JP4709090B2 - 画像処理装置及び画像処理装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、紙指紋情報（以下では、紙指紋情報のことを紙紋とも称する）情報を取り扱うことができる画像処理装置及び画像処理装置の制御方法及びプログラムに関する。

紙は、太さ２０〜３０ミクロン程度の植物繊維がからまってできている。そのからまりにより、ランダムなパターンを作り出されている。このランダムなパターンは、指紋と同じように、紙一枚一枚で異なっています。このような紙上のランダムなパターンを紙指紋情報と呼びます。

紙指紋情報は紙一枚一枚で違っているため、「私の発行した原本は、この紙指紋情報を有する紙だ」と登録しておくと、後で紙が「原本」なのか「偽物」なのかを区別する時に便利である。なお、「偽物」には、「原本の複写物」も当然含まれることになる。

特許文献１は、原本を作成する際に、原本となる用紙に付されたマークを基準位置として、その基準位置から所定距離離れた領域を紙指紋情報取得領域として設定する技術を開示しています。また、この文献は、設定された紙指紋情報取得領域から紙指紋情報を取得することも開示しています。さらに、当該取得した紙指紋情報を符号化して符号画像を生成し、当該生成された符号画像を上記原本となる用紙に印刷する技術も開示しています。

また、特許文献２では、その段落５８に以下の記載がある。即ち、印刷データに基づいて記録用紙２２のうちトナー等が付着されない範囲を判断し、当該判断した範囲内に紙指紋情報取得領域を設定することが望ましいという記載がある。
特開２００４−１１２６４４ 特開２００５−０３８３８９

特許文献１の技術を用いて、紙指紋情報取得領域を設定したとする。すると、紙指紋情報を取得できないベタ黒の領域が紙指紋情報取得領域として設定される可能性がある。このように、紙指紋情報を取得できない（取得したとしても、照合時に失敗する）ベタ黒の領域が紙指紋情報取得領域として設定されるのは、一つの課題である。

また、特許文献２の技術を用いて、紙指紋情報取得領域を設定したとすると、真っ白な領域が紙指紋情報取得領域として設定されてしまうという別の課題が生じる。真っ白な領域は、不心得者に切り取られ、他の紙に貼り付けられる可能性がある。他の紙に貼り付けられてしまうと、当然、上記他の紙が原本として認識されてしまうことになる。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、適切な領域から紙指紋情報を取得する画像処理装置を提供するところにある。

上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は以下の特徴を有する。即ち、画像データがシートに印刷される際に第１の面積率より低く、かつ、第２の面積率より高い面積率でドットが打たれる領域を特定する特定手段と、前記シート上の前記特定手段で特定された領域から紙指紋情報を取得する取得手段とを有し、前記第１の面積率は、前記第２の面積率より高く、前記第１の面積率は黒ベタ領域に打たれているドットの面積率を示し、前記第２の面積率は白紙領域に打たれているドットの面積率を示すという特徴を有する。

本発明により、適切な領域から紙指紋情報を取得することができる。

以下では、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。

＜印刷システム（図１）＞
続いて、実施例１について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施形態に係る印刷システムの構成を示すブロック図である。このシステムではホストコンピュータ４０及び３台の画像形成装置（１０，２０，３０）がＬＡＮ５０に接続されているが、本発明における印刷システムにおいては、これらの接続数に限られることはない。また、本実施例では接続方法としてＬＡＮを適用しているが、これに限られることはない。例えば、ＷＡＮ（公衆回線）などの任意のネットワーク、ＵＳＢなどのシリアル伝送方式、セントロニクスやＳＣＳＩなどのパラレル伝送方式なども適用可能である。

ホストコンピュータ（以下、ＰＣと称する）４０はパーソナルコンピュータの機能を有している。このＰＣ４０はＬＡＮ５０やＷＡＮを介してＦＴＰやＳＭＢプロトコルを用いファイルを送受信したり電子メールを送受信したりすることができる。またＰＣ４０から画像形成装置１０、２０、３０に対して、プリンタドライバを介した印字命令を行うことが可能となっている。

画像形成装置１０と２０は同じ構成を有する装置である。画像形成装置３０はプリント機能のみの画像形成装置であり、画像形成装置１０や２０が有するスキャナ部を有していない。以下では、説明の簡単のために、画像形成装置１０、２０のうちの画像形成装置１０に注目して、その構成を詳細に説明する。

画像形成装置１０は、画像入力デバイスであるスキャナ部１３、画像出力デバイスであるプリンタ部１４、画像形成装置１０全体の動作制御を司るコントローラ１１、ユーザインターフェース（ＵＩ）である操作部１２から構成される。

＜画像形成装置１０（図２）＞
画像形成装置１０の外観を図２に示す。スキャナ部１３は、複数のＣＣＤを有している。この各ＣＣＤの感度が夫々異なっていると、たとえ原稿上の各画素の濃度が同じであったとしても、各画素が夫々違う濃度であると認識されてしまう。そのため、スキャナ部では、最初に白板（一様に白い板）を露光走査し、露光走査して得られた反射光の量を電気信号に変換してコントローラ１１に出力している。なお、後述するように、コントローラ１１内のシェーディング補正部５００は、各ＣＣＤから得られた電気信号を元に、各ＣＣＤの感度の違いを認識している。そして、この認識された感度の違いを利用して、原稿上の画像をスキャンして得られた電気信号の値を補正している。さらに、シェーディング補正部５００は、後述するコントローラ１１内のＣＰＵ３０１からゲイン調整の情報を受取ると、当該情報に応じたゲイン調整を行う。ゲイン調整は、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を、どのように０〜２５５の輝度信号値に割り付けるかを調整するために用いられる。このゲイン調整により、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を高い輝度信号値に変換したり、低い輝度信号値に変換したりすることができるようになっている。続いて、この原稿上の画像をスキャンする構成について説明する。

スキャナ部は、原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をＣＣＤに入力することで画像の情報を電気信号に変換する。さらに電気信号をＲ，Ｇ，Ｂ各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとしてコントローラ１１に対して出力する。

なお、原稿は原稿フィーダ２０１のトレイ２０２にセットされる。ユーザが操作部１２から読み取り開始を指示すると、コントローラ１１からスキャナ部１３に原稿読み取り指示が与えられる。スキャナ部１３は、この指示を受けると原稿フィーダ２０１のトレイ２０２から原稿を１枚ずつフィードして、原稿の読み取り動作を行う。なお、原稿の読み取り方法は原稿フィーダ２０１による自動送り方式ではなく、原稿を不図示のガラス面上に載置し露光部を移動させることで原稿の走査を行う方法であってもよい。

