(57)【要約】  【課題】  生体の血管パターンデータを高精度に抽出した画像データを生成できる画像処理方法を提供する。【解決手段】  周辺平均輝度減算部１８は、静脈鮮鋭化部１６から入力した画像データＳ１６を構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データが示す輝度値の平均値を示す指標データｘを生成し、画像データＳ１６を構成する各画素データから、指標データｘを減算して画像データＳ１８を生成する。【選択図】  図１
2006053773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する第１の工程と、
前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する第２の工程と、
前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記第２の工程で生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する第３の工程と
を有する画像処理方法。
【請求項２】
前記第３の工程で生成した前記第３の画像データを構成する画素データの各々について、所定のしいき値以下の画素データの値をゼロにして第４の画像データを生成する第４の工程
をさらに有する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の工程は、
前記第１の画像データを微分処理して第１のデータを生成し、当該第１のデータの絶対値を所定倍して第２のデータを生成する第５の工程と、
前記第５の工程で生成した前記第２のデータを前記第１の画像データに加算して第３のデータを生成する第６の工程と、
前記第６の工程で生成した前記第３のデータを微分した絶対値を、当該第３のデータに加算して前記第２の画像データを生成する第７の工程と
を有する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第１の工程は、
前記第７の工程で生成した前記第２の画像データを、前記第５の工程の前記第１の画像データとして用いて、前記第５の工程、前記第６の工程および前記第７の工程を複数回行って前記第２の画像データを生成する
請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第３の工程で生成した前記前記第３の画像データと、予め保持した照合用データとを比較して、前記生体の照合を行う第８の工程
をさらに有する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項６】
生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する強調手段と、
前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する指標生成手段と、
前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記指標生成手段が生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する減算手段と
を有する画像処理装置。
【請求項７】
前記減算手段が生成した前記第３の画像データを構成する画素データの各々について、所定のしいき値以下の画素データの値をゼロにして第４の画像データを生成する抽出手段
をさらに有する請求項６に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の血管パターンを基にした照合に適した画像を生成するための画像処理方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の指などの血管パターンは個人に固有のものであることから、血管パターンを基に、ユーザの照合を行う照合システムがある。
このような照合システムでは、ユーザの指を撮像して得た撮像データから血管パターンデータを抽出し、当該抽出した血管パターンデータと予め保持している血管パターンデータとを比較して照合を行っている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した照合システムでは、撮像画像内には血管パターン以外のパターンの像や虚像が生じ、血管パターンデータの抽出精度が低く、実用化が困難であるという問題がある。
【０００４】
