JP4992212B2 - 画像処理装置、画像判定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、入力画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する画像処理装置とその画像判定方法並びにプログラムに係り、例えば、生体認証用に撮像された画像に生体の像が含まれているか否かを判定する画像処理装置に関するものである。

ネットワークを利用した情報通信の進展に伴って、より安全性の高い個人認証システムが求められている。バイオメトリクス認証（生体認証）は、人物の身体的な特徴（指紋、声紋、網膜、手指の静脈パターンなど）から得られる情報に基づいて、その人物が登録者本人であるか否かを判定するため、別の人物が本人になりすます危険性を大幅に低減できる優れた特徴を有している。
下記の特許文献１には、近赤外光を照射して手指の血管のパターンを撮像し、これを予め登録された血管のパターンと照合することにより個人を認証する装置が記載されている。
特開２００４−３２９８２５号公報

ところで、生体の画像に基づいて個人の認証を行う場合には、先ず本人の生体画像を撮像し、そこから個人の特定に必要な情報を抽出し、これを認証情報としてしかるべき装置に登録する必要がある。認証用に取得する生体の情報を、以下では「テンプレート」と呼ぶことにする。個人の認証はこのテンプレートに基づいて行われるため、テンプレート用の画像に登録者の身体的な特徴（例えば血管のパターン）を示す適切な像が含まれていないと、認証の信頼性が著しく低下してしまう。例えば、指の血管パターンの画像をテンプレートとして登録する際に、誤って指以外の部分の画像を登録してしまうと、登録者本人が認証にパスしなかったり、あるいは全く別の人が認証にパスしたりする不都合が生じる。

取得したテンプレートが適切であるか否かは、例えば認証情報の管理者が目視によってチェックする。しかしながら、目視によるチェックでは個人の判断のばらつきによって認証の信頼性を安定に保つことができないという不利益がある。また、認証情報を大量に処理する場合、テンプレート用の画像を目視で１つ１つをチェックする方法では作業効率が非常に低くなるという不利益もある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、与えられた画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを適切に判定できる画像処理装置及び画像判定方法と、そのような画像処理装置において実行されるプログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するため、第１の発明の画像処理装置は、入力される画像のエッジを強調するエッジ強調部と、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記入力画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する評価値取得部と、上記評価値取得部において取得された評価値に基づいて、上記入力画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する判定部と、画像を順次に取得する画像取得部と、を有し、上記エッジ強調部は、上記画像取得部において取得される画像のエッジを順次に強調し、上記評価値取得部は、上記画像取得部において取得される画像の評価値を順次に取得し、上記判定部は、上記画像取得部において順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第１の判定部と、上記第１の判定部において上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第２の判定部と、を含む。

第２の発明の画像判定方法は、与えられた画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する画像判定方法であって、上記与えられた画像のエッジを強調する第１の工程と、上記第１の工程においてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記与えられた画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する第２の工程と、上記第２の工程において取得された評価値に基づいて、上記与えられた画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第３の工程と、画像を順次に取得する第４の工程を有し、上記第１の工程においては、上記第４の工程で取得される画像のエッジを順次に強調し、上記第２の工程においては、上記第４の工程で取得される画像の評価値を順次に取得し、上記第３の工程は、上記第４の工程で順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第５の工程と、上記第５の工程で上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第６の工程と、を含む。

第３の発明のプログラムは、入力される画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する画像処理装置に、上記入力画像のエッジを強調する第１のステップと、上記第１のステップにおいてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記入力画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する第２のステップと、上記第２のステップにおいて取得された評価値に基づいて、上記入力画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第３のステップと、上記入力画像から、上記被写体の輪郭を検出する第４のステップと、上記第４のステップにおいて検出された輪郭より内側の領域を特定する第５のステップと、画像を順次に取得する第６のステップと、を上記画像処理装置に実行させ、上記第２のステップにおいては、上記第１のステップでエッジを強調された画像中の上記第５のステップで特定された領域に含まれる画素の値に基づいて、上記評価値を取得し、上記第１のステップにおいては、上記第６のステップで取得される画像のエッジを順次に強調し、上記第２のステップにおいては、上記第６のステップで取得される画像の評価値を順次に取得し、上記第３のステップは、上記第６のステップで順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第７のステップと、上記第７のステップで上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第８のステップとを含む。

本発明によれば、画像に含まれるエッジの強度及び／又は量を評価値として数値化することにより、当該画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを人間のあいまいな判断に頼ることなく適切に判定することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。
図１に示す画像処理装置は、制御部１０と、光源２０と、光学系３０と、撮像部４０と、画像表示部５０と、操作部６０と、記憶部７０とを有する。

光源２０は、被写体ＦＧ（図１の例では人の指）に照射する光線を発生する。この光線は、例えば６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外線であり、人体組織に対する透過性が比較的高く、かつ血中のヘモグロビンによって特異的に吸収される性質を有している。
光源２０は、例えば発光ダイオードやハロゲンランプ等によって構成される。

光学系３０は、被写体ＦＧを透過した光を撮像部４０の受光面に導く。撮像部４０の受光面に投影される被写体ＦＧの像では、太い血管の部分ほど暗くなっている。

撮像部４０は、受光面に投影される被写体ＦＧの像を撮像し、画像データに変換して制御部１０に出力する。撮像部４０は、例えばＣＣＤ（charge coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）センサなどの撮像素子によって構成される。

制御部１０は、画像処理装置の全体的動作の制御や各種の信号処理を行う。例えば、光源２０における光線の発生や、撮像部４０における画像の撮像、画像表示部５０における画像の表示などを、操作部６０から入力されるユーザの指示に応じて制御する。また、撮像部４０において撮像された画像に所定の被写体の像が含まれているか否かを判定する処理や、撮像画像に基づいて作成したテンプレートを記憶部７０に登録する処理、撮像画像とテンプレートとを照合する処理など、生体認証に係わる各種の画像処理を行う。
制御部１０は、例えばコンピュータによって構成されており、記憶部７０に格納されるプログラムＰＲＧに基づいて上記の制御や信号処理を実行する。

画像表示部５０は、制御部１０から供給される表示データに応じた画像を表示する。例えば、後述する表示処理部１０９から供給される表示データに応じて、テンプレート用の画像に係わる情報を表示する。

