(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得手段と、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化手段と、
前記正規化手段で分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１生体パターンは血管パターンであり、前記第２生体パターンは指紋であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像取得手段で取得した前記画像に対して、ガウシアンフィルタを用いたフィルタリングを行なうフィルタリング手段をさらに有し、
前記正規化手段は、前記フィルタリング手段でフィルタリングされた画像の濃度を正規化することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像取得手段で取得した前記画像に対して、ガウシアンフィルタを用いたフィルタリングを行なうフィルタリング手段をさらに有し、
前記正規化手段は、前記フィルタリング手段でフィルタリングされる前の画像の濃度を正規化すると共に、前記フィルタリング手段でフィルタリングされた後の画像の濃度を正規化することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像取得手段は、生体器官に対して、表側及び裏側の両方から光を照射して、前記生体器官の内部にある前記第１生体パターン及び前記生体器官の表側の表面にある前記第２生体パターンを同時に撮像することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれに対応した第１パラメータ及び第２パラメータを前記パラメータとして記憶した記憶手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記パラメータは、前記局所領域のサイズであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像取得手段は、前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンに応じた光学フィルタを用いて前記画像を取得することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得し、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離し、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得手段と、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化手段と、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合手段と、
として動作させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体パターンを分離する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、指を撮影して取得した撮像画像をフーリエ変換して、その空間周波数成分の違いによって静脈パターンと指紋・しわパターンとを分離する技術が開示されている。たとえば、段落００４８には、「静脈パターンと指紋・皺パターンでは、前者のフーリエ変換された空間周波数成分が低周波側に、後者のそれが高周波側に分布するので、両者を分離することができる。」との記載がある。また、段落００６４には、「指紋画像と血管画像の両方を使って、個人認証を行うこともできる。たとえば血管画像が登録血管画像と一致する場合と、指紋画像が登録指紋画像と一致する場合で、セキュリティを高めることができる。血管画像あるいは指紋画像の画像認証だけでは認証率が低い場合、両方の画像を取得し、どちらか一方の画像が一致することで認証を行い、認証のエラー率を下げることもできる。この場合、血管画像入力装置２００及び血管画像照合装置３００は、指紋画像と血管画像の両者を対象とした装置となる。」との記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２１９６２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上述のようなフーリエ変換は、計算量が多く、装置の負担となっていた。また、上述の生体パターンの分離技術は、精度が十分ではなかった。上述の分離技術には、特に比較的ノイズに弱いという問題があった。
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得手段と、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化手段と、
