JP6107037B2 - 画像処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

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Description

開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
近年、インターネットなどを介して、映画などの映像コンテンツを配信するサービスが提供されている。これらの映像コンテンツは、デジタル著作権管理（Digital Rights Management、ＤＲＭ）技術によって暗号化された上で配信される。また、ＤＲＭ技術によって、これらの映像コンテンツを不正に複製したり、あるいは配布したりすることが制限される。
また、予め視聴者の識別番号などの情報を、映像コンテンツを構成する動画像データに電子透かしとして埋め込む技術が開発されている。例えば、動画像データに基づいてディスプレイに表示された映像をカムコーダで撮影する、いわゆるアナログキャプチャにより、動画像データが不正に複製される場合がある。しかし、電子透かしが埋め込まれた動画像データに基づく映像をアナログキャプチャすることにより複製した動画像データの中には、依然として電子透かしが残っている。このようなアナログキャプチャによって不正に複製された動画像データの流通後においても、複製された動画像データから電子透かしを検出することにより、電子透かしとして動画像データに埋め込まれた視聴者の識別番号などの情報が特定可能となっている。従って、映像コンテンツが不正に複製されて動画投稿サイトなどにアップロードされた場合でも、映像コンテンツの管理者は、アップロードされた映像コンテンツを構成する動画像データに埋め込まれている情報から流出元を特定することができる。
映像コンテンツの不正流通を目論む不正利用者は、自身が特定されないようにするために、ＴＶ画面のカムコーダ撮影や、再圧縮、ノイズ付加、回転など、あらゆる操作により、電子透かしを破壊するための攻撃を行う。しかし、現在の電子透かし技術はほとんどの攻撃に耐えられるように設計されている。このような中、映像コンテンツに埋め込まれた電子透かしを破壊するための最も効果的な技術として、結託攻撃と呼ばれる技術が存在する。図１２及び図１３に結託攻撃の一例を示す。図１２に示す結託攻撃の例では、結託攻撃をしようとする複数の利用者（図１２では結託者１及び２）が、各人の識別番号が埋め込まれた映像コンテンツを持ち寄る。そして、各結託者の映像コンテンツからランダムにフレームを抜き出して寄せ集める（フレームのランダム選択）。また、図１３に示す結託攻撃の例では、各人の識別番号が埋め込まれた映像コンテンツのフレーム毎に画素値の平均値を計算する（平均化）。このような結託攻撃により、予め埋め込まれた電子透かしが破壊された映像コンテンツが生成される。
このような結託攻撃に対する対策として、結託攻撃耐性符号と呼ばれる特殊な符号を用いて、結託攻撃された映像コンテンツから結託者の識別情報を抽出する技術が提案されている。しかし、結託攻撃耐性符号は、１ビットの情報を埋め込むために、その数倍の符号を埋め込む必要がある。このため、音楽ビデオのような短尺の映像コンテンツに埋め込むことができる情報量は非常に少なくなる。このような結託攻撃耐性符号の問題点に対して、短い符号を用いる技術も提案されている（非特許文献１〜４参照）。
D. Boneh and J. Shaw, "Collusion-Secure Fingerprinting for Digital Data," IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, VOL. 44, NO. 5, SEPTEMBER 1998 pp.1897−1905. Tarodos,G. "Optimal Probabilistic Fingerprinting Codes," in STOC ’03, ACM(2003)pp. 116-125. Muratani, H. "A Collusion-Secure Fingerprinting Code Reduced by Chinese Remaindering and Its Random-Error Resilience," IH 2001, LNCS 2137 (2001) pp. 303-315. Tri Van Le, Mike Burmester and Jiangyi Hu. "Short c-secure Fingerprinting Codes," Proc. of the 6th ISC’03, (2003) pp. 422-428.
しかしながら、結託攻撃耐性符号として、現実的な長さの符号で十分な結託攻撃耐性を持つものは存在しない。さらに、結託攻撃耐性符号は、設計段階で予め結託攻撃を行う人数を想定して設計される。結託攻撃を行う人数を多く設定すれば、その分符号が長くなる。もしも、実際に結託攻撃を行った人数が想定した人数よりも少なければ、必要以上に長い符号が映像コンテンツに埋め込まれることになるため、このような設定は無駄である。逆に、結託攻撃を行う人数を少なく想定した場合において、実際に結託攻撃を行った人数が想定した人数を超えた場合には、結託者を特定するための性能を十分発揮することができない。そのため、従来技術では、結託攻撃により生成された映像コンテンツの不正流通を効果的に抑制することができない、という問題がある。
開示の技術は、一つの側面として、結託攻撃により生成された映像コンテンツの不正流通を抑制することが目的である。
開示の技術は、連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に歪み処理を加えるベース歪み処理部を備えている。ベース歪み処理部は、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に種類の異なる歪み処理が適用されるように予め定めたルールに従って選択した歪み処理を、動画像データの全部または一部のフレームの各々に加える。また開示の技術は、各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出するシーンチェンジ検出部を備えている。さらに、開示の技術は、前記シーンチェンジ検出部により検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加えるシーンチェンジ歪み処理部を備えている。
