(57)【要約】【課題】埋め込み対象の多値画像データの持つ雰囲気を保ちつつ、それにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を可逆的に埋め込むことが可能にする。【解決手段】多値画像データにノイズを多重化し、そのノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む場合、画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する。そして、その付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する（Ｓ１０６）。注目画素の位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素の近傍領域のデータに基づき、注目画素の、ノイズを多重化するビット領域を特定し（Ｓ１１０）、特定された注目画素のビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する（Ｓ１１２、Ｓ１１４）。【選択図】　図１
2004040236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置であって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素の位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素の近傍の領域のデータに基づき、ノイズを多重化するビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素のビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
更に、ノイズの多重化させる強度に関する情報を設定する手段を備え、
前記特定手段は、設定された強度に関する情報及び前記近傍領域のデータに基づいて、ノイズを多重化するビット領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置であって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズが多重化された位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素がノイズの多重化された位置にあると判定した場合、注目画素に対して除去処理が完了した近傍領域のデータに基づき、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素のビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
多値画像データにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理方法であって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素の位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素の近傍の領域のデータに基づき、ノイズを多重化するビット領域を特定する特定工程と、
該特定工程で特定された注目画素のビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理方法であって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズが多重化された位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素がノイズの多重化された位置にあると判定した場合、注目画素に対して除去処理が完了した近傍領域のデータに基づき、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定工程と、
該特定工程で特定された注目画素のビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
多値画像データにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素の位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素の近傍の領域のデータに基づき、ノイズを多重化するビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素のビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズが多重化された位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素がノイズの多重化された位置にあると判定した場合、注目画素に対して除去処理が完了した近傍領域のデータに基づき、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素のビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置であって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置であって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定手段と、
該特定手段で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
前記周波数成分への変換は直交変換であって、前記低周波成分は直交変換後の直流成分であることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記周波数成分への変換はウェーブレット変換であって、前記低周波成分は複数回のウェーブレット変換によって生成される低周波成分のブロックのデータであることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
更に、ノイズの多重化させる強度に関する情報を設定する手段を備え、
前記特定手段は、設定された強度に関する情報と、前記参照領域に基づいて、前記注目画素ブロックの低周波成分におけるノイズ多重化するビット領域を特定することを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置であって、前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分における、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置であって、前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分における、ノイズ多重化されたビット領域を特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理方法であって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定する特定工程と、
該特定工程で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理方法であって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定工程と、
該特定手段で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理方法であって、前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分における、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定工程と、
該特定工程で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元工程と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理方法であって、前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力工程と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定工程と、
