(57)【要約】【課題】  透かし情報を自動的に埋め込み，出力画像の改ざんを自動的に検出することが可能な改ざん検出装置等を提供する。【解決手段】  上記改ざん検出装置は，原画像（１１）の画像領域から改ざんを判定する特定領域を切り出す処理を実行する画像加工部（１２）と；特定領域の位置／大きさに関する領域情報，または特定領域に対応する原画像の画像のうち少なくとも一方を透かし情報として原画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み部（１３）と；透かし情報を抽出する透かし情報抽出部と；出力画像を原画像と同一大きさの入力画像に変形する画像変形部と；特定領域の画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成部と；入力画像と擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定部（２５）とを備える。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工部と；
前記画像加工部により切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または前記特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として前記画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み部と；
前記出力画像を入力し，その入力された前記出力画像に埋め込まれた前記透かし情報を抽出する透かし情報抽出部と；
入力された前記出力画像を加工し，前記画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形部と；
前記画像に存在する前記特定領域の部分画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成部と；
前記入力画像と前記擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，前記入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定部と；
を備えることを特徴とする，改ざん検出装置。
【請求項２】
画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工部と；
前記画像加工部により切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または前記特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として前記画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み部と；
を備えることを特徴とする，透かし入り画像出力装置。
【請求項３】
前記画像加工部は，前記特定領域を切り出す処理を実行し，さらにその切り出された特定領域に対応する前記画像の部分画像を所定の縮小率で縮小する縮小処理を実行し；
前記透かし情報埋め込み部は，前記領域情報，前記特定領域に対応する前記画像の部分画像，該特定領域に対応する画像の部分画像が縮小された縮小画像，または該縮小画像の縮小率のうち少なくとも一方を透かし情報として埋め込むことを特徴とする，請求項２に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項４】
前記画像加工部は，前記特定領域を切り出す処理を実行し，さらにその切り出された特定領域に対応する前記画像の部分画像を，該特定領域ごとの重要度に応じて定められる縮小率で縮小する縮小処理を実行することを特徴とする，請求項２又は３に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項５】
前記画像加工部は，前記特定領域ごとに設定される重要度を，動的に変更することを特徴とする，請求項４に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項６】
前記特定領域は，文字，記号，または図形のうち少なくとも一つを含んだ文字領域であることを特徴とする，請求項２，３，４，または５項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項７】
前記画像加工部は，１又は２以上の前記縮小画像各々を一括し，一つの合成画像を生成することを特徴とする，請求項２，３，４，５，または６項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項８】
前記透かし入り画像出力装置は，前記画像に含まれる所定長さを有する直線及び／又は破線の領域を抽出する直線／破線処理部をさらに備え，
前記透かし情報埋め込み部は，前記直線／破線処理部により抽出された直線及び／又は破線の領域の位置及び／又は大きさに関する直線領域情報を透かし情報として前記画像にさらに埋め込むことを特徴とする，請求項２，３，４，５，６．または７項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像出力装置。
【請求項９】
画像のうち改ざんされたか否かを判定する１又は２以上の特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または前記特定領域にかかる前記画像の部分画像のうち少なくとも一つが透かし情報として前記画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された前記出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出する透かし情報抽出部と；
入力された前記出力画像を加工し，前記画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形部と；
前記画像に存在する前記特定領域の部分画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成部と；
前記入力画像と前記擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，前記入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定部と；
を備えることを特徴とする，透かし入り画像入力装置。
【請求項１０】
前記透かし情報抽出部は，前記領域情報，前記特定領域にかかる前記画像の部分画像，該特定領域にかかる画像の部分画像が縮小された縮小画像，または該縮小画像の縮小率のうち少なくとも一つが透かし情報として前記画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された前記出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出することを特徴とする，請求項９に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１１】
前記擬似画像生成部が前記画像と略同一サイズの背景画像を生成し，前記透かし情報に前記特定領域に対応する画像の部分画像が含まれる場合そのまま該画像を前記背景画像に前記領域情報に従って配置し，または前記透かし情報に前記特定領域に対応する縮小画像が含まれる場合，前記縮小画像に縮小した縮小率の逆数の倍率でまず拡大し，該拡大した縮小画像を前記領域情報に従って配置し，前記擬似画像を生成することで該擬似画像は前記画像に類似することを特徴とする，請求項９又は１０に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１２】
前記特定領域は，文字，記号，または図形のうち少なくとも一つを含む文字領域であることを特徴とする，請求項９，１０，または１１項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１３】
前記画像変形部は，前記透かし情報に含まれる前記特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報に基づき，前記入力された出力画像において前記特定領域と一致する領域を切り出し，その特定領域に対応する前記透かし情報に含んだ縮小率で前記切り出された領域の部分画像を縮小し，さらにその縮小率の逆数の倍率で該切り出された領域の部分画像を拡大した後，前記出力画像における元の位置に配置することを特徴とする，請求項９，１０，１１，または１２項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１４】
前記画像変形部は，前記特定領域ごとの重要度に応じて定められる縮小率で前記切り出された領域の部分画像を縮小し，さらにその縮小率の逆数の倍率で該切り出された領域の部分画像を拡大した後，前記出力画像における元の位置に配置することを特徴とする，請求項１３に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１５】
前記透かし入り画像入力部に備わる透かし情報抽出部は，前記画像に含まれる所定長さを有する直線及び／又は破線の領域の位置及び／又は大きさに関する直線／破線領域情報を透かし情報として前記出力画像から抽出し；
前記透かし入り画像入力装置は，さらに前記透かし情報に含まれる前記直線／破線領域情報に基づき，前記入力された出力画像に存在する直線及び／又は破線の領域を除去する直線／破線除去部を備えることを特徴とする，請求項９，１０，１１，１２，１３，または１４項のうちいずれか１項に記載の透かし入り画像入力装置。
【請求項１６】
画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工処理と；
前記画像加工処理で切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または前記特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として前記画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み処理と；
を含むことを特徴とする，透かし入り画像出力方法。
【請求項１７】
画像のうち改ざんされたか否かを判定する１又は２以上の特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または前記特定領域にかかる前記画像の部分画像のうち少なくとも一つが透かし情報として前記画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された前記出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出する透かし情報抽出処理と；
入力された前記出力画像を加工し，前記画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形処理と；
前記画像に存在する前記特定領域の部分画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成処理と；
前記入力画像と前記擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，前記入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定処理と；
を含むことを特徴とする，透かし入り画像入力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，文書画像などの画像の改ざん検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
コピー用紙などの印刷媒体に印字データを印刷し，印刷物を生成すると，その印刷物に印刷されたテキストや画像などを見ることによって，印刷物に印刷された内容を把握することができる。
【０００３】
一方，画像や文書データなどのディジタルデータにコピー・偽造防止のための情報や機密情報を目視できない形式で埋め込む「電子透かし」が存在している。その「電子透かし」を文書データ等に埋め込むことで，偽造等の不正行為を未然に防ぐための技術が存在する。
【０００４】
上記「電子透かし」の技術を応用して，上記印刷媒体に印字データを印刷する際に，上記印字データの他に，上記印字データに対応した電子透かしを一緒に印刷すると，その印刷物を人の目で見ただけで，印刷物に印刷してある電子透かし情報から，印刷物に印字された文字が改変される等の印刷物の改ざんを発見できる（例えば，特許文献１参照）。なお，改ざんされているか否かの判定は印刷結果と電子透かしで印字されてものを比較することによって行われている。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２３２５７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら，印刷物に改ざんされたか否かを判定するために，電子透かしから取り出した印字内容と，印刷物に印刷されている印字内容とを目視によって比較する必要があった。
【０００７】
したがって，以下（１）及び（２）に示すような問題があった。（１）目視による判定であるため大量の印刷物の改ざんの有無を短時間で処理することは困難であった。（２）印字内容を１文字ずつ読み比べる必要があるため，人為的なミスによって改ざんの見逃しが起こる可能性があった。
【０００８】
本発明は，上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，透かし情報を自動的に埋め込み，出力画像を生成し，その出力画像から埋め込まれた透かし情報を抽出し，出力画像の改ざんを自動的に検出することが可能な，新規かつ改良された改ざん検出装置，透かし入り画像出力装置，透かし入り画像入力装置，透かし入り画像出力方法，および透かし入り画像入力方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため，本発明の第１の観点によれば，改ざん検出装置が提供される。上記改ざん検出装置は，画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工部と；画像加工部により切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み部と；出力画像を入力し，その入力された出力画像に埋め込まれた透かし情報を抽出する透かし情報抽出部と；入力された出力画像を加工し，画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形部と；画像に存在する特定領域の部分画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成部と；入力画像と擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定部とを備えることを特徴としている。
【００１０】
本発明によれば，画像から特定領域に該当する部分画像のみを切出し，その部分画像や，特定領域に関する領域情報などを例えば電子署名等に相当する透かし情報として画像に埋め込む。透かし情報が埋め込まれた画像が出力画像として生成される。その出力画像に改ざんされたか否かを判定する際には，出力画像を入力し，補正や，出力画像の二値化，または出力画像の拡大／縮小する等の加工処理を実行することで入力画像を生成し，さらに上記透かし情報に基づき擬似画像を生成し，上記双方の画像の差分をとった差分画像に差分領域が存在していれば，改ざんされたと判定することができる。かかる構成によれば，改ざん検出を人の目に頼らなくとも自動的に装置が検出することができ，大量の出力画像を迅速的に，精度良く改ざん検出処理を実行することができる。また，画像に埋め込む，または画像から抽出する透かし情報は，改ざん検出処理の対象となる領域（特定領域）のみに関する画像又は領域情報等を埋め込むため，画像全領域の画像データよりもデータ量を軽減することが可能となり，改ざん検出処理の効率化，迅速化が図れる。なお，差分領域は，例えば上記入力画像と擬似画像の一対一対応する画像領域の画像が相違する場合に出現する領域である。
