JP4883457B2 - 印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法 - Google Patents

Description

本発明は、カラー画像に二値配列データを秘匿情報として合成する秘匿情報合成技術に関するものであり、証券、証書、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証又はクレジットカードを含む印刷物の識別や真偽判別に利用できる技術である。

秘匿情報合成技術は、通常、画像に表面的には知覚できない形で情報を合成しておき、合成された情報を検出することにより、画像の真偽判別や不正コピーの発見等に利用される。

その一例として、モジュロ演算により振幅変調して情報を合成する方法がある（例えば、特許文献１参照）。

また、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）及びブラック（Ｋ）の４色を用いた連続階調画像に情報を合成する方法がある（例えば、特許文献２参照）。

特許第３５９３４２２号公報（第１−１０頁、第１−１２図） 特許第３５４４５３６号公報（第１−８頁、第１−９図）

しかしながら、特許第３５９３４２２号公報の振幅変調を用いた情報の合成方法は、印刷物に適用しようとすると、照明ムラ等の影響を受けやすいため、合成した情報を安定して検出することが困難である。

また、特許第３５４４５３６号公報のシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）及びブラック（Ｋ）の４色を用いた連続階調画像に情報を合成する方法は、赤外画像に秘匿情報が発現するため、秘匿情報が漏洩し易いという問題点がある。

本発明は、前述した問題点を解決することを目的としたもので、振幅変調を用いた情報の合成方法で得られた印刷物であっても、合成した情報を安定して検出が可能であり、赤外画像のみで秘匿情報が発現することはなく、秘匿情報が漏洩し易い問題を解消できるものであって、カラー画像に二値配列データが秘匿化された真偽判別対象画像を有する印刷物を作製し、この印刷物から読み取ったカラー画像と赤外画像に所定の処理を施して判別用画像を生成し、この判別用画像と基準画像とを比較、照合して、印刷物の真偽判別を行うものである。

また、本発明は、印刷物の偽造及び変造を防止することを目的とした印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法を提供することを課題とする。

本発明は、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）と秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）とカラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）を入力する入力工程と、Ｆ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して実数配列ｆ（ｕ，ｖ）を生成するハートレー変換工程と、ｆ（ｕ，ｖ）とｇ（ｕ，ｖ）とを合成して実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成するデータ合成工程と、ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を生成する逆ハートレー変換工程と、Ｈ（ｉ，ｊ）を二値化して二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を生成する二値化工程と、Ｃ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像の三つの多値画像に分解し、三つの多値画像うち、任意の一つを多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）とし、残りの二つの多値画像のうち、いずれか一方を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）とし、他方を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）とするカラー分解工程と、Ｍ３（ｉ，ｊ）を疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）に変換する疑似階調化工程と、Ｈｂ（ｉ，ｊ）をＭ３ｂ（ｉ，ｊ）で変調して二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を生成するデータ変調工程と、Ｌｂ（ｉ，ｊ）のコントラストを小さくすると共に、明度を大きくすることによって、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）を生成する明度変換工程と、Ｍ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）、Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）及びＫｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像において、可視光領域でＫｂ（ｉ，ｊ）のパターンが視認されないように、Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）を生成し、Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）を生成し、Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）を生成し、Ｍ１’（ｉ，ｊ）、Ｍ２’（ｉ，ｊ）、Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及びＫｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を生成する明度補正工程とを少なくとも有し、Ｃ’（ｉ，ｊ）のうち、Ｋｂ（ｉ，ｊ）については、赤外線を吸収する色材で、Ｍ１’（ｉ，ｊ）、Ｍ２’（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ’（ｉ，ｊ）については、赤外線を透過する色材で、基材に印刷することを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法である。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）に対し、所定の配列並べ換え処理を行って二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、ｇ’（ｕ，ｖ）と実数配列ｆ（ｕ，ｖ）とを合成して実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成し、ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）が、各画素とその近傍画素との明度差が大きい砂目状のパターンを有する多値画像であることを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）が、左右対称、かつ、上下対称であることを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、配列並べ換え工程が、秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）を垂直方向に二等分すると共に水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、四つの部分配列の並べ換えを行うことを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、データ合成工程が、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、データ合成工程が、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法は、データ変調工程が、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）と疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を反転して二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする。

また、本発明は、印刷物の作製方法により作製された真偽判別対象画像を有する印刷物であって、基材上のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を赤外光領域で撮像した多値画像をＫｍ（ｉ，ｊ）とし、Ｃ’（ｉ，ｊ）を可視光領域で撮像したカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像に分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）として、Ｍｍ（ｉ，ｊ）とＫｍ（ｉ，ｊ）とを基にして生成した判別用画像から秘匿された二値配列のパターンが抽出可能であることを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物である。

また、本発明は、真偽判別対象画像を有する印刷物において、秘匿された二値配列のパターンとあらかじめ定められた基準画像とを比較及び照合して真偽判別を行う真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法であって、印刷物から可視光領域のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）及び赤外光領域の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）を取得する画像取得工程と、Ｃｍ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像に分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）とするカラー分解工程と、Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを大きくして多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）を生成すると共に、Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを大きくして多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を生成するコントラスト変換工程と、Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）をＭｍｃ（ｉ，ｊ）で復調して多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）を生成するデータ復調工程と、Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）を生成するハートレー変換工程と、ｈｍ（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して整数配列ｎ（ｕ，ｖ）を生成する数値変換工程と、ｎ（ｕ，ｖ）に所定の階調変換を行って判別用画像を生成する判別用画像生成工程と、判別用画像と基準画像とを比較及び照合して真偽判別を行う真偽判別工程とを少なくとも有することを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法である。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法は、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）に対し、所定の配列並べ換え処理を行って実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、ｈｍ’（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して前記整数配列ｎ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法は、配列並べ換え工程が、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）を垂直方向に二等分すると共に水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、四つの部分配列の並べ換えを行い、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法は、データ復調工程が、Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）とＭｍｃ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を反転した値が多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）となるように計算を行って、Ｈｍ（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法は、判別用画像と基準画像とを表示する表示工程を更に有することを特徴とする。

