(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像をハートレー変換し、秘匿情報として埋め込む二値画像と合成し、逆ハートレー変換した秘匿情報が、通常の観察環境下では観察不可能に埋め込まれた画像形成体の真偽判別方法であって、
前記画像形成体を読取り一次元明度データＦ(i)を取得する一次元明度データ取得工程と、
前記一次元明度データＦ(i)に一次元ハートレー変換を行い、一次元実数配列ｆ(u)を生成する一次元ハートレー変換工程と、
前記一次元実数配列ｆ(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)を生成する数値変換工程と、
前記一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行い、判別用データを生成する判別用データ生成工程と、
前記判別用データとあらかじめ定められた基準データとを比較及び照合し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画像形成体の真偽判別方法。
【請求項２】
前記真偽判別工程において、
前記判別用データと前記基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、前記画像形成体を真正と判別することを特徴とする請求項１記載の画像形成体の真偽判別方法。
【請求項３】
前記一次元実数配列ｆ(u)に所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列ｆ’(u)を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、
前記数値変換工程において、
前記一次元実数配列ｆ’(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又正の実数から成る前記一次元実数配列ｆa(u)を生成することを特徴とする請求項１記載の画像形成体の真偽判別方法。
【請求項４】
前記配列並べ換え工程において、
前記一次元実数配列ｆ(u)を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、前記第一の部分配列を前記第二の部分配列の位置に移動し、前記第二の部分配列を前記第一の部分配列の位置に移動して、前記第一の部分配列と前記第二の部分配列の並べ換えを行い、前記一次元実数配列ｆ’(u)を生成することを特徴とする請求項３記載の画像形成体の真偽判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二値配列データが潜像情報として合成された原画像データをもとに作製した画像形成体から、合成された潜像情報を検出し真偽判別を行う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、クレジットカードを含む画像形成体の識別や真偽判別に利用できる技術である。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像データに情報を合成する技術として、振幅変調、周波数変調、位相変調の各変調方式が提案されている。これらの情報合成技術は、通常、ディジタル画像データ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、ディジタル画像データの真偽判別や不正コピーの発見を行うものである。
【０００３】
その一例として、振幅変調を用いた情報の合成例としては、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）。
【０００４】
また、位相変調を用いた情報の合成例としては、濃度パターン法によるものがある（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
また、周波数変調を用いた情報の合成例としては、フーリエ変換を用いたものが提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
さらに、ハートレー変換を用いて生成された二値配列データ潜像化済み画像データの一部から、潜像化された二値配列のパターンを検出するものが提案されている（例えば、特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３５９３４２２号公報
【特許文献２】特開平９―２５２３９７号公報
【特許文献３】特開２０００―１４８０１５号公報
【特許文献４】特許第４２９６３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
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、画像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った。
【０００９】
また、特開平９―２５２３９７号公報の位相変調を用いた情報の合成方法は、画像に適用しようとすると、情報を検出する際に高精度な位置合わせが必要になるうえ、イメージスキャナやイメージセンサカメラ等を用いて画像を再度ディジタルデータ化する際に、照明ムラ等によって画像データのピクセル値が正しく復元できないと、合成した情報を安定して検出することが困難になる場合があった。
