(57)【要約】【課題】機密文書の再現処理、例えば複写を確実に防止する。【解決手段】原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出し（度数分布算出部２５２）、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する（ベース領域判断部２５３、メッセージ領域判断部２５４）。これにより、その検出結果を参照すれば、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。【選択図】    図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段と、
算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段と、
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、その度数分布の算出に先立ち、前記画像データの２値化処理を実行する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
背景ドットパターンはベース領域とメッセージ領域とを含み、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値を特徴量とし、出力を禁止する背景ドットパターンが含むベース領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるベース領域基準ピーク値とメッセージ領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるメッセージ領域基準ピーク値とを参照して前記出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれているかどうかを検出する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記ベース領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記ベース領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記メッセージ領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記メッセージ領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備する請求項３、４及び５記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判断手段は、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果と前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果との何れか一方又は両方が含まれていることをもって、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであると判定する請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
ハードウェア資源を用いて、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出ステップと、
ハードウェア資源を用いて、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出ステップと、
を具備する画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、
原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、
算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、
を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、
原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、
算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、
を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿画像の画像データに含まれる背景画像に埋め込まれた背景ドットパターンに対する処理を実行する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理プログラムを記憶する記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像処理技術、画像形成技術の向上によって、デジタルカラー複写機を用いて紙幣や有価証券等を複写した場合、その複写物と原本である本物とが容易に区別できないほど忠実な複写が可能となってきている。このため、紙幣や有価証券等のような特殊原稿については、複写を全く行なうことができないようにするか、あるいは、正しく複写を行なうことができないようにする措置をとることが必要である。
【０００３】
また、例えば企業においては、紙幣や証券など特殊原稿以外の一般文書の場合にあっても、文書内容の機密保持の観点から、複写が禁止されている機密文書が多数存在する。このような機密文書についても、複写を全く行なうことができないようにするか、あるいは、正しく複写を行なうことができないようにする措置をとることが必要である。
【０００４】
このようなことから、従来、特殊原稿や機密文書等を複写することに規制力を及ぼすことを目的とする種々の発明がなされている。以下、そのような発明の具体的な例を紹介する。
【０００５】
まず、紙幣や有価証券等の特殊原稿を判別する方法として、入力した画像データと予め登録してある特定のマーク（パターンデータ）とをパターンマッチング法で比較し、特定のマークが存在する場合に原稿が特殊原稿であると判別する方法が提案されている。特開平６−１２５４５９号公報（特許文献１）や特開２００１−８６３３０公報（特許文献２）に記載された発明は、その代表的な例である。こうして、原稿が特殊原稿であると判定した場合には、その複写を禁止する、つまり、複写しないようにすることが容易である。
【０００６】
次いで、複写禁止された機密文書を判別する発明として、例えば、特開平７−３６３１７号公報（特許文献３）や特開平７−８７３０９号公報（特許文献４）には、機密文書に付された機密文書であることを示すマークを検出するようにした発明が記載されている。これは、複写禁止された機密文書には、一般的に、マル秘の印鑑や複写禁止のマーク等からなる機密文書であることを示すマークが押印されていることを利用している。こうして、原稿が機密文書であると判定した場合には、その複写を禁止する、つまり、複写しないようにすることが容易である。
【０００７】
さらに、特開平９−１６４７３９号公報（特許文献５）や特開２００１−１９７２９７公報（特許文献６）には、複写を禁止したい原稿画像に地紋を埋め込むことにより複写を抑制する技術が提案されている。これは、原稿画像に用いる用紙の背景にベース領域とメッセージ領域とをもつ地紋パターンが作成された用紙を用いるというものである。地紋パターンは、原稿画像においてはそれほど目立たず、原稿画像に含まれている情報の判読等に支障を及ぼさない。しかしながら、このような地紋パターンが埋め込まれた原稿画像が複写されると、例えばメッセージ領域の模様が浮かび上がる、というものである。そこで、メッセージ領域の模様として、例えば「複写禁止」というような文字を与えておくことにより、その複写物が複写禁止の機密書類であったことが一目瞭然となり、心理的に、複写に対する規制力を生じさせることができる。
【０００８】
【特許文献１】特開平６−１２５４５９号公報
【特許文献２】特開２００１−８６３３０公報
【特許文献３】特開平７−３６３１７号公報
【特許文献４】特開平７−８７３０９号公報
【特許文献５】特開平９−１６４７３９号公報
【特許文献６】特開２００１−１９７２９７公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
前述したように、入力された画像データを予め登録してある特定のマーク（パターンデータ）とパターンマッチング法で比較し、合致した場合に複写を禁止することで、紙幣や有価証券等の特殊原稿の複写を防止することができる。しかしながら、このような手法によって複写を禁止するとすると、複写を禁止したい原稿のパターンデータを全て予め登録しておかなければならない。したがって、紙幣や有価証券等の特殊原稿に対しては有効であるとしても、不特定多数の一般原稿、例えば機密文書に対して適用することは極めて困難である。
【００１０】
また、前述したように、マル秘マーク等のような機密文書であることを示すマークを検出したときに複写を禁止することで、機密文書の複写を防止することができる。しかしながら、この場合には、マル秘マーク等のような機密文書であることを示すマークの部分を紙などで覆い隠して画像読み取り動作が実行された場合には、当然のことながら機密文書であることを示すマークの存在を判定することができず、よって、複写を禁止すべき機密文書であってもその複写を防止することができないという問題がある。
