(57)【要約】線形構造を含む画像、特に、皮膚の紋様の画像を二値化する方法において、構造の予め設定された近似方向によりおのおの認識される領域は、決定される。決定された画像の領域は、与えられた方向に適応されたガボールフィルタにより各々フィルタリングされる。本発明に従う方法は、線形構造を含む画像、特に、皮膚の紋様の画像の解析および二値化のためのシステムに有利に実施されることができる。そのようなシステムは、人間個人の認証のために、有利に使用されることができ、特に、アクセス管理等に向いている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
線形構造を含む画像、特に、皮膚の紋様の画像の二値化の方法であって、
前記構造の予め設定された近似方向により各々分類された領域が、決定され、
決定された前記画像の前記領域は、与えられた方向に適応されたガボールフィルタで各々フィルタリングされることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記領域の決定は、対応する方向の更なるガボールフィルタにより、前記画像が分割されたタイルのタイル単位で、実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
４個の更なるガボールフィルタが用いられることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記更なるガボールフィルタの方向は、画像の端に対して22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度により、決定されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記画像が分割されたタイルのタイル単位の前記フィルタ応答による領域の決定のために、相違は、与えられたフィルタ応答からそれぞれ得られ、
予め設定された閾値よりも大きい相違を有するタイルは、与えられた領域に割り当てられることを特徴とする請求項２ないし４の何れかに記載の方法。
【請求項６】
前記相違の取得は、相互に重なるタイルのために実行されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
約５００dpiの解像度で、相違を取得するために用いられる前記タイルのサイズは１６×１６画素であり、タイルが８画素ずつ処理されることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記画素は、その時点で支配的な、均一化フィルタにより与えられた画素の環境へ適応されることを特徴とする請求項１ないし７の何れかに記載の方法。
【請求項９】
これまでに決定された前記領域の前記表面積は、定められ、
表面積が予め設定された大きさより小さい領域は、抑制されることを特徴とする請求項１ないし８の何れかに記載の方法。
【請求項１０】
前記表面積は、エッジ−トレーシング・アルゴリズムの手段で、前記領域の輪郭をトレーシングすることにより、定められることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
方向が決定されたときに、前記ガボールフィルタの１つの応答が認識可能な方向を与えたタイルは、この方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされ、
方向が決定されたときに、ガボールフィルタの応答が２つの隣接する認識可能な方向を与えたタイルは、この中間の方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされ、
方向が決定されなかったタイル、または方向が決定されたときに、ガボールフィルタの応答が２つの隣接しない方向を与えたタイルは、フィルタリングされないことを特徴とする請求項２ないし１０の何れかに記載の方法。
【請求項１２】
方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングする前に、前記画像は二値化されることを特徴とする請求項１ないし１１の何れかに記載の方法。
【請求項１３】
前記画像が二値化されるのを可能にするため、閾値は、方向における明確な情報があるそれらの画素を網羅する画像のヒストグラムから得られ、
前記画素の半分が前記閾値より明るく、半分が暗くなるように、前記閾値は、選択されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされた後、さらに二値化が実行されることを特徴とする請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
