JP4865851B2 - 画像加工方法及び画像検査方法 - Google Patents

Description

この発明は、ディジタル画像の真正性を証明するための情報セキュリティ技術に関し、特に、該ディジタル画像に対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定、該ディジタル画像への電子透かし情報の挿入を可能にするための画像加工方法及び画像検査方法に関するものである。

近年のコンピュータ及びネットワークの性能向上に伴い、静止画や映像などの画像データ、音声データ等で構成されたディジタルコンテンツの流通が増加している。特に、ディジタル画像の編集は容易であるため、不正な改ざんが社会問題化してきた。そこで、画像、音声などのマルチメディアデータに、データ全体の情報量にはほとんど影響を与えずに特定の情報を埋め込む電子透かし技術が注目されている（特許文献１参照）。

電子透かし技術は、不正コピーやデータの改ざんを防ぐことができ、さらには、データ改ざんの事実だけでなく著作権表示等の権利管理情報の埋め込みも可能である。このような電子透かし技術において、原画像（ディジタル画像）への透かし情報の埋め込みは、対象に応じてさまざまな処理方式が採用されるが、一例として、静止画像の場合について、図１を用いて説明する。なお、図１は、ディジタル画像への電子透かし技術の一般的な適用例を説明するための概念図である。

まず、原画像Ｉ（静止画像）をフーリエ変換によって周波数変換し、得られた変換データを埋め込み位置、強度などの「鍵」情報について操作することで、該変換データ内にパルス状の透かし情報Ｓが挿入される。そして、透かし情報Ｓが挿入された変換データに対して逆フーリエ変換を行うことにより、透かし情報Ｓが埋め込まれた画像Ｉ_Ｓが得られる。透かし情報Ｓは逆フーリエ変換の過程で画像全体に拡散されるため、得られた画像Ｉ_Ｓと原画像Ｉは外観上区別できない。

一方、得られた画像Ｉ_Ｓは、改ざん可能環境１００に存在することになる。すなわち、ネットワーク１０１を介して第３者に配信されたり、ハードディスクなどの記録装置１０２（市場に流通するＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体も含む）に記録、保存される。改ざん可能環境１００に存在していた画像Ｉ’_Ｓの改ざん検出では、取得画像Ｉ’_Ｓから専用のソフトを用いて埋め込まれている電子透かし情報Ｓ’を抽出し、この抽出された透かし情報Ｓ’と予め埋め込まれた透かし情報Ｓとを比較することにより、換算可能環境１００において実際に改ざんが行われたか否かの判定が可能になる。

特開２０００−３４１６３２号公報

発明者らは、従来の情報セキュリティ技術、特に電子透かし技術について検討した結果、以下のような課題を発見した。すなわち、従来の電子透かし技術は、外観上区別できないように透かし情報が原画像に埋め込まれるため、情報量自体をほとんど低下させることなく該原画像の真正性確認を可能にする。一方で、従来の電子透かし技術は、対象となる画像の種類に応じて異なる処理方式が適用されるため、汎用性が低く、広く普及するまでには至っておらず、改ざんされた箇所を具体的に特定することもできない。また、透かし情報の埋め込み及び抽出には膨大な計算量が必要となるので、動画像データを構成する各フレーム画像を対象とするような高速処理が要求される場合には、従来の電子透かし技術の適用は困難であった。さらに、従来の電子透かし技術では、輝度調整や画質調整が複雑化してしまうため、これら輝度及び画質の柔軟な調整ができないという課題があった。

この発明は上述のような課題を解決するためになされたものであり、ディジタル画像の真正性証明技術として、ディジタル画像に対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所も具体的に特定すること、該ディジタル画像への電子透かし情報の挿入を効率的かつ高精度に可能にするための、汎用性の高い画像加工方法及び画像検査方法を提供することを目的としている。

この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法は、モルフォロジー演算（Morphology Operation）のべき等性（Idempotent）をディジタル画像の真正性を証明する情報セキュリティ技術に適用することで、より少ない計算量（高速化）で従来の電子透かし技術と同等以上の効果を得る。ここで、モルフォロジー演算のべき等性とは、原画像Ｉに対して構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算ｆが施されることにより得られるモルフォロジー画像I_ｆに対して、同じ構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算ｆが再度施されても（モルフォロジー画像Ｉ_ｆｆが得られる）、演算前後における画像間の同一性（Ｉ_ｆ＝Ｉ_ｆｆ）は維持されるという性質をいう。

この発明に係る画像加工方法は、上述の目的を達成するため、改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して改ざん有無の検出や、改ざんされた箇所も具体的に特定すること、該ディジタル画像への電子透かし情報の挿入を可能にするための該ディジタル画像の真正性証明用の加工を施す。なお、改ざん可能な環境には、ディジタルコンテンツが格納されるハードディスクなどの記録装置（市場に流通するＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体を含む）の他、データの送受信が頻繁に行われるネットワーク空間が含まれる。また、加工対象となるディジタル画像は、静止画像の他、動画像を構成する各フレーム画像も含まれ、さらには、画像化された書類、文書、及びそれらの２値化画像も含まれる。

この発明に係る画像加工方法の第１実施例は、第１抽出工程と、第1演算工程と、そして、第1生成工程を少なくとも備える。

第1抽出工程は、加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する。この場合、第１抽出工程は、加工前ディジタル画像全体を加工対象情報として抽出してもよく、該加工前ディジタル画像を構成する画像成分の一部、又は該加工前ディジタル画像の一領域を加工対象情報として抽出してもよい。第1演算工程は、抽出された加工対象情報に対し、所定の第１構造要素ｅを用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る。また、第1生成工程は、得られた第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する。

なお、この第１実施例に係る画像加工方法は、(1)モルフォロジー演算の種類、(2)構造要素の形状及び大きさ、(3)モルフォロジー演算が適用されるビットプレーン深度、並びに(4)モルフォロジー演算が適用される画像領域、の４つの自由度を有し、これらを調節することにより、画質、改ざん検出能力、改ざん位置特定精度を任意に変更できる。また、この明細書において「加工前ディジタル画像」は、単にモルフォロジー演算の対象となるディジタル画像を意味し、したがって、既にモルフォロジー演算が施された加工後ディジタル画像も加工前ディジタル画像として２回目以降のモルフォロジー演算の対象となり得る。１枚のディジタル画像に対して２回以上のモルフォロジー演算が施される効果は、以下の通りである。１回のモルフォロジー演算では、構造要素の決め方が限定されるので解読され易くなる（解読されると改ざん等が容易に可能になる）。そこで、対象となる１枚のディジタル画像に対して２回以上のモルフォロジー演算が施されることで、「鍵」となる構造要素の組み合わせを相乗的に複雑化し、情報セキュリティのレベルを各段に向上させることが可能になる。

加工前ディジタル画像の一成分（周波数成分、色成分、輝度成分又はビットプレーン）が加工対象情報として抽出される場合、第１抽出工程は、加工前ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該加工前ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出することが可能である。また、第１抽出工程は、加工前ディジタル画像から１又はそれ以上の特定形状（矩形の他、文字、マーク等を現す図形、さらにはバーコード等のような形状であってもよい）を有する画像（部分画像）を加工対象画像として抽出することも可能である。この場合、部分画像に対してモルフォロジー演算が行われる。特に、部分画像それぞれが視覚的に認識可能な文字や有意な形状をなすパターンであって、該部分画像それぞれにより有意な文字列やマーク等が構成される場合、有意な情報（部分画像により構成される電子署名）をディジタル画像へ埋め込むことも可能である。

