(57)【要約】【課題】  情報検知による画像形成装置の印刷速度の低下。  用紙媒体に埋め込まれた情報を検知する画像形成装置で、解析に要する計算時間のために、印刷速度が低下する。【解決手段】  スキャンの途中の段階で投機的に解析処理を行うことによって、先行して解析結果を取得可能とし、印刷速度の高速化を達成する。  ページの途中での投機解析による早期情報の抽出と、それによる印刷の開始を行うことにより印刷速度を向上させる。【選択図】  図４
2011055353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿に埋め込まれた埋め込み情報によって複写の可否を判断する画像形成装置であって、
原稿を光学的に読み込み、ラスターデータに変換するスキャン手段（１０１）と、
入力したスキャン画像からドットの座標を抽出する抽出手段（２０１）と、
抽出されたドットの座標から埋め込まれた情報を解析する解析手段（２０５−２０６）と、
予め設定されたパラメータに従って、ページの特定の位置から投機的に解析を行う投機解析と、
スキャンが完了してから解析を行う完全解析を指示する解析制御手段（２０４）と、
解析結果に応じて、ページの複写、送信、格納を指示するジョブ制御手段（１０５）と、
を有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
請求項１の画像形成装置であって、
前記スキャン部（１０１）は読み取り方法を情報として後段に渡し、
前記解析制御手段は、前記読み取り方法によって投機解析を行うかどうかを決定する解析制御手段と
を特徴とする画像形成装置。
【請求項３】
請求項１あるいは２の画像形成装置であって、
前記解析制御手段が投機解析を行うためのパラメータを変更可能とするパラメータ変更手段と、
を特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像形成装置において生成された機密情報を含んだ画像の情報漏洩対策方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
オフィスのＩＴ化の促進に伴い、セキュリティに対する関心が近年高まってきている。例えば、企業が保持している顧客情報の漏洩事件が度々発生するなど、組織の機密や、個人のプライバシが脅かされており、大きな社会問題になっている。
【０００３】
これらの問題に対処するために、電子化された機密情報のアクセス権限や、ファイアウォールに監視装置を設けるなどのＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）メカニズムを導入することにより、企業外への漏洩を防ぐ対処が行われている。あるいはノートＰＣやＵＳＢメモリなどの可搬媒体のオフィスへの持ち込み、持ち出しを禁止するなどの措置が取られている。電子化された機密情報の場合、上記のようなＩＴメカニズムを用いた対策を実施することによってある程度のガードすることが可能である。これは電子情報の場合、ＩＴを使ってのみ参照可能であり、そこにメカニズムを導入しやすいという性質があるため可能である。
【０００４】
一方、機密情報を画像形成装置などで用紙媒体に印刷された場合、組織の機密や個人のプライベート情報が印刷された用紙の持ち出しを確認・禁止することは、上記のような従来のＩＴメカニズムを迂回することが可能である。そのため、電子化された機密情報の持ち出しを制限することよりもより困難であり、セキュリティの維持を難しくしている。
【０００５】
この課題に対処するために、従来さまざまな情報漏洩対策手段が考案されている。
【０００６】
一例として、既知の電子透かし（ウォーターマーク）技術や２次元バーコード技術を用いて、印刷を実施する際に用紙媒体そのものにコピーを禁止する複写制限情報を埋め込むシステムが従来考案されている。このシステムにおいては対応した画像形成装置において複写実施時に、当該複写制限情報を抽出することによってコピーの可否を検知し、それによってコピーの継続、中止をページ毎に制御することが可能であった。また単純な是非だけの複写制限だけではなく、パスワード情報や許可ユーザ情報を条件情報として埋め込み、特定のユーザにのみ複写を許可する方式も提案されている。例えば、この種のシステムとしては特許文献１が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２８０４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の技術において、例えば文書の複写操作を実施する際に、上記の複写制限情報の抽出を試み、抽出結果が中止を指示している場合には複写操作を中止する必要がある。