(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、
前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、
前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段
を具備し、
前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記分割手段により分割された情報を誤り訂正符号で符号化する符号化手段
をさらに具備し、
前記情報埋込手段は、前記符号化手段により符号化された情報を埋め込む
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】
前記情報埋込手段は、画像に付加すべき情報量に応じて、先頭とすべき部分画像を選択して埋め込む
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４】
前記抽出手段により抽出された文字領域を認識する認識手段
をさらに具備し、
前記情報埋込手段は、前記認識手段による認識結果に基づいて、先頭とすべき部分画像を選択する
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５】
前記情報埋込手段は、
文字領域内の黒画素とは孤立した位置に付加情報を表す黒画素を追加することによって、付加情報を埋め込む
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記情報埋込手段は、
対象となる文字領域毎又は該文字領域内のブロック毎の複雑度を算出し、該複雑度に基づいて、黒画素を追加する位置を特定する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記情報埋込手段は、
黒画素の追加が可能な位置が複数抽出された場合には、その複数抽出された位置のうち、ブロックの中央に近い位置を選択して埋め込む
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像内の文字領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、
前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段
を具備し、
前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、
前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、
前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された画像内の文字領域を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、
前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段
を具備し、
前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現し、
前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、
前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、
前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段
として機能させ、
前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
画像内の文字領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、
前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段
として機能させ、
前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、
前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、
前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された画像内の文字領域を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、
前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段
として機能させ、
前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現し、
前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツ（画像）の品質を保持したまま、関連する付加情報をコンテンツ内に埋め込む技術を電子透かしという。ここで、画像に情報を埋め込むとは、その情報に応じて画像に変更を加えることをいい、その変更した画像をスキャナ等で読み込み、画像処理を行ってその画像から埋め込んだ情報を取り出せるようにすることをいう。
【０００３】
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、原画像の視覚的効果を損ねることがなく、検出が容易な補正用マーカーを形成させることのできる画像処理装置を提供することを課題とし、原画像の一部に、当該原画像のサイズより小さいサイズの符号画像を合成し、また、第１の色領域と、当該第１の色領域に少なくとも一部が接し、第１の色領域の色とは異なる色の、第２の色領域とを含む、マーカー画像を、前記原画像の一部、符号画像の外側に合成して、当該符号画像及びマーカー画像を合成した合成画像を出力する画像処理装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００６−３３９７１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、画像データへ位置を特定する記号を配置しなくとも、情報を埋め込む位置を特定するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【０００５】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段を具備し、前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現することを特徴とする画像処理装置である。
【０００６】
請求項２の発明は、前記分割手段により分割された情報を誤り訂正符号で符号化する符号化手段をさらに具備し、前記情報埋込手段は、前記符号化手段により符号化された情報を埋め込むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
【０００７】
