(57)【要約】【課題】歪みのない正確な画像データを生成することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、ラインセンサ１と、画像処理部２と、記憶部３とを有し、記憶部３は、スライスデータを記憶するスライスバッファ４，５と、画像処理部２によって画像処理された再構成画像データを記憶する再構成画像データ記憶部６とを有し、画像処理部２は、スライスバッファ４，５に記憶されたスライスデータの有意性を検出する有意性検出部８と、有意性検出部８によって有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する移動量傾き算出部９と、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する再構成画像データ生成部１０とを有する。【選択図】　図１
2004110438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力部と、前記画像入力部によって読み込まれたスライスデータを入力し、画像処理する画像処理部と、記憶部とを有する画像処理装置において、
前記記憶部は、前記画像処理部に入力されたスライスデータを記憶するスライスデータ記憶部と、前記画像処理部によって画像処理された再構成画像データを記憶する再構成画像データ記憶部とを有し、
前記画像処理部は、前記スライスデータ記憶部に記憶されたスライスデータの有意性を検出する有意性検出手段と、前記有意性検出手段によって有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する移動量傾き算出手段と、前記移動量傾き算出手段によって算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する再構成画像データ生成手段とを有する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、前記有意性検出手段によってスライスデータの有意性があることを検出すると画像処理を開始し、有意性がないことを検出すると画像処理を終了す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】
前記移動量傾き算出手段は、各スライスデータに対して設けられた複数の移動量検出ウィンドウの相対位置を求めることにより、スライスデータ全体の移動量及び傾きを算出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】
前記再構成画像データ生成手段は、前記各スライスデータの画素を、その画素が投影される前記再構成画像エリアの最大４つの隣接する画素に対して占有面積比で分け、再構成画像エリアの各画素に配分して再構成画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つの項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像入力部は指紋読取用センサであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つの項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像入力部はハンドスキャナ用センサであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つの項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像入力部はラインセンサであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つの項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像入力部によって読み込まれたスライスデータを記憶するステップと、
記憶されたスライスデータの有意性を検出するステップと、
有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出するステップと、
算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成するステップと、
生成された再構成画像データを記憶するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像入力部及び記憶部を備えた画像処理装置を制御するプログラムであって、画像入力部によって読み込まれたスライスデータを記憶部に記憶させる処理と、
