(57)【要約】【課題】バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データを適正に評価することができ、イメージセンサのユーザが認証用画像の画質を検証する場合の再現性を高めることができる画像データ評価方法を提供する。【解決手段】認証装置において用いられる認証用画像データを取得して、この認証用画像データを平滑化して平滑化画像データを算出し、その平滑化画像データから認証用画像の評価値を算出して、この評価値による認証用画像の評価結果を出力するようにする。【選択図】      図２
2004280500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価方法であって、
前記認証用画像データを取得して記憶手段に記憶する工程と、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを演算手段によって平滑化して平滑化画像データを算出する工程と、
前記平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を演算手段によって算出する工程と、
前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力する工程とを有することを特徴とする画像データ評価方法。
【請求項２】
前記平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする請求項１記載の画像データ評価方法。
【請求項３】
前記評価値が前記認証用画像データと前記平滑化画像データの差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする請求項１または２記載の画像データ評価方法。
【請求項４】
前記評価値が前記平滑化画像データの所定の範囲内における最大値と最小値の差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする請求項１または２記載の画像データ評価方法。
【請求項５】
認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価方法であって、
前記認証用画像データを取得して記憶手段に記憶する工程と、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを演算手段によって平滑化して第１の平滑化画像データを算出する工程と、
前記認証用画像データと前記第１の平滑化画像データの差分を用いて補正画像データを演算手段によって算出する工程と、
前記補正画像データを平滑化して第２の平滑化画像データを演算手段によって算出する工程と、
前記第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を演算手段によって算出する工程と、
前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力する工程とを有することを特徴とする画像データ評価方法。
【請求項６】
前記第１の平滑化画像データを算出する工程は、前記第２の平滑化画像データを算出する工程よりも低い次数の関数を用いて平滑化を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像データ評価方法。
【請求項７】
前記第１の平滑化画像データを算出する工程は、前記第２の平滑化画像データを算出する工程より広い範囲の画像データを用いることを特徴とする請求項５または６に記載の画像データ評価方法。
【請求項８】
前記第１の平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の画像データ評価方法。
【請求項９】
前記第２の平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記補正画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする請求項５から８のいずれかに記載の画像データ評価方法。
【請求項１０】
前記評価値が前記補正画像データと前記第２の平滑化画像データの差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする請求項５から９のいずれかに記載の画像データ評価方法。
【請求項１１】
前記評価値が前記第２の平滑化画像データの所定の範囲内における最大値と最小値の差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする請求項５から１０のいずれかに記載の画像データ評価方法。
【請求項１２】
認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価装置であって、
前記認証用画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記認証用画像データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して平滑化画像を算出し、該平滑化画像データを用いて前記認証用画像の評価値を算出して前記認証用画像の評価結果を求める演算手段と、
前記評価結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項１３】
認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価装置であって、
前記認証用画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記認証用画像データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して第１の平滑化画像データを算出し、該第１の平滑化画像データと前記認証用画像データの差分を用いて補正画像データを算出し、該補正画像データをさらに平滑化して第２の平滑化画像データを算出し、該第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出して前記認証用画像の評価結果を求める演算手段と、
前記評価結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項１４】
コンピュータに、
認証装置において用いられる認証用画像データを取得して記憶手段に記憶させるステップと、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して平滑化画像データを算出するステップと、
前記平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出するステップと、
前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力するステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