【００１１】
さらに、前述したように、例えば機密文書については背景に地紋パターンを埋め込んだ原稿画像として生成し、そのような機密文書が複写されると地紋パターンの一部が浮かび上がるようにした場合には、心理的に、複写に対する規制力を生じさせることができる。しかしながら、このような地紋パターンによる手法では、複写抑制効果が得られるに過ぎず、複写行為そのものを規制することができるわけではない。このため、地紋パターンが浮き上がることを気にしない者にとっては、機密文書の複写が可能になってしまうという問題がある。
【００１２】
本発明の目的は、機密文書の再現処理を確実に防止することができるようにすることである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の画像処理装置の発明は、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段と、を具備する。
【００１４】
ここで、「黒ラン」というのは、一例として、ドットが連続している部分を意味する。そこで、本発明の場合、背景ドットパターン等を構成するドットが連続する縦又は横のラインを黒ランとして解釈することができる。このため、「隣接する黒ラン中心距離」というのは、背景ドットパターン等を構成するドットの中心間距離であるといえる。このようことから、「隣接する黒ラン中心距離の度数分布」というのは、背景ドットパターン等を構成するドットの中心間距離について得た度数分布を意味することになる。この場合の度数分布は、背景ドットパターン等を構成するドットの中心間距離についての個数の分布である。こうした「黒ラン」、「隣接する黒ラン中心距離」及び「隣接する黒ラン中心距離の度数分布」の解釈については、本明細書の全体を通じて共通である。
【００１５】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかが検出される。
【００１６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記算出手段は、その度数分布の算出に先立ち、前記画像データの２値化処理を実行する。
【００１７】
したがって、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布の算出が容易となる。
【００１８】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、背景ドットパターンはベース領域とメッセージ領域とを含み、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値を特徴量とし、出力を禁止する背景ドットパターンが含むベース領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるベース領域基準ピーク値とメッセージ領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるメッセージ領域基準ピーク値とを参照して前記出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれているかどうかを検出する。
【００１９】
したがって、算出手段で算出した度数分布のピーク値とベース領域基準ピーク値との一致不一致をもって、出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が画像データに含まれているかどうかが検出される。また、算出手段で算出した度数分布のピーク値とメッセージ領域基準ピーク値との一致不一致をもって、出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が画像データに含まれているかどうかが検出される。
【００２０】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記ベース領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記ベース領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出する。
【００２１】
したがって、算出手段で算出した度数分布のピーク値とベース領域基準ピーク値との一致不一致だけでなく、算出した度数分布のピーク値の数がベース領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかの判定もなされ、より精度の良く出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が画像データに含まれているかどうかが検出される。
【００２２】
請求項５記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記メッセージ領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記メッセージ領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出する。
【００２３】
したがって、算出手段で算出した度数分布のピーク値とメッセージ領域基準ピーク値との一致不一致だけでなく、算出した度数分布のピーク値の数がメッセージ領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかの判定もなされ、より精度の良く出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が画像データに含まれているかどうかが検出される。
【００２４】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備する。
【００２５】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。
【００２６】
請求項７記載の発明は、請求項３、４及び５記載の画像処理装置において、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備する。
【００２７】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することが可能となる。
【００２８】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の画像処理装置において、前記判断手段は、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果と前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果との何れか一方又は両方が含まれていることをもって、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであると判定する。
【００２９】
したがって、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定が容易となる。
【００３０】
請求項９記載の画像処理方法の発明は、ハードウェア資源を用いて、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出ステップと、ハードウェア資源を用いて、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出ステップと、を具備する。
【００３１】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかが検出される。
【００３２】
請求項１０記載の発明は、コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラムの発明である。
【００３３】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかが検出される。
【００３４】
請求項１１記載の発明は、コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体の発明である。
【００３５】
したがって、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかが検出される。また、コンピュータプログラムを有体物の形態で取り扱うことが可能となる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図１ないし図１３に基づいて説明する。
【００３７】
１．原稿画像
まず、本実施の形態における画像処理装置、画像処理方法等に用いられる原稿画像について図１ないし図５を参照しながら説明する。
【００３８】
図１は、原稿画像を例示する正面図である。図２は、原稿画像に埋め込まれた背景ドットパターンとしての地紋パターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の一例を示す模式図である。もっとも、地紋パターンというのは、背景ドットパターンの一態様であり、背景ドットパターンとして地紋パターン以外のドットパターンを持ち言えることは言うまでもない。
