JP5007953B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関し、特に、指紋画像や掌紋画像のような曲線縞模様画像を処理する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

曲線縞模様状の複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特徴を持っているため、古くから犯罪捜査に利用されている。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ている。

しかし、遺留指紋の画像は低品質でノイズを含むものが多いため、鑑定官による鑑定や鑑定の自動化が困難であった。遺留指紋の画像には、二つの指紋の隆線が重なった重複指紋（ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ ｆｉｇｅｒｐｒｉｎｔｓ）の画像や、曲線縞模様を成すかすれ（ｂｌｕｒ）を含む画像がある。重複指紋の一方を処理対象とすると、他方は曲線縞模様状の背景ノイズと見做すことができる。以下、曲線縞模様状の背景ノイズを曲線縞模様ノイズという。曲線縞模様を成すかすれも、曲線縞模様ノイズに該当する。

曲線縞模様ノイズは、曲線縞模様である点が処理対象としての指紋（注目指紋）と共通する。したがって、重複指紋から注目指紋のみを抽出することや、注目指紋が劣化しないように曲線縞模様を成すかすれを除去することは困難であった。

本発明に関連する画像処理方法を以下に説明する。

非特許文献１は、フーリエ変換を応用して背景ノイズを除去する技術を開示している。この技術は、周期的なノイズが一つの方向に直線的に現れている場合には効果的であるが、曲線縞模様ノイズに対しては限定的な効果しか持たないと考えられる。例えば、注目指紋の隆線の方向と曲線縞模様ノイズの方向とが近い領域においては、曲線縞模様ノイズのみならず注目指紋の隆線も消失してしまうおそれがある。また、ノイズがない領域における注目指紋の隆線まで劣化してしまうおそれがある。

特許文献１は、縞紋様の方向分布を求める方法を開示している。この方法において、オペレータは縞紋様の画像中の領域と方向指示線とを指定する。方向指示線に基づいて、領域内における縞紋様の方向分布が求められる。

また、指紋隆線の方向及び周期性を抽出し、方向及び周期性に合致したフィルタ処理を行って指紋隆線を強調する様々な方法が提案されている。例えば、非特許文献２及び特許文献２は、このような方法を開示している。しかし、このような方法は、曲線縞模様ノイズの影響で注目指紋の隆線の方向及び周期性を正しく抽出できない場合には有効ではないと考えられる。

一方、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）のような局所的な画像強調方法が局所的な背景ノイズを除去するために有効であることが知られている。局所的な画像強調方法においては、画像強調のための参照領域を適切に設定することが重要である。

特許文献３は、指紋の隆線をトレースする方法を開示している。各画素における隆線方向を示す隆線方向データが隆線をトレースするために用いられる。

特許文献４は、濃度が極端に異なる領域を含む背景上の指紋隆線を強調するための画像強調方法を開示している。この方法において、複数参照領域の複数濃度ヒストグラムに基づいて処理対象画素の濃度値が計算される。

特開平７−１２１７２３号公報 特開２００２−９９９１２号公報 特開２００７−２２６７４６号公報 特開２００８−５２６０２号公報 Ｍ． Ｃａｎｎｏｎ， Ａ． Ｌｅｈａｒ， ＡＮＤ Ｆ． Ｐｒｅｓｔｏｎ， "Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｍｏｖａｌ ｂｙ Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ" Ａｐｐｌｉｅｄ Ｏｐｔｉｃｓ， Ｍａｒｃｈ １５， １９８３ Ｌｉｎ Ｈｏｎｇ， Ｙｉｆｅｉ Ｗａｎ， Ａｎｉｌ Ｊａｉｎ, "Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｉｍａｇｅ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ： Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ" ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， １９９８

本発明の目的は、曲線縞模様画像から曲線縞模様ノイズが適切に除去される画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することである。

本発明による画像処理装置は、データ記憶部と、第１画像強調部とを具備する。データ記憶部は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納する。第１画像強調部は、第１領域において第１画像強調処理を実行する。方向分布データは、第１領域内の第１画素の位置としての第１位置と、第１位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向とを関連付ける。第１画像強調部は、第１方向に基づいて、第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を第１領域に含まれるように決定する。そして、第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、第１画素における第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算する。

本発明による画像処理装置は、データ記憶部と、第１画像強調部とを具備する。データ記憶部は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納する。第１画像強調部は、第１領域において第１画像強調処理を実行する。第１画像強調部は、第１領域内の各画素について、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に基づいてその画素を含む局所領域としての参照領域を第１領域に含まれるように決定することで、第１領域内の第１画素を含む複数参照領域を決定する。複数参照領域の複数濃度ヒストグラムの各々に最大濃度値及び最小濃度値が存在するため、第１画素に関して複数最大濃度値及び複数最小濃度値が存在する。第１画像強調部は、複数最大濃度値のうちで最小のものとしての局所最大値と、複数最小濃度値のうちで最大のものとしての局所最小値とを用いた線形変換により、第１画素の第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、第１画素における画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から処理後濃度値を計算する。

本発明による画像処理装置は、データ記憶手段と、第１画像強調手段とを具備する。データ記憶手段は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納する。第１画像強調手段は、第１領域において第１画像強調処理を実行する。方向分布データは、第１領域内の第１画素の位置としての第１位置と、第１位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向とを関連付ける。第１画像強調手段は、第１方向に基づいて、第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を第１領域に含まれるように決定する。そして、第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、第１画素における第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算する。

