(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部と、
前記映像情報に含まれる画像の特徴量に基づいて、前記物体の表面の分光反射特性を推定する推定部と、
前記分光反射特性において、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、前記分光反射特性に基づいて前記第１の色成分よりも強調することによって前記画像から得られる、強調された信号から、前記埋め込み情報を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記埋め込み情報に基づいて、情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報検出装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記画像内の前記複数の色成分の特徴量に基づいて、前記複数の色成分の各々に対応する反射率を求め、前記検出部は、前記複数の色成分それぞれに対応する複数の反射率を前記分光反射特性として用いることを特徴とする請求項１記載の情報検出装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記画像を複数の領域に分割し、各領域の特徴量に基づいて各領域に対応する分光反射特性を推定し、前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、前記第２の色成分を強調することを特徴とする請求項１又は２記載の情報検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号のうち特定の成分の信号を選択し、前記複数の領域において選択した複数の信号を用いて前記埋め込み情報を検出することを特徴とする請求項３記載の情報検出装置。
【請求項５】
前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号を重み付けし、前記複数の領域において重み付けした複数の信号を用いて前記埋め込み情報を検出することを特徴とする請求項３記載の情報検出装置。
【請求項６】
端末装置と情報処理装置とを備える情報検出システムであって、
前記端末装置は、
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部と、
前記映像情報を前記情報処理装置へ送信する第１の通信部と、
前記情報処理装置から受信した前記埋め込み情報に基づいて、情報を出力する出力部とを含み、
前記情報処理装置は、
前記映像情報に含まれる画像の特徴量に基づいて、前記物体の表面の分光反射特性を推定する推定部と、
前記分光反射特性において、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、前記分光反射特性に基づいて前記第１の色成分よりも強調することによって前記画像から得られる、強調された信号から、前記埋め込み情報を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記埋め込み情報を前記端末装置へ送信する第２の通信部とを含むことを特徴とする情報検出システム。
【請求項７】
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部を参照し、
前記映像情報に含まれる画像の特徴量に基づいて、前記物体の表面の分光反射特性を推定し、
前記分光反射特性において、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、前記分光反射特性に基づいて前記第１の色成分よりも強調することによって前記画像から得られる、強調された信号から、前記埋め込み情報を検出し、
検出した前記埋め込み情報に基づいて情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる情報検出プログラム。
【請求項８】
コンピュータが、
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部を参照し、
前記映像情報に含まれる画像の特徴量に基づいて、前記物体の表面の分光反射特性を推定し、
前記分光反射特性において、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、前記分光反射特性に基づいて前記第１の色成分よりも強調することによって前記画像から得られる、強調された信号から、前記埋め込み情報を検出し、
検出した前記埋め込み情報に基づいて情報を出力する、
ことを特徴とする情報検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検出装置、情報検出システム、情報検出プログラム、及び情報検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子透かしを利用したスマートデバイスへの広告配信等が普及している。
電子透かし技術の１つとして、動画像データの画質が劣化しないように透かし情報を動画像データに埋め込む電子透かし埋め込み装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この電子透かし埋め込み装置は、動画像データ中の各画像に重畳される透かしパターンの面積を、時系列に沿って、電子透かし情報に含まれるシンボルの値に応じて周期的に変化させる。そして、電子透かし埋め込み装置は、各画像とその画像に対応する透かしパターンとが重なる領域に含まれる各画素の値を、透かしパターンに含まれる画素が持つ所定の値に応じて修正する。
【０００３】
光無線通信を行う光源から送信される情報を精度良く受信する光無線通信装置も知られている（例えば、特許文献２を参照）。この光無線通信装置は、光無線通信光源を含む１以上の光源を撮影した撮影画像内において、光源の画像を検出し、検出した光源の画像から光無線通信光源の画像の位置情報を取得する。そして、光無線通信装置は、光無線通信光源の画像の位置情報から、光無線通信光源から出力される光が入射される位置である入射位置の情報を取得し、その入射位置において光無線通信光源から光無線通信により送信される情報を取得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１４２７４１号公報
【特許文献２】特開２０１１−００９８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来の電子透かしを利用した情報配信では、物体からの反射光に含まれる情報を安定して検出することは困難である。
【０００６】
なお、かかる問題は、電子透かしを利用したスマートデバイスへの情報配信に限らず、物体からの反射光に含まれる埋め込み情報を検出する他の情報検出装置においても生ずるものである。
【０００７】
１つの側面において、本発明は、物体からの反射光に含まれる埋め込み情報を精度良く検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの案では、情報検出装置は、記憶部、検出部、及び出力部を含む。
記憶部は、色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する。検出部は、物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調し、強調した信号から埋め込み情報を検出する。出力部は、検出部が検出した埋め込み情報に基づいて、情報を出力する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態によれば、物体からの反射光に含まれる埋め込み情報を精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】反射光を利用した情報配信を示す図である。
【図２】対象物体を撮影した画像を示す図である。
【図３】情報検出装置の機能的構成図である。
【図４】情報検出処理のフローチャートである。
【図５】照明装置の構成図である。
【図６】情報検出装置の第１の具体例を示す図である。
【図７】情報検出処理の第１の具体例を示すフローチャートである。
【図８】第１の推定処理のフローチャートである。
【図９】第２の推定処理のフローチャートである。
【図１０】画像の分割を示す図である。
【図１１】領域間の境界が物体間の境界と一致しない画像を示す図である。
【図１２】第１の強調処理のフローチャートである。
【図１３】第２の強調処理のフローチャートである。
【図１４】４個の領域に分割された画像を示す図である。
【図１５】２個の領域に分割された画像を示す図である。
【図１６】時間方向にシフトした埋め込み情報を示す図である。
【図１７】Ｕ成分とＶ成分の間の干渉を示す図である。
【図１８】第３の強調処理のフローチャートである。
【図１９】第４の強調処理のフローチャートである。
【図２０】情報検出装置の第２の具体例を示す図である。
【図２１】情報検出処理の第２の具体例を示すフローチャートである。
【図２２】情報検出システムの構成図である。
【図２３】端末装置の処理のフローチャートである。
【図２４】情報処理装置の処理のフローチャートである。
【図２５】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
特許文献１の電子透かし埋め込み装置を照明装置、プロジェクタ等に対して適用し、物体に照射する光に情報を埋め込むことで、その物体を撮影した映像から物体に関連する埋め込み情報を取得することが可能になる。
【００１２】
図１は、物体からの反射光を利用した情報配信の例を示している。照明装置１０１は、ＲＧＢ色空間におけるＲ成分（赤）、Ｇ成分（緑）、及びＢ成分（青）のそれぞれに埋め込み情報が重畳された光を物体１０２に対して照射する。スマートデバイス１０３は、物体１０２により反射された光をカメラで撮影し、撮影した映像を解析することで埋め込み情報を検出し、検出した埋め込み情報を画面に表示する。
