专利名称：图像处理方法和图像处理装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理方法和图像处理装置，所述图像处理方法和图像处理装置在对印刷后的帐票进行了篡改的情况下，可使接收到帐票的一方进行篡改验证。
背景技术：
作为在对印刷后的帐票进行了篡改的情况下，在接收到帐票的一方进行篡改验证的技术，已有日本特开2000-232573号公报“印刷装置、印刷方法以及记录介质”中公开的技术。在该文献中公开的技术中，对至少包括帐票在内的印刷物印刷印字数据时，除了上述印字数据外，还印刷与上述印字数据对应的电子水印，从而只看到该印刷物，就能够忠实地复制所印刷的文件，并且，能够根据印刷到印刷物上的电子水印信息，判断印刷结果是否被篡改。通过比较印刷结果和以电子水印印刷的印刷物，进行篡改判断。
发明内容
但是，上述现有的方法中，篡改判断需要通过目视比较从电子水印取出的印字内容和印刷到纸面上的印字内容。它存在如下问题。首先，作为第一问题，由于通过目视进行判断，所以难以在短时间内处理大量的帐票。并且，作为第二问题，需要逐个字符地比读印字内容，所以有可能因人为的失误引起看漏篡改。上述现有的方法中，由于具有上述问题，难以进行高精度的篡改检测。
本发明是鉴于上述现有技术所具有的问题而进行的，本发明的目的在于，提供一种可进行高精度的篡改检测的新规及改进的图像处理方法和图像处理装置。
为了解决上述问题，根据本发明的第一观点，提供一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置具有检测部，其从通过将可识别的图案重叠到原始图像上而得到的图案重叠图像中，检测出所重叠的图案的重叠位置；以及校正图像制作部，其根据检测到的重叠位置信息，制作图案重叠图像的校正图像。
根据上述结构，由于根据印刷时嵌入的信号的位置信息对取入了印刷书面的图像进行校正，所以能够由从印刷物取入的图像无失真或缩放地将印刷前的图像还原，因此，能够高精度地将这些图像间的位置对应起来，进一步，能够进行高性能的篡改检测。另外，图案重叠图像可以是重叠可识别的图案后输出的图像本身，或者，也可以是如下的图像重叠可识别的图案，将其作为印刷物(帐票等)进行印刷，通过扫描装置等输入器件来取入的图像。
本发明的图像处理装置中，可以进行如下应用。
可识别的图案例如能够以已知间隔重叠在原始图像的整体上。或者，可识别的图案沿纵方向和横方向等间隔地重叠在原始图像的整体上。
作为利用检测部检测重叠位置的方法，例如，可以采用如下方法。首先，作为第一例，针对从图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的位置信息的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，计算水平方向的近似直线和垂直方向的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像的图案的重叠位置。
并且，作为第二例，可以采用如下方式针对从图案重叠图像检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它水平方向上的直线得到的平均值，将垂直方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它垂直方向上的直线得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像上的图案的重叠位置。
而且，作为第三例，也可以采用如下方式针对从图案重叠图像检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的信息位置的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线在垂直方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它水平方向上的直线在垂直方向上的位置得到的平均值，将垂直方向上的近似直线在水平方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它垂直方向上的直线在水平方向上的位置得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像上的图案的重叠位置。
另一方面，校正图像制作部也可以采用使得检测部检测到的重叠位置以已知间隔在纵方向和横方向上排列的方式制作图案重叠图像的校正图像，使图案重叠图像变形。
并且，还具有篡改判断部，其判断出对图像进行了篡改。即，原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息作为可见或不可见的信息记录到该原始图像上，检测部从图案重叠图像取出图像特征和位置信息，篡改判断部对取出的图像特征和变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
而且，原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息独立于该原始图像而进行了保存，篡改判断部对所保存的特征图像和变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
为了解决上述问题，本发明的第二观点，提供一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括检测步骤，从通过将可识别的图案重叠到原始图像上而得到的图案重叠图像中，检测出所重叠的图案的重叠位置；以及校正图像制作步骤，根据检测到的重叠位置信息，制作图案重叠图像的校正图像。
根据上述结构，由于根据印刷时嵌入的信号的位置信息对取入了印刷书面的图像进行校正，所以能够由从印刷物取入的图像无失真或缩放地将印刷前的图像还原，因此，能够高精度地将这些图像间的位置对应起来，进一步，能够进行高性能的篡改检测。另外，图案重叠图像可以是重叠可识别的图案后输出的图像本身，或者，也可以是如下的图像重叠可识别的图案，将其作为印刷物(帐票等)进行印刷，通过扫描装置等输入器件来取入的图像。
本发明的图像处理方法中，可以进行如下应用。
可识别的图案例如能够以已知间隔重叠在原始图像的整体上。或者，可识别的图案沿纵方向和横方向等间隔地重叠在原始图像的整体上。
更详细地说，检测步骤中的重叠位置的检测例如可以采用如下方法。首先，作为第一例，针对从图案重叠图像检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的位置信息的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像上的图案的重叠位置。
并且，作为第二例，可以采用如下方式针对从图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它水平方向上的直线得到的平均值，将垂直方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它垂直方向上的直线得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像上的图案的重叠位置。
