画像処理装置及び方法
【課題】マッチング精度やセキュリティを考慮した位置の紙指紋を登録することが可能な画像処理装置及び方法を提供する。
【解決手段】画像形成装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、紙指紋情報取得ステップにおいて取得した紙指紋情報が、紙に対する紙指紋として適しているかどうかを判定する紙指紋登録判定ステップと、紙指紋登録判定ステップにおいて検知した紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップとを実行する。
【解決手段】画像形成装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、紙指紋情報取得ステップにおいて取得した紙指紋情報が、紙に対する紙指紋として適しているかどうかを判定する紙指紋登録判定ステップと、紙指紋登録判定ステップにおいて検知した紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップとを実行する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び方法に関する。より詳細には、紙の繊維の情報、所謂紙指紋（以下では、紙指紋のことを紙紋とも称する）情報を取り扱うことができる画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタル複合機を用いて文書の偽造コピーの追跡調査を目的に、画像データに機種番号などの補助データを埋め込む処理が存在する。また、その補助データ埋め込み処理において、第三者が印刷された画像から補助データを容易に発見して、解読することを防ぐために、埋め込み処理時に発見しにくい場所に埋め込む技術が存在する（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、書類の原本性保証を目的に、画像データ上のイメージ情報に含まれる再現不能な乱れ部の特徴を抽出し、その抽出したデータと読み取り時に抽出した乱れ部の特徴とを比較する。そして、その比較結果に基づいて読み取り原稿が原本であるかどうかの判定を行う技術が存在する（たとえば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、紙の繊維情報を読み取る技術として、用紙に付加されたマークを基準として繊維情報を読み取り、この繊維情報を所定のパターンに変換して印字する技術がある（たとえば、特許文献３参照）。
【０００５】
さらに、紙に埋め込む付加データの面積を変化する技術として、画像の近傍の平均濃度値に応じて面積を大きくし、さらに付加データの値により形状パターンを変え、そしてこのパターンを画像に埋め込む技術が存在する（たとえば、特許文献４参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２１４８３１号公報
【特許文献２】特開２００４−１５３４０５号公報
【特許文献３】特開２００４−１１２６４４号公報
【特許文献４】特開２００１−１２７９８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、この特許文献１開示の技術は、偽造コピーの追跡調査のための補助データを用紙の画像部に埋め込み、発見しにくくするものである。この技術の場合、偽造を行いにくくする効果はあるが、切り貼りなどを行い画像部に埋め込まれた補助データを隠してしまうと、偽造が可能になってしまう課題があった。
【０００８】
また、特許文献２開示の技術は、画像データ上の再現不能な乱れ部特徴を用いて原本性保証を行う技術である。この技術の場合、乱れ部とは用紙に載せるトナーの飛び散りや、線エッジのシャギー部などを指しており、用紙に対して描画（付加）した情報を元に原本性を保証するものである。したがって、印字時に期待する乱れ部が生成されていない場合などは、原本性保証が行えなくなってしまう課題があった。
【０００９】
また、特許文献３開示の技術は、用紙に付加されたマークを基準にして読み取り領域を決める技術であるが、この領域が紙指紋領域として適切な領域であるかどうか考慮していない。そのため、べた黒のような紙指紋を正確に読み取れない領域を読み取り領域とし決めてしまうという課題があった。
【００１０】
また、特許文献４開示の技術は、所定の領域の平均濃度を求めて付加データを埋め込む面積を決める技術であるが、面積を変化した後の照合率は考慮していない。そのため、所定の領域の付近にべた黒のような照合率の悪い領域が広がっている場合、平均濃度に応じて面積を変化しても紙指紋を正確に読み取れない領域に付加データを埋め込んでしまうという課題があった。
【００１１】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、マッチング精度やセキュリティを考慮した位置の紙指紋を登録することが可能な画像処理装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備えた、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置であって、前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含むことを特徴とする。
【００１３】
また上記目的を達成するために、本発明の画像形成方法は、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能なシステムの画像形成方法であって、紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得された紙の固定領域の紙指紋情報を紙指紋情報照合手段によって読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合ステップとを備え、前記紙指紋情報取得ステップは、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を画像領域検出手段によって検出する画像領域検出ステップを含むことを特徴とする。
【００１４】
また上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、前記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置の画像形成方法は、紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、前記紙指紋情報取得ステップにおいて紙指紋情報を取得する領域を領域判定手段によって判定する領域判定ステップと、前記領域判定ステップにおいて判定された領域の紙指紋を紙指紋登録手段によって紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１６】
以上の構成により、（１）認識精度の高い領域の紙指紋を登録することが可能となる。また、（２）必要な情報が存在する部分の紙指紋を登録することが可能となる（そこを覆い隠された場合、必要な情報も読み取れない）。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、紙本来の特性である紙指紋を用いて原本性保証・複製防止を行う際に、ユーザによるセキュリティに対する妨害を防ぐことが可能になる効果を奏する。また、印字の多い紙（非画像領域の少ない紙）においても、照合率の高い紙指紋領域を見つけられるため、より多くの紙において紙指紋を設定・登録することが可能となる効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明を適用できる実施形態を詳細に説明する。尚、本明細書で参照される各図面において同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。
【００１９】
［実施形態１］
＜印刷システム（図１）＞
実施形態１について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施形態に係る印刷システムの構成を示すブロック図である。このシステムではホストコンピュータ４０及び３台の画像形成装置（１０，２０，３０）がＬＡＮ５０に接続されているが、本実施例における印刷システムにおいては、これらの接続数に限られることはない。また、本実施形態では接続方法としてＬＡＮを適用しているが、これに限られることはない。例えば、ＷＡＮ（公衆回線）などの任意のネットワーク、ＵＳＢなどのシリアル伝送方式、セントロニクスやＳＣＳＩなどのパラレル伝送方式なども適用可能である。
【００２０】
ホストコンピュータ（以下、ＰＣと称する）４０はパーソナルコンピュータの機能を有している。このＰＣ４０はＬＡＮ５０やＷＡＮを介してＦＴＰやＳＭＢプロトコルを用いファイルを送受信したり電子メールを送受信したりすることができる。またＰＣ４０から画像形成装置１０、２０、３０に対して、プリンタドライバを介した印字命令を行うことが可能となっている。
【００２１】
画像形成装置１０と２０は同じ構成を有する装置である。画像形成装置３０はプリント機能のみの画像形成装置であり、画像形成装置１０や２０が有するスキャナ部を有していない。以下では、説明の簡単のために、画像形成装置１０、２０のうちの画像形成装置１０に注目して、その構成を詳細に説明する。
【００２２】
画像形成装置１０は、画像入力デバイスであるスキャナ部１３、画像出力デバイスであるプリンタ部１４、コントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）１１、ユーザインターフェース（ＵＩ）である操作部１２から構成される。コントローラ１１は、画像形成装置１０全体の動作制御を司る。
【００２３】
＜画像形成装置１０（図２）＞
画像形成装置１０の外観を図２に示す。スキャナ部１３は、複数のＣＣＤを有している。この各ＣＣＤの感度が夫々異なっていると、たとえ原稿上の各画素の濃度が同じであったとしても、各画素が夫々違う濃度であると認識されてしまう。そのため、スキャナ部では、最初に白板（一様に白い板）を露光走査し、露光走査して得られた反射光の量を電気信号に変換してコントローラ１１に出力している。なお、後述するように、コントローラ１１内のシェーディング補正部５００は、各ＣＣＤから得られた電気信号を元に、各ＣＣＤの感度の違いを認識している。そして、この認識された感度の違いを利用して、原稿上の画像をスキャンして得られた電気信号の値を補正している。さらに、シェーディング補正部５００は、後述するコントローラ１１内のＣＰＵ３０１からゲイン調整の情報を受取ると、当該情報に応じたゲイン調整を行う。ゲイン調整は、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を、どのように０〜２５５の輝度信号値に割り付けるかを調整するために用いられる。このゲイン調整により、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を高い輝度信号値に変換したり、低い輝度信号値に変換したりすることができるようになっている。続いて、この原稿上の画像をスキャンする構成について説明する。
【００２４】
スキャナ部は、原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をＣＣＤに入力することで画像の情報を電気信号に変換する。さらに電気信号をＲ，Ｇ，Ｂ各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとしてコントローラ１１に対して出力する。
【００２５】
なお、原稿は原稿フィーダ２０１のトレイ２０２にセットされる。ユーザが操作部１２から読み取り開始を指示すると、コントローラ１１からスキャナ部１３に原稿読み取り指示が与えられる。スキャナ部１３は、この指示を受けると原稿フィーダ２０１のトレイ２０２から原稿を１枚ずつフィードして、原稿の読み取り動作を行う。なお、原稿の読み取り方法は原稿フィーダ２０１による自動送り方式ではなく、原稿を不図示のガラス面上に載置し露光部を移動させることで原稿の走査を行う方法であってもよい。
【００２６】
プリンタ部１４は、コントローラ１１から受取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。なお、本実施形態において画像形成方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式となっているが、本発明はこれに限られることはない。例えば、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に印字するインクジェット方式などでも適用可能である。また、プリンタ部１４には、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きを選択可能とする複数の用紙カセット２０３、２０４、２０５が設けられている。排紙トレイ２０６には印字後の用紙が排出される。
【００２７】
＜コントローラ１１の詳細説明（図３）＞
図３は、画像形成装置１０のコントローラ１１の構成をより詳細に説明するためのブロック図である。
【００２８】
コントローラ１１はスキャナ部１３やプリンタ部１４と電気的に接続されており、一方ではＬＡＮ５０やＷＡＮ３３１を介してＰＣ４０や外部の装置などと接続されている。これにより画像データやデバイス情報の入出力が可能となっている。
【００２９】
ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３に記憶された制御プログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御すると共に、コントローラ内部で行われる各種処理についても統括的に制御する。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するためのシステムワークメモリであり、かつ画像データを一時記憶するためのメモリでもある。このＲＡＭ３０２は、記憶した内容を電源ｏｆｆ後も保持しておくＳＲＡＭ及び電源ｏｆｆ後には記憶した内容が消去されてしまうＤＲＡＭにより構成されている。ＲＯＭ３０３には装置のブートプログラムなどが格納されている。ＨＤＤ３０４はハードディスクドライブであり、システムソフトウェアや画像データを格納することが可能となっている。
【００３０】
操作部Ｉ／Ｆ３０５は、システムバス３１０と操作部１２とを接続するためのインターフェース部である。この操作部Ｉ／Ｆ３０５は、操作部１２に表示するための画像データをシステムバス３１０から受取り操作部１２に出力すると共に、操作部１２から入力された情報をシステムバス３１０へと出力する。
【００３１】
ＮｅｔｗｏｒｋＩ／Ｆ３０６はＬＡＮ５０及びシステムバス３１０に接続し、情報の入出力を行う。Ｍｏｄｅｍ３０７はＷＡＮ３３１及びシステムバス３１０に接続しており、情報の入出力を行う。２値画像回転部３０８は送信前の画像データの方向を変換する。２値画像圧縮・伸張部３０９は、送信前の画像データの解像度を所定の解像度や相手能力に合わせた解像度に変換する。なお圧縮及び伸張にあたってはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨなどの方式が用いられる。画像バス３３０は画像データをやり取りするための伝送路であり、ＰＣＩバス又はＩＥＥＥ１３９４で構成されている。
【００３２】
スキャナ画像処理部３１２は、スキャナ部１３からスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受取った画像データに対して、補正、加工、及び編集を行う。なお、スキャナ画像処理部３１２は、受取った画像データがカラー原稿か白黒原稿か、文字原稿か写真原稿かなどを判定する。そして、その判定結果を画像データに付随させる。こうした付随情報を属性データと称する。このスキャナ画像処理部３１２で行われる処理の詳細については後述する。
【００３３】
圧縮部３１３は画像データを受取り、この画像データを３２画素ｘ３２画素のブロック単位に分割する。なお、この３２×３２画素の画像データをタイルデータと称する。図４は、このタイルデータを概念的に表している。原稿（読み取り前の紙媒体）において、このタイルデータに対応する領域をタイル画像と称する。なおタイルデータには、その３２×３２画素のブロックにおける平均輝度情報やタイル画像の原稿上の座標位置がヘッダ情報として付加されている。さらに圧縮部３１３は、複数のタイルデータからなる画像データを圧縮する。伸張部３１６は、複数のタイルデータからなる画像データを伸張した後にラスタ展開してプリンタ画像処理部３１５に送る。
【００３４】
プリンタ画像処理部３１５は、伸張部３１６から送られた画像データを受取り、この画像データに付随させられている属性データを参照しながら画像データに画像処理を施す。画像処理後の画像データは、プリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１４に出力される。このプリンタ画像処理部３１５で行われる処理の詳細については後述する。
【００３５】
画像変換部３１７は、画像データに対して所定の変換処理を施す。この処理部は以下に示すような処理部により構成される。
【００３６】
伸張部３１８は受取った画像データを伸張する。圧縮部３１９は受取った画像データを圧縮する。回転部３２０は受取った画像データを回転する。変倍部３２１は受取った画像データに対し解像度変換処理（例えば６００ｄｐｉから２００ｄｐｉ）を行う。色空間変換部３２２は受取った画像データの色空間を変換する。この色空間変換部３２２は、マトリクス又はテーブルを用いて公知の下地飛ばし処理を行ったり、公知のＬＯＧ変換処理（ＲＧＢ→ＣＭＹ）を行ったり、公知の出力色補正処理（ＣＭＹ→ＣＭＹＫ）を行ったりすることができる。２値多値変換部３２３は受取った２階調の画像データを２５６階調の画像データに変換する。逆に多値２値変換部３２４は受取った２５６階調の画像データを誤差拡散処理などの手法により２階調の画像データに変換する。
【００３７】
合成部３２７は受取った２つの画像データを合成し１枚の画像データを生成する。なお、２つの画像データを合成する際には、合成対象の画素同士が持つ輝度値の平均値を合成輝度値とする方法や、輝度レベルで明るい方の画素の輝度値を合成後の画素の輝度値とする方法が適用される。また、暗い方を合成後の画素とする方法の利用も可能である。さらに合成対象の画素同士の論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算などで合成後の輝度値を決定する方法なども適用可能である。これらの合成方法はいずれも周知の手法である。間引き部３２６は受取った画像データの画素を間引くことで解像度変換を行い、１／２，１／４，１／８などの画像データを生成する。移動部３２５は受取った画像データに余白部分をつけたり余白部分を削除したりする。
【００３８】
ＲＩＰ３２８は、ＰＣ４０などから送信されたＰＤＬコードデータを元に生成された中間データを受取り、ビットマップデータ（多値）を生成する。
【００３９】
＜スキャナ画像処理部３１２の詳細説明（図５）＞
図５にスキャナ画像処理部３１２の内部構成を示す。スキャナ画像処理部３１２はＲＧＢ各８ｂｉｔの輝度信号からなる画像データを受取る。シェーディング補正部５００は、この輝度信号に対してシェーディング補正する。シェーディング補正とは、上述したように、ＣＣＤの感度のばらつきによって原稿の明るさが誤認識されてしまうことを防止するための処理である。さらに、上述したように、このシェーディング補正部５００は、ＣＰＵ３０１からの指示によりゲイン調整を行うことができるようになっている。続いて、この輝度信号は、マスキング処理部５０１によりＣＣＤのフィルタ色に依存しない標準的な輝度信号に変換される。
【００４０】
フィルタ処理部５０２は、受取った画像データの空間周波数を任意に補正する。この処理部は、受取った画像データに対して、例えば７×７のマトリクスを用いた演算処理を行う。ところで、複写機や複合機では、図７における７０４タブの押し下げによりコピーモードとして文字モードや写真モードや文字／写真モードを選択することができる。ここでユーザにより文字モードが選択された場合には、フィルタ処理部５０２は文字用のフィルタを画像データ全体にかける。また、写真モードが選択された場合には、写真用のフィルタを画像データ全体にかける。また、文字／写真モードが選択された場合には、後述の文字写真判定信号（属性データの一部）に応じて画素ごとに適応的にフィルタを切り替える。つまり、画素ごとに写真用のフィルタをかけるか文字用のフィルタをかけるかが決定される。なお、写真用のフィルタには高周波成分のみ平滑化が行われるような係数が設定されている。これは、画像のざらつきを目立たせないためである。また、文字用のフィルタには強めのエッジ強調を行うような係数が設定されている。これは、文字のシャープさを出すためである。
【００４１】
ヒストグラム生成部５０３は、受取った画像データを構成する各画素の輝度データをサンプリングする。より詳細に説明すると、主走査方向、副走査方向にそれぞれ指定した開始点から終了点で囲まれた矩形領域内の輝度データを、主走査方向、副走査方向に一定のピッチでサンプリングする。そして、サンプリング結果を元にヒストグラムデータを生成する。生成されたヒストグラムデータは、下地飛ばし処理を行う際に下地レベルを推測するために用いられる。入力側ガンマ補正部５０４は、テーブル等を利用して非線形特性を持つ輝度データに変換する。
【００４２】
カラーモノクロ判定部５０５は、受取った画像データを構成する各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、その判定結果をカラーモノクロ判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４３】
文字写真判定部５０６は、画像データを構成する各画素が文字を構成する画素なのか、網点を構成する画素なのか、網点中の文字を構成する画素なのか、ベタ画像を構成する画素なのかを各画素の画素値と各画素の周辺画素の画素値とに基づいて判定する。なお、どれにもあてはまらない画素は、白領域を構成している画素である。そして、その判定結果を文字写真判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４４】
紙指紋情報取得部５０７は、シェーディング補正部５００から入力されたＲＧＢの画像データのうち所定の領域の画像データを取得する。
【００４５】
図８は、この紙指紋情報取得部５０７が行う紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。
【００４６】
ステップ８０１では紙指紋情報取得部５０７において抽出された画像データをグレイスケールの画像データに変換する。ステップ８０２では、ステップ８０１においてグレイスケールの画像データへ変換された画像において、印刷や手書きの文字といった誤判定の要因となりうるものを取り除いて照合を行うためのマスクデータを作成する。マスクデータは“０”又は“１”の２値データである。グレイスケールの画像データにおいて、輝度信号値が第１の閾値（つまり、明るい）以上である画素については、マスクデータの値を“１”に設定する。また、輝度信号値が第１の閾値未満である画素についてはマスクデータの値を“０”に設定する。以上の処理を、グレイスケールの画像データに含まれる各画素に対して行う。ステップ８０３では、ステップ８０１においてグレイスケールに変換された画像データ及び、ステップ８０２において作成されたマスクデータの２つのデータを紙指紋情報として取得する。