【００１０】
また、特開２０００―１４８０１５号公報の周波数変調を用いた情報の合成方法は、処理するシーケンスが実数値の場合、フーリエ変換は複素数値のシーケンスを生成するため、その半分は余分な情報であり、この余分な情報のためにコンピュータのメモリを使用するという欠点があった。
【００１１】
さらに、特許第４２９６３１４号公報のハートレー変換を用いた二値画像のパターン検出方法では、画像データをハートレー変換する際、二次元ハートレー変換を行うため、計算負荷が大きく、処理時間が長いという欠点があった。また、一次元ハートレー変換を行う場合に比べ、画像の面積が大きくなるという欠点があった。
【００１２】
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、真偽判別対象画像を有する画像形成体から読み取った一次元明度データに一次元ハートレー変換を行って一次元実数配列を生成し、この一次元実数配列に所定の処理を施して判別用データを生成し、判別用データと基準データとを比較及び照合して、画像形成体の真偽判別を行うものである。
【００１３】
また、本発明は、画像形成体の偽造、変造を防止することを目的とした画像形成体の真偽判別方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
（１）本発明は、真偽判別対象画像を有する画像形成体を読取り一次元明度データＦ(i)を取得する一次元明度データ取得工程と、一次元明度データＦ(i)に一次元ハートレー変換を行い、一次元実数配列ｆ(u)を生成する一次元ハートレー変換工程と、一次元実数配列ｆ(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)を生成する数値変換工程と、一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行い、判別用データを生成する判別用データ生成工程と、判別用データとあらかじめ定められた基準データとを比較及び照合し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画像形成体の真偽判別方法である。
【００１５】
（２）本発明は、真偽判別工程において、判別用データと基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体を真正と判別することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。
【００１６】
（３）本発明は、一次元実数配列ｆ(u)に所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列ｆ’(u)を生成する配列並べ換え工程とを更に有し、数値変換工程において、一次元実数配列ｆ’(u)の各実数の絶対値を求めゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)を生成することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。
【００１７】
（４）本発明は、配列並べ換え工程において、一次元実数配列ｆ(u)を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、第一の部分配列を第二の部分配列の位置に移動し、第二の部分配列を第一の部分配列の位置に移動して、第一の部分配列と第二の部分配列の並べ換えを行い、一次元実数配列ｆ’(u)を生成することを特徴とする画像形成体の真偽判別方法である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、ハートレー変換を用いた真偽判別方法であるため、従来の振幅変調を用いた方法に比べ、照明ムラ等の影響を受けにくくなり、画像形成体の真偽判別を正確に行うことが可能である。
【００１９】
また、本発明は、ハートレー変換を用いた真偽判別方法であるため、従来の位相変調を用いた方法のように基準位置の検出やサイズの補正、回転ズレの補正を高精度に行う必要がなく、合成した情報を安定して検出する効果がある。
【００２０】
また、本発明は、ハートレー変換を用いるため、従来のフーリエ変換を用いた方法に比べ、フーリエ変換が生成する情報と同じ情報を生成するのにメモリを半分しか使用しないという利点を有しており、装置の小型化や低コスト化を実現する効果がある。
【００２１】
また、本発明は、一次元ハートレー変換を用いるため、帯状のパターンを使用可能であり、従来の二次元ハートレー変換を用いた方法に比べ、画像の小サイズ化や処理の高速化を実現する効果がある。
【００２２】
また、本発明は、画像形成体から一次元明度データを読み取り、一次元明度データに一次元ハートレー変換を行って生成した一次元実数配列に所定の処理を行った判別用データを基にして真偽判別を行う技術であるため、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、クレジットカード等を含む画像形成体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。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第一実施形態を示すフローチャート。
