JP2006072555A - 生体情報画像補正装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は生体情報画像補正装置に関し、特に、低コントラストな生体情報画像を補正することにより生体情報画像認証装置における認証精度を向上させることができる生体情報画像補正装置を提供する。
【解決手段】 生体情報センサにて読み取った生体情報画像の画質を補正する生体情報画像補正装置において、コントラスト補正部（１３５）は、生体情報画像を平滑化する平滑化手段と、平滑化した画像と生体情報画像の差分画像を得る差分手段と、差分画像と生体情報画像とを合成して補正生体情報画像を生成する合成手段と、を備えることを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は生体情報画像補正装置に関し、特に、低コントラストな生体情報画像を補正することにより生体情報画像認証装置における認証精度を向上させることができる生体情報画像補正装置に関するものである。

近年、建物や部屋への出入の際に資格認証を行う等、本人確認によるセキュリティの重要性に関心が集まっている。本人確認の方法としては、パスワードによる認証等種々の方法があるが、指紋等固有の生体情報を用いて照合を行う生体情報認証装置が多く利用されている。

例えば、指紋照合による認証装置においては、指紋センサに載置された指紋を読み取り、得られた指紋画像が登録指紋と一致しているかを判定する。指紋の一致判定は、指紋画像中の隆線の分岐点や端点等を特徴点として抽出し、抽出した複数の特徴点が登録指紋と入力指紋とで所定以上一致しているかを求めることにより行っている。

生体情報認証装置では、種々の原因による認証エラー（本人による認証失敗、他人による認証成功）の発生を極力抑えることが課題とされている。指紋認証装置においては、認証エラーの要因として指の乾燥や押圧力不足等が挙げられる。

指紋センサの多くは、指の隆線部分がセンサの読み取り面に密着し、谷線部分が密着しない状態の指紋画像を得る。通常得られる指紋画像は、コントラストが高く隆線と谷線とを明確に判別することができる。しかし、乾燥した指や押圧力不足であると、センサの読み取り面に対して隆線部分が十分に密着しないため、得られた指紋画像はコントラストが低くかすれたようになってしまう。

コントラストが低い指紋画像は、隆線と谷線との明暗差が小さいため、それらの境界が不明瞭である。よって、明暗の曖昧な部分が隆線と認識されたり谷線と認識されたりするため、隆線の特徴点を正確に抽出することができない。例えば、明暗の曖昧な部分が誤って谷線と認識されたために隆線が途切れてしまい、本来存在しない端点が抽出されてしまう。

このように指紋画像から正確に特徴点が抽出されないと、入力指紋と登録指紋との一致判定において認証対象者（認証を受けようとする者）が本人であるにもかかわらず一致と判定されない可能性が高くなる。
そこで、従来は、特に隆線の途切れによる問題を解消するために、以下の方法が提案されている。

特許文献１では、隆線の途切れの一方の端点から隆線方向に沿って延長したベクトルを計算し、このベクトルが他方の端点から一定範囲内であることを条件に両端点を接続する技術が開示されている。
また、特許文献２では、２値化した画像の隆線を膨張させて近接する特徴点を融合せしめることによって途切れをなくす技術が開示されている。

特開平５−１９７７９１号公報 特開平５−１２４１５号公報

しかしながら、特許文献１の方法では隆線の方向を正しく検出する必要があるが、コントラストが低い指紋画像は隆線と谷線の区別が曖昧であるため、隆線方向を正しく検出することは困難となる問題があった。

また、コントラストの低い画像は隆線画素値と谷線画素値との境界が曖昧であるため、隆線と谷線を２値で表現する際の閾値が微妙に変化しただけで得られる２値画像は大きく変化してしまい、一定の水準で２値画像を得ることが難しい。従って、特許文献２の方法のように２値画像の隆線を膨張させたとしても、隆線の途切れが繋がらない場合や、逆に隣り合う隆線が繋がるという新たな問題が発生する場合があり、いずれにしても、低コントラストを改善した良好な指紋画像が得られない問題があった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑み、簡単な処理でコントラストが低い生体情報画像を補正し、生体情報認証に適した生体情報画像を得ることができる生体情報画像補正装置を提供することを目的とする。

