JPH07131636A - 特定画像検出方法及び特定画像複製防止装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 特定画像を精度よく検出する。紙幣等の特定
画像を検出し、その画像データを加工することによっ
て、カラーコピー機等を悪用した紙幣等の偽造を防止す
る。 【構成】 装置１００からの入力画像の各画素のＲ色度
をブロック１０２で算出する。ブロック１０４で、Ｒ色
度データをもとに特定画像の候補となる小領域を抽出
し、この小領域に関してブロック１０６でＲ色度ヒスト
グラムを作成する。作成したＲ色度ヒストグラムと辞書
１０９に格納された特定画像のＲ色度ヒストグラムとの
マッチングをブロック１０８で行ない、特定画像の検出
判定を行なう。特定画像が検出された場合、入力画像の
ＲＧＢデータはブロック５００で変換されて出力される
が、検出されない場合はそのまま出力される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラースキャナ等によ
り入力されたカラー画像中の特定の画像を検出する技
術、及び、カラーコピー機等を悪用した紙幣等の偽造を
防止する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像認識の分野に限らず、画像データベ
ース、カラーコピー機、カラープリンタといった画像を
扱う機器の分野においても、しばしば特定の画像を検出
する必要がある。

【０００３】例えば、近年のカラーコピー機やカラース
キャナ、カラープリンタ等の機器の飛躍的な性能向上に
より、それを悪用した紙幣や有価証券等の偽造の防止策
を講じる必要性が高まっているが、その実現のために
は、紙幣等の特定画像を検出する必要がある。

【０００４】従来、カラーの特定画像を検出する場合、
特開平４−２０７４６５号公報に示されているような、
色空間上での広がり（同公報の第４図及び第５図の斜線
部分）の一致度を用いる方法等が用いられている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記方法のよ
うに、検出に必要な色情報が存在するか否かのみを問題
とし、色の存在する位置の情報を全く考慮しない方法で
は、検出しようとしている特定画像と似た色合いの画像
が入力された場合に、これを特定画像として誤検出する
危険性が高い。

【０００６】また、上記方法では、特定画像の辞書が示
す色空間の広がりのみを特徴として検出処理を行なうた
め（色空間上での重なりがどの程度一致するかで、類似
度を定めている）、色空間中での広がりが同じ画像であ
ると、その内部での色の分布が特定画像と異なっても、
特定画像として誤検出してしまう。

【０００７】本発明の目的は、色空間中での広がりが重
なる画像と特定画像とを識別し、特定画像を精度よく検
出するための方法を提供することにある。

【０００８】本発明のもう一つの目的は、色空間中での
広がりが近い複数の特定画像をも精度よく検出する方法
を提供することにある。

【０００９】本発明の他の目的は、カラースキャナやカ
ラーコピー機を悪用した紙幣等の偽造を防止するための
装置を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、色情
報を用いて入力画像中の特定画像を検出する場合に、入
力画像を小領域に分割し、各小領域毎に特定画像が含ま
れている可能性があるか否かを判定し、可能性があると
判定された小領域から色情報を抽出し、抽出された色情
報を特定画像の検出判定に用いることを特徴とするもの
である。

【００１１】請求項２の発明は、請求項１の発明の方法
において、小領域毎に色情報の最大値と最小値の差を算
出し、この差とあるしきい値との大小関係に基づき、特
定画像が含まれている可能性の有無を判定することを特
徴とするものである。

【００１２】請求項３の発明は、請求項２の発明の方法
において、しきい値、及び、色情報の最大値と最小値と
の差が該しきい値以上、しきい値以下のいずれの場合に
特定画像が含まれている可能性があると判定すべきか
を、検出対象である特定画像に関連付けて制御すること
を特徴とするものである。

【００１３】請求項４の発明は、請求項３の発明の方法
において、しきい値の情報、及び、色情報の最大値と最
小値との差が該しきい値以上、しきい値以下のいずれの
場合に特定画像が含まれている可能性があると判定すべ
きかを指定する情報を、検出の対象である各特定画像毎
に用意することを特徴とするものである。

【００１４】請求項５の発明は、請求項３の発明の方法
において、検出対象の特定画像をグループ化し、各グル
ープ毎に、しきい値の情報、及び、色情報の最大値と最
小値との差が該しきい値以上、しきい値以下のいずれの
場合に特定画像が含まれている可能性があると判定すべ
きかを指定する情報を用意することを特徴とするもので
ある。

【００１５】請求項６の発明は、請求項１の発明の方法
において、小領域毎に、特定画像中に含まれない色情報
が存在するか否かを確認し、その色情報が存在しない小
領域を、特定画像が含まれている可能性があると判定す
ることを特徴とするものである。

【００１６】請求項７の発明は、紙幣等の特定画像の複
製を防止する装置であって、請求項１乃至６のいずれか
１項の発明の方法によって、入力画像に対して複写を禁
止された紙幣等の特定画像の検出処理を行なう手段と、
該手段によって特定画像が検出された場合に入力画像の
データを加工してから出力する手段とを具備することを
特徴とするものである。