なお、この明細書において「抽出」とは、(1)ディジタル画像からその一部をモルフォロジー演算の対象として分離する処理（該ディジタル画像から部分画像を切り出す切り出し処理）、(2)ディジタル画像内の各領域をそれぞれモルフォロジー演算の対象となる部分画像として複製する処理（複製処理）、及び(3)ディジタル画像内の各領域をモルフォロジー演算の対象領域として特定する処理（該ディジタル画像自体をモルフォロジー演算の対象とし、特定された領域それぞれに部分的にモルフォロジー演算を施していく部分処理）のいずれも含まれる。

上述の構成では、モルフォロジー演算に適用される構造要素ｅが大きくなると、演算後の画像Ｉ_ｆが原画像Ｉの細部を充分に保存できなくなる。そのため、演算後の画像Ｉ_ｆの画質が著しく低下する可能性がある。そこで、この発明に係る画像加工法の第２実施例は、第1抽出工程で抽出された加工対象情報と第1演算工程で得られた第１モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、第１構造要素ｅとは異なる第２構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ：第1構造要素の一部を構成し、該第１構造要素よりも小さい構造要素）を用いた第２モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー差分情報を得る第２演算工程をさらに備える。この場合、第１生成工程は、第1演算工程で得られた第１モルフォロジー画像情報と第２演算工程で得られた第１モルフォロジー差分情報とを論理差分演算することにより、加工後ディジタル画像を生成する。なお、モルフォロジー演算には、後述のように処理順序の違いによりオープニングとクロージングの２種類がある。この明細書において論理差分演算は、２種類の画像Ｉ、Ｉ_ｄから差分画像Ｉ_ｐを得る演算を意味する。具体的にモルフォロジー演算がオープニングの場合、差分画像Ｉ_ＰはＩ＋Ｉ_ｄで与えられる。一方、モルフォロジー演算がクロージングの場合、差分画像Ｉ_ＰはＩ−Ｉ_ｄで与えられる。この第２実施例によれば、上述の第１実施例と同様に４つの自由度を確保しつつ、構造要素が大きくなった場合でも原画像Ｉの細部の保存が可能になる。また、この第２実施例においても、既にモルフォロジー演算が施された加工後ディジタル画像を加工前ディジタル画像として再度モルフォロジー演算の対象としてもよい（すなわち、１枚のディジタル画像を対象とした複数回のモルフォロジー演算が行われてもよい）。

第２実施例に係る画像加工方法は、第1抽出工程、第1演算工程及び第1生成工程の他、さらに第２演算工程を備えるが、上述のように、第１抽出工程が加工前ディジタル画像全体を加工対象情報として抽出してもよく、該加工前ディジタル画像を構成する画像成分の一部、又は該加工前ディジタル画像の一領域を加工対象情報として抽出してもよい。すなわち、加工前ディジタル画像の一部を加工対象情報として抽出する場合、第１抽出工程は、加工前ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該加工前ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出してもよい。また、第１抽出工程は、当該画像加工方法の高速化を目的として、加工前ディジタル画像から該加工前ディジタル画像の一部を構成する、１又はそれ以上の特定形状を有する部分画像を加工対象画像として抽出してもよい。なお、この第２実施例においても、加工前ディジタル画像に対する「抽出」処理は、上述のような(1)切り出し処理、(2)複製処理、及び(3)部分処理のいずれも含む。

この発明に係る画像加工方法において、２値化画像に対してモルフォロジー演算を施す場合、背景が単一色（例えば白）であると、モルフォロジー演算後の改ざん検出能力や改ざん位置特定精度が充分ではない場合がある。そこで、この発明に係る画像加工方法において、第１抽出工程では、係る改ざん検出能力や改ざん位置特定精度の更なる向上を図るため、加工前ディジタル画像として、加工対象であるディジタル画像（原画像）に背景画像を予め重畳しておいてもよい（合成処理）。

一方、この発明に係る画像検査方法の第１実施例は、上述のような構造を備えた画像加工方法（この発明に係る画像加工方法）により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像に対し、改ざん有無の検出や、改ざんされた箇所の特定など、該ディジタル画像の真正性検査を行う。具体的に、第１実施例に係る画像検査方法は、第２抽出工程と、第３演算工程と、第２生成工程と、判定工程を、少なくとも備える。

すなわち、第２抽出工程は、取得ディジタル画像（改ざん可能環境から取得されたディジタル画像）から、該取得ディジタル画像の少なくとも一部を検査対象情報として抽出する。第３演算工程は、抽出された検査対象情報に対し、上述の画像加工時に適用された第１構造要素と同じ第３構造要素ｅを用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る。第２生成工程は、第２モルフォロジー画像情報を含む検査用ディジタル画像を生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像と取得ディジタル画像との差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像に対する改ざんの有無を判定する。すなわち、モルフォロジー演算のべき等性により、改ざんが行われていない場合には、抽出された検査用ディジタル画像と取得ディジタル画像との同一性は維持されるため、得られた差分情報の値は各画素とも零である。逆に、値が零でない画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

この第１実施例に係る画像検査方法においても、上述の画像加工方法において加工前ディジタル画像の一成分（周波数成分、色成分、輝度成分又はビットプレーン）に対してモルフォロジー演算が施された場合、第２抽出工程は、取得ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該取得ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出してもよい。また、上述の画像加工方法において加工前ディジタル画像から抽出された１又はそれ以上の部分画像に対してモルフォロジー演算が施された場合、第２抽出工程は、取得ディジタル画像の全体を加工対象画像として抽出する。この場合、取得ディジタル画像の全体にモルフォロジー演算が施されるため、モルフォロジー演算のべき等性により、少なくとも２回のモルフォロジー演算が施された部分画像に相当する画像領域の同一性は維持される一方、残りの画像領域については当該改ざん検出時におけるモルフォロジー演算の前後で同一性が維持できなくなる。そこで、このモルフォロジー演算前後の取得ディジタル画像について差分画像を生成することにより、該取得ディジタル画像に埋め込まれた情報（画像加工時に抽出された部分画像により構成される有意な文字列などの電子署名）を読みとることが可能になる（視覚的に確認することも可能）。

さらに、上述の第２実施例に係る画像加工方法において、加工前ディジタル画像の原画像情報とモルフォロジー画像情報との差分情報にさらにモルフォロジー演算を施して原画像の細部を保存する場合（第２実施例に係る画像加工方法）、この発明に係る画像検査方法の第２実施例は、第２抽出工程、第３演算工程、判定工程に加え、第４演算工程をさらに備える。なお、この第２実施例に係る画像検査方法では、最終的に得られるモルフォロジー差分情報が真正性検査（例えば改ざん有無の検出など）用の判定データとなるため、上述の第２生成工程は不要である。また、モルフォロジー演算のべき等性により、改ざんが行われていない場合には、抽出された差分情報の各画素値はすべて零であるはずであり、この場合、判定工程では、取得ディジタル画像に改ざんはなかったものと判断される。逆に、値が零でない画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

