(57)【要約】【課題】画像に対する解析結果を良好にする画像の補正を施すことを可能にする。【解決手段】ＣＰＵ１０は、画像照合プログラム（画像データ補正プログラム）を実行することで、読み取った指紋画像を画像全体の画素値の平均値を閾値として明側と暗側に画素を分類し、明側と暗側の各画素の画素値をもとに標準偏差を算出し、これに基づいて明側と暗側に分類した画素の各画素値における出現個数が正規化分布化するように各画素の画素値を補正する。【選択図】    図１
2004355566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する画素分類手段と、
前記画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記標準偏差算出手段により算出された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれの標準偏差をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて画素値の画素の出現個数の分布が正規分布となるように前記濃淡画像の画素の画素値を変更する画素値変更手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画素値変更手段は、
前記正規分布の平均値が前記平均値算出手段によって算出された平均値となるように、画素の画素値を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する画素分類手段と、
前記画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の最大値と最小値の中間値を算出する中間値算出手段と、
前記中間値算出手段によって算出された中間値をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記標準偏差算出手段により算出された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれの標準偏差をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて各画素値の画素の出現個数の分布が正規分布となるように前記濃淡画像の画素の画素値を変更する画素値変更手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記画素値変更手段は、
前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて画素値のヒストグラムを生成し、前記正規分布の平均値が前記ヒストグラムの最大値となった画素値となるように、画素の画素値を変更することを特徴とする請求項１または請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画素値変更手段は、
前記正規分布の平均値が前記第１分類と前記第２分類のそれぞれに対して予め決められた画素値となるように、画素の画素値を変更することを特徴とする請求項１または請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する第１の画素分類手段と、
前記第１の画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第１の平均値算出手段と、
前記濃淡画像中の注目画素を含む局所画像を設定する局所画像設定手段と、
前記局所画像設定手段により設定された局所画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第３分類と暗側の第４分類に分類する第２の画素分類手段と、
前記第２の画素分類手段により分類された前記第３分類と前記第４分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第２の平均値算出手段と、
前記第２の平均値算出手段によって算出された平均値と前記第１の平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記注目画素の画素値を変更する画素値変更手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータを、
各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する画素分類手段と、
前記画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記標準偏差算出手段により算出された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれの標準偏差をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて各画素値の画素の出現個数の分布が正規分布となるように前記濃淡画像の画素の画素値を変更する画素値変更手段とに機能させるための画像データ補正プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する第１の画素分類手段と、