【００３９】
図３は、原稿画像に埋め込まれた地紋パターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の別の一例を示す模式図である。図４は、図３に例示する地紋パターンを拡大して示す模式図である。図５は、図２に例示する地紋パターンを拡大して示す模式図である。
【００４０】
原稿画像１０１、図１に示す例では契約書である原稿画像１０１を作成する原稿用紙１０２として、背景に地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿用紙１０２が用いられている。もっとも、別の実施の形態として、地紋パターン１０３が形成されていない原稿用紙１０２を用い、契約書である原稿画像１０１を作成するに際して同時に地紋パターン１０３を形成するようにしても良い。つまり、地紋パターン１０３は、原稿用紙１０２に予め印刷形成されていても良く、原稿用紙１０２に文字や図形等を画像形成するに際して同時に画像形成するようにしても良い。
【００４１】
地紋パターン１０３は、ベース領域１０４とメッセージ領域１０５とを含んでいる。ベース領域１０４は、原稿用紙１０２の大部分を占める地部分の領域である。メッセージ領域１０５は、そのようなベース領域１０４中に分散されたメッセージを表現する領域である。これらのベース領域１０４とメッセージ領域１０５とは、地紋パターン１０３それ自体の基本的な構成そのものを異にするわけではなく、地紋パターン１０３に対する人間の価値判断としてベース領域１０４とメッセージ領域１０５とに別れているに過ぎない。本実施の形態において、メッセージ領域１０５は「複写禁止」という文字から構成されている。このようなメッセージ領域１０５を構成する文字としては、「複写禁止」の他、いかなる文字や記号その他のものをも用い得る。
【００４２】
このような原稿用紙１０２を用いて作成された原稿画像１０１は、この原稿画像１０１が複写等されると、地紋パターン１０３の一部が浮かび上がる。この場合、図２に例示する原稿画像１０１では、「複写禁止」という文字で表現されたメッセージ領域１０５が浮かび上がり、図３に例示する原稿画像１０１では、ベース領域１０４が浮かび上がる。
【００４３】
このように、地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１が複写されると、地紋パターン１０３においてメッセージ領域１０５とベース領域１０４との何れか一方が浮かび上がるのは、他方の領域１０４又は１０５が複写（再現）されにくいからである。換言すると、浮かび上がらない方の領域１０４又は１０５が消えることによって、残った方の領域１０４又は１０５が浮かび上がって見えるわけである。
【００４４】
このような現象を生じさせる地紋パターン１０３は、例えば、図４及び図５に例示するように、大きさが異なる二種類のドット１０６の集合によって構成されている。つまり、これらの二種類のドット１０６のうち、小さなドット１０６ｂは複写（再現）されにくく、大きなドット１０６ａは複写（再現）される。そこで、複写後にメッセージ領域１０５が浮き上がる図２に例示する地紋パターン１０３では、図５に示すように、ベース領域１０４を構成する方に小さなドット１０６ｂが用いられ、メッセージ領域１０５を構成する方に大きなドット１０６ａが用いられている。反対に、複写後にベース領域１０４が浮き上がる図３に例示する地紋パターン１０３では、図４に示すように、メッセージ領域１０５を構成する方に小さなドット１０６ｂが用いられ、ベース領域１０４を構成する方に大きなドット１０６ａが用いられている。
【００４５】
地紋パターン１０３の他の構成例として、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４は、ドットに限らず、細線パターンや特定の模様パターン等によっても構成可能である。
【００４６】
ここで、本実施の形態では、メッセージ領域１０５又はベース領域１０４を特徴量として扱う。この場合、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４を読み取った場合に生ずる黒ラン、つまりドットが連続する部分に関して、隣接する黒ラン中心距離の度数分布を、特徴量として用いることができる。ここでの度数分布は、メッセージ領域１０５又はベース領域１０４を構成するドットの中心間距離についての個数の分布である。
【００４７】
以上の例では、浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４についての特徴量について限定したが、このような特徴量として、浮かび上がらないベース領域１０４又はメッセージ領域１０５、あるいは浮かび上がるメッセージ領域１０５又はベース領域１０４と浮かび上がらないベース領域１０４又はメッセージ領域１０５との双方について、それぞれの特徴量を求めても良い。要は、地紋パターン１０３が埋め込まれた画像データが記録された原稿画像１０１が読み取られた際にそのベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方がデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。又は、データの形態で存在する地紋パターン１０３が埋め込まれた画像データにおいて、その地紋パターン１０３を構成するベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方がデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。
【００４８】
別の実施の形態としては、背景ドットパターンとして、地紋パターン１０３以外のパターンを持ち言えることは前述した通りである。例えば、地紋パターンに１０３おけるベース領域１０４のみに相当するパターンやメッセージ領域１０５のみに相当するパターンを用いることができる。ベース領域１０４に相当するパターン又はメッセージ領域１０５に相当するパターンを有する原稿画像１０１が読み取られた際にそのベース領域１０４又はメッセージ領域１０５がデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。又は、データの形態で存在するベース領域１０４に相当するパターン又はメッセージ領域１０５に相当するパターンを有する背景ドットパターンが埋め込まれた画像データにおいて、その背景ドットパターン１０３を構成するベース領域１０４に相当するパターン又はメッセージ領域１０５に相当するパターンがデータとして判読できるものであれば、それを特徴量として扱うことが可能である。
【００４９】
２．画像処理方法
本実施の形態の画像処理方法では、デジタル回路やコンピュータ等のようなハードウェア資源を用いて、原稿画像１０１の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出し（算出ステップ）、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する地紋パターン１０３（ベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方）が画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する（検出ステップ）。
【００５０】
検出ステップは、そして、検出するステップの後に、ハードウェア資源を用いて、検出した地紋パターン１０３が出力を禁止されている地紋パターン１０３であるかどうかを判断する（判断するステップ）。この場合の判断は、原稿画像１０１の画像データに、出力を禁止する地紋パターン１０３のベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方が含まれているかどうかをもってなされる。つまり、原稿画像１０１の画像データに、出力を禁止する地紋パターン１０３のベース領域１０４又はメッセージ領域１０５の何れか一方又は両方が含まれていれば、原稿画像１０１の種類を問わず、その原稿画像１０１の画像データの出力を禁止すべきであると判断する。
【００５１】
３．画像処理装置
【００５２】
（１）画像処理装置の第１の実施の形態
本発明の画像処理装置の第１の実施の形態を図６ないし図９に基づいて説明する。
【００５３】
図６は、画像処理装置のハードウェア資源を示すブロック図である。図７は、図６中に示されている地紋パターン検出部のブロック図である。図８は、画像データに含まれる隣接するドットの黒ラン中心距離を例示する模式図である。図９は、出力を禁止すべき地紋パターンに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布についてのヒストグラムである。
【００５４】
図６に示すように、本実施の形態の画像処理装置は、画像読取装置としてのスキャナ２０１、デジタル回路構成の画像処理部２０２、及びプロッタ２０３をシステムコントローラ２０４で制御するデジタル複写機構成とされている。システムコントローラ２０４は、内蔵するＣＰＵ（Central Processing Unit）２０４ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０４ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）２０４ｃから構築されるコンピュータ機能を活用し、操作表示部２０５からの指示に応じてスキャナ２０１、画像処理部２０２、及びプロッタ２０３を制御し、必要な情報を操作表示部２０５に返して表示させる。
