"画像を複数の処理対象区分に区分けする区分け部と、前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する分類部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記分類部は、画像の周波数特性に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記分類部は、前記複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像は静止画像であって、前記区分け部は、前記静止画像を複数の処理対象区分に区分けする、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、前記区分け部は、前記処理対象区分として、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、前記区分け部は、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、前記抽出されたフレームを複数の処理対象区分に区分けする、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1に記載の画像処理装置と、前記明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込む潜像埋め込み部と、前記不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込む電子透かし埋め込み部と、を備えることを特徴とする画像生成装置。画像を複数の処理対象区分に区分けするステップと、前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類するステップと、を備えることを特徴とする画像処理方法。前記分類するステップでは、画像の周波数特性に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。前記分類するステップでは、前記複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、前記複数の処理対象区分を、前記明瞭化処理適合領域と前記不明瞭化処理適合領域とに分類する、ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。前記画像は静止画像であって、前記分類するステップでは、前記静止画像を複数の処理対象区分に区分けする、ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、前記分類するステップでは、前記処理対象区分として、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する、ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。前記画像は、複数のフレームを含む動画像であって、前記分類するステップでは、前記動画像に含まれる複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、前記抽出されたフレームを複数の処理対象区分に区分けする、ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。画像を複数の処理対象区分に区分けするステップと、前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類するステップと、前記明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込むステップと、前記不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込むステップと、を備えることを特徴とする画像生成方法。しかしながら、特許文献1に記載の方法では、埋め込む画像の特徴によらない単純な領域分割を行っており、不正ユーザが不可視の電子透かしを除去できてしまうという課題がある。本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、画像を、画像の特徴に基づいて、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する技術を提供することを目的とする。本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、画像処理装置は、画像を複数の処理対象区分に区分けする区分け部と、前記画像の特徴に基づいて、前記複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する分類部と、を備えることを特徴とする。本発明の代表的な実施の形態によれば、画像の特徴に基づいて、明瞭化処理に適した領域と、不明瞭化処理に適した領域とに分類することができる。以下、図面を参照しながら、一実施の形態について説明する。図1は、一実施の形態における画像生成装置のシステム構成を示す図である。画像生成装置101は、画像分割装置画像処理装置とも呼ぶ102、明瞭化処理装置104、不明瞭化処理装置105、および、画像重畳装置潜像埋め込み部および電子透かし埋め込み部とも呼ぶ106を備える。画像生成装置101は、入力画像データ107、明瞭化処理用情報108、および、不明瞭化処理用情報109を入力し、出力画像データ112を出力する。画像分割装置102は、区分装置区分け部とも呼ぶ113および画像部分特徴分析装置分類部とも呼ぶ103を備える。画像分割装置102は、入力画像データ107を入力して区分情報110を生成し、分割データ111を出力する。画像生成装置101、画像分割装置102、画像部分特徴分析装置103、明瞭化処理装置104、不明瞭化処理装置105、画像重畳装置106、区分装置113は、それぞれ専用の装置として実現しても良いし、一般のPCパーソナルコンピュータおよび専用のソフトウェアを用いて実現しても良い。本実施形態においては、一般のPCと専用のソフトウェアを用いて実現する例を例示する。図2は、一般的なPCの内部構成の一例を示す図である。PC201は、CPU202と、メモリ203と、ネットワークインタフェース204と、キーボード205と、スピーカ206と、ディスプレイ207と、ハードディスク208と、インタフェース209とを備える。CPU202は、中央処理装置であり、メモリ203に記録されているプログラム、またはハードディスク208からメモリ203に読み出されたプログラムを実行する。なお、プログラムは、必要に応じて、PC201が利用可能であって、かつ着脱可能な記憶媒体によって導入されてもよい。この場合、記憶媒体を読み取るための装置をインタフェース209に接続して使用する。