第２実施例に係る画像検査方法において、第２抽出工程は、取得ディジタル画像から、該取得ディジタル画像の少なくとも一部を検査対象情報として抽出する。第３演算工程は、抽出された検査対象情報に対し、上述の画像加工方法で適用された第１構造要素と同じ第３構造要素ｅを用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る。第４演算工程は、抽出された検査対象情報と第３演算工程で得られた第２モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、上述の画像加工方法で適用された第２構造要素と同じ第４構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いた第４モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー差分情報を得る。判定工程は、えられた第２モルフォロジー差分情報に基づいて、取得ディジタル画像に対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を行う。

上述の画像加工方法において、加工前ディジタル画像の一成分（周波数成分、色成分、輝度成分又はビットプレーン）についてモルフォロジー演算が施される場合、この第２実施例に係る画像検査方法において、第２抽出工程は、取得ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該取得ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを検査対象情報として抽出する。また、上述の画像加工方法において加工前ディジタル画像から抽出された１又はそれ以上の部分画像に対してモルフォロジー演算が施される場合、第２抽出工程は、当該画像検査方法の高速化を目的として、取得ディジタル画像の一部を構成する部分画像を検査対象画像として抽出する。

上述の第１及び第２実施例に係る画像検査方法においても、取得ディジタル画像に対する「抽出」処理は、上述のような(1)切り出し処理、(2)複製処理、及び(3)部分処理のいずれも含む。

この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法は、コンピュータ等で実行されるプログラムであってもよく、この場合、当該プログラムは、有線、無線を問わずネットワークを介して配信されてもよく、また、サーバや端末装置で管理されるＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の記録媒体に格納されていてもよい。

なお、この発明に係る各実施例は、以下の詳細な説明及び添付図面によりさらに十分に理解可能となる。これら実施例は単に例示のために示されるものであって、この発明を限定するものと考えるべきではない。

また、この発明のさらなる応用範囲は、以下の詳細な説明から明らかになる。しかしながら、詳細な説明及び特定の事例はこの発明の好適な実施例を示すものではあるが、例示のためにのみ示されているものであって、この発明の思想及び範囲における様々な変形および改良はこの詳細な説明から当業者には自明であることは明らかである。

この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法によれば、モルフォロジー演算のべき等性を利用してディジタル画像の真正性証明を行うので、高い汎用性が実現されるとともに、従来の電子透かし技術と比較して、より高速かつ高精度のディジタル画像の真正性証明が可能になる。例えば、当該画像加工方法及び画像検査方法は、著作権表示等の権利管理情報を、電子透かしとしてディジタル画像に埋め込んだり、また、該ディジタル画像から抽出することが可能である。

ディジタル画像への電子透かし技術の一般的な適用例を説明するための概念図である。 この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法の第１実施例を説明するための概念図である。 この発明に係る画像加工方法及びその画像検査方法に適用されるモルフォロジー演算の原理を説明するための概念図である（その１）。 この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法に適用されるモルフォロジー演算の原理を説明するための概念図である（その２）。 第１実施例に係る画像加工方法の第１応用例（ビット成分分解）を説明するための概念図である。 第１実施例に係る画像加工方法の第２応用例（色分解）を説明するための概念図である。 第１実施例に係る画像加工方法の第３応用例（輝度分解）を説明するための概念図である。 第１実施例に係る画像加工方法の第４応用例（周波数分解）を説明するための概念図である。 第１実施例に係る画像加工方法の第５応用例（画像分割）を説明するための概念図である。 この発明に係る画像加工方法の第２実施例を説明するための概念図である。 第２実施例に係る画像加工方法の応用例を説明するための概念図である。 この発明に係る画像検査方法の第２実施例を説明するための概念図である。 第２実施例に係る画像検査方法の応用例を説明するための概念図である。

以下、この発明に係るディジタル画像の加工方法及びその画像検査方法の各実施例を、図２〜１３を参照しながら詳細に説明する。なお、図面の説明において同一部位、同一要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。

図２は、この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法の第１実施例を説明するための概念図である。第１実施例に係る画像加工方法は、抽出工程（加工用抽出工程）と、演算工程（第１加工用演算工程）と、そして、生成工程（加工用生成工程）を少なくとも備え、図２に示されたように、ネットワーク１０１や記録装置１０２を含む改ざん可能環境１００に提供されるディジタル画像を生成する。

すなわち、第１実施例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工前ディジタル画像Ｉ（原画像情報）から、該加工前ディジタル画像Ｉの少なくとも一部を加工対象情報として抽出する。第1加工用演算工程は、抽出された加工対象情報に対し、所定の構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施すことにより、モルフォロジー画像情報を得る。また、加工用生成工程は、得られたモルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像Ｉ_ｆを生成する。なお、図２において、加工用抽出工程は、加工前ディジタル画像Ｉの全体を加工対象情報として抽出しており、加工用生成工程は、第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報を、そのまま加工後ディジタル画像Ｉ_ｆとして生成する。

一方、第１実施例に係る画像検査方法は、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_ｆ（取得ディジタル画像）の真正性を証明（改ざん有無の検出）するため、抽出工程（検出用抽出工程）と、演算工程（第１検出用演算工程）と、生成工程（検出用生成工程）と、判定工程を備える。

すなわち、第１実施例に係る画像検査方法において、検出用抽出工程は、取得ディジタル画像Ｉ’_ｆから、該取得ディジタル画像Ｉ’_ｆの少なくとも一部を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報に対し、構造要素ｅ（上述の画像加工時に適用された構造要素と同じ）を用いて再度モルフォロジー演算を施すことにより、モルフォロジー画像情報を得る。検出用生成工程は、第１検出用演算工程で得られた第２モルフォロジー画像情報を含む検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆを生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの差分情報に基づいて、改ざん可能環境１００における取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対する改ざんの有無を判定する。ここで、取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対して改ざんが行われていない場合には、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの同一性は維持されるため、得られた差分情報の値は各画素とも零である。逆に、値が零でない画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

なお、図２において、検出用抽出工程は、取得ディジタル画像Ｉ’_ｆの全体を加工対象情報として抽出しており、検出用生成工程は、第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報を、そのまま検出用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆとして生成する。また、１枚のディジタル画像に対して複数回のモルフォロジー演算が施されてもよい。さらに、モルフォロジー演算の種類、構造要素の形状及び大きさ、モルフォロジー演算が適用されるビットプレーン深度、並びにモルフォロジー演算が適用される画像領域は、所望の画質、改ざん検出能力、改ざん位置特定精度を得るため、適宜調節される。

次に、この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法に適用されるモルフォロジー演算の原理について、図３及び図４を参照しながら詳述する。

モルフォロジー演算ｆは、構造要素ｅ（Structuring Element）と呼ばれる画像を移動させる要素と、ミンコフスキー（Minkowski）和及びミンコフスキー差と呼ばれる演算から成り立っている。すなわち、モルフォロジー演算では、ミンコフスキー和を計算する収縮（Erosion）とミンコフスキー差を計算する膨張（Dilation）の組み合わせにより行われ、特に、収縮、膨張の順に行われるモルフォロジー演算をオープニング（Opening）といい、また、膨張、収縮の順に行われるモルフォロジー演算をクロージング（Closing）という。オープニングのべき等性及びクロージングのべき等性はいずれも維持されることが確認されており、モルフォロジー演算として、オープニング、クロージングのいずれが行われてもよい。なお、べき等性とは、原画像Ｉに対して構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算ｆが施されることにより得られるモルフォロジー画像I_ｆに対して、同じ構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算ｆが再度施されても（モルフォロジー画像Ｉ_ｆｆが得られる）、演算前後における画像間の同一性（Ｉ_ｆ＝Ｉ_ｆｆ）は維持されるという、モルフォロジー演算の一性質をいう。

