JP2009237941A - 隆線領域抽出装置、隆線領域抽出システム、隆線領域抽出方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】入力画像から隆線領域を自動抽出することが可能な隆線領域抽出装置を提供すること。
【解決手段】デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、隆線パターンを対応付けた複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する隆線領域抽出部を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、入力画像に対して隆線領域の抽出を行う隆線領域抽出装置、隆線領域抽出システム、隆線領域抽出方法、およびプログラムに関する。

人の指紋は個々で異なり終生不変であるため、そのことを利用して人の照合を行う指紋照合装置がある。指紋照合装置は、一般的に、照合対象となる２つの指紋画像に対して、隆線が途切れる点（端点）や分かれる点（分岐点）に代表される指紋の特徴点をそれぞれ抽出して比較することによって、双方の指紋画像に示された指紋が同一のものであるか否か判定している。

指紋画像における隆線領域（隆線が存在する領域）には、隆線および谷線（隆線間の溝）が交互に存在し、それぞれが濃度値（明るさを示す値）の異なる黒線および白線で示されるという特徴がある。指紋照合装置は、この特徴を利用して、上記の特徴点の抽出を行っている。

ところが、隆線領域において隆線および谷線は、常に鮮明に示されているとは限らない。例えば、毛氈が谷線画素群の内部、汗腺口が隆線画素群の内部にそれぞれ存在している場合がある。

毛氈とは、指紋画像において隆線よりも幅が小さく黒線として表示されるものであり、毛氈が谷線画素群の内部に存在すると、指紋照合装置が毛氈を隆線として誤認識する場合がある。一方、汗腺口とは、濃度値が谷線よりも小さな白線として表示されるものであり、汗腺口が隆線画素群の内部に存在すると、指紋照合装置が実際は１本である隆線を２本の隆線として誤認識する場合がある。

そこで、上記の問題を解決するための装置が提案されており、例えば、特許文献１（特開２００７−４８０００号公報）に開示されている。特許文献１に記載の装置は、外部より入力された指紋画像における隆線領域から上述した毛氈および汗腺口をそれぞれ抽出して除去する毛氈抽出除去部および汗腺口抽出除去部を備える。

毛氈抽出除去部は、まず、隆線領域から濃度値が黒とみなす値に設定された画素群を隆線候補画素群として抽出する。これにより、隆線領域から隆線および毛氈が抽出されることになる。続いて、毛氈抽出除去部は、隆線と毛氈を区別するために隆線候補画素群から線幅をそれぞれ抽出する。毛氈は隆線よりも線幅が小さく、谷線画素群の内部に存在する特徴を有するため、毛氈抽出除去部は、隆線候補画素群から線幅が予め定められたしきい値よりも小さな箇所を毛氈と特定し、毛氈に対応する画素群の濃度値を谷線に対応する濃度値に変換する。

一方、汗腺口抽出除去部は、まず、隆線領域から濃度値が白とみなす値に設定された画素群を谷線候補画素群として抽出する。これにより、隆線領域から谷線および汗腺口が抽出されることとなる。続いて、汗腺口抽出除去部は、谷線と汗腺口を区別するために谷線候補画素群から濃度値をそれぞれ抽出する。汗腺口は谷線よりも濃度値が小さく、隆線画祖群の内部に存在する特徴を有するため、汗腺口抽出除去部は、濃度値が予め定められたしきい値よりも小さな領域を汗腺口と特定し、汗腺口に対応する画素の濃度値を隆線に対応する濃度値に変換する。

特許文献１に記載の装置によれば、隆線領域から毛氈および汗腺口が除去されるため、指紋画像において隆線領域が鮮明に示されることとなる。そのため、この装置によって画像処理された指紋画像を用いると照合精度を向上させることが可能となる。
特開２００７−４８０００号公報

指紋画像を用いて指紋の照合を行う場合、指紋画像には、必ずしも隆線領域だけが存在するとは限らない。例えば、遺留品などに付着した指紋を示す遺留指紋画像には、隆線領域以外に文字などが黒線で示された非隆線領域が存在していることが多い。