プリンタ部１４は、コントローラ１１から受取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。なお、本実施例において画像形成方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式となっているが、本発明はこれに限られることはない。例えば、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に印字するインクジェット方式などでも適用可能である。また、プリンタ部１４には、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きを選択可能とする複数の用紙カセット２０３、２０４、２０５が設けられている。排紙トレイ２０６には印字後の用紙が排出される。

＜コントローラ１１の詳細説明（図３）＞
図３は、画像形成装置１０のコントローラ１１の構成をより詳細に説明するためのブロック図である。

コントローラ１１はスキャナ部１３やプリンタ部１４と電気的に接続されており、一方ではＬＡＮ５０やＷＡＮ３３１を介してＰＣ４０や外部の装置などと接続されている。これにより画像データやデバイス情報の入出力が可能となっている。

ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３に記憶された制御プログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御すると共に、コントローラ内部で行われる各種処理についても統括的に制御する。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するためのシステムワークメモリであり、かつ画像データを一時記憶するためのメモリでもある。このＲＡＭ３０２は、記憶した内容を電源ｏｆｆ後も保持しておくＳＲＡＭ及び電源ｏｆｆ後には記憶した内容が消去されてしまうＤＲＡＭにより構成されている。ＲＯＭ３０３には装置のブートプログラムなどが格納されている。ＨＤＤ３０４はハードディスクドライブであり、システムソフトウェアや画像データを格納することが可能となっている。

操作部Ｉ／Ｆ３０５は、システムバス３１０と操作部１２とを接続するためのインターフェース部である。この操作部Ｉ／Ｆ３０５は、操作部１２に表示するための画像データをシステムバス３１０から受取り操作部１２に出力すると共に、操作部１２から入力された情報をシステムバス３１０へと出力する。

ＮｅｔｗｏｒｋＩ／Ｆ３０６はＬＡＮ５０及びシステムバス３１０に接続し、情報の入出力を行う。Ｍｏｄｅｍ３０７はＷＡＮ３３１及びシステムバス３１０に接続しており、情報の入出力を行う。２値画像回転部３０８は送信前の画像データの方向を変換する。２値画像圧縮・伸張部３０９は、送信前の画像データの解像度を所定の解像度や相手能力に合わせた解像度に変換する。なお圧縮及び伸張にあたってはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨなどの方式が用いられる。画像バス３３０は画像データをやり取りするための伝送路であり、ＰＣＩバス又はＩＥＥＥ１３９４で構成されている。

スキャナ画像処理部３１２は、スキャナ部１３からスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受取った画像データに対して、補正、加工、及び編集を行う。なお、スキャナ画像処理部３１２は、受取った画像データがカラー原稿か白黒原稿かや、文字原稿か写真原稿かなどを判定する。そして、その判定結果を画像データに付随させる。こうした付随情報を属性データと称する。このスキャナ画像処理部３１２で行われる処理の詳細については後述する。

圧縮部３１３は画像データを受取り、この画像データを３２画素ｘ３２画素のブロック単位に分割する。なお、この３２×３２画素の画像データをタイルデータと称する。図４は、このタイルデータを概念的に表している。原稿（読み取り前の紙媒体）において、このタイルデータに対応する領域をタイル画像と称する。なおタイルデータには、その３２×３２画素のブロックにおける平均輝度情報やタイル画像の原稿上の座標位置がヘッダ情報として付加されている。さらに圧縮部３１３は、複数のタイルデータからなる画像データを圧縮する。伸張部３１６は、複数のタイルデータからなる画像データを伸張した後にラスタ展開してプリンタ画像処理部３１５に送る。

プリンタ画像処理部３１５は、伸張部３１６から送られた画像データを受取り、この画像データに付随させられている属性データを参照しながら画像データに画像処理を施す。画像処理後の画像データは、プリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１４に出力される。このプリンタ画像処理部３１５で行われる処理の詳細については後述する。

画像変換部３１７は、画像データに対して所定の変換処理を施す。この処理部は以下に示すような処理部により構成される。

伸張部３１８は受取った画像データを伸張する。圧縮部３１９は受取った画像データを圧縮する。回転部３２０は受取った画像データを回転する。変倍部３２１は受取った画像データに対し解像度変換処理（例えば６００ｄｐｉから２００ｄｐｉ）を行う。色空間変換部３２２は受取った画像データの色空間を変換する。この色空間変換部３２２は、マトリクス又はテーブルを用いて公知の下地飛ばし処理を行ったり、公知のＬＯＧ変換処理（ＲＧＢ→ＣＭＹ）を行ったり、公知の出力色補正処理（ＣＭＹ→ＣＭＹＫ）を行ったりすることができる。２値多値変換部３２３は受取った２階調の画像データを２５６階調の画像データに変換する。逆に多値２値変換部３２４は受取った２５６階調の画像データを誤差拡散処理などの手法により２階調の画像データに変換する。

合成部３２７は受取った２つの画像データを合成し１枚の画像データを生成する。なお、２つの画像データを合成する際には、合成対象の画素同士が持つ輝度値の平均値を合成輝度値とする方法や、輝度レベルで明るい方の画素の輝度値を合成後の画素の輝度値とする方法が適用される。また、暗い方を合成後の画素とする方法の利用も可能である。さらに合成対象の画素同士の論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算などで合成後の輝度値を決定する方法なども適用可能である。これらの合成方法はいずれも周知の手法である。間引き部３２６は受取った画像データの画素を間引くことで解像度変換を行い、１／２，１／４，１／８などの画像データを生成する。移動部３２５は受取った画像データに余白部分をつけたり余白部分を削除したりする。

ＲＩＰ３２８は、ＰＣ４０などから送信されたＰＤＬコードデータを元に生成された中間データを受取り、ビットマップデータ（多値）を生成する。

＜スキャナ画像処理部３１２の詳細説明（図５）＞
図５にスキャナ画像処理部３１２の内部構成を示す。
スキャナ画像処理部３１２はＲＧＢ各８ｂｉｔの輝度信号からなる画像データを受取る。