例えば、構造要素ｅとして、図３の領域（ａ）に示された構造要素が適用される場合について説明する。なお、図３の領域（ａ）に示された構造要素ｅは、原画像Ｉを中心としてＡ〜Ｄの各方向に該原画像Ｉを移動させる構造要素である。また、図３の領域（ｂ）には、原画像Ｉが示されており、この領域（ｂ）において、２００は仮想画像空間を示し、２１０の実線は原画像フレームを示す。

構造要素ｅ（図３の領域（ａ））を用いて、原画像Ｉ（図３の領域（ｂ））に対してモルフォロジー演算（オープニング及びクロージングのいずれでもよい）が行われる場合、まず、仮想画像空間２００内において、構造要素ｅによって指示される方向に原画像Ｉを移動させたシフト画像Ａ〜Ｄを得る（図３の領域（ｃ））。

図４には、収縮処理及び膨張処理による画像生成工程の概念図が示されている。すなわち、このように得られたシフト画像Ａ〜Ｄのミンコフスキー差を計算することで（収縮）、収縮画像Ｉ_Ｅが得られる。一方、シフト画像Ａ〜Ｄのミンコフスキー和を計算することで（膨張）、膨張画像Ｉ_Ｄが得られる。なお、モルフォロジー演算では、オープニングが原画像に対して施される場合、仮想画像空間内において原画像を構造要素が指示する方向に移動させることにより複数のシフト画像を得、これらシフト画像に対して収縮が行われた後に膨張が行われる。また、クロージングが原画像に対して施される場合、構造要素ｅを用いて得られた複数のシフト画像に対して膨張が行われた後に収縮が行われる。

次に、第１実施例に係る画像加工方法及び画像検査方法の応用例を、図５〜図９を参照しながら説明する。図２に示された第１実施例に係る画像加工方法では、加工前ディジタル画像Ｉ（原画像情報）の全体についてモルフォロジー演算が施されたが、以下に説明する応用例では、加工前ディジタル画像Ｉの一成分に対して、あるいは、該加工前ディジタル画像Ｉから切り取られた一部の画像に対してモルフォロジー演算を施す。

まず、図５は、第１実施例に係る画像加工方法の第１応用例（ビット成分分解）を説明するための図である。図５に示された加工前ディジタル画像Ｉは、それぞれが複数ビット（例えば８ビット）の情報を含む画素（P₁₁(b₀,b₁,b₂,…,b₇)，P₁₂(b₀,b₁,b₂,…,b₇)，…，P_nm(b₀,b₁,b₂,…,b₇)）で構成されている。また、この第１応用例に係る画像加工方法は、加工用抽出工程、第１加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。

加工用抽出工程は、加工前ディジタル画像Iに対してビット成分分解を行うことにより、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第1ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ０、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第２ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ１、…、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第８ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ７が得て、これら複数のビットプレーンのうちいずれか（図５では、ビットプレーンＩ_ｂ０）を加工対象プレーンとして抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象プレーンＩ_ｂ０に対して構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施すことにより、モルフォロジー画像情報を得る。加工用生成工程は、加工対象プレーンであるビットプレーンＩ_ｂ０（第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、残ったビットプレーンＩ_ｂ１〜Ｉ_ｂ７をビット成分合成することで、加工後ディジタル画像としてのモルフォロジー画像Ｉ_ｆを生成する。

一方、この第１応用例の画像加工方法に対応する画像検査方法（第１応用例に係る画像検査方法）は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、検出用生成工程、及び判定工程を備える。この第１応用例に係る画像検査方法では、検出用抽出工程が、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_ｆ（取得ディジタル画像）を、上述のように複数のビットプレーンＩ_ｂ０〜Ｉ_ｂ７にビット成分分解し、得られたビットプレーンのうちから加工対象プレーンとして抽出されたビットプレーンＩ_ｂ０を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、検査対象情報として抽出されたビットプレーンＩ_ｂ０に対し、構造要素ｅ（第１応用例に係る画像加工方法で適用された構造要素と同じ）を用いてモルフォロジー演算を施す。検出用生成工程は、検査対象情報であるビットプレーンＩ_ｂ０（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、検出用抽出工程でビット成分分解された複数のビットプレーンのうち検査対象成分を除く残りのビットプレーン（ビットプレーンＩ_ｂ１〜ビットプレーンＩ_ｂ７）とをビット成分合成することにより、検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆを生成する。そして、判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を行う。

図６は、第１実施例に係る画像加工方法の第２応用例（色分解）を説明するための図である。この第２応用例に係る画像加工方法も、加工用抽出工程、第１加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。

第２応用例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工前ディジタル画像Ｉを色分解することにより得られた複数の色画像成分（赤画像成分Ｉ_Ｒ、緑画像成分Ｉ_Ｇ、青画像成分Ｉ_Ｂ）のうち少なくともいずれか（図６では赤画像成分Ｉ_Ｒ）を加工対象成分として抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象成分（赤画像成分Ｉ_Ｒ）に対してモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程は、第１検出用演算工程でモルフォロジー演算が施された加工対象成分（赤画像成分Ｉ_Ｒ）と、検出用抽出工程で色分解された複数の色画像成分のうち該加工対象成分を除く残りの色画像成分（緑画像成分Ｉ_Ｇ、青画像成分Ｉ_Ｂ）を色合成することにより、加工後ディジタル画像Ｉ_ｆを得る。

一方、この第２応用例に係る画像加工方法に対応する改ざん検出（第２応用例に係る画像検査方法）は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、検出用生成工程、及び判定工程を備える。検出用抽出工程は、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_ｆ（取得ディジタル画像）を、赤画像成分Ｉ_Ｒ、緑画像成分Ｉ_Ｇ、青画像成分Ｉ_Ｂに色分解し、得られた複数の色画像成分のうち少なくともいずれか（図６では赤画像成分Ｉ_Ｒ）を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報（赤画像成分Ｉ_Ｒ）に対し、構造要素ｅ（第２応用例に係る画像加工方法で適用された構造要素と同じ）を用いてモルフォロジー演算を施す。検出用生成工程は、検出対象情報である赤画像成分Ｉ_Ｒ（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、検出用抽出工程で色分解された複数の色画像成分のうち検査対象成分を除く残りの色画像成分（緑画像成分Ｉ_Ｇ、青画像成分Ｉ_Ｂ）とを色合成することにより、検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆを生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を行う。

図７は、第１実施例に係る画像加工方法の第３応用例（輝度分解）を説明するための図である。この第３応用例に係る画像加工方法も、加工用抽出工程、第１加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。

第３応用例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工前ディジタル画像Ｉを輝度レベルごとに成分分解することにより得られた複数の輝度画像成分（低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ、高輝度レベル画像Ｉ_Ｈ）のうち少なくともいずれか（図７では低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）を加工対象成分として抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象成分（低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）に対してモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程では、第１加工用演算工程でモルフォロジー演算が施された加工対象成分（低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）と、加工用抽出工程で成分分解された複数の輝度画像成分のうち該加工対象成分を除く残りの輝度画像成分（低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）を成分合成することにより、加工後ディジタル画像Ｉ_ｆを得る。

