JP2003263644A

JP2003263644A - 輪郭抽出方法及び装置

Info

Publication number: JP2003263644A
Application number: JP2002062369A
Authority: JP
Inventors: Yoshinori Tawara; 良則田原; Kazuyoshi Sogabe; 和義曽我部; Satoshi Mizushima; 悟史水嶋
Original assignee: Mitsumi Electric Co Ltd
Current assignee: Mitsumi Electric Co Ltd
Priority date: 2002-03-07
Filing date: 2002-03-07
Publication date: 2003-09-19

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明の課題は、照明の違いや照度変化によ
り、背景濃度が指の濃度とほぼ同じであったり、局所的
に濃淡のむらがあったりするような画像であっても常に
正確な認識が安定に行える画像の輪郭抽出方法及び装置
を提供することである。【解決手段】上記課題は、１ライン毎にラインデータを
読取るラインセンサで読取った画像中の対象物の輪郭を
抽出する輪郭抽出方法において、前記画像に、注目画素
を含む所定数の画素によって構成される第1の領域と、
該第1の領域を挟む第２領域を設定し、各領域内の平均
濃度に基づいて、注目画素毎の濃度値を正規化し、その
正規化された注目画素を含むラインデータ上の画素値の
極値を求め、その求めた極値のライン上の位置と、前記
画像中に設定される輪郭位置判定のための基準線との位
置関係に基づいて、前記画像中の対象物の輪郭を抽出す
ることを特徴とする輪郭抽出方法にて解決される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ラインセンサで読
込まれた画像の輪郭を抽出する輪郭抽出方法及び装置に
係り、詳しくは、個人を識別する指紋認証において、ラ
インセンサで読込まれた指紋画像の指の輪郭を抽出する
輪郭抽出方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】指紋認証の際、指紋を読取って画像化す
るセンサには、半導体センサの他に光学式センサ（例：
ＣＣＤ光学式センサ）がある。光学式センサの場合、指
紋に光を照射し、光の反射する光量の違いを該センサで
とらえることにより、指紋の画像が白黒で表現されるよ
うになっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、指紋認
証に光学式センサを用いると、背景の明るさによって指
のない部分の濃度は変化してしまう。例えば、背景が非
常に暗い場合は、真っ黒になるし、背景が非常に明るい
場合は真っ白になる。また、中途半端に明るい場合は、
指の部分の濃度とあまり変わらない。このように、光学
式センサで読取った指紋の画像データには、環境の明る
さや照明の種類の違いにより、背景の濃度が大きく異な
ったり、照度ムラなどから生じる濃度のムラが生じたり
するため、指とそれ以外の部分とを判別するのに単に濃
度値を使う方法では、指の輪郭を的確にとらえることが
できない。その結果、認証に使用してはいけない指以外
の部分の比較・照合処理も行われてしまうため、認証時
間が延び、かつ認証精度が悪くなる等といった問題が発
生する。

【０００４】本発明は、上記のような問題点に鑑みてな
されたもので、その課題とするところは、照明の違いや
照度変化により、背景濃度が指の濃度とほぼ同じであっ
たり、局所的に濃淡のむらがあったりするような画像で
あっても常に正確な認識が安定に行える画像の輪郭抽出
方法及び装置を提供することである。

【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、請求項１に記載されるように、１ライン
毎にラインデータを読取るラインセンサで読取った画像
中の対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出方法において、前
記画像に、注目画素を含む所定数の画素によって構成さ
れる第1の領域と、該第1の領域を挟む第２領域を設定
し、各領域内の平均濃度に基づいて、注目画素毎の濃度
値を正規化し、その正規化された注目画素を含むライン
データ上の画素値の極値を求め、その求めた極値のライ
ン上の位置と、前記画像中に設定される輪郭位置判定の
ための基準線との位置関係に基づいて、前記画像中の対
象物の輪郭を抽出することを特徴としている。

【０００６】このような輪郭抽出方法では、ラインセン
サで読取られた入力画像に対して、注目画素を中心とし
た任意の領域間の画素の平均濃度に基づく正規化が行わ
れて、画像中の雑音が除去される。このようにして画像
に含まれる雑音が除去された画像は、着目ライン毎に、
どこの画素で強度変化が起きたかが極点の探索によって
識別され、探し出された極点のうち、最も強度変化が強
いとみなされるライン上の左右の画素位置（この画素位
置には、指紋の溝の山、もしくは谷があると推定され
る）が輪郭位置候補として推定される。この推定された
輪郭位置候補は、ノイズにより誤判定している可能性が
あるため、さらに、輪郭位置を決定する際の判定基準と
なる基準線と比較される。そして、比較結果に応じて基
準線の位置を相対的に変化させて輪郭位置を決定するこ
とでノイズの影響を軽減することができる。すなわち、
輪郭位置候補となる極点の画素位置と、その位置に相対
する基準線の位置を比較することにより、濃度の変化に
よって生じる面と面の境界をより的確に識別することが
できる。したがって、本発明の輪郭抽出方法によれば、
照明の照度変化により、局所的に濃淡のむらが生じるよ
うな環境下であっても比較的高い精度で輪郭線とそうで
ない線の境界を識別することが可能になる。

