(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、光検出器または音検出器と、アナログ／デジタル変換器とを含むデジタルデータ取得装置によって取得されたデジタルデータの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタルデータを少なくとも２つの小ブロックデータに分割する手順と、
（ｂ）前記小ブロックデータ毎に前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズを抽出する手順と、
（ｃ）隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの相関を計算する手順と、
（ｄ）前記ノイズの相関が周囲の小ブロックデータに対して予め設定されたレベルより低い小ブロックデータを、改竄されたものとして検出する手順と、を実行させることを特徴とするデジタルデータ改竄検出プログラム。
【請求項２】
前記手順（ｂ）は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその高周波成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出する手順からなっていることを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ改竄検出プログラム。
【請求項３】
前記手順（ｂ）は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその特定周波数成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出する手順からなっていることを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ改竄検出プログラム。
【請求項４】
前記手順（ｃ）は、前記小ブロックデータ毎に前記ノイズの積算値を計算し、隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの積算値の差をとり、前記ノイズの相関を計算する手順からなっていることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のデジタルデータ改竄検出プログラム。
【請求項５】
プログラムされたコンピュータにより、光検出器または音検出器と、アナログ／デジタル変換器とを含むデジタルデータ取得装置によって取得されたデジタルデータの改竄を検出する装置において、
前記デジタルデータを少なくとも２つの小ブロックデータに分割するデータ分割部と、
前記小ブロックデータ毎に前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズを抽出するノイズ抽出部と、
隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの相関を計算し、前記ノイズの相関が周囲の小ブロックデータに対して予め設定されたレベルより低い小ブロックデータを改竄されたものとして検出する改竄検出部と、を有していることを特徴とするデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項６】
前記ノイズ抽出部は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその高周波成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出することを特徴とする請求項５に記載のデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項７】
前記ノイズ抽出部は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその特定周波数成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出することを特徴とする請求項５に記載のデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項８】
前記データ分割部は、前記小ブロックデータを任意のサイズに分割することができることを特徴とする請求項５〜請求項７のいずれかに記載のデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項９】
前記改竄検出部は、前記小ブロックデータ毎に前記ノイズの積算値を計算し、隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの積算値の差をとり、前記ノイズの相関を計算することを特徴とする請求項５〜請求項８のいずれかに記載のデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項１０】
前記データ分割部は、前記デジタルデータを任意の位置で分割することができることを特徴とする請求項５〜請求項９のいずれかに記載のデジタルデータ改竄検出装置。
【請求項１１】
コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記抽出したノイズの特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１２】
プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、
前記デジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する画像データノイズ特性抽出部と、
前記画像データノイズ特性抽出部において抽出されたノイズの特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項１３】
コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値のノイズ特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、隣接する小ブロック間の前記ノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１４】
プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、
前記デジタル画像データの画素値のノイズ特性を抽出するノイズ特性抽出部と、
前記デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、前記ノイズ特性抽出部によって抽出されたノイズ特性に基づき、隣接する小ブロック間の前記ノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項１５】
コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値に関する特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記抽出した特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１６】
前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記抽出したヒストグラムを、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、前記固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、前記抽出したヒストグラムが不連続的な値をとるとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順からなっていることを特徴とする請求項１５に記載のデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１７】
前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、前記小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率が極めて低いという前記固有の特性と比較し、前記手順（ａ）で抽出した小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順からなっているとを特徴とする請求項１５に記載のデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１８】
前記デジタル画像データ取得装置は、ＣＣＤを備えた画像取得装置からなっており、さらに、前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データの画素毎の画素値を抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記手順（ａ）で抽出したデジタル画像データの画素毎の画素値から、前記デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、前記デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、前記手順（ａ）で抽出した画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順からなっていることを特徴とする請求項１５に記載のデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項１９】
プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、
前記デジタル画像データの画素値に関する特性を抽出する画像データ特性抽出部と、
前記画像データ特性抽出部によって抽出された特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記取得されたデジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部と、
を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項２０】
前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出し、前記画像データ改竄検出部は、前記画像データ特性抽出部によって抽出されたヒストグラムを、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、前記固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、前記画像データ特性抽出部によって抽出されたヒストグラムが不連続的な値をとるとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出するようになっていることを特徴とする請求項１９に記載のデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項２１】
前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、前記小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出するようになっており、前記画像データ改竄検出部は、前記小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率が極めて低いという前記固有の特性と比較し、前記画像データ特性抽出部において抽出された小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出するようになっていることを特徴とする請求項１９に記載のデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項２２】
前記デジタル画像データ取得装置は、ＣＣＤを備えた画像取得装置からなっており、さらに、前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データの画素毎の画素値を抽出するようになっており、前記画像データ改竄検出部は、前記画像データ特性抽出部において抽出されたデジタル画像データの画素毎の画素値から、前記デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、前記デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、前記画像データ特性抽出部よって抽出された画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、前記デジタル画像データの改竄を検出するようになっていることを特徴とする請求項１９に記載のデジタル画像データ改竄検出装置。
【請求項２３】
コンピュータに、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
前記デジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出し、検出した領域が２つ以上存在し、かつ互いに一定の距離以上離れていると判断したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラム。
【請求項２４】
プログラムされたコンピュータにより、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、
前記デジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出する合焦領域検出部と、
前記合焦領域検出部によって検出された領域の前記画像中における位置から、前記領域が複数存在し、かつ互いに一定の距離離れていると判定したとき、デジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、デジタルデータの改竄を検出するためのプログラムおよび装置に関するものである。
発明の背景
デジタルデータの改竄を検出する方法として、「デジタル署名」と呼ばれる暗号化技術がある。この技術においては、デジタルデータの真偽がハッシュの照合によって判定される。ハッシュの照合は、一般に、現在のデータからハッシュを作成し、それをデータのヘッダ部に書かれた元のハッシュと比較することによって行われる。
しかしながら、このアプローチは、完全に閉じたシステム（特殊なデータフォーマットを用い、利用者も確定されている汎用性のないシステム）内では機能するが、開いたシステム（一般的なデータフォーマットを用い、不特定多数のユーザーを想定した汎用性の高いシステム）での要求を満たすことはできない。なぜなら、ファイル形式が変更されると、このアプローチはもはや適用不可能となるからである。
別のアプローチとして、「電子透かし」と呼ばれるものがある。これは、デジタルコンテンツに、それとは無関係なデータを埋め込む方法、あるいはこの埋め込まれたデータを抽出して照合する方法である。「電子透かし」には、コンテンツの編集、圧縮、伝送および変換処理等に対して埋め込みデータが消去されにくいこと、埋め込みデータの改竄および偽情報の上書きがしにくい構造であることが要求されるが、これによって、著作権情報等を埋め込んでおけば、改竄されたデータからもその埋め込まれたデータを抽出できるので、元のデータであることが証明できる。また、証明された元のデータとの比較から改竄位置の検出も可能である。
しかしながら、この方法では、予めデータを埋め込まなければならず、このため、データを埋め込むための装置が必要となる。また、埋め込まれたデータは、埋め込まれた方法がわかっていれば、容易に抽出され得るので、耐性が低い。また、データを埋め込むことにより、データの品質の劣化が生じることが避けられない。
一方、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置は、アナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性を有している。
例えば、光電変換素子であるＣＣＤは、構造上、ＣＣＤ素子内部、制御系のアナログ回路、およびアナログ／デジタル変換器内部において発生するノイズの総和からなるリードアウトノイズと呼ばれるＣＣＤ素子の電荷の読み出し時に発生するノイズや、ＣＣＤの光電面の下にある井戸（Well）に発生する暗電流によるダークチャージノイズ等に代表されるノイズが出力信号に含まれることが知られている。
図１は、ＣＣＤ素子の出力のノイズを説明する図である。図１（Ａ）は、デジタルカメラにレンズキャップを付けて撮影したデジタル画像を、２次元ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を用いて周波数変換したものであり、図１（Ｂ）は、デジタル画像編集プログラムを用いて作成した全面黒一色（デジタル値＝０）のデジタル画像を、２次元ＦＦＴを用いて周波数変換したものである。図１から、ＣＣＤ素子の出力データにはノイズが複合的に混入されていることがわかる。
また、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置は、アナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性を有している。
発明の開示
したがって、本発明の課題は、デジタルデータ取得装置が有する、アナログ／デジタル変換プロセスに固有の特性を利用することにより、開いたシステムでも機能するとともに、予めデータを埋め込むための装置および埋め込んだデータを抽出する装置を用いることなく、デジタルデータの改竄を検出することにある。
上記課題を解決するため、第１の発明によれば、コンピュータに、光検出器または音検出器と、アナログ／デジタル変換器とを含むデジタルデータ取得装置によって取得されたデジタルデータの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタルデータを少なくとも２つの小ブロックデータに分割する手順と、
（ｂ）前記小ブロックデータ毎に前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズを抽出する手順と、
（ｃ）隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの相関を計算する手順と、
（ｄ）前記ノイズの相関が周囲の小ブロックデータに対して予め設定されたレベルより低い小ブロックデータを、改竄されたものとして検出する手順と、を実行させることを特徴とするデジタルデータ改竄検出プログラムが提供される。