また、本発明の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法は、真偽判別工程において、判別用画像と基準画像とを比較及び照合した真偽判別結果を出力することを特徴とする。

本発明では、真偽判別対象画像を有する印刷物において、基材上のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を赤外光領域で撮像した多値画像をＫｍ（ｉ，ｊ）とし、Ｃ’（ｉ，ｊ）を可視光領域で撮像したカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像に分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）として、Ｍｍ（ｉ，ｊ）とＫｍ（ｉ，ｊ）とを基にして生成した判別用画像から秘匿された二値配列のパターンを抽出する。この際、従来の方法に比べ照明ムラ等の影響を受けにくくなり、印刷物の真偽判別を正確に行うことが可能である。

また、本発明では、潜像情報が可視画像にも赤外画像にも現れないため、従来の方法に比べ潜像情報の漏洩を防ぐ効果が高い。

また、本発明では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）及びブラック（Ｋ）の４色の内、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）及びイエロー（Ｙ）に関しては赤外線を透過する色材を用い、ブラック（Ｋ）に関しては、赤外線を吸収する色材を用いている。したがって、真偽判別対象画像を有する印刷物を複写した複製品からは秘匿情報が検出されないため、複写に対する耐性に優れている。

また、本発明では、真偽判別対象画像を有する印刷物から読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）及び多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）に所定の処理を施して判別用画像を生成し、この判別用画像と基準画像とをディスプレイ等に表示するため、目視による印刷物の真偽判別を容易に行うことが可能である。

また、本発明では、真偽判別対象画像を有する印刷物から読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）及び多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）に所定の処理を施して判別用画像を生成し、この判別用画像と基準画像とを機械処理によって比較、照合し、印刷物の真偽判別を行うことが可能である。

また、本発明により作製された真偽判別対象画像を有する印刷物は、プリンタ、印刷機等、様々な出力装置を用いて、紙、プラスチック、金属、布等、様々な基材に簡便に印刷した印刷物であるので、本発明は、証券、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証又はクレジットカードを含む印刷物の識別や真偽判別を要する多方面の分野に利用することが可能である。

本発明に係る印刷物作製方法１の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る印刷物作製方法２の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る真偽判別方法１の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る真偽判別方法２の手順を示すフローチャートである。 図１又は図２の画像の入力工程で入力した、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）及びカラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図１又は図２のカラー分解工程で、シアン画像を多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、マゼンタ画像を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）及びイエロー画像を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）とした一例を示す図である。 図５（ｂ）の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）に対して所定の配列並べ換えを行って生成した、二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図５（ａ）の多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して生成した、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図８の実数配列ｆ（ｕ，ｖ）と図７の二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）とをデータ合成して生成した、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図９の実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して生成した、多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 （ａ）は、図１０の多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を二値化して生成した、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）の一例、（ｂ）は、図６（ｃ）の多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）を疑似階調化して生成した、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の一例、さらに（ｃ）は、図１１（ａ）の二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）でデータ変調して生成した、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 （ａ）は、図１１（ａ）の二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した後、所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列ｈｂ’（ｕ，ｖ）の一例を示し、 （ｂ）は、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した後、所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列ｍ３ｂ’（ｕ，ｖ）の一例を示し、さらに（ｃ）は、図１１（ｃ）の二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した後、所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列１ｂ’（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図１１（ｃ）の二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）の白画素の明度を２５５のまま不変とし、黒画素の明度を０から２２３に変化させて生成した、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図６（ａ）の多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、図６（ｂ）の多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）及び図１３の二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成る、カラー画像の一例を示す図である。 （ａ）は、図６（ａ）の多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）の一例を示し、（ｂ）は、図６（ｂ）の多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）の一例を示し、さらに（ｃ）は、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図１５（ａ）の多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、図１５（ｂ）の多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）、図１５（ｃ）の多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及び図１３の二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成る、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、印刷物２３１００に含まれる真偽判別対象画像を可視光領域で読み取った、カラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）の一例及び赤外光領域で読み取った、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図１７（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をカラー分解し、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）とした一例を示す図である。 （ａ）は、図１８の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示し、（ｂ）は、図１７（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図１９（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を図１９（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図２０の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して生成した、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図２１の実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）に対して所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図２２の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を、切り捨て、切り上げ又は四捨五入して生成した、整数配列ｎ（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 図２３の整数配列ｎ（ｕ，ｖ）にルックアップテーブル変換を行って、画像のコントラストを変化させた、判別用画像の一例を示す図である。 図２４の判別用画像との比較、照合を行う、基準画像の一例を示す図である。 イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、真正な印刷物を複写した複製品の真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）及び赤外光領域で読み取った多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図２６（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をカラー分解し、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）とした一例を示す図である。 （ａ）は、図２７の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示し、（ｂ）は、図２６（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図２８（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を図２８（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図２９の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した後、所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。 イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、変造品の真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）及び赤外光領域で読み取った多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図３１（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をカラー分解し、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）とした一例を示す図である。 （ａ）は、図３２の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示し、（ｂ）は、図３１（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図３３（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を図３３（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）の一例を示す図である。 図３４の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した後、所定の配列並べ換えを行って生成した、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）の一例を示す図である。

以下、本発明に係る印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法の実施形態を図面を参照して説明する。また、本発明に係る印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法の実施の態様は、以下に示す実施の形態に限定されるものではなく、本発明に係る特許請求の範囲に記載した技術事項の範囲内であれば、各種の態様を採用することができる。

（印刷物作製方法１）
本発明に係る印刷物作製方法１について、図１に示すフローチャートにより説明する。

図１のステップＳＴ１１１１０では、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０、カラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）１２１３０の入力を行う。ここで、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０は、各画素とその近傍画素との明度差が大きい砂目状のパターンを有する多値画像である。また、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０は、左右対称、かつ、上下対称である。砂目状のパターンは、一例として乱数を基に作成される。なお、本発明における（ｉ，ｊ）は空間領域の座標を示し、（ｕ，ｖ）は、周波数領域における座標を示すものである。

