特許 6980273 画像生成装置、及び端末装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6980273

(24)【登録日】2021年11月19日

(45)【発行日】2021年12月15日

(54)【発明の名称】画像生成装置、及び端末装置

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/32 20060101AFI20211202BHJP

【ＦＩ】

   H04N1/32 144

【請求項の数】13

【全頁数】25

(21)【出願番号】特願2018-51509(P2018-51509)

(22)【出願日】2018年3月19日

(65)【公開番号】特開2019-165323(P2019-165323A)

(43)【公開日】2019年9月26日

【審査請求日】2020年10月26日

(73)【特許権者】

【識別番号】399030060

【氏名又は名称】学校法人 関西大学

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】特許業務法人ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】棟安 実治

【審査官】 西谷 憲人

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−２２９８５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１７−１２９９０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１５６８０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１１６２１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−２６１８２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０７１３１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−３１３４０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 椎葉 将司、林田 健太、棟安 実治，印刷画像への情報埋め込みにおける情報の埋め込み位置とゲインに関する検討，信学技報，日本，一般社団法人 電子情報通信学会，2016年08月25日

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ １／３２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

原画像に、所望の情報を表すデータを埋め込んだ情報付加原画像を作成する画像生成装置であって、
上記原画像の複数領域に含まれる特徴点の個数によって構成された第１特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、
上記データに掛けるゲイン係数を設定するゲイン制御部と、
上記原画像に離散コサイン変換を施すことで得られる周波数領域に、上記設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込む埋め込み部と、
上記データが埋め込まれた上記周波数領域を逆離散コサイン変換することで上記情報付加原画像の候補となる候補画像を作成し、当該候補画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成し、当該第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する検査部とを有し、
上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記ゲイン係数を設定することを特徴とする画像生成装置。

【請求項2】

上記ゲイン制御部は、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であって、上記ゲイン係数が最大値となるように当該ゲイン係数を設定することを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。

【請求項3】

上記検査部は、上記第１特徴量ベクトルと、上記第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内であれば、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であると判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。

【請求項4】

さらに、上記原画像を複数の領域に分割する第１分割部を有し、
上記特徴量ベクトル作成部は、上記第１分割部が分割した複数の分割領域毎に上記第１特徴量ベクトルの成分を作成し、当該作成した上記第１特徴量ベクトルの成分から上記第１特徴量ベクトルを作成し、
上記検査部は、上記候補画像を複数の領域に分割し、当該分割した複数の分割領域毎に上記第２特徴量ベクトルの成分を作成し、当該作成した上記第２特徴量ベクトルの成分から上記第２特徴量ベクトルを作成し、当該作成した上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であるか否かを検査し、
上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記分割領域毎に、上記ゲイン係数を設定することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像生成装置。

【請求項5】

さらに、上記原画像を複数の領域に分割する第２分割部を有し、
上記埋め込み部は、上記第２分割部が分割した複数の分割領域毎に上記離散コサイン変換を施すことで得られる複数の周波数領域それぞれに、上記分割領域に設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込み、
上記検査部は、上記データが埋め込まれた上記複数の周波数領域それぞれを、上記逆離散コサイン変換して、さらに結合することで、上記候補画像を作成することを特徴とする請求項４に記載の画像生成装置。

【請求項6】

上記第２分割部が上記原画像を分割する分割数は、上記第１分割部が上記原画像を分割する分割数より少ないことを特徴とする請求項５に記載の画像生成装置。

【請求項7】

上記第１分割部が上記原画像を分割する分割数は、上記第２分割部が上記原画像を分割する分割数の整数倍であることを特徴とする請求項５又は６に記載の画像生成装置。

【請求項8】

画像生成装置が作成したデータを読み込むための端末装置であって、
前記画像生成装置は、
原画像に、所望の情報を表すデータを埋め込んだ情報付加原画像を作成する画像生成装置であり、
上記原画像の複数領域に含まれる特徴点の個数によって構成された第１特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、
上記データに掛けるゲイン係数を設定するゲイン制御部と、
上記原画像に離散コサイン変換を施すことで得られる周波数領域に、上記設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込む埋め込み部と、
上記データが埋め込まれた上記周波数領域を逆離散コサイン変換することで上記情報付加原画像の候補となる候補画像を作成し、当該候補画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成し、当該第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する検査部とを有し、
上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記ゲイン係数を設定することを特徴とする画像生成装置であって、
前記端末装置は、
上記情報付加原画像を読み取る読取部と、
上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第３特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、
上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部とを備える端末装置。

【請求項9】

上記第３特徴量ベクトルと上記データとをサーバに送信し、上記原画像と上記データとの組み合わせに対応した複合情報を上記サーバから取得する通信部を備えることを特徴とする請求項８に記載の端末装置。

【請求項10】

上記通信部は、上記複合情報として、上記原画像に対応したサイトアドレスと、上記データに対応したサブパスとを取得することを特徴とする請求項９に記載の端末装置。

【請求項11】

上記第３特徴量ベクトルの一部が、上記データの一部と一致しない場合、上記読取部は、読み取り条件を変更して上記情報付加原画像を再度読み取ることを特徴とする請求項８に記載の端末装置。

【請求項12】

上記第３特徴量ベクトルと上記データとの組み合わせを、上記情報付加原画像の画像ＩＤとして用いる画像管理部とを備えることを特徴とする請求項８に記載の端末装置。

【請求項13】

画像生成装置が作成したデータを読み込むための端末装置であって、
前記画像生成装置は、
原画像に、所望の情報を表すデータを埋め込んだ情報付加原画像を作成する画像生成装置であり、
上記原画像の複数領域に含まれる特徴点の個数によって構成された第１特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、
上記データに掛けるゲイン係数を設定するゲイン制御部と、
上記原画像に離散コサイン変換を施すことで得られる周波数領域に、上記設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込む埋め込み部と、
上記データが埋め込まれた上記周波数領域を逆離散コサイン変換することで上記情報付加原画像の候補となる候補画像を作成し、当該候補画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成し、当該第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する検査部とを有し、
上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記ゲイン係数を設定することを特徴とする画像生成装置であって、
前記端末装置は、
上記情報付加原画像を読み取る読取部と、
上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第３特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、
上記第３特徴量ベクトルをサーバに送信し、上記第３特徴量ベクトルに対応する上記原画像を取得する通信部と、
上記情報付加原画像から上記原画像に係数を掛けたものを減算することで、上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部とを備えることを特徴とする端末装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像生成装置、及び当該画像生成装置によって生成された画像を読み取るユーザ端末に関する。

【背景技術】

【0002】

画像として表示されたり、印刷されたりしているロゴマーク等の原画像をコードとして、ユーザ端末に、原画像に関する情報を表示させる技術が開発されている。

【0003】

非特許文献１には、原画像の周波数領域にデータを埋め込む技術が開示されている。

【0004】

非特許文献２では、原画像から複数の特徴点を抽出することで、原画像が何のロゴマークを表しているのかを識別する技術が開示されている。

【0005】

非特許文献３には、ロゴマークを撮影した原画像に、所望の情報を表示するためのデータを埋め込む技術が開示されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】棟安 実治,「携帯端末で取得可能な印刷画像へのデータ埋め込み技術」,関西大学新技術説明会の発表資料,2010年12月3日

【非特許文献2】森 諒介、棟安 実治,「画像特徴量を用いた印刷画像の識別とその応用」,電子情報通信学会技術研究報告 Vol.116,No.482(SIS2016 42-60),Page.19-24, 2017年2月23日

【非特許文献3】椎葉将司、林田 健太、棟安 実治,「印刷画像への情報埋め込みにおける情報の埋め込み位置とゲインに関する検討」,電子情報通信学会技術研究報告 Vol.116,No.204(SIS2016 17-27),Page.7-12,2016年8月25日

