JP2009064262A - 画像補正装置及び画像補正方法及びこれらを用いた指紋画像読取装置及び指紋画像読取方法 - Google Patents

Abstract

【課題】スイープ時の指の傾き角度に応じて補正を行い、傾き角度の大小のいかんに関わらず、傾き画像を正立画像へ変換する画像補正装置及び画像補正方法を提供する。
【解決手段】指１５０が傾いて指紋センサ１０上をスイープしたときに、該指紋センサ１０で得られた部分指紋画像データを合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正装置１００であって、前記部分指紋画像データを順次記録して蓄積し、前記指紋画像を形成する合成メモリ９０と、前記指のスイープ時の傾き角度θに応じて、前記合成メモリ９０に形成された前記指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正手段６０と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像補正装置及び画像補正方法及びこれらを用いた指紋画像読取装置及び指紋画像読取方法に関し、特に、指紋画像の傾きを補正する画像補正装置及び画像補正方法及びこれらを用いた指紋画像読取装置及び指紋画像読取方法に関する。

従来から、ラインセンサ等のスイープ方式の指紋センサを用いて、指紋センサ上を指がスイープしたときに、指紋の部分画像を順次取得し、これを蓄積記録して合成し、指紋の全体画像を形成してゆく指紋読取装置が知られている。

従来から、距離をおいて配置された第一のラインセンサと第二のラインセンサの２ラインからなる１次元センサ上で、指を掃引させて得られる指紋画像から、２次元の指紋画像を得る指紋画像の入力装置であって、第一のラインセンサで得られた画像と、第二のラインセンサで得られた画像をそれぞれ所定数のゾーンに分割し、これらの指紋画像の相関から、同一と判断される画像ブロックを検出して指の移動速度をもとめ、この移動速度から指紋画像の縮小または拡大のゆがみを検出し、ゆがみを所定の方法により補正して補正画像格納メモリへ格納する指紋画像の入力装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２−２１６１１６号公報

しかしながら、上述の特許文献１に記載の構成では、指が斜めにスイープし、採取された指紋画像が傾いて形成された場合には、この傾きを補正する手段、方法は何も開示されていない。

図１０は、従来の指紋画像入力装置の指のスイープ方向と、入力された指紋画像との関係を示した図である。図１０（ａ）は、指紋センサ１１０上を、指１５０が垂直に直線的にスイープした状態を示している。この場合は、指紋の全体画像は、正立画像が得られる。

一方、図１０（ｂ）は、指１５０が、指紋センサ１１０に垂直な中心線Ｃに対して、角度φの傾き角度を有して斜めにスイープした状態を示している。この場合には、スイープ傾き角度φに依存した、正立画像とは異なる指紋の全体画像が形成される。

このように、スイープ方式の指紋センサにより得られる全体画像において、指を斜めにスイープした場合には、正立スイープ時に得られる画像とは異なる画像となってしまう。このため、両画像には互換性がなく、たとえ同一の指であっても、異なる指と誤認識してしまい、指紋の認証性能低下の一因になるという問題があった。

そこで、本発明は、スイープ時の指の傾き角度に応じて補正を行い、傾き角度の大小のいかんに関わらず、傾き画像を正立画像へ変換する画像補正装置及び画像補正方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、第１の発明に係る画像補正装置（１００）は、指（１５０）が傾いて指紋センサ（１０）上をスイープしたときに、該指紋センサ（１０）で得られた部分指紋画像データを合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正装置（１００）であって、
前記部分指紋画像データを順次記録して蓄積し、前記指紋画像を形成する合成メモリ（９０）と、
前記指のスイープ時の傾き角度（θ）に応じて、前記合成メモリ（９０）に形成された前記指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正手段（６０）と、を有することを特徴とする。

これにより、傾き角度に応じて傾き指紋画像を正立画像に補正することができ、指紋画像の認証精度を高めることができる。

第２の発明は、第１の発明に係る画像補正装置（１００）において、
前記画像傾き補正手段（６０）は、角度をパラメータとする逆写像を用いて、前記指紋画像の傾きを補正することを特徴とする。

これにより、傾き角度に応じて逆写像が対応して変化し、指紋画像がいかなる傾き角度で傾いていても、傾き指紋画像を正立画像に補正することができ、指紋画像の認証精度を高めることができる。

第３の発明は、第２の発明に係る画像補正装置（１００）において、
前記逆写像は、前記指紋画像の画素データの座標（ｘ２，ｙ２）を、前記指紋画像を正立させた正立全体画像の画素データの座標（ｘ，ｙ）に変換する逆写像であることを特徴とする。

これにより、傾き指紋画像を構成する画素データを、逆写像を用いて、機械的かつ正確に正立画像の画素データに座標変換することができ、容易に正立画像を得ることができる。

第４の発明は、第１〜３のいずれか一つの発明に係る画像補正装置（１００）において、
前記画像傾き補正手段（６０）は、前記指（１５０）のスイープが完了し、前記合成メモリ（９０）に指紋画像全体が形成されたときに、該指紋画像全体に対して傾き補正を行うことを特徴とする。

これにより、指紋画像全体の傾きを補正することができ、一度の画像補正で全体指紋画像の認証精度を大幅に向上させることができる。

第５の発明に係る指紋画像読取装置（２００）は、２本のラインセンサ（１１、１２）を有する指紋センサ（１０）と、
該指紋センサ（１０）で得られた部分指紋画像データに基づいて、指（１５０）のスイープ時の傾き角度（θ）を検出する傾き角度検出手段（５０）と、
第１〜４のいずれか一つの発明に係る画像補正装置（１００）と、を有することを特徴とする。

これにより、指が傾いてスイープした場合でも、正立画像を得ることができ、ラインセンサ方式の指紋画像読取装置の認証精度を高めることができる。

第６の発明に係る画像補正方法は、指（１５０）が傾いて指紋センサ（１０）上をスイープしたときに、該指紋センサ（１０）で得られた部分指紋画像データを合成メモリ（９０）上に順次蓄積記録して合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正方法であって、
前記指のスイープ時の傾き角度（θ）に応じて、前記合成メモリ（９０）上で合成された前記指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正ステップを有することを特徴とする。

