(57)【要約】【課題】指紋原画像に含まれる隆線の形状を正確に抽出して当該指紋原画像にかかる指紋を画像上で鮮明に再生すること。【解決手段】指紋原画像に含まれる各画素の階調に対して連続ウェーブレット変換を適用することにより各画素に対応する隆線間距離，隆線角度，ウェーブレットの位相を含むパラメータ値を算出する隆線画素パラメータ算出部１３と、各画素に対応するパラメータ値を周辺画素におけるパラメータ値との相互連続性を示す値に最適化変換するラベル最適化処理部１４と、前記指紋原画像における各画素階調を前記最適値に基づいて変換することにより前記隆線画像を再生する隆線画像生成部１５と、を備えたこと。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムであって、
前記画像合成本体部は、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定部と、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能を備え且つ前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に、前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出部と、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新変換するラベル最適化処理部と、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を合成する隆線画像生成部とを備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【請求項２】
請求項１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
前記ラベル最適化処理部は、前記各画素におけるパラメータ値について前記隣接画素におけるパラメータ値に基づきその確信度を算出し、前記隣接画素に対応して算出された前記確信度の差分に基づき前記各画素の最適化値を算出する更新値算出機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【請求項３】
請求項１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
前記ウェーブレット設定部は、前記ウェーブレットのパラメータ値として前記ウェーブレットの減衰距離（τ）を設定することにより、前記合致度の算出対象である部分領域のサイズを可変設定するウェーブレット領域可変設定機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【請求項４】
請求項１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
ウェーブレット設定部は、前記指紋原画像における隆線の曲率が一定値以上の部分領域に対して異なる減衰距離からなる楕円のウェーブレットを適用して前記連続ウェーブレット変換処理を行う楕円ウェーブレット設定機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【請求項５】
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定し、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行い、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定し、
前記各画素及び当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新し、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成し、
これらの各動作工程を、前記画像合成本体部が順次実行することを特徴とした指紋隆線画像合成方法。
【請求項６】
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定機能、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出機能、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新するラベル最適化処理機能、
および前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成する隆線画像生成機能とを設け、
これらの各処理機能を、前記画像合成本体部が備えているコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする指紋隆線画像合成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋隆線構造に基づき指紋照合を行う指紋照合システムに関し、特に、指紋隆線を明瞭化して且つ指紋隆線画像を合成する指紋隆線画像合成システム、指紋隆線画像合成方法、及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、指紋照合システムでは、指紋照合処理に先立ち、照合対象である指紋原画像から指紋隆線を抽出し、この指紋隆線の形状を表す指紋隆線画像を鮮明に再生する指紋画像再生装置を常に必要としている。
この場合、通常指紋隆線の抽出を行うに際しては、まず、対象となる指紋画像の領域を特定し、隣接する隆線間の距離を計測し、隆線が成す縞模様を平面波として取り扱い、これに二次元短時間フーリエ変換（Short-time Fourier Transform：以下「ＳＴＦＴ」という）や離散ウェーブレット変換を利用することによって、指紋原画像内に含まれる指紋隆線を明瞭化する処理が行われている。【０００３】
そして、これにより、指紋原画像内の隆線形状が不明瞭な隆線品質の低い領域にあっては、その指紋隆線を補間し、一定値よりピッチの小さい細かな隆線構造の抽出を行ったりすることが可能となっている。【０００４】
