(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
印影画像生成装置のコンピュータを、
画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得手段、
前記印影多値画像取得手段によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化手段、
前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出手段、
前記印影枠検出手段によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出手段、
前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割手段、
前記画像分割手段によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化手段、
前記第２の二値化手段によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成手段、
前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出手段、
として機能させ、
前記印影枠濃淡検出手段は、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出手段によって検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出する、ことを特徴とする印影画像生成プログラム。
【請求項２】
印影画像生成装置のコンピュータを、
画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得手段、
前記印影多値画像取得手段によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化手段、
前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出手段、
前記印影枠検出手段によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出手段、
前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割手段、
前記画像分割手段によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化手段、
前記第２の二値化手段によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成手段、
前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出手段、
として機能させ、
前記印影枠濃淡検出手段は、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出手段によって検出された外周枠との交点の前記直線方向の黒画素数に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出する、ことを特徴とする印影画像生成プログラム。
【請求項３】
前記画像分割手段は、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された黒画素数が最多である前記交点を求めた前記直線と直交する直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成する、ことを特徴とする請求項２に記載の印影画像生成プログラム。
【請求項４】
前記画像分割手段は、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成する、ことを特徴とする請求項２に記載の印影画像生成プログラム。
【請求項５】
印影画像生成装置において実行される印影画像生成方法であって、
画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を、予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成し、
前記生成された印影二値画像の外周枠を検出し、
前記生成された印影二値画像の中心を検出し、
前記検出された中心を通る直線と前記検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出し、
前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成し、
前記分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成し、
前記生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する、
ことを特徴とする印影画像生成方法。
【請求項６】
印影画像生成装置において、
画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得部と、
前記印影多値画像取得部によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化部と、
前記第１の二値化部によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出部と、
前記第１の二値化部によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出部と、
前記印影中心検出部によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出部によって検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記印影枠検出部によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出部と、
前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割部と、
前記画像分割部によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出部によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化部と、
前記第２の二値化部によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成部と、
を備えることを特徴とする印影画像生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印影データベースに登録する登録印影を生成するため、又は登録印影と照合する被照合印影を生成するための印影画像生成プログラム、印影画像生成方法及び印影画像生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙文書の真正性を保証する手段として、印鑑の押印によって得られる印影画像（印章）が用いられている。例えば銀行において顧客が小切手などによる払い戻しを求める場合、小切手に押印されている印影が予め登録された登録印影と一致しているか否かを照合することにより、その小切手の真正性を確認する。
【０００３】
印鑑登録装置は、銀行等の金融機関又は区役所等の行政機関において、帳票に押印された印鑑の印影を画像読取装置（スキャナ）で読み取り、その読み取った印影画像を登録印影として印鑑データベースに登録する（例えば、特許文献１参照。）。また、印鑑照合装置は、同様に画像読取装置で読み取った被照合印影としての印影画像と、印鑑データベースに登録された登録印影とを照合し、所定の割合で一致する登録印影が登録されているか否かを判断する。
【０００４】
登録印影の登録は、印影画像を二値化して実行される。また、登録印影と被照合印影の照合は、二値化された両印影画像を用いて実行される。そのため、画像読取装置で読み取った登録印影及び被照合印影の多値画像（カラー画像、２５６グレースケール画像等）を二値画像に変換（二値化）する必要がある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００５】
多値画像の二値化には、例えば、Niblack（ニブラック）法を用いた既知の技術がある。Niblack法の二値化技術では、パラメタ設定によって二値化の閾値の調整が可能となっている。そのため、濃い印影画像の場合は閾値を上げ、薄い印影画像の場合は閾値を下げることで、二値化画像を最適に調整することが可能である（例えば、特許文献３参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−４８５１３号公報
【特許文献２】特開平９−１２８５３７号公報
【特許文献３】特開２００５−１００４４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のように、登録印影及び被照合印影は、画像読取装置で読み取った多値画像を二値画像に二値化する必要がある。従来の二値化技術は、二値化パラメタの設定が多値の印影全体に適用されるため、印影全体が濃い場合、又は印影全体が薄い場合に有効な技術である。
【０００８】
しかしながら、押印の偏りによって印影の濃淡に偏りがある場合、すなわち、印影の片側が濃く滲み、反対側が薄く擦れている場合がある。このような印影を二値化する場合、濃い部分に合わせた二値化閾値を用いると薄い部分が擦れてしまい、薄い部分に合わせた二値化閾値を用いると濃い部分が滲んでしまう。
【０００９】
図１は、濃淡の偏った印影を二値化する際の問題点を説明するための図である。
図１において、（Ａ）の画像は、画像読取装置で読み取った多値の印影画像である。この（Ａ）の印影画像は、その濃淡が偏っている。この印影画像を所定の二値化閾値を用いて二値化すると、（Ｂ）の画像になる。（Ｂ）の画像は、印影の濃淡に偏りがあるのが特徴になっている。すなわち、図面の左側の印影が濃く、その反対側である右側が薄くなっている。一方向に濃度のグラデーションが生じていると言える。
【００１０】
そこで、二値化閾値の値を大きくして濃い部分に合わせると、（Ｃ）の画像のように薄い部分が擦れて擦れ部分１１が生じてしまう。他方、二値化閾値の値を小さくして薄い部分に合わせると、（Ｄ）の画像のように濃い部分が滲んで滲み部分１２が生じてしまう。すなわち、押印の偏りによって濃淡に偏りがある印影を二値化する場合、印影全体で均一な二値化を実現することが困難である。
【００１１】
そのため、二値化画像を最適な見え方に調整することが困難であり、オペレーション効率が低下したり、印影画像全体が均一に二値化されないことで印鑑の照合精度が低下したりする、という問題点があった。
【００１２】
本発明は、上述のような実状に鑑みたものであり、印影の濃淡に偏りがある印影画像の濃淡を自動補正し、印影画像全体で均一な二値化を実現することが可能な印影画像生成プログラム、印影画像生成方法及び印影画像生成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】
【００１３】
本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。
すなわち、本発明の一態様によれば、本発明の印影画像生成プログラムは、印影画像生成装置のコンピュータを、画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得手段、前記印影多値画像取得手段によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化手段、前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出手段、前記印影枠検出手段によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出手段、前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割手段、前記画像分割手段によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化手段、前記第２の二値化手段によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成手段、前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出手段として機能させ、前記印影枠濃淡検出手段が、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出手段によって検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出することを特徴とする印影画像生成プログラムである。