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

非特許文献２の技術によると、ロゴマークから抽出される複数の特徴点を示す情報に、予め情報を対応付けておくことで、当該ロゴマークを撮影したユーザ端末に、当該ロゴマークに応じた情報を表示することができる。しかし、ロゴマークから抽出される複数の特徴点を示す情報は、ロゴマークに固有の情報である。このため、非特許文献２の技術によると、同一種類のロゴマークに、異なる情報を対応付けることができない。

【0008】

非特許文献３の技術によると、ロゴマークの種類に関わらず、ロゴマークに埋め込んだデータに基づく情報を、当該ロゴマークを撮影したユーザ端末に表示することができる。しかし、ロゴマークの視認性に影響を与えないようにデータを埋め込む必要があるため、ロゴマークに埋め込めるデータの容量が制限される。

【0009】

ここで、非特許文献３に開示されているようにデータを埋め込んだ原画像（情報付加原画像と称する）から、非特許文献２に開示されている技術に基づいて複数の特徴点を抽出するとする。すると、データを埋め込む前の原画像から抽出した特徴点の個数と、データを埋め込んだ後の情報付加原画像から抽出した特徴点の個数と一致しない場合がある。この場合、データを埋め込んだ後の情報付加原画像から抽出した複数の特徴点を示す情報からは、データを埋め込む前の原画像から抽出される複数の特徴点を示す情報に対応づけられている情報を取得することができない。

【0010】

本発明の一態様は、原画像に固有の情報から得られる情報と、原画像に埋め込まれたデータから得られる情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことが可能な画像を作成する画像生成装置、当該画像を読み取るユーザ端末を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像生成装置は、原画像に、所望の情報を表すデータを埋め込んだ情報付加原画像を作成する画像生成装置であって、上記原画像の複数領域に含まれる特徴点の個数によって構成された第１特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、上記データに掛けるゲイン係数を設定するゲイン制御部と、上記原画像に離散コサイン変換を施すことで得られる周波数領域に、上記設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込む埋め込み部と、上記データが埋め込まれた上記周波数領域を逆離散コサイン変換することで上記情報付加原画像の候補となる候補画像を作成し、当該候補画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成し、当該第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する検査部とを有し、上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記ゲイン係数を設定することを特徴とする。

【0012】

上記構成によると、上記検査部は、上記データが埋め込まれた上記周波数領域を逆離散コサイン変換することで作成した上記候補画像から上記第２特徴量ベクトルを作成する。そして、上記検査部は、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する。

【0013】

そして、上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記ゲイン係数を設定する。これにより、データが埋め込まれたとしても、第２特徴量ベクトルを第１特徴量ベクトルから実質的に変化させずに原画像にデータを埋め込むことができる。このため、原画像に固有の特徴量ベクトルである第１特徴量ベクトルに対応付けられた情報と、原画像に埋め込んだ情報との２種類の情報を扱うことが可能な情報付加原画像を生成することができる。

【0014】

また、上記ゲイン制御部は、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であって、上記ゲイン係数が最大値となるように当該ゲイン係数を設定してもよい。

【0015】

上記構成によると、原画像に埋め込まれたデータを、ユーザ端末等でより確実に検出することができる。つまり、原画像に埋め込まれたデータの検出エラーの発生確率を抑えつつ、原画像に固有の第１特徴量ベクトルから第２特徴量ベクトルの変化を抑制することができる。

【0016】

また、上記検査部は、上記第１特徴量ベクトルと、上記第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内であれば、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であると判定してもよい。

【0017】

上記構成によって、上記検査部は、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査することができる。

【0018】

また、さらに、上記原画像を複数の領域に分割する第１分割部を有し、上記特徴量ベクトル作成部は、上記第１分割部が分割した複数の分割領域毎に上記第１特徴量ベクトルの成分を作成し、当該作成した上記第１特徴量ベクトルの成分から上記第１特徴量ベクトルを作成し、上記検査部は、上記候補画像を複数の領域に分割し、当該分割した複数の分割領域毎に上記第２特徴量ベクトルの成分を作成し、当該作成した上記第２特徴量ベクトルの成分から上記第２特徴量ベクトルを作成し、当該作成した上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であるか否かを検査し、上記ゲイン制御部は、上記検査部の検査結果に基づいて、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内となるように、上記分割領域毎に、上記ゲイン係数を設定してもよい。

【0019】

上記構成によると、上記第１特徴量ベクトルと上記第２特徴量ベクトルとは、何れも、原画像又は候補画像が複数に分割された分割領域それぞれから得られた特徴量の個数を成分として作成されているため、分割されずに特徴量ベクトルが作成された場合と比べて、長さが長い。このため、上記第１特徴量ベクトルは上記原画像に含まれる固有情報をより詳しく表し、上記第２特徴量ベクトルは上記候補画像に含まれる固有情報をより詳しく表している。これにより、上記第２特徴量ベクトルが上記第１特徴量ベクトルに対して上記第１範囲内であるか否かを、より正確に検査することができる。

【0020】

また、さらに、上記原画像を複数の領域に分割する第２分割部を有し、上記埋め込み部は、上記第２分割部が分割した複数の分割領域毎に上記離散コサイン変換を施すことで得られる複数の周波数領域それぞれに、上記分割領域に設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込み、上記検査部は、上記データが埋め込まれた上記複数の周波数領域それぞれを、上記逆離散コサイン変換して、さらに結合することで、上記候補画像を作成してもよい。上記構成により、第２特徴量ベクトルを得る候補画像を作成することができる。

【0021】

また、上記第２分割部が上記原画像を分割する分割数は、上記第１分割部が上記原画像を分割する分割数より少なくてもよい。上記構成により、データを埋め込む分割領域の面積を広く確保することができるため、容易にデータを埋め込むことができる。

【0022】

また、上記第１分割部が上記原画像を分割する分割数は、上記第２分割部が上記原画像を分割する分割数の整数倍であってもよい。

【0023】

上記構成によると、候補画像全体の固有情報を表す第２特徴量ベクトルが、第１特徴量ベクトルから変化することを抑制し、かつ、候補画像の分割領域毎に最適なゲイン係数を設定することが可能である。

【0024】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るユーザ端末は、原画像の周波数領域に情報を表すデータが埋め込まれた情報付加原画像を読み取る読取部と、上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部と、上記第２特徴量ベクトルと上記データとをサーバに送信し、上記原画像と上記データとの組み合わせに対応した複合情報を上記サーバから取得する通信部とを備えることを特徴とする。

【0025】

上記構成によると、ユーザ端末は、情報付加原画像を読み取ることで得られる、第２特徴量ベクトルと、情報付加原画像に埋め込まれたデータとの２種類の情報を組み合わせた複合情報を扱うことができる。

【0026】

また、上記通信部は、上記複合情報として、上記原画像に対応したサイトアドレスと、上記データに対応したサブパスとを取得してもよい。上記構成により、サイトアドレスとサブパスとを組み合わせたアドレスのサイトへアクセスすることができる。

【0027】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るユーザ端末は、原画像の周波数領域に、上記原画像の特徴量を表すデータが埋め込まれた情報付加原画像を読み取る読取部と、上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部とを備え、上記第２特徴量ベクトルの一部が、上記データの一部と一致しない場合、上記読取部は、読み取り条件を変更して上記情報付加原画像を再度読み取ることを特徴とする。

【0028】

上記構成によると、上記読取部は、情報付加原画像を読み取ることで得られる第２特徴量ベクトルと、情報付加原画像に埋め込まれたデータとの２種類の情報から、第２特徴量ベクトルを読み取った読取条件が最適か否かを判断することが可能である。

【0029】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るユーザ端末は、原画像の周波数領域に情報を表すデータが埋め込まれた情報付加原画像を読み取る読取部と、上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部と、上記第２特徴量ベクトルと上記データとの組み合わせを、上記情報付加原画像の画像ＩＤとして用いる画像管理部とを備えることを特徴とする。

【0030】

上記構成によると、ユーザ端末は、情報付加原画像を読み取ることで得られる第２特徴量ベクトルと、情報付加原画像に埋め込まれたデータとの２種類の情報を組み合わせて、上記情報付加原画像の画像ＩＤを得ることができる。これにより、上記情報付加原画像の各種情報を管理することができる。

