画像処理装置および照合システム
【課題】記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を検出して、それを記憶されているものと照合する。
【解決手段】制御部は、オブジェクトの総数が一致または１個だけ異なる用紙ＩＤを特定し（Ｓｄ１）、これらのうち、印刷物から算出した「領域別本数」、「重なり本数別本数」おおよび「角度範囲別本数」が一致する領域数および項目数の一致数を算出する（Ｓｄ３〜Ｓｄ６）。制御部は、この一致数が閾値を以上で（Ｓｄ７；ＹＥＳ）、かつ、一致数が最大値であれば（Ｓｄ８；ＹＥＳ）、この用紙ＩＤを特定する（Ｓｄ９）。制御部は、すべての用紙ＩＤとの照合が終了すれば（Ｓｄ２；ＹＥＳ）、最後に選択した用紙ＩＤに対応する用紙が印刷物と同一物であると判断する（Ｓｄ１１）。
【解決手段】制御部は、オブジェクトの総数が一致または１個だけ異なる用紙ＩＤを特定し（Ｓｄ１）、これらのうち、印刷物から算出した「領域別本数」、「重なり本数別本数」おおよび「角度範囲別本数」が一致する領域数および項目数の一致数を算出する（Ｓｄ３〜Ｓｄ６）。制御部は、この一致数が閾値を以上で（Ｓｄ７；ＹＥＳ）、かつ、一致数が最大値であれば（Ｓｄ８；ＹＥＳ）、この用紙ＩＤを特定する（Ｓｄ９）。制御部は、すべての用紙ＩＤとの照合が終了すれば（Ｓｄ２；ＹＥＳ）、最後に選択した用紙ＩＤに対応する用紙が印刷物と同一物であると判断する（Ｓｄ１１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および照合システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
紙等のシート状の記録媒体に金属繊維等の異物（被検出体）を漉き込んでおき、その異物を検出することにより、記録媒体が不正に持ち出されていないかどうかを確認する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平９−１２０４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、被検出体を含有する記録媒体の特徴に関する情報を、より少ない情報量で得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００５】
また、請求項２に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記被検出体の分布の特徴量を外部装置から取得し、取得した特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００６】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、前記記憶手段は、前記算出手段によって前記部分画像領域毎に算出された前記特徴量を記憶することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
また、請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、前記照合手段は、前記外部装置から取得した所定の部分画像領域毎の前記特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを、前記部分画像領域毎に照合することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１または２に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成することにより前記特徴量を算出することを特徴とする記載の画像処理装置を提供する。
【０００９】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記抽出手段は、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から、第１の輝度よりも高い画像領域を抽出した第１の画像情報と、前記第１の輝度よりも低い第２の輝度よりも高い輝度の画像領域を抽出した第２の画像情報との差分に応じて、前記被検出体に相当する画像を抽出し、前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報を、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報に応じて補正し、その補正後の画像情報に応じて前記特徴量を算出することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１０】
また、請求項７に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報をハフ変換し、前記ハフ変換した結果に応じた情報を、前記記録媒体における前記特徴量として算出することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１１】
また、請求項８に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量と、第２の記録媒体について前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合し、その照合結果に関する情報を出力する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１２】
また、請求項９に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する第１の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第１の画像情報取得手段と、前記第１の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第１の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、１または複数の被検出体を含有する第２の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、前記第２の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第２の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第２の算出手段と、前記第２の記録媒体について前記第２の算出手段によって算出された前記特徴量と、前記第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量とを照合する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする照合システムを提供する。
【００１３】
また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の画像処理装置において、前記第１の算出手段は、前記第１の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第１の重畳画像情報を生成することにより、前記第１の記録媒体における前記特徴量を算出し、前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって生成された前記第１の重畳画像情報を記憶し、前記第２の算出手段は、前記第２の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第２の重畳画像情報を生成することにより、前記第２の記録媒体における前記特徴量を算出し、前記照合手段は、前記第２の算出手段によって生成された前記第２の重畳画像情報と、前記記憶手段に記憶された前記第１の重畳画像情報とのクロススペクトルを算出し、算出したクロススペクトルに応じて照合結果を求めることにより、前記第１の重畳画像情報と前記第２の重畳画像情報との前記特徴量とを照合することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１４】
また、請求項１１に記載の発明は、請求項９または１０に記載の照合システムにおいて、前記第１の記録媒体に形成されている可視画像の属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量に、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報を対応付けて記憶し、前記出力手段は、前記照合結果と、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報とを出力することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１５】
また、請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の照合システムにおいて、前記属性情報は、前記可視画像が形成された前記第１の記録媒体を所定の空間領域からその外部の空間領域へと持ち出し可能か否かを表す情報であり、前記出力手段は、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能ではないことを表している場合には、前記第１の記録媒体に対応する第２の記録媒体が持ち出し可能ではない旨を表す情報を出力することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１６】
また、請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の照合システムにおいて、ゲートと、前記照合手段による照合結果が所定の条件を満たし、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能でないことを表している場合には、前記第２の記録媒体が前記外部の空間領域へ持ち出されようとしていることを報知するか、又は、前記外部の空間領域へと持ち出されないように前記ゲートを制御する制御手段とを備えていることを特徴とする照合システムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報を、より少ない情報量で記憶しておくことができる。
請求項２に係る発明によれば、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項３に係る発明によれば、部分画像領域に分割せずに特徴量を算出する場合と比較して、特徴量の算出精度を高めて、これを記憶することができる。
請求項４に係る発明によれば、部分画像領域に分割せずに特徴量を照合する場合と比較して、特徴量の照合精度を高めることができる。
請求項５に係る発明によれば、重畳画像情報を用いずに特徴量を算出する場合と比較して、特徴量の算出に要する時間およびその計算量を少なくすることができる。
請求項６に係る発明によれば、本構成を有しない場合に比較して、可視画像が形成された記録媒体から、被検出体に相当する画像を精度よく抽出することができる。
請求項７に係る発明によれば、ハフ変換を用いない場合に比較して、より簡易な処理で被検出体の位置および傾きを表す特徴量を算出することができる。
請求項８に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報をより少ない情報量で記憶しておくことができ、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項９に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報をより少ない情報量で記憶しておくことができ、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項１０に係る発明によれば、クロススペクトルを用いない場合に比較して、被検出体の分布の特徴量の算出に要する時間およびその計算量を少なくして、特徴量を照合することができる。
請求項１１に係る発明によれば、被検出体の分布の特徴量を照合するとともに、可視画像の属性情報に関する情報を出力することができる。
請求項１２に係る発明によれば、外部の空間領域へ記録媒体を持ち出し可能でないことを表す属性情報を出力し、記録媒体を持ち出させないような制御を行わせることができる。
請求項１３に係る発明によれば、外部の空間領域へ記録媒体が持ち出されようとしていることを報知したり、ゲートを制御したりすることにより、より厳重に外部の空間領域への記録媒体の持ち出しを制限することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を説明する。
（Ａ）第１実施形態
（１）構成
図１は、本発明の一実施形態である照合システム１００の全体構成を示す斜視図である。図１に示すように、照合システム１００は、第１の装置である登録装置２００と、第２の装置である照合装置３００と、ゲートとして開閉可能な扉４００とを備えている。この照合システム１００は、例えば企業や学校の一室などのように、所定の範囲の限られた空間領域に設置される。この空間領域内には、可視画像が形成されたシート状の記録媒体（以下、印刷物という）が複数あり、それらの印刷物の中には、その外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものがある。この印刷物となる記録媒体は例えば用紙であり、その用紙には１又は複数の金属の被検出体が予め漉き込まれている。登録装置２００は、例えば電子写真方式の画像形成装置であり、ユーザによって指示された可視画像を用紙に形成すると共に、その用紙（第１の記録媒体）を光学的に読み取ってそこに漉き込まれている被検出体の分布の特徴量を算出して記憶する。照合装置３００は、例えば光学的に印刷物（第２の記録媒体）の画像を読み取るスキャナ装置であり、扉４００の近傍に設置されている。扉４００は通常は閉まっており、後述する扉開閉部４０１によって扉４００の開閉が制御される。
【００１９】
印刷物を持参してその扉４００を外部へと通過したいユーザは、その印刷物を照合装置３００によって読み取らせる。照合装置３００は、印刷物を読み取ってその印刷物に漉き込まれている被検出体の分布の特徴量を算出する。登録装置２００と照合装置３００は無線又は有線で通信可能に接続されている。照合装置３００は、自身が算出した被検出体の分布の特徴量と、登録装置２００によって記憶されている被検出体の分布の特徴量とを照合し、その照合結果を出力する。このとき、照合装置３００は、それらの照合結果が所定の条件を満たし、その印刷物が外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものでない場合には、扉４００を開き、照合結果が所定の条件を満たさなかったり、その印刷物が外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものである場合には、扉４００を開かないようにする。なお、上記所定の条件は、照合の対象となる各々の分布の特徴量の一致度（一致する特徴量の数や、特徴量の値）に応じて決められる。また、扉４００として開閉可能な扉に限らず、例えば出入り口の両端に設置されたパネルからなる、常時通過可能なゲートを用いてもよい。この場合、例えばゲートに非常ベルやサイレンを設置しておき、扉を閉じる代わりに、印刷物が持ち出されようとしていることを音や光によって報知すればよい。
【００２０】
図２は、登録装置２００および照合装置３００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、登録装置２００は、制御部２１０と、画像読取部２２０と、操作部２３０と、ＩＤ情報記憶部２４０と、画像形成部２５０とを備える。制御部２１０は、画像読取部２２０や画像形成部２５０の動作を制御するとともに、画像読取部２２０から取得した画像情報に所定の画像処理を実行する。画像読取部２２０は、被検出体が漉き込まれた用紙を光学的に読み取り、これを表す画像情報を生成して制御部２１０に供給する。操作部２３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部２１０に供給する。画像形成部２５０は、制御部２１０から供給された、用紙に形成する画像を表す画像情報に基づいてシートに画像を形成する。
【００２１】
制御部２１０は、より詳細には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１と、メモリ２１２と、インタフェース２１３とを備える。ＣＰＵ２１１は、メモリ２１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ２１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＣＰＵ２１１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。インタフェース２１３は、制御部２１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部２２０および操作部２３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部２２０に各種の情報を供給する。
【００２２】
なお、メモリ２１２が記憶しているプログラムには、登録装置２００の動作を制御する基本プログラムＰ１と、被検出体の分布の特徴量を算出するための特徴量算出プログラムＰ２とがある。特徴量算出プログラムＰ２によって実現される処理の詳細については後述する。
【００２３】
次に、画像形成部２５０について説明する。画像形成部２５０は、画像形成ユニットを有する。
画像形成ユニットは、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の各色トナー毎に設けられ、その各々が、感光体ドラム、帯電部、露光部、現像部、転写部を有する。感光体ドラムは、軸を中心にして所定の速度で周回するドラム状の部材であり、帯電部によって所定の電位に帯電される。露光部は、帯電した感光体ドラムにレーザ光を照射して静電潜像を形成する。現像部は、感光体ドラムに形成された静電潜像にトナーを付着させてトナー像として現像する。転写部は、感光体ドラムに現像された各色のトナー像を、給紙トレイから画像の形成にあわせて搬送される用紙に転写する。用紙上のトナー像が定着されたら、用紙は装置外へ排出される。
【００２４】
画像読取部２２０は、画像形成部２５０の転写部よりも用紙の搬送方向に対して上流側に設けられており、転写部によってトナー像が転写される前に、給紙トレイから搬送された用紙を光学的に読み取る。
画像読取部２２０の構成は、具体的には図３のようになっている。図３に示すように、画像読取部２２０は、光源２１と、センサ２２と、搬送ロール２３、２４と、信号処理回路２５とを備える。光源２１は、例えば蛍光ランプであり、センサ２２が撮像を行うべき位置に光を照射する。センサ２２は、例えば密着型のＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサであり、光源２１により照射された光のうち用紙Ｓにおいて反射した反射光を受光し、その濃淡を示す画像信号を生成する。搬送ロール２３、２４は、用紙Ｓを図中の矢印方向に搬送するロール状部材である。信号処理回路２５は、センサ２１から供給される画像信号にＡＤ変換等の信号処理を実行し、アナログの画像信号をデジタルの画像情報に変換して出力する回路である。なお、光源２１、センサ２２および用紙Ｓは、図３の紙面に垂直な方向に有限の幅を有している。この方向のことを、以下では「Ｘ方向」という。そして、Ｘ方向に直交する方向、すなわち図３中の矢印方向のことを、以下では「Ｙ方向」という。
【００２５】
また、画像情報のサイズや階調は任意であるが、ここではＡ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）を１インチ当たり６００ドット（画素）の入力解像度で読み取り、各ドットが８ビットの階調（２５６階調）を示すデータであるとする。このときの階調値（輝度情報）は、「０」を白とし、「２５５」を黒とする。また、画像情報は、用紙の表面の全体を画像領域に含むとする。つまり、画像情報の画像領域は、Ｘ方向に４９６０（≒２１０×６００÷２５．４）画素であり、Ｙ方向に７０１６（≒２９７×６００÷２５．４）画素である。
【００２６】
ＩＤ情報記憶部２４０には、ＩＤ情報管理テーブル２４１および属性情報管理テーブル２４２が記憶されている。
図４は、ＩＤ情報管理テーブル２４１の一例を示した図である。このＩＤ情報管理テーブル２４１においては、用紙の識別情報である「用紙ＩＤ」と、それぞれの用紙に漉き込まれた被検出体の分布の特徴量とが対応付けられている。被検出体の分布の特徴量とは、用紙に漉き込まれている被検出体がどのように分布しているかということに関する情報であり、例えば図４に示したように、「合計本数」、「領域別本数」、「重なり本数別本数」および「角度範囲別本数」といった特徴量が含まれる。「合計本数」のフィールドには、それぞれの用紙から読み取った被検出体の総数が書き込まれる。「領域別本数」のフィールドには、用紙のそれぞれの部分「Ｆ１」〜「Ｆ９」に含まれる被検出体の数が書き込まれる。「重なり本数別本数」のフィールドには、用紙面に垂直な方向から見て、互いに重なっている被検出体の数が、「１本」、「２本」、「３本以上」に分類されて書き込まれる。「角度範囲別本数」のフィールドには、用紙面における所定の方向と被検出体が延びる方向とが成す角度を所定の角度範囲Ｒ１〜Ｒ４別に分類したときの、それぞれの角度範囲Ｒ１〜Ｒ４に属する被検出体の数が書き込まれる。なお、上述した被検出体の数は、いずれも用紙から読み取られた画像において、被検出体に相当すると判断される画像に基づいて求められた値である。これらの各フィールドに書き込まれる内容やそれを求めるための具体的な手順については、後で詳述する。
【００２７】
次に、図５は、属性情報管理テーブル２４２の一例を示した図である。図５に示したように、属性情報管理テーブル２４２においては、用紙の識別情報である「用紙ＩＤ」に対し、用紙に形成された画像（可視画像）の属性情報として「画像形成日時」、「装置ＩＤ」、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」および「持ち出し可否」が対応付けられている。「画像形成日時」のフィールドには、用紙に画像が形成された日時が書き込まれる。「装置ＩＤ」のフィールドには、用紙に画像を形成した画像形成装置に割り当てられた識別情報（ＩＤ）が書き込まれる。「ファイルＩＤ」のフィールドには、用紙に形成する画像情報（ファイル）を表す識別情報が書き込まれる。「ページ数」のフィールドには、画像情報に割り当てられたページ数が書き込まれる。「ユーザＩＤ」のフィールドには、画像形成装置に対してこの画像を形成するように指示したユーザの識別情報が書き込まれる。「持ち出し可否」のフィールドには、各用紙ＩＤが割り当てられた用紙を外部の空間領域へ持ち出すことが許可されているかまたは禁止されているかが書き込まれる。