【００１３】
このような情報配信によれば、映像表示装置を設置していない店舗等においても、商品等の情報を簡単に発信することができる。このため、反射光を利用した情報配信は、今後普及することが予想される。
【００１４】
反射光を利用した情報配信では、照射される光の色に対して埋め込み情報が重畳されるが、物体１０２の表面の分光反射特性により、反射率が低い色の光はあまり反射されないため、その色に重畳された埋め込み情報の検出精度が低下する。このため、反射光から得られる埋め込み情報の検出精度は、物体の分光反射特性に依存して変化し、常に安定して情報を検出できるとは限らない。
【００１５】
光の波長をλとすると、実際に観測される反射光の分光分布Ｃ（λ）は、物体に対する入射光の分光分布Ｅ（λ）と分光反射率Ｒ（λ）との積で表される。
【００１６】
Ｃ（λ）＝Ｅ（λ）Ｒ（λ）      （１）
【００１７】
例えば、イチゴとレモンに対して青の光を照射すると、両方とも光を吸収するため、いずれの画像も暗くなる。一方、緑の光を照射すると、イチゴは光を吸収するのに対して、レモンは光を反射するため、イチゴの画像は暗くなり、レモンの画像は明るくなる。赤の光を照射すると、イチゴとレモンは両方とも光を反射するため、いずれの画像も明るくなる。
【００１８】
このように、物体によって分光反射率が異なるため、対象物体の周囲に他の物体が写っている場合、周囲の物体の分光反射率の影響により、埋め込み情報の検出精度が低下することがある。
【００１９】
図２は、対象物体を撮影した画像の例を示している。図２の画像内の領域２０２は、対象物体Ｊに対応し、領域２０１は、対象物体Ｊの周囲に存在する他の物体Ｉに対応する。領域２０１の面積は０．７５であり、領域２０２の面積は０．２５である。
【００２０】
白色の分光分布を有する光のＲＧＢ成分に振幅“１”の波状信号を重畳して、信号が重畳された光を対象物体Ｊに対して照射した場合を考える。この場合、物体の分光反射特性は、光のＲ成分、Ｇ成分、及びＢ成分のそれぞれの波長に対応する反射率α、反射率β、及び反射率γを用いて表すことができる。
【００２１】
光のＲＧＢ成分に重畳された信号をそれぞれＳＲ、ＳＧ、及びＳＢとし、物体Ｉの分光反射特性（α，β，γ）を（１，０，０）とし、物体Ｊの分光反射特性（α，β，γ）を（１，１，１）とする。このとき、物体表面における光の吸収により、物体Ｉからの反射光のＲＧＢ成分の信号の振幅（ＸＲＩ，ＸＧＩ，ＸＢＩ）は（１，０，０）となり、物体Ｊからの反射光のＲＧＢ成分の信号の振幅（ＸＲＪ，ＸＧＪ，ＸＢＪ）は（１，１，１）となる。
【００２２】
ここで、領域２０１から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲＩ，ＳＧＩ，ＳＢＩ）にノイズ（ＮＲＩ，ＮＧＩ，ＮＢＩ）が乗っているとすると、（ＳＲＩ，ＳＧＩ，ＳＢＩ）は、次式のように表される。
【００２３】
（ＳＲＩ，ＳＧＩ，ＳＢＩ）
＝（ＳＲ，０，０）＋（ＮＲＩ，ＮＧＩ，ＮＢＩ）      （２）
【００２４】
また、領域２０２から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲＪ，ＳＧＪ，ＳＢＪ）にノイズ（ＮＲＪ，ＮＧＪ，ＮＢＪ）が乗っているとすると、（ＳＲＪ，ＳＧＪ，ＳＢＪ）は、次式のように表される。
【００２５】
（ＳＲＪ，ＳＧＪ，ＳＢＪ）
＝（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）＋（ＮＲＪ，ＮＧＪ，ＮＢＪ）      （３）
【００２６】
照射される光に重畳された信号が時系列に変化する場合、撮影画像全体の平均画素値の時系列変化は、全画素の画素値の和の時系列変化と本質的に同じである。その理由は、全画素の画素値の和を画像内の画素の総数で除算すると、撮影画像全体の平均画素値が得られるためである。したがって、平均画素値の時系列変化が表す信号の振幅は、その信号を含む領域の面積に比例すると考えられる。
【００２７】
例えば、撮影画像全体に信号が含まれる場合の振幅が“１”であるとすると、その信号が撮影画像全体の７５％の領域に含まれる場合は、撮影画像全体から得られる信号の振幅は“０．７５”になる。図２の例では、平均画素値の時系列変化が表す信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式により求められる。
【００２８】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝領域２０１の面積＊領域２０１の信号＋領域２０２の面積＊領域２０２の信号
＝０．７５＊（ＳＲＩ，ＳＧＩ，ＳＢＩ）＋０．２５＊（ＳＲＪ，ＳＧＪ，ＳＢＪ）
＝（ＳＲ，０．２５ＳＧ，０．２５ＳＢ）＋０．７５＊（ＮＲＩ，ＮＧＩ，ＮＢＩ）
＋０．２５＊（ＮＲＪ，ＮＧＪ，ＮＢＪ）                        （４）
【００２９】
例えば、ＲＧＢ成分の各信号に対して、信号（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）の０．２６倍の大きさの逆符号のノイズが乗っている場合、式（４）の（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式のように表される。
【００３０】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝（ＳＲ，０．２５ＳＧ，０．２５ＳＢ）−０．２６＊（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）
＝（０．７４ＳＲ，−０．０１ＳＧ，−０．０１ＳＢ）                    （５）
【００３１】
この場合、信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）のＧ成分及びＢ成分については、ノイズにより信号が打ち消されてしまい、正しい信号が検出されない。
【００３２】
図３は、実施形態の情報検出装置の機能的構成例を示している。図３の情報検出装置３０１は、記憶部３１１、検出部３１２、及び出力部３１３を含む。
【００３３】
記憶部３１１は、色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する。検出部３１２は、記憶部３１１が記憶する映像情報から埋め込み情報を検出する。出力部３１３は、検出部３１２が検出した埋め込み情報に基づいて、情報を出力する。
【００３４】
図４は、図３の情報検出装置３０１が行う情報検出処理の例を示すフローチャートである。まず、検出部３１２は、記憶部３１１を参照し、物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を、第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調する（ステップ４０１）。
【００３５】
次に、検出部３１２は、強調した信号から埋め込み情報を検出し（ステップ４０２）、出力部３１３は、埋め込み情報、又は埋め込み情報により特定される他の情報を出力する（ステップ４０３）。
【００３６】
このような情報検出装置３０１によれば、物体からの反射光に含まれる埋め込み情報を精度良く検出することができる。
【００３７】
情報検出装置３０１は、物体を撮影するためのカメラを含むスマートデバイス、携帯電話機、端末装置等であってもよく、サーバのような情報処理装置であってもよい。
【００３８】
図５は、実施形態の照明装置の構成例を示している。図５の照明装置５０１は、発光制御部５１１及び発光部５１２を含む。発光部５１２は、例えば、ＲＧＢ成分の発光素子を含み、ＲＧＢ成分を含む光を物体に対して照射する。発光制御部５１１は、発光素子の発光量又は位相を制御して、照射される光のＲＧＢ成分を時系列に変化させることで、光に埋め込み情報を重畳する。照射される光の分光分布は、例えば、白色に設定される。
【００３９】
埋め込み情報は、広告、商品説明等の物体に関連する情報であってもよく、物体に関連しない情報であってもよい。また、埋め込み情報は、情報検出装置に出力させる情報を特定するためのＩＤ、Uniform Resource Locator（ＵＲＬ）等であってもよい。
【００４０】
図６は、図３の情報検出装置３０１の第１の具体例を示している。図６の情報検出装置３０１は、記憶部３１１、検出部３１２、出力部３１３、カメラ６０１、及び推定部６０２を含む。カメラ６０１は、物体からの反射光を受光する受光素子を含み、物体を撮影して映像情報６１１を生成し、映像情報６１１を記憶部３１１に格納する。推定部６０２は、映像情報６１１を用いて、物体の分光反射特性６１２を推定し、分光反射特性６１２を記憶部３１１に格納する。
【００４１】
図７は、図６の情報検出装置３０１が行う情報検出処理の例を示すフローチャートである。まず、カメラ６０１は、物体を撮影して物体の画像を生成し、その画像を映像情報６１１として記憶部３１１に格納する（ステップ７０１）。次に、推定部６０２は、映像情報６１１に含まれる画像を用いて、物体の分光反射特性６１２を推定し、記憶部３１１に格納する（ステップ７０２）。
【００４２】
次に、検出部３１２は、映像情報６１１に含まれる画像から得られる信号を、分光反射特性６１２に基づく強調処理により強調し（ステップ７０３）、強調した信号から埋め込み情報を検出する（ステップ７０４）。そして、検出部３１２は、所定の情報を取得したか否かをチェックする（ステップ７０５）。
【００４３】
検出部３１２は、例えば、所定数のシンボルを検出した場合、又は誤り検出の結果が誤りなしである場合に、所定の情報を取得したと判定することができる。また、検出部３１２は、所定時間の映像からシンボルを検出した場合に、所定の情報を取得したと判定してもよい。