操作部６０は、ユーザの指示を入力するためのインターフェースであり、例えばキー、ボタン、ダイヤル、タッチパネル、マウスなどの入力機器によって構成される。

記憶部７０は、制御部１０のコンピュータにおいて実行されるプログラムＰＲＧや、テンプレートＤＡＴを記憶する。また、制御部１０の処理で利用する定数データや、処理過程において一時的に保持する必要がある変数データなどを記憶する。
記憶部７０は、例えばＲＡＭ（random access memory）やＲＯＭ（read only memory）、不揮発性メモリ、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。

次に、制御部１０の各構成要素について説明する。
図１に示す制御部１０は、画像処理に係わる機能的な構成要素として、画像取得部１０１と、輪郭検出部１０２と、領域特定部１０３と、エッジ強調部１０４と、評価値取得部１０５と、判定部１０６と、登録部１０７と、照合部１０８と、表示処理部１０９とを有する。
画像取得部１０１は、本発明の画像取得部の一実施形態である。
輪郭検出部１０２は、本発明の輪郭検出部の一実施形態である。
領域特定部１０３は、本発明の領域特定部の一実施形態である。
エッジ強調部１０４は、本発明のエッジ強調部の一実施形態である。
評価値取得部１０５は、本発明の評価値取得部の一実施形態である。
判定部１０６は、本発明の判定部１０６の一実施形態である。

画像取得部１０１は、撮像部４０において撮像された画像を順次に取得する。すなわち画像取得部１０１は、操作部６０から入力される指示に応じてテンプレートの登録処理や照合処理が開始されると、光源２０や撮像部４０の動作を制御することにより、被写体ＦＧに近赤外線を照射し、その投影画像を順次に撮像し、撮像画像のデータを順次に取り込む。

エッジ強調部１０４は、画像取得部１０１において取得される画像のエッジを強調する。
画像のエッジの強調には、例えばガウシアンフィルタやラプラシアンフィルタなどの画像フィルタを用いる。すなわち、ガウシアンフィルタによって画像に含まれるノイズ成分を除去したのち、ラプラシアンフィルタによって画素値の変化を強調する。これにより、画像に含まれる点状のノイズ成分が除去され、線状のエッジ成分が強調される。

図２は、被写体ＦＧの撮像画像に対して上述したガウシアンフィルタとラプラシアンフィルタによるエッジ強調処理を施した結果の第１の例を示す図である。
図２（Ａ）はエッジ強調処理前の画像、図２（Ｂ）はエッジ強調処理後の画像を示す。また図２（Ｃ）は図２（Ｂ）に示す画像の画素値を３次元で図解した図である。
図２の例から分かるように、撮像部４０において撮像された画像にエッジ強調処理を施すと、指の血管（特に静脈）部分の画素値が他の部分に比べて突出する。

図２（Ａ）に示すエッジ強調処理前の画像及び図２（Ｂ），（Ｃ）に示すエッジ強調処理後の画像は、何れも符号なしの８ビットの画素値を有している。ガウシアンフィルタとラプラシアンフィルタによって８ビットの画素値を持つ画像を処理した場合、その処理後の画素値は８ビットを超えた値になり得る。ところが、図２（Ｂ），（Ｃ）の例では、処理後の画素値を８ビットに制限しているため、図２（Ａ）に示す元の画像の血管と図２（Ｂ）に示すエッジ強調処理後の画像の血管は、その視覚的な強さがあまり一致していない。すなわち、細くて薄い血管も、太くて濃い血管も、エッジ強調処理後の画像ではほぼ同じ強さになっている。

これに対し、図３は、ガウシアンフィルタとラプラシアンフィルタによる同様なエッジ強調処理を施した結果の第２の例を示す図であり、図２に示す第１の例との違いは、エッジ強調処理後の画素値のビット制限を撤廃したことにある。図３（Ａ）はエッジ強調処理前の画像、図３（Ｂ），（Ｃ）はエッジ強調処理後の画像を示す。
図２と図３を比較して分かるように、画素値のビット制限を撤廃した場合、元の画像における濃淡の違いがエッジ強調処理後の画像に敏感に現れており、濃い血管の画素値は大きく、薄い血管の画素値は小さくなっている。

血管の情報をテンプレートとして登録するためには、十分に認証に用いることができる安定した血管の像を抽出しなければならない。したがって、撮像部４０において撮像される画像には、なるべく太くて濃い血管の像が多く含まれることが望ましい。
そこでエッジ強調部１０４は、例えば図２の画像に示すようなビット制限を撤廃し、エッジ強調処理後の画素値のビット長を適切な長さに設定する。これにより、後述する評価値取得部１０５において取得される評価値Ｅｖは、テンプレートに相応しい画像であるか否かをより適切に表現した値になる。

ただし、エッジ強調処理後の画素値のビット制限を撤廃すると、上述のように血管の濃淡を正確に反映した画像が得られる一方で、図３（Ｂ），（Ｃ）に示すように、テンプレートとして不要な指の輪郭部分のエッジも強調されてしまう。特に被写体ＦＧの背景が明るい場合には、血管よりも輪郭が強く現れてしまう。輪郭が強調され過ぎると、仮に輪郭に沿って正確に被写体ＦＧを切り取るマスクを作成しても、輪郭から更に内側の部分にまで輪郭の影響が及んでいるため、後述する評価値Ｅｖの信頼性が低下してしまう。
そこで、次に述べる輪郭検出部１０２及び領域特定部１０３では、輪郭部分の影響を排除した状態で評価値Ｅｖが取得されるように、指の輪郭より確実に内側の領域を切り出すマスクを作成する。

輪郭検出部１０２は、撮像部４０において撮像された画像から、被写体ＦＧの輪郭を検出する。例えば、適当な差分オペレータを用いて撮像画像のエッジ部分を抽出する方法や、適当なしきい値によって被写体ＦＧと背景とが分離されるように撮像画像を２値化する方法などによって、被写体ＦＧの輪郭を検出する。

領域特定部１０３は、輪郭検出部１０２において検出された輪郭より内側の領域を特定し、この特定した領域をエッジ強調処理後の画像から切り出すマスクを作成する。

図４は、図２，図３に示す撮像画像から被写体ＦＧの輪郭を検出し、その内側の領域を特定する例を示す図である。
図４（Ａ）は、輪郭検出部１０２において検出される被写体ＦＧの輪郭の一例を示す。図４（Ａ）の黒い部分は被写体ＦＧの背景を示し、白い部分は被写体ＦＧの内部を示す。また、白と黒の境界は、輪郭検出部１０２において検出される輪郭に相当する。
図４（Ｂ）は、領域特定部１０３において特定される被写体ＦＧの内側の領域の一例を示す。図４（Ｂ）の白い部分は、領域特定部１０３において特定される被写体ＦＧの内側の領域を示す。また、灰色の部分は、輪郭検出部１０２において検出される輪郭の内部であって、領域特定部１０３において特定される領域からは除外される部分を示す。

