JP5102160B2 - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明は、電子透かしなどの情報埋め込み処理や情報抽出処理などを実行する画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。

近年、オフィスにおける情報が資産であるとの認識が高まり、その管理に注目が集まっている。教育・規則などの人的な管理に加え、仕組みとしての管理方法がいくつも提案されている。たとえば、情報のアクセスやコピーに制限を加える管理方法や、ログなどの履歴を残す管理方法などさまざまなものがある。また、複写機においても、その複写履歴を複製文書に埋め込む方法が考えられている（たとえば、特許文献１〜５を参照。）。

特開２０００−３５００１２号公報 特開２００６−２２９６７０号公報 特開平９−２００５１３号公報 特開２００７−１９８４１号公報 特許第３２６９０１５号公報

特許文献１および２には、複写元画像に履歴情報が付加されているか否かを最初に判定し、その結果を反映した新たな履歴情報を複写先画像に付加する手法が開示されている。この手法は、履歴情報を画像と一体化させているので、画像からその履歴を遡及したい場合は、履歴情報をサーバなどの外部に問い合わせる方法に比べ処理が容易であり、優れた管理方法といえる。

ところで、古い情報が付加された元画像に、新たな情報を付加する際、新旧２つの情報の付加によって両方の情報が検出できなくなる事態は避けなければならない。これを実現するには、古い情報を消去してから新しい情報を付加する（オーバーライト）か、古い情報は残るようにして新しい情報を付加する（アペンド）かの２通りの付加方法がある。しかしアペンドの方法は、付加の繰り返し数に限界がある。

たとえば、特許文献２の図５に示された例であれば、複写１世代で１つのバーコード領域を占有していくので、画像面積の限界から、せいぜい数回しか繰り返し付加できないという問題がある。一般に、複写機では、少なくとも１０世代の複写履歴を残すことが求められているので、アペンドは好ましい方法とはいえない。

一方、オーバーライトの方法であれば、このような問題は生じない。たとえば、特許文献２の図４に示された例であれば、１つのバーコードで埋め込める情報量は、数キロバイトもあるので、複写１世代の履歴が数十バイトだとすれば、１００世代もの履歴を残せることになる。このような繰り返し数の特性は、バーコードだけでなく電子透かしのような情報付加方法においても見られるものである。よって、以降、アペンドでなくオーバーライトについて説明する。

オーバーライトで最も重要となるのは、古い情報の消去方法である。バーコードなら、古いものと同じ位置に同じ大きさの新しいバーコードを上書き（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙではなくｏｐａｑｕｅ）合成するだけでよいが、電子透かしでは、そうはいかない。そもそも電子透かしとは、埋め込み情報に応じて元画像に微小な改変を加えるものであるからである。

この改変部分だけを完全に元に戻すことが理想的な消去方法であるが、通常の電子透かしでは、このようなことはできない。よって、一般的な電子透かしの消去方法は、この改変部分と非改変部分の両方に、さらなる改変を加える手法がとられる。ここで問題となるのは、このさらなる改変の度合いである。度合いが高すぎると画質低下を招き、度合いが低すぎると古い情報が消去しきれず、新しい情報と干渉して両方の情報が検出できなくなる。適切な度合いが予めわかっていれば、それを適用するだけでよいが、履歴を埋め込む複写機などでは、適切な度合いが不定であるため問題である。

たとえば、特許文献３に開示されているようなドット合成による情報付加の場合、原稿に載っているドットの大きさは一定ではない。当該原稿が、濃い目の印刷機で作成されたものなら大きなドットであるし、薄めの印刷機で作成されたものなら小さなドットとなる。大きなドットであれば、ローパスフィルタの度合いを強くする必要があるし、小さなドットであれば、度合いを弱くすべきである。特許文献３に開示された技術では、どのような原稿に対しても常に同じ強さの消去処理（図１のフィルタ回路６参照）を行っているので、画質低下が生じるかまたは情報検出が不可となるという問題があった。

一方、特許文献４に開示された技術では、原稿に電子透かしが存在するか否かを判定し（図５のＳ３２）、存在する場合のみ消去処理（図５のＳ３８）を行っている。しかし、ここに開示された技術では、消去処理を行うか行わないかの２通りの制御しか行っていないので、画質低下が生じるかまたは情報検出が不可となるという問題は依然解決されないままである。