而且，作为第三例，也可以采用如下方式针对从图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的信息位置的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线在垂直方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它水平方向上的直线在垂直方向上的位置得到的平均值，将垂直方向上的近似直线在水平方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近(例如，与其相邻)的其它垂直方向上的直线在水平方向上的位置得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在原始图像上的图案的重叠位置。
另一方面，校正图像制作步骤中也可以采用使得检测步骤检测到的重叠位置以已知间隔在纵方向和横方向上排列的方式制作图案重叠图像的校正图像，使图案重叠图像变形。
并且，还具有篡改判断步骤，判断出对图像进行了篡改。即，原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息作为可见或不可见的信息记录到该原始图像上，在检测步骤中从图案重叠图像取出图像特征和位置信息，在篡改判断步骤中对取出的图像特征和变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
而且，原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息独立于该原始图像而进行了保存，在篡改判断步骤中对所保存的特征图像和变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
此外，根据本发明的其它观点，提供一种使计算机作为上述图像处理装置发挥作用的程序和记录了该程序的、可利用计算机读出的记录介质。此处，程序可以利用任意程序语言记述。并且，作为记录介质可以采用例如CD-ROM、DVD-ROM、软盘等作为可记录程序的记录介质通常使用的记录介质、或将来使用的任何记录介质。
发明效果如上所述，根据本发明，由于根据印刷时嵌入的信号的位置信息对取入了印刷书面的图像进行校正，所以能够由从印刷物取入的图像无失真或缩放地将印刷前的图像还原，因此，能够高精度地将这些图像间的位置对应起来，进一步，能够进行高性能的篡改检测。
图1是示出水印信息嵌入装置和水印信息检测装置的结构的说明图。
图2是示出水印引入文件图像合成部13的处理流程的流程图。
图3是示出水印信号的一例的说明图，(1)示出单元A，(2)示出单元B。
图4是从arctan(1/3)方向看到的图3(1)的像素值的变化的截面图。
图5是示出水印信号的一例的说明图，(3)示出单元C，(4)示出单元D，(5)示出单元E。
图6是背景图像的说明图，(1)示出如下情况将单元E定义为背景单元，无缝隙地排列背景单元，将其作为文件图像的背景；(2)示出在(1)的背景图像中嵌入单元A的一例；(3)示出在(1)的背景图像之中嵌入单元B的一例。
图7是示出向文件图像嵌入码元的方法的一例的说明图。
图8是示出将保密信息嵌入文件图像的方法的流程图。
图9是示出将保密信息嵌入文件图像的一例的说明图。
图10是示出水印引入文件图像的一例的说明图。
图11是将图10的局部放大示出的说明图。
图12是示出第一实施方式中的水印检测部32的处理流程的流程图。
图13是第一实施方式的信号检测滤波工序(步骤S310)的说明图。
图14是第一实施方式的信号位置检索工序(步骤S320)的说明图。
图15是第一实施方式的信号边界确定工序(步骤S340)的说明图。
图16是示出信息还原工序(步骤S305)的一例的说明图。
图17是示出数据码(data code)的还原方法的处理流程的说明图。
图18是示出数据码的还原方法的一例的说明图。
图19是示出数据码的还原方法的一例的说明图。
图20是第五实施方式中的水印信息嵌入装置和水印信息检测装置的结构的说明图。
图21是示出篡改判断部33的处理流程的流程图。
图22是特征比较工序(步骤S450)的说明图。
图23是特征比较工序(步骤S450)的说明图。
图24是示出检测到的信号单元位置的一例的说明图。
图25是示出信号单元位置的不均匀排列的例子的说明图。
图26是示出水印图像输出部的结构的说明图。
图27是示出水印文件输入部的结构的说明图。
图28是示出水印引入图像的说明图。
图29是示出输入图像变形部的动作的流程图。
图30是示出检测到的信号单元位置的例子的说明图。
图31是示出检测近似直线的例子的说明图。
图32是示出进行了线性近似的结果的例子的说明图。
图33是示出斜率校正的说明图。
图34是示出位置校正的说明图。
图35是示出直线的交点的例子的说明图。
图36是示出输入图像和校正图像的位置的对应例的说明图。
图37是示出输入图像和校正图像的对应方法的例子的说明图。
图38是示出篡改检测的例子的说明图。
符号说明100水印图像输出部；110图像；120特征图像生成部；130水印信息合成部；140输出图像；200水印图像输入部；210输入图像；220水印信息提取部；230输入图像变形部；240篡改判断部；250特征图像；260校正图像。
具体实施例方式
下面参照附图，详细说明本发明的图像处理方法和图像处理装置的优选实施方式。另外，本说明书和附图中，对于实质上具有同一功能结构的构成要素，赋予相同标号，省略重复说明。
(第一实施方式)图1是示出本实施方式的水印信息嵌入装置和水印信息检测装置的结构的说明图。
(水印信息嵌入装置10)水印信息嵌入装置10是如下的装置以文件图像和嵌入到文件的保密信息为基础，构成水印引入文件图像，印刷到纸介质上。如图1所示，水印信息嵌入装置10由水印引入文件图像合成部13和输出器件14构成。文件图像15是由文件制作工具等制作的图像。保密信息16是以字符以外的形式嵌入到纸介质的信息(字符串、图像、声音数据)等。
文件图像15中的白像素区域(white pixel area)是没有任何印刷的部分，黑像素区域(black pixel area)是涂布了黑色涂料的部分。另外，本实施方式中，以采用黑色墨水(单色)对白色纸面进行印刷的情况为前提进行说明，但本发明不限于此，在以彩色(多色)进行印刷的情况下，也同样能够应用本发明。
水印引入文件图像合成部13将文件图像15和保密信息16重叠，制作引入水印的文件图像。水印引入文件图像合成部13对将保密信息16数字化而转换成数值的信息进行N维编码(N为2以上)，将码字(codeword)的各码元()分配给预先准备的信号。信号在任意大小的矩形区域中排列点，从而表现出具有任意方向和波长的波，对波的方向和波长分配码元。水印引入文件图像是根据某种规则将这些信号配置到图像上而形成的。
输出器件14是打印机等输出装置，其将水印引入文件图像印刷到纸介质上。水印引入文件图像合成部13可以作为打印机驱动器中的一个功能实现。
印刷文件20是将保密信息16嵌入到原来的文件图像15后进行印刷的文件，可以物理地保管/管理。
(水印信息检测装置30)水印信息检测装置30是将印刷到纸介质的文件作为图像取入、还原所嵌入的保密信息16的装置。如图1所示，水印信息检测装置30由输入器件31和水印检测部32构成。
输入器件31是扫描仪等输入装置，将印刷到纸上的文件20作为多值灰度的灰度图像(gray image)取入到计算机中。并且，水印检测部32对输入图像进行滤波处理，检测所嵌入的信号。根据检测到的信号，还原码元，取出所嵌入的保密信息16。