【００１１】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，透かし入り画像出力装置が提供される。上記透かし入り画像出力装置は，画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工部と；画像加工部により切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み部とを備えることを特徴としている。
【００１２】
本発明によれば，画像から特定領域のみを切出してその特定領域に係る画像の部分画像や，特定領域の領域情報などを例えば電子署名等に相当する透かし情報として画像に埋め込む。上記埋め込まれた透かし情報は，改ざん検出処理の際に電子署名的な役割を果たし，透かし情報から生成される擬似画像と出力画像から生成される入力画像とを対比することで自動的に改ざん検出処理が実行される。かかる構成により，画像に透かし情報を埋め込むことで装置が自動的に改ざん検出をすることができる。また画像のうち改ざん検出処理を行う対象を絞り込むことで，画像に埋め込む透かし情報のデータ量を軽減することができる。
【００１３】
上記画像加工部は，特定領域を切り出す処理を実行し，さらにその切り出された特定領域に対応する画像の部分画像を所定の縮小率で縮小する縮小処理を実行し；透かし情報埋め込み部は，領域情報，特定領域に対応する画像の部分画像，該特定領域に対応する画像の部分画像が縮小された縮小画像，または該縮小画像の縮小率のうち少なくとも一方を透かし情報として埋め込むように構成してもよい。かかる構成により，画像に単に特定領域に関する透かし情報を埋め込むよりも，より一層データ量を圧縮し，軽減することができる。
【００１４】
上記画像加工部は，特定領域を切り出す処理を実行し，さらにその切り出された特定領域に対応する画像の部分画像を，該特定領域ごとの重要度に応じて定められる縮小率で縮小する縮小処理を実行するように構成してもよい。かかる構成により，改ざん検出する対象の特定領域のうち特に重要な領域については検出精度を向上させることができ，一方優先度が落ちる特定領域については縮小率を高める等することで処理効率を向上させることができる。
【００１５】
画像加工部は，特定領域ごとに設定される重要度を，動的に変更するように構成してもよい。かかる構成によれば，特定領域内に存在するシンボル等によって重要度を動的に変更することで，予め重要度を定めずに改ざん処理を効率的に実施することができる。
【００１６】
上記特定領域は，文字，記号，または図形のうち少なくとも一つを含んだ文字領域であるように構成してもよい。なお，上記文字は１又は２文字以上であり，記号と図形も１又は２以上である。
【００１７】
画像加工部は，１又は２以上の縮小画像各々を一括し，一つの合成画像を生成するように構成してもよい。かかる構成により，画像に埋め込む透かし情報をより一層圧縮することができ，データ量を軽減することができる。
【００１８】
上記透かし入り画像出力装置は，画像に含まれる所定長さを有する直線及び／又は破線の領域を抽出する直線／破線処理部をさらに備え，上記透かし情報埋め込み部は，直線／破線処理部により抽出された直線及び／又は破線の領域の位置及び／又は大きさに関する直線領域情報を透かし情報として画像にさらに埋め込むように構成することができる。
【００１９】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，透かし入り画像入力装置が提供される。上記透かし入り画像入力装置は，画像のうち改ざんされたか否かを判定する１又は２以上の特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または特定領域にかかる画像の部分画像のうち少なくとも一つが透かし情報として画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出する透かし情報抽出部と；入力された出力画像を加工し，画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形部と；原画像の画像領域に存在する特定領域の画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成部と；入力画像と擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定部とを備えることを特徴としている。
【００２０】
本発明によれば，出力画像を入力することで，画像に埋め込まれた透かし情報を抽出し，出力画像を補正や，出力画像の二値化，または出力画像の拡大／縮小する等の加工処理を実行することで入力画像を生成し，さらに上記透かし情報に基づき擬似画像を生成し，上記双方の画像の差分をとった差分画像に差分領域が存在していれば，改ざんされたと判定することができる。かかる構成によれば，改ざん検出を人の目に頼らなくとも自動的に装置が検出することができ，大量の出力画像を迅速的に，精度良く改ざん検出処理を実行することができる。また，画像から抽出する透かし情報は，改ざん検出処理の対象となる領域（特定領域）のみに関する画像又は領域情報等を埋め込むため画像全領域よりもデータ量を軽減することが可能となり，改ざん検出処理の効率化，迅速化が図れる。なお，差分領域は，例えば上記入力画像と擬似画像の一対一対応する画像の領域とが相違する場合に出現する領域である。
【００２１】
透かし情報抽出部は，領域情報，特定領域にかかる画像の部分画像，該特定領域にかかる画像の部分画像が縮小された縮小画像，または該縮小画像の縮小率のうち少なくとも一つが透かし情報として画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出するように構成してもよい。
【００２２】
上記擬似画像生成部が画像と略同一サイズの背景画像を生成し，透かし情報に特定領域に対応する画像の部分画像が含まれる場合そのまま該画像を背景画像に領域情報に従って配置し，または透かし情報に特定領域に対応する縮小画像が含まれる場合，縮小画像に縮小した縮小率の逆数の倍率でまず拡大し，該拡大した縮小画像を領域情報に従って配置し，擬似画像を生成することで該擬似画像は画像に類似させるように構成してもよい。
【００２３】
擬似画像生成部が抽出された透かし情報に含む特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，特定領域にかかる画像，または特定領域にかかる画像が縮小された縮小画像のうち少なくとも一方に基づき擬似画像を生成することで，該擬似画像は画像に類似するように構成してもよい。
【００２４】
特定領域は，文字，記号，または図形のうち少なくとも一つを含む文字領域であるように構成してもよい。なお，上記文字は１又は２文字以上であり，記号と図形も１又は２以上である。
【００２５】
上記画像変形部は，透かし情報に含まれる特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報に基づき，入力された出力画像において特定領域と一致する領域を切り出し，その特定領域に対応する透かし情報に含んだ縮小率で切り出された領域の画像を縮小し，さらにその縮小率の逆数の倍率で該切り出された領域の画像を拡大した後，上記出力画像における元の位置に配置するように構成してもよい。かかる構成により，生成される擬似画像の作成条件と同じ条件にし，擬似画像の画質と入力画像の画質とをほぼ同じにすることによって，改ざん検出の精度を向上させ，より正確に改ざんされたか否かを判断することができる。
【００２６】
上記画像変形部は，特定領域ごとの重要度に応じて定められる縮小率で切り出された領域の画像を縮小し，さらにその縮小率の逆数の倍率で該切り出された領域の画像を拡大した後，出力画像における元の位置に配置するように構成してもよい。
【００２７】
透かし入り画像入力部に備わる透かし情報抽出部は，画像に含まれる所定長さを有する直線及び／又は破線の領域の位置及び／又は大きさに関する直線／破線領域情報を透かし情報として出力画像から抽出し；上記透かし入り画像入力装置は，さらに透かし情報に含まれる直線／破線領域情報に基づき，入力された出力画像に存在する直線及び／又は破線の領域を除去する直線／破線除去部を備えるように構成してもよい。
【００２８】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，画像を入力し，その入力された画像から１又は２以上の改ざんされたか否かを判定する領域の特定領域を切り出す処理を実行する画像加工処理と；上記画像加工処理で切り出された特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または特定領域に対応する画像の部分画像のうち少なくとも一方を透かし情報として画像に埋め込み，出力画像を生成する透かし情報埋め込み処理とを含むことを特徴としている。
【００２９】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，画像のうち改ざんされたか否かを判定する１又は２以上の特定領域の位置及び／又は大きさに関する領域情報，または特定領域にかかる画像の部分画像のうち少なくとも一つが透かし情報として画像に埋め込まれることで生成された出力画像を入力し，その入力された出力画像に埋め込まれた該透かし情報を抽出する透かし情報抽出処理と；入力された出力画像を加工し，画像と略同一サイズの入力画像に変形する画像変形処理と；画像に存在する特定領域の部分画像に少なくとも類似する擬似画像を生成する擬似画像生成処理と；入力画像と擬似画像との差分からなる差分画像を生成し，該差分画像に差分領域が存在していた場合，入力画像の変形元となる出力画像が改ざんされたと判定する改ざん判定処理とを含むことを特徴としている。
【発明の効果】
【００３０】
以上説明したように，本発明によれば，人間の目で改ざんの有無を検出せずに，改ざん検出装置が自動的に文書画像に改ざんが存在するか否かを自動的に検出することができる。また，人間の目ではなく装置によって改ざんを検出するため，文書画像に改ざんが存在するか否かの検出処理の精度を向上させることができる。一方で，改ざん検出をするために文書画像に透かし情報を埋め込むが，その透かし情報には，文書画像の全領域ではなく文書画像のうち改ざん防止を重点的に検査する領域だけに限定して，その領域に関する情報等を埋め込むため，データ量を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下，本発明の好適な実施の形態について，添付図面を参照しながら詳細に説明する。なお，以下の説明及び添付図面において，略同一の機能及び構成を有する構成要素については，同一符号を付することにより，重複説明を省略する。
【００３２】
なお，以下に説明する文書画像は，白黒（背景が白，文字が黒）の場合を前提に説明するが，かかる場合に限定されず，文書画像の背景と文字の色が相違していれば，如何なる背景と文字との色の組み合わせの場合も実施可能である。
【００３３】
（第１の実施の形態について）
まず，図１を参照しながら，第１の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書出力部１０について説明する。図１は，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０の概略的な構成を示すブロック図である。
【００３４】
図１に示すように，文書出力部１０は，文書画像（画像）１１を入力として，透かし入りの出力文書画像１４を出力する。なお，上記文書画像１１は，ワープロソフトなどの文書作成ソフトで作成された文書データを画像化した画像データである。
【００３５】
出力文書画像１４は，文書画像１１の特徴を透かし情報として埋め込んだ画像データであり，通常は上記出力文書画像１４を紙などの印刷媒体に印刷して保存または配布するが，印刷せずに画像データのまま保存または配布してもよい。なお，上記出力文書画像１４は，プリンタなどの出力装置に該当する出力デバイス（図示せず。）によって出力される。
【００３６】
文書出力部１０には，文書画像１１から文書画像１１の特徴を示す指標となる特徴量を抽出してデータ化する文書特徴データ化部（画像加工部）１２と，データ化された特徴量を透かし情報として文書画像１１に埋め込む透かし情報合成部（透かし情報埋め込み部）１３とが備わっている。
【００３７】
文書特徴データ化部１２では，文書画像１１中に存在する文字領域に対応する画像（部分画像）のみを取り出して，文字領域に対応する部分画像ごとに縮小し，縮小した上記文字領域を集めた画像（部分画像）を文書画像の特徴データとすることで，同じ縮小率でも文書画像１１全体をそのまま縮小して特徴データとする場合と比較してデータ量を削減することができる。なお，以下の説明において，文書画像１１に存在する文字領域は，例えば，単に大きさや範囲等を示す領域そのものを指す場合や，または文字領域の領域に対応する部分の文書画像（部分画像）を指す場合があるものとする。
【００３８】
上記透かし情報合成部１３は，文書画像１１と透かし情報とを重ね合わせて透かし入りの文書画像を作成する。透かし情報合成部１３は，透かし情報をディジタル化して数値に変換したものをＮ元符号化（Ｎは２以上）し，符号後の各シンボルを予め用意した信号に割当てる。信号は任意の大きさの矩形領域中にドットを配列することにより任意の方向と波長を持つ波を表現し，波の方向や波長に対してシンボルを割当てたものである。透かし入り文書画像は，これらの信号がある規則に従って画像上に配置されたものである。
【００３９】
次に，図２を参照しながら，第１の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書入力部２０について説明する。なお，図２は，第１の実施の形態にかかる文書入力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【００４０】
文書入力部２０は，透かし入りが埋め込まれた出力文書画像１４を直接または間接的に取り込むことで生成される入力文書画像２１から改ざんの有無を判定し，その結果を改ざん検出結果２６として出力する。
【００４１】
入力文書画像２１は，上記出力文書画像１４が印刷物の場合，当該印刷物をスキャナなどの入力デバイス（図示せず。）により計算機（改ざん検出装置）に取り込まれる。または，上記出力文書画像１４がディジタルデータのままの場合，有線又は無線により入力デバイスから直接取り込まれる。つまり，入力文書画像２１と出力文書画像１４は同一である。
【００４２】
図２に示すように，文書入力部２０は，入力文書画像２１から透かし情報を取り出す透かし情報抽出部２２と，入力文書画像２１から抽出した透かし情報を文書出力部１０で埋め込んだ文書画像１１の特徴を示す特徴情報に復元する擬似文書画像生成部２３と，復元した特徴情報に基づき文書画像１１の特徴と比較が行えるように入力文書画像２１を変形する入力画像変形部（画像変形部）２４と，および文書画像復元部２３と入力画像変形部２４で計算した画像を比較して改ざんを判定する改ざん検出部（改ざん判定部）２５から構成される。なお，上記入力画像変形部２４が入力文書画像２１を変形するのは，入力文書画像２１に改ざんの有無を判定するためである。
【００４３】
次に，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０の処理の一連の動作について説明する。なお，以降の説明では，文書画像１１において文書が横書きの場合について説明するが，かかる場合に限定されず，例えば，文書が縦書きの場合であっても実施可能である。上記文書が縦書きの場合，文書画像１１を左右どちらかに９０度回転させた後，文書が横書きの場合における処理と同一の処理を実行すること等により実施される。
