WO2013027572A1 - 隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、隆線方向抽出プログラム - Google Patents

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WO2013027572A1
WO2013027572A1 PCT/JP2012/070090 JP2012070090W WO2013027572A1 WO 2013027572 A1 WO2013027572 A1 WO 2013027572A1 JP 2012070090 W JP2012070090 W JP 2012070090W WO 2013027572 A1 WO2013027572 A1 WO 2013027572A1
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ridge
region
image
confidence
sub
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PCT/JP2012/070090
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English (en)
French (fr)
Inventor
原　雅範
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
    • G06V40/1359—Extracting features related to ridge properties; Determining the fingerprint type, e.g. whorl or loop

Definitions

  • the present invention relates to a fingerprint collation system that performs fingerprint collation based on a fingerprint ridge included in a fingerprint image, and relates to a ridge direction extraction device that extracts a direction of a fingerprint ridge in a fingerprint image.
  • the fingerprint collation device When collating the input fingerprint image with pre-stored fingerprint data, the fingerprint collation device generally extracts the fingerprint ridge direction indicating the direction of the fingerprint ridge in the fingerprint image, and fingerprint collation processing based on this Is done. By accurately extracting the directionality of the ridge included in the fingerprint image, the accuracy of the fingerprint matching process is improved. For this reason, the apparatus and method for extracting a ridge direction are disclosed.
  • the variation in pixel density is small in the same direction as the stripe (direction along the stripe line), and the variation in pixel density is large in the direction perpendicular to the stripe. Then, the extreme value of the variation in shading is obtained for a plurality of predetermined quantization directions in the image, and the direction of the stripe (stripe line), that is, the direction of the ridge is determined from this extreme value
  • a determination device is known (Patent Document 1).
  • Patent Document 2 there is known an apparatus that determines a ridge direction by calculating a gradient vector in a pixel that determines a ridge direction.
  • the ridge direction is extracted in units of small regions (zones) of about 8 ⁇ 8 pixels, instead of calculating the ridge direction for all pixels. It is common.
  • the ridge direction is extracted locally.
  • “local” means that the ridge direction is determined using only the pixel group density in the vicinity of the target pixel, and consistency with the ridge direction of the entire fingerprint is not considered. .
  • a region where the ridge direction is stable in a relatively wide region in the image is a direction stable region, and a region where the direction changes abruptly, such as a central point or a region near a delta, changes direction.
  • This is an area.
  • the influence of noise such as wrinkles and blurs in the image is small, the area where ridge direction is easy to extract is the high confidence area, and the area where noise influences such as wrinkles and haze is large is difficult to extract. This is a certainty area.
  • Patent Documents 1 and 2 described above since the local extraction is performed using the density change of only the neighboring pixel group, there is an inconvenience that an incorrect direction is likely to be extracted due to the influence of wrinkles and scratches.
  • a correct ridge direction cannot be extracted in a region having a large ridge curvature such as the vicinity of the center point (core) or the vicinity of the delta (delta) in the fingerprint image.
  • a technique of smoothing a ridge direction pattern in order to correct an erroneously extracted ridge direction Patent Document 3).
  • two-dimensional Fourier transform is performed in a local region that determines the ridge direction, and the peak of the resulting Fourier transform plane is analyzed. If there are a plurality of direction candidates (plural peaks), A method for determining a direction in which a contradiction with a direction of a neighboring region is reduced by an energy minimization method is disclosed. In addition, a technique for expanding the applicable range by applying the energy minimization evaluation method in the direction stable region and the direction variation region is also disclosed (Patent Documents 4 and 5).
  • Patent Document 6 using the ridge direction determined at a certain point in time, the direction confidence of the neighboring area is corrected, and the corrected direction confidence is reevaluated to determine the ridge direction of the neighboring area.
  • Patent Document 6 the ridge direction with little contradiction is extracted even in the direction change region by repeating the process of re-evaluating the direction certainty (direction propagation process).
  • the ridge direction extracted by the smoothing process cannot be optimized (corrected) at the center point where the ridge direction is changing rapidly or in the region near the delta.
  • Patent Documents 4 and 5 are highly effective in the directional stability region, but have a disadvantage that the ridge direction is extracted incorrectly because the effect is limited in the direction variation region. This is considered to be because there is a limit to adapting the energy minimization method to the direction variation region.
  • the extracted ridge direction data is superimposed on the original fingerprint image by the method disclosed in Patent Literature 4 or Patent Literature 5 on the fingerprint image of FIG. 4, as shown in FIG.
  • the direction of the ridge in the area within the broken line is erroneously extracted.
  • This wavy line area is an area including a core-shaped portion which is a direction change area in the fingerprint image.
  • FIG. 17 shows the image of FIG. 4 with the ridge direction data extracted using the technique disclosed in Patent Document 6 superimposed on the fingerprint image.
  • the ridge directions extracted in the elliptical broken line area include the ridge directions that are erroneously extracted (erroneously extracted).
  • the certainty level indicating that the ridge direction has been correctly extracted is very low. Therefore, the certainty level correction cannot be effectively corrected. There is.
  • the present invention improves the inconveniences of the related art and can extract a ridge direction in a fingerprint image accurately regardless of the ridge shape, a ridge direction extraction method, and a ridge direction extraction program
  • the purpose is to provide
  • a ridge direction extracting device analyzes a ridge shape in a fingerprint image and extracts a ridge direction indicating the inclination direction of the ridge. It has.
  • the ridge direction extraction unit determines the ridge direction as a main direction by evaluating a density difference between a target region set on the ridge and a surrounding region connected to the target region, and both the main direction
  • a ridge direction determination means for calculating a direction certainty factor that indicates the accuracy of the image, and a high certainty factor that extracts the region where the direction certainty factor is equal to or greater than a certain value and sets the region connected to the region as a high confidence region
  • Low confidence that generates a density-converted image by reducing the density value in the low confidence area that is an area other than the high confidence area in the fingerprint image along the determined main direction;
  • Area density value conversion means; and composite image generation means for generating a composite image obtained by combining the high confidence area in the fingerprint image and the low confidence area in the density conversion image.
  • the ridge direction determining means has a sub-direction determining function for determining a ridge direction in the composite image as a sub-direction and deriving a sub-direction certainty indicating the accuracy of the sub-direction.
  • the ridge direction extraction unit further calculates a direction certainty factor based on a main direction in the fingerprint image and a sub-direction in the composite image, and is connected to the high confidence region so that the direction certainty factor is increased. It is characterized by comprising high confidence region expansion means for correcting the ridge direction in the low confidence region.
  • the ridge direction extracting method is a ridge direction extracting apparatus including a ridge direction extracting unit that analyzes a shape of a ridge in a fingerprint image, wherein the ridge direction is an inclination direction of the ridge.
  • the present invention relates to a ridge direction extraction method for extracting a ridge direction, and determines the ridge direction as a main direction by evaluating a density difference between a target region set on the ridge and a surrounding region connected to the target region.
  • the ridge direction extraction unit executes each operation process.
  • a ridge direction extraction program is a ridge direction extraction device including a ridge direction extraction unit that analyzes a shape of a ridge in a fingerprint image, and is a tilt direction of the ridge.
  • the present invention relates to a ridge direction extraction program for extracting a ridge direction, and the ridge direction is set as a main direction by evaluating a density difference between a target area set on the ridge and a surrounding area connected to the target area.
  • a ridge direction determination function that calculates direction confidence indicating the accuracy of the main direction while determining, and extracting the region where the direction certainty is equal to or greater than a certain value and representing the region connected to the region as a high confidence region
  • a density conversion image by reducing the density value in the low confidence area which is an area other than the high confidence area in the fingerprint image along the determined main direction
  • Generate A low confidence region density value conversion function, a composite image generation function for generating a composite image that combines a high confidence region in the fingerprint image and a low confidence region in the density conversion image, and a ridge direction in the composite image.
