JP4319157B2 - 画像処理方法、改ざん検出方法、画像処理装置、改ざん検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、印刷物の改ざんを検出する技術および改ざんの検出可能な印刷物を作成する技術に関し、特に、改ざん検出に加えて不正な複写を防止するための複写抑止効果を有する印刷物の作成する技術に関する。

近年、情報セキュリティの意識が高まっており、これとともに印刷物の不正な複写や、記載内容の改ざん、偽造等を防止するための技術が要求されるようになっている。

従来、不正な複写や偽造等を防止するために特殊紙や特殊インクを使用する技術も提案されているが、近年では普通紙や通常のプリンタが普及しているため上記の技術では対処できない。

こような事情から、不法行為等を防止したり、抑止したりする技術が提案されている。たとえば、特許文献１（特開２００２−６２９３４）に記載の「文書画像出力方法及び装置、改ざん判定方法及びシステム、並びに改ざん判定システムの制御用プログラム」には、印刷物に対して施された改ざんを検出するための方法および装置について述べられている。

また、特許文献２（特願平０７−２７１６２９）に記載の「複写防止印刷物およびその製造方法」には、印刷濃度の異なる２種類以上の複写防止用の網点パターンを含む複写防止印刷物およびその製造方法について述べられている。

さらに、特許文献３（特開２００４−１１２６８６）に記載の「画像処理方法、改竄検出方法、画像処理装置、改竄検出装置、画像処理プログラム、改竄検出プログラム及びが像形成媒体」には、改ざんを検出するための情報から生成した画像と主情報の画像と複写検出用の潜像画像とを重ね合わせることで、改ざんを検出可能であるとともに改ざん抑止効果を有する印刷物を作成する方法が述べられている。
特開２００２−６２９３４ 特開２００２−６２９３４ 特願平０７−２７１６２９号

しかし、特許文献１では印刷物の改ざんを検出することはできるが、複写防止の効果を有していないため、複写を抑止することは困難である。

また、特許文献２では、複写の防止に加えて、切り貼りによる改ざんを防止することができるが、文字等を追記するような改ざんを検出することは困難である。

さらに、特許文献３では、主情報の画像と複写検出用の潜像画像に加えて、改ざんを検出するための情報から生成した画像の３つを重ね合わせる必要があり、特に改ざんを検出するための情報から生成した画像を重ね合わせるのにレイアウトの問題が生じる可能性がある。

本発明の目的は、改ざんを検出可能であるとともに複写抑止効果を有する印刷物を作成するための画像処理方法、画像処理装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、複写抑止効果を有する印刷物の改ざんを検出するための改ざん検出方法、改ざん検出装置を提供することにある。

本明細書において、「複写抑止」とは、不正な複写を防止するために、複写した際に消滅する背景ドットパターンと複写しても残存する前景ドットパターンを印刷物に重畳することで、複写したときに文字等を印刷物に浮かび上がらせることである。

複写抑止の効果を有する印刷物の改ざんを検出可能にするためには、複写しても残存する前景ドットパターンを考慮して改ざんを検出するための特徴量を計算する必要がある。

そこで、本発明では、特徴量を算出する前に、前景ドットパターンを処理対象の画像に重畳し、その重畳画像から特徴量を算出する。そして、算出した検出情報を先程の重畳画像に背景ドットパターンを用いて埋め込むことにより、改ざんを検出可能であるとともに改ざん地紋効果を有する印刷物を作成する。

すなわち、本発明の画像処理方法は、
（１）「原画像を取得する原画像取得ステップと、
前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
前記処理対象画像に第１のドットパターンを重畳して第１重畳画像を作成する第１重畳ステップと、
前記第１重畳画像上の前記各領域について特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記第１重畳画像に第２のドットパターンを用いて前記特徴量を埋め込んで第２重畳画像を作成する第２重畳ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。」を要旨とする。

