(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システム（２０，２０Ａ，２０Ｂ）において、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、前記元指掌紋画像の全体を取り込むよりも前に部分的に取り込まれた指掌紋画像を順次出力する画像取り込み部（６２）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力する画像分割部（６４）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得る第１の周波数解析部（６６）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集め、前記元指掌紋画像の全体が取り込まれることを待つこと無く、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析部（６８）と、
を備え、
前記元指掌紋画像を取り込んでいる途中に周波数解析処理を開始することができることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記画像処理システム（２０）は、画像入力装置（３０）と、第１の周波数解析ユニット（４２）と、第２の周波数解析ユニット（４４）とを備え、
前記画像入力装置（３０）は、前記画像取り込み部（６２）を有し、
前記第１の周波数解析ユニット（４２）は、前記画像分割部（６４）と、前記第１の周波数解析部（６６）とを有し、
前記第２の周波数解析ユニット（４４）は、前記第２の周波数解析部（６８）を有する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記画像処理システム（２０Ａ）は、画像入力装置（３０Ａ）と、第１の周波数解析ユニット（４２Ａ）と、第２の周波数解析ユニット（４４）とを備え、
前記画像入力装置（３０Ａ）は、前記画像取り込み部（６２）と、前記画像分割部（６４）とを有し、
前記第１の周波数解析ユニット（４２Ａ）は、前記第１の周波数解析部（６６）を有し、
前記第２の周波数解析ユニット（４４）は、前記第２の周波数解析部（６８）を有する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記画像処理システム（２０Ｂ）は、画像入力装置（３０Ｂ）と、周波数解析ユニット（４４）とを備え、
前記画像入力装置（３０Ａ）は、前記画像取り込み部（６２）と、前記画像分割部（６４）と、前記第１の周波数解析部（６６）とを有し、
前記周波数解析ユニット（４４）は、前記第２の周波数解析部（６８）を有する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記第１の周波数解析部（６６）は、前記分割した各画素列を１次元フーリエ変換して、前記１次元周波数解析結果として１次元フーリエ変換結果を順次得る第１のフーリエ変換器から構成され、
前記第２の周波数解析部（６８）は、前記１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換し、前記小領域の２次元周波数解析結果として２次元フーリエ変換結果を求める第２のフーリエ変換器から構成されている、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記第２の周波数解析部（６８）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記第２の周波数解析部（６８）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記第１の周波数解析部（６６）が以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、当該特徴点付近の隆線だけを復元する特徴点検出／隆線復元ユニット（４６）を更に備えたことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記第１および前記第２の周波数解析部（６６，６８）の少なくとも一方は、信号処理専用のマイクロプロセッサを用いて周波数解析を行うことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項９】
画像処理システムが、元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理方法において、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、前記元指掌紋画像の全体を取り込むよりも前に部分的に取り込まれた画像を順次出力するステップ（Ａ１；Ｂ１；Ｃ１）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力するステップ（Ａ３；Ｂ２；Ｃ２）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得るステップ（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集め、前記元指掌紋画像の全体が取り込まれることを待つこと無く、前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）と、
を含み、
前記元指掌紋画像を取り込んでいる途中に前記画像処理システムが周波数解析処理を開始することができることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
前記１次元周波数解析するステップ（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４）は、前記各画素列を１次元フーリエ変換して、１次元フーリエ変換結果を出力し、前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）は、前記１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換し、前記小領域の２次元フーリエ変換結果を求める、請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記１次元周波数解析するステップ（Ａ４；Ｂ４；Ｃ５）で以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いることを特徴とする、請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出するステップ（Ａ６；Ｂ６；Ｃ６）と、当該特徴点付近の隆線だけを復元するステップ（Ａ７；Ｂ７；Ｃ７）とを更に含むことを特徴とする、請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システム（２０Ｃ）に配備されたマイクロプロセッサ（７０）に、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、前記元指掌紋画像の全体を取り込むよりも前に部分的に取り込まれた指掌紋画像を順次出力する機能（Ａ１；Ｂ１；Ｃ１；ａ１〜ａ４）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力する機能（Ａ３；Ｂ２；Ｃ２；ａ５〜ａ７）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得る機能（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４；ａ８〜ａ１２）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集め、前記元指掌紋画像の全体が取り込まれることを待つこと無く、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）と、
を実現させ、
前記元指掌紋画像を取り込んでいる途中に周波数解析処理を開始することができることを特徴とする画像処理プログラム・ソフトウェア。
【請求項１４】
前記１次元周波数解析する機能（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４；ａ８〜ａ１２）は、前記各画素列を１次元フーリエ変換（ａ８）して、１次元フーリエ変換結果を出力し、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）は、前記１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換し（ａ１４）、前記小領域の２次元フーリエ変換結果を求める、請求項１３に記載の画像処理プログラム・ソフトウェア。
【請求項１５】
前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記１次元周波数解析する機能（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４；ａ８〜ａ１２）で以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いること（ａ１６，ａ２０）を特徴とする、請求項１３に記載の画像処理プログラム・ソフトウェア。
【請求項１６】
前記マイクロプロセッサ（７０）に、
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出する機能（Ａ６；Ｂ６；Ｃ６）と、
当該特徴点付近の隆線だけを復元する機能（Ａ７；Ｂ７；Ｃ７）と
を更に実現させる、請求項１３に記載の画像処理プログラム・ソフトウェア。
【請求項１７】
元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システム（２０，２０Ａ，２０Ｂ）において、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた指掌紋画像を順次出力する画像取り込み部（６２）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力する画像分割部（６４）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得る第１の周波数解析部（６６）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集めて、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析部（６８）と、