【０００７】また、本発明は、上記課題を解決するた
め、請求項２に記載されるように、１ライン毎にライン
データを読取るラインセンサで読取った画像中の対象物
の輪郭を抽出する輪郭抽出装置において、前記画像に、
注目画素を含む所定数の画素によって構成される第1の
領域と、該第1の領域を挟む第２領域を設定し、その設
定された各領域の平均濃度に基づいて注目画素毎の濃度
値を正規化する正規化手段と、前記正規化された画像の
輪郭位置の判定基準となる基準線を設ける基準線設定手
段と、前記正規化手段により、正規化された注目画素を
含むラインデータ上の画素値の極値を求め、その求めた
極値のライン上の位置と前記基準線設定手段により設定
された基準線との位置関係に基づいて前記画像の輪郭を
抽出する輪郭抽出手段とを有することを特徴としてい
る。

【０００８】本請求項記載の発明によれば、照明の違い
や照度変化により、背景濃度が指の濃度とほぼ同じにな
ったり、局所的に濃淡のむらが生じたりするような環境
下であっても輪郭線とそうでない線の境界を比較的高い
精度で識別することができる輪郭抽出装置を提供するこ
とができる。

【０００９】画像中の雑音除去が簡易な処理で行えると
いう観点から、本発明は、請求項３に記載されるよう
に、前記輪郭抽出装置において、前記正規化手段は、前
記第２の領域を構成する画素の平均濃度値と、前記第２
の領域を構成する画素の平均濃度値との差分を求めて前
記画像中の濃度変化の激しい部分を検出する濃度変化検
出手段を有することを特徴としている。

【００１０】輪郭位置候補と、輪郭位置を決定するため
の判定基準となる基準線との比較結果に応じて該基準線
の位置を変化させることで、尤もらしい輪郭線の抽出が
可能になるという観点から、本発明は、請求項４に記載
されるように、前記輪郭抽出装置において、前記輪郭抽
出手段は、１ライン毎のラインデータを極値の探索範囲
とし、前記正規化手段により求められたラインデータ上
の極値のうち、ラインデータの開始位置から所定番目の
極値を示す画素位置と、該ラインデータの終了位置から
所定番目の極値を示す画素位置をそのラインデータにお
ける輪郭位置候補として決定する輪郭位置候補決定手段
と、その輪郭位置候補決定手段により、決定した輪郭位
置候補の画素位置と前記基準線の位置とを比較し、比較
結果に応じて前記基準線の位置を所定の方向に変化させ
て輪郭位置を決定する輪郭位置決定手段とを有すること
を特徴としている。

【００１１】前記基準線の位置制御は、例えば、請求項
５に記載されるように、前記輪郭抽出装置において、前
記輪郭位置決定手段は、前記比較結果で、前記輪郭位置
候補の画素位置が前記基準線より左側にあると判定され
た場合、前記基準線を所定ピクセル数分左側に移動さ
せ、前記輪郭位置候補の画素位置が前記基準線より右側
にあると判定された場合は、前記基準線を所定ピクセル
数分左側に移動させ、前記輪郭位置候補の画素位置が前
記基準線と同じ位置にあると判定されたときは、前記基
準線の位置をそのままとする基準線位置制御手段を有す
ることを特徴としている。

【００１２】制御部での処理負担を増やさずに輪郭の抽
出を行うことができるという観点から、本発明は、請求
項６に記載されるように、前記輪郭抽出装置において、
前記輪郭位置決定手段は、前記基準線の位置を変化させ
たときに輪郭位置候補の幅が所定画素数を超えたか否か
を判定し、該幅が所定画素数を超えたと判定されたとき
には、基準線から超えた分の画素数に相当する分だけ当
該基準線を所定の方向に移動させる輪郭位置幅調整手段
を有することを特徴としている。

【００１３】指紋認証の際の、認証処理の効率を落とさ
ないようにできるという観点から、本発明は、請求項７
に記載されるように、前記輪郭抽出装置において、前記
輪郭位置決定手段により決定された輪郭位置での画像情
報を２値化する２値化手段を有することを特徴としてい
る。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。

