(57)【要約】 【課題】プリンタ等の出力によるノイズの影響を受けても確実に検出できるようにハーフトーン画像に付加情報を埋め込む方法及び装置を提供する。 【解決手段】連続調画像を入力し（Ｓ１００）、付加情報が含まれたノイズマスクを生成する（Ｓ１１０）。このノイズマスクに基づいて閾値マトリクスを変調する（Ｓ１２０）。変調された閾値マトリクスを用いて連続調画像を二値化する（Ｓ１３０）。ノイズマスクは、ノイズ信号によって形成されたノイズ画像を直交関数展開により画像変換を行ない、それにより得られたノイズ変換画像に付加情報を付与した後、前記画像変換の逆の変換を施して作成することができる。付加情報が埋め込まれた二値化画像は直交関数変換による画像変換を行なうことによって検出することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像に閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するための付加情報埋め込み方法であって、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成する工程と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調する工程と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化処理する工程とを含むことを特徴とする付加情報埋め込み方法。
【請求項２】
前記ノイズ変換画像への付加情報の付与は、前記付加情報を画像として表すことにより得られる付加情報画像の各画素位置の成分と、それら各画素位置に対応する前記ノイズ変換画像の成分とを掛けることであることを特徴とする請求項１に記載の付加情報埋め込み方法。
【請求項３】
前記直交関数展開は、離散コサイン変換、ウォルシュ・アダマール変換、離散フーリエ変換、フーリエ変換、離散サイン変換、ハール変換、スラント変換及びカルーネン／レーベ変換からなる群から選択された１種であることを特徴とする請求項１または２に記載の付加情報埋め込み方法。
【請求項４】
前記閾値マトリクスを変調する工程は、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値をＴとし、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさをΔとし、ｋを定数としたときに、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値を、（１＋ｋ・Δ）×Ｔに置換することによって前記閾値マトリクスを変調することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の付加情報埋め込み方法。
【請求項５】
前記閾値マトリクスを変調する工程は、前記閾値マトリクスの所定の座標における閾値を、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさを定数倍した距離だけ一定方向に離れた座標位置に存在する閾値マトリクスの閾値に置換して前記閾値マトリクスを変調することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の付加情報埋め込み方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法により付加情報が埋め込まれた二値化画像から前記付加情報を検出する方法であって、前記二値化画像に直交関数展開による画像変換を行なうことにより付加情報を検出することを特徴とする付加情報の検出方法。
【請求項７】
更に、前記付加情報の埋め込みの際に用いた直交関数展開の情報を表す鍵情報を取得する工程を含み、
前記取得した鍵情報に基づいて前記直交関数展開による画像変換を前記二値化画像に対して行ない、前記画像変換された画像を可視化することを特徴とする請求項６に記載の付加情報の検出方法。
【請求項８】
前記鍵情報は、前記直交関数展開の種類と、前記直交関数展開による画像変換の際の前記直交関数展開における基底関数の次数の割り当て方法の情報とであることを特徴とする請求項７に記載の付加情報の検出方法。
【請求項９】
原画像に対して閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するための付加情報埋め込み装置であって、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成する手段と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調する手段と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化する手段とを有することを特徴とする付加情報埋め込み装置。
【請求項１０】
前記ノイズ変換画像への付加情報の付与は、前記付加情報を画像として表すことにより得られる付加情報画像の各画素位置の成分と、それら各画素位置に対応する前記ノイズ変換画像の成分とを掛けることであることを特徴とする請求項９に記載の付加情報埋め込み装置。
【請求項１１】
前記直交関数展開は、離散コサイン変換、ウォルシュ・アダマール変換、離散フーリエ変換、フーリエ変換、離散サイン変換、ハール変換、スラント変換及びカルーネン／レーベ変換からなる群から選択された１種であることを特徴とする請求項９または１０に記載の付加情報埋め込み装置。
【請求項１２】
前記閾値マトリクスを変調する手段は、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値をＴとし、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさをΔとし、ｋを定数としたときに、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値を、（１＋ｋ・Δ）×Ｔに置換することによって前記閾値マトリクスを変調することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一項に記載の付加情報埋め込み装置。