図４の例において、被写体ＦＧの輪郭は、上下左右の４つの辺から構成されている。被写体ＦＧの輪郭がこのように複数の辺から構成されている場合、領域特定部１０３は、例えばこれらの辺を輪郭の内側へそれぞれ所定の距離だけ移動させる。そして、移動後の各辺によって囲まれた領域を、被写体ＦＧの内側の領域として特定する。図４（Ｂ）の例では、上側の辺を画像の下方向へ、下側の辺を画像の上方向へ、それぞれ距離ｄ_ＬＲだけ移動するとともに、左側の辺を画像の右方向へ、右側の辺を画像の左方向へ、それぞれ距離ｄ_ＵＤだけ移動する。そして、移動後の４つの辺に囲まれた領域を、被写体ＦＧの輪郭より内側の領域として特定する。

このように領域特定部１０３によって特定される領域は、被写体ＦＧの輪郭から確実に離れる。そのため、図３（Ｂ），（Ｃ）に示すように輪郭の画素値が異常に高い場合でも、その影響が領域の内部にほとんど及ばなくなる。したがって、エッジ強調処理後の画像から、領域特定部１０３によって特定される領域のみをマスク処理によって切り出せば、輪郭の影響が排除された純粋な血管の像を得ることができる。

なお、上述のように被写体ＦＧの輪郭より内側の部分をマスク処理で切り出した場合、輪郭の近傍にある血管の像は、評価値Ｅｖを求める際の対象から排除される。すなわち、血管の情報の一部が失われてしまうことになる。しかしながら、輪郭近傍に存在する血管の像は、指の置き方に応じて変化し易く、例えば指を少し回転するだけで撮像画像に表れなくなる。このような血管の像は、そもそもテンプレートの登録用には相応しくない像であるから、これをマスク処理によって排除した結果から評価値Ｅｖを求めても不都合は生じない。

評価値取得部１０５は、エッジ強調部１０４においてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、撮像部４０から入力した画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値Ｅｖを取得する。例えば、エッジ強調処理後の画像に含まれる全画素の値の合計を算出し、これを評価値Ｅｖとして取得する。
ただし、本実施形態に係る評価値取得部１０５は、エッジ強調処理後の画像に含まれる全画素のうち、領域特定部１０３において特定された被写体ＦＧの内部領域に含まれる画素の値に基づいて評価値Ｅｖを取得し、この領域外の画素の値は評価値Ｅｖの決定に際して利用しない。すなわち、領域特定部１０３によって作成されたマスクにより切り出される輪郭の内側領域の画素値に基づいて、評価値Ｅｖを取得する。

図５は、図３（Ｂ）に示すエッジ強調処理後の画像から、図４（Ｂ）に示す輪郭の内側の領域をマスク処理によって切り出す例を示す図である。
図５（Ａ）はエッジ強調処理前の画像を示す。また図５（Ｂ），（Ｃ）は、エッジ強調処理後の画像から輪郭の内側の領域のみをマスク処理によって切り出した画像を示す。
エッジ強調処理後の画像から領域特定部１０３で特定された領域のみを切り出すと、図５（Ｂ），（Ｃ）の画像に示すように被写体ＦＧの輪郭の影響が排除され、被写体ＦＧの内部に存在する血管の像だけが浮き彫りになる。この血管の像は、元の画像における血管の太さや濃さに応じて画素の値が大きく変化している。
評価値取得部１０５は、このように血管の濃淡の状態が適切に反映された画像における画素値の合計を、評価値Ｅｖとして算出する。この評価値Ｅｖは、テンプレート用の画像として相応しい被写体ＦＧの特徴を示す値となる。

図６は、撮像部４０において撮像された画像に被写体ＦＧが含まれる場合と含まれない場合の一例を示す図である。
図６（Ａ）は、被写体ＦＧを含む撮像画像を示し、図６（Ｃ）は、この図６（Ａ）に示す画像にエッジ強調処理とマスク処理を施した後の画像を示す。
図６（Ｂ）は、被写体ＦＧを含まない撮像画像を示し、図６（Ｄ）は、この図６（Ｂ）に示す画像にエッジ強調処理とマスク処理を施した後の画像を示す。

図６（Ａ）の画像には指の内部の血管が綺麗に映し出されているため、これにエッジ強調処理とマスク処理を施した図６（Ｃ）の画像では、血管の部分に局所的に強いエッジが集中している。一方、図６（Ｂ）に示す画像には血管の像が全く映し出されておらず、濃淡が乏しいため、これにエッジ強調処理とマスク処理を施した図６（Ｄ）の画像では、弱いエッジが全体に散在し、血管の像に対応する明確なエッジが現れていない。
両者の画素値の合計を比較すると、図６（Ｃ）の画像は‘２４３４２４４’、図６（Ｄ）の画像は‘１１７７６８５’となった。このように、被写体ＦＧを含む場合と含まない場合とでは、画素値の合計に大きな差異がある。したがって、評価値取得部１０５により取得される評価値Ｅｖ（すなわちエッジ強調処理及びマスク処理を施した画像の画素値の合計）は、その値の違いによって、被写体ＦＧの有無を表すことができる。

ところで、図６（Ｃ）と図６（Ｄ）を比較すると、被写体ＦＧを含まない画像は被写体ＦＧを含む画像に比べて画素値の小さい画素（すなわち弱いエッジ）が多く含まれており、画素値の大きい画素（すなわち強いエッジ）が少なくなっている。そこで、評価値取得部１０５は、単に全部の画素値を合計するのではなく、あるしきい値より大きい画素値のみを合計し、これを評価値Ｅｖとして取得しても良い。すなわち、エッジ強調部１０４においてエッジを強調された画像に含まれる全画素（ただし領域特定部１０３によって特定された領域内）のうち、エッジの強度が所定しきい値を超える画素の値の合計に基づいて、評価値Ｅｖを取得しても良い。これにより、被写体ＦＧを含む場合と含まない場合の評価値Ｅｖの違いを、より一層際立たせることができる。