これにより、傾き角度に応じて傾き画像を正立画像に補正することができ、指紋画像の認証精度を高めることができる。

第７の発明は、第６の発明に係る画像補正方法において、
前記画像傾き補正ステップは、角度をパラメータとする逆写像を用いて行われることを特徴とする。

これにより、傾き角度に応じて対応して変化する逆写像により指紋画像の補正がなされ、いかなる傾き角度の傾き画像に対しても正立画像に補正することができ、指紋画像の認証精度を高めることができる。

第８の発明は、第７の発明に係る画像補正方法において、
前記逆写像は、前記全体画像の画素データの座標（ｘ２，ｙ２）を、前記全体画像を正立させた正立全体画像（ｘ，ｙ）の画素データの座標に変換する逆写像であることを特徴とする。

これにより、個々の画素データが、正立画像を形成するように機械的に座標変換され、傾き画像を正立画像へと確実に変換することができる。

第９の発明は、第６〜８のいずれか一つの発明に係る画像補正方法において、
前記画像傾き補正ステップは、前記指（１５０）のスイープが完了し、前記合成メモリ（９０）に指紋画像全体が形成されたときに、該指紋画像全体に対して傾き補正を行うことを特徴とする。
これにより、指紋画像全体の傾きを補正することができ、一度の画像補正で全体指紋画像の認証精度を大幅に向上させることができる。

第１０の発明に係る指紋画像読取方法は、２本のラインセンサ（１１、１２）を有する指紋センサ（１０）上をスイープする指（１５０）の部分指紋画像データを採取するステップと、
前記部分指紋画像データに基づいて、指（１５０）のスイープ時の傾き角度（θ）を検出するステップと、
第６〜８のいずれか一つの発明に係る画像補正方法を実行するステップと、を有することを特徴とする。

これにより、傾きを補正することが困難な、ラインセンサを用いた指紋画像読取方法について、傾き画像を補正して正立画像とし、認証精度を高めることができる。

なお、上記括弧内の参照符号は、理解を容易にするために付したものであり、一例に過ぎず、図示の態様に限定されるものではない。

本発明によれば、いかなる角度の傾き画像であっても、確実に正立画像に補正することができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明を適用した実施例に係る画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の概略構成を示した機能ブロック図である。図１において、本実施例に係る画像補正装置１００は、画像傾き補正手段６０と、合成メモリ９０とを備える。

また、本実施例に係る指紋画像読取装置２００は、画像補正の対象となる指紋画像を取得するための指紋センサ１０と、指１５０のスイープ傾き角度を検出するための傾き角度検出手段５０を更に備える。なお、傾き角度検出手段５０は、画像補正装置１００の一部としてもよい。また、指紋センサ１０は、支持台８０により支持されてよい。

次に、個々の構成要素について説明する。

指紋センサ１０は、この上をスイープする指１５０の指紋を撮像して、部分指紋画像データを採取する撮像手段である。本実施例に係る画像補正装置１００には、スイープ方式の指紋センサ１０が適用され、指１５０が指紋センサ１０をスイープして移動するにつれて、指紋センサ１０は順次上を通過する指１５０の一部分を示す部分指紋画像データを採取してゆく。従って、指紋センサ１０は、一度には指１５０の一部しか撮像できない、指１５０の腹の表面積よりも小さな撮像センサにより構成されている。採取した部分指紋画像データは、直接的又は間接的に合成メモリ９０に送られて記録される。

指紋センサ１０は、指紋の一部を一度に撮像できる種々の態様の撮像センサが用いられてよいが、例えば、ラインセンサ１１、１２が用いられてもよい。ラインセンサ１１、１２は、縦方向には１画素、横方向には複数の画素列が配列されたライン状のセンサであり、一度の撮像で、ライン状の部分指紋画像データを採取することができる。なお、図１においては、２本のラインセンサ１１、１２を有する指紋センサ１０が用いられているが、これらの本数は問わず、種々の態様が適用されてよい。

傾き角度検出手段５０は、指１５０のスイープ時の傾き角度を検出する手段である。傾き角度検出手段５０は、指１５０が指紋センサ１０上をスイープしているときに、その傾き角度を検出できる手段であれば、種々の態様が適用できる。傾き角度検出手段５０の具体的な内容の一例は、後述する。

なお、指１５０のスイープ時の傾き角度は、指１５０のスイープ方向の傾きを表現できれば、どこを基準として表現してもよいが、本実施例においては、指紋センサ１０の延在方向に垂直な縦方向の直線に対する傾き角度で表現するものとする。この点も、詳しくは後述する。

傾き角度検出手段５０で検出された傾き角度は、画像傾き補正手段６０に送られ、画像傾き補正処理に利用される。

画像傾き補正手段６０は、傾き角度検出手段５０で検出された指１５０のスイープ時の傾き角度に応じて、指紋画像の傾きを補正する手段である。画像傾き補正手段６０は、部分指紋画像データが蓄積記録された指紋画像について傾き補正を行うが、指紋画像の全体までは形成されていない、途中段階で傾き補正を行ってもよいし、指１５０のスイープが完了し、指紋画像全体が完成した段階で指紋画像全体に対して傾き補正を行うようにしてもよい。指１５０のスイープ時の傾き角度が検出された段階で、画像傾き補正手段６０は指紋画像の傾き補正が可能なので、傾き角度が検出され次第逐次補正を行うか、指紋画像全体が完成した段階で行うかは、用途に応じて適宜変更してよい。

なお、傾き角度検出手段５０及び画像傾き補正手段６０は、種々の演算処理を実行するため、プログラムにより演算処理を行うマイクロコンピュータ、所定の電子回路、ＡＳＩＣ等の用途に応じた演算処理手段により実現されてよい。

合成メモリ９０は、指紋センサ１０で採取した部分指紋画像データを、順次記録するための記録手段である。部分指紋画像データを、合成メモリ９０に蓄積してゆくことにより、合成メモリ９０上に指紋画像が形成されてゆく。本実施例に係る画像補正装置１００は、合成メモリ９０に一旦形成された指紋画像に対して、画像の傾き補正を行うので、合成メモリ９０は、画像データが保存可能で、書き換え可能な記録手段が適用される。また、合成メモリ９０には、必要に応じて、画像データの他、種々の属性データ等が併せて記録されてもよい。