該判定工程によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分における、ノイズ多重化されたビット領域を特定工程と、
該特定工程で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
多値画像データを所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換して圧縮符号化すると共に、前記多値画像にノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分を構成するデータのノイズを多重化するビット領域を特定手段と、
該特定手段で特定された低周波成分のデータのビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの近傍に位置する近傍画素ブロックの変換後の低周波成分である参照領域に基づき、注目画素ブロックの変換後の低周波成分における、ノイズが多重化されたビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２７】
ノイズが可逆的に埋め込まれ、目視可能な付加情報が多重化され、所定サイズの画素ブロック単位に周波数成分データに変換され圧縮符号化された多値画像データから、前記付加情報を除去する画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
前記所定サイズの画素ブロック単位に、ノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
入力した前記付加情報に基づき、注目画素ブロックが、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素ブロックの位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素ブロックの変換後の高周波成分である参照領域に基づき、注目ブロックの低周波成分における、ノイズ多重化されたビット領域を特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素ブロックの低周波成分におけるビット領域の状態を、ノイズ多重化した際の逆変換することで、多重化する以前の状態に復元する復元手段と
して機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２８】
請求項２７に記載のコンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の著作権保護を実現するために、静止画像または動画像のデジタル画像データに対して、画質劣化を加える変換、画質劣化を除去する逆変換を行う画像処理装置及び方法、並びに、コンピュータプログラム及びコンピュータ可読記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像をデジタルデータとして扱うデジタル画像には、従来のアナログ画像と比較して、コンピュータ等によって画質を劣化すること無く簡単にコピーでき、通信回線を通じて電送することができるという特徴がある。しかし、その一方で、このような特徴により、著作権等に絡むデジタル画像が安易に不正コピーされ再配布されることにもなる。
【０００３】
これを防ぐための方法の一つとして電子透かしと呼ばれる手法がある。電子透かしには、大きく分類して著作権情報、ユーザ情報等の透かし情報を目に見えない形で埋め込む不可視型と、画像上に著作権を保有する会社のロゴ等の透かし画像を目に見える形で形成する可視型とがある。
【０００４】
不可視型の電子透かしでは、透かし情報が埋め込まれているということが、埋め込み画像を一見しただけでは認識できない、或いは認識し難い。このため、透かし情報の削除は行われにくいものの、不正コピー、不正配布は可視型に比べ行われ易い。但し、例えデジタル画像が不正にコピー又は配布された場合であっても、そのデジタル画像中には透かし情報が残っているので、透かし情報として埋め込まれたユーザＩＤ等により、不正ユーザを特定することができる。
【０００５】
一方、可視型電子透かしでは、透かし情報は、デジタル画像上に目で見える形で書き込まれているので、そのままでは利用し辛く、不正コピーや不正配布を思いとどまらせる効果がある。可視型の電子透かしの埋め込み方法として、従来、著作権所有者のロゴ等の著作情報を表した画像の画素値を、原画像の画素値と置き換えることにより、著作情報を原画像に埋め込むという手法がよく用いられてきた。この手法の欠点としては、原画像の画素値が失われるため、差分情報なしには原画像を復元できないことが挙げられる。
【０００６】
デジタル画像のインターネット等を介したオンライン販売においては、購入前にはデジタルコンテンツの内容を完全に開示しないで著作権保護を図り、利用者は画像の大まかな内容を知った上で、購入するという形態を採るのが一般的であろう。
【０００７】
上記の目的を達成するために、デジタルコンテンツの販売者は、顧客に画像の大まかな内容を示す為に、縮小画像（サムネール画像）や原画像の全てまたは一部に対し意図的に画質劣化を加えた画像をを公開または配布する方法を用いることである。
【０００８】
上記画質劣化を加える手段として、著作権者のロゴ等が埋め込まれた可視型電子透かしも候補の一つであるが、可視型電子透かしが可逆でない場合には、画質劣化した部分の原画像を再送信する必要がある。この場合、ネットワークを経由して、原画像を再送するよりも、鍵のみを再送したほうが通信量や再送時の盗聴などの点から安全性が高いと考えられる。従って、このようなオンラインの画像配信サービスにおいては、鍵を用いることで画質劣化を除去できる手法が望まれる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような技術の一つに半開示技術が存在する。半開示技術とは、原画像の任意の領域において、任意のビット位置のビット情報を取り出し、鍵に基づく暗号方式等の演算処理を施し、原画像に画質劣化を加える技術である。
【００１０】
半開示技術を用いることで、原画像の一部のビット情報を保存し、抽出したビット列に鍵に基づく変換処理を加え、開示する画像の画質をコントロールすることが出来る。そして鍵に基づく逆変換処理を加えることで、画質劣化した画像から原画像を復元することが出来る。
【００１１】
半開示技術の一例として、特開平８−２５６３２１号公報があり、これにはＪＰＥＧまたはＭＰＥＧ圧縮符号化方式で圧縮符号化された画像のビット列の一部分を抽出し、その抽出部分以外を参照せずに、独立に定義された変換方式によって、抽出されたビット列を直接変換し、書き戻す方法を提案している。
【００１２】
ユーザは配布された画質劣化した画像の原画像を購入したいと考えるなら、上記のビット列の変換に用いられた鍵を入手する。ユーザは一部がスクランブルされた画像と前記の鍵から完全に復元されたコンテンツを入手することができる。
【００１３】
しかしながら、上記方法は元の画像の特徴を保存するものの、スクランブル（暗号化）の一種であり、変換処理により加わるノイズに対して、十分に画質が考慮されているとは言えない。
【００１４】
具体的には、変換処理（スクランブル）される画像において、画質劣化は予め決められた一様に抽出されるビット列によってのみ決められ、画像の特徴等に依存しない。従って、明るい輝度値における輝度の変化には鈍感で、暗い輝度値における変化には敏感であるという人間の視覚特性は考慮されておらず、どの階調においても画質劣化が一様であるわけではない。
【００１５】
換言すれば、画像の閲覧者が画像の概要を十分に確認できる適切なノイズ付加方法が求められている。
【００１６】
本発明はかかる課題に鑑み成されたものであり、埋め込み対象の多値画像データの持つ雰囲気を保ちつつ、それにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を可逆的に埋め込む画像処理装置及び方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体を提供しようとするものである。
【００１７】