说明以上述方式构成的水印信息嵌入装置10和水印信息检测装置30的动作。首先，参照图1～图11，说明水印信息嵌入装置10的动作。
(文件图像15)文件图像15是包括字体(font)信息和版面(layout)信息的数据，是利用文件制作软件等制作而成的。文件图像15作为文件印刷到纸上的状态的图像，可以按页制作。该文件图像15是黑白的二值图像，图像上白色像素(值为1的像素)是背景，黑色像素(值为0的像素)是字符区域(涂布有墨水的区域)。
(保密信息16)保密信息16是字符、声音、图像等各种数据。水印引入文件图像合成部13中将该保密信息16作为文件图像15的背景重叠。
图2是示出水印引入文件图像合成部13的处理流程的流程图。
首先，将保密信息16转换成N维码(步骤S101)。N是任意的，本实施方式中为了便于说明，设N＝2。因此，步骤S101中生成的代码为二维码，以0和1的位串表现。该步骤S101中，可以直接对数据进行编码，也可以对数据进行加密之后进行编码。
接着，对码字的各码元分配水印信号(步骤S102)。水印信号通过点(黑像素)的排列来表现出具有任意波长和方向的波。对于水印信号，将在后面叙述。
进一步，在文件图像15上配置与编码得到的数据的位串对应的信号单元(步骤S103)。
说明上述步骤S102中，分配给码字的各码元的水印信号。图3是示出水印信号的一例的说明图。
将水印信号的宽度和高度分别设为Sw、Sh。Sw和Sh可以不同，但本实施例中为了便于说明，设为Sw＝Sh。长度的单位为像素数，图3的例子中Sw＝Sh＝12。这些信号印刷到纸面上时的大小取决于水印图像的分辨率，例如若水印图像为600dpi(dot per inch分辨率的单位，每1英寸的点数)的图像，则图3的水印信号的宽度和高度在印刷文件上为12/600＝0.02(英寸)。
下面，将宽度和高度为Sw、Sh的矩形作为一个信号单位，称为“信号单元”。图3(1)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(3)(arctan是tan的反函数)的方向上较密，波的传播方向为arctan(-1/3)。下面，将该信号单元称为单元A。图3(2)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(-3)的方向上较密，波的传播方向为arctan(1/3)。下面，将该信号单元称为单元B。
图4是从arctan(1/3)的方向看到的图3(1)的像素值的变化的截面图。图4中，排列有点的部分为波的最小值的环(振幅为最大的点)，未排列有点的部分为波的最大值的环。
并且，1个单元中分别存在2个较密地排列有点的区域，因此，该例子中每单元的频率为2。波的传播方向与较密地排列有点的方向垂直，单元A的波相对于水平方向为arctan(-1/3)，单元B的波相对于水平方向为arctan(1/3)。另外，arctan(a)的方向与acrtan(b)的方向垂直时，a×b＝-1。
本实施方式中，对单元A所表现的水印信号分配码元0，对单元B所表现的水印信号分配码元1。并且，将这些称为码元单元。
除了图3(1)、(2)所示的情况之外，水印信号还可以考虑例如图5(3)～(5)所示的点排列。图5(3)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(1/3)方向上较密，波的传播方向为arctan(-3)。下面，将该信号单元称为单元C。
图5(4)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(-1/3)方向上较密，波的传播方向为arctan(3)。下面，将该信号单元称为单元D。图5(5)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(1)的方向上较密，波的传播方向为arctan(-1)。另外，可认为图5(5)中，点间的距离在相对于水平轴的arctan(-1)方向上较密，波的传播方向为arctan(1)。下面，将该信号单元称为单元E。
采用这种方式，除了先前分配的组合之外，还可以考虑多种将码元0和码元1分配而成的单元的组合的图案，所以能够保密将哪个水印信号分配给哪个码元，使得第三者(不正当者)不能简单解读所嵌入的信号。
此外，图2所示的步骤S102中，以四维码对保密信息进行编码的情况下，例如对单元A分配码字的码元0，对单元B分配码元1，对单元C分配码元2，对单元D分配码元3。
图3、图5所示的水印信号的一例中，将1个单元中的点的数量设定为全部相等，所以通过无缝隙地排列这些单元，使表观浓度均匀。因此，可以看似具有单一浓度的灰度图像作为背景嵌入到印刷后的纸面上。
为了显现这种效果，例如，将单元E定义为背景单元(未分配码元的信号单元)，无间隙地排列背景单元，将其作为文件图像15的背景，将码元单元(单元A、单元B)嵌入到文件图像15的情况下，替换将要嵌入的位置的背景单元(单元E)和码元单元(单元A、单元B)。
图6(1)是示出如下情况的说明图将单元E定义为背景单元，无间隙地排列这些背景单元，将其作为文件图像15的背景。图6(2)示出将单元A嵌入图6(1)的背景图像中的一例，图6(3)示出将单元B嵌入图6(1)的背景图像中的一例。本实施方式中，说明了将背景单元作为文件图像15的背景的方法，但也可以通过仅配置码元单元，制作文件图像15的背景。
接着，参照图7，说明将码字的1个码元嵌入到文件图像15的方法。
图7是示出将码元嵌入到文件图像15的方法的一例的说明图。此处，说明例如嵌入“0101”这样的位串的情况。
如图7(1)、(2)所示，重复嵌入相同的码元单元。这是为了防止文件中的字符重叠在所嵌入的码元单元之上时，在信号检测时无法检测，码元单元的重复次数和配置的图案(下面，称为单元图案)为任意的。
即，作为单元图案的一例，可以如图7(1)所示，将重复次数设为4(1个单元图案中存在4个码元单元)，或如图7(2)所示，将重复次数设为2(1个单元图案中存在2个码元单元)，或者，也可以将重复次数设为1(1个单元图案中仅存在1个码元单元)。
并且，图7(1)、图7(2)中对一个码元单元赋予1个码元，但也可以如图7(3)所示，对码元单元的配置图案赋予码元。
1页能够嵌入多少位信息量取决于信号单元的大小、单元图案的大小、以及文件图像的大小。对于文件图像的水平方向和垂直方向上嵌入了多少信号，可以作为已知的信息进行信号检测，也可以根据从输入装置输入的图像的大小和信号单元的大小进行返算。
在1页的水平方向上嵌入Pw个、垂直方向上嵌入Ph个单元图案时，将图像中的任意位置的单元图案表现为U(x，y)、x＝1～Pw、y＝1～Ph，将U(x，y)称为“单元图案矩阵”。并且，将能够嵌入到1页的位数称为“嵌入位数”。嵌入位数为Pw×Ph。
图8是示出将保密信息16嵌入到文件图像15的方法的流程图。此处，说明对1张(1页)文件图像15重复嵌入相同信息的情况。通过重复嵌入相同信息，即使在将文件图像15和保密信息16重叠时，1个单元图案整体被涂损等，导致嵌入信息消失的情况下，也能够取出所嵌入的信息。
首先，将保密信息16转换成N维码(步骤S201)。与图2的步骤S101相同。下面，将进行了编码的数据称为数据码，将通过单元图案的组合表现数据码的部分称为数据码单元Du。