【図２】本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第二実施形態を示すフローチャート。
【図３】図２のステップST130における、一次元実数配列ｆ(u)の配列並べ換えの詳細を示す図。
【図４】(ａ)砂目状のパターンを有する多値画像Ｆ(i,j)の一例を示す図。(ｂ)左右対称、かつ、上下対称のパターンを有する二値配列ｇ(u,v)の一例を示す図。(ｃ)多値画像Ｆ(i,j)をハートレー変換した二次元実数配列と二値配列ｇ(u,v)とを合成し、合成後の二次元実数配列を逆ハートレー変換した合成画像Ｃ(i,j)の一例を示す図。
【図５】合成画像Ｃ(i,j)の一部を帯状に切り出した合成画像Ｍ1(i,j)が付与された画像形成体100を示す図。
【図６】合成画像Ｍ1(i,j)の帯状パターンにおいて、上から10行目から取得した256画素分の一次元明度データＦ(i)の一例を示す図。
【図７】図１のステップST120において、一次元明度データＦ(i)を一次元ハートレー変換した一次元実数配列ｆ(u)の一例を示す図。
【図８】図１のステップST140において、一次元実数配列ｆ(u)の各実数の絶対値を求めて生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)の一例を示す図。
【図９】図１のステップST150において、一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す図。
【図１０】図１のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す図。
【図１１】図２のステップST120において、一次元明度データＦ(i)を一次元ハートレー変換して一次元実数配列ｆ(u)を生成し、その後、図２のステップST130において、一次元実数配列ｆ(u)の配列並べ換えを行って生成した一次元実数配列ｆ’(u)の一例を示す図。
【図１２】図２のステップST140において、一次元実数配列ｆ’(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)の一例を示す図。
【図１３】図２のステップST150において、一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す図。
【図１４】図２のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す図。
【図１５】本発明に係る真偽判別装置_１の全体構成を説明するための図。
【図１６】本発明に係る真偽判別装置_２の全体構成を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法の実施の態様は、以下に示す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。
【００２５】
本発明の真偽判別対象となる画像形成体とは、原画像に対して、通常の観察環境下では観察不可能な秘匿情報が埋め込まれた形成体であり、具体的には、原画像をハートレー変換し、秘匿情報として埋め込む二値画像と合成し、逆ハートレー変換したものである。なお、この画像形成体についての詳細は、本出願人が先に出願している特許第４２９６３１４に記載されているので、省略する。
【００２６】
この画像形成体については、通常の観察条件下では埋め込まれている秘匿情報を確認することは不可能であるが、所定の処理を施すことにより確認することが可能となる。この秘匿情報の確認方法としては、前項にて記載した本出願人が先に出願している特許第４２９６３１４号に同様に記載されているところであるが、「発明は解決しようとする課題」で述べたように、秘匿情報を読み取る際の処理が、二次元ハートレー変換を行なうことであり、計算負荷が大きく、処理時間が長いという問題があった。そこで、計算負荷の低減を目的に、一次元ハートレー変換を用いて真偽判別を行うものが、本発明である。
【００２７】
以下、発明における前述した画像形成体の真偽判別方法を、図面を用いて説明する。
【００２８】
（本発明に係る真偽判別方法の第一実施形態）
図１は、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第一実施形態を示すフローチャートである。図１のフローチャートに順じて、真偽判別方法について説明する。
【００２９】
図１のステップST110では、画像形成体100から一次元明度データＦ(i)110を取得する。ここで、一次元明度データＦ(i)110は、配列要素数が２の累乗の一次元配列である。
【００３０】
図１のステップST120では、一次元明度データＦ(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列ｆ(u)120を生成する。ここで、一次元明度データＦ(i)110（i=0,1,...,N-1,Nはデータ数）の一次元高速ハートレー変換出力である一次元実数配列ｆ(u)120（u=0,1,...,N-1,Nはデータ数）は、数１で定義される。
