(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の基準信号が少なくとも第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれたデータ信号の歪みを検出するデータ処理装置において、上記第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれた各基準信号は、該基準信号間の周波数の相対的な変化を検出できるような所定の関係を有し、
上記データ信号の第１及び第２の周波数帯域から上記基準信号を再生し、該再生された基準信号間の周波数の相対的な変化に基づいて、該再生された基準信号間の周波数の相対的な変化を引き起こす該データ信号の歪みを検出し、該検出された歪みを表すパラメータデータを生成する検出プロセッサを備えるデータ処理装置。
【請求項２】
上記データ信号を、該データ信号の周波数成分を提供する変換領域に変換することにより、該データ信号の上記第１及び第２の周波数帯域の周波数成分を生成する周波数成分プロセッサを備える請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】
上記変換は、離散ウェーブレット変換であり、上記データ信号の周波数成分を提供する周波数帯域は、ウェーブレット帯域であることを特徴とする請求項２記載のデータ処理装置。
【請求項４】
上記検出プロセッサは、
上記第１及び第２の周波数帯域から基準信号を再生し、
上記第１及び第２の周波数帯域からの基準信号を周波数領域に変換し、
上記第１及び第２の周波数帯域からの周波数領域の基準信号を比較することによって上記周波数の相対的な変化を判定することを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項５】
上記検出プロセッサは、
上記第１及び第２の周波数帯域から基準信号を再生し、
上記第１の周波数帯域から再生された基準信号のサンプルに、上記第２の周波数帯域から再生された基準信号の対応するサンプルを乗算して信号サンプル積を生成し、
上記信号サンプル積を周波数領域に変換し、
上記周波数領域の信号サンプル積のうち、他の信号サンプル積より大きな値を有する少なくとも１つの信号サンプル積から上記周波数の相対的な変化を決定することを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項６】
上記データ信号は、垂直周波数成分及び水平周波数成分を有する２次元データ信号であり、上記第１及び第２の周波数帯域は、該垂直周波数成分及び水平周波数成分の異なる帯域の組合せを含むことを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項７】
上記データ信号は、垂直周波数成分及び水平周波数成分を有する２次元データ信号であり、上記第１及び第２の周波数帯域は、該垂直周波数成分及び水平周波数成分の異なる帯域の組合せを含み、上記離散ウェーブレット変換は、２次元離散ウェーブレット変換であることを特徴とする請求項３記載のデータ処理装置。
【請求項８】
上記２次元データ信号の複数の周波数帯域を提供する変換プロセッサを備え、
上記検出プロセッサは、
少なくとも２つの周波数帯域から基準信号を再生し、
上記複数の周波数帯域の１つからの基準信号のサンプルに少なくとも２つの他の周波数帯域からの対応する基準信号のサンプルを乗算し、上記再生された基準信号の各対応するサンプルについて複数の信号サンプル積を生成し、
上記各信号サンプル積をフーリエ変換し、
最も大きな値を有する信号サンプル積の周波数領域のサンプルから上記周波数の相対的な変化を判定することを特徴とする請求項６又は７記載のデータ処理装置。
【請求項９】
上記第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれる各基準信号は、同一の信号であることを特徴とする請求項１乃至８いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
上記基準信号は、擬似ランダム雑音信号であることを特徴とする請求項１乃至９いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
上記複数の周波数帯域のうちの１つの周波数帯域の基準信号は、他の周波数帯域からのデータ信号から生成されることを特徴とする請求項１乃至８いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
上記パラメータデータは、画像に適用され、該画像に生じた歪みを表す変換のパラメータを表していることを特徴とする請求項１乃至１１いずれか１項記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
上記変換の各パラメータデータは、上記第１及び第２の周波数帯域からの基準信号のサンプルの積の周波数変換を表す２次元周波数表現に基づく上記基準信号の周波数の変化の該２次元座標における最大値を検出するとともに、該パラメータデータと該最大値との関係から該パラメータデータを計算することにより決定されることを特徴とする請求項１２記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
上記歪みを表す変換は、アフィン変換であり、上記パラメータデータは、少なくとも４つのパラメータを表すことを特徴とする請求項１３記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
上記アフィン変換は、ａｆ、ｂｆ、ｃｆ、ｄｆをアフィン変換パラメータとし、ｘ，ｙを元の画素の座標の値とし、ｕ，ｖを変換された画素の座標とし、ウェーブレット帯域の積HLxLHについては、ｆｈ＝１−ａｆ−ｃｆ，ｆｖ＝ｄｆ−ｂｆ−１とし、ウェーブレット帯域の積HHxLHについて変換プロセッサは、ｆｈ＝１−ａｆ，ｆｖ＝−ｂｆとし、ウェーブレット帯域の積HLxHHについては、ｆｈ＝ｃｆ，ｈｖ＝ｄｆ−１として、以下の式で表されることを特徴とする請求項１４記載のデータ処理装置。
【数１】
0004289652.tif 000014
ここで、
上記HLxLHは、第１のウェーブレット帯域の各サンプルと第２のウェーブレット帯域の対応する各サンプルとを乗算することにより得られる１対の帯域の積であり、
上記HHxLHは、第３のウェーブレット帯域の各サンプルと上記第２のウェーブレット帯域の対応する各サンプルを乗算することにより得られる１対の帯域の積であり、
上記HLxHHは、上記第１のウェーブレット帯域の各サンプルと上記第３のウェーブレット帯域の対応する各サンプルを乗算することにより得られる１対の帯域の積であり、
上記ｆｈは、上記２次元周波数表現内の水平周波数のピーク値であり、
上記ｆｖは、上記２次元周波数表現内の垂直周波数のピーク値である。
【請求項１６】
上記データ信号の変換に基づく上記歪みを表すパラメータデータが供給され、上記データ信号の歪みを逆変換する逆変換プロセッサを備え、
上記データ信号の歪みを修正することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１７】