本発明の画像処理方法は、
（２）「さらに処理対象画像特定ステップを有し、
前記処理対象画像特定ステップでは、
操作者により前記処理対象画像となる範囲を特定し、および／または、
前記原画像のうち前記処理対象画像とならない画像を検出し、当該処理対象画像となる範囲を特定する、
ことを特徴とする（１）に記載の画像処理方法。」を要旨とする。

本発明の画像処理方法は、
（３）「前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする（１）または（２）に記載の画像処理方法。」を要旨とする。

本発明の画像処理方法は、
（５）「前記第１のドットパターンは、複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする（１）から（４）の何れかに記載の画像処理方法。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出方法は、
（６）「原画像を取得する原画像取得ステップと、
前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
前記各領域について第１のドットパターンを含む前記処理対象画像の特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する特徴量算出ステップと、
前記処理対象画像に第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量算出ステップにおいて算出した特徴量と前記特徴量抽出ステップにおいて抽出した特徴量とを比較することで前記原画像の改ざんを検出する検出ステップと、
を有することを特徴とする改ざん検出方法。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出方法は、
（７）「さらに処理対象画像特定ステップを有し、
前記処理対象画像特定ステップでは、処理対象画像となる範囲を特定する、
ことを特徴とすることを特徴とする（６）に記載の改ざん検出方法。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出方法は、
（８）「前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする（６）または（７）に記載の改ざん検出方法。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出方法は、
（１０）「前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする（６）から（９）の何れかに記載の改ざん検出方法。」を要旨とする。

本発明の画像処理装置は、
（１１）「原画像を取得する原画像取得手段と、
前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
前記処理対象画像に第１のドットパターンを重畳して第１重畳画像を作成する第１重畳手段と、
前記第１重畳画像上の前記各領域について特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する特徴量算出手段と、
前記第１重畳画像に第２のドットパターンを用いて前記特徴量を埋め込んで第２重畳画像を作成する第２重畳手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。」を要旨とする。

本発明の画像処理装置は、
（１２）「さらに処理対象画像特定手段を備え、
前記処理対象画像特定手段は、
操作者により処理対象画像となる範囲を特定する機能、および／または、
前記原画像のうち前記処理対象画像とならない画像を検出し、当該処理対象画像となる範囲を特定する機能、
を備えたことを特徴とすることを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置。」を要旨とする。

本発明の画像処理装置は、
（１３）「前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする（１１）または（１２）に記載の画像処理装置。」を要旨とする。

本発明の画像処理装置は、
（１５）「前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする（１１）から（１４）の何れかに記載の画像処理装置。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出装置は、
（１６）「処理対象画像取得手段を取得する処理対象画像取得手段と、
前記処理対象画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
前記各領域について第１のドットパターンを含む前記処理対象画像の特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する特徴量算出手段と、
前記処理対象画像に第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
算出した特徴量と抽出した特徴量を比較することで前記処理対象画像の改ざんを検出する検出手段と、
を有することを特徴とする改ざん検出装置。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出装置は、
（１７）「さらに処理対象画像特定手段を備え、
前記処理対象画像特定手段は、処理対象画像となる範囲を特定する機能、
を備えたことを特徴とすることを特徴とする（１６）に記載の改ざん検出装置。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出装置は、
（１８）「前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする（１６）または（１７）に記載の改ざん検出装置。」を要旨とする。

本発明の改ざん検出装置は、
（２０）「前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする（１６）から（１９）の何れかに記載の改ざん検出装置。」を要旨とする。

本発明によれば、改ざんを検出可能であるとともに複写抑止効果を有する印刷物を作成することが可能となる。すなわち、従来、印刷物の改ざん検出技術と複写抑止技術は別々に実現されていたが、本発明では１枚の印刷物に改ざん検出機能と複写抑止効果の機能の両方を持たすことができる。特に、紙面上の複写抑止部分（複写すると文字等が浮かび上がる部分）を改ざん検出の範囲に含めることができる。