第１の発明の構成において、好ましくは、前記手順（ｂ）は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその高周波成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出する手順からなっており、または、前記手順（ｂ）は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその特定周波数成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出する手順からなっている。
また好ましくは、前記手順（ｃ）は、前記小ブロックデータ毎に前記ノイズの積算値を計算し、隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの積算値の差をとり、前記ノイズの相関を計算する手順からなっている。
また、上記課題を解決するため、第２の発明によれば、プログラムされたコンピュータにより、光検出器または音検出器と、アナログ／デジタル変換器とを含むデジタルデータ取得装置によって取得されたデジタルデータの改竄を検出する装置において、前記デジタルデータを少なくとも２つの小ブロックデータに分割するデータ分割部と、前記小ブロックデータ毎に前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズを抽出するノイズ抽出部と、隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの相関を計算し、前記ノイズの相関が周囲の小ブロックデータに対して予め設定されたレベルより低い小ブロックデータを改竄されたものとして検出する改竄検出部と、を有していることを特徴とするデジタルデータ改竄検出装置が提供される。
第２の発明の構成において、好ましくは、前記ノイズ抽出部は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその高周波成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出するようになっている。あるいは、前記ノイズ抽出部は、前記小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、前記小ブロックデータ毎にその特定周波数成分を前記デジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出するようになっている。
また、好ましくは、前記改竄検出部は、前記小ブロックデータ毎に前記ノイズの積算値を計算し、隣接する前記小ブロックデータ間における前記ノイズの積算値の差をとり、前記ノイズの相関を計算するようになっている。
さらに好ましくは、前記データ分割部は、前記小ブロックデータを任意のサイズに分割することができるようになっている。また、前記データ分割部は、前記デジタルデータを任意の位置で分割することができるようになっている。
また、上記課題を解決するため、第３の発明によれば、コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記抽出したノイズの特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラムが提供される。
また、上記課題を解決するため、第４の発明によれば、プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、前記デジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する画像データノイズ特性抽出部と、前記画像データノイズ特性抽出部において抽出されたノイズの特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置が提供される。
また、上記課題を解決するため、第５の発明によれば、コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、隣接する小ブロック間の前記ノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラムが提供される。
また、上記課題を解決するため、第６の発明によれば、プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、前記デジタル画像データの画素値のノイズ特性を抽出するノイズ特性抽出部と、前記デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、前記ノイズ特性抽出部によって抽出されたノイズ特性に基づき、隣接する小ブロック間の前記ノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置が提供される。
また、上記課題を解決するため、第７の発明によれば、コンピュータに、アナログ／デジタル変換器を少なくとも含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
（ａ）前記デジタル画像データの画素値に関する特性を抽出する手順と、
（ｂ）前記抽出した特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順と、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラムが提供される。
第７の発明の構成において、好ましくは、前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記抽出したヒストグラムを、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、前記固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、前記抽出したヒストグラムが不連続的な値をとるとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する手順からなっている。
第７の発明の構成において、また好ましくは、前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、前記小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率が極めて低いという前記固有の特性と比較し、前記手順（ａ）で抽出した小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順からなっている。
第７の発明の構成において、また好ましくは、前記デジタル画像データ取得装置は、ＣＣＤを備えた画像取得装置からなっており、さらに、前記手順（ａ）は、前記取得されたデジタル画像データの画素毎の画素値を抽出する手順からなり、前記手順（ｂ）は、前記手順（ａ）で抽出したデジタル画像データの画素毎の画素値から、前記デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、前記デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、前記手順（ａ）で抽出した画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順からなっている。
また、上記課題を解決するため、第８の発明によれば、プログラムされたコンピュータにより、アナログ／デジタル変換器を少なくとも含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、前記デジタル画像データの画素値に関する特性を抽出する画像データ特性抽出部と、前記画像データ特性抽出部によって抽出された特性を、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、前記取得されたデジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出装置が提供される。
第８の発明の構成において、好ましくは、前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出し、前記画像データ改竄検出部は、前記画像データ特性抽出部によって抽出されたヒストグラムを、前記デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、前記固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、前記画像データ特性抽出部によって抽出されたヒストグラムが不連続的な値をとるとき、前記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
第８の発明の構成において、また好ましくは、前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、前記小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出するようになっており、前記画像データ改竄検出部は、前記小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率が極めて低いという前記固有の特性と比較し、前記画像データ特性抽出部において抽出された小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
