【手続補正書】
【提出日】平成20年11月14日(2008.11.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウォータマークが付された画像に埋め込まれている一組のコードワードの少なくとも１つを検出するデータ処理装置において、
ウォータマークが付された画像と元の画像のコピーを互いに関連付けて位置合わせする位置合わせプロセッサと、
上記ウォータマークが付され、位置合わせされた画像を上記元の画像のコピーと比較することによって、該ウォータマークが付された画像から推定されたコードワードを再生し、上記組の各コードワードと該推定されたコードワードを相関させることによってコードワードを検出する検出プロセッサとを備え、
上記位置合わせプロセッサは、
上記ウォータマークが付された画像のフレームを複数の画像ブロックに分割する画像解析器と、
上記ウォータマークが付された画像の各画像ブロックについて、上記元の画像のコピーのブロックの位置に対する該画像ブロックのずれを表す歪みベクトルの観測された確率を推定する歪みベクトル確率推定器と、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び該画像ブロックを通る所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された前方確率分布を再帰的に生成する前方確率推定器と、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び上記所定のパスにおける後の画像ブロックから判定される推定された後方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された後方確率分布を再帰的に生成する後方確率推定器と、
各画像ブロックについて、上記推定された前方確率分布と、上記推定された後方確率分布と、上記歪みベクトルの観測された確率とを結合し、推定された最尤歪みベクトルを生成し、該推定された最尤歪みベクトルから最尤歪みベクトルのマップを生成する結合エンジンと、
上記ウォータマークコードワードを正しく検出する可能性を高めるために、上記最尤歪みベクトルのマップの逆を適用して、ウォータマークが付された画像を上記元のコピーに位置合わせする歪み除去エンジンとを備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
上記歪み除去エンジンは、
最尤歪みベクトル確率のマップに最適なウォータマークが付された画像に存在する歪みを表す、モデリング関数を生成するモデリングプロセッサと、
上記ウォータマークが付された画像を再サンプリングし、モデリング関数で表現されたウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を上記元の画像のコピーに位置合わせする再サンプラとを備えることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】
上記再サンプラは、画像の画素を再サンプリングし、モデリング関数に基づいて歪みを除去することを特徴とする請求項２記載のデータ処理装置。
【請求項４】
上記所定のパスは、第１及び第２の所定のパスを含み、
上記前方及び後方確率推定器は、第１の前方及び後方確率推定器を備え、
当該データ処理装置は、
上記画像ブロックの最尤歪みベクトル及びブロックを通る第２の所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第２の推定された前方確率分布を再帰的に生成する第２の前方確率推定器と、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及び上記第２の所定のパスにおける後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第２の推定された後方確率分布を再帰的に生成する第２の後方確率推定器とを備え、
上記結合エンジンは、上記第２の推定された前方確率分布、上記第２の推定された後方確率分布及び最尤歪みベクトルを結合し、精度が高められた最尤歪みベクトルを提供する精度が高められた歪み確率マップを生成し、
上記歪み除去エンジンは、該精度が高められた歪み確率マップの逆を適用して、上記ウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を上記元の画像のコピーに位置合わせすることを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項５】
上記第１の所定のパスは、行毎の処理によって上記画像ブロックを特定し、
上記第２の所定のパスは、列毎の処理によって上記画像ブロックを特定することを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項６】
上記第１及び第２の前方確率推定器の少なくとも１つは、所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された前方確率分布を調整して前方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすフィルタを備え、
上記第１及び第２の後方確率推定器の少なくとも１つは、所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された後方確率分布を調整して後方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすフィルタを備えることを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項７】
