FR 2904716 A1 20080208 FR 0756787 A 20070730 --> APPAREIL ET PROCEDE D'ELIMINATION DE BRUIT DE LIGNE ARRIERE-PLAN DE L'INVENTION Domaine de l'invention La présente invention concerne un appareil et un procédé utilisés pour traiter une image numérique avec de nombreux bruits de fond, telle qu'une image d'une empreinte digitale latente, au moyen d'un ordinateur. Plus précisément, la présente invention concerne un appareil et un procédé d'élimination de bruit de ligne, qui peuvent efficacement éliminer le bruit de forme rectiligne . Description de l'art apparenté En général, une empreinte digitale comportant un grand nombre de lignes de crêtes formant des dessins striés possède deux caractéristiques remarquables ; l'une est qu'elle est immuable tout au long de la vie, et l'autre est que personne n'a la même empreinte digitale. Donc, les empreintes digitales ont été utilisées dans des enquêtes criminelles depuis un long moment. En particulier, le collationnement au moyen des empreintes digitales latentes laissées sur les lieux d'un crime constitue une aide efficace dans les enquêtes. Dernièrement, bon nombre de forces de police ont employé un système de mise en correspondance d'empreintes digitales qui utilise un ordinateur, et effectue une mise en correspondance des empreintes digitales latentes. -->Cependant, bon nombre des images des empreintes digitales latentes sont de mauvaise qualité avec un bruit, ce qui fait qu'il est difficile pour un enquêteur de se faire une opinion. Ceci est également un facteur important qui empêche l'automatisation du système. Il existe de nombreux types de bruits de fond dans les empreintes digitales latentes. L'un de ces types est une forme rectiligne. La figure 6 illustre un exemple d'une empreinte digitale latente laissée sur un chèque. Comme dans l'exemple représenté sur la figure 6, il existe des cas où des lignes de crêtes d'empreinte digitale sont laissées sur les lignes tracées du chèque ou sur le bruit de fond d'un dessin de lignes. Avec une technique associée, ces bruits de fond sont susceptibles d'être mal interprétés et extraits en tant que lignes de crêtes d'empreinte digitale, si bien qu'il est difficile d'améliorer ou d'extraire uniquement les lignes de crêtes d'empreinte digitale . Comme technique associée pour éliminer le bruit de dessin de fond, il est courant d'employer une transformée de Fourier. Cette technique est proposée dans le document intitulé "Background Pattern Removal by Power Spectral Filtering" par Cannon, et al . , Applied Optics, 15 mars 1983 (document non brevet 1), par exemple. Lorsque cette technique est employée pour éliminer les bruits de ligne d'une image d'empreinte digitale, il est nécessaire que les bruits de ligne apparaissent périodiquement. Ainsi, son effet est limité. En outre, lorsque la périodicité des bruits de ligne est -->similaire à la périodicité des lignes de crêtes d'empreinte digitale, les lignes de crêtes d'empreinte digitale sont également éliminées. Ainsi, son effet est limité également en ce sens. Par ailleurs, la densité des lignes de crêtes d'empreinte digitale dans la zone sans bruit de ligne est détériorée avec le traitement d'élimination de bruit de ligne, si bien que son effet est également limité. La figure 16B illustre l'état dans lequel les bruits de ligne sont éliminés de l'image empreinte digitale de la figure 14A au moyen de la technique associée. Dans le cas où la périodicité des bruits de ligne n'est pas significative comme dans le cas de cette image d'empreinte digitale, la performance d'élimination n'est pas suffisante. La figure 16A illustre l'état dans lequel les bruits de ligne sont éliminés de l'image d'empreinte digitale de la figure 6 au moyen de la technique associée. On peut voir à partir de cet exemple l'image d'empreinte digitale que la densité de ligne de crêtes d'empreinte digitale est également détériorée. En outre, diverses mesures sont proposées en tant que procédé associé pour améliorer les lignes de crêtes d'empreinte digitale, dans lequel la direction et la périodicité des lignes de crêtes locales sont extraites, et les lignes de crêtes sont améliorées par l'intermédiaire d'un traitement de filtrage qui correspond à la direction et la périodicité extraite. Ce procédé est proposé dans le document intitulé "Fingerprint Image Enhancement : Algorithm and Performance Evaluation (1998)" par Hong, et al . , IEEE -->Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (document non brevet 2) et dans la publication de brevet japonais non examinée 2002-99912 (document de brevet 1) . Cependant, cette technique associée n'est pas efficace lorsque la direction et la périodicité de lignes de crêtes ne peuvent pas être correctement extraites en raison de l'influence du bruit de ligne. Ainsi, le problème reste toujours à résoudre. Par ailleurs, comme technique associée pour éliminer le bruit de ligne, la publication de brevet japonais non examinée 2000-82110 (document de brevet 2) propose un procédé d'élimination des lignes tracées en particulier. Le procédé de détection des lignes tracées ici proposé calcule une piste noire vers une direction désignée, et détecte un pic de l'histogramme pour le reconnaître comme étant la ligne tracée. Cependant, lorsque cette technique associée est employée pour l'image d'empreinte digitale, les lignes de crêtes d'empreinte digitale peuvent être jugées par erreur comme étant les lignes tracées. Ainsi, ce procédé n'est pas efficace. La raison en est que les lignes de crêtes d'empreinte digitale rectilignes et les lignes de crêtes d'empreinte digitale de largeur importante ont de longues pistes noires. En outre, la publication de brevet japonais non examinée H8-315135 (document de brevet 3) propose comme technique associée un procédé de détection de segments de lignes dans un dessin. Cependant, ce procédé détecte le pic d'un histogramme d'image vers une direction désignée pour reconnaître le segment de ligne. -->Cependant, lorsque cette technique associée est employée pour l'image d'empreinte digitale, les lignes de crêtes d'empreinte digitale peuvent être jugées par erreur comme étant les segments de ligne. Ainsi, ce procédé n'est pas efficace. La raison en est que les lignes de crêtes d'empreinte digitale rectilignes et les lignes de crêtes d'empreinte digitale de largeur importante ont un grand histogramme d'image. La publication de brevet japonais non examinée 2004-234333 (document de brevet 4) propose comme autre technique associée un procédé de détection du segment de ligne, dans lequel des bords sont détectés à partir d'une image d'entrée et une transformée de Hough est appliquée à une image binaire (les bords sont binarisés) de façon à extraire le segment de ligne. Cependant, il n'est pas possible d'extraire le bruit de ligne qui croise les lignes de crêtes d'empreinte digitale, même si cette technique est employée pour l'image d'empreinte digitale latente avec un bruit de ligne évident. Ainsi, ce procédé n'est pas efficace. La raison en est que les bruits de ligne croisant de nombreuses lignes de crêtes d'empreinte digitale deviennent des segments de ligne courts et intermittents, si bien que les composantes après transformation de Hough deviennent non significatives. Entre temps, comme procédé d'élimination d'un bruit de fond local, un procédé d'étirement du contraste local (étirement du contraste adaptatif) et un procédé d'égalisation d'histogramme local (égalisation d'histogramme adaptive) sont connus pour être efficaces. Cependant, l'effet d'amélioration ne -->peut pas être attendu avec les procédés d'amélioration locale, à moins que la zone de référence ne soit correctement établie. Par exemple, la publication de brevet japonais n° 3465226 (document de brevet 5) décrit un procédé de conversion de densité d'image capable de réduire l'élimination d'informations utiles par division d'une image d'entrée sur la base d'une analyse de texture, et détermination du décret de lissage de l'histogramme de densité conformément à la dimension de la plage dynamique pour chaque zone divisée. Cependant, même si l'image d'entrée est divisée en chaque zone sur la base de l'analyse de texture tel que proposé dans le document de brevet 5, il est difficile de diviser précisément la zone du bruit de fond comme le bruit de ligne. Donc, la zone de référence couvre la zone de bruit de fond ainsi que la zone de bruit hors fond à proximité de la limite du bruit de fond. En conséquence, la zone de référence ne peut pas être uniquement limitée à la zone de bruit de fond, si bien qu'il n'est pas possible d'obtenir le résultat d'une conversion de densité tel qu'il est attendu. En outre, le procédé de conversion de densité proposé dans le document de brevet 5 dépend largement de la précision du procédé de division de zone exécuté sur la base de l'analyse de texture de l'image d'entrée. Ainsi, le résultat de l'amélioration est détérioré si la zone de bruit de ligne ne peut pas être extraite correctement. -->RESUME DE L'INVENTION Tel que décrit ci-dessus, lorsqu'une partie est difficile à distinguer du bruit de ligne contenu dans l'image ou lorsqu'il n'existe aucune périodicité dans le bruit de ligne, il n'est pas possible d'éliminer le bruit de ligne sans détériorer la qualité de l'image. Un objet exemplaire de la présente invention consiste donc à mettre à disposition un appareil et un procédé d'élimination de bruit de ligne, avec lesquels la qualité d'image n'est pas détériorée dans la zone exempte de bruit de ligne, et avec lesquels les bruits de ligne n'ayant pas de périodicité peuvent être également éliminés. Un premier appareil d'élimination de bruit de ligne selon un aspect exemplaire de la présente invention comporte : un dispositif de binarisation d'image qui génère une image binaire par binarisation d'une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; un dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne qui met en rotation l'image binaire sur une pluralité d'angles de rotation pour générer des images respectives mises en rotation, calcule une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calcule une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; un dispositif de détermination de zone de bruit de ligne qui sélectionne, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un possible angle de rotation avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation, et -->détermine une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; un dispositif de conversion de quantité qui génère une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixel qui correspondent à l'image d'entrée ; et un dispositif de synthèse d'image qui génère une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. Avec le premier appareil d'élimination de bruit de ligne, non seulement le nombre de pixels noirs consécutifs dans une direction donnée, mais également la proportion de pixels blancs des lignes adjacentes à la ligne des pixels noirs consécutifs dans la direction orthogonale sont également détectés comme la quantité caractéristique de bord à partir de l'image binaire. Puis, le bruit de ligne est détecté sur la base d'une combinaison du nombre de pixels noirs consécutifs et de la quantité caractéristique de bords. Ainsi, une zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs tels qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale n'est pas détectée par erreur comme un bruit de ligne. En outre, le premier dispositif d'élimination de bruit de ligne