FR2905499A1 - Appareil et procede d'elimination de bruit de caracteres - Google Patents
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Abstract
Appareil d'élimination de bruit de caractères pour éliminer un bruit de fond de profil atypique, comprenant un dispositif de détection de zone de bruit de caractères (26) pour détecter une zone de bruit de caractères, à partir de l'image, un dispositif de détermination de couches de zone de conversion de densité (27) pour établir une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, et un dispositif de conversion de densité (28) pour établir un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient comme une zone de référence d'un pixel cible, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image locale.
Description
1 APPAREIL ET PROCEDE D'ELIMINATION DE BRUIT DE CARACTERES Domaine de
l'invention La présente invention concerne un système traitant des images numériques avec beaucoup de bruit de fond, telles que des images d'empreintes digitales latentes et similaires, en utilisant un ordinateur.
Description de l'art connexe Généralement, une empreinte digitale configurée avec une pluralité de lignes de crêtes à motif strié a deux caractéristiques principales, permanence et caractère unique. Par conséquent, des empreintes digitales ont été utilisées dans des enquêtes criminelles depuis des temps anciens. En particulier, la collation d'empreintes digitales latentes laissées dans des scènes de crime est efficace comme moyen pour aider les recherches. Récemment, un système de concordance d'empreintes digitales utilisant des ordinateurs a été introduit et la concordance d'empreintes digitales latentes est exécutée dans divers corps de police. Toutefois, nombre des images d'empreintes digitales latentes sont de faible qualité avec un bruit de fond, qui met l'enquêteur en difficulté pour émettre un jugement. Ceci est également un facteur important pour empêcher le système d'être automatisé. Il existe de nombreux types de bruits de fond dans les empreintes digitales latentes. Un de ceux-ci est un bruit de fond avec forme irrégulière représentée par des lettres (ci- 2905499 2 après, un tel bruit sera indiqué comme un bruit de caractères ). La figure 4 illustre un exemple d'une empreinte digitale latente. Comme dans l'exemple, il existe des cas où les lignes de crête d'empreinte 5 digitale sont laissées sur le bruit de fond de caractères manuscrits. De tels bruits de fond risquent d'être mal jugés et extraits comme les lignes d'empreinte digitale avec l'art connexe, de sorte qu'il est difficile d'améliorer ou extraire seulement les 10 lignes de crête d'empreinte digitale. Comme technique connexe pour éliminer le bruit de dessin de fond, il est courant d'employer la transformée de Fourier. Une telle technique est proposée dans Background Pattern Removal by Power 15 Spectral Filtering , par CANON, et al., Applied Optics, 15 mars 1983 (document non brevet 1), par exemple. Toutefois, quand cette technique est employée pour éliminer les bruits de fond de caractères d'une image 20 d'empreinte digitale, il est nécessaire que les bruits de caractère apparaissent périodiquement. Ainsi, l'effet de ceuxci est limité. En outre, quand la périodicité des bruits de caractère est similaire à la périodicité des lignes de crête d'empreinte digitale, 25 les lignes de crête d'empreinte digitale sont également éliminées. En conséquence, l'effet est limité. Par ailleurs, la densité des lignes de crête d'empreinte digitale dans la zone sans bruit de caractère est détériorée avec le traitement d'élimination de bruit de 30 caractère, de sorte que l'effet de celui-ci est également limité. 2905499 3 La figure 13 illustre l'état où les bruits de caractère sont éliminés de l'image d'empreinte digitale de la figure 4 par la technique connexe. Dans le cas où la périodicité des bruits de caractère serait 5 insignifiante comme dans le cas de cette image d'empreinte digitale, la performance d'élimination n'est pas suffisante. Il peut être observé que la densité des lignes de crête d'empreinte digitale est également détériorée. 10 En outre, il existe diverses mesures proposées comme un procédé connexe pour améliorer les lignes de crête d'empreinte digitale, dans lesquelles la direction et la périodicité de lignes de crête locales sont extraites et les lignes de crête sont améliorées 15 par un traitement de filtrage qui correspond aux direction et périodicité extraites. Ce procédé est proposé dans Fingerprint Image Enhancement : Algorithm and Performance Evaluation (1998) par Hong, et al., IEEE Transaction on Pattern Analysis and 20 Machine Intelligence (document non brevet 2) et publication de brevet japonais non examiné 2002-99912 (document brevet 1). Toutefois, ces arts connexes ne sont pas efficaces quand les directions et périodicités de lignes de crête 25 ne peuvent pas être extraites correctement à cause de l'influence du bruit de caractère. Ainsi, le problème reste encore à résoudre. Alors que, même si la zone de bruit de caractère est correctement extraite, le bruit de caractère ne 30 peut pas encore être éliminé dans de nombreux cas en 2905499 4 utilisant le procédé connexe comme un procédé de conversion de densité pour la zone. La figure 14A est une image sur laquelle une densité de groupe de pixels d'une zone de bruit de 5 caractère représentée sur la figure 7 est convertie avec un procédé d'uniformisation d'histogramme adaptative par rapport à une image d'empreinte digitale sur la figure 4. Cet exemple montre que le bruit de caractère n'est pas suffisamment éliminé car la densité 10 dans la zone de bruit de caractère est fortement convertie et la densité près du bord est faiblement convertie. La figure 14B est une image sur laquelle la densité de groupe de pixels de la zone de bruit de 15 caractère représentée sur la figure 7 est convertie en une valeur de densité basse dans un groupe de pixels voisin à l'extérieur de la zone de bruit de caractère, qui est supposée être un papier support, par rapport à une image d'empreinte digitale sur la figure 4. Comme 20 représenté dans l'exemple, il est désavantageux en ce que des informations de lignes de crête sont éliminées car l'intérieur de la zone de bruit de caractère est converti en une valeur de densité approximativement uniforme. De plus, il est insuffisant pour éliminer un 25 bruit de caractère. En outre, il est également désavantageux en ce que l'image apparaît comme étant artificielle et manquant de naturel. RESUME DE L'INVENTION 30 Comme décrit ci-dessus, des bruits de fond ayant des profils atypiques tels que des bruits de caractère 2905499 5 et similaires ne peuvent pas être extraits et éliminés de manière appropriée avec l'art connexe. Ainsi, un objet exemplaire de la présente invention est de proposer un appareil d'élimination de 5 bruit et similaire capable d'éliminer un bruit de fond ayant un profil atypique, représenté par le bruit de caractère. Comme un aspect exemplaire de l'invention, un appareil d'élimination de bruit de caractères selon la 10 présente invention comprend : un dispositif de détection de zone de bruit de caractères pour détecter une zone de bruit de caractères, qui est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir d'une image ; un dispositif de détermination de couches de 15 zone de conversion de densité pour établir une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; et un dispositif de conversion de densité pour, comme une zone de référence d'un pixel cible, 20 établir un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image 25 locale. Ici, le bruit de caractères signifie un bruit de fond à profil atypique configuré avec des caractères et similaires. Selon l'appareil d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus, la zone de bruit de 30 caractères est détectée sur la base du bruit de caractères, la couche de zone de conversion de densité 2905499 6 est établie à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, la zone de référence est limitée au groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la 5 couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient, et les lignes de crête sont améliorées en utilisant un procédé d'amélioration d'image locale (uniformisation d'histogramme adaptative ou extension de contraste adaptative), alors le bruit 10 de caractères est éliminé. En conséquence, les lignes de crête d'empreinte digitale sont améliorées et facilement extraites. Quand il est appliqué à une empreinte digitale latente, le bruit de caractères est éliminé et des lignes de crête 15 d'empreinte digitale avec les lignes de crête améliorées peuvent être visualisées, de manière qu'un investigateur puisse identifier facilement une empreinte digitale. En outre, une image avec son bruit de caractères éliminé peut être utilisée pour une 20 extraction de caractéristiques, de manière à ce qu'une quantité de caractéristiques puisse être extraite avec plus de précision, et la précision de concordance d'empreinte digitale est ainsi améliorée. Comme un autre aspect exemplaire de l'invention, 25 un procédé d'élimination de bruit de caractères selon la présente invention comprend : une étape de détection de zone de bruit de caractères pour détecter une zone de bruit de caractères, qui est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir d'une image ; une 30 étape de détermination de couches de zone de conversion de densité pour établir une pluralité de couches de 2905499 7 zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; et une étape de conversion de densité pour, comme une zone de référence d'un pixel cible, établir un groupe de pixels 5 voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image locale ; de 10 manière à éliminer le bruit de caractères. Selon le procédé d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus, la zone de bruit de caractères est détectée sur la base du bruit de caractères, et la couche de zone de conversion de 15 densité est établie à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, et la zone de référence est limitée au groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le 20 pixel cible appartient, et les lignes de crête sont améliorées avec le procédé d'amélioration d'image locale, alors le bruit de caractères est éliminé. En conséquence, les lignes de crête d'empreinte digitale sont améliorées et facilement extraites. Quand 25 il est appliqué à une empreinte digitale latente, le bruit de caractères est éliminé et des lignes de crête d'empreinte digitale avec les lignes de crête améliorées peuvent être visualisées, de manière à ce qu'un investigateur puisse identifier facilement une 30 empreinte digitale. En outre, une image avec son bruit de caractères éliminé peut être utilisée pour une 2905499 8 extraction de caractéristiques, de manière à ce qu'une quantité de caractéristiques puisse être extraite avec plus de précision, et la précision de concordance d'empreinte digitale est ainsi améliorée. 