JP4232800B2 - ラインノイズ除去装置、ラインノイズ除去方法、ラインノイズ除去プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータを用いて、遺留指紋画像等の背景ノイズの多いディジタル画像を処理する装置等に関し、特に直線状のノイズを効果的に除去することができるラインノイズ除去装置等に関する。

一般に、縞紋様状の多数の隆線によって構成される指紋は終生不変及び万人不同という２つの大きな特徴をもっているため、古くから犯罪捜査の手段として利用されている。特に、犯罪現場に残された遺留指紋を用いた照合は効果的な捜査手段である。近年、多くの警察機関では、コンピュータを利用した指紋照合システムが導入され、遺留指紋照合が実施されている。

しかし、遺留指紋の画像は、低品質でノイズがあるものが多いため、鑑定官による鑑定も難しく、また、自動化の大きな阻害要因になっていた。遺留指紋の背景ノイズにはいろいろな種類のものがあるが、その中には直線状のラインがある。図６は、小切手に残された遺留指紋の例であるが、この例のように、小切手等の罫線やラインパタン状の背景ノイズの上に指紋隆線が残留していることがある。従来技術では、このようなラインノイズを指紋隆線と間違えて抽出しやすいので、指紋隆線のみを強調することや抽出することは困難であった。

背景パタンノイズを除去する従来技術としては、フーリエ変換の応用が一般的である。この技術は、例えば、非特許文献１に提案されている。
ところが、この技術を指紋画像のラインノイズ除去に適用する場合、ラインノイズが周期的に現れていることが必要であり、その効果は限定的である。また、ラインノイズの周期が、指紋隆線の周期と似ている場合は、指紋隆線をも消失させてしまうので、その効果は限定的である。更に、ラインノイズ除去処理において、ラインノイズがない領域の指紋隆線濃度を劣化させてしまうので、その効果は限定的である。

図１６(b)は図１４(a)の指紋画像に対して、この従来技術でラインノイズを除去したものである。この指紋画像例のようにラインノイズの周期性が弱い場合には、その除去性能は十分ではない。
図１６(a)は図６の指紋画像に対して、この従来技術でラインノイズを除去したものである。この指紋画像例を見れば、指紋隆線濃度も劣化させていることが分かる。

また、従来の指紋隆線の強調方法としては、局所的な隆線の方向や周期性を抽出し、抽出された方向と周期性に合致したフィルタ処理で強調する方策が多々提案されている。この方法は、例えば、非特許文献２や、特許文献１に提案されている。
ところが、このような従来技術では、ラインノイズの影響で隆線の方向や周期性を正しく抽出できない場合には有効でなく、問題解決にならない。

また、ラインノイズの除去する従来技術としては、特に罫線を消去する方法が、特許文献２に提案されている。ここで提案された罫線の検出法は、指定された方向に対する黒ランを算出し、そのヒストグラムのピークを検出して、罫線と認識するものである。
ところが、このような従来技術を指紋画像に適用した場合、指紋隆線を誤って罫線として抽出するので有効ではない。この理由は、直線状の指紋隆線や幅の広い指紋隆線は、黒ランが長くなるためである。

また、図面の線分検出の従来技術としては、特許文献３があるが、ここで提案された方法も、指定された方向に対する画像ヒストグラムのピークを検出して、線分を認識するものである。
ところが、このような従来技術を指紋画像に適用した場合、指紋隆線を誤って線分として抽出するので有効ではない。この理由は、直線状の指紋隆線や幅の広い指紋隆線は、画像ヒストグラムが大きくなるためである。

他の線分検出の従来技術としては、特許文献４があり、ここでは、入力画像よりエッジを検出し、そのエッジを二値化した二値画像に対してハフ変換を施すことで線分を抽出する方法が提案されている。
しかし、この技術をラインノイズが顕著な遺留指紋画像に適用しても指紋隆線と交差しているラインノイズを抽出できないので有効ではない。この理由は、多数の指紋隆線と交差しているラインノイズのエッジは断続的な短い線分となり、ハフ変換後の成分が弱くなるためである。

一方、局所的な背景ノイズを除去する方法としては、局所的コントラストストレッチ法(Adaptive Contrast Stretch)や局所的ヒストグラム均等化法(Adaptive Histogram Equalization)が有効であることが知られている。しかしながら、局所的な強調方法では、その参照領域設定が適切でないと、強調効果は期待できない。

例えば、特許文献５では、入力画像のテクスチャ解析に基づいて領域分割し、該領域ごとにダイナミックレンジの広さに応じて濃度ヒストグラムの平滑化の度合いを決定することにより、有用な情報の消失を低減できる画像濃度変換方法が開示されている。
ところが、上記特許に提案されているテクスチャ解析に基づいて領域分割しても、ラインノイズのような背景ノイズの領域を正確に分割することは困難である。従って、背景ノイズ境界付近では、参照領域が背景ノイズ領域と非背景ノイズ領域をまたぐことになる。この結果、参照領域を背景ノイズ領域のみには限定できなくなるため、濃度変換結果は期待通りにはならない。また、上記特許における濃度変換方法においては、入力画像のテクスチャ解析に基づいた領域分割手法の精度に大きく依存し、ラインノイズ領域を適切に抽出できないと強調結果は悪化する。

特開２００２−９９９１２号公報 特開２０００−８２１１０号公報 特開平８−３１５１３５号公報 特開２００４−２３４３３３号公報 特許３４６５２２６号公報 キャノンら、"Background Pattern Removal by Power Spectral Filtering"、Applied Optics、１９８３年３月１５日 Hongら、"Fingerprint Image Enhancement: Algorithm and Performance Evaluation(1998)"、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、１９９８年

上記のように、従来の技術では、画像にラインノイズと区別しにくい部分が含まれている場合やラインノイズに周期性がない場合に、画質を劣化させることなくラインノイズを除去することはできなかった。
そこで、本発明は、ラインノイズのない領域の画質を劣化させず、また、周期性のないラインノイズでも除去できるラインノイズ除去装置等を提供することをその目的とする。

本発明の、第１のラインノイズ除去装置は、ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化手段と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについて当該領域に白画素が隣接している比率を示すエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出手段と、前記ラインノイズのうち幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定手段と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度変換画像を生成する濃度変換手段と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成手段とを備えている（請求項１、２、５）。