【００５５】
画像処理部２０２は、フィルタ処理部２０６、変倍処理部２０７、γ処理部２０８、及び階調処理部２０９を含んでいる。これらの各部２０６、２０７、２０８及び２０９は、一般的なデジタル複写機が備える同等の回路構成と異なる点はないため、その説明は省略する。
【００５６】
これに対して、本実施の形態の画像処理部２０２は、地紋パターン検出部２１０、複写禁止文書判定部２１１、及びセレクタ２１２を具備する。これらの地紋パターン検出部２１０、複写禁止文書判定部２１１、及びセレクタ２１２は、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止するデジタル回路構成のハードウェアである。
【００５７】
地紋パターン検出部２１０は、図７に例示するハードウェア構成を有する。つまり、スキャナ２０１によって読み取られた原稿画像１０１に基づく画像データを２値化処理部２５１によって必要に応じて２値化処理する。続いて、度数分布検出部２５２にて、２値化処理された画像データ中の黒ラン中心距離が算出され、この算出された黒ラン中心距離に基づいてその度数分布が算出される。このような算出処理は、デジタル回路構成のカウンタや加算器等によって実行される。
【００５８】
ここで、地紋パターン検出部２１０は、度数分布検出部２５２の後段に、ベース領域判断部２５３とメッセージ領域判断部２５４とを有する。これらのベース領域判断部２５３とメッセージ領域判断部２５４とは、それぞれ図示しない記憶領域を有する。
【００５９】
ベース領域判断部２５３の記憶領域は、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４について、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（ベース領域基準ピーク値）及びそのベース領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がベース領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【００６０】
一方のメッセージ領域判断部２５４の記憶領域は、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５について、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（メッセージ領域基準ピーク値）及びそのメッセージ領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がメッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【００６１】
図９は、出力を禁止すべき地紋パターンに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布についてのヒストグラムを示す。図９に示すヒストグラムでは、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（ベース領域基準ピーク値）がｂ、ｃの２ヶ所あることを例示している。これにより、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４のドットパターンが２種類存在することが分る。また、図９に示すヒストグラムでは、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（メッセージ領域基準ピーク値）がａという１ヶ所だけあることを例示している。これにより、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５のドットパターンが１種類しか存在しないことが分る。
【００６２】
ベース領域判断部２５３は、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、自らの記憶領域に記憶している出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（ベース領域基準ピーク値）と比較する。そして、その比較の結果、二つのピーク値（検出したピーク値とベース領域基準ピーク値）が一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がベース領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかを判定し、超えていれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４が含まれていると判断する。つまり、ここでは、度数分布検出部２５２において算出された画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。ベース領域判断部２５３は、その判断結果を複写禁止文書判定部２１１へ出力する。
【００６３】
一方のメッセージ領域判断部２５４は、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、自らの記憶領域に記憶している出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（メッセージ領域基準ピーク値）と比較する。そして、その比較の結果、二つのピーク値（検出したピーク値とメッセージ領域基準ピーク値）が一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がメッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかを判定し、超えていれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が含まれていると判断する。つまり、ここでは、度数分布検出部２５２において算出された画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。メッセージ領域判断部２５４は、その判断結果を複写禁止文書判定部２１１へ出力する。
【００６４】
こうして、２値化処理部２５１及び度数分布検出部２５２により、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段の機能（算出ステップ）が実行され、ベース領域判断部２５３及びメッセージ領域判断部２５４により、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する地紋パターンが画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段の機能（検出ステップ）が実行されることになる。これにより、原稿画像の画像データに出力を禁止する地紋パターンが含まれているかどうかが検出される。
【００６５】
複写禁止文書判定部２１１は、地紋パターン検出部２１０の処理結果を受け、複写禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、複写禁止文書判定部２１１が備える図示しない記憶領域にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５からの入力によってそのような記憶領域に設定されていても良い。例えば、複写禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。あるいは、複写禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。ここに、検出手段の検出結果に基づいて、画像データに含まれている地紋パターンが出力を禁止する地紋パターンであるかどうかを判断する判断手段の機能（判断ステップ）が実行される。
【００６６】
そして、複写禁止文書判定部２１１は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が複写禁止文書であると判定した場合、画像処理部２０２のセレクタ２１２へ複写禁止文書が検出されたことを送信する。これに応じて、セレクタ２１２は、複写禁止文書検知後の処理、つまり、プロッタ２０３での複写動作の禁止を選択する。これにより、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような複写禁止文書である場合には、その複写（再現）が防止される。
【００６７】
（２）画像処理装置（画像処理プログラム、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体）の第２の実施の形態
本発明の画像処理装置（画像処理プログラム、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体）の第２の実施の形態を図１０及び図１１に基づいて説明する。
【００６８】