シェーディング補正部５００は、この輝度信号に対してシェーディング補正する。シェーディング補正とは、上述したように、ＣＣＤの感度のばらつきによって原稿の明るさが誤認識されてしまうことを防止するための処理である。さらに、上述したように、このシェーディング補正部５００は、ＣＰＵ３０１からの指示によりゲイン調整を行うことができるようになっている。

続いて、この輝度信号は、マスキング処理部５０１によりＣＣＤのフィルタ色に依存しない標準的な輝度信号に変換される。

フィルタ処理部５０２は、受取った画像データの空間周波数を任意に補正する。この処理部は、受取った画像データに対して、例えば７×７のマトリクスを用いた演算処理を行う。ところで、複写機や複合機では、図７における７０４タブの押し下げによりコピーモードとして文字モードや写真モードや文字／写真モードを選択することができる。ここでユーザにより文字モードが選択された場合には、フィルタ処理部５０２は文字用のフィルタを画像データ全体にかける。また、写真モードが選択された場合には、写真用のフィルタを画像データ全体にかける。また、文字／写真モードが選択された場合には、後述の文字写真判定信号（属性データの一部）に応じて画素ごとに適応的にフィルタを切り替える。つまり、画素ごとに写真用のフィルタをかけるか文字用のフィルタをかけるかが決定される。なお、写真用のフィルタには高周波成分のみ平滑化が行われるような係数が設定されている。これは、画像のざらつきを目立たせないためである。また、文字用のフィルタには強めのエッジ強調を行うような係数が設定されている。これは、文字のシャープさを出すためである。

ヒストグラム生成部５０３は、受取った画像データを構成する各画素の輝度データをサンプリングする。より詳細に説明すると、主走査方向、副走査方向にそれぞれ指定した開始点から終了点で囲まれた矩形領域内の輝度データを、主走査方向、副走査方向に一定のピッチでサンプリングする。そして、サンプリング結果を元にヒストグラムデータを生成する。生成されたヒストグラムデータは、下地飛ばし処理を行う際に下地レベルを推測するために用いられる。入力側ガンマ補正部５０４は、テーブル等を利用して非線形特性を持つ輝度データに変換する。

カラーモノクロ判定部５０５は、受取った画像データを構成する各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、その判定結果をカラーモノクロ判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。

文字写真判定部５０６は、画像データを構成する各画素が文字を構成する画素なのか、網点を構成する画素なのか、網点中の文字を構成する画素なのか、ベタ画像を構成する画素なのかを各画素の画素値と各画素の周辺画素の画素値とに基づいて判定する。なお、どれにもあてはまらない画素は、白領域を構成している画素である。そして、その判定結果を文字写真判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。

紙指紋情報取得部５０７は、シェーディング補正部５００から入力されたＲＧＢの画像データのうち紙指紋情報取得領域として適切な領域を決定し、当該決定された紙指紋情報取得領域の画像データを取得する。なお、紙指紋情報取得領域として適切な領域を決定する方法については、図１３、図１５を用いて後述する。

図８は、この紙指紋情報取得部５０７が行う紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。
ステップ８０１では紙指紋情報取得部５０７において取得した画像データをグレイスケールの画像データに変換する。ステップ８０２では、ステップ８０１においてグレイスケールの画像データへ変換された画像において、印刷や手書きの文字といった誤判定の要因となりうるものを取り除いて照合を行うためのマスクデータを作成する。マスクデータは“０”ｏｒ“１”の２値データである。グレイスケールの画像データにおいて、輝度信号値が第１の閾値（つまり、明るい）以上である画素については、マスクデータの値を“１”に設定する。また、輝度信号値が第１の閾値未満である画素についてはマスクデータの値を“０”に設定する。以上の処理を、グレイスケールの画像データに含まれる各画素に対して行う。ステップ８０３では、ステップ８０１においてグレイスケールに変換された画像データ及び、ステップ８０２において作成されたマスクデータの２つのデータを紙指紋情報として取得する。なお、ステップ８０１においてグレイスケールに変換された画像データ自体のことを紙指紋情報と称することもあるが、本実施例では、上記二つのデータを紙指紋情報と称することにする。

紙指紋情報取得部５０７は、上記紙指紋情報取得領域の紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。

＜プリンタ画像処理部３１５の詳細説明（図６）＞
図６にプリンタ画像処理３１５においてなされる処理の流れを示す。
下地飛ばし処理部６０１は、スキャナ画像処理部３１２で生成されたヒストグラムを用いて画像データの下地色を飛ばす（除去する）。モノクロ生成部６０２はカラーデータをモノクロデータに変換する。Ｌｏｇ変換部６０３は輝度濃度変換を行う。このＬｏｇ変換部６０３は、例えば、ＲＧＢ入力された画像データを、ＣＭＹの画像データに変換する。出力色補正部６０４は出力色補正を行う。例えばＣＭＹ入力された画像データを、テーブルやマトリックスを用いてＣＭＹＫの画像データに変換する。出力側ガンマ補正部６０５は、この出力側ガンマ補正部６０５に入力される信号値と、複写出力後の反射濃度値とが比例するように補正を行う。中間調補正部６０６は、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。例えば、受取った高階調の画像データに対し２値化や３２値化などを行う。

なお、スキャナ画像処理部３１２やプリンタ画像処理部３１５における各処理部では、受取った画像データに各処理を施さずに出力させることも可能となっている。このような、ある処理部において処理を施さずにデータを通過させることを、以下では「処理部をスルーさせる」と表現することにする。

＜紙指紋情報登録処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた所定領域の紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報を不図示のサーバに登録することが可能となっている。この登録は、ＲＡＭ３０２内に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

＜紙指紋情報照合処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報と他の紙指紋情報とを照合すべく制御することが可能となっている。なお、他の紙指紋情報は、本実施例においてサーバに登録されている紙指紋情報のことを意味する。

図９は、この紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップは、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。
ステップ９０１では、サーバに登録されている紙指紋情報をＲＡＭ３０２から取出す。

ステップ９０２では、紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（登録されていた）紙指紋情報と、ステップ９０１において取出された（今、取出されたばかりの）紙指紋情報との照合をする。照合にあたっては、まず、登録されていた紙指紋情報と取出された紙指紋情報とが夫々異なった位置から取得された可能性があることを懸念して、位置ずれ補正を行う。この位置ずれ補正は以下のような手法となっている。

＜位置ずれ補正＞
まず、式（１）を用いて２つの紙指紋情報の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）（２つの紙指紋情報の位置を（ｉ，ｊ）ずらしたときの）を（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個求める。