一方、上記指紋原画像に対してフーリエ変換を利用して隆線画像の抽出を行った場合、指紋原画像内の隆線が途切れた部分については隆線形状を補間することが可能であるが、他方、指紋隆線が途切れている端点や指紋隆線が分かれている分岐点などの特徴点においては、フーリエ変換の特性もあって、ときには隆線をつないでしまい、特徴点を潰してしまうという不都合があった。【０００５】
また、離散ウェーブレット変換を利用して指紋原画像の解析を行い隆線画像の抽出を行う場合でも、隆線ピッチの細かい微細特徴といわれる領域とピッチの大きな領域が混在している指紋領域においては、隆線の形状を正確に捉えて表すことができないという不都合がある。【０００６】
これに対する関連技術として、指紋画像内における微細構造の隆線ピッチを捉えるために指紋画像内に設定したブロック領域毎に周波数チューニングを行い、離散ウェーブレット変換を利用して指紋隆線形状の抽出を行うシステムが知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２７０６２公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１に開示された関連技術では、注目しているブロック領域内の全体的な隆線間距離は求められるものの、画素レベルでの隆線間距離の変化、即ち隆線ピッチの異なる細かい隆線が含まれる領域における隆線の微細構造、を正確に捉えることができないという不都合があった。【０００９】
特に、隆線間距離（隆線ピッチ）が広い領域と狭い領域とが混在している場合に、隆線の微細構造を捉えることができないことが多く、この解析結果に基づき再生される隆線画像においては隆線構造が崩れてしまうという不都合が生じていた。【００１０】
又、前述した二次元短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）や離散ウェーブレット変換を用いて行う指紋照合処理にあっては、その精度が微細特徴点の抽出精度に大きく依存するため、隆線構造が崩れてしまっている場合には、指紋照合精度が著しく低下してしまうという不都合がある。【００１１】
［発明の目的］
本発明は、上記関連技術の有する不都合を改善し、不鮮明な指紋原画像に含まれる隆線の形状を正確に抽出すると共に、これにより指紋隆線画像を比較的鮮明に合成することを可能とした指紋隆線画像合成システム、指紋隆線画像合成方法、及びそのプログラムを提供することを、その目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明にかかる指紋隆線画像合成システムは、指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムであって、
前記画像合成本体部は、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定部と、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換部と、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に、前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出部と、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新変換するラベル最適化処理部と、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成する隆線画像生成部とを備えていることを特徴とする。【００１３】
又、上記目的を達成するために、本発明にかかる指紋隆線画像合成方法は、指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定し、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行い、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定し、
前記各画素及び当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新し、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成し、
これらの各工程における動作内容を、前記画像合成本体部が順次実行することを特徴とする。【００１４】
更に、上記目的を達成するために、本発明にかかる指紋隆線画像合成プログラムは、指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定機能、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出機能、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新するラベル最適化処理機能、
および前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成する隆線画像生成機能とを設け、
これらの各処理機能を、前記画像合成本体部が備えているコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、以上のように構成したので、これによると、指紋原画像に含まれる各画素の階調に対して連続ウェーブレット変換を適用することにより各画素に対応する隆線間距離，隆線角度，ウェーブレットの位相を含むパラメータ値を算出する隆線画素パラメータ算出部と、各画素に対応するパラメータ値を周辺画素におけるパラメータ値との相互連続性を示す値に最適化変換するラベル最適化処理部を備えたことにより、不鮮明な指紋原画像に含まれる隆線の形状を正確に抽出することができ、これにより比較的鮮明な指紋隆線画像を合成（再生）することができるという既存の関連技術にない優れた指紋隆線画像合成システム、指紋隆線画像合成方法、およびそのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る指紋隆線画像合成システムの一実施形態を示す概略ブロック図である。