本発明は、生体の血管パターンに関するデータを高精度に抽出した画像データを生成できる画像処理方法およびその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した従来技術の問題点を解決し上述した目的を達成するために、第１の発明の画像処理方法は、生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する第１の工程と、前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する第２の工程と、前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記第２の工程で生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する第３の工程とを有する。
【０００６】
第１の発明の画像処理方法の作用は以下のようになる。
先ず、第１の工程において、生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する。
次に、第２の工程において、前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する。
次に、第３の工程において、前記第１の工程で生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記第２の工程で生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する。
【０００７】
第２の発明の画像処理装置は、生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する強調手段と、前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する指標生成手段と、前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記指標生成手段が生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する減算手段とを有する。
【０００８】
第２の発明の画像処理装置の作用は以下のようになる。
先ず、強調手段が、生体の血管パターンを含む所定の領域を撮像して得た第１の画像データに対して、当該第１の画像データ内の前記血管パターンに対応した像を強調する強調処理を施して第２の画像データを生成する。
次に、指標生成手段が、前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データの平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データを均一化した値を示す指標データを生成する。
次に、減算手段が、前記強調手段が生成した前記第２の画像データを構成する各画素データから、当該画素データに対応して前記指標生成手段が生成した指標データを減算して第３の画像データを生成する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、生体の血管パターンに関するデータを高精度に抽出した画像データを生成できる画像処理方法およびその装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態に係わる照合装置について図１〜図１０を参照して説明する。  先ず、本実施形態の構成要素と本発明の構成要素との対応関係を説明する。
本実施形態の静脈パターンが本発明の血管パターンに対応している。
また、本実施形態の画像データＳ１４が本発明の第１の画像データに対応し、画像データＳ１６が本発明の第２の画像データに対応し、画像データＳ１８が本発明の第３の画像データに対応している。
また、本実施形態の平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）が本発明の指標データに対応している。
また、本実施形態の画像データＳ２０が、本発明の第４の画像データに対応している。
また、図１０に示すステップＳＴ２３が第１の発明の第１の工程に対応し、ステップＳＴ２４が第１の発明の第２の工程および第３の工程に対応している。
また、図１０に示すステップＳＴ２５が第１の発明の第４の工程に対応している。
【００１１】
また、図１に示す静脈鮮鋭化部１６が第２の発明の強調手段に対応し、周辺平均輝度減算部１８が第２の発明の指標生成手段および減算手段に対応している。
また、静脈抽出部２０が第２の発明の抽出手段に対応している。
【００１２】
図１は、本実施形態の照合装置１の構成図である。
図１に示すように、照合装置１は、例えば、クリッピング部１２、ノイズ除去部１４、静脈鮮鋭化部１６、周辺平均輝度減算部１８、静脈抽出部２０および照合部２２を有する。
クリッピング部１２、ノイズ除去部１４、静脈鮮鋭化部１６、周辺平均輝度減算部１８、静脈抽出部２０および照合部２２の各々は、例えば、専用のハードウェア、あるいは、所定のプログラムを処理回路で実行して実現される。