また、特許文献５に開示された技術は、消去処理を行い（図１５の５２０）、消去が終了したか否かを判定し（図１５の５４０）、終了していなければ再び消去処理を繰り返すものである。ここに開示された技術では、「徐々に可視マークを消去してゆく」ので（段落番号［００２０］の記述を参照）、上記問題を解決することはできる。しかし、消去処理と判定をループで繰り返すので、処理時間が長くなるという別の問題が発生する。

いずれにしても、特許文献１〜５に開示されている技術をはじめとする従来技術では、情報埋め込み処理や情報抽出処理に先立つ、画像データに元から付加されていた情報を消去する処理を迅速かつ正確に行うことができないという問題があった。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、画像データに新たな情報付加を行っても、それが正しく検出できるように、画像データに元から付加されていた情報を最小限の画質劣化でかつ高速に消去することができる画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる画像処理装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像データに付加されている付加情報の抽出処理を実行する抽出手段と、前記抽出手段による処理過程で付加情報の抽出度合いを計測する計測手段と、前記画像データから前記付加情報を抽出できないように、前記計測手段が計測した前記付加情報の抽出度合いに関するページ単位の平均相関値に基づいて、前記画像データに対して加工を行う加工手段と、を備えたことを特徴とする。

この発明にかかる画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムによれば、画像データに付加されていた付加情報の抽出度合いに関するページ単位の平均相関値に基づいて、その画像データに対して加工を行うので、埋め込み情報を最小限の画質劣化でかつ高速に消去することができるという効果を奏する。

以下、添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。

（画像処理装置の構成）
図１は、この発明の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、画像処理部１０２と、記憶部１０３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４と、操作・表示部１０５と、外部Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１０６と、画像入力部１０７と、画像出力部１０８と、を備えている。

ＣＰＵ１０１は画像処理装置１００の各部を制御する。画像処理部１０２は、ＡＳＩＣやＤＳＰのような回路で構成され、画像データを高速に処理する。記憶部１０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクから構成されており、ＣＰＵ１０１を起動するためのプログラムや、種々のプログラム、情報などを記憶する。ＲＡＭ１０４は、ＣＰＵ１０１が処理するデータやプログラムなどを展開するワークエリアとして機能する。操作・表示部１０５は、スイッチ、ボタンなどからなる操作機能とＬＥＤ、ＬＣＤなどからなる表示機能を備えており、これらを通じて画像処理装置１００と操作者との間の操作や状態に関する情報の授受を行う。外部Ｉ／Ｆ部１０６は、外部装置や記憶メディア（ＩＣカード、ＣＤ、ＤＶＤなど）とのインターフェースを司る（たとえば、バス、イーサネット（登録商標）、電話回線、無線など）。画像入力部１０７は、原稿を読み取り、電子画像を作成するスキャナ機能を備えている。画像出力部１０８は、電子画像を用紙に印刷するプロッタ機能を備えている。

次に、画像処理部１０２の構成を詳細に説明する。図２は、この画像処理部１０２の構成を示すブロック図である。この画像処理部１０２は、情報抽出部２０１と、画像加工部２０２と、エンコード部２０３と、情報埋込部２０４と、を備えている。また、情報抽出部２０１は、パターンマッチング部２１１と、計測部２１２と、デコード部２１３と、を備えている。

図２において、まず情報抽出部２０１は、図１に示された画像入力部１０７で作成された電子画像を取得する。すると、パターンマッチング部２１１は、当該電子画像に埋め込まれている所定のデータを取り出す。続いて、計測部２１２がパターンマッチング部２１１で取り出されたデータに含まれるパターンのマッチング度合いを画像のページ単位に計算する。また、デコード部２１３がパターンマッチング部２１１で取り出されたデータを所定の意味をもつ情報に変換する。画像加工部２０２は、図１に示された画像入力部１０７で作成された電子画像に埋め込まれている所定のデータを取り出せなくする消去処理を行う。この消去処理は、計測部２１２の出力値に応じて、その消去度合いを変えることができるようになっている。エンコード部２０３は、デコード部２１３が出力する情報と画像処理装置１００が独自に追加する情報とを合体させ符号化するなどの変換を行う。画像処理装置１００が独自に追加する情報とは、たとえば記憶部１０３に記憶されている情報や、画像処理装置１００で新たに生成された情報などである。情報埋込部２０４は、画像加工部２０２で消去処理を施された電子画像に対して、エンコード部２０３が出力したデータを埋め込む処理を行う。