第８の発明の構成において、また好ましくは、前記デジタル画像データ取得装置は、ＣＣＤを備えた画像取得装置からなっており、さらに、前記画像データ特性抽出部は、前記取得されたデジタル画像データの画素毎の画素値を抽出するようになっており、前記画像データ改竄検出部は、前記画像データ特性抽出部において抽出されたデジタル画像データの画素毎の画素値から、前記デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、前記デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、前記画像データ特性抽出部よって抽出された画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、前記デジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
また、上記課題を解決するため、第９の発明によれば、コンピュータに、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出させるプログラムであって、コンピュータに対し、
前記デジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出し、検出した領域が２つ以上存在し、かつ互いに一定の距離以上離れていると判定したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する手順、
を実行させることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出プログラムが提供される。
また、上記課題を解決するため、第１０の発明によれば、プログラムされたコンピュータにより、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する装置において、前記デジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出する合焦領域検出部と、前記合焦領域検出部によって検出された領域の前記画像中における位置から、前記領域が複数存在し、かつ互いに一定の距離離れていると判定したとき、デジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部と、を備えていることを特徴とするデジタル画像データ改竄検出システムが提供される。
【図面の簡単な説明】
図１は、ＣＣＤ素子の出力ノイズを説明する図であり、（Ａ）は、デジタルカメラにレンズキャップを付けて撮影したデジタル画像を、２次元ＦＦＴを用いて周波数変換したものであり、（Ｂ）は、デジタル画像編集プログラムにより作成した全面黒一色（デジタル値＝０）のデジタル画像を、２次元ＦＦＴを用いて周波数変換したものである。
図２は、第１の発明の１実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。
図３は、デジタル画像を小ブロック画像に分割した状態を示す図である。
図４は、デジタル画像の１例を示した図であり、（Ａ）は改竄されたデジタル画像を示し、（Ｂ）は改竄されない元のデジタル画像を示している。
図５は、コンピュータによって得られた、このデジタル画像における小ブロック画像の高周波成分の積算値の平均値に対する、各小ブロック画像の高周波成分の積算値のバラツキを示したグラフであり、（Ａ）は、図４（Ａ）のデジタル画像に対応するものであり、（Ｂ）は、図４（Ｂ）に対応するものである。
図６は、第１の発明の別の実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。
図７は、デジタル画像を小ブロック画像に分割した状態を示す図である。
図８は、２次元ＦＦＴによって得られたスペクトルのグラフである。
図９は、隣接点毎のＲＭＳＥを示したグラフであり、（Ａ）は改竄されたデジタル画像に対応するグラフ、（Ｂ）は改竄されていないデジタル画像に対応するグラフである。
図１０は、第１の発明の別の実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。
図１１は、隣接点毎のＲＭＳＥの値を示したグラフであり、（Ａ）〜（Ｄ）は、いずれも改竄されたデジタル画像に対応するものである。
図１２は、隣接点毎のＲＭＳＥの値を示したグラフであり、（Ａ）〜（Ｂ）は改竄されたデジタルデータに対応するものであり、（Ｃ）は改竄されていない元のデジタル画像に対応するものである。
図１３は、第２の発明の１実施例によるデジタルデータ改竄検出装置の概略構成を示すブロック図である。
図１４は、コンピュータによって得られた、この音声データにおける小ブロックの高周波成分の積算値の平均値に対する、各小ブロックの高周波成分の積算値のバラツキを示したグラフであり、（Ａ）は、改竄された音声データに対応するものであり、（Ｂ）は、元の音声データに対応するものである。
図１５は、第３の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図１６（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像を示した図である。
図１６（Ｂ）は、図１６（Ａ）の画像に対して画素値の最下位ビットの揺らぎを強調する処理を行った後の画像を示した図である。
図１７（Ａ）は、図１６（Ａ）の画像を改竄した画像を示した図である。
図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）の画像に対して図１６（Ａ）と同様の揺らぎの強調処理がなされた画像を示した図である。
図１８は、第４の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示したブロック図である。
図１９は、第５の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図２０は、第６の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示すブロック図である。
図２１は、第７の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図２２は、第７の発明の別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図２３（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影され、改竄のなされていないデジタル画像を示した図である。
図２３（Ｂ）は、図２３（Ａ）の画像の画素値に関するヒストグラムを示した図である。
図２４（Ａ）は、図２３（Ａ）の画像に対し階調変換処理による改竄を行った画像を示した図である。
図２４（Ｂ）は、図２４（Ａ）の画像の画素値に関するヒストグラムを示した図である。
図２５は、第７の発明のさらに別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図２６（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像を示した図である。
図２６（Ｂ）は、図２６（Ａ）の画像に対してスタンプ処理による改竄を行った画像を示した図である。
図２７（Ａ）〜（Ｄ）は、図２６（Ｂ）の画像を小ブロックに等分割して小ブロックの画素値の配列パターンを抽出したときの、図２６（Ｂ）の画像部分１〜４の配列パターンを示した図である。
図２８は、第７の発明のさらに別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図２９は、ＣＣＤマトリクスを示した図である。
図３０（Ａ）は、図２９のＣＣＤマトリクスの１部分によって検出された画素値の１例を示した図である。
図３０（Ｂ）は、図２９のＣＣＤマトリクスの１部分の各ＣＣＤ素子に説明のための番号付けをしたものを示した一覧表である。
図３１（Ａ）は、図２９のＣＣＤマトリクスの１部分によって撮影され、改竄のなされていないデジタル画像の画素値を示した図である。
図３１（Ｂ）は、図３１（Ａ）の画像にガウスぼかし処理による改竄を行った画像の画素値を示した図である。
図３２（Ａ）は、図３１（Ｂ）の画素値から、対応するＣＣＤ素子が検出したと想定される画素値を示した図である。
図３２（Ｂ）は、図３２（Ａ）の画素値から算出された予測画素値を示した図である。
図３３は、第８の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示すブロック図である。
図３４は、第９の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。
図３５は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像を示した図である。
図３６は、図３５に示された画像中の焦点が合わされている領域Ｐ４の１６画素×１６画素を抜き出してＦＦＴを行い、ＨＰＦを適用して得られた周波数特性を表すグラフである。
図３７は、図３５に示された画像中の背景部分を構成する焦点が合わされていない領域Ｐ５の１６画素×１６画素を抜き出し、領域Ｐ４と同様の処理を行って得られた周波数特性を表すグラフである。
図３８は、図３５に示された画像に別の画像を合成する処理を行って改竄がなされた画像を示した図である。
図３９は、図３８に示された画像中の合成した別の画像の領域Ｐ６の１６画素×１６画素を抜き出し、図３５の領域Ｐ４と同様の処理を行って得られた周波数特性を表すグラフである。
図４０は、第１０の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示したブロック図である。
発明を実施するための最良の形態