図１のステップＳＴ１１１２０では、カラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）１２１３０を、シアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像の三つの多値画像にカラー分解し、この三つの多値画像うち、任意の一つを多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００とし、残りの二つの多値画像のうち、いずれか一方を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）１２２１０とし、他方を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）１２２２０とする。

図１のステップＳＴ１１１４０では、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０をハートレー変換して、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）１２１４０を生成する。ここで、ハートレー変換の方法に関しては、数１で定義される。

図１のステップＳＴ１１１５０では、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）１２１４０と二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０とをデータ合成して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を生成する。ここで、データの合成方法に関しては、数２に示すように、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を生成する。上記の式によって、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合とｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合とで、算出手段を変えることによって、シャープネスやノイズが改善された、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０が得られる。

図１のステップＳＴ１１１６０では、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を逆ハートレー変換して多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）１２１８０を生成する。ここで、逆ハートレー変換の方法に関しては、数３で定義される。

図１のステップＳＴ１１１７０では、多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）１２１８０を二値化して、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０を生成する。ここで、二値化の方法に関しては、誤差拡散法などの二値化手法を用いる。

図１のステップＳＴ１１１８０では、多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）１２２２０を疑似階調化して、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０を生成する。ここで、疑似階調化の方法に関しては、誤差拡散法などの二値化手法を用いる。

図１のステップＳＴ１１１９０では、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０を疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０でデータ変調して、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０を生成する。ここで、データの変調方法に関しては、数４に示すように、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０と疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０の差の絶対値を反転して、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０を生成する。

図１のステップＳＴ１１２００では、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０のコントラストを小さくすると共に、明度を大きくする明度変換によって、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０を生成する。

図１のステップＳＴ１１２１０では、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）１２２１０、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０及び二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０から成るカラー画像において、可視光領域で二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０のパターンが視認されないように、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００の明度を補正して多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）を生成し、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）１２２１０の明度を補正して多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）を生成し、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０の明度を補正して多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）を生成し、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及び二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０を生成する。

図１のステップＳＴ１１２２０では、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０をデータ記憶装置に書き込んで保存する。

図１のステップＳＴ１１２３０では、プリンタや印刷機等の画像出力機器を用いて、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０のうち、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）については、赤外線を吸収する色材で、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）及び多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）については、赤外線を透過する色材で、紙、プラスチック、金属又は布を含む所定の基材の表面の所定の位置に、所定の解像度で印刷することによって、証券、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証又はクレジットカードを含む真偽判別対象画像を有する印刷物１３１００を作製する。

（印刷物作製方法２）
本発明に係る印刷物作製方法２について、図２に示すフローチャートにより説明する。

図２のステップＳＴ１１１１０では、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０、カラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）１２１３０の入力を行う。ここで、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０は、各画素とその近傍画素との明度差が大きい砂目状のパターンを有する多値画像である。また、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０は、左右対称、かつ、上下対称である。

図５（ａ）に多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）の一例、図５（ｂ）に二値配列ｇ（ｕ，ｖ）の一例、図５（ｃ）にカラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）の一例を示す。ここで、図５（ｂ）の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）の配列要素値については、１及び５０の二値を採用した。

図２のステップＳＴ１１１２０では、カラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）１２１３０を、シアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像の三つの多値画像にカラー分解し、この三つの多値画像うち、任意の一つを多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００とし、残りの二つの多値画像のうち、いずれか一方を多値画像Ｍ2（ｉ，ｊ）１２２１０とし、他方を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）１２２２０とする。

図６（ａ）では、一例としてシアン画像を多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）とし、図６（ｂ）では、一例としてマゼンタ画像を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）とし、図６（ｃ）では、一例としてイエロー画像を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）とした。

図２のステップＳＴ１１１３０では、二値配列ｇ（ｕ，ｖ）１２１２０を垂直方向に二等分すると共に、水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、四つの部分配列の並べ換えを行い、二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）１２１５０を生成する。図２のステップＳＴ１１１３０によって、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）１２１４０において成分の多い低周波から中周波にかけての領域と、二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）１２１５０において画素値が１の領域とを合成して実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成することによって、シャープネスやノイズが改善された、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０が得られる。

図７に、図５（ｂ）の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）に対して、上述の配列並べ換えを行った二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）を示す。

図２のステップＳＴ１１１４０では、多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）１２１１０をハートレー変換して、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）１２１４０を生成する。ここで、ハートレー変換の方法に関しては、数１で定義される。

図８に、図５（ａ）の多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して生成した実数配列ｆ（ｕ，ｖ）を示す。ここで、図８は、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合の実数配列の分布を示しており、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）の低周波成分は周辺部に分布し、高周波成分は中心部に分布している。

図２のステップＳＴ１１１５０では、実数配列ｆ（ｕ，ｖ）１２１４０と二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）１２１５０とをデータ合成して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を生成する。ここで、データの合成方法に関しては、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義してｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を生成する。上記の式によって、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合とｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合とで、算出手段を変えることによって、シャープネスやノイズが改善された、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０が得られる。

図９に、図８の実数配列ｆ（ｕ，ｖ）と図７の二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）とを、上述の方法でデータ合成して生成した実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を示す。図９は、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合に、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義して算出した実数配列ｅ（ｕ，ｖ）の分布を示している。また、αの値については、α＝１０２４とした。

図２のステップＳＴ１１１６０では、実数配列ｅ（ｕ，ｖ）１２１６０を逆ハートレー変換して多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）１２１８０を生成する。ここで、逆ハートレー変換の方法に関しては、数３で定義される。

図１０に、図９の実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して生成した多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を示す。図１０の多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）は、図５（ａ）の多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）のように、各画素とその近傍画素との明度差が大きい砂目状のパターンを有する多値画像になる。