【００４４】
所定の情報を取得していない場合（ステップ７０５，ＮＯ）、情報検出装置３０１は、ステップ７０１以降の処理を繰り返す。そして、所定の情報を取得した場合（ステップ７０５，ＹＥＳ）、出力部３１３は、所定の情報に対応する埋め込み情報、又は埋め込み情報により特定される他の情報を出力する（ステップ７０６）。
【００４５】
埋め込み情報が他の情報を特定するためのＩＤ、ＵＲＬ等である場合、検出部３１２は、埋め込み情報に基づいてサーバ等の外部装置にアクセスし、外部装置からその情報を取得することができる。そして、出力部３１３は、取得された情報を出力する。出力部３１３は、例えば、埋め込み情報又は他の情報を表すテキスト、イラスト、画像等を画面に表示することができる。
【００４６】
図８は、図７のステップ７０２における第１の推定処理の例を示すフローチャートである。まず、推定部６０２は、画像の特徴量を計算する（ステップ８０１）。画像の特徴量としては、例えば、画像内の画素の画素値の平均値、総和、最大値、最小値、最頻値、中央値等の統計値を用いることができる。
【００４７】
そして、推定部６０２は、計算した特徴量を用いて分光反射特性６１２を推定する（ステップ８０２）。このとき、推定部６０２は、領域内のＲＧＢ成分の色成分毎に画素値の統計値を計算し、各色成分の統計値から各色成分の反射率を推定する。推定部６０２は、各色成分の階調範囲に対する統計値の比率を計算し、計算した比率を各色成分の反射率として用いてもよい。
【００４８】
この場合、検出部３１２は、図７のステップ７０３において、分光反射特性６１２に基づきＲＧＢ成分のうち特定の色成分の信号を選択し、ステップ７０４において、選択した色成分の信号から埋め込み情報を検出する。検出部３１２は、例えば、所定の閾値よりも大きな反射率を有する１つ又は複数の色成分を、特定の色成分として選択してもよい。これにより、反射率の大きな色成分ほど埋め込み情報の検出に用いられる確率が高くなるため、反射率の大きな色成分が反射率の小さな色成分よりも強調されることになる。
【００４９】
例えば、各色成分の階調範囲が０〜２５５であり、ＲＧＢ成分の平均値が（１２８，２５５，６４）である場合、分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００５０】
（α，β，γ）＝（１２８／２５５，２５５／２５５，６４／２５５）
＝（０．５，１．０，０．２５）                        （１１）
【００５１】
反射率の閾値が０．５である場合、ＲＧＢ成分のうちＧ成分が選択され、Ｇ成分の信号から埋め込み情報が検出される。これにより、Ｒ成分及びＢ成分の反射率よりも大きな反射率を有するＧ成分が、Ｒ成分及びＢ成分よりも強調される。
【００５２】
図９は、図７のステップ７０２における第２の推定処理の例を示すフローチャートである。まず、推定部６０２は、画像を複数の領域に分割し（ステップ９０１）、各領域の特徴量を計算する（ステップ９０２）。各領域の特徴量としては、例えば、各領域内の画素の画素値の統計値を用いることができる。
【００５３】
そして、推定部６０２は、各領域の特徴量を用いて各領域の分光反射特性６１２を推定する（ステップ９０３）。このとき、推定部６０２は、各領域内のＲＧＢ成分の成分毎に画素値の統計値を計算し、各色成分の統計値から各色成分の反射率を推定する。
【００５４】
例えば、図２に示した画像を４個（２×２）の領域に分割する場合、図１０に示すように、その画像が領域１００１〜領域１００４に分割される。このうち、領域１００１〜領域１００３は、図２の領域２０１に対応し、領域１００４は領域２０２に対応する。例えば、領域１００１〜領域１００３の各領域内のＲＧＢ成分の平均値が（２５５，０，０）である場合、これらの領域の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００５５】
（α，β，γ）＝（２５５／２５５，０／２５５，０／２５５）
＝（１，０，０）                              （１２）
【００５６】
また、領域１００４内のＲＧＢ成分の平均値が（２５５，２５５，２５５）である場合、領域１００４の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００５７】
（α，β，γ）＝（２５５／２５５，２５５／２５５，２５５／２５５）
＝（１，１，１）                              （１３）
【００５８】
図１０の例では、領域１００２と領域１００４との間の境界が、物体Ｉと物体Ｊとの間の境界と一致しており、領域１００３と領域１００４との間の境界も、物体Ｉと物体Ｊとの間の境界と一致している。しかし、画像を複数の領域に分割する場合、必ずしも、領域間の境界が物体間の境界と一致するとは限らない。
【００５９】
図１１は、領域間の境界が物体間の境界と一致しない画像の例を示している。撮影された画像１１０１が物体Ｉ、物体Ｊ、及び背景を含んでおり、画像１１０１が領域１１１１〜領域１１１４に分割された場合、領域１１１１及び領域１１１３は、物体Ｉと物体Ｊとを含む。また、領域１１１２は、物体Ｉ、物体Ｊ、及び背景を含み、領域１１１４は、物体Ｊと背景とを含む。
【００６０】
例えば、領域１１１１内のＲＧＢ成分の平均値が（２５５，１３，１３）である場合、領域１１１１の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００６１】
（α，β，γ）＝（２５５／２５５，１３／２５５，１３／２５５）
＝（１．０，０．０５，０．０５）                    （１４）
【００６２】
領域１１１２内のＲＧＢ成分の平均値が（２６，２，２３０）である場合、領域１１１１の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００６３】
（α，β，γ）＝（２６／２５５，２／２５５，２３０／２５５）
＝（０．１，０．０１，０．９）                    （１５）
【００６４】
領域１１１３内のＲＧＢ成分の平均値が（２５５，１５３，１５３）である場合、領域１１１１の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００６５】
（α，β，γ）＝（２５５／２５５，１５３／２５５，１５３／２５５）
＝（１．０，０．６，０．６）                    （１６）
【００６６】
領域１１１４内のＲＧＢ成分の平均値が（２６，２６，２５５）である場合、領域１１１１の分光反射特性（α，β，γ）は、次式により計算される。
【００６７】
（α，β，γ）＝（２６／２５５，２６／２５５，２５５／２５５）
＝（０．１，０．１，１．０）                    （１７）
【００６８】
このように、領域間の境界が物体間の境界と一致しない場合であっても、各領域の特徴量を用いて各領域の分光反射特性６１２を推定することができる。
【００６９】
図８又は図９の推定処理において、１時刻の画像の画素値に基づいて分光反射特性６１２を推定する代わりに、所定期間における複数時刻の画像の画素値の時間平均に基づいて分光反射特性６１２を推定してもよい。例えば、埋め込み情報を表す信号が所定の周期を有する波状信号であり、１周期の信号を平均すると一定値になるような信号である場合、１周期における複数時刻の画像の画素値の時間平均を用いることができる。これにより、分光反射特性６１２を精度良く推定することが可能になる。
【００７０】
図１２は、図７のステップ７０３における第１の強調処理の例を示すフローチャートである。第１の強調処理は、図９の推定処理により分光反射特性６１２が推定された場合に行われる。
【００７１】
まず、検出部３１２は、各領域の分光反射特性６１２に基づいて、各領域から特定の成分の信号を選択する（ステップ１２０１）。検出部３１２は、例えば、各領域において所定の閾値よりも大きな反射率を有する１つ又は複数の色成分を、特定の成分として選択してもよい。
【００７２】
次に、検出部３１２は、複数の領域において選択した同じ成分の信号の統計値を計算する（ステップ１２０２）。各領域の面積が同じである場合、統計値としては、複数の信号の総和、平均値、最頻値、二乗和等を用いてもよく、相関検出に基づく統計値を用いてもよい。
【００７３】
時刻ｎにおけるｍ個の領域において選択した同じ成分の信号Ｓ１（ｎ）〜信号Ｓｍ（ｎ）の二乗和を統計値Ｓ（ｎ）として用いた場合、検出部３１２は、例えば、次式により統計値Ｓ（ｎ）を計算することができる。
【００７４】
Ｓ（ｎ）＝ｓｇｎ（Ｓ１（ｎ））＊Ｓ１（ｎ）2＋
＋ｓｇｎ（Ｓ２（ｎ））＊Ｓ２（ｎ）2＋・・・
＋ｓｇｎ（Ｓｍ（ｎ））＊Ｓｍ（ｎ）2          （２１）
【００７５】
式（２１）のｓｇｎ（Ｓｉ（ｎ））（ｉ＝１〜ｍ）は、信号Ｓｉ（ｎ）の符号を表す。
【００７６】
また、相関検出に基づく統計値を用いた場合、検出部３１２は、例えば、次式の関数ｆ（τ１，τ２，．．．，τｍ）が最大になる変数τ１〜変数τｍの値τｍａｘ１〜τｍａｘｍを求める。
【００７７】
【数１】
0006620426.tif 000002
【００７８】
式（２２）のＴは、信号Ｓｉ（ｎ）の周期を表す。そして、検出部３１２は、τｍａｘ１〜τｍａｘｍを用いて信号Ｓ１（ｎ−τｍａｘ１）〜信号Ｓｍ（ｎ−τｍａｘｍ）を求め、信号Ｓｉ（ｎ）の代わりに信号Ｓｉ（ｎ−τｍａｘｉ）を用いて、総和、平均値、最頻値、二乗和等を計算する。
【００７９】
第１の強調処理を行った場合、図７のステップ７０４において、検出部３１２は、計算した統計値を用いて埋め込み情報を検出する。
【００８０】
