(57)【要約】  パターン検出装置は、入力を受け付けた複数の文書画像から境界値αを推定する。ここで、境界値αとは、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である。次に、パターン検出装置は、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する。続いて、パターン検出装置は、作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する。そして、パターン検出装置は、特定された階調の各画像を累積加算して、累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する。
2008107985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラムであって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手順と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手順と、
前記画像作成手順により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手順と、
前記画像特定手順により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手順と、
前記画素値累積手順により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項２】
前記画像作成手順は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、
前記画素値特定手順は、前記画像作成手順により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、
前記画像累積手順は、前記画素値特定手順により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする請求項１に記載のパターン検出プログラム。
【請求項３】
前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶手順と、
前記参照パターン記憶手順により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手順により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のパターン検出プログラム。
【請求項４】
前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記画像作成手順は、前記背景画素推定手順により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする請求項１に記載のパターン検出プログラム。
【請求項５】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出方法であって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定工程と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成工程と、
前記画像作成工程により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定工程と、
前記画素値特定工程により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積工程と、
前記画像累積工程により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出工程と、
を含んだことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項６】
前記画像作成工程は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、
前記画素値特定工程は、前記画像作成工程により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、
前記画像累積工程は、前記画素値特定工程により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする請求項５に記載のパターン検出方法。
【請求項７】
前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶工程と、
前記参照パターン記憶工程により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出工程により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識工程と、
をさらに含んだことを特徴とする請求項５または６に記載のパターン検出方法。
【請求項８】
前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定工程をさらに含み、
前記画像作成工程は、前記背景画素推定工程により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする請求項５に記載のパターン検出方法。
【請求項９】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出装置であって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手段と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手段と、
前記画像作成手段により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手段と、
前記画素値特定手段により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手段と、
前記画像累積手段により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手段と、
を備えたことを特徴とするパターン検出装置。
【請求項１０】
前記画像作成手段は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、
前記画素値特定手段は、前記画像作成手段により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、
前記画像累積手段は、前記画素値特定手段により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする請求項９に記載のパターン検出装置。
【請求項１１】
前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶する参照パターン記憶手段と、
前記参照パターン記憶手段により記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手段により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項９または１０に記載のパターン検出装置。
【請求項１２】
前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手段をさらに備え、
前記画像作成手段は、前記背景画素推定手段により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする請求項９に記載のパターン検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラム、当該プログラムに対応するパターン検出方法およびパターン検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、機密情報や個人情報が漏洩されることを防止するため、機密情報等であることを示すバーコード等のパターンを機密情報等が記録された紙文書内に埋め込み、閲覧時や複写時等に、そのパターンが紙文書内から検出された場合には閲覧や複写等を制限する技術が存在する。例えば、特許文献１では、機密文書の背景全体に機密文書であることを示す細かなパターンを印刷し、コピー機が複写時にそのパターンを検出した場合には複写を停止する方法が開示されている。【０００３】
また、紙文書等に印刷された情報が機密情報等であることを示すパターンとして、「ＣＯＮＦＩＤＥＮＴＩＡＬ」や「複写禁止」、「社外秘」などの透かしパターン（ウォーターマーク）を紙文書の背景に印刷する技術が利用されている。【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１２１２００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記した従来の技術は、文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することができないという問題点があった。すなわち、透かしパターンは文書背景として印刷されるので、前景文字や図表等によって部分的に隠された不完全な文字として存在することが多く、従来の技術では文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することができないという問題点があった。【０００６】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することが可能なパターン検出プログラム、パターン検出方法およびパターン検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラムであって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手順と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手順と、前記画像作成手順により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手順と、前記画素値特定手順により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手順と、前記画像累積手順により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。【０００８】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記画像作成手順は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、前記画素値特定手順は、前記画像作成手順により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、前記画像累積手順は、前記画素値特定手順により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする。【０００９】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶手順と、前記参照パターン記憶手順により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手順により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。【００１０】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手順をさらにコンピュータに実行させ、前記画像作成手順は、前記背景画素推定手順により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする。【００１１】