ここで従来、複写制限情報の抽出は用紙１面分の画像を取り込み終わって、画像情報の取り込みが確定してから実施される。しかしすべての画像を取り込んで抽出処理を行う分、複写制限機能を保持しない複写機に比べて、最初の複写時間（以降ＦＣＯＴ＝Ｆｉｒｓｔ  Ｃｏｐｙ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｔｉｍｅ）に遅延が生じてしまう問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記問題を解決するために、本発明による画像形成装置は、
原稿に埋め込まれた埋め込み情報によって複写の可否を判断する画像形成装置であって、
入力したスキャン画像からドットの座標を抽出する抽出手段と、
抽出されたドットの座標から埋め込まれた情報を解析する解析手段と、
ページの規定の位置から投機的に解析を行う投機解析と、スキャンが完了してから解析を行う完全解析を指示する解析指示手段と、
解析結果に応じて、ページの複写、送信、格納を指示するジョブ制御手段と、
から構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、１ページ分のスキャンを完了する前に解析を開始できるため、解析結果をより早く入手して複写を継続するか、中止するかを判定できるため、継続となる判断を従来よりも早く行うことが可能となるため、ＦＣＯＴが改善する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施例における画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】スキャンイメージ解析部１０４のより詳細を示したブロック図である。
【図３】解析制御部２０４の動作を説明するフローチャートである。
【図４】解析処理の投機実行を説明するための模式図である。
【図５】ドット検知部２０１におけるドットの検知を説明するための概念図である。
【図６】ハーフトーン除去を説明するためのグラフ図である。
【図７】グリッドの間隔を測定する手法を説明した模式図である。
【図８】グリッド間の距離の頻度を示したヒストグラムの一例である。
【図９】グリッドの回転角度の補正を説明する図である。
【図１０】回転の補正結果およびグリッド位置を求めた説明図である。
【図１１】グリッドの変位から実際のデータに変換を行う説明図である。
【図１２】回転を考慮し、エラー訂正を行った復号の処理を説明するための説明図である。
【図１３】ＬＶＢＣが埋め込まれた原稿の一例を示すイメージ図である。
【図１４】付加情報として、０１０１１１１１００１１ｂというバイナリデータを埋め込む例を示す図である。
【図１５】シートに情報を埋め込む際に領域の配置を示す模式図である。
【図１６】オフセット値に対応した自己相関値を計算した例を示すグラフである。
【図１７】領域の位置の決定方法を示した模式図である。
【図１８】領域の集計を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１３】
以下に本発明第１実施例の説明を行う。
【００１４】
図１は本実施例における画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１において、１００は画像形成装置全体、１０１は光学スキャナを用いて画像の入力を行うスキャン部、１０２はスキャン部１０１から入力されたラスターデータをＪＰＥＧ形式のような既知のフォーマット形式の画像データに変換するスキャンイメージ処理部である。
【００１６】
１０３は画像データを一時的に格納するイメージ格納部、１０４はスキャン部１０１から入力したラスターデータを解析して原稿に埋め込まれた埋め込み情報を抽出するスキャンイメージ解析部である。
【００１７】
１０５は一連の処理単位（以降、ジョブと呼ぶ）を制御し、スキャンした画像データの印刷を行うジョブ制御部、１０６は画像データを印刷できるようにラスターデータに変換するプリントイメージ処理部である。
【００１８】
１０７はラスターデータを既知の印刷技術を用いて印刷を行う印刷部である。
【００１９】
なお、ジョブ制御部１０５はスキャンイメージ解析部１０４の解析結果に応じてジョブの印刷を継続するか中止するかの制御を行うことが可能である。