接着，根据数据码的码长(此处为位数)和嵌入数，计算能够对1张图像重复嵌入多少次数据码单元(步骤S202)。本实施方式中，将数据码的码长数据插入到单元图案矩阵的第一行。也可以将数据码的码长设为固定长度，不嵌入码长数据。
将数据码长设为Cn，利用下述式计算嵌入数据码单元的次数Dn。
[A]是不大于A的最大整数。
此处，将余数设为Rn(Rn＝Cn-(Pw×(Ph-1)))时，对单元图案矩阵嵌入与Dn次的数据码单元和数据码的开头Rn位相当的单元图案。其中，余数部分的Rn位也可以不必嵌入。
图9的说明中，将单元图案矩阵的大小设为9×11(11行9列)，将数据码长设为12(图中标有0～11的序号的位置表示数据码的各码字)。
接着，在单元图案矩阵的第一行嵌入码长数据(步骤S203)。图9的例子中，说明了用9位的数据表现码长，仅嵌入1次的例子，但在单元图案矩阵的宽度Pw充分大的情况下，能够采用与数据码相同的方式重复嵌入码长数据。
进一步，在单元图案矩阵的第二行之后，重复嵌入数据码单元(步骤S204)。如图9所示，从数据码的MSB(most significant bit)或LSB(least significant bit)依次沿行方向嵌入。图9的例子中示出将数据码单元设为7次、以及嵌入数据码的开头6位的例子。
数据的嵌入方法可以采用图9所示的沿行方向连续嵌入的方式，也可以采用沿列方向连续嵌入的方式。
以上，说明了水印引入文件图像合成部13中的、文件图像15和保密信息16的重叠。
如上所述，水印引入文件图像合成部13将文件图像15和保密信息16重叠。水印引入文件图像的各像素的值根据文件图像15和保密信息16所对应的像素值的逻辑积运算(AND)计算。即，若文件图像15和保密信息16的某一个为0(黑色)，则水印引入文件图像的像素值为0(黑色)，除此之外为1(白色)。
图10是示出水印引入文件图像的一例的说明图。图11是将图10的局部放大示出的说明图。此处，单元图案使用图7(1)的图案。水印引入文件图像通过输出器件14输出。
以上，说明了水印信息嵌入装置10的动作。
接着，参照图1以及图12～图19，说明水印信息检测装置30的动作。
(水印检测部32)图12是示出水印检测部32的处理流程的流程图。
首先，通过扫描仪等输入器件31将水印引入文件图像输入到计算机的存储器等(步骤S301)。将该图像称为输入图像。输入图像为多值图像，下面作为256灰度的灰度图像说明。并且，输入图像的分辨率(利用输入器件31读入时的分辨率)可以与利用上述水印信息嵌入装置10制作的水印引入文件图像不同，但此处说明与上述水印信息嵌入装置10制作的图像的分辨率相同的情况。而且，说明1个单元图案由1个码元单元构成的情况。
<信号检测滤波工序(步骤S310)>
步骤S310中，对输入图像整体进行滤波处理，进行滤波输出值的计算和滤波输出值的比较。使用如下所示的称为小波滤波器(gabor filter)的滤波器，对输入图像的所有像素，利用滤波器和图像间的卷积(convolution)，计算滤波输出值。
下面，示出小波滤波器G(x，y)，x＝0～gw-1，y＝0～gh-1。gw、gh为滤波器的大小，此处，与上述水印信息嵌入装置10嵌入的信号单元的大小相同。
G(x,y)exp[-π{(x-x0)2A2+(y-y0)2B2}]×exp[-2πi{u(x-x0)+v(y-y0)}]]]>i虚数单位x＝0～gw-1，y＝0～gh-1，x0＝gw/2，y0＝gh/2A水平方向的影响范围，B垂直方向的影响范围tan-1(u/v)波的方向， 频率输入图像中的任意位置的滤波器输出值通过滤波器和图像间的卷积来计算。小波滤波器的情况下，实数滤波器和虚数滤波器(虚数滤波器是位相与实数滤波器偏移半波长那么多的滤波器)，所以将它们的平方平均值设为滤波器输出值。例如，某一像素(x，y)中的亮度值与滤波器A的实数滤波器之间的卷积为Rc，与虚数滤波器之间的卷积为Ic时，滤波器输出值F(A，x，y)利用下述式计算。
F(A,x,y)=Rc2+Ic2]]>
采用上述方式，对与各信号单元对应的全部的滤波器计算滤波器输出值之后，比较各像素中按照上述方式计算出的滤波器输出值，将其中的最大值F(x，y)作为滤波器输出值矩阵存储。并且，将与值最大的滤波器对应的信号单元的序号作为滤波器种类矩阵存储(图13)。具体地说，在某一像素(x，y)中，当F(A，x，y)＞F(B，x，y)时，作为滤波器输出值矩阵的(x，y)的值，设定F(A，x，y)，作为滤波器种类矩阵的(x，y)的值，设定表示信号单元A的“0”(本实施方式中，将信号单元A、B的序号设定为“0”、“1”)。
另外，本实施方式中，滤波器的个数为2个，但在滤波器的个数更多的情况下，只要采用相同的方式存储多个滤波器输出值的最大值和与此时的滤波器对应的信号单元序号即可。
<信号位置检索工序(步骤S320)>
步骤S320中，使用在步骤S310得到的滤波器输出值矩阵，确定信号单元的位置。具体地说，首先，信号单元的大小构成为Sh×Sw时，制作栅格点的垂直方向的间隔为Sh、水平方向的间隔为Sw、栅格点的个数为Nh×Nw的信号位置检索模板(图14)。这样制作的模板的大小为Th(Sh*Nh)×Tw(Sw*Nw)，Nh、Nw只要使用对检索信号单元位置为最佳的值即可。
接着，按照模板大小，分割滤波器输出值矩阵。进一步，在各分割区域中，在不与相邻区域的信号单元重复的范围(水平方向±Sw/2，垂直方向±Sh/2)内，使模板在滤波器输出值矩阵上以像素单位移动，并且使用下述式，求出模板栅格点上的滤波器输出值矩阵值F(x，y)的总和V(图14)，将该总和最大的模板的栅格点设为该区域的信号单元的位置。
V(x,y)=Σu=0Nw-1Σv=0Nh-1F(x+Sw*u,y+Sh*v)]]>Xs-Sw/2＜x＜Xe+Sw/2，Ys-Sh/2+＜y＜Ye+Sh/2(Xs，Ys)分割区域的左上坐标，(Xe，Ye)分割区域的右下坐标上述例子是在步骤S310中对所有像素求出滤波器输出值的情况，进行滤波时，也可以仅对某个一定间隔的像素进行滤波。例如，每隔2个像素进行滤波的情况下，只要将上述的信号位置检索模板的栅格点的间隔设为1/2即可。
<信号码元确定工序(步骤S330)>
在步骤S330中，参照步骤S320中确定的信号单元位置的滤波种类矩阵的值(与滤波器对应的信号单元序号)，从而确定信号单元是A还是B。
将采用上述方式确定的信号单元的判断结果作为码元矩阵存储。
<信号边界确定工序(步骤S340)>
在步骤S320中，无论是否有嵌入信号单元，对像素全面进行滤波处理，所以需要确定哪一部分嵌入有信号单元。此处，步骤S340中，根据码元矩阵，检索预先在嵌入信号单元时确定的图案，从而求出信号边界。
例如，若设定为必须在嵌入有信号单元的边界上嵌入信号单元A，则沿步骤S330中确定的码元矩阵的横方向对信号单元A的数量进行计数，从中心沿上下分别将信号单元A的个数最多的位置设为信号边界的上端/下端。图15的例子中，码元矩阵中的信号单元A以“黑色”(值为“0”)表现，所以通过计算码元矩阵的黑色像素数，能够计数信号单元A的数量，根据其频度分布，能够求出信号边界的上端/下端。左端/右端仅是对单元A的个数进行计数的方向不同，可以采用相同方式求出。
为了求出信号边界，不限于上述方法，只要预先在嵌入侧和检测侧确定能够由码元矩阵检索的图案即可。
接着，返回到图12的流程图，对之后的步骤S305进行说明。步骤S305中，由码元矩阵之中、相当于信号边界内部的部分，还原为原始信息。另外，本实施方式中，1个单元图案由1个码元单元构成，所以单元图案矩阵和码元矩阵等效。