【図２】図１に開示した指紋隆線画像合成システムにおける隆線画素パラメータ算出部の内部構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図３】図１に開示した指紋隆線画像合成システムにおけるラベル最適化処理部の内部構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図４】図１に開示した指紋隆線画像合成システムにおける全体の動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は図１に開示した指紋隆線画像合成システムに入力された指紋原画像の一部を示す図で、図５（ａ）は指紋原画像の一部分領域を示す部分拡大説明図、図５（ｂ）は図５（ａ）に対して隆線画素パラメータ算出を行った結果に基づいて生成した隆線画像の一例を示す説明図である。
【図６】図６は図１に開示した指紋隆線画像合成システムに入力された他の指紋原画像の一部を示す図で、図６（ａ）は入力された時の指紋画像を示す説明図、図６（ｂ）は図６（ａ）に対して隆線画素パラメータ算出を行った結果に基づいて生成した指紋画像の一例を示す説明図、図６（ｃ）は図６（ｂ）に対してラベル最適化処理を実施した結果に基づき生成した指紋画像の一例を示す説明図である。
【図７】図７は図１に開示した指紋隆線画像合成システムに入力された更に他の指紋原画像の一部を示す図で、図７（ａ）は入力された時の指紋画像を示す説明図、図７（ｂ）は図７（ａ）に対して隆線画素パラメータ算出を行った結果に基づいて生成した指紋画像の一例を示す説明図、図７（ｃ）は図７（ｂ）に対してラベル最適化処理を実施した結果に基づき生成した指紋画像の一例を示す説明図である。
【図８】図１に開示した指紋隆線画像合成システムにおけるウエーブレットセットを選択する動作内容を示す説明図である。
【図９】図１に開示した指紋隆線画像合成システムにおける確率伝搬法を利用して画素相互間で行われるメッセージ伝搬のイメージを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［実施形態］
次に、本発明の一実施形態を図１乃至図９に基づいて説明する。
最初に、本実施形態における指紋隆線画像合成システムの基本的構成内容を説明し、その後に具体的な内容を説明する。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態における指紋隆線画像合成システム１０は、外部から入力される指紋原画像を取得し記憶部（図示せず）に記憶する指紋画像入力部１１と、前記指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出し隆線画像の合成を行う画像合成本体部１０Ａと、この画像合成本体部１０Ａで合成された隆線画像を出力する隆線画像データ出力部１６とを備えている。
【００１９】
ここで、前記画像合成本体部１０Ａは、前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定部１２と、前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能を備え且つ前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に、前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出部１３と、前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新変換するラベル最適化処理部１４と、前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を合成する隆線画像生成部１５とを備えて構成されている。
【００２０】
このため、本実施形態では、これら隆線画素パラメータ算出部１３およびラベル最適化処理部１４とが後述するように有効に機能して、不鮮明な指紋原画像に含まれる隆線の形状を正確に抽出することができ、これにより、比較的鮮明な指紋隆線画像を合成（再生）することができる。
【００２１】
ここで、前述したラベル最適化処理部１４は、前述した各画素におけるパラメータ値について前記隣接画素におけるパラメータ値に基づきその確信度を算出し、前記隣接画素に対応して算出された前記確信度の差分に基づき当該各画素の最適化値を算出する更新値算出機能を備えて構成されている。
【００２２】
又、ウェーブレット設定部１２は、前述したウェーブレットのパラメータ値として前記ウェーブレットの減衰距離（τ）を設定することにより、前記合致度の算出対象である部分領域のサイズを可変設定するウェーブレット領域可変設定機能を備えている。
【００２３】
更に、上記ウェーブレット設定部１２は、前述した指紋原画像における隆線の曲率が一定値以上の部分領域に対して異なる減衰距離からなる楕円のウェーブレットを適用して前記連続ウェーブレット変換処理を行う楕円ウェーブレット設定機能を備えている。
【００２４】
以下、これを更に具体的に説明する。
まず、ウェーブレット設定部１２は、入力された指紋原画像を構成する各画素（ピクセル）を対象として異なる複数のウェーブレットを設定する。
【００２５】
具体的には、ウェーブレット設定部１２は、指紋原画像を構成する、ある画素（注目画素という）に対応して、ウェーブレットの波長（λ）、ウェーブレットの角度（θ）、ウェーブレットの振幅が一定以下になるまでの距離（減衰距離：以下「τ」という）からなるパラメータセットを設定する。
尚、このウェーブレット設定部１２は、指紋原画像を構成する全て画素に対応して上記パラメータセットを設定する。
【００２６】
ここでは、設定されたウェーブレットを円形とする。また、ウェーブレットの減衰距離（寿命（τ））は設定された各ウェーブレットの半径を示すものとする。