図７は、図６（Ｃ）に示す画像（被写体ＦＧを含む場合）における画素値の分布と、図６（Ｄ）に示す画像（被写体ＦＧを含まない場合）における画素値の分布とを比較した図である。横軸は画素値を示し、縦軸は画素数を示す。
図７に示すように、撮像画像に被写体ＦＧが含まれていない場合、エッジ強調処理とマスク処理を施した後の画像には、一定の画素値（図７の例では‘５００’）より小さい範囲にほとんど画素が分布している。一方、撮像画像に被写体ＦＧが含まれている場合は、小さい画素値から大きい画素値まで広い範囲に画素が分布している。

図８は、エッジ強調処理後の画像において、しきい値以下の画素値をゼロにする場合とゼロにしない場合とを比較した図である。
図８（Ａ），（Ｂ）は、図６（Ｃ），（Ｄ）と同じ画像であり、しきい値以下の画素値をゼロにしない場合の画像を示す。
他方、図８（Ｃ），（Ｄ）は、それぞれ図８（Ａ），（Ｂ）の画像に含まれるしきい値‘２５５’以下の画素値を全てゼロにした場合の画像を示す。
撮像画像に被写体ＦＧが含まれる場合は、図８（Ａ）と図８（Ｃ）を比較して分かるように、しきい値以下の画素値をゼロにしてもエッジの主要な特徴（すなわち血管の像）が維持されている。これに対し、撮像画像に被写体ＦＧが含まれていない場合は、図８（Ｂ）と図８（Ｄ）を比較して分かるように、しきい値以下の画素値をゼロにするとエッジの大半が消えてしまい、エッジの特徴が大きく変化する。

図９は、図８に示す画像においてしきい値‘２５５’以下の画素値をゼロにした場合の評価値（画素値の合計）としきい値を設けない場合の評価値とを比較した図である。
しきい値を設けない場合、被写体ＦＧを含む画像（図８（Ａ））の評価値Ｅｖは‘２４３４２４４’、被写体を含まない画像（図８（Ｂ））の評価値Ｅｖは‘１１７７６８５’となった。これに対して、しきい値‘２５５’以下の画素値をゼロにした場合、被写体ＦＧを含む画像（図８（Ｃ））の評価値Ｅｖは‘２１４５６５９’、被写体ＦＧを含まない画像（図８（Ｄ））の評価値Ｅｖは‘１１７９２１’になった。この図９から明らかなように、エッジ強調処理後の画像において所定のしきい値以下の画素値を除外して評価値Ｅｖを算出することにより、被写体ＦＧの有無に応じた評価値Ｅｖの差異をより明確にすることができる。

判定部１０６は、評価値取得部１０５において取得された評価値Ｅｖに基づいて、撮像部４０から入力した画像に被写体ＦＧの像が含まれるか否かを判定する。

判定部１０６は、例えば図１に示すように、第１判定部１０６１と、第２判定部１０６２と、第３判定部１０６３とを有する。
第１判定部１０６１は、画像取得部１０１において順次に取得される画像の評価値Ｅｖとしきい値Ｔｄとを比較し、当該比較結果に基づいて、取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が最低基準に達しているか否かを判定する。
第２判定部１０６２は、第１判定部１０６１において第１基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値Ｅｖに基づいて、上記の最低基準を超えた中間の基準を定めるしきい値Ｔｈを決定する。そして、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値Ｅｖとしきい値Ｔｈとを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に被写体ＦＧの像が含まれるか否かを判定する。
第３判定部１０６３は、評価値取得部１０５において順次に取得される評価値Ｅｖと、上記の中間基準を超えた最も高い基準を定めるしきい値Ｔｕとを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に被写体ＦＧの像が含まれるか否かを判定する。

先に説明したように、評価値取得部１０５で取得される評価値Ｅｖは、テンプレート用の画像として相応しい被写体ＦＧの像の特徴を現しており、この値の大小に応じて撮像画像に被写体ＦＧが含まれているか否かを判別できる。したがって判定部１０６は、最も単純な方法として、評価値Ｅｖと単一のしきい値とを比較した結果に基づいて、その比較対象の画像を登録するか否か判定しても良い。しかしながら、実際のテンプレート登録時には次のようなことがしばしば起こるため、単一のしきい値による簡易な判定では適切なテンプレートを登録できない場合がある。
（１）撮像時に指が動いた；
（２）露出等の影響であまり綺麗に撮像できない；
（３）指の静脈が細くて薄い；
（１）や（２）の場合、テンプレートの登録は可能かもしれないが、本来よりも悪い状態（血管パターンの情報が少ない等）のテンプレートを登録してしまう可能性がある。そうすると、通常は容易に照合できるのになかなか照合できなかったり、あるいは照合に失敗したりする不都合が生じる。また（３）の場合には、評価値Ｅｖに対してしきい値が高すぎてしまい、テンプレートを登録できない可能性がある。しかしながら、しきい値をあまり下げると、悪い状態のテンプレートを登録してしまう可能性が高くなる。

そこで、図１に示す判定部１０６は、単一のしきい値ではなく３つのしきい値（Ｔｄ，Ｔｕ，Ｔｈ）を用いて登録の可否を判定する。
第１判定部１０６１のしきい値Ｔｄは、テンプレートに用いる画像の最低基準を定める。これは、例えば、上述の（３）のように指の静脈が細くて薄い人が安定して撮像できたときに得られる評価値Ｅｖの値に基づいて設定される。評価値Ｅｖがしきい値Ｔｄより小さい場合、その画像はテンプレートに用いない。
第３判定部１０６３のしきい値Ｔｕは、テンプレートに用いる画像の最も高い基準を定める。これは、撮像部４０において安定した状態で撮像され、かつ十分に綺麗な指静脈が撮像された場合に得られる評価値Ｅｖに基づいて設定される。血管の太さには個人差があるため、もし安定に撮像できたとしても、全てのユーザがしきい値Ｔｕの最高基準をパスするテンプレートで登録できるとは限らない。
第２判定部１０６２のしきい値Ｔｈは、しきい値Ｔｄの最低基準は超えるがしきい値Ｔｄの最高基準は満たさない中間の基準を定める。しきい値Ｔｈは、連続的に撮像された画像の評価値Ｅｖに基づいて決定される。しきい値Ｔｄ，Ｔｕは予め設定された固定値であり、しきい値Ｔｈは被写体ごと、撮像ごとに変化する値である。

登録部１０７は、第１判定部１０６１又は第３判定部１０６３において被写体ＦＧの像が含まれると判定された撮像画像から血管パターンの情報を抽出し、これをテンプレートＤＡＴとして記憶部７０に格納する。