図４および図５に示したように、被検出体の分布の特徴量および画像の属性情報は、それぞれ用紙ＩＤに対応付けられている。よって、ＩＤ情報記憶部２４０においては、被検出体の分布の特徴量に、画像の属性情報が対応付けられて記憶されているということができる。
【００２８】
再び図２に戻り、照合装置３００の構成を説明する。
図２に示したように、照合装置３００は、制御部３１０と、画像読取部３２０と、操作部３３０と、通知部３４０と、扉開閉部４０１とを備える。制御部３１０は、画像読取部３２０の動作を制御するとともに、画像読取部３２０から取得した画像情報に所定の画像処理を実行する。画像読取部３２０は、一般的なスキャナ装置と同等であり、用紙を光学的に読み取り、これを表す画像情報を生成して制御部３１０に供給する。ただし、画像読取部３２０は、印刷物において、画像が形成されていない面（本実施形態の印刷物は、用紙の片面のみに画像が形成されている）を読み取って画像情報を生成する。操作部３３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部３１０に供給する。通知部３４０は、液晶ディスプレイやスピーカを備え、制御部３１０から供給される画像信号や音声信号を出力することによりユーザに各種情報を通知する。扉開閉部４０１は、制御部３１０による制御の下、被検出体の分布の特徴量に応じて扉４００の開閉を制御する。
【００２９】
制御部３１０は、ＣＰＵ３１１と、メモリ３１２と、インタフェース３１３とを備える。ＣＰＵ３１１は、メモリ３１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ３１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭや、ＣＰＵ３１１のワークエリアとして機能するＲＡＭを備える。インタフェース３１３は、制御部３１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部３２０および操作部３３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部３２０に各種の情報を供給する。メモリ３１２が記憶しているプログラムには、照合装置３００の動作を制御する基本プログラムＰ３と、被検出体の分布の特徴量を算出して照合を行うための特徴量算出照合プログラムＰ４とがある。特徴量算出照合プログラムＰ４によって実現される処理の詳細については後述する。
【００３０】
ここで、図６および７を参照して、用紙の構造について説明する。図６に示すように、用紙Ｓは、基材Ｓ１に被検出体Ｓ２を埋め込んでなるシート状物である。基材Ｓ１は、通常の用紙と同様のものが用いられるが、その成分は、例えばセルロースなどである。被検出体Ｓ２は、例えば繊維状の金属であり、基材Ｓ１に漉き込むようにして埋め込まれている。また、被検出体Ｓ２は、略直線をなす棒状部材であり、その長さは２５ｍｍ程度、直径は３０μｍ程度である。被検出体Ｓ２は、用紙Ｓの全体に数本〜５０本程度埋め込まれている。なお、被検出体Ｓ２の光の透過率（または反射率）は、基材Ｓ１のそれよりも低く、被検出体Ｓ２の直径は、用紙Ｓの厚み以下である。それゆえ、用紙Ｓを光にかざした場合などには、被検出体Ｓ２の位置や形状がある程度視認できるようになっている。
【００３１】
図７は、用紙Ｓに被検出体Ｓ２が埋め込まれている様子を例示した図であり、用紙Ｓの断面を示している。例えば、図７に示すように、用紙Ｓには、被検出体全体が用紙の表面からはみださないように埋め込まれている。例えば、用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２がほぼ平行に埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２は、その全体がほぼ一様な濃度で視認される。一方、例えば用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２が傾いた状態で埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２として視認される部分の濃度は一様とならず、徐々に薄く（あるいは濃く）なる。
【００３２】
（２）動作
続いて、上述の照合システム１００が実行する処理の内容を説明する。
（２−１）登録装置２００の動作
図８は、登録装置２００の制御部２１０により特徴量算出プログラムＰ２が実行されたときの処理の概要を示すフローチャートである。この特徴量算出プログラムＰ２は、ユーザが用紙に画像を形成するための操作（ボタン押下等）を行い、この操作に対応する制御信号を制御部２１０が取得したときに実行される。このときの画像形成処理は所謂プリントアウトでもよいしコピー（複写）でもよいが、特徴量算出プログラムＰ２に基づく処理は、その用紙に対する画像形成処理の前に、その画像形成処理とは別のルーチンとして行われるものである。
図８において、はじめに、登録装置２００の制御部２１０は、画像読取部２２０に用紙の読み取りを行わせ、画像読取部２２０により生成された画像情報を、インタフェース２１３を介して取得する（ステップＳａ）。次に、制御部１０は、この画像情報から被検出体に相当する画像、すなわちオブジェクトを抽出する（ステップＳｂ）。そして、制御部２１０は、抽出した被検出体に相当する画像に基づいて、用紙における被検出体の分布の特徴量を算出する（ステップＳｃ）。
以下、これらステップＳａ〜Ｓｃのうち、特徴的な処理であるステップＳｂ，Ｓｃについて詳細に説明する。
【００３３】
［オブジェクト抽出処理］
図９は、ステップＳｂのオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿って説明する。はじめに、制御部２１０は、画像読取部２２０により生成された画像情報に対して平滑化処理を実行する（ステップＳｂ１）。この処理は、基材部分の濃淡の差を低減させるための処理であり、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。続いて、制御部２１０は、画像情報に対して膨張処理を実行する（ステップＳｂ２）。この処理は、被検出体が埋め込まれている部分を強調するための処理であり、具体的には、注目画素の近傍にある他の画素（以下「近傍画素」という。）を参照し、近傍画素に１つでも注目画素の階調値よりも大きい（すなわち濃い）階調値を有する画素があれば、注目画素の階調値をその近傍画素の階調値に置換する処理である。
【００３４】
この膨張処理について、具体的な例を挙げて説明する。例えば、図１０（ａ）に示すような画素Ｐ（ｉ，ｊ）を有する画像情報について考える。なお、ここにおいて、ｉはＸ方
向の座標値を表しており、ｊはＹ方向の座標値を表している。また、説明の便宜上、画素Ｐの階調値は「１」であり、その他の画素の階調値は全て「０」であるとする。このような画像情報に対して、例えば注目画素の上下左右の２ライン分の画素を参照した膨張処理を実行すると、画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）を注目画素とした場合、近傍画素は、図１０（ｂ）においてハッチングで示した画素となる。すなわち、近傍画素は、画素Ｐ（ｉ−４，ｊ−４）〜Ｐ（ｉ，ｊ−４）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−３）〜Ｐ（ｉ，ｊ−３）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ−３，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−１）〜Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−４，ｊ）〜Ｐ（ｉ，ｊ）の２４画素である。このとき、近傍画素には階調値が「１」である画素Ｐ（ｉ，ｊ）が含まれるので、注目画素である画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）の階調値は、「０」から「１」に置換される。このような処理を各画素について実行すると、その処理結果は、図１０（ｃ）に示すように、画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍の２４画素の階調値が「１」となる。
【００３５】
なお、この膨張処理においては、近傍画素の数はいくつであってもよい。例えば、上述した例では注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素としたが、これを１ライン分としてもよい。以下では、注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした５×５画素を参照する処理という意味で「５×５画素の膨張処理」という。また、同様に、注目画素の上下左右の１ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした３×３画素を参照する処理という意味で「３×３画素の膨張処理」という。つまり、ステップＳｂ２において実行した膨張処理は、５×５画素の膨張処理である。
【００３６】
再び図９のフローチャートの説明に戻る。制御部２１０は、ステップＳｂ２の膨張処理を実行したら、再び膨張処理を実行する（ステップＳｂ３）。このとき実行される膨張処理は、３×３画素の膨張処理である。続いて、制御部２１０は、ステップＳｂ１、Ｓｂ２およびＳｂ３において実行した平滑化処理と膨張処理とを同じ順番で繰り返す（ステップＳｂ４、Ｓｂ５、Ｓｂ６）。
【００３７】
次に、制御部２１０は、画像情報の全画素の階調値の平均値を算出する（ステップＳｂ７）。制御部２１０はこのとき算出した平均値に基づき、後段の二値化処理における閾値Ｔｈ１を決定する（ステップＳｂ８）。閾値Ｔｈ１と平均値の関係は任意であり、例えば、平均値に所定の係数を乗算した値を閾値Ｔｈ１とすることもできるが、本動作例においては、平均値から「２２」を加算した値を閾値Ｔｈ１としている。
【００３８】
そして、制御部２１０は、このようにして決定された閾値Ｔｈ１を用いて二値化処理を実行する（ステップＳｂ９）。すなわち、制御部２１０は、上述の閾値Ｔｈ１より小さい階調値を有する画素の階調値を全て「０」とし、上述の閾値Ｔｈ１以上の階調値を有する画素の階調値を全て「１」とする置換を行う。
【００３９】
二値化処理を実行したら、制御部２１０は、この二値化後の画像情報に基づいてオブジェクトを抽出する処理を行う（ステップＳｂ１０）。この処理は、例えば、階調値が「１」である画素が連続した固まりを１つのオブジェクトとみなしてラベリングを行うとともに、それぞれのオブジェクトの長さ、周囲長および面積を算出し、これらが所定の閾値に満たないオブジェクトは、用紙の浮きや照射光のムラ等に起因して抽出されるオブジェクト、すなわちノイズとみなして除外する処理である。本実施形態においては、長さ、周囲長および面積の閾値を、それぞれ「２３６」、「６００」および「７０００」とした。なお、これらの閾値の単位は、いずれも「画素」である。つまり、長さの閾値Ｔｈ１は、およそ１０（≒２３６÷６００×２５．４）ｍｍである。また、以下において単に「オブジェクト」といった場合、これはステップＳｂ１０において抽出されたオブジェクト、すなわち画像情報に現れたノイズを除外したオブジェクトのことを指すものとする。
【００４０】
ここで、図１１は、画像情報において抽出されたオブジェクトが抽出された様子を示した図であり、符号Ａ〜Ｊは各オブジェクトを識別するための識別情報である。制御部２１０は、画像情報において、所定の原点Ｏを基準としてＸ方向およびＹ方向に座標軸ＸおよびＹを設定する。ここでは、画像領域の左上端部を原点Ｏとする。この座標系における座標値は、画像領域の画素の数に対応しており、Ｘ座標は「０」〜「４９５９」までの値を採り、Ｙ座標は「０」〜「７０１５」を採るものとする。制御部２１０は、それぞれのオブジェクトについて長さ、周囲長、面積、重心、重心および角度を算出し、これらを各オブジェクトの検出値としてメモリ２１２に記憶する（ステップＳｂ１１）。図１２は、図１１に示した画像情報の場合に制御部２１０が各々のオブジェクトについて算出した検出値を表している。図１２において、重心（Ｘ）、重心（Ｙ）とは、オブジェクトの重心のＸ座標及びＹ座標である。また、「角度」とは、所定の方向（本実施形態では、座標軸Ｙ方向）とオブジェクトの長手方向（つまり被検出体が延びる方向）とがなす角度のことで、単位は「度」である。また、長さ、周囲長及び面積の単位は「画素」である。
【００４１】
［特徴量算出処理］
次に、図８のステップＳｃの特徴量算出処理について詳細に説明する。この処理は、上述のオブジェクト抽出処理においてメモリに記憶された検出値から、用紙に埋め込まれた被検出体の分布の特徴量を算出するための処理である。
この特徴量算出処理において、制御部２１０は、画像情報が表す画像を複数の画像（以下、部分画像という）に分割し、その部分画像領域毎に被検出体の分布の特徴量を算出する。具体的には、図１３に示したように、制御部２１０は、画像領域全体を格子状に３×３の計９つの部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割する。図１１に示した画像を部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割すると、図１４に図示した通りになる。このとき、Ｘ＝２３３８，４６７６の直線と、Ｙ＝１６５３，３３０６の直線が、それぞれ隣り合う部分画像領域の境界となる。
【００４２】
図１５は、ステップＳｃの特徴量算出処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿って説明する。はじめに、制御部２１０は、メモリ２１２に記憶されたオブジェクトの検出値を読み出す（ステップＳｃ１）。続いて、制御部２１０は、オブジェクト毎に、被検出体の分布の特徴量を算出する。
まず、制御部２１０は、あるオブジェクトを対象として、当該オブジェクトが属する部分画像領域がＦ１〜Ｆ９のいずれであるかを特定する（ステップＳｃ２）。ここでは、各オブジェクトの重心の座標値と各部分画像領域の座標値とが比較され、その重心が属する部分画像領域が、そのオブジェクトの属する部分画像領域として特定される。図１４の例で言えば、例えば、オブジェクトＡは部分画像領域Ｆ２に属するし、オブジェクトＢは部分画像領域Ｆ３に属する。
【００４３】
次に、制御部２１０は、オブジェクトにおける被検出体の重なり本数を特定する（ステップＳｃ３）。
より具体的には、制御部２１０は、抽出したオブジェクトの面積または周囲長から重なり本数を算出する。被検出体の長さは２５ｍｍ程度であるから、その被検出体１本当たりの面積は１００００〜３３０００（画素）であり、被検出体１本当たりの周囲長は８５０〜１５００（画素）である。そこで、制御部２１０は、オブジェクトの面積が３３０００以上５５０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００以上３０００未満であれば、重なり本数は「２」であるとし、オブジェクトの面積が５５０００以上であるか、またはオブジェクトの周囲長が３０００以上であれば、重なり本数は「３以上」であるとしている。そして、制御部２１０は、オブジェクトの面積が３３０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００未満であれば、重なり本数は「１」であるとしている。これにより、図１６に示すように、重なりのない被検出体とみなされる場合に重なり本数「１」となり、２本の被検出体が重なって１つのオブジェクトとなっているとみなされる場合に重なり本数「２」となり、３本の被検出体が重なって１つのオブジェクトとなっているとみなされる場合に重なり本数「３以上」となる。
【００４４】
続いて、図１５において、制御部２１０は、各オブジェクトの角度を表す角度範囲を特定する（ステップＳｃ４）。ここで、図１７は、この角度範囲を説明する図である。オブジェクトの角度は、オブジェクトの長手方向と座標軸Ｙとのなす角度で定義される。図１７に示したように、オブジェクトの角度が、０度以上４５度未満であれば角度範囲Ｒ１、４５度以上９０度未満であれば領域Ｒ２、９０度以上１３５度未満であれば角度範囲Ｒ３、１３５度以上１８０度未満であれば領域Ｒ４に、それぞれ属する。図１２乃至１４の例で言えば、例えば、オブジェクトＡ、ＢおよびＣは角度範囲Ｒ４に属するし、オブジェクトＤは角度範囲Ｒ２に属する。
【００４５】
そして、図１５において、制御部２１０は、画像情報に含まれるすべてのオブジェクトについて、上述した処理ステップＳｃ２〜Ｓｃ４の処理を実行したか否かを判断する（ステップＳｃ５）。制御部２１０は、図１８に示したように、すべてのオブジェクトについて属する部分画像領域および角度範囲、並びに、重なり本数を特定したと判断すれば（ステップＳｃ５；ＹＥＳ）、被検出体の分布の特徴量を算出する処理を実行する。
【００４６】
制御部２１０は、画像情報が表す画像領域の全体に属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ６）。ここでは、オブジェクトＡ〜Ｊの総和である１０個である。続いて、制御部２１０は、部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９のそれぞれについて、属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ７）。図１８の例で言えば、部分画像領域Ｆ１にはオブジェクトは属しておらず「０」であり、部分画像領域Ｆ２にはオブジェクトＡが属するから「１」である。また、部分画像領域Ｆ５においては、オブジェクトＤ，ＥおよびＦが属するから、その総数は「３」である。続いて、制御部２１０は、画像情報が表す画像領域の全体について「重なり本数別本数」を算出する（ステップＳｃ８）。制御部２１０は、ステップＳｃ３においてそれぞれの被検出体の重なり本数を特定しているから、これらを重なり本数「１本」、「２本」、「３本以上」のグループに分類し、それぞれについてオブジェクトの個数を算出する。
【００４７】
次に、制御部２１０は、角度範囲別Ｒ１〜Ｒ４のそれぞれに属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ９）。図１８の例で言えば、角度範囲Ｒ１にはオブジェクトＥ、ＧおよびＨが属するから「３」であり、角度範囲Ｒ２にはオブジェクトＤおよびＩが属するから「２」である。角度範囲Ｒ３においては、オブジェクトＪが属するから「１」である。角度範囲Ｒ４においては、オブジェクトＡ、Ｂ、ＣおよびＦが属するから「１」である。
【００４８】
制御部２１０は、以上のようにして被検出体の分布の特徴量を算出すると、これらをＩＤ情報記憶部２４０のＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込む（ステップＳｃ１０）。図１９は、このとき、ＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込まれる被検出体の分布の特徴量である。前掲の図４にて例示したＩＤ情報管理テーブル２４１の内容は、用紙毎の被検出体の分布の特徴量の集合である。
【００４９】
そして、以上の処理を経た用紙は画像形成部２５０へと供給され、その画像形成部２５０により用紙に画像（可視画像）が形成される。このとき、制御部２１０は、属性情報管理テーブル２４２に「画像形成日時」、「装置ＩＤ」、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」および「持ち出し可否」を書き込む。「画像形成日時」は現在の日時であり、「装置ＩＤ」は登録装置２００に割り当てられた装置ＩＤであるので、制御部２１０は、それらを書き込めばよい。また、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」は、用紙に形成される画像を表す画像データやそのヘッダを参照すれば特定し得る情報であるから、制御部２１０は、それらを書き込めばよい。そして、「持ち出し可否」については、画像データのヘッダに記述されていたり、ユーザが画像形成処理を指示する際に指定にしたりするので、制御部２１０は、それら情報を参照して属性情報管理テーブル２４２に書き込めばよい。
【００５０】
（２−２）照合装置３００の動作
次に、照合装置３００の動作について説明する。
印刷物を外部に持ち出したいユーザが、その印刷物を照合装置３００にセットして、照合を行うための操作（ボタン押下等）を行うと、照合装置３００の制御部３１０は、特徴量算出照合プログラムＰ４を実行する。なお、以下の照合装置３００の動作説明においては、図１１に示した画像から算出された特徴量（図１９参照）と、図４に示すＩＤ情報管理テーブル２４１の内容（特徴量）とが照合される場合について説明する。
まず、制御部３１０は、画像読取部３２０に印刷物の読み取りを行わせ、画像読取部３２０により生成された画像情報を、インタフェース３１３を介して取得する。次に、制御部３１０はオブジェクト抽出処理を実行して、特徴量算出処理を実行する。この制御部３１０が実行する印刷物の読み取り、オブジェクト抽出処理および特徴量算出処理（図７のステップＳａ，Ｓｂ，Ｓｃに相当する処理）の手順については、上述した登録装置２００の制御部２１０が実行する処理と同じであるから、その説明を省略する。
制御部３１０は、印刷物に基づいて特徴量を算出すると、算出した特徴量と、ＩＤ情報記憶部２４０のＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込まれた特徴量とを照合する照合処理を実行する。
【００５１】
図２０は、制御部３１０が実行する照合処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿ってその内容を説明する。
まず、制御部３１０は、オブジェクトの総数が一致または１個分だけ異なる用紙ＩＤを、ＩＤ情報管理テーブル２４１から抽出する（ステップＳｄ１）。図１１に示した画像に属するオブジェクトの総数は１０個であるから、制御部３１０は、「合計本数」のフィールドに「９」、「１０」または「１１」と書き込まれた用紙ＩＤ「２」、「６」，「７」、「８」および「９」のみを抽出する。この処理は、ＩＤ情報管理テーブル２４１に膨大な数の情報が記憶されている場合、制御部３１０がここに書き込まれたすべての特徴量と照合するようにしてしまうと、処理に要する時間も膨大になる。したがって、制御部３１０は、オブジェクトの総数がおおよそ一致する用紙ＩＤを絞っておくことで、照合処理にかかる負担を低減させている。
【００５２】