上記データ信号の変換に基づく上記歪みを表すパラメータデータが供給され、上記データ信号の歪みを逆変換する逆変換プロセッサと、
マテリアルに埋め込まれているデータを再生するデータ検出器とを備え、
上記マテリアルに埋め込まれているデータを検出することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１８】
上記埋め込まれているデータは、上記マテリアルの所有権者を識別するデータであることを特徴とする請求項１７記載のデータ処理装置。
【請求項１９】
上記埋め込まれているデータは、ＵＭＩＤ又はその一部であることを特徴とする請求項１７記載のデータ処理装置。
【請求項２０】
上記埋め込まれているデータは、上記データ信号のコンテンツを記述するメタデータであることを特徴とする請求項１７記載のデータ処理装置。
【請求項２１】
上記パラメータデータに基づいた歪みを表す上記変換に対する逆変換を実行する逆変換プロセッサを備え、
上記データ信号として、少なくとも第１及び第２の周波数帯域のそれぞれに上記基準信号が挿入されている歪んだ画像を表す画像データが供給され、該画像の歪みを除去することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項２２】
所定の基準信号が少なくとも第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれたデータ信号の歪みを検出するデータ処理方法において、上記第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれた各基準信号は、該基準信号間の周波数の相対的な変化を検出できるような所定の関係を有し、
上記データ信号の異なる周波数帯域の第１及び第２の周波数成分を表すデータを生成するステップと、
上記データ信号の第１及び第２の周波数から上記基準信号を再生するステップと、
上記再生された基準信号間の周波数の相対的な変化に基づいて、該再生された基準信号間の周波数の相対的な変化を引き起こす上記データ信号の歪みを検出するステップと、
上記検出された歪みを表すパラメータデータを生成するステップとを有するデータ処理方法。
【請求項２３】
上記データ信号を、該データ信号の周波数成分を提供する変換領域に変換するステップを有する請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項２４】
上記変換は、離散ウェーブレット変換であり、上記データ信号の周波数成分を提供する周波数帯域は、ウェーブレット帯域であることを特徴とする請求項２３記載のデータ処理方法。
【請求項２５】
上記周波数の相対的な変化は、
上記第１及び第２の周波数帯域から基準信号を再生し、
上記第１の周波数帯域からの基準信号のサンプルに、上記第２の周波数帯域からの対応する基準信号のサンプルを乗算して信号サンプル積を生成し、
上記信号サンプル積を周波数領域に変換し、
上記周波数領域の信号サンプル積のうち、より大きな値を有する少なくとも１つの信号サンプル積のサンプルから、判定されることを特徴とする請求項２２乃至２４いずれか１項記載のデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ信号の歪みを検出するデータ処理装置及びデータ処理方法に関する。さらに、本発明は、データ信号の歪みを修正することができるデータ処理装置及びデータ処理方法に関する。
【０００２】
データ信号とは、例えば画像を表す信号である。
【０００３】
さらに、本発明は、歪みを有する画像のバージョンから画像に埋め込まれているデータを検出及び再生する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【０００４】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
データ信号を処理する際、データ信号に歪みが生じることがある。例えば、データ信号を記録又は伝送する場合、データ信号は、この記録又は伝送のための処理により歪むことがある。さらに、雑音、フェージング、干渉等の自然現象により、望ましくない外乱がデータ信号に導入されることもある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るデータ処理装置では、互いに所定の関係を有する第１及び第２の基準信号をそれぞれデータ信号の第１及び第２の周波数帯域に埋め込む。第１及び第２の基準信号は、データ信号の歪みにより、これらの第１及び第２の基準信号間の相対的な周波数に変化が生じるように、データ信号の第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれる。
【０００６】
周波数帯域という用語は、データ信号を構成する周波数の全範囲の一部となる周波数の範囲を指す。
【０００７】
本発明に係るデータ処理装置は、所定の基準信号が少なくとも第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれたデータ信号の歪みを検出する。第１及び第２の周波数帯域に埋め込まれた各基準信号は、基準信号間の周波数の相対的な変化を検出できるような所定の関係を有する。このデータ処理装置は、データ信号の第１及び第２の周波数帯域から基準信号を再生し、再生された基準信号間の周波数の相対的な変化に基づいて、再生された基準信号間の周波数の相対的な変化を引き起こすデータ信号の歪みを検出し、検出された歪みを表すパラメータデータを生成する検出プロセッサを備える。
【０００８】
基準信号をデータ信号の異なる周波数帯域に挿入することにより、データ信号に生じた歪みは、これらの異なる各周波数帯域における基準信号の周波数間の周波数の相対的な変化により判定することができる。幾つかの実施の形態においては、各異なる周波数帯域に挿入される基準信号は、同一の信号であってもよい。また、基準信号は、例えば擬似ランダム雑音信号であってもよい。さらに、他の実施の形態においては、複数の周波数帯域の１つにおける基準信号は、データ信号における他の周波数帯域の成分のバージョンから生成した信号であってもよい。基準信号は、互いに所定の関係を有する信号とされ、これにより、周波数帯域から再生された基準信号の周波数成分を比較することにより、基準信号の成分間の周波数の相対的な変化を判定することができる。この変化は、データ信号に生じた歪みを示している。
【０００９】
ここで、テンプレート信号という用語は、歪みを判定するために使用される（テンプレート）信号と、歪みを判定すべきデータ信号とを区別するために用いられる。すなわち、「テンプレート」という用語は、基準、ガイド、トレーニング効果等の意味を含み、「テンプレート」に代えてこれらの用語又は他の用語を用いてもよい。
【００１０】
基準信号を周波数帯域から再生するために、周波数成分プロセッサは、データ信号を変換領域に変換する。変換領域では、データ信号の周波数成分が提供される。周波数成分プロセッサは、変換領域において、データ信号の第１及び第２の周波数帯域の周波数成分を生成してもよい。好ましい実施の形態においては、この変換は、離散ウェーブレット変換であり、データ信号の周波数成分が提供される周波数帯域は、ウェーブレット帯域である。