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、当該特徴点付近の隆線だけを復元する特徴点検出／隆線復元ユニット（４６）と、
を備え、
前記第２の周波数解析部（６８）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記第２の周波数解析部（６８）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記第１の周波数解析部（６６）が以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１８】
画像処理システムが、元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理方法において、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた指掌紋画像を順次出力するステップ（Ａ１；Ｂ１；Ｃ１）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力するステップ（Ａ３；Ｂ２；Ｃ２）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得るステップ（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集めて、前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）と、
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出するステップ（Ａ６；Ｂ６；Ｃ６）と、
当該特徴点付近の隆線だけを復元するステップ（Ａ７；Ｂ７；Ｃ７）と、
を含み、
前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記小領域の２次元周波数解析結果を得るステップ（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記１次元周波数解析するステップ（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４）で以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
元指掌紋画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システム（２０Ｃ）に配備されたマイクロプロセッサ（７０）に、
前記元指掌紋画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた指掌紋画像を順次出力する機能（Ａ１；Ｂ１；Ｃ１；ａ１〜ａ４）と、
前記部分的に取り込まれた指掌紋画像を画素列に分割して、該画素列を順次出力する機能（Ａ３；Ｂ２；Ｃ２；ａ５〜ａ７）と、
前記各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得る機能（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４；ａ８〜ａ１２）と、
前記１次元周波数解析結果を前記小領域の分析を行うのに必要な数だけ集めて、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）と、
前記２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出する機能（Ａ６；Ｂ６；Ｃ６）と、
当該特徴点付近の隆線だけを復元する機能（Ａ７；Ｂ７；Ｃ７）と、
を実現させ、
前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）は、前記小領域の周波数解析を当該小領域を含むより広い範囲で繰り返し行い、前記小領域の２次元周波数解析結果を得る機能（Ａ５；Ｂ５；Ｃ５；ａ１４〜ａ２０）は、第２回目以降の２次元周波数解析で、前記１次元周波数解析する機能（Ａ４；Ｂ４；Ｃ４；ａ８〜ａ１２）で以前に求めた１次元周波数解析結果を繰り返し用いる（ａ１６，ａ２０）ことを特徴とする画像処理プログラム・ソフトウェア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は画像処理システムおよび画像処理方法と画像処理プログラム・ソフトウェアに関し、特に入力画像を周波数解析する画像処理システムおよび画像処方法および画像処理プログラム・ソフトウェアに関する。
【背景技術】  指紋隆線のような画像は、狭い範囲で見ると周期的で等間隔な直線と見なすことができる。このため、このような画像に対しては、周期的なパターンと見なすことのできる小領域に画像を分割し、小領域毎にフーリエ変換等の周波数解析を行い、コード化や画像の強調などを行うことができる。
従来から、指紋もしくは掌紋（以下、指掌紋と呼ぶ）の画像を周波数解析する指紋掌紋画像処理システムが提案されている。
例えば、特開昭５９−２２１７３号公報（以下、「特許文献１」と呼ぶ。）は、コード化の際の前処理、後処理の軽減および指紋画像コード化の簡易な「指紋画像コード化方法」を開示している。この特許文献１に記載された指紋画像コード化方法では、指紋画像全体を小領域に分割し、小領域毎にフーリエ変換を行い、小領域のフーリエ成分をコード化することで指紋画像をコード化している。
また、特開２００２−９９９１２号公報（以下、「特許文献２」と呼ぶ。）は、指紋画像等の入力画像から雑音を除去して画質を改善するようにした「画像処理装置」を開示している。この特許文献２に記載された画像処理装置において、ブロック分割手段は、入力画像をブロックに分割し、フーリエ変換手段は、各ブロックの画像をフーリエ変換する。雑音パワー抑制手段は、各周波数における原画像のパワーと雑音のパワーを推定し、これらのパワーの相対的な大きさが大きいほど小さな値を取るようにゲインを設定し、該ゲインをフーリエ成分情報の該当周波数の振幅に乗ずることで雑音パワーを抑制する。逆フーリエ変換手段は、振幅が変更されたフーリエ成分を逆フーリエ変換し、画像再構成手段は、逆フーリエ変換された各ブロック画像を読み合わせて全体の画像を復元する。すなわち、特許文献２に記載された画像処理装置では、指紋画像全体を小領域に分割し、小領域毎にフーリエ変換を行い、領域毎にフーリエ成分のパワーから隆線を表す成分を選択し、各領域毎に選択された成分を用いて指紋画像を再構成するようになっている。
特開平９−１６７２３０号公報（対応米国特許第５，９３７，０８２号）（以下、「特許文献３」と呼ぶ。）は、隆線に類似した性質を持つ皺が存在する場合でも皮膚文様画像から正しく隆線画像を抽出するようにした「指掌紋画像処理装置」を開示している。この特許文献３に記載された指掌紋画像処理装置おいて、局所情報抽出部は、入力画像を分割した局所領域毎に隆線候補画像を複数抽出する。第１隆線候補画像選択部は、隆線らしさの度合が高い隆線候補画像である第１隆線候補画像を局所領域毎に選択する。接続性評価部で第１隆線候補画像の各局所領域間の接続性を評価し互いに接続性が良いと評価された局所領域をクラスタリング部で統合し局所領域群を生成する。クラスター評価部は、隆線らしさの度合が高い局所領域群である初期局所領域群を決定する。最適隆線候補画像選択部は、初期局所領域群に属さない局所領域の各隆線候補画像の中で周囲との接続性が良い隆線候補画像を選択する。隆線画像復元部は、初期局所領域群に属する局所領域について第１隆線候補画像を出力し、そうでない局所領域については最適隆線候補画像を出力し隆線抽出結果とする。
特開２００２−２８８６４１号公報（対応米国特許公開第２００２／０１６４０５６号）（以下、「特許文献４」と呼ぶ。）は、皺が混在する領域や隆線の曲率の高い部分であってもより正確に隆線を抽出することが可能な「指掌紋画像処理装置」を開示している。この特許文献４に記載された指掌紋画像処理装置においては、高信頼性領域以外の局所領域に関して隆線候補画像の中から隆線を表わすと推定される隆線画像を選択し、選択された隆線画像毎に隆線を表わす画像として有効であるかを判定している。そして、高信頼性領域における隆線画像、それ以外の領域において有効であると判定された隆線画像に基づいて全体の画像を生成している。
特開２００２−２８８６７２号公報（対応米国特許公開第２００２／０１６４０５５号）（以下、「特許文献５」と呼ぶ。）は、皺が混在する領域や隆線の曲率の高い部分であってもより正確に隆線を抽出することが可能な「指掌紋画像処理装置」を開示している。この特許文献５に記載された指掌紋画像処理装置において、領域特性判定手段は、隆線が単独で存在する領域か皺と隆線が混在する領域かを判定する。適応的隆線候補選択手段は、皺隆線混在領域と隆線単独存在領域毎にそれぞれ対応する評価基準で隆線候補画像の中から隆線を表わす画像を選択する。
すなわち、特許文献３〜特許文献５に記載された指掌紋画像処理装置では、指紋画像全体を小領域に分割し、小領域毎にフーリエ変換を行い、領域毎に隣接領域のフーリエ成分との連続性に基いて隆線を表す成分を選択し、各領域毎に選択された成分を用いて指紋画像を再構成する。
しかしながら、特許文献１〜特許文献５に開示されるような指掌紋画像処理装置では、構造上、指紋画像全体を分割した小領域の縦横の画素値を一括して２次元フーリエ変換している。そのため、指紋画像全体もしくは小領域全体の画像の入力が完了しないとフーリエ変換処理を開始できない。その結果、画像入力のための待機時間等によって、結果的に、フーリエ変換処理に要する全体的な所要時間が長くなるといった不都合がある。
