(57)【要約】【課題】  ヘッダを持たない１次元生画像データを解析し、適切なデータサイズ（幅と高さ）を自動的に算出する。【解決手段】  画素行列の行毎の画素が順次連続した１次元の生画像のデータ長から、画素行列の幅と高さであるデータサイズを自動認識する方法であって、前記データ長から幅と高さの組み合わせの候補を列挙するステップ、各候補において高さ方向の画素間の濃度差分を数値化し、全画素における濃度差分の累積値をその組み合わせにおける濃度勾配の不安定度とするステップ、及び前記不安定度値が最も低いものを、正しい組み合わせとして採用するステップを有する。【選択図】      図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素行列の行毎の画素が順次連続した１次元の生画像のデータ長から、画素行列の幅と高さであるデータサイズを自動認識する方法であって、前記データ長から幅と高さの組み合わせの候補を列挙するステップ、各候補において高さ方向の画素間の濃度差分を数値化し、全画素における濃度差分の累積値をその組み合わせにおける濃度勾配の不安定度とするステップ、及び前記不安定度値が最も低いものを、正しい組み合わせとして採用するステップを有することを特徴とする生画像のデータサイズ自動認識方法。
【請求項２】
前記濃度勾配の不安定度は、全画素における濃度差分の累積値を総画素数で割った値とすることを特徴とする請求項１に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法。
【請求項３】
前記不安定度値が最も低い組み合わせの候補が複数挙げられた場合、更に、画像を左と右で半分に分けたときの左画像上の注目画素と、それに該当する右画像上の画素の濃度差分を数値化したものを全画素に対して求め、その累積値が最も高いものを、重複像でない正しい組み合わせとして採用するステップを有することを特徴とする請求項１又は２に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法。
【請求項４】
前記重複像でない組み合わせの候補が複数挙げられた場合、更に、特徴抽出処理を実施し十分な数の信頼できる特徴点が得られる組み合わせを正しいものとして採用するステップを有することを特徴とする請求項３に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法。
【請求項５】
前記画像は、指紋画像であることを特徴とする請求項１〜４に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法。
【請求項６】
請求項１〜５に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
請求項１〜５に記載の生画像のデータサイズ自動認識方法を実施することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理における生画像（ＲＡＷ画像）のデータサイズ自動認識方法に関し、特に、個人を識別するための指紋照合方法において、センサから得られた指紋画像を生画像形式として扱う場合のデータサイズ自動認識方法に関する。
【０００２】
なお、データサイズとは、画素行列における行の長さである幅と列の長さである高さをいう。
【背景技術】
【０００３】
従来保安上の観点から、建造物の入退室、コンピュータへのアクセス時、金融機関の応対などには、本人の確認を行う必要がある。
【０００４】
このような本人の確認を行う従来の指紋照合装置において、光学的手段又は静電容量的手段のセンサにより指紋画像を得ている。識別対象者の指の指紋を取り込んだ指紋隆線のモノクロ濃淡画像を指紋登録者の登録画像と比較し、識別対象者が、指紋登録者と同一であるか否かを判定する。指紋画像には、ディジタルカメラ等で撮像された一般的な画像と同様にディジタル画像処理の技術が適用されている。すなわち、自然界の画像情報は本来アナログ量であるが、Ａ−Ｄ変換によりディジタル画像に変換して表現している。Ａ−Ｄ変換は標本化、量子化の２つのステップにより実行され、ディジタル画像は、例えば直角座標として並べた画素と呼ばれる小さな点の集まりとして表現され、それぞれの画素の濃度階調は、離散的な値を持っている（下記非特許文献１参照）。
【非特許文献１】末松良一外著「画像処理工学」コロナ社、2002年11月25日、p.8-14
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したディジタル画像は、データとして記憶され、又転送されたりするが、ここで、指紋画像として主に生画像形式を扱うことが多い。生画像形式は、その名の通り生データであり、１次元画像情報であるので、これを２次元画像に変換することが必要である。生画像データは、画素行列としてのデータサイズ（幅と高さ）等の情報を保持するファイルヘッダ（見出し部）がなく、これらの画像を処理する際は既知の幅と高さを明示的に指定するのが一般的であった。
【０００６】
また、データサイズが未知の場合は、データ長から幅と高さの組み合わせを推測して実際に画面に表示し目視で確認する必要があり、これがバッチ処理のように膨大な数のデータを処理するとなると、個々のデータのサイズが記述されたサイズテーブルをあらかじめ用意するなど、非常に手間がかかり非現実的であった。