遺留指紋画像を用いて指紋の照合を行うとき、隆線領域を特定しないで遺留指紋画像から直接特徴点の抽出処理を行うか、もしくは、事前にオペレーターが遺留指紋画像から隆線領域を特定する作業を行っていた。

隆線領域を特定しないで特徴点の抽出処理を行うと、指紋照合装置が非隆線領域で特徴点を抽出するという誤った処理を行う可能性があるため、指紋の照合精度が低下することが考えられる。一方、オペレーターが隆線領域を特定する作業を行うと、照合精度はある程度確保されるものの、作業コストが必要となる。そのため、遺留指紋画像から隆線領域を自動抽出できる装置が求められている。

特許文献1に開示された装置は、指紋画像から隆線領域を鮮明にする機能を有している。しかしながら、この機能は、指紋画像に隆線領域のみ存在していることを前提としている。そのため、指紋画像に非隆線領域が存在すると、非隆線領域が隆線領域と誤認識されて鮮明化される場合が考えられる。

本発明の目的は、入力画像から隆線領域を自動抽出することが可能な隆線領域抽出装置、隆線領域抽出システム、隆線領域抽出方法、およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するための本発明による隆線領域抽出装置は、
デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、隆線パターンを対応付けた複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する隆線領域抽出部を有する。

また、上記目的を達成するための本発明による隆線領域抽出システムは、
隆線パターンを対応付けた複数の隆線テンプレート画像を格納する記憶装置と、
デジタル画像について、前記複数の隆線テンプレート画像を用いて該デジタル画像中の隆線領域を抽出する隆線領域抽出装置と、
を具備し、
隆線領域抽出装置は、前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する隆線領域抽出部を有する。

また、上記目的を達成するための本発明による隆線領域抽出方法は、
デジタル画像中の隆線領域を抽出する方法であって、
前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する。

また、上記目的を達成するための本発明によるプログラムは、
デジタル画像中の隆線領域を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する処理を前記コンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、装置は、隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて隆線領域を特定している。これにより、入力画像に隆線領域と非隆線領域が混在していたとしても、相関値を算出することによって装置自身で隆線領域と非隆線領域を区別できるようになる。そのため、入力画像中の隆線領域を自動抽出することが可能となる。

本実施形態の隆線領域抽出システムについて、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明による隆線領域抽出システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。

本実施形態の隆線領域抽出システムは、入力画像から隆線領域を抽出する隆線領域抽出装置１と、隆線パターンに対応付けて画素の濃度値が設定された複数の隆線テンプレート画像を格納する記憶装置２とを有する。

まず、隆線領域抽出装置１の構成について説明する。

隆線領域抽出装置１は、プログラムに従って所定の処理を行うコンピュータであり隆線領域抽出部１０を有する。

次に、隆線領域抽出部１０の構成について説明する。

図２は、隆線領域抽出部１０の構成を示すブロック図である。

隆線領域抽出部１０は、図２に示すように、記憶部１１と、解析部１２と、画像生成部１３と、隆線確信度計算部１４と、隆線領域特定部１５と、画像処理部１６と、を有する。

記憶部１１は、入力画像や上記のプログラムなどを格納する。入力画像は、例えば遺留指紋などが示されたデジタル画像であり、画像入力装置（例えば、スキャナー）より供給される。

解析部１２は、記憶部１１に格納される入力画像について、記憶装置２に格納されている複数の隆線テンプレート画像に対する相関値（濃度分布の類似性を示す値）をそれぞれ算出する。そして、解析部１２は、相関値の絶対値が最大となる隆線テンプレート画像を選定する。

画像生成部１３は、解析部１２で選定される隆線パターン画像に対応する相関値に基づいて各画素の濃度値を算出した隆線パターン画像を生成する。

隆線確信度計算部１４は、解析部１２で相関値が算出された各画素について、隆線領域の可能性を示す値である隆線確信度を、解析部１２で選定される隆線テンプレート画像に対応する相関値に基づいて算出する。

隆線領域特定部１５は、解析部１２で選定される隆線テンプレート画像に対応する相関値、隆線方向、および隆線幅と、隆線確信度計算部１４で算出される隆線確信度とに基づいて隆線領域を特定する。