記憶されたスライスデータの有意性を検出する処理と、
有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する処理と、
算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する処理と、
生成された再構成画像データを記憶部に記憶させる処理と、
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。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関し、特に、歪みのない正確な画像データを生成することができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の情報処理機器の普及に伴い、守秘性の高い情報を小型情報端末に格納して持ち運ぶことが多くなっている。この守秘性を確保する手段として、本人の生体情報を用いることは他人による「なりすまし」を防ぐことのできる最良の手段である。特に、指紋認証は生体認証技術の中では小型化が容易であり、装置コストも比較的低く、また万人不同かつ終生不変という特徴から他人排除できるため有望視されている。
【０００３】
指紋を取り込むデバイスは、２次元センサすなわち平面型センサ５０（図９（Ａ）参照）が多く用いられているが、近年の情報端末の小型化に伴い、１次元センサすなわちラインセンサ５１（図９（Ｂ）参照）が注目されるようになってきた。
ラインセンサとは、小型化と低価格化を目的として開発されたデバイスであり、例えば指紋読取用センサの場合、これに指をこすりつけることで（以下、この動作をスイーブという）、連続的に取得できる多数の切片画像（スライス）データから指紋等の画像データを生成することを目的としたデバイスである。
【０００４】
従来のラインセンサとしては、フレーム入力部から入力された部分画像列から全体画像を再構成する際に、最適位置計算部で部分画像をテンプレート画像記憶部に格納された利用者の指紋画像（テンプレート画像）と照合して最も類似度の高い位置を決定し、画像合成部で部分合成画像記憶部に格納されている部分合成画像とつなぎ合わせるといった処理を各部分画像について繰返して合成画像を求め、照合特徴抽出部で合成画像から特徴を抽出し、指紋特徴照合部でテンプレート照合特徴記憶部内のテンプレート画像の特徴と照合するようにした指紋識別装置が提案されている。この指紋識別装置によれば、小面積なセンサと指との相対運動により得られる指紋の部分画像群を用いて、高速で正確な本人確認を実現することができる、としている（例えば、特許文献１参照）
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−４２１３６号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のラインセンサを用いて指紋画像を生成する場合、使用者の感覚によりスイープのやり方はまちまちになりやすく、例えば、スイープする方向が想定している方向と逆になったり（図１０（Ａ）参照）、ラインセンサの実装方法や、指関節の動きに伴ってスイープが曲がったり（図１０（Ｂ）参照）すると正確な指紋画像を取得することは困難である。
上記の課題は、指紋読取用センサに限らず、スキャナ用センサ等の他のラインセンサにも生じ得る。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、歪みのない正確な画像データを生成することができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、画像入力部と、前記画像入力部によって読み込まれたスライスデータを入力し、画像処理する画像処理部と、記憶部とを有する画像処理装置において、前記記憶部は、前記画像処理部に入力されたスライスデータを記憶するスライスデータ記憶部と、前記画像処理部によって画像処理された再構成画像データを記憶する再構成画像データ記憶部とを有し、前記画像処理部は、前記スライスデータ記憶部に記憶されたスライスデータの有意性を検出する有意性検出手段と、前記有意性検出手段によって有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する移動量傾き算出手段と、前記移動量傾き算出手段によって算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する再構成画像データ生成手段とを有することを特徴とするものである。
【０００９】
