JP2000259825A - 画像強調装置 - Google Patents

画像強調装置

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JP2000259825A
JP2000259825A JP11064285A JP6428599A JP2000259825A JP 2000259825 A JP2000259825 A JP 2000259825A JP 11064285 A JP11064285 A JP 11064285A JP 6428599 A JP6428599 A JP 6428599A JP 2000259825 A JP2000259825 A JP 2000259825A
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JP11064285A
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Noriyuki Matsumoto
憲幸 松本
Taizo Umezaki
太造 梅崎
Akihito Kimura
聡仁 木村
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Chuo Hatsujo KK
Chuo Spring Co Ltd
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Chuo Hatsujo KK
Chuo Spring Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 二次元の原画像のかすれた部分を強調して鮮
明な画像が得られる画像強調装置の提供。 【解決手段】 微小振幅値強調手段２は、二次元の指紋
原画像２００を、ｘ方向、ｙ方向にフーリエ変換してフ
ーリエ係数を求めるフーリエ変換手段２１１、２１２
と、各方向のフーリエ係数に重み付けを行う重み付け手
段２２１、２２２と、重み付けされた各方向のフーリエ
係数に対して逆フーリエ変換を行って微小振幅値強調デ
ータ２４１、２４２を求める逆フーリエ変換手段２３
１、２３２と、各方向の強調データを合成して微小振幅
値強調画像２６０にする合成手段２５０とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、二次元の、原画像
データや指紋原画像データを明瞭化する画像強調装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】取り込んだ指紋画像から指紋の特徴量
（隆線の端点、分岐点、群遅延スペクトル等）を抽出
し、得られた特徴量を登録データとして登録時に蓄積
し、未知の指紋から得られた特徴量と、既に蓄積された
特徴量とを照合して個人を識別する個人識別装置が従来
より知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した指紋画像読取
器では、例えば、指紋隆線の端点や分岐点といった特徴
点の位置関係及び特徴点間の流線数を特徴量とするよう
な場合、コントラストの良い良質な指紋画像を採取する
必要がある。冬季等、空気が乾燥している場合や、指の
表面が荒れている場合には、指の接触状態が悪くなるの
で、指紋画像の指紋隆線が所々薄くなり、かすれた様な
状態になる。つまり、指紋画像は、採取環境や指の状態
によって影響を受ける。このため、上記の場合には照合
精度が大幅に低下する場合がある。
【０００４】本発明の目的は、原画像の不鮮明部分を強
調して鮮明な画像が得られる画像強調装置の提供にあ
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は、下記の構成を採用した。 （１）画像強調装置は、原画像データを所定方向にフー
リエ変換してフーリエ係数を求めるフーリエ変換手段
と、フーリエ係数に不鮮明部分を強調する重み付けを行
う重み付け手段と、重み付けされたフーリエ係数に対し
て逆フーリエ変換を行って微小振幅値強調データを求め
る逆フーリエ変換手段と、微小振幅値強調データから微
小振幅を強調した画像データを求める変換手段とを備え
る。
【０００６】（２）画像強調装置は、原画像データを、
異なる複数方向にフーリエ変換してフーリエ係数を求め
るフーリエ変換手段と、各方向のフーリエ係数に対して
微小振幅値を強調する重み付けを行う重み付け手段と、
重み付けされた各方向のフーリエ係数に対して逆フーリ
エ変換を行って微小振幅値強調データを求める逆フーリ
