論 文
Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価
山田 一葉†
茅暁陽†††

山下 泰奈††
高津聡††††

丸山 哲平†

豊浦 正広†††

菅原 千尋††††

Be-code: Information Embedding for Logo Images and Evaluation of Its Design
Kazuha YAMADA† , Yasuna YAMASHITA†† , Teppei MARUYAMA† , Masahiro
TOYOURA††† , Xiaoyang MAO††† , Satoshi TAKATSU†††† , and Chihiro SUGAWARA††††

あらまし 携帯端末に URL などの情報を入力するために，QR コードに代表される二次元画像コードが利用されている．従来の二次元画像コードは画像自体に意味を持たないことが多く，コードを商品に貼りつけることでデザイン性を損ねることがあった．本研究では，ロゴなどの二値画像を生かした二次元コードである
Be-code(Binary-emblem code) を提案する．Be-code は，ロゴのエッジ部分に画素レベルの変更を加えること
で，ロゴの見た目を保ったまま情報を埋め込むことができる．情報読み込みはカメラの観測画像から行うことができ，原画像の参照も必要としない．実験では，携帯端末を用いて Be-code の読み取り精度の検証を行い，高い精度で読み取りができることを確認した．
キーワード

二次元画像コード，情報埋め込み，可変得点，平面射影変換，適応的二値化

よって提案する Be-code 生成手法の有効性を検証す

1. は じ め にる．Be-code は，ロゴのエッジ部分の画素の値を変更

携帯端末に URL などの情報を入力するために，二次することで，ロゴの見た目を保ったまま情報を埋め込

元画像コードが広く一般に利用されている．QR コー

むことができる．従来の二次元画像コードと同様，カド（注 1）はその代表例である．従来の二次元画像コード

メラによる観測によって情報の読み込みを行う．原画

では，画像自体に意味を持たないことが多く，コード

像からの差分を調べる方式ではないので，原画像の参を商品に貼りつけることで美観を損ねることがあった．

照も必要としない．

我々はこれまでに，ロゴなどの単純なグレースケー

本来，QR コードは自動車部品の生産現場や商品管ル画像から二次元画像コードを生成する手法の基本

理を目的として作られているため，デザイン性に関す原理を提案した [1]．このコードを Be-code(Binary-

る考慮はなされていなかった．むしろ，複雑な照明環

emblem code) と呼んだ．本研究ではさらに，埋め込

境下でいかに頑健に抽出することができるか，また，める容量を増加させる手法を提案し，主観評価実験に

小さな面積にいかに多くの情報を埋め込めるか，低解†

山梨大学大学院 医学工学総合教育部，山梨県
Interdisciplinary Graduate School of Medical and Engineer-

できるかなどに開発の主眼が置かれていた．QR コー

ing, University of Yamanashi, Takeda 4–3–11, Kofu, Ya-

ドは，その有用性から携帯端末への情報入力に広く用

manashi, 400–8511 Japan††

いられるようになったものの，そのデザインについて

山梨大学工学部，山梨県
Department of Engineering,

University of Yamanashi,

Takeda 4–3–11, Kofu, Yamanashi, 400–8511 Japan†††

山梨大学大学院 医学工学総合研究部，山梨県

はあまり検討されてこなかった．近年では，携帯端末に搭載されるカメラでも，高解像度化・高性能化が進Interdisciplinary Graduate School of Medical and Engineer-

み，より複雑な画像コードでも読み取れるようになっ

ing, University of Yamanashi, Takeda 4–3–11, Kofu, Ya-

た．Be-code は，従来の二次元画像コードが目指して

manashi, 400–8511 Japan††††

像度のカメラによってもいかに正しく読み取ることが株式会社クレスコ，東京都

きた読み取りの頑健性は確保しつつも，画像自体のデ

CRESCO Co., Ltd., 2–15–1, Konan, Minato-ku, Tokyo 108–

ザイン性も保持することを考慮した設計となっている．

6026, Japan（注 1）：QR コードは (株) デンソーの登録商標である．

以降，2. では関連研究について紹介し，本研究との電子情報通信学会論文誌 A Vol. Jxx–A No. xx pp. 1–14

c （社）電子情報通信学会 xxxx⃝

1

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx

Table 1

バーコード

QR コード

情報量
サーバアクセス
デザイン性
カラー印刷
原画像の変化小無
無不要(原画像なし)大無
無
不要(原画像なし)情報表現方法

明暗のタイミ マトリクス上のングの明暗

表 1 画像コードの比較
Comparison of planar image codes
デザイン QR， カラーコード
QR-JAM [3]
[4]
大
中
無
有
小
小
不要
必要
大
原画像がある場合には大マトリクス上マトリクス上の明暗
4色

Microsoft
Tag∗∗∗
中無
小必要
原画像がある場合には大マトリクス上の4色

Be-code

小
有
有
必要
小

三宅らの
コード [5]
小
無
有
必要
中

黄色成分
の変化

輪郭線の
色変化

形状の微
小変化

FPcode [2]

小
無
有
不要
小

関係について説明する．3. では，Be-code の情報埋め

イン QR（注 2）では，QR コードに比べてデザイン性が向込みと情報読み取りの実現方法について述べる．4. で上しているが，意味のない画像が依然としてコードのは，携帯端末を用いた読み取り精度の検証と主観評価

大部分を占め，デザイン性を損ねている．また，読みによる見た目の評価の実験を行い，その結果について取り可能かどうかを作成者が確かめながら絵を加えて考察する．5. では，本研究をまとめ，今後の課題についく必要があり，自動生成が難しい．QR-JAM [3] でいて述べる．

は，デザイン QR よりも広い面積にイラストを含める

2. 関 連 研 究ことを可能にするが，やはり意味のない画像がコードのおよそ半分の面積を占める．また，1 次元画像コー

表 1 に従来の画像コードと提案する Be-code とのドであるバーコードに対しても，バーコードの周辺に比較を示す．以下にそれぞれのコードの特徴について，絵を加えることでデザイン性を向上させる試みが行順に説明する．

われており，デザインバーコード（注 3）と呼ばれている．

1 次元画像コードとしては，商品管理などのためにデザインバーコードについても，デザイン性の向上は

バーコードが広く使われている．バーコードは白黒の限定的であり，かつ，デザイナが手動で生成する必要切り替わりによって情報を表現する．縦に長いバーをがある．

並べることで，傾いて観測したときにも情報読み取り

明暗の二値だけでなく，4 色を用いてデザイン性をが行えるように設計されている．読み取りの処理は照高めたコードにカラーコード [4] がある．カラーコー

明環境の変化に頑健で，必要とされる計算量も少ない．

ドでは，単にマトリクス上にパターンを並べるだけで一方で，埋め込める情報量が少ないという問題がある．

なく，格子点以外にデザイナが絵を加えることで，画

2 次元画像コードの代表格は QR コードである．QR像としてのデザイン性を向上させている．Microsoft

コードは，埋め込める情報量が少ないというバーコー

Tag（注 4）もまた，白黒以外に 3 色の色を使うことでデドの問題を解決した．QR コードは，マトリクス上のザイン性を高めると同時に，埋め込める情報量を増加

明暗のパターンによって，情報を表現する．自動車部

している．Microsoft Tag では，Custom Tag と呼ば品管理のために開発されてきたことから，照明環境のれるロゴ画像への埋め込みへの試みも行われている．

