JPH0581416A

JPH0581416A - 濃淡画像の二値化処理方法

Info

Publication number: JPH0581416A
Application number: JP3268304A
Authority: JP
Inventors: Hironori Yahagi; 裕紀矢作
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1991-09-19
Filing date: 1991-09-19
Publication date: 1993-04-02

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、濃淡画像の二値化処理方法に関
し、細かい雑音の無い二値画像が得られるようにするこ
とを目的とする。【構成】局所閾値算出回路１１では、所定の枠内の画
像から局所閾値を算出し比較回路１２へ出力する。ま
た、代表値算出回路１６では、注目点並びに近傍画素記
憶装置１５から、注目画素Ｐｉとその近傍画素ａ₁〜ａ
₈を取り込んで、濃度の代表値（平均値、中央値等）を
算出し、比較回路１２へ出力する。比較回路１２では、
入力した濃度の代表値と局所閾値を比較する。そして、
比較回路１２から出力される比較結果により、画像の二
値化を行うように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、濃淡画像の二値化処理
方法に関し、更に詳しくいえば、指紋による本人確認装
置、あるいは個人照合システム等に利用される濃淡画像
の二値化処理方法に関する。

【０００２】（技術の背景）近年、電算機が社会全般に
普及するのに伴い、安全性（セキュリティ）を如何に確
保するかという点に世間の関心が集まっている。電算機
室への入室や端末利用の際の本人確認の手段として、こ
れまで用いられてきたＩＤカードや暗証番号には安全確
保の面から多くの疑問が提起されている。これに対して
指紋は、「万人不同」・「終生不変」という二大特徴を
持つため、本人確認の最も有力な手段と考えられ、指紋
を用いた簡便な個人照合システムに関して多くの研究開
発が行われている。

【０００３】

【従来の技術】図６〜図８は従来例を示した図であり、
図６は本人確認措置のブロック図、図７は二値化処理部
のブロック図、図８は二値化処理の説明図である。

【０００４】図中、１は指紋センサ、２はＡ／Ｄコンバ
ータ、３は二値化処理部、４は二値化メモリ、５は特徴
抽出部、６は照合部、７は特徴情報記憶部、８は濃淡画
像記憶装置、９は注目点画素記憶装置、１０は注目点画
素指定回路、１１は局所閾値算出回路、１２は比較回
路、１３は二値化回路を示す。

【０００５】従来、指紋による本人確認装置として、例
えば図６に示したような装置が知られていた。この装置
は、指紋センサ１、Ａ／Ｄコンバータ２、二値化処理部
３、二値化メモリ４、特徴抽出部５、照合部６、特徴情
報記憶部７等で構成されている。

【０００６】前記本人確認装置において、指紋の登録処
理は次のようにして行う。先ず光学系である指紋センサ
１により指紋を読み取って装置内に入力する。この時指
紋センサ１から得られる画像は、アナログの濃淡画像で
ある。

【０００７】前記濃淡画像は、Ａ／Ｄコンバータ２によ
りディジタル画像に変換され、ディジタル化された指紋
の濃淡画像を二値化処理部３に入力する。その後、二値
化処理部３で濃淡画像の二値化処理を行い、二値化メモ
リ４に格納する。

【０００８】次に、二値化メモリ４に格納されている画
像について、細線化処理を行った後、特徴抽出部５によ
り、特徴抽出処理を行い、特徴情報記憶部７に、個人特
徴情報として登録（辞書登録）する。

【０００９】また、指紋の照合時には、次のようにして
処理を行う。即ち、指紋の登録時と同様にして二値化し
た指紋画像を二値化メモリ４に格納する。その後、二値
化メモリ４に格納された指紋画像を照合部６に入力する
と共に、特徴情報記憶部７に登録されている個人特徴情
報を照合部６に入力し、指紋の照合を行う。

【００１０】指紋照合の結果、一致すれば、照合部６か
ら本人確認信号を出力する。次に、前記二値化処理部の
処理を、図７、図８を参照しながら詳細に説明する。図
７に示したように、二値化処理部３には、濃淡画像記憶
装置８、注目点画素記憶装置９、注目点画素指定回路１
０、局所閾値算出回路１１、比較回路１２、二値化回路
１３を設ける。

【００１１】前記濃淡画像記憶装置８は、Ａ／Ｄコンバ
ータ２（図６参照）によってディジタル化された指紋の
濃淡画像を格納しておくものであり、この画像を二値化
処理する。なお、図７の点線矢印は信号の流れを示し、
実線矢印はデータの流れを示す。