【請求項１３】
前記閾値マトリクスを変調する工程は、前記閾値マトリクスの所定の座標における閾値を、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさを定数倍した距離だけ一定方向に離れた座標位置に存在する閾値マトリクスの閾値に置換して前記閾値マトリクスを変調することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一項に記載の付加情報埋め込み装置。
【請求項１４】
請求項９〜１３のいずれか一項に記載の装置により付加情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を検出する装置であって、前記二値化画像に直交関数展開による画像変換を行なう手段を有することを特徴とする付加情報検出装置。
【請求項１５】
更に、前記付加情報の埋め込みの際に用いた直交関数展開の情報を表す鍵情報を取得する手段を含み、
前記取得した鍵情報に基づいて前記直交関数展開による画像変換を前記二値化画像に対して行ない、前記画像変換された画像を可視化する手段を有することを特徴とする請求項１４に記載の付加情報の検出方法。
【請求項１６】
請求項９に記載の付加情報埋め込み装置と、
請求項１４に記載の付加情報検出装置とを備えるシステム。
【請求項１７】
コンピュータに、原画像に閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するステップを実行させるための付加情報埋め込みプログラムであって、
前記コンピュータに、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成するステップを実行させる手順と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調するステップを実行させる手順と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化するステップを実行させる手順とを含む処理を実行させるための付加情報埋め込みプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データや音声データなどのデジタルデータに付加情報を埋め込む方法及び装置並びに付加情報が埋め込まれたデジタルデータから付加情報を検出する方法に関し、更に詳細には、二値化された画像に付加情報を埋め込む方法及び装置並びに付加情報を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータの普及およびインターネットなどの情報通信技術の発展に伴い、音楽、写真、映像、文書などの著作物はデジタルデータとして容易に作成可能となっている。このようなデジタル化された著作物は、複製や改竄が容易にできるため、著作権保護の観点から問題となっている。この問題を解決するための技術として、音声データや画像データなどのデジタルデータに、知覚的には判別できないように所望の付加情報を埋め込むいわゆる電子透かしと呼ばれる技術が注目されている。これは、著作者名その他著作権に関する情報を電子透かしとして埋め込むことにより、デジタル化された著作物を適切に保護しようとするものである。
【０００３】
電子透かし技術の例として、例えば、下記特許文献１は、原画像をハーフトーニングする際に付加情報を埋め込む方法を開示している。また、下記特許文献２は、透かしが施されるデータをフーリエ変換することによって得られた周波数スペクトラム画像の知覚的に重要な成分に透かしを埋め込む方法を開示している。また、下記特許文献３は、透かし情報を埋め込む対象のデータ全体に直交変換を施して変換係数を求め、その変換係数に透かし情報を埋め込む方法を開示している。また、下記特許文献４は、鍵情報と電子透かしから複素行列である透かし係数行列の各係数値の実数成分と虚数成分を独立に変更し、変更後の透かし系列行列を離散逆フーリエ変換して得られる透かしパターンを原画像にタイル状に加算することによって電子透かしを埋め込む方法を開示している。
【０００４】
ところで、下記特許文献１のように、画像データの実空間上に付加情報を付与する方法では、付加情報を再生する際に、付加情報を埋め込んだ位置を参照する必要があり、出力解像度と入力解像度を一致させたり、スケール比に応じてスケーリングを行うなどの処理が必要であった。このため、付加情報が埋め込まれた画像の解像度を変更してしまうと、付加情報を再生することができなくなるという問題があった。
【０００５】
また、下記特許文献２または３のように、原画像データにフーリエ変換等を施すことによって付加情報を埋め込む方法では、複数の原画像に同一の付加情報を埋め込む場合であっても、その都度フーリエ変換等を行う必要があるため、同一の付加情報が埋め込まれた画像を大量に生成するのに時間がかかるという問題があった。また、下記特許文献３においては、付加情報を埋め込む原画像をデジタルデータに限定しているため、印刷やスキャナなどのアナログへの変換処理が行なわれると、フーリエ空間に存在する情報の検出が困難となるという問題もある。
【０００６】
また、下記特許文献４では、周波数空間において実数部と虚数部を独立に変調することにより電子透かしを埋め込んでいる。このため、電子透かしが埋め込まれた画像を実際の出力機、例えば、電子写真機や印刷機で出力し、出力された画像を入力機器例えばスキャナを用いて読み込んだときに、スキャナで読み込んだ画像から電子透かしを検出する際に劣化が大きくなり、付加した情報を正確に再生することが困難な場合がある。また、電子透かしを埋め込む際に透かしパターンを加算する方法を採用すると、加算したパターンの情報があれば、その情報を減算することにより透かしパターンが取り除かれてしまう恐れがあり、例えば、電子透かしを署名として利用したいときに、署名を取得できないという問題が生じる。