認証装置において用いられる認証用画像データを取得して記憶手段に記憶させるステップと、
前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して第１の平滑化画像データを算出するステップと、
前記認証用画像データと前記第１の平滑化画像データの差分を用いて補正画像データを算出するステップと、
前記補正画像データを平滑化して第２の平滑化画像データを算出するステップと、
前記第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出するステップと、
前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力するステップとを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術の分野】
本発明は、認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価方法、画像データ評価装置及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年の情報処理産業の発展により、電子マネーや電子取引、身分証明、エレクトリックコマースなどのさまざまなシステムが注目されてきている。これらのシステムを実現するためには、何らかの方法によって正規ユーザを認証し、正規ユーザ以外のアクセスを禁止したり、他人によるデータ改ざんを防止したりする「ユーザ認証」を行う必要がある。
【０００３】
従来のユーザ認証技術としては、例えば、銀行のキャッシュカードに用いられているような暗証番号による方法や、パーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」という。）のログイン等に用いられているようなパスワードによる方法、さらには、社員証などのＩＤカードによる方法などが実用化されていた。
【０００４】
しかし、これらの方法では、暗証番号やパスワードを忘れてしまったり、ＩＤカードを紛失してしまったりする危険性が付き物であり、パスワードを記憶しておいたり、メモを持ち歩いたり、あるいはＩＤカードを忘れず携行したりなどの注意を常に払わねばならず、大変煩わしい面があった。
【０００５】
このため、近年は、声や筆跡、顔画像など、個人の持つ身体的な特徴を用いて認証を行う「バイオメトリクス個人認証技術」が注目されてきている。
【０００６】
特に、指紋等をはじめとする画像を用いた個人認証技術は、例えば網膜毛細血管パターン認証などに比べてユーザの心理的抵抗が少なく、また、筆跡などに比べて偽造されにくいという特徴を有することから、実用化への期待が非常に大きい認証技術分野である（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００１−１２６０７２号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このようなバイオメトリクス個人認証においては、認証の精度が問題となる。すなわち、あらかじめ登録されている本人の同一の指を照合したにも関わらず、誤って本人ではないと判定されてアクセスを拒否されてしまったり、あるいは、別人の指を照合したにも関わらず、誤って本人であると判定されてアクセスが許可されてしまったりするような場合をいかに防ぐかという点が、極めて重要な問題である。
【０００９】
そして、この認証精度は、大きく分けて、指紋などの画像を登録画像や照合画像として読み取る画像読取部の性能、登録画像と照合画像を比較する照合アルゴリズムの性能、それに、照合結果に基づき、いかなる場合に本人と判定するかを決定する判定機能部の判定性能、の３つのブロックの性能によって左右される。
【００１０】
なかでも、今後のバイオメトリクス個人認証の普及に伴って、さまざまな機器やシステムが開発されるであろうことに鑑みれば、例えば、登録画像と照合画像が別々の画像読取部で生成されるといった場合も充分に考えられ、かかる場合には、これらの個々の機器間での相互接続性（インターオペラビリティ）が重要な問題となると考えられる。
【００１１】
しかし、指紋などのバイオメトリクス個人認証を行う装置においては、被験者や評価データによって、その性能が変わるという特性がある。たとえば、被験者が老人である場合には、傷が多い場合や指が乾燥している場合などが多く、安定した指紋画像を得にくい。また、水仕事などを日常的に行う被験者の場合も安定した画像を得にくい。従って、たとえ指紋照合装置の性能が高い場合であっても、被験者の特性次第では良好な認証結果を得られない場合が多発してしまうという問題がある。
【００１２】
そこで、本発明は、バイオメトリクス個人認証システム中の、画像読取部などに代表されるある機能ブロックから出力された画像データを好適に評価することで、適正な性能評価を行うことができる画像データ評価方法、画像データ評価装置、コンピュータにこれらの画像データ評価機能を実行させるプログラム、およびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
以上の目的を達成するために、請求項１に記載した発明は、認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価方法であって、前記認証用画像データを取得して記憶手段に記憶する工程と、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを演算手段によって平滑化して平滑化画像データを算出する工程と、前記平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を演算手段によって算出する工程と、前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力する工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項２に記載した発明は、請求項１に記載した画像データ評価方法において、前記平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項３に記載した発明は、請求項１または２に記載した画像データ評価方法において、前記評価値が前記認証用画像データと前記平滑化画像データの差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項４に記載した発明は、請求項１または２に記載した画像データ評価方法において、前記評価値が前記平滑化画像データの所定の範囲内における最大値と最小値の差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５に記載した発明は、認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価方法であって、前記認証用画像データを取得して記憶手段に記憶する工程と、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを演算手段によって平滑化して第１の平滑化画像データを算出する工程と、前記認証用画像データと前記第１の平滑化画像データの差分を用いて補正画像データを演算手段によって算出する工程と、前記補正画像データを平滑化して第２の平滑化画像データを演算手段によって算出する工程と、前記第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を演算手段によって算出する工程と、前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力する工程とを有することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項６に記載した発明は、請求項５に記載した画像データ評価方法において、前記第１の平滑化画像データを算出する工程は、前記第２の平滑化画像データを算出する工程よりも低い次数の関数を用いて平滑化を行うことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項７に記載した発明は、請求項５または６に記載した画像データ評価方法において、前記第１の平滑化画像データを算出する工程は、前記第２の平滑化画像データを算出する工程より広い範囲の画像データを用いることを特徴とする。
【００２０】
また、請求項８に記載した発明は、請求項５から７のいずれかに記載した画像データ評価方法において、前記第１の平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする。
【００２１】
また、請求項９に記載した発明は、請求項５から８のいずれかに記載した画像データ評価方法において、前記第２の平滑化画像データは、前記記憶手段に記憶された前記補正画像データに最小二乗法を適用して算出されたものであることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１０に記載した発明は、請求項５から９のいずれかに記載した画像データ評価方法において、前記評価値が前記補正画像データと前記第２の平滑化画像データの差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１１に記載した発明は、請求項５から１０のいずれかに記載した画像データ評価方法において、前記評価値が前記第２の平滑化画像データの所定の範囲内における最大値と最小値の差分値を用いて算出されたものであることを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１２に記載した発明は、認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価装置であって、前記認証用画像データを取得する画像データ取得手段と、前記認証用画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して平滑化画像を算出し、該平滑化画像データを用いて前記認証用画像の評価値を算出して前記認証用画像の評価結果を求める演算手段と、前記評価結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１３に記載した発明は、認証装置において用いられる認証用画像を評価する画像データ評価装置であって、前記認証用画像データを取得する画像データ取得手段と、前記認証用画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して第１の平滑化画像データを算出し、該第１の平滑化画像データと前記認証用画像データの差分を用いて補正画像データを算出し、該補正画像データをさらに平滑化して第２の平滑化画像データを算出し、該第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出して前記認証用画像の評価結果を求める演算手段と、前記評価結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１４に記載した発明は、コンピュータに実行させるプログラムであって、コンピュータに、認証装置において用いられる認証用画像データを取得して記憶手段に記憶させるステップと、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して平滑化画像データを算出するステップと、前記平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出するステップと、前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力するステップとを実行させることを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１５に記載した発明は、コンピュータに実行させるプログラムであって、コンピュータに、認証装置において用いられる認証用画像データを取得して記憶手段に記憶させるステップと、前記記憶手段に記憶された前記認証用画像データを平滑化して第１の平滑化画像データを算出するステップと、前記認証用画像データと前記第１の平滑化画像データの差分を用いて補正画像データを算出するステップと、前記補正画像データを平滑化して第２の平滑化画像データを算出するステップと、前記第２の平滑化画像データから前記認証用画像の評価値を算出するステップと、前記評価値による前記認証用画像の評価結果を出力するステップとを実行させることを特徴とする。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を指紋画像によるバイオメトリクス個人認証に適用した場合を例にとって、添付の図面を参照しながら各実施の形態を説明する。
【００２９】
（第１実施形態）図１は、本発明の実施形態に係る画像データ評価装置の構成図である。本実施形態にて説明する画像データ評価装置は、制御部（以下「ＣＰＵ」という。）１１、記憶装置１２、作業用メモリ（以下「ＲＡＭ」という。）１３、画像データ取得部１４、表示部１５、入力部１６、記録媒体読み取り部１８、伝送制御部１９を必要に応じて有し、バス１７によってこれらが接続される構成となっている。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、入力部１６からの入力信号に応じて、記憶装置１２、ＤＶＤドライブ等の記録媒体読み取り部１８にセットされたＤＶＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体１８ａ、あるいは、ネットワーク２０を介して接続されている外部ホストコンピュータ２１のホスト側記憶装置２２にあらかじめ記憶されている、制御プログラムや画像データ評価処理プログラムなどを読み出して、ＲＡＭ１３を作業用メモリとして使用しつつ実行し、本画像データ評価装置の各部の動作を制御しながら以下に説明する種々の演算を行う。
【００３１】