本発明によれば、生体情報センサにて読み取った生体情報画像の画質を補正する生体情報画像補正装置において、生体情報画像を平滑化する平滑化手段と、平滑化した画像と生体情報画像の差分画像を得る差分手段と、差分画像と生体情報画像とを合成して補正生体情報画像を生成する合成手段と、を備えることを特徴とする生体情報画像補正装置が提供される。

本発明によれば、低コントラストの生体情報画像に対して、隆線の途切れをなくすと共にそのコントラストを強調する画像補正を施すことによって生体情報認証に適した生体情報画像を得ることができ、生体情報認証装置の認証精度を向上させることが可能である。

また、本発明は指紋をはじめとするセンシングした情報が画像で表される生体情報の認証装置に対して有効である。例えば、掌紋も指紋と同様に乾燥により低コントラストが生じる。また、指や手の甲、掌等の血管パターンは照明や露光の調整が難しく、やはり、低コントラストの問題が発生しやすい。これらの生体情報を用いた認証装置において本発明を利用すれば精度を向上せしめることが可能である。

以下では、生体情報として指紋を例に挙げ、本発明の実施例について説明する。
図１は、本発明の生体情報画像補正装置を含む指紋認証装置の構成を表す図である。
同図を参照し、同装置の構成を説明する。

操作・表示部１００は、利用者によるＩＤ番号等の入力、装置の動作状態やガイダンスの表示を行う。これは、タッチパネル・ディスプレイとスピーカで構成される。タッチパネル・ディスプレイの代わりにテンキーと液晶ディスプレイで構成しても良い。

指紋入力部１０５は、利用者が指を載置すると指紋のデジタル画像を出力する。これは、指を照明するＬＥＤ、指を撮像してデジタル画像に変換するＣＣＤカメラをモジュール化した光学式の指紋センサ及び利用者に指載置位置を正しく認識させるための指ガイド部材で構成される。指紋センサには他に静電容量式や圧力式等様々な方式のものがあるが、方式は問わない。

記憶部１１０は、後述する登録特徴点リストを登録者のＩＤ番号と紐付けて格納する。これは、フラッシュメモリ等のメモリ装置で構成される。

処理部１１５は、デジタル信号を入出力し、デジタル信号を処理するプログラムを記憶、実行することが可能なＣＰＵで構成される。以下で述べる制御部１２０、画像補正部１２５、補正実行判断部１３０、コントラスト補正部１３５、特徴抽出部１４０、照合部１４５の各部は処理部１１５に含まれ、前記プログラムにより実現される。

制御部１２０は、操作・表示部１００、指紋入力部１０５、出力部１５０の動作、画像補正部１２５、特徴抽出部１４０、照合部１４５による処理の流れを制御する。

画像補正部１２５は、補正実行判断部１３０とコントラスト補正部１３５で構成され、指紋入力部１０５が出力した指紋のデジタル濃淡画像は、制御部１２０を介して、補正実行判断部１３０に入力される。
補正実行判断部１３０は入力画像（以下、原画像と呼ぶ）に対して、コントラスト補正を行うべきかどうかの判断を行い、行うべきと判断した場合にのみコントラスト補正部１３５に原画像を与えて補正処理を実行し補正されたデジタル濃淡画像（以下、補正画像と呼ぶ）を出力する。補正処理を行わない場合は、原画像をそのまま出力する。

補正実行判断部１３０は、原画像を処理してコントラスト補正を実行すべきかの評価結果を出力する。補正を実行すべきであるのは原画像の画質が「劣悪」な場合であり、「劣悪」と評価するための必要条件は、「原画像が低コントラストであること（条件１）」である。

換言すると、補正を実行する必要がないのは原画像の画質が「良好」な場合であり、「良好」と評価するための十分条件は、「原画像が低コントラストでないこと（条件１の否定）」である。

条件１は、そもそも低コントラストでない原画像の画質は良く、補正処理を行う必要が無いことから設けられている。しかし、隆線が太すぎる原画像に対して補正処理を行うと隆線同士が癒着してしまう（画像が劣化してしまう）恐れがあるので、隆線が太すぎる原画像は低コントラストである場合であっても補正処理を行うべきではない。

よって、条件１及び「原画像の隆線が太すぎないこと（条件２）」を満たす場合に限って、原画像の画質を「劣悪」と評価し、補正を実行させる。
つまり、「劣悪」な原画像とは、補正による画質の改善が見込めるため、補正を必要とする画像であり、「良好」な原画像とは、補正による画質の改善が見込めないため、補正を必要としない画像である。