【００１１】
基準信号の周波数間の相対的な変化を判定するために、検出プロセッサは、好ましくは、第１の周波数帯域から再生された基準信号サンプルは、第２の周波数帯域から再生された基準信号の対応する信号サンプルに乗算され、信号サンプル積（product signal sample）が生成される。そして、信号サンプル積は、周波数領域に変換され、各帯域における基準信号の周波数の相対的な変化は、他の信号サンプル積より大きな値を有する周波数領域における少なくとも１つの信号サンプル積から決定される。これにより、後述するように、基準信号の周波数の相対的な変化を評価するための効率的な演算法が提供される。
【００１２】
好ましくは、２次元信号の具体例では、この信号は、垂直及び水平周波数成分を含む。この場合、異なる周波数帯域は、水平及び垂直周波数成分の異なる帯域の組合せにより構成される。２次元信号の場合、検出プロセッサが基準信号を再生し、及び基準信号を挿入するために実行する変換処理は、２次元ウェーブレット変換である。
【００１３】
また、本発明に係るデータ処理装置は、少なくとも第１及び第２の周波数帯域に基準信号が埋め込まれたデータ信号の歪みを検出する。このデータ処理装置は、データ信号の第１及び第２の周波数帯域から再生された基準信号のバージョン間の周波数の相対的な変化に基づいて、データ信号の歪みを検出し、検出した歪みを表すデータを生成する検出プロセッサを備える。さらに、このデータ処理装置は、この歪みを表すデータ及びデータ信号が供給され、データ信号に生じた歪みを逆変換により除去する逆変換プロセッサを備える。
【００１４】
歪みを決定し、この歪みを表すデータを生成することにより、逆変換プロセッサは、データ信号から歪みを除去することができる。例えば、歪みをデータ信号に施された変換処理として近似的に表現できる場合、この歪みに対応する変換パラメータは、変換の探検から評価することができる。逆変換プロセッサは、歪みを表すデータ及びデータ信号が供給され、歪みを逆変換する。
【００１５】
文献［１］に開示されているように、データは、例えばビデオマテリアル等のマテリアルに埋め込まれるデータであってもよい。埋め込まれるデータは、マテリアルのコンテンツを識別するメタデータであってもよい。他の実施の形態においては、データは、マテリアルを識別し、マテリアルの所有者がマテリアルに関する知的所有権を主張するために使用される固有の又は実質的に固有の識別子であってもよい。
【００１６】
本発明は、例えば、マテリアルに埋め込まれているデータを再生するための技術に適用することができる。マテリアルが例えば何らかの原因で歪みが生じたビデオマテリアルである場合、この歪みにより、埋め込まれているデータが正しく再生される可能性が低下する。例えば、映画館で上映されている映画をビデオカメラを用いて録画することにより、映画の海賊版が作成される。ビデオカメラにより映画を撮影することにより、ビデオカメラとスクリーンの相対的な位置関係によって、録画されたデータ信号に歪みが生じる。この歪みにより、データ信号に埋め込まれているデータを正しく再生する可能性が低下し、例えば、映像の所有権者が自らの所有権及び知的所有権を正当に主張することができなくなることがある。
【００１７】
また、本発明に係る画像処理装置は、異なる周波数帯域のそれぞれに基準信号が挿入されている歪んだ画像を表す画像データが供給され、画像の歪みを除去する。この画像処理装置は、画像に適用され、画像に生じた歪みを表す変換のパラメータを表すデータを生成するデータプロセッサを備える。さらに、画像処理装置は、これらのパラメータに基づいた歪みを表す変換処理に対する逆変換を実行する逆変換プロセッサを備える。
【００１８】
幾つかの実施の形態においては、画像に生じた歪みを表すとみなすことができる変換は、アフィン変換等の線形変換であり、パラメータデータは、少なくとも４つのパラメータを表す。アフィン変換の詳細については、文献［２］に開示されている。
【００１９】
本発明の好ましい実施の形態においては基準信号は、画像をウェーブレット変換し、少なくとも１つのウェーブレット帯域に基準信号を挿入することにより、画像に挿入される。この場合、データ処理装置の周波数プロセッサは、供給された画像をウェーブレット変換し、基準信号を再生する。
【００２０】
本発明の様々な側面及び特徴は、添付の請求の範囲に定義されている。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態として、あらゆるデータベアリング信号（data-bearing signal）における歪みを検出する手法を開示する。さらに、本発明の一実施の形態では、このような歪みを修正することもできる。
【００２２】
本発明の利点を明らかにするために、画像データの歪みを検出し、この歪みを修正する実施の形態を用いて本発明を説明する。本発明の特定の用途は、例えば、マテリアルの所有権を検出及び／又は保護するためにマテリアルにデータを埋め込むウォータマーク処理の分野である。
【００２３】
ビデオカメラ又はカムコーダを用いて、映画又はビデオマテリアルを録画することにより、映画又はビデオマテリアルの海賊版（不正なコピー：pirate copies）が作成されてしまうことがある。海賊版を作成しようとする者（以下、侵害者という。）は、例えば図１に示すように、映画館に入り、映写機２からスクリーン１に映写された映画を録画する。ここで、通常、侵害者Ｐは、スクリーン１に対して正面ではない角度を有する位置に座るため、ビデオカメラＣに録画される画像Ｉ’は、元の画像Ｉに対して歪んでいる。
【００２４】
画像Ｉを正面ではない角度から見て録画した場合、録画された画像Ｉ’を再生すると歪みが生じる。多くの画像システムにおいて、画像Ｉを録画するカメラのシーンに対する位置の結果、録画された画像Ｉ’に歪みが生じることがある。すなわち、カメラの位置は、シーンの見かけ上の幾何学的寸法を変更してしまうことがある。このような歪みは、画像に導入される不自然な遠近感（perspective irregularities）と表現することもできる。
【００２５】
歪みは、通常、４つのパラメータを有するアフィン変換（Affine transform）（文献［２］）として表現できる。このアフィン変換のパラメータを判定し、判定したパラメータに基づいてアフィン変換の逆の処理を行うことにより、画像においてアフィン変換として表現される範囲の歪みを修正することができる。
【００２６】
本発明の一実施の形態では、画像自体からアフィン変換の程度（degree）を検出する。これにより、アフィン変換により表される歪みを修正できる。この結果、画像に埋め込まれているはずのデータをより正しく再生することができる。
【００２７】
本発明の一実施の形態では、画像に適用されたアフィン歪みを検出及び判定するために、歪みを検出すべきデータ信号の周波数帯域とは異なる周波数帯域に所定のテンプレート信号を挿入する。また、一実施の形態においては、所定のテンプレート信号は、各帯域毎に異なるものであってもよく、この場合、テンプレート信号が互いに所定の関係を有するようにする。後述するように、所定の関係とは、テンプレート信号の周波数成分間の周波数の相対的な変化を検出できる関係をいう。