本発明による画像処理装置は、データ記憶手段と、第１画像強調手段とを具備する。データ記憶手段は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納する。第１画像強調手段は、第１領域において第１画像強調処理を実行する。第１画像強調手段は、第１領域内の各画素について、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に基づいてその画素を含む局所領域としての参照領域を第１領域に含まれるように決定することで、第１領域内の第１画素を含む複数参照領域を決定する。複数参照領域の複数濃度ヒストグラムの各々に最大濃度値及び最小濃度値が存在するため、第１画素に関して複数最大濃度値及び複数最小濃度値が存在する。第１画像強調手段は、複数最大濃度値のうちで最小のものとしての局所最大値と、複数最小濃度値のうちで最大のものとしての局所最小値とを用いた線形変換により、第１画素の第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、第１画素における画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から処理後濃度値を計算する。

本発明による画像処理方法は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の第１領域において第１画像強調処理を実行するステップを具備する。第１領域に曲線縞模様ノイズが存在する。第１画像強調処理を実行するステップは、第１領域内の第１画素の位置としての第１位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向に基づいて、第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を第１領域に含まれるように決定するステップと、第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、第１画素における第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算するステップとを備える。

本発明による画像処理方法は、濃淡画像としての曲線縞模様画像の第１領域において第１画像強調処理を実行するステップを具備する。第１領域に曲線縞模様ノイズが存在する。第１画像強調処理を実行するステップは、第１領域内の各画素について、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に基づいてその画素を含む局所領域としての参照領域を第１領域に含まれるように決定することで、第１領域内の第１画素を含む複数参照領域を決定するステップと、第１画素の第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算するステップとを備える。複数参照領域の複数濃度ヒストグラムの各々に最大濃度値及び最小濃度値が存在するため、第１画素に関して複数最大濃度値及び複数最小濃度値が存在する。処理後濃度値を計算するステップにおいて、複数最大濃度値のうちで最小のものとしての局所最大値と、複数最小濃度値のうちで最大のものとしての局所最小値とを用いた線形変換により、処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、第１画素における画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から処理後濃度値を計算する。

本発明によるプログラムは、上記画像処理方法のいずれかをコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明によれば、曲線縞模様画像から曲線縞模様ノイズが適切に除去される画像処理装置、画像処理方法及びプログラムが提供される。

添付図面を参照して、本発明の実施形態に係る画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを以下に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０のハードウエア構成を示す。画像処理装置１０は、パーソナルコンピュータのようなデータ処理装置１と、入力装置としての画像入力装置５及びデータ入力装置８と、出力装置としての表示装置６及びプリンタ７とを備える。画像入力装置５は、例えば、指紋センサ、スキャナー、及び記録媒体読取装置である。データ入力装置８は、例えば、マウスやタブレットのようなポインティングデバイス、又はキーボードである。データ処理装置１は、バス４と、バス４に接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２と、バス４に接続された記憶装置３を備える。記憶装置３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）又は磁気ディスク装置である。画像入力装置５、表示装置６、プリンタ７、データ入力装置８及び照合装置１４の各々は、図示されないインターフェースを介してバス４に接続される。照合装置１４は、外部装置である。

図２は、画像処理装置１０の機能ブロック図である。画像入力部１１、画像処理部１２、画像出力部１３、データ表示部２４、及びデータ入力部２５の各々は、ＣＰＵ２がコンピュータプログラムを実行して画像処理装置１０のハードウエアを制御することにより実現される。画像処理部１２は、データ処理制御部２１、データ記憶部２２、代表線データ及び領域データ生成部２３、方向推定部２６、通常画像強調部２７、方向利用画像強調部２８、及び画像合成部２９を備える。画像入力部１１は画像入力装置５に対応し、画像処理部１２はデータ処理装置１に対応する。データ処理制御部２１、代表線データ及び領域データ生成部２３、方向推定部２６、通常画像強調部２７、方向利用画像強調部２８、及び画像合成部２９は、ＣＰＵ２に対応する。データ記憶部２２は記憶装置３に対応し、データ表示部２４は表示装置６に対応し、データ入力部２５はデータ入力装置８に対応する。画像出力部１３は、表示装置６又はプリンタ７に対応する。

データ処理制御部２１は、データ記憶部２２、代表線データ及び領域データ生成部２３、方向推定部２６、通常画像強調部２７、方向利用画像強調部２８、及び画像合成部２９間で行われるデータ及びメッセージの授受を制御する。データ記憶部２２は、データ処理制御部２１、代表線データ及び領域データ生成部２３、方向推定部２６、通常画像強調部２７、方向利用画像強調部２８、及び画像合成部２９に作業領域を提供し、これらが生成するデータを格納する。

図３を参照して、本実施形態に係る画像処理方法を説明する。画像処理方法は、ステップＳ１乃至ステップＳ８を備える。

ステップＳ１において、画像入力部１１は、濃淡画像としての指紋画像の指紋画像データを画像処理部１２に入力する。指紋画像は曲線縞模様画像であり、指紋画像データはデジタルデータである。画像入力部１１は、例えば、指先の指紋を読み取って指紋画像データを生成し、紙などをスキャンして指紋画像データを生成し、又は、磁気ディスクや光ディスクのような記録媒体に記録された指紋画像データを読み取る。データ記憶部２２は、指紋画像データを格納する。

図４Ａ及び４Ｂは、指紋画像の例を示す。図４Ａの指紋画像は、重複指紋画像であり、注目指紋と、注目指紋に重なった他の指紋（以下、ノイズ指紋という）としての曲線縞模様ノイズを含む。図４Ｂの指紋画像は、注目指紋と、かすれノイズとしての曲線縞模様ノイズを含む。このような指紋画像は、米国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， ＆ Ｔａｔｔｏｏ （ＳＭＴ） Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎに従って、５００ｄｐｉの解像度でディジタル化されている。なお、この標準化ドキュメントは、２００８年１月現在、以下のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）からダウンロード可能である。
ｆｔｐ：／／ｓｅｑｕｏｙａｈ．ｎｉｓｔ．ｇｏｖ／ｐｕｂ／ｎｉｓｔ＿ｉｎｔｅｒｎａｌ＿ｒｅｐｏｒｔｓ／ｓｐ５００‐２４５‐ａ１６．ｐｄｆ