なお、このような記憶媒体及びそれを読み取るための装置としては、光ディスクCD、DVD、ブルーレイディスク等を用いるものや、フラッシュメモリを用いるものが一般に知られており、これらを用いることができる。また、プログラムは、必要に応じて、ネットワークインタフェース204によって、通信媒体通信回線又は通信回線上の搬送波を介して、PCに導入されてもよい。メモリ203は、CPU202に実行されるプログラム及びデータを一時的に記録しておくための装置である。ネットワークインタフェース204は、他のPC等、PC201の外部にある装置と通信するための装置である。キーボード205は、PC201への指令やデータ入力を行うために、PC201の操作者が操作する装置である。スピーカ206は、信号を音として再生する装置である。ディスプレイ207は、処理結果等を表示するための装置である。ハードディスク208は、プログラム及びデータを格納する装置であり、例えば、磁気ディスクや不揮発性メモリ等によって構成することができる。この場合、ハードディスク208に格納されたプログラム及びデータは、ハードディスク208の電源がOFFとなった後にONになった場合でも、通常保持される。なお、ハードディスク208には、予めオペレーティングシステムOSが導入されていても良い。このようにすることで、ファイル名を用いてプログラムを指定することなどができるようになる。ここで、OSとは、計算機の基本ソフトウェアのことであり、一般に広く知られたOSを用いることができる。インタフェース209は、PC201内の装置を接続するためのものであり、PC201内の各装置と接続されている。上述したように、本明細書では、画像生成装置101、画像分割装置102、画像部分特徴分析装置103、明瞭化処理装置104、不明瞭化処理装置105、画像重畳装置106、区分装置113以降、これらを各装置と呼ぶをPC201と、専用のソフトウェアを用いて実現する例を例示する。ここで、専用のソフトウェアとは、各装置が行う処理後述をCPU202に行わせるためのプログラムである。また、本明細書では、各装置を単一のPC201にて実現する例を例示する。各装置間においては、メモリ203もしくはハードディスク208上の共有領域を利用して、自由にデータを共有できるものとする。なお、各装置を単一のPC201にて実現する場合、専用のソフトウェアは、かならずしもそれぞれ別個に存在している必要はなく、必要に応じて単一のソフトウェア内のサブルーチン関数等で実現されていても良い。なお、各装置をそれぞれ別個のPC201で実現することも可能である。この場合、各装置間でのデータのやり取りは、ネットワークインタフェース204を通じて行うことができる。次に、本実施形態における画像分割装置102で行われる処理について説明する。図3は、画像分割装置102で行われる処理の流れを示すフローチャートである。ステップS301において、画像分割装置102は、入力画像データ107を入力として受け取る。入力画像データ107としては、JPEGやPNGフォーマット、PDF、TIFF等の静止画像データや、AVIフォーマット、MPEGフォーマットMPEG-2PS、MPEG-2TS等等の動画像データがあり得る。ステップS302において、画像分割装置102は、区分装置113を利用して、入力画像データ107を複数の区分に分割する。本処理の具体例については、図4~図6等を用いて後述する。本処理の結果、区分に関する情報である区分情報110が画像分割装置102内のメモリ203もしくはハードディスク208に生成される。なお、本ステップの詳細については後述する。ステップS303において、画像分割装置102は、ステップS302で分割した全ての区分について、後述するステップS304の分類処理を行ったか否かを判定する。ステップS303の判定を否定すると、ステップS302で分割した複数の区分から、分類処理を行っていない区分を取り出して、ステップS304に進む。ステップS304において、画像分割装置102は、画像部分特徴分析装置103を利用して、処理対象の区分を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、および、必要に応じて、その他の領域に分類する。本ステップの詳細については後述する。一方、ステップS303の判定を肯定すると、ステップS305に進む。ステップS305において、画像分割装置102は、ステップS304の分類結果を総合して、入力画像データ107を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、および、その他の領域に分割する。ステップS306において、画像分割装置102は、ステップS305の分割結果である分割データ111を出力する。分割データ111については、図15等を用いて後述する。続いて、区分装置113によって行われる画像区分処理、すなわち、図3のステップS302の処理の具体例について説明する。画像区分処理の第1の具体例として、空間方向区分処理について説明する。空間方向区分処理は、静止画像を重なりがないように複数の区分に区分けする処理である。図18は、空間方向区分処理による区分例を示す図である。画像1801が複数の区分1802に分割されている。図18に示す例では、横4列、縦3行の12の区分に分割されており、全て共通の区分幅、区分高さを有している。なお、区分幅および区分高さの指定は任意であるが、区分ごとに明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分類するため、一つの区分には、明瞭化処理が適合する領域と不明瞭化処理が適合する領域とが混在しないことが好ましい。従って、区分幅、区分高さを、例えば、画像幅、画像高さのそれぞれ1~10程度に設定しておくことが好ましい。なお、図18に示す画像1801では、複数の区分1802の周囲に、区分されていない領域が存在する。すなわち、全ての区分の和集合が必ずしも画像全体となる必要はない。図4は、区分装置113によって行われる画像区分処理の一例である空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。ステップS401において、区分装置113は、区分幅、区分高さを読み込む。区分幅、区分高さは、画像の画素単位、もしくは実際の大きさ単位等で指定することができる。なお、実際の大きさ単位で指定する場合、入力画像データに含まれる解像度情報を利用する。例えば、画像データの種類がTIFFであれば、ResolutionUnit、XResolution、YResolutionといったタグで解像度情報を持っている場合がある。単位はセンチメートル単位もしくはインチ単位が通常利用されているが、これらは1インチ=2.54センチメートルという関係を利用して、CPU202で適宜変換可能である。例えば区分幅として2センチメートルと指定され、入力画像データのXResolutionとして300DPI1インチあたり300画素が指定されていた場合、区分装置113は、画素単位の区分幅を、300×2/2.54=236画素小数点以下四捨五入と計算できる。