【００３１】
【数１】
0005447851.tif 000002
【００３２】
図１のステップST140では、一次元実数配列ｆ(u)120の各実数の絶対値を求めて、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)140を生成する。
【００３３】
図１のステップST150では、一次元実数配列ｆa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。
【００３４】
本発明においては、ステップST150におけるフィルタリング処理として、一次元実数配列ｆa(u)140の高周波ノイズを取り除くために、移動平均処理を用いた。
【００３５】
フィルタリング処理には、移動平均処理、周波数領域処理、加算平均処理等がある。移動平均処理とは、得られたデータ配列を直接処理するもので、空間フィルタリング処理、メディアンフィルタリング処理等の処理方法がある。
【００３６】
周波数領域処理とは、得られたデータ配列に対して、フーリエ変換等を行って周波数変換し、適当なフィルタ（ガウス、ハミング、ハニングウィンドウ等）をかけた後、逆フーリエ変換等を行う処理である。また、加算平均化処理とは、繰り返し入力を行った後に各配列要素単位に平均化する処理で、平滑化処理とは異なり、信号と雑音との周波数特性の差を必要としない特色がある。フィルタリング処理では、前述した処理方法を一つ用いることにより達成されるが、例えば、平滑化処理と加算平均化処理とを組み合わせて用いることも可能である。
【００３７】
階調変換とは、フィルタリング処理後の一次元実数配列ｆa(u)140に対して、特定の配列要素の実数値と他の配列要素の実数値との差を大きくするために、コントラスト増幅処理を行うことである。階調変換を行うことで、一次元実数配列ｆa(u)140のコントラストが増幅し、一次元実数配列ｆa(u)140の特定の配列要素の実数値が強調される。それにより、安定して真偽判別を行うことが可能となる。
【００３８】
なお、フィルタリング処理を行わずに、ノイズの多い一次元実数配列ｆa(u)140に対して、階調変換を行った場合には、ノイズも強調されてしまう。そのことから、フィルタリング処理を行なった後に、階調変換を行うことで、安定した真偽判別を行うことが可能となる。
【００３９】
図１のステップST160では、判別用データ150を基準データ160と、比較及び照合する。
【００４０】
基準データ160とは、真正な画像形成体100を用いて、前述した判別用データ150と同じ生成方法により生成した、基準となる真正なデータのことである。基準データ160は、適宜作製することが可能であるが、例えば、複数（10個）の真正な画像形成体100を用いて、各々前述した判別用データ150と同じ生成方法により、基準となる真正なデータを生成したのち、統計的に処理することで作製することも可能である。また、基準データ160は、作製後に、真偽判別を行うユーザが適宜補正することで、必要に応じ適切な基準データに変更しても良い。
【００４１】
図１のステップST170では、判別用データ150と基準データ160との類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。
【００４２】
図１及び後述する図２のステップST170におけ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、判別用データ150と基準データ160との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別する。
【００４３】
類似度は、適宜設定することが可能であるが、例えば、類似度を示す指標として数２で表される類似度Ｒを用いることが可能である。
【００４４】
【数２】
0005447851.tif 000003
【００４５】
なお、数２において、（２）は判別用データ150のベクトルであり、（３）は基準データ160のベクトルである。また、（４）は（２）に示した判別用データ150のベクトルのノルムであり、（５）は（３）に示した基準データ160のベクトルのノルムである。ノルムとは、ベクトル成分の２乗の和の平方根をとったものである。類似度Ｒは、−1.0〜＋1.0までの値をとり、＋1.0に近い方が、類似度が高いと判定される。
【００４６】
図１のステップST170は、算出した類似度Ｒがあらかじめ定められた値以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。また、ステップST170は、算出した類似度Ｒがあらかじめ定められた値未満となるときに、画像形成体100を偽物と判別し、真偽判別結果200を出力する。
【００４７】
（本発明に係る真偽判別方法の第二実施形態）
図２は、本発明に係る画像形成体の真偽判別方法における第二実施形態を示すフローチャートである。図２のフローチャートに順じて、真偽判別方法について説明する。
【００４８】
図２のステップST110では、画像形成体100から一次元明度データＦ(i)110を取得する。ここで、一次元明度データＦ(i)110は、配列要素数が２の累乗の一次元配列である。
【００４９】