【００１５】
また、本発明の一態様によれば、本発明の印影画像生成プログラムは、印影画像生成装置のコンピュータを、画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得手段、前記印影多値画像取得手段によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化手段、前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出手段、前記印影枠検出手段によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出手段、前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割手段、前記画像分割手段によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化手段、前記第２の二値化手段によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成手段、前記第１の二値化手段によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出手段として機能させ、前記印影枠濃淡検出手段が、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出手段によって検出された外周枠との交点の前記直線方向の黒画素数（印影枠幅）に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出することを特徴とする印影画像生成プログラムである。
【００１６】
また、本発明の印影画像生成プログラムは、前記画像分割手段が、前記印影枠濃淡検出手段によって検出された黒画素数が最多である前記交点を求めた前記直線と直交する直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成することが望ましい。
【００１７】
また、本発明の印影画像生成プログラムは、前記画像分割手段が、前記印影中心検出手段によって検出された中心を通る直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成することが望ましい。
【００１８】
また、本発明の一態様によれば、本発明の印影画像生成方法は、印影画像生成装置において実行される印影画像生成方法であって、画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を、予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成し、前記生成された印影二値画像の外周枠を検出し、前記生成された印影二値画像の中心を検出し、前記検出された中心を通る直線と前記検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出し、前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成し、前記分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成し、前記生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の一態様によれば、本発明の印影画像生成装置は、印影画像生成装置において、画像読取装置で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を取得する印影多値画像取得部と、前記印影多値画像取得部によって取得された印影多値画像を予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する第１の二値化部と、前記第１の二値化部によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する印影枠検出部と、前記第１の二値化部によって生成された印影二値画像の中心を検出する印影中心検出部と、前記印影中心検出部によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出部によって検出された外周枠との交点を中心とした所定領域の黒画素数に基づいて、前記印影枠検出部によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する印影枠濃淡検出部と、前記印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する画像分割部と、前記画像分割部によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出部によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する第２の二値化部と、前記第２の二値化部によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する画像合成部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、印影の濃淡に偏りがある印影画像の濃淡を自動補正し、印影画像全体で均一な二値化を実現することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】濃淡の偏った印影を二値化する際の問題点を説明するための図である。
【図２】本実施の形態の概要を説明するための図である。
【図３】本実施の形態における印影制御装置を備えるシステム構成図である。
【図４】本実施の形態における印影制御装置のハードウェア構成図である。
【図５】本実施の形態における印影画像生成装置の機能ブロック図である。
【図６】印影二値画像の部分領域分割を示す図である。
【図７】外周黒画素率を説明するための図（その１）である。
【図８】外周黒画素率を説明するための図（その２）である。
【図９】外周黒画素率及び外周黒画素率の差の一覧を例示するテーブルを示す図である。
【図１０】印影多値画像の分割例を示す図（その１）である。
【図１１】印影多値画像の分割例を示す図（その２）である。
【図１２】印影画像生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】二値化パラメタテーブルの例を示す図である。
【図１４】サブルーチン「印影情報検出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図１５】印影情報テーブルの例を示す図である。
【図１６】第１実施例におけるサブルーチン「印影濃淡検出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図１７】サブルーチン「外周黒画素算出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図１８】第１実施例における環境定義テーブルの例を示す図である。
【図１９】外周黒画素率テーブルの例を示す図である。
【図２０】第１実施例におけるサブルーチン「濃淡補正判断処理」の流れを示すフローチャートである。
【図２１】外周黒画素率差テーブルの例を示す図である。
【図２２】第１実施例におけるサブルーチン「印影多値画像分割処理」の流れを示すフローチャートである。
【図２３】印影分割イメージテーブルの例を示す図である。
【図２４】第１実施例におけるサブルーチン「分割画像二値化処理」の流れを示すフローチャートである。
【図２５】補正二値化パラメタテーブルの例を示す図である。
【図２６】二値化イメージテーブルの例を示す図である。
【図２７】外周幅の算出を説明するための図である。
【図２８】外周幅及びその差の算出結果を示す図である
【図２９】印鑑の文字の一部を含んだ外周幅の算出を説明するための図である。
【図３０】補正後の外周幅及びその差の算出結果を示す図である。
【図３１】第２実施例におけるサブルーチン「印影濃淡検出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図３２】サブルーチン「エッジデータ抽出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図３３】エッジデータテーブルの例を示す図である。
【図３４】サブルーチン「外周幅算出処理」の流れを示すフローチャートである。
【図３５】第２実施例における環境定義テーブルの例を示す図である。
【図３６】外周幅テーブルの例を示す図である。
【図３７】第２実施例におけるサブルーチン「濃淡補正判断処理」の流れを示すフローチャートである。
【図３８】外周幅差テーブルの例を示す図である。
【図３９】第２実施例におけるサブルーチン「印影多値画像分割処理」の流れを示すフローチャートである。
【図４０】第２実施例におけるサブルーチン「分割画像二値化処理」の流れを示すフローチャートである。
【図４１】印影登録装置の表示画面例である。
【図４２】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その１）である。
【図４３】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その２）である。
【図４４】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その３）である。
【図４５】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その４）である。
【図４６】印影照合装置の表示画面例である。
【図４７】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その１）である。
【図４８】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その２）である。
【図４９】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その３）である。
【図５０】濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その４）である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図２は、本実施の形態の概要を説明するための図である。
【００２３】
図２において、（Ａ）の画像は、画像読取装置で読み取った多値の印影画像である。この（Ａ）の印影画像は、その濃淡が偏っている。そこで、濃淡度に従って（Ａ）の印影画像を、例えば分割領域２１ａ、２１ｂ、２１ｃで分割する。分割領域２１ａの分割画像は、比較的濃い画像であり、分割領域２１ｂの分割画像は、中程度の画像、分割領域２１ｃの分割画像は、比較的薄い（淡い）画像である。
【００２４】
そして、その濃淡度に応じた二値化閾値を用いてそれぞれの分割画像を二値化する。すなわち、比較的濃い画像である分割領域２１ａの分割画像については、所定の二値化閾値よりも大きい値の二値化閾値を用いて二値化する。その結果を（Ｂ）に示す。中程度の画像である分割領域２１ｂの分割画像については、所定の二値化閾値と同程度の二値化閾値を用いて二値化する。その結果を（Ｃ）に示す。比較的薄い画像である分割領域２１ｃの分割画像については、所定の二値化閾値よりも小さい値の二値化閾値を用いて二値化する。その結果を（Ｄ）に示す。
【００２５】
次に、これら二値化された分割画像を結合することで、（Ｅ）に示すように、全体で均一に二値化された印影画像を生成する。
【００２６】