請求項３の発明は、前記情報埋込手段は、画像に付加すべき情報量に応じて、先頭とすべき部分画像を選択して埋め込むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
【０００８】
請求項４の発明は、前記抽出手段により抽出された文字領域を認識する認識手段をさらに具備し、前記情報埋込手段は、前記認識手段による認識結果に基づいて、先頭とすべき部分画像を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項５の発明は、前記情報埋込手段は、文字領域内の黒画素とは孤立した位置に付加情報を表す黒画素を追加することによって、付加情報を埋め込むことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置である。
請求項６の発明は、前記情報埋込手段は、対象となる文字領域毎又は該文字領域内のブロック毎の複雑度を算出し、該複雑度に基づいて、黒画素を追加する位置を特定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置である。
請求項７の発明は、前記情報埋込手段は、黒画素の追加が可能な位置が複数抽出された場合には、その複数抽出された位置のうち、ブロックの中央に近い位置を選択して埋め込むことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置である。
【０００９】
請求項８の発明は、画像内の文字領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段を具備し、前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
請求項９の発明は、画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、前記第１の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段と、前記出力手段により出力された画像内の文字領域を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段を具備し、前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現し、前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出することを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
請求項１０の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段として機能させ、前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現することを特徴とする画像処理プログラムである。
【００１２】
請求項１１の発明は、コンピュータを、画像内の文字領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段として機能させ、前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出することを特徴とする画像処理プログラムである。
【００１３】
請求項１２の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段により受け付けられた画像から文字領域を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段により抽出された文字領域に付加する付加情報を受け付ける付加情報受付手段と、前記付加情報受付手段により受け付けられた付加情報を分割する分割手段と、前記第１の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出し、該特徴画像を先頭とした連続する文字画像列に対して、前記分割手段により分割された付加情報を埋め込む情報埋込手段と、前記情報埋込手段により埋め込まれた画像を出力する出力手段と、前記出力手段により出力された画像内の文字領域を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された文字領域内の各部分画像の出現頻度から特徴画像を抽出する特徴画像抽出手段と、前記特徴画像抽出手段により抽出された特徴画像を先頭とした連続する文字画像列から情報を抽出する情報抽出手段として機能させ、前記情報埋込手段は、情報画像と文字構成画像との距離で付加情報を表現し、前記情報抽出手段は、情報画像と文字構成画像との距離に応じて付加情報を抽出することを特徴とする画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の画像処理装置によれば、画像に位置を特定する記号を配置しなくとも、情報を埋め込む位置を特定できる。
【００１５】
請求項２の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、画像からの情報抽出が不安定であっても情報の復元ができるように、画像に情報を埋め込むことができる。
【００１６】
請求項３の画像処理装置によれば、画像に付加すべき情報量に合わせて、先頭画像を調整することができる。
【００１７】
請求項４の画像処理装置によれば、文字の認識結果を利用して画像内に情報を埋め込むことができる。
請求項５の画像処理装置によれば、黒画素を追加することによって付加情報を埋め込むことができるようになる。
請求項６の画像処理装置によれば、画質劣化を抑制した上で付加情報を埋め込むことができる。
請求項７の画像処理装置によれば、付加情報の抽出の場合にブロック位置の分割の推定に誤差があった場合でも、１つの分割されたブロック内に複数の黒画素が含まれてしまう可能性を少なくすることができる。
【００１８】
請求項８の画像処理装置によれば、情報を埋め込む位置を特定する記号を配置していない画像から、情報を抽出することができる。
【００１９】
請求項９の画像処理装置によれば、画像に位置を特定する記号を配置しなくとも、情報を埋め込む位置を特定でき、そして、その画像から情報を抽出することができる。
【００２０】
請求項１０の画像処理プログラムによれば、画像に位置を特定する記号を配置しなくとも、情報を埋め込む位置を特定できる。
【００２１】
請求項１１の画像処理プログラムによれば、情報を埋め込む位置を特定する記号を配置していない画像から、情報を抽出することができる。
【００２２】
請求項１２の画像処理プログラムによれば、画像に位置を特定する記号を配置しなくとも、情報を埋め込む位置を特定でき、そして、その画像から情報を抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。
【００２４】
情報を埋め込むべき画像（処理対象である画像データ）は２値画像の他に、カラー画像、多値画像等であってもよい。また、以下、埋め込むべき情報を付加情報ともいう。
また、「所定」という用語を用いるが、これは「予め定めた」又は「そのとき又はそれまでの状況によって定めた」の意で用いる。
【００２５】