calcule la fiabilité de bruit de ligne avec chaque angle de rotation pour déterminer l'angle de rotation possible avec lequel le bruit de ligne -->devient cohérent avec une direction prescrite telle que la direction d'axe X, et détermine la zone de bruit de ligne de l'image qui est mise en rotation sur l'angle de rotation possible. Donc, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. A ce moment, la zone de bruit de ligne est déterminée sans qu'elle ne dépende de la périodicité du bruit de ligne. Ainsi, il est possible d'éliminer le bruit de ligne n'ayant pas de périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à celle d'une partie de l'image d'origine (par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale). On note ici que la zone de bruit de ligne comporte une zone déterminée qui est jugée comme étant une partie du bruit de ligne, et la zone qui est à proximité de la zone déterminée. Un second appareil d'élimination de bruit de ligne selon un aspect exemplaire de la présente invention comporte : un dispositif d'amélioration d'image qui génère une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; un dispositif de binarisation d'image qui génère une image binaire par binarisation de l'image d'entrée ; un dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne qui met en rotation l'image binaire sur une pluralité d'angles de rotation pour générer des images respectives mises en rotation, calcule une quantité caractéristique de bords pour chacune des zones consécutives de pixels noirs -->dans les images mises en rotation, et calcule une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; un dispositif de détermination de zone de bruit de ligne qui sélectionne, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un angle de rotation possible avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation, et détermine une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; un dispositif de conversion de densité qui génère une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui du dispositif d'amélioration d'image, sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité ; et un dispositif de synthèse d'image qui génère une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. Comme le premier appareil d'élimination de bruit de ligne, le second appareil d'élimination de bruit de ligne ne détecte pas par erreur comme bruit de ligne la zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs telle qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale. En outre, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. Il est également -->possible d'éliminer le bruit de ligne qui n'a aucune périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à celle d'une partie de l'image d'origine (par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale) . Par ailleurs, il est possible, avec le dispositif d'amélioration d'image, de générer une image à bruit éliminé dans laquelle les niveaux de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de ligne sont égalisés. De plus, même lorsqu'il existe un bruit de fond évident, la densité de fond après mise en œuvre du traitement d'élimination sur la zone de bruit peut être convertie en la densité du même niveau que la densité de fond de la zone d'image exempte de bruit. Donc, il est possible d'éliminer efficacement le bruit de ligne même d'une image d'empreinte digitale latente qui est laissée sur un chèque, par exemple. Un premier procédé d'élimination de bruit de ligne selon un aspect exemplaire de la présente invention comprend : une étape de binarisation d'image qui génère une image binaire par binarisation d'une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; une étape de calcul de fiabilité de bruit de ligne qui met en rotation l'image binaire sur une pluralité d'angles de rotation pour générer des images respectives mises en rotation, calcule une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calcule une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités -->caractéristiques de bord ; une étape de détermination de zone de bruit de ligne qui sélectionne, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un possible angle de rotation avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation, et détermine une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; une étape de conversion de densité qui génère une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image d'entrée ; et une étape de synthèse d'image qui génère une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation, lorsqu'il existe une pluralité de possibles angles de rotation. Comme le cas du premier appareil d'élimination de bruit de ligne, la zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs telle qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale n'est pas détectée par erreur comme étant un bruit de ligne avec le premier procédé d'élimination de bruit de ligne. En outre, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. Il est également possible d'éliminer le bruit de ligne qui n'a pas de périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire a une partie de l'image d'origine -->(par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale) . Un second procédé d'élimination de bruit de ligne selon un aspect exemplaire de la présente invention comprend : une étape d'amélioration d'image qui génère une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; une étape de binarisation d'image qui génère une image binaire par binarisation de l'image d'entrée ; une étape de calcul de fiabilité de bruit de ligne qui met en rotation l'image binaire sur une pluralité d'angles de rotation pour générer des images respectives mises en rotation, calcule une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calcule une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; une étape de détermination de zone de bruit de ligne qui sélectionne, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un possible angle de rotation avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation, et détermine une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; une étape de conversion de densité qui génère une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui de l'étape d'amélioration d'image, sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image -->d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité ; et une étape de synthèse d'image qui génère une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui comprennent à chacun des possibles angles de rotation, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. Comme le premier procédé d'élimination de bruit de ligne, la zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs telle qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale n'est pas détectée par erreur comme étant un bruit de ligne avec le second procédé d'élimination de bruit de ligne. En outre, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. II est également possible d'éliminer le bruit de ligne qui n'a pas de périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à celle d'une partie de l'image d'origine (par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale). Par ailleurs, il est possible avec l'étape d'amélioration d'image de générer une image à bruit de ligne éliminé dans laquelle les niveaux de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de ligne sont égalisés. De plus, même lorsqu'il existe un bruit de fond évident, la densité de fond après mise en œuvre du traitement d'élimination sur la zone de bruit peut être convertie en la densité du même niveau que la densité de fond de la zone d'image exempte de bruit. Donc, il est possible d'éliminer efficacement le bruit -->de ligne même d'une image d'empreinte digitale latente qui est laissée sur un chèque, par exemple. Un programme d'élimination de bruit de ligne selon un aspect exemplaire de la présente invention permet à un ordinateur d'exécuter : un traitement d'amélioration d'image pour générer une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; un traitement de binarisation d'image pour générer une image binaire par binarisation de l'image d'entrée ; un traitement de calcul de fiabilité de bruit de ligne pour mettre en rotation 1 ' image binaire sur une pluralité d'angles de rotation de façon à générer des images respectives mises en rotation, calculer une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calculer la fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; un traitement de détermination de zone de bruit de ligne pour sélectionner, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un possible angle de rotation avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation, et déterminer une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; un traitement de conversion de densité pour générer une image convertie en densité par l'application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui du traitement d'amélioration d'image, sur une zone qui -->correspond à la zone de bruit locale de 1 ' image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité ; et un traitement de synthèse d'image pour générer une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des possibles angles de rotation, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. Le programme d'élimination de bruit de ligne ne détecte pas par erreur comme un bruit de ligne la zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs telle qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale. En outre, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. Il est évidemment possible d'éliminer le bruit de ligne qui n'a pas de périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à celle d'une partie de l'image d'origine (par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale) . Par ailleurs, il est possible, avec le traitement d'amélioration d'image, de générer une image à bruit de ligne dans laquelle les niveaux de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de ligne sont égalisés. De plus, même lorsqu'il existe un bruit de fond évident, la densité de fond après mise en œuvre d'un traitement d'élimination sur la zone de bruit peut être convertie en la densité du même niveau que la densité de fond de la zone d'image exempte de bruit. Donc, il est possible d'éliminer efficacement le -->bruit de ligne même d'une image d'empreinte digitale latente qui est laissée sur un chèque, par exemple. Comme avantage exemplaire de la présente invention, non seulement le nombre de pixels noirs consécutifs dans une direction donnée, mais également la proportion de pixels blancs des lignes adjacentes à la ligne des pixels noirs consécutifs dans la direction orthogonale est également détectée comme la quantité caractéristique de bord à partir de l'image binaire. Puis, le bruit de ligne est détecté sur la base d'une combinaison du nombre de pixels noirs consécutifs et de la quantité caractéristique de bord. Ainsi, la zone large rectiligne avec des pixels noirs consécutifs telle qu'une ligne de crêtes d'empreinte digitale n'est pas détectée par erreur comme un bruit de ligne. En outre, la fiabilité de bruit de ligne est calculée avec chaque angle de rotation pour déterminer l'angle de rotation possible avec lequel le bruit de ligne devient cohérent avec une direction prescrite telle que la direction d'axe X, et les zones de bruit de ligne sont déterminées dans l'image qui est mise en rotation selon l'angle de rotation