図１０は、画像処理装置のハードウェア資源を示すブロック図である。図１１は、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される複写禁止原稿判別処理の流れを示すフローチャートである。
【００６９】
第１の実施の形態として示した画像処理装置では、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理が、デジタル回路構成のハードウェア資源によって実行される例を示した。これに対して、本実施の形態では、そのような機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理を、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行する例を説明する。そこで、第１の実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。
【００７０】
本実施の形態では、画像処理部２０２に、地紋パターン検出部２１０、複写禁止文書判定部２１１、及びセレクタ２１２が設けられておらず、システムコントローラ２０４のＲＯＭ２０４ｂに、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理のためのコンピュータプログラムがファームウェアとして記憶保存されている。別の実施の形態としては、システムコントローラ２０４内に設けられたＣＰＵ２０４ａ、ＲＯＭ２０４ｂ、及びＲＡＭ２０４ｃから構築されるマイクロコンピュータにバス接続されたＨＤＤ２１３に機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理のためのコンピュータプログラムをインストールしておき、そのようなコンピュータプログラムが画像処理装置の起動時にＲＡＭ２０４ｃに書き込まれて実行される構成であっても良い。いずれにしても、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理は、コンピュータであるシステムコントローラ２０４がコンピュータプログラムに従い実行することになる。この意味で、ＲＡＭ２０４ｃ又はＨＤＤ２１３は、画像処理プログラムであるコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体として機能する。
【００７１】
以下、そのようなコンピュータプログラムに従い実行される処理を図１１に示すフローチャートを参照して説明する。
【００７２】
まず、図１１に示す処理ルーチンは、ある時間で実行されており、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたかどうかの判定が繰り返されている（ステップＳ１０１）。
【００７３】
スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたと判定された場合（ステップＳ１０１のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する画像メモリ中に入力された画像データがコピーされる（ステップＳ１０２）。
【００７４】
これに対して、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたと判定されない場合には（ステップＳ１０１のＮ）、スキャナ２０１によって原稿画像１０１が読み取られて画像データが入力されたかどうかの判定に待機する。
【００７５】
そして、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、そのような画像メモリにコピーされた画像データが２値化処理され（ステップＳ１０３）、続いて黒ラン中心処理の度数分布を求める処理が実行される（ステップＳ１０４）。ここに、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段の機能（算出ステップ）が実行される。
【００７６】
ここで、本実施の形態においては、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値を記憶する。
【００７７】
つまり、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（ベース領域基準ピーク値）及びそのベース領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がベース領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【００７８】
また、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク（メッセージ領域基準ピーク値）及びそのメッセージ領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がメッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【００７９】
なお、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）は、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に記憶している例を示したが、別の実施の形態として、そのような値は例えばＨＤＤ２１３（記憶領域）に記憶されていても良い。この場合、ＨＤＤ２１３（記憶領域）に記憶された各種のデータは、本処理のためのルーチンを記述するコンピュータプログラムがＨＤＤ２１３からＲＡＭ２０４ｃにコピーされるに際して一緒にＲＡＭ２０４ｃにコピーされても良く、そのままＨＤＤ２１３に記憶された状態に維持されていても良い。
【００８０】
続くステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、記憶領域に記憶しているベース領域基準ピーク値、つまり出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値と比較する。つまり、ここでは、ステップＳ１０４で算出した画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。
【００８１】
ステップＳ１０５の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値に一致すると判定された場合（ステップＳ１０５のＹ）、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値の個数が、ベース領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかが判定される（ステップＳ１０６）。この判定の結果、超えていないと判定されれば処理を終了し、超えていると判定された場合には（ステップＳ１０６のＹ）、出力が禁止される地紋パターン１０３のベース領域１０４が存在すると判断し（ステップＳ１０７）、その判断結果を複写禁止文書判断処理（ステップＳ１１１）に渡す。
【００８２】
これに対して、ステップＳ１０５の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値に一致しないと判定された場合（ステップＳ１０５のＮ）、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、記憶領域に記憶しているメッセージ領域基準ピーク値、つまり出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値と比較する（ステップＳ１０８）。つまり、ここでは、ステップＳ１０４で算出した画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。
【００８３】
ステップＳ１０８の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値に一致しないと判定された場合（ステップＳ１０５のＮ）、処理を終了する。
【００８４】
これに対して、ステップＳ１０８の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値に一致すると判定された場合（ステップＳ１０５のＹ）、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値の個数が、メッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかが判定される（ステップＳ１０９）。この判定の結果、超えていないと判定されれば処理を終了し、超えていると判定された場合には（ステップＳ１０９のＹ）、出力が禁止される地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が存在すると判断し（ステップＳ１１０）、その判断結果を複写禁止文書判断処理（ステップＳ１１１）に渡す。
【００８５】
こうして、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する地紋パターンが画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段の機能（検出ステップ、検出機能）が実行されることになる。これにより、原稿画像の画像データに出力を禁止する地紋パターンが含まれているかどうかが検出される。