図３は、本実施の形態における印影制御装置を備えるシステム構成図である。
図３において、印影制御システム３０は、印影制御装置４０、印影制御装置４０と接続された画像読取装置５０及び印影データベース６０を備える。印影制御装置４０は、印影画像生成装置４１、印影登録装置４２及び印影照合装置４３を備える。また、印影制御装置４０は、表示装置７０と一体に接続されている。ここで、本実施の形態の印影制御システム３０は、例えば金融機関の届印の登録及び照会などに用いられている。
【００２７】
印影制御装置４０は、例えば、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータ等のコンピュータの機能を備えており、印影画像生成処理、印影登録処理及び印影照合処理を実行する。印影画像生成処理は、印影画像生成装置４１によって実行される。印影登録処理は、印影登録装置４２によって実行される。印影照合処理は、印影照合装置４３によって実行される。
【００２８】
画像読取装置５０は、例えば、画像スキャナであり、印鑑の押印により印影が形成された印鑑票等を光学的に読み取り、印影制御装置４０に送出する。
【００２９】
印影データベース６０は、例えば、ハードディスク装置であり、印影登録装置４２の印影登録処理によって登録印影として処理された画像データを口座番号等と対応付けて格納する。
【００３０】
表示装置７０は、読み込んだ印影、印影データベース６０に登録されている印影、印影が関連付けられている顧客番号等、及び照合結果を表示する。
【００３１】
印影画像生成装置４１によって実行される印影画像生成処理は、画像読取装置５０によって読み取った多値の印影画像を二値化して二値の印影画像を生成する。詳細については、後述する。
【００３２】
印影登録装置４２によって実行される印影登録処理は、印影画像生成処理によって生成された二値の印影画像と、入力された顧客番号（ＣＩＦ：Customer’s Information Files）、支店の番号である店番、口座の種類である科目、その口座の口座番号等、印鑑に対応する識別情報と対応付けて、印影データベース６０に登録する。
【００３３】
印影照合装置４３によって実行される印影照合処理は、例えば、入力された顧客番号（ＣＩＦ）に対応付けられた登録印影を印影データベース６０から読み出す。一方、照合するために押印された印影を画像読取装置５０で読み取り、印影画像生成装置４１によって二値化された印影画像を生成する。そして、これらの２画像を照合する。印影画像の照合は、例えば、印影画素全てにわたる画素単位のパターンマッチングに加え、印影のかすれやにじみも考慮して特徴データを使用する。
【００３４】
図４は、本実施の形態における印影制御装置のハードウェア構成図である。
図４において、印影制御装置４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、入力装置４０２、出力装置４０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０５、インターフェース（Ｉ／Ｆ）４０６がバス４０７に接続されて構成されている。入力装置４０２は、例えば、キーボード、ジョイスティック、ライトペン、マウス、タッチパッド、タッチパネル、トラックボール等、各種のデータや信号等を入力する。出力装置４０３は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Cristal Display）等の各種ディスプレイ、プリンタ等、画像やその他の情報を出力する。出力装置４０３は、上述の表示装置７０に対応する。ＲＯＭ４０４は、印影制御装置４０において実行する処理を実行するプログラムの他、印影制御装置４０の各機能を制御し実行するための制御プログラム及びテーブルデータなどを収納する。ＲＡＭ４０５は、出力装置４０３用のフレームバッファや一部のアプリケーションプログラム等を格納する。インターフェース４０６は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のシリアルインターフェースやイーサネット（登録商標）等のパラレルインターフェース等、外部機器と接続するためのユニットである。ＣＰＵ４０１は、これらの各部を制御している。
【００３５】
図５は、本実施の形態における印影画像生成装置の機能ブロック図である。
図５において、印影画像生成装置４１は、印影多値画像取得部４１１、第１の二値化部４１２、印影情報検出部４１３、印影情報検出部４１３、印影枠濃淡検出部４１６、画像分割部４１７、第２の二値化部４１８及び画像合成部４１９を備える。そして、印影情報検出部４１３は、印影枠検出部４１４及び印影中心検出部４１５を備える。
【００３６】
印影多値画像取得部４１１は、画像読取装置５０で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を、印影登録の場合には印影登録装置４２から取得し、印影照合の場合には印影照合装置４３から取得する。
【００３７】
第１の二値化部４１２は、印影多値画像取得部４１１によって取得された印影多値画像を、予め定めた第１の二値化閾値を用いて二値化して印影二値画像を生成する。例えば、印影多値画像のそれぞれの画素値が第１の二値化閾値以上の場合には最大値（２５６階調の場合は２５５）に変換し、第１の二値化閾値未満の場合には最小値（０）に変換する。
【００３８】
印影情報検出部４１３は、前記第１の二値化部４１２によって生成された印影二値画像の外周枠及び中心を検出する。すなわち、印影枠検出部４１４は、前記第１の二値化部４１２によって生成された印影二値画像の外周枠を検出する。例えば、印影二値画像に対してハフ変換をおこなうことで、印影二値画像から外周枠を抽出する。また、印影中心検出部４１５は、前記第１の二値化部４１２によって生成された印影二値画像の中心を検出する。例えば、白画素で囲まれた所定サイズの領域を印影二値画像の領域として認識し、その領域を二等分する垂直方向の直線とその領域を二等分する水平方向の直線との交点を印影二値画像の中心として検出する。白画素で囲まれた所定サイズの領域の代わりに、印影枠検出部４１４で検出された外周枠で囲まれた領域を用いても良い。なお、印影情報検出部４１３は、印影枠検出部４１４による外周枠及び中心の検出、及び印影中心検出部４１５による中心の検出に限らず、前記第１の二値化部４１２によって生成された印影二値画像の外周枠及び中心を検出できれば良い。
【００３９】
印影枠濃淡検出部４１６は、前記印影枠検出部４１４によって検出された外周枠の複数個所の濃淡度を検出する。例えば、前記印影中心検出部４１５によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出部４１４によって検出された外周枠との交点を中心とした所定の外周領域の黒画素数に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出する。又は、前記印影枠濃淡検出部４１６は、前記印影中心検出部４１５によって検出された中心を通る直線と前記印影枠検出部４１４によって検出された外周枠との交点の前記直線方向の黒画素数、すなわち印影枠幅に基づいて、前記外周枠の濃淡度を検出する。
【００４０】
画像分割部４１７は、前記印影多値画像取得部４１１によって取得された印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する。例えば、前記印影枠濃淡検出部４１６によって検出された黒画素数が最多である前記交点を求めた前記直線と直交する直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成する。又は、前記画像分割部４１７は、前記印影中心検出部４１５によって検出された中心を通る直線によって、前記印影多値画像を分割して部分印影多値画像を生成する。
【００４１】
第２の二値化部４１８は、前記画像分割部４１７によって分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、前記印影枠濃淡検出部４１６によって検出された濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する。例えば、濃淡度の値が高い場合、すなわち濃い場合は、第１の二値化閾値よりも高い値の第２の二値化閾値を用いる。他方、濃淡度の値が低い場合、すなわち薄い場合は、第１の二値化閾値よりも低い値の第２の二値化閾値を用いる。
【００４２】
画像合成部４１９は、前記第２の二値化部４１８によって生成された複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する。
【００４３】
次に、上述の印影画像生成装置４１が実行する印影画像生成処理の流れについて、本実施の形態における第１の実施例及び第２の実施例を説明する。
【００４４】
まず、図６、図７、図８、図９、図１０及び図１１を用いて、第１の実施例の概要を説明する。
【００４５】
図６は、印影二値画像の部分領域分割を示す図である。図７及び図８は、外周黒画素率を説明するための図である。図９は、外周黒画素率及び外周黒画素率の差の一覧を例示するテーブルを示す図である。図１０及び図１１は、印影多値画像の分割例を示す図である。
【００４６】
まず、既知の印影検出技術により、印影の中心、印影の直径、及び印影のエッジデータを求める。
【００４７】
環境定義の二値化パラメタで二値化した印影イメージを、印影の中心を通る線分でｎ等分にし、その中心角（３６０／ｎ）を単位濃淡検出角度とする。
【００４８】
図６の例では８等分にしており、単位濃淡検出角度は４５度（＝３６０／８）である。
濃淡検出角度毎に印影の中心からの距離が印影の半径である点を算出し、印影の外周上の点の座標を求める。
【００４９】
外周上の点の座標を中心としたｍ×ｍの外周領域について、黒画素率を算出する。図７及び図８の例ではｍ＝７とし、７×７の外周領域を示している。
【００５０】
ある濃淡検出角度の外周黒画素率とその角度から１８０度ずらした角度の外周黒画素率の差を算出する。差の算出は、中心角０度以上１８０度未満の範囲で単位濃淡検出角度毎に行う。
【００５１】
黒画素率の差が最大の角度を最大濃淡角度とする。
図９に示すように、この例の場合、０度において黒画素率の差が最大であるため、最大濃淡角度は０度である。
【００５２】
そして、最大濃淡角度における黒画素率の差の絶対値が環境定義の閾値以上であるかを判定する。例えば、閾値２５％以上であるかを判定する。
【００５３】
黒画素率の差の絶対値が環境定義の閾値以上の場合、印影に濃淡があると判定し、濃淡補正処理を実行する。
【００５４】
他方、黒画素率の差の絶対値が閾値未満の場合、印影に濃淡がないと判定し濃淡補正処理を実行しない。
【００５５】
最大濃淡角度における黒画素率の差の絶対値は４９％であり、閾値以上の値であるため、以降の濃淡補正処理を実行する。
【００５６】
そして、最大濃淡角度と直交する線分で印影イメージをｐ等分し、印影イメージを濃度毎に分割する。図１０の例ではｐ＝３とし、３等分にしている。
【００５７】
環境定義の二値化パラメタを基準として、部分領域毎に二値化パラメタを補正して二値化を行う。各部分領域の二値化パラメタは最大濃淡角度の外周黒画素率の差をインプットにして補正を行う。部分領域毎に二値化した印影イメージを結合して、均一な二値化イメージを生成する。
【００５８】
この例では説明を簡単にするため、最大濃淡角度に直交する線分のみで分割しているが、図１１に示すように、更に最大濃淡角度の線分で分割し、角度毎の黒画素率の差をインプットにして補正を行ってもよい。
【００５９】
この場合、部分領域１１０４及び部分領域１１０６の濃淡補正には、濃淡検出角度０度における黒画素率の差−４９％をインプットとして補正する。
【００６０】
部分領域１１０３及び部分領域１１０７の濃淡補正には、濃淡検出角度４５度における黒画素率の差−４％をインプットとして補正する。
【００６１】
部分領域１１０２及び部分領域１１０８の濃淡補正には、濃淡検出角度９０度における黒画素率の差−１２％をインプットとして補正する。
【００６２】
部分領域１１０１及び部分領域１１０９の濃淡補正には、濃淡検出角度１３５度における黒画素率の差２７％をインプットとして補正する。
【００６３】