possible. Donc, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. A ce moment, la zone de bruit de ligne est déterminée sans qu'elle ne dépende de la périodicité du bruit de ligne. Ainsi, il est possible d'éliminer le bruit de ligne qui n'a pas de périodicité (tel que dans un cas avec uniquement un seul bruit de ligne) ou le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à celle d'une partie de l'image d'origine -->(par exemple, le bruit de ligne qui a une périodicité similaire à la ligne de crêtes d'empreinte digitale) . BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 est un schéma de principe structurel global d'un appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale en tant que mode de réalisation exemplaire de la présente invention ; la figure 2 est un schéma de principe fonctionnel d'un dispositif d'élimination de bruit de ligne représenté sur la figure 1 ; la figure 3 est un organigramme destiné à montrer le fonctionnement de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale ; la figure 4 est un organigramme destiné à montrer le fonctionnement de l'appareil d'amélioration d'empreinte digitale ; la figure 5 est un organigramme destiné à montrer les détails d'une opération de calcul de fiabilité de bruit de ligne exécutée par l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale ; la figure 6 est une illustration destinée à montrer un exemple d'une image d'entrée ; la figure 7 est une illustration destinée à montrer un exemple d'une image améliorée qui est obtenue par application d'un traitement d'amélioration sur l'image d'entrée de la figure 6 ; la figure 8 est une illustration destinée à montrer un exemple d'une image binaire qui est obtenue par binarisation de l'image améliorée de la figure 7 ; -->la figure 9A est une illustration destinée à montrer une partie de l'image mise en rotation de 1 ' image binaire représentée sur la figure 8 ; la figure 9B est une illustration destinée à montrer une partie de l'image mise en rotation de l'image améliorée représentée sur la figure 7 ; la figure 10 est une illustration destinée à montrer un exemple d'un plan de bruit de ligne ; la figure 11 est une illustration destinée à décrire une zone déterminée de bruit de ligne et une zone adjacente de bruit de ligne ; la figure 12 est une illustration destinée à montrer une image qui est obtenue par application d'une conversion de densité sur l'image montrée sur la figure 9B ; la figure 13 est une illustration destinée à montrer un exemple de 1 ' image obtenue en tant que résultat; la figure 14A est une illustration destinée à montrer un second exemple d'une image d'entrée ; la figure 14B est une illustration d'une image qui est obtenue par amélioration de l'image de la figure 14A ; les figures 14C et 14D sont des illustrations d'images qui sont obtenues par élimination des bruits de ligne de l'image représentée sur la figure 14B ; la figure 14E est une illustration d'une image qui est obtenue par synthèse de l'image de la figure 14C et de l'image de la figure 14D ; -->la figure 15A est une illustration destinée à montrer un exemple d'une image d'empreinte digitale à 1 ' encre ; la figure 15B est une illustration destinée à montrer une image qui est obtenue par élimination du bruit de ligne de l'image de la figure 15A ; la figure 16A est un exemple d'image qui est obtenu par élimination des bruits de l'image de la figure 6 au moyen d'une technique classique ; et la figure 16B est un exemple d'une image qui est obtenue par élimination des bruits de l'image de la figure 14A au moyen d'une technique classique. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN MODE DE REALISATION EXEMPLAIRE Dans ce qui suit, la structure et le fonctionnement d'un appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 (un exemple d'un appareil d'élimination de bruit de ligne) en tant que mode de réalisation exemplaire de la présente invention seront décrit avec référence aux dessins annexés. Structure de l'appareil d'amélioration d'image d'une empreinte digitale 10 La figure 1 est un schéma de principe fonctionnel destiné à montrer la structure de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10. L'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 est un ordinateur personnel, par exemple, et est prévu avec un dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11, un dispositif d'élimination de -->bruit de ligne 12, un dispositif de sortie d'image d'empreinte digitale 13. Le dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11 numérise et entre des images d'empreinte digitale qui sont lues par un capteur ou un dispositif de balayage, par exemple. En outre, le dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11 peut entrer des images déjà numérisées sous la forme de fichier. Le dispositif d'élimination de bruit de ligne 12 a pour fonction d'éliminer le bruit de ligne rectiligne de l'image latente d'empreinte digitale (image d'entrée) entrée par l'intermédiaire du dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11 et d'améliorer la densité de ligne de crêtes. Le dispositif de sortie d'image d'empreinte digitale 13 sort l'image d'empreinte digitale qui est traitée au moyen du dispositif d'élimination de bruit de ligne 12 vers un moniteur, une imprimante, ou analogues . En outre, à titre d'exemple, il est également possible de transmettre l'image d'empreinte digitale traitée au moyen du dispositif d'élimination de bruit de ligne 12 directement à un dispositif de mise en correspondance 14 ou analogues. La figure 2 est un schéma de principe fonctionnel destiné à montrer la structure du dispositif d'élimination de bruit de ligne 12. Le dispositif d'élimination de bruit de ligne 12 comporte : un dispositif de commande de traitement de données 21 ; un dispositif des stockage de données (dispositif de mémoire) 22 ; un dispositif -->d'amélioration d'image 23 ; un dispositif de binarisation d'image 24 ; un dispositif de mise en rotation d'image 25 ; un dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne 26 ; un dispositif de détermination de zone de bruit de ligne 27 ; un dispositif de conversion de densité 28 ; et un dispositif de synthèse d'image 29. Le dispositif de commande de traitement de ligne 21 commande une transmission et une réception de données et de messages échangés entre chacun des dispositifs qui composent le dispositif d'élimination de bruit de ligne 12. Le dispositif de stockage de données 22 comporte une mémoire vive (RAM) , par exemple, et chacun des dispositifs susmentionnés qui compose le dispositif d'élimination de bruit de ligne 12 l'utilise comme zone de travail. En outre, il est également utilisé pour stocker temporairement les informations calculées par chaque dispositif. Par ailleurs, le dispositif de stockage de données 22 est également utilisé comme zone de travail de chaque dispositif tel que le dispositif d'amélioration d'image 23, le dispositif de binarisation d'image 24, le dispositif de mise en rotation d'image 25, le dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne 26, le dispositif de détermination de zone de bruit de ligne 27, le dispositif de conversion de densité 28, et le dispositif de synthèse d'image 29. Le dispositif d'amélioration d'image 23 comporte une fonction de génération d'une image améliorée par -->amélioration de la densité de l'image d'entrée au moyen d'un procédé d'amélioration d'image local. Le dispositif de binarisation d'image 24 comporte une fonction de génération d'une image binaire par conversion de l'image d'entrée en deux valeurs de blanc ou de noir. Le dispositif de rotation d'image 25 comporte une fonction de génération d'une image mise en rotation qui est obtenue par l'intermédiaire d'une rotation de l'image binaire selon un angle de rotation désigné. Le dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne 26 comporte des fonctions consistant à : extraire et analyser des lignes horizontales à partir de l'image binaire ; calculer la longueur continue des pixels noirs dans la direction horizontale et la proportion de bord ; calculer la fiabilité de bruit de ligne par combinaison des valeurs obtenues ; et la faire coïncider avec le plan de bruit de ligne. Le dispositif de détermination de zone de bruit de ligne 27 comporte les fonctions consistant à : analyser l'image binaire et le plan de bruit de ligne par rapport auquel on fait coïncider la fiabilité de bruit de ligne de façon à déterminer la zone de bruit de ligne ; et la faire coïncider avec le plan de bruit de ligne. Le dispositif de conversion de densité 28 comporte des fonctions consistant à : spécifier la zone de bruit de ligne à partir du plan de bruit de ligne par rapport auquel on fait coïncider la zone de bruit de ligne ; améliorer l'image d'entrée par utilisation du procédé d'amélioration d'image locale (qui considère uniquement -->le groupe de pixels dans la direction horizontale comme zone de référence) pour chaque pixel à l'intérieur de la zone de bruit de ligne de l'image qui est améliorée par le dispositif d'amélioration de densité ; et la remplacer par la valeur de densité de pixels correspondants de l'image améliorée. Le dispositif de synthèse d'image 29 comporte une fonction consistant à synthétiser une pluralité d'images (desquelles on élimine le bruit de ligne) en une seule image de laquelle les bruits de ligne dans une pluralité de directions sont éliminés par sélection des valeurs de densité minimales de chaque pixel. On peut obtenir chacun des dispositifs décrits cidessus en ayant une unité centrale de traitement (CPU) de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 qui exécute un programme informatique et commande le matériel de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10. Les figures 3 et 4 sont des organigrammes destinés à montrer le dispositif d'élimination de bruit de ligne complet 12, le dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11, et le dispositif de sortie d'image d'empreinte digitale 13. Dans l'étape SI de la figure 3, le dispositif d'entrée d'image d'empreinte digitale 11 représenté sur la figure 2 entre une image d'empreinte digitale. Dans cette étape, une image lue par un dispositif de balayage, par exemple, est numérisée et entrée. En outre, il est également possible d'entrer un fichier d'image d'empreinte digitale déjà numérisé, à titre -->d'exemple supplémentaire. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par Gl . Les exemples des images d'empreinte digitale telles que celles représentées sur la figure 6 sont les images obtenues par numérisation des images d'empreinte digitale qui sont lues au moins d'un capteur ou d'un dispositif de balayage. Ces exemples d'images d'empreinte digitale sont numérisés à la résolution de 500 ppp selon la norme "ANSI/NIST-ITL-1-2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial & Scar Mark & Tattoo (SMT) Information" qui est normalisée par l'institut des normes et de la technologie (NIST) américain. Ce document de normalisation peut être téléchargé à partir de l'adresse Internet suivante (à partir de juin 2006) : ftp : //sequoyah. nist . gov/pub/nist_internal_reports/sp50 0-245-al6.pdf Avec la norme susmentionnée, l'image est numérisée de façon à avoir les valeurs de densité de deux cent cinquante six gradations de 0 à 255. En outre, les valeurs de densité sont définies avec les normes de luminance où les valeurs numériques augmentent au fur et à mesure que la luminance devient plus élevée (plus vive) . Cependant, dans le mode de réalisation exemplaire de la présente invention, les explications concernant les valeurs de densité sont prévues sur la base des normes de densité où les valeurs numériques augmentent au fur et à mesure que la densité devient plus élevée. Donc, la ligne de crêtes avec une haute densité a comme valeur maximale la valeur proche de 255, et la surface du papier ou les rainures de la -->ligne de crêtes avec une basse densité ont la valeur de densité proche de 0. En outre, dans l'image d'empreinte digitale de cette norme, il existe des lignes de haut en bas qui sont balayées de manière récurrente de la gauche vers la droite avec le somme supérieur gauche comme point de départ . Ensuite, dans l'étape S2 de la figure 3, le dispositif d'amélioration d'image 23 représenté sur la figure 2 améliore la densité de l'image d'entrée et agrandit la plage dynamique des lignes de crêtes d'empreinte digitale. Pour le procédé d'amélioration, l'égalisation d'histogramme adaptative ou l'étirement du contraste adaptif est approprié, par exemple. Même dans une zone où la plage dynamique des lignes de crêtes d'empreinte digitale est étroite, il est possible d'obtenir une image ayant un changement de contraste uniforme sur la zone entière par mise en œuvre d'une amélioration au moyen de l'égalisation d'histogramme adaptative. L'établissement de la taille de la zone de référence est important avec l'égalisation d'histogramme adaptive. Elle est établie dans ce cas comme un cercle avec un rayon d'environ seize pixels. Le pas moyen entre les lignes de crêtes de l'empreinte digitale est d'environ dix pixels (la distance réelle est de 0,5 mm), si bien qu'il est approprié d'établir le cercle avec le rayon d'environ 1,6 fois le pas de lignes de crêtes moyen comme zone minimale qui comporte le changement de contraste de la ligne de crêtes. La figure 7 représente une image qui est obtenue par application du traitement décrit ci -->dessus pour améliorer une image d'entrée de la figure 6. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par GE . On peut voir à partir de la figure 6 que tant la zone avec une haute densité de fond que la zone avec une basse densité de fond sont améliorées uniformément. Ensuite, dans l'étape S3 de la figure 3, le dispositif de binarisation d'image 24 représenté sur la figure 2 convertit l'image contrastée qui est améliorée par le dispositif d'amélioration d'image 23 en une image binaire en blanc et noir. Parmi de nombreux types de techniques de binarisation proposés, cet exemple a employé un traitement binaire simple qui prend la valeur intermédiaire (127) comme valeur de seuil, du fait que l'image est déjà améliorée. La figure 8 représente une image binaire qui est obtenue par application du traitement susmentionné sur l'image améliorée GE de la figure 7. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par B. Lorsqu'il existe un bruit de ligne dans une direction arbitraire dans cet exemple, le bruit de ligne est détecté et éliminé après mise en rotation de l'image de telle sorte que le bruit de ligne devienne horizontal. Il est également possible de mettre en rotation un masque utilisé pour détecter le bruit de ligne sans mettre en rotation l'image. Cependant, cet exemple met en rotation l'image de façon à améliorer la performance de détection/d'élimination tout en simplifiant un traitement de détection et d'élimination du bruit de ligne. Le traitement est ci-après d'une façon générale divisé en deux. -->La première moitié du traitement est le traitement de l'étape S4 à l'étape S9 de la figure 3, dans lequel on détecte l'angle de rotation de l'image conformément à la direction du bruit de ligne. Il existe des cas dans lesquels une empreinte digitale latente comporte une pluralité de bruits de ligne dans différentes directions. Donc, une pluralité d'angles de rotation possibles sont établis pour s'occuper de un tel cas. La dernière moitié du traitement est le traitement de l'étape S10 et est représentée par la suite sur la figure 4, dans lequel on accomplit un traitement d'élimination du bruit de ligne après mise en rotation de l'image selon l'ensemble des angles de rotation possibles, et chacune des images à bruit éliminé est synthétisée pour générer l'image a bruit éliminé définitive . Dans l'étape S4 de la figure 3, le dispositif de rotation d'image 25 établit à 0 la valeur initiale de l'angle de rotation d (d=0) . Puis, dans l'étape S5 de la figure 3, le dispositif de rotation d'image 25 représenté sur la figure 2 met en rotation 1 ' image binaire décrite cidessus selon l'angle de rotation désigné d. Une transformation affine habituelle peut être employée comme technique de mise en rotation de l'image. La figure 9A représente une vue agrandie fragmentaire de 1 ' image qui est obtenue par rotation à 45 degrés de l'image binaire de la figure 8 dans une direction inverse des aiguilles d'une montre. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par B (d) . Une image améliorée de la même zone que celle représentée -->sur la figure 9A est représentée sur la figure 9B à titre de référence. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par GE (d) . Les bruits de ligne de cet exemple d'image d'empreinte digitale peuvent être détectés de la façon la plus évidente lorsque 1 ' image est mise en rotation selon un angle de 45 degrés, de sorte que d soit de 45 degrés. Ensuite, dans l'étape S6 de la figure 3, le dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne 26 analyse chaque ligne horizontale de l'image binaire, calcule le nombre de pixels noirs consécutifs et la quantité caractéristique de bord, et combine ceux-ci pour calculer la fiabilité de bruit de ligne. Le nombre de pixels noirs consécutifs est ici appelé piste noire. Ce traitement est le cœur de la présente invention, si bien qu'il sera décrit en détail. Dans le cas d'une empreinte digitale latente qui est laissée derrière, le bruit de ligne est généré en raison de la ligne tracée d'un chèque ou analogue, et des pixels noirs apparaissent de manière continue. Donc, la base de la détection peut être considérée comme une piste noire. Cependant, les lignes de crêtes d'empreinte digitale à proximité des bagatelles dans la partie inférieure de l'empreinte digitale peuvent devenir rectilignes et la largeur de la ligne de crêtes dans celle-ci est large. Ainsi, la piste noire dans celle-ci peut devenir longue. En général, lorsque le bruit de ligne est comparé à la ligne de crêtes d'empreinte digitale dans une ligne droite, les bords rectilignes apparaissent clairement pour le bruit de ligne, tandis que les bords rectilignes n'apparaissent -->pas clairement pour la ligne de crêtes d'empreinte digitale étant donné que ses bords forment une légère courbe même si elle semble être rectiligne au premier abord. Donc, la quantité caractéristique de bord est employée pour distinguer les lignes de crêtes d'empreinte digitale du bruit de ligne. Cet exemple emploie une proportion du nombre total de pixels blancs (qui sont adjacents au groupe de pixels de piste noire) par rapport à la piste noire en tant que quantité caractéristique de bord. Cette proportion est appelée proportion de bord. Normalement, la proportion de bord d'un bruit rectiligne est plus importante que la proportion de bord d'une ligne de crêtes d'empreinte digitale . Ensuite, le contenu du traitement exécuté dans l'étape S6 de la figure 3 sera décrit en détail avec référence à l'organigramme représenté sur la figure 5. Dans l'étape S61 de la figure 5, le plan de bruit de ligne est initialisé. Le plan de bruit de ligne est un plan d'image destiné à faire coïncider temporairement la fiabilité de bruit de ligne de chaque pixel de l'image d'entrée. La ligne la plus haute (valeur de coordonnée Y = 0) est établie comme valeur initiale de ligne. Le système de coordonnée ici défini est le système de coordonnée cartésien où le sommet supérieur gauche est l'origine, la direction horizontale tournée vers la droite est la direction positive de coordonnée X, et la direction verticale tournée vers le bas est la direction positive de coordonnée Y. -->Puis, pour le groupe de pixels noirs sur la ligne horizontale, la piste noire comportant ces pixels est calculée, et on la fait temporairement coïncider avec le plan de bruit de ligne dans l'étape S62 de la figure 5. Une piste noire extrêmement courte avec environ moins de seize pixels est éliminée, étant donné qu'il est peu probable qu'elle soit un bruit de ligne possible . Ensuite, dans une étape S63 de la figure 5, la proportion de bord du groupe de pixels noirs sur la ligne horizontale est calculée. Il existe une proportion de bord latéral supérieur et une proportion de bord latéral inférieur en tant que proportion de bord. On obtient la proportion de bord latéral supérieur en trouvant le nombre de pixels blancs qui sont adjacents au côté supérieur du groupe de pixels de piste noire et en calculant leur proportion. C'est-àdire que lorsque l'ensemble de pixels sur le côté supérieur du groupe de pixels de piste noire sont des pixels blancs, la proportion de bord devient égale à 100 %. On obtient la proportion de bord latéral inférieur en trouvant la nombre de pixels blancs qui sont adjacents au côté inférieur du groupe de pixels de piste noire et en calculant leur proportion. Comme proportion de bord, on emploie soit la proportion de bord latéral supérieur soit la proportion de bord latéral inférieur ayant la valeur la plus importante. Ensuite, dans l'étape S64 de la figure 5, la fiabilité de bruit de ligne est calculée. On calcule la fiabilité de bruit de ligne en combinant la piste noire et la proportion de bord. Ici, on obtient simplement -->sous la forme d'un produit. C'est-à-dire, que même lorsque la piste noire est longue, la fiabilité devient faible si la proportion de bord est basse. Puis, dans l'étape S65 de la figure 5, on fait coïncider la fiabilité de bruit de ligne calculée de cette façon avec le plan de bruit de ligne. La figure 10 représente la fiabilité de bruit de ligne de l'image binaire de la figure 9A qui est obtenue de cette façon. Ce plan de fiabilité de bruit de ligne est exprimé par LC (d) . Sur la figure 9, l'image est affichée en étant établie de telle sorte que la densité devienne plus élevée au fur et à mesure que la fiabilité de bruit de ligne devient plus importante . Sur la figure 9A, la piste noire de la ligne représentée avec un numéro de référence 91 est divisée en deux. Ceci est dû au fait que la ligne à proximité du point représentée avec le numéro de référence 92 est interrompue, et un groupe de pixels blancs apparaît de ce fait. Sur la figure 10, la ligne de la piste noire représentée avec un numéro de référence 101 correspond à l'image binaire de la ligne 91 sur la figure 9A. La raison pour laquelle la fiabilité du bruit de ligne sur le côté gauche du numéro de référence 101 sur la figure 10 est importante et que celle du côté droit est faible est due au fait que le groupe de pixels noirs sur le côté gauche du numéro de référence 101 sur la figure 10 est relié à un groupe de pixels noirs dans la zone sur son côté gauche (non représenté sur cette image) . -->Ensuite, dans l'étape S66 de la figure 5, on juge si le traitement de calcul de fiabilité de bruit de ligne est ou non achevé pour toutes les lignes. Lorsque l'on juge qu'il n'est pas achevé, la prochaine ligne est établie et la procédure retourne à l'étape S62. Lorsque l'on juge qu'il est achevé pour l'ensemble des lignes, la procédure est avancée jusqu'à l'étape S7 de la figure 3. Puis, dans l'étape S7 de la figure 3, la fiabilité de bruit de ligne est vérifiée pour l'ensemble des lignes, et on enregistre la valeur maximale dans la mémoire comme valeur maximale de fiabilité de bruit de ligne qui correspond à l'angle de rotation actuel d. Par la suite, dans l'étape S8 de la figure 3, on juge si l'intégralité de la plage de rotation est ou non couverte. Lorsque l'on juge qu'elle n'est pas entièrement couverte, un angle incrémenté de un degré est établi comme prochain angle de rotation, par exemple, et la procédure est renvoyée à l'étape S5. Lorsque l'on juge qu'elle est achevée, la procédure est avancée jusqu'à l'étape S9 de la figure 3. Normalement, il peut être suffisant d'établir la plage de rotation à 180 degrés. Si la plage des directions de l'ensemble des bruits de ligne est connue au préalable, les angles de rotation correspondant à la plage de ces directions peuvent être établis comme valeur initiale et valeur finale . Ensuite, dans l'étape S9 de la figure 3, on sélectionne les angles de rotation possibles en recherchant les angles mis en rotation et les fiabilités de bruit de ligne correspondantes qui ont -->été enregistrées dans la mémoire dans l'étape S7. Ceci peut être accompli de la manière suivante. 