JP4298588B2 - 情報検出装置および情報検出方法 - Google Patents
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Description
本発明が対象とする文書画像への情報埋め込み・検出に関する分野では、次のような従来技術が存在する。
また特開2002−232679「画像処理方法及び装置及びコンピュータプログラム及び記憶媒体」は、隣接する文字間隔の和と差の比率の量子化を用いて情報の埋め込みを行うものである。
本発明は、文字領域を有する文書画像に対し、人間が視認できない、もしくは視認が困難な形での埋め込まれている情報を適切に検出することができる情報検出装置および情報検出方法を提供することを目的としている。
〔情報埋め込み・検出方法〕
まず、本発明の情報埋め込み方法、情報検出方法について説明する。
<情報埋め込み>
図1に本発明の実施形態における情報埋め込み方法のフロー図を示す。この情報埋め込み方法は、以下のステップによって実現される。
<情報検出>
次に、図2に本発明の実施形態における情報検出方法のフロー図を示す。この情報検出方法は、以下のステップによって実現される。
処理ステップS208では、すべての小領域での情報の判別を終えたか否かを判定し、すべて小領域での判別を終えていれば処理ステップS209へ進み、まだ判別を終えていない小領域があれば処理ステップS204へ進む。
処理ステップS209では、検出された情報を出力する。ディスプレイ上への表示、ファイル保存、印刷などを行うことができる。
<特徴量の補正関数の同定>
処理ステップS205で使用する補正関数の同定法について述べる。この補正関数は画像読み取りに使用するスキャナごとに算出する。一度同定した補正関数はその後の情報検出ステップにおいて、読み取り機器に極めて大きな特性の変化が起こらない限り、永続的に使用することができる。図3にそのフロー図を示し、以下個々のステップについて説明する。
処理ステップS304では、処理ステップ104と同様の方法により小領域の特徴量の抽出を行う。
〔情報埋め込み・検出装置〕
以上で述べた情報埋め込み方法、検出方法を実現する装置の例を図10に示す。
CPU 702は
103 ハードディスク
104 リムーバル記録媒体
105 RAM
106 ドライバ
107 スキャナ
108 プリンタ
109 モニタ
110 キーボード/マウス
Claims (2)
- 情報が埋め込まれた文書画像をスキャナで読み取り、その読取文書画像に埋め込まれた情報を検出する情報検出装置であって、
任意の特徴量が設定された試験画像を前記スキャナで読み取り、その読み込まれた画像データの特徴量の値と、前記試験画像における設定値との対応関係から補正関数を同定する補正関数同定手段と、
前記補正関数同定手段が同定した補正関数を、前記スキャナの識別情報と関連付けて記憶する補正関数記憶手段と、
前記文書画像中の文字領域を検出する文字領域検出手段と、
検出された文字領域を複数の小領域に分割する文字領域分割手段と、
前記小領域の特徴量と抽出する特徴量抽出手段と、
前記文書情報を読み取ったスキャナの識別情報に関連付けて前記補正関数記憶手段に記憶されている補正関数を読み出し、その読み出した補正関数を用いて、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を補正する補正演算手段と、
前記補正演算手段により補正された特徴量と、擬似乱数列から決定される値とを比較して、前記小領域に埋め込まれた情報の値を判定する情報値判定手段とを備えたことを特徴とする情報検出装置。 - 情報が埋め込まれた文書画像をスキャナで読み取り、その読取文書画像に埋め込まれた情報を検出する情報検出方法であって、
任意の特徴量が設定された試験画像を前記スキャナで読み取り、その読み込まれた画像データの特徴量の値と、前記試験画像における設定値との対応関係から補正関数を同定する補正関数同定ステップと、
前記補正関数同定ステップが同定した補正関数を、前記スキャナの識別情報と関連付けて記憶する補正関数記憶ステップと、
前記文書画像中の文字領域を検出する文字領域検出ステップと、
検出された文字領域を複数の小領域に分割する文字領域分割ステップと、
前記小領域の特徴量と抽出する特徴量抽出ステップと、
前記文書情報を読み取ったスキャナの識別情報に関連付けて前記補正関数記憶ステップに記憶されている補正関数を読み出し、その読み出した補正関数を用いて、前記特徴量抽出ステップが抽出した特徴量を補正する補正演算ステップと、
前記補正演算ステップにより補正された特徴量と、擬似乱数列から決定される値とを比較して、前記小領域に埋め込まれた情報の値を判定する情報値判定ステップとを備えたことを特徴とする情報検出方法。
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