式（１）においてα_１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ_１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。α_２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ_２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。

具体的な方法を図１９，２０、２１、２２を用いて説明する。図１９は、それぞれ登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報のイメージ図を表す。それぞれ、横ｎ画素、縦ｍ画素から構成されているものとする。

式（１）に示した関数において、ｉ，ｊをそれぞれ−ｎ＋１〜ｎ−１、−ｍ＋１〜ｍ−１の範囲でそれぞれ１画素毎にずらし、登録されていた紙指紋情報と今回得られたばかりの紙指紋情報の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）を（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個求める。即ち、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。

図２０（Ａ）は、登録されている紙指紋情報の左上１画素に対して、今回得られた紙指紋情報の右下１画素だけ重なっているイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）とする。図２０（Ｂ）は、図２０（Ａ）よりも今回得られた紙指紋情報を右に１画素分だけ移動したイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋２，−ｍ＋１）とする。同様に今回得られたばかりの紙指紋情報を移動させながら演算を行う。図２０（Ｃ）では、今回得られたばかりの紙指紋情報を、登録されていた紙指紋情報と重なるところまで移動させており、これによりＥ（０，−（ｍ−１））が求まる。さらに、図２０（Ｄ）では、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動して、Ｅ（ｎ−１，−ｍ＋１）を求める。このように、横方向にずらすと、Ｅ（ｉ，ｊ）のうちのｉが１づつ加算される。

同様に図２１（Ａ）では、図２０（Ａ）よりも、縦方向である下に１画素だけ今回得られた紙指紋情報を移動して、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋２）の値を求める。

さらに図２１（Ｂ）は、図２１（Ａ）に対して、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動してＥ（ｎ−１，−ｍ＋２）の値を求める。

図２２（Ａ）は、登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が，同じ位置の場合を表し、このときのＥ（ｉ，ｊ）の値をＥ（０，０）とする。
同様に、それぞれの紙指紋情報が少なくとも１画素以上重なるように画像をずらしながら演算を行う。最後に図２２（Ｂ）のように、Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
このようにして、（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）の集合を求める。

ここで、この式（１）の意味を考えるために、ｉ＝０，ｊ＝０であり、かつ、α_１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合を考えてみることにする。つまり、α_１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合のＥ（０，０）を求めることにする。

なお、ｉ＝０，ｊ＝０とは、図２２（Ａ）のように、登録されていた紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が同じ位置であることを示す。

ここで、α_１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、登録されていた紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、登録されていた紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。

また、α_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、今回取得した紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、今取得されたばかりの紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。

このように、α_１（ｘ，ｙ）＝１とα_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１とが全ての画素において成り立つ時、（１）式は、

と表されることになる。

この｛ｆ_１（ｘ，ｙ）−ｆ_２（ｘ，ｙ）｝^２は、登録されていた紙指紋情報中のグレイスケール画像データと、今取出されたばかりの紙指紋情報中のグレイスケール画像データとの差の二乗値を示す。従って、この（１）式は、二つの紙指紋情報同士の各画素における差の二乗を合計したものになる。つまり、ｆ_１（ｘ，ｙ）とｆ_２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほど、このＥ（０，０）は、小さな値を取ることになる。

以上説明したのは、Ｅ（０，０）の求め方であるが、同じようにして他のＥ（ｉ，ｊ）を求めていく。ちなみに、ｆ_１（ｘ，ｙ）とｆ_２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほどＥ（ｉ，ｊ）が小さな値を取ることから、
Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは、互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。

＜αの意義＞
式（１）の分子は、｛ｆ_１（ｘ，ｙ）−ｆ_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝^２に対してα_１とα_２とがかけられた結果を意味する（正確には、さらにΣ記号により合計値が求められている）。このα_１とα_２は、濃い色の画素は０、薄い色の画素は１を示す。

従って、α_１とα_２とのうちどちらか一方（又は両方）が０の場合には、α_１α_２｛ｆ_１（ｘ，ｙ）−ｆ_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝^２は０になることになる。

即ち、どちらか一方（または両方）の紙指紋情報において対象とする画素が濃い色であった場合には、その画素における濃度差は考慮しないことを示している。これは、ゴミや色材がのってしまった画素を無視するためである。

この処理により、Σ記号により合計する数が増減するため、総数Σα_１（ｘ，ｙ）α_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）で割ることで正規化を行う。なお、式（１）の分母にあるΣα_１（ｘ，ｙ）α_２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）が０になる誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）は、後述の誤差値の集合（Ｅ（−（ｎ−１），−（ｍ−１））〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１））には含めないものとする。

＜マッチング度合いの決定方法＞
上述したように、Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。

続いて、二つの紙指紋情報がどれだけ似ているのかを示す値（この値を、マッチング度合いと称する）を、そのＥ（ｋ，ｌ）及び他のＥ（ｉ，ｊ）を使って求める。

まず、（１）の関数により求まった誤差値の集合（例えば、Ｅ（０，０）＝１０※，Ｅ（０，１）＝５０，Ｅ（１，０）＝５０，Ｅ（１，１）＝５０）から平均値（４０）を求める。・・・（Ａ）
なお、※は、値とは関係がない。注目して頂くために記載しただけである。注目して頂きたかった理由は後述する。

次に、平均値（４０）から各誤差値（１０※，５０，５０，５０）を引いて、新たな集合（３０※，−１０，−１０，−１０）を求める。・・・・（Ｂ）
そして、この新たな集合から標準偏差（３０×３０＋１０×１０＋１０×１０＋１０×１０＝１２００，１２００／４＝３００，√３００＝１０√３＝約１７）を求める。そして、上記新たな集合を１７で割り、商を求める（１※，−１，−１，−１）。・・・・（Ｃ）
そして、求められた値のうちの最大値をマッチング度合い（１※）とする。なお、この１※という値は、Ｅ（０，０）＝１０※という値と対応した値である。Ｅ（０，０）というのは、今回の場合、Ｅ（０，０）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝を満たす値である。

＜マッチング度合いの決定方法の概念的な説明＞
上記マッチング度合いの決定方法を行う処理は、結局、複数の誤差値集合の中で最も小さな誤差値が、平均的な誤差値とどれだけ離れているかを計算する（Ａ及びＢ）。

