(57)【要約】【課題】  用紙上の任意の位置から紙指紋情報を抽出でき、その位置を第三者には特定できないようにする。【解決手段】  用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を読み込み、紙指紋情報とその紙指紋情報の位置情報とを用紙上で対角の位置をなす二隅に埋め込む。そして、埋め込まれた位置情報に基づいて、紙指紋情報を抽出する。【選択図】      図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を処理する画像処理装置であって、
前記用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を読み込む手段と、
前記紙指紋情報と当該紙指紋情報の位置情報とを前記用紙上で対角の位置をなす二隅に埋め込む手段と、
前記埋め込まれた位置情報に基づいて前記紙指紋情報を抽出する抽出手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記埋め込む手段は、前記紙指紋情報と当該紙指紋情報の位置情報とを符号化し、符号化情報として埋め込むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記符号化情報を読み出し、復号した位置情報に基づいて前記紙指紋情報を抽出することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記読み込む手段は、前記用紙の対角線に対して左右側に位置する領域の紙指紋情報を読み込むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記読み込んだ紙指紋情報と前記抽出した紙指紋情報とを照合し、照合した結果を表示する手段を更に有することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記紙指紋情報を照合する際に、前記抽出する紙指紋情報の向きを検知し、補正を行うことを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記紙指紋情報を照合する際に、前記抽出する紙指紋情報の傾きを検知し、補正を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記傾きの検知は、前記用紙上の対角をなす隅に印字されたマークに基づいて検知することを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記傾きの検知は、前記用紙上の対角線上の隅に印字されたマークに基づいて検知することを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記マークは同じ方向であることを特徴と請求項８又は９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を処理する画像処理方法であって、
前記用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を読み込む工程と、
前記紙指紋情報と当該紙指紋情報の位置情報とを前記用紙上で対角の位置をなす二隅に埋め込む工程と、
前記埋め込まれた位置情報に基づいて前記紙指紋情報を抽出する抽出工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の画像処理方法の各手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を処理する画像処理装置及び画像処理方法、プログラム並びに記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複写可能な多機能の画像処理装置の普及に伴い、セキュリティに対する重要性が高まっている。多機能の画像処理装置は便利な反面、使い方次第では、機密情報の漏洩や違法な文書偽造を招きかねない。そのため、多機能の複写機には、偽造防止装置やコピーガード機能などが搭載されている。また、紙自体の特徴を識別し、それに基づき、原稿の唯一性や原本性の保証を行う技術（例えば、特許文献１を参照）も開発されている。
【特許文献１】特開２００４−１０２５６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この特許文献１に開示された技術を用いると、用紙固有の繊維パターンを識別することで用紙一枚一枚の識別が可能となる。しかしながら、照合の容易性と確実性を優先すると、識別すべき繊維パターン（以下、紙指紋と呼ぶ）を採取する位置が固定されてしまうという問題が生じる。更には、固定位置で紙指紋を採取する場合、その場所に文字や画像が印字されると、照合時に照合率が低下するという問題がある。
【０００４】
この問題を解決すべく、採取位置に特定マークを予め設けることで採取位置を特定する方法が提案されているが、紙指紋の位置がマークにより特定されるため、切り取り、貼り付け、目隠しなどによる改ざんが容易になり、セキュリティ上好ましくない。
【０００５】
本発明は、用紙上の任意の場所から紙指紋情報を抽出でき、その位置を第三者には特定できないようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を処理する画像処理装置であって、前記用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を読み込む手段と、前記紙指紋情報と当該紙指紋情報の位置情報とを前記用紙上で対角の位置をなす二隅に埋め込む手段と、前記埋め込まれた位置情報に基づいて前記紙指紋情報を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を処理する画像処理方法であって、前記用紙固有の繊維パターンを表す紙指紋情報を読み込む工程と、前記紙指紋情報と当該紙指紋情報の位置情報とを前記用紙上で対角の位置をなす二隅に埋め込む工程と、前記埋め込まれた位置情報に基づいて前記紙指紋情報を抽出する抽出工程とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、用紙上の任意の場所から紙指紋情報を抽出でき、その位置を第三者には特定できないようにすることで、自由度とセキュリティの両立を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
【００１０】
＜システム構成（図１）＞
図１は、第１の実施形態による画像形成システムの全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像形成装置１１０は、画像入力デバイスであるスキャナ部１１３、画像出力デバイスであるプリンタ部１１４、制御ユニット（Control Unit）１１１、及びユーザインターフェースである操作部１１２を有する。操作部１１２、スキャナ部１１３、プリンタ部１１４はそれぞれ制御ユニット１１１に接続され、制御ユニット１１１からの命令によって制御される。また、制御ユニット１１１は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１００などのネットワーク伝送手段、公衆回線（ＷＡＮ）１０２に接続されている。公衆回線１０２からは、カラー画像送信を含むＧ３、Ｇ４ファックスによる送信が可能である。
【００１１】
また、ＬＡＮ１００には、画像形成装置１１０と同様な機器構成を有する他の画像形成装置１２０、１３０も接続されている。即ち、画像形成装置１２０は、スキャナ部１２３、プリンタ部１２４、操作部１２２を有し、それぞれが制御ユニット１２１に接続され、制御される。また、画像形成装置１３０は、スキャナ部１３３、プリンタ部１３４、操作部１３２を有し、それぞれが制御ユニット１３１に接続され、制御される。
【００１２】
そして、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０１は、ＬＡＮ１００などのネットワーク伝送手段に接続されている。パーソナルコンピュータ１０１は、ＦＴＰ、ＳＭＢのような標準的なファイル転送プロトコルを使用したファイルの送受信や、電子メールの送受信が可能である。
【００１３】
＜画像形成装置１１０の外観（図２）＞
図２は、第１の実施形態における画像形成装置の外観を示す図である。図２に示す画像入力デバイスであるスキャナ部１１３は、複数のＣＣＤを有している。各ＣＣＤの感度がそれぞれ異なっていると、例え原稿上の各画素の濃度が同じであったとしても、各画素がそれぞれ違う濃度であると認識されてしまう。そのため、スキャナ部１１３では、最初に白板（一様に白い板）を露光走査し、露光走査して得られた反射光の量を電気信号に変換して制御ユニット１１１に出力している。