【００１２】濃淡画像を二値化する場合は、先ず、図８
Ａに示したように、濃淡画像記憶装置８に格納されてい
る濃淡画像（濃度：０〜２５５）を、格子状に分割す
る。この処理は、局所閾値算出回路１１が行う。

【００１３】この時、格子状に分割した各枡目は、例え
ば、枡目幅をＷＤ＝１６画素とし、ＷＤ×ＷＤ＝１６画
素×１６画素の枡目とする。次に、局所閾値算出回路１
１により、各枡目毎の平均濃度を算出し、この値を図８
Ｂに示したように、局所閾値とする。

【００１４】そして、各枡目内の各画素を二値化する上
で、各画素の濃度を局所閾値と比較する。この処理を行
う場合、注目点画素指定回路１０の画素指定により、注
目点画素記憶装置９に注目画素を格納する。

【００１５】その後、比較回路１２では、各画素毎に、
各枡目内の局所閾値（平均濃度）と比較する。その結
果、二値化回路１３では、各画素の濃度が局所閾値以上
ならばその画素を「１」（隆線）とし、局所閾値未満で
あればその画素を「０」（谷線）として、二値化メモリ
４に格納する。このようにして、各枡目毎に、各画素の
濃度を二値化し、二値化メモリ４（図６参照）内に図８
Ｃに示したような二値画像を得る。

【００１６】前記のようにして指紋の登録及び照合を行
うが、その際、二値化された指紋画像に、亀裂、汗線、
橋（隣り合う隆線同士が汗のため繋がって見える箇所）
等の擬似特徴点が多く見られると、後の処理で正しい特
徴点（端点、分岐点）を検出するのが困難となる。

【００１７】その結果、辞書内に選ばれる特徴点の正解
率が低くなり、照合性能の低下を招くのである。このよ
うに、二値化指紋の改善は、指紋の照合性能を高く、か
つ安定した状態に維持するために必須の条件となる。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来のも
のにおいては、次のような課題があった。指紋センサに
より入力した濃淡画像には、高周波成分が含まれてい
る。そして、この濃淡画像は平滑されていないため、濃
度に雑音を含んでいる。

【００１９】このような雑音のある濃度と、局所閾値を
比較して二値化すると、図８Ｃに示したように二値化画
像において、雑音の箇所が細かい斑点になって現れる。
二値画像における斑点等の雑音は、細線化、特徴抽出を
経て擬似特徴点を生じる。その結果、指紋照合時におい
て、誤照合が発生し、照合性能の低下を招く。本発明
は、このような従来の課題を解決し、細かい雑音の無い
二値画像が得られるようにすることを目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
あり、図中、１１は局所閾値算出回路、１２は比較回
路、１５は注目点並びに近傍画素記憶装置、１６は代表
値算出回路を示す。本発明は上記の課題を解決するた
め、次のように構成した。

【００２１】(1) 処理装置に入力した濃淡画像を構成す
る各画素の濃度を、前記濃淡画像の所定の枠内で算出し
た局所閾値と比較することにより、濃淡画像を二値画像
に変換する濃淡画像の二値化処理方法において、前記局
所閾値との比較対象である注目点画素Ｐｉの濃度とし
て、該注目点画素Ｐｉ及びその近傍画素ａ₁〜ａ₈の濃
度の代表値を用いた。

【００２２】(2) 構成（１）において、濃度の代表値
を、各画素（注目点画素）Ｐｉ及びその近傍の画素ａ₁
〜ａ₈から算出した濃度の平均値とした。 (3) 構成（１）において、濃度の代表値を、各画素（注
目点画素）Ｐｉ及びその近傍の画素ａ₁〜ａ₈から算出
した濃度の中央値とした。

【００２３】(4) 構成（１）において、濃度の代表値
を、各画素（注目点画素）Ｐｉ及びその近傍の画素ａ₁
〜ａ₈の濃度に対して、マスク処理を行った結果の値と
した。 (5) 構成（１）において、濃度の代表値を、各画素（注
目点画素）Ｐｉ及びその近傍の画素ａ₁〜ａ₈から算出
した濃度の平均値と標準偏差の線型結合した値とした。

【００２４】(6) 構成（１）において、濃淡画像を、指
紋センサから入力した指紋の濃淡画像とした。 (7) 構成（１）において、処理装置を、指紋による本人
確認装置とした。