【００８６】
ステップＳ１１１の複写禁止文書判断処理では、複写禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ（記憶領域）に一時設定されても良い。こうして、ステップＳ１１３の複写禁止文書判断処理では、一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。あるいは、別の一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。ここに、検出手段の検出結果に基づいて、画像データに含まれている地紋パターンが出力を禁止する地紋パターンであるかどうかを判断する判断手段の機能（判断ステップ）が実行される。
【００８７】
そして、ステップＳ１１３の複写禁止文書判断処理は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が複写禁止文書であると判定した場合、複写禁止文書検知後の処理、つまり、プロッタ２０３での複写動作の禁止を実行する。これにより、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような複写禁止文書である場合には、その複写（再現）が防止される。
【００８８】
さらに、どのような地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１を複写禁止するかは、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に記憶保存された、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）に依存している。このため、このような閾値を任意に設定することができれば、複写禁止を指定する原稿画像１０１に埋め込まれた地紋パターン１０３を指定することが可能である。
【００８９】
そこで、本実施の形態のコンピュータプログラムは、地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１や原稿用紙１０２がスキャナ２０１で読まされることでその地紋パターン１０３の画像データを獲得した場合、獲得した画像データに応じて前述したような出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）を自動生成してＲＡＭ２０４ｃ（記憶領域）に記憶保存する処理を実行する。これにより、出力を禁止する地紋パターン１０３を原稿読取装置であるスキャナ２０１で読み取らせるだけで、出力を禁止する地紋パターン１０３としてその地紋パターン１０３を登録することが可能となる。
【００９０】
（３）画像処理装置（画像処理プログラム、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体）の第３の実施の形態
本発明の画像処理装置（画像処理プログラム、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体）の第３の実施の形態を図１２及び図１３に基づいて説明する。
【００９１】
図１２は、画像処理装置のハードウェア資源を示すブロック図である。図１２は、画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される複写禁止原稿判別処理の流れを示すフローチャートである。
【００９２】
第２の実施の形態では、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理を、ハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行する画像処理装置について説明した。この画像処理装置は、第１の実施の形態で述べた通り、例えばデジタル複写機である。これに対して、本実施の形態では、機密文書のような複写禁止文書を検出判定し、その複写を禁止する処理を、ハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行する点については、第２の実施の形態と同様であるが、そのようなハードウェア資源として、一般的なパーソナルコンピュータ３０１を用いている点で第２の実施の形態と異なる。しかしながら、コンピュータプログラムそのものは、基本的には第２の実施の形態で用いているコンピュータプログラムと異ならない。そこで、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。
【００９３】
パーソナルコンピュータ３０１は、各部を集中的に制御するＣＰＵ２０４ａを備えており、このＣＰＵ２０４ａには、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ２０４ｂと、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵ２０４ａの作業エリア等として機能するＲＡＭ２０４ｃとがバス３０２で接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらに、バス３０２には、画像処理プログラムであるコンピュータプログラムがインストールされたＨＤＤ２１３と、ＣＤ−ＲＯＭ３０３に記録されたデータを読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ３０４と、プリンタ部等との通信を司るインターフェース３０５とが接続されている。
【００９４】
一例として、ＨＤＤ２１３にインストールされている画像処理プログラムであるコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３０３に元々記録されており、ＣＰＵ２０４ａによって、そのコンピュータプログラムがＣＤ−ＲＯＭドライブ３０４で読み取られ、ＨＤＤ２１３にインストールされたものである。そして、ＨＤＤ２１３にインストールされたそのコンピュータプログラムが起動されると、そのコンピュータプログラムは、ＨＤＤ２１３からＲＡＭ２０４ｃにコピーされ、ＣＰＵ２０４ａとＲＡＭ２０４ｃとによって実行される。この意味で、ＲＡＭ２０４ｃ、ＨＤＤ２１３又はＣＤ−ＲＯＭ３０３は、画像処理プログラムであるコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体として機能することになる。
【００９５】
もっとも、コンピュータプログラムを記憶する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ３０３のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ２１３にインストールするようにしても良い。この場合に、送信側のサーバでコンピュータプログラムを記憶している記憶装置も、本発明における記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであっても良いし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであっても良いし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであっても良い。
【００９６】
以下、ＨＤＤ２１３にインストールされたコンピュータプログラムに従い実行される処理を図１３に示すフローチャートを参照して説明する。この処理は、図９を参照して説明した第２の実施の形態における処理と殆んど共通するが、記載の明確化を図るために、省略することなく説明する。
【００９７】
まず、図１３に示す処理ルーチンは、ある時間で実行されており、原稿画像１０１に基づく画像データが入力されたかどうかの判定が繰り返されている（ステップＳ２０１）。
【００９８】
画像データが入力されたと判定された場合（ステップＳ２０１のＹ）、例えばＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する画像メモリ中に入力された画像データがコピーされる（ステップＳ１０２）。
【００９９】
これに対して、画像データが入力されたと判定されない場合には（ステップＳ２０１のＮ）、画像データが入力されたかどうかの判定に待機する。
【０１００】
そして、ＣＰＵ２０４ａの演算機能によって、そのような画像メモリにコピーされた画像データが２値化処理され（ステップＳ１０３）、続いて黒ラン中心処理の度数分布を求める処理が実行される（ステップＳ１０４）。ここに、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段の機能（算出ステップ）が実行される。
【０１０１】
ここで、本実施の形態においては、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値を記憶する。
【０１０２】
つまり、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値（ベース領域基準ピーク値）及びそのベース領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がベース領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【０１０３】