線状構造を含む画像、特に皮膚の紋様の画像を二値化するための、請求項１ないし１４の何れかに従った方法を使用するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線状構造（linear structures）を含む画像（image）、そして、特に皮膚の紋様の画像の二値化の方法に関する。本発明は、さらに、そのような方法を用いる、線状構造を含む画像、そして、特に皮膚の紋様の画像の二値化のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特に、指紋のような皮膚の紋様の画像の特徴が取得されることを可能にするため、できる限り妨害する影響なしに構造が二値の形式で表現されることは特に重要である。ガボールフィルタ（Gabor filter）は、線状構造の特徴を取得することに貢献することを立証しており、それ故、指紋の画像の再処理にもまた使用される。しかしながら、ガボールフィルタは、画像の画素（pixel）のフィルタ行列の畳み込み積分(convolution)のために、かなりの量の計算処理を要求する。同時に、ガボールフィルタは、構造の変化する方向に、調整されまたは適応させられることもまた必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、最小の可能な労力と費用で、特徴取得のために使用されることができる、高品質の二値化画像を生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この目的は、構造の予め設定された近似方向（preset approximate direction）により各々分類された領域の決定と、与えられた方向に適応されたガボールフィルタで各々決定された画像の領域のフィルタリングと、により、本発明に従って達成される。
【０００５】
本発明に従った方法は、以下の利点を有する。
ａ．指紋の高品質の二値化画像を提供するための少ない計算処理。
ｂ．関心領域が副産物として得られる。
ｃ．画像品質が決定されることが容易にできる。
ｄ．方向が一貫する領域は、特徴を探索するためにホーム（home）に使用されることができる（指紋の方向性を持つパターンの不規則；型に応じて“コア(cores）”または”デルタ(deltas)”と一般的に称される）。
【０００６】
この方法は、少しの色の濃さを有する画像でうまくなされる。グレーの１６階調を含む画像における試験は、グレーの２５６階調を含む画像により与えられる結果と同等である結果を出した。
【０００７】
例えば、勾配法（gradient method）のような、構造の方向を決定する種々の知られた方法が、事実としてある。しかしながら、本発明に従った方法の有利な実施例は、適当な方向の更なるガボールフィルタによる、画像が分割されたタイルのタイル単位の領域の決定を備える。準備は、好ましくはこの場合において、４つの更なるガボールフィルタについてなされる。更なるガボールフィルタの方向は、画像の端に対する22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度により決定されることもまた特に有益である。構造の方向を最初に決定しようとするこれらのフィルタは大いに単純化されるのがよく、この目的のために要求される計算努力は低いことを意味する。
【０００８】
方向が決定されるのを可能にするために、準備は、領域の決定について、画像が分割されたタイルのタイル単位でフィルタ応答から得られる個々のフィルタ応答の相違について、そして、与えられた領域に割り当てられるべき、予め設定された閾値よりも大きい相違を有するタイルについて、なされる。
【０００９】
この実施例の有利な進展において、相違の取得は、相互に重複するタイルの相違を取得することにより実施される。準備は、好ましくはこの場合において、約５００dpiの解像度で、タイルのサイズは、１６×１６画素であることが相違を取得するために使用され、タイルが８画素ずつ処理されることについて、なされる。
【００１０】
領域は、小さい分離領域、小さい尖端、および、小さい溝を、しばしば含むこのような方法で形成された異なった隆線方向を含み、他の実施例においては、それらは、均一化フィルタにより与えられた画素のその時点で支配的な環境に、画素を適応することにより、均一化される。
【００１１】
たとえ、分離領域が生成する誤りが、実際少し大きくなったとしても、他の実施例においては、それらは、そのときまで決定された領域の表面積（surface area）の決定、および、予め設定された大きさよりも小さい表面積を有する領域の抑制による、更なる処理により、除去される。この目的のために、準備は、特に、エッジ−トレーシング・アルゴリズム（edge-tracing algorithm）を用いた領域の輪郭のトレーシングによる決定が表面積についてなされる。
【００１２】