画像処理部１６は、記憶部１１に格納される入力画像と画像生成部１３で生成される隆線パターン画像とを、隆線確信度計算部１４で算出される隆線確信度を用いて合成する処理を行う。そして、画像処理部１６は、合成画像に対して隆線領域特定部１５で特定される隆線領域に属さない画素の濃度値を白色に対応する値に変更する処理を行う。なお、画像処理部１６は、処理した画像を、画像出力装置（例えば、指紋照合装置）へ送出する。

次に、記憶装置２に格納される隆線テンプレート画像について説明する。

図３は、隆線テンプレート画像の一例を示す模式図である。図３では、黒色および灰色部分が隆線を示し、白色部分が谷線を示す。また、隆線テンプレート画像の中心画素は、黒色となるように予め定められている。

本実施形態では、図３（ａ）−（ｈ）に示すように、予め定められた線幅（太さ）の隆線パターンを、水平方向を基準として８方向に回転した（回転角をπ／８ずつ加算した）ときの各方向に対応する隆線パターンの画像が隆線テンプレート画像として記憶装置２に格納される。

なお、隆線幅の種類は１つに限定されるものではなく、本実施形態では、３種類に設定されていることとする。すなわち、本実施形態では、記憶装置２は、合計２４（８×３）個の隆線テンプレート画像を隆線幅および隆線方向にそれぞれ対応付けて格納する。

次に、本実施形態における隆線領域の抽出動作について説明する。

図４は、本実施形態における隆線領域の抽出動作の手順を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、記憶部１１には、図５に示す入力画像１００が格納されていることとする。

まず、解析部１２が入力画像１００について、記憶装置２に格納されている全ての隆線テンプレート画像に対する相関値を算出する（ステップＳ１）。ここで、ステップＳ１の動作について、図６を参照しながら詳しく説明する。

図６（ａ）は、入力画像１００を構成する画素を座標系に対応付けて示した図である。

まず、解析部１２は、入力画像１００から、記憶装置２に格納されている隆線テンプレート画像と同じサイズの画像（座標（０，０）〜（２，２）に位置する画素で構成される画像）である局所画像１０１の濃度値を読み出す。なお、隆線テンプレート画像のサイズは特に限定されないが、本実施形態では、３×３のサイズに予め設定されることとする。

続いて、解析部１２は、局所画像１０１および隆線テンプレート画像の一つである隆線テンプレート画像１０２について、濃度値の平均値をそれぞれ算出し、濃度値から平均値を減算した値を画素ごとに算出する。図６（ｂ）は、局所画像１０１および隆線テンプレート画像１０２について、濃度値から平均値を減算した値ａ〜ｒをそれぞれ示した図である。

そして、解析部１２は、下記の式（１）を用いて相関値Ｓ１を算出する。このとき、解析部１２は、算出した相関値を中心画素に対する相関値とする。

Ｓ１＝（ａ＊ｊ＋ｂ＊ｋ＋・・・ｉ＊ｒ）／（Ｖ＊Ｗ）・・・（１）
上記の式（１）において、Ｖは、図６（ｂ）に示す値ａ〜ｉのそれぞれを２乗して加算した値の平方根である。また、Ｗは、図６（ｂ）に示す値ｊ〜ｒのそれぞれを２乗して加算した値の平方根である。

上記の式（１）で算出される相関値は、−１から１までの範囲に含まれる値であり、１に近づくにつれて隆線である可能性が高く、−１に近づくにつれて谷線である可能性が高いことを示す。

解析部１２は、上記の式を用いて記憶装置２に格納されている全ての隆線テンプレート画像に対する相関値を算出する。続いて、解析部１２は、局所画像１０１を１画素分水平移動させた局所画像（座標（１，０）〜（３，２）に位置する画素で構成される画像）の濃度値を読み出す。そして、局所画像１０１の場合と同様にして全ての隆線テンプレート画像に対する相関値をそれぞれ算出する。