【0031】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るユーザ端末は、原画像の周波数領域に情報を表すデータが埋め込まれた情報付加原画像を読み取る読取部と、上記情報付加原画像に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第２特徴量ベクトルを作成する特徴量ベクトル作成部と、上記第２特徴量ベクトルをサーバに送信し、上記第２特徴量ベクトルに対応する上記原画像を取得する通信部と、上記情報付加原画像から上記原画像に係数を掛けたものを減算することで、上記情報付加原画像から上記データを抽出する抽出部とを備えることを特徴とする。

【0032】

上記構成によると、ユーザ端末は、情報付加原画像を読み取ることで得られる第２特徴量ベクトルと、情報付加原画像に埋め込まれたデータとの２種類の情報を取り扱うことが可能である。すなわち、上記通信部は、第２特徴量ベクトルに基づいて原画像を取得し、上記抽出部は、上記情報付加原画像から上記原画像に係数を掛けたものを減算することで上記情報付加原画像に埋め込まれたデータを抽出することができる。

【発明の効果】

【0033】

本発明の一態様によれば、原画像に固有の情報から得られる情報と、原画像に埋め込まれたデータから得られる情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことが可能な画像を作成する画像生成装置、当該画像を読み取るユーザ端末を実現することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0034】

【図1】実施形態１の画像生成装置の構成を表すブロック図である。

【図2】実施形態１に係る画像生成装置が特徴量ベクトルを作成する流れを表すフローチャートである。

【図3】実施形態１に係る画像生成装置の原画像取得部がリサイズした原画像の一例を表す図である。

【図4】実施形態１に係る画像生成装置の第１分割部が分割した原画像の一例を表す図である。

【図5】実施形態１に係る特徴量ベクトルの一例を表す図である。

【図6】実施形態１に係る画像生成装置が情報付加原画像を作成する流れを表すフローチャートである。

【図7】実施形態１に係る画像生成装置の第２分割部が分割した原画像の一例を表す図である。

【図8】原画像の分割領域をＤＣＴ変換してデータを埋め込んだ周波数領域を表す図である。

【図9】分割された原画像における分割領域毎に、ＤＣＴを施し埋め込みデータを埋め込んだ様子を表す図である。

【図10】実施形態１の画像生成装置が作成した情報付加原画像を表す図である。

【図11】実施形態１のユーザ端末の構成を表すブロック図である。

【図12】実施形態１の変形例であるユーザ端末の構成を表すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0035】

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。

【0036】

（画像生成装置１０の構成）
図１は実施形態１の画像生成装置１０の構成を表すブロック図である。画像生成装置１０が生成する画像である情報付加原画像は、データを埋め込む前の原画像に固有の情報に基づいて得られる情報と、埋め込まれたデータに基づいて得られる情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことが可能な画像である。

【0037】

画像生成装置１０は、原画像取得部１１と、前処理部１２と、第１分割部１３と、特徴点カウント部１４と、特徴量ベクトル作成部１５と、第２分割部２１と、埋め込み情報取得部２２と、符号作成部２３と、ゲイン制御部２４と、埋め込み部２５と、検査部２６と、情報付加原画像作成部２７とを有する。なお、画像生成装置１０は、ユーザからの指示入力を受け付ける入力部（入力デバイス）、及び、各種の画像を表示するディスプレイ等を有していてもよい。また、画像生成装置１０は、データベース（サーバ）３０と通信可能に構成されていてもよい。

【0038】

前処理部１２、第１分割部１３、特徴点カウント部１４及び特徴量ベクトル作成部１５は、取得した原画像から、当該原画像を識別するための特徴量ベクトルを作成するブロックである。

【0039】

第２分割部２１、埋め込み情報取得部２２、符号作成部２３、ゲイン制御部２４、埋め込み部２５、検査部２６及び情報付加原画像作成部２７は、原画像の特徴量ベクトルを極力変化させないようにしつつ、所望の情報を表示するデータを原画像に埋め込んだ情報付加原画像を作成するブロックである。

【0040】

データベース３０には、後述する特徴量ベクトル作成方法によって画像生成装置１０によって生成された特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）と、当該特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）に対応付けられたデータが記憶される。その他、データベース３０に種々のデータが記憶されていてもよい。

【0041】

（特徴量ベクトル作成方法）
次に、主に、図１〜図５を用いて、画像生成装置１０において、所望の原画像から特徴量ベクトルを作成方法について説明する。なお、原画像とは、データが埋め込まれる前の画像である。

【0042】

図２は、実施形態１に係る画像生成装置１０が特徴量ベクトルを作成する流れを表すフローチャートである。

【0043】

ステップＳ１１において、原画像取得部１１は、画像生成装置１０又は外部の装置が撮影した原画像を取得すると、原画像が所定の解像度となるようにリサイズする。

【0044】

図３は、実施形態１に係る画像生成装置１０の原画像取得部１１がリサイズした原画像の一例である原画像２Ｄを表す図である。

【0045】

ステップＳ１１において原画像取得部１１は、取得した原画像をリサイズするにあたり、まず、当該取得した原画像の端（枠線又は複数の角）を検出して、当該取得した原画像が所定の形状（例えば四角形）となるように形状を成形する。そして、形状を成形した原画像を所定の解像度（例えば、６００×６００［pixel］）となるように原画像をリサイズする。

【0046】

次いで、ステップＳ１２において、前処理部１２は、原画像取得部１１によってリサイズされた原画像２Ｄから輝度成分（例えば、ＹＣｂＣｒ色空間におけるＹ成分）を抽出する。

【0047】

そして、ステップＳ１３において、前処理部１２は、輝度成分を抽出した原画像２Ｄをフィルタ処理することで画像をぼかす。この前処理部１２が原画の画像データをぼかすのは、原画像にデータを埋め込んだ情報付加原画像をカメラなどで撮影した撮影画像を想定して、当該撮影画像に画質を合せるためである。

【0048】

また、ステップＳ１３において、前処理部１２は、輝度成分を抽出した原画像２Ｄをぼかすだけではく、ノイズ成分を除去するフィルタ処理を行ったり、抽出した輝度成分を所定のスケール（例えば最小値が０で最大値が２５５等）となるよう正規化したりする前処理を行ってもよい。この前処理は、必要な処理を適宜設定すればよい。

【0049】

次に、ステップＳ１４にて、第１分割部１３は、前処理部１２がぼかした原画像２Ｄを、複数のブロックである分割領域に分割する（第１分割と称する場合がある）。

【0050】

図４は、第１分割部１３が分割した原画像２Ａの一例を表す図である。図４に示す例では、原画像を４×４（縦×横）に分割した様子を表している。すなわち、図４に示す例では、第１分割された原画像２Ａは、分割領域Ａ１、分割領域Ａ２、分割領域Ａ３、・・・分割領域Ａ１６のように１６個の分割領域を有する。

【0051】

なお、原画像２Ａの分割数は１６分割に限定されず、２×２（４分割）、３×３（９分割）、又は５×５（２５分割）以上の分割数であってもよい。

【0052】

ここで、第１分割部１３は、特徴量ベクトルを抽出するために原画像を分割する。この特徴量ベクトルは、原画像の分割数が多い程、特徴量ベクトルの長さが長くなり、特徴量ベクトルを特定しやすくなる。これにより、特徴量ベクトルの誤検出を抑制できる可能性が高くなるため、分割数が多い方が好ましい。

【0053】

次に、ステップＳ１５において、特徴点カウント部１４は、第１分割部１３が分割した原画像２Ａの分割領域Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａ１６毎に特徴点を抽出し、分割領域Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａ１６毎に抽出した特徴点の個数をカウントする。特徴点カウント部１４は、原画像２Ａに含まれるエッジに基づいて、分割領域毎に複数の特徴点を抽出する。特徴点カウント部１４がカウントした分割領域毎の特徴点の個数が、特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）の成分となる。

