(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表す画像情報を入力する入力手段と、
前記画像情報とは異なる所定の情報を発生する情報発生手段と、
前記画像の複雑さを示す量を検出する複雑度検出手段と、
前記画像の複雑さを示す量に応じて情報エリア間隔を算出する算出手段と、
前記算出された情報エリア間隔に基づいて前記画像上の情報エリアに対して前記所定の情報を付加する情報付加手段とを有し、
前記算出手段は、前記画像の複雑さを示す量が大きくなればなる程、前記情報エリア間隔を小さく算出し、前記画像の複雑さを示す量が小さくなればなる程、前記情報エリア間隔を大きく算出し、
前記情報エリア間隔は、前記情報付加手段により付加される所定の情報の総量を視覚的に違和感が少なくなる程度に算出されることを特徴する画像処理装置。
【請求項２】
前記複雑度検出手段は、
前記画像情報に疑似階調処理を施す疑似階調処理手段と、
前記疑似階調処理後の画像情報を圧縮する圧縮処理手段と、
前記圧縮処理後の画像情報の圧縮率を算出する圧縮率算出手段とを有し、
前記算出した圧縮率を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複雑度検出手段は、
前記画像情報に対して周波数変換を施す周波数変換手段と、
前記周波数変換後の変換係数のうち、複数個の高周波成分の平均二乗和を算出する平均高周波電力算出手段とを有し、
前記算出した平均二乗和を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記複雑度検出手段は、
前記画像情報に対して周波数変換を施す周波数変換手段と、
前記周波数変換後の変換係数のうち、複数個の高周波成分の平均絶対値和を算出する平均高周波絶対値和算出手段とを有し、
前記算出した高周波絶対値和を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記情報付加手段は、前記入力手段により入力された画像情報とは異なる所定の情報を、該画像情報にドットパターンを付加することにより付加することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像を表す画像情報を入力する入力工程と、
前記画像情報とは異なる所定の情報を発生する情報発生工程と、
前記画像の複雑さを示す量を検出する複雑度検出工程と、
前記画像の複雑さを示す量に応じて情報エリア間隔を算出する算出工程と、
前記算出された情報エリア間隔に基づいて前記画像上の情報エリアに対して前記所定の情報を付加する情報付加工程とを有し、
前記算出工程は、前記画像の複雑さを示す量が大きくなればなる程、前記情報エリア間隔を小さく算出し、前記画像の複雑さを示す量が小さくなればなる程、前記情報エリア間隔を大きく算出し、
前記情報エリア間隔は、前記情報付加手段により付加される所定の情報の総量を視覚的に違和感が少なくなる程度に算出されることを特徴する画像処理方法。
【請求項７】
前記複雑度検出工程は、
前記画像情報に疑似階調処理を施す疑似階調処理工程と、
前記疑似階調処理後の画像情報を圧縮する圧縮処理工程と、
前記圧縮処理後の画像情報の圧縮率を算出する圧縮率算出工程とを有し、
前記算出した圧縮率を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記複雑度検出工程は、
前記画像情報に対して周波数変換を施す周波数変換工程と、
前記周波数変換後の変換係数のうち、複数個の高周波成分の平均二乗和を算出する平均高周波電力算出工程とを有し、
前記算出した平均二乗和を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記複雑度検出工程は、
前記画像情報に対して周波数変換を施す周波数変換工程と、
前記周波数変換後の変換係数のうち、複数個の高周波成分の平均絶対和を算出する平均高周波絶対値和算出工程とを有し、
前記算出した高周波絶対値和を前記複雑さを示す量とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記情報付加工程は、前記入力手段により入力された画像情報とは異なる所定の情報を、該画像情報にドットパターンを付加することにより付加することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
