(57)【要約】【課題】強靭でロバストな電子透かしで、視覚的に画質の劣化を感じることなく、プリンタで印刷しても消えなく、透かし情報が正しく抽出できる装置および方法を得る。【解決手段】本発明は、空間周波数をバンド帯域に制限したグリーンノイズ特性を示すクラスタードットパターンを透かし情報として埋め込むことにより、印刷耐性のある、視覚的に目立ちにくい強靭な埋め込みができる。さらに、秘密鍵を使って原画に戻すこともでき、二次著作権者としての透かし情報の埋め込みも可能である。【選択図】図２
2018182471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像データi(x,y)に著作権情報などを埋め込む電子透かし法において、
透かし情報の埋め込みは、デジタル画像データをR画素×R画素 のブロックに分割し、それぞれのブロックに対して埋め込む透かし情報のビット情報（0あるいは1）に対応して，フーリエスペクトルが低周波域および高周波域で低減したグリーンノイズ特性を示す複数の異なるドットパターンpi(x,y) （i=0,1,2，…）を用いて，透かし埋め込み画像  w(x,y)=i(x,y) + gain ・ pi(x,y)  を生成し（ただし、gain<<1),  
透かし情報の抽出は、受信あるいは読み取った画像データをブロックに分割し、それぞれのブロックのフーリエスペクトルの分布を求め、そのスペクトル分布をコントラスト改善した後、分布のパターン認識により埋め込みの情報を抽出する、
ことを特徴とする電子透かしシステムおよび方法。
【請求項２】
前記透かしの埋め込まれた画像w(x,y)に対して、埋め込み時のドットパターンpi(x,y)，埋め込み時のgain および埋め込み情報のセットを秘密鍵として得ることにより、埋め込み前の画像  i(x,y)=w(x,y) - gain ・ pi(x,y)  を生成可能とし、その鍵を用いて新たな情報を電子透かしとして埋め込むことが可能な請求項1に記載の電子透かしシステムおよび方法。
【請求項３】
前記グリーンノイズ特性を示すドットパターンpi(x,y)は，黒化率g (0,1)の中間値（g=1/2）における点プロファイルを，空間周波数の下限値fmin以下，および上限値fmax以上で0，その間で有限の値を持つバンドパス・フィルタD(u,v,1/2)（但し，(u,v)は二次元空間周波数）によるフィルタリングを行うことによって得られる請求項1に記載の電子透かしシステム。
【請求項４】
前記バンドパス・フィルタD(u,v,g) はバンドパスフィルタで，異方性のあるドットプロファイルp0(x,y)およびp1(x,y)を算出し、この2つのプロファイルを用いて透かし情報をうめこむことを特徴とする請求項３に記載の電子透かしシステム。
【請求項５】
該グリーンノイズ特性を示すドットパターンpi(x,y)として、スペクトル特性が矩形を示すパターンを用いて画像に施されたAffine変換の係数を求め、また、埋め込み情報の先頭（ヘッダー）情報として用いる請求項４に記載の電子透かしシステム。
【請求項６】
前記グリーンノイズ特性を示すドットパターンpi(x,y)は，初期値とし乱数生成したR^2/2個のランダム点から，
(STEP 1) 点プロファイルp(i,j,1/2)の二次元FFTを行い P(u,v,1/2)を得る。
(STEP 2) P(u,v,1/2)にフィルタD(u,v,1/2)を掛けて新たなP'(u,v,1/2)を得る。ここでD(u,v,1/2)は周波数frがfminからfmaxの領域のみ値を持つグリーンノイズフィルタである。
(STEP 3) P'(u,v,1/2)に逆フーリエ変換を行い，多値の点プロファイルp'(i,j,1/2)を得る。
(STEP 4) 誤差関数：e(i,j,1/2)=p'(i,j,1/2)-p(i,j,1/2)を計算し，各画素位置における誤差を正負の大きい順に並べ，大きい順に白→黒，黒→白と反転する。この時反転させる数は等しい。 
(STEP 5) 上記操作を誤差が一定の許容量以内になるまでSTEP1からSTEP5を繰り返す。すべての画素が許容量内に入れば最終的にg=1/2の点プロファイルを得る。
なるSTEPを経て生成され、乱数の初期値を変えることにより、異なるドットプロファイルを得ることができる請求項４に記載の電子透かしシステム。
【請求項７】