制御部３１０は、すべての用紙ＩＤについての特徴量を照合したか否かを判断する（ステップＳｄ２）。ここでは、まだいずれの用紙ＩＤについてもその特徴量との照合を終えていないので（ステップＳｄ２；ＮＯ）、制御部３１０の処理はステップＳｄ３に進む。ステップＳｄ３において、制御部３１０は、抽出した用紙ＩＤのうちいずれかの用紙ＩＤに着目し、その用紙ＩＤの「領域別本数」のフィールドに書き込まれた値に基づいて、部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９のうちオブジェクトの個数が一致する領域の数を計数する（ステップＳｄ３）。続いて、制御部３１０は、この用紙ＩＤの「重なり本数別本数」のフィールドに書き込まれた値に基づいて、「１本」、「２本」、「３本以上」のうちで、各々の個数が一致する項目の数を計数する（ステップＳｄ４）。そして、制御部３１０は、角度範囲Ｒ１〜Ｒ４について、それぞれに属するオブジェクトの個数が一致する領域の数を計数する（ステップＳｄ５）。そして、制御部３１０は、ステップＳｄ３〜Ｓｄ５で計数した項目または領域の数の総和（以下、「一致数」という）を算出する（ステップＳｄ６）。具体的には、一致数は、用紙ＩＤ「２」については「３」、用紙ＩＤ「９」については「１６」となる。
【００５３】
制御部３１０は、一致数が予め決められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳｄ７）。ここでの閾値とは、例えば８０％である。つまり、各々の特徴量が完全でなくても、ある程度以上の一致数であれば一致するとみなされる。制御部３１０は、一致数がこの閾値未満であると判断すれば（ステップＳｄ７；ＮＯ）、印刷物は注目している用紙ＩＤに対応する用紙と同一物でないと判断し、上述したステップＳｄ２に戻る。
一方、制御部３１０は、一致数が閾値以上であると判断すれば（ステップＳｄ７；ＹＥＳ）、その一致数が現時点で最大値であるか否かを判断する（ステップＳｄ８）。つまり、制御部３１０はそれよりも一致数が大きな用紙ＩＤを特定しており、一致数が最大値よりも小さいと判断すれば（ステップＳｄ８；ＮＯ）、印刷物は、注目している用紙ＩＤに対応する用紙と同一物でないと判断し、上述したステップＳｄ２に戻り、別の用紙ＩＤに着目して上述した処理を繰り返す。一方、制御部３１０は、注目している用紙ＩＤについて、一致数が最大値よりも大きいと判断すれば（ステップＳｄ８；ＹＥＳ）、当該用紙ＩＤを選択し（ステップＳｄ９）、ステップＳｄ２に戻り、別の用紙ＩＤに着目して上述した処理を繰り返す。
【００５４】
制御部３１０は、すべての用紙ＩＤについて照合したと判断すれば（ステップＳｄ２；ＹＥＳ）、ステップＳｄ９で用紙ＩＤを選択することができたか否かを判断する（ステップＳｄ１０）。上述したように、制御部３１０は、ステップＳｄ９において用紙ＩＤ「９」を選択したため（ステップＳｄ１０；ＹＥＳ）、用紙ＩＤ「９」を特定する。すなわち、印刷物は、用紙ＩＤ「９」に対応する用紙と同一物と特定される。そして、制御部３１０は、特定した用紙ＩＤと、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された属性情報管理テーブル２４２（図５参照）に基づいて、照合処理の対象の印刷物の持ち出しを許可するか否かを判断する。図５を参照すれば、用紙ＩＤ「９」に対応付けられた「持ち出し許可」のフィールドには「禁止」と書き込まれている。したがって、制御部３１０は、当該用紙の持ち出しを禁止するべく、扉４００を閉じたままにしておくように，扉開閉部４０１に制御信号を出力する。このとき、制御部３１０は、用紙ＩＤ「９」に対応する各種の属性情報を、通知部３４０に表示させてもよいし、図示せぬ記憶部に記された所定のファイルに書き込むようにしてもよい。
【００５５】
一方、ステップＳｄ１０において、制御部３１０は、ステップＳｄ９で用紙ＩＤを選択することができなかったと判断すれば（ステップＳｄ１０；ＮＯ）、照合処理の対象の印刷物が登録装置２００に登録されておらず、該当用紙なしと判断する（ステップＳｄ１２）。したがって、制御部３１０は、この用紙の外部の空間領域への持ち出しを許可すると判断し、扉４００を開くように制御信号を出力する。このとき、制御部３１０は、ユーザに対して登録装置２００への登録を促すべく、通知部３４０に制御信号を出力して音声信号により通知させてもよい。
【００５６】
（Ｂ）第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。この第２実施形態は、上述した第１実施形態とは、特徴量算出処理および照合処理の動作が異なっており、その他の動作および装置構成については同様である。そこで、以下では、特徴量算出処理および照合処理について詳細に説明する。
【００５７】
本実施形態では、図８のステップＳｃで行われる特徴量算出処理を、ハフ変換処理を用いて実行する。
ここで、まずハフ変換処理について説明する。階調値が二値で表される画像情報における画素の位置をＸ座標とＹ座標とで表した場合、座標（ｘ,ｙ）を通り、ｘ軸とのなす角がθである直線に対して原点からの距離をρとすると、Ｘ−Ｙ座標上において座標（ｘ，ｙ）に位置する画素を通る全ての直線は下記式（１）で表すことができる。
（数１）
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ （０≦θ＜π） ・・・（１）
【００５８】
例えば、図２１に示した直線ｌ上の座標Ｐ１（ｘ１，ｙ１）およびＰ２（ｘ２，ｘ２）に位置する画素について、式（１）のθを０〜πまで順次変化させ、このθの変化に対応して得られるρを、図２２に示したようにρ−θ座標上にプロットしていくと、ある画素を通る全ての直線を、ρ−θ座標上（極座標上）で曲線として表すことができる。この曲線をハフ曲線と呼び、座標Ｐ１に対応するハフ曲線をハフ曲線Ｃ１といい、座標Ｐ２に対応するハフ曲線をハフ曲線Ｃ２という。このようにして、ハフ曲線を求める処理をハフ変換と呼ぶ。
【００５９】
図２２に示したように、ハフ曲線Ｃ１，Ｃ２はそれぞれ直線ｌの位置および傾きによって一意に特定される。また、ハフ曲線Ｃ１とＣ２との交点Ｑ（ρ0，θ0）が存在するが、この交点Ｑにおけるρ0およびθ0の値を参照すれば、これらの値からも直線ｌを一意に特定することができる。すなわち、直線ｌ上の点であればどの座標に位置する画素に基づいてハフ曲線を表したとしても、すべて交点Ｑ（ρ0，θ0）を通る。
【００６０】
次に、以上に説明したハフ変換を用いて実行される、特徴量算出処理について説明する。
まず、登録装置２００の制御部２１０は、用紙を読み取った画像情報を生成すると、所定の閾値を用いて二値化処理を実行する。次に、制御部２１０は、この画像情報にハフ変換を実行してハフ曲線を求める。上述したように、被検出体は略直線状であるから、被検出体に相当する画像も同様の略直線状となる。つまり、ある被検出体に相当する画像の画素に基づいて表された複数のハフ曲線は、ハフ平面においてある座標（交点）において交わることになる。したがって、制御部２１０は、ハフ平面において、多数のハフ曲線の交点を表す座標（つまり、交点を形成するための投票数が多い座標）を参照すれば、被検出体の位置および傾きに相当する情報を得ることができる。
また、用紙に漉き込まれる被検出体の数はある範囲の数に限られるから、制御部２１０は、投票数が多いものから順に投票数が多い座標（ρ，θ）を被検出体数に応じた所定数だけ抽出して、これを被検出体の分布の特徴量としてＩＤ情報記憶部２４０に書き込む。また、被検出体がやや曲線がかっている場合、ハフ平面においては、複数のハフ曲線の交点が完全には一致しない。この場合、小さな範囲内に多数の交点が集中することになるから、所定の範囲内の投票数に着目すれば、これを特徴量として抽出することもできる。
【００６１】
次に、照合装置３００が行う照合処理について説明する。
照合処理に際しては、登録装置２００の場合と同じで、まず照合装置３００の制御部３１０は、印刷物を読み取った画像情報を生成すると、二値化処理およびハフ変換処理を実行する。そして、制御部３１０は、ハフ平面において投票数から多いものから順に座標を抽出していき、これを被検出体の分布の特徴量とする。
次に、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された特徴量と、印刷物から算出した特徴量とを照合するべく、各々の特徴量から座標を１点ずつ選択して、ハフ平面におけるユークリッド距離を算出する。そして、制御部３１０は、このユークリッド距離が０または所定値以上小さい場合に、被検出体に相当する画像の位置および傾きが一致すると判断する。そして、制御部３１０は、この一致数が所定値以上である用紙ＩＤが存在すれば、印刷物と、当該用紙ＩＤに対応する用紙とが同一物であると判断する。この後の処理については、上述した第１実施形態と同じである。
【００６２】
（Ｃ）第３実施形態
次に、本発明の第３実施形態について説明する。この第３実施形態は、上述した第１実施形態とは動作が異なっており、装置構成については同様である。そこで、以下で、その動作内容を中心に説明する。本実施形態では、照合装置３００は、クロススペクトルを用いて照合処理を実行する。つまり、登録された用紙から生成された画像情報と、印刷物から生成された画像情報との相関関係に基づいて、２つの画像情報がどの程度類似しているかによって照合を行うのである。
【００６３】
まず、登録装置２００の制御部２１０は、用紙を読み取った画像情報を生成すると、所定の閾値を用いて二値化処理を実行する。この処理によって、白色画素は階調値「０」で表され、黒色画素は階調値「１」で表されるものとする。次に、制御部２１０は、この画像情報が表す画像を複数の部分画像領域に分割して、それらの部分画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成する。なお、重畳画像情報を用いる理由は、画像領域全体についてクロススペクトルを用いて照合処理が行われると、計算量が大きくなり、処理に要する時間も大きくなるためである。本実施形態のように、画像領域を分割した部分画像領域を重畳した重畳画像情報を用いた方が、処理に要する計算量および処理時間は低減されるし、重畳画像情報においても被検出体の特徴量は保持される。
【００６４】
図２３は、重畳画像情報の生成方法を模式的に表した図である。制御部２１０は、ある画像情報が表す画像Ｇを格子状の画像領域に分割し、Ｘ方向の長さがＷ１でＹ方向の長さがＨ１である合計８個の部分画像領域を作成する。なお、本実施形態では、各部分画像領域が主走査方向および副走査方向にそれぞれ２５６画素となるように分割されるものとし、余った画像領域については、照合処理に用いられないものとする。そして、制御部２１０は、分割した全ての部分画像領域の部分画像を重ね合わせた重畳画像情報を生成する。図２３においては、８個の部分画像領域の部分画像Ｇ１〜Ｇ８が、図示した矢印で示したように重ね合わされ、重畳画像Ｇａを表す重畳画像情報が生成される。具体的には、制御部２１０は、各画像領域の対応する位置の画素の階調値の論理和を算出し、それを重畳画像の階調値とする。例えば、階調値「１」で表される黒色画素どうしが重畳されると、階調値が「１」の黒色画素となり、階調値「０」で表される白色画素どうしが重畳されると、階調値が「０」の白色画素となる。階調値「１」で表される黒色画素と、階調値「０」で表される白色画素が重畳されると、階調値「１」で表される黒色画素となる。つまり、重畳画像情報において、画像領域の左上端部を原点ＯとしたＸ−Ｙ座標上において、座標（ａ，ｂ）に位置する画素の階調値ｐ（ａ，ｂ）は、下記式（２）で表される。ただし、各々の部分画像領域の左上端部を原点ＯとしたＸ−Ｙ座標上において、座標（ａ，ｂ）に対応する画素の階調値をＰx,y（ａ，ｂ）とし、また、０≦ａ＜Ｗ１、０≦ｂ＜Ｈ１である。
【数２】
【００６５】
制御部２１０は、各画素の階調値が式（２）によって表される重畳画像情報を被検出体の分布の特徴量として、ＩＤ情報記憶部２４０に用紙ＩＤに対応付けて記憶させる。なお、以下では、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された重畳画像情報のことを「登録用重畳画像情報」という。
【００６６】
次に、照合装置３００が行う照合処理について説明する。
照合処理に際しては、照合装置３００の制御部３１０は、上述した登録装置２００の制御部２１０が実行する重畳画像情報の生成処理と同様にして、印刷物に基づいて重畳画像情報（以下、「照合用重畳画像情報」という）生成する。そして、制御部３１０は、この照合用重畳画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された登録用重畳画像情報とを照合する。
【００６７】
図２４は、制御部３１０が実行する照合処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿ってその内容を説明する。
まず、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されたいずれかの登録用重畳画像情報および照合用重畳画像情報に対してそれぞれ２次元フーリエ変換を実行する（ステップＳｄ１０２）。なお、２次元フーリエ変換後の登録用重畳画像情報をＦirとし、照合用重畳画像情報をＦiで表す。そして、制御部３１０は、登録用重畳画像情報をＦirと照合用重畳画像情報をＦiとに基づいて、クロススペクトルＳを算出する（ステップＳｄ１０３）。クロススペクトルは、下記式（３）によって定義される。なお、Ｆ-1は、逆フーリエ変換を表す。
【数３】
【００６８】
次に、制御部３１０は、照合用重畳画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されたすべての登録用重畳画像情報との照合を終了したか否かを判断する（ステップＳｄ１０１）。制御部３１０は、すべての登録用重畳画像情報との照合が終了していないと判断すれば（ステップＳｄ１０１；ＮＯ）、上述した処理ステップＳｄ１０２およびＳｄ１０３を繰り返す。
【００６９】
一方、制御部３１０は、すべての登録用重畳画像情報との照合が終了したと判断すれば（ステップＳｄ１０１；ＹＥＳ）、クロススペクトルの値Ｓが最大値をとる用紙ＩＤを特定する（ステップＳｄ１０４）。続いて、制御部３１０は、特定した用紙ＩＤに基づいて算出したクロススペクトルＳが所定の閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳｄ１０５）。制御部３１０は、このクロススペクトルＳが閾値を超えると判断すれば（ステップＳｄ１０５；ＹＥＳ）、登録用重畳画像情報と、照合用重畳画像情報の一致度が高いから、特定した用紙ＩＤに対応する用紙が、印刷物と同一物であると判断する（ステップＳｄ１０６）。なお、この閾値を設ける理由は、登録装置２００に用紙が登録されていない場合もあるからであり、この場合、クロススペクトルが最大であっても、比較的小さな値をとるからである。すなわち、制御部２１０は、閾値を設けることにより、印刷物の誤判断を回避することができる。
一方、ステップＳｄ１０５における判定結果が“ＮＯ”の場合には、制御部３１０は、この印刷物の用紙が登録装置２００に登録されていないと判断する（ステップＳｄ１０７）。
【００７０】
（Ｄ）第４実施形態
次に、本発明の第４実施形態について説明する。この第４実施形態は、上述した第１実施形態とはオブジェクト抽出処理の動作が異なっており、その他の動作および装置構成については同様である。そこで、以下では、オブジェクト抽出処理について説明する。
【００７１】
例えば、用紙の両面に画像が形成された印刷物の場合に、制御部３１０は、読み取って生成した画像情報が表す画像から、被検出体に相当する画像のみを抽出した画像情報を生成してから、上記の照合を行う。
以下では、制御部３１０が、生成した画像情報から被検出体に相当する画像のみを抽出する処理の流れについて、図２５および図２６を参照しつつ説明する。なお、以下の説明においては、画像読取部３２０が印刷物を読み取って生成した画像情報が表す画像において、用紙に形成された可視画像に相当する画像のことを「印刷画像」といい、被検出体に相当する画像のことを「被検出体画像」という。
【００７２】
図２５は、制御部３１０が実現する機能を示す機能ブロック図である。なお、図中の矢印は、データの流れを概略的に示したものである。
なお、図において、平滑化処理部３１０１、第１処理部３１０２、第２処理部３１０３、第３処理部３１０４、減算処理部３１０５、オブジェクト抽出処理部３１０６、重なり判定部３１０７、補正部３１０８および特徴量算出部３１０９は、制御部３１０が特徴量算出照合プログラムＰ４実行することによって実現される。
図２６は、図２５に示した各機能ブロックによる処理が行われた後の画像情報が表す画像の様子を模式的に表した図である。図２６に示したように、この画像は印刷画像Ａ１および被検出画像Ａ２からなる。
【００７３】
画像読取部３２０は、印刷物を読み取った画像を表す画像情報を生成する。このとき、図２６（ａ）に図示したように、画像情報には、印刷画像Ａ１と被検出体画像Ａ２とともに、基材の濃淡や画像の読み取りに起因する低濃度のノイズ画像Ａ３が含まれる。
平滑化処理部３１０１は、画像読取部３２０から画像情報を取得して、平滑化処理を実行する。この処理は、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。この処理により、同図（ｂ）に示したような、ノイズ画像Ａ３が除去された画像情報が生成される。
【００７４】
第１処理部３１０２、第２処理部３１０３および第３処理部３１０４は、それぞれ膨張処理部と二値化処理部とを備える。
第１処理部３１０２は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して強い（近傍画素数が多い）膨張処理を実行してから、比較的高い閾値で二値化処理を実行する。より具体的には、第１処理部３１０２は、「７×７画素の膨張処理」を３回実行した後、「５×５画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「４５」を加算した値として二値化処理を実行する。この処理により、同図（ｃ）に示したような、強い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が強調され、且つ、高い閾値の二値化処理により輝度の高い印刷画像Ａ１のみが現れた画像情報が生成される。
第２処理部３１０３は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して弱い膨張処理（近傍画素数が少ない）を実行してから、比較的低い閾値で二値化処理を実行する（ｄ）。より具体的には、第２処理部３１０３は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「２２」を加算した値として二値化処理を実行する。この処理により、同図（ｄ）に示したような、弱い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が細めに強調され、且つ、低い閾値の二値化処理により印刷画像Ａ１と共に、輝度の低い被検出体画像Ａ２が現れた画像情報が生成される。
【００７５】
減算処理部３１０５は、第１処理部３１０２と第２処理部３１０３から画像情報を取得し、各画像情報の対応する位置どうしの画素の階調値の差分を示す画像情報を生成する。この処理により、同図（ｅ）に示したように、被検出体画像のみが現れる画像情報が生成される。第１処理部３１０２と第２処理部３１０３が供給する画像情報においては、印刷画像Ａ１及び被検出体画像Ａ２の画素の階調値は「２５５」で、その他（背景に相当）の画素の階調値は「０」である。よって、減算処理部３１０５は、これらの階調値を反転した画像情報を生成してから差分を算出して、被検出体画像Ａ２の画素のみが階調値「２５５」で表される画像情報を生成する。
【００７６】
オブジェクト抽出処理部３１０６は、減算処理部３１０５から画像情報を取得し、多値変換処理、膨張処理および二値化処理を実行する。より具体的には、オブジェクト抽出処理部３１０６は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「２２」を加算した値として二値化を実行することにより、オブジェクトを抽出する。この処理により、同図（ｆ）に示したような、多値変換処理の後の膨張処理により被検出体画像Ａ２がさらに強調されてオブジェクトが抽出された画像情報が生成される。オブジェクト抽出処理部３１０６は、二値化後の画像情報について、オブジェクトについて規定された長さ、周囲長および面積の最低基準値を超えるものをオブジェクトとして抽出する。ここでは、長さの最低基準値を「１００」、周囲長の最低基準値を「３００」、面積の最低基準値を「３０００」とする。
【００７７】
第３処理部３１０４は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して弱い膨張処理を実行してから、比較的高い閾値で二値化処理を実行する。より具体的には、第３処理部３１０４は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「４５」を加算した値として二値化を実行する。同図（ｇ）に示したように、強い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が強調されて、高い閾値の二値化処理により、輝度の高い印刷画像Ａ１のみが現れる。第３処理部３１０４が実行する処理と、第１処理部３１０２が実行する処理との違いは、膨張処理の強さである。第１処理部３１０２が処理を実行した後の画像情報は、上述したように第２処理部３１０３による処理後の画像情報の差分に基づいて、被検出体画像Ａ２のみが現れるようになる。よって、印刷画像Ａ１を太めにしておかなければ、当該印刷画像の外縁部分まで、被検出体画像Ａ２として現れてしまう。
【００７８】
重なり判定部３１０７は、オブジェクト抽出処理部３１０６および第３処理部３１０４から画像情報を取得し、印刷画像Ａ１とオブジェクトとが重なり合っている画像領域を特定する。なぜなら、オブジェクト抽出処理部３１０６によりオブジェクト抽出処理が行われても、印刷画像Ａ１と被検出体画像Ａ２との重なり具合によっては、オブジェクトのみを精度良く抽出することができないことがあるためである。例えば、図２６（ｆ）に図示したオブジェクトＯｂｊ１、Ｏｂｊ２およびＯｂｊ３のように、オブジェクトの一部分が途切れて抽出されてしまう。
ここで、重なり判定部３１０７が実行する処理の内容について図２７を参照しつつ説明する。
【００７９】
重なり判定部３１０７は、一部分が途切れてしまったオブジェクトを特定するべく、それぞれのオブジェクトの長さ（画素数）を参照する。続いて、重なり判定部３１０７は、ある長さよりも短いオブジェクトを特定する。オブジェクトの長さは被検出体の長さに応じた値となるから、重なり判定部３１０７は、所定の長さよりも短いオブジェクトを特定することにより、一部分が途切れてしまったオブジェクトを抽出することができる。続いて、重なり判定部３１０７は、当該オブジェクトに、印刷画像Ａ１が接しているか否かを判断する。この処理は、印刷画像Ａ１との重なりによって途切れてしまったオブジェクトを抽出するためのものである。具体的には、重なり判定部３１０７は、オブジェクトの位置については、図２６（ｆ）に示した画像を表す画像情報から特定することができるし、印刷画像Ａ１の位置については、図２６（ｇ）に示した画像を表す画像情報から特定することができる。したがって、重なり判定部３１０７は、それぞれの画像の対応する位置を参照すれば、印刷画像Ａ１に接しているオブジェクトを特定することができる。