本実施の形態は、図１に示すように、制御モジュール１１、記憶モジュール１２、操作モジュール１３、表示モジュール１４、入出力モジュール１５を有している。
制御モジュール１１は、記憶モジュール１２、操作モジュール１３、表示モジュール１４、入出力モジュール１５と接続されており、記憶モジュール１２に格納された画像処理プログラムにしたがって動作しており、画像に付加すべき情報に対する処理、及び処理対象となった画像データに対して付加情報を埋め込む処理を行う。記憶モジュール１２、操作モジュール１３、表示モジュール１４、入出力モジュール１５を制御又はこれらと連携して、この処理を行う。また、この処理の具体的内容については、後に詳しく述べる。
【００２６】
記憶モジュール１２は、制御モジュール１１と接続されており、制御モジュール１１によって実行されるプログラムを保持する、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体を含む。また、この記憶モジュール１２は、制御モジュール１１による画像処理の過程で生じる種々のデータを格納するワークメモリとしても動作する。
操作モジュール１３は、制御モジュール１１と接続されており、キーボードやマウス等の制御を行い、利用者の操作を受けて、その操作内容を制御モジュール１１に出力する。
表示モジュール１４は、制御モジュール１１と接続されており、制御モジュール１１から入力される指示にしたがって、ディスプレイ等を制御して利用者に対して情報を提示する。
入出力モジュール１５は、制御モジュール１１と接続されており、スキャナ等の外部装置から入力されるデータを記憶モジュール１２に入力したり、制御モジュール１１からの指示にしたがって画像データをプリンタ等の外部装置に出力する。
【００２７】
ここで、制御モジュール１１が行う処理の具体的な内容について述べる。
制御モジュール１１は、入出力モジュール１５から入力された画像データ、つまり処理対象となった画像データを記憶モジュール１２に格納し、以下に説明する処理を行って、この画像データに付加情報を埋め込む。
【００２８】
図２は、制御モジュール１１の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。つまり、制御モジュール１１によって行われる処理は、機能的には図２に示すように、付加情報符号化モジュール２１、文字画像データ入力モジュール２２、文字データ解析モジュール２３、付加情報多重化モジュール２４、画像出力モジュール２５を含んで構成されている。
【００２９】
付加情報符号化モジュール２１は、付加情報多重化モジュール２４と接続されており、付加情報を所定の単位で分割する。さらに、その分割した付加情報を所定の誤り訂正符号で符号化し、その符号化された付加情報を付加情報多重化モジュール２４へ渡す。符号化方式はどのような方式でもよいが、ＢＣＨ符号やハフマン符号、リードソロモン符号などの誤り訂正符号やチェックサムなどの誤り訂正能力を持たない誤り検出符号であってもよい。符号化しておくことで同期ずれなどにより付加情報を適正に抽出できない場合の回復手段を講じることができる。
【００３０】
図３は、付加情報符号化モジュール２１による処理例を示す説明図である。
付加情報符号化モジュール２１は、文字画像データ入力モジュール２２により抽出された文字領域である部分領域に付加する付加情報を受け付け、その付加情報を分割する。より具体的には、例えば、元の付加情報３１を受け取る。次に、付加情報符号化モジュール２１は、付加情報３１を所定の長さに分割する。これによって、付加情報３１は、図３に示すように分割付加情報３２ａ、分割付加情報３２ｂ、分割付加情報３２ｃ、・・・のように分割される。次に、付加情報符号化モジュール２１は、その分割した付加情報（分割付加情報３２ａ等）に対して、誤り訂正符号で符号化する。例えば、分割付加情報３２ａは、図３に示すように分割付加情報３２ａに誤り訂正符号３３ａｐが付加される。また、分割付加情報３２ａそのものを変更させてもよいし、符号化によっては誤り訂正符号３３ａｐが付加されなくてもよい。
【００３１】
文字画像データ入力モジュール２２は、文字データ解析モジュール２３と接続されており、画像データを受け付け、その画像データから文字領域と判断される部分領域を抽出し、その抽出した部分領域を文字データ解析モジュール２３へ渡す。例えば、部分領域は矩形であり、その四隅の座標を算出することによって部分領域を抽出するようにしてもよい。文字領域と判断される部分領域の抽出は、具体的には、例えば、まず色数などに基づいて黒と白との２値で構成されている領域を抽出し、さらに、その領域の投影を取ることで、その領域に行間を示す白地領域がほぼ規則的に存在するかをチェックし、その規則的に存在する部分領域を文字領域として抽出する。
【００３２】
文字画像データ入力モジュール２２は、画像データ、例えば、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ、ページ記述言語）形式のファイル又はラスタ画像を入力し、その画像データを文字データ解析モジュール２３へ渡す。ラスタ画像はコンピュータで生成されたケースとスキャンデータの双方のケースがある。また、具体的には、スキャナによって画像を入力すること、ファックスによって通信回線を介して外部機器から画像を入力すること、記憶媒体から画像を入力すること等がある。
【００３３】
文字データ解析モジュール２３は、文字画像データ入力モジュール２２、付加情報多重化モジュール２４と接続されており、文字画像データ入力モジュール２２から受け取った画像データがＰＤＬであった場合、ＰＤＬを解析して文書中の文字領域に関するレイアウト情報を得て、それらとともに画像データを付加情報多重化モジュール２４に渡す。文字領域に関するレイアウト情報として、フォント情報、文字コード、文字間隔、行間等の情報が含まれる。
また、文字データ解析モジュール２３は、文字画像データ入力モジュール２２から受け取った画像データがラスタ画像であった場合は、ラスタ画像から文字らしい特徴を持った領域（文字領域）を抽出し、その抽出した文字領域に関するレイアウト情報を得て、それらとともに画像データを付加情報多重化モジュール２４へ渡す。文字領域と判断される部分領域の抽出は、具体的には、例えば、色数が白と黒の２色で、かつ、水平方向に投影を取ると行構造を反映して周期的に白領域が存在する場合に文字領域とする。さらに、その抽出された文字領域からレイアウト情報を抽出する。具体的には、まず水平方向、垂直方向の投影を取るなどして文字の外接矩形を得て、それらのサイズや位置情報などのレイアウト情報を得る。
【００３４】
付加情報多重化モジュール２４は、文字データ解析モジュール２３、付加情報符号化モジュール２１、画像出力モジュール２５と接続されており、文字データ解析モジュール２３から渡された文字領域の文字を操作して、付加情報符号化モジュール２１から渡された付加情報を画像データに埋め込む。つまり、画像データの文字領域内であって所定の特徴を有する部分画像である特徴画像を抽出し、その抽出された特徴画像を先頭として、付加情報を埋め込む。また、抽出すべき部分画像の所定の特徴として、その部分画像の外接矩形の大きさを用いるようにしてもよい。また、文字領域内の部分画像の出現頻度に基づいて特徴画像を抽出するようにしてもよい。また、付加情報を埋め込むべき部分画像間の距離を、埋め込むべき付加情報に基づいて変更させるようにしてもよい。