  • Each of these operation functions is realized by a computer provided in advance in the ridge direction extracting means.
  • the ridge direction determined in advance in the low confidence region in the fingerprint image is calculated based on the main direction in the fingerprint image and the sub-direction in the composite image.
  • Ridge direction extracting apparatus, ridge direction extracting method, and ridge direction that can accurately extract the ridge direction in the fingerprint image regardless of the ridge shape.
  • a line direction extraction program can be provided.
  • FIG. 6A is an explanatory diagram in which the extracted ridge direction is displayed superimposed on the fingerprint image of FIG.
  • FIG. 6B is an explanatory diagram showing the direction certainty of the direction data in FIG. FIG.
  • FIG. 7A is an explanatory diagram showing an enlarged display of a region where noise is apparent in FIG.
  • FIG. 7B is an explanatory diagram showing regions in the fingerprint image corresponding to FIG. It is explanatory drawing which shows the ridge direction of the initial stage area
  • FIG. 9A is an explanatory diagram showing the ridge direction determined in the low confidence region.
  • FIG. 9B is an explanatory diagram showing the ridge direction in the low confidence region derived by performing the smoothing process on FIG. 9A.
  • FIG. 10A is an explanatory diagram showing a result of removing the density component using the ridge direction before the smoothing process shown in FIG. FIG.
  • FIG. 10B is an explanatory diagram illustrating a result of performing density component removal processing on the image after the smoothing processing illustrated in FIG.
  • FIG. 11A is an explanatory diagram illustrating a result of performing the synthesis process using the image of FIG.
  • FIG. 11B is an explanatory diagram illustrating a result of performing the synthesis process using FIG.
  • FIG. 12A is an explanatory diagram showing ridge directions extracted from the sub-direction extracted image using the composite image of FIG. 11B.
  • FIG. 12B is an explanatory diagram showing the direction certainty in the sub direction shown in FIG. It is explanatory drawing which shows the ridge direction of the area
  • FIG. 14A is an explanatory diagram illustrating a result of the propagation extension process performed recursively (second time) on the fingerprint image.
  • FIG. 14B is an explanatory diagram illustrating a result of the propagation extension process performed recursively (third time) on the fingerprint image. It is explanatory drawing which shows an example of the fingerprint image by which the ridge line was emphasized by the ridge extraction means in the feature point extraction apparatus disclosed in FIG. It is explanatory drawing which shows the result of having extracted the ridge direction from the fingerprint image by related technology. It is explanatory drawing which shows the result of having extracted the ridge direction from the fingerprint image by related technology.
  • a feature point extraction device (ridge direction extraction device) 10 digitizes a fingerprint (or palm print) image read using a sensor or a scanner, and inputs a fingerprint image.
  • the input unit 11, the ridge direction extraction unit 12 that extracts the direction of the ridge included in the fingerprint image input from the fingerprint image input unit 11, and the direction data extracted by the ridge direction extraction unit 12 A ridge extraction unit 13 that performs processing for extracting a fingerprint ridge from a fingerprint image using the image, a feature point extraction unit that extracts the position of a feature point from the extracted ridge, and a feature point extracted It has a configuration including a feature point output unit 15 that outputs information related to each feature point based on the position of the point.
  • the image input unit 11 may be set to input a fingerprint image file obtained by digitizing a fingerprint image to the direction extraction unit 12 in advance.
  • the ridge direction extracting unit 12 is determined by a ridge direction determining unit 23 that determines a ridge direction in a target region set on a ridge included in a fingerprint image, and a ridge direction determining unit 23.
  • High confidence region direction determining means 24 for determining a region in which the accuracy of the ridge direction is determined to be higher than a certain value, and a region other than the high confidence region in the input image (fingerprint image).
  • Low confidence region direction determining means 25 for identifying a low confidence region and determining a ridge direction in the low confidence region, and pixel density in the fingerprint image along the ridge direction in the determined low confidence region
  • Direction-use image enhancement means 26 for converting values, high-confidence region and low-confidence region composition processing, sub-direction extraction image composition means 27 for extracting the ridge direction in the composite image, and the above extraction Ridge direction
  • the propagation area direction determining device 28 to perform the process of expanding the high confidence region by correcting the direction of the low confidence region close to on the basis of high confidence area.
  • the ridge direction extraction unit 12 further includes a data processing control unit 21 that controls transmission and reception of data and messages performed between the respective units constituting the ridge direction extraction unit 12, and the respective units.
  • a data storage unit 22 is provided for temporarily storing the calculated image and direction data.
  • the data storage means 22 is composed of, for example, a RAM (Random Access Memory) and is used as a processing work area by each means constituting the ridge direction extraction unit 12.
  • the data storage means 22 is also used to store data (such as fingerprint images) exchanged between the fingerprint image input section 11 and the ridge extraction means section 13 and the ridge direction extraction section 12. Is done.
  • FIG. 4 shows an example of an input image (fingerprint image) that is a target of direction extraction.
  • wrinkles are evident in the fingerprint area. This hinders the extraction of the correct ridge direction in this fingerprint image.
  • the fingerprint image as the input image is in accordance with ANSI / NIST-ITL-1-2000 Data format for the Interchange of Fingerprint, 500, according to ANSI / NIST-ITL-1-2000 data standardized by National Institute of Standards and Technology. It is digitized with a resolution of.
  • each pixel constituting the fingerprint image has one of 256 gradation density values from 0 to 255. Further, in the luminance standard based on the standard, the larger the density value is, the higher the luminance is (brighter).
  • the density value of the pixel constituting the ridge portion having a high density is close to the maximum value 255
  • the density value of the pixel constituting the paper density or ridge groove portion having a low density is the minimum value. It is close to zero.
  • the ridge groove indicates a band-like portion sandwiched between two adjacent ridges.
  • the ridge direction determination means 23 that forms part of the ridge direction extraction unit 12 determines the ridge direction by evaluating the density difference between the target region set on the ridge and the surrounding region connected thereto.
  • a line direction determining function and a ridge direction deriving function for extracting a ridge direction (hereinafter simply referred to as “direction”) and a direction certainty factor are provided.
  • the ridge direction determination means 23 determines the direction certainty indicating the accuracy of each extracted direction based on the mutual relationship in the different ridge directions included in the fixed region set on the fingerprint image. To do. It has a function to do.
  • the ridge direction determining means 23 determines the ridge direction as the main direction by evaluating the density difference between the target region set on the ridge and the surrounding region connected to the target region, and It has a function to determine the ridge direction for calculating the direction certainty indicating the accuracy of the main direction.
  • the direction method in this case, for the ridge direction and the direction certainty factor, for example, as disclosed in JP-A-52-97298, a density difference in each direction specified in advance is used. You may decide by evaluating.
  • the direction extracted as the ridge direction is the direction with the highest certainty among the 16 candidate directions (16 directions) of the ridge direction.
  • this direction is defined as the main direction.
  • the ridge direction is quantized and coded in 16 directions.
  • the ridge direction is indicated in the direction of 16 (1 to 16) steps added by ⁇ / 16 radians counterclockwise with respect to the horizontal direction (0).
  • the ridge direction indicates the “direction” of the ridge (curve or straight line) in the fingerprint image, that is, “the inclination of the ridge with the direction” in the image.
  • the ridge direction is defined for each pixel (x, y) in the fingerprint image (that is, in units of one pixel).
  • the fingerprint image may be divided into fixed zones (blocks) such as 4 ⁇ 4 pixels and 8 ⁇ 8 pixels, and the ridge direction may be defined for each block.
  • the ridge direction is sampled every 8 pixels in both the horizontal direction and the vertical direction for easy viewing.
  • FIG. 6A shows the ridge direction (direction data) extracted based on the fingerprint image of FIG. 4 superimposed on the fingerprint image (FIG. 4).