【００１４】
尚、後述する制御ユニット１１１内のシェーディング補正部が、各ＣＣＤから得られた電気信号に基づいて各ＣＣＤの感度の違いを認識し、認識した感度の違いを利用して原稿上の画像をスキャンして得られた電気信号の値を補正している。
【００１５】
更に、後述するシェーディング補正部は、後述する制御ユニット１１１内のＣＰＵからゲイン調整の情報を受け取ると、当該情報に応じたゲイン調整を行う。このゲイン調整は、原稿を露光走査して得られた電気信号の値をどのように０〜２５５の輝度信号値に割り付けるかを調整するために用いられる。このゲイン調整により、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を高い輝度信号値に変換したり、低い輝度信号値に変換したりすることができるようになっている。
【００１６】
次に、この原稿上の画像をスキャンする構成について説明する。スキャナ部１１３は、原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をＣＣＤに入力することで画像の情報を電気信号に変換する。更に、電気信号をＲ，Ｇ，Ｂ各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとして制御ユニット１１１に対して出力する。
【００１７】
尚、原稿は原稿フィーダ２０１のトレイ２０２にセットされる。ユーザが操作部１１２から読み取り開始を指示すると、制御ユニット１１１からスキャナ部１１３に原稿の読み取り指示が与えられる。スキャナ部１１３は、この指示を受けると原稿フィーダ２０１のトレイ２０２から原稿を１枚ずつフィードして、原稿の読み取り動作を行う。
【００１８】
また、原稿の読み取り方法は原稿フィーダ２０１による自動送り方式だけでなく、原稿を不図示のガラス面上に載置し露光部を移動させることで原稿の走査を行う方法であっても良い。
【００１９】
一方、プリンタ部１１４は、制御ユニット１１１から受け取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。尚、プリンタ部１１４の画像形成方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式となっているが、本発明はこれに限るものではない。例えば、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に印字するインクジェット方式なども適用可能である。また、プリンタ部１１４には、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きを選択可能とする複数の給紙手段を備え、それぞれに対応した用紙カセット２０３、２０４、２０５が設けられている。そして、排紙トレイ２０６には、印字後の用紙が排出される。
【００２０】
＜制御ユニット１１１の詳細（図３）＞
図３は、画像形成装置１１０における制御ユニット１１１の詳細な構成を示すブロック図である。制御ユニット１１１は、スキャナ部１１３やプリンタ部１１４と電気的に接続し、一方ではＬＡＮ１００や公衆回線（ＷＡＮ）１０２を介してＰＣ１０１や外部の装置などと接続されている。これにより、画像データやデバイス情報の入出力を行う。
【００２１】
制御ユニット１１１において、ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３に格納されたプログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御すると共に、内部で行われる各種処理についても統括的に制御する。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するためのシステムワークメモリであり、かつ画像データを一時記憶するためのメモリでもある。このＲＡＭ３０２は、記憶した内容を電源オフ後も保持しておくＳＲＡＭ及び電源オフ後には記憶した内容が消去されてしまうＤＲＡＭにより構成されている。ＲＯＭ３０３には、装置のブートプログラムや制御データなどが格納されている。ＨＤＤ３０４はハードディスクドライブであり、システムソフトウェアや画像データを格納する。
【００２２】
操作部Ｉ／Ｆ３０５は、システムバス３１０と操作部１１２とを接続するためのインターフェース部である。操作部Ｉ／Ｆ３０５は、操作部１１２に表示するための画像データをシステムバス３１０から受け取り、操作部１１２に出力すると共に、操作部１１２から入力された情報をシステムバス３１０へと出力する。
【００２３】
ネットワーク（Network）Ｉ／Ｆ３０６はＬＡＮ１００ｔの接続を司り、ＬＡＮ１００に対して情報の入出力を行う。モデム（MODEM）３０７はＷＡＮ１０２との接続を司り、ＷＡＮ１０２に対して情報の入出力を行う。２値画像回転部３０８はモデム３０７で２値画像を送信する前に画像データの方向を変換する。２値画像圧縮・伸張部３０９は、送信前の画像データの解像度を所定の解像度や相手能力に合わせた解像度に変換する。また、圧縮及び伸張は、ＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨなどの方式をサポートしている。
【００２４】
画像バス３３０は、画像データを授受するための伝送路であり、ＰＣＩバスやＩＥＥＥ１３９４で構成されている。画像バス３３０に接続されるスキャナ画像処理部３１２は、スキャナ部１１３からスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受け取った画像データに対して補正、加工、及び編集を行う。
【００２５】
尚、スキャナ画像処理部３１２は、受け取った画像データがカラー原稿か白黒原稿か、或いは文字原稿か写真原稿かなどを判定する。そして、その判定結果を画像データに付随させる。これ以降、この付随情報を属性データと称する。このスキャナ画像処理部３１２で行われる処理の詳細については後述する。
【００２６】
圧縮部３１３は、画像データを受け取り、この画像データを３２×３２画素のブロック単位に分割する。尚、この３２×３２画素の画像データをタイル画像データと称する。
【００２７】
図４は、タイル画像データを概念的に表した図である。原稿（読み取り前の紙媒体）において、このタイル画像データに対応する領域をタイル画像と称する。タイル画像データには、３２×３２画素のブロックにおける平均輝度情報やタイル画像の原稿上の座標位置がヘッダ情報として付加されている。
【００２８】
更に、圧縮部３１３は、複数のタイル画像データからなる画像データを圧縮する。伸張部３１６は、複数のタイル画像データからなる画像データを伸張した後にラスタ展開してプリンタ画像処理部３１５に送る。
【００２９】
プリンタ画像処理部３１５は、伸張部３１６から送られた画像データを受け取り、その画像データに付随させられている属性データを参照しながら画像データに画像処理を施す。画像処理後の画像データは、プリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１１４に出力される。このプリンタ画像処理部３１５で行われる処理の詳細については後述する。
【００３０】
画像変換部３１７は、画像データに対して所定の変換処理を施す。この処理部は以下に示すような処理部により構成される。
【００３１】
伸張部３１８は、受け取った画像データを伸張する。圧縮部３１９は、受け取った画像データを圧縮する。回転部３２０は、受け取った画像データを回転する。変倍部３２１は、受け取った画像データに対して、例えば６００ｄｐｉから２００ｄｐｉへの解像度変換処理や、例えば２５％から４００％への変倍処理を行う。尚、変倍処理の前には、３２×３２画素の画像を３２ライン単位の画像に並び替える。
【００３２】
色空間変換部３２２は、受け取った画像データの色空間を変換する。この色空間変換部３２２は、マトリクス又はテーブルを用いて公知の下地飛ばし処理や、公知のＬＯＧ変換処理（ＲＧＢ→ＣＭＹ）、公知の出力色補正処理（ＣＭＹ→ＣＭＹＫ）を行う。２値多値変換部３２３は、受け取った２階調の画像データを２５６階調の画像データに変換する。また逆に、多値２値変換部３２４は、受け取った２５６階調の画像データを誤差拡散処理などの手法により２階調の画像データに変換する。
【００３３】