例えば、図１０の領域１００１〜領域１００３の分光反射特性（α，β，γ）が（１，０，０）であり、反射率の閾値が０．５である場合、領域１００１〜領域１００３においてＲ成分が選択される。これにより、Ｇ成分及びＢ成分の反射率よりも大きな反射率を有するＲ成分が、Ｇ成分及びＢ成分よりも強調される。また、領域１００４の分光反射特性（α，β，γ）が（１，１，１）である場合、領域１００４においてＲ成分、Ｇ成分、及びＢ成分のすべての色成分が選択される。
【００８１】
ここで、領域１００１から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲ１，ＳＧ１，ＳＢ１）にノイズ（ＮＲ１，ＮＧ１，ＮＢ１）が乗っているとすると、（ＳＲ１，ＳＧ１，ＳＢ１）は、次式のように表される。
【００８２】
（ＳＲ１，ＳＧ１，ＳＢ１）
＝（ＳＲ，０，０）＋（ＮＲ１，ＮＧ１，ＮＢ１）      （２３）
【００８３】
領域１００２から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲ２，ＳＧ２，ＳＢ２）と、領域１００３から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲ３，ＳＧ３，ＳＢ３）についても、同様に、次式のように表される。
【００８４】
（ＳＲ２，ＳＧ２，ＳＢ２）
＝（ＳＲ，０，０）＋（ＮＲ２，ＮＧ２，ＮＢ２）      （２４）
（ＳＲ３，ＳＧ３，ＳＢ３）
＝（ＳＲ，０，０）＋（ＮＲ３，ＮＧ３，ＮＢ３）      （２５）
【００８５】
また、領域１００４から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）にノイズ（ＮＲ４，ＮＧ４，ＮＢ４）が乗っているとすると、（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）は、次式のように表される。
【００８６】
（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）
＝（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）＋（ＮＲ４，ＮＧ４，ＮＢ４）      （２６）
【００８７】
領域１００１〜領域１００３においては、Ｒ成分の信号ＳＲ１〜信号ＳＲ３がそれぞれ選択され、領域１００４においては、信号ＳＲ４、信号ＳＧ４、及び信号ＳＢ４が選択される。
【００８８】
したがって、複数の信号の総和を統計値として用いた場合、統計値を表す信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式により計算される。
【００８９】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝（ＳＲ１，０，０）＋（ＳＲ２，０，０）＋（ＳＲ３，０，０）
＋（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）
＝（４ＳＲ＋ＮＲ１＋ＮＲ２＋ＮＲ３＋ＮＲ４，ＳＧ＋ＮＧ４，ＳＢ＋ＮＧ４）
（２７）
【００９０】
例えば、ＲＧＢ成分の各信号に対して、信号（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）の０．２６倍の大きさの逆符号のノイズが乗っている場合、式（２７）の（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式のように表される。
【００９１】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝（４ＳＲ−４＊０．２６ＳＲ，ＳＧ−０．２６ＳＧ，ＳＢ−０．２６ＳＢ）
＝（２．９６ＳＲ，０．７４ＳＧ，０．７４ＳＢ）                        （２８）
【００９２】
この場合、信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）のＧ成分及びＢ成分についても、ノイズにより信号が打ち消されることはなく、正しい信号が検出される。
【００９３】
このように、反射率の閾値を適切に設定して、信号強度がノイズ強度よりも大きいと推定される色成分のみを選択することで、埋め込み情報の検出結果に対するノイズの影響を抑制することができる。特に、撮影した画像内に複数の物体が写っている場合であっても、埋め込み情報を精度良く検出することが可能になる。
【００９４】
このとき、画像をより細かく分割して領域の数を増加させることで、領域間の境界が物体間の境界と一致する可能性が高くなるため、色成分を精度良く選択することが可能になる。各領域において、信号強度がノイズ強度よりも小さいと推定される色成分は使用されないため、処理時間が削減されるとともに誤検出が抑制される。
【００９５】
図１３は、図７のステップ７０３における第２の強調処理の例を示すフローチャートである。第２の強調処理も、図９の推定処理により分光反射特性６１２が推定された場合に行われる。
【００９６】
まず、検出部３１２は、各領域の分光反射特性６１２に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号を重み付けする（ステップ１３０１）。検出部３１２は、例えば、各領域における複数の色成分の反射率を重みとして用いて、複数の色成分の信号を重み付けしてもよい。
【００９７】
次に、検出部３１２は、複数の領域において重み付けした同じ成分の信号の統計値を計算する（ステップ１３０２）。各領域の面積が同じである場合、統計値としては、複数の信号の総和、平均値、最頻値、二乗和等を用いてもよく、相関検出に基づく統計値を用いてもよい。
【００９８】
第２の強調処理を行った場合、図７のステップ７０４において、検出部３１２は、計算した統計値を用いて埋め込み情報を検出する。
【００９９】
図１４は、４個の領域に分割された画像の例を示している。領域１４０１〜領域１４０４のＲＧＢ成分の平均値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から推定された分光反射特性（α，β，γ）とが、以下のような値である場合を考える。
【０１００】
領域１４０１
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）
（α，β，γ）＝（１，０，０）
領域１４０２
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１４５，１９０，２３２）
（α，β，γ）＝（０．５５，０．７６，０．９１）
領域１４０３
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１４６，２０８，８０）
（α，β，γ）＝（０．５７，０．８２，０．３１）
領域１４０４
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）
（α，β，γ）＝（１，１，１）
【０１０１】
この場合、検出部３１２は、領域１４０１〜領域１４０４から得られるＲＧＢ成分の信号（ＳＲ１，ＳＧ１，ＳＢ１）〜信号（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）に対して、それぞれの領域における分光反射特性（α，β，γ）を重みとして乗算することができる。これにより、各領域において、ある色成分の反射率よりも大きな反射率を有する別の色成分が、ある色成分よりも強調される。
【０１０２】
領域１４０１〜領域１４０４において重みが乗算された信号の総和を統計値として用いた場合、統計値を表す信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式により計算される。
【０１０３】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝（１＊ＳＲ１，０＊ＳＧ１，０＊ＳＢ１）
＋（０．５５＊ＳＲ２，０．７６＊ＳＧ２，０．９１＊ＳＢ２）
＋（０．５７＊ＳＲ３，０．８２＊ＳＧ３，０．３１＊ＳＢ３）
＋（１＊ＳＲ４，１＊ＳＧ４，１＊ＳＢ４）
＝（ＳＲ１，０，０）
＋（０．５５ＳＲ２，０．７６ＳＧ２，０．９１ＳＢ２）
＋（０．５７ＳＲ３，０．８２ＳＧ３，０．３１ＳＢ３）
＋（ＳＲ４，ＳＧ４，ＳＢ４）
＝（ＳＲ１＋０．５５ＳＲ２＋０．５７ＳＲ３＋ＳＲ４，
０．７６ＳＧ２＋０．８２ＳＧ３＋ＳＧ４，
０．９１ＳＢ２＋０．３１ＳＢ３＋ＳＢ４）                    （３１）
【０１０４】
このように、各領域の分光反射特性に基づいて複数の成分の信号を重み付けすることで、埋め込み情報の検出結果に対するノイズの影響を抑制することができる。このとき、画像をより細かく分割して領域の数を増加させることで、領域間の境界が物体間の境界と一致する可能性が高くなるため、複数の成分の信号を精度良く重み付けすることが可能になる。
【０１０５】
次に、信号とノイズの比に基づいてノイズの影響を最小化する重み付け方法について説明する。ここでは、簡単のため、図１５に示すように、画像が２個の領域に分割されている場合を考える。領域１５０１及び領域１５０２の分光反射特性（α，β，γ）を、それぞれ、（α１，β１，γ１）及び（α２，β２，γ２）とする。
【０１０６】
まず、Ｒ成分の信号について考える。領域１５０１から得られるＲ成分の信号ＳＲ１に、全領域に一様に分布するホワイトノイズＮが乗っているとすると、信号ＳＲ１は、次式のように表される。
【０１０７】
ＳＲ１＝α１＊ＳＲ＋Ｎ      （３２）
【０１０８】
また、領域１５０２から得られるＲ成分の信号ＳＲ２にホワイトノイズＮが乗っているとすると、信号ＳＲ２は、次式のように表される。
【０１０９】
ＳＲ２＝α２＊ＳＲ＋Ｎ      （３３）
【０１１０】
領域１５０１及び領域１５０２におけるそれぞれの色成分の信号を式（３２）及び式（３３）と同様の計算式で表すことで、各領域において、ある色成分の反射率よりも大きな反射率を有する別の色成分が、ある色成分よりも強調されることになる。
【０１１１】