以下、図１に示す各構成要素について詳細に説明する。
【００１３】
〔クリッピング部１２〕
クリッピング部１２は、被検者の指（静脈パターンが存在）を撮像して得られた被検画像（撮像画像）データＲＤを入力し、当該被検画像データＲＤから指静脈抽出範囲に対応した画像データＳ１２をクリッピングしてノイズ除去部１４に出力する。
これにより、被検画像データＲＤ内の指以外の部分の画像が照合処理に与える影響を除去できる。
被検画像データＲＤに応じた画像は例えば図２に示すようになり、クリッピング後の画像データＳ１２は例えば図３（Ａ）に示すようになる。
【００１４】
〔ノイズ除去部１４〕
ノイズ除去部１４は、クリッピング部１２から入力した画像データＳ１２からノイズを除去して画像データＳ１４を生成し、これを静脈鮮鋭化部１６に出力する。
ノイズ除去部１４は、例えば、メディアンフィルタ処理を行って上記ノイズ除去を行う。
メディアンフィルタ処理は、例えば、所定の領域内の画素の輝度データを小さい順に並べ、真ん中に位置する輝度データを当該所定の領域中央の輝度データとして割り当てる。
これにより、画像データＳ１２内のゴミなどの像による影響を除去できる。
画像データＳ１４に応じた画像は、例えば、図３（Ｂ）に示すようになる。
【００１５】
〔静脈鮮鋭化部１６〕
静脈鮮鋭化部１６は、画像データＳ１４内の静脈パターンを強調（鮮鋭化）する処理を行って画像データＳ１６を生成し、これを周辺平均輝度減算部１８に出力する。
図４は、図１に示す静脈鮮鋭化部１６の処理を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ１：
静脈鮮鋭化部１６は、ノイズ除去部１４から入力したノイズ除去後の画像データＳ１４を変数ｄｎＩに代入する。
【００１６】
ステップＳＴ２：
静脈鮮鋭化部１６は、変数ｄｎＩの微分画像データｄｉｆｆ（ｄｎＩ）（本発明の第１のデータ）を生成する。
このとき、静脈鮮鋭化部１６は、変数ｄｎＩに代入された画像の輝度値に対して微分処理を行う。
静脈鮮鋭化部１６は、微分画像データｄｉｆｆ（ｄｎＩ）の絶対値ａｂｓ（ｄｉｆｆ（ｄｎＩ））をｎ倍（例えば、１０倍）して生成したデータ（本発明の第２のデータ）に、変数ｄｎＩを加算して変数ｓ（本発明の第３のデータ）を算出する。
静脈鮮鋭化部１６は、例えば、”計測自動制御学会論文集Ｖｏｌ．４０．Ｎｏ．１１，１月７日、２００１、「自己矛盾を含まない数値偏微分演算子とその応用」、安藤繁”に開示された自己矛盾を含まない微分演算子を用いて、上記微分処理を行う。
静脈鮮鋭化部１６は、５ｘ５の微分演算子Ｆとして、例えば、下記式（１）に示すものを用いる。
【００１７】
【数１】
2006053773.tif 000003
【００１８】
本実施形態では、静脈鮮鋭化部１６において、上記微分処理を行うことで、静脈を高精度に鮮鋭化できる。
【００１９】
ステップＳＴ３：
静脈鮮鋭化部１６は、変数ｉに初期値「１」を代入する。
ステップＳＴ４：
静脈鮮鋭化部１６は、ステップＳＴ２で算出した変数ｓの微分画像データｄｉｆｆ（ｓ）を算出し、その絶対値ａｂｓ（ｄｉｆｆ（ｓ））を変数ｓに加算し、これを新たな変数ｓとする。
【００２０】
ステップＳＴ５：
静脈鮮鋭化部１６は、変数ｉが、所定のしきい値ｍより小さいか否かを判断し、小さいと判断するとステップＳＴ６に進み、そうでないと判断するとステップＳＴ７に進む。
すなわち、静脈鮮鋭化部１６は、ステップＳＴ４の処理をｍ回（例えば、４回）繰り返して、静脈パターンの鮮鋭化を行う。
ステップＳＴ６：
静脈鮮鋭化部１６は、変数ｉを「１」だけインクリメントする。
【００２１】
ステップＳＴ７：
静脈鮮鋭化部１６は、所定値「２５５」から変数ｓを減算し、その結果を新たな変数ｓとする。
ステップＳＴ８：
静脈鮮鋭化部１６は、ステップＳＴ７で新たに生成した変数ｓを構成する画素データの各々を、変数ｓを構成する画素データのうち最も高い輝度値ｍａｘ（ｓ）ｘで除算し、その結果を変数ｓに代入する。
そして、静脈鮮鋭化部１６は、最終的に生成された変数ｓを画像データＳ１６として周辺平均輝度減算部１８に出力する。
【００２２】
ここで、図４に示すステップＳＴ２の微分画像データｄｉｆｆ（ｄｎＩ）の絶対値ａｂｓ（ｄｉｆｆ（ｄｎＩ））に応じた画像は、例えば図５（Ａ）に示すようになる。
また、ステップＳＴ２によって生成された変数ｓに応じた画像は、例えば、図５（Ｂ）に示すようになる。
また、ステップＳＴ８で生成された変数ｓに応じた画像は、例えば、図５（Ｃ）に示すようになる。
【００２３】
〔周辺平均輝度減算部１８〕
