(57)【要約】【課題】静脈などの線状の対象物を安定に抽出する画像処理装置を提供する。【解決手段】静脈などの線状対象物を含む画像を入力する画像入力部１２と、一または複数の分離度フィルタの出力である分離度値を計算する分離度マップ作成部１４と、分離度マップを用いて骨格画像を作成する骨格画像作成部１６と、結果を出力する出力部１８とで構成する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
静脈などの線状対象物が写った画像が入力する入力部と、
前記画像の各位置に分離度フィルタを当てて、前記各位置の分離度値をそれぞれ計算し、前記各位置の分離度値の集合である分離度マップを作成するマップ作成部と、
前記分離度マップに対し距離変換、または、細線化処理を行って、前記線状対象物が表示された骨格画像を作成する画像作成部と、
前記骨格画像を出力する出力部と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記マップ作成部が有する前記分離度フィルタは、円形、または、多角形である、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像作成部は、前記分離度マップを二値化してから、前記距離変換、または、前記細線化処理を行う、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記マップ作成部は、
異なる大きさ、または、異なる形状の前記分離度フィルタを複数有し、
前記各分離度フィルタに対応したそれぞれの分離度マップを前記画像から作成し、
前記複数の分離度マップを統合して一つの分離度マップを作成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記マップ作成部は、
異なる大きさ、または、異なる形状の前記分離度フィルタを複数有し、
前記画像から前記各分離度フィルタに対応したそれぞれの分離度マップを作成し、
前記画像作成部は、
前記複数の分離度マップに対してそれぞれの骨格画像を作成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記マップ作成部は、
異なる大きさの前記分離度フィルタを複数有し、
前記画像から前記各分離度フィルタに対応したそれぞれの２次元の分離度マップを作成し、
前記画像作成部は、
前記複数の２次元の分離度マップに対して、前記分離度ファイルの大きさに対応した３次元の骨格画像を作成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像作成部は、
前記３次元の骨格画像を射影して２次元の骨格画像を作成する、
請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
静脈などの線状対象物が写った画像がコンピュータによって入力する入力ステップと、
前記画像の各位置に分離度フィルタを当てて、前記各位置の分離度値をそれぞれ計算し、前記各位置の分離度値の集合である分離度マップを前記コンピュータによって作成するマップ作成ステップと、
前記分離度マップに対し距離変換、または、細線化処理を行って、前記線状対象物が表示された骨格画像を前記コンピュータによって作成する画像作成ステップと、
前記骨格画像を前記コンピュータによって出力する出力ステップと、
を備えた画像処理方法。
【請求項９】
静脈などの線状対象物が写った画像が入力する入力機能と、
前記画像の各位置に分離度フィルタを当てて、前記各位置の分離度値をそれぞれ計算し、前記各位置の分離度値の集合である分離度マップを作成するマップ作成機能と、
前記分離度マップに対し距離変換、または、細線化処理を行って、前記線状対象物が表示された骨格画像を作成する画像作成機能と、
前記骨格画像を出力する出力機能と、
をコンピュータによって実現する画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈などの線状対象物を抽出する画像処理装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、銀行のＡＴＭなどにおいては、指や手のひらの静脈による個人認証が行なわれている。静脈の画像は赤外線を照射することによって撮像されることが多い。
【０００３】
従来、それらの画像から静脈部分を抽出する画像処理装置には、例えば特許文献１に開示されているように、画像プロファイルの曲率を用いるものがある。
【特許文献１】特開２００５−７１１１８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に示すような縦方向や横方向のプロファイルでは、任意の方向に曲線として現れる静脈を方向に関わらず抽出することは難しい。