また、他の発明は、付加情報を除去することでオリジナル画像、もしくはオリジナル画像に近い画像まで復元することが可能な画像処理装置及び方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体を提供しようとするものである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
多値画像データにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を埋め込む画像処理装置であって、
画素単位にノイズを多重化する／しないを示す情報を、前記付加情報として入力する入力手段と、
前記付加情報に基づき、多値画像データ中の注目画素が、ノイズを多重化する位置にあるのか否かを判定する判定手段と、
該判定手段によって、注目画素の位置がノイズを多重化する位置にあると判定した場合、注目画素の近傍の領域のデータに基づき、ノイズを多重化するビット領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定された注目画素のビット領域に対して可逆的にビット情報を変更する変更手段とを備える。
【００１９】
【本発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００２０】
＜前提の説明＞
本実施形態においては、可視型電子透かしの埋め込みに用いる成分を、カラー画像を構成する輝度成分とする場合について説明する。輝度成分を操作する場合には、色成分の変化が無い為、人の目には明るさに変化が加わったように見える。従って、可視型電子透かしの埋め込みとしては好適な成分である。
【００２１】
しかしながら、可視型電子透かしの埋め込みに用いる成分は輝度成分だけに限らない。Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各成分を、画像の特徴を保存しつつ、可視型電子透かしが人の目に好ましく見えるように、バランスよく操作することも可能である。その他の成分（例えばＣ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）等）についても同様である。
【００２２】
また、説明を簡単にする為、入力される画像は８ビットグレースケール画像とするが、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）やまたは、Ｙ（輝度）、Ｕ、Ｖ（色差２成分）の色成分から構成される画像においても、本発明の実施の方法で処理可能である。
【００２３】
図１０は、本実施形態に於いて画像に埋め込む可視型電子透かしを表す透かし画像形状情報の一例である。図示の場合、単純な文字列「ＡＢＣ、ＤＥＦ」であるが、透かし画像形状情報としては著作権者のロゴ、画像撮影日時、個人名、企業名、ロゴ、印象的な効果を与える模様等のどのような画像情報になるであろう。また透かし画像形状情報は、画像の関心領域（例えば、医療用画像の患部等）であってもよい。
【００２４】
また本発明においては、透かし画像形状情報は、図１０のように透かし処理（実施形態ではノイズ付加或いはノイズ多重化）する位置を規定する各画素１ビット（２値）の情報を持つマスク画像（図１０では白のアルファベットの領域が可視型電子透かしが埋めこまれる領域を示す）として説明を行う。
【００２５】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態を図面と共に説明する。
【００２６】
図１１は実施形態における画像処理を行う情報処理装置のブロック構成図である。図示において、１は装置全体の制御を司るＣＰＵであり、２はブートプログラムやＢＩＯＳ等を記憶しているＲＯＭである。３はＣＰＵ１のワークエリアとして使用されるＲＡＭであり、ここにＯＳ、画像処理に係るプログラム等がロードされ、実行されることになる。４はＯＳ、画像処理プログラム、画像データファイル（処理前、処理後を含む）を格納するための外部記憶装置としてのハードディスク装置である。５が画像入力装置であって、例えばイメージスキャナ、デジタルカメラ、画像ファイルを格納している記憶媒体（メモリカードや、フレキシブルディスク、ＣＤＲＯＭ等）、或いは、ネットワーク上から画像をダウンロードするためのインタフェースであっても構わない。６は、画像を表示したり、各種操作を行うためのＧＵＩを提供する表示装置であり、７はキーボード、８は表示画面上の所望とする位置を指定したり、各種メニューを選択するために用いられるポインティングデバイスである。
【００２７】
上記構成における装置に電源が投入され、ＯＳがＲＡＭ３上にロードされ、ユーザの指示、或いは、予め自動起動するように設定しておくことで、本実施形態における画像処理プログラムがＲＡＭ３にロードされ、実行されることになる。
【００２８】
図１は、本発明の第１の実施形態による可逆ノイズ加算装置の処理を示すフローチャートである。
【００２９】
同図において、まず、ステップＳ１０２の初期状態で、画素位置と画素値で構成される複数の画素からなる原画像Ｉと、埋め込む画像の形状を示す画素位置からなる透かし画像形状情報Ｍと、２進数で表現される所定のシリアルビット系列を生成するための乱数キーＲと、画素値の中の演算対象となるビット領域を規定した演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎと、加算するノイズの強度を定義する可視強度値Ｓと、近隣画素選択方法ＮＳ、近隣画素解析方法ＮＡを設定し、出力画像Ｗの格納領域を例えばＲＡＭ上に確保する。
【００３０】
なお、原画像Ｉは画像入力装置５より直接入力したもので良いし、ＨＤＤ４に一旦保存した画像ファイルでも構わない。また、画像形状情報Ｍは、ＨＤＤ４に予め記憶されているものを利用するものとするが、ユーザが自由に作成しても良い。乱数キーＲについては、乱数発生するための関数（プログラム）を実行すればよいし、演算ビット領域決定テーブルＴや、可視強度値Ｓはキーボード等から入力しても良いし、予めこれらをファイルとしてＨＤＤに保存してあるものを採用しても構わない。また、出力画像Ｗの出力先は、ＨＤＤ４であるものとする。更に、シリアルビット系列は画像全体で固定としてもよいが、秘匿性を高めるため、乱数キーＲに基づき画像の埋め込み位置に応じて変化するものとする。
【００３１】
また、このステップＳ１０２では、以下の処理に先立ち、原画像Ｉ中の特定の画素を順次選択していくが、この選択順は、左上隅を開始位置とし、そこから右水平方向の１ラインをスキャンし、ラインエンドになった場合には、次のライン（２ライン目）の左から右方向へスキャンすることを繰り返し行うものとする。これは、ノイズ除去でも同じである。
【００３２】
さて、ステップＳ１０４では、入力画像の未処理の画素を選択する（初期状態では左上隅になる）。ステップＳ１０６では、選択した原画像中の画素位置が、透かし画像形状情報のどの位置に相当するか、すなわち、画像形状情報中の“１”（実施形態では図１０における白画素位置に埋め込むことは既に説明した）の位置にあるのか否かを判断する。埋め込み（多重化）対象画素であると判断した場合には、ステップＳ１０８にその画素位置情報を送り、画像形状情報の“１”以外の位置、すなわち、“０”の位置にあると判断した場合には、その画素についての処理を終了する。
【００３３】
ステップＳ１０８に処理が進んだ場合、初期設定で設定された近傍領域選択方法ＮＳに基づき、埋め込み対象画素の近傍領域を決定する。次に同じく初期設定で設定された近隣解析方法ＮＡに従い、近傍領域内の画素値を解析し、近傍領域解析値を生成する。ここで、近傍領域解析値は、近傍領域から得られる埋め込み対象画素の予測値である近傍領域画素値と、近傍領域の周波数的特性等を含む近傍領域特性値で構成されるものである（詳細は後述）。
【００３４】
次にステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で生成した近傍領域解析値や可視強度値Ｓに基づき、ステップＳ１１２の演算処理で処理対象となる演算ビット領域を決定する。
【００３５】
ステップＳ１１２では、ステップＳ１１０で決定された演算ビット領域のビットとステップＳ１０２の初期設定で入力される乱数キーＲから生成されるシリアルビット系列の間で演算処理を行う。このとき演算は可逆の処理である必要がある。実施形態では、この演算処理として排他的論理和演算処理を採用するが、モジュロ加算、モジュロ乗算等の可逆な演算は全て含まれる。