図２のステップＳＴ１１１７０では、多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）１２１８０を二値化して、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０を生成する。ここで、二値化の方法に関しては、誤差拡散法等の二値化手法を用いる。

図１１（ａ）に、図１０の多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を二値化して生成した二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を示す。ここで、二値化の方法に関しては、誤差拡散法を用いた。

図２のステップＳＴ１１１８０では、多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）１２２２０を疑似階調化して、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０を生成する。ここで、疑似階調化の方法に関しては、誤差拡散法などの二値化手法を用いる。

図１１（ｂ）に、図６（ｃ）の多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）を疑似階調化して生成した二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）を示す。ここで、疑似階調化の方法に関しては、誤差拡散法を用いた。

図２のステップＳＴ１１１９０では、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０を疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０でデータ変調して、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０を生成する。ここで、データの変調方法に関しては、数４に示すように、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）１２１９０と疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０の差の絶対値を反転して、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０を生成する。

図１１（ｃ）に、図１１（ａ）の二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）でデータ変調して生成した二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を示す。

図１２（ａ）、図１２（ｂ）及び図１２（ｃ）は、それぞれ、図１１（ａ）、図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）の画像をハートレー変換した後、前述の配列並べ換え処理を行って生成した実数配列である。ここで、図１２（ａ）の実数配列ｈｂ’（ｕ，ｖ）には、秘匿情報である破線状の円形パターンが発現する。一方、図１２（ｂ）の実数配列ｍ３ｂ’（ｕ，ｖ）及び図１２（ｃ）の実数配列ｌｂ’（ｕ，ｖ）には、秘匿情報のパターンは発現しない。

これは、図１２（ｂ）の実数配列ｍ３ｂ’（ｕ，ｖ）に関しては、図６（ｃ）の多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）（イエロー画像）を誤差拡散法を用いて疑似階調化した二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）に対してハートレー変換を行った後、前述の配列並べ換えを行った実数配列であるため、秘匿情報である破線上の円形パターンは、もともと存在しないことによる。また、図１２（ｃ）の実数配列ｌｂ’（ｕ，ｖ）に関しては、数４に示すように、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）でデータ変調して、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を生成したため、秘匿情報である破線状の円形パターンは発現しない。

ここで、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）と疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を反転して、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を生成することが可能であるため、二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）の代わりに、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）と疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の二つの画像を用いることにより、秘匿情報である破線上の円形パターンを抽出することが可能である。つまり、疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）を鍵として用いることにより、データ変調によって二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）に隠蔽された秘匿情報のパターンを抽出できることを意味する。

例えば、シアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像、ブラック画像の四色の画像から成るカラー画像において、シアン画像には図６（ａ）の多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）を割り当て、マゼンタ画像には図６（ｂ）の多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）を割り当て、イエロー画像には図１１（ｂ）の疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）を割り当て、ブラック画像には図１１（ｃ）の二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）の明度を後述の方法で変換した二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）を割り当て、後述の明度補正を行うことにより、カラー画像に秘匿情報のパターンを隠蔽することが可能になる。

図２のステップＳＴ１１２００では、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）１２２４０のコントラストを小さくすると共に明度を大きくする明度変換によって、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０を生成する。

図１３に、図１１（ｃ）の二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）の白画素の明度を２５５のまま不変とし、黒画素の明度を０から２２３に変化させて生成した二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）を示す。この明度変換によって、二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）のコントラストを小さくすると共に明度を大きくすることが可能となる。

図２のステップＳＴ１１２１０では、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）１２２１０、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０及び二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０から成るカラー画像において、可視光領域で二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）１２２５０のパターンが視認されないように、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）１２２００の明度を補正して多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）を生成し、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）１２２１０の明度を補正して多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）を生成し、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）１２２３０の明度を補正して多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）を生成し、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及び二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０を生成する。

図１４に、図６（ａ）の多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、図６（ｂ）の多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）及び図１３の二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像を示す。該カラー画像には、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の砂目状パターンが発現しており、該カラー画像のノイズとなっている。したがって、このノイズを除去するために、シアン画像としての多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、マゼンタ画像としての多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）及びイエロー画像としての二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度を補正する必要がある。

例えば、シアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像及びブラック画像を８ビットの画像とした場合、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の明度が２２３及び２５５のとき、白画素の明度は２５５であるため、白画素は前述のノイズの原因にならない。一方、黒画素の明度は２２３であるため、黒画素は前述のノイズの原因となる。そこで、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の明度が２２３となる黒画素の位置において、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）及び二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度を補正する。

ここで、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の明度が２２３及び２５５の二値のとき、明度補正前のＭ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度範囲に関しては、例えば、０から２２２までの２２３階調に設定しておく。これは、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の明度が２２３であり、白画素より明度が３２小さいため、前述のノイズを除去するためには、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の位置において、Ｍ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度を約３２程度大きくすることが必要になる場合があるからである。この場合、明度補正前のＭ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度範囲が０から２２２までの２２３階調であれば、明度補正後の多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）及び多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）の各明度範囲は、０から２５５までの２５６階調の帯域をオーバーフローすることはない。

ただし、上記のように、明度補正前のＭ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度範囲を、０から２２２までの２２３階調に設定するというのは、一例であって、必ずしも０から２２２までの２２３階調に設定しなければならないわけではない。Ｍ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度の補正量が３２よりも小さい場合は、明度補正前のＭ１（ｉ，ｊ）、Ｍ２（ｉ，ｊ）及びＭ３ｂ（ｉ，ｊ）の各明度範囲を、０から２２２までの２２３階調より大きく設定することも可能である。

図１５（ａ）に、図６（ａ）の多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）を示す。明度の補正方法に関しては、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の位置において、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度に２８を加算する。これは、図６（ａ）では、一例としてシアン画像を多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）にしたため、本実施例でカラー分解に用いたグレー曲線において、グレーレベルが３２のときのシアンの値が２８になることから、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の明度が白画素より３２小さいことによる前述のノイズを除去するためには、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度に２８を加算する必要があるからである。