なお、区分装置113は、画素単位の区分高さについても、YResolutionを用いて同様に計算できる。以降、区分幅、区分高さは、画素単位になっていると仮定して説明する。なお、区分幅、区分高さについては、区分装置113の設置時等に、設置者があらかじめ区分装置113内のハードディスク208に記憶させておくか、あるいは、入力画像データ107の入力時に、区分幅、区分高さも合わせて画像生成装置101が画像生成装置101内のハードディスク208に読み込むようにし、それを参照しても良い。また、区分装置113等のキーボード205から入力させるようにしても良い。ステップS402において、区分装置113は、int画像幅/区分幅を求めて、区分数横に設定する。区分数横は、画像の横方向における区分数である。また、intxは、xの小数点以下を切り捨てる関数である。この計算は、画素単位で行う。ステップS403において、区分装置113は、int画像高さ/区分高さを求めて、区分数縦に設定する。区分数縦は、画像の縦方向における区分数である。ここでも、ステップS402と同様に、画素単位で計算を行う。ステップS404において、区分装置113は、int画像幅-区分数横×区分幅/2を求めて、オフセット横に設定する。オフセット横とは、後述するステップS406で行うオフセット処理で用いる、画像の横方向におけるオフセット量である。ステップS405において、区分装置113は、int画像幅-区分数縦×区分高さ/2を求めて、オフセット縦に設定する。オフセット縦とは、後述するステップS406で行うオフセット処理で用いる、画像の縦方向におけるオフセット量である。ステップS406において、区分装置113は、画像をオフセット分ずらして、区分幅、区分高さの大きさの区分に区分けする。画像をオフセット分ずらすとは、画像データの左上を原点とし、x軸を右方向、y軸を下方向とし、それぞれ画素単位に座標を取ったとき、座標オフセット横、オフセット縦から、区分け処理を開始することを意味する図18参照。また、区分への区分けは、処理開始点から右方向に区分幅ごとに区分数横だけ区切り、下方向に区分高さごとに区分数縦だけ区切ることで行う。区切った後の一つ一つの区切りが区分となる。ステップS407において、区分装置113は、区分情報110を出力する。区分情報110には、区分ID1201、区分タイプ1202、始点1203、終点1204等の情報が含まれる。なお、図4に示すフローチャートにおいて、ステップS402とステップS404は、この順番で処理を行う必要がある。また、ステップS403とステップS405も、この順番で処理を行う必要がある。しかし、ステップS402とステップS403の処理は、順番が前後しても構わない。すなわち、例えばステップS403をステップS402より先に実行しても構わない。図12は、空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報110の一例を示す図である。図12では、一つの行に一つの区分に関する情報が記載されている。単数もしくは複数の区分に関する情報を合わせたものが区分情報110となる。図12において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は以下の通りである。すなわち、区分ID1201は区分IDであり、区分タイプ1202は、区分タイプ情報であり、始点1203は始点情報であり、終点1204は終点情報である。図12における二行目以降には、一つ一つの区分に関する情報が記載されている。例えば、行1205には、区分ID1201が1である区分に関する情報が記載されている。区分ID1201が1の区分の区分タイプ1202は空間である。すなわち、区分ID1201が1の区分は、空間方向区分であることを示している。区分タイプ1202が空間である区分に関する情報において、始点1203は、区分の始点となるべき画像内の座標であり、終点1204は、区分の終点となるべき画像内の座標に対して、x座標およびy座標ともに、1した座標である。これらを対角の頂点とする矩形領域が区分となる。例えば、図12の行1205に記載されている、区分ID1201が1である区分については、始点1203は100,100、終点1204は200,200である。すなわち、座標100,100、座標199,100、座標199,199、座標100,199を頂点とする矩形領域ただし、境界を含むが区分となる。次に、区分装置113によって行われる画像区分処理、すなわち、図3のステップS302の処理の第2の具体例として、時間方向区分処理について説明する。時間方向区分処理は、動画像をフレーム単位に区分する処理である。図5は、区分装置113によって行われる画像区分処理の一例である時間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。ステップS501において、区分装置113は、動画像をフレーム単位の静止画像に変換する。動画像は、一般に静止画像を複数集めたもの典型的には1秒間当たり30枚もしくは24枚の静止画像として扱うことができる。動画像から静止画像の集まりへの変換は、一般に普及しているOSの機能や、一般に入手可能なビデオ展開ライブラリが提供している機能等を用いて実現することができる。ステップS502において、区分装置113は、ステップS501の変換処理によって得られた複数の静止画像のうち、Iフレームを区分として、区分情報に追加する。ここで、Iフレームとは、別のフレームを参照せずに画像を構成できるフレームのことである。一般に動画像はデータ量が大きいため、データ量圧縮の要求が大きい。動画像が時間軸方向に高い相関性を持つことを利用して、別のフレームすなわち別の時間の画像に関する情報を利用して、現在の画像の情報を表現することが一般に使われる。Iフレームは、別のフレームを参照しないため、一般に画質も高いと考えられる。従って、ステップS502では、Iフレームを処理対象としている。ステップS503において、区分装置113は、区分情報110を出力する。図13は、時間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報110の一例を示す図である。図13において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は、図12と同様である。例えば、区分ID1201が2である区分に関する情報が行1306に記載されている。ここには、区分タイプ1202が時間と記載されている。すなわち、区分ID1201が2の区分は、時間方向区分であることを示している。また、区分タイプ1202が時間である区分に関する情報において、始点1203は区分の始点となるべきフレーム番号である。終点1204の情報は利用しないので、通常0が記載されている。なお、フレーム番号は、最初のフレームを例えば0とし、以降フレーム順に従って1つずつ増えていく。