5 Comme encore un autre aspect exemplaire de l'invention, un programme d'élimination de bruit de caractères selon la présente invention fait exécuter à un ordinateur : un traitement de détection de zone de bruit de caractères pour détecter une zone de bruit de 10 caractères, qui est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir d'une image ; un traitement de détermination de couches de zone de conversion de densité pour établir une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur 15 de la zone de bruit de caractères ; et un traitement de conversion de densité pour, comme une zone de référence d'un pixel cible, établir un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité 20 à laquelle le pixel cible appartient, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image locale. Selon le programme d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus, la zone de bruit de 25 caractères est détectée sur la base du bruit de caractères, et la couche de zone de conversion de densité est établie à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, et la zone de référence est limitée au groupe de pixels voisin à l'intérieur de 30 la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le 2905499 9 pixel cible appartient, et les lignes de crête sont améliorées avec le procédé d'amélioration d'image locale, alors le bruit de caractères est éliminé. En conséquence, les lignes de crête d'empreinte 5 digitale sont améliorées et facilement extraites. Quand il est appliqué à une empreinte digitale latente, le bruit de caractères est éliminé et des lignes de crête d'empreinte digitale avec les lignes de crête améliorées peuvent être visualisées, et un 10 investigateur peut ainsi identifier facilement une empreinte digitale. En outre, une image avec son bruit de caractères éliminé peut être utilisée pour une extraction de caractéristiques, de manière à ce qu'une quantité de caractéristiques puisse être extraite avec 15 plus de précision, et la précision de concordance d'empreinte digitale est ainsi améliorée. Un avantage exemplaire selon l'invention est de détecter la zone de bruit de caractères sur la base du bruit de caractères, établir la couche de zone de 20 conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, limiter la zone de référence au groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le 25 pixel cible appartient, améliorer la ligne de crête avec le procédé d'amélioration d'image locale, de manière à éliminer le bruit de caractères. En conséquence, les lignes de crête d'empreinte digitale sont améliorées et facilement extraites. Quand 30 il est appliqué à une empreinte digitale latente, le bruit de caractères est éliminé et des lignes de crête 2905499 10 d'empreinte digitale avec les lignes de crête améliorées peuvent être visualisées, de manière à ce qu'un investigateur puisse identifier facilement une empreinte digitale. En outre, une image avec son bruit 5 de caractères éliminé peut être utilisée pour une extraction de caractéristiques, de manière à ce qu'une quantité de caractéristiques puisse être extraite avec plus de précision, et la précision de concordance d'empreinte digitale est ainsi améliorée. 10 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 est un schéma de principe global représentant un appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale qui est un mode de réalisation 15 exemplaire de la présente invention ; la figure 2 est un schéma de principe fonctionnel représentant un dispositif d'élimination de bruit de caractères sur la figure 1 ; la figure 3 est un organigramme représentant des 20 opérations de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale ; la figure 4 est une illustration représentant un exemple d'images d'entrée ; la figure 5 est une illustration représentant un 25 exemple d'images améliorées qui est l'image d'entrée sur la figure 4 appliquée à un traitement d'amélioration ; les figures 6A, 6B et 6C sont des illustrations représentant des exemples d'images binaires dont 30 chacune est une image d'entrée sur la figure 4 2905499 11 convertie en binaire avec différents seuils de conversion binaire ; la figure 7 est une illustration représentant un exemple d'images de zone de bruit de caractères 5 extraites de l'image binaire ; la figure 8A est une illustration représentant un exemple de couche de zone de conversion de densité à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, la figure 8B est une illustration représentant un exemple 10 de couche de zone de conversion de densité à l'intérieur de la zone de bruit de caractères ; la figure 9A est une illustration partiellement agrandie d'une image d'entrée sur la figure 4, la figure 9B est une illustration décrivant une couche de 15 bord de la zone de bruit de caractères, et la figure 9C est une illustration décrivant une couche de zone de conversion à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; la figure 10 est une illustration représentant un 20 profil de densité d'un voisinage de zone de bruit de caractères ; la figure 11 est une illustration représentant un exemple d'images converties en densité ; la figure 12 est une illustration représentant un 25 exemple d'images synthétiques ; la figure 13 est une illustration représentant un exemple de résultats d'élimination de bruit avec un art connexe basé sur la transformée de Fourier ; et la figure 14A est une illustration représentant un 30 exemple de résultats d'élimination de bruit par un procédé connexe, uniformisation d'histogramme 2905499 12 adaptative, et la figure 14B est une illustration représentant un exemple de résultats d'élimination de bruit par un remplacement de densité de voisinage connexe. 5 DESCRIPTION DE MODES DE REALISATION EXEMPLAIRES Ci-après, une configuration et un fonctionnement d'un appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10, qui est un mode de réalisation exemplaire 10 de la présente invention, seront expliqués en référence aux dessins. Structure de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 La figure 1 est un schéma de principe fonctionnel 15 pour représenter une structure de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10. L'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 est, par exemple, un ordinateur personnel et est pourvu d'un dispositif d'entrée d'images 20 d'empreinte digitale 11, d'un dispositif d'élimination de bruit de caractères 12 et d'un dispositif de sortie d'images d'empreinte digitale 13. Le dispositif d'entrée d'images d'empreinte digitale 11 numérise et saisit des images d'empreinte 25 digitale qui sont lues par un capteur ou un scanner, par exemple. En outre, le dispositif d'entrée d'images d'empreinte digitale 11 peut saisir des images déjà numérisées sous une forme de fichier. Le dispositif d'élimination de bruit de caractères 30 12 a une fonction d'élimination de bruit de caractères de l'image d'empreinte digitale saisie à travers le 2905499 13 dispositif d'entrée d'images d'empreinte digitale 11 et d'amélioration de la densité de lignes de crête. Le dispositif de sortie d'images d'empreinte digitale 13 délivre en sortie l'image d'empreinte 5 digitale traitée par le dispositif d'élimination de bruit de caractères 12 à un écran d'affichage, une imprimante et similaire. En outre, à titre d'exemple, il est également possible de transmettre l'image d'empreinte digitale traitée par le dispositif 10 d'élimination de bruit de caractères 12 directement à un dispositif de concordance 14 ou similaire. La figure 2 est un schéma de principe fonctionnel représentant la structure du dispositif d'élimination de bruit de caractères 12. 15 Le dispositif d'élimination de bruit de caractères 12 comprend un contrôleur de traitement de données 21, un dispositif de stockage de données (dispositif de mémoire) 22, un dispositif d'amélioration d'image 23, un dispositif de détermination de zone de lignes de 20 crête 24, un dispositif de calcul de robustesse de lignes de crête 25, un dispositif de détection de zone de bruit de caractères 26, un dispositif de détermination de couche de zone de conversion de densité 27, un dispositif de conversion de densité 28 25 et un dispositif de synthèse d'image 29. Le contrôleur de traitement de données 21 contrôle la transmission et la réception de données et messages échangés entre chacun des dispositifs qui composent le dispositif d'élimination de bruit de caractères 12. 