【００１７】

【作用】色の分布を用いて特定画像の検出を行なう場
合、特定画像でない部分の色情報は検出処理に悪影響を
及ぼす。

【００１８】請求項１乃至６の発明の方法によれば、検
出しようとする特定画像である可能性のある領域の色情
報だけを抽出して、特定画像の検出に利用する。すなわ
ち本発明によれば、色情報の存在する位置の情報をも考
慮して抽出した色情報を特定画像の検出に利用する。し
たがって、上記の如き余分な色情報による悪影響を排除
し、特定画像と色合いの類似した画像や、色空間上での
広がりが類似していて内部の色分布が特定画像とは異な
る画像を、特定画像と峻別し、精度よく特定画像を検出
することができる。

【００１９】小領域内の色情報の最大値と最小値の差の
分布は、後記実施例において具体的に示すように、ベタ
部分の多い画像では小さい側に偏っており、逆に細かい
テスクチャの多い特定画像では大きい側に偏っていると
いうように、画像の性質によって相当に異なる。したが
って、請求項２乃至５各項の発明によれば、検出しよう
とする特定画像の性質に応じて、色情報の最大値と最小
値の差に関するしきい値と、その大小関係による判定条
件を適切に制御することによって、特定画像が含まれて
いる可能性の有る小領域を精度よく判定することがで
き、結果として特定画像の検出精度を上げることができ
る。

【００２０】特に、請求項４の発明によれば、個々の特
定画像毎に、上記制御のための情報を保有するので、性
質の異なる様々な特定画像について、その領域を高精度
に抽出して、各特定画像を精度よく検出できる。

【００２１】一方、請求項５の発明によれば、特定画像
の含まれている可能性のある領域の抽出条件が類似した
２つ以上の特定画像を１つのグループとし、その領域抽
出の条件を制御するための情報を共通化することによっ
て、その情報を保存するためのメモリ容量を削減し、ま
た、その参照のための時間を減らし処理時間を短縮でき
る。

【００２２】また、請求項６の発明によれば、１つの特
定画像、あるいは性質の似た複数の特定画像の場合に、
その検出精度を落とすことなく、特定画像の領域抽出の
制御のための情報を減らすことができるため、その保存
のためのメモリ容量の削減と処理の高速化を達成でき
る。

【００２３】他方、請求項７の発明によれば、イメージ
スキャナやカラー複写機のスキャナ部等によって紙幣や
有価証券等の複製が禁止された特定画像を入力して複写
しようとしても、入力画像のデータは、元の画像と異な
った画像のデータに加工されてから出力される。したが
って、この発明をイメージスキャナ、カラーコピー機等
に応用するならば、紙幣等の偽造を確実に防止できる。

【００２４】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を用い説
明する。

【００２５】＜実施例１＞図１は、本実施例で用いる装
置構成を示す。図１において、カラー画像入力装置（カ
ラースキャナ）１００によって、カラー画像がＲＧＢデ
ータとして入力される。

【００２６】本実施例では、画像識別のための情報量と
して、Ｒの色度ヒストグラムを用いる。これは説明を簡
略にするためであって、複数次元の特徴量（例えばＲと
Ｇの色度ヒストグラム）を用いることもできる。

【００２７】Ｒ色度算出部１０２では、入力したＲＧＢ
データより、画素毎にＲの色度ｒを次式によって算出す
る。 ｒ＝２５６×Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） したがって、Ｒの色度は０から２５６までの値をとるこ
とになる。算出されたＲ色度のデータは有効小領域抽出
部１０４及び有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６へ入力される。

【００２８】有効小領域抽出部１０４では、処理対象画
像つまり入力画像を小領域、ここでは６４×６４画素の
小領域に分割し、各小領域毎に、特定画像が含まれてい
る可能性のある領域（有効小領域）であるか否かを判定
し、判定結果を有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部
１０６へ通知する。なお、有効小領域の判定方法につい
ては後述する。

【００２９】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６は、有効小領域と判定された小領域内のＲ色度デー
タより、有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムを作成し、そ
のデータをマッチング部１０８へ出力する。マッチング
部１０８は、有効小領域内Ｒヒストグラムと特定画像用
辞書１０９とのマッチングを行なうことにより、特定画
像の検出判定を行なう。

【００３０】図２に、本実施例で処理対象とする画像の
一例を示す。この画像中には、検出すべき２つの特定画
像Ａ，Ｂが含まれている。

【００３１】図３に、本実施例で用いる特定画像用辞書
１０９の内容の一例を示す。ここに示す辞書は、５つの
フィールド１１０，１１２，１１４，１１６，１１８か
らなる。以下、各フィールドの内容を説明する。