以下、添付図面を参照して、本発明の好ましい実施例について説明する。図２は、第１の発明の１実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。この実施例では、デジタルデータはデジタル画像からなっている。本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、改竄の有無を検出すべきデジタル画像を、図３に示されるように、複数の小ブロック画像に分割する（図２の手順Ｓ１）。この例では、図３から明らかなように、デジタル画像は横方向に８分割され、縦方向に５分割されて、合計４０個の小ブロック画像Ｂ００１〜Ｂ０４０に分割される。
次に、コンピュータは、手順Ｓ１で分割した小ブロック画像のそれぞれについて、２次元ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を用いて、各小ブロック画像を周波数領域に変換するとともに、その低周波成分をハイパスフィルタによってカットし、高周波成分を増幅する（図２の手順Ｓ２）。そして、小ブロック画像毎にその高周波成分の積算値を求める（図２の手順Ｓ３）。さらに、各小ブロック画像の積算値を比較し、特異な値を有する小ブロック画像を、改竄のなされたものとして検出する（図２の手順Ｓ４）。手順Ｓ４では、好ましくは、小ブロック画像の積算値の平均値が計算され、そして、各小ブロック画像毎に、その積算値と平均値との差を標準偏差で割ったものの絶対値が計算され、標準偏差が３以上離れたブロックが、特異な値を有するものとして検出される。
具体例として、本発明によるデジタルデータ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。図４（Ｂ）は、デジタルカメラによって撮影され、改竄のなされていないデジタル画像の１例を示し、図４（Ａ）は、図４（Ｂ）のデジタル画像の一部に、デジタル画像編集プログラムによって「ぼかし」処理が施された画像を示している。図４（Ａ）において、番号１０は、「ぼかし」処理が施された部分を示している。図４（Ａ）の部分１０は、図３における小ブロック画像Ｂ０１９に対応している。
図５は、コンピュータによって得られた、このデジタル画像における小ブロック画像の高周波成分の積算値の平均値に対する、各小ブロック画像の高周波成分の積算値のバラツキを示したグラフであり、（Ａ）は、図４（Ａ）のデジタル画像に対応するものであり、（Ｂ）は、図４（Ｂ）に対応するものである。図５において、縦軸は、小ブロック画像の積算値の平均値と、各小ブロック画像の積算値との差を標準偏差で割ったものの絶対値を示し、横軸は、各小ブロックの番号を示している。図５から明らかなように、高周波成分の積算値の特異なブロックとして、データの改竄がなされたブロックであるブロックＢ０１９が検出され得る。
こうして、本発明によるデジタルデータ改竄検出プログラムによれば、コンピュータに、デジタル画像の取得時に混入されるノイズに基づいて、改竄の有無の検出を実行させるので、予め改竄の検出の対象となるデジタル画像に、電子透かし等の余剰なデータを混入する装置を使用することなく、デジタル画像の改竄の検出を行うことができる。
図６は、第１の発明の別の実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。この実施例では、デジタルデータはデジタル画像からなっている。本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムによれば、コンピュータは、まず最初、改竄の有無を検出すべきデジタル画像を、図７に示されるように、複数の小ブロック画像に分割する（図６の手順Ｓ１）。この例では、図７から明らかなように、デジタル画像は、横方向に４分割され、縦方向に３分割されて、合計１２個の小ブロック画像Ｂ００１〜Ｂ０１２に分割される。また、各小ブロック画像は隣接点Ｃ００１〜Ｃ０１７で隣接している。
次に、コンピュータは、手順Ｓ１において分割した小ブロック画像のそれぞれを、２次元ＦＦＴを用いて周波数領域に変換する（図６の手順Ｓ２）。図８は、この２次元ＦＦＴによって得られたスペクトルのグラフである。図８において、中心のピーク２０は直流成分を示しており、ピーク２０から離れるほど、より高い周波数の成分を示している。
そして、コンピュータは、すべての小ブロック画像Ｂ００１〜Ｂ０１２について特定の周波数成分を平滑化し、ノイズベクトルを計算する（図６の手順Ｓ３）。この場合、特定の周波数成分の平滑化は、図８において、縦軸２１方向について、特定の領域の周波数ベクトル２３、２４、２５を抜き出して平均化し、その領域を代表するノイズベクトル２６を導出し、また、横軸２２方向について、特定の領域の周波数ベクトル２７、２８、２９を抜き出して平均化し、その領域を代表するノイズベクトル３０を導出することによって実行される。
さらに、コンピュータは、隣接点Ｃ００１〜Ｃ０１７毎に、その点で隣接するブロック間のノイズベクトルのユークリッド距離（ＲＭＳＥ；Root Mean Square Error)を求め、求めたＲＭＳＥの値が特異な隣接点によって囲まれたブロックを、改竄されたブロックとして検出する（図６の手順Ｓ４）。
具体例として、本発明によるデジタルデータ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。この例においても、改竄されていないデジタル画像として図４（Ｂ）と同じデジタル画像が使用され、改竄されたデジタル画像としては、図４（Ｂ）のデジタル画像の一部、例えば図７のブロックＢ００７に対応する位置に、デジタル画像編集プログラムによって「ぼかし」処理が施された画像が使用される。
図９は、手順Ｓ４で求められた隣接点毎のＲＭＳＥを示したグラフであり、（Ａ）は改竄されたデジタル画像に対応するグラフ、（Ｂ）は改竄されていないデジタル画像に対応するグラフである。図９において、縦軸はＲＭＳＥ値を示し、横軸は隣接点の番号を示している。図９から明らかなように、特異なＲＭＳＥの値をもつ隣接点Ｃ００６、Ｃ００９、Ｃ０１０、Ｃ０１３によって囲まれたブロックＢ００７を、データの改竄がなされたブロックとして検出することができる。
この実施例においても、図２の実施例の場合と同様の効果が得られる。
図１０は、第１の発明の別の実施例によるデジタルデータ改竄検出プログラムのフロー図である。本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムによれば、コンピュータは、まず最初、改竄の有無を検出すべきデジタル画像を、図６の実施例の場合と同様、図７に示されるように、複数の小ブロック画像に分割する（図１０の手順Ｓ１）。次に、コンピュータは、手順Ｓ１において分割した小ブロック画像のそれぞれを、２次元ＦＦＴを用いて周波数領域に変換する（図１０の手順Ｓ２）。この２次元ＦＦＴによって、図６の実施例の場合と同様、図８に示されるようなスペクトルのグラフが得られる。
そして、コンピュータは、すべての小ブロック画像Ｂ００１〜Ｂ０１２について、図６の実施例の場合と同様にして、特定の周波数成分を平滑化し、ノイズベクトルを計算する（図１０の手順Ｓ３）。その後、隣接点毎に、その点に隣接するブロック間のノイズベクトルのユークリッド距離（ＲＭＳＥ）を求め、求めたＲＭＳＥの値が特異な隣接点によって囲まれたブロックを、改竄されたブロックとして検出する（図１０の手順Ｓ４）。特異な隣接点が検出されない場合、コンピュータは、分割ブロックのサイズを変更するとともに、デジタル画像の分割位置を変更することによって分割ブロックの移動を行い（図１０の手順Ｓ５）、再度、手順Ｓ１〜Ｓ４を繰り返す。
具体例として、本発明によるデジタルデータ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。この例においても、改竄されていないデジタル画像として図４（Ｂ）と同じデジタル画像が使用され、改竄されたデジタル画像としては、図４（Ｂ）のデジタル画像の一部、例えば図７のブロックＢ００７に対応する位置に、デジタル画像編集プログラムによって「ぼかし」処理が施されたものが使用される。図１１および図１２は、手順Ｓ４で求められた、隣接点毎のＲＭＳＥの値を示したグラフである。図１１（Ａ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００２、Ｂ００３、Ｂ００６、Ｂ００７にまたがるのものグラフであり、図１１（Ｂ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００３、Ｂ００４、Ｂ００７、Ｂ００８にまたがるもののグラフであり、図１１（Ｃ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００５、Ｂ００６にまたがるもののグラフであり、図１１（Ｄ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００７、Ｂ００８にまたがるもののグラフである。また、図１２（Ａ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００７内に収まるもののグラフであり、図１２（Ｂ）は、改竄されたデジタル画像において、「ぼかし」がブロックＢ００７、Ｂ００８にまたがるものであり、図１２（Ｃ）は、改竄されていないデジタル画像に対応するグラフである。
図１１および図１２からわかるように、特異なＲＭＳＥ値をもつ隣接点が検出されるのは、図１２（Ａ）の場合であり、分割ブロックの移動により、データの改竄がなされたブロックを検出することができる。
