(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準となるパターンの２値画像を参照画像とし、透過光を用いて入力した紙の透かし画像を入力画像とし、該入力画像をある濃度閾値で２値化する過程と、前記参照画像と、前記入力画像を２値化した画像の両者に対して、それぞれ全ての画素値がゼロになるまで侵食処理を繰り返す過程と、前記参照画像と、前記入力画像を２値化した画像のそれぞれに対して、前記侵食処理を行った各回ごとの２値画像と侵食前の２値画像を加算して多値画像にする過程と、前記参照画像の多値画像を、前記入力画像を２値化した後の多値画像に対して、１画素ずつラスタ状に走査させることによって位置をずらし、多値画像同士を積和演算することを指定回数繰り返す過程と、前記積和演算値が最大となる位置のデータから、前記参照画像に対する前記入力画像の相対位置を求める過程とを含むことを特徴とする画像の位置検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、透過光を用いて入力した紙の透かし画像の位置を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、紙の透かし画像の位置検出は、人間の目視によって行われるものが主体であった。例えば、透かし画像を有する基準となる紙と、同じ透かし画像を有する紙とを透過光の下で重ね合わせて観察し、透かし画像の位置を確認していた。また、画像処理技術を用いて、自動的に透かし画像の位置の検出を行う方法として、２値画像のパターンマッチングを応用した方法も検討されてきた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
目視による透かしの位置検出は、人間に対する作業負荷が非常に大きく、また、人間が行うため、個人差や見逃しが生じるという問題があった。また、２値画像のパターンマッチングを応用した方法においては、透かしの位置を一義的に求められない場合があり、位置の検出を精度よく行うことが困難であった。したがって、本発明の目的は、多値画像の積和演算を行うことによって、透かしの位置検出を精度よく行う方法を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、下記の本発明によって達成される。すなわち、本発明は、基準となるパターンの２値画像を参照画像とし、透過光を用いて入力した紙の透かし画像を入力画像とし、該入力画像をある濃度閾値で２値化する過程と、前記参照画像と、前記入力画像を２値化した画像の両者に対して、それぞれ全ての画素値がゼロになるまで侵食処理を繰り返す過程と、前記参照画像と、前記入力画像を２値化した画像のそれぞれに対して、前記侵食処理を行った各回ごとの２値画像と侵食前の２値画像を加算して多値画像にする過程と、前記参照画像の多値画像を、前記入力画像を２値化した後の多値画像に対して、１画素ずつラスタ状に走査させることによって位置をずらし、多値画像同士を積和演算することを指定回数繰り返す過程と、前記積和演算値が最大となる位置のデータから、前記参照画像に対する前記入力画像の相対位置を求める過程とを含むことを特徴とする画像の位置検出方法である。
【０００５】
【発明の実施の形態】
本発明の位置検出方法においては、参照画像と、入力画像を２値化した画像の両者に対して複数回侵食処理を行う時、侵食処理後の２値画像を加算して得られた両者の多値画像の位置を、一方を固定し他方を１画素ずつラスタ状に走査させることによってずらしながら、多値画像同士の積和演算を行うことを指定回数繰り返すことにより、積和演算値が最大となる位置のデータから参照画像に対する入力画像の相対位置を求めることを特徴としている。透過光を用いて紙の透かしを画像入力する場合、透かし部分と背景との境界部の濃度勾配が参照画像のそれに比べて緩やかになる傾向がある。したがって、入力画像を２値化する際、濃度閾値によって２値画像の大きさや形状が変化する。この場合、参照画像（２値）を、入力画像を２値化した画像に対して、１画素ずつラスタ状に走査させることによって位置をずらし、２値画像同士の積和演算を行うことを指定回数繰り返すと、積和演算値が最大となる位置が複数存在することがあるため、参照画像に対する入力画像の位置を精度良く求められないケースが生じる。本発明の位置検出方法においては、２値画像同士の積和演算ではなく、多値画像同士の積和演算を行うため、積和演算値が最大となる位置を１点に絞り込むことができ、紙の透かし画像の位置を高い精度で検出することができる。
【０００６】
【実施例】