【００２８】
１次元データ信号
図２は、本発明の実施の形態として、本発明に基づいて歪みが検出及び修正されるデータ信号の時間と振幅の関係を示すグラフである。データ信号は、例えばオーディオ信号であってもよく、オーディオ信号は適切な変換処理により変換領域に変換され、変換領域において高い周波数帯域と低い周波数帯域とが区別され、個々に表現される。このような変換としては、例えばウェーブレット変換、又はデータ信号が時間的に離散的にサンプリングされたデジタル信号である場合は、離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform：ＤＷＴ）等がある。ウェーブレット変換の結果、変換領域においてＨ帯域とＬ帯域の成分が分離される。
【００２９】
ウェーブレット変換領域において、各帯域にテンプレート信号ＴＳが付加される。好ましい実施の形態においては、このテンプレート信号ＴＳとして、例えば擬似ランダムビットシーケンス（Pseudo-Random Bit Sequence：ＰＲＢＳ）から生成される擬似ランダム雑音信号を用いる。各ウェーブレット帯域にテンプレート信号ＴＳが付加されたウェーブレット変換領域の信号は、逆変換Ｔ−１により時間領域に変換される。テンプレート信号ＴＳは、例えば文献［１］に説明され、及び後述するように、テンプレート信号ＴＳをウェーブレット変換領域に埋め込むことにより、ウェーブレット変換領域に付加される。
【００３０】
擬似ランダム雑音信号をテンプレート信号ＴＳとして使用することにより、テンプレート信号ＴＳが検出されてしまうことが防止され、或いは少なくともテンプレート信号ＴＳが検出されてしまう可能性が低減される。例えば、データ信号がオーディオ信号である場合、テンプレート信号ＴＳとして非雑音信号を用いるより、擬似ランダム信号を用いた方が、聴取者がテンプレート信号ＴＳを知覚してしまう可能性を低減できる。
【００３１】
本発明は、データベアリング信号（data bearing signal：以下、データ信号ともいう。）が歪むことにより、各帯域に付加されているテンプレート信号の相対的周波数がそれぞれ異なる変化を呈するという現象を利用する。すなわち、データベアリング信号が歪んだ後、テンプレート信号の各周波数における周波数成分の違いを判定し、相対的な歪みを示す情報（indication）を得る。
【００３２】
図２に示す１次元データ信号Ｄ＿ＳＩＧ’に対する歪み検出処理について、図３を用いて説明する。この実施の形態では、図３に示すように、データ信号Ｄ＿ＳＩＧ’を再びウェーブレット変換領域に変換し、Ｈ帯域及びＬ帯域のテンプレート信号を検出及び再生できるようにする。データ信号Ｄ＿ＳＩＧ’の歪みを決定するために、テンプレート信号の各周波数成分の違いを判定する。
【００３３】
この違いを効率的に判定する一手法としては、各帯域のテンプレート信号の各サンプルを乗算し、これにより生成されたサンプルの積を周波数領域に変換する手法がある。図３に示す実施の形態では、乗算器Ｍにより、各帯域のテンプレート信号からの信号サンプルをそれぞれ乗算し、この積を示す信号に対し、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：ＦＦＴ）を施している。
【００３４】
周知の通り、sinAsinBは、sin(A-B)+sin(A+B)に比例する。したがって、時間領域におけるテンプレート信号の積を周波数領域に変換することにより、異なる周波数（difference frequency）に比例する成分を有する信号が生成される。このＦＦＴ処理により、図３に示すように、出力信号ＦＰＬ，Ｈが出力される。周波数領域において最も大きな振幅ＦＰＬ，Ｈを有する出力信号の信号サンプルは、データ信号に生じた歪みを示している。
【００３５】
２次元データ信号
図４は、画像等の２次元信号について、テンプレート信号を２次元画像に埋め込むデータプロセッサの構成を示すブロック図である。また、図４に示すデータプロセッサの各要素の働きを図５に示す。
【００３６】
図４に示すように、データプロセッサ１０には、画像Ｉを表す信号が入力される。この画像Ｉを表す信号は、まず、変換プロセッサ２０に供給される。変換プロセッサ２０は、画像Ｉを表す信号に対し、離散ウェーブレット変換処理を施し、垂直周波数Ｖ及び水平周波数Ｈに関して定義された４つの帯域からなるレベル１のウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴを生成する（図５）。すなわち、変換プロセッサ２０は、４つの帯域ｌＨ１ｌＶ１，ｈＨ１ｌＶ１，ｌＨ１ｈＶ１，ｈＨ１ｈＶ１からなる１次ウェーブレット変換データを生成する。離散ウェーブレット変換された画像は、結合器３０に供給される。結合器３０には、擬似ランダム雑音発生器４０から擬似ランダム雑音信号も供給されている。擬似ランダム雑音発生器４０が発生する擬似ランダム雑音信号は、擬似ランダムビットシーケンス（Pseudo Random Bit Sequence：ＰＲＢＳ）から生成される。ＰＲＢＳから雑音に類する性質を有する信号が生成されるが、この信号は予め定められた信号であり、したがって、受信機側において予測可能な信号である。この実施の形態においては、擬似ランダム雑音信号は、テンプレート信号ＰＮ＿ＴＳとして使用される。結合器３０は、擬似ランダム雑音信号であるテンプレート信号ＰＮ＿ＴＳをウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴの３つの帯域ｈＨ１ｌＶ１，ｌＨ１ｈＶ１，ｈＨ１ｈＶ１に結合し、図５に示すように、擬似ランダム雑音信号であるテンプレート信号ＰＮ＿ＴＳを含むウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ’のバージョンを生成する。逆変換プロセッサ５０は、このウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ’が供給され、ウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ’に対し、逆ウェーブレット変換処理を施し、３つの帯域にテンプレート信号ＰＮ＿ＴＳが導入された画像Ｉ’のバージョンを再生する。
【００３７】
テンプレート信号は、テンプレート信号ＰＮ＿ＴＳ内の対応するビットの符号に応じて、帯域内の対応するウェーブレット係数に係数αを加算又は減算することにより、各帯域に導入される。ビデオマテリアル等のデータ信号にデータをどのように埋め込むかについては、後に説明する。
【００３８】
１次元データ信号に関連して既に説明したように、擬似ランダム雑音信号をテンプレート信号として使用することにより、処理された画像Ｉ’からテンプレート信号の存在が検出される可能性を低減することができる。
【００３９】