一方、この第３応用例に係る画像加工方法に対応する改ざん検出（第３応用例に係る画像検査方法）は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、検出用生成工程、及び判定工程を備える。検出用抽出工程は、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_ｆ（取得ディジタル画像）を、低輝度レベル画像Ｉ_Ｌと高輝度レベル画像Ｉ_Ｈに成分分解し、得られた複数の輝度画像成分のうち少なくともいずれか（図７では低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報（低輝度レベル画像Ｉ_Ｌ）に対し、構造要素ｅ（第３応用例に係る画像加工方法で適用された構造要素と同じ）を用いてモルフォロジー演算を施す。検出用生成工程は、検出対象情報である低レベル画像Ｉ_Ｌ（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、検出用抽出工程で成分分解された複数の輝度画像成分のうち検査対象成分を除く残りの輝度画像成分（高輝度レベル画像Ｉ_Ｈ）とを成分合成することにより、検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆを生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を行う。

さらに、図８は、第１実施例に係る画像加工方法の第４応用例（周波数分解）を説明するための図である。一般に、ディジタル画像の配信又は記録では、データ圧縮及び解凍が行われる場合が多い。この第４応用例は、対象となるディジタル画像を複数の周波数画像成分に分解し、その一部（周波数分解された複数の周波数画像成分のいずれか）に限定的にモルフォロジー演算を施す。そのため、ＪＰＥＧ２０００方式のような既存のデータ圧縮方式であっても、圧縮耐性を向上させることが可能である。なお、この第４応用例に係る画像加工方法も、加工用抽出工程、第１加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。

第４応用例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工前ディジタル画像Ｉを周波数分解することにより得られた複数の周波数画像成分（低周波数画像成分Ｉ_Ｌ、高周波数画像成分Ｉ_Ｈ）のうち少なくともいずれか（図８では低周波数画像成分Ｉ_Ｌ）を加工対象成分として抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象成分（低周波数画像成分Ｉ_Ｌ）に対してモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程は、第１加工用演算工程でモルフォロジー演算が施された加工対象成分（低周波数画像成分Ｉ_Ｌ）と、加工用抽出工程で周波数分解された複数の周波数画像成分のうち該加工対象成分を除く残りの周波数画像成分（高周波数画像成分Ｉ_Ｈ）を周波数合成することにより、加工後ディジタル画像Ｉ_ｆを得る。

一方、この第４応用例に係る画像加工方法に対応する改ざん検出（第４応用例に係る画像検査方法）は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、検出用生成工程、及び判定工程を備える。検出用抽出工程は、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_ｆ（取得ディジタル画像）を、低周波数画像成分Ｉ_Ｌと高周波数画像成分Ｉ_Ｈに周波数分解し、得られた複数の周波数画像成分のうち少なくともいずれか（図８では低周波数画像成分Ｉ_Ｌ）を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報（低周波数画像成分Ｉ_Ｌ）に対し、構造要素ｅ（第４応用例に係る画像加工方法で適用された構造要素と同じ）を用いてモルフォロジー演算を施す。検出用生成工程は、検出対象情報である低周波数画像成分Ｉ_Ｌ（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、検出用抽出工程で周波数分解された複数の周波数画像成分のうち検査対象成分を除く残りの周波数画像成分（高周波数画像成分Ｉ_Ｈ）とを周波数合成することにより、検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆを生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_ｆｆと取得ディジタル画像Ｉ’_ｆとの差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像Ｉ’_ｆに対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を行う。

図９は、第１実施例に係る画像加工方法及び画像検査方法の第５応用例（画像分割）を説明するための図である。なお、この明細書において「抽出」処理は、(1)ディジタル画像からその一部をモルフォロジー演算の対象として分離する処理（該ディジタル画像から部分画像を切り出す切り出し処理）、(2)ディジタル画像内の各領域をそれぞれモルフォロジー演算の対象となる部分画像として複製する処理（複製処理）、及び(3)ディジタル画像内の各領域をモルフォロジー演算の対象領域として特定する処理（該ディジタル画像自体をモルフォロジー演算の対象とし、特定された領域それぞれに部分的にモルフォロジー演算を施していく部分処理）のいずれも含まれる。以下、「抽出」処理の一例として、原画像であるディジタル画像からモルフォロジー演算の対象（部分画像）を抽出する切り出し処理について説明する。

この第５応用例に係る画像加工方法及び画像検査方法は、加工対象であるディジタル画像から切り取られた該画像の一部についてモルフォロジー演算を行う。そのため、それぞれが文字などの特定形状を有するとともに視覚的にも有意な文字列や図形、マーク等を構成するよう１つ又はそれ以上の画像パターンを、加工対象であるディジタル画像から抽出することにより、電子署名や著作権管理情報等への利用が可能になる（電子署名、著作権管理情報などの有意な情報をディジタル画像に埋め込むことができる）。また、この第５応用例に係る画像検査方法も、モルフォロジー演算のべき等性を利用して、ディジタル画像に埋め込まれた情報が容易に読みとることができる（視覚化も可能）。

この第５応用例に係る画像加工方法も、加工用抽出工程、第１加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。すなわち、第５応用例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程において、まず、ディジタル画像Ｉと背景画像Ｉ_ｃとの合成処理が行われる。具体的にこの合成処理は、該ディジタル画像Ｉに背景画像Ｉ_ｃを重畳させることにより行われる。加工用抽出工程では、加工対象として合成処理が施された重畳画像から一部を切り出すことにより、該重畳画像を画像Ｉ_ａと画像Ｉ_ｂに分割する。加工用抽出工程は、これら画像Ｉ_ａ、Ｉ_ｂのうちいずれか（図９では分割画像Ｉ_ｂ）を加工対象画像として抽出する。第１加工用演算工程は、加工対象画像である分割画像Ｉ_ｂに対して、構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程は、この加工対象画像である分割画像Ｉ_ｂ（第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と、残りの分割画像Ｉ_ａとを接合する。なお、２値化画像に対してモルフォロジー演算を施す場合、背景が単一色（例えば白）であると、モルフォロジー演算後の改ざん検出能力や改ざん位置特定精度が充分でない場合がある。そこで、この第５応用例では、加工対象であるディジタル画像Ｉに対する改ざん検出能力や改ざん位置特定精度の更なる向上を図るため、該ディジタル画像Ｉに対して背景画像Ｉ_ｃを重畳することにより直接的な処理対象（加工前ディジタル画像）としての重畳画像を得ている。

一方、この第５応用例に係る画像加工方法に対応する改ざん検出（第５応用例に係る画像検査方法）は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、検出用生成工程、及び判定工程を備える。検出用抽出工程は、改ざん可能環境１００から取得されたディジタル画像Ｉ’_Ｐ（取得ディジタル画像）の全体を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報（取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの全体）に対し、構造要素ｅ（第５応用例に係る画像加工方法で適用された構造要素と同じ）を用いてモルフォロジー演算を施す。検出用生成工程は、検出対象情報（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐとの差分情報を、検査用ディジタル画像Ｉ’_Ｐｆを生成する。判定工程は、生成された検査用ディジタル画像Ｉ’_Ｐｆに基づいて、該取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐｆに対する改ざんの有無を判定する。なお、検査対象情報である取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐは、既にモルフォロジー演算が施された分割画像Ｉ_ｂと残りの分割画像Ｉ_ａに構成されているため、改ざん検出の際に取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの全体にモルフォロジー演算を施せば、分割画像Ｉ_ｂに対して改ざんがなければ、当該改ざん検出におけるモルフォロジー演算の前後で画像は一致しているはずである。一方、分割画像Ｉ_ａは画像加工時にはモルフォロジー演算は行われていないので、改ざん検出時におけるモルフォロジー演算の前後で画像が一致しなくなる。そこで、検出対象情報（第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報）と取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐとの差分をとることにより、分割画像Ｉ_ｂが鮮明に表示される検出用ディジタル画像Ｉ’_Ｐｆが得られることになる。逆に、検出用ディジタル画像Ｉ’_Ｐｆにおいて分割画像Ｉ_ｂに相当領域が鮮明に表示されなければ、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐに対して改ざんが行われたことが明確になる。