なお、重なり判定部３１０７は、一部分が途切れたオブジェクトに印刷画像Ａ１が接していないと判断すれば、当該オブジェクトは、例えば画像の読取時等に発生したノイズ等であり、被検出体画像から抽出されたものでないと判断する。
以上の処理を実行すると、重なり判定部３１０７は、画像情報（図２６（ｆ）および（ｇ）に相当する画像情報）と共に、特定したオブジェクトを表す識別情報を、補正部３１０８に供給する。
【００８０】
補正部３１０８は、重なり判定部３１０７から取得した画像情報およびオブジェクトの識別情報に基づいて、一部分が途切れたオブジェクトを補正する。以下、補正部３１０８が、オブジェクトを補正する処理について、図２７を参照しつつ説明する。補正部３１０８は、オブジェクトの長さＬ'が基準値Ｌ以上であれば、オブジェクトは途切れていないと判断し、そのオブジェクトについては補正しない。なお、この基準値Ｌは、被検出体の長さに応じて決められている。一方、補正部３１０８は、オブジェクトの長さＬ'が基準値Ｌ未満であれば、図２７（ａ）に示したように、オブジェクトの重心を原点としたＸ軸およびＹ軸を定め、Ｘ軸またはＹ軸の交点を中心とし、正方形の画像領域Ｔを特定する。このときの画像領域のＴの一辺の長さとしては、Ｙ軸とオブジェクトとがなす角度をθとした、２/３×Ｌ'×ｃｏｓθおよび２/３×Ｌ’×ｓｉｎθのうちの値が大きなものが採用される。補正部３１０８は、この画像領域Ｔを、Ｘ軸及びＹ軸を境界として４つの画像領域Ｔ１〜Ｔ４に分割する。そして、補正部３１０８は、画像領域Ｔ１〜Ｔ４のそれぞれを参照して、オブジェクトの端部と、印刷画像Ａ１とが共に含まれている画像領域が存在すれば、それぞれが接していると判断する。
【００８１】
補正部３１０８は、例えば図２７（ａ）に示したように、オブジェクトと印刷画像Ａ１とが接する箇所を１つだけ（画像領域Ｔ３）特定した場合には、同図（ｂ）に示したようにして、オブジェクトの長さを補正する。つまり、補正部３１０８は、オブジェクトの長さが印刷画像Ａ１の方向（図の矢印Ｈ１方向）に、Ｌ−Ｌ'だけ長くなるように補正する。この補正に応じて、重心の位置も（Ｌ−Ｌ'）／２だけ矢印Ｈ１方向に変化する。また、図２７（ｃ）に示したように、補正部３１０８はオブジェクトと印刷画像Ａ１とが接する箇所を２つ（画像領域Ｔ１およびＴ３）特定した場合には、同図（ｄ）に示したようにして、オジェクトの長さを補正する。つまり、補正部３１０８は、オブジェクトの長さがそれぞれの印刷画像Ａ１の方向（図の矢印Ｈ２およびＨ３方向）に、（Ｌ−Ｌ'）／２ずつ長くなるように補正する。この補正においては、補正前後で重心の位置は変化しない。
【００８２】
図２６（ｈ）は、以上説明したような手順によって補正された画像情報が表す画像である。同図に示したように、途切れることによって短いオブジェクトになってしまっていたオブジェクトＯｂｊ１の長さが本来の長さに補正されているし、２本の短いオブジェクトに途切れていたオブジェクトＯｂｊ２およびＯｂｊ３が、本来の１本のオブジェクトとなるように補正されている。
【００８３】
特徴量算出部３１０９は、補正部３１０８から図２６（ｈ）に示したような補正後の画像情報を取得すると、上述した第１実施形態と同様にして、オブジェクトに基づいて被検出体の分布の特徴量を算出する。そして、制御部３１０は、登録装置２００のＩＤ情報記憶部２４０に記憶された被検出体の分布の特徴量との照合処理を実行する。
【００８４】
（Ｅ）変形例
なお、上記実施形態を次のように変形してもよい。具体的には、例えば以下のような変形が挙げられる。なお、これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。
【００８５】
上述した第４実施形態では、用紙の両面に画像が形成された印刷物に対し、照合装置３００は、これを読み取った画像情報からオブジェクトのみを抽出する処理の実行した後に、そのオブジェクトを補正してから照合処理を実行していた。しかし、オブジェクトの補正を行わずに照合処理を実行してもよい。以下、その処理の手順について説明する。
なお、登録装置２００は、被検出体の分布の特徴量として、用紙を読み取った画像情報を用紙ＩＤと対応付けて、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶させておく。つまりこの画像情報には、被検出体画像のみが含まれる。
照合装置３００は、印刷物を読み取って、上述した図２６（ｃ）に示した輝度の高い印刷画像のみを抽出した画像情報と、同図（ｅ）に示した被検出体画像のみが現れる画像情報を生成し、メモリ３１３に記憶させておく。次に、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された用紙ＩＤ毎に記憶された画像情報を読み出すと、この画像情報に、図２６（ｃ）に示したような印刷画像のみが現れた画像情報を重畳させる。続いて、制御部３１０は、この画像情報に対して第４実施形態と同様の方法でオブジェクトを抽出する処理を実行してから、照合処理を実行する。
このようにすれば、被検出体画像と印刷画像とを含む画像情報から、同じ処理によってオブジェクトを抽出する処理を行ってから照合処理が行われるため、制御部３１０は、オブジェクトの補正を行わなくてもよい。ただし、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されているすべての被検出体を表す画像情報に印刷画像を重畳すると、照合処理に要する時間が膨大になる虞がある。そのため、制御部３１０は、印刷物を読み取った画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された画像情報とを所定の複数の画像領域に分割し、対応する画像領域どうしで、共にオブジェクトが存在する画像領域のみについて、印刷画像を復元して照合処理を実行すればよい。
【００８６】
登録装置２００の画像読取部２２０と、照合装置３００の画像読取部３２０について、それぞれの用紙（印刷物）の読み取り面および読み取り方向については、実際にはユーザによる用紙のセットの仕方により、その読み取りの方向はさまざまである。具体的には、用紙の表面・裏面と、用紙の天地方向とに鑑みれば、画像読取部は１枚の用紙から計４通りの画像情報を生成し得る。つまり、これらのいずれかが特定されない場合は、その全てのパタンを考慮しなければ、照合装置３００は意図する照合を行うことができない。次に、上述した実施形態毎に、用紙の読み取り面および読み取り方向による画像情報の違いと、その補正方法について説明する。
【００８７】
まず、第１実施形態において、図１１に示した用紙が読み取られると、図１4に示したように部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割され、図１７に示したように角度範囲Ｒ１〜Ｒ４に分割される。ところが、読み取り面が反対で、かつ、天地方向が同じとして用紙が読み取られると、図１１に示した画像は、図２８に示したように左右が反転した画像として読み取られる。図２９は、照合装置３００が用紙の表面と裏面を読み取った場合の、それぞれの部分画像領域および角度範囲の対応関係を示す図である。したがって、照合装置３００は、照合処理において、図２９に示したような対応関係をもとに、いずれの用紙面が読み取られても意図する照合処理を行うことができるように、両方に基づいて照合処理を行えばよい。
次に、第２実施形態においては、画像情報の中心を原点とした場合、上記の４通りのいずれの方向で読み取られても原点の位置は不変である。しかし、ハフ平面における座標値（θ，ρ）は、読み取りの天地方向が同じで、読み取り面が反対の場合は（π−θ，ρ）の位置に対応する。また、読み取り面が同じで、読み取りの天地方向が反対の場合は（θ，−ρ）の位置に対応する。また、読み取り面および読み取りの天地方向が共に反対の場合は（π−θ，−ρ）の位置に対応する。すなわち、照合装置３００はこれらの対応関係をもとに補正した座標を比較して照合処理を行えばよい。
次に、第３実施形態においては、照合用重畳画像情報と、登録用重畳画像情報を９０度ずつ回転した画像情報のそれぞれとをクロススペクトルを用いて照合処理を実行すればよい。
そして、第４実施形態は、被検出体の特徴量の算出方法が同じであるから、第１実施形態と同様にして、画像領域および角度範囲の対応関係をもとに照合すればよい。
【００８８】
上述した各々の実施形態では、画像読取部２２０および３２０は用紙の一方の面を読み取って画像情報を生成していた。しかし、画像読取部が両方の面を読み取って画像情報を生成してもよい。この場合の画像読取部の構成は、図３の構成のまま、一方の面が読み取られた後、紙面が反転されて搬送されることにより、もう一方の面が読み取られるようにしてもよい。また、光源２２１およびセンサ２２２と同様の光源及びセンサが、用紙を挟んで対向する位置に設けられ、両方の面が同時に読み取られる構成でもよい。この場合、登録装置２００は、１枚のシートに対して表面・裏面の２種類の特徴量を算出して記憶する。
【００８９】
上述した各々の実施形態では、画像読取部２２０は、転写部によってトナー像が転写される前に、給紙トレイから搬送された用紙を読み取っていた。しかし、画像読取部は、スキャナのような独立した装置が用いられてもよい。つまり、ユーザが登録装置２００に登録したい用紙をセットして、読み取らせる構成であってもよい。
また、上述した第４実施形態で、画像情報が表す画像から被検出体に相当する画像のみを抽出した画像情報を生成する処理を、登録装置２００も実行する構成としてもよい。この構成によれば、例えば予め様々な模様が描かれている用紙であっても、オブジェクトを抽出することができる。
【００９０】
上述した実施形態では、照合装置３００は、画像読取部３２０によって読み取られて生成した画像情報に基づいて特徴量を算出し、照合処理を行っていた。照合装置３００は、外部装置から取得した画像情報に基づいて照合処理を行うようにしてもよい。例えば、照合装置３００が、ネットワークを介して通信を行うためのインタフェース装置である通信部を備え、外部の空間領域に設置されているスキャナと通信可能であるとする。照合装置３００は、外部のスキャナで用紙が読み取られた場合に、画像情報を取得して照合処理を実行する。この照合処理により、例えば、持ち出し禁止の印刷物が外部の空間領域に持ち出されたとしても、制御部３１０は、そのスキャナを識別することにより、その所在を特定することができるし、その被検出体の分布の特徴量から用紙ＩＤを特定し、図５に示したような属性情報も特定することができる。
また、この外部スキャナが、扉４００の近傍の外部の空間領域に設置され、当該スキャナによって読み取られた画像に基づいて、照合装置３００は照合処理を実行する。そして、照合装置３００は、図示しないが、属性情報に対応付けられた持ち込みを許可するか否かが書き込まれたフィールドを参照する。照合装置３００は、持ち込みを許可すれば扉４００を開けるよう、扉開閉部４０１に制御信号を出力する。このとき、照合装置３００は、持ち出された印刷物が返却された旨を検知し、これをファイルに書き込むようにして、印刷物を管理するようにしてもよい。もちろん、照合装置３００は、印刷物が持ち出された場合には、その旨を当該ファイルに書き込む。
【００９１】
上述した各々の実施形態では、照合装置３００の制御部３１０は、照合処理によって用紙ＩＤを特定すると、ＩＤ情報管理テーブル２４１の内容に応じて、扉４００の開閉を制御する制御信号を出力していた。ところが、制御部３１０が出力する、照合結果に関する情報はこれに限らない。例えば、照合装置３００は、図５に示した属性情報テーブルを参照し、特定した用紙ＩＤに対応するフィールドに書き込まれた内容や、印刷物が持ち出された旨を示す情報を、外部の空間領域に設置された図示せぬ情報端末に出力してもよい。また、図示せぬ画像形成装置に対して、その情報を用紙に印刷するよう指示される構成であってもよい。
【００９２】
上述した各々の実施形態では、登録装置２００が用紙の登録に係る処理を行い、照合装置３００が印刷物の照合に係る処理を行っていたが、これらは一体の装置で実現されてもよいし、共有部分を有するようにしてもよいし、部分的に外部装置を用いても実現することができる。
一台の装置（登録照合装置とする）で実現する場合、登録照合装置は、ユーザによって、用紙の登録を指示する操作が行われると、画像読取部にセットされた用紙（第１の記憶媒体）を読み取って画像情報を生成する。そして、登録照合装置は、被検出体の分布の特徴量を算出すると、これをＩＤ情報記憶部に記憶させておく。また、登録照合装置は、ユーザによって、印刷物の照合を指示する操作が行われると、画像読取部にセットされた印刷物（第２の記憶媒体）を読み取って画像情報を生成する。そして、登録照合装置は、被検出体の分布の特徴量を算出すると、ＩＤ情報記憶部から特徴量を読み出して照合し、その照合結果に関する情報を出力する。
また、照合システム１００において、照合装置３００がＩＤ情報記憶部２４０を備えるようにしてもよいし、外部の記憶装置としてもよい。また、画像読取部を共有する構成としてもよい。例えば、管理者が操作部２３０を操作することにより登録装置２００に対して用紙の登録を指示すると、登録装置２００は読み取った用紙を登録する一方で、印刷物を持ち出したいユーザによってセットされた印刷物を読み取ると、登録装置２００はこれを読み取って生成した画像情報を照合装置３００に出力する。そして、照合装置３００がこの画像情報を取得して以降の処理を行う、という構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】照合システムの全体構成を示す斜視図である。
【図２】登録装置および照合装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】画像読取部２２０の構成を説明する図である。
【図４】ＩＤ情報管理テーブルの一例を示した図である。
【図５】属性情報管理テーブルの一例を示した図である。
【図６】用紙の一例を示す図である。
【図７】用紙の一例を示す図である。
【図８】登録装置の制御部による動作を示すフローチャートである。
【図９】登録装置の制御部によるオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。
【図１０】膨張処理を説明する図である。
【図１１】オブジェクトが属する画像の一例を示した図である。
【図１２】登録装置の制御部により算出される検出値を示す図である。
【図１３】画像領域の分割方法を示す図である。
【図１４】画像領域を分割した画像の一例を示す図である。
【図１５】登録装置の制御部による特徴量算出処理を示すフローチャートである。
【図１６】重なり本数を説明する図である。
【図１７】角度範囲を説明する図である。
【図１８】オブジェクトごとに特定された画像領域、角度範囲および重なり本数を示す図である。
【図１９】登録装置の制御部により情報管理テーブルに書き込まれる被検出体の分布の特徴量を示す図である。
【図２０】照合装置の制御部による照合処理を示すフローチャートである。
【図２１】ハフ変換処理を説明する図である。
【図２２】ハフ変換処理を説明する図である。
【図２３】重畳画像情報の生成方法を模式的に表した図である。
【図２４】照合装置の制御部による照合処理を示すフローチャートである。
【図２５】照合装置の制御部が実現する機能を示す機能ブロック図である。
【図２６】各機能ブロックによる処理が行われた後の画像情報が表す画像を模式的に表した図である。
【図２７】補正部が実行する処理の内容を説明する図である。
【図２８】オブジェクトが属する画像の一例を示した図である。
【図２９】照合装置が用紙の表面と裏面を読み取った場合の、それぞれ画像領域および角度範囲の対応関係を示す図である。
【符号の説明】
【００９４】
１００…照合システム、２００…登録装置、２１０、３１０…制御部、２２０、３２０…画像読取部、２１…光源、２１１，３１１…ＣＰＵ、２１２，３１２…メモリ、２１３，３１３…インタフェース、２２…センサ、２３，２４…搬送ロール、２３０，３３０…操作部、２４０…ＩＤ情報記憶部、２４１…ＩＤ情報管理テーブル、２４２…属性情報管理テーブル、２５…信号処理回路、２５０…画像形成部，３００…照合装置、３１０１…平滑化処理部、３１０２…第１処理部、３１０３…第２処理部、３１０４…第３処理部、３１０５…減算処理部、３１０６…オブジェクト抽出処理部、３１０７…重なり判定部、３１０８…補正部、３１０９…特徴量算出部、３４０…通知部、４００…扉、４０１…扉開閉部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および照合システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
紙等のシート状の記録媒体に金属繊維等の異物（被検出体）を漉き込んでおき、その異物を検出することにより、記録媒体が不正に持ち出されていないかどうかを確認する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平９−１２０４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、被検出体を含有する記録媒体の特徴に関する情報を、より少ない情報量で得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００５】
また、請求項２に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記被検出体の分布の特徴量を外部装置から取得し、取得した特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００６】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、前記記憶手段は、前記算出手段によって前記部分画像領域毎に算出された前記特徴量を記憶することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
また、請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、前記照合手段は、前記外部装置から取得した所定の部分画像領域毎の前記特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを、前記部分画像領域毎に照合することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１または２に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成することにより前記特徴量を算出することを特徴とする記載の画像処理装置を提供する。
【０００９】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記抽出手段は、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から、第１の輝度よりも高い画像領域を抽出した第１の画像情報と、前記第１の輝度よりも低い第２の輝度よりも高い輝度の画像領域を抽出した第２の画像情報との差分に応じて、前記被検出体に相当する画像を抽出し、前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報を、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報に応じて補正し、その補正後の画像情報に応じて前記特徴量を算出することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１０】
また、請求項７に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記算出手段は、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報をハフ変換し、前記ハフ変換した結果に応じた情報を、前記記録媒体における前記特徴量として算出することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１１】
また、請求項８に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量と、第２の記録媒体について前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合し、その照合結果に関する情報を出力する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１２】
また、請求項９に記載の発明は、１または複数の被検出体を含有する第１の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第１の画像情報取得手段と、前記第１の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第１の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、１または複数の被検出体を含有する第２の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、前記第２の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第２の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第２の算出手段と、前記第２の記録媒体について前記第２の算出手段によって算出された前記特徴量と、前記第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量とを照合する照合手段と、前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする照合システムを提供する。
【００１３】