この実施の形態においては、擬似ランダム雑音信号は、低い水平周波数及び低い垂直周波数を有する周波数帯域ｌＨ１ｌＶ１には付加されていない。これは、この帯域が画像の低い周波数成分を含んでいるためである。画像の低い周波数成分は、画像の高い周波数成分よりも視覚的に知覚されやすい。したがって、この周波数帯域ｌＨ１ｌＶ１に雑音を付加すると、画像Ｉ’の時間領域のバージョンにおいて、雑音が顕著になってしまう虞がある。
【００４０】
エイリアス及びウェーブレット以下の段落では、異なる帯域に付加されたテンプレート信号の周波数の相対的なシフトによりデータ信号の歪みを推定するための数学的分析について説明する。
【００４１】
１次元データ信号の具体例に関しては、サンプリング周波数ｆｓの離散サンプルＳｘに対して定義された周波数ｆ１及び位相ｐのコサイン波について考察する。
【００４２】
【数２】
0004289652.tif 000002
【００４３】
ここで、周知の通り、
【００４４】
【数３】
0004289652.tif 000003
【００４５】
であるため、次のような式が成り立つ。
Sｘ=exp(xkf２+ip)+exp-(xkf２+ip)
ここで、全ての整数ｓに対して、
f２=f１+sfｓである。
【００４６】
ｆ２の値は、ｆ１のエイリアス周波数であり、ｆｓで離散サンプリングされるとｆ１と同じ値が得られる異なる周波数である。以下に示すように、全てのｆ１について、最大１つの固有のエイリアス周波数ｆ２が存在する。
|f２|<|fｓ/2|
【００４７】
２次元ウェーブレット周波数の分析２次元データ信号に対して方形のサンプリンググリッドを使用した場合、周波数は、通常、次のような式で表すことができる。
【００４８】
【数４】
0004289652.tif 000004
【００４９】
したがって、２次元周波数は、２次元のエイリアス周波数のファミリを有する。すなわち、全ての整数ｓ，ｔについて、
f２ｘ=f１ｘ+sfｓｘ、fｓｙ=f１ｙ+tfｓｙ
である。さらに、以下に示すように、最大１対の固有のエイリアス周波数ｆ２ｘ，ｆ２ｙが存在する。
|f２ｘ|<fｓｘ/2 及び |f２ｙ|<fｓｙ/2
２次元の具体例においては、周波数成分ｘ，ｙの符号（sign）の変化が周波数に影響するため、これらの符号を監視することが重要である。
【００５０】
以下、本発明に基づくデータプロセッサの動作について説明する。
【００５１】
上述の通り、１次元データ信号に対するレベル１のウェーブレット変換信号は、２つの帯域Ｈ、Ｌから構成される。周波数が低い帯域Ｌは、例えば、入力信号に対し、ｆｓ／４での低域通過フィルタリング処理を施し、フィルタリングされた信号を２倍の（factor of two）サブサンプリングすることにより生成される。周波数が高い帯域Ｈは、高域通過フィルタリング処理の後、２倍の（by two）サブサンプリングすることにより生成される。
【００５２】
ここで、｜ｆ｜＜ｆｓ／４として、画像に対する、周波数ｆ、位相ｐを有する低域通過ウェーブレットフィルタの動作は、以下の通りである。
Sｘ=exp(kfx+p)+exp-(kfx+p)  ここで、|f|<fｓ /4
低域通過フィルタは、データ信号のコンテンツに影響を与えるべきではない。２倍のサブサンプリングにより、サンプリング周波数が倍になる。
Tｘ=S２ｘ  （２倍のサブサンプリング）
Tx=exp(2kfx+p)+exp-(2kfx+p)
｜２ｆ｜＜ｆｓ／２の条件では、エイリアスは観察されない。したがって、離散ウェーブレット変換の低域は周波数ｆを写す（map）。
DWTＬ(f,p)=(2f,p)  |f|<fｓ/4
ここで、画像の高い周波数成分に対する高域通過ウェーブレットフィルタの動作は以下の通りである。
Sｘ=exp(kfx+p)+exp-(kfx+p)  ここで、fｓ/4<f<fｓ/2
ｆｓ／４での高域通過フィルタリングは、この周波数に影響を与えるべきではない。２倍のサブサンプリングにより、サンプリング周波数が倍になる。
Tx =exp(2kfx+p)+exp-(2kfx+p)
なお、ｆｓ／２＜｜２ｆ｜＜ｆｓの場合、観察される周波数は、エイリアス２ｆ−ｆｓとなる。
|2f-fｓ|<fｓ/2
したがって、離散ウェーブレット変換の高域は、正の周波数ｆを写す。
DWTＨ(f,p)=(2f-fｓ,p)  fｓ/4<f<fｓ/2
同様に、負のｆに対しては以下のようになる。
DWTＨ(f,p)=(2f+fｓ,p)  fｓ/4<-f<fｓ/2
なお、正の高域ウェーブレット周波数は、負の画像周波数に対応している。また、１次元信号については、ウェーブレット周波数の符号は、実質的な影響を有さない。一方、２次元信号については、水平周波数成分及び垂直周波数成分の符号は、信号波形に影響を与える。
【００５３】
上述の関係から、逆ウェーブレット変換に相当する関数を以下のように表すことができる。
IDWTＬ(f,p)=(f/2,p)      |f|<fｓ/4
IDWTＨ(f,p)=((f-fｓ)/2,p)  fｓ/4<f<fｓ/2
=((f+fｓ)/2,p)  fｓ/4<-f<fｓ/2
図４及び図５に示す実施の形態において、変換プロセッサ２０により実行される２次元離散ウェーブレット変換は、画素の列に対する１次元変換を施し、続いてこれにより得られる行に対する１次元変換を施すことにより実行される。これにより、図５に示すように、ｌＨ１ｌＶ１，ｈＨ１ｌＶ１，ｌＨ１ｈＶ１，ｈＨ１ｈＶ１のラベルが付された４つの帯域が生成される。
【００５４】
上述の関数を２次元周波数成分を有する画像等のデータ信号に適用することにより、以下の式に示すように、２次元離散ウェーブレット変換を行うことができる。
Sｎｍ=exp(kｘfｘn+kｙfｙm+p)+exp-(kｘfｘn+kｙfｙm+p)
DWTＬＬ(fｘ,fｙ,p)=(DWTＬ(fｘ),DWTＬ(fｙ),p)
DWTＨＬ(fｘ,fｙ,p)=(DWTＨ(fｘ),DWTＬ(fｙ),p)
DWTＬＨ(fｘ,fｙ,p)=(DWTＬ(fｘ),DWTＨ(fｙ),p)
DWTＨＨ(fｘ,fｙ,p)=(DWTＨ(fｘ),DWTＨ(fｙ),p)
次の式は、ウェーブレット変換領域におけるテンプレート信号に対する逆ウェーブレット変換の効果を表している。
IDWTＬＬ(fｘ,fｙ,p)=(IDWTＬ(fｘ),IDWTＬ(fｙ),p)
IDWTＨＬ(fｘ,fｙ,p)=(IDWTＨ(fｘ),IDWTＬ(fｙ),p)
IDWTＬＨ(fｘ,fｙ,p)=(IDWTＬ(fｘ),IDWTＨ(fｙ),p)
IDWTＨＨ(fｘ,fｙ,p)=(IDWTＨ(fｘ),IDWTＨ(fｙ),p)
【００５５】
アフィン変換の検出及び逆変換
上述のように、画像の歪みは、アフィン変換に近似する。この実施の形態では、画像は、例えば、図１に示すような、不正コピーを目的として映画をカムコーダにより録画した場合のビデオ信号の一部である。このように記録された画像Ｉに埋め込まれたデータを再生できる可能性を高めるために、データプロセッサは、歪んだ画像を分析し、歪みを示すパラメータを推定する。このパラメータは、特に、画像のアフィン変換を表すパラメータであってもよい。
【００５６】