記憶装置１２は、ハードディスクドライブ（以下「ＨＤＤ」という。）、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの記憶装置であり、必要に応じてＣＰＵ１１によって実行されるプログラムを記憶している。この記憶装置１２に記憶されているプログラムは、入力部１６から入力される場合や、外部記録媒体１８ａに記録されているプログラムによってインストールされる場合、ネットワーク２０を介して外部ホストコンピュータからインストールされる場合、工場等にて製品製造時にＲＯＭに固定的に記録されている場合などがある。
【００３２】
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１が前述の制御プログラムや画像データ評価処理プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用メモリとして使用されるものである。
【００３３】
画像データ取得部１４は、本画像データ評価装置によって評価される画像を取得するブロックであり、例えば、イメージスキャナ装置やＣＣＤ（電荷結合素子）などのイメージセンサである。また、リアルタイムに画像をスキャンする場合に限らず、あらかじめデジタルデータ化された画像を用いることも可能である。このような場合には、かかる画像データが記録されたＤＶＤ−ＲＯＭなどの外部記録媒体１８ａを記録媒体読み取り部１８が読み取ることによって、画像データ取得部１４の代わりに記録媒体読み取り部１８から画像データを取得することも可能であるし、同様にネットワーク２０を介して外部ホストコンピュータ２０から画像データを取得することも可能である。
【００３４】
表示部１５は、ＣＰＵ１１によって実行された画像データ評価処理の結果を表示したり、ユーザとのインターフェースをとるために用いられる表示装置であり、例えばＣＲＴや液晶表示装置などが用いられる。
【００３５】
また入力部１６は、ユーザがＣＰＵ１１に処理開始を要求する場合をはじめとする、各種のコマンド等を入力するブロックで、例えばキーボードやマウス等の入力装置が用いられる。
【００３６】
記録媒体読み取り部１８は、記録媒体１８ａに記録されているデータを読み取り、必要に応じて本装置の各部へ読み取ったデータを供給する。この記録媒体１８ａとしては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤリライタブル（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗ、ＭＯ、ＺＩＰ、さらに、今後新たに開発されると予想される、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃなどをはじめとする、種々の記録媒体を使用することが可能である。また、記録媒体を用いる代わりに、各種のデータをネットワーク２０経由で取得する構成をとることも可能であり、この場合は記録媒体読み取り部１８は必ずしも必要不可欠のものではない。
【００３７】
また、伝送制御部１９は、必要に応じてネットワーク２０を介してホストコンピュータ２１やホスト側記憶装置２２と通信を行い、データを取得して本装置の各部へ読み取ったデータを供給する。ネットワーク２０としては、無線のもの、有線のものなど種々の形態が可能である。また、外部機器との通信が必要でない場合には、これらのブロックを省略することも可能である。
【００３８】
次に、図２から図６を参照しながら、本発明の実施形態に係る画像データ評価装置の動作を詳細に説明する。
【００３９】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像データ評価装置の動作を示すメインフローチャートであり、図３は、図２中のステップＡ１に示される平滑化データ生成処理の詳細動作を示すフローチャートである。また、図４から図６は、図２および図３で示される画像データ評価装置の、実際の動作例を説明するための図である。
【００４０】
本第１の実施形態に係る画像データ評価装置（以下、本実施形態の説明において、単に「本装置」という。）は、大きく分けて図２に示す３つのステップからなっている。すなわち、まず最初に図４に示すような指紋画像４１の観測データから平滑化データを求め（ステップＡ１）、次に、ステップＡ１で求めた平滑化データを用いて所定の評価値を算出し（ステップＡ２）、その後、この評価値を用いて画像データや認証機器の評価を行う（ステップＡ３）。以下、この図２の各ステップでの処理を順を追って詳細に説明する。
【００４１】
ステップＡ１の、指紋画像４１の観測データから平滑化データを求める処理を詳細に示したのが図３のフローチャートである。平滑化データを求める方法は種々のものが考えられるが、ここでは最小二乗法によるものを示した。
【００４２】
最小二乗法とは、ある観測データを関数で近似する際に用いられる手法の一つである。本実施形態では、観測データｚｊ（ただしｊ＝１，２，・・・，Ｌ）から、あるｊ＝ｉを中心としたＤ個の観測データｚｉｌ（ただしｌ＝１，２，・・・，Ｄ）を取り出し、この観測データｚｉｌに対して、このＤ個のデータをできるだけ良く近似する関数ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）を求めるために最小二乗法を用いる。ここで、Ｃｉは、定数の集合Ｃｉ＝｛ｃｉｎ｜ｎ＝０，１，２，・・・，Ｎ｝であり、また、ｘｉｌは、関数ｆによって近似を行うための便宜的な座標系であり、Ｄ＝２Ｋ＋１とすると、ｊ，ｌ，ｘｉｌは、それぞれ下に示すような関係になっている。
【００４３】
【数１】
2004280500.tif 000003
【００４４】
このとき、最小二乗法では、次式（２）の評価関数ｓｉを最小化するＣｉを求めることによって、観測データを近似する関数ｆを求める。
【００４５】
【数２】
2004280500.tif 000004
【００４６】
この式（２）が最小値となるとき、関数は極値をとらなければならない。従って、上記式（２）が最小値となるための条件は、次式（３）で与えられる。
【００４７】
【数３】
2004280500.tif 000005
【００４８】
したがって、次式が満たされるときに、式（２）は最小値となる。
【００４９】
【数４】
2004280500.tif 000006
【００５０】
この式（４）は、ｍ＝０からＮまでの各値ごとに展開すれば、（Ｎ＋１）個の式からなる連立方程式となっているから、この連立方程式を解けば、観測データを近似する関数ｆを求めることができる。
【００５１】
従って、これにより関数ｆの形を特定しない場合には、上記式（４）によって、ある観測データを近似する関数ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）の一般解を求めることができることが示された。
【００５２】
次に、より具体的に、ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）が次式のような一般的なｘのべき級数関数の形であるものとして、さらに具体的な関数を求めることを検討する。