【００３５】
なお、付加情報多重化モジュール２４が行う付加情報の埋め込みは、文字画像を変形して埋め込んだり、文字画像間の間隔を調整する方式など文字画像をベースとした方式であればどのような方式でもよいが、第１の実施の形態では、図５のように文字画像を２つずつペアとして２つ目の文字画像を前後に動かすことで２つ目の文字画像と前の文字画像との間隔ｐ、２つ目の文字画像と次の文字画像との間隔ｓを調整して、情報“１”を埋め込みたい場合にはｐ＞ｓとなるように２つ目の文字画像を移動させ、情報“０”を埋め込みたい場合にはｐ＜ｓとなるように２つ目の文字画像を移動させることで情報を埋め込む例を用いる。
【００３６】
つまり、図５（ａ）に示すように、元画像として文字画像５１〜文字画像５５を有しており、文字画像５１と文字画像５２の間の距離はｐ１、文字画像５２と文字画像５３の間の距離はｓ１、文字画像５３と文字画像５４の間の距離はｐ２、文字画像５４と文字画像５５の間の距離はｓ２である。そして、図５（ｂ）に示すように、文字画像５１と文字画像５２の情報埋込ペア画像５６、文字画像５３と文字画像５４の情報埋込ペア画像５７に分け、情報埋込ペア画像５６に情報“１”を埋め込むためにｐ１＞ｓ１となるように文字画像５２を移動し、情報埋込ペア画像５７に情報“０”を埋め込むためにｐ２＜ｓ２となるように文字画像５４を移動させる。
【００３７】
図４のフローチャートを用いて、付加情報多重化モジュール２４による埋め込み動作の説明を行う。
ステップＳ４０２では、まず文字領域の先頭の文字画像から順に所定の特徴を持つ文字画像を探す。ここで所定の特徴を持つ文字画像としては、復号時に特定が容易と考えられる特徴量を持った文字画像とする。例えば、句読点、促音、拗音などは他の文字と比較して外接矩形が小さい等の特徴を有している。また、文字領域の先頭の文字画像は、文字領域が抽出できれば容易に特定可能である。また、それ以外にも、所定の文字画像や文字領域の中でもっとも頻出数の高かった文字画像なども、その文字画像か否かだけを判定するのであれば全ての文字画像を特定するのに比べてはるかに容易である。さらに所定の特徴を持つ文字画像としては、これらの任意の組み合わせが可能である。
なお、図６に示した埋め込みの実施結果例においては、文字領域の先頭の文字画像と外接矩形が小さいもの（例えば句読点）の双方を所定の特徴を持つ文字画像として用いた例を示す。つまり、画像データ６０内の付加情報多重化領域６１の先頭の文字画像である「文」は文字領域の先頭の文字画像として、付加情報多重化領域６２の先頭の文字画像である「、」は外接矩形が小さいとして、同様に、付加情報多重化領域６３、付加情報多重化領域６４の各々の先頭の文字画像である「。」、「、」は外接矩形が小さいとして探し出したものである。付加情報多重化領域６１〜６４には、付加情報符号化モジュール２１によって分割され、誤り低位性符号によって符号化された付加情報が埋め込まれている。
図６に示した例は、元々１６ビットの情報を４ビットずつの４つに分割し、それらを１ビットの訂正が可能なハフマン符号で３ビットのパリティ信号を付加して７ビットの分割された付加情報とし、それらを文字領域の先頭又は外接矩形が小さいものを先頭に１４文字ずつを使って、付加情報を埋め込んだものである。
【００３８】
ステップＳ４０４では、これから埋め込む分割された付加情報をポイントする変数Ｎを初期化する。
ステップＳ４０６では、前記変数Ｎがポイントする分割された付加情報を、直前の文字探索処理（ステップＳ４０２又はステップＳ４１０）で探した文字画像を先頭にして付加情報の埋め込みを行う。つまり、図５の例に示したように文字間隔を調整することによって付加情報を埋め込む。
ステップＳ４０８では、まだ埋め込みを終えていない分割された付加情報があるかどうかをチェックし、なければ終了（ステップＳ４１４）し、あればステップＳ４１０に進む。
ステップＳ４１０では、埋め込み操作を行った次の文字画像から所定の特徴を持つ文字画像を探す。
ステップＳ４１２では、変数Ｎを１つインクリメントしてステップＳ４０６に戻る。
【００３９】
画像出力モジュール２５は、付加情報多重化モジュール２４と接続されており、付加情報多重化モジュール２４によって付加情報が埋め込まれた画像を出力する。具体的には、例えば、入出力モジュール１５を介してプリンタ等により付加情報が埋め込まれた画像を印刷するように制御する。
【００４０】
次に第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態は、第１の実施の形態により付加情報が埋め込まれた画像から、その付加情報を抽出して復号する復号装置である。
第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様のものである。ただし、各モジュールは、画像から付加情報を抽出して復号するための処理を行う。つまり、入出力モジュール１５からはスキャン画像を入力する。さらに復号装置の制御モジュール１１は、図７に示すように文字領域抽出モジュール７１と付加情報抽出モジュール７２を有している。
【００４１】
文字領域抽出モジュール７１は、付加情報抽出モジュール７２と接続されており、スキャン画像データから文字らしい特徴を持った領域を抽出し、その文字領域を付加情報抽出モジュール７２へ渡す。具体的には、例えば、色数が白と黒の２色で、かつ、水平方向に投影を取ると行構造を反映して周期的に白領域が存在する場合に文字領域とする。
【００４２】
付加情報抽出モジュール７２は、文字領域抽出モジュール７１と接続されており、文字領域抽出モジュール７１から文字領域を受け取り、その文字領域内であって所定の特徴を有する文字を抽出し、その文字（特徴文字）を先頭として、埋め込まれている付加情報を抽出する。具体的には、まず水平方向、垂直方向の投影を取るなどして文字の外接矩形を得る。
次に、所定の特徴量を持つ最初の文字を探す。所定の特徴量として、文字領域内の各文字の外接矩形の大きさ又は各部分画像の出現頻度がある。付加情報が埋め込まれている文字画像の先頭の所定の特徴量の一例として、文字領域の先頭文字又は外接矩形が小さいものとした場合を取り上げて説明する。先頭文字の場合は、文字領域内の先頭行のもっとも左にある文字画像を先頭文字とする。また、外接矩形が小さいもの（例えば句読点）の場合は、外接矩形の大きさが、他の通常の文字よりも小さい文字画像を先頭文字とする。また、先頭文字画像を特定文字、頻出文字とした場合は、それらの特徴を比較することにより特定できる。
【００４３】
次に、所定の特徴を持つと特定した文字から順に、分割された付加情報を埋め込むのに必要な文字を取り出して、それらの文字の文字間隔から分割された付加情報を抽出する。このとき、ひらがなの“い”のように外接矩形の求め方によっては１つの文字と認識されず２つの文字と認識されてしまう場合があり、この場合は正しい付加情報は検出できない。そのような場合、外接矩形を求める際のパラメータを多少変更するなどして正しい付加情報が得られるようにする。なお、正しい情報が得られたかどうかは、復号にエラーがなかったかどうかや、誤り検出パリティが正しいかどうかで判断する。こうすることにより、全ての文字を正しく認識しなくても情報の復号ができる。