<信息解码工序(步骤S305)>
图16是示出信息还原的一例的说明图。信息还原的步骤如下。
(1)检测嵌入到各单元图案的码元(图16(1))。
(2)连结码元，还原数据码(图16(2))。
(3)对数据码进行解码，取出所嵌入的信息(图16(3))。
图17～图19是示出数据码的还原方法的一例的说明图。还原方法基本上为图8的逆处理。
首先，从单元图案矩阵的第一行取出码长数据部分，得到所嵌入的数据码的码长(步骤S401)。
接着，根据单元图案矩阵的大小和步骤S401中取得的数据码的码长，计算嵌入数据码单元的次数Dn以及余数Rn(步骤S402)。
接着，从单元图案矩阵的第二行之后，采用与步骤S203相反的方法，取出数据码单元(步骤S403)。图18的例子中，从U(1，2)(2行1列)，依次对12个图案单元进行分解(U(1，2)～U(3，3)，U(4，3)～U(6，4)，…)。由于Dn＝7、Rn＝6，12个图案单元(数据码单元)取出7次，作为余数取出6个(相当于数据码单元的上位6个)的单元图案(U(4，11)～U(9，11))。
接着，对步骤S403中取出的数据码单元进行位可靠度运算，从而再构成所嵌入的数据码(步骤S404)。下面，说明位可靠度运算。
如图19所示，将最初从单元图案矩阵的第2行第1列取出的数据码单元标记为Du(1，1)～Du(12，1)，依次标记为Du(1，2)～Du(12，2)…。并且，余数部分设为Du(1，8)～Du(6，8)。位可靠度运算是对各数据码单元的各要素取得多数决定等，确定数据码的各码元的值。由此，即使在因与字符区域重叠或纸面污点等原因，导致不能够根据任意的数据码单元中的任意单元准确进行信号检测的情况下(位反转错误等)，也能够最终准确地还原数据码。
具体地说，例如对于数据码的第1位，在Du(1，1)，Du(1，2)，…Du(1，8)的信号检测结果为1的情况较多时判断为1，0的情况较多时判断为0。同样地数据码的第2位通过Du(2，1)，Du(2，2)，…Du(2，8)的信号检测结果的多数决定来判断，数据码的第12位通过Du(12，1)，Du(12，2)，…Du(12，7)(由于不存在Du(12，8)，所以到Du(12，7)为止)的信号检测结果的多数决定来判断。
此处，说明了重复嵌入数据码的情况，但也可以实现如下的方法对数据进行编码时使用纠错码等，从而不重复数据码单元。
(第一实施方式的效果)如上述说明，根据本实施方式，能够对输入图像全面实施滤波处理，使用信号位置检索模板，求出信号单元的位置，使得滤波器输出值的总和最大，所以即使在因纸张偏歪等导致图像缩放的情况下，也能够准确检测信号单元的位置，能够根据保密信息引入文件，准确地检测保密信息。
(第二实施方式)上述的第一实施方式中，仅由印刷文件检测保密信息。相对于此，第二实施方式中，对第一实施方式追加篡改判断部，利用信号位置检索工序(步骤S320)求出的信号单元位置，比较各信号单元位置上的文件图像(嵌入水印前的图像数据)和输入图像(利用扫描仪等读入了嵌入有水印的印刷文件的图像)的特征量，判断印刷文件的内容是否被篡改。
图20是第二实施方式中的处理结构图。是在第一实施方式的基础上具有篡改判断部33的结构。篡改判断部33中，比较与预先嵌入的文件图像相关的特征量和与输入图像相关的特征量，从而判断印刷文件内容的篡改。
图21示出篡改判断部33的处理流程，图22示出篡改判断部33的处理说明图。
步骤S410中，将与第一实施方式同样地利用扫描仪等输入器件31读入的水印引入文件图像输入到计算机的存储器等中(将该图像称为输入图像)。
<文件图像特征量的提取工序(步骤S420)>
步骤S420中，从水印检测部32的信号解码工序(步骤S305)中解码的数据提取与预先嵌入的文件图像相关的特征量。作为本实施方式中的文件图像特征量，在图22所示的水印引入文件图像中，使用将嵌入有信号单元的区域的左上坐标设为基准点(图22的基准点P)的缩小2值图像。嵌入侧的文件图像为2值图像，所以只进行使用了公知技术的缩小处理即可。并且，使用MR、MMR等2值图像的压缩方法压缩图像数据的数据量之后，使用分配给各码元的信号单元进行嵌入。
<输入图像的2值化处理工序(步骤S430)>
步骤S430中，进行输入图像的2值化处理。本实施方式中，从水印检测部32的信息解码工序(步骤S305)中解码的数据提取与预先嵌入的2值化阈值相关的信息。根据该提取的信息，确定2值化阈值，对输入图像进行2值化。采用与第四实施方式中的信号单元数的情况相同的方式，通过使用纠错码等的任意方法，对与该2值化阈值相关的信息进行编码，使用分配给各码元的信号单元进行嵌入即可。
另外，作为与2值化阈值相关的信息，嵌入时文件图像中包含的黑像素数等为一例。这种情况下，可以如下设定2值化阈值使2值图像的黑像素数与嵌入时文件图像中包含的黑像素一致，该2值图像是通过对归一化为与文件图像相同大小的输入图像进行2值化得到的。
另外，若将文件图像分为若干个区域，对其每个区域嵌入与2值化阈值相关的信息，则也能够对输入图像的区域单位进行2值化处理。通过这样，对输入图像的某个区域施加了大幅篡改，该区域的黑像素与原来的文件图像的黑像素数大不相同，从而不在适当的2值化阈值范围内的情况下，也能够通过参照周边区域的2值化阈值的信息，设定适当的2值化阈值。
图像的2值化处理也可以使用公知技术确定2值化阈值，将输入图像2值化，但也可以通过采用上述方法，不依赖于扫描仪的机种，在水印检测侧制作与嵌入时的文件图像的2值图像大致相同的数据。
<输入图像特征量的提取工序(步骤S440)>
步骤S440中，根据输入图像、水印检测部32的信号位置检索工序(步骤S320)中得到的信号单元位置以及信号边界确定工序(步骤S340)中得到的信号边界，制作与输入图像相关的特征量。具体地说，将信号边界的左上坐标设为基准点(图22的基准点Q)，将多个信号单元作为一个单位进行分割，以该单位求出坐标位置所对应的输入图像的缩小图像。图22中，作为采用上述方式分割的某一区域，将左上坐标(xs，ys)、右下坐标为(xe，ye)的矩形作为例子示出。缩小方法也可以采用与嵌入侧相同的方法。
另外，求出缩小图像的情况下，也可以将信号边界的左上坐标设为基准点(图23的基准点Q)，将多个信号单元作为一个单位分割，以该单位制作与坐标位置对应的输入图像的校正图像之后，缩小该校正图像。
<特征量的比较工序(步骤S450)>
步骤S450中，比较文件图像特征提取工序(步骤S420)和输入图像特征制作工序(步骤S440)中得到的特征，如果不一致，则判断为与该位置对应的印刷文件已被篡改。具体地说，步骤S440中得到的每个信号单元单位的输入图像的缩小2值图像(将图22中的基准点为Q的(xs，ye)-(xs，ye)设为左上/右下顶点的矩形)和与其对应的文件图像特征提取工序(步骤S420)中提取的文件图像的缩小2值图像(将图22中的基准点为P的(xs，ys)-(xs，ye)设为左上/右下顶点的矩形)，判断篡改。例如在比较对象的2个图像中，亮度值不同的图像数量为预定阈值以上时，判断与该信号单元对应的印刷文件被篡改。
另外，上述的实施方式中，作为特征量使用缩小2值图像，但替代此，也可以使用坐标信息和记入到印刷文件的文本数据。该情况下，参照与该坐标信息对应的输入图像的数据，使用公知的OCR技术，对该图像信息进行字符识别，比较该识别结果和文本数据，能够进行篡改判断。