30 Le dispositif de stockage de données 22 comprend une mémoire RAM (mémoire à accès aléatoire), par 2905499 14 exemple, et chacun des dispositifs précités qui composent le dispositif d'élimination de bruit de caractères 12 l'utilise comme la zone de travail. En outre, il est également utilisé pour mémoriser 5 provisoirement les informations calculées par chaque dispositif. Par ailleurs, le dispositif de stockage de données 22 est également utilisé comme la zone de travail de chacun des dispositifs tels que le dispositif d'amélioration d'image 23, le dispositif de 10 détermination de zone de lignes de crête 24, le dispositif de calcul de robustesse de lignes de crête 25, le dispositif de détection de zone de bruit de caractères 26, le dispositif de détermination de couche de zone de conversion de densité 27, le dispositif de 15 conversion de densité 28 et le dispositif de synthèse d'image 29. Le dispositif d'amélioration d'image 23 comprend une fonction d'amélioration d'une densité d'une image d'entrée en utilisant le procédé d'amélioration d'image 20 locale. Le dispositif de détermination de zone de lignes de crête 24 comprend les fonctions consistant à convertir en binaire l'image d'entrée avec divers seuils binaires, calculer une valeur d'évaluation de 25 zone de lignes de crête à partir de la robustesse de lignes de crête de l'image binaire, spécifier une zone locale de lignes de crête à partir de la valeur d'évaluation de zone de lignes de crête, et évaluer un rapport de pixel noir dans la zone locale de manière à 30 délivrer en sortie l'image binaire excluant une composante de lignes de crête d'empreinte digitale et, 2905499 15 de plus, incluant la zone de bruit de caractères autant que possible. Le dispositif de calcul de robustesse de lignes de crête 25 comprend la fonction consistant à calculer une 5 fiabilité d'une ligne de crête d'empreinte digitale sur la base de l'image d'entrée comme robustesse de lignes de crête Le dispositif de détection de zone de bruit de caractères 26 comprend les fonctions consistant à 10 analyser l'image binaire, éliminer une composante de lignes de crête d'empreinte digitale et enregistrer la zone restante dans une image de zone de bruit de caractères comme une zone de bruit de caractères. Le dispositif de détermination de couche de zone 15 de conversion de densité 27 comprend les fonctions consistant à déterminer une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères et les enregistrer comme des images de zone de conversion de 20 densité. Le dispositif de conversion de densité 28 comprend la fonction consistant à convertir une densité de pixel de la couche de zone de conversion de densité en utilisant l'image de zone de conversion de densité dont 25 la couche de zone de conversion de densité est enregistrée et l'image d'entrée par le procédé d'amélioration d'image locale avec lequel un groupe de pixels voisin de la couche de zone de conversion de densité incluant le pixel est établi comme un groupe de 30 référence. 2905499 16 Le dispositif de synthèse d'image 29 comprend la fonction consistant à synthétiser une image améliorée par le dispositif d'amélioration d'image 23 et une image convertie à sa densité par le dispositif de 5 conversion de densité 28, en adoptant une valeur de densité de l'image améliorée pour chaque pixel à l'extérieur de la zone de conversion de densité et en générant une image de laquelle le bruit de caractère est éliminé. 10 Chaque dispositif décrit ci-dessus peut être obtenu par une CPU (unité centrale de traitement) de l'appareil d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 exécutant un programme d'ordinateur pour commander le matériel ( hardware ) de l'appareil d'amélioration 15 d'image d'empreinte digitale 10. La figure 3 est un organigramme représentant les opérations de tout le dispositif d'élimination de bruit de caractères 12, du dispositif d'entrée d'images d'empreinte digitale 11 et du dispositif de sortie 20 d'images d'empreinte digitale 13. Dans l'étape S1 de la figure 3, le dispositif d'entrée d'images d'empreinte digitale 11 représenté sur la figure 2 saisit une image d'empreinte digitale. Dans cette étape, une image lue par un scanner, par 25 exemple, est numérisée et saisie. En outre, il est également possible de saisir un fichier d'image d'empreinte digitale déjà numérisée, comme autre exemple. L'exemple d'image d'empreinte digitale est exprimée par GI et représenté sur la figure 4. 30 Les exemples des images d'empreinte digitale telles que celle représentée sur la figure 4 sont les 2905499 17 images obtenues en numérisant les images d'empreinte digitale qui sont lues par un capteur ou un scanner. Ces exemples d'image d'empreinte digitale sont numérisés avec la résolution de 500 points par pouce 5 selon ANSI/NIST-ITL-1-2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial, & Scar Mark & Tatoo (SMT) Information qui est normalisé par le National Institute of Standard and Technology (US). Ce document de standardisation peut être téléchargé à partir de 10 l'adresse URL suivante (telle qu'en juillet 2006). ftp://sequoyah.nist.gov/pub/nist internal report/s p500-245-a16.pdf Avec la norme précitée, l'image est numérisée pour avoir les valeurs de densité de deux cent cinquante-six 15 gradations de 0 à 255. En outre, les valeurs de densité sont définies avec les standards de luminance où les valeurs numériques augmentent lorsque la luminance devient supérieure (plus brillant). Dans le mode de réalisation exemplaire de la présente invention, 20 toutefois, des explications concernant les valeurs de densité sont fournies sur la base des standards de densité où les valeurs numériques augmentent lorsque la densité devient supérieure. Par conséquent, la ligne de crête avec une densité élevée a la valeur proche de 255 25 comme valeur maximale et le papier support, ou les creux avec basse densité, a la valeur de densité proche de O. Ensuite, dans l'étape S2 sur la figure 3, le dispositif d'amélioration d'image 23 représenté sur la 30 figure 2 améliore la densité de l'image d'entrée et étend la plage dynamique des lignes de crête 2905499 18 d'empreinte digitale. Pour le procédé d'amélioration, le procédé d'amélioration d'image locale représenté par l'uniformisation d'histogramme adaptative ou l'extension de contraste adaptative est adopté. Même 5 dans la zone où la plage dynamique des lignes de crête d'empreinte digitale est étroite, il est possible d'obtenir une image qui a une variation de contraste uniforme sur toute la zone en effectuant une amélioration avec le procédé d'amélioration d'image 10 locale. La détermination de la dimension de la zone de référence est importante avec le procédé d'amélioration d'image locale. Elle est fixée dans ce cas à un cercle avec un rayon d'environ quinze pixels. Le pas moyen entre les lignes de crête de l'empreinte digitale est 15 d'environ dix pixels (la distance réelle est de 0,5 mm), de sorte qu'il est approprié de fixer le cercle avec le rayon d'environ 1,5 fois le pas moyen de ligne de crête comme la zone minimale qui comprend la variation de contraste de la ligne de crête. La figure 20 5 représente une image qui est obtenue en appliquant le traitement précité pour améliorer l'image d'entrée de la figure 4. L'image d'empreinte digitale est exprimée par GE. Il est visible d'après la figure 5 que la zone avec haute densité de fond et la zone avec basse 25 densité de fond sont toutes deux améliorées uniformément. Le traitement ci-après est généralement séparé en deux. La première moitié de traitement est le traitement de l'étape S3 à l'étape S8 de la figure 3, 30 dans lequel une image binaire nécessaire pour la détection d'une zone de bruit de caractères est 2905499 19 générée. La deuxième moitié de traitement est le traitement de l'étape S9 à l'étape S13 de la figure 3, dans lequel la zone de bruit de caractères est détectée et une densité de pixels dans la zone de bruit de 5 caractères est alors convertie pour générer une image avecbruit de caractère éliminé. Ici, une raison pour laquelle l'image binaire est générée pour détecter la zone de bruit de caractères sera expliquée. En général, il peut être supposé qu'une 10 valeur de densité d'une zone comportant un bruit de caractères est supérieure à une valeur de densité d'une partie voisine de ligne de crête d'empreinte digitale (zone sans bruit de caractères). Si la zone de bruit de caractères a une valeur de densité inférieure à la 15 partie voisine de ligne de crête d'empreinte digitale, l'élimination du bruit de caractères n'est absolument pas importante car la zone de bruit de caractères n'affecte l'extraction de lignes de crête que d'une manière limitée. En conséquence, une cible est un cas 20 avec une image d'empreinte digitale où la valeur de densité de la zone de bruit de caractères est supérieure à la valeur de densité de la partie voisine de ligne de crête d'empreinte digitale. L'image binaire utilisée ici est générée 25 simplement en convertissant en binaire une image d'entrée avec un certain seuil de conversion binaire. Dans ce cas, quand le seuil de conversion binaire devient plus petit, la région dans laquelle une zone de bruit de caractères peut être détectée devient plus 30 grande, mais d'autre part, une partie de lignes de crête d'empreinte digitale peut également être extraite 2905499 20 plus facilement. Cet exemple sera expliqué en référence à la figure 6. Les figures 6A, 6B et 6C représentent des images qui sont générées par conversion binaire de l'image d'entrée sur la figure 4 avec trois types de 5 seuils de conversion binaire. Sur la figure 6A, la valeur de seuil de conversion binaire est grande, de sorte que la ligne de crête d'empreinte digitale peut être rarement distinguée. Au contraire, sur la figure 6C, la valeur de seuil de conversion binaire est 10 petite, de sorte qu'une zone dans laquelle la ligne de crête d'empreinte digitale peut être facilement distinguée est révélée. La cible de ce traitement est de générer une image binaire dans laquelle l'extraction d'une partie de 15 lignes de crête d'empreinte digitale peut être limitée au minimum et, en même temps, une zone de caractères peut être détectée dans une région éventuellement plus grande. Afin de satisfaire les conditions précitées, un seuil de conversion binaire minimum avec lequel 20 l'extraction de la ligne de crête d'empreinte digitale peut être limitée au minimum (un seuil de conversion binaire optimal) doit être trouvé. Par conséquent, des images binaires sont générées en diminuant les valeurs des seuils de conversion 25 binaire bit par bit à partir de la valeur maximale, une robustesse de ligne de crête est calculée sur la base des images binaires et, quand une ligne de crête est détectée dans une zone locale d'une certaine zone, le traitement est terminé et un seuil de conversion 30 binaire 1 est déterminé. Ensuite, une image binaire qui est générée avec un seuil de conversion binaire 2905499 21 supérieur au seuil de conversion binaire déterminé 1 est analysée et, dans une zone local détectée comme une zone de ligne de crête, un seuil de conversion binaire minimum t avec lequel un rapport de pixels convertis en 5 un pixel noir est inférieur à