歪みを修正し、埋め込まれたデータを再生するデータプロセッサの構成を図６に示す。図６に示すように、歪んだ画像を表す信号は、変換検出プロセッサ１１０に入力される。変換検出プロセッサ１１０は、画像の歪みを表す変換パラメータを判定する。画像と変換検出プロセッサ１１０により判定された変換パラメータは、それぞれ第１及び第２の入力チャンネル１１２、１１４を介して、逆変換プロセッサ１２０に供給される。逆変換プロセッサ１２０は、変換検出プロセッサ１１０により生成された変換パラメータを用いて、変換パラメータにより表される画像Ｉの歪みを修正する。この逆変換プロセッサ１２０により修正された歪みのない画像は、再生プロセッサ１３０に供給される。
【００５７】
再生プロセッサ１３０は、画像の所有権者を特定するために画像に埋め込まれているデータを再生する。画像に埋め込まれたデータの再生については、後に詳細に説明する。
【００５８】
変換検出プロセッサ１１０は、画像に適用された変換を表すパラメータを検出及び生成する。変換検出プロセッサ１１０の詳細な構成を図７に示し、再生された画像に対する対応する効果を図８に示す。なお、包括的に言えば、２次元信号に対する処理は、図３を用いて上述した１次元信号における歪みを検出する処理と実質的に対応している。
【００５９】
図７に示す実施の形態では、画像信号は、例えば図１に示すように映写された映画をカムコーダにより捕捉及び録画して得られた元の画像から再生されるものであってもよい。画像信号は、映写スクリーンに対するカムコーダの位置関係に基づいて画像に施された変換処理として表現される歪みを修正するように処理される。
【００６０】
画像信号Ｉ’は、変換検出プロセッサ１１０内の変換プロセッサ２００に供給される。変換プロセッサ２００は、離散ウェーブレット変換処理により画像をウェーブレット変換領域に変換する。この実施の形態においては、図８に示すように、レベル１の変換データが生成される。図８に示すように、画像Ｉ’は、図５に示すウェーブレット変換表現に対応するウェーブレット変換領域のウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ”に変換される。変換プロセッサ２００は、このウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ”を検出プロセッサ２１５に供給する。検出プロセッサ２１５は、乗算プロセッサ（product forming processor）と、フーリエ変換プロセッサ２２０と、変換パラメータプロセッサ２３０とを備える。
【００６１】
１次元信号に関連して先に説明したように、この実施の形態では、乗算プロセッサ２１０は、ウェーブレット変換画像の３つの帯域のうちの２つの帯域に付加されているテンプレート信号の各信号サンプルを乗算する。なお、テンプレート信号は、３つの帯域に埋め込まれているので、これらの３つの帯域から２つの帯域を選んで、その２つの帯域の信号サンプルを乗算する場合、乗算の組合せは３通りある。そこで、図８に示すように、乗算プロセッサ２１０は、それぞれウェーブレット変換画像Ｉ＿ＷＴ”の３つの帯域のうちの１つの値域のサンプルが入力される２つの入力端子を備える３つの乗算器２１０．１、２１０．２、２１０．３を備える。各乗算器２１０．１、２１０．２、２１０．３は、それぞれの入力端子に供給される２つの帯域のテンプレート信号における対応するサンプルを乗算する。これにより、乗算プロセッサ２１０は、３つの帯域の可能な組合せに基づく３つの信号サンプル積（product signal samples）を算出する。信号サンプル積は、フーリエ変換プロセッサ２２０に供給される。フーリエ変換プロセッサ２２０は、離散フーリエ変換を行い、信号サンプル積の周波数領域における表現を生成する。
【００６２】
フーリエ変換プロセッサ２２０は、図８に示すように、フーリエ変換器２２０．１、２２０．２、２２０．３を備え、各フーリエ変換器２２０．１、２２０．２、２２０．３は、各帯域からのテンプレート信号の信号サンプルをそれぞれ乗算することにより生成された垂直及び水平信号サンプル積に対して２次元フーリエ変換を実行する。
【００６３】
図８に示すように、フーリエ変換により算出された周波数領域の信号２２８は、１対の点に対応する、水平周波数及び垂直周波数のある値におけるピークを有する。この１対の点は、２次元周波数領域においてＸで表され、この１対の点は、水平周波数及び垂直周波数座標を示し、この座標は画像に生じた歪みを表している。
【００６４】
歪みを表す３つの２次元周波数領域の表現は、変換パラメータプロセッサ２３０に供給される。変換パラメータプロセッサ２３０は、フーリエ変換プロセッサ２２０により生成された信号サンプルのピークに対応する水平周波数及び垂直周波数の値からアフィン変換パラメータを推定する。なお、ここで、周波数座標の各対を組み合わせて使用することにより、アフィン変換パラメータの推定値の精度を高めることができる。
【００６５】
変換パラメータプロセッサ２３０は、アフィン変換パラメータを２×２の行列として表現することにより、２次元周波数信号サンプル値から２次元アフィン変換のパラメータの推定値を算出する。
【００６６】
アフィン変換周波数分析
２次元周波数ピーク信号サンプルからアフィン変換パラメータを推定する変換パラメータプロセッサ２３０の動作について、図９Ａ、図９Ｂ及び図９Ｃを用いて説明する。図９Ａは、帯域ｈＶ１ｌＨ１×ｈＶ１ｈＨ１（ＨＬ×ＬＨ）から２次元周波数領域のサンプル積について、信号サンプルの値の水平周波数及び垂直周波数の値をＸ１及びＸ２の符号が付されたピーク値により示している。
【００６７】
ここで、２次元周波数ピーク値からアフィン変換パラメータを推定する方法について説明する。２次元アフィン変換は、通常、２×２の行列として表現することができる。変換結果を変換座標で表現すると以下のようになる。
【００６８】
【数５】
0004289652.tif 000005
【００６９】
ここで、ｕ及びｖは、変換された点の画素座標を表し、ａ、ｂ及びｃ、ｄは、アフィン変換に対応する４つのパラメータを表す。
【００７０】
ここで、元の画素をシフトさせる効果を有する追加的なベクトルを変換処理に含ませてもよい。
[uv]Ｔ=Mｆ[xy]Ｔ+[oｘｆoｙｆ]Ｔ
ここで、ｏｘｆ、ｏｙｆは、元の画素に対する画素のシフトを表す追加的ベクトルを表している。行列が正則行列である場合、逆変換のための他の行列及びベクトルが存在する。
[xy]Ｔ=Mｉ[uv]Ｔ+[oｘｉoｙｉ]Ｔ
ここで
【００７１】
【数６】
0004289652.tif 000006
【００７２】
であり、ａｉ、ｂｉ、ｃｉ、ｄｉは、画像又は画素に生じた歪みを表すアフィン変換を逆変換するためのアフィン変換パラメータを表している。
【００７３】
ここで、テンプレート信号の周波数成分の１つとみなすことができる２次元コサイン波に対する上述の変換の効果を検討する。
【００７４】
【数７】
0004289652.tif 000007
【００７５】
したがって、アフィン変換は画像コサイン波を異なる周波数のコサイン波に写す。
【００７６】
【数８】
0004289652.tif 000008
【００７７】
ウェーブレット変換データ信号のアフィン変換
以下に示すウェーブレット帯域の１つの周波数成分について考察する。
fｘ,fｙ,p、0<fｘ<fｓｘ/2、0<fｙ<fｓｙ/2