開示の技術は、一つの側面として、結託攻撃により生成された映像コンテンツの品質を劣化させることにより、結託攻撃により生成された映像コンテンツの不正流通を抑制することができる、という効果を有する。
第１実施形態に係る画像処理装置の一例を示す機能ブロック図である。 歪み処理の一例であるマッピング変換を説明するためのイメージ図である。 画像処理装置として機能するコンピュータの一例を示す概略ブロック図である。 第１実施形態における画像処理を示すフローチャートである。 第１実施形態の効果を説明するためのイメージ図である。 第２実施形態に係る画像処理装置の一例を示す機能ブロック図である。 第２実施形態における画像処理を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る画像処理装置の一例を示す機能ブロック図である。 動き領域の検出方法の一例を説明するためのイメージ図である。 第３実施形態における画像処理を示すフローチャートである。 第３実施形態における画像処理の一例を説明するためのイメージ図である。 結託攻撃の一例を説明するためのイメージ図である。 結託攻撃の一例を説明するためのイメージ図である。
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。
〔第１実施形態〕
図１には、第１実施形態に係る画像処理装置１０が示されている。画像処理装置１０は、視聴者が映像コンテンツを視聴する際に、視聴者毎に事前に映像コンテンツに微小な歪みを加える装置である。画像処理装置１０は、映像コンテンツに微小な歪みを加えることで、当該映像コンテンツに対し、複数の視聴者により電子透かしを破壊するための結託攻撃が行われた場合に、当該結託攻撃により生成された映像コンテンツの品質を劣化させる。画像処理装置１０は、ベース歪み処理部１２及び歪み処理記憶部１４を備えている。
画像処理装置１０は、動画像データを入力として受け付ける。動画像データは、連続する複数のフレームを含む。また、動画像データには、ユーザＩＤが電子透かしとして埋め込まれている。例えば、各フレームの画素値を、視聴者が認識できない範囲で変化させることにより、動画像データに電子透かしを埋め込むことができる。なお、ユーザＩＤは、映像コンテンツの提供先を特定するための情報の一例であり、他の情報を電子透かしとして埋め込んでもよい。また、映像コンテンツの提供先を特定するための情報以外の情報（例えば、著作権情報等）も合わせて、電子透かしとして埋め込んでもよい。
ベース歪み処理部１２は、後述する歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、ユーザＩＤに応じた１種類の歪み処理を選択する。歪み処理の選択は、ユーザＩＤ毎に種類の異なる歪み処理が選択されるようにする。例えば、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の各々に連番を付与しておき、ユーザＩＤをシードにして乱数を生成し、生成した乱数に対応した番号の歪み処理を選択することができる。そして、ベース歪み処理部１２は、受け付けた動画像データの各フレームに対して、選択した歪み処理を加える。ベース歪み処理部１２により歪み処理が加えられるフレームは、動画像データの全フレームでもよいし、一部のフレームでもよいが、ここでは、全フレームに歪み処理を加える場合について説明する。
歪み処理記憶部１４に記憶される歪み処理は、動画像データの各フレームに歪み処理を加えたとしても、その動画像データに基づいて表示される映像自体は、視聴者に歪みが認識され難いものであることが好ましい。例えば、以下のような幾何学変換を歪み処理として適用することができる。
１．各フレームの画像を数パーセント拡大し、フレームサイズからはみ出した領域を切り取る。
２．各フレームの画像を数パーセント拡大後に数画素シフトして、フレームサイズからはみ出した領域を切り取る。
３．各フレームの画像内のある画素を中心に二次元または三次元の回転を行い、フレームサイズからはみ出した領域を切り取る。
なお、三次元の回転とは、画像の水平方向及び垂直方向に加え、奥行き方向への回転を仮想して画像を変形させる幾何学変換である。
また、以下のような信号処理を歪み処理として適用することもできる。
４．各フレームの画素の画素値（明度（輝度）、色相、彩度の少なくとも１つ）を上げる、または下げる。
５．各フレームの画素の画素値の分散が上がる、または下がるように画素値を変化させる。
６．各フレームの画像にノイズを加える。
より具体的な例を挙げて歪み処理について説明する。例えば、幾何学変換としては、下記（１）式に示すアフィン変換を用いることができる。
ここで、ｘ，ｙは各フレームにおける画素の変換後の座標、ｘ’，ｙ’は変換前の座標、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆは変換パラメータである。他の変換方法として、下記（２）式に示すような糸巻型歪みや、樽型歪みも適用することができる。（２）式において、例えば、ｋ１＝1，ｋ２＝-0.01のときは糸巻型歪みとなり、ｋ１＝1，ｋ２＝0.01のときは樽型歪みとなる。
また、下記（３）式に示すように、マッピング変換を適用することもできる。（３）式に示すマッピング変換は、図２に示すように、変換前の全ての座標が、変換後に近傍画素を用いて重み付けされ、どこに移動するかを示したものである。
ここで、neighborは、着目画素（ｘｍ，ｙｎ）（ｍ＝０，１，・・・，Ｍ−１、ｎ＝０，１，・・・，Ｎ−１）及びその着目画素の近傍画素（ｘｍ-ｋ，ｙｎ-ｋ）の集合を表す。図２の例では、着目画素（ｘ'２，ｙ'１）に近接する８つの画素を近傍画素（（ｘ'１，ｙ'０），（ｘ'２，ｙ'０）（ｘ'３，ｙ'０）（ｘ'１，ｙ'１）（ｘ'３，ｙ'１）（ｘ'１，ｙ'２）（ｘ'２，ｙ'２）（ｘ'３，ｙ'２））としている。ｋは着目画素に対する近傍画素のｘ方向及びｙ方向の位置を示し、着目画素に近接する８つの画素を近傍画素とする場合は、ｋ＝−１，０，＋１である。着目画素を（０，０）とした場合のneighborは下記（４）式となる。