上記所定の確率分布は、ガウス分布であることを特徴とする請求項６記載のデータ処理装置。
【請求項８】
ウォータマークが付された画像に埋め込まれている一組のコードワードの少なくとも１つを検出するデータ処理方法において、
上記ウォータマークが付された画像と元の画像のコピーを互いに関連付けて位置合わせするステップと、
上記ウォータマークが付され、位置合わせされた画像を上記元の画像のコピーと比較することによって上記ウォータマークが付された画像から推定されたコードワードを再生するステップと、
上記組の各コードワードと該推定されたコードワードを相関させることによってコードワードを検出するステップとを有し、
上記ウォータマークが付された画像と上記元の画像のコピーとを位置合わせするステップは、
上記ウォータマークが付された画像のフレームを複数の画像ブロックに分割するステップと、
上記ウォータマークが付された画像の各画像ブロックについて、元の画像のコピーのブロックの位置に対する該画像ブロックのずれを表す歪みベクトルの観測された確率を推定するステップと、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び該画像ブロックを通る所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された前方確率分布を再帰的に生成するステップと、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの歪みベクトルの観測された確率及び所定のパスの後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、該画像ブロック内の歪みベクトルの推定された後方確率分布を再帰的に生成するステップと、
各画像ブロックについて、上記推定された前方確率分布と、上記推定された後方確率分布と、上記歪みベクトルの観測された確率とを結合し、推定された最尤歪みベクトルを生成するステップと、
各画像ブロックについて、該推定された最尤歪みベクトルから歪みベクトルのマップを生成するステップと、
上記ウォータマークコードワードを正しく検出する可能性を高めるために、各画像ブロックについて、画像を再サンプリングすることによって上記最尤歪みベクトルの逆を適用して、ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有するデータ検出方法。
【請求項９】
上記最尤歪みベクトルの逆を適用するステップは、
最尤歪みベクトル確率のマップに最適なウォータマークが付された画像に存在する歪みを表す、モデリング関数を生成するステップと、
上記ウォータマークが付された画像を再サンプリングし、モデリング関数で表現されたウォータマークが付された画像の歪みを低減し、ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有することを特徴とする請求項８記載のデータ検出方法。
【請求項１０】
上記再サンプリングするステップは、画像の画素を再サンプリングし、モデリング関数に基づいて歪みを除去するステップを有することを特徴とする請求項８又は９記載のデータ検出方法。
【請求項１１】
上記所定のパスは、第１及び第２の所定のパスを含み、
当該データ検出方法は、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及びブロックを通る第２の所定のパスの前の画像ブロックから判定された推定された前方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第２の推定された前方確率分布を再帰的に生成するステップと、
画像ブロックの最尤歪みベクトル及び上記第２の所定のパスの後の画像ブロックから判定された推定された後方確率分布から、各画像ブロックについて、画像ブロック内の歪みベクトルの第２の推定された後方確率分布を再帰的に生成するステップと、
歪みベクトルの第２の前方確率分布、歪みベクトルの第２の後方確率分布及び最尤歪みベクトルを結合し、精度が高められた最尤歪みベクトルを提供する精度が高められた歪み確率マップを生成するステップと、
上記精度が高められた歪み確率マップの逆を適用して、上記ウォータマークが付された画像の歪みを低減し、該ウォータマークが付された画像を元の画像のコピーに位置合わせするステップとを有することを特徴とする請求項８乃至１０いずれか１項記載のデータ検出方法。
【請求項１２】
上記第１の所定のパスは、行毎の処理によって上記画像ブロックを特定し、上記第２の所定のパスは、列毎の処理によって上記画像ブロックを特定することを特徴とする請求項８乃至１１いずれか１項記載のデータ検出方法。
【請求項１３】
所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された前方確率分布を調整して前方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすステップと、
所定の確率分布に基づいて、歪みベクトルの推定された後方確率分布を調整して後方に出現する歪みベクトルの可能性に影響を及ぼすステップとを更に有する請求項８乃至１２いずれか１項記載のデータ検出方法。
【請求項１４】
上記所定の確率分布は、ガウス分布であることを特徴とする請求項１３記載のデータ検出方法。
【請求項１５】
データ処理装置にロードされて、該データ処理装置に請求項８乃至１４いずれか１項記載のデータ検出方法における各ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載のプログラムを記録した、コンピュータにより読取可能な記録媒体。