また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の画像処理装置において、前記第１の算出手段は、前記第１の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第１の重畳画像情報を生成することにより、前記第１の記録媒体における前記特徴量を算出し、前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって生成された前記第１の重畳画像情報を記憶し、前記第２の算出手段は、前記第２の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第２の重畳画像情報を生成することにより、前記第２の記録媒体における前記特徴量を算出し、前記照合手段は、前記第２の算出手段によって生成された前記第２の重畳画像情報と、前記記憶手段に記憶された前記第１の重畳画像情報とのクロススペクトルを算出し、算出したクロススペクトルに応じて照合結果を求めることにより、前記第１の重畳画像情報と前記第２の重畳画像情報との前記特徴量とを照合することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１４】
また、請求項１１に記載の発明は、請求項９または１０に記載の照合システムにおいて、前記第１の記録媒体に形成されている可視画像の属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段を備え、前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量に、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報を対応付けて記憶し、前記出力手段は、前記照合結果と、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報とを出力することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１５】
また、請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の照合システムにおいて、前記属性情報は、前記可視画像が形成された前記第１の記録媒体を所定の空間領域からその外部の空間領域へと持ち出し可能か否かを表す情報であり、前記出力手段は、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能ではないことを表している場合には、前記第１の記録媒体に対応する第２の記録媒体が持ち出し可能ではない旨を表す情報を出力することを特徴とする照合システムを提供する。
【００１６】
また、請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の照合システムにおいて、ゲートと、前記照合手段による照合結果が所定の条件を満たし、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能でないことを表している場合には、前記第２の記録媒体が前記外部の空間領域へ持ち出されようとしていることを報知するか、又は、前記外部の空間領域へと持ち出されないように前記ゲートを制御する制御手段とを備えていることを特徴とする照合システムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報を、より少ない情報量で記憶しておくことができる。
請求項２に係る発明によれば、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項３に係る発明によれば、部分画像領域に分割せずに特徴量を算出する場合と比較して、特徴量の算出精度を高めて、これを記憶することができる。
請求項４に係る発明によれば、部分画像領域に分割せずに特徴量を照合する場合と比較して、特徴量の照合精度を高めることができる。
請求項５に係る発明によれば、重畳画像情報を用いずに特徴量を算出する場合と比較して、特徴量の算出に要する時間およびその計算量を少なくすることができる。
請求項６に係る発明によれば、本構成を有しない場合に比較して、可視画像が形成された記録媒体から、被検出体に相当する画像を精度よく抽出することができる。
請求項７に係る発明によれば、ハフ変換を用いない場合に比較して、より簡易な処理で被検出体の位置および傾きを表す特徴量を算出することができる。
請求項８に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報をより少ない情報量で記憶しておくことができ、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項９に係る発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量に関する情報をより少ない情報量で記憶しておくことができ、被検出体の分布の特徴量を用いずに照合する場合と比較して、高速、且つ高精度に記録媒体に含有される被検出体の分布の特徴量を照合することができる。
請求項１０に係る発明によれば、クロススペクトルを用いない場合に比較して、被検出体の分布の特徴量の算出に要する時間およびその計算量を少なくして、特徴量を照合することができる。
請求項１１に係る発明によれば、被検出体の分布の特徴量を照合するとともに、可視画像の属性情報に関する情報を出力することができる。
請求項１２に係る発明によれば、外部の空間領域へ記録媒体を持ち出し可能でないことを表す属性情報を出力し、記録媒体を持ち出させないような制御を行わせることができる。
請求項１３に係る発明によれば、外部の空間領域へ記録媒体が持ち出されようとしていることを報知したり、ゲートを制御したりすることにより、より厳重に外部の空間領域への記録媒体の持ち出しを制限することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を説明する。
（Ａ）第１実施形態
（１）構成
図１は、本発明の一実施形態である照合システム１００の全体構成を示す斜視図である。図１に示すように、照合システム１００は、第１の装置である登録装置２００と、第２の装置である照合装置３００と、ゲートとして開閉可能な扉４００とを備えている。この照合システム１００は、例えば企業や学校の一室などのように、所定の範囲の限られた空間領域に設置される。この空間領域内には、可視画像が形成されたシート状の記録媒体（以下、印刷物という）が複数あり、それらの印刷物の中には、その外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものがある。この印刷物となる記録媒体は例えば用紙であり、その用紙には１又は複数の金属の被検出体が予め漉き込まれている。登録装置２００は、例えば電子写真方式の画像形成装置であり、ユーザによって指示された可視画像を用紙に形成すると共に、その用紙（第１の記録媒体）を光学的に読み取ってそこに漉き込まれている被検出体の分布の特徴量を算出して記憶する。照合装置３００は、例えば光学的に印刷物（第２の記録媒体）の画像を読み取るスキャナ装置であり、扉４００の近傍に設置されている。扉４００は通常は閉まっており、後述する扉開閉部４０１によって扉４００の開閉が制御される。
【００１９】
印刷物を持参してその扉４００を外部へと通過したいユーザは、その印刷物を照合装置３００によって読み取らせる。照合装置３００は、印刷物を読み取ってその印刷物に漉き込まれている被検出体の分布の特徴量を算出する。登録装置２００と照合装置３００は無線又は有線で通信可能に接続されている。照合装置３００は、自身が算出した被検出体の分布の特徴量と、登録装置２００によって記憶されている被検出体の分布の特徴量とを照合し、その照合結果を出力する。このとき、照合装置３００は、それらの照合結果が所定の条件を満たし、その印刷物が外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものでない場合には、扉４００を開き、照合結果が所定の条件を満たさなかったり、その印刷物が外部の空間領域へ持ち出しが禁止されているものである場合には、扉４００を開かないようにする。なお、上記所定の条件は、照合の対象となる各々の分布の特徴量の一致度（一致する特徴量の数や、特徴量の値）に応じて決められる。また、扉４００として開閉可能な扉に限らず、例えば出入り口の両端に設置されたパネルからなる、常時通過可能なゲートを用いてもよい。この場合、例えばゲートに非常ベルやサイレンを設置しておき、扉を閉じる代わりに、印刷物が持ち出されようとしていることを音や光によって報知すればよい。
【００２０】
図２は、登録装置２００および照合装置３００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、登録装置２００は、制御部２１０と、画像読取部２２０と、操作部２３０と、ＩＤ情報記憶部２４０と、画像形成部２５０とを備える。制御部２１０は、画像読取部２２０や画像形成部２５０の動作を制御するとともに、画像読取部２２０から取得した画像情報に所定の画像処理を実行する。画像読取部２２０は、被検出体が漉き込まれた用紙を光学的に読み取り、これを表す画像情報を生成して制御部２１０に供給する。操作部２３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部２１０に供給する。画像形成部２５０は、制御部２１０から供給された、用紙に形成する画像を表す画像情報に基づいてシートに画像を形成する。
【００２１】
制御部２１０は、より詳細には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１と、メモリ２１２と、インタフェース２１３とを備える。ＣＰＵ２１１は、メモリ２１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ２１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＣＰＵ２１１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。インタフェース２１３は、制御部２１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部２２０および操作部２３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部２２０に各種の情報を供給する。
【００２２】
なお、メモリ２１２が記憶しているプログラムには、登録装置２００の動作を制御する基本プログラムＰ１と、被検出体の分布の特徴量を算出するための特徴量算出プログラムＰ２とがある。特徴量算出プログラムＰ２によって実現される処理の詳細については後述する。
【００２３】
次に、画像形成部２５０について説明する。画像形成部２５０は、画像形成ユニットを有する。
画像形成ユニットは、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の各色トナー毎に設けられ、その各々が、感光体ドラム、帯電部、露光部、現像部、転写部を有する。感光体ドラムは、軸を中心にして所定の速度で周回するドラム状の部材であり、帯電部によって所定の電位に帯電される。露光部は、帯電した感光体ドラムにレーザ光を照射して静電潜像を形成する。現像部は、感光体ドラムに形成された静電潜像にトナーを付着させてトナー像として現像する。転写部は、感光体ドラムに現像された各色のトナー像を、給紙トレイから画像の形成にあわせて搬送される用紙に転写する。用紙上のトナー像が定着されたら、用紙は装置外へ排出される。
【００２４】
画像読取部２２０は、画像形成部２５０の転写部よりも用紙の搬送方向に対して上流側に設けられており、転写部によってトナー像が転写される前に、給紙トレイから搬送された用紙を光学的に読み取る。
画像読取部２２０の構成は、具体的には図３のようになっている。図３に示すように、画像読取部２２０は、光源２１と、センサ２２と、搬送ロール２３、２４と、信号処理回路２５とを備える。光源２１は、例えば蛍光ランプであり、センサ２２が撮像を行うべき位置に光を照射する。センサ２２は、例えば密着型のＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサであり、光源２１により照射された光のうち用紙Ｓにおいて反射した反射光を受光し、その濃淡を示す画像信号を生成する。搬送ロール２３、２４は、用紙Ｓを図中の矢印方向に搬送するロール状部材である。信号処理回路２５は、センサ２１から供給される画像信号にＡＤ変換等の信号処理を実行し、アナログの画像信号をデジタルの画像情報に変換して出力する回路である。なお、光源２１、センサ２２および用紙Ｓは、図３の紙面に垂直な方向に有限の幅を有している。この方向のことを、以下では「Ｘ方向」という。そして、Ｘ方向に直交する方向、すなわち図３中の矢印方向のことを、以下では「Ｙ方向」という。
【００２５】
また、画像情報のサイズや階調は任意であるが、ここではＡ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）を１インチ当たり６００ドット（画素）の入力解像度で読み取り、各ドットが８ビットの階調（２５６階調）を示すデータであるとする。このときの階調値（輝度情報）は、「０」を白とし、「２５５」を黒とする。また、画像情報は、用紙の表面の全体を画像領域に含むとする。つまり、画像情報の画像領域は、Ｘ方向に４９６０（≒２１０×６００÷２５．４）画素であり、Ｙ方向に７０１６（≒２９７×６００÷２５．４）画素である。
【００２６】
ＩＤ情報記憶部２４０には、ＩＤ情報管理テーブル２４１および属性情報管理テーブル２４２が記憶されている。
図４は、ＩＤ情報管理テーブル２４１の一例を示した図である。このＩＤ情報管理テーブル２４１においては、用紙の識別情報である「用紙ＩＤ」と、それぞれの用紙に漉き込まれた被検出体の分布の特徴量とが対応付けられている。被検出体の分布の特徴量とは、用紙に漉き込まれている被検出体がどのように分布しているかということに関する情報であり、例えば図４に示したように、「合計本数」、「領域別本数」、「重なり本数別本数」および「角度範囲別本数」といった特徴量が含まれる。「合計本数」のフィールドには、それぞれの用紙から読み取った被検出体の総数が書き込まれる。「領域別本数」のフィールドには、用紙のそれぞれの部分「Ｆ１」〜「Ｆ９」に含まれる被検出体の数が書き込まれる。「重なり本数別本数」のフィールドには、用紙面に垂直な方向から見て、互いに重なっている被検出体の数が、「１本」、「２本」、「３本以上」に分類されて書き込まれる。「角度範囲別本数」のフィールドには、用紙面における所定の方向と被検出体が延びる方向とが成す角度を所定の角度範囲Ｒ１〜Ｒ４別に分類したときの、それぞれの角度範囲Ｒ１〜Ｒ４に属する被検出体の数が書き込まれる。なお、上述した被検出体の数は、いずれも用紙から読み取られた画像において、被検出体に相当すると判断される画像に基づいて求められた値である。これらの各フィールドに書き込まれる内容やそれを求めるための具体的な手順については、後で詳述する。
【００２７】
次に、図５は、属性情報管理テーブル２４２の一例を示した図である。図５に示したように、属性情報管理テーブル２４２においては、用紙の識別情報である「用紙ＩＤ」に対し、用紙に形成された画像（可視画像）の属性情報として「画像形成日時」、「装置ＩＤ」、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」および「持ち出し可否」が対応付けられている。「画像形成日時」のフィールドには、用紙に画像が形成された日時が書き込まれる。「装置ＩＤ」のフィールドには、用紙に画像を形成した画像形成装置に割り当てられた識別情報（ＩＤ）が書き込まれる。「ファイルＩＤ」のフィールドには、用紙に形成する画像情報（ファイル）を表す識別情報が書き込まれる。「ページ数」のフィールドには、画像情報に割り当てられたページ数が書き込まれる。「ユーザＩＤ」のフィールドには、画像形成装置に対してこの画像を形成するように指示したユーザの識別情報が書き込まれる。「持ち出し可否」のフィールドには、各用紙ＩＤが割り当てられた用紙を外部の空間領域へ持ち出すことが許可されているかまたは禁止されているかが書き込まれる。
図４および図５に示したように、被検出体の分布の特徴量および画像の属性情報は、それぞれ用紙ＩＤに対応付けられている。よって、ＩＤ情報記憶部２４０においては、被検出体の分布の特徴量に、画像の属性情報が対応付けられて記憶されているということができる。
【００２８】
再び図２に戻り、照合装置３００の構成を説明する。
図２に示したように、照合装置３００は、制御部３１０と、画像読取部３２０と、操作部３３０と、通知部３４０と、扉開閉部４０１とを備える。制御部３１０は、画像読取部３２０の動作を制御するとともに、画像読取部３２０から取得した画像情報に所定の画像処理を実行する。画像読取部３２０は、一般的なスキャナ装置と同等であり、用紙を光学的に読み取り、これを表す画像情報を生成して制御部３１０に供給する。ただし、画像読取部３２０は、印刷物において、画像が形成されていない面（本実施形態の印刷物は、用紙の片面のみに画像が形成されている）を読み取って画像情報を生成する。操作部３３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部３１０に供給する。通知部３４０は、液晶ディスプレイやスピーカを備え、制御部３１０から供給される画像信号や音声信号を出力することによりユーザに各種情報を通知する。扉開閉部４０１は、制御部３１０による制御の下、被検出体の分布の特徴量に応じて扉４００の開閉を制御する。
【００２９】
制御部３１０は、ＣＰＵ３１１と、メモリ３１２と、インタフェース３１３とを備える。ＣＰＵ３１１は、メモリ３１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ３１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭや、ＣＰＵ３１１のワークエリアとして機能するＲＡＭを備える。インタフェース３１３は、制御部３１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部３２０および操作部３３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部３２０に各種の情報を供給する。メモリ３１２が記憶しているプログラムには、照合装置３００の動作を制御する基本プログラムＰ３と、被検出体の分布の特徴量を算出して照合を行うための特徴量算出照合プログラムＰ４とがある。特徴量算出照合プログラムＰ４によって実現される処理の詳細については後述する。
【００３０】
ここで、図６および７を参照して、用紙の構造について説明する。図６に示すように、用紙Ｓは、基材Ｓ１に被検出体Ｓ２を埋め込んでなるシート状物である。基材Ｓ１は、通常の用紙と同様のものが用いられるが、その成分は、例えばセルロースなどである。被検出体Ｓ２は、例えば繊維状の金属であり、基材Ｓ１に漉き込むようにして埋め込まれている。また、被検出体Ｓ２は、略直線をなす棒状部材であり、その長さは２５ｍｍ程度、直径は３０μｍ程度である。被検出体Ｓ２は、用紙Ｓの全体に数本〜５０本程度埋め込まれている。なお、被検出体Ｓ２の光の透過率（または反射率）は、基材Ｓ１のそれよりも低く、被検出体Ｓ２の直径は、用紙Ｓの厚み以下である。それゆえ、用紙Ｓを光にかざした場合などには、被検出体Ｓ２の位置や形状がある程度視認できるようになっている。
【００３１】
図７は、用紙Ｓに被検出体Ｓ２が埋め込まれている様子を例示した図であり、用紙Ｓの断面を示している。例えば、図７に示すように、用紙Ｓには、被検出体全体が用紙の表面からはみださないように埋め込まれている。例えば、用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２がほぼ平行に埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２は、その全体がほぼ一様な濃度で視認される。一方、例えば用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２が傾いた状態で埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２として視認される部分の濃度は一様とならず、徐々に薄く（あるいは濃く）なる。
【００３２】
（２）動作
続いて、上述の照合システム１００が実行する処理の内容を説明する。
（２−１）登録装置２００の動作
図８は、登録装置２００の制御部２１０により特徴量算出プログラムＰ２が実行されたときの処理の概要を示すフローチャートである。この特徴量算出プログラムＰ２は、ユーザが用紙に画像を形成するための操作（ボタン押下等）を行い、この操作に対応する制御信号を制御部２１０が取得したときに実行される。このときの画像形成処理は所謂プリントアウトでもよいしコピー（複写）でもよいが、特徴量算出プログラムＰ２に基づく処理は、その用紙に対する画像形成処理の前に、その画像形成処理とは別のルーチンとして行われるものである。
図８において、はじめに、登録装置２００の制御部２１０は、画像読取部２２０に用紙の読み取りを行わせ、画像読取部２２０により生成された画像情報を、インタフェース２１３を介して取得する（ステップＳａ）。次に、制御部１０は、この画像情報から被検出体に相当する画像、すなわちオブジェクトを抽出する（ステップＳｂ）。そして、制御部２１０は、抽出した被検出体に相当する画像に基づいて、用紙における被検出体の分布の特徴量を算出する（ステップＳｃ）。
以下、これらステップＳａ〜Ｓｃのうち、特徴的な処理であるステップＳｂ，Ｓｃについて詳細に説明する。
【００３３】
［オブジェクト抽出処理］
図９は、ステップＳｂのオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿って説明する。はじめに、制御部２１０は、画像読取部２２０により生成された画像情報に対して平滑化処理を実行する（ステップＳｂ１）。この処理は、基材部分の濃淡の差を低減させるための処理であり、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。続いて、制御部２１０は、画像情報に対して膨張処理を実行する（ステップＳｂ２）。この処理は、被検出体が埋め込まれている部分を強調するための処理であり、具体的には、注目画素の近傍にある他の画素（以下「近傍画素」という。）を参照し、近傍画素に１つでも注目画素の階調値よりも大きい（すなわち濃い）階調値を有する画素があれば、注目画素の階調値をその近傍画素の階調値に置換する処理である。
【００３４】
この膨張処理について、具体的な例を挙げて説明する。例えば、図１０（ａ）に示すような画素Ｐ（ｉ，ｊ）を有する画像情報について考える。なお、ここにおいて、ｉはＸ方