以下、本発明の実施形態を詳細に説明する。

図１〜１０により本発明の画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび記録媒体の一実施形態を説明する。

図１は、本発明の画像処理装置の一例を示す機能ブロックである。図１において、画像処理装置１は、原画像取得手段１１、処理対象画像特定手段１２、画像分割手段１３、第１重畳手段１４、特徴量算出手段１５、第２重畳手段１６および印刷手段１７を備えて構成される。

原画像取得手段１１は、図２に例示する原画像Ｏをたとえば、絵柄やテクスチャを含む画像や中間調処理や誤差拡散処理を施された画像（以下、「イメージ画像」と言う）としてスキャナから取得することもできるし、通信装置（後述する図１０（B）の符号２５参照）を介して、他のコンピュータから取得することができる。また、原画像取得手段１１は、原画像Ｏを、メモリ，磁気ディスク，光ディスク，光時期ディスク，フレキシブルディスク等の記憶装置から取得することもできる。

処理対象画像特定手段１２は、原画像取得手段１１により取得した原画像Ｏの全部または一部を処理対象画像Ｇ０とする。処理対象画像特定手段１２は、操作者により原画像Ｏのうち処理対象画像となる範囲を特定する機能（たとえばマウス等の操作により所定範囲を指定する機能）、および原画像Ｏのうち処理対象画像とならない画像領域（上記のイメージ画像）を検出し、当該処理対象画像となる範囲（領域）を特定する機能を備えている。もともと、イメージ画像が存在する個所に第１のドットパターンＰ１を埋め込むとイメージ画像自体が変化してしまうし、また、たとえば手書き等の追記が想定される個所（たとえば契約書の署名や押印がなされる領域、あるいは帳票の文字記載がなされる領域）に第２のドットパターンＰ２を埋め込むと、手書き等の追記がなされた場合には特徴量が消されてしまう（すなわち、特徴量が特定できない）。このため、本実施形態では、処理対象画像特定手段１２は、原画像取得手段１１が取得した原画像Ｏにイメージ画像が含まれない場合には当該原画像Ｏの全部を処理対象画像Ｇ０として特定することができる。もちろん、この場合に、一部の範囲（領域）を処理対象画像Ｇ０として特定することができる。処理対象画像特定手段１２は、原画像取得手段１１が取得した原画像Ｏにイメージ画像が含まれている場合には、当該原画像Ｏの全部を処理対象画像Ｇ０として特定せずに、原画像Ｏのイメージ画像が表示されている領域を除外した領域（原画像Ｏの一部）を処理対象画像Ｇ０として特定することができる。

画像分割手段１３は、処理対象画像Ｇ０を複数の領域に分割する。本実施形態では、図３に示すように、処理対象画像Ｇ０を縦ラインおよび横ラインにより矩形のｎ個の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎに分割している。

第１重畳手段１４は、処理対象画像Ｇ０に、第１のドットパターンＰ１を重畳して図４に示すような第１重畳画像Ｇ１を作成する。第１重畳手段１４は、ｎ個の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎを、図５（Ａ）に示すように、さらに小領域（ここでは、縦４×横４の１６個の小領域。以後、「ブロック」とよぶ）に分割し（図５（Ａ）ではＲ（ｋ）〜Ｒ（ｋ＋８）で示す）、このブロックに図５（Ｂ）に示すような第１のドットパターンＰ１を描画する。第１のドットパターンＰ１は、複写印刷しても残存する程度に大きいドットで構成されるもので、複写印刷した際に抑止文字を浮かび上がらせる。本実施形態では、図５（Ａ）に示したように、第１重畳画像Ｇ１は、画像分割手段１３で分割したブロックにドットを描画することで、図４に示すように、抑止文字「ＣＯＰＹ」を原画像Ｏに重畳している。

特徴量算出手段１５は、第１重畳画像Ｇ１上のｎ個の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎについて、バイナリ符号からなる特徴量を算出する。