前記透かし情報の抽出時において画像データの補正として，読み取り画像のエッジの強調処理を、フーリエスペクトル分布のコントラスト改善として、ヒストグラムイコライゼーションを含む画像処理を行うことを特徴とした請求項１に記載の電子透かしシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，デジタル画像データに著作権情報などを埋め込む電子透かし法で、特に印刷耐性を有す不可視の電子透かし装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在のデジタル情報社会において，情報の複製により多くの人が情報を共有することが可能となり，社会が大きく発展してきた。しかし，その利便性が，個人の著作物を違法に複製し流通させることにより，著作権侵害などの事件が起こるようになった。画像においては，近年のデジタルカメラやプリンタの高画質化により，原画と寸分も違わぬ複製が容易に得られるようになり，著作権を侵害した違反コピーだけでなく，紙幣や有価証券等の偽造行為という悪質な犯罪行為を助長させる結果となっている。
【０００３】
そのような状況の中で，画像情報の中に別の情報，例えば，著作者情報等を埋め込み，著作権を保護する電子透かし（Digital Watermark）技術が発展してきた。この電子透かし技術は、著作物の中に著作権者の名前や連絡先、取り扱い事項などを埋め込み、利用者に注意を喚起するのみならず、不正利用の追跡ができることなど、著作権の管理・保護、ならびにセキュリティー対策として広く使われ始めている。電子透かし技術は、安全性および信頼性確保のため、第三者からの削除のための攻撃を想定して，攻撃に対する強い耐性が要求される。
【０００４】
デジタルデータとしての電子透かしは，そのまま複製される限りは劣化や消失を生じない。しかし，画像編集や加工を行ったり、画像圧縮を行った場合、画像データに種々の演算や変換が行われるために、埋め込まれた情報が消失しやすい。このため編集加工に耐えるためには埋め込むデータの強度を大きくし深層に埋め込み、耐性を向上させなければならない。
【０００５】
さらにプリンタに出力した場合には、画像の編集加工の操作に加えて、印刷のためのさまざまな画像処理が施される。さらに、プリント時にはプリンタの空間周波数応答特性（MTF）や階調再現特性，印字ドットの飛散、ドットゲインなどのエンジン特性により、埋め込んだ透かし情報が一層消失しやすくなる。したがって、印刷に対する電子透かしは、これらの事態に備えて、さらにロバストで強靭な技術が必要となる。
【０００６】
これまで画像データに対する印刷耐性のある電子透かし技術として、多くの方法が提案されてきた。その一例としてパッチワーク法がある。パッチワーク手法による情報埋め込みは、統計量を利用するアプローチであるため、局所的な攻撃に対して強い耐性を示す。
この手法は、実空間（画素空間）において多数の画素ペアにわずかな偏差を与え透かし情報として埋め込む。まず、ランダムに画素のペアを選び、一方の輝度値をδ だけ上げ,他方のの輝度度値をδだけ下げる。この操作を繰り返すことにより分布の期待値に偏りが生じる。この偏りを統計的に求めることにより透かし情報を抽出することが可能となる。
しかしながら、この手法は統計的な偏りを生じさせるため、埋め込める情報量は少ない。さらに、印刷耐性を満たすためには，埋め込みデータ値δを大きくする必要があり，実空間（画素空間）で埋め込むため、埋め込み領域（パッチ）が視覚的に目につくようになるし、輝度値に直接変動を与えるため、印刷や読み取りにおける濃度ムラや階調変動等に弱いという問題がある。
【０００７】
別の方法として周波数空間で透かし情報を埋め込む方法がある。画像全体をDCT（Discrete cosine transformation)やフーリエ変換およびWavelet変換を行い，ある特定の中間周波数帯に埋め込む方法である。埋め込まれた情報は実空間では画像全体に分散するため，視覚的に目立ちにくいという特徴がある。埋め込み周波数帯は、視覚的に影響が少なく、かつ、スキャナーで読み取れる中間周波数帯を利用する。しかしながら，スキャナーで読み取れるほどに印刷耐性を高めるためには、埋め込み強度を強くする必要があり，埋め込み周波数のパターンが発生する。このパターンは周期的であるため、画像とのモアレ縞が発生したり、画像の平たん部で目につきやすなり、画質低下をもたらす。
【０００８】
また、これらの透かし技術は、紙幣や有価証券の偽造防止や追跡、原本保証などのセキュリティー技術として利用されることが多く、通常、アルゴリズムは公開されない。このため標準化や普及が阻止されるという問題もある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】W.Blender, D.Gruhl, N.Morimoto; “Techniques for data hiding”, Proceedings of SPIE, Vol.2020, pp.2420-2440 (1995).
