(57)【要約】識別データを画像ファイル内に秘匿するための方法であり、この方法は、滑らかな領域のブロックと、滑らかでない領域のブロックとを含む画像ファイルを受信する段階と、領域のどのブロックが、実質的に、滑らかな領域のブロックに隣接しているのかを決定する段階と、画像ファイルから最初のブロックと関連して保存される識別データの総量を調節する段階とを備え、前記最初のブロックに調節する段階は、最初のブロックが実質的に、滑らかな領域からのブロックに隣接していると決定されるかどうかに基づいていることを特徴とする方法。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別データを画像ファイル内に秘匿するための方法であり、該方法は、
滑らかな領域のブロックと、滑らかでない領域のブロックとを含む画像ファイルを受信する段階と、
領域のどのブロックが、実質的に、滑らかな領域のブロックに隣接しているのかを決定する段階と、
画像ファイルから最初のブロックに関連して保存される識別データの総量を調節する段階と
を備え、
前記最初のブロックに調節する段階は、最初のブロックが実質的に、滑らかな領域からのブロックに隣接していると決定されるかどうかに基づいていることを特徴とする方法。
【請求項２】
滑らかなブロックに実質的に隣接するブロックと共に保存される識別データの総量を調節する段階をさらに備え、前記調節は、隣接するブロックとそのそれぞれの滑らかなブロックとの間の強度の差に基づいていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
画像ファイル内に保存している識別データから分かる視覚的知覚能力を示す知覚能力指標を決定する段階と、
画像ファイルから最初のブロックに関連して保存される識別データの知覚能力指標を調節する段階と、
調節された知覚能力指標を用いて、識別データのどのくらいが、画像ファイルのブロックの少なくとも一つと共に埋め込まれているかを決定する段階と
をさらに備え、
前記知覚能力指標に調整する段階は、最初のブロックが、滑らかな領域からのブロックに実質的に隣接していると決定されるかどうかに基づいていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
画像ファイル内の保存した識別データから分かる視覚的知覚能力を示す最小弁別値の指標を決定する段階と、
画像ファイルから最初のブロックと関連して保存された識別データの最小弁別値の指標を調節する段階と、
最小弁別値の指標を用いて、識別データのどのくらいが、画像ファイルのブロックの少なくとも一つと共に埋め込まれているかを決定する段階と
をさらに備え、
前記最小弁別値の指標に調節する段階は、最初の段階が、滑らかな領域からのブロックに実質的に隣接していると決定されるかどうかに基づいていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
最小弁別値の指標を、周波数領域のマスキングモデルを通して生成する段階をさらに備えることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
あるブロックが、滑らかな領域と他の領域との間の境界的ブロックであるかどうかに基づいて、前記ブロック内に埋め込まれた識別データの総量を減らす段階とさらに備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
一つのブロックは、画素値を含み、
ブロック内の画素値に関連した最初の変化測定基準を決定する段階と、
ブロックの近傍を決定する段階と、
所定の近傍内のブロックの最初の変化測定基準を用いて、所定の近傍内の変化を示す第２の変化の測定基準を決定する段階と
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
一つのブロックは画素値を含み、
ブロック内の画素値に関連した最初の標準偏差を決定する段階と、
ブロックの近傍を決定する段階と、
所定の近傍内のブロックの最初の標準偏差を用いて、所定の近傍内の偏差を示す第２の標準偏差を決定する段階と