次に、図６、図７、図８、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５、図１６、図１７、図１８、図１９、図２０、図２１、図２２、図２３、図２４、図２５及び図２６を用いて、第１の実施例を詳細に説明する。
【００６４】
図１２は、印影画像生成処理の流れを示すフローチャートである。図１３は、二値化パラメタテーブルの例を示す図である。
【００６５】
第１実施例における印影画像生成処理は、印影登録装置４２が登録印影を均一に二値化する場合に、印影登録装置４２からの指示で印影画像生成装置４１が実行する。また、印影照合装置４３が被照合印影を均一に二値化する場合に、印影照合装置４３からの指示で印影画像生成装置４１が実行する。
【００６６】
まず、図１２のステップＳ１２０１において、印影多値画像取得部４１１が、画像読取装置５０で読み取った媒体上に押印された印鑑の印影多値画像を、印影登録の場合には印影登録装置４２から取得し、印影照合の場合には印影照合装置４３から取得する。
【００６７】
ステップＳ１２０２において、第１の二値化部４１２が、図１３に例示するような二値化パラメタテーブルより二値化パラメタを取得し、ステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を、二値化パラメタを用いて二値化して印影二値画像を生成する。例えば、２５６階調の印影多値画像の各画素を、二値化パラメタ（パラメタ１）の値「１２８」（二値化閾値）を用いて、白画素又は黒画素から構成される印影二値画像を生成する。二値化パラメタテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【００６８】
ステップＳ１２０３において、サブルーチン「印影情報検出処理」を実行し、ステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像の中心及び外周枠を検出する。「印影情報検出処理」の詳細については、図１４及び図１５を用いて後述する。
【００６９】
ステップＳ１２０４において、サブルーチン「印影濃淡検出処理」を実行し、ステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像の外周枠の複数個所の濃淡度を検出する。「印影濃淡検出処理」の詳細については、図６、図７、図８、図１６、図１７、図１８、図１９、図２０及び図２１を用いて後述する。
【００７０】
ステップＳ１２０５において、後述するサブルーチン「印影濃淡検出処理」で印影の濃淡の補正が必要であると判断されたか否かを判定する。すなわち、図２０を用いて後述する「濃淡補正判断処理」で設定された濃淡補正有無フラグＦが、補正が必要であることを示す「ＴＲＵＥ」であるか、補正が不要であることを示す「ＦＡＬＳＥ」であるかを判定する。濃淡補正有無フラグＦが「ＴＲＵＥ」であれば（ステップＳ１２０５：ＹＥＳ）、ステップＳ１２０６に進み、「ＦＡＬＳＥ」であれば（ステップＳ１２０５：ＮＯ）、印影画像生成処理を終了する。
【００７１】
ステップＳ１２０６において、サブルーチン「印影多値画像分割処理」を実行し、ステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する。「印影多値画像分割処理」の詳細については、図１０、図１１、図２２及び図２３を用いて後述する。
【００７２】
ステップＳ１２０７において、サブルーチン「分割画像二値化処理」を実行し、ステップＳ１２０６で分割した複数の部分印影多値画像のそれぞれを、ステップＳ１２０４で検出した濃淡度に基づいて、前記第１の二値化閾値とは異なる第２の二値化閾値を用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する。「分割画像二値化処理」の詳細については、図２４、図２５及び図２６を用いて後述する。
【００７３】
そして、ステップＳ１２０８において、画像合成部４１９が、ステップＳ１２０７で生成した複数の部分印影二値画像を合成して１つの合成二値画像を生成する。例えば、後述する図２４のステップＳ２４０９で記録した部分印影二値画像を、印刷分割イメージテーブル（図２６参照）から読み出して合成し、「印影画像生成処理」を終了する。二値化イメージテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【００７４】
これにより、印影の濃淡に偏りがある印影画像の濃淡を補正し、印影画像全体で均一な二値化を実現することができる。
【００７５】
次に、サブルーチン「印影情報検出処理」（ステップＳ１２０３）、「印影濃淡検出処理」（ステップＳ１２０４）、「印影多値画像分割処理」（ステップＳ１２０６）及び「分割画像二値化処理」（ステップＳ１２０７）について、詳細に説明する。
【００７６】
図１４は、サブルーチン「印影情報検出処理」の流れを示すフローチャートである。図１５は、印影情報テーブルの例を示す図である。
【００７７】
サブルーチン「印影情報検出処理」は、図１２のステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像の中心及び外周枠を検出する。
【００７８】
まず、図１４のステップＳ１４０１において、図１２のステップＳ１２０２で生成した印影二値画像に対してラベリングを実行し、求めたラベル数を変数Ｒに代入する。ラベリングは、二値化画像処理された画像において、黒の部分（又は白の部分）が連続した画素に同じ番号を割り振る従来技術であり、同じ番号ごとの面積（画素数）や幅、高さなどの特徴量を求めて欠陥検査や分類処理などに用いる。ここでは、印影二値画像の外枠の検出に用いる。例えば、「中澤」という文字の周囲を円状の枠で囲った印鑑の印影の場合、「中」、「澤のさんずいの１画目」、「澤のさんずいの２画目」、「澤のさんずいの３画目」、「澤の旁部分」、「枠部分」の６つにラベリングされることが想定される。
【００７９】
ステップＳ１４０４乃至ステップＳ１４０６をラベル数だけ繰返し実行するために、ステップＳ１４０２において、カウンタ変数ｎに１を代入し、ステップＳ１４０３において、ラベル数Ｒがｎ以上か否かを判断する。
【００８０】
Ｒがｎ以上であると判断された場合（ステップＳ１４０３：ＹＥＳ）は、ステップＳ１４０４において、ｎ番目のラベル番号が付された黒画素（又は白画素）全てを含む最小の円を求める。
【００８１】
ステップＳ１４０５において、ステップＳ１４０４で求めた円の中心及び半径を算出する。
【００８２】
ステップＳ１４０６において、ステップＳ１４０５で算出した円の中心と半径から、その円周上の黒画素数を求め、その円周（の長さ）に対する黒画素数の割合としての印影度Ｘを算出する。ここで、印影度とは、その画像が印影枠である度合いを示す。
【００８３】
そして、ステップＳ１４０７において、ｎの値を１インクリメント（変数の値を１加算）して、ステップＳ１４０３に戻る。
【００８４】
ステップＳ１４０３でＲがｎ以上でないと判断された場合（ステップＳ１４０３：ＮＯ）は、ステップＳ１４０８において、ステップＳ１４０６で算出した印影度Ｘのうち最大値の印影度を算出したラベル番号の円を、印影枠として検出する。
【００８５】
そして、ステップＳ１４０９において、ステップＳ１４０８で検出した印影枠の中心座標Ｏ（ｘｏ，ｙｏ）と、半径ｒｏを、図１５に示すような印影情報テーブルに記録する。印影情報テーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【００８６】
サブルーチン「印影情報検出処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０３を終了する。
【００８７】
なお、サブルーチン「印影情報検出処理」は、上述の処理に限らず、図１２のステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像の中心及び外周枠を検出すれば良い。例えば、印影枠検出部４１４が、図１２のステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像に対してハフ変換をおこなうことで、印影二値画像から外周枠を抽出し、印影中心検出部４１５が、白画素で囲まれた所定サイズの領域を印影二値画像の領域として認識し、その領域を二等分する垂直方向の直線とその領域を二等分する水平方向の直線との交点を、印影二値画像の中心として検出しても良い。
【００８８】
図１６は、第１実施例におけるサブルーチン「印影濃淡検出処理」の流れを示すフローチャートである。
【００８９】
図１６のサブルーチン「印影濃淡検出処理」は、図１２のステップＳ１２０２で二値化し、図１４のサブルーチン「印影情報検出処理」で中心及び外周枠を検出した印影二値画像の外周枠の濃淡度を検出する。例えば、ステップＳ１６０１において、サブルーチン「外周黒画素算出処理」を実行し、図１４を用いて説明したサブルーチン「印影情報検出処理」で検出した印影枠の中心座標Ｏ（ｘｏ，ｙｏ）を通る直線と外周枠との交点を中心とした所定サイズの外周領域の黒画素数に基づいて、外周枠の濃淡度を検出する。そして、ステップＳ１６０２において、サブルーチン「濃淡補正判断処理」を実行し、検出した濃淡度に基づいて、印影の濃淡の補正が必要であるか否かを判断する。
【００９０】
サブルーチン「印影濃淡検出処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０４を終了する。
【００９１】
次に、サブルーチン「外周黒画素算出処理」、及び「濃淡補正判断処理」について詳細に説明する。
【００９２】
図１７は、サブルーチン「外周黒画素算出処理」の流れを示すフローチャートである。図１８は、第１実施例における環境定義テーブルの例を示す図である。図１９は、外周黒画素率テーブルの例を示す図である。
【００９３】
まず、図１７のステップＳ１７０１において、図１８に示すような環境定義テーブルから、中心角分割数ｎ及び外周黒画素率算出領域サイズｍを取得する。環境定義テーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。中心角分割数ｎは、「８」、「１６」、「３２」、「６４」等が好ましく、例えば、中心角分割数ｎとして「８」を取得する。また、外周黒画素率算出領域サイズｍは、「５」、「７」、「９」等が好ましく、例えば、外周黒画素率算出領域サイズｍとして「７」を取得する。
【００９４】
ステップＳ１７０２において、３６０度を中心角分割数ｎで除算し、単位濃淡検出角度αを算出（α＝３６０／ｎ）する。中心角分割数ｎが８であれば、単位濃淡検出角度αは４５度となる。単位濃淡検出角度αは、図６に示すように、印影二値画像の濃淡を検出するために、印影二値画像を部分領域に分割する角度である。
【００９５】
そして、図１４のステップＳ１４０９で記録した図１５に示すような印影情報テーブルから、ステップＳ１７０３において、印影の中心座標Ｏ（ｘｏ，ｙｏ）を取得し、ステップＳ１７０４において、印影の半径ｒｏを取得する。
【００９６】
ステップＳ１７０６乃至ステップＳ１７２１を中心角分割数だけ繰返し実行するために、ステップＳ１７０５において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ１７０６において、中心角分割数ｎがｉより大きいか否かを判断する。
【００９７】
ステップＳ１７０６で中心角分割数ｎがｉより大きいと判断された場合（ステップＳ１７０６：ＹＥＳ）、ステップＳ１７０７において、印影枠の中心座標Ｏ（ｘｏ，ｙｏ）を通る直線と外周枠との交点を中心とした所定サイズの外周領域の黒画素数をカウントするための外周黒画素カウンタｚｉに、初期値０を代入する。
【００９８】
ステップＳ１７０８において、ｘｉ＝ｘｏ＋ｒｏ・ｃｏｓ（α×ｉ）、ｙｉ＝ｙｏ＋ｒｏ・ｓｉｎ（α×ｉ）を算出し、印影二値画像の印影枠上であって、単位濃淡検出角度α毎の画素である外周黒画素率算出中心座標Ｂｉ（ｘｉ，ｘｉ）を求める。中心角分割数ｎが８の場合、４５度毎に８つの外周黒画素率算出中心座標Ｂｉ（ｘｉ，ｘｉ）が求められる。
【００９９】
８つの外周黒画素率算出中心座標Ｂｉ（ｘｉ，ｘｉ）毎に、ステップＳ１７１１乃至ステップＳ１７１７を外周黒画素率算出領域サイズだけ繰返し実行するために、ステップＳ１７０９において、カウンタ変数ｊに０を代入し、ステップＳ１７１０において、外周黒画素率算出領域サイズｍがｊより大きいか否かを判断する。
【０１００】