図６（A）〜（C）により、領域Ｒ（ｋ）〜Ｒ（ｋ＋８）の特徴量について説明する。ここでは、図６（C）に示すように、特徴量を、偶数を示す符号「０」または奇数を示す符号「１」とするものとする。この符号「０」，「１」は、後述するように第２のドットパターンＰ２により各領域に埋め込まれている
特徴量算出手段１５は、図６（A）に示す第１重畳画像Ｇ１に対して、第１のドットパターンが描画されているブロックおよび文字のストロークを含むブロックの個数が偶数か奇数であるかを算出する。

図６（B）に特徴量が「０」の領域を塗り潰して示す。領域Ｒ（ｋ）では黒画素を含むブロック（第１のドットパターンＰ１が描画されているブロックおよび文字のストロークを含むブロック）は全部で４個であるので特徴量を「０」とする。

領域Ｒ（ｋ＋１）では黒画素を含むブロックは全部で６個であるので特徴量を「０」とする。領域Ｒ（ｋ＋２）では、黒画素を含むブロックは全部で７個であるので特徴量を「１」とする。同様に領域Ｒ（ｋ＋３），Ｒ（ｋ＋４），Ｒ（ｋ＋５），Ｒ（ｋ＋６），Ｒ（ｋ＋７）の特徴量は「１」，「１」，「０」，「０」，「１」，「０」である。

第２重畳手段１６は、第１重畳画像Ｇ１に、第２のドットパターンＰ２を用いて、特徴量を情報として埋め込むことで、第２重畳画像Ｇ２を作成する。第２のドットパターンＰ２は、図７（A），（B）に示すような２種類のドットパターンからなる。各ドットパターンでは、２つのドットの合計面積が、第１のドットパターンＰ１のドット面積と同じ（あるいはほぼ同じ）にしてある。なお、第２のドットパターンＰ１のドット個数、配置等は、図７（A），（B）には限定されない。たとえばブロックの対角線上に斜めに配置されたドットを備えたもの、ドットの形態（典型的には色、あるいは明度）が異なるも使用することができる。これにより、高ビットのバイナリ符号での特徴量の符号化が可能となる。

図８（Ａ）に各領域に第２のドットパターンＰ２が描画された様子を例示し、図８（Ｂ）に各領域のブロックに埋め込まれるドットパターンを明示する。ここでは、図７（A）のドットパターンを特徴量の「０」の領域の空白ブロックに埋め込み、図７（Ｂ）のドットパターンを特徴量の「１」の領域の空白ブロックに埋め込むものとする。

領域Ｒ（ｋ），領域Ｒ（ｋ＋１）では、特徴量が「０」であるので図７（A）のドットパターンを第１のドットパターンＰ１が描画されていないブロックに描画する。

領域Ｒ（ｋ＋２）では、特徴量が「１」であるので図７（Ｂ）のドットパターンを描画する。同様に、領域Ｒ（ｋ＋３），Ｒ（ｋ＋４），Ｒ（ｋ＋５），Ｒ（ｋ＋６），Ｒ（ｋ＋７）に特徴量は「１」，「１」，「０」，「０」，「１」，「０」を表すドットパターンをそれぞれ描画する。

本実施形態では、第２ドットパターンＰ２を用いて第１重畳画像Ｇ１の各領域の特徴量を当該領域内に埋め込んでいるが、たとえば全ての領域の特徴量を紙面全体に分散させて埋め込むようにしてもよい。たとえば、第１重畳画像Ｇ１の全ての空白ブロックに、左上から順に、「０」，「０」，「１」，「１」，「１」，「０」，「０」，「１」，「０」を示すドットパターンを繰り返し埋め込むことができる。この場合、偽造等の不正を防ぐために特徴量を暗号化したり、また抽出精度を高くするために誤り訂正符号で符号化したりするようにしてもよい。もちろん、図７（Ａ），（Ｂ）以外のドットパターン、たとえばブロックの対角線上に斜めに配置されたドットを備えたもの、ドットの形態（典型的には色、あるいは明度）が異なるものを用いたものを使用することができる。これにより、高ビットのバイナリ符号での特徴量の符号化が可能となる。
なお、第２のドットパターンＰ２を赤としておき、黒のイメージ画像が存在する領域の空白ブロック部分に第２のドットパターンＰ２を埋め込むことも可能であるが、本実施形態では、イメージ画像が存在する領域は、処理対象画像には含めないようにしている。