【0054】

特徴点カウント部１４が、Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａ１６毎に特徴点を抽出するアルゴリズムとしては、例えば、ＡＫＡＺＥ（Accelerated KAZE）を用いることができる。

【0055】

なお、この分割領域毎の特徴点を抽出するアルゴリズムとしては、ＡＫＡＺＥ以外にも、例えば、ＫＡＺＥ、ＳＩＦＴ、ＳＵＲＦ、ＯＲＢ、ＢＲＩＳＫ、ＭＳＥＲ、ＧＦＴＴ、ＡＧＳＴ、ＦＡＳＴ、ＳＤ、ＨＳＶ等、種々のアルゴリズムを用いることができる。

【0056】

ＫＡＺＥ及びＡＫＡＺＥは、非線形拡散フィルタを用いて、画像上のノイズを消し、エッジ部分を残した状態で平滑化処理し、エッジの特徴点を抽出するアルゴリズムである。また、ＡＫＡＺＥは、ＫＡＺＥを高速化したアルゴリズムである。

【0057】

上記で例示したアルゴリズムのうち、特に、ＡＫＡＺＥを用いることが好ましい。これは、特徴量ベクトルと、データベースに登録した特徴量ベクトルとの正答率（一致する確率）を検査した場合、上述したアルゴリズム毎に算出した場合ＫＡＺＥ及びＡＫＡＺＥから抽出した特徴点に基づいて作成した特徴量ベクトルを用いた方が、他のアルゴリズムを用いた場合よりも正答率が高く、さらに、ＫＡＺＥよりもＡＫＡＺＥの方が高速な処理が可能であるためである。すなわち、ＡＫＡＺＥを用いることで、原画像を正確に、かつ、高速で識別することが可能であるためである。

【0058】

そして、図１及び図２に示すように、ステップＳ１６において、特徴量ベクトル作成部１５は、特徴点カウント部１４によってカウントされた分割領域Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａ１６毎の特徴点の個数に基づいて特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）を作成する。

【0059】

図５は、特徴量ベクトルの一例を表す図である。特徴量ベクトルは、当該特徴量ベクトルを抽出した原画像の複数領域に含まれる特徴点の個数によって構成されたベクトルである。特徴量ベクトルは、原画像に対応して固有の特徴量ベクトルが作成される。

【0060】

図５では、１枚の原画像を１６分割した際の、第１分割領域から特徴点が１１個抽出され、第２分割領域から特徴点が１１個抽出され、第３分割領域から特徴点が１５個抽出され、・・・、第１５分割領域から特徴点が２３個抽出され、第１６分割領域から特徴点が２１個抽出された例を表している。

【0061】

第１分割領域、第２分割領域、第３分割領域、・・・、第１５分割領域、第１６分割領域それぞれの特徴点の個数を並べたベクトルである（１１、１１、１５、・・・、２３、２１）が特徴量ベクトルであり、各分割領域の特徴点の個数それぞれが特徴量ベクトルの成分である。

【0062】

そして、図１及び図２に示すように、ステップＳ１７において、特徴量ベクトル作成部１５は、作成した特徴量ベクトルをデータベース３０に記憶すると共に、検査部２６へ出力することでフィードバックする。特徴量ベクトル作成部１５が検査部２６に特徴量ベクトルをフィードバックするのは、後述するように、画像生成装置１０において、特徴量ベクトルを考慮しつつ、原画像２Ｄ（図３）にデータを埋め込むためである。

【0063】

（データの埋め込み）
次に、主に、図１、図６〜図１０を用いて、画像生成装置１０において、情報付加原画像を作成する方法について説明する。なお、情報付加原画像とは、原画像に、所望の情報を表示するためのデータを埋め込んだ画像のことである。本実施形態では、データの埋め込み方法として拡散方式を用いるものとして説明する。

【0064】

図６は、実施形態１に係る画像生成装置１０が情報付加原画像を作成する流れを表すフローチャートである。

【0065】

ステップＳ２１において、第２分割部２１は、原画像取得部１１によってリサイズされた原画像２Ｄ（図３）から輝度成分を抽出し、当該輝度成分を抽出した原画像２Ｄを、複数のブロックである分割領域に分割する（第２分割と称する場合がある）。

【0066】

図７は、第２分割部２１が分割した原画像２Ｂの一例を表す図である。図７に示す例では、原画像を２×２（縦×横）に分割した様子を表している。すなわち、図７に示す例では、第２分割された原画像２Ｂは、分割領域Ｂ１、分割領域Ｂ２、分割領域Ｂ３、及び、分割領域Ｂ４のように４個の分割領域を有する。

【0067】

なお、原画像２Ｂの分割数は４分割に限定されず、３×３（９分割）以上の分割数であってもよい。また、第２分割部２１が原画像を分割せずに、後述するようにデータを原画像２Ｄに埋め込んでもよい。ただし、原画像２Ｄを分割して各分割領域にデータを埋め込んだ方が、分割せずにデータを埋め込んだ場合よりも、埋め込んだデータの量を増やせるため好ましい。

【0068】

ここで、第２分割部２１は、原画像２Ｄにデータを埋め込むために、原画像２Ｄを分割する。このため、第２分割部２１が原画像２Ｄを分割する分割数は、第１分割部１３が原画像２Ｄを分割する分割数より少ないことが好ましい。

【0069】

これは、原画像２Ｄの分割数が少ない方が、各分割領域の面積が大きくなり、各分割領域にデータを埋め込みやすいためである。つまり、より誤検出され難くデータを埋め込むことができるためである。

【0070】

また、第２分割部２１は、第１分割部１３が第１分割を行った原画像の分割領域の境界が重なるように、原画像を第２分割する必要がある。換言すると、第１分割部１３が原画像２Ｄを分割する分割数は、第２分割部２１が原画像２Ｄを分割する分割数の整数倍である必要がある。

【0071】

図４に示す例において第１分割時に原画像を１６分割しているので、図７に示す例において第２分割時に４分割している。

【0072】

これは、後述するように、画像生成装置１０は、データを埋め込む前の原画像の特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）に対して、データを埋め込んだ後の原画像の特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）が極力変化しないように、分割領域毎に、データを埋め込む際のゲイン係数を調整するためである。

【0073】

次に、ステップＳ２２において、符号作成部２３は、埋め込み情報取得部２２が入力部を通じて取得した埋め込みたい情報を表すビット列を有するデータを、符号を用いて符号化し、所定の情報ビット列を有する埋め込み列を生成する。符号作成部２３が用いる符号としては、例えば、Ｗａｌｓｈ符号、拡散符号等を用いることができる。

【0074】

なお、符号作成部２３は、例えば、埋め込みたい情報のデータ量が小さくても（例えば、１［bit］）、ある程度の耐性を持たせるために、データ量を大きくして（例えば、１６［bit］）符号化することが好ましい。

【0075】

次に、ステップＳ２３において、ゲイン制御部２４は、符号作成部２３によって符号化されたデータ（埋め込み列）に掛けるためのゲイン係数の値を設定する。このステップＳ２３においてゲイン制御部２４が設定するゲイン係数の値は、ゲイン係数の調整を開始する初期値である。当該初期値は、ユーザ等によって予めゲイン制御部２４に設定されていてもよいし、データの埋め込みを行う際に入力部を介してユーザによって入力されてもよい。

【0076】

そして、ステップＳ２４において、埋め込み部２５は、原画像が分割された分割領域毎（分割領域Ｂ１、分割領域Ｂ２、分割領域Ｂ３及び分割領域Ｂ４（図７））にＤＣＴ（離散コサイン変換：discrete cosine transform）を施した周波数領域毎に、データを埋め込む。埋め込み部２５がデータを埋め込む方法としては、例えば、拡散方式等を用いることができる。