例えば、行1306に記載されている区分の場合、始点1203として30が記載されている。すなわち、第30フレームを区分として用いることが分かる。以上、時間方向区分処理について説明したが、本処理においてはGOPGroupOfPictures単位で処理するようにしても良い。GOPとは、動画像においていくつかの静止画像の集まりである。通常、GOPにはIフレームが1枚以上含まれており、頭出し等の単位となるものである。ステップS501からステップS503の処理をGOP単位で行うようにすることで、ターンアラウンドタイムを縮小させることができる。また、上記説明では、Iフレームを処理対象としたが、これは一典型例であり、たとえばPフレームやBフレームを処理対象としてもよい。Pフレームとは、前のフレームを参照しているフレームであり、Bフレームとは、前後のフレームを参照しているフレームである。なお、後ろのフレームを参照しているフレームを処理対象としても良い。Iフレーム以外のフレームを用いてもよいということは、以降の説明でも同様である。また、上記例では、一定時間ごと一定フレーム数ごとに区切っていたが、例えばシーンチェンジ等、画像が大きく変化する位置で区切るようにしても良い。これは、ある閾値を用意し、例えばIフレームを取り出した後、当該Iフレームと一つ前のIフレームとの差分の絶対値画素ごとに差分の絶対値をとったものの総和が、閾値以上かどうかを調べ、閾値以上であればシーンチェンジと判断することができる。また、一般の他のシーンチェンジ判定機構を用いることもできる。続いて、区分装置113によって行われる画像区分処理、すなわち、図3のステップS302の処理の第3の具体例として、時間空間方向区分処理について説明する。時間空間方向区分処理は、動画像をフレーム単位に区分してIフレームを抽出し、Iフレームをさらに空間方向に区分する処理である。図6は、区分装置113によって行われる画像区分処理の一例である時間空間方向区分処理の概略を示すフローチャートである。ステップS601において、区分装置113は、分割幅、分割高さを読み込む。この処理は、図4に示すフローチャートのステップS401の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。ステップS602において、区分装置113は、動画像をフレーム単位の静止画像に変換する。この処理は、図5に示すフローチャートのステップS501の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。ステップS603において、区分装置113は、ステップS602の変換処理によって得られた複数の静止画像の中からIフレームを抽出し、抽出したIフレームをさらにオフセット分ずらして、区分幅、区分高さの大きさの区分に区分けする。この処理は、Iフレームに対して、図4に示すフローチャートのステップS402からステップS406の処理を行うことにより実行する。ステップS604において、区分装置113は、区分情報110を出力する。図14は、時間空間方向区分処理によって区分けされた場合の区分情報110の一例を示す図である。図14において、一番上の行には項目名が記載されている。項目名は、図12と同様である。例えば、区分ID1201が3である区分に関する情報が、行1407に記載されている。ここには、区分タイプ1202が時間空間と記載されている。すなわち、区分ID1201が3の区分は、時間空間方向区分であることを示している。区分タイプ1202が時間空間である区分に関する情報においては、始点1203は区分の始点となるべきフレーム番号nとそのフレーム画像内の座標pをn-pという形式で記載している。終点1204は、区分の終点となるべき第nフレーム画像内の座標に対して、x座標およびy座標ともに1した座標が記載されている。これらを対角の頂点とする矩形領域が区分となる。例えば、行1407の例では、始点1203として、30-100,100と記載されており、終点1204には、200,200と記載されている。すなわち、第30フレームにおける、座標100,100、座標199,100、座標199,199、座標100,199を頂点とする矩形領域ただし、境界を含むが区分となる。以上、時間空間方向区分処理について説明したが、本処理においては、時間方向区分処理と同様に、GOP単位で処理するようにしても良い。ステップS602からステップS604の処理をGOP単位で行うようにすることで、ターンアラウンドタイムを縮小させることができる。次に、画像部分特徴分析装置103で行われる画像部分特徴分析処理、すなわち、図3のステップS304の処理の具体例について説明する。まず始めに、画像部分特徴分析処理の一例として、周波数分析処理について説明する。図7は、画像部分特徴分析装置103で行われる画像部分特徴分析処理としての周波数分析処理の概略を示すフローチャートである。ステップS701において、画像部分特徴分析装置103は、処理対象画像の処理対象領域を読み込む。処理対象画像と処理対象領域は、画像分割装置102が指定する。すなわち、画像分割装置102は、図3のステップS303において、処理対象の区分を取り出しており、取り出した区分が処理対象領域となる。また、処理対象画像は、画像分割装置102が図3のステップS301において入力として受け取った入力画像データ107である。入力画像データ107は、画像分割装置102と画像部分特徴分析装置103と区分装置113が共有しているメモリ203もしくはハードディスク208を用いて受け渡しされる。ステップS702において、画像部分特徴分析装置103は、画像部分特徴分析装置103のメモリ203に、判定周波数下限値、判定周波数上限値、および、閾値を読み込む。なお、これらの値は、後述するステップS704の処理で用いる値であり、初期設定として、画像部分特徴分析装置103の設置時に、設置者等が画像部分特徴分析装置103内のハードディスク208に記憶させておく。ステップS703において、画像部分特徴分析装置103は、画像の処理対象領域に対して、DCT離散コサイン変換:DiscreteCosineTransformを実施する。DCTは、一般に広く知られた技術であり、例えばKRRaoPYip著DiscreteCosineTransformAlgorithmsAdvantagesApplicationsAcademicPressIncに記載されている。ステップS704において、画像部分特徴分析装置103は、{判定周波数下限値から判定周波数上限値までのDCT係数の絶対値総和/判定周波数上限値-判定周波数下限値}が、閾値より大きいか否かを判定する。ステップS704の判定を肯定すると、ステップS705に進み、判定を否定すると、ステップS706に進む。なお、ステップS704の判定を肯定するのは、画像の処理対象領域に低周波数成分が多い場合であり、判定を否定するのは、画像の処理対象領域に高周波数成分が多い場合である。