図２のステップST120では、一次元明度データＦ(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列ｆ(u)120を生成する。ここで、一次元明度データＦ(i)110（i=0,1,...,N-1,Nはデータ数）の一次元高速ハートレー変換出力である一次元実数配列ｆ(u)120（u=0,1,...,N-1,Nはデータ数）は、前述した数１で定義される。
【００５０】
図２のステップST130では、一次元実数配列ｆ(u)120に、所定の配列並べ換え処理を行い、一次元実数配列ｆ’(u)130を生成する。所定の配列並べ換え処理について、図３を用いて説明する。図３（ａ）は、前述した、図２のステップST120において、数１の数式を用いて生成した一次元実数配列ｆ(u)120の一例を示す図である。横軸の配列要素の位置は周波数を表している。図３（ａ）に示すように、配列並べ換え処理前の一次元実数配列ｆ(u)120については、中心部（Ｖ）が高周波成分であり、周辺部（Ｗ）が低周波成分である。
【００５１】
まず、図３（ａ）に示した一次元実数配列ｆ(u)を、図３（ｂ）に示した中心（Ｐ）において二等分し、第一の部分配列（Ｐ１）と第二の部分配列（Ｐ２）を生成する。次に、第一の部分配列（Ｐ１）を、図３（ｂ）における第二の部分配列（Ｐ２）の位置に移動し、第二の部分配列（Ｐ２）を、図３（ｂ）における第一の部分配列（Ｐ１）の位置に移動する。図３（ｃ）は、配列並べ換え工程後の一次元実数配列ｆ’(u)130を示したものである。図３（ｃ）に示した一次元実数配列ｆ’(u)130は、中心部（Ｖ）が低周波成分であり、周辺部（Ｗ）が高周波成分である。
【００５２】
配列の並べ換えを行う理由としては、画像をハートレー変換して生成した二次元実数配列を表示する際、標準表示又は光学表示が用いられる。標準表示においては、中心が高周波成分で周辺部が低周波成分となるように表示する。一方、光学表示においては、中心部が低周波成分で周辺部が高周波成分となるように表示する。人間の目は、画像の低周波成分には敏感で見えやすく、高周波には鈍感で見えづらい特性がある。そのことから、中心部の見えやすい個所が低周波成分となる光学表示が一般的に用いられる。配列の並べ換えを行うことで、図３（ｃ）に示すように、一次元実数配列ｆ’(u)130における、中心部（Ｖ）が低周波成分で周辺部（Ｗ）が高周波成分となり、光学表示に適した配列となる。
【００５３】
なお、この配列の並べ換えを行わなければ本発明の効果がなくなるというものではなく、配列の並べ換えを行わなくとも、判別用データ150を得ることは可能である。
【００５４】
図２のステップST140では、一次元実数配列ｆ’(u)130の各実数の絶対値を求めて、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)140を生成する。
【００５５】
図２のステップST150では、一次元実数配列ｆa(u)140に、前述した所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。
【００５６】
図２のステップST160では、判別用データ150を基準データ160と、比較及び照合する。
【００５７】
図２のステップST170では、判別用データ150と基準データ160との類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。
【００５８】
ここで、図１及び図２のステップST170におけ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、判別用データ150と基準データ160との類似度を数値化し、この類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別する。
【００５９】
図４(a)に、砂目状のパターンを有する多値画像Ｆ(i,j)の一例を示す。図４(a)の例では、Ｆ(i,j)のサイズは、256画素×256画素である。ここで、Ｆ(i,j)のサイズは、2の累乗×2の累乗である必要はあるが、形状については正方形でも長方形でもよい。
【００６０】
図４(b)に、左右対称、かつ、上下対称のパターンを有する二値配列ｇ(u,v)の一例を示す。図４(b)のｇ(u,v)は、図４(a)のＦ(i,j)と同じサイズである。
【００６１】
図４(c)に、図４(a)のＦ(i,j)を数３の数式でハートレー変換した二次元実数配列ｆ(u,v)と図４(b)のｇ(u,v)とを数４の数式で合成し、合成後の二次元実数配列ｅ(u,v)を数５の数式で逆ハートレー変換した合成画像Ｃ(i,j)の一例を示す。図４(c)のＣ(i,j)は、図４(a)のＦ(i,j)と同じサイズである。ここで、数４の数式において、αは実数である。
【００６２】
【数３】
0005447851.tif 000004
【００６３】
【数４】
0005447851.tif 000005
【００６４】
【数５】
0005447851.tif 000006
【００６５】