変化にも頑健に読み取ることができるように設計されしかしながら，これらのマーカでは格子点上の色が制ている．文字入力に手間がかかるという携帯端末の欠約となって，自動でデザイン性のあるコードを生成す点を補うために，携帯端末に搭載されたカメラによっることはできない．また，埋め込める情報量はそれほて QR コードを観測することによって情報入力を行う

ど多くない．

方法が提案され，今日ではこれが広く一般的となった．

FPcode [2] は，写真画像の輝度値変化に情報を埋め一方で，自動車部品管理のために開発された経緯から，

込むコードである．人間が変化に気付きにくい黄色

そのデザイン性については考慮がなされていなかった．

QR コードには誤り訂正符号が導入されていることから，QR コードの一部に絵を加えて QR コードのデザイン性を向上させるコードが提案されている．デザ2（注 2）：デザイン QR は，株式会社 IT DeSign の登録商標である．
（注 3）：デザインバーコードは，デザインバーコード株式会社の登録商標である．
（注 4）：Microsoft Tag は，Microsoft Corporation の登録商標である．

論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価

信号を変化させることで，情報埋め込みを実現する．

て，できるだけ原画像のグレースケールの値を保った

FPcode は単純な画像に対しては適用ができず，写真

まま，二値化が正しく行われるようにする．

を貼りつけることができるような場面のみに利用が限られる．

フレームマーカ (frame marker) は，観測画像から元のロゴ画像の座標系に変換するためのマーカであBe-code に近いコードとして，ロゴ画像などの図形

る．それぞれのマーカは m × m 画素で黒色の矩形領

輪郭線に情報を埋め込むコードが三宅らによって提案

域であり，エンブレムエリアの外側の四隅に配置されされている [5]．このコードはロゴ画像自体のデザイン

る．フレームマーカの内側には，1 × 1 画素で黒色の方性を生かした情報埋め込みを実現したものの，ロゴを向検出マーカ (direction marker) を左上の隅にのみ配囲む輪郭線が必要となり，用途によってはなおデザイ

置し，画像が回転しても正しい向きで画像復元できる

ン性を保持できないことがある．また，青色を用いてようにしている．フレームマーカと方向検出マーカの信号を埋め込むために，カラーで印刷される必要があ

間には，1 画素分の白色のスペースを取る．フレームるという問題もある．

マーカを用いて原画像の座標系に変換する方法についこれらの従来コードに対し Be-code では，ロゴ画像ては，4.2 および 4.3 で説明する．また，Be-code ののエッジ部分に微小変化を加えることで情報埋め込み

周囲に文字や絵があってもフレームマーカが検出できを実現する．埋め込める情報量は多くないものの，単るように，フレームマーカの外側には白色で 1 画素以

純な原画像に対して，デザイン性を保持したままでの上のマージン (margin) を設ける．

情報埋め込みを実現する．また，単色印刷を前提としているので，カラー印刷が利用できない場面での利用も可能である．

3. Be-code の概要
Be-code は図 1 に示す各要素で構成する．

4. Be-code の実現
4. 1 可変得点を用いた情報埋め込み
ロゴ画像への情報埋め込みは画素値を変化させることで行うが，原画像のデザイン性確保のためには，人間が見て目立たないように画素値を変化させなければならない．これを実現するために，画像上の各微小領域のなめらかさや連結性を考慮して情報埋め込みを行
う Wu らの手法を利用する [6]．Wu らの手法では，二値画像を 3 × 3 のブロックに分け，なめらかさと連結数

Emblem area
Direction marker
Frame marker
Margin

図 1 Be-code の構造
Fig. 1 Structure of Be-code.

エンブレムエリア (emblem area) には，ロゴ画像に基づいて可変得点 (flippability score) を計算する．
なめらかさは，画素 (i, j) に対して水平 Nh (i, j)，垂直 Nv (i, j) および対角 Nd1 (i, j)，Nd2 (i, j) に対して計算される．

Nh (i, j) =に情報埋め込みを行ったものを配置する．対象となる

Nv (i, j) =Nd1 (i, j) =ロゴ画像の二値化を行わず，閾値によって二値で解釈し，4.1 で紹介する二値画像への情報埋め込みアルゴ
リズムを適用する．撮影した Be-code のグレースケー
ルの値は照明などの状況により変化するため，情報読

1
0
∑
∑

I({pi+l,j+k =| pi+l+1,j+k })k=−1 l=−1

グレースケールの値を持つものを想定する．アンチエ
イリアシングを保持するために，Be-code 生成時にはI({pi+k,j+l =| pi+k,j+l+1 })k=−1 l=−1

ロゴ画像は，基本的には白黒の二色で表現されたものであり，アンチエイリアシングのために境界の一部に

1
0
∑
∑

∑

I({pi+k,j+l =| pi+k+1,j+l+1 })k,l∈{−1,0}

Nd2 (i, j) =∑I({pi+k,j+l =| pi+k−1,j+l+1 })k∈{0,1}l∈{−1,0}

み取りのときに正しい二値化結果が得られないことが

ただし，pi,j は画素 (i, j) の値であり，I(·) は括弧内ある．提案手法では，4.4 に示す画素値の調整によっが真のとき 1，偽のときに 0 となる関数である．
3

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx

連結数は，ブロック内の白黒の連結領域の数によっ

Wu らは図 3(a) に示すように画像を 3 × 3 のブロッて調べる．連結領域であるかどうかは，白黒ともに 4クに分けて情報埋め込みを行った．情報埋め込みのた

連結で調べる．

めには中心画素の値を変化させるだけでよいので，よ

可変得点の計算は以下の手順で行う．

り多くの情報を埋め込むために，図 3(b) に示すよう（ 1 ） ブロック内の画素の値がすべて白，もしくは，に，隣接するブロックで水平および垂直に 1 画素重な

すべて黒ならば，可変得点は 0 とし，終了する．

るようなブロック分割を提案する．これにより，従来（ 2 ） Nh = 0 または Nv = 0 であれば，可変得点

手法では画像中の 1/9 の画素が白黒を変化させる対象

は 0 とし，終了する．それ以外のときには s = 0.5 ととなっていたが，この手法では，画像中の 1/4 の画素

する．

がこの対象となる．これにより，同じ画像により多く（ 3 ） Nd1 = 0 ま た は Nd2 = 0 の と き ，s =の情報を埋め込めるようになる．

s − 0.125 と す る ．Nd1 =| 0 か つ Nd2 =| 0 のとき，np = max(0, 3 − minp∈{h,v,d1 ,d2 } Np ) を求め，

nth Blockn+1th Block

nth Block n+1th Block

Centerpixel

Centerpixel

Center Center
pixel
pixel

s = s − 0.125np とする．
（ 4 ） 中心画素の値を反転するとき，Nh が変化しな
ければ s = s + 0.125 とし，変化すれば s = s − 0.125とする．同様に，Nv が変化しなければ s = s + 0.125とし，変化すれば s = s − 0.125 とする．
（ 5 ） 中心画素の値を反転するとき，連結数が変化
すれば，s = s − 0.125 とする．
（ 6 ） s を可変得点とし，終了する．

(a) Separated blocks.