ステップS705において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を明瞭化処理適合領域とする。一方、ステップS706において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を不明瞭化処理適合領域とする。ステップS707において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を出力する。なお、上記処理において、閾値として、上位閾値と下位閾値の二つを用意し、ステップS704において、{判定周波数下限値から判定周波数上限値までのDCT係数の絶対値総和/判定周波数上限値-判定周波数下限値}が上位閾値より大きければ、ステップS705へ進み、下位閾値より小さければステップS706へ進み、どちらでもなければ判定結果をその他の領域とするようにしてもよい。次に、画像部分特徴分析装置103で行われる画像部分特徴分析処理の別の一例として、テンプレート分析処理について説明する。ここで、テンプレートとは、例えば3×3行列のことであり、画像との畳み込み演算によって、画像の特徴を抽出するためのものである。テンプレートは、フィルタと呼ばれることもあり、典型的には、3×3~7×7程度の行列である。図20は、5×5行列によるテンプレートの一例を示す図である。なお、テンプレートが正方行列である必要はない。図8は、画像部分特徴分析装置103で行われる画像部分特徴分析処理としてのテンプレート分析処理の概略を示すフローチャートである。ステップS801において、画像部分特徴分析装置103は、処理対象画像の処理対象領域を読み込む。この処理は、図7に示すフローチャートのステップS701の処理と同じであり、詳細な説明は省略する。ステップS802において、画像部分特徴分析装置103は、閾値および部分特徴判定用テンプレートを読み込む。閾値および部分特徴判定用テンプレートは、後述するステップS803の処理で用いるものであり、これらは、初期設定として、画像部分特徴分析装置103の設置時に、設置者等が画像部分特徴分析装置103内のハードディスク208に記憶させておく。ステップS803において、画像部分特徴分析装置103は、画像の処理対象領域と部分特徴判定用テンプレートとの2次元畳込演算を実施する。2次元畳み込み演算は、部分特徴判定用テンプレートの幅を2w1、高さを2h1とし、座標u,vにおける部分特徴判定用テンプレートの値をTmplu,v、画像の処理対象領域における座標x,yの画素値をImgx,yとすると、次式1で定義される。式1において、cx,yが2次元畳込演算の結果であり、画像の処理対象領域の大きさと同じ大きさになる。すなわち、画像の処理対象領域の幅をIW、高さをIHとすると、cx,yの定義域も、0≦x<IW、0≦y<IHとなる。なお、式1では、画像の処理対象領域の左上を原点とした座標を使用している。また、上記説明では、テンプレートの幅や高さを奇数と仮定したが、偶数でも構わない。この場合、幅や高さを2wもしくは2hとする。さらに、Tmpl-1,0やImg0,-1等、定義域外の値は、0とする。ステップS804において、画像部分特徴分析装置103は、畳込演算結果の総和が閾値を超えているか否かを判定する。ここで、畳込演算結果の総和とは、2次元畳込演算の結果の絶対値の総和であり、次式2で定義する。式2において、|x|はxの絶対値であり、Sは2次元畳込演算の結果の絶対値の総和である。ステップS804の判定を肯定するとステップS805に進み、判定を否定するとステップS806に進む。ただし、部分特徴判定用テンプレートは、図20に示すようなテンプレートを想定している。従って、ステップS804の判定を肯定するのは、画像の処理対象領域に高周波数成分が多い場合であり、判定を否定するのは、画像の処理対象領域に低周波数成分が多い場合である。ステップS805において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を不明瞭化処理適合領域とする。一方、ステップS806において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を明瞭化処理適合領域とする。ステップS807において、画像部分特徴分析装置103は、判定結果を出力する。なお、上記処理において、閾値として上位閾値と下位閾値の二つを用意し、ステップS804において、畳込演算結果の総和が上位閾値より大きければ、ステップS805に進み、下位閾値より小さければ、ステップS806に進み、どちらでもなければ判定結果をその他の領域とするようにしてもよい。例えば、図20に示すテンプレートでは、1と-1が市松模様に並んでいる。このテンプレートとの畳込演算結果の総和が大きい場所は、画像の起伏が大きい場所と考えられ、このような場所は、後述する不明瞭化処理に適合している。なお、上記処理において、例えば、テンプレートとして画像の起伏が小さい場所を検索できるようなものを用意し例えば全ての要素が1/25である5×5行列等、その畳込演算結果の総和が、閾値より大きいものを明瞭化処理適合領域とし、そうでないものを不明瞭化処理適合領域としても良い。続いて、分割データ111について説明する。分割データ111は、区分情報110に基づいて、入力画像データ107を、明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分割した結果を表すデータである。分割データ111の例を、図15、図16、図17に示す。図15は、画像区分処理として、空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図16は、画像区分処理として、時間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図17は、画像区分処理として、時間空間方向区分処理を行った場合の分割データの一例を示す図である。図15~図17において、一つの行に一つの区分に関する分割データが記載されている。単数もしくは複数の区分に関する分割データを合わせたものが分割データ111となる。図15~図17では、図12と同様、一番上の行に項目名が記載されている。項目名は以下の通りである。すなわち、区分ID1201は区分IDであり、区分タイプ1202は区分タイプ情報であり、始点1203は始点情報であり、終点1204は終点情報である。これらの定義は、図12、図13、図14と同様である。分割データでは、さらに該当区分が明瞭化適合領域か不明瞭化適合領域かを示す分類1501が存在する。なお、分類1501の項目に、その他の領域という内容が含まれるようにしてもよい。図15~図17において、二行目以降には、一つ一つの区分に関する分割データが記載されている。例えば、図15においては、区分ID1201が1である区分に関する情報が記載されている。区分ID1201が1の区分の区分タイプ1202は空間、始点1203は100,100、終点1204は200,200、分類1501が明瞭化適合領域と記載されている。