  • FIG. 6B illustrates the direction confidence of the direction data in FIG. 6A in terms of density (by shading display), and the higher the density (darker), the higher the direction confidence. ing. Note that the direction of a pixel is not displayed for a pixel from which a direction component cannot be extracted.
  • FIG. 6 (A) is compared with FIG. 6 (B), the direction certainty factor is low (that is, the density is low) in the region with many wrinkles in the fingerprint image, and in this region, It can be seen that many mis-extracted ridge directions are included.
  • FIG. 7 (A) shows an enlarged display of a part of the region where the wrinkles are prominent (including wrinkles) in FIG. 6 (A).
  • FIG. 7B shows a region in the fingerprint image (input image) corresponding to FIG.
  • the high confidence initial region direction determination means 24 described above has a high confidence region extraction function for extracting all pixels whose direction confidence is higher than a preset threshold value.
  • the high confidence initial region direction determination means 24 has a high confidence region determination function for determining a region (connected pixel region) in which the extracted pixels are connected.
  • a high confidence region is referred to as a high confidence region. That is, the high confidence initial region direction determination means 24 extracts the target region having a direction confidence greater than or equal to a certain value, and sets a region (connected pixel region) where the region is connected as a high confidence region. It has a high confidence area setting function.
  • a threshold of direction certainty is set in advance so as not to be erroneously extracted even when noise such as wrinkles or faintness is included.
  • the region determined by the high confidence initial region direction determination means 24 by the first high confidence region determination process is referred to as a high confidence initial region.
  • FIG. 8 shows the region direction in the high certainty initial region determined in this way.
  • the outer edge of the high confidence region is not clearly shown, but the region where the ridge direction is indicated indicates the high confidence region.
  • FIG. 8 it is shown that the erroneously extracted ridge direction is not included in the high confidence initial region.
  • the low confidence region direction determining means 25 has a low confidence region specifying function for specifying a low confidence region that is a region other than the high confidence region, and a low confidence region for determining the ridge direction in the low confidence region. It has a direction determination function.
  • FIG. 9A shows the determined low confidence region and the ridge direction in this low confidence region.
  • the low confidence region direction determination means 25 described above determines the low confidence region as a region outside the high confidence region determined by the high confidence initial region direction determination means 24 (that is, a region other than the high confidence region).
  • the setting may be such that the low confidence region direction is determined as a region in which the line direction is extracted in advance.
  • the ridge direction extracted in the low confidence region includes the noise direction (noise direction) and the ridge direction, that is, both the main direction and the noise direction (mixed). is doing.
  • the direction may be smoothed so that the noise direction is extracted more accurately in each low confidence region in the image.
  • the direction smoothing process may be set to be executed by applying the technique disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-181956, for example.
  • the low confidence region direction determining means 25 has a function of deriving a direction variance value indicating the variance of the extracted ridge direction when the smoothing process is performed.
  • FIG. 9B shows the ridge direction in the low confidence region derived by the smoothing process.
  • the direction after smoothing is shown.
  • FIG. 9A includes a portion from which a direction-defined region is removed.
  • the low confidence region direction determining means 25 performs direction smoothing.
  • the low confidence region direction determination unit 25 determines the pixel region where the derived direction variance value is large (that is, higher than a certain value). It may be determined that the direction reliability after the smoothing process is low and the extracted ridge direction is removed.
  • the ridge direction determined by performing the smoothing process is adopted as the main direction, and the subsequent processes are performed.
  • the direction-use image enhancement means 26 further uses a ridge direction (referred to as “designated direction”) in the determined low confidence region so that the density difference of the components along the designated direction is reduced.
  • An image density conversion function for performing density conversion processing of the input image is provided. That is, the direction-use image enhancement means 26 reduces the density value in the low confidence region (the region other than the high confidence region in the fingerprint image) described above along the determined main direction, thereby converting the density converted image. Has a low confidence region density value conversion function.
  • the image density conversion function may be set to be implemented by applying the technology disclosed in Japanese Patent Application No. 2010-010348, for example.
  • the noise direction component is removed.
  • this density conversion processing is referred to as direction-use image enhancement processing for the purpose of main direction component removal.
  • the main direction represents the ridge direction (that is, the ridge direction is correctly extracted as the designated direction instead of the noise direction)
  • the ridge direction is removed by the direction-based image enhancement processing.
  • the main direction becomes the first candidate for determination at the time of direction propagation, so it can be said that there is a low possibility that the propagation performance is deteriorated. For this reason, it becomes possible to suppress degradation of propagation performance.
  • FIGS. 10A and 10B show images obtained by removing density components along the designated direction by the above processing.
  • FIG. 10A shows the result of removing the density component using the direction before smoothing shown in FIG.
  • FIG. 10B shows the result of density component removal using the direction after smoothing shown in FIG.
  • FIG. 10A and FIG. 10B are compared, it can be seen that the component along the direction of the wrinkles in FIG.
  • the sub-direction extracting image combining means 27 described above adopts the pixel density of the input image for the pixels in the high confidence area, and uses the direction utilization image enhancement means 26 for the pixels in the low confidence area.
  • the function of performing image composition processing by adopting the image density emphasized in is provided.
  • this composite image is defined as a sub-direction extraction image.
  • FIG. 11A shows a result of performing the combining process using the image of FIG. 10A
  • FIG. 11B shows a result of performing the combining process using FIG. 10B.
  • FIG. 11A is compared with FIG. 11B, it can be seen that the component (concentration) along the direction of the eyelid is removed in the low confidence region.
  • an image (composite image) from which the sub-direction can be extracted more correctly by combining the partial image of the high confidence region that can be expected to have a clear ridge and the partial image of the low confidence region. Can be generated.
  • the ridge direction determination means 23 described above performs the process of extracting the ridge direction (sub direction) and the direction certainty of the sub direction using the synthesized sub direction extraction image (synthesized image). Has an extraction function.
  • the ridge direction determination means 23 derives the direction (sub direction) and the direction certainty based on the sub direction extraction image in the same manner as in the main direction extraction process. That is, the ridge direction determination means 23 described above has a sub-direction determination function for determining the ridge direction in the composite image as a sub-direction and deriving a sub-direction certainty indicating the accuracy of the sub-direction. .
  • this extraction processing is also performed using a method disclosed in, for example, JP-A-52-97298, which evaluates and determines a density difference in each direction specified in advance. There may be.
  • the ridge direction extracted from the sub-direction extraction image may include a direction different from the extracted main direction. For this reason, hereinafter, the ridge direction extracted using the sub-direction extraction image is defined as the sub-direction.
  • FIG. 12A shows the ridge direction (sub-direction) extracted from the sub-direction extraction image. Note that FIG. 12A shows the sub-direction extracted using the composite image of FIG. In addition, FIG. 12B shows the direction certainty in the sub direction shown in FIG.
  • the propagation region direction determining means 28 described above uses the determined direction data in the high confidence region to determine the direction confidence of the low confidence region (hereinafter referred to as “propagation region”) close to the high confidence region.
  • Advanced belief region expansion processing that corrects and analyzes the corrected belief to determine the direction in each propagation region, thereby extending the direction determination region (ie, high belief region) It has a function.
  • the propagation region direction determination means 28 calculates the direction certainty factor based on the main direction in the fingerprint image and the sub direction in the composite image, and in the high certainty factor region so as to increase the direction certainty factor.
  • a high confidence area expansion function for correcting the ridge direction in the connected low confidence area is provided.
  • FIG. 13 shows the direction data that has been propagated and expanded by the above expansion process.
  • FIG. 13 shows that a more correct ridge direction is propagated and expanded (extracted).
  • the above-described expansion processing may be a setting performed using the technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-65900, for example.
  • the above-described propagation region direction determining means 28 checks whether or not the above-mentioned extension processing end condition is met.
  • the end condition is a case where the area expansion process cannot be performed or a predetermined number of times set in advance is reached.
  • the current propagation extension area is set as a high confidence area, and the direction in the low confidence area is determined.