前記正規化手段で分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合手段と、
を備えたことを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得し、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離し、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合する
ことを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る記録媒体は、
コンピュータを、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得手段と、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化手段と、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合手段と
して動作させることを特徴とする画像処理プログラムを記憶する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、より効率的かつ効果的に生体パターンの分離を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施形態の画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施形態の画像処理装置の構成を示す概略図である。
【図３】本発明の第２実施形態の画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２実施形態の画像処理装置で用いられるフィルタについて説明するための図である。
【図５】本発明の第２実施形態の画像処理装置で用いられるパラメータデータベースについて説明するための図である。
【図６】本発明の第２実施形態の画像処理装置で行なわれる処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３実施形態の画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第４実施形態の画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての画像処理装置について、図１を用いて説明する。図１は、生体器官が備えた生体パターンの認証を行なう画像処理装置１の構成例を示している。画像処理装置１は、テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得部１１を備える。また、画像処理装置１は、第１生体パターン及び第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として画像の濃度を正規化する正規化部１２を備える。この正規化部１２は、画像の濃度の正規化により、画像中の第１生体パターンと第２生体パターンとを分離する。また、画像処理装置１は、さらに、正規化部１２で分離された第１生体パターン及び第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合する第１照合部と第２照合部とを含むパターン照合部１３を備えている。
以上の構成により、より効率的かつ効果的に生体パターンの分離を行なうことができる。
［第２実施形態］
＜第２実施形態における画像処理装置の構成例＞
本発明の第２実施形態としての画像処理装置の構成例について、図２及び図３を用いて説明する。なお、第１実施形態と同様の機能構成要素には図１と同じ参照番号を付している。
画像取得部１１は、指、手のひら、足などの複数種類の認証情報（たとえば、指紋２２２と血管２２１）を取得可能な生体器官２２の撮像を行なう。画像取得部１１は、光源からの光により、画像取得部１１の撮像の対象となる生体器官２２の、複数種類の認証情報を含む画像を取得する。画像処理部１００は、図１の正規化部１２を含むパターン分離部２０によって該複数種類の認証情報のパターンを分離する。本例では、画像処理部１００は、第１生体パターンの一例としての血管パターンと、第２生体パターンの一例としての指紋パターンとを分離する。図１に示したパターン照合部１３が有する第１照合部１３１又は第２照合部１３２が、それぞれのパターンを、既知の登録されたパターンと比較し、一致すれば認証／一致しなければ非認証と判定する。照合結果出力部３０は、２つの照合結果を同じ重みや異なる重みで統合して、認証結果として出力する。
＜画像取得部１１の構成例＞
画像取得部１１は、図２に示されるように、光源（光源２１１、光源２１２）と撮像デバイス１１１、あるいは光源が近赤外光を照射する場合に使用される図示しない赤外透過フィルタとを含む。以下、それぞれの構成を詳細に説明する。