前記第１の画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第１の平均値算出手段と、
前記濃淡画像中の注目画素をもとに前記濃淡画像の一部からなる局所画像を設定する局所画像設定手段と、
前記局所画像設定手段により設定された局所画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第３分類と暗側の第４分類に分類する第２の画素分類手段と、
前記第２の画素分類手段により分類された前記第３分類と前記第４分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第２の平均値算出手段と、
前記第２の平均値算出手段によって算出された平均値と前記第１の平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記注目画素の画素値を変更する画素値変更手段とに機能させるための画像データ補正プログラム。
【請求項９】
各画素が多値の画素値により表される指紋画像を取り込む指紋画像取り込み手段と、
前記指紋画像取り込み手段により取り込まれた指紋画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する画素分類手段と、
前記画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記標準偏差算出手段により算出された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれの標準偏差をもとに、前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて各画素値の画素の出現個数の分布が正規分布となるように前記濃淡画像の画素の画素値を変更する画素値変更手段と
前記画素値変更手段によって画素値が変更された指紋画像について指紋照合を行う指紋照合手段と
を具備したことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１０】
各画素が多値の画素値により表される指紋画像を取り込む指紋画像取り込み手段と、
前記指紋画像取り込み手段により取り込まれた指紋画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類する第１の画素分類手段と、
前記第１の画素分類手段により分類された前記第１分類と前記第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第１の平均値算出手段と、
前記指紋画像中の注目画素を含む局所画像を設定する局所画像設定手段と、
前記局所画像設定手段により設定された局所画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第３分類と暗側の第４分類に分類する第２の画素分類手段と、
前記第２の画素分類手段により分類された前記第３分類と前記第４分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する第２の平均値算出手段と、
前記第２の平均値算出手段によって算出された平均値と前記第１の平均値算出手段によって算出された平均値をもとに、前記注目画素の画素値を変更する画素値変更手段と、
前記画素値変更手段によって前記指紋画像の各画素を注目画素として画素値が変更された指紋画像について指紋照合を行う指紋照合手段と
を具備したことを特徴とする指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋画像など各画素が多値で表される濃淡画像を読み取る画像処理装置、同装置で実行される画像データ補正プログラム、及び指紋照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、指紋画像など各画素が多値で表される濃淡画像を補正する画像処理装置では、読み取った画像に対する解析の結果、例えば指紋画像に対する照合結果を良好にするために、画像に対する濃淡の補正を行っている。濃淡画像に対する補正は、例えば注目画素の近傍の画素に適当な値を乗じて加算することでローパスフィルタやハイパスフィルタなどを構成することで行ったり、またトーンカーブの補正によるコントラストや明るさを調整することで行っている。
【０００３】
特に指紋画像の照合を行う画像処理装置（指紋照合装置）では、画像中から指紋パターンの特徴を抽出することができるように補正することが、照合結果を良好にするためには必要である。例えば、指紋画像から等高線を算出し、これら等高線で構成される画像から島、橋、擬似特徴点を抽出し、これら特徴点が島又は橋の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を下げ、一方これら特徴点が汗腺の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を上げることで、濃淡画像からこれら擬似特徴点を排除する補正方法がある（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平０５−２０５０３５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、光学的に多値の白黒画像（濃淡画像）を読み取る画像処理装置においては、画像データの読み取り方法によって、光の影響などによって画像の一部の明るさが変化したり、画像全体的が暗くあるいは明るくなりすぎる場合がある。