尚、本実施形態では、上記３種のパラメータの値はそれぞれ一定範囲内に含まれる異なる値を示す。即ち、パラメータは離散的に有限個（種類）設定可能であるものとする。
【００２７】
又、ウェーブレット設定部１２は、各パラメータを増減して得た離散値の組み合わせに対応したウェーブレット画像を設定する。ここで、ウェーブレットのサイズは注目画素に対応する指紋原画像内の一致の度合いを測定する対象の領域の大きさを示し、τの値（半径）により決定される。
【００２８】
ここで、各画素に対応して設定されるウェーブレットの数を示すＣは、以下の（式１）により定義されるものとする。
【００２９】
〔数１〕
Ｃ＝〔設定するウェーブレットの径（τ）の種類の数〕
×〔設定するウェーブレットの方向（θ）の数〕
×〔設定するウェーブレットの波長（λ）の種類の数〕…（式１）
【００３０】
尚、ウェーブレット設定部１２は、設定するウェーブレットの形状として、異なるτ（例えば、τ１、τ２とする）を含む楕円形のウェーブレットを設定する構成であってもよい。
これにより、例えば、指紋原画像内における指紋隆線の曲率が高い領域では、隆線の方向を長径とし、隆線方向に垂直な方向を短径とした楕円形のウェーブレットを設定することによって、当該領域に対してより一致度の高いウェーブレットを設定することが可能となる。
これにより、指紋隆線の曲率が高い領域においても、指紋隆線の曲率の低い安定的な領域と同等に合致度の高いウェーブレットセットを求めることが可能となる。
【００３１】
隆線画素パラメータ算出部１３は、指紋原画像をピクセル単位で（各画素に対応して）で連続ウェーブレット変換処理を行い、各画素に対応してＣ個設定されたパラメータセット（λ、θ、τ）の中でどのパラメータセットが注目画素を中心とする指紋画素領域の隆線構造と一致している度合が高いかを計算する連続ウェーブレット変換処理手段１３１（図２）を備えている。
【００３２】
連続ウェーブレット変換処理手段１３１は、指紋画像における各注目画素に対応する領域（注目画素領域という）に対して、Ｃ個のパラメータセットそれぞれに対応するＣ個のウェーブレットを利用した畳み込み演算を行う（連続ウェーブレット変換処理）。
【００３３】
ここで、隆線画素パラメータ算出部１３の隆線一致度評価手段１３２は、パラメータセットにより決まる各ウェーブレットと注目画素領域との合致度を算出する。この合致度は、注目画素領域の隆線形状とウェーブレット画像の波形状（ウェーブレット形状）の一致の度合いを示すものである。
【００３４】
また、隆線一致度評価手段１３２は、対応する注目画素領域に対する各ウェーブレットの反応の強さ（即ち、ウェーブレットに対する隆線形状の合致度）の強さであるエネルギー値（Ｅ）を算出する。
【００３５】
隆線画素パラメータ算出部１３による上記処理により、指紋原画像を構成する各画素に対応する隆線の隆線ピッチ（λ）、角度（θ）、波形の寿命（τ）を含む組み合わせ（パラメータセット）が導出される。
【００３６】
ここで、各ウェーブレットを利用した注目画素領域（例えば、半径τの領域）に対する畳み込み演算を行った結果として、ウェーブレットと隆線形状とが一致する部分が含まれる場合には、その一致の度合いを示す合致度（エネルギー：E ）が各ウェーブレットに対応して算出される。
【００３７】
尚、連続ウェーブレット変換処理手段１３１は、ウェーブレットの半径のサイズ（ウェーブレットの寿命）としてのτを一定範囲で増減した値を用いることにより、ウェーブレットの大きさ、すなわち領域の大きさを変動設定する。
【００３８】
ここで、波形の寿命（τ）の短い（小さいウェーブレット）は、一定値よりも小さい画像領域における隆線形状を捉えるのに適していると言える。このため、例えば、異なる隆線ピッチが含まれる指紋領域に対して連続ウェーブレット変換を適用した場合に指紋画像内の隆線形状を抽出することが可能となる。
【００３９】
又、波形の寿命（τ）の長い（即ち、ウェーブレット変換の適用範囲が広い場合）ウェーブレットを適用した場合、適用したウェーブレットの範囲内には当該ウェーブレットの波長（λ）および角度（θ）が一致する部分が含まれる可能性が高くなる。
このため、これによると、より一致度の高いウェーブレット（ラベル）を設定することが可能となる。
【００４０】
ここで、指紋原画像におけるＣＷＴ（連続ウェーブレット変換）の適用範囲内にウェーブレットと指紋隆線形状とが一致する部分がより多く含まれれば、指紋画像におけるＣＷＴ適用範囲とウェーブレットとの一致度（一致エネルギー）がより高いと判定される。
【００４１】
即ち、連続ウェーブレット変換の適用範囲が狭くウェーブレットと指紋原画像との合致度が一定値より低い（又は０）場合でも、連続ウェーブレット変換の適用範囲を広げる（ここでは、τの値を大きく設定する）ことにより、適用範囲内にウェーブレットと合致する隆線部分が含まれるといったことが生じ得る。この場合、合致度（エネルギー：Ｅ）の高いウェーブレットを得ることが可能となる。
【００４２】
これにより、隆線の抜け、曲率の高い隆線領域、隆線ピッチの分散の高い領域などの一般に指紋画像品質の低い画像領域においても、合致度が一定値以上のウェーブレットを設定することが可能となる。
【００４３】
また、隆線一致度評価手段１３２は、図８に示すように、Ｃ個のウェーブレットそれぞれと注目画素領域との合致度を算出された場合に、Ｃ個の合致度（結果画像）のうち最も高い合致度が得られたウェーブレット（即ち、パラメータセット）を注目画素に対応するパラメータセットとして決定する。
【００４４】
また、隆線一致度評価手段１３２は、各パラメータセットに対応した位相（φ）を一定値内で設定し、これにより、合致値が最も高くなる位相（φ）の値を決定する。
【００４５】
更に、隆線一致度評価手段１３２は、隆線画像における各画素に対応する上記Ｃ個のパラメータセットをＣ個のラベルとみなし、このラベルのうち、隆線構造との一致する度合い（Ｅ：隆線合致度）が最も高いパラメータセットを一致パラメータセットとして選択する（一致パラメータセット決定機能）。
【００４６】