【００３６】
次にステップＳ１１４では、出力画像Ｗに対応する入力画素のビット領域の値を処理された演算ビット領域の値で書き込む、書き込み処理を実行する。
【００３７】
次にステップＳ１１６では全ての画素が処理されたかを判定し、未処理の画素があるならステップＳ１０４に戻り、前述の処理を全ての画素が終了するまで続行する。
【００３８】
以上、本実施形態における可逆ノイズ加算処理の概要を述べた。
【００３９】
図２は本実施形態における、演算処理で行われる操作の一例を図的に示したものである。２０２は入力画素値、２０４は乱数キーＲから生成されるシリアルビット系列、２０６は入力画素とシリアルビット系列の対応するビット位置の排他的論理和（ＸＯＲ）、２０８は演算処理後の出力画素、太枠で囲まれたビット位置は演算ビット領域を示す。
【００４０】
シリアルビット系列２０４は画素を復号化する際の鍵にもなる。なお演算ビット領域以外に対応するシリアルビット系列は必要ない。
【００４１】
２０６の太枠内は、入力画素の演算ビット領域と対応するシリアルビット系列のビット領域を演算処理結果（ここでは排他的論理和）である。
【００４２】
２０８は２０６の演算処理結果を対応する入力画素の演算ビット領域の値に書き込んだ結果である。
【００４３】
図示の場合、演算結果の画素値と原画素値との差（以下でＢは２進数を意味する）は、
１００１１１０１（Ｂ）−１０１１０１０１（Ｂ）
＝１５７−１８１＝−２４
となり、着目画素値は「−２４」変化したことを意味する。
【００４４】
Ｂ５，Ｂ４，Ｂ３，Ｂ１，Ｂ０（Ｂ２が除外されている点に注意されたい）の５ビットが演算ビット領域である場合、演算ビット領域が全て反転すると、最大で　２＾５　＋　２＾４　＋　２＾３　＋　２＾１　＋　２＾０　＝　３２　＋　１６　＋　８　＋　２　＋　１　＝　５９　（ｘ＾ｙはｘのｙ乗を示す）の画素値の変化が実現する。
このように演算ビット領域は、埋め込み対象画素における画素値の最大変化量（Δｍａｘ）を決定する。本実施形態では、上記の演算ビット領域に属するビット情報を操作することにより、可逆ノイズの埋め込みを行う。従って、演算ビット領域は、付加される可逆ノイズの強度を決める要素となる。本実施形態では、演算ビット領域は、埋め込み対象画素の近隣の単一または複数の画素値から成る近傍領域の解析に基づいて決定される。
【００４５】
そこで、次に、近傍領域解析処理、近傍領域解析値について詳細に説明する。
【００４６】
本実施形態においては、埋め込み対象画素に可視型電子透かしを埋め込むために隣接画素等から構成される近傍領域の解析に基づいて、演算処理する演算ビット領域を決定する。
【００４７】
一般に自然画像では隣接画素の間では画素値に相関が大きい。即ち、隣接する画素位置は、略等しい画素値を備えることが多い。そのため、自然画像では、近隣画素における人の目に知覚可能な変更量は、埋め込み対象画素における人の目に知覚可能な変更量として適切である。
【００４８】
また、人間の輝度の視覚特性は、明るい輝度は輝度の変化が知覚されにくく、暗い輝度は輝度の変化が知覚され易いという非線形な特性がある。
【００４９】
本実施形態では、埋め込み対象画素と相関性の高い近隣画素を参照し、尚且つ、人間の視覚特性をも加味し、埋め込み対象画素の最大変化量Δｍａｘをきめ細かく設定することで、原画像のどの階調（輝度）においてもほぼ同様に知覚されるノイズの加算を実現するものである。
【００５０】
以下では、埋め込み対象画素への可逆ノイズの埋め込みの為の演算ビット領域を決める近隣画素で構成される領域を「近傍領域」と呼ぶこととする。
【００５１】
この近傍領域を構成する画素は、単一の画素でもよいし、複数の画素でもよい。また近傍領域は、埋め込み対象画素と相関が高いと予想される領域であればよく、必ずしも埋め込み対象画素に隣接している必要はない。
【００５２】
また、近傍領域内の画素を解析する場合、画素値だけでなく、近傍領域内の画素値の周波数特性や近傍領域内の画素値の分散等の統計的性質を利用してもよい。
【００５３】
更にまた、高周波部分やテクスチャ領域において最大変化量Δｍａｘを大きく設定した演算領域決定テーブルＴ＿Ｎを設計すれば、高周波成分から成る領域やテクスチャ領域でも、人の目に均等に認識され易い可逆のノイズを付加することが出来る。
【００５４】
次に本実施形態における近傍領域選択解析処理について詳しく説明する。
【００５５】
図５は図１のステップＳ１０８の近傍領域選択解析処理を実行する近傍領域選択解析部の内部構成を示すブロック図であり、近傍領域選択部５０２と近傍領域解析部５０４で構成される。
【００５６】
近傍領域選択部５０２には、画像情報（画素位置、画素値）、埋め込み対象画素の位置情報、近傍領域選択方法ＮＳが入力される。近傍領域選択部５０２は、前記の入力情報に基づき、近傍領域を決定するが、近傍領域は画像全体で固定でなく、画素位置や所定の鍵情報に従って変化させる形態にしてもよい。
【００５７】
近傍領域選択部５０２は後段の近傍領域解析部５０４に近傍領域情報（画素の位置、画素値等）を出力する。
【００５８】
後段の近傍領域解析部５０４は、近傍領域情報（画素の位置、画素値等）と近傍領域解析方法ＮＡが入力され、前記の入力情報に基づき、近傍領域の画素値を解析する。そして、近傍領域解析部５０４は近傍領域解析値（近傍領域画素値と近傍領域特性値）を出力する。
【００５９】
次に近傍領域選択解析手段の処理について図を用いて具体的に説明する。
【００６０】
図６は８ビットグレースケールの入力画像６０１と可視型電子透かしが埋め込まれた出力画像６０２（ノイズ付加後の画像）の一部を図的に示した図である。
【００６１】
図６中の太枠で囲まれた画素（画素１３ａ、１４ａ、１５ａ、１８ａ、１９ａ、２０ａ）は、透かし画像形状内に相当し、可逆ノイズの埋め込み対象画素である。
【００６２】
本実施形態では、画素１３ａの演算ビット領域は、画素１３ａの近傍領域に基づいて選択され、その近傍領域はまず、近傍領域選択手段５０２を用いて決定される。
【００６３】
説明を簡単なものとするため、実施形態における近傍領域選択手段５０２は、着目画素の左画素とする。従って、今、画素１３ａがノイズ付加処理を行わせる着目画素とした場合、その左隣の画素１２ａ（画素値１１２）が近傍領域として選択されることになる。尚、近傍領域として複数の画素領域を選択する場合については、後に説明する。
【００６４】
次に近傍領域解析部５０４に画素７ａ（画素値１１２）を入力する。図６では説明を簡単にするため、近傍領域解析手段５０４は、入力画素値１１２をそのまま近傍領域解析値として出力するとする。
【００６５】
次に、演算ビット領域決定処理では、前段の近傍領域選択解析処理から得られる近傍領域解析値を元に、埋め込み対象画素１３ａの演算ビット領域を決定することになる。
【００６６】
実施形態の場合、演算ビット領域決定は次のようにして行うものとした。
【００６７】
図３はステップＳ１１０の演算ビット領域決定処理を実行する、演算ビット領域決定部のブロック図である。
【００６８】
演算ビット領域決定部３００には、ステップＳ１０８の近傍領域選択解析処理から入力される近傍領域解析値３０２、初期設定で設定された可視強度値Ｓ（３０６）、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎ３０４がそれぞれ入力される。
【００６９】
演算ビット領域決定部３００では、近傍領域解析値３０２と演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎ３０４、さらには可視強度値Ｓ３０６とに基づいて、埋め込み対象画素の演算ビット領域を決定し、演算ビット領域情報３０８として出力する。
【００７０】
次に、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎについて説明する。
【００７１】
演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎは、ステップＳ１１０演算ビット領域決定処理で演算ビット領域を決定する際に用いられる参照テーブルである。
【００７２】