照合部１０８は、第１判定部１０６１又は第３判定部１０６３において被写体ＦＧの像が含まれると判定された撮像画像から血管パターンの情報を抽出し、この抽出した情報と記憶部７０に格納されるテンプレートＤＡＴと照合する。

表示処理部１０９は、画像取得部１０１において順次に取得される画像の評価値Ｅｖに応じた情報を画像表示部５０に表示する処理を行う。また、第１判定部１０６１において最低基準に達していると判定された画像が連続して取得される数に応じた情報を画像表示部５０に表示する処理を行う。

ここで、上述した構成を有する図１に示す画像処理装置の動作を説明する。

先ず、図１０のフローチャートを参照して、図１に示す画像処理装置における評価値Ｅｖの算出処理の一例を説明する。

画像取得部１０１は、光源２０及び撮像部４０を制御して被写体ＦＧの撮像を行い、撮像された画像Ｉｆを取得する（ステップＳＴ１０１）。
輪郭検出部１０２は、画像Ｉｆに含まれる被写体ＦＧの輪郭を検出し、輪郭の内部を切り出すマスクＭｆを作成する。また、領域特定部１０３は、輪郭検出部１０２において検出された輪郭より内側の領域を特定し、その内側領域を切り出すマスクｅＭｆを作成する（ステップＳＴ１０２）。

他方、エッジ強調部１０４は、画像Ｉｆのエッジを強調する処理を行う。すなわち、ガウシアンフィルタによって画像Ｉｆのノイズ成分を除去し（ステップＳＴ１０３）、このノイズ除去後の画像Ｇｆに対してラプラシアンフィルタを適用することによってエッジ部分を強調する（ステップＳＴ１０４）。

評価値取得部１０５は、ラプラシアンフィルタによってエッジを強調された画像Ｌｆから、領域特定部１０３によって特定された内部領域を切り出すマスク処理を行う（ステップＳＴ１０５）。そして、このマスク処理後の画像Ｏｆに含まれるしきい値Ｖｕｎｄｅｒ以下の画素値をゼロにし（ステップＳＴ１０６）、画素値の合計を計算する（ステップＳＴ１０７）。計算された画素値の合計は、評価値Ｅｖとして判定部１０６に供給される。
以上が、評価値Ｅｖの算出処理の説明である。

次に、図１１に示すフローチャートを参照して、図１に示す画像処理装置におけるテンプレート登録処理の一例を説明する。

先ず判定部１０６は、連続して取得された評価値Ｅｖの数を代入するための変数ｉと、ｎ個の連続して取得された評価値Ｅｖを代入するための変数ｈＥｖ_ｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ−１）をそれぞれ初期化する（ＳＴ２０１）。

次いで輪郭検出部１０２、領域特定部１０３、エッジ強調部１０４及び評価値取得部１０５は、ステップＳＴ２０２〜ＳＴ２０７の処理によって、撮像画像Ｉｆの評価値Ｅｖを算出する。
図１０と図１１を比較すると、ステップＳＴ２０２はステップＳＴ１０１、ステップＳＴ２０３はステップＳＴ１０２、ステップＳＴ２０４はステップＳＴ１０３及びＳＴ１０４、ステップＳＴ２０５はステップＳＴ１０５、ステップＳＴ２０６はステップＳＴ１０６、ステップＳＴ１０７はステップＳＴ１０７にそれぞれ対応している。
なお、ステップＳＴ２０３のマスク生成処理においてマスクの生成に失敗した場合（例えば指が装置から離れて撮像されなかった場合）、判定部１０６は、ステップＳＴ２０１に戻って変数ｉ，ｈＥｖ_ｉを初期化する。これにより、撮像の連続性が途切れた場合は即座に評価値Ｅｖの履歴（ｈＥｖ_０，ｈＥｖ_１，…，ｈＥｖ_ｎ−１）が消去され、新たな履歴の記録が開始される。

評価値Ｅｖが計算されると、第３判定部１０６３は、この評価値Ｅｖとしきい値Ｔｕとを比較し、当該比較結果に基づいて、評価値Ｅｖが最高基準を超えているか否か判定する（ステップＳＴ２０８）。評価値Ｅｖが最高基準を超えていると判定された場合、登録部１０７は、この評価値Ｅｖの撮像画像から血管パターンの情報を抽出し、テンプレートＤＡＴとして記憶部７０に格納する（ステップＳＴ２１４）。

第３判定部１０６３において評価値Ｅｖが最高基準を満たしていないと判定された場合、第１判定部１０６１は、この評価値Ｅｖとしきい値Ｔｄとを比較し、評価値Ｅｖが最低基準を超えているか否か判定する（ステップＳＴ２０９）。評価値Ｅｖが最低基準を満たしていないと判定された場合（例えば指の配置が不適切な場合）、判定部１０６は、ステップＳＴ２０１に戻って変数ｉ，ｈＥｖ_ｉを初期化する。これにより、撮像の連続性が途切れた場合は即座に評価値Ｅｖの履歴（ｈＥｖ_０，ｈＥｖ_１，…，ｈＥｖ_ｎ−１）が消去され、新たな履歴の記録が開始される。

第１判定部１０６１において評価値Ｅｖが最低基準を超えていると判定された場合、判定部１０６は、評価値Ｅｖを履歴用の変数ｈＥｖ_ｉに代入し、履歴数を表す変数ｉに‘１’を加算する（ステップＳＴ２１０）。
次いで判定部１０６は、‘１’を加算した変数ｉと所定の数ｎ０とを比較する（ステップＳＴ２１１）。変数ｉが所定の数ｎ０より小さい場合、判定部１０６は、ステップＳＴ２０２に処理を戻す（ステップＳＴ２１１）。これにより、ステップＳＴ２０２〜ＳＴ２０７の処理が再び実行され、新たな撮像画像Ｉｆの評価値Ｅｖが算出される。

他方、変数ｉが所定の数ｎ０に達している場合、第２判定部１０６２は、変数ｈＥｖ_０，ｈＥｖ_１，…，ｈＥｖ_ｎ０に代入されている（ｎ０＋１）個の評価値に基づいて、しきい値Ｔｈを決定する。すなわち、（ｎ０＋１）個の評価値における最大の値に係数ｋ（ｋは０より大きく１より小さい実数を示す）を乗じたものを、しきい値Ｔｈとして決定する（ステップＳＴ２１２）。係数ｋは、例えば‘０．９’程度の値に設定される。係数ｋを‘１’に近づけるほど、安定的に高い評価値Ｅｖを取得することが要求される。

