１８０７を介して本処理を終了する。一方、特徴量が閾値以上である場合には処理をステップＳ１８０７を介してステップＳ１８０８に進める。ステップＳ１８０８では、ステップＳ１８０３で求めた平均的な位置を新たな切り出し位置として設定する。そしてステップＳ１８０９では、分割部１００２は、この新たな切り出し位置を用いて新たに二値画像を複数の矩形画像に分割する処理を行う。

そしてステップＳ１８１０では、閾値判別部１００４からうけた判別結果が、「処理対象画像中にはビット表現パターンが埋め込まれている」ことを示すものであった場合には、特徴抽出部１００３から受けた積み重ねパターンを構成する各矩形画像と、テンプレート保存部１６０３内に保存されているテンプレートとのパターンマッチングを行い、１つのタイルを構成しているビット表現パターンを特定する。

なお、本実施形態に係る抽出器に対しても図６に示した構成を有するコンピュータが適用可能であることはいうまでもない。

以上説明した、第２，３の実施形態によれば、処理の一部を共通化する事により、埋め込み情報の有無判断と切り出し位置調整とを、より少ないリソースで実現でき、且つ、埋め込み情報の有無判断に関しては、特徴量を予想する事によって、より短い時間での判断を行う事が可能となる。

［その他の実施形態］
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行う。その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。

画像に地紋を埋め込む埋め込み器の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る抽出器の機能構成を示すブロック図である。 （ａ）は矩形画像を切り出す処理を説明する図、（ｂ）は積み重ねパターンを示す図、（ｃ）は積み重ねパターンに対して垂直方向に射影を取って得た各画素の画素値の累積値を示す３次元のグラフを示す図、（ｄ）は上から見た３次元のグラフを示す図である。 本発明の第１の実施形態で用いるビット表現パターンを示す図である。 （ａ）は、積み重ねパターンの一例を示す図、（ｂ）は、位置合わせパターンの一例を示す図、（ｃ）は、マッチドフィルタ処理の結果を示す図である。 埋め込み器、抽出器に適用可能なコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 抽出器が行う処理のフローチャートである。 従来の電子透かし抽出技術における処理のフローを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る抽出処理を説明する図である。 処理対象画像からビット表現パターンを抽出する抽出器の機能構成を示すブロック図である。 分割部１００２の機能構成を示すブロック図である。 特徴抽出部１００３の機能構成を示すブロック図である。 閾値判別部１００４の機能構成を示すブロック図である。 埋め込み情報抽出処理のフローチャートである。 二値化部１００１の機能構成を示すブロック図である。 情報抽出部１００５の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る特徴抽出部１７００の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る抽出器が行う処理のフローチャートである。 ビット表現パターンを示す図である。 分割部１００２による分割処理を説明する図である。 位置合わせパターンの一例を示す図である。 積み重ねパターンの生成処理を説明する図である。 地紋画像からタイル群をくり抜いた結果得られる、カモフラージュパターンを含む画像の一例を示す図である。

Claims (11)

1. 複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定する画像処理装置であって、
   前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割手段と、
   前記分割手段で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね手段と、
   前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成手段と、
   前記位置合わせパターンと前記積重ね手段で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記複数種類のパターンは、それぞれが異なるビット表現パターンにより構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記生成手段は、前記複数種類のパターンを、論理和合成により合成することで、前記位置合わせパターンを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定する画像処理方法であって、
   前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割工程と、
   前記分割工程で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね工程と、
   前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成工程と、
   前記位置合わせパターンと前記積重ね工程で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定工程と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
5. 前記複数種類のパターンは、それぞれが異なるビット表現パターンにより構成されていることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記生成工程では、前記複数種類のパターンを、論理和合成により合成することで、前記位置合わせパターンを生成することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理方法。
7. コンピュータに請求項４乃至６の何れか１項に記載の画像処理方法を実行させる為のプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
9. 複数種類のパターンが一定間隔で配置された対象画像から、各パターンの位置を特定するシステムであって、
   前記対象画像を一定間隔のサイズに分割して複数の分割画像を得る分割手段と、
   前記分割手段で得られた複数の分割画像を積重ねて積重ね画像を得る積重ね手段と、
   前記複数種類のパターンを合成することで位置合わせパターンを生成する生成手段と、
   前記位置合わせパターンと前記積重ね手段で得られた積重ね画像とに基づいて、前記複数種類のパターンの前記対象画像内における位置を特定する特定手段と
   を備えることを特徴とするシステム。
10. 前記複数種類のパターンは、それぞれが異なるビット表現パターンにより構成されていることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. 前記生成手段は、前記複数種類のパターンを、論理和合成により合成することで、前記位置合わせパターンを生成することを特徴とする請求項９又は１０に記載のシステム。