【００３２】フィールド１１０（第１バイト）は、有効
小領域の判定のための有効小領域抽出部１０４で用いら
れる小領域内Ｒ色度差分しきい値が格納されている。本
例では、この値は１０に定められている。

【００３３】フィールド１１２には、小領域内Ｒ色度差
分（後述）がＲ色度差分しきい値に対してどのような大
小関係の場合に、有効小領域と判定するかを指定するフ
ラグである小領域内Ｒ差分有効方向が格納されている。
本例では、このフラグは０に定められているので、小領
域内Ｒ色度差分が小領域内Ｒ色度差分しきい値以下のと
きに、小領域は有効小領域と判定される。もし当該フラ
グが１に設定された場合、小領域内Ｒ色度差分が小領域
内Ｒ色度差分しきい値以下のときに、有効領域と判定さ
れる。

【００３４】一般的に、ベタ部分の多い特定画像を検出
する場合には、小領域内Ｒ色度差分有効方向を０に設定
したほうが、効率よく有効小領域を抽出できる。一方、
細かいテクスチャなどが多い特定画像を検出する場合に
は、小領域内Ｒ色度差分有効方向を１に設定するほう
が、有効小領域を効率よく抽出できる。

【００３５】フィールド１１６，１１８にはそれぞれ予
め求められた特定画像Ａ，ＢのＲ色度ヒストグラムが格
納されている。各ヒストグラムの例を、図４に示す。

【００３６】フィールド１４４には特定画像検出距離し
きい値が格納されている。マッチング部１０８は、フィ
ールド１１６または１１８内の特定画像ＡまたはＢのＲ
色度ヒストグラムに対する、処理対象画像から作成され
たＲ色度ヒストグラムの各値毎の頻度の不足（相違度）
が、この特定画像検出距離しきい値より小さいときに特
定画像ＡまたはＢを検出したと判定する。

【００３７】以下、処理内容をより具体的に説明する。
有効小領域抽出部１０４において、図６に示すように、
処理対象画像を６４×６４画素の小領域１３１に分割
し、各小領域毎に８画素おきに６４個の代表画素１３３
を選ぶ。この６４個の代表画素のＲ色度の最大値と最小
値の差を算出し、これを小領域内Ｒ色度差分値とする。
そして、この小領域内Ｒ色度差分値と特定画像用辞書１
０９のフィールド１１０中の小領域内Ｒ色度差分しきい
値との大小関係及びフィールド１１２中の小領域内Ｒ色
度差分有効方向によって、有効小領域であるか否かを判
定する。本実施例では、フィールド１１０の値は１０、
フィールド１１２の値は０であるので、小領域内Ｒ色度
差分値が１０以下であれば有効小領域と判定し、そうで
なければ無効小領域と判定することになる。

【００３８】図２の処理対象画像に対する有効小領域の
抽出結果を図７に示す。なお、色の付いている部分が有
効小領域、色のついていない部分が無効小領域を表わし
ている。画像の背景部分は、薄いテクスチャが付いてい
るため、小領域内Ｒ色度差分が１０以下にならないので
無効小領域になる。

【００３９】このようにして抽出された各有効小領域に
ついて、有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１０６
において、当該領域内の各画素のＲ色度データを用いて
Ｒ色度ヒストグラムを作成してマッチング部１０８へ入
力する。

【００４０】マッチング部１０８では、入力された有効
小領域内Ｒ色度ヒストグラムの、特定画像Ａ，ＢのＲ色
度ヒストグラムに対する各次元の頻度の不足（相違度）
を計算する。数式的には、この計算は次式で表わされ
る。

【００４１】

【数１】

【００４２】そして、特定画像ＡまたはＢに関して算出
した相違度Ｄestが特定画像用辞書１０９のフィールド
１１４中の特定画像検出距離しきい値、ここでは６４よ
り小さいときに、特定画像ＡまたはＢが検出されたと判
定する。

【００４３】図８は、このマッチングの説明図である。
図８の上段に処理対象画像より作成された有効小領域内
Ｒ色度ヒストグラムの例を示している。中段及び下段
は、特定画像Ａ及びＢのＲ色度ヒストグラム（斜線部
分）と上段のヒストグラムとを重ね合わせて示してい
る。中段に示した説明文のように、特定画像Ａとの相違
度が３３（画素）であれば、これは６４より小さいの
で、特定画像Ａが検出されたと判定されることになる。
一方、下段に示した説明分のように、特定画像Ｂとの相
違度が５８であれば、これは６４より小さいので、特定
画像Ｂが検出されたと判定されることになる。

【００４４】以上のようにして、図２に示す画像を処理
した場合、図７に示すような特定画像の候補領域である
有効小領域が検出され、その領域内の色情報の分布を用
いて特定画像Ａ，Ｂが検出される。色の分布を用いて特
定画像を検出する場合、特定画像の領域であり得ない部
分についての余分な色情報は検出精度に悪影響を及ぼ
す。本実施例によれば、そのような余分な色情報を用い
ないので、その悪影響を排除し、精度よく特定画像を検
出できる。