上記第１のラインノイズ除去装置によれば、二値化した画像において、ある方向に対する黒画素連続数だけではなく、連続した黒画素のラインに対して、その直交方向に隣接するラインの白画素比率をエッジ特徴量として検出し、黒画素連続数とエッジ特徴量の組み合わせをベースとしてラインノイズを検出するため、直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。
また、回転角度毎にラインノイズ確信度を算出しラインノイズが所定の方向、例えばＸ軸方向に一致する回転角度候補を決定し、回転候補角度だけ回転させた画像についてラインノイズ領域を決定するため、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、ラインノイズの周期性に依存することなくラインノイズ領域を決定するので、１本のみのラインノイズなどのように周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。
ここで、ラインノイズ領域には、その部分がラインノイズの一部と判定された確定領域と確定領域の近傍の領域が含まれる。

上記第１のラインノイズ除去装置において、入力画像は指紋画像または掌紋画像とし、濃度変換手段は、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、注目画素が含まれるラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定するようにしてもよい（請求項２）。
ここで、「隆線間隔」は、隣り合う隆線の中心同士の間の距離（ピッチ）である。

このようにすれば、検出されたラインノイズ領域の画素に対して画像を強調する際に、注目画素の近傍の非ラインノイズ領域の濃度値の中の最大値と最小値を濃度変換目標値として用いるため、入力画像をノイズ除去処理の対象としてもラインノイズを除去できる。
また、ラインノイズの方向に沿った直線状の領域を参照領域としているので、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、参照領域の画素数を平均隆線間隔の３倍としてあるので、特定の方向に対してある程度斜めに交差した指紋隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。なお、参照領域の画素数は、５００ｄｐｉの指紋画像（平均隆線間隔は０．５ｍｍ程度）の場合３１ドット程度、掌紋画像の場合は、その２５％増しの４０画素程度となる。

本発明の第２のラインノイズ除去装置は、ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調手段と、入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化手段と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出手段と、前記ラインノイズのうち幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定手段と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換手段と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成手段とを備えている（請求項３乃至５）。

上記第２のラインノイズ除去装置によれば、上記第１のラインノイズ除去装置と同様に、直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。また、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。
さらに、画像強調手段により、ラインノイズ領域内外の濃度レベルが平準化されたノイズ除去画像を生成することができる。そして、顕著な背景ノイズを持つ場合においても、ノイズ領域の除去処理結果の背景濃度を、非ノイズ画像領域の背景濃度と同じレベルの濃度に変換できるので、例えば、小切手に残された遺留指紋画像からでも効果的にラインノイズを除去することができる。

上記第２のラインノイズ除去装置において、入力画像は指紋画像または掌紋画像とし、濃度変換手段は、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として局所的画像強調を行うようにしてもよい（請求項４）。
このようにすれば、ラインノイズの方向に沿った直線状の領域を参照領域としているので、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、参照領域のドット数を隆線の実寸法の３倍としてあるので、特定の方向に対してある程度斜めに交差した隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。

上記第１または第２のラインノイズ除去装置において、画像合成手段は、合成画像の各画素の濃度を各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより合成を行うようにしてもよい（請求項５）。
このようにすれば、複数の画素の中からラインノイズが除去された画素を選択し、鮮明な合成画像を得ることができる。

本発明の、第１のラインノイズ除去方法は、ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化工程と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出工程と、前記ラインノイズのうち幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定工程と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換工程と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成工程とによりラインノイズの除去を行う（請求項６、７、１０）。

上記第１のラインノイズ除去方法によれば、上記第１のラインノイズ除去装置による場合と同様に直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。
また、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、１本のみのラインノイズなどのように周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。

上記第１のラインノイズ除去方法において、入力画像は強調処理を施されていない指紋画像または掌紋画像とし、濃度変換工程では、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、注目画素が含まれるラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定するようにしてもよい（請求項７）。
このようにすれば、入力画像をノイズ除去処理の対象としてもラインノイズを除去できる。
また、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、特定の方向に対してある程度斜めに交差した指紋隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。

本発明の第２のラインノイズ除去方法は、ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調工程と、入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化工程と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出工程と、前記ラインノイズのうち幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定工程と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換工程と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成工程とによりラインノイズの除去を行う（請求項８ないし請求項１０）。

上記第２のラインノイズ除去方法によれば、上記第１のラインノイズ除去方法と同様に、直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。また、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。
さらに、画像強調工程により、ラインノイズ領域内外の濃度レベルが平準化されたノイズ除去画像を生成することができる。そして、顕著な背景ノイズを持つ場合においても、ノイズ領域の除去処理結果の背景濃度を、非ノイズ画像領域の背景濃度と同じレベルの濃度に変換できるので、例えば、小切手に残された遺留指紋画像からでも効果的にラインノイズを除去することができる。

上記第２のラインノイズ除去方法において、入力画像は指紋画像または掌紋画像とし、とし濃度変換工程では、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として局所的画像強調を行うようにしてもよい（請求項９）。
このようにすれば、ラインノイズの方向に沿った直線状の領域を参照領域としているので、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、参照領域のドット数を隆線の実寸法の３倍としてあるので、特定の方向に対してある程度斜めに交差した隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。

上記第１または第２のラインノイズ除去方法において、画像合成工程では、合成画像の各画素の濃度を各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより合成を行うようにしてもよい（請求項１０）。
このようにすれば、複数の画素の中からラインノイズが除去された画素を選択し、鮮明な合成画像を得ることができる。

本発明の、第１のラインノイズ除去プログラムは、コンピュータに、ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化処理と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出処理と、前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定処理と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成処理とを実行させる（請求項１１、１２、１５）。

上記第１のラインノイズ除去プログラムによれば、上記第１のラインノイズ除去装置による場合と同様に直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。
また、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、１本のみのラインノイズなどのように周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。

上記第１のラインノイズ除去プログラムにおいて、入力画像は強調処理を施されていない指紋画像または掌紋画像とし、濃度変換処理では、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、注目画素が含まれるラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定するようにしてもよい（請求項１２）。
このようにすれば、入力画像をノイズ除去処理の対象としてもラインノイズを除去できる。
また、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、特定の方向に対してある程度斜めに交差した指紋隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。