【００２０】
印刷部１０７は電子写真技術やインクジェット技術のような既知の印刷技術を用いることを想定している。
【００２１】
なお、本実施例では情報埋め込みの手法として、ＬＶＢＣ（Ｌｏｗ  Ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ  ＢａｒＣｏｄｅ）を採用する。
ＬＶＢＣについて
次に本発明の情報埋め込み技術の好適な例として、ＬＶＢＣ（Ｌｏｗ  Ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ  Ｂａｒｃｏｄｅｓ：低可視バーコード）を説明する。
【００２２】
ここでいう情報埋め込み手段というのは印刷装置において、用紙やＯＨＰシートなどの画像形成媒体（以下シートとする）に本来印刷する画像の他に、システムとして所望の情報を付加して印字する手段のことをいう。
【００２３】
一般的な情報埋め込み手段の要件として、下記が挙げられる。
【００２４】
・シートに対して、情報埋め込みに必要とされるために十分な情報量のデータ埋め込みを実現できること。
【００２５】
・シートに色材（トナーやインクなど）を使って埋め込まれた情報が後にデジタル情報として確実に抽出可能であること。
【００２６】
・原稿画像をシートに複写する際に、原稿の回転、拡大、縮小、部分的削除、複写による信号の鈍り、汚れなどの情報抽出を妨げる要因に対するある程度の耐性があること。
【００２７】
複写禁止原稿の複写を防止するために、複写時に抽出可能なリアルタイム性、あるいはそれに準ずる高速性があること
本実施形態におけるＬＶＢＣは上記の要件を満たすものである。
【００２８】
図１３はＬＶＢＣが埋め込まれた原稿の一例を示すイメージ図である。
【００２９】
１３０１はシート全体を示し、１３０２は１３０１の拡大図を示す。３７０２によれば、原稿に本来描画されるイメージの他に、一見ランダムに埋め込まれた多数のドット（例えば１３０３）が見える。このドットに付加すべき情報を埋め込む。
ＬＶＢＣの埋め込み方法
次にＬＶＢＣの埋め込み方法について説明する。
【００３０】
ＬＶＢＣではシートに対して印刷される画像のほかに、付加情報を埋め込むためにグリッド（格子）と呼ばれるドットパターン印刷する。図１３においてドット１３０３はグリッドを構成する各ドットを示している。グリッドそのものは縦横等間隔に離れたドットの集合体である。グリッドに置かれた各ドット間の最短距離を仮想的な線（ガイドライン）で結ぶと、一定の間隔で縦横に引かれた仮想的な格子模様が出現する。
【００３１】
付加情報は一定サイズ以内のバイナリ（２値）データとして入力される。付加データはグリッドを構成するドットに対して上下左右８方向に変位（中心地からずれること）することによって情報埋め込みを実現している。
【００３２】
図１４は付加情報として、０１０１１１１１００１１ｂというバイナリデータを埋め込む例を示す図である。図１４において、縦横の線１９０１はグリッドの位置を示す仮想的なガイドラインを示す。このようにグリッドの最短距離を線で結ぶと格子模様が出現する。１９０２は中心地を示し、ここにはドットを置かない。実際には、例えば１９０３のように中心地１９０２から離れた位置にドットを変位させて配置する。
【００３３】
０１０１１１１１００１１ｂは３ビットずつ分解され、０１０，１１１，１１０，０１１に分けられる。さらに各３ビットに対してデシマル変換を行い、２，７，６，３に変換される。図１４の下図で示されるように、グリッドを構成する各ドットは数値に対して上下左右の８方向にいずれかに変位させることによって情報をあらわすことが可能である。この場合、２，７，６，３はそれぞれ右上、右下、下、左に変位することによって情報を埋め込むことが可能である。このような処理の繰り返しによって、ＬＶＢＣでは高々２０００バイト程度の付加情報をシートに埋め込むことが可能である。さらに付加情報を表現するドットをシートに対して何度も埋め込むことによって冗長性が増し、画像イメージとの誤認識やシートに対する汚れ、しわ、部分的破壊に対して信頼性を向上することができる。詳細についてはＬＶＢＣの解析方法で説明する。
【００３４】
なお、ＬＶＢＣを解析するに当たって、グリッドの位置を正確に調査する必要があり、ドットの変位は８方向に対して等確率に出現することが望ましい。しかし埋め込みデータには０などの特定のデータを多く埋め込みたい場合があり、そのままでは等確率にならない可能性がある。そこで、本実施形態では埋め込み情報に対して可逆性を有したスクランブル処理（例えば共通鍵暗号処理）を施し、ドットの変位をランダム化して埋め込んでいる。