【０００６】
良好な解析結果を得るためには、画像の濃淡の変化（グラデーション）を表す情報を残しながら、コントラストが明瞭な画像にする補正が良いが、前述した補正方法ではこうした補正が適切にできなかった。特に、指紋画像は、指紋の隆線と谷線に該当するある程度類似する濃度が２つに分かれて存在するという特徴があるが、こうした画像の特徴を考慮した補正とはなっていなかった。
【０００７】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、画像に対する解析結果を良好にする画像の補正を施すことが可能な画像処理装置、画像データ補正プログラム、指紋照合装置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】
本発明は、各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類し、この分類された第１分類と第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する。そして、この算出された平均値をもとに、第１分類と第２分類のそれぞれについて標準偏差を算出し、それぞれの標準偏差をもとに第１分類と第２分類の各画素値の画素の出現個数の分布が正規分布となるように濃淡画像の画素の画素値を変更する。
【０００９】
これにより、例えば指紋画像では指紋の隆線と谷線に該当するある程度類似する濃度が２つに分かれて存在するので、それを明側と暗側の２つの画素群に分類することで対応付け、それぞれの分類について各画素の画素値の出現個数が理想的な正規分布となるように濃淡画像の画素の画素値を補正することで、照合処理において良好な結果を期待できる、解析に適した画像にすることができる。
【００１０】
また本発明は、各画素が多値の画素値により表される濃淡画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第１分類と暗側の第２分類に分類し、この分類された第１分類と第２分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する。また、濃淡画像中の注目画素を含む局所画像を設定し、この局所画像に対して、各画素の画素値をもとに画素を明側の第３分類と暗側の第４分類に分類し、この分類された第３分類と第４分類のそれぞれについて、画素値の平均値を算出する。そして、第１分類と第２分類のそれぞれについて算出された平均値と第３分類と第４分類のそれぞれについて算出された平均値をもとに、注目画素の画素値を変更する。
【００１１】
これにより、濃淡画像中の一部からなる局所画像をもとに注目画素に対する補正が施されるので、濃淡画像が部分的に明るさが異なる場合においても、画像全体の画素値の平均を考慮した補正が実現される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本実施形態（第１及び第２実施形態）における画像処理装置を実現するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。本実施形態における画像処理装置は、例えば指紋画像データを読み取り、この指紋画像データについて照合を行う指紋照合装置として用いられる。以下、指紋照合装置として説明する。
【００１３】
指紋照合装置は、図１に示すように、ＣＰＵ１０が記憶装置１２、メモリ１４、指紋画像読み取り部１６、入力装置１８、表示装置２０、通信装置２２と相互に接続されて構成されている。
【００１４】
ＣＰＵ１０は、指紋照合装置全体の制御を司るもので、メモリ１４に記録されたプログラムを実行することにより各種の処理を実行する。ＣＰＵ１０は、メモリ１４に記録された画像照合プログラム１２ａを実行することにより指紋画像に対する画像照合を実現する。画像照合プログラムには、画像データ補正プログラムが含まれており、画像照合の結果を良好にするために画像データに対して補正を施す画像データ補正処理を実現する。
【００１５】
記録装置１２は、記録媒体１２ａを有しており、記録媒体１２ａに対するプログラム、データ等の記録や読み出しを実行する。記録媒体１２ａは磁気的、光学的記録媒体１２ａ、もしくは半導体メモリで構成され、記録装置１２に固定的に設けたもの、もしくは着脱自在に装着するものである。また、記録媒体１２ａに記録されるプログラム、データ等は、通信回線等を介して接続された他の機器から受信して記録する構成にしても良く、さらに、通信回線等を介して接続された他の機器側に記録媒体１２ａを備えた記録装置を設け、この記録媒体１２ａに記録されているプログラムやデータを、通信回線を介して使用する構成にしても良い。記録装置１２は、記録媒体１２ａに対して各種アプリケーションによって使用される各種のデータ等も記録し、必要に応じて読み出してメモリ１４に記録させることができる。本実施形態では、画像照合プログラム（画像データ補正プログラム）の他、指紋照合に用いられる照合元となる登録指紋画像データなどが記録されるものとする。