本発明の第２のラインノイズ除去プログラムは、コンピュータに、ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調処理と、入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化処理と、複数の回転角度それぞれについて、二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出処理と、前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する回転画像についてラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定処理と、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し前記濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成処理とを実行させる（請求項１３ないし請求項１５）。

上記第２のラインノイズ除去プログラムによれば、上記第１のラインノイズ除去プログラムと同様に、直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。また、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。
さらに、画像強調処理により、ラインノイズ領域内外の濃度レベルが平準化されたノイズ除去画像を生成することができる。そして、顕著な背景ノイズを持つ場合においても、ノイズ領域の除去処理結果の背景濃度を、非ノイズ画像領域の背景濃度と同じレベルの濃度に変換できるので、例えば、小切手に残された遺留指紋画像からでも効果的にラインノイズを除去することができる。

上記第２のラインノイズ除去プログラムにおいて、入力画像は指紋画像または掌紋画像とし、濃度変換処理では、注目画素を中心としラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として局所的画像強調を行うようにしてもよい（請求項１４）。
このようにすれば、ラインノイズの方向に沿った直線状の領域を参照領域としているので、一様な背景濃度が参照濃度となり、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。
さらに、参照領域のドット数を隆線の実寸法の３倍としてあるので、特定の方向に対してある程度斜めに交差した隆線の変動を包含する領域を参照領域とすることができるため、効果的にラインノイズの除去ができる。

上記第２のラインノイズ除去プログラムにおいて、画像合成処理では、合成画像の各画素の濃度を各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより合成を行うようにしてもよい（請求項１５）。
このようにすれば、複数の画素の中からラインノイズが除去された画素を選択し、鮮明な合成画像を得ることができる。

本発明によれば、二値化した画像において、ある方向に対する黒画素連続数だけではなく、連続した黒画素のラインに対して、その直交方向に隣接するラインの白画素比率をエッジ特徴量として検出し、黒画素連続数とエッジ特徴量の組み合わせをベースとしたラインノイズ確信度を算出すると共に幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を適正に置き換える構成としたので、ラインノイズを検出するため、直線状で幅広い黒画素の連続する領域、例えば指紋(掌紋)隆線をラインノイズと誤って検出することを有効に抑制できる。
また、回転角度毎にラインノイズ確信度を算出しラインノイズが所定の方向、例えばＸ軸方向に一致する回転角度候補を決定し、回転候補角度だけ回転させた画像についてラインノイズ領域を決定するため、複数の方向のラインノイズを除去できる。このとき、ラインノイズの周期性に依存することなくラインノイズ領域を決定するので、１本のみのラインノイズなどのように周期性がないラインノイズや、本来の画像の一部と類似した周期を持っているラインノイズ、例えば指紋(掌紋)隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。

以下、図を参照しながら本発明の一実施形態である指紋画像強調装置１０（ラインノイズ除去装置の一例）の構成と動作について説明する。
（指紋画像強調装置１０の構成）
図１は、画像強調装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
画像強調装置１０は、たとえばパーソナルコンピュータであり、指紋画像入力手段１１とラインノイズ除去手段１２と指紋画像出力手段１３とを備えている。
指紋画像入力手段１１は、たとえばセンサやスキャナで読み取られた指紋画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された画像をファイルとして入力するようにしても良い。
ラインノイズ除去手段１２は、指紋画像入力手段１１で入力された指紋画像（入力画像）から直線状のラインノイズを除去するとともに隆線濃度を強調する機能を備えている。
指紋画像出力手段１３は、ラインノイズ除去手段１２で処理された指紋画像を、モニタやプリンタ等に出力する。
また、ラインノイズ除去手段１２で処理された指紋画像が、直接、照合装置１４等に送信される実施例も考えられる。

図２は、ラインノイズ除去手段１２の構成を示す機能ブロック図である。
ラインノイズ除去手段１２は、データ処理制御手段２１とデータ記憶手段（記憶装置）２２と画像強調手段２３と画像二値化手段２４と画像回転手段２５とラインノイズ確信度抽出手段２６とラインノイズ領域決定手段２７と濃度変換手段２８と画像合成手段２９とを備えている。

データ処理制御手段２１は、ラインノイズ除去手段１２を構成する前記の各手段の間で行われるデータとメッセージの授受の制御を行う。

データ記憶手段２２は、たとえばＲＡＭ(Random Access Memory)により構成され、ラインノイズ除去手段１２を構成する前記の各手段が作業領域として使用する。また、各手段が算出した情報を一時的に格納するためにも使用される。さらに、画像強調手段２３や画像二値化手段２４や画像回転手段２５やラインノイズ確信度抽出手段２６やラインノイズ領域決定手段２７や濃度変換手段２８や画像合成手段２９の各手段が作業領域として使用する。

画像強調手段２３は、局所的画像強調方法で入力画像の濃度を強調し強調画像を生成する機能を備えている。

画像二値化手段２４は、入力画像を白または黒の二値に変換し二値画像を生成する機能を備えている。

画像回転手段２５は、二値画像を指定された回転角度で回転させた回転画像を生成する機能を備えている。

ラインノイズ確信度算出手段２６は、二値画像から水平ラインを抽出して解析し、黒画素の水平方向の連続長とエッジ比率を算出し、それを組み合わせてラインノイズ確信度を算出し、ラインノイズ平面に登録する機能を備えている。

ラインノイズ領域決定手段２７は、ラインノイズ確信度が登録されたラインノイズ平面と二値画像を解析し、ラインノイズ領域を決定し、ラインノイズ平面に登録する機能を備えている。

濃度変換手段２８は、ラインノイズ領域が登録されたラインノイズ平面よりラインノイズ領域を特定し、濃度強調手段で強調された画像の中で、ラインノイズ領域内の各々の画素に対して、該画素の水平方向の画素群のみを参照領域とする局所的画像強調方法を用いて入力画像を強調し、強調画像の対応する画素の濃度値と置き換える機能を備えている。

画像合成手段２９は、ラインノイズが除去された複数の画像から、各画素における濃度最小値を選択することで複数の方向のラインノイズが除去された１つの画像に合成する機能を備えている。

