JPS60204085A - 画像照合方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は画像の照合方式に係り、たとえば印影照合等に
好適な画像の真偽判定方式に関する。

〔発明の背景〕

一般に画像の照合とは、登録画像と被検画像の位置を合
わせる処理と１両画像の真偽を判定する処理からなる。

真偽判定の処理では、従来位置合わせ後の２画像の類似
度をめ、これをあらがしめ定めた閾値と比較する方法が
一般的である。たとえばディジタル２値画像を対象とす
るとき−ｓｉ似度には で定義することが多い。ここに、Ｓｌは登録画像の黒画
素数、Ｓ、は被検画像の黒画素数、Ｓ３は位置合わせの
結果両画像で対応する画素がいずれも黒である組の数を
表す。Ｒは同一の画像を最適な位置に合わせれば理論的
には１となるが、実際には画像の入力、ディジタル化、
２値化等による誤差のため１より小さい値となるので、
あらかじめある閾値αを定め、Ｒ〉αのとき真、Ｒ〈α
のとき偽と判定する。

一方上記の誤差は２値画像では、画像の境界部で発生す
ることが多い。これは画像入力装置のセンサ特性の変動
、機械的ガタ等の影響による。このため、これらの誤差
がＲに及ぼす影響は、画像の境界部の長さにより異なる
。よって異なる境界部の長さを持つ画像に対して、同一
のαを用いると誤判定の確率が高い。たとえばαを大と
すれば、境界部が長い画像で真を偽と誤る確率が高くな
り。

逆にαを小とすれば、境界部が短い画像で偽を真と誤る
確率が高くなる。

このように、従来の真偽判定では、類似度を画像の特徴
と関係なく一定の閾値と比較していたので、判定を誤る
確率が高かった。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、以上の欠点を解消し精度の高い真偽判
定の可能な画像照合方式を提供することにある。

〔発明の概要〕

以上の目的を達成すめため、本発明は画像ごとに類似度
の閾値を設定するものである。このとき、既述のように
１画像の黒画素数８１またはＳＩ２に比べ境界部が長い
ものに対しては小さく、またＳｌまたはＳＱに比べ境界
部が短いものに対しては大きくなるよう閾値をめる。

〔発明の実施例〕 以下実施例により、本発明の詳細な説明する。

第１図は画像入力・ディジタル化における誤差を説明す
る図である。図中１は原アナログ画像、２は画素１のデ
ィジタル画像、３は画像１の２とは別のディジタル画像
のそれぞれ一例を示す。また４は画素の大きさを示す。

このように同一のアナログ画像から複数のディジタル画
像を得たときそれらは互いに同一とならなり。

第２図は画像１と画像２の位置合わせを行い、重ね合わ
せた結果の図である。図中５シよ画像１゜２がいずれも
黒画素である点、６は画像１のみ黒画素である点、７は
画像２のみ黒画素である点を示す。この重ね合わせ結果
では、類似度Ｒは、Ｓ、＝１０１．５９＝１０１．５３
＝９１より、Ｒ中０．９　となる。

一般に面積Ｓ、周囲長誌のアナログ画像から２ディジタ
ル画像を得るとき１周囲の画素位置でディジタル化によ
って黒画素が得られる確率と白画素が得られる確率が等
しくいずれも１／２であり、かつこれらは場所に依存し
ないものと仮定する。

このとき周囲の画素中、２ディジタル画像いずれである
。よってこのように同一のアナログ画像から得た２つの
異なるディジタル画像の位置合わせを行い、類似度をめ
ると、その平均値はとなる。画像１，２．３については
、５＝１００゜Ω＝４０であるのでＲ＝０．９　となり
、前の結果とほぼ一致する。

本発明では、以上の現象を利用して、画像照合における
類似度の真偽判定の閾値を、照合対象の画像に応じてめ
る。前述の説明から容易に類推できるように閾値のめ方
の一例として閾値αをＳ で決めることができる。ここにα。は画像によらない定
数である。

次に与えられたディジタル画像からアナログ画像のＳ、
およびａをめる方法について説明する。

Ｓは画像の面積であり、境界が面積１／２の画素にディ
ジタル化されればディジタル画像の面積と等しくなる。

前記の、境界で黒画素と白画素が得られる確率がされぞ
れ１／２であるとの仮定に従えば、同様にＳはディジタ
ル画像の面積に等しくなる。よってＳは、ディジタル画
像等の黒画素数を数えればよい。Ωは画像の周囲の長さ
であり、次の３つのめ方がある。第１の方法はディジタ
ル画像を横および縦に走査して、黒画素から白画素、ま
たは白画素から黒画素に変化する変化点の個数を数える
方法である。たとえば画像２では第１行の変化点は６個
、第２行は２個、以下２個、２個、・・・となり、第１
１行で４個となる。また第１列では６個、以下２個、２
個、・・・となり、第１１列で６個となる。この結果、
Ωは５８となる。