【００４４】
次は、まだ復号すべき情報が残っている場合は、先ほど復号をする際に取り出した文字群の次から、再び所定の特徴量を持つ文字画像を探し、以降復号すべき情報がなくなるまで繰り返すことにより元の付加情報を抽出して復号する。
このように、元の文書中に存在する特定容易な文字を同期信号として利用している。このことは、画質劣化の少ない同期信号を利用していることになる。
【００４５】
次に第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態は、第１の実施の形態の付加情報の埋め込みとは異なる方法で、付加情報を埋め込む画像処理装置である。
第３の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様のものである。ただし、制御モジュール１１は、図８に示すように付加情報符号化モジュール２１、文字画像データ入力モジュール２２、文字領域抽出モジュール８１、ブロック分割モジュール８２、付加情報多重化モジュール８３、画像出力モジュール２５を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
【００４６】
文字領域抽出モジュール８１は、文字画像データ入力モジュール２２、ブロック分割モジュール８２と接続されており、文字画像データ入力モジュール２２から受け取った入力画像データから文字領域と判断される部分領域を抽出し、その抽出した部分領域をブロック分割モジュール８２へ渡す。例えば、部分領域は矩形であり、その四隅の座標を算出することによって部分領域を抽出するようにしてもよい。文字領域と判断される部分領域の抽出は、具体的には、例えば、まず色数などに基づいて黒と白との２値で構成されている領域を抽出し、さらに、その領域の投影を取ることで、その領域に行間を示す白地領域がほぼ規則的に存在するかをチェックし、その規則的に存在する部分領域を文字領域として抽出する。さらに、第１の実施の形態の文字データ解析モジュール２３と同様に、レイアウト情報を得るようにしてもよい。
【００４７】
ブロック分割モジュール８２は、文字領域抽出モジュール８１、付加情報多重化モジュール８３と接続されており、文字領域抽出モジュール８１が抽出した文字領域を所定のブロックサイズに分割し、その分割したブロックを付加情報多重化モジュール８３へ渡す。具体的には、例えば、文字領域の左上隅からブロックを順次割り当てて、右端や下端でブロックが文字領域を超えてしまうところはブロックを割り当てないようにする。
【００４８】
付加情報多重化モジュール８３は、付加情報符号化モジュール２１、ブロック分割モジュール８２、画像出力モジュール２５と接続されており、付加情報符号化モジュール２１から受け取った分割された付加情報及びブロック分割モジュール８２から受け取ったブロック内の基準となる黒画素に基づいて、そのブロック内の黒画素とは独立した位置に付加情報を表す黒画素を追加する。また、この処理の対象となる領域を分割した領域（ブロック）毎に行ってもよい。具体的には、例えば、付加情報符号化モジュール２１から渡された分割された付加情報の符号系列の先頭から１ビットずつ情報を取り出して、それをブロック分割モジュール８２で分割されたブロックに左上から右下方向に順番に埋め込んでいき、その付加情報を埋め込んだブロック（画像）を画像出力モジュール２５へ渡す。ただし、ブロック内にある黒画素数が所定数に満たないブロックはスキップして情報を埋め込まない。また、「黒画素とは独立した位置」とは、その黒画素と接触しておらず、他の黒画素とも接触していない孤立した位置の意である。付加情報多重化モジュール８３の処理例については、図１０、図１１を用いて、後に詳しく述べる。
【００４９】
また、付加情報多重化モジュール８３は、画像データを直接に受け取り、又は文字領域抽出モジュール８１から文字画像を受け取って、その受け取った画像内の対象となる領域、例えば、画素塊毎、又は複数の画素塊毎に基づいて、原画像から基準となる黒画素を特定し、その特定された黒画素を基準となる黒画素としてもよい。ここで、画素塊とは、４連結又は８連結で連結している黒画素群、又は文字画像等であってもよい。また、以下、対象となる領域として、画素塊毎又は複数の画素塊毎を例示する。
また、付加情報多重化モジュール８３は、追加する黒画素の位置を、基準となる黒画素と相対的な位置（例えば、上方向又は下方向）になるように又は基準となる黒画素との距離に基づいて決定するようにしてもよい。
【００５０】
図９に示すフローチャートを用いて、第３の実施の形態による処理例を説明する。
ステップＳ９０２では、付加情報符号化モジュール２１は、埋め込むべき付加情報を受け付ける。
ステップＳ９０４では、付加情報符号化モジュール２１は、ステップＳ９０２で受け付けた付加情報に対して分割及び符号化を行う。
ステップＳ９０６では、文字画像データ入力モジュール２２は情報を埋め込むべき対象の画像データを受け付ける。
ステップＳ９０８では、文字領域抽出モジュール８１は、ステップＳ９０６で受け付けられた画像データから文字領域を抽出する。
【００５１】
ステップＳ９１０では、文字領域抽出モジュール８１は、ステップＳ９０８で抽出された文字領域の画像データを解析し、レイアウト情報を抽出する。なお、ステップＳ９１０の処理は行わなくてもよい。
ステップＳ９１２では、ブロック分割モジュール８２は、ステップＳ９０８で抽出された文字領域内をブロックに分割する。
ステップＳ９１４では、付加情報多重化モジュール８３は、ステップＳ９１２で分割されたブロック内に対してパターン探索を行う。このパターン探索は、付加情報を表す黒画像を追加すべき位置を、ブロック内からパターンを探索することによって決定するものである。
ステップＳ９１６では、付加情報多重化モジュール８３は、ステップＳ９１４での探索結果の位置に基づいて、付加情報を表す黒画素（複数の黒画素であってもよい。以下、「情報画像」ともいう）を原画像に追加する。ステップＳ９１４、ステップＳ９１６の処理例については、図１０、図１１を用いて、後に詳しく述べる。
ステップＳ９１８では、画像出力モジュール２５は、ステップＳ９１６で情報画像が追加された画像を出力する。
なお、ステップＳ９０２、ステップＳ９０４の処理は、ステップＳ９１６の処理の前であればよく、必ずしも図９のフローチャートに示すように、ステップＳ９０６の前に行う必要はなく、また、ステップＳ９０６〜ステップＳ９１４と並列して処理が行われてもよい。
【００５２】
図１０は、画像に埋め込むべき情報を表す黒画素の位置の例を示す説明図である。つまり、付加情報多重化モジュール８３が行う処理、ステップＳ９１４、ステップＳ９１６の処理について説明するものである。
埋め込む付加情報が“１”の場合には、対象とするブロック内の画像の中から、図１０（Ａ）に示すパターン（つまり、文字の一部１０１と白領域１０２からなるパターン）を探し、見つかったならば、図１０（Ｂ）に示すように原画像の中央部の複数画素（情報画素１０３）を白から黒に反転する。この情報画素１０３が情報画像となる。そして、次のブロックの処理に移り、図１０（Ａ）に示すパターンが見つからなかった場合には、何もせずに次のブロックの処理に移る。
【００５３】