【００１６】
メモリ１４は、ＣＰＵ１０によってアクセスされるプログラムやデータの情報が記憶装置１２（記録媒体１２ａ）から読み出されるなどして必要に応じて記録されるもので、本実施形態では例えば画像照合プログラム１４ａ（画像データ補正プログラム）などの各種プログラムや、各プログラムを実行する際に用いられる各種データの他、作業用のデータを一時的に記録するためのワークエリアなどが設定される。画像照合プログラム１２ａの実行に伴って格納される各種データとしては、処理対象とする指紋画像データ１４ｂ（照合指紋画像データ）などが含まれている。
【００１７】
指紋画像読み取り装置１６は、光学的に指紋画像を読み取るもので、例えば回転ローラに対して指先（指紋部分）を圧接させた状態でローラを回転させるように指を移動させることで指紋画像を読み取る方式、あるいはパッドの面上に対して指を圧接することで指紋画像を読み取る方式など、各種の画像読み取り方式を用いることができる。本実施形態の指紋画像読み取り装置１６は、光学的に指紋画像を読み取るために、例えば前述した回転ローラあるいはパッドの指紋読み取り位置に光源から光を照射し、指紋読み取り位置に圧接された指の部分で反射した光を光学系を介して撮像素子（センサ）に集光して光電変換することで指紋画像データを出力する。指紋画像読み取り装置１６から出力された指紋画像データはメモリ１４に記録される。本実施形態において指紋画像データは、各画素が多値で表される濃淡画像として読み取られるものとする。
【００１８】
入力装置１８は、キーボードや、マウスなどポインティングデバイスにより構成され、データや各種の指示を入力するために用いられる。
表示装置２０は、各種情報を表示するためのもので、メモリ１４に格納された各種プログラムの実行に伴う画面を表示する。例えば、指紋照合処理では、指紋照合の結果（ＯＫ，ＮＧ）を表示する。
【００１９】
通信装置２２は、ＣＰＵ１０の制御のもとで通信回線を介した他の電子機器との通信を制御する。例えば、指紋照合処理では、指紋照合の結果を他の機器に通知する場合などに用いられる。
【００２０】
次に、第１実施形態における指紋照合装置における動作について説明する。
図２は、指紋照合装置における指紋照合処理の動作を説明するためのフローチャートである。
【００２１】
まず、ＣＰＵ１０は、画像照合プログラム１４ａを起動することで指紋照合処理を開始し、指紋画像読み取り装置１６を通じて照合の対象とする指紋画像を取り込むための指紋画像取り込み処理を実行する（ステップＡ１）。
【００２２】
指紋画像読み取り装置１６は、回転ローラあるいはパッドに圧接された指先を光学的にスキャンして指紋画像データを検出する。ＣＰＵ１０は、指紋画像読み取り装置１６により検出された指紋画像データをメモリ１４に記録させる。指紋画像データは、例えば各画素が多値（例えば０〜２５５）の画素値で表される濃淡画像である。
【００２３】
図３には、指紋画像読み取り装置１６によって読み取られる指紋画像の一例を示している。図３に示すように、指紋画像では、明側（明るい方の画素）の線と暗側（暗い方の画素）の線とによって、指頭の掌側面にみられる皮膚隆線による特徴的な紋（指紋パターン）が表されている。
【００２４】
指紋画像読み取り装置１６において光学的にスキャンされた指紋画像には、画像読み取り時の光の影響などによって、各画素の画素値に偏りやばらつき等が発生する場合ある。図４（ａ）（ｂ）には、指紋画像の各画素値（画素の濃度）の画素の出現個数を表すヒストグラムを示している。図４（ａ）に示すヒストグラムでは、高画素値の画素が多く、例えば画像全体が明るい指紋画像となっていることを表している。また、図４（ｂ）に示すフレームでは、広い範囲の画像値でそれぞれ画素が存在しており、コントラストが弱い指紋画像となっていることを表している。
【００２５】
次に、ＣＰＵ１０は、指紋画像読み取り装置１６により読み取られた指紋画像データ１４ｂについて、図４（ａ）（ｂ）に示すような偏りやばらつきを予めなくすことで、後段の指紋照合処理において良好な結果が得られるように画像データ補正処理を施す（ステップＡ２）。指紋画像は、図３に示すように、明側の線と暗側の線とによって特徴的なパターンが表されるので、理想的には指紋画像の各画素値の画素数を表すヒストグラムが２つの正規分布をなすと仮定する。画像データ補正処理では、読み取られた指紋画像を明側と暗側に分割し、それぞれに含まれる画素の分布が正規分布となるように各画素値を補正する。
【００２６】
図５には、第１実施形態における画像データ補正処理を説明するためのフローチャートを示している。
まず、画像データ補正処理では、指紋画素（濃淡画像）の各画素を明側（第１分類）と暗側（第２分類）に分類する（ステップＢ１）。濃淡画像の各画素を明側と暗側に分ける方法としては、全画素の画素値の平均値を閾値として分類する方法がある。この場合、ＣＰＵ１０は、指紋画像データ１４ｂの全ての画素の画素値を合計し、この画素値の合計を画素数で割ることで画素値の平均値を算出して、その数値を明側と暗側の閾値とする。