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
端部マップを生成する段階と、
生成された端部マップと第２の標準偏差とに基づいて、端部が存在するかどうかを決定する段階と
をさらに備えることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
ブロックに関連した画素値に基づいて、ブロックＤＣＴ係数を決定する段階と、
周波数領域マスキングモデルを用いて、決定されたブロックＤＣＴ係数に基づいて、最小弁別値の指標を生成する段階と
をさらに備えることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項１１】
識別データを画像ファイル内に秘匿するための方法であり、該方法は、
活性の程度を持ち、少なくとも一つの隣接するブロックを含む画像ファイルを受信する段階と、
画像ファイルから少なくとも１ブロックに関連して保存される識別データの総量を、最初のブロックの活性の程度と、最初のブロックへ少なくとも１つ隣の活性の程度とに基づいて、調整する段階と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
最初のブロックの活性は、最初のブロックの輪郭の明確さを示していることを特徴とする請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
ブロックとそれに隣接するブロックの高周波成分によって明らかになるパターンに基づいて、少なくとも一つのブロックの活性を決定する段階を、さらに備えることを特徴とする請求項１１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、広く、データ秘匿技術に関し、さらに細かくは、人間の改善された視覚的モデルに対する視覚的データの秘匿技術に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
インターネットの成功が拡大するにつれて、電子データへ容易にアクセスすることができるようになり、これによって、電子データを保護するためにはどうするかという問題も生み出した。この数年間に、機密保持の問題に関する多くの技術が提案されてきた。これらの技術の一つに、電子データに透かしを入れるものがあり、これによってディジタル画像の著作権保護が可能になる。しかし、ディジタルの透かし技術は、電子的コンテンツの知覚される品質を変更してしまう。従って、適度に透かしを減らして、機密を保ちながら視覚的データの知覚的な質を保護することは難しい問題であった。特に、画像データの端部に起こるリンギング効果を除いたり、あるいは少なくとも実質的に減らしたりするのには、先の方法は、あまり効果がないことが多い。
【０００３】
先の方法は、視覚的なデータ秘匿モデルを使い、透かしを減らして、画像データあるいはビデオデータの知覚的品質を守る。例えば、Ｐｏｄｉｌｃｈｕｋ−Ｚｅｎｇ は、ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｒｅａｓ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＪＳＡＣ）第１６巻第４号１９９８年５月号“Ｉｍａｇｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖｉｓｕａｌ Ｍｏｄｅｌｓ ”に、視覚的なデータに現れる人為的成果（ａｒｔｉｆａｃｔ）を減らすための周波数マスクモデルが開示されている。Ｐｏｄｉｌｃｈｕｋ−Ｚｅｎｇの方法には、画像データあるいはビデオデータに対するブロック離散コサイン変換（ＤＣＴ）領域（ｄｏｍａｉｎ）を埋め込んで、各ブロックの透かし強度を、ブロックＤＣＴ領域の周波数マスクモデルに基づいて調整することが含まれている。しかし、そこでは、表面（ｔｅｘｔｕｒｅ）と端部とを区別していない。このことによって、処理が強い時にリンギングの人為的成果を生むか、あるいは、人為的成果を避けるために処理の強度が弱いままである時に、耐性が弱くかつデータ秘匿性能が低い結果となる。