従来、指紋画像の採取は指よりも大きなセンサを用いて指紋画像を一度に取り込むことが多く行われていた。それに対して、指よりも小さなセンサを用い、指とセンサを相対的に動かす（スイープ動作と呼ぶ）ことで指全体の画像を取得することによって、装置の低価格化と小型化を実現する方法がある。たとえば、特開平１０−９１７６９号公報（対応米国特許第６，２８９，１１４号）（以下、「特許文献６」と呼ぶ。）は、十分に正確で、信頼性があり、低価格で、最良のイメージを認識決定することが可能な「指紋読み取りシステム」を開示している。この特許文献６に記載された指紋読み取りシステムは、指と読み取り手段に付属するセンサとが接触し且つ該センサ及び該指が互いにスライドする相対的運動を行う際に指紋を読み取る前記読み取り手段と、この運動中に得られた部分イメージから指紋のイメージを再構成する手段とを備えている。
しかしながら、このようなセンサを用いて指紋画像を入力する場合、特許文献１〜特許文献５の指掌紋画像処理装置では、縦横の画素値を一括して２次元フーリエ変換する構造上、上記特許文献６に開示されるような技術を適用して指紋全体もしくは小領域全体の画像を予め構成しておかなければ、２次元フーリエ変換の処理を開始することができない。その結果、処理の所要時間の冗長の他、入力手段の構造に制限が生じるといった問題もある。
また、フーリエ変換は、領域毎の隆線の周期性が明確にわかる程度に十分広い範囲で行う必要がある。しかしながら、小領域の大きさ自体を大きくしてしまうと、コード化や画像強調が小領域毎に行われる関係上、コード化や画像強調を詳細に行えなくなるといった弊害が生じる。従って、小領域を必要以上に大きくせず、小領域を中心とした広い部分でフーリエ変換を行うことによって、コード化や画像強調の詳細さを保証して周波数解析の安定性を向上させることが望ましい。
例えば、特許文献３に開示される実施例では、８画素四方の小領域の周波数成分を求めるために、小領域を中心とした６４画素四方の部分の画像をフーリエ変換する例が示されている。しかしながら、この場合には、フーリエ変換の対象が大きくなり、特に、小領域を連続的に抽出して各小領域毎の周波数成分を求めるような場合、各小領域毎に、６４画素四方の部分の画像に対して２次元フーリエ変換を行わなければならず、演算処理の所要時間も著しく冗長してしまう問題がある。
このように、小領域を中心とした広い部分でフーリエ変換を行うことによってコード化や画像強調の詳細さを保証して周波数解析の安定性を向上させるといった技術思想は、特許文献３の指掌紋画像処理装置に限らず、例えば、特許文献１、２、３〜５の何れの指掌紋画像処理装置にも転用が可能である。しかしながら、画像入力のための待機時間や演算処理の所要時間の冗長といった問題がネックとなっている。
また、特表２００１−５１１５６９号公報（対応米国特許第５，９５３，４４２号）（以下、「特許文献７」と呼ぶ。）は、未知の指紋像などの第１の未知の像を、複数のカテゴリの１つに自動的に位置づけるための方法および装置を開示している。特許文献７に開示された発明は、各々像カテゴリの周波数表示から導出された複数の値セットをライブラリ内に記憶するステップを含む。類別処理方法および装置は、第１の未知のパターンの周波数像をとり、第１の周波数像を作り出す。第１の（未知の）周波数像の周波数像平面は、複数の周波数像平面領域へと分割される。各周波数像平面領域は、周波数像平面の原点から放射状に延びる角セグメントであって良い。角周波数像平面領域内の周波数像内の総エネルギに基づいて、各周波数像平面領域に領域値が割当てられる。第１の周波数像に対する領域値は、合わされて、第１の領域値セットが発生される。第１の領域値セットは、記憶された値セットの各々と比較器において比較される。比較器は好ましくは、領域値セットのパターンの空間表示の１次元周波数変換を使用して領域値のセットまたはパターンに対して相関づけ機能を行なう。
この特許文献７においては、指紋像の画素値を一括して２次元フーリエ変換している。したがって、特許文献７に開示された方法および装置においても、前述した特許文献１〜特許文献５に開示されるような指掌紋画像処理装置と同様の問題点がある。
そこで、本発明の目的は、周波数解析処理に要する全体的な処理時間を短縮することのできる画像処理システムおよび画像処理方法と画像処理プログラムを提供することにある。
【発明の開示】
本発明の第１の態様による画像処理システムは、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システムであり、前記課題を達成するため、特に、元画像を順次部分的に取り込む画像入力装置と、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析ユニットと、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析ユニットで得られた１次元周波数解析結果を集めて小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析ユニットとを備えたことを特徴とする構成を有する。
以上の構成において、指掌紋センサ等の画像入力装置が指紋もしくは掌紋等の画像を順次部分的に取り込み、第１の周波数解析ユニットが、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析して１次元周波数解析結果を得る。
従って、第１の周波数解析ユニットは、最低１列の画素が画像入力装置を介して取り込まれた時点で１次元周波数解析を開始することが可能であり、画像入力のための待機時間が短縮される。
第１の周波数解析ユニットは、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元周波数解析結果が得られるまで、画像入力装置を介して部分的に取り込まれる新たな画像（最低１列の画素）に対し、１次元周波数解析を繰り返し実行して、次々と１次元周波数解析結果を得る。
そして、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元周波数解析結果が得られると、第２の周波数解析ユニットが１次元周波数解析結果を集め、これらの１次元周波数解析結果に基いて小領域の２次元周波数解析結果を得る。
このようにして、第１の周波数解析ユニットが１次元周波数解析を開始するまでの待機時間を短縮すること、および、画像の取り込みと略並行して予め第１の周波数解析ユニットにより小領域の分析を行うのに必要な数の１次元周波数解析結果を求めておき、これらの１次元周波数解析結果に基いて第２の周波数解析ユニットが小領域の２次元周波数解析結果を得ることによって、第１，第２の周波数解析ユニットにおける処理の負荷を軽減することで、周波数解析処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
本発明の第２の形態による画像処理システムは、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する画像入力装置と、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析ユニットと、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析ユニットで得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析ユニットとを備えた構成を有する。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する機能を第１の周波数解析ユニットに代えて画像入力装置の側に持たせた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
本発明の第３の形態による画像処理システムは、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析ユニットを有する画像入力装置と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析ユニットで得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析ユニットとを備えた構成を有する。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する機能と分割された各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析ユニットの機能とを画像入力装置の側に持たせた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
より具体的には、第１の周波数解析ユニットは、画素列を１次元フーリエ変換するものとして、また、第２の周波数解析ユニットは、第１の周波数解析ユニットで求められた１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換し、元画像の２次元フーリエ変換結果を求めるものとして構成することができる。
前記と同様、第１の周波数解析ユニットが１次元フーリエ変換を開始するまでの待機時間を短縮すること、および、予め第１の周波数解析ユニットにより小領域の分析を行うのに必要な数の１次元フーリエ変換結果を求めておき、第２の周波数解析ユニットがこれらの１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換して元画像の２次元フーリエ変換結果を得ることによって、第１，第２の周波数解析ユニットにおける処理の負荷を軽減することで、２次元フーリエ変換処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
また、特に、小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提とし、小領域を連続的に繰り返し抽出して各小領域毎の周波数成分を求めるような場合においては、第２の周波数解析ユニットにおける第２回目以降の２次元周波数解析で、前記第１の周波数解析ユニットが以前に求めた周波数解析結果を繰り返し用いることで、重複した画素列の１次元周波数解析に関わる計算を省略し、処理を高速化することが可能である。
小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提として小領域を連続的に繰り返し抽出する場合、前回あるいは其れ以前の処理で第１の周波数解析ユニットが求めた周波数解析結果の重複部分を其のまま利用することができるので、第２回目以降の２次元周波数解析を実行するために必要とされる第１の周波数解析ユニットの処理回数が減り、周波数解析処理に要する全体的な処理時間の大幅な短縮が実現される。