【００４７】
紙指紋情報取得部５０７は、上記所定領域の紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。これらの処理は紙指紋情報取得処理の基本フローである。
【００４８】
図１０は、前述した紙指紋情報取得処理において、取得領域を検出する処理を加えたフローチャートである。ステップ１００１では、紙指紋情報取得部５０７にて抽出された画像データに対して、紙指紋を取得する領域を検出する画像領域検出手段である。詳細な処理については後述する。その次のステップ８０１からは前述したとおりである。
【００４９】
図２４は、前述した紙指紋取得処理において、紙指紋情報に画像データを含める処理を加えたフローチャートである。ステップ１００１については、前述したとおりである。ステップ８０１、８０２についても前述したとおりである。ステップ２４０１では、ステップ１００１で取得した画像データと、ステップ８０１で生成したグレイスケール画像データと、ステップ８０２で作成したマスクデータを紙指紋データとして取得する。紙指紋情報取得部５０７は、上記紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。図２４のフローチャートで示した処理を行い、画像データを紙指紋情報に加えた場合、紙指紋照合処理においても、画像データ照合を加えた処理を行う。
【００５０】
図１１は、ステップ１００１の処理を詳細に示したフローチャートである。ステップ１１０１では、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナI/F３１１を介して受信する。ステップ１１０２では、前ステップにて受信した画像データに対して、図５の文字写真判定部５０６がビット（画素）単位で文字・写真などの画像領域なのか、非画像領域なのかを判定する。判定結果は1ビット信号で表され、画像データに対する判定結果は、画像・非画像情報領域情報として登録し、不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【００５１】
たとえば、図１２（ａ）、１２（ｂ）で示しているような画像データ１２０１に対してビット（画素）単位１２０２で文字・写真領域を判定していく。もし検査しているビット（画素）が文字・写真と判定された場合は、そのビット（画素）を画像領域（０／１信号で言うと１）として登録する（１２０３）。ステップ１１０３では、前ステップで画像データの文字・写真判定を行った結果、画像データ全体に画像データが見つかったかどうかを判定する。もし、画像データ全体が非画像データと判定された場合は、任意の位置にて紙指紋領域を確定させて、ステップ８０１へ進む。画像データ内に画像領域があると判定された場合は、次のステップ１１０４へ進む。ステップ１１０４では、前ステップ１１０２で処理した画像データの画像・非画像領域判定情報を取得して、その情報に対して紙指紋を取得する所定のエリアサイズにて、エッジ判定を行う。エッジ判定は、前記画像・非画像領域判定情報に対して、所定のエリアサイズＭ×Ｎのビット値を加算して、そのエリア全体にどのくらい画像領域が含まれているのかを判定する。
【００５２】
たとえば、図１３（ａ）、１３（ｂ）、１３（ｃ）で示しているような画像・非画像領域判定情報１３０１において、所定エリア１３０３（３×３の太枠）でエッジ判定を行うとする。１３０２（網点）は画像領域を示すものとする。図１３（ａ）の所定エリア１３０３の場合、非画像エリア（０信号）のみを包含しているので、判定結果は０となる。図１３（ｂ）の所定エリア１３０４の場合、画像エリア（１信号）のみを包含しているので、判定結果は９となる。図１３（ｃ）の所定エリア１３０５の場合、画像・非画像エリア混載であり、判定結果は４となる。このように、エッジ判定の結果が０以上、Ｍ×Ｎ未満であれば、画像領域を一部包含する領域ということになる。ただし、紙指紋においては取得領域内に多くの画像領域を包含すると、照合時の照合率が低下するため望ましくない。したがって、仮にＭ×Ｎを１６×１６としたとすると、判定結果が０〜５０であれば『ほぼ非画像領域』、５１〜１５０であれば『紙指紋所望領域』、１５１〜２５６であれば『ほぼ画像領域』と定義しておく。そして、『紙指紋所望領域』が検出された時点で取得領域を決定することが望ましい。Ｓ１１０５では、前ステップ１１０４にて紙指紋領域が検出されたかどうかを判定する。もし、所望の紙指紋領域が検出できなかった場合は、ステップ１１０８へ進む。紙指紋領域が検出できた場合は、ステップ１１０６へ進む。
【００５３】
ステップ１１０６では、前ステップ１１０４で検出された領域を紙指紋領域として決定し、領域情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１１０７では、前ステップ１１０６で決定した領域情報に対応する、画像データをステップ１１０１で取得した画像データから抽出して取得する。取得した画像データは、不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１１０８では、紙指紋の取得に失敗したことをユーザに知らせるためにエラーを操作部Ｉ／Ｆ３０５を通して操作部１２へ通知する。エラーを受信した操作部は図２２で示すようなエラーメッセージを表示させる。２２０１はエラーメッセージ外観、２２０２はＯＫボタンを示す。
【００５４】
復号部５０８は、マスキング処理部５０１から出力された画像データ内に符号画像データが存在する場合には、その存在を検知する。そして、検知された符号画像データを復号化して情報を取出す。
【００５５】
＜プリンタ画像処理部３１５の詳細説明（図６）＞
図６にプリンタ画像処理３１５においてなされる処理の流れを示す。
【００５６】
下地飛ばし処理部６０１は、スキャナ画像処理部３１２で生成されたヒストグラムを用いて画像データの下地色を飛ばす（除去する）。モノクロ生成部６０２はカラーデータをモノクロデータに変換する。Ｌｏｇ変換部６０３は輝度濃度変換を行う。このＬｏｇ変換部６０３は、例えば、ＲＧＢ入力された画像データを、ＣＭＹの画像データに変換する。出力色補正部６０４は出力色補正を行う。例えばＣＭＹ入力された画像データを、テーブルやマトリックスを用いてＣＭＹＫの画像データに変換する。出力側ガンマ補正部６０５は、この出力側ガンマ補正部６０５に入力される信号値と、複写出力後の反射濃度値とが比例するように補正を行う。符合画像合成部６０７は、出力側ガンマ補正部６０５で補正された（原稿）画像データと、後述する＜紙指紋情報符号化処理＞で生成された符合画像データとを合成する。中間調補正部６０６は、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。例えば、受取った高階調の画像データに対し２値化や３２値化などを行う。
【００５７】
なお、スキャナ画像処理部３１２やプリンタ画像処理部３１５における各処理部では、受取った画像データに各処理を施さずに出力させることも可能となっている。このような、ある処理部において処理を施さずにデータを通過させることを、以下では「処理部をスルーさせる」と表現することにする。
【００５８】
＜紙指紋情報符号化処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた所定領域の紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報の符号化処理を行って符号画像データを生成すべく制御することが可能となっている。
【００５９】
なお、本明細書では、符号画像とは、二次元コード画像やバーコード画像といった画像のことを示す。
【００６０】
さらに、ＣＰＵ３０１は、生成された符号画像データを不図示のデータバスを用いて、プリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部６０７に送信すべく制御することが可能となっている。
【００６１】
なお、上記制御（符号画像の生成制御、送信制御）は、ＲＡＭ３０２内に格納されたプログラムを実行することによって行われる。
【００６２】
＜紙指紋情報照合処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報と他の紙指紋情報とを照合すべく制御することが可能となっている。なお、他の紙指紋情報とは、符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やサーバに登録されている紙指紋情報のことを意味する。
【００６３】
図９は、この紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップは、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。
【００６４】
ステップ９０１では、符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やサーバに登録されている紙指紋情報をＲＡＭ３０２から取出す。
【００６５】
ステップ９０２では、紙指紋情報取得部５０７から送られてきた紙指紋情報と、ステップ９０１において取出された紙指紋情報との照合をするために、式（Ｉ）を用いて２つの紙指紋情報のマッチング度合いを算出する。一方の紙指紋情報はもう一方の紙指紋情報をずらしたものであると仮定する。式（Ｉ）に示した関数において、１画素ごとにずらし、式（Ｉ）の関数により求まる値が最小になるところ、つまり２つの紙指紋情報の差が最も小さくなるところで、２つの紙指紋情報の誤差イメージ（Ｅ）を求める。
【００６６】
【数１】
【００６７】
式（１）においてα１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。α２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。
【００６８】
具体的な方法を図２５，３５、３６、３７を用いて説明する。図２５は、それぞれ登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報のイメージ図を表す。それぞれ、横ｎ画素、縦ｍ画素から構成されているものとする。
【００６９】
式（１）に示した関数において、ｉ，ｊをそれぞれ−ｎ＋１〜ｎ−１、−ｍ＋１〜ｍ−１の範囲でそれぞれ１画素毎にずらし、登録されていた紙指紋情報と今回得られたばかりの紙指紋情報の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）を（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個求める。即ち、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００７０】
図３５（ａ）は、登録されている紙指紋情報の左上１画素に対して、今回得られた紙指紋情報の右下１画素だけ重なっているイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）とする。図３５（ｂ）は、図３５（ａ）よりも今回得られた紙指紋情報を右に１画素分だけ移動したイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋２，−ｍ＋１）とする。同様に今回得られたばかりの紙指紋情報を移動させながら演算を行う。図３５（ｃ）では、今回得られたばかりの紙指紋情報を、登録されていた紙指紋情報と重なるところまで移動させており、これによりＥ（０，−（ｍ−１））が求まる。さらに、図３５（ｄ）では、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動して、Ｅ（ｎ−１，−ｍ＋１）を求める。このように、横方向にずらすと、Ｅ（ｉ，ｊ）のうちのｉが１ずつ加算される。
【００７１】
同様に図３６（ａ）では、図３５（ａ）よりも、縦方向である下に１画素だけ今回得られた紙指紋情報を移動して、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７２】
さらに図３６（ｂ）は、図３６（ａ）に対して、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動してＥ（ｎ−１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７３】
図３７（ａ）は、登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が，同じ位置の場合を表し、このときのＥ（ｉ，ｊ）の値をＥ（０，０）とする。
【００７４】
同様に、それぞれの紙指紋情報が少なくとも１画素以上重なるように画像をずらしながら演算を行う。最後に図３７（ｂ）のように、Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００７５】
このようにして、（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）の集合を求める。
【００７６】
ここで、この式（１）の意味を考えるために、ｉ＝０，ｊ＝０であり、かつ、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合を考えてみることにする。つまり、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合のＥ（０，０）を求めることにする。
【００７７】
なお、ｉ＝０，ｊ＝０とは、図３７（ａ）のように、登録されていた紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が同じ位置であることを示す。
【００７８】
ここで、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、登録されていた紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、登録されていた紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００７９】
また、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、今回取得した紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、今取得されたばかりの紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００８０】
このように、α１（ｘ，ｙ）＝１とα２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１とが全ての画素において成り立つ時、（１）式は、
【００８１】
【数２】
【００８２】
と表されることになる。
【００８３】
この｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ，ｙ）｝２は、登録されていた紙指紋情報中のグレイスケール画像データと、今取出されたばかりの紙指紋情報中のグレイスケール画像データとの差の二乗値を示す。従って、この（１）式は、二つの紙指紋情報同士の各画素における差の二乗を合計したものになる。つまり、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほど、このＥ（０，０）は、小さな値を取ることになる。
【００８４】
以上説明したのは、Ｅ（０，０）の求め方であるが、同じようにして他のＥ（ｉ，ｊ）を求めていく。ちなみに、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほどＥ（ｉ，ｊ）が小さな値を取ることから、
Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは、互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００８５】
＜αの意義＞
式（１）の分子は、｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２に対してα１とα２とがかけられた結果を意味する（正確には、さらにΣ記号により合計値が求められている）。このα１とα２は、濃い色の画素は０、薄い色の画素は１を示す。
【００８６】
従って、α１とα２とのうちどちらか一方（又は両方）が０の場合には、α１α２｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２は０になることになる。
【００８７】
即ち、どちらか一方（または両方）の紙指紋情報において対象とする画素が濃い色であった場合には、その画素における濃度差は考慮しないことを示している。これは、ゴミや色材がのってしまった画素を無視するためである。
【００８８】
この処理により、Σ記号により合計する数が増減するため、総数Σα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）で割ることで正規化を行う。なお、式（Ｉ）の分母にあるΣα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）が０になる誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）は、後述の誤差値の集合（Ｅ（−（ｎ−１），−（ｍ−１））〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１））には含めないものとする。
【００８９】
＜マッチング度合いの決定方法＞
上述したように、Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００９０】
続いて、二つの紙指紋情報がどれだけ似ているのかを示す値（この値を、マッチング度合いと称する）を、そのＥ（ｋ，ｌ）及び他のＥ（ｉ，ｊ）を使って求める。
【００９１】
まず、（１）の関数により求まった誤差値の集合（例えば、Ｅ（０，０）＝１０※，Ｅ（０，１）＝５０，Ｅ（１，０）＝５０，Ｅ（１，１）＝５０）から平均値（４０）を求める。・・・（Ａ）
なお、※は、値とは関係がない。注目して頂くために記載しただけである。注目して頂きたかった理由は後述する。
【００９２】
次に、平均値（４０）から各誤差値（１０※，５０，５０，５０）を引いて、新たな集合（３０※，−１０，−１０，−１０）を求める。・・・・（Ｂ）
そして、この新たな集合から標準偏差（３０×３０＋１０×１０＋１０×１０＋１０×１０＝１２００，１２００／４＝３００，√３００＝１０√３＝約１７）を求める。そして、上記新たな集合を１７で割り、商を求める（１※，−１，−１，−１）。・・・・（Ｃ）
そして、求められた値のうちの最大値をマッチング度合い（１※）とする。なお、この１※という値は、Ｅ（０，０）＝１０※という値と対応した値である。Ｅ（０，０）というのは、今回の場合、Ｅ（０，０）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝を満たす値である。
【００９３】
＜マッチング度合いの決定方法の概念的な説明＞
上記マッチング度合いの決定方法を行う処理は、結局、複数の誤差値集合の中で最も小さな誤差値が、平均的な誤差値とどれだけ離れているかを計算する（Ａ及びＢ）。
【００９４】
そして、その離れ具合を標準偏差で割ることでマッチング度合いを求める（Ｃ）。
【００９５】
最後にマッチング度合いを閾値と比較することで、照合結果を得る（Ｄ）。
【００９６】
なお、標準偏差は、「各誤差値と平均値との差」の平均的な値を意味する。言い換えると、標準偏差は、集合の中で大体どれくらいのばらつきが全体的に生じているかを示す値である。
【００９７】
このような全体的なばらつき値で上記離れ具合を割ることで、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中でどれだけ小さいか（突出して小さいか、ちょっと小さいか）がわかることになる。
【００９８】
そして、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合に有効と判断し、それ以外の場合に無効と判断する（Ｄ）。
【００９９】
＜ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合のみ有効と判断する理由＞
ここで、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが、同じ紙から取得されたと仮定する。
【０１００】
すると、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致する場所（ずれ位置）があるはずである。この時、このずれ位置では、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致するため、Ｅ（ｉ，ｊ）は非常に小さくなるはずである。
【０１０１】
一方、このずれ位置から少しでもずらすと、登録されていた紙指紋情報と今取得されたばかりの紙指紋情報には何ら関連性がなくなる。従って、Ｅ（ｉ，ｊ）は通常の大きな値になるはずである。
【０１０２】
そのため、「二つの紙指紋情報が同じ紙から取得された」という条件は、「最も小さなＥ（ｉ，ｊ）が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で突出して小さい」という条件と一致する。
【０１０３】
再び＜紙指紋情報照合処理＞について説明する。
【０１０４】
ステップ９０３では、ステップ９０２において求められた２つの紙指紋情報のマッチング度合いと所定の閾値との比較を行って、「有効」「無効」を決定する。なお、マッチング度合いのことを類似度と称することもある。また、マッチング度合いと所定の閾値との比較結果のことを、照合結果と称することもある。
【０１０５】
コントローラ１１の説明は以上である。
【０１０６】
＜操作画面の説明＞
図７は画像形成装置１０における初期画面である。領域７０１は、画像形成装置１０がコピーできる状態にあるか否かを示し、かつ設定したコピー部数を示す。原稿選択タブ７０４は原稿のタイプを選択するためのタブであり、このタブが押し下げられると文字、写真、文字／写真モードの３種類の選択メニューをポップアップ表示される。フィニッシングタブ７０６は各種フィニッシングに関わる設定を行うためのタブである。両面設定タブ７０７は両面読込み及び両面印刷に関する設定を行うためのタブである。読み取りモードタブ７０２は原稿の読み取りモードを選択するためのタブである。このタブが押し下げられるとカラー／ブラック／自動（ＡＣＳ）の３種類の選択メニューがポップアップ表示される。なお、カラーが選択された場合にはカラーコピーが、ブラックが選択された場合にはモノクロコピーが行われる。また、ＡＣＳが選択された場合には、上述したモノクロカラー判定信号によりコピーモードが決定される。
【０１０７】
領域７０８は、紙指紋情報登録処理を選択するためのタブである。紙指紋情報登録処理については、後述する。領域７０９は、紙指紋情報照合処理を選択するためのタブである。この紙指紋情報照合処理については、後述する。
【０１０８】