埋め込む付加情報が“０”の場合には、対象とするブロック内の画像の中から、図１０（Ｃ）に示すパターン（つまり、文字の一部１０５と白領域１０６からなるパターン）を探し、見つかったならば、図１０（Ｄ）に示すように原画像の中央部の複数画素（情報画素１０７）を白から黒に反転する。この情報画素１０７が情報画像となる。そして、次のブロックの処理に移り、図１０（Ｃ）に示すパターンが見つからなかった場合には、何もせずに次のブロックの処理に移る。
また情報画像は独立した黒画素である。その独立した黒画素とは、原画像の黒画像内にはなく、原画像の黒画像とは接触していない離れた位置にある黒画素をいい、独立した黒画素は１画素であってもよいし、複数画素であってもよい。
なお、図１０（Ａ）又は図１０（Ｃ）に示すパターンが見つかって“１”又は“０”に対応する情報画像が付加できた場合も、また見つからずに情報画像を付加できなかった場合でも、次のブロックには次の付加情報のビットを埋め込む。すなわち、ブロック内に独立した黒画素を打てなかった場合、対応する付加情報のビットは埋め込まれないので欠落してしまうことになるが、付加情報が適切なパラメータで誤り訂正符号化してあれば問題ない。
【００５４】
この処理は、埋め込む付加情報が“１”であった場合は、新たに付加する情報画像（情報画素１０３）を基点とすると上下（垂直）方向にもっとも近い文字構成画素（文字の一部１０１）は下方向にあり、逆に、埋め込む付加情報が“０”であった場合は、新たに付加する情報画像（情報画素１０７）から上下（垂直）方向にもっとも近い文字構成画素（文字の一部１０５）は上方向にあることになる。これは逆に埋め込んだ付加情報を検出する際は、まず独立した黒画素（情報画像）を検出し、その黒画素と上下方向にある文字の構成画素との距離が上下どちらの方が近いかによって付加情報を検出できる。
なお、図１０に示した例では付加する独立した黒画素（情報画像）のサイズを２×２画素のものを示したが、６００ｄｐｉ程度の解像度であれば３×３画素の独立した黒画素を用いても人間の眼にはほとんど不可視である。また、付加する独立した黒画素の周辺は、複数回コピーをしたときに、文字構成画素と連結してしまわないように６００ｄｐｉ程度の解像度であれば２画素から３画素程度の白画素で囲まれていることが望ましい。
【００５５】
図１１は、情報を埋め込んだ画像の例を示す説明図である。つまり、前述のようにして付加情報が埋め込まれた文字画像を示す。
この文字画像には“０１００”という４ビットの付加情報が埋め込まれている。つまり、ブロック１１１内には情報画素１１５があり、この情報画素１１５に上下方向でもっとも近い文字構成画素は上にある。したがって、ブロック１１１内には“０”が付加されていたことが判明する。ブロック１１２内には情報画素１１６があり、この情報画素１１６に上下方向でもっとも近い文字構成画素は下にある。したがって、ブロック１１２内には“１”が付加されていたことが判明する。同様に、ブロック１１３、ブロック１１４内にはそれぞれ情報画素１１７、情報画素１１８があり、この情報画素１１７、情報画素１１８に上下方向でもっとも近い文字構成画素は上にある。したがって、ブロック１１３、ブロック１１４内にはそれぞれ“０”、“０”が付加されていたことが判明する。
【００５６】
次に第４の実施の形態について説明する。
第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様のものである。図１２は、第４の実施の形態の制御モジュール１１の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。なお、第１、第３の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第４の実施の形態は、付加情報符号化モジュール２１、文字画像データ入力モジュール２２、文字領域抽出モジュール８１、ブロック分割モジュール８２、画像複雑度解析モジュール１２１、付加情報多重化モジュール１２２、画像出力モジュール２５を有している。
第１の実施の形態との差分を取り上げて説明する。付加情報多重化モジュール１２２は、付加情報符号化モジュール２１、ブロック分割モジュール８２、画像複雑度解析モジュール１２１、画像出力モジュール２５と接続されており、画像複雑度解析モジュール１２１は、付加情報多重化モジュール１２２と接続されている。
【００５７】
第４の実施の形態は、より画質劣化を抑制した形式で付加情報を埋め込むことを目的とした構成であり、図１２に示すように制御モジュール１１内の構成に新たに画像複雑度解析モジュール１２１が加わる。
付加情報多重化モジュール１２２は、黒画素を追加する位置が複数ある場合は、画像複雑度解析モジュール１２１によって算出された複雑度に基づいて、黒画素を追加する位置を決定する。つまり、例えば、独立した黒画素を付加可能な位置が複数ある場合に、その位置周辺の画像複雑度を画像複雑度解析モジュール１２１に問い合せて、もっとも複雑度の高い位置に独立した黒画素を付加する。また、付加情報多重化モジュール１２２は、画像複雑度解析モジュール１２１によって算出された複雑度に基づいて、黒画素を追加するか否かを決定するようにしてもよい。
【００５８】
画像複雑度解析モジュール１２１は、画像の対象となる文字領域毎又はその文字領域内のブロック毎の複雑度を算出する。なお、画像の複雑度とは、その画像の混み合い、絡み合いを示す程度をいい、ここでは、付加すべき情報を表す黒画素を追加する位置を特定すること等に用いる。つまり、例えば、付加情報多重化モジュール１２２から問い合せを受けたとき、その位置を中心とした周辺領域に対して、縦方向及び横方向に交番数（黒から白へ、あるいは白から黒への切り替わり回数）の総数を計算し、これを複雑度とする。具体的には、周辺領域のサイズを２５画素×２５画素とした場合、まず２５個の行毎に交番数を計算して加算する。次に２５個の列毎に交番数を計算して加算し、これを既に求めてある行方向の交番数と加算して画像複雑度とする。また、画像複雑度の算出として、ＦＦＴ等を用いて周波数を算出するようにしてもよい。そして、周波数空間で所定の周波数以上の場合は、画像複雑度が高いとする。
【００５９】
なお、ブロック分割モジュール８２は、文字領域抽出モジュール８１によって抽出された文字領域内の文字画像を認識するようにしてもよい。つまり、例えば、ブロック分割モジュール８２は文字認識を行って、その文字認識結果として、黒画素塊としての文字画像及びその認識結果（文字コード）を付加情報多重化モジュール１２２に渡すようにしてもよい。
そして、その場合、画像複雑度解析モジュール１２１は、付加情報多重化モジュール１２２からブロック分割モジュール８２による文字認識結果を受け取り、その文字認識結果に基づいて、画像の複雑度を算出するようにしてもよい。例えば、文字コードに応じて予め複雑度を算出しておき、認識結果である文字コードから複雑度を決定するようにしてもよい。そして、付加情報多重化モジュール１２２は、認識結果から決定された複雑度を用いて、付加情報を埋め込む先頭の文字画像を選択する。
【００６０】
図１３に示すフローチャートを用いて、第４の実施の形態による処理例を説明する。
ステップＳ１３０２〜ステップＳ１３１２は、図９に示したフローチャートのステップＳ９０２〜ステップＳ９１２と同様である。