以下、本発明の一実施例について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の位置検出方法におけるデータ処理の流れを示すフローチャートである。図１において、Ｓ１では、基準となるパターンの２値画像を参照画像として用意しておく。Ｓ２では、透過光を用いて入力した紙の透かし画像を入力画像とする。Ｓ３では、Ｓ２の入力画像をある濃度閾値で２値化する。Ｓ４及びＳ５では、それぞれＳ１の参照画像（２値）及びＳ３で２値化した画像に対して、後述の侵食処理を行う。Ｓ６及びＳ７では、それぞれＳ４及びＳ５の侵食処理によって侵食された２値画像の全ての画素値がゼロであるかどうかを判別し、結果がゼロになるまで侵食処理を繰り返す。Ｓ８及びＳ９では、それぞれＳ４及びＳ５の侵食処理を複数回行った時、各回ごとの侵食された２値画像と、侵食前の２値画像を加算して多値画像にする。Ｓ10では、Ｓ８で得られた参照画像の多値画像を、Ｓ９で得られた入力画像を２値化した後の多値画像に対して、図２に示すように１画素ずつラスタ状に走査させることによって位置をずらす。Ｓ11では、Ｓ10で位置をずらした多値画像同士を積和演算する。Ｓ12では、多値画像の位置ずらしを図２に示すように指定回数行ったかどうかを判別し、結果が指定回数になるまでＳ10及びＳ11の処理を繰り返す。Ｓ13では、多値画像同士の積和演算を複数回行った結果から、積和演算値が最大となる位置を選択する。その位置が、参照画像に対する入力画像の相対位置となる。
【０００７】
図２は、図１のＳ10において、多値画像の位置を相対的にずらす方法を示す図である。図中、101は参照画像の多値画像（位置ずらしを開始する前）、102は入力画像を２値化した後の多値画像（位置は固定）、103は参照画像の多値画像（位置ずらしを終了後）である。ここで、102の画像の左上端のｘｙ座標を(x0,y0)と仮定するとき、101の画像を、その左上端の座標が(x0-a,y0-b)の位置から(x0+a,y0+b)の位置まで１画素ずつラスタ状に走査させることによって位置ずらしを行う。但し、x0,y0,a,bは０または正の整数値である。また、図１のＳ12で述べた指定回数とは、101の画像をラスタ状に走査させて位置ずらしを行う回数のことで、合計(2a+1)×(2b+1)回になる。
【０００８】
図３は、本発明の位置検出を行う装置の構成を示したものである。図中、１は高周波蛍光灯照明装置、２は用紙、３は透かし、４はイメージセンサカメラ、５は画像解析装置、６はパーソナルコンピュータ、７はＣＲＴディスプレイである。まず、用紙２を高周波蛍光灯照明装置１の定められた位置にセットし、照明装置１を点灯する。この時、透かし部３の紙厚は、用紙２の背景部の紙厚と異なるため、用紙２を透過する光量は紙厚によって変調され、透かし部３のパターンがイメージセンサカメラ４の受光素子に光学的に結合される。そして、受光素子に入射する光の強弱を電気信号に変換し、この信号を画像解析装置５に送る。画像解析装置５では、電気信号をアナログデータからディジタルデータに変換し、パーソナルコンピュータ６から送られる制御命令に従って各種画像処理を行う。ＣＲＴディスプレイ７は、プログラムの開発や画像の表示、演算結果の表示等に用いる。
【０００９】
図４は、参照画像と、入力画像を２値化した画像との積和演算の方法を示す図である。図中、８は参照画像で、これは基準となるパターンの２値画像に相当する。９は、イメージセンサカメラ４で入力した紙の透かし画像をある濃度閾値で２値化した画像である。８と９の画像は、それぞれ横(Ｘ)方向にｍ画素、縦(ｙ)方向にｎ画素の大きさをもつ。10は、参照画像の座標(ｉ，ｊ)における画素値ａij、11は、入力画像を２値化した画像の座標(ｉ，ｊ)における画素値ｂijである。また、12は、透かし部分を示している。ここで、参照画像８と入力画像を２値化した画像９の積和演算を数式で表すと、数１のようになる。
【００１０】
【数１】
0003714647.tif 000002
但し、Ｃは、積和演算値である。
【００１１】
図５は、イメージセンサカメラ４で入力した濃淡画像を、濃度閾値thがth＜thoなる条件で２値化した画像と、参照画像とを積和演算した時に、前記数１の積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を(ｘ，ｙ)座標上に示したものである。図５(ａ)は、基準となるパターンの２値画像に相当する参照画像、図５(ｂ)は、イメージセンサカメラ４で入力した濃淡画像である。また、図５(ｃ)は、図５(ａ)の参照画像において、ｘ方向の濃度断面を示したものである。ここで、ｘ方向の透かしの画線幅ｗは、ｗ＝ｗoであると仮定する。また、濃度は、２値画像であるため、０または１の値をとる。図５(ｄ)は、図５(ｂ)の入力画像において、ｘ方向の濃度断面を示したものである。ここで、入力画像は濃淡画像であるため、濃度は０から２５５までの整数値となる。また、th、thoは２値化する濃度閾値、ｗ、ｗoは透かしの画線幅を示している。一般に、透過光を用いて紙の透かしを画像入力する時、透かし部分と背景との境界における濃度勾配は、図５(ｃ)の参照画像のそれに比べ、緩やかになる傾向をもつ。これは、２値化する濃度閾値thが変化すると、透かしの画線幅ｗが変化することを意味する。透かしの位置検出を自動化しようとする場合、通常濃度閾値thの値は一定にするが、検査する用紙の紙厚や透かし部の紙厚がばらつくため、同じ濃度閾値で２値化しても、透かしの画線幅ｗが用紙ごとに少しずつ変化する。