【０００７】
ところで、ファクシミリやモノクロプリンタ、モノクロのデジタルコピー機など２値の濃度値しか表現できない表示装置などでは、連続調の原画像をディザ法などの画像処理によりハーフトーン画像（二値化された画像）に変換して出力している。このようなハーフトーン画像にも電子透かしを埋め込む技術が要望されている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−１１９５６２号公報
【特許文献２】特開平９−１９１３９４号公報
【特許文献３】特開２００３−３２４７３号公報
【特許文献４】特開２０００−２８７０７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、前記従来技術に基づく問題点を解消するためになされたものであり、出力機器により出力された場合であっても確実に付加情報が検出される付加情報埋め込み方法及び付加情報埋め込み装置を提供することを目的とする。
【００１０】
また、本発明は、出力解像度または入力解像度が不明であっても付加した情報を確実に抽出することができる付加情報埋め込み方法及び付加情報埋め込み装置並びに埋め込み情報の検出方法を提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、ファクシミリやモノクロプリンタ、モノクロのデジタルコピー機などの２値の濃度値しか表現できない表示装置であって付加情報を埋め込み最適な付加情報埋め込み装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の第１の態様に従えば、
原画像に閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するための付加情報埋め込み方法であって、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成する工程と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調する工程と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化する工程とを含むことを特徴とする付加情報埋め込み方法が提供される。
【００１３】
本発明の第１の態様の付加情報埋め込み方法においては、前記ノイズ変換画像への付加情報の付与は、前記付加情報を画像として表すことにより得られる付加情報画像の各画素位置の成分と、それら各画素位置に対応する前記ノイズ変換画像の成分とを掛けることであることが好ましい。
【００１４】
本発明においては、直交関数展開とは、予め定められた区間において、定義される直交関数を用いて展開するものであり、直交関数とは関数同士の内積またはスカラー積が零となることをいう。直交関数展開としては、例えば、離散コサイン変換、ウォルシュ・アダマール変換、離散フーリエ変換、フーリエ変換、離散サイン変換、ハール変換、スラント変換及びカルーネン／レーベ変換からなる群から選択された１種であることが好ましい。
【００１５】
本発明の付加情報埋め込み方法において、前記閾値マトリクスを変調する工程は、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値をＴとし、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさをΔとし、ｋを定数としたときに、
前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値を、（１＋ｋ・Δ）×Ｔに置換することによって前記閾値マトリクスを変調することが好ましい。
【００１６】
あるいは、前記閾値マトリクスの所定の座標における閾値を、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさを定数倍した距離だけ一定方向に離れた座標位置に存在する閾値マトリクスの閾値に置換して前記閾値マトリクスを変調することが好ましい。
【００１７】
本発明の第２の態様に従えば、本発明の第１の態様の付加情報埋め込み方法を用いて付加情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を検出する方法であって、前記二値化画像に直交関数展開による画像変換を行なうことにより付加情報を検出することを特徴とする付加情報の検出方法が提供される。
【００１８】
本発明の第２の態様の付加情報の検出方法は、更に、前記付加情報の埋め込みの際に用いた直交関数展開の情報を表す鍵情報を取得する工程を含み、
前記取得した鍵情報に基づいて前記直交関数展開による画像変換を前記二値化画像に対して行ない、前記画像変換された画像を可視化することが好ましい。
【００１９】
本発明の第２の態様の付加情報の検出方法において、前記鍵情報は、前記直交関数展開の種類と、前記直交関数展開による画像変換の際の前記直交関数展開における基底関数の次数の割り当て方法の情報とであることが好ましい。
【００２０】
本発明の第３の態様に従えば、原画像に対して閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するための付加情報埋め込み装置であって、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成する手段と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調する手段と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化する手段とを有することを特徴とする付加情報埋め込み装置が提供される。
【００２１】
本発明の第３の態様の付加情報埋め込み装置において、前記ノイズ変換画像への付加情報の付与は、前記付加情報を画像として表すことにより得られる付加情報画像の各画素位置の成分と、それら各画素位置に対応する前記ノイズ変換画像の成分とを掛けることであることが好ましい。
【００２２】
