JP5343659B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

従来から顔写真などの画像に、人間の目では視認困難なデジタルデータを埋め込むような電子透かし技術が提案されている。例えば、クレジットカードの表面に印刷する画像にセキュリティに関する情報を埋め込むことによって、クレジットカードが真正であることを証明できるようにしている。

特許第４０３５７１７号明細書 特開２００３−８７５５１号公報

しかしながら、更に巧妙な手口によりクレジットカード等の媒体に埋め込んだセキュリティー情報を取得・改竄しようとする悪意のある第三者が存在しないとは言い切れない。

本発明は、媒体に印刷された画像に埋め込んだ情報が取り出されても、改竄と利用を困難にすることを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、取得した画像の任意の領域に、情報を含む埋込画像を埋め込む位置を設定する埋込位置設定手段と、前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれる埋込領域を分割したうちの任意の領域の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段と、前記埋込領域に埋め込むべき埋込情報を取得する取得手段と、取得された前記埋込情報を、前記鍵で暗号化する暗号化手段と、暗号化された前記埋込情報を含む前記埋込画像を生成する埋込画像生成手段と、生成された前記埋込情報を含む前記埋込画像を、前記埋込領域のうち前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込むと共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込む埋込手段と、を有することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、取得した画像内に埋め込まれている埋込画像を検出する手段と、前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれている埋込領域内の部分画像を抽出し、抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段と、前記埋込画像から抽出した暗号化された埋込情報を前記鍵で復号する復号手段と、を有し、前記埋込情報は、前記埋込領域内の前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込まれると共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込まれていることを特徴とする。

また、前記画像特徴情報を予め定められたエラー訂正符号の符号語へと変換する方法を求め、その変換方法を示す数列を求める手段と、前記画像特徴情報を、前記数列を用いて符号変換する符号変換手段と、を有し、前記鍵生成手段は、前記符号変換手段により符号変換された画像特徴情報を、前記エラー訂正符号を用いて復号することにより鍵を生成することを特徴とする。

また、前記埋込画像生成手段は、暗号化された埋込情報と共に前記数列を埋込画像に含めることを特徴とする。

また、変換方法を示す数列を埋込画像から抽出し、前記画像特徴情報を、前記数列を用いて符号変換する符号変換手段を有し、前記鍵生成手段は、前記符号変換手段により符号変換された画像特徴情報を、予め決められたエラー訂正符号を用いて復号することにより鍵を生成することを特徴とする。

また、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像を符号化する前記特徴抽出画像処理を実施することによって当該部分画像の画像特徴情報を生成することを特徴とする。

また、識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを記憶する手段を有し、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする。

また、前記埋込画像生成手段は、予め決められた規則に従って埋込画像に含める情報の色成分の加工を行うことを特徴とする。

また、加工を行う色成分は、青成分であることを特徴とする画像処理装置。

本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータを、取得した画像の任意の領域に、情報を含む埋込画像を埋め込む位置を設定する埋込位置設定手段、前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれる埋込領域を分割したうちの任意の領域の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段、前記埋込領域に埋め込むべき埋込情報を取得する取得手段、取得された前記埋込情報を、前記鍵で暗号化する暗号化手段、暗号化された前記埋込情報を含む前記埋込画像を生成する埋込画像生成手段、生成された前記埋込情報を含む前記埋込画像を、前記埋込領域のうち前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込むと共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込む埋込手段、として機能させるためのものである。

本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータを、取得した画像内に埋め込まれている埋込画像を検出する手段、前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれている埋込領域内の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段、前記埋込画像から抽出した暗号化された埋込情報を前記鍵で復号する復号手段、として機能させ、前記埋込情報は、前記埋込領域内の前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込まれると共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込まれていることを特徴とする。

本発明によれば、埋込情報を埋め込む印刷画像の部分画像から当該埋込情報を暗号化する鍵を生成するようにしたので、埋込情報を含む埋込画像が他の画像に移植された場合には、復号結果として正しい埋込情報を得られなくすることができる。

また、暗号化された埋込情報が埋め込まれた印刷画像の部分画像から当該暗号化された埋込情報を復号する鍵を生成するようにしたので、暗号化された埋込情報を含む埋込画像が他の画像に移植された場合には、復号結果として正しい埋込情報を得られなくすることができる。