上述の第５応用例に係る画像加工方法及び画像検査方法は、分割画像Ｉ_ｂとして、特定の情報（モルフォロジー演算が施された有意な文字パターン列や図形）を加工後ディジタル画像Ｉ_Ｐに埋め込むことができる。すなわち、加工前ディジタル画像Ｉから有意な文字列や図形等を構成するように該加工前ディジタル画像Ｉの一部を切り出し、該切り出された分割画像Ｉ_ｂにモルフォロジー演算を施すので、従来の電子透かし技術に代わる技術として電子署名システムへの適用も可能である。

次に、この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法の第２実施例を、図１０〜１３を参照しながら説明する。なお、この第２実施例においても、加工対象画像の「抽出」処理は、上述のような(1)切り出し処理、(2)複製処理、及び(3)部分処理のいずれも含む。また、抽出された加工対象画像に対するモルフォロジー演算の回数に制限はない。さらに、モルフォロジー演算の種類、構造要素の形状及び大きさ、モルフォロジー演算が適用されるビットプレーン深度、並びにモルフォロジー演算が適用される画像領域は、所望の画質、改ざん検出能力、改ざん位置特定精度を得るため、適宜調節される。

図１０は、この発明に係る画像加工方法の第２実施例を説明するための概念図である。上述の第１実施例に係る画像加工方法では、モルフォロジー演算に適用される構造要素ｅが大きくなると、演算後の画像Ｉ_ｆが原画像Ｉの細部を充分に保存できなくなる。この場合、第１加工用演算工程におけるモルフォロジー演算後の画像Ｉ_ｆの画質が著しく低下する可能性がある。そこで、この第２実施例に係る画像加工法は、加工用抽出工程で抽出された加工対象情報（加工前ディジタル画像Ｉの原画像情報）と第1加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｆとの差分情報Ｉ_ｄに対し、構造要素ｅとは異なる第２構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ：構造要素ｅの一部を構成し、該構造要素ｅよりも小さい構造要素）を用いたモルフォロジー演算を施す第２加工用演算工程をさらに備える。この場合、加工用生成工程は、第1加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｆと第２加工用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ_ｄｆとを論理差分演算（後述）することにより、加工後ディジタル画像Ｉ_Ｐを生成する。

すなわち、第２実施例に係る画像加工方法は、加工用抽出工程と、第１加工用演算工程と、第２加工用演算工程と、加工用生成工程とを備える。第２実施例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工対象であるディジタル画像Ｉの全体を加工対象情報として抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象情報（加工前ディジタル画像Ｉの全体）に対し、構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。一方、第２加工用演算工程は、加工前ディジタル画像Ｉと第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｆとの差分情報Ｉ_ｄ（＝|Ｉ−Ｉ_ｆ|：絶対差）に対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いたモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程は、第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｆと第２加工用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ_ｄｆとの論理差分演算を行うことにより、加工後ディジタル画像Ｉ_Ｐを得る。なお、第１及び第２加工用演算工程におけるモルフォロジー演算がオープニングの場合、論理差分演算（Ｉ_ｆ＋Ｉ_ｄｆ）により差分画像Ｉ_Ｐが与えられる。一方、第１及び第２加工用演算工程におけるモルフォロジー演算がクロージングの場合、論理差分演算（Ｉ_ｆ−Ｉ_ｄｆ）により差分画像Ｉ_Ｐが与えられる。

上述の第２実施例に係る画像加工方法では、加工前ディジタル画像Ｉ（原画像情報）の全体についてモルフォロジー演算が施されたが、該加工前ディジタル画像Ｉの一成分（周波数成分、色成分、輝度成分、又はビットプレーン）に対して、あるいは、該加工前ディジタル画像Ｉから切り取られた一部の分割画像に対してモルフォロジー演算を施すことも可能である。図１１は、この第２実施例に係る画像加工方法の応用例を説明するための図である。

まず、図１１の領域（ａ）に示された第１応用例に係る画像加工方法は、上述のように、加工用抽出工程、第1加工用演算工程、第２加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。例えば、図１１の領域（ａ）には、加工前ディジタル画像Ｉの成分のうちビットプレーンのいずれを加工対象情報とする構成が示されている。すなわち、この第１応用例に係る画像加工方法において、加工用抽出工程は、加工前ディジタル画像Iに対してビット成分分解を行うことにより、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第1ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ０、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第２ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ１、…、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第８ビットで構成されたビットプレーンI_ｂ７を得て、これら複数のビットプレーンのうちいずれか（図１１の領域（ａ）では、ビットプレーンＩ_ｂ０）を加工対象プレーンとして抽出する。第１加工用演算工程は、抽出された加工対象プレーンＩ_ｂ０に対して構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。一方、第２加工用演算工程は、加工対象プレーンＩ_ｂ０と第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｂ０ｆとの差分情報（＝|Ｉ_ｂ０−Ｉ_ｂ０ｆ|）に対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いたモルフォロジー演算を施す。そして、加工用生成工程は、第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｂ０ｆと第２加工用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ_ｄｆとの差分情報と、残ったビットプレーンＩ_ｂ１〜Ｉ_ｂ７をビット成分合成することで、加工後ディジタル画像Ｉ_Ｐを生成する。なお、上述の画像成分のいずれかにモルフォロジー演算が適用される構成は、加工前ディジタル画像Ｉの周波数成分、色成分、輝度成分のいずれにも適用可能である。

また、図１１の領域（ｂ）に示されたように、第２実施例に係る画像加工方法は、加工前ディジタル画像Ｉから切り取られた分割画像を加工対象とすることも可能である。この図１１の領域（ｂ）に示された第２応用例に係る画像加工方法は、加工用抽出工程、第1加工用演算工程、第２加工用演算工程、及び加工用生成工程を備える。なお、この場合、モルフォロジー演算の対象領域を加工前ディジタル画像の一領域に制限することができるので、当該画像加工方法の処理量を大幅に削減することが可能になる。

この第２応用例に係る画像加工方法では、加工用抽出工程が、加工前ディジタル画像Ｉを画像Ｉ_ａと画像Ｉ_ｂに分割し、分割画像Ｉ_ｂを加工対象画像として抽出する。第１加工用演算工程は、分割画像Ｉ_ｂに対し、構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。一方、第２加工用演算工程は、分割画像Ｉ_ｂと第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｂｆとの差分情報Ｉ_ｄ（＝|Ｉ_ｂ−Ｉ_ｂｆ|）対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いてモルフォロジー演算を施す。加工用生成工程は、第１加工用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ_ｂｆと第２加工用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ_ｄｆとの差分画像と、残った分割画像Ｉａとを接合することにより、加工後ディジタル画像Ｉ_Ｐを生成する。