ステップＳＴ２１２においてしきい値Ｔｈを決定すると、次に第２判定部１０６２は、評価値Ｅｖとしきい値Ｔｈとを比較し、当該比較結果に基づいて、現在の撮像画像の評価値Ｅｖが中間の基準を超えているか否か判定する（ステップＳＴ２１３）。ステップＳＴ２１３において評価値Ｅｖが中間の基準に達していないと判定された場合、判定部１０６は、ステップＳＴ２０２に処理を戻す（ステップＳＴ２１１）。これにより、ステップＳＴ２０２〜ＳＴ２０７の処理が再び実行され、新たな撮像画像Ｉｆの評価値Ｅｖが算出される。他方、ステップＳＴ２１３において評価値Ｅｖが中間の基準に達したと判定された場合、登録部１０７は、この評価値Ｅｖの撮像画像から血管パターンの情報を抽出し、テンプレートＤＡＴとして記憶部７０に格納する（ステップＳＴ２１４）。

なお、履歴保存用の変数ｈＥｖ_０，ｈＥｖ_１，…，ｈＥｖ_ｎ−１には、途中で変数の初期化処理（ステップＳＴ２０１）に戻らない限り、テンプレート登録用の画像が確定するまで順次に評価値Ｅｖが格納される。これらの変数に例えばＦＩＦＯ（first in first out）の形式で評価値Ｅｖを格納すれば、直近の最大ｎ個の履歴を残すことが可能である。
以上が、テンプレート登録処理の説明である。

次に、上述したテンプレート登録処理の実行中における画像表示部５０の表示例について、図１２を参照して説明する。
ユーザはテンプレートの登録中に、現在撮像されている指の画像がテンプレートとして相応しいものかどうか自分で判断できない。そのため、何らかの情報を提供しないと、指の角度や置き方をどのようにすれば適切な撮像画像が得られるかユーザは分からないため、装置がパスを判定するまで延々と試行錯誤を続けなくてはならない。そこで、本実施形態に係る画像処理装置では、ユーザに対してテンプレート登録中の状態をフィードバックすることにより、テンプレート用の画像がスムーズに得られるようにする。

表示処理部１０９は、例えば画像の評価値Ｅｖに関する情報を、画像表示部５０の画面９００に表示させる。図１２の例では、先に説明したしきい値ＴｄとＴｕの間を１０段階に区分し、現在取得された評価値Ｅｖがどの段階にあるかを棒グラフ９０３で表している。これにより、ユーザは、どのように指を配置すれば適切な像が得られるかを的確に把握できる。

また表示処理部１０９は、評価値Ｅｖがしきい値Ｔｄより大きいと判定された画像が連続して取得される数（すなわち図１１の変数ｉ）に関する情報を、画面９００に表示させる。図１２の例では、変数ｉの値を棒グラフ９０４によって表している。これにより、ユーザは、現在の指の配置をどの程度の時間保持すれば判定にパスするか把握することができる。

更に、表示処理部１０９は、撮像部４０において撮像可能な範囲に対してユーザの指がどの位置にあるかを示す情報を、画面９００に表示させる。図１２の例では、撮像可能範囲を表す点線の枠９０２にユーザの指を表す絵９０１を配置することによって、撮像可能範囲に対する現在の指の位置を表している。これにより、ユーザは、どのように指を配置すれば適切な像が得られるかを的確に把握できる。

以上説明したように、本実施形態によれば、撮像された画像のエッジが強調され、このエッジ強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、撮像画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値Ｅｖが取得される。そして、取得された評価値Ｅｖに基づいて、撮像画像に所定の被写体ＦＧの像が含まれるか否かが判定される。これにより、撮像画像に所定の被写体ＦＧの像が含まれているかどうかを、人のあいまいな判断に頼らず的確に判定することができる。
また、評価値Ｅｖは、撮像画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関連する値であることから、撮像画像に被写体ＦＧの像が含まれているか否かだけでなく、その被写体ＦＧの像が所定の用途に相応しいものであるかも、評価値Ｅｖの値に応じて判定可能である。例えばテンプレート登録処理において、撮像画像に被写体ＦＧが含まれているかどうかだけでなく、それがテンプレート用の画像として相応しいものであるかどうかも判定することが可能である。

更に本実施形態によれば、撮像画像に含まれる被写体ＦＧの輪郭が検出され、その輪郭より内側の領域が特定される。そして、エッジ強調処理後の画像に含まれる全画素のうち、この特定された内側の領域に含まれる画素の値に基づいて、評価値Ｅｖが取得される。
これにより、被写体ＦＧの輪郭部分に生じるエッジの影響が効果的に排除され、被写体ＦＧの内側に含まれるエッジの状態が正しく反映された評価値Ｅｖを取得することができる。そのため、例えば血管パターンなど、被写体ＦＧの内側に含まれる像の特徴に応じて、撮像画像に被写体ＦＧが含まれているかどうかや、その被写体ＦＧが所定の用途（テンプレート用など）に相応しいものであるかどうかを適切に判定することが可能である。

また、本実施形態によれば、順次に撮像される画像の評価値Ｅｖとしきい値Ｔｄとが比較され、当該比較結果に基づいて、撮像画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が最低基準に達しているか順次に判定される。そして、最低基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値Ｅｖに基づいて、最低基準を超える中間基準を定めるしきい値Ｔｈが決定される。しきい値Ｔｈが決定されると、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値Ｅｖとしきい値Ｔｈとが比較され、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に被写体ＦＧの像が含まれるか否かが判定される。
すなわち、一連の撮像画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が所定の最低基準を安定して超えていなければ、一連の撮像画像に被写体ＦＧの像が含まれると判定されない。これにより、撮像中に被写体が動いてしまう場合や、背景の明るさに対して露出等の条件が適切でない場合など、撮像条件が不安定な状態で撮像画像に被写体ＦＧが含まれると判定されることを防止できるため、判定結果の信頼性を高めることができる。
また、一連の撮像画像の評価値Ｅｖに基づいて、最低基準を超える中間基準のしきい値Ｔｈが設定されるため、被写体ＦＧの特徴（血管パターンの特徴）が被写体ごとに様々に異なる場合でも、上記の最低基準を超える判定基準を被写体ごとに設定できる。これにより、一律に固定の基準を定める場合に比べて、被写体の違い応じた適切な判定を行うことが可能になる。また、テンプレート登録処理において、被写体ごとにより適切なテンプレートを取得することができる。