図１５（ｂ）に、図６（ｂ）の多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）を示す。明度の補正方法に関しては、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の位置において、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度に１９を加算する。これは、図６（ｂ）では、一例としてマゼンタ画像を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）にしたため、本実施例でカラー分解に用いたグレー曲線において、グレーレベルが３２のときのマゼンタの値が１９になることから、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の明度が白画素より３２小さいことによる前述のノイズを除去するためには、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度に１９を加算する必要があるからである。

図１５（ｃ）に、図１１（ｂ）の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度を補正して生成した、多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）を示す。明度の補正方法に関しては、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の位置において、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度に１９を加算する。これは、図６（ｃ）では、一例としてイエロー画像を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）にしたため、本実施例でカラー分解に用いたグレー曲線において、グレーレベルが３２のときのイエローの値が１９になることから、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の黒画素の明度が白画素より３２小さいことによる前述のノイズを除去するためには、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度に１９を加算する必要があるからである。

図１６に、図１５（ａ）の多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、図１５（ｂ）の多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）、図１５（ｃ）の多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及び図１３の二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を示す。図１４に示した、多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）、二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）及び二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像では、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）の砂目状パターンがカラー画像のノイズとなっていたが、図２のステップＳＴ１１２１０の明度補正を行うことによって、図１６の明度補正後のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）では、該ノイズが除去されたカラー画像になっていることが分かる。

図２のステップＳＴ１１２２０では、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０をデータ記憶装置に書き込んで保存する。

図２のステップＳＴ１１２３０では、プリンタや印刷機などの画像出力機器を用いて、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０のうち、二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）については赤外線を吸収する色材で、多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）及び多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）については赤外線を透過する色材で、紙、プラスチック、金属又は布を含む所定の基材の表面の所定の位置に、所定の解像度で印刷することによって、証券、紙幣、印紙、証紙、切手、旅券、身分証明書、通行証、会員証又はクレジットカードを含む真偽判別対象画像を有する印刷物１３１００を作製する。

ここで、本実施例では、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を印刷する際、一例として、画素数を２５６画素×２５６画素とし、解像度を１５０ｄｐｉとし、印刷サイズを４．３ｃｍ×４．３ｃｍとし、ファイル形式をポストスクリプトとし、LＩP（FUJI XEROX製 Print Server LP）を介して、レーザプリンタ（FUJI XEROX製 DocuColor 4055P）で印刷した。

（印刷物）
本発明に係る真偽判別対象画像を有する印刷物１３１００は、基材上のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０を赤外光領域で撮像した多値画像をＫｍ（ｉ，ｊ）２２１２０とし、カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）１２２６０を可視光領域で撮像したカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）２２１１０をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像にカラー分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０として、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０と多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）２２１２０とを基にして生成した判別用画像２２２００から、秘匿された二値配列のパターンが抽出可能であることを特徴とする印刷物である。ただし、本発明の最良の実施の形態としては、イエローの多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）から二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）を生成することによって、鮮明な印刷物１３１００が得られる。シアン又はマゼンタの多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）を用いた場合は、全体的に濃度が濃い印刷物となるが、イエローの多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）を用いた場合は、全体的に濃度が濃い印刷物にならず、鮮明な印刷物１３１００が得られる。

本発明に係る真偽判別対象画像を有する印刷物は、例えば、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を所定の印刷方式で、所定の基材上に印刷することによって作製する。

図１７（ａ）に、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を印刷した印刷物の真偽判別対象画像を可視光領域で撮像したカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図１７（ｂ）に、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を印刷した印刷物の真偽判別対象画像を赤外光領域で撮像した多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図１８は、図１７（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をカラー分解し、一例として、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）としたものである。

図２４は、図１８の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）と図１７（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）とを基にして生成した判別用画像である。

真偽判別対象画像を有する印刷物の基材は、紙、プラスチック等、特に限定されるものではない。

真偽判別対象画像を有する印刷物の印刷方式は、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ、オフセット印刷方式等で印刷可能である。

（真偽判別方法１）
本発明に係る真偽判別方法１について、図３に示すフローチャートにより説明する。

図３のステップＳＴ２１１１０では、画像入力機器を用いて、印刷物２３１００に含まれる真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ってカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）２２１１０を取得すると共に、赤外光領域で読み取って多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）２２１２０を取得する。

図３のステップＳＴ２１１２０では、カラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）２２１１０を、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像にカラー分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０とする。

図３のステップＳＴ２１１３０では、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０のコントラストを大きくして多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０を生成すると共に、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）２２１２０のコントラストを大きくして多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０を生成する。

図３のステップＳＴ２１１４０では、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０を多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０でデータ復調して、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０を生成する。ここで、データの復調方法に関しては、数５に示すように、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０と多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０の差の絶対値を反転して、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０を生成する。

図３のステップＳＴ２１１５０では、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０をハートレー変換して実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）２２１７０を生成する。

図３のステップＳＴ２１１７０では、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）２２１７０における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して整数配列ｎ（ｕ，ｖ）２２１９０を生成する。

図３のステップＳＴ２１１８０では、整数配列ｎ（ｕ，ｖ）２２１９０に所定の階調変換を行って、判別用画像２２２００を生成する。

図３のステップＳＴ２１１９０では、判別用画像２２２００との比較及び照合を行うため、データ記憶装置から基準画像２２２１０の読み出しを行う。

図３のステップＳＴ２１２００では、人間が目視できるように、判別用画像２２２００及び基準画像２２２１０の両方を画像表示し、両者を目視によって比較、照合して真偽判別を行う。

図３のステップＳＴ２１２１０では、印刷物２３１００が真正な印刷物かどうかを判別するために、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０とを比較、照合して真偽判別を行う。ここで、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０との類似度が、あらかじめ定めた類似度以上となるときに、印刷物２３１００を真正な印刷物として判別し、真偽判別結果２３２００を出力する。