また、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５については、その黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク（メッセージ領域基準ピーク値）及びそのメッセージ領域基準ピーク値の閾値を記憶する。ここでの閾値というのは、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した場合、その算出された度数分布のピーク値の個数がメッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えれば、その画像データには出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が含まれていると判断すべき閾値である。なお、度数分布検出部２５２において算出された画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値と一致した状態というのは、ある程度の誤差を許容する。
【０１０４】
なお、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）は、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に記憶している例を示したが、別の実施の形態として、そのような値は例えばＨＤＤ２１３（記憶領域）に記憶されていても良い。この場合、ＨＤＤ２１３（記憶領域）に記憶された各種のデータは、本処理のためのルーチンを記述するコンピュータプログラムがＨＤＤ２１３からＲＡＭ２０４ｃにコピーされるに際して一緒にＲＡＭ２０４ｃにコピーされても良く、そのままＨＤＤ２１３に記憶された状態に維持されていても良い。
【０１０５】
続くステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、記憶領域に記憶しているベース領域基準ピーク値、つまり出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値と比較する。つまり、ここでは、ステップＳ１０４で算出した画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。
【０１０６】
ステップＳ１０５の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値に一致すると判定された場合（ステップＳ１０５のＹ）、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値の個数が、ベース領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかが判定される（ステップＳ１０６）。この判定の結果、超えていないと判定されれば処理を終了し、超えていると判定された場合には（ステップＳ１０６のＹ）、出力が禁止される地紋パターン１０３のベース領域１０４が存在すると判断し（ステップＳ１０７）、その判断結果を複写禁止文書判断処理（ステップＳ１１１）に渡す。
【０１０７】
これに対して、ステップＳ１０５の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がベース領域基準ピーク値に一致しないと判定された場合（ステップＳ１０５のＮ）、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布を特徴量として参照し、その度数分布のピーク値を、記憶領域に記憶しているメッセージ領域基準ピーク値、つまり出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５についての黒ラン中心距離の度数分布におけるピーク値と比較する（ステップＳ１０８）。つまり、ここでは、ステップＳ１０４で算出した画像データに、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５に相当するデータが含まれているかどうかを検出するわけである。
【０１０８】
ステップＳ１０８の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値に一致しないと判定された場合（ステップＳ１０５のＮ）、処理を終了する。
【０１０９】
これに対して、ステップＳ１０８の検出の結果、ステップＳ１０４で算出した画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値がメッセージ領域基準ピーク値に一致すると判定された場合（ステップＳ１０５のＹ）、ステップＳ１０４で求めた画像データ中の黒ラン中心距離の度数分布のピーク値の個数が、メッセージ領域基準ピーク値の閾値を超えているかどうかが判定される（ステップＳ１０９）。この判定の結果、超えていないと判定されれば処理を終了し、超えていると判定された場合には（ステップＳ１０９のＹ）、出力が禁止される地紋パターン１０３のメッセージ領域１０５が存在すると判断し（ステップＳ１１０）、その判断結果を複写禁止文書判断処理（ステップＳ１１１）に渡す。
【０１１０】
こうして、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する地紋パターンが画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段の機能（検出ステップ、検出機能）が実行されることになる。これにより、原稿画像の画像データに出力を禁止する地紋パターンが含まれているかどうかが検出される。
【０１１１】
ステップＳ１１１の複写禁止文書判断処理では、複写禁止文書の判断処理を、予め設定した判断基準によって実行する。この判断基準は、例えば、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）にパラメータとして保存しても良く、操作表示部２０５から入力によってそのようなＲＡＭ２０４ｃ（記憶領域）に一時設定されても良い。こうして、ステップＳ１１３の複写禁止文書判断処理では、一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との一方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。あるいは、別の一例として、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１中に、出力を禁止すべき地紋パターン１０３のベース領域１０４とメッセージ領域１０５との双方が存在する場合に、機密文書のような複写禁止文書であると判断する。ここに、検出手段の検出結果に基づいて、画像データに含まれている地紋パターンが出力を禁止する地紋パターンであるかどうかを判断する判断手段の機能（判断ステップ）が実行される。
【０１１２】
そして、ステップＳ１１３の複写禁止文書判断処理は、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が複写禁止文書であると判定した場合、複写禁止文書検知後の処理、つまり、プロッタ２０３での複写動作の禁止を実行する。これにより、スキャナ２０１で読み取った原稿画像１０１が機密文書のような複写禁止文書である場合には、その複写（再現）が防止される。
【０１１３】
さらに、どのような地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１を複写禁止するかは、ＲＡＭ２０４ｃという包括概念で示されるメモリが有する不揮発性のメモリやバッテリバックアップメモリ（記憶領域）に記憶保存された、出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）に依存している。このため、このような閾値を任意に設定することができれば、複写禁止を指定する原稿画像１０１に埋め込まれた地紋パターン１０３を指定することが可能である。
【０１１４】
そこで、本実施の形態のコンピュータプログラムは、地紋パターン１０３が埋め込まれた原稿画像１０１や原稿用紙１０２がスキャナ２０１で読まされることでその地紋パターン１０３の画像データを獲得した場合、獲得した画像データに応じて前述したような出力を禁止すべき地紋パターン１０３の基準となる値（ベース領域基準ピーク値及びその閾値、メッセージ領域基準ピーク値及びその閾値）を自動生成してＲＡＭ２０４ｃ（記憶領域）に記憶保存する処理を実行する。これにより、出力を禁止する地紋パターン１０３を原稿読取装置であるスキャナ２０１で読み取らせるだけで、出力を禁止する地紋パターン１０３としてその地紋パターン１０３を登録することが可能となる。
【０１１５】
【発明の効果】
請求項１記載の画像処理装置の発明は、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出手段と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出手段と、を具備するので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかを検出することができる。