【００４５】なお、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小
領域内Ｒ色度差分有効方向については前述したが、その
具体的な決定方法について図５を参照し説明する。

【００４６】特定画像Ａ，Ｂそれぞれについて、有効小
領域抽出部１０４におけると同様の処理によって、６４
×６４画素の小領域に分割し、小領域内のＲ色度差分を
検出し、そのヒストグラムを作成する。このようにして
特定画像Ａ及びＢについて、図５の上段及び下段に示す
ような小領域内Ｒ色度差分ヒストグラムが得られたとす
る。

【００４７】各ヒストグラム中の網掛けされた領域は、
頻度が０以外の連続する領域でその内部の小領域数が一
番多い領域である。これを「最大連続領域（RSUBHIST）
と呼ぶ。そして、小領域内Ｒ色度差分しきい値ＲＴＨ及
び小領域内Ｒ色度差分有効方向ＲＤは、次のようにして
定めることができる。

【００４８】（１)（２５６−max(RSUBHIST)）＜min(RS
UBHIST)の条件が成立する場合には、 ＲＴＨ＝min(RSUBHIST) ＲＤ＝１ （２) 上記条件が成立しない場合には、 ＲＴＨ＝max(RSUBHIST) ＲＤ＝０ 図５に示す例では、最大連続領域の最大のＲ色度差分ma
x（RSUBHIST）は１０、最小のＲ色度差分min（RSUBHIS
T）は０であるので、上記条件は成立しない。よって、
（２）によって、ＲＴＨ＝１０、ＲＤ＝０と設定される
ことになる。

【００４９】＜実施例２＞本実施例においても前記実施
例１と同様に図１に示す装置構成を用いるので、その説
明を省略する。また、特定画像検出のために用いる特徴
量も前記実施例１と同様である。前記実施例１との相違
点は、各特定画像毎に別個に、小領域内Ｒ色度差分しき
い値及び小領域内Ｒ色度差分有効方向を特定画像用辞書
１０９に持っていることである。

【００５０】図９に本実施例における特定画像用辞書１
０９の内容を例示する。図９において、２００は特定画
像検出距離しきい値が格納されるフィールドである。２
０２，２０４及び２０６は、特定画像Ａ（図２参照）用
の小領域内Ｒ色度差分しきい値、小領域内Ｒ色度差分有
効方向及びＲ色度ヒストグラムがそれぞれ格納されるフ
ィールドである。また、２０８，２１０及び２１２は、
特定画像Ｃ（図２参照）用の小領域内Ｒ色度差分しきい
値、小領域内Ｒ色度差分有効方向及びＲ色度ヒストグラ
ムがそれぞれ格納されるフィールドである。

【００５１】図１０に、特定画像Ａ，Ｃそれぞれの小領
域内Ｒ色度差分のヒストグラムを示す。図１０の上段に
示す特定画像Ａのヒストグラムと、下段に示す特定画像
Ｃのヒストグラムとから分かるように、それぞれのヒス
トグラムの偏り具合が大きく異なる。すなわち、特定画
像Ａはベタの部分が多い画像であるので、そのＲ色度差
分ヒストグラムはＲ色度差分の小さい側に偏っている。
このことは、Ｒ色度差分の大きい小領域を無効小領域と
判断できるということである。一方、特定画像Ｃは細か
いテクスチャの部分が多い画像であるので、Ｒ色度差分
ヒストグラムはＲ色度差分の大きい側に偏っており、Ｒ
色度差分の小さい小領域を無効小領域と判断することが
できる。

【００５２】この場合、特定画像用辞書１０９の容量は
増加するが、本実施例のように、それぞれの特定画像毎
に、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差
分有効方向を別個に定めて特定画像用辞書１０９に保存
したほうが、それらを共通化した場合に比べ、精度よく
特定画像を検出できる。

【００５３】さて、この例の場合、前記実施例１におい
て説明した方法にしたがって、特定画像Ａに関しては、
小領域内Ｒ色度差分しきい値が１０（図１０上段のヒス
トグラムの網掛けした最大連続領域の最大のＲ色度差
分）、小領域内Ｒ色度差分有効方向が０（小領域内Ｒ色
度差分が小領域内Ｒ色度差分しきい値以下のときに有効
小領域とする方向）に、それぞれ設定される。一方、特
定画像Ｃに関しては、小領域内Ｒ色度差分しきい値が２
００（図１０下段のヒストグラムの網掛けした最大連続
領域の最小のＲ色度差分）、小領域内Ｒ色度差分有効方
向が１（小領域内Ｒ色度差分が小領域内Ｒ色度差分しき
い値以上のときに有効小領域とする方向）に、それぞれ
設定される。