【００２５】

【作用】上記構成に基づく本発明の作用を、図１を参照
しながら説明する。濃淡画像の所定の枠内の画像は、局
所閾値算出回路１１に送り、ここで、局所閾値（例えば
枠内の平均濃度）を算出し、比較回路１２に出力する。

【００２６】また、注目点並びに近傍画素記憶装置１５
には、前記枠内で指定した注目点画素Ｐｉと、その近傍
画素ａ₁〜ａ₈を格納する。そして、代表値算出回路１
６により、前記画素Ｐｉ及びａ₁〜ａ₈を含む複数画素
の濃度の代表値を算出し、比較回路１２に出力する。

【００２７】この場合の濃度の代表値としては、画素Ｐ
ｉ及びａ₁〜ａ₈の濃度の平均値、あるいは中央値を用
いてもよい。また、濃度の平均値と標準偏差の線型結合
を用いてもよい。

【００２８】比較回路１２では、入力した局所閾値と濃
度の代表値とを比較して、比較結果を出力する。そし
て、この比較結果に基づいて、濃淡画像の二値化を行
う。このようにすれば、濃淡画像に含まれている高周波
成分の濃度は相殺され、結果として、二値化した画像
（二値画像）から、ざらついた細かい雑音は消える。

【００２９】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。（第１実施例の説明）図２〜図４は、本発明の第１実施
例を示した図であり、図２は二値化処理部のブロック
図、図３は二値化処理説明図、図４は二値化処理フロー
チャートである。

【００３０】図中、図１、図７と同符号は同一のものを
示す。また、１４は注目点並びに近傍画素指定回路を示
す。第１実施例は、図６に示したような指紋による本人
確認装置に適用した例であり、二値化処理部の構成を図
２に示す。

【００３１】図示のように、二値化処理部３には、濃淡
画像記憶装置８、局所閾値算出回路１１、比較回路１
２、二値化回路１３、注目点並びに近傍画素指定回路１
４、注目点並びに近傍画素記憶装置１５、代表値算出回
路１６を設ける。

【００３２】これらの内、濃淡画像記憶装置８、局所閾
値算出回路１１、比較回路１２、二値化回路１３は、図
７に示した従来例と同じ構成であり、注目点並びに近傍
画素指定回路１４、注目点並びに近傍画素記憶装置１
５、及び代表値算出回路１６が新たに追加された構成で
ある。

【００３３】注目点並びに近傍画素指定回路１４は、注
目点の画素と、その近傍にある画素の指定をする回路で
あり、注目点並びに近傍画素記憶装置１５は、前記指定
により、濃淡画像記憶装置８から取り出した画素を格納
しておくものである。

【００３４】また、代表値算出回路１６は、注目点並び
に近傍画素記憶装置１５に格納してある画素を用いて、
濃度の代表値を算出する回路である。この実施例では、
二値化処理をする際、局所閾値算出回路１１で算出した
局所閾値と、代表値算出回路１６で算出した代表値と
を、比較回路１２で比較する。

【００３５】この場合、局所閾値算出回路１４で算出す
る局所閾値は、前記従来例における局所閾値と同じであ
る。即ち、図８に示したＷＤ×ＷＤの枡目における平均
濃度を局所閾値として用いる。

【００３６】これに対して、前記局所閾値と比較する代
表値は、次のようにして算出する。例えば図３に示した
ように、注目点の画素をＰｉとした場合、注目点の画素
Ｐｉの近傍画素として、画素Ｐｉに隣接する周囲の画素
ａ₁〜ａ₈を選択する。

【００３７】そして、前記３×３画素を、注目点並びに
近傍画素記憶装置１５に格納した後、代表値算出回路１
６により、前記の３×３画素を用いて濃度の代表値を算
出する。

【００３８】前記濃度の代表値としては、前記３×３画
素の濃度の平均値として算出する。即ち、画素ａ₁〜ａ
₈、及び画素Ｐｉの各濃度の和の１／９を、濃度の代表
値として算出するものである。

【００３９】以下、図４のフローチャートに基づいて、
第１実施例の二値化処理を説明する。なお、図４の各処
理番号は、カッコ内に示す。先ず、図６に示した従来例
と同様にして、指紋センサから濃淡画像（アナログ画
像）を入力し、Ａ／Ｄコンバータによってディジタル化
した後、濃淡画像記憶装置８に、ディジタル化した指紋
の濃淡画像を格納する（Ｓ１）。