次に、図２を用いて、本実施例に係る画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の画像傾き補正手段６０で実行される、画像の傾き補正の内容について説明する。図２は、画像傾き補正手段６０で実行される、逆写像による座標変換の傾き補正の内容を説明するためのｘｙ座標図である。

図２において、正方形ＡＢＣＤは、指１５０が指紋センサ１０上を正立した状態で垂直にスイープしたときに、合成メモリ９０上に形成される正立時指紋画像の領域を示している。

一方、正方形Ａ'Ｂ'Ｃ'Ｄ'は、正立時画像領域ＡＢＣＤを、原点Ｏを中心として、ｙ軸に対して時計回り方向に｜θ｜＝２５°傾けた場合の図である。ここで、便宜上、時計回り方向を−、反時計回り方向を＋と表示することにすると、正方形Ａ'Ｂ'Ｃ'Ｄ'は、正立画像領域ＡＢＣＤを、原点Ｏを中心として、ｙ軸に対してθ＝−２５°傾けた場合の図ということになる。これは、指１５０を−２５°傾けた状態と同義である。また、指紋センサ１０は、ｘ軸上に配置され、十分な長さを有しているものとする。

ここで、正立状態での正立時画像領域ＡＢＣＤ内の任意の点（ｘ，ｙ）を−２５°傾けた場合の対応点を、（ｘ１，ｙ１）とする。ここでは、理解の容易のため、正立時画像領域ＡＢＣＤの弟１象限の角Ｄの座標を（ｘ，ｙ）とし、これに対応する傾けた画像領域Ａ'Ｂ'Ｃ'Ｄ'のＤ'の座標を（ｘ１，ｙ１）とする。指１５０を−２５°傾けた状態でスイープした場合、傾けた画像領域Ａ'Ｂ'Ｃ'Ｄ'は中心線Ｌに沿ってスイープ方向の左下側に移動し、この移動により指紋センサ１０と接する領域の画像が、指紋センサ１０により随時採取されることになる。

この傾きスイープにより、点Ｄ'（ｘ１，ｙ１）が指紋センサ１０上に出現するときのスイープ移動量をｙ２、このときのｘ座標をｘ２と定義する。このとき、これらで表した座標点（ｘ２，ｙ２）が、傾きスイープにより形成される画像上の正立時画像の座標（ｘ，ｙ）から写像される座標を示している。これは、正立スイープ時には、指紋センサ１０上に出現するまでの移動距離がｙであり、指紋センサ１０上に出現したときのｘ座標がｘであったＤ（ｘ，ｙ）の点が、−２５°傾いてスイープしたことにより、対応点D'の指紋センサ１０までの移動距離がｙ２となり、指紋センサ１０上に出現したときの点Sのｘ座標がｘ２となっているので、確かに対応している。従って、この関係を一般化して表現すれば、正立画像領域ＡＢＣＤから、指１５０を中心線から傾き角度｜θ｜分傾けて斜めにスイープしたときの、指紋センサ１０で採取する画像の座標が得られることになる。そして、この変換の関係を示す式が、正立指紋画像から傾き角度θのスイープ時に得られる傾き指紋画像への写像を表す式ということになる。

なお、Ｄ点（ｘ，ｙ）を傾き角度−２５°で傾かせた対応点Ｄ'（ｘ１，ｙ１）は、Ｈ点（ｘ２，ｙ２）に変換されて指紋画像を形成することになる。Ｄ点（ｘ，ｙ）は、写像によりＨ点（ｘ２，ｙ２）に変換されたことになる。

図２において、傾き角度を一般化してθとすると（今までの説明では、θ＝−２５°）、三角形POM'と三角形PD'Qは、ともに直角三角形であり、かつ角OPD'が共通しているので、相似である。よって、角POM'は、角RD'M'に等しいので、角RD'M'＝｜θ｜となる。

よって、指１５０の傾きスイープ時の傾き角度θと、ｘ、ｙ、ｘ２及びｙ２との関係から、ｘ２を表現すると、式（１）のようになる。

式（１）において、ｃｏｓ(−θ)＝ｃｏｓθであることから、θの符号の如何に関わらず、ｘ２は式（１）のように表せる。

同様に、傾き角度θ、ｘ、ｙ、ｘ２及びｙ２の関係を用いて、ｙ２を表現すると、式（２）のように表せる。

式（２）において、ｓｉｎ（−θ）＝−ｓｉｎθであり、θの正負により符号が変わることから、ｓｉｎ｜θ｜を用いて表現している。Ｄ点等の第１象限にあるｘ>０である点は、式（２）の関係が成り立つが、Ａ点等の第２象限にある点は、元々のＡ点の座標（ｘ'，ｙ'）が、ｘ'が負となっているため、傾き角度θで傾いた対応点Ａ'の座標（ｘ２'，ｙ２'）も、ｘ座標は負となる。よって、スカラー量で表現される線分Ａ'Ｔ＝｜ｘ２'｜は、Ａ'Ｔ＝−ｘ２'となる。この点を踏まえて、傾き角度θが負で、かつ第２象限にある点は、式（３）の関係で表される。Ａ'点がＡ点よりも上方に位置しているので、ｙ２の値がｙの値よりも大きくなっていることが分かる。

次に、傾き角度θが正、つまり反時計回りの方向に、正立時画像ＡＢＣＤが傾き角度θで傾斜した場合、つまり指１５０が右下側の方向にスイープした場合を考える。ｘ２については、傾き角度θが負の場合と同様に、式（１）で表現できる。

一方、ｙ２については、傾き角度θが負の場合と逆になり、ｘ<０である第２象限にある点（例えばＡ点）は、ｙ２の方がｙよりも減少し、ｘ>０である第１象限にある点（例えばＤ点）は、ｙ２の方がｙよりも増加しているので、式（４）、（５）のように表せる。