【００５４】特定画像検出処理は次のとおりである。有
効小領域抽出部１０４は、前記実施例１と同様に処理対
象画像（図２）を６４×６４画素の小領域に分割し、各
小領域毎に８画素おきに６４個の代表画素を選択し、こ
れら代表画素のＲ色度の最大値と最小値の差を小領域内
Ｒ色度差分として算出する。そして、特定画像用辞書１
０９のフィールド２０２の値が１０、フィールド２０４
の値が０であるので、小領域内Ｒ色度差分が１０以下の
小領域を特定画像Ａの有効小領域と判定する。また、特
定画像用辞書１０９のフィールド２０８の値が２００、
フィールド２１０の値が１であるので、小領域内Ｒ色度
差分が２００以上の小領域を特定画像Ｃの有効小領域と
判定する。

【００５５】図２の処理対象画像より抽出された特定画
像Ｃの有効小領域を図１１に示す。色のついた格子が有
効小領域、白の格子が無効小領域である。特定画像Ａの
有効小領域については、図７を参照されたい。

【００５６】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６では、特定画像Ａ，Ｃそれぞれについて、その有効
小領域中の画素のＲ色度データ（Ｒ色度算出部１０２よ
り入力する）から小領域内のＲ色度ヒストグラムを作成
してマッチング部１０８へ与える。マッチング部１０８
では、特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムと特定画像用辞
書１０９のフィールド２０６内のＲ色度ヒストグラムと
の相違度を求め、これが特定画像検出距離しきい値（こ
こでは６４）より小さいときに、特定画像Ａが検出され
たと判定する。また、特定画像のＲ色度ヒストグラムと
特定画像用辞書１０９のフィールド２１２内のＲ色度ヒ
ストグラムとの相違度を求め、これが特定画像検出距離
しきい値（ここでは６４）より小さいときに、特定画像
Ｃが検出されたと判定する。

【００５７】図１２は、このマッチングの説明図であ
る。図１２の上段に、処理対象画像より作成された特定
画像Ｃの有効小領域内のＲ色度ヒストグラムを示す。特
定画像Ａの有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムは、図８上
段に示されているので、本図面には示されていない。中
段に、特定画像用辞書１０９に格納されている特定画像
Ａ用Ｒ色度ヒストグラム（斜線部分）を、作成された特
定画像Ａの有効小領域内のＲ色度ヒストグラムと重ね合
わせて示している。また、下段に、辞書の特定画像Ｃ用
Ｒ色度ヒストグラム（斜線部分）を、上段に示した特定
画像Ｃの有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムと重ね合わせ
て示している。

【００５８】中段の説明文のように、特定画像Ａに関す
る相違度は３３（画素）で、これは特定画像検出距離し
きい値６４より小さいので、特定画像Ａが検出されたと
判断される。一方、下段の説明文のように、特定画像Ｃ
に関する相違度は０であり、これは６４より小さいた
め、特定画像Ｃも検出されたと判定される。

【００５９】＜実施例３＞本実施例においても前記実施
例１と同様に図１に示す装置構成を用いるので、その説
明を省略する。特定画像検出のために用いる特徴量も前
記実施例１と同様である。

【００６０】本実施例では３種類の特定画像Ａ，Ｂ，Ｃ
（図２参照）を検出の対象とし、特定画像用辞書１０９
は図１３に示すような内容である。前記実施例１との辞
書内容の相違点は、小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領
域内Ｒ色度差分有効方向を、小領域内Ｒ色度差分の分布
状況が似ている特定画像毎に持っている点である。

【００６１】ここで、図１４により説明する。図１４に
は、特定画像Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの小領域内Ｒ色度差分
のヒストグラムが示されている。網掛けされた領域は最
大連続領域である。

【００６２】図１４の上段に示した特定画像ＣのＲ色度
差分ヒストグラムと、中段に示した特定画像ＡのＲ色度
差分ヒストグラムとでは、その偏り具合が大きく異なっ
ていることが理解される。特定画像Ａはベタ部分が多い
画像であるので、そのＲ色度差分ヒストグラムはＲ色度
差分の小さい側に偏っており、したがって、Ｒ色度差分
の大きい小領域を無効小領域と判断できる。一方、特定
画像Ｃは細かいテクスチャの部分が多い画像であるの
で、Ｒ色度差分ヒストグラムはＲ色度差分の大きい側に
偏っており、したがって、Ｒ色度差分の小さい小領域を
無効小領域と判断することができる。

【００６３】このような特定画像の場合、辞書容量が増
大し処理時間も遅くなるが、それぞれの特定画素毎に、
小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有
効方向を別々に辞書に持つほうが、それらの特定画像を
精度よく検出できる。

【００６４】他方、特定画像Ａ，Ｂの場合、図１４の中
段及び下段にそれぞれ示したＲ色度差分ヒストグラムの
偏り具合が非常に類似しており、それぞの小領域内Ｒ色
度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効方向は同じ
値になる。このような特定画像については、有効小領域
内のＲ色度ヒストグラムの作成では共通の処理を行なう
ことができるので、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小
領域内Ｒ色度差分有効方向を辞書中に共通して持つほう
が合理的であることが分かる。