図５は、合成画像Ｍ1(i,j)が付与された画像形成体100を示す図である。図５において画像形成体は、商品券としている。図５に示した合成画像Ｍ1(i,j)は、図４（ｃ）の合成画像Ｃ(i,j)の一部を帯状に切り出した画像であり、上から118行目から137行目までの20行分を切り出した帯状の画像である。画像形成体100は、帯状のパターンである合成画像Ｍ1(i,j)を含んでおり、この帯状のパターンから一次元明度データＦ(i)を取得する。図５において、合成画像Ｍ1(i,j)のサイズは、256画素×20画素である。ただし、合成画像Ｍ1(i,j)については、合成画像Ｃ(i,j)のどの行から切り出してもよく、切り出す行数も、一次元明度データＦ(i)を取得可能な大きさであれば、20行に限定されず、任意である。このように、本発明における合成画像Ｍ１(i,j)は、従来の二次元明度データを取得したのち、真偽判別を行う方法と比較して、例えば帯状パターンのように、画像形成体100に付与する合成画像Ｍ１(i,j)の面積を、小さくすることが可能である。
【００６６】
図６に、図５の合成画像Ｍ1(i,j)の帯状パターンにおいて、上から10行目から取得した256画素分の一次元明度データＦ(i)の一例を示す。
【００６７】
図７に、図１のステップST120において、数１の数式を用いて図６の一次元明度データＦ(i)を一次元ハートレー変換した一次元実数配列ｆ(u)の一例を示す。前述の通り、横軸の配列要素の位置は周波数を表しているが、周辺部は低周波成分で、中心部は高周波成分である。
【００６８】
図８に、図１のステップST140において、図７の一次元実数配列ｆ(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)の一例を示す。
【００６９】
図９に、図１のステップST150において、図８の一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す。ここで、フィルタリング処理に関しては、256個の配列要素を有する一次元実数配列ｆa(u)において、近傍の5個の配列要素の平均を求めて平滑化する移動平均処理を行った。また、階調変換に関しては、ルックアップテーブルを用いて、移動平均処理後の各配列要素の対数を４乗する処理を行った。
【００７０】
図１０に、図１のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す。図１のステップST170では、図９の判別用データと図１０の基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、図１の画像形成体100を真正と判別する。
【００７１】
図１１に、図２のステップST120において、数１の数式を用いて図６の一次元明度データＦ(i)を一次元ハートレー変換して一次元実数配列ｆ(u)を生成し、その後、図２のステップST130において、前述の配列並べ換え工程に基づいてｆ(u)の配列の並べ換えを行って生成した一次元実数配列ｆ’(u)の一例を示す。図１１において、横軸の配列要素の位置は周波数を表しているが、周辺部は高周波成分で、中心部は低周波成分である。
【００７２】
図１２に、図２のステップST140において、図１１の一次元実数配列ｆ’(u)の各実数の絶対値を算出する数値変換によって生成した、ゼロ又は正の実数から成る一次元実数配列ｆa(u)の一例を示す。
【００７３】
図１３に、図２のステップST150において、図１２の一次元実数配列ｆa(u)に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って生成した判別用データの一例を示す。ここで、フィルタリング処理に関しては、一例として、256個の配列要素を有する一次元実数配列ｆa(u)において、近傍の5個の配列要素の平均を求めて平滑化する移動平均処理を行った。また、階調変換に関しては、一例として、ルックアップテーブルを用いて、移動平均処理後の各配列要素の対数を４乗する処理を行った。
【００７４】
図１４に、図２のステップST160において、データ記憶手段から読み出した基準データの一例を示す。図２のステップST170では、図１３の判別用データと図１４の基準データとの類似度があらかじめ定められた類似度以上となるときに、図２の画像形成体100を真正と判別する。
【００７５】
（本発明の第一適用例）
次に本発明の第一適用例について説明する。図１５は、本発明に係る真偽判別方法の第一実施形態を適用した真偽判別装置_1（10000）の構成を示すブロック図である。図１５に示す真偽判別装置_１(10000)は、一次元明度データ取得部2110と、一次元ハートレー変換部2120と、数値変換部2140と、判別用データ生成部2150と、記憶部2160と、真偽判別部2170から構成されている。
【００７６】
図１５の一次元明度データ取得部2110は、イメージスキャナやイメージセンサカメラ等を備えており、画像形成体100に含まれる真偽判別対象画像を読み取って、一次元明度データＦ(i)110を生成する。ここで、一次元明度データＦ(i)110は、配列要素数が２の累乗であるピクセルの一次元配列である。
【００７７】
図１５の一次元ハートレー変換部2120は、一次元明度データＦ(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列ｆ(u)120を生成する。
【００７８】
図１５の数値変換部2140は、一次元実数配列ｆ(u)120の各実数の絶対値を求めて、ゼロまたは正の実数からなる一次元実数配列ｆa(u)140を生成する。
【００７９】