領域７１０は、紙指紋情報登録処理においてセキュリティレベルを設定するためのタブである。セキュリティレベル設定処理については後述する。領域７１１は、紙指紋情報登録処理において、照合率を設定するためのタブである。照合率設定処理については後述する。
【０１０９】
図１４はセキュリティ設定処理を示しているフローチャートである。ステップ１４０１では、前述した領域７１０のタブが選択された情報を受信して、セキュリティ設定画面を表示する。セキュリティ設定画面の一例を図１５に示す。１５０１はセキュリティ設定画面の外観を示している。１５０２はセキュリティレベルを『高い』に設定するためのタブである。１５０３はセキュリティレベルを『普通』に設定するためのタブである。ステップ１４０２では、前述したセキュリティ設定画面で設定されたセキュリティレベルを取得する。ステップ１４０３では、前ステップで取得したセキュリティレベルを不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。前述したセキュリティレベルは、システムに応じて種類を増減させても良い。
【０１１０】
図１９は照合率設定処理を示しているフローチャートである。ステップ１９０１では、前述した領域７１１のタブが選択された情報を受信して、照合率設定画面を表示する。照合率設定画面の一例を図２０に示す。２００１は照合率設定画面の外観を示している。２００２は照合率を指定するスライダーバー、２００３は前記スライダーバー上を移動する矢印、２００４はＯＫボタンを示している。矢印２００３を左右に移動させて照合率を設定する。左に行くほど照合率は低く、右に行くほど高くなる。ここで示した設定方法は一例であるため、照合率が設定できるのであれば、この構成でなくてもかまわない。ステップ１９０２では、前述した照合率設定画面で設定した照合率を取得する。１９０３では、前ステップで取得した照合率を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【０１１１】
＜紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作＞
続いて、図７に示す紙指紋情報登録タブ７０８がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理について説明する。
【０１１２】
図１６は、紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。ステップ１６０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた印字済み出力用紙を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。出力用紙はステップ１６０１で読み込まれた後に、手差しトレイにセットされる。
【０１１３】
ステップ１６０２では、スキャナ画像処理部３１２は、通常読み取り時のゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部５００に設定する。そして、画像データに対して上記小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部５０７に対して出力する。その後、出力データに基づいて、紙指紋情報取得部５０７は、紙指紋情報を取得する。紙指紋情報の取得は図１１に示したフローチャートのとおり処理される。詳細については前述したとおりである。前述の領域７１０でセキュリティレベルが設定されているときの紙指紋情報取得処理については後述する。また、前述の領域７１１で照合率が設定されているときの紙指紋情報取得処理については後述する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１６０２での処理が終了すると、ステップ１６０３の処理が開始する。
【０１１４】
ステップ１６０３では、ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報を符号化して符号画像を生成し、当該生成された符号画像データをプリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部６０７に送信すべく制御する。
【０１１５】
ステップ１６０４では、ステップ１６０３で生成された符号画像データと出力する紙に印刷する画像データ（本フローでは既に印字済みのデータであるため、画像データはなし）とを符号画像合成部６０７が合成する。そして、当該合成により得られた合成画像データを中間調補正部６０６が、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。中間調処理後の合成画像データはプリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１４に送られる。
【０１１６】
＜紙指紋情報登録処理（セキュリティレベル設定時）＞
図１８は、前述したセキュリティレベルが設定されているときの紙指紋情報登録処理について詳細を示している。ステップ１１０１は前述したとおりである。ステップ１８０１では、前述したセキュリティ設定処理によりＲＡＭ３０２に設定されたセキュリティレベル情報を取得する。ステップ１１０２については、前述したとおりである。ステップ１８０２では、ステップ１８０２により取得したセキュリティレベルがどのレベルで設定されているかを判定する。もし、セキュリティレベルが高であると判定された場合、ステップ１８０４へ進む。セキュリティレベルが高ではなく、図１５で例に出した『普通』などであった場合は、ステップ１８０３へ進む。ステップ１８０３では、前述したステップ１１０４のエッジ判定と同様の処理を行う。しかしここでは、所定サイズ領域が非画像領域であることを合わせて検査する。検査の方法としては、画像データのある位置から検査を開始して、非画像領域が抽出された時点でこのステップを終了しても良い。ステップ１８０４では、前述したステップ１１０４のエッジ判定と同様の処理を行う。しかしここでは、所定サイズ領域が画像を包含する領域であることを合わせて検査する。検査の方法としては、画像データのある位置から検査を開始して、画像領域を包含する領域が抽出された時点で、このステップを終了しても良い。
【０１１７】
ステップ１１０５からステップ１１０７は、前述した処理と同様である。ステップ１８０３またはステップ１８０４で抽出された領域を紙指紋領域として決定し、その領域に対応する画像データを取得する。また、ステップ１８０３またはステップ１８０４で領域が抽出できなかったときは、エラーを送信する。このように、前述したセキュリティレベルに応じて、エッジ判定による画像領域の抽出条件を分岐することにより、取得する紙指紋領域を『白地のみ』や『文字包含』と変更することが可能である。ちなみに、セキュリティレベルは前述したとおり複数種類存在しても構わない。その場合は、前述のステップ１８０２でセキュリティレベルに応じた分岐を行い、エッジ判定処理を段階的に行えばよい。たとえば、セキュリティレベル『最低』であれば、『白地』領域を抽出し、『低』であれば『１０％文字包含』領域を抽出などとする。
【０１１８】
＜紙指紋情報登録処理（照合率設定時）＞
図２１は、前述した照合率が設定されているときの紙指紋情報登録処理について詳細を示している。ステップ１１０１は前述したとおりである。ステップ２１０１では、前述した照合率設定処理によりＲＡＭ３０２に設定された照合率情報を取得する。ステップ１１０２については、前述したとおりである。ステップ２１０２では、ステップ２１０１で取得した照合率情報から、取得する紙指紋領域の数を算出する。たとえば、照合率を０（低い）〜１００（高い）で定量化する。もし、０〜２０であれば１つ、２１〜４０であれば２つ、４１〜６０であれば３つ、６１〜８０であれば４つ、８１〜１００であれば５つのように定義しておき、取得した照合率にあわせて紙指紋の数を算出する方法でも良い。ステップ２１０３では、ステップ２１０２で取得した紙指紋の取得数を定数Ｎに代入する。ステップ２１０４では、変数Ｘを定義して０を代入する（初期化を行う）。変数Ｘは紙指紋領域の数を格納する。ステップ２１０５では、前述したエッジ判定処理を行い、所定サイズ領域が画像包含領域であることを検査する。このステップでは、画像サイズの開始位置から検査を開始して、画像包含領域が抽出された時点で終了するなお、一度取得した紙指紋領域は再度取得されることはないこととする）。
【０１１９】
ステップ２１０６では、ステップ２１０５で画像包含領域が抽出されたかどうかを判定する。もし画像包含領域が抽出されていなかった場合は、ステップ２１０８へ進む。画像包含領域が抽出された場合は、ステップ２１０７へ進む。ステップ２１０７では、ステップ２１０４で定義した変数Ｘをインクリメントする。ステップ２１０８では、定数Ｎと変数Ｘとが等しいかどうかを判定する。また、ステップ２１０５のエッジ判定が、画像データの全領域で検査終了しているかどうかも判定する。どちらの判定ともにＮＯであった場合は、ステップ２１０５へ進む。もし定数Ｎと変数Ｘが一致すると判定されたら、ステップ１１０６へ進む。また、画像データの全領域で検査終了していると判定された場合は、ステップ２１０９へ進む。ステップ２１０９では、変数Ｘが０と等しいかどうかを判定する。もし、０と等しいと判定されたら、ステップ１１０８へ進む。ステップ１１０８の処理は、前述したとおりである。もし、０と一致しなかったら、ステップ２１１０へ進む。ステップ２１０８で変数Ｎと一致していないと判定され、さらにステップ２１０９で０とも一致しないと判定されているため、変数Ｘは取得した照合率によって算出された紙指紋の取得数には満たないが、０ではないということである。したがって、ステップ２１１０ではその旨をユーザに知らせるために警告を操作部Ｉ／Ｆ３０５を通して操作部１２へ通知する。警告を受信した操作部は図２３に示すような警告メッセージを表示させせる。２３０１は警告メッセージ外観、２３０２は警告文字列、２３０３は『はい』ボタン、２３０４は『いいえ』ボタンを示す。ステップ２１１１では、前記警告メッセージにて、『はい』もしくは『いいえ』のどちらが押下されたかを判定する。『はい』ボタンが押下されたときは、ユーザが設定した照合率を満たすほど、紙指紋の数は取得できていないが、取得できた数で処理を続行するので、ステップ１１０６へ進む。『いいえ』が押下されたときは、紙指紋取得処理を中断し、終了する。
【０１２０】
＜紙指紋情報照合処理のタブが押下された際の動作＞
続いて、図７に示す紙指紋情報照合タブ７０９がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際の動作について図１７を用いて説明する。
【０１２１】
ステップ１７０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。ステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２は、この画像データに対して図５に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。さらに、このステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２内の紙指紋情報取得部５０７は、紙指紋情報を取得する（紙指紋情報を取得するために、シェーディング補正部５００のゲイン調整を行うなどの構成は上述した通りである）。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。さらに、このステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２内の復号部５０８は、符号画像が存在する場合に、当該符号画像を復号して情報を取得する。そして、当該取得された情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【０１２２】
ステップ１７０３では、ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報照合処理を行う。この紙指紋情報照合処理については、＜紙指紋情報照合処理＞で図９を用いて説明した通りである。ステップ１７０４では、ＣＰＵ３０１は、＜紙指紋情報照合処理＞により得られた結果（有効か無効か）を操作部１２の表示画面上に表示するように制御する。
【０１２３】
［実施形態２］
画像形成装置の機体内にスキャナを搭載したときの本発明の実施形態について説明する。
【０１２４】
図２６は、画像形成装置に機体内の構造を示している。プリント時は、シート収納庫より用紙を引き出し、感光ドラムにおいて用紙に画像を乗せ、定着部で用紙上の画像を定着させるという一連の処理を行う。実施形態２では、定着部の後工程にスキャナを搭載することにより、画像形成・読み取り・紙指紋情報登録処理を一連の処理で実施するようにしている。
【０１２５】
図２７は本実施形態における画像形成装置の機体の内部構造を示している。２７０１は機体内部に搭載されたスキャナ部である。
【０１２６】
＜紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作＞
本画像形成装置を用いて、図７に示す紙指紋情報登録タブ７０８がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理を用いて説明する。
【０１２７】
図２８は、紙指紋情報登録処理の全体フローを示している。ステップ２８０１では、例えばＰＣのような機器から送信された印刷情報に基づいて、用紙上に画像形成を行う処理を実行する。画像形成の処理については既知の技術であるため、詳細な説明は省く。ステップ２８０２では、定着部で画像形成が終了したら、排紙を行う前に前記画像形成装置内に搭載されたスキャナ部２７０１で、画像読み取り処理を行う。ステップ１６０２から１６０４は、実施形態１で説明した処理と同様である。
【０１２８】
このように、画像形成装置内にスキャナを搭載した実施形態では、画像形成・読み取り・紙指紋情報登録を機体内の処理のみで完結することができる。
【０１２９】
［実施形態３］
実施形態１では、紙指紋情報登録処理において、画像領域が一部含まれている領域（画像包含領域)を紙指紋登録領域とするために、ある閾値の画像領域を包含した領域を紙指紋領域に決定する実施形態を述べた。具体的には、図１１のフローチャートのようにスキャナ部１３で読み取った所定の大きさの領域に対してエッジ判定を行い、画像領域の包含を判定した。ここでは別の実施形態として、紙指紋領域として適している領域、具体的には最も紙指紋の照合率が高い領域を紙指紋領域に決定する実施形態をさらに詳しい説明と共に述べる。なお、最も照合率の高い領域を決定すること以外の制御や手段は、実施形態１と同じであるため、ここでは実施形態１との差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１３０】
べた黒のような印字が多い領域では紙の繊維を鮮明に読み取れないため、紙指紋の照合時率の照合率は低くなる。そのため所定の大きさの領域において画像領域が少ない、つまりエッジ判定の結果が小さい領域の照合率は高くなる。これを用いて、最も照合率の高い紙指紋領域を見つける方法を以下に記載する。
【０１３１】
図２９は、ステップ１００１の画像領域検出処理において最も照合率の高い紙指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。
【０１３２】
ステップ１１０１では、実施形態１と同じように、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受信する。
【０１３３】
そして、ステップ２９０２では、エッジ判定の結果（以下、エッジ判定値）の初期化と、エッジ判定を行う所定の大きさの領域（以下、判定領域）の開始点の初期化（ここでは紙の左上隅）を行う。なお、ここではエッジ判定の初期値を１０（ＭＩＮ＝１０）とし、判定領域は３×３固定のエリアサイズとし、開始点は判定領域の左上の位置を表すこととする（これを図３０に示す）。
【０１３４】
以下で、受信データにおいてエッジ判定（実施形態１と同じ判定）を行う制御を述べる。まずステップ２９０２において、ステップ１１０１で読み込んだ画像データにおいて判定領域の開始点を変更する（ただし初回時は初期化した開始点のままとする）。変更方法としては様々な方法が考えられるが、ここでは図３１のように一度判定した判定領域を再度判定することがないように、開始点を３ずつ変更する方法を用いる。そしてステップ２９０３で、この開始点を基準とする判定領域のエッジ判定値を求める。このエッジ判定値とこれまでの最小のエッジ判定値を比較する（ステップ２９０４）。もし、このエッジ判定値が最小のエッジ判定値よりも小さい場合は、この値を最小のエッジ判定値とする（ステップ２９０５）。
【０１３５】
この上記の制御（ステップ２９０３〜２９０６）を、次にステップ２９０３で開始点を変更した場合に、変更可能なら繰り返し行う（ここでは図３１における右下の領域の開始点まで繰り返す。これがステップ２９０６）。変更不可能になった場合は、ステップ２９０３で設定した最小のエッジ判定値が一度でも変更されているか確認する（ステップ２９０７）。変更されていない場合は、エッジ処理が正常に行われていない可能性があるため実行エラーを操作部１２に送信する（ステップ１１０８）。変更されている場合は、現在の最小のエッジ判定値になっている領域を紙指紋領域に決定し（ステップ１１０６）、この領域に対応する画像データを取得する（ステップ１１０７）。
【０１３６】
以上の制御により最も照合率の高い紙指紋領域を見つけることが可能となる。
【０１３７】
＜派生形態１＞
なお、本実施形態のステップ２９０１において、初期化としてエッジ判定値の最小値を任意の値（ここでは１０）とした。しかし任意の値ではなく、ステップ１１０１で受信した画像データにブロックセレクションを行い、判定を行う所定の領域サイズにおいて文字や画像が少ない領域を求め、この領域に対して求めたエッジ判定値をMINに置き換えてもよい。ブロックセレクションは既知の技術（参考文献：特開平９−５１３８８号公報など）であり、画像データを構成する各画素のイメージを解析して、その連結性を探索すると共に、検出した連結成分の分類を行うものである（詳細は省略する）。この技術によりテキストや黒画像を含む最小の矩形を検知することができるため、黒画像が少ない判定領域を見つけることが可能となる。なおブロックセレクションを行う対象となる画像データは多値２値変換部３２４によりあらかじめ２値の画像データに変換したものを用いるものとする。
【０１３８】
＜派生形態２＞
また、ステップ１１０７において、最も照合率が高くなる紙指紋領域の場所と紙を一意に認識するための情報を関連付けて記憶もしくは紙に印刷することを行えば、特定の紙に対する紙指紋情報を容易に見つけることが可能となる。
【０１３９】
＜派生形態３＞
また、ステップ１１０１でスキャンした画像データを受信するが、この際に裏面と表面の両方の画像データを受信し、表面と裏面の両方の中から最適、もしくはある閾値以上の照合率となる紙指紋領域を探すことも可能である。
【０１４０】
＜派生形態４＞
また、この実施形態は実施形態１とも組み合わせが可能である（実施形態２で最も照合率の高い領域を決定する際に、白領域のみのものは除くことも追加することが可能である）。
【０１４１】
［実施形態４］
実施形態１、３では、紙指紋情報登録処理において、スキャナ部１３で読み取った所定の大きさの領域に対してエッジ判定を行う実施形態を述べた。ここでは別の実施形態として、ある開始位置を元にエッジ判定を行う際に領域の大きさを変更することで、照合可能な紙指紋領域を検出する実施形態を述べる。なお、認識可能な紙指紋領域を検出すること以外の制御や手段は、実施形態１、３と同じであるため、ここでは差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１４２】
エッジ判定を行う領域にべた黒のような印字が多い画像しかない場合に、紙の繊維を鮮明に読み取れないため、紙指紋の照合時率の照合率は低くなる。そのため読み取る領域を拡大することで、べた黒以外の領域を増やし、照合可能な指紋領域を検出する方法を以下に記載する。
【０１４３】
図３２は、ステップ１００１の画像領域検出処理において照合可能な指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。ステップ１１０１では、実施形態１と同じように、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受信する。そして、ステップ３２０１では、エッジ判定を行う所定の領域（以下、判定領域）の大きさを初期化する（ここでは領域はN×Nのエリアサイズとし、N=0とする）。
【０１４４】
以下で、受信データにおいて変更した領域における白領域判定を行う制御を述べる。なおこの白画像領域判定とは、実施形態１のエッジ判定と同じ制御であるが、画像領域がどれくらい含まれているかではなく、白領域がどれくらい含まれているかを求めるものである。ここでは、白領域が１０より大きい場合に紙指紋の照合が可能と判断することにする（つまり白領域判定の結果が１０以下の場合は読み取れない領域が多いため、この紙の紙指紋は照合不可能とみなす）。
【０１４５】
まずステップ３２０２において、エッジ判定を行う領域の大きさを変更（拡大）する。変更方法としては様々な方法が考えられるが、ここでは図３３のようにある開始点（ここでは紙の左上隅）を基準にし、ある一定の割合で判定領域を拡大する方法を用いる。そしてステップ３２０３で、この判定領域のエッジ判定値を求める。そしてステップ３２０４で、このエッジ判定値がある特定の閾値（ここでは１０）よりも大いかどうかの判定を行う。もし、白領域判定値が１０以下の場合は、次にステップ３２０３で変更可能か判定し（判定領域が紙のサイズより大きくなる場合は変更不可能）、変更可能なら繰り返しステップ３２０２〜３２０４を行う（ここでは図３３のＮ＝５まで繰り返す）。変更不可能になった場合は、認証可能な指紋領域が検知できていないため実行エラーを操作部１２に送信する（ステップ１１０８）。一方、白領域判定値が１０より大きくなった場合は、この領域を紙指紋領域に決定し（ステップ１１０６）、この領域に対応する画像データを取得する（ステップ１１０７）。
【０１４６】
以上の制御により照合可能な紙指紋領域を見つけることが可能となる。
【０１４７】
＜派生形態＞
なお、この実施形態は実施形態１や実施形態３との組み合わせも可能である（実施形態３と組み合わせることで、照合可能かつ認識率が最も高い指紋領域を検知することも可能となる）。
【０１４８】
［実施形態５］
これまでの実施形態では、図１１のステップ１１０１にあるように、印字された原稿の読み取りを行い、指紋領域の決定を行ってきた。しかしこの実施形態では、印字を行う前に紙指紋領域を決定する方法を述べる。これにより、印字を行う前に紙指紋領域が検知できるかどうかの判定や、紙指紋領域に応じて印字を予定していた画像データの変更（印字しない、もしくは濃度などの変更）を行うことが可能となる。なお、印字を行う前のデータから紙指紋領域を検出すること以外の制御や手段は、実施形態１、３、４と同じであるため、ここでは差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１４９】
図３４は、ステップ１００１の画像領域検出処理において照合可能な指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。