上述のように、画像の歪みを表すアフィン変換パラメータは、アフィン変換が周波数成分をそれぞれ異なる度合いで変化させるという特徴を利用している。したがって、テンプレート信号は、そのテンプレート信号が含まれているウェーブレット帯域に応じて変化し、この変化の差分は、帯域の初期の周波数からは独立している。
【００７８】
まず、ｌＨ１ｌＶ１帯域の成分信号が離散ウェーブレット変換により変換されたとする。これは以下のようにして表すことができる。
DWTＬＬ(AFFINEＭ(IDWTＬＬ(fｘ,fｙ,p)))
この関数は、以下のように展開される。
【００７９】
【数９】
0004289652.tif 000009
【００８０】
同様に、他の帯域については以下のようになる。
【００８１】
【数１０】
0004289652.tif 000010
【００８２】
なお、出力される４つの周波数は全て非常に類似している。したがって、包括的なウェーブレット帯域ＢＢに対する包括的な１つの表現を用いることができる。すなわち、ＤＷＴにより変換された周波数成分信号は以下のように表される。
DWTＢＢ(AFFINEＭ(IDWTＢＢ(fｘ,fｙ,p))) =((CＸ+DＸＢＢ),(CＹ+DＹＢＢ),CＰ+DＰＢＢ)
ここで、
【００８３】
【数１１】
0004289652.tif 000011
【００８４】
上述の式及び分析から明らかなように、ウェーブレット変換領域において、アフィン変換の効果は、２次元周波数ｆｘ、ｆｙの周波数成分信号の値により、個別に除去（resolved）することができる。
【００８５】
変換ウェーブレット帯域の積得られた画像にアフィン変換が適用された場合、これにより歪んだ画像は、上述のウェーブレット領域の３つの帯域における周波数を有する。
【００８６】
ここで、以下のように、１つのウェーブレット帯域のサンプルと、他のウェーブレット帯域の対応するサンプルとをそれぞれ乗算して算出されたウェーブレット帯域の積について考察する。
HLxLH=HL x LH
HHxLH=HH x LH
HLxHH=HL x HH
変換画像（transformed image）のウェーブレット帯域は、以下のような周波数を含んでいる。
HL; CＸ+DＸＨＬ,CＹ+DＹＨＬ,CＰ
LH; CＸ+DＸＬＨ,CＹ+DＹＬＨ,CＰ
HH; CＸ+DＸＨＨ,CＹ+DＹＨＨ,CＰ
積は、sin(A)sin(B)=sin(A+B)+sin(A-B)の定理を用いて以下のように表される。
HLxLH; DＸＨＬ-DＸＬＨ,DＹＨＬ-DＹＬＨ,DＰＨＬ-DＰＬＨ
HHxLH; DＸＨＨ-DＸＬＨ,DＹＨＨ-DＹＬＨ,DＰＨＨ-DＰＬＨ
HLxHH; DＸＨＬ-DＸＨＨ,DＹＨＬ-DＹＨＨ,DＰＨＬ-DＰＨＨ
これらを展開すると以下のようになる。
【００８７】
【数１２】
0004289652.tif 000012
【００８８】
したがって、３つのウェーブレット帯域内に同じ周波数を設け、逆ウェーブレット変換を行い、アフィン変換（transform）及び／又はトランスレーション（translation）を行い、ウェーブレット変換を行い、上述の積を算出することにより、アフィン変換に依存する周波数を得ることができる。この周波数成分は、テンプレート信号の実際の周波数と、変換処理が施された画像の位相及びシフト量からは独立している。
【００８９】
図９Ａは、ＨＬ×ＬＨ帯域における１対の周波数ピーク値の具体例を示している。図９Ａに示すグラフの横軸は、フーリエ変換領域における０からｆｓｈの水平周波数、すなわち水平方向のサンプリング周波数を示している。一方、図９Ａに示すグラフの縦軸は、フーリエ変換領域における０からｆｓｖの垂直周波数、すなわち垂直方向のサンプリング周波数を示している。したがって、各軸の中点は、それぞれ水平サンプリング周波数及び垂直サンプリング周波数の１／２であるｆｓｈ／２、ｆｓｖ／２を示している。したがって、水平及び垂直周波数成分の両方の周波数値は、水平及び垂直サンプリング周波数の半分の周波数の両側にエイリアシングする（alias）。このため、ピーク値を表す点Ｘ１は、点Ｘ２の垂直及び水平サンプリング周波数の半分に対応する値を反映している。したがって、点の対Ｘ１、Ｘ２は、帯域の対の積HLxLHの２次元周波数変換領域に現れる。同様に、図９Ｂ及び図９Ｃに示す他の２つの帯域の対の積における２次元周波数のピーク値は、垂直及び水平サンプリング周波数の半分の周波数の両側の値として対になっている。
【００９０】
図９Ａに示すように、水平及び垂直周波数のピーク値Ｘ１、Ｘ２は、画像の歪みを表すアフィン変換のパラメータに対応する水平及び垂直次元の座標に対応している。ＨＬ×ＬＨ帯域の対の積については、２次元周波数ピーク値は、上述の式に基づき、ｆｖ＝ｄ−ｂ−１，ｆｈ＝１−ａ＋ｃに対応する。一方、図９Ｂ及び図９Ｃに示す他の帯域の積HHxLH、HLxHHにおける水平及び垂直周波数ピーク値は、上述の式に基づき、それぞれ、ｆｖ＝−ｂ，ｆｈ＝１−ａ及びｆｖ＝ｄ−１，ｆｈ＝ｃに対応する。したがって、３組の帯域の対の積における各水平及び垂直周波数ピーク点の値を測定することにより、上述の式の解を求め、アフィン変換のパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを算出することができる。この演算は、様々な手法で実行することができる。一実施の形態においては、パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを全ての可能な値に亘って及び各値の組に対して変化させ、２次元周波数点に対応する水平及び垂直周波数値を３組の帯域の対の積に加算する。そして、合計値が最大となるパラメータの値を画像の歪みを表すアフィン変換パラメータと決定する。
【００９１】
変換パラメータが決定されると、図６に示す逆変換プロセッサ１２０は、アフィン変換の逆処理を行い、元の画像を再生する。このため、再生プロセッサ１３０が画像に埋め込まれているデータを正しく再生できる可能性が高くなる。
【００９２】
更なる実施の形態
上述のように、本発明は、データ信号の歪みの検出及びこの歪みの修正の両方に適用することができる。さらに、本発明は、マテリアルに埋め込まれたデータをより正確に再生する装置にも適用することができる。例えば、マテリアルがビデオマテリアルであり、このマテリアルが何らかの原因で歪んでいる場合、この歪みにより、マテリアルに埋め込まれたデータが正しく再生される可能性が低くなる。
【００９３】
図１に示すように、映画館で上映されている映画をビデオカメラで録画することにより、映画の海賊版が作成されてしまうことがある。ビデオカメラを用いて映画を録画すると、ビデオカメラと映画のスクリーンとの位置関係に応じて、録画された映画に歪みが生じる。この歪みにより、映画に埋め込まれているデータを正しく再生できる可能性が低くなる。
【００９４】
このようなデータは、文献［１］に示すように、例えばビデオマテリアルに埋め込まれたものであってもよい。埋め込まれたデータは、マテリアルのコンテンツを識別するためのメタデータであってもよい。他の実施の形態においては、埋め込まれたデータは、マテリアルを識別し、マテリアルの所有者がマテリアルに関する知的所有権を主張するために使用される固有の又は実質的に固有の識別子であってもよい。