【００４４】
まず，図３を参照しながら，文書特徴データ化部１２の処理について説明する。なお，図３は，第１の実施の形態にかかる文書特徴データ化部の処理の概略の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
図３に示すように，文書特徴データ化部１２は，まず，文書画像１１から文字領域のみを抽出する文字領域抽出処理（Ｓ３１）を実行する。
【００４６】
（文書画像１１について）
ここで，図４を参照しながら，本実施の形態にかかる文書画像１１について説明する。なお，図４は，本実施の形態にかかる文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【００４７】
文書画像１１は，フォント情報やレイアウト情報を含むデータであり，文書作成ソフト等で作成されるものとする。文書画像１１は，文書が紙に印刷された状態の画像としてページごとに作成することができる。この文書画像１１は白黒の２値画像であり，画像上で白い画素（値が１の画素）は背景であり，黒い画素（値が０の画素）は文字領域（インクが塗布される領域）であるものとする。
【００４８】
図４に示すように，文書画像１１は，機密性，完全性などを保持することが必要な証明書等の重要な文書を例示することができる。また，文書画像１１に文書が印字されている個所各々が文字領域に該当する。文字領域は，本実施の形態では文字が黒のため黒画素領域であるとするが，かかる例に限定されない。
【００４９】
（文字領域抽出処理（Ｓ３１）について）
図５〜図８を参照しながら，上記文字領域抽出処理（Ｓ３１）についてさらに具体的に説明する。なお，図５〜図８は，文字領域の抽出処理の概略を示す説明図である。
【００５０】
上記文字領域抽出処理（Ｓ３１）では，以下に示すＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ３に従って文字領域の抽出が行われる。
【００５１】
（Ｓｔｅｐ１）
まず，文書画像１１の領域のうち文字領域（黒画素領域）に対応する画像（部分画像）に対して膨張処理を行う。膨張処理は一般的な画像処理の方法を用いる。図５は，図４に示す文書画像１１の文字領域に対して膨張処理を行った結果の一例である。
【００５２】
（Ｓｔｅｐ２）
文書特徴データ化部１２は，図４に示す文書画像１１の文字領域に対応する部分画像について膨張処理を行うと，その膨張処理を行った文字領域に対応する部分画像に対してラベル付けを行い，各文字領域を囲む最小矩形を抽出する。
【００５３】
なお，上記ラベル付けは，連続的に集まった黒画素の集合を１つのグループとして定義付ける，いわゆる黒画素のグルーピング処理である。上記ラベル付けすることで，１文字または２文字からなる最小矩形からなる文字領域を抽出することができる。
【００５４】
文書特徴データ化部１２が文書領域５１に対して膨張処理を行い，ラベル付け処理を行うと，図６に示すように，文書特徴データ化部１２は，１文字又は２文字程度の極力少ない文字数の最小矩形からなる文字領域を認識する。なお，図６は，図５に示す文書画像１１の文字領域５１について，ラベル付け処理の概略の一例を示す説明図である。
【００５５】
上記文書特徴データ化部１２が，膨張処理を行うのは，上記ラベル付け処理を効率化するためであり，かかる膨張処理によって，ラベル付け処理の処理時間を短縮することができる。なお，計算速度が十分に速い改ざん検出装置の場合には，“Ｓｔｅｐ１”を省略し，文書画像１１に対して直接ラベル付けを行っても良い。
【００５６】
（Ｓｔｅｐ３）
次に，文書特徴データ化部１２は，ラベル付けを行った最小矩形からなる文字領域の存在位置を把握し，その文字領域の左右に存在する最小矩形からなる文字領域同士の部分画像を結合させる。
【００５７】
図６に示すように，例えば，文字領域５１−１のうち，矩形Ａ（最右端から３番目，真中の矩形）の左上頂点の座標値が（Ｘａ０，Ｙａ０），右下頂点の座標値が（Ｘａ１，Ｙａ１）であったとする。この矩形の左隣に存在する矩形Ｂの右下頂点の座標値が（Ｘｂ１，Ｙｂ１）であるとき，「Ｘａ０−Ｘｂ１＜Ｔｗ」を満たす場合には矩形Ａと矩形Ｂを結合する。また，矩形Ａの右隣に存在する矩形Ｃの左上頂点の座標値が（Ｘｃ０，Ｙｃ０）で，「Ｘｃ０−Ｘａ１＜Ｔｗ」を満たす場合には矩形Ａと矩形Ｃを結合する。
【００５８】
その結果，文書特徴データ化部１２は，図７に示す文字領域５１−１や，文字領域５１−２等のように，複数文字が含まれる文字領域５１を抽出することができる。なお，上記結合処理の結果，文字領域５１には，１文字だけの文字が含まれる場合もあり得る。かかる最小矩形を結合処理することで，例えば，文字領域に対応する部分画像の縮小など後続処理を繰り返し実行せずにある程度一括して効率的に行うことができる。なお，図７は，図６に示す最小矩形を結合する結合処理の結果を概略的に示す説明図である。
【００５９】
さらに，文書特徴データ化部１２は，上記Ｓｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ３からなる文字領域抽出処理（Ｓ３１）を図６に示す文字領域５１だけでなく，文書画像１１に含まれるその他の文字領域についても実行する。
【００６０】
図８に示すように，文書特徴データ化部１２が文字領域抽出処理（Ｓ３１）を実行すると，文書画像１１には，領域１〜領域９，・・・などの複数の文字領域が存在するのが分かる。なお，文書特徴データ化部１２は，各文字領域の位置情報を例えば座標などによって管理している。図８は，文字領域抽出（Ｓ３１）を実行した結果の文書画像１１の概略的な構成を示す説明図である。
【００６１】
（文字領域切り出し・縮小処理（Ｓ３２）について）
次に，文書特徴データ化部１２は，文字領域抽出処理（Ｓ３１）で抽出した文字領域を文書画像１１から切り出し，その切り出された文字領域各々を縮小する（Ｓ３２）。
【００６２】
図９を参照しながら，上記文字領域を切り出し・縮小する処理（Ｓ３２）について説明する。なお，図９は，図８に示す領域１及び領域２の文字領域について切り出し・縮小処理（Ｓ３２）する概略の一例を示す説明図である。
【００６３】
図９に示すように，文書特徴データ化部１２は，まず，図８に示す文書画像１１のうち領域１と領域２の文字領域を切り出す。なお，切り出された領域１と領域２の文字領域からなる画像データは，図９に示す左側である。
【００６４】
次に，文書特徴データ化部１２は，領域１と領域２の文字領域からなる文書画像（画像データ）各々を縮小する（図９に示す右側の文書画像）。したがって，縮小されるため領域１と領域２の画像データのデータ量は小さくなる。なお，縮小率は，予め所定率で一律固定の場合を例に挙げて説明するが，かかる例に限定されず，文字領域によって縮小率を動的に変更する等の場合でもよい。詳細については後程説明する。
【００６５】
上記領域１と領域２以外の文字領域抽出処理（Ｓ３１）で抽出した全ての文字領域について，文書特徴データ化部１２は，縮小処理を実行する（Ｓ３２）。なお，上記縮小した文字領域を“縮小文字領域”と明記する。
【００６６】
また，文書特徴データ化部１２は，文字領域を抽出する際に，各文字領域の左上頂点の座標値に従って，識別番号を割り当てている。その割り当て方法については文書出力部１０と文書入力部２０の間では共通である。例えば，図８に示す識別番号は，領域１，領域２，…等のように“１”，“２”，…が識別番号となるが，その割当て方法は，文書画像１１の左上を基準座標（０，０）としたうえで，文字領域の左上頂点のｙ座標値が小さいものを第１優先とし，その次にｘ座標値の小さいものを第２優先として昇順に識別番号を割り振っているが，かかる例に限定されない。
【００６７】
（縮小文字領域合成（Ｓ３３）について）
次に，文字領域の切り出し・縮小処理（Ｓ３２）が終了すると，文書特徴データ化部１２は，上記縮小文字領域を組み合わせるように縮小文字領域各々を合成し，１つの画像（合成画像）を生成する。
【００６８】
ここで，図１０，図１１を参照しながら，本実施の形態にかかる合成画像について説明する。なお，図１０，図１１は本実施の形態にかかる縮小文字領域の合成画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【００６９】
文書特徴データ化部１２は，複数の縮小文字領域を所定の順番に従って各縮小文字領域がシームレスに繋ぎ合わさるように配置していく。なお，縮小文字領域が単数の場合は，上記合成処理（Ｓ３３）は実行されず省略されるものとする。
【００７０】
文書特徴データ化部１２による全ての縮小文字領域の配置が終了すると，その配置された複数の縮小文字領域を１つの画像データとする合成画像が文書特徴データ化部１２によって生成される。
【００７１】
図１０に示す合成画像は，図８に示す領域１〜領域ｎ（例えば，ｎは正の整数。）を縮小した縮小文字領域１〜縮小文字領域ｎを縮小文字領域１から昇順（１，２，３，…）に縦（垂直方向）にシームレスに配置することによって合成した場合の画像データである。
【００７２】
なお，図１０に示す合成画像の場合，合成画像の幅は全ての縮小文字領域１〜縮小文字領域ｎのなかで最も幅の大きい縮小文字領域に左右される。また合成画像の高さは，全ての縮小文字領域の高さを合計した総和となる。
【００７３】
また，上記図１０に示した合成画像に限定されず，例えば，変形例として図１１に示す合成画像を例示することができる。図１１に示す合成画像は，図８に示す領域１〜領域ｎを縮小した縮小文字領域１〜縮小文字領域ｎを縮小文字領域１から昇順に合成画像の幅を所定値に固定した上で，縮小文字領域をシームレスに配置することによって合成した場合の画像データである。つまり，合成画像の幅に余りがあれば，その余りに次の縮小文字領域を配置することで，余白領域を減少させることができる。
【００７４】
図１１に示す合成画像の合成処理として，縮小文字領域の面積の総和などから合成画像の幅Ｗｓを予め決めておき，Ｗｓを超えない限りは縮小文字領域を横に並べ，Ｗｓを超える場合には合成画像の次段の左端に縮小文字領域を配置する等の方法により合成する処理を例示できる。
【００７５】
どのような合成処理のパターンを選択するかは，予め定めても良いし，合成画像のサイズ，あるいは合成画像を圧縮したときのサイズが最も小さくなるパターンを文書画像１１ごとに計算して選択しても良い。この場合，どの合成パターンで結合したかは画像特徴データ以外のフィールドに記録する。
【００７６】
合成画像はそのまま文書画像１１に埋め込んでも良いし，既知の画像圧縮方法によって圧縮した後に文書画像１１に埋め込んでも良い。
【００７７】
（透かし情報合成部１３の処理について）
透かし情報合成部１３では改ざん検出用のデータ（改ざん検出データＤａｔａ）を文書画像１１に透かし情報として埋め込む。なお，改ざん検出データＤａｔａとは以下に示すデータであるとする。
【００７８】
Ｄａｔａ０：文書画像１１の大きさ，データサイズなどのヘッダ情報
Ｄａｔａ１：合成画像の画像データあるいは合成画像を圧縮した画像データ
Ｄａｔａ２：文字領域の位置情報（文字領域抽出処理（Ｓ３１）により抽出したもの）
Ｄａｔａ３：合成画像の作成方法ＩＤ（合成画像の作成方法を文書画像１１ごとに変更する場合）
【００７９】
なお，上記改ざん検出データＤａｔａ０，改ざん検出データＤａｔａ１，改ざん検出データＤａｔａ２は改ざん検出のために必須であるが，改ざん検出データＤａｔａ３については必要に応じて適宜埋め込む。図１２に示すテーブルは，改ざん検出データＤａｔａ２に関するテーブルであって，文書画像１１において文字領域が存在する位置を示す座標値と領域番号とが１対１対応したテーブルの一例である。改ざん検出データＤａｔａ２では文字領域矩形の左上頂点のｘ座標，ｙ座標，右下頂点のｘ座標，ｙ座標をそれぞれ記録する。なお，図１２は，文書画像１１に埋め込まれる改ざん検出データＤａｔａ２のテーブルの概略的な構成の一例を示す説明図である。
【００８０】
ここで，図１３を参照しながら，透かし情報合成部１３の透かし情報を埋め込むなどの処理について説明する。なお，図１３は，透かし情報合成部１３の処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【００８１】
図１３に示すように，まず，改ざん検出データＤａｔａをＮ元符号に変換する（ステップＳ１０１）。Ｎは任意であるが，本実施形態では説明を容易にするためＮ＝２とする。従って，ステップＳ１０１で生成される符号は２元符号であり，０と１のビット列で表現されるものとする。このステップＳ１０１ではデータをそのまま符号化しても良いし，データを暗号化したものを符号化しても良い。
【００８２】
次に，符号語の各シンボルに対して透かし信号を割り当てる（ステップＳ１０２）。透かし信号とはドット（黒画素）の配列によって任意の波長と方向を持つ波を表現したものである。透かし信号については，さらに後述する。
【００８３】
さらに，符号化されたデータのビット列に対応する信号ユニットを文書画像１１上に配置する（ステップＳ１０３）。
【００８４】
上記ステップＳ１０２において，符号語の各シンボルに対して割り当てる透かし信号について説明する。図１４は透かし信号の一例を示す説明図である。
【００８５】
透かし信号の幅と高さをそれぞれＳｗ，Ｓｈとする。ＳｗとＳｈは異なっていても良いが，本実施形態では説明を容易にするためＳｗ＝Ｓｈとする。長さの単位は画素数であり，図１４の例ではＳｗ＝Ｓｈ＝１２である。これらの信号が紙面に印刷されたときの大きさは，透かし画像の解像度に依存しており，例えば透かし画像が６００ｄｐｉ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ：解像度の単位であり，１インチ当たりのドット数）の画像であるとしたならば，図１４の透かし信号の幅と高さは，印刷文書上で１２／６００＝０．０２（インチ）となる。
【００８６】
以下，幅と高さがＳｗ，Ｓｈの矩形を１つの信号の単位として「信号ユニット」と称する。図１４（１）は，ドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（３）（ａｒｃｔａｎはｔａｎの逆関数）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（−１／３）である。以下，この信号ユニットをユニットＡと称する。図１４（２）はドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（−３）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（１／３）である。以下，この信号ユニットをユニットＢと称する。
【００８７】
図１５は，図１４（１）の画素値の変化をａｒｃｔａｎ（１／３）の方向から見た断面図である。図１５において，ドットが配列されている部分が波の最小値の腹（振幅が最大となる点）となり，ドットが配列されていない部分は波の最大値の腹となっている。
【００８８】
また，ドットが密に配列されている領域はそれぞれ１ユニットの中に２つ存在するため，この例では１ユニットあたりの周波数は２となる。波の伝播方向はドットが密に配列されている方向に垂直となるため，ユニットＡの波は水平方向に対してａｒｃｔａｎ（−１／３），ユニットＢの波はａｒｃｔａｎ（１／３）となる。なお，ａｒｃｔａｎ（ａ）の方向とａｃｒｔａｎ（ｂ）の方向が垂直のとき，ａ×ｂ＝−１である。
【００８９】
本実施形態では，ユニットＡで表現される透かし信号にシンボル０を割り当て，ユニットＢで表現される透かし信号にシンボル１を割り当てる。また，これらをシンボルユニットと称する。
【００９０】
透かし信号には図１４（１），（２）で示されるもの以外にも，例えば図１６（３）〜（５）で示されるようなドット配列が考えられる。図１６（３）は，ドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（１／３）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（−３）である。以下，この信号ユニットをユニットＣと称する。