この画像処理システムは、画像入力装置から指紋もしくは掌紋の画像を取り込む画像処理システム、つまり、指掌紋用画像処理システムに利用できる。これにより処理速度に優れた指掌紋用画像処理システムが提供される。
また、この画像処理システムを、周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、特徴点付近の隆線だけを隆線復元する指掌紋用画像処理システムに利用してもよい。これにより特徴点付近の隆線を短時間で隆線復元できる指掌紋用画像処理システムが提供される。
更に、第１の周波数解析ユニットもしくは第２の周波数解析ユニットあるいは第１および第２の周波数解析ユニットにおいて、信号処理専用のマイクロプロセッサを用いて周波数解析し、処理を高速化することが可能である。
特に、第１および第２の周波数解析ユニットの各々を信号処理専用のマイクロプロセッサで構成することにより、画像の取り込み，分割，１次元周波数解析，２次元周波数解析等の処理の幾つかを並列的に実行することが可能となり、全体的な処理速度が高速化する。
本発明の第１の態様による画像処理方法は、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理方法であり、前記課題を達成するため、特に、元画像を順次部分的に取り込む画像入力処理と、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析処理と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析処理で得られた１次元周波数解析結果を集めて小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析処理とを行って画像を周波数解析することを特徴とする構成を有する。
元画像を部分的に取り込んで画素列に分割した時点で直ちに１次元周波数解析を開始して待機時間を短縮すること、および、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元周波数解析結果を画像の取り込みと略並行して予め求めておき、これらの１次元周波数解析結果に基いて小領域の２次元周波数解析結果を得ることにより処理の負荷を軽減することで、周波数解析処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
本発明の第２の態様による画像処理方法は、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する画像入力処理と、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析処理と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析処理で得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析処理とを行って画像を周波数解析する構成を有する。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する処理を第１の周波数解析処理に代えて画像入力処理に含めた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
本発明の第３の形態による画像処理方法は、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析処理を行う画像入力処理と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析処理で得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析処理とを行って画像を周波数解析する構成を有する。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する処理と、分割された各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析処理とを画像入力処理に含めた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
より具体的には、第１の周波数解析処理は画素列の１次元フーリエ変換とし、また、第２の周波数解析処理は、第１の周波数解析処理で求められた１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換して元画像の２次元フーリエ変換結果を求めるものとして構成することができる。
前記と同様、元画像を部分的に取り込んで画素列に分割した時点で直ちに画素列の１次元フーリエ変換を開始して待機時間を短縮すること、および、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元フーリエ変換結果を予め求めておき、これらの１次元フーリエ変換結果に基いて元画像の２次元フーリエ変換結果を得ることにより処理の負荷を軽減することで、２次元フーリエ変換処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
また、特に、小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提とし、小領域を連続的に繰り返し抽出して各小領域毎の周波数成分を求めるような場合においては、第２の周波数解析処理における第２回目以降の２次元周波数解析で、前記第１の周波数解析処理で以前に求められた周波数解析結果を繰り返し用いることで、重複した画素列の１次元周波数解析に関わる計算を省略し、処理を高速化することが可能である。
小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提として小領域を連続的に繰り返し抽出する場合、前回あるいは其れ以前に実行された第１の周波数解析処理で求められた周波数解析結果の重複部分を其のまま利用することができるので、第２回目以降の２次元周波数解析処理を実行するために必要とされる第１の周波数解析処理の実行回数が減り、周波数解析処理に要する全体的な処理時間の大幅な短縮が実現される。
この画像処理方法は、画像入力処理で指紋もしくは掌紋の画像を取り込む画像処理方法、つまり、指掌紋用の画像処理方法に利用できる。元画像の２次元周波数解析に要する処理時間が短縮される結果、指掌紋用の画像処理の全体的な処理速度が短縮される。
また、この画像処理方法を、周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、特徴点付近の隆線だけを隆線復元する画像処理方法に利用してもよい。前記と同様、元画像の２次元周波数解析に要する処理時間が短縮される結果、特徴点付近の隆線を短時間で隆線復元できるようになる。
本発明の第１の態様による画像処理プログラム・ソフトウェアは、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システムに配備されたマイクロプロセッサに、元画像を順次部分的に取り込む画像入力制御機能と、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析で得られた１次元周波数解析結果を集めて小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析機能とを実現されるためのものである。
元画像を部分的に取り込んで画素列に分割した時点で直ちに１次元周波数解析を開始して待機時間を短縮すること、および、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元周波数解析結果を画像の取り込みと略並行して予め求めておき、これらの１次元周波数解析結果に基いて小領域の２次元周波数解析結果を得ることにより処理の負荷を軽減することで、周波数解析処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
本発明の第２の態様による画像処理プログラム・ソフトウェアは、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システムに配備されたマイクロプロセッサに、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する画像入力制御機能と、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能と、小領域の分析を行うのに必要な第一の周波数解析で得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析機能とを実現させるためのものである。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する機能を第１の周波数解析機能に代えて画像入力制御機能に含めた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
本発明の第３の形態による画像処理プログラム・ソフトウェアは、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行う画像処理システムに配備されたマイクロプロセッサに、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能と、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析で得られた１次元周波数解析結果を集めて２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析機能と実現させるためのものである。
部分的に取り込まれた画像を画素列に分割する機能を、分割された各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能に含めた点を除けば、全体的な構成は前記と同様である。
より具体的には、第１の周波数解析機能は画素列の１次元フーリエ変換とし、また、第２の周波数解析機能は、第１の周波数解析で求められた１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換して元画像の２次元フーリエ変換結果を求めるものとして構成することができる。