(第二实施方式的效果)如上所述，根据本实施方式，将使用信号位置检索模板来确定的信号单元作为基准，比较与预先嵌入的文件图像相关的特征量和利用扫描仪读入嵌入有保密信息的输入图像的特征量，从而能够检测印刷文件的内容是否被篡改。根据第一实施方式，能够准确地求出信号单位位置，所以只要利用该位置，就可以容易地比较特征量，能够判断印刷文件的篡改。
在上述第一、第二实施方式中，自动检测印刷到纸面上的印字内容有无篡改，确定篡改位置时利用信号单元的位置信息。图24是上述第一、第二实施方式中检测出的信号单元位置。由此，信号单元的位置在输入图像(水印引入文件图像)整体上排列成大致均匀的栅格状的状态下检测出。但是，如图25所示，由于输入图像的旋转或纸的局部偏歪等，会有检测到的信号单元位置在局部不均匀地排列的部分。
这主要依据如下理由。即，上述第一、第二实施方式中检测信号单元位置时，将以缩短处理时间为目的、相隔输入图像的几个像素进行滤波的结果记录到小于输入图像的滤波器输出值矩阵中，确定该滤波器输出值矩阵中的信号单元位置。例如，间隔纵横2个像素进行滤波时，滤波器输出值矩阵为输入图像的纵横2分之1。之后，将信号单元位置单纯放大几倍(相隔2个像素进行滤波时为2倍)，从而将滤波器输出值矩阵上的信号单元位置和输入图像上的位置对应起来。因此，在滤波器输出值矩阵上小的不均匀性在输入图像上以大的不均匀显现。不均匀的部分大时，在比较图像特征上的位置信息上产生偏移，所以不能够准确地进行篡改检测。
因此，下面说明对上述第一、第二实施方式进行改进后能够进一步进行高精度的篡改检测的实施方式。
(第三实施方式)本实施方式由图26所示的水印图像输出部100和图27所示的水印图像输入部200构成。下面，依次进行说明。
(水印图像输出部100)图26是水印图像输出部100的结构图。
如图26所示，水印图像输出部100是将图像110作为输入进行处理的功能部，构成为具备特征图像生成部120和水印信息合成部130。而且，水印图像输出部100输出引入水印的输出图像140。
图像110是对利用文件制作软件等制作的文件数据进行图像化而形成的。特征图像生成部120是生成作为水印嵌入的图像特征数据的功能部。图像特征数据的生成可以采用例如与第一、第二实施方式的水印引入文件图像合成部13相同的方式进行。水印信息合成部130是将图像特征数据作为水印信息嵌入到图像110的功能部。水印信息的嵌入可以采用例如与第一、第二实施方式的水印引入文件图像合成部13相同的方式进行。输出图像140是引入水印的图像。
(水印图像输入部200)
图27是水印图像输入部200的结构图。
如图27所示，水印图像输入部200是将输入图像210作为输入、提取水印信息、校正输入图像的功能部，其构成为具备水印信息提取部220、输入图像变形部230以及篡改判断部240。
输入图像210是利用扫描仪等输入器件对输出图像140或印刷有输出图像140的纸进行图像化而得的。水印信息提取部220是从输入图像提取水印信息、将特征图像250还原的功能部。水印信息的提取可以采用例如与第一、第二实施方式的水印检测部32相同的方式进行。输入图像变形部230是修正输入图像的失真、生成校正图像260的功能部。篡改判断部240是将特征图像250和校正图像260重叠、将差分区域作为篡改检测的功能部。
本实施方式采用上述方式构成。
接着，说明本实施方式的动作。
下面，以不同于上述第二实施方式的部分为中心进行说明。另外，利用水印图像输出部100输出的输出图像140在临时印刷后，利用扫描仪进行图像化，传递给水印图像输入部200。
(水印图像输出部100)在水印输出部100中，与上述第二实施方式不同之处为特征图像生成部120，这就是对于上述第二实施方式的<文件图像特征量的提取工序(步骤S420)>的功能追加。
(特征图像生成部120)图28是水印引入图像的例子。
与上述第二实施方式的<文件图像特征量的提取工序(步骤S420)>相同，将水印引入文件图像的嵌入了信号单元的区域的左上坐标设为基准坐标(0，0)。该例子中，在图像110中设定篡改检测区域，以便在图像110之中仅能够检测重要区域的篡改。
如图28所示，将基准坐标设为原点时的篡改检测区域的左上坐标设为(Ax，Ay)，将篡改检测区域的宽度设为Aw，高度设为Ah。基准坐标是水印区域的左上的坐标。此时，特征图像是从图像110切取了篡改检测区域的图像或将图像110缩小的图像。并且，在水印信息合成部130中，将特征图像和篡改检测区域信息(例如左上坐标、宽度、高度)作为水印信息合成到图像110中。
(水印图像输入部200)水印信息提取部220从输入图像210取出水印信息，将利用水印输出部100嵌入的特征图像250还原。该动作采用与上述第一、第二实施方式相同的方式进行。
(输入图像变形部230)图29是输入图像变形部230的流程图。下面，按照该流程图进行说明。
<信号单元的位置检测(步骤S610)>
图30是将在第一、第二实施方式中检测到的信号单元位置显示到输入图像(水印引入文件图像)210上的图。图30中，将信号单元标记为U(x，y)、x＝1～Wu、y＝1～Hu。U(1，y)～U(Wu，y)被设为位于相同行的信号单元(图30的标号710)，U(x，1)～u(x，Hu)被设为位于相同列的信号单元(图30的标号720)。U(1，y)～U(Wu，y)以及U(x，1)～U(x，Hu)等实际上并不排列在同一直线上，而在上下左右微小地偏移。
进一步，将信号单元U(x，y)的输入图像上的坐标值P标记成为了(Px(x，y)，Py(x，y))、x＝1～Wu、y＝1～Hu(图30的标号730、740、750、760)。它们是相隔纵横N像素(N为自然数)对输入图像进行滤波而得到的。对于该滤波，采用了与第一实施方式中的<信号位置检索工序(步骤S320)>相同的方式进行。P是将信号输出值矩阵中的各信号单元的坐标值单纯地纵横放大N倍的值。
<信号单元位置的线性近似(步骤S620)>
沿行方向、列方向对信号单元的位置进行线性近似。图31是行方向的线性近似的例子。图31中，以直线Lh(y)近似位于相同行的信号单元U(1，y)～U(Wu，y)的位置。近似直线是各信号单元的位置和直线Lh(y)的距离的总和最小的直线。这类直线可以利用例如最小二乘法或主成分分析等一般方法求出。行方向的线性近似对全部的行进行，采用相同方式对全部的列进行列方向的线性近似。
图32是沿行方向、列方向进行线性近似的结果的例子。图32中，将信号单元标记为U(x，y)、x＝1～Wu、y＝1～Hu。Lh(y)是将U(1，y)～U(Wu，y)近似的直线(图32的标号810)，Lv(x)是将U(x，1)～U(x，Hu)近似的直线(图32的标号820)。
<直线的均匀化(equalize)(步骤S630)>
因检测到的信号单元的位置以某种程度聚集而偏移等理由，步骤S620中近似的直线在独立观看时，直线的斜率或位置不均匀。此处，在步骤S630中，校正各个直线的斜率和位置，进行均匀化。
图33是校正行方向的近似直线Lh(y)的斜率的例子。图33(a)为校正前，图33(b)为校正后。将图33(a)中的Lh(y)的斜率设为Th(y)时，Lh(y)的斜率校正为Lh(y)的附近直线的斜率的平均值。具体地说，表示为Th(y)＝AVERAGE(Th(y-Nh)～Th(y+Nh))。其中，AVERAGE(A～B)是计算A～B的平均值的计算式，Nh是任意的自然数。在y-Nh＜1的情况下，设为Th(y)＝AVERAGE(Th(1)～Th(y+Nh))，在y-Nh＞Hu的情况下，设为Th(y)＝AVERAGE(Th(y-Nh)～Th(Hu))。图33是将Nh设为1时的例子，图33(b)是示出利用Lh(y-1)～Lh(y+1)的直线斜率的平均值对Lh(y)进行校正的例子。