一般に、この実施の形態で示すような情報付加方法は、情報除去が困難である方が望ましい。なぜなら、権限をもたない者が不正な画像の複写や加工を行う場合に、追求を逃れるため、故意に情報除去を行うことが考えられるからである。よって、不正防止目的のためには、切取りや差替えが容易なバーコードより、電子透かしのような情報付加方法が適している。そこで、以下では電子透かしと同類の地紋による情報付加を行うことを前提として説明する。

地紋による情報付加方法は、バーコードがページの局所領域を占有する方式であるのに対し、地紋はページの全領域を利用して情報埋め込みを行う方式である。これを図３に基づき説明する。

図３は、地紋による情報埋め込み方法のページ分割を説明する図である。ここでは、ページをブロックに分割し、各ブロックに情報を埋め込む例を示したものである。具体的には、解像度６００ｄｐｉの８画素四方を１ブロックとした場合に、Ａ４サイズの１ページが、６００×８００＝４８０，０００ブロックに分割される例を示している。また、図４は、地紋による情報埋め込み方法の埋込パターンを説明する図である。元画像の各ブロックに、図４に示すようなパターンを合成すれば、１ブロックに１ビットの情報を埋め込むことができる。埋込情報０の場合、同図左上のパターンを、埋込情報１の場合、同図右上のパターンを用いる。ここでは元画像も合成パターンも２値画像とし、ＯＲ処理（黒＋黒＝黒、黒＋白＝黒、白＋白＝白）による合成を行うこととする。単純なＯＲ合成なので、たとえば元画像のブロック内が全て黒画素であれば、合成しても正しい情報を抽出できない。しかし、元画像のブロックが埋込パターンと似た画素構成であれば、誤った情報を抽出する可能性がある。ただ、文字画像であれば、このようなブロックは、そう多くはない。そこで、たとえばペイロード（実際に利用できる埋込情報量）が４，８００ビットだとして、これを繰り返したり、誤り訂正符号化したりするなどして、４８０，０００ビットの埋込情報を生成し、これを４８０，０００ブロックにそれぞれ割り当てる。元画像のブロックが正しく情報抽出できない画素構成であっても、埋込情報の割り当てを別のブロックに移動させたりしない。埋込情報の冗長性を利用して、正しい４，８００ビットを抽出する。また、ページの４隅のブロックだけは、図４の左下や右下のような基準パターンを合成する。情報抽出の際、ページが上下反転したり、傾きや倍率の変動が生じたりしても、この基準パターンの位置関係から画像を補正し、正しいパターンを正しい並びで抽出することができる。

次に、画像処理部１０２の主要部であるパターンマッチング部２１１と画像加工部２０２について詳細に説明する。パターンマッチング部２１１は、既知のパターン画像と、それと同じ大きさに切り出した入力画像との相関を計算し、その相関値が所定値を超えた場合、その切り出し部分に既知パターンが存在すると判定する機能を備えている。たとえば、パターン画像と同じ８×８画素に切り出した８ｂｉｔグレースケールの入力画像の画素値を１２８シフトした画素値（白＝−１２８〜黒＝１２７）Ａ０〜Ａ６３と、パターン画素値（白＝−１〜黒＝１）Ｐ０〜Ｐ６３との積の総和Ｓ＝Ｐ０×Ａ０＋Ｐ１×Ａ２＋・・・＋Ｐ６３×Ａ６３が、しきい値（たとえば７９００）より大きければ、そのパターンが存在すると判定する。

まず、ページの４隅領域から、図４に示した基準パターンを総当りで探す。発見された基準パターンの座標から画像の歪みを計算し、これに基づき、４８０，０００ブロックを順に切り出す。図４の情報パターン両方について相関を計算し、「情報０があった」「情報１があった」「何もなかった」のいずれかの判定を下す。「情報０があった」「情報１があった」の判定の場合は、その相関値も出力する。

計測部２１２は、その相関値の平均を計算する。つまりパターンマッチング部が出力する相関値のページ単位の累積を、「情報０があった」または「情報１があった」ブロック数のページ単位の累積で割る計算を行う。この平均相関値φが「多段階の計測値」である。

画像加工部２０２は、上述の相関値が低くなるような画像処理を行う。ここでは情報パターンとして、図４のような孤立したドットのパターンを使っているので、このドットが消えるような画像処理を行えばよい。これは画像を「ぼかす」平滑化処理で実現できる。画像を平滑化する処理として、「ローパスフィルタ処理」と、「非可逆圧縮・伸張処理」がある。