【００９１】
図１６（４）は，ドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（−１／３）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（３）である。以下，この信号ユニットをユニットＤと称する。図１６（５）は，ドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（１）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（−１）である。なお，図１６（５）は，ドット間の距離が水平軸に対してａｒｃｔａｎ（−１）の方向に密であり，波の伝播方向はａｒｃｔａｎ（１）であると考えることもできる。以下，この信号ユニットをユニットＥと称する。
【００９２】
このようにして，先に割り当てた組み合わせ以外にも，シンボル０とシンボル１を割り当てるユニットの組み合わせのパターンが複数考えられるため，どの透かし信号がどのシンボルに割り当てられているかを秘密にして第三者（不正者）が埋め込まれた信号を簡単に解読できないようにすることもできる。
【００９３】
さらに，図１３に示したステップＳ１０２で，改ざん検出データＤａｔａを４元符号で符号化した場合には，例えば，ユニットＡに符号語のシンボル０を，ユニットＢにシンボル１を，ユニットＣにシンボル２を，ユニットＤにシンボル３を割り当てることも可能である
【００９４】
図１４，図１６に示した透かし信号の一例においては，１ユニット中のドットの数をすべて等しくしているため，これらのユニットを隙間なく並べることにより，見かけの濃淡が均一となる。したがって印刷された紙面上では，単一の濃度を持つグレー画像が背景として埋め込まれているように見える。
【００９５】
このような効果を出すために，例えば，ユニットＥを背景ユニット（シンボルが割り当てられていない信号ユニット）と定義し，これを隙間なく並べて文書画像１１の背景とし，シンボルユニット（ユニットＡ，ユニットＢ）を文書画像１１に埋め込む場合は，埋め込もうとする位置の背景ユニット（ユニットＥ）とシンボルユニット（ユニットＡ，ユニットＢ）とを入れ替える。
【００９６】
図１７（１）はユニットＥを背景ユニットと定義し，これを隙間なく並べて文書画像１１の背景とした場合を示す説明図である。図１７（２）は図１７（１）の背景画像の中にユニットＡを埋め込んだ一例を示し，図１７（３）は図１７（１）の背景画像の中にユニットＢを埋め込んだ一例を示している。本実施形態では，背景ユニットを文書画像１１の背景とする方法について説明するが，シンボルユニットのみを配置することによって文書画像１１の背景としても良い。
【００９７】
次に，符号語の１シンボルを文書画像１１に埋め込む方法について，図１８を参照しながら説明する。
【００９８】
図１８は，文書画像１１へのシンボル埋め込み方法の一例を示す説明図である。ここでは，例として「０１０１」というビット列を埋め込む場合について説明する。
【００９９】
図１８（１），（２）に示すように，同じシンボルユニットを繰り返し埋め込む。これは文書中の文字が埋め込んだシンボルユニットの上に重なった場合，信号検出時に検出されなくなることを防ぐためであり，シンボルユニットの繰り返し数と配置のパターン（以下，ユニットパターンと称する。）は任意である。
【０１００】
すなわち，ユニットパターンの一例として，図１８（１）のように繰り返し数を４（１つのユニットパターン中に４つのシンボルユニットが存在する）にしたり，図１８（２）のように繰り返し数を２（１つのユニットパターン中に２つのシンボルユニットが存在する）にしたりすることができ，あるいは，繰り返し数を１（１つのユニットパターン中には１つのシンボルユニットだけが存在する）としてもよい。
【０１０１】
また，図１８（１），（２）は１つのシンボルユニットに対して１つのシンボルが与えられているが，図１８（３）のようにシンボルユニットの配置パターンに対してシンボルを与えても良い。
【０１０２】
１ページ分に何ビットの情報量を埋め込むことができるかは，信号ユニットの大きさ，ユニットパターンの大きさ，画像（または，原画像）の大きさに依存する。画像の水平方向と垂直方向にいくつの信号を埋め込んだかは，既知として信号検出を行っても良いし，入力装置から入力された画像の大きさと信号ユニットの大きさから逆算しても良い。
【０１０３】
１ページ分の水平方向にＰｗ個，垂直方向にＰｈ個のユニットパターンが埋め込めるとすると，画像中の任意の位置のユニットパターンをＵ（ｘ，ｙ），ｘ＝１〜Ｐｗ，ｙ＝１〜Ｐｈと表現し，Ｕ（ｘ，ｙ）を「ユニットパターン行列」と称することにする。また，１ページに埋め込むことができるビット数を「埋め込みビット数」と称する。埋め込みビット数はＰｗ×Ｐｈである。
【０１０４】
図１９は，改ざん検出データＤａｔａを文書画像１１に埋め込む方法について示したフローチャートである。ここでは，例えば印刷物として換算すると１枚（１ページ分）の文書画像１１に，同じ情報を繰り返し埋め込む場合について説明する。同じ情報を繰り返し埋め込むことにより，文書画像１１と改ざん検出データＤａｔａを重ね合わせたときに１つのユニットパターン全体が塗りつぶされるなどして埋め込み情報が消失するような場合でも，埋め込んだ情報を取り出すことを可能とするためである。
【０１０５】
まず，改ざん検出データＤａｔａをＮ元符号に変換する（ステップＳ２０１）。図１３のステップＳ１０１と同様である。以下では，符号化されたデータをデータ符号と称し，ユニットパターンの組み合わせによりデータ符号を表現したものをデータ符号ユニットＤｕと称する。
【０１０６】
次いで，データ符号の符号長（ここではビット数）と埋め込みビット数から，１枚の画像にデータ符号ユニットを何度繰り返し埋め込むことができるかを計算する（ステップＳ２０２）。本実施形態ではデータ符号の符号長データをユニットパターン行列の第１行に挿入するものとする。データ符号の符号長を固定長として符号長データは埋め込まないようにしても良い。
【０１０７】
データ符号ユニットを埋め込む回数Ｄｎは，データ符号長をＣｎとして以下の式で計算される。
【０１０８】
【数１】
2006165818.tif 000003
【０１０９】
ここで剰余をＲｎ（Ｒｎ＝Ｃｎ−（Ｐｗ×（Ｐｈ−１）））とすると，ユニットパターン行列にはＤｎ回のデータ符号ユニットおよびデータ符号の先頭Ｒｎビット分に相当するユニットパターンを埋め込むことになる。ただし，剰余部分のＲｎビットは必ずしも埋め込まなくても良い。
【０１１０】
図２０の説明では，ユニットパターン行列のサイズを９×１１（１１行９列），データ符号長を１２（図中で０〜１１の番号がついたものがデータ符号の各符号語を表わす）とする。
【０１１１】
次いで，ユニットパターン行列の第１行目に符号長データを埋め込む（ステップＳ２０３）。図２０の例では符号長を９ビットのデータで表現して１度だけ埋め込んでいる例を説明しているが，ユニットパターン行列の幅Ｐｗが十分大きい場合，データ符号と同様に符号長データを繰り返し埋め込むこともできる。
【０１１２】
さらに，ユニットパターン行列の第２行以降に，データ符号ユニットを繰り返し埋め込む（ステップＳ２０４）。図２０で示すようにデータ符号のＭＳＢ（ｍｏｓｔ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ  ｂｉｔ）またはＬＳＢ（ｌｅａｓｔ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ  ｂｉｔ）から順に行方向に埋め込む。図２０の例ではデータ符号ユニットを７回，およびデータ符号の先頭６ビットを埋め込んでいる例を示している。
【０１１３】
データの埋め込み方法は図２０のように行方向に連続になるように埋め込んでも良いし，列方向に連続になるように埋め込んでも良い。
【０１１４】
以上，透かし情報合成部１５における，文書画像１１と改ざん検出データＤａｔａの重ね合わせについて説明した。
【０１１５】
上述のように，透かし情報合成部１５は，文書画像１１と改ざん検出データＤａｔａを重ね合わせる。透かし入り文書画像の各画素の値は，文書画像１１と改ざん検出データＤａｔａの対応する画素値の論理積演算（ＡＮＤ）によって計算する。すなわち，文書画像１１と改ざん検出データＤａｔａのどちらかが０（黒）であれば，透かし入り原画像の画素値は０（黒），それ以外は１（白）となる。
【０１１６】
図２１は，透かし入り文書画像の一例を示す説明図である。図２２は，図２１の一部を拡大して示した説明図である。ここで，ユニットパターンは図１８（１）のパターンを用いている。透かし入り文書画像１１（出力文書画像１４）は，例えば，透かし情報合成部１５のインタフェース（図示せず。）により出力される。
【０１１７】
（文書入力部２０の動作について）
以降の説明では，出力文書画像１４は紙等の印刷媒体に印刷された後に配布されるものとし，入力文書画像２１はその出力文書画像１４の透かし入りの印刷書面をスキャナ等の入力デバイスにより画像化したものとするが，かかる例に限定されず，出力文書画像１４は印刷されないディジタルデータそのままの場合であってもよい。
【０１１８】
具体的には，図２３に示すように，出力文書画像１４は紙等の印刷媒体に印刷された後に印刷物として配布されるものとし，入力文書画像２１は透かし入り文書画像の印刷書面をスキャナ等の入力デバイスにより画像化したものとする。なお，図１５に示す入力文書画像２１は改ざんが行われているものとする。図２３は，入力文書画像２１の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０１１９】
まず，文書入力部２０に備わる透かし情報抽出部２２は，後程詳しく説明するが，入力文書画像２１から透かし情報（改ざん検出データＤａｔａ）を抽出し，改ざん検出データＤａｔａ（改ざん検出データＤａｔａ０，改ざん検出データＤａｔａ１，改ざん検出データＤａｔａ２，改ざん検出データＤａｔａ３）を復元する。なお，改ざん検出データＤａｔａ１が画像圧縮されている場合は解凍を行い，合成画像を復元する。また上記改ざん検出データＤａｔａ３は省略可能なデータであり，省略されていた場合は，予め文書出力部１０と文書入力部２０で共通の作成方法で処理を行う。改ざん検出データＤａｔａ２が量子化されている場合は，量子化誤差を含んだデータとなっているため，元の値に復元する。
【０１２０】
（透かし情報抽出部２２の動作について）
次に，図２４を参照しながら，透かし情報抽出部２２の処理について説明する。図２４は，透かし情報抽出部２２の処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１２１】
図２４に示すように，まず，スキャナなどの入力デバイス（図示せず。）によって透かし入り原画像を計算機のメモリ等に入力する（ステップＳ３０１）。この画像を入力画像と称する。入力画像は多値画像であり，以下では２５６階調のグレー画像として説明するが，かかる例に限定されず，フルカラー画像などの場合でもよい。また入力画像の解像度（スキャナ等の入力デバイス（図示せず。）で読み込むときの解像度）は，上記文書出力部１０で作成した透かし入り文書画像（出力文書画像１４）と異なっていても良いが，ここでは上記文書出力部１０で作成した画像と同じ解像度であるとして説明する。また，１つのユニットパターンが１つのシンボルユニットから構成されている場合について説明する。
【０１２２】
＜信号検出フィルタリング工程（ステップＳ３１０）＞
ステップＳ３１０では，入力文書画像２１全体に対してフィルタリング処理を行い，フィルタ出力値の計算とフィルタ出力値の比較を行う。フィルタ出力値の計算は，以下に示すガボールフィルタと称されるフィルタを用いて，入力文書画像２１の全画素においてフィルタと画像間のコンボリューションにより計算する。
【０１２３】
以下にガボールフィルタＧ（ｘ，ｙ），ｘ＝０〜ｇｗ−１，ｙ＝０〜ｇｈ−１を示す。ｇｗ，ｇｈはフィルタのサイズであり，ここでは上記透かし情報埋め込み装置１０で埋め込んだ信号ユニットと同じ大きさである。
【０１２４】
【数２】
2006165818.tif 000004
【０１２５】
入力画像中の任意の位置でのフィルタ出力値はフィルタと画像間のコンボリューションにより計算する。ガボールフィルタの場合は実数フィルタと虚数フィルタ（虚数フィルタは実数フィルタと半波長分位相がずれたフィルタ）が存在するため，それらの２乗平均値をフィルタ出力値とする。例えば，ある画素（ｘ，ｙ）における輝度値とフィルタＡの実数フィルタとのコンボリューションがＲｃ，虚数フィルタとのコンボリューションがＩｃであったとすると，フィルタ出力値Ｆ（Ａ，ｘ，ｙ）は以下の式で計算する。
【０１２６】
【数３】
2006165818.tif 000005
【０１２７】
上記のように各信号ユニットに対応するすべてのフィルタに対してフィルタ出力値を計算した後，各画素において上記のように計算したフィルタ出力値を比較し，その最大値Ｆ（ｘ，ｙ）をフィルタ出力値行列として記憶する。また，値が最大であるフィルタに対応する信号ユニットの番号をフィルタ種類行列として記憶する（図２５）。具体的には，ある画素（ｘ，ｙ）において，Ｆ（Ａ，ｘ，ｙ）＞Ｆ（Ｂ，ｘ，ｙ）の場合には，フィルタ出力値行列の（ｘ，ｙ）の値としてＦ（Ａ，ｘ，ｙ）を設定し，フィルタ種類行列の（ｘ，ｙ）の値として信号ユニットＡを示す「０」を設定する（本実施形態では，信号ユニットＡ，Ｂの番号を「０」，「１」としている）。
【０１２８】
なお，本実施形態ではフィルタの個数が２つであるが，フィルタの個数がそれより多い場合も，同様に複数のフィルタ出力値の最大値とその際のフィルタに対応する信号ユニット番号を記憶すればよい。
【０１２９】
＜信号位置探索工程（ステップＳ３２０）＞
ステップＳ３２０では，ステップＳ３１０で得られたフィルタ出力値行列を用いて，信号ユニットの位置を決定する。具体的には，まず，信号ユニットの大きさがＳｈ×Ｓｗで構成されていたとすると，格子点の垂直方向の間隔がＳｈ，水平方向の間隔がＳｗ，格子点の個数がＮｈ×Ｎｗの信号位置探索テンプレートを作成する（図２６）。そのように作成したテンプレートの大きさは，Ｔｈ（Ｓｈ＊Ｎｈ）×Ｔｗ（Ｓｗ＊Ｎｗ）となるが，Ｎｈ，Ｎｗには信号ユニット位置を探索するために最適な値を用いればよい。
【０１３０】
次に，フィルタ出力値行列をテンプレートの大きさごとに分割する。さらに，各分割領域で，隣接する領域の信号ユニットに重複しない範囲（水平方向±Ｓｗ／２，垂直方向±Ｓｈ／２，）でテンプレートをフィルタ出力値行列上で画素単位に移動させながら，テンプレート格子点上のフィルタ出力値行列値Ｆ（ｘ，ｙ）の総和Ｖを以下の式を用いて求め（図３１），その総和が一番大きいテンプレートの格子点をその領域の信号ユニットの位置とする。
【０１３１】
【数４】
2006165818.tif 000006
【０１３２】
上記の例は，ステップＳ３１０で全画素に対して，フィルタ出力値を求めた場合であり，フィルタリングを行う際，ある一定間隔の画素に対してのみフィルタリングを行うこともできる。例えば，２画素おきにフィルタリングを行った場合は，上記の信号位置探索テンプレートの格子点の間隔も１／２とすればよい。
【０１３３】
＜信号シンボル決定工程（ステップＳ３３０）＞
ステップＳ３３０では，ステップＳ３２０で決定した信号ユニット位置のフィルタ種類行列の値（フィルタに対応した信号ユニット番号）を参照することで，信号ユニットがＡかＢを決定する。
【０１３４】
上記のようにして，決定した信号ユニットの判定結果をシンボル行列として記憶する。
【０１３５】
＜信号境界決定工程（ステップＳ３４０）＞
ステップＳ３２０では，信号ユニットが埋め込まれているかにかかわらず，画像全面に対してフィルタリング処理を行っているので，どの部分に信号ユニットが埋め込まれていたかを決定する必要がある。そこで，ステップＳ３４０では，シンボル行列からあらかじめ信号ユニットを埋め込む際に決めておいたパターンを探索することで信号境界を求める。
【０１３６】