また、請求項５に係る発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出方法であって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定工程と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成工程と、前記画像作成工程により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定工程と、前記画素値特定工程により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積工程と、前記画像累積工程により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出工程と、を含んだことを特徴とする。【００１２】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、前記画像作成工程は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、前記画素値特定工程は、前記画像作成工程により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、前記画像累積工程は、前記画素値特定工程により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする。【００１３】
また、請求項７に係る発明は、上記の発明において、前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶工程と、前記参照パターン記憶工程により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出工程により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識工程と、をさらに含んだことを特徴とする。【００１４】
また、請求項８に係る発明は、上記の発明において、前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定工程をさらに含み、前記画像作成工程は、前記背景画素推定工程により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする。【００１５】
また、請求項９に係る発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出装置であって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手段と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手段と、前記画素値特定手段により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手段と、前記画像累積手段により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手段と、を備えたことを特徴とする。【００１６】
また、請求項１０に係る発明は、上記の発明において、前記画像作成手段は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、前記画素値特定手段は、前記画像作成手段により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、前記画像累積手段は、前記画素値特定手段により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする。【００１７】
また、請求項１１の発明は、上記の発明において、前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶する参照パターン記憶手段と、前記参照パターン記憶手段により記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手段により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手段と、をさらに備えたことを特徴とする。【００１８】
また、請求項１２の発明は、上記の発明において、前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手段をさらに備え、前記画像作成手段は、前記背景画素推定手段により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、複数の文書画像の入力を受け付けて、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量（例えば、分散値）から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定し（例えば、各分散値の中で頻度が最大となる分散値を目安として境界値を推定し）、複数の文書画像について、推定された境界値以下（すなわち、画素濃度が濃くなる）の画素値ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定し、特定された画素値に対応する各画像を累積加算し、累積加算された画像から共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出するので、複数の文書画像の背景に埋め込まれた共通パターン（例えば、機密情報等であることを示すウォーターマークなどの透かしパターン）を文書画像内から検出することが可能である。【００２０】
また、本発明によれば、複数の文書画像について、推定された境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値を階調ごとにそれぞれ取得し、取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、特定された階調に対応する各画像を累積加算するので、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間の照合値を画素値ごとにそれぞれ算出するよりも効率的に処理を行うことが可能である。【００２１】
また、本発明によれば、共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶しておき、記憶部に記憶されている参照パターンを用いて、累積加算された文書画像から抽出された領域に埋め込まれている共通パターンを認識するので、例えば、認識の結果、文書画像に埋め込まれていた共通パターンがウォーターマークであった場合には、その文書画像の印刷やデータコピーなどの外部出力を停止したり、その文書画像を外部に出力しようとしたユーザの情報をログに保存したり、文書画像の出力先（特定のプリンタやフラッシュメモリ、ＣＤ−Ｒ）を限定したり、文書画像の出力時には責任者の承認を必要としたりする等、機密情報の漏洩防止に利用することが可能である。【００２２】
また、本発明によれば、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値が、推定された境界値以上となる文書画像数に対する割合を座標ごとに算出し、境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素を文字、図表および共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定し、背景画素と推定された画素を背景とみなして、境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成するので、文書画像内で文字、図表および共通パターンを構成する画素のみからなる画像をより鮮明に作成することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】図２は、境界値を説明するための図である。
【図３】図３は、各文書画像間で同一座標に位置する各画素値の分散値とその度数との関係を示す図である。
【図４】図４は、階調ごとに作成された画像例を示す図である。
【図５】図５は、階調ごとの画像作成からマッチングスコアの平均値算出までを模式的に示す図である。
【図６】図６は、平均マッチングスコアと各階調との関係を示す図である。
【図７】図７は、累積加算された画像例を示す図である。
【図８】図８は、累積加算された画像から抽出された領域に埋め込まれた透かしパターン例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係るパターン検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係るパターン検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、パターン検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【００２４】
１０  パターン検出装置
１１  記憶部
１１ａ  文書画像記憶部
１１ｂ  参照パターン記憶部
１２  制御部
１２ａ  画像入力受付部
１２ｂ  境界値推定部
１２ｃ  画像作成部
１２ｄ  画像マッチング部
１２ｅ  領域抽出部
１２ｆ  パターン認識部
２０  コンピュータ
２１  ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）
２１ａ  文書画像データテーブル
２１ｂ  参照パターンデータテーブル
２２  ＲＡＭ（Random  Access  Memory）
２２ａ  文書画像データ
２２ｂ  参照パターンデータ
２３  ＲＯＭ（Read  Only  Memory）
２３ａ  画像入力受付プログラム
２３ｂ  境界値推定プログラム
２３ｃ  画像作成プログラム
２３ｄ  画像マッチングプログラム
２３ｅ  領域抽出プログラム
２３ｆ  パターン認識プログラム
２４  ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）
２４ａ  画像入力受付プロセス
２４ｂ  境界値推定プロセス
２４ｃ  画像作成プロセス
２４ｄ  画像マッチングプロセス
２４ｅ  領域抽出プロセス
２４ｆ  パターン認識プロセス
３０  バス