本発明に係る画像処理装置の一実施の形態を示したハードウェア構成図である。 本実施の形態における画像処理装置のブロック構成図であり、クレジットカードに画像を印刷する処理に必要な構成を示した図である。 本実施の形態における画像処理装置のブロック構成図であり、クレジットカードに印刷された画像から埋込画像を読み取る処理に必要な構成を示した図である。 本実施の形態における検査パターンの一例を示した図である。 本実施の形態における符号パターンの一例を示した図である。 本実施の形態における画像出力処理を示したフローチャートである。 本実施の形態において顔画像に埋込画像が埋め込まれた場合を示した概念図である。 本実施の形態において埋込画像を生成する処理内容を説明するために用いる図である。 本実施の形態における情報抽出処理を示したフローチャートである。

図１は、本発明に係る画像処理装置の一実施の形態を示したハードウェア構成図である。本実施の形態における画像処理装置２０の主要部は、従前から存在するパーソナルコンピュータなどの汎用的なコンピュータのハードウェアで構成できる。すなわち、画像処理装置２０は、図１に示したようにＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４を接続したＨＤＤコントローラ５、入力手段として設けられたマウス６とキーボード７、及び表示装置として設けられたディスプレイ８をそれぞれ接続する入出力コントローラ９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ１０を内部バス１１に接続して構成される。ネットワークコントローラ１０が接続するネットワーク１２には、印刷媒体であるＩＣカードに画像を印刷可能なプリンタ１３及びネットワークスキャナ１４が接続されている。なお、プリンタ１３及びネットワークスキャナ１４は、プリント機能及びスキャナ機能が搭載された１台の画像形成装置で実現してもよい。

図２は、本実施の形態における画像処理装置２０のブロック構成図であり、特に媒体の一形態であるクレジットカードの表面に画像を印刷する処理に必要な構成が示されている。画像処理装置２０は、画像取得部２１、埋込位置決定部２２、画像特徴情報生成部２３、符号語変換用数列取得部２４、符号語変換部２５、鍵生成部２６、番号取得部２７、暗号化部２８、符号化部２９、画像加工部３０及び画像出力部３１を有している。画像取得部２１は、クレジットカードへの印刷対象となる印刷画像を取得する。埋込位置決定部２２は、埋込画像の当該印刷画像への埋込位置を決定する。本実施の形態では、図７に例示したように埋込画像として２０×２０のマス目を顔画像上に形成し、その埋込画像の埋込領域内、すなわちそのマス目の中に後述する画像特徴情報を生成する部分画像の抽出位置を設定している。画像特徴情報生成部２３は、印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する。本実施の形態では、前述した埋込画像の埋込領域内に部分画像の抽出位置を設定している。符号語変換用数列取得部２４は、画像特徴情報をエラー訂正符号の符号語へと変換する方法を求め、その変換方法を示す数列を求める。符号語変換部２５は、画像特徴情報を、数列を用いて符号変換する。鍵生成部２６は、符号化された画像特徴情報を、予め決められたエラー訂正符号を用いて復号することで鍵を生成する。番号取得部２７は、クレジットカード番号を取得する。暗号化部２８は、鍵生成部２６により生成された鍵でクレジットカード番号を暗号化する。符号化部２９は、暗号化されたクレジットカード番号及び符号語変換用数列取得部２４により取得された数列を符号化する。画像加工部３０は、符号化部２９により符号化された埋込画像を生成して印刷画像に埋め込む。この際、予め決められた規則に従って埋込画像に含める情報の青成分の加工を行う。画像出力部３１は、印刷画像の印刷指示をプリンタ１３に送信することで印刷指示を出す。