上記の各手段は、指紋画像強調装置１０のＣＰＵ(Central Processing Unit)がコンピュータプログラムを実行して指紋画像強調装置１０のハードウェアを制御することにより実現される。

図３と図４は、ラインノイズ除去手段１２全体及び指紋画像入力手段１１や指紋画像出力手段１３の動作を示すフローチャートである。
図３のステップＳ１において、図２の指紋画像入力手段１１は、指紋画像を入力する。これは、たとえば、スキャナで読み取られた画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された指紋画像ファイルを入力する実施例も考えられる。この指紋画像をGIと表記する。

図６を始めとする指紋画像例は、センサやスキャナで読み取られた指紋画像がディジタル化された画像である。このような指紋画像例は、米国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology）で標準化されたANSI/NIST-ITL-1-2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial, & Scar Mark & Tattoo (SMT) Informationに従って、500dpiの解像度でディジタル化されたものである。尚、この標準化ドキュメントは、以下のURLよりダウンロード可能である(2006年6月時点)。
ftp://sequoyah.nist.gov/pub/nist_internal_reports/sp500-245-a16.pdf

上記標準では、０から２５５迄の２５６階調の濃度値を持つようにディジタル化される。また、濃度値表現は、輝度が大きい（明るい）ほど、数値が大きくなる輝度基準で定義されている。しかし、本発明では、濃度値表現に関しては、濃度が大きいほど数値が大きくなる濃度基準で説明する。従って、濃度が大きい隆線部は２５５の最大値に近く、濃度が薄い紙地や隆線溝は０に近い濃度値になる。
また、本標準の指紋画像は左上頂点を開始点として左側から右側へラスタースキャンされたラインが上から下へ続いている。

次に、図３のステップＳ２において、図２の画像強調手段２３は、入力画像の濃度を強調し指紋隆線のダイナミックレンジを広げる。強調方式は、例えば、局所的ヒストグラム均等化法あるいは局所的コントラストストレッチ法が適している。指紋隆線のダイナミックレンジが狭い領域があっても、局所的ヒストグラム均等化法等を用いて強調すれば、全領域で一様な濃淡変化を持つ画像に変換できる。尚、局所的ヒストグラム均等化法等では、参照する領域のサイズ設定が重要であるが、ここでは半径１６画素程度の円を設定した。指紋の平均隆線間隔が約１０画素（実距離は０．５ミリ）なので、隆線の濃淡変動を包含する最小の領域として、平均隆線間隔の１．６倍程度を半径とする円は適切である。図６の入力画像に対して上記処理で強調した画像を図７に示す。この指紋画像をGEと表記する。図６を見ると、背景濃度が濃い領域も薄い領域も一様に強調されていることがわかる。

次に、図３のステップＳ３において、図２の画像二値化手段２４は、画像強調手段２３で強調された濃淡画像を白と黒の二値画像に変換する。二値化技法は多々提案されているが、本実施例では、既に画像強調されているので中間値（１２７）を閾値とする単純二値化を採用した。図７の強調画像GEに対して上記処理で二値化した画像を図８に示す。この指紋画像をBと表記する。

本実施例では、任意の方向のラインノイズがあるとき、ラインノイズが水平になるように画像を回転した上で、ラインノイズを検出して除去する。画像を回転させずに、ラインノイズを検出するマスクを回転させる案もあるが、本実施例では画像を回転させることで、ラインノイズ検出や除去処理を簡便化するとともに検出除去性能の向上を図っている。

以降の処理は、大きく２つの処理に分かれる。
前半の処理は、図３のステップＳ４からステップS９迄で、ラインノイズの方向に添った画像の回転角度を検出する。遺留指紋には、複数の異なった方向のラインノイズがある場合もあるので、これに対応するために複数の回転角度候補を設定する。
後半の処理は、図４のステップS１０以降で、全ての回転角度候補で画像を回転した上でラインノイズの除去処理を実施し、それぞれの除去画像を合成して最終的な除去画像を生成する。

図３のステップＳ４において、画像回転手段２５は、回転角度dの初期値としてd=0をセットする。
次に、図３のステップＳ５において、図２の画像回転手段２５は、指定された回転角度dで上記二値画像を回転させる。画像回転の技法は一般的なアフィン変換を用いれば良い。
図８の二値画像を、反時計方向に４５度回転させた画像の一部の拡大画像を図９（a）に示す。この指紋画像をB(d)と表記する。図９(a)と同じ領域の強調画像を図９(b)に参考として示す。この指紋画像をGE(d)と表記する。この指紋画像例のラインノイズは、４５度回転したときに最も顕著に検出できるのでd=45°となる。

次に、図３のステップＳ６において、図２のラインノイズ確信度算出手段２６は二値画像の各水平ラインを解析し、黒画素連続数とエッジ特徴量を算出し、それを組み合わせてラインノイズ確信度を算出する。尚、ここでは、黒画素連続数を黒ランと呼ぶ。

この処理は、本発明の中核なので詳細に説明する。
遺留指紋の場合、ラインノイズは小切手等の罫線などに起因しており黒画素が連続して現れる。従って、その検出のベースは黒ランとすれば良い。しかし、指紋下部の末節付近の指紋隆線は直線状になることがあり、かつ、隆線幅も広いので黒ランが長くなることがある。一般に、ラインノイズと直線上の指紋隆線を比べると、ラインノイズの場合は、直線状のエッジが顕著に現れるのに対し、指紋隆線は、一見、直線状に見えても、そのエッジはなだらかな曲線を構成するので、直線状のエッジは顕著には現れない。そこで、指紋隆線とラインノイズを区別するためにエッジ特徴量を導入する。本実施例では、エッジ特徴量として、黒ラン画素群に隣接する白画素数合計の黒ランに対する比率を採用する。この比率をエッジ比率と呼ぶ。直線状ノイズのエッジ比率は、一般に、指紋隆線のエッジ比率より大きい。