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るパターン検出プログラム、パターン検出方法およびパターン検出装置の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係るパターン検出装置を実施例１として説明した後に、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【実施例１】
【００２６】
以下の実施例１では、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴、パターン検出装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。なお、以下の実施例１では、複数の文書画像の背景に埋め込まれた複数の文書画像に共通する共通パターンとして、文書画像の内容が機密情報であることを示す透かしパターンを例に挙げた場合を説明する。【００２７】
［パターン検出装置の概要および特徴（実施例１）］
まず、図１〜図８を用いて、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明するための図である。図２は、境界値を説明するための図である。図３は、各文書画像間で同一座標に位置する各画素値の分散値とその度数との関係を示す図である。図４は、階調ごとに作成された画像例を示す図である。図５は、階調ごとの画像作成からマッチングスコアの平均値算出までを模式的に示す図である。図６は、平均マッチングスコアと各階調との関係を示す図である。図７は、累積加算された画像例を示す図である。図８は、累積加算された画像から抽出された領域に埋め込まれた透かしパターン例を示す図である。【００２８】
実施例１に係るパターン検出装置は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出することを概要とするが、文書背景に埋め込まれた透かしパターン（例えば、「ＣＯＮＦＩＤＥＮＴＩＡＬ」や「複写禁止」など）を検出することが可能である点に主たる特徴がある。【００２９】
この主たる特徴について具体的に説明すると、実施例１に係るパターン検出装置は、図１に示すように、入力を受け付けた複数の文書画像から境界値αを推定する（図１の（１）参照）。ここで、境界値αとは、図２に例示するように、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である。【００３０】
また、境界値αの推定の仕方について具体的に説明する。実施例１に係るパターン検出装置は、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、図３に例示するように、座標ごとに算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する。【００３１】
次に、実施例１に係るパターン検出装置は、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する（図１の（２）参照）。具体的に説明すると、推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する（例えば、図４参照）。【００３２】
階調ごとの画像をそれぞれ作成した後、実施例１に係るパターン検出装置は、作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する（図１の（３）参照）。【００３３】
具体的に説明すると、実施例１に係るパターン検出装置は、図５に例示するように、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調や１５階調などの同一階調間）でマッチングして、取得された各マッチングスコアの平均値を算出する。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、図６に例示するように、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。【００３４】
マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定した後、実施例１に係るパターン検出装置は特定された階調の各画像を累積加算する（図１の（４）参照）。例えば、特定された階調が１４階調である場合には、マッチングスコアが最大となる位置で１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。【００３５】
そして、実施例１に係るパターン検出装置は、累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する（図１の（５）参照）。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。【００３６】
このようなことから、実施例１に係るパターン検出装置は、上述した主たる特徴のごとく、文書背景として印刷された透かしパターンを検出することが可能である。【００３７】
［パターン検出装置の構成（実施例１）］
次に、図９を用いて、実施例１に係るパターン検出装置の構成を説明する。図９は、実施例１に係るパターン検出装置の構成を示すブロック図である。なお、同図では、実施例１に係るパターン検出装置を説明する上で必要となる処理部のみを記載し、その他の処理部については記載を省略する。【００３８】
同図に示すように、実施例１に係るパターン検出装置１０は、記憶部１１と、制御部１２とから構成される。【００３９】
記憶部１１は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、文書画像記憶部１１ａおよび参照パターン記憶部１１ｂをそれぞれ備える。【００４０】
このうち、文書画像記憶部１１ａは、文書画像に関する各種の情報を記憶する記憶部であり、後述する画像入力受付部１２ａから格納された各文書画像をそれぞれ記憶して構成される。ここで、文書画像とは、例えば、紙文書をスキャナなどで取り込んで得られるＪＰＥＧ画像や、画像表示イメージをそのまま画像化した電子データのことをいう。【００４１】
参照パターン記憶部１１ｂは、文書画像から抽出された透かし文字らしき領域を認識するための参照パターンの情報を記憶する記憶部である。【００４２】
制御部１２は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、画像入力受付部１２ａと、境界値推定部１２ｂと、画像作成部１２ｃと、画像マッチング部１２ｄと、画像累積部１２ｅと、領域抽出部１２ｆと、パターン認識部１２ｇとを備える。【００４３】
このうち、画像入力受付部１２ａは、複数の文書画像に関する情報の入力を受け付ける処理部であり、例えば、図には示していない画像読取部などにより読取られた文書画像の入力を受け付けると、受け付けた文書画像に関する情報を文書画像記憶部１１ａに格納する。【００４４】
境界値推定部１２ｂは、文書画像記憶部１１ａから読み出した複数の文書画像から境界値αを推定する処理部である。ここで、境界値αとは、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である（図２参照）。【００４５】
境界値αの推定の仕方について具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂは、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する（図３参照）。【００４６】
画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する処理部である。具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂにより推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する（図４参照）。【００４７】
なお、画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する場合に限られるものではなく、例えば、境界値α以下の画素値が“２５４〜０”である場合には、各文書画像について画素値ごとの２５５枚の画像をそれぞれ作成するようにしてもよい。【００４８】
画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する処理部である。【００４９】
具体的に説明すると、画像マッチング部１２ｄは、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像が画像作成部１２ｃによりそれぞれ作成された場合には、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調同士や１５階調同士などの同一階調間）でマッチングして、階調ごとに取得された各マッチングスコアの平均値を算出する（図５参照）。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する（図６参照）。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。【００５０】
また、画像マッチング部１２ｄによるパターンマッチングの方法としては、マッチトフィルタや位相相関などの従来の技術を採用する。【００５１】
なお、画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより各文書画像について画素値ごとの画像がそれぞれ作成された場合には、同一の画素値で構成される各画像（例えば、各文書画像について作成された画素値“２５４”の各画像等）のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ取得し、取得された各マッチングスコアの平均値が最大となる画素値を特定するようにしてもよい。【００５２】
画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調の各画像を累積加算する処理部である。例えば、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調が１４階調である場合には、１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。なお、画像を累積加算する場合には、画像マッチング部１２ｄにおいてマッチング時に合わせて取得しておいた並進移動量に基づいて、各画像の位置あわせを行ってから累積加算する。なお、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより画素値が特定された場合には、その画素値の各画像を累積加算するようにしてもよい。【００５３】
領域抽出部１２ｆは、画像累積部１２ｅにより累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する処理部である。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。【００５４】