Ｔａｏ−Ｄｉｃｋｅｎｓｏｎは、ＩＣＡＳＳＰ１９９７“Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ＤＣＴ ｄｏｍａｉｎ”において、人為的成果を減らすために、ブロック分類を施すことを提案している。Ｔａｏ は、画像ブロックを６個の区分に分類している、すなわち、雑音に対する視覚的感度の降順に、端部が中程度の強度で均一、強い強度あるいは弱い強度で均一、中程度に不均一、不均一、非常に不均一の区分である。そして、Ｔａｏ は、それぞれの昇順において、透かしの強度を調整している。Ｔａｏ のアルゴリズムは、例えば、均一な表面あるいは均一なユニフォームの２つの領域に跨る水平な端部と垂直な端部と対角方向の端部とに起こる様々な状況を列挙し、また、各ブロックに対して全ての状況を確認するために、かなり複雑になっている。この方法では、端部に起こるリンギング効果を除去するのに効率的でないという（これだけではないが）欠点がある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前述の欠点および他の欠点を克服している。本発明によれば、本発明では、画像あるいはビデオファイルを受け取る。本発明の第１段階では、周波数マスキングを行うが、これは、画像あるいはビデオデータが、滑らかな領域のブロックと滑らかでない領域のブロックとに分けられて、各周波数係数の予備段階の区別可能な差異が得られる。第２段階では、端部検出が行われるが、これは、滑らかでない領域が表面ブロックと端部ブロックとに分けられる。第３段階は、領域のどのブロックが、滑らかな領域に実質的に近いかを決定するのに使用されるのが好ましい。
【０００５】
その後、画像あるいはビデオデータは、各ブロックの種類ごとに、異なる強度の透かしを入れることで調整される。一般的に、透かし信号の弱い方の強度は、表面のブロックよりも端部のブロックに与えられる。弱い方の透かし信号は、また、滑らかな領域に近いブロックに与えられる。こうして、本発明は、より効率的で効果的な、感知できないデータ秘匿の方法と装置を提供し、そこには、画像とビデオに対する従来のブロックＤＣＴ領域埋め込み法によって発生し易かった端部のリンギング効果を減らすことが含まれるが、これに限定されるものでは無い。
【０００６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の好ましい３段階の視覚データ秘匿処理１０を図示したフローチャートである。処理１０は、画像とビデオのような識別データを視覚媒体の中に隠す。識別データの中には、画像ファイルのコンテンツや持ち主やその種の他の情報（例えば、版権情報）を識別する透かし信号と他の似た様な種類の信号が含まれる。処理１０の好ましい段階には、周波数領域のマスキング段階１４と、端部ブロック検出段階１６と、滑らかな領域に隣接するブロックを識別するための段階１８とが含まれる。処理段階１４と１６と１８は、３つの異なるブロック領域の種類、すなわち滑らかなブロック領域と表面ブロック領域と端部ブロック領域とに応じて画像データ１２を分析する。
【０００７】
滑らかなブロック領域は、比較的ＤＣＴ係数値の小さい均一領域として定義される。滑らかでないブロック領域は、表面ブロック領域と端部ブロック領域とに分けられる。
【０００８】
望ましくない人為的成果は、ランダムな構成のパターンによって隠される傾向にあるランダムな人為的成果のために、表面ブロックよりも端部ブロック内において、より現れ易い。視覚的秘匿処理１０は、その後、前述の３つの段階１４と１６と１８の間に計算される各ブロックに対する処理２０を通して、予備的な埋め込み可能性（ｅｍｂｅｄｄａｂｉｌｉｔｙ）と最小弁別値（ＪＮＤ）を減少させる。本発明の中で、埋め込み可能性という用語は、可視の人為的成果を起こさずに、或る量だけ（データを隠すのには充分な大きさ）変更することのできる係数を意味し、最小弁別値（ＪＮＤ）という用語は、識別されるレベルにある係数において実行される変更の量である。各ブロックに対する埋め込み可能性とＪＮＤ値とは、予備的段階、すなわち、ブロック領域の種類によって、リンギングおよび／または他の人為的成果を考慮しないような周波数マスク段階で計算がされ、また識別データを隠すのに使用される。
【０００９】