合成部３２７は、受け取った２つの画像データを合成し、１枚の画像データを生成する。尚、２つの画像データを合成する際には、合成対象の画素同士が持つ輝度値の平均値を合成輝度値とする方法や、輝度レベルで明るい方の画素の輝度値を合成後の画素の輝度値とする方法が適用される。また、暗い方を合成後の画素とする方法の利用も可能である。更に、合成対象の画素同士の論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算などで合成後の輝度値を決定する方法なども適用可能である。これらの合成方法は、何れも周知の手法である。
【００３４】
間引き部３２６は、受け取った画像データの画素を間引くことで解像度変換を行い、１／２，１／４，１／８の画像データを生成する。移動部３２５は、受け取った画像データに余白部分を付けたり余白部分を削除したりする。
【００３５】
ラスターイメージプロセッサ（ＲＩＰ）３２８は、ＰＣ１０１などから送信されたＰＤＬコードデータに基づいて生成された中間データを受け取り、ビットマップデータ（多値）に展開する。
【００３６】
＜スキャナ画像処理部３１２の詳細（図５）＞
図５は、図３に示すスキャナ画像処理部３１２の構成の一例を示すブロック図である。スキャナ画像処理部３１２は、入力画像データとしてＲＧＢ各８ビットの輝度信号を受け取る。シェーディング補正部５００は、この輝度信号に対してシェーディング補正する。シェーディング補正とは、上述したように、ＣＣＤの感度のばらつきによって原稿の明るさが誤認識されてしまうことを防止するための処理である。また、上述したように、このシェーディング補正部５００は、ＣＰＵ３０１からの指示によりゲイン調整を行うことが可能である。
【００３７】
次に、シェーディング補正された輝度信号は、マスキング処理部５０１によりＣＣＤのフィルタ色に依存しない標準的な輝度信号に変換される。フィルタ処理部５０２は、受け取った画像データの空間周波数を任意に補正する。具体的には、受け取った画像データに対して、例えば７×７のマトリクスを用いた演算処理を行う。
【００３８】
ところで、複写機や複合機では、後述する図２１に示す操作画面のタブ２１０４を押下することにより、コピーモードとして文字モード、写真モード、文字／写真モードの何れかを選択することができる。
【００３９】
ここで、ユーザによって文字モードが選択された場合は、フィルタ処理部５０２は文字用のフィルタを画像データ全体にかける。また、写真モードが選択された場合は、写真用のフィルタを画像データ全体にかける。或いは、文字／写真モードが選択された場合は、後述の文字写真判定信号（属性データの一部）に応じて画素毎に適応的にフィルタを切り替える。つまり、画素毎に写真用のフィルタをかけるか、文字用のフィルタをかけるかが決定される。
【００４０】
尚、写真用のフィルタには、高周波成分のみ平滑化が行われるような係数が設定されている。これは、画像のざらつきを目立たせないためである。また、文字用のフィルタには強めのエッジ強調を行うような係数が設定されている。これは、文字のシャープさを出すためである。
【００４１】
ヒストグラム生成部５０３は、受け取った画像データを構成する各画素の輝度データをサンプリングする。より詳細に説明すると、主走査方向、副走査方向にそれぞれ指定した開始点と終了点で囲まれた矩形領域内の輝度データを、主走査方向、副走査方向に一定のピッチでサンプリングする。そして、サンプリング結果に基づいてヒストグラムデータを生成する。生成されたヒストグラムデータは、下地飛ばし処理を行う際に、下地レベルを推測するために用いられる。入力側ガンマ補正部５０４は、テーブル等を利用して非線形特性を持つ輝度データに変換する。
【００４２】
カラーモノクロ判定部５０５は、受け取った画像データを構成する各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、その判定結果をカラーモノクロ判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４３】
文字写真判定部５０６は、画像データを構成する各画素が文字を構成する画素なのか、網点を構成する画素なのか、網点中の文字を構成する画素なのか、ベタ画像を構成する画素なのかを各画素の画素値と各画素の周辺画素の画素値とに基づいて判定する。ここで、何れにも当てはまらない画素は、白領域を構成している画素である。そして、この判定の結果を文字写真判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４４】
紙指紋情報取得部５０７は、入力されたＲＧＢの画像データから所定領域の画像データを用紙固有の繊維パターン（紙指紋）として採取する。図６は、用紙固有の繊維パターン（紙指紋）を採取する領域を示す図である。図６において、６００はサイズがＡ４の用紙を示し、用紙６００内の領域６０１と領域６０２で紙指紋を採取する。
【００４５】
尚、紙指紋を採取する領域６０１及び６０２は、図６に示す位置に特定されるものではなく、図７に示す用紙７００内の領域７０１及び７０２であっても良い。また、採取個所は１ヶ所でも良いが、照合時の利便性ならびに判定精度の向上を考慮すると、隣接しない離れた２ヶ所以上で採取することが望ましい。このとき、採取した領域の位置を記憶しておく。
【００４６】
図８は、紙指紋情報取得部５０７における紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ８０１において、紙指紋情報取得部５０７が図６に示す領域から採取した画像データをグレイスケールの画像データに変換する。次に、ステップＳ８０２において、グレイスケールの画像データから印刷や手書きの文字といった誤判定の要因となり得るものを取り除くためのマスクデータを作成する。このマスクデータは“０”又は“１”の２値データである。グレイスケールの画像データにおいて、輝度信号値が第１の閾値以上である（即ち、明るい）画素については、マスクデータの値を“１”に設定する。また、輝度信号値が第１の閾値未満である画素については、マスクデータの値を“０”に設定する。このマスクデータ作成処理をグレイスケールの画像データに含まれる全ての画素に対して行う。
【００４７】
そして、ステップＳ８０３では、ステップＳ８０１で変換されたグレイスケールの画像データとステップＳ８０２で作成したマスクデータとを紙指紋情報としてＲＡＭ３０２に保存する。紙指紋情報取得部５０７は、上記所定領域の紙指紋情報を不図示のデータバスを介してＲＡＭ３０２に保存する。
【００４８】
ここで図５に戻り、復号部５０８は、上述したマスキング処理部５０１から出力された画像データ内に符号画像データが存在するか否かを判定する。そして、存在する場合は、その符号画像データを復号化して情報を取り出す。
【００４９】
＜プリンタ画像処理部３１５の詳細（図９）＞
図９は、図３に示すプリンタ画像処理部３１５の構成の一例を示すブロック図である。下地飛ばし処理部９０１は、スキャナ画像処理部３１２のヒストグラム生成部５０３で生成されたヒストグラムを用いて画像データの下地色を飛ばす（除去する）。モノクロ生成部９０２は、入力されたカラーの画像データをモノクロの画像データに変換する。Ｌｏｇ変換部９０３は、入力された画像データの輝度濃度変換を行う。このＬｏｇ変換部９０３は、例えばＲＧＢの画像データをＣＭＹの画像データに変換する。
【００５０】
出力色補正部９０４は、出力色補正を行う。例えば、ＣＭＹの画像データをテーブルやマトリックスを用いてＣＭＹＫの画像データに変換する。出力側ガンマ補正部９０５は、ＣＭＹＫの画像データの値と、複写出力後の反射濃度値とが比例するように、ＣＭＹＫの画像データを補正する。中間調補正部９０６は、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。例えば、受け取った高階調の画像データに対して２値化や３２値化などを行う。
【００５１】
符号画像合成部９０７は、出力側ガンマ補正部９０５で補正した（原稿）画像データと、後述する＜紙指紋情報符号化処理＞で生成された符号画像データとを合成する。ここで符号画像データの合成位置の一例を、図１０及び図１１を用いて説明する。
【００５２】
図１０は、図６に示す用紙６００上に符号画像データを配置した状態を示す図である。図１０に示す例では、用紙内でその対角となる２ヶ所に符号画像データを配置する。この例では１００１及び１００２が符号画像データに相当する。この符号画像データ内に領域６０１と領域６０２の位置情報を付加しておく。尚、位置情報は符号画像データとは別に合成しても構わない。また、位置情報は可視でも不可視でも構わない。
【００５３】
図１１は、図７に示す用紙７００上に符号画像データを配置した状態を示す図である。図１１に示す例では、用紙内でその対角となる２ヶ所に符号画像データを配置する。この例では１１０１及び１１０２が符号画像データに相当する。また、図１０と同様に、位置情報を付加しておく。
【００５４】