請求項６に記載された画像処理方法を実行するためのコンピュータ読取可能なプログラムが記録されたことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、画像出力装置の機種名、機体番号等の所定の情報を画像情報に多重化する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、プリンタや複写機などのカラーの画像記録装置は性能向上、普及の両面で大幅な進歩を遂げており、フルカラー画像記録装置も、銀塩方式、感熱方式、電子写真方式、静電記録方式、インクジェット方式などの多数の出力方式を用いたものが開発され、高画質な画像を得るとともに広く普及し始めている。
【０００３】
しかし、これに伴い新たな問題が発生した。それは、フルカラー画像記録装置を用いて簡単に紙幣や有価証券を偽造できるという問題である。これに伴い記録装置に偽造を防止する機能を搭載する必要が出てきており、近年のフルカラー画像記録装置には様々な偽造防止機能が搭載されている。その中で最も一般的な方式は、記録の際に用紙に記録装置の機体番号を表す規則的なドットパターンを打ち込み、偽造された紙幣が発見されたときにその紙幣上に打たれたドットパターンから機体番号を割り出し、どの記録装置から出力されたものかを特定する、いわゆる追跡パターン方式である。なお、このドットパターンは出力される全ての画像に打ち込まれるため、最も視認性の低いイエローで打つのが一般的である。
【０００４】
この付加情報重畳処理に関して、ここで概要を説明する。図１は、一般的な付加情報の埋め込み方法をブロック図で示したものである。同図ではまず、１０１からのＲＧＢ成分で表された入力画像信号が色変換部１０２において、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４つの成分に変換され、それぞれの成分は各種補正処理部１０３において補正処理が施される。次に、疑似階調処理部１０４において、組織的ディザ法や誤差拡散法等の手法を用いて疑似階調処理が施される。
【０００５】
以上の処理が施された画像信号に対して、付加情報生成部１０５において生成された付加情報をＹ成分上に重畳（加算）し、それぞれの成分をプリンタエンジン１０６に入力することにより、画像情報以外の何らかの情報が付加された画像の印刷を行うことができる。
【０００６】
図２に、付加情報を重畳するために、ある特定のドットパターンを付加したイエロープレーンの例を示す。同図ハッチング領域で示された  ×  ［ｉｎｃｈ］領域は情報エリアと呼ばれ、同領域内に存在するドットパターンの配置により、付加情報を表現する。
【０００７】
【発明が解決しようとしている課題】
しかし、以上のべた手法には以下のような問題点が存在する。
【０００８】
すなわち、上述したようなドットパターン付加処理は、本来画像上には存在しなかった情報を付加するということから、当然の事ながら画質劣化を生じることになる。
【０００９】
ところが、この画質劣化の程度は、画像のテクスチャに大きく依存する。すなわち、付加情報を重畳しようとしている画像が、高周波成分を多く含むような非常に複雑な画像であった場合、ドットパターンを付加したことによる画質劣化を、目視で確認することは容易でない。
【００１０】
これに対し、画像が平坦部分を多く含むような比較的シンプルであった場合、不自然なイエロードットが、目視で容易に確認できてしまう場合も当然起こりうる。
【００１１】
従って本来ならば、画像の複雑度を何らかの方法を用いて検出し、その結果複雑であると判断された場合には、従来通りドットパターンを付加するが、シンプルであると判断された場合には、ドットパターンを付加する量を、従来法よりも減少させてやることが望ましいが、これまではそういった方法が提案されていなかった。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明に係る画像処理装置は、画像を表す画像情報を入力する入力手段と、前記画像情報とは異なる所定の情報を発生する情報発生手段と、前記画像の複雑さを示す量を検出する複雑度検出手段と、前記画像の複雑さを示す量に応じて情報エリア間隔を算出する算出手段と、前記算出された情報エリア間隔に基づいて前記画像上の情報エリアに対して前記所定の情報を付加する情報付加手段とを有し、前記算出手段は、前記画像の複雑さを示す量が大きくなればなる程、前記情報エリア間隔を小さく算出し、前記画像の複雑さを示す量が小さくなればなる程、前記情報エリア間隔を大きく算出し、前記情報エリア間隔は、前記情報付加手段により付加される所定の情報の総量を視覚的に違和感が少なくなる程度に算出されることを特徴する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
（第１の実施例）