向の座標値を表しており、ｊはＹ方向の座標値を表している。また、説明の便宜上、画素Ｐの階調値は「１」であり、その他の画素の階調値は全て「０」であるとする。このような画像情報に対して、例えば注目画素の上下左右の２ライン分の画素を参照した膨張処理を実行すると、画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）を注目画素とした場合、近傍画素は、図１０（ｂ）においてハッチングで示した画素となる。すなわち、近傍画素は、画素Ｐ（ｉ−４，ｊ−４）〜Ｐ（ｉ，ｊ−４）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−３）〜Ｐ（ｉ，ｊ−３）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ−３，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−１）〜Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−４，ｊ）〜Ｐ（ｉ，ｊ）の２４画素である。このとき、近傍画素には階調値が「１」である画素Ｐ（ｉ，ｊ）が含まれるので、注目画素である画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）の階調値は、「０」から「１」に置換される。このような処理を各画素について実行すると、その処理結果は、図１０（ｃ）に示すように、画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍の２４画素の階調値が「１」となる。
【００３５】
なお、この膨張処理においては、近傍画素の数はいくつであってもよい。例えば、上述した例では注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素としたが、これを１ライン分としてもよい。以下では、注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした５×５画素を参照する処理という意味で「５×５画素の膨張処理」という。また、同様に、注目画素の上下左右の１ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした３×３画素を参照する処理という意味で「３×３画素の膨張処理」という。つまり、ステップＳｂ２において実行した膨張処理は、５×５画素の膨張処理である。
【００３６】
再び図９のフローチャートの説明に戻る。制御部２１０は、ステップＳｂ２の膨張処理を実行したら、再び膨張処理を実行する（ステップＳｂ３）。このとき実行される膨張処理は、３×３画素の膨張処理である。続いて、制御部２１０は、ステップＳｂ１、Ｓｂ２およびＳｂ３において実行した平滑化処理と膨張処理とを同じ順番で繰り返す（ステップＳｂ４、Ｓｂ５、Ｓｂ６）。
【００３７】
次に、制御部２１０は、画像情報の全画素の階調値の平均値を算出する（ステップＳｂ７）。制御部２１０はこのとき算出した平均値に基づき、後段の二値化処理における閾値Ｔｈ１を決定する（ステップＳｂ８）。閾値Ｔｈ１と平均値の関係は任意であり、例えば、平均値に所定の係数を乗算した値を閾値Ｔｈ１とすることもできるが、本動作例においては、平均値から「２２」を加算した値を閾値Ｔｈ１としている。
【００３８】
そして、制御部２１０は、このようにして決定された閾値Ｔｈ１を用いて二値化処理を実行する（ステップＳｂ９）。すなわち、制御部２１０は、上述の閾値Ｔｈ１より小さい階調値を有する画素の階調値を全て「０」とし、上述の閾値Ｔｈ１以上の階調値を有する画素の階調値を全て「１」とする置換を行う。
【００３９】
二値化処理を実行したら、制御部２１０は、この二値化後の画像情報に基づいてオブジェクトを抽出する処理を行う（ステップＳｂ１０）。この処理は、例えば、階調値が「１」である画素が連続した固まりを１つのオブジェクトとみなしてラベリングを行うとともに、それぞれのオブジェクトの長さ、周囲長および面積を算出し、これらが所定の閾値に満たないオブジェクトは、用紙の浮きや照射光のムラ等に起因して抽出されるオブジェクト、すなわちノイズとみなして除外する処理である。本実施形態においては、長さ、周囲長および面積の閾値を、それぞれ「２３６」、「６００」および「７０００」とした。なお、これらの閾値の単位は、いずれも「画素」である。つまり、長さの閾値Ｔｈ１は、およそ１０（≒２３６÷６００×２５．４）ｍｍである。また、以下において単に「オブジェクト」といった場合、これはステップＳｂ１０において抽出されたオブジェクト、すなわち画像情報に現れたノイズを除外したオブジェクトのことを指すものとする。
【００４０】
ここで、図１１は、画像情報において抽出されたオブジェクトが抽出された様子を示した図であり、符号Ａ〜Ｊは各オブジェクトを識別するための識別情報である。制御部２１０は、画像情報において、所定の原点Ｏを基準としてＸ方向およびＹ方向に座標軸ＸおよびＹを設定する。ここでは、画像領域の左上端部を原点Ｏとする。この座標系における座標値は、画像領域の画素の数に対応しており、Ｘ座標は「０」〜「４９５９」までの値を採り、Ｙ座標は「０」〜「７０１５」を採るものとする。制御部２１０は、それぞれのオブジェクトについて長さ、周囲長、面積、重心、重心および角度を算出し、これらを各オブジェクトの検出値としてメモリ２１２に記憶する（ステップＳｂ１１）。図１２は、図１１に示した画像情報の場合に制御部２１０が各々のオブジェクトについて算出した検出値を表している。図１２において、重心（Ｘ）、重心（Ｙ）とは、オブジェクトの重心のＸ座標及びＹ座標である。また、「角度」とは、所定の方向（本実施形態では、座標軸Ｙ方向）とオブジェクトの長手方向（つまり被検出体が延びる方向）とがなす角度のことで、単位は「度」である。また、長さ、周囲長及び面積の単位は「画素」である。
【００４１】
［特徴量算出処理］
次に、図８のステップＳｃの特徴量算出処理について詳細に説明する。この処理は、上述のオブジェクト抽出処理においてメモリに記憶された検出値から、用紙に埋め込まれた被検出体の分布の特徴量を算出するための処理である。
この特徴量算出処理において、制御部２１０は、画像情報が表す画像を複数の画像（以下、部分画像という）に分割し、その部分画像領域毎に被検出体の分布の特徴量を算出する。具体的には、図１３に示したように、制御部２１０は、画像領域全体を格子状に３×３の計９つの部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割する。図１１に示した画像を部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割すると、図１４に図示した通りになる。このとき、Ｘ＝２３３８，４６７６の直線と、Ｙ＝１６５３，３３０６の直線が、それぞれ隣り合う部分画像領域の境界となる。
【００４２】
図１５は、ステップＳｃの特徴量算出処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿って説明する。はじめに、制御部２１０は、メモリ２１２に記憶されたオブジェクトの検出値を読み出す（ステップＳｃ１）。続いて、制御部２１０は、オブジェクト毎に、被検出体の分布の特徴量を算出する。
まず、制御部２１０は、あるオブジェクトを対象として、当該オブジェクトが属する部分画像領域がＦ１〜Ｆ９のいずれであるかを特定する（ステップＳｃ２）。ここでは、各オブジェクトの重心の座標値と各部分画像領域の座標値とが比較され、その重心が属する部分画像領域が、そのオブジェクトの属する部分画像領域として特定される。図１４の例で言えば、例えば、オブジェクトＡは部分画像領域Ｆ２に属するし、オブジェクトＢは部分画像領域Ｆ３に属する。
【００４３】
次に、制御部２１０は、オブジェクトにおける被検出体の重なり本数を特定する（ステップＳｃ３）。
より具体的には、制御部２１０は、抽出したオブジェクトの面積または周囲長から重なり本数を算出する。被検出体の長さは２５ｍｍ程度であるから、その被検出体１本当たりの面積は１００００〜３３０００（画素）であり、被検出体１本当たりの周囲長は８５０〜１５００（画素）である。そこで、制御部２１０は、オブジェクトの面積が３３０００以上５５０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００以上３０００未満であれば、重なり本数は「２」であるとし、オブジェクトの面積が５５０００以上であるか、またはオブジェクトの周囲長が３０００以上であれば、重なり本数は「３以上」であるとしている。そして、制御部２１０は、オブジェクトの面積が３３０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００未満であれば、重なり本数は「１」であるとしている。これにより、図１６に示すように、重なりのない被検出体とみなされる場合に重なり本数「１」となり、２本の被検出体が重なって１つのオブジェクトとなっているとみなされる場合に重なり本数「２」となり、３本の被検出体が重なって１つのオブジェクトとなっているとみなされる場合に重なり本数「３以上」となる。
【００４４】
続いて、図１５において、制御部２１０は、各オブジェクトの角度を表す角度範囲を特定する（ステップＳｃ４）。ここで、図１７は、この角度範囲を説明する図である。オブジェクトの角度は、オブジェクトの長手方向と座標軸Ｙとのなす角度で定義される。図１７に示したように、オブジェクトの角度が、０度以上４５度未満であれば角度範囲Ｒ１、４５度以上９０度未満であれば領域Ｒ２、９０度以上１３５度未満であれば角度範囲Ｒ３、１３５度以上１８０度未満であれば領域Ｒ４に、それぞれ属する。図１２乃至１４の例で言えば、例えば、オブジェクトＡ、ＢおよびＣは角度範囲Ｒ４に属するし、オブジェクトＤは角度範囲Ｒ２に属する。
【００４５】
そして、図１５において、制御部２１０は、画像情報に含まれるすべてのオブジェクトについて、上述した処理ステップＳｃ２〜Ｓｃ４の処理を実行したか否かを判断する（ステップＳｃ５）。制御部２１０は、図１８に示したように、すべてのオブジェクトについて属する部分画像領域および角度範囲、並びに、重なり本数を特定したと判断すれば（ステップＳｃ５；ＹＥＳ）、被検出体の分布の特徴量を算出する処理を実行する。
【００４６】
制御部２１０は、画像情報が表す画像領域の全体に属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ６）。ここでは、オブジェクトＡ〜Ｊの総和である１０個である。続いて、制御部２１０は、部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９のそれぞれについて、属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ７）。図１８の例で言えば、部分画像領域Ｆ１にはオブジェクトは属しておらず「０」であり、部分画像領域Ｆ２にはオブジェクトＡが属するから「１」である。また、部分画像領域Ｆ５においては、オブジェクトＤ，ＥおよびＦが属するから、その総数は「３」である。続いて、制御部２１０は、画像情報が表す画像領域の全体について「重なり本数別本数」を算出する（ステップＳｃ８）。制御部２１０は、ステップＳｃ３においてそれぞれの被検出体の重なり本数を特定しているから、これらを重なり本数「１本」、「２本」、「３本以上」のグループに分類し、それぞれについてオブジェクトの個数を算出する。
【００４７】
次に、制御部２１０は、角度範囲別Ｒ１〜Ｒ４のそれぞれに属するオブジェクトの総数を算出する（ステップＳｃ９）。図１８の例で言えば、角度範囲Ｒ１にはオブジェクトＥ、ＧおよびＨが属するから「３」であり、角度範囲Ｒ２にはオブジェクトＤおよびＩが属するから「２」である。角度範囲Ｒ３においては、オブジェクトＪが属するから「１」である。角度範囲Ｒ４においては、オブジェクトＡ、Ｂ、ＣおよびＦが属するから「１」である。
【００４８】
制御部２１０は、以上のようにして被検出体の分布の特徴量を算出すると、これらをＩＤ情報記憶部２４０のＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込む（ステップＳｃ１０）。図１９は、このとき、ＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込まれる被検出体の分布の特徴量である。前掲の図４にて例示したＩＤ情報管理テーブル２４１の内容は、用紙毎の被検出体の分布の特徴量の集合である。
【００４９】
そして、以上の処理を経た用紙は画像形成部２５０へと供給され、その画像形成部２５０により用紙に画像（可視画像）が形成される。このとき、制御部２１０は、属性情報管理テーブル２４２に「画像形成日時」、「装置ＩＤ」、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」および「持ち出し可否」を書き込む。「画像形成日時」は現在の日時であり、「装置ＩＤ」は登録装置２００に割り当てられた装置ＩＤであるので、制御部２１０は、それらを書き込めばよい。また、「ファイルＩＤ」、「ページ数」、「ユーザＩＤ」は、用紙に形成される画像を表す画像データやそのヘッダを参照すれば特定し得る情報であるから、制御部２１０は、それらを書き込めばよい。そして、「持ち出し可否」については、画像データのヘッダに記述されていたり、ユーザが画像形成処理を指示する際に指定にしたりするので、制御部２１０は、それら情報を参照して属性情報管理テーブル２４２に書き込めばよい。
【００５０】
（２−２）照合装置３００の動作
次に、照合装置３００の動作について説明する。
印刷物を外部に持ち出したいユーザが、その印刷物を照合装置３００にセットして、照合を行うための操作（ボタン押下等）を行うと、照合装置３００の制御部３１０は、特徴量算出照合プログラムＰ４を実行する。なお、以下の照合装置３００の動作説明においては、図１１に示した画像から算出された特徴量（図１９参照）と、図４に示すＩＤ情報管理テーブル２４１の内容（特徴量）とが照合される場合について説明する。
まず、制御部３１０は、画像読取部３２０に印刷物の読み取りを行わせ、画像読取部３２０により生成された画像情報を、インタフェース３１３を介して取得する。次に、制御部３１０はオブジェクト抽出処理を実行して、特徴量算出処理を実行する。この制御部３１０が実行する印刷物の読み取り、オブジェクト抽出処理および特徴量算出処理（図７のステップＳａ，Ｓｂ，Ｓｃに相当する処理）の手順については、上述した登録装置２００の制御部２１０が実行する処理と同じであるから、その説明を省略する。
制御部３１０は、印刷物に基づいて特徴量を算出すると、算出した特徴量と、ＩＤ情報記憶部２４０のＩＤ情報管理テーブル２４１に書き込まれた特徴量とを照合する照合処理を実行する。
【００５１】
図２０は、制御部３１０が実行する照合処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿ってその内容を説明する。
まず、制御部３１０は、オブジェクトの総数が一致または１個分だけ異なる用紙ＩＤを、ＩＤ情報管理テーブル２４１から抽出する（ステップＳｄ１）。図１１に示した画像に属するオブジェクトの総数は１０個であるから、制御部３１０は、「合計本数」のフィールドに「９」、「１０」または「１１」と書き込まれた用紙ＩＤ「２」、「６」，「７」、「８」および「９」のみを抽出する。この処理は、ＩＤ情報管理テーブル２４１に膨大な数の情報が記憶されている場合、制御部３１０がここに書き込まれたすべての特徴量と照合するようにしてしまうと、処理に要する時間も膨大になる。したがって、制御部３１０は、オブジェクトの総数がおおよそ一致する用紙ＩＤを絞っておくことで、照合処理にかかる負担を低減させている。
【００５２】
制御部３１０は、すべての用紙ＩＤについての特徴量を照合したか否かを判断する（ステップＳｄ２）。ここでは、まだいずれの用紙ＩＤについてもその特徴量との照合を終えていないので（ステップＳｄ２；ＮＯ）、制御部３１０の処理はステップＳｄ３に進む。ステップＳｄ３において、制御部３１０は、抽出した用紙ＩＤのうちいずれかの用紙ＩＤに着目し、その用紙ＩＤの「領域別本数」のフィールドに書き込まれた値に基づいて、部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９のうちオブジェクトの個数が一致する領域の数を計数する（ステップＳｄ３）。続いて、制御部３１０は、この用紙ＩＤの「重なり本数別本数」のフィールドに書き込まれた値に基づいて、「１本」、「２本」、「３本以上」のうちで、各々の個数が一致する項目の数を計数する（ステップＳｄ４）。そして、制御部３１０は、角度範囲Ｒ１〜Ｒ４について、それぞれに属するオブジェクトの個数が一致する領域の数を計数する（ステップＳｄ５）。そして、制御部３１０は、ステップＳｄ３〜Ｓｄ５で計数した項目または領域の数の総和（以下、「一致数」という）を算出する（ステップＳｄ６）。具体的には、一致数は、用紙ＩＤ「２」については「３」、用紙ＩＤ「９」については「１６」となる。
【００５３】
制御部３１０は、一致数が予め決められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳｄ７）。ここでの閾値とは、例えば８０％である。つまり、各々の特徴量が完全でなくても、ある程度以上の一致数であれば一致するとみなされる。制御部３１０は、一致数がこの閾値未満であると判断すれば（ステップＳｄ７；ＮＯ）、印刷物は注目している用紙ＩＤに対応する用紙と同一物でないと判断し、上述したステップＳｄ２に戻る。
一方、制御部３１０は、一致数が閾値以上であると判断すれば（ステップＳｄ７；ＹＥＳ）、その一致数が現時点で最大値であるか否かを判断する（ステップＳｄ８）。つまり、制御部３１０はそれよりも一致数が大きな用紙ＩＤを特定しており、一致数が最大値よりも小さいと判断すれば（ステップＳｄ８；ＮＯ）、印刷物は、注目している用紙ＩＤに対応する用紙と同一物でないと判断し、上述したステップＳｄ２に戻り、別の用紙ＩＤに着目して上述した処理を繰り返す。一方、制御部３１０は、注目している用紙ＩＤについて、一致数が最大値よりも大きいと判断すれば（ステップＳｄ８；ＹＥＳ）、当該用紙ＩＤを選択し（ステップＳｄ９）、ステップＳｄ２に戻り、別の用紙ＩＤに着目して上述した処理を繰り返す。
【００５４】
制御部３１０は、すべての用紙ＩＤについて照合したと判断すれば（ステップＳｄ２；ＹＥＳ）、ステップＳｄ９で用紙ＩＤを選択することができたか否かを判断する（ステップＳｄ１０）。上述したように、制御部３１０は、ステップＳｄ９において用紙ＩＤ「９」を選択したため（ステップＳｄ１０；ＹＥＳ）、用紙ＩＤ「９」を特定する。すなわち、印刷物は、用紙ＩＤ「９」に対応する用紙と同一物と特定される。そして、制御部３１０は、特定した用紙ＩＤと、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された属性情報管理テーブル２４２（図５参照）に基づいて、照合処理の対象の印刷物の持ち出しを許可するか否かを判断する。図５を参照すれば、用紙ＩＤ「９」に対応付けられた「持ち出し許可」のフィールドには「禁止」と書き込まれている。したがって、制御部３１０は、当該用紙の持ち出しを禁止するべく、扉４００を閉じたままにしておくように，扉開閉部４０１に制御信号を出力する。このとき、制御部３１０は、用紙ＩＤ「９」に対応する各種の属性情報を、通知部３４０に表示させてもよいし、図示せぬ記憶部に記された所定のファイルに書き込むようにしてもよい。
【００５５】
一方、ステップＳｄ１０において、制御部３１０は、ステップＳｄ９で用紙ＩＤを選択することができなかったと判断すれば（ステップＳｄ１０；ＮＯ）、照合処理の対象の印刷物が登録装置２００に登録されておらず、該当用紙なしと判断する（ステップＳｄ１２）。したがって、制御部３１０は、この用紙の外部の空間領域への持ち出しを許可すると判断し、扉４００を開くように制御信号を出力する。このとき、制御部３１０は、ユーザに対して登録装置２００への登録を促すべく、通知部３４０に制御信号を出力して音声信号により通知させてもよい。
【００５６】
（Ｂ）第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。この第２実施形態は、上述した第１実施形態とは、特徴量算出処理および照合処理の動作が異なっており、その他の動作および装置構成については同様である。そこで、以下では、特徴量算出処理および照合処理について詳細に説明する。
【００５７】
本実施形態では、図８のステップＳｃで行われる特徴量算出処理を、ハフ変換処理を用いて実行する。
ここで、まずハフ変換処理について説明する。階調値が二値で表される画像情報における画素の位置をＸ座標とＹ座標とで表した場合、座標（ｘ,ｙ）を通り、ｘ軸とのなす角がθである直線に対して原点からの距離をρとすると、Ｘ−Ｙ座標上において座標（ｘ，ｙ）に位置する画素を通る全ての直線は下記式（１）で表すことができる。
（数１）
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ （０≦θ＜π） ・・・（１）
【００５８】
例えば、図２１に示した直線ｌ上の座標Ｐ１（ｘ１，ｙ１）およびＰ２（ｘ２，ｘ２）に位置する画素について、式（１）のθを０〜πまで順次変化させ、このθの変化に対応して得られるρを、図２２に示したようにρ−θ座標上にプロットしていくと、ある画素を通る全ての直線を、ρ−θ座標上（極座標上）で曲線として表すことができる。この曲線をハフ曲線と呼び、座標Ｐ１に対応するハフ曲線をハフ曲線Ｃ１といい、座標Ｐ２に対応するハフ曲線をハフ曲線Ｃ２という。このようにして、ハフ曲線を求める処理をハフ変換と呼ぶ。
【００５９】
図２２に示したように、ハフ曲線Ｃ１，Ｃ２はそれぞれ直線ｌの位置および傾きによって一意に特定される。また、ハフ曲線Ｃ１とＣ２との交点Ｑ（ρ0，θ0）が存在するが、この交点Ｑにおけるρ0およびθ0の値を参照すれば、これらの値からも直線ｌを一意に特定することができる。すなわち、直線ｌ上の点であればどの座標に位置する画素に基づいてハフ曲線を表したとしても、すべて交点Ｑ（ρ0，θ0）を通る。
【００６０】
次に、以上に説明したハフ変換を用いて実行される、特徴量算出処理について説明する。
まず、登録装置２００の制御部２１０は、用紙を読み取った画像情報を生成すると、所定の閾値を用いて二値化処理を実行する。次に、制御部２１０は、この画像情報にハフ変換を実行してハフ曲線を求める。上述したように、被検出体は略直線状であるから、被検出体に相当する画像も同様の略直線状となる。つまり、ある被検出体に相当する画像の画素に基づいて表された複数のハフ曲線は、ハフ平面においてある座標（交点）において交わることになる。したがって、制御部２１０は、ハフ平面において、多数のハフ曲線の交点を表す座標（つまり、交点を形成するための投票数が多い座標）を参照すれば、被検出体の位置および傾きに相当する情報を得ることができる。
また、用紙に漉き込まれる被検出体の数はある範囲の数に限られるから、制御部２１０は、投票数が多いものから順に投票数が多い座標（ρ，θ）を被検出体数に応じた所定数だけ抽出して、これを被検出体の分布の特徴量としてＩＤ情報記憶部２４０に書き込む。また、被検出体がやや曲線がかっている場合、ハフ平面においては、複数のハフ曲線の交点が完全には一致しない。この場合、小さな範囲内に多数の交点が集中することになるから、所定の範囲内の投票数に着目すれば、これを特徴量として抽出することもできる。
【００６１】
次に、照合装置３００が行う照合処理について説明する。