ここで、紙指紋採取領域と符号画像データの位置を関連付けるため、操作者は操作部上の指示に従い、用紙をセットする。即ち、紙指紋情報を取得するスキャンならびに紙指紋情報のＲＡＭ３０２への登録の後、表裏、縦横など後述する図２１に示す２１０１に表示される指示された向きで、用紙を用紙カセット２０３〜２０５や不図示の手差しトレーにセットする。
【００５５】
また、プリント時に用紙カセット２０３〜２０５から用紙が搬送される過程に不図示の読取装置を設置し、そこで紙指紋を採取した上で符号化を行う。その後、符号画像データと画像データとを合成し、印字しても良い。
【００５６】
尚、スキャナ画像処理部３１２やプリンタ画像処理部３１５の各処理部で、受け取った画像データに各処理を施さずに出力させても良い。このような、ある処理部で処理を施さずにデータを通過させることを、以下では「処理部をスルーさせる」と表現する。
【００５７】
＜紙指紋情報符号化処理＞
次に、ＣＰＵ３０１が紙指紋情報取得部５０７でＲＡＭ３０２に保存された所定領域の紙指紋情報を読み出し、その紙指紋情報を符号化処理して符号画像データを生成する。
【００５８】
尚、第１の実施形態では、符号画像とは、二次元コード画像やバーコード画像といった画像のことを示す。
【００５９】
また、ＣＰＵ３０１は、生成した符号画像データを不図示のデータバスによりプリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部９０７に送信する。
【００６０】
尚、上述した符号化処理及び送信処理は、ＣＰＵ３０１がＲＡＭ３０２内に格納されたプログラムを実行することによって行うものである。
【００６１】
＜紙指紋情報照合処理＞
また、ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７により処理されてＲＡＭ３０２に保存された紙指紋情報を読み出し、その紙指紋情報と他の紙指紋情報とを照合する。
【００６２】
尚、他の紙指紋情報とは、前述の符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やＬＡＮ１００に接続されるサーバ（不図示）に登録されている紙指紋情報のことを意味する。符号画像データ内に含まれる紙指紋情報の抽出方法は、後述する＜紙指紋抽出処理＞で説明する。
【００６３】
図１２は、第１の実施形態における紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。
【００６４】
まず、ステップＳ１２０１において、符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やサーバに登録されている紙指紋情報を読み出す。
【００６５】
【数１】
2008147719.tif 000003
【００６６】
（１）式において、α１はステップＳ１２０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ１はステップＳ１２０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。α２はステップＳ１２０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ２はステップＳ１２０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。
【００６７】
具体的な方法を、図３０乃至図３３を用いて説明する。図３０において、（Ａ）に登録されている紙指紋情報のイメージ図を、（Ｂ）に今回得られた紙指紋情報のイメージ図を表す。それぞれ横ｎ画素、縦ｍ画素から構成されているものとする。
【００６８】
上記（１）式に示した関数において、ｉ，ｊをそれぞれ−ｎ＋１〜ｎ−１、−ｍ＋１〜ｍ−１の範囲でそれぞれ１画素毎にずらし、登録されていた紙指紋情報と今回得られたばかりの紙指紋情報の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）を（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個求める。即ち、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００６９】
図３１の（Ａ）は、登録されている紙指紋情報の左上１画素に対して、今回得られた紙指紋情報の右下１画素だけ重なっているイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）とする。図３１の（Ｂ）は、図３１の（Ａ）よりも今回得られた紙指紋情報を右に１画素分だけ移動したイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋２，−ｍ＋１）とする。同様に今回得られたばかりの紙指紋情報を移動させながら演算を行う。図３１の（Ｃ）では、今回得られたばかりの紙指紋情報を、登録されていた紙指紋情報と重なるところまで移動させており、これによりＥ（０，−（ｍ−１））が求まる。さらに、図３１の（Ｄ）では、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動して、Ｅ（ｎ−１，−ｍ＋１）を求める。このように、横方向にずらすと、Ｅ（ｉ，ｊ）のうちのｉが１づつ加算される。
【００７０】
同様に図３２の（Ａ）では、図３１の（Ａ）よりも、縦方向である下に１画素だけ今回得られた紙指紋情報を移動して、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７１】
さらに図３２の（Ｂ）は、図３２の（Ａ）に対して、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動してＥ（ｎ−１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７２】
図３３の（Ａ）は、登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が，同じ位置の場合を表し、このときのＥ（ｉ，ｊ）の値をＥ（０，０）とする。
【００７３】
同様に、それぞれの紙指紋情報が少なくとも１画素以上重なるように画像をずらしながら演算を行う。最後に図３３の（Ｂ）のように、Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００７４】
このようにして、（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）の集合を求める。
【００７５】
ここで、上記（１）式の意味を考えるために、ｉ＝０，ｊ＝０であり、かつ、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合を考えてみることにする。つまり、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合のＥ（０，０）を求めることにする。
【００７６】
なお、ｉ＝０，ｊ＝０とは、図３３の（Ａ）のように、登録されていた紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が同じ位置であることを示す。
【００７７】
ここで、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、登録されていた紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、登録されていた紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００７８】
また、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、今回取得した紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、今取得されたばかりの紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００７９】
このように、α１（ｘ，ｙ）＝１とα２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１とが全ての画素において成り立つ時、上記（１）式は、次式と表されることになる。
【００８０】
【数２】
2008147719.tif 000004
【００８１】
この｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ，ｙ）｝２は、登録されていた紙指紋情報中のグレイスケール画像データと、今取出されたばかりの紙指紋情報中のグレイスケール画像データとの差の二乗値を示す。従って、この（１）式は、二つの紙指紋情報同士の各画素における差の二乗を合計したものになる。つまり、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほど、このＥ（０，０）は、小さな値を取ることになる。
【００８２】
以上説明したのは、Ｅ（０，０）の求め方であるが、同じようにして他のＥ（ｉ，ｊ）を求めていく。ちなみに、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほどＥ（ｉ，ｊ）が小さな値を取る。
【００８３】
Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは、互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００８４】
＜αの意義＞
上記（１）式の分子は、｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２に対してα１とα２とがかけられた結果を意味する（正確には、さらにΣ記号により合計値が求められている）。このα１とα２は、濃い色の画素は０、薄い色の画素は１を示す。
【００８５】
従って、α１とα２とのうちどちらか一方（又は両方）が０の場合には、α１α２｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２は０になることになる。
【００８６】
即ち、どちらか一方（または両方）の紙指紋情報において対象とする画素が濃い色であった場合には、その画素における濃度差は考慮しないことを示している。これは、ゴミや色材がのってしまった画素を無視するためである。
【００８７】
この処理により、Σ記号により合計する数が増減するため、総数Σα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）で割ることで正規化を行う。なお、上記（１）式の分母にあるΣα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）が０になる誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）は、後述の誤差値の集合（Ｅ（−（ｎ−１），−（ｍ−１））〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１））には含めないものとする。
【００８８】
＜マッチング度合いの決定方法＞
上述したように、Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００８９】
続いて、二つの紙指紋情報がどれだけ似ているのかを示す値（この値を、マッチング度合いと称する）を、そのＥ（ｋ，ｌ）及び他のＥ（ｉ，ｊ）を使って求める。
【００９０】
まず、上記（１）の関数により求まった誤差値の集合（例えば、Ｅ（０，０）＝１０※，Ｅ（０，１）＝５０，Ｅ（１，０）＝５０，Ｅ（１，１）＝５０）から平均値（４０）を求める。…（Ａ）
なお、※は、値とは関係がない。注目して頂くために記載しただけである。注目して頂きたかった理由は後述する。
【００９１】
次に、平均値（４０）から各誤差値（１０※，５０，５０，５０）を引いて、新たな集合（３０※，−１０，−１０，−１０）を求める。…（Ｂ）
そして、この新たな集合から標準偏差（３０×３０＋１０×１０＋１０×１０＋１０×１０＝１２００，１２００／４＝３００，√３００＝１０√３＝約１７）を求める。そして、上記新たな集合を１７で割り、商を求める（１※，−１，−１，−１）。…（Ｃ）
そして、求められた値のうちの最大値をマッチング度合い（１※）とする。なお、この１※という値は、Ｅ（０，０）＝１０※という値と対応した値である。Ｅ（０，０）というのは、今回の場合、Ｅ（０，０）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝を満たす値である。
【００９２】
＜マッチング度合いの決定方法の概念的な説明＞
上記マッチング度合いの決定方法を行う処理は、結局、複数の誤差値集合の中で最も小さな誤差値が、平均的な誤差値とどれだけ離れているかを計算する（Ａ及びＢ）。
【００９３】
そして、その離れ具合を標準偏差で割ることでマッチング度合いを求める（Ｃ）。
【００９４】
最後にマッチング度合いを閾値と比較することで、照合結果を得る（Ｄ）。
【００９５】
なお、標準偏差は、「各誤差値と平均値との差」の平均的な値を意味する。言い換えると、標準偏差は、集合の中で大体どれくらいのばらつきが全体的に生じているかを示す値である。
【００９６】
このような全体的なばらつき値で上記離れ具合を割ることで、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中でどれだけ小さいか（突出して小さいか、ちょっと小さいか）がわかることになる。
【００９７】
そして、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合に有効と判断し、それ以外の場合に無効と判断する（Ｄ）。
【００９８】
＜ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合のみ有効と判断する理由＞
ここで、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが、同じ紙から取得されたと仮定する。
【００９９】
すると、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致する場所（ずれ位置）があるはずである。この時、このずれ位置では、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致するため、Ｅ（ｉ，ｊ）は非常に小さくなるはずである。
【０１００】
一方、このずれ位置から少しでもずらすと、登録されていた紙指紋情報と今取得されたばかりの紙指紋情報には何ら関連性がなくなる。従って、Ｅ（ｉ，ｊ）は通常の大きな値になるはずである。
【０１０１】
そのため、「二つの紙指紋情報が同じ紙から取得された」という条件は、「最も小さなＥ（ｉ，ｊ）が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で突出して小さい」という条件と一致する。
【０１０２】
ここで、＜紙指紋情報照合処理＞に説明を戻す。
【０１０３】
ステップＳ１２０３では、ステップＳ１２０２において求められた２つの紙指紋情報のマッチング度合いと所定の閾値との比較を行って、「有効」「無効」を決定する。なお、マッチング度合いのことを類似度と称することもある。また、マッチング度合いと所定の閾値との比較結果のことを、照合結果と称することもある。
【０１０４】
＜紙指紋抽出処理＞
次に、上述した紙指紋情報照合処理の際に、用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を、図１３〜図１６を用いて説明する。
【０１０５】
図１３〜図１６は、図１０に示す用紙６００から紙指紋符号化情報１００１、１００２をスキャナ部１１３で読み取り、紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。上述したように、用紙６００には紙指紋情報とその位置を符号化した紙指紋符号化情報１００１、１００２が含まれる。そして、用紙６００から紙指紋符号化情報１００１、１００２を、例えば画像形成装置１１０に搭載されるスキャナ部１１３で読み取る。
【０１０６】
用紙６００がスキャナ部１１３で図中のスキャン副走査方向で読まれるとき、紙指紋符号化情報１００２が最初に読まれる。紙指紋符号化情報１００２には、紙指紋符号化情報の印字位置情報と、紙指紋情報を採取した領域６０１及び６０２の位置情報と紙指紋情報の符号化情報が印字されている。ここで、紙指紋符号化情報の印字位置情報と紙指紋情報の採取位置情報の２種類の位置情報から、用紙６００内の紙指紋採取位置を特定することが可能となる。
【０１０７】
即ち、紙指紋符号化情報の印字位置と２つの採取位置とをスキャンの副走査方向に比較し、副走査方向の読み取りについて、紙指紋符号化情報の印字位置に対して時間、或いは位置的に後で読まれる領域を紙指紋採取位置として選択する。図１３の場合、領域６０２が後で読まれる領域に相当する。そして、領域６０２の位置が特定できたので、紙指紋符号情報１００２をその領域６０２から紙指紋情報を抽出する。
【０１０８】