本発明に従った方法の他の実施例において、方向が決定されたときに、ガボールフィルタの１つの応答が認識可能な方向を与えたタイルは、この方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされ、方向が決定されたときに、ガボールフィルタの応答が２つの隣接する認識可能な方向を与えたタイルは、この中間の方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされ、そして、方向が決定されなかったタイル、または方向が決定されたときに、ガボールフィルタの応答が２つの隣接しない方向を与えたタイルは、フィルタリングされない。
【００１３】
この実施例は、画像を二値化するために使用されるガボールフィルタが、予め決定された方向の間にある隆線方向に、この実施例が領域を作る事実に基づいて、構造の特定の方向により正確に適応されることができるという点で有益である。もし、４つの異なった方向が予め決定されたなら、それ故、８つの異なった方向を含む領域を生成すること、および、これらの各々の領域がガボールフィルタでフィルタリングされることは可能である。
【００１４】
さらに少ない努力でこのガボールフィルタリングが実施されるのを可能にするため、準備は、方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングする前に、画像が二値化されるようになされてもよい。この場合において、画像が二値化されるのを可能にするため、閾値は、方向における明確な情報があるそれらの画素を網羅する画像のヒストグラムから得られ、そして、画素の半分が閾値より明るく、半分が暗くなるように、閾値が選択されれば、有利であることが確認されている。
【００１５】
本発明に従う方法を完成するために、準備は、そこで、方向に適応されるガボールフィルタでフィルタリングされた後、さらに二値化を実行するようになされる。この二値化は、ガボールフィルタの応答は平均値を含まず、閾値は、それ故０に設定されることができる事実に基づいて、とても容易に実施されることができる。
【００１６】
本発明に従う方法は、線形構造を含む画像、そして特に、皮膚の紋様の画像を解析し、二値化するためのシステムに有利に実施される。そのようなシステムは、人間個人を認証するために有利に使用されることができ、特に、アクセス管理等に向いている。
【００１７】
本発明のこれらのおよび他の目的は、以下に既述される実施例の参照から理解され、説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１において示される、作られた画像１は、グレースケール画像であるが、満たさなければならない要求のために、特許図面が単なる黒と白で複製されている。画像１において、様々な妨害（disruption）が見られる。また、指球により構成される関心領域は、背景４、つまり、指の一部分で網羅されていないセンサの検出範囲の部分から明確に際立っている。隆線２と溝３により形成された構造の大部分は、人の目により認識される。
【００１９】
画像１は、図２に示すように、４つのガボールフィルタ５、６、７、および８を用いてフィルタリングされる。コサイン関数は、線の長さがガウスベル曲線（Gaussian bell curve）を表すとき、いずれの場合にも、極大値を描く線により表される。この処理は、タイル単位で実施され、当業者にとってこれ自体知られている。本発明に従った方法において、フィルタ５から８は、とても簡略化される。
【００２０】
５００dpiの画像の解像度において、以下の値でよい結果が得られた。
u1 = (-1 -1 0 0 1 2 1 0 0 -1 -1)T
v1 = (0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0)T
u2 = (0 0 -1 -1 -1 0 1 1 1 0 0)T
v2 = (-1 -1 -1 -1 0 0 0 1 1 1 1)T
G1 = u1v1T - u2v2T
G2 = v1 u1T - v2u2T
G3 = v1 u1T - v2u2T
G4 = u1v1T - u2v2T
【００２１】
フィルタマスクG1 ,G２ ,G３ ,G４の態様は、図２において表示されており、そして、それらは、画像の端に対し22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度の隆線をそれぞれ強調する。ベクトルu1、v1 、u2 、およびv2 への上位の分類は、時間領域（time domain）で可能な第１のガボールフィルタリングを形成する。
【００２２】
重なるタイルにおけるフィルタ応答の相違は、ここで計算される。ある閾値Vmin−一定のレベルで予め設定される−を超える計算された４つの相違の少なくとも１つにおける各々のタイルは、適応性のある閾値Vadapの計算のために使用される。仮にＮを、既述の特徴があるタイルの数とする。それらのタイルの全ての相違は、リストＬに格納され、Ｌは４Ｎの値の合計を含むことを意味する。それ自体知られ、与えられたランクの成分を分類されていないリストから見つけられるのを可能にするクイックメジアンアルゴリズム（Quick Median algorithm）により、Vadapは、Vadapを超えるＬにおける値の数が、Ｎの7/4倍（ここで、Ｌにおける値の9/16は、Vadapよりも小さくあるべきで、Ｌにおける値の7/16は、Vadapよりも大きくあるべきである）であるような方法で決定される。閾値Vadapは、方向が一貫して均一化された大きい連続的な領域を見つけるのに用いられる。