un seuil prescrit (par exemple 10%) est déterminé. Une image binaire convertie en binaire avec ce seuil de conversion binaire t est l'image binaire cible. Dans l'étape S3 de la figure 3, le dispositif de 10 détermination de zone de ligne de crête 24 sur la figure 2 fixe une valeur initiale pour le seuil de conversion binaire à la valeur maximale, 255, et le processus passe à l'étape S4 sur la figure 3. Dans l'étape S4, le dispositif de détermination de zone de 15 lignes de crête 24 sur la figure 2 convertit simplement l'image d'entrée en une image binaire ayant du noir et du blanc avec le seuil de conversion binaire spécifié dans ce traitement. Précisément, quand une valeur de densité est supérieure au seuil de conversion binaire, 20 un pixel est converti en un pixel noir, et quand un cas est différent de celui ci-dessus, un pixel est converti en un pixel blanc. Les images qui sont représentées sur les figures 6A, 6B et 6C sont les images d'entrées GI sur la figure 4 converties en binaire avec trois seuils 25 de conversion binaire de 185, 175 et 165. Les images binaires sont exprimées comme B ou comme B(185), en ajoutant le seuil de conversion binaire. Ensuite, dans l'étape S5 de la figure 3, le dispositif de calcul de robustesse de lignes de crête 30 25 calcule la robustesse de lignes de crête sur la base des images binaires. Un procédé pour calculer la 2905499 22 robustesse de lignes de crête ou la fiabilité de lignes de crête peut être réalisé avec un art connexe. Par exemple, selon un art connexe décrit dans le document JP 2002-288641 (Funada), une transformation de Fourier 5 à deux dimensions est effectuée dans une zone locale et la force de ligne de crête est calculée sur la base d'une puissance proche d'un pic dans une surface de transformation de Fourier obtenue comme un résultat de la transformation décrite ci-dessus. 10 En outre, selon un art connexe représenté dans le document JP 52-97298 (Asai), une direction et fiabilité de ligne de crête d'empreinte digitale est extraite comme suit. Une image de dessin à stries a de faibles variations de contraste dans une même direction que le 15 dessin de stries et a de grandes variations de contraste dans une direction perpendiculaire au dessin de stries, ce qui est utilisé pour obtenir une valeur extrême de quantité de variation de contraste par rapport à une pluralité de directions de quantification 20 prescrites et déterminer une direction de dessins de stries à partir de la valeur extrême. Ensuite, la fiabilité (robustesse) de la direction est calculée sur la base de la quantité de variation constante dans une direction perpendiculaire à la direction extraite. 25 A cet égard, l'art connexe décrit ci-dessus est exposé sur la base de l'image d'échelle de gris, toutefois la robustesse de ligne de crête peut être calculée en utilisant l'image binaire au lieu de l'image d'échelle de gris. 30 Le dispositif de détermination de zone de ligne de crête 24 sur la figure 2 enregistre la robustesse de 2905499 23 ligne de crête telle que calculée ci-dessus dans une mémoire comme une image de robustesse de ligne de crête. Ensuite, dans l'étape S6 de la figure 3, le 5 dispositif de détermination de zone de ligne de crête 24 sur la figure 2 analyse l'image de robustesse de ligne de crête et calcule une valeur d'évaluation de zone de ligne de crête. De manière spécifique, une zone locale comprenant environ 64*64 pixels est établie et 10 une valeur moyenne de la robustesse de ligne de crête de chaque pixel dans la zone locale est calculée comme étant la valeur d'évaluation de zone de ligne de crête. Ensuite, cette détermination de zone locale est appliquée à l'image complète et les valeurs 15 d'évaluation de zone de ligne de crête sont calculées au niveau de chaque zone locale, puis une valeur maximale d'évaluation de zone de ligne de crête parmi celles-ci est déterminée comme la valeur d'évaluation de zone de ligne de crête de l'image. 20 Le rectangle à lignes en traits interrompus avec le numéro 63 sur la figure 6C représente une zone locale ayant la valeur maximale d'évaluation de zone de ligne de crête dans l'image binaire B(165). Cette zone a la plus grande fiabilité en tant que ligne de crête 25 d'empreinte digitale dans l'image complète. Des numéros 61 et 62 sur les figures 6A et 6B représentent la même zone locale que le numéro 63. La valeur d'évaluation de zone de ligne de crête de la zone locale 61 dans l'image binaire B(185) est proche de 0 car la ligne de 30 crête ne peut pas être distinguée. La valeur d'évaluation de zone de ligne de crête de la zone 2905499 24 locale 62 dans l'image binaire B(175) devient inférieure à celle de la zone locale 61 dans l'image binaire B(165). Ensuite, dans l'étape S7 de la figure 3, le 5 dispositif de détermination de zone de ligne de crête 24 sur la figure 2 détermine si la valeur maximale d'évaluation de zone de ligne de crête est inférieure ou non au seuil prescrit. Si elle est sous le seuil, le seuil de conversion binaire est abaissé et le processus 10 retourne à l'étape S4. Le seuil de conversion binaire peut être abaissé d'un par un à partir de la valeur maximale de 255, ou peut être abaissé de deux ou plus. Quand ce pas devient plus petit, l'image binaire peut être générée plus précisément, mais d'autre part, le 15 traitement prend plus de temps, de sorte qu'un pas approprié peut être déterminé en considérant les performances d'un ordinateur, etc., à utiliser. Quand la valeur maximale d'évaluation de zone de ligne de crête est supérieure ou égale au seuil 20 prescrit, il peut être déterminé que la zone de ligne de crête peut être reconnue sur la base de l'image binaire dans ce traitement, de seuil de conversion binaire 1 et la valeur maximale d'évaluation 25 crête soient enregistrés dans traitement passe à l'étape S8 sur Par exemple, quand troismanière à ce que le la zone locale ayant de zone de ligne de une mémoire, et le la figure 3. des images binaires B(185), B(175), B(165) sont évaluées dans cet ordre et la valeur d'évaluation de zone de ligne de crête de la 30 zone locale 61 devient supérieure ou égale au seuil au 2905499 25 niveau de B(165) pour la première fois, alors le seuil de conversion binaire 1 doit être fixé à 165. Ensuite, dans l'étape S8 de la figure 3, le dispositif de détermination de zone de ligne de crête 5 24 sur la figure 2 analyse et évalue les images binaires converties en binaire avec un seuil plus grand que le seuil de conversion binaire 1 et détermine une image binaire dans laquelle une partie de ligne de crête d'empreinte digitale est rarement convertie en 10 binaire. Dans le présent mode de réalisation exemplaire, un rapport de pixel noir dans une zone locale ayant la valeur maximale d'évaluation de zone de ligne de crête dans l'étape S6 sur la figure 3 peut être utilisée pour cette analyse et évaluation. 15 Quand les images binaires B(185), B(175) et B(165) sur la figure 6 sont prises comme exemples et si la valeur d'évaluation de zone de ligne de crête est égale ou supérieure au seuil dans la zone locale 62 dans l'image binaire B(175) parce que la partie de ligne de 20 crête est convertie en binaire dans une certaine mesure, et la valeur d'évaluation est inférieure au seuil parce que la partie de ligne de crête est rarement convertie en binaire dans la zone locale 61 dans l'image binaire B(185), alors le seuil de 25 conversion binaire t devient 185. Par conséquent, l'image binaire à analyser pour le bruit de caractères de celle-ci est déterminée comme B(185) et est enregistrée en mémoire. Ensuite, dans l'étape S9 de la figure 3, le 30 dispositif de détection de zone de bruit de caractères 26 de la figure 2 analyse l'image binaire délivrée en 2905499 26 sortie dans l'étape S7 précitée et élimine la composante de lignes de crête d'empreinte digitale, puis extrait la zone restante comme la zone de bruit de caractères de manière à l'enregistrer dans la mémoire 5 comme l'image de zone de bruit de caractères CA. Cette image binaire comprend la zone de bruit de caractères, mais d'autre part, une partie de ligne de crête d'empreinte digitale reste également dans celle-ci. Toutefois, la partie de ligne de crête d'empreinte 10 digitale restant dans celle-ci est comme celle représentée dans l'image binaire B(185) sur la figure 6A, qui n'a pas de longueur ou largeur suffisante comme une ligne de crête. En conséquence, elle peut être éliminée avec une logique simple. Par exemple, une 15 logique d'élimination d'une zone de pixel noir indépendante ayant une longueur maximale de moins d'environ 6 pixels et une logique d'élimination d'un pixel centrale dans un cas où un rapport de pixel noir est déterminé comme étant inférieur à 50% après examen 20 d'un groupe de pixels voisin avec un rayon d'environ 4 pixels centré sur un certain pixel noir peuvent être combinées. L'image de zone de bruit de caractères CA dans laquelle la composante de ligne de crête est éliminée 25 et seule la zone de bruit de caractères reste, comme décrit ci-dessus, est représentée sur la figure 7. Comparée à B(185) sur la figure 6A, CA sur la figure 7 montre que la composante de ligne de crête est éliminée de celle-ci. 30 Ensuite, dans l'étape S10 de la figure 3, le dispositif de détermination de couche de zone de 2905499 27 conversion de densité 27 sur la figure 2 détermine une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères dans une
image de zone de bruit de 5 caractères LC et l'enregistre dans la mémoire comme une images de zone de conversion de densité RA. Premièrement, la zone de conversion de densité n'est pas établie seulement à l'intérieur de la zone de bruit de caractères, mais établie également à 10 l'extérieur de celle-ci. La raison est que certains pixels à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ont des densités de fond supérieures dans de nombreux cas à cause de l'influence de la zone de bruit de caractères. Il est considéré que ce phénomène se 15 produit à cause du flou de l'encre à proximité des bords (limites) du bruit ou à cause de l'influence de la sensibilité du capteur. En conséquence, certains pixels à l'extérieur de la zone de bruit de caractères doivent être des cibles pour la conversion de densité.