neighbor=
{(0,0),(1,-1),(1,0),(1,1),(-1,-1),(-1,0),(-1,1),(0,-1),(0,1)} （４）
また、ａｋ ｍ，ｂｋ ｎは、着目画素及び近傍画素のｘ座標及びｙ座標の各々を足し合わせて変換後の座標を算出する際の係数である。例えば、元の座標より変換後の座標をフレーム内左側に移動させたい場合には係数ａ−１ ｍを大きく、右側に移動させたい場合には係数ａ＋１ ｍを大きく設定する。また、元の座標より変換後の座標をフレーム内上方に移動させたい場合には係数ｂ−１ ｍを大きく、下方に移動させたい場合には係数ｂ＋１ ｍを大きく設定する。さらに、変換後も座標を移動させない場合には、ａｋ ｍ及びｂｋ ｎの各々を等しく設定するか、ａ０ ｍ＝ｂ０ ｎ＝１とし、その他の係数を０に設定する。係数ａｋ ｍ，ｂｋ ｎの集合、及びｋを複数持つことにより、様々な種類の歪み処理が可能となる。
画像処理装置１０は、例えば図３に示すコンピュータ３０で実現することができる。コンピュータ３０はＣＰＵ３２、メモリ３４、不揮発性の記憶部３６、入出力インタフェース（ＩＦ）４０、入力デバイスＩＦ４２、及びネットワークＩＦ４４を備えている。ＣＰＵ３２、メモリ３４、記憶部３６、入出力ＩＦ４０、入力デバイスＩＦ４２、及びネットワークＩＦ４４は、バス４６を介して互いに接続されている。
コンピュータ３０は、入出力ＩＦ４０を介して、周辺機器と接続されている。また、コンピュータ３０は、入力デバイスＩＦ４２を介して、マウスやキーボード等の入力デバイスと接続されている。また、コンピュータ３０は、ネットワークＩＦ４４を介して、インターネットに接続されている。
また、記憶部３６はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等によって実現できる。記録媒体としての記憶部３６は、コンピュータ３０を画像処理装置１０として機能させるための画像処理プログラム５０を記憶する。また、記憶部３６には、複数種類の歪み処理が記憶された歪み処理記憶領域７０、及び受け付けた映像コンテンツを記憶するための映像コンテンツ記憶領域７４が設けられている。ＣＰＵ３２は、画像処理プログラム５０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、画像処理プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。
画像処理プログラム５０は、ベース歪み処理プロセス５２を有する。ＣＰＵ３２は、ベース歪み処理プロセス５２を実行することで、図１に示すベース歪み処理部１２として動作する。画像処理装置１０がコンピュータ３０で実現される場合、歪み処理記憶領域７０は図１に示す歪み処理記憶部１４として機能する。これにより、画像処理プログラム５０を実行したコンピュータ３０が、画像処理装置１０として機能することになる。
なお、画像処理装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
次に本第１実施形態の作用を説明する。入出力ＩＦ４０やネットワークＩＦ４４を介して、画像処理装置１０に映像コンテンツが入力されると、画像処理装置１０において、ＣＰＵ３２が、入力された映像コンテンツを映像コンテンツ記憶領域７４に記憶する。ここで入力された映像コンテンツには、映像コンテンツが提供されるユーザのユーザＩＤを示す情報が電子透かしとして埋め込まれている。
ＣＰＵ３２は、映像コンテンツ記憶領域７４に記憶された映像コンテンツを構成する連続する複数のフレームを含む動画像データを、フレーム毎にメモリ３４に展開する。そして、ＣＰＵ３２は、記憶部３６に記憶された画像処理プログラム５０をメモリ３４に展開して、図４に示す画像処理を実行する。
図４に示す画像処理のステップ１００で、ベース歪み処理部１２が、ユーザＩＤを取得する。ユーザＩＤは、入出力ＩＦ４０、入力デバイスＩＦ４２、ネットワークＩＦ４４を介して入力されたものを取得してもよいし、記憶部３６の所定の記憶領域に予め記憶されたものを読み出して取得してもよい。また、動画像データに埋め込まれた電子透かしを解読することにより取得してもよい。
次に、ステップ１０２で、ベース歪み処理部１２が、取得したユーザＩＤをシードにして乱数を生成する。
次に、ステップ１０４で、ベース歪み処理部１２が、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、生成した乱数に基づいて１種類の歪み処理を選択する。
次に、ステップ１０６で、ベース歪み処理部１２が、動画像データの１フレームを読み込んで、読み込んだフレームの画像に対して、選択した歪み処理を加える。
次に、ステップ１０８で、ベース歪み処理部１２が、動画像データの全てのフレームについて歪み処理を加えたか否かを判定する。未処理のフレームが存在する場合には、ステップ１０６へ戻って、次のフレームを読み込んで歪み処理を加える。全てのフレームについて歪み処理が終了した場合には、ステップ１１０へ移行して、歪み処理が加えられた動画像データを出力して、画像処理を終了する。
以上説明したように、第１実施形態の画像処理装置１０によれば、１種類の歪み処理が加えられた映像単体では歪みを認識することが困難な歪み処理であって、映像コンテンツが提供される提供先であるユーザ毎に種類の異なる歪み処理を選択する。そして、選択した歪み処理を動画像データに加える。このため、結託攻撃により生成された映像の画質を劣化させることができる。例えば、図５に示すように、結託者Ａの動画像データに歪みａを加え、結託者Ｂの動画像データに歪みａとは異なる歪みｂを加える。結託者Ａと結託者Ｂとが結託して、両者の動画像データの平均化やフレームのランダム選択などの結託攻撃を行ったとする。この結託攻撃により生成された映像は、ぼやけたり、ぶれたりしたものとなり、視聴が困難な価値のない映像となる。その結果、結託攻撃により生成された映像コンテンツの不正流通を抑制することができる。