図４に近傍領域解析値（近傍領域内の画素の画素値）と対応付けられた演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎの一例を示す。同図（ａ）が可視強度Ｓ＝１の場合のテーブルを示し、同図（ｂ）が可視強度Ｓ＝２の場合のテーブルを示している。近傍画素領域の値（輝度）が小さいほど、着目画素における演算ビット領域は下位ビットにシフトしていることがわかる。これは、自然画（デジタルカメラやスキャナで読取った階調画像）の場合、着目画素と近傍画素との相関が高い、換言すれば、注目画素とその近傍画素の輝度はほぼ等しい点、更には、人間の輝度の視覚特性は、明るい輝度は輝度の変化が知覚されにくく、暗い輝度は輝度の変化が知覚され易いという非線形な特性を考慮しているためである。
【００７３】
図示において４０１は近傍領域解析値を表し（図４では簡単のために近傍領域画素値のみを表示している）、４０２は近傍領域解析値に対応する埋め込み対象画素の演算ビット領域（図４ではＹが記入されているビット位置が演算ビット領域）を表し、４０３は演算ビット領域から計算される最大変化量Δｍａｘを表している。また、「Ｙ」が記されていないビットに対しては変更しない。
【００７４】
また、図示の如く、可視強度Ｓ＝２の場合、可視強度Ｓ＝１に対し、総じて演算ビット領域はビット位置として下位方向へシフトしていることがわかる。この意味するものは、可視強度Ｓ＝２の場合には、オリジナル画像に対する変更する割合が少ない、換言すれば、オリジナル画像の画質劣化を抑制するとも言える。
【００７５】
上記のように演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎは、近傍領域解析値（図４では近傍領域から計算される近傍領域画素値）及び可視強度値Ｓが演算ビット領域と対応付けられた値を持っている。演算ビット領域決定手段３００では、上記の可視強度Ｓに応じて、いずれかの演算ビット領域決定テーブルを選択し、その選択された演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎを参照し、入力される近傍領域解析値３０２及び可視強度値Ｓ３０６に対応する演算ビット領域を読み取り、出力する。
【００７６】
最後にステップＳ１１２の演算処理では、既に述べた方法で決定された演算ビット領域において、図２に図示したようなシリアルビット系列と演算ビット領域のビットの間でビット演算を実行する。ステップ１１４の書き込み処理では、ステップ１１２の演算結果を出力画像の対応する演算ビット領域に書き込む。
【００７７】
次に、図７を用いて、本実施形態における可逆ノイズ除去処理の概要を簡単に述べる。なお、装置構成は、ノイズ埋め込みを行う装置と実質的に同じであるので、その詳細は省略する。
【００７８】
まず、ステップＳ７０２の初期設定で、画素位置と画素値で構成される複数の画素からなる可逆ノイズが埋め込まれた画像Ｗと、埋め込む画像の形状を示す画素位置からなる透かし画像形状情報Ｍと、２進数で表現される所定のシリアルビット系列を生成するための乱数キーＲと、画素値の中の演算対象となるビット領域を規定した演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎと、可視型電子透かしの強度を定義する可視強度値Ｓを入力し、出力画像Ｅは入力画像Ｗと等しくなるように設定する（入力画像Ｗのコピーを生成し、それを出力画像Ｅとする）。
【００７９】
ここで、透かし画像形状情報Ｍと乱数キーＲと演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎ，可視強度値Ｓは可逆ノイズを除去する為の鍵情報として利用されることになる。
【００８０】
次にステップＳ７０４において、入力画像の未処理の画素を選択する。
【００８１】
ステップＳ７０６では、選択された画素にノイズが多重化されているか否かを、その画素位置が画像形状情報のどの位置にあるのか（０の位置にあるのか、１の位置にあるのか）に基づいて判断する。ノイズ多重化済みの画素でないと判断した場合には、その画素についての処理を終える。
【００８２】
一方、ノイズ多重化済みの画素であると判断した場合には、ステップＳ７０８に進んで、初期設定で設定された近傍領域選択方法ＮＳに基づき、埋め込み対象画素の近傍領域（実施形態では左隣画素）を決定する。次に同じく初期設定で設定された近傍解析方法ＮＡに従い、近傍領域内の画素値を解析し、近傍領域解析値を生成する。
【００８３】
次にステップＳ７１０では、ステップＳ７０８で生成した近傍領域解析値や可視強度値Ｓに基づき、ステップ７１２の演算処理で処理対象となる演算ビット領域を決定する。例えば、可視強度Ｓ＝１の場合、図４（ａ）のテーブルを参照することで、近傍領域（左隣画素）の画素値に基づき、着目画素の演算ビット領域を求めることができる。
【００８４】
次にステップＳ７１２では、ステップＳ７１０で決定された演算ビット領域のビットとステップＳ７０２の初期設定で入力される乱数キーから生成されるシリアルビット系列の間で逆演算処理を行う。この演算は埋め込み時の演算と対応した逆演算処理（復号処理）である。実施形態の場合、埋め込み時と同じシリアルビットでもって、演算ビット領域について排他的論理和を行うものであるから、当然、その結果、オリジナルの画素値にまで完全復元できるようになる。
【００８５】
ステップＳ７１４では、入力画素のビット領域の値を処理された演算ビット領域の値を出力画像Ｅの対応画素に書き込む、書き込み処理を実行する。
【００８６】
次のステップ７１６では、全ての画素が処理されたかを判定し、未処理の画素があるならステップＳ７０４に戻り、前述の処理を全ての画素が終了するまで続行する。
【００８７】
以上、本実施の形態の可逆ノイズ除去装置の動作について述べた。
【００８８】
本実施形態における処理内容は上記の通りであるが、その処理内容を分かりやすくするため、具体例を以下に説明する。
【００８９】
完全に可逆のノイズの付加を実現するためには、近傍領域選択方法に関して若干の条件が必要となる。即ち、逆演算時に、埋め込み時に演算処理された演算ビット領域を正しく知る必要がある。従って、近傍領域選択方法は、逆演算時（可逆ノイズ除去時）に演算ビット領域の決定に用いた近傍領域の画素値を参照できるように近傍領域を選択する必要がある。
【００９０】
上記の条件を満たすような近傍領域の選択方法は、多数考えられるが、一例として、埋め込み対象画素の左隣を近傍領域として参照し、着目画素に対する可逆ノイズの付加／除去を行う場合が考えた。着目画素の左隣の画素を近傍領域とする場合、その近傍領域は完全にオリジナル画像まで復元されていることが必要になる。この為の手法もいくつか考えられる。１つは、画像形状情報の最左端の縦一列については「０」、すなわち、ノイズ埋め込み対象外とするようにすることであろう。この結果、各ラインについて左から右に向かうノイズ除去を行う場合、先頭の画素はオリジナルのままであるので近傍領域として十分に機能する。また、別な手法としては、各ラインの先頭の画素がノイズ多重化対象とすることを許容した場合、近傍領域は存在しないので、その演算ビット領域を固定することであろう。
【００９１】
まず埋め込みから簡単に説明する。図６において、可視強度Ｓ＝１が設定されており、画素１３ａが埋め込み対象画素であると判定された場合について説明する。このとき、近傍領域として、左横の画素１２ａ（画素値１１２）が選択、解析される。その結果、近傍領域解析値の近傍領域画素値が「１１２」として出力される。
【００９２】
次に、決定された演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎ（可視強度Ｓ＝１であるので、図４（ａ）のテーブル）を用いて、画素１３ａの演算ビット領域を決定する。近傍領域の値は「１１２」であるので、結局のところ、画素１３ａのＢ４、Ｂ３、Ｂ１が演算ビットとして決定されることになる。
【００９３】
そして、画素１３ａの演算ビット領域のビット値とシリアルビット系列の演算処理（排他的論理和）により、画素１３ａ（画素値１１６）に対して画素値１２６が計算され、出力画像６０２の画素１３ａに画素値１２６が書き込まれる。
【００９４】
次に処理対象は画素１４ａに進むことになる。このとき、入力画像６０１の左横の画素１３ａ（変更前の画素値「１１６」）を参照し、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎを用いて、画素１４ａの演算ビット領域を決定する。そして、演算ビット領域とシリアルビット系列の演算処理により、画素１４ａ（画素値１１４）に対して画素値９８が計算され、出力画像６０２の画素１４ａに画素９８が書き込まれる。