図１５の判別用データ生成部2150は、一次元実数配列ｆa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って、判別用データ150を生成する。
【００８０】
図１５の記憶部2160は、データ記憶手段を備えており、真偽判別に用いる基準データ160の書き込み、記憶、読み出しを行う。
【００８１】
データ記憶手段とは、基準データ160の書き込み及び記憶を行う手段である。データ記憶手段には、コンピュータの有するＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の記憶手段、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ等のデータを書き込んだのち保存可能なデータ格納手段等がある。
【００８２】
図１５の真偽判別部2170は、判別用データ150と予め定められた基準データ160とを比較、照合して真偽判別を行い、判別用データ150と基準データ160との類似度が予め定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。
【００８３】
なお、前述した記憶部2160において、あらかじめデータ記憶手段に記憶させておいた基準データ160を読み出したのち、判別用データ150と比較及び照合を行ったが、他の形態としては、真偽判別装置_1（10000）にデータ記憶手段を設けずに、基準データ160を、必要に応じその都度作製したのち、その作製した基準データと判別用データ150とを比較及び照合する構成としても良い。
【００８４】
（本発明の第二適用例）
次に本発明の第二適用例について説明する。図１６は、本発明に係る真偽判別方法の第二実施形態を適用した真偽判別装置_２（11000）の構成を示すブロック図である。図１６に示す真偽判別装置_２(11000)は、一次元明度データ取得部2110と、一次元ハートレー変換部2120と、配列並べ換え部2130と、数値変換部2140と、判別用データ生成部2150と、記憶部2160と、真偽判別部2170から構成されている。
【００８５】
図１６の一次元明度データ取得部2110は、イメージスキャナやイメージセンサカメラなどを備えており、画像形成体100に含まれる真偽判別対象画像を読み取って、一次元明度データＦ(i)110を生成する。ここで、一次元明度データＦ(i)110は、配列要素数が２の累乗であるピクセルの一次元配列である。
【００８６】
図１６の一次元ハートレー変換部2120は、一次元明度データＦ(i)110に一次元ハートレー変換を行って、一次元実数配列ｆ(u)120を生成する。
【００８７】
図１６の配列並べ換え部2130は、一次元実数配列ｆ(u)120を二等分して第一の部分配列と第二の部分配列を生成し、第一の部分配列を第二の部分配列の位置に移動し、第二の部分配列を第一の部分配列の位置に移動して、第一の部分配列と第二の部分配列の並べ換えを行い、一次元実数配列ｆ’(u)130を生成する。
【００８８】
図１６の数値変換部2140は、一次元実数配列ｆ’(u)130の各実数の絶対値を求めて、ゼロまたは正の実数からなる一次元実数配列ｆa(u)140を生成する。
【００８９】
図１６の判別用データ生成部2150は、一次元実数配列ｆa(u)140に所定のフィルタリング処理及び所定の階調変換を行って判別用データ150を生成する。
【００９０】
図１６の記憶部2160は、データ記憶装置を備えており、真偽判別に用いる基準データ160の書き込み、記憶、読み出しを行う。
【００９１】
図１６の真偽判別部2170は、判別用データ150と予め定められた基準データ160とを比較、照合して真偽判別を行い、判別用データ150と基準データ160との類似度が予め定められた類似度以上となるときに、画像形成体100を真正と判別し、真偽判別結果200を出力する。
【００９２】
以上、本発明に係る画像形成体の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、本発明に係る画像形成体の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。
【符号の説明】
【００９３】
100  画像形成体
110  一次元明度データＦ(i)
120  一次元実数配列ｆ(u)
130  一次元実数配列ｆ’(u)
140  一次元実数配列ｆa(u)
150  判別用データ
160  基準データ
200  真偽判別結果
2110  一次元明度データ取得部
2120  一次元ハートレー変換部
2130  配列並べ換え部
2140  数値変換部
2150  判別用データ生成部
2160  記憶部
2170  真偽判別部
10000  真偽判別装置_１
11000  真偽判別装置_２
ST110  一次元明度データの取得
ST120  一次元ハートレー変換
ST130  配列の並べ換え
ST140  数値変換
ST150  判別用データの生成
ST160  基準データの読み出し
ST170  真偽判別
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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