すなわち、座標100,100、座標199,100、座標199,199、座標100,199を頂点とする矩形領域ただし、境界を含むの区分は、明瞭化適合領域であることを表している。図16、図17についても同様であり、詳細な説明は省略する。続いて、画像生成装置101で行われる処理について説明する。図9は、画像生成装置101で行われる処理の流れを示すフローチャートである。ステップS901において、画像生成装置101は、入力画像データ107を入力として受け取る。入力画像データ107としては、上述したように、JPEGやPNGフォーマット、PDF、TIFF等の静止画像データや、AVIフォーマット等の動画像データがあり得る。ステップS902において、画像生成装置101は、画像分割装置102を利用して、入力画像データ107を明瞭化処理適合領域、不明瞭化処理適合領域、その他の領域に分割する。この詳細は、画像分割装置102の説明にて前述したとおりである。ステップS903において、画像生成装置101は、明瞭化処理装置104を利用して、明瞭化処理用情報108を明瞭化処理し、明瞭化処理後画像を生成する。この処理の詳細については、後述する。ステップS904において、画像生成装置101は、不明瞭化処理装置105を利用して、不明瞭化処理用情報109を不明瞭化処理し、不明瞭化処理後画像を生成する。この処理の詳細については、後述する。ステップS905において、画像生成装置101は、画像重畳装置106を利用して、ステップS903で作成された明瞭化処理後画像を、入力画像データ107の明瞭化処理適合領域に重畳する。この処理の詳細については、後述する。ステップS906において、画像生成装置101は、画像重畳装置106を利用して、ステップS904で作成された不明瞭化処理後画像を、入力画像データ107の不明瞭化処理適合領域に重畳する。この処理の詳細については、後述する。ステップS907において、画像生成装置101は、ステップS906の処理で得られた画像データを出力画像データ112として出力する。出力画像データ112のフォーマットは、入力画像データ107のフォーマットと同様である。なお、上記処理フローにおいて、ステップS901、ステップS902、ステップS903、ステップS905、ステップS907は、この表記の順番で処理を行わなければならない。同じく、上記処理フローにおいて、ステップS901、ステップS902、ステップS904、ステップS906、ステップS907は、この表記の順番で処理を行わなければならない。なお、入力画像データ107が動画像であって、GOP単位で処理を行う場合は、上述した二つの順番において、前のGOPにおける例えばステップS907が、後のGOPにおける例えばステップS901の前に処理が行われても構わない。一方、上記処理フローにおいて、他の順番は任意である。例えばステップS903とステップS904は順番が前後しても構わない。また、上記処理フローにおいて、画像がカラー画像である場合において、例えばステップS901で画像を輝度成分とその他の成分に分離し、ステップS902~ステップS906の処理は輝度成分に対して行うようにすることもできる。この場合、ステップS906までの処理を施した輝度成分と、ステップS901で分離したその他の成分とからカラー画像を再構成して、ステップS907で出力する。例えば、入力画像データがRGB画像の場合、次式3より、輝度成分YをRGB画像の成分より取り出すことができる。ここで、その他の成分として、色差信号であるCbとCrを計算により求めることができる。また、次式4より、輝度成分Y、色差信号Cb、CrからRGB画像の各成分を計算できる。これらの各計算は画素ごとに行う。なお、式3、式4では、色差信号Cb、Crは負の値を取りえる。また、式4による計算後の値が、典型例では0から255の間の整数となるように、適宜調整することが好ましい。例えば、式4による計算後の値が整数となるように、四捨五入あるいは切捨てや切り上げ等を行う。また、式4による計算後の値が負の値である場合には0とし、256以上の値は255とするなどの調整を行う。以上のようにして、画像生成装置101は、不正流出を牽制する効果が高められた出力画像データ112を作成する。続いて、明瞭化処理装置104による明瞭化処理について説明する。証明書等の印刷物において、複写禁といった文字が浮かび上がる複写牽制模様という技術が広く普及している。明瞭化処理とは、この複写牽制模様のように、画像をコピーすると、コピー後の画像では、後述する明瞭化処理用情報108から作成した画像が浮かび上がるようにする処理である。ただし、画像を単にコピーしただけでは、電子データが同一のため、画像は浮かび上がらない。しかし、画像は縮小処理を受けることがよくある。例えば、静止画像であれば、サムネールと呼ばれる、一覧表示のための縮小画像が作成されることがある。また、動画像であれば、データ量削減のため、画像幅、画像高さを縮小することがある。このような処理が施された場合、電子データは縮小前と縮小後の画像で異なっている。この違いを用いて、明瞭化処理を行う。すなわち、明瞭化処理とは、画像に対して複写禁等の情報を表す明瞭化処理用画像を潜像として埋め込んでおき、画像に対して縮小処理が施された場合に、埋め込んでいた明瞭化処理用画像が顕像化されるようにする処理である。まず、明瞭化処理用情報108について、図10を用いて説明する。図10は、一実施の形態における明瞭化処理用情報108の様々な例を示す図である。図10において、第1行目には項目名が記載されている。情報タイプ1001には、明瞭化処理用情報タイプが記載されており、明瞭化処理用情報の例1002には、明瞭化処理用情報の例が記載されている。図10において、第2行目以降には明瞭化処理用情報108が例示されている。1行に一つの明瞭化処理用情報108が例示されている。例えば、行1003には、情報タイプ1001が画像の明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、明瞭化処理用情報108には、imagehideImagejpgのように、画像データを表現したデータのファイル名が記載される。このファイル名を元に、明瞭化処理装置104内のCPU202は、OSにリクエストを発出することによって、明瞭化処理装置104内のハードディスク208から画像データを取得できる。また、別の明瞭化処理用情報108の例として、行1004には、情報タイプ1001が文章のものが記載されている。この場合、明瞭化処理用情報108には複写禁止,ゴシック,36,100,100のように、文章、使用フォント名、使用フォントの大きさ、および表示座標が指定される。行1004の例では、複写禁止という文章を、ゴシック体の36ポイントフォントにて、座標100,100から描画することが指定されている。また、別の明瞭化処理用情報108の例として、行1005には、情報タイプ1001がスクリプトであるものが記載されている。