印刷手段１７は、プリンタであり、図９に示すように、原画像Ｏに第２重畳画像Ｇ２が形成された印刷物Ｚを作成する。

以下、画像処理装置１による本発明の画像処理方法を図１０（Ａ）のフローチャートにより説明する。

まず、原画像取得手段１１により原画像Ｏを取得し（原画像取得ステップＳ１１１）、処理対象画像特定手段１２により処理対象画像を特定し（処理対象画像特定ステップＳ１１２）、画像分割手段１３により処理対象画像を複数の領域に分割する（画像分割ステップＳ１１３）。

次に、第１重畳手段１４により、処理対象画像Ｇ０に第１のドットパターンＰ１を重畳して第１重畳画像Ｇ１を作成し（第１重畳ステップＳ１１４）、特徴量算出手段１５により第１重畳画像Ｇ１上の各領域について特徴量を算出する（特徴量算出ステップＳ１１５）。

この後、第２重畳手段１６により、第１重畳画像に第２のドットパターンＰ２を用いて特徴量を埋め込んで第２重畳画像Ｇ２を作成し（第２重畳ステップＳ１１６）。処理対象画像特定ステップＳ１１６では、操作者により処理対象画像となる範囲が特定されるようにしてもよいし、原画像Ｏのうち前記処理対象画像とならない画像（イメージ画像）を検出し、当該処理対象画像となる範囲を処理対象画像として特定することができる。

印刷手段１７は、第２重畳画像Ｇ２を紙に印刷し（印刷ステップＳ１１７）、原画像Ｏに第２重畳画像Ｇ２が形成された印刷物Ｚを作成することができる。

画像処理装置１は、図１０（B）に示すようにＣＰＵ２1と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、外部記憶装置２４と、通信装置２５と、印刷装置２６とを備えている。図１０（B）では、ＲＯＭ２２には、各ステップを実行するプ原画像取得プログラム、処理対象画像特定プログラム、画像分割プログラム、第１重畳プログラム、特徴量算出プログラム、第２重畳プログラム、印刷プログラムが格納されている。上記プログラムは、ＣＤＲＯＭ等の外部記憶装置２４の記憶媒体に格納することができる。なお、ＲＡＭ２３はＣＰＵ２1の作業領域であり、印刷装置２６は印刷手段１７に対応する。

図１１〜図１５により本発明の改ざん検出方法、改ざん検出装置、改ざん検出プログラムおよび記録媒体の一実施形態を、画像処理装置１により作成された印刷物Ｚの改ざんを検出する場合を例に説明する。

図１１は、本発明の改ざん検出装置の一例を示す機能ブロックである。図１１において、改ざん検出装置３は、処理対象画像取得手段３１、処理対象画像特定手段３２、画像分割手段３３、特徴量算出手段３４、特徴量抽出手段３５および検出手段３６、印刷手段３７、警報手段３８を備えて構成される。

処理対象画像取得手段３１は、スキャナ（典型的には、複写機に搭載されたスキャナ）等であり、改ざんされた印刷物Ｚ′を処理対象画像Ｑとして読み取ることができる。ここで、印刷物Ｚ′は画像処理装置１により印刷された印刷物Ｚを改ざんしたものである。本実施形態では、印刷物Ｚの「商標」を「意匠」に改ざんした例を示す。

処理対象画像特定手段３２は、処理対象画像Ｑとなる範囲を特定する機能を備えている。第１のドットパターンＰ１は複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンＰ２は複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されている。特定部分の改ざんの検出を行いたい場合には、処理対象画像特定手段３２により処理範囲を限定できる。