以下、隆線画素は暗く（輝度値が低く）、谷線画素は明るく（輝度値が高く）表されるものとして説明を行う。
図２は、指紋画像のヒストグラムを表す図である。同図（ａ）はコントラストが正常な指紋画像のヒストグラム（ａ）を、同図（ｂ）はコントラストが低い指紋画像のヒストグラム（ｂ）を表す。
ここでは、デジタル濃淡画像が２５６階調の輝度値で表されているものとする。

コントラストが正常な場合には、隆線画素と谷線画素がほぼ同数になるため、輝度値の平均値Ａは輝度値の中央付近にあり、標準偏差σは大きい。それに対し、コントラストが低い場合には、隆線画素部分がはっきりと暗くならないため、ヒストグラムは全体的に谷線側の輝度値に偏った分布を示し、輝度値の平均値Ａは正常時より大きくなり、標準偏差σは小さくなる。

上の性質を利用し、条件１は、具体的には次のように定める。
輝度値の平均値Ａと標準偏差σを、それぞれ、予め定めた閾値Ｔ_A1、Ｔ_A2、Ｔ_σと比較し、次式が成立する場合に限って原画像が低コントラストであるとする。
σ＜Ｔ_σ かつ Ｔ_A1＜Ａ …（１）
また、指が置かれていない場合や指紋センサ異常の場合には原画像の輝度が異常に高くなるため、低コントラストの判定には関係しない条件であるが、これらの場合を除くためにＡ＜Ｔ_A2（＞Ｔ_A1）の条件を設定してもよい。

条件２は、具体的には次のように定める。
原画像における隆線画素数と谷線画素数の比が予め定めた閾値Ｔ_BWより小さい場合に限って隆線が太すぎないと判定する。
すなわち、原画像を２値化閾値Ｔ_Hで２値化し、黒画素数Ｎ_B（隆線画素数）と白画素数Ｎ_W（谷線画素数）との比Ｒ_BW＝Ｎ_B／Ｎ_Wが次式を満たす場合に限って隆線が太すぎないと判定する。
Ｒ_BW＜Ｔ_BW …（２）

ここで、２値化閾値Ｔ_Hは、前述の平均輝度値Ａを基にして、
Ｔ_H＝Ａ・α （α≦１） …（３）
とする。
低コントラスト指紋画像の平均輝度値Ａは正常な指紋画像のそれより大きいので、仮にＴ_H＝Ａとすると、隆線画素か谷線画素かはっきりしない部分は隆線画素として扱われ（図２（ｂ）参照）、白黒画素比Ｒ_BWは大きくなり隆線が太すぎると判定されやすくなる。Ｔ_H＝Ａ・αとして隆線画素か谷線画素かはっきりしない部分を谷線画素として扱うことによりＴ_H＝Ａの場合よりも白黒画素比Ｒ_BWが小さ目の値をとるようにし、それでもなお白黒画素比Ｒ_BWが大きい場合に隆線が太すぎると判定する。

なお、上記実施例では、条件１かつ条件２を「劣悪」と評価する条件としたが、条件１のみを用いて評価しても良い。
また、条件１は「原画像が低コントラストであること」を判断するものであり、好適な例として輝度値の平均値と標準偏差を用いたが、これに限られるものではない。

次に、画像補正部１２５のコントラスト補正部１３５は、補正実行判断部１３０の判断結果に基づき、原画像に補正処理を施して補正画像を出力する。
図３は、コントラスト補正部１３５による画像補正を説明する図である。以下、同図を参照し、補正処理について説明する。

図３（ａ）は、コントラストの低い原画像を模式的に表したものであり、斜線部は隆線画素、白い部分は谷線画素を示している。
図３（ｂ）の実線３００は区間ｘ₁−ｘ₂での輝度値を示したグラフである。隆線部であるｘ₃付近と谷線部であるｘ₄付近とはほぼ同じ輝度値を持ち識別することが難しい。

図３（ｃ）の実線３２０は区間ｙ₁−ｙ₂での輝度値を示したグラフである。ｙ₁−ｙ₂間における画素は本来全てが隆線画素であるが、途切れが生じｙ₃付近が谷線画素となってしまっている。
図３（ａ）に本発明の補正処理を施すと、図３（ｄ）のように隆線部と谷線部のコントラストが高く、途切れが修正された画像を得ることが可能である。このとき、各区間ｘ₁−ｘ₂、ｙ₁−ｙ₂での輝度値は、それぞれ、図３（ｅ）、（ｆ）となる。