この場合、明瞭化処理用情報108には、PutString100,100,GetDateforGetUserName明朝48のように、スクリプトが指定される。行1005の例では、座標100,100に日付とユーザ名を明朝体48ptのフォントで描画した結果が明瞭化処理用情報となる。なお、スクリプトとは、簡易なプログラムであり、一般にスクリプト言語の実行エンジンスクリプトを実行するソフトウェアとして多くの種類のソフトウェアが普及している。これらの任意のスクリプト実行エンジンを明瞭化処理装置104のハードディスク208に保存しておくことで、そのスクリプト言語を利用できる。図19は、明瞭化処理装置104によって行われる明瞭化処理、すなわち、図9に示すフローチャートのステップS903の詳細な処理を示すフローチャートである。ステップS1901において、明瞭化処理装置104は、初期設定を行う。初期設定では、出力する明瞭化処理後画像のための領域をメモリ203上に確保するとともに、明瞭化処理用情報108を読み込んで、明瞭化処理用画像を作成する。例えば、明瞭化処理用情報108の情報タイプ1001が画像であれば、当該画像データを読み込んで明瞭化処理用画像とする。また、例えば、明瞭化処理用情報108の情報タイプ1001が文章であれば、当該明瞭化処理用情報108に従って文章を描画した明瞭化処理用画像を作成する。この処理は、OSの機能を用いて実行することができる。また、例えば、明瞭化処理用情報108の情報タイプ1001がスクリプトであれば、当該明瞭化処理用情報108のスクリプトを、スクリプト実行エンジンを用いて実行することにより、明瞭化処理用画像を作成する。なお、明瞭化処理用画像は、入力画像データ107と同一の画像幅、画像高さとなるよう調整する。調整は、例えばはみ出した部分を単に切り落としたり、不足した部分に白色データを追加するといった方法で実施できる。また、不足した部分においては、周期的に同一の明瞭化処理用情報108が繰り返すように、画像をコピーしても良い。ステップS1902において、明瞭化処理装置104は、ステップS1901で作成した明瞭化処理用画像の全ての画素について、ステップS1904またはステップS1905の処理を行ったか否かを判定する。明瞭化処理用画像の全ての画素について処理を行ったと判定すると、明瞭化処理後画像のためにメモリ203上に確保された領域に生成されたデータを明瞭化処理後画像として出力し、明瞭化処理を終了する。一方、明瞭化処理用画像の全ての画素について処理を行っていないと判定すると、明瞭化処理用画像から未処理の画素を取り出して、ステップS1903に進む。ステップS1903において、明瞭化処理装置104は、ステップS1902で取り出した画素が残存領域内にあるか否かを判定する。ここで、残存領域とは、ある与えられた縮小率で画像を縮小したときに、縮小後の画像の画素値に影響を与える画素で構成される領域のことである。例えば、縮小処理として、最近傍補間法を用いる場合、縮小後の画像には影響を与えない画素が縮小前の画像に存在する。これは、最近傍補間法では、縮小後の画像は、縮小前の画像の中のいくつかの画素の値によって構成され、縮小後の画像では、縮小前の画像と比較して画素の数が減少するためである。よって、直感的には、画素を間引くような操作が行われる。残存領域かどうかは、処理対象縮小前の画像の画素の位置をx,y、縮小率をa<1.0、整数定数をc1およびc2、xを超えない最大の整数を与える関数をintxとしたとき、以下のように判定できる。int2u1/2ac1=x、かつ、int2v1/2ac2=yとなる整数u,vが存在し、かつu,vが縮小後の画像に含まれる画素位置であれば、画素x,yは残存領域内である。なお、整数定数c1、c2は、例えば0から15程度の値を取り、同じ値でも違う値でもよい。これは、残存領域が平行移動する場合に備えたパラメータであり、一例として、動画像の時間方向もしくは空間方向で0から15まで1つずつ変化させる、もしくはランダムに一つ選択する等の変化をつけることもできる。このようにすることで、残存領域が平行移動しても、潜像が現出する部分を作成することが可能となる。なお、c1やc2がより大きな値や、小さな値、例えば100、あるいは-15、-100といった数をとっても良い。整数定数c1、c2は、予め明瞭化処理装置104の設置時に、設置者等によって、明瞭化処理装置104内のハードディスク208に記憶させておいても良い。ステップS1903において、処理対象の画素位置が残存領域内にあると判定すると、ステップS1904に進み、残存領域内にないと判定すると、ステップS1905に進む。ステップS1904において、明瞭化処理装置104は、処理対象の画素の値に、明瞭化処理用画像の対応画素値入力画像データ107の対応画素値-定数を代入する。定数とは、例えば、明瞭化処理用画像の全画素の画素値の平均値である。演算結果が負になる場合には、処理対象の画素値を0とし、演算結果が画素値に許された最大値典型的には255を超える場合には、処理対象の画素値を最大値典型的には255とすることが好ましい。また、処理対象の画素の画素値への代入処理を行う前に、明瞭化処理用画像の対応画素値を変化させてもよい。例えば、入力画像データ107と同じ大きさで、個々の画素値が0から、例えば200までの範囲の強度画像をさらに明瞭化処理装置104に入力し、入力画像データ107の対象画素に対応する強度画像の画素すなわち、縮小前の画素位置に対応する位置の強度画像の画素の画素値を、明瞭化処理用画像の対応画素値に乗算して100で除算した値を求める。この求めた値を、処理対象の画素の画素値への代入処理を行う際の明瞭化処理用画像の対応画素値としてもよい。このようにすることで、位置に応じた潜像の強度設定を行うことができる。一方、ステップS1905において、明瞭化処理装置104は、処理対象の画素の値に、入力画像データ107の対応画素値を代入する。以上の処理により、残存領域に明瞭化処理用画像の情報を集中させ、残存領域以外の領域には、明瞭化処理用画像の情報を反映させない明瞭化処理後画像を生成することができる。続いて、不明瞭化処理装置105による不明瞭化処理について説明する。不明瞭化処理で用いる不明瞭化処理用情報109について、図11を用いて説明する。図11は、一実施の形態における不明瞭化処理用情報109の様々な例を示す図である。図11において、第1行目には項目名が記載されている。情報タイプ1101には、不明瞭化処理用情報タイプが記載されており、不明瞭化処理用情報の例1102には、不明瞭化処理用情報の例が記載されている。図11において、第2行目以降には、不明瞭化処理用情報109が例示されている。1行に一つの不明瞭化処理用情報109が例示されている。例えば、行1103には、情報タイプ1101が文章の不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報109にはAに貸与のように、ごく短い典型的には日本語で4文字、アルファベットで8文字文章が記載される。