機械による真偽判別方法としては、例えば、正規化相関などのパターンマッチング手法を用いて、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定めた類似度以上となるときに、印刷物２３１００を真正な印刷物として判別する。

（真偽判別方法２）
本発明に係る真偽判別方法２について、図４に示すフローチャートにより説明する。

図４のステップＳＴ２１１１０では、画像入力機器を用いて、印刷物２３１００に含まれる真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ってカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）２２１１０を取得すると共に、赤外光領域で読み取って多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）２２１２０を取得する。

図１７（ａ）に、一例として、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、印刷物２３１００に含まれる真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ったカラー画像Ｃｍｉ，ｊ）を示す。

図１７（ｂ）に、一例として、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、印刷物２３１００に含まれる真偽判別対象画像を赤外光領域で読み取った多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図４のステップＳＴ２１１２０では、カラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）２２１１０を、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像にカラー分解し、シアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像のうちの任意の一つ、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０とする。

図１８は、図１７（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をカラー分解し、一例として、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）としたものである。

図４のステップＳＴ２１１３０では、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）２２１３０のコントラストを大きくして多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０を生成すると共に、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）２２１２０のコントラストを大きくして多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０を生成する。

図１９（ａ）は、図１８の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図１９（ｂ）は、図１７（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図４のステップＳＴ２１１４０では、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０を多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０でデータ復調して、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０を生成する。ここで、データの復調方法に関しては、数５に示すように、多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）２２１５０と多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）２２１４０の差の絶対値を反転して、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０を生成する。

図２０に、図１９（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を、図１９（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図４のステップＳＴ２１１５０では、多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）２２１６０をハートレー変換して実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）２２１７０を生成する。

図２１に、図２０の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して生成した実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）を示す。ここで、図２１は、ｈｍ（ｕ，ｖ）≧０の場合の実数配列の分布を示しており、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）の低周波成分は周辺部に分布し、高周波成分は中心部に分布している。

図４のステップＳＴ２１１６０では、実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）２２１７０を垂直方向に二等分すると共に水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、四つの部分配列の並べ換えを行い、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）２２１８０を生成する。

図２２に、図２１の実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）に対して、上記の配列並べ換えを行った実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）を示す。

図４のステップＳＴ２１１７０では、実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）２２１８０における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して、整数配列ｎ（ｕ，ｖ）２２１９０を生成する。

図２３に、図２２の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を、切り捨て、切り上げ又は四捨五入して生成した整数配列ｎ（ｕ，ｖ）を示す。

図４のステップＳＴ２１１８０では、整数配列ｎ（ｕ，ｖ）２２１９０に所定の階調変換を行って、判別用画像２２２００を生成する。

図２４に、階調変換の一例として、図２３の整数配列ｎ（ｕ，ｖ）にルックアップテーブル変換を行って、画像のコントラストを変化させた判別用画像を示す。

図４のステップＳＴ２１１９０では、判別用画像２２２００との比較及び照合を行うため、データ記憶装置から基準画像２２２１０の読み出しを行う。

図２５に、図２４の判別用画像との比較及び照合を行うため、データ記憶装置から読み出した基準画像の一例を示す。

図４のステップＳＴ２１２００では、人間が目視できるように、判別用画像２２２００及び基準画像２２２１０の両方を画像表示し、両者を目視によって比較及び照合して真偽判別を行う。

図４のステップＳＴ２１２１０では、印刷物２３１００が真正な印刷物かどうかを判別するために、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０とを比較及び照合して真偽判別を行う。ここで、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０との類似度が、あらかじめ定めた類似度以上となるときに、印刷物２３１００を真正な印刷物として判別し、真偽判別結果２３２００を出力する。

機械による真偽判別方法としては、例えば、正規化相関等のパターンマッチング手法を用いて、判別用画像２２２００と基準画像２２２１０との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定めた類似度以上となるときに、印刷物２３１００を真正な印刷物として判別する。

図２６（ａ）に、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、真正な印刷物を複写した複製品の真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図２６（ｂ）に、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、真正な印刷物を複写した複製品の真偽判別対象画像を赤外光領域で読み取った多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図２７は、図２６（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像にカラー分解し、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）としたものである。

図２８（ａ）は、図２７の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図２８（ｂ）は、図２６（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図２９に、図２８（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を、図２８（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）を示す。データの復調方法は、前述の通りである。

図３０に、図２９の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）に対して、前述の配列並べ換えを行った実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）を示す。図３０は、複製品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）であるが、図２２の真正品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）に現れる秘匿情報のパターンは、図３０の複製品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）には発現しないことが分かる。つまり、本発明の技術は、カラーコピー等の複写に対する耐性を有しており、真正品と複製品との真偽判別を容易に行える効果があることが分かる。

図３１（ａ）に、偽造者が真正品を入手して変造品を作製した場合、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、変造品の真偽判別対象画像を可視光領域で読み取ったカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）を示す。

図３１（ｂ）に、偽造者が真正品を入手して変造品を作製した場合、イメージスキャナ（iMeasure製 IR-4000）を用いて、解像度を３００ｄｐｉとして、画素数を５１２画素×５１２画素として、変造品の真偽判別対象画像を赤外光領域で読み取った多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）を示す。

ここで、偽造者が真正品を入手して変造品を作製する場合、図１６の明度補正後のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）をを真正品と仮定する。偽造者は、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）の構成要素である図１３の二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）については、そのまま流用すると仮定し、図１６のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）の構成要素である図１５（ａ）の多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）、図１５（ｂ）の多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）及び図１５（ｃ）の多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）に関しては、例えば、女性の写真等の画像を別の画像（男性の写真等）に差し替えて、変造品を作製すると仮定する。

図３２は、図３１（ａ）のカラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像にカラー分解し、イエロー画像を多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）としたものである。

図３３（ａ）は、図３２の多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図３３（ｂ）は、図３１（ｂ）の多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）の明度範囲が０から２５５まで有効に使われるように、多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを強調して生成した多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）である。