【０１１６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記算出手段は、その度数分布の算出に先立ち、前記画像データの２値化処理を実行するので、原稿画像の画像データに含まれている隣接する黒ラン中心距離の度数分布の算出を容易に行なうことができる。
【０１１７】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、背景ドットパターンはベース領域とメッセージ領域とを含み、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値を特徴量とし、出力を禁止する背景ドットパターンが含むベース領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるベース領域基準ピーク値とメッセージ領域に関する黒ラン中心距離の度数分布のピーク値であるメッセージ領域基準ピーク値とを参照して前記出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれているかどうかを検出するので、算出手段で算出した度数分布のピーク値とベース領域基準ピーク値との一致不一致をもって、出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が画像データに含まれているかどうかを検出することができ、また、算出手段で算出した度数分布のピーク値とメッセージ領域基準ピーク値との一致不一致をもって、出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が画像データに含まれているかどうかを検出することができる。
【０１１８】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記ベース領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記ベース領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出するので、算出手段で算出した度数分布のピーク値とベース領域基準ピーク値との一致不一致だけでなく、算出した度数分布のピーク値の数がベース領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかの判定も行なうことができ、したがって、より精度の良く出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が画像データに含まれているかどうかを検出することができる。
【０１１９】
請求項５記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、前記検出手段は、前記算出手段で算出した度数分布のピーク値と前記メッセージ領域基準ピーク値との一致を判定する処理と、その一致が判定された場合に算出した度数分布のピーク値の数が前記メッセージ領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかを判定する処理と、を実行することで、前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているかどうかを検出するので、算出手段で算出した度数分布のピーク値とメッセージ領域基準ピーク値との一致不一致だけでなく、算出した度数分布のピーク値の数がメッセージ領域基準ピーク値について設定された閾値を超しているかどうかの判定も行なうことができ、より精度の良く出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が画像データに含まれているかどうかを検出することができる。
【０１２０】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備するので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することができる。
【０１２１】
請求項７記載の発明は、請求項３、４及び５記載の画像処理装置において、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであるかどうかを判断する判断手段を具備するので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかを判定することができる。
【０１２２】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の画像処理装置において、前記判断手段は、前記出力を禁止する背景ドットパターンのベース領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果と前記出力を禁止する背景ドットパターンのメッセージ領域が前記画像データに含まれているとの前記検出手段の検出結果との何れか一方又は両方が含まれていることをもって、前記画像データに含まれている背景ドットパターンが出力を禁止する背景ドットパターンであると判定するので、原稿画像の画像データの出力を禁止すべきかどうかの判定を容易に行なうことができる。
【０１２３】
請求項９記載の画像処理方法の発明は、ハードウェア資源を用いて、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出ステップと、ハードウェア資源を用いて、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出ステップと、を具備するので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかを検出することができる。
【０１２４】
請求項１０記載の発明は、コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラムの発明であるので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかを検出することができる。
【０１２５】
請求項１１記載の発明は、コンピュータにインストールされ、このコンピュータに、原稿画像の画像データに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布を算出する算出機能と、算出された度数分布を特徴量として、出力を禁止する背景ドットパターンが前記画像データに含まれている背景画像に埋め込まれているかどうかを検出する検出機能と、を実行させる機械読み取り可能なコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体の発明であるので、原稿画像の種類を問わず、原稿画像の画像データに出力を禁止する背景ドットパターンが含まれているかどうかを検出することができ、また、コンピュータプログラムを有体物の形態で取り扱うことを可能とし、その取り扱いの利便性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】原稿画像を例示する正面図である。
【図２】原稿画像に埋め込まれた地紋パターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の一例を示す模式図である。
【図３】原稿画像に埋め込まれた地紋パターンが浮き上がって見えている原稿画像の複写物の別の一例を示す模式図である。
【図４】図３に例示する地紋パターンを拡大して示す模式図である。
【図５】図２に例示する地紋パターンを拡大して示す模式図である。
【図６】本発明の画像処理装置の第１の実施の形態として、ハードウェア資源を示すブロック図である。
【図７】図６中に示されている地紋パターン検出部のブロック図である。
【図８】画像データに含まれる隣接するドットの黒ラン中心距離を例示する模式図である。
【図９】出力を禁止すべき地紋パターンに含まれる隣接する黒ラン中心距離の度数分布についてのヒストグラムである。
【図１０】本発明の画像処理装置の第２の実施の形態として、ハードウェア資源を示すブロック図である。
【図１１】画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される複写禁止原稿判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の画像処理装置の第３の実施の形態として、ハードウェア資源を示すブロック図である。
【図１３】画像処理装置のハードウェア資源にインストールされたコンピュータプログラムによって実行される複写禁止原稿判別処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１    原稿画像
１０３    背景ドットパターン（地紋パターン）
１０４    ベース領域
１０５    メッセージ領域
２０４ｃ、２１３    記憶領域（ＲＡＭ、ＨＤＤ）
【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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