図５(ｄ)は、このような状況を説明するため、濃度閾値thの方を変化させて透かしの画線幅ｗを変化させたものである。また、図５(ｄ)では、透かしの画線幅ｗの値が図５(ｃ)の参照画像における透かしの画線幅ｗoと同幅になる濃度閾値の値をth＝thoと仮定している。図５(ｅ)は、図５(ａ)の参照画像を、図５(ｂ)の入力画像を濃度閾値thがth＜thoなる条件で２値化した画像に対して、図２のように位置をずらし、両者の積和演算を行うことを指定回数繰り返した時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を(ｘ，ｙ)座標上にプロットしたものである。但し、この場合、２値画像同士の積和演算であるので、図２の101と103を参照画像（２値）、102を入力画像を２値化した画像に置き換えて考えるものとする。図５(ｅ)の結果は、Ｃが最大となる位置が複数存在するため、図５(ａ)の参照画像に対する図５(ｂ)の入力画像の位置を一義的に求められないという問題が生じていることを示している。本発明では、このような問題点を解決するために、２値画像同士の積和演算の代わりに、多値画像同士の積和演算を行うことにした。以下、多値画像の作成方法について説明する。
【００１２】
図６は、侵食処理の方法を示す図である。図中、Ｐ0とそれに隣接するＰ1,Ｐ2,・・・,Ｐ8は０または１の値をもつ画素であると仮定する。侵食処理は、Ｐ0を中心として、Ｐ0に隣接する８つの画素の値とＰ0の画素値を全て掛け合わせた値をＭとする時、Ｍの値が０ならばＰ0＝０、Ｍの値が１ならばＰ0＝１となるようにＰ0の値を置き換える処理である。それを数式で表すと、以下の数２から数４のようになる。
【数２】
0003714647.tif 000003
【数３】
0003714647.tif 000004
【数４】
0003714647.tif 000005
【００１３】
図７は、前記数２から数４の式を用いて、図５(ａ)の参照画像、または図５(ｂ)の入力画像をある濃度閾値で２値化した画像に対して、複数回侵食処理を行う時、侵食された２値画像の形状変化を示したものである。図中、13は、侵食前の２値画像Ｉ0、14は、ｉ回侵食した時の２値画像Ｉi、15は、ｎ回侵食した時の２値画像Ｉnである。但し、ｉの値は、０≦ｉ≦ｎなる整数である。また、ｎ＋１回侵食した時の２値画像Ｉn+1の画素値は全て０であると仮定する。ここで、本発明で用いる多値画像ＩMについては、次の数５の式で定義する。
【００１４】
【数５】
0003714647.tif 000006
また、数５の式において、多値画像ＩMの濃度の最大値はｎ＋１となる。
【００１５】
図８は、図５(ａ)の参照画像と、図５(ｂ)の入力画像を２値化した画像の両者を前記数５の式で多値画像にした後、図４の８、９に示す２値画像を多値画像に置き換えて、前記数１の式で多値画像同士の積和演算を行った時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布が２値画像同士の積和演算を行った場合と異なることを説明するために用意した、サンプル画像とそのｘ方向の濃度断面を示したものである。図８(ａ)は、コンピュータで人工的に作成したサンプル画像で、０から255までの濃度値をもつ濃淡画像である。このサンプル画像を図１のＳ２の入力画像に相当するものとして、以下の説明を行う。図８(ｂ)は、図８(ａ)のサンプル画像のｘ方向の濃度断面である。図８(ｂ)の濃度プロフィールは台形状になっているが、これは図５(ｂ)の入力画像のｘ方向の濃度断面をシミュレートしたものである。ここで、図８(ｂ)中のthは濃度閾値、ｗはサンプル画像における透かしの画線幅を示している。また、ｗoは図５(ｃ)に示すように、参照画像のｘ方向濃度断面における透かしの画線幅であり、thoはサンプル画像の透かしの画線幅ｗが参照画像の透かしの画線幅ｗoと等しくなる場合、つまりｗ＝ｗoとなる時の濃度閾値である。
【００１６】
図９は、図８(ａ)のサンプル画像において、２値化する濃度閾値を変化させた時の２値画像を示したものである。図９(ａ)は、図５(ａ)と同じ参照画像である。図９(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図８(ａ)のサンプル画像において、２値化する濃度閾値thの条件をth＜tho、th＝tho、th＞thoとした時の２値画像である
。
【００１７】
図10(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図９(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の２値画像を前記数５に示す式で多値化した画像である。
【００１８】