パターン認識部１２ｇは、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域を認識する処理部である。具体的に説明すると、参照パターン記憶部１１ｂに記憶されている参照パターンを用いて、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域に参照パターンで示される透かし文字が埋め込まれているか否か認識する。【００５５】
［パターン検出装置による処理（実施例１）］
続いて、図１０を用いて、実施例１に係るパターン検出装置による処理を説明する。図１０は、実施例１に係るパターン検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、画像入力受付部１２ａにより、複数の文書画像の入力を受け付けられた後の処理の流れについて説明する。【００５６】
同図に示すように、境界値推定部１２ｂは、文書画像記憶部１１ａから読み出した複数の文書画像から境界値αを推定する（ステップＳ１００１）。ここで、境界値αとは、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である（図２参照）。【００５７】
境界値αの推定の仕方について具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂは、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する（図３参照）。【００５８】
次に、画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する（ステップＳ１００２）。具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂにより推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する（図４参照）。【００５９】
続いて、画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する（ステップＳ１００３）。【００６０】
具体的に説明すると、画像マッチング部１２ｄは、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像が画像作成部１２ｃによりそれぞれ作成された場合には、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調同士や１５階調同士などの同一階調間）でマッチングして、階調ごとに取得された各マッチングスコアの平均値を算出する（図５参照）。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する（図６参照）。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。【００６１】
そして、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調の各画像を累積加算する（ステップＳ１００４）。例えば、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調が１４階調である場合には、１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。なお、画像を累積加算する場合には、画像マッチング部１２ｄにおいてマッチング時に合わせて取得しておいた並進移動量に基づいて、各画像の位置あわせを行ってから累積加算する。なお、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより画素値が特定された場合には、その画素値の各画像を累積加算するようにしてもよい。【００６２】
続いて、領域抽出部１２ｆは、画像累積部１２ｅにより累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する（ステップＳ１００５）。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。【００６３】
最後に、パターン認識部１２ｇは、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域を認識する（ステップＳ１００６）。具体的に説明すると、参照パターン記憶部１１ｂに記憶されている参照パターンを用いて、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域に参照パターンで示される透かし文字が埋め込まれているか否か認識する。【００６４】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、複数の文書画像の入力を受け付けて、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で頻度が最大となる分散値を目安として、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値を特定するための境界値αを推定し、複数の文書画像について、推定された境界値α以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ取得し、取得された各マッチングスコアの同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定し、特定された画素値に対応する各画像を累積加算し、累積加算された画像から透かしパターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出するので、複数の文書画像の背景に埋め込まれた透かしパターン（例えば、機密情報等であることを示すウォーターマークなどの透かしパターン）を文書画像内から検出することが可能である。【００６５】
また、実施例１によれば、複数の文書画像について、推定された境界値α以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合してマッチングスコアを取得し、取得された各マッチングスコアの同一階調内での平均値を求め、それが最大となる階調を特定し、特定された階調に対応する各画像を累積加算するので、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ算出するよりも効率的に処理を行うことが可能である。【００６６】
また、実施例１によれば、透かしパターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶しておき、記憶部に記憶されている参照パターンを用いて、累積加算された文書画像から抽出された領域に埋め込まれている透かしパターンを認識するので、例えば、認識の結果、文書画像に埋め込まれていた共通パターンがウォーターマークであった場合には、その文書画像の印刷やデータコピーなどの外部出力を停止したり、その文書画像を外部に出力しようとしたユーザの情報をログに保存したり、文書画像の出力先（特定のプリンタやフラッシュメモリ、ＣＤ−Ｒ）を限定したり、文書画像の出力時には責任者の承認を必要としたりする等、機密情報の漏洩防止に利用することが可能である。
【実施例２】
【００６７】
さて、これまで本発明の実施例１について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明の含まれる他の実施例を説明する。【００６８】
（１）背景画素の推定
上記の実施例１において、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素値が、推定された境界値以上となる割合を座標ごとに算出し、境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合（すなわち、各文書画像の各画素が背景もしくは文字、図表のいずれかに該当する場合）には、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素を文字、図表および透かしパターンを構成する画素以外の背景画素として推定し、背景画素と推定された画素を背景とみなして、境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成するようにしてもよい。【００６９】
このようにすれば、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素のみからなる画像をより鮮明に作成することが可能である。【００７０】
（２）装置構成等
また、図９に示したパターン検出装置１０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、パターン検出装置１０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、画像マッチング部１２ｄと領域抽出部１２ｆとを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、パターン検出装置１０にて行なわれる各処理機能（例えば、図１０参照）は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００７１】
（３）パターン検出プログラム
ところで、上記の実施例１で説明した各種の処理（例えば、図１０参照）は、あらかじ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などのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有するパターン検出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、パターン検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。【００７２】
同図に示すように、パターン検出装置としてコンピュータ２０は、ＨＤＤ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３およびＣＰＵ２４をバス３０で接続して構成される。【００７３】
そして、ＲＯＭ２３には、上記の実施例１に示したパターン検出装置と同様の機能を発揮するパターン検出プログラム、つまり、図１１に示すように、画像入力受付プログラム２３ａ、境界値推定プログラム２３ｂ、画像作成プログラム２３ｃ、画像マッチングプログラム２３ｄ、画像累積プログラム２３ｅ、領域抽出プログラム２３ｆおよびパターン認識プログラム２３ｇがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇについては、図９に示したパターン検出装置１０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ２３は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。【００７４】