【００３５】
図１５はシートに情報を埋め込む際に領域の配置を示す模式図である。１５０１の四角の領域は埋め込み領域を示す。同様の四角が周期的に埋め込まれているが、いずれも同じデータが格納されている。埋め込み領域を繰り返し何度も埋め込むことにより、冗長性を増し、ノイズや誤差に対する信頼性を向上している。
【００３６】
ＬＶＢＣの埋め込みはデジタルデータとしての付加情報をアナログデータとしてシートに記録するＤＡ変換であるため、比較的単純な仕組みで実現可能である。
ＬＶＢＣの解析方法
次にＬＶＢＣの解析方法について説明する。
【００３７】
図２はスキャンイメージ解析部１０４のより詳細を示したブロック図である。図２において、
２０１は入力されたラスターイメージから孤立ドットを検出するドット検知部、２０２は検出されたドットからＬＶＢＣ以外のドットを除去するドット解析部である。
【００３８】
２０３はドット解析部２０２が解析した絶対座標のリストを一時的に格納しておく絶対座標リスト記憶部、２０４は絶対座標リスト記憶部２０３に一時的に格納された絶対座標リストの解析を後段に指示する解析制御部である。
【００３９】
２０５は絶対座標リストから情報ドットを抽出するドット変換部、２０６は変換された相対ドット座標リストを一時的に記憶する相対ドット座標リスト記憶部、２０７は情報ドットリストから埋め込み情報を抽出する領域復号部である。
ドットの検知
次にドット検知部２０１の説明を行う。
【００４０】
ドット検知部２０１スキャン部１０１が読み込んだ画像を多値モノクロイメージの形式で受信する。ＬＶＢＣの情報埋め込みはモノクロ２値のドットで埋め込まれるが、埋め込み時のトナーの乗り具合、シートの取り扱い、スキャン時の光学系などの影響により微細に信号が鈍った状態で受信される。よって、ＬＶＢＣではこれらの影響を排除するために、受信したドットの検知を行い、受信したドットの重心位置を座標位置と認識することにより抽出精度を高めている。
【００４１】
図５はドット検知部２０１におけるドットの検知を説明するための概念図である。イメージ上の孤立点であることを検査するために、イメージに対して４方向からギャップの検査を実施する。５０１〜５０４はそれぞれ孤立点の有無の検査を行う方向を示している。例えば縦方向５０１の検査結果が、「白」「白」「黒」「黒」「白」「白」と検査された場合は黒の部分が孤立点である可能性がある。しかしこれだけでは横方向のラインである可能性も否定できない。同様に横方向５０２の検査のみで孤立点である可能性があると判定した場合でも、実際には縦方向のラインである可能性もある。本実施形態では、ドット検知部２０１は、４つの方向５０１〜５０４のそれぞれに対して孤立点の検査を行うことで検査精度を向上させている。もし、ある領域において５０１〜５０４のすべてが同時に成り立つ場合はこの位置に孤立点があると識別することが可能である。
ドットの解析
次にドット解析部２０２の処理を説明する。ドット検知部２０１で検知されたドッがＬＶＢＣを構成するドット以外のドットである場合もある。例えば、原稿画像に含まれているハーフトーンを表現するためのドットパターンや、もともと原稿に含まれる孤立点（例えば平仮名の濁点など）等がそのようなドットに該当する。これらのＬＶＢＣを構成するドットでは無い孤立点を削除するためのハーフトーン除去を行う必要がある。
【００４２】
図６はハーフトーン除去を説明するためのグラフ図である。縦軸にドットの粒形、横軸に濃度、さらにポイントの濃度にドットの頻度を示すヒストグラムを示している。ドットの濃度が濃い（より黒い）ほど出現頻度が高いことをしめしている。ここで、ＬＶＢＣのドットの場合、埋め込みを行う際にドットの粒形や濃度をそろえて埋め込むため、ＬＶＢＣのドットの出現頻度はグラフの狭い位置にピークを迎える（図６の６０１）。一方、ハーフトーンの場合は粒形や濃度が規格化されていないため、グラフの広い位置にまばらに出現し、頻度も比較的少ない。この特性を使用して、出現頻度が狭くピークを示している位置をＬＶＢＣドットと識別して絶対座標リスト記憶部２０３に記憶し、それ以外のドットを排除する。この処理によって絶対座標リスト記憶部２０３にはほぼＬＶＢＣドットのみが記録されることになる。
【００４３】
以上の処理はスキャン部１０１から受信したラスターデータがスキャンイメージ解析部に送信されることと、同時に行われる。
ドットの変換
次にドット変換部２０５の処理を説明する。
【００４４】