まず、ローパスフィルタ処理について説明する。図５は、ローパスフィルタの係数を示す図である。これは、２次元のガウス関数ｅｘｐ｛−（Ｘ²＋Ｙ²）／（２＊σ²）｝を３×３のマスクで表現したものである。入力画像の注目画素とその周囲画素の画素値について、図５の重み付け係数で加重平均をとった値を、出力画像の注目画素値とする処理を行う。また、平滑化の度合いは係数σで変えることができる。係数σを大きくするほど、強く平滑化されるので、ドットは消去されやすくなるが、元画像はぼやけたものになってしまう。ここでは、情報を消去することが第一に求められているので、ドットが消去できるぎりぎりの大きさに係数σを抑えることで、画質劣化を最小限にすることとする。しかし前述のように、印刷機の具合によってドットの大きさは異なる。すなわち、ドットが消去できるぎりぎりの係数σもページによって変える必要がある。

そこで、さまざまなドットの大きさの印刷サンプルについて、情報抽出できなくなる係数σの最小値σ_minを試行錯誤で探す実験を行った。同時に各印刷サンプルについて、図２に示した画像処理部１０２で画像処理を行い、計測部２１２が出力する平均相関値φも測定した。このときの各印刷サンプルについて、φとσ_minをプロットしたグラフを図６に示す。図６は、平均相関値と係数の最小値の実験結果を示すグラフである。この図６から、プロットが線形状に集中しているので、両者には一定の関係があるといえる。この関係を利用すれば、そのページの平均相関値φから、最適なσを即座に（試行錯誤でなく）求めることができる。実際には、図７に示すようなグラフの階段状太線を使って、φから最適なσを求める。なお、図７は、平均相関値と設定する係数の関係を示すグラフである。この変換は画像加工部内にあるテーブルで行う。係数σを変えることで、ローパスフィルタの係数も図５のように変わってくる。この違いが、「多段階の画像加工」である。

次に、非可逆圧縮・伸張処理について説明する。ここでは、ＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００のような画像圧縮方式を想定している。画像にＤＣＴやＤＷＴを施し、その変換係数を量子化し、これをエントロピー符号化することで圧縮を行い、その逆を行うことで伸張を行う方式である。非可逆性は、主にこの量子化の過程で生じるが、一般に人間が感知しにくい高周波側の変換係数を大きく量子化する。これにより圧縮、伸張後の画像に平滑化の効果が生まれる。たとえば、ＪＰＥＧの場合、８×８画素を８×８のＤＣＴ係数に変換し、８×８の量子化係数Ｑ’（ｘ，ｙ）で割ることによって求められる。ここで、図８は、
ＪＰＥＧの量子化テーブルを示す図である。図８に示す量子化テーブル値をＱ（ｘ，ｙ）
としたとき、Ｑ’（ｘ，ｙ）は次式で表される。

（１） Ｑ’（ｘ，ｙ）＝５０／ｑ＊Ｑ（ｘ，ｙ） ただし、ｑ＜５０の場合
（２） Ｑ’（ｘ，ｙ）＝（１００−ｑ）／５０＊Ｑ（ｘ，ｙ） ただし、５０≦ｑ≦１
００の場合

平滑化の度合いは係数ｑで変えることができる。係数ｑを小さくするほど、強く平滑化されるので、ドットは消去されやすくなるが、元画像はぼやけたものになってしまう。係数ｑと係数σの極性が逆にはなるが、以降の処理はローパスフィルタ処理と同様であるので説明は省略する。計測部２１２が出力する平均相関値φに応じ最適なｑをテーブルで求め、量子化係数Ｑ’（ｘ，ｙ）で量子化を行う。

（画像処理の手順）
次に、この画像処理装置１００が実行する各種処理のうち、この実施の形態において特長的な画像処理の手順について説明する。

図９は、画像処理部１０２における画像処理の手順を示すフローチャートである。図９のフローチャートにおいて、まず、電子画像に埋め込まれたデータを取り出すパターン抽出処理を行う（ステップＳ９０１）。この処理は、前述のように図２のパターンマッチング部２１１が図１に示された画像入力部１０７で作成された電子画像に埋め込まれた所定のデータを取り出すことである。次に、累計処理を行う（ステップＳ９０２）。ここでは、計測部２１２がパターンマッチング部２１１で取り出されたデータに含まれるパターンのマッチング度合いを１ページ単位に計算する。そして、１ページの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ９０３）。この判定は、たとえば、パターンマッチング部２１１が取得した１ページの電子画像に対してすべてのパターン抽出処理が終了したか否かを判別することで行うことができる。ここで、１ページの処理が終了した場合（ステップＳ９０３：Ｙｅｓ）は、ステップＳ９０４へ進む。一方、１ページの処理が終了していない場合（ステップＳ９０３：Ｎｏ）は、再度ステップＳ９０１の処理を行う。

