JP4514823B1 - 印刷物の画像識別方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 基準画像と披検画像のそれぞれについて、輝度成分と色成分を分離して、画像全体の画素の画素値を色成分ごとに加算することによって全体積分値を算出する全体積分処理、画像全体を複数のブロックに分割し、分割された夫々のブロックごとにブロック内の各画素の画素値の色成分ごとに加算することによってブロック積分値を算出するブロック積分処理、ブロック内の隣り合う画素間の差分を算出して、該差分の平均値を演算することによってブロック微分値を算出するブロック微分処理を実行し、算出した全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値を夫々比較することによって、基準画像と比較画像が一致しているか否かを判定する。
【選択図】 図1
Description
しかしながら、上述のような手法は、印刷物に文字コードなどの特殊な情報を入れて、その情報によって、印刷物を特定したり偽造を検出したりするものなので、情報の管理が必要になり、また特殊な情報の印刷による印刷物のコスト高を招くことになる。さらに印刷物に入れ込む情報によっては、特殊な読取装置が必要になる場合もある。
a.比較対象となる画像全体の画素の画素値を色成分ごとに加算することによって全体積分値を算出する全体積分処理
b.画像全体を複数のブロックに分割し、分割された夫々のブロックごとにブロック内の各画素の画素値の色成分ごとに加算することによってブロック積分値を算出するブロック積分処理
c.分割された夫々のブロックごとにブロック内の隣り合う画素間の差分を算出して、該差分の平均値を演算することによってブロック微分値を算出するブロック微分処理
基準画像と披検画像の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値を夫々比較することによって、基準画像と比較画像が一致しているか否かを判定する判定段階と、を含むことを特徴とする。
処理概要としては、まず、カメラ、スキャナ等の画像データ取得手段から画像データを読み取り(S01)、画面平均化処理を行う(S02)。そして、画面平均化処理後の色成分ごとに、全体積分処理、ブロック積分処理、ブロック微分処理を含む比較値演算処理を行い(S03)、各処理で算出したデータ値と予め登録した基準画像のデータ値とを比較してそれぞれについて一致判定を行い、さらに適合率を考慮して最終判定を行う(S04)。
1.輝度成分を無視して、色成分のみによる画像処理
印刷面のカラー情報を輝度とクロマ信号であるYCrCb(Y:輝度信号、Cr:赤成分の色差、Cb:青成分の色差で、NTSCなどの映像信号の分割技術であり、JPEGという画像圧縮技術に用いられている手法)で分割し、その中のY信号は無視する。これにより、カードリーダー等の画像データ読取手段のばらつきによるエラーや読み取り環境の影響を低減することができる。
画像データ読取手段の解像度によって表わされるドット(あるいは画素)の各クロマ信号Cr、Cb値(0〜255)について以下の処理を実行する。
(1)全体積分処理
画面全体で積分しその平均値を求める。
(2)ブロック積分処理
画面を任意の数で分割(例えば、12×5の60ブロック)し、それぞれのブロックで積分し、ブロック毎の平均値を求める。
上記処理によって求めた全体積分値、ブロック積分値により、予め登録されている基本画像と検査対象の印刷物の画像とを比較して該印刷物の特定ができる。
(3)ブロック微分処理
隣り合わせたドット間のCr、Cb値を微分し、変化率を求める。
例えば、カードリーダー等の読み取り解像度を300dpiに設定した場合は、
1インチ=25.4mm÷300dpi≒0.085mm から、1mm÷0.085mm≒12 となり、1平方mmあたり12×12ドットのそれぞれに対してCr、Cb値を取ることになる。
このブロック微分処理も合わせて行うことにより、印刷物の特定のみならず、偽造印刷物の検知も精度良く行うことができる。
取得したCr、Cb値の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値をそれぞれ図7のように表上にマッピングし、その位置を登録情報と比較し、一致するか否かで識別判定を行うことが基本的な判定処理の考え方である。つまり、原理的には、256×256=65,536通りの中から識別していることになる。実際は、一致判定の上限と下限の閾値を設け(図7の点の周りの四角のイメージ/ここでは、+−10%の判定範囲を示している)、プログラム上で任意に設定できるようにし、対象印刷物の状態に応じて調整ができるようにするのが好ましい。実用的には、全体積分値は、+−5%、ブロック積分値は、+−10%、プロック微分値は、+−40%程度が適している。
なお、判定基準は、ブロック位置に対して重みをつけるようにしても良い。たとえば、印刷物の端は緩く、印刷物の中央に近づくにしたがって厳しく判定するなどである。
1.基準データ登録段階
まず、比較の基準となる真の印刷物の画像データについて、以下の処理手順によって比較データを生成して記憶部30に登録する。
真の印刷物の画像データを画像データ読取手段10によって読み取る。読み取られた画像データは、演算処理部20の画像データ入力手段21によって、記憶部30の基準画像データ保存領域31に保存される。