図３は、本実施の形態における画像処理装置２０のブロック構成図であり、特にクレジットカードに印刷された画像から埋込画像を読み取る処理に必要な構成が示されている。画像処理装置２０は、読取画像取得部４１、埋込画像検出部４２、画像特徴情報生成部４３、埋込情報抽出部４４、第１復号部４５、受信語変換部４６、鍵生成部４７、第２復号部４８及び番号出力部４９を有している。読取画像取得部４１は、クレジットカード表面に印刷された画像の読取画像を取得する。埋込画像検出部４２は、読取画像に埋め込まれている埋込画像を検出、抽出する。画像特徴情報生成部４３は、印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段である。本実施の形態において予め決められた位置というのは、埋込画像３５に含まれる図７において黒色で図示したマス目（以下、「黒マス」とも称する）の位置である。この黒マスの位置というのは、以降に説明するように、情報出力処理において画像特徴情報を生成する際に利用される部分画像を特定する位置である。埋込情報抽出部４４は、埋込画像に含まれている埋込情報を抽出する。本実施の形態において埋込情報抽出部４４により抽出される情報は、埋込画像３５に含まれる図７において白色で図示したマス目（以下、「白マス」とも称する）の位置に埋め込まれている。第１復号部４５は、埋込情報抽出部４４により抽出された情報を、エラー訂正符号を用いて復号する。受信語変換部４６は、画像特徴情報生成部４３により抽出された画像特徴情報を、第１復号部４５により復号された数列を用いて符号変換する。鍵生成部４７は、受信語変換部４６により生成された情報を、予め決められたエラー訂正符号を用いて復号することで鍵を生成する。第２復号部４８は、暗号化されているＪを、生成された鍵で復号する。番号出力部４９は、復号された情報、すなわちクレジットカード番号を出力する。

画像処理装置２０における各構成要素２１〜３１，４１〜４９は、画像処理装置２０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。図２に示した画像処理装置２０と図３に示した画像処理装置２０とは、同一のコンピュータで実現してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における動作について説明するが、本実施の形態では、次に例示する検査パターンと符号パターンを動作の開始前に予め容易しておく必要があるので、これらのパターンについて先に説明する。なお、予め用意される各パターンは、ＨＤＤ４に記憶され、利用時にはＲＡＭ３に読み出される。

図４は、本実施の形態における検査パターンの一例を示した図であり、図５は、本実施の形態における符号パターンの一例を示した図である。検査パターンは、所定の入力画像の部分画像との相関関数を求めるために用いられる。符号パターンは、所定の入力画像の部分画像の青成分との相関関数を求めるために用いられる。各パターンとも４種類のパターン（Ｉ［ｉ］、Ｅ［ｉ］）で形成され、それぞれにｉ＝０，１，２，３が識別情報として採番される。検査パターンの場合、黒マスが−１、白マスが＋１を示す。符号パターンの場合、黒マスが−Ｎ、白マスが＋Ｎを示す。Ｎは、符号強度であり、予め設定されている値である。各パターンは、以下の特徴（性質）を有する。

まず、各々の符号パターン中の全画素を加算するとゼロになる（性質１）。図４及び図５は、それぞれ２４×２４＝５７６画素（ピクセル）のパターン画像を例示しているが、この５７６ピクセルの各画素値の総和がゼロになる。つまり、各パターンにおいて黒色のマスの数と白色のマスの数は等しい。次に、各パターンの対応する位置の画素値の総和を取ると全ての画素位置において総和がゼロになる（性質２）。次に、各符号パターンの対応する位置の画素同士の分布を取ると全ての要素で同じ分布になる（性質３）。そして、ランダムなビットパターンとｉ番目のパターンとの相関係数を取ったときに相関係数がγ以下になる確率ｐ（γ；ｉ）を考えると、任意のa, b についてｐ（ｒ；ａ）＝ｐ（ｒ；ｂ）という性質を持つ（性質４）。

また、符号パターンについては、性質１により埋込画像を埋込対象画像に埋め込んだ際の輝度の変化が最小限に抑えられ、性質２，３，４により読取りの際にはノイズに対する耐性が高くなる。検査パターンについては、性質４により４つのパターンが出現する確率が等しくなり、性質２，３により検査対象の画像の情報が無駄なく生かされる。なお、検査パターンについては、性質１は必須ではない。

最初に、画像処理装置２０におけるクレジットカード番号を画像に埋め込み出力する画像出力処理について図６に示したフローチャートを用いて説明する。ここでは、クレジットカードに各個人の顔写真を含む画像を印刷する際に、クレジットカード番号を印刷画像の顔写真部分に埋め込む場合を例にして説明する。なお、クレジットカードの券面には、クレジットカード番号が視認可能に刻印されているものとする。