次に、図５のフローチャート図を用いて図３のステップＳ６の処理内容を詳細に説明する。
図５のステップＳ６１では、ラインノイズ平面を初期値する。ラインノイズ平面とは、入力画像の各画素のラインノイズ確信度を仮登録するための画像平面である。また、ライン初期値として最も上位のライン（Y座標値０）を設定する。ここで定義された座標系は、左上の頂点を原点とし、右向きの水平方向をX座標正方向、下向きの垂直方向をY座標系正方向とする直交座標系である。

次に、図５のステップＳ６２では、水平ラインの黒画素群に対して、当該画素を含む黒ランを算出し、それをラインノイズ平面に仮登録する。ここで、１６画素程度以下の非常に短い黒ランは、ラインノイズ候補の可能性は低いので削除する。

次に、図５のステップＳ６３では、水平ラインの黒画素群に対して、エッジ比率を算出する。エッジ比率には、上側エッジ比率と下側エッジ比率がある。上側エッジ比率は、黒ラン画素群の上に隣接した白画素数を算出し、比率をとったものである。つまり、黒ラン画素群の上側が全画素白ならば、エッジ比率は１００％となる。下側エッジ比率は黒ラン画素群の下に隣接した白画素数を算出し、比率をとったものである。エッジ比率としては、上側エッジ比率と下側エッジ比率の大きいものを採用する。

次に、図４のステップＳ６４では、ラインノイズ確信度を算出する。ラインノイズ確信度は、黒ランとエッジ比率を組み合わせて算出する。ここでは単純な積とする。つまり、黒ランが長くても、エッジ比率が低ければ小さな確信度となる。

次に、図４のステップＳ６５では、このようにして算出されたラインノイズ確信度をラインノイズ平面に登録する。
図９(a)の二値画像に対して、このようにして算出したラインノイズ確信度を図１０に示す。このラインノイズ確信度平面をLC(d)と表記する。図９では、ラインノイズ確信度が大きい程濃くなるように設定して表示している。
図９(a)で、符号９１で示すラインの黒ランは２つに別れる。これは、符号９２で示す点の近傍でラインが切れて、白画素群が出現したためである。図１０で、符号１０１で示すラインの黒ランは、図９(a)の符号９１で示すラインの二値画像に対応する。
尚、図１０の符号１０１の左側のラインノイズ確信度が大きく、右側のラインノイズ確信度が小さい理由は、図１０における符号１０１の左側黒画素群は、この画像に表示されていない更に左側の領域の黒画素群と繋がっているためである。

次に、図４のステップS６６では、全ライン分のラインノイズ確信度算出処理が終了したか否かを判断し、終了していなければ、次のラインをセットしてステップS６２に戻り、終了していれば、図３のステップS７へ進む。

次に、図３のステップS７では、全ライン分のラインノイズ確信度を調べ、その最大値を、現在の回転角度dに対応するラインノイズ確信度最大値としてメモリ登録する。

次に、図３のステップS８では、全回転範囲が終了したか否かを判断し、終了していなければ、次の回転角度として例えば１度増分した角度をセットしてステップS５に戻り、終了していれば、図３のステップS９へ進む。回転範囲としては通常１８０度と設定すれば良い。もし、全てのラインノイズ方向の範囲が事前に判明していれば、その方向の範囲に対応する回転角度を初期値と最終値として設定すれば良い。

次に、図３のステップS９では、ステップS７でメモリ登録された回転角度と対応するラインノイズ確信度を検索し、回転角度の候補を選出する。これは、以下の手順で実施すれば良い。
１）全ての回転角度に亘って最大のラインノイズ確信度を検索し、その値が事前に設定された閾値より大きければ、回転角度候補としてメモリ登録する。もし、その値が、閾値より小さければ、回転角度候補選出処理を終了する。
２）既に選出された回転角度近傍（例えばプラスマイナス１５度程度）の回転角度に対するラインノイズ除去処理は冗長なので除外する。
３）残された回転角度の中で最大のラインノイズ確信度を検索し、その値が事前に設定された閾値より大きければ、回転角度候補としてメモリ登録する。もし、その値が、閾値より小さければ、回転角度候補選出処理を終了する。
４）２と３の処理を、未処理の回転角度がある限り繰り返す。
この処理で、ラインノイズ方向に対応した複数個の回転角度候補が選出される。

次に、図４のステップＳ１０において、回転角度候補の初期値をセットする。
次に、図４のステップＳ１１において、図２の画像回転手段２５は、指定された回転角度dで上記二値画像を回転させる。この処理は、図３のステップS５と同じなので説明は割愛する。
次に、図４のステップＳ１２において、図２のラインノイズ確信度算出手段２６はラインノイズ確信度を算出する。この処理は、図３のステップS６と同じなので説明は割愛する。

次に、図４のステップＳ１３において、図２のラインノイズ領域決定手段２７は、ラインノイズ平面LC(d)と二値画像B(d)を解析し、ラインノイズ領域を以下の手順で決定する。
１）全ての黒画素に対し、ラインノイズ平面を上下８画素程度サーチし、上下のそれぞれのラインノイズ確信度最大値を決定し、それぞれをLNC_UとLNC_Dする。但し、上下の画素をサーチするとき、白画素にぶつかればサーチ終了とする。LNC_UとLNC_Dの小さい方と自画素のラインノイズ確信度を比較し、前者が自画素確信度より大きいときは、前者で自画素確信度を置き換える。
この処理は、３画素以上の幅のあるラインノイズの対処に有効である。幅広いラインノイズの内側のラインは、エッジ比率が小さいためラインノイズ確信度も小さくなる。この処理で内側ラインのラインノイズ確信度を適性値に修正する。

２）次に、ラインノイズ平面で、ラインノイズ確信度がある閾値以上のものはラインノイズ確定領域として決定する。この閾値が大きすぎるとラインノイズ除去性能が劣化するし、小さすぎると指紋隆線を消失させるので、指紋隆線を消失させない範囲で小さめの値を設定するのが望ましい。図１１で、濃く表示されたラインは、図１０のラインノイズ確信度から決定された確定領域を示す。

３）次に、ラインノイズ確定領域の上下２画素程度の範囲に未確定領域があれば、そこをラインノイズ隣接領域として決定する。ラインノイズ隣接領域もラインノイズの影響を受けて、高濃度になっていることが多いので、濃度変換の対象とする。