【００４０】次に、注目点並びに近傍画素指定回路１４
では、濃淡画像記憶装置８に格納してある濃淡画像を、
図８Ａと同様に格子状の枡目に分割して、処理する枡目
を指定する。

【００４１】この枡目は、例えばＷＤ×ＷＤ（ＷＤ＝１
６画素）の大きさとする。前記枡目の指定により、指定
された枡目のデータが、濃淡画像記憶装置８から局所閾
値算出回路１１へ送られる。局所閾値算出回路１１で
は、入力した枡目の画像データから、該枡目の平均濃度
を算出し、これを局所閾値として（Ｓ３）、比較回路１
２へ送る。

【００４２】また、注目点並びに近傍画素指定回路１４
では、前記枡目内で処理する画素を指定し、その画素の
データを濃淡画像記憶装置８から注目点並びに近傍画素
記憶装置１５へ送る。この時、注目点並びに近傍画素記
憶装置１５に送られる画素としては、図３に示した注目
点画素Ｐｉとその周辺にある近傍画素ａ₁〜ａ₈であ
る。

【００４３】その後、代表値算出回路１６では、注目点
並びに近傍画素記憶装置１５の画素を取り込んで、代表
値を算出し（Ｓ５）、比較回路１２へ送る。この場合、
代表値は、図３に示したように、注目点画素Ｐｉとその
近傍画素ａ₁〜ａ₈の平均値として算出する。

【００４４】次に、比較回路１２では、前記代表値と局
所閾値の大小を比較し（Ｓ６）、比較結果を二値化回路
１３に出力する。二値化回路１３では、代表値≧局所閾
値の関係であれば二値化メモリ４（図６参照）の該当す
る画素で１（隆線）を立てる（Ｓ７）。

【００４５】また、代表値＜局所閾値の関係であれば、
前記二値化メモリ４の該当する画素で０（谷線）を立て
る（Ｓ８）。この処理が終了すると次の画素についても
同様な処理を行い、前記枡目内の全画素Ｐｉ（ｉ＝１、
２、３・・・ｎ）について処理が終了すると（Ｓ４）、
次の枡目について同様な処理を行う。

【００４６】そして、全枡目について処理を終了すると
（Ｓ２）、全ての二値化処理が終了する。この状態で二
値化メモリ４内には、二値化された画像、即ち指紋の二
値画像が得られる。

【００４７】（第２実施例の説明）第２実施例は、注目
点並びにその近傍画素を、マスクにより重み付け加算し
た値を代表値とした例であり、前記第１実施例とは、代
表値算出回路１６の処理が異なるだけであって、他の構
成及び処理は同じである。

【００４８】図５は、第２実施例における重み付けマス
クの説明図である。図示のように、重み付けマスクは、
３画素×３画素の大きさとし、図３に示した注目点画素
Ｐｉ及び近傍画素ａ₁〜ａ₈に対応している。

【００４９】即ち、注目点画素Ｐｉに対応した重み係数
をＷｐ、近傍画素ａ₁〜ａ₈に対応した重み係数をＷ₁
〜Ｗ₈とし、例えばＷｐ＞Ｗ₁〜Ｗ₈の関係にする（Ｗ
ｐをＷ₁〜Ｗ₈より大きくする）。

【００５０】そして、代表値算出回路１６（図２参照）
において、代表値を算出する場合、前記重み係数で重み
付けした濃度を、重み係数の総和で割り、これを代表値
とする。

【００５１】例えば、各画素毎に、その濃度と重み係数
との積を求め、これらの総和を重み係数の総和で割った
値を代表値（平均濃度）とする。この場合、注目点画素
Ｐｉの重み係数Ｗｐは、近傍画素ａ₁〜ａ₈の重み係数
よりも大きな値になる。

【００５２】（他の実施例）以上実施例について説明し
たが、本発明は次のようにしても実施可能である。 (1) 注目画素（Ｐｉ）の近傍画素（ａ₁〜ａ₈）は、上
記実施例のような画素に限らず、注目画素Ｐｉの近傍に
ある、任意の複数画素（８画素に限らない）でよい。

【００５３】(2) 局所閾値を算出する際の枡目幅（Ｗ
Ｄ）は、任意の画素数でよい（１６画素に限らない）。 (3) 本人確認装置に限らず、他の装置にも適用可能であ
る。即ち、濃淡画像を二値画像に変換する回路ならば、
どのような装置にも適用可能である。