次に、デコード処理を行う（ステップＳ９０４）。具体的には、デコード部２１３がパターンマッチング部２１１で取り出されたデータを所定の意味をもつ情報に変換する。続いて、情報追加処理を行う（ステップＳ９０５）。ここでは、ステップＳ９０４で処理された情報に対して画像処理装置１００独自の情報が追加される。そして、エンコード処理を行う（ステップＳ９０６）。具体的には、エンコード部２０３が、ステップＳ９０４で処理された情報とステップＳ９０５の処理で追加された画像処理装置１００独自の情報とを合体させ符号化するなどの変換を行う。

次に、画像加工処理を行う（ステップＳ９０７）。ここでは、画像加工部２０２が、図１に示された画像入力部１０７で作成された電子画像に埋め込まれている所定のデータを取り出せなくする消去処理を行う。この消去処理は、前述のように、計測部２１２の出力値に応じて、その消去度合いを変えることができるようになっている。最後に、情報埋込処理を行う（ステップＳ９０８）。情報埋込部２０４が、ステップＳ９０７で消去処理を施された電子画像に対して、ステップＳ９０６の処理で変換されたデータを埋め込む処理を行う。

以上の画像処理により画像内容がどのように変化するかを図１０に示す。図１０は、画像処理による画像の変化を説明する図である。ここでは、地紋を使った情報付加の例を示している。図示のように、画像加工処理によって一旦、地紋が消去され、情報埋込処理により再び、地紋が合成されている様子がわかる。ただし、埋込情報が変化しているので、同図の左と右の地紋は同じではない。

以上説明したように、この実施の形態によれば、画像データに付加されていた付加情報の抽出度合いに応じて、その埋め込み情報を消去する加工の度合いを変化させ、当該埋め込み情報を最小限の画質劣化でかつ高速に消去することができるので、画像データに新たな情報付加を行っても、それを正しく検出することが可能になる。

また、この実施の形態では、電子画像に対する埋め込み情報の消去や新たな情報の付加を図２に示したようなハードウェアで行う例を示したが、所定のプログラムを実行することにより当該画像処理が行われるようにしてもよい。

また、この実施の形態では、地紋による情報の付加の例を示したが、この発明ではその方法に限定されない。たとえば、情報付加を一般的な電子透かし（画像を周波数空間に変換し、その変換係数に情報を埋める方法）によって行ってもよい。また、１ページ単位でなく、ページをいくつかに分割した領域単位で平均相関値を出し、その分割領域ごとに異なった画像加工を行ってもよい。さらに平均相関値が所定値以下だった場合、画像加工処理を行わない判断を加えてもよい。このようにすることで、情報が埋まっていない領域の画質劣化をなくすことができ、とくにソフトウェアにより画像処理を行う場合の処理時間を短くできる。

（画像処理システムの構成）
次に、上記画像処理装置１００を用いた画像処理システムの構成例を説明する。図１１は、この発明の実施の形態にかかる画像処理システムの概略構成を示す図である。この画像処理システム１１００は、プリンタ１１０１と複数の画像処理装置とにより構成することができる。この画像処理システム１１００では、前述した画像処理装置１００を複数用いてもよいし、１台の画像処理装置１００の他に異なる画像処理装置（複写機）を用いてもよい。ただし、どれも複写履歴を複写紙に埋め込む機能を有していることが好ましい。図１１では、プリンタ１１０１で作成した原本の文書を、３世代まで複写している様子を示しているが、この実施の形態では最大１４世代まで複写可能なように構成することができる。

次に、複写紙に埋め込む情報について説明する。図１２は、埋め込む情報のフォーマットの一例を示す図である。図１２に示すように、埋込情報フォーマット１２００は、ヘッダとレコード♯１〜♯１４とで形成される。ヘッダには、各文書を識別するための文書ＩＤなどが格納される。また、各レコードは、複写実施者、複写日時、複写機番号が格納される。ひとつの埋込情報フォーマットには最大１４のレコードが格納できるようになっている。