この方法は単純で高速処理が可能ではあるが、水平の境
界を横方向に走査するとき、および垂直の境界を縦方向
に走査するとき、ディジタル化誤差の影響が大きい。第
２の方法は、ディジタル画像を、−見境界をスムージン
グした画像に変換して第一の方法を適用するものである
。スムージングの方法は、公知例が存在し、たとえば膨
張と収縮による方法（たとえば吹抜敬彦氏著、ＦＡＸ、
ＯＡのための画像の信号処理、日刊工業新聞社刊、Ｐ、
２９．１９８２年発行を参照）が有名である。

画像２を８連結の膨張２回と４連結の収縮２回を行った
後、第１の方法を適用すると、ａは４４となる。この方
法は、境界−が水平および垂直線である場合は好適であ
るが、斜線に対しては実際より長くなるため、斜線の多
い画像には適当でない。

第３の方法は、空間微分による方法である。まずディジ
タル画像から横方向の差分 Δ工ｆｌｙ　ｊ）＝ｆ（ｉ、ｊ）−ｆ（ｉ−１＋　ｊ）
および縦方向の差分 Δアｆ（ｉｙ　Ｊ）＝ｆ（Ｉｔ　ｊ）−ｆ（ｉｔ　Ｊ　
１）を各画素についてめる。差分の定義の方法は他にも
存在する。ここにｉは画素横位置、ｊは画素縦位置、ｆ
（ｉ、３）は画素（ｉ、ｊ）の濃度（ｌまたは０）であ
る。このとき境界の画素は勾配の大きさ 国、ｄ、ｆ）”＋（乙了Ｙ が一定値１以上の画素となり、これについて境界線の方
向 θｔａｎ−１（Δ、ｆ／Δ　ｆ） を計算し、θ＝−９０°またはＯｏまたは９０゜のとき
１．ｆＪ＝−４５″または４５°のとき　２をそれぞれ
加えた統計をめる。本総計をｎとする。この方法は計算
は複雑であるのが斜め方向の境界線に対しても正しい値
となる。

次に以上の説明を実現する装置の構成例を、第３図を用
いて説明する。図中、８はプロセッサ、９はプログラム
メモリ、１０はアナログ画像を光学的に取込みディジタ
ル画像に変換する画像入力装置１１は登録画像を格納す
るファイル装置、１２は画像を一時的に格納して種々の
処理を行う画像メモリ、１３はバスである。本装置では
プログラムメモリ９に格納さ九たプログラムにより、プ
ロセッサ８が上記閾値計算処理をはじめ、画像入力、画
像位置合わせ等の処理を行う。

第４図は上記プログラムメモリ９に格納された印鑑照合
プログラムのフローチャートの一例である。まず１４で
被検画像を画像入力装置ｌＯからバス１３を経由して画
像メモリ１２に取込み、１５で登録画像をファイル装置
１１からバス１３を経由した画像メモリ１２に取込む。

次に１６で画像の位置合わせを行う。次に１７〜１９で
第１図、第２図を用いて詳述したように閾値を計算する
。このときＳおよび塁は登録・被検いずれの画像で計算
してもよい。最後に２０で類似度を計算し、１９で計算
した閾値と比較して画像の真偽を判定する。

以上ディジタル２値画像の実施例について説明したが、
本発明の思想は多値画像、アナログ画像等にも同様に適
用可能であることは当然である。

〔発明の効果〕

このように本発明によれば、画像入力時の誤差の大小を
考慮して類似度の閾値を画像ごとに決めることができる
ので、精度のよい画像の真偽判定ができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はアナログ画像とこれをディジタル化した画像の
従来例を示す図、第２図は上記従来例の二画像を重ね合
わせた場合の一例を示す図、第３図は本発明の画像照合
装置の構成を示すブロック図、第４図は本発明における
画像照合プログラムのフローチャートである。 ｌ・・・アナログ画像、２，３・・・ディジタル画像、
１７・・・画像面積計算処理、１８・・・画像周囲長計
算￥ＪＩ図 （良２ ＜ｂ） 第２図 第　３　図 ″ｆＪ４

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 第一の画像と第二の画像を照合して真偽を判定する処理
   方式において、該第−または第二の画像の面積と周囲の
   長さをもとにして画像ごとに閾値を定めるステップと、
   該第−の画像と第二の画像を照合して類似度をめるステ
   ップと、該類似度と対応する上記閾値を比較して真偽を
   判定するステップを含むことを特徴とする画像照合方式
   。