  • the propagation region direction determining means 28 performs processing not on the input image but on the latest composite image as the target image for performing the second and subsequent high confidence region expansion processing.
  • FIG. 14A shows the result of the recursive (second) propagation extension process
  • FIG. 14B shows the result of the third recursive propagation extension process.
  • the noise direction of the propagation region in FIG. 14A is removed based on the region where the ridge direction is correctly extracted, and in FIG. 14B, the ridge direction is corrected correctly. It has been shown that.
  • noise removal is performed using the direction data in which the ridge direction is correctly extracted, and this noise removal is performed recursively. It can be expected that the low confidence region is removed even in the image in which the noise direction is enhanced.
  • the data processing control means 21 of the ridge direction extraction unit 12 outputs ridge direction data (assumed to be stored in the data storage means) indicating the extracted ridge direction to the ridge extraction means unit 13. It has a ridge direction data output function.
  • the direction extraction means ridge direction extraction unit 12 of the feature point extraction apparatus 10 according to the present embodiment, the main direction extracted from the input image and the sub direction extracted from the sub direction extraction image which is a composite image.
  • the direction and the corresponding direction certainty factor an area where the fluctuation of the ridge direction in the fingerprint image (or palm print image) is large (the dispersion of the direction within a certain area is high), that is, the direction fluctuation area Even in a region where the direction certainty factor is lower than a certain value (low certainty factor region), it is possible to extract an accurate ridge direction.
  • the ridge direction determining means 23 evaluates the density difference between the target region set on the ridge in the image and the surrounding region connected to the target region, thereby determining the ridge direction as the main direction and the accuracy of the main direction.
  • the direction certainty factor indicating is calculated (ridge direction determining step).
  • the high confidence region direction determining means 24 extracts the region where the direction certainty factor is equal to or greater than a certain value, and sets the region where the regions are connected as a high confidence region (high confidence region setting step).
  • the certainty area direction determining means 25 generates a density conversion image by reducing the density value in the low certainty area other than the high certainty area in the fingerprint image along the determined main direction. (Low confidence region density value conversion step).
  • the direction use image enhancement means (composite image generation means) 26 generates a composite image obtained by combining the high confidence area in the fingerprint image and the low confidence area in the density conversion image (composite image generation step).
  • the ridge direction in the composite image is determined as a sub direction, and a sub direction reliability indicating the accuracy of the sub direction is derived (sub direction determination step).
  • the propagation area direction determining means (high confidence area expanding means) 28 calculates the direction confidence based on the main direction in the fingerprint image and the sub-direction in the composite image, and increases the direction confidence.
  • the ridge direction in the low confidence region connected to the high confidence region is corrected (high confidence region expansion step).
  • the execution contents of the ridge direction determination step, the high confidence region setting step, the low confidence region density value conversion step, the composite image generation step, the sub-direction determination step, and the high confidence region expansion step are as follows. It may be configured to be programmed and executed by a computer provided in advance in the ridge direction extraction unit 12.
  • the program may be recorded on a non-transitory storage medium such as a DVD, a CD, or a flash memory. In this case, the program is read from the recording medium by a computer and executed.
  • the image input means 11 inputs a fingerprint image to the ridge direction extraction unit 12 (FIG. 3: step S1).
  • the image input unit 11 digitizes an image read using a scanner and inputs the digitized image to the direction extraction unit 12.
  • the setting may be such that a fingerprint image file obtained by digitizing a fingerprint image in advance is input to the ridge direction extraction unit 12.
  • the ridge direction determining means 23 extracts (derived) the direction of the ridge (hereinafter simply referred to as “direction”) and the direction certainty (FIG. 3: step S2).
  • direction the direction of the ridge
  • direction certainty the direction certainty
  • the direction extracted as the ridge direction in step S2 can be said to be the direction with the highest certainty among the 16 candidate directions (16 directions) of the ridge direction.
  • this direction is defined as the main direction.
  • the ridge direction is quantized and coded in 16 directions, for example, as shown in FIG.
  • the ridge direction is indicated in the direction of 16 (1 to 16) steps added by ⁇ / 16 radians counterclockwise with respect to the horizontal direction (0).
  • the high confidence initial region direction determination means 24 extracts all pixels whose direction confidence is higher than a preset threshold value. And the area
  • a connected pixel region is referred to as a high confidence region.
  • the region determined by the high confidence initial region direction determination means 24 by the first high confidence region determination process is referred to as a high confidence initial region.
  • FIG. 8 shows the region direction in the high certainty initial region determined in this way.
  • the outer edge of the high confidence region is not clearly shown, but the region where the ridge direction is indicated indicates the high confidence region.
  • FIG. 8 it is shown that the erroneously extracted ridge direction is not included in the high confidence initial region.
  • the low confidence region direction determining means 25 specifies a low confidence region that is a region other than the high confidence region and determines the ridge direction in this low confidence region (FIG. 3: Step S4 / Low confidence region direction determination process).
  • FIG. 9A shows the determined low confidence region and the ridge direction in the low confidence region.
  • the low-confidence region direction determination unit 25 determines the low-confidence region as a region outside the high-confidence region determined by the high-confidence initial region direction determination unit 24 (that is, a ridge other than the high-confidence region).
  • the setting may be such that the low confidence region direction is determined as a region in which the direction is extracted in advance.
  • the ridge direction extracted in the low confidence region includes the noise direction (noise direction) and the ridge direction, that is, both the main direction and the noise direction (mixed). is doing.
  • the direction may be smoothed so that the noise direction is extracted more accurately in each low confidence region in the image.
  • the smoothing process it can be determined that the pixel region having a large variance in the extracted ridge direction (that is, higher than a certain value) has low direction reliability after the smoothing process.
  • the extracted ridge direction shall be removed.
  • FIG. 9B shows the ridge direction in the low confidence area smoothed (smoothed) as described above. That is, FIG. 9B shows the result of the direction smoothing process for the main direction in the low confidence region.
  • the main direction which performed the smoothing process shall be employ
  • the direction-use image enhancement means 26 uses the ridge direction (referred to as “designated direction”) in the low confidence region determined in step S4 in FIG. 3, and the density difference of the components along this designated direction.
  • the density conversion process of the input image is performed so that becomes smaller (FIG. 3: step S5).
  • the density conversion processing may be set to be performed using the technique disclosed in Japanese Patent Application No. 2010-010348, for example.
  • this density conversion processing is referred to as direction-use image enhancement processing for the purpose of main direction component removal.
  • the main direction represents the ridge direction (that is, the ridge direction is correctly extracted as the designated direction instead of the noise direction)
  • the ridge direction is removed by the direction-based image enhancement processing.
  • the main direction becomes the first candidate for determination at the time of direction propagation, so it can be said that there is a low possibility that the propagation performance is deteriorated. For this reason, it becomes possible to suppress degradation of propagation performance.
  • FIGS. 10A and 10B show images obtained by removing density components along the designated direction by the above processing.
  • FIG. 10A shows the result of removing the density component using the direction before smoothing shown in FIG.
  • FIG. 10B shows the result of density component removal using the direction after smoothing shown in FIG.
  • FIG. 10A and FIG. 10B are compared, it can be seen that the component along the direction of the wrinkles in FIG.
  • the sub-direction extracting image compositing means 27 adopts the pixel density of the input image for the pixels in the high confidence area, and uses the direction utilization image enhancement means 26 for the pixels in the low confidence area.
  • image composition processing is performed (FIG. 3: step S6 / composition processing).
  • this composite image is defined as a sub-direction extraction image.
  • FIGS. 11A and 11B show a result of performing the combining process using the image of FIG. 10A
  • FIG. 11B shows a result of performing the combining process using FIG. 10B.
  • FIGS. 11A and 11B are compared, it can be seen that the component (concentration) along the heel direction is removed in the low confidence region.
  • an image (composite image) from which the sub-direction can be extracted more correctly by combining the partial image of the high confidence region that can be expected to have a clear ridge and the partial image of the low confidence region. Can be generated.