ここで、信号ＳＲ１に対する重みを１とし、信号ＳＲ２に対する重みをｗとして、領域１５０１及び領域１５０２において重みが乗算された信号の総和を統計値として用いた場合、統計値を表す信号ＳＲ’は、次式のように表される。
【０１１２】
ＳＲ’＝ＳＲ１＋ｗ＊ＳＲ２
＝（α１＊ＳＲ＋Ｎ）＋ｗ＊（α２＊ＳＲ＋Ｎ）
＝（α１＋ｗα２）ＳＲ＋（１＋ｗ）Ｎ          （３４）
【０１１３】
信号ＳＲ’に含まれる信号成分のパワーに対するノイズ成分のパワーの比率Ｑは、次式のように表される。
【０１１４】
Ｑ＝（（１＋ｗ）2ＮＰ）／（（α１＋ｗα２）2ＳＰ）      （３５）
【０１１５】
式（３５）のＮＰは、ノイズＮの二乗の時間平均を表し、ＳＰは、信号ＳＲの二乗の時間平均を表す。ＮＰ、ＳＰ、α１、及びα２はｗに依存しないため、式（３５）の比率Ｑが最小になるｗの値が、ノイズの影響を最小化する重みとなり、次式のように表される。
【０１１６】
ｗ＝α２／α１      （３６）
【０１１７】
同様にして、Ｇ成分の信号ＳＧ２に対する重みはβ２／β１となり、Ｂ成分の信号ＳＢ２に対する重みはγ２／γ１となる。したがって、領域１５０２における信号ＳＲ２、信号ＳＧ２、及び信号ＳＢ２に対する重みは、それぞれ、α２／α１、β２／β１、及びγ２／γ１となる。これらの重みを用いた場合、統計値を表す信号（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）は、次式により計算される。
【０１１８】
（ＳＲ’，ＳＧ’，ＳＢ’）
＝（ＳＲ１＋（α２／α１）ＳＲ２，ＳＧ１＋（β２／β１）ＳＧ２，
ＳＢ１＋（γ２／γ１）ＳＢ２）                              （３７）
【０１１９】
反射率α１が０である場合、α２／α１は無限大になるが、この場合は信号ＳＲ１及び信号ＳＲ２に対する重みを、それぞれ、０及びα２に置き換えることで、信号ＳＲ’を計算することができる。反射率β１又は反射率γ１が０である場合についても、反射率α１が０である場合と同様である。
【０１２０】
図１２又は図１３の強調処理によれば、反射率が低い色成分に重畳された埋め込み情報は、検出結果に対する寄与が小さくなるため、物体の分光反射特性に依らずに埋め込み情報を検出するためには、埋め込み情報を冗長化することが望ましい。例えば、ＲＧＢ成分それぞれに対して同じ埋め込み情報を重畳することで、埋め込み情報を冗長化することができる。また、複数の色成分の間で埋め込み情報を時間方向にシフトさせてもよい。
【０１２１】
図１６は、時間方向にシフトした埋め込み情報の例を示している。この例では、埋め込み情報がデータＤＡ、データＤＢ、及びデータＤＣに分割され、Ｒ成分に対してデータＤＡ、データＤＢ、及びデータＤＣが順番に重畳される。また、Ｇ成分に対してデータＤＢ、データＤＣ、及びデータＤＡが順番に重畳され、Ｂ成分に対してデータＤＣ、データＤＡ、及びデータＤＢが順番に重畳される。
【０１２２】
図１６（ａ）の場合、ＲＧＢ成分のすべての反射率が高いため、破線の矩形１６０１が示すように、最初のサイクルにおいて、Ｒ成分、Ｇ成分、及びＢ成分の信号からデータＤＡ、データＤＢ、及びデータＤＣを検出することができる。
【０１２３】
一方、図１６（ｂ）の場合、Ｂ成分の反射率が低いため、破線の矩形１６０２が示すように、最初のサイクルにおいて、Ｒ成分及びＧ成分の信号からデータＤＡ及びデータＤＢが検出される。続いて、２番目のサイクルにおいて、Ｒ成分及びＧ成分の信号からデータＤＢ及びデータＤＣが検出される。
【０１２４】
ところで、照明装置５０１は、ＲＧＢ色空間以外に、ＸＹＺ色空間、ＹＵＶ色空間、ＨＬＳ色空間等の他の色空間における複数の成分に対して、埋め込み情報を重畳することも可能である。例えば、Ｕ成分及びＶ成分の範囲を−１２８〜１２７にスケーリングしたＹＵＶ色空間におけるＹＵＶ成分からＲＧＢ成分への変換は、次式により表される。
【０１２５】
Ｒ＝１．０００Ｙ＋１．４０２Ｖ                    （４１）
Ｇ＝１．０００Ｙ−０．３４４Ｕ−０．７１４Ｖ      （４２）
Ｂ＝１．０００Ｙ＋１．７７２Ｕ                    （４３）
【０１２６】
このようにスケーリングされたＹＵＶ色空間は、ＹＣｂＣｒ色空間とも呼ばれる。以下では、スケーリングされたＹＵＶ色空間を、単にＹＵＶ色空間と記すことがある。Ｙ成分は輝度信号を表し、Ｕ成分及びＶ成分は色差信号を表す。ＲＧＢ成分からＹＵＶ成分への変換は、次式により表される。
【０１２７】
Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ      （４４）
Ｕ＝−０．１６９Ｒ−０．３３１Ｇ＋０．５００Ｂ    （４５）
Ｖ＝０．５００Ｒ−０．４１９Ｇ−０．０８１Ｂ      （４６）
【０１２８】
ＹＵＶ色空間のＹＵＶ成分に対して埋め込み情報を重畳する場合、図５の発光制御部５１１は、埋め込み情報を表すＹＵＶ成分の信号を、式（４１）〜式（４３）に従ってＲＧＢ成分の信号に変換する。そして、発光制御部５１１は、ＲＧＢ成分の信号により発光部５１２を制御することで、照射される光のＲＧＢ成分を時系列に変化させる。
【０１２９】
この場合、図６の推定部６０２は、図８又は図９の推定処理により分光反射特性６１２を推定する。次に、検出部３１２は、映像情報６１１に含まれる画像のＲＧＢ成分の画素値を、式（４４）〜式（４６）に従ってＹＵＶ成分の信号に変換するとともに、分光反射特性６１２に基づいてＹＵＶ成分の信号を強調する。そして、検出部３１２は、強調したＹＵＶ成分の信号から埋め込み情報を検出する。
【０１３０】
推定された分光反射特性６１２が（α，β，γ）である場合、式（４４）〜式（４６）のＲＧＢ成分にそれぞれの色成分の反射率を乗算することで、次式が得られる。
【０１３１】
Ｙ＝α＊０．２９９Ｒ＋β＊０．５８７Ｇ＋γ＊０．１１４Ｂ      （４７）
Ｕ＝−α＊０．１６９Ｒ−β＊０．３３１Ｇ＋γ＊０．５００Ｂ    （４８）
Ｖ＝α＊０．５００Ｒ−β＊０．４１９Ｇ−γ＊０．０８１Ｂ      （４９）
【０１３２】
例えば、図８の推定処理により分光反射特性６１２が推定された場合、検出部３１２は、画像のＲＧＢ成分の画素値を、式（４７）〜式（４９）に従ってＹＵＶ成分の信号に変換し、ＹＵＶ成分のうち特定の成分の信号を選択することができる。このとき、検出部３１２は、所定の閾値よりも大きな振幅を有する１つ又は複数の成分の信号を、特定の成分の信号として選択してもよい。
【０１３３】
式（４４）〜式（４６）の代わりに式（４７）〜式（４９）を用いることで、ＲＧＢ色空間において、ある色成分の反射率よりも大きな反射率を有する別の色成分が、ある色成分よりも強調される。また、信号を復号するＹＵＶ色空間において、特定の成分の信号を選択することで、選択された成分の信号が他の成分の信号よりも強調される。
【０１３４】
ここで、ＲＧＢ色空間からＹＵＶ色空間への変換の非対称性により、ＹＵＶ色空間のある成分に重畳された信号が減衰したり、他の成分へ干渉したりすることがある。
【０１３５】
図１７は、Ｕ成分とＶ成分の間の干渉の例を示している。Ｕ成分又はＶ成分に振幅が“１”の正弦波の信号を重畳し、式（４１）〜式（４３）に従ってＹＵＶ成分の信号からＲＧＢ成分の信号に変換した後に、式（４７）〜式（４９）に従ってＲＧＢ成分の信号からＹＵＶ成分の信号に変換する場合を考える。
【０１３６】
例えば、Ｕ成分に正弦波の信号が重畳されており、（α，β，γ）＝（１．０，０．６，０）である場合、図１７（ａ）に示すように、画像から得られるＹＵＶ成分の信号において、Ｕ成分からＶ成分への干渉が生じる。
【０１３７】
また、Ｖ成分に正弦波の信号が重畳されており、（α，β，γ）＝（１．０，０．６，０）である場合、図１７（ｂ）に示すように、画像から得られるＹＵＶ成分の信号において、Ｖ成分からＵ成分への干渉が生じる。
【０１３８】
そこで、検出部３１２は、ＹＵＶ色空間の成分間における干渉を考慮して、ＹＵＶ成分の信号を強調する。この場合、例えば、以下のような手順で、ＹＵＶ成分のうち特定の成分の信号が選択される。
【０１３９】
まず、検出部３１２は、埋め込み情報を表す信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（０，１，０）を、式（４１）〜式（４３）に従ってＲＧＢ成分の信号に変換した後、式（４７）〜式（４９）に従ってＹＵＶ成分の信号（Ｙｕ，Ｕｕ，Ｖｕ）に変換する。
【０１４０】
同様に、検出部３１２は、埋め込み情報を表す信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（０，０，１）を、式（４１）〜式（４３）に従ってＲＧＢ成分の信号に変換した後、式（４７）〜式（４９）に従ってＹＵＶ成分の信号（Ｙｖ，Ｕｖ，Ｖｖ）に変換する。そして、検出部３１２は、次の不等式が成り立つか否かをチェックする。
【０１４１】
ＵＤ＝｜Ｕｕ｜−｜Ｕｖ｜＞閾値      （５１）
ＶＤ＝｜Ｖｖ｜−｜Ｖｕ｜＞閾値      （５２）
【０１４２】
検出部３１２は、不等式（５１）が成り立つ場合、Ｕ成分の信号を選択し、不等式（５２）が成り立つ場合、Ｖ成分の信号を選択することで、埋め込み情報の検出に適した成分の信号を選択することができる。例えば、図１７の例において、閾値が０．５である場合、次の不等式が成り立つ。
【０１４３】
ＵＤ＝｜０．０７｜−｜０．１０｜＝−０．０３＜０．５    （５３）
ＶＤ＝｜０．８８｜−｜０．０９｜＝０．７９＞０．５      （５４）
【０１４４】
そこで、検出部３１２は、ＹＵＶ成分のうちＶ成分の信号のみを選択し、Ｖ成分の信号から埋め込み情報を検出する。
【０１４５】
さらに、Ｙ成分にも埋め込み情報が重畳される場合、検出部３１２は、まず、埋め込み情報を表す信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（１，０，０）を、式（４１）〜式（４３）に従ってＲＧＢ成分の信号に変換する。次に、検出部３１２は、ＲＧＢ成分の信号を、式（４７）〜式（４９）に従ってＹＵＶ成分の信号（Ｙｙ，Ｕｙ，Ｖｙ）に変換する。そして、検出部３１２は、不等式（５１）及び不等式（５２）の代わりに、次の不等式が成り立つか否かをチェックする。