上記標準にしたがって、指紋画像を構成する画素は、０から２５５までの２５６階調の濃度値のいずれかを持つ。上記標準による輝度基準では、濃度値が大きいほど輝度が大きい（明るい）ことを示す。

しかし、以下の説明においては、濃度値が大きいほど濃度が大きい（濃い）ことを示す。従って、濃度が大きい（濃い）隆線部を構成する画素の濃度値は最大値である２５５に近く、濃度が小さい（薄い）紙地や隆線溝部を構成する画素の濃度値は最小値である０に近い。ここで、隆線溝は、隣り合う二つの隆線に挟まれた帯状の部分である。

以下、図４Ａに示された指紋画像に画像処理方法を適用する場合について説明する。

次に、ステップＳ２において、代表線データ及び領域データ生成部２３は、データ表示部２４にデータ記憶部２２に格納された指紋画像データに基づいて指紋画像を表示させる。オペレータは、表示された指紋画像を見て、図５に示されるように、曲線縞模様ノイズの流れを表す代表線３０を入力する。また、オペレータは、図６に示されるように、曲線縞模様ノイズが存在するノイズ領域３１を入力する。オペレータは、データ入力部２５を操作して、代表線３０とノイズ領域３１の輪郭線３１ａとを描画する。

代表線３０は、曲線縞模様ノイズの大まかな流れを代表するものであり、曲線縞模様ノイズを正確にトレースしていなくてもよい。オペレータがデータ入力部２５を操作して指定した複数の点を直線で接続することで代表線３０が描画されてもよいが、複数の点に基づくスプライン近似等の曲線近似により代表線３０が描画されることが望ましい。曲線近似により代表線３０を描画することで、後述する方向推定の精度が向上する。図５において代表線は４本であるが、代表線の本数は４本に限定されない。

輪郭線３１ａは、オペレータがデータ入力部２５を操作して指定したノイズ領域３１の輪郭を代表する複数の代表点に基づいて描画される。輪郭線３１ａは、複数の代表点を直線で接続することで描画されてもよく、複数の代表点に基づく曲線近似により描画されてもよい。ノイズ領域３１は、輪郭線３１ａの内側の領域として指定される。図６においてノイズ領域３１は一つの閉領域であるが、複数の閉領域であってもよい。ノイズ領域外３２は、輪郭線３１ａの外側の領域である。

代表線データ及び領域データ生成部２３は、オペレータによるデータ入力部２５の操作としての入力操作に基づいて、代表線３０を示す代表線データとノイズ領域３１を示す領域データを生成する。

次に、ステップＳ３において、方向推定部２６は、曲線縞模様ノイズの方向分布を推定する。方向推定部２６は、代表線データと領域データとに基づいて、ノイズ領域３１内の各画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向を計算し、計算結果に基づいて、曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データを生成する。データ記憶部２２は、方向分布データを格納する。

ここで、方向について説明する。方向は、数学的には、向きを持った傾きと定義される。曲線縞模様ノイズの流れには傾きはあるが向きがないので、「曲線縞模様ノイズの方向」という表現は、数学的定義に従えば適切ではない。しかし、指紋隆線の傾きを隆線方向あるいは単に方向と表現する例が多いので、ここでは方向という用語を使用する。方向のコード化に関しては、π／８ごとに８方向にコード化する例や、π／１６ごとに１６方向にコード化する例が多い。８方向にコード化する場合よりも１６方向にコード化する場合の方が、処理時間がかかるが精度が向上する。ここでは、図７に示すように０〜１５の１６方向にコード化されている場合について説明する。

また、画素ごとに方向を定義してもよく、４×４画素や８×８画素により構成されるブロックごとに方向を定義してもよい。ブロックサイズが小さい方が、処理時間はかかるが精度が向上する。ここでは、画素ごとに方向が定義される場合について説明するが、方向分布を図示するときは、見やすいように、水平方向及び垂直方向とも８画素ごとにサンプリングして方向を示す。

特開平７−１２１７２３号公報に開示された方法を曲線縞模様ノイズの方向分布の推定に利用することが可能である。代表線３０上の画素については、その画素の位置における代表線３０の接線の方向をその位置における曲線縞模様ノイズの方向として推定する。代表線３０上にない画素については、その画素から８方向に放射状に探索して最初に検出される既に方向が推定されている画素の方向を用いて推定する。最初に検出される既に方向が推定されている画素の数は、１から８のいずれかである。

図８Ａは、曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果を代表線３０と重ねて示す。図８Ｂは、曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果を入力画像としての指紋画像（図４Ａ）と重ねて示す。図８Ａ及び図８Ｂでは、方向が線分で表されている。図８Ａ及び図８Ｂより、曲線縞模様ノイズの方向分布が正しく推定されていることがわかる。

図９は、曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果を、各画素をその画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に対応した濃度にして示す。画素の位置における方向が垂直方向に近いほど、その画素が濃い濃度で示されている。