【００５４】(4) 図２の代表値算出回路１６において、
濃度の代表値を算出する際、図３に示した注目点画素Ｐ
ｉ及びその近傍画素ａ₁〜ａ₈の平均値（ｍ）と標準偏
差（σ）を算出し、その線型結合ｍ＋ｎσを代表値にし
てもよい。

【００５５】(5) 図２の代表値算出回路１６において、
濃度の代表値を算出する際、図３に示した注目点画素Ｐ
ｉ及びその近傍画素ａ₁〜ａ₈の濃度の中央値（中位
数、あるいはメジアンともいう）を算出し、この中央値
を代表値としてもよい。

【００５６】(6) 図５に示した重み付けマスクの重み係
数Ｗｐ、Ｗ₁〜Ｗ₈の値は、第２実施例のように、Ｗｐ
＞Ｗ₁〜Ｗ₈の関係にしてもよいが、他の設定でもよ
い。例えばＷｐ＜Ｗ₁〜Ｗ₈の関係にすることも可能で
あり、またＷ₁〜Ｗ₈を全て同じ値とせずに、異なった
値とすることも可能である。いずれにしても、Ｗｐ及び
Ｗ₁〜Ｗ₉の値を任意に設定することが可能である。

【００５７】(7) 図５に示した重み付けマスクによる処
理は、第２実施例のようにしてもよいが、他の処理でも
よい。例えば、画素Ｐｉ及びａ₁〜ａ₈の平均値を算出
した後、前記マスクによる重み付けして、代表値を求め
てもよい。

【００５８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。 (1) 従来のように、１画素のみの濃度と局所閾値とを比
較して二値化すると雑音が生じるが、本発明では、注目
点及びその近傍の画素の代表値を閾値との比較に用いて
いる。従って、高周波成分の濃度は相殺され、結果とし
て、二値化した画像から、ざらついた雑音が消える。

【００５９】(2) 例えば、本発明を個人確認装置に適用
した場合には、ざらつきのない二値画像が得られるた
め、擬似特徴点が少なくなる。その結果、指紋の照合性
能が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の第１実施例における二値化処理部のブ
ロック図である。

【図３】第１実施例における二値化処理説明図である。

【図４】第１実施例における二値化処理フローチャート
である。

【図５】第２実施例における重み付けマスクの説明図で
ある。

【図６】従来の本人確認装置のブロック図である。

【図７】従来の二値化処理部のブロック図である。

【図８】従来例における二値化処理の説明図である。

【符号の説明】

１１局所閾値算出回路１２比較回路１５注目点並びに近傍画素記憶装置１６代表値算出回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】処理装置に入力した濃淡画像を構成する
各画素の濃度を、前記濃淡画像の所定の枠内で算出した閾値と比較するこ
とにより、濃淡画像を二値化画像に変換する濃淡画像の二値化処理
方法において、前記閾値との比較対象である画素（注目点画素）（Ｐ
ｉ）の濃度として、該画素に（Ｐｉ）及びその近傍画素（ａ₁〜ａ₈）の濃
度から算出した濃度の代表値を用いたことを特徴とする
濃淡画像の二値化処理方法。
【請求項２】前記濃度の代表値が、各画素（Ｐｉ）及
びその近傍画素（ａ₁〜ａ₈）から算出した濃度の平均
値であることを特徴とする請求項１記載の濃淡画像の二
値化処理方法。
【請求項３】前記濃度の代表値が、各画素（Ｐｉ）及
びその近傍の画素（ａ₁〜ａ₈）から算出した濃度の中
央値であることを特徴とした請求項１記載の濃淡画像の
二値化処理方法。
【請求項４】前記濃度の代表値が、各画素（Ｐｉ）及
びその近傍の画素（ａ₁〜ａ₈）の濃度に対して、マス
ク処理を行った結果の値であることを特徴とした請求項
１記載の濃淡画像の二値化処理方法。
【請求項５】前記濃度の代表値が、各画素（Ｐｉ）及
びその近傍の画素（ａ₁〜ａ₈）の濃度の平均値と標準
偏差の線型結合した値であることを特徴とした請求項１
記載の濃淡画像の二値化処理方法。
【請求項６】前記濃淡画像は、指紋センサから入力し
た指紋の濃淡画像であることを特徴とした濃淡画像の二
値化処理方法。
【請求項７】前記処理装置は、指紋による本人確認装
置であることを特徴とした請求項１記載の濃淡画像の二
値化処理方法。