図３４に、図３３（ｂ）の多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を、図３３（ａ）の多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）でデータ復調して生成した多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）を示す。データの復調方法は、前述の通りである。

図３５に、図３４の多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）をハートレー変換した実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）に対して、前述の配列並べ換えを行った実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）を示す。図３５は、変造品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）であるが、図２２の真正品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）に現れる秘匿情報のパターンは、図３５の変造品の実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）には発現しないことが分かる。つまり、本発明の技術は、画像差し替え等の変造に対する耐性を有しており、真正品と変造品との真偽判別を容易に行える効果があることが分かる。

以上、本発明に係る印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法の実施の形態を具体的な実施例に基づいて説明してきたが、本発明に係る印刷物作製方法、印刷物及び真偽判別方法の実施の態様は、上記の実施例に限定されるものではなく、本発明に係る特許請求の範囲に記載した技術事項の範囲内であれば、各種の態様を採用することができる。

１２１１０ 多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）
１２１２０ 二値配列ｇ（ｕ，ｖ）
１２１３０ カラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）
１２１４０ 実数配列ｆ（ｕ，ｖ）
１２１５０ 二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）
１２１６０ 実数配列ｅ（ｕ，ｖ）
１２１８０ 多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）
１２１９０ 二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）
１２２００ 多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）
１２２１０ 多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）
１２２２０ 多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）
１２２３０ 二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）
１２２４０ 二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）
１２２５０ 二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）
１２２６０ カラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）
１３１００ 真偽判別対象画像を有する印刷物
２２１１０ カラー画像Ｃｍ（ｉ，ｊ）
２２１２０ 多値画像Ｋｍ（ｉ，ｊ）
２２１３０ 多値画像Ｍｍ（ｉ，ｊ）
２２１４０ 多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）
２２１５０ 多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）
２２１６０ 多値画像Ｈｍ（ｉ，ｊ）
２２１７０ 実数配列ｈｍ（ｕ，ｖ）
２２１８０ 実数配列ｈｍ’（ｕ，ｖ）
２２１９０ 整数配列ｎ（ｕ，ｖ）
２２２００ 判別用画像
２２２１０ 基準画像
２３１００ 印刷物
２３２００ 真偽判別結果
ＳＴ１１１１０ 画像の入力
ＳＴ１１１２０ カラー分解
ＳＴ１１１３０ 配列の並べ換え
ＳＴ１１１４０ ハートレー変換
ＳＴ１１１５０ データの合成
ＳＴ１１１６０ 逆ハートレー変換
ＳＴ１１１７０ 二値化
ＳＴ１１１８０ 疑似階調化
ＳＴ１１１９０ データの変調
ＳＴ１１２００ 明度の変換
ＳＴ１１２１０ 明度の補正
ＳＴ１１２２０ 画像の保存
ＳＴ１１２３０ 画像の印刷
ＳＴ２１１１０ 画像の取得
ＳＴ２１１２０ カラー分解
ＳＴ２１１３０ コントラストの変換
ＳＴ２１１４０ データの復調
ＳＴ２１１５０ ハートレー変換
ＳＴ２１１６０ 配列の並べ換え
ＳＴ２１１７０ 数値変換
ＳＴ２１１８０ 判別用画像の生成
ＳＴ２１１９０ 基準画像の読み出し
ＳＴ２１２００ 画像の表示
ＳＴ２１２１０ 真偽判別
ｈｂ’（ｕ，ｖ）、ｍ３ｂ’（ｕ，ｖ）、１ｂ’（ｕ，ｖ） 実数配列
Ｍ１’（ｉ，ｊ）、Ｍ２’（ｉ，ｊ）、Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ） 明度補正後の多値画像
α 実数（α≧０）

Claims (15)