次に、ステップＳ４において、通常画像強調部２７は、ノイズ領域外３２において濃度を強調する画像強調処理を実行し、画像強調処理後のノイズ領域外３２を示す処理後ノイズ領域外データを生成する。通常画像強調部２７は、画像強調処理において、ノイズ領域外３２の各画素について、その画素を含む局所領域としての参照領域をノイズ領域外３２に含まれるように決定し、参照領域の濃度ヒストグラムに基づいてその画素の画像強調処理後の濃度値を計算する。画像強調処理は、例えば、局所的ヒストグラム均等化法及び局所的コントラストストレッチ法の一方に基づく。入力画像のノイズ領域外３２に指紋隆線のダイナミックレンジが狭い領域があっても、画像強調処理により、ノイズ領域外３２が全領域で一様な濃淡変化を持つ画像に変換される。このような画像強調処理では、参照領域のサイズ設定が重要である。ここでは、参照領域を半径１２画素の円に設定した。参照領域のサイズは、隆線の濃淡変動を包含する最小のサイズであることが好ましい。指紋の平均隆線間隔は約１０画素（実距離は０．５ミリメートル）であるので、参照領域として平均隆線間隔の２．５倍の長さの直径を持つ円は適切である。

図１０は、ノイズ領域外３２において画像強調処理を行った結果を示す。図１０と図６を比較すると、画像強調処理により、ノイズ領域外３２における背景濃度が濃い領域も薄い領域も一様に強調されることがわかる。なお、図１０では、ノイズ領域３１において画像強調処理は行われていない。

次に、ステップＳ５において、方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１において濃度を強調する画像強調処理を実行し、画像処理後のノイズ領域３１を示す処理後ノイズ領域データを生成する。方向利用画像強調部２８は、画像強調処理において、方向分布データに基づいて、ノイズ領域３１の各画素について、その画素を含む局所領域としての参照領域をノイズ領域３１に含まれるように決定する。方向分布データは、ノイズ領域３１内の各画素の位置と、その位置における曲線縞模様ノイズの方向とを関連付けている。方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１の各画素について、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に基づいて参照領域を決定する。参照領域は、曲線縞模様ノイズに含まれる曲線（隆線又は隆線溝）に沿う帯状領域となるように決定される。方向利用画像強調部２８は、参照領域の濃度ヒストグラムに基づいてその画素の画像強調処理後の濃度値を計算する。画像強調処理は、例えば、局所的ヒストグラム均等化法及び局所的コントラストストレッチ法の一方に基づく。

ステップＳ５の画像強調処理により、曲線縞模様ノイズが適切に除去され、同時に注目指紋の隆線が強調される。以下、その理由を説明する。

図４Ａを参照して、ノイズ指紋の隆線に沿う濃度変化を調べると、注目指紋の隆線と重なった部分の濃度は、注目指紋の隆線と重なっていない部分の濃度より大きい。ノイズ指紋の隆線に沿って濃度変化を強調すれば、注目指紋の隆線のノイズ指紋の隆線と重なった部分が強調される。

図４Ａを参照して、ノイズ指紋の隆線溝に沿う濃度変化を調べると、注目指紋の隆線と重なった部分の濃度は、注目指紋の隆線と重なっていない部分の濃度より大きい。ノイズ指紋の隆線溝に沿って濃度変化を強調すれば、ノイズ指紋の隆線溝のノイズ指紋の隆線と重なった部分が強調される。

したがって、曲線縞模様ノイズの曲線に沿うように決定された参照領域を用いる画像強調処理により、曲線縞模様ノイズが消失し、注目指紋が強調される。

参照領域の決定は、例えば、以下のように行われる。方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１内の各画素から、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に沿う第１の側とその逆の第２の側に１２画素ずつ進んだときに通る画素群（合計２４画素）を抽出する。参照領域は、この画素群により構成される。この画素数（ここでは１２）は、ステップＳ４における円形の参照領域の半径の場合と同様の理由で選択されている。ステップＳ５における参照領域の幅が１画素分の幅であることが好ましい。この幅が大きいと、ノイズ指紋の隆線及び隆線溝の両方が参照領域に含まれるため、曲線縞模様ノイズを適切に除去することが難しくなるが、参照領域の幅が２画素分の幅より大きい場合であっても本発明の目的を達成することが可能である。

図１１は、ノイズ領域３１において画像強調処理を行った結果を示す。図１１と図６を比較すると、画像強調処理により、ノイズ指紋の隆線がほぼ消失し、注目指紋の隆線が強調されていることがわかる。なお、図１１では、ノイズ領域外３２において画像強調処理は行われていない。

次に、ステップＳ６において、画像合成部２９は、処理後ノイズ領域データ及び処理後ノイズ領域外データに基づいて、合成画像を示す合成画像データを生成する。合成画像は、ステップＳ４における画像強調処理後の濃度値を持つノイズ領域外３２と、ステップＳ５における画像強調処理後の濃度値を持つノイズ領域３１とを含み、ノイズ領域３１及びノイズ領域外３２の境界においてスムーズ処理が行われている。

図１２は、合成画像を示す。図から明らかなように、曲線縞模様ノイズが適切に除去され、注目指紋の隆線が強調されている。

ステップＳ４における画像強調処理と、ステップＳ５における画像強調処理とを同等の処理とすることで、ノイズ領域３１とノイズ領域外３２とで濃度強調の強さ（ダイナミックレンジ等）を同等にでき、より自然な合成画像を生成することができる。例えば、ステップＳ４における画像強調処理が局所的ヒストグラム均等化法に基づく場合には、ステップＳ５における画像強調処理も局所的ヒストグラム均等化法に基づく。又は、ステップＳ４における画像強調処理が局所的コントラストストレッチ法に基づく場合には、ステップＳ５における画像強調処理も局所的コントラストストレッチ法に基づく。さらに、ステップＳ４における参照領域の最大幅とステップＳ５における参照領域の最大幅を一致させることがより好ましい。より具体的には、ステップＳ４における円形の参照領域の直径とステップＳ５における帯状の参照領域の長さとを一致させる。