【０００５】
また、赤外線照射の不均一性やノイズの影響により、結果が不正確なことがある。
【０００６】
このように、従来技術には任意の方向に曲線として現れる静脈を方向に関わらず抽出することは難しいという問題点がある。また、ノイズの影響により結果が不正確になるという問題点がある。
【０００７】
そこで本発明は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、静脈などの線状対象物の安定な抽出を可能とする画像処理装置及びその方法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】
【０００８】
本発明は、静脈などの線状対象物が写った画像が入力する入力部と、前記画像の各位置に分離度フィルタを当てて、前記各位置の分離度値をそれぞれ計算し、前記各位置の分離度値の集合である分離度マップを作成するマップ作成部と、前記分離度マップに対し距離変換、または、細線化処理を行って、前記線状対象物が表示された骨格画像を作成する画像作成部と、前記骨格画像を出力する出力部と、を備えた画像処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、分離度フィルタを用いることにより、部分的に輝度の分布が異なる場合でも線状対象物を抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の画像処理装置１０について図１〜図４に基づいて説明する。本実施形態の画像処理装置１０は、例えば指や手などを赤外線照射により撮像した赤外線画像から、線状対象物である静脈部分を抽出する。
【００１１】
（１）画像処理装置１０の構成
図１は、本実施形態に係わる画像処理装置１０を示すブロック図である。
【００１２】
画像処理装置１０は、線状対象物を含む赤外線画像を入力する画像入力部１２と、分離度マップを作成する分離度マップ作成部１４と、分離度マップから画像の骨格部分を抽出する骨格画像作成部１６と、結果を出力する出力部１８を備えている。
【００１３】
各部１２〜１８は、コンピュータに格納されたプログラムによっても実現できる。
【００１４】
（２）画像処理装置１０の動作
次に、画像処理装置１０の動作について図１と図２に基づいて説明する。図２は、画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００１５】
（２−１）ステップ１
ステップ１において、画像入力部１２は、線状対象物を含む赤外線画像を入力する。
【００１６】
（２−２）ステップ２
ステップ２において、分離度マップ作成部１４は、入力された画像に対して円形分離度フィルタを施すことにより、分離度マップを作成する。
【００１７】
「円形分離度フィルタ」とは、図３に示す円形のフィルタに基づき、画像中の各点について分離度を計算する。
【００１８】
「分離度」は、２つの領域間の分離度合いを表わす指標であり、式（１）で計算される値である。
【数１】
2009129165.tif 000003
【００１９】
通常は輝度Ｐｉとしては白黒画像における画素値を用いる。領域１、２は図３に示す円形分離度フィルタにおいて、半径ｒの円の外側（図３の領域１）と内側の（図３の領域２）とする。
【００２０】
こうした円形状の分離度フィルタにより、円形を示す形状部分の線状対象物を抽出することができ、また、同様に半径ｒと同じ幅を持つ細長い線状対象物についても抽出することができる。ここでは、スケールを表わすパラメータである半径ｒは、抽出したい線状対象物（静脈）に対応した任意の値を用いる。
【００２１】
但し、この半径ｒは単一である必要はなく、複数用いてもよい。その場合にはその数だけ分離度マップを作成することになる。
【００２２】
分離度マップの例は図４に示す通りである。
【００２３】
また、静脈部分は通常背景領域より暗いことが多い。そのため、さらに式（２）のように、分離度フィルタの二領域の平均値の差を加えてもよい。但し、αは所定の定数である。
【数２】
2009129165.tif 000004
【００２４】
（２−３）ステップ３
ステップ３において、骨格画像作成部１６は、分離度マップ作成部１４により作成された分離度マップを所定の閾値で二値化し、二値化画像を作成する。
【００２５】
（２−４）ステップ４
ステップ４において、二値化画像に対して、距離変換の処理を行なう。
【００２６】
「距離変換」とは、二値化された画像に対して画素値１の領域に対して、背景（画素値が０）からの距離を画素値として与える操作のことである。距離には、４近傍距離、８近傍距離、ユークリッド距離などがあるが、ここでは４近傍距離の場合を例に説明する。
【００２７】