【００９５】
このようにして、順次、変更される前の左横の画素の画素値を読み出し、可逆ノイズの埋め込みを行っていく。
【００９６】
次に上述のようにして埋め込まれた可逆ノイズを除去するステップについて説明する。ノイズ除去する場合、先に説明したように、ノイズ多重化済みの画像、可視強度、画像形状情報、乱数キー等、必要な情報は既に入力しているものとする。
【００９７】
まず、画素１３ａ（画素値１２６）が除去対象画素になった場合について説明する。この場合、その左隣の画素位置までは復元処理が完了していることになることに注意されたい。
【００９８】
先ず、近傍領域として出力画像６０２の左横の復元済みの画素１２ａ（画素値１１２）が選択、解析される。その結果、近傍領域解析値である近傍領域画素値「１１２」が出力される。
【００９９】
次に、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎ（可視強度Ｓで選択される）を用いて、画素１３ａの演算ビット領域を決定する。そして演算ビット領域のビット値とシリアルビット系列の演算処理により、画素１３ａ（透かし埋め込み後の画素値１２６）に対して復元画素値１１６が計算され、出力画像６０１（原画像）の画素１３ａに画素値１１６が書き込まれる。
【０１００】
次に画素１４ａが除去対象画素になるが、この場合、その入力画像６０１の左横の画素１３ａではなく、既に復元された出力画像６０２内の左横の画素１３ａ（復元画素値１１６）が選択、解析される。その結果、近傍領域解析値の近傍領域画素値が１１６として出力される。
【０１０１】
次に、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎを用いて、画素１４ａの演算ビット領域を決定する。そして演算ビット領域のビット値とシリアルビット系列の演算処理により、画素１４ａ（画素値９８）に対して画素値１１４が計算され、出力画像６０１（原画像）の画素１４ａに画素値１１４が書き込まれる。
【０１０２】
このようにして、順次、復元処理済の近隣画素の画素値を選択、解析することで、埋め込み時と同じ演算ビット領域を決定することが出来、可逆ノイズを完全に除去することが出来る。
【０１０３】
以上は簡単な説明の為に上記の説明では近傍領域として埋め込み対象画素の左横の画素を選択したが、主走査方向の位置が同じで、直前のライン上の画素を近傍領域としても良い。要は、復元処理が完了する画素を参照するようにすればよい。
【０１０４】
また、１つの画素を参照領域とするのではなく、複数の画素にまたがる領域を近傍領域として選択、解析してもよい。
【０１０５】
例えば、近傍領域選択部は、図６において、着目画素１３ａに対し、近傍領域として、画素７ａ、８ａ、１２ａを選択する。次に近傍領域解析部は、画素７ａ、８ａ、１２ａの画素値から、埋め込み対象画素１３ａの画素値を予測し、その予測値を近傍領域画素値としてもよい。
【０１０６】
それ以外にも、近傍領域選択部は、画素１３ａの近傍領域として、左画素１ａ、２ａ、６ａ、７ａの４画素を選択する方法なども考えられる。この場合、近傍領域解析手段は、近傍領域内の分散値、周波数係数等も合わせて計算し、近傍領域特性値としてもよい。この場合、演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎには、分散値、周波数係数等の近傍領域特性値にも対応する演算ビット領域が定義されているとする。
【０１０７】
図４（ａ）の演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎの場合（可視強度Ｓ＝１の場合）、近傍領域解析値（近傍領域画素値）である入力画素値１１２に対応する演算ビット領域は、Ｂ４、Ｂ３、Ｂ１となる。このとき、最大変化量（Δｍａｘ）を計算すると２＾４＋２＾３＋２＾１＝２６（ｘ＾ｙはｘのｙ乗）となる。例えば、埋め込み対象画素の画素値が１１２の場合には、１１２のＢ４，Ｂ３，Ｂ１はそれぞれ１，０，０であるから、変更量は＋方向には２＾３＋２＾１＝１０，　−方向には２＾４＝１６　の幅を持つ。
【０１０８】
本実施の形態の可逆ノイズ加算方法は、埋め込み対象画素に近い値を持つ近傍領域画素値や埋め込み対象画素近傍の近傍領域特性値からなる近傍領域解析値に基づき、きめ細かな演算ビット領域の設定が可能であることが分かる。
【０１０９】
また、本実施形態の可逆ノイズ付加装置を用い、入力画像の全画素に可逆ノイズを付加する場合について述べる。入力画像の端近くの画素が埋め込み対象画素として選択される場合、近傍領域が存在しない場合が考えられる。以下、近傍領域が存在しない場合の対処方法例を幾つか述べる。
【０１１０】
例えば、入力画像の端近くで近傍領域が存在しない画素が埋め込み対象画素の場合は、先に説明したように、可逆ノイズの付加を中止する方法をとってもよい。このとき、近傍領域が存在しない画素から可逆ノイズを除去する際には、可逆ノイズは付加されていないことが分かっているので、近傍領域が得られるまで可逆ノイズの除去は実行しなくてよい。
【０１１１】
また、入力画像の端近くで近傍領域が存在しない画素が埋め込み対象画素の場合は、可視強度値Ｓに従ってのみ決められる固定の演算ビット領域に対して、演算ビット処理を行ってもよい。このとき、近傍領域が存在しない画素から可逆ノイズを除去する際には、可視強度値Ｓに従ってのみ決められる演算ビット領域に対して、逆演算処理を施し、可逆ノイズの除去は実行するとよい。
【０１１２】
近傍領域選択方法ＮＳによって決められる近傍領域の大きさが得られるような入力画像の画素値に対しては、既に詳しく述べてきたように、近傍領域解析値に従って、演算ビット領域を決定する。
【０１１３】
また、これも先に説明したが、人間の視覚特性は、輝度値が小さいほど輝度値の変化に敏感で、輝度値が大きいほど輝度値の変化が目立たたないという特性がある。従って、演算ビット領域（最大変化量Δｍａｘ）は上記の人間の視覚特性を考慮して設計することが好ましい。かかる点、実施形態によれば、可視強度Ｓ＝１、２のいずれであっても、近傍領域が高輝度の場合には、演算ビットは高いビット位置まで及び、逆に、低輝度の場合には低位のビットが演算ビット領域となるので、オリジナル画像に近い雰囲気を維持しつつ、可視的な付加情報を多重化させることができるようになる。
【０１１４】
なお、空間上の色の変化が人間の知覚に変化と一致する均等知覚色空間ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊やＣＩＥ　１９７６　Ｌ＊ａ＊ｂ＊（以降Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間と呼ぶ）が１９７６年にＣＩＥから推奨されている。
【０１１５】
上記の均等知覚色空間は、上記の演算ビット領域（最大変化量Δｍａｘ）を決定する際にも有用である。
【０１１６】
本実施形態によれば、原画像の透かし画像形状情報で示される領域において、原画像の特徴を維持しつつ、演算処理によって付加されるノイズ量が画像の階調に従って変化するように、画素値の変更量を設定することが出来る。それに加え、付加されたノイズの除去時に原画像を必要としない。さらに、演算処理に安全性の高い暗号方式を導入することで、付加されたノイズの除去を困難にすることが出来る。
【０１１７】
なお、演算ビット領域を決定する際に演算ビット領域決定テーブルＴ＿Ｎを用いたが、数式で表現される演算ビット領域決定関数Ｆを用いることも可能であり、この様な方法も本発明の範疇に含まれる。
【０１１８】
上記例の具体的な利用方法は、例えば、次のようなものである。
【０１１９】
インターネット上で画像をサービスするサーバを設置し、図１の処理を施した付加情報を多重化した画像、及び、それぞれの画像を復元するための特有の情報（画像形状情報Ｍ、乱数キーＲ、演算ビット領域決定テーブルＴ、そして可視強度Ｓ）を記憶管理しておき、ユーザ（クライアント）は所望とする画像を選択し、ダウンロードできるようしておく。このダウンロードした画像には、上記のように付加情報（例えば撮影者や撮影日時等）が可視化して多重化され、尚且つ、その画像の全体の雰囲気を十分に伝えるものができるようになる。ユーザはダウンロードした画像について、オリジナルに復元したいことをサーバに伝えると（例えばブラウザ等で対応するボタンをクリックするとう操作で伝える）、サーバは、オリジナルそのものではなく、その画像に特有の復元に必要な情報（画像形状情報Ｍ、乱数キーＲ、演算ビット領域決定テーブルＴ、そして、可視強度値Ｓ）を送信する（これにより、オリジナルそのものが漏洩することを防ぐことができる）。なお、送信する際に、これらの情報を秘密キーでもって暗号化しておけば更に安全なものとすることができる。ユーザ側のＰＣでは、これらの情報を受けとって、図７に示す処理を実行させる処理を行う。