例えば信号ユニットが埋め込まれている境界には，必ず信号ユニットＡを埋め込むとしておけば，ステップＳ３３０で決定したシンボル行列の横方向に信号ユニットＡの数を計数し，中心から上下にそれぞれ，信号ユニットＡの個数が一番多い位置を信号境界の上端／下端とする。図２７の例では，シンボル行列における信号ユニットＡは「黒」（値でいうと「０」）で表現されているので，シンボル行列の黒画素数を計数することで，信号ユニットＡの数を計数することができ，その度数分布により，信号境界の上端／下端を求めることができる。左端／右端もユニットＡの個数を計数する方向が異なるだけで，同じように求めることができる。
【０１３７】
信号境界を求めるためには上記方法に限らず，シンボル行列から探索することができるパターンをあらかじめ埋め込み側と検出側で決めておくだけでよい。
【０１３８】
再び，図２４のフローチャートに戻り，以降のステップＳ３０５について説明する。ステップＳ３０５では，シンボル行列のうち，信号境界内部に相当する部分から元の情報を復元する。なお，本実施形態では，１つのユニットパターンは１つのシンボルユニットで構成されているので，ユニットパターン行列は，シンボル行列と等価になる。
【０１３９】
＜情報復号工程（ステップＳ３０５）＞
図２８は情報復元の一例を示す説明図である。情報復元のステップは以下の通りである。
（１）各ユニットパターンに埋め込まれているシンボルを検出する（図２８（１））。
（２）シンボルを連結してデータ符号を復元する（図２８（２））。
（３）データ符号を復号して埋め込まれた情報を取り出す（図２８（３））。
【０１４０】
図２９〜図３１はデータ符号の復元方法の一例を示す説明図である。復元方法は基本的に図２０の逆の処理となる。
【０１４１】
まず，ユニットパターン行列の第１行から符号長データ部分を取り出して，埋め込まれたデータ符号の符号長を得る（ステップＳ４０１）。
【０１４２】
次いで，ユニットパターン行列のサイズとステップＳ４０１で得たデータ符号の符号長をもとに，データ符号ユニットを埋め込んだ回数Ｄｎおよび剰余Ｒｎを計算する（ステップＳ４０２）。
【０１４３】
次いで，ユニットパターン行列の２行目以降からステップＳ２０３と逆の方法でデータ符号ユニットを取り出す（ステップＳ４０３）。図３０の例ではＵ（１，２）（２行１列）から順に１２個のパターンユニットごとに分解する（Ｕ（１，２）〜Ｕ（３，３），Ｕ（４，３）〜Ｕ（６，４），・・・）。Ｄｎ＝７，Ｒｎ＝６であるため，１２個のパターンユニット（データ符号ユニット）は７回取り出され，剰余として６個（データ符号ユニットの上位６個に相当する）のユニットパターン（Ｕ（４，１１）〜Ｕ（９，１１））が取り出される。
【０１４４】
次いで，ステップＳ４０３で取り出したデータ符号ユニットに対してビット確信度演算を行うことにより，埋め込んだデータ符号を再構成する（ステップＳ４０４）。以下，ビット確信度演算について説明する。
【０１４５】
図３１のようにユニットパターン行列の２行１列目から最初に取り出されたデ−外符号ユニットをＤｕ（１，１）〜Ｄｕ（１２，１）とし，順次Ｄｕ（１，２）〜Ｄｕ（１２，２），・・・，と表記する。また，剰余部分はＤｕ（１，８）〜Ｄｕ（６，８）とする。ビット確信度演算は各データ符号ユニットの要素ごとに多数決を取るなどして，データ符号の各シンボルの値を決定することである。これにより，例えば，文字領域との重なりや紙面の汚れなどが原因で，任意のデータ符号ユニット中の任意のユニットから正しく信号検出を行えなかった場合（ビット反転エラーなど）でも，最終的に正しくデータ符号を復元することができる。
【０１４６】
具体的には例えばデータ符号の１ビット目は，Ｄｕ（１，１），Ｄｕ（１，２），・・・，Ｄｕ（１，８）の信号検出結果が１である方が多い場合には１と判定し，０である方が多い場合には０と判定する。同様にデータ符号の２ビット目はＤｕ（２，１），Ｄｕ（２，２），・・・，Ｄｕ（２，８）の信号検出結果による多数決によって判定し，データ符号の１２ビット目はＤｕ（１２，１），Ｄｕ（１２，２），・・・，Ｄｕ（１２，７）（Ｄｕ（１２，８）は存在しないためＤｕ（１２，７）までとなる）の信号検出結果による多数決によって判定する。
【０１４７】
ここではデータ符号を繰り返し埋め込む場合について説明したが，データを符号化する際に誤り訂正符号などを用いることにより，データ符号ユニットの繰り返しを行わないような方法も実現できる。
【０１４８】
以上説明したように，入力文書画像２１全面にフィルタリング処理を施し，信号位置探索テンプレートを用いて，フィルタ出力値の総和が最大になるように，信号ユニットの位置を求めることができるので，用紙のゆがみなどにより画像が伸縮していたりする場合にでも，信号ユニットの位置を正しく検出でき，透かし入り原画像（入力文書画像２１）から正確に改ざん検出データＤａｔａを検出することができる。
【０１４９】
（擬似文書画像生成部２３の処理について）
次に，図３２，図３３を参照しながら，本実施の形態にかかる擬似文書画像生成部２３の処理について説明する。なお，図３２は，擬似文書画像生成部２３の処理の概略を示すフローチャートである。図３３は，擬似文書画像生成部２３による擬似文書画像の生成処理の概略を示す説明図である。
【０１５０】
擬似文書画像生成部２３の処理によって，透かし情報抽出部２２で抽出された改ざん検出データＤａｔａに基づき，その改ざん検出データＤａｔａから文書画像１１の画像特徴が再現された画像（擬似文書画像）を作成する。
【０１５１】
（縮小文字領域分離（Ｓ４１）について）
図３２に示すように，擬似文書画像生成部２３は，上記説明した文書出力部１０に備わる透かし情報合成部１３による縮小文書領域合成（Ｓ３３）の逆の処理手順によって，合成画像から各縮小文字領域を分離する（Ｓ４１）。なお，図３３に示すように，図３２に示す上記縮小文字領域分離処理（Ｓ４１）に対応する処理は，Ｓ６１である。
【０１５２】
（縮小文字領域拡大（Ｓ４２）について）
擬似文書画像生成部２３は，縮小文字領域を分離すると，その分離した縮小文字領域を拡大する（Ｓ４２）。なお，上記拡大処理（Ｓ４２）は，縮小文字領域ごとに拡大し，もとの文字領域サイズにもどす。例えば，文字領域が１／２に縮小されていた場合には，縮小文字領域を分離した後，その縮小文字領域を２倍に拡大する。また，図３３に示すように，図３２に示す上記拡大処理（Ｓ４２）に対応する処理は，Ｓ６２である。
【０１５３】
（文字領域再構成（Ｓ４３）について）
上記分離した後の縮小文字領域を拡大処理（Ｓ４２）すると，擬似文書画像生成部２３は，文書画像１１と同じサイズの背景（白色からなる画像領域）のみのキャンバス画像（背景画像）を生成する。
【０１５４】
さらに，擬似文書画像生成部２３は，改ざん検出データＤａｔａ２（各文字領域の位置情報など）を参照し，縮小文字領域を拡大した文字領域を上記キャンバス画像上に配置する（Ｓ４３）。なお，図３３に示すように，図３２に示す文字領域再構成処理（Ｓ４３）に対応する処理は，Ｓ６３である。
【０１５５】
なお，上記キャンバス画像と擬似文書画像のサイズは略同一であるが，これらは必ずしも文書画像１１と同じである必要はない。キャンバス画像と擬似文書画像が文書画像１１と同一ではない場合，縮小文字領域の拡大処理（Ｓ４２）において拡大率を変更する。例えばキャンバス画像の幅が文書画像１１の１／Ｓｗであり，高さが１／Ｓｈであった場合，文字領域が１／Ｎに縮小されていたとすると，双方の拡大率を求めると，幅は（１／Ｓｗ）／（１／Ｎ）倍，高さは（１／Ｓｈ）／（１／Ｎ）倍と各々求められる。
【０１５６】
以上で，擬似文書画像生成部２３によって，キャンバス画像に拡大処理（Ｓ４２）後の文字領域全てが改ざん検出データＤａｔａ２に基づき配置される（Ｓ４３）と，擬似文書画像が完成する。
【０１５７】
（入力画像変形部２４の処理について）
上記擬似文書画像生成部２３による擬似文書画像が生成されると，次に，入力画像変形部２４による入力文書画像２１の変形処理が行われる。当該変形処理は，入力文書画像２１を，改ざん検出を行うための比較対象となる擬似文書画像と同一サイズの画像に補正し，さらに補正後の入力文書画像２１を二値化する。なお，上記擬似文書画像と同一サイズに補正し，二値化後，改ざん検出の精度を向上させるため縮小処理（Ｓ３２）の縮小率と同じ率だけ縮小し，さらに拡大処理（Ｓ４２）の拡大率と同じ率だけ拡大を行う。つまり擬似文書画像が生成されるまでに経てきた処理と同じ条件にすることで，改ざんの有無の判定の正確性をより一層向上させることができるが，省略することも可能である。
【０１５８】
ここで，図３４を参照しながら，入力画像変形部２４の処理について説明する。なお，図３４は入力画像変形部２４のフローチャートである。以下，このフローチャートに従って説明を行う。
【０１５９】
＜信号ユニットの位置検出（ステップＳ６１０）＞
図３５は第１の実施形態で検出された信号ユニット位置を入力画像（透かし入り原画像１１）２１上に表示したものである。図３５において，信号ユニットをＵ（ｘ，ｙ），ｘ＝１〜Ｗｕ，ｙ＝１〜Ｈｕと表記する。Ｕ（１，ｙ）〜Ｕ（Ｗｕ，ｙ）は同じ行にある信号ユニット（図３５の符号７１０）とし，Ｕ（ｘ，１）〜Ｕ（ｘ，Ｈｕ）は同じ列にある信号ユニット（図３５の符号７２０）とする。Ｕ（１，ｙ）〜Ｕ（Ｗｕ，ｙ）およびＵ（ｘ，１）〜Ｕ（ｘ，Ｈｕ）などは，実際には同じ直線上には並んでおらず，微小に上下左右にずれている。
【０１６０】
また信号ユニットＵ（ｘ，ｙ）の入力画像上の座標値Ｐを（Ｐｘ（ｘ，ｙ），Ｐｙ（ｘ，ｙ）），ｘ＝１〜Ｗｕ，ｙ＝１〜Ｈｕと表記する（図３５の符号７３０，７４０，７５０，７６０）。ただし入力画像に対して縦横Ｎ画素おき（Ｎは自然数）にフィルタリングを行うものとする。このフィルタリングについては，第１の実施形態の＜信号位置探索工程（ステップＳ３２０）＞と同様に行う。Ｐは信号出力値行列における各信号ユニットの座標値を単純に縦横Ｎ倍した値である。
【０１６１】
＜信号ユニット位置の直線近似（ステップＳ６２０）＞
信号ユニットの位置を行方向，列方向に直線で近似する。図３６は行方向の直線近似の例である。図３６において，同じ行にある信号ユニットＵ（１，ｙ）〜Ｕ（Ｗｕ，ｙ）の位置を直線Ｌｈ（ｙ）で近似している。近似直線は，各信号ユニットの位置と直線Ｌｈ（ｙ）との距離の総和が最も小さくなるような直線である。このような直線は，例えば最小二乗法や主成分分析などの一般的手法によって求めることができる。行方向の直線近似はすべての行について行い，同様にして列方向の直線近似をすべての列について行う。
【０１６２】
図３７は行方向，列方向に直線近似を行った結果の例である。図３７において，信号ユニットをＵ（ｘ，ｙ），ｘ＝１〜Ｗｕ，ｙ＝１〜Ｈｕと表記する。Ｌｈ（ｙ）はＵ（１，ｙ）〜Ｕ（Ｗｕ，ｙ）を近似した直線（図３７の符号８１０）であり，Ｌｖ（ｘ）はＵ（ｘ，１）〜Ｕ（ｘ，Ｈｕ）を近似した直線（図３７の符号８２０）である。
【０１６３】
＜直線の均等化（ステップＳ６３０）＞
ステップＳ６２０で近似した直線は，検出された信号ユニットの位置が，ある程度まとまってずれているなどの理由により，個別に見ると直線の傾きや位置が均等ではない。そこで，ステップＳ６３０では，個々の直線の傾きや位置を補正して均等化を行う。
【０１６４】
図３８は行方向の近似直線Ｌｈ（ｙ）の傾きを補正する例である。図３８（ａ）は補正前であり，図３８（ｂ）は補正後である。図３８（ａ）におけるＬｈ（ｙ）の傾きをＴｈ（ｙ）としたとき，Ｌｈ（ｙ）の傾きはＬｈ（ｙ）の近傍の直線の傾きの平均値となるように補正する。具体的には，Ｔｈ（ｙ）＝ＡＶＥＲＡＧＥ（Ｔｈ（ｙ−Ｎｈ）〜Ｔｈ（ｙ＋Ｎｈ））とする。ただし，ＡＶＥＲＡＧＥ（Ａ〜Ｂ）はＡ〜Ｂまでの平均値を計算する計算式とし，Ｎｈは任意の自然数とする。ｙ−Ｎｈ＜１の場合はＴｈ（ｙ）＝ＡＶＥＲＡＧＥ（Ｔｈ（１）〜Ｔｈ（ｙ＋Ｎｈ））とし，ｙ＋Ｎｈ＞Ｈｕの場合はＴｈ（ｙ）＝ＡＶＥＲＡＧＥ（Ｔｈ（ｙ−Ｎｈ）〜Ｔｈ（Ｈｕ））とする。図３８はＮｈを１としたときの例であり，図３８（ｂ）はＬｈ（ｙ）がＬｈ（ｙ−１）〜Ｌｈ（ｙ＋１）の直線の傾きの平均値によって補正されている例を示している。
【０１６５】
図３９は行方向の近似直線Ｌｈ（ｙ）の位置を補正する例である。図３９（ａ）は補正前であり，図３９（ｂ）は補正後である。図３９（ａ）について，垂直方向に任意の基準直線１１３０を設定し，この直線とＬｈ（ｙ）との交点のｙ座標をＱ（ｙ）としたとき，Ｑ（ｙ）がＬｈ（ｙ）の近傍の直線位置の平均となるように補正する。具体的には，Ｑ（ｙ）＝ＡＶＥＲＡＧＥ（Ｑ（ｙ−Ｍｈ）〜Ｑ（ｙ＋Ｍｈ））とする。ただしＭｈは任意の自然数とする。ｙ−Ｍｈ＜１またはｙ＋Ｍｈ＞Ｈｕの場合は変更を行わないものとする。図３９はＭｈを１としたときの例であり，図３９（ｂ）はＬｈ（ｙ）がＬｈ（ｙ−１）とＬｈ（ｙ＋１）の直線の位置の中点（平均）によって補正されている例を示している。なお，この処理は省略可能である。
【０１６６】
＜直線の交点計算（ステップＳ６４０）＞
行方向の近似直線と列方向の近似直線の交点を計算する。図４０は行方向の近似直線Ｌｈ（１）〜Ｌｈ（Ｈｕ）と，列方向の近似直線Ｌｖ（１）〜Ｌｖ（Ｗｕ）の交点を計算した例である。交点の計算は一般的な数学的手法で行う。ここで計算した交点を補正後の信号ユニット位置とする。すなわち，行方向の近似直線Ｌｈ（ｙ）と列方向の近似直線Ｌｖ（ｘ）の交点を，信号ユニットＵ（ｘ，ｙ）の補正後の位置（Ｒｘ（ｘ，ｙ），Ｒｙ（ｘ，ｙ））とする。例えば信号ユニットＵ（１，１）の補正後の位置は，Ｌｈ（１）とＬｖ（１）の交点とする。
【０１６７】
＜補正画像作成（ステップＳ６５０）＞
ステップＳ６４０により計算した信号ユニット位置を参照して，入力画像から補正画像を作成する。ここでは透かし画像出力部１０で出力した透かし入り原画像を印刷する際の解像度をＤｏｕｔとし，文書入力部２０に入力する入力文書画像２１を取得する際の解像度をＤｉｎとする。また補正後の入力文書画像２１の大きさは，擬似文書画像と同じサイズであるとする。
【０１６８】
透かし画像出力部１０において信号ユニットの大きさが幅Ｓｗ，高さＳｈであるとすると，入力文書画像２１における信号ユニットは幅Ｔｗ＝Ｓｗ×Ｄｉｎ／Ｄｏｕｔ，高さはＴｈ＝Ｓｈ×Ｄｉｎ／Ｄｏｕｔとなる。したがって，信号ユニットの数が横方向にＷｕ個，縦方向にＨｕ個である場合には，補正後の入力文書画像２１のサイズは幅Ｗｍ＝Ｔｗ×Ｗｕ，高さＨｍ＝Ｔｈ×Ｈｕとなる。また，補正後の入力文書画像２１における任意の信号ユニットＵ（ｘ，ｙ）の位置を（Ｓｘ（ｘ，ｙ），Ｓｙ（ｘ，ｙ））とすると，信号ユニットが均等に並ぶように補正後の入力文書画像２１を作るため，Ｓｘ＝Ｔｗ×ｘ，Ｓｙ＝Ｔｈ×ｙが成り立つ。なお，最も左上の信号ユニットＵ（１，１）の位置は（０，０）であり，これが補正後の入力文書画像２１の原点となる。
【０１６９】
補正された画像上の任意の位置（Ｘｍ，Ｙｍ）の画素値Ｖｍは，入力文書画像上の座標（Ｘｉ，Ｙｉ）の画素値Ｖｉにより求める。図４１はこれらの座標の対応例であり，図４１（ａ）は入力画像１３１０（入力文書画像２１）を，図４１（ｂ）は補正画像１３２０（補正後の入力文書画像２１）を示している。この図を用いて（Ｘｍ，Ｙｍ）と（Ｘｉ，Ｙｉ）の関係を説明する。
【０１７０】
図４１（ｂ）の補正画像１３２０において，（Ｘｍ，Ｙｍ）を中心としてみたときの左上，右上，左下の領域で，最も近い信号ユニットをそれぞれＵ（ｘ，ｙ）（座標値は（Ｓｘ（ｘ，ｙ），Ｓｙ（ｘ，ｙ）），１３６０），Ｕ（ｘ＋１，ｙ）（１３７０），Ｕ（ｘ，ｙ＋１）（１３８０）とし，それらとの距離をそれぞれＥ１，Ｅ２，Ｅ３とする（具体的には，ｘはＸｍ／Ｔｗ＋１を超えない最小の整数，ｙはＸｍ／Ｔｗ＋１を超えない最小の整数）。このとき，図４１（ａ）の入力画像１３１０におけるＵ（ｘ，ｙ）（座標値は（Ｒｘ（ｘ，ｙ），Ｒｙ（ｘ，ｙ）），１３３０），Ｕ（ｘ＋１，ｙ）（１３４０），Ｕ（ｘ，ｙ＋１）（１３５０）と（Ｘｉ，Ｙｉ）との距離がそれぞれＤ１，Ｄ２，Ｄ３であって，Ｄ１〜Ｄ３の比Ｄ１：Ｄ２：Ｄ３がＥ１：Ｅ２：Ｅ３と等しいときに（Ｘｍ，Ｙｍ）の画素値Ｖｍは，入力画像１３１０上の座標（Ｘｉ，Ｙｉ）の画素値Ｖｉにより求める。
【０１７１】