まず、画像取得部２１がユーザ操作指示に応じてＨＤＤ４から、あるいはネットワーク１２経由にてクレジットカードに印刷する画像を取得すると（ステップ１０１）、埋込位置決定部２２は、取得された印刷画像の中から顔画像を検出し、その顔画像の検出位置を埋込画像の埋込位置として決定する（ステップ１０２）。画像の中から顔画像を検出する方法は、検出位置の誤差が少なくなるように、例えば顔写真の画像領域の縁に黒い線を付けておき、ステップ１０２では、印刷画像の中から黒い線を検出し、その黒い線の相対位置から埋込画像の埋込位置を特定する。この顔画像に埋込画像３５が埋め込まれたときの概念図を図７に示す。

本実施の形態において用いる埋込画像３５は、２０×２０の４００個のマス目を有するように形成される。この４００個のマス目のうちの１００個のマス目は、後述する画像特徴情報を生成する際に利用する部分画像の抽出位置を特定する。そして、残りの３００個のマス目は、後述する処理により得られたデータ、すなわちクレジットカード番号を埋め込む位置を特定する。そして、上記の通り、前者を黒マスで、後者を白マスで、それぞれ図示している。図７では、各マス目を規則正しく並べているが、それぞれの位置は任意でよい。なお、本実施の形態において、１マスの大きさは、処理の過程における計算及び説明の便宜を図るために各パターン画像と同じ２４×２４＝５７６画素（ピクセル）とする。埋込画像３５を形成するマス目の形状、黒色又は白色のマス目の位置、数等について記述された定義情報は、後述する情報抽出処理を実施する画像処理装置２０により参照可能に設定されているものとする。

続いて、画像特徴情報生成部２３は、黒マスそれぞれに対応する位置から印刷画像の部分画像を抽出し、その抽出した各部分画像を４種類の検査パターンそれぞれとの相関係数を算出し、その中で相関係数が最も大きい検査パターンを特定する。例えば、１００個の黒マスそれぞれに対応する画像をＢ［０］〜Ｂ［９９］、検査パターンをＩ［０］〜Ｉ［３］、画像特徴情報をＤ［０］〜Ｄ［９９］、とすると、１つ目の黒マスに対応する画像Ｂ［０］と、各検査パターンＩ［０］〜Ｉ［３］との相関係数を算出する。そして、画像特徴情報生成部２３は、算出された４つの相関係数のうち最大値となった検査パターンを特定する。例えば、検査パターンＩ［２］の相関係数が最大値であった場合、この特定された検査パターンの識別番号である２が当該画像Ｂ［０］の画像特徴情報として求まる。画像特徴情報生成部２３は、印刷画像から各黒マスに対応する部分画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］に対して当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を生成し（ステップ１０３）、これをＲＡＭ３に一時保持する。

なお、画像特徴情報を保持するバッファの各要素Ｄ［ｉ］には、検査パターンに採番された０〜３のいずれかの数値が設定される。従って、各要素Ｄ［ｉ］は、０〜３のいずれかの値であり、Ｄ［０］〜Ｄ［９９］は、４進数（２ビット）の要素１００桁分である。

続いて、符号語変換用数列取得部２４は、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を参照して、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を符号語に変換するための数列Ｔを求める（ステップ１０４）。例えば、ここで用いる符号を４元の組織的（５，２）符号であるとする。なお、４元の組織的（５，２）符号というのは、符号語の要素となる文字が４種類（本実施の形態では、０，１，２，３）である、符号語の前半が元データそのものである、符号語の長さが５文字である、符号語の元データの長さが２文字である、ということを意味する。Ｄが０，１，２，３，０，１，２，２，３，１，１，２，３，１，２，・・・とする。このとき、Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を５文字ずつに分けると、ＤＳ［０］〜ＤＳ［１９］の２０個に分けることができるが、ＤＳ［０］は、Ｄの先頭から５要素Ｄ［０］〜Ｄ［４］により構成されるので、［０，１，２，３，０］である。前記符号の符号語のうち、［０，１］で始まるものが［０，１，３，１，２］であるとすると、検査符号である後半の３桁［３，１，２］において、Ｄ［ｉ］と符号語の排他的論理和をとると［１，２，２］となる。この［１，２，２］がＤＳ［０］＝Ｄ［０］〜Ｄ［４］に対応する符号変換用データである。このようにしてＤ［ｉ］全要素について符号変換用データを求める。なお、各符号変換用データは４進数で３桁、すなわち６ビット長である。また、全体としては２ビットデータ長が６０桁分あるともいえる。このデータを連結することによって数列Ｔを得る。つまり、数列Ｔの長さは、２０個分の６ビット長データ、あるいは６０桁分の２ビット長データ、つまり１２０ビット長となる。