そして、その離れ具合を標準偏差で割ることでマッチング度合いを求める（Ｃ）。
最後にマッチング度合いを閾値と比較することで、照合結果を得る（Ｄ）。

なお、標準偏差は、「各誤差値と平均値との差」の平均的な値を意味する。言い換えると、標準偏差は、集合の中で大体どれくらいのばらつきが全体的に生じているかを示す値である。

このような全体的なばらつき値で上記離れ具合を割ることで、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中でどれだけ小さいか（突出して小さいか、ちょっと小さいか）がわかることになる。

そして、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合に有効と判断し、それ以外の場合に無効と判断する（Ｄ）。

＜ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合のみ有効と判断する理由＞
ここで、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが、同じ紙から取得されたと仮定する。

すると、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致する場所（ずれ位置）があるはずである。この時、このずれ位置では、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致するため、Ｅ（ｉ，ｊ）は非常に小さくなるはずである。

一方、このずれ位置から少しでもずらすと、登録されていた紙指紋情報と今取得されたばかりの紙指紋情報には何ら関連性がなくなる。従って、Ｅ（ｉ，ｊ）は通常の大きな値になるはずである。

そのため、「二つの紙指紋情報が同じ紙から取得された」という条件は、「最も小さなＥ（ｉ，ｊ）が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で突出して小さい」という条件と一致する。

＜紙指紋情報照合処理＞に話を戻す。
ステップ９０３では、ステップ９０２において求められた２つの紙指紋情報のマッチング度合いと所定の閾値との比較を行って、「有効」「無効」を決定する。なお、マッチング度合いのことを類似度と称することもある。また、マッチング度合いと所定の閾値との比較結果のことを、照合結果と称することもある。
コントローラ１１の説明は以上である。

＜操作画面の説明＞
図７は画像形成装置１０における初期画面である。領域７０１は、画像形成装置１０がコピーできる状態にあるか否かを示し、かつ設定したコピー部数を示す。原稿選択タブ７０４は原稿のタイプを選択するためのタブであり、このタブが押し下げられると文字、写真、文字／写真モードの３種類の選択メニューをポップアップ表示される。フィニッシングタブ７０６は各種フィニッシングに関わる設定を行うためのタブである。両面設定タブ７０７は両面読込み及び両面印刷に関する設定を行うためのタブである。読み取りモードタブ７０２は原稿の読み取りモードを選択するためのタブである。このタブが押し下げられるとカラー／ブラック／自動（ＡＣＳ）の３種類の選択メニューがポップアップ表示される。なお、カラーが選択された場合にはカラーコピーが、ブラックが選択された場合にはモノクロコピーが行われる。また、ＡＣＳが選択された場合には、上述したモノクロカラー判定信号によりコピーモードが決定される。

領域７０８は、紙指紋情報登録処理を選択するためのタブである。紙指紋情報登録処理については、後述する。領域７０９は、紙指紋情報照合処理を選択するためのタブである。この紙指紋情報照合処理については、後述する。

領域７１０はシステムの状況を示すためのタブである。このタブが押し下げられると、画像形成装置１０内のＨＤＤ３０４に保存されている画像データの一覧が表示画面に表示されるようになっている。

＜紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作（コピー時の紙指紋情報登録処理）＞
続いて、図７に示す紙指紋情報登録タブ７０８がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理について図１６を用いて説明する。

ステップ１６０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。

ステップ１６０２では、スキャナ画像処理部３１２は、一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部５００に設定する。そして、画像データに対して上記小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部５０７に対して出力する。その後、出力データに基づいて、紙指紋情報取得部５０７は、紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。

紙指紋取得技術では、白い領域から繊維のパターンを取得する以上、暗めの画像データを得ることは必須である。そのため、本実施例では、スキャナ画像処理部３１２が一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を設定することで、紙指紋情報取得用の暗い画像データを得た。しかしながら、暗い画像データを得る方法としてはこれに限られない。例えば、光量を落としてスキャンするような方法も考えられる。

ステップ１６０３では、ＣＰＵ３０１は、サーバから管理番号を発行してもらい、当該管理番号と紙指紋情報と紙指紋情報取得領域の情報とを夫々関連付けてサーバに登録する。なお、紙指紋情報取得領域の情報とは、どこから紙指紋情報を取得したかを示す位置情報のことである。

ステップ１６０４では、管理番号を表示画面に表示するようにＣＰＵ３０１は制御する。

＜紙指紋情報照合処理のタブが押下された際の動作＞
続いて、図７に示す紙指紋情報照合タブ７０９がユーザにより押下され、その後、管理番号が入力された後にスタートキーが押下された際の動作について図１７を用いて説明する。

ステップ１７０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。

ステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２は、この画像データに対して図５に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。

さらに、このステップ１７０２では、ＣＰＵ３０１は、入力された管理番号を元に紙指紋情報取得領域を決定する。そして、スキャナ画像処理部３１２内の紙指紋情報取得部５０７は、上記決定された紙指紋情報取得領域から紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。

さらに、このステップ１７０２では、入力された管理番号と関連付けられた状態でサーバに登録されている紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。

ステップ１７０３では、ＣＰＵ３０１は、サーバに登録されていた紙指紋情報と、紙指紋情報取得部５０７を通じて取得した紙指紋情報とを照合する。この照合処理については、＜紙指紋情報照合処理＞で図９を用いて説明した通りである。

ステップ１７０４では、ＣＰＵ３０１は、＜紙指紋情報照合処理＞により得られた結果（有効か無効か）を操作部１２の表示画面上に表示するように制御する。

＜プリント時の紙指紋情報登録処理（ホストコンピュータ編）＞
以上、コピー時に紙指紋情報を取得し、当該取得された紙指紋情報をサーバに登録する方法を説明した。以下では、プリント時に紙指紋情報を取得し、当該取得された紙指紋情報を登録する処理について説明する。

ホストコンピュータ４０からプリンタドライバを介して画像形成装置（１０，２０，３０）のいずれかに印字命令を行う際の処理フローを図１０のフローチャートを用いて説明する。本フローチャートにおけるステップ３００１から３００３までは、ホストコンピュータにおけるＣＰＵが統括的に制御する。一方、ステップ３００４については、画像形成装置１０のＣＰＵ３０１が統括的に制御する。