続いて、この発明に係る画像検査方法の第２実施例について説明する。図１２は、この発明に係る画像検査方法の第２実施例を説明するための概念図である。この第２実施例に係る画像検査方法は、検出用抽出工程、第１検出用演算工程、第２検出用演算工程、及び判定工程を備える。なお、この第２実施例に係る画像検査方法では、最終的に得られるモルフォロジー差分情報が改ざん検出用の判定データとなるため、第１実施例のような検出用生成工程は不要である。また、モルフォロジー演算のべき等性により、改ざんが行われていない場合には、抽出された差分情報の各画素値はすべて零であるはずであり、この場合、判定工程では、取得ディジタル画像に改ざんはなかったものと判断される。逆に、値が零でない画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

第２実施例に係る画像検査方法において、検出用抽出工程は、改ざん可能環境１００から取得した取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの全体を検査対象情報として抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検査対象情報に対し、構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。第２検出用演算工程は、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐと第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ’_Ｐｆとの差分情報Ｉ’_ｄ（＝|Ｉ’_Ｐ−Ｉ’_Ｐｆ|）に対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いたモルフォロジー演算を施すことにより、最終的にモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆを得る。判定工程は、得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆに基づいて、取得ディジタル画像に対する改ざんの有無を判定する。取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐに対して改ざんが行われていなければ、最終的に得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆを構成する各画素の値は零になる。逆に、値が零でない、画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

上述の第２実施例に係る画像検査方法でも、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの全体についてモルフォロジー演算が施されたが、該加工前ディジタル画像Ｉの一成分（周波数成分、色成分、輝度成分、又はビットプレーン）に対して、あるいは、該加工前ディジタル画像Ｉから切り取られた一部の分割画像に対してモルフォロジー演算を施すことも可能である。図１３は、この第２実施例に係る画像検査方法の応用例を説明するための図である。

まず、図１３の領域（ａ）に示された第１応用例に係る画像検査方法は、検出用抽出工程と、第１検出用演算工程と、第２検出用演算工程と、判定工程とを備える。例えば、図１３の領域（ａ）には、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの成分のうちビットプレーンのいずれを加工対象情報とする構成が示されている。

すなわち、第１応用例に係る画像検査方法において、検出用抽出工程は、取得ディジタル画像I’_Ｐに対してビット成分分解を行うことにより、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第1ビットで構成されたビットプレーンI’_ｂ０、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第２ビットで構成されたビットプレーンI’_ｂ１、…、各画素P₁₁，P₁₂，…，P_nmの第８ビットで構成されたビットプレーンI’_ｂ７を得て、これら複数のビットプレーンのうちいずれか（図１３の領域（ａ）では、ビットプレーンＩ’_ｂ０）を検出対象プレーンとして抽出する。第１検出用演算工程は、抽出された検出対象プレーンＩ’_ｂ０に対して構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。一方、第２検出用演算工程は、検出対象プレーンＩ’_ｂ０と第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ’_ｂ０ｆとの差分情報（＝|Ｉ’_ｂ０−Ｉ’_ｂ０ｆ|）に対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いたモルフォロジー演算を施す。そして、判定工程は、第２検出用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆに基づいて、取得ディジタル画像に対する改ざんの有無を判定する。取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐに対して改ざんが行われていなければ、最終的に得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆを構成する各画素の値は零になる。逆に、値が零でない、画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。なお、上述の画像成分のいずれかにモルフォロジー演算が適用される構成は、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐの周波数成分、色成分、輝度成分のいずれにも適用可能である。

また、図１３の領域（ｂ）に示されたように、第２実施例に係る画像検査方法は、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐから切り取られた分割画像を検出対象とすることも可能である。この図１３の領域（ｂ）に示された第２応用例に係る画像検査方法は、検出用抽出工程、第1検出用演算工程、第２検出用演算工程、及び判定工程を備える。この場合も、モルフォロジー演算の対象領域を取得ディジタル画像の一領域に制限することができるので、当該画像検査方法の処理量を大幅に削減することが可能になる。

この第２応用例に係る画像検査方法では、検出用抽出工程が、取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐを画像Ｉ’_ａと画像Ｉ’_ｂに分割し、分割画像Ｉ’_ｂを検出対象画像として抽出する。第１検出用演算工程は、分割画像Ｉ’_ｂに対し、構造要素ｅを用いてモルフォロジー演算を施す。一方、第２検出用演算工程は、分割画像Ｉ’_ｂと第１検出用演算工程で得られたモルフォロジー画像情報Ｉ’_ｂｆとの差分情報Ｉ’_ｄ（＝|Ｉ’_ｂ−Ｉ’_ｂｆ|）に対し、構造要素ｅとは異なる構造要素ｅ_Ｓ（ｅ_Ｓ⊂ｅ）を用いてモルフォロジー演算を施す。この第２応用例に係る改ざん検出工程でも、判定工程は、第２検出用演算工程で得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆに基づいて、取得ディジタル画像に対する改ざんの有無を判定する。取得ディジタル画像Ｉ’_Ｐに対して改ざんが行われていなければ、最終的に得られたモルフォロジー差分情報Ｉ’_ｄｆを構成する各画素の値は零になる。逆に、値が零でない、画素が存在すれば、該非零の値をとる画素の位置が改ざん位置として検出される。

なお、上述のような画像加工方法及び画像検査方法は、コンピュータ等で実行されるプログラムであってもよく、この場合、当該プログラムは、有線、無線を問わずネットワークを介して配信されてもよく、また、上記サーバや端末装置で管理されるＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の記録媒体に格納されていてもよい。

この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法は、ネットワーク１０１を介してディジタルコンテンツ、特に、静止画（画像化された文書等の２値化画像も含まれる）、動画像を構成する各画像フレームなどのディジタル画像を送受信するシステムに適用可能である。このようなシステムにおいて、当該画像加工方法及び画像検査方法は、データ送信者固有の情報とデータ受信者固有の情報の少なくともいずれかの情報の送受信手段としても有効である。もちろん、記録装置１０２に格納される画像データも対象とする。

また、モルフォロジー演算ｆに用いられる構造要素の形状及び大きさは、任意に変更でき、当該画像加工方法が実行される側と当該画像検査方法が実行される側とで係る構造要素に関する情報は共有される。

この発明に係る画像加工方法及び画像検査方法は、データ送信側及びデータ受信側でディジタル画像を共有又は相互に送受信するシステムにおいて、該ディジタル画像に特定の情報を埋め込む電子署名機能も実現する。

以上の本発明の説明から、本発明を様々に変形しうることは明らかである。そのような変形は、本発明の思想および範囲から逸脱するものとは認めることはできず、すべての当業者にとって自明である改良は、以下の請求の範囲に含まれるものである。

この発明は、記録装置やネットワークなどに配信されるディジタルコンテンツの真正性証明をより効率的（高速かつ低処理量）に実現するとともに改ざんの抑止にもその効果が期待でき、広範囲な情報セキュリティ技術への適用が可能である。一例として、この発明によれば、ディジタル画像に対する改ざん有無の検出や改ざんされた箇所の特定を可能にするための加工を施すことや、著作権表示等の権利管理情報を電子透かしとしてディジタル画像に埋め込んだり、また、埋め込まれた電子透かしを該ディジタル画像から抽出することも可能である。