前記画像処理部は、前記有意性検出手段によってスライスデータの有意性があることを検出すると画像処理を開始し、有意性がないことを検出すると画像処理を終了するものでもよい。
【００１０】
前記移動量傾き算出手段は、各スライスデータに対して設けられた複数の移動量検出ウィンドウの相対位置を求めることにより、スライスデータ全体の移動量及び傾きを算出するものでもよい。
【００１１】
前記再構成画像データ生成手段は、前記各スライスデータの画素を、その画素が投影される前記再構成画像エリアの最大４つの隣接する画素に対して占有面積比で分け、再構成画像エリアの各画素に配分して再構成画像データを生成するものでもよい。
【００１２】
前記画像入力部は、例えば指紋読取用センサ、ハンドスキャナ用センサであり、例えばラインセンサである。
【００１３】
本発明の画像処理方法は、画像入力部によって読み込まれたスライスデータを記憶するステップと、記憶されたスライスデータの有意性を検出するステップと、有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出するステップと、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成するステップと、生成された再構成画像データを記憶するステップとを有することを特徴とするものである。
【００１４】
本発明のプログラムは、画像入力部及び記憶部を備えた画像処理装置を制御するプログラムであって、画像入力部によって読み込まれたスライスデータを記憶部に記憶させる処理と、記憶されたスライスデータの有意性を検出する処理と、有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する処理と、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、前記スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する処理と、生成された再構成画像データを記憶部に記憶させる処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
本発明によれば、画像入力部から取り込まれたスライスデータの移動量及び傾きを算出し、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成するので、対象物の向きを検出し、正逆どちらのスイープからでも画像データを再構成することができる。また、スライスデータの複数の箇所で前スライスとの移動差分を検出し、平行移動と回転移動の両方が組み合わさったスイープ（曲がったスイープ）にも追従して画像データを再構成できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
（第１の実施形態例）
図１は、本発明の第１の実施形態例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、本発明の第１の実施形態例に係る画像処理装置は、ラインセンサ（画像入力部）１と、ラインセンサ１によって読み込まれたスライスデータを入力し、画像処理する画像処理部２と、記憶部３とを有する。
【００１８】
ラインセンサ１は、同時に数ライン分の画像データを取り込むことができる１次元のスキャナセンサである。ラインセンサ１は、画像データを取り込むべき対象物に適合した特性や形状を備えている。使用するセンサの種類は光学式、感熱式、感圧式、電荷容量式（ＣＭＯＳ式）などいずれの方式でもよい。画像を再構成するために連続するスライスに最低数ライン分の重なりが必要となるがその条件を満たせる画素を持ち、スイープに反応できる速度があればよい。すなわち、センサ方式のみならず、従来の平面型センサを用いても適用可能である。なお、以下、ラインセンサ１を指紋読取用に用いた場合について説明するが、用途はこれに限定されるものではない。
【００１９】
記憶部３は、ＲＡＭからなり、画像処理部２に入力されたスライスデータを記憶する第１のスライスバッファ４及び第２のスライスバッファ５（スライスデータ記憶部）と、画像処理部２によって画像処理された再構成画像データを記憶する再構成画像データ記憶部６とを有する。
【００２０】
画像処理部２は、画像を処理するプロセッサからなり、ラインセンサ１によって読み込まれたスライスデータを入力して第１のスライスバッファ４及び第２のスライスバッファ５に取り込むデータ取込部７と、第１のスライスバッファ４及び第２のスライスバッファ５に記憶されたスライスデータの有意性（ここでは指紋の有無）を検出する有意性検出部８と、有意性検出部８によって有意性があるものと検出されたスライスデータの移動量及び傾きを算出する移動量傾き算出部９と、移動量傾き算出部９によって算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成する再構成画像データ生成部１０とを有する。