まず、コントラスト補正部１３５は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して平滑化フィルタをかけて平滑化画像ｆ’（ｘ，ｙ）を得る。この平滑化フィルタ処理は、次式で表される。
ｆ’（ｘ，ｙ）＝｛ｆ（ｘ−１，ｙ−１）＋ｆ（ｘ−１，ｙ）＋ｆ（ｘ−１、ｙ＋１）
＋ｆ（ｘ，ｙ−１）＋ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ、ｙ＋１）
＋ｆ（ｘ＋１，ｙ−１）＋ｆ（ｘ＋１，ｙ）＋ｆ（ｘ＋１，ｙ＋１）｝
＊１／９ …（４）
すなわち、ｆ’（ｘ，ｙ）は、ｆ（ｘ，ｙ）の周辺画素の平均値である。
図３（ｂ）、（ｃ）の点線３１０及び３３０は平滑化画像の輝度値を、それぞれ、表している。

次に、コントラスト補正部１３５は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）と平滑化画像ｆ’（ｘ，ｙ）の差分画像としての隆線強調用画像ｇ（ｘ，ｙ）を得る。すなわち、ｇ（ｘ，ｙ）を次式で算出する。
ｇ（ｘ，ｙ）＝｜ｆ（ｘ，ｙ）−ｆ’（ｘ，ｙ）｜ …（５）

画像の濃淡変化が大きい部分ほど原画像と平滑化画像との差が大きくなるので（図３（ｂ）、（ｃ）参照）、隆線強調用画像で強く浮かび上がる部分となる。例えば、隆線の輪郭付近は隆線画素から谷線画素へ、あるいは谷線画素から隆線画素へと濃淡が大きく変化するために、隆線強調用画像で強く浮かび上がる部分となる。汗腺（汗腺は隆線上にのみ存在する）付近でも同様であり、隆線の内部でも一部が強く浮かび上がる。また、隆線のかすれている部分（隆線部のセンサ面への密着度合いが悪いためにかすれる）や途切れている部分も濃淡変化が現れやすいので、隆線強調用画像で浮かび上がる部分となる。

一方、谷線部分は汗腺が無く、元々センサ面に密着しないので濃淡変化は少ない。
以上の結果として、隆線強調用画像は主として隆線部分が浮かび上がった（強調された）画像となる。
また、平滑化の作用により、隆線強調用画像で浮かび上がった隆線部分は原画像の隆線部分に比べるとやや膨張したようになる。このことが、隆線の途切れを繋げる効果を生む。

ところで、輪郭を抽出するという意味ではエッジ抽出処理を用いることも考えられるが、平滑化と差分を組み合わせた本発明の処理では、汗腺付近やかすれている部分などのエッジ抽出では抽出しにくい微小な変化を抽出できる。また、平滑化と差分の組み合わせの方がエッジ抽出よりはるかに高速に処理できる。

次に、コントラスト補正部１３５は、原画像と隆線強調用画像とを合成する。合成は、原画像と隆線強調用画像との対応する画素の輝度値を平均化することによって実行されるが、単純に平均化するのではなく、ｇ（ｘ，ｙ）に対して次の二つの前処理を実行する。

（一）隆線強調用画像は隆線部分の輝度値が高く、谷線部分の輝度値が低くなっており、原画像の輝度関係と逆になっている。従って、各画素の輝度値の高低を反転し、反転隆線強調用画像ｇ_max−ｇ（ｘ，ｙ）を得る。ただし、ｇ_maxは、ｇ（ｘ，ｙ）の画素の最大輝度値である。
（二）隆線強調用画像の輝度値のレンジｇ_rangeは、原画像の輝度値のレンジｆ_rangeに比べてかなり狭くなっているので、前者を後者に合わせるためにレンジ変換を実行し、レンジ変換反転隆線強調画像
ｇ’（ｘ，ｙ）＝（ｇ_max−ｇ（ｘ，ｙ）) ＊ｆ_range／ｇ_range＋ｆ_min …（６）
を得る。ただし、ｆ_minは、ｆ（ｘ，ｙ）の画素の最小輝度値である。