エ変換手段と、複数の微小振幅値強調データを合成して
微小振幅を強調した画像データを求める合成手段とを備
える。
【０００７】（３）画像強調装置は、上記(2) の構成を
有し、異なる複数方向は、互いに直交する二方向を含
む。
【０００８】（４）画像強調装置は、上記(2) の構成を
有し、異なる複数方向は、画像の縦方向と横方向であ
る。
【０００９】（５）画像強調装置は、上記(1) 乃至(4)
の構成を有し、原画像データは指紋原画像データであ
り、指紋画像の強調を行う。
【００１０】
【作用および発明の効果】（請求項１、５について）フ
ーリエ変換手段は、二次元の原画像データを時系列デー
タと見なし、所定方向にフーリエ変換してフーリエ係数
を求める。これにより、周波数領域で扱うことができる
様になる。原画像の不鮮明部分を強調するため、重み付
け手段が、フーリエ係数に重み付けを行う。重み付けさ
れたフーリエ係数に対して逆フーリエ変換手段が逆フー
リエ変換を行うことにより微小振幅値強調データが求ま
る。
【００１１】変換手段は、微小振幅値強調データから微
小振幅を強調した画像データを求める。これにより、鮮
明な画像が得られる。画像強調装置を例えば、車のナン
バープレートの読み取りや、指紋照合に用いれば、読み
取り率や照合率を向上させることができる。
【００１２】（請求項２、５について）フーリエ変換手
段は、二次元の原画像データを時系列データと見なし、
異なる複数方向にフーリエ変換してフーリエ係数を求め
る。これにより、周波数領域で扱うことができる様にな
る。原画像の不鮮明部分を強調するため、重み付け手段
が、各方向のフーリエ係数に重み付けを行う。重み付け
された各方向のフーリエ係数に対して逆フーリエ変換手
段が逆フーリエ変換を行うことにより複数の微小振幅値
強調データが求まる。
【００１３】合成手段は、複数の微小振幅値強調データ
を合成して微小振幅を強調した画像データを求める。画
像強調装置を指紋照合に用いた場合、不鮮明部分が強調
された鮮明な指紋画像が得られ、識別精度が高まるので
本人照合率を向上させることができる。なお、分析方向
によっては、隆線情報が減衰する場合が生じるが、複数
の分析方向の結果を合成することにより減衰を抑制する
ことができる。
【００１４】（請求項３、５について）フーリエ変換手
段は二次元の原画像データを時系列データと見なし、互
いに直交する二方向を含む異なる複数方向にフーリエ変
換してフーリエ係数を求める。これにより、周波数領域
で扱うことができる様になる。原画像の不鮮明部分を強
調するため、重み付け手段が、各方向のフーリエ係数に
重み付けを行う。合成手段が各方向の強調データを合成
すると、不鮮明部分が強調された鮮明な画像が得られ
る。画像強調装置を指紋照合に用いた場合、不鮮明部分
が強調された鮮明な指紋画像が得られ、識別精度が高ま
るので本人照合率を向上させることができる。なお、分
析方向によっては、隆線情報が減衰する場合が生じる
が、互いに直交する二方向を含む異なる複数方向の分析
結果を合成することにより減衰を抑制することができ
る。
【００１５】（請求項４、５について）フーリエ変換手
段は二次元の原画像データを時系列データと見なし、画
像の縦方向と横方向にフーリエ変換してフーリエ係数を
求める。これにより、周波数領域で扱うことができる様
になる。原画像の不鮮明部分を強調するため、重み付け
手段が、各方向のフーリエ係数に重み付けを行う。合成
手段が縦・横方向の強調データを合成すると、不鮮明部
分が強調された鮮明な画像が得られる。画像強調装置を
指紋照合に用いた場合、不鮮明部分が強調された鮮明な
指紋画像が得られ、識別精度が高まるので本人照合率を
向上させることができる。なお、分析方向によっては、
隆線情報が減衰する場合が生じるが、縦方向と横方向の
分析方向の結果を合成することにより減衰を抑制するこ
とができる。さらに、分析方向が縦方向（ｙ方向、垂直
方向）と、横方向（ｘ方向、水平方向）であるので、座
標変換等の処理をが殆ど必要無く、また、分析サイズも
一定であるため高速処理できる。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明の一実施例（請求項１〜５
に対応）を図１〜図３に基づいて説明する。個人識別装
置１００は、図１に示す様に、指の指紋を取り込む指紋
入力手段１と、指紋原画像の微小振幅値を強調する微小
振幅値強調手段２と、特徴量抽出手段３と、登録手段４
と、照合を行う照合手段５と、結果出力手段６とを備え
る。
【００１７】指紋入力手段１は、例えば指（本実施例で
は右人指し指）の指紋面が斜面に押圧される直角プリズ