また、前記直交関数展開は、離散コサイン変換、ウォルシュ・アダマール変換、離散フーリエ変換、フーリエ変換、離散サイン変換、ハール変換、スラント変換及びカルーネン／レーベ変換からなる群から選択された１種であることが好ましい。
【００２３】
本発明の第３の態様の付加情報埋め込み装置において、前記閾値マトリクスを変調する手段は、前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値をＴとし、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさをΔとし、ｋを定数としたときに、前記閾値マトリクスの所定の座標位置における閾値を、（１＋ｋ・Δ）×Ｔに置換することによって前記閾値マトリクスを変調することが好ましい。
【００２４】
あるいは、前記閾値マトリクスを変調する工程は、前記閾値マトリクスの所定の座標における閾値を、その座標位置における前記ノイズマスクのノイズの大きさを定数倍した距離だけ一定方向に離れた座標位置に存在する閾値マトリクスの閾値に置換して前記閾値マトリクスを変調することが好ましい。
【００２５】
本発明の第４の態様に従えば、本発明の第３の態様の付加情報埋め込み装置により付加情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を検出する装置であって、前記二値化画像に直交関数展開による画像変換を行なう手段を有することを特徴とする付加情報検出装置が提供される。
【００２６】
本発明の第４の態様の付加情報検出装置は、更に、前記付加情報の埋め込みの際に用いた直交関数展開の情報を表す鍵情報を取得する手段を含み、前記取得した鍵情報に基づいて前記直交関数展開による画像変換を前記二値化画像に対して行ない、前記画像変換された画像を可視化する手段を有することが好ましい。
【００２７】
本発明の付加情報検出装置において、鍵情報は、前記直交関数展開の種類と、二次元空間の各点への前記直交関数展開における基底関数の割り当てとであることが好ましい。
【００２８】
本発明の第５の態様に従えば、本発明の第３の態様に従う付加情報埋め込み装置と、本発明の第４の態様に従う付加情報検出装置とを備えるシステムが提供される。
【００２９】
本発明の第６の態様に従えば、コンピュータに、原画像に閾値マトリクスを用いた二値化処理を施すことにより付加情報が埋め込まれた二値化画像を生成するステップを実行させるための付加情報埋め込みプログラムであって、
前記コンピュータに、
ノイズ信号を用いてノイズ画像を生成し、前記ノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に前記付加情報を付与した後、前記画像変換と逆の変換を行なってノイズマスクを生成するステップを実行させる手順と、
前記ノイズマスクに基づいて前記閾値マトリクスを変調するステップを実行させる手順と、
前記変調された閾値マトリクスに基づいて前記原画像を二値化するステップを実行させる手順とを含む処理を実行させるための付加情報埋め込みプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の付加情報埋め込み方法は、ノイズ信号を用いて生成されたノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に付加情報を与えているため、付加情報は二値化画像全体に埋め込まれて分散されている。埋め込まれた付加情報は、二値化画像を直交関数展開による画像変換を行なうことによって検出されるため、付加情報が埋め込まれた二値化画像をプリンタなどの出力機器を用いて出力したことによってドットのばらつきが生じて二値化画像にノイズが発生したとしても、直交関数展開による画像変換がされた二値化画像においてはそれらのばらつきは平均化されてキャンセルされる。したがって、ノイズの影響をほとんど受けることなく付加情報を検出することができる。本発明は、電子透かしを作成する方法として最適である。
【００３１】
また、本発明の付加情報埋め込み方法により二値化画像に埋め込まれた付加情報は、生成された二値化画像の全体に分散されているため、二値化画像の一部からも付加情報を確実に検出し復元することができる。すなわち、二値化画像の一部を切り出し、その画像の一部を直交関数展開による画像変換を施すことによっても付加情報を検出し再生することができる。
【００３２】
また、本発明の付加情報埋め込み方法においては、ノイズ信号を用いて生成されたノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なって得られたノイズ変換画像に付加情報が与えられているため、出力解像度と入力解像度が不明であっても付加情報を確実に検出することができる。
【００３３】
また、本発明の付加情報埋め込み方法は、連続調画像を、変調された閾値マトリクスを用いて二値化処理しているので、逆算、即ち二値化画像から元の連続調画像を正確に再現することはできない。このため、付加情報を完全に除去することは不可能となり、例えば、付加情報を署名として用いても署名が取り除かれることが防止される。
【００３４】
また、本発明の付加情報埋め込み方法は、付加情報に基づいてノイズマスクを作成し、このノイズマスクを用いて変調した閾値マトリクスを生成し、この変調された閾値マトリクスを用いて連続調画像に二値化処理を行なっている。本発明においては、ノイズマスク及び変調された閾値マトリクスは予め用意しておくことができるので、同一の付加情報を複数の原画像に埋め込む際にその都度フーリエ変換などの直交関数展開を行なう必要はなく、付加情報に基づいて予め作成しておいた変調閾値マトリクスを用いて複数の原画像を短時間で二値化することができる。このように本発明の付加情報埋め込み装置によれば、複数の原画像に付加情報を埋め込む際の処理時間を従来よりも短縮することが可能となる。また、ノイズマスクを用いたことにより、空間上のどこにも同じパターンは出現しないので周期性がなくなり、空間全体に付加情報を分散させることができる。
【００３５】