図１３は、埋込情報の変化の様子を説明するための図である。図１３では、１世代目の複写紙と、２世代目の複写紙に埋め込まれた情報の例を示している。ここに示すように、画像処理システム１１００では、前世代までの複写情報は残しつつ、新しい複写情報を追加していくので、最大１４世代の複写履歴を埋め込むことができる。

図１４は、検出結果の表示例を示す図である。図１４に示す表示例は、画像処理装置１００に設けられた操作・表示部１０５に表示される検出結果を示したものである。ここでは、３世代目の複写紙から取り出した埋め込み情報が表示されている例を示している。表示される検出結果には、当該文書に関して、複写処理を実行した者の氏名、複写日時、複写機番号（使用した画像処理装置を特定するための情報）が含まれている。このようにすることによって、仮に、当該文書が機密情報を含んでおり、複写禁止のルールがあったにも関わらず複写されてしまったとしても、複写紙から複写履歴を取り出すことで、ルール違反を犯した人物に是正を促すことができる。

以上のように、上述した画像処理装置１００を含み画像処理システムを構成することにより、電子画像に埋め込まれていた情報を最小限の画質劣化でかつ高速に消去することができるとともに、新たに最大１４世代の複写履歴を埋め込むことができる。すなわち、図９に示した各工程に加え、画像データに複写履歴を埋め込む工程を実行することができる。

なお、この実施の形態で説明した画像処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

以上のように、この発明にかかる画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムは、電子透かしなどの情報埋め込み処理や情報抽出処理などに有用であり、特に、埋め込み情報を消去する処理を最小限の画質劣化でかつ高速に行うことが要求される場合に適している。

この発明の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 画像処理部の構成を示すブロック図である。 地紋による情報埋め込み方法のページ分割を説明する図である。 地紋による情報埋め込み方法の埋込パターンを説明する図である。 ローパスフィルタの係数を示す図である。 平均相関値と係数の最小値の実験結果を示すグラフである。 平均相関値と設定する係数の関係を示すグラフである。 ＪＰＥＧの量子化テーブルを示す図である。 画像処理部における画像処理の手順を示すフローチャートである。 画像処理による画像の変化を説明する図である。 この発明の実施の形態にかかる画像処理システムの概略構成を示す図である。 埋込情報のフォーマットを示す図である。 埋込情報の変化を示す図である。 検出結果の表示例を示す図である。

符号の説明

１００ 画像処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ 画像処理部
１０３ 記憶部
１０４ ＲＡＭ
１０５ 操作・表示部
１０６ 外部Ｉ／Ｆ部
１０７ 画像入力部
１０８ 画像出力部
２０１ 情報抽出部
２０２ 画像加工部
２０３ エンコード部
２０４ 情報埋込部
２１１ パターンマッチング部
２１２ 計測部
２１３ デコード部
１１００ 画像処理システム
１１０１ プリンタ
１２００ 埋込情報フォーマット

Claims (9)

1. 画像データを入力する入力手段と、
   前記入力手段により入力された画像データに付加されている付加情報の抽出処理を実行する抽出手段と、
   前記抽出手段による処理過程で付加情報の抽出度合いを計測する計測手段と、
   前記画像データから前記付加情報を抽出できないように、前記計測手段が計測した前記付加情報の抽出度合いに関するページ単位の平均相関値に基づいて、前記画像データに対して加工を行う加工手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記加工手段は、前記画像データに対してローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記加工手段は、前記画像データに対して非可逆圧縮・伸張処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 画像データを出力する出力装置と、
   請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置と、
   を備えていることを特徴とする画像処理システム。
5. 画像データを入力する入力工程と、
   前記入力工程により入力された画像データに付加されている情報の抽出処理を実行する抽出工程と、
   前記抽出工程の処理過程で情報の抽出度合いを計測する計測工程と、
   前記画像データから前記付加情報を抽出できないように、前記計測工程で計測された前記付加情報の抽出度合いに関するページ単位の平均相関値に基づいて、前記画像データに対して加工を行う加工工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
6. 前記加工工程は、前記画像データに対してローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記加工工程は、前記画像データに対して非可逆圧縮・伸張処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
8. さらに、前記画像データに複写履歴を埋め込む複写履歴埋込工程を含むことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の画像処理方法。
9. 請求項５〜８のいずれか一つに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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