【０１４６】
ＹＤ＝｜Ｙｙ｜−｜Ｙｕ｜−｜Ｙｖ｜＞閾値      （５５）
ＵＤ＝｜Ｕｕ｜−｜Ｕｙ｜−｜Ｕｖ｜＞閾値      （５６）
ＶＤ＝｜Ｖｖ｜−｜Ｖｙ｜−｜Ｖｕ｜＞閾値      （５７）
【０１４７】
検出部３１２は、不等式（５５）が成り立つ場合、Ｙ成分の信号を選択し、不等式（５６）が成り立つ場合、Ｕ成分の信号を選択し、不等式（５７）が成り立つ場合、Ｖ成分の信号を選択する。これにより、埋め込み情報の検出に適した成分の信号を選択することができる。
【０１４８】
ＹＵＶ成分それぞれに異なる振幅の信号が重畳される場合は、振幅の比率に応じて信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）の値を変更すればよい。例えば、Ｕ成分及びＶ成分の振幅の比率が１：２である場合、検出部３１２は、信号（Ｙｕ，Ｕｕ，Ｖｕ）を計算する際に、信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（０，１，０）を用い、信号（Ｙｖ，Ｕｖ，Ｖｖ）を計算する際に、信号（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（０，０，２）を用いる。
【０１４９】
図１８は、図７のステップ７０３における第３の強調処理の例を示すフローチャートである。第３の強調処理は、図９の推定処理により分光反射特性６１２が推定された場合に行われる。
【０１５０】
まず、検出部３１２は、各領域の分光反射特性６１２に基づいて、各領域におけるＹＵＶ成分の信号の振幅を推定する（ステップ１８０１）。このとき、検出部３１２は、例えば、上述した信号（Ｙｙ，Ｕｙ，Ｖｙ）、信号（Ｙｕ，Ｕｕ，Ｖｕ）、及び信号（Ｙｖ，Ｕｖ，Ｖｖ）を計算し、｜Ｙｙ｜、｜Ｙｕ｜、｜Ｙｖ｜、｜Ｕｕ｜、｜Ｕｙ｜、｜Ｕｖ｜、｜Ｖｖ｜、｜Ｖｙ｜、及び｜Ｖｕ｜を求める。
【０１５１】
次に、検出部３１２は、各領域の分光反射特性６１２に基づき、各領域のＲＧＢ成分の画素値を、式（４４）〜式（４６）に従ってＹＵＶ成分の信号に変換する（ステップ１８０２）。
【０１５２】
次に、検出部３１２は、各領域からＹＵＶ成分のうち特定の成分の信号を選択する（ステップ１８０３）。このとき、検出部３１２は、例えば、不等式（５５）〜不等式（５７）を用いて、１つ又は複数の成分の信号を選択することができる。
【０１５３】
次に、検出部３１２は、複数の領域において選択した同じ成分の信号の統計値を計算する（ステップ１８０４）。
【０１５４】
このように、不等式（５５）〜不等式（５７）の閾値を適切に設定して、信号強度がノイズ強度よりも大きいと推定される成分のみを選択することで、埋め込み情報の検出結果に対するノイズの影響を抑制することができる。
【０１５５】
図１９は、図７のステップ７０３における第４の強調処理の例を示すフローチャートである。第４の強調処理も、図９の推定処理により分光反射特性６１２が推定された場合に行われる。図１９のステップ１９０１及びステップ１９０２の処理は、図１８のステップ１８０１及びステップ１８０２の処理と同様である。
【０１５６】
ステップ１９０２に続いて、検出部３１２は、各領域の分光反射特性６１２に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号を重み付けする（ステップ１９０３）。このとき、検出部３１２は、例えば、不等式（５５）〜不等式（５７）の左辺のＹＤ、ＵＤ、及びＶＤを、それぞれ、Ｙ成分、Ｕ成分、及びＶ成分の重みとして用いて、複数の成分の信号を重み付けしてもよい。これにより、各領域において、各成分の信号がその信号の重みに応じて強調される。
【０１５７】
次に、検出部３１２は、複数の領域において重み付けした同じ成分の信号の統計値を計算する（ステップ１９０４）。
【０１５８】
図１４に示したように、画像が４個の領域に分割され、領域１４０１〜領域１４０４のＲＧＢ成分の平均値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から推定された分光反射特性（α，β，γ）とが、以下のような値である場合を考える。
【０１５９】
領域１４０１
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）
（α，β，γ）＝（１，０，０）
領域１４０２
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１４５，１９０，２３２）
（α，β，γ）＝（０．５５，０．７６，０．９１）
領域１４０３
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１４６，２０８，８０）
（α，β，γ）＝（０．５７，０．８２，０．３１）
領域１４０４
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）
（α，β，γ）＝（１，１，１）
【０１６０】
Ｕ成分及びＶ成分に埋め込み情報が重畳されている場合、検出部３１２は、不等式（５１）及び不等式（５２）の左辺のＵＤ及びＶＤを、それぞれ、Ｕ成分及びＶ成分の重みとして用いることができる。この場合、検出部３１２は、領域１４０１〜領域１４０４から得られるＵ成分及びＶ成分の信号（ＳＵ１，ＳＶ１）〜信号（ＳＵ４，ＳＶ４）に対して、各領域におけるＵ成分及びＶ成分の重みを乗算する。
【０１６１】
領域１４０１〜領域１４０４において重みが乗算された信号の総和を統計値として用いた場合、統計値を表す信号（ＳＵ’，ＳＶ’）は、次式により計算される。
【０１６２】
（ＳＵ’，ＳＶ’）
＝（−０．２４＊ＳＵ１，０．７０＊ＳＶ１）
＋（０．８４＊ＳＵ２，０．５９＊ＳＶ２）
＋（０．３１＊ＳＵ３，０．５７＊ＳＶ３）
＋（１．０＊ＳＵ４，１．０＊ＳＶ４）
＝（−０．２４ＳＵ１＋０．８４ＳＵ２＋０．３１ＳＵ３＋ＳＵ４，
０．７ＳＶ１＋０．５９ＳＶ２＋０．５７ＳＶ３＋ＳＶ４）      （６１）
【０１６３】
このように、各領域の分光反射特性から推定されたＹＵＶ成分の信号の振幅に基づいて、複数の成分の信号を重み付けすることで、埋め込み情報の検出結果に対するノイズの影響を抑制することができる。
【０１６４】
次に、信号とノイズの比に基づいてノイズの影響を最小化する重み付け方法について説明する。図１５に示したように、画像が２個の領域に分割され、領域１５０１及び領域１５０２の分光反射特性（α，β，γ）が、それぞれ、（α１，β１，γ１）及び（α２，β２，γ２）である場合を考える。
【０１６５】
光のＹＵＶ成分に重畳された信号をそれぞれＳＹ、ＳＵ、及びＳＶとする。また、領域１５０１における（ＹＤ，ＵＤ，ＶＤ）を（ｙ１，ｕ１，ｖ１）とし、領域１５０２における（ＹＤ，ＵＤ，ＶＤ）を（ｙ２，ｕ２，ｖ２）とする。
【０１６６】
まず、Ｙ成分の信号について考える。領域１５０１から得られるＹ成分の信号ＳＹ１に、全領域に一様に分布するホワイトノイズＮが乗っているとすると、信号ＳＹ１は、次式のように表される。
【０１６７】
ＳＹ１＝ｙ１＊ＳＹ＋Ｎ      （６２）
【０１６８】
また、領域１５０２から得られるＹ成分の信号ＳＹ２にホワイトノイズＮが乗っているとすると、信号ＳＹ２は、次式のように表される。
【０１６９】
ＳＹ２＝ｙ２＊ＳＹ＋Ｎ      （６３）
【０１７０】
ここで、信号ＳＹ１に対する重みを１とし、信号ＳＹ２に対する重みをｗとして、領域１５０１及び領域１５０２において重みが乗算された信号の総和を統計値として用いた場合、統計値を表す信号ＳＹ’は、次式のように表される。
【０１７１】
ＳＹ’＝ＳＹ１＋ｗ＊ＳＹ２
＝（ｙ１＊ＳＹ＋Ｎ）＋ｗ＊（ｙ２＊ＳＹ＋Ｎ）
＝（ｙ１＋ｗｙ２）ＳＹ＋（１＋ｗ）Ｎ          （６４）
【０１７２】
信号ＳＹ’に含まれる信号成分のパワーに対するノイズ成分のパワーの比率Ｑは、次式のように表される。
【０１７３】
Ｑ＝（（１＋ｗ）2ＮＰ）／（（ｙ１＋ｗｙ２）2ＳＰ）      （６５）
【０１７４】
式（６５）のＮＰは、ノイズＮの二乗の時間平均を表し、ＳＰは、信号ＳＹの二乗の時間平均を表す。ＮＰ、ＳＰ、ｙ１、及びｙ２はｗに依存しないため、式（６５）の比率Ｑが最小になるｗの値が、ノイズの影響を最小化する重みとなり、次式のように表される。
【０１７５】
ｗ＝ｙ２／ｙ１      （６６）
【０１７６】
同様にして、Ｕ成分の信号ＳＵ２に対する重みはｕ２／ｕ１となり、Ｖ成分の信号ＳＶ２に対する重みはｖ２／ｖ１となる。したがって、領域１５０２における信号ＳＹ２、信号ＳＵ２、及び信号ＳＶ２に対する重みは、それぞれ、ｙ２／ｙ１、ｕ２／ｕ１、及びｖ２／ｖ１となる。これらの重みを用いた場合、統計値を表す信号（ＳＹ’，ＳＵ’，ＳＶ’）は、次式により計算される。
【０１７７】
（ＳＹ’，ＳＵ’，ＳＶ’）
＝（ＳＹ１＋（ｙ２／ｙ１）ＳＹ２，ＳＵ１＋（ｕ２／ｕ１）ＳＵ２，
ＳＶ１＋（ｖ２／ｖ１）ＳＶ２）                              （６７）
【０１７８】
ｙ１が０である場合、ｙ２／ｙ１は無限大になるが、この場合は信号ＳＹ１及び信号ＳＹ２に対する重みを、それぞれ、０及びｙ２に置き換えることで、信号ＳＹ’を計算することができる。ｕ１又はｖ１が０である場合についても、ｙ１が０である場合と同様である。
【０１７９】
図２０は、図３の情報検出装置３０１の第２の具体例を示している。図２０の情報検出装置３０１は、図６の情報検出装置３０１から推定部６０２を除いた構成を有する。この場合、情報検出装置３０１の外部に設けられた分光測定器が、物体を含む範囲の分光反射特性６１２を測定し、測定した分光反射特性６１２を情報検出装置３０１に送信する。そして、情報検出装置３０１は、受信した分光反射特性６１２を記憶部３１１に格納する。