図１４は、図１３に示す用紙６００の上下を反転させた場合を示す図である。この場合、紙指紋符号化情報１００１が最初に読まれ、その中の紙指紋符号化情報の印字位置情報と紙指紋情報の採取位置情報から領域６０１を選択し、その領域６０１から紙指紋情報を抽出する。
【０１０９】
図１５は、用紙６００の向きが横向きになった場合の抽出方法を示す図である。図１５に示す例では、紙指紋符号化情報１００１が最初に読まれ、その中の紙指紋符号化情報の印字位置情報と紙指紋情報の採取位置情報から領域６０２を採取位置に選択し、その領域６０２から紙指紋情報を抽出する。
【０１１０】
図１６は、図１５に示す用紙６００の上下を反転させた場合を示す図である。この場合、紙指紋符号化情報１００２が最初に読まれ、その中の紙指紋符号化情報の印字位置情報と紙指紋情報の採取位置情報から領域６０１を採取位置に選択し、その領域６０１から紙指紋情報を抽出する。
【０１１１】
尚、上述した紙指紋情報の抽出は、紙指紋の抽出位置が図１０と異なる図１１の場合にも、図１３〜図１６と同様に抽出することができる。
【０１１２】
図１７〜図２０は、図１１に示す用紙７００から紙指紋符号化情報１１０１、１１０２をスキャナ部１１３で読み取り、紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。領域７０２の位置が紙の中央にある場合でも、図１７〜図２０に示すように、何れの方向で紙を読み取っても紙指紋情報の位置を特定し、紙指紋情報を抽出可能である。図１８及び図２０に示すように、場所によっては２ヶ所の紙指紋情報を抽出可能となる。
【０１１３】
上述したように、紙指紋符号化情報に、その位置情報と、紙指紋情報の取得位置情報を付加し、紙指紋符号化情報を紙の対角位置をなす二隅に配置することで、紙指紋情報の位置を正確に特定することができ、必要な紙指紋を的確に抽出可能となる。また、紙指紋情報を少なくとも２ヶ所で抽出することで、紙を上下左右何れの方向から読み取っても、紙指紋情報の位置を特定できる。
【０１１４】
尚、紙指紋符号化情報は、二次元バーコードのような情報のため、容易に認識が可能である。また、位置情報を必ずしも紙指紋符号化情報に埋め込む必要はない。個別に持っていても良い。その場合、可視でも不可視でも構わない。
【０１１５】
＜操作画面の説明＞
次に、画像形成装置１１０の操作部１１２に表示された画面からユーザが紙指紋情報を登録及び照合する処理を、図２１〜図２３を用いて説明する。
【０１１６】
図２１は、画像形成装置１１０における初期画面の一例を示す図である。領域２１０１は、画像形成装置１１０がコピーできる状態にあるか否かを示し、かつ設定したコピー部数を示している。タブ２１０４は、原稿のタイプを選択するためのタブであり、このタブ２１０４が押下されると文字、写真、文字／写真モードの３種類の選択メニューをポップアップ表示する。
【０１１７】
フィニッシングタブ２１０６は、各種フィニッシングに関わる設定を行うためのタブである。両面設定タブ２１０７は、両面読込み及び両面印刷に関する設定を行うためのタブである。読み取りモードタブ２１０２は、原稿の読み取りモードを選択するためのタブである。このタブが押下されるとカラー／ブラック／自動（ＡＣＳ）の３種類の選択メニューをポップアップ表示する。尚、カラーが選択された場合にはカラーコピーが、ブラックが選択された場合にはモノクロコピーが行われる。また、ＡＣＳが選択された場合には、上述したモノクロカラー判定信号によりコピーモードが決定される。
【０１１８】
タブ２１０８は、紙指紋情報の登録処理を選択するためのタブである。この登録処理の詳細については、更に後述する。タブ２１０９は、紙指紋情報の照合処理を選択するためのタブである。この照合処理の詳細については、更に後述する。
【０１１９】
＜紙指紋情報登録処理＞
ここで、タブ２１０８がユーザによって押下され、スタートキーが押下された際に実行される紙指紋情報登録処理を、図２２を用いて説明する。
【０１２０】
図２２は、第１の実施形態における紙指紋情報登録処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２２０１において、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１１３で読み取られた原稿を画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送る。そして、ステップＳ２２０２において、スキャナ画像処理部３１２は、一般的なゲイン調整値をシェーディング補正部５００に設定した上で、この画像データに対して図５に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。
【０１２１】
更に、スキャナ画像処理部３１２は、上述のゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値をシェーディング補正部５００に設定する。そして、画像データに対して小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部５０７に対して出力する。その後、出力データに基づいて紙指紋情報取得部５０７が紙指紋情報を取得する。そして、取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に格納する。この処理のため、シェーディング補正部５００は、２つのシェーディング補正回路を保持する。マスキング処理部５０１も２つのマスキング処理回路を用意し、１つ目のマスキング処理回路の出力は、フィルタ処理部５０２へ出力され、２つ目のマスキング処理回路の出力は、紙指紋情報取得部５０７へ出力される。尚、画像メモリを用いて、画像を保持し、時分割にシェーディング補正回路とマスキング処理回路を用いることで、１つのシェーディング補正回路、マスキング処理回路を用いても同様の処理を実現できる。
【０１２２】
次に、ステップＳ２２０２での処理が終了すると、ステップＳ２２０３及びステップＳ２２０８の処理を同時に開始する。このとき、紙指紋情報を取得する領域は、操作画面上に原稿画像をプレビューしたり、或いはイメージ図を描画し、操作者に位置を指定させても良いし、ランダムに決めても良い。また、下地の信号レベルから、例えば下地部を自動で決定したり、エッジ量などを見て、適度な画像領域内を自動で選択しても良い。
【０１２３】
ステップＳ２２０８において、ＣＰＵ３０１が紙指紋情報を符号化して符号画像データを生成し、当該生成された符号画像データをプリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部９０７に送信する。
【０１２４】
一方、ステップＳ２２０３では、圧縮部３１３がスキャナ画像処理部３１２で生成された新たな画像データを３２×３２画素のブロック単位に分割しタイルデータを生成する。更に、圧縮部３１３は、この複数のタイルデータからなる画像データを圧縮する。
【０１２５】
次に、ステップＳ２２０４では、ＣＰＵ３０１が圧縮部３１３で圧縮された画像データをＲＡＭ３０２に格納する。尚、この画像データは必要に応じて画像変換部３１７に送られ、画像処理が施された上で再びＲＡＭ３０２に送られ格納される。
【０１２６】
次に、ステップＳ２２０５では、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０２に格納されている画像データを伸張部３１６に送る。更に、ここで、伸張部３１６がこの画像データを伸張する。また、伸張部３１６は、伸張後の複数のタイルデータからなる画像データをラスタ展開する。ラスタ展開後の画像データはプリンタ画像処理部３１５に送られる。
【０１２７】
次に、ステップＳ２２０６では、プリンタ画像処理部３１５が画像データに付随されている属性データに応じて画像データを編集する。この処理は、図９を用いて説明した処理である。ここで、ステップＳ２２０８で生成された符号画像データと（原稿の）画像データとが合成される。
【０１２８】
具体的には、出力側ガンマ補正部９０５から出力されてきた（原稿の）画像データと、ステップＳ２２０８で生成された符号画像データとを符号画像合成部９０７が合成する。そして、合成により得られた合成画像データを中間調補正部９０６が出力するプリンタ部１１４の階調数に合わせて中間調処理を行う。中間調処理後の合成画像データはプリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１１４に送られる。
【０１２９】
そして、ステップＳ２２０７では、プリンタ部１１４が合成画像データを出力用紙上に画像形成する。
【０１３０】
＜紙指紋情報照合処理＞
次に、図２１に示すタブ２１０９がユーザによって押下され、スタートキーが押下された際に実行される紙指紋情報照合処理を、図２３を用いて説明する。