【０１５０】
ステップ３４０１では、LAN５０やWAN３３１を経由してPCからの印刷データ（例えばPDLデータ）を受け取る。次にこの印刷データをCPU３０１の制御により解釈し、RIP３２８に中間データを送る。そしてRIP３２８でレンダリングを行い、ビットマップデータを生成する（ステップ３４０１）。なおこのPDLデータを受け取り、ビットマップデータを生成する処理は既知のものとし、ここでは詳細を省略する。そしてすぐに印刷処理を行うのではなく、多値２値変換部３２４により２値にした画像データを作成し、この画像データにおいて実施形態１や３のエッジ判定処理を適用し、紙指紋領域を決定する（ステップ３４０３）。なおステップ３４０３において紙指紋領域が検出できなかった場合はエラー処理を行うのは他の実施形態と同じであり、詳細は省略する。
【０１５１】
以上により、印刷データから紙指紋情報を取得することができる。なお、紙指紋領域が決定した後は、テップ３４０４のようにビットマップデータのみの印刷処理や、ビットマップデータに紙指紋領域情報を付加した合成データの印刷処理を行うことも可能である。
【０１５２】
＜派生形態１＞
上記の実施形態では、ステップ3401で印刷データとしてPDLデータを受け取る例を述べた。しかし、実施形態２のように画像形成装置の機器内に搭載したスキャナで読み取ったデータを印刷データとして受け取ることも可能である。
【０１５３】
＜派生形態２＞
上記の実施形態では、２値の画像データに対してエッジ判定処理を行い、紙指紋領域を決定した。しかし、像域処理を行うことによりエッジが少ない領域を最初に探しておく（一般的な像域処理を行うことにより文字情報の少ない領域、すなわちエッジが少ない領域を探す）。そして、この領域に対してエッジ判定処理を行うことで、処理時間を高速化することも可能である。
【０１５４】
［その他の実施形態］
尚、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、一つの機器からなる装置（複合機、プリンタ、ファクシミリ装置など）に適用することも可能である。
【０１５５】
また本発明の目的は、上述した実施形態で示したフローチャートの手順を実現するプログラムコードを記憶した記憶媒体から、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が、そのプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになる。そのため、このプログラムコード及びプログラムコードを記憶した記憶媒体も本発明の一つを構成することになる。
【０１５６】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１５７】
またコンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけではない。そのプログラムコードの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１５８】
更に、最初に記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される。
【０１５９】
尚、上述した実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１６０】
［実施形態の効果］
以上説明したように上述した実施形態によれば、第１の態様として、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置は、以下の機能を有する。即ち、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、上記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備える。上記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含むことを特徴とする。
【０１６１】
ここで、第２の態様として、第１の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加える。さらに、上記紙指紋情報照合手段は、紙指紋情報照合時に、取得した上記画像情報に対しても照合処理を行うことを特徴とすることができる。
【０１６２】
また、第３の態様として、第１または２の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、セキュリティレベルを取得する取得セキュリティレベル取得手段を有する。さらに、上記紙指紋情報取得手段は、上記セキュリティレベル取得手段によって取得されたセキュリティレベルに応じて、取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更手段とを有することを特徴とすることができる。
【０１６３】
また、第４の態様として、第１乃至３のいずれかの態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得手段を有する。さらに、上記紙指紋情報取得手段は、上記紙指紋照合率レベル取得手段によって取得された照合率レベルに応じて、取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得手段とを有することを特徴とすることができる。
【０１６４】
さらに上述した実施形態によれば、第５の態様として、画像処理装置は、以下の機能を有する。即ち、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、上記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、上記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段とを備えたことを特徴とする。
【０１６５】
ここで、第６の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記領域判定手段は、上記紙指紋情報取得手段により取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定することを特徴とできる。
【０１６６】
また、第７の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段で取得する紙指紋領域の大きさを変更するための紙指紋領域変更手段をさらに備えたことを特徴とすることができる。
【０１６７】
また、第８の態様として、第５の態様の画像処理装置において、ブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出手段をさらに備える。さらに、上記紙指紋領域候補検出手段により検出した領域に対して上記紙指紋情報取得手段を用いることを特徴とすることができる。
【０１６８】
また、第９の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段はさらに、印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理手段を含むことを特徴とすることができる。
【０１６９】
また、第１０の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段はさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶するための記憶手段を含むことを特徴とできる。
【０１７０】
また、第１１の態様として、第５乃至９のいずれかの態様の画像処理装置において、上記領域判定手段により、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において上記領域判定手段を用いるを特徴とすることができる。
【０１７１】
さらに上述した実施形態によれば、第１２の態様として、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、第１乃至１１のいずれかの態様の画像処理装置の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする。
【０１７２】
以上の構成により、認識精度の高い領域の紙指紋を登録することが可能となる。また、必要な情報が存在する部分の紙指紋を登録することが可能となる（そこを覆い隠された場合、必要な情報も読み取れない）。
【０１７３】
このため、紙本来の特性である紙指紋を用いて原本性保証・複製防止を行う際に、ユーザによるセキュリティに対する妨害を防ぐことが可能になる。また、印字の多い紙（非画像領域の少ない紙）においても、照合率の高い紙指紋領域を見つけられるため、より多くの紙において紙指紋を設定・登録することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】本発明を適用できる実施形態の画像形成システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の入出力デバイス外観図である。
【図３】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の全体構成を示す図である。
【図４】本発明を適用できる実施形態のタイルデータを概念的に示す図である。
【図５】本発明を適用できる実施形態のスキャナ画像処理部のブロック図である。
【図６】本発明を適用できる実施形態のプリンタ画像処理部のブロック図である。
【図７】本発明を適用できる実施形態の操作部のコピー画面の説明図である。
【図８】本発明を適用できる実施形態の紙指紋情報取得処理のフローチャートである。
【図９】本発明を適用できる実施形態の紙指紋情報照合処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態１における全体処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態１における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態１におけるエッジ判定処理の概念図で、（ａ）は文字・写真領域を判定していく場合の図、（ｂ）は文字・写真と判定された場合の図である。
【図１３】本発明の実施形態１における紙指紋領域決定における概念図で、（ａ）は判定結果０の場合の図、（ｂ）は判定結果９の場合の図、（ｃ）は判定結果４の場合の図である。
【図１４】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定手段を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定画面の説明図である。
【図１６】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施形態１における紙指紋情報照合モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定時の画像領域検出手段のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態１における照合率設定手段を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施形態１における照合率設定画面の説明図である。
【図２１】本発明の実施形態１における照合率設定時の画像領域検出手段のフローチャートである。
【図２２】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得時のエラーメッセージの例を示す図である。
【図２３】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得時の警告メッセージの例を示す図である。
【図２４】本発明の実施形態１における画像データを紙指紋情報に含めた紙指紋情報取得処理のフローチャートである。
【図２５】本発明を適用できる実施形態の登録された紙指紋情報と、今回得られた紙指紋情報とを示す図である。
【図２６】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の内部構成を示す例を示す図である。
【図２７】本発明の実施形態２における画像形成装置に内部構成を示す例を示す図である。
【図２８】本発明の実施形態２における紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の実施形態３における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の実施形態３における開始点と判定領域の例を示す図である。
【図３１】本発明の実施形態３における判定領域の変更の例を示す図である。
【図３２】本発明の実施形態４における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図３３】本発明の実施形態４における判定領域の変更の例を示す図である。
【図３４】本発明の実施形態５における印刷データ受信時の処理を示すフローチャートである。
【図３５】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥ１×１の求め方を示す図、（ｂ）はＥ２×１の求め方を示す図、（ｃ）はＥｎ×１の求め方を示す図、（ｄ）はＥ２ｎ−１×１の求め方を示す図である。
【図３６】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥ１×２の求め方を示す図、（ｂ）はＥ２ｎ−１×２の求め方を示す図である。
【図３７】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥｎ×ｍの求め方を示す図、（ｂ）はＥ２ｎ−１×２ｍ−１の求め方を示す図である。
【符号の説明】
【０１７５】
１０、２０、３０ 画像形成装置
１１、２１、３１ コントローラユニット
１２、２２、３２ 操作部
１３、２３ スキャナ部
４０ ホストコンピュータ
５０ ＬＡＮ
２０１ 原稿フィーダ
３０２ ＲＡＭ
３０５ 操作部Ｉ／Ｆ
３１１ スキャナＩ／Ｆ
５０６ 文字写真判定部
５０７ 紙指紋情報取得部
７０８ 紙指紋情報登録タブ
７０９ 紙指紋情報照合タブ
７１０ セキュリティ設定タブ
７１１ 照合率設定タブ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び方法に関する。より詳細には、紙の繊維の情報、所謂紙指紋（以下では、紙指紋のことを紙紋とも称する）情報を取り扱うことができる画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタル複合機を用いて文書の偽造コピーの追跡調査を目的に、画像データに機種番号などの補助データを埋め込む処理が存在する。また、その補助データ埋め込み処理において、第三者が印刷された画像から補助データを容易に発見して、解読することを防ぐために、埋め込み処理時に発見しにくい場所に埋め込む技術が存在する（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、書類の原本性保証を目的に、画像データ上のイメージ情報に含まれる再現不能な乱れ部の特徴を抽出し、その抽出したデータと読み取り時に抽出した乱れ部の特徴とを比較する。そして、その比較結果に基づいて読み取り原稿が原本であるかどうかの判定を行う技術が存在する（たとえば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、紙の繊維情報を読み取る技術として、用紙に付加されたマークを基準として繊維情報を読み取り、この繊維情報を所定のパターンに変換して印字する技術がある（たとえば、特許文献３参照）。
【０００５】
さらに、紙に埋め込む付加データの面積を変化する技術として、画像の近傍の平均濃度値に応じて面積を大きくし、さらに付加データの値により形状パターンを変え、そしてこのパターンを画像に埋め込む技術が存在する（たとえば、特許文献４参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２１４８３１号公報
【特許文献２】特開２００４−１５３４０５号公報
【特許文献３】特開２００４−１１２６４４号公報
【特許文献４】特開２００１−１２７９８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、この特許文献１開示の技術は、偽造コピーの追跡調査のための補助データを用紙の画像部に埋め込み、発見しにくくするものである。この技術の場合、偽造を行いにくくする効果はあるが、切り貼りなどを行い画像部に埋め込まれた補助データを隠してしまうと、偽造が可能になってしまう課題があった。
【０００８】
また、特許文献２開示の技術は、画像データ上の再現不能な乱れ部特徴を用いて原本性保証を行う技術である。この技術の場合、乱れ部とは用紙に載せるトナーの飛び散りや、線エッジのシャギー部などを指しており、用紙に対して描画（付加）した情報を元に原本性を保証するものである。したがって、印字時に期待する乱れ部が生成されていない場合などは、原本性保証が行えなくなってしまう課題があった。
【０００９】
また、特許文献３開示の技術は、用紙に付加されたマークを基準にして読み取り領域を決める技術であるが、この領域が紙指紋領域として適切な領域であるかどうか考慮していない。そのため、べた黒のような紙指紋を正確に読み取れない領域を読み取り領域とし決めてしまうという課題があった。
【００１０】
また、特許文献４開示の技術は、所定の領域の平均濃度を求めて付加データを埋め込む面積を決める技術であるが、面積を変化した後の照合率は考慮していない。そのため、所定の領域の付近にべた黒のような照合率の悪い領域が広がっている場合、平均濃度に応じて面積を変化しても紙指紋を正確に読み取れない領域に付加データを埋め込んでしまうという課題があった。
【００１１】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、マッチング精度やセキュリティを考慮した位置の紙指紋を登録することが可能な画像処理装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備えた、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置であって、前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含むことを特徴とする。
【００１３】
また上記目的を達成するために、本発明の画像形成方法は、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能なシステムの画像形成方法であって、紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得された紙の固定領域の紙指紋情報を紙指紋情報照合手段によって読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合ステップとを備え、前記紙指紋情報取得ステップは、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を画像領域検出手段によって検出する画像領域検出ステップを含むことを特徴とする。
【００１４】
また上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、前記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置の画像形成方法は、紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、前記紙指紋情報取得ステップにおいて紙指紋情報を取得する領域を領域判定手段によって判定する領域判定ステップと、前記領域判定ステップにおいて判定された領域の紙指紋を紙指紋登録手段によって紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１６】
以上の構成により、（１）認識精度の高い領域の紙指紋を登録することが可能となる。また、（２）必要な情報が存在する部分の紙指紋を登録することが可能となる（そこを覆い隠された場合、必要な情報も読み取れない）。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、紙本来の特性である紙指紋を用いて原本性保証・複製防止を行う際に、ユーザによるセキュリティに対する妨害を防ぐことが可能になる効果を奏する。また、印字の多い紙（非画像領域の少ない紙）においても、照合率の高い紙指紋領域を見つけられるため、より多くの紙において紙指紋を設定・登録することが可能となる効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明を適用できる実施形態を詳細に説明する。尚、本明細書で参照される各図面において同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。
【００１９】
［実施形態１］
＜印刷システム（図１）＞
実施形態１について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施形態に係る印刷システムの構成を示すブロック図である。このシステムではホストコンピュータ４０及び３台の画像形成装置（１０，２０，３０）がＬＡＮ５０に接続されているが、本実施例における印刷システムにおいては、これらの接続数に限られることはない。また、本実施形態では接続方法としてＬＡＮを適用しているが、これに限られることはない。例えば、ＷＡＮ（公衆回線）などの任意のネットワーク、ＵＳＢなどのシリアル伝送方式、セントロニクスやＳＣＳＩなどのパラレル伝送方式なども適用可能である。
【００２０】
ホストコンピュータ（以下、ＰＣと称する）４０はパーソナルコンピュータの機能を有している。このＰＣ４０はＬＡＮ５０やＷＡＮを介してＦＴＰやＳＭＢプロトコルを用いファイルを送受信したり電子メールを送受信したりすることができる。またＰＣ４０から画像形成装置１０、２０、３０に対して、プリンタドライバを介した印字命令を行うことが可能となっている。
【００２１】
画像形成装置１０と２０は同じ構成を有する装置である。画像形成装置３０はプリント機能のみの画像形成装置であり、画像形成装置１０や２０が有するスキャナ部を有していない。以下では、説明の簡単のために、画像形成装置１０、２０のうちの画像形成装置１０に注目して、その構成を詳細に説明する。
【００２２】
画像形成装置１０は、画像入力デバイスであるスキャナ部１３、画像出力デバイスであるプリンタ部１４、コントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）１１、ユーザインターフェース（ＵＩ）である操作部１２から構成される。コントローラ１１は、画像形成装置１０全体の動作制御を司る。
【００２３】
＜画像形成装置１０（図２）＞