【００２３】
画像の各々のタイルについて、チェックは、ここで、方向における情報の明確な項目が、一貫した方向の大きな範囲から得られることができるか否かを判断するためになされる。仮に、一貫した方向の領域が関係している箇所において見つけられることができず、仮に相互に直行する方向を表す２つの領域が関係している箇所において正確に重なり、または、仮に全ての４つの方向が関係している箇所において存在するのならば、これは、この場合ではない。方向の明確な情報を含まない領域は、更なる処理から除去される。方向の情報の項目は、以下の表から見つけられることができる。この表において、最初の４つの列の１つにおける１は、関連する適当な方向の大きい連続的な領域によりタイルが網羅されていることを意味する。以下の表に示すように、領域は、４つのフィルタ５から８により８つの方向に決定されるとともに、これらの領域は、図２において９で示される。
【表１】
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【００２４】
もとの画像１（図１）のヒストグラムは、次に、方向における明確な情報がある画素を網羅することにより生成される。画像の暫定的な二値化のための閾値ｂは、半分のこれらの画素がｂよりも明るく、半分が暗くなるような方法で、選択される。もとの画像において分配されるべきグレイレベルの数は、普通は制限されるので、クイックメジアンアルゴリズムの再適用よりも、このヒストグラムが用いられるのがよい。全体の画像は、ｂより明るい画素を１に、そして、ｂよりも暗いそれらを０に定めることにより二値化される。
【００２５】
この二値化画像は、ここでは、図３において示される８つのガボールフィルタの一つで、方向における情報の関数として、畳み込み積分される。しかしながら、十分な明瞭さのために、示されるのは、フィルタリングされるべき二値化画像ではなく、異なった方向を有する領域のマップ１０である。フィルタを指す矢印は、全領域の選択された部分のためにのみ示される。
【００２６】
このガボールフィルタは、最初の畳み込み積分（フィルタリング）の場合のように、それほど大きく簡略化されない。しかしながら、値の比較的小さい範囲に分割されることができるフィルタマスクで再び実施することは可能である。フィルタマスクの設計は、以下のようになる。
u0 = (1 -2 -6 -9 -6 2 12 16 12 2 -6 -9 -2 1)T
u1 = (-1 -3 -7 -8 -4 4 12 16 12 4 -4 -8 -7 -3 -1)T
u2 = (-3 -4 -5 -4 1 8 14 16 14 8 1 -4 -5 -4 -3 )T
u3 = (-1 0 2 4 8 12 15 16 15 12 8 4 2 0 -1)T
u4 = (3 4 7 9 12 14 15 16 15 14 12 9 7 4 3 )T
v1 = (3 3 1 -5 -11 -13 -9 0 9 13 11 5 -1 -3 -3)T
v2 = (1 -1 -4 -8 -12 -12 -7 0 7 12 12 8 4 1 -1)T
v3 = (-3 -4 -6 -8 -8 -7 -4 0 4 7 8 8 6 4 3)T
G0 = u0u4T
G1 = u1u3T - v1v3T
G2 = u2u2T - v2v2T
G3 = u3u1T - v3v1T
G4 = u4u0T
G5 = u3u1T - v3v1T
G6 = u2u2T - v2v2T
G7 = u1u3T - v1v3T
【００２７】
ガボールフィルタは、およそ手段にとらわれないので、畳み込み積分の結果のための閾値として用いられることができるのは、１９の二値化のために０である。よって、画素は、畳み込み積分の結果が負であれば０に指定され、畳み込み積分の結果が正であれば１に指定される。方向において不明確な情報があるすべての画素もまた、０に指定される。得られた結果は、図３に示された二値化画像２０である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】指紋で構成された画像の概略図である。
【図２】４つの異なったガボールフィルタによる方向の決定を示す図である。
【図３】８つの異なったガボールフィルタによるフィルタリングと、二値化された画像とを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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