【００１５】図１は、本発明に係る輪郭抽出方法が適用
される指紋認証システムの構成例を示す図である。この
指紋認証システムは、ユーザの指紋画像を１ライン毎に
走査して読取るラインセンサを具備した輪郭抽出装置１
００と、ホストコンピュータ２００から構成される。輪
郭抽出装置１００は、ラインセンサ１０１で読取られた
指紋画像内の指の輪郭を抽出して、本人認証を行い、認
証結果をホストコンピュータ２００に送信する。ホスト
コンピュータ２００は、輪郭抽出装置１００から通信回
線３００を介して送信された認証結果に基づいて、上記
ユーザからのアクセスの可否を判断する。例えば、上記
認証結果で本人でない旨の認証結果が得られた場合、ホ
ストコンピュータ２００は、該ユーザからのアクセスを
受付けない（拒否）。したがって、本例の指紋認証シス
テムでは、正当とみなされるユーザに限って当該ホスト
コンピュータ２００の利用が可能となる。

【００１６】図２は、上記輪郭抽出装置の概略構成を示
すブロック図である。同図に示すように、この輪郭抽出
装置１００は、ユーザの指紋画像を１ライン毎に走査し
て読取るラインセンサ１０１と、該ラインセンサ１０１
が出力するアナログのラインデータをアナログデジタル
コンバータするＡ／Ｄ（Analog／Digital convertor）
１０２と、ラインセンサ１０１で読取られた指紋画像の
指の輪郭を抽出する制御部（ＣＰＵ）１０３と、メモリ
部１２０とから構成される。メモリ部１２０は、ユーザ
がラインセンサ１０１に指を乗せスライドさせた際に、
該ラインセンサ１０１で読取られた指紋データを瞬時に
記憶するＳＲＡＭ（static random access memory）１
０４と、不揮発性メモリで指紋認証アルゴリズム等のプ
ログラム及び指紋照合用の指紋データを記憶する領域を
備えたフラッシュメモリ（ＦＲＯＭ：flash Read Only
Memory）１０５とに分かれて構成される。

【００１７】以上の様に構成された輪郭抽出装置１００
について、図３を用いて、以下に本発明の動作概念を説
明する。図３は、画像内の輪郭を抽出する輪郭抽出処理
手順を示すフローチャートである。本処理では、ライン
センサ１０１で読込まれた１指紋画像内の指の輪郭が抽
出される。この輪郭抽出処理は、次に示す３つのステッ
プで行われる。

【００１８】正規化（Ｓ１）輪郭抽出（Ｓ２）２値化（Ｓ３）まず、最初のステップである正規化処理（Ｓ１）につい
て説明する。

【００１９】ラインセンサ１０１で読取られた走査毎の
ラインデータはＡ／Ｄ１０２でディジタル情報に変換さ
れた後、ＳＲＡＭ１０４に記憶される。制御部１０３
は、ＳＲＡＭ１０４に記憶された1画像分の指紋画像
（以下、画像と略記）を取り出して、濃度のムラやノイ
ズを除去する正規化処理（Ｓ１）を行う。なお、制御部
１０３に入力される画像は、各画素が何ビットかの濃淡
情報をもつ濃淡画像である。制御部１０３は、ＳＲＡＭ
１０４から入力画像を得ると、画面に混入した雑音を除
去するためのフィルタ演算を行う。具体的には、入力画
像中のある画素に注目し、その注目画素（＝２値化した
い画素）周辺の１１×１１画素の画素値（＝濃度値（階
調値））の単純平均値（ここでは、（Ａ）と略記）を計
算する。この（Ａ）から上記注目画素と隣接する左右の
計３画素の平均濃度値（ここでは、（Ｂ）と略記）との
差分（図５参照）を求めることで、ラインセンサ１０１
のLEDの照度ムラや該ラインセンサ上の指が抑えられる
ことによる発生する指紋画像の濃度ムラの影響を軽減す
ることが可能である。また、輪郭（エッジ）は画像中の
輝度が急激に変化する特徴を持っているため、この性質
を利用することで輪郭らしいとされる線を強調すること
が可能である。例えば、上記差分値が予め定められる閾
値より大きければ、注目画素の濃度値が急激に変化した
ものと判定して、それを輪郭らしい線とみなして強調す
る。このときの、強調度合いは、差分値に基づいて決め
られるウェイトの重み付けがなされて強調される。一
方、上記差分値が予め定められる閾値より小さければ、
注目画素の濃度値が周囲と比べて平坦であるとの判定を
して、該注目画素値を強調せずにそのままとする。

【００２０】上述した正規化処理（Ｓ１）は、注目画素
毎に行われ、１指紋分の画像を得た時点で処理を終え
る。なお、正規化後の画像は、入力画像と同じ濃淡画像
（８ビットグレイスケールの２５６階調）で次ステップ
の輪郭抽出処理に出力される。