ステップＳ１３１４では、図９に示したフローチャートのステップＳ９１４と同様にパターンを探索するが、その探索の結果として複数のものを発見する。該当するパターンがない場合又は１つの場合はステップＳ１３１４の処理は行わない。
ステップＳ１３１６では、画像複雑度解析モジュール１２１は、そのブロック又は文字画像の複雑度を解析する。
ステップＳ１３１８では、付加情報多重化モジュール１２２は、ステップＳ１３１６の解析結果である複雑度に基づいて、ステップＳ１３１４で発見したものの中から情報画像を追加すべき位置に情報画像を追加する。
ステップＳ１３２０では、ステップＳ９１８と同様に情報画像が追加された画像を出力する。
【００６１】
次に、第５の実施の形態について説明する。
第５の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様のものである。第５の実施の形態の制御モジュール１１の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成は、図８に示した第３の実施の形態と同様のものである。
【００６２】
第３の実施の形態との差分を取り上げて説明する。第５の実施の形態は、より付加情報の復号を容易にするものであり、制御モジュール１１の構成は図８に示すものと同様であるが、付加情報多重化モジュール８３は、ブロック内の独立した黒画素の付加が可能な位置（基準画素の位置）が複数抽出された場合には、その複数抽出された位置のうち、そのブロックとは重ならない位置（例えば、ブロックの中央に近い位置）を選択して埋め込むことを行う。こうすることにより、例えば、選択した位置がブロックの中央に近い位置である場合、独立した黒画素はブロックの周辺部から十分に離れた位置に付加されるので、付加情報の抽出の場合に多少ブロック位置の分割の推定に誤差（付加情報の埋込時と付加情報の抽出時におけるブロック分割の差）があった場合でも、１つの分割されたブロック内に２つの独立ドットが含まれてしまう可能性を少なくするものである。
【００６３】
図１４に示すフローチャートを用いて、第５の実施の形態による処理例を説明する。
ステップＳ１４０２〜ステップＳ１４１２は、図９に示したフローチャートのステップＳ９０２〜ステップＳ９１２と同様である。
ステップＳ１４１４では、図９に示したフローチャートのステップＳ９１４と同様にパターンを探索するが、その探索の結果として複数のものを発見する。その探索の結果、１つのものしか発見できなかった場合はステップＳ１４１６の処理は行わないようにしてもよい。
ステップＳ１４１６では、付加情報多重化モジュール８３は、ステップＳ１４１４で探索したパターンの位置について、対象としているブロックの中央に近い位置にあるものを、付加情報の埋め込み位置として選択する。
ステップＳ１４１８では、付加情報多重化モジュール８３は、ステップＳ１４１６で選択した埋め込み位置に基づいて、情報画像を追加する。
ステップＳ１４２０では、ステップＳ９１８と同様に情報画像が追加された画像を出力する。
【００６４】
次に第６の実施の形態を説明する。
第６の実施の形態は、第３〜第５の実施の形態によって情報画像を追加した画像から付加情報を復号する復号装置であり、第２の実施の形態と同様のものである。ただし、文字領域抽出モジュール７１又は付加情報抽出モジュール７２は、さらにブロック分割モジュール８２と同様に、文字領域内をブロックに分割する処理を行う。
そして、付加情報抽出モジュール７２は、分割されたブロック内の独立した黒画素と他の黒画素との位置関係に基づいて入力画像データに付加された情報を抽出して、その抽出した付加情報を出力する。例えば、具体的には、ブロック内の黒画素数が所定以下のブロックはスキップしながら、ブロック内で独立した黒画素を探し、その独立した黒画素が上方向にある文字構成画素と近いのか、下方向にある文字構成画素と近いのかを判定し、上方向にある文字構成画素と近い場合は“０”を、下方向にある文字構成画素と近い場合は“１”を、付加情報として検出する。最後に、その付加情報を誤り訂正復号する。これによって元の付加情報を得る。
【００６５】
図１５を参照して、前述の実施の形態のハードウェア構成例について説明する。図１５に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成される画像処理システムであり、スキャナ等のデータ読み取り部１５１７と、プリンタなどのデータ出力部１５１８を備えたハードウェア構成例を示している。
【００６６】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１５０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、制御モジュール１１に該当し、付加情報符号化モジュール２１、文字画像データ入力モジュール２２、文字データ解析モジュール２３、付加情報多重化モジュール２４、付加情報抽出モジュール７２、文字領域抽出モジュール８１、画像複雑度解析モジュール１２１等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
【００６７】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５０２は、ＣＰＵ１５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５０３は、記憶モジュール１２に該当し、ＣＰＵ１５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス１５０４により相互に接続されている。
【００６８】
ホストバス１５０４は、ブリッジ１５０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１５０６に接続されている。
【００６９】
キーボード１５０８、マウス等のポインティングデバイス１５０９は、操作モジュール１３に該当し、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ１５１０は、表示モジュール１４に該当し、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
【００７０】
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１５１１は、記憶モジュール１２に該当し、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１５０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、対象とする画像データ、情報画像が追加された画像データなどが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【００７１】