印刷時点でＬＶＢＣドットを埋め込んだ角度と、スキャンされたイメージの角度では、スキャナに配置した向きの違いやアナログレベルでの微細な角度のズレによって異なるため、回転角の検知と補正を行う必要がある。また、ＬＶＢＣはドットが属するグリッド位置からの変位に情報を載せるために、グリッドを再現する必要があるのでグリッドの間隔を正確に決定する必要がある。
【００４５】
図７はグリッドの間隔を測定する手法を説明した模式図である。今注目している点７０１から最も近い点７０２までの距離Ｘがグリッドの間隔に類似する。
【００４６】
注目点から最も近い点は上下左右の４箇所あるが、計算を軽くするために、注目ドット７０１から右側９０度の範囲だけを最も近い点の検索対象とする。具体的には注目点（ｘ，ｙ）以外の任意のドット（ａ，ｂ）において、
【００４７】
【数１】
2011055353.tif 000003
【００４８】
ならドット（ａ，ｂ）は計算対象外とする。そして（ｘ，ｙ）と（ａ，ｂ）間の距離が最小となる（ａ，ｂ）を近隣ドットとし、２点間の距離Ｘをグリッドの間隔の候補とする。
【００４９】
ここで注目点７０１も近隣ドット７０２も情報を埋め込むために変位されており、実際にはグリッド間隔と異なる値を示している可能性がある。また、ＬＶＢＣドットとして認識しているドットは実はドット解析部２０２で除去しそこねたハーフトーンパターンかもしれない。そこですべての注目点（ｘ，ｙ）に対して上記のような手段でグリッド間の距離を計測して、すべての注目点に関してグリッド間の距離別の頻度を示したヒストグラムを作成する。
【００５０】
図８はグリッド間の距離の頻度を示したヒストグラムの一例である。横軸はグリッド間距離の候補である距離Ｘの値、縦軸は注目点（ｘ，ｙ）において距離Ｘが計測された頻度を示している。図８によれば、頻度の最も高い８０１の位置の距離Ｘが最も頻度が高いと識別される。注目点７０１と近隣ドット７０２のそれぞれのグリッドからの変調位置の出現確率が縦横ともに同じだとすると、多量の注目ドットのヒストグラムから最頻値である８０１がグリッド間隔であることを示すことができる。
【００５１】
図９はグリッドの回転角度の補正を説明する図である。９０１において、すべてのドットについて、近隣ドットまでの角度を測定する。
【００５２】
本来、注目ドットからの近隣ドットの角度は０度、９０度、１８０度、２７０度のいずれかであるため、測定した角度のズレを補正することにより回転角度を決定することが可能である。この場合も個々の注目ドットから近隣ドットの角度は、注目点と近隣点からなるベクトルを（ｄｘ，ｄｙ）とすると、角度θは下記の式であらわされる。
【００５３】
【数２】
2011055353.tif 000004
【００５４】
９０２はＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄのそれぞれの近隣点までのベクトルを示している。しかし実際には注目点も隣点ドットも情報を埋め込むためにグリッド位置からわずかに変位されているため、これも同様にすべての注目点においてθを計測する。注目点７０１と近隣ドット７０２のそれぞれのグリッドからの変位位置の出現確率が縦横ともに同じだとすると、すべての注目点の角度のズレを加算することにより、平均的にグリッドの回転角度を計測することができる。９０３はいくつかの点のベクトルを表示したものであり、この角度を重ね合わせるとグリッドの回転角度に近似できることがわかる。
【００５５】
具体的には個々の注目点のθに対して再度基準ベクトルを算出し、すべての基準ベクトルの合計結果から、トータルの角度φを求める。基準ベクトルの合計結果を（Ａ，Ｂ）とすると、
【００５６】
【数３】
2011055353.tif 000005
【００５７】
となり、グリッドの回転角度φは、
【００５８】
【数４】
2011055353.tif 000006
【００５９】
によって近似することが可能である。
【００６０】
ここで絶対座標リスト記憶部２０６に格納されている絶対座標リストに対して、グリッドの回転角度の逆回転を実施して、グリッドの角度を補正する。
【００６１】
ここの回転角度の補正は９０度単位には絞り込まれているが、実際には０度（正しい）、９０度、１８０度、２７０度の４つまでは絞り込まれていない。この絞込みに関しては後述する。
【００６２】
図１０は回転の補正結果およびグリッド位置を求めた説明図である。
【００６３】