図２には、処理１０のコンピュータが実行する要素が示される。画像データが受信されると、それは、画素のグループを含んだブロックに分割される。各画素は、各画素の明るさと色とを表す画素値２２を持っている。ブロック離散コサイン変換（ＤＣＴ）モジュール２４は、各ブロックに対するブロックＤＣＴ係数２６を生成する。各ブロックに対するＤＣＴ係数は、その後、周波数領域マスキングモジュール２７の中で使用されて、予備的な埋め込み可能性とＪＮＤ値２８を決定する。
【００１０】
続いて、２つのモジュール３０と３２を含む、端部ブロック検出処理１６は、どのブロックが端部を持っているかを決定する。第１モジュール３０は、Ｈａｒｒフィルター用アルゴリズムあるいはＳｏｂｅｌフィルター用アルゴリズムのような、従来からの端部検出アルゴリズムを用いて、端部マップを生成する。これらのフィルター用アルゴリズムは、以下の参考文献において広く議論される。Ａ．Ｋ．Ｊａｉｎ，”Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”１９９７年Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ。モジュール３０の結果には、表面領域から望まれない多くの端部が含まれているであろうし、それらは、端部マップがモジュール３２からの結果と結合される時に、モジュール３４の中で除去される。
【００１１】
モジュール３２は、画素値によって、二重標準偏差（ＳＴＤ）指標（ｍｅａｓｕｒｅ）を決定する。ブロックＳＴＤモジュール３６は、画素の所定のブロック内の画素の標準偏差を決定し、これは、その後、隣接するＳＴＤモジュール３８内の隣接するブロック標準偏差を計算するのに使用される。
【００１２】
ＳＴＤモジュール３２を使用するということは、各ブロックのＳＴＤは典型的には大きいけれど、同じ表面領域に対して、隣接するブロックのＳＴＤは似ていることを認めていることになる。こうして、表面ブロック領域の二重ＳＴＤの指標は、比較的小さい。反対に、端部ブロックの二重ＳＴＤは、隣接するブロックとは大分異なるように思え、従って、端部ブロックに関する二重ＳＴＤ指標は、典型的には、表面ブロック領域のそれよりも通常は大きい。。
【００１３】
モジュール３８が実行された後、第１モジュール３０によって作られた端部マップと、モジュール３２からの二重ＳＴＤ指標とは、各ブロックに端部指標を出力するモジュール３４の中で結合される。端部の指標は、ブロックを横切る端部があるか、またもしあるなら、その端部はどのくらい強力かを表す。端部の指標は、調整モジュール４０の中で使用されて、各ブロックの係数に与えられる透かし強度を決定する助けとなる。
【００１４】
ブロックＤＣＴ係数２６は、また、モジュール３９内の滑らかなブロックに隣接するブロックを識別する段階において使用することができる。ブロックＤＣＴ領域埋め込みによる人為的成果は、たとえ、そのブロックが、端部ブロック検出段階１６に対するモジュールの結果に基づいて、透かしを減少させることができないような非常に弱い端部あるいは推移を含んでいたとしても、滑らかな領域に隣接するブロック内においての方が、他のブロック内におけるよりも目立つ。いずれのブロックが滑らかな領域１８に隣接しているのかを識別するために、滑らかなブロックは、ブロックＤＣＴモジュール２４によって生成された、各ブロックのＡＣ（非ゼロ周波数成分）係数６６の強度によって決定される。ＤＣ係数は、ブロックの中間あるいは平均の明るさを示す。そして、滑らかなブロックに隣接するブロックは、与えられる透かし強度を決定するために検出される。
【００１５】
隣接するモジュール４０において、モジュール２７，３４，３９からの出力は、画像データの各ブロックに与えられる透かし強度を決定する。周波数マスキングモジュール２７からの予備的な埋め込み可能性と予備的ＪＮＤ値２８とは、調整の基礎として使用される。調整は、各ブロックとその隣接するブロックとの活性（ａｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）に基づいている。
【００１６】