ムと、直角プリズムの一端面に配される光源と、直角プ
リズムの他端面に配されるＣＣＤ素子（何れも図示せ
ず）とで構成される。そして、ＣＣＤ素子は、本実施例
では指紋隆線山部に対応する反射光を暗い像、指紋隆線
谷部に対応する反射光を明るい像として取り込み、二次
元の指紋原画像２００を二次元の濃淡信号ｆ（ｎ）とし
て微小振幅値強調手段２に転送する。なお、指紋原画像
２００のサイズは、横９４×縦１２０〔ｐｉｘｅｌ〕で
ある。
【００１８】微小振幅値強調手段２は、フーリエ変換手
段２１１、２１２と、重み付け手段２２１、２２２と、
逆フーリエ変換手段２３１、２３２と、合成手段２５０
とを備える（図２参照）。
【００１９】フーリエ変換手段２１１、２１２は、濃淡
信号ｆ（ｎ）を、ｘ方向（水平方向）と、直交する方向
であるｙ方向にそれぞれフーリエ変換する。
【００２０】なお、各方向に分けてフーリエ変換する理
由は以下のとおりである。指紋原画像２００をｙ方向に
フーリエ変換→重み付け→逆フーリエ変換と処理を進め
ると、ｙ方向に平行な隆線ほど強調される。その結果、
求まる指紋画像は微小振幅値強調データ２４２の様に縦
方向の隆線が減衰する。そこで、これを防止する為、指
紋画像を２００をｘ方向にフーリエ変換→重み付け→逆
フーリエ変換と処理を進め、微小振幅値強調データ２４
１を得る。微小振幅値強調データ２４１と微小振幅値強
調データ２４２とを合成し、微小振幅値強調画像を得
る。ここで、分析方向がｙ方向の時の直交する隆線と
は、微小振幅値強調データ２４２に示す水平な隆線であ
る。また、分析方向がｘ方向の時の直交する隆線とは、
微小振幅値強調データ２４１に示す垂直な隆線である。
何れも、分析方向に対して平行な隆線は減衰している。
【００２１】重み付け手段２２１、２２２は、数式１に
示す各方向のフーリエ係数Ｆ（ｋ）の実数成分（ａk ）
に、数式２に示す窓関数Ａを掛ける。これにより、かす
れ指紋（指紋隆線が不明瞭）の高域部分を強調すること
ができ、特にそれぞれの分析方向に直交する一群の指紋
隆線が強調される。
【００２２】
【数１】 特徴量抽出手段３には、線形予測分析により得られるス
ペクトルの包落成分を除去して、ピークを強める特性を
有する群遅延スペクトル（ＧＤＳ）を用いる。なお、窓
関数Ａを変更すれば、基本アルゴリズムの変更無しに強
調特性を変化させることができる。
【００２３】
【数２】
【数３】
【００２４】逆フーリエ変換手段２３１、２３２は、高
域が強調された各方向のフーリエ係数に対して逆フーリ
エ変換を行う。これにより、指紋隆線の微小振幅値を強
調処理した各方向の微小振幅値強調データ２４１、２４
２が得られる。
【００２５】合成手段２５０は、微小振幅値強調データ
２４１、２４２を合成して微小振幅値強調画像２６０に
する。本実施例では、双方の対応する座標の濃淡値の平
均値を用いる。なお、平均値を用いて合成する代わり
に、ある方向の微小振幅値強調データを重視して合成す
る方法もある。そして、微小振幅値強調画像２６０の画
像データが特徴量抽出手段３に入力される。
【００２６】特徴量抽出手段３は、前処理および特徴抽
出からなる。前処理では、微小振幅値が強調された微小
振幅値強調画像２６０に対して、濃度補正や指紋領域の
切り出し等を行う。
【００２７】特徴抽出は、線形予測分析により得られる
スペクトルの包落成分を除去してピークを強める特性を
有する群遅延スペクトル（ＧＤＳ）を用いる。具体的に
は、微小振幅値強調画像２６０に対して、ｘ方向とｙ方
向に分析を行い、２個の群遅延スペクトル（ＧＤＳ）を
求める。図４の（ａ）〜（ｄ）は同一人物の指紋画像と
ＧＤＳ分析データである。微小振幅値強調画像２６０に
対してＧＤＳ分析を行うと、指紋画像（ｃ）、（ｄ）の
右側と下側に示す様な画像になる。なお、その他、指紋
隆線の端点、支点、隆線本数等の指紋構造に着目した特
徴抽出法を用いても良い。
【００２８】ＧＤＳを用いる場合、ＧＤＳデータを低ビ
ット（例えば４ビット）に量子化すれば、照合速度の高
速化やデータサイズの低減が図れる。なお、量子化範囲
や量子化ビット数は、動的に求めたり、実験的に求めて
も良い。また、ＧＤＳ変換パラメータは、分析画像に最
適な値を実験等により予め定めておく。そして、特徴抽
出データは、登録手段に入力される。
【００２９】登録手段４は、記憶部４１（例えば、ハー
ドディスクやフラッシュメモリ）と登録制御部とからな
る。登録制御部は、登録時には、下記に示す登録動作完
了条件が満たされているか判別し、満たされている場合
には登録者の特徴抽出データに係る登録データ４１１を
記憶部４１に格納する。また、満たされていない場合に