ステップＳ１７１０で外周黒画素率算出領域サイズｍがｊより大きいと判断された場合（ステップＳ１７１０：ＹＥＳ）、ステップＳ１７１１において、ｘｊ＝ｘｉ−（ｍ−１）／２＋ｊを算出し、外周黒画素判定Ｘ座標ｘｊを求める。
【０１０１】
ステップＳ１７１３乃至ステップＳ１７１６を外周黒画素率算出領域サイズだけ繰返し実行するために、ステップＳ１７１２において、カウンタ変数ｋに０を代入し、ステップＳ１７１３において、外周黒画素率算出領域サイズｍがｋより大きいか否かを判断する。
【０１０２】
ステップＳ１７１３で外周黒画素率算出領域サイズｍがｋより大きいと判断された場合（ステップＳ１７１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１７１４において、ｙｋ＝ｙｉ−（ｍ−１）／２＋ｋを算出し、外周黒画素判定、Ｙ座標ｙｋを求める。
【０１０３】
そして、ステップＳ１７１５において、座標（ｘｊ，ｙｋ）が黒画素か否かを判定する。
【０１０４】
ステップＳ１７１５で座標（ｘｊ，ｙｋ）が黒画素であれば（ステップＳ１７１５：ＹＥＳ）、ステップＳ１７１６において、外周黒画素カウンタｚｉを１インクリメントして、ステップＳ１７１７に進む。他方、ステップＳ１７１５で座標（ｘｊ，ｙｋ）が黒画素でなければ（ステップＳ１７１５：ＮＯ）、ステップＳ１７１７に進む。
【０１０５】
そして、ステップＳ１７１７において、ｋの値を１インクリメントして、ステップＳ１７１３に戻る。
【０１０６】
ステップＳ１７１３で外周黒画素率算出領域サイズｍがｋより大きくないと判断された場合（ステップＳ１７１３：ＮＯ）、ステップＳ１７１８において、ｊの値を１インクリメントして、ステップＳ１７１０に戻る。
【０１０７】
ステップＳ１７１０で外周黒画素率算出領域サイズｍがｊより大きくないと判断された場合（ステップＳ１７１０：ＮＯ）、ステップＳ１７１９において、βｉ=１００×ｚｉ／（ｍ×ｍ） を算出し、外周黒画素率βｉを求める。例えば、図７に示した例では、外周黒画素率算出中心座標Ｂ０（ｘ０，ｘ０）７０１を中心とした外周領域７１１には、黒画素が１１個であるので、外周黒画素率β０は２２％となり、外周黒画素率算出中心座標Ｂ４（ｘ４，ｘ４）７０２を中心とした外周領域７１２には、黒画素が３５個であるので、外周黒画素率β４は７１％となる。また、図８に示した例では、外周黒画素率算出中心座標Ｂ３（ｘ３，ｘ３）８０１を中心とした外周領域８１１には、黒画素が２８個であるので、外周黒画素率β３は５７％となり、外周黒画素率算出中心座標Ｂ７（ｘ７，ｘ７）８０２を中心とした外周領域８１２には、黒画素が１５個であるので、外周黒画素率β７は３０％となる。
【０１０８】
ステップＳ１７２０において、ステップＳで算出した外周黒画素率βｉを、図１９に示すような外周黒画素率テーブルに記録する。外周黒画素率テーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０１０９】
そして、ステップＳ１７２１において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ１７０６に戻る。
【０１１０】
ステップＳ１７０６で中心角分割数ｎがｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ１７０６：ＮＯ）、サブルーチン「外周黒画素算出処理」を終了することにより、図１６のステップＳ１６０１を終了する。
【０１１１】
図２０は、第１の実施例におけるサブルーチン「濃淡補正判断処理」の流れを示すフローチャートである。図２１は、外周黒画素率差テーブルの例を示す図である。
【０１１２】
図２０のサブルーチン「濃淡補正判断処理」は、図１７を用いて説明した「外周黒画素算出処理」で算出した外周黒画素率に基づいて、濃淡補正を実行するか否かを判断する。
【０１１３】
まず、図２０のステップＳ２００１において、図１８に示すような環境定義テーブルから、濃淡補正閾値ｔを取得し、ステップＳ２００２において、濃淡補正有無フラグＦに補正が不要であることを示す「ＦＡＬＳＥ」を設定し初期化しておく。
【０１１４】
ステップＳ２００４乃至ステップＳ２０１１を中心角分割数の２分の１だけ繰返し実行するために、ステップＳ２００３において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ２００４において、中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きいか否かを判断する。
【０１１５】
ステップＳ２００４で中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きいと判断された場合（ステップＳ２００４：ＹＥＳ）、図１９に示すような外周黒画素率テーブルから、ステップＳ２００５において、インデックスｉの外周黒画素率βｉを取得し、ステップＳ２００６において、インデックスｉ＋ｎ／２の外周黒画素率βｉ´を取得する。
【０１１６】
ステップＳ２００７において、γｉ＝βｉ−βｉ´を算出し、外周黒画素率差γｉを求める。
【０１１７】
ステップＳ２００８において、ステップＳ２００７で算出した外周黒画素率差γｉを、図２１に示すような外周黒画素率差テーブルに記録する。外周黒画素率差テーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０１１８】
そして、ステップＳ２００９において、γｉの絶対値が濃淡補正閾値ｔより大きいか否か（｜γｉ｜＞ｔ？）を判断することにより、濃淡補正の有無を判定する。
【０１１９】
γｉの絶対値が濃淡補正閾値ｔより大きい場合（ステップＳ２００９：ＹＥＳ）、ステップＳ２０１０において、濃淡補正有無フラグＦを「ＴＲＵＥ」に設定する。他方、γｉの絶対値が濃淡補正閾値ｔより大きくない場合（ステップＳ２００９：ＮＯ）、ステップＳ２０１１に進む。
【０１２０】
そして、ステップＳ２０１１において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ２００４に戻る。
【０１２１】
ステップＳ２００４で中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ２００４：ＮＯ）、サブルーチン「濃淡補正判断処理」を終了することにより、図１６のステップＳ１６０２を終了する。
【０１２２】
図２２は、第１実施例におけるサブルーチン「印影多値画像分割処理」の流れを示すフローチャートである。図２３は、印影分割イメージテーブルの例を示す図である。
【０１２３】
図２２のサブルーチン「印影多値画像分割処理」は、図１２のステップＳ１２０５で濃淡補正有無フラグＦが「ＴＲＵＥ」であった場合（ステップＳ１２０５：ＹＥＳ）に実行される。サブルーチン「印影多値画像分割処理」は、図１２のステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する。
【０１２４】
まず、ステップＳ２２０１において、図１８に示すような環境定義テーブルから二値化補正のための印影分割数ｐを取得する。
【０１２５】
そして、図２１に示すような外周黒画素率差テーブルから、ステップＳ２２０２において、外周黒画素率差γｉを取得し、ステップＳ２２０３において、外周黒画素率差が最大となる濃淡検出角度ωを取得する。
【０１２６】
ステップＳ２２０４において、印影の中心を通る濃淡検出角度ωの線分の座標を算出する。この時の線分の長さは印影の直径となる。
【０１２７】
ステップＳ２２０５において、濃淡検出角度ωの線分をｐ等分する座標Ｃを算出する。
ステップＳ２２０６において、ステップＳ２２０５で算出した座標Ｃを通る濃淡検出角度ω＋９０度の線分Ｄを算出する。この時の線分の長さは印影の直径となる。
【０１２８】
ステップＳ２２０７において、図１２のステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を線分Ｄで分割する。
【０１２９】
ステップＳ２２０８において、図２３に示すような印影分割イメージテーブルに、ステップＳ２２０７で分割した部分印影多値画像を記録する。印影分割イメージテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０１３０】
サブルーチン「印影多値画像分割処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０６を終了する。
【０１３１】
図２４は、第１実施例におけるサブルーチン「分割画像二値化処理」の流れを示すフローチャートである。図２５は、補正二値化パラメタテーブルの例を示す図である。図２６は、二値化イメージテーブルの例を示す図である。
【０１３２】
図２４のサブルーチン「分割画像二値化処理」は、図２２のサブルーチン「印影多値画像分割処理」で分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、図１６のサブルーチン「印影濃淡検出処理」で検出された濃淡度に基づいて、図１２のステップＳ１２０２で用いた二値化パラメタとは異なる二値化パラメタを用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する。例えば、濃淡度の値が高い場合、すなわち濃い場合は、より高い値の二値化パラメタを用いる。他方、濃淡度の値が低い場合、すなわち薄い場合は、より低い値の二値化パラメタを用いる。
【０１３３】
まず、ステップＳ２４０１において、図２１に示すような外周黒画素率差テーブルから、最大の外周黒画素率差γｍａｘを取得する。
【０１３４】
ステップＳ２４０２において、ステップＳ２４０１で取得したγｍａｘと図２２のステップＳ２２０１で取得した印影分割数ｐに基づいて、二値化パラメタを補正する。
【０１３５】
ステップＳ２４０３において、ステップＳ２４０２で補正した二値化パラメタを、図２５に示すような補正二値化パラメタテーブルに記録する。補正二値化パラメタテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０１３６】
そして、ステップＳ２４０５乃至ステップＳ２４１０を印影分割数ｐだけ繰返し実行するために、ステップＳ２４０４において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ２４０５において、印影分割数ｐがｉより大きいか否かを判断する。
【０１３７】
ステップＳ２４０５で印影分割数ｐがｉより大きいと判断された場合（ステップＳ２４０５：ＹＥＳ）、ステップＳ２４０６において、図２３に示すような印影分割イメージテーブルから、インデックスｉの部分印影多値画像を取得する。
【０１３８】
ステップＳ２４０７において、図２５に示すような補正二値化パラメタテーブルからインデックスｉの補正した二値化パラメタを取得する。
【０１３９】
ステップＳ２４０８において、ステップＳ２４０７で取得した補正二値化パラメタで部分印影多値画像を二値化する。
【０１４０】
ステップＳ２４０９において、図２６に示すような二値化イメージテーブルに、ステップＳ２４０８で二値化した部分印影多値画像を記録する。二値化イメージテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０１４１】
そして、ステップＳ２４１０において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ２４０５に戻る。
【０１４２】
ステップＳ２４０５で印影分割数ｐがｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ２４０５：ＮＯ）、サブルーチン「分割画像二値化処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０７を終了する。
【０１４３】
以上、図６、図７、図８、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５、図１６、図１７、図１８、図１９、図２０、図２１、図２２、図２３、図２４、図２５及び図２６を用いて、第１の実施例を詳細に説明した。
【０１４４】
次に、図６、図１０、図１１、図２７、図２８、図２９及び図３０を用いて、第２の実施例の概要を説明する。
【０１４５】
図２７は、外周幅の算出を説明するための図である。図２８は、外周幅及びその差の算出結果を示す図である。図２９は、印鑑の文字の一部を含んだ外周幅の算出を説明するための図である。図３０は、補正後の外周幅及びその差の算出結果を示す図である。