図４２はこのような（Ｘｉ，Ｙｉ）の具体的な計算方法を示している。図４２（ａ）の符号１４３０は（Ｘｍ，Ｙｍ）をＵ（ｘ，ｙ）とＵ（ｘ＋１，ｙ）を結ぶ直線上に射影した点でＦｘ＝Ｘｍ−Ｓｘ（ｘ，ｙ）である。また，符号１４４０は（Ｘｍ，Ｙｍ）をＵ（ｘ，ｙ）とＵ（ｘ，ｙ＋１）を結ぶ直線上に射影した点でＦｙ＝Ｙｍ−Ｓｙ（ｘ，ｙ）である。同様に，図４２（ｂ）の符号１４５０は（Ｘｍ，Ｙｍ）をＵ（ｘ，ｙ）とＵ（ｘ＋１，ｙ）を結ぶ直線上に射影した点でＧｘ＝Ｘｍ−Ｓｘ（ｘ，ｙ）である。同様に，符号１４６０は（Ｘｍ，Ｙｍ）をＵ（ｘ，ｙ）とＵ（ｘ，ｙ＋１）を結ぶ直線上に射影した点でＧｙ＝Ｙｍ−Ｓｙ（ｘ，ｙ）である。このとき，図４２（ａ）の入力画像１４１０におけるＦｘは，Ｆｘ／（Ｒｘ（ｘ＋１，ｙ）−Ｒｘ（ｘ，ｙ））＝Ｅｘ／Ｔｗより，Ｆｘ＝Ｅｘ／Ｔｗ×（Ｒｘ（ｘ＋１，ｙ）−Ｒｘ（ｘ，ｙ））となる。同様に，Ｆｙ＝Ｅｙ／Ｔｈ×（Ｒｙ（ｘ，ｙ＋１）−Ｒｙ（ｘ，ｙ））となる。これより，Ｘｉ＝Ｆｘ＋Ｒｘ（ｘ，ｙ），Ｙｉ＝Ｆｙ＋Ｒｙ（ｘ，ｙ）となる。
【０１７２】
以上により，図４２（ｂ）の補正画像１４２０（補正後の入力文書画像２１）上の任意の点（Ｘｍ，Ｙｍ）の画素値には，入力画像（入力文書画像２１）上の点（Ｘｉ，Ｙｉ）の画素値をセットする。ただし，（Ｘｉ，Ｙｉ）は一般的に実数値であるため，入力画像上で（Ｘｉ，Ｙｉ）に最も近い座標における画素値とするか，その近傍４画素の画素値とそれらとの距離の比から画素値を計算する。
【０１７３】
以上，入力画像変形部２４の動作について説明したが，さらに入力画像変形部２４は上記入力文書画像２１に対して補正及び二値化処理の後，その補正後の入力文書画像２１を縮小し，縮小した分だけ逆に拡大処理を行う処理を実行する。
【０１７４】
ここで，上記入力画像変形部２４により補正及び二値化され，さらに縮小・拡大された入力文書画像２１を示すと，図４３に図示の通りとなる。なお，図４３は，補正及び二値化された入力文書画像をさらに縮小・拡大した場合の入力文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０１７５】
以上説明したように，本実施形態によれば，入力文書画像２１に埋め込んだ信号の位置情報（改ざん検出データＤａｔａ２）を元に，印刷書面を取り込んだ画像を補正するため，印刷物から取り込んだ画像から印刷前の画像を歪みや伸び縮みなく復元できるので，それらの画像間の位置の対応付けを高精度で行うことができ，さらには高性能の改ざん検出を行うことができる。
【０１７６】
（改ざん検出部２５の処理について）
入力画像変形部２４によって，入力文書画像２１の補正処理が終了すると，改ざん検出部２５は，その補正後の入力文書画像２１と上記擬似文書画像とを相互に比較することによって，当該入力文書画像２１に改ざんが存在するか否かを判定する。
【０１７７】
ここで，図４４を参照しながら，第１の実施の形態にかかる改ざん検出部２５の処理について説明する。なお，図４４は第１の実施の形態にかかる改ざん検出部の処理の概略を示すフローチャートである。
【０１７８】
図４４に示すように，まず，改ざん検出部２５は，上記擬似文書画像と，補正や縮小・拡大処理後の入力文書画像２１との差分を求め，差分画像を生成する（Ｓ５１）。
【０１７９】
改ざん検出部２５によって生成された上記差分画像を図示すると，図４５に示すとおりとなる。なお，図４５に示す差分画像は，図４３に示した補正後に縮小・拡大処理した入力文書画像２１と上記擬似文書画像との差分で生成された画像の一例である。画像中の黒い領域が差分である。例えば，文字の輪郭付近に多くの黒色の領域が存在するのが分かる。
【０１８０】
上記差分画像には，擬似文書画像と，補正・縮小・拡大済みの入力文書画像２１との差分で，上記文字の輪郭付近に黒色領域（差分領域）が存在する場合の他に，例えば文字全体が黒色領域となっている場合等があり，上記の場合，その黒色領域は改ざんであると判断される。しかしながら，上記の場合であっても，入力画像変形部２４の二値化の閾値が最適ではないなどの理由で，本来であれば改ざんではない部分まで改ざんであると判断するような差分領域が出現してしまう場合がある。
【０１８１】
そこで，上記のように誤って改ざんと判定する場合を回避するため，改ざん検出部２５は，差分画像に対してノイズ除去処理（Ｓ５２）を実行する。上記ノイズ除去処理は，例えば差分画像の差分領域についてラベル付け処理を実行し，同じラベルのついた（グループ化された）差分領域の画素数の和が閾値Ｔｎ以下であれば，そのグループ化された差分領域はノイズであると判断し，差分画像から差分領域を除去する。差分領域を除去する手段としては，例えば黒画素を白画素にすること等を例示できる。かかるノイズ除去によって，例えば改ざんではなく単に文字の輪郭部分に黒色領域が存在している場合などについて誤判定を防げる。
【０１８２】
ノイズ除去処理（Ｓ５２）終了後，依然として差分領域として残った領域を改ざん検出部２５は，その差分領域の部分は改ざんであると判定する（Ｓ５３）。
【０１８３】
図４５，図４６に示すように，改ざん検出部２５によって，改ざんであると判定された差分領域は，「学籍番号」の欄に記載された“１１”の部分と，「心理学」の「成績」の欄に“Ａ”と記載された部分の２箇所であることが分かる。つまり，上記“１１”と“Ａ”とが検出された改ざん領域（差分領域）である。
【０１８４】
以上，文書入力部２０の一連の動作の説明を終了する。第１の実施の形態によれば，文書画像１１のうち画像領域全体ではなく，文字領域だけを切り出し，各々の文字領域を一括してまとめた画像を透かし情報として文書画像１１に埋め込むため，改ざん検出のための改ざん検出データＤａｔａ（透かし情報）のデータ量を削減することができる。したがって，文書画像に改ざん検出データＤａｔａを埋め込む処理等を迅速かつ効率化し，また，埋め込まれた改ざん検出データＤａｔａを抽出する処理等の迅速化，効率化が図れるとともに，透かし情報として少ないデータ量で高精度の改ざん検出を自動的に実行することができる。
【０１８５】
（第２の実施の形態について）
第１の実施の形態では，文書画像１１に存在する文字領域については一律同じ縮小率で文字領域の縮小等を行う場合について説明した。第２の実施の形態では，文書画像１１１には複数の文字領域が存在し，かつ文字領域ごとに記載内容等の重要度が異なることを前提とした場合について説明する。
【０１８６】
第２の実施の形態では，例えば，重要度が高い記載事項の文字領域については縮小率を小さくしてより細かな改ざんの有無の判定を行い，重要度が低い記載事項の文字領域については縮小率を大きくして大まかな改ざんの有無の判定を行う。
【０１８７】
次に，図４７を参照しながら，第２の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書出力部１１０について説明する。図４７は，第２の実施の形態にかかる文書出力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。なお，改ざん検出装置には，文書出力部１１０及び／又は文書入力部１２０が備わる。
【０１８８】
また，第２の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書出力部１１０についての説明は，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０との相違する点について特に詳細に説明し，その他の点については，ほぼ同様の構成のため詳細な説明は省略する。
【０１８９】
図４７に示すように，第２の実施の形態にかかる文書出力部１１０と，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０との相違する部分は，文書出力部１１０に縮小率判定部１１５がさらに追加された点，文書出力部１０に備わる文書特徴データ化部１２ではなく，その代わりに第２の文書特徴データ化部（画像加工部）１１６がさらに追加された点である。
【０１９０】
上記縮小率判定部１１５は，各文字領域の重要度を参照し，文字領域から縮小文字画像に縮小する際の縮小率を決定する。
【０１９１】
次に，図４８を参照しながら，第２の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書入力部１２０について説明する。図４８は，第２の実施の形態にかかる文書入力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。上記改ざん検出装置には，文書出力部１１０または文書入力部１２０のうち少なくとも一方が備わっている。
【０１９２】
なお，第２の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書入力部１２０についての説明は，第１の実施の形態にかかる文書入力部２０との相違する点について特に詳細に説明し，その他の点については，ほぼ同様の構成のため詳細な説明は省略する。
【０１９３】
図４８に示すように，第２の実施の形態にかかる文書入力部１２０と，第１の実施の形態にかかる文書入力部２０との相違する部分は，文書入力部２０に備わる擬似文書画像生成部２３ではなく，その代わりとして第２の擬似文書画像生成部１２７が備わる点，文書入力部１２０に入力画像変形部２４ではなく，第２の入力画像変形部（画像変形部）２２８が備わる点である。
【０１９４】
（第２の文書特徴データ化部１１６の動作について）
次に，図４９を参照しながら，上記第２の文書特徴データ化部１１６の一連の動作について説明する。図４９は，第２の実施の形態にかかる第２の文書特徴データ化部１１６の処理の概略を示すフローチャートである。
【０１９５】
図４９に示すように，まず第２の文書特徴データ化部１１６は，文書画像１１１から文字領域を抽出する（Ｓ１３１）。なお，第２の実施の形態にかかる文字領域を抽出する文字領域抽出処理（Ｓ１３１）は，第１の実施の形態にかかる文字領域抽出処理（Ｓ３１）と実質的に同様であるため詳細な説明は省略する。
【０１９６】
次に，第２の文書特徴データ化部１１６は，文書画像１１１に予め設定されている記載事項ブロック別の重要度を参照し，その記載事項ブロックの重要度に対応するように各文字領域の縮小率を設定する（Ｓ１３２）。
【０１９７】
ここで，図５０を参照しながら，第２の実施の形態にかかる記載事項ブロック別の重要度について説明する。図５０は，第２の実施の形態にかかる記載事項ブロックの重要度の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０１９８】
図５０に示すように，文書画像１１１には，１又は２以上の記載事項ブロック３００（記載事項ブロック３００ａ〜記載事項ブロック３００ｃ）が設定されている。上記記載事項ブロック３００は，例えば，文書画像１１１を作成する利用者等によって，透かし情報を埋め込む前に，事前に記載事項ブロック３００の位置・大きさが設定され，さらにその記載事項ブロック３００の重要度が設定される。
【０１９９】
図５０に示す文書画像１１１には，記載事項ブロック３００ａと，記載事項ブロック３００ｂと，記載事項ブロック３００ｃとが設定されている。さらに，重要度については，記載事項ブロック３００ａと記載事項ブロック３００ｃの重要度が「中」程度に設定され，記載事項ブロック３００ｂの重要度が「高」に設定されている。なお，記載事項ブロック３００が未設定の領域については重要度が低くいため改ざんの検出を行う必要がないものとする。
【０２００】
なお，第２の実施の形態にかかる重要度は「中」または「高」の２段階からなる場合を例に挙げて説明したが，かかる例に限定されず，例えば，重要度は，「中」，「高」，「最高」などの順に重要度が高くなる場合であっても実施可能である。
【０２０１】
図５０に示す文書画像１１１では，抽出（Ｓ１３１）された文字領域のうち，記載事項ブロック３００ａおよび記載事項ブロック３００ｃに属する文字領域については，縮小率を高くし（例えば，１／４に縮小する），記載事項３００ｂに属する文字領域に対しては縮小率を低く（例えば１／２に縮小）する。
【０２０２】
なお，第２の実施の形態にかかる記載事項ブロック３００の重要度は，透かし情報として埋め込む前に，予め重要度が設定されている場合を例に挙げて説明したが，かかる例に限定されず，例えば，重要度は，記載事項ブロック３００内に存在する文字領域について抽出するたびに，文字認識し，キーワードＤＢ（データベース）を改ざん検出装置が備えることで，そのキーワードＤＢに格納されたキーワードと文字領域に存在する文字とが一致した場合，重要度を「高」又は「最高」と動的に設定する場合等でも実施可能である。
【０２０３】
第２の文書特徴データ化部１１６が文字領域抽出処理（Ｓ１３１）を実行し，さらに記載事項ブロック３００ごとに設定された重要度を参照すると，さらに第２の文書特徴データ化部１１６は，文字領域に対して領域の番号を割り振る。
【０２０４】
第２の文書特徴データ化部１１６が文字領域に番号を割振った結果の一例を，図５１に示す。図５１は，第２の実施の形態にかかる第２の文書特徴データ化部１１６による番号割振り処理の結果の一例を示す説明図である。
【０２０５】
図５１に示すように文字領域に番号が割り振られる対象としては，例えば，記載事項ブロック３００が設定され，かつその記載事項ブロック３００の重要度が「中」以上の記載事項ブロック３００に属する文字領域に対して領域の番号が割り振られるが，かかる例に限定されない。
【０２０６】
また，図５１に示すように，文字領域の領域に番号が割り振られる優先順位としては，まず，記載事項ブロック３００の番号を第１優先（記載事項ブロック３００の番号が若いのが優先。）とする。したがって，図５０と図５１に示すように，記載事項ブロック３００ａに属する文字領域から順に番号を割り振り，次に，記載事項ブロック３００ｂに属する文字領域に番号を割り振り，最後に記載事項ブロック３００ｃに属する文字領域に番号を割り振る。
【０２０７】
次の優先順位としては，文字領域の矩形の左上頂点のｙ座標値を第２優先とする。なお，文書画像１１１の矩形の左上頂点を基準座標（０，０）とする。したがって，記載事項ブロック３００に属する文字領域のうち矩形の左上頂点のｙ座標値が基準座標（０，０）に近い文字領域から番号が昇順に割り振られる。
【０２０８】
最後に，文字領域の領域に番号が割り振られる優先順位としては，ｘ座標値を第３優先とする。したがって，記載事項ブロック３００に属する文字領域のうち第２優先であるｙ座標値が同値の場合，ｘ座標値が基準座標（０，０）に近い方から順に番号が昇順に割り振られる。
【０２０９】
以上，番号の割り振り優先順位に従って，第２の文書特徴データ化部１１６が記載事項ブロック３００に属する文字領域に対して番号を割り振ると，図５１に図示の通りとなる。
【０２１０】
図５１に示すように，文字領域である領域２〜領域５は，記載事項ブロック３００ａに属するため，第２の文書特徴データ化部１１６は，領域２〜領域５の縮小率を“４”（１／４に縮小）に設定し，領域８〜領域９は記載事項ブロック３００ｃに属するため，第２の文書特徴データ化部１１６は，領域８〜領域９の縮小率を“４”（１／４に縮小）に設定し，最後に領域１０〜領域１１は記載事項ブロック３００ｂに属するため，第２の文書特徴データ化部１１６は，領域１０〜領域１１の縮小率を“２”（１／２に縮小）に設定する。
【０２１１】
各文字領域に対する縮小率が決定すると（Ｓ１３２），第２の文書特徴データ化部１１６は，文書画像１１１から文字領域を切り出し，その文字領域に対応する設定済の縮小率で上記文字領域を縮小する（Ｓ１３２）。
【０２１２】
図５２を参照しながら，第２の文書特徴データ化部１１６による文字領域の切り出し処理，文字領域の縮小処理について具体的に説明する。図５２は，文字領域の切り出し及び縮小処理（Ｓ１３２）の概略の一例を示す説明図である。
【０２１３】
図５２に示すように，記載事項ブロック３００ａに属す領域２は，縮小率が“４”であるため，上記領域２を切り出した後，第２の文書特徴データ化部１１６は，当該領域２を１／４に縮小している（Ｓ１３２）。なお，記載事項ブロック３００ａに属すその他の領域（領域３〜領域５）についても領域２と同様に処理される。
【０２１４】
また，図５２に示すように，記載事項ブロック３００ｂに属す領域１０，領域１１は，縮小率が“２”であるため，上記領域１０，領域１１を切り出した後，第２の文書特徴データ化部１１６は，当該領域１０，領域１１を１／２に縮小している（Ｓ１３２）。なお，縮小された文字領域を縮小文字領域とする。