“活性”という用語は、ブロックの知覚的感度を示す、すなわち、雑音がブロックに与えられた時に、或る画像ブロックにとって、どの程度敏感に可視的な人為的成果が見えるのかを示している。より弱い知覚的感度が認められるブロックは、より活性があると考えられる。例えば、滑らかなブロックは、加えられた小さな変更が目に付くということから、知覚的に敏感である。端部のブロックは、例えば、周波数成分上の雑音がその周囲に引き起こすリンギングパターンのような、端部の規則性や鋭さを乱す雑音に敏感である。ランダムパターンを持った表面のブロックは、一般的に、雑音に対して余り敏感でない、すなわち、端部のブロックあるいは滑らかなブロックは、表面のブロックよりも雑音に対して、より敏感である。このように、端部のブロックは、表面のブロックよりも活性が弱いと考えられる。
【００１７】
この感度は、調整モジュール４０で考慮されて、３４と３９が計算する滑らかさと輪郭の明確さの指標に従って、予備的なＪＮＤ２８を調整する。
本発明の実施形態において、本発明は、端部ブロックと非端部ブロックとを対照させて考察する。
より弱い透かしが、知覚的に敏感なブロックすなわち非活性ブロックに与えられるであろう。
【００１８】
実施形態において、より弱い透かしが、表面ブロックよりも端部ブロックに与えられるであろう。段階１８において滑らかなブロックに隣接すると分かったブロックの予備的なＪＮＤ２８が減少させられて、そのために、これらのブロックに、より弱い透かしを与える。
【００１９】
図３を参照すると、画像データの分析が示されている。画像データ１２が受信されると、画像データ１２は、各ブロック４１，４２，４４が参照番号４６，４８，５０により示される画素の組を含むブロックに分割される。実施形態において、８×８のブロックの大きさが使用される。しかし、４×４あるいは他の大きさのような小さなブロックの大きさは、そのブロックの大きさが、求める局所的な特徴を捕らえるのに大きすぎるときには、使用することができる。
【００２０】
３つの８×８のブロック４１，４２，４４は、個々の画素値２２の値を示している。画素値２２は、各画素ブロックの活性を表しており、また、一般的に、０と２５５の間の１バイトの値で示される。
【００２１】
図４を参照すると、ブロックＤＣＴ処理の結果の一例が示されている。左の列７０は、眉のブロック４１と目のブロック４２と鼻のブロック４４（図３に示される）の８×８画素値を表している。右の列５２は、ブロックＤＣＴ変換モジュール２４が生成した、これら３つのブロック５４，５６，５８のＤＣＴスペクトルを図示している。鼻のブロックのスペクトル５８を参照して示されるように、各ブロックは、ＤＣ平均係数値６８とＡＣ（非ゼロ周波数成分）係数グループ６６とに分けられる。ＡＣ係数グループ６６は、その後、さらに低解像度領域６０と中解像度領域６２と高解像度領域６４とに分けられる。本発明では、ＡＣ係数グループ６６のみを考察するのが好ましい、というのは、ブロックＤＣＴ領域２４の中のＤＣ係数値６８は、一般的に滑らかな領域の中で特に濃淡のむらがある人為的成果を引き起こすからである。
【００２２】
図２を参照すると、本実施形態の周波数マスキング段階２７は、前述したＰｏｄｉｌｃｈｕｋ−Ｚｅｎｇの参考文献が提示したものに似ている。この周波数マスキング段階２７の間、予備的なＪＮＤ２８が、従来のブロックＤＣＴアルゴリズム２４を用いて計算され、また、予備的な埋め込み可能性２８の指標が周波数マスキング段階２７を用いて予備的なＪＮＤ２０に基づいて決定される。Ｐｏｄｉｌｃｈｕｋ−Ｚｅｎｇの周波数マスキングモデルにおいて、小さな係数は、見えにくさを保つのに変更されることは決して無い。同様に、本発明の実施形態において、予備的なＪＮＤ２０あるいはＪＰＥＧ量子化テーブルの対応する量子化幅の大きさよりも小さな大きさを持った係数は、埋め込み不可能であると決定される。もし、ブロック内の全ての係数が、埋め込み不可能ならば、そのブロックは滑らかなブロックであると分類される。
【００２３】
もう一度図２を参照すると、端部ブロック検出段階１６が、端部測定結果３４に基づいて予備的なＪＮＤをいかに調整するかという定量値を決定するために、二重ＳＴＤ指標３２の結果と、端部マップ生成器３０とを結合する。
【００２４】