図５は、第１の実施例の処理の流れを示すブロック図である。以後、同図に沿って処理の流れを説明する。
【００１４】
同図上端から入力された画像データは、色変換部５０２においてＲＧＢ２４ｂｉｔ（各成分８ｂｉｔ）データからＣＭＹＫ３２ｂｉｔデータに変換される。その後、各種補正処理部５０３において、ガンマ補正等の各種補正処理が行われ、次に疑似階調処理部５０４において２〜４値（１〜２ｂｉｔ）に量子化される。
【００１５】
疑似階調処理が施された後の画像データは、ホストコンピュータからパラレルケーブル等のインターフェースを介してプリンタ本体に入力されるが、この際データ転送時間を削減するために、画像データの圧縮処理が行われる。
【００１６】
一般的には、圧縮処理部５０５において、疑似階調処理後の画像データに対して、ＰａｃｋＢｉｔｓと呼ばれる圧縮手法を用いて、圧縮処理が施される。このＰａｃｋＢｉｔｓは、Ｒｕｎ−Ｌｅｎｇｔｈ  Ｃｏｄｉｎｇに基づく符号化方式であって、符号化および復号化の処理が非常に簡便なことから、一般的なプリンタシステムにおいて使用されている。また、ＰａｃｋＢｉｔｓによって圧縮処理が施された画像データの圧縮率は、平坦部分が多いようなシンプルな画像ほど高く、高周波成分を多く含むような複雑な画像ほど低いことが知られている。
【００１７】
本実施例における、圧縮処理後の画像データのフォーマットの例を図６に示す。本実施例では、画像データに先んじて圧縮後の画像データの総量Ｒ［Ｂｙｔｅ］と、画像の横サイズＸ［Ｐｉｘｅｌ］および縦サイズＹ［Ｐｉｘｅｌ］が、プリンタ本体に転送される。
【００１８】
以上が、ホストコンピュータ上で動作するドライバ部における処理である。
【００１９】
プリンタ本体内部では、圧縮後のデータを受け取ると、圧縮後の画像データの総量Ｒ［Ｂｙｔｅ］と、画像の横サイズＸ［Ｐｉｘｅｌ］および縦サイズＹ［Ｐｉｘｅｌ］が、情報エリア間隔Ｄ算出処理部５０６に入力される。また、それら以外の画像データ本体は伸長処理部５０７に入力され、ＰａｃｋＢｉｔｓの処理手順に従って、復号化処理が行われる。情報エリア間隔Ｄ算出処理部５０６では、入力された３つのパラメータを用いて、次式で表される１画素あたりのデータ量Ｒ［ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌ］を算出する。
【００２０】
【外１】
0003586147.tif 000002
【００２１】
このＲは、すなわち画像データの圧縮率を示しており、このことから、Ｒを画像データの複雑さを表す評価量として用いることを考える。
【００２２】
一般的に、画像データを、何らかの冗長性を除去することによって圧縮した場合、１画素あたりの平均情報量Ｒが小さい、すなわち圧縮率が高い画像では、平坦部分を多く含むようなシンプルな画像が多く、逆に平均情報量Ｒが大きい、すなわち圧縮率が小さい場合には、高周波成分を多く含むような複雑な画像が多い。
【００２３】
以上のことから、情報エリア間隔算出処理部では、次式を用いて情報エリア間隔Ｄを算出する。
【００２４】
【外２】
0003586147.tif 000003
【００２５】
ここで、Ｃ０、Ｃ１は、各プリンタシステムにおいて定められる任意の定数である。式（１．２）は、平均情報量Ｒが小さい、すなわちシンプルな画像に対しては、Ｄは大きな値を取り、Ｒが大きい、すなわち複雑な画像に対しては、Ｄは小さな値を取ることを意味している。
【００２６】
以上述べた方法により算出されたＤは、ドットパターン付加処理部に入力され、同部において、伸長処理部によって復号化された画像情報上にドットパターンが付加されることになる。ドットパターンの付加位置情報は、付加情報生成部５０８において生成される。同部では、付加されるべき情報（プリンタ本体の機種番号や、印刷日時、印刷状況等）を、何らかの規則に基づいて情報エリア内のドットパターンの配置に変換する。この配置に基づき、ドットパターン付加処理部では図３に示すようなドットパターンが付加されることになる。拡大すると図４のようになっている。図４において、黒点で示された画素が、インク、トナー等を用いて、紙等の記録媒体上に印字される画素（以後、オンドット）を示している。
【００２７】
図７に、本実施例において説明した手法を用いた場合の、情報エリアの配置の例を示す。同図のように、本手法を用いることで、複雑な画像（同図（ｂ））に比べ、シンプルな画像（同図（ａ））上では、情報エリア間隔Ｄが広く設定されるため、付加されるドットパターンの総量を押さえることが可能となり、視覚的に違和感の少ない付加情報の重畳が可能となる。
【００２８】
（第２の実施例）
図８に第２の実施例における処理のブロック図を示す。以後、同図に沿って各部の説明を行う。