【非特許文献２】水本匡，松井甲子雄；”DCTを用いた電子透かしの印刷取り込み耐性の検討”, 電子情報通信学会誌A, Vol J85-A, No.4, pp.451-459 (2002)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
このため，印刷耐性があり、強く埋め込んでもモアレや画質の劣化が少ない電子透かし法を得ることが課題である。さらに、外部からの様々な攻撃に対して透かし情報が除去されないこと、必要に応じて鍵を用いて透かしを除去できること、普及するためにアルゴリズムを公開しても安全性は保たれること等を満たすことも課題である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
かかる課題を解決するために、本発明は、周波数の帯域制限を与えたランダムなクラスタードットパターンで埋め込むことにより、モアレの発生や画質劣化が少なく、印刷耐性のある電子透かし装置および方法を提供するものである。
【００１２】
さらに、ランダムなパターンのため規則性がなく、外部からの攻撃に対して耐性が高い。  また、必要に応じて透かしをその画像固有の鍵を用いて、除去することができる。
【００１３】
本発明の電子透かしは、クラスター型のグリーンノイズ特性を示すドットパターンを使用する。このため、空間周波数空間でみた場合、0周波数近傍はスペクトルが存在しない。一方、画像データは0周波数近傍に分布するため、両者のスペクトルの重なりは少ない。このため、分離性がよく、かつ、グリーンノイズ特性を示すクラスタードットのパターンは分散型で異方性（anisotropy)が少なく，明視の距離で観察した場合、視覚的に目立たないなど高品質性を維持できる。これらの特質があるため、強靭の透かしといえども、埋め込みの強度(gain)は小さくてもよく、画質劣化は感じられない。
【００１４】
このため、本発明は、以下の方法で透かし情報の埋め込みと抽出を行う。
透かし情報の埋め込みは、デジタル画像データをR画素×R画素 のブロックに分割し、それぞれのブロックに対して埋め込む透かし情報のビット情報（0あるいは1）に対応して，フーリエスペクトルが低周波域および高周波域で低減したグリーンノイズ特性を示す複数の異なるドットパターンpi(x,y) （i=0,1,2，…）を用いて，透かし埋め込み画像w(x,y)=i(x,y) + gain * pi(x,y)  を生成し（ここで、gainは埋め込み強度で1より小さな値）,  
透かし情報の抽出は、受信あるいは読み取った画像データを補正した後、ブロックに分割し、それぞれのブロックのフーリエスペクトルの分布を求め、そのスペクトル分布をコントラスト改善した後、分布のパターン認識により埋め込みの情報を抽出する。
【００１５】
さらに、透かしの埋め込まれた画像w(x,y)に対して、埋め込み時のドットパターンpi(x,y)，埋め込み時のgain および埋め込み情報のセットを秘密鍵として入手することにより、埋め込み前の原画像  i(x,y)=w(x,y) - gain * pi(x,y)  を復元可能とし、その鍵を用いて新たな情報を電子透かしとして埋め込むことが可能である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、高画質性を保持し、印刷耐性のある強靭な透かし埋め込みが可能となる。印刷においてもクラスタードットの主周波数の変動が少ないため安定出力が可能である。さらに、編集で施されたAffine係数をこのドットパターンから探知することができる。そして、この係数から補正画像を求めることにより、精度の高い透かし抽出を行うことができる。さらに，二値化のハーフトーニングで印刷耐性を高めることも可能である。
【００１７】
さらに、透かしの埋め込まれた画像w(x,y)に対して、鍵を得ることにより、埋め込み前の画像（原画）に戻すことが可能である。鍵は配信画像ごとに異なり、他の画像には無力である。その鍵を用いて新たな二次著作権情報を電子透かしとして埋め込むことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の電子透かしの埋め込みおよび抽出の装置の図、
【図２】透かし入り画像のインターネットでの配信を示した図、
【図３】生成したディザマトリックスでの階調ごとのドットパターンとそのフーリエスペクトルを表した図
【図４】階調ごとのグリーンノイズパターンの主波長の変化を表す図
【図５】電子透かし埋め込みのパターンを示す図で、（a)は縦長楕円リングのスペクトル特性を有すもの、(b)はそれを90度回転したもの、(c)はヘッダーやレジストレーション、およびAffine係数検出用。
【図６】gainを変えて埋め込んだ画像とその一部拡大した図で、(a)はgain=0.0625, (b)は0.125、(c)は0.25。
【図７】gain=0.125で埋め込んだ時の512画素x512画素の画像データと、印刷して読み取ったときの画像データおよびそのスペクトル分布を表す図。
【図８】Ａｆｆｉｎｅ変換係数の導出を示す図
【図９】評価のために用いた10枚の標準画像