上述の実施例では、いずれも、デジタル画像は、ＦＦＴによって周波数領域に変換されるようになっているが、ＦＦＴの代わりに、ウェブレット変換、ＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)またはＤＳＴ(Discrete Sine Transform)によって、デジタル画像を周波数領域に変換することもできる。
図１３は、第２の発明の１実施例によるデジタルデータ改竄検出装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の装置は、プログラムされたコンピュータからなり、図１３に示されるように、デジタルデータを複数の小ブロックデータに分割するデータ分割部４０と、小ブロックデータ毎にデジタルデータ取得装置に特有のノイズを抽出するノイズ抽出部４１と、隣接する小ブロックデータ間におけるノイズの相関を計算し、ノイズの相関が周囲の小ブロックデータに対して予め設定されたレベルより低い小ブロックデータを改竄されたものとして検出する改竄検出部４２と、を有している。
ノイズ抽出部４１は、小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、小ブロックデータ毎にその高周波成分をデジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出するか、あるいは、小ブロックデータをそれぞれ周波数領域に変換し、小ブロックデータ毎にその特定周波数成分をデジタルデータ取得装置に特有のノイズとして抽出するようになっている。
改竄検出部４２は、小ブロックデータ毎にノイズの積算値を計算し、隣接する小ブロックデータ間における前記ノイズの積算値の差をとり、ノイズの相関を計算するようになっている。
データ分割部４０は、小ブロックデータを任意のサイズに分割すること、およびデジタルデータを任意の位置で分割することができるようになっている。
本発明のさらに別の実施例では、本発明によるデジタルデータ改竄検出プログラムは、デジタル音データに適用される。この実施例は、図２の実施例ではデータ処理が２次元的になされるのに対し、１次元的なデータ処理を行う点のみが図２の実施例と相違する。
したがって、この実施例では、本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムは、図２と同様のフローを有している。そして、本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、改竄の有無を検出すべきデジタル音データを、複数の小ブロックに分割する。この例では、デジタル音データは１次元的に１３２分割され、合計１３２個の小ブロックＤ００１〜Ｄ１３２に分割される。
次に、コンピュータは、分割した小ブロックのそれぞれについて、１次元ＦＦＴを用いて、各小ブロックを周波数領域に変換するとともに、その低周波成分をハイパスフィルタによってカットし、高周波成分を増幅する。そして、小ブロック毎にその高周波成分の積算値を求める。さらに、小ブロックの積算値の平均値を計算し、各小ブロック画像毎に、その積算値と平均値との差を標準偏差で割ったものの絶対値を計算して、標準偏差が３以上離れたブロックを、特異な値を有するものとして検出する。
具体例として、本発明のデジタルデータ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にマイクロホンによって録音された音声データに適用した場合について説明する。改竄された音声データとして、録音された元の音声データのブロックＤ０２８に対応する位置に、コンピュータによって合成された音声データを混入されたものが使用された。
図１４は、コンピュータによって得られた、この音声データにおける小ブロックの高周波成分の積算値の平均値に対する、各小ブロックの高周波成分の積算値のバラツキを示したグラフであり、（Ａ）は、改竄された音声データに対応するものであり、（Ｂ）は、元の音声データに対応するものである。図１４において、縦軸は、小ブロックの積算値の平均値と、各小ブロックの積算値との差を標準偏差で割ったものの絶対値を示し、横軸は、小ブロックの番号を示している。図１４から明らかなように、高周波成分の積算値の特異なブロックとして、データの改竄がなされたブロックであるブロックＢ０２８が検出され得る。
図１５は、第３の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。図１５に示されるように、本発明のデジタル画像データ検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、アナログ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）を含むデジタル画像データ取得装置によって取得された、改竄の有無を検出すべきデジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する（図１５の手順Ｓ１）。次に、コンピュータは、手順Ｓ１で抽出したノイズの特性を、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する（図１５の手順Ｓ２）。
具体例として、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。この例では、デジタル画像データの画素値の最下位ビットを調べることによってノイズの特性が抽出されるが、それ以外の公知の適当な方法によっても、ノイズの特性が抽出され得る。図１６（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像を示したものであり、図１６（Ｂ）は、図１６（Ａ）のデジタル画像に対して画素値の最下位ビットの揺らぎを強調する処理を行った後の画像を示したものである。この実施例では、元のデジタル画像に対して、画素値の最下位ビットが０の場合は、その画素の画素値はそのまま保持し、最下位ビットが１の場合には、その画素の画素値を２５５に置き換えることによって揺らぎの強調処理がなされている。また、図１７（Ａ）は、図１６（Ａ）の画像部分Ｐ１の一部にその周辺の画像部分の一部をコピーして貼り付けることにより、図１６（Ａ）の画像を改竄した画像を示したものであり、図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）の画像に対して図１６（Ａ）と同様の揺らぎの強調処理がなされた画像を示したものである。
デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスの固有のノイズ特性から、通常のデジタル画像においては、ノイズはランダムに存在し、画素値の最下位ビットの分布も実質的にランダムなものとなり、揺らぎはランダムに出現するので、図１６（Ｂ）に示されるように、改竄のなされていないデジタル画像の揺らぎ強調処理後の画像には、黒色に塗り潰された領域は殆ど出現しない。しかしながら、図１７（Ｂ）からわかるように、画像が改竄されると、改竄された画像部分については、混入ノイズが均一となって揺らぎが平滑化されるので、黒色に塗りつぶされてしまう。こうして、図１６（Ｂ）と図１７（Ｂ）との比較から、図１７（Ｂ）の画像の改竄が検出される。
図１８は、第４の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示すブロック図である。図１８に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出装置は、プログラムされたコンピュータからなり、アナログ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの画素値のノイズの特性を抽出する画像データノイズ特性抽出部５０と、画像データノイズ特性抽出部５０において抽出されたノイズの特性を、デジタル画像データ取得装置のアナログ／デジタル変換プロセスにおける固有のノイズ特性と比較し、比較の結果に基づいて、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部５１とを備えている。
図１９は、第５の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。図１９に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの画素値のノイズ特性を抽出する（図１９の手順Ｓ１）。次に、コンピュータは、デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、隣接する小ブロック間のノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する（図１９の手順Ｓ２）。
図２０は、第６の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示したブロック図である。本発明のデジタル画像データ改竄検出装置は、プログラムされたコンピュータからなり、図２０に示されるように、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの画素値のノイズ特性を抽出するノイズ特性抽出部６０と、デジタル画像データを少なくとも２つの小ブロックに分割し、ノイズ特性抽出部６０によって抽出されたノイズ特性に基づき、隣接する小ブロック間のノイズ特性を比較し、比較したノイズ特性の間に特異性が出現したとき、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部６１と、を備えている。