また、映像コンテンツに埋め込まれた電子透かしは、結託者が増えれば増えるほど破壊される。本実施形態の画像処理装置１０によれば、結託者が増えれば増えるほど、適用される歪み処理の種類が増えるため、結託攻撃により生成された映像の画質がより劣化する。そのため、映像コンテンツの不正流通の抑制に効果的である。
〔第２実施形態〕
次に開示の技術の第２実施形態について説明する。図６には、第２実施形態に係る画像処理装置２１０が示されている。なお、第２実施形態について、第１実施形態と同一の部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。画像処理装置２１０は、ベース歪み処理部１２、歪み処理記憶部１４、シーンチェンジ検出部１６、及びシーンチェンジ歪み処理部１８を備えている。
シーンチェンジ検出部１６は、動画像データ中のシーンチェンジを検出する。シーンチェンジの検出は、各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する箇所を判定することによって行うことができる。例えば、動画像データの各フレーム間において、各画素の画素値の差分を計算し、その差分の絶対値をとり、全画素における差分の絶対値の合計が閾値を超えるか否かにより、シーンチェンジを検出することができる。
シーンチェンジ歪み処理部１８は、シーンチェンジ検出部１６により検出されたシーンチェンジ毎に、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、シーンチェンジ以前のフレームに対して加えられた歪み処理とは種類の異なる歪み処理を選択する。また、シーンチェンジ毎に選択される歪み処理は、動画像データの同一区間（シーンチェンジと次のシーンチェンジとの間）において、ユーザ毎に種類の異なる歪み処理が選択されるようにする。
そして、シーンチェンジ歪み処理部１８は、シーンチェンジ以降のフレームに対して、変更された歪み処理を加える。このように、シーンチェンジ毎に歪み処理を変更する理由は２点ある。１点目は、シーンチェンジのタイミングでの歪み処理の変更は視聴者に認識され難いため、視聴者に違和感を与えることを防止することができるという点である。２点目は、受け付けた動画像データ全体に対して複数種類の歪み処理を加えることができるため、結託攻撃により生成された映像をより複雑に劣化させることができるという点である。例えば、歪み処理記憶部１４に記憶されている歪み処理の種類がＭ通り存在し、動画像データ中にＬ回のシーンチェンジが存在する場合を考える。この場合、ベース歪み処理部１２で加えられる１種類と、シーンチェンジ歪み処理部１８で加えられるＬ種類とをあわせて、ＭＬ＋１通りの歪み処理の組み合わせを実現することができる。歪み処理の組み合わせを複雑化させることで、動画像データに加えられた歪み処理を解析しようとする攻撃に対しても対抗することができる。
画像処理装置２１０は、第１実施形態と同様に、例えば図３に示すコンピュータ２３０で実現することができる。記録媒体としての記憶部３６は、コンピュータ２３０を画像処理装置２１０として機能させるための画像処理プログラム２５０を記憶する。ＣＰＵ３２は、画像処理プログラム２５０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、画像処理プログラム２５０が有するプロセスを順次実行する。
画像処理プログラム２５０は、ベース歪み処理プロセス５２、シーンチェンジ検出プロセス５４、及びシーンチェンジ歪み処理プロセス５６を有する。ＣＰＵ３２は、ベース歪み処理プロセス５２を実行することで、図６に示すベース歪み処理部１２として動作する。また、ＣＰＵ３２は、シーンチェンジ検出プロセス５４を実行することで、図６に示すシーンチェンジ検出部１６として動作する。また、ＣＰＵ３２は、シーンチェンジ歪み処理プロセス５６を実行することで、図６に示すシーンチェンジ歪み処理部１８として動作する。画像処理装置２１０がコンピュータ２３０で実現される場合、歪み処理記憶領域７０は図６に示す歪み処理記憶部１４として機能する。これにより、画像処理プログラム２５０を実行したコンピュータ２３０が、画像処理装置２１０として機能することになる。
なお、画像処理装置２１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
次に、第２実施形態の作用として、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明する。第２実施形態では、画像処理装置２１０において、図７に示す画像処理を実行する。
図７に示す画像処理のステップ１００〜１０８で、ベース歪み処理部１２が、動画像データの全てのフレームについて、ステップ１０４で選択された歪み処理を加える。
次に、ステップ２００で、シーンチェンジ検出部１６が、動画像データの各フレーム間において、各画素の画素値の差分を計算し、その差分の絶対値をとり、全画素における差分の絶対値の合計が閾値を超えるか否かにより、シーンチェンジを検出する。シーンチェンジ検出部１６は、検出されたシーンチェンジ直後のフレームに、シーンチェンジを示すフラグを付与する。シーンチェンジ検出部１６は、動画像データ内の全てのシーンチェンジを検出する。
次に、ステップ２０２で、シーンチェンジ検出部１６が、上記ステップ２００で付与したフラグに基づいて、処理対象フレームを、動画像データ内の最初のシーンチェンジのフレームへ移動させる。
次に、ステップ２０４で、シーンチェンジ歪み処理部１８が、ユーザＩＤをシードにして乱数を生成する。この際、ステップ１０２で生成された乱数とは異なる乱数が生成されるように設定する。そして、シーンチェンジ歪み処理部１８は、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、生成した乱数に基づいて１種類の歪み処理を選択する。ステップ１０２で生成された乱数とは異なる乱数に基づいて歪み処理が選択されるため、シーンチェンジ以前のフレームに対して加えられた歪み処理とは異なる歪み処理に変更される。