図１０において１００１は回転の補正が完了したＬＶＢＣドットの絶対座標リストを示している。さらに、１００２で示すように、ドット変換部２０５で求めたグリッド間隔毎に仮想的な直線をＸ方向、Ｙ方向それぞれに引き、これら直線の交点をグリッドとする。
【００６４】
このグリッドの位置から実際に打たれたドットの座標の変位を計測する。
【００６５】
図１１はグリッドの変位から実際のデータに変換を行う説明図である。
【００６６】
グリッドからの変位を縦横にそれぞれ０〜７の情報で表現する。図１１の場合、２，７，６，３が抽出できるため、これを３ｂｉｔずつ集め、０１０１１１１１００１１がこのドットから抽出した埋め込みデータとなる。同様にすべてのドットに対してこのような抽出処理を行うことによって数十〜数千バイトの埋め込みが実施可能である。
【００６７】
領域の決定
次に埋め込み領域の決定について説明する。
【００６８】
図１５で説明した埋め込み領域のサイズ１５０３と繰り返し同期１５０４および領域の位置はそれぞれ未知数であるため、これらの決定を行う。
【００６９】
最初に埋め込み領域１５０１の繰り返し同期１５０４の決定を行う。１５０１は同じデータが周期的に入っており、縦方向に対して所定のオフセットで自己相関を取ると、オフセット値が繰り返し同期１５０４と一致したときに自己相関性が高まり、繰り返し同期１５０４を決定することができる。
【００７０】
図１６はオフセット値に対応した自己相関値を計算した例を示すグラフである。
【００７１】
ここでいう自己相関とは特定の埋め込みデータが周期的に出現する頻度を評価する手法であり、自己相関値とは特定のオフセット値における、埋め込みデータの類似性を評価する数値である。
【００７２】
自己相関値を算出する自己相関関数ＣＯＲ（Ａ，Ｂ）は下記の演算式で与えられる。
【００７３】
ＣＯＲ（Ａ，Ｂ）＝ｂｉｔｃｏｕｎｔ（ｎｏｔ（Ａ ｘｏｒ Ｂ））
ここでｘｏｒは２項の排他的論理和を示しており、ｎｏｔは否定を示す。
【００７４】
ｂｉｔｃｏｕｎｔはビット列で１となるものの個数をカウントする関数である。
【００７５】
例えば、Ａが０１０ｂ，Ｂが０１１ｂの場合はｎｏｔ（Ａ ｘｏｒ Ｂ）＝ｎｏｔ（００１ｂ）＝１１０ｂとなり、ｂｉｔｃｏｕｎｔは２となる。
【００７６】
ここで領域があらかじめ決められた幅と高さを持つ行列だとし、領域を評価するためのビット列をＣＥＬＬ（ｘ，ｙ）とする。ここでｘ，ｙは縦、横の座標を示す。例えば第１の領域のサイズが幅＝８、高さ＝８だとすると、ｘ，ｙを左上とした領域は３ｂｉｔ×８×８＝１９２ｂｉｔがＣＥＬＬ（ｘ，ｙ）のビット列の長さとなる。
【００７７】
ここで、あるオフセットにおける、すべての座標の自己相関値は下記関数で表される。
【００７８】
【数５】
2011055353.tif 000007
【００７９】
例えば領域のサイズ１５０３を８，繰り返し同期１５０４を８×３＝２４としたときに自己相関を取るとオフセット＝２４で自己相関値はピーク１６０１となるため、オフセット＝２４を繰り返し同期２９０４と決定することが可能である。
【００８０】
次に埋め込み領域１５０１の位置とサイズの決定を行う。自己相関を取ったことにより、領域の繰り返し同期は決定したが、その中のどの位置に領域があるかと領域のサイズの決定が必要である。
【００８１】
図１７は領域の位置の決定方法を示した模式図である。あらかじめ繰り返し同期が決定しているので、相対座標リスト記憶部２０５から任意の繰り返し同期分の領域を切り出す。その領域の隣の領域で相関を取る、さらに隣の領域で相関を取る、ということを繰り返す。この中で領域１７０２の部分は繰り返し同期の周期で同じデータが出現するので相関性が高い。この特性を利用して、相関性の高い部分の開始位置を領域の開始位置と特定し、相関の高い部分の終わりまでのサイズを埋め込み領域のサイズと決定することが可能である。
領域の復号
上記で確定した領域の位置とサイズから領域のデータを復号する。
【００８２】
ここで単一の領域だけだと計測誤差やノイズによる誤判定する可能性があるため、すべての領域に書き込まれたドットの位置の集計を行い、最頻値を採用し、その値の生起確率を計算する。
【００８３】
図１８は領域の集計を説明するための模式図である。図１８において、１８０１〜１８０３は異なる位置に書かれた領域である。これらを重合した結果が１８０４である。ノイズや誤差によるズレがあるが、すべての領域の集計結果によって最頻値が決まるため、この値を採用することができる。
【００８４】