【００２１】本例では、上記正規化処理（Ｓ１）は、注
目画素を含む１１×１１格子の平均濃度値から該注目画
素の近傍領域（左右の画素を含んだ領域）の平均濃度値
を減算するというものであったが、このような例の場
合、１１×１１格子の領域の平均濃度値を注目画素ごと
に算出する必要があるため、制御部１０３における演算
量が増えてしまうという欠点がある。したがって、本例
では、図６に示すような注目画素を含む前後５画素の計
１１画素を処理領域として平均濃度値を求める近似手法
を適用する。この近似手法による処理の詳細は後述す
る。

【００２２】上記のようにして、画像の正規化処理を終
えると、次ステップに移行し、輪郭を抽出するための処
理が行われる。

【００２３】輪郭抽出処理図７は、輪郭の位置を特定するために局所的な極値を求
める概念を示した図である。図７において、横軸は画
素、縦軸はラインセンサ１０１で走査されて読込まれる
ライン数を表す。制御部１０３は、輪郭を抽出するため
の初期処理として、正規化後の画像上に基準線をマーカ
する。具体的には、始点及び終点から８番目の位置（Ｌ
７、Ｌ２５５−８）にマーカする。この基準線は輪郭位
置の決定に際して用いられるもので、かつ輪郭位置候補
の画素数が所定数を超えないよう輪郭幅となるデータ幅
を一定範囲に収めるために用いられる。

【００２４】制御部１０３は、上記の位置に基準線をマ
ークした後、先頭ラインに着目（ここでは、説明を平易
にするために先頭から数ライずらした位置を着目とし、
図中一点鎖線で表す）し、該着目ラインの左端から右端
方向の画素の濃度値を読込んで極値となる点を求める。
同図（ａ）はこの様子を示した図である。同図（ａ）の
縦軸は、画素値の濃淡を示し、横軸は着目する１ライン
分の探索範囲を示す。制御部１０３は着目ラインの画素
毎の濃度値から極大あるいは極小（同図の微分傾線）と
なる画素値を内部の記憶領域にプロットする。そして、
着目ラインの全画素に対する極点探索が完了した時点
で、左端及び右端から２番目の極値点を輪郭位置候補と
して決定する（同図の輪郭位置候補参照）。

【００２５】このようにして決定された輪郭位置候補の
画素には、指紋の溝の山、もしくは谷があると推定され
る。この推定された指紋の溝の山、または谷の位置はノ
イズを含むため、真の位置とは大きく異なる位置を山、
または、谷と判断する場合がある。したがって、次の段
階の処理で、ノイズの影響を軽減するための処理が行わ
れる。この処理は、例えば、以下のようにしてなされ
る。

【００２６】上記のようにして着目ライン上の左右の極
点（同図上段の●参照）が求まると、制御部１０３は左
の極点の位置と左側の基準線Ｌ７、右の極点と右側の基
準線Ｌ２５５−８とをそれぞれ比較し、左右それぞれの
極点が基準線の外にあるか内にあるか判断する。そし
て、その判断に基づいて基準線の位置を相対的に変化さ
せる。例えば、図７のように、左側の輪郭位置候補の極
点が基準線Ｌ７より左にあるような場合は、基準線Ｌ７
を左側に所定ライン分シフト（矢印）させる。反対
に、同極点が基準線Ｌ７より右にあるような場合は、基
準線Ｌ７を右側に所定ライン分シフトさせる。このよう
な基準線の位置の可変制御は、もう一方の基準線Ｌ２５
５−８に対しても行われる（矢印参照）。制御部１０
３は、上記のような処理を全てのラインにわたって実施
し、その処理を終えた後、最終的な輪郭位置を決定す
る。すなわち、輪郭候補の画素位置と、あらかじめ定め
られる基準線の位置を比較し、基準線を修正することに
より、１〜２点程度、大きく異なるような位置に山や谷
を見つけたとしても、規準線は大きくは修正されないた
め、ノイズの影響を軽減することができる。

【００２７】以上、説明してきたように、上記輪郭抽出
処理では、着目ライン毎にどこの画素で強度変化が起き
たかを一階微分操作による頂点（極値）の検出で把握す
るようにしている。そして、その極値探索で得られた画
素の位置が基準線と比較され、その比較結果に応じて基
準線の位置が相対的に変化する。すなわち、極値探索で
得られた画素の位置が基準線より外にあれば、さらに大
きい強度変化が基準線より外にあると判断（輪郭線との
境界もより外にあると判断）して基準線を外側に移動さ
せ、逆であれば、基準線を内側に移動させる。したがっ
て、この操作を、制御部が全ラインを対象に行うこと
で、輪郭線とそうでない線の境界を精度良く識別するこ
とが可能になる。また、本発明では、輪郭位置範囲は処
理負担の観点から適正な範囲に収められるので認識処理
の効率を落とさないで済む。