ステップ３００１において、ユーザはホストコンピュータ４０のプリンタドライバ上でプリントの設定を行う。この時のプリンタドライバの表示の一例を図１２に示した。ユーザは、出力方法のプルダウンメニュー３２０１から所望の出力方法を選択することになる。例えば、通常の印刷出力をしたいのであれば「印刷」をユーザは選択することになる。「紙指紋登録プリント」がしたいのであれば、「紙指紋登録プリント」をユーザは選択することになる。ここでは「紙指紋登録プリント」が選択されたものとする。プルダウンメニュー３２０１で出力方法をユーザが指定した後に、「ＯＫ」ボタンをクリックすると、ホストコンピュータのＣＰＵは、ユーザに対してパスワードの入力を求める。

ステップ３００２において、ホストコンピュータのＣＰＵがユーザからのパスワードの入力を確認すると、ステップ３００３が始まる。

ステップ３００３では、指定した画像形成装置（例えば、画像形成装置１０）に上記パスワードと共に印刷データを送信する。

ステップ３００４では、画像形成装置１０は印刷データを受信する。また、受信した印刷データを解析し、中間データを生成する。そして、中間データに基づいて画像データを生成する。そして、当該生成された画像データを画像形成装置１０のＣＰＵ３０１がＨＤＤ３０４に一時保管するよう制御する。

＜プリント時の紙指紋情報登録処理（画像形成装置編）＞
次に図１１で示すフローチャートを用いて、図１０で示したフローチャートの処理後に行われる処理を説明する。この図１１で示すフローチャートの各工程における処理は、画像形成装置のＣＰＵ３０１により統括的に制御される。

まず、図７の操作画面において、ユーザは領域７１０「システム状況」を押し下げる。領域７１０「システム状況」が押し下げられると、一時保管されている画像データの識別情報（例えば、名称）の全てを表示画面に表示するようにＣＰＵ３０１は制御する。その中からユーザは所望の画像データを指定する。すると、ＣＰＵ３０１は、パスワードの入力を要求する。そして、要求に答えてユーザが予め設定したパスワードを入力すると、ＣＰＵ３０１は、当該入力されたパスワードとステップ３００１で設定されたパスワードとを比較する。比較の結果、パスワードが一致すると、ＣＰＵ３０１は、ユーザ所望の画像データを特定する。このＣＰＵ３０１がユーザ所望の画像データを特定する処理をステップ３１０１とする。

次に、ステップ３１０２において、ＣＰＵ３０１は、上記ユーザ所望の画像データを基にして紙指紋情報を取得する領域を決定する。つまり、紙指紋情報取得領域として適切な領域を決定する。紙指紋情報を取得するための領域を決定する方法については、図１３、図１５を用いて後述する。

ステップ３１０３において、操作画面１２上に「プリントする用紙を原稿台にセットし、スキャンして下さい。」とＣＰＵ３０１は表示するように制御する。これに対応するべく、ユーザはプリント出力するための用紙を原稿台にセットし、「ＯＫ」キーを押す。

ステップ３１０４において、スキャナ部１３は、原稿台上のシートをスキャンする。そして、スキャンにより得られたデータをスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャン画像処理部３１２に送信する。スキャナ画像処理部３１２は、一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部５００に設定する。こうした設定のもと、スキャナ画像処理部３１２は、スキャンにより得られたデータに対して上記小さいゲイン調整値を適用する。この適用により得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部５０７に対して出力する。

ステップ３１０５において、得られた輝度信号値の全てが所定の値以上（明るい）であるかどうかをＣＰＵ３０１は判定する。言い換えると、得られた輝度信号値のうち所定値未満の値が存在するかＣＰＵ３０１は判定する。

所定の値以下の輝度信号値が存在する場合（暗い場合）は、スキャンしたプリント用紙が白紙で無い可能性があるため、表示画面に警告表示を行うようにＣＰＵ３０１は制御する。ここでユーザが用紙を交換したりするために再スキャン設定を行う場合、ステップ３１０６にて再設定を行い、再びステップ３１０４の処理を行う。

一方、上記ステップ３１０５において、輝度信号が全て所定の値以上（明るい）場合には、ステップ３１０７の処理を行う。

ステップ３１０７では、ＣＰＵ３０１は、サーバから管理番号を発行してもらい、当該管理番号と紙指紋情報と紙指紋情報所得領域の情報とをサーバに登録するように制御する。

ステップ３１０８では、ＣＰＵ３０１は、表示画面上に「スキャンした用紙を手差しトレイにセットして下さい。」と表示するように制御する。

これに応じて、ユーザは紙指紋情報を取得したプリント用紙を原稿台から取り除いて、手差しトレイにセットする。

次にステップ３１０９において、画像データを上記手差しトレイ内のシートに出力する。以上の処理が終了すると、ＣＰＵ３０１は表示画面に管理番号を表示するように制御する。

＜紙指紋情報取得領域の決定方法＞
図１４は、＜紙指紋情報取得領域の決定方法＞を示したフローチャートである。本フローチャートにおける各工程の処理は、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。なお、本フローチャートは、紙指紋情報として適切な領域を検索し、当該検索された適切な領域を紙指紋情報取得領域として設定する処理を示している。

ステップ３６０１では、ＣＰＵ３０１は、シート上の領域を１〜ｎの領域に分割するように制御する。分割後の領域は、全て同じサイズの領域となっており、このサイズは、紙指紋領域として適切なサイズとなっている。
ステップ３６０２では、ＣＰＵ３０１は、ｋ＝１に設定する。

ステップ３６０３では、ｋ＝ｎであるかどうか判定する。ｋ＝ｎであれば、ステップ３６０８に移行する。ステップ３６０８では、ＣＰＵ３０１は、紙指紋取得領域を決定できなかった旨を表示画面上に表示するように制御する。

ステップ３６０４では、ｋ番目の領域を対象とする領域として設定する。そして、対象とする領域が紙端領域（端から所定距離以内の領域）であるかどうかを判定する。判定の結果、対象とする領域が紙端領域でなければ、ステップ３６０５に移行する。

ステップ３６０５では、対象とする領域が、紙を均等分割した際の境界線から近い領域（所定距離以内の領域）であるかどうかを判定する。具体的には、例えば、境界線から１ｃｍ以内の領域を近い領域として定義しておく。対象とする領域が、境界線から遠い領域である場合には、ステップ３６０６に移行する。

ステップ３６０６では、対象とする領域が、第１の所定の面積率（比較的高い面積率）以上の面積率でドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第１の所定の面積率より低い面積率でドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）となった場合には、ステップ３６０７に移行する。これは、黒ベタ領域を排除するための処理である。