４近傍距離変換は、入力画像｛ｆｉｊ｝に対して、式（３）で定義される。出力画像｛ｄｉｊ｝を求める操作である。すなわち、各画素（ｉ，ｊ）にその点から最も近い背景（画素値が０）からの４近傍距離を与える変換である。
【数３】
2009129165.tif 000005
【００２８】
（２−５）ステップ５
ステップ５において、距離変換画像ｄｉｊから骨格画像を作成する。
【００２９】
「骨格」とは、距離変換画像ｄｉｊに対して、式（４）が満たされる画素の集合である。ここで定義する「骨格画像」は、その骨格部分の画素に対して、距離変換画像の値ｄｉｊを与えたものである。
【数４】
2009129165.tif 000006
【００３０】
なお、距離変換画像の値ｄｉｊの代わりに０以外の特定の値を与えたものを骨格画像としてもよい。
【００３１】
（２−６）ステップ６
ステップ６において、出力部１８は、生成された骨格画像を結果として出力する。
【００３２】
このように出力された骨格画像は、例えば、銀行などのＡＴＭにおいては、予め登録された各個人の骨格画像と比較して個人認証を行う。
【００３３】
（３）効果
このように本実施形態に係わる画像処理装置１０によれば、円形分離度フィルタと骨格化処理を組み合わせることで静脈を含む画像から静脈部分を安定に抽出できる。
【００３４】
また、分離度フィルタは、輝度の分散という正規化された値を使って、フィルタの形状に適応したエッジを抽出することができる。そのため、撮像のときに光の当たり方が場所によって違う場合でも問題なく対応できる。
【００３５】
また、分離度フィルタが円形であって回転対称であるので、プロファイルの処理などとは違い、どの方向に対しても同等に抽出できる。
【００３６】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態の画像処理装置１０について図５〜図７に基づいて説明する。
【００３７】
（１）画像処理装置１０の概要
本実施形態の画像処理装置１０は、複数種類の半径の異なる円形分離度フィルタを用いて複数の分離度マップを生成し、それらを統合する。
【００３８】
図５は、本実施形態に係わる画像処理装置１０を示すブロック図である。図６は、本実施形態に係わる画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
本実施形態の画像処理装置１０の画像入力部１２、骨格画像作成部１６、出力部１８は、第１の実施形態と同様である。
【００４０】
（２）画像処理装置１０の動作
以下は、第１の実施形態と相違のある分離度マップ作成部１４、分離度マップ統合部２０の動作について述べる。
【００４１】
分離度マップ作成部１４においては、所定の複数種類の半径の円形分離度フィルタを用いて複数の分離度マップを生成する。図７に３種類の生成された分離度マップの例を示す。
【００４２】
分離度マップ統合部２０においては、分離度マップ作成部１４によって生成された複数個の分離度マップを統合することにより（図６のステップ２’）、１個の分離度マップを生成する。
【００４３】
本実施形態においては、各分離度マップにおいて、同じ位置の分離度値を比較し、分離度値の最大値を求め、その値を新しい分離度マップの分離度値とする。図７に統合された分離度マップの例を示す。なお、統合時に最大値を用いたが、平均値その他、任意の処理により統合してもよい。
【００４４】
（３）効果
このように本実施形態によれば、複数種類の半径の円形分離度フィルタを用いることで、静脈などの線状対象物の太さが場所毎に異なる場合でも、安定に抽出できる。
【００４５】
また、複数の異なる半径の分離度マップを元に骨格画像を生成すれば、単一の半径では得られない幅を持つ線状対象物をも抽出できる。
【００４６】
（第３の実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態の画像処理装置１０について図８に基づいて説明する。
【００４７】
本実施形態の画像処理装置１０は、複数種類の半径の異なる円形分離度フィルタを用いて複数の分離度マップを生成し、それぞれの分離度マップに対して、対応する骨格画像を生成する。
【００４８】
本実施形態の画像処理装置１０の構成は、第１の実施形態の画像処理装置１０と同様である。
【００４９】
図８は複数半径の分離度マップから生成された骨格画像の例である。
【００５０】
出力部１８は、これら全ての骨格画像をそれぞれ出力する。また、これらを統合してもよい。統合する場合には第２の実施形態において分離度マップの統合を行なったように最大値を出力する方法がある。
【００５１】
以上、本実施形態の画像処理装置１０のように、複数の異なる半径の分離度マップを元に骨格画像を生成すれば、単一の半径では得られない幅を持つ線状対象物も抽出できる。
【００５２】
（第４の実施形態）