前記と同様、画像を部分的に取り込んで画素列に分割した時点で直ちに画素列の１次元フーリエ変換を開始して待機時間を短縮すること、および、小領域の分析を行うのに必要な数の１次元フーリエ変換結果を予め求めておき、これらの１次元フーリエ変換結果に基いて元画像の２次元フーリエ変換結果を得ることにより処理の負荷を軽減することで、２次元フーリエ変換処理に要する全体的な処理時間の短縮が実現される。
また、特に、小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提とし、小領域を連続的に繰り返し抽出して各小領域毎の周波数成分を求めるような場合においては、第２の周波数解析機能における第２回目以降の２次元周波数解析で、前記第１の周波数解析機能で以前に求められた周波数解析結果を繰り返し用いることで、重複した画素列の１次元周波数解析に関わる計算を省略し、処理を高速化することが可能である。
小領域を含むより広い部分で小領域の周波数解析を行うことを前提として小領域を連続的に繰り返し抽出する場合、前回あるいは其れ以前に実行された第１の周波数解析機能で求められた周波数解析結果の重複部分を其のまま利用することができるので、第２回目以降の２次元周波数解析機能を実行するために必要とされる第１の周波数解析機能の実行回数が減り、周波数解析に要する全体的な処理時間の大幅な短縮が実現される。
この画像処理プログラム・ソフトウェアは、画像入力制御機能で指紋もしくは掌紋の画像を取り込む画像処理プログラム・ソフトウェア、つまり、指掌紋用の画像処理プログラム・ソフトウェアに利用できる。元画像の２次元周波数解析に要する処理時間が短縮される結果、指掌紋用の画像処理の全体的な処理速度が短縮される。
また、この画像処理プログラム・ソフトウェアを、周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、特徴点付近の隆線だけを隆線復元する画像処理プログラム・ソフトウェアに利用してもよい。前記と同様、元画像の２次元周波数解析に要する処理時間が短縮される結果、特徴点付近の隆線を短時間で隆線復元できるようになる。
本発明の画像処理システム，画像処理方法，画像処理プログラム・ソフトウェアは、元画像を部分的に取り込んで画素列に分割した時点で直ちに１次元周波数解析を開始するようにしているので、１次元周波数解析を開始するまでの画像入力の待機時間を短縮できる。しかも、本発明の画像処理システム，画像処理方法，画像処理プログラム・ソフトウェアは、１次元周波数解析の結果を元画像の取り込みと略並行して予め求めておき、これらの１次元周波数解析結果に基いて小領域の２次元周波数解析結果を得ることで処理の負荷を軽減するようにしているので、小領域の縦横の画素値を一括して２次元フーリエ変換して周波数解析を行う従来のものに比べ、周波数解析処理に要する全体的な処理時間を大幅に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】  図１は本発明の第１の実施形態による画像処理システムを簡略化して示した機能ブロック図である。
図２は図１に図示した画像処理システムに使用される画像入力装置を示したブロック図である。
図３は図１に図示した画像処理システムに使用さえるコンピュータを簡略化して示した機能ブロック図である。
図４は同実施形態の画像処理システムの全体の動作について示したフローチャートである。
図５は特徴点付近だけ隆線を復元した結果の一例を示す図である。
図６は小領域の分割の一例を示した概念図である。
図７は小領域と周波数解析対象（フーリエ変換領域）との関係の一例を示した概念図である。
図８は１次元フーリエ変換と２次元フーリエ変換の関係を示した概念図である。
図９は複数の小領域の周波数解析対象（フーリエ変換領域）の重複状態の一例を示した概念図である。
図１０は第１，第２の周波数解析手部として機能するコンピュータのマイクロプロセッサの処理動作の一例について具体的に示したフローチャートである。
図１１は第１の周波数解析部が求めた１次元周波数解析結果を再利用して演算処理の負荷を軽減する例を示した作用原理図である。
図１２は本発明の第２の実施形態による画像処理システムを簡略化して示した機能ブロック図である。
図１３は図１２に図示した画像処理システムに使用される画像入力装置を示したブロック図である。
図１４は図１２に図示した画像処理システムに使用されるコンピュータを簡略化して示した機能ブロック図である。
図１５は同実施の形態の画像処理システムの全体の動作について示したフローチャートである。
図１６は本発明の第３の実施形態による画像処理システムを簡略化して示した機能ブロック図である。
図１７は図１６に図示した画像処理システムに使用される画像入力装置を示したブロック図である。
図１８は図１６に図示した画像処理システムに使用されるコンピュータを簡略化した示した機能ブロック図である。
図１９は同実施の形態の画像処理システムの全体の動作について示したフローチャートである。
図２０は本発明の第４の実施形態による画像処理システムを簡略化して示した機能ブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】  次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の第１の実施形態に係る画像処理システム２０を簡略化して示した機能ブロック図である。画像処理システム２０は、元画像を小領域に分割し、小領域毎に周波数解析を行うシステムである。
図示の画像処理システム２０は、概略において、画像センサ等の画像入力装置３０と、プログラム制御により動作するコンピュータ（ＣＰＵ）４０と、ディスプレイ等の演算結果出力装置５０とから構成されている。また、図示のコンピュータ４０は、第１の周波数解析ユニット４２と、第２の周波数解析ユニット４４と、特徴線検出／隆線復元ユニット４６とを含む。
図２を参照すると、画像入力装置３０は画像取り込み部６２を有する。画像取り込み部６２は、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を順次、コンピュータ４０へ出力する。元画像は、指紋もしくは掌紋であって良い。
図３を参照すると、第１の周波数解析ユニット４２は、画像分割部６４と、第１の周波数解析部６６とを有する。第２の周波数解析ユニット４４は、第２の周波数解析部６８を有する。画像分割部６４は、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割して、画素列を順次出力する。第１の周波数解析部６６は、各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次得る。とにかく、第１の周波数解析ユニット４２は、画像入力装置１００から所定の幅の画素列を逐次取り込み、各画素列を１次元周波数解析する。第２の周波数解析部６８は、１次元周波数解析結果を、小領域の分析を行うのに必要な数だけ集めて、小領域の２次元周波数解析結果を得る。とにかく、第２の周波数解析ユニット４４は、第１の周波数解析ユニット４２で求めた１次元周波数解析結果を所定の数だけ集め、これらの１次元周波数解析結果に対して再度の１次元周波数解析を行うことで２次元周波数解析結果を求める。元画像が指紋もしくは掌紋である場合、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出し、その特徴点付近の隆線だけを復元し、その結果を演算結果出力装置１２０に出力する。
次に、図４のフローチャートを参照して、図１に図示した画像処理装置２０の全体の動作について説明する。ここでは、元画像が指紋もしくは掌紋の画像である場合を例に挙げて説明する。
まず、画像入力装置３０から元画像を入力する（ステップＡ１）。画像入力装置３０の画像取り込み部６２は、元画像を順次部分的に取り込み、取り込んだ部分（部分的に取り込まれた画像）を随時コンピュータ４０に送信する（ステップＡ２）。
次に、第１の周波数解析ユニット４２の画像分割部６４は、送信された画像（部分的に取り込まれた画像）を所定の幅の画素列に分割する（ステップＡ３）。そして、第１の周波数解析ユニット４２の第１の周波数解析部６６は、分割された各画素列毎に１次元周波数解析を行い、各画素列の１次元周波数解析結果を求める（ステップＡ４）。
更に、第２の周波数解析ユニット４４の第２の周波数解析部６８は、第１の周波数解析ユニット４２の第１の周波数解析部６６で各画素列毎に計算された１次元周波数解析結果を所定の数だけ集め、これらの１次元周波数解析結果に対して再度の１次元周波数解析を行うことにより、２次元周波数解析結果を求める（ステップＡ５）。
特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、先ず、２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出する（ステップＡ６）。引き続いて、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、その特徴点付近の隆線だけを復元する（ステップＡ７）。
そして、演算結果出力装置５０は、この隆線復元結果を表示する（ステップＡ８）。
図５に特徴点付近だけ隆線を復元した結果の一例を示す。
次に、本発明の第１の実施形態に係る画像処理システム２０の効果について説明する。本発明の第１の実施形態による画像処理システム２０では、所定の幅の画素列毎に周波数解析するように構成されているため、画像全体が入力される前に周波数解析の処理を開始できる。また、２次元周波数解析を行う画像に重なりがある場合、第１の周波数解析ユニット４２で求めた１次元周波数解析結果を第２の周波数解析ユニット４４における２次元周波数解析の処理で再利用することにより、処理時間を短縮することができる。
次に、この画像処理システム２０を指掌紋画像処システムとして利用した場合を例にとって各装置（ユニット）の動作について具体的に説明する。
ここでは、画像入力装置３０として指掌紋センサを、また、コンピュータ４０としてはパーソナル・コンピュータを利用しており、パーソナル・コンピュータ４０は、演算結果出力装置５０として機能するディスプレイを備えている。また、パーソナル・コンピュータ４０は、第１の周波数解析ユニット４２と、第２の周波数解析ユニット４４と、特徴点検出／隆線復元ユニット４６とを有する。