課題の欄にも記載したように、繊維のからまりまで読取れるのは基本的に白い画素からである。そのため、黒ベタ領域は、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないため、このように黒ベタ領域を排除する必要がある。

ステップ３６０７では、対象とする領域が、第２の所定の面積率（比較的低い面積率）よりも高い面積率でドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第２の所定の面積率より高い面積率でドットが打たれているとなった場合には、ステップ３６０９に移行する。これは、白紙領域を排除するための処理である。

課題の欄にも記載したように、白紙領域は切り取られ他の紙に貼り付けられやすいので、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないからである。

ステップ３６０９では、ステップ３６０９まで行き着いた領域を適切な紙指紋領域と決定する。

最後に、画像データに基づいて、ドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）面積率の求め方を説明する。

まず、（輝度信号値のレンジ−「対象とする領域の各画素の輝度信号値」）×「対象とする領域に含まれる画素数」＝「対象とする領域の平均濃度」として定義する。対象とする領域の各画素の輝度信号値として、一色（ＹＵＶのＹ）の輝度信号値しか得られない時は、「輝度信号値のレンジ」は、例えば、２５５である。また、対象とする領域の各画素の輝度信号値が、三色（ＲＧＢ全て）の輝度信号値があれば、「輝度信号値のレンジ」は、例えば、２５５×３である。

そして、ステップ３６０６やステップ３６０７では、この平均濃度の値と、第１の所定の面積率や第２の所定の面積率とを比較している。（もちろん、面積率と平均濃度の値の単位を揃えた上で比較しているのは言うまでもない）。

＜紙指紋情報取得領域の例＞
図１５が、ＨＤＤに一時保管されている画像データであると仮定する。

ある領域から紙指紋情報を取得したが、そのある領域が上記画像データにより黒ベタ領域になってしまうと、照合時にマッチングの度合いが低くなる。そこで、黒ベタ領域を紙指紋取得領域として設定するのは望ましくない。

そこで、ＣＰＵ３０１が、上記ユーザ所望の画像データに基づいて、ドットが第１の面積割合以上打たれる領域を紙指紋情報所得禁止領域として指定する。

さらに、出力用紙の紙端に相当する領域を紙指紋情報取得禁止領域として指定する。これは、出力用紙の紙端に相当する領域は、容易に切り取られてしまうからである。紙指紋取得領域を切り取り、他の紙に貼り付けてしまうとその他の紙が紙指紋取得領域になってしまう。

さらに、出力用紙を均等分割した境界線に近い領域を紙指紋取得禁止領域として指定する。これは、出力用紙が中心領域を中心としてユーザにより折り曲げられる可能性が高いからである。折り曲げられてしまうと、マッチング度合いは下がってしまい、誤判定を招くおそれがある。
以上、四つの領域を、ＣＰＵ３０１は、を紙指紋情報取得禁止領域として指定することになる。

以上のように指定された領域以外の領域のうち、ドットが所定の面積割合未満打たれる領域を紙指紋情報の取得領域として決定する。

図１３がＨＤＤに一時保管されていた画像データとすると、図１５に示す斜線部分と、下の黒ベタ部分とが紙指紋情報取得禁止領域として指定されることになる。そして、それ以外の部分が紙指紋情報取得領域の候補になることなる。

なお、上記例では出力用紙を半分に折ることを想定し、用紙を均等分割した境界線に近い領域を紙指紋情報取得禁止領域として指定していたが、出力用紙の大きさに応じて紙指紋情報取得禁止領域を変更することも可能である。例えば、出力用紙がＡ３サイズの場合には、４つ折りを想定して紙指紋情報取得禁止領域を決定することも考えられる。

また、用紙の種類によって、紙指紋情報取得禁止領域を決定することも可能である。例えば、厚紙の場合は通常半分に折ることが難しいため、境界線から近い領域を紙指紋情報取得禁止領域から外すことが考えられる。

このように、実施例１では、入力された画像データを複数の領域（１〜ｎ）に分割し、分割後の領域を１から順番に、以下の条件を満たす領域を検索した。そして、条件を満たす領域が見つかった時点で、それを紙指紋取得領域と決定していた。

以下の条件をわかりやすく記載すると、このようになる。
（条件１）紙端ではない領域か？
（条件２）境界線から遠い領域か？
（条件３）白ベタ領域ではない領域か？
（条件４）黒ベタ領域ではない領域か？
このように、条件３や条件４のように、「どの程度ドットが打たれるか」を判断する必要な重い処理を後に回し、条件１や条件２のように軽い処理を前に回すことで処理を高速化している。

そして、一つでも全ての条件を満たす領域が見つかった時点で、紙指紋情報取得領域の決定処理を終了していた。

しかしながら、全ての条件を満たす領域が後半で（例えば、ｎ−１番目の領域やｎ番目の領域）しか見つからない場合には、長い処理時間がかかってしまう。

一方、本実施例２では、ユーザに所望の領域を選択させ、当該選択された所望の領域が上記全ての条件を満たす領域であるかを判定する。そして、判定の結果、所望の領域が上記全ての条件を満たす領域である場合には、紙指紋情報取得領域の決定処理を終了する。

このように、最初からユーザに所望の領域を選択させることで、全ての条件を満たす領域が見つかるのにかかる時間を短縮することができる。
さらに、ユーザ所望の領域から紙指紋情報を取得することができる。
この実施例２における紙指紋情報取得領域決定処理のフローチャートを図１８に示す。
本フローチャートにおける各工程の処理は、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。

ステップ１８０１では、ＣＰＵ３０１は、操作部１２上の表示画面に、画像データを表示する。その上で、ユーザに対して所望の紙指紋情報取得領域を上記画像データ上から選択させるための表示を行う。この表示に対して、ユーザから所望の領域の選択があると、当該選択された領域を対象とする領域としてＣＰＵ３０１は、設定する。

ステップ１８０２では、対象とする領域が紙端領域であるかどうかを判定する。判定の結果、対象とする領域が紙端領域でなければ、ステップ１８０３に移行する。対象とする領域が紙端領域であれば、ステップ１８０６（警告表示１）に移行する。

ステップ１８０３では、対象とする領域が、紙を均等分割した際の境界線から近い領域であるかどうかを判定する。対象とする領域が、境界線から遠い領域である場合には、ステップ１８０４に移行する。対象とする領域が、境界線から近い領域である場合には、ステップ１８０７（警告表示２）に移行する。