符号語変換部２５は、画像特徴情報生成部２３により生成された画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を、以上のようにして求められた数列Ｔを用いてエラー訂正符号の符号語に変換し、これをＲＡＭ３に用意されたバッファＷにて一時保持する（ステップ１０５）。そして、鍵生成部２６は、符号語Ｗを、予め決められたエラー訂正符号を用いて復号することで鍵Ｋを生成し、これをＲＡＭ３に一時保持する（ステップ１０６）。

一方、番号取得部２７は、ユーザ操作指示に応じてＨＤＤ４から、あるいはネットワーク１２経由にてクレジットカード番号Ｎを取得する（ステップ１０７）。そして、暗号化部２８は、鍵生成部２６により生成された鍵Ｋでクレジットカード番号Ｎを暗号化し、この暗号化したクレジットカード番号ＪをＲＡＭ３に一時保持する（ステップ１０８）。なお、この暗号化処理の時点までに暗号化に用いる鍵及び暗号化されたクレジットカード番号が用意されていればよいので、上記各処理の実行順序は、図６に示した処理の順番に限定する必要はない。

続いて、符号化部２９は、暗号化されたクレジットカード番号Ｊ及び符号語変換用数列取得部２４により取得された数列Ｔを、予め決められたエラー訂正符号を用いて符号化し、この符号化した結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］に書き込む（ステップ１０９）。なお、バッファＣ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）は、４進数（２ビット）の要素が３００桁分である。符号化されたクレジットカード番号Ｊ及び数列ＴのバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］の各格納場所は、それぞれ固定長にしておくなど予め決めておく。

以上の処理によりバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］に４進数で表現される符号化データが保存されると、続いて、画像加工部３０は、図７において白マスそれぞれに対応する位置から印刷画像の部分画像を形成するＲＧＢ成分の中から青（Ｂ）成分のみを取り出し、その取り出した青成分の画素値（輝度）の平均値Ａを白マス毎に算出する（ステップ１１０）。そして、その白マスに含まれる青成分を、符号パターンＥ［Ｃ［ｍ］］（ｍ＝０〜２９９）に平均値Ａを加えた値で置き換えることで、印刷画像を埋込画像で置換する（ステップ１１１）。なお、この加算は、飽和演算で行う。この処理を、図８を用いてより具体的に説明する。

例えば、埋込画像３５の白マス位置に対応する画像Ｗ［１２］に着目してみる。この画像Ｗ［１２］３５ａに含まれる各画素、この例では２４×２４個の画素の各青成分値の平均値が１５０であったとする。なお、画像Ｗ［１２］３５ａに示した数字“１２０”，“１８０”，“１３０”は、それぞれ対応する領域に含まれる各画素の青成分値である。符号パターンは、図５に示したようにＥ［０］〜Ｅ［３］の４種類のパターンが用意されているが、この白マス位置に対応することになるバッファＣ［１２］の値がステップ１０５において１と求められていたとすると、画像Ｗ［１２］に対しては、符号パターンＥ［１］を利用することになる。ここで、符号パターンの符号強度として５０が予め設定されていたとすると、符号パターンＥ［１］の黒マス部分の青成分値は、平均値１５０に黒色の符号強度−５０を加算した１００となる。一方、符号パターンＥ［１］の白マス部分の青成分値は、平均値１５０に白色の符号強度５０を加算した２００となる。この結果、当該白マスの青成分の分布は、画像３５ａから画像３５ｂに置換される。ここでは、白マス画像Ｗ［１２］を例にして説明したが、上記処理を全ての白マス画像Ｗ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）に対して実施する。以上のようにして得た画像３５ｂは、対応する白マス画像Ｗ［ｍ］の位置に埋め込まれる埋込画像であり、画像加工部３０は、この埋込画像で当該白マス位置の印刷画像３５ａを置換することによってＷ［ｍ］（ｍ＝１００〜２９９）の位置に符号化されたクレジットカード番号Ｊ及び数列Ｔを埋め込む。