【図１０】評価結果を示したもの。
【図１１】二値化の時に埋め込んだ画像とそのスペクトル、
【図１２】埋め込み画像をデジタルカメラで読み取って抽出を行った時の図で、(a)は二値化時に埋め込まれた画像、(b)はモニターをカメラで撮影した画像、(c)は（ｂ）から切り出した画像、(d)はスペクトル画像。
【図１３】同じスペクトル形状で異なる２種類のパターンを示す図、
【図１４】異なるスペクトル分布（丸型と四角型)を示すディザマトリックスを用いた時の埋め込まれた画像とそのスペクトル分布を示す図。
【図１５】パターン認識の識別器のマスクパターンを表す図、
【図１６】gain=0.125の時の、補正画像処理の有無の画像とそのスペクトルを示した図。
【図１７】人の視覚系の応答特性を示す図、
【図１８】視覚応答特性を考慮した時の埋め込み画像を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は本発明の情報埋め込みと抽出のための電子透かしシステムの構成図である。著作権保有者のコンピュータ３  には、著作権を有す画像データが、例えばハードディスクなどのデータメモリ７に保管されている。画像データは、プログラムメモリ６にある画像処理プログラムにより、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ ４，ＲＡＭ５などを用いて画像処理され、モニター８に表示される。コンピュータ３にはスキャナー１、プリンタ２が接続され、処理された画像はプリンタから出力され、またスキャナー１から画像読み取りができる。  かかる画像処理は負荷の高い処理が多いため、ＧＰＵなどの高速化を図るための処理ボードが入っている場合もある。
【００２０】
ここで、画像中に著作権情報を埋め込むために、キーボード９から、例えば、著作者の名前や、ＵＲLなどの文字情報を入れる。入れられる文字数は画像サイズおよびブロックサイズにより異なる。５１２画素ｘ５１２画素でブロックサイズ６４ｘ６４の時、最大８バイト、ブロックサイズ３２ｘ３２の時、最大３２バイト可能である。用途・目的により適宜選択される。これらの情報は、画像の中に埋め込まれ、不可視型の電子透かし情報として人の目には見えにくいため、第三者には気づきにくい。
【００２１】
図２は、インターネット配信の処理手順を示すものである。透かし情報を埋め込まれた画像は、著作権者１６のコンピュータからインターネット１２により配信される（１３）。それを見た購入希望者１７、購入希望を配信者に連絡する（１４）。所定の手続き後、著作権者は透かしの埋め込みと除去のための秘密鍵を配信する（１５）。購入者は、著作権者との契約に基づき、送付された画像の埋め込まれた電子透かしを除去し、画像の編集加工を行う。
【００２２】
さらに購入者は、編集加工された画像データを、２次著作者として自己の著作情報やＵＲＬなどの情報をこの秘密鍵を用いて埋め込むことができる。これらの透かし情報を埋め込まれた画像は、市場に流通し様々な利用がされる。
【００２３】
違法な複製や利用の監視には、透かし抽出ソフトウェアにより画像から透かし情報を読みだし、自己の著作物であることを確認できる。この透かし抽出ソフトウェアは秘密性はなく、例えば著作権者のホームページなどから自由にダウンロードできるようにして広く公開し、だれでも使用できる。第三者はこれにより画像の所有者や著作権情報、連絡先などを知ることができるため、不正使用の警告にもなる。
【００２４】
秘密鍵は埋め込む画像ごとに１対１で対応する。このため、著作権者は悪用されないように画像ごとに異なる鍵を用いる。このためこの鍵を用いて他の画像の透かしを除去することはできない。また後述の様に結託攻撃に対しても耐性がある。このとき、透かし読み出しのソフトウェアは、前述の様に、鍵が異なっても共通に使える。
【実施例】
【００２５】
以下、実施例に沿って説明する。
本発明は、電子透かしとしてグリーンノイズ特性示すクラスター型のドットプロファイルを画像データに加算する方法である。そこで、まず、グリーンノイズ特性を示すドットプロファイル作成アルゴリズムについて説明するが、出願済みの特開2016-163197 にて詳細説明されているためここでは概要説明する。
今，求めるディザマトリックスサイズをR×R ( R=2^m)として，階調を表す黒化率をg（0≦g≦１：g =1が全黒，g =0 が全白）とする。まず，中間（g=1/2）のドットプロファイルを、黒化率g，点(i,j)におけるドットプロファイルを p(i,j,g)として、以下の様に行う。
（１）まず，乱数発生器により、R^2/2個のランダムドット（初期状態はホワイトノイズ）を発生させ、p(i,j,1/2)とする．ドットプロファイルの二次元フーリエ変換を行い，P(u,v,1/2)を得る。
（２）P(u,v,1/2)にフィルタD(u,v,1/2)を掛けて、新たなP'(u,v,1/2)を得る。ここで、D(u,v,1/2)はラジアル周波数frがfmin〜fmaxの領域に値を持つフィルタである。
（３）P'(u,v,1/2)に逆フーリエ変換を行い，多値の点プロファイルp'(i,j,1/2)を得る。