４）次に、上下８画素程度以内の範囲で２つのラインノイズ確定領域に囲まれた領域もラインノイズ隣接領域として決定する。このような複数のラインノイズに囲まれた領域もラインノイズの影響を受けて、高濃度になっていることが多いので、濃度変換の対象とする。図１１で、薄く表示された領域は、図１０のラインノイズ確信度から決定されたラインノイズ隣接領域を示す。図１１の白地以外の領域は、図１０のラインノイズ確信度に対応するラインノイズ領域である。このラインノイズ領域平面をLA(d)と表記する。

次に、図４のステップＳ１４において、図２の濃度変換手段２８は、入力画像GIを用いて、ラインノイズ領域の画素に対して、局所的画像強調方法（局所的ヒストグラム均等化法あるいは局所的コントラストストレッチ法）で濃度変換する。この濃度変換に利用する局所的画像強調方法は、ステップＳ２で利用する局所的画像強調方法と同等の方法を利用する。局所的画像強調方法における参照範囲は、水平方向の左右１６画素程度の画素群とする。

参照範囲を水平１ラインの画素群に限定した理由は、同程度のラインノイズ濃度を持つ領域に限定するためである。同程度のノイズ濃度を持つ領域に限定することで、濃度変換された画像からは、ラインノイズ成分が消失することが期待できる。
一般に、ラインノイズのエッジ近傍の背景濃度は、ラインノイズ中心部から外側に向かって一様に薄くなることが多い。この現象は、ラインノイズのエッジ近傍におけるインクの滲みやセンサ感度の影響によるものと考えられる。
参照領域を、近傍ラインノイズ領域全体とすると、背景濃度の変動が大きいので、局所的強調を実施しても指紋隆線のみを的確には強調できない。参照領域をラインノイズ方向の１ライン分に限定すると、一様な背景濃度が期待できるので、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。

図１２は、図９(b)の領域に対して、このようにして濃度変換した結果を示す。この指紋画像をGR(d)と表記する。図９(b)と図１２を見比べると、ラインノイズ成分がほぼ消失し、指紋隆線が強調されていることがわかる。

次に、図４のステップＳ１５では、図２の画像回転手段２５は画像を逆回転させる。この処理は、図４のステップＳ１１で指定された回転角度に負の符号を付けた角度-dを指定することで実現できる。この画像をGR’(d) と表記する。

次に、図４のステップＳ１６では、図２の画像合成手段２９は、今回の回転角度候補dに対してラインノイズが除去された画像GR’(d)と、前回迄の回転角度候補の処理結果の画像GCの、２つの画像を合成して１つの画像にする。本実施例における合成方法は、各画素について、２つの画像の濃度のうち、低い濃度を採用することとした。これは、ラインノイズが除去された画像の濃度値は通常小さくなるためである。この処理結果の画像GC’(d)を、最新の合成画像GCとしてメモリ登録する。
但し、今回の回転角度dが最初の回転角度候補のときは、前回迄のラインノイズ除去処理結果がないので、画像合成せずに、ステップＳ１５の処理結果GR’(d)を、そのまま最新の合成画像GCとして採用する。

図１４の第２の指紋画像例を用いて画像合成を具体的に説明する。図１４ (a)は入力画像GI であり、図１４ (b)は、その強調画像GEである。
図１４ (a)の指紋画像には、２つの方向にラインノイズがある。このラインノイズは、反時計方向１５度と１０６度に画像を回転するとき最適に検出されるので、この２つ角度が回転候補角度になる。最初の回転方向角度１５度で処理した結果の画像GR’(15)を図１４ (c)に示し、次の回転角度候補１０６度で処理した結果の画像GR’(106)を図１４ (d)に示す。この２つの指紋画像を見ると、それぞれの方向のラインノイズが除去されていることがわかる。

まず、最初の回転角度候補１５度の処理結果画像GR’(15) がGCとしてメモリ登録される。次の回転各候補１０６度の処理では、今回の処理結果の画像GR’(106)が生成される。ここで、図２の画像合成手段２９は、この２つの画像を上述の方法で合成し、合成画像GC’(106)を生成する。この合成画像GC’(106)が、既にメモリ登録されている画像に置き換えられ、新たなGCとしてメモリ登録される。

この実施例における画像合成方法は、複数のラインノイズ方向がある場合、それぞれの方向に対する処理を独立に実施して、除去された複数の画像を合成することと同等である。尚、ある方向に対するラインノイズが除去された画像を入力画像として、次の方向に対するラインノイズを除去する実施例も考えられる。しかし、この実施例では、ラインノイズが交差する領域においては、既に別の方向でラインノイズが除去されてしまっているために、注目している方向にラインノイズが存在しても、その検出が困難になりやすいという問題がある。

次に、図４のステップＳ１７では、全ての回転角度候補に対する処理が終了したか否かを判断し、終了していなければ、次の回転角度候補として登録された角度をセットしてステップS１１に戻り、終了していれば、図４のステップS１８へ進む。
次に、図４のステップS１８において、ラインノイズが除去され隆線が強調された画像を出力する。出力先としてモニタやプリンタの他、照合装置や特徴抽出装置も考えられる。

図１３は、図６の入力画像に対して、上述のステップで処理した結果の画像である。この指紋画像をGOと表記する。図１３を見れば、ラインノイズが除去され指紋隆線のみが強調されているこがわかる。
尚、この例では、回転各候補が４５度の１つだけなので、出力画像GOは、GR’(45)及びGCと同一の画像になる。

本実施例では、指紋画像を例として説明したが、本発明は、指紋画像と類似の模様を持つ掌紋画像にも効果的に適用できる。掌紋画像に適用する場合には、平均隆線間隔が指紋よりも２５％程広いので、参照領域をラインノイズ方向左右２０画素程度の直線状の画素群とすることで、効果的にラインノイズの除去ができる。