【０１３１】
図２３は、第１の実施形態における紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２３０１において、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１１３で読み取られた原稿を画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送る。そして、ステップＳ２３０２において、スキャナ画像処理部３１２は、この画像データに対して図５に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。
【０１３２】
更に、このステップＳ２３０２では、スキャナ画像処理部３１２内の紙指紋情報取得部５０７が紙指紋情報を取得する。尚、紙指紋情報を取得するために、シェーディング補正部５００のゲイン調整を行うなどの構成は上述した通りである。また、紙指紋情報の取得における位置決めは、＜紙指紋抽出処理＞で説明した通りである。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に格納する。
【０１３３】
また、このステップＳ２３０２では、スキャナ画像処理部３１２内の復号部５０８が、符号画像が存在する場合は、当該符号画像を復号して情報を取得する。そして、当該取得された情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に格納する。
【０１３４】
次に、ステップＳ２３０３では、ＣＰＵ３０１が紙指紋情報の照合処理を行う。この紙指紋情報照合処理については、＜紙指紋情報照合処理＞で図１２を用いて説明した通りである。
【０１３５】
次に、ステップＳ２３０４では、ＣＰＵ３０１が＜紙指紋情報照合処理＞により得られた結果（有効か無効か）を操作部１１２の表示画面上に表示する。
【０１３６】
以上説明したように、紙指紋符号化情報に、その位置情報と、紙指紋の採取位置情報を付加し、その上で、紙指紋符号化情報を紙上で対角位置をなす二隅に配置することにより、紙指紋位置を正確に特定することができ、必要な紙指紋を的確に抽出可能となる。
【０１３７】
また、紙指紋を少なくとも２ヶ所で採取することで、紙を上下左右何れの方向から読み取っても紙指紋位置を特定できる。
【０１３８】
尚、位置情報については、必ずしも紙指紋符号化情報に埋め込む必要はない。また個別に持っていても良い。その場合、可視でも不可視でも構わない。
【０１３９】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。第１の実施形態では、紙指紋符号化情報に、その位置情報と、紙指紋の採取位置情報を付加し、その上で、紙指紋符号化情報を用紙上で対角位置をなす二隅に配置することで、紙指紋位置を正確に特定することができた。しかし、用紙がスキャナ上で意図的に斜めに置かれた場合、紙指紋を読み取れない場合もある。
【０１４０】
そこで、第２の実施形態として、用紙が斜めに置かれても紙指紋位置を特定できる方法を、図２４〜図２７を用いて説明する。
【０１４１】
図２４は、置き方によって紙指紋を抽出できない例を示す図である。図２４に示す用紙２４００では、領域２４０２の位置が、第１の実施形態とは異なる。つまり、対角をなす二隅の紙指紋符号化情報を結ぶ対角線２４１１に対して領域２４０１及び２４０２が同じ側にある。この用紙２４００では、対角線２４１１の上側に存在する。
【０１４２】
第１の実施形態で説明した抽出方法によれば、用紙２４００が上下反転、左右反転しても紙指紋位置を特定可能であるが、図２５に示すように、スキャナ部１１３で斜めに読むと、特定できないことがある。実際に紙指紋を読み取った位置より副走査方向の後ろ側に紙指紋符号化情報が印字されているため、紙指紋位置の特定ができない。これを解決する方法を、図２６及び図２７を用いて説明する。
【０１４３】
図２６及び図２７は、第２の実施形態における紙指紋情報の抽出方法を説明するための図である。図２６に示す用紙２６００において、紙指紋情報を抽出する際に、四隅のうちの二隅を結ぶ対角線２６１１の両側（左右側）で紙指紋情報を抽出するようにする。即ち、領域２６０１、２６０２の位置で抽出を行う。この紙指紋抽出位置をユーザに指定させる場合には、このルールに沿ったユーザインターフェイスを提供すればよい。即ち、１つめの紙指紋抽出位置をユーザが指示した後、２つめの紙指紋抽出位置を制限するユーザインターフェイスを提供する。
【０１４４】
また、用紙にプリントするデータが存在しない白部、もしくは白部に近い低濃度部分は、紙がトナー、インク等の記録材により覆われないため紙の繊維情報が読み取り易いので紙指紋抽出位置として好ましい。
【０１４５】
従って、画像形成装置のＣＰＵ３０１が紙指紋抽出位置を判断する構成を採用した場合には、プリントする画像データが用紙上に記録されても、次のように決定する。画像形成が行なわれない部分もしくは、低濃度でしか画像形成が行なわれない部分であり、かつ、四隅のうち二隅を結ぶ対角線２６１１の両側を紙指紋抽出位置に決定する。
【０１４６】
このようにすることで、図２７に示すように、スキャナ部１１３で斜めに読んだとしても、何れか一方の紙指紋情報は抽出可能となる。
【０１４７】
以上説明したように、紙指紋符号化情報に、その位置情報と、紙指紋情報の位置情報を付加し、その上で、紙指紋符号化情報を紙上で対角位置をなす二隅に配置し、かつ、その対角線の両側で紙指紋情報を抽出する。これにより、紙指紋位置を正確に特定することが可能となり、必要な紙指紋情報を的確に抽出可能となる。
【０１４８】
［第３の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第３の実施形態を詳細に説明する。第１の実施形態では、紙指紋情報と紙指紋符号化情報を復号化し、得られた紙指紋情報が一致しない場合には読み取った紙指紋情報か復号化した紙指紋情報の何れか一方を９０度、１８０度、２７０度回転すれば一致していた。しかし、予め何度回転すれば良いかが予めわかっていれば、照合処理を１度で済ませられる。
【０１４９】
また、第２の実施形態では、９０度単位ではなく、不定の傾きを有しているため、照合処理における照合精度を高めるためには傾きを検知し補正する必要がある。
【０１５０】
そこで、第３の実施形態では、用紙の向きと傾きを検知し、補正する方法を説明する。まず、上下左右を検知し、９０度単位の傾きを決定する。その後、補正のために、９０度未満の傾きを検知する。
【０１５１】
図２８は、用紙の向き（上下左右、９０度単位）を検知する検知方法の一例を示す図である。図２８に示す（Ａ）が基本となる用紙の向きを示す図で、紙指紋符号化情報と同じ位置に、例えばＬ字型のマークを紙指紋符号化情報と同時に印字する。少なくとも対角をなす二箇所の隅にＬ字型のマーク２８０１及び２８０２を印字する。このとき、Ｌ字型のマーク２８０１及び２８０２の向きは同一にしておく。
【０１５２】
図２８に示す（Ｂ）は、（Ａ）に示す用紙が左９０度回転して読まれた場合を示す図である。この場合、Ｌ字型のマーク２８０１及び２８０２を用いて向きを検知できる。また（Ｃ）は、（Ａ）に示す用紙が右９０度回転して読まれた場合、更に（Ｄ）は、（Ａ）に示す用紙が上下に反転して読まれた場合である。何れの場合でもＬ字型のマーク２８０１及び２８０２を判別することで向きを特定できる。
【０１５３】
ここでは、Ｌ字型のマークを例に説明したが、これに限るものではない。容易に検出ができ、向きの判別がし易いマークであれば問題はない。また、マークでなく、符号化情報内に向きを示す情報を予め埋め込んでおいても構わない。また、対角をなす二隅にマークを入れる説明をしたが、１ヶ所でも特定可能である。しかし、複数箇所にマークを入れることで、向きの特定精度を向上させ、スキャン方向の読み取り先端で向きを検知することで、リアルタイムな処理がし易いなどの利点がある。
【０１５４】
次に、９０度単位に向きを検知すると共に、傾きを検知することにより、図２９に示すように、照合精度を向上させることができる。
【０１５５】
図２９は、用紙の傾きを検知する検知方法の一例を示す図である。図２９に示す（Ａ）が基本となる図で、紙指紋符号化情報と同じ位置に、例えば、Ｌ字型マーク２９０１及び２９０２を紙指紋符号化情報と同時に印字する。このとき、このマークの特定部位、例えばＬ字型のマークを形成する長短の線分の交点の座標を符号化情報と共に印字しておく。このとき、紙に対して仮想の座標系を設定し、座標を決める。
【０１５６】