なお、ネットワークを介して指掌紋センサ３０からパーソナル・コンピュータ４０に画像を入力したり、あるいは、パーソナル・コンピュータ４０の内部あるいは外部のメモリやハードディスク等の記憶装置に既に記録されている指掌紋画像に対して周波数解析処理を行うことも可能である。
メモリやハードディスク等の記憶装置に既に記録されている指掌紋画像に対して周波数解析処理を行う場合、指掌紋センサ等は画像処理システム２０それ自体には必要なく、この場合の画像入力装置３０は、メモリやハードディスク等に記憶された指掌紋画像から部分画像を読み込むデータ読み込み装置によって構成されることになる。
周波数解析結果を演算結果出力装置５０としてのディスプレイやプリンタ等に出力するだけでなく、ネットワークを経由して他の処理装置へ引き渡したり、パーソナル・コンピュータの内部あるいは外部のメモリやハードディスク等の記憶装置に記録し、他の処理装置等へ引き渡すこともできる。
指掌紋センサ３０から入力された画像は、小領域毎に周波数解析される。小領域は任意に分割可能であるが、ここでは、図６に示されるように、正方格子状に分割する。センサ３０は１ｍｍあたり２０画素とし、一辺８画素の正方格子に分割するものとして説明するが、他の大きさや形状であってもかまわない。
周波数解析は小領域そのものに対して行うこともできるし、周期性を安定して評価するために小領域を含む周辺の画像に対して行うこともできる。ここでは、図７に示されるように、小領域を中心とした一辺３２画素の正方形の部分を周波数解析する例を用いて説明する。無論、他の大きさであってもかまわない。
但し、指掌紋隆線の周期性を正しく判定するためには、周波数解析を行う範囲は、少なくとも隆線２本程度が含まれる大きさとすることが望ましい。また、周波数解析を行う範囲が大きすぎると、隆線が曲がっていることの影響を強く受けるので、隆線が４本程度含まれる大きさより小さくすることが望ましい。
指掌紋センサ３０から画像の１列が入力されると、３２画素（周波数解析の対象とする大きさ）の幅で、８画素（小領域の大きさ）毎に画像が切り出され、第１の周波数解析ユニット４２で１次元フーリエ変換される。すなわち、第１の周波数解析ユニット４２は、分割した各画素列を１次元フーリエ変換して、１次元周波数解析結果として１次元フーリエ変換結果を順次得る第１のフーリエ変換器として動作する。
入力画像が１列分あれば第１の周波数解析ユニット４２は動作できるため、画像全体の入力を待つ必要はなく、１列の画素が入力されるとすぐに、第１の周波数解析ユニット４２を動作させることができる。
そして、第一の周波数解析ユニット４２により３２列（周波数解析の対象とする大きさ）分の１次元フーリエ変換が行われると、第２の周波数解析ユニット４４が３２個分の１次元フーリエ変換結果を集めてフーリエ変換を行い、図８に示されるようにして、一辺が３２画素の正方画像を対象とした２次元フーリエ変換の結果を得る。すなわち、第２の周波数解析ユニット４４は、１次元フーリエ変換結果を集めて更に１次元フーリエ変換し、小領域の２次元周波数解析結果として２次元フーリエ変換結果を求める第２のフーリエ変換器として動作する。
このことを式で示すと次のようになる。但し、図８に示される一辺が３２画素の正方形の左下の位置を原点とし、右を＋Ｘ，上を＋Ｙとするような座標系で画素位置を定義し、画素位置（ｘ，ｙ）の画素値（濃度）をｆ（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，１，２，・・・，３１、ｙ＝０，１，２，・・・，３１）で表すものとする。
まず、Ｙ座標がｙの位置にある画素列（水平方向に１列の画素列）を１次元フーリエ変換した結果Ｆ１（ｐ，ｙ）は、
0004569781.tif 000002
となる。
そして、各１次元フーリエ変換の結果を纏めて更にフーリエ変換すると、
0004569781.tif 000003
となり、Ｆ２（ｐ，ｑ）は元の画像を２次元フーリエ変換したものと同じになる。
３２列分の１次元フーリエ変換の結果が纏められれば、第２の周波数解析ユニット４４は動作できるため、画像全体の入力を待つ必要はない。
離散フーリエ変換を行う場合、データの境界付近の不連続性の影響を小さくするための窓関数がしばしば用いられることがあるが、そのような場合でも同じように処理を実施できる。例えば分散σのガウス窓を用いて、
0004569781.tif 000004
のように、２次元フーリエ変換を行う場合を考える。但し、ｘ０，ｙ０は画像の中心点の座標値であり、この場合は１５．５（＝３１／２）となる。ガウス窓の計算を（ｘ０，ｙ０）を中心に行うことで、画像中心とガウス窓の中心とを合わせている。このような場合も、第１の周波数解析ユニット４２により、
0004569781.tif 000005
の演算式に基いて１次元フーリエ変換を計算し、更に、第２の周波数解析ユニット４４により、
0004569781.tif 000006
を計算することで逐次計算が可能である。窓関数としては、ガウス窓以外にも方形窓のように縦と横に計算が分離可能なものであれば適用できる。
第１の周波数解析ユニット４２で１次元フーリエ変換を行う方向と垂直に隣接している小領域では、図９の斜線部分のように、第２の周波数解析ユニット４４で用いるフーリエ変換の対象領域が重複している。第２の周波数解析ユニット４４で図９の小領域２の周波数解析を行う場合に、図９の小領域１の周波数解析を行う場合に用いた斜線の領域の１次元フーリエ変換結果を再利用することができる。このため、小領域１および小領域２でそれぞれ２次元フーリエ変換する場合よりも計算量を削減することができる。
また、指紋もしくは掌紋の隆線の周期は特定の範囲に限られるため、指紋もしくは掌紋の隆線としてはあり得ないような高周波成分を第１，第２の周波数解析ユニット４２，４４で除くこともできる。こうすることで、処理対象が減り計算量を削減することができるようになる。
最終的に、第２の周波数解析ユニット４４で小領域毎の２次元フーリエ変換結果が求められ、特徴点検出／隆線復元ユニット４６で隆線が復元されると、ディスプレイ５０に隆線復元結果が出力される。
第２の周波数解析ユニット４４は、２次元周波数解析結果として各小領域毎に周波数情報を出力する。特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、この周波数情報から指紋もしくは掌紋の隆線を復元して、隆線情報を出力する。
ここで、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、背景技術の欄でも述べた特許文献２〜特許文献５の方法を用いて、各小領域の周波数情報から皺やノイズによるものを除いて隆線を復元しても良い。この場合は、皺やノイズがあっても隆線情報を正しく出力することができる。詳述すると、特許文献２〜特許文献５に記載されているように、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、２次元周波数解析結果からノイズ成分を除き、それを逆変換することや、２次元周波数解析結果から２次元周波数空間での１点で代表させ、その１点を逆変換することで、隆線復元をすることができる。ここで、逆変換は、フーリエ変換なら２次元正弦波に相当する。
また、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、各小領域の周波数情報や各小領域間の周波数情報の関係により、指紋もしくは掌紋の特徴点（隆線の途切れ点や分岐する点）のありそうな場所を検出し、その部分の周波数情報だけを出力したり、その部分だけの隆線だけを復元することもできる。ここで、特徴点付近か否かを判定する方法としては、特願２００４−６１２９２号の請求項６に記載されている方法（以下、特徴点検出方法と呼ぶ）を用いることができる。すなわち、特徴点検出／隆線復元ユニット４６は、この特徴点検出方法を用いて、２次元周波数解析結果から指紋もしくは掌紋の特徴点付近を検出したり、隣接する小領域の２次元周波数解析結果と比較することで、特徴点付近か否かを判定する。ここで、比較を行う理由は、特徴点付近では隆線の流れが隣接する領域と不連続になるため、２次元周波数解析結果が隣接する小領域の２次元周波数解析結果と異なったものになるからである。
ここで、図１０のフローチャートと図１１の作用原理図を参照して、第１，第２の周波数解析ユニット４２，４４として機能する部分におけるパーソナル・コンピュータ４０のマイクロプロセッサ（以下、ＣＰＵと呼ぶ）の処理動作の一例について具体的に説明する。
但し、指掌紋センサ３０はパーソナル・コンピュータ４０のＣＰＵから画像取り込み指令を受けた時点で自立的に動作を開始し、図８に示されるような一辺が３２画素の正方形の画像領域の各画素（ｘ，ｙ）の画素値を、（０，０），（１，０），（２，０），・・・，（３１，０），・・・，（０，ｉ），（１，ｉ），（２，ｉ），・・・，（３１，ｉ），・・・，（０，３１），（１，３１），（２，３１），・・・，（３１，３１）の順で、全体として左下から右上の順でシリアルに出力するものとする。
指掌紋画像処システム２０を起動すると、ＣＰＵ４０は、まず、フラグＦをセットして最初の小領域に対する画像の切り出しの開始を記憶し（ステップａ１）、第１の周波数解析処理で利用する画素値を記憶する画素値記憶レジスタや１列分の画素値を用いた１次元フーリエ変換（第一の周波数解析処理）の結果を記憶する１次元フーリエ変換結果記憶レジスタを特定するためのレジスタ特定指標ｘ，ｙの値を共に０に初期化し（ステップａ２）、指掌紋センサ３０に画像取り込み指令を出力して（ステップａ３）、指掌紋センサ３０による画像の取り込みを開始させる。
そして、指掌紋センサ３０から画素値が入力されると（ステップａ４）、ＣＰＵ４０は、この画素値を、レジスタ特定指標ｘ，ｙの現在値に基いて画素値記憶レジスタｆ（ｘ，ｙ）に記憶し（ステップａ５）、レジスタ特定指標ｘの現在値が設定値３１に達しているか否か、つまり、水平方向に１列に並ぶ３２画素の画素値の入力が全て完了しているか否かを判定する（ステップａ６）。そして、１列分の画素値の入力が完了していなければ、ＣＰＵ４０は、レジスタ特定指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ７）、次の画素値の入力に備える（ステップａ４）。