また、本実施例では、入力画像に対して濃度強調を施した濃度強調画像を、ラインノイズ除去処理の目標画像としたが、本発明は、濃度強調を施していない入力画像を、本処理の目標画像とすることもできる。
本発明のノイズ除去処理では、ノイズ領域の除去処理結果の背景濃度を、非ノイズ画像領域の背景濃度と同じレベルの濃度に変換することで、ノイズを目立たなくして除去している。もし、非ノイズ領域の背景濃度が一様でなければ、ノイズ除去処理の効果は期待できない。
遺留指紋のように顕著な背景ノイズを持つ場合、入力画像の背景濃度は一様ではない。これが、この局所的画像強調処理を用いて全領域の背景濃度を一様化した濃度強調画像を、ノイズ除去処理の目標画像とした理由である。
ところが、インクで押捺された指紋原紙のスキャン画像（インク指紋画像）の背景は紙地なので、背景濃度も一様である。このような画像では、入力画像をノイズ除去処理の目標画像としてもその効果を期待できる。
インク指紋画像には、指紋押捺の枠を示す罫線がラインノイズとして含まれていることがある。例えば、図１５(a)は、このような指紋画像の一例であり、この例では、画像右端付近にほぼ垂直方向のラインノイズとして出現している。

本発明を用いて、インク指紋画像から罫線のラインノイズを除去するときは、図３のステップＳ２を省略すると共に、図４のステップS１４における濃度変換処理を以下のように実施すれば良い。
図４のステップＳ１４において、図２の濃度変換手段２８は、入力画像のラインノイズ領域に対応する領域の画素に対して局所的コントラストストレッチ法で濃度変換する。このときは、濃度変換目標最小値と最大値を決定するための２つめの参照範囲を定義する。２つめの参照範囲は注目画素の近傍に存在し、ラインノイズ領域に近接する非ラインノイズ領域の画素群とする。
濃度変換は、以下の手順で決定する。

１）注目画素を中心にラインノイズ方向に合計３３画素程度の画素群を抽出し、その中の最小濃度値と最大濃度値を、それぞれ、minPとmaxPとする。
２）注目画素から直交方向に２方向サーチし、ラインノイズ領域外の画素でラインノイズ領域に隣接する画素を２画素決定する（２方向なので２画素）。
３）それぞれ隣接画素を中心に、ラインノイズ方向に合計３３画素程度の画素群を抽出し、その中の最小濃度値と最大濃度値を決定する。
４）２方向における２つの最小濃度値の加重平均を計算しminTとする。加重は、注目画素からの隣接画素への距離の逆数とする。同様に、２つの最大濃度値の加重平均を計算し、maxTする。
５）注目画素の濃度を、以下に示す数式１を基本式とするコントラストストレッチ法で濃度変換する。
ここに、
g’：変換後の濃度値
g：入力画像の濃度値
minP：局所最小値
maxP：局所最大値
minT：目標最小濃度値
maxT：目標最大濃度値

図１５(b)は、図１５(a)の画像に対して、このようにしてラインノイズを除去した画像GOである。図１５(b)を、図１５(a)と見比べると、ラインノイズ成分がほぼ消失し、入力画像の背景濃度と同レベルの濃度に変換されていることがわかる。

次に、指紋画像強調装置１０の効果について説明する。
指紋画像強調装置１０は、直線状のラインノイズを検出し、そのノイズ領域内に限定して局所的画像強調方法（局所的ヒストグラム均等化法、あるいは局所的コントラストストレッチ法）を用いて隆線を強調することでラインノイズを除去する。
この結果、指紋隆線の強調や抽出は容易になる。遺留指紋に適用した場合には、ラインノイズが除去され、隆線が強調された指紋隆線を表示することができるので鑑定官の鑑定が容易になる。また、ラインノイズが除去された画像を用いて特徴抽出できるので、より正確な特徴量を抽出できることになり指紋照合精度も向上する。

ノイズ領域内部の濃度変換に利用する局所的画像強調方法（図４のステップＳ１４）と同等の方法でノイズ領域外部を画像強調する（図３のステップＳ２）ことで、ノイズ領域内外の濃度レベルが平準化されたノイズ除去画像を生成する。
指紋画像に適用する場合は、参照領域をラインノイズ方向３３画素程度の直線状の画素群とすることで、効果的にラインノイズを除去ができる。指紋隆線は平均隆線間隔が１０画素（実距離は０．５ミリ）なので、ある程度斜めの交差した指紋隆線の変動を包含する最小の領域として３倍程度の画素数は合理的である。
掌紋画像に適用する場合には、平均隆線間隔が指紋よりも２５％程広いので、４０画素程度にすれば良い。

参照領域を近傍ラインノイズ領域全体ではなく、ラインノイズ方向に沿った直線状（例えば１ライン分）の画素群と限定することで、一様な背景濃度が参照濃度となるので、強調結果は、隆線のみを的確に強調できる。

指紋画像からラインノイズを検出するとき、二値化した画像において、ある方向に対する黒画素連続数だけではなく、連続した黒画素のラインに対して、その直交方向に隣接するラインの白画素比率をエッジ特徴量として検出し、黒画素連続数とエッジ特徴量の組み合わせをベースとしてラインノイズを検出するため、直線状で幅広い指紋隆線をラインノイズと誤って検出しない。

複数の方向のラインノイズを除去できる。１本のみのラインノイズなどのように、周期性がないラインノイズも除去できる。指紋隆線と類似した周期を持っているラインノイズも除去できる。

検出されたラインノイズ上および近傍の領域の画素に対して局所的コントラストストレッチ法で画像を強調する際に、注目画素の近傍の非ラインノイズ領域の濃度値の中の最大値と最小値を濃度変換目標値として用いることで、非強調画像を用いてもラインノイズを除去できる。