次に、ステップ２０６で、シーンチェンジ歪み処理部１８が、処理対象フレームに対して、上記ステップ２０４で変更した歪み処理を加える。
次に、ステップ２０８で、シーンチェンジ歪み処理部１８が、処理対象フレームを、次のフレームへ移動させる。
次に、ステップ２１１で、シーンチェンジ歪み処理部１８が、処理対象フレームが最終フレームか否かを判定する。最終フレームではない場合には、ステップ２１２へ移行し、シーンチェンジ検出部１６が、処理対象フレームにフラグが付与されているか否かを判定することにより、次のシーンチェンジか否かを判定する。シーンチェンジではない場合には、ステップ２０６へ戻り、シーンチェンジ歪み処理部１８が、処理対象フレームに対して、１つ前のフレームに加えられた歪み処理と同じ種類の歪み処理を加える。シーンチェンジの場合には、ステップ２０４へ戻り、シーンチェンジ歪み処理部１８が、前回のステップ２０４で生成した乱数とは異なる乱数を生成することにより、歪み処理の種類を変更して、ステップ２０６〜２１２の処理を繰り返す。
上記ステップ２１１で、シーンチェンジ歪み処理部１８が、処理対象フレームが最終フレームであると判定した場合には、ステップ１１０へ移行し、歪み処理が加えられた動画像データを出力して、画像処理を終了する。
以上説明したように、第２実施形態の画像処理装置２１０によれば、シーンチェンジ毎に歪み処理の種類を変更するため、視聴者に違和感を与えることなく、結託攻撃により生成された映像の画質を、より複雑に劣化させることができる。
なお、第２実施形態では、動画像データ内で検出された全てのシーンチェンジ毎に歪み処理の種類を変更する場合について説明したが、検出されたシーンチェンジから選択した所定数のシーンチェンジに対して、歪み処理の種類を変更するようにしてもよい。
また、第２実施形態では、最初にベース歪み処理部による歪み処理を全フレームに対して行った上で、シーンチェンジを検出する場合について説明したが、最初にシーンチェンジを検出するようにしてもよい。この場合、先頭フレームから最初のシーンチェンジまでの各フレームについては、ベース歪み処理部による歪み処理を加える。そして、最初のシーンチェンジ以降は、シーンチェンジ検出部及びシーンチェンジ歪み処理部により、シーンチェンジ毎に歪み処理の種類を変更するようにするとよい。
また、第２実施形態では、シーンチェンジ以降のフレームに加える歪み処理を変更する場合について説明したが、シーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように変更すればよい。例えば、動画像データの全てのシーンチェンジを検出した後に、最終フレームから遡って、シーンチェンジ毎にシーンチェンジ以降のフレームに加えられた歪み処理とは種類の異なる歪み処理をシーンチェンジ以前のフレームに加えるようにしてもよい。
また、第２実施形態における歪み処理の変更は、元の動画像データの各フレームに対して加える歪み処理を切り替えることにより行ってもよいし、前フレームまでに実行されていた歪み処理に、新たに選択された歪み処理をさらに加えることにより行ってもよい。
〔第３実施形態〕
次に開示の技術の第３実施形態について説明する。図８には、第３実施形態に係る画像処理装置３１０が示されている。なお、第３実施形態について、第１及び第２実施形態と同一の部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。画像処理装置３１０は、ベース歪み処理部１２、歪み処理記憶部１４、シーンチェンジ検出部１６、シーンチェンジ歪み処理部１８、動き領域検出部２０、及び動き領域歪み処理部２２を備えている。
動き領域検出部２０は、シーンチェンジのように、画面全体が大きく変化する場合ではなく、動画像データ中の一部で動きのある物体が存在する領域（動き領域）を検出する。動き領域の検出は、例えば、図９に示すように、連続するフレーム間で動きベクトルを計算し、動きベクトルが閾値以上となる領域を動き領域として検出することができる。
動き領域歪み処理部２２は、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、フレーム全体に対して加えられている歪み処理とは種類の異なる歪み処理を選択する。そして、動き領域歪み処理部２２は、動き領域検出部２０により検出された動き領域に対して、選択した歪み処理を加える。このように、動き領域に歪み処理を加えても、歪み処理が加えられたことが人間の目には認識され難いため、視聴者に違和感を与えることなく、結託攻撃により生成される映像を、より複雑に劣化させることができる。
例えば、歪み処理記憶部１４に記憶されている歪み処理の種類がＭ通り存在し、動画像データ中にＬ回のシーンチェンジが存在し、動き領域がＫ回検出された場合を考える。この場合、ベース歪み処理部１２で加えられる１種類と、シーンチェンジ歪み処理部１８で加えられるＬ種類と、動き領域歪み処理部２２で加えられるＫ種類とをあわせて、ＭＬ＋１＋Ｋ通りの歪み処理の組み合わせを実現することができる。なお、ここでは、動き領域の検出回数Ｋは、動き領域の検出が継続している間は動き領域の検出回数１回としてカウントし、動き領域が検出されなくなった後、再び動き領域が検出された場合に、検出回数をカウントアップすることによりカウントされた回数である。
画像処理装置３１０は、第１実施形態と同様に、例えば図３に示すコンピュータ３３０で実現することができる。記録媒体としての記憶部３６は、コンピュータ３３０を画像処理装置３１０として機能させるための画像処理プログラム３５０を記憶する。ＣＰＵ３２は、画像処理プログラム３５０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、画像処理プログラム３５０が有するプロセスを順次実行する。