そして、ＣＰＵ２４が、これらのプログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇをＲＯＭ２３から読み出して実行することで、図１１に示すように、各プログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇは、画像入力受付プロセス２４ａ、境界値推定プロセス２４ｂ、画像作成プロセス２４ｃ、画像マッチングプロセス２４ｄ、画像累積プロセス２４ｅ、領域抽出プロセス２４ｆおよびパターン認識プロセス２４ｇとして機能するようになる。なお、各プロセス２４ａ、２４ｂ、２４ｃ、２４ｄ、２４ｅ、２４ｆおよび２４ｇは、図９に示したパターン検出装置１０の画像入力受付部１２ａ、境界値推定部１２ｂ、画像作成部１２ｃ、画像マッチング部１２ｄ、画像累積部１２ｅ、領域抽出部１２ｆおよびパターン認識部１２ｇにそれぞれ対応する。【００７５】
また、ＨＤＤ２１には、図１１に示すように、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂがそれぞれ設けられる。なお、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂは、図９に示した文書画像記憶部１１ａおよび参照パターン記憶部１１ｂにそれぞれ対応する。そして、ＣＰＵ２４は、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂから、文書画像データ２２ａおよび参照パターンデータ２２ｂをそれぞれ読み出してＲＡＭ２２に格納し、ＲＡＭ２２に格納された文書画像データ２２ａおよび参照パターンデータ２２ｂに基づいて処理を実行する。【００７６】
なお、上記した各プログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇについては、必ずしも最初からＲＯＭ２３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ２０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ２０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ２０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
以上のように、本発明に係るパターン検出プログラム、パターン検出方法およびパターン検出装置は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させる場合等に有用であり、特に、文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することに適する。
【図１】
2008107985.tif 000003
【図２】
2008107985.tif 000004
【図３】
2008107985.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2008107985.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年3月16日(2009.3.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラムであって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手順と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手順と、
前記画像作成手順により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手順と、
前記画像特定手順により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手順と、
前記画素値累積手順により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項２】
前記画像作成手順は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、
前記画素値特定手順は、前記画像作成手順により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、
前記画像累積手順は、前記画素値特定手順により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする請求項１に記載のパターン検出プログラム。
【請求項３】
前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶手順と、
前記参照パターン記憶手順により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手順により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のパターン検出プログラム。
【請求項４】
前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記画像作成手順は、前記背景画素推定手順により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする請求項１に記載のパターン検出プログラム。
【請求項５】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出方法であって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定工程と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成工程と、
前記画像作成工程により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定工程と、
前記画素値特定工程により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積工程と、
前記画像累積工程により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出工程と、
を含んだことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項６】
複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出装置であって、
前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手段と、
前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手段と、
前記画像作成手段により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手段と、
前記画素値特定手段により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手段と、
前記画像累積手段により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手段と、
を備えたことを特徴とするパターン検出装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラム、当該プログラムに対応するパターン検出方法およびパターン検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、機密情報や個人情報が漏洩されることを防止するため、機密情報等であることを示すバーコード等のパターンを機密情報等が記録された紙文書内に埋め込み、閲覧時や複写時等に、そのパターンが紙文書内から検出された場合には閲覧や複写等を制限する技術が存在する。例えば、特許文献１では、機密文書の背景全体に機密文書であることを示す細かなパターンを印刷し、コピー機が複写時にそのパターンを検出した場合には複写を停止する方法が開示されている。
【０００３】
また、紙文書等に印刷された情報が機密情報等であることを示すパターンとして、「ＣＯＮＦＩＤＥＮＴＩＡＬ」や「複写禁止」、「社外秘」などの透かしパターン（ウォーターマーク）を紙文書の背景に印刷する技術が利用されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１２１２００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記した従来の技術は、文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することができないという問題点があった。すなわち、透かしパターンは文書背景として印刷されるので、前景文字や図表等によって部分的に隠された不完全な文字として存在することが多く、従来の技術では文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することができないという問題点があった。
【０００６】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、文書背景に埋め込まれた透かしパターンを検出することが可能なパターン検出プログラム、パターン検出方法およびパターン検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンの検出処理をコンピュータに実行させるパターン検出プログラムであって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手順と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手順と、前記画像作成手順により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手順と、前記画素値特定手順により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手順と、前記画像累積手順により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記の発明において、前記画像作成手順は、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、当該分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、前記画素値特定手順は、前記画像作成手順により作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値をそれぞれ取得し、当該取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、前記画像累積手順は、前記画素値特定手順により特定された階調に対応する各画像を累積加算することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記の発明において、前記共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶する参照パターン記憶手順と、前記参照パターン記憶手順により記憶部に記憶されている前記参照パターンを用いて、前記領域抽出手順により抽出された領域に埋め込まれている前記共通パターンを認識するパターン認識手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