式（２）〜（５）を、絶対値を外して符号を考慮すると、まとめて式（６）のように表現できる。

式（１）、（６）により、正立画像ＡＢＣＤから、指１５０を傾き角度θでスイープした場合の、合成メモリ９０上に形成される傾き画像への写像が得られた。図２において、傾き画像は、四角形ＥＦＧＨで表される。よって、正立時画像ＡＢＣＤから傾き画像ＥＦＧＨの写像の逆写像を求めれば、これを用いて傾き画像ＥＦＧＨから正立時画像ＡＢＣＤを生成することができることになる。つまり、傾き画像ＥＦＧＨから正立時画像ＡＢＣＤへの画像補正が可能となる。本実施例においては、指１５０のスイープ時の傾き角度θが検出できたときに、画像傾き補正手段６０において、このような逆写像を用いた画像補正を行う。

画像傾き補正手段６０で用いる逆写像は、式（１）、（６）を解いて、式（７）、（８）で与えられる。

逆写像を表す式（７）、（８）は、指１５０のスイープ傾き角度θを用い、これをパラメータとして表現されている。従って、指１５０がスイープする傾き角度θに応じて、正立画像に変換されることになる。つまり、指１５０のスイープ傾き角度θがいかなる角度を有していても、正立画像を得るための逆写像は必ずこれに対応して存在し、正立画像へと変換補正できることになる。

図３は、本実施例に係る画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の画像傾き補正手段６０の逆写像により、傾きスイープにより形成された傾き指紋画像ＥＦＧＨが、正立指紋画像ＡＢＣＤに変換されて補正された状態を示した図である。

図３において、傾き指紋画像ＥＦＧＨ上の点が、矢印により正立指紋画像ＡＢＣＤ上のどこへ移動したかが示されている。指１５０が傾いた状態でスイープしたときに、指紋センサ１０で採取した部分指紋画像データを、単純に蓄積して積み上げてゆくと、合成された完成画像もスイープ角度に応じた傾きを有して形成されてしまうが、逆写像により、傾き指紋画像ＥＦＧＨ上の各点が、正立指紋画像の対応点に正確に逆写像変換され、画像補正が行われていることが分かる。部分指紋画像データを採取したときの指紋センサ１０の中心との距離に応じて、傾きスイープ時に指紋センサ１０で採取された部分指紋画像データのうち、指紋センサ１０の中心との距離が大きい点は大きく移動し、距離が小さい点では、少ない移動で済んでいることが分かる。つまり、図３において、傾き指紋画像ＥＦＧＨ上の部分指紋画像データは、ｙ軸との距離の大きさに応じてその移動量が異なっており、例えば、ｙ軸と平行な辺ＥＦ上にある部分指紋画像データの逆写像による移動量は総て等しく、これよりもｙ軸に接近した点の部分指紋画像データの移動量はもっと小さくなる。

このように、単なる回転変換等では、画像の歪みを残したまま中心線だけ回転補正となってしまうが、本実施例に係る画像補正装置１００によれば、指紋センサ１０との関係を考慮した逆写像を用いるため、正確な画像傾き補正を行うことができる。

なお、画像傾き補正手段６０で実行される画像の傾き補正は、式（７）、（８）を用いることにより、逆写像を用いた完全な傾き補正が可能となるが、例えば演算の負担を減少させたい場合には、式（７）、（８）の演算を簡易化した処理を実行するようにしてもよい。

例えば、指１５０のスイープの傾き角度θが小さい場合には、ｃｏｓθ≒１となるので、式（７）は、ｘ≒ｘ２となる。つまり、スイープ傾き角度θが小さいときには、逆写像によるｘ座標の移動は無視できる程に小さくなるので、この場合には、傾きスイープにより採取された部分指紋画像データについて、ｘ座標については移動させず、ｙ座標のみ式（８）を用いて移動させる傾き補正を行うようにしてもよい。このような近似処理を行っても、指紋画像の認証精度に影響を与えなければ何ら問題は無く、また、これにより画像傾き補正手段６０の演算処理量を減少させる利点の方が大きければ、このような傾き補正処理を実行してもよい。

かかる簡易的な演算処理を行う場合、例えば、ｙ方向の移動量について、指１５０のスイープ傾き角度θに対応した移動量を示した対応表を事前に作成しておき、そこから引用してｙ方向の移動量を対応させるようにしてもよい。つまり、式（７）、（８）を用いて事前に（ｘ２，ｙ２）→（ｘ，ｙ）の関係を示す対応表を作成しておき、スイープ傾き角度θに応じて、対応表を割り当てるようにすれば、全体的に簡易化した高速の演算処理を行うことができる。その際、スイープ傾き角度θが小さく所定値以下である場合には、式（７）をｘ＝２ｘとしておけば、ｙについてのみ演算を行なえばよいので、更に上述のような簡易的な演算処理が可能となる。

このように、本実施例に係る画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の傾き補正手段６０においては、式（７）、（８）による逆写像による変換演算を必ずしも厳密に実行しなくても、これらを利用した簡易的演算処理により指紋画像の傾き補正を実行するようにしてよい。かかる簡易的な傾き補正演算処理方法においても、根本的にはスイープ傾き角度θに応じた歪み等を考慮した逆写像による変換処理が実行され、かつ省略できる部分については演算処理を省略しているので、迅速かつ適切な演算量で画像補正装置１００及び指紋画像読取装置２００を実現することができる。

次に、傾き角度検出手段５０で行われる、指１５０のスイープ時の傾き角度を検出する処理内容の一例について説明する。

図４は、傾き角度検出手段５０の内部構成の例を示した画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の機能ブロック図である。

図４において、本実施例に係る画像補正装置１００の傾き角度検出手段５０は、推定画素データ生成手段２０と、指移動位置推定手段３０と、スイープ傾き量算出手段４０を備える。他の構成要素については、図１乃至図３において説明した内容と同様であるので、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

本実施例に係る画像補正装置１００において、図４に示した傾き角度検出手段５０を搭載した場合には、ラインセンサ１１、１２は、指移動判定用の隣接した所定の２行２列の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎを備える。これらの画素は、予め指移動位置推定用として選択されているものを用いてよく、少なくとも隣接する２行２列の４画素を有する。傾き角度検出手段５０では、任意の時刻に得た指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データを用いて、これらの画素のうち、指１５０のスイープ方向にある１画素の画素データを推定表現する。例えば、指１５０が右手前側にスイープすれば、指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データでスイープ方向にある画素Ｂｎの画素データを表現し、指１５０が左手前側にスイープすれば、スイープ方向にある画素Ｂｎ−１の画素データを表現することになる。