上記のようにして、局所画像の中心画素に対する相関値を全て算出すると、解析部１２は、相関値の絶対値が最大となる隆線テンプレート画像を選定する（ステップＳ２）。なお、ステップＳ１の動作において、相関値が算出されなかった画素（例えば、座標（０，０）に位置する画素）については、解析部１２は、相関値を０に設定する。

画像生成部１３は、解析部１２より入力画像の各画素に対する相関値が入力されると、下記の式（２）を用いて各画素の濃度値を算出した隆線パターン画像を生成する（ステップＳ３）。このときに生成された隆線パターン画像６００を図７に示す。

濃度値＝中間濃度値＋（相関値＊中間濃度値）・・・（２）
中間濃度値＝(濃度上限値+濃度下限値)／２・・・（３）
式（２）において、中間濃度値とは、上記の式（３）に示すように、画像生成部１３において設定されている濃度範囲の上限値（濃度上限値）と下限値（濃度下限値）の中間値を示す。例えば、濃度範囲が０〜２５５に設定されている場合、濃度上限値、濃度下限値、中間濃度値はそれぞれ２５５、０、１２７となる。

隆線パターン画像６００は、濃度値が上記の式（２）により設定されるため、隆線と谷線とのコントラストが強調された画像となる。

ステップＳ３の動作と並行して、隆線確信度計算部１４は、入力画像において相関値が算出された画素に対して、下記に示す式（４）を用いて隆線確信度を算出する（ステップＳ４）。ここで、ステップＳ４の動作について図８を参照しながら詳しく説明する。

図８(ａ)は、入力画像１００において算出対象の画素の一つである画素７００に対して、解析部１２で選定された隆線テンプレート画像に対応する隆線方向および隆線方向に直行する向きを示したものである。図８(ａ)では、矢印２００が隆線方向を示し、矢印２０１および矢印２０２が隆線方向と直行する向きを示すものとする。

隆線確信度＝ＳＱＲＴ｛（正の相関値の累積値）＊（負の相関値の累積値の絶対値）｝・・・（４）
上記の式（４）において、「ＳＱＲＴ」は平方根を示す。また、「正の相関値の累積値」、「負の相関値の累積値」は、画素７００に対して矢印２０１または矢印２０２の方向に位置し、画素７００から距離の近い順に所定の数の画素の相関値について、正負ごとに累積した値を示す。

なお、隆線確信度計算部１４は、隆線確信度を算出する際に正または負のいずれか一方の相関値が存在しない場合は、隆線確信度を０とする。

本実施形態では、隆線テンプレート画像において黒線を隆線として示すため、入力画像において隆線部分は正の相関値を、谷線部分は負の相関値となる。隆線領域は、隆線方向と直行する向きに着目すると、隆線と谷線とが並んだ縞模様である特徴を有する。そのため、画素７００が図８（ｂ）に示す隆線画像の中心画素とすると、隆線方向と直行する向きには相関値が正である画素および相関値が負である画素の両方が存在することとなる。

隆線確信度計算部１４が隆線確信度を画素ごとにそれぞれ算出すると、続いて隆線領域特定部１５が、解析部１２で選定される隆線テンプレート画像に対応する相関値、隆線方向、および隆線幅と、隆線確信度とに基づいて隆線領域を特定する（ステップＳ５）。このときに隆線確信度計算部１４が特定した隆線領域画像８００を図９に示す。なお、図９では、背景領域（隆線領域以外の領域）を白色とする画像処理が施されている。

本実施形態では、隆線領域特定部１５は、隆線確信度を算出した画素の中から隆線確信度が予め定められたしきい値ｔ１以上である画素を抽出する。そして、隆線領域特定部１５は、抽出した画素に対して、その画素の周辺画素の中で隆線方向の差（隆線テンプレート画像に対応する回転角の差）がしきい値ｔ２以内で、かつ隆線幅の差がしきい値ｔ３以内である画素を連結していき隆線領域としている。