（透過光と反射光の場合の光源の例）
本実施形態の光源としては、近赤外ＬＥＤを使用するのが好ましい。近赤外ＬＥＤ２１１（光源２１１）は、血管撮像用の照明光源である。近赤外ＬＥＤ２１１は、ヘモグロビンの吸収に対応した７００〜９００ｎｍの波長を持つＬＥＤ光源であればよい。近赤外ＬＥＤ２１１の波長は、たとえば、８３０ｎｍの波長であればよい。近赤外ＬＥＤ２１１は、例えば、撮像の対象物である生体器官（ここでは指）を挟んで、撮像デバイス１１１の反対側に、指の長軸に沿って、たとえば４個程度を配置されていればよい。なお、配置されたＬＥＤ光源の前に光を指に向けるためのレンチキュラーレンズ（かまぼこ状の凸レンズ）を配置することで、不要な散乱光を抑制し、より適した照明を得ることができる。このように指の裏側に光源を設置して撮像デバイス１１１で指を撮像することで、指の血管パターン、特に指の表面付近に多く存在する静脈のパターンを撮像することができる。以下では、前述のように対称物を挟んで撮像デバイス１１１と反対側に光源を配置して撮像する方法を透過光センシングと呼ぶ。
一方、近赤外ＬＥＤ２１２（光源２１２）は、指紋撮像用の照明光源である。近赤外ＬＥＤ２１２は、７００〜９００ｎｍなどの近赤外の波長を持つＬＥＤ光源であればよい。近赤外ＬＥＤ２１２の波長も、たとえば、血管撮像用の光源と同じ８３０ｎｍの波長であればよい。近赤外ＬＥＤ２１２は、撮影対象となる指を基準に撮像デバイス１１１と同じ側に光源を配置する。撮像デバイス１１１は、この配置での指紋像の撮影では、主に皮膚表面における反射光を撮像する。このように生体器官の表側（撮像デバイス１１１と同じ側）に光源を配置して、生体器官からの反射光を利用して撮像する方法を、以下では、反射光センシングと呼ぶ。反射光センシングでは、皮膚表面の隆起した部分である隆線では光の反射が多いのに対し、窪んだ部分である谷線では反射が少ないので、撮像デバイス１１１が撮像した像の隆線は明るく、谷線は暗い。これは、指の隆線部分では、血管などが流れない表皮の厚みが厚く、その表面での散乱反射とともに鏡面反射も多くなっているためである。一方、谷線部分では表皮の厚みが薄く、その下の血管が流れる真皮へ浸透する光が多くなるので、より吸収が多く、また、散乱反射が多く鏡面反射成分が相対的に少ないためと考えられる。このため、近赤外ＬＥＤ２１２の配置は、撮像デバイス１１１と指の局面形状に起因する照明ムラを抑制しつつ、鏡面反射が多くなるような配置であればよい。たとえば、指の長軸に沿って、合計８個のＬＥＤが、４個ずつ２列に配置されていればよい。このような配置を行うことによって、指の隆線による表面紋様、つまり指紋パターンのコントラストを向上させた像の撮像が可能となる。
（反射光のみの場合の光源の例）
ところで、透過光センシングの血管照明用の近赤外ＬＥＤ２１１を設ける場合、近赤外ＬＥＤ２１１を支える台座が必要になる。装置は、台座の部分を囲む覆い（たとえば、穴の部分）の中に指を差し込むような形状となる。そのため、装置が大型になる上、穴に指を入れるという動作はユーザに対して圧迫感を感じさせるので、特にＡＴＭ端末などに用いるような場合には適してはいない。このため、血管撮影においても反射光センシングを適用し、血管照明用の近赤外ＬＥＤ２１１を撮像デバイス１１１の側に配置しても良い。なお、この場合、センシング波長を、たとえば７６０ｎｍのような、静脈像を撮像するのに適している波長に変更しても良い。この場合、赤外透過フィルタは、７６０ｎｍと８３０ｎｍの両方の帯域が通過できる、たとえば７６０ｎｍ以上の波長の光を透過するＩＲ−７６であればよい。また、外乱光の影響を低減することがより重要な場合、血管撮像用の近赤外ＬＥＤ２１１の波長と指紋撮像用の近赤外ＬＥＤ２１２の波長を同じにして、バンドパスフィルタを配置しても構わない。また、血管撮影用の近赤外ＬＥＤ２１１と指紋撮像用の近赤外ＬＥＤ２１２とを共用して、部品点数を削減するように構成しても構わない。
（赤外透過フィルタの例）
図示しないが、撮像デバイス１１１の前に、血管パターン及び指紋パターンの特性に応じた光学フィルタ（本実施形態では赤外透過フィルタ）を設けても良い。この赤外透過フィルタは、８３０ｎｍの波長を透過させる赤外透過フィルタ（ＩＲフィルタ）、たとえば、ＩＲ−８３といったＩＲフィルタであればよい。ＩＲ−８３フィルタの場合、図４の４０１に示すように８３０ｎｍが限界波長である。それよりも短い波長の光はＩＲ−８３フィルタを透過しにくいので、室内照明や太陽光などの外乱光による影響を低減することができる。また、８３０ｎｍを透過波長とするバンドパスフィルタを用いて、外乱光を抑制しても良い。センシング波長と同じ特定の帯域のみをもつバンドパスフィルタを用いることで、より効果的に外乱光を低減した撮像が可能となる。たとえば、ケンコー光学製の赤外透過フィルタ、ＲＴ−８３０は、図４の４０２に示すような透過特性を有し、ＩＲ−８３フィルタより効率的に外乱光を抑制することが可能である。