【００６５】このような観点から特定画像用辞書１０９
の内容が構成されている。以下、図１３において、特定
画像用辞書１０９の内容について説明する。

【００６６】３００は特定画像検出距離しきい値のフィ
ールドで、その値は前記各実施例と同様に６４である。

【００６７】３０２〜３０８は特定画像Ｃに関連したフ
ィールドである。フィールド３０２には、共通の小領域
内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効方向
が適用される特定画像の個数が格納され、ここでは特定
画像Ｃだけが該当するので、１が格納される。フィール
ド３０４及びフィールド３０６には、特定画像Ｃに対す
る小領域内Ｒ色度差分しきい値及びＲ色度差分有効方向
が格納され、この例では図１４上段のヒストグラム及び
前記各実施例の説明から理解されるように、それぞれの
値は２００と１である。フィールド３０８には、特定画
像Ｃの小領域内Ｒ色度ヒストグラムが格納される。

【００６８】３１０〜３１７は特定画像Ａ，Ｂに関連し
たフィールドである。フィールド２６１には、共通の小
領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効
方向が適用される特定画像、ここでは特定画像Ａ，Ｂの
個数、つまり、２が格納される。フィールド３１２とフ
ィールド３１４には、特定画像Ａ，Ｂに共通に適用され
る小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領域内Ｒ色度差分有
効方向が格納され、ここでは図１４の中段及び下段に示
したヒストグラムより理解されるように、１０と０の値
がそれぞれ格納される。そして、フィールド３１６には
特定画像Ａの、フィールド３１８には特定画像Ｂの、小
領域内Ｒ色度ヒストグラムがそれぞれ格納される。

【００６９】有効小領域抽出部１０４においては、前記
実施例１の場合と同様に、処理対象の画像を６４×６４
画素の小領域に分割し、各小領域毎に、８画素おきに６
４個の代表画素を選び、そのＲ色度の最大値と最小値の
差を小領域内Ｒ色度差分とする。そして、特定画像用辞
書１０９の内容に従って、特定画像Ｃについては、フィ
ールド３０４，３０６の値が２００と１であるので、小
領域内Ｒ色度差分が２００以上であると特定画像Ｃの有
効小領域と判定する。また、特定画像Ａ，Ｂについて
は、フィールド３１２，３１４の値が１０と０であるの
で、小領域内Ｒ色度差分が１０以下のときに、特定画像
Ａ，Ｂの有効小領域であると判定する。この有効小領域
の抽出結果は、特定画像Ｃについては図１１を、特定画
像Ａ，Ｂについては図７を参照されたい。

【００７０】そして、それぞれの特定画像の有効小領域
内のＲ色度ヒストグラムを有効小領域内Ｒ色度ヒストグ
ラム作成部１０６で作成し、それをマッチング部１０８
へ与える。マッチング部１０８では、与えられた特定画
像Ｃ及び特定画像Ａ，Ｃの有効小領域内のＲ色度ヒスト
グラムと、特定画像用辞書１０９の対応したフィールド
３０８及びフィールド３１６または３１８内のＲ色度ヒ
ストグラムに対する相違度をそれぞれ算出し、相違度が
フィールド３００の値より小さいときに、それぞれの特
定画像が検出されたと判定する。なお、相違度について
は図８及び図１２を参照されたい。

【００７１】＜実施例４＞本実施例においても前記実施
例１と同様に図１に示す装置構成を用いるので、その説
明を省略する。特定画像検出のために用いる特徴量も前
記実施例１と同様である。

【００７２】本実施例では１種類の特定画像Ｃ（図２参
照）だけを検出の対象とし、特定画像用辞書１０９は図
１５に示すような内容である。前記実施例１との辞書内
容の相違点は、小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領域内
Ｒ色度差分有効方向を持たない点である（本実施例では
不要である）。すなわち、特定画像検出距離しきい値
（ここでは６４）のフィールド４００と、特定画像Ｃの
小領域内Ｒ色度ヒストグラムのフィールド４０２だけか
ら構成される。検出対象としている特定画像Ｃの小領域
内Ｒ色度ヒストグラムを図１６に示す。

【００７３】特定画像検出処理は次のとおりである。有
効小領域抽出部１０４では、前記実施例１と同様に６４
×６４画素の小領域毎に６４個の代表点を選ぶ。そし
て、代表画素中に、図１６に示すヒストグラムの頻度
（画素数）が０であるＲ色度を持つものが１画素でも含
まれているときには、その小領域を無効小領域と判定
し、そのような代表画素が全く含まれていないときには
有効小領域と判定する。したがって、図２の処理対象画
像の場合、有効小領域抽出の結果は図１７に示すように
なる。図１７にかいて、白の格子は無効小領域である。