【０１２０】
なお、乱数キーＲについては、乱数そのものを送信するのでなく、乱数を発生する共通の関数をサーバ及びクライアント側で保有するようにし、その乱数を発生するため初期化パラメータのみを送信するようにする。勿論、全ての画像について同じパラメータとしてしまうと、サーバが保有している全画像を復元できてしまうので、個々の画像毎にこのパラメータを異なるようにしておく。
【０１２１】
なお、上記実施形態では、演算ビット領域を決定するテーブルは図４（ａ）、（ｂ）に示す様に２種類存在するものとして説明したが、３種類あるいはそれ以上あっても良い。特に、演算ビット領域として、Ｂ７（ＭＳＢ）、Ｂ６を除外したが、可視強度を更に強くする、或いはしたい場合には、これらのビットまで演算領域にすることも可能である。
【０１２２】
また、可視強度Ｓは、ユーザが自由に設定しても良いが、自動化させても構わないであろう。例えば、オリジナル画像の輝度分布（ヒストグラム等を作成すれば良い）のレンジ幅、その中心輝度をパラメータとして、可視強度Ｓを自動決定しても良い。例えば、オリジナル画像全体が暗い場合、可視ノイズの埋め込みを行う演算ビット領域は、比較的、低位のビット領域に割り当てられ、可視ノイズによる付加情報が見にくくなる可能性がある。従って、このように全体的に暗い画像の場合には、高い輝度に変更され得るように、高位のビットまで演算ビット領域とするため、可視強度を自動的に高くするようにできるであろう。
【０１２３】
＜第２の実施形態＞
上記第１の実施形態では、画素単位で画素単位でノイズ付加処理を行う場合について想定したが、本実施の形態では、ＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００等の圧縮符号化画像に対して、可逆のノイズを付加する場合について説明する。
【０１２４】
ＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００等の圧縮符号化方式では、入力色成分は規定されないが、一般にＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の色成分を、Ｙ（輝度）、Ｃｂ（色差）、Ｃｒ（色差）に変換後、離散コサイン変換や離散ウェーブレット変換を実行する場合が多い。
【０１２５】
従って、ＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００圧縮符号化されたカラー画像の輝度成分を表す周波数変換係数を可視型電子透かしの埋め込み成分として用いることで、特別な工夫なしに輝度値に埋め込むことが可能となる。
【０１２６】
ＪＰＥＧ圧縮符号化方式では、ブロック単位の圧縮符号化が行われている。例えば、ＪＰＥＧ圧縮符号化画像には、最小符号化単位（通常８×８画素）が存在し、その単位毎に圧縮符号化の基本的な処理が行われている。従って、ＪＰＥＧ圧縮符号化画像に可視型電子透かしを埋め込む場合、透かし画像形状情報は、画素単位でなく、最小符号化単位とすると、第１の実施の形態の手法を応用し易い。
【０１２７】
より詳しく説明すると、画像を８×８画素ブロック単位に周波数成分データに変換するために先ずＤＣＴ変換を行う。そして、この画素ブロックが、ノイズを多重化すべき位置にない場合には、通常のＪＰＥＧ符号化を行う。一方、多重化すべき位置にあると判断した場合には、ＤＣＴ変換した結果得られる直流成分ＤＣの値を構成するビットに対し、第１の実施形態と同様の処理を行う。この際、可視強度値Ｓをも参酌することは第１の実施形態と同様である。また、近傍領域は、その近傍に位置する画素ブロックの直交変換後の直流成分を用いることになろう。
【０１２８】
図８の８０１は、ＪＰＥＧ圧縮符号化方式において、画像を最小符号化単位毎にブロック化して図示した図である。ＪＰＥＧ圧縮符号化画像の場合、最小符号化単位内（８０１）で離散コサイン変換（ＤＣＴ）が実行される。８０２はＤＣＴ変換後の最小符号化単位ごとに得られるＤＣＴ係数の直流（ＤＣ）成分（平均値）であり、それ以外の６３個の係数が交流ＡＣ係数である。
【０１２９】
最小符号化単位ごとに、ＤＣＴ係数のＤＣ成分（直流）に対して、第１の実施の形態で述べた演算ビット領域の演算処理を行えば、最小符号化単位内（８０１）の平均値を変化させることが出来、ブロック単位の可逆ノイズ付加が実現できる。
【０１３０】
従って透かし画像形状情報は、埋め込み対象最小符号化単位ブロックを指定する情報とすれば、第１の実施形態を適用できるのは容易に理解できよう。また、第１の実施形態に対する更なるメリットの１つは、画像形状情報Ｍのサイズを小さくできることである。すなわち、ＪＰＥＧの場合、８×８画素単位に多重化するか否かを決定するものであるから、画像形状情報（２値画像）の１画素が、原画像の８×８画素に対応するものとして利用すれば良いからである（１／６４の容量で済むことになる）。
【０１３１】
なお、ノイズを除去する場合には、逆ＤＣＴ変換処理を行う前段階で、処理対象となるブロックが、ノイズ埋め込み対象であるか否かを画像形状情報に基づいて判断する。ノイズ埋め込み対象外であると判断した場合には、通常の処理を経て復号化する。そして、ノイズ埋め込み対象であると判断した場合には、その直流成分における演算ビット領域を、可視強度値Ｓで決定された演算ビット領域決定テーブルＴを参照して求め（特定し）、そのテーブルから、近傍領域の復元済みの直流成分より演算ビット領域を決定する。そして、、乱数により発生したシリアルビット系列との論理演算（第１の実施形態に従えば排他論理和）を行うことで、復元することになる。ただし、ＪＰＥＧ圧縮符号化では、量子化処理によりデータを破棄しているので、１００％オリジナルにまでは復元はできない。しかしながら、本第２の実施形態においても、少なくとも、通常のＪＰＥＧによる復号結果と同等の品質にまでオリジナルに近く、ノイズを除去した画像を得ることができる。
【０１３２】
第１の実施形態の近傍領域解析値（近傍領域特性値）としては、複数の近隣の最小符号単位ブロック内のＤＣＴ係数や埋め込み対象ブロックである最小符号化単位内の他のＤＣＴ係数を用いてもよい。埋め込み対象ブロックである最小符号化単位内の交流成分であるＡＣ係数は、埋め込み対象ブロックの周波数特性を表しており、近傍領域解析値（近傍領域特性値）としても効果的に使うことが出来る。
【０１３３】
一方、ＪＰＥＧ２０００圧縮符号化画像では、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）を用いて、画像の形状情報を保持しつつ、画像を低周波から高周波成分に渡って段階的に帯域ごとに分割し、圧縮符号化する。
【０１３４】
図９はＪＰＥＧ２０００圧縮符号化方式における離散ウェーブレット変換による帯域分割の様子を図的に示した図である。
【０１３５】
離散ウェーブレット変換では、画像に影響が大きい低周波画像成分はＬＬに集まり、ＬＬは原画像の画像特徴をよく保存している。従って、埋め込みに用いる要素を離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の低周波成分（ＬＬ）とすると、第１の実施形態と比較的近い形で可逆のノイズ付加を行うことが可能である。
【０１３６】
図９の場合、ＬＬは２回ＤＷＴを行った結果の低周波成分のサブブロックであるが、そのサブブロックＬＬを構成している全ての画素に対して、第１の実施形態と同様の埋め込みを行えばよい。この場合、参照する近傍領域は、隣接する画素ブロックのサブブロックＬＬでも良いが、注目サブブロックＬＬにツリー構造を成している注目ブロック中の他のサブブロック（サブバンド）ＨＬ２、ＬＨ２、ＨＨ２、ＨＬ１、ＬＨ１、ＨＨ１）のＤＷＴ係数を近傍領域として用いても良い。
【０１３７】
上記サブバンドのＤＷＴ係数からは原画像の埋め込み対象である区域の周波数特性の情報が得られるため、可視型電子透かしの強度を決める近傍領域特性値としても有効である。