記の発明において、前記複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値について、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以上となる文書画像数に対する割合を算出し、当該境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、当該複数の文書画像間の同一座標における画素を文字、図表および前記共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定する背景画素推定手順をさらにコンピュータに実行させ、前記画像作成手順は、前記背景画素推定手順により前記背景画素と推定された画素を背景とみなして、前記境界値推定手順により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出方法であって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定工程と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定工程により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成工程と、前記画像作成工程により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定工程と、前記画素値特定工程により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積工程と、前記画像累積工程により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出するパターン検出装置であって、前記複数の文書画像の入力を受け付けて、当該複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定する境界値推定手段と、前記複数の文書画像について、前記境界値推定手段により推定された前記境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、当該取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定する画素値特定手段と、前記画素値特定手段により特定された画素値に対応する各画像を累積加算する画像累積手段と、前記画像累積手段により累積加算された画像から前記共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出する領域抽出手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数の文書画像の入力を受け付けて、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動量（例えば、分散値）から、文書画像内において文字、図表および前記共通パターンを構成する画素値を特定するための境界値を推定し（例えば、各分散値の中で頻度が最大となる分散値を目安として境界値を推定し）、複数の文書画像について、推定された境界値以下（すなわち、画素濃度が濃くなる）の画素値ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各同一画素値画像間の照合値を取得し、取得された各照合値の同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定し、特定された画素値に対応する各画像を累積加算し、累積加算された画像から共通パターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出するので、複数の文書画像の背景に埋め込まれた共通パターン（例えば、機密情報等であることを示すウォーターマークなどの透かしパターン）を文書画像内から検出することが可能である。
【００１４】
また、本発明によれば、複数の文書画像について、推定された境界値以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合して各同一階調画像間の照合値を階調ごとにそれぞれ取得し、取得された各照合値の同一階調における平均値が最大となる階調を特定し、特定された階調に対応する各画像を累積加算するので、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間の照合値を画素値ごとにそれぞれ算出するよりも効率的に処理を行うことが可能である。
【００１５】
また、本発明によれば、共通パターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶しておき、記憶部に記憶されている参照パターンを用いて、累積加算された文書画像から抽出された領域に埋め込まれている共通パターンを認識するので、例えば、認識の結果、文書画像に埋め込まれていた共通パターンがウォーターマークであった場合には、その文書画像の印刷やデータコピーなどの外部出力を停止したり、その文書画像を外部に出力しようとしたユーザの情報をログに保存したり、文書画像の出力先（特定のプリンタやフラッシュメモリ、ＣＤ−Ｒ）を限定したり、文書画像の出力時には責任者の承認を必要としたりする等、機密情報の漏洩防止に利用することが可能である。
【００１６】
また、本発明によれば、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値が、推定された境界値以上となる文書画像数に対する割合を座標ごとに算出し、境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合には、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素を文字、図表および共通パターンを構成する画素以外の背景画素として推定し、背景画素と推定された画素を背景とみなして、境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成するので、文書画像内で文字、図表および共通パターンを構成する画素のみからなる画像をより鮮明に作成することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るパターン検出プログラム、パターン検出方法およびパターン検出装置の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係るパターン検出装置を実施例１として説明した後に、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１８】
以下の実施例１では、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴、パターン検出装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。なお、以下の実施例１では、複数の文書画像の背景に埋め込まれた複数の文書画像に共通する共通パターンとして、文書画像の内容が機密情報であることを示す透かしパターンを例に挙げた場合を説明する。
【００１９】
［パターン検出装置の概要および特徴（実施例１）］
まず、図１〜図８を用いて、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明するための図である。図２は、境界値を説明するための図である。図３は、各文書画像間で同一座標に位置する各画素値の分散値とその度数との関係を示す図である。図４は、階調ごとに作成された画像例を示す図である。図５は、階調ごとの画像作成からマッチングスコアの平均値算出までを模式的に示す図である。図６は、平均マッチングスコアと各階調との関係を示す図である。図７は、累積加算された画像例を示す図である。図８は、累積加算された画像から抽出された領域に埋め込まれた透かしパターン例を示す図である。
【００２０】
実施例１に係るパターン検出装置は、複数の文書画像の背景に埋め込まれた当該複数の文書画像に共通する共通パターンを検出することを概要とするが、文書背景に埋め込まれた透かしパターン（例えば、「ＣＯＮＦＩＤＥＮＴＩＡＬ」や「複写禁止」など）を検出することが可能である点に主たる特徴がある。
【００２１】
この主たる特徴について具体的に説明すると、実施例１に係るパターン検出装置は、図１に示すように、入力を受け付けた複数の文書画像から境界値αを推定する（図１の（１）参照）。ここで、境界値αとは、図２に例示するように、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である。
【００２２】
また、境界値αの推定の仕方について具体的に説明する。実施例１に係るパターン検出装置は、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、図３に例示するように、座標ごとに算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する。
【００２３】
次に、実施例１に係るパターン検出装置は、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する（図１の（２）参照）。具体的に説明すると、推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する（例えば、図４参照）。
【００２４】
階調ごとの画像をそれぞれ作成した後、実施例１に係るパターン検出装置は、作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する（図１の（３）参照）。
【００２５】
具体的に説明すると、実施例１に係るパターン検出装置は、図５に例示するように、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調や１５階調などの同一階調間）でマッチングして、取得された各マッチングスコアの平均値を算出する。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、図６に例示するように、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。
【００２６】
マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定した後、実施例１に係るパターン検出装置は特定された階調の各画像を累積加算する（図１の（４）参照）。例えば、特定された階調が１４階調である場合には、マッチングスコアが最大となる位置で１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。
【００２７】
そして、実施例１に係るパターン検出装置は、累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する（図１の（５）参照）。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。
【００２８】