  • the ridge direction determination means 23 performs a process of extracting the ridge direction (sub direction) and the direction certainty of the sub direction using the sub direction extraction image synthesized in step S6 (FIG. 5). 3: Step S7).
  • the ridge direction determination means 23 derives the direction (sub-direction) and the direction certainty based on the sub-direction extraction image by the same procedure as in step S2. Note that, similarly to the above, this extraction processing is also performed using a method disclosed in, for example, JP-A-52-97298, which evaluates and determines a density difference in each direction specified in advance. There may be.
  • the ridge direction extracted from the sub-direction extraction image may include a direction different from the main direction extracted in step 2.
  • the ridge direction extracted using the sub-direction extraction image is defined as the sub-direction.
  • FIG. 12A shows the ridge direction (sub-direction) extracted from the sub-direction extraction image. Note that FIG. 12A shows the sub-direction extracted using the composite image of FIG. 11B as described above. In addition, FIG. 12B shows the direction certainty in the sub direction shown in FIG.
  • the propagation region direction determining means 28 uses the determined direction data in the high confidence region, and the direction certainty factor of the low confidence region (hereinafter referred to as “propagation region”) close to the high confidence region. And the direction of each propagation region is determined by analyzing the corrected certainty factor, thereby performing a process of extending the direction determining region (that is, the high certainty factor region) (FIG. 3: step). S8 / expansion processing).
  • both the direction of the main direction extracted at step S2 and the sub-direction extracted at step S7 are adopted as candidate directions and direction certainty. That is, when the main direction represents the noise direction, the propagation is not always successful, but in this case, the ridge direction can be correctly extracted by evaluating the propagation possibility also in the sub direction. It becomes possible.
  • FIG. 13 shows the direction data that has been propagated and expanded by the above expansion process.
  • FIG. 13 shows that a more correct ridge direction is propagated and expanded (extracted). Note that the above-described expansion processing may be set using the technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-65900.
  • the propagation region direction determining means 28 further checks whether or not the extension processing end condition set in advance is met (FIG. 3: step S9).
  • the end condition is a case where the area expansion process cannot be performed or a predetermined number of times set in advance is reached.
  • Step S9 If this end condition is not met (No: Step S9) (FIG. 3: Step S9 / No), the current propagation extension area is set as the high confidence area, and the process returns to Step S4, where A process for determining a direction is performed, whereby the direction extraction unit 12 recursively repeats the processes of steps S4 to S9.
  • the second and subsequent high-confidence regions are processed not on the input image but on the latest composite image.
  • the image from which the main direction component has been removed in the previous step S5 is adopted instead of the input image, and the processes in steps S4 to S9 are performed.
  • FIG. 14A shows the result of the recursive (second) propagation extension process
  • FIG. 14B shows the result of the third recursive propagation extension process.
  • FIG. 14B shows that the noise direction of the propagation region in FIG. 14A is removed based on the region where the ridge direction is correctly extracted, and the ridge direction is corrected correctly. ing.
  • noise removal is performed using the direction data in which the ridge direction is correctly extracted, and this noise removal is performed recursively. It can be expected that the low confidence region is removed even in the image in which the noise direction is enhanced.
  • the ridge direction extraction unit 12 outputs ridge direction data (assumed to be stored in the data storage unit) indicating the extracted ridge direction to the ridge extraction unit 13 (step S10).
  • the ridge extraction unit 13 performs processing for enhancing the ridge in the fingerprint image based on the extracted ridge direction.
  • FIG. 15 shows the result of performing the ridge enhancement processing based on the fingerprint image of FIG.
  • the ridge is correctly emphasized, and the noise component of the significant wrinkle is suppressed (relaxed), so that the shape and direction of the ridge are clearer. It is shown.
  • the main direction extracted in step S2 and the main direction extracted in step S7 are extracted as the ridge direction for determining the ridge direction for the region in which the ridge direction is uncertain.
  • an accurate ridge direction is extracted from the fingerprint image including noise, so that the ridge extraction unit 13 suppresses the noise that has been manifested in the fingerprint image, and the ridge that has become latent in the fingerprint image. It becomes possible to carry out a process of making a line appear and extracting it.
  • a ridge direction extracting device including a ridge direction extracting unit that analyzes a shape of a ridge in a fingerprint image and extracts a ridge direction indicating a tilt direction of the ridge
  • the ridge direction extracting device unit is:
  • the ridge direction is determined as the main direction by evaluating the density difference between the target region set on the ridge and the surrounding region connected thereto, and the direction certainty indicating the accuracy of the main direction is calculated.
  • a ridge direction determining means a high confidence area setting means for extracting the target area whose direction confidence is equal to or greater than a certain value and setting the area connected to the area as a high confidence area, and in the fingerprint image
  • a low confidence region density value converting means for generating a density conversion image by reducing density values in a low confidence region which is a region other than the high confidence region along the determined main direction; and the fingerprint image
  • a synthesized image generating means for generating a synthesized image obtained by synthesizing the high confidence region and the low confidence region in the density conversion image
  • the ridge direction determination means has a sub direction determination function for determining a ridge direction in the composite image as a sub direction and deriving a sub direction reliability indicating the accuracy of the sub direction
  • the ridge direction extracting device unit is Further, the direction confidence is calculated based on the main direction in the fingerprint image and the sub-direction in the composite image, and the ridge direction in the low confidence region connected to the high confidence region so as to increase the direction
  • the high confidence region expanding means is: The direction certainty factor in the low certainty factor region is corrected based on the direction certainty factor calculated based on the main direction and the sub direction, and is determined in advance in the low certainty factor region based on the corrected direction certainty factor.
  • a ridge direction extracting apparatus comprising a direction correcting function for correcting a ridge direction.
  • the low confidence region density value converting means removes a region in which the variance in the main direction in the low confidence region is greater than a certain value, and smoothes the main direction in the other regions in the low confidence region
  • a ridge direction extracting device comprising a region direction smoothing function.
  • ridge direction extraction method performs extraction of a ridge direction that is an inclination direction of the ridge.
  • the ridge direction is determined as the main direction by evaluating the density difference between the target region set on the ridge and the surrounding region connected to the target region, and the direction certainty indicating the accuracy of the main direction is calculated.
  • a density conversion image is generated by reducing the density value in the low confidence area that is an area other than the high confidence area in the fingerprint image along the determined main direction, Generating a composite image that combines the high confidence region in the fingerprint image and the low confidence region in the density-converted image; Determining the ridge direction in the composite image as a sub-direction and deriving a sub-direction confidence indicating the accuracy of the sub-direction; The direction confidence is calculated based on the main direction in the fingerprint image and the sub-direction in the composite image, and the ridge direction in the low confidence region connected to the high confidence region is corrected so that the direction confidence increases.
  • ridge direction extraction device having a ridge direction extraction unit for analyzing the shape of a ridge in a fingerprint image
  • the ridge direction is determined as the main direction by evaluating the density difference between the target region set on the ridge and the surrounding region connected thereto, and the direction certainty indicating the accuracy of the main direction is calculated.
  • Ridge direction determination function A high confidence region setting function for extracting the region where the direction certainty factor is equal to or greater than a certain value and setting a region where the region is connected as a high confidence region;
  • Low-confidence area density value conversion function for generating a density-converted image by reducing density values in a low-confidence area that is an area other than the high-confidence area in the fingerprint image along the determined main direction
  • a composite image generation function for generating a composite image obtained by combining the high confidence region in the fingerprint image and the low confidence region in the density conversion image;
  • a sub-direction determination function for determining a ridge direction in the composite image as a sub-direction and deriving a sub-direction certainty indicating the accuracy of the sub-direction; And calculating the direction certainty factor based on the main direction in the fingerprint image and the sub direction in the composite image, and the ridge direction in the low certainty factor region connected to the high certainty factor region so as to increase the direction certainty factor.
