JP6955147B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

画像認証処理は、生体認証をはじめとして様々な分野で利用されている。例えば、手のひら静脈認証は、画像認証処理を利用した生体認証である。手のひら静脈認証では、図７に示すように、静脈センサ７０１が有する照明部により被写体である手のひら７０２に近赤外線７１１を照射し、その反射光７１２を静脈センサ７０１が有するＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサ等の撮像素子で撮影して得られる生体画像を認証に利用する。

生体画像を利用した生体認証においては生体画像から特徴量を抽出するため、画像のノイズ除去は重要である。近年、生体画像を撮影するセンサの小型化に対するニーズが高まっている。一般に、生体画像を撮影するセンサが小型化されると、撮像素子のサイズも小さくなって画素当たりの面積が減少する。その結果、画素当たりの受光量が低下するためにノイズが増える傾向がある。例えば、生体画像を利用した生体認証において、画像のノイズが増えると認証精度が低下し、本人拒否率や他人受け入れ率が劣化することになる。

画像のノイズ除去方式として、ガウシアンフィルタやバイラテラルフィルタによるノイズ除去がある。ガウシアンフィルタやバイラテラルフィルタは、画像上の注目画素のノイズを除去する際、注目画素の周囲に位置する周辺画素の輝度値をもとにノイズを除去する。例えば、ガウシアンフィルタは（式１）で表され、バイラテラルフィルタは（式２）で表される。画像にランダムに発生するランダムノイズ（ホワイトノイズ）は、ガウシアンフィルタやバイラテラルフィルタにより周辺画素との演算を行うことで平均化され低減される。

ここで、（式１）及び（式２）において、Ｖ（ｘ₀）は注目画素のノイズ除去処理後の輝度値であり、Ｖ₀（ｘ_i）は周辺画素の輝度の測定値（測定された輝度値）である。また、ｘ₀は注目画素の座標であり、ｘ_iは周辺画素の座標である。なお、ｉはノイズ除去処理に用いる領域（カーネル）内の画素を表すインデックスであり、１〜Ｎの整数である。ｗ、ｗ₁は注目画素からの距離に応じた重みを与える関数（ガウシアン関数）であり、ｗ₂は注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みを与える関数である。Ｎはカーネルのサイズに応じた数であり、例えば図８に示すように画像８０１にフィルタ処理を施す際のカーネルの大きさが３画素×３画素である場合にはＮ＝９である。なお、図８に示したものは一例であり、フィルタ処理を施す際のカーネルの大きさは、これに限定されるものではない。

ガウシアンフィルタでは、各周辺画素の輝度の測定値に対して注目画素からの距離に応じた重みをつけ、バイラテラルフィルタでは、各周辺画素の輝度の測定値に対して注目画素からの距離に応じた重み及び注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みを付ける。注目画素からの距離に応じた重みは、距離が近いほど重みを大きくし、距離が遠いほど重みを小さくする。また、注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みは、輝度の測定値の差が小さいほど重みを大きくし、輝度の測定値の差が大きいほど重みを小さくする。これは、注目画素との空間的な距離が近いほど、或いは注目画素の輝度の測定値に近いほど、真の輝度値（ノイズが全く乗っていない場合の輝度値）が近いと仮定しているからである。

画像データにおけるノイズを除去する対象画素とレンズ中心の画素との距離を基にノイズを除去する対象画素のノイズ除去度合を設定し、設定されたノイズ除去度合に基づいてノイズを除去する対象画素に対してノイズ除去処理を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。二次元的な画像を光電変換して画像データに変換する画像入力方法において、画像データの各画素に含まれるノイズ率を画素の輝度レベルに対する依存度を低減するように補正する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。撮像素子が有するカラーフィルタの色毎のシェーディングの中心座標を算出し、算出した各色の中心座標から各色の画面周囲まで放射方向のシェーディング補正係数を算出し、各色の中心座標とシェーディング補正係数から画像をシェーディング補正する技術が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特開２００５−２６７３６６号公報 特開２００６−２７９１６２号公報 特開２０１２−１５６８８２号公報