本発明の付加情報検出方法は、二値化された画像を直交関数展開することができるので、本発明の付加情報埋め込み方法により情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を検出する方法として最適である。
【００３６】
本発明の埋め込み装置は、本発明の付加情報埋め込み方法を実現することができるため、ノイズ耐性に優れる付加情報が埋め込まれた二値化画像を極めて容易に作成することができる。本発明の埋め込み装置は、付加情報を埋め込むことが可能なファクシミリやモノクロプリンタ、モノクロのデジタルコピー機などの次世代表示装置に最適である。
【００３７】
本発明の付加情報検出装置は、本発明の付加情報埋め込み装置における画像変換に基づく鍵情報を取得することができるので、付加情報が埋め込まれた二値化画像から鍵情報に基づいて付加情報を確実に検出することができる。したがって、本発明の付加情報埋め込む装置と、本発明の付加情報検出装置とを備えるシステムは、鍵情報を暗号とした暗号化システムに最適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明の方法及び装置を詳細に説明する。
［実施の形態１］
図１は、本発明に係る付加情報埋め込み装置を備える画像処理システム１０のブロック図である。画像処理システム１０は、画像入力装置１１、付加情報埋め込み装置１２及び画像出力装置１３を有する。画像入力装置１１は、付加情報を埋め込みたい連続調の画像を入力することができる。埋め込み装置は、画像入力装置から出力された連続調の画像に、本発明の埋め込み方法を適用して付加情報が埋め込まれたハーフトーン画像（二値化画像）を画像データとして画像出力装置に出力することができる。画像出力装置１３は、付加情報埋め込み装置１２から出力されたハーフトーン画像を出力することができる。
【００３９】
画像入力装置１２は、連続調の画像データを作成して、付加情報埋め込み装置１２に画像データとして出力するためのものであり、例えば、画像収録装置、具体的には、カラー（またはモノクロ）ネガフィルムやカラー（またはモノクロ）リバーサルフィルムなどのカラーフィルム画像をＣＣＤ素子などの撮像素子や撮像デバイス等によって読み取ってディジタル画像データを作成するフィルムスキャナ装置を用いることができる。また、印刷物や反射プリント画像などのカラー反射原稿画像を撮像素子によって読み取ってディジタル画像データを作成する反射原稿用スキャナ装置を用いて構成してもよい。あるいは、画像撮影デバイス、具体的には、被写体を撮像素子または撮像デバイス等で直接撮影してディジタル画像データを作成するディジタルカメラや電子スチルカメラ、ビデオカメラを用いることもでき、これらを用いて作成されたディジタル画像データを格納した記録媒体、例えば、スマートメディア、ＰＣカードなどの半導体メモリー、ＦＤ若しくはＺｉｐなどの磁気記録媒体、ＭＯ若しくはＭＤなどの光磁気記録媒体、または、ＣＤ−ＲＯＭ若しくはＰｈｏｔｏ−ＣＤなどの光記録媒体などをドライブしてデジタル画像データとして読み出すドライバを用いても良い。更には、ディジタル画像データを読み込んでソフトコピー画像を表示するＣＲＴモニタ若しくは液晶モニタなどの表示装置、または、読み込んだ若しくは表示されたディジタル画像データを全体的に若しくは部分的に画像処理する画像処理用ＰＣ、ＷＳなどのコンピュータなどを用いることもできる。
【００４０】
画像出力装置１３は、付加情報埋め込み装置１２から出力される付加情報が埋め込まれた二値化画像を出力するためのものであり、例えば、反射プリント画像や反射原稿画像などのハードコピー画像を出力するディジタルフォトプリンタや複写機や電子写真、レーザプリンタ、インクジェット、熱昇華型、ＴＡなどの種々の方式のディジタルプリンタなどの画像出力装置、ソフトコピー画像として表示するＴＶ、ＣＲＴモニタ、液晶モニタ等の表示装置やＰＣやＷＳなどのコンピュータなどを挙げることができる。
【００４１】
付加情報埋め込み装置１２は、ノイズマスク生成部１４、閾値マトリクス変調部１５、二値化処理部１６とを有する。ノイズマスク生成部１４は、ホワイトノイズをノイズ信号としてノイズ画像を発生させ、そのノイズ画像に直交関数展開による画像変換を行なってノイズ変換画像を生成し、そのノイズ変換画像と、画像入力装置１１から入力された付加情報画像の互いに対応する画素同士を掛けることによって得られた画像に、ノイズ画像に施した画像変換とは逆の画像変換を行なってノイズマスクを生成することができる。ノイズマスク生成部１４によって生成されたノイズマスクは閾値マトリクス変調部１５に出力される。
【００４２】
閾値マトリクス変調部１５は、既知の閾値マトリクスの各成分の閾値を、ノイズマスク生成部１４によって生成されたノイズマスクの各成分に基づいて変調することができる。変調された閾値マトリクスは、二値化処理部１６に出力される。二値化処理部１６は、図に示すように、入力側が閾値マトリクス変調部１５と画像入力装置１１と接続され、出力側は画像出力装置に接続されている。二値化処理部１６は、付加情報を付加する原画像を画像入力装置１１から取得することができ、ノイズマスクに基づいて変調された成分を有する閾値マトリクス（以下、変調閾値マトリクスという）を参照して原画像を面積変調型に二値画像化し、それを二値化画像データとして画像出力装置１３に出力することができる。
【００４３】
つぎに、本発明の付加情報埋め込み方法について図２を参照して具体的に説明する。図２は、本発明の埋め込み装置の動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、付加情報が埋め込まれる原画像として、図８に示した連続調のひまわりの画像を用い、付加情報として、図９に示す「ひまわり」という文字を画像として表したものを用いる。また、直交関数展開としてフーリエ変換を用いる。
【００４４】
（ステップＳ１００）
図８に示すひまわりの連続調画像のデータを、図１の画像入力装置から取得する。
【００４５】
（ステップＳ１１０）