【００２１】
図２は、本発明の第１の実施形態例に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００２２】
まず、指紋画像の取得が開始されると（ステップＳ１）、データ取込部７がラインセンサ１からスライスデータを入力して読み込み、第１のスライスバッファ４に格納する（ステップＳ２）。
【００２３】
次いで、有意性検出部８が第１のスライスバッファ４の有意性をチェック（検出）し（ステップＳ３）、有意性が無ければ再び最初のスライス読み込み処理に戻る。
【００２４】
ステップＳ３で有意性があると検出されれば、スイープが始まったものと判断し、第１のスライスバッファ４のスライスを再構成画像エリアの開始位置に格納する（ステップＳ４）。
【００２５】
有意性のチェックはラインセンサ１に指が接触すると読み込まれたスライスデータが直前のスライスデータに比べてプラスあるいはマイナスに大きく変化することを利用している。変化の仕方はセンサの特性に依存するため使用するセンサ種別により検出手段の修正を要するが、この方法によりある一定以上の画素が指の接触を検知した時点でデータ有意性有りとしている。
【００２６】
実際には、例えば温度センサあるいは静電容量センサが用いられ、センサからは温度の差分あるいは静電容量の変化が１画素（ピクセル）あたり、例えば１６あるいは２５６階調のデータとなって出力される。この出力されたデータを一定の時間間隔で取得し、時間ｔとｔ＋１で同じピクセル位置の出力データが大きく変化した場合はラインセンサ１上の対象物が動いたものと判断する。
【００２７】
次いで、データ取込部７がラインセンサ１から次のスライスデータを読み込み、第２のスライスバッファ５に格納する（ステップＳ５）。有意性検出部８が第２のスライスバッファ５の有意性をチェックし（ステップＳ６）、有意性がなければスイープが終了したものと判断し、指紋画像の取得を終える（ステップＳ１３）。
【００２８】
ステップＳ６で有意性があると検出されれば、移動量傾き算出部９は、第１のスライスバッファ４及び第２のスライスバッファ５に格納されたスライスデータを比較し、移動量及び傾きを算出する（ステップＳ７）。
【００２９】
図３は、スライスデータの移動量及び傾きを算出する方法を説明するための説明図である。図３（Ａ）に示すように、スライスデータの移動量及び傾きの算出方法は、各々のスライスデータに対して設けられた２ヶ所の移動量検出ウィンドウ１１ａ、１１ｂを用いて行われる。これは一方のスライスデータのウィンドウを固定し、他方のスライスデータのウィンドウを縦横に動かしてほぼ同じデータパターンを持つウィンドウを見つけることで実現している。相対位置が０のときスライスデータの移動量は０である。
【００３０】
相対位置は逆スイープ方向（マイナス）から正スイープ方向（プラス）まで、また左右にも変化するが、指のスイープ速度は急激に変わらないことから直前の移動量に基づき相対位置の算出エリアを絞り込んでいる。マイナス方向をサポートすることでセンサ上を逆向きにスイープしても、往復スイープしたとしても正確に画像再構成でき、また、スイープ途中に停止（移動量０）となっても、正確に画像再構成が可能である。
【００３１】
２つのウィンドウ１１ａ、１１ｂについてそれぞれ相対位置が求められると、その値からスライス全体の移動量（ｄｘ、ｄｙ）と傾き（ｄθ）を算出する（図３（Ｂ）参照）。具体的には個々のウィンドウごとに算出されたｄｘ、ｄｙをもとに、スライスの左上端の座標（前のスライスに対する相対座標）を計算する。ウィンドウが２つある場合、個々のウィンドウ１１ａ、１１ｂに対する移動差分をそれぞれ（ｄｘ１、ｄｙ１）、（ｄｘ２、ｄｙ２）とすると（図３（Ｃ）参照）、ｄｘ１とｄｘ２は、センサの構造上ほぼ同じ値になるため、平均で代表値を決める。すなわち、
ｄｘ＝（ｄｘ１＋ｄｘ２）／２・・・式（１）
となる。
【００３２】
また、ｄｙ１、ｄｙ２の差分がスライス間の傾きを決めるパラメータになるので、左端から個々のウィンドウの距離の比を用いて左上端のｄｙ並びにｄθを求める。すなわち、図３（Ｄ）において、ｄｙ１とｄｙとの距離をａ、ｄｙ２とｄｙとの距離をｂとすると、
（ｄｙ１ーｄｙ）／ａ＝（ｄｙ２−ｄｙ）／ｂとなるので、
ｄｙ＝ａ×ｄｙ２／（ａ−ｂ）−ｂ×ｄｙ１／（ａ−ｂ）
ｄｙ＝Ｒ１×ｄｙ１−ｄｙ２・・・式（２）
となる。ここで、Ｒ１はウィンドウの位置に依存する固定の値となり、ａとｂの比により、Ｒ１の値が変わる。
【００３３】
また、ｔａｎｄθ＝（ｄｙ２−ｄｙ１）／（ｂ−ａ）となるので、