  • High confidence area expansion function to correct A ridge direction extracting
  • the present invention can be usefully applied to a system for setting certainty of feature points in a fingerprint image, a system for extracting a plurality of ridge directions, and the like.

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Abstract

【課題】指紋画像における隆線方向を隆線形状に関わらず正確に抽出すること。 【解決手段】指紋画像内の隆線の形状を解析し前記隆線の傾き方向を示す隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出部１２を備え、前記隆線方向抽出部１２が、 前記指紋画像内における低確信度領域内の濃度値を主方向に沿って軽減して濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換手段２６と、前記指紋画像における高確信度領域および濃度変換画像の低確信度領域を合成して合成画像を生成する合成画像生成手段２７とを有すると共に、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定しその正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能２３を有し、更に、前記主方向と副方向とに基づき方向確信度を算出し、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張手段２８を備えたこと。

Description

隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、隆線方向抽出プログラム
　本発明は、指紋画像に含まれる指紋隆線に基づき指紋照合を行う指紋照合システムに関し、指紋画像における指紋隆線の方向を抽出する隆線方向抽出装置等に関する。
　入力された指紋画像と予め記憶された指紋データとの照合を行う場合、指紋照合装置では、一般に、指紋画像における指紋隆線の方向を示す指紋隆線方向を抽出し、これに基づき指紋照合処理が行われる。指紋画像内に含まれる隆線の方向性を正確に抽出することにより、指紋照合処理の精度が向上する。このため、隆線方向を抽出するための装置や方法が開示されている。
　この関連技術として、縞模様のある画像においては縞と同一方向（縞線に沿った方向）では画素の濃淡の変動が小さく縞と直交する方向で画素の濃淡の変動が大きいということを利用して、画像内の予め定められた複数の量子化方向に対して濃淡の変動量の極値を求め、この極値から縞（縞線）の方向、つまり隆線の方向を決定する隆線方向決定装置が知られている（特許文献１）。また、この関連技術として、隆線方向を定める画素において、勾配ベクトルを算出して隆線方向を決定する装置が知られている（特許文献２）。
　尚、隆線方向抽出においては、計算量削減のため、全画素で隆線方向を計算するのではなく、８×８画素程度の小領域（ゾーン）単位で隆線方向の抽出を行うのが一般的である。
　上記関連技術においては、隆線方向は局所的に抽出されている。ここでいう「局所的」とは、注目画素の近傍の画素群濃度のみを用いて隆線方向を決定しているということであり、指紋全体の隆線方向との整合性は考慮されていない。
　また、上記特許文献２では、隆線方向が画像内の比較的広い領域で安定している領域を方向安定領域、中心点や三角州の近傍領域のように方向が急激に変化する領域を方向変動領域とする。また、画像内における皺やかすれなどのノイズの影響が小さく、隆線方向抽出が容易な領域を高確信度領域、皺やかすれなどのノイズの影響が大きく隆線方向抽出が困難な領域を低確信度領域としている。
　このため、上記特許文献１，２では、近傍画素群のみの濃度変化を利用して局所的に抽出されるため、皺や傷の影響で誤った方向が抽出されやすいという不都合がある。また、指紋画像における中心点（ｃｏｒｅ）近傍や三角州（ｄｅｌｔａ）近傍という隆線曲率が大きい領域では正しい隆線方向を抽出できないという不都合が生じ得る。
　これに対する関連技術として、誤って抽出された隆線方向を修正するために、隆線方向パタンの平滑化を行う手法が知られている（特許文献３）。
　また、この関連技術として、隆線方向を定める局所領域において二次元フーリエ変換を施し、その結果として得られたフーリエ変換面のピークを解析し、複数の方向候補（複数のピーク）があれば、近傍領域の方向との矛盾が小さくなる方向をエネルギー最小化法で決定する手法が開示されている。また、方向安定領域と方向変動領域で、エネルギー最小化法の評価方式を適応させることで、適応可能な範囲を拡大する手法も開示されている（特許文献４，５）。
　更に、この関連技術として、ある時点で決定された隆線方向を用いて、その近傍領域の方向確信度を補正し、補正された方向確信度を再評価して近傍領域の隆線方向を決定する手法が開示されている（特許文献６）。
　この特許文献６では、方向確信度を再評価する処理を繰り返すこと（方向伝播処理）により、方向変動領域においても矛盾の少ない隆線方向の抽出を行っている。
特開昭５２－９７２９８号公報 特開平８－７０９７号公報 特開平５－１８１９５６号公報 特開２００２－２８８６４１号公報 特開２００２－２８８６７２号公報 特開２００７－６５９００号公報
　しかしながら、上記特許文献３に記載の隆線方向の平滑化処理では、隆線方向抽出処理で局所的に抽出された隆線方向やその方向確信度データに依存しているため、抽出された隆線方向やその方向確信度データの精度が低い場合には平滑化後の隆線方向においてもその精度が低下してしまうといった不都合がある。
　例えば、指紋画像内の皺などのノイズの影響で画像内の広範囲に及ぶ領域で誤った隆線方向を抽出されると、平滑化処理で正しく修正することはできず、更には、隆線曲率が大きいため隆線方向が急激に変化している中心点や三角州近傍の領域においては平滑化処理により抽出された隆線方向を適正化（修正）することはできないという不都合がある。
　また、上記特許文献４，５に記載の関連技術では、方向安定領域では効果が高いものの、方向変動領域では効果に限界があり誤った隆線方向が抽出されてしまうという不都合がある。これは、エネルギー最小化法を方向変動領域に適応するには限界があるためと考えられる。
　例えば、図４の指紋画像に対して、特許文献４や特許文献５に開示された手法により、抽出した隆線方向データを元の指紋画像に重ねた場合、図１６に示すように、楕円状の破線内領域内における隆線方向は誤って抽出されてしまう。この波線領域は、指紋画像における方向変動領域である中心（ｃｏｒｅ）状部を含む領域である。
　また、上記特許文献６に記載の関連技術では、方向変動領域では正しい隆線方向を抽出する効果が高いものの、低確信度領域では効果に限界があり、誤った隆線方向が抽出されてしまうという不都合がある。
　これは、顕著な皺やかすれのノイズがある画像では、そのノイズ方向の確信度が隆線方向の確信度に比べて非常に高いため、確信度補正だけでは、正しい隆線方向を決定する（特定する）ことができないためである。
　例えば、図１７は、図４の画像に対して、上記特許文献６に開示された技術を利用して抽出した隆線方向データを指紋画像に重ねて表示したものである。
　図１７では、楕円状の破線領域内で抽出された隆線方向は誤って抽出（誤抽出）された隆線方向が含まれていることが示されている。この波線領域内では、皺のノイズが顕著であるため、正しく隆線方向を正しく抽出されたことを示す確信度が非常に低く、このため、確信度補正では有効に矯正することができないという不都合がある。
［発明の目的］
　本発明は、上記関連技術の有する不都合を改善し、指紋画像における隆線方向を隆線形状に関わらず正確に抽出し得る隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、および隆線方向抽出プログラムを提供することを、その目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明に係る隆線方向抽出装置は、指紋画像内の隆線の形状を解析し前記隆線の傾き方向を示す隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出部を備えている。
　そして、前記隆線方向抽出部は、前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、共に当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定手段と、前記方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定手段と、前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換手段と、前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成手段とを有する。
　又、隆線方向決定手段が、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能を有する。
　前記隆線方向抽出部は、更に、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張手段とを備えたことを特徴としている。