本発明の一実施形態である指紋画像強調装置の全体構成図である。 図１のラインノイズ除去手段の機能ブロック図である。 指紋画像強調装置の動作を示すフローチャートである。 指紋画像強調装置の動作を示すフローチャートである。 指紋画像強調装置のラインノイズ確信度算出動作の詳細を示すフローチャートである。 入力画像の一例を示す図である。 図６の入力画像を強調処理した強調画像の一例を示す図である。 図７の強調画像を二値化した二値化画像の一例を示す図である。 図９（ａ）は、図８の二値化画像を回転した回転画像の一部を示す図である。図９（ｂ）は、図７の強調画像を回転した回転画像の一部を示す図である。 ラインノイズ平面の一例を示す図である。 ラインノイズ確定領域とラインノイズ隣接領域を説明する図である。 図９（ｂ）に示す画像に対して濃度変換を施した画像を示す図である。 結果画像の一例を示す図である。 図１４（ａ）は、入力画像の第２の例を示す図である。図１４（ｂ）は、図１４（ａ）の画像を強調した画像を示す図である。図１４（ｃ）と図１４（ｄ）は、図１４（ｂ）の画像からラインノイズを除去した画像を示す図である。図１４（ｅ）は、図１４（ｃ）の画像と図１４（ｄ）の画像を合成した画像を示す図である。 図１５（ａ）はインク指紋画像の一例を示す図である。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）の画像からノイズを除去した画像を示す図である。 図１６（ａ）は、図６の画像から従来技術でノイズを除去した画像の例である。図１６（ｂ）は、図１４（ａ）の画像から従来技術でノイズを除去した画像の例である。

符号の説明

１０ 指紋画像強調装置
１１ 指紋画像入力手段
１２ ラインノイズ除去手段
１３ 指紋画像出力手段
１４ 照合装置
２１ データ処理制御手段
２２ データ記憶手段
２３ 画像強調手段
２４ 画像二値化手段
２５ 画像回転手段
２６ ラインノイズ確信度算出手段
２７ ラインノイズ領域決定手段
２８ 濃度変換手段
２９ 画像合成手段

Claims (15)

1. ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化手段と、
   複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについて当該領域に白画素が隣接している比率を示すエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出手段と、
   前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定手段と、
   前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し前記入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換手段と、
   前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成手段とを備えたラインノイズ除去装置。
2. 前記入力画像は指紋画像または掌紋画像であり、
   前記濃度変換手段は、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、前記注目画素が含まれる前記ラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、前記参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定することを特徴とした請求項１に記載のラインノイズ除去装置。
3. ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調手段と、
   前記入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化手段と、
   複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出手段と、
   前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定手段と、
   前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し前記濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換手段と、
   前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成手段とを備えたラインノイズ除去装置。
4. 前記入力画像は指紋画像または掌紋画像であり、
   前記濃度変換手段は、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として前記局所的画像強調を行うことを特徴とした請求項３に記載のラインノイズ除去装置。
5. 前記画像合成手段は、前記合成画像の各画素の濃度を前記各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより前記合成を行うことを特徴とした請求項１乃至４のいずれか一つに記載のラインノイズ除去装置。
6. ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化工程と、
   複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出工程と、
   前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定工程と、
   前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し前記入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換工程と、
   前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成工程とを備えたラインノイズ除去方法。
7. 前記入力画像は強調処理を施されていない指紋画像または掌紋画像であり、
   前記濃度変換工程では、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、前記注目画素が含まれる前記ラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、前記参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定することを特徴とした請求項６に記載のラインノイズ除去方法。
8. ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調工程と、
   前記入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化工程と、
   複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出工程と、
   前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定工程と、
   前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し前記濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換工程と、
   前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成工程とを備えたラインノイズ除去方法。
9. 前記入力画像は指紋画像または掌紋画像であり、
   前記濃度変換工程では、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として前記局所的画像強調を行うことを特徴とした請求項８に記載のラインノイズ除去方法。
10. 前記画像合成工程では、前記合成画像の各画素の濃度を前記各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより前記合成を行うことを特徴とした請求項６乃至９のいずれか一つに記載のラインノイズ除去方法。
11. コンピュータに、
    ラインノイズを含む入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化処理と、
    複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出処理と、
    前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定処理と、
    前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し前記入力画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、
    前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成処理とを実行させるラインノイズ除去プログラム。
12. 前記入力画像は強調処理を施されていない指紋画像または掌紋画像であり、
    前記濃度変換処理では、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を第１の参照領域とし、前記注目画素が含まれる前記ラインノイズ領域の上下に隣接する非ラインノイズ領域から、前記参照領域と同数の画素からなる二つの領域を第２の参照領域として抽出し、この第２の参照領域に含まれる画素の最小濃度値と最大濃度値に基づいて濃度変換目標最小値と濃度変換目標最大値を決定することを特徴とした請求項１１に記載のラインノイズ除去プログラム。
13. コンピュータに、
    ラインノイズを含む入力画像に局所的コントラストストレッチ法あるいは局所的ヒストグラム均等化法による濃度強調を施し濃度強調画像を生成する画像強調処理と、
    前記入力画像を二値化して二値画像を生成する画像二値化処理と、
    複数の回転角度それぞれについて、前記二値画像を回転させた回転画像を生成し、各回転画像中の黒画素が連続する領域のそれぞれについてエッジ特徴量を算出し、このエッジ特徴量に基づいてラインノイズ確信度を算出するラインノイズ確信度算出処理と、
    前記ラインノイズのうち３画素以上の幅のあるラインノイズにおける内側の黒画素のラインノイズ確信度を当該黒画素に隣接する画素のラインノイズ確信度と比較して高い方のラインノイズ確信度に置き換えると共に、前記ラインノイズ確信度に基づいて、前記回転角度の中からラインノイズの方向が所定の方向と一致する角度である回転角度候補を選択し、各回転角度候補に対応する前記回転画像について前記ラインノイズ確信度に基づいてラインノイズ領域を決定するラインノイズ領域決定処理と、
    前記入力画像の前記ラインノイズ領域に対応する領域に前記濃度強調を施し前記濃度強調画像の対応する画素濃度に置き換えることで濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、
    前記回転角度候補が複数ある場合に、各回転角度候補に対応する前記濃度変換画像を合成して合成画像を生成する画像合成処理とを実行させるラインノイズ除去プログラム。
14. 前記入力画像は指紋画像または掌紋画像であり、
    前記濃度変換処理では、注目画素を中心とし前記ラインノイズの方向に沿って平均隆線間隔に相当する画素数の３倍の数の画素からなる直線状の領域を参照領域として前記局所的画像強調を行うことを特徴とした請求項１３に記載のラインノイズ除去プログラム。
15. 前記画像合成処理では、前記合成画像の各画素の濃度を前記各濃度変換画像の対応する画素の濃度の中で最小のものとすることにより前記合成を行うことを特徴とした請求項１１乃至１４のいずれか一つに記載のラインノイズ除去プログラム。