手のひら静脈認証における生体画像を撮影するセンサは、自照明を使って被写体を照明して生体画像の撮影を行うが、照明強度は完全な均一ではなく、例えば画像中心からの距離に応じて照明強度が変わる。一般的には、画像中心が明るく、周辺部に向かうに伴って暗くなる。そのため、生体画像上の注目画素からの距離が等しい２つの周辺画素において、画像中心からの距離が異なると、輝度の測定値の信用度が等しいとはいえず、注目画素からの空間距離や注目画素の輝度の測定値との差に応じた重み付けでは精度としては不十分である。１つの側面では、本発明の目的は、照明を使って被写体を照明して撮影した画像における画素の輝度を精度良く求めることができるようにすることにある。

画像処理装置の一態様は、照明によって被写体を照明して撮影された被写体の生体画像を入力する画像入力部と、入力された生体画像に画像処理を施す画像処理部を有する。画像処理部が、入力された生体画像上の注目画素からの距離に基づいた第１の重みと、注目画素の輝度の測定値との差に基づいた第２の重みと、照明の照明強度の情報に基づいた第３の重みとを画素毎に設定し、設定した第１の重みと第２の重みと第３の重みとを用いて注目画素及び注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から注目画素の輝度値を算出し、生体画像の各画素の輝度値を求める。

発明の一態様においては、照明を使って被写体を照明して撮影した画像における画素の輝度を精度良く求めることができる。

図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態における重み設定を説明する図である。 図３は、第１の実施形態におけるノイズ除去処理の例を示すフローチャートである。 図４は、第２の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。 図５は、第２の実施形態における画像処理装置の他の構成例を示す図である。 図６は、本実施形態における画像処理装置を実現可能なコンピュータの機能ブロック図である。 図７は、手のひら静脈認証を説明する図である。 図８は、ノイズ除去演算を説明する図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態では、自照明により被写体を照明して撮影した生体画像に対して、撮影した生体画像上の注目画素からの空間距離や注目画素の輝度の測定値との差に加え、被写体に対する照明の照明強度情報に基づいて画素毎に重み付けをしてノイズ除去処理を行い、注目画素及び注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から注目画素の輝度値を算出し、生体画像における各画素の輝度値を求める。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について説明する。以下では、本実施形態における画像処理装置を、照明を使って被写体を照明して撮影した生体画像を用いて生体認証を行う手のひら静脈認証装置や指静脈認証装置等の生体認証装置に適用した場合を例に説明する。

図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。画像処理装置１００は、制御部１０１、画像入力部１０２、撮影部１０３、データベース部１０６、記憶部１０７、特徴抽出部１０８、照合処理部１０９、及び画像処理部１１０を有する。制御部１０１は、画像処理装置１００全体の制御を行い、画像処理装置１００が有する各機能部を統括的に制御する。画像入力部１０２は、被写体を撮影して得られた生体画像を入力する。

撮影部１０３は、撮像素子部１０４及び照明部１０５を有し、被写体を照明して撮影処理を実行し生体画像を撮影する。撮像素子部１０４は、例えばＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサである。撮影部１０３は、照明部１０５を使って被写体を照明した状態で撮像素子部１０４により被写体を撮影して生体画像を取得する。例えば、撮影部１０３が静脈センサであれば、照明部１０５により被写体に近赤外線を照射し、その反射光を撮像素子部１０４で撮影することで、生体画像を撮影する。撮影部１０３は、撮影した生体画像を画像入力部１０２に出力する。なお、画像処理装置１００の外部に撮影部１０３を設けて、撮影部１０３により撮影した生体画像を画像処理装置１００の画像入力部１０２に入力するようにしてもよい。

データベース部１０６は、登録データ（テンプレート）やＩＤ情報等の生体認証に使用するデータを記憶する。記憶部１０７は、生体画像を保持する画像バッファ等として利用される。データベース部１０６は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の不揮発性の記憶装置であり、記憶部１０７は、例えば、いわゆるワークメモリとして利用される半導体メモリである。

特徴抽出部１０８は、生体画像から認証に使用する生体特徴量（特徴データ）を抽出する。照合処理部１０９は、登録データと照合データ（入力データ）との照合処理を行う。照合処理部１０９は、特徴抽出部１０８が抽出した生体特徴量（特徴データ）を用い、特徴同士を比較して登録データと照合データ（入力データ）とがどの程度似ているかを示す類似度を算出し出力する。