なお、指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎは、４画素以上であればいくらあってもよく、４画素の組を、横方向の複数個所に設けてもよいし、指紋センサ１０の総ての画素で指移動位置推定を行えるように構成してもよい。

推定画素データ生成手段２０は、指１５０のスイープ方向にある１画素の画素データを推定して生成する演算処理手段である。その具体的な処理内容の詳細は後述するが、所定の演算式に従い、指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データを用いて、スイープ方向にある１画素の画素データを表現する。

なお、推定画素データ生成手段２０は、その内部にメモリ２１を含んでもよい。メモリ２１に、任意の時刻（以下、「第１の時刻」という。）に取得した指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データを用いて、別の時刻（以下、「第２の時刻」という。）における１画素の画素データを表現するため、第１の時刻に取得した画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データは、メモリ２１に記憶しておくようにしてもよい。

指移動位置推定手段３０は、指１５０の移動位置を推定する演算処理手段であり、推定画素データ生成手段２０で生成したスイープ方向にある１画素の推定画素データと、第２の時刻で採取した実際の画素データとを比較し、指１５０の移動位置を推定する手段である。例えば、スイープ方向にある１画素の推定画素データが、複数の推定移動位置に対応して複数個存在するときに、指移動位置推定手段３０で、実画素データと複数の推定画素データとでパターンマッチングを行い、実画素データに最も近い推定画素データを特定できれば、指１５０の移動位置は、特定された推定画素データに対応する位置にあると推定することができる。指移動位置推定手段３０は、例えば、このようなパターンマッチングを用いて指移動位置を推定してもよい。

合成メモリ９０には、指紋センサ１０のラインセンサ１１、１２で採取したライン状の部分指紋画像データを、１ライン移動完了毎にフレームデータとして書き込み記録を行う。従って、合成メモリ９０には、フレームデータが蓄積され、最終的には合成された指紋の全体画像が形成される。

合成メモリ９０は、フレームデータの線状画像データの他、フレームデータに関連する情報を記録することができる。詳細は後述するが、本実施例に係る指移動位置推定装置１００及び指紋画像処理装置２００においては、フレームデータを合成メモリ９０に書き込む際、１画素未満の横方向の指移動位置情報も併せて記録する。これにより、フレームデータの書き込み毎に横方向指移動位置情報が記録されるため、これを蓄積することにより、指１５０のスイープが完了した時点における最終的な横方向の指移動位置を推定することができる。そして、最終的又はスイープ途中段階における指移動位置情報に基づいて、指紋全体の合成画像を形成する際に、必要な補正処理を行うことができる。これにより、指紋画像を実際の指紋に近付けることができ、指紋の認証精度を高めることができる。

スイープ傾き量算出手段４０は、合成メモリ９０に蓄積記録された横方向指移動位置情報から、スイープの傾き量を算出するための演算処理手段である。蓄積された指１５０の移動位置情報から、指１５０の移動方向及び移動量を算出することができるため、スイープ全体としての傾き量を算出することができる。スイープ傾き量算出手段４０は、この算出を行い、指１５０のスイープの傾き量、つまり傾き角度を適切に推定する。

なお、推定画素データ生成手段２０、指移動位置推定手段３０、スイープ傾き量算出手段４０、画像傾き補正手段６０は、総て演算処理を行う演算処理手段７０として構成されてよく、例えば、所定のプログラムにより動作するコンピュータや、所定の電子回路、ＡＳＩＣ等により実現されてよい。

演算処理手段７０のうち、推定画素データ生成手段２０、指推定位置推定手段３０及びスイープ傾き量算出手段４０は、指１５０の移動位置推定を行うための演算処理手段であり、これらで傾き角度検出手段５０を構成する。

次に、図５を用いて、推定画素データ生成手段２０で実行される推定画素データ生成演算の内容について説明する。図５は、推定画素データ生成手段２０で行われる推定画素データ生成演算を説明するための図である。

図５（ａ）は、第１の時刻ｔ＝ｔ０における指紋センサ１０の隣接する所定の２行２列の指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データを示した図である。図５（ａ）において、指１５０の略中央部に位置するラインセンサ１１、１２が有する２行２列の４画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎが、第１の時刻ｔ＝ｔ０において、それぞれ画素データを取得する。

図５（ｂ）は、第２の時刻ｔ＝ｔ１において、指１５０がスイープにより移動した状態の、指紋センサ１０の隣接する所定の２行２列の指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データを示した図である。図５（ｂ）において、指１５０は右手前側（右下側）にスイープし、２行２列の指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎは、相対的に指１５０のやや左上側に移動した状態を示している。

つまり、指１５０は、縦方向には、手前側（下側）に△ｙ移動し、横方向には右側に△ｘ移動しており、太い実線で第２の時刻ｔ＝ｔ１における指紋センサ１０の指１５０の下での位置が示されている。一方、薄い実線で、第１の時刻ｔ＝ｔ０における指１５０の下での指紋センサ１０の位置が示されている。第１の時刻ｔ＝ｔ０の時に指紋センサ１０上に位置していた指領域は、第２の時刻ｔ＝ｔ１においては右方向へ△ｘ、下方向へ△ｙ移動したことにより、指１５０との相対位置が移動していることが分かる。但し、△ｘ、△ｙはそれぞれ１画素単位換算での移動量であり、ともに△ｘ＝１、△ｙ＝１で１画素分移動を意味している。

ここで、第２の時刻ｔ＝ｔ１で観測される画素Ｂｎの画素データは、第１の時刻ｔ＝ｔ０で観測された各画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データの合成となっていることが分かる。そして、第２の時刻ｔ＝ｔ１時のラインセンサ１２上のスイープ方向にある１画素Ｂｎでの、第１の時刻ｔ＝ｔ０で観測されるラインセンサ１１、１２上の各画素値の合成比は、その面積比から、指１５０の移動量△ｘ、△ｙを用いて表現すると、以下のようになる。