ステップ１８０４では、対象とする領域が、第１の所定の面積率（比較的高い面積率）以上の面積率でドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第１の所定の面積率より低いでドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）となった場合には、ステップ１８０５に移行する。判定の結果、そうでない場合には、ステップ１８０８（警告表示３）に移行する。これは、黒ベタ領域を排除するための処理である。

課題の欄にも記載したように、繊維のからまりまで読取れるのは基本的に白い画素からである。そのため、黒ベタ領域は、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないため、このように黒ベタ領域を排除する必要がある。

ステップ１８０５では、対象とする領域が、第２の所定の面積率（比較的低い面積率）よりも高い面積率でドットが打たれている（又は打たれる予定となっている）か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第２の所定の面積率より高い面積率でドットが打たれているとなった場合には、ステップ１８１０に移行する。そうでない場合には、ステップ１８０９（警告表示４）に移行する。これは、白紙領域を排除するための処理である。

課題の欄にも記載したように、白紙領域は切り取られ他の紙に貼り付けられやすいので、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないからである。
ステップ１８１０では、ユーザから指定された領域を適切な紙指紋領域と決定する。
Ｓ１８０６では、ＣＰＵ３０１は、もっと中央に近い領域を選択して下さいというのを、ユーザに対して表示画面を通じて通知するように制御する。
Ｓ１８０７では、ＣＰＵ３０１は、もっと端に近い領域を選択して下さいというのを、ユーザに対して表示画面を通じて通知するように制御する。
Ｓ１８０８では、ＣＰＵ３０１は、もっと白い領域を選択して下さいというのを、ユーザに対して表示画面を通じて通知するように制御する。
Ｓ１８０９では、ＣＰＵ３０１は、もっと黒い領域を選択して下さいというのを、ユーザに対して表示画面を通じて通知するように制御する。
なお、Ｓ１８０６〜Ｓ１８０９の通知に対して、ユーザが新たな領域を選択した場合には、Ｓ１８０１に戻る。
また、Ｓ１８０６〜Ｓ１８０９の通知に対して、「自動的に領域を選択して下さい」というのをユーザが選択した場合には、図１８における処理を終了して、図１４における処理に移る。つまり、実施例１に記載したフローチャートを利用する。

なお、本実施例では、Ｓ１８０１で自由にユーザに紙指紋情報取得領域を選択させたが、（１）かつ（２）の制限を設けてユーザに紙指紋情報取得領域を選択させてもよい。
（１）紙端領域をグレーアウトして、選択できないようにする。
（２）境界線から近い領域をグレーアウトして、選択できないようにする。

このようにすることで、図１８のフローチャートでは、Ｓ１８０２，Ｓ１８０３の処理を行わずにすむ。そのため、処理の高速化が実現される。

また、Ｓ１８０１で、表示画面上に、黒すぎず白すぎない領域を選択して下さいと表示するのも望ましい。

（その他の実施例）
さらに本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、一つの機器からなる装置（複合機、プリンタ、ファクシミリ装置など）に適用することも可能である。

また本発明の目的は、上述した実施例で示したフローチャートの手順を実現するプログラムコードを記憶した記憶媒体から、コンピュータがプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになる。そのため、このプログラムコード及びプログラムコードを記憶した記憶媒体も本発明の一つを構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

画像形成システムの全体構成を示す図 画像形成装置の入出力デバイス外観図 画像形成装置の全体構成を示す図 タイルデータを概念的に示す図 スキャナ画像処理部のブロック図 プリンタ画像処理部のブロック図 操作部のコピー画面の説明図 図１６におけるＳ１６０２内で紙指紋情報取得部５０７が行う処理を示すフローチャート 図１７におけるＳ１７０３における処理を示すフローチャート プリント時の紙指紋情報取得処理のホストコンピュータでの処理を表すフローチャート プリント時の紙指紋情報取得処理の画像形成装置での処理を表すフローチャート プリント時の紙指紋情報取得処理のホストコンピュータのドライバ画面 紙指紋情報取得領域を示す図 紙指紋情報取得領域を決定するフローチャートを示す図 図１３における紙指紋情報取得領域を示すための画像データを示す図 実施例１における紙指紋情報登録処理を示すフローチャート 実施例１における紙指紋情報照合処理を示すフローチャート 実施例２における紙指紋情報取得領域決定処理のフローチャート 登録された紙指紋情報と、今回得られた紙指紋情報とを示す図 （Ａ）Ｅ_１×１の求め方を示す図、（Ｂ）Ｅ_２×１の求め方を示す図、（Ｃ）Ｅ_ｎ×１の求め方を示す図、（Ｄ）Ｅ_{２ｎ−１×１}の求め方を示す図 （Ａ）Ｅ_１×２の求め方を示す図、（Ｂ）Ｅ_{２ｎ−１×２}の求め方を示す図。 （Ａ）Ｅ_ｎ×ｍの求め方を示す図、（Ｂ）Ｅ_{２ｎ−１×２ｍ−１}の求め方を示す図。

Claims (5)

1. 画像データがシートに印刷される際に第１の面積率より低く、かつ、第２の面積率より高い面積率でドットが打たれる領域を特定する特定手段と、
   前記シート上の前記特定手段で特定された領域から紙指紋情報を取得する取得手段とを有し、
   前記第１の面積率は、前記第２の面積率より高く、
   前記第１の面積率は黒ベタ領域に打たれているドットの面積率を示し、
   前記第２の面積率は白紙領域に打たれているドットの面積率を示すことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特定手段は、前記シートを均等分割した際の境界線から所定の距離以上離れた領域の中から、前記第１の面積率より低く、かつ、前記第２の面積率より高い面積率でドットが打たれる領域を特定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記特定手段は、前記シートの端から所定の距離以上離れた領域の中から、前記第１の面積率より低く、かつ、前記第２の面積率より高い面積率でドットが打たれる領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 特定手段が、画像データがシートに印刷される際に第１の面積率より低く、かつ、第２の面積率より高い面積率でドットが打たれる領域を特定する特定工程と、
   取得手段が、前記シート上の前記特定工程で特定された領域から紙指紋情報を取得する取得工程とを有し、
   前記第１の面積率は、前記第２の面積率より高く、
   前記第１の面積率は黒ベタ領域に打たれているドットの面積率を示し、
   前記第２の面積率は白紙領域に打たれているドットの面積率を示すことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
5. 請求項４に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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