【０００７】
そこで、本発明は、ヘッダを持たない１次元生画像データを解析し、適切なデータサイズを自動的に算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するため、本発明の生画像のデータサイズ自動認識方法は、画素行列の行毎の画素が順次連続した１次元の生画像のデータ長から、画素行列の幅と高さであるデータサイズを自動認識する方法であって、前記データ長から幅と高さの組み合わせの候補を列挙するステップ、各候補において高さ方向の画素間の濃度差分を数値化し、全画素における濃度差分の累積値をその組み合わせにおける濃度勾配の不安定度とするステップ、及び前記不安定度値が最も低いものを、正しい組み合わせとして採用するステップを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、従来手動で行っていた生画像のデータサイズ認識処理を、濃度勾配の不安定度に着目して自動化することができ、処理対象の画像サイズにばらつきがありデータ数が多い場合の作業効率を大幅に向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、幅と高さの組み合わせの違いによる画像への影響を示す図である。
【００１１】
図１において、いずれも局所画像を切り出したものである。
【００１２】
図２は、処理全体の流れを表したフローチャートである。
【００１３】
まず、本発明の実施の形態について概要を述べる。
【００１４】
一般に、「正しい」幅と高さで表示した画像は、画素レベルでみたときの濃度勾配が滑らかであるのに対し（図１（ａ）の正常画像）、「正しくない」幅と高さで表示した画像は、濃度勾配がとびとびで不自然になる（図１（ｂ）の異常画像）。これは、正しくないサイズを指定すると本来あるべき画素がずれて配置されるためである。従って、この濃度の不安程度を調べることによって正しいか否かを判断することが可能になる。
【００１５】
具体的には、まず、１次元画像のデータ長から幅と高さの組み合わせの候補を列挙する。次に、各組み合わせにおいて、画像を高さ方向（縦方向）に走査し、注目画素とその次の画素間の濃度差分を数値化したものを求め、その累積値を総画素数で割った値をその組み合わせにおける濃度勾配の不安定度とする。総画素数が一定であれば、累積値を不安定度とする。この不安定度値が最も低いものを、正しいデータサイズとして採用する。次に、複数の候補が挙がり正解を決定できなかった場合は、重複像判定処理を行う。同じ画像が左右に重複して見えて結果的に両者を区別できないケースがあるので、画像を左と右で半分に分けたときの左画像上の注目画素と、それに該当する右画像上の画素の濃度差分を全画素に対して求める。その累積値が低いものを重複像と判定し、重複像の候補として排除する。それでも正解を決定できなかった場合は、指紋照合技術の基本である既存の特徴抽出処理を実施し十分な数の信頼できる特徴点が得られる幅と高さの組み合わせを正解とする。
【００１６】
次に、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
【００１７】
まず、光学的手段又は静電容量的手段のセンサにより指紋画像を得る。指紋画像は、１次元画像情報であり、画素の濃度階調はディジタル化され数値で表されている。この１次元の生画像の画素を再配列し、２次元画像に復元するのが生画像のデータサイズ認識である。１次元の生画像は、画素行列の行毎の画素が順次連続した１次元のものであり、復元すべき２次元画像の画素は、正しい幅と高さを有する行列として配置されたものである。
【００１８】
ここで、正しい幅と高さの組み合わせが８×８であるとしても、それが未知であるので、決めなければならない。入力された指紋画像（Ｓ１）のデータ長（＝ファイルサイズ）から幅と高さの組み合わせを全て算出する（Ｓ２）。ここで、組み合わせとはデータ長の二つの因数を指す。例えば、データ長が６４バイトであれば、幅と高さの組み合わせは、１×６４、２×３２、４×１６、８×８、１６×４、３２×２、６４×１の７候補となる。ただし、指紋画像には極端に細長いものがないので、幅と高さの比が閾値Ｋを超えるものは排除する。閾値Ｋが５であれば、１×６４、２×３２、３２×２、６４×１を除いた、４×１６、８×８、１６×４の３つの組み合わせを評価対象とする。これらの組み合わせの４×１６については、各行は、正しい組み合わせの半行分、１６×４については、各行は、正しい組み合わせの２行分が配置される。
【００１９】
次に、各組み合わせにおける濃度勾配の不安定度を計算し（Ｓ３）、その中から最も安定したものを採用する。不安定度とは、画像を縦方向に走査し注目画素とその次の画素（真下の画素）の濃度差分（絶対値）を求め、その累積を総画素数で割った値である。
【００２０】
図３は、幅と高さの３つの組み合わせによるテスト画像（正しいサイズは８×８）のパターンの変化を示す図である。（ａ）は４×１６、（ｂ）は８×８、（ｃ）は１６×４の組み合わせによるテスト画像であり、１画素を８ビットとして、下方に濃度階調の４段階の数値（６３，１２７，１９１，２５５）で示している。
【００２１】