本実施の形態においては、以上説明したように、Ｗ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）の青成分のみを加工して埋込画像を生成する。そして、画像出力部３１は、顔画像に埋込画像３５が埋め込まれた画像をプリンタ１３に送信することでその画像の印刷を指示する。プリンタ１３は、この印刷指示に応じて送られてきた画像をクレジットカードの表面に印刷する（ステップ１１２）。

本実施の形態によれば、以上のようにしてクレジットカードに印刷される顔画像に埋込画像３５を埋め込むが、顔画像の埋込画像３５が埋め込まれた位置のうち白マス位置に対応する画像の青成分は、オリジナルの入力画像とは異なってくる。ただ、青成分は、人間の目では緑成分や赤成分より画素値（輝度）の変化を確認しにくい成分である。よって、顔画像に情報が埋め込まれていたとしても視認しにくいため、本実施の形態では、青成分のみに情報を埋め込むようにした。

続いて、以上のようにして埋込画像が埋め込まれたクレジットカードから埋め込まれたクレジットカード番号を抽出する情報抽出処理について図９に示したフローチャートを用いて説明する。

読取画像取得部４１がネットワークスキャナ１４により読み取られたクレジットカード表面の読取画像をネットワーク１２経由で取得すると（ステップ１２１）、埋込画像検出部４２は、その読取画像から埋込画像３５を検出し、抽出する（ステップ１２２）。なお、画像の中から埋込画像を検出する方法は、図６のステップ１０２と同じ方法を利用する。また、読取画像取得部４１は、印刷画像に埋込画像３５を埋め込んだ画像処理装置２０により利用されたのと同じ定義情報を取得するなど何らかの方法によって埋込画像３５における黒マス及び白マスの各位置を取得する。

続いて、画像特徴情報生成部４３は、読取画像取得部４１により抽出された埋込画像３５の黒マスにそれぞれ対応する位置から印刷画像の部分画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］を抽出し、その抽出した各部分画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］を４種類の検査パターンＩ［０］〜Ｉ［３］との相関係数を算出する。そして、相関係数が最大となる検査パターンの識別番号を当該部分画像の画像特徴情報とし、それをＤ［０］〜Ｄ［９９］とする（ステップ１２３）。この画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］の計算処理は、前述した画像出力処理のステップ１０３と同じ処理を行えばよいので詳細な説明は省略する。

一方、埋込情報抽出部４４は、埋込画像３５の白マスに対応するそれぞれの位置から印刷画像の部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］を抽出し、更に抽出した部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］を形成するＲＧＢ成分の中から青（Ｂ）成分のみを取り出し、その取り出した各青成分と、符号パターンＥ［０］〜Ｅ［３］との相関係数をそれぞれ算出する。そして、埋込情報抽出部４４は、その中で相関係数が最も大きい符号パターンを青成分毎に特定し、特定された符号パターンの識別番号を、対応するバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］に書き込む。例えば、ある画像Ｗ［ｋ］（ｋは０から２９９までのいずれか）の青成分に対し、符号パターンＥ［２］の相関係数が最大値であった場合、この符号パターンＥ［２］の識別番号である２が当該画像Ｗ［ｋ］に対応するバッファＣ［ｋ］に書き込まれる。埋込情報抽出部４４は、このようにして部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］に基づきＣ［０］〜Ｃ［２９９］を生成する（ステップ１２４）。

続いて、第１復号部４５は、生成されたＣ［０］〜Ｃ［２９９］を、画像出力処理においてＣ［０］〜Ｃ［２９９］を符号化した際に利用したエラー訂正符号化技術を利用して復号する（ステップ１２５）。この復号処理によりクレジットカード番号Ｊ及び数列Ｔが得られる。そして、受信語変換部４６は、画像特徴情報生成部４３により生成された画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を、取得された数列Ｔを用いてエラー訂正符号の受信語に変換し、これをＲＡＭ３に用意されたバッファＷにて一時保持する（ステップ１２６）。鍵生成部４７は、受信語Ｗを、画像出力処理における鍵生成時に利用したエラー訂正符号化技術を利用して復号することで鍵Ｋを生成し、これをＲＡＭ３に一時保持する（ステップ１２７）。