図２１は、第７の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。図２１に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、Ａ／Ｄ変換器を含むデジタル画像取得装置によって取得された、改竄の有無を検出すべきデジタル画像の画素値に関する特性を抽出する（図２１の手順Ｓ１）。次に、コンピュータは、手順Ｓ１で抽出した特性を、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換器プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する（図２１の手順Ｓ２）。
この場合、デジタル画像データの画素値に関する特性、並びにデジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性には、種々のものがある。
図２２は、第７の発明の別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。この実施例では、デジタル画像データの画素値に関する特性並びにデジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する特性としてヒストグラムが考慮される。すなわち、この実施例では、図２２に示されるように、デジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、改竄を検出すべきデジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出する（図２２の手順Ｓ１０）。次に、コンピュータは、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、抽出したヒストグラムが不連続な値をとるとき、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出する（図２２の手順Ｓ１１）。
この実施例は、デジタル画像データの階調変換処理による改竄の検出に、特に有効である。
具体例として、本発明によるデジタル画像データ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像について適用した場合について説明する。図２３（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影され、改竄のなされていないデジタル画像の一例を示し、図２４（Ａ）は、図２３（Ａ）のデジタル画像に対し階調変換処理による改竄を行った画像を示している。また、図２３（Ｂ）は、図２３（Ａ）のデジタル画像の画素値に関するヒストグラムを示し、図２４（Ｂ）は、図２４（Ａ）のデジタル画像の画素値に関するヒストグラムを示している。図２３（Ｂ）および図２４（Ｂ）において、グラフの横軸は画素の階調値を、縦軸は度数をそれぞれ表している。
図２３（Ｂ）に示されるように、デジタル画像取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムは、連続的な値をとる。一方、デジタル画像取得装置によって取得されたデジタル画像データに改竄がなされると、その画像データの画素値に関するヒストグラムは、図２４（Ｂ）に示されるように、不連続的な値をとる。こうして、ヒストグラムが不連続的な値をとる場合には、そのデジタル画像データを改竄されたものとして検出することができる。
この例では、グレースケールのデジタル画像について考察したが、ＲＧＢのデジタル画像についても、Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネル毎にヒストグラムをとることによって、グレースケールの画像の場合と同様に、画像の改竄を検出することができる。
図２５は、第７の発明のさらに別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。この実施例では、改竄を検出すべきデジタル画像データにおける等分割された小ブロック毎の画素値の配列パターンが、デジタル画像データの画素値に関する特性として考慮され、デジタル画像データ取得装置の固有の特性と比較される。すなわち、この実施例では、図２５に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、改竄を検出すべきデジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出する（図２５の手順Ｓ２０）。次に、コンピュータは、小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率は極めて低いという、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する１つの特性と比較し、手順Ｓ２０で抽出した小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、デジタル画像データの改竄を検出する（図２５の手順Ｓ２１）。
この実施例は、スタンプ処理によるデジタル画像データの改竄の検出に対して特に有効である。
具体例として、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像について適用した場合について説明する。図２６（Ａ）は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像の一例を示し、図２６（Ｂ）は、図２６（Ａ）の画像に対してスタンプ処理による改竄を行った画像を示している。スタンプ処理により、図２６（Ｂ）の画像において、３画素×３画素から構成される画像部分２（図２６（Ａ）の画像部分Ｐ２に対応する）に３画素×３画素から構成される画像部分１がコピーされて貼り付けられ、同様に、３画素×３画素から構成される画像部分４（図２６（Ａ）の画像部分Ｐ３に対応する）に３画素×３画素から構成される画像部分３がコピーされて貼り付けられる。
図２７（Ａ）〜（Ｄ）は、それぞれ、このデジタル画像を３画素×３画素の小ブロックに等分割して小ブロックの画素値の配列パターンを抽出したときの、画像部分１〜４の画素値の配列パターンを示したものである。図２７からわかるように、画像部分１（図２７（Ａ））および画像部分２（図２７（Ｂ））の画素値の配列パターンが一致し、画像部分３（図２７（Ｃ））および画像部分４（図２７（Ｄ））の画素値の配列パターンが一致する。それによって、画像部分１および画像部分２の間、画像部分３および画像部分４の間においてスタンプ処理がなされたこと、よって、デジタル画像データの改竄が検出される。
この例では、グレースケールのデジタル画像について考察したが、ＲＧＢのデジタル画像についても、小ブロックにおけるＲ、Ｇ、Ｂの各チャンネル毎の画素値の配列パターンを抽出することによって、グレースケールの画像の場合と同様に、画像の改竄を検出することができる。
図２８は、第７の発明のさらに別の実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。この実施例は、ＣＣＤを備えたデジタル画像データ取得装置、例えば、デジタルカメラやイメージスキャナに対して適用可能である。図２８に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、まず最初、Ａ／Ｄ変換器を含むデジタル画像取得装置によって取得された、改竄の有無を検出すべきデジタル画像の画素毎の画素値を抽出する（図２８の手順Ｓ３０）。
次に、コンピュータは、手順Ｓ３０で抽出したデジタル画像データの画素毎の画素値から、デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、手順Ｓ３０で抽出した画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、デジタル画像データの改竄を検出する（図２８の手順Ｓ３１）。以下、手順Ｓ３１をより詳細に説明する。
ＣＣＤを備えた、デジタルカメラやイメージスキャナ等は、通常、図２９に示されるように、それそれＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）のフィルタを備えたＣＣＤ素子１００〜１０２が一定のパターンで配列されたものから構成されたＣＣＤマトリクスを備えている。そして、ＣＣＤマトリクスの各ＣＣＤ素子１００〜１０２がデジタル画像の各画素に相当するが、このままでは、各画素は、Ｒ、Ｇ、Ｂのうちの１つのチャンネルの画素値しかもたないので、（例えば、Ｒフィルターを備えたＣＣＤ素子に対応する画素は、Ｒの値しかもたない）、適切なデジタル画像を取り込むことはできない。そこで、各ＣＣＤ素子毎に、存在しないチャンネルの画素値（例えば、Ｒフィルターを備えたＣＣＤ素子に対応する画素については、ＧおよびＢの値）が、その周囲の同じチャンネルの画素値から補間計算によって算出される。補間計算の方法はいくつか存在するが、この例では、平均をとる方法が採用されるとすると、補間計算は次のようになされる。
例えば、図２９に示されたＣＣＤマトリクスにおける、４×４個のＣＣＤ素子からなる部分２００について補間計算を行うものとし、部分２００の各ＣＣＤ素子が、図３０（Ａ）に示されるような画素値を検出したとする。なお、図３０（Ｂ）は、部分２００の各ＣＣＤ素子に説明のための番号付けをしたものを示した一覧表である。
補間計算により、図３０（Ｂ）のＣＣＤ素子６、７、１０、１１に対応する各画素の画素値は、以下のようにして求められる。
（１）ＣＣＤ素子６に対応する画素について