【００７４】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６では、有効小領域と判定された小領域内の画素のＲ
色度データよりＲ色度ヒストグラムを作成する。マッチ
ング部１０８では、この作成されたＲ色度ヒストグラム
の特定画像用辞書１０９のフィールド４０２に格納され
ているヒストグラムに対する相違度を算出し、それがフ
ィールド４００の値つまり６４より小さい場合に、特定
画像Ｃが検出されたと判定する。

【００７５】＜実施例５＞本実施例は、紙幣や有価証券
等の複製が禁止された特定画像の電子的な複写を防止し
ようとするものである。その装置構成の一例を図１８に
示す。図１８において、図１と同一の符号は同等部を意
味する。追加されたものは、画像変換部５００のみであ
る。

【００７６】すなわち、Ｒ色度算出部１０２から特定画
像用辞書１０９までの構成部分で、前記実施例１，２，
３または４に述べた処理によって、カラー画像入力装置
１００より入力された画像を対象に、紙幣等の複製禁止
の特定画像の検出を行なう。例えば、図１９に示すよう
な紙幣の画像Ｄ（特定画像）を含む画像が入力された場
合、マッチング部１０８より紙幣画像Ｄの検出通知が出
される。当然、この特定画像Ｄに対する情報は辞書１０
９に保存されている。

【００７７】この検出通知が出ると、画像変換部５００
は、カラー画像入力装置１００より入力された画像のＲ
ＧＢデータに画像変換を施し、出力する。例えば、ＲＧ
Ｂ各色毎に特定の変換を施す。その結果、入力画像と色
合いが異なった例えば図２０に示すような画像のＲＧＢ
データが出力される。したがって、この出力データをカ
ラープリンタ等によって印刷しても、紙幣を複製できな
い。

【００７８】一方、マッチング部１０８より検出通知が
出されない場合には、画像変換部５００は、入力画像の
ＲＧＢデータをそのまま出力するので、入力画像の忠実
な再現が可能である。

【００７９】このように、本実施例をカラーコピー機、
カラースキャナ、カラープリンタ等に応用するならば、
これらを悪用した紙幣等の偽造を防止できる。

【００８０】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、次のような効果を得られる。

【００８１】請求項１乃至６の発明の方法によれば、検
出しようとする特定画像である可能性のある領域の色情
報だけを抽出して、特定画像の検出に利用する。すなわ
ち本発明によれば、色情報の存在する位置の情報をも考
慮して抽出した色情報を特定画像の検出に利用する。し
たがって、特定画像以外の部分の余分な色情報による悪
影響を排除し、特定画像と色合いの類似した画像や、色
空間上での広がりが類似していて内部の色分布が特定画
像とは異なる画像を、特定画像と峻別し、精度よく特定
画像を検出することができる。

【００８２】小領域内の色情報の最大値と最小値の差の
分布は、ベタ部分の多い画像では小さい側に偏ってお
り、逆に細かいテスクチャの多い特定画像では大きい側
に偏っているというように、画像の性質によって相当に
異なる。

【００８３】したがって、請求項２乃至５各項の発明に
よれば、検出しようとする特定画像の性質に応じて、色
情報の最大値と最小値の差に関するしきい値と、その大
小関係による判定条件を適切に制御することによって、
特定画像が含まれている可能性の有る小領域を精度よく
判定することができ、結果として特定画像の検出精度を
上げることができる。

【００８４】請求項４の発明によれば、個々の特定画像
毎に、上記制御のための情報を保有するので、性質の異
なる様々な特定画像について、その領域を高精度に抽出
して、各特定画像を精度よく検出できる。また、請求項
５の発明によれば、特定画像の含まれている可能性のあ
る領域の抽出条件が類似した２つ以上の特定画像を１つ
のグループとし、その領域抽出の条件を制御するための
情報を共通化することによって、その情報を保存するた
めのメモリ容量を削減し、また、その参照のための時間
を減らし処理時間を短縮できる。

【００８５】請求項６の発明によれば、１つの特定画
像、あるいは性質の似た複数の特定画像の場合に、その
検出精度を落とすことなく、特定画像の領域抽出の制御
のための情報を減らすことができるため、その保存のた
めのメモリ容量の削減と処理の高速化を達成できる。

【００８６】請求項７の発明によれば、イメージスキャ
ナやカラー複写機のスキャナ部等によって紙幣や有価証
券等の複製が禁止された特定画像を入力して複写しよう
としても、入力画像のデータは、元の画像と異なった画
像のデータに加工されてから出力される。したがって、
この発明をイメージスキャナ、カラーコピー機等に応用
するならば、紙幣等の偽造を確実に防止できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１乃至実施例４に係る装置構成の一例を
示す。