は満たされるまで、指紋入力→微小振幅値強調→特徴抽
出の動作を繰り返す。
【００３０】〔登録動作完了条件〕登録されるデータと
しての要件を満たした登録用データが登録指１指に対
し、ｎ個（例えばｎ＝５）獲得できた時に登録動作完了
とする。ここで、登録中止条件が満たされた時、登録動
作は中止される。
【００３１】照合手段５は、一時記憶部と照合制御部と
からなる。一時記憶部は、指紋照合時に、識別対象者の
特徴抽出データに係る照合データを一時記憶させるため
のメモリである。照合制御部は、一時記憶部に一時記憶
された照合データと、登録手段４の記憶部４１に記憶さ
れた登録データ４１１とを照合する。本実施例では、照
合データと、登録データ１セット分｛１指当たり５回採
取した指紋から求めた５個の登録データ（１つの指紋か
ら求めた幾つかのデータをまとめて１個の登録データと
表現）｝、または複数個の登録データのセットとを、Ｇ
ＤＳにおける距離で照合している。ＧＤＳにおける距離
での照合を例として以下に示す。 距離が近く（小さい）、閾値以下である→比較したデー
タが似ている→本人の登録指→本人であると判定 距離が遠く（大きい）、閾値を越えている→比較したデ
ータが似ていない→他人又は本人他指→本人でないと判
定
【００３２】結果出力手段６は、照合手段５が本人であ
ると判定した場合には、表示器に『登録人と確認、入室
して下さい』等の表示を行い、記録を取り（履歴の印刷
等）、施錠されていた扉を解錠するための制御信号を出
力する。また、本人でないと判定した場合には、表示器
に『入室できません』等の表示を行い、記録を取り、ブ
ザーを鳴動するための制御信号を出力する。
【００３３】つぎに、個人識別装置１００の微小振幅値
強調手段２の効果を確認する実験について述べる。 〔実験データ〕指紋原画像２００は、５７名の登録者が
２月〜８月の各月において、毎月、２０個ずつ採取した
ものを使用した。図４の（ａ）〜（ｄ）は同一人物の指
紋画像と分析例である。（ａ）、（ｂ）が指紋原画像２
００であり、（ｃ）、（ｄ）が強調画像である。
【００３４】〔実験方法〕４月の指紋データから登録パ
ターンを無作為に５個選び、残りと他の月に採取したデ
ータは評価用とした。登録パターンと評価パターンのＧ
ＤＳにおける距離は、ＤＰマッチングを用いて算出し
た。ｘ、ｙ方向の距離をｄX 、ｄy として、５つの距離
ｄi ＝αｄx ＋（１−α）ｄy （ｉ＝１、２、……、
５）が得られ、その中の最小値を評価値とした。但し、
αは、実験的に最も高い照合率が得られる値とする。閾
値は、個人毎に他人棄却率９９．９％となる様に設定す
る。指紋原画像２００で本人と認識されない場合には、
微小振幅値強調画像２６０で照合を行った。
【００３５】〔実験結果〕登録者５７名を次の３グルー
プに分けて照合実験を行った。照合結果を図５の照合結
果グラフに示す。図５において、Ａは明瞭な指紋が多い
グループ、Ｂは２月データにかすれ指紋が多いグルー
プ、Ｃはかすれが特に多く含まれるグループである。
【００３６】Ｂ、Ｃの２月データは、かすれ指紋が多
く、登録パターンとの距離が大きくなり、指紋原画像２
００に対してＧＤＳ分析を行って判定を行うと、照合率
が悪い。しかし、微小振幅値強調手段２によって強調す
ると、照合率が４０％以上増加することが確認された。
【００３７】つぎに、個人識別装置１００の利点を述べ
る。 〔ア〕指の状態（乾燥、発汗過多、怪我、指荒れ）、季
節（夏場、冬場）、採取原理に起因する指紋入力手段１
の不具合、または指紋採取時の押圧力不足等により、採
取された指紋原画像２００は、指紋隆線が欠けたり、か
すれたりして不鮮明になる場合がある。
【００３８】しかし、個人識別装置１００では、微小振
幅値強調手段２によってかすれ指紋の指紋隆線の強調が
行われるので、良好な採取環境下で良好な状態の指紋画
像を採取した時と同程度の指紋画像にすることができ、
冬場等、悪条件下における本人照合率を大幅に高めるこ
とができる（図５の実験結果参照）。
【００３９】〔イ〕重み付け手段２２１、２２２の窓関
数Ａを変更すれば、基本アルゴリズムの改造無しに強調
特性を容易に変更することができる。
【００４０】〔変形例〕強調したい画像成分や指紋隆線
に適した重み付け関数を用いることにより不鮮明部分を
強調することができる。例えば、下記の様な重み付け関
数を使用しても良い。
【００４１】
【数４】
【数５】
【００４２】下記に示す重み付け関数は、低域を抑え中
域を強調し、指紋隆線周波数以上の高域を抑える。
【数６】
【００４３】図７において、τを指紋に適した値に設定