調整モジュール４０を図示するために、モジュール３２からの二重ＳＴＤ指標が、“ｂｌｋ＿ｓｔｄｓｔｄ”として表記され、第１モジュール３０の後に作られた端部マップが、“ｏｒｉｇｅｄｇ”と表記され、これは０〜１に正規化される。“ｏｒｉｇｅｄｇ”が大きくなればなるほど、画像内の対応する画素は、端部になる見込みがより大きくなる。
【００２５】
実施形態において、Ｈａｒｒ のフィルタリング技術は、端部マップを作成するのに使用される。高周波雑音を除くために、水平方向と垂直方向の両方で低域通過フィルターを１度かけた後、フィルターの第２回目が行われ、正規化が、ＨＬ（水平高周波）の最大振幅に基づいて実行され、ＬＨ（垂直低周波）が端部マップ“ｏｒｉｇｅｄｇ”を得るために正規化される。ＨＬは、水平方向でＨＰＦ（高域通過フィルター）であり、同様にＬＨに対して垂直方向でＬＰＦ（低域通過フィルター）である。
【００２６】
２重ＳＴＤモジュール３２において、ＳＴＤは、一組の観察の標準的な偏位を意味している。ブロックＳＴＤ３６は、以下の標準的なＳＴＤの公式を使用して計算される。
【数１】
2004512751.tif 000003
ここで、ｘｉ（ｎ＝６４の時にｉ＝１，…，ｎ）は、各８×８ブロック内の画素値を表す。
【００２７】
続いて、３×３近傍の標準的な偏位は、同じ公式を使用して計算され、このとき、ｎは９に設定され、ｘｉは、次の３×３近傍内の各ブロックのＳＴＤである。
【数２】
2004512751.tif 000004
【００２８】
２重ＳＴＤモジュール３２が行われると、指標が計算されて、端部が現在のブロック内にあるかないかが決定され、もしあれば、その端部がどのくらい強力かをモジュール３４で決定する。本実施形態において、８×８の大きさのブロックが、この計算を説明するのに使用されており、ここでは、上部左側隅の画素が（ｉ，ｊ）に置かれており、ＭＡＴＬＡＢ構文による次の数学公式的申し立てによる。
【数３】
2004512751.tif 000005
【００２９】
ｘの語は、各画素ごとに値を持つ端部マップを表す。しかし、実施形態では、各ブロックに一つの指標が必要なので、閾値”ｅｄｇｅ＿ｔｈｒｅｓｈ”が使用されて、”ｂｌｋ＿ｓｔｄｓｔｄ”が端部が存在するかどうかを決定する。もし端部が領域内に検出されると、端部の強度は、”ｘ”の最大値と平均値の両方を用いて決定される。
【数４】
2004512751.tif 000006
ここで、定数ｅｄｇ＿ｔｈｒｅｓｈは、１０の値であるのが好ましい。ほとんどの閾値は、おおまかに５〜１０の範囲にある、一組の小さな画像に実験を行って決定される。しかし、各々は、ブロックが滑らかであるか、もしくはたくさんの表面であるか、また、画像に、端部や暗い縁やコントラストの高い領域などのいくつかの典型的な特徴があるか、について良く表したものである。
最後に、”ｏｒｉｇ＿ｅｄｇｗｅｉｇｈｔ”の重みが、モジュール４０内のＪＮＤを調整するために与えられる。
【００３０】
【数５】
2004512751.tif 000007
ｅｄｇｅ＿ｆａｃｔｏｒ１は、上記の式で１．２５〜１．７５の間の範囲にあるのが好ましい。
段階１８において、滑らかなブロックに隣接するブロックが識別される。もし、あるブロックが滑らかなブロックに隣接していれば、段階４０のＪＮＤは、次の式に従って決定される。
【数６】
2004512751.tif 000008
ここで、ｅｄｇｅ＿ｆａｃｔｏｒ２の範囲は、０．２５〜０．５の間が好ましく、関数”ｒｏｕｎｄ”は、丸め関数ＭＡＴＬＡＢである。ＭＡＴＬＡＢは、Ｔｈｅ ＭａｔｈＷｏｒｋｓ， Ｉｎｃ．で利用可能である。
【００３１】
実施形態において、もし高周波のリンギング効果に寄与しなければ、ＪＮＤを非常に低周波の係数に対して調整しないように選択することも可能である。
図５ａ〜５ｃと図６ａ〜ｃは、”ＨＶＳ ｚｅｎｇ”と記してあるだけの周波数マスキング段階と、”ＨＶＳ ｅｄｇｅ”と記してある本発明の処理の間の差が表されている。元の”Ｌｅｎｎａ”の画像８０が、多くの滑らかな領域と鋭い端部とを備えるものとして図５ａに示されている。図６ａにおいて、元の”Ｂａｂｏｏｎ”の画像８６が、多くの表面とまた底部に暗い境界部を備えている。画像の品質と、単一の拡散スペクトルの透かしを検出した統計とが以下の表にまとめられている。この表において、調整前の透かしの強度の倍率などの他のパラメータは同じである。次の表は、本発明の人為的成果は、より少ないことを示している。