【００５３】
【数５】
2004280500.tif 000007
【００５４】
すると、この場合には式（４）は、次式のように書き換えられる。
【００５５】
【数６】
2004280500.tif 000008
【００５６】
従って、この式（６）をｍ＝０からＮまでの各値ごとに展開した、（Ｎ＋１）個の式からなる次の線形連立方程式を解くことにより、ｃｉｎを求めることができる。
【００５７】
【数７】
2004280500.tif 000009
【００５８】
そして、上式を解いてｃｉｎを求めれば、式（５）から、ｘｉｌｎの各べき条の項に対する係数ｃｉｎが求まることになるから、これにより、ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）が求まることになる。
【００５９】
ただし、この式（７）において、ＸｉｍｎとＺｉｍは、それぞれ、以下に示すような関係式で表わされるものである。
【００６０】
【数８】
2004280500.tif 000010
【００６１】
ここで、それぞれＸｉｍｎ、Ｚｉｍ、ｃｉｎを要素とした、次式で表わされる行列Ｘｉ，Ｚｉ，ｃｉを考える。ここで、式（３）より０≦ｍ≦Ｎであり、また、Ｃｉの定義より０≦ｎ≦Ｎである。
【００６２】
【数９】
2004280500.tif 000011
【００６３】
これらの行列Ｘｉ，Ｚｉ，ｃｉを用いると、式（７）は次式のように書き換えることができる。
【００６４】
【数１０】
2004280500.tif 000012
【００６５】
従って、ｃｉは、次式によって求めることができる。
【００６６】
【数１１】
2004280500.tif 000013
【００６７】
そして、このｃｉを式（５）に代入することにより、観測データに対する近似関数ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）を求めることができる。
【００６８】
なお、ｘｉｌは、式（１）よりｉの値によらず、
ｘｉｌ＝−Ｋ  ，  ・・・  ，  ０  ，  ・・・  ，  Ｋ
であり、−Ｋ≦ｘｉｌ≦Ｋである。すなわちｘｉｌの値は、観測データｚｊのうち、どのｊ＝ｉの値の部分からＤ個の観測データを取り出したか、ということには依存しない。従って、式（８）から、行列Ｘｉの各要素Ｘｉｍｎも、ｉには依存せず、以下に示す、式（１５）から式（１７）という値となることが導かれる。（なお、Ｘｉｍｎがｉに依存しないことから、Ｘｉｍｎ＝Ｘｍｎと表記する。）
【００６９】
【数１２】
2004280500.tif 000014
【００７０】
従って、上式（１５）〜（１７）より、行列Ｘ（ｉに依存しないので、Ｘｉ＝Ｘと表記する。）は対称行列となる。
【００７１】
このようにして、式（１４）を用いて、近似関数ｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）を実際に求めるための処理手順の一例が図３である。
【００７２】
まず、ステップＢ１で、本装置は画像データ取得部１４から、連続的に番号付けられた観測データｚｊ（ただしｊ＝１，２，・・・，Ｌ）を取得する。この観測データとしては、図４に示した実際の指紋画像４１に基づいて、例えば図に示した横矢印４２の方向に観測データの階調をデジタル化したデータが用いられる。実際には、図４のグラフ４３に示した観測データ４４をデジタル化したデータが用いられる。そして、この取得された観測データｚｊは、ＲＡＭ１３に一時記憶されて、以下の処理で必要に応じてＣＰＵ１１によって読み出される。
【００７３】
次に、ＣＰＵ１１はステップＢ２で、以下のようにして、あらかじめ定められた数Ｄ＝２Ｋ＋１に対応する行列Ｘを求め、さらにその逆行列Ｘ−１を求める。
【００７４】
すなわち、式（１５）から式（１７）に示したように、行列Ｘの各要素Ｘｍｎはｉに依存しないので、各ｉの値ごとに求めるよりも、あらかじめ求めておく方が演算量を削減できる点で効率がよい。そこで、本実施形態では、ｉの値を変化させながら平滑化データを求めるステップ（ステップＢ４からステップＢ８）に先立って、あらかじめ逆行列をステップＢ２で求めておくこととしている。
【００７５】
行列ＸはＫが定まれば、上記式（１５）から式（１７）によって求めることができる。そして本装置は、行列Ｘを求めた後にさらにその逆行列Ｘ−１を求める。この逆行列の求め方としては、ガウス消去法やＬＵ分解などの数値計算手法が知られているので、これらを用いることが可能である。また、本実施形態では、後述のように、平滑化データを求める際に必ずしも逆行列全体を必要としない場合もある。従って、そのような場合は、必要な要素のみを求めるなどの手法をとることが可能である（詳細は後述する）。
【００７６】
以上の処理をあらかじめ行った上で、本装置はステップＢ３で、ｉに初期値をセットして、ステップＢ４以下のループを開始させる。
【００７７】
ステップＢ４では、観測データｚｊ（ただしｊ＝１，２，・・・，Ｌ）のうち、ｊ＝ｉを含むＤ個の観測データを取り出す。すなわち、図４の観測データ４４の中の、ｊ＝ｉを中心としたＤ個のデータ４５（＝ｚｉｌ）を取り出して、以下に示す、図５の太線グラフ５２のような平滑化関数ｇｉ（ｘｉｌ）を求める処理を行う準備をする。
【００７８】
そして、ステップＢ５で本装置は、式（９）によりＺｉｍ（０≦ｍ≦Ｎ）を求めて、行列Ｚｉを求める。具体的には、式（９）に、実際の観測データから取り出したＤ個の観測データ｛ｚｉｌ｜ｌ＝１，２，・・・，Ｄ｝と、式（１）に示されたｘｉｌの値（−Ｋ≦ｘｉｌ≦Ｋ）を代入して、ＣＰＵ１１により式９の計算を行うことにより求めることができる。
【００７９】
すると、あらかじめ求めてあった逆行列Ｘ−１とステップＢ５で求めた行列Ｚｉとにより、式（１４）からｃｉを求めることができるので、本装置は、ステップＢ６でｃｉを求める。
【００８０】
このようにして、行列ｃｉを求めることで、ｊ＝ｉを中心とする、Ｄ（＝２Ｋ＋１）個の観測データに基づく平滑化関数ｇｉ（ｘｉｌ）が求まった。すなわち、図５のグラフ５１に示したように、元の観測データ４４の中の、ｊ＝ｉを中心としたＤ個のデータ４５に基づく平滑化関数５２の関数形が、式（５）から、次式のように求められたこととなる。
【００８１】
【数１３】
2004280500.tif 000015
【００８２】
なお、ｇｉ（ｘｉｌ）は、ｊ＝ｉを中心とするＤ（＝２Ｋ＋１）個の観測データに基づく平滑化関数であり、ｘｉｌ＝−Ｋ，・・・，０，・・・，Ｋでのみ定義される関数である。
【００８３】
次に本装置は、この求められた平滑化関数５２から、所定数の平滑化データを計算する。具体的には、ステップＢ７に示したように、ｊ＝ｉ周辺での平滑化関数ｇｉ（ｘｉｌ）の値を所定個求め、平滑化データとしてＲＡＭ１３などのいずれかの記憶手段に記憶する。
【００８４】