1) La fiabilité de bruit de ligne maximum est recherchée pour l'ensemble des angles de rotation. Lorsque la valeur obtenue de ce fait est plus grande que la valeur de seuil préétablie, elle est enregistrée dans la mémoire en tant que possible angle de rotation. Lorsque la valeur obtenue de ce fait est plus petite que la valeur de seuil, le traitement de sélection de possibles angles de rotation est terminé. 2) Le traitement d'élimination de bruit de ligne pour les angles de rotation proches de l'angle déjà sélectionné (par exemple, +15 degrés et -15 degrés) est exclu étant donné qu'il est redondant. 3) La fiabilité de bruit de ligne maximum parmi les angles de rotation restants est recherchée. Lorsque la valeur obtenue de ce fait est plus grande que la valeur de seuil préétablie, elle est enregistrée dans la mémoire en tant que possible angle de rotation. Lorsque la valeur obtenue de ce fait est plus petite que la valeur de seuil, le traitement de sélection de possibles angles de rotation est terminé. 4) Le traitement décrit ci-dessus dans les paragraphes 2 et 3 est exécuté de manière répétée jusqu'à ce qu'il ne reste plus aucun angle de rotation non traité. Par 1 ' intermédiaire du traitement décrit cidessus, une pluralité de possibles angles de rotation correspondant aux directions de bruit de ligne sont sélectionnés. -->Puis, dans l'étape S10 de la figure 4, les valeurs initiales des angles de rotation possibles sont établies . Par la suite, dans l'étape SU de la figure 4, le dispositif de rotation d'image 25 représenté sur la figure 2 met en rotation 1 ' image binaire décrite cidessus selon l'angle de rotation désigné d. Ce traitement est le même que le traitement de l'étape S5 de la figure 3, si bien que son explication est omise. Puis, dans l'étape S12 de la figure 4, le dispositif de calcul de fiabilité de bruit de ligne 26 représenté sur la figure 2 calcule la fiabilité de bruit de ligne. Ce traitement est le même que le traitement de l'étape S6 de la figure 3, si bien que son explication est omise. Ensuite, dans l'étape S13 de la figure 4, le dispositif de détermination de zone de bruit 27 représenté sur la figure 2 analyse le plan de bruit de ligne LC (d) et l'image binaire B (d) , et détermine la zone de bruit de ligne de la manière suivante. 1) Sur l'intégralité des pixels noirs, le plan de bruit de ligne d'environ huit pixels sur le côté supérieur et inférieur est recherché pour déterminer respectivement les valeurs maximales de fiabilité de bruit de ligne des côtés supérieur et inférieur. Les valeurs maximales déterminées sont exprimées respectivement par LNC_U et LNC_D. Cependant, on notera que lorsque l'on atteint un pixel blanc en recherchant les pixels sur les côtés supérieur et inférieur, la recherche est terminée. On compare soit LNC_U soit LNC D qui a la plus petite valeur à la fiabilité de -->bruit de ligne des propres pixels. Lorsque la première est plus importante que la fiabilité des propres pixels, la fiabilité des propres pixels est remplacée par la première. Ce traitement est efficace pour s'occuper du bruit de ligne avec la largeur de trois pixels ou plus. La ligne sur le côté interne du large bruit de ligne présente la faible proportion de bord, si bien que la fiabilité de bruit de ligne devient également faible. La fiabilité de bruit de ligne de la ligne sur le côté interne est corrigée en une valeur correcte par l'intermédiaire de ce traitement. 2) Puis, la zone avec la fiabilité de bruit de ligne supérieure à la valeur de seuil sur le plan de bruit de ligne est déterminée comme étant la zone déterminée de bruit de ligne. Si la valeur de seuil est trop grande, la performance d'élimination de bruit de ligne est détériorée. Entre temps, les lignes de crêtes d'empreinte digitale sont éliminées si elles sont trop petites. Donc, il est souhaitable d'établir une valeur relativement petite à 1 ' intérieur de la plage avec laquelle les lignes de crêtes d'empreinte digitale ne sont pas éliminées. Les lignes sombres sur la figure 11 indiquent la zone déterminée qui est déterminée sur la base de la fiabilité de bruit de ligne représentée sur la figure 10. 3) Par la suite, s'il existe une zone non déterminée à l'intérieur de la plage de deux pixels sur les côtés supérieur et inférieur de la zone déterminée de bruit de ligne, cette zone est déterminée comme étant une zone adjacente de bruit de ligne. Il arrive -->souvent que la zone adjacente de bruit de ligne soit de haute densité en raison de l'influence du bruit de ligne. Ainsi, la zone adjacente de bruit de ligne est également établie comme la cible de la conversion de densité. 4) Ensuite, la zone entourée par deux zones déterminées de bruit de ligne à l'intérieur d'une plage d'environ huit pixels sur les côtés supérieur et inférieur est également déterminée comme étant une zone adjacente de bruit de ligne. Il arrive également souvent que cette zone entourée par une pluralité de bruits de ligne soit de haute densité en raison de l'influence des bruits de ligne. Ainsi, cette zone est également établie comme la cible de la conversion de densité. Les zones affichées avec une basse densité sur la figure 11 indiquent les zones adjacentes de bruit de ligne qui sont déterminées sur la base de la fiabilité de bruit de ligne de la figure 10. Les zones autres que le fond blanc sur la figure 11 sont les zones de bruit de ligne correspondant à la fiabilité de bruit de ligne de la figure 10. Ce plan de zone de bruit de ligne est exprimé par LA(d) . Ensuite, dans l'étape S14 de la figure 4, le dispositif de conversion de densité 28 représenté sur la figure 2 utilise l'image d'entrée Gl et convertit la densité des pixels dans la zone de bruit de ligne au moyen d'un procédé d'amélioration d'image local (égalisation d'histogramme adaptive ou étirement du contraste adaptif) . Le procédé d'amélioration d'image local utilisé pour cette conversion du contraste emploie un procédé qui est équivalent à celui utilisé -->dans l'étape S2. La plage de référence du procédé d'amélioration d'image local est établie comme groupe de pixels d'environ seize pixels sur les côtés droit et gauche dans la direction horizontale. La raison de la limitation de la plage de référence au groupe de pixels d'une ligne horizontale est due au fait que l'on souhaite la limiter à la zone qui a environ la même densité de bruit de ligne. En la limitant à la zone ayant environ la même densité de bruit, on s'attend à ce que la composante de bruit de ligne soit éliminée de l'image convertie en densité. En général, il est courant que la densité de fond à proximité des bords du bruit de ligne s ' éclaircisse uniformément depuis la partie centrale du bruit de ligne jusqu'au côté externe. On considère que ce phénomène se produit en raison de la bavure de l'encre à proximité des bords du bruit de ligne ou en raison de l'influence de la sensibilité du capteur. Lorsque la zone de référence est établie comme l'intégralité des zones de bruit de ligne adjacentes, il n'est pas possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'empreinte digitale de manière précise même si l'amélioration locale est accomplie, du fait que la fluctuation de la densité de fond est importante. Lorsque la zone de référence est limitée à une ligne de la direction de bruit de ligne, une densité de fond uniforme peut être attendue. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. La figure 12 représente le résultat de la mise en œuvre de la conversion de densité sur la zone de la -->figure 9B . Cette image d'empreinte digitale est exprimée par GR(d) . En comparant la figure 9B à la figure 12, on peut constater que les composantes de bruit de ligne sont presque éliminées, et que les lignes de crêtes d'empreinte digitale sont améliorées. Ensuite, dans l'étape S15 de la figure 4, le dispositif de rotation d'image 25 représenté sur la figure 2 met en rotation l'image de manière inverse. Ce traitement peut être obtenu par désignation de l'angle -d qui est l'angle auquel un code négatif est appliqué à l'angle de rotation désigné dans l'étape SU de la figure 4. Cette image est exprimée par GR' (d) . Puis, dans l'étape S16 de la figure 4, le dispositif de synthèse d'image 29 représenté sur la figure 2 produit une seule image par synthèse des deux images ; l'une est l'image GR' (d) qui est obtenue par élimination du bruit de ligne pour l'angle de rotation actuel possible d, et l'autre est l'image GC qui est obtenue à la suite du traitement accompli préalablement pour les angles de rotation précédents possibles. En ce qui concerne le procédé de synthèse de cet exemple, la densité inférieure parmi les densités dans les deux images est employée pour chaque pixel. Ceci est dû au fait que la valeur de densité de l'image de laquelle le bruit de ligne est éliminé devient normalement petite. L'image GC ' (d) obtenue à la suite du traitement décrit ci-dessus est enregistrée dans la mémoire en tant que dernière image synthétisée GC . Cependant, lorsque l'angle de rotation actuel d est le premier angle de rotation possible, aucun résultat n'est obtenu à la suite d'un traitement -->d'élimination de bruit de ligne précédent. Ainsi, le résultat du traitement exécuté dans l'étape S15, c'està-dire, GR' (d) , est employé en tant que dernière image synthétisée GC sans être synthétisée. On décrira la synthèse d'image d'une façon spécifique en se référant au second exemple d'image d'empreinte digitale représenté sur la figure 14. La figure 14A représente une image d'entrée Gl, et la figure 14B représente une image améliorée GE de l'image Gl. Il existe des bruits de ligne dans deux directions dans l'image d'empreinte digitale de la figure 14A. Les bruits de ligne sont détectés de manière optimale lorsque l'image est mise en rotation selon des angles de 15 degrés et de 106 degrés dans une direction inverse des aguilles d'une montre, si bien que ces deux angles sont les angles de rotation possibles. La figure 14C représente une image GR' (15) qui est obtenue à la suite du traitement accompli avec le premier angle de rotation possible de 15 degrés, et la figure 14D représente une image GR' (106) qui est obtenue à la suite du traitement accompli avec le prochain angle de rotation