Ｉ…原画像（加工前ディジタル画像）、Ｉ_ｆ…モルフォロジー画像、１００…改ざん可能環境、１０１…ネットワーク、１０２…記録装置、２００…仮想画像空間、２１０…原画像フレーム。

Claims (19)

1. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法において、
   加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、
   前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、
   前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備え、
   前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像から、それぞれが該ディジタル画像の一部を構成するとともに視覚的に有意な形状を有する１又はそれ以上の部分画像を加工対象画像として抽出し、
   前記第１演算工程は、前記加工対象画像に対し、前記第１モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、
   前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報を含むよう、前記加工前ディジタル画像のうち前記加工対象画像に相当する領域の画像情報を変更する画像加工方法。
2. 請求項１記載の画像加工方法において、
   前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該加工前ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出し、
   前記第1演算工程は、前記加工対象成分に対し、前記第１モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、
   前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報と、前記複数の画像成分のうち前記加工対象成分を除く残りの画像成分とを成分合成する。
3. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法において、
   加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、
   前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、
   前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備え、
   前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該加工前ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出し、
   前記第1演算工程は、前記加工対象成分に対し、前記第１モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、
   前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報と、前記複数の画像成分のうち前記加工対象成分を除く残りの画像成分とを成分合成する画像加工方法。
4. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法において、
   加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、
   前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、
   前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備え、
   前記加工対象情報と前記第１モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素を用いた第２モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー差分情報を得る第２演算工程を備え、そして、
   前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報と前記第１モルフォロジー差分情報とを論理差分演算することにより、前記加工後ディジタル画像を生成する画像加工方法。
5. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法において、
   加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、
   前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、
   前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備え、
   前記第１抽出工程は、前記加工前ディジタル画像として、加工対象となるディジタル画像に予め背景画像を重畳する画像加工方法。
6. 請求項１又は３記載の画像加工方法は、さらに、
   前記加工対象情報と前記第１モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素を用いた第２モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー差分情報を得る第２演算工程を備え、そして、
   前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報と前記第１モルフォロジー差分情報とを論理差分演算することにより、前記加工後ディジタル画像を生成する。
7. 請求項４又は６記載の画像加工方法において、
   前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該加工前ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを加工対象成分として抽出し、
   前記第１演算工程は、前記加工対象成分に対して前記第１モルフォロジー演算を施すことにより前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、
   前記第２演算工程は、前記加工対象成分と前記第１モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素を用いた第２モルフォロジー演算を施すことにより前記第1モルフォロジー差分情報を得る。
8. 請求項４又は６記載の画像加工方法において、
   前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像から切り取られた、それぞれが該加工前ディジタル画像の一部を構成する、１又はそれ以上の特定形状を有する切り取り画像を加工対象画像として抽出し、
   前記第１演算工程は、前記加工対象画像に対し、前記第１モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、
   前記第２演算工程は、前記加工対象画像と前記第１モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素を用いた第２モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー差分情報を得る。
9. 請求項１〜４及び６〜８のいずれか一項記載の画像加工方法において、
   前記第１抽出工程は、前記加工前ディジタル画像として、加工対象となるディジタル画像に予め背景画像を重畳する。
10. 請求項１〜９のいずれか一項記載の画像加工方法を実行するためのコンピュータプログラム。
11. 請求項１０記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
12. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法として、加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備えた画像加工方法により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像であって、前記改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像から、該取得ディジタル画像の少なくとも一部を検査対象情報として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象情報に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記第２モルフォロジー画像情報を含む検査用ディジタル画像を生成する第２生成工程と、そして、
    前記検査用ディジタル画像と前記取得ディジタル画像との差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
13. 改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像であって、請求項３記載の画像加工方法により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該取得ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを検査対象情報として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象情報に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記第２モルフォロジー画像情報と、前記複数の画像成分のうち前記検査対象成分を除く残りの画像成分とを成分合成することにより、検査用ディジタル画像を生成する第２生成工程と、そして、
    前記検査用ディジタル画像と前記取得ディジタル画像との差分情報に基づいて、該取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
14. 改ざん可能な環境下に一時的又は継続的に存在する可能性のあるディジタル画像を対象とし、該ディジタル画像に対して真正性証明を可能にするための加工を施す画像加工方法として、加工前ディジタル画像から、該加工前ディジタル画像の少なくとも一部を加工対象情報として抽出する第１抽出工程と、前記加工対象情報に対し、所定の第１構造要素を用いて第１モルフォロジー演算を施すことにより、第１モルフォロジー画像情報を得る第１演算工程と、そして、前記第１モルフォロジー画像情報を含む加工後ディジタル画像を生成する第１生成工程とを備え、前記第１抽出工程は、加工前ディジタル画像から、それぞれが該ディジタル画像の一部を構成する、１又はそれ以上の特定形状を有する部分画像を加工対象画像として抽出し、前記第１演算工程は、前記加工対象画像に対し、前記第１モルフォロジー演算を施すことにより、前記第1モルフォロジー画像情報を得て、そして、前記第１生成工程は、前記第１モルフォロジー画像情報を含むよう、前記加工前ディジタル画像のうち前記加工対象画像に相当する領域の画像情報を変更する画像加工方法により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像であって、前記改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像の全体を検査対象画像として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象画像に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第2モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記第２モルフォロジー画像情報と、前記取得ディジタル画像との差分画像を、検査用ディジタル画像として生成する第２生成工程と、そして、
    生成された前記検査用ディジタル画像に基づいて、該取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
15. 改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像であって、請求項４記載の画像加工方法により真正性証明用に加工されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像から、該取得ディジタル画像の少なくとも一部を検査対象情報として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象情報に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記検査対象情報と前記第２モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第２構造要素と同じ第４構造要素を用いた第４モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー差分情報を得る第４演算工程と、そして、
    前記第２モルフォロジー差分情報に基づいて、前記取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
16. 改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像であって、請求項７記載の画像加工方法により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像の周波数成分、色成分、輝度成分及びビットプレーンのいずれかについて、該取得ディジタル画像を成分分解することにより得られた複数の画像成分のうち少なくともいずれかを検査対象情報として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象情報に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記検査対象情報と前記第２モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第２構造要素と同じ第４構造要素を用いた第４モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー差分情報を得る第４演算工程と、そして、
    前記第２モルフォロジー差分情報に基づいて、前記取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
17. 改ざん可能な環境から取得されたディジタル画像であって、請求項８記載の画像加工方法により真正性証明用の加工が施されたディジタル画像に対し、その真正性を検査する画像検査方法において、
    取得ディジタル画像から切り取られた、それぞれが該取得ディジタル画像の一部を構成する、１又はそれ以上の特定形状を有する切り取り画像を検査対象画像として抽出する第２抽出工程と、
    前記検査対象画像に対し、前記第１構造要素と同じ第３構造要素を用いて第３モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー画像情報を得る第３演算工程と、
    前記検査対象情報と前記第２モルフォロジー画像情報との差分情報に対し、前記第２構造要素と同じ第４構造要素を用いた第４モルフォロジー演算を施すことにより、第２モルフォロジー差分情報を得る第４演算工程と、そして、
    前記第２モルフォロジー差分情報に基づいて、前記取得ディジタル画像の真正性を判定する判定工程とを備えた画像検査方法。
18. 請求項１２〜１７のいずれか一項記載の画像検査方法を実行するためのコンピュータプログラム。
19. 請求項１８記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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