20 Ensuite, la raison pour laquelle la couche de zone de conversion de densité est établie sera expliquée. La densité de fond à l'extérieur de la zone de bruit de caractères tend à être progressivement basse du bord de la zone de bruit de caractères vers l'extérieur. De 25 manière similaire, la densité de fond à l'intérieur de la zone de bruit de caractères tend à être progressivement élevée du bord de la zone de bruit de caractères vers l'intérieur. Cet exemple sera expliqué en référence aux figures 9 et 10. La figure 9A est une 30 vue agrandie de l'image d'entrée et elle inclut la zone de bruit de caractères. La figure 10 est un profil de 2905499 28 densité d'un groupe de pixels dans une direction horizontale, représenté par 101, pour une zone partielle de la figure 9A. Sur la figure 10, les dessus des lignes pointillées montrent des pixels de bord de 5 la zone extraite comme le bruit de caractères. Selon le profil de densité, la densité près des bords de la zone de caractère ne varie pas de manière draconienne, mais diminue progressivement pour certains pixels du bord vers l'extérieur. De plus, les densités ne sont pas 10 uniformes à l'intérieur du bord et la densité augmente progressivement pour certains pixels vers l'intérieur. Par conséquent, si la zone avec des densités de fond variables est améliorée comme une zone de référence avec le procédé d'amélioration d'image 15 locale, un résultat d'amélioration n'est pas uniforme. Précisément, si le procédé est appliqué à la zone de bruit de caractères, une partie centrale du bruit de caractères est convertie en une valeur de densité supérieure relativement et un voisinage de bord est 20 converti en une valeur de densité inférieure relativement, moyennant quoi l'élimination du bruit n'est pas efficace. Pour résoudre le problème décrit ci-dessus, une pluralité de couches de zone de conversion de densité 25 est établie près du bord de la zone de bruit. Si les densités de fond de bruit au niveau de chaque couche de zone de conversion de densité sont uniformes, il peut être supposé que la composante de bruit de caractères soit éliminée d'une image qui est convertie en densité 30 avec l'amélioration d'image locale prenant seulement la couche comme une zone de référence.
2905499 29 Ainsi, un bord de zone de bruit de caractères est détecté de manière à établir une pluralité de couches ayant une unité de pixel à l'extérieur et à l'intérieur de celui-ci. Dans ce mode de réalisation exemplaire, 5 trois couches extérieures et quatre couches intérieures (comprenant une couche de bord) sont établies comme couches de conversion. Cet exemple est représenté sur les figures 8A et 8B. La figure 8A représente une couche de zone de conversion de densité à l'extérieur 10 de la zone de bruit de caractères, qui est exprimée par RA O. La figure 8B représente une couche de zone de conversion de densité à l'intérieur de la zone de bruit de caractères, qui est exprimée par RA I. Ensuite, une relation entre le bord et la couche 15 de zone sera expliquée en référence à la figure 9. La figure 9B représente une image représentant la couche de bord de la zone de bruit de caractères, correspondant à la figure 9A. De plus, la figure 9C représente la couche de zone de conversion de densité 20 RA 0 à l'extérieur de la zone de bruit de caractères, correspondant à la figure 9A. Selon la figure 9C, trois des couches de zone de conversion de densité sont définies comme une unité de pixel à l'extérieur de la couche de bord sur la figure 9B.
25 Ensuite, dans l'étape S11 de la figure 3, le dispositif de conversion de densité 28 sur la figure 2 convertit la densité de l'image d'entrée GI avec le procédé d'amélioration d'image locale, en limitant à un pixel dans la couche de zone de conversion de densité.
30 Une zone de référence pour le procédé d'amélioration d'image locale doit être un groupe de pixels voisins 2905499 30 (une plage est comprise dans environ 16 pixels) compris dans la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel appartient. Comme décrit ci-dessus, la conversion de densité est effectuée seulement pour 5 le groupe de pixels voisins dans lequel des pixels ont des densités de bruit similaires et il est ainsi supposé que la composante de bruit de caractères soit éliminée de l'image convertie en densité. Le procédé d'amélioration d'image locale utilisé 10 dans cette conversion de densité est équivalent au procédé d'amélioration d'image locale utilisé dans l'étape S2. La figure 11 est une image d'empreinte digitale générée en effectuant la conversion de densité sur la 15 zone de bruit de caractères sur la figure 9A et est exprimée par GR. En comparant la figure 11 à la figure 9A, les composantes de bruit de caractères disparaissent pratiquement et les lignes de crête d'empreinte digitale sont améliorées.
20 Ensuite, dans l'étape S12 de la figure 3, le dispositif de synthèse d'image 29 sur la figure 2 génère une image synthétique GC de laquelle le bruit de caractères est éliminé, sur la base de l'image GE dans laquelle le bruit de caractères est amélioré dans 25 l'étape S2 et l'image GR après exécution de la conversion de densité dans l'étape S11. Concernant le procédé de synthèse du mode de réalisation exemplaire, une valeur de densité inférieure parmi les valeurs de densité de GE et GR est adoptée par rapport à chaque 30 pixel dans la zone de conversion de densité et la valeur de densité de l'image améliorée GE est adoptée 2905499 31 par rapport à chaque pixel hors de la zone de conversion de densité. La raison est que la valeur de densité d'une image de laquelle le bruit de caractères est éliminé devient habituellement petite. La figure 12 5 est une image synthétisée telle que décrite ci-dessus. Selon celle-ci, les composantes de bruit de caractères disparaissent et seules les lignes de crête d'empreinte digitale sont améliorées. Ensuite, dans l'étape S13 de la figure 3, l'image 10 GO dans laquelle les bruits de caractères sont éliminés et les lignes de crêtes est délivrée en sortie. Cette image GO est équivalente à l'image synthétique GC dans ce mode de réalisation exemplaire. En plus d'un écran d'affichage et d'une imprimante, un dispositif de 15 concordance et un dispositif d'extraction de caractéristiques sont également considérés comme destinations de sortie. Cet exemple a été décrit en référence au cas d'images d'empreinte digitale. Toutefois, un autre 20 exemple de la présente invention peut également être appliqué efficacement à des images d'empreinte de paume qui ont les dessins similaires à ceux des empreintes digitales. Quand l'aspect exemplaire de la présente invention est appliqué à l'image d'empreinte de paume, 25 il est possible d'éliminer les bruits de caractères efficacement en fixant la zone de référence dans une plage d'environ 20 pixels, du fait que le pas moyen de lignes de crête de l'empreinte de paume est supérieur d'environ 25% à celui de l'empreinte digitale.
30 En outre, quand il est supposé que la densité de bruit de caractères n'est pas uniforme dans toute 2905499 32 l'image et est partiellement modifié, l'élimination de bruit de caractères peut être effectuée en divisant l'image complète en plusieurs zones. Chaque zone est fixée avec une dimension dans laquelle la densité de la 5 zone de bruit de caractères est supposée être uniforme. En générant des images dans lesquelles le bruit de caractères est éliminé avec un procédé du mode de réalisation exemplaire au niveau de chaque zone et en les synthétisant en dernier comme la zone totale, le 10 bruit de caractères peut être éliminé même si la densité de bruit de caractères n'est pas uniforme dans toute l'image. Ensuite, l'effet du dispositif d'amélioration d'image d'empreinte digitale 10 sera expliqué.