このようなことから、実施例１に係るパターン検出装置は、上述した主たる特徴のごとく、文書背景として印刷された透かしパターンを検出することが可能である。
【００２９】
［パターン検出装置の構成（実施例１）］
次に、図９を用いて、実施例１に係るパターン検出装置の構成を説明する。図９は、実施例１に係るパターン検出装置の構成を示すブロック図である。なお、同図では、実施例１に係るパターン検出装置を説明する上で必要となる処理部のみを記載し、その他の処理部については記載を省略する。
【００３０】
同図に示すように、実施例１に係るパターン検出装置１０は、記憶部１１と、制御部１２とから構成される。
【００３１】
記憶部１１は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、文書画像記憶部１１ａおよび参照パターン記憶部１１ｂをそれぞれ備える。
【００３２】
このうち、文書画像記憶部１１ａは、文書画像に関する各種の情報を記憶する記憶部であり、後述する画像入力受付部１２ａから格納された各文書画像をそれぞれ記憶して構成される。ここで、文書画像とは、例えば、紙文書をスキャナなどで取り込んで得られるＪＰＥＧ画像や、画像表示イメージをそのまま画像化した電子データのことをいう。
【００３３】
参照パターン記憶部１１ｂは、文書画像から抽出された透かし文字らしき領域を認識するための参照パターンの情報を記憶する記憶部である。
【００３４】
制御部１２は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、画像入力受付部１２ａと、境界値推定部１２ｂと、画像作成部１２ｃと、画像マッチング部１２ｄと、画像累積部１２ｅと、領域抽出部１２ｆと、パターン認識部１２ｇとを備える。
【００３５】
このうち、画像入力受付部１２ａは、複数の文書画像に関する情報の入力を受け付ける処理部であり、例えば、図には示していない画像読取部などにより読取られた文書画像の入力を受け付けると、受け付けた文書画像に関する情報を文書画像記憶部１１ａに格納する。
【００３６】
境界値推定部１２ｂは、文書画像記憶部１１ａから読み出した複数の文書画像から境界値αを推定する処理部である。ここで、境界値αとは、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である（図２参照）。
【００３７】
境界値αの推定の仕方について具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂは、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する（図３参照）。
【００３８】
画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する処理部である。具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂにより推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜
０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する
（図４参照）。
【００３９】
なお、画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する場合に限られるものではなく、例えば、境界値α以下の画素値が“２５４〜０”である場合には、各文書画像について画素値ごとの２５５枚の画像をそれぞれ作成するようにしてもよい。
【００４０】
画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する処理部である。
【００４１】
具体的に説明すると、画像マッチング部１２ｄは、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像が画像作成部１２ｃによりそれぞれ作成された場合には、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調同士や１５階調同士などの同一階調間）でマッチングして、階調ごとに取得された各マッチングスコアの平均値を算出する（図５参照）。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する（図６参照）。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。
【００４２】
また、画像マッチング部１２ｄによるパターンマッチングの方法としては、マッチトフィルタや位相相関などの従来の技術を採用する。
【００４３】
なお、画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより各文書画像について画素値ごとの画像がそれぞれ作成された場合には、同一の画素値で構成される各画像（例えば、各文書画像について作成された画素値“２５４”の各画像等）のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ取得し、取得された各マッチングスコアの平均値が最大となる画素値を特定するようにしてもよい。
【００４４】
画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調の各画像を累積加算する処理部である。例えば、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調が１４階調である場合には、１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。なお、画像を累積加算する場合には、画像マッチング部１２ｄにおいてマッチング時に合わせて取得しておいた並進移動量に基づいて、各画像の位置あわせを行ってから累積加算する。なお、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより画素値が特定された場合には、その画素値の各画像を累積加算するようにしてもよい。
【００４５】
領域抽出部１２ｆは、画像累積部１２ｅにより累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する処理部である。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。
【００４６】
パターン認識部１２ｇは、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域を認識する処理部である。具体的に説明すると、参照パターン記憶部１１ｂに記憶されている参照パターンを用いて、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域に参照パターンで示される透かし文字が埋め込まれているか否か認識する。
【００４７】
［パターン検出装置による処理（実施例１）］
続いて、図１０を用いて、実施例１に係るパターン検出装置による処理を説明する。図１０は、実施例１に係るパターン検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、画像入力受付部１２ａにより、複数の文書画像の入力を受け付けられた後の処理の流れについて説明する。
【００４８】
同図に示すように、境界値推定部１２ｂは、文書画像記憶部１１ａから読み出した複数の文書画像から境界値αを推定する（ステップＳ１００１）。ここで、境界値αとは、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値と、背景を構成する画素値とを切り分けるための値である（図２参照）。
【００４９】
境界値αの推定の仕方について具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂは、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の変動に関する分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で度数が最大となる分散値を求め、その分散値を持つ各画素の画素値の平均を境界値αと推定する（図３参照）。
【００５０】
次に、画像作成部１２ｃは、各文書画像について、境界値α以下の画素値からなる階調ごとの画像をそれぞれ作成する（ステップＳ１００２）。具体的に説明すると、境界値推定部１２ｂにより推定された境界値を仮に“２５５”とすると、例えば、境界値α以下の画素値“２５４〜０”までを１６階調に分割して、各文書画像について階調ごとの画像をそれぞれ作成する（図４参照）。
【００５１】
続いて、画像マッチング部１２ｄは、画像作成部１２ｃにより作成された各画像のそれぞれを同一階調間でマッチングし、マッチングスコアの平均値が最大となる階調を特定する（ステップＳ１００３）。
【００５２】
具体的に説明すると、画像マッチング部１２ｄは、Ｎページからなる各文書画像について、０階調〜１５階調からなる１６階調ごとの画像が画像作成部１２ｃによりそれぞれ作成された場合には、作成された各画像のそれぞれを同一階調間（例えば、０階調同士や１５階調同士などの同一階調間）でマッチングして、階調ごとに取得された各マッチングスコアの平均値を算出する（図５参照）。例えば、１０ページの文書画像である場合には、同一階調間でマッチングする一組の文書画像の組み合わせ数は４５通りとなり、取得されるマッチングスコアの総数は４５となる。そして、算出したマッチングスコアの平均値が最大となる階調（例えば、１４階調）を特定する（図６参照）。すなわち、透かし文字は、通常、各文書画像の同じ位置に埋め込まれているので、透かし文字が文書画像内に鮮明に現れている階調のマッチングスコアの平均値は高くなることが予想されることを利用する趣旨である。
【００５３】
そして、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調の各画像を累積加算する（ステップＳ１００４）。例えば、画像マッチング部１２ｄにより特定された階調が１４階調である場合には、１４階調の各画像を累積加算する。すなわち、文書画像に埋め込まれた透かし文字を強調する趣旨である（図７参照）。また、累積加算により、文書画像内の前景文字等で欠けの発生した透かしパターンの欠けの部分が補間される。なお、画像を累積加算する場合には、画像マッチング部１２ｄにおいてマッチング時に合わせて取得しておいた並進移動量に基づいて、各画像の位置あわせを行ってから累積加算する。なお、画像累積部１２ｅは、画像マッチング部１２ｄにより画素値が特定された場合には、その画素値の各画像を累積加算するようにしてもよい。
【００５４】
続いて、領域抽出部１２ｆは、画像累積部１２ｅにより累積加算された画像から透かし文字らしき領域（透かし文字が埋め込まれている蓋然性の高い領域）を抽出する（ステップＳ１００５）。例えば、累積加算された画像を透かし文字とそれ以外とに２値化して、透かし文字が埋め込まれた最小矩形領域を画像から抽出する（図８参照）。
【００５５】
最後に、パターン認識部１２ｇは、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域を認識する（ステップＳ１００６）。具体的に説明すると、参照パターン記憶部１１ｂに記憶されている参照パターンを用いて、領域抽出部１２ｆにより抽出された透かし文字らしき領域に参照パターンで示される透かし文字が埋め込まれているか否か認識する。