画像分割手段３３は、印刷物Ｚ′の全部または一部を処理対象画像Ｑとし、この処理対象画像Ｑを複数の領域に分割する。この複数の領域は、画像処理装置１の画像分割手段１３による分割領域と同じであり、図１２に示すように、処理対象画像Ｑを縦ラインおよび横ラインにより矩形のｎ個の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎに分割している。

特徴量算出手段３４は、領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎについて第１のドットパターンを含む処理対象画像Ｑの特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する。すなわち、特徴量算出手段３４は、ｎ個の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎを、さらに縦４×横４の１６個のブロックに分割し、このブロックのうちドットパターンＰ１や文字の一部が描画されていないブロックの特徴量を算出する（すなわち、第２のドットパターンＰ２は無視して特徴量を算出する）。

この方法としては、処理対象画像に平滑化処理を施して第２ドットパターンＰ２のみを除去し、実施形態１で説明した作成時と同様に特徴量を算出することが考えられる。また、テンプレートマッチング等で第２のドットパターンＰ２が描画されているブロックを見つけ、特徴量を算出する際にはそのブロックは黒画素を含まないものとみなす方法も考えられる。ここでは図１３に示すように、平滑化処理を施した（すなわち、第２のドットパターンＰ２を除去した）画像ｈ１から特徴量を算出する場合を説明する。

図１４（Ａ−１），（Ａ−２）に示すように、画像ｈ１の各領域ごとに、第１のドットパターンＰ１が描画されているブロックおよび文字のストロークを含むブロックに基づき特徴量を求める。

図１４（Ａ−１）の「意匠」部分における、領域Ｒ（ｒ）には黒画素を含むブロックは１個あるので特徴量は「１」となる。また領域Ｒ（ｒ＋１）には黒画素を含むブロックが４個あるので特徴量は「０」となる。同様に領域Ｒ（ｒ＋２），Ｒ（ｒ＋３），Ｒ（ｒ＋４），Ｒ（ｒ＋５），Ｒ（ｒ＋６），Ｒ（ｒ＋７），Ｒ（ｒ＋８）の特徴量は、「１」，「０」，「１」，「０」，「０」，「０」，「０」となる。

特徴量抽出手段３５は、画像ｈ１に第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出する。特徴量抽出手段３５では、画像ｈ１に第２のドットパターンＰ２を用いて埋め込まれている特徴量を抽出する。実際には、テンプレートマッチング等を利用して各領域内に埋め込まれている第２のドットパターンＰ２の種類を識別することで、領域の特徴量を抽出する。図１４（Ｂ−１），（Ｂ−２）に、「意匠」部分の画像および、もともと各領域Ｒ（ｒ）〜Ｒ（ｒ＋８）に埋め込まれていた特徴量を示す。

検出手段３６は、算出した特徴量と抽出した特徴量を比較することで処理対象画像Ｑの改ざんを検出することができる。検出手段３６では、特徴量算出手段３４により算出した特徴量（図１４（Ａ−２））と特徴量抽出手段３５により印刷物から抽出した特徴量（図１４（Ｂ−２））とを比較することで改ざんの検出を行う。

改ざんが行われていなければ両方の特徴量は一致し、改ざんが行われていれば２つの特徴量に違いが生じる。本実施形態では、Ｒ（ｒ＋８），Ｒ（ｒ＋６），Ｒ（ｒ＋８）の特徴量が、異なるので処理対象画像Ｚ′は、改ざんされたものであることがわかる。

改ざん検出装置３は、複写印刷時に改ざんを検出するとともに、印刷手段３７により、複写物に第１のドットパターンＰ１からなる文字（「ＣＯＰＹ」）印刷する。すなわち、第２のドットパターンＰ２は印刷されないので、印刷物には抑止文字である「ＣＯＰＹ」が顕在化して表示される。