　また、本発明にかかる隆線方向抽出方法は、指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、前記隆線の傾き方向である隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出方法に関するものであり、前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出し、前記方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定し、前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成し、前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成し、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出し、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する構成とし、前記各動作工程を前記隆線方向抽出部が実行することを特徴としている。
　又、本発明にかかる隆線方向抽出プログラムは、指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、前記隆線の傾き方向である隆線方向を抽出するための隆線方向抽出プログラムに関するものであり、前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定する共に当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定機能と、前記方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定機能と、前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換機能と、前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成機能と、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能と、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張機能とを設け、
　これらの各動作機能を前記隆線方向抽出手段が予め備えているコンピュータにより実現させるようにしたことを特徴としている。
　本発明は、以上のように構成され機能するので、これによると、指紋画像における低確信度領域内で予め決定された隆線方向を指紋画像における主方向と合成画像における副方向とに基づき算出される方向確信度が高まるように補正する構成を備えたことにより、指紋画像における隆線方向を隆線形状に関わらず正確に抽出し得る隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、および隆線方向抽出プログラムを提供することができる。
本実施形態にかかる特徴点抽出装置の一例を示すブロック図である。 図１に開示した特徴点抽出装置に含まれる隆線方向抽出部の内部構成を示す概略ブロック図である。 図２に開示した隆線方向抽出部における動作処理ステップを示すフローチャートである。 図１に開示した特徴点抽出装置における隆線方向抽出の対象である指紋画像の一例を示す説明図である。 図２に開示した隆線方向抽出部で利用される１６分割した方向パタンの一例を示す説明図である。 、図６（Ａ）は、抽出した隆線方向を図４指紋画像に重ねて表示した説明図である。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）における方向データの方向確信度を濃淡表示により示した説明図である。 図７（Ａ）は、図６（Ａ）でノイズが顕在化している領域を拡大表示した説明図である。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に対応する指紋画像における領域を示す説明図である。 図２に開示した隆線方向抽出部で高確信度領域として決定された初期領域の隆線方向を示す説明図である。 図９（Ａ）は、低確信度領域内で決定された隆線方向を示す説明図である。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に対して平滑化処理を行うことにより導出された低確信度領域における隆線方向を示す説明図である。 図１０（Ａ）は、図９（Ａ）に示す平滑化処理前の隆線方向を用いて濃度成分除去を行った結果を示す説明図である。図１０（Ｂ）は、図９（Ｂ）に示す平滑化処理後の画像に対して濃度成分除去処理を行った結果を示す説明図である。 図１１（Ａ）は、図１０（Ａ）の画像を用いて合成処理を行った結果を示す説明図である。図１１（Ｂ）は、図１０（Ｂ）を用いて合成処理を行った結果を示す説明図である。 図１２（Ａ）は、図１１（Ｂ）の合成画像を用いて副方向抽出画像から抽出された隆線方向を示す説明図である。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示された副方向の方向確信度を示す説明図である。 図２に開示した隆線方向抽出部における拡張処理によって伝播拡張された領域の隆線方向を示す説明図である。 図１４（Ａ）は、指紋画像に対して再帰的（２回目）に伝播拡張処理が行われた結果を示す説明図である。図１４（Ｂ）は、指紋画像に対して再帰的（３回目）に伝播拡張処理が行われた結果を示す説明図である。 図１に開示した特徴点抽出装置における隆線抽出手段で隆線強調された指紋画像の一例を示す説明図である。 関連技術により指紋画像から隆線方向の抽出を行った結果を示す説明図である。 関連技術により指紋画像から隆線方向の抽出を行った結果を示す説明図である。
［実施形態］
　次に、本発明の実施形態について、その基本的構成内容を説明する。
　本実施形態である特徴点抽出装置（隆線方向抽出装置）１０は、図１に示すように、センサやスキャナを用いて読み込まれた指紋（または掌紋）の画像をディジタル化して入力する指紋画像入力手段部１１と、指紋画像入力手段部１１から入力された指紋画像に含まれる隆線の方向を抽出する隆線方向抽出部１２と、この隆線方向抽出手段部１２で抽出された方向データを用いて指紋画像から指紋隆線を抽出する処理を行う隆線抽出部１３と、上記抽出された隆線から特徴点の位置を抽出する特徴点抽出手段特徴点部１４と、抽出された特徴点の位置に基づき各特徴点に係る情報を出力する特徴点出力手段部１５を備えた構成を有する。
　尚、画像入力手段部１１は、指紋画像を予めディジタル化した指紋画像ファイルを方向抽出手段部１２に入力する設定であってもよい。
　以下、ここで、本願に係る特徴を備えた隆線方向抽出部１２の内部構成について、図２のブロック図に基づいて詳説する。
　隆線方向抽出部１２は、図２に示すように、指紋画像に含まれる隆線上に設定した対象領域における隆線方向を決定する隆線方向決定手段２３と、隆線方向決定手段２３で決定された隆線方向の正確性が一定値より高いと判別される領域を決定する高確信度領域方向決定手段２４と、入力された画像（指紋画像）における上記高確信度領域以外の領域である低確信度領域を特定し、この低確信度領域における隆線方向を決定する低確信度領域方向決定手段２５と、決定された低確信度領域内の隆線方向に沿って指紋画像における画素濃度値の変換を行う方向利用画像強調手段２６と、高確信度領域および低確信度領域の合成処理を行い、この合成画像における隆線方向を抽出する副方向抽出用画像合成手段２７と、上記抽出された隆線方向に基づき高確信度領域に近接する低確信度領域における方向を補正することにより高確信度領域を拡張する処理を行う伝搬領域方向決定手段２８を備えた構成を有する。
　また、隆線方向抽出部１２は、更に、当該隆線方向抽出部１２を構成する上記各手段相互間で行われるデータおよびメッセージの授受の制御を行うデータ処理制御手段２１と、上記各手段で算出された画像や方向データを一時的に格納するデータ記憶部２２を備えている。
　データ記憶手段２２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）により構成され、隆線方向抽出部１２を構成する各手段による処理作業領域として使用されるものとする。また、このデータ記憶手段２２は、指紋画像入力部１１および隆線抽出手段部１３と隆線方向抽出部１２との相互間で授受が行われるデータ（指紋画像など）を格納するためにも利用される。
　ここで、図４に方向抽出の対象である入力画像（指紋画像）の一例を示す。この図４では、指紋領域内に皺が顕在化している。このため、この指紋画像における正しい隆線方向を抽出するのを妨げてしまっている。
　尚、上記入力画像としての指紋画像は、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。
　尚、この標準化ドキュメントは、２０１１年７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生成された指紋画像では、この指紋画像を構成する各画素は０から２５５までの２５６階調の濃度値のいずれかを持つ。また、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。
　尚、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）ことを示すものとする。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を示すものとする。