（４）誤差関数e(i,j,1/2)=p'(i,j,1/2)-p(i,j,1/2)を求め，各画素位置での誤差の大きい順に白，黒反転する。 
（５）上記操作を誤差が許容量以内になるまで繰り返し，最終的にg=1/2のドットプロファイルを得る。
【００２６】
続いて、g±Δgでの点プロファイルを以下の手順で作成する。
（１）p(i,j,g±Δg)のフーリエ変換を行いP(u,v,g±Δg)を得る。
（２）P(u,v,g±Δg)にフィルタD(u,v,g±Δg)を掛けて新たなP'(u,v,g±Δg)を得る。ここで、D(u,v,g±Δg)はgによってfminおよびfmaxが変化するフィルタである。
（３）P'(u,v,g±Δg)に逆フーリエ変換変換を行い，多値のドットプロファイルp'(i,j,g±Δg)を得る。
（４）誤差関数e(i,j,g±Δg)=p'(i,j,g±Δg)-p(i,j,g±Δg)を求め， 各画素位置での誤差の大きい順にN=R^2/2^n個だけ白，黒反転する。
上記(1)〜(4)を繰り返し，g=0,1で本操作を終了する。
【００２７】
ここで、ラジアル周波数fmaxおよびfminの設定について説明する。
フィルタD(u,v,g)のfmaxおよびfminは，gによって可変とし，明暗部においてはブルーノイズ特性に接近するようにする。gにおける平均的ドット間隔による周波数は，
0≦g≦0.5  の時  ｆo＝√g・ｆn
0.5<g≦1  の時  ｆo＝√(1-g)・ｆn
で与えられ，fmax及びfminはfoを基準として，
a・fn≡fmax - fo
b・fn≡fmin - fo
として、パラメータ（a,b）を用いて表す（fnはナイキスト周波数）。(a,b)を変えてクラスターサイズの異なるディザマトリックスを得ることができる。
【００２８】
図３に(a,b)=(1/8,-1/8) のドットプロファイルとそのスペクトル特性を，図４に階調に対する主波長（principal wavelength）の変動を示す。階調の広範囲で主波長が一定であることが分かる。これは、環境変動に弱い電子写真プリンタでも安定した画像出力が可能であることを物語っている。以上の様にしてグリーンノイズ特性を有すドットプロファイルp(i,j)を得るが，目標スペクトル分布がx軸，y軸に対して対象であるため，p(i,j)の虚数部は0となる。
【００２９】
続いて、多値画像データへの透かし埋め込みアルゴリズムについて説明する。
今、周波数空間においてブロック単位で異種のスペクトルパターンを埋め込むこととして、異なるスペクトルパターンをPi (u,v)  (i=0,・・・,n)とする．Piは前述のグリーンノイズ特性をしめす。fminは埋め込まれる画像の最大周波数よりも大きい周波数を選ぶことが理想的であるが、必ずしもこれに限定されるわけではない。
画像ブロックの周波数スペクトルをI(u,v)とすると，埋め込まれたスペクトルW(u,v)は，
W(u,v)=I(u,v)+gain・Pi (u,v)
となる。ここで，不可視となるためには，gain≪1でなければならない。透かし情報Pi (u,v)が精度よく抽出されるためには，I(u,v)とPi (u,v)の重なりが少ないようにすることが望ましい。
【００３０】
透かし情報の埋め込みは実空間で行う。前式を実空間（画素空間）に変換する（小文字であらわす）と，
w(x,y)=i(x,y)+gain・pi (x,y)      (1)
となる．透かし情報は，前に説明した異なるグリーンノイズ特性を示すディザパターンpi (x,y,g)を用意する．埋め込むビット情報（0,1）に対して，
埋め込みビット=0の時  →  ｐ0（x,y,1/2）
埋め込みビット=１の時  →  ｐ１（x,y,1/2）
として埋め込む。ここで、p0およびp1は、1/2の階調でのパターンを意味する。画像データが1画素８ビットの場合、１２８レベルのドットパターンを意味する。また、p0およびp1は（1,0）の二値であるが，平均輝度を保存するため（1/2,-1/2）とする。したがって、gain=１は±１２８の値を加算することを意味する。
【００３１】
しかし、g=1/2以外のパターンを用いてもかまわない。この場合は平均輝度を合わせるためにプラス側とマイナス側に振り分ける値を不均等にする必要がある。g=1/2にするのが。最も対称性がよく、かつ、簡便である。
【００３２】
次に、二値化での透かし埋め込みについて説明する。画像データへの透かし情報は，多重の編集加工により消失しやすいこと、クロッピングやトリミングなどといった処理により一部分が消失することなどから、完全には保証されない。そこで印刷時の二値化処理に電子透かしを挿入することが有効である。これはまた、プリンタの機材番号を入れると、偽造等の違法コピーの追跡用の電子透かしとして用いることができる。
二値化時の透かし情報の埋め込みは，多値画像と同様、R×Rのブロック単位で，
埋め込みビット=０の時、   ディザマトリックス → p0 (x,y,g)
埋め込みビット=１の時、  ディザマトリックス → p１ (x,y,g)
を用いディザ法による二値化を行う。
【００３３】