画像処理プログラム３５０は、ベース歪み処理プロセス５２、シーンチェンジ検出プロセス５４、シーンチェンジ歪み処理プロセス５６、動き領域検出プロセス５８、及び動き領域歪み処理プロセス６０を有する。ＣＰＵ３２は、ベース歪み処理プロセス５２を実行することで、図８に示すベース歪み処理部１２として動作する。また、ＣＰＵ３２は、シーンチェンジ検出プロセス５４を実行することで、図８に示すシーンチェンジ検出部１６として動作する。また、ＣＰＵ３２は、シーンチェンジ歪み処理プロセス５６を実行することで、図８に示すシーンチェンジ歪み処理部１８として動作する。また、ＣＰＵ３２は、動き領域検出プロセス５８を実行することで、図８に示す動き領域検出部２０として動作する。また、ＣＰＵ３２は、動き領域歪み処理プロセス６０を実行することで、図８に示す動き領域歪み処理部２２として動作する。画像処理装置３１０がコンピュータ３３０で実現される場合、歪み処理記憶領域７０は図８に示す歪み処理記憶部１４として機能する。これにより、画像処理プログラム３５０を実行したコンピュータ３３０が、画像処理装置３１０として機能することになる。
なお、画像処理装置３１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
次に、第３実施形態の作用として、第１及び第２実施形態と異なる部分についてのみ説明する。第３実施形態では、画像処理装置３１０において、第２実施形態の画像処理（図７）のステップ２１１とステップ１１０との間に、図１０に示す処理を加えた画像処理を実行する。
画像処理装置３１０は、第２実施形態の画像処理が実行されることにより、動画像データの全体にベース歪み処理が加えられ、シーンチェンジ毎に歪み処理が変更された動画像データを入力として、ステップ３００へ移行する。
ステップ３００で、動き領域検出部２０が、連続するフレーム間で動きベクトルを計算し、動きベクトルが閾値以上となる領域を動き領域として検出する。動き領域検出部２０は、動き領域が検出されたフレームに動き領域が存在することを示すフラグを付与すると共に、動き領域の位置を記録する。動き領域検出部２０は、動画像データ内の全てのフレームについて、動き領域の有無を検出する。
次に、ステップ３０２で、動き領域検出部２０が、上記ステップ３００で付与したフラグに基づいて、処理対象フレームを、動画像データ内で動き領域が検出された最初のフレームへ移動させる。
次に、ステップ３０４で、動き領域歪み処理部２２が、ユーザＩＤをシードにして乱数を生成する。この際、ステップ１０２及び２０４で生成された乱数とは異なる乱数が生成されるように設定する。そして、動き領域歪み処理部２２は、歪み処理記憶部１４に記憶された複数種類の歪み処理の中から、生成した乱数に基づいて１種類の歪み処理を選択する。
次に、ステップ３０６で、動き領域歪み処理部２２が、処理対象フレーム内の動き領域に対して、上記ステップ３０４で選択した歪み処理を加える。ここで加えられる歪み処理は、ステップ１０２及び２０４で生成された乱数とは異なる乱数に基づいて選択されているため、フレーム全体に加えられている歪み処理とは異なる歪み処理が加えられる。
次に、ステップ３０８で、動き領域歪み処理部２２が、処理対象フレームを、次のフレームへ移動させる。
次に、ステップ３１１で、動き領域歪み処理部２２が、処理対象フレームが最終フレームか否かを判定する。最終フレームではない場合には、ステップ３１２へ移行し、動き領域検出部２０が、処理対象フレームにフラグが付与されているか否かを判定することにより、動きが継続しているか否かを判定する。動きが継続している場合には、ステップ３０６へ戻り、動き領域歪み処理部２２が、処理対象フレーム内の動き領域に対して、前フレームの動き領域に加えた歪み処理と同じ種類の歪み処理を加える。動きが継続していない場合、すなわち処理対象フレーム内に動き領域が存在しない場合には、ステップ３１４へ移行する。
ステップ３１４では、動き領域検出部２０が、上記ステップ３００で付与したフラグに基づいて、処理対象フレームを、動画像データ内で動き領域が検出された次のフレームへ移動させる。そして、ステップ３０４へ戻り、動き領域歪み処理部２２が、前回のステップ３０４で生成した乱数とは異なる乱数を生成することにより、動き領域に加える歪み処理の種類を変更して、ステップ３０６〜３１４の処理を繰り返す。
上記ステップ３１１で、動き領域歪み処理部２２が、処理対象フレームが最終フレームであると判定した場合には、ステップ１１０へ移行し、歪み処理が加えられた動画像データを出力して、画像処理を終了する。
ここで、図１１を参照して、第３実施形態における画像処理について、一例を挙げて説明する。図１１の例では、動画像データ内の一部のフレーム（フレーム１〜フレーム５）を示している。フレーム２とフレーム３間でシーンチェンジが存在し、その他のフレーム間にはシーンチェンジは存在しない。また、フレーム１〜フレーム４内には動き領域は存在せず、フレーム５内には動き領域（図中、楕円部分）が存在する。
まず、動画像データ内の各フレームにベース歪み処理部１２により歪み１が加えられる。次に、先頭フレーム（フレーム１）を処理対象フレームとして処理を進めると、フレーム１及びフレーム２には、シーンチェンジも動き領域も存在しないため、そのまま処理対象フレームがフレーム３まで移動する。フレーム３では、シーンチェンジが検出されているため、ベース歪み処理部１２で加えられた歪み１から歪み処理の種類が歪み２に変更される。フレーム３に歪み２が加えられ、処理対象フレームが次のフレーム４に移動する。フレーム４では、シーンチェンジも動き領域も存在しないため、前フレームであるフレーム３に加えられた歪み処理と同一の歪み２が加えられ、処理対象フレームが次のフレーム５に移動する。フレーム５では、動き領域が検出されているため、フレーム全体に対しては歪み２が加えられると共に、動き領域に対しては、歪み３が加えられる。
以上説明したように第３実施形態の画像処理装置３１０によれば、動き領域に対してフレーム全体に加えられている歪み処理とは種類の異なる歪み処理を加える。これにより、視聴者に違和感を与えることなく、結託攻撃により生成された映像の画質を、より複雑に劣化させることができる。
なお、第３実施形態では、動画像データ内で検出された全ての動き領域に対して歪み処理を加える場合について説明したが、検出された動き領域から選択した所定数の動き領域に対して、歪み処理を加えるようにしてもよい。