ドライブ１５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１５１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１５０７、外部バス１５０６、ブリッジ１５０５、及びホストバス１５０４を介して接続されているＲＡＭ１５０３に供給する。リムーバブル記録媒体１５１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
【００７２】
接続ポート１５１４は、外部接続機器１５１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１５１４は、インタフェース１５０７、及び外部バス１５０６、ブリッジ１５０５、ホストバス１５０４等を介してＣＰＵ１５０１等に接続されている。通信部１５１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１５１７は、入出力モジュール１５に該当し、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１５１８は、入出力モジュール１５に該当し、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
【００７３】
なお、図１５に示す画像処理システムのハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、前述の実施の形態は、図１５に示す構成に限らず、前述の実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１５に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
【００７４】
前記実施の形態においては、第１〜第６の実施の形態を示したが、第１の実施の形態と第２の実施の形態とを組み合わせ、又は第３〜第５の実施の形態と第６の実施の形態との組み合わせであってもよい。すなわち、画像に対して付加情報の埋め込みと、画像から付加情報を復号することの両方ができる画像処理装置としてもよい。この場合、第２又は第６の実施の形態の文字領域抽出モジュール７１は、画像出力モジュール２５等によって出力された画像内の画像領域を抽出する。
なお、図１０、図１１を用いて画像に埋め込むべき情報を表す黒画素（情報画像）の位置の例として、情報画像と文字構成画素との相対位置を挙げたが、情報画像と文字構成画素との距離（例えば、ある解像度におけるドット数、ミリで表す等）の差異で付加情報を表現してもよい。例えば、“０”であれば１ミリ以内とし、“１”であれば２ミリ以上としてもよい。また、相対位置と距離との組み合わせであってもよい。例えば、相対位置としての上下によって距離を異ならせてもよい。
【００７５】
また、前述の実施の形態では、付加情報を埋め込むべき画像領域として文字領域、付加情報を埋め込むべき位置の基準として文字構成画素を例示したが、線画等であってもよい。
また、第３〜第５の実施の形態では、ブロック毎に付加情報を埋め込むことを例示しているが、複数ブロック毎に埋め込んでもよい。埋め込むべき対象の単位は、ブロックではなく、文字画像、画素塊、例えば、表のような線画の場合は表内のセルとしてもよい。
また、第３〜第５の実施の形態では、ブロック内にある黒画素数が所定数に満たないブロックはスキップして情報を埋め込まないことを例示しているが、そのブロック内の黒画素の複雑度を算出して、複雑ではない黒画素である場合は情報を埋め込まないようにしてもよい。
また、付加情報多重化モジュール２３、付加情報多重化モジュール８３、付加情報多重化モジュール１２２は、付加する情報量に応じて、その付加情報を埋め込むべき先頭の部分画像を選択して、埋め込むようにしてもよい。例えば、付加する情報量が少ない場合は、情報の抽出が行いやすい先頭の部分画像（例えば、外接矩形の大きさにより選択した部分画像）を選択し、付加する情報量が多い場合は、順次抽出された部分画像を選択する。
また、前述の実施の形態では、基準画素として黒画素、画素塊として黒画素群、追加する画素として黒画素を例示したが、基準画素、画素塊、追加する画素の色は黒に限定される必要はなく、白であってもよく、他の色（青色、灰色等）であってもよい。
また、領域の区切りとして矩形のブロックを例示したが、区切りは矩形のブロックである必要はなく、その領域を分割する境界となるものであればよく、他の形状、境界線等であってもよい。
【００７６】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】制御モジュールの機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図３】付加情報符号化モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図４】付加情報符号化モジュールによる処理例を示すフローチャートである。
【図５】付加情報多重化モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図６】第１の実施の形態によって付加情報を埋め込んだ画像例を示す説明図である。
【図７】第２の実施の形態の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図８】第３の実施の形態の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図９】第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１０】画像に埋め込むべき情報を表す黒画素の位置の例を示す説明図である。
【図１１】情報を埋め込んだ画像の例を示す説明図である。
【図１２】第４の実施の形態の機能的な構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図１３】第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１４】第５の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１５】第１〜６の実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７８】
１１…制御モジュール
１２…記憶モジュール
１３…操作モジュール
１４…表示モジュール
１５…入出力モジュール
２１…付加情報符号化モジュール
２２…文字画像データ入力モジュール
２３…文字データ解析モジュール
２４…付加情報多重化モジュール
２５…画像出力モジュール
７１…文字領域抽出モジュール
７２…付加情報抽出モジュール
８１…文字領域抽出モジュール
８２…ブロック分割モジュール
８３…付加情報多重化モジュール
１２１…画像複雑度解析モジュール
１２２…付加情報多重化モジュール
【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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【図１４】
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【図１５】
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