ここで、連続ウェーブレット変換処理手段１３１および隆線一致度評価手段１３２は、式２乃至５に基づく計算処理を行うことにより、各画素に対応した合致度の高いラベル（パラメータセット）を決定する。
【００４７】
【数２】
2013172413.tif 000003
【００４８】
ここで、式４におけるＷは複素数として算出される。また、式５におけるImおよびReは、それぞれ複素数Wの虚部および実部を示す。
また、式２乃至５中における太字ｂは、画像中における画素（すなわち、座標値）の位置を示し、式４中のI(x)は、原画像中における各画素の値を示す。
【００４９】
尚、指紋原画像内の隆線が一様にきれいに表れている領域では、通常、隆線一致度評価手段１３２が各画素における最もＥが高くなるパラメータセット（組み合わせ）を組み合わせ値（一致パラメータセット）として選択した場合、このパラメータセットを利用して、指紋原画像を隆線の視認性が良好な隆線画像に変換することが可能となる。
【００５０】
例えば、図５（ａ）に示すように、指紋原画像内の隆線が一様にきれいに表れている領域に対して上記最適パラメータセット選択機能を施すことにより、各画素の一致パラメータセットに基づき生成した隆線画像の一例を図５（ｂ）に示す。
【００５１】
図５（ｂ）の画像では、上述のように、隆線合致度（Ｅ）が高くなるパラメータセット（組み合わせ）を一致パラメータセットとして選択されているため、指紋原画像から隆線の視認性が良好な隆線画像が有効に抽出されていることが示されている。
【００５２】
ここで、実際の指紋原画像に含まれる、指紋品質が一定値より低い領域においては、注目画素とその周辺領域における画素（周辺画素）それぞれに対応したパラメータセットとを比較して、異なるパラメータセットの連続性に矛盾がないかどうかを評価する必要がある。
【００５３】
また、上記隆線画素パラメータ算出部１３で算出された各画素に対応するパラメータセットが隆線画像を生成するために必要なベストなパラメータ値とはなっていない場合がある。このため、本実施形態では、以下に示すように、ＣＷＴを利用して算出したパラメータセットを確率伝搬法を利用して更新する処理を行う。
これにより、指紋原画像から正確に隆線画像を抽出するためのパラメータセットを算出することが可能となる。
【００５４】
ラベル最適化処理部１４は、各画素に対応して隣り合う画素（縦横４隣接画素とする）におけるパラメータ値を取得するパラメータ連続性評価手段１４１（図３）を備えている。パラメータ連続性評価手段１４１は、注目画素と周辺画素における各画素に対応して決定されたパラメータセット（ラベル）を初期値として、各画素に対応して縦横に隣り合う画素におけるラベルを記憶する。
【００５５】
また、ラベル最適化処理部１４は、隣接する画素間でパラメータセット（λ、θ、τ）その差分が連続的に変化するように（すなわち、連続性が保たれるように）、上記算出された各画素対応のパラメータセットの値を変換するパラメータ値変換手段１４２（図３）を備えている。
【００５６】
ここで、パラメータ値変換手段１４２は、注目画素と周辺画素におけるパラメータセットを比較し、画像全体における画素間のピッチ，角度，および位相における変動の連続的な変動が維持された各画素に対応するパラメータセット（「最適ラベル値」という）を決定する。
これにより、パラメータ値変換手段１４２は、隣り合う画素それぞれに対応したパラメータセットの値の差分が一定値内に抑制されるように連続性（接続性）が維持される値に、更新する。
【００５７】
指紋画像は、通常、画像中における異なる画素それぞれのパラメータセット（λ（波長），θ（角度），φ（位相））が隣接する画素間で連続的に滑らかに変化するという特質をもつ。
このため、本実施形態では、パラメータ値変換手段１４２が、確率伝搬法を用いて各画素に対応するパラメータセットのラベル値を隣接する画素間での接続性のある（不連続性がない）ラベル値へと変換する処理を行う。
【００５８】
パラメータ値変換手段１４２は、具体的には、以下に示す関数（式６、および式７）に基づく処理を行うことにより、画像全体としてコスト関数E(ｆ)が０になる（または、できるだけ０に近似する）ように各画素のラベル値の変換を行うものとする。
【００５９】
【数３】
2013172413.tif 000004
【００６０】
Dｐ（ｆｐ）は、注目画素に対応して設定されたラベル値（基準値）に別のラベル値を付与した時の基準値との差分を示す値（ペナルティ値）を示し、W（ｆｐ，ｆｑ，ｆｒ）は、隣り合う３画素（ｐ，ｑ，ｒ）から送り込まれた確率値（ｆｐ，ｆｑ，ｆｒ）の差分値を示すものとする。
【００６１】
ここで、確率伝搬法によるパラメータ値の更新動作内容について、図９の説明図に基づき説明する。
【００６２】
ラベル最適化処理部１４では、注目画素に対応して、隣接画素におけるラベル値に基づき算出された確率値に基づいて注目画素におけるラベル値の更新を行う。
この時、ラベル最適化処理部１４は、図９に示すように３隣接画素から伝搬された確率値を含むメッセージの内容に基づき、残りひとつの隣接画素におけるパラメータ値の確からしさを示す確率値を算出し、この確率値（ラベル値確信度という）をメッセージとして残り１つの隣接画素に対して通知する。
【００６３】
尚、ラベル値確信度の算出、および通知や記憶する処理は、全てパラメータ値変換手段１４２にて行われるものとする。
【００６４】
ここで、パラメータ値変換手段１４２は、以下に示す（式７）に示す関数に基づいて上記メッセージに含まれるラベル値確信度（ｍ）の算出を行うものとする。
【００６５】
【数４】
2013172413.tif 000005
【００６６】
ここで、（式７）におけるｍは、各画素における隣接画素から通知されたメッセージ内容に基づき算出される確率値を示す。また、（式７）におけるDp、V は、上記（式６）におけるDp、Ｗにそれぞれ相当する。
【００６７】
ラベル最適化処理部１４は、各画素の各ラベル値確信度について、対応する隣接画素から通知されたラベル値確信度に基づき算出し、各画素（注目画素）に対応するラベル値とその隣接画素におけるラベル値（隣接ラベル値）との連続性が最も高いラベル値に更新する。