(b) Overlapping blocks.

図 3 埋め込み情報量を増やすブロック分割
Fig. 3 Block segmentation for increasing embedding
capacity.

図 2 は可変得点が 0.5 以上となるブロックの例である．可変得点が 0.5 以上のブロックでは中央の画素のここで，可変得点が大きいブロックは，なめらかさ

値を変更しても，やはり可変得点が 0.5 以上であるこが小さく複雑なパターンを持つブロックであることにとが保証される．

注意されたい．このようなブロックは，ロゴのエッジ部分に多く存在する．結果として，情報埋め込みはロゴのエッジ部分に多くなされることになる．逆に言え
ば，埋め込める情報量はロゴがどれほど複雑なエッジを持つかによって変わることになる．単純なロゴに対しては埋め込める情報量が少なくなるが，ロゴ画像内に文字を含めることで埋め込める情報量を増やすこともできる．ロゴ画像の複雑さによる埋め込み情報量の違いについては，5.1 で例を示して説明する．

4. 2 原画像復元のためのフレーム付加
カメラで観測する画像で情報読み込みを実現するた
図 2 可変得点が 0.5 以上となるブロックの例
Fig. 2 Examples of blocks with ﬂippability scoremore than or equal to 0.5.

めには，まず観測画像を原画像の座標系に変換する必要がある．本研究では，図 1 に示したように，画像の周囲に小さなマーカを付加することで原画像の座標系

ロゴ画像から可変得点が 0.5 以上のブロックを検出への復元を行う．

し，0 を埋め込むときには中央画素に黒を，1 を埋め原画像には，4.1 で述べた可変得点によって情報埋込むときには中央画素に白を埋め込む．情報を読み取

め込みが行われる．このとき，原画像の向きを表現するときにも，画像上で可変得点が 0.5 以上のブロック

るために，画像の左上に方向検出マーカを付加する．

を見つけ，中央画素が 0 か 1 かを見れば，情報を読み方向検出マーカとその外側の白色のスペースによって，取ることができる．この手法では，情報読み込みのと画像の四辺は 2 画素分ずつ外に膨らむ．このときの画

きに原画像を参照する必要がない．

像のサイズを w × h 画素とする．

4

論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価

さらに，この画像の四隅に m × m 画素の黒色矩形

は平面上に貼られているので，観測画像から原画像へ

領域から構成されるフレームマーカを付加する．図 4の変換は 3 × 3 の平面射影変換 P で記述することがでに例を示す．図 4(a) の原画像から構成される Be-code

きる．観測画像上で四隅のフレームマーカの外側の点は，図 4(b) に示すようになる．

(x′i , yi′ ) (i = 0, 1, 2, 3) を求めることができれば，原画
像上の 4 点 (xi , yi ) (i = 0, 1, 2, 3) との関係は P を用いて以下のように記述される．


b1

c1

P =  a2

b2

c2 

a0

b0

1



(a) Original image(b) Generated Be-code

図 4 フレームの付加による Be-code 生成
Fig. 4 Generation of Be-code with attaching frames.


a1



a1 xi + b1 yi + c1
a0 xi + b0 yi + 1
a2 xi + b2 yi + c2′
∀i yi =
a0 xi + b0 yi + 1∀i x′i =

(1)

(2)
(3)

原画像復元のためには，まず，観測した画像から

式 (2)，(3) によって，8 つの未知数に対して 8 つのBe-code のフレームマーカを検出する．ここで，観測方程式を立てることができ，P の各要素の値を求める

画像は白黒の二値で表現されているものとして議論をことができる．

進める．観測画像の二値化については，4.3 で詳しく述

w，h は，観測画像上でフレームマーカの大きさとべる．観測画像中の黒色領域をラベリングし，連結領

エンブレムエリアの大きさの比から推定することが域に分割する．このとき，図 5 に示すように，それぞできる．これによって，w，h をあらかじめ規定する

れの分割領域に外接する長方形のうち，面積が最小とことなく Be-code を読み取ることが可能になる．推なるものを求める．この長方形は，rotating calipers

定手順は以下の通りである．まず，仮の射影変換行法によって求めることができる [7]．フレームマーカは列 P ′ を求めるために，任意の定数 w′ ，h′ を用いて黒色で塗りつぶされた矩形領域であるので，外接する(xi , yi ) (i = 0, 1, 2, 3) を定義する．P ′ は式 (2)，(3)長方形の内部は図 5(a) に示すように黒色領域の割合

から求められる．P ′ を用いることで，観測画像からが高くなる．その他の一般領域では，図 5(b) に示す

Be-code が長方形に映るような画像を得ることができように黒色でない領域が多く含まれることになる．黒る．このときに，縦横比は正しくは得られないが，フ色である割合に閾値を設定して，フレームマーカを検レームマーカの大きさとエンブレムエリアの大きさの出する．フレームマーカの一辺の大きさ m を大きく比を求めるためには問題とならない．P ′ を用いて復するほど閾値を高く設定できることになるので，一般元されたフレームマーカの大きさが m′x × m′y となる領域との判別が容易となる．

とすると，w と h の推定値 w̃，h̃ は以下の式で求められる．

Circumscribing
rectangle

Circumscribing
rectangle

Divided segment ofa frame marker

Divided segment ofa general connectedcomponent(a) Circumscribing rectangle
for a frame marker.

(b) Circumscribing rectangle
for a general connectedcomponent.