図２９に示す（Ａ）では、Ｌ字型マーク２９０１の座標を（Ｘ１，Ｙ１）とし、Ｌ字型マーク２９０２の座標を（Ｘ２，Ｙ２）とする。これらの座標から傾きを検出する。符号化情報埋め込み時の傾きＧは、Ｇ＝（Ｙ１−Ｙ２）／（Ｘ１−Ｘ２）となる。
【０１５７】
次に、実際に読み取った画像から座標を決定する。図２９に示す（Ｂ）は、用紙が傾いて読まれた場合を示す図である。この場合、実際のＬ字型マーク２９０１の座標が（Ｘ３，Ｙ３）で、Ｌ字型マーク２９０２の座標が（Ｘ４，Ｙ４）であれば、読み取りデータ上での傾きＧはＧ＝（Ｙ３−Ｙ４）／（Ｘ３−Ｘ４）となる。
【０１５８】
符号化情報埋め込み時の傾きと、照合スキャン時の画像データの傾きとを比較し、照合に必要な交差内に収まるように補正する。この補正は、スキャンデータをアフィン変換などの周知の回転処理を用いれば良い。この方法によれば、符号化情報書き込み時の解像度と照合時の解像度に依存性がないため、照合時の自由度が高い利点がある。
【０１５９】
以上説明したように、符号化情報と向き検知用マークとを印字し、照合時の読み取りの際に、紙の向きを検知する。更に、符号化情報と符号化時の向き検知用マークの座標位置を埋め込んでおき、照合時のスキャンで得た画像中の向き検知用マークの座標と比較することで、傾きを検知することができる。また、必要に応じて、この傾きから回転処理により傾き補正を実施した上で照合処理を実施し、照合精度を維持することが可能となる。
【０１６０】
以上説明した実施形態によれば、照合のための読み取り時には、何れの方向から用紙がスキャンされても、必ず符号化情報を先に取得し、その符号化情報から紙指紋位置を特定できる。その結果、紙指紋情報を任意の位置で抽出可能となる。
【０１６１】
また、紙指紋位置を符号化情報にして紙に印字するため、紙指紋の採取位置を第三者に知られることはない。そのため、改ざんなどを防止でき、高いセキュリティレベルを実現できる。
【０１６２】
尚、本発明は複数の機器（例えば、ホストコンピュータ，インターフェース機器，リーダ，プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置など）に適用しても良い。
【０１６３】
また、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行する。これによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【０１６４】
この場合、記録媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０１６５】
このプログラムコードを供給するための記録媒体として、例えばフレキシブルディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１６６】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、次の場合も含まれることは言うまでもない。即ち、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理により前述した実施形態の機能が実現される場合である。
【０１６７】
更に、記録媒体から読出されたプログラムコードがコンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込む。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理により前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】第１の実施形態による画像形成システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における画像形成装置の外観を示す図である。
【図３】画像形成装置１１０における制御ユニット１１１の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】タイル画像データを概念的に表した図である。
【図５】図３に示すスキャナ画像処理部３１２の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】用紙固有の繊維パターン（紙指紋）を採取する領域を示す図である。
【図７】用紙固有の繊維パターン（紙指紋）を採取する他の領域を示す図である。
【図８】紙指紋情報取得部５０７における紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。
【図９】図３に示すプリンタ画像処理部３１５の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図６に示す用紙６００上に符号画像データを配置した状態を示す図である。
【図１１】図７に示す用紙７００上に符号画像データを配置した状態を示す図である。
【図１２】第１の実施形態における紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。
【図１３】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１４】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１５】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１６】図１０に示す用紙６００から紙指紋符号化情報１００１、１００２をスキャナ部１１３で読み取り、紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１７】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１８】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図１９】用紙内から紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図２０】図１１に示す用紙７００から紙指紋符号化情報１１０１、１１０２をスキャナ部１１３で読み取り、紙指紋情報を抽出する方法を説明するための図である。
【図２１】画像形成装置１１０における初期画面の一例を示す図である。
【図２２】第１の実施形態における紙指紋情報登録処理を示すフローチャートである。
【図２３】第１の実施形態における紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。
【図２４】置き方によって紙指紋を抽出できない例を示す図である。
【図２５】置き方によって紙指紋を抽出できない例を示す図である。
【図２６】置き方によって紙指紋を抽出できない例を解決するための事例を示す図である。
【図２７】第２の実施形態における紙指紋の抽出方法を説明するための図である。
【図２８】用紙の向き（上下左右、９０度単位）を検知する検知方法の一例を示す図である。
【図２９】用紙の傾きを検知する検知方法の一例を示す図である。
【図３０】（Ａ）は登録された紙指紋情報を示す図、（Ｂ）は今回得られた紙指紋情報を示す図である。
【図３１】（Ａ）はＥ１×１の求め方を示す図、（Ｂ）はＥ２×１の求め方を示す図、（Ｃ）はＥｎ×１の求め方を示す図、（Ｄ）はＥ２ｎ−１×１の求め方を示す図である。
【図３２】（Ａ）はＥ１×２の求め方を示す図、（Ｂ）はＥ２ｎ−１×２の求め方を示す図である。
【図３３】（Ａ）はＥｎ×ｍの求め方を示す図、（Ｂ）はＥ２ｎ−１×２ｍ−１の求め方を示す図である。
【符号の説明】
【０１６９】
１００  ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）
１０１  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
１０２  公衆回線（ＷＡＮ）
１１０  画像形成装置
１１１  制御ユニット（Control Unit）
１１２  操作部
１１３  スキャナ部
１１４  プリンタ部
１２０  画像形成装置
１２１  制御ユニット（Control Unit）
１２２  操作部
１２３  スキャナ部
１２４  プリンタ部
１３０  画像形成装置
１３１  制御ユニット（Control Unit）
１３２  操作部
１３３  スキャナ部
１３４  プリンタ部
２０１  原稿フィーダ
２０２  トレイ
２０３  カセット
２０４  カセット
２０５  カセット
２０６  排紙トレイ
【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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