15 Selon caractères caractères que des la présente invention, le bruit de est éliminé en détectant le bruit sur la base d'un bruit de fond atypique caractères (un bruit de caractères), de tel en 20 établissant la l'intérieur et caractères et utilisant le couche de zone de bruit de caractères à à l'extérieur de la zone de bruit de en améliorant des lignes de crête en procédé d'amélioration d'image locale (procédé d'uniformisation d'histogramme adaptative ou procédé d'extension de contraste adaptative) en 25 limitant une zone de référence à la même couche de zone de conversion de densité. Comme résultat, l'amélioration et l'extraction des lignes de crête d'empreinte digitale peuvent être facilement obtenues. Quand ceci est appliqué à une 30 empreinte digitale latente, il est possible de visualiser les lignes de crête d'empreinte digitale 2905499 33 avec le bruit de caractères éliminé. Ainsi, cela aide l'investigateur à effectuer facilement un jugement. En outre, une extraction de caractéristiques peut être effectuée en utilisant l'image de laquelle le bruit de 5 caractères est éliminé, de manière qu'une quantité de caractéristiques plus précise puisse être extraite. Comme résultat, la précision de concordance d'empreinte digitale est aussi améliorée. La partie à l'extérieur de la zone de bruit de 10 l'image est améliorée par le procédé équivalant au procédé d'amélioration d'image locale qui est utilisé pour convertir la densité à l'intérieur de la zone de bruit. Grâce à ceci, il est généré une image sans bruit dans laquelle les niveaux de densité à l'intérieur et à 15 l'extérieur de la zone de bruit sont uniformisés. Quand ceci est appliqué à une image d'empreinte digitale, le bruit de caractères peut être éliminé efficacement en limitant une zone de référence à un groupe de pixels voisins dans une plage d'environ 15 20 pixels. Les lignes de crête de l'empreinte digitale ont le pas moyen de lignes de crête de dix pixels (0,5 mm en distance réelle), de sorte qu'une distance d'environ 1,5 fois aussi grande que le pas moyen de ligne de crête est considérée rationnelle comme la distance 25 minimale qui comprend la variation des lignes de crête d'empreinte digitale se croisant qui sont inclinée pour se couper dans une certaine mesure. Quand cela est appliqué à l'image d'empreinte de paume, la distance peut être fixée à environ 20 pixels, 30 du fait que le pas de lignes de crête de l'empreinte de 2905499 34 paume est supérieur d'environ 25% à celui de l'empreinte digitale. Pour détecter une zone de bruit de caractères à partir d'une image d'empreinte digitale, analyser une 5 image binaire convertie en binaire avec une pluralité de seuils de conversion binaire, calculer une valeur d'évaluation de zone de ligne de crête d'une zone locale au niveau de chacune des images binaires, spécifier une zone locale et une valeur maximale des 10 seuils de conversion binaire qui génèrent une image binaire avec laquelle une valeur maximale d'évaluation de zone de lignes de crête dans les images complètes doit être un seuil prescrit ou plus, analyser une image qui est convertie en binaire avec un seuil supérieur au 15 seuil de conversion binaire spécifié, et spécifier une image convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire minimum qui est le seuil minimum nécessaire pour générer une image binaire ayant un rapport de lignes de crête d'empreinte digitale converties en 20 binaire (un rapport de pixel noir) inférieur à un seuil prescrit (par exemple 10%) dans la zone locale spécifiée, et ensuite une petite zone indépendante (une longueur maximum est courte) est éliminée de l'image binaire spécifiée. Enfin, la zone de bruit de 25 caractères est détectée. Dans la zone de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de ligne de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête 30 d'empreinte digitale de manière erronée est également diminué.
2905499 Ensuite, un autre mode de réalisation exemplaire de la présente invention sera expliqué. Dans l'appareil d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus, le dispositif de 5 conversion de densité peut établir le groupe de pixels voisins à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient comme une zone de référence, qui est dans 10 une plage par rapport au pixel cible d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume. Le pas de ligne de crête est une distance (pas) entre chacun des centres des lignes 15 de crête voisines. De cette manière, une distance entre la zone de référence et le pixel cible est limitée à la zone avoisinante, qui est une plage minimale nécessaire pour inclure les variations de ligne de crête d'une 20 empreinte digitale se coupant diagonalement dans une certaine mesure, de manière que le bruit de caractères puisse être éliminé efficacement. A cet égard, un pas moyen de ligne de crête est de 0,5 mm en distance réelle, de sorte que le nombre de pixels correspondant 25 à 1,5 fois le pas moyen de ligne de crête est d'environ 15 pixels dans un cas avec une résolution d'image de 500 points par pouce. Pour une empreinte de paume, il est d'environ 20 pixels avec lequel la distance est supérieure de 25% au cas ci-dessus.
30 Selon le dispositif d'élimination de bruit de caractères ci-dessus, le dispositif de détection de 2905499 36 bruit de caractères peut détecter la zone de bruit de caractères en obtenant le seuil de conversion binaire optimal avec lequel une image est convertie en binaire de manière que l'image ait une zone locale où la force 5 de ligne de crête doit être un seuil prescrit de force de ligne de crête ou plus et où un rapport de pixel noir qui est un taux d'une partie de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir 10 prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale qui est l'image convertie en binaire avec le seuil de conversion binaire optimal. Dans la zone de caractère détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de lignes de 15 crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête d'empreinte digitale de manière erronée estégalement diminué. Dans l'appareil d'élimination de bruit de 20 caractères décrit ci-dessus, le dispositif de détection de zone de bruit de caractères peut analyser une pluralité d'images binaires obtenues en convertissant en binaire une image avec une pluralité de seuils de conversion binaire, calculer une valeur d'évaluation de 25 zone de lignes de crête d'une zone locale au niveau de chaque image binaire, spécifier une zone locale et une valeur maximale des seuils de conversion binaire avec laquelle une valeur maximale d'évaluation de zone de lignes de crête dans les images binaires complètes doit 30 être un seuil de valeur d'évaluation prescrit ou plus, spécifier parmi une pluralité d'images binaires une 2905499 37 image binaire qui est convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur au seuil de conversion binaire maximum et où un rapport de pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir 5 au niveau d'une zone locale spécifiée, et prendre un seuil de conversion binaire minimum parmi les seuils de conversion binaire utilisés pour générer l'image binaire spécifiée comme un seuil de conversion binaire optimal.
10 Dans la zone de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de lignes de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête d'empreinte digitale de manière erronée est également 15 diminué. L'appareil d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus peut comprendre un dispositif d'amélioration d'image pour appliquer une amélioration d'image locale à une image de manière à générer une 20 image améliorée, et un dispositif de synthèse d'image pour générer une image synthétique en synthétisant l'image améliorée et l'image convertie en densité en prenant une valeur de densité inférieure parmi des valeurs de densité de l'image améliorée et de l'image 25 convertie en densité comme la valeur de densité d'un pixel inclus dans une couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la couche de zone de conversion de 30 densité, et l'amélioration d'image locale peut être effectuée par le dispositif de conversion de densité et 2905499 38 le dispositif d'amélioration d'image d'une même manière comme décrit ci-dessus. Selon ce qui précède, une image synthétique peut être générée dans laquelle des niveaux de densité sont 5 uniformes à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères. Selon l'appareil d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus, l'image peut être une image complète divisée en une pluralité d'images 10 partielles en fonction de densités de bruit de caractères et l'image convertie en densité ou l'image synthétique générée pour chaque image partielle peut être synthétisée pour générer une image convertie en densité ou une image synthétique pour l'image complète.
15 Selon ce qui précède, le bruit de caractères peut être éliminé même si la densité de bruit de caractères n'est pas uniforme dans toute l'image mais varie partiellement. Le procédé d'élimination de bruit de caractères 20 peut comprendre une étape de conversion de densité pour établir un groupe de pixels voisins à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle un pixel cible appartient comme une zone de référence, qui 25 est dans une plage par rapport au pixel cible d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume. De cette manière, une distance entre la zone de 30 référence et le pixel cible est limitée à la zone avoisinante, qui est une plage minimale nécessaire pour 2905499 39 inclure les variations de ligne de crête d'empreinte digitale se coupant diagonalement dans une certaine mesure, de manière à ce que le bruit de caractères puisse être éliminé efficacement.
5 Le procédé d'élimination de bruit peut comprendre l'étape de détection de zone de bruit de caractères pour détecter la zone de bruit de caractères en obtenant le seuil de conversion binaire optimal avec lequel l'image est convertie en binaire de manière à ce 10 que l'image ait une zone locale où une robustesse de ligne de crête doit être un seuil prescrit de robustesse de ligne de crête ou plus, et où un rapport de pixel noir qui est un taux d'une partie de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un 15 pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale qui est l'image convertie en binaire avec le seuil de conversion binaire optimal.