【０２１５】
次に，第２の文書特徴データ化部１１６は，上記縮小文字領域を組合せるように縮小文字領域を各々配置し，１つの画像（合成画像）を生成する。なお，第１の実施の形態にかかる合成画像を生成する処理（Ｓ３４）と第２の実施の形態にかかる合成画像を生成する処理（Ｓ１３４）は実質的に同じであるため詳細な処理説明は省略する。
【０２１６】
ここで，図５３を参照しながら，第２の実施の形態にかかる合成画像について説明する。図５３は，第２の実施の形態にかかる合成画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０２１７】
図５３に示すように，合成画像には，縮小率が異なる１又は２以上の縮小文字領域が隙間のないように埋め込まれている。なお，図５３に示す合成画像は，図１０に示す合成画像と同様に，領域番号の小さい順に縮小文字領域が縦方向（垂直方向）に配置されることで生成される。図１０に示す合成画像と図５３に示す合成画像の相違点は，図５３に示す合成画像は縮小率の異なる縮小文字領域が混在する点で相違する。その他については，図１０に示す合成画像と実質的に同様である。
【０２１８】
（透かし情報合成部１１３の処理について）
透かし情報合成部（透かし情報埋め込み部）１１３では改ざん検出用のデータ（改ざん検出データＤａｔａ）を文書画像１１１に透かし情報として埋め込む。なお，第２の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａとは以下に示すデータであるとする。
【０２１９】
Ｄａｔａ１００：文書画像１１１の大きさ，データサイズなどのヘッダ情報
Ｄａｔａ１０１：合成画像の画像データあるいは合成画像を圧縮した画像データ
Ｄａｔａ１０２：文字領域の位置情報（文字領域抽出処理（Ｓ１３１）により抽出したもの）および縮小率（又は，縮小レベル）
Ｄａｔａ１０３：合成画像の作成方法ＩＤ（合成画像の作成方法を文書画像１１１ごとに変更する場合）
【０２２０】
上記改ざん検出データＤａｔａ１０２は，図５４に示すようなテーブル化されたデータ等を例示することができる。図５４は，第２の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａ１０２の概略的な構成を示す説明図である。
【０２２１】
図５４に示すように，例えば，「領域番号」が“１”など，「縮小レベル」が“０”の文字領域の場合，上記説明したように重要度が低い記載事項ブロック３００に属する文字領域であるため，改ざん検出データＤａｔａ１０１には，当該文字領域の画像データが記録されていない。
【０２２２】
また一方で，図５４に示すように，例えば，「領域番号」が“Ｎ”など，「縮小レベル」が“１”（例えば，縮小率が“２”等）の文字領域の場合，重要度が高い記載事項ブロック３００に属する文字領域であるため，改ざん検出データＤａｔａ１０１に当該文字領域の画像データが記録される。
【０２２３】
同様に，図５４に示すように，例えば，「領域番号」が“２”など，「縮小レベル」が“２”
（例えば，縮小率が“４”等）の文字領域の場合，重要度が中程度の記載事項ブロック３００に属する文字領域であるため，改ざん検出データＤａｔａ１０１ｎｉ当該文字領域の画像データは記録される。
【０２２４】
なお，上記記載事項ブロック３００の重要度と縮小率との対応関係が，文書出力部１１０と文書入力部１２０の双方で共通であれば，改ざん検出データＤａｔａ１０２を，第１の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａ２と同じデータ構造に変更し，以下に示す改ざん検出データＤａｔａ１０４をさらに追加することも可能である。
【０２２５】
Ｄａｔａ１０４：記載事項ブロック３００の位置・大きさ等の情報及び重要度
【０２２６】
ここで，図５５を参照しながら，上記改ざん検出データＤａｔａ１０４について説明する。図５５は，第２の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａ１０４の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０２２７】
図５５に示すように，改ざん検出データＤａｔａ１０４は，記載事項ブロック３００の番号を示す「記載事項」と，記載事項ブロック３００の位置に関する情報である「Ｌｅｆｔ」と，「Ｔｏｐ」と，「Ｒｉｇｈｔ」と，「Ｂｏｔｔｏｍ」と，記載事項ブロック３００に属す文字領域の重要度を表わすための「重要度」とから構成される。
【０２２８】
なお，第２の実施の形態にかかる透かし情報合成部１１３による文書画像１１１に改ざん検出データＤａｔａを埋め込む等の処理については，第１の実施の形態にかかる透かし情報合成部１３による埋め込み処理とほぼ同様の構成であるため詳細な説明は省略する。
【０２２９】
（文書入力部１２０の動作について）
以降の説明では，出力文書画像１１４は紙等の印刷媒体に印刷された後に配布されるものとし，入力文書画像１２１はその出力文書画像１１４の透かし入りの印刷書面をスキャナ等の入力デバイスにより画像化したものとするが，かかる例に限定されず，出力文書画像１１４は印刷されないディジタルデータそのままの場合であってもよい。
【０２３０】
また，第２の実施の形態にかかる文書出力部１１０において文書画像１１１に埋め込まれる改ざん検出データＤａｔａとして改ざん検出データＤａｔａ１０２を用いる場合について説明する。
【０２３１】
なお，第２の実施の形態にかかる文書入力部１２０の処理の説明は，第１の実施の形態にかかる文書入力部２０の処理と相違する点について説明し，その他の点については，ほぼ同様な構成であるため省略する。
【０２３２】
（第２の擬似文書画像生成部１２７の処理について）
第２の擬似文書画像部１２７の動作は，第１の実施の形態にかかる擬似文書画像部２３の動作と実質的に同一であるが，第２の実施の形態では文字領域ごとに縮小率が異なるため，拡大率もそれに応じて文字領域ごとに変更する。なお，合成画像として改ざん検出データＤａｔａ１０１に記録されていない文字領域の画像データは，擬似文書画像にも反映されない。
【０２３３】
図５６に示すように，第２の擬似文書画像部１２７によって生成された擬似文書画像は，必ずしも文書画像１１１と完全一致ではなく，矢印に示すように，改ざん検出データＤａｔａ１０１に記録されていない文字領域は重要度が低いため，そのような文字領域についてはそもそも擬似文書画像に配置されない。
【０２３４】
したがって，擬似文書画像に配置される文字領域は，例えば重要度が「中」以上のものについては，第２の擬似文書画像生成部１２７によって配置されて擬似文書画像が生成される。
【０２３５】
（第２の入力画像変形部１２８の動作について）
第２の入力画像変形部１２８は，第１の実施の形態にかかる入力画像変形部２４で説明したように，二値化済みの入力文書画像１２１に対して，改ざん検出データＤａｔａ１０２に含む文字領域の位置を示す座標データを参照し，その位置・大きさに該当する文字領域を切り出した後，さらに改ざん検出データＤａｔａ１０２に含む「縮小レベル」を参照し，一旦その縮小率で文字領域を縮小し，縮小率の逆数で拡大を行った後，二値化済みの入力文書画像１２１の元の位置に配置する。
【０２３６】
ここで，図５７を参照しながら，第２の入力画像変形部１２８の動作について説明する。なお，図５７は，第２の入力画像変形部１２８の動作の概略を示す説明図である。
【０２３７】
図５７に示すように，第２の入力画像変形部１２８は，入力文書画像１２１における領域２の文字領域を，改ざん検出データＤａｔａ１０２の位置情報（座標値）に従って切り出す（Ｓ１３１）。なお，その他の文字領域についても上記と同様に処理される。
【０２３８】
次に，第２の入力画像変形部１２８は，切り出された領域２に対応する改ざん検出データＤａｔａ１０２の「縮小レベル」を参照し，その縮小レベルが“２”であるため，上記領域２の文字領域を１／２に縮小する（Ｓ１３２）。なお，その他の文字領域についても上記と同様に処理される。
【０２３９】
次に，第２の入力画像変形部１２８は，縮小率“１／２”の逆数である“２”倍だけ，先程Ｓ１３２で縮小された領域２の文字領域を拡大処理する（Ｓ１３３）。
【０２４０】
次に，第２の入力画像変形部１２８は，上記拡大処理により拡大された領域２の文字領域を入力文書画像１２１の元の場所に配置する（Ｓ１３４）。なお，改ざん検出データＤａｔａ１０２に含まれる「縮小レベル」が“０”の文字領域については，第２の入力画像変形部１２８は，当該文字領域を背景色（図５７の場合では白色）で塗りつぶす。
【０２４１】
なお，Ｓ１３４において，第２の入力画像変形部１２８は，改ざん検出データＤａｔａ１０２に含まれる「縮小レベル」が“０”の文字領域については背景色で塗りつぶす場合を例に挙げて説明したが，かかる例に限定されず，例えば，第２の入力画像変形部１２８は，予め入力文書画像１２１と同一サイズからなる背景画像（例えば白画素で構成された画像など）を生成し，その背景画像に上記拡大処理により拡大された領域２の文字領域を入力文書画像１２１の元の場所と同じ位置に貼り付ける場合等でも実施可能である。
【０２４２】
また，文書出力部１１０で生成する改ざん検出データＤａｔａ１０４を用いる場合，第２の入力画像変形部１２８は，改ざん検出データＤａｔａ２に含まれる各文字領域の位置情報（座標値など）が改ざん検出データＤａｔａ１０４のどの記載事項ブロック３００に属するかを判定し，その記載事項ブロック３００の重要度を参照し，縮小率および拡大率を決定する。
【０２４３】
第２の入力画像変形部１２８で入力文書画像１２１の文字領域を別々に縮小および拡大を行うのは，第２の実施の形態にかかる擬似文書画像の各文字領域が変形された状態を再現することで，改ざん検出の性能を向上させるためである。変形された状態とは，例えば，文字のつぶれ具合などを例示することができる。
【０２４４】
また，各文字領域を例えば重要度などに応じて縮小率を変更すれば，重要な文字領域については詳細に改ざんされたか否かを検査することができ，重要度が低い文字領域については大まかな改ざん検出処理を施すことで改ざん検出処理の高速化を図ることができる。具体的には，１／４に縮小した入力文書画像１２１を４倍に拡大した画像よりも，１／２分に縮小した入力文書画像１２１を２倍に拡大した画像のほうが画像劣化が少ないため，詳細に改ざん検出処理を実行することができる。
【０２４５】
以上から，第２の実施の形態にかかる改ざん検出処理では，文字領域別に縮小率を変更するため，文書が記載された内容の重要度に応じて，改ざんされたか否かを検出する検出精度を動的に又は静的に変更することができる。
【０２４６】
（第３の実施の形態について）
第１の実施の形態および第２の実施の形態では，文書画像（原画像）１１および文書画像（原画像）１１１には，文書が記載された文字領域のみが存在する場合の改ざん検出処理について説明した。第３の実施の形態では，文書画像（原画像）２１１に文書と罫線が混在する場合の改ざん検出処理について説明する。
【０２４７】
文書画像に罫線からなる画像領域が存在する場合，単純に罫線を画像データとして処理すると透かし情報として文書画像に埋め込むデータ量が大きくなってしまう。また，罫線を画像データではなく，罫線の存在位置を示す位置情報を座標値などで文書画像に埋め込み管理した場合，二重線や破線など罫線の線種を位置情報に記録する必要がある。しかしながら，文書画像から線種を自動的に判定するのは複雑な処理が必要で，そのため透かし情報を生成するための処理時間等が増大してしまう。
【０２４８】
そもそも罫線は機密情報などに該当する可能性が極めて低いと考えられ，罫線に対する微細な変更が改ざんに該当することは極めてまれである。そこで，第３の実施の形態では，上記罫線に関する事由を前提とし，罫線を除去した上で文書画像に透かし情報を埋め込み，さらに透かし情報を抽出して改ざん検出する際にも，罫線を除去した上で改ざん検出を行うようにする。以下，詳細に説明する。
【０２４９】
なお，第３の実施の形態にかかる罫線は，黒色の直線の場合を例に挙げて説明するが，かかる例に限定されず，例えば，黒色以外の赤色，緑色などの場合でもよく，直線以外の例えば破線などの場合であっても実施可能である。
【０２５０】
次に，図５８を参照しながら，第３の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書出力部２１０について説明する。図５８は，第３の実施の形態にかかる文書出力部の概略的な構成を示すブロック図である。なお，改ざん検出装置には，文書出力部２１０及び／又は文書入力部２２０が備わる。
【０２５１】
また，第３の実施の形態にかかる改ざん検出装置に備わる文書出力部２１０についての説明は，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０との相違する点について特に詳細に説明し，その他の点については，ほぼ同様の構成のため詳細な説明は省略する。
【０２５２】
図５８に示すように，第３の実施の形態にかかる文書出力部２１０は，第１の実施の形態にかかる文書出力部１０と比較して，罫線処理部（直線／破線処理部，直線／破線除去部）２１５がさらに追加されている点で異なる。上記罫線処理部２１５については後程詳述する。
【０２５３】
次に，図５９を参照しながら，第３の実施の形態にかかる文書入力部２２０について説明する。図５９は，第３の実施の形態にかかる文書入力部２２０の概略的な構成を示すブロック図である。
【０２５４】
なお，第３の実施の形態にかかる文書入力部２２０についての説明は，第１の実施の形態にかかる文書入力部２０との相違する点について特に詳細に説明し，その他の点については，ほぼ同様の構成のため詳細な説明は省略する。
【０２５５】
図５９に示すように，第３の実施の形態にかかる文書入力部２２０は，第１の実施の形態にかかる文書入力部２０と比較して，入力画像変形部２４の代わりに第３の入力画像変形部（画像変形部）２２７を備える点で異なる。上記第３の入力画像変形部２２７については後程詳述する。
【０２５６】
（文書出力部２１０の動作について）
次に，図６０を参照しながら，第３の実施の形態に係る文書出力部２１０に備わる罫線処理部２１５の動作について説明する。図６０は，第３の実施の形態にかかる罫線処理部２１５の処理の概略を示すフローチャートである。なお，第３の実施の形態にかかる文書出力部２１０の動作の説明は，第１又は第２の実施の形態にかかる文書出力部との相違点について説明する。
【０２５７】
図６０に示すように，罫線処理部２１５は，まず，文書画像２１１から罫線を抽出する罫線抽出処理（Ｓ２３１）を実行する。次に，罫線処理部２１５は，Ｓ２３１で抽出した罫線を除去する罫線除去処理（Ｓ２３２）を実行する。
【０２５８】
ここで，図６１を参照しながら，第３の実施の形態にかかる文書画像２１１について説明する。図６１は，第３の実施の形態にかかる文書画像２１１の概略的な構成を示す説明図である。
【０２５９】
図６１に示すように，第３の実施の形態にかかる文書画像２１１には１又は２以上の罫線が存在している。なお，第３の実施の形態に係る文書画像２１１は，図４等に示す第１の実施の形態にかかる文書画像１１と比較して，罫線が存在する点で異なり，記載内容を含め，その他の点については同様である。
【０２６０】
図６１に示すように，文書画像２１１の罫線には，水平方向の罫線（水平罫線２４１）と，垂直方向の罫線（垂直罫線２４２）と２種類の罫線がある。即ち，罫線処理部２１５は，かかる２種類の罫線を抽出（Ｓ２３１）または除去（Ｓ２３２）する。
【０２６１】
（罫線抽出処理（Ｓ２３１），罫線除去処理（Ｓ２３２）について）
ここで，図６２を参照しながら，上記罫線抽出処理（Ｓ２３１）と罫線除去処理（Ｓ２３２）について説明する。図６２は，罫線抽出処理（Ｓ２３１）と罫線除去処理（Ｓ２３２）の概略を示すフローチャートである。
【０２６２】
図６２に示すように，罫線処理部２１５は，まず文書画像２１１をラスタースキャンし黒画素を検出する（Ｓ２４１）。
【０２６３】