図１に示すノイズマスク生成部１４においてノイズマスクを生成する。ここで、ノイズマスクの生成について図３を参照して説明する。図３は、本実施の形態のノイズマスクの生成方法のフローチャートである。まず、連続調のひまわり画像に埋め込むための付加情報を画像として作成する（ステップＳ３０１）。ここでは、図９に示す「ひまわり」という文字が描かれた付加情報（以下、付加情報画像という）を作成する。付加情報画像は、「ひまわり」という文字が記載された印刷物を図１に示す入力装置から入力して作成しても、コンピュータを用いて作成しても良い。つぎに、実空間において発生させた正規分布ランダム画像を、ホワイトノイズとして作成する（ステップＳ３０２）。そして、作成した正規分布ランダム画像にフーリエ変換による画像変換を施す。（ステップＳ３０３）。これにより、周波数空間において低周波から高周波までほぼ同じ大きさの成分を有するフーリエスペクトルが作成される。そして、ノイズ変換画像に、付加情報画像を用いてフィルタリング処理を行なう（ステップＳ３０４）。フィルタリング処理は、付加情報画像を周波数空間におけるフィルタとみなして付加情報画像とフーリエスペクトルの各成分との積を求める方法を用いる。求めた積は、周波数空間において付加情報画像の波形成分を有するノイズとなっている。すなわち、周波数空間上で、付加情報画像の文字として示された部分だけをノイズが透過するようなフィルタリング処理が行なわれている。更に、求めた積を逆フーリエ変換して（ステップＳ３０５）、画像（ノイズマスク）を作成する（ステップＳ３０６）。図７に、作成したノイズマスクを示す。ここで、ノイズマスクのサイズは、最終的に作成される二値化画像のサイズと一致するように調整される。
【００４６】
（ステップＳ１２０）
連続調画像を面積変調型に二値画像化する際に参照される閾値マトリクスの閾値をノイズマスクの各画素の値に基づいて変調する。閾値マトリクスとしては、ここでは、１５０線４５度のドット集中型ディザマトリクスを用いる。閾値マトリクスを変調する方法として、例えば、ノイズマスクを用いずに連続調画像を二値化画像に変換する際に参照される閾値マトリクスの座標位置から、ある一定の方向に、その座表位置に対応するノイズマスクのノイズの大きさΔを定数倍して得られる距離だけ離れた座標位置の閾値を参照する方法を用いることができる。例えば、ある画素位置において参照される閾値をＴとすれば、閾値Ｔを変調する場合は、その画素位置に相当する位置におけるノイズマスクのノイズの大きさΔを参照し、ある一定の方向に、ノイズの大きさΔの定数倍（ｋ倍）だけ離れた画素の位置の閾値マトリクスの閾値を参照し、この閾値を新たな閾値として用いる。定数ｋは、ノイズマスクのノイズの値の分布に応じて調整することができ、ノイズの値の分布は付加情報画像の形状に依存する。ここで、ｋ・Δの分布幅を大きくすると、付加情報の埋め込みと付加情報の抽出が比較的容易となるが、ノイズ成分が増加するため二値化画像の画質が悪くなる恐れがある。一方、ｋ・Δの値の分布幅を小さくすると付加情報の埋め込みと抽出が比較的困難となるが、二値化画像の画質は良好となる。このように、ｋの値は、付加情報画像の形状と二値化画像に付加されるノイズ量とに依存するため、付加情報の埋め込み及び抽出の容易性、並びに二値化画像の画質の程度に応じて適宜調整することが望ましい。
【００４７】
また、異なる閾値の変調方法として、ノイズマスクを用いずに連続調画像を二値化画像に変換する際に参照される閾値に、その位置に対応するノイズマスクのノイズの大きさに起因する変動分を加え、これを新たな閾値として用いる方法を適用することもできる。例えば、あるの画素位置において参照される閾値をＴとすれば、その画素位置に相当する位置におけるノイズマスクの大きさΔを参照し、このノイズの大きさΔの定数倍（ｋ倍）だけ足し合わせた閾値（１＋ｋ・Δ）×Ｔを新たな閾値として用いる。このように、閾値マトリクスの各成分を、ノイズマトリクスのノイズの大きさに応じて変調させる方法を用いることもできる。
【００４８】
（ステップＳ１３０）
変調された閾値を有する閾値マトリクスを参照して、ひまわりの連続調画像を面積変調型に二値画像化する。
こうして図９に示す付加情報画像がフーリエ空間上に埋め込まれた二値化画像が作成される。図１０に、作成された二値化画像を示す。
【００４９】
図１０に示す二値化画像に付加された付加情報は、例えば、二値化画像をフーリエ変換する機能を有する装置を用いて容易に検出することができる。即ち、図１０に示す二値化画像を、画像入力装置を用いて検出装置に入力し、入力した二値化画像を検出装置においてフーリエ変換する。図１１に、二値化画像のフーリエ変換後の画像を示す。図１１に示すように、ひまわりという文字情報が再現されているのがわかる。図１１において、「ひまわり」という文字が、画像の中心を点対称として２箇所現れているが、これはフーリエ変換の性質によるものである。
【００５０】
上述の実施の形態においては、図２のＳ１１０のノイズマスクの生成において、直交関数展開としてフーリエ変換を用いたが、これに限らず任意の直交関数展開を用いることができる。直交関数展開としては、例えば、ＪＰＥＧで採用されている離散コサイン変換（ＤＣＴ；discrete cosine transform）、ウォルシュ・アダマール変換（ＷＨＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ；discrete fourier transform）、離散サイン変換（ＤＳＴ）、ハール変換、スラント変換、カルーネン／レーベ変換（ＫＬＴ）などを用いることができる。付加情報を検出する際は、用いた直交関数展開と同じ直交関数展開を用いれば良い。
【００５１】
［実施の形態２］
本実施形態では、図２のステップＳ１１０のノイズマスクの生成において、直交関数展開の種類と、直交関数展開における各基底関数の割り当てとを鍵情報として利用する場合の付加情報埋め込む方法とその付加情報を検出する方法について説明する。付加情報の埋め込みにおいては、ノイズマスクの生成以外については、上記実施形態1と同様であるので、説明は省略する。