そして、前処理手段22によって、基準画像データ保存領域31の基準画像データに対して、ホワイトバランス調整を行って画像の平均化を行う。
この、画面平均化処理は、オフセット印刷されたカードのカラー印刷面全体をクロマ信号で分解し、その値を積分することで、印刷面全体のCr、Cb値の平均値をそれぞれ算出し、図7のようにマッピングする。Cr:Cb=128:128(中心位置)を平均化処理の目標とし、その点からのズレを、以後の認識と識別判断に反映させる。
なお、この前処理では、画面平均化処理の他に、必要により読み取った画像を所定のサイズに調整する処理を行うようにしても良い。
次に比較値演算手段23によって、比較値として全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値を計算する。
カード印刷面全体のCr、Cb値を積分する。
画像全体が、図2に示すように(0,0)、(X,Y)を対角線の頂点とする矩形で表されたとすると、全体積分値は以下の式によって求めることができる。Cr,Cbそれぞれについて計算する。
カード印刷面を、例えば12×5の60ブロックに分割し、それぞれのブロック内で各ドット(あるいは画素)のCr、Cb値を積分し平均値を出す。これを「ブロック積分」と呼ぶ。これによって、60ブロックそれぞれのCr、Cb値が揃い、図7のように表上にマッピングすることで、識別用の数値データとする。この60通りの値を比較し、カードの特定をする。
画像全体を複数のブロックに分割し、各ブロックを図3に示すように(0,0)、(Bx,By)を対角線の頂点とする矩形で表されたとすると、ブロック積分値は以下によってCr,Cbのそれぞれについて計算する。
各ブロック内のCr、Cb値を微分し、隣り合うドット間の変化率(色差の傾き)を算出し、ブロック内で平均値を求める。これを「ブロック微分」と呼ぶ。これは、主に偽造された印刷物を見つけ出すための手段である。オフセット印刷は、白い紙面上に微細な点(網点)を打っていくことで、画像を表現しているが、Cr、Cb値を微分することで、紙面上の網点の密度を計測することができる。もし、カード等の印刷物を偽造する場合、印刷物をスキャナなどで読み取り、色を合わせてカラー分解しなおし、再び網点で印刷することになるが、その際に、オリジナルの印刷物に比べ、網点の羅列が崩れてしまう。それを検知するのがこの技法である。カラーコピーなどの安易な偽造の場合でも、網点そのものが無くなってしまうことから、Cr、Cb値を微分した値は、大きく違ってくるので、検出することが可能である。
ブロック微分値は以下の式によってCr,Cbのそれぞれについて計算する。
図4は、基準画像比較データ保存領域33に保存されている基準画像比較データのデータ構成例である。基準画像比較データごとに印刷物IDが付され、色成分ごとに、全体積分値、各ブロックのブロック積分値およびブロック微分値が互いに関連付けられて保存されている。なお、分割ブロック数の情報は、全ての共通情報として持たせても良いし、個別に管理可能に図4に示すように各データごとに持たせても良い。
また、基準画像の比較データを登録した後は、基準画像データ保存領域31に保存されている画像データは削除しても良い。
上記の基準画像の比較データ登録後、検査対象の印刷物の画像データを画像データ読取手段10によって読み取る、読み取られた画像データは、画像データ入力手段21によって、記憶部30の披検画像データ保存領域32に保存される。
なお、前処理手段22、比較値演算手段23の処理内容は、上記の基準画像の場合と同様なので説明は割愛する。
次に、判定手段24によって、基準画像データと披検画像の両比較データに基づいて、披検画像の識別を行う。
なお、各基準画像と披検画像の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値のそれぞれの一致判定の際に、適合率(一致不一致の判定の基準となる閾値)を予め記憶部30の閾値データ保存領域35に登録しておくものとする。例えば、適合率を80%とした場合、60ブロックの内48ブロックでCr、Cb値が適合した場合、同一の印刷物という判断をすることができる。この適合率を用いて判定を行うことによって、印刷面の傷や汚れによるエラーを防ぐことができる。
なお、適合率に替えて、不適合数や適合数など、不適合率に変換可能な指標を用いて管理するようにしても良い。
判定手段24は、比較値演算手段23の終了によって起動されると、まず、基準画像と披検画像の全体積分値を抽出する(S101)。そして、抽出した全体積分値を比較して(S102)、その差が閾値データ保存領域35に保存されている所定値よりも大きい場合は(S103で「No」)、「不一致」判定すなわち両画像データは不一致であると判定する(S121)。なおこの一致不一致の範囲の考え方は、図7に基づいて上述したように予め設定した一致判定の上限と下限の閾値に従って、その範囲に入っているか否かで一致判定を行うものである。
以上の処理手順によって、披検画像がどの基準画像に該当するか、および該当する基準画像の有無の判定を行う。なお、全ての基準画像について処理を終了した結果、複数の基準画像に一致するという判定結果が出た場合は、最も比較データの差が小さい基準画像あるいは最も適合率が大きい基準画像を一致する基準画像とし、その印刷物IDを出力するようにしても良い。勿論、他の優先順位によって一致する画像を一つに絞り込んで出力したり、ステップS120で一致と判定された基準画像の印刷物IDを全て出力するようにしても良い。