【００５６】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、複数の文書画像の入力を受け付けて、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素の画素値の分散値をそれぞれ算出し、算出された各分散値の中で頻度が最大となる分散値を目安として、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素値を特定するための境界値αを推定し、複数の文書画像について、推定された境界値α以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像について、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ取得し、取得された各マッチングスコアの同一画素値画像集合における平均値が最大となる画素値を特定し、特定された画素値に対応する各画像を累積加算し、累積加算された画像から透かしパターンが埋め込まれている画像内の領域を抽出するので、複数の文書画像の背景に埋め込まれた透かしパターン（例えば、機密情報等であることを示すウォーターマークなどの透かしパターン）を文書画像内から検出することが可能である。
【００５７】
また、実施例１によれば、複数の文書画像について、推定された境界値α以下の各画素値をいくつかの階調に分割して、分割された階調ごとの画像をそれぞれ作成し、作成された各画像のそれぞれを同一階調間で照合してマッチングスコアを取得し、取得された各マッチングスコアの同一階調内での平均値を求め、それが最大となる階調を特定し、特定された階調に対応する各画像を累積加算するので、同一の画素値で構成される各画像のそれぞれを照合して各画像間のマッチングスコアを画素値ごとにそれぞれ算出するよりも効率的に処理を行うことが可能である。
【００５８】
また、実施例１によれば、透かしパターンを認識するための参照パターンを記憶部に記憶しておき、記憶部に記憶されている参照パターンを用いて、累積加算された文書画像から抽出された領域に埋め込まれている透かしパターンを認識するので、例えば、認識の結果、文書画像に埋め込まれていた共通パターンがウォーターマークであった場合には、その文書画像の印刷やデータコピーなどの外部出力を停止したり、その文書画像を外部に出力しようとしたユーザの情報をログに保存したり、文書画像の出力先（特定のプリンタやフラッシュメモリ、ＣＤ−Ｒ）を限定したり、文書画像の出力時には責任者の承認を必要としたりする等、機密情報の漏洩防止に利用することが可能である。
【実施例２】
【００５９】
さて、これまで本発明の実施例１について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明の含まれる他の実施例を説明する。
【００６０】
（１）背景画素の推定
上記の実施例１において、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素値が、推定された境界値以上となる割合を座標ごとに算出し、境界値以上となる割合が所定の範囲内となる場合（すなわち、各文書画像の各画素が背景もしくは文字、図表のいずれかに該当する場合）には、複数の文書画像間で同一座標に位置する各画素を文字、図表および透かしパターンを構成する画素以外の背景画素として推定し、背景画素と推定された画素を背景とみなして、境界値以下の画素値ごとの画像をそれぞれ作成するようにしてもよい。
【００６１】
このようにすれば、文書画像内で文字、図表および透かしパターンを構成する画素のみからなる画像をより鮮明に作成することが可能である。
【００６２】
（２）装置構成等
また、図９に示したパターン検出装置１０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、パターン検出装置１０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、画像マッチング部１２ｄと領域抽出部１２ｆとを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、パターン検出装置１０にて行なわれる各処理機能（例えば、図１０参照）は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６３】
（３）パターン検出プログラム
ところで、上記の実施例１で説明した各種の処理（例えば、図１０参照）は、あらかじ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などのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有するパターン検出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、パターン検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００６４】
同図に示すように、パターン検出装置としてコンピュータ２０は、ＨＤＤ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３およびＣＰＵ２４をバス３０で接続して構成される。
【００６５】
そして、ＲＯＭ２３には、上記の実施例１に示したパターン検出装置と同様の機能を発揮するパターン検出プログラム、つまり、図１１に示すように、画像入力受付プログラム２３ａ、境界値推定プログラム２３ｂ、画像作成プログラム２３ｃ、画像マッチングプログラム２３ｄ、画像累積プログラム２３ｅ、領域抽出プログラム２３ｆおよびパターン認識プログラム２３ｇがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇについては、図９に示したパターン検出装置１０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ２３は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。
【００６６】
そして、ＣＰＵ２４が、これらのプログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇをＲＯＭ２３から読み出して実行することで、図１１に示すように、各プログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇは、画像入力受付プロセス２４ａ、境界値推定プロセス２４ｂ、画像作成プロセス２４ｃ、画像マッチングプロセス２４ｄ、画像累積プロセス２４ｅ、領域抽出プロセス２４ｆおよびパターン認識プロセス２４ｇとして機能するようになる。なお、各プロセス２４ａ、２４ｂ、２４ｃ、２４ｄ、２４ｅ、２４ｆおよび２４ｇは、図９に示したパターン検出装置１０の画像入力受付部１２ａ、境界値推定部１２ｂ、画像作成部１２ｃ、画像マッチング部１２ｄ、画像累積部１２ｅ、領域抽出部１２ｆおよびパターン認識部１２ｇにそれぞれ対応する。
【００６７】
また、ＨＤＤ２１には、図１１に示すように、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂがそれぞれ設けられる。なお、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂは、図９に示した文書画像記憶部１１ａおよび参照パターン記憶部１１ｂにそれぞれ対応する。そして、ＣＰＵ２４は、文書画像データテーブル２１ａおよび参照パターンデータテーブル２１ｂから、文書画像データ２２ａおよび参照パターンデータ２２ｂをそれぞれ読み出してＲＡＭ２２に格納し、ＲＡＭ２２に格納された文書画像データ２２ａおよび参照パターンデータ２２ｂに基づいて処理を実行する。
【００６８】
なお、上記した各プログラム２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅ、２３ｆおよび２３ｇについては、必ずしも最初からＲＯＭ２３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ２０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ２０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ２０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】図１は、実施例１に係るパターン検出装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】図２は、境界値を説明するための図である。
【図３】図３は、各文書画像間で同一座標に位置する各画素値の分散値とその度数との関係を示す図である。
【図４】図４は、階調ごとに作成された画像例を示す図である。
【図５】図５は、階調ごとの画像作成からマッチングスコアの平均値算出までを模式的に示す図である。
【図６】図６は、平均マッチングスコアと各階調との関係を示す図である。
【図７】図７は、累積加算された画像例を示す図である。
【図８】図８は、累積加算された画像から抽出された領域に埋め込まれた透かしパターン例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係るパターン検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係るパターン検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、パターン検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１０  パターン検出装置
１１  記憶部
１１ａ  文書画像記憶部
１１ｂ  参照パターン記憶部
１２  制御部
１２ａ  画像入力受付部
１２ｂ  境界値推定部
１２ｃ  画像作成部
１２ｄ  画像マッチング部
１２ｅ  領域抽出部
１２ｆ  パターン認識部
２０  コンピュータ
２１  ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）
２１ａ  文書画像データテーブル
２１ｂ  参照パターンデータテーブル
２２  ＲＡＭ（Random  Access  Memory）
２２ａ  文書画像データ
２２ｂ  参照パターンデータ
２３  ＲＯＭ（Read  Only  Memory）
２３ａ  画像入力受付プログラム
２３ｂ  境界値推定プログラム
２３ｃ  画像作成プログラム
２３ｄ  画像マッチングプログラム
２３ｅ  領域抽出プログラム
２３ｆ  パターン認識プログラム
２４  ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）
２４ａ  画像入力受付プロセス
２４ｂ  境界値推定プロセス
２４ｃ  画像作成プロセス
２４ｄ  画像マッチングプロセス
２４ｅ  領域抽出プロセス
２４ｆ  パターン認識プロセス
３０  バス
【国際調査報告】
2008107985.tif 000014
2008107985.tif 000015