多値画像の埋め込みはg=１/2のパターンのみを用いたが、二値化時の埋め込みは、g全域を用いるため、ディザマスクの出来栄えで出力画像の品質が決まる。グリーンノイズ特性を示すクラスター型のハーフトーンスクリーンは、クラスター型のFMスクリーンとしてよく用いられ、分散性ドットで均一性にすぐれている。また、ディザマトリックスの境界が通常目立つが、ランダムなドットであるためこの問題は生じない。
【００３４】
二値化時の埋め込みは，一旦、多値画像データの透かし情報を鍵により除去した後に行われる。ただし、埋め込みが強くない場合は、除去せずにそのまま二値化してもかまわない。グリーンノイズ型の分散性のクラスタードットで出力されるため，記録エンジンの変動を吸収し，高画質に出力できる。
この二値化手法は、プリンタへ組み込むことが望ましい。ときにプリンタ内部の二値化手法（例えば，誤差拡散法など）との干渉が生じるからである。また，カラー画像に対しては、例えば、イエローインク/トナーに対して埋め込みを行うことが望ましい。その時、YMCインクの分光特性に重なりがあるため、色分離性能を良くするには、スキャナーでの読み取りはブルーの狭帯域干渉フィルターを通すことが望ましい。しかし特別な読み取り系となるため、通常、単色で出力する。
二値化時の電子透かしは、二次元バーコードの様にスマートフォンやデジタルカメラで画像を取り込み，ネットとリンクさせるようなアプリケーションが可能である。
【００３５】
透かし情報の抽出は，読み取った画像の大きさ，傾きを補正後，ブロック単位でスペクトル画像を求める。
式(１)をフーリエ変換して，
F{w(x,y)}=F{i(x,y) + gain・pi (x,y,1/2)}
=F{i(x,y)} + gain・F{pi (x,y,1/2)}
となる。ただし，F{ }はフーリエ変換を表す。通常，F{i(x,y)}は0周波数付近に局在し，F{pi (x,y,1/2)}は図５のようにそれを取り巻くリング状のスペクトルとなる。このため，両者の重なりは少なく、gainを小さくしても両者を分離することは容易である。
【００３６】
画像の補正は，施されたAffine変換の係数をまず求める。今，埋め込み画像w(x,y)がa倍に拡大されたとすると，そのフーリエ変換は，変倍前のフーリエスペクトルをP(fx,fy )とすると，
F{w(x/a,y/a)}=F{i(x/a,y/a)}+gain・F{p(x/a,y/a) }
=F{i(x/a,y/a) }+gain・|a|・P(au,av)
となり，スペクトル空間で1/aに縮小される．また，画像をθ回転させたものは，フーリエスペクトルでもθ回転する。したがって，埋め込まれた画像のスペクトルの分布を計測することにより施されたAffine係数を求めることができる。検出用の窓サイズは小さくてもかまわない。例えば、レジストレーション考慮をせずに４０ｘ４０の窓サイズで抽出を試みる場合、６４ｘ６４に余白を設けてFFT（高速フーリエ変換）を施しても、検出は可能である。
【００３７】
透かし情報は埋め込みパターンを知ることにより，除去し原画像を得ることができる。式(１)より，
i(x,y)=w(x,y) - gain・pi (x,y)
となり，埋め込みパターンpi (x,y)，およびgainを“鍵”として受け取ることにより原画像に戻すことができる。完全に元の画像に戻すためには，埋め込み画像のオーバーフロー，アンダーフローを避けるため，あらかじめダイナミックレンジを制限しておく必要がある。
後述の様に，同じスペクトル特性を有す多数のパターンが存在するため，同一の鍵により他の画像の埋め込まれた透かしデータを除去することはできない。
【００３８】
透かし情報の埋め込みは、カラー画像データをY,Cb,Crに変換し，輝度Yに透かし情報を埋め込む。Blue（印刷時はイエロー）に埋め込むのがもっとも理想的である。ただし、精度よく色分離することが必要である．多くの情報を埋め込みたい場合は32画素×32画素をブロックサイズとすると、32バイトの埋め込みが可能である。また、同じ情報を繰り返し埋め込み、抽出時の信頼度を高めることも可能である。このとき、後述のヘッダー情報を文章の先頭ビットに入れる必要がある。
【００３９】
図５（a),(b)に、埋め込みに使用した2種類のディザマスクp0 (x,y)および p1 (x,y)を示す。p0 (x,y)は (a,b)=(-1/16,-5/16) で，楕円率1.3とした。p1 (x,y)はそれを90°回転したものである。ランダムなドットのため両者の境界は目立たない。図６にgain=0.0625， 0.125および0.25で埋め込んだ画像とその一部拡大を示す。gainを上げた場合クラスタードットが目立つようになる。
【００４０】
２種類のディザマスクの一方は、他方のディザマスクの90°回転したものを使えば、”鍵”としては１種類だけを送付すればよい。しかしながら安全性を高めるためには、それぞれ別々に異なる乱数から得た方が好ましい。この場合、両方の鍵がそろって、初めて透かしの除去が可能となるからである。
【００４１】