ここでは、正解である８×８（図３（ｂ））の濃度差分累積値の具体的な計算例を紹介する。
【００２２】
図４では、８×８の組み合わせで濃度が変化する箇所を×印で示した図である。
【００２３】
×印において、いずれも差分値６４となる。
（１）列０は全て２５５なので、濃度差分累積値に変化はなく０となる。
（２）列１は濃度が変化する箇所が２つあるので、濃度差分累積値は１２８となる。
（３）列２は濃度が変化する箇所が４つあるので、濃度差分累積値は３８４となる。
（４）列３は濃度が変化する箇所が６つあるので、濃度差分累積値は７６８となる。
（５）列４は濃度が変化する箇所が６つあるので、濃度差分累積値は１，１５２となる。
（６）列５は濃度が変化する箇所が４つあるので、濃度差分累積値は１，４０８となる。
（７）列６は濃度が変化する箇所が２つあるので、濃度差分累積値は１，５３６となる。
（８）列７は全て２５５なので、濃度差分累積値に変化はなく１，５３６となる。
（９）濃度差分累積値を総画素数６４で割ると２４となり、この値が画像の濃度勾配の不安定度を表す。総画素数が一定であれば、濃度差分累積値を総画素数で割る必要はないが、総画素数で割るのは総画素数が異なる他の画像データとの比較において、共通の尺度にするためである。
【００２４】
同様に、４×１６と１６×４の不安定度を計算し比較してみると、正解である８×８が最も安定している（滑らかである）ことがわかる。すなわち不安定度は８×８で２４、１６×４で３６、４×１６で６８である。この段階で、上位２件の不安定度の差（Ｐ１−Ｐ２）が閾値Ａ以上ある場合は、最上位のものを正解として採用し、そうでない場合は二次チェックとして次のステップに進む（Ｓ４）。
【００２５】
前ステップで正解を決定できなかった場合は、重複像判定処理を行う（Ｓ５）。重複像とは、正しい幅Ｘと高さＹの画像を２Ｘ×Ｙ／２で表示すると、同じ画像が左右に重複して見えてしまう画像である。
【００２６】
図５は、重複像を説明するための図である。
【００２７】
この場合、不安定度がどちらも似たような値で（どちらも濃度勾配が滑らかで）、結果的に両者を区別できないケースがある。これを回避する手段として重複像判定を行う。
【００２８】
図６は、重複像を判定するための図である。
【００２９】
まず、画像を左と右で半分に分けたときの左画像上の注目画素と、それに該当する右画像上の画素の濃度差分を全画素に対して求める。図６（ａ）でいうと、１〜８列と９〜１６列に分け、左画像上の注目画素と、それに該当する右画像上の画素とは、例えば２行２列目と２行１０列目である。左右の全画素について濃度差分の累積値で重複像かどうかを判定する。この濃度差の累積値は、Ｓ３において濃度階調の４段階について数値で表わしたものを用いる。もし注目候補が重複像でなければ、濃度差分累積値は高く（図６（ｂ））、重複像であれば濃度差分累積値は低い（図６（ｃ））。先に求めた上位２件の不安定度をこの計算結果（差分累積値）で割った値を最終的な不安定度とし、その値が最も小さい候補を正解として採用する（Ｓ６）。ここでも上位２件の差（Ｐ１−Ｐ２）が閾値Ｂ以下の場合は、最終チェックとして次のステップに進む。
【００３０】
前ステップでも正解を決定できなかった場合は、指紋照合技術の基本である既存の特徴（指紋の紋様中の隆線あるいは谷線の端点及び分岐点）抽出処理を実施し（Ａ７）、閾値Ｃ以上の場合は十分な数の信頼できる特徴点が得られる幅と高さの組み合わせを正解とし（Ｓ８，Ｓ９ａ）、ここでも上位２件の差（Ｍ１−Ｍ２）が閾値Ｃ以下の場合は、判断できない場合は判定不能とする（Ｓ９ｂ）。
【００３１】
以上、実施形態において、ヘッダが無いか、破損した場合の画像データを扱う際、画素を再配列して復元し生画像のデータサイズ認識を自動化する方法を、指紋画像を例にとり説明した。ところで、本発明は、指紋以外の人間の部分画像、例えば掌紋、虹彩、顔のような画像に対しても適用でき、また、一般的な画像、例えば風景写真などにも応用できることが実験の結果確かめられている。よって、本発明は、一般的な生画像のデータサイズ自動認識方法として捉えることができる。このような方法は、画像入力装置（センサ）、コンピュータ、画像出力装置（ディスプレイ）を有する画像処理システムにおいて実施され、具体的には方法の各ステップを手順としてコンピュータのプログラムに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】幅と高さの組み合わせの違いによる画像への影響を示す図
【図２】処理全体の流れを表したフローチャート
【図３】幅と高さの３つの組み合わせによるテスト画像（正しいサイズは８×８）のパターンの変化を示す図
【図４】８×８の組み合わせで濃度が変化する箇所を×印で示した図
【図５】重複像を説明するための図
【図６】重複像を判定するための図
【図２】
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【図１】
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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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