また、行1104には、情報タイプ1101が整数の不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報109には0x123456789ABCDEF0のように、典型的には64ビットの整数が記載される。なお、0x123456789ABCDEF0は、C言語の表記法によって、64ビットの整数を記載している。また、例えば、行1105には、情報タイプ1101がスクリプトである不明瞭化処理用情報が記載されている。この場合、不明瞭化処理用情報109には、GetDate32GetUserIDのように、スクリプトが記載される。なお、スクリプトの説明は前述の通りである。このスクリプトを実行した結果得られる64ビットの整数が不明瞭化処理用情報109となる。不明瞭化処理装置105によって行われる不明瞭化処理について説明する。この不明瞭化処理は、典型的には一般に広く知られている電子透かしの埋め込みで実施する。例えば、米国特許出願公開第2002/0007403号明細書に記載されているような電子透かし埋め込み方式で、不明瞭化処理用情報109を入力画像データ107に埋め込む。ここで、入力画像データ107が静止画像の場合、直接電子透かしを埋め込んで不明瞭化処理後画像を生成する。また、入力画像データ107が動画像の場合、分割データ111において、不明瞭化処理適合領域とされたフレームにのみ、電子透かしを埋め込んで不明瞭化処理後画像を生成する。その後、分割データ111において、不明瞭化処理適合領域とされていない部分には0を代入してもよい。続いて、画像重畳装置106によって行われる重畳処理のうち、図9のステップS905の処理について説明する。まず、画像重畳装置106は、分割データ111を参照して、分類1501が明瞭化適合領域である区分単数もしくは複数を取り出す。次に、その区分の始点終点情報から区分の領域情報を取り出し、当該領域における入力画像データ107を明瞭化処理後画像の対応する領域の画像に置き換える。なお、ここで置き換えとは、画素値の代入のことである。なお、ステップS905の処理より先にステップS906の処理を行っている場合、置き換える当該領域における入力画像データ107とは、ステップS906における置き換え処理後の画像データとなる。次に、画像重畳装置106によって行われる重畳処理のうち、図9のステップS906の処理について説明する。画像重畳装置106は、分割データ111を参照し、分類1501が不明瞭化適合領域である区分単数もしくは複数を取り出す。次に、その区分の始点終点情報から区分の領域情報を取り出し、当該領域における、ステップS905において置き換え処理を行った後の画像データを不明瞭化処理後画像の当該領域の画像に置き換える。なお、ここで置き換えとは、画素値の代入のことである。なお、ステップS905の処理よりステップS906の処理を先に行っている場合には、不明瞭化適合領域における入力画像データ107を、不明瞭化処理後画像の対応する領域の画像に置き換える。画像分割装置102によって画像区分処理を行うことにより、単に単純な領域分割ビットプレーンによる分割等と比較して、電子透かし等の不明瞭化処理結果の除去が難しくなるという効果があるが、その他の効果について述べておく。画像分割装置102によって画像区分処理を行わずに、画像生成装置101によって明瞭化処理だけを行う場合と比較すると、出力画像データ112の画質がより良くなるという効果もある。明瞭化処理は、不明瞭化処理と比べると、出力画像データ112に与える画質上の悪影響は大きい。しかしながら、画像分割装置102によって画像区分処理を行い、明瞭化処理を行う対象を明瞭化適合領域に限定することによって、画質上の悪影響をより小さくすることが可能となる。なお、上記効果だけを利用する目的であれば、不明瞭化処理適合領域に対しては、その他の領域と同様に扱って、処理を行わないようにすることもできる。また、そもそも不明瞭化処理装置105を画像生成装置101に含めず、図3のステップS305において、入力画像データを、明瞭化処理適合領域とその他の領域に分割する構成としてもよい。この場合、図7のステップS706や、図8のステップS805では、判定結果をその他の領域とする。以上、一実施の形態における画像生成装置によれば、画像を複数の処理対象区分に区分けし、画像の特徴に基づいて、複数の処理対象区分を少なくとも、画像に潜像を埋め込むための明瞭化処理適合領域と、画像に電子透かしを埋め込むための不明瞭化処理適合領域とに分類する。これにより、画像の特徴に応じて、潜像を埋め込むために適した領域と、電子透かしを埋め込むために適した領域とに適切に分類することができる。特に、画像の周波数特性に基づいて、複数の処理対象区分を、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することにより、適切な分類処理を行うことができる。具体的には、高周波数成分が多い領域を不明瞭化処理適合領域に分類するので、不明瞭化処理適合領域に不明瞭化処理を施すことにより、画像の視認性が悪くなるのを防ぐことができる。また、低周波数成分が多い領域を明瞭化処理適合領域に分類するので、明瞭化処理適合領域に明瞭化処理が施された画像に対して縮小処理が施された場合に、潜像を効果的に浮かび上がらせることができる。また、複数の処理対象区分ごとに、画像データと部分特徴判定用テンプレートデータとの畳み込み演算を行い、その演算結果に基づいて、複数の処理対象区分を、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することにより、適切な分類処理を行うことができる。また、画像が静止画像の場合には、静止画像を複数の処理対象区分に区分けし、画像が複数のフレームから構成される動画像の場合には、処理対象区分として、動画像を構成する複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出する。また、画像が複数のフレームから構成される動画像の場合に、動画像を構成する複数のフレームのうちの一部のフレームを抽出し、抽出したフレームを複数の処理対象区分に区分けすることもできる。これらの処理により、画像が静止画像の場合であっても、動画像の場合であっても、明瞭化処理適合領域と不明瞭化処理適合領域とに分類することができる。さらに、一実施の形態における画像生成装置によれば、明瞭化処理適合領域に対して、潜像を埋め込み、不明瞭化処理適合領域に対して、電子透かしを埋め込む。これにより、視覚的に邪魔になりにくい領域に電子透かしを埋め込むことができるとともに、画像に対して縮小処理が施された場合に、潜像を効果的に浮かび上がらせることができる。また、画像の特徴に応じた領域に、潜像と電子透かしを埋め込むことにより、第3者による潜像および電子透かしの除去を困難にすることができる。以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。"