possible de 106 degrés. On peut constater à partir de ces deux images d'empreinte digitale que les bruits de ligne dans chaque direction sont éliminés. Tout d'abord, l'image GR' (15) qui est obtenue à la suite du traitement accompli avec le premier angle de rotation possible de 15 degrés est enregistrée dans la mémoire en tant que GC . Dans le traitement du prochain angle de rotation possible de 106 degrés, l'image GR' (106) qui est le résultat du traitement -->actuel est généré. Ici, le dispositif de synthèse d'image 29 représenté sur la figure 2 synthétise deux images au moyen du procédé décrit ci-dessus pour générer l'image synthétisée GC ' (106). Cette image synthétisée GC ' (106) est remplacée par l'image déjà enregistrée dans la mémoire, et enregistrée dans la mémoire en tant que nouvelle image GC . La figure 14E illustre l'image synthétisée GC . Le procédé de synthèse d'image dans cet exemple est équivalent à ce qui suit. C'est-à-dire que lorsqu'il existe une pluralité de directions de bruits de ligne, le traitement est exécuté individuellement pour chaque direction, et une pluralité d'images, desquelles sont éliminés les bruits de ligne, sont synthétisées. Comme autre exemple, il est également possible de considérer l'image de laquelle un bruit de ligne d'une direction donnée est éliminé comme image d'entrée, et d'éliminer le bruit de ligne d'une direction suivante de celle-ci. Cependant, avec cet exemple, l'un des bruits de ligne d'une autre direction est déjà éliminé dans une région où les bruits de ligne se coupent les uns les autres. Ainsi, la détection de l'autre bruit de ligne a tendance à devenir difficile même si le bruit de ligne est dans la direction concernée. Ensuite, dans l'étape S17 de la figure 4, on juge si le traitement pour l'ensemble des angles de rotation possibles est ou non achevé. Lorsque l'on juge qu'il n'est pas achevé, l'angle enregistré comme prochain angle de rotation possible est établi, et la procédure est renvoyée à l'étape SU. Lorsque l'on juge qu'il est -->achevé, la procédure est avancée jusqu'à l'étape S18 de la figure 4. Puis, dans l'étape S18 de la figure 4, l'image dans laquelle les bruits de ligne sont éliminés et les lignes de crêtes sont améliorées est sortie. En plus d'un moniteur et d'une imprimante, un dispositif de mise en correspondance et un dispositif d'extraction de caractéristiques sont également considérés comme destinations de sortie. La figure 13 représente une image qui est obtenue à la suite du traitement accompli sur l'image d'entrée de la figure 6 par 1 ' intermédiaire des étapes décrites ci-dessus. Cette image d'empreinte digitale est exprimée par GO. On peut constater à partir de la figure 13 que les bruits de ligne sont éliminés de celle-ci et que seules les lignes de crêtes d'empreinte digitale sont améliorées. Dans ce cas, il n'y a qu'un seul angle de rotation possible (45 degrés), si bien que l'image de sortie GO est la même image que GR' (45) et GC . On a décrit cet exemple en se référant au cas des images d'empreinte digitale. Cependant, un autre exemple de la présente invention peut également être appliqué efficacement à des images d'empreinte de paumes qui ont les dessins similaires à ceux des empreintes digitales. Lorsque l'aspect exemplaire de la présente invention est appliqué à l'image d'empreinte de paume, il est possible d'éliminer les bruits de ligne efficacement en établissant la zone de référence comme un groupe de pixels rectilignes d'environ vingt pixels sur les côtés droit et gauche dans la direction -->des bruits de ligne, étant donné que le pas de ligne de crêtes moyen de l'empreinte de paume est plus large d'environ 25 % que celui de l'empreinte digitale. En outre, dans cet exemple, l'image à densité améliorée obtenue par amélioration de la densité de l'image d'entrée est établie comme image cible du traitement d'élimination de bruit de ligne. Cependant, encore un autre exemple de la présente invention peut également établir comme image cible du traitement l'image d'entrée dans laquelle la densité n'est pas améliorée . Dans le traitement d'élimination de bruit de l'aspect exemplaire de la présente invention, la densité de fond obtenue à la suite du traitement d'élimination de zone de bruit est convertie en la densité du même niveau que la densité de fond de la zone d'image hors bruit de façon à éliminer le bruit en le rendant évident. Une fois que la densité de fond de la zone hors bruit est uniforme, l'effet du traitement d'élimination de bruit ne peut pas être prévu. Lorsqu'il existe un bruit de fond évident comme dans le cas de l'empreinte digitale latente qui est laissée derrière soi, la densité de fond de l'image d'entrée n'est pas uniforme. Ceci est la raison pour laquelle on établit l'image à densité améliorée, que l'on obtient en rendant uniforme la densité de fond sur la zone entière avec le traitement d'amélioration d'image locale, en tant qu'image cible du traitement d'élimination de bruit. Cependant, dans le cas d'une image balayée (l'image d'empreinte digitale à l'encre) sur un support -->d'empreinte digitale sur lequel une empreinte digitale est imprimée avec de l'encre, la densité de fond est uniforme étant donné que le fond est une surface du papier. Avec cette image, l'effet du traitement d'élimination de bruit peut être prévu même si l'image d'entrée est prise comme image cible pour celui-ci. Il existe des cas dans lesquels les lignes tracées destinées à indiquer le cadre pour l'impression de l'empreinte digitale sont contenues comme les bruits de ligne dans les images d'empreinte digitale à l'encre. Par exemple, la figure 15A est un exemple de cette image d'empreinte digitale. Dans ce cas, il apparaît comme un bruit de ligne d'une direction presque verticale à proximité du bord droit de l'image. Lorsque les bruits de ligne des lignes tracées sont éliminés de l'image d'empreinte digitale à l'encre au moyen de l'exemple de la présente invention, l'étape S2 de la figure 3 peut être omise et le traitement de conversion de densité exécuté dans l'étape S14 de la figure 4 peut être accompli de la manière suivante. Dans l'étape S14 de la figure 4, le dispositif de conversion de densité 28 représenté sur la figure 2 convertit la densité en accomplissant l'étirement du contraste adaptatif sur les pixels dans la zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée. A ce stade, une seconde plage de référence est définie pour déterminer la valeur minimale cible et la valeur maximale cible de la conversion de densité. La seconde plage de référence se trouve à proximité du pixel concerné, et elle est définie comme un groupe de -->pixels dans la zone hors bruit de ligne qui est adjacente à la zone de bruit de ligne. La densité est convertie de la manière suivante. 1) Un groupe de pixels d'environ trente trois pixels au total depuis le pixel concerné dans la direction de bruit est extrait, et la valeur de densité minimale et la valeur de densité maximale parmi ceux-ci sont respectivement définies comme minP et maxP. 2) Deux directions sont recherchées dans la direction orthogonale depuis le pixel concerné pour déterminer deux pixels (du fait qu'il existe deux directions) , qui sont les pixels hors de la zone de bruit de ligne mais adjacents à la zone de bruit de ligne . 3) Un groupe de pixels d'environ trente trois pixels au total à partir de chacun des pixels adjacents dans la direction de bruit de ligne est extrait, respectivement, et les valeurs de densité maximales et les valeurs de densité minimales parmi ceux-ci sont déterminées. 4) Une moyenne pondérée des deux valeurs de densité minimales dans les deux directions est calculée, et elle est définie comme minT. Le poids ajouté est défini comme réciproque de la distance du pixel concerné au pixel adjacent. De manière similaire, une moyenne pondérée des deux valeurs de densité maximales est calculée, et elle est définie comme maxT . 5) La densité du pixel concerné est convertie par l'étirement du contraste sur la base d'une expression (1) suivante. -->(i: (g - min P) x (maxT - minT) maxP - minP +minT ou, g' : valeur de densité après conversion g : valeur de densité d'une image d'entrée minP maxP minT maxT valeur minimale locale valeur maximale locale valeur de densité minimale cible valeur de densité maximale cible La figure 15B représente une image GO qui est obtenue par l'élimination des bruits de ligne de l'image de la figure 15A de la manière décrite cidessus. On peut constater par comparaison des figures 15B et 15A que les composantes du bruit de ligne sont presque éliminées, et que la densité est convertie au même niveau que la densité de fond de l'image d'entrée. Ensuite, l'effet du dispositif d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 sera décrit. Le dispositif d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 détecte un bruit de ligne rectiligne, et utilise un procédé d'amélioration d'image locale (égalisation d'histogramme adaptative ou étirement du contraste adaptif) de manière restrictive sur la zone de bruit pour améliorer les lignes de crêtes de façon à éliminer le bruit de ligne. En conséquence, une amélioration et une extraction des lignes de crêtes d'empreinte digitale peuvent être facilement obtenues. Lorsque cela est appliqué à l'empreinte digitale latente qui est laissée derrière, il est possible d'afficher les lignes de crêtes d'empreinte digitale améliorées avec le bruit de ligne -->éliminé. Ainsi, cela aide l'enquêteur à se faire facilement une opinion. En outre, l'extraction de caractéristiques peut être accomplie au moyen de l'image de laquelle le bruit de ligne est éliminé, si bien qu'une quantité de caractéristiques plus précises peut être extraite. En conséquence, la précision de la mise en correspondance d'empreinte digitale est également améliorée. La partie à l'extérieur de la zone de bruit de l'image est améliorée (l'étape S2 de la figure 3) par le procédé équivalent au procédé d'amélioration d'image locale (l'étape S14 de la figure 4) qui est utilisé pour convertir la densité à l'intérieur de la zone de bruit. Grâce à cela, une image à bruit éliminé dans laquelle le niveau de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit sont égalisés est générée . Lorsqu'il est appliqué à l'image d'empreinte digitale, le bruit de ligne peut être éliminé efficacement en établissant la zone de référence comme un groupe de pixels rectilignes d'environ trente trois pixels dans la direction de bruit de ligne. Les lignes de crêtes d'empreinte digitale ont le pas de ligne de crêtes moyen de dix pixels (0,5 mm en distance réelle) . Ainsi, des pixels environ trois fois plus nombreux que les pixels dans le pas sont considérés comme rationnels comme la zone minimale qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale croisées qui sont inclinées dans une certaine mesure. Lorsqu'on l'applique à l'image d'empreinte de paume, la zone de référence peut être établie comme un -->groupe de pixels d'environ quarante pixels, étant donné que le pas de ligne de crêtes moyen de l'empreinte de paume est plus large de 25 % que celui de l'empreinte digitale . En établissant la zone de référence de façon à ne pas couvrir l'intégralité de la zone de bruit de ligne adjacente mais à la limiter au groupe de pixels rectilignes (par exemple, un groupe de pixels d'une ligne) le long de la direction de bruit de ligne, la densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence. En conséquence, seules les lignes de crêtes peuvent