画像形成装置１０の外観を図２に示す。スキャナ部１３は、複数のＣＣＤを有している。この各ＣＣＤの感度が夫々異なっていると、たとえ原稿上の各画素の濃度が同じであったとしても、各画素が夫々違う濃度であると認識されてしまう。そのため、スキャナ部では、最初に白板（一様に白い板）を露光走査し、露光走査して得られた反射光の量を電気信号に変換してコントローラ１１に出力している。なお、後述するように、コントローラ１１内のシェーディング補正部５００は、各ＣＣＤから得られた電気信号を元に、各ＣＣＤの感度の違いを認識している。そして、この認識された感度の違いを利用して、原稿上の画像をスキャンして得られた電気信号の値を補正している。さらに、シェーディング補正部５００は、後述するコントローラ１１内のＣＰＵ３０１からゲイン調整の情報を受取ると、当該情報に応じたゲイン調整を行う。ゲイン調整は、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を、どのように０〜２５５の輝度信号値に割り付けるかを調整するために用いられる。このゲイン調整により、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を高い輝度信号値に変換したり、低い輝度信号値に変換したりすることができるようになっている。続いて、この原稿上の画像をスキャンする構成について説明する。
【００２４】
スキャナ部は、原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をＣＣＤに入力することで画像の情報を電気信号に変換する。さらに電気信号をＲ，Ｇ，Ｂ各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとしてコントローラ１１に対して出力する。
【００２５】
なお、原稿は原稿フィーダ２０１のトレイ２０２にセットされる。ユーザが操作部１２から読み取り開始を指示すると、コントローラ１１からスキャナ部１３に原稿読み取り指示が与えられる。スキャナ部１３は、この指示を受けると原稿フィーダ２０１のトレイ２０２から原稿を１枚ずつフィードして、原稿の読み取り動作を行う。なお、原稿の読み取り方法は原稿フィーダ２０１による自動送り方式ではなく、原稿を不図示のガラス面上に載置し露光部を移動させることで原稿の走査を行う方法であってもよい。
【００２６】
プリンタ部１４は、コントローラ１１から受取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。なお、本実施形態において画像形成方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式となっているが、本発明はこれに限られることはない。例えば、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に印字するインクジェット方式などでも適用可能である。また、プリンタ部１４には、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きを選択可能とする複数の用紙カセット２０３、２０４、２０５が設けられている。排紙トレイ２０６には印字後の用紙が排出される。
【００２７】
＜コントローラ１１の詳細説明（図３）＞
図３は、画像形成装置１０のコントローラ１１の構成をより詳細に説明するためのブロック図である。
【００２８】
コントローラ１１はスキャナ部１３やプリンタ部１４と電気的に接続されており、一方ではＬＡＮ５０やＷＡＮ３３１を介してＰＣ４０や外部の装置などと接続されている。これにより画像データやデバイス情報の入出力が可能となっている。
【００２９】
ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３に記憶された制御プログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御すると共に、コントローラ内部で行われる各種処理についても統括的に制御する。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するためのシステムワークメモリであり、かつ画像データを一時記憶するためのメモリでもある。このＲＡＭ３０２は、記憶した内容を電源ｏｆｆ後も保持しておくＳＲＡＭ及び電源ｏｆｆ後には記憶した内容が消去されてしまうＤＲＡＭにより構成されている。ＲＯＭ３０３には装置のブートプログラムなどが格納されている。ＨＤＤ３０４はハードディスクドライブであり、システムソフトウェアや画像データを格納することが可能となっている。
【００３０】
操作部Ｉ／Ｆ３０５は、システムバス３１０と操作部１２とを接続するためのインターフェース部である。この操作部Ｉ／Ｆ３０５は、操作部１２に表示するための画像データをシステムバス３１０から受取り操作部１２に出力すると共に、操作部１２から入力された情報をシステムバス３１０へと出力する。
【００３１】
ＮｅｔｗｏｒｋＩ／Ｆ３０６はＬＡＮ５０及びシステムバス３１０に接続し、情報の入出力を行う。Ｍｏｄｅｍ３０７はＷＡＮ３３１及びシステムバス３１０に接続しており、情報の入出力を行う。２値画像回転部３０８は送信前の画像データの方向を変換する。２値画像圧縮・伸張部３０９は、送信前の画像データの解像度を所定の解像度や相手能力に合わせた解像度に変換する。なお圧縮及び伸張にあたってはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＲ、ＭＨなどの方式が用いられる。画像バス３３０は画像データをやり取りするための伝送路であり、ＰＣＩバス又はＩＥＥＥ１３９４で構成されている。
【００３２】
スキャナ画像処理部３１２は、スキャナ部１３からスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受取った画像データに対して、補正、加工、及び編集を行う。なお、スキャナ画像処理部３１２は、受取った画像データがカラー原稿か白黒原稿か、文字原稿か写真原稿かなどを判定する。そして、その判定結果を画像データに付随させる。こうした付随情報を属性データと称する。このスキャナ画像処理部３１２で行われる処理の詳細については後述する。
【００３３】
圧縮部３１３は画像データを受取り、この画像データを３２画素ｘ３２画素のブロック単位に分割する。なお、この３２×３２画素の画像データをタイルデータと称する。図４は、このタイルデータを概念的に表している。原稿（読み取り前の紙媒体）において、このタイルデータに対応する領域をタイル画像と称する。なおタイルデータには、その３２×３２画素のブロックにおける平均輝度情報やタイル画像の原稿上の座標位置がヘッダ情報として付加されている。さらに圧縮部３１３は、複数のタイルデータからなる画像データを圧縮する。伸張部３１６は、複数のタイルデータからなる画像データを伸張した後にラスタ展開してプリンタ画像処理部３１５に送る。
【００３４】
プリンタ画像処理部３１５は、伸張部３１６から送られた画像データを受取り、この画像データに付随させられている属性データを参照しながら画像データに画像処理を施す。画像処理後の画像データは、プリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１４に出力される。このプリンタ画像処理部３１５で行われる処理の詳細については後述する。
【００３５】
画像変換部３１７は、画像データに対して所定の変換処理を施す。この処理部は以下に示すような処理部により構成される。
【００３６】
伸張部３１８は受取った画像データを伸張する。圧縮部３１９は受取った画像データを圧縮する。回転部３２０は受取った画像データを回転する。変倍部３２１は受取った画像データに対し解像度変換処理（例えば６００ｄｐｉから２００ｄｐｉ）を行う。色空間変換部３２２は受取った画像データの色空間を変換する。この色空間変換部３２２は、マトリクス又はテーブルを用いて公知の下地飛ばし処理を行ったり、公知のＬＯＧ変換処理（ＲＧＢ→ＣＭＹ）を行ったり、公知の出力色補正処理（ＣＭＹ→ＣＭＹＫ）を行ったりすることができる。２値多値変換部３２３は受取った２階調の画像データを２５６階調の画像データに変換する。逆に多値２値変換部３２４は受取った２５６階調の画像データを誤差拡散処理などの手法により２階調の画像データに変換する。
【００３７】
合成部３２７は受取った２つの画像データを合成し１枚の画像データを生成する。なお、２つの画像データを合成する際には、合成対象の画素同士が持つ輝度値の平均値を合成輝度値とする方法や、輝度レベルで明るい方の画素の輝度値を合成後の画素の輝度値とする方法が適用される。また、暗い方を合成後の画素とする方法の利用も可能である。さらに合成対象の画素同士の論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算などで合成後の輝度値を決定する方法なども適用可能である。これらの合成方法はいずれも周知の手法である。間引き部３２６は受取った画像データの画素を間引くことで解像度変換を行い、１／２，１／４，１／８などの画像データを生成する。移動部３２５は受取った画像データに余白部分をつけたり余白部分を削除したりする。
【００３８】
ＲＩＰ３２８は、ＰＣ４０などから送信されたＰＤＬコードデータを元に生成された中間データを受取り、ビットマップデータ（多値）を生成する。
【００３９】
＜スキャナ画像処理部３１２の詳細説明（図５）＞
図５にスキャナ画像処理部３１２の内部構成を示す。スキャナ画像処理部３１２はＲＧＢ各８ｂｉｔの輝度信号からなる画像データを受取る。シェーディング補正部５００は、この輝度信号に対してシェーディング補正する。シェーディング補正とは、上述したように、ＣＣＤの感度のばらつきによって原稿の明るさが誤認識されてしまうことを防止するための処理である。さらに、上述したように、このシェーディング補正部５００は、ＣＰＵ３０１からの指示によりゲイン調整を行うことができるようになっている。続いて、この輝度信号は、マスキング処理部５０１によりＣＣＤのフィルタ色に依存しない標準的な輝度信号に変換される。
【００４０】
フィルタ処理部５０２は、受取った画像データの空間周波数を任意に補正する。この処理部は、受取った画像データに対して、例えば７×７のマトリクスを用いた演算処理を行う。ところで、複写機や複合機では、図７における７０４タブの押し下げによりコピーモードとして文字モードや写真モードや文字／写真モードを選択することができる。ここでユーザにより文字モードが選択された場合には、フィルタ処理部５０２は文字用のフィルタを画像データ全体にかける。また、写真モードが選択された場合には、写真用のフィルタを画像データ全体にかける。また、文字／写真モードが選択された場合には、後述の文字写真判定信号（属性データの一部）に応じて画素ごとに適応的にフィルタを切り替える。つまり、画素ごとに写真用のフィルタをかけるか文字用のフィルタをかけるかが決定される。なお、写真用のフィルタには高周波成分のみ平滑化が行われるような係数が設定されている。これは、画像のざらつきを目立たせないためである。また、文字用のフィルタには強めのエッジ強調を行うような係数が設定されている。これは、文字のシャープさを出すためである。
【００４１】
ヒストグラム生成部５０３は、受取った画像データを構成する各画素の輝度データをサンプリングする。より詳細に説明すると、主走査方向、副走査方向にそれぞれ指定した開始点から終了点で囲まれた矩形領域内の輝度データを、主走査方向、副走査方向に一定のピッチでサンプリングする。そして、サンプリング結果を元にヒストグラムデータを生成する。生成されたヒストグラムデータは、下地飛ばし処理を行う際に下地レベルを推測するために用いられる。入力側ガンマ補正部５０４は、テーブル等を利用して非線形特性を持つ輝度データに変換する。
【００４２】
カラーモノクロ判定部５０５は、受取った画像データを構成する各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、その判定結果をカラーモノクロ判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４３】
文字写真判定部５０６は、画像データを構成する各画素が文字を構成する画素なのか、網点を構成する画素なのか、網点中の文字を構成する画素なのか、ベタ画像を構成する画素なのかを各画素の画素値と各画素の周辺画素の画素値とに基づいて判定する。なお、どれにもあてはまらない画素は、白領域を構成している画素である。そして、その判定結果を文字写真判定信号（属性データの一部）として画像データに付随させる。
【００４４】
紙指紋情報取得部５０７は、シェーディング補正部５００から入力されたＲＧＢの画像データのうち所定の領域の画像データを取得する。
【００４５】
図８は、この紙指紋情報取得部５０７が行う紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。
【００４６】
ステップ８０１では紙指紋情報取得部５０７において抽出された画像データをグレイスケールの画像データに変換する。ステップ８０２では、ステップ８０１においてグレイスケールの画像データへ変換された画像において、印刷や手書きの文字といった誤判定の要因となりうるものを取り除いて照合を行うためのマスクデータを作成する。マスクデータは“０”又は“１”の２値データである。グレイスケールの画像データにおいて、輝度信号値が第１の閾値（つまり、明るい）以上である画素については、マスクデータの値を“１”に設定する。また、輝度信号値が第１の閾値未満である画素についてはマスクデータの値を“０”に設定する。以上の処理を、グレイスケールの画像データに含まれる各画素に対して行う。ステップ８０３では、ステップ８０１においてグレイスケールに変換された画像データ及び、ステップ８０２において作成されたマスクデータの２つのデータを紙指紋情報として取得する。
【００４７】
紙指紋情報取得部５０７は、上記所定領域の紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。これらの処理は紙指紋情報取得処理の基本フローである。
【００４８】
図１０は、前述した紙指紋情報取得処理において、取得領域を検出する処理を加えたフローチャートである。ステップ１００１では、紙指紋情報取得部５０７にて抽出された画像データに対して、紙指紋を取得する領域を検出する画像領域検出手段である。詳細な処理については後述する。その次のステップ８０１からは前述したとおりである。
【００４９】
図２４は、前述した紙指紋取得処理において、紙指紋情報に画像データを含める処理を加えたフローチャートである。ステップ１００１については、前述したとおりである。ステップ８０１、８０２についても前述したとおりである。ステップ２４０１では、ステップ１００１で取得した画像データと、ステップ８０１で生成したグレイスケール画像データと、ステップ８０２で作成したマスクデータを紙指紋データとして取得する。紙指紋情報取得部５０７は、上記紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。図２４のフローチャートで示した処理を行い、画像データを紙指紋情報に加えた場合、紙指紋照合処理においても、画像データ照合を加えた処理を行う。
【００５０】
図１１は、ステップ１００１の処理を詳細に示したフローチャートである。ステップ１１０１では、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナI/F３１１を介して受信する。ステップ１１０２では、前ステップにて受信した画像データに対して、図５の文字写真判定部５０６がビット（画素）単位で文字・写真などの画像領域なのか、非画像領域なのかを判定する。判定結果は1ビット信号で表され、画像データに対する判定結果は、画像・非画像情報領域情報として登録し、不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【００５１】
たとえば、図１２（ａ）、１２（ｂ）で示しているような画像データ１２０１に対してビット（画素）単位１２０２で文字・写真領域を判定していく。もし検査しているビット（画素）が文字・写真と判定された場合は、そのビット（画素）を画像領域（０／１信号で言うと１）として登録する（１２０３）。ステップ１１０３では、前ステップで画像データの文字・写真判定を行った結果、画像データ全体に画像データが見つかったかどうかを判定する。もし、画像データ全体が非画像データと判定された場合は、任意の位置にて紙指紋領域を確定させて、ステップ８０１へ進む。画像データ内に画像領域があると判定された場合は、次のステップ１１０４へ進む。ステップ１１０４では、前ステップ１１０２で処理した画像データの画像・非画像領域判定情報を取得して、その情報に対して紙指紋を取得する所定のエリアサイズにて、エッジ判定を行う。エッジ判定は、前記画像・非画像領域判定情報に対して、所定のエリアサイズＭ×Ｎのビット値を加算して、そのエリア全体にどのくらい画像領域が含まれているのかを判定する。
【００５２】
たとえば、図１３（ａ）、１３（ｂ）、１３（ｃ）で示しているような画像・非画像領域判定情報１３０１において、所定エリア１３０３（３×３の太枠）でエッジ判定を行うとする。１３０２（網点）は画像領域を示すものとする。図１３（ａ）の所定エリア１３０３の場合、非画像エリア（０信号）のみを包含しているので、判定結果は０となる。図１３（ｂ）の所定エリア１３０４の場合、画像エリア（１信号）のみを包含しているので、判定結果は９となる。図１３（ｃ）の所定エリア１３０５の場合、画像・非画像エリア混載であり、判定結果は４となる。このように、エッジ判定の結果が０以上、Ｍ×Ｎ未満であれば、画像領域を一部包含する領域ということになる。ただし、紙指紋においては取得領域内に多くの画像領域を包含すると、照合時の照合率が低下するため望ましくない。したがって、仮にＭ×Ｎを１６×１６としたとすると、判定結果が０〜５０であれば『ほぼ非画像領域』、５１〜１５０であれば『紙指紋所望領域』、１５１〜２５６であれば『ほぼ画像領域』と定義しておく。そして、『紙指紋所望領域』が検出された時点で取得領域を決定することが望ましい。Ｓ１１０５では、前ステップ１１０４にて紙指紋領域が検出されたかどうかを判定する。もし、所望の紙指紋領域が検出できなかった場合は、ステップ１１０８へ進む。紙指紋領域が検出できた場合は、ステップ１１０６へ進む。
【００５３】
ステップ１１０６では、前ステップ１１０４で検出された領域を紙指紋領域として決定し、領域情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１１０７では、前ステップ１１０６で決定した領域情報に対応する、画像データをステップ１１０１で取得した画像データから抽出して取得する。取得した画像データは、不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１１０８では、紙指紋の取得に失敗したことをユーザに知らせるためにエラーを操作部Ｉ／Ｆ３０５を通して操作部１２へ通知する。エラーを受信した操作部は図２２で示すようなエラーメッセージを表示させる。２２０１はエラーメッセージ外観、２２０２はＯＫボタンを示す。
【００５４】
復号部５０８は、マスキング処理部５０１から出力された画像データ内に符号画像データが存在する場合には、その存在を検知する。そして、検知された符号画像データを復号化して情報を取出す。
【００５５】
＜プリンタ画像処理部３１５の詳細説明（図６）＞
図６にプリンタ画像処理３１５においてなされる処理の流れを示す。
【００５６】
下地飛ばし処理部６０１は、スキャナ画像処理部３１２で生成されたヒストグラムを用いて画像データの下地色を飛ばす（除去する）。モノクロ生成部６０２はカラーデータをモノクロデータに変換する。Ｌｏｇ変換部６０３は輝度濃度変換を行う。このＬｏｇ変換部６０３は、例えば、ＲＧＢ入力された画像データを、ＣＭＹの画像データに変換する。出力色補正部６０４は出力色補正を行う。例えばＣＭＹ入力された画像データを、テーブルやマトリックスを用いてＣＭＹＫの画像データに変換する。出力側ガンマ補正部６０５は、この出力側ガンマ補正部６０５に入力される信号値と、複写出力後の反射濃度値とが比例するように補正を行う。符合画像合成部６０７は、出力側ガンマ補正部６０５で補正された（原稿）画像データと、後述する＜紙指紋情報符号化処理＞で生成された符合画像データとを合成する。中間調補正部６０６は、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。例えば、受取った高階調の画像データに対し２値化や３２値化などを行う。
【００５７】
なお、スキャナ画像処理部３１２やプリンタ画像処理部３１５における各処理部では、受取った画像データに各処理を施さずに出力させることも可能となっている。このような、ある処理部において処理を施さずにデータを通過させることを、以下では「処理部をスルーさせる」と表現することにする。
【００５８】
＜紙指紋情報符号化処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた所定領域の紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報の符号化処理を行って符号画像データを生成すべく制御することが可能となっている。
【００５９】
なお、本明細書では、符号画像とは、二次元コード画像やバーコード画像といった画像のことを示す。
【００６０】
さらに、ＣＰＵ３０１は、生成された符号画像データを不図示のデータバスを用いて、プリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部６０７に送信すべく制御することが可能となっている。
【００６１】
なお、上記制御（符号画像の生成制御、送信制御）は、ＲＡＭ３０２内に格納されたプログラムを実行することによって行われる。
【００６２】
＜紙指紋情報照合処理＞
ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報取得部５０７からＲＡＭ３０２に送られてきた紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報と他の紙指紋情報とを照合すべく制御することが可能となっている。なお、他の紙指紋情報とは、符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やサーバに登録されている紙指紋情報のことを意味する。
【００６３】
図９は、この紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップは、ＣＰＵ３０１により統括的に制御される。
【００６４】
ステップ９０１では、符号画像データ内に含まれる紙指紋情報やサーバに登録されている紙指紋情報をＲＡＭ３０２から取出す。
【００６５】
ステップ９０２では、紙指紋情報取得部５０７から送られてきた紙指紋情報と、ステップ９０１において取出された紙指紋情報との照合をするために、式（Ｉ）を用いて２つの紙指紋情報のマッチング度合いを算出する。一方の紙指紋情報はもう一方の紙指紋情報をずらしたものであると仮定する。式（Ｉ）に示した関数において、１画素ごとにずらし、式（Ｉ）の関数により求まる値が最小になるところ、つまり２つの紙指紋情報の差が最も小さくなるところで、２つの紙指紋情報の誤差イメージ（Ｅ）を求める。
【００６６】
【数１】
【００６７】
式（１）においてα１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ１はステップ９０１で取出された（登録されていた）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。α２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のマスクデータである。ｆ２はステップ９０２で紙指紋情報取得部５０７から送られてきた（今、取出されたばかりの）紙指紋情報中のグレイスケール画像データである。