画像処理部１１０は、入力された生体画像に対してノイズ除去処理等の画像処理を行う。画像処理部１１０は、ノイズ除去処理部１１１及び重み設定部１１２を有する。画像処理部１１０は、重み設定部１１２が設定する重みを用いて、ノイズ除去処理部１１１が生体画像にノイズ除去処理を行うことで、生体画像における各画素のノイズ除去処理後の輝度値を求める。

第１の実施形態におけるノイズ除去処理について説明する。
画像処理部１１０のノイズ除去処理部１１１は、入力された生体画像上の画素であるノイズ除去対象の注目画素ｘ₀及びその周囲に位置する複数の周辺画素ｘ_iの輝度の測定値（測定された輝度値）Ｖ₀（ｘ_i）を用い、注目画素ｘ₀のノイズ除去処理後の輝度値Ｖ（ｘ₀）を（式３）に従って算出する。ｉはノイズ除去処理に用いる領域（カーネル）内の画素を表すインデックスであり、１からノイズ除去処理におけるカーネルのサイズＮまでの整数値をとる。

（式３）において、ｘ₀は生体画像上の注目画素の座標であり、ｘ_iは生体画像において注目画素の周囲に位置する周辺画素の座標である。また、ｗ₁、ｗ₂、ｗ₃は、重み設定部１１２により設定される重みである。ノイズ除去処理部１１１において（式３）に従って周辺画素との演算を行うことで、画像にランダムに発生するランダムノイズ（ホワイトノイズ）は平均化され低減される。

重みｗ₁は、注目画素からの距離に応じた重みである。注目画素ｘ₀と周辺画素ｘ_iとの空間距離に応じた重みｗ₁（ｘ_i−ｘ₀）は、例えば（式４）に従って設定される。（式４）において、ｘ₀は注目画素の座標であり、ｘ_iは周辺画素の座標であり、σ₁は空間距離に応じたノイズ除去の強さを表す定数である。また、式（４）において、分母の部分は、重みの総和（Σｗ₁）が１．０になるように正規化するための正規化定数である。

注目画素と周辺画素との空間距離に応じた重みｗ₁は、注目画素と周辺画素との空間距離が小さいほど大きな値が設定され、注目画素と周辺画素との空間距離が大きいほど小さい値が設定される。

重みｗ₂は、注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みである。注目画素の輝度の測定値Ｖ₀（ｘ₀）と周辺画素の輝度の測定値Ｖ₀（ｘ_i）との差に応じた重みｗ₂（Ｖ₀（ｘ_i）−Ｖ₀（ｘ₀））は、例えば（式５）に従って設定される。（式５）において、σ₂は輝度の測定値の差に応じたノイズ除去の強さを表す定数であり、分母の部分は、重みの総和（Σｗ₂）が１．０になるように正規化するための正規化定数である。

注目画素の輝度の測定値と周辺画素の輝度の測定値との差に応じた重みｗ₂は、注目画素の輝度の測定値と周辺画素の輝度の測定値との差が小さいほど大きな値が設定され、注目画素の輝度の測定値と周辺画素の輝度の測定値との差が大きいほど小さい値が設定される。重みｗ₁、ｗ₂はバイラテラルフィルタに相当する項である。

重みｗ₃は、照明の照明強度情報に応じた重みであり、本実施形態では画像中心からの距離の差に応じた重みである。例えば、静脈センサでは、自照明を使って被写体を照明して生体画像の撮影を行うが、一般に画像中心から周辺部へと行くにつれて輝度値が低下する。これは照明強度の分布によるものであって、画像中心から同心円状に照明強度が同一の領域が存在すると考えられるため、画像中心からの距離が同一である場合、真の輝度値（ノイズが全く乗っていない場合の輝度値）は近い値を持つ確率が高く、画像中心からの距離が異なる場合、真の輝度値は異なる値を持つ確率が高い。つまり、画像中心からの距離の差が小さいほうが、輝度値の相関が高いと考えられる。