ｄθ＝ａｔａｎ（（ｄｙ２−ｄｙ１）×Ｒ２）・・・式（３）
となる。ここで、Ｒ２はウィンドウの位置に依存する固定の値となり、ａとｂの比により、Ｒ２の値が変わる。
【００３４】
次いで、再構成画像データ生成部１０は、一つ前に再構成画像エリアへ格納したスライスの位置と、移動量傾き算出部９によって検出された移動量及び傾きから、次に格納すべき再構成画像エリアの位置座標（絶対座標）を算出し、そこに第２のスライスバッファ５のスライスを格納（マッピング）する（ステップＳ８）。
【００３５】
このとき絶対座標はｄｘ、ｄｙ、ｄθを用いて下記の式で計算される（図４参照）。
ｘ＝Σ（ｄｘ×ｃｏｓθ―ｄｙ×ｓｉｎθ）・・・式（４）
ｙ＝Σ（ｄｘ×ｓｉｎθ＋ｄｙ×ｃｏｓθ）・・・式（５）
θ＝Σｄθ・・・・・・・・・・・・・式（６）
上式は、実座標を掲載するための式で、スライスデータを取り込む毎に計算した相対座標を累積することで、スイープの開始時点からの相対座標（スイープ開始時を０，０としたときの絶対座標）を求めている。スライスデータをｎ個取得した時点のｘ、ｙ、θは、それぞれ１枚目からｎ枚目までのスライスによって導かれたｄｘ、ｄｙ、ｄθの総和となる。また、ｄｘ（ｉ）、ｄｙ（ｉ）、ｄθ（ｉ）を式４〜式６で求められたｉ番目のスライスデータとｉ＋１番目のスライスデータ間の移動量及び傾きとすると、
【式１】
2004110438.tif 000003
となる。
【００３６】
このようにして算出された座標ならび角度θ用いてスライスデータを再構成画像データに投影（マッピング）する。
【００３７】
ここで移動量が画素の長さで割り切れない値を持つ場合や角度ｄθが０以外の値を持つ場合は、格納すべきスライスが再構成画像エリア上の画素と１対１に対応しなくなる。すなわちスライスの１画素は、マッピングの際に最大４つの再構成画像エリアの画素に配分して投影される（図５参照）。
【００３８】
もしここで単純に画素ピッチに合わせて座標を決定していくと、境界部分の連続性が失われ良好な指紋画像が再構成できなくなる。これを解決するため、再構成画像データ生成部１０は、スライスの各画素を、その画素が投影される再構成画像エリアの最大４つの画素に対して占有面積比で分け、再構成画像エリアの各画素に配分して格納するスムージング処理を行う（ステップＳ９）。具体的にはスライスデータ上の座標（ｓｘ、ｓｙ）の画素に対して右、下、右下の３つの画素も含め投影する座標の計算と投影値を算出する。
【００３９】
ｉ番目のスライスの左上端の座標がｘ（ｉ）、ｙ（ｉ）のとき、その座標を基点として、スライスデータはθ（ｉ）の傾きをもっているので、スライスデータ上のピクセルの投影座標は、
（ｘ＋ｓｘ×ｃｏｓθ−ｓｙ×ｓｉｎθ、ｙ＋ｓｘ×ｓｉｎθ＋ｓｙ×ｃｏｓθ）・・・式（１０）
となる。
【００４０】
また、投影値は
ｄｉｆｘ×ｄｉｆｙ×ｓ（ｓｘ、ｓｙ）＋
ｄｉｆｘ×（１−ｄｉｆｙ）×ｓ（ｓｘ、ｓｙ＋１）＋
（１−ｄｉｆｘ）×ｄｉｆｙ×ｓ（ｓｘ＋１、ｓｙ）＋
（１−ｄｉｆｘ）×（１−ｄｉｆｙ）×ｓ（ｓｘ＋１、ｓｙ＋１）・・・式（１１）
となる。ここで（ｘ，ｙ）は先の絶対座標計算で算出されたスライスの絶対座標、ｄｉｆｘ、ｄｉｆｙは絶対座標とスライス座標のずれ（０〜１の値）、ｓ（ｘ、ｙ）はスライス上の画素の値である。
【００４１】
実際には、１ピクセルは座標値に換算して、例えば６４倍の大きさを持つという特徴がある（この場合、あるピクセルが（０，０）の座標にあると、その右隣のピクセルの座標は（６４，０）になる）。このようにピクセルより細かい精度で座標を決めることにより、中間的な位置や傾きの対応が可能になる。この座標値から実際のピクセル単位に投影するための式が式１１である。
【００４２】
スライスデータ上の隣接する４つのピクセル（Ｓ（ｓｘ、ｓｙ）〜Ｓ（ｓｘ＋１、ｓｙ＋１）の領域に囲まれた投影先のピクセルはその４つピクセルデータの占有面積比で算出する。占有面積が式１１におけるｄｉｆｘ、ｄｉｆｙという変数で表現される。
【００４３】
このように移動後のスライスを再構成画像データ記憶部６の再構成画像エリアに格納する。
【００４４】
次いで、再構成画像エリアに格納できるか否かを判断し（ステップＳ１０）、格納できる場合には、第２のスライスバッファ５を第１のスライスバッファ４に移し、次のスライスの読み込みに移る（ステップＳ１１）。再構成画像エリアが一杯になり、これ以上格納できない場合は、次のスライスの読み込みには移らず、指紋画像の取得を終了する（ステップＳ１３）。
【００４５】
なお、第２のスライスバッファ５のスライスを第１のスライスバッファ４に移さず、２つのバッファを交互に使用することで同様の処理を実現してもかまわない。
【００４６】