照合処理に際しては、登録装置２００の場合と同じで、まず照合装置３００の制御部３１０は、印刷物を読み取った画像情報を生成すると、二値化処理およびハフ変換処理を実行する。そして、制御部３１０は、ハフ平面において投票数から多いものから順に座標を抽出していき、これを被検出体の分布の特徴量とする。
次に、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された特徴量と、印刷物から算出した特徴量とを照合するべく、各々の特徴量から座標を１点ずつ選択して、ハフ平面におけるユークリッド距離を算出する。そして、制御部３１０は、このユークリッド距離が０または所定値以上小さい場合に、被検出体に相当する画像の位置および傾きが一致すると判断する。そして、制御部３１０は、この一致数が所定値以上である用紙ＩＤが存在すれば、印刷物と、当該用紙ＩＤに対応する用紙とが同一物であると判断する。この後の処理については、上述した第１実施形態と同じである。
【００６２】
（Ｃ）第３実施形態
次に、本発明の第３実施形態について説明する。この第３実施形態は、上述した第１実施形態とは動作が異なっており、装置構成については同様である。そこで、以下で、その動作内容を中心に説明する。本実施形態では、照合装置３００は、クロススペクトルを用いて照合処理を実行する。つまり、登録された用紙から生成された画像情報と、印刷物から生成された画像情報との相関関係に基づいて、２つの画像情報がどの程度類似しているかによって照合を行うのである。
【００６３】
まず、登録装置２００の制御部２１０は、用紙を読み取った画像情報を生成すると、所定の閾値を用いて二値化処理を実行する。この処理によって、白色画素は階調値「０」で表され、黒色画素は階調値「１」で表されるものとする。次に、制御部２１０は、この画像情報が表す画像を複数の部分画像領域に分割して、それらの部分画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成する。なお、重畳画像情報を用いる理由は、画像領域全体についてクロススペクトルを用いて照合処理が行われると、計算量が大きくなり、処理に要する時間も大きくなるためである。本実施形態のように、画像領域を分割した部分画像領域を重畳した重畳画像情報を用いた方が、処理に要する計算量および処理時間は低減されるし、重畳画像情報においても被検出体の特徴量は保持される。
【００６４】
図２３は、重畳画像情報の生成方法を模式的に表した図である。制御部２１０は、ある画像情報が表す画像Ｇを格子状の画像領域に分割し、Ｘ方向の長さがＷ１でＹ方向の長さがＨ１である合計８個の部分画像領域を作成する。なお、本実施形態では、各部分画像領域が主走査方向および副走査方向にそれぞれ２５６画素となるように分割されるものとし、余った画像領域については、照合処理に用いられないものとする。そして、制御部２１０は、分割した全ての部分画像領域の部分画像を重ね合わせた重畳画像情報を生成する。図２３においては、８個の部分画像領域の部分画像Ｇ１〜Ｇ８が、図示した矢印で示したように重ね合わされ、重畳画像Ｇａを表す重畳画像情報が生成される。具体的には、制御部２１０は、各画像領域の対応する位置の画素の階調値の論理和を算出し、それを重畳画像の階調値とする。例えば、階調値「１」で表される黒色画素どうしが重畳されると、階調値が「１」の黒色画素となり、階調値「０」で表される白色画素どうしが重畳されると、階調値が「０」の白色画素となる。階調値「１」で表される黒色画素と、階調値「０」で表される白色画素が重畳されると、階調値「１」で表される黒色画素となる。つまり、重畳画像情報において、画像領域の左上端部を原点ＯとしたＸ−Ｙ座標上において、座標（ａ，ｂ）に位置する画素の階調値ｐ（ａ，ｂ）は、下記式（２）で表される。ただし、各々の部分画像領域の左上端部を原点ＯとしたＸ−Ｙ座標上において、座標（ａ，ｂ）に対応する画素の階調値をＰx,y（ａ，ｂ）とし、また、０≦ａ＜Ｗ１、０≦ｂ＜Ｈ１である。
【数２】
【００６５】
制御部２１０は、各画素の階調値が式（２）によって表される重畳画像情報を被検出体の分布の特徴量として、ＩＤ情報記憶部２４０に用紙ＩＤに対応付けて記憶させる。なお、以下では、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された重畳画像情報のことを「登録用重畳画像情報」という。
【００６６】
次に、照合装置３００が行う照合処理について説明する。
照合処理に際しては、照合装置３００の制御部３１０は、上述した登録装置２００の制御部２１０が実行する重畳画像情報の生成処理と同様にして、印刷物に基づいて重畳画像情報（以下、「照合用重畳画像情報」という）生成する。そして、制御部３１０は、この照合用重畳画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された登録用重畳画像情報とを照合する。
【００６７】
図２４は、制御部３１０が実行する照合処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿ってその内容を説明する。
まず、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されたいずれかの登録用重畳画像情報および照合用重畳画像情報に対してそれぞれ２次元フーリエ変換を実行する（ステップＳｄ１０２）。なお、２次元フーリエ変換後の登録用重畳画像情報をＦirとし、照合用重畳画像情報をＦiで表す。そして、制御部３１０は、登録用重畳画像情報をＦirと照合用重畳画像情報をＦiとに基づいて、クロススペクトルＳを算出する（ステップＳｄ１０３）。クロススペクトルは、下記式（３）によって定義される。なお、Ｆ-1は、逆フーリエ変換を表す。
【数３】
【００６８】
次に、制御部３１０は、照合用重畳画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されたすべての登録用重畳画像情報との照合を終了したか否かを判断する（ステップＳｄ１０１）。制御部３１０は、すべての登録用重畳画像情報との照合が終了していないと判断すれば（ステップＳｄ１０１；ＮＯ）、上述した処理ステップＳｄ１０２およびＳｄ１０３を繰り返す。
【００６９】
一方、制御部３１０は、すべての登録用重畳画像情報との照合が終了したと判断すれば（ステップＳｄ１０１；ＹＥＳ）、クロススペクトルの値Ｓが最大値をとる用紙ＩＤを特定する（ステップＳｄ１０４）。続いて、制御部３１０は、特定した用紙ＩＤに基づいて算出したクロススペクトルＳが所定の閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳｄ１０５）。制御部３１０は、このクロススペクトルＳが閾値を超えると判断すれば（ステップＳｄ１０５；ＹＥＳ）、登録用重畳画像情報と、照合用重畳画像情報の一致度が高いから、特定した用紙ＩＤに対応する用紙が、印刷物と同一物であると判断する（ステップＳｄ１０６）。なお、この閾値を設ける理由は、登録装置２００に用紙が登録されていない場合もあるからであり、この場合、クロススペクトルが最大であっても、比較的小さな値をとるからである。すなわち、制御部２１０は、閾値を設けることにより、印刷物の誤判断を回避することができる。
一方、ステップＳｄ１０５における判定結果が“ＮＯ”の場合には、制御部３１０は、この印刷物の用紙が登録装置２００に登録されていないと判断する（ステップＳｄ１０７）。
【００７０】
（Ｄ）第４実施形態
次に、本発明の第４実施形態について説明する。この第４実施形態は、上述した第１実施形態とはオブジェクト抽出処理の動作が異なっており、その他の動作および装置構成については同様である。そこで、以下では、オブジェクト抽出処理について説明する。
【００７１】
例えば、用紙の両面に画像が形成された印刷物の場合に、制御部３１０は、読み取って生成した画像情報が表す画像から、被検出体に相当する画像のみを抽出した画像情報を生成してから、上記の照合を行う。
以下では、制御部３１０が、生成した画像情報から被検出体に相当する画像のみを抽出する処理の流れについて、図２５および図２６を参照しつつ説明する。なお、以下の説明においては、画像読取部３２０が印刷物を読み取って生成した画像情報が表す画像において、用紙に形成された可視画像に相当する画像のことを「印刷画像」といい、被検出体に相当する画像のことを「被検出体画像」という。
【００７２】
図２５は、制御部３１０が実現する機能を示す機能ブロック図である。なお、図中の矢印は、データの流れを概略的に示したものである。
なお、図において、平滑化処理部３１０１、第１処理部３１０２、第２処理部３１０３、第３処理部３１０４、減算処理部３１０５、オブジェクト抽出処理部３１０６、重なり判定部３１０７、補正部３１０８および特徴量算出部３１０９は、制御部３１０が特徴量算出照合プログラムＰ４実行することによって実現される。
図２６は、図２５に示した各機能ブロックによる処理が行われた後の画像情報が表す画像の様子を模式的に表した図である。図２６に示したように、この画像は印刷画像Ａ１および被検出画像Ａ２からなる。
【００７３】
画像読取部３２０は、印刷物を読み取った画像を表す画像情報を生成する。このとき、図２６（ａ）に図示したように、画像情報には、印刷画像Ａ１と被検出体画像Ａ２とともに、基材の濃淡や画像の読み取りに起因する低濃度のノイズ画像Ａ３が含まれる。
平滑化処理部３１０１は、画像読取部３２０から画像情報を取得して、平滑化処理を実行する。この処理は、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。この処理により、同図（ｂ）に示したような、ノイズ画像Ａ３が除去された画像情報が生成される。
【００７４】
第１処理部３１０２、第２処理部３１０３および第３処理部３１０４は、それぞれ膨張処理部と二値化処理部とを備える。
第１処理部３１０２は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して強い（近傍画素数が多い）膨張処理を実行してから、比較的高い閾値で二値化処理を実行する。より具体的には、第１処理部３１０２は、「７×７画素の膨張処理」を３回実行した後、「５×５画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「４５」を加算した値として二値化処理を実行する。この処理により、同図（ｃ）に示したような、強い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が強調され、且つ、高い閾値の二値化処理により輝度の高い印刷画像Ａ１のみが現れた画像情報が生成される。
第２処理部３１０３は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して弱い膨張処理（近傍画素数が少ない）を実行してから、比較的低い閾値で二値化処理を実行する（ｄ）。より具体的には、第２処理部３１０３は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「２２」を加算した値として二値化処理を実行する。この処理により、同図（ｄ）に示したような、弱い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が細めに強調され、且つ、低い閾値の二値化処理により印刷画像Ａ１と共に、輝度の低い被検出体画像Ａ２が現れた画像情報が生成される。
【００７５】
減算処理部３１０５は、第１処理部３１０２と第２処理部３１０３から画像情報を取得し、各画像情報の対応する位置どうしの画素の階調値の差分を示す画像情報を生成する。この処理により、同図（ｅ）に示したように、被検出体画像のみが現れる画像情報が生成される。第１処理部３１０２と第２処理部３１０３が供給する画像情報においては、印刷画像Ａ１及び被検出体画像Ａ２の画素の階調値は「２５５」で、その他（背景に相当）の画素の階調値は「０」である。よって、減算処理部３１０５は、これらの階調値を反転した画像情報を生成してから差分を算出して、被検出体画像Ａ２の画素のみが階調値「２５５」で表される画像情報を生成する。
【００７６】
オブジェクト抽出処理部３１０６は、減算処理部３１０５から画像情報を取得し、多値変換処理、膨張処理および二値化処理を実行する。より具体的には、オブジェクト抽出処理部３１０６は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「２２」を加算した値として二値化を実行することにより、オブジェクトを抽出する。この処理により、同図（ｆ）に示したような、多値変換処理の後の膨張処理により被検出体画像Ａ２がさらに強調されてオブジェクトが抽出された画像情報が生成される。オブジェクト抽出処理部３１０６は、二値化後の画像情報について、オブジェクトについて規定された長さ、周囲長および面積の最低基準値を超えるものをオブジェクトとして抽出する。ここでは、長さの最低基準値を「１００」、周囲長の最低基準値を「３００」、面積の最低基準値を「３０００」とする。
【００７７】
第３処理部３１０４は、画像読取部３２０から画像情報を取得し、画像情報に対して弱い膨張処理を実行してから、比較的高い閾値で二値化処理を実行する。より具体的には、第３処理部３１０４は、「５×５画素の膨張処理」を２回実行した後、「３×３画素の膨張処理」を３回実行し、さらに、閾値を画像情報の全画素の階調値の平均値から「４５」を加算した値として二値化を実行する。同図（ｇ）に示したように、強い膨張処理により印刷画像Ａ１および被検出体画像Ａ２が強調されて、高い閾値の二値化処理により、輝度の高い印刷画像Ａ１のみが現れる。第３処理部３１０４が実行する処理と、第１処理部３１０２が実行する処理との違いは、膨張処理の強さである。第１処理部３１０２が処理を実行した後の画像情報は、上述したように第２処理部３１０３による処理後の画像情報の差分に基づいて、被検出体画像Ａ２のみが現れるようになる。よって、印刷画像Ａ１を太めにしておかなければ、当該印刷画像の外縁部分まで、被検出体画像Ａ２として現れてしまう。
【００７８】
重なり判定部３１０７は、オブジェクト抽出処理部３１０６および第３処理部３１０４から画像情報を取得し、印刷画像Ａ１とオブジェクトとが重なり合っている画像領域を特定する。なぜなら、オブジェクト抽出処理部３１０６によりオブジェクト抽出処理が行われても、印刷画像Ａ１と被検出体画像Ａ２との重なり具合によっては、オブジェクトのみを精度良く抽出することができないことがあるためである。例えば、図２６（ｆ）に図示したオブジェクトＯｂｊ１、Ｏｂｊ２およびＯｂｊ３のように、オブジェクトの一部分が途切れて抽出されてしまう。
ここで、重なり判定部３１０７が実行する処理の内容について図２７を参照しつつ説明する。
【００７９】
重なり判定部３１０７は、一部分が途切れてしまったオブジェクトを特定するべく、それぞれのオブジェクトの長さ（画素数）を参照する。続いて、重なり判定部３１０７は、ある長さよりも短いオブジェクトを特定する。オブジェクトの長さは被検出体の長さに応じた値となるから、重なり判定部３１０７は、所定の長さよりも短いオブジェクトを特定することにより、一部分が途切れてしまったオブジェクトを抽出することができる。続いて、重なり判定部３１０７は、当該オブジェクトに、印刷画像Ａ１が接しているか否かを判断する。この処理は、印刷画像Ａ１との重なりによって途切れてしまったオブジェクトを抽出するためのものである。具体的には、重なり判定部３１０７は、オブジェクトの位置については、図２６（ｆ）に示した画像を表す画像情報から特定することができるし、印刷画像Ａ１の位置については、図２６（ｇ）に示した画像を表す画像情報から特定することができる。したがって、重なり判定部３１０７は、それぞれの画像の対応する位置を参照すれば、印刷画像Ａ１に接しているオブジェクトを特定することができる。
なお、重なり判定部３１０７は、一部分が途切れたオブジェクトに印刷画像Ａ１が接していないと判断すれば、当該オブジェクトは、例えば画像の読取時等に発生したノイズ等であり、被検出体画像から抽出されたものでないと判断する。
以上の処理を実行すると、重なり判定部３１０７は、画像情報（図２６（ｆ）および（ｇ）に相当する画像情報）と共に、特定したオブジェクトを表す識別情報を、補正部３１０８に供給する。
【００８０】
補正部３１０８は、重なり判定部３１０７から取得した画像情報およびオブジェクトの識別情報に基づいて、一部分が途切れたオブジェクトを補正する。以下、補正部３１０８が、オブジェクトを補正する処理について、図２７を参照しつつ説明する。補正部３１０８は、オブジェクトの長さＬ'が基準値Ｌ以上であれば、オブジェクトは途切れていないと判断し、そのオブジェクトについては補正しない。なお、この基準値Ｌは、被検出体の長さに応じて決められている。一方、補正部３１０８は、オブジェクトの長さＬ'が基準値Ｌ未満であれば、図２７（ａ）に示したように、オブジェクトの重心を原点としたＸ軸およびＹ軸を定め、Ｘ軸またはＹ軸の交点を中心とし、正方形の画像領域Ｔを特定する。このときの画像領域のＴの一辺の長さとしては、Ｙ軸とオブジェクトとがなす角度をθとした、２/３×Ｌ'×ｃｏｓθおよび２/３×Ｌ’×ｓｉｎθのうちの値が大きなものが採用される。補正部３１０８は、この画像領域Ｔを、Ｘ軸及びＹ軸を境界として４つの画像領域Ｔ１〜Ｔ４に分割する。そして、補正部３１０８は、画像領域Ｔ１〜Ｔ４のそれぞれを参照して、オブジェクトの端部と、印刷画像Ａ１とが共に含まれている画像領域が存在すれば、それぞれが接していると判断する。
【００８１】
補正部３１０８は、例えば図２７（ａ）に示したように、オブジェクトと印刷画像Ａ１とが接する箇所を１つだけ（画像領域Ｔ３）特定した場合には、同図（ｂ）に示したようにして、オブジェクトの長さを補正する。つまり、補正部３１０８は、オブジェクトの長さが印刷画像Ａ１の方向（図の矢印Ｈ１方向）に、Ｌ−Ｌ'だけ長くなるように補正する。この補正に応じて、重心の位置も（Ｌ−Ｌ'）／２だけ矢印Ｈ１方向に変化する。また、図２７（ｃ）に示したように、補正部３１０８はオブジェクトと印刷画像Ａ１とが接する箇所を２つ（画像領域Ｔ１およびＴ３）特定した場合には、同図（ｄ）に示したようにして、オジェクトの長さを補正する。つまり、補正部３１０８は、オブジェクトの長さがそれぞれの印刷画像Ａ１の方向（図の矢印Ｈ２およびＨ３方向）に、（Ｌ−Ｌ'）／２ずつ長くなるように補正する。この補正においては、補正前後で重心の位置は変化しない。
【００８２】
図２６（ｈ）は、以上説明したような手順によって補正された画像情報が表す画像である。同図に示したように、途切れることによって短いオブジェクトになってしまっていたオブジェクトＯｂｊ１の長さが本来の長さに補正されているし、２本の短いオブジェクトに途切れていたオブジェクトＯｂｊ２およびＯｂｊ３が、本来の１本のオブジェクトとなるように補正されている。
【００８３】
特徴量算出部３１０９は、補正部３１０８から図２６（ｈ）に示したような補正後の画像情報を取得すると、上述した第１実施形態と同様にして、オブジェクトに基づいて被検出体の分布の特徴量を算出する。そして、制御部３１０は、登録装置２００のＩＤ情報記憶部２４０に記憶された被検出体の分布の特徴量との照合処理を実行する。
【００８４】
（Ｅ）変形例
なお、上記実施形態を次のように変形してもよい。具体的には、例えば以下のような変形が挙げられる。なお、これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。
【００８５】
上述した第４実施形態では、用紙の両面に画像が形成された印刷物に対し、照合装置３００は、これを読み取った画像情報からオブジェクトのみを抽出する処理の実行した後に、そのオブジェクトを補正してから照合処理を実行していた。しかし、オブジェクトの補正を行わずに照合処理を実行してもよい。以下、その処理の手順について説明する。
なお、登録装置２００は、被検出体の分布の特徴量として、用紙を読み取った画像情報を用紙ＩＤと対応付けて、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶させておく。つまりこの画像情報には、被検出体画像のみが含まれる。
照合装置３００は、印刷物を読み取って、上述した図２６（ｃ）に示した輝度の高い印刷画像のみを抽出した画像情報と、同図（ｅ）に示した被検出体画像のみが現れる画像情報を生成し、メモリ３１３に記憶させておく。次に、制御部３１０は、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された用紙ＩＤ毎に記憶された画像情報を読み出すと、この画像情報に、図２６（ｃ）に示したような印刷画像のみが現れた画像情報を重畳させる。続いて、制御部３１０は、この画像情報に対して第４実施形態と同様の方法でオブジェクトを抽出する処理を実行してから、照合処理を実行する。
このようにすれば、被検出体画像と印刷画像とを含む画像情報から、同じ処理によってオブジェクトを抽出する処理を行ってから照合処理が行われるため、制御部３１０は、オブジェクトの補正を行わなくてもよい。ただし、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶されているすべての被検出体を表す画像情報に印刷画像を重畳すると、照合処理に要する時間が膨大になる虞がある。そのため、制御部３１０は、印刷物を読み取った画像情報と、ＩＤ情報記憶部２４０に記憶された画像情報とを所定の複数の画像領域に分割し、対応する画像領域どうしで、共にオブジェクトが存在する画像領域のみについて、印刷画像を復元して照合処理を実行すればよい。
【００８６】
登録装置２００の画像読取部２２０と、照合装置３００の画像読取部３２０について、それぞれの用紙（印刷物）の読み取り面および読み取り方向については、実際にはユーザによる用紙のセットの仕方により、その読み取りの方向はさまざまである。具体的には、用紙の表面・裏面と、用紙の天地方向とに鑑みれば、画像読取部は１枚の用紙から計４通りの画像情報を生成し得る。つまり、これらのいずれかが特定されない場合は、その全てのパタンを考慮しなければ、照合装置３００は意図する照合を行うことができない。次に、上述した実施形態毎に、用紙の読み取り面および読み取り方向による画像情報の違いと、その補正方法について説明する。
【００８７】
まず、第１実施形態において、図１１に示した用紙が読み取られると、図１4に示したように部分画像領域Ｆ１〜Ｆ９に分割され、図１７に示したように角度範囲Ｒ１〜Ｒ４に分割される。ところが、読み取り面が反対で、かつ、天地方向が同じとして用紙が読み取られると、図１１に示した画像は、図２８に示したように左右が反転した画像として読み取られる。図２９は、照合装置３００が用紙の表面と裏面を読み取った場合の、それぞれの部分画像領域および角度範囲の対応関係を示す図である。したがって、照合装置３００は、照合処理において、図２９に示したような対応関係をもとに、いずれの用紙面が読み取られても意図する照合処理を行うことができるように、両方に基づいて照合処理を行えばよい。