また、第３実施形態では、最初にベース歪み処理部による歪み処理を全フレームに対して行い、シーンチェンジを検出してシーンチェンジ毎に歪み処理を変更した上で、動き領域を検出して歪み処理を加える場合について説明したが、これに限定されない。例えば、最初にフレームチェンジ及び動き領域の検出をしておく。そして、最初のフレームから処理フレームを順次移動させ、シーンチェンジや動き領域が検出されたフレームとなった場合に、フレーム画像全体に対する歪み処理の変更や、動き領域に対して歪み処理を加える処理を行うこともできる。
また、第３実施形態では、第２実施形態に動き領域に対する歪み処理を加える処理を追加した形態について説明したが、第１実施形態に動き領域に対する歪み処理を加える処理を追加した形態としてもよい。この場合、第１実施形態の画像処理（図４）のステップ１０８とステップ１１０との間に、図１０に示す処理を加えた画像処理を実行するとよい。
また、第１〜第３実施形態では、歪み処理の種類を選択する際に、ユーザＩＤを用いる場合について説明したが、ユーザＩＤに限らず、映像コンテンツの提供先毎に異なる歪み処理が選択されるような情報を用いることができる。例えば、映像コンテンツ自体に固有に割り当てられ、ユーザＩＤと対応付けられるシリアルナンバーや、ホテルなどで部屋毎に映像コンテンツを配信するサービスにおける部屋番号等の情報を用いてもよい。
また、第１〜第３実施形態では、複数種類の歪み処理を、装置内の歪み処理記憶部に記憶しておく場合について説明したが、外部装置内の記憶領域に記憶された歪み処理を読み込むような形態としてもよい。
また、第１〜第３実施形態では、コンピュータに記憶されたプログラムを実行することにより画像処理装置を実現する場合について説明した。この場合に適用されるコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）でもよいし、サーバなどの装置でもよい。
開示の技術の画像処理装置は、映像コンテンツが提供される受信側（ユーザ側）の端末として実現してもよいし、映像コンテンツを提供する送信側の端末として実現してもよい。
開示の技術を受信側の端末とする場合には、例えば、ユーザのＰＣ等に開示の技術の画像処理プログラムをインストールすることにより実現することができる。この場合、インターネット等を介してダウンロードした映像コンテンツに対して、開示の技術の画像処理プログラムを実行することにより歪み処理を加えた上で、ディスプレイに表示するようにするとよい。なお、開示の技術の画像処理プログラムが記憶されていないコンピュータでは、映像コンテンツを出力（表示）できないような制限を設けておく。他にも、開示の技術の画像処理装置をセットトップボックスのような専用端末として実現してもよい。
開示の技術を送信側の端末として実現した場合には、例えば、ユーザから映像コンテンツの配信を要求された際に、ユーザが所望する映像コンテンツに、ユーザＩＤに基づく歪み処理を加えた上で配信することができる。また、ＤＶＤやＢＤ（ブルーレイディスク）等の記録媒体に映像コンテンツを記録して提供する場合には、開示の技術による画像処理を行った動画像データをＤＶＤやＢＤに記録することができる。
また、上記では開示の技術における画像処理プログラムの一例である画像処理プログラム５０、２５０、３５０が記憶部３６に予め記憶（インストール）されている態様を説明した。しかし、開示の技術における画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理（図１、１４）の中から、前記提供先毎に異なる歪み処理が適用されるように選択した歪み処理を加えるベース歪み処理部（図１、１２）を含む画像処理装置。
（付記２）
各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出するシーンチェンジ検出部（図６、１６）と、前記シーンチェンジ検出部により検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加えるシーンチェンジ歪み処理部（図６、１８）と、を更に含む付記１記載の画像処理装置。
（付記３）
各フレーム内で動きのある物体が存在する領域を動き領域として検出する動き領域検出部（図８、２０）と、前記動き領域検出部により検出された動き領域に対して、前記提供先毎に異なり、かつ前記動き領域以外の領域に加えられた歪み処理とは異なる歪み処理を加える動き領域歪み処理部（図８、２２）と、を更に含む付記１または付記２記載の画像処理装置。
（付記４）
前記複数種類の歪み処理は、各フレームの画像を拡大する処理、回転する処理、各フレーム内の画素の明度、色相、及び彩度の少なくとも１つを変更する処理、並びに予め定めた規則に従って画素毎の位置を変換する処理（図２）の少なくとも１つを含む付記１〜付記３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記５）
前記提供先を特定するための情報が、前記動画像データに電子透かしとして埋め込まれた付記１〜付記４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記６）
連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に異なる歪み処理が適用されるように選択した歪み処理を加える（図４、ステップ１００〜１０６）ことを含む画像処理方法。
（付記７）
各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出し（図７、ステップ２００）、検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加える（図７、ステップ２０４、２０６）ことを更に含む付記６記載の画像処理方法。
（付記８）
各フレーム内で動きのある物体が存在する領域を動き領域として検出し（図１０、ステップ３００）、検出された動き領域に対して、前記提供先毎に異なり、かつ前記動き領域以外の領域に加えられた歪み処理とは異なる歪み処理を加える（図１０、ステップ３０４、３０６）ことを更に含む付記６または付記７記載の画像処理方法。
（付記９）