また、再構成画像エリアの座標は、ラップアラウンドによりエンドレス構成となっている。すなわち新しいスライスの絶対座標が一方の端からはみ出る場合には、反対側の端につながって格納され、データが失われることはない。ただしそのままでは一つの連続した指紋画像とならないため、指紋画像の取得が終了した後に再構成画像エリアにおける指紋画像の真の開始点を求め（図６（Ａ）参照）、そこを中心に画像を上下分割し（図６（Ｂ）参照）、それぞれ１８０度回転させ（図６（Ｃ）参照）、続いて左右にシフトさせる（図６（Ｄ）参照）ことで正しい指紋画像を得る（ステップＳ１２）。
【００４７】
なお、生成される画像のために十分な作業領域を確保できる場合には、作業領域の中心を座標（０，０）として設定することにより、上記のステップＳ１２の工程を省略することが可能である。
【００４８】
このようにして再構成された指紋画像を図７（Ａ）に示す。比較例として、回転に対応できない従来の方式でスイープ画像を取得した画像を図７（Ｂ）に示している。この例では指を意図的に反時計回りに回転させながらスイープしたが、図７（Ａ）ではほぼ歪みのない指紋画像が取得できていることがわかる。
【００４９】
本発明の第１の実施形態例によれば、ラインセンサ１から取り込まれたスライスデータの移動量及び傾きを算出し、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成するので、スイープの向きを検出し、正逆どちらのスィープからでも画像データを再構成することができる。また、スライスデータの複数の箇所で前スライスとの移動差分を検出し、平行移動と回転移動の両方が組み合わさったスイープ（曲がったスイープ）にも追従して画像データを再構成できる。このように、ラインセンサ１に対して指の動きが曲がっていたり、蛇行したり、また逆向きにスイープした場合でも、本発明の実施形態例では正常なスイープと同等の指紋画像を再構成することが可能であるので、従来指紋画像が歪んで取得されると考えられるような場所にもラインセンサ１を実装して平面センサや他の実装場所で取得した指紋画像と同等の歪みのほとんどない指紋画像が取得できる。その結果、例えば小型情報機器において片手でホールドしながらその手の指紋を取得するような利用も可能となる等、実装範囲が大幅に拡大し、利用価値が高まり、用途も広がる。
【００５０】
（第２の実施形態例）
第１の実施形態例では、２つのスライスバッファが設けられているが、１回のスイープに必要十分な容量を備えた１つのスライスバッファで対応することもできる。
【００５１】
これは大きなバッファ領域を必要とするが、逆にラインセンサ１が低速であったり、プロセッサの処理能力が不十分である時に効果がある。連続してスライスを読み込んでから画像再構成処理を後で一括して行うことになり、隣接する各々のスライスの重なりが、第１の実施形態例より多く取れるためである。重なりが多いほど再構成後の画像データは良好になる。
【００５２】
（第３の実施形態例）
第１の実施形態例では移動量検出ウィンドウが２つであったが、これを３つ以上に増やすことも可能である。これによりセンサに対して半分程度のエリアにしか接触しない状況でスイープしたとしても正確に画像生成することが可能になる。
【００５３】
移動量検出ウィンドウがＮ個ある場合は、移動量と傾きの検出を上げるためにウィンドウを増やすので、個々のウィンドウの正確さをチェックした上で最適なポイントから移動量を検出する。具体的には、個々のウィンドウのｄｘ値を比較して、他と著しく異なるデータがあれば排除してその平均値を求める。続いて、残ったウィンドウの間で、ｄｙとｄθを求める。例えば、３つのウィンドウが残った場合は３つ、４つのウィンドウが残った場合は６つのｄｙとｄθが式２、式３に基づいて出ているので、これらの平均をもってｄｘ、ｄｙ、ｄθとする。式２、式３のＲ１、Ｒ２はウィンドウの位置に依存するので、ウィンドウ毎に変化することになる。
【００５４】
（第４の実施形態例）
スイープの方向を認識することで、スタート時と逆向きにスイープしているときは画像を再構成しないことが可能である。この方法を用いれば、方位性のあるラインセンサ１（正方向と逆方向で特性の異なる画像を出力するセンサ）でも正しく画像生成できる。この場合、逆方向にスイープしているときは座標変換のみ行い、格納エリアへのデータ投影を行わない。
【００５５】
（第５の実施形態例）
図８は、本発明の第５の実施形態例を説明するためのブロック図である。図８に示すように、本発明の第５の実施形態例は、第１〜第４の実施形態例で説明された画像処理部２の動作をコンピュータに実行させるためのプログラム１２に関する。このプログラム１２は、例えばＦＤ等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、半導体メモリ等のような記録媒体に記録されていてもよく、通信ネットワークを介してダウンロードされるものでもよい。