【図２】実施例１乃至実施例４の処理対象となる入力画
像の一例を示す。

【図３】実施例１における特定画像用辞書の内容の一例
を示す。

【図４】実施例１の説明のための特定画像Ａ，ＢのＲ色
度ヒストグラムを示す。

【図５】実施例１の説明のための特定画像Ａ，Ｂの小領
域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図６】小領域の分割と小領域内の代表画素の説明図で
ある。

【図７】実施例１の説明のための特定画像Ａ，Ｂの有効
小領域の抽出結果を示す。

【図８】実施例１における小領域内Ｒ色度ヒストグラム
のマッチングの説明図である。

【図９】実施例２における特定画像用辞書の内容の一例
を示す。

【図１０】実施例２の説明のための特定画像Ａ，Ｃの小
領域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図１１】実施例２の説明のための特定画像Ｃの有効小
領域の抽出結果を示す。

【図１２】実施例２における小領域内Ｒ色度ヒストグラ
ムのマッチングの説明図である。

【図１３】実施例３の説明のための特定画像用辞書の内
容の一例を示す。

【図１４】実施例３の説明のための特定画像Ａ，Ｂ，Ｃ
の小領域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図１５】実施例４を説明するための特定画像用辞書の
内容の一例を示す。

【図１６】実施例４の説明のための特定画像Ｃの小領域
内Ｒ色度ヒストグラムを示す。

【図１７】実施例４の説明のための有効小領域の抽出結
果を示す。

【図１８】実施例５に係る装置構成の一例を示す。

【図１９】実施例５の説明のための入力画像の一例を示
す。

【図２０】実施例５の説明のための出力画像の一例を示
す。

【符号の説明】

１００ カラー画像入力装置（カラースキャナ） １０２ Ｒ色度算出部 １０４ 有効小領域抽出部 １０６ 有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部 １０８ マッチング部 １０９ 特定画像用辞書 １１０ 小領域内Ｒ色度差分しきい値のフィールド １１２ 小領域内Ｒ色度差分有効方向のフィールド １１４ 特定画像検出距離しきい値のフィールド １１６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド １１８ 特定画像ＢのＲ色度ヒストグラムのフィールド １３１ 小領域 １３３ 小領域内の代表画素 ２００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ２０２ 特定画像Ａの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ２０４ 特定画像Ａの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ２０６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド ２０８ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ２１０ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ２１２ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ３０２，３１０ 同一Ｒ色度差分しきい値特定画像数の
フィールド ３０４ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ３０６ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ３０８ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３１２ 特定画像Ａ，Ｂの小領域内Ｒ色度差分しきい値
のフィールド ３１４ 特定画像Ａ，Ｂの小領域内Ｒ色度差分有効方向
のフィールド ３１６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３１８ 特定画像ＢのＲ色度ヒストグラムのフィールド ４００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ４０２ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド ５００ 画像変換部

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 色情報を用いて入力画像中の特定画像を
   検出する方法であって、入力画像を小領域に分割し、各
   小領域毎に特定画像が含まれてい可能性があるか否かを
   判定し、可能性があると判定された小領域から色情報を
   抽出し、抽出された色情報を特定画像の検出判定に用い
   ることを特徴とする特定画像検出方法。
2. 【請求項２】 小領域毎に色情報の最大値と最小値の差
   を算出し、この差とあるしきい値との大小関係に基づ
   き、特定画像が含まれている可能性の有無を判定するこ
   とを特徴とする請求項１記載の特定画像検出方法。
3. 【請求項３】 しきい値、及び、色情報の最大値と最小
   値との差が該しきい値以上、しきい値以下のいずれの場
   合に特定画像が含まれている可能性があると判定すべき
   かを、検出の対象である特定画像に関連付けて制御する
   ことを特徴とする請求項２記載の特定画像検出方法。
4. 【請求項４】 しきい値の情報、及び、色情報の最大値
   と最小値との差が該しきい値以上、しきい値以下のいず
   れの場合に特定画像が含まれている可能性があると判定
   すべきかを指定する情報を、検出の対象である各特定画
   像毎に用意することを特徴とする請求項３記載の特定画
   像検出方法。
5. 【請求項５】 検出対象の特定画像をグループ化し、各
   グループ毎に、しきい値の情報、及び、色情報の最大値
   と最小値との差が該しきい値以上、しきい値以下のいず
   れの場合に特定画像が含まれている可能性があると判定
   すべきかを指定する情報を用意することを特徴とする請
   求項３記載の特定画像検出方法。
6. 【請求項６】 小領域毎に、特定画像中に含まれない色
   情報が存在するか否かを確認し、その色情報が存在しな
   い小領域を、特定画像が含まれている可能性があると判
   定することを特徴とする請求項１記載の特定画像検出方
   法。
7. 【請求項７】 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の
   方法によって、入力画像に対して複写を禁止された紙幣
   等の特定画像の検出処理を行なう手段と、該手段によっ
   て特定画像が検出された場合に入力画像のデータを加工
   してから出力する手段とを具備することを特徴とする特
   定画像複製防止装置。