【００６８】
具体的な方法を図２５，３５、３６、３７を用いて説明する。図２５は、それぞれ登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報のイメージ図を表す。それぞれ、横ｎ画素、縦ｍ画素から構成されているものとする。
【００６９】
式（１）に示した関数において、ｉ，ｊをそれぞれ−ｎ＋１〜ｎ−１、−ｍ＋１〜ｍ−１の範囲でそれぞれ１画素毎にずらし、登録されていた紙指紋情報と今回得られたばかりの紙指紋情報の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）を（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個求める。即ち、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００７０】
図３５（ａ）は、登録されている紙指紋情報の左上１画素に対して、今回得られた紙指紋情報の右下１画素だけ重なっているイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋１，−ｍ＋１）とする。図３５（ｂ）は、図３５（ａ）よりも今回得られた紙指紋情報を右に１画素分だけ移動したイメージ図を表す。この状態において、式（１）の関数により求まる値をＥ（−ｎ＋２，−ｍ＋１）とする。同様に今回得られたばかりの紙指紋情報を移動させながら演算を行う。図３５（ｃ）では、今回得られたばかりの紙指紋情報を、登録されていた紙指紋情報と重なるところまで移動させており、これによりＥ（０，−（ｍ−１））が求まる。さらに、図３５（ｄ）では、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動して、Ｅ（ｎ−１，−ｍ＋１）を求める。このように、横方向にずらすと、Ｅ（ｉ，ｊ）のうちのｉが１ずつ加算される。
【００７１】
同様に図３６（ａ）では、図３５（ａ）よりも、縦方向である下に１画素だけ今回得られた紙指紋情報を移動して、Ｅ（−ｎ＋１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７２】
さらに図３６（ｂ）は、図３６（ａ）に対して、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動してＥ（ｎ−１，−ｍ＋２）の値を求める。
【００７３】
図３７（ａ）は、登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が，同じ位置の場合を表し、このときのＥ（ｉ，ｊ）の値をＥ（０，０）とする。
【００７４】
同様に、それぞれの紙指紋情報が少なくとも１画素以上重なるように画像をずらしながら演算を行う。最後に図３７（ｂ）のように、Ｅ（ｎ−１，ｍ−１）を求める。
【００７５】
このようにして、（２ｎ−１）×（２ｍ−１）個の誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）の集合を求める。
【００７６】
ここで、この式（１）の意味を考えるために、ｉ＝０，ｊ＝０であり、かつ、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合を考えてみることにする。つまり、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）であり、かつ、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）の場合のＥ（０，０）を求めることにする。
【００７７】
なお、ｉ＝０，ｊ＝０とは、図３７（ａ）のように、登録されていた紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が同じ位置であることを示す。
【００７８】
ここで、α１（ｘ，ｙ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、登録されていた紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、登録されていた紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００７９】
また、α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１（ただし、ｘ＝０〜ｎ，ｙ＝０〜ｍ）は、今回取得した紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、今取得されたばかりの紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。
【００８０】
このように、α１（ｘ，ｙ）＝１とα２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＝１とが全ての画素において成り立つ時、（１）式は、
【００８１】
【数２】
【００８２】
と表されることになる。
【００８３】
この｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ，ｙ）｝２は、登録されていた紙指紋情報中のグレイスケール画像データと、今取出されたばかりの紙指紋情報中のグレイスケール画像データとの差の二乗値を示す。従って、この（１）式は、二つの紙指紋情報同士の各画素における差の二乗を合計したものになる。つまり、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほど、このＥ（０，０）は、小さな値を取ることになる。
【００８４】
以上説明したのは、Ｅ（０，０）の求め方であるが、同じようにして他のＥ（ｉ，ｊ）を求めていく。ちなみに、ｆ１（ｘ，ｙ）とｆ２（ｘ，ｙ）とが似ている画素が多ければ多いほどＥ（ｉ，ｊ）が小さな値を取ることから、
Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは、互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００８５】
＜αの意義＞
式（１）の分子は、｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２に対してα１とα２とがかけられた結果を意味する（正確には、さらにΣ記号により合計値が求められている）。このα１とα２は、濃い色の画素は０、薄い色の画素は１を示す。
【００８６】
従って、α１とα２とのうちどちらか一方（又は両方）が０の場合には、α１α２｛ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆ２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）｝２は０になることになる。
【００８７】
即ち、どちらか一方（または両方）の紙指紋情報において対象とする画素が濃い色であった場合には、その画素における濃度差は考慮しないことを示している。これは、ゴミや色材がのってしまった画素を無視するためである。
【００８８】
この処理により、Σ記号により合計する数が増減するため、総数Σα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）で割ることで正規化を行う。なお、式（Ｉ）の分母にあるΣα１（ｘ，ｙ）α２（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）が０になる誤差値Ｅ（ｉ，ｊ）は、後述の誤差値の集合（Ｅ（−（ｎ−１），−（ｍ−１））〜Ｅ（ｎ−１，ｍ−１））には含めないものとする。
【００８９】
＜マッチング度合いの決定方法＞
上述したように、Ｅ（ｋ，ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは互いにｋ，ｌずれていたことがわかる。
【００９０】
続いて、二つの紙指紋情報がどれだけ似ているのかを示す値（この値を、マッチング度合いと称する）を、そのＥ（ｋ，ｌ）及び他のＥ（ｉ，ｊ）を使って求める。
【００９１】
まず、（１）の関数により求まった誤差値の集合（例えば、Ｅ（０，０）＝１０※，Ｅ（０，１）＝５０，Ｅ（１，０）＝５０，Ｅ（１，１）＝５０）から平均値（４０）を求める。・・・（Ａ）
なお、※は、値とは関係がない。注目して頂くために記載しただけである。注目して頂きたかった理由は後述する。
【００９２】
次に、平均値（４０）から各誤差値（１０※，５０，５０，５０）を引いて、新たな集合（３０※，−１０，−１０，−１０）を求める。・・・・（Ｂ）
そして、この新たな集合から標準偏差（３０×３０＋１０×１０＋１０×１０＋１０×１０＝１２００，１２００／４＝３００，√３００＝１０√３＝約１７）を求める。そして、上記新たな集合を１７で割り、商を求める（１※，−１，−１，−１）。・・・・（Ｃ）
そして、求められた値のうちの最大値をマッチング度合い（１※）とする。なお、この１※という値は、Ｅ（０，０）＝１０※という値と対応した値である。Ｅ（０，０）というのは、今回の場合、Ｅ（０，０）＝ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝を満たす値である。
【００９３】
＜マッチング度合いの決定方法の概念的な説明＞
上記マッチング度合いの決定方法を行う処理は、結局、複数の誤差値集合の中で最も小さな誤差値が、平均的な誤差値とどれだけ離れているかを計算する（Ａ及びＢ）。
【００９４】
そして、その離れ具合を標準偏差で割ることでマッチング度合いを求める（Ｃ）。
【００９５】
最後にマッチング度合いを閾値と比較することで、照合結果を得る（Ｄ）。
【００９６】
なお、標準偏差は、「各誤差値と平均値との差」の平均的な値を意味する。言い換えると、標準偏差は、集合の中で大体どれくらいのばらつきが全体的に生じているかを示す値である。
【００９７】
このような全体的なばらつき値で上記離れ具合を割ることで、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中でどれだけ小さいか（突出して小さいか、ちょっと小さいか）がわかることになる。
【００９８】
そして、ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合に有効と判断し、それ以外の場合に無効と判断する（Ｄ）。
【００９９】
＜ｍｉｎ｛Ｅ（ｉ，ｊ）｝が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で非常に突出して小さい場合のみ有効と判断する理由＞
ここで、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが、同じ紙から取得されたと仮定する。
【０１００】
すると、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致する場所（ずれ位置）があるはずである。この時、このずれ位置では、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致するため、Ｅ（ｉ，ｊ）は非常に小さくなるはずである。
【０１０１】
一方、このずれ位置から少しでもずらすと、登録されていた紙指紋情報と今取得されたばかりの紙指紋情報には何ら関連性がなくなる。従って、Ｅ（ｉ，ｊ）は通常の大きな値になるはずである。
【０１０２】
そのため、「二つの紙指紋情報が同じ紙から取得された」という条件は、「最も小さなＥ（ｉ，ｊ）が集合Ｅ（ｉ，ｊ）の中で突出して小さい」という条件と一致する。
【０１０３】
再び＜紙指紋情報照合処理＞について説明する。
【０１０４】
ステップ９０３では、ステップ９０２において求められた２つの紙指紋情報のマッチング度合いと所定の閾値との比較を行って、「有効」「無効」を決定する。なお、マッチング度合いのことを類似度と称することもある。また、マッチング度合いと所定の閾値との比較結果のことを、照合結果と称することもある。
【０１０５】
コントローラ１１の説明は以上である。
【０１０６】
＜操作画面の説明＞
図７は画像形成装置１０における初期画面である。領域７０１は、画像形成装置１０がコピーできる状態にあるか否かを示し、かつ設定したコピー部数を示す。原稿選択タブ７０４は原稿のタイプを選択するためのタブであり、このタブが押し下げられると文字、写真、文字／写真モードの３種類の選択メニューをポップアップ表示される。フィニッシングタブ７０６は各種フィニッシングに関わる設定を行うためのタブである。両面設定タブ７０７は両面読込み及び両面印刷に関する設定を行うためのタブである。読み取りモードタブ７０２は原稿の読み取りモードを選択するためのタブである。このタブが押し下げられるとカラー／ブラック／自動（ＡＣＳ）の３種類の選択メニューがポップアップ表示される。なお、カラーが選択された場合にはカラーコピーが、ブラックが選択された場合にはモノクロコピーが行われる。また、ＡＣＳが選択された場合には、上述したモノクロカラー判定信号によりコピーモードが決定される。
【０１０７】
領域７０８は、紙指紋情報登録処理を選択するためのタブである。紙指紋情報登録処理については、後述する。領域７０９は、紙指紋情報照合処理を選択するためのタブである。この紙指紋情報照合処理については、後述する。
【０１０８】
領域７１０は、紙指紋情報登録処理においてセキュリティレベルを設定するためのタブである。セキュリティレベル設定処理については後述する。領域７１１は、紙指紋情報登録処理において、照合率を設定するためのタブである。照合率設定処理については後述する。
【０１０９】
図１４はセキュリティ設定処理を示しているフローチャートである。ステップ１４０１では、前述した領域７１０のタブが選択された情報を受信して、セキュリティ設定画面を表示する。セキュリティ設定画面の一例を図１５に示す。１５０１はセキュリティ設定画面の外観を示している。１５０２はセキュリティレベルを『高い』に設定するためのタブである。１５０３はセキュリティレベルを『普通』に設定するためのタブである。ステップ１４０２では、前述したセキュリティ設定画面で設定されたセキュリティレベルを取得する。ステップ１４０３では、前ステップで取得したセキュリティレベルを不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。前述したセキュリティレベルは、システムに応じて種類を増減させても良い。
【０１１０】
図１９は照合率設定処理を示しているフローチャートである。ステップ１９０１では、前述した領域７１１のタブが選択された情報を受信して、照合率設定画面を表示する。照合率設定画面の一例を図２０に示す。２００１は照合率設定画面の外観を示している。２００２は照合率を指定するスライダーバー、２００３は前記スライダーバー上を移動する矢印、２００４はＯＫボタンを示している。矢印２００３を左右に移動させて照合率を設定する。左に行くほど照合率は低く、右に行くほど高くなる。ここで示した設定方法は一例であるため、照合率が設定できるのであれば、この構成でなくてもかまわない。ステップ１９０２では、前述した照合率設定画面で設定した照合率を取得する。１９０３では、前ステップで取得した照合率を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【０１１１】
＜紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作＞
続いて、図７に示す紙指紋情報登録タブ７０８がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理について説明する。
【０１１２】
図１６は、紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。ステップ１６０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた印字済み出力用紙を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。出力用紙はステップ１６０１で読み込まれた後に、手差しトレイにセットされる。
【０１１３】
ステップ１６０２では、スキャナ画像処理部３１２は、通常読み取り時のゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部５００に設定する。そして、画像データに対して上記小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部５０７に対して出力する。その後、出力データに基づいて、紙指紋情報取得部５０７は、紙指紋情報を取得する。紙指紋情報の取得は図１１に示したフローチャートのとおり処理される。詳細については前述したとおりである。前述の領域７１０でセキュリティレベルが設定されているときの紙指紋情報取得処理については後述する。また、前述の領域７１１で照合率が設定されているときの紙指紋情報取得処理については後述する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。ステップ１６０２での処理が終了すると、ステップ１６０３の処理が開始する。
【０１１４】
ステップ１６０３では、ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報を符号化して符号画像を生成し、当該生成された符号画像データをプリンタ画像処理部３１５内の符号画像合成部６０７に送信すべく制御する。
【０１１５】
ステップ１６０４では、ステップ１６０３で生成された符号画像データと出力する紙に印刷する画像データ（本フローでは既に印字済みのデータであるため、画像データはなし）とを符号画像合成部６０７が合成する。そして、当該合成により得られた合成画像データを中間調補正部６０６が、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。中間調処理後の合成画像データはプリンタＩ／Ｆ３１４を介してプリンタ部１４に送られる。
【０１１６】
＜紙指紋情報登録処理（セキュリティレベル設定時）＞
図１８は、前述したセキュリティレベルが設定されているときの紙指紋情報登録処理について詳細を示している。ステップ１１０１は前述したとおりである。ステップ１８０１では、前述したセキュリティ設定処理によりＲＡＭ３０２に設定されたセキュリティレベル情報を取得する。ステップ１１０２については、前述したとおりである。ステップ１８０２では、ステップ１８０２により取得したセキュリティレベルがどのレベルで設定されているかを判定する。もし、セキュリティレベルが高であると判定された場合、ステップ１８０４へ進む。セキュリティレベルが高ではなく、図１５で例に出した『普通』などであった場合は、ステップ１８０３へ進む。ステップ１８０３では、前述したステップ１１０４のエッジ判定と同様の処理を行う。しかしここでは、所定サイズ領域が非画像領域であることを合わせて検査する。検査の方法としては、画像データのある位置から検査を開始して、非画像領域が抽出された時点でこのステップを終了しても良い。ステップ１８０４では、前述したステップ１１０４のエッジ判定と同様の処理を行う。しかしここでは、所定サイズ領域が画像を包含する領域であることを合わせて検査する。検査の方法としては、画像データのある位置から検査を開始して、画像領域を包含する領域が抽出された時点で、このステップを終了しても良い。
【０１１７】
ステップ１１０５からステップ１１０７は、前述した処理と同様である。ステップ１８０３またはステップ１８０４で抽出された領域を紙指紋領域として決定し、その領域に対応する画像データを取得する。また、ステップ１８０３またはステップ１８０４で領域が抽出できなかったときは、エラーを送信する。このように、前述したセキュリティレベルに応じて、エッジ判定による画像領域の抽出条件を分岐することにより、取得する紙指紋領域を『白地のみ』や『文字包含』と変更することが可能である。ちなみに、セキュリティレベルは前述したとおり複数種類存在しても構わない。その場合は、前述のステップ１８０２でセキュリティレベルに応じた分岐を行い、エッジ判定処理を段階的に行えばよい。たとえば、セキュリティレベル『最低』であれば、『白地』領域を抽出し、『低』であれば『１０％文字包含』領域を抽出などとする。
【０１１８】
＜紙指紋情報登録処理（照合率設定時）＞
図２１は、前述した照合率が設定されているときの紙指紋情報登録処理について詳細を示している。ステップ１１０１は前述したとおりである。ステップ２１０１では、前述した照合率設定処理によりＲＡＭ３０２に設定された照合率情報を取得する。ステップ１１０２については、前述したとおりである。ステップ２１０２では、ステップ２１０１で取得した照合率情報から、取得する紙指紋領域の数を算出する。たとえば、照合率を０（低い）〜１００（高い）で定量化する。もし、０〜２０であれば１つ、２１〜４０であれば２つ、４１〜６０であれば３つ、６１〜８０であれば４つ、８１〜１００であれば５つのように定義しておき、取得した照合率にあわせて紙指紋の数を算出する方法でも良い。ステップ２１０３では、ステップ２１０２で取得した紙指紋の取得数を定数Ｎに代入する。ステップ２１０４では、変数Ｘを定義して０を代入する（初期化を行う）。変数Ｘは紙指紋領域の数を格納する。ステップ２１０５では、前述したエッジ判定処理を行い、所定サイズ領域が画像包含領域であることを検査する。このステップでは、画像サイズの開始位置から検査を開始して、画像包含領域が抽出された時点で終了するなお、一度取得した紙指紋領域は再度取得されることはないこととする）。
【０１１９】
ステップ２１０６では、ステップ２１０５で画像包含領域が抽出されたかどうかを判定する。もし画像包含領域が抽出されていなかった場合は、ステップ２１０８へ進む。画像包含領域が抽出された場合は、ステップ２１０７へ進む。ステップ２１０７では、ステップ２１０４で定義した変数Ｘをインクリメントする。ステップ２１０８では、定数Ｎと変数Ｘとが等しいかどうかを判定する。また、ステップ２１０５のエッジ判定が、画像データの全領域で検査終了しているかどうかも判定する。どちらの判定ともにＮＯであった場合は、ステップ２１０５へ進む。もし定数Ｎと変数Ｘが一致すると判定されたら、ステップ１１０６へ進む。また、画像データの全領域で検査終了していると判定された場合は、ステップ２１０９へ進む。ステップ２１０９では、変数Ｘが０と等しいかどうかを判定する。もし、０と等しいと判定されたら、ステップ１１０８へ進む。ステップ１１０８の処理は、前述したとおりである。もし、０と一致しなかったら、ステップ２１１０へ進む。ステップ２１０８で変数Ｎと一致していないと判定され、さらにステップ２１０９で０とも一致しないと判定されているため、変数Ｘは取得した照合率によって算出された紙指紋の取得数には満たないが、０ではないということである。したがって、ステップ２１１０ではその旨をユーザに知らせるために警告を操作部Ｉ／Ｆ３０５を通して操作部１２へ通知する。警告を受信した操作部は図２３に示すような警告メッセージを表示させせる。２３０１は警告メッセージ外観、２３０２は警告文字列、２３０３は『はい』ボタン、２３０４は『いいえ』ボタンを示す。ステップ２１１１では、前記警告メッセージにて、『はい』もしくは『いいえ』のどちらが押下されたかを判定する。『はい』ボタンが押下されたときは、ユーザが設定した照合率を満たすほど、紙指紋の数は取得できていないが、取得できた数で処理を続行するので、ステップ１１０６へ進む。『いいえ』が押下されたときは、紙指紋取得処理を中断し、終了する。