être améliorées d'une manière correcte. Lors de la détection du bruit de ligne à partir de l'image d'empreinte digitale, non seulement le nombre de pixels noirs consécutifs dans une direction donnée, mais également la proportion de pixels blancs des lignes adjacentes à la ligne des pixels noirs consécutifs dans la direction orthogonale sont également détectés comme quantités caractéristiques de bord à partir de l'image binaire. Ensuite, le bruit de ligne est détecté sur la base d'une combinaison du nombre de pixels noirs consécutifs et de la quantité caractéristique de bord. Ainsi, la ligne de crêtes d'empreinte digitale large rectiligne n'est pas détectée par erreur comme bruit de ligne. Avec cela, il est possible d'éliminer les bruits de ligne dans une pluralité de directions. Il est également possible d'éliminer le bruit de ligne sans périodicité (par exemple, lorsqu'il y a uniquement un seul bruit de ligne) . En outre, il est possible d'éliminer les bruits de ligne ayant la périodicité -->similaire à celle des lignes de crêtes d'empreinte digitale . Lorsque l'image est améliorée par application de l'étirement du contraste adaptatif sur les pixels sur le bruit de ligne détecté et les pixels dans sa zone adjacente, la valeur maximale et la valeur minimale parmi les valeurs de densité de la zone hors bruit de ligne à proximité du pixel concerné sont utilisées comme valeurs cibles pour convertir la densité. Avec cela, il est possible d'éliminer le bruit de ligne de l'image qui n'est pas améliorée. Ensuite, d'autres modes de réalisation exemplaires de la présente invention seront décrits point par point . Dans un autre mode de réalisation exemplaire de l'appareil d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume, et le dispositif de conversion de densité dans celui-ci peut : établir une zone rectiligne (constituée de pixels environ trois fois plus nombreux que les pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) en tant que première zone de référence ; extraire deux zones constituées presque du même nombre de pixels que celui de la zone de référence en tant que seconde zone de référence à partir des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel concerné ; et déterminer la valeur minimale cible de conversion de densité et la valeur maximale cible de conversion de -->densité sur la base de la valeur de densité minimale et de la valeur de densité maximale des pixels contenus dans la seconde zone de référence. Le "pas de ligne de crêtes" est une distance (pas) entre chacun des centres des lignes de crêtes voisines. De cette façon, la valeur maximale et la valeur minimale parmi les valeurs de densité de la zone hors bruit de ligne à proximité du pixel concerné sont utilisées comme valeurs cibles de conversion de densité lors de l'amélioration des pixels dans la zone de bruit de ligne détecté de l'image. Ainsi, le bruit de ligne peut être éliminé même lorsque l'image d'entrée est prise comme cible du traitement d'élimination de bruit. En outre, étant donné que la zone rectiligne le long de la direction du bruit de ligne est établie comme zone de référence, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, le nombre de pixels dans la zone de référence est établi à environ trois fois le pas de ligne de crêtes moyen, si bien qu'il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être efficacement éliminé. Le nombre de pixels dans la zone de référence est d'environ trente et un pixels dans le cas d'une image d'empreinte digitale (le pas de ligne de crêtes moyen est d'environ 0,5 mm) de 500 ppp, et elle est -->d'environ quarante pixels (25 % de plus) dans le cas d'une image d'empreinte de paume. Dans encore un autre mode de réalisation exemplaire de l'appareil d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume, et le dispositif de conversion de densité dans celui-ci peut établir une zone rectiligne (constituée d'environ trois fois plus de pixels que le nombre de pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) en tant que zone de référence pour accomplir sur celle-ci une amélioration d'image locale. Avec cela, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence étant donné que la zone rectiligne le long de la direction de bruit de ligne est établie comme zone de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, le nombre de pixels dans la zone de référence est établi à environ trois fois la dimension réelle de la ligne de crêtes, si bien qu'il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être éliminé efficacement . Dans les modes de réalisation exemplaires de l'appareil d'élimination de bruit de ligne, le dispositif de synthèse d'image peut synthétiser les -->images en prenant la valeur de densité minimale (parmi les densités de pixels qui correspondent à chaque image convertie en densité) comme densité de chaque pixel dans l'image synthétisée. Avec cela, il est possible d'obtenir une image synthétisée claire en sélectionnant les pixels à bruit éliminé par une pluralité de pixels. Dans un autre mode de réalisation exemplaire du procédé d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume sur laquelle n'est pas accompli le traitement d'amélioration et, dans une étape de conversion de densité, une zone rectiligne constituée de pixels environ trois fois plus nombreux que le nombre de pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) est établie comme première zone de référence ; deux zones constituées de presque le même nombre de pixels que celui de la zone de référence sont extraites comme seconde zone de référence des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel concerné ; et la valeur minimale cible de conversion de densité et la valeur maximale cible de conversion de densité sont déterminées sur la base de la valeur de densité minimale et de la valeur de densité maximale de pixels contenus dans la seconde zone de référence. Avec cela, le bruit de ligne peut être éliminé même lorsque l'image d'entrée est prise comme cible du traitement d'élimination de bruit. -->En outre, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone qui comporte la fluctuation de lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être efficacement éliminé. Dans encore un autre mode de réalisation exemplaire du procédé d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume et, dans une étape de conversion de densité, une zone rectiligne (constituée de pixels environ trois fois plus nombreux que le nombre de pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) est établie comme zone de référence pour accomplir sur celle-ci l'amélioration d'image locale. Avec cela, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence étant donné que la zone rectiligne le long de la direction de bruit de ligne est établie comme zone de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement des lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, le nombre de pixels dans la zone de référence est établi à environ trois fois la dimension réelle de la ligne de crêtes, si bien qu'il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone -->qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être efficacement éliminé. Dans les modes de réalisation exemplaires du procédé d'élimination de bruit de ligne, au niveau de l'étape de synthèse d'image, les images peuvent être synthétisées en établissant la valeur de densité minimale (parmi la densité des pixels qui correspondent à chaque image convertie en densité) comme densité de chaque pixel dans l'image synthétisée. Avec cela, il est possible d'obtenir une image synthétisée claire en sélectionnant les pixels à bruit de ligne parmi une pluralité de pixels. Dans un autre mode de réalisation exemplaire du programme d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume sur laquelle n'est pas accompli le traitement d'élimination et, dans un traitement de conversion de densité, une zone rectiligne (constituée de pixels environ trois fois plus nombreux que le nombre de pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) est établie comme première zone de référence ; deux zones constituées de presque le même nombre de pixels que celui de la zone de référence sont extraites comme seconde zone de référence des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel -->concerné ; et la valeur minimale cible de conversion de densité et la valeur maximale cible de conversion de densité sont déterminées sur la base de la valeur de densité minimale et la valeur de densité maximale des pixels contenus dans la seconde zone de référence. Avec cela, le bruit de ligne peut être éliminé même lorsque l'image d'entrée est prise comme cible du traitement d'élimination de bruit. En outre, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être efficacement éliminé. Dans encore un autre mode de réalisation exemplaire du programme d'élimination de bruit de ligne, l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale ou une image d'empreinte de paume et, dans un traitement de conversion de densité, une zone rectiligne (constituée de pixels environ trois fois plus nombreux que le nombre de pixels qui correspondent au pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné) est établie comme zone de référence pour accomplir sur celle-ci l'amélioration d'image locale. Avec cela, une densité de fond uniforme peut être prise comme densité de référence étant donné que la -->zone rectiligne le long de la direction de bruit de ligne est établie comme zone de référence. En conséquence, il est possible d'améliorer uniquement les lignes de crêtes d'une manière correcte. Par ailleurs, le nombre de pixels dans la zone de référence est établi à environ trois fois la dimension réelle de la ligne de crêtes, si bien qu'il est possible d'établir, comme zone de référence, la zone qui comporte la fluctuation des lignes de crêtes d'empreinte digitale qui se coupent avec une direction spécifique d'une manière inclinée dans une certaine mesure. Donc, le bruit de ligne peut être efficacement éliminé . Dans les modes de réalisation exemplaires du programme d'élimination de bruit de ligne, les images peuvent être synthétisées avec le traitement de synthèse d'image en établissant la valeur de densité minimale (parmi la densité de pixels qui correspondent à chaque image convertie en densité) comme densité de chaque pixel dans l'image synthétisée. Avec cela, il est possible d'obtenir une image synthétisée claire en sélectionnant les pixels à bruit éliminé parmi une pluralité de pixels. L'invention peut être réalisée sous d'autres formes spécifiques sans s'éloigner de l'esprit ou de sa caractéristique fondamentale. Les présents modes de réalisation sont donc destinés à être considérés à tous les égards comme illustratifs et non limitatifs, la portée de 1 ' invention étant indiquée selon les revendications annexées plutôt que par la description susdite et l'ensemble des changements qui -->interviendront dans la signification et la portée d'équivalence des revendications sont donc destinés à y être incorporés. --> REVENDICATIONS 1. Appareil d'élimination de bruit de ligne (12) comprenant : des moyens de binarisation d'image (24) destinés à générer une image binaire (B(d)) pour binariser une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; des moyens de calcul de fiabilité de bruit de ligne (26) destinés à mettre en rotation une image binaire (B(d)) selon une pluralité d'angles de rotation (d) pour générer des images respectives mises en rotation, calculer une quantité caractéristique de bords pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calculer une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; des moyens de détermination de zone de bruit de ligne (27) destinés à sélectionner, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un angle de rotation possible avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation (d) , et déterminer une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacune des angles de rotation possibles sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; des moyens de conversion de densité (28) destinés à générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en -->densité de pixels qui correspondent à l'image d'entrée ; et des moyens de synthèse d'image (29) destinés à générer une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. 