また、干渉によるバンドパスフィルタは、シャープなバンドパス特性を示し、さらに効率よく外乱光の抑制を行うことができる。このようにバンドパスフィルタを用いて外乱光の抑制を効率的に行うことが可能となるのは、指紋用のセンシング波長と血管用のセンシング波長が同一である場合である。なお、８３０ｎｍのような近赤外のセンシング波長を用いると、指に光が透過し、指内部における反射や血管における吸収が生じるため、静脈血管などの血管像も、指の表面での反射とともに撮像される。しかし、指紋パターンと血管パターンが重畳している画像からそれぞれのパターンを分離するために、指紋撮像用のセンシング波長と血管撮像用のセンシング波長を、必ずしも別の波長にする必要はない。このため本実施形態では、単一の波長と、透過帯域をより狭めたバンドパスフィルタを用いて、外乱光による影響を効率的に抑制している。赤外透過フィルタは、撮像デバイス１１１のレンズ部に装着する。また、赤外透過フィルタは、撮像デバイス１１１に装着する代わりに、近赤外ＬＥＤ２１２と撮像デバイス１１１などの筐体内部の部品を保護する目的もかねて、近赤外ＬＥＤ２１２及び撮像デバイス１１１と指の間の筐体内に配置しても構わない。
（撮像デバイス１１１の例）
撮像デバイス１１１は、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサなどの２次元撮像素子とレンズとから構成される。この２次元撮像素子は、指の表面を５００ｄｐｉ程度の解像度で撮像できるような画素数の撮像素子であればよい。撮像デバイス１１１が指の中節部から末節部までを約５００ｄｐｉ相当で撮影する場合、２次元撮像素子は、たとえば、１２８０×１０２４画素を持つ１３０万画素の素子であればよい。また、撮像デバイス１１１が中節部のみを撮像する場合、２次元撮像素子は、６４０×４８０画素を持つ３０万画素の素子であればよい。本実施形態では、撮像デバイス１１１は、１２８０×１０２４画素の撮像素子によって、指の中節部から末節部を撮像する。なお、赤外透過フィルタは、前述の説明では、撮像デバイス１１１の外部に設置されているが、撮像デバイス１１１の内部で２次元撮像素子とレンズとの間に設置（たとえば、２次元撮像素子の前に装着）されていてもよい。この場合、フィルタサイズは２次元撮像素子の大きさで済むため、必要なフィルタの大きさは小さいもので済ませることが可能となる。特に干渉フィルタなどの比較的高価なフィルタを用いる場合には、２次元撮像素子とレンズの間にフィルタを配置すればよい。撮像デバイス１１１や近赤外ＬＥＤ２１２の筐体内部の部品保護用のフィルタとして、ＩＲ−８３などの比較的安価なフィルタを配置しても良い。このような構成の撮像デバイス１１１を用いて、指紋パターンと血管パターンが混在（重畳）した画像を撮像するには、撮像デバイス１１１を次のように動作させればよい。すなわち、撮像デバイス１１１は、近赤外ＬＥＤ２１１と近赤外ＬＥＤ２１２が同時に点灯した状態で、指を撮像する。撮像される画像は、血管用の照明によって照らされる血管パターンと指紋用の照明によって照らされる指紋パターンが重畳した画像である。
なお、撮像デバイス１１１は、指をスキャンして撮像するラインセンサタイプの撮像素子で構成されていても良い。このラインセンサタイプの撮像素子は、１次元のラインセンサ、あるいは、短冊形状の２次元ラインセンサとレンチキュラーレンズとを用いて構成した撮像素子である。撮像デバイス１１１は、このような形状の撮像素子によって、指の１部分を、１次元の部分画像、あるいは、長方形の部分画像としてライン状に撮像する。撮像デバイス１１１は、ライン状に撮像する動作を高速に繰り返しながら、指をライン方向と直交する方向に走査することで、指の部分画像を連続的に撮像する。そして、撮像デバイス１１１は、撮像された部分画像を繋ぎ合わせることで指全体の画像を合成する。このようにして合成された画像は、前述の２次元撮像素子を用いて撮像した場合と同様に、指紋パターンと血管パターンとが混在（重畳）した画像となる。
＜パターン分離部２０−１の構成例＞
本実施形態におけるパターン分離部２０−１は、図３に示すように、次の構成要素を有する。パターン分離部２０−１は、入力画像に対してガウシアンフィルタを適用するガウシアンフィルタ適用部２３−１を有する。また、パターン分離部２０−１は、ガウシアンフィルタ適用後の画像に対してたとえば濃淡値正規化を行う正規化部１２を有する。また、パターン分離部２０−１は、ガウシアンフィルタ適用部２３−１で用いるパラメータ及び正規化部１２で用いるパラメータを記憶するパラメータ記憶部２４−１を有する。図３の構成において、パターン分離部２０−１は、血管パターンを抽出するための画像に対してはガウシアンフィルタを適用してから、正規化部１２で濃淡値正規化を行う。一方、パターン分離部２０−１は、指紋パターンを抽出するための画像に対してはガウシアンフィルタを適用せずに、正規化部１２で濃淡値正規化を行う。パターン分離部２０−１は、このことにより、パターン分離を実現する。本実施形態の構成においては、パターン分離部２０−１が、入力画像に所定パラメータのガウシアンフィルタを適用することで、入力画像から細かい指紋パターンを取り除き、血管パターンを残すことが想定されている。