次に、第２実施形態においては、画像情報の中心を原点とした場合、上記の４通りのいずれの方向で読み取られても原点の位置は不変である。しかし、ハフ平面における座標値（θ，ρ）は、読み取りの天地方向が同じで、読み取り面が反対の場合は（π−θ，ρ）の位置に対応する。また、読み取り面が同じで、読み取りの天地方向が反対の場合は（θ，−ρ）の位置に対応する。また、読み取り面および読み取りの天地方向が共に反対の場合は（π−θ，−ρ）の位置に対応する。すなわち、照合装置３００はこれらの対応関係をもとに補正した座標を比較して照合処理を行えばよい。
次に、第３実施形態においては、照合用重畳画像情報と、登録用重畳画像情報を９０度ずつ回転した画像情報のそれぞれとをクロススペクトルを用いて照合処理を実行すればよい。
そして、第４実施形態は、被検出体の特徴量の算出方法が同じであるから、第１実施形態と同様にして、画像領域および角度範囲の対応関係をもとに照合すればよい。
【００８８】
上述した各々の実施形態では、画像読取部２２０および３２０は用紙の一方の面を読み取って画像情報を生成していた。しかし、画像読取部が両方の面を読み取って画像情報を生成してもよい。この場合の画像読取部の構成は、図３の構成のまま、一方の面が読み取られた後、紙面が反転されて搬送されることにより、もう一方の面が読み取られるようにしてもよい。また、光源２２１およびセンサ２２２と同様の光源及びセンサが、用紙を挟んで対向する位置に設けられ、両方の面が同時に読み取られる構成でもよい。この場合、登録装置２００は、１枚のシートに対して表面・裏面の２種類の特徴量を算出して記憶する。
【００８９】
上述した各々の実施形態では、画像読取部２２０は、転写部によってトナー像が転写される前に、給紙トレイから搬送された用紙を読み取っていた。しかし、画像読取部は、スキャナのような独立した装置が用いられてもよい。つまり、ユーザが登録装置２００に登録したい用紙をセットして、読み取らせる構成であってもよい。
また、上述した第４実施形態で、画像情報が表す画像から被検出体に相当する画像のみを抽出した画像情報を生成する処理を、登録装置２００も実行する構成としてもよい。この構成によれば、例えば予め様々な模様が描かれている用紙であっても、オブジェクトを抽出することができる。
【００９０】
上述した実施形態では、照合装置３００は、画像読取部３２０によって読み取られて生成した画像情報に基づいて特徴量を算出し、照合処理を行っていた。照合装置３００は、外部装置から取得した画像情報に基づいて照合処理を行うようにしてもよい。例えば、照合装置３００が、ネットワークを介して通信を行うためのインタフェース装置である通信部を備え、外部の空間領域に設置されているスキャナと通信可能であるとする。照合装置３００は、外部のスキャナで用紙が読み取られた場合に、画像情報を取得して照合処理を実行する。この照合処理により、例えば、持ち出し禁止の印刷物が外部の空間領域に持ち出されたとしても、制御部３１０は、そのスキャナを識別することにより、その所在を特定することができるし、その被検出体の分布の特徴量から用紙ＩＤを特定し、図５に示したような属性情報も特定することができる。
また、この外部スキャナが、扉４００の近傍の外部の空間領域に設置され、当該スキャナによって読み取られた画像に基づいて、照合装置３００は照合処理を実行する。そして、照合装置３００は、図示しないが、属性情報に対応付けられた持ち込みを許可するか否かが書き込まれたフィールドを参照する。照合装置３００は、持ち込みを許可すれば扉４００を開けるよう、扉開閉部４０１に制御信号を出力する。このとき、照合装置３００は、持ち出された印刷物が返却された旨を検知し、これをファイルに書き込むようにして、印刷物を管理するようにしてもよい。もちろん、照合装置３００は、印刷物が持ち出された場合には、その旨を当該ファイルに書き込む。
【００９１】
上述した各々の実施形態では、照合装置３００の制御部３１０は、照合処理によって用紙ＩＤを特定すると、ＩＤ情報管理テーブル２４１の内容に応じて、扉４００の開閉を制御する制御信号を出力していた。ところが、制御部３１０が出力する、照合結果に関する情報はこれに限らない。例えば、照合装置３００は、図５に示した属性情報テーブルを参照し、特定した用紙ＩＤに対応するフィールドに書き込まれた内容や、印刷物が持ち出された旨を示す情報を、外部の空間領域に設置された図示せぬ情報端末に出力してもよい。また、図示せぬ画像形成装置に対して、その情報を用紙に印刷するよう指示される構成であってもよい。
【００９２】
上述した各々の実施形態では、登録装置２００が用紙の登録に係る処理を行い、照合装置３００が印刷物の照合に係る処理を行っていたが、これらは一体の装置で実現されてもよいし、共有部分を有するようにしてもよいし、部分的に外部装置を用いても実現することができる。
一台の装置（登録照合装置とする）で実現する場合、登録照合装置は、ユーザによって、用紙の登録を指示する操作が行われると、画像読取部にセットされた用紙（第１の記憶媒体）を読み取って画像情報を生成する。そして、登録照合装置は、被検出体の分布の特徴量を算出すると、これをＩＤ情報記憶部に記憶させておく。また、登録照合装置は、ユーザによって、印刷物の照合を指示する操作が行われると、画像読取部にセットされた印刷物（第２の記憶媒体）を読み取って画像情報を生成する。そして、登録照合装置は、被検出体の分布の特徴量を算出すると、ＩＤ情報記憶部から特徴量を読み出して照合し、その照合結果に関する情報を出力する。
また、照合システム１００において、照合装置３００がＩＤ情報記憶部２４０を備えるようにしてもよいし、外部の記憶装置としてもよい。また、画像読取部を共有する構成としてもよい。例えば、管理者が操作部２３０を操作することにより登録装置２００に対して用紙の登録を指示すると、登録装置２００は読み取った用紙を登録する一方で、印刷物を持ち出したいユーザによってセットされた印刷物を読み取ると、登録装置２００はこれを読み取って生成した画像情報を照合装置３００に出力する。そして、照合装置３００がこの画像情報を取得して以降の処理を行う、という構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】照合システムの全体構成を示す斜視図である。
【図２】登録装置および照合装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】画像読取部２２０の構成を説明する図である。
【図４】ＩＤ情報管理テーブルの一例を示した図である。
【図５】属性情報管理テーブルの一例を示した図である。
【図６】用紙の一例を示す図である。
【図７】用紙の一例を示す図である。
【図８】登録装置の制御部による動作を示すフローチャートである。
【図９】登録装置の制御部によるオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。
【図１０】膨張処理を説明する図である。
【図１１】オブジェクトが属する画像の一例を示した図である。
【図１２】登録装置の制御部により算出される検出値を示す図である。
【図１３】画像領域の分割方法を示す図である。
【図１４】画像領域を分割した画像の一例を示す図である。
【図１５】登録装置の制御部による特徴量算出処理を示すフローチャートである。
【図１６】重なり本数を説明する図である。
【図１７】角度範囲を説明する図である。
【図１８】オブジェクトごとに特定された画像領域、角度範囲および重なり本数を示す図である。
【図１９】登録装置の制御部により情報管理テーブルに書き込まれる被検出体の分布の特徴量を示す図である。
【図２０】照合装置の制御部による照合処理を示すフローチャートである。
【図２１】ハフ変換処理を説明する図である。
【図２２】ハフ変換処理を説明する図である。
【図２３】重畳画像情報の生成方法を模式的に表した図である。
【図２４】照合装置の制御部による照合処理を示すフローチャートである。
【図２５】照合装置の制御部が実現する機能を示す機能ブロック図である。
【図２６】各機能ブロックによる処理が行われた後の画像情報が表す画像を模式的に表した図である。
【図２７】補正部が実行する処理の内容を説明する図である。
【図２８】オブジェクトが属する画像の一例を示した図である。
【図２９】照合装置が用紙の表面と裏面を読み取った場合の、それぞれ画像領域および角度範囲の対応関係を示す図である。
【符号の説明】
【００９４】
１００…照合システム、２００…登録装置、２１０、３１０…制御部、２２０、３２０…画像読取部、２１…光源、２１１，３１１…ＣＰＵ、２１２，３１２…メモリ、２１３，３１３…インタフェース、２２…センサ、２３，２４…搬送ロール、２３０，３３０…操作部、２４０…ＩＤ情報記憶部、２４１…ＩＤ情報管理テーブル、２４２…属性情報管理テーブル、２５…信号処理回路、２５０…画像形成部，３００…照合装置、３１０１…平滑化処理部、３１０２…第１処理部、３１０３…第２処理部、３１０４…第３処理部、３１０５…減算処理部、３１０６…オブジェクト抽出処理部、３１０７…重なり判定部、３１０８…補正部、３１０９…特徴量算出部、３４０…通知部、４００…扉、４０１…扉開閉部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記被検出体の分布の特徴量を外部装置から取得し、取得した特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、
前記記憶手段は、前記算出手段によって前記部分画像領域毎に算出された前記特徴量を記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、
前記照合手段は、前記外部装置から取得した所定の部分画像領域毎の前記特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを、前記部分画像領域毎に照合する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成することにより前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から、第１の輝度よりも高い画像領域を抽出した第１の画像情報と、前記第１の輝度よりも低い第２の輝度よりも高い輝度の画像領域を抽出した第２の画像情報との差分に応じて、前記被検出体に相当する画像を抽出し、
前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報を、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報に応じて補正し、その補正後の画像情報に応じて前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報をハフ変換し、
前記ハフ変換した結果に応じた情報を、前記記録媒体における前記特徴量として算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、
第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量と、第２の記録媒体について前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合し、その照合結果に関する情報を出力する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
１または複数の被検出体を含有する第１の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第１の画像情報取得手段と、
前記第１の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第１の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、
１または複数の被検出体を含有する第２の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、
前記第２の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第２の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第２の算出手段と、
前記第２の記録媒体について前記第２の算出手段によって算出された前記特徴量と、前記第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量とを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする照合システム。
【請求項１０】
前記第１の算出手段は、
前記第１の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第１の重畳画像情報を生成することにより、前記第１の記録媒体における前記特徴量を算出し、
前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって生成された前記第１の重畳画像情報を記憶し、
前記第２の算出手段は、
前記第２の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第２の重畳画像情報を生成することにより、前記第２の記録媒体における前記特徴量を算出し、
前記照合手段は、
前記第２の算出手段によって生成された前記第２の重畳画像情報と、前記記憶手段に記憶された前記第１の重畳画像情報とのクロススペクトルを算出し、算出したクロススペクトルに応じて照合結果を求めることにより、前記第１の重畳画像情報と前記第２の重畳画像情報との前記特徴量とを照合する
ことを特徴とする請求項９に記載の照合システム。
【請求項１１】
前記第１の記録媒体に形成されている可視画像の属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段
を備え、
前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量に、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報を対応付けて記憶し、
前記出力手段は、前記照合結果と、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報とを出力する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の照合システム。
【請求項１２】
前記属性情報は、前記可視画像が形成された前記第１の記録媒体を所定の空間領域からその外部の空間領域へと持ち出し可能か否かを表す情報であり、
前記出力手段は、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能ではないことを表している場合には、前記第１の記録媒体に対応する第２の記録媒体が持ち出し可能ではない旨を表す情報を出力する
ことを特徴とする請求項１１に記載の照合システム。
【請求項１３】
ゲートと、
前記照合手段による照合結果が所定の条件を満たし、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能でないことを表している場合には、前記第２の記録媒体が前記外部の空間領域へ持ち出されようとしていることを報知するか、又は、前記外部の空間領域へと持ち出されないように前記ゲートを制御する制御手段と
を備えていることを特徴とする請求項１２に記載の照合システム。
【請求項１】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記被検出体の分布の特徴量を外部装置から取得し、取得した特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、
前記記憶手段は、前記算出手段によって前記部分画像領域毎に算出された前記特徴量を記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記記録媒体における前記特徴量を、前記記録媒体の所定の部分画像領域毎に算出し、
前記照合手段は、前記外部装置から取得した所定の部分画像領域毎の前記特徴量と、前記算出手段によって算出された前記特徴量とを、前記部分画像領域毎に照合する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた重畳画像情報を生成することにより前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から、第１の輝度よりも高い画像領域を抽出した第１の画像情報と、前記第１の輝度よりも低い第２の輝度よりも高い輝度の画像領域を抽出した第２の画像情報との差分に応じて、前記被検出体に相当する画像を抽出し、
前記算出手段は、前記抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報を、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報に応じて補正し、その補正後の画像情報に応じて前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像を表す画像情報をハフ変換し、
前記ハフ変換した結果に応じた情報を、前記記録媒体における前記特徴量として算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
１または複数の被検出体を含有する記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、
第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量と、第２の記録媒体について前記算出手段によって算出された前記特徴量とを照合し、その照合結果に関する情報を出力する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
１または複数の被検出体を含有する第１の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第１の画像情報取得手段と、
前記第１の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第１の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量を記憶する記憶手段と、
１または複数の被検出体を含有する第２の記録媒体を読み取った画像を表す画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、
前記第２の画像情報取得手段によって取得された画像情報から前記被検出体に相当する画像を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された前記被検出体に相当する画像に応じて、前記第２の記録媒体における前記被検出体の分布の特徴量を算出する第２の算出手段と、
前記第２の記録媒体について前記第２の算出手段によって算出された前記特徴量と、前記第１の記録媒体について前記記憶手段に記憶された前記特徴量とを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合結果に関する情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする照合システム。
【請求項１０】
前記第１の算出手段は、
前記第１の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第１の重畳画像情報を生成することにより、前記第１の記録媒体における前記特徴量を算出し、
前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって生成された前記第１の重畳画像情報を記憶し、
前記第２の算出手段は、
前記第２の抽出手段によって抽出された前記被検出体に相当する画像情報を複数の画像領域に分割して、それらの画像領域を重ね合わせた第２の重畳画像情報を生成することにより、前記第２の記録媒体における前記特徴量を算出し、
前記照合手段は、
前記第２の算出手段によって生成された前記第２の重畳画像情報と、前記記憶手段に記憶された前記第１の重畳画像情報とのクロススペクトルを算出し、算出したクロススペクトルに応じて照合結果を求めることにより、前記第１の重畳画像情報と前記第２の重畳画像情報との前記特徴量とを照合する
ことを特徴とする請求項９に記載の照合システム。
【請求項１１】
前記第１の記録媒体に形成されている可視画像の属性を表す属性情報を取得する属性情報取得手段
を備え、
前記記憶手段は、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴量に、前記属性情報取得手段によって取得された属性情報を対応付けて記憶し、
前記出力手段は、前記照合結果と、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報とを出力する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の照合システム。
【請求項１２】
前記属性情報は、前記可視画像が形成された前記第１の記録媒体を所定の空間領域からその外部の空間領域へと持ち出し可能か否かを表す情報であり、
前記出力手段は、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能ではないことを表している場合には、前記第１の記録媒体に対応する第２の記録媒体が持ち出し可能ではない旨を表す情報を出力する
ことを特徴とする請求項１１に記載の照合システム。
【請求項１３】
ゲートと、
前記照合手段による照合結果が所定の条件を満たし、前記記憶手段によって前記特徴量に対応付けられて記憶されている前記属性情報が持ち出し可能でないことを表している場合には、前記第２の記録媒体が前記外部の空間領域へ持ち出されようとしていることを報知するか、又は、前記外部の空間領域へと持ち出されないように前記ゲートを制御する制御手段と
を備えていることを特徴とする請求項１２に記載の照合システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【公開番号】特開２００９−９３２８０（Ｐ２００９−９３２８０Ａ）
【公開日】平成２１年４月３０日（２００９．４．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２６１１３６（Ｐ２００７−２６１１３６）
【出願日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年４月３０日（２００９．４．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
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