図４は、隆線強調用画像ｇ（ｘ，ｙ）の輝度値のレンジと、ｇ（ｘ，ｙ）に（一）、（二）の処理を施して得られたレンジ変換反転隆線強調画像ｇ’（ｘ，ｙ）の輝度値のレンジ（＝ｆ_range）を表したものである。
図４で原画像のｆ_maxが隆線強調用画像の最小輝度値ｇ_minに、原画像の最小輝度値ｆ_minが隆線強調用画像の最大輝度値ｇ_maxに対応付けられているのは、輝度値の高低の反転を意味している。

以上の前処理を経て、原画像ｆ（ｘ，ｙ）とレンジ変換反転隆線強調用画像ｇ’（ｘ，ｙ）とを次式で示すように平均化により合成し、合成画像ｈ（ｘ，ｙ）を得る。
ｈ（ｘ，ｙ）＝（ｆ（ｘ，ｙ）＋ｇ’（ｘ，ｙ））／２ …（７）
以上のように、原画像と隆線強調用画像の合成は、隆線強調用画像を輝度値の高低を反転修正し、また、輝度値のレンジ（分布）を修正することにより、原画像の輝度分布に合わせた状態に修正して行う。

このようにして得られた合成画像では、前述の隆線の隆線強調用画像の性質によって輪郭付近がやや広がって途切れていた部分が繋がり、かつ、かすれていた部分や輪郭付近や汗腺付近が全体的に暗く（黒く）なったコントラストの高いものとなる。元々隆線がかすれていなかった部分は濃淡変化が少ないため隆線強調用画像には浮かび上がらないが、この部分は原画像によって補われる。

尚、ここでは、隆線画素が暗く、谷線画素が明るいものとして説明を行っているが、指紋センサの種類によってはこれらの明暗関係が逆になる場合があり、その場合は前記反転は行う必要が無いため、合成画像を算出する式７において、ｇ’（ｘ，ｙ）のかわりに
ｇ’’（ｘ，ｙ）＝（ｇ（ｘ，ｙ）−ｇ_min)＊ ｆ_range／ｇ_range＋ｆ_min …（８）
を用いる。ただし、ｇ_minは、ｇ（ｘ，ｙ）の画素の最小輝度値である。

最後にコントラスト補正部１３５は合成画像に平滑化フィルタをかけ、生成された画像を補正画像として画像補正部１２５より出力する。平滑化は初めに行った平滑化と同じ処理である。合成画像は輪郭がやや強調されすぎた画像であるので、平滑化によって、この輪郭を滑らかにする。

上述の如く、画像補正部１２５は、補正実行判断部１３０にて原画像に対して画質補正が必要かを判定し、補正を要する場合はコントラスト補正部１３５にて補正を実行した後、補正画像を出力する。一方、補正不要である場合は、補正を実行せず原画像を出力する。

特徴抽出部１４０は、原画像又は補正画像を処理して特徴点を抽出する。
図５は、指紋の紋様及び特徴点を表す図である。
特徴点とは、指紋の隆線の端点や隆線の分かれ目である分岐点を意味する。谷線にも同様に端点、分岐点が存在する。
図５の５１０は分岐点、５００、５２０、５３０は、それぞれ、端点である。

入力される指紋画像は濃淡画像であり、これを２値化（あるいは３値化）して隆線と谷線（と不明領域）に分離した後、細線化して端点や分岐点といった特徴点を見つけ出す。

２値化（あるいは３値化）の精度が特徴点の抽出精度を左右するが、前記画像補正部１２５で補正された濃淡画像が入力されるため、乾燥した指から読み取られた指紋画像に対しても高精度の特徴点抽出が可能である。

各特徴点は、位置（ｘ，ｙ）、方向に相当する偏角（以下、方向パラメータと呼ぶ）θ、信頼度のデータ要素Ｗを持つ。ここで、特徴点の方向とは近傍隆線の流れる方向であり、特徴点が分岐点であれば分岐先の方向、特徴点が端点であれば隆線の連なる方向に近くなる。方向パラメータθは、ｘ軸方向から時計回りに値を設定する。
図５に例示した端点５００は、位置（ｘ_T，ｙ_T）、方向パラメータθ_Tを持つ。

特徴点の信頼度Ｗは、特徴点を含む近傍特徴点の各方向単位ベクトルを足し合わせて平均化した方向ベクトルの大きさに比例した値として求める。これは、特徴点と近傍特徴点との整合性の度合いを反映した値となり、特徴点を含む近傍特徴点方向が全て同じ方向となるとき最大値を取る。これは、方向の信頼性や存在の信頼性を表す。