（ガウシアンフィルタ適用部２３−１の例）
ガウシアンフィルタ適用部２３−１は、入力画像に対して、平滑化フィルタの一種であるガウシアンフィルタを適用してフィルタリングを行なう。ガウシアンフィルタは、画素の空間的な配置を考慮し、対象画素に近い画素には大きな重みを、対象画素から遠い画素には小さな重みをつけて加重平均を取り、画像の平滑化を行うフィルタである。この重みは、ガウス関数を用いて決定される。ガウシアンフィルタのカーネルは、以下に示す式を用いて決定される。
【数１】
0005870922.tif 000002
数１の、ｘ及びｙは対象画素からの距離であり、σは標準偏差の値であり、αは係数である。また、カーネルは一辺の長さが（２×ｋｓｉｚｅ＋１）の正方形である。ｋｓｉｚｅはガウシアンフィルタのパラメータである。係数αの値は、数１の式によって算出されるカーネル中の重みの総和が１になるように調節する値である。ガウシアンフィルタ適用部２３−１は、上述のようにして求まったガウシアンフィルタのカーネルを、対象画素を中心として順次適用していく。ガウシアンフィルタ適用部２３−１は、たとえば画像をラスタスキャン順にスキャンしていくことで、順次対象画素を選択する。つまり、ガウシアンフィルタ適用部２３−１は、ガウシアンカーネルｋ（ｘ，ｙ）を用いて、入力画像に対して、２次元の畳み込み演算処理を行う。パラメータ記憶部２４−１は、ガウシアンフィルタ適用部２３−１が用いるパラメータを記憶する。パラメータ記憶部２４−１が記憶するパラメータには、指紋パターンを抽出するためのパラメータ（ガウシアンフィルタの適用の有無を含む）と、血管パターンを抽出するためのパラメータがある。パラメータ記憶部２４−１が記憶するパラメータの具体例については、後述する。
（正規化部１２の例）
正規化部１２は、画像中のある範囲内における平均・標準偏差を基準として、以下の式により濃淡値正規化を行う。
【数２】
0005870922.tif 000003
数２のｇａｉｎ、ε、ｂｉａｓは、それぞれ、濃淡値正規化の処理におけるパラメータである。Ｉｍは注目画素の画素値である。Ｉｍ’は濃淡値正規化後の注目画素の画素値である。＜Ｉｍ＞は、注目画素を中心とする、一辺の長さが（２×ｓｉｚｅ＋１）である正方形の領域内の画素値の平均値である。標準偏差は値の散らばり具合を表す指標であり、数２における｛（＜Ｉｍ２＞−＜Ｉｍ＞２）｝１／２は、対象画素を中心として、一辺の長さを（２×ｓｉｚｅ＋１）とする正方形の領域内の標準偏差の値である。前述のｓｉｚｅは濃淡値正規化のパラメータである。正規化部１２は、濃淡値正規化の処理は１画素ごとに行う。正規化部１２は、対象画素を中心とする上述の正方形の領域内で、数２の計算により濃淡値正規化後の注目画素の画素値を算出する。正規化部１２は、たとえば画像中の画素をラスタスキャン順に走査しながら、注目画素を順次選択する。パラメータ記憶部２４−１は、正規化部１２が用いるパラメータを記憶する。パラメータ記憶部２４−１が記憶するパラメータには、指紋パターンを抽出するためのパラメータと、血管パターンを抽出するためのパラメータがある。
（パラメータ記憶部２４−１の例）
図５は、本実施形態のパラメータ記憶部２４−１が記憶するパラメータの例を示す図である。図５の例では、パラメータ記憶部２４−１は、ガウシアンフィルタ用パラメータと濃淡値正規化用パラメータを含むパラメータを、予め記憶している。
図５には、ガウシアンフィルタ用パラメータ５３の一例として、各画素処理のための２次元ガウシアンフィルタ・マトリクスの一辺のサイズであるカーネルサイズが示されている。また、濃淡値正規化用パラメータ５４の一例として、正規化のために平均を取る画素領域の一辺のサイズである平均化領域サイズが示されている。これらパラメータは、性別（男性／女性）５１及び年齢（子供／大人）５２に応じて選択される。さらに、濃淡値正規化用パラメータ５４は、同じ性別・同じ年齢であっても、入力画像から血管パターンを抽出する場合と、指紋パターンを抽出する場合で、異なる値が選択される。かかるパラメータの値については、以下に説明する。
なお、図５は、性別（男性／女性）５１及び年齢（子供／大人）５２によってパラメータを選択する場合のパラメータの例である。しかし、ガウシアンフィルタ用パラメータ及び／又は濃淡値正規化用パラメータは、生体の有する他の特徴（民族や人種などの違いによる）や、生体情報（血管パターン、指紋パターン）の他の特徴によって選択されても良い。また、電源電圧の変更による光源や撮像デバイスの特性の変化、光源及び／又は撮像デバイスの取替や経年変化、温度や湿度あるいは外光などの環境変化などにより、撮像デバイスが取得する画像の特徴変化が起こり得る。ガウシアンフィルタ用パラメータ及び／又は濃淡値正規化用パラメータは、撮像デバイスが取得する画像の特徴変化を考慮して選択されても良い。