なお、隆線領域特定部１５は、入力画像において隆線領域を複数特定した場合、各隆線領域の隆線確信度の和が最大となる領域を、隆線領域と特定する。

隆線確信度計算部１４が隆線領域を特定すると、画像処理部１６が、入力画像１００と隆線パターン画像６００とを、隆線確信度を用いて合成する処理（αブレンド）を行う（ステップＳ６）。本実施形態では、画像処理部１６は、入力画像１００と隆線パターン画像６００との合成画像における各画素の濃度値を下記の式（４）に基づいて算出する。

濃度値＝（ｐ／ｑ）＊ｘ＋｛（ｑ−ｐ）／ｑ｝＊ｙ・・・（５）
上記の式（５）において、ｘ、ｙは、それぞれ隆線パターン画像６００、入力画像１００において、同じ座標に対応する画素の濃度値をそれぞれ示す。また、ｐは、隆線確信度を示す。ｑは、隆線確信度の取り得る範囲における最大値であり、入力画像１００に対して隆線パターン画像６００をどれくらいの比率で透過させるか決めるために必要な値である。例えば、ｐとｑが同値である場合は、隆線パターン画像６００の濃度値がそのまま合成画像の濃度値となる。

画像処理部１６は、合成画像における各画素の濃度値を算出すると、合成画像に対して隆線領域特定部１５で特定される隆線領域に属さない画素の濃度値を白色に対応する値に変更する処理を行う（ステップＳ７）。画像処理部１６のステップＳ６、およびステップＳ７の動作による合成画像９００を図１０に示す。

なお、ステップＳ５の動作において、隆線領域特定部１５は、隆線領域を一つだけ特定するのではなく、例えば隆線確信度の和が所定の値よりも大きな場合には隆線領域とみなすこととしてもよい。このようにすれば、入力画像において隆線領域が、隆線を分断する背景によって複数に分割されているとき、隆線領域特定部１５は、本来隆線領域である領域を見落とすことなく抽出できるようになる。

本実施形態では、隆線領域抽出装置１は、隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて算出した隆線確信度に応じて隆線領域を特定している。これにより、入力画像に隆線領域と非隆線領域が混在していたとしても、隆線確信度を算出することによって装置自身で隆線領域と非隆線領域を区別できるようになる。そのため、入力画像中の隆線領域を自動抽出することが可能となる。

また、本実施形態では、隆線領域を自動抽出するだけでなく鮮明化する処理も行われる。そのため、本実施形態のシステムによって画像処理された指紋画像を用いると、照合精度を向上させることが可能となる。

なお、本発明は、上述した実施形態のように記憶装置２を隆線領域抽出装置１とは別の装置として構成することに限定されず、記憶装置２を隆線領域抽出装置１の記憶部１１に含めた構成とすることにしてもよい。このようにしても、各構成の動作は同じであるため、隆線領域抽出装置１と記憶装置２とを別々の構成とする場合と同様の効果を奏することとなる。

本発明による隆線領域抽出システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。 本実施形態の隆線領域抽出部の構成を示すブロック図である。 本実施形態の隆線テンプレート画像の一例を示す模式図である。 本実施形態における隆線領域の抽出動作の手順を示すフローチャートである。 本実施形態の入力画像を示す図である。 （ａ）は、本実施形態の入力画像を構成する画素を座標系に対応付けて示した図であり、（ｂ）は、本実施形態の局所画像および隆線テンプレート画像について、濃度値から平均値を減算した値をそれぞれ示した図である。 本実施形態の隆線パターン画像を示した図である。 本実施形態の隆線確信度の算出動作を説明するための図である。 本実施形態の隆線領域画像を示す図である。 本実施形態の合成画像を示す図である。

符号の説明

１ 隆線領域抽出装置
２ 記憶装置
１０ 隆線領域抽出部
１１ 記憶部
１２ 解析部
１３ 画像生成部
１４ 隆線確信度計算部
１５ 隆線領域特定部
１６ 画像処理部

Claims (14)

1. デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、隆線パターンを対応付けた複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する隆線領域抽出部を有する隆線領域抽出装置。
2. 請求項１に記載の隆線領域抽出装置において、
   前記複数の隆線テンプレート画像のそれぞれは、画素の濃度値が異なる隆線パターンである、隆線領域抽出装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の隆線領域抽出装置において、
   前記隆線領域抽出部は、前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれについて、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値を算出し、該相関値を用いて隆線領域の可能性を示す隆線確信度を算出し、前記隆線確信度が予め定められたしきい値よりも大きな領域を前記隆線領域として特定する隆線領域抽出装置。
4. 請求項３に記載の隆線領域抽出装置において、
   前記隆線領域抽出部は、
   前記デジタル画像を格納する記憶部と、
   前記相関値に基づいて隆線パターン画像を生成する画像生成部と、
   前記デジタル画像と前記隆線パターン画像とを前記隆線確信度を用いて、前記隆線領域以外の部分は同じ濃度値となるように合成する画像処理部と、
   を有する隆線領域抽出装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の隆線領域抽出装置において、
   前記複数の隆線テンプレート画像は隆線幅および隆線方向がそれぞれ対応付けられており、
   前記隆線領域抽出部は、
   前記複数の領域のそれぞれについて、前記相関値の絶対値が最大となる隆線テンプレート画像を選定する解析部と、
   前記隆線領域について前記解析部により選定された隆線テンプレート画像と、該隆線領域に隣接する周辺領域について前記解析部により選定された隆線テンプレート画像の隆線幅および隆線方向の差をそれぞれ算出し、算出した差が所定の範囲内となる周辺領域については前記隆線領域と特定する隆線領域特定部と、
   を有する隆線領域抽出装置。
6. 請求項５に記載の隆線領域抽出装置において、
   前記隆線領域抽出部は、前記解析部の選定による隆線テンプレート画像に対応する隆線方向に直行する向きに位置する領域の相関値を用いて前記隆線確信度を算出する隆線確信度計算部を有する隆線領域抽出装置。
7. 隆線パターンを対応付けた複数の隆線テンプレート画像を格納する記憶装置と、
   デジタル画像について、前記複数の隆線テンプレート画像を用いて該デジタル画像中の隆線領域を抽出する隆線領域抽出装置と、
   を具備し、
   隆線領域抽出装置は、前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する隆線領域抽出部を有する、隆線領域抽出システム。
8. デジタル画像中の隆線領域を抽出する方法であって、
   前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する、隆線領域抽出方法。
9. 請求項８に記載の隆線領域抽出方法であって、
   前記相関値を用いて隆線領域の可能性を示す隆線確信度を算出し、前記隆線確信度が予め定められたしきい値よりも大きな領域を前記隆線領域として特定する、隆線領域抽出方法。
10. 請求項９に記載の隆線領域抽出方法において、
    前記相関値に基づいて隆線パターン画像を生成し、前記デジタル画像と前記隆線パターン画像とを前記隆線確信度を用いて、前記隆線領域以外の部分は同じ濃度値となるように合成する、隆線領域抽出方法。
11. 請求項９または請求項１０に記載の隆線領域抽出方法において、
    前記複数の隆線テンプレート画像は隆線幅および隆線方向がそれぞれ対応付けられており、
    前記複数の領域のそれぞれについて、前記相関値の絶対値が最大となる隆線テンプレート画像を選定し、前記隆線領域について選定した隆線テンプレート画像と、該隆線領域に隣接する周辺領域について選定した隆線テンプレート画像の隆線幅および隆線方向の差をそれぞれ算出し、算出した差が所定の範囲内となる周辺領域については前記隆線領域と特定する、隆線領域抽出方法。
12. 請求項１１に記載の隆線領域抽出方法において、
    選定した隆線テンプレート画像に対応する隆線方向に直行する向きに位置する領域の相関値を用いて前記隆線確信度を算出する、隆線領域抽出方法。
13. デジタル画像中の隆線領域を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記デジタル画像の複数の領域のそれぞれと、前記複数の隆線テンプレート画像との類似性を示す相関値に基づいて、前記デジタル画像中の隆線領域を特定する処理を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムにおいて、
    前記相関値を用いて隆線領域の可能性を示す隆線確信度を算出し、前記隆線確信度が予め定められたしきい値よりも大きな領域を前記隆線領域として特定する処理を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。