そして、第２復号部４８は、鍵生成部４７により生成された鍵Ｋでクレジットカード番号Ｊを復号することで、平文のクレジットカード番号Ｎを得る（ステップ１２８）。番号出力部４９は、以上のようにして得られたクレジットカード番号Ｎをプリンタ１３に送信することで印刷指示をしたり、ディスプレイ８に表示したりすることで、ユーザに提供する（ステップ１２９）。これにより、ユーザは、出力されたクレジットカード番号を、ステップ１２１において画像が読み取られたクレジットカードの券面に刻印されているクレジットカード番号と照合することで、そのクレジットカード番号の真正性を確認することができる。

クレジットカード番号のような数字の列は上記処理の結果として得られる。埋込画像が他のクレジットカードに移植された場合でも、クレジットカード番号のような数字の列は得られる。ここで、クレジットカード番号の券面に印刷された画像全体を、他のクレジットカードに移植するような不正行為が行われた場合、クレジットカード番号の暗号化に利用される鍵と、暗号化されたクレジットカード番号の復号に利用される鍵とは、一致してしまう。つまり、正しいクレジットカード番号が取り出されてしまうことになる。しかしながら、上記処理の結果得られた数字の列は、不正に移植した先のクレジットカードの券面に刻印されたクレジットカード番号とは一致しない。従って、クレジットカード表面の印刷画像を他のクレジットカードに移植した場合には、情報出力処理により得られた数字列と刻印されたクレジットカード番号とを比較することによって不正行為を検出することは可能になる。

ところで、埋込画像の埋込位置は、特に顔画像上に限定する必要はなく印刷画像の中の任意の位置でよいが、本実施の形態では、ＩＣカード表面において他の保有者との差異が出やすい顔画像を部分画像として抽出するようにした。また、顔画像上に埋め込むことで、顔画像のみを差し替えてＩＣカードを偽造するという悪質な行為を検出しやすくした。このように、本実施の形態においては、部分画像の抽出位置や埋込画像の埋込位置を共に顔画像上の同じ領域内に設けることで、図７に示したようにマス目によって各画像の取扱いを容易にした。

また、本実施の形態では、画像特徴情報やクレジットカード番号などの情報を保持するバッファを構成する各要素の大きさをそれぞれ４進数（２ビット）とした。つまり、各バッファの１要素（１桁）には、４進数のデータ、つまり、０，１，２，３のいずれかのデータ値が格納できることを意味する。これは、画像特徴情報には検査パターンや符号パターンの識別番号が０から３までの識別番号で識別される４種類のパターンを設定していることに依存する。このように、バッファＣ，Ｊ，Ｗ等のバッファを構成する各要素の大きさは、各パターンの種類の数に応じて設定すればよい。

また、本実施の形態では、埋込画像を形成するマス目を、画像特徴情報を生成する部分画像の位置を特定する１００個の黒マスと、符号化された情報を埋め込む位置を特定する３００個の白マスとで構成している。白マスを３００個用意することで、クレジットカード番号と数列の埋込位置を確保するためである。つまり、バッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］の各要素（桁）には４進数（２ビット）の値が保存されるので、４進数で３００桁までの情報であれば埋込画像として埋込可能である。従って、仮に埋込画像に埋め込む情報の長さが４進数で最大３００桁とした場合、埋込画像を形成するマス目は、画像特徴情報用に１００個、アクセス権情報用に３００個、合わせて４００個の白マスが用意されていればよいと言うことになり、埋込画像３５を形成するマス目としては、１００個の黒マスと、４００個の白マスの合計５００個のマス目が必要となる。このように、検査パターンの数や埋め込みたい情報の量によって埋込画像のマス目の数を決めればよい。

また、本実施の形態においては、クレジットカード番号を画像に埋め込むようにした。ただ、埋め込む情報としては、クレジットカード番号に加えて他の情報を付加してもよいし、クレジットカード番号に代えて他のセキュリティに関する情報を埋め込むようにしてもよい。