以下、本発明の第４の実施形態の画像処理装置１０について図９に基づいて説明する。本実施形態の画像処理装置１０の構成は第１の実施形態と同様である。
【００５３】
本実施形態の画像処理装置１０は、動作は次の通りである。
【００５４】
まず、複数種類の半径の異なる円形分離度フィルタを用いて複数の分離度マップを生成する。
【００５５】
次に、それらの２次元の分離度マップについて、スケール（半径）をパラメータとした３次元的な分離度マップを構成する。
【００５６】
次に、得られた３次元分離度を使用して、３次元的な距離変換画像を求める。
【００５７】
次に、対応する骨格画像を生成する。
【００５８】
次に、出力部１８は、図９に示すように３次元的な骨格画像を出力する。また、それらを射影して得られた２次元の骨格画像を出力してもよい。
【００５９】
以上、本実施形態の画像処理装置１０のように、複数の異なる半径の分離度マップを元に骨格画像を生成すれば、単一の半径では得られない幅を持つ線状対象物をも抽出できる。
【００６０】
（変更例）
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
【００６１】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【００６２】
さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６３】
（１）変更例１
上記実施形態においては、距離変換画像とその骨格化により骨格画像を生成したが、これに対して、分離度マップ、または、その二値化したものに対して細線化の処理を施すことにより、同様の出力を得てもよい。
【００６４】
細線化処理とは、与えられた図形の線幅を細めて、幅１画素の中心線を抽出する処理である。細線化にはさまざまなアルゴリズムが提案されているが、基本的には以下のような処理を行なう。
【００６５】
まず、画像中の境界点（４近傍に一つでも０画素を持つ１画素）の中から、消去可能であり、かつ、線の端点ではない画素（例えば、８近傍の１画素の個数が３以上）を全てを消去する。
【００６６】
以上の処理をラスタ走査により、消去される画素がなくなるまで反復する。
【００６７】
そして、細線化画像は骨格化画像と違って、連結性が保存されるという性質がある。
【００６８】
（２）変更例２
上記画像処理装置１０の処理の途中で適宜、二値化、ノイズ除去等の処理を加えてもよい。例えば、距離変換画像の生成の前に膨張、収縮等の処理を加えることにより、ノイズを除去できる。
【００６９】
（３）変更例３
上記画像処理装置１０は、ＡＴＭなどにおける個人認証に用いる場合に適用したが、これに限らず医用画像処理装置に適用してもよい。例えば、Ｘ線透視画像、ＭＲＩの画像、血管造影画像から静脈や動脈などの血管を検出する場合に適用できる。
【００７０】
（４）変更例４
上記画像処理装置１０は、円形分離度フィルタを用いたが、どの方向に対しても同等に抽出できる形状であれば円形に限らず、四角形、五角形、六角形などの多角形分離度フィルタでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係わる画像処理装置のブロック図である。
【図２】画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】円形分離度フィルタの説明図である。
【図４】処理結果の例を表わす図である。
【図５】第２の実施形態に係わる画像処理装置のブロック図である。
【図６】画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】処理結果の例を表わす図である。
【図８】第３の実施形態における処理結果の例を表わす図である。
【図９】第４の実施形態における処理結果の例を表わす図である。
【符号の説明】
【００７２】
１０    画像処理装置
１２    画像入力部
１４    分離度マップ作成部
１６    画像作成部
１８    出力部
２０    分離度マップ統合部
【図１】
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【図２】
2009129165.tif 000008
【図３】
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【図５】
2009129165.tif 000010
【図６】
2009129165.tif 000011
【図４】
2009129165.tif 000012
【図７】
2009129165.tif 000013
【図８】
2009129165.tif 000014
【図９】
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