適合率=(全ブロック数―不適合数)/全ブロック数
を計算することによって、適合率によって管理することも可能である。
10 画像データ読取手段
20 演算処理部
21 画像データ入力手段
22 前処理手段
23 比較値演算手段
24 判定手段
31 基準画像データ保存領域(基準画像データ保存手段)
32 披検画像データ保存領域(披検画像データ保存手段)
33 基準画像比較データ保存領域(基準画像比較データ保存手段)
34 披検画像比較データ保存領域(披検画像比較データ保存手段)
35 閾値データ保存領域(閾値データ保存手段)
Claims (4)
- コンピュータ装置を用いて画像データ読取手段で読み取られた印刷物の画像を識別する方法であって、
画像データ読取手段によって一または二以上の基準となる印刷物の画像データを取り込み、基準画像として保存する段階と、
画像データ読取手段によって識別対象の印刷物の画像データを取り込み、披検画像として保存する段階と、
前記基準画像と前記披検画像のそれぞれについて、輝度成分と色成分を分離して、色成分のみについて以下のa〜cの処理を実行する比較値演算段階と、
a.比較対象となる画像全体の画素の画素値を色成分ごとに加算することによって全体積分値を算出する全体積分処理
b.画像全体を複数のブロックに分割し、分割された夫々のブロックごとにブロック内の各画素の画素値の色成分ごとに加算することによってブロック積分値を算出するブロック積分処理
c.分割された夫々のブロックごとにブロック内の隣り合う画素間の差分を算出して、該差分の平均値を演算することによってブロック微分値を算出するブロック微分処理、
前記基準画像と前記披検画像の前記全体積分値の差、前記基準画像と前記披検画像の前記ブロック積分値の差が所定値を超えるブロックの数を計数して算出したブロック積分値についての不適合数、および、前記基準画像と前記披検画像の前記ブロック微分値の差が所定値を超えるブロックの数を計数して算出したブロック微分値についての不適合数、の全てが判定基準を満たす場合は、前記基準画像と前記披検画像は一致していると判定し、前記全体積分値の差、前記ブロック積分値についての不適合数、および、前記ブロック微分値についての不適合数のうち、いずれか一つでも判定基準を満たさない場合は前記基準画像と前記披検画像は不一致であると判定する段階と、
を含むことを特徴とする印刷物の画像識別方法。 - 前記比較値演算段階の前に、前記基準画像と前記披検画像のそれぞれについて画面平均化処理を実行する前処理段階を含めることを特徴とする請求項1に記載の印刷物の画像識別方法。
- 前記不適合数から適合率を算出し、該適合率を用いて前記基準画像と前記披検画像の一致、不一致の判定を行うことを特徴とする請求項1または2に記載の印刷物の画像識別方法。
- 画像データ読取手段によって取り込まれた印刷物の画像データを入力する画像データ入力手段と、
入力した画像データに対して、画面平均化処理を実行する前処理手段と、
前記前処理手段による画面平均化処理後の画像データを用いて、比較範囲全体の画素の画素値を色成分ごとに加算することによって全体積分値を算出する全体積分処理と、複数のブロックに分割された該画像データについてブロックごとにブロック内の各画素の画素値の色成分ごとに加算することによってブロック積分値を算出するブロック積分処理と、複数のブロックに分割された該画像データについてブロックごとにブロック内の隣り合う画素間の差分を算出して、該差分の平均値を演算することによってブロック微分値を算出するブロック微分処理とを有する比較値演算手段と、
前記比較値演算手段によって算出された基準画像の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値を印刷物IDごとに基本画像比較データとして保存する手段と、
前記比較値演算手段によって算出された披検画像の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値を披検画像比較データとして保存する手段と、
前記基準画像と前記披検画像の前記全体積分値の差、前記基準画像と前記披検画像の前記ブロック積分値の差が所定値を超えるブロックの数を計数して算出したブロック積分値についての不適合数、および、前記基準画像と前記披検画像の前記ブロック微分値の差が所定値を超えるブロックの数を計数して算出したブロック微分値についての不適合数、の全てが判定基準を満たす場合は、前記基準画像と前記披検画像は一致していると判定し、前記全体積分値の差、前記ブロック積分値についての不適合数、および、前記ブロック微分値についての不適合数のうち、いずれか一つでも判定基準を満たさない場合は前記基準画像と前記披検画像は不一致であると判定し、該判定結果をもとに披検画像に該当する印刷物IDを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする印刷物画像識別装置。
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