以上の処理を繰り返すことで、まず、画素値記憶レジスタｆ（０，０）〜ｆ（３１，０）の各々に、図８に示されるように、３２画素四方の画像における（０，０）スポット〜（３１，０）スポットの画素の画素値が一対一対応で記憶されることになる。
そして、レジスタ特定指標ｘの現在値が設定値３１に達し、分割された１列分の画素の画像入力処理が完了したことがステップａ６の判定処理で確認されると、第１の周波数解析ユニット４２として機能するＣＰＵ４０は、画素値記憶レジスタｆ（０，０）〜ｆ（３１，０）に記憶された３２個の画素値に基いて数１（あるいは数４）の演算式、つまり、第１の周波数解析処理を実行し、Ｙ座標が０の位置にある画素列を１次元フーリエ変換した結果を求め、この結果を、レジスタ特定指標ｙの現在値に基いて１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，ｙ）に記憶する（ステップａ８）。
次いで、ＣＰＵ４０は、フラグＦがセットされているか否か、つまり、今回の１次元フーリエ変換処理が最初の小領域に対する画像の切り出しの最中に行われたものであるか否かを判定する（ステップａ９）。
現時点ではフラグＦがセットされており、今回の１次元フーリエ変換処理が最初の小領域に対する画像の切り出しの最中に行われているものであることを意味するので、ＣＰＵ４０は、更に、レジスタ特定指標ｙの現在値が設定値３１に達しているか否か、つまり、垂直方向に並ぶ３２列の各画素列の全てに対して１次元フーリエ変換の結果が得られているか否かを判定する（ステップａ１０）。そして、垂直方向に並ぶ３２列の各画素列の１次元フーリエ変換の結果が全て得られていなければ、ＣＰＵ４０は、レジスタ特定指標ｙの値を１インクリメントし（ステップａ１１）、かつ、レジスタ特定指標ｘの値を改めて０に初期化した後（ステップａ１２）、前記と同様にして、次の１列分の画素値の画像入力処理に取り掛かる（ステップａ４〜ステップａ７）。
以上に述べたような２種類のループ処理を繰り返すことにより、小領域の分析を行うのに必要な１次元周波数解析結果の数である３２列分の１次元フーリエ変換の結果が求められ、これらの結果が１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，３１）の各々に一対一対応で記憶されることになる。
そして、レジスタ特定指標ｙの現在値が設定値３１に達したことがステップａ１０の判定処理で確認されると、ＣＰＵ４０は、フラグＦをリセットすることで、最初の小領域に対する画像の切り出しが完了したことを記憶する（ステップａ１３）。
次いで、第２の周波数解析ユニット４４として機能するＣＰＵ４０が、１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，３１）に記憶された３２列分の１次元フーリエ変換の結果に基いて数２（あるいは数５）の演算式、つまり、第２の周波数解析処理を実行し、この小領域の２次元フーリエ変換の結果であるＦ２（ｐ，ｑ）を求め（ステップａ１４）、この演算結果を、例えば、ディスプレイ等に出力する（ステップａ１５）。
ここで、ＣＰＵ４０は、今回の２次元フーリエ変換処理を実行するために第１の周波数解析ユニット４２が求めた１次元周波数解析結果の幾つかを次の２次元フーリエ変換処理で再利用するため、１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，２３）の値をバックアップレジスタＧ１（ｐ，０）〜Ｇ１（ｐ，２３）に一対一対応で記憶させる処理を実行する（ステップａ１６）。
既に述べた通り、本実施形態では３２画素の幅で８画素毎に画像が切り出されるので、図９からも明らかなように、仮に、今回の処理で小領域１を中心に画像の切り出しを行ったとすれば、次回の処理では、切り出しの対象となる領域を８画素分だけ下方に移動させ、小領域２を中心として画像の切り出しが行われることになる。そのため、次回のフーリエ変換領域の第０列〜第３１列までの画素のうち、第８列〜第３１列までの画素が今回のフーリエ変換領域の第０列〜第２３列に重複することになる。従って、今回のフーリエ変換領域における第０列〜第２３列の１次元フーリエ変換結果であるレジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，２３）の値を上書きせずに次の処理周期まで持ち越せば、次回の２次元フーリエ変換処理で、小領域２を中心とするフーリエ変換領域のうち第０列〜第７列までの画素に対してのみ改めて１次元フーリエ変換処理を実行すればよく、演算処理の負荷が軽減されることになる。
次いで、ＣＰＵ４０は、次の小領域に対する２次元周波数解析の継続が設定されているか否かを判定する（ステップａ１７）。継続が設定されていれば、ＣＰＵ４０は、解析対象とする小領域を８画素分だけ下方に移動させて、例えば、解析対象となる小領域を図９の小領域１から小領域２へと移した後（ステップａ１８）、新たな小領域、例えば、小領域２に対してステップａ２以降の処理を前記と同様にして繰り返し実行する。なお、２次元周波数解析の継続の設定および解除は、当該パーソナル・コンピュータ４０が有するキーボード等からの指令で実行フラグをオン／オフする等の処理により容易に実施可能である。あるいは、周波数解析を必要とする画像全体の大きさに応じて予め全体の処理の繰り返し回数を設定しておくといったことも可能である。
２つ目以降の小領域が解析対象として選択された場合の処理の流れは全体として前記と同様であるが、２つ目以降の小領域を対象として行われる当該処理においては、フラグＦが既にリセットされているので（ステップａ１３参照）、ステップａ９の判定結果は常に偽となる。
従って、ＣＰＵ４０は、レジスタ特定指標ｙの現在値が設定値７に達しているか否かを判定し（ステップａ１９）、前記と同様のループ処理により、第０列〜第７列に関わる各列の１次元フーリエ変換結果を求め、これらの結果を、１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，７）の各々に一対一対応で上書きして記憶させることになる。
そして、レジスタ特定指標ｙの現在値が設定値７に達したことがステップａ１９の判定処理で確認されると、第２の周波数解析ユニット４４として機能するＣＰＵ４０は、バックアップレジスタＧ１（ｐ，０）〜Ｇ１（ｐ，２３）の値を１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，８）〜Ｆ１（ｐ，３１）に一対一対応で上書きして記憶させる（ステップａ２０）。そして、前記と同様、ＣＰＵ４０は、現時点で１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，３１）に記憶されている３２列分の１次元フーリエ変換の結果、即ち新たに求められたＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，７）の値と以前の処理で既に求められていたＦ１（ｐ，８）〜Ｆ１（ｐ，３１）の値とに基いて数２（あるいは数５）の演算式、つまり、第２の周波数解析処理を実行する。そして、ＣＰＵ４０は、この時点で解析対象とされている小領域、例えば、図８に示される小領域２の２次元フーリエ変換の結果Ｆ２（ｐ，ｑ）を求める（ステップａ１４）。引き続いて、ＣＰＵ４０は、この演算結果を、例えば、ディスプレイ等に出力した後（ステップａ１５）、前記と同様にして、第１の周波数解析ユニット４２が求めた１次元周波数解析結果を次の２次元フーリエ変換処理で再利用するためのバックアップ処理を実行する（ステップａ１６）。
ここで、図１１に、第１の周波数解析ユニット４２が求めた１次元周波数解析結果の再利用の一例を具体的に示す。
本実施形態では、図１１に示される通り、最初の小領域に対する２次元周波数解析を行う場合にのみ第１の周波数解析ユニット４２が３２列分の演算処理（数１あるいは数４）を実行して１次元フーリエ変換結果記憶レジスタＦ１（ｐ，０）〜Ｆ１（ｐ，３１）に値を記憶させる。第２回目以降の２次元周波数解析処理では、バックアップレジスタＧ１（ｐ，０）〜Ｇ１（ｐ，２３）を仲立ちとして、第１の周波数解析ユニット４２が以前に求めた１次元フーリエ変換結果の値を繰り返し再利用するようにしている。その結果、重複した画素列である２４列分の１次元周波数解析に関わる計算（数１あるいは数４）が省略でき、実際には、第１の周波数解析ユニット４２は、第０列〜第７列の画素に関わる８列分の計算処理を実行するだけで済むことがわかる。
ここでは、説明の簡略化のため、解析対象となる小領域を上から下に移動させる場合について説明している。実際には、図６に示されるような全体画像に対して処理を行う必要上、解析対象となる小領域を左右方向にも移動させる必要がある。その場合、解析対象となる小領域が全体画像の下端部に達した時点で解析対象となる小領域を側方にシフトすればよく、それ以降の処理は前記と全く同様であるので、詳細な説明は省略する。
図１２を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る画像処理システム２０Ａは、図１に示した本発明の第１の実施形態における画像処理システム２０と比べ、画像入力装置３０Ａの動作とコンピュータ４０Ａにおける第１の周波数解析ユニット４２Ａの動作が異なる。
図１３を参照すると、画像入力装置３０Ａは、画像取り込み部６２と、画像分割部６４とから構成されている。
図１４を参照すると、第１の周波数解析ユニット４２Ａは、第１の周波数解析部６６のみから構成されている。
つまり、画像入力装置３０Ａは、入力された画像（元画像）から所定の幅の画素列を逐次コンピュータ４０Ａへ送る。第１の周波数解析ユニット４２Ａは、画像入力装置３０Ａから送られてきた画素列を１次元周波数解析するように構成されている。
次に、図１５のフローチャートを参照して、図１２に示した本発明の第２の実施形態に係る画像処理システム２０Ａの全体の動作について説明する。
画像入力装置３０Ａの画像取り込み部６２は、元画像を入力する（ステップＢ１）。すなわち、画像取り込み部６２は、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を順次出力する。次に、画像入力装置３０Ａの画像分割部６４は、その部分的に取り込まれた画像を所定の幅の画素列に分割して（ステップＢ２）、その分割された画素列を逐次コンピュータ４０Ａへ送る（ステップＢ３）。例えば、指掌紋画像入力装置により画像入力装置３０Ａを構成した場合では、指掌紋画像入力装置は、センサから入力された画像（元画像）を逐次３２画素幅の画素列に分割してコンピュータ４０Ａに送信する。