図７は、512画素×512画素の画像にgain=0.125で，8文字の英数字を埋め込んだ画像データとプリント画像およびそのスペクトル特性を示す。64画素×64画素単位で１ビットの情報を埋め込み，合計8バイトの文字情報（"Kawamura”）を埋め込み，スキャナで読み取り抽出したものである。プリンタおよびスキャナーは，市販の家庭用のものでよい。プリントは188ppi（512画素×512画素の画像で69mm×69mm）で出力し，読み取りは600dpiで読み取った。透かしの抽出は64画素×64画素単位でフーリエ変換を施した後，スペクトル分布をパターン認識により透かし情報を抽出した。
【００４２】
Affine変換検出用として，図５(c)に示す矩形スペクトル分布となるドットプロファイルを導入し，変倍率および回転角の検出を行うことができる。図８は125%に拡大し，8°の回転を行ったものを印刷してスキャナで読んだものである。フーリエ変換後，矩形パターンを計測することにより，Affine係数を得ることが可能である。かかるAffine検出用パターンは埋め込み文字をASCIIコードに限れば，最上位ビット（MSB）に割り当てることができる。これはまた，レジストレーション用パターンおよび文字列の区切り記号としても用いることができる。
【００４３】
透かし情報の抽出精度を向上させるためには、読み取り画像の補正が必須となる。補正はAffine係数からサイズや傾きを補正すること，およびエッジ強調によるパターンの強調である．しかる後、ブロックごとにフーリエ変換を行う。このままではブロックごとに平均輝度が異なり次のパターン認識が困難になる。そのためパターン認識の前処理として、ヒストグラム・イコライゼーションによりコントラストの改善と規格化を図った。
【００４４】
引き続き、フーリエ変換後のスペクトル分布からパターン認識により透かし情報の抽出を行う。図１５はパターン認識で用いた識別器のマスクパターンを示す。識別器１は、縦長および横長の楕円リング形状のマスクで、透かしの入ったスペクトルにこのマスクを重ね、重なり部分の積分輝度値の差分から、ビットが０か1かを判断する。識別器２は楕円の周辺のみの部分を検出する識別器、識別器３は、画像のスペクトルがx軸、y軸にそってノイズとして広がるので、この部分を除いたものである。それぞれの識別器からの出力で、最も信頼度の高いものを選ぶか、あるいは線形結合して総合判断する方法でもよい。また、これらのパターン以外のパターンも考えられ、機械学習により認識率を高めることも可能である。
【００４５】
次に、本手法の精度確認のため、評価を行った。図９に評価に用いた画像を示す．256画素×256画素の10種類の標準画像に16ビットのデータを埋め込み，188ppi（34mm×34mm）で印刷後，スキャナで読み取り抽出を行った。図10に印刷画像からの透かし情報抽出の正答率を示す。gain =0.25，0.125では100％正答を得たが，gain =0.0625では16ビット中，1〜3ビットの誤りが生じた。したがって，gain=0.125 以上で使用すれば，印刷画像からの透かし情報の抽出はほぼ可能であると思われる。
【００４６】
図１１は印刷の二値化処理時に埋め込みを行ったものをスキャナで読み取り、精度評価を行ったものである．二値画像でコントラストが高いため，多値画像よりも安定して抽出できる。
さらに，デジタルカメラで表示画面を撮影し、透かしの抽出を行った結果を図１２に示す。２５６画素ｘ２５６画素の画像を二値化し、２バイトの情報を埋め込み、約２０００万画素のデジタルカメラで同図(b)のように撮影し、(c)の様に切り出したもので透かしの抽出を行ったが、高い信頼度で抽出できた。二値化であるのでgainは関係なく、コントラストが高いためである。照明ムラや，像の歪みに影響を受けにくく，抽出はドットが再現できれば可能である。二値化されたハーフトーン画像は、クラスター型のFMスクリーンと同等であるため、画像品質は問題ない。
【００４７】
次に本手法の攻撃耐性について説明する。電子透かしに対する攻撃としては，例えば信号の強調（シャープネス調整），ノイズの付加，フィルタリング（線形，非線形），非可逆圧縮（JPEG，MPEG），変形（回転，拡大縮小）などがある．これらの攻撃は輝度情報への攻撃であり，本手法の様に分散ドットの集合による埋め込みは，解像度方向への攻撃（例えば，強いローパスフィルタなど）がない限りは保持でき，一般に強靭であるといえる．さらに，gainを大きくすることにより，耐性を高めることができる。
【００４８】
また，透かしの埋め込まれていない原画像や，複数の埋め込み画像から，透かしパターンを特定するような，結託攻撃（collusion attack）に対しては，画像ごとに埋め込みパターンを変更することにより回避できる。
【００４９】
図1３は，同じスペクトル特性を有す異なるクラスタードットパターンを示す。これらはドットプロファイル作成時の初期値（乱数のSEED値）により異なったクラスタードットが形成され，無数のプロファイルが生成可能である。スペクトルの分布は同じため透かしの抽出ソフトウェアの変更は必要ない。したがって，画像ごとにドットパターンのプロファイルを変えることにより結託攻撃を回避することができる。著作権者は購入者に対してそれぞれ異なる乱数から求めたドットプロファイルを”秘密鍵”として提供する。購入者ごとにこの鍵は異なるため、他の購入者の画像から透かしを除去することはできない。