前記複数種類の歪み処理は、各フレームの画像を拡大する処理、回転する処理、各フレーム内の画素の明度、色相、及び彩度の少なくとも１つを変更する処理、並びに予め定めた規則に従って画素毎の位置を変換する処理（図２）の少なくとも１つを含む付記６〜付記８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１０）
前記提供先を特定するための情報が、前記動画像データに電子透かしとして埋め込まれた付記６〜付記９のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１１）
コンピュータに、連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に異なる歪み処理が適用されるように選択した歪み処理を加える（図３、５２）ことを含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
（付記１２）
コンピュータに、各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出し（図３、５４）、検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加える（図３、５６）ことを更に含む処理を実行させるための付記１１記載の画像処理プログラム。
（付記１３）
コンピュータに、各フレーム内で動きのある物体が存在する領域を動き領域として検出し（図３、５８）、検出された動き領域に対して、前記提供先毎に異なり、かつ前記動き領域以外の領域に加えられた歪み処理とは異なる歪み処理を加える（図３、６０）ことを更に含む処理を実行させるための付記１１または付記１２記載の画像処理プログラム。
（付記１４）
前記複数種類の歪み処理は、各フレームの画像を拡大する処理、回転する処理、各フレーム内の画素の明度、色相、及び彩度の少なくとも１つを変更する処理、並びに予め定めた規則に従って画素毎の位置を変換する処理（図２）の少なくとも１つを含む付記１１〜付記１３のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
（付記１５）
前記提供先を特定するための情報が、前記動画像データに電子透かしとして埋め込まれた付記１１〜付記１４のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
１０、２１０、３１０ 画像処理装置
１２ ベース歪み処理部
１４ 歪み処理記憶部
１６ シーンチェンジ検出部
１８ シーンチェンジ歪み処理部
２０ 動き領域検出部
２２ 動き領域歪み処理部
３０、２３０、３３０ コンピュータ

Claims (6)

  1. 連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に種類の異なる歪み処理が適用されるように予め定めたルールに従って選択した歪み処理を加えるベース歪み処理部と、
    各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出するシーンチェンジ検出部と、
    前記シーンチェンジ検出部により検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加えるシーンチェンジ歪み処理部と、
    を含む画像処理装置。
  2. 各フレーム内で動きのある物体が存在する領域を動き領域として検出する動き領域検出部と、
    前記動き領域検出部により検出された動き領域に対して、前記提供先毎に異なり、かつ前記動き領域以外の領域に加えられた歪み処理とは異なる歪み処理を加える動き領域歪み処理部と、
    を更に含む請求項１記載の画像処理装置。
  3. 連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に種類の異なる歪み処理が適用されるように予め定めたルールに従って選択した歪み処理を加えるベース歪み処理部と、
    各フレーム内で動きのある物体が存在する領域を動き領域として検出する動き領域検出部と、
    前記動き領域検出部により検出された動き領域に対して、前記提供先毎に異なり、かつ前記各フレームに加えられた歪み処理とは異なる歪み処理を加える動き領域歪み処理部と、
    を含む画像処理装置。
  4. 前記複数種類の歪み処理は、各フレームの画像を拡大する処理、回転する処理、各フレーム内の画素の明度、色相、及び彩度の少なくとも１つを変更する処理、並びに予め定めた規則に従って画素毎の位置を変換する処理の少なくとも１つを含む請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の画像処理装置。
  5. コンピュータが、
    連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に種類の異なる歪み処理が適用されるように予め定めたルールに従って選択した歪み処理を加え、
    各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出し、
    検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加える
    ことを含む処理を実行する画像処理方法。
  6. コンピュータに、
    連続する複数のフレームを含み、かつ複数の提供先に提供される動画像データの全部または一部のフレームの各々に、複数種類の歪み処理の中から、前記提供先毎に種類の異なる歪み処理が適用されるように予め定めたルールに従って選択した歪み処理を加え、
    各フレームの画素値に基づく画像特徴量が、フレーム間で予め定めた閾値以上変化する場合をシーンチェンジとして検出し、
    検出されたシーンチェンジ以前のフレームとシーンチェンジ以降のフレームとで歪み処理が異なるように、前記シーンチェンジ以前のフレーム及び前記シーンチェンジ以降のフレームの少なくとも一方に対して、前記提供先毎に異なる歪み処理を加える
    ことを含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
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