警報手段３８は、改ざんがあったときは、警告音声を発生させ、または画面に警告表示を行い、またはオンラインでの他のコンピュータへの通知を行うことができる。さらに、複写履歴を所定の記憶装置に保存しておくことができる。

以下、改ざん検出装置３による本発明の改ざん検出方法を説明する。

まず、処理対象画像取得手段３１により処理対象画像Ｑを取得し（処理対象画像取得ステップＳ２１１）、処理対象画像特定手段３１により処理対象画像Ｑを特定する（処理対象画像特定ステップＳ２１２）。

この処理対象画像Ｑは、操作者によりその範囲が特定されるようにしてもよいし、原画像Ｏのうち前記処理対象画像とならない画像（イメージ画像）を検出し、当該処理対象画像となる範囲を処理対象画像Ｑとして特定することができる。

画像分割手段３３により処理対象画像Ｑの全部または一部を処理対象画像とし、処理対象画像を複数の領域に分割する（画像分割ステップＳ２１３）。

次に、特徴量算出手段３４により、領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・，Ｒｎについて第１のドットパターンを含む処理対象画像Ｑの特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する（特徴量算出ステップＳ２１４）。

この後、特徴量抽出手段３５により、処理対象画像Ｑに第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出し（特徴量抽出ステップＳ２１５）、検出手段３６により算出した特徴量と抽出した特徴量を比較することで処理対象画像Ｑの改ざんを検出する（検出ステップＳ２１６）。

この後、警報手段３８により、警告を発する（警告ステップＳ２１７）。

改ざん検出装置３は、図１５に示すようにＣＰＵ４1と、ＲＯＭ４２と、ＲＡＭ４３と、外部記憶装置４４と、通信装置４４と、印刷装置４６とを備えている。図１５では、ＲＯＭ４３には、各ステップを実行するプ処理対象画像取プログラム、画像分割プログラム、特徴量算出プログラム、特徴量抽出プログラム、検出手段プログラム、印刷プログラム等が格納されている。上記プログラムは、記録媒体にＣＤＲＯＭ等の記録媒体に格納することができる。

本発明の画像処理装置の一例を示す機能ブロックである。 本発明における画像処理装置の処理対象となる原画像Ｏを示す図である。 本発明における処理対象画像を縦ラインおよび横ラインにより矩形の領域に分割した例を示す図である。 本発明における第１重畳画像を示す図である。 第１重畳手段により処理対象画像を複数の領域に分割した例を示す図である。 （A）は特徴量算出手段による算出結果を示す図、（B）は特徴量が「０」の領域を塗り潰して示す図、（C）は特徴量を値で示す図である。 （A），（B）は特徴量の埋込みに使用されるドットパターンの例を示す図である。 特徴量が埋め込んまれた第２重畳画像Ｇ２を示す図である。 原画像Ｏに第２重畳画像Ｇ２が形成された印刷物Ｚを示す図である。 （A）は本発明の画像処理方法の処理を示すフローチャート、（B）は画像処理装置のハードウェアブロック図である。 本発明の改ざん検出装置の一例を示す機能ブロックである。 改ざん検出装置の処理対象画像を縦ラインおよび横ラインにより矩形のｎ個の領域に分割した様子を示す図である。 処理対象画像に平滑化処理を施した（すなわち、第２のドットパターンＰ２を除去した）画像を示す図である。 （Ａ−１），（Ａ−２）は各領域ごとに、第１のドットパターンが描画されているブロックおよび文字のストロークを含むブロックに基づき特徴量を求める場合の説明図、（Ｂ−１），（Ｂ−２）は、に、もともと各領域に埋め込まれていた特徴量を示す図である。 改ざん検出装置のソフトウェアブロック図（Ａ）及びハードウェアブロック図（Ｂ）である。