図 5 フレームマーカの探索
Fig. 5 Detection of a frame marker.

m ′
w
m′x
m
h̃ = ′ h′
my

w̃ =

(4)
(5)

このときに，m が小さければ w̃，h̃ が 1 画素単位で正しく求まることは期待できない．そこで，原画像の大きさ w，h がそれぞれ N の定数倍であるという制

原画像上の四隅のフレームマーカの外側の点 (0, 0)，約を設け，推定のときには w̃ と h̃ に最も近い N の定

(w + 2m, 0)，(w + 2m, h + 2m)，(0, h + 2m) を数倍とすることで推定誤りを避ける．今回の実装では(xi , yi ) (i = 0, 1, 2, 3) と表すことにする．Be-code

N = 10 とした．このとき，w̃ と h̃ を四捨五入するこ
5電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xxとで原画像の大きさ w，h の推定値を得ることができ

値を用いて，最終的に図 6 下段に示す二値化画像をる．w，h が推定できれば，観測画像と原画像の間の得る．

平面射影変換行列を改めて求め，原画像を復元する．

4. 3 観測画像の適応的二値化
フレームマーカの検出および原画像の復元のためには，観測画像を二値化する必要がある．照明環境により，観測画像の濃淡はマーカ内でも変化する可能性があるので，位置に対して適応的に閾値を設定することが必要となる．
Extract Be-code regions from observed images

QR コードでは，コード内のマーカで区切られたブ
ロックごとに二値化の閾値を設定している．これによって，局所的に陰影が生じる場合にも，正しく二値化を行うことができる．ただし，この処理は各ブロッ
ク内に白黒の領域が両方含まれることを前提に行われている．Be-code では，QR コードのように小さなブロックごとで適応的に閾値を決定しようとすると，あBinarize with adaptive thresholds

るブロックでは白の画素あるいは黒の画素のみしか含
まれないことが起こり，正しい閾値を得ることができない．
そこでまず，観測画像からフレームマーカを検出し，Be-code の写っている領域を求める．このときの二値化の閾値には観測画像上で最小と最大となる明るさの値を求め，これらを平均した値を用いる．黒いフレー

Fig. 6図 6 画像分割による適応的二値化
Adaptive binarization with divided regions
from observed images.

ムマーカの周囲には白の領域があるので，白と黒だけを判別することができれば，フレームマーカは正しく求めることができる．Be-code 上で白と黒であった領

4. 4 アンチエイリアシングを保持する情報埋め込み

域は，観測画像上でも最大と最小に近い明るさとなる

前述の可変得点を用いた情報埋め込みと情報読み取ことが期待でき，上述の閾値はフレームマーカの抽出りの手法は，二値画像を対象としていた．一般的に明には十分だといえる．図 6 上段に観測画像例とその明

暗の 2 色で構成されているように見えるロゴ画像でも，るさのヒストグラムを示す．求められた閾値はヒスト

ロゴの縁の部分ではアンチエイリアシングが施されてグラムのグラフ上に点線で示した．それぞれの画像にいることが多い．アンチエイリアシングは，エッジ付

対して得られる二値化の閾値は，最も明るい白と最も近の画素にグレースケールの値を割り当てることで実暗い黒を分けるには十分な閾値であることがわかる．

現される．アンチエイリアシングが施された画像を二Be-code の写っている領域が求まれば，上下左右に値化すると，ジャギーが目立つことになる．この問題

4 分割した領域でそれぞれ双峰性を持つことを仮定しは，コード化の対象となる画像を二値化処理の妨げとて，大津の閾値判定法 [8] で適応的に閾値を求めるこ

ならないようにグレースケールの値を保持することでとができる．図 6 中段は，Be-code の写っている領域

解決できる．

を求められた平面射影変換に基づいて元の座標系に変アンチエイリアシングを含むグレースケール画像中換したものであり，その下はそれぞれの画像に対するの注目画素の値を v ，二値化の閾値を gth とする．gth

ヒストグラムである．Be-code に用いる画像は，基本はグレースケールの原画像に対して大津の閾値判定法

的には白黒で，アンチエイリアシングのためだけにグを用いることで決定する．v が gth に近ければ，照明

レースケールの値を持つものを想定しているので，生変化などにより二値化の結果が変わることがある．そ成画像での白と黒の値が観測画像のヒストグラムは双こで，照明変化の影響を受けやすい範囲を黒側の基準峰性を持つと仮定できる．それぞれの領域に対する閾

値 bth = gth − db と白側の基準値 wth = gth + dw で

6

論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価

定義し，すべての画素がこの範囲内の値を取らないよ
うに以下の処理を行う (図 7)．ただし，db ，dh は照明
変動の大きさを反映した閾値である．
（ 1 ） bth < v < gth であるとき，v = bth とする（ 2 ） gth <= v < wth であるとき，v = wth とする（3） v <= bth , v >= wth であるとき，変更しない(a) Be-code with binary
values.

(b) Be-code with grayscalevalues.

(c) Zoom-up image of (a).

(d) Zoom-up image of (b).

gth: Originalgrayscale
0

255
gth

bth

wth
: Grayscale forbinarization

0

255
db

dw

図 7 二値化処理のためのグレースケール化
Fig. 7 Projections of grayscale values considering binarization.

gth は画像ごとに異なるので，db と dh を固定値とすると，白側や黒側のいずれかのレンジが極端に狭くなることがある．db と dh をそれぞれ 0 から gth および gth から 255 の幅を考慮して相対的に決定することで，この問題を避けることができる．幅の割合を決定するための係数を c (0 <=c<= 1) とすると，db と dhは以下の式で求めるものとする．

図 8 グレースケール値を保持する Be-code 生成
Fig. 8 Generation of Be-code with grayscale values
preserved.

4. 5 リード・ソロモン符号を用いた誤り訂正と読み取り成否の判定
観測画像から原画像の復元を行うときには，画素の反転が起こることがある．そこで，Be-code に埋め込
む情報には，QR コードにも採用されている誤り訂正符号の一種であるリード・ソロモン符号を採用する．
リード・ソロモン符号を用いることで，少数の誤りに対しては訂正できるようになる．訂正能力を超えた誤りが起こった場合にも，読み取りに失敗したことが判

db = c gth(6)dw = c (255 − gth )(7)

定でき，読み取れるまで画像取得を続けることを促す
ことができる．
本研究では，入力されたデータ符号を 8 ビット 1 シ

さらに，情報埋め込みの白黒の反転の際にも，以下ンボルとするリード・ソロモン符号 RS(N,K) を採用のように画素値を変更することで，原画像からの変化

した．シンボルの総数 N は固定せず，画像ごとに埋を少なくすることができる．

め込めるビット数を先に調べてから決定するものとし（1） v <= bth を白に変更するときには，v = wthとする（2） v >= wth を黒に変更するときには，v = bthとするた．誤り訂正率を λ とするとき，訂正可能なシンボル
数 m は以下の式で算出できる．

m = ⌈λN ⌉(8)

図 8 に二値化画像をコード化したものとグレース

ただし，⌈·⌉ はその数を下回らない最小の整数を表す．

ケール画像をコード化したものを示す．二値化画像をまた一方で，訂正可能なシンボル数 m とシンボル総

コード化した図 8(a) および図 8(c) では標本化された

数 N ，情報符号のシンボル数 K の間に下記の関係が画素が目立ち，ジャギーのある曲線となっていること成り立つ．

がわかる．一方で，図 8(b) および図 8(d) に示すグ
レースケール画像をコード化したものでは，境界付近

K = N − 2m

(9)のグレースケールの値を持つ画素が残っており，アン

5. に示す実験では，λ を 7%とした．このときには，

チエイリアシングの効果が保持されていることがわ

1 シンボルの誤り訂正を可能とする最短のリード・ソロ

かる．

モン符号は RS(3,1) となる．従って，Be-code を生成
7電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx

するには最低 24 ビットの埋め込み容量が必要となる．

のように多くのエッジで構成されるロゴ画像や，図画像に 24 ビット埋め込みが可能の場合には N = 3 で，9(b) のような傾いたエッジで構成されるロゴ画像で64 ビットの場合には N = 8 となる．シンボル総数 Nは，エッジ部分で可変得点が大きくなるために，埋めは観測画像で得られる埋め込み容量から判別すること

込める容量が増加する．一方，図 9(e) や図 9(f)，図ができるため，誤り訂正率 λ と 1 シンボルの長さを9(g) のように，あまりエッジが多くないようなロゴ画

既知とすることで復号時に符号化パラメタ RS(N,K)

像では埋め込める容量が減少する．

を得ることができる．観測画像から正しく N を求め

また，ブロック分割を水平垂直に重ねて設定するることができない場合は，誤った符号化パラメタの下ことで，91%から 172%の埋め込み容量の増加が行えで復号されることがあるが，リード・ソロモン符号のた．IPv4 のアドレスを表現するのに必要な情報量は

誤り検出機能により，読み取りに失敗したことを高い

32 ビットであり，元のロゴ画像に 6 シンボル 48 ビッ

確率で通知することができる．

トの RS(6,4) を埋め込めることが，Be-code を生成で上述のリード・ソロモン符号を用いた情報埋め込みきる条件となる．図 9 に各 Be-code のリード・ソロ

では，有限体に基づいて生成される多項式によって，

モン符号のパラメタを示す．図 9 に示したロゴ画像で誤り訂正符号を求める．誤り訂正符号をデータ符号には，図 9(g) のロゴ画像を除いてこの条件を満たす．こ

付加したものを通信符号とし，画像に情報を埋め込む．

のことから，ある程度単純なロゴ画像から生成される情報の読み取りでは，通信符号に誤りを含んだ受信符

Be-code であっても，IPv4 のアドレスを表現するの号が取得される．受信符号に対し，まず誤りの検索をに十分な容量を埋め込むことができるといえる．

行い，受信符号に誤りが含まれているか，また，その

ただしこのとき，ブロック分割を水平垂直に重ねて誤りが訂正可能であるかを判断する．誤りが含まれて設定することで，値を反転させる対象となる画素の数

おり，さらにその誤りを訂正可能である場合には，誤が増え，見た目が劣化する．この程度については，5.4

り位置多項式によって誤り位置を算出し，訂正する．

で主観評価実験によって評価する．

これにより，誤りのない元の通信符号を復号すること

5. 2 観測画像からの情報読み取りができる．誤りが含まれているが，その誤りが訂正不提案する Be-code の読み取り精度を検証するために可能である場合には，読み取りに失敗したと通知し，実験を行った．撮影にはソニーエリクソン社製携帯端利用者に再度読み取りを促すこととする．

末 Xperia(SO-01B) を用い，解像度は 3264 × 2248 に

5. 実

験

設定した．実験で用いる Be-code はブロック重複が適用され，リード・ソロモン符号のパラメータにおける

5. 1 埋め込み容量の増加

誤り訂正率 λ と 1 シンボルの長さはそれぞれ 7 ％と4.1 で述べたように，可変得点を用いた情報埋め込み8 とした．これらの条件は観測時に既知とする．実験

では，ロゴ画像にどれほどエッジが含まれるかによっでは，図 9(a) および図 9(b)，図 9(c), 図 9(d) に示すて，埋め込める容量が異なる．実験では，110 × 80 の原画像から生成される Be-code を対象とし，一般的な大きさのロゴ画像に対して，埋め込み可能容量がどれ室内環境で行った．各 Be-code のリード・ソロモン符

ほどとなるかを調べた．この場合の埋め込み可能容量号のパラメータは RS(18,14)，RS(14,12)，RS(10,8)，

は，画像中で可変得点が 0.5 以上となるブロック数とRS(10,8) である．印刷には，リコー社製カラーレー一致する．また，隣接するブロックを重なりなく設定

ザプリンタ IPSiO SP C411(半導体レーザー，乾式二する場合と，水平垂直に重ねて設定する場合でどれほ

成分電子写真方式) を用いた．印刷解像度は 1200dpi

ど異なるかについても調べた．図 9 にこの結果を示す．

× 1200dpi とした．解像度 110 × 80 のロゴ画像からロゴ画像の形状により，埋め込める容量が異なるこ作成される Be-code は，方向検出マーカ，フレームとがわかる．図 9(f) および (g) でブロックを重複させ

マーカおよびマージンを含めて，解像度 126 × 96 となないときには，Be-code を生成するのに必要なビット

り，A4 サイズの用紙に印刷したときの領域の大きさ数が確保できないため，Be-code を生成することはでは 80mm × 61mm であった．このうち，解像度 3 × 3

きなかった．本実験では誤り訂正率 λ を 7%としておのフレームマーカは紙面上で 1.9mm × 1.9mm を占り，Be-code を生成するには最低 24 ビットの埋め込

めた．二値化処理を考慮したグレースケール化のためみ容量が必要となる．図 9(a) や図 9(c) および図 9(d)の係数 c を 1/3, 1/2, 1 としたものを対象とした．原画

8

論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価(a) Monkey(b) Letter(c) Snow(d) Flower(e) Phone(f) Star(g) Key

N/A

N/A

原画像

Be-code (ブ ロッ
ク重複なし)

Be-code (ブ ロッ
ク重複あり)

ブロック重複なし(bits)
リード・ソロモン
符号のパラメタブロック重複あり(bits)
リード・ソロモン
符号のパラメタ

58

56

45

46

24

18

18

RS(7,5)

RS(7,5)RS(5,3)

RS(5,3)RS(3,1)

N/A

N/A

145

113

86

85

53

49

46

RS(18,14)

RS(14,12)

RS(10,8)

RS(10,8)

RS(6,4)

RS(6,4)

RS(5,3)

図 9 ロゴ画像ごとの埋め込み容量の違い (Be-code は c = 0.5 で生成)
Fig. 9 Comparison of amount of embedded bits among logo images. (Be-codes
are generated with c = 0.5.)

像と c を変えた Be-code を各 100 回撮影し，情報読なった．なお，フレームマーカは透視投影の効果によっ

み取りの精度を調べた．このとき，リード・ソロモンて遠くにあるほど小さく写るので，観測画像上で Be-

符号によって誤り訂正可能であったものは，読み取り

code の占める面積とフレームマーカの占める面積のが成功したものとして扱った．図 10(a) は撮影の様子

割合は，元の Be-code とは等しくなるとは限らない．

であり，図 10(b) は実際の観測画像の例である．

各画像で平面射影変換行列が求まれば，Be-code が貼り付けられた平面と観測画像平面とのなす角度を得ることができる．平面射影変換が正しく得られない観測画像については，観測画像上でフレームマーカの位置を手動で指定することで正しい平面射影変換を与えた．これらの角度の 5 度ごとの頻度を求め，角度ごと(a) Experimental environment.