しかも、本実施形態によれば、順次に撮像される画像の評価値Ｅｖと、上記の中間基準を超える最高基準を定めるしきい値Ｔｕとが比較され、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に被写体ＦＧの像が含まれるか順次に判定される。
すなわち、最高基準を超える評価値Ｅｖを有した撮像画像については直ちに被写体ＦＧを含んだ画像と判定されるため、判定処理のスピードを高速化することができる。

また、本実施形態においては、順次に撮像される画像の評価値Ｅｖに関する情報や、しきい値Ｔｄに達していると判定された画像が連続的に取得される数に関する情報など、各々の撮像画像における被写体ＦＧの像の状態に関する情報が画像表示部５０に刻々と表示される。
これにより、撮像画像に含まれる被写体ＦＧの像が適切な状態になるようにユーザ自身によって撮像条件（被写体ＦＧの配置など）を整えることが可能になるため、所望の被写体ＦＧの像をよりスムーズに撮像することができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記の形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。

上述の実施形態において、領域特定部１０３は、被写体ＦＧの輪郭を内側へ所定の距離だけ狭めているが、この距離は固定の値に限られるものではなく、輪郭の幅に応じて変化させても良い。
例えば図４（Ｂ）において、領域特定部１０３は、輪郭の上下の辺を画像の縦方向の線に沿って移動させ、輪郭の左右の辺を画像の横方向の線に沿って移動させているが、このとき各辺に位置する各画素の移動距離を、その移動方向における輪郭の幅に応じて設定しても良い。
より詳しく述べると、領域特定部１０３は、縦方向に伸びる線と輪郭とが交わる２つの点の距離に応じて、この２つの点に位置する２つの画素の移動距離を設定する。この移動距離は、例えば、２つの点の距離に対して一定の割合（１０％等）になるように設定する。そして、２つの画素のうち上側の画素は下方向へ、下側の画素は上方向へ、それぞれ設定された移動距離だけ移動させる。輪郭の左右の辺を構成する各画素についても同様であり、横方向に伸びる線と輪郭とが交わる２つの点の距離に応じて、この２つの点に位置する２つの画素の移動距離を設定する。そして、２つの画素のうち左側の画素は右方向へ、右側の画素は左方向へ、それぞれ設定された移動距離だけ移動させる。
このように、輪郭を内側へ狭める際の距離を輪郭の幅に応じて画素ごとに設定すれば、個人差等によって被写体ＦＧが非常に小さい場合でも、領域特定部１０３で特定される領域が極端に狭くなることを防止できる。

更に、上述の実施形態において、被写体ＦＧの輪郭が４つの辺から構成されているが、本発明はこれに限らず、被写体ＦＧの輪郭は任意の形状で良い。すなわち領域特定部１０３は、被写体ＦＧの輪郭が任意の形状であっても、その輪郭より内側の領域を特定可能である。
例えば領域特定部１０３は、輪郭検出部１０２において検出された輪郭を、画像の上方向、下方向、右方向、左方向へそれぞれ所定の距離だけ移動させる。そして、各方向へ移動させた後の輪郭の内部に共通に含まれる領域を、被写体ＦＧの輪郭より内側の領域として特定する。この場合の輪郭の移動距離は、上述の例と同様に固定値でも良いし、画素ごとに輪郭の幅に応じて設定しても良い。

上述の実施形態では、エッジ強調処理及びマスク処理を施した後の画像における画素値の合計として評価値Ｅｖを算出しているが、本発明はこれに限定されない。
例えば評価値取得部１０５は、エッジ強調部１０４においてエッジを強調された画像に含まれる全画素のうち、エッジの強度が所定のしきい値を超える画素の数に基づいて、評価値Ｅｖを取得しても良い。図７の分布図からも分かるように、被写体ＦＧを含む画像は被写体ＦＧを含まない画像に比べて強いエッジを多く含んでいる。そのため、エッジ強調処理及びマスク処理を施した後の画像において、あるしきい値より大きい画素値を有する画素（すなわちエッジの強度が所定のしきい値を超える画素）の数を評価値Ｅｖとして取得しても、被写体ＦＧの有無を精度良く判定することが可能である。
また、評価値取得部１０５は、エッジ強調部１０４においてエッジを強調された画像に含まれる全画素のうち、エッジの強度が最も高い画素の値に基づいて、評価値Ｅｖを取得しても良い。具体例を挙げると、図６（Ｃ）に示す画像において画素値の最大値は‘２２５７’、図６（Ｄ）に示す画像において画素値の最大値は‘４２８’になっている。輪郭検出部１０２と領域特定部１０３によるマスク処理で被写体ＦＧの輪郭の影響が十分に排除されているのであれば、上記の例のように、被写体ＦＧの有無に応じて画素値の最大値に大きな差異が生じる。したがって、単純に画素値の最大値（すなわちエッジの強度が最も高い画素の値）に基づいて評価値Ｅｖを取得しても、被写体ＦＧの有無を精度良く判定することが可能である。

上述の実施形態では、評価値を用いてテンプレートの登録に相応しい撮像画像が得られたか否かを判定する例が挙げられているが、本発明はこれに限定されない。例えば、撮像画像とテンプレートとの照合処理を行う前に、照合に相応しい撮像画像が得られたか否かを判定し、得られた場合に限って照合処理を実行しても良い。これにより、無駄な照合処理が実行されなくなるため、消費電力を削減できる。

制御部１０は、上述の実施形態のようにコンピュータによってソフトウェア的に実現しても良いし、その少なくとも一部をハードウェアによって実現しても良い。

上述した実施形態では、生体認証処理（テンプレート登録処理、照合処理など）に本発明を適用する例を挙げたが、本発明はこれに限定されない。すなわち、内部にエッジを含んだ被写体の像と無地の背景とを判別する必要がある種々の画像処理に本発明は広く適用可能である。