そして、ステップＢ８で、ｉの値やループ回数などによりループ終了か否かを判断し、ループ終了条件を満たしていない場合は、ステップＢ９でｉとして次の値をセットして、ステップＢ４からのループを繰り返す。すなわち、ｉの値を変更しながらループを繰り返し、それぞれのｉ周辺での平滑化データをステップＢ７で求め、これらをＲＡＭ１３に蓄積していく。そして、所定数の平滑化データを求め終わってステップＢ８の終了条件を満たしたならば、ステップＢ１０へ進み、ＲＡＭ１３に蓄積された平滑化データを必要に応じて所定の記憶領域にコピーするなどして、この平滑化データを図３の平滑化データ生成処理の結果としてメインフローチャートのステップＡ２へ処理を戻す。
【００８５】
この平滑化関数から平滑化データを求める処理を、図６を参照しながら、さらに具体的に説明する。
【００８６】
例えば、各ｊ＝ｉについて、それぞれ１個ずつの平滑化データを求める場合、ｊ＝ｉのときにはｉの値に関係なくｘｉｌ＝０であるから、この場合ステップＢ７で取り出していく平滑化データｙｉは、次式で示される値となる。
【００８７】
【数１４】
2004280500.tif 000016
【００８８】
そして、この場合には、ステップＢ９でｉを１ずつ変化させていくことにより、観測データｚｊのほぼ全域にわたって、平滑化データ｛ｙｊ｝を得ることができる。
【００８９】
つまり、ｉを１ずつずらしながら、そのｊ＝ｉを中心とするＤ個の観測データの範囲についての平滑化関数を求め、その平滑化関数を用いて、ｊ＝ｉのときの平滑化データを求めて、これをつなげていくことにより、観測データｚｊの全体についての平滑化データを求めるわけである。
【００９０】
そして、この場合、ステップＢ７で平滑化データを用いる際に必要となる定数は、式（１９）からわかる通りｃｉ０のみであるから、式（１０）から（１４）で、すべてのｃｉｎを求める必要はない。従って逆行列Ｘ−１も、必ずしもすべての要素を求める必要はなく、適宜必要な要素のみを求めれば足り、このようにすることで演算量を減らすことができる。
【００９１】
また、上例では各ｊ＝ｉについて、それぞれ１個ずつの平滑化データを求めることとして説明をしたが、他の方法をとることも可能である。
【００９２】
例えば、各ｊ＝ｉについて、それぞれ３個づつの平滑化データを求めることとしてもよい。この場合、好ましくは、
2004280500.tif 000017
の３点についての平滑化関数ｇｉ（ｘｉｌ）の値を平滑化データとして用いるのが望ましい。なぜなら、平滑化の特性として、ｊ＝ｉを中心とするＤ個の観測データの範囲で、できるだけ良い近似の関数（平滑化関数）を求めても、中心であるｊ＝ｉから離れたところでは近似の精度が落ちてくるからである。
【００９３】
式（２０）で求めた３個の平滑化データを、それぞれｙｉｉ、ｙｉ（ｉ−１）、ｙｉ（ｉ＋１）とすると、式（５）から、これらの平滑化データは以下のようになる。
【００９４】
【数１５】
2004280500.tif 000018
【００９５】
この様子を図６に示した。
【００９６】
図６で、グラフ６１内に示した点６２は、ｘｉｌ＝−１に対応する平滑化データであり、上式（２１）のｙｉ（ｉ−１）に相当する。同様に、点６３は上式（２２）のｙｉｉに、点６４は上式（２３）のｙｉ（ｉ＋１）に、それぞれ相当する。
【００９７】
すなわち、この例では、ステップＢ７で、あるｊ＝ｉの値について、それぞれ３個の平滑化データを求めていくこととなる。
【００９８】
この場合、ステップＢ９では、ｉに３を加算する、すなわち、ｉを３づつずらしていくようにすれば、各ｊ＝ｉで求める３個づつの平滑化データを、ちょうど重なり合うことなく繋げられるようになる。このようにして求めた平滑化データは、次のようになる。
【００９９】
【数１６】
2004280500.tif 000019
【０１００】
つまり、ｊ＝ｉ−１，ｉ，ｉ＋１の３点については、ｊ＝ｉを中心とするＤ個のデータから求めた平滑化データを用い、ｊ＝ｉ＋２，ｉ＋３，ｉ＋４の３点については、ｊ＝ｉ＋３を中心とするＤ個のデータから求めた平滑化データを用い、以下同様にして平滑化データを求めていくというものである。
【０１０１】
このようにすることで、平滑化関数および平滑化データを求めるステップＢ４からステップＢ８のループの回数を減らすことができ、演算量を削減することができる。
【０１０２】
なお、各ｊ＝ｉで３個づつデータを求める場合であっても、ステップＢ９でｉに３を加算せずに、ｉを１づつずらしながらループすることも可能である。このようにした場合は、あるｊ＝ｉについて、ｊ＝ｉ−１を中心として求めた平滑化データ、ｊ＝ｉを中心として求めた平滑化データ、ｊ＝ｉ＋１を中心として求めた平滑化データ、の３つの平滑化データが得られることとなるので、ステップＢ１０で、これらの３つのデータを平均する、あるいは、加重和をとる、などのあらかじめ定めた方法で合成して、これを平滑化データｙｊと決定するようにする。
【０１０３】
以上で説明したようにして観測データ｛ｚｊ｝から平滑化データ｛ｙｊ｝が生成されると、本装置は、この平滑化データ｛ｙｊ｝を必要に応じてＲＡＭ１３などの記憶手段に記憶させた後、図２のフローチャートのステップＡ２に処理を進めて、ステップＡ１で求められた平滑化データ｛ｙｊ｝から、所定の評価値Ｋを算出する。評価値Ｋを求める式は、本装置に評価させる画像データやバイオメトリクス認証機器によって異なるものとなる。例えば、指紋画像の観測データに含まれるノイズを評価する場合は、次式の評価値を用いることができる。
【０１０４】
【数１７】
2004280500.tif 000020
【０１０５】
この評価値は、平滑化されたデータからの局所的なずれ量の分散を用いてノイズを評価している評価値の例である。このような評価値の実際の例を図７に示す。式（２５）で示される評価値Ｋは、図７の７１に示されるような、実際の観測データ７２と平滑化データ７３の二乗誤差の和をとったものである。従って、式（２５）で表わされる評価値Ｋを用いれば、認証用の指紋画像に含まれるノイズの量を定量的に定めることができ、バイオメトリクス認証に用いる指紋画像の画像データの評価を適切に行うことができる。
【０１０６】
また、図２のステップＡ２で、このようなノイズ量についての評価値Ｋを用いる代わりに、コントラストに関する評価値をＫとして用いることもできる。ステップＡ２で、このコントラストに関する評価値を求める場合の実際の処理の例を図８に示す。
【０１０７】
観測データ｛ｚｊ｝から平滑化データ｛ｙｊ｝を求めた後、本装置は、まず、ステップＣ１で、以下の処理で用いるパラメータｉ、ｋおよびＮ’を初期化する。
【０１０８】
次に、ステップＣ２で本装置は、平滑化データ｛ｙｊ｝のうち、ｊ＝ｉを中心とする、所定数Ｄ’個のデータ｛ｙｉｌ｜ｌ＝１，２，・・・，Ｄ’｝を取り出す。そして、このＤ’個のデータの中から、本装置はステップＣ３で、最大値Ｍａｘｉと最小値Ｍｉｎｉを求める。そして、この求めた最大値と最小値を用いて、現在注目しているＤ’個のデータについてのコントラスト評価値ｋｉとして、次式で表わされるものをステップＣ４で求める。
【０１０９】
【数１８】
2004280500.tif 000021
【０１１０】
このｋｉは、図９に示す差分値９１に相当するものであり、あるｊ＝ｉを中心とするＤ’個の平滑化データのなかでのコントラストの度合いを表わす値である。
【０１１１】