次に、ステップＳ７において、代表線データ及び領域データ生成部２３は、図１２に示される合成画像や、図８Ａ及び図８Ｂに示される曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果をデータ表示部２４に表示させ、オペレータに画像処理が妥当であるかの判定を促す。妥当でないと判定された場合、代表線３０やノイズ領域３１の追加や修正のためにステップＳ２に戻る。ステップＳ２〜ステップＳ６は、オペレータが妥当であると判定するまで繰り返される。オペレータが妥当であると判定した場合、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８において、データ処理制御部２１は、合成画像データを画像出力部１３、照合装置１４、又は特徴抽出装置（不図示）に出力する。画像出力部１３は、合成画像データに基づいて、図１２の合成画像を表示し、又は、印刷する。照合装置１４は、合成画像データを指紋の照合に用いる。特徴抽出装置は、合成画像データに基づいて、合成画像から特徴量を抽出する。

本実施形態によれば、遺留指紋画像において、曲線縞模様ノイズが除去され、注目指紋の隆線が強調される。したがって、鑑定官による鑑定が容易になる。また、注目指紋の特徴量の抽出が適切に行われるため、特徴量を用いた指紋照合精度が向上する。

（第２の実施形態）
図１３Ａは、第１の実施形態に係る画像処理方法を図４Ｂに示された指紋画像に適用した処理結果を示す。図１３Ａを見ると、かすれノイズが除去され、注目指紋の隆線が強調されていることがわかる。しかし、楕円形の破線枠で囲まれた領域に注目すると、濃く表示された領域が残っており、ノイズ除去が不十分であることがわかる。この原因は、黒い部分の近傍に白い部分が存在するノイズのために、注目指紋の隆線を強調できなくなるためである。

以下、本発明の第２の実施形態に係る画像処理方法を説明する。第２の実施形態に係る画像処理方法は、このようなノイズを持った指紋画像の画像処理に好適である。

第２の実施形態に係る画像処理方法は、画像処理装置１０によって実行され、ステップＳ５を除いて、第１の実施形態に係る画像処理方法と同じである。

本実施形態に係るステップＳ５において、方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１において濃度を強調する画像強調処理を実行し、画像処理後のノイズ領域３１を示す処理後ノイズ領域データを生成する。方向利用画像強調部２８は、第１の実施形態の場合と同様に、方向分布データに基づいて、ノイズ領域３１の各画素について、その画素を含む局所領域としての参照領域をノイズ領域３１に含まれるように決定する。その結果、ノイズ領域３１内の各画素について、その画素を含むような複数参照領域が存在する。方向利用画像強調部２８は、複数参照領域の複数濃度ヒストグラムに基づいて、その画素のステップＳ５の画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算する。詳細に説明すると、方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１の各画素について、その画素を中心とする局所領域を参照領域として決定する。ノイズ領域３１内のある画素Ｘに着目すると、画素Ｘを中心とする局所領域として決定された参照領域は画素Ｘを含み、ノイズ領域３１内の残りの画素を中心とする局所領域として決定された参照領域の中にも画素Ｘを含むものが存在する。方向利用画像強調部２８は、画素Ｘを含む参照領域の全てに基づいて、第１画素の処理後濃度値を計算する。

特開２００８−５２６０２号公報に開示された方法を、複数参照領域の複数濃度ヒストグラムに基づく処理後濃度値の計算に利用することが可能である。複数参照領域の複数濃度ヒストグラムの各々に最大濃度値及び最小濃度値が存在するため、その画素について複数最大濃度値及び複数最小濃度値が存在する。方向利用画像強調部２８は、複数最大濃度値のうちで最小のものとしての局所最大値と、複数最小濃度値のうちで最大のものとしての局所最小値とを用いた線形変換により、その画素のステップＳ５の画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、その画素におけるステップＳ５の画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から処理後濃度値を計算する。

局所最大値がＰｍａｘで表され、局所最小値がＰｍｉｎで表され、濃度範囲の最小値がＴｍｉｎで表され、濃度範囲の最大値がＴｍａｘで表され、処理前濃度値がＧｂで表され、処理後濃度値がＧａで表される場合、上述の線形変換は、下記式で与えられる。
例えば、指紋画像データのデータ形式が、指紋画像に含まれる各画素が０〜２５５までの２５６階調の濃度値のいずれかを持つように定義されている場合、ノイズ領域３１内の全ての画素について濃度範囲の最小値は０であり、濃度範囲の最大値は２５５である。

例えば、方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１内の第１画素の位置としての第１位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向に基づいて、第１画素を含む局所領域としての第１参照領域をノイズ領域３１に含まれるように決定し、ノイズ領域３１内の第２画素の位置としての第２位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第２方向に基づいて、第２画素を含む局所領域としての第２参照領域をノイズ領域３１に含まれるように決定する。ここで、第２参照領域は、第１画素を含む。方向利用画像強調部２８は、第１参照領域の第１濃度ヒストグラムにおける最大濃度値及び第２参照領域の第２濃度ヒストグラムにおける最大濃度値の小さい方としての局所最大値と第１濃度ヒストグラムにおける最小濃度値及び第２濃度ヒストグラムにおける最小濃度値の大きい方としての局所最小値とを用いた上述の線形変換により、第１画素のステップＳ５の画像強調処理後の濃度値としての第１処理後濃度値が上述の濃度範囲に含まれるように、第１画素におけるステップＳ５の画像処理前の濃度値としての第１処理前濃度値から第１処理後濃度値を計算する。

図１３Ｂは、本実施形態に係る画像処理方法を図４Ｂに示された指紋画像に適用した処理結果を示す。図１３Ｂにおいては、図１３Ａにおいて楕円形の破線枠で囲まれた領域に対応する領域においても、ノイズが適切に除去され、注目指紋の隆線が強調されている。