Fig. 10(b) An example ofobtained images.

図 10 実験環境と観測画像例
Experimental environment for obtaining images of Be-codes.

まず，c と読み取り角度，読み取り成功率の関係を調べた．図 9(a)，図 9(b)，図 9(c)，図 9(d) に示したブロック重複ありの Be-code を机上に置き，100 回ずつ自由に撮影を行ってもらった．このとき，観測画像上で

Be-code が占める面積が 44.1%から 65.1%，フレーム
マーカの占める面積は 2.8×10−2 %から 5.4×10−2 %との読み取り成功率を示したのが図 11 である．観測角度の頻度を見ると，いずれの Be-code においても 10
度以上 15 度未満，または，15 度以上 20 度未満で最頻値を取ることがわかる．一方で，30 度以上で撮影された観測画像はなかった．これは，Be-code を撮影する際に，正面ではなくこの角度から撮影されることが多いことを示している．このことから，射影ひずみを考慮できる平面射影変換を用いて原画像を復元することが有用であることがわかる．
次に，それぞれの角度ごとの読み取り成功率について検討する．c = 1/2 のときにはサルで 2 枚，花で 3
9電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx(a) Monkey (c = 1/3)(b) Letter (c = 1/3)

(c) Snow (c = 1/3)(d) Flower (c = 1/3)(e) Monkey (c = 1/2)

(f) Letter (c = 1/2)

(g) Snow (c = 1/2)(h) Flower (c = 1/2)(i) Monkey (c = 1)(j) Letter (c = 1)(k) Snow (c = 1)(l) Flower (c = 1)

図 11 グレースケールのための係数 c と読み取り角度および読み取り精度
Fig. 11 c for generating Be-code with grayscale images, angles of observation anddecodable percentages.

枚，c = 1 のときには手紙で 1 枚のみ読み取りに失敗ができ，また，正しく求められない場合でもほとんどした．このことから，c を 1/2 以上に設定しておけば，の場合において読み取りに失敗したことを高い確率ですべての観測画像に対して高い精度で読み取ることが通知できることが確かめられた．

できるといえる．c = 1/3 のときには，観測角度が大読み取り結果を詳細に検証すると，c を小さくしたきくなるほど読み取り精度が落ちる傾向がある．また，ときに読み取りができなかった観測画像では，うまく観測角度が小さいときにも c = 1/2 とするときに比べ焦点が合っていないことが確かめられた．これは，エッて読み取り精度は低いこともわかる．4.5 で示したよ

ジ付近にグレースケールの値を加えることで，エッジ

うに，シンボル総数 N は観測画像で得られる埋め込みの高周波成分が失われ，カメラのオートフォーカス

容量から判別することができるため，復号時に符号化機能がうまく働かなかったためと考えられる．焦点がパラメタ RS(N,K) を得ることができる．c = 1 およ合っていないと，観測画像に焦点ぼけが生じ，正しいび c = 1/2 のときにはシンボル数 N は全ての観測画

二値化画像を得ることができない．

像で正しく求められた．c = 1/3 のときには，サルで観測角度が大きくなるにつれて読み取り精度が悪く

79 枚，手紙で 94 枚，雪で 92 枚，花で 90 枚の観測画なる原因も，焦点ぼけにあると考えられる．画像コー

像から N を正しく求めることができ，サルで 21 枚，

ドを接写して撮影すると焦点距離が短くなり，被写界

手紙で 6 枚，雪で 8 枚，花で 8 枚の観測画像ではリー深度が浅くなるために，結果として焦点ぼけが大き

ド・ソロモン符号の復号化のときに読み取りに失敗しくなる．観測画像上を詳しく見ると，焦点が合っていたことが通知された．N が誤って求められ，かつ，そない領域があることが確かめられた．これによって，のことがリード・ソロモン符号の復号化のときに検知

マーカ内部の一部の画素で白黒の反転が起こっていた．

できなかったものは，花の 2 枚のみであった．以上のカメラを離した上でズームして撮影することができことから，シンボル数 N は高い確率で算出することれば，この問題は一部解決することができると考えら10論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価れる．
ここで，リード・ソロモン符号のパラメタに着目する．パラメータが等しく RS(10,8) である雪と花において，読み取り成功率を比較する．c を 1/2 以上に設

表 2 c = 0 と し て 生 成 さ れ る Be-code と c =0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1 としたときに生成される Becode との PSNR
Table 2 PSNR between Be-codes with c = 0 andc = 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.
cMonkeyLetter
Snow

定したときは，いずれの観測画像も高い精度で読み取ることができている．一方，c = 1/3 の場合，雪は観
測角度が小さいときでも全ての観測画像で読み取り成

0.5
26.2
26.9
28.8

0.6
24.9
25.9
28.6

0.7
23.0
24.8
26.7

0.8
21.4
23.6
25.3

0.9
20.6
22.6
24.2

1
19.3
21.5
23.1

功率が 60%以下であるのに対し，花は 20 度未満の場
合 80%以上の読み取り成功率を収めている．つまり，同一パラメタで符号化した場合であっても画像の形状により成功率が異なることが実験で示された．
以上の結果から，観測角度が 30 度未満であるときには，c を 1/2 以上に設定することで，高い読み取り精度を保証できるといえる．今回実験した環境では，

30 度以上の角度で観測されることはなかった．c を小さくするときには，観測角度が大きくなるほどに読み取り精度は下がる．また，読み取り成功率は画像の形
状により違いが見られる．
一方で，Be-code にはリード・ソロモン符号が導入されているので，少数の誤りは訂正されており，また，訂正能力を超える誤りは検出することができる．訂正能力を超えた誤りが起こった場合には，ユーザに再撮
影を促すようにシステムを設計している．

た，同じ c の値を設定したときにも，ロゴ画像によって PSNR の値に差があることもわかる．サルの画像から生成される Be-code では，c を大きくすると他の画像よりも PSNR が小さくなった．
次に，c の設定が見た目の変化に与える影響について, 被験者の主観評価実験によって調べた．実験のためには，シェッフェの一対比較法の浦の変法 [9] を採用した．この方法では，すべての被験者がすべてのサン
プル対について評価を行う．サンプルは 1 つずつ提示され，その順序効果についても考慮がなされる．c の値が異なる 2 つの Be-code について，c = 0 で作成された Be-code に近いのはどちらかを答えてもらった．
被験者は大学生 10 名 (男子 7 名，女子 3 名) とした．
評価項目は以下の通りである．ただし，先に提示する方を A，後に提示する方を B とする．