【００２７】
画素数をｎ、ｉ番目の画素の画素値（濃度）をｄｉとすると、閾値ｔは以下の式（１）により算出される。
【００２８】
【数１】
2004355566.tif 000003
【００２９】
各画素において画素値ｄｉが閾値ｔよりも大きい値の画素を明側、小さい画素を暗側とし、それぞれｋ個、ｍ個の画素に分類されたものとする。ここで、明側のｉ番目の画素の画素値をａｉ、暗側のｉ番目の画素の画素値をｂｉと表す。
【００３０】
次に、ＣＰＵ１０は、明側の画素の画素値の平均値を以下に示す式（２）により算出し、暗側の画素の画素値の平均値を以下に示す式（３）により算出する（ステップＢ２）。
【００３１】
【数２】
2004355566.tif 000004
【００３２】
次に、ＣＰＵ１０は、ステップＢ２において算出された明側と暗側のそれぞれの平均値をもとに、明側と暗側について標準偏差Ｓａ，Ｓｂを以下の式（４）（５）によりそれぞれ算出する（ステップＢ３）。
【００３３】
【数３】
2004355566.tif 000005
【００３４】
次に、ＣＰＵ１０は、明側と暗側のそれぞれの画素値の分布を正規分布化するにあたり、その新たな分布における平均値を設定する（ステップＢ４）。ここでは、ステップＢ２において算出した平均値のデータをメモリ１４に記録しておき、この記録した明側と暗側のそれぞれの平均値のデータを用いるものとする。明側と暗側のそれぞれの平均値を利用した場合、後述する画素値変更処理において画素値を補正した際に、補正後の画像全体の明るさを補正前の指紋画像データ１４ｂと同じ程度に保つことができる。
【００３５】
次に、ＣＰＵ１０は、明側と暗側のそれぞれの画素値における画素の出現個数の分布を正規分布化するにあたり、その新たな分布の偏差ｓを設定する（ステップＢ５）。これは、補正後の画像をどの程度コントラストの強い画像とするかによって変更することができる。例えば、指紋画像データ１４ｂが各画素８ビット（０〜２５５）の画素値をもつ濃淡画像とすると、偏差ｓは１０〜５０程度の範囲で設定することができる。偏差ｓを何れの値とするかは、予め固定して決められていても良いし、入力装置１８から入力されるユーザからの指示によって決められるようにしても良い。
【００３６】
ＣＰＵ１０は、ステップＢ４において設定された平均値と、ステップＢ５において設定された偏差ｓをもとにして、以下の式（６）（７）により、新たな分布に沿った画像値ａｉ’，ｂｉ’を算出する（画素値変更処理）（ステップＢ６）。
【００３７】
【数４】
2004355566.tif 000006
【００３８】
こうして、指紋画像データ１４ｂの各画素に対して画像データ補正処理を実行することで、画像の濃度分布を２つの正規分布からなるように補正することができる。図６（ａ）（ｂ）には、それぞれ図４（ａ）（ｂ）に示すヒストグラムに対応する、補正後の指紋画像の各画素値（画素の濃度）の画素の出現個数を表すヒストグラムを示している。図６（ａ）（ｂ）のヒストグラムに示すように、明側の画素と暗側のそれぞれに画素の出現個数のピークが現れており、指紋画像中の指紋パターンが明側の線と暗側の線とによって明瞭に表されていることがわかる。また、前述した処理では、補正後の正規分布の平均値を、明側と暗側のそれぞれ元データの平均値と合わせることで、画像全体の明るさが保持されている。
【００３９】
次に、ＣＰＵ１０は、画像データ補正処理によって補正された指紋画像に対して、傾きや大きさを照合元となる登録指紋画像データと整合させるために正規化処理を実行する（ステップＡ３）。
【００４０】
そして、ＣＰＵ１０は、正規化された指紋画像に対して、指紋照合処理により登録指紋画像データとの照合を実行する（ステップＡ４）。指紋照合処理の前段階で照合対象となる指紋画像に対して画像データ補正処理が施されているため、良好な照合結果を期待することができる。
【００４１】
ＣＰＵ１０は、指紋照合処理の結果（ＯＫ，ＮＧ）を例えば表示装置２０において表示させる（ステップＡ５）。
【００４２】
このようにして、第１実施形態では、読み取った指紋画像を画像全体の画素値の平均値を閾値として明側と暗側に画素を分類し、明側と暗側の各画素の画素値をもとに標準偏差を算出し、これに基づいて明側と暗側に分類した画素の各画素値における出現個数が正規化分布化するように、各画素の画素値を補正する。指紋画像では指紋の隆線と谷線に該当するある程度類似する濃度が２つに分かれて存在するので、前述した補正をすることで、照合処理において良好な結果を期待できる、解析に適した画像にすることができる。
【００４３】
次に、第１実施形態における変形例（１）〜（３）について説明する。
（１）前述した説明では、指紋画像の濃淡を明側と暗側に分類するために、画像全体の画素値の平均値を閾値として用いているが、画像中の濃度のレンジの例えば中間値で分けるようにしても良い。ここで、全画像中の画素値の最大値ｍａｘ、最小値ｍｉｎは以下の式（８）（９）のようになり、また閾値ｔは以下の式（１０）のようになる。
【００４４】
ｍａｘ＝ＭＡＸ（｛ｄｉ｜１≦ｉ≦ｎ｝）    …（８）
ｍｉｎ＝ＭＩＮ（｛ｄｉ｜１≦ｉ≦ｎ｝）    …（９）
ｔ＝（ｍａｘ−ｍｉｎ）／２＋ｍｉｎ        …（１０）
ここで、ＭＡＸ（）、ＭＩＮ（）はそれぞれ最大値、最小値を算出する関数である。