次に実際の復号を実施する。この段階においてノイズや誤差による影響が拭えないため、復号した結果にエラー訂正処理を施して復号を行う。まずは図１４で説明したように、グリッドからの変位を抽出して、変位位置に対応するデータに変換して第１の領域に埋め込まれたデータ列を抽出する。このデータ列には実際に使用する複写禁止データの他に、データの破壊を検知、可能なら修復するエラー訂正符号が埋め込み時に記録されている。
【００８５】
エラー訂正符号には既知の技術として数多くされているが、ここではＬＤＰＣ（Ｌｏｗ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｐａｒｉｔｙ  Ｃｈｅｃｋ）方式を使用する。ＬＤＰＣは誤り訂正能力が非常に高く、シャノン限界に近い特性を示すことで知られている。ＬＤＰＣの詳細な説明に関しては省略する。また、ＬＤＰＣ以外であっても、エラー訂正符号の特性を持つ方式であればどのような方式であっても構わない。
【００８６】
エラー訂正符号を用いることで、抽出したグリッドにある程度の誤差やノイズが含まれていても埋め込みデータを抽出することが可能である。
【００８７】
さらに、回転角度の補正で説明したとおり、回転角度の補正処理は９０度単位で行うため、ここで抽出されたデータは正しいデータか、正しいデータを９０度回転したものか、１８０度回転したものか、２７０度回転したものかの４通りが存在する。そこで、抽出データに対して、回転なし、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転した結果に対してそれぞれ見込みでＬＤＰＣによるエラー訂正を行った復号を実施する。正しい回転角度の場合にのみ、エラー訂正符号が機能し、正常にデータを抽出することが可能である。
【００８８】
図１２は回転を考慮し、エラー訂正を行った復号の処理を説明するための説明図である。
【００８９】
図１２において、この例では正しいデータに対して２７０度回転した結果が抽出されたとする。１２０１において最初に抽出データに対してそのままエラー訂正処理を実施する。正しいデータはエラー訂正符号を含んでいるが、回転することによって意味のないデータになってしまうため、エラー訂正することができない。次に１２０２において、１２０１に対して９０度回転を施したデータに対してエラー訂正処理を実施する。同様にエラー訂正に失敗するため、データを抽出することができない。次に１２０３において、１２０２に対して９０度回転を施したデータに対してエラー訂正処理を実施する。同様にエラー訂正に失敗するため、データを抽出することができない。最後に１２０４において、１２０３に対して９０度回転を施したデータに対してエラー訂正処理を実施する。これは正しいデータであるため、エラー訂正処理に成功するため、抽出データとして採用することが可能である。
【００９０】
もし１２０４でもエラー訂正処理に失敗した場合、以下の状況が考えられる。
【００９１】
・誤差やノイズが多くてデータの抽出に失敗した場合
なお、後で説明する投機解析の場合には、ＬＶＢＣのドット数が少ないため、全ページのドットを用いる方法に比較して、抽出に失敗する可能性は高い。
【００９２】
以上によって領域に格納された埋め込みデータの抽出が実施可能である。
解析処理の投機実行
上記で述べたスキャンイメージ解析部について、ドット検知部２０１およびドット解析部２０２までの処理はスキャン部１０１から送信されるラスターデータ毎にリアルタイムに処理が行われる。
【００９３】
従来、ドット変換部２０３以降の処理は従来、１ページ分のスキャンデータが確定してから実施していた。
【００９４】
しかし、上記で述べたようにエラー訂正符号などを利用して、ある程度の面積が確保できれば十分解析は可能である。
【００９５】
そこで１ページ分のラスターデータが揃うまで待たなくても解析を始めることにより、最初のページの出力判定を早期に行うことにより、ＦＣＯＴの高速化を達成することができる。
【００９６】
図４は解析処理の投機実行を説明するための模式図である。図４において、４０１はスキャンする対象画像を単純化して表示している。４０３は対象画像４０１をスキャンラインに分解したものを示しており、４０２は対象画像４０１上に載ったＬＶＢＣドットであることを示している。４０４はスキャンライン数を示している。図４の状態では全体のページのスキャンが完了しておらず、画像の前半部分のスキャンのみが完了していることを示す。４１０は絶対座標リスト記憶部２０３の内容を示しており、ＬＶＢＣドット４０２の個々の座標がリスト化して配置される。このリスト化はスキャン部１０１がラスターをスキャンすると同時に書きこまれる。このような途中の段階でもある程度のＬＶＢＣドットの情報が集まれば解析可能である。