よって、これらから、第２の時刻ｔ＝ｔ１時の画素Ｂｎの画素値Ｂｎ（ｔ１）は、以下のように表せる。

式（９）に示したように、第１の時刻ｔ＝ｔ０において取得した指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データＡｎ−１(ｔ０)、Ａｎ(ｔ０)、Ｂｎ−１(ｔ０)、Ｂｎ(ｔ０)を用いて、第２の時刻ｔ＝ｔ１におけるスイープ方向にある画素Ｂｎの画素値を表現することができる。推定画素データ生成手段２０においては、式（９）に従った演算を行ない、スイープ方向にある１画素を、第１の時刻ｔ＝ｔ０における自己を含む周辺の画素の画素データを用いて表現する。その際、第１の時刻ｔ＝ｔ０で取得した周辺の指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データＡｎ−１(ｔ０)、Ａｎ(ｔ０)、Ｂｎ−１(ｔ０)、Ｂｎ(ｔ０)は、メモリ２１に記憶しておくようにしてもよい。

式（９）により、第２の時刻ｔ＝ｔ１における画素Ｂｎの画素データＢｎ(ｔ１)は、第１の時刻ｔ＝ｔ０における周辺の指移動位置推定用の画素Ａｎ−１、Ａｎ、Ｂｎ−１、Ｂｎの画素データＡｎ−１(ｔ０)、Ａｎ(ｔ０)、Ｂｎ−１(ｔ０)、Ｂｎ(ｔ０)で表現できるが、式（９）の△ｘ、△ｙを特定することにより、所望の位置における画素Ｂｎ（ｔ１）の画素値を生成することができる。

なお、図５においては、指１５０を右手前（右下）に移動させる例について説明したが、指１５０を左手前（左下）に移動させる場合には、画素Ｂｎ−１の画素データＢｎ−１（ｔ１）を生成することになり、指１５０を右上に移動させる場合には画素Ａｎの画素データＡｎ(ｔ１)、指１５０を左上に移動させる場合には、画素Ａｎ−１の画素データＡｎ−１(ｔ１)を生成することになる。

次に、図６を用いて、指移動位置推定手段３０で行う演算処理内容について説明する。

図６は、指１５０が、縦方向に１ライン移動したときに、１画素以下の横方向の移動をした場合の指紋センサ１０の画素データの例を示した図である。

図６（ａ）は、指１５０が２２．５°傾いた状態で縦１ライン移動した場合のラインセンサ１２の画素データを示した図である。移動量が△ｘ＝０．５、△ｙ＝１の場合であり、縦方向の１画素の移動に対して、半画素分、横方向へ移動している場合である。式（９）に、△ｘ＝０．５、△ｙ＝１を代入すれば、画素データＡ１、Ａ２を使って画素データＢ２を表現することができ、画素データＡ２、Ａ３を用いて、画素データＢ３を表現することができる。

図６（ｂ）は、指１５０が１１．２５°傾いた状態で縦１ライン移動した場合のラインセンサ１２の画素データを示した図である。図６（ａ）の２２．５°の場合を更に半分に分割した場合の画素データであり、△ｘ＝０．２５、△ｙ＝１の場合の画素データである。

図６（ｃ）は、指１５０が３３．７５°傾いた状態で縦１ライン移動した場合のラインセンサ１２の画素データを示した図である。図６（ａ）の２２．５°の場合を更に半分に分割し、横移動を増加させた場合の画素データであり、△ｘ＝０．７５、△ｙ＝１の場合の画素データである。

このように、第１の時刻ｔ＝ｔ０のときに、ラインセンサ１１で得た画素データＡ１、Ａ２、Ａ３を用いて、指１５０が１ライン分縦方向に移動した第２の時刻ｔ＝ｔ１における、ラインセンサ１２の横方向が１画素以下移動したときの推定画素データを生成し、これらと実際に採取された実画素データを比較し、最も類似した推定画素データを選択・特定することにより、適切な横方向の移動位置を推定することができる。つまり、実画素データが、傾き２２．５°の画素データに最も類似してれば、傾き２２．５°で指位置が移動していると推定することができ、傾き１１．２５°の画素データに最も類似してれば、傾き１１．２５°で指１５０が傾いて移動していると推定することができる。

指移動位置推定手段３０では、このようなパターンマッチングを利用した、指移動位置推定演算を行なう。複数の推定画素データと実画素データとの比較は、例えば、比較する画素同士の画素値の差分を算出し、この値が最も小さい推定画素データを、最も類似した画素データであると判断してもよい。

なお、ラインセンサ１２の推定画素データは、１画素分の横移動を分割した任意の横移動量について、生成することができる。図６（ａ）〜（ｃ）においては、計算の容易のため、１画素を均等に４分割した例について説明したが、もっと異なる角度について、推定画素データを生成するようにしてもよいし、推定画素データの生成数を多くして、推定精度を高めるようにしてもよい。

図６（ｄ）は、指１５０が９°傾いた状態で縦１ライン移動した場合のラインセンサ１２の画素データを示した図である。４５°を１／５に分割した場合の画素データであり、△ｘ＝０．２、△ｙ＝１の場合の画素データである。このように、推定画素データを生成する移動位置は、用途に応じて種々設定することができる。

また、図６においては、説明の容易のため、縦方向については、１ライン移動した段階での推定画素データを生成する例について説明しているが、縦方向の移動量△ｙが１以外の場合についても、推定画素データを生成することは可能である。しかしながら、指１５０が縦方向に１ライン移動したときに、フレームデータを採取してデータ更新を行うのが一般的であるので、１ライン移動時の△ｙ＝１の時点を基準として、横方向の移動位置を推定してゆく方法が簡便であり、好ましい。

なお、縦方向の１ライン移動、つまりフレームデータ更新の時点は、式（９）を用いて、△ｙ＝１となったときを基準として１ライン移動を検出するだけでなく、他の手法により、１ライン移動を検出してもよい。１ライン移動検出については、他の手法を組み合わせることにより、指移動位置推定手段３０の演算処理負担を軽減できるという利点がある。

フレームデータの更新は、指移動位置推定手段３０が、合成メモリ９０にラインセンサ１１、１２で取得した１ライン分の画素データを記録してゆくことにより行う。これにより、指紋画像が形成されてゆく。本実施例に係る指移動位置推定装置１００及び指紋画像処理装置２００においては、フレームデータの更新の際、フレームデータの記録と併せて、横方向移動位置に関する情報を記録してゆく。この蓄積データを用いて、後に画像補正を行うことが可能となる。