【０１４６】
まず、既知の印影検出技術により、印影の中心、印影の直径、及び印影のエッジデータを求める。
【０１４７】
環境定義の二値化パラメタで二値化した印影イメージを、印影の中心を通る線分でｎ等分にし、その中心角（３６０／ｎ）を単位濃淡検出角度とする。
【０１４８】
図６の例では８等分にしており、単位濃淡検出角度は４５度（＝３６０／８）である。
濃淡検出角度毎に印影の中心から最も遠い２つのエッジデータを求め、その２点間の距離を計算することで印影の外周幅を算出する。図２７（Ａ）は、濃淡検出角度０度及び濃淡検出角度１８０度のそれぞれにおける、印影の中心から最も遠い２つのエッジデータ間の距離を算出した結果を示す。濃淡検出角度０度における外周幅は、１[px]であり、濃淡検出角度１８０度における外周幅は、５[px]である。また、同様に、図２７（Ｂ）は、濃淡検出角度１３５度及び濃淡検出角度３１５度のそれぞれにおける、外周幅である。濃淡検出角度１３５度における外周幅は、３[px]であり、濃淡検出角度３１５度における外周幅は、１[px]である。
【０１４９】
印影が薄いと外周のエッジデータが存在しない場合がある。このような場合は、例えば外周幅を０ピクセル[px]とする。外周のエッジデータが存在しない場合、印影の中心から最も遠いエッジデータは印影の中の文字のエッジとなる場合がある。このような場合のエッジデータの印影中心からの距離は、印影の半径よりも小さな数値となる。そこで、外周幅が０[px]の場合を検出するために、円周検出補正値ａを設定する。また、外周幅が１[px]の場合、印影の中心から最も遠いエッジデータは印影の外周上にあり、二番目に遠いエッジデータは印影の外周より内側の座標となる。そこで、印影の中心から最も遠いエッジデータの印影の中心からの距離が印影の半径±ａの範囲内であり、かつ、二番目に遠いエッジデータの印影の中心からの距離が印影の半径±ａの範囲外の場合は、外周幅を１[px]に設定する。
【０１５０】
このようにして、濃淡検出角度毎に印影の外周の外周幅を算出する。その結果を図２８に示す。
【０１５１】
次に、ある濃淡検出角度の外周幅とその角度から１８０度ずらした角度の外周幅との差を算出する。差の算出は、中心角０度以上１８０度未満の範囲で単位濃淡検出角度毎に行う。
【０１５２】
濃淡検出角度によっては、印影の中心から２番目に遠いエッジデータが印影内の文字の一部であることがある。その場合、外周幅の値は他に比べて大きな値になってしまい、濃淡検出が正しく行えなくなってしまう。
【０１５３】
例えば、図２９に示したような例では、角度２７０度で「澤」の一部を含んだ幅が算出されており、外周幅が正しく算出されていない。
【０１５４】
そこで、本第２実施例では非外周幅を検出するための「非外周幅補正値」を設ける。算出した外周幅の中央値に非外周幅補正値をかけた値を非外周幅しきい値とし、非外周幅しきい値を超える外周幅を非外周幅と判定する。
【０１５５】
例えば、非外周幅と判定された外周幅の値には、前後の濃淡検出角度の外周幅の平均値を設定する。非外周幅と判定された外周幅に設定する値は、他にも外周幅全体の平均値、中央値、前後の値などを設定してもよく、システム環境に応じて最適な値を設定することができる。
【０１５６】
図２８に示した例では、非外周幅補正値を２．５とし、中央値は３である。よって、非外周幅のしきい値は３×２．５＝７．５[px]である。この例では、濃淡検出角度が２２５度と２７０度において非外周幅のしきい値を超えている。そのため、濃淡検出角度が２２５度と２７０度の外周幅には、それぞれの前後の濃淡検出角度である１８０度と３１５度の平均値（５＋１）／２＝３を補正値として設定する。
【０１５７】
以降の処理では、図３０に示したような補正後の外周幅を使用する。
次に、外周幅の差が最大の角度を最大濃淡角度とする。上述した例の場合、０度における外周幅の差が最大であるため、最大濃淡角度は０度である。
【０１５８】
そして、最大濃淡角度における外周幅の差の絶対値が環境定義のしきい値以上であるかを判定する。外周幅の差の絶対値が環境定義のしきい値以上の場合、印影に濃淡があると判定し、濃淡補正処理を実行する。
【０１５９】
他方、しきい値未満の場合、印影に濃淡がないと判定し濃淡補正処理を実行しない。
上述の例では環境定義のしきい値が２[px]の場合を想定する。最大濃淡角度における外周幅の差の絶対値は４[px]であり、しきい値以上の値であるため、以降の濃淡補正処理を実行する。
【０１６０】
次に、最大濃淡角度と直交する線分で印影イメージをｐ等分し、印影イメージを濃度毎に分割する。図１０の例ではｐ＝３とし、３等分にしている。
【０１６１】
環境定義の二値化パラメタを基準として、部分領域毎に二値化パラメタを補正して二値化を行う。各部分領域の二値化パラメタは最大濃淡角度の外周幅の差をインプットにして補正を行う。部分領域毎に二値化した印影イメージを結合して、均一な二値化イメージを生成する。
【０１６２】
この例では説明を簡単にするため、最大濃淡角度に直交する線分のみで分割しているが、図１１に示すように、更に最大濃淡角度の線分で分割し、角度毎の外周幅の差をインプットにして補正を行ってもよい。
【０１６３】
この場合、部分領域１１０４及び部分領域１１０６の濃淡補正には、濃淡検出角度０度における外周幅の差−４[px]をインプットとして補正する。
【０１６４】
部分領域１１０３及び部分領域１１０７の濃淡補正には、濃淡検出角度４５度における外周幅の差１[px]をインプットとして補正する。
【０１６５】
部分領域１１０２及び部分領域１１０８の濃淡補正には、濃淡検出角度９０度における外周幅の差０[px]をインプットとして補正する。
【０１６６】
部分領域１１０１及び部分領域１１０９の濃淡補正には、濃淡検出角度１３５度における外周幅の差２[px]をインプットとして補正する。
【０１６７】
次に、図１２、図１４、図１５、図２３、図２５、図２６、図３１、図３２、図３３、図３４、図３５、図３６、図３７、図３８、図３９及び図４０を用いて、第２の実施例を詳細に説明する。
【０１６８】
第２実施例における印影画像生成処理は、第１実施例における印影画像生成処理と同様、印影登録装置４２が登録印影を均一に二値化する場合に、印影登録装置４２からの指示で印影画像生成装置４１が実行する。また、印影照合装置４３が被照合印影を均一に二値化する場合に、印影照合装置４３からの指示で印影画像生成装置４１が実行する。
【０１６９】
図１２及び図１４は、第１の実施例と共通であるので、説明は省略する。
図３１は、第２実施例におけるサブルーチン「印影濃淡検出処理」の流れを示すフローチャートである。
【０１７０】
図３１のサブルーチン「印影濃淡検出処理」は、図１２のステップＳ１２０２で二値化し、図１４のサブルーチン「印影情報検出処理」で中心及び外周枠を検出した印影二値画像の外周枠の濃淡度を検出する。例えば、ステップＳ３１０１において、サブルーチン「エッジデータ抽出処理」を実行し、図１２のステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像のエッジデータを抽出する。次に、ステップＳ３１０２において、サブルーチン「外周幅算出処理」を実行し、ステップＳ３１０１で抽出したエッジデータを用いて、印影二値画像の外周幅を算出する。そして、ステップＳ３１０３において、第２実施例におけるサブルーチン「濃淡補正判断処理」を実行し、検出した外周幅に基づいて、印影の濃淡の補正が必要であるか否かを判断する。
【０１７１】
サブルーチン「印影濃淡検出処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０４を終了する。
【０１７２】
次に、サブルーチン「エッジデータ抽出処理」、サブルーチン「外周幅算出処理」、及びサブルーチン「濃淡補正判断処理」について詳細に説明する。
【０１７３】
図３２は、サブルーチン「エッジデータ抽出処理」の流れを示すフローチャートである。図３３は、エッジデータテーブルの例を示す図である。
【０１７４】
まず、図３２のステップＳ３２０１において、図１２のステップＳ１２０２で二値化した印影二値画像から黒画素数Ｂを含む黒画素情報を取得する。
【０１７５】
ステップＳ３２０３乃至ステップＳ３２０７を黒画素数だけ繰返し実行するために、ステップＳ３２０２において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ３２０３において、黒画素数Ｂがｉより大きいか否かを判断する。
【０１７６】
ステップＳ３２０３で黒画素数Ｂがｉより大きいと判断された場合（ステップＳ３２０３：ＹＥＳ）、ステップＳ３２０４において、ステップＳ３２０１で取得した黒画素情報から、注目黒画素を１つ選出する。
【０１７７】
ステップＳ３２０５において、ステップＳ３２０４で選出した注目黒画素の周辺画素に白画素が存在するか否かを判断する。
【０１７８】
白画素が存在する場合（ステップＳ３２０５：ＹＥＳ）、ステップＳ３２０６において、注目している黒画素をエッジデータとして、図３３に示すようにエッジデータテーブルに記録して、ステップＳ３２０７に進む。他方、白画素が存在しない場合（ステップＳ３２０５：ＮＯ）、ステップＳ３２０７に進む。
【０１７９】
そして、ステップＳ３２０７において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ３２０３に戻る。
【０１８０】
ステップＳ３２０３で黒画素数Ｂがｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ３２０３：ＮＯ）、サブルーチン「エッジデータ抽出処理」を終了することにより、図３１のステップＳ３１０１を終了する。
【０１８１】
図３４は、サブルーチン「外周幅算出処理」の流れを示すフローチャートである。図３５は、第２実施例における環境定義テーブルの例を示す図である。図３６は、外周幅テーブルの例を示す図である。
【０１８２】
まず、図３４のステップＳ３４０１において、図３５に示すような環境定義テーブルから、中心角分割数ｎ、円周検出補正値ａ及び非外周幅補正値ｂを取得する。
【０１８３】
ステップＳ３４０２において、３６０度を中心角分割数ｎで除算し、単位濃淡検出角度αを算出（α＝３６０／ｎ）する。
【０１８４】
ステップＳ３４０３において、図１４のステップＳ１４０９で記録した印影情報テーブル（図１５）から、印影の半径ｒｏ及び印影の中心座標Ｏ（ｘｏ，ｙｏ）を取得する。
【０１８５】
ステップＳ３４０５乃至ステップＳ３４１５を中心角分割数だけ繰返し実行するために、ステップＳ３４０４において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ３４０５において、中心角分割数ｎがｉより大きいか否かを判断する。
【０１８６】
ステップＳ３４０５で中心角分割数ｎがｉより大きいと判断された場合（ステップＳ３４０５：ＹＥＳ）、ステップＳ３４０６において、印影の中心座標Ｏを通る角度α×ｉの線分Ｅを算出する。
【０１８７】
ステップＳ３４０７において、図３３に示すようなエッジデータテーブルから、ステップＳ３４０６で算出した線分Ｅ上であって、かつ、角度α×ｉ方向のエッジデータの座標を取得する。
【０１８８】
ステップＳ３４０８において、ステップＳ３４０７で取得したエッジデータの内、印影の中心から最も遠いエッジデータ座標Ｐ１と２番目に遠いエッジデータ座標Ｐ２を取得する。
【０１８９】
そして、ステップＳ３４０９において、印影の中心座標Ｏとエッジデータ座標Ｐ１との距離が印影半径ｒｏ±ａの範囲内か否かを判断する。
【０１９０】
範囲内であれば（ステップＳ３４０９：ＮＯ）、ステップＳ３４１０において、外周幅Ｗｉに０を設定し、ステップＳ３４１４に進む。
【０１９１】
他方、印影の中心座標Ｏとエッジデータ座標Ｐ１との距離が印影半径ｒｏ±ａの範囲内でなければ（ステップＳ３４０９：ＹＥＳ）、ステップＳ３４１１において、印影の中心座標Ｏとエッジデータ座標Ｐ２との距離が印影半径ｒｏ±ａの範囲内か否かを判断する。
【０１９２】
範囲内でなければ（ステップＳ３４１１：ＮＯ）、ステップＳ３４１２において、外周幅Ｗｉに１を設定し、ステップＳ３４１４に進む。
【０１９３】
他方、印影の中心座標Ｏとエッジデータ座標Ｐ２との距離が印影半径ｒｏ±ａの範囲内であれば（ステップＳ３４１１：ＹＥＳ）、ステップＳ３４１３において、エッジデータ座標Ｐ１とエッジデータ座標Ｐ２との距離を外周幅Ｗｉに設定し、ステップＳ３４１４に進む。