20 Dans la zone de bruit de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de lignes de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête d'empreinte digitale de manière erronée est également 25 diminué. Le procédé d'élimination de bruit de caractères peut comprendre une étape de détection de zone de bruit de caractères pour analyser une pluralité d'images binaires obtenues en convertissant en binaire une image 30 avec une pluralité de seuils de conversion binaire, calculer une valeur d'évaluation de zone de lignes de 2905499 crête d'une zone locale au niveau de chaque image binaire, spécifier une zone locale et une valeur maximale des seuils de conversion binaire avec laquelle une valeur maximale d'évaluation de zone de lignes de 5 crête dans les images binaires complètes doit être un seuil de valeur d'évaluation prescrit ou plus, spécifier parmi une pluralité d'images binaires une image binaire qui est convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur au seuil de 10 conversion binaire maximum et où un rapport de pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir au niveau d'une zone locale spécifiée, et prendre un seuil de conversion binaire minimum parmi les seuils de conversion binaire utilisés pour générer l'image 15 binaire spécifiée comme un seuil de conversion binaire optimal. Dans la zone de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de lignes de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque 20 d'élimination de la partie de ligne de crête d'empreinte digitale de manière erronée est également diminué. Le procédé d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus peut comprendre une étape 25 d'amélioration d'image pour générer une image améliorée en appliquant une amélioration d'image locale à une image et une étape de synthèse d'image pour générer une image synthétique en synthétisant une image améliorée et une image convertie en densité en prenant une valeur 30 de densité inférieure parmi des valeurs de densité de l'image améliorée et de l'image convertie en densité 2905499 41 comme la valeur de densité d'un pixel inclus dans une couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la couche 5 de zone de conversion de densité, où l'amélioration d'image locale est effectuée dans une étape de conversion de densité et une étape d'amélioration d'image d'une même manière. Selon ce qui précède, une image synthétique peut 10 être générée dans laquelle des niveaux de densité sont uniformes à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères. Dans le procédé d'élimination de bruit de caractères ci-dessus, l'image peut être une image 15 complète divisée en une pluralité d'images partielles en fonction de densités de bruit de caractères et une image convertie en densité ou une image synthétique générée pour chaque image partielle peut être synthétisée pour générer l'image convertie en densité 20 ou l'image synthétique pour l'image complète. Selon ce qui précède, le bruit de caractères peut être éliminé même si la densité de bruit de caractères n'est pas uniforme dans toute l'image mais varie partiellement.
25 Le programme d'élimination de bruit de caractères peut comprendre un traitement de conversion de densité pour établir un groupe de pixels voisins à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle 30 un pixel cible appartient comme une zone de référence, qui est dans une plage par rapport au pixel cible 2905499 42 d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume. De cette manière, une distance entre la zone de 5 référence et le pixel cible est limitée à la zone avoisinante, qui est une plage minimale nécessaire pour inclure les variations de ligne de crête d'empreinte digitale se coupant diagonalement dans une certaine mesure, de manière que le bruit de caractères puisse 10 être éliminé efficacement. Le programme d'élimination de bruit décrit ci-dessus peut comprendre un traitement de détection de zone de bruit de caractères pour détecter la zone de bruit de caractères en obtenant le seuil de conversion 15 binaire optimal avec lequel l'image est convertie en binaire de manière à ce que l'image ait une zone locale où une robustesse de ligne de crête doit être un seuil prescrit de robustesse de ligne de crête ou plus, et où un rapport de pixel noir qui est un taux d'une partie 20 de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale qui est l'image convertie en binaire avec le seuil de 25 conversion binaire optimal. Dans la zone de bruit de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de lignes de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête 30 d'empreinte digitale de manière erronée est également diminué.
2905499 43 Le programme d'élimination de bruit de caractères décrit ci-dessus peut comprendre un traitement de détection de zone de bruit de caractères pour analyser une pluralité d'images binaires obtenues en 5 convertissant en binaire une image avec une pluralité de seuils de conversion binaire, calculer une valeur d'évaluation de zone de lignes de crête d'une zone locale au niveau de chaque image binaire, spécifier une zone locale et une valeur maximale des seuils de 10 conversion binaire avec laquelle une valeur maximale d'évaluation de zone de lignes de crête dans les images binaires complètes doit être un seuil de valeur d'évaluation prescrit ou plus, spécifier parmi une pluralité d'images binaires une image binaire qui est 15 convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur au seuil de conversion binaire maximum et où un rapport de pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir au niveau d'une zone locale spécifiée, et prendre un seuil de conversion 20 binaire minimum parmi les seuils de conversion binaire utilisés pour générer l'image binaire spécifiée comme un seuil de conversion binaire optimal. Dans la zone de bruit de caractères détectée comme décrit ci-dessus, le risque d'inclure une partie de 25 lignes de crête d'empreinte digitale est diminué, donc le risque d'élimination de la partie de ligne de crête d'empreinte digitale de manière erronée est également diminué. Le programme d'élimination de bruit comme décrit 30 ci-dessus peut faire exécuter à un ordinateur un traitement d'amélioration d'image pour générer une 2905499 44 image améliorée en appliquant une amélioration d'image locale à une image et un traitement de synthèse d'image pour générer une image synthétique en synthétisant l'image améliorée et l'image convertie en densité en 5 prenant une valeur de densité inférieure parmi des valeurs de densité de l'image améliorée et de l'image convertie en densité comme la valeur de densité d'un pixel dans une couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée 10 comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la zone de conversion de densité, où l'amélioration d'image locale est effectuée dans le traitement de conversion de densité et le traitement d'amélioration d'image d'une même manière.
15 Selon ce qui précède, une image synthétique peut être générée dans laquelle des niveaux de densité sont uniformes à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères. Dans le programme d'élimination de bruit de 20 caractères ci-dessus, l'image est une image complète divisée en une pluralité d'images partielles et le programme fait exécuter à un ordinateur un processus pour générer une image convertie en densité ou une image synthétique pour chaque image partielle de 25 manière à synthétiser l'image convertie en densité ou l'image synthétique pour l'image complète. Selon ce qui précède, le bruit de caractères peut être éliminé même si la densité de bruit de caractères n'est pas uniforme dans toute l'image mais varie 30 partiellement.
2905499 Alors que l'invention a été présentée et décrite en particulier en référence à des modes de réalisation exemplaires de celle-ci, l'invention n'est pas limitée à ces modes de réalisation. L'homme du métier 5 comprendra que divers changements de forme et de détails peuvent être faits dans ceux-ci sans sortir de l'esprit et de la portée de la présente invention telle que définie par les revendications.
Claims (18)
1. Appareil d'élimination de bruit de caractères pour éliminer un bruit de caractères qui est un bruit de fond à profil atypique d'une image d'empreinte digitale ou d'empreinte de paume, caractérisé en ce que l'appareil comprend : un dispositif de détection de zone de bruit de caractères (26) pour détecter une zone de bruit de caractères, qui est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir de l'image ; un dispositif de détermination de couches de zone de conversion de densité (27) pour établir une pluralité de couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; et un dispositif de conversion de densité (28) pour, comme une zone de référence d'un pixel cible, établir un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image locale.
2. Appareil d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de conversion de densité (28) établit un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient comme la zone de référence, qui est dans une 2905499 47 plage par rapport au pixel cible d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume. 5
3. Appareil d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de détection de zone de bruit de caractères (26) détecte la zone de bruit de caractères en obtenant un seuil de 10 conversion binaire optimal avec lequel l'image est convertie en binaire de manière à ce que l'image ait une zone locale où une robustesse de ligne de crête doit être un seuil prescrit de robustesse de ligne de crête ou plus, et où un rapport de pixel noir qui est 15 un taux d'une partie de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale qui est l'image convertie en 20 binaire avec le seuil de conversion binaire optimal.
4. Appareil d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 3, dans lequel le dispositif de détection de zone de bruit de caractères (26) analyse 25 une pluralité d'images binaires obtenues en convertissant en binaire l'image avec une pluralité de seuils de conversion binaire, calcule une valeur d'évaluation de zone de lignes de crête d'une zone locale au niveau de chaque image binaire, spécifie la 30 zone locale et une valeur maximale des seuils de conversion binaire avec laquelle une valeur maximale 2905499 48 d'évaluation de zone de lignes de crête pour les images binaires complètes doit être un seuil de valeur d'évaluation prescrit ou plus, spécifie parmi la pluralité d'images binaires une image binaire qui est 5 convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur à la valeur maximale du seuil de conversion binaire et où le rapport de pixel noir dans la zone locale spécifiée est inférieur à la valeur de seuil du seuil de rapport de pixel noir, et prend un 10 seuil de conversion binaire minimum parmi des seuils de conversion binaire utilisés pour générer l'image binaire spécifiée comme le seuil de conversion binaire optimal. 15
5. Appareil d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 1, comprenant : un dispositif d'amélioration d'image (23) pour générer une image améliorée en appliquant une amélioration d'image locale à l'image ; 20 un dispositif de synthèse d'image (29) pour générer une image synthétique en synthétisant l'image améliorée et l'image convertie en densité en prenant une valeur de densité inférieure parmi deux valeurs de densité de l'image améliorée et l'image convertie en 25 densité comme la valeur de densité d'un pixel dans la couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la couche de zone de conversion de densité ; dans lequel 2905499 49 le dispositif de conversion de densité (28) et le dispositif d'amélioration d'image (23) effectuent l'amélioration d'image locale d'une même manière. 5
6. Appareil d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 1, dans lequel l'image est une image complète divisée en une pluralité d'images partielles en fonction d'une densité de bruit de caractères et l'image convertie en densité ou l'image 10 synthétique générée pour chacune des images partielles est synthétisée pour générer l'image convertie en densité ou l'image synthétique pour l'image complète.