図７は、指移動位置推定手段３０が合成メモリ９０にフレームデータの書き込みを行う際に、併せて書き込みを行う横方向移動位置情報である。図７において、横方向移動位置情報が、テーブル形式で示されている。

図７のテーブルにおいて、Ｉｎｄｅｘ、△ｘ、△ｙ、角度及び度数がテーブルを構成する項目として挙げられている。Ｉｎｄｅｘは、横方向の移動量、つまり横ずれ量を示す指標であるが、本実施例においては、縦方向の移動量が総て△ｙ＝１に設定され、横方向の移動量△ｘが、正負の両方向に均等に４分割されているので、△ｘと同じ意味を有する。角度は、図６において説明した、指１５０のスイープの傾き量を意味し、これを正負の角度で表現している。これも、横方向の移動量△ｘと比例した関係にある。

図７のテーブルにおいて、度数は、フレームデータの更新毎に記録される、パターンマッチングにより最大類似点と判断された横方向移動位置の該当回数である。つまり、指移動位置推定手段３０において、指紋センサ１０で採取された実画素データに対し、Ｉｎｄｅｘ値−４〜４の推定画素データについてパターンマッチングを行う。そして、これで最も類似していると判断されたＩｎｄｅｘが、横ずれ量を表す指標として、フレームデータとともに合成メモリ９０に記録されてゆくが、その回数はカウントされ、度数として記録されてゆく。なお、符号の正負は、負の符号は、画像が右に横ずれを起こしていることを意味し、正の符号は、画像が左に横ずれを起こしていることを意味する。

指移動位置推定手段３０において、このような横方向移動位置に関するテーブルの書き込みをフレームデータの更新と併せて行うことにより、これらの横方向移動位置情報を用いて、傾き角度検出を行うことができる。

次に、スイープ傾き量算出手段４０で実行される演算処理内容について、引き続き図６を用いて説明する。図６において、Ｉｎｄｅｘの度数を示した度数の項目があるが、このＩｎｄｅｘによるヒストグラムから、その平均値を算出する。そして、事前に実測値として得られている傾き角度−ヒストグラム平均値対応表より、傾き角度を推定することができる。例えば、図６の例では、Ｉｎｄｅｘ１が度数１２、Ｉｎｄｅｘ２が度数３、Ｉｎｄｅｘ０が度数２、Ｉｎｄｅｘ３が度数１となっており、これから、ヒストグラムの平均値は、約１．１６となる。この値から、上述の傾き角度−ヒストグラム平均値対応表を用いて、傾き角度を算出することができる。

以上説明したように、傾き角度検出手段５０は、例えばこのような手法を用いて指１５０のスイープの傾き角度θを検出してよい。なお、ここで示した傾き角度検出の例は、一例に過ぎず、他の手法により検出されてもよい。

次に、図８を用いて、本実施例に係る画像補正方法及びこれを用いた指紋画像読取方法について説明する。図８は、本実施例に係る画像補正方法及びこれを用いた指紋画像読取方法の処理フローを示したフローチャートである。

ステップ１００では、指紋センサ１０により、スイープする指１５０の部分指紋画像データの取り込みが行われる。指紋センサ１０により、部分指紋画像データの採取が随時行われ、フレームデータ更新の度に、合成メモリ９０に部分指紋画像データが順次記録されて蓄積されてゆく。

ステップ１１０では、合成メモリ９０上に、部分指紋画像データが蓄積記録され、指紋の全体画像が組み立てられ、構築されてゆく。

ステップ１２０では、指１５０のスイープが終了したか否かが判定される。スイープが終了していれば、指紋センサ１０上を指１５０はスイープしなくなり、指紋センサ１０から採取される部分画像データも同一の値を取り続けるので、例えば所定期間、部分画像データが変化しなくなったら、スイープ終了と判定できる。その他、用途に応じた手法にて、スイープの終了を判定してよい。本ステップにて、スイープが終了していないと判定されたら、ステップ１００に戻り、画像取り込みを繰返す。一方、スイープ終了と判定されたら、ステップ１３０に進む。

ステップ１３０では、傾き角度検出手段５０により、傾き角度θの検出が行われる。傾き角度の検出は、例えば、図４乃至図７において説明した手法により行われてもよいし、他の手法により行われてもよい。

ステップ１４０では、画像傾き補正手段６０により、傾き角度θに応じて、指紋画像の傾き補正が行われる。傾き補正は、角度をパラメータとする逆写像により、傾き画像の画素データの座標を、正立画像の画素データの座標に変換し、傾き画像の画素データを移動させることにより実行されてよい。

上述の処理フローにおいて、指紋画像読取方法は総てのステップを含み、画像補正方法は、ステップ１４０で実行されるステップが該当する。また、ステップ１３０を画像処理方法に含め、ステップ１３０とステップ１４０で画像処理方法を構成してもよい。

なお、本処理フローにおいては、スイープが終了してから傾き角度検出及び画像傾き補正が行われるフローが例として示されているが、スイープが総て終了していなくても、傾き角度が検出されたら随時画像傾き補正を実行するようにしてもよい。

このようにして、本実施例に係る指紋画像補正方法及びこれを用いた指紋画像読取方法により、指１５０が傾いた状態で得られた傾き画像を、正立指紋画像に補正することができる。これにより、認証精度を高めることができる。

図９は、本実施例に係る画像補正装置１００及び画像補正方法による画像補正を実行して得られた合成メモリ９０上の指紋画像を示した図である。

図９（ａ）は、指１５０が正立してスイープしたときに得られた指紋画像を示した図である。図９（ａ）において、指紋画像の下部に示された指紋の隆線は、横方向に略水平に延在する縞模様となっていることが分かる。

図９（ｂ）は、指１５０が傾いてスイープしたときに、本実施例に係る画像補正装置１００及び画像補正方法による画像補正を行う前に得られた傾き指紋画像を示した図である。図９（ｂ）において、指紋画像の下部に示された指紋の隆線は、斜めに傾いて延在する縞模様となっており、図９（ａ）の正立指紋画像に対し、指紋画像が傾いて形成されていることが分かる。