【００５２】
図４に、本実施の形態のノイズマスクの生成方法のフローチャートを示す。以下、図４に基づいてノイズマスクの生成方法について説明する。
【００５３】
（ステップＳ４０１）
実施の形態1と同様の方法により、ホワイトノイズとして正規分布ランダム画像を作成する。
【００５４】
（ステップＳ４０２）
正規分布ランダム画像に対して、鍵情報に基づいて直交関数展開による画像変換を行なう。ここで、直交関数展開としては、上述したような、離散コサイン変換、ウォルシュ・アダマール変換、離散フーリエ変換、離散サイン変換、ハール変換、スラント変換、カルーネン／レーベ変換などを用いることができる。したがって、これらの一種を鍵情報として用い、その直交関数展開を用いて正規分布ランダム画像の画像変換を行なう。
【００５５】
（ステップＳ４０３）
正規分布ランダム画像に直交関数展開による画像変換を行なうことによって得られたノイズ変換画像を鍵情報に基づいて二次元空間上で可視化する。ここで、鍵情報に基づいて、直交関数展開による画像変換で得られたノイズ変換画像を二次元空間上で可視化する処理（以下、二次元可視化処理という）について詳細に説明する。
【００５６】
まず、二次元空間の横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とし、二次元空間上の各点に、直交関数展開の際に用いた基底関数の次数を割り当てる。二次元空間上の各点にどの基底関数の次数を割り当てたかが、鍵情報として利用される。例えば、典型的な例として、直交関数展開として離散フーリエ変換を用い、周波数ゼロ成分を原点とし、基底関数exp(-i*(fx+fy))のfxをＸ軸に、fyをＹ軸に対応させる。ここで、fx及びfyは空間周波数を示し、fx＝ｎπ（ｘ／ａ）、fy＝ｍπ（ｙ／ｂ）であり、ｎ及びｍは次数を示し、ａ及びｂはＸ軸とＹ軸で表されたときの画像の範囲である。この場合、fx及びfyがインデックスとなり、周波数の大小がそのままＸ軸及びＹ軸の大小となる。そして、二次元空間上の各点に、各次数に対応する基底関数にかかる係数の絶対値を代入して、ノイズ変換画像を可視化する。こうして、直交関数展開による画像変換された画像を二次元空間上に可視化することができる。例えば、各次数に対応する基底関数の絶対値として、輝度、ＲＧＢ値、グレースケール等を用いれば、直交関数展開により画像変換されたノイズ変換画像を二次元空間上で濃淡画像として表現することができる。また、周波数空間における付加情報成分は小さいため、基底関数の絶対値の代わりに、基底関数の絶対値の対数を取ってからグレースケール表示し、適当にγ補正、画像の二値化処理を行なうことにより、一層付加情報の検出を容易にすることができる。
【００５７】
ここで、二次元空間上の各点にどの基底関数の次数を割り当てるかは任意に選択することができる。上述のように、直交関数展開として離散フーリエ変換を用いた場合に、周波数の低い順に並べても良いし、全くランダムに並べても良い。このような割り当てを鍵情報として予め設定しておけば、すなわち、二次元空間上の各点にどのような基底関数を割り当てるかを予め鍵情報として付与しておけば、この鍵情報に基づいて、二次元空間上の各点に基底関数を割り当てることによって、直交関数展開による画像変換で得られたノイズ変換画像を二次元空間上で可視化することができる。
【００５８】
（ステップＳ４０４）
二次元空間上で可視化されたノイズ変換画像に対して、付加情報画像を用いてフィルタリング処理を行なう。フィルタリング処理は、上述の二次元可視化処理により可視化されたノイズ変換画像の各画素と、それに対応する付加情報画像の画素との積を求めることによって行なう。
【００５９】
（ステップＳ４０５）
求めた積に対して、前述画像変換で用いた直交関数展開とは逆の直交展開を行なう。こうしてノイズマスクを作成する。
【００６０】
こうして得られたノイズマスクを用いて上述の実施の形態１と同様の方法で閾値マトリクスを変調し、変調された閾値マトリクスを用いて連続調画像を二値化することができる。
【００６１】
つぎに、前述の方法に従って付加情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を、付加情報検出システムを用いて検出する方法について図を参照して説明する。図５に付加情報検出システムの概略構成をブロック図で示した。図５に示すように、付加情報検出システム５０は、画像入力装置５１、付加情報検出装置５２及び画像出力装置５３を有する。画像入力装置５１は、付加情報が埋め込まれている二値化画像を入力することができ、画像出力装置５３は、付加情報検出装置５２で検出された付加情報を出力することができる。これら画像入力装置５１及び画像出力装置５３は、例えば、図１に示した画像処理システム１０の画像入力装置１１及び画像出力装置１３と同一の装置を用いて構成することができる。
【００６２】
付加情報検出装置５２は、鍵情報取得部５５と、直交関数展開処理部５６と、二次元可視化処理部５７とを有する。鍵情報取得部５５は、二値化画像から付加情報を検出するのに必要な鍵情報を外部入力部５８からの入力等により取得することができる。直交関数展開処理部５６は、鍵情報取得部５５において取得した直交関数展開の種類に基づいて、画像入力装置５１から入力された二値化画像を直交関数展開することができる。二次元可視化処理部５７は、直交関数展開された二値化画像を二次元空間上で可視化するための処理を行なうことができる。
【００６３】
上記付加情報検出システム５０を用いて、鍵情報に基づいて付加情報が埋め込まれた二値化画像から付加情報を検出し、再生する方法について、図６を参照して説明する。図６は、付加情報検出システム５０の動作を示すフローチャートである。
【００６４】
まず、画像入力装置５１から、付加情報が埋め込まれた二値化画像を入力する（ステップＳ６０１）。次いで、鍵情報取得部５５において鍵情報を取得する（ステップＳ６０２）。鍵情報は、直交関数展開の種類と、二次元可視化処理部５７において、二次元空間上の各点にどの基底関数を割り当てるかとである。
【００６５】