【０１２０】
＜紙指紋情報照合処理のタブが押下された際の動作＞
続いて、図７に示す紙指紋情報照合タブ７０９がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際の動作について図１７を用いて説明する。
【０１２１】
ステップ１７０１では、ＣＰＵ３０１は、スキャナ部１３で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナＩ／Ｆ３１１を介してスキャナ画像処理部３１２に送るように制御する。ステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２は、この画像データに対して図５に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。さらに、このステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２内の紙指紋情報取得部５０７は、紙指紋情報を取得する（紙指紋情報を取得するために、シェーディング補正部５００のゲイン調整を行うなどの構成は上述した通りである）。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。さらに、このステップ１７０２では、スキャナ画像処理部３１２内の復号部５０８は、符号画像が存在する場合に、当該符号画像を復号して情報を取得する。そして、当該取得された情報を不図示のデータバスを用いてＲＡＭ３０２に送る。
【０１２２】
ステップ１７０３では、ＣＰＵ３０１は、紙指紋情報照合処理を行う。この紙指紋情報照合処理については、＜紙指紋情報照合処理＞で図９を用いて説明した通りである。ステップ１７０４では、ＣＰＵ３０１は、＜紙指紋情報照合処理＞により得られた結果（有効か無効か）を操作部１２の表示画面上に表示するように制御する。
【０１２３】
［実施形態２］
画像形成装置の機体内にスキャナを搭載したときの本発明の実施形態について説明する。
【０１２４】
図２６は、画像形成装置に機体内の構造を示している。プリント時は、シート収納庫より用紙を引き出し、感光ドラムにおいて用紙に画像を乗せ、定着部で用紙上の画像を定着させるという一連の処理を行う。実施形態２では、定着部の後工程にスキャナを搭載することにより、画像形成・読み取り・紙指紋情報登録処理を一連の処理で実施するようにしている。
【０１２５】
図２７は本実施形態における画像形成装置の機体の内部構造を示している。２７０１は機体内部に搭載されたスキャナ部である。
【０１２６】
＜紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作＞
本画像形成装置を用いて、図７に示す紙指紋情報登録タブ７０８がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理を用いて説明する。
【０１２７】
図２８は、紙指紋情報登録処理の全体フローを示している。ステップ２８０１では、例えばＰＣのような機器から送信された印刷情報に基づいて、用紙上に画像形成を行う処理を実行する。画像形成の処理については既知の技術であるため、詳細な説明は省く。ステップ２８０２では、定着部で画像形成が終了したら、排紙を行う前に前記画像形成装置内に搭載されたスキャナ部２７０１で、画像読み取り処理を行う。ステップ１６０２から１６０４は、実施形態１で説明した処理と同様である。
【０１２８】
このように、画像形成装置内にスキャナを搭載した実施形態では、画像形成・読み取り・紙指紋情報登録を機体内の処理のみで完結することができる。
【０１２９】
［実施形態３］
実施形態１では、紙指紋情報登録処理において、画像領域が一部含まれている領域（画像包含領域)を紙指紋登録領域とするために、ある閾値の画像領域を包含した領域を紙指紋領域に決定する実施形態を述べた。具体的には、図１１のフローチャートのようにスキャナ部１３で読み取った所定の大きさの領域に対してエッジ判定を行い、画像領域の包含を判定した。ここでは別の実施形態として、紙指紋領域として適している領域、具体的には最も紙指紋の照合率が高い領域を紙指紋領域に決定する実施形態をさらに詳しい説明と共に述べる。なお、最も照合率の高い領域を決定すること以外の制御や手段は、実施形態１と同じであるため、ここでは実施形態１との差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１３０】
べた黒のような印字が多い領域では紙の繊維を鮮明に読み取れないため、紙指紋の照合時率の照合率は低くなる。そのため所定の大きさの領域において画像領域が少ない、つまりエッジ判定の結果が小さい領域の照合率は高くなる。これを用いて、最も照合率の高い紙指紋領域を見つける方法を以下に記載する。
【０１３１】
図２９は、ステップ１００１の画像領域検出処理において最も照合率の高い紙指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。
【０１３２】
ステップ１１０１では、実施形態１と同じように、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受信する。
【０１３３】
そして、ステップ２９０２では、エッジ判定の結果（以下、エッジ判定値）の初期化と、エッジ判定を行う所定の大きさの領域（以下、判定領域）の開始点の初期化（ここでは紙の左上隅）を行う。なお、ここではエッジ判定の初期値を１０（ＭＩＮ＝１０）とし、判定領域は３×３固定のエリアサイズとし、開始点は判定領域の左上の位置を表すこととする（これを図３０に示す）。
【０１３４】
以下で、受信データにおいてエッジ判定（実施形態１と同じ判定）を行う制御を述べる。まずステップ２９０２において、ステップ１１０１で読み込んだ画像データにおいて判定領域の開始点を変更する（ただし初回時は初期化した開始点のままとする）。変更方法としては様々な方法が考えられるが、ここでは図３１のように一度判定した判定領域を再度判定することがないように、開始点を３ずつ変更する方法を用いる。そしてステップ２９０３で、この開始点を基準とする判定領域のエッジ判定値を求める。このエッジ判定値とこれまでの最小のエッジ判定値を比較する（ステップ２９０４）。もし、このエッジ判定値が最小のエッジ判定値よりも小さい場合は、この値を最小のエッジ判定値とする（ステップ２９０５）。
【０１３５】
この上記の制御（ステップ２９０３〜２９０６）を、次にステップ２９０３で開始点を変更した場合に、変更可能なら繰り返し行う（ここでは図３１における右下の領域の開始点まで繰り返す。これがステップ２９０６）。変更不可能になった場合は、ステップ２９０３で設定した最小のエッジ判定値が一度でも変更されているか確認する（ステップ２９０７）。変更されていない場合は、エッジ処理が正常に行われていない可能性があるため実行エラーを操作部１２に送信する（ステップ１１０８）。変更されている場合は、現在の最小のエッジ判定値になっている領域を紙指紋領域に決定し（ステップ１１０６）、この領域に対応する画像データを取得する（ステップ１１０７）。
【０１３６】
以上の制御により最も照合率の高い紙指紋領域を見つけることが可能となる。
【０１３７】
＜派生形態１＞
なお、本実施形態のステップ２９０１において、初期化としてエッジ判定値の最小値を任意の値（ここでは１０）とした。しかし任意の値ではなく、ステップ１１０１で受信した画像データにブロックセレクションを行い、判定を行う所定の領域サイズにおいて文字や画像が少ない領域を求め、この領域に対して求めたエッジ判定値をMINに置き換えてもよい。ブロックセレクションは既知の技術（参考文献：特開平９−５１３８８号公報など）であり、画像データを構成する各画素のイメージを解析して、その連結性を探索すると共に、検出した連結成分の分類を行うものである（詳細は省略する）。この技術によりテキストや黒画像を含む最小の矩形を検知することができるため、黒画像が少ない判定領域を見つけることが可能となる。なおブロックセレクションを行う対象となる画像データは多値２値変換部３２４によりあらかじめ２値の画像データに変換したものを用いるものとする。
【０１３８】
＜派生形態２＞
また、ステップ１１０７において、最も照合率が高くなる紙指紋領域の場所と紙を一意に認識するための情報を関連付けて記憶もしくは紙に印刷することを行えば、特定の紙に対する紙指紋情報を容易に見つけることが可能となる。
【０１３９】
＜派生形態３＞
また、ステップ１１０１でスキャンした画像データを受信するが、この際に裏面と表面の両方の画像データを受信し、表面と裏面の両方の中から最適、もしくはある閾値以上の照合率となる紙指紋領域を探すことも可能である。
【０１４０】
＜派生形態４＞
また、この実施形態は実施形態１とも組み合わせが可能である（実施形態２で最も照合率の高い領域を決定する際に、白領域のみのものは除くことも追加することが可能である）。
【０１４１】
［実施形態４］
実施形態１、３では、紙指紋情報登録処理において、スキャナ部１３で読み取った所定の大きさの領域に対してエッジ判定を行う実施形態を述べた。ここでは別の実施形態として、ある開始位置を元にエッジ判定を行う際に領域の大きさを変更することで、照合可能な紙指紋領域を検出する実施形態を述べる。なお、認識可能な紙指紋領域を検出すること以外の制御や手段は、実施形態１、３と同じであるため、ここでは差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１４２】
エッジ判定を行う領域にべた黒のような印字が多い画像しかない場合に、紙の繊維を鮮明に読み取れないため、紙指紋の照合時率の照合率は低くなる。そのため読み取る領域を拡大することで、べた黒以外の領域を増やし、照合可能な指紋領域を検出する方法を以下に記載する。
【０１４３】
図３２は、ステップ１００１の画像領域検出処理において照合可能な指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。ステップ１１０１では、実施形態１と同じように、スキャナ画像処理部３１２が、スキャナ部１３にて読み込まれた画像データをスキャナＩ／Ｆ３１１を介して受信する。そして、ステップ３２０１では、エッジ判定を行う所定の領域（以下、判定領域）の大きさを初期化する（ここでは領域はN×Nのエリアサイズとし、N=0とする）。
【０１４４】
以下で、受信データにおいて変更した領域における白領域判定を行う制御を述べる。なおこの白画像領域判定とは、実施形態１のエッジ判定と同じ制御であるが、画像領域がどれくらい含まれているかではなく、白領域がどれくらい含まれているかを求めるものである。ここでは、白領域が１０より大きい場合に紙指紋の照合が可能と判断することにする（つまり白領域判定の結果が１０以下の場合は読み取れない領域が多いため、この紙の紙指紋は照合不可能とみなす）。
【０１４５】
まずステップ３２０２において、エッジ判定を行う領域の大きさを変更（拡大）する。変更方法としては様々な方法が考えられるが、ここでは図３３のようにある開始点（ここでは紙の左上隅）を基準にし、ある一定の割合で判定領域を拡大する方法を用いる。そしてステップ３２０３で、この判定領域のエッジ判定値を求める。そしてステップ３２０４で、このエッジ判定値がある特定の閾値（ここでは１０）よりも大いかどうかの判定を行う。もし、白領域判定値が１０以下の場合は、次にステップ３２０３で変更可能か判定し（判定領域が紙のサイズより大きくなる場合は変更不可能）、変更可能なら繰り返しステップ３２０２〜３２０４を行う（ここでは図３３のＮ＝５まで繰り返す）。変更不可能になった場合は、認証可能な指紋領域が検知できていないため実行エラーを操作部１２に送信する（ステップ１１０８）。一方、白領域判定値が１０より大きくなった場合は、この領域を紙指紋領域に決定し（ステップ１１０６）、この領域に対応する画像データを取得する（ステップ１１０７）。
【０１４６】
以上の制御により照合可能な紙指紋領域を見つけることが可能となる。
【０１４７】
＜派生形態＞
なお、この実施形態は実施形態１や実施形態３との組み合わせも可能である（実施形態３と組み合わせることで、照合可能かつ認識率が最も高い指紋領域を検知することも可能となる）。
【０１４８】
［実施形態５］
これまでの実施形態では、図１１のステップ１１０１にあるように、印字された原稿の読み取りを行い、指紋領域の決定を行ってきた。しかしこの実施形態では、印字を行う前に紙指紋領域を決定する方法を述べる。これにより、印字を行う前に紙指紋領域が検知できるかどうかの判定や、紙指紋領域に応じて印字を予定していた画像データの変更（印字しない、もしくは濃度などの変更）を行うことが可能となる。なお、印字を行う前のデータから紙指紋領域を検出すること以外の制御や手段は、実施形態１、３、４と同じであるため、ここでは差分のみ（図１１の別の実施形態）を述べる。
【０１４９】
図３４は、ステップ１００１の画像領域検出処理において照合可能な指紋領域を決定するための制御を表したフローチャート図である。
【０１５０】
ステップ３４０１では、LAN５０やWAN３３１を経由してPCからの印刷データ（例えばPDLデータ）を受け取る。次にこの印刷データをCPU３０１の制御により解釈し、RIP３２８に中間データを送る。そしてRIP３２８でレンダリングを行い、ビットマップデータを生成する（ステップ３４０１）。なおこのPDLデータを受け取り、ビットマップデータを生成する処理は既知のものとし、ここでは詳細を省略する。そしてすぐに印刷処理を行うのではなく、多値２値変換部３２４により２値にした画像データを作成し、この画像データにおいて実施形態１や３のエッジ判定処理を適用し、紙指紋領域を決定する（ステップ３４０３）。なおステップ３４０３において紙指紋領域が検出できなかった場合はエラー処理を行うのは他の実施形態と同じであり、詳細は省略する。
【０１５１】
以上により、印刷データから紙指紋情報を取得することができる。なお、紙指紋領域が決定した後は、テップ３４０４のようにビットマップデータのみの印刷処理や、ビットマップデータに紙指紋領域情報を付加した合成データの印刷処理を行うことも可能である。
【０１５２】
＜派生形態１＞
上記の実施形態では、ステップ3401で印刷データとしてPDLデータを受け取る例を述べた。しかし、実施形態２のように画像形成装置の機器内に搭載したスキャナで読み取ったデータを印刷データとして受け取ることも可能である。
【０１５３】
＜派生形態２＞
上記の実施形態では、２値の画像データに対してエッジ判定処理を行い、紙指紋領域を決定した。しかし、像域処理を行うことによりエッジが少ない領域を最初に探しておく（一般的な像域処理を行うことにより文字情報の少ない領域、すなわちエッジが少ない領域を探す）。そして、この領域に対してエッジ判定処理を行うことで、処理時間を高速化することも可能である。
【０１５４】
［その他の実施形態］
尚、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、一つの機器からなる装置（複合機、プリンタ、ファクシミリ装置など）に適用することも可能である。
【０１５５】
また本発明の目的は、上述した実施形態で示したフローチャートの手順を実現するプログラムコードを記憶した記憶媒体から、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が、そのプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになる。そのため、このプログラムコード及びプログラムコードを記憶した記憶媒体も本発明の一つを構成することになる。
【０１５６】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１５７】
またコンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけではない。そのプログラムコードの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１５８】
更に、最初に記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される。
【０１５９】
尚、上述した実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１６０】
［実施形態の効果］
以上説明したように上述した実施形態によれば、第１の態様として、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置は、以下の機能を有する。即ち、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、上記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備える。上記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含むことを特徴とする。
【０１６１】
ここで、第２の態様として、第１の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加える。さらに、上記紙指紋情報照合手段は、紙指紋情報照合時に、取得した上記画像情報に対しても照合処理を行うことを特徴とすることができる。
【０１６２】
また、第３の態様として、第１または２の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、セキュリティレベルを取得する取得セキュリティレベル取得手段を有する。さらに、上記紙指紋情報取得手段は、上記セキュリティレベル取得手段によって取得されたセキュリティレベルに応じて、取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更手段とを有することを特徴とすることができる。
【０１６３】
また、第４の態様として、第１乃至３のいずれかの態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段は、紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得手段を有する。さらに、上記紙指紋情報取得手段は、上記紙指紋照合率レベル取得手段によって取得された照合率レベルに応じて、取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得手段とを有することを特徴とすることができる。
【０１６４】
さらに上述した実施形態によれば、第５の態様として、画像処理装置は、以下の機能を有する。即ち、紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、上記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、上記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段とを備えたことを特徴とする。
【０１６５】
ここで、第６の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記領域判定手段は、上記紙指紋情報取得手段により取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定することを特徴とできる。
【０１６６】
また、第７の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段で取得する紙指紋領域の大きさを変更するための紙指紋領域変更手段をさらに備えたことを特徴とすることができる。
【０１６７】
また、第８の態様として、第５の態様の画像処理装置において、ブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出手段をさらに備える。さらに、上記紙指紋領域候補検出手段により検出した領域に対して上記紙指紋情報取得手段を用いることを特徴とすることができる。
【０１６８】
また、第９の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段はさらに、印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理手段を含むことを特徴とすることができる。
【０１６９】
また、第１０の態様として、第５の態様の画像処理装置において、上記紙指紋情報取得手段はさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶するための記憶手段を含むことを特徴とできる。
【０１７０】
また、第１１の態様として、第５乃至９のいずれかの態様の画像処理装置において、上記領域判定手段により、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において上記領域判定手段を用いるを特徴とすることができる。
【０１７１】
さらに上述した実施形態によれば、第１２の態様として、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、第１乃至１１のいずれかの態様の画像処理装置の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする。
【０１７２】
以上の構成により、認識精度の高い領域の紙指紋を登録することが可能となる。また、必要な情報が存在する部分の紙指紋を登録することが可能となる（そこを覆い隠された場合、必要な情報も読み取れない）。
【０１７３】
このため、紙本来の特性である紙指紋を用いて原本性保証・複製防止を行う際に、ユーザによるセキュリティに対する妨害を防ぐことが可能になる。また、印字の多い紙（非画像領域の少ない紙）においても、照合率の高い紙指紋領域を見つけられるため、より多くの紙において紙指紋を設定・登録することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】本発明を適用できる実施形態の画像形成システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の入出力デバイス外観図である。
【図３】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の全体構成を示す図である。
【図４】本発明を適用できる実施形態のタイルデータを概念的に示す図である。
【図５】本発明を適用できる実施形態のスキャナ画像処理部のブロック図である。
【図６】本発明を適用できる実施形態のプリンタ画像処理部のブロック図である。
【図７】本発明を適用できる実施形態の操作部のコピー画面の説明図である。
【図８】本発明を適用できる実施形態の紙指紋情報取得処理のフローチャートである。
【図９】本発明を適用できる実施形態の紙指紋情報照合処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態１における全体処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態１における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態１におけるエッジ判定処理の概念図で、（ａ）は文字・写真領域を判定していく場合の図、（ｂ）は文字・写真と判定された場合の図である。