そして、ステップＣ５で、ｋにｋｉを加えることで、変数ｋが、各ｉについて求めたｋｉの合計値となるようにする。また、Ｎ’に１を加えることにより、いくつのｉの値についてｋｉを求めたかがＮ’によってカウントされるようにする。
【０１１２】
そして、ステップＣ６でループを終了させる所定の条件を満たしたか否かを判断する。ここでは例えば、ｉについて、とりうる全ての値をセットしたかどうか等によって判断することが可能である。そして、終了条件を満たすまでは、ステップＣ７によりｉの値を順次変更しながら、ステップＣ２からステップＣ６のループを繰り返し、それぞれのｉの値ごとにｋｉを求めてｋに加えていく。
【０１１３】
そして、ループが繰り返されて、ステップＣ６でループを終了させることと判断された場合には、本装置はループを終了し、ステップＣ８の処理に進む。
【０１１４】
ステップＣ８では、上記のループで求めた各ｉ値ごとのｋｉの合計ｋをＮ’で割って、各ｉ値でのｋｉの平均を求めている。このようにステップＣ１からステップＣ８の処理を行うことによって、図８のフローチャートでは、次式で示される評価値Ｋを求めることができる。
【０１１５】
【数１９】
2004280500.tif 000022
【０１１６】
従って、この式（２７）で表わされる評価値Ｋを用いれば、認証用の指紋画像のコントラストを定量的に定めることができ、バイオメトリクス認証に用いる指紋画像の画像データの評価を適切に行うことができる。
【０１１７】
このようにして、評価値Ｋが算出されると、本装置は図２のステップＡ３へ戻り、ステップＡ２で求められた評価値Ｋの結果を用いて、もとの観測データすなわちバイオメトリクス認証用の画像データ｛ｚｊ｝について、必要に応じた種々の判定や評価を行い、それらを出力する。判定としては、例えば、スレッショルド値との比較を行うことによりグレード分けを自動的に表示させる等のものが可能である。また、判定や評価を行う必要が無い場合は、単に評価値Ｋを表示したり、ファイルに書き出したりするようにしても差し支えない。
【０１１８】
（第２実施形態）次に、本発明の別の実施形態を説明する。本実施形態に係る画像データ評価装置は、第１実施形態と同様に図１に示すブロック構成をもつ装置によって実現されるものであり、重複を避けるためこのブロック構成についての説明は省略する。
【０１１９】
図１０に本実施形態に係る画像データ評価装置の動作を示すメインフローチャートを、また、図１１に、本実施形態に係る画像データ評価装置で、もとの観測データ｛ｚｊ｝と第１の平滑化データ｛ｂｊ｝との関係の一例を示す。
【０１２０】
図１１に示した原観測データのグラフ１１２は、徐々に右下がりになってしまっている場合の例であるが、例えば、指をスキャナー上に置いて指紋画像をスキャンしている際に、指が震えたり、指が多少スキャナー面から離れてしまったりすることによって、観測データがこのようにバックグラウンドの揺らぎをもつことは充分に起こりうる事態である。そこで、本装置はこのバックグラウンドの揺らぎを先に除去することにより、より好適な評価を行うことができるようにしたものである。
【０１２１】
この図１０は、第１の実施形態における図２に代わるものであり、ステップＤ３からステップＤ５は、図２のステップＡ１からステップＡ３に、それぞれ対応している。本第２の実施形態に係る画像データ評価装置（以下、本実施形態の説明において、単に「本装置」という。）では、ステップＤ３からＤ５の処理に先立って、以下の処理を行う点に特徴がある。
【０１２２】
すなわち、本装置はまずステップＤ１で、観測データ｛ｚｊ｝から、第１の平滑化データ｛ｂｊ｝を求める。平滑化データの求め方自体は、第１の実施形態に示したものと同様であり、図３のフローチャートに示した最小二乗法などを用いて求めるのであるが、ここでは｛ｂｊ｝を求めるにあたっては、次のイ）やロ）のようにして平滑化データを求める。
【０１２３】
イ）  式（５）におけるｆ（Ｃｉ，ｘｉｌ）の近似を、第１実施形態のときのステップＡ１で行う平滑化、または本実施形態のステップＤ３で行う平滑化と比較して、低い次数の関数で近似する。すなわち、Ｎをより小さい値として近似を行う。
【０１２４】
ロ）  図３のステップＢ４からステップＢ８のループを一回処理する際に取り出す観測データの個数Ｄとして、第１実施形態のときのステップＡ１で行う平滑化、または本実施形態のステップＤ３で行う平滑化と比較して、大きな数を用いて平滑化を行う。
【０１２５】
このイ）とロ）の方法は、両方を用いても良いし、いずれか一方のみを用いるようにしても良い。このようにすることで、第１の平滑化データ｛ｂｊ｝として、第１実施形態の｛ｙｊ｝とは異なり比較的直流成分に近い平滑化データを得ることができる。この平滑化データ｛ｂｊ｝の一例を図１１中のグラフ１１１に示した。
【０１２６】
そして、本装置はステップＤ２で、補正画像データｚｊ’を次式により算出する。
【０１２７】
【数２０】
2004280500.tif 000023
【０１２８】
この式（２８）では、図１１のように、もとの観測データｚｊから第１の平滑化データｂｊを減じている。これにより本装置では、もとの観測データｚｊの直流的な信号レベルの変動を取り除くことができる。また、ａは必要に応じて用いる正の定数であり、ａを適当に定めておくことにより、補正画像データｚｊ’を正の値にすることができるようになる。
【０１２９】
そして本装置は、この補正画像データｚｊ’を用いて、ステップＤ３からＤ５で、図２のステップＡ１からＡ３と同様の平滑化データ生成処理、評価値算出処理、および結果出力・判定処理を行う。このステップＤ３からＤ５については、もとの観測データｚｊの代わりに補正画像データｚｊ’を用いる点を除いて、第１の実施形態で示した各処理と同様であるので、重複を避けるために説明を省略する。
【０１３０】
なお、以上に説明した本発明の各実施形態において、平滑化データを求める処理として最小二乗法を用いた場合の例を説明したが、これに限られず、ルジャンドル近似、チェビシェフ近似、エルミート近似、スプライン近似などの各種の近似手法を用いることも可能である。
【０１３１】
また、上述の各実施形態では、図４に示した実際の指紋画像データ４１のうち、横向き矢印４２に沿ったデータのみを、平滑化画像データを求める処理に用いた場合の例を示したが、この矢印は、画像のいずれの部分の画素を用いるようにしても良いし、たて向きや斜め方向の矢印に沿ったデータを用いることとしても差し支えない。その場合、指紋画像は通常楕円状の指を撮影した画像になっていることから、画像の中心付近を用いると、有効な画像部分が多く含まれる点で優れているが、例えば指先から特徴を取るようにしたい場合などは中心付近より指先よりの矢印を用いることも考えられる。
【０１３２】
さらに、この矢印４２は一本に限られるものではなく、数本の矢印にそったデータを用いて本発明の評価値を求めても良い。この場合は、例えば、各矢印に沿って別々に求めた評価値を平均したり加重和をとるなどの方法により、評価値を１つの値にすることとしても差し支えない。また、たてと横の矢印を混在させても良いし、制御部（演算手段）に充分な演算能力が備わっていれば、全てのドットについて演算を施すようにしても良い。