2. Appareil selon la revendication 1, dans lequel : l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (Gl, GR) ou une image d'empreinte de paume, et les moyens de conversion de densité (28) sont pour établir une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, comme une première zone de référence ; extraire deux zones constituées de presque le même nombre de pixels que celui de la zone de référence comme seconde zone de référence à partir des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel concerné ; et déterminer une valeur minimale cible de conversion de densité et une valeur maximale cible de conversion de densité sur la base d'une valeur de densité minimale et une valeur de densité maximale des pixels contenus dans la seconde zone de référence. -->3. Appareil selon la revendication 1, qui comprend : des moyens d'amélioration d'image (23) destinés à générer une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; des moyens de conversion de densité (28) destinés à générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui du dispositif d'amélioration d'image (23), sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité. 4. Appareil selon la revendication 3, dans lequel : l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume, comprenant : les moyens de conversion de densité (28) sont pour établir une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de ligne de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, comme zone de référence pour accomplir sur celle-ci l'amélioration d'image locale. -->5. Appareil selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant : les moyens de synthèse d'image (29) pour synthétiser les images en établissant la densité de chaque pixel dans l'image synthétisée comme une valeur de densité minimale parmi la densité des pixels qui correspondent à chacune des images converties en densité. 6. Procédé d'élimination de bruit de ligne comprenant les étapes consistant à : binariser une image pour générer une image binaire (B(d)) par binarisation d'une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; calculer une fiabilité de bruit de ligne pour mettre en rotation l'image binaire (B(d)) selon une pluralité d'angles de rotation (d) pour générer des images respectives mises en rotation, calculer une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calculer une fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; déterminer une zone de bruit de ligne pour sélectionner, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un angle de rotation possible avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation (d) et déterminer une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; -->convertir en densité pour générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image d'entrée ; et synthétiser une image pour générer une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume sur laquelle un traitement d'amélioration n'est pas accompli, comprenant : dans la conversion en densité, une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport au pixel concerné, qui est établie comme première zone de référence ; deux zones constituées de presque le même nombre de pixels que celui de la zone de référence qui sont extraites comme seconde zone de référence des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel concerné ; et une valeur minimale cible de conversion de densité et une valeur maximale cible de conversion de densité qui sont déterminées sur -->la base d'une valeur de densité minimale et d'une valeur de densité maximale des pixels contenus dans la seconde zone de référence. 8. Procédé d'élimination de bruit de ligne selon la revendication 6, qui comprend les étapes consistant à : améliorer une image pour générer une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; convertir une densité pour générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui de l'amélioration d'image, sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume, comprenant : dans la conversion en densité, une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, qui est établie comme une zone de référence pour accomplir sur celle-ci l'amélioration d'image locale. -->10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 9, dans lequel, dans l'étape consistant à synthétiser une image, les images sont synthétisées en établissant la densité de chaque pixel dans l'image synthétisée comme valeur de densité minimale parmi la densité de pixels qui correspondent à chacune des images converties en densité. 11. Produit de programme informatique chargeable sur un support pouvant être lu par ordinateur pour exécuter les étapes suivantes, lorsque ledit produit est un exécuté sur un ordinateur : un traitement de binarisation d'image pour générer une image binaire (B(d)) par binarisation d'une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; un traitement de calcul de fiabilité de bruit de ligne pour mettre en rotation l'image binaire selon une pluralité d'angles de rotation de façon à générer des images respectives mises en rotation, calculer une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calculer la fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; un traitement de détermination de zone de bruit de ligne pour sélectionner, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un angle de rotation possible avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation (d) , et déterminer une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui -->correspondent à chacun des angles de rotation possibles sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; un traitement de conversion de densité pour générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image d'entrée ; et un traitement de synthèse d'image pour générer une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. 12. Produit de programme informatique selon la revendication 11, dans lequel l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume sur laquelle un traitement d'amélioration n'est pas accompli, et dans le traitement de conversion de densité : une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, qui est établie comme une première zone de référence ; deux zones constituées de presque le même nombre de pixels qui celui de la zone de référence qui sont extraites comme seconde zone de référence des zones hors bruit de ligne qui sont adjacentes aux côtés supérieur et inférieur de la zone de bruit de ligne qui contient le pixel concerné ; et une valeur minimale -->cible de conversion de densité et une valeur maximale cible de conversion de densité qui sont déterminées sur la base d'une valeur de densité minimale et d'une valeur de densité maximale des pixels contenus dans la seconde zone de référence. 13. Produit de programme informatique chargeable sur un support pouvant être lu par ordinateur pour réaliser les étapes selon la revendication 11 et les étapes suivantes, lorsque ledit produit est exécuté sur ordinateur : un traitement d'amélioration d'image pour générer une image améliorée en densité par application d'une amélioration d'image locale sur une image d'entrée qui comporte un bruit de ligne ; un traitement de conversion de densité pour générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui du traitement d'amélioration d'image, sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité. 14. Produit de programme informatique selon la revendication 13, dans lequel l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume, et dans le traitement de conversion de densité, une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui -->correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, est établie comme zone de référence pour accomplir sur celle-ci une amélioration d'image locale. 15. Produit de programme informatique selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, dans lequel, dans le traitement de synthèse d'image, les images sont synthétisées en établissant la densité de chaque pixel dans l'image synthétisée comme une valeur de densité minimale parmi la densité de pixels qui correspondent à chacune des images converties en densité. --> un traitement de binarisation d'image pour générer une image binaire (B (d) ) par binarisation de l'image d'entrée ; un traitement de calcul de fiabilité de bruit de ligne pour mettre en rotation l'image binaire selon une pluralité d'angles de rotation de façon à générer des images respectives mises en rotation, calculer une quantité caractéristique de bord pour chacune des zones consécutives de pixels noirs dans les images mises en rotation, et calculer la fiabilité de bruit de ligne sur la base des quantités caractéristiques de bord ; un traitement de détermination de zone de bruit de ligne pour sélectionner, sur la base de la fiabilité de bruit de ligne, un angle de rotation possible avec lequel une direction du bruit de ligne devient cohérente avec une direction prescrite des angles de rotation (d) , et déterminer une zone de bruit de ligne des images respectives mises en rotation qui correspondent à chacun des angles de rotation possibles sur la base de la fiabilité de bruit de ligne ; un traitement de conversion de densité pour générer une image convertie en densité par application d'une amélioration d'image locale, au moyen d'un procédé similaire à celui du traitement d'amélioration d'image, sur une zone qui correspond à la zone de bruit de ligne de l'image d'entrée de façon à convertir la densité en densité de pixels qui correspondent à l'image améliorée en densité ; et un traitement de synthèse d'image pour générer une image synthétisée par synthèse des images converties en densité qui correspondent à chacun des angles de -->rotation possibles, lorsqu'il existe une pluralité d'angles de rotation possibles. 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel l'image d'entrée est une image d'empreinte digitale (GR, Gl) ou une image d'empreinte de paume, et dans le traitement de conversion de densité, une zone rectiligne, qui est constituée de pixels environ trois fois plus nombreux qu'un nombre de pixels qui correspondent à un pas de lignes de crêtes moyen le long de la direction de bruit de ligne par rapport à un pixel concerné, est établie comme zone de référence pour accomplir sur celle-ci une amélioration d'image locale. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, dans lequel, dans le traitement de synthèse d'image, les images sont synthétisées en établissant la densité de chaque pixel dans l'image synthétisée comme une valeur de densité minimale parmi la densité de pixels qui correspondent à chacune des images converties en densité.