【0077】

埋め込み部２５は、原画像が分割された複数の分割領域毎に、ＤＣＴを行うことでＤＣＴ係数を算出し、符号作成部２３が作成した符号化されたデータである埋め込み列に、ゲイン制御部２４が設定したゲイン係数を掛けて、データを埋め込む位置のＤＣＴ係数に加える。これにより、１つの分割領域に対するデータの埋め込みが完了する。埋め込み部２５は、複数に分割された分割領域毎にデータの埋め込みを行う。

【0078】

埋め込み部２５が行うデータの埋め込みを式で表すと以下の（式１）のように表現することができる。

【0079】

Ｄ^＋＝Ｄ＋Ｗ×ｇａｉｎ （式１）
Ｄ：データを埋め込みたい領域のＤＣＴ係数
Ｗ：埋め込み列
ｇａｉｎ：ゲイン係数
Ｄ^＋：データ埋め込み後のＤＣＴ係数
図８は、分割領域をＤＣＴ変換してデータを埋め込んだ周波数領域を表す図である。図８中において、四角形の周波数領域４０のうち、左上の角近傍は低周波数領域４２、右下の角近傍は高周波数領域４４を表し、低周波数領域４２と高周波数領域４４との間の真中の領域は中間周波数領域４３を表す。

【0080】

図８に示す例では、埋め込み部２５は、符号化されてゲイン係数が掛けられた埋め込みデータ４５（換言すると埋め込み列Ｗ）を、中間周波数領域４３に埋め込んでいる。また、図８に示す例では、低周波数領域４２の角から高周波数領域４４の角への対角線を埋め込み基準線４１とし、当該埋め込み基準線４１に沿って、埋め込みデータ４５を３列のデータ系列として埋め込んでいる。

【0081】

また、図８の例では、埋め込みデータ４５における３列の埋め込み列のうち、中央の系列は埋め込む基準線４１上に配置し、左右の２つの系列は高周波成分を低周波側に移動させて配置している。これは、埋め込みデータ４５を、例えば、ユーザ端末などで撮影した場合に、その撮影画像が幾何学的に変形しても、埋め込みデータ４５を誤認識する確率を減らす（つまり、幾何学的変形に対する耐性を上げる）ためである。

【0082】

図９は、分割された原画像２Ｂにおける分割領域毎に、ＤＣＴを施し埋め込みデータを埋め込んだ様子を表す図である。図９に示すように、埋め込み部２５は、第２分割した分割領域Ｂ１、分割領域Ｂ２、分割領域Ｂ３及び分割領域Ｂ４（図７）毎に、ＤＣＴを施して、埋め込みデータ４５（図８）を埋め込む。

【0083】

なお、埋め込み部２５が、第２分割した分割領域Ｂ１、分割領域Ｂ２、分割領域Ｂ３及び分割領域Ｂ４（図７）毎に埋め込む埋め込みデータ４５は、分割領域毎に同じ情報を表すデータであってもよいし、異なる情報を表すデータであってもよい。

【0084】

次いで、ステップＳ２５において、検査部２６は、埋め込みデータ４５が埋め込まれた各周波数領域４０（図８、図９）それぞれに逆ＤＣＴ（逆離散コサイン変換）を施し、さらに、逆ＤＣＴを施した各分割領域を結合することで、作成したい情報付加原画像の候補となる候補画像を作成する。

【0085】

次いで、ステップＳ２６において、検査部２６は、作成した候補画像に含まれる特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）を抽出する。このステップＳ２６において検査部２６が候補画像から第２特徴量ベクトルを抽出する方法は、ステップＳ１４〜Ｓ１６において原画像から、特徴点カウント部１４及び特徴量ベクトル作成部１５が第１特徴量ベクトルを抽出した方法と同様である。

【0086】

具体的には、ステップＳ２６において、検査部２６は、候補画像を、ステップＳ１４において原画像を分割した分割数と同じ分割数に分割（第１分割）する。例えば、図４に示した例のように候補画像を１６分割する。

【0087】

次に、検査部２６は、候補画像の分割領域毎に特徴点を抽出し、当該分割領域毎に抽出した特徴点の個数をカウントする。なお、ここで検査部２６が特徴点抽出のために用いるアルゴリズムは、ステップＳ１５において特徴点カウント部１４が用いたアルゴリズム（例えば、ＡＫＡＺＥ）と同じアルゴリズムを用いる。そして、検査部２６は、カウントした分割領域毎に抽出した特徴点の個数（第２特徴量ベクトルの成分）に基づいて特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）を作成する。なお、ステップＳ１３で原画像をぼかしたように、ステップＳ２６においても、特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）を作成するための候補画像をぼかしてから特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）を作成してもよい。

【0088】

次いで、ステップＳ２７・Ｓ２８において、検査部２６は、第２特徴量ベクトルが、特徴量ベクトル作成部１５からフィードバックされた第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内か否かを検査する。

【0089】

具体的な例としては、ステップＳ２７において、検査部２６は、第２特徴量ベクトルと、特徴量ベクトル作成部１５からフィードバックされた第１特徴量ベクトルとの内積を算出する。

【0090】

そして、ステップＳ２８において、検査部２６は、第２特徴量ベクトルと、第１特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内であるか否かを判定する。これにより、検査部２６は、埋め込みデータ４５（図８）の埋め込みに際して用いられたゲイン係数が所定範囲内であったか否かを検査する。

【0091】

ここで、２つの特徴量ベクトルが全く同一（第１特徴量ベクトル＝第２特徴量ベクトル）のとき、第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとの内積は、第１特徴量ベクトルの絶対値の２乗になる。例えば、「第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとの内積」を「第１特徴量ベクトルの絶対値と第２特徴量ベクトルの絶対値との積」で割った値が第２範囲内であれば、検査部２６は、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であると判定する。第２範囲は、例えば１以下の範囲（例えば、０．９〜１．０）である。なお、特徴量ベクトル同士（第１特徴量ベクトル及び第２特徴量ベクトル）が変化しているか否かを確認する方法として内積を演算する方法以外に、相関値を用いる方法やユークリッド距離を計算する方法を用いることができる。

【0092】

ステップＳ２８において、検査部２６は、第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内であると判定すると（ステップＳ２８のＹＥＳ）、ゲイン係数の値をさらに大きくすることができる可能性があると判定する。

【0093】

そして、ステップＳ２９において、検査部２６はゲイン制御部２４にゲイン係数の値を上げるように指示し、ゲイン制御部２４は、ゲイン係数の値を上げる。そして、ステップＳ２４の処理へ戻る。すなわち、埋め込み部２５は、ゲイン制御部２４が値を上げたゲイン係数を符号化されたデータに掛けて、ＤＣＴを施した各分割領域に埋め込む。そしてステップＳ２５以降の処理へ進む。

【0094】

一方、ステップＳ２８において、検査部２６は、第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲を越えたと判定すると（ステップＳ２８のＮＯ）、ゲイン係数の値は最大値を越えたと判定する。

【0095】

すると、ステップＳ３０において、検査部２６は、第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲外となる１つ前に用いていたゲイン係数の値が、許容されるゲイン係数の値の最大値であると判定し、当該ゲイン係数の値を、情報付加原画像を作成するためのゲイン係数の値として確定する。

【0096】

次いで、ステップＳ３１において、情報付加原画像作成部２７は、検査部２６が確定したゲイン係数の値を用いて作成された候補画像を情報付加原画像として作成する。

【0097】

図１０は、画像生成装置１０が作成した情報付加原画像２Ｄ^＋を表す図である。情報付加原画像２Ｄ^＋は、各種のディスプレイに表示されてもよいし、印刷物として印刷されてもよい。

【0098】

（画像生成装置１０による主な作用効果）
図７〜図９、及び（式１）に示したように、各分割領域Ｂ１、分割領域Ｂ２、分割領域Ｂ３及び分割領域Ｂ４（図７）に埋め込まれた埋め込みデータ４５は、符号化されたデータにゲイン係数が掛けられている。

【0099】

このゲイン係数の値が小さすぎると埋め込まれたデータを、ユーザ端末等で読み込む際に検出できない可能性がある。このため、ゲイン係数はある程度大きな値に設定する必要がある。