【００９５】
本発明の一実施の形態においては、画像データは、周波数帯域にアクセスできる形式を既に有するデータであってもよい。この実施の形態では、データ信号の第１及び第２の周波数帯域から再生されたテンプレート信号のバージョン間の周波数の相対的な変化に基づいてデータ信号の歪みを識別する検出プロセッサを設けることができる。
【００９６】
データの埋込及び再生
以下、マテリアルにデータを埋め込み、及びマテリアルからデータを再生する方法について説明する。この技術の詳細については、文献［１］に開示されている。
【００９７】
データを埋め込む装置の構成は、通常、擬似ランダムシーケンス発生器、変調器、ウェーブレット変換器、結合器及び逆ウェーブレット変換器を備える。
【００９８】
擬似ランダムシーケンス発生器は、擬似ランダムビットシーケンス（PseudoRandom Bit Sequence：ＰＲＢＳ）を生成し、変調器に供給する。変調器は、埋め込むべきペイロードデータにより各ＰＲＢＳを変調する。好ましい実施の形態においては、ＰＲＢＳの各ビットの値をバイポーラ（１を＋１とし、０を−１とする）で表現し、ＰＲＢＳにおけるこれらの各ビットを、ペイロードデータの対応するビットが０のときは極性を反転させ、ペイロードデータの対応するビットが１のときは極性をそのままにすることによりＰＲＢＳを変調する。そして、変調ＰＲＢＳは、周波数領域においてマテリアルに埋め込まれる。ウェーブレット変換器は、画像をウェーブレット領域に変換する。結合器は、変調ＰＲＢＳの各ビット値に応じて、変調ＰＲＢＳの各ビットに±１により換算された係数αを加算することにより、画像にペイロードデータを埋め込む。ウェーブレット領域画像の所定の領域の各係数は、以下の式に基づいて符号化される。
Ｘ’ｉ＝Ｘｉ＋αｎＷｎ
ここで、Ｘｉはｉ番目のウェーブレット係数を表し、αｎはｎ番目のＰＲＢＳの強度（strength）を表し、Ｗｎはバイポーラの形で埋め込むべきペイロードデータのｎ番目のビットを表す。したがって、画像は空間領域からウェーブレット変換領域に変換され、結合器は、適用強度αに応じて、ウェーブレット変換領域の画像にＰＲＢＳ変調データを付加し、この後、画像は逆ウェーブレット変換される。
【００９９】
変調ＰＲＢＳは、ペイロードデータを表すスペクトル拡散信号を効果的に形成する。変調ＰＲＢＳがスペクトル拡散信号であるため、画像に埋め込まれるデータの強さが低減される。変調ＰＲＢＳが付加された変換領域の画像内のデータとＰＲＢＳのコピーとを相互相関（cross-correlating）することにより、所謂相関コーディングゲイン（correlation coding gain）と呼ばれる相関出力信号が生成され、この相関出力信号により、変調データビットを検出及び判定することができる。このような方法により、画像に付加されるデータの強度を低減することができ、したがって、空間領域の画像において、埋め込まれた画像が知覚されないようにすることができる。また、スペクトル拡散信号を用いることにより、データは、変換領域におけるより多数のデータシンボルに亘って拡散されるため、画像のロバストネスを向上させることができる。
【０１００】
画像に埋め込まれたデータを画像から再生するために、ウェーブレット変換器は、ウォータマークが埋め込まれた画像を変換領域に変換する。次に、ウェーブレット帯域から、結合器によりＰＲＢＳ変調データが付加されたウェーブレット係数を読み出す。そして、これらのウェーブレット係数は、データを埋め込むために使用された対応するＰＲＢＳにより相関される。この相関処理は、通常、Ｘｎをｎ番目のウェーブレット係数とし、Ｒｎを擬似ランダムシーケンス発生器により生成されたＰＲＢＳのｎ番目のビットビットとして、以下の式で表すことができる。
【０１０１】
【数１３】
0004289652.tif 000013
【０１０２】
相関結果Ｃｎの相対的符号は、埋込器（embedder）においてビットを表現するために使用された符号に対応する埋め込まれたデータのビット値を示している。
【０１０３】
また、データ信号又は画像にデータを埋め込む手法と同様の手法により、テンプレート信号をデータ信号に埋め込み及びデータ信号からテンプレート信号を検出することができる。
【０１０４】
本発明の範囲から逸脱することなく、上述の実施の形態に基づいて様々な具体例を想到することができる。特に、本発明は、時間に対する振幅として表される１次元データ信号のみではなく、例えば画像又は他のマテリアルを表す２次元信号にも適用することができる。
【０１０５】
参考文献
［１］同時に係属中の英国特許出願番号００２９８５９．６号、００２９８５８．８号、００２９８６３．８号、００２９８６５．３号、００２９８６６．１号、００２９８６７．９号
［２］ウェブサイトwww.dai.ed.ac.uk/HIPR2/affine.htm「アフィン変換（Affine Transformation）」
【図面の簡単な説明】
【図１】  映画をビデオカメラで録画することにより、映画の海賊版が作成される状況を説明する図である。
【図２】  データ信号の異なる周波数帯域に挿入されたテンプレート信号に対する歪みの作用を説明する図である。
【図３】  異なる周波数帯域からのテンプレート信号の積を周波数領域に変換することにより生成された周波数領域のサンプルの大きさを視覚的に示す図である。
【図４】  データ信号の異なる周波数帯域にテンプレート信号を挿入するデータ処理装置の構成を示す図である。
【図５】  図４に示すデータ処理装置により実行される画像に対する処理を説明する図である。
【図６】  画像に生じた歪みを決定するデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】  図６に示す変換検出プロセッサの構成を詳細に示すブロック図である。
【図８】  図７に示す変換検出プロセッサにより実行される画像に対する処理を説明する図である。
【図９Ａ】  ＨＬ×ＬＨウェーブレット帯域からのテンプレート信号の積を周波数領域に変換し、得られる水平及び垂直周波数領域のサンプルを２次元的に示す図である。
【図９Ｂ】  ＨＨ×ＬＨ帯域の積に対する水平及び垂直周波数領域のサンプルを２次元的に示す図である。
【図９Ｃ】  ＨＬ×ＨＨ帯域の積に対する水平及び垂直周波数領域のサンプルを２次元的に示す図である。
【図１】
0004289652.tif 000015
【図２】
0004289652.tif 000016
【図３】
0004289652.tif 000017
【図４】
0004289652.tif 000018
【図５】
0004289652.tif 000019
【図６】
0004289652.tif 000020
【図７】
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【図８】
0004289652.tif 000022
【図９Ａ】
0004289652.tif 000023
【図９Ｂ】
0004289652.tif 000024
【図９Ｃ】
0004289652.tif 000025