一つの指紋画像からは複数の特徴点（ｘ_i，ｙ_i，θ_i，Ｗ_i）が抽出され、特徴抽出部１４０はこれらを特徴点リストとして出力する。

照合部１４５は、指紋入力部１０５から入力された認証対象者の指紋画像を特徴抽出部１４０で処理した特徴点リスト（以下、入力特徴点リストと呼ぶ）と、記憶部１１０から読み出した登録特徴点リストとを照合して照合スコアを算出し、これを照合閾値と比較して認証を与えるかどうかの判定を行う。

出力部１５０は、電気錠コントローラ等の他機器と接続する端子である。
認証を与える場合には、ここに解錠信号が流れる。

図６は、本発明の生体情報画像補正装置を含む指紋認証装置のフローチャートであり、図７は、画像補正処理のフローチャートと生成画像の関係を示す図である。
以下、これらの図を参照し、指紋認証装置の認証動作について説明する。

まず、認証対象者が、操作・表示部１００のタッチパネル・ディスプレイを操作してＩＤ番号を入力する（Ｓ６００）。
次に、認証対象者が「指紋を入力してください」等のガイダンスに従い、指紋入力部１０５を構成する指紋センサに指を載置すると、指紋入力部１０５から指紋画像のデジタル信号が出力され、処理部１１５へ入力される（Ｓ６１０）。

次に、制御部１２０は、指紋のデジタル濃淡画像を画像補正部１２５に入力する。
以下、画像補正処理（Ｓ６２０）に関しては、特に、図７を参照して説明する。
画像補正部１２５は、指紋のデジタル濃淡画像（原画像）を補正実行判断部１３０に入力する。

まず、補正実行判断部１３０は、原画像における輝度値の平均値と標準偏差を算出する（Ｓ７０５）。算出された平均値が大きく、標準偏差が小さいと原画像は低コントラストであるとして、処理はＳ７１５へと進む（Ｓ７１０のＹ）。低コントラストでない場合は、補正を行う必要はないので、画像補正処理は終了し（Ｓ７１０のＮ）、画像補正部１２５からは原画像がそのまま出力される。Ｓ７１０による判定は、前述の「条件１」に相当する。

次に、補正実行判断部１３０は、原画像を２値化し、生成した２値画像の白画素数と黒画素数を計数し、これらの比を算出する（Ｓ７１５）。そして、求めた比を閾値と比較して隆線画素が多過ぎないか、すなわち、隆線が太すぎないかを判定する（Ｓ７２０）。隆線が太すぎないと判定された場合、処理はＳ７３５へと進む（Ｓ７２０のＹ）。隆線が太すぎると判定された場合、原画像は本発明のコントラスト補正に不適であるので、画像補正処理は終了し（Ｓ７２０のＮ）、画像補正部１２５からは原画像がそのまま出力される。Ｓ７２０による判定は、前述の「条件２」に相当する。

補正実行判断部１３０が補正を実行すると判断した場合、画像補正部１２５は原画像をコントラスト補正部１３５に入力する。
まず、コントラスト補正部１３５は、原画像７６０を式４によって平滑化（Ｓ７３５）して平滑化画像７６５を生成し、得られた平滑化画像７６５と原画像７６０の差分画像を式５を用いて計算し、この差分画像を隆線強調用画像７７０とする（Ｓ７４０）。

次に、コントラスト補正部１３５は、（反転されかつレンジ変換された）隆線強調用画像と原画像とを式７に基づいて平均化することにより合成画像７７５を生成する（Ｓ７４５）。
最後に、コントラスト補正部１３５は、合成画像７７５を式４と同様な処理によって平滑化して（Ｓ７５０）得られた補正画像７８０を出力して、処理を終了する。

ここで、処理は図６のフローチャートに戻る。制御部１２０は、画像補正部１２５が出力した原画像又は補正画像を特徴抽出部１４０に入力する。
まず、特徴抽出部１４０は、入力された画像を２値化して（Ｓ６３０）、２値化画像から特徴点とその信頼度を算出し、入力特徴点リストを生成する（Ｓ６４０）。