＜パターン分離部２０−１の処理例＞
たとえば、画像取得部１１が取得した、指紋パターン及び血管パターンが含まれる、５００ｄｐｉ〜６００ｄｐｉ相当で１２８０×１０２４ピクセルの画像から、パターン分離部２０−１が指紋パターン及び血管パターンをそれぞれ分離する例について説明する。パターン抽出部４０−１が指紋パターンを抽出する場合、画像取得部１１が取得した画像に対して、ガウシアンフィルタ適用部２３−１はガウシアンフィルタを適用しない。そして、正規化部１２が、図５の５４２のように、濃淡値正規化のパラメータｓｉｚｅを“３”のように小さい値とすることにより、パターン抽出部４０−１は指紋パターンを抽出することが可能となる。また、パターン抽出部４０−１が血管パターンを抽出する場合、画像取得部１１が取得した画像に対して、ガウシアンフィルタ適用部２３−１はガウシアンフィルタを適用し、正規化部１２は濃淡値正規化を行なう。この場合、図５の５３及び５４１のように、ガウシアンフィルタ適用部２３−１におけるガウシアンフィルタのパラメータｋｓｉｚｅと正規化部１２における濃淡値正規化のパラメータｓｉｚｅは、共に“２０”のように大きな値であればよい。この処理によって、パターン抽出部４０−１は血管パターンを抽出することが可能となる。
これは、画像中において、指紋パターンが血管パターンと比較して、細かいテクスチャになっていることによる。ガウシアンフィルタのカーネルサイズｋｓｉｚｅと標準偏差σの値とを共に大きくすることには、ぼかしの効果を強くし、テクスチャの細かいパターンを薄れさせるという効果がある。ガウシアンフィルタ適用部２３−１は、この効果によって指紋パターンを消し、血管パターンを残すことができる。また、正規化部１２の濃淡値正規化の処理には、画像中の局所範囲内における画素値の平均値・標準偏差を均一化する効果がある。正規化部１２の濃淡値正規化にも、ガウシアンフィルタと同様に、テクスチャの細かさに応じてパターンを消したり残したりすることができる効果がある。
＜パターン抽出部４０−１の構成及び処理例＞
パターン抽出部４０−１は、ガウシアンフィルタ及び濃淡値正規化が施された画像に含まれる静脈の分岐点及び端点などを、血管パターンの特徴点として抽出する。一方、パターン抽出部４０−１は、ガウシアンフィルタが適用されず、濃淡値正規化が施された画像に含まれる隆線の分岐点及び端点などを、指紋パターンの特徴点として抽出する。上述の例のようにガウシアンフィルタ及び濃淡値正規化の処理によって、パターン抽出部４０−１は指紋パターン及び血管パターンを抽出することが可能となる。なお、パターン抽出部４０−１における処理は、本発明の主要な要素ではないので、詳細な説明は省略する。
＜パターン照合部１３の構成及び処理例＞
上述の手法により分離抽出した血管パターン及び指紋パターンのそれぞれに対して、血管照合部１３１が予め登録された血管パターンの特徴と照合して血管照合結果を取得し、指紋照合部１３２が予め登録された指紋パターンの特徴と照合して指紋照合結果を取得する。なお、パターン照合部１３における処理は、本発明の主要な要素ではないので、詳細な説明は省略する。
＜照合結果出力部３０の構成及び処理例＞
照合結果出力部３０では、血管照合と指紋照合との認証の確からしさに応じて、それぞれに重みを付けて照合結果を統合して、最終的な照合結果（認証結果）として出力する。なお、照合結果出力部３０における処理は、本発明の主要な要素ではないので、詳細な説明は省略する。
＜第２実施形態における画像処理装置の動作例＞
図６は、第２実施形態における画像処理装置の動作手順例を示すフローチャートである。かかるフローチャートは、図３の画像処理装置をプログラムにしたがって動作するコンピュータで実現した場合に、コンピュータのＣＰＵにより実行される画像処理プログラムに相当する。
まず、ステップＳ１０１で、ＣＰＵは、画像取得部１１に対して撮像の指示を行ない、撮像デバイス１１１が取得した画像を得る。次に、ステップＳ１０２で、ＣＰＵは、ガウシアンフィルタと濃淡値正規化との組合せにより、画像中の血管パターンである静脈と、指紋パターンである隆線とを分離する（強調する、あるいは他方を画像から削除する）。ステップＳ１０３で、ＣＰＵは、血管パターンである静脈の特徴と予め登録されている血管パターンとの照合、及び指紋パターンである隆線の特徴と予め登録されている指紋パターンとの照合を行なう。ステップＳ１０４で、ＣＰＵは、ステップＳ１０３の照合結果を統合して認証の最終結果を出力する。
本実施形態のように、ガウシアンフィルタ及び濃淡値正規化を用いて指紋パターン及び血管パターンを分離して抽出することによって、ノイズに強い分離抽出が可能となるといった効果がある。
［第３実施形態］