１ ＣＰＵ、２ ＲＯＭ、３ ＲＡＭ、４ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５ ＨＤＤコントローラ、６ マウス、７ キーボード、８ ディスプレイ、９ 入出力コントローラ、１０ ネットワークコントローラ、１１ 内部バス、１２ ネットワーク、１３ プリンタ、１４ ネットワークスキャナ、２０ 画像処理装置、２１ 画像取得部、２２ 埋込位置決定部、２３ 画像特徴情報生成部、２４ 符号語変換用数列取得部、２５ 符号語変換部、２６ 鍵生成部、２７ 番号取得部、２８ 暗号化部、２９ 符号化部、３０ 画像加工部、３１ 画像出力部、４１ 読取画像取得部、４２ 埋込画像検出部、４３ 画像特徴情報生成部、４４ 埋込情報抽出部、４５ 第１復号部、４６ 受信語変換部、４７ 鍵生成部、４８ 第２復号部、４９ 番号出力部。

Claims (11)

1. 取得した画像の任意の領域に、情報を含む埋込画像を埋め込む位置を設定する埋込位置設定手段と、
   前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれる埋込領域を分割したうちの任意の領域の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、
   生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段と、
   前記埋込領域に埋め込むべき埋込情報を取得する取得手段と、
   取得された前記埋込情報を、前記鍵で暗号化する暗号化手段と、
   暗号化された前記埋込情報を含む前記埋込画像を生成する埋込画像生成手段と、
   生成された前記埋込情報を含む前記埋込画像を、前記埋込領域のうち前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込むと共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込む埋込手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 取得した画像内に埋め込まれている埋込画像を検出する手段と、
   前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれている埋込領域内の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、
   生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段と、
   前記埋込画像から抽出した暗号化された埋込情報を前記鍵で復号する復号手段と、
   を有し、
   前記埋込情報は、前記埋込領域内の前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込まれると共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込まれている
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記画像特徴情報を予め定められたエラー訂正符号の符号語へと変換する方法を求め、その変換方法を示す数列を求める手段と、
   前記画像特徴情報を、前記数列を用いて符号変換する符号変換手段と、
   を有し、
   前記鍵生成手段は、前記符号変換手段により符号変換された画像特徴情報を、前記エラー訂正符号を用いて復号することにより鍵を生成することを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３記載の画像処理装置において、
   前記埋込画像生成手段は、暗号化された埋込情報と共に前記数列を埋込画像に含めることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項２記載の画像処理装置において、
   変換方法を示す数列を埋込画像から抽出し、前記画像特徴情報を、前記数列を用いて符号変換する符号変換手段を有し、
   前記鍵生成手段は、前記符号変換手段により符号変換された画像特徴情報を、予め決められたエラー訂正符号を用いて復号することにより鍵を生成することを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１又は２記載の画像処理装置において、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像を符号化する前記特徴抽出画像処理を実施することによって当該部分画像の画像特徴情報を生成することを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項６記載の画像処理装置において、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを記憶する手段を有し、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記埋込画像生成手段は、予め決められた規則に従って埋込画像に含める情報の色成分の加工を行うことを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項８記載の画像処理装置において、
   加工を行う色成分は、青成分であることを特徴とする画像処理装置。
10. コンピュータを、
    取得した画像の任意の領域に、情報を含む埋込画像を埋め込む位置を設定する埋込位置設定手段、
    前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれる埋込領域を分割したうちの任意の領域の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、
    生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段、
    前記埋込領域に埋め込むべき埋込情報を取得する取得手段、
    取得された前記埋込情報を、前記鍵で暗号化する暗号化手段、
    暗号化された前記埋込情報を含む前記埋込画像を生成する埋込画像生成手段、
    生成された前記埋込情報を含む前記埋込画像を、前記埋込領域のうち前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込むと共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込む埋込手段、
    として機能させるための画像処理プログラム。
11. コンピュータを、
    取得した画像内に埋め込まれている埋込画像を検出する手段、
    前記画像内の前記埋込画像が埋め込まれている埋込領域内の部分画像を抽出し、その抽出した前記部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、
    生成された画像特徴情報から鍵を生成する鍵生成手段、
    前記埋込画像から抽出した暗号化された埋込情報を前記鍵で復号する復号手段、
    として機能させ、
    前記埋込情報は、前記埋込領域内の前記部分画像の領域を除く残りの領域に埋め込まれると共に、前記埋込領域内において一部に偏ることなく埋め込まれている
    ことを特徴とする画像処理プログラム。