【0100】

一方、ゲイン係数の値が大きくなると、画質にほとんど影響を及ぼさない場合であっても、データを埋め込んだ後の情報付加原画像を分割した分割領域毎に抽出される特徴点の個数と、データを埋め込む前の原画像を分割した分割領域毎に抽出される特徴点の個数とが異なる場合がある。

【0101】

そして、データを埋め込んだ前後の原画像それぞれから作成した特徴量ベクトルが異なってしまうと、データを埋め込む前の原画像の特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）に対応付けていた情報を、データを埋め込んだ後と情報付加原画像の特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）からは得られなくなる場合がある。

【0102】

このように、原画像に固有の特徴量ベクトル（第１特徴量ベクトル）又は情報付加原画像に固有の特徴量ベクトル（第２特徴量ベクトル）に対応付けられた情報と、原画像に埋め込んだデータから得られる情報との少なくとも２種類の情報を扱うためには、ゲイン係数の値が、原画像の画質に影響が及んでいるかどうかを評価するだけでは足りない。これは、１つの情報付加原画像において、特徴量ベクトルから得られる情報と、原画像に埋め込むデータから得られる情報との２種類の情報を扱うことを検討するに至ってこそ生じる課題である。

【0103】

そこで、上述のように、画像生成装置１０によると、特徴点カウント部１４及び特徴量ベクトル作成部１５が原画像から抽出する第１特徴量ベクトルとはまた別に、検査部２６が、符号化されたデータが埋め込まれた周波数領域４０（図８、図９）を逆ＤＣＴすることで作成した候補画像から、第２特徴量ベクトルを作成する。

【0104】

そして、検査部２６は、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１所定範囲内であるか否かを検査する。

【0105】

具体的な例としては、検査部２６は、第２特徴量ベクトルと、第１特徴量ベクトルとの内積を算出する。

【0106】

そして、検査部２６は、第２特徴量ベクトルと、第１特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内であるか否かを判定する。これにより、検査部２６は、埋め込みデータ４５（図８）の埋め込みに際して用いられたゲイン係数が所定範囲内であったか否かを検査する。

【0107】

そして、ゲイン制御部２４は、検査部２６の検査結果に基づいて、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して所定の範囲内となるように、ゲイン係数を設定する。

【0108】

これにより、データが埋め込まれたとしても、第２特徴量ベクトルを第１特徴量ベクトルから実質的に変化させずに（換言すると、特徴量ベクトルの変化を許容される範囲内に抑えて）、最適な値のゲイン係数を設定しつつ、原画像にデータを埋め込むことができる。このため、画像生成装置１０によると、原画像に固有の特徴量ベクトルである第１特徴量ベクトルに対応付けられた情報と、原画像に埋め込んだデータから得られる情報との少なくとも２種類の情報を扱うことが可能な情報付加原画像Ｄ^＋を生成することができる。

【0109】

なお、情報付加原画像Ｄ^＋から生成される第２特徴量ベクトルに基づいて得られる情報を第１情報と称し、情報付加原画像Ｄ^＋に埋め込まれたデータに基づいて得られる情報を第２情報と称する。第１情報には、第２特徴量ベクトルに基づいて特定された第１特徴量ベクトルに対応付けられている情報も含むものとする。

【0110】

上述の例では、第１情報は、原画像に固有の情報である第１特徴量ベクトルに対応づけられているため、例えば異なる位置に取り付けられた同じ原画像それぞれからは、同じ第１情報が得られる。そして、第１情報を表すデータをデータベース３０に記憶しておけばよいため、比較的容量が大きい情報を表示することができる。ただし、第１情報は、原画像に固有の情報である第１特徴量ベクトルに対応づけられているため、同じ原画像間で異なる内容を表示する第１情報を対応付けることはできない。

【0111】

一方、第２情報は、原画像に任意に埋め込むデータから得られるため、例えば異なる位置に取り付けられた同じ原画像であっても、それぞれの原画像から異なる内容の第２情報を得ることができる。ただし、第２情報は、原画像に埋め込んだデータから得られる情報であるため、容量が大きい情報を表示することができない。

【0112】

そこで、画像生成装置１０が生成する情報付加原画像Ｄ^＋によると、第１情報と第２情報とを組み合わせて取り扱うことができるため、第１情報と第２情報とのそれぞれのメリットを得ることができる。

【0113】

つまり、情報付加原画像Ｄ^＋によると、情報付加原画像Ｄ^＋を読み込んだユーザ端末は、第１特徴量ベクトルと同一とみなせる範囲の第２特徴量ベクトルを得ることができる。そして、この第２特徴量ベクトルから、情報付加原画像Ｄ^＋にデータが埋め込まれる前の原画像から得られた第１特徴量ベクトルを特定することができる。なお、この第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとが同一とみなせる範囲とは、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内である場合である。

【0114】

この第２特徴量ベクトルから第１特徴量ベクトルを得る方法としては、例えば、データベース３０に記憶されている第１特徴量ベクトルのうち、ユーザ端末で得た第２特徴量ベクトルとの内積が第２範囲内のものを特定すればよい。

【0115】

そして、情報付加原画像Ｄ^＋に埋め込まれたデータから、第１情報とは異なる第２情報をユーザ端末（ユーザが情報付加原画像Ｄ^＋の読み取りに使用する端末）側で得ることができる。

【0116】

第１情報及び第２情報の一例としては、例えば、原画像が種々の電気製品を製造する企業のロゴマークを表している場合、第１情報としてこの企業に関する情報を表示するデータを対応づけておく。一方、第２情報として、情報付加原画像Ｄ^＋が取り付けられる対象物（例えば、冷蔵庫、洗濯機、テレビ等）に応じた情報を表示するデータを対応付けておく。

【0117】

これにより、同じロゴマークを表す情報付加原画像Ｄ^＋であっても、情報付加原画像Ｄ^＋が取り付けられた対象物に応じて異なる情報を表示することができる。

【0118】

なお、第１情報と第２情報との組み合わせ態様は、上述した一例以外にも種々の態様が考えられる。この他の態様のいくつかの例を、図１１及び図１２を用いてユーザ端末の説明と共に説明する。

【0119】

また、画像生成装置１０では、ステップＳ２８、Ｓ２９（図６）のように、ゲイン制御部２４は、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であって、ゲイン係数が最大値となるようにゲイン係数を設定する。これにより、原画像に埋め込まれたデータを、ユーザ端末等でより確実に検出することができる。つまり、原画像に埋め込まれたデータの検出エラーの発生確率を抑えつつ、原画像に固有の第１特徴量ベクトルから第２特徴量ベクトルの変化を抑制することができる。

【0120】

また、ステップＳ１４〜Ｓ１６（図２）において、第１分割部１３が原画像を複数の領域に分割（第１分割）し、特徴点カウント部１４が分割領域毎に特徴点を抽出及びカウントすることで第１特徴量ベクトルの成分を作成し、特徴量ベクトル作成部１５が当該作成された第１特徴量ベクトルの成分から第１特徴量ベクトルを作成する。

【0121】

そして、ステップＳ２６（図６）において、検査部２６は、候補画像を複数の領域に分割（第１分割）し、当該分割した複数の分割領域毎に第２特徴量ベクトルの成分を作成し、当該作成した第２特徴量ベクトルの成分から第２特徴量ベクトルを作成する。

【0122】

さらに、ステップＳ２７において、検査部２６は、ステップＳ２６を経て作成した第２特徴量ベクトルが、ステップＳ１４〜Ｓ１６を経て作成された第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを検査する。そして、ゲイン制御部２４は、検査部２６の検査結果に基づいて、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内となるように、分割領域毎に、ゲイン係数を設定する。