第２実施形態では、パターン分離部２０−１は、指紋パターンを抽出する画像に対してはガウシアンフィルタを適用しなかった。しかし、生体表面又は内部に指紋よりもテクスチャが小さいパターンがある場合や、装置の問題や周囲環境の影響により指紋より小さい周波数のノイズが乗る場合には、指紋パターンを抽出する画像に対してもガウシアンフィルタを適用することが有効である。
＜第３実施形態における画像処理装置の構成及び動作例＞
図７に、第３実施形態における画像処理装置の構成例を示す。第３実施形態における画像処理装置の構成で、第２実施形態と異なる点は、ガウシアンフィルタ適用部２３−２が指紋パターンを抽出する画像に対してもガウシアンフィルタを適用する点である。そのため、パラメータ記憶部２４−２は、指紋パターンを抽出する画像に対するガウシアンフィルタ用パラメータを記憶している。かかるパラメータとしては、図５のカーネルサイズを例に取ると、指紋パターンよりも小さなテクスチャを取り除くことができる、たとえば１〜３などの小さな値であればよい。あるいは、他のガウシアンフィルタ用パラメータが考慮されても良い。パターン分離部２０−２は、このガウシアンフィルタ適用部２３−２を含むため、第２実施形態のパターン分離部２０−１に置き換えられる。
第３実施形態における動作は、ガウシアンフィルタ適用部２３−２が指紋パターンを抽出する画像に対してもガウシアンフィルタを適用する動作以外は、基本的には第２実施形態と同様である。
［第４実施形態］
第２実施形態では、パターン抽出やパターン照合の結果に問題が有っても、同じ条件で再入力するか人手で装置の再調整をすることしかできない。一方、本第４実施形態の画像処理装置は、パターン抽出やパターン照合の結果をフィードバックすることで、自動的に適切なパラメータに調整する。
＜第４実施形態における画像処理装置の構成及び動作例＞
図８に、第４実施形態における画像処理装置の構成例を示す。第４実施形態における画像処理装置の構成で、第２実施形態と異なる点は、パターン抽出部４０−３での抽出結果に問題がある場合に、ガウシアンフィルタ適用部２３−３のパラメータを変更して、より確実なパターン抽出を行なう点である。そのために、パターン抽出部４０−３は、パターン抽出結果を評価する構成要素を含む。たとえば、パターン抽出部４０−３がパターン抽出の結果を評価した結果、パターン抽出の結果に、血管が繋がっていない、血管の両側線が揃っていない、血管が太過ぎる、あり得ない特徴点（分岐や端点）が有るなどの問題がある場合、ガウシアンフィルタ適用部２３−３はパラメータを変更する。第４実施形態では、パターン抽出部４０−３とガウシアンフィルタ適用部２３−３が、第２実施形態のパターン抽出部４０−１とガウシアンフィルタ適用部２３−１に置き換えられる。
第４実施形態における動作は、パターン抽出部４０−３での抽出結果をガウシアンフィルタ適用部２３−３のパラメータにフィードバックをする点以外は、基本的には第２実施形態と同様である。
なお、第４実施形態のパターン抽出部４０−３における抽出結果のフィードバックを、第３実施形態で指紋パターンの抽出結果に問題がある場合に適用することも可能である。指紋パターンの場合、パターン抽出部４０−３は、特に、隆線の切れ、隆線の細過ぎ、あるいは隆線間の接合などが指紋パターンに存在することを判別した場合に、問題があると評価すればよい。
また、パターン照合部１３において、一方のパターンは照合したにもかかわらず、他方のパターンは照合しない場合などにも、ガウシアンフィルタ適用部２３−３は、照合しない方のパターンを、パラメータを変えて分離することも可能である。
さらに、パターン抽出部４０−３は、パターン抽出を、正規化部１２のパラメータにフードバックすることも可能である。また、パターン抽出部１３は、照合結果を、正規化部１２のパラメータにフードバックすることも可能である。
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴をどのように組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる画像処理プログラム、あるいはその画像処理プログラムを格納した媒体、その画像処理プログラムをダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。
［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
生体器官が備えた生体パターンの認証を行なう画像処理装置であって、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する画像取得手段と、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化手段と、