次に、制御部１２０は、照合部１４５を起動し、照合部１４５にＩＤ番号と入力特徴点リストを入力する。
照合部１４５は、入力されたＩＤ番号と紐付けされた登録特徴点リストを記憶部１１０から読み出し、該登録特徴点リストと入力特徴点リストとの照合スコアを算出する（Ｓ６５０）。
照合部１４５は、照合スコアを照合閾値と比較して、照合スコアが照合閾値以上である場合には認証対象者に認証を与える旨の通知を（Ｓ６６０のＹ）、そうでない場合には認証を与えない旨の通知を（Ｓ６６０のＮ）制御部１２０に対して行う。

最後に、制御部１２０は、照合部１４５からの通知に応じた制御を行う。
認証を与える旨の通知であった場合、制御部１２０は出力部１５０に解錠信号送出し、接続された電気錠コントローラを通じてドアの電気錠を解錠する（Ｓ６７０）。また、操作・表示部１００に「照合ＯＫです」等のガイダンスを表示する（Ｓ６８０）。
認証を与えない旨の通知であった場合、制御部１２０は操作・表示部１００に「照合に失敗しました」等のガイダンスを表示する（Ｓ６８０）。

以上では、個人に固有の情報として指紋を用いた認証装置について説明を行ったが、本発明は指紋以外にもセンシングした情報が画像で表される生体情報認証装置に対して有効である。例えば、掌紋も指紋と同様に乾燥や押圧力不足等により低コントラストが生じる。また、指や手の甲、掌等の血管パターンは照明や露光の調整が難しく、やはり、低コントラストの問題が発生しやすい。これらの生体情報を用いた認証装置においても本発明を利用すれば精度を向上せしめることが可能である。

本発明の構成を表す図である。 指紋画像のヒストグラムを表す図である。 画像補正を説明する図である。 合成の式を説明するための図である。 指紋の特徴点を表す図である。 本発明の指紋認証装置の認証動作フローチャートである。 画像補正処理のフローチャートと生成画像の関係を表す図である。

符号の説明

１００ 操作・表示部
１０５ 指紋入力部
１１０ 記憶部
１１５ 処理部
１２０ 制御部
１２５ 画像補正部
１３０ 補正実行判断部
１３５ コントラスト補正部
１４０ 特徴抽出部
１４５ 照合部
１５０ 出力部

Claims (5)

1. 生体情報センサにて読み取った生体情報画像の画質を補正する生体情報画像補正装置において、
   前記生体情報画像を平滑化する平滑化手段と、
   前記平滑化した画像と前記生体情報画像の差分画像を得る差分手段と、
   前記差分画像と前記生体情報画像とを合成して補正生体情報画像を生成する合成手段と、
   を備えることを特徴とする生体情報画像補正装置。
2. 前記合成手段は、前記差分画像の各画素の輝度を前記生体情報画像の輝度分布に合わせて修正し、該修正した差分画像と前記生体情報画像とを合成する請求項１に記載の生体情報画像補正装置。
3. 更に、前記生体情報画像の画質を評価する評価手段を備え、
   前記評価手段にて前記生体情報画像の画質が劣悪と評価した場合に前記補正生体情報画像を出力し、前記生体情報画像の画質が良好と評価した場合に該生体情報画像を出力する請求項１又は２に記載の生体情報画像補正装置。
4. 前記評価手段は、前記生体情報画像の輝度値の平均値が所定値より大かつ前記生体情報画像の輝度値の標準偏差が所定値より小である場合に当該生体情報画像の画質は劣悪と評価し、前記生体情報画像の輝度値の平均値が所定値以下または前記生体情報画像の輝度値の標準偏差が所定値以上である場合に当該生体情報の画質は良好と評価する請求項３に記載の生体情報画像補正装置。
5. 前記評価手段は、前記生体情報画像を２値化閾値で２値化することにより白画素数Ｎ_w、黒画素数Ｎ_b、及び白黒画素比Ｎ_b／Ｎ_wを求め、前記白黒画素比が所定値より小かつ前記生体情報画像の輝度値の平均値が所定値より大かつ前記生体情報画像の輝度値の標準偏差が所定値より小である場合に当該生体情報画像の画質は劣悪と評価し、前記白黒画素比が所定値以上または前記生体情報画像の輝度値の平均値が所定値以下または前記生体情報画像の輝度値の標準偏差が所定値以上である場合に当該生体情報画像の画質は良好と評価する請求項３に記載の生体情報画像補正装置。

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