【００２８】制御部１０３は、上記のようにして輪郭抽
出を終えた後、最終ステップである２値化処理（輪郭抽
出後のモノクロ256階調のグレースケール画像（濃淡画
像）を、白と黒の2階調の画像に変換する処理をいう）
を行い、その処理後の画像を最終画像として指紋認証用
の画像データを蓄積するＦＲＯＭ１０５へと送出する。

【００２９】次に、前述した正規化処理と、輪郭抽出処
理の詳細について説明する。図８は正規化処理の処理手
順を示すフローチャート、図９は輪郭抽出処理の処理手
順を示すフローチャートである。

【００３０】まず、正規化処理の処理手順について、図
８を参照しながら説明する。ここでは、制御部１０３が
正規化処理アルゴリズムにしたがって効率よく処理を進
めるため、以下に示すデータ構造が定義される。なお、
本例では、上記アルゴリズムがＣ言語で書かれることを
想定するが本発明はプログラム言語に限定されるもので
はない。

【００３１】（データ構造）ＷＯＲＤＳｕｍＹ〔２５６〕； // 縦方向の和を記
憶するエリアＷＯＲＤＳｕｍ； // 着目ピクセル周辺１１×１１
の濃度の和ＷＯＲＤＡｒｅａ１３； // 着目ピクセル周辺３ピ
クセルの濃度の和ＷＯＲＤｉ； // 着目ピクセル添え字上記データ構造において、例えば、「ＷＯＲＤＳｕ
ｍ」というのは「変数名ＳｕｍはＷＯＲＤ型である」と
表される。つまり、「ＷＯＲＤ」はデータ型名、「Ｓｕ
ｍＹ」、「Ｓｕｍ」、「Ａｒｅａ１３」、「ｉ」は変数
名、「ＳｕｍＹ」の〔〕は、要素数を表す。上記デー
タ構造のＷＯＲＤ型は「unsigned short int」であり、
取扱うことのできる数値範囲は０〜６５５３５である。

【００３２】続いて、制御部１０３で実行される高速型
の正規化処理の具体的な処理例について説明する。

【００３３】まず、横２５６ピクセル分の濃度の和を求
める領域として、２５６個の変数（Ｘｉ）が用意されて
いるものとし、変数名をＳｕｍＹと定義する。制御部１
０３は、着目画素（ｉ）が含まれるラインを含む前後５
ライン、計１１ラインの各列のピクセルの濃度値の和を
計算（Ｓ１１）し、その結果を上記変数の置かれる領域
（ＳｕｍＹ）に保存する。次に、１つの変数（Ｓｕｍ）
を用意し、その変数の置かれる領域に上記のようにして
計算された着目画素（ｉ）を含むラインの前後５列、計
１１列の和を計算し保存（Ｓ１２）する。したがって、
このＳｕｍには、着目画素周辺１１×１１の濃度の和が
保存される。次のステップ（Ｓ１３）に移行し、このＳ
ｕｍを１２１（１１×１１＝１２１）で除算して、着目
画素周辺１１×１１の平均濃度を算出（Ｓ１３）する。
さらに、着目画素近傍１×１３の平均濃度が算出（Ｓ１
４）された後、着目画素周辺１１×１１の平均濃度値か
ら着目画素近傍１×３の平均濃度値を引いて正規化デー
タを得る。

【００３４】このようにして着目画素に対する正規化デ
ータが得られると、着目画素（ｉ）を１つ右に移動（ｊ
＝ｉ＋１）する（本例では、着目画素を１つ右に移動す
る場合を想定する）。このとき、着目ライン上の着目画
素に対する正規化がすべて終わっていれば（Ｓ１７でＹ
ＥＳ）、（Ｓ１９）のステップに移行し、そうでなけれ
ば（Ｓ１７でＮＯ）、（Ｓ１８）ステップでの処理が行
われる。次に、この（Ｓ１８）の処理について説明す
る。現在のＳｕｍには、Ｘｉ−５〜Ｘｉ＋５の和が保存
されている。このＳｕｍから、Ｘｉ−５を引いてＸｉ＋
６を加えると、ＳｕｍにはＸｉ−４〜Ｘｉ＋６の和が保
存される。すなわち、ＳｕｍにはＸｊ−５〜Ｘｊ＋５の
和が保存される。通常、このＸｊ−５〜Ｘｊ＋５、計１
１個の和を求めるためには、１０回の加算演算が必要に
なるが、この算術アルゴリズムによれば、２回の加減算
で済むため、着目画素毎の周辺１１×１１エリアの和を
高速に計算することができる。