【０１３８】
なお、第１、第２の実施形態で説明した手法をＪＰＥＧ２０００圧縮符号化画像の離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）係数に適用する場合、ＤＷＴ係数は正負の値を取りうることを考慮し、演算ビット領域決定テーブルを設計する必要がある。
【０１３９】
また、ＪＰＥＧ２０００圧縮符号化画像の場合、ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ　ｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ：関心領域）のために、画像サイズと同じサイズを持つ１ビットのビットプレーンが用意される（ＪＰＥＧ２０００の基本符号化システムでは、ＲＯＩ領域だけシフトアップして符号化される）。
【０１４０】
従って、関心領域が特に存在せず、透かし画像形状情報を可視型電子透かしのように画像閲覧者に示したい場合、透かし画像形状情報をＲＯＩに設定してもよい。
【０１４１】
例えば、著作権情報を示す可視のロゴ情報をＲＯＩに記述しておけば、コンテンツ配信で画像情報を伝送する際に、ロゴ情報から先に視聴者に示すことが出来、利用者にコンテンツの著作権者を明示する効果も実現できる。
【０１４２】
さらに、透かし画像形状情報は既にＲＯＩ情報として、画像と共に符号化されているため、可逆ノイズを除去する際に必要な鍵情報が僅かですむというメリットがある。
【０１４３】
また、可逆ノイズの除去に必要な透かし画像形状情報は、画像ファイルのヘッダ等の所定位置に添付することも可能である。このとき、ノイズが付加された画像から原画像に戻すときに、画像ファイル以外に必要な鍵情報だけですみ、配送する情報量を削減できる効果もある。
【０１４４】
また、可逆ノイズの除去に必要な鍵（および透かし画像形状情報）は比較的情報量が少ない為、画像ファイルのヘッダ等の所定位置に添付することも可能である。このとき、特定の利用者のみ可逆ノイズの除去を可能するため、上記の鍵（および透かし画像形状情報）を所定の暗号方式（例えば、公開鍵暗号方式）で暗号化し、画像ファイルのヘッダ等の所定位置に添付してもよい。
【０１４５】
第１の実施形態では、暗号方式としては、非排他的論理和（ＸＯＲ演算）の場合のみ説明したが、所定の処理単位（例えば６４ビット）となるように複数の演算ビット領域を集め、ＤＥＳ等の共通鍵暗号方式や、公開鍵暗号方式を用いることも可能である。
【０１４６】
第１の実施形態の場合、埋め込み対象画素から可逆ノイズを除去するときに、既に近傍領域が復元されている必要がある。従って、埋め込み対象画素の左横を近傍領域とする場合には、縦方向の複数の画素の演算ビット領域から、所定の単位のビット数を集め、暗号化する等の工夫が必要となる。
【０１４７】
また、ＤＥＳ等の所定の処理単位毎に処理を行うブロック暗号方式に属する共通鍵暗号方式を用いる場合には、集めたビット数が所定の処理単位に満たない場合には、足りないビット数だけ０や１をパディングし所定単位を満たし、暗号化を行うとよい。このとき元の画素位置に格納できないビットは、ヘッダ等のファイルの所定位置に付加するとよい。
【０１４８】
あるいは、１〜数ビット単位で処理できる（共通鍵暗号方式に属する）ストリーム暗号方式に属する暗号方式を用いてもよい。
【０１４９】
このとき第１の実施形態において、初期設定で入力されるのは乱数キーではなく、共通鍵暗号方式では共通鍵、公開鍵暗号方式では埋め込み時には公開鍵、抽出時に秘密鍵となる。
【０１５０】
本実施形態では、暗号化方式としてＤＥＳを例に挙げたが、他の共通鍵暗号方式、例えば、ＡＥＳ、ＦＥＡＬ、ＩＤＥＡ、ＲＣ２、ＲＣ４、ＲＣ５、ＭＩＳＴＹ、シーザー型暗号、ビジネル暗号・ビューフォート暗号、プレイフェア暗号、ヒル暗号、バーナム暗号等を用いることもできる。
【０１５１】
また本実施形態では、静止画像についてのみ説明を行ったが、動画像に対しても同様の原理が適用できることは容易に想像できる。例えば、ＭＰＥＧ圧縮符号化方式の場合、中間フレームを埋め込みの対象とすることで、比較的容易に可逆ノイズを埋め込むことが出来る。ＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ２０００の場合は時間フレーム方向にＪＰＥＧ２０００圧縮符号化画像と同様の手法で可逆ノイズの埋め込みを繰り返すことで埋め込み可能である。従って、動画像に対して可逆ノイズを加えることも本発明の範疇である。
【０１５２】
本発明では、画像の画素値に応じた可逆のノイズを加えることを主眼に説明を行ったが、透かし画像形状情報に強いノイズを加えることで可視の電子透かしとすることも可能であり、本発明で述べた方式を用いた可視型電子透かしの埋め込みも本発明の範疇である。
【０１５３】
また、上記の実施形態からも明らかなように、本実施形態を実現するその殆どは、ソフトウェアでもって実現できるものである。通常、パーソナルコンピュータ等の汎用情報処理装置にコンピュータプログラムを導入する場合、フロッピー（登録商標）ディスクやＣＤＲＯＭ、或いは、半導体メモリカード等のコンピュータ可読記憶媒体を装置にセットし、インストールプログラムを実行するか、或いは、システムにコピーすることになるので、かかるコンピュータ可読記憶媒体も本願発明の範疇に含まれるのは明らかである。
【０１５４】
また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは記憶媒体から読み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拡張機能ボードやコンピュータに接続された拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【０１５５】
以上説明したように本実施形態によれば、入力画像及び鍵を入力し、入力画像の構成要素の構成値に対し、入力画像の構成要素の構成値の一部を参照し、更に鍵に基づいた演算を行うことで前記構成値の変更を行い、入力画像の特徴に応じかつセキュリティ性の高い可逆のノイズを原画像に埋め込むことができ、著作権の保護を十分行うことができる。
【０１５６】
また、可逆のノイズが埋め込まれた画像と鍵を入力し、上記演算と逆の演算を行うことにより、可逆ノイズを除去し、原画像を復元することができる。
【０１５７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、埋め込み対象の多値画像データの持つ雰囲気を保ちつつ、それにノイズを多重化し、ノイズを多重化した分布による目視可能な付加情報を可逆的に埋め込むことが可能になる。また、付加情報を除去することでオリジナル画像、もしくはオリジナル画像に近い画像まで復元することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における可逆ノイズ加算処理のフローチャートである。
【図２】演算処理を内容の具体例を示す図である。
【図３】演算ビット領域決定処理を実行する演算ビット領域決定部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施形態における演算ビット領域決定テーブルの一例を示す図である。
【図５】近傍領域選択解析処理を実行する近傍領域選択解析部の内部構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施形態における原画像とノイズ付加後の画像との関係を示す図である。
【図７】第１の実施形態における可逆ノイズ除去のフローチャートである。
【図８】ＪＰＥＧ圧縮符号化方式における最小符号化単位を示す図である。
【図９】ＪＰＥＧ２０００圧縮符号化方式における離散ウェーブレット変換による帯域分割の様子を示す図である。
【図１０】本実施形態における透かし画像形状情報の一例を示す図である。
【図１１】実施形態における装置の具体的なブロック構成図である。
【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】
2004040236.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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