鍵情報取得部５５にて取得した直交関数展開を用いて二値化画像の画像変換を行なう（ステップＳ６０３）。そして、直交関数展開による画像変換により変換された二値化画像に対して、鍵情報に基づいて、上述と同様の二次元可視化処理を行ない、二次元空間上で可視化する（ステップＳ６０４）。二次元可視化処理部５７では、例えば、二次元空間の横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とし、二次元空間上の各点に、鍵情報に基づいて所定の基底関数の次数の割り当てを行ない、二次元空間上の各点に、各次数に対応する基底関数の絶対値を代入して可視化する。このとき、例えば、各次数に対応する基底関数の絶対値として、輝度、ＲＧＢ値、グレースケール等を用いることにより、付加情報は二次元空間上で濃淡画像として表現される。こうして、二値化画像から付加情報が検出され再生される（ステップＳ６０５）。
【００６６】
本実施の形態のように、二値化画像に付加情報を埋め込む際に用いる画像変換の種類に基づく情報を鍵情報として用い、その鍵情報に基づいて二値化画像に埋め込んだ付加情報を検出して再生するシステムは暗号化システムとして好適である。
【００６７】
上記実施の形態においては、直交関数展開による画像変換が施された画像に対して、ガンマ補正や二階調化等の画像処理を行なって付加情報の抽出を容易にすることもできる。
【００６８】
本発明の埋め込み方法により付加情報が埋め込まれた二値化画像は、プリンタ等の出力機器を用いて出力された後、スキャナやデジタルカメラ等の入力機器から入力された場合であっても、その入力画像から付加情報を抽出することができる。
【００６９】
上記実施の形態では、付加情報として、文字が描かれた画像を用いたが、絵や図形、図案、模様、幾何学的模様などが描かれた画像など種々のパターンを用いることもできる。
【００７０】
また、上記実施の形態では、実空間において発生させた正規分布ランダム画像を、ホワイトノイズとして用いたが、これに限定されず、周波数空間で一定の強度を持たせられればよく、例えば、デルタ関数をフーリエ変換して得られたものをホワイトノイズとして用いても良い。
【００７１】
本発明においては、直交関数展開としてフーリエ変換を選択した際、付加情報を画像で表したときに画像領域の周辺の高周波域に付加情報を形成することが好ましい。これにより、本発明の付加情報埋め込み処理により付加情報が埋め込まれた二値化画像の画質を、低周波域に付加情報を形成した場合よりも向上させることができる。しかしながら、付加情報が埋め込まれた二値化画像をプリンタなどの出力機器で出力し、出力された二値化画像をスキャナなどの入力機器で入力するという操作を行なうと、高周波成分ほど減衰が大きくなり、付加情報の検出が難しくなる恐れがあるので、システムに応じて情報を付与することが好ましい。
【００７２】
また、本発明においては、付加情報を検出する際の検出能は、原画像の内容にも依存し、例えば、低周波成分が多く画像全体として変化の殆どない画像を原画像として用いた場合は付加情報を検出しやすいが、高周波成分を多く含む細かい構造を有する画像を原画像として用いた場合は付加情報の検出が難しくなる恐れがある。したがって、原画像としては、低周波成分が多く画像全体として変化の殆どない画像が好ましいが、高周波成分を多く含む細かい構造を有する画像を原画像として用いた場合であっても、ノイズの大きさを強くすることにより付加情報を埋め込むことができるため、その結果、検出能力は高められる。
また、本発明においては、ノイズマスクは均一であることが好ましく、これにより、付加情報が埋め込まれた二値化画像に乱れが少なくなり画質は良好となる。
【００７３】
以上、本発明の付加情報の埋め込み方法及び埋め込み装置について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の付加情報埋め込み装置を備える画像処理システムを説明するためのブロック図である。
【図２】本発明の付加情報埋め込み装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１におけるノイズマスクの生成方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態２におけるノイズマスク生成方法のフローチャートである。
【図５】本発明の付加情報検出装置を備える付加情報検出システムを説明するためのブロック図である。
【図６】図５に示す付加情報検出システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】実施の形態１で作成したノイズマスクである。
【図８】実施の形態１で用いたひまわりの連続調画像である。
【図９】付加情報として用いたひまわりの文字が描かれた画像である。
【図１０】本発明の付加情報埋め込み方法により付加情報が埋め込まれた２値化されたひまわり画像である。
【図１１】本発明の付加情報検出方法により検出された「ひまわり」という文字の付加情報である。
【符号の説明】
【００７５】
１０  画像処理システム
１１、５１  画像入力装置
１２  付加情報埋め込み装置
１３、５３  画像出力装置
１４  ノイズマスク生成部
１５  閾値マトリクス変調部
１６  二値化処理部
５０  付加情報検出システム
５２  付加情報検出装置
５５  鍵情報取得部
５６  直交関数展開処理部
５７  二次元可視化処理部
【図１】
2005109627.tif 000003
【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】
2005109627.tif 000009
【図８】
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【図９】
2005109627.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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