【００３５】このようにしてＸｊ−５〜Ｘｊ＋５、計１
１列の和が求められると、前述した（Ｓ１３）〜（Ｓ１
５）処理を実行して、注目画素（ｊ＝ｉ＋１）の正規化
データを得る。これ以降は、着目ライン上の注目画素が
終了するまで上述した処理が繰り返し行われるが、（Ｓ
１７）の判定で、着目ライン上の注目画素が終了したと
判定（Ｓ１７でＹＥＳ）された場合は、さらに全ライン
について終了したのかどうかが判定され、全ライン終了
していれば（Ｓ１９でＹＥＳ）、一連の正規化処理を終
える。一方、上記判定（Ｓ１９）で、全ライン終了して
いないとの判定結果（Ｓ１９でＮＯ）が得られた場合
は、着目画素を１ライン下に移動し、各Ｘiに対して、
５ライン前の濃度値を引いて６ライン後の濃度値を加え
る演算（Ｓ２０）が行われる。ここでの処理でも各列毎
に必要な10回の足し算の変わりに２回の加減算で済むの
で、結果として各ピクセル毎に必要な計算量は、２＋２
＝４回の加減算で済むようになる。これにより、指紋デ
ータの正規化処理の高速化が可能となる。

【００３６】上記のようにして、指紋データの正規化処
理を終えると、正規化された画像を用いた輪郭抽出処理
が行われる。

【００３７】次に、この輪郭抽出処理について図９を用
いて説明する。ここでの処理におけるデータ構造等は以
下に示す通りである。

【００３８】（データ構造）ＷＯＲＤＮｏｗＬｅｆｔ； // 着目ラインの左側
の輪郭位置ＷＯＲＤＮｏｗＲｉｇｈｔ； // 着目ラインの右側
の輪郭位置（初期化）ＮｏｗＬｅｆｔ＝８； // 左から８番目の位置ＮｏｗＲｉｇｈｔ＝８； // 右から８番目の位置制御部１０３では、上記データ構造で示すように、輪郭
位置候補を決定するための基準となる基準線が最初のラ
インから８番目の位置及び最後のラインから８番目の位
置にマーカ（Ｓ２１）される。この基準線の幅はデータ
を処理するデータ幅を示し、一定の画総数を超えないよ
う制御される。この制御手順については、以下、順を追
って説明する。

【００３９】制御部は、上記のようにして基準線をマー
クした後、先頭のライン（一番左側のライン）を着目ラ
インと設定（Ｓ２２）し、このラインに対する極点探索
処理を実施（Ｓ２３）する。この処理は、前述した平均
差分処理で平滑化された画像の中の各画素毎（＝各ライ
ンの各画素毎）に勾配を計算し、勾配の中で大きい方の
極点である画素を選ぶことで、エッジ画素となる可能性
のあるものを選択するための処理である。つまり、極値
の方向から濃度変化を把握するための処理である。ま
た、この処理での極点探索は水平の１ラインを１画素ず
つずらしながら行う。

【００４０】制御部は着目ラインの左端の画素から画素
の濃度が極大（増加後減少）、もしくは極小（減少後増
加）となる点を探索し、この探索で得られた画素の位置
（以下、点と略記）を「前回の極点」とする。次に、こ
こで得られた「前回の極点」の点を開始点とし、次の画
素の濃度の極大、もしくは極小となる点を探索する。こ
の2回目の探索で得られた極点は、上記「前回の極点」
との間で、極値の方向が比較され、同じ方向（極大or極
小）を向いていた場合は、2つの極点のうち大きい方の
極点を「前回の極点」とし、方向が異なっていた場合
は、さらに、「前回の極点」と2回目の探索で得られた
極点との濃度差が比較される。この比較で両者の濃度差
が予め定められる閾値（＝ＯＵＴＬＩＮＥ＿ＰＡＲＡ
Ｍ）以上あったときのみ、「前回の極点」を極点として
決定し、2回目の探索で得られた極点を「前回の極点」
にする。つまり、この場合、前回の極点と今回の極点が
入れ替わることになる。制御部１０３は、上記のような
極点探索処理を着目ラインの最後の画素に到達するまで
行い、着目ラインに対する極点探索処理が終わった時点
で、左から２番目の極点と、右から２番目の極点を、そ
れぞれ上記着目ラインの左側、右側の輪郭位置候補とし
て決定（Ｓ２４）する。