【００９７】
その制御を行うのが解析制御部２０４である。
【００９８】
図３は解析制御部２０４の動作を説明するフローチャートである。解析制御部２０４はスキャン部２０４からラスターデータが送信された時に、処理を開始し、以降１ページ分のラスターデータの受信が終わるまで処理を継続する。図３において、ステップ３０１において投機スキャンライン定数分のスキャンを完了したか調査する。
【００９９】
投機スキャンラインとは、全体のスキャンライン数に比べて先行して解析を行うために調査を開始するスキャンライン数である。
【０１００】
例えばＡ４サイズの長尺方向の場合、６００ｄｐｉ換算しておよそ７０００ラインのスキャンラインがあるが、その１／３の２３３３ラインを投機スキャンライン定数とすると、解析部２０４は全体のスキャンの１／３程度を読み込んだ時点で、ドット変換部２０５にドットの変換を指示する。
【０１０１】
ここで、ドット検知部２０１およびドット解析部２０２はスキャンデータの処理を停止せず、全スキャンライン分の処理が完了するまで動作を継続する。これは投機スキャンライン定数分の解析が失敗したときに、全スキャンラインで再度解析を行うために使用される。
【０１０２】
投機スキャンライン定数分のスキャンが完了すると、ステップ３０２においてドット変換部２０５に解析処理を指示する。続いてステップ３０３において解析処理が完了したかどうかを確認する。完了したらステップ３０４において正しく解析できたか確認する。これは領域復号部２０６での解析結果が成功したかどうかの判断となる。もし解析が成功した場合にはステップ３０５において投機解析結果を採用する。解析できない場合にはステップ３０６において、規定個数以上のドットが検出できたかどうかを判定する。これはそもそも原稿にＬＶＢＣが埋め込まれていない場合を想定しており、この場合はステップ３０７において埋め込みなしと判定する。埋め込みがあると判定された場合にも、投機スキャンライン定数分のスキャンライン分では、解析対象となるドットのサンプルが少なく、十分にエラー訂正ができない場合があり、その場合には全ラインを用いた解析処理を行う。その場合にはステップ３０８において、全スキャンラインの受信が完了したかを調べ、ステップ３０９において、ドット変換部２０５に再度解析を指示する。ステップ３１０において解析の完了を待ち、ステップ３１１において再度正しく解析できたかを判断する。解析できた場合にはステップ３１２において全スキャンラインの解析結果を採用する。正しく解析できなかった場合はステップ３０７において埋め込みなしと判断する。
【０１０３】
このようにして、１ページ分のスキャンラインが揃わなくても投機的に解析処理を行うことにより、出力の判断を早期に行うことができるため、ページの印刷を早めることが可能となり、ＦＣＯＴの向上を図ることが可能となる。
【実施例２】
【０１０４】
第１実施例ではページの前半部分だけを投機解析してその結果で印刷の可否を判定していた。しかし、圧板に二つの異なるページ（片方は印刷許可、片方は印刷禁止）が同時に載せられた場合には、前半部分の判定だけで印刷の可否を判断してしまい、印刷禁止のページの印刷が行われる可能性がある。
【０１０５】
よって、スキャン部１０１の構成によって、投機解析を行うかどうかを判定するようにしてもよい。
【０１０６】
この場合、スキャン部１０１からページのラスターデータが送信される時に、送信条件として、スキャナが圧板か、それともＡＤＦ（Ａｕｔｏ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｅｅｄｅｒ）を用いているかの条件を送るようにする。
【０１０７】
そして異なるページが混在するような読み方がなされた場合は投機解析を行わず、全ページをスキャンした後に解析するように変更して、ページの印刷条件を損なわない場合にのみＦＣＯＴの高速化を図れるようにしてもよい。
【実施例３】
【０１０８】
第１実施例では投機スキャンライン定数が固定値（２３３３ライン）を採用していた。この値は状況に応じて変更しても構わない。例としては、投機解析による解析結果の成功率をカウントしておき、成功率が低い場合には投機スキャンライン定数を増加させることによって、投機解析の成功率を上げることが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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