尚、ラベル最適化処理部１４は、各ラベル値確信度に対応して、隣接ラベル値との不連続性を示すペナルティ値（例えば、ラベル値間の変化率がより高い場合、このペナルティ値がより高くなるものとする）を算出する設定であってもよい。
これにより、このペナルティ値が最小値（理想的には０）となるように各ラベル値の更新を行うことにより、各画素に対応するラベル値（隣接ラベル値）は、画像全体における連続性が最も高いラベル値にそれぞれ更新される。
【００６８】
また、確率値を含むメッセージの通知は、指紋原画像を構成する画素全体でそれぞれの隣接画素に対してパラメータ連続性評価手段１４１により一斉に行われるものとする。ここで、一斉に行われる各メッセージ通知を１世代として上記（式７）におけるｔの値とする。即ち、ｔの値は指紋画像全体で一斉にメッセージ通知が行われた回数を示す。
【００６９】
パラメータ値変換手段１４２は、各画素に対応して通知されたメッセージの確率値に基づきラベル値の更新を行い、（式７）におけるｍの値が最小となる各画素のラベル値を最終的な出力値として算出する。
【００７０】
これにより、指紋原画像の各画素全体で、注目画素の周辺画素を含む局所領域、そしてその周辺のより広い領域、および指紋画像全体へと最適値算出のための参照範囲を拡張（伝搬）しながら通知されるメッセージに基づきラベル値が更新されるため、最終的に決定されたラベル値は、異なる画素間におけるラベル値の連続性（接続性）が最適な値を示す値となる。
【００７１】
具体的には、パラメータ値変換手段１４２は、確率伝搬法（ＢＰ）を用いて最適ラベル値の算出を行うものとする。
これにより、ラベル最適化処理部１４は、画像領域全体において画素間での連続性が矛盾ない、連続的なパラメータセットの値が決定される。
【００７２】
隆線画像生成部１５は、最適ラベル値（パラメータセット）の算出結果に基づいて、対応する各画素の濃淡値を決定する処理を行うことにより隆線画像を生成する。これにより、指紋原画像における指紋隆線の形状を抽出した隆線画像が合成される。
また、隆線画像生成部１５は、指紋原画像の各画素階調を変換することにより隆線画像を合成する設定であってもよい。
【００７３】
以上のように、本実施形態である指紋隆線画像合成システム１０では、指紋原画像の各画素のパラメータ値を対象とした連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）と確率伝搬法（ＢＰ）を組み合わせた処理を行うことにより、隆線ピッチの狭いところと広いところとが混在しているような指紋原画像からでも、隆線形状を正確に抽出しつつ、更には、隆線が不明瞭な領域に対しては隆線が有効に補間され、指紋原画像中の隆線形状が正確に抽出された隆線画像を合成することができる。
【００７４】
［実施形態の動作説明］
次に、上記実施形態の動作について説明する。
最初に、動作の基本的な手順を説明し、その後に具体的な動作を順次説明する。
まず、前述した指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを、画像合成本体部１０Ａのウェーブレット設定部１２が設定する（パラメータセット設定工程）。
続いて、前述した各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行い且つ各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に、前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットとして隆線画素パラメータ算出部１３が決定する（隆線画素パラメータ算出工程）。
次に、前記各画素及び当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に、ラベル最適化処理部１４が更新変換する（ラベル最適化決定工程）。
続いて、前記最適化値からなるパラメータセットに基づいて、隆線画像生成部１５が機能し、対応する各画素の濃淡値を設定して前記隆線画像を生成する（隆線画像合成工程）。
【００７５】
ここで、上記各動作工程については、後述する各動作工程も含めて、その動作内容をプログラム化し、画像合成本体部１０Ａが備えているコンピュータに実行させるように構成してもよい。
【００７６】
次に、本実施形態における隆線画像合成システム１０の具体的な動作内容を、図４のフローチャート、図６（ａ）〜（ｃ）、および図７（ａ）〜（ｃ）に基づいて説明する。
【００７７】
まず、ウェーブレット設定部１２が入力された指紋原画像（図４：ステップＳ４０１）を構成する各画素（ピクセル）を対象として、異なる複数のウェーブレットを設定する（図４：ステップＳ４０２）。
【００７８】
ここで、各画素に対応して設定されるウェーブレットの数を示すＣは、以下の（式１）により定義されるものとする。
【００７９】
〔数１〕
Ｃ＝〔設定するウェーブレットの径（τ）の種類の数〕
×〔設定するウェーブレットの方向（θ）の数〕
×〔設定するウェーブレットの波長（λ）の種類の数〕…（式１）
【００８０】
次いで、連続ウェーブレット変換処理手段１３１が、指紋原画像をピクセル単位で（各画素に対応して）で連続ウェーブレット変換処理を行う。
ここで、連続ウェーブレット変換処理手段１３１は、指紋画像における各注目画素に対応する領域（注目画素領域という）に対して、Ｃ個のパラメータセットそれぞれに対応するＣ個のウェーブレットを利用した畳み込み演算を行う（図４：ステップＳ４０３／連続ウェーブレット変換適用工程）。
【００８１】
次に、隆線一致度評価手段１３２が、パラメータセットにより決まる各ウェーブレットと注目画素領域との合致度を算出する。この合致度は、注目画素領域の隆線形状とウェーブレット画像の波形状（ウェーブレット形状）の一致の度合いを示すものである。
【００８２】
ここで、隆線一致度評価手段１３２は、図８に示すように、Ｃ個のウェーブレットそれぞれと注目画素領域との合致度を算出された場合に、Ｃ個の合致度（結果画像）のうち最も高い合致度が得られたウェーブレット（即ち、パラメータセット）を注目画素に対応するパラメータセットとして決定する。