【０１９４】
ステップＳ３４１４において、これらステップＳ３４１０、Ｓ３４１２又はＳ３４１３で設定した外周幅Ｗｉを、図３６に示すような外周幅テーブルに記録する。
【０１９５】
そして、ステップＳ３４１５において、ｊの値を１インクリメントして、ステップＳ３４０５に戻る。
【０１９６】
ステップＳ３４０５で中心角分割数ｎがｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ３４０５：ＮＯ）、ステップＳ３４１７乃至ステップＳ３４２１を中心角分割数だけ繰返し実行するために、ステップＳ３４１６において、カウンタ変数ｊに０を代入し、ステップＳ３４１７において、中心角分割数ｎがｊより大きいか否かを判断する。
【０１９７】
ステップＳ３４１７で中心角分割数ｎがｊより大きいと判断された場合（ステップＳ３４１７：ＹＥＳ）、ステップＳ３４１８において、外周幅Ｗの中央値ｓを算出する。
【０１９８】
そして、ステップＳ３４１９において、インデックスｊの外周幅Ｗｊがｓ×ｂより大きいか否かを判断する。
【０１９９】
外周幅Ｗｊがｓ×ｂより大きいと判断された場合（ステップＳ３４１９：ＹＥＳ）、ステップＳ３４２０において、インデックスｊの外周幅Ｗｊを補正し、ステップＳ３４２１に進む。
【０２００】
外周幅Ｗｊがｓ×ｂより大きくないと判断された場合（ステップＳ３４１９：ＮＯ）、インデックスｊの外周幅Ｗｊを補正は行わず、ステップＳ３４２１に進む。
【０２０１】
そして、ステップＳ３４２１において、ｊの値を１インクリメントして、ステップＳ３４１７に戻る。
【０２０２】
ステップＳ３４１７で中心角分割数ｎがｊより大きくないと判断された場合（ステップＳ３４１７：ＮＯ）、サブルーチン「外周幅算出処理」を終了することにより、図３１のステップＳ３１０２を終了する。
【０２０３】
図３７は、第２実施例におけるサブルーチン「濃淡補正判断処理」の流れを示すフローチャートである。図３８は、外周幅差テーブルの例を示す図である。
【０２０４】
図３７のサブルーチン「濃淡補正判断処理」は、図３４を用いて説明した「外周幅算出処理」で算出した外周幅に基づいて、濃淡補正を実行するか否かを判断する。
【０２０５】
まず、図３７のステップＳ３７０１において、図３５に示すような環境定義テーブルから、濃淡補正閾値ｕを取得し、ステップＳ３７０２において、濃淡補正有無フラグＦに補正が不要であることを示す「ＦＡＬＳＥ」を設定し初期化しておく。
【０２０６】
ステップＳ３７０４乃至ステップＳ３７１１を中心角分割数の２分の１だけ繰返し実行するために、ステップＳ３７０３において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ３７０４において、中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きいか否かを判断する。
【０２０７】
ステップＳ３７０４で中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きいと判断された場合（ステップＳ３７０４：ＹＥＳ）、図３６に示すような外周幅テーブルから、ステップＳ３７０５において、インデックスｉの外周幅Ｗｉを取得し、ステップＳ３７０６において、インデックスｉ＋ｎ／２の外周幅Ｗｉ´を取得する。
【０２０８】
ステップＳ３７０７において、δｉ＝Ｗｉ−Ｗｉ´ を算出し、外周幅差δｉを求める。
【０２０９】
ステップＳ３７０８において、ステップＳ３７０７で算出した外周幅差δｉを、図３８に示すような外周幅差テーブルに記録する。外周幅差テーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０２１０】
そして、ステップＳ３７０９において、δｉの絶対値が濃淡補正閾値ｕより大きいか否か（｜δｉ｜＞ ｕ？）を判断することにより、濃淡補正の有無を判定する。
【０２１１】
δｉの絶対値が濃淡補正閾値ｕより大きい場合（ステップＳ３７０９：ＹＥＳ）、ステップＳ３７１０において、濃淡補正有無フラグＦを「ＴＲＵＥ」に設定する。他方、δｉの絶対値が濃淡補正閾値ｕより大きくない場合（ステップＳ３７０９：ＮＯ）、ステップＳ３７１１に進む。
【０２１２】
そして、ステップＳ３７１１において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ３７０４に戻る。
【０２１３】
ステップＳ３７０４で中心角分割数ｎの２分の１がｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ３７０４：ＮＯ）、サブルーチン「濃淡補正判断処理」を終了することにより、図３１のステップＳ３１０３を終了する。
【０２１４】
図３９は、第２実施例におけるサブルーチン「印影多値画像分割処理」の流れを示すフローチャートである。
【０２１５】
図３９のサブルーチン「印影多値画像分割処理」は、図１２のステップＳ１２０５で濃淡補正有無フラグＦが「ＴＲＵＥ」であった場合（ステップＳ１２０５：ＹＥＳ）に実行される。サブルーチン「印影多値画像分割処理」は、図１２のステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を分割して複数の部分印影多値画像を生成する。
【０２１６】
まず、ステップＳ３９０１において、図３５に示すような環境定義テーブルから二値化補正のための印影分割数ｐを取得する。
【０２１７】
そして、図３８に示すような外周幅差テーブルから、ステップＳ３９０２において、外周幅差δｉを取得し、ステップＳ３９０３において、外周幅差が最大となる濃淡検出角度ωを取得する。
【０２１８】
ステップＳ３９０４において、印影の中心を通る濃淡検出角度ωの線分の座標を算出する。この時の線分の長さは印影の直径となる。
【０２１９】
ステップＳ３９０５において、濃淡検出角度ωの線分をｐ等分する座標Ｃを算出する。
ステップＳ３９０６において、ステップＳ３９０５で算出した座標Ｃを通る濃淡検出角度ω＋９０度の線分Ｄを算出する。この時の線分の長さは印影の直径となる。
【０２２０】
ステップＳ３９０７において、図１２のステップＳ１２０１で取得した印影多値画像を線分Ｄで分割する。
【０２２１】
ステップＳ３９０８において、図２３に示すような印影分割イメージテーブルに、ステップＳ３９０７で分割した部分印影多値画像を記録する。印影分割イメージテーブルは、例えば、ＲＯＭ４０４や外部記録媒体等に格納されている。
【０２２２】
サブルーチン「印影多値画像分割処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０６を終了する。
【０２２３】
図４０は、第２実施例におけるサブルーチン「分割画像二値化処理」の流れを示すフローチャートである。
【０２２４】
図４０のサブルーチン「分割画像二値化処理」は、図３９のサブルーチン「印影多値画像分割処理」で分割された複数の部分印影多値画像のそれぞれを、図３１のサブルーチン「印影濃淡検出処理」で検出された濃淡度に基づいて、図１２のステップＳ１２０２で用いた二値化パラメタとは異なる二値化パラメタを用いて二値化して複数の部分印影二値画像を生成する。例えば、濃淡度の値が高い場合、すなわち濃い場合は、より高い値の二値化パラメタを用いる。他方、濃淡度の値が低い場合、すなわち薄い場合は、より低い値の二値化パラメタを用いる。
【０２２５】
まず、ステップＳ４００１において、図３８に示すような外周幅差テーブルから、最大の外周幅差δｍａｘを取得する。
【０２２６】
ステップＳ４００２において、ステップＳ４００１で取得したδｍａｘと図３９のステップＳ３９０１で取得した印影分割数ｐに基づいて、二値化パラメタを補正する。
【０２２７】
ステップＳ４００３において、ステップＳ４００２で補正した二値化パラメタを、図２５に示すような補正二値化パラメタテーブルに記録する。
【０２２８】
そして、ステップＳ４００５乃至ステップＳ４０１０を印影分割数ｐだけ繰返し実行するために、ステップＳ４００４において、カウンタ変数ｉに０を代入し、ステップＳ４００５において、印影分割数ｐがｉより大きいか否かを判断する。
【０２２９】
ステップＳ４００５で印影分割数ｐがｉより大きいと判断された場合（ステップＳ４００５：ＹＥＳ）、ステップＳ４００６において、図２３に示すような印影分割イメージテーブルから、インデックスｉの部分印影多値画像を取得する。
【０２３０】
ステップＳ４００７において、図２５に示すような補正二値化パラメタテーブルからインデックスｉの補正した二値化パラメタを取得する。
【０２３１】
ステップＳ４００８において、ステップＳ４００７で取得した補正二値化パラメタで部分印影多値画像を二値化する。
【０２３２】
ステップＳ４００９において、図２６に示すような二値化イメージテーブルに、ステップＳ４００８で二値化した部分印影多値画像を記録する。
【０２３３】
そして、ステップＳ４０１０において、ｉの値を１インクリメントして、ステップＳ４００５に戻る。
【０２３４】
ステップＳ４００５で印影分割数ｐがｉより大きくないと判断された場合（ステップＳ４００５：ＮＯ）、サブルーチン「分割画像二値化処理」を終了することにより、図１２のステップＳ１２０７を終了する。
【０２３５】
以上、図１２、図１４、図１５、図２３、図２５、図２６、図３１、図３２、図３３、図３４、図３５、図３６、図３７、図３８、図３９及び図４０を用いて、第２の実施例を詳細に説明した。
【０２３６】
以上説明したように、第１の実施例及び第２の実施例を含む実施の形態における印影画像生成装置４１は、第１の実施例及び第２の実施例のような印影画像生成処理を実行し、画像読取装置５０によって読み取った多値の印影画像を二値化して二値の印影画像を生成する。そして、印影登録装置４２が、生成された二値の印影画像と、入力された顧客番号、支店の番号である店番、口座の種類である科目、その口座の口座番号等、印鑑に対応する識別情報と対応付けて、印影データベース６０に登録する。
【０２３７】
図４１は、印影登録装置の表示画面例である。
印影登録装置４２は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を実行させ、図４１に示したように、生成した二値の印影画像を「印鑑部」欄に表示する。そして、「登録」ボタンを押下することにより、登録印として登録する。
【０２３８】
図４２は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その１）である。
【０２３９】
印影登録装置４２は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を自動的に実行させ、生成した二値の印影画像を「印鑑部」欄に表示する。その際、図４２に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、備考情報欄に表示するようにしても良い。
【０２４０】
図４３は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その２）である。
【０２４１】
印影登録装置４２は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を自動的に実行させ、生成した二値の印影画像を「印鑑部」欄に表示する。その際、図４３に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、メッセージダイアログに表示するようにしても良い。
【０２４２】
図４４は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その３）である。
【０２４３】
印影登録装置４２は、図４４に示すように、操作者が「印影濃淡補正」ボタンを押下することにより、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理が実行されるようにしても良い。このような場合にも、印影登録装置４２は、生成した二値の印影画像を「印鑑部」欄に表示する。その際、図４４に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、備考情報欄に表示するようにしても良い。
【０２４４】