【0123】

このように、第１特徴量ベクトルと第２特徴量ベクトルとは、何れも、原画像又は候補画像が複数に分割された分割領域それぞれから得られた特徴量の個数を成分として作成されているため、分割されずに特徴量ベクトルが作成された場合と比べて、長さが長い。このため、第１特徴量ベクトルは原画像に含まれる固有情報をより詳しく表し、第２特徴量ベクトルは候補画像に含まれる固有情報をより詳しく表している。これにより、検査部２６は、第２特徴量ベクトルが第１特徴量ベクトルに対して第１範囲内であるか否かを、より正確に判定することができる。

【0124】

また、ステップＳ２１において、第２分割部２１は、原画像を複数の領域に分割（第２分割）する。

【0125】

そして、ステップＳ２４において、埋め込み部２５は、第２分割部２１が分割した複数の分割領域毎にＤＣＴを施すことで得られる複数の周波数領域４０（図８、図９）それぞれに、分割領域に設定されたゲイン係数を掛けたデータを埋め込む。

【0126】

そして、ステップＳ２５において、検査部２６は、データが埋め込まれた複数の周波数領域４０それぞれを、逆ＤＣＴして、さらに結合することで、候補画像を作成する。このようにして、第２特徴量ベクトルを得る候補画像を得ることができる。

【0127】

また、ステップＳ２１（図６）において第１分割部１３が原画像を分割する分割数は、ステップＳ１４（図２）において第２分割部２１が原画像を分割する分割数の整数倍である。

【0128】

これにより、候補画像全体の固有情報を表す第２特徴量ベクトルが、第１特徴量ベクトルから変化することを抑制し、かつ、候補画像の分割領域毎に最適なゲイン係数を設定することが可能である。

【0129】

（ユーザ端末）
図１１は、実施形態１のユーザ端末５０の構成を表すブロック図である。ユーザ端末５０は、画像生成装置１０が作成した情報付加原画像２Ｄ^＋（図１０）に埋め込まれたデータを読み込むために、ユーザが使用する端末装置である。つまり、ユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋（図１０）に埋め込まれたデータを読み込むデコーダとして機能する。

【0130】

このため、ユーザ端末５０は、画像生成装置１０が情報付加原画像２Ｄ^＋を生成するために用いた各種情報が記憶されているか、または、当該各種情報を外部から取得可能である必要がある。

【0131】

上記各種情報としては、例えば、情報付加原画像２Ｄ^＋の解像度、第１特徴量ベクトルを作成したときの分割数、データを埋め込んだ時の分割数、埋め込んだデータの位置、埋め込んだデータの形（ビット列の配列の仕方）、埋め込んだデータの符号化方法（Ｗａｌｓｈ符号、拡散符号等、使用した符号の種類）等が挙げられる。

【0132】

ユーザ端末５０としては、スマートフォン、デジタルカメラ、ノートＰＣ、及び、デスクトップＰＣ等の各種の情報端末を用いることができる。ユーザ端末５０は、ディスプレイに表示された状態の情報付加原画像２Ｄ^＋（図１０）を読み取ってもよいし、画像生成装置１０が作成した情報付加原画像２Ｄ^＋が印刷された印刷物を読み取ってもよい。

【0133】

データベース３０には、例えば、原画像の第１特徴量ベクトルに対応付けて、原画像に対応したサイトアドレス（第１情報）が記憶されているものとする。さらに、データベース３０には、情報付加原画像２Ｄ^＋に埋め込まれたデータに対応付けて、当該データに対応したサブパス（第２情報）が記憶されているものとする。

【0134】

そして、一例として、ユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋から、データベース３０に記憶されたサイトアドレスとサブパスとを総合情報として得る場合について説明する。

【0135】

ユーザ端末５０は、読取部５１と、特徴量ベクトル作成部５２と、抽出部５３と、通信部５４とを有する。

【0136】

読取部５１は、動画又は静止画を撮影可能なカメラであればよい。読取部５１は、表示部に表示された又は印刷物として印刷された情報付加原画像２Ｄ^＋を読み取る。

【0137】

特徴量ベクトル作成部５２は、読取部５１によって読み取られた情報付加原画像２Ｄ^＋に含まれるエッジに基づいて抽出される複数の特徴点の個数を表す第３特徴量ベクトルを作成する。

【0138】

特徴量ベクトル作成部５２が第３特徴量ベクトルを作成する流れは、検査部２６（図１）がステップＳ２６（図６）において候補画像から第２特徴量ベクトルを作成した流れと同様である。

【0139】

具体的には、特徴量ベクトル作成部５２は、読み取られた情報付加原画像２Ｄ^＋を、ステップＳ２６において原画像を分割した分割数と同じ分割数に分割（第１分割）する。例えば、図４に示した例のように、読み取られた情報付加原画像２Ｄ^＋を１６分割する。

【0140】

次に、特徴量ベクトル作成部５２は、読み取られた情報付加原画像２Ｄ^＋の分割領域毎に特徴点を抽出し、当該分割領域毎に抽出した特徴点の個数をカウントする。なお、ここで特徴量ベクトル作成部５２が特徴点抽出のために用いるアルゴリズムは、ステップＳ２６において検査部２６が用いたアルゴリズム（例えば、ＡＫＡＺＥ）と同じアルゴリズムを用いる。そして、特徴量ベクトル作成部５２は、カウントした分割領域毎に抽出した特徴点の個数（第３特徴量ベクトルの成分）に基づいて第３特徴量ベクトルを作成する。

【0141】

抽出部５３は、読み取られた情報付加原画像２Ｄ^＋から埋め込まれたデータを抽出し、当該埋め込まれたデータをデコードする。

【0142】

通信部５４は、特徴量ベクトル作成部５２が作成した第３特徴量ベクトルを用いて、データベース３０に記憶された、情報付加原画像２Ｄ^＋の原画像から作成された第１特徴量ベクトルを特定し、当該第１特徴量ベクトルに対応付けて記憶されたサイトアドレスを特定する。換言すると、通信部５４は、第３特徴量ベクトルに基づいてサイトアドレスを特定する。

【0143】

また、通信部５４は、抽出部５３が情報付加原画像２Ｄ^＋から抽出したデータを用いてデータベース３０に記憶された、当該データに対応付けて記憶されたサブパスを特定する。そして、通信部５４は、それぞれ特定したサイトアドレスとサブパスとを組み合わせた情報である複合情報を得る。

【0144】

これにより、ユーザ端末５０は、得られた総合情報が示すサイトアドレスとサブパスとを含むインターネットアドレスへアクセスすることができる。このようにしてユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋から得られる第１情報及び第２情報を組み合わせて、サイトアドレスよりもさらにアドレスが特定されたサイトへアクセスすることができる。

【0145】

例えば、サイトアドレスは、情報付加原画像２Ｄ^＋の原画像が表す企業のインターネットサイトのトップページのアドレスとし、サブパスは、当該企業のインターネットサイトのトップページからさらに、企業が製造している製品の何れかを紹介するページへアクセスするための残りのアドレス等であってもよい。

【0146】

このように、ユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋から、第１情報と第２情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことができる。

【0147】

（ユーザ端末の変形例１）
または、第２情報を、サブパスを得るために用いるのではなく、作成した第３特徴量ベクトルが正しいか否かを判定するための情報として用いてもよい。

【0148】

本変形例に係るユーザ端末５０の装置構成は図１１に示した構成と同じである。本変形例においては、情報付加原画像２Ｄ^＋に埋め込まれたデータとして、予め第１特徴量ベクトルを示すデータを埋め込む。

【0149】

そして、読取部５１は、情報付加原画像２Ｄ^＋は、特徴量ベクトル作成部５２が作成した第３特徴量ベクトル（第１情報）と、抽出部５３が情報付加原画像２Ｄ^＋から抽出したデータが示す第１特徴量ベクトル（第２情報）とを比較する。そして、読取部５１は、特徴量ベクトル作成部５２が作成した第３特徴量ベクトル（第１情報）が、抽出部５３が抽出した第１特徴量ベクトル（第２情報）と少なくとも一部が一致しない場合、読取部５１は、読取条件を変更して、情報付加原画像２Ｄ^＋を再度読み取る。読取条件は、例えば、露光、焦点、明暗補正、および／またはコントラスト補正等の条件である。