【００４１】次に、上記のようにして決定された輪郭位
置候補と基準線との比較（Ｓ２５）が行われ、輪郭候補
位置の極点の位置が基準線の外あるいは内側のいずれに
入っているかが判定（Ｓ２６）される。例えば、図１０
に示すように、左側の輪郭位置候補（Ｌ２極点）とＮｏ
ｗＬｅｆｔとが比較され、該Ｌ２の極点の位置がＮｏｗ
Ｌｅｆｔより左側ならば（Ｓ２６でＹＥＳ）、ＮｏｗＬ
ｅｆｔから「１」を引いて、Ｎｏｗｌｅｆｔの位置を変
化（Ｓ２７）させる（同図参照）。一方、該Ｌ１の極
点の位置がＮｏｗＬｅｆｔより右側（Ｓ２６でＹＥＳ）
にあれば、ＮｏｗＬｅｆｔに「１」を加えてＮｏｗｌｅ
ｆｔの位置を変化（Ｓ２７）させる。なお、該Ｌ１の極
点の位置とＮｏｗＬｅｆｔが同じ（Ｓ２６でＮＯ）であ
れば、ＮｏｗＬｅｆｔを変化させずにそのままとする。
このような処理をＮｏｗＲｉｇｈｔについても同様な手
順で行う（フローチャートは省略）。本例の場合、右側
の輪郭位置候補（Ｒ２極点）がＮｏｗＲｉｇｈｔより右
側にあるため、ＮｏｗＲｉｇｈｔに「１」が加えられる
（同図参照）。なお、制御部１０３では、上記の処理
を実行した後、ＮｏｗＬｅｆｔ−ＮｏｗＲｉｇｈｔ間の
データ幅が所定の画素数を超えているかどうか判定（Ｓ
２８）される。本例では、所定の画素数を「２４０」と
している。上記判定（Ｓ２８）で上記のデータ幅が２４
０画素数を超えていると判定（Ｓ２８でＹＥＳ）された
場合は、ＮｏｗＲｉｇｈｔから超えた分が引かれる（Ｓ
２９）。これは、２値化データの幅が２４０画素数を超
えてしまうのを防ぐために行われるもので、２値化デー
タの幅が２４０画素数を超えたときに起こり得る認証処
理の処理効率の低下を防ぐためのものである。一方、上
記判定（Ｓ２８）で上記のデータ幅が２４０画素数を超
えていない判定（Ｓ２８でＮＯ）されれば、ＮｏｗＲｉ
ｇｈｔに対する減算処理は行わずそのままとする。

【００４２】制御部１０３では上で示した処理を終える
と、全ラインの完了を確認する判定（Ｓ３０）が行わ
れ、全ライン完了していれば（Ｓ３０でＹＥＳ）、一連
の処理完了後の画像をＦＲＯＭ１０５へと出力する。一
方、全ライン完了していなければ（Ｓ３０でＮＯ）、着
目ラインを1つ進めて（Ｓ２３）からの処理を繰り返し
て行う。

【００４３】図１１、図１２は、上記実施形態に基づい
て実際に実験を行って指紋画像の輪郭を抽出した結果を
示す図である。図１１は、輪郭抽出後に２値化処理を施
した画像である。一方の図１２は、輪郭を抽出後に２値
化処理を施していない状態の画像である。図１１の実験
結果が示すように、本発明に係る輪郭抽出処理を行った
後に、２値化処理を行うことで、照明の照度変化によ
り、局所的に濃淡のむらが生じても指とそれ以外の部分
との判別がつくことが本実験結果から分る。また、２値
化後のデータ量は極力を抑えられることから制御部１０
３での指紋認証処理の負担を軽減でき、かつＦＲＯＭ１
０５に記憶させる指紋画像の容量も少なくてすむ利点が
ある。

【００４４】上記例において、制御部１０３の演算処理
機能が、正規化手段、基準線設定手段輪郭抽出手段、輪
郭抽出手段、濃度変化検出手段、輪郭位置候補決定手
段、輪郭位置決定手段及び輪郭位置幅調整手段に対応す
る。

【００４５】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１乃至６
記載の本願発明によれば、ラインセンサで読取られた入
力画像に対して、画質向上させる正規化処理がなされ、
その向上した画像を用いて輪郭抽出が行われる。輪郭抽
出処理は着目ライン毎に、どこの画素で強度変化が起き
たかが極点の探索によって識別され、探し出された極点
のうち、最も強度変化が強いとみなされるライン上の左
右の点が輪郭位置候補として決定され、その候補の位置
と、輪郭位置を決定する際の判定基準となる基準線の位
置とが比較される。そして、比較結果に応じて基準線の
位置を相対的に変化させて輪郭位置を決定する。すなわ
ち、本発明によれば、輪郭位置候補となる極点の画素位
置と、その位置に相対する基準線の位置を比較すること
により、濃度の変化によって生じる面と面の境界をより
的確に識別することができるので、照明の照度変化によ
り、局所的に濃淡のむらが生じるような環境下であって
も比較的高い精度で指とそれ以外の部分との判別がつく
ようになる。

【００４６】また、上記輪郭位置候補の幅が所定画素数
を超えないよう基準線の位置が制御されるので、認証処
理の効率を落とさないで済む。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る輪郭抽出方法が適用される指紋認
証システムの構成例を示す図である。

【図２】輪郭抽出装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図３】画像内の輪郭を抽出する輪郭抽出処理手順を示
すフローチャートである。