【００８３】
また、隆線一致度評価手段１３２は、各パラメータセットに対応した位相（φ）を一定値内で設定し、これにより、合致値が最も高くなる位相（φ）の値を決定する。
【００８４】
更に、隆線一致度評価手段１３２は、隆線画像における各画素に対応する上記Ｃ個のパラメータセットをＣ個のラベルとみなし、このラベルのうち隆線構造との一致する度合い（Ｅ：隆線合致度）が最も高いパラメータセットを一致パラメータセットとして選択する（図４：ステップＳ４０４／最適組み合わせ選択工程）。
【００８５】
次いで、パラメータ連続性評価手段１４１は、指紋原画像の各画素に対応して隣り合う画素（縦横４隣接画素とする）における一致パラメータセットのパラメータ値を取得する。
このとき、パラメータ連続性評価手段１４１は、注目画素と周辺画素における各画素に対応して決定されたパラメータセット（ラベル）を初期値として、各画素に対応して縦横に隣り合う画素におけるラベルを記憶する。
【００８６】
又、パラメータ値変換手段１４２は、注目画素と周辺画素におけるパラメータセットを比較し、画像全体における画素間のピッチ、角度、位相における変動の連続的な変動が維持された各画素に対応するパラメータセット（「最適ラベル値」という）を決定する。
【００８７】
ラベル最適化処理部１４は、隣接する画素間でパラメータセット（λ、θ、τ）その差分が連続的に変化するように（即ち、連続性が保たれるように）、上記算出された各画素対応のパラメータセットの値を変換する。
【００８８】
これにより、パラメータ値変換手段１４２は、隣り合う画素それぞれに対応したパラメータセットの値の差分が一定値内に抑制されるように連続性（接続性）が維持される値に、更新する。
【００８９】
ここで、パラメータ値変換手段１４２は、具体的には、上記関数（式６、及び式７）に基づく処理を行うことにより、画像全体としてコスト関数E(ｆ) が０になる（又は、できるだけ０に近似する）ように、確率伝搬法を利用して各画素のラベル値の変換を行う。
【００９０】
ここで、確率伝搬法によるパラメータ値の更新動作（図４：ステップＳ４０５／最適ラベル値決定工程）の内容について、図９の説明図に基づき説明する。
【００９１】
ラベル最適化処理部１４では、注目画素に対応して、隣接画素におけるラベル値に基づき算出された確率値に基づいて注目画素におけるラベル値の更新を行う。
この時、ラベル最適化処理部１４は、図９に示すように３隣接画素から伝搬された確率値を含むメッセージの内容に基づき、残りひとつの隣接画素におけるパラメータ値の確からしさを示す確率値を算出し、この確率値（ラベル値確信度という）をメッセージとして残り１つの隣接画素に対して通知する。
【００９２】
尚、ラベル値確信度の算出、および、通知や記憶する処理は全てパラメータ値変換手段１４２にて行われるものとする。
【００９３】
ここで、パラメータ値変換手段１４２は、上記式７に示す関数に基づいて上記メッセージに含まれるラベル値確信度（ｍ）の算出を行うものとする。
【００９４】
ここで、式７におけるｍは、各画素における隣接画素から通知されたメッセージ内容に基づき算出される確率値を示す。また、Dpは上記（式６）におけるDp、V は（式６）のWにそれぞれ相当する。
【００９５】
尚、確率値を含むメッセージの通知は、指紋原画像を構成する画素全体でそれぞれの隣接画素に対してパラメータ連続性評価手段１４１により一斉に行われるものとする。ここで、一斉に行われる各メッセージ通知を１世代として上記式７におけるｔの値とする。すなわち、ｔの値は指紋画像全体で一斉にメッセージ通知が行われた回数を示す。
【００９６】
パラメータ値変換手段１４２は、各画素に対応して通知されたメッセージの確率値に基づきラベル値の更新を行い、式７におけるｍの値が最小となる各画素のラベル値を最終的な出力値として算出する。
【００９７】
これにより、指紋原画像の各画素全体で、注目画素の周辺画素を含む局所領域、そしてその周辺のより広い領域、および指紋画像全体へと最適値算出のための参照範囲を拡張（伝搬）しながら通知されるメッセージに基づきラベル値が更新されるため、最終的に決定されたラベル値は、異なる画素間におけるラベル値の連続性（接続性）が最適な値を示す値となる。
【００９８】
具体的には、パラメータ値変換手段１４２は、確率伝搬法（ＢＰ）を用いて最適ラベル値の算出を行うものとする。
これにより、ラベル最適化処理部１４は、画像領域全体において画素間での連続性が矛盾ない、連続的なパラメータセットの値が決定される。
【００９９】
次に、隆線画像生成部１５は、最適ラベル値（パラメータセット）の算出結果に基づいて、対応する各画素の濃淡値を決定する処理を行うことにより隆線画像を生成する。これにより、指紋原画像における指紋隆線の形状を抽出した隆線画像が合成される（図４：ステップＳ４０６／隆線画像生成工程）。また、隆線画像生成部１５は、指紋原画像の各画素階調を変換することにより隆線画像を合成する設定であってもよい。
【０１００】
以上のように、本実施形態示した隆線画像合成システム１０では、通常のフーリエ変換や離散ウェーブレット変換を適用した場合には補間し得ない隆線の抜け部分を有効に補間しつつ、特徴点近辺の指紋領域や隆線ピッチの小さい隆線の微細構造領域や隆線の間隔の狭いところと広いところとが混在している指紋領域でも正確に隆線形状（隆線構造）を抽出すると共に、指紋原画像内に含まれる特徴点を有効に検出可能な隆線画像を合成することができる。
【０１０１】
上述した実施形態については、その新規な技術的内容の要点をまとめると、以下のようになる。
尚、上記の実施形態の一部又は全部は、新規な技術として以下のようにまとめられるが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
【０１０２】
〔付記１〕
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムであって、