1. 多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）と秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）とカラー画像Ｃ（ｉ，ｊ）を入力する入力工程と、
   前記Ｆ（ｉ，ｊ）をハートレー変換して実数配列ｆ（ｕ，ｖ）を生成するハートレー変換工程と、
   前記ｆ（ｕ，ｖ）と前記ｇ（ｕ，ｖ）とを合成して実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成するデータ合成工程と、
   前記ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を生成する逆ハートレー変換工程と、
   前記Ｈ（ｉ，ｊ）を二値化して二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）を生成する二値化工程と、
   前記Ｃ（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像、イエロー画像の三つの多値画像に分解し、前記三つの多値画像うち任意の一つを多値画像Ｍ１（ｉ，ｊ）とし、残りの二つの多値画像のうちいずれか一方を多値画像Ｍ２（ｉ，ｊ）とし、他方を多値画像Ｍ３（ｉ，ｊ）とするカラー分解工程と、
   前記Ｍ３（ｉ，ｊ）を疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）に変換する疑似階調化工程と、
   前記Ｈｂ（ｉ，ｊ）を前記Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）で変調して二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を生成するデータ変調工程と、
   前記Ｌｂ（ｉ，ｊ）のコントラストを小さくすると共に明度を大きくすることによって、ブラック画像としての二値画像Ｋｂ（ｉ，ｊ）を生成する明度変換工程と、
   前記Ｍ１（ｉ，ｊ）、前記Ｍ２（ｉ，ｊ）、前記Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）及び前記Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像において、可視光領域で前記Ｋｂ（ｉ，ｊ）のパターンが視認されないように、前記Ｍ１（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ１’（ｉ，ｊ）を生成し、前記Ｍ２（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ２’（ｉ，ｊ）を生成し、前記Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の明度を補正して多値画像Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）を生成し、前記Ｍ１’（ｉ，ｊ）、前記Ｍ２’（ｉ，ｊ）、前記Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）及び前記Ｋｂ（ｉ，ｊ）から成るカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を生成する明度補正工程とを少なくとも有し、
   前記Ｃ’（ｉ，ｊ）のうち、前記Ｋｂ（ｉ，ｊ）については赤外線を吸収する色材で、前記Ｍ１’（ｉ，ｊ）、前記Ｍ２’（ｉ，ｊ）及び前記Ｍ３ｂ’（ｉ，ｊ）については赤外線を透過する色材で、基材に印刷することを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
2. 前記秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）に対し、所定の配列並べ換え処理を行って二値配列ｇ’（ｕ，ｖ）を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、
   前記ｇ’（ｕ，ｖ）と前記実数配列ｆ（ｕ，ｖ）とを合成して前記実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成し、前記ｅ（ｕ，ｖ）を逆ハートレー変換して前記多値画像Ｈ（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする請求項１記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
3. 前記多値画像Ｆ（ｉ，ｊ）は、各画素とその近傍画素との明度差が大きい砂目状のパターンを有する多値画像であることを特徴とする請求項１又は２記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
4. 前記秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）は、左右対称、かつ、上下対称であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
5. 前記配列並べ換え工程は、前記秘匿情報の二値配列ｇ（ｕ，ｖ）を垂直方向に二等分すると共に水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、前記四つの部分配列の並べ換えを行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
6. 前記データ合成工程は、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義して前記ｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義して前記ｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、前記実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
7. 前記データ合成工程は、αを実数（α≧０）として、ｆ（ｕ，ｖ）≧０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）＋α）と定義して前記ｅ（ｕ，ｖ）の値を算出し、ｆ（ｕ，ｖ）＜０の場合は、ｅ（ｕ，ｖ）＝ｇ’（ｕ，ｖ）×（ｆ（ｕ，ｖ）−α）と定義して前記ｅ（ｕ，ｖ）の値を算出して、前記実数配列ｅ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
8. 前記データ変調工程は、前記二値画像Ｈｂ（ｉ，ｊ）と前記疑似階調の二値画像Ｍ３ｂ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を反転して二値画像Ｌｂ（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の作製方法。
9. 前記請求項１乃至８のいずれか１項記載の作製方法により作製された真偽判別対象画像を有する印刷物であって、
   基材上のカラー画像Ｃ’（ｉ，ｊ）を赤外光領域で撮像した多値画像をＫm（ｉ，ｊ）とし、前記Ｃ’（ｉ，ｊ）を可視光領域で撮像したカラー画像Ｃm（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像に分解し、前記シアン画像、前記マゼンタ画像及び前記イエロー画像のうちの任意の一つ、又は前記レッド画像、前記グリーン画像及び前記ブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍm（ｉ，ｊ）として、
   前記Ｍm（ｉ，ｊ）と前記Ｋm（ｉ，ｊ）とを基にして生成した判別用画像から秘匿された二値配列のパターンが抽出可能であることを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物。
10. 請求項９記載の真偽判別対象画像を有する印刷物において、秘匿された二値配列のパターンとあらかじめ定められた基準画像とを比較及び照合して真偽判別を行う真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法であって、
    前記印刷物から可視光領域のカラー画像Ｃm（ｉ，ｊ）及び赤外光領域の多値画像Ｋm（ｉ，ｊ）を取得する画像取得工程と、
    前記Ｃm（ｉ，ｊ）をシアン画像、マゼンタ画像及びイエロー画像の三つの多値画像、又はレッド画像、グリーン画像及びブルー画像の三つの多値画像に分解し、前記シアン画像、前記マゼンタ画像及び前記イエロー画像のうちの任意の一つ、又は前記レッド画像、前記グリーン画像及び前記ブルー画像のうちの任意の一つを多値画像Ｍm（ｉ，ｊ）とするカラー分解工程と、
    前記Ｍｍ（ｉ，ｊ）のコントラストを大きくして多値画像Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）を生成すると共に、前記Ｋm（ｉ，ｊ）のコントラストを大きくして多値画像Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を生成するコントラスト変換工程と、
    前記Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）を前記Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）で復調して多値画像Ｈm（ｉ，ｊ）を生成するデータ復調工程と、
    前記Ｈm（ｉ，ｊ）をハートレー変換して実数配列ｈm（ｕ，ｖ）を生成するハートレー変換工程と、
    前記ｈm（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して整数配列ｎ（ｕ，ｖ）を生成する数値変換工程と、
    前記ｎ（ｕ，ｖ）に所定の階調変換を行って判別用画像を生成する判別用画像生成工程と、
    前記判別用画像と前記基準画像とを比較及び照合して真偽判別を行う真偽判別工程とを少なくとも有することを特徴とする真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。
11. 前記実数配列ｈm（ｕ，ｖ）に対し、所定の配列並べ換え処理を行って実数配列ｈm’（ｕ，ｖ）を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、
    前記ｈm’（ｕ，ｖ）における各配列要素の実数の絶対値の小数を切り捨て、切り上げ又は四捨五入して前記整数配列ｎ（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする請求項１０記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。
12. 前記配列並べ換え工程は、前記実数配列ｈm（ｕ，ｖ）を垂直方向に二等分すると共に水平方向に二等分した四つの部分配列のうち、右上の部分配列を左下の部分配列の位置に移動し、左下の部分配列を右上の部分配列の位置に移動し、左上の部分配列を右下の部分配列の位置に移動し、右下の部分配列を左上の部分配列の位置に移動して、前記四つの部分配列の並べ換えを行い、前記実数配列ｈm’（ｕ，ｖ）を生成することを特徴とする請求項１１記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。
13. 前記データ復調工程は、前記Ｋｍｃ（ｉ，ｊ）と前記Ｍｍｃ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を反転した値が前記多値画像Ｈm（ｉ，ｊ）となるように計算を行って、前記Ｈm（ｉ，ｊ）を生成することを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。
14. 前記判別用画像と前記基準画像とを表示する表示工程を更に有することを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。
15. 前記真偽判別工程において、前記判別用画像と前記基準画像とを比較及び照合した真偽判別結果を出力することを特徴とする請求項１０乃至１４のいずれか１項記載の真偽判別対象画像を有する印刷物の真偽判別方法。

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