【００５６】
本発明は、上記実施の形態に限定されることはなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内において、種々の変更が可能である。
【００５７】
例えば、本発明は連続するスライス状の画像から元の画像を生成するアルゴリズムであり、同様の構成をして画像再構成を目的とするものなら本発明を応用することが可能である。例えば、ハンドスキャナなどに応用可能である。既存のハンドスキャナは移動速度検出のための機構、すなわちローラやセンサが画像イメージセンサの周囲に付いているが、これを省くことが可能になる。その結果、装置の構成が簡単となり、部品点数を低減できるので、製造時間の短縮及び製造コストの低減を図ることができる。
【００５８】
更に、本発明のアルゴリズムを用いればスキャン途中に曲がっても生成される画像上では歪みとはならない。
【００５９】
また、移動量検出部のみを使用すればスクロール機能、カーソル移動機能、マウス代替機能といったポインティングデバイスとして使用可能である。すなわち、本実施形態例に基づけば指紋入力デバイスとスクロール機能を切り替えて使用することが可能である。
【００６０】
さらに、本発明では傾き検出が可能であるため、これを積分することで回転検出も可能となる。駆動部を持たず傾きや回転量が入力できるデバイスは例えばダイヤルやボリュームの代替として様々な利用方法を提起できる。
【００６１】
【発明の効果】
本発明によれば、画像入力部から取り込まれたスライスデータの移動量及び傾きを算出し、算出されたスライスデータの移動量及び傾きに基づいて、スライスデータを投影する再構成画像エリアの位置座標を算出し、再構成画像データを生成するので、対象物の向きを検出し、正逆どちらのスイープからでも画像データを再構成することができる。また、スライスデータの複数の箇所で前スライスとの移動差分を検出し、平行移動と回転移動の両方が組み合わさったスイープ（曲がったスイープ）にも追従して画像データを再構成できる。そのため、歪みのほとんどない画像データが取得できる。その結果、例えば小型情報機器において片手でホールドしながら指紋データ等を取得するような利用も可能となる等、実装範囲が大幅に拡大し、利用価値が高まり、用途も広がる。
【００６２】
また、移動量検出のための専用のハードウェア機構が不要となる。その結果、装置の構成が簡単となり、部品点数を低減できるので、製造時間の短縮及び製造コストの低減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態例に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】（Ａ）〜（Ｄ）はスライスデータの移動量及び傾きを算出する方法を説明するための説明図である。
【図４】再構成画像エリアの位置座標（絶対座標）について説明するための説明図である。
【図５】再構成画像エリアへのスライスデータのマッピングについて説明するための説明図である。
【図６】（Ａ）〜（Ｄ）は指紋画像の分割回転及びシフトについて説明するための説明図である。
【図７】（Ａ）は本発明により生成された指紋画像例を示す説明図、（Ｂ）は従来技術により生成された指紋画像例を示す説明図である。
【図８】本発明の第５の実施形態例を説明するためのブロック図である。
【図９】（Ａ）は平面型センサを説明するための説明図、（Ｂ）はラインセンサを説明するための説明図である。
【図１０】（Ａ）及び（Ｂ）は従来のラインセンサの課題を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１：ラインセンサ（画像入力部）
２：画像処理部
３：記憶部
４：第１のスライスバッファ
５：第２のスライスバッファ
６：再構成画像データ記憶部
７：データ取込部
８：有意性検出部
９：移動量傾き算出部
１０：再構成画像データ生成部
１１ａ、１１ｂ：移動量検出ウィンドウ
１２：プログラム
【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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【図９】
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【図１０】
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