【００４５】
こうして、画像中の濃度のレンジの中間値で分類するように閾値ｔを設定して、明側と暗側に画素を分類することで、例えば画像サイズが極端に大きい場合など、照合に不要な多くの画素の画素値を含めて平均値を算出してしまうことによる誤差を低減し、明側と暗側への画素の分類を適切に行うことができるようになる。
【００４６】
なお、画像中の濃度のレンジの中間値において画像中の画素を明側と暗側に分類しているが、明側と暗側の画素値を分類できる範囲で、何れかの方のレンジ幅を広くなるように閾値ｔを決めるようにしても良い。
【００４７】
（２）また前述した説明では、明側と暗側の画素値の分布をそれぞれ正規分布化するときの新たな分布の平均値を、明側と暗側に分類した画素のそれぞれの平均値となるようにしたが、分類した画素値の出現個数がピークとなった画素値とするようにしてもよい。これにより、平均値とした場合に最も多くの出現個数を占める画素値とずれてしまうことがあるのを、ある程度抑制することができる。
【００４８】
この場合、明側と暗側に分類したそれぞれの画素値のヒストグラムを生成することで、最大値の画素値を求めることができる。
【００４９】
図７には、ピーク値を算出するためのピーク値算出処理のフローチャートを示している。ここでは、分類したｉ番目の画素の画素値をａｉ、画素数ｋ、画素の取り得る画素値の値を０〜２５５とする。
【００５０】
まず、ヒストグラムを格納する配列ｈｉｓｔ［０…２５５］を準備し、０に初期化する（ステップＣ１）。
【００５１】
次に、ｉ＝０として（ステップＣ２）、以下、対象としている画素の画素値ａｉに対応するｈｉｓｔ［ａｉ］の値を増加させヒストグラムを算出する（ステップＣ３，Ｃ４，Ｃ５）。最終的に最も大きな値がｈｉｓｔ［ｎ］であった場合、画素値の出現個数のピーク値はｎとなる（ステップＣ６）。
【００５２】
分割したそれぞれのピーク値をｎａ、ｎｂすると、ＣＰＵ１０は、画素値変更処理において、補正後の新しい画素値ａｉ’、ｂｉ’を以下の式（１１）（１２）により算出する。
【００５３】
【数５】
2004355566.tif 000007
【００５４】
（３）また新たな分布の平均値をあらかじめ、図８に示すように固定位置（Ａ，Ｂ）にしておくという方法もある。固定値にした場合には、元の画像の濃淡情報は残らないが、もともと濃淡の程度の違う画像同士を比較照合する場合に、ある程度濃淡を合わせられるという利点がある。
【００５５】
分割したそれぞれの固定位置をＡ，Ｂとすると、ＣＰＵ１０は、画素値変更処理において、補正後の新しい画素値ａｉ’、ｂｉ’を以下の式（１３）（１４）により算出する。
【００５６】
【数６】
2004355566.tif 000008
【００５７】
次に、第２実施形態における指紋照合装置における動作について説明する。
なお、第２実施形態は、図２に示すフローチャート中の画像データ補正処理の他は第１実施形態と同じであるものとして説明を省略する。第２実施形態では、１枚の指紋画像中に明るさの異なる部分が混在している場合に対応して、画素値の明るさを補正する画像データ補正処理を実行する。
【００５８】
明るさの異なる部分を持つ画像を補正するためには、画像を局所的に解析し明るさを決める必要があるが、全体の明るさを考慮しなければ元の画像のもつ明るさの情報が失われてしまう。そこで、全体の明るさと濃度のレンジを保持しながら、画像を補正するために図９のフローチャートに示す画像データ補正処理を実行する。
【００５９】
まず、画像データ補正処理では、指紋画素（濃淡画像）の各画素を明側（第１分類）と暗側（第２分類）に分類する（ステップＤ１）。濃淡画像の各画素を明側と暗側に分ける方法としては、第１実施形態と同様にして、全画素の画素値の平均値を閾値として分類する方法、あるいは画素値の最大値と最小値の中間値を閾値として分類する方法を用いることができる。
【００６０】
画素値の平均値を用いる場合には、画素数をｎ、ｉ番目の画素の濃度をｄｉとすると、閾値ｔは以下の式（１５）で算出される。
【００６１】
【数７】
2004355566.tif 000009
【００６２】
次に、明側と暗側に分類された画素のそれぞれにおいて、各画素の画素値の平均値を求めるが、これも第１実施形態と同様に算出することができる（ステップＤ２）。各画素ｄｉにおいて、閾値ｔよりも大きい値の画素を明側、小さい値の画像を暗側とし、それぞれに含まれる画素数がｋ個、ｍ個であったとして、明側のｉ番目の画素の画素値をａｉ、暗側のｉ番目の画素の画素値をｂｉと表した場合のそれぞれの平均値は以下の式（１６）（１７）ようにして算出される。
【００６３】
【数８】
2004355566.tif 000010
【００６４】
次に、画像中の補正の対象として注目する注目画素をもとに、この注目画素を含む局所画像を設定する（ステップＤ３）。そして、局所画像で各画素を明側（第３分類）と暗側（第４分類）に分類し（ステップＤ４）、それぞれについて画素値の平均値を算出する（ステップＤ５）。例えば、局所画像に含まれる画素内で、前述と同様にして閾値ｔを決めて各画素を明側か暗側かに分類する。
【００６５】