本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 撮像画像にエッジ強調処理を施した結果の第１の例を示す図である。 撮像画像にエッジ強調処理を施した結果の第２の例を示す図である。 図２，図３に示す撮像画像から被写体の輪郭を検出し、その内側の領域を特定する例を示す図である。 図３（Ｂ）に示すエッジ強調処理後の画像から、図４（Ｂ）に示す輪郭の内側の領域をマスク処理によって切り出す例を示す図である。 撮像画像に所定の被写体が含まれる場合と含まれない場合の一例を示す図である。 図６（Ｃ）に示す被写体を含む撮像画像における画素値の分布と、図６（Ｄ）に示す被写体を含まない撮像画像における画素値の分布とを比較した図である。 エッジ強調処理後の画像において、しきい値以下の画素値をゼロにする場合とゼロにしない場合とを比較した図である。 図８に示す画像において、所定のしきい値以下の画素値をゼロにした場合の評価値と、しきい値を設けない場合の評価値とを比較した図である。 図１に示す画像処理装置における評価値の算出処理の一例を説明するフローチャートである。 図１に示す画像処理装置におけるテンプレート登録処理の一例を説明するフローチャートである。 テンプレート登録処理の実行中における画像表示部の表示例を示す図である。

符号の説明

１０…制御部、２０…光源、３０…光学系、４０…撮像部、５０…画像表示部、６０…操作部、７０…記憶部、１０１…画像取得部、１０２…輪郭検出部、１０３…領域特定部、１０４…エッジ強調部、１０５…評価値取得部、１０６…判定部、１０６１…第１判定部、１０６２…第２判定部、１０６３…第３判定部、１０７…登録部、１０８…照合部、１０９…表示処理部

Claims (14)

1. 入力される画像のエッジを強調するエッジ強調部と、
   上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記入力画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する評価値取得部と、
   上記評価値取得部において取得された評価値に基づいて、上記入力画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する判定部と、
   画像を順次に取得する画像取得部と、
   を有し、
   上記エッジ強調部は、上記画像取得部において取得される画像のエッジを順次に強調し、
   上記評価値取得部は、上記画像取得部において取得される画像の評価値を順次に取得し、
   上記判定部は、
   上記画像取得部において順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第１の判定部と、
   上記第１の判定部において上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第２の判定部と、
   を含む
   画像処理装置。
2. 上記評価値取得部は、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる全画素の値の合計に基づいて、上記評価値を取得する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記評価値取得部は、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる全画素のうち、エッジの強度が所定しきい値を超える画素の値の合計に基づいて、上記評価値を取得する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 上記評価値取得部は、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる全画素のうち、エッジの強度が所定のしきい値を超える画素の数に基づいて、上記評価値を取得する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
5. 上記評価値取得部は、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像に含まれる全画素のうち、エッジの強度が最も高い画素の値に基づいて、上記評価値を取得する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
6. 上記入力画像から、上記被写体の輪郭を検出する輪郭検出部と、
   上記輪郭検出部において検出された輪郭より内側の領域を特定する領域特定部と
   を有し、
   上記評価値取得部は、上記エッジ強調部においてエッジを強調された画像中の上記領域特定部において特定された領域に含まれる画素の値に基づいて、上記評価値を取得する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
7. 上記領域特定部は、上記輪郭検出部において検出された輪郭を上記入力画像の平面上に設定される所定の複数の方向へそれぞれ所定の距離だけ移動させた場合に、各方向へ移動させた後の輪郭の内部に共通に含まれる領域を、上記被写体の輪郭より内側の領域として特定する、
   請求項６に記載の画像処理装置。
8. 上記領域特定部は、上記輪郭の移動距離を、上記輪郭上の画素ごとに、その移動方向に沿った直線と上記輪郭とが交わる２つの点の距離に応じて設定する、
   請求項７に記載の画像処理装置。
9. 上記判定部は、上記評価値取得部において順次に取得される評価値と、上記第２の基準を超える第３の基準を定める第３のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第３の判定部を含む、
   請求項１に記載の画像処理装置。
10. 上記画像取得部において順次に取得される画像の評価値に関する情報を出力する情報出力部を有する、
    請求項１に記載の画像処理装置。
11. 上記第１の判定部において上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して取得される数に応じた情報を出力する情報出力部を有する、
    請求項１に記載の画像処理装置。
12. 与えられた画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する画像判定方法であって、
    上記与えられた画像のエッジを強調する第１の工程と、
    上記第１の工程においてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記与えられた画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する第２の工程と、
    上記第２の工程において取得された評価値に基づいて、上記与えられた画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第３の工程と、
    画像を順次に取得する第４の工程を有し、
    上記第１の工程においては、上記第４の工程で取得される画像のエッジを順次に強調し、
    上記第２の工程においては、上記第４の工程で取得される画像の評価値を順次に取得し、
    上記第３の工程は、
    上記第４の工程で順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第５の工程と、
    上記第５の工程で上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第６の工程と、
    を含む画像判定方法。
13. 上記与えられた画像から、上記被写体の輪郭を検出する第７の工程と、
    上記第７の工程において検出された輪郭より内側の領域を特定する第８の工程と
    を有し、
    上記第２の工程においては、上記第１の工程でエッジを強調された画像中の上記第８の工程で特定された領域に含まれる画素の値に基づいて、上記評価値を取得する、
    請求項１２に記載の画像判定方法。
14. 入力される画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを判定する画像処理装置に、
    上記入力画像のエッジを強調する第１のステップと、
    上記第１のステップにおいてエッジを強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、上記入力画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値を取得する第２のステップと、
    上記第２のステップにおいて取得された評価値に基づいて、上記入力画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第３のステップと、
    上記入力画像から、上記被写体の輪郭を検出する第４のステップと、
    上記第４のステップにおいて検出された輪郭より内側の領域を特定する第５のステップと、
    画像を順次に取得する第６のステップと、
    を上記画像処理装置に実行させ、
    上記第２のステップにおいては、上記第１のステップでエッジを強調された画像中の上記第５のステップで特定された領域に含まれる画素の値に基づいて、上記評価値を取得し、
    上記第１のステップにおいては、上記第６のステップで取得される画像のエッジを順次に強調し、
    上記第２のステップにおいては、上記第６のステップで取得される画像の評価値を順次に取得し、
    上記第３のステップは、
    上記第６のステップで順次に取得される画像の評価値と第１のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、上記取得された画像に含まれるエッジの強度及び／又は量が第１の基準に達しているか否かを判定する第７のステップと、
    上記第７のステップで上記第１の基準に達していると判定された画像が連続して所定数取得された場合、当該所定数の画像の評価値に基づいて、上記第１の基準を超える第２の基準を定める第２のしきい値を決定し、当該所定数の画像の何れか１つ若しくは当該所定数の画像に続いて取得される画像の評価値と上記第２のしきい値とを比較し、当該比較結果に基づいて、当該比較対象の画像に上記被写体の像が含まれるか否かを判定する第８のステップと
    を含むプログラム。