周辺平均輝度減算部１８は、静脈鮮鋭化部１６から入力した画像データＳ１６を構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データが示す輝度値の平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データが示す輝度値を均一化した値を示す指標データｘを生成する。以下に示す例では、指標データｘとして、平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）を用いる場合を例示する。
そして、周辺平均輝度減算部１８は、画像データＳ１６を構成する各画素データから、指標データｘを減算して画像データＳ１８を生成する。
【００２４】
図６は、周辺平均輝度減算部１８の処理を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ１１：
周辺平均輝度減算部１８は、静脈鮮鋭化部１６から入力した画像データＳ１６を構成する各画素データに対応した画素のうち未処理の画素を選択し、当該選択した画素に対応した画素データが示す輝度値ｓ（ｉ，ｊ）を処理対象として選択する。
ここで、ｉ，ｊは画像データＳ１６に対応した画素領域内のそれぞれｘ，ｙ方向の番号を示している。
【００２５】
ステップＳＴ１２：
周辺平均輝度減算部１８は、ステップＳＴ１１で選択した画素の周囲に位置する所定領域内の画素に対応した画素データが示す輝度値の平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）を算出する。
周辺平均輝度減算部１８は、例えば、図７（Ａ）に示す画像データＳ１６に対応した領域内の画素（ｉ，ｊ）について、図７（Ｂ）に示すように、当該画素（ｉ，ｊ）に対して、ｘプラス方向、ｘマイナス方向、ｙプラス方向、ｙマイナス方向の各々ついて距離ｄを持つ矩形領域ＡＲＥＡ（ｉ，ｊ）内の（２ｄ＋１）2 個の画素の画像データが示す輝度値の平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）を算出する。
上記平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）を算出する演算は、下記式（２）で示される。
【００２６】
【数２】
2006053773.tif 000004
【００２７】
ステップＳＴ１３：
周辺平均輝度減算部１８は、画像データＳ１６を構成する各画素データが示す輝度値ｓ（ｉ，ｊ）から、ステップＳＴ１２で算出した平均値ａｖｅ（ｉ，ｊ）を減算して、新たな輝度値ｓ（ｉ，ｊ）を算出する。
ステップＳＴ１４：
周辺平均輝度減算部１８は、画像データＳ１６を構成する全ての画素データにつて、ステップＳＴ１１での選択を行ったか否かを判断し、行っていないと判断するとステップＳＴ１１に戻り、行ったと判断すると処理を終了する。
周辺平均輝度減算部１８は、処理を終了すると、新たな輝度値ｓ（ｉ，ｊ）で構成される画像データＳ１８を静脈抽出部２０に出力する。
上述した処理により、図８（Ａ）に示す画像データＳ１６を基に、静脈パターンが鮮鋭化された図８（Ｂ）に示す画像データＳ１８が生成される。
【００２８】
〔静脈抽出部２０〕
静脈抽出部２０は、画像データＳ１８を構成する全ての画素データの平均輝度値Ｍを算出する。
そして、静脈抽出部２０は、ステップＳＴ１３で入力した画像データＳ１８を構成する全ての画素データの各々について、その画素データが示す輝度値が上記平均輝度値Ｍより大きいか否かを判断し、大きいと判断した画素データの輝度値はそのままにし、大きくないと判断した画素データの輝度値をゼロとして、新たな画像データＳ２０を生成する。
上述した処理により、図９（Ａ）に示す画像データＳ１８を基に、静脈パターンがさらに鮮鋭化された図９（Ｂ）に示す画像データＳ２０が生成される。
【００２９】
〔照合部２２〕
照合部２２は、周辺平均輝度減算部１８から入力した画像データＳ１８と、予め照合用として記憶している静脈パターンデータＲＥＦとを比較して、被検者が正当であるか否かを判断する。
【００３０】
以下、図１に示す照合装置１の全体動作例を説明する。
図１０は、図１に示す照合装置１の全体動作例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ２１：
クリッピング部１２は、被検者の指を撮像して得られた被検画像（撮像画像）データＲＤを入力し、当該被検画像データＲＤ内の指静脈抽出範囲に対応した画像データＳ１２をクリッピングしてノイズ除去部１４に出力する。
ステップＳＴ２２：
ノイズ除去部１４は、ステップＳＴ２１でクリッピング部１２から入力した画像データＳ１２からノイズを除去して画像データＳ１４を生成し、これを静脈鮮鋭化部１６に出力する。
ステップＳＴ２３：
静脈鮮鋭化部１６は、ステップＳＴ２２でノイズ除去部１４から入力した画像データＳ１４内の静脈パターンを強調（鮮鋭化）する図４を用いて説明した処理を行って画像データＳ１６を生成し、これを周辺平均輝度減算部１８に出力する。