【表１】
2004512751.tif 000009
【００３２】
図５ｃにおいて、ＨＶＳ ｚｅｎｇの画像８４は、鋭い端部であり、滑らかな領域に隣接するＬｅｎｎａの肩の線に沿って人為的成果８５が示されている。本発明では、ＨＶＳ ｚｅｎｇの画像８４のこれら人為的成果を除去して、図５ｂの画像８２に示されるようにする。同様に、図６ｃにおいて、”Ｂａｂｏｏｎ”９０のＨＶＳ ｚｅｎｇの画像には、矩形９２で囲まれた底部の境界部に沿って、さらに細かくは参照番号９３で示される、人為的成果が含まれている。本発明の図６ｂの画像８８は、参照番号９３におけるこれらの人為的成果を示していないが、それは、本発明は、端部近くのリンギングの人為的成果を除去することができるからである。
【００３３】
以上のように本発明を説明したので、同じ事柄を同じ方法で変更することができるのは明らかであろう。そのような変更は、本発明の趣旨と範囲とから逸脱したとは言えず、当業者には明らかな全てのそのような修正は、上掲の特許請求の範囲の範囲内に示されているはずである。さらに、本発明の他の様々な利点は、当業者が、上掲の特許請求の範囲と併せて先述の文章と図面を理解することで明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の最上位段階を描いたフローチャートである。
【図２】本発明のソフトウェアモジュールを描いたブロック図である。
【図３】８×８画素ブロックに分割された画像の一例の図である。
【図４】８×８画素ブロックのブロック離散コサイン変換の実験的結果の一例の図である。
【図５ａ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた以前の方法による処理とを比較したＬｅｎｎａの画像の図である。
【図５ｂ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた以前の方法による処理とを比較したＬｅｎｎａの画像の図である。
【図５ｃ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた以前の方法による処理とを比較したＬｅｎｎａの画像の図である。
【図６ａ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた従来の方法の処理とを比較したｂａｂｏｏｎの画像の図である。
【図６ｂ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた従来の方法の処理とを比較したｂａｂｏｏｎの画像の図である。
【図６ｃ】原画像に与えた本発明の技術と、原画像に与えた従来の方法の処理とを比較したｂａｂｏｏｎの画像の図である。
【符号の説明】
２４…ブロックＤＣＴ変換
２７…周波数領域マスキングモデル
３０…端部マップ生成器
３４…端部／非端部ブロックの決定
３６…ブロックＳＴＤ
３８…３×３近傍のＳＴＤ
３９…隣接するブロックが滑らかか／否かを調べる
４０…調整
【図１】
2004512751.tif 000010
【図２】
2004512751.tif 000011
【図３】
2004512751.tif 000012
【図４】
2004512751.tif 000013
【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【国際公開パンフレット】
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2004512751.tif 000018
2004512751.tif 000019
2004512751.tif 000020
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004512751.tif 000040
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【国際調査報告】
2004512751.tif 000042