【００２９】
同図上端から入力された画像データ（ＲＧＢ２４ｂｉｔ）は、複雑度検出部８０２に入力され、同部において入力画像の複雑度が測定される。
【００３０】
本実施例では、画像の複雑度を示す評価量を、画像を周波数変換した結果得られた高周波成分の二乗和とする。画像を周波数変換するための方法として、フーリエ変換、ウェーブレット、サブバンド等、様々なものが考えられるが、そのどれを用いたとしても本発明の範疇であることは言うまでもない。本実施例では、その中でも最も一般的に普及している離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、以後ＤＣＴ）を用いて、説明を行うこととする。
【００３１】
図９は、複雑度検出部の処理の流れ図を示している。まずＳ９０１〜Ｓ９０３において、各種変数の初期設定を行う。Ｒは複雑度を示す評価量であり、ｉおよびｊは後に説明するブロック番号を示す。
【００３２】
本実施例では、入力された画像は各ＲＧＢ成分毎に８×８画素の正方ブロックに分割され、Ｓ９０４において、本実施例の処理が実行されるコンピュータに組み込まれているメモリ上に、順次呼び出される。本実施例では、呼び出された（ｉ，ｊ）番目のブロックは、ＲＧＢ各成分毎にＢＲ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）、ＢＧ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）、ＢＢ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）と表現する。ただし、０＜ｘ＜７、０＜ｙ＜７  を満たしている。図１０に、ブロック分割された画像（ＲＧＢ成分）の例を示す。
【００３３】
切り出された各ブロックは、Ｓ９０５において、次式に代表されるような方法を用いて、輝度信号値ＢＹ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）に変換される。
【００３４】
ＢＹ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）＝０．２９９・ＢＲ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）＋０．５８７・ＢＧ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）＋０．１１４・ＢＢ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）                      （２．１）
【００３５】
上式を施した結果得られた輝度値ＢＹ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）に対して、Ｓ９０６においてＤＣＴを施す。ＤＣＴの処理方法に関しては広く知られているため、ここでは詳細説明を省略する。
【００３６】
８×８画素の輝度値に対してＤＣＴを施すと、その結果６４個のＤＣＴ係数Ｆ（ｉ，ｊ）（ｘ，ｙ）が得られるが、それらの係数を周波数に応じて２次元に並べたものが、図１１である。図１１において、左上端には直流成分が存在し、その他は交流成分を示している。交流成分は、左から右へいくほど水平周波数が高くなり、上から下にいくほど垂直周波数が高くなる。
【００３７】
本実施例では、図１１中の網掛けされた１６個の高周波成分に着目し、これらの二乗和を次式により算出してゆく。
【００３８】
【外３】
0003586147.tif 000004
【００３９】
式（２．２）に示した計算を、全てのブロックに対して行う（Ｓ９０８〜Ｓ９１１）。
【００４０】
画像内の全ブロックに対して、以上のべた処理が終了すると、Ｓ９１２において、次式によりブロックあたりの平均評価量［Ｒ］を算出する。
【００４１】
【外４】
0003586147.tif 000005
【００４２】
以上で、複雑度検出部８０２の処理が終了する。
【００４３】
算出した平均評価量［Ｒ］は、情報エリア間隔Ｄ算出部に入力される。［Ｒ］が大きな値を持つということは、高周波成分を多く含むような複雑な画像であり、［Ｒ］が０に近い値を取るということは、低周波成分を多く含むシンプルな画像であることを示している。以上のことから、情報エリア間隔Ｄ算出処理部では、第１の実施例で述べたように、次式を用いて情報エリア間隔Ｄを算出する。
【００４４】
【外５】
0003586147.tif 000006
【００４５】