【０１８０】
記憶部３１１は、事前に測定された分光反射特性６１２を記憶していてもよく、カメラ６０１が物体を撮影したときに分光測定器から受信した分光反射特性６１２を記憶してもよい。また、カメラ６０１が物体を撮影したときに、分光測定器が分光反射特性６１２を測定して画面に表示し、ユーザが、入力装置を介して、表示された分光反射特性６１２を情報検出装置３０１に入力してもよい。
【０１８１】
図２１は、図２０の情報検出装置３０１が行う情報検出処理の例を示すフローチャートである。図２１のステップ２１０１〜及びステップ２１０５の処理は、図７のステップ７０１及びステップ７０３〜ステップ７０６の処理と同様である。
【０１８２】
この場合、検出部３１２は、ステップ２１０２において、分光反射特性６１２に基づき、色空間における複数の成分の信号のうち特定の成分の信号を選択し、ステップ２１０３において、選択した成分の信号から埋め込み情報を検出する。複数の成分の信号は、ＲＧＢ成分の信号であってもよく、ＹＵＶ成分の信号であってもよい。
【０１８３】
このような情報検出処理によれば、分光反射特性６１２を推定する処理が省略されるため、情報検出装置３０１の負荷が軽減される。
【０１８４】
図２２は、物体を撮影する装置と、撮影した画像から埋め込み情報を検出する装置とを分離した情報検出システムの構成例を示している。図２２の情報検出システムは、端末装置２２０１及び情報処理装置２２０２を含む。端末装置２２０１は、出力部３１３、カメラ６０１、通信部２２１１、及び記憶部２２１２を含み、情報処理装置２２０２は、記憶部３１１、検出部３１２、推定部６０２、及び通信部２２２１を含む。
【０１８５】
端末装置２２０１の記憶部２２１２は、映像情報６１１を記憶し、通信部２２１１と通信部２２２１は、通信ネットワークを介して互いに情報を送受信することができる。
【０１８６】
図２３は、図２２の端末装置２２０１が行う処理の例を示すフローチャートである。図２３のステップ２３０１、ステップ２３０４、及びステップ２３０５の処理は、図７のステップ７０１、ステップ７０５、及びステップ７０６の処理と同様である。
【０１８７】
ステップ２３０１に続いて、通信部２２１１は、映像情報６１１に含まれる画像を情報処理装置２２０２へ送信する（ステップ２３０２）。そして、通信部２２１１は、情報処理装置２２０２から埋め込み情報を受信し、端末装置２２０１は、受信した埋め込み情報に基づいて、ステップ２３０４以降の処理を行う。
【０１８８】
図２４は、図２２の情報処理装置２２０２が行う処理の例を示すフローチャートである。図２４のステップ２４０２〜ステップ２４０４の処理は、図７のステップ７０２〜ステップ７０４の処理と同様である。
【０１８９】
まず、通信部２２２１は、端末装置２２０１から画像を受信し、記憶部３１１は、受信した画像を映像情報６１１として記憶する（ステップ２４０１）。次に、情報処理装置２２０２は、映像情報６１１に含まれる画像に基づいて、ステップ２４０２〜ステップ２４０４の処理を行う。ステップ２４０４に続いて、通信部２２２１は、画像から検出された埋め込み情報を端末装置２２０１へ送信する（ステップ２４０５）。
【０１９０】
このような情報検出システムによれば、端末装置２２０１は、画像を撮影して送信するだけで済むため、端末装置２２０１の負荷が大幅に軽減される。
【０１９１】
図５の照明装置５０１の構成は一例に過ぎず、照明装置５０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、発光部５１２は、ＲＧＢ成分以外の色成分の発光素子を含んでいてもよい。また、照明装置５０１の代わりに、プロジェクタ等の映像投影装置を用いて、埋め込み情報が重畳された光を物体に照射してもよい。
【０１９２】
図３、図６、及び図２０の情報検出装置３０１の構成は一例に過ぎず、情報検出装置３０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図６及び図２０の情報検出装置３０１において、映像情報６１１を外部の装置から受信する場合は、カメラ６０１を省略することができる。図６の情報検出装置３０１において、分光反射特性６１２を推定する処理が外部の装置により行われる場合は、推定部６０２を省略することができる。
【０１９３】
図４、図７〜図９、図１２、図１３、図１８、図１９、及び図２１のフローチャートは一例に過ぎず、情報検出装置３０１の構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図７及び図２１の情報検出処理において、映像情報６１１を外部の装置から受信する場合は、ステップ７０１及びステップ２１０１の処理を省略することができる。図７の情報検出処理において、分光反射特性６１２を推定する処理が外部の装置により行われる場合は、ステップ７０２の処理を省略することができる。
【０１９４】
図８及び図９の推定処理において、推定部６０２は、ＲＧＢ成分の画素値の代わりに、他の色成分の画素値を用いて分光反射特性６１２を推定してもよい。ＲＧＢ色空間又はＹＵＶ色空間の代わりに、ＸＹＺ色空間、ＨＬＳ色空間等の他の色空間の成分に埋め込み情報が重畳される場合は、図１８及び図１９の強調処理において、検出部３１２は、ＹＵＶ色空間の代わりに他の色空間を用いて信号を強調する。
【０１９５】
図２２の情報検出システムの構成は一例に過ぎず、情報検出システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、端末装置２２０１において、映像情報６１１を外部の装置から受信する場合は、カメラ６０１を省略することができる。情報処理装置２２０２において、分光反射特性６１２を推定する処理が外部の装置により行われる場合は、推定部６０２を省略することができる。
【０１９６】
図２３及び図２４のフローチャートは一例に過ぎず、情報検出システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、端末装置２２０１が映像情報６１１を外部の装置から受信する場合は、図２３のステップ２３０１の処理を省略することができる。
【０１９７】
端末装置２２０１が分光反射特性６１２を推定して情報処理装置２２０２へ送信する場合は、図２４のステップ２４０２の処理を省略することができる。さらに、端末装置２２０１が信号を強調して情報処理装置２２０２へ送信する場合は、ステップ２４０３の処理も省略することができる。
【０１９８】
図９の推定処理において、端末装置２２０１がステップ９０１及びステップ９０２の処理を行って、各領域の特徴量を情報処理装置２２０２へ送信する場合は、推定部６０２は、ステップ９０３の処理のみを行えばよい。
【０１９９】
図２、図１０、図１１、図１４、及び図１５の画像は一例に過ぎず、情報検出装置３０１又は情報検出システムの構成又は条件に応じて別の画像を用いてもよい。例えば、画像を複数の領域に分割する場合、領域の数は２以上の整数であればよく、領域の形状は矩形以外の形状であってもよい。
【０２００】
図３、図６、及び図２０の情報検出装置３０１と、図２２の端末装置２２０１及び情報処理装置２２０２は、例えば、図２５に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現可能である。
【０２０１】
図２５の情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）２５０１、メモリ２５０２、入力装置２５０３、出力装置２５０４、補助記憶装置２５０５、媒体駆動装置２５０６、及びネットワーク接続装置２５０７を含む。これらの構成要素はバス２５０８により互いに接続されている。
【０２０２】
メモリ２５０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリである。メモリ２５０２は、情報検出装置３０１、端末装置２２０１、又は情報処理装置２２０２が行う処理のためのプログラム及びデータを格納する。メモリ２５０２は、記憶部３１１又は記憶部２２１２として用いることができる。
【０２０３】
情報処理装置が情報検出装置３０１又は情報処理装置２２０２である場合、ＣＰＵ２５０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ２５０２を利用してプログラムを実行することにより、検出部３１２及び推定部６０２として動作する。
【０２０４】
入力装置２５０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置２５０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。処理結果は、所定の情報に対応する埋め込み情報、又は埋め込み情報により特定される他の情報であってもよい。出力装置２５０４は、出力部３１３として用いることができる。
【０２０５】
補助記憶装置２５０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置２５０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置２５０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２５０２にロードして使用することができる。補助記憶装置２５０５は、記憶部３１１又は記憶部２２１２として用いることができる。
【０２０６】
媒体駆動装置２５０６は、可搬型記録媒体２５０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体２５０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体２５０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。ユーザ又はオペレータは、この可搬型記録媒体２５０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２５０２にロードして使用することができる。