5. 3 アンチエイリアシング保持の検証
4.4 で説明したように，アンチエイリアシングの保持のために，係数 c を導入した．c は小さい方が，元

評価値:+2 : A が B より非常に近い

画像のアンチエイリアシングを保持できる．ここでは，+1 : A が B よりやや近い

c の値を小さくすることによる見た目の変化について，

0: A と B は同等である

検証する．

-1

: B が A よりやや近い-2: B が A より非常に近い

5.2 では，c = 1/3 としたときと c = 1/2 としたときとで読み取り精度に差があることを述べた．読み取

サル，手紙，結晶のいずれにおいても，“主効果” はりのことを考慮すると，精度が低下しにくい c = 1/2

0.01 の有意水準で有意であった．その他の効果についに留めておくべきである．このことから，被験者実験ては有意差は得られなかった．

では c を 1/2 以上とするときの見た目の変化を調べ

表 3 に比較実験の結果を示す．表 3 の結果からは，た．図 9(a)，図 9(b)，図 9(c) に示すサル，手紙，結すべてのロゴ画像について，c の値が小さな Be-code

晶の原画像に対して，c = 0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1 とは c の値が大きな Be-code よりも，c = 0 の Be-code

して Be-code を生成した．これらと c = 0 として生に有意に近いか，もしくは，有意には変わらないこと成された Be-code との比較を行い，PSNR を求めたがわかる．このことから，c の値を小さくすることでものを表 2 に示す．c = 0 とするときには，原画像と見た目は向上するか，あるいは，変わらないと結論づ

Be-code との画素値の差は高々1 となり，原画像のグけられる．また，c = 0.5 と 0.6 の Be-code，c = 0.7

レースケールの値はほぼ保存されることになる．

と 0.8 の Be-code，および c = 0.8 と 0.9 の Be-code

PSNR の値が大きいほど，比較される 2 つの画像の間で有意差が認められなかった例があるが，c が 0.2

が近いといえる．表 2 から，c の値を小さくするほど以上異なる Be-code では有意に見た目の変化があるこ

原画像に近い Be-code が得られることがわかる．まとが，実験に用いた Be-code では確かめられた．この11電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx
表3

c = 0 として生成した Be-code との近さの評価 (+: 縦軸の要素が有意に近い，–:
横軸の要素が有意に近い，0: 有意差なし．∗: p <= 0.05，∗∗: p <= 0.01．)
Table 3 Comparison of Be-codes on their similarity to Be-code with c = 0. (+:The vertical element is signiﬁcantly more similar than the horizontal element, –: the horizontal element is signiﬁcantly more similar than thevertical element, 0: no signiﬁcant diﬀerences. ∗ : p <= 0.05, ∗∗ : p <= 0.01.
)(a) Monkey

0.5
0.5
0.6

(b) Letter

0.6

0.7

0.8

0.9

0

+**

+**

+**

0.5

+**

+**

+**

0.6

0

+**

0.7

+*

0.8

0.7
0.8
0.9

0.5

(c) Snow

0.6

0.7

0.8

0.9

+**

+**

+**

+**

0.5

+**

+**

+**

0.6

0

+**

0.7

+*

0.8

0.9

ことより，c を導入することで見た目が向上したとい
える．

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

0

+**

+**

+**

+**

+**

+**

+*

+*
0

0.9

実験結果からは，図 12(b) に示す c = 0.6 でブロッ
ク重複のないサルの Be-code を除き，PSNR が大き

5. 4 埋め込み容量の向上と画質の劣化

い Be-code の方が有意に c = 0 の Be-code に近いか，埋め込める容量を増加させるために，隣接するブまたは有意には変わらないことが確かめられた．こ

ロックを水平垂直に重ねて設定するが，これにより白のことから，今回実験した画像のほとんどについて

黒の反転の対象となる画素の数は増加し，画質が劣化

は，PSNR の値の低下に沿って Be-code は見た目がすることが考えられる．PSNR の値の比較と主観評価劣化するといえる．図 12(b) に示す Be-code の場合

実験によって，画像劣化の程度について調べた．

に，PSNR が同等であるにも関わらずブロックの重複実験では，c = 0.5 でブロックを重複して生成したによって画像が劣化したのは，原画像がなめらかな長Be-code と，ブロックを重複せずに生成した Be-code

い曲線で囲まれた画像であったために，白黒が反転すを比較した．c = 0 として生成した Be-code と比べたる画素が増えることで，見た目に変化が大きかったた

ときの PSNR を表 4 に示す．同じ c = 0.5 で比べるめと考えられる．

と，ブロックを重複して生成することで，平均 1.7 の

PSNR の低下が起こった．この結果，ブロックを重複せずに生成した c = 0.5 から c = 0.7 の Be-code と同等の PSNR の値を示した．
次に，5.3 と同様の主観評価実験によって，c = 0.5
で ブ ロック を 重 複 し て 生 成 し た Be-code と ，c =(a) Monkey (c = 0.5, block
overlapped)(b) Monkey (c = 0.6, block
non-overlapped)

それぞれ一つのグループとみなして，二項検定によっ(c) Zoom-up image of (a).

(d) Zoom-up image of (b).

て分布の偏りを調べた．たとえば，前者の Be-code の

図 12 PSNR の低下を超えて Be-code の見た目が変化する例
Fig. 12 Be-codes with appearance deteriorated morethan the value of P SN R.

0.5, 0.6, 0.7 でブロックを重複せずに生成した Be-codeとを比較した．被験者にはどちらが c = 0 で作成された Be-code に近いかを答えてもらった．被験者は大学
生 20 名 (男性 14 名，女性 6 名) で，評価項目は 5.3と同様である．“前者と後者は同等である” という回答
を無視し，また，+2 と+1 の評価，-1 と-2 の評価を方が c = 0 で作成された Be-code に近いと答える被
験者が，後者の Be-code の方が c = 0 で作成された

Be-code に近いと答える被験者より有意に多い場合に，前者の Be-code の方が見た目に変化が少ないといえる．実験結果を表 4 に示す．

6. ま と め
ロゴ画像などの単純な画像に対して，デザイン性を

12

論文／Be-code: ロゴ画像への情報埋め込みとそのデザイン評価
表4

ブロック重複ありで c = 0.5 とした Be-code とブロック重複なしで c = 0.5, 0.6, 0.7とした Be-code との比較 (表内はそれぞれの原画像に対する PSNR の値と，ブロック重複ありで c = 0.5 とした Be-code との見た目の比較結果．+: ブロック重複なしの要素が原画像に有意に近い，–: ブロック重複ありの要素が原画像に有意に近い，0: 有意差なし．∗: p <= 0.05，∗∗: p <= 0.01．)
Table 4 Comparison between Be-codes with block overlapping and c = 0.5 andBe-codes without block overlapping and c = 0.5, 0.6, 0.7. (PSNR against
original images and comparison between Be-code with block overlapping
and without block overlapping in thier visual similarity to the original
Be-code with c = 0. +: Be-code without block overlapping is signiﬁcantly more similar to the original Be-code, –: Be-code with block overlapping is signiﬁcantly more similar to the original Be-code, 0: no signiﬁcant diﬀerences. ∗ : p <= 0.05, ∗∗ : p <= 0.01. )ブロック重複あり
ブロック重複なし
0.5
0.5
0.6
0.7
(PSNR)(PSNR) (重複ありとの比較) (PSNR) (重複ありとの比較) (PSNR) (重複ありとの比較)
Monkey
26.2
28.2
+∗∗
26.2
+∗
24.5
0
Letter
26.9
28.4
+∗∗
26.8
0
25.6
0
Snow
28.8
30.8
0
29.4
0
27.9
0
Phone
29.7
30.5
+∗
28.7
0
27.2
−∗
Star
31.7
32.9
+∗
31.3
0
29.8
−∗∗
Key
31.4
34.1
+∗∗
32.6
+∗∗
31.1
0
c