符号の説明

１ 画像処理装置
３ 改ざん検出装置
１１ 原画像取得手段
１２ 処理対象画像特定手段
１３ 画像分割手段
１４ 第１重畳手段
１５ 特徴量算出手段
１６ 第２重畳手段
１７ 印刷手段
２１，４１ ＣＰＵ
２２，４２ ＲＯＭ
２３，４３ ＲＡＭ
２４，４４ 外部記憶装置
２５，４５ 通信装置
２６，４６ 印刷装置
３１ 処理対象画像取得手段
３２ 処理対象画像特定手段
３３ 画像分割手段
３４ 特徴量算出手段
３５ 特徴量抽出手段
３６ 検出手段
３７ 印刷手段
３８ 警報手段

Claims (16)

1. 原画像を取得する原画像取得ステップと、
   前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
   前記処理対象画像に第１のドットパターンを重畳して第１重畳画像を作成する第１重畳ステップと、
   前記第１重畳画像上の前記各領域について特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
   前記第１重畳画像に第２のドットパターンを用いて前記特徴量を埋め込んで第２重畳画像を作成する第２重畳ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. さらに処理対象画像特定ステップを有し、
   前記処理対象画像特定ステップでは、
   操作者により前記処理対象画像となる範囲を特定し、および／または、前記原画像のうち前記処理対象画像とならない画像を検出し、当該処理対象画像となる範囲を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
4. 前記第１のドットパターンは、複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の画像処理方法。
5. 原画像を取得する原画像取得ステップと、
   前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
   前記各領域について第１のドットパターンを含む前記処理対象画像の特徴量（バイナリ符号からなる特徴量）を算出する特徴量算出ステップと、
   前記処理対象画像に第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記特徴量算出ステップにおいて算出した特徴量と前記特徴量抽出ステップにおいて抽出した特徴量とを比較することで前記原画像の改ざんを検出する検出ステップと、
   を有することを特徴とする改ざん検出方法。
6. さらに処理対象画像特定ステップを有し、
   前記処理対象画像特定ステップでは、処理対象画像となる範囲を特定することを特徴とすることを特徴とする請求項５に記載の改ざん検出方法。
7. 前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする請求項５または６に記載の改ざん検出方法。
8. 前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする請求項５から７の何れかに記載の改ざん検出方法。
9. 原画像を取得する原画像取得手段と、
   前記原画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
   前記処理対象画像に第１のドットパターンを重畳して第１重畳画像を作成する第１重畳手段と、
   前記第１重畳画像上の前記各領域について特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記第１重畳画像に第２のドットパターンを用いて前記特徴量を埋め込んで第２重畳画像を作成する第２重畳手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
10. さらに処理対象画像特定手段を備え、
    前記処理対象画像特定手段は、
    操作者により前記処理対象画像となる範囲を特定する機能、および／または、前記原画像のうち前記処理対象画像とならない画像を検出し、当該処理対象画像となる範囲を特定する機能、
    を備えたことを特徴とすることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理装置。
12. 前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする請求項９から１１の何れかに記載の画像処理装置。
13. 処理対象画像を取得する処理対象画像取得手段と、
    前記処理対象画像の全部または一部を処理対象画像とし、当該処理対象画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
    前記各領域について第１のドットパターンを含む前記処理対象画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    前記処理対象画像に第２のドットパターンを用いて埋め込まれている特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
    算出した特徴量と抽出した特徴量を比較することで前記処理対象画像の改ざんを検出する検出手段と、
    を有することを特徴とする改ざん検出装置。
14. さらに処理対象画像特定手段を備え、
    前記処理対象画像特定手段は、処理対象画像となる範囲を特定する機能を備えたことを特徴とすることを特徴とする請求項１３に記載の改ざん検出装置。
15. 前記特徴量は、バイナリ符号からなることを特徴とする請求項１３または１４に記載の改ざん検出装置。
16. 前記第１のドットパターンは複写した際に残存する程度に大きいドットで構成され、かつ第２のドットパターンは複写した際に消失する程度に小さいドットで構成されていることを特徴とする請求項１３から１５の何れかに記載の改ざん検出装置。

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