次に，罫線処理部２１５は，Ｓ２４１で検出した黒画素の位置から水平方向に連続して存在する黒画素を検索し，その黒画素の画素数をカウントする（Ｓ２４２）。
【０２６４】
次に，罫線処理部２１５は，上記Ｓ２４２でカウントした画素数を判定する（Ｓ２４３）。罫線処理部２１５は，上記画素数が所定値Ｌ以上であれば統合処理（Ｓ２４４）を実行し，Ｌ以下であれば，Ｓ２４１で検索した連続する黒画素領域を削除（白画素に変更）する削除処理（Ｓ２４６）を実行する。
【０２６５】
次に，罫線処理部２１５は，Ｓ２４２で検索した領域の上下の近傍にＳ２４２で検索した長さに等しい連続する黒画素領域が存在すれば，それらを同じ罫線とみなして統合する（Ｓ２４４）。
【０２６６】
最後に，罫線処理部２１５は，  Ｓ２４４で統合された罫線情報（例えば，長さ，幅，位置などに関する情報）を記録し，検索した罫線を削除する（Ｓ２４６）。Ｓ２４６が終了すると，再び罫線処理部２１５は黒画素検出処理（Ｓ２４１）を実行する。
【０２６７】
以上で，水平罫線２４１を抽出（Ｓ２３１）及び除去（Ｓ２３２）する処理について説明は終了する。なお，垂直罫線２４２の場合は，図６２に示すＳ２４２で垂直方向に連続した黒画素領域を検索するように変更し，Ｓ２４４で左右に同じ長さの線分があれば同じ罫線として統合するように変更することで，罫線処理部２１５は罫線抽出処理（Ｓ２３１）と罫線除去処理（Ｓ２３２）を実行する。
【０２６８】
また，第３の実施に形態にかかる罫線処理部２１５は，罫線抽出処理（Ｓ２３１）と罫線除去処理（Ｓ２３２）を実行することで，罫線を抽出および除去する場合を例に挙げて説明したが，かかる例に限定されず，例えば，罫線の抽出方法は，ＯＣＲ等の文書構造解析で用いられる一般的な方法等を用いる場合でも実施可能である。
【０２６９】
ここで，図６１に示す文書画像２１１に対して罫線処理部２１５によって罫線抽出処理（Ｓ２３１）が実行されると，図６３に示すように，図６１に示す文書画像２１１のうち罫線領域のみを抽出することができる。
【０２７０】
また，罫線抽出処理（Ｓ２３１），罫線除去処理（Ｓ２３２）が実行されることで出力された上記罫線情報に基づいて罫線処理部２１５が罫線を白画素からなる背景画像に配置すると図６１に示す文書画像２１１のうち罫線のみを再現することができる。なお，図６３は，図６１に示す文書画像２１１のうち罫線だけを表示した文書画像の概略的な構成を示す説明図である。
【０２７１】
さらに，罫線処理部２１５が罫線抽出処理（Ｓ２３１），罫線除去処理（Ｓ２３２）を実行することによって，図６１に示す文書画像２１１のうち水平罫線２４１及び垂直罫線２４２を除去した結果は，図６４に図示の通りとなる。なお，図６４は，図６１に示す文書画像のうち罫線を除去した文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０２７２】
また，上記図６４に示す罫線が除去された文書画像２１１に対して文書特徴データ化部（画像加工部）２１２が文字領域の抽出処理等の処理を実行する。なお，第３の実施の形態にかかる文書特徴データ化部２１１の動作は，第１又は第２の実施の形態にかかる文書特徴データ化部１２，１１６とほぼ同様の構成であるため詳細な説明は省略する。
【０２７３】
（透かし情報合成部２１３の動作について）
第３の実施の形態にかかる透かし情報合成部（透かし情報埋め込み部）２１３は，第１の実施の形態にかかる透かし情報合成部１３と同様に改ざん検出データＤａｔａを透かし情報として文書画像２１１に埋め込む。
【０２７４】
なお，第３の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａは，第１の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａに，以下に示すデータ（改ざん検出データＤａｔａ２０５）をさらに追加したものである。
【０２７５】
Ｄａｔａ２０５：罫線情報（抽出した罫線領域の位置，幅，長さ等に関するデータ）
【０２７６】
（入力画像変形部２２７の動作について）
次に，文書入力部２２０に備わる第３の入力画像変形部２２７の動作について説明する。第３の入力画像変形部２２７は，第１の実施の形態の入力画像変形部２４で説明した二値化済みの入力文書画像に対して，上記改ざん検出データＤａｔａ２０５の罫線情報を参照して罫線の削除を行う。
【０２７７】
第３の入力画像変形部２２７は，第１の実施の形態でも説明したが，出力文書画像２１４をスキャナ等の入力デバイス（図示せず。）からの入力文書画像から補正画像を作成し，さらに補正画像について画像領域に含まれる罫線領域を除去する。
【０２７８】
なお，入力デバイス（図示せず。）によって取得された入力文書画像２２１を図示すると，図６５のようになる。図６５に示す入力文書画像２２１に対して第３の入力画像変形部２２７が補正画像を作成し，さらに罫線を除去する。図６５は，入力デバイスで取得された入力文書画像２２１の概略的な構成を示す説明図である。
【０２７９】
また，第３の入力画像変形部２２７が水平罫線２４１，垂直罫線２４２からなる罫線領域を除去すると，図６６に図示の通りとなる。なお，図６６は，図６５に示す入力文書画像２１１を二値化など補正した画像から罫線を削除した入力文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【０２８０】
第３の入力画像変形部２２７の処理動作は，第１の実施の形態にかかる入力画像変形部２４の動作と比較して罫線削除処理以外の処理ついては，実質的に同一なので詳細な説明は省略する。
【０２８１】
また，第３の実施の形態にかかる文書画像２１１に罫線が存在する場合についての改ざん検出処理について説明してきたが，第１の実施の形態にかかる文書画像１１または第２の実施の形態にかかる文書画像１１１に罫線が存在する場合であっても実施可能である。つまり，第３の実施の形態にかかる罫線処理部２１５による罫線抽出処理（Ｓ２３１）や，罫線除去処理（Ｓ２３２），さらには第３の入力画像変形部２２７による罫線除去処理を，第１の実施の形態または第２の実施の形態についても実質的に同様の処理を施すことによって実施することが可能となる。
【０２８２】
なお，第３の実施の形態にかかる改ざん検出処理は，上記説明の通り，第１の実施の形態にかかる改ざん検出部（改ざん判定部）２５による改ざん検出処理（Ｓ５３）等と実質的に同様であるため詳細な説明は省略する。
【０２８３】
以上，第３の実施の形態にかかる改ざん検出処理について説明したが，かかる構成により，文書画像中に罫線が存在していた場合でも，利用者による特段の処理又は作業を要することなく，改ざん検出装置が自動的に入力文書画像が改ざんされたか否かを自動的に判定することができる。また，罫線を特定する位置情報等を画像形式で文書画像に埋め込まずに，罫線に関する位置情報等を座標値等で透かし情報として文書画像に埋め込むため，上記透かし情報のデータ量を極端に増大させることを防止できる。
【０２８４】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例を想定し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２８５】
上記実施形態においては，地紋等からなる透かし情報として改ざん検出データＤａｔａを文書画像に埋め込む場合を例にあげて説明したが，本発明はかかる例に限定されない。例えば，２次元バーコードとして改ざん検出データＤａｔａを文書画像に埋め込む場合等でも実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２８６】
本発明は，に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２８７】
【図１】第１の実施の形態にかかる文書出力部１０の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる文書入力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる文書特徴データ化部の処理の概略の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態にかかる文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５】文字領域の抽出処理の概略を示す説明図である。
【図６】文字領域の抽出処理の概略を示す説明図である。
【図７】文字領域の抽出処理の概略を示す説明図である。
【図８】文字領域の抽出処理の概略を示す説明図である。
【図９】図８に示す領域１及び領域２の文字領域について切り出し・縮小処理（Ｓ３２）する概略の一例を示す説明図である。
【図１０】本実施の形態にかかる縮小文字領域の合成画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態にかかる縮小文字領域の合成画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図１２】文書画像に埋め込まれる改ざん検出データＤａｔａ２のテーブルの概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図１３】透かし情報合成部の処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】透かし信号の一例を示す説明図である。
【図１５】図２０（１）の画素値の変化をａｒｃｔａｎ（１／３）の方向から見た断面図である。
【図１６】透かし信号の一例を示す説明図であり，（３）はユニットＣを，（４）はユニットＤを，（５）はユニットＥを示している。
【図１７】図２３（１）はユニットＥを背景ユニットと定義し，これを隙間なく並べて原画像１１の背景とした場合を示す説明図である。図２３（２）は図２３（１）の背景画像の中にユニットＡを埋め込んだ一例を示し，図２３（３）は図２３（１）の背景画像の中にユニットＢを埋め込んだ一例を示している。
【図１８】原画像へのシンボル埋め込み方法の一例を示す説明図である。
【図１９】透かし情報を原画像に埋め込む方法について示したフローチャートである。
【図２０】透かし情報を原画像に埋め込む方法について示した説明図である。
【図２１】透かし入り文書画像の一例を示す説明図である。
【図２２】図２１の一部を拡大して示した説明図である。
【図２３】入力文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図２４】第１の実施の形態における信号検出フィルタリング工程（ステップＳ３１０）の説明図である。
【図２５】第１の実施の形態における信号位置探索工程（ステップＳ３２０）の説明図である。
【図２６】第１の実施の形態における信号境界決定工程（ステップＳ３４０）の説明図である。
【図２７】情報復元の一例を示す説明図である。
【図２８】データ符号の復元方法の一例を示す説明図である。
【図２９】データ符号の復元方法の一例を示す説明図である。
【図３０】データ符号の復元方法の一例を示す説明図である。
【図３１】データ符号の復元方法の一例を示す説明図である。
【図３２】擬似文書画像生成部の処理の概略を示すフローチャートである。
【図３３】擬似文書画像生成部２３による擬似文書画像の生成処理の概略を示す説明図である。
【図３４】入力画像変形部の動作の概略を示すフローチャートである。
【図３５】第１の実施形態で検出された信号ユニット位置を入力画像上に表示した説明図である。
【図３６】近似直線の検出の例を示す説明図である。
【図３７】直線近似を行った結果の例を示す説明図である。
【図３８】傾きの補正を示す説明図である。
【図３９】位置の補正を示す説明図である。
【図４０】直線の交点の例を示す説明図である。
【図４１】入力画像と補正画像の位置の対応例を示す説明図である。
【図４２】入力画像と補正画像の対応付け方法の例を示す説明図である。
【図４３】補正及び二値化された入力文書画像をさらに縮小・拡大した場合の入力文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図４４】第１の実施の形態にかかる改ざん検出部の処理の概略を示すフローチャートである。
【図４５】差分画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図４６】差分画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図４７】第２の実施の形態にかかる文書出力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４８】第２の実施の形態にかかる文書入力部の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４９】第２の実施の形態にかかる第２の文書特徴データ化部の処理の概略を示すフローチャートである。
【図５０】第２の実施の形態にかかる記載事項ブロックの重要度の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５１】第２の実施の形態にかかる第２の文書特徴データ化部による番号割振り処理の結果の一例を示す説明図である。
【図５２】文字領域の切り出し及び縮小処理（Ｓ１３２）の概略の一例を示す説明図である。
【図５３】第２の実施の形態にかかる合成画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５４】第２の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａ１０２の概略的な構成を示す説明図である。
【図５５】第２の実施の形態にかかる改ざん検出データＤａｔａ１０４の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５６】擬似文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５７】第２の入力画像変形部１２８の動作の概略を示す説明図である。
【図５８】第３の実施の形態にかかる文書出力部の概略的な構成を示すブロック図である。
【図５９】第３の実施の形態にかかる文書入力部の概略的な構成を示すブロック図である。
【図６０】第３の実施の形態にかかる罫線処理部の処理の概略を示すフローチャートである。
【図６１】第３の実施の形態にかかる文書画像の概略的な構成を示す説明図である。
【図６２】罫線抽出処理（Ｓ２３１）と罫線除去処理（Ｓ２３２）の概略を示すフローチャートである。
【図６３】図６１に示す文書画像のうち罫線領域の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図６４】図６１に示す文書画像のうち罫線を除去した文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図６５】入力デバイスで取得された入力文書画像２２１の概略的な構成を示す説明図である。
【図６６】図６５に示す入力文書画像２１１を二値化など補正した画像から罫線を削除した入力文書画像の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２８８】
１０      文書出力部
１１      文書画像
１２      文書特徴データ化部
１３      透かし情報合成部
１４      出力文書画像
２１      入力文書画像
２２      透かし情報抽出部
２３      擬似文書画像生成部
２４      入力画像変形部
２５      改ざん検出部
２６      改ざん検出結果
【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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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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