【００３１】
ステップＳＴ２４：
周辺平均輝度減算部１８は、図６を用いて説明したように、ステップＳＴ２３で静脈鮮鋭化部１６から入力した画像データＳ１６を構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データが示す輝度値の平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データが示す輝度値を均一化した値を示す指標データｘを生成する。
そして、周辺平均輝度減算部１８は、画像データＳ１６を構成する各画素データから、指標データｘを減算して画像データＳ１８を生成する。
【００３２】
ステップＳＴ２５：
静脈抽出部２０は、ステップＳＴ２４で入力した画像データＳ１８を構成する全ての画素データの平均輝度値Ｍを算出する。
そして、静脈抽出部２０は、ステップＳＴ１３で入力した画像データＳ１８を構成する全ての画素データの各々について、その画素データが示す輝度値が上記平均輝度値Ｍより大きいか否かを判断し、大きいと判断した画素データの輝度値はそのままにし、大きくないと判断した画素データの輝度値をゼロとして、新たな画像データＳ２０を生成する。
ステップＳＴ２６：
照合部２２は、ステップＳＴ２５で周辺平均輝度減算部１８から入力した画像データＳ１８と、予め照合用として記憶している静脈パターンデータＲＥＦとを比較して、被検者が正当であるか否かを判断する。
【００３３】
以上説明したように、照合装置１によれば、周辺平均輝度減算部１８において、図６を用いて説明したように、画像データＳ１６を構成する各画素データについて、当該画素データに対応した画素の周囲の画素の画素データが示す輝度値の平均値、あるいは当該周囲の画素の画素データが示す輝度値を均一化した値を示す指標データｘを生成Ｓする。
そして、周辺平均輝度減算部１８は、画像データＳ１６を構成する各画素データから、指標データｘを減算して画像データＳ１８を生成する。
これにより、画像データＳ１６に含まれる虚像や静脈パターン以外の像を適切に除去した画像データＳ１８を生成することができ、照合部２２における照合精度を高めることができる。
【００３４】
また、照合装置１によれば、図１に示す静脈鮮鋭化部１６において、図４を用いて説明したように、静脈鮮鋭化処理を行う。これにより、周辺平均輝度減算部１８における上述した処理を高精度に行うことができる。
【００３５】
本発明は上述した実施形態には限定されない。
上述した実施形態では、本発明の強調処理として、図４を用いて説明した処理を例示したが、静脈パターンを強調する処理であれば、その他の強調処理を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、血管パターンを基に照合を行うシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、本発明の実施形態の照合装置の構成図である。
【図２】図２は、ノイズ除去部に入力されるクリッピング後の画像データを説明するための図である。
【図３】図３は、図１に示すノイズ除去部の処理の前後の画像データを説明するための図である。
【図４】図４は、図１に示す静脈鮮鋭化部の動作例を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、図１に示す静脈鮮鋭化部において処理される画像データを説明するための図である。
【図６】図６は、図１に示す周辺平均輝度減算部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、図１に示す周辺平均輝度減算部の処理を説明するための図である。
【図８】図８は、図１に示す周辺平均輝度減算部の処理前後の画像データを説明するための図である。
【図９】図９は、図１に示す静脈抽出部の処理前後の画像データを説明するための図である。
【図１０】図１０は、図１に示す照合装置の全体動作例を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１…照合装置、１２…クリッピング部、１４…ノイズ除去部、１６…静脈鮮鋭化部、１８…周辺平均輝度減算部、２０…静脈抽出部、２２…照合部
【図１】
2006053773.tif 000005
【図２】
2006053773.tif 000006
【図３】
2006053773.tif 000007
【図４】
2006053773.tif 000008
【図５】
2006053773.tif 000009
【図６】
2006053773.tif 000010
【図７】
2006053773.tif 000011
【図８】
2006053773.tif 000012
【図９】
2006053773.tif 000013
【図１０】
2006053773.tif 000014