そこで、画像中心からの距離の差が小さい画素は、照明強度が同等であるとして重みｗ₃を大きくし、画像中心からの距離の差が大きくなるほど照明強度が異なるとして重みｗ₃を小さくする。例えば、図２に示すように、注目画素ｘ₀２０１について画像中心２０２からの距離がｒ１であるとする。また、注目画素ｘ₀２０１からの距離がｒ２である近傍画素Ａ２０３について画像中心２０２からの距離がｒ４であり、注目画素ｘ₀２０１からの距離がｒ３である近傍画素Ｂ２０４について画像中心２０２からの距離がｒ５であるとする。距離ｒ２と距離ｒ３とが同一であっても、距離ｒ１と距離ｒ４との差が、距離ｒ１と距離ｒ５との差より小さい場合、近傍画素Ａ２０３に対する重みｗ₃は、近傍画素Ｂ２０４に対する重みｗ₃より大きい値にする。

この注目画素及び周辺画素についての画像中心からの距離の差に応じた重みｗ₃（ｒ_i−ｒ₀）は、例えば（式６）に従って設定される。なお、画像中心は、例えば６４０×４８０画素の画像である場合には（３２０，２４０）の位置である。（式６）において、ｒ₀は注目画素についての画像中心からの距離であり、ｒ_iは周辺画素についての画像中心からの距離であり、σ₃は画像中心からの距離の差に応じたノイズ除去の強さを表す定数である。また、式（６）において、分母の部分は、重みの総和（Σｗ₃）が１．０になるように正規化するための正規化定数である。

注目画素及び周辺画素についての画像中心からの距離の差に応じた重みｗ₃は、画像中心からの距離の差が小さいほど大きな値が設定され、画像中心からの距離の差が大きいほど小さい値が設定される。この画像中心からの距離の差に応じた重みｗ₃によって、画像中心からの距離の差が小さい画素に対する重みを大きくしたノイズ除去処理が実現される。つまり、照明条件（照明強度）が同一（画像中心からの距離が同一）である画素の重みを上げ、照明条件（照明強度）が異なる画素の重みを下げることになり、結果としてノイズ除去精度を向上させることができ、画素の輝度値を精度良く求めることが可能となる。

図３は、第１の実施形態におけるノイズ除去処理の例を示すフローチャートである。
ノイズ除去処理を開始すると、ステップＳ３０１にて、画像処理部１１０は、処理対象の生体画像においてノイズ除去対象とする注目画素ｘ₀を設定する。続いて、ステップＳ３０２にて、画像処理部１１０の重み設定部１１２は、ステップＳ３０１において設定された注目画素ｘ₀のノイズを除去するための重みｗ₁、ｗ₂、ｗ₃を設定する。前述したように重み設定部１１２は、注目画素からの距離に基づいて重みｗ₁を設定し、注目画素の輝度の測定値との差に基づいて重みｗ₂を設定し、画像中心からの距離の差に基づいて重みｗ₃を設定する。

次に、ステップＳ３０３にて、画像処理部１１０のノイズ除去処理部１１１は、ステップＳ３０２において設定された重みｗ₁、ｗ₂、ｗ₃を用い、ステップＳ３０１において設定された注目画素ｘ₀のノイズ除去処理後の輝度値Ｖ（ｘ₀）を周辺画素ｘ_iの輝度の測定値Ｖ₀（ｘ_i）から算出する。ノイズ除去処理部１１１は、周辺画素ｘ_iの輝度の測定値Ｖ₀（ｘ_i）と設定された重みｗ₁、ｗ₂、ｗ₃とを用いて（式３）に示した演算を実行することで注目画素ｘ₀のノイズ除去処理後の輝度値Ｖ（ｘ₀）を算出する。

次に、ステップＳ３０４にて、画像処理部１１０は、生体画像全体、すなわち生体画像の全画素について処理が終了したか否かを判定する。その結果、未処理の画素があると判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ３０１に戻り、画像処理部１１０は、生体画像において未処理の画素の内からノイズ除去対象とする注目画素ｘ₀を設定して前述した処理を実行する。一方、未処理の画素がない、生体画像全体について処理を終了したと判定した場合（ＹＥＳ）、画像処理部１１０はノイズ除去処理を終了する。

第１の実施形態によれば、処理対象の生体画像上の画素である注目画素からの空間距離に応じた重みｗ₁や注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みｗ₂に加え、画像中心からの距離の差に応じた重みｗ₃によって重み付けを行ってノイズ除去処理を行う。これにより、照明条件（照明強度）が同一である画素の重みを上げ、照明条件（照明強度）が異なる画素の重みを下げてノイズ除去処理を行うことが可能となり、ノイズ除去精度を向上させることができ、画素の輝度値を精度良く求めることが可能となる。