確保したまま情報埋め込みを実現する Be-code を提案

像を得ることができないことが予想される．適応的二した．可変得点が 0.5 以上のブロックに対し，中心画値化の手法を改良することでこの問題に対処したい．

素の明暗を変化させることによって，情報埋め込みを

また，複数枚の観測画像を使って，照明条件をキャン行う．カメラでの観測による情報読み取りを可能にす

セルして正しい原画像を得ることも考えられる．

るために，フレームを付加し，平面射影変換を求めることで原画像を復元できるようにした．また，デザイ

文山田一葉，山下泰奈，丸山哲平，豊浦正広，茅 暁陽，高津 聡，菅原千尋，“Be-code: ロゴ画像への情報埋め込み，” Visual Computing / グラフィクスと CAD 合同シンポジウム，Article 12，2011．

[2]

野田嗣男，師尾 潤，千葉広隆，“印刷型ステガノグラフィ
技術，” 富士通ジャーナル，vol.57，no.3，pp.320–324，2006．
萩原 学，“デザイン二次元コード，” 電子情報通信学会誌，vol.94，no.4，pp.341–343，2011．
ColorZip Media, Inc., http://www.colorzip.com,

ン性をさらに確保するために，グレースケール画像に対する情報埋め込みの手法を提案した．実験では，埋め込める情報量および携帯端末による読み取り精度と確保されるデザイン性の関係について検証した．
今後の課題として，焦点を合わせやすいパターンの開発を目指す．実験では，射影によって観測距離に幅ができることによる読み取りの失敗と，パターンに高周

[3]
[4]

波がなくなることによりオートフォーカスがうまく働かないことによる読み取りの失敗が見られた．前者は，“Colorcode,” 2000.
[5]

Be-code の中心部に焦点が合わせた場合に，Be-code
周辺部で焦点が合わなくなることが問題となる．周辺[6]

部では焦点が合っていなくても読み取れるようにする
ためには，周辺部の画素の大きさを調整することで実現できると考えている．後者は，画像全体で高周波成

また，今回の実験は，一般的な室内環境で行ったが，まだ行っていない．観測画像にハイライトがある場合

G.T. Toussaint, “Solving geometric problems withthe rotating calipers,” IEEE MELECON, pp.1–8,
1983.

[8]

で解決できると考えている．
屋外環境や特殊な光源環境での読み取り精度の検証は

三宅哲平，栗山 繁，“図形輪郭線の明度変化を用いた情報埋め込み，” 電子情報通信学会論文誌，vol.J93-A，no.2，
pp.73–81，2010．
M. Wu and B. Liu, “Data hiding in binary image forauthentication and annotation,” IEEE Transactions
on Multimedia, vol.6, no.4, pp.528–538, 2004.

[7]分が失われることが問題であり，オートフォーカスのために Be-code の一部に高周波成分を残しておくこと

献

[1]

[9]

大津展之，“判別および最小 2 乗規準に基づく自動しきい値選定法，” 電子通信学会論文誌，vol.63，no.4，pp.349–
356，1980．
浦 昭 二 ，“1 対 比 較 実 験 の 解 析 ，” 品 質 管 理 ，vol.16，
pp.78–80，1959．
（平成 xx 年 xx 月 xx 日受付）

や広範囲にわたる影が写り込む場合に，適切な二値画13電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–A No. xx

山田

一葉 （学生員）

聡

2011 年 山梨大学工学部卒業．2011 年
同大学大学院医学工学総合教育部修士課程入学．現在に至る．画像への情報埋め込みの研究に従事．

2000 年 株式会社クレスコ 入社．携帯向けサービスの開発に従事．

山下

菅原 千尋

泰奈

2011 年 山梨大学工学部卒業．在学中，

画像への情報埋め込みの研究に従事．

丸山哲平

2007 年 山梨大学工学部卒業．2009 年
同大学大学院医学工学総合教育部修士課程修了．在学中，画像への情報埋め込みの研
究に従事．

豊浦

正広 （正員）2003 年 京都大学工学部情報学科 卒業．
2007 年 日本学術振興会特別研究員 DC2．
2008 年 京都大学大学院情報学研究科博士後期課程 修了．2008 年 日本学術振興会特別研究員 PD．カリフォルニア大学サンタバーバラ校訪問研究員．2009 年 山梨大学
大学院医学工学総合研究部 助教．拡張現実感，コンピュータビ
ジョンの研究に従事．電子情報通信学会，情報処理学会，IEEE各会員．博士 (情報学)．

茅暁陽 （正員）1983 年 中国復旦大学 計算機学科卒業．
1987 年 東京大学大学院情報科学研究科修士課程 修了．1990 年 東京大学大学院理学研究科博士課程 修了．1990 年 株式会社クボタコンピュータ応用エンジニア．1994 年
New York 州立大学 Stony Brook 校 客員研究員．1995 年 科学技術振興事業団特別研究員．1996 年 山
梨大学工学部 講師．1997 年 同准教授．1997 年 同大学院医学工学総合研究部 准教授．2008 年 同教授．画像処理，コン
ピュータグラフィックス，可視化の研究に従事．情報処理学会，
画像電子学会，ACM 各会員．理学博士．

14高津1997 年 株式会社クレスコ 入社．携帯向けサービスの開発に従事．

Abstract Planar 2D image codes are generally used for inputting information to mobile devices withcameras. QR code is a typical example of the planar codes. Conventional planar codes do not have semantics in images themselves. Such codes spoil the quality of design when attached on commercial products.
We proposed a novel code, Be-code, for embedding information into logo images. Be-code is generated froma logo image. Information embedding is realized by controlling the values of edge pixels of the logo image.
The appearance of generated Be-code image is similar to the original image. Algorithm for extracting information from the observed Be-code image is also presented. The original image is not required in information
extraction. In experiments, embedded information could be extracted correctly at a high success rate.
Key words Image planer code, data hiding, flippability score, homograpy, adaptive binarization.