（第３の実施形態）
図１４Ａは、大きな曲率を持つ曲線縞模様ノイズを含む指紋画像を示す。図１４Ａの指紋画像は、図１４Ｂに示す指紋画像に同心円状の曲線縞模様ノイズを人工的に付加したものである。図１４Ｃは、第１の実施形態に係る画像処理方法を図１４Ａの指紋画像に適用した処理結果を示す。図１４Ｃを見ると、曲線縞模様ノイズの曲率が大きい領域（図の左上領域）において、ノイズ除去が不十分であることがわかる。

以下、本発明の第３の実施形態に係る画像処理方法を説明する。第３の実施形態に係る画像処理方法は、このような曲率の大きな曲線縞模様ノイズを含む指紋画像の画像処理に好適である。

第３の実施形態に係る画像処理方法は、画像処理装置１０によって実行され、ステップＳ５を除いて、第１の実施形態に係る画像処理方法と同じである。

本実施形態に係るステップＳ３において、方向推定部２６は、図１４Ａの指紋画像に含まれる曲線縞模様ノイズの方向分布を推定し、曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データを生成する。図１５Ａは、図１４Ａの指紋画像に重ねて表示された曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果を示す。

本実施形態に係るステップＳ５において、方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１において濃度を強調する画像強調処理を実行し、画像処理後のノイズ領域３１を示す処理後ノイズ領域データを生成する。方向利用画像強調部２８は、方向分布データに基づいて、ノイズ領域３１の各画素について、その画素を含む局所領域としての参照領域をノイズ領域３１に含まれるように決定する。方向利用画像強調部２８は、ノイズ領域３１の各画素について、その画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に基づいて参照領域を決定する。参照領域は、曲線縞模様ノイズに含まれる曲線に沿って曲がった形状の帯状領域となるように決定される。方向利用画像強調部２８は、参照領域の濃度ヒストグラムに基づいてその画素の画像強調処理後の濃度値を計算する。

特開２００７−２２６７４６号公報に開示された方法を、曲線縞模様ノイズに含まれる曲線に沿って曲がった形状を有する参照領域の決定に利用することが可能である。

図１５Ｂを参照して、参照領域を決定する方法を説明する。図１５Ｂにおいては、曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果が、各画素がその画素の位置における曲線縞模様ノイズの方向に対応した濃度をとることで示されている。方向利用画像強調部２８は、画像強調処理後の濃度値を計算すべき画素（例えば、注目画素４０又は５０）としての第１画素を参照領域に含まれる画素として決定し、第１画素の位置としての第１位置と、第１位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向とに基づいて、第１画素から第１方向の一方側にＮ番目（Ｎは自然数）の画素としての第２画素を検出する。方向利用画像強調部２８は、第２画素の位置としての第２位置と、第２位置における曲線縞模様ノイズの方向としての第２方向とに基づいて、第２画素から第２方向の一方側にＮ番目の画素としての第３画素と、第２画素から第２方向の他方側にＮ番目の画素としての第４画素とを検出する。方向利用画像強調部２８は、第３画素及び第４画素から２つ前の画素としての第１画素と第３画素との距離と、第１画素と第４画素との距離を比較し、第３画素及び第４画素のうち第１画素から遠い方の画素を参照領域に含まれる画素として決定する。方向利用画像強調部２８は、第１画素と遠い方の画素の間の画素を参照領域に含まれる画素として決定する。方向利用画像強調部２８は、上述の処理を繰り返すことで参照領域の第１画素から第１方向の一方側に延びる部分を決定し、同様にして、参照領域の第１画素から第１方向の他方側に延びる部分を決定する。

この結果、注目画素４０について参照領域４１が決定され、注目画素５０について参照領域５１が決定される。図１５Ａ及び図１５Ｂを比較すると、参照領域４１及び参照領域５１が曲線縞模様ノイズに含まれる曲線に沿って曲がった形状を有していることが分かる。

図１５Ｃは、本実施形態に係る画像処理方法を図１４Ａに示された指紋画像に適用した処理結果を示す。図１５Ｃと図１４Ｃの比較から明らかなように、本実施形態によれば参照領域の形状が曲線縞模様ノイズに更に良く適合するため、曲線縞模様ノイズの曲率が大きい領域（図の左上領域）におけるノイズ除去が向上する。

（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態に係る画像処理方法は、第２の実施形態に係る画像処理方法と第３の実施形態に係る画像処理方法とを組み合わせることにより提供される。第４の実施形態に係る画像処理方法においては、曲がった形状を有する複数の参照領域に基づいて濃度値が計算される。

図１６は、第４の実施形態に係る画像処理方法を図１４Ａに示された指紋画像に適用した処理結果を示す。図１６と図１５Ｃの比較から明らかなように、本実施形態によれば、ノイズ除去性能が更に向上する。