例えば、センサ等の撮影部１０３が小型化されると照明部１０５により被写体を均一に照明することが困難となり照明分布の不均一性が高まるが、照明強度情報に基づいた重み付けを行うことで高精度なノイズ除去処理が実現でき、生体画像の輝度値を精度良く求めることができる。つまり、本発明はセンサ等の小型化された際のノイズ除去手法として有効性を発揮する。なお、前述した説明では、照明強度の分布の中心が画像中心であるとして画像中心からの距離差に応じた重み付けを行っているが、照明強度の分布の中心が画像中心でない場合、照明強度の分布の中心を基準位置としてその基準位置からの距離差に応じた重み付けを行うようにしても良い。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。以下では、本実施形態における画像処理装置を、照明を使って被写体を照明して撮影した生体画像を用いて生体認証を行う手のひら静脈認証装置や指静脈認証装置等の生体認証装置に適用した場合を例に説明する。前述した第１の実施形態では、照明の照明強度情報に応じた重みｗ₃として、画像中心からの距離の差に応じた重みを設定している。第２の実施形態では、照明の照明強度情報に応じた重みｗ₃として、自照明である照明部１０５の照明強度分布情報を用いて重みを設定する。

図４は、第２の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。図４において、図１に示したブロックと同一の機能を有するブロックには同一の符号を付し、重複する説明は省略する。第２の実施形態における画像処理装置１００の画像処理部１１０は、ノイズ除去処理部１１１、重み設定部１１２、及び照明強度分布情報保持部４０１を有する。

照明強度分布情報保持部４０１は、自照明である照明部１０５の照明強度分布情報を保持する。照明強度分布情報保持部４０１は、情報保持部の一例である。具体的には、画像上の位置ｘにおける輝度値Ｌ（ｘ）を保持する。ここで、照明強度分布情報は、予め取得して保持しておく。また、照明強度分布情報を取得する際には、被写体の特性によらず安定した基準となる反射光を撮影して照明強度分布情報を得るために標準反射板等の所定の物体を被写体に設定することが好ましい。重み設定部１１２は、照明強度分布情報保持部４０１が保持する照明強度分布情報を用いて、照明の照明強度情報に応じた重みｗ₃を設定する。

第２の実施形態では、ノイズ除去処理部１１１は、入力された生体画像上のノイズ除去対象である注目画素ｘ₀及びその周囲に位置する周辺画素ｘ_iの輝度の測定値（測定された輝度値）Ｖ₀（ｘ_i）を用い、注目画素ｘ₀のノイズ除去処理後の輝度値Ｖ（ｘ₀）を（式７）に従って算出する。

（式７）において、ｘ₀は生体画像上の注目画素の座標であり、ｘ_iは生体画像において注目画素の周囲に位置する周辺画素の座標である。また、ｗ₁、ｗ₂、ｗ₃は、重み設定部１１２により設定される重みである。ノイズ除去処理部１１１において（式７）に従って周辺画素との演算を行うことで、画像にランダムに発生するランダムノイズ（ホワイトノイズ）は平均化され低減される。

重みｗ₁は、注目画素からの距離に応じた重みであり、例えば第１の実施形態と同様に（式４）に従って設定される。また、重みｗ₂は、注目画素の輝度の測定値との差に応じた重みであり、例えば第１の実施形態と同様に（式５）に従って設定される。

重みｗ₃は、照明の照明強度情報に応じた重みであり、本実施形態では照明強度分布情報保持部４０１が保持する照明強度分布情報に基づいて設定される。照明強度分布情報に基づく重みｗ₃（Ｌ（ｘ_i）−Ｌ（ｘ₀））は、例えば（式８）に従って設定される。（式８）において、Ｌ（ｘ₀）は照明強度分布情報における注目画素の位置での照明強度（輝度値）であり、Ｌ（ｘ_i）は照明強度分布情報における周辺画素の位置での照明強度（輝度値）であり、σ₃は照明強度分布に応じたノイズ除去の強さを表す定数である。また、式（８）において、分母の部分は、重みの総和（Σｗ₃）が１．０になるように正規化するための正規化定数である。