前記正規化手段で分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記第１生体パターンは血管パターンであり、前記第２生体パターンは指紋であることを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記画像取得手段で取得した前記画像に対して、ガウシアンフィルタを用いたフィルタリングを行なうフィルタリング手段をさらに有し、
前記正規化手段は、前記フィルタリング手段でフィルタリングされた画像の濃度を正規化することを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記画像取得手段で取得した前記画像に対して、ガウシアンフィルタを用いたフィルタリングを行なうフィルタリング手段をさらに有し、
前記正規化手段は、前記フィルタリング手段でフィルタリングされる前の画像の濃度を正規化すると共に、前記フィルタリング手段でフィルタリングされた後の画像の濃度を正規化することを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記５）
前記画像取得手段は、生体器官に対して、表側及び裏側の両方から光を照射して、前記生体器官の内部にある前記第１生体パターン及び前記生体器官の表側の表面にある前記第２生体パターンを同時に撮像することを特徴とする付記１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
（付記６）
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれに対応した第１パラメータ及び第２パラメータを前記パラメータとして記憶した記憶手段をさらに有することを特徴とする付記１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
（付記７）
前記パラメータは、前記局所領域のサイズであることを特徴とする付記１乃至６のいずれかに記載の画像処理装置。
（付記８）
前記画像取得手段は、前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンに応じた光学フィルタを用いて前記画像を取得することを特徴とする付記１乃至７に記載の画像処理装置。
（付記９）
生体器官が備えた生体パターンの認証を行なう画像処理方法であって、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する取得ステップと、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化ステップと、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合ステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
（付記１０）
生体器官が備えた生体パターンの認証を行なう画像処理プログラムであって、
テクスチャの異なる第１生体パターン及び第２生体パターンが重畳した画像を取得する取得ステップと、
前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのテクスチャの違いに応じたパラメータを用いて、前記画像の局所領域内の画素値の平均と標準偏差とを基準として前記画像の濃度を正規化し、前記画像中の前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンを分離する正規化ステップと、
前記正規化ステップで分離された前記第１生体パターン及び前記第２生体パターンのそれぞれについて、既知の照合用パターンと照合するパターン照合ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１０年８月１２日に出願された日本出願特願２０１０−１８０７３０を基礎とする優先権を主張し、その全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０００９】
１  画像処理装置
１１  画像取得部
１２  正規化部
１３  パターン照合部
２０、２０−１、２０−２、２０−３  パターン分離部
２２  生体器官
２３−１、２３−２、２３−３  ガウシアンフィルタ適用部
２４、２４−１、２４−２  パラメータ記憶部
３０  照合結果出力部
４０、４０−１、４０−３  パターン抽出部
５１  性別
５２  年齢
５３  ガウシアンフィルタ用パラメータ
５４  濃淡値正規化用パラメータ
１００  画像処理部
１１１  撮像デバイス
１３１  血管照合部（第１照合部）
１３２  指紋照合部（第２照合部）
２１１、２１２  光源（近赤外ＬＥＤ）
２２１  血管
２２２  指紋
５４１  濃淡値正規化用パラメータ（血管）
５４２  濃淡値正規化用パラメータ（指紋）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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