图34是校正行方向的近似直线Lh(y)的位置的例子。图34(a)为校正前，图34(b)为校正后。图34(a)中，以如下方式进行校正在垂直方向上设定任意的基准直线1130，将该直线与Lh(y)的交点的y坐标设为Q(y)时，Q(y)成为Lh(y)附近的直线位置的平均。具体地说，Q(y)＝AVERAGE(Q(y-Mh)～Q(y+Mh))。其中，Mh是任意的自然数。但在y-Mh＜1或y+Mh＜Hu的情况下，不进行变更。图34是将Mh设为1时的例子，图34(b)示出利用Lh(y-1)和Lh(y+1)的直线位置的中点(平均)对Lh(y)进行校正的例子。另外，该处理可以省略。
<直线的交点计算(步骤S640)>
计算行方向的近似直线和列方向的近似直线的交点。图35是计算行方向的近似直线Lh(1)～Lh(Hu)和列方向的近似直线Lv(1)～Lv(Wu)的交点的例子。交点的计算采用一般的数学方法来进行。将此处计算出的交点设为校正后的信号单元位置。即，将行方向的近似直线Lh(y)和列方向的近似直线Lv(x)的交点设为信号单元U(x，y)的校正后的位置(Rx(x，y)，Ry(x，y))。例如，将信号单元U(1，1)的校正后的位置设为Lh(1)和Lv(1)的交点。
<制作校正图像(步骤S650)>
参照通过步骤S640计算出的信号单元位置，由输入图像制作校正图像。此处，将印刷水印图像输出部100输出的水印图像时的分辨率设为Dout，将取得输入到水印图像输入部200的图像时的分辨率为Din。并且，将校正图像的大小设为与输入图像相同的倍率。
在水印图像输出部中，在将信号单元的大小设为宽度Sw、高度Sh的情况下，输入图像中的信号单元的宽度成为Tw＝Sw×Din/Dout、高度成为Th＝Sh×Din/Dout。因此，当信号单元的数量在横方向上为Wu个、在纵方向上为Hu个的情况下，校正图像的大小为宽度Wm＝Tw×wu、高度Hm＝Th×Hu。并且，在将校正图像中的任意信号单元U(x，y)的位置设为(Sx(x，y)，Sy(x，y))时，因为制作信号单元均匀排列的校正图像，所以Sx＝Tw×x、Sy＝Th×y成立。另外，最左上的信号单元U(1，1)的位置为(0，0)，该位置成为校正图像的原点。
利用输入图像上的坐标(Xi，Yi)的像素值Vi，求出校正图像上的任意位置(Xm，Ym)的像素值Vm。图36(b)是这些坐标的对应例，在图36(a)中示出输入图像1310，图36(b)示出校正图像1320。使用该图，说明(Xm，Ym)和(Xi，Yi)的关系。
图36(b)的校正图像1320中，在将(Xm，Ym)看作中心时的左上、右上、左下的区域中，将最接近的信号单元分别设为U(x，y)(坐标值为(Sx(x，y)，Sy(x，y))，1360)、U(x+1，y)(1370)、U(x，y+1)(1380)，将与它们的距离分别设为E1、E2、E3(具体地说，x是不大于Xm/Tw+1的最小整数，y是不大于Xm/Tw+1的最小整数)。该情况下，图36(a)的输入图像1310中的U(x，y)(坐标值为(Rx(x，y)，Ry(x，y))，1330)、U(x+1，y)(1340)、U(x，y+1)(1350)与(Xi，Yi)的距离分别为D1、D2、D3，D1～D3之比D1∶D2∶D3与E1∶E2∶E3相等时，通过输入图像1310上的坐标(Xi，Yi)的像素值Vi，求出(Xm，Ym)的像素值Vm。
图37示出这种(Xi，Yi)的具体计算方法。图37(a)的标号1430是将(Xm，Ym)映射到将U(x，y)和U(x+1，y)连接的直线上的点，为Fx＝Xm-Sx(x，y)。并且，标号1440是将(Xm，Ym)映射到将U(x，y)和U(x，y+1)连接的直线上的点，为Fy＝Ym-Sy(x，y)。同样地标号1450是将(Xm，Ym)映射到将U(x，y)和U(x+1，y)连接而得到的直线上的点，为Gx＝Xm-Sx(x，y)。同样地标号1460是将(Xm，Ym)映射到将U(x，y)和U(x，y+1)连接而得到的直线上的点，为Gy＝Ym-Sy(x，y)。在这种情况下，根据Fx/(Rx(x+1，y)-Rx(x，y))＝Ex/Tw，图37(a)的输入图像1410中的Fx为Fx＝Ex/Tw×(Rx(x+1，y)-Rx(x，y))。同样地来说，Fy＝Ey/Th×(Ry(x，y+1)-Ry(x，y))。由此，成为了Xi＝Fx+Rx(x，y)，Yi＝Fy+Ry(x，y)。
由此，在图37(b)的校正图像1420上的任意的点(Xm，Ym)的像素值上设置输入图像上的点(Xi，Yi)的像素值。其中，(Xi，Yi)一般为实数值，所以设为在输入图像上最接近(Xi，Yi)的坐标中的像素值，或根据该附近4个像素的像素值与它们的距离之比，计算像素值。
以上，说明了输入图像变形部230的动作。
(篡改判断部240的动作)图38示出篡改判断的例子。
根据由图38(a)的水印信息还原的特征图像1510、图38(b)的篡改检测信息(由水印信息还原的特征图像的位置信息)1520以及Dout与Din之比，将特征图像放大或缩小Dout/Din倍，重叠在校正图像1530上的Bx，By的位置上。图38中，Bx＝Ax×Din/Dout，By＝Ay×Din/Dout，Bw＝Aw×Din/Dout，Bh＝Ah×Din/Dout。
图38(c)的校正图像1530通过如下方式得到的将利用适当的阈值进行二值化后进行放大或缩小的特征图像(图38(a))以左上与校正图像的(Bx，By)对齐的方式重叠到校正图像上。此时，将2个图像间的差分看作为篡改。
(第三实施方式的效果)如上所述，根据本实施方式，以印刷时嵌入的信号的位置信息为基础，对取入印刷书面的图像进行校正，所以能够根据从印刷物取入的图像，将印刷前的图像无失真或缩放地还原，因此，能够高精度地将这些图像间的位置对应起来，进而能够进行高性能的篡改检测。
以上，参照附图，对本发明的图像处理方法和图像处理装置的优选实施方式进行了说明，但本发明的例子不限于此。显然，只要是本领域的普通技术人员，在权利要求的范围所记载的技术思想的范畴内，能够想到各种变形例或修改例，应当了解这些当然也属于本发明的技术范围。
产业上的可利用性本发明可以用于在对印刷的帐票进行了篡改的情况下、能够在接收到帐票的一方进行篡改验证的图像处理方法和图像处理装置。
权利要求
1.一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置具有检测部，其从将可识别的图案重叠到原始图像上而得到的图案重叠图像中，检测出所述重叠的图案的重叠位置；以及校正图像制作部，其根据检测到的重叠位置信息，制作所述图案重叠图像的校正图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，所述可识别的图案以已知的间隔重叠在所述原始图像的整体上。
3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，所述检测部进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的位置信息的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