【００５０】
通常の電子透かしは、原画と照らし合わせることで透かしの埋め込みアルゴリズムが概略推測できる。例えば周波数空間に埋め込んだものは、原画と差分を取った後、あらゆる直交変換を試してみれば大体の推測はできる。時間はかかるがアルゴリズムは解明される。このため、透かしアルゴリズムは非公開が原則である。
一方、本アルゴリズムはアルゴリズムを公開しても、透かしを除去する鍵は原則、１枚の画像に対して１つであるため、仮に鍵情報を解読できても、他の画像にその鍵を使って透かしを除去することはできない。可能な鍵の数は、ブロックサイズR×Rでは、R×Rの中の、R×R/2の組み合わせ（対称性を考えるとその半分）であるため、
鍵の数＝（1/2)ｘ（R^2）C（R^2/2)
となる、ここでCは組み合わせを示す。したがって同一の鍵が出現する確率は極めて低い。
【００５１】
また、透かしをそのまま除去せずに用いることもできる。埋め込まれた画像を、通常のサイズで明視の距離で観察する場合は，視覚系のMTF特性からパターンは殆ど認識されない。本発明の電子透かし法は、実空間におけるスペクトラム拡散のアナロジーであり、gainを小さくしても印刷耐性が保持できる。実験ではgain=0.125で十分耐性があることが得られた。この値は，画素データが8ビットの場合，±16のデータを埋め込むことに相当する。
【００５２】
図１８は、gain=0.25で透かしの埋め込まれた画像を人の視覚系応答特性VTF(Visual Transfer Function)を通してみた画像をシミュレーションしたものである。図1７にVTFカーブを示す。明視の距離（L=300mm)で見た状態では、大きなgainで埋め込んだにもかかわらずVTFにより高周波成分が減衰しクラスタードットパターンが目立たなくなっていることが分かる。したがって、gain=0.125ではほとんど目立たないと言える。
【００５３】
また，ドットの空間分布から情報を抽出するため，濃度ムラや照明ムラに影響を受けにくい。抽出エラーは原画像自身がクラスタードットの周波数に近い空間周波数を有す時に生じる。この場合、クラスタードットの主周波数を高周波側に持っていくことにより抽出精度は向上するが，プリンタの高周波域での高い応答特性が必要で，また印刷用紙の紙質への制限が厳しくなる。もし埋め込む文字数に余裕があれば、一つの解決策として透かし情報を繰り返し埋め込み，抽出の信頼度が高いビットを選ぶことにより精度向上を図ることができる．埋め込む情報量は減少するが，埋め込みブロックサイズを32画素×32画素にすればよい．
【００５４】
図1４は別のディザパターンの例で，丸型および四角型のスペクトル特性を示すクラスタードットパターンをディザ閾値としだものである．クラスタードットのブロック境界は，ランダムなドット配列のため目立たない．また，四角型から容易にAffine係数を計測できる．
【００５５】
画像サイズは2のべき乗である必要はない．ブロックサイズで分割し，満たない部分は一定値で埋めればよい。また、フーリエ変換は画像全体ではなく、ブロック単位でフーリエ変換するため、大容量のメモリは不要で、かつ高速に処理が可能である。
【００５６】
本手法はクラスタードットをエンハンスするエッジ強調処理が透かしの抽出に有効である．図1６は，gain=0.125の透かし画像をスキャナーで読み込んだ後、画像をエッジ強調を施し，検出精度を向上させたものである．処理無の場合は、原画像のスペクトルが楕円リングの外に飛び出していたが、強調処理により0周波数近傍の低周波領域に集まり，グリーンノイズのスペクトル分布のfmin内部に閉じ込められるようになり，検出精度は大幅に向上する。かかるエッジ強調処理は、認識のためのみに行うため、強いエッジ強調が効果が高い。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
以上、本発明の電子透かし法について説明したが、本手法は実空間でグリーンノイズ特性を示すドットパターンを埋め込むため，視覚的な違和感が少なく，強く埋め込むことが可能であり、濃度ムラや画像の歪に影響を受け難く、また，鍵情報により原画像に復元することも可能であるなどの特徴があるため、単に著作権保護のみならず、印刷画像と電子データとのリンクによるさまざまなアプリケーションに有効である。
【００５８】
また、透かしアルゴリズム、および抽出ソフトウェアは公開しても構わない。画像固有の鍵がない限りは解除はできない。
【符号の説明】
【００５９】
1はスキャナー、2はプリンタ、3はコンピュータシステム、4はROM, 5はRAM,6はプログラムメモリ、７はデータメモリ、８はモニター、9はキーボード、10は通信機能、11はCPU、１２はインターネット、  １３は画像データの配信、１４は購入希望の連絡、１５は秘密鍵の送付、
１６は著作権者のコンピュータ、１７は購入者のコンピュータを表す。
【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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