【図１３】本発明の実施形態１における紙指紋領域決定における概念図で、（ａ）は判定結果０の場合の図、（ｂ）は判定結果９の場合の図、（ｃ）は判定結果４の場合の図である。
【図１４】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定手段を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定画面の説明図である。
【図１６】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施形態１における紙指紋情報照合モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態１におけるセキュリティ設定時の画像領域検出手段のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態１における照合率設定手段を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施形態１における照合率設定画面の説明図である。
【図２１】本発明の実施形態１における照合率設定時の画像領域検出手段のフローチャートである。
【図２２】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得時のエラーメッセージの例を示す図である。
【図２３】本発明の実施形態１における紙指紋情報取得時の警告メッセージの例を示す図である。
【図２４】本発明の実施形態１における画像データを紙指紋情報に含めた紙指紋情報取得処理のフローチャートである。
【図２５】本発明を適用できる実施形態の登録された紙指紋情報と、今回得られた紙指紋情報とを示す図である。
【図２６】本発明を適用できる実施形態の画像形成装置の内部構成を示す例を示す図である。
【図２７】本発明の実施形態２における画像形成装置に内部構成を示す例を示す図である。
【図２８】本発明の実施形態２における紙指紋情報取得モード時の全体処理を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の実施形態３における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の実施形態３における開始点と判定領域の例を示す図である。
【図３１】本発明の実施形態３における判定領域の変更の例を示す図である。
【図３２】本発明の実施形態４における画像領域検出手段の詳細を示すフローチャートである。
【図３３】本発明の実施形態４における判定領域の変更の例を示す図である。
【図３４】本発明の実施形態５における印刷データ受信時の処理を示すフローチャートである。
【図３５】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥ１×１の求め方を示す図、（ｂ）はＥ２×１の求め方を示す図、（ｃ）はＥｎ×１の求め方を示す図、（ｄ）はＥ２ｎ−１×１の求め方を示す図である。
【図３６】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥ１×２の求め方を示す図、（ｂ）はＥ２ｎ−１×２の求め方を示す図である。
【図３７】本発明を適用できる実施形態の各求め方を示す図で、（ａ）はＥｎ×ｍの求め方を示す図、（ｂ）はＥ２ｎ−１×２ｍ−１の求め方を示す図である。
【符号の説明】
【０１７５】
１０、２０、３０ 画像形成装置
１１、２１、３１ コントローラユニット
１２、２２、３２ 操作部
１３、２３ スキャナ部
４０ ホストコンピュータ
５０ ＬＡＮ
２０１ 原稿フィーダ
３０２ ＲＡＭ
３０５ 操作部Ｉ／Ｆ
３１１ スキャナＩ／Ｆ
５０６ 文字写真判定部
５０７ 紙指紋情報取得部
７０８ 紙指紋情報登録タブ
７０９ 紙指紋情報照合タブ
７１０ セキュリティ設定タブ
７１１ 照合率設定タブ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備えた、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置であって、
前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含む
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加え、
前記紙指紋情報照合手段は、紙指紋情報照合時に、取得した前記画像情報に対しても照合処理を行う
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３】
前記紙指紋情報取得手段は、セキュリティレベルを取得する取得セキュリティレベル取得手段と、前記セキュリティレベル取得手段によって取得されたセキュリティレベルに応じて、取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更手段とを有する
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４】
前記紙指紋情報取得手段は、紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得手段と、前記紙指紋照合率レベル取得手段によって取得された照合率レベルに応じて、取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得手段とを有する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能なシステムの画像形成方法であって、
紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、
前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得された紙の紙指紋情報を紙指紋情報照合手段によって読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合ステップとを備え、
前記紙指紋情報取得ステップは、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を画像領域検出手段によって検出する画像領域検出ステップを含む
ことを特徴とする画像形成方法。
【請求項６】
前記紙指紋情報取得ステップにおいて、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加え、
前記紙指紋情報照合ステップにおいて、紙指紋情報照合時に、取得した前記画像情報に対しても照合処理を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の画像形成方法。
【請求項７】
前記紙指紋情報取得ステップは、セキュリティレベル取得手段によってセキュリティレベルを取得するセキュリティレベル取得ステップと、前記セキュリティレベル取得ステップにおいて取得されたセキュリティレベルに応じて、紙指紋取得位置変更手段によって取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更ステップとを有する
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像形成方法。
【請求項８】
前記紙指紋情報取得ステップは、紙指紋照合率レベル取得手段によって紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得ステップと、前記紙指紋照合率レベル取得ステップにおいて取得された照合率レベルに応じて、複数紙指紋情報取得手段によって取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得ステップとを有する
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の画像形成方法。
【請求項９】
紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、
前記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、
前記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記領域判定手段は、前記紙指紋情報取得手段により取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記紙指紋情報取得手段で取得する紙指紋領域の大きさを変更するための紙指紋領域変更手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
ブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出手段をさらに備え、
前記紙指紋領域候補検出手段により検出した領域に対して前記紙指紋情報取得手段を用いる
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記紙指紋情報取得手段はさらに、印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理手段を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記紙指紋情報取得手段はさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶するための記憶手段を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記領域判定手段により、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において前記領域判定手段を用いるを特徴とする請求項９乃至１３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、
前記紙指紋情報取得ステップにおいて紙指紋情報を取得する領域を領域判定手段によって判定する領域判定ステップと、
前記領域判定ステップにおいて判定された領域の紙指紋を紙指紋登録手段によって紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップと
を備えたことを特徴とする画像処理装置の画像形成方法。
【請求項１７】
前記領域判定ステップにおいて、前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項１６記載の画像形成方法。
【請求項１８】
前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得する紙指紋領域の大きさを紙指紋領域変更手段によって変更するための紙指紋領域変更ステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項１９】
紙指紋領域候補検出手段によってブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出ステップをさらに備え、
前記紙指紋領域候補検出ステップにおいて検出した領域に対して前記紙指紋情報取得ステップを用いる
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２０】
前記紙指紋情報取得ステップはさらに、紙指紋取得前処理手段によって印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理ステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２１】
前記紙指紋情報取得ステップはさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶手段に記憶するための記憶ステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２２】
前記領域判定ステップにおいて、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において前記領域判定ステップを用いること
ことを特徴とする請求項１６乃至２０のいずれかに記載の画像形成方法。
【請求項２３】
請求項５乃至８のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
請求項５乃至８のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
請求項１６乃至２２のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２６】
請求項１６乃至２２のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、前記紙指紋情報取得手段によって取得された紙の固定領域の紙指紋情報を読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合手段とを備えた、紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能な画像処理装置であって、
前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を検出する画像領域検出手段を含む
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記紙指紋情報取得手段は、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加え、
前記紙指紋情報照合手段は、紙指紋情報照合時に、取得した前記画像情報に対しても照合処理を行う
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３】
前記紙指紋情報取得手段は、セキュリティレベルを取得する取得セキュリティレベル取得手段と、前記セキュリティレベル取得手段によって取得されたセキュリティレベルに応じて、取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更手段とを有する
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４】
前記紙指紋情報取得手段は、紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得手段と、前記紙指紋照合率レベル取得手段によって取得された照合率レベルに応じて、取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得手段とを有する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
紙をスキャンしてその繊維の特徴を元に紙を特定可能なシステムの画像形成方法であって、
紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、
前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得された紙の紙指紋情報を紙指紋情報照合手段によって読み出し、他の紙指紋情報と照合を行う紙指紋情報照合ステップとを備え、
前記紙指紋情報取得ステップは、取得する紙指紋領域内に、画像領域が一部含まれている箇所を画像領域検出手段によって検出する画像領域検出ステップを含む
ことを特徴とする画像形成方法。
【請求項６】
前記紙指紋情報取得ステップにおいて、取得する紙指紋領域に対応する画像情報を取得して紙指紋情報に加え、
前記紙指紋情報照合ステップにおいて、紙指紋情報照合時に、取得した前記画像情報に対しても照合処理を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の画像形成方法。
【請求項７】
前記紙指紋情報取得ステップは、セキュリティレベル取得手段によってセキュリティレベルを取得するセキュリティレベル取得ステップと、前記セキュリティレベル取得ステップにおいて取得されたセキュリティレベルに応じて、紙指紋取得位置変更手段によって取得する紙指紋領域の位置を変更する紙指紋取得位置変更ステップとを有する
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像形成方法。
【請求項８】
前記紙指紋情報取得ステップは、紙指紋照合率レベル取得手段によって紙指紋照合率レベルを取得する紙指紋照合率レベル取得ステップと、前記紙指紋照合率レベル取得ステップにおいて取得された照合率レベルに応じて、複数紙指紋情報取得手段によって取得する紙指紋領域の個数を変更する複数紙指紋情報取得ステップとを有する
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の画像形成方法。
【請求項９】
紙指紋を読み取る紙指紋情報取得手段と、
前記紙指紋情報取得手段により紙指紋情報を取得する領域を判定する領域判定手段と、
前記領域判定手段により判定された領域の紙指紋を紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記領域判定手段は、前記紙指紋情報取得手段により取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記紙指紋情報取得手段で取得する紙指紋領域の大きさを変更するための紙指紋領域変更手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
ブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出手段をさらに備え、
前記紙指紋領域候補検出手段により検出した領域に対して前記紙指紋情報取得手段を用いる
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記紙指紋情報取得手段はさらに、印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理手段を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記紙指紋情報取得手段はさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶するための記憶手段を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記領域判定手段により、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において前記領域判定手段を用いるを特徴とする請求項９乃至１３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
紙指紋情報取得手段によって紙指紋を読み取る紙指紋情報取得ステップと、
前記紙指紋情報取得ステップにおいて紙指紋情報を取得する領域を領域判定手段によって判定する領域判定ステップと、
前記領域判定ステップにおいて判定された領域の紙指紋を紙指紋登録手段によって紙に対する紙指紋として登録する紙指紋登録ステップと
を備えたことを特徴とする画像処理装置の画像形成方法。
【請求項１７】
前記領域判定ステップにおいて、前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得した紙指紋情報における白画像領域と黒画像領域の割合により紙指紋領域として適しているかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項１６記載の画像形成方法。
【請求項１８】
前記紙指紋情報取得ステップにおいて取得する紙指紋領域の大きさを紙指紋領域変更手段によって変更するための紙指紋領域変更ステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項１９】
紙指紋領域候補検出手段によってブロックセレクションにより紙指紋の候補領域を検出する紙指紋領域候補検出ステップをさらに備え、
前記紙指紋領域候補検出ステップにおいて検出した領域に対して前記紙指紋情報取得ステップを用いる
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２０】
前記紙指紋情報取得ステップはさらに、紙指紋取得前処理手段によって印字が行われる前の印刷データから紙指紋情報を取得する紙指紋取得前処理ステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２１】
前記紙指紋情報取得ステップはさらに、取得した領域を紙指紋領域として決定する際に、紙指紋を読み取る紙と取得した紙指紋領域とを関連づけて記憶手段に記憶するための記憶ステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像形成方法。
【請求項２２】
前記領域判定ステップにおいて、紙指紋領域を取得する領域を判定できない場合は、紙の両面において前記領域判定ステップを用いること
ことを特徴とする請求項１６乃至２０のいずれかに記載の画像形成方法。
【請求項２３】
請求項５乃至８のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
請求項５乃至８のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
請求項１６乃至２２のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２６】
請求項１６乃至２２のいずれかに記載の画像形成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【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３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【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３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【公開番号】特開２００８−１４１６８２（Ｐ２００８−１４１６８２Ａ）
【公開日】平成２０年６月１９日（２００８．６．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３２８５２５（Ｐ２００６−３２８５２５）
【出願日】平成１８年１２月５日（２００６．１２．５）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年６月１９日（２００８．６．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年１２月５日（２００６．１２．５）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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