4.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，所述检测部进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近的其它水平方向上的直线得到的平均值，将垂直方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近的其它垂直方向上的直线得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
5.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，所述检测部进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的信息位置的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线在垂直方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近的其它水平方向上的直线在垂直方向上的位置得到的平均值，将垂直方向上的近似直线在水平方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近的其它垂直方向上的直线在水平方向上的位置得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
6.根据权利要求3～5中的任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述校正图像制作部采用使得所述检测部检测到的重叠位置以已知间隔在纵方向和横方向上排列的方式制作所述图案重叠图像的校正图像，使所述图案重叠图像变形。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置将所述原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息作为可见或不可见的信息记录到该原始图像上，所述检测部从所述图案重叠图像中取出所述图像特征和所述位置信息，所述图像处理装置还具有篡改判断部，所述篡改判断部对所述取出的图像特征和所述变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
8.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置将所述原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息独立于该原始图像进行保存，所述图像处理装置还具有篡改判断部，所述篡改判断部对所述保存的特征图像和所述变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
9.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括检测步骤，从通过将可识别的图案重叠到原始图像上而得到的图案重叠图像中，检测出所述重叠的图案的重叠位置；以及校正图像制作步骤，根据检测到的重叠位置信息，制作所述图案重叠图像的校正图像。
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述可识别的图案以已知的间隔重叠在所述原始图像的整体上。
11.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，在所述检测步骤中进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的位置信息的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
12.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，在所述检测步骤中进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近的其它水平方向上的直线得到的平均值，将垂直方向上的近似直线的斜率替换为基于该近似直线及其附近的其它垂直方向上的直线得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
13.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，在所述检测步骤中进行如下处理针对从所述图案重叠图像中检测出的可识别的图案的位置信息，对水平方向上排列的信息位置的组进行线性近似，对垂直方向上排列的位置信息的组进行线性近似，将水平方向上的近似直线在垂直方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近的其它水平方向上的直线在垂直方向上的位置得到的平均值，将垂直方向上的近似直线在水平方向上的位置替换为基于该近似直线及其附近的其它垂直方向上的直线在水平方向上的位置得到的平均值，计算水平方向上的近似直线和垂直方向上的近似直线之间的交点，将该交点检测为重叠在所述原始图像上的图案的重叠位置。
14.根据权利要求11～13中的任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述校正图像制作步骤中采用使得所述检测步骤中检测到的重叠位置以已知间隔在纵方向和横方向上排列的方式制作所述图案重叠图像的校正图像，使所述图案重叠图像变形。
15.根据权利要求14所述的图像处理方法，其特征在于，在所述图像处理方法中，将所述原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息作为可见或不可见的信息记录到该原始图像上，在所述检测步骤中，从所述图案重叠图像中取出所述图像特征和所述位置信息，所述图像处理方法还包括篡改判断步骤，在所述篡改判断步骤中对所述取出的图像特征和所述变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
16.根据权利要求14所述的图像处理方法，其特征在于，在所述图像处理方法中，将所述原始图像的任意区域的图像特征及该区域的位置信息独立于该原始图像进行保存，所述图像处理方法还包括篡改判断步骤，在所述篡改判断步骤中对所述保存的特征图像和所述变形后的图案重叠图像的相同位置上的图像特征进行比较，若它们之间存在差异，则判断为篡改。
全文摘要
本发明提供一种可进行高精度的篡改检测的图像处理方法和图像处理装置。水印图像输入部(200)的特征在于，其具有水印信息提取部(220)，其根据将可识别的图案重叠到原始图像上而得到的图案重叠图像，检测所重叠的图案的重叠位置；以及输入图像变形部(230)，其根据检测出的重叠位置信息，制作图案重叠图像(260)的校正图像。由于根据印刷时嵌入的信号的位置信息，对取入了印刷书面的图像进行校正，所以能够由从印刷物取入的图像无失真或缩放地还原印刷前的图像，因此，能够高精度地将这些图像间的位置对应起来，进一步，能够进行高性能的篡改检测。
文档编号H04N1/387GK101032158SQ200580033076
公开日2007年9月5日 申请日期2005年9月22日 优先权日2004年9月29日
发明者须崎昌彦 申请人:冲电气工业株式会社