図11は、図９(ａ)の参照画像（２値）を、図９(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の各２値画像に対して、図２に示すように、１画素ずつ位置をずらしながら、前記数１の式で両者の積和演算を行うことを指定回数繰り返した時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を(ｘ，ｙ)座標上にプロットしたものである。但し、この場合、２値画像同士の積和演算であるので、図２の101と103を参照画像（２値）、102を入力画像を２値化した画像に置き換えて考えるものとする。図11(ａ)、(ｂ)、(ｃ)は、サンプル画像を２値化する濃度閾値の条件を、それぞれth＝tho、th＜tho、th＞thoとした時のＣの最大値の分布を示しているが、th＜thoとth＞thoの場合、Ｃが最大となる位置が複数存在している。したがって、２値画像同士の積和演算では、参照画像に対するサンプル画像の位置を一義的に求めることは困難であることがわかる。
【００１９】
図12は、図10(ａ)の参照画像の多値画像を、図10(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の各多値画像に対して、図２に示すように、１画素ずつ位置をずらしながら、前記数１の式で両者の積和演算を行うことを指定回数繰り返した時に、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を(ｘ，ｙ)座標上にプロットしたものである。図12(ａ)、(ｂ)、(ｃ)は、それぞれサンプル画像を２値化する濃度閾値の条件をth＝tho、th＜tho、th＞thoとした時のＣの最大値の分布を示しているが、濃度閾値thの値によらず常にＣが最大となる位置は１点になっている。したがって、多値画像同士の積和演算を行うと、参照画像に対するサンプル画像の位置を一義的に求めることができる。また、サンプル画像の位置のデータから、参照画像に対するサンプル画像の位置ずれ量を計算すれば、透かしの位置合わせの自動化等に応用することが可能となる。
【００２０】
【発明の効果】
本発明の位置検出方法によれば、透かしの位置検出を自動化しようとする場合、検査する用紙の紙厚や透かし部の紙厚のばらつきにより、イメージセンサカメラに入力した画像の透かし部の画線幅が用紙ごとに変化しても、透かしの位置を高い精度で検出することができるため、透かしを精密に位置合わせすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の位置検出方法におけるデータ処理の流れを示すフローチャート。
【図２】多値画像の位置を相対的にずらす方法を示す図。
【図３】本発明の装置構成の概要を示す図。
【図４】参照画像と入力画像との積和演算の方法を示す図。
【図５】参照画像（２値）と、入力画像を２値化した画像とを積和演算する時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を示す図。
【図６】侵食処理の方法を示す図。
【図７】複数回の侵食処理を行う時、侵食された２値画像の形状変化を示す図。
【図８】サンプル画像のｘ方向の濃度断面を示す図。
【図９】サンプル画像の２値画像を示す図。
【図１０】サンプル画像の２値画像を多値化した画像を示す図。
【図１１】参照画像（２値）と、サンプル画像の２値画像とを積和演算する時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を示す図。
【図１２】参照画像の多値画像とサンプル画像の多値画像とを積和演算する時、積和演算値Ｃが最大となる位置の分布を示す図。
【符号の説明】
１  高周波蛍光灯照明装置
２  用紙
３  透かし
４  イメージセンサカメラ
５  画像解析装置
６  パーソナルコンピュータ
７  ＣＲＴディスプレイ
８  参照画像
９  イメージセンサカメラで入力した紙の透かし画像
10  参照画像の座標(ｉ，ｊ)における画素値ａij
11  入力画像の座標(ｉ，ｊ)における画素値ｂij
12  透かし
13  侵食前の２値画像Ｉ0
14  ｉ回侵食した時の２値画像Ｉi
（但し、ｉの値は、０≦ｉ≦ｎなる整数）
15  ｎ回侵食した時の２値画像Ｉn
16  透かし
101 参照画像の多値画像（位置ずらしを開始する前）
102 入力画像を２値化した後の多値画像（位置は固定）
103 参照画像の多値画像（位置ずらしを終了後）
【図１】
0003714647.tif 000007
【図２】
0003714647.tif 000008
【図３】
0003714647.tif 000009
【図４】
0003714647.tif 000010
【図６】
0003714647.tif 000011
【図７】
0003714647.tif 000012
【図５】
0003714647.tif 000013
【図８】
0003714647.tif 000014
【図９】
0003714647.tif 000015
【図１０】
0003714647.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
0003714647.tif 000018