ここで局所画像とは、例えば図１０に示すように、注目している画素（これから補正しようとしている画素）の周辺の±Ｎ画素分の領域に含まれる画素からなる画像全体の一部からなる部分画像のことである。Ｎは、例えば画像全体の縦横の１／２０程度とする。なお、局所画像の設定方法は、これに限定されるものではない。
【００６６】
次に、注目画素を局所的に求めた平均値を画像全体の平均値を合わせるように補正する（ステップＤ６）。画像は各部分では濃淡の変化の程度が一定であるとすると、平均値を置き換えるだけで、ある程度を補正できる。新しい画素の画素値をａｉ’、ｂｉ’、局所画像の明側と暗側のそれぞれ平均値をＬａ、Ｌｂと表すと以下の式（１８）（１９）ようにして算出される。
【００６７】
【数９】
2004355566.tif 000011
【００６８】
以下、同様にして画像中の全画素を、順次、注目画素にして局所画像を設定し、注目画素についての画素値の補正を実行する（ステップＤ７，Ｄ３〜Ｄ６）。
【００６９】
このようにして、第２実施形態では、１画像中に明るさの異なる部分がある場合であっても、全体画像の明側と暗側に分類された画素の画素値平均を求めておいて、局所画像の明側と暗側の平均を全体画素のそれぞれの平均と合わせるように画素値を補正することにより、照合処理において良好な結果を期待できる、解析に適した画像にすることができるようになる。
【００７０】
また、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、前述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られるので有れば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００７１】
また、前述した各実施形態において記載した処理は、コンピュータに実行させることのできる画像照合プログラム（画像データ補正プログラム）として、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体１２ａに書き込んで各種装置に提供することができる。また、通信媒体により伝送して各種装置に提供することも可能である。指紋照合装置を実現するコンピュータは、記録媒体１２ａに記録された画像照合プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像照合プログラムを受信し、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【００７２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、読み取った指紋画像を画像全体の画素値の平均値を閾値として明側と暗側に画素を分類し、明側と暗側の各画素の画素値をもとに標準偏差を算出し、これに基づいて明側と暗側に分類した画素の各画素値における出現個数が正規化分布化するように、各画素の画素値を補正するので、例えば指紋画像では指紋の隆線と谷線に該当するある程度類似する濃度が２つに分かれて存在するので、照合処理において良好な結果を期待できる、解析に適した画像にすることができるようになる。
【００７３】
また、１画像中に明るさの異なる部分がある場合であっても、全体画像の明側と暗側に分類された画素の画素値平均を求めておいて、局所画像の明側と暗側の平均を全体画素のそれぞれの平均と合わせるように画素値を補正することにより、照合処理において良好な結果を期待できる、解析に適した画像にすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態（第１及び第２実施形態）における画像処理装置を実現するコンピュータの概略構成を示すブロック図。
【図２】指紋照合装置における指紋照合処理の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】指紋画像読み取り装置１６によって読み取られる指紋画像の一例を示す図。
【図４】指紋画像の各画素値（画素の濃度）の画素の出現個数を表すヒストグラム。
【図５】第１実施形態における画像データ補正処理を説明するためのフローチャート。
【図６】補正後の指紋画像の各画素値（画素の濃度）の画素の出現個数を表すヒストグラム。
【図７】ピーク値を算出するためのピーク値算出処理のフローチャート。
【図８】新たな分布の平均値とすべき固定位置（Ａ，Ｂ）を示す画素の出現個数を表すヒストグラム。
【図９】第２実施形態における画像データ補正処理を説明するためのフローチャート。
【図１０】局所画像を説明するための図。
【符号の説明】
１０…ＣＰＵ
１２…記憶装置
１４…メモリ
１４ａ…画像照合プログラム（画像データ補正プログラム）
１４ｂ…指紋画像データ
１６…指紋画像読み取り装置
１８…入力装置
２０…表示装置
２２…通信装置
【図１】
2004355566.tif 000012
【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】
2004355566.tif 000018
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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