【０１３３】
また、本発明は、指紋認証に限らず、例えば網膜の毛細血管パターンによる認証や、虹彩と呼ばれる瞳孔の開きを調節する筋肉パターンによる認証、掌の画像による認証、顔やその各パーツの画像による認証、筆跡認証などの種々の個人認証技術やバイオメトリクス個人認証技術に応用することが可能である。
【０１３４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、認証装置において用いられる認証用画像データを取得して、この認証用画像データを平滑化して平滑化画像データを算出し、その平滑化画像データから認証用画像の評価値を算出して、この評価値による認証用画像の評価結果を出力するように構成したので、バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データを適正に評価することができ、イメージセンサのユーザが認証用画像の画質を検証する場合の再現性を高めることができる。
【０１３５】
また、この平滑化画像データとして、認証用画像データに最小二乗法を適用して算出されたものを用いることによって、認証用画像の局所的な部分の振幅を維持しつつ、データノイズの影響を軽減した平滑化データを用いて認証用画像の評価を行うことができ、バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データを適正に評価することができるようになる。
【０１３６】
また、評価値として、認証用画像データと平滑化画像データの差分値を用いて算出されたものを用いることによって、認証用画像に含まれるデータノイズの度合いを定量的に求めることができるようになり、画像データをノイズ量の観点から適正に評価することができるようになる。
【０１３７】
また、評価値として、平滑化画像データの所定の範囲内における最大値と最小値の差分値を用いて算出されたものを用いることによって、認証用画像のコントラストの度合いを定量的に求めることができるようになり、画像データをコントラストの観点から適正に評価することができるようになる。
【０１３８】
また、認証装置において用いられる認証用画像データを取得して、この認証用画像データを平滑化して第１の平滑化画像データを算出し、この第１の平滑化画像データと認証用画像データとの差分を用いて補正画像データを算出し、この補正画像データを平滑化して第２の平滑化画像データを算出し、その第２の平滑化画像データから認証用画像の評価値を算出して、この評価値による認証用画像の評価結果を出力するように構成したので、認証用画像をいったん補正してから認証用画像の評価値を求めることができ、バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データをより一層適正に評価することができるようになるため、イメージセンサのユーザが認証用画像の画質を検証する場合の再現性をさらに一層高めることができる。
【０１３９】
また、第１の平滑化画像データを算出する際に、第２の平滑化画像データを算出するときと比較して低い次数の関数を用いて平滑化を行うことにより、認証用画像のバックグラウンドの揺らぎを取り除くことができ、バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データをより一層適正に評価することができるようになるため、イメージセンサのユーザが認証用画像の画質を検証する場合の再現性をさらに一層高めることができる。
【０１４０】
さらに、第１の平滑化画像データを算出する際に、第２の平滑化画像データを算出するときと比較して広い範囲の画像データを用いることによっても、認証用画像のバックグラウンドの揺らぎを取り除くことができ、バイオメトリクス個人認証システム中のある機能ブロックから出力された画像データをより一層適正に評価することができるようになるため、イメージセンサのユーザが認証用画像の画質を検証する場合の再現性をさらに一層高めることができる。
【０１４１】
そして、これらの効果により本発明によれば、バイオメトリクス個人認証に用いられるハードウェアに関する評価項目および評価法を、該ハードウェアから得られた画像データを評価することによって評価する定量的なものとして確立することが可能となり、このような評価方法についての標準化技術を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る画像データ評価装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像データ評価装置の動作の一例を示すメインフローチャートである。
【図３】図２中のステップＡ１に示される平滑化データ生成処理の詳細動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態で用いる指紋画像の観測データと、平滑化関数を求める際にステップＢ４で取り出す観測データの範囲を示す図である。
【図５】本発明により、指紋画像の観測データから実際に平滑化関数を求めていく様子を示す図である。
【図６】平滑化関数を用いて所定の数の平滑化画像データを求める様子を示す図である。
【図７】平滑化画像データを用いてノイズの評価値を求める様子を示した図である。
【図８】平滑化画像データを用いてコントラストの評価値を求める動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】平滑化画像データを用いてコントラストの評価値を求める様子を示した図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る画像データ評価装置の動作の一例を示すメインフローチャートである。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る画像データ評価装置で、第１の平滑化データを求めてこれによりバックグラウンドの揺らぎを取り除く動作を説明するための図である。
【符号の説明】
１１    制御部（ＣＰＵ）
１２    記憶装置
１３    作業用メモリ（ＲＡＭ）
１４    画像データ取得部
１５    表示部
１６    入力部
１７    バス
１８    記録媒体読み取り部
１８ａ  記録媒体
１９    伝送制御部
２０    ネットワーク
２１    ホストコンピュータ
２２    ホスト側記憶装置
４１    観測画像データ
【図１】
2004280500.tif 000024
【図２】
2004280500.tif 000025
【図３】
2004280500.tif 000026
【図４】
2004280500.tif 000027
【図５】
2004280500.tif 000028
【図６】
2004280500.tif 000029
【図７】
2004280500.tif 000030
【図８】
2004280500.tif 000031
【図９】
2004280500.tif 000032
【図１０】
2004280500.tif 000033
【図１１】
2004280500.tif 000034