前記画像合成本体部は、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定部と、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能を備え且つ前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に、前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出部と、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新変換するラベル最適化処理部と、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を合成する隆線画像生成部とを備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【０１０３】
〔付記２〕
付記１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
前記ラベル最適化処理部は、前記各画素におけるパラメータ値について前記隣接画素におけるパラメータ値に基づきその確信度を算出し、前記隣接画素に対応して算出された前記確信度の差分に基づき前記各画素の最適化値を算出する更新値算出機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【０１０４】
〔付記３〕
付記１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
前記ウェーブレット設定部は、前記ウェーブレットのパラメータ値として前記ウェーブレットの減衰距離（τ）を設定することにより、前記合致度の算出対象である部分領域のサイズを可変設定するウェーブレット領域可変設定機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【０１０５】
〔付記４〕
付記１に記載の指紋隆線画像合成システムにおいて、
ウェーブレット設定部は、前記指紋原画像における隆線の曲率が一定値以上の部分領域に対して異なる減衰距離からなる楕円のウェーブレットを適用して前記連続ウェーブレット変換処理を行う楕円ウェーブレット設定機能を備えたことを特徴とする指紋隆線画像合成システム。
【０１０６】
〔付記５〕
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定し、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行い、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定し、
前記各画素及び当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新し、
前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成し、
これらの各動作工程を、前記画像合成本体部が順次実行することを特徴とした指紋隆線画像合成方法。
【０１０７】
〔付記６〕
指紋原画像に含まれる隆線形状を抽出すると共にこれに基づいて前記指紋原画像の隆線画像を合成する画像合成本体部を備えた指紋隆線画像合成システムにあって、
前記指紋原画像の各画素の階調に対応して、ウェーブレットのパラメータ値である異なるウェーブレット波長（λ）およびウェーブレット角度（θ）とその組み合わせであるパラメータセットを設定するウェーブレット設定機能、
前記各画素に対応した前記指紋原画像内の部分領域に対して前記異なるパラメータセットそれぞれに基づく連続ウェーブレット変換処理を行う連続ウェーブレット変換機能、
前記各パラメータセットに対応するウェーブレットと前記部分領域それぞれにおける隆線形状との合致度を算出すると共に前記合致度が最も高いパラメータセットを前記各画素に対応したパラメータセットして決定する隆線画素パラメータ算出機能、
前記各画素および当該画素に隣接する隣接画素それぞれにおけるパラメータセットのパラメータ値を当該パラメータ値の相互連続性が最適となる値としての最適化値に更新するラベル最適化処理機能、
および前記最適化値からなるパラメータセットに基づき対応する各画素の濃淡値を設定することにより前記隆線画像を生成する隆線画像生成機能とを設け、
これらの各処理機能を、前記画像合成本体部が備えているコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする指紋隆線画像合成プログラム。
【０１０８】
この出願は２０１２年５月１８日に出願された日本出願特願２０１２−１１４４０７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明は、慰留指紋画像などの不鮮明な指紋画像領域を含む指紋画像を対象として指紋照合を行う指紋照合装置に対して有用に適用することができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  指紋隆線画像合成システム
１０Ａ  画像合成本体部
１１  指紋画像入力部
１２  ウェーブレット設定部
１３  隆線画素パラメータ算出部
１４  ラベル最適化処理部
１５  隆線画像生成部
１３１  連続ウェーブレット変換処理手段
１３２  隆線一致度評価手段
１４１  パラメータ連続性評価手段
１４２  パラメータ値変換手段
【図１】
2013172413.tif 000006
【図２】
2013172413.tif 000007
【図３】
2013172413.tif 000008
【図４】
2013172413.tif 000009
【図５】
2013172413.tif 000010
【図６】
2013172413.tif 000011
【図７】
2013172413.tif 000012
【図８】
2013172413.tif 000013
【図９】
2013172413.tif 000014
【国際調査報告】
2013172413.tif 000015
2013172413.tif 000016