図４５は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影登録装置の表示画面例（その４）である。
【０２４５】
印影登録装置４２は、図４４に示す例と同様、図４５に示すように、操作者が「印影濃淡補正」ボタンを押下することにより、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理が実行される。その際、印影登録装置４２は、生成した二値の印影画像を「印鑑部」欄に表示し、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、メッセージダイアログに表示するようにしても良い。
【０２４６】
図４６は、印影照合装置の表示画面例である。
印影照合装置４３は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を実行させ、図４６に示したように、生成した二値の印影画像を「読取印」欄に表示する。
【０２４７】
図４７は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その１）である。
【０２４８】
印影照合装置４３は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を自動的に実行させ、生成した二値の印影画像を「読取印」欄に表示する。その際、図４７に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、備考情報欄に表示するようにしても良い。
【０２４９】
図４８は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その２）である。
【０２５０】
印影照合装置４３は、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理を自動的に実行させ、生成した二値の印影画像を「読取印」欄に表示する。その際、図４８に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、メッセージダイアログに表示するようにしても良い。
【０２５１】
図４９は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その３）である。
【０２５２】
印影照合装置４３は、図４９に示すように、操作者が「印影濃淡補正」ボタンを押下することにより、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理が実行されるようにしても良い。このような場合にも、印影照合装置４３は、生成した二値の印影画像を「読取印」欄に表示する。その際、図４９に示したように、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、備考情報欄に表示するようにしても良い。
【０２５３】
図５０は、濃淡補正が行われたことを示すメッセージを表示する印影照合装置の表示画面例（その４）である。
【０２５４】
印影照合装置４３は、図４９に示す例と同様、図５０に示すように、操作者が「印影濃淡補正」ボタンを押下することにより、印影画像生成装置４１による印影画像生成処理が実行される。その際、印影照合装置４３は、生成した二値の印影画像を「読取印」欄に表示し、二値化された印影画像について濃淡補正が行われたことを示すメッセージを、メッセージダイアログに表示するようにしても良い。
【０２５５】
以上、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明してきたが、本発明が適用される印影画像生成装置は、上述の実施の形態に限定されない。
【０２５６】
例えば、実施の形態では、円形の印影を例として説明しているが、印影は形状が点対称であれば適用可能であり、楕円形の印影、四角形の印影についても同様に濃淡補正が可能である。
【０２５７】
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、濃淡に偏りがある印影でも印影全体で均一な二値化が実現される。例えば、印鑑登録においては、印鑑登録の際に、印鑑票の印鑑に濃淡がある場合でも、自動で均一に二値化されるため、操作者による二値化パラメタの調整作業を低減できる。また、印鑑照合においては、読取印が均一に二値化されることで、印鑑照合精度が向上する。照合精度が向上することで操作者による照合目視確認が容易になりオペレーション効率が向上する。また、均一な二値化が自動的に行われることで、操作者による二値化パラメタの調整作業を低減でき、オペレーション効率が向上する。また、登録印の印影イメージが均一に二値化されるため、照合操作時に照合の精度が向上され、印鑑照合及び印鑑登録の総合的な操作でオペレーション効率が向上する。
【０２５８】
上述してきた本発明の実施の形態は、印影画像生成装置の一機能としてハードウェアまたはＤＳＰ（Digital Signal Processor）ボードやＣＰＵボードでのファームウェアもしくはソフトウェアにより実現することができる。
【０２５９】
また、本発明が適用される印影画像生成装置は、その機能が実行されるのであれば、上述の実施の形態に限定されることなく、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステムあるいは統合装置であっても、ＬＡＮ、ＷＡＮ等のネットワークを介して処理が行なわれるシステムであってもよいことは言うまでもない。
【０２６０】
また、バスに接続されたＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭのメモリ、入力装置、出力装置、外部記録装置、媒体駆動装置、ネットワーク接続装置で構成されるシステムでも実現できる。すなわち、前述してきた実施の形態のシステムを実現するソフトェアのプログラムを記録したＲＯＭやＲＡＭのメモリ、外部記録装置、可搬記録媒体を、印影画像生成装置に供給し、その印影画像生成装置のコンピュータがプログラムを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０２６１】
この場合、可搬記録媒体等から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した可搬記録媒体等は本発明を構成することになる。
【０２６２】
プログラムを供給するための可搬記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリーカード、ＲＯＭカード、電子メールやパソコン通信等のネットワーク接続装置（言い換えれば、通信回線）を介して記録した種々の記録媒体などを用いることができる。
【０２６３】
また、コンピュータ（情報処理装置）がメモリ上に読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施の形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部又は全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現される。
【０２６４】
さらに、可搬型記録媒体から読み出されたプログラムやプログラム（データ）提供者から提供されたプログラム（データ）が、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。
【０２６５】
すなわち、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成又は形状を取ることができる。
【符号の説明】
【０２６６】
１１        擦れ部分
１２        滲み部分
２１ａ、２１ｂ、２１ｃ  分割領域
３０        印影制御システム
４０        印影制御装置
４１        印影画像生成装置
４２        印影登録装置
４３        印影照合装置
５０        画像読取装置
６０        印影データベース
７０        表示装置
４０１      ＣＰＵ（Central Processing Unit）
４０２      入力装置
４０３      出力装置
４０４      ＲＯＭ（Read Only Memory）
４０５      ＲＡＭ（Random Access Memory）
４０６      インターフェース（Ｉ／Ｆ）
４０７      バス
４１１      印影多値画像取得部
４１２      第１の二値化部
４１３      印影情報検出部
４１４      印影枠検出部
４１５      印影中心検出部
４１６      印影枠濃淡検出部
４１７      画像分割部
４１８      第２の二値化部
４１９      画像合成部
７０１    外周黒画素率算出中心座標Ｂ０（ｘ０，ｘ０）
７０２    外周黒画素率算出中心座標Ｂ４（ｘ４，ｘ４）
７１１、７１２  外周領域
８０１    外周黒画素率算出中心座標Ｂ３（ｘ３，ｘ３）
８０２    外周黒画素率算出中心座標Ｂ７（ｘ７，ｘ７）
８１１、８１２  外周領域
１１０１、１１０２、１１０３、１１０４、１１０５、１１０６、１１０７、１１０８、１１０９  部分領域
【図１】
0006309867.tif 000002
【図２】
0006309867.tif 000003
【図３】
0006309867.tif 000004
【図４】
0006309867.tif 000005
【図５】
0006309867.tif 000006
【図６】
0006309867.tif 000007
【図７】
0006309867.tif 000008
【図８】
0006309867.tif 000009
【図９】
0006309867.tif 000010
【図１０】
0006309867.tif 000011
【図１１】
0006309867.tif 000012
【図１２】
0006309867.tif 000013
【図１３】
0006309867.tif 000014
【図１４】
0006309867.tif 000015
【図１５】
0006309867.tif 000016
【図１６】
0006309867.tif 000017
【図１７】
0006309867.tif 000018
【図１８】
0006309867.tif 000019
【図１９】
0006309867.tif 000020
【図２０】
0006309867.tif 000021
【図２１】
0006309867.tif 000022
【図２２】
0006309867.tif 000023
【図２３】
0006309867.tif 000024
【図２４】
0006309867.tif 000025
【図２５】
0006309867.tif 000026
【図２６】
0006309867.tif 000027
【図２７】
0006309867.tif 000028
【図２８】
0006309867.tif 000029
【図２９】
0006309867.tif 000030
【図３０】
0006309867.tif 000031
【図３１】
0006309867.tif 000032
【図３２】
0006309867.tif 000033
【図３３】
0006309867.tif 000034
【図３４】
0006309867.tif 000035
【図３５】
0006309867.tif 000036
【図３６】
0006309867.tif 000037
【図３７】
0006309867.tif 000038
【図３８】
0006309867.tif 000039
【図３９】
0006309867.tif 000040
【図４０】
0006309867.tif 000041
【図４１】
0006309867.tif 000042
【図４２】
0006309867.tif 000043
【図４３】
0006309867.tif 000044
【図４４】
0006309867.tif 000045
【図４５】
0006309867.tif 000046
【図４６】
0006309867.tif 000047
【図４７】
0006309867.tif 000048
【図４８】
0006309867.tif 000049
【図４９】
0006309867.tif 000050
【図５０】
0006309867.tif 000051