7. Procédé d'élimination de bruit de caractères 15 pour éliminer un bruit de caractères qui est un bruit de fond à profil atypique d'une image d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume, le procédé comprenant les étapes suivantes : détecter une zone de bruit de caractères (S9), qui 20 est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir d'une image ; établir une pluralité de couches de zone de conversion de densité (S10) à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; et 25 générer une image convertie en densité (S11) en établissant un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient comme une zone de référence d'un 30 pixel cible, et en appliquant une amélioration d'image locale. 2905499 50
8. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 7, comprenant les étapes suivantes : dans la génération de l'image convertie en 5 densité, établir un groupe de pixels voisins à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient comme la zone de référence, qui est dans une plage par rapport au pixel 10 cible d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume.
9. Procédé d'élimination de bruit de caractères 15 selon la revendication 7, comprenant les étapes suivantes : dans la détection de zone de bruit de caractères, détecter la zone de bruit de caractères en obtenant un seuil de conversion binaire optimal avec lequel l'image est convertie en binaire de manière à ce 20 que l'image ait une zone locale où une robustesse de ligne de crête doit être un seuil prescrit de robustesse de ligne de crête ou plus, et où un rapport de pixel noir qui est un taux d'une partie de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un 25 pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale qui est l'image convertie en binaire avec le seuil de conversion binaire optimal. 30 2905499 51
10. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 9, comprenant les étapes suivantes . dans la détection de zone de bruit de caractères, 5 analyser une pluralité d'images binaires obtenues en convertissant en binaire une image avec une pluralité de seuils de conversion binaire ; calculer une valeur d'évaluation de zone de lignes de crête d'une zone locale au niveau de chaque image 10 binaire ; spécifier une zone locale et une valeur maximale des seuils de conversion binaire avec laquelle une valeur maximale d'évaluation de zone de lignes de crête dans les images binaires complètes doit être un seuil 15 de valeur d'évaluation prescrit ou plus ; spécifier, à partir d'une pluralité d'images binaires, une image binaire qui est convertie en binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur au seuil de conversion binaire maximum et où un rapport 20 de pixel noir est inférieur au seuil de rapport de pixel noir au niveau de la zone locale spécifiée ; et établir un seuil de conversion binaire minimum parmi les seuils de conversion binaire utilisés pour générer l'image binaire spécifiée comme un seuil de 25 conversion binaire optimal.
11. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 7, comprenant les étapes suivantes . 30 générer une image améliorée en appliquant une amélioration d'image locale à l'image ; et 2905499 52 générer une image synthétique en synthétisant l'image améliorée et l'image convertie en densité en prenant une valeur de densité inférieure parmi des valeurs de densité de deux images de l'image améliorée 5 et l'image convertie en densité comme la valeur de densité d'un pixel dans la couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la couche de zone de conversion de 10 densité ; dans lequel l'amélioration d'image locale est effectuée en générant l'image convertie en densité et en générant l'image améliorée d'une même manière. 15
12. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 7, dans lequel l'image est une image complète divisée en une pluralité d'images partielles en fonction d'une densité de bruit de caractères et l'image convertie en densité ou l'image 20 synthétique générée pour chacune des images partielles est synthétisée pour générer l'image convertie en densité ou l'image synthétique pour l'image complète.
13. Procédé d'élimination de bruit de caractères 25 pour éliminer un bruit de caractères qui est un bruit de fond à profil atypique d'une image d'une empreinte digitale ou d'une empreinte de paume, le procédé permettant à un ordinateur d'exécuter : un traitement de détection de zone de bruit de 30 caractères pour détecter une zone de bruit de 2905499 53 caractères, qui est une zone correspondant à un bruit de caractère, à partir d'une image ; un traitement de détermination de couches de zone de conversion de densité pour établir une pluralité de 5 couches de zone de conversion de densité à l'intérieur et à l'extérieur de la zone de bruit de caractères ; et un traitement de conversion de densité pour, comme une zone de référence d'un pixel cible, établir un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche 10 de zone de conversion de densité que la couche de zone de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient, et générer une image convertie en densité en appliquant une amélioration d'image locale. 15
14. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 13, dans lequel dans le traitement de conversion de densité, un groupe de pixels voisin à l'intérieur de la même couche de zone de conversion de densité que la couche de zone 20 de conversion de densité à laquelle le pixel cible appartient est établi comme la zone de référence, qui est dans une plage par rapport au pixel cible d'environ 1,5 fois le nombre de pixels correspondant à un pas moyen de ligne de crête d'une empreinte digitale ou 25 d'une empreinte de paume.
15. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 13, dans lequel dans le traitement de détection de zone de bruit 30 de caractères, la zone de bruit de caractères est détectée en obtenant un seuil de conversion binaire 2905499 54 optimal avec lequel l'image est convertie en binaire de manière que l'image ait une zone locale où une robustesse de ligne de crête doit être un seuil prescrit de robustesse de ligne de crête ou plus, et où 5 un rapport de pixel noir qui est un taux d'une partie de lignes de crête d'empreinte digitale convertie en binaire en un pixel noir est inférieur à un seuil de rapport de pixel noir prescrit, et en éliminant une petite zone indépendante d'une image binaire optimale 10 qui est l'image convertie en binaire avec le seuil de conversion binaire optimal.
16. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 15, dans lequel 15 dans le traitement de détection de zone de bruit de caractères, une pluralité d'images binaires obtenues en convertissant en binaire une image avec une pluralité de seuils de conversion binaire est analysée ; 20 une valeur d'évaluation de zone de lignes de crête dans une zone locale au niveau de chaque image binaire est calculée ; la zone locale et une valeur maximale des seuils de conversion binaire avec laquelle une valeur maximale 25 d'évaluation de zone de lignes de crête pour les images binaires complètes doit être un seuil de valeur d'évaluation prescrit ou plus est spécifiée ; une image binaire parmi une pluralité d'images binaires est spécifiée, laquelle est convertie en 30 binaire avec un seuil de conversion binaire supérieur au seuil de conversion binaire maximum et où le rapport 2905499 55 de pixel noir dans la zone locale spécifiée est inférieur au seuil de rapport de pixel noir ; et un seuil de conversion binaire minimum parmi les seuils de conversion binaire utilisés pour générer 5 l'image binaire spécifiée est le seuil de conversion binaire optimal.
17. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 13, dans lequel le procédé 10 permet à un ordinateur d'exécuter : un traitement d'amélioration d'image pour générer une image améliorée en appliquant une amélioration d'image locale à l'image ; et un traitement de synthèse d'image pour générer une 15 image synthétique en synthétisant l'image améliorée et l'image convertie en densité en prenant une valeur de densité inférieure parmi des valeurs de densité de deux images de l'image améliorée et l'image convertie en densité comme la valeur de densité d'un pixel dans la 20 couche de zone de conversion de densité, et en prenant la valeur de densité de l'image améliorée comme la valeur de densité d'un pixel à l'extérieur de la couche de zone de conversion de densité ; dans lequel l'amélioration d'image locale est effectuée dans 25 le traitement de conversion de densité et le traitement d'amélioration d'image d'une même manière.
18. Procédé d'élimination de bruit de caractères selon la revendication 13, dans lequel l'image est une 30 image complète divisée en une pluralité d'images 2905499 56 partielles en fonction d'une densité de bruit de caractères, et le programme fait exécuter à un ordinateur un traitement de génération de l'image convertie en 5 densité ou de l'image synthétique pour l'image complète en synthétisant l'image convertie en densité ou l'image synthétique pour chacune des images partielles.
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| WO2002029720A1 (fr) * | 2000-09-29 | 2002-04-11 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Dispositif et procede permettant de verifier une empreinte digitale |
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| EP1345172A1 (fr) | 2002-02-26 | 2003-09-17 | Sony International (Europe) GmbH | Amélioration de contraste d'images numériques |
| US6987881B2 (en) * | 2002-04-26 | 2006-01-17 | Keio University | Automatic visibility improvement method for digital image |
| WO2004026139A1 (fr) * | 2002-09-17 | 2004-04-01 | Fujitsu Limited | Appareil d'acquisition d'information biologique et appareil d'authentification utilisant l'information biologique |
| JP4620948B2 (ja) * | 2002-12-10 | 2011-01-26 | オセ−テクノロジーズ・ベー・ヴエー | 多色画像処理システム及び方法 |
| US7072496B2 (en) * | 2002-12-20 | 2006-07-04 | Motorola, Inc. | Slap print segmentation system and method |
| JP4133370B2 (ja) * | 2003-01-28 | 2008-08-13 | 富士フイルム株式会社 | 電子ペーパ読取装置 |
| US7489807B2 (en) * | 2003-08-07 | 2009-02-10 | Kyungtae Hwang | Statistical quality assessment of fingerprints |
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