センサとして平面センサを用いる場合、センサの端から順に１列づつ走査し画素列に分割して送信するため、全面を走査し終る前に画素列を逐次送信することができる。
センサとして指よりも小さなセンサを用いて指をスイープ動作させて画像を取り込む場合、指全体のスイープが終了する前に、逐次画素列をコンピュータ４０Ａに送信することができる。
そして、コンピュータ４０Ａ側に設けられた第１の周波数解析ユニット４２Ａの第１の周波数解析部６２は、画像入力装置３０Ａから送られてきた画素列を逐次１次元周波数解析する（ステップＢ４）。
ここでは、指掌紋画像入力装置３０Ａで画像が取り込まれると逐次画素列をコンピュータ４０Ａに送信するとしたが、指掌紋画像入力装置３０Ａに画素列を一時的に記憶するバッファ（図示せず）を設け、画素列を一旦記憶させておき、コンピュータ４０Ａ側で必要となる画素列を指掌紋画像入力装置３０Ａに要求し、指掌紋画像入力装置３０Ａが、バッファから要求のあった画素列を読み出してコンピュータ４０Ａに送信するようにすることもできる。
ステップＢ５で示される第２の周波数解析ユニット４４の動作、ステップＢ６およびＢ７で示される特徴点検出／隆線復元ユニット４６の動作、およびステップＢ８の演算結果出力装置５０の動作は、それぞれ、図１の実施形態における第２の周波数解析ユニット４４、特徴点検出／隆線復元ユニット４６、および演算結果出力装置５０の動作（図４のステップＡ５、ステップＡ６およびＡ７、およびステップＡ８）と同一であるから、説明は省略する。
本実施形態では、指掌紋画像入力装置等の画像入力装置３０Ａで入力画像（元画像）を画素列に分割して逐次コンピュータ４０Ａへ送信するため、コンピュータ４０Ａへ画素列が送信されるとすぐに第１の周波数解析ユニット４２Ａを動作させることができ、画像全体が入力される前に処理を開始できる。
つまり、画素列を分割する機能を第１の周波数解析ユニット４２Ａから割愛して画像入力装置３０Ａの側に持たせた点を除けば、全体的な構成は図１乃至図４で説明した本発明の第１の実施形態の場合と実質的に同様である。
図１６を参照すると、本発明の第３の実施形態に係る画像処理システム２０Ｂは、図１１に示した画像処理システム２０Ａと比べ、画像入力装置３０Ｂとコンピュータ４０Ｂの動作が後述するように異なる。
図１７を参照すると、画像入力装置３０Ｂは、画像取り込み部６２と、画像分割部６４と、第１の周波数解析ユニット４２Ｂとから構成されている。第１の周波数解析ユニット４２Ｂは第１の周波数解析部６６を有する。
図１８を参照すると、コンピュータ４０Ｂは、第２の周波数解析ユニット４４と特徴点検出／隆線復元ユニット４６とを備えている。第２の周波数解析ユニット４４は第２の周波数解析部６８を有する。
即ち、画像処理システム２０Ｂの画像入力装置３０Ｂには、画素列を分割する機能に加え、更に、第１の周波数解析ユニット４２Ｂが設けられているのに対して、コンピュータ４０Ｂの側からは、第１の周波数解析ユニットが省略されている。
このような構成の場合、画像入力装置３０Ｂは、入力された画像（元画像）から所定の幅の画素列を取り出して第１の周波数解析ユニット４２Ｂで１次元周波数解析を行い、１次元周波数解析の結果を逐次コンピュータ４０Ｂへ送る。そして、コンピュータ４０Ｂが、画像入力装置３０Ｂから送信された１次元周波数解析の結果を用いて第２の周波数解析ユニット４４で２次元周波数解析結果を求め、この２次元周波数解析結果から特徴点検出／隆線復元ユニット４６が隆線を復元し、隆線復元結果を演算結果出力装置５０に出力する。
次に、図１９のフローチャートを参照して、本発明の第３の実施形態に係る画像処理システム２０Ｂの全体の動作について説明する。
画像入力装置３０Ｂの画像取り込み部６２は、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を順次出力する（ステップＣ１）。次に、画像入力装置３０Ｂの画像分割部６４は、その部分的に取り込まれた画像を所定の幅の画素列に分割して、画素列を順次出力する（ステップＣ２）。画像入力装置３０Ｂ内の第１の周波数解析ユニット４２Ｂの第１の周波数解析部６６は、画素列に対して１次元周波数解析を行って（ステップＣ３）、１次元周波数解析の結果を逐次コンピュータ４０Ｂへ送る（ステップＣ４）。
例えば、指掌紋画像入力装置により画像入力装置３０Ｂを構成した場合では、指掌紋画像入力装置３０Ｂは、センサから入力された画像を逐次３２画素幅の画素列に分割し、指掌紋画像入力装置３０Ｂ自体が備える第１の周波数解析ユニット４２Ｂで画素列を１次元フーリエ変換し、１次元フーリエ変換した結果をコンピュータ４０Ｂへ逐次送信する。
ステップＣ５で示される第２の周波数解析ユニット４４の動作、ステップＣ６およびＣ７で示される特徴点検出／隆線復元ユニット４６の動作、およびステップＣ８の演算結果出力装置５０の動作は、それぞれ、図１の実施形態における第２の周波数解析ユニット４４、特徴点検出／隆線復元ユニット４６、および演算結果出力装置５０の動作（図４のステップＡ５、ステップＡ６およびＡ７、およびステップＡ８）と同一である。
つまり、コンピュータ４０Ｂは、送信された１次元フーリエ変換結果を第２の周波数解析ユニット４４で更に１次元フーリエ変換し、２次元フーリエ変換結果を求める。
本発明の第３の実施形態では、入力画像（元画像）を画素列に分割して１次元周波数解析を行った結果を逐次コンピュータ４０Ｂへ送信するため、コンピュータ４０Ｂへ１次元周波数解析の結果が送信されるとすぐ第２の周波数解析ユニット４４を動作させることができ、画像全体が入力される前に処理を開始できる。
従って、画素列を分割する機能と分割された各画素列を１次元周波数解析する機能とを画像入力装置３０Ｂの側に持たせて、コンピュータ４０Ｂの側から第１の周波数解析ユニットを省略した点を除けば、全体的な構成は図１乃至図４で説明した本発明の第１の実施形態の場合と実質的に同様である。
更に、本発明の第３の実施形態では、指掌紋画像入力装置３０ＢにＤＳＰ等の信号処理専用のマイクロプロセッサを実装し、指掌紋画像入力装置３０Ｂで第１の周波数解析を行うことで、コンピュータ４０Ｂの処理を軽減することができる。例えば、指掌紋画像入力装置３０Ｂをトランシーバ等の音声処理を行うものに搭載する場合、トランシーバにもともと搭載されている音声処理用の信号処理専用マイクロプロセッサを用いることで、新たな部品を追加することなくコンピュータ４０Ｂの処理を軽減することができる。また、第２の周波数解析ユニット４４のみ、あるいは、第１の周波数解析ユニット４２Ｂと第２の周波数解析ユニット４４の各々を独立した信号処理専用マイクロプロセッサで構成することも可能である。
最初に説明した第１の実施形態と第２の実施形態および第３の実施形態では、処理対象の元画像として指紋もしくは掌紋の画像を想定して説明したが、他の画像に対して周波数解析を行うこともできる。また、周波数解析方法としてフーリエ変換を例に説明したが、ウォルシュ・アダマール変換等のように縦と横に処理を分解できる他の周波数解析方法を用いても良い。つまり、１列分の画素に対する周波数解析を行って各列毎の１次元周波数解析結果を得た後、これらの１次元周波数解析結果を纏めて利用して最終的な２次元周波数解析結果を得ることが可能な他の周波数解析方法を用いることも可能である。
次に、図２０を参照して、本発明の第４の実施形態に係る画像処理システム２０Ｃについて簡単に説明する。
本発明の第４の実施形態に係る画像処理システム２０Ｃは、最初に説明した第１の実施形態（図１）や第２の実施形態（図１２）または第３の実施形態（図１６）の各ユニットをプログラムにより構成した場合に、そのプログラムで動作するコンピュータ７０と画像入力装置３０とからなる画像処理システムである。
当該プログラムは、コンピュータ７０に読み込まれ、コンピュータ７０のＣＰＵの動作を制御する。コンピュータ７０は画像処理プログラムの制御の下で、最初に説明した第１の実施形態や第２の実施形態または第３の実施形態におけるコンピュータ４０，４０Ａ，４０Ｂによる処理と同様の処理を実行する。
例えば、コンピュータ７０のＣＰＵに、第１の周波数解析処理を実行する第１の周波数解析ユニットと第２の周波数解析処理を実行する第２の周波数解析ユニットの機能とを実現させる場合では、その画像処理プログラムは、例えば、図１０のようなものとなる。
図１０を例にとって画像処理プログラムについて説明する。ステップａ１〜ステップａ４までの処理が、元画像を順次部分的に取り込み、部分的に取り込まれた画像を順次出力する機能に相当する。ステップａ５〜ステップａ７までの処理が、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割して、その画素列を順次出力する機能に相当する。ステップａ８〜ａ１２までの処理が、各画素列を１次元周波数解析して、１次元周波数解析結果を順次する機能に相当する。すなわち、ステップａ１〜ステップａ１２までの処理が、部分的に取り込まれた画像を画素列に分割し、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能に相当する。また、ステップａ１４〜ステップａ２０までの処理が、１次元周波数解析結果を小領域の分析を行うのに必要な数だけ集めて、小領域の２次元周波数解析結果を得る機能に相当する。換言すれば、ステップａ１４以降の処理が、小領域の分析を行うのに必要な第１の周波数解析で得られた１次元周波数解析結果を集めて小領域の２次元周波数解析結果を得る第２の周波数解析機能に相当する。
前述した通り、各画素列を１次元周波数解析する第１の周波数解析機能を画像入力装置３０の側に配備するといった変形例もあるが、プログラムを分割してコンピュータ７０や画像入力装置３０に組み込むことは技術的に容易である。
【産業上の利用可能性】  本発明による画像処理システムを指掌紋画像の周波数解析に用いれば、本人確認のための指掌紋認証装置や、指掌紋認証装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、指掌紋データベース登録装置や指掌紋データベース登録装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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