以上、画像処理の対象が指紋画像である場合について説明したが、画像処理の対象は、掌紋画像のような他の曲線縞模様画像であってもよい。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウエア構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。 図４Ａは、ノイズ指紋を含む指紋画像である。 図４Ｂは、かすれノイズを含む指紋画像である。 図５は、図４Ａの指紋画像に対して設定された代表線を示す。 図６は、図４Ａの指紋画像に対して設定されたノイズ領域を示す。 図７は、方向のコード化例を示す。 図８Ａは、線分を用いて表されたノイズ指紋の方向分布の推定結果を代表線に重ねて示す。 図８Ｂは、ノイズ指紋の方向分布の推定結果を図４Ａの指紋画像に重ねて示す。 図９は、濃淡を用いて表されたノイズ指紋の方向分布の推定結果を示す。 図１０は、通常画像強調処理後のノイズ領域外を示す。 図１１は、方向利用画像強調処理後のノイズ領域を示す。 図１２は、通常画像強調処理後のノイズ領域外と方向利用画像強調処理後のノイズ領域とから合成された合成画像を示す。 図１３Ａは、図４Ｂの指紋画像に対して第１の実施形態に係る画像処理方法を適用して得られた合成画像を示す。 図１３Ｂは、図４Ｂの指紋画像に対して本発明の第２の実施形態に係る画像処理方法を適用して得られた合成画像を示す。 図１４Ａは、同心円状の曲線縞模様ノイズが人工的に付加された指紋画像を示す。 図１４Ｂは、同心円状の曲線縞模様ノイズが人工的に付加される前の指紋画像を示す。 図１４Ｃは、図１４Ａの指紋画像に対して第１の実施形態に係る画像処理方法を適用して得られた合成画像を示す。 図１５Ａは、線分を用いて表された同心円状の曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果を図１４Ａの指紋画像に重ねて示す。 図１５Ｂは、本発明の第３の実施形態に係る画像処理方法において決定された参照領域を同心円状の曲線縞模様ノイズの方向分布の推定結果に重ねて示す。 図１５Ｃは、図１４Ａの指紋画像に対して第３の実施形態に係る画像処理方法を適用して得られた合成画像を示す。 図１６は、図１４Ａの指紋画像に対して第４の実施形態に係る画像処理方法を適用して得られた合成画像を示す。

符号の説明

１０…画像処理装置
１…データ処理装置
２…ＣＰＵ
３…記憶装置
４…バス
５…画像入力装置
６…表示装置
７…プリンタ
８…データ入力装置
１１…画像入力部
１２…画像処理部
１３…画像出力部
１４…照合装置
２１…データ処理制御部
２２…データ記憶部
２３…代表線データ及び領域データ生成部
２４…データ表示部
２５…データ入力部
２６…方向推定部
２７…通常画像強調部
２８…方向利用画像強調部
２９…画像合成部
３０…代表線
３１…ノイズ領域
３１ａ…輪郭線
３２…ノイズ領域外
４０、５０…注目画素
４１、５１…参照領域

Claims (14)