図９（ｃ）は、図９（ｂ）の傾き画像に対して、本実施例に係る画像補正装置１００及び画像補正方法による画像補正を行った後の指紋画像を示した図である。図９（ｃ）において、画像の傾きが補正され、指紋画像の下部に示された指紋の隆線は、横方向に略水平に延在する縞模様となっており、図９（ａ）の正立画像と略同様の画像を示していることが分かる。正立指紋画像にこの位近付けば、指紋画像の認証精度は、図９（ｂ）のままの場合と比較して、飛躍的に高まる。これにより、指紋の認証精度を大きく向上させることができる。

本実施例に係る画像補正装置１００及び画像補正方法によれば、＋／−いずれの方向であっても、いかなる傾きに対してもその傾き方向及び傾き角度に応じて正立画像へ変換するため、一般的な許容角度幅という概念はなく、いかなる傾き角度に対しても一様の認証性能を得ることができる。特に、基準となるテンプレート登録時に傾き画像が入力されても、補正を行い正立画像での登録が可能となるため、傾きに対する認証性能を大幅に向上させることができる。

また、傾きを補正できるため、ユーザに対し、スイープ許容角度を要求する必要が無くなり、ユーザの画像補正装置１００及びこれを用いた指紋画像読取装置２００の利用の利便性を向上させることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

本発明を適用した実施例に係る画像補正装置１００の機能ブロック図である。 画像傾き補正手段６０で実行される傾き補正の内容説明図である。 画像傾き補正手段６０により、傾き指紋画像が正立指紋画像に変換補正された状態を示した図である。 傾き角度検出手段５０の内部構成例を示した画像補正装置１００の機能ブロック図である。 推定画素データ生成手段２０で行われる推定画素データ生成演算の説明図である。図５（ａ）は、第１の時刻ｔ＝ｔ０の指移動位置推定用の画素の画素データを示した図である。図５（ｂ）は、第２の時刻ｔ＝ｔ１の指移動位置推定用の画素の画素データを示した図である。 指１５０が１画素以下の横方向の移動をした場合の画素データの例を示した図である。図６（ａ）は、指１５０が横方向へ２２．５°移動した場合の画素データを示した図である。図６（ｂ）は、指１５０が横方向へ１１．２５°移動した場合の画素データを示した図である。図６（ｃ）は、指１５０が横方向へ３３．７５°移動した場合の画素データを示した図である。図６（ｄ）は、指１５０が横方向へ９°移動した場合の画素データを示した図である。 合成メモリ９０に書き込む横方向移動位置情報を示した図である。 本実施例に係る画像補正方法の処理フローを示したフローチャートである。 本実施例に係る画像補正を実行して得られた指紋画像を示した図である。図９（ａ）は、正立指紋画像を示した図である。図９（ｂ）は、本実施例に係る画像補正を行う前に得られた傾き指紋画像を示した図である。図９（ｃ）は、図９（ｂ）の傾き画像に対して、本実施例に係る画像補正を行った後の指紋画像を示した図である。 従来の指紋画像入力装置におけるスイープ方向と指紋画像との関係図である。図１０（ａ）は、指紋センサ１１０上を指１５０が垂直にスイープした状態を示した図である。図１０（ｂ）は、指１５０が指紋センサ１１０に対して斜めにスイープした状態を示した図である。

符号の説明

１０ 指紋センサ
１１、１２ ラインセンサ
２０ 推定画素データ生成手段
２１ メモリ
３０ 指移動位置推定手段
４０ スイープ傾き量算出手段
５０ 傾き角度検出手段
６０ 画像傾き補正手段
７０ 演算処理手段
８０ 支持台
９０ 合成メモリ
１００ 画像補正装置
１５０ 指
２００ 指紋画像読取装置

Claims (10)

1. 指が傾いて指紋センサ上をスイープしたときに、該指紋センサで得られた部分指紋画像データを合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正装置であって、
   前記部分指紋画像データを順次記録して蓄積し、前記指紋画像を形成する合成メモリと、
   前記指のスイープ時の傾き角度に応じて、前記合成メモリに形成された前記指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正手段と、を有することを特徴とする画像補正装置。
2. 前記画像傾き補正手段は、角度をパラメータとする逆写像を用いて、前記指紋画像の傾きを補正することを特徴とする請求項１に記載の画像補正装置。
3. 前記逆写像は、前記指紋画像の画素データの座標を、前記指紋画像を正立させた正立全体画像の画素データの座標に変換する逆写像であることを特徴とする請求項２に記載の画像補正装置。
4. 前記画像傾き補正手段は、前記指のスイープが完了し、前記合成メモリに指紋画像全体が形成されたときに、該指紋画像全体に対して傾き補正を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像補正装置。
5. ２本のラインセンサを有する指紋センサと、
   該指紋センサで得られた部分指紋画像データに基づいて、指のスイープ時の傾き角度を検出する傾き角度検出手段と、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像補正装置と、を有することを特徴とする指紋画像読取装置。
6. 指が傾いて指紋センサ上をスイープしたときに、該指紋センサで得られた部分指紋画像データを合成メモリ上に順次蓄積記録して合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正方法であって、
   前記指のスイープ時の傾き角度に応じて、前記合成メモリ上で合成された前記指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正ステップを有することを特徴とする画像補正方法。
7. 前記画像傾き補正ステップは、角度をパラメータとする逆写像を用いて行われることを特徴とする請求項６に記載の画像補正方法。
8. 前記逆写像は、前記全体画像の画素データの座標を、前記全体画像を正立させた正立全体画像の画素データの座標に変換する逆写像であることを特徴とする請求項７に記載の画像補正方法。
9. 前記画像傾き補正ステップは、前記指のスイープが完了し、前記合成メモリに指紋画像全体が形成されたときに、該指紋画像全体に対して傾き補正を行うことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の画像補正方法。
10. ２本のラインセンサを有する指紋センサ上をスイープする指の部分指紋画像データを採取するステップと、
    前記部分指紋画像データに基づいて、指のスイープ時の傾き角度を検出するステップと、
    請求項６乃至８のいずれか一項に記載の画像補正方法を実行するステップと、を有することを特徴とする指紋画像読取方法。

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