【図４】正規化処理における注目画素の平滑化を示す概
念図である

【図５】正規化処理における平均差分を示す概念図（そ
の１）である。

【図６】正規化処理における平均差分を示す概念図（そ
の２）である。

【図７】輪郭の位置を特定し抽出する動作を示した概念
図である。

【図８】制御部での正規化処理の処理手順を示すフロー
チャートである。

【図９】制御部での輪郭抽出処理の処理手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１０】輪郭位置の決定概念を示した概念図である。

【図１１】輪郭を抽出して２値化した画像（実験結果）
を示す図である。

【図１２】輪郭を抽出して２値化する前の画像（実験結
果）を示す図である。

【符号の説明】

１００輪郭抽出装置１０１ラインセンサ１０２Ａ／Ｄ１０３制御部（ＣＰＵ）１０４ＳＲＡＭ１０５ＦＲＯＭ（フラッシュＲＯＭ）１２０メモリ部２００ホストコンピュータ３００通信回線

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者水嶋悟史福岡県飯塚市大字立岩字帯田1049番地九州ミツミ株式会社内Ｆターム(参考） 5L096 AA03 AA06 BA15 CA16 EA05 EA43 FA06 FA14 FA32 FA64 FA69 GA17 GA51 GA55

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】１ライン毎にラインデータを読取るライン
センサで読取った画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭
抽出方法において、前記画像に、注目画素を含む所定数の画素によって構成
される第1の領域と、該第1の領域を挟む第２領域を設定
し、各領域内の平均濃度に基づいて、注目画素毎の濃度
値を正規化し、その正規化された注目画素を含むラインデータ上の画素
値の極値を求め、その求めた極値のライン上の位置と、
前記画像中に設定される輪郭位置判定のための基準線と
の位置関係に基づいて、前記画像中の対象物の輪郭を抽
出することを特徴とする輪郭抽出方法。
【請求項２】１ライン毎にラインデータを読取るライン
センサで読取った画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭
抽出装置において、前記画像に、注目画素を含む所定数の画素によって構成
される第1の領域と、該第1の領域を挟む第２領域を設定
し、その設定された各領域の平均濃度に基づいて注目画
素毎の濃度値を正規化する正規化手段と、前記正規化された画像の輪郭位置の判定基準となる基準
線を設ける基準線設定手段と、前記正規化手段により、正規化された注目画素を含むラ
インデータ上の画素値の極値を求め、その求めた極値の
ライン上の位置と前記基準線設定手段により設定された
基準線との位置関係に基づいて前記画像の輪郭を抽出す
る輪郭抽出手段とを有することを特徴とする輪郭抽出装
置。
【請求項３】請求項２記載の輪郭抽出装置において、前記正規化手段は、前記第２の領域を構成する画素の平
均濃度値と、前記第２の領域を構成する画素の平均濃度
値との差分を求めて前記画像中の濃度変化の大きい部分
を検出する濃度変化検出手段を有することを特徴とする
輪郭抽出装置。
【請求項４】請求項１記載の輪郭抽出装置において、前記輪郭抽出手段は、１ライン毎のラインデータを極値
の探索範囲とし、前記正規化手段により求められたライ
ンデータ上の極値のうち、ラインデータの開始位置から
所定番目の極値を示す画素位置と、該ラインデータの終
了位置から所定番目の極値を示す画素位置をそのライン
データにおける輪郭位置候補として決定する輪郭位置候
補決定手段と、その輪郭位置候補決定手段により、決定した輪郭位置候
補の画素位置と前記基準線の位置とを比較し、比較結果
に応じて前記基準線の位置を所定の方向に変化させて輪
郭位置を決定する輪郭位置決定手段とを有することを特
徴とする輪郭抽出装置。
【請求項５】請求項４記載の輪郭抽出装置において、前記輪郭位置決定手段は、前記比較結果で、前記輪郭位
置候補の画素位置が前記基準線より左側にあると判定さ
れた場合、前記基準線を所定ピクセル数分左側に移動さ
せ、前記輪郭位置候補の画素位置が前記基準線より右側
にあると判定された場合は、前記基準線を所定ピクセル
数分左側に移動させ、前記輪郭位置候補の画素位置が前
記基準線と同じ位置にあると判定されたときは、前記基
準線の位置をそのままとする基準線位置制御手段を有す
ることを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項６】請求項４又は５記載の輪郭抽出装置におい
て、前記輪郭位置決定手段は、前記基準線の位置を変化させ
たときに輪郭位置候補の幅が所定画素数を超えたか否か
を判定し、該幅が所定画素数を超えたと判定されたとき
には、基準線から超えた分の画素数に相当する分だけ当
該基準線を所定の方向に移動させる輪郭位置幅調整手段
を有することを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項７】請求項４記載の輪郭抽出装置において、前記輪郭位置決定手段により決定された輪郭位置での画
像情報を２値化する２値化手段を有することを特徴とす
る輪郭抽出装置。