【0150】

これにより、読取部５１は読取条件の設定が最適か否かを判断することが可能であり、さらに、読取部５１の読取条件の設定を最適な設定へと変更することができる。

【0151】

このように、ユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋から、第１情報と第２情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことができる。

【0152】

（ユーザ端末の変形例２）
図１２は、実施形態１の変形例であるユーザ端末５０Ａの構成を表すブロック図である。

【0153】

ユーザ端末５０Ａは、ユーザ端末５０（図１１）が備えていた通信部５４に換えて、画像管理部５５を有する。すなわち、ユーザ端末５０Ａは、データベース３０（図１１）と通信しないユーザ端末の一例を表している。

【0154】

画像管理部５５は、情報付加原画像２Ｄ^＋から特徴量ベクトル作成部５２が作成した第３特徴量ベクトル（第１情報）と、情報付加原画像２Ｄ^＋から抽出部５３が抽出したデータが示す情報（第２情報）とを組み合わせて情報付加原画像２Ｄ^＋の画像ＩＤとして用いる。これにより、ユーザ端末５０Ａは、画像ＩＤによって、情報付加原画像２Ｄ^＋の各種情報を管理することができる。

【0155】

このユーザ端末５０Ａのように、データベース３０と通信しない態様であってもよい。なお、ユーザ端末５０Ａも、上述したユーザ端末５０と同様に、データベース３０と通信する態様を組み合わせてもよい。

【0156】

このように、ユーザ端末５０Ａは、情報付加原画像２Ｄ^＋から、第１情報と第２情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことができる。

【0157】

ユーザ端末５０Ａは、上記のようにして得た画像ＩＤを、
例えば、画像管理システムにおいて、非常によく似た画像で特徴量ベクトル（第１情報）だけでは区別できない画像があったときに、当該それぞれの画像に追加ＩＤ（第２情報）をデータとして埋め込んでおくことで、ユーザ端末５０Ａは、上記よく似た画像の区別を行うことができる。

【0158】

また逆に、例えば画像への埋め込みデータにアーティスト名（第２情報）を埋め込み、画像の識別を特徴量ベクトル（第１情報）によって行うことによって、ユーザ端末５０Ａは、画像の管理を容易にすることができる。例えば、コンサートの様子など特徴量ベクトルでは識別の付きにくい画像であっても、ユーザ端末５０Ａはアーティスト名によって当該画像を区別することができる。

【0159】

（ユーザ端末の変形例３）
本変形例に係るユーザ端末５０の装置構成は図１１に示した構成と同じである。

【0160】

上述した（式１）に示されるように、情報付加原画像２Ｄ^＋と原画像との関係は以下のように式で表される。

【0161】

Ｄ^＋＝Ｄ＋Ｗ×ｇａｉｎ （式１）
Ｄ：データを埋め込みたい領域のＤＣＴ係数
Ｗ：埋め込み列
ｇａｉｎ：ゲイン係数
Ｄ^＋：データ埋め込み後のＤＣＴ係数
上記（式１）から、ユーザ端末５０側で情報付加原画像２Ｄ^＋に埋め込まれたデータ（即ち、埋め込み列Ｗ）を抽出するために、Ｄ^＋を抽出のための情報として用いる。このとき、Ｄは埋め込まれたデータの抽出に対して雑音として働く。そのため、ゲイン係数を、埋め込まれたデータの抽出時に影響を受けない程度に大きくする必要がある。このため、Ｄを小さくすることが好ましい。

【0162】

そこで、本変形例では、情報付加原画像２Ｄ^＋の元の原画像から生成された第１特徴量ベクトルと、元の原画像のＤの値とを対応づけて記憶しておく。

【0163】

これにより、ユーザ端末５０は、情報付加原画像２Ｄ^＋の第３特徴量ベクトルから、元の原画像を識別できるため、データベース３０から取得したＤを利用して、埋め込まれたデータを抽出する際のゲイン係数の影響を低減できる。

【0164】

つまり、（式１）は以下の（式２）ように変形することができる。

【0165】

Ｗ×ｇａｉｎ≒Ｄ^＋−Ａ×Ｄ （式２）
Ａ：印刷、読み取りに伴う減衰を表すスカラー係数
Ａの値は、情報付加原画像２Ｄ^＋を表示する表示態様（ディスプレイに表示する、印刷物として印刷する等）を考慮して設定される。画像生成装置１０側で設定したＡの値を、ユーザ端末５０側にも記憶しておくか、取得可能にしておく。

【0166】

上記（式２）を用いてユーザ端末５０側で埋め込まれたデータを抽出するようにすれば、さらに小さいゲイン係数を設定することが可能であり、埋め込まれたデータの検出率をさらに向上させることができる。また、原画像毎にＡが異なる可能性はあるが、それもユーザ端末５０側で情報として利用する。

【0167】

さらに、Ａ＝Ａ１＋Ａ２としてもよく、Ａ＝Ａ１×Ａ２としてもよい。

【0168】

Ａ１：撮影と原画像の平均輝度の比較で決定する係数
Ａ２：原画像固有の経験値に関する係数
このように、ユーザ端末５０においては、通信部５４は、特徴量ベクトル作成部５２が情報付加原画像２Ｄ^＋から作成した第３特徴量ベクトルをデータベース３０に送信し、第３特徴量ベクトルに対応する第１特徴量ベクトルを特定し、当該第１特徴量ベクトルに対応づけられたＤを取得する。換言すると、通信部５４は、第３特徴量ベクトルに基づいてＤを取得する。

【0169】

次いで、抽出部５３は、Ｄ^＋から、Ｄに係数（Ａ）を掛けたものを減算する。これにより、抽出部５３は、情報付加原画像２Ｄ^＋から埋め込まれたデータを抽出することができる。

【0170】

さらに、データベース３０に、第１特徴量ベクトルと、Ｄと、Ａ２とを対応付けて記憶しておき、通信部５４は、第１特徴量ベクトルに対応づけられたＤを取得すると共に、当該Ｄに対応付けられたＡ２も取得してもよい。これにより、抽出部５３は、通信部５４が取得したＡ２からＡを算出し、Ｄ^＋から、Ｄに係数（Ａ）を掛けたものを減算する。

【0171】

このように、ユーザ端末は、情報付加原画像２Ｄ^＋から、第１情報と第２情報との少なくとも２種類の情報を取り扱うことができる。

【0172】

〔ソフトウェアによる実現例〕
画像生成装置１０の制御ブロック（特に前処理部１２、第１分割部１３、特徴点カウント部１４、特徴量ベクトル作成部１５、第２分割部２１、符号作成部２３、ゲイン制御部２４、埋め込み部２５、検査部２６、情報付加原画像作成部２７）、ユーザ端末５０の制御ブロック（特に読取部５１、特徴量ベクトル作成部５２、抽出部５３、通信部５４）、及び、ユーザ端末５０Ａの制御ブロック（特に読取部５１、特徴量ベクトル作成部５２、抽出部５３、画像管理部５５）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

【0173】

後者の場合、画像生成装置１０、ユーザ端末５０・５０Ａは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

【0174】

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0175】

２Ａ、２Ｂ、２Ｄ 原画像
２Ｄ^＋ 情報付加原画像
１０ 画像生成装置
１１ 原画像取得部
１２ 前処理部
１３ 第１分割部
１４ 特徴点カウント部
１５ 特徴量ベクトル作成部
２１ 第２分割部
２２ 情報取得部
２３ 符号作成部
２４ ゲイン制御部
２６ 検査部
２７ 情報付加原画像作成部
３０ データベース（サーバ）
４０ 周波数領域
４５ データ
５０、５０Ａ ユーザ端末
５１ 読取部
５２ 特徴量ベクトル作成部
５３ 抽出部
５４ 通信部
５５ 画像管理部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】