【０２０７】
このように、プログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ２５０２、補助記憶装置２５０５、及び可搬型記録媒体２５０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【０２０８】
ネットワーク接続装置２５０７は、Local Area Network（ＬＡＮ）、インターネット等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。情報処理装置は、ネットワーク接続装置２５０７を介して外部の装置からプログラム及びデータを受信し、それらをメモリ２５０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置２５０７は、通信部２２１１又は通信部２２２１として用いることができる。
【０２０９】
情報処理装置が情報検出装置３０１又は端末装置２２０１である場合、情報処理装置はカメラ６０１のような撮像装置を含んでいてもよく、マイク及びスピーカのような通話用の装置を含んでいてもよい。
【０２１０】
なお、情報処理装置が図２５のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力を行わない場合は、入力装置２５０３を省略してもよい。情報処理装置が可搬型記録媒体２５０９又は通信ネットワークにアクセスしない場合は、媒体駆動装置２５０６又はネットワーク接続装置２５０７を省略してもよい。
【０２１１】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【０２１２】
図１乃至図２５を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部と、
前記物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を前記第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、前記映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調し、強調した信号から前記埋め込み情報を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記埋め込み情報に基づいて、情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報検出装置。
（付記２）
前記検出部は、前記物体を含む範囲の分光反射特性に基づいて特定の成分の信号を選択し、選択した信号から前記埋め込み情報を検出することを特徴とする付記１記載の情報検出装置。
（付記３）
前記画像の特徴量に基づいて前記分光反射特性を推定する推定部をさらに備えることを特徴とする付記１記載の情報検出装置。
（付記４）
前記推定部は、前記画像内の前記複数の色成分の特徴量に基づいて、前記複数の色成分の各々に対応する反射率を求め、前記検出部は、前記複数の色成分それぞれに対応する複数の反射率を前記分光反射特性として用いることを特徴とする付記３記載の情報検出装置。
（付記５）
前記推定部は、前記画像を複数の領域に分割し、各領域の特徴量に基づいて各領域に対応する分光反射特性を推定し、前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、前記画像から得られる前記信号を強調することを特徴とする付記３又は４記載の情報検出装置。
（付記６）
前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号のうち特定の成分の信号を選択し、前記複数の領域において選択した複数の信号を用いて前記埋め込み情報を検出することを特徴とする付記５記載の情報検出装置。
（付記７）
前記検出部は、各領域に対応する前記分光反射特性に基づいて、各領域から得られる複数の成分の信号を重み付けし、前記複数の領域において重み付けした複数の信号を用いて前記埋め込み情報を検出することを特徴とする付記５記載の情報検出装置。
（付記８）
前記色空間は、前記複数の色成分によって規定され、各領域から得られる複数の成分の信号は、前記複数の色成分の信号であることを特徴とする付記６又は７記載の情報検出装置。
（付記９）
前記色空間は、複数の色差成分によって規定され、各領域から得られる複数の成分の信号は、前記複数の色差成分の信号であることを特徴とする付記６又は７記載の情報検出装置。
（付記１０）
端末装置と情報処理装置とを備える情報検出システムであって、
前記端末装置は、
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部と、
前記映像情報を前記情報処理装置へ送信する第１の通信部と、
前記情報処理装置から受信した前記埋め込み情報に基づいて、情報を出力する出力部とを含み、
前記情報処理装置は、
前記物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を前記第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、前記映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調し、強調した信号から前記埋め込み情報を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記埋め込み情報を前記端末装置へ送信する第２の通信部とを含むことを特徴とする情報検出システム。
（付記１１）
前記情報処理装置は、前記画像の特徴量に基づいて前記分光反射特性を推定する推定部をさらに含むことを特徴とする付記１０記載の情報検出システム。
（付記１２）
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部を参照し、
前記物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を前記第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、前記映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調し、
強調した信号から前記埋め込み情報を検出し、
検出した前記埋め込み情報に基づいて情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる情報検出プログラム。
（付記１３）
前記コンピュータは、前記画像の特徴量に基づいて前記分光反射特性を推定することを特徴とする付記１２記載の情報検出プログラム。
（付記１４）
コンピュータが、
色空間における複数の成分に埋め込み情報が重畳された光を反射する物体を撮影した映像情報を記憶する記憶部を参照し、
前記物体を含む範囲の分光反射特性に基づき、複数の波長に対応する複数の色成分のうち第１の色成分の反射率よりも大きな反射率を有する第２の色成分を前記第１の色成分よりも強調した結果に基づいて、前記映像情報に含まれる画像から得られる信号を強調し、
強調した信号から前記埋め込み情報を検出し、
検出した前記埋め込み情報に基づいて情報を出力する、
ことを特徴とする情報検出方法。
（付記１５）
前記コンピュータは、前記画像の特徴量に基づいて前記分光反射特性を推定することを特徴とする付記１４記載の情報検出方法。
【符号の説明】
【０２１３】
１０１、５０１  照明装置
１０２  物体
１０３  スマートデバイス
２０１、２０２、１００１〜１００４、１１１１〜１１１４、１４０１〜１４０４、１５０１、１５０２  領域
３０１  情報検出装置
３１１  記憶部
３１２  検出部
３１３  出力部
５１１  発光制御部
５１２  発光部
６０１  カメラ
６０２  推定部
６１１  映像情報
６１２  分光反射特性
１６０１、１６０２  矩形
２５０１  ＣＰＵ
２５０２  メモリ
２５０３  入力装置
２５０４  出力装置
２５０５  補助記憶装置
２５０６  媒体駆動装置
２５０７  ネットワーク接続装置
２５０８  バス
２５０９  可搬型記録媒体
【図１】
0006620426.tif 000003
【図２】
0006620426.tif 000004
【図３】
0006620426.tif 000005
【図４】
0006620426.tif 000006
【図５】
0006620426.tif 000007
【図６】
0006620426.tif 000008
【図７】
0006620426.tif 000009
【図８】
0006620426.tif 000010
【図９】
0006620426.tif 000011
【図１０】
0006620426.tif 000012
【図１１】
0006620426.tif 000013
【図１２】
0006620426.tif 000014
【図１３】
0006620426.tif 000015
【図１４】
0006620426.tif 000016
【図１５】
0006620426.tif 000017
【図１６】
0006620426.tif 000018
【図１７】
0006620426.tif 000019
【図１８】
0006620426.tif 000020
【図１９】
0006620426.tif 000021
【図２０】
0006620426.tif 000022
【図２１】
0006620426.tif 000023
【図２２】
0006620426.tif 000024
【図２３】
0006620426.tif 000025
【図２４】
0006620426.tif 000026
【図２５】
0006620426.tif 000027