Ｒの値は、ＣＣＤ素子１、３、９、１１のＲの値から平均して求めるられる。
すなわち、Ｒ＝（０＋０＋０＋２５５）／４＝６３．７５
Ｇの値は、画素２、５、７、１０のＧの値から平均して求められる。
すなわち、Ｇ＝（０＋０＋２５５＋２５５）／４＝１２７．５
Ｂの値は、そのままで、Ｂ＝０
（２）ＣＣＤ素子７に対応する画素について
Ｒの値は、ＣＣＤ素子３、１１のＲの値からから平均して求められる。
すなわち、Ｒ＝（０＋２５５）／２＝１２７．５
Ｇの値は、そのままで、Ｇ＝０
Ｂの値は、ＣＣＤ素子６、８のＢの値から平均して求められる。
すなわち、Ｂ＝（０＋２５５）／２＝１２７．５
（３）ＣＣＤ素子１０に対応する画素について
Ｒの値は、ＣＣＤ素子９、１１のＲの値から平均して求められる。
すなわち、Ｒ＝（０＋２５５）／２＝１２７．５
Ｇの値は、そのままで、Ｇ＝０
Ｂの値は、ＣＣＤ素子６．１４のＢの値から平均して求められる。
すなわち、Ｂ＝（０＋２５５）／２＝１２７．５
（４）ＣＣＤ素子１１に対応する画素について
Ｒの値は、そのままで、Ｒ＝０
Ｇの値は、ＣＣＤ素子７、１０、１２、１５のＧの値から平均して求められる。
すなわち、（２５５＋２５５＋０＋０）／４＝１２７．５
Ｂの値は、ＣＣＤ素子６、８、１４、１６のＢの値から平均して求められる。
すなわち、（０＋２５５＋２５５＋０）／４＝１２７．５
以上の補間計算が、部分２００を構成するすべてのＣＣＤ素子についてなされ、図３１（Ａ）に示されるように、対応するデジタル画像の各画素の画素値が求められる。
この場合、ＣＣＤ素子の備えるフィルタに関する画素値は、補間計算によっては変更されないから、ＣＣＤマトリクスの配列並びに補間計算法が予めわかっていれば、デジタル画像データの画素値からの計算によって、そのデジタル画像データが本来有するべき画素値（予測画素値）を算出することができる。そして、デジタル画像データに改竄がなされていなければ、デジタル画像データの元の画素値と予測画素値は当然一致する。したがって、元の画素値と予測画素値が一致しないとき、画像データの改竄が検出される。
この実施例は、公知の種々の改竄方法によって改竄されたデジタル画像データに改竄を検出するのに有効である。
具体例として、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。
デジタルカメラは、図２９に示されるＣＣＤマトリクスを備えているものとする。図３１（Ｂ）は、図３１（Ａ）の画像にガウスぼかし処理による改竄を行った画像から抽出した画素値を示したものである。図３２（Ａ）は、図３１（Ｂ）の画素値から、対応するＣＣＤ素子が検出したと想定される画素値を示したものであり、図３２（Ｂ）は、図３２（Ａ）の画素値から算出された予測画素値を示したものである。図３１（Ｂ）の画素値は、を図３２（Ｂ）の予測画素値と一致しておらず、よってデジタル画像の改竄が検出される。
図３３は、第８の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示したブロック図である。本発明のデジタル画像データ改竄検出装置は、プログラムされたコンピュータからなり、Ａ／Ｄ変換器を含むデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの画素値に関する特性を抽出する画像データ特性抽出部７０と、画像データ特性抽出部７０によって抽出された特性を、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有の特性と比較し、比較の結果に基づいて、デジタル画像データの改竄を検出する画像データ改竄検出部７１と、を備えている。
第８の発明の別の実施例においては、画像データ特性抽出部７０は、デジタル画像データの画素値に関するヒストグラムを抽出するようになっており、画像データ改竄検出部７１は、画像データ特性抽出部７０によって抽出されたヒストグラムを、デジタル画像データ取得装置のＡ／Ｄ変換プロセスにおけるデジタル画像データの画素値に関する固有のヒストグラムと比較し、固有のヒストグラムが連続的な値をとるのに対し、画像データ特性抽出部７０によって抽出されたヒストグラムが不連続的な値をとるとき、記デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
第８の発明のさらに別の実施例においては、画像データ特性抽出部７０は、デジタル画像データを少なくとも２つ以上の小ブロックに等分割し、小ブロック毎の画素値の配列パターンを抽出するようになっており、画像データ改竄検出部７１は、小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致する確率が極めて低いという固有の特性と比較し、画像データ特性抽出部７０において抽出された小ブロックの画素値の配列パターン同士が一致したとき、デジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
第８の発明のさらに別の実施例は、デジタルカメラやイメージスキャナ等のようなＣＣＤを備えたデジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像の改竄を検出するのに適している。この実施例では、画像データ特性抽出部７０は、デジタル画像データの画素毎の画素値を抽出するようになっており、画像データ改竄検出部７１は、画像データ特性抽出部７０において抽出されたデジタル画像データの画素毎の画素値から、デジタル画像データ取得装置のＣＣＤマトリックスの配列に基づく補間計算によって、デジタル画像データの画素毎の予測画素値を算出し、画像データ特性抽出部７０によって抽出された画素毎の画素値が、該当する予測画素値に一致しないとき、デジタル画像データの改竄を検出するようになっている。
図３４は、第９の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出プログラムのフロー図である。図３４に示されるように、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムによって、コンピュータは、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出し、検出した領域が２つ以上存在し、かつ互いに一定の距離以上離れていると判定したとき、前記デジタル画像データの改竄を検出する（図３４の手順Ｓ１）。
この実施例は、画像合成処理によるデジタル画像の改竄の検出に特に有効である。
具体例として、本発明のデジタル画像データ改竄検出プログラムをコンピュータにインストールし、実際にデジタルカメラによって撮影されたデジタル画像に適用した場合について説明する。図３５は、デジタルカメラによって撮影された、改竄のなされていないデジタル画像を示したものである。図３６は、図３５に示された画像中の焦点が合わされている領域Ｐ４の１６画素×１６画素を抜き出してＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行い、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）を適用して得られた周波数特性を表すグラフであり、図３７は、図３５に示された画像中の背景部分を構成する焦点が合わされていない領域Ｐ５の１６画素×１６画素を抜き出し、領域Ｐ４と同様の処理を行って得られた周波数特性を表すグラフである。図３６および図３７のグラフを比べると、焦点が合わされている領域の高周波領域のスペクトルは非常に強いことがわかる。
図３８は、図３５に示された画像に別の画像を合成する処理を行って改竄がなされた画像を示したものである。図３９は、図３８に示された画像中の合成した別の画像の領域Ｐ６の１６画素×１６画素を抜き出し、図３５の領域Ｐ４と同様の処理を行って得られた周波数特性を表すグラフである。図３９から、領域Ｐ６も、高周波領域のスペクトルが非常に強く、焦点が合っていることがわかる。したがって、図３８の画像においては、焦点が合わされた２つの領域（領域Ｐ４よび領域Ｐ６）が一定の距離を隔てて存在しており、この画像が合成された画像であること、すなわち、デジタル画像の改竄が検出される。
図４０は、第１０の発明の１実施例によるデジタル画像データ改竄検出装置の概略構成を示したブロック図である。本発明のデジタル画像データ改竄検出装置は、プログラムされたコンピュータからなり、図４０に示されるように、デジタル画像データ取得装置によって取得されたデジタル画像データに基づき、画像中の焦点が合わされている領域を検出する合焦領域検出部８０と、合焦領域検出部８０によって検出された領域の画像中における位置から、その領域が複数存在し、かつ互いに一定の距離離れていると判定したとき、デジタル画像データの改竄を検出する改竄検出部８１と、を備えている。
産業上の利用の可能性
以上のように、本発明によれば、デジタルデータ取得装置が有するアナログ／デジタル変換プロセスに固有の特性を利用することによって、データの改竄の有無を検出するようにしたので、開いたシステムにおいても確実にデータの改竄を検出することができ、また、データを予め埋め込むための装置や埋め込んだデータを抽出する装置を不要とすることができ、したがって、本発明は、今後のＩＴ技術の発展に伴う、デジタルデータの改竄の問題の解決に大きく貢献するものである。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図４０】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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