することにより、画像に合った画像強調が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例に係る個人識別装置の説明図
である。
【図２】その装置における微小振幅値強調手段の説明図
である。
【図３】指紋原画像が強調される様子を示す説明図であ
る。
【図４】かすれ指紋と明瞭な指紋とを強調した様子を示
す説明図である。
【図５】各グループにおける、指紋採取月と照合率との
関係を示すグラフである。
【図６】原画像を強調する処理の手順を示す説明図であ
る。
【図７】数６に示す重み付け関数における、ｎとＮＯＲ
ＭＡＬＩＺＥＤ ＷＥＩＧＨＴとの関係を示すグラフで
ある。
【符号の説明】
２ 微小振幅値強調手段（画像強調装置） ２１１、２１２ フーリエ変換手段 ２２１、２２２ 重み付け手段 ２３１、２３２ 逆フーリエ変換手段 ２４１、２４２ 微小振幅値強調データ ２５０ 合成手段
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１２年２月１８日（２０００．２．１
８）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した指紋画像読取
器では、例えば、指紋隆線の端点や分岐点といった特徴
点の位置関係及び特徴点間の隆線数を特徴量とするよう
な場合、コントラストの良い良質な指紋画像を採取する
必要がある。冬季等、空気が乾燥している場合や、指の
表面が荒れている場合には、指の接触状態が悪くなるの
で、指紋画像の指紋隆線が所々薄くなり、かすれた様な
状態になる。つまり、指紋画像は、採取環境や指の状態
によって影響を受ける。このため、上記の場合には照合
精度が大幅に低下する場合がある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２０】なお、各方向に分けてフーリエ変換する理
由は以下のとおりである。指紋原画像２００をｙ方向に
フーリエ変換→重み付け→逆フーリエ変換と処理を進め
ると、ｙ方向に直交する隆線ほど強調される。その結
果、求まる指紋画像は微小振幅値強調データ２４２の様
に縦方向の隆線が減衰する。そこで、これを防止する
為、指紋画像を２００をｘ方向にフーリエ変換→重み付
け→逆フーリエ変換と処理を進め、微小振幅値強調デー
タ２４１を得る。微小振幅値強調データ２４１と微小振
幅値強調データ２４２とを合成し、微小振幅値強調画像
を得る。ここで、分析方向がｙ方向の時の直交する隆線
とは、微小振幅値強調データ２４２に示す水平な隆線で
ある。また、分析方向がｘ方向の時の直交する隆線と
は、微小振幅値強調データ２４１に示す垂直な隆線であ
る。何れも、分析方向に対して平行な隆線は減衰してい
る。
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA02 EA18 5B057 AA20 CA12 CA16 CB12 CB16 CC01 CE03

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 原画像データを所定方向にフーリエ変換
    してフーリエ係数を求めるフーリエ変換手段と、 フーリエ係数に不鮮明部分を強調する重み付けを行う重
    み付け手段と、 重み付けされたフーリエ係数に対して逆フーリエ変換を
    行って微小振幅値強調データを求める逆フーリエ変換手
    段と、 微小振幅値強調データから微小振幅を強調した画像デー
    タを求める変換手段とを備える画像強調装置。
  2. 【請求項２】 原画像データを、異なる複数方向にフー
    リエ変換してフーリエ係数を求めるフーリエ変換手段
    と、 各方向のフーリエ係数に対して微小振幅値を強調する重
    み付けを行う重み付け手段と、 重み付けされた各方向のフーリエ係数に対して逆フーリ
    エ変換を行って微小振幅値強調データを求める逆フーリ
    エ変換手段と、 複数の微小振幅値強調データを合成して微小振幅を強調
    した画像データを求める合成手段とを備える画像強調装
    置。
  3. 【請求項３】 異なる複数方向は、互いに直交する二方
    向を含む請求項２記載の画像強調装置。
  4. 【請求項４】 異なる複数方向は、画像の縦方向と横方
    向である請求項２記載の画像強調装置。
  5. 【請求項５】 原画像データは指紋原画像データであ
    り、指紋画像の強調を行う請求項１乃至請求項４の何れ
    かに記載の画像強調装置。
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