1. 濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、前記曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納するデータ記憶部と、
   前記第１領域において第１画像強調処理を実行する第１画像強調部と、
   データ生成部と、
   方向推定部と
   を具備し、
   前記方向分布データは、前記第１領域内の第１画素の位置としての第１位置と、前記第１位置における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向とを関連付け、
   前記第１画像強調部は、
   前記第１方向に基づいて、前記第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を前記第１領域に含まれるように決定し、
   前記第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、前記第１画素における前記第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算し、
   前記データ生成部は、
   入力操作に基づいて、前記第１領域を示す第１領域データと前記曲線縞模様ノイズの代表線を示す代表線データとを生成し、
   前記方向推定部は、
   前記第１領域データ及び前記代表線データに基づいて、前記第１領域内の各画素の位置における前記曲線縞模様ノイズの方向の計算を実行し、前記計算の結果に基づいて前記方向分布データを生成する
   画像処理装置。
2. 前記第１画像強調部は、
   前記第１領域内の第２画素の位置としての第２位置における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第２方向に基づいて、前記第２画素を含む局所領域としての第２参照領域を前記第１領域に含まれるように決定し、
   前記第１画素は、前記第２参照領域に含まれ、
   前記第１画像強調部は、
   前記第１濃度ヒストグラムにおける最大濃度値及び前記第２参照領域の第２濃度ヒストグラムにおける最大濃度値の小さい方としての局所最大値と前記第１濃度ヒストグラムにおける最小濃度値及び前記第２濃度ヒストグラムにおける最小濃度値の大きい方としての局所最小値とを用いた線形変換により、前記処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、前記第１画素における前記画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から前記処理後濃度値を計算する
   請求項１の画像処理装置。
3. 前記局所最大値がＰｍａｘで表され、
   前記局所最小値がＰｍｉｎで表され、
   前記濃度範囲の最小値がＴｍｉｎで表され、
   前記濃度範囲の最大値がＴｍａｘで表され、
   前記処理前濃度値がＧｂで表され、
   前記処理後濃度値がＧａで表され、
   前記第１画像強調部は、下記式に基づいて前記処理後濃度値を計算する
   Ｇａ＝（Ｇｂ−Ｐｍｉｎ）（Ｔｍａｘ−Ｔｍｉｎ）／（Ｐｍａｘ−Ｐｍｉｎ）＋Ｔｍｉｎ
   請求項２の画像処理装置。
4. 前記第１画像強調部は、前記曲線縞模様ノイズに含まれる曲線に沿って曲がった形状を有するように前記第１参照領域を決定する
   請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 前記第１画像強調部は、
   前記第１位置及び前記第１方向に基づいて前記第１領域に含まれる第３画素を検出し、
   前記第３画素の位置としての第３位置と前記第３
   画素における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第３方向とに基づいて前記第１領域に含まれる第４画素を検出し、
   前記第４画素が含まれるように前記第１参照領域を決定する
   請求項４の画像処理装置。
6. 前記曲線縞模様画像の前記第１領域以外の部分としての第２領域において第２画像強調処理を実行する第２画像強調部を更に具備し、
   前記第２画像強調部は、
   前記第２領域内の第２画素を含む局所領域としての第２参照領域を前記第２領域に含まれるように決定し、
   前記第２参照領域の第２濃度ヒストグラムに基づいて、前記第２画素における前記第２画像強調処理後の濃度値を計算し、
   前記第１画像強調処理は、局所的ヒストグラム均等化法及び局所的コントラストストレッチ法の一方に基づき、
   前記第２画像強調処理は、前記一方に基づき、
   前記第１参照領域及び前記第２参照領域は、最大幅が一致するように決定される
   請求項１の画像処理装置。
7. 濃淡画像としての曲線縞模様画像の画像データと、前記曲線縞模様画像の第１領域に存在する曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データとを格納するデータ記憶手段と、
   前記第１領域において第１画像強調処理を実行する第１画像強調手段と、
   データ生成手段と、
   方向推定手段と
   を具備し、
   前記方向分布データは、前記第１領域内の第１画素の位置としての第１位置と、前記第１位置における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向とを関連付け、
   前記第１画像強調手段は、
   前記第１方向に基づいて、前記第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を前記第１領域に含まれるように決定し、
   前記第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、前記第１画素における前記第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算し、
   前記データ生成手段は、
   入力操作に基づいて、前記第１領域を示す第１領域データと前記曲線縞模様ノイズの代表線を示す代表線データとを生成し、
   前記方向推定手段は、
   前記第１領域データ及び前記代表線データに基づいて、前記第１領域内の各画素の位置における前記曲線縞模様ノイズの方向の計算を実行し、前記計算の結果に基づいて前記方向分布データを生成する
   画像処理装置。
8. 濃淡画像としての曲線縞模様画像の第１領域において第１画像強調処理を実行するステップと、
   前記曲線縞模様ノイズの方向分布を示す方向分布データを生成するステップと
   を具備し、
   前記第１領域に曲線縞模様ノイズが存在し、
   前記方向分布データは、前記第１位置と前記第１方向とを関連付け、
   前記第１画像強調処理を実行するステップは、
   前記第１領域内の第１画素の位置としての第１位置における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第１方向に基づいて、前記第１画素を含む局所領域としての第１参照領域を前記第１領域に含まれるように決定するステップと、
   前記第１参照領域の第１濃度ヒストグラムに基づいて、前記第１画素における前記第１画像強調処理後の濃度値としての処理後濃度値を計算するステップと
   を備え、
   前記方向分布データを生成するステップは、
   オペレータの入力操作に基づいて、前記第１領域を示す第１領域データと前記曲線縞模様ノイズの代表線を示す代表線データとを生成するステップと、
   前記第１領域データ及び前記代表線データに基づいて、前記第１領域内の各画素の位置における前記曲線縞模様ノイズの方向を計算するステップと
   を備える
   画像処理方法。
9. 前記第１画像強調処理を実行するステップは、
   前記第１領域内の第２画素の位置としての第２位置における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第２方向に基づいて、前記第２画素を含む局所領域としての第２参照領域を前記第１領域に含まれるように決定するステップを備え、
   前記第１画素は、前記第２参照領域に含まれ、
   前記処理後濃度値を計算するステップにおいて、
   前記第１濃度ヒストグラムにおける最大濃度値及び前記第２参照領域の第２濃度ヒストグラムにおける最大濃度値の小さい方としての局所最大値と前記第１濃度ヒストグラムにおける最小濃度値及び前記第２濃度ヒストグラムにおける最小濃度値の大きい方としての局所最小値とを用いた線形変換により、前記処理後濃度値が所定の濃度範囲に含まれるように、前記第１画素における前記画像処理前の濃度値としての処理前濃度値から前記処理後濃度値を計算する
   請求項８の画像処理方法。
10. 前記局所最大値がＰｍａｘで表され、
    前記局所最小値がＰｍｉｎで表され、
    前記濃度範囲の最小値がＴｍｉｎで表され、
    前記濃度範囲の最大値がＴｍａｘで表され、
    前記処理前濃度値がＧｂで表され、
    前記処理後濃度値がＧａで表され、
    前記処理後濃度値を計算するステップにおいて、
    前記処理後濃度値は下記式に基づいて計算される
    Ｇａ＝（Ｇｂ−Ｐｍｉｎ）（Ｔｍａｘ−Ｔｍｉｎ）／（Ｐｍａｘ−Ｐｍｉｎ）＋Ｔｍｉｎ
    請求項９の画像処理方法。
11. 前記第１参照領域を決定するステップにおいて、
    前記第１参照領域は、前記曲線縞模様ノイズに含まれる曲線に沿って曲がった形状を有するように決定される
    請求項８乃至１０のいずれかに記載の画像処理方法。
12. 前記第１参照領域を決定するステップは、
    前記第１位置及び前記第１方向に基づいて、前記第１領域に含まれる第３画素を検出するステップと、
    前記第３画素の位置としての第３位置と、前記第３画素における前記曲線縞模様ノイズの方向としての第３方向とに基づいて、前記第１領域に含まれる第４画素を検出するステップと
    を備え、
    前記第１参照領域は、前記第４画素を含むように決定される
    請求項１１の画像処理方法。
13. 前記曲線縞模様画像の前記第１領域以外の部分としての第２領域において第２画像強調処理を実行するステップを更に具備し、
    前記第２画像強調処理を実行するステップは、
    前記第２領域内の第２画素を含む局所領域としての第２参照領域を前記第２領域に含まれるように決定するステップと、
    前記第２参照領域の第２濃度ヒストグラムに基づいて、前記第２画素における前記第２画像強調処理後の濃度値を計算するステップと
    を備え、
    前記第１画像強調処理は、局所的ヒストグラム均等化法及び局所的コントラストストレッチ法の一方に基づき、
    前記第２画像強調処理は、前記一方に基づき、
    前記第１参照領域及び前記第２参照領域は、最大幅が一致するように決定される
    請求項８の画像処理方法。
14. 請求項８乃至１３のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる
    プログラム。