注目画素及び周辺画素の位置での照明強度分布に応じた重みｗ₃は、照明強度分布情報における注目画素の位置での照明強度と周辺画素の位置での照明強度との差が小さいほど大きな値が設定され、注目画素の位置での照明強度と周辺画素の位置での照明強度との差が大きいほど小さい値が設定される。この照明強度分布に応じた重みｗ₃によって、照明強度分布を利用したノイズ除去処理が実現され、照明強度が同心円状に分布していない場合であっても、高精度にノイズ除去精度を向上させることができ、画素の輝度値を精度良く求めることが可能となる。なお、照明強度分布情報保持部４０１に保持する照明強度分布情報は、画像処理装置１００の撮影部１０３の種別毎に取得して保持するようにしても良いし、それぞれの撮影部１０３毎に取得して保持するようにしても良い。ここで、それぞれの撮影部とは、製品個々の撮影部を意味する。つまり、設計上は照明強度が同心円状に分布していたとしても製品個々の個体差により、設計上の分布から外れる場合がある。このようなケースにおいて、それぞれの撮影部固有の分布情報を保持することにより、高精度なノイズ除去処理を実現することができる。

ここで、照明強度分布は、被写体に対する距離に応じて変化することがある。このような場合には、図５に示すように距離検出部５０１を設けるとともに、複数の異なる距離毎の照明強度分布情報を予め取得し照明強度分布情報保持部４０１に保持し、距離検出部５０１により検出した距離に応じて使用する照明強度分布情報を切り替えるようにすればよい。なお、距離検出部５０１により検出した距離に応じて、複数の照明強度分布情報を用いた補間処理を行い、注目画素及び周辺画素の位置での照明強度とするようにしても良い。

前述した実施形態による画像処理装置は、例えばコンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、かかるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータがプログラムを実行し処理を行うことにより、前述の実施形態の機能が実現されるプログラムプロダクトは、本発明の実施形態として適用することができる。プログラムプロダクトとしては、例えば前述の実施形態の機能を実現するプログラム自体、プログラムが読み込まれたコンピュータがある。また、プログラムプロダクトとして、ネットワークを介して通信可能に接続されたコンピュータにプログラムを提供可能な送信装置、前記送信装置を備えるネットワークシステム等がある。

また、供給されたプログラムとコンピュータにおいて稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）又は他のアプリケーション等とにより前述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態として適用することができる。また、供給されたプログラムの処理のすべて又は一部がコンピュータの機能拡張ユニットにより行われて前述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態として適用することができる。また、本実施形態をネットワーク環境で利用するべく、全部又は一部のプログラムが他のコンピュータで実行されるようになっていてもよい。

例えば、前述した実施形態による画像処理装置は、図６に示すようなコンピュータにより実現することができる。図６に示すコンピュータは、メモリ６０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）６０２とハードディスクドライブ（ＨＤＤ）６０３と出力装置６０４と記録媒体６０５用のドライブ装置６０６と入力装置６０７とネットワークに接続するための通信制御部６０８とがバス６０９で接続されている。オペレーティングシステム（ＯＳ）及び前述した実施形態における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、ＨＤＤ６０３に格納されており、ＣＰＵ６０２により実行される際にはＨＤＤ６０３からメモリ６０１に読み出される。ＣＰＵ６０２は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて出力装置６０４、ドライブ装置６０６、通信制御部６０８等を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ６０１に格納されるが、ＨＤＤ６０３に格納されるようにしてもよい。本例では、前述した処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、例えばコンピュータ読み取り可能な可搬型の記録媒体６０５に格納されて頒布され、ドライブ装置６０６からＨＤＤ６０３にインストールされる。インターネット等のネットワーク及び通信制御部６０８を経由して、ＨＤＤ６０３にインストールされる場合もある。このようなコンピュータは、前述したＣＰＵ６０２、メモリ６０１等のハードウェアとＯＳ及びアプリケーションプログラム等のソフトウェアとが有機的に協働することにより、前述した実施形態の各種機能を実現する。

なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
以上の第１〜第２の実施形態を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力する画像入力部と、
前記照明の照明強度の情報に基づいて画素毎に重み付けを行って、入力された前記生体画像上の注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求める画像処理部とを有することを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記画像処理部は、前記生体画像の前記注目画素及び前記周辺画素の前記生体画像の中心からの距離の差に応じて重み付けすることを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記３）
前記被写体を照明する照明部と、
前記被写体の生体画像を撮影し前記画像入力部に入力する撮像素子部とを有することを特徴とする付記１又は２記載の画像処理装置。
（付記４）
前記画像処理部は、前記照明の照明強度分布の情報を保持する情報保持部を有し、
前記情報保持部に保持された前記照明強度分布の情報に基づいて画素毎の重み付けを行うことを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記５）
前記被写体との距離を検出する距離検出部を有するとともに、
前記情報保持部は、前記被写体との距離毎に前記照明の照明強度分布の情報を有し、
前記距離検出部により検出される被写体との距離に応じて使用する前記照明の照明強度分布の情報を切り替えることを特徴とする付記４記載の画像処理装置。
（付記６）
前記画像処理部は、距離検出部により検出された被写体との距離に基づいて、前記照明の照明強度分布の情報を補間処理して得られた情報により画素毎の重み付けを行うことを特徴とする付記４記載の画像処理装置。
（付記７）
照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力し、
前記照明の照明強度の情報に基づいて画素毎に重み付けを行って、入力された前記生体画像上の注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求めることを特徴とする画像処理方法。
（付記８）
画像処理装置の画像入力部が、照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力するステップと、
前記画像処理装置の画像処理部が、前記照明の照明強度の情報に基づいて画素毎に重み付けを行って、入力された前記生体画像上の注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求めるステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記９）
画像処理装置の画像入力部が、照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力するステップと、
前記画像処理装置の画像処理部が、前記照明の照明強度の情報に基づいて画素毎に重み付けを行って、入力された前記生体画像上の注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求めるステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１００ 画像処理装置
１０１ 制御部
１０２ 画像入力部
１０３ 撮影部
１０４ 撮像素子部
１０５ 照明部
１０６ データベース部
１０７ 記憶部
１０８ 特徴抽出部
１０９ 照合処理部
１１０ 画像処理部
１１１ ノイズ除去処理部
１１２ 重み設定部
４０１ 照明強度分布情報保持部
５０１ 距離検出部

Claims (7)

1. 照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力する画像入力部と、
   入力された前記生体画像上の注目画素からの距離に基づいた第１の重みと、前記注目画素の輝度の測定値との差に基づいた第２の重みと、前記照明の照明強度の情報に基づいた第３の重みとを画素毎に設定し、設定した前記第１の重みと前記第２の重みと前記第３の重みとを用いて前記注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求める画像処理部とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像処理部は、前記生体画像の前記注目画素及び前記周辺画素の前記生体画像の中心からの距離の差に応じて前記第３の重みを設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記被写体を照明する照明部と、
   前記被写体の生体画像を撮影し前記画像入力部に入力する撮像素子部とを有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記画像処理部は、前記照明の照明強度分布の情報を保持する情報保持部を有し、
   前記情報保持部に保持された前記照明強度分布の情報に基づいて前記第３の重みを設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記画像処理部は、距離検出部により検出された被写体との距離に基づいて、前記照明の照明強度分布の情報を補間処理して得られた情報により前記第３の重みを設定することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力し、
   入力された前記生体画像上の注目画素からの距離に基づいた第１の重みと、前記注目画素の輝度の測定値との差に基づいた第２の重みと、前記照明の照明強度の情報に基づいた第３の重みとを画素毎に設定し、設定した前記第１の重みと前記第２の重みと前記第３の重みとを用いて前記注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求めることを特徴とする画像処理方法。
7. 画像処理装置の画像入力部が、照明によって被写体を照明して撮影された前記被写体の生体画像を入力するステップと、
   前記画像処理装置の画像処理部が、入力された前記生体画像上の注目画素からの距離に基づいた第１の重みと、前記注目画素の輝度の測定値との差に基づいた第２の重みと、前記照明の照明強度の情報に基づいた第３の重みとを画素毎に設定し、設定した前記第１の重みと前記第２の重みと前記第３の重みとを用いて前記注目画素及び前記注目画素の周囲に位置する複数の周辺画素の輝度の測定値から前記注目画素の輝度値を算出し、前記生体画像の各画素の輝度値を求めるステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。

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