ここで  、Ｃ０、Ｃ１は、各プリンタシステムにおいて定められる任意の定数である。式（２．４）は、平均評価量［Ｒ］が小さい、すなわちシンプルな画像に対しては、Ｄは大きな値を取り、［Ｒ］が大きい、すなわち複雑な画像に対しては、Ｄは小さな値を取ることを意味している。
【００４６】
以上述べた方法により算出されたＤは、ドットパターン付加処理部８０７に入力され、同部において、色変換部８０４、各種補正処理部８０５、疑似階調処理部８０６で処理が施された画像情報上に、ドットパターンが付加されることになる。ドットパターンの付加位置情報は、付加情報生成部８０８において生成される。同部では、付加されるべき情報（プリンタ本体の機種番号や、印刷日時、印刷状況等）を、何らかの規則に基づいて情報エリア内のドットパターンの配置に変換する。この配置に基づき、ドットパターン付加処理部ではドットパターンが付加されることになる。
【００４７】
本実施例で述べた処理を施すことにより、第１の実施例の結果と同様、図７に示すような情報エリアの配置を実現することができ、視覚的に違和感の少ない付加情報の重畳が可能となる。
【００４８】
（第３の実施例）
第２の実施例では、画像の複雑度を示す評価量を、画像を周波数変換した結果得られる高周波成分の二乗和とした。
【００４９】
本実施例では、第２の実施例と同様、図１１中の網掛けされた１６個の高周波成分に着目し、これらの絶対値和を画像の複雑度を示す評価量とする。すなわち、高周波成分の絶対値和［Ｒ］は、以下の式のように表せる。
【００５０】
【外６】
0003586147.tif 000007
【００５１】
第２の実施例と同様に、画像内のすべてのブロックについて上式による処理が終了すると、ブロックあたりの平均値を式（２．３）によって求める。その他の処理は、第２の実施例と全く同様である。
【００５２】
本実施例で述べた処理を行うことで、第２の実施例とほぼ同様の処理を、低演算量で行うことが可能となる。
【００５３】
本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成できる。
【００５４】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００５５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００５６】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。
【００５７】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードを格納することになるが、簡単に説明すると、画像情報を入力する入力モジュールと、前記画像情報の複雑さを示す量を発生する発生モジュールと、前記複雑さを示す量に応じて、前記画像情報に、所定の情報を付加する情報付加モジュールとを記憶媒体に格納することになる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像情報上に何らかの付加情報を多重化する処理において、対象画像の複雑度を検知し、その結果に応じて、情報エリアを制御することにより付加するドットパターンの総量を制御することができ、視覚的に違和感の少ない付加情報の多重化を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の付加情報重畳処理を示す図
【図２】ドットパターンを付加したイエロープレーンの例を示す図
【図３】付加するドットパターンの例を示す図
【図４】ドットパターンを付加したイエロープレーンの拡大図
【図５】第１の実施例における処理のブロック図
【図６】第１の実施例における圧縮処理後のデータフォーマットの例を示す図
【図７】第１の実施例における情報エリアの配置
【図８】第２の実施例における処理のブロック図
【図９】第２の実施例における複雑度検出部の処理の流れ図
【図１０】第２の実施例におけるブロック分割の例を示す図
【図１１】第２の実施例において使用するＤＣＴ係数を示す図
【図１】
0003586147.tif 000008
【図２】
0003586147.tif 000009
【図３】
0003586147.tif 000010
【図４】
0003586147.tif 000011
【図５】
0003586147.tif 000012
【図６】
0003586147.tif 000013
【図７】
0003586147.tif 000014
【図８】
0003586147.tif 000015
【図９】
0003586147.tif 000016
【図１０】
0003586147.tif 000017
【図１１】
0003586147.tif 000018