　隆線方向抽出部１２の一部を成す前記隆線方向決定手段２３は、隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより隆線方向を決定する隆線方向決定機能と、隆線の方向（以下、単に「方向」という）と方向確信度を抽出する隆線方向導出機能を備えている。
　ここで、隆線方向決定手段２３は、指紋画像上に設定した一定領域内に含まれた異なる隆線方向における相互の関係に基づき、抽出された各方向の正確性を示す方向確信度を決定する。する機能を備えている。
　換言すると、この隆線方向決定手段２３は、前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、共に当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定する機能を備えている。
　尚、上記方向手法としては、この場合、隆線方向とその方向確信度については、例えば、特開昭５２－９７２９８号公報に開示されているように、予め指定された各方向の濃度差分を評価して決定してもよい。
　ここで、隆線方向として抽出された方向は、隆線方向の１６個ある候補方向（１６方向）の中で最も確信度の高い方向であるものとする。本実施形態では、この方向を主方向と定義する。
　隆線方向は、例えば、図５に示すように、１６方向に量子化されてコード化される。ここでは、水平方向（０）を基準に反時計回りにπ／１６ラジアンずつ加算された１６（１～１６）段階の方向で隆線方向を示すようにしている。
　ここで、隆線方向とは、指紋画像内における隆線（曲線や直線）の「方向」、つまり、画像内における、「向きを持った隆線の傾き」を示すものとする。
　また、本実施形態では、隆線方向は、指紋画像内の各画素（ｘ，ｙ）毎に（つまり、１画素単位で）定義するものとする。尚、指紋画像を４×４画素や８×８画素等の一定ゾーン（ブロック）に分割し、各ブロック単位で隆線方向を定義する設定であってもよい。
　また、抽出された隆線方向を図示する場合は、見やすいように水平方向および垂直方向ともに８画素おきに隆線方向をサンプリングして図示するものとする。
　例えば、図６（Ａ）は、図４の指紋画像に基づき抽出した隆線方向（方向データ）を、指紋画像（図４）に重ねて表示したものである。また、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）における方向データの方向確信度を濃度で（濃淡表示により）図示したもので、濃度が大きい（濃い）程、方向確信度が高いことを示している。
　尚、方向成分を抽出できない画素については、画素の方向は表示されないものとする。
　ここで、図６（Ａ）と図６（Ｂ）とを比べた場合、指紋画像内の皺の多い領域においては、方向確信度が低く（つまり、濃度が低い）、また、この領域においては、誤抽出された隆線方向が多く含まれていることがわかる。
　図７（Ａ）に、図６（Ａ）における皺の顕著な（皺が含まれる）領域の一部を拡大表示したものを示す。また、図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に対応する、指紋画像（入力画像）における領域を示している。
　前述した高確信度初期領域方向決定手段２４は、方向確信度が予め設定された閾値より高い画素を全て抽出する高確信度領域抽出機能を備えている。
　また、この高確信度初期領域方向決定手段２４は、抽出された画素が連接している領域（連接画素領域）を決定する高確信度領域決定機能を有する。以下、このような連接画素領域を高確信度領域という。
　即ち、この高確信度初期領域方向決定手段２４は、方向確信度が一定値以上である前記対象領域を抽出し当該領域が連接している領域（連接画素領域）を高確信度領域として設定する高確信度領域設定機能を備えている。
　ここでは、皺やかすれ等のノイズが含まれている場合でも、誤抽出されないように、方向確信度の閾値が予め設定されているものとする。尚、高確信度初期領域方向決定手段２４が１回目の高確信度領域決定処理により決定された領域を高確信度初期領域という。
　図８に、このようにして決定された高確信度初期領域における領域方向を示す。ここでは、高確信度領域の外端が明示されていないが、隆線方向が示された領域が高確信度領域を示す。この図８では、高確信度初期領域内に誤抽出された隆線方向が含まれていないことが示されている。
　低確信度領域方向決定手段２５は、高確信度領域以外の領域である低確信度領域を特定する低確信度領域特定機能と、この低確信度領域における隆線方向を決定する低確信度領域方向決定機能を備えている。
　図９（Ａ）に、上記決定された低確信度領域、およびこの低確信度領域における隆線方向を示す。
　また、前述した低確信度領域方向決定手段２５は、低確信度領域を、高確信度初期領域方向決定手段２４で決定された高確信度領域外の領域（つまり、高確信度領域以外で隆線方向が予め抽出される領域）として低確信度領域方向を決定する設定であってもよい。
　ここで、低確信度領域方向を決定する処理（低確信度領域方向決定機能）の意義について説明する。
　通常、指紋画像（掌紋画像）内に皺やかすれ等のノイズがある場合、正確な隆線方向を抽出することは容易ではなく、隆線方向が正しく抽出されるとは限らない。特に、ノイズが顕著な場合には、画像内におけるノイズの傾きを示すノイズ方向が隆線方向として誤って抽出されることが生じ得る。
　例えば、図９（Ａ）においては、低確信度領域内で抽出された隆線方向には、ノイズの方向（ノイズ方向）と隆線方向、すなわち、主方向とノイズ方向が両方含まれ（混在し）ている。
　ここで、低確信度領域内においてノイズが顕著である場合には、ノイズ方向が主方向として誤って抽出される割合（面積比率）が大きくなると考えられる。このため、低確信度領域内で抽出された主方向が、ノイズ方向を代表していると仮定すると、その方向に沿って濃度成分を除去する処理を行った場合、その処理が行われた画像（除去画像）では、本来抽出すべき隆線方向がより明瞭に見えるように強調されると考えられる。
　更に、画像内における各低確信度領域で、ノイズ方向がより正確に抽出されるように、方向の平滑化を行う設定であってもよい。尚、方向の平滑化を行う処理については、例えば、特開平５－１８１９５６公報に開示された技術を適用することにより実行する設定であってもよい。
　また、上記低確信度領域方向決定手段２５は、平滑化処理が行われた時点で、抽出された隆線方向の分散を示す方向分散値を導出する機能を備えている。
　ここで、上記平滑化処理により導出された低確信度領域における隆線方向を図９（Ｂ）に示す。この図９（Ｂ）では、平滑化後の方向が示されている。
　尚、図９（Ａ）には方向定義されている領域が除去されている部分が含まれている。ここでは、後述する方向抽出の精度を高めるため、低確信度領域方向決定手段２５は、方向平滑化を行うものとする。
　また、方向分散が大きい領域は方向平滑化が成功する確率が低くなるため、低確信度領域方向決定手段２５は、導出された方向分散値が大きい（つまり、一定値よりも高い）画素領域は平滑化処理後の方向信頼性は低いと判定し、抽出された隆線方向を除去する設定であってもよい。
　以下、平滑化処理が行われることにより決定した隆線方向を主方向として採用し、以降の処理を実施するものとする。
　上記方向利用画像強調手段２６は、更に、決定された低確信度領域内の隆線方向（「指定方向」という）を用いて、この指定方向に沿った成分の濃度差が小さくなるように、入力画像の濃度変換処理を行う画像濃度変換機能を備えている。
　即ち、この方向利用画像強調手段２６は、前述した低確信度領域内（前記指紋画像内における高確信領域以外の領域）の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換機能を備えている。
　尚、上記画像濃度変換機能については、例えば、特願２０１０－０１０３４８に開示されている技術を適用することにより実施する設定であってもよい。
　上記画像濃度変換機能を実行した結果、主方向（低確信度領域内の指定方向）がノイズ方向を代表している場合には、ノイズ方向成分が除去されることとなる。以下、この濃度変換を行う処理は、主方向成分除去目的の方向利用画像強調処理と呼ぶ。
　また、主方向が隆線方向を代表している（つまり、ノイズ方向ではなく隆線方向が正しく指定方向として抽出されている）場合には、方向利用画像強調処理によって、隆線方向が除去されることになるが、主方向が隆線方向を代表している場合、その主方向が、方向伝播時における判断の最初の候補となるので、伝播性能を劣化させる可能性は低いと言える。このため、伝搬性能の劣化を抑制することが可能となる。
　図１０（Ａ）、（Ｂ）に、以上の処理により指定方向に沿った濃度成分を除去した画像を示す。ここで、図１０（Ａ）は、図９（Ａ）に示す平滑化前の方向を用いて濃度成分除去を行ったものを示す。また、図１０（Ｂ）は、図９（Ｂ）に示す平滑化後の方向を用いて濃度成分除去を行ったものを示す。
　ここで、図１０（Ａ）および（Ｂ）を比べた場合、図１０（Ｂ）における皺の方向に沿った成分がより除去されていることがわかる。
　又、前述した副方向抽出用画像合成手段２７は、高確信度領域内の画素については、入力画像の画素濃度を採用し、且つ低確信度領域内の画素については、方向利用画像強調手段２６で強調された画像濃度を採用することにより画像の合成処理を行う機能を備えている（画像合成処理機能／合成画像生成機能）。
　ここで、合成された画像（合成画像）には、高確信度領域においては入力画像（指紋画像）における隆線を示す部分画像が、また、低確信度領域においてはノイズ成分が除去され隆線が強調された部分画像が含まれることと期待できる。以下、この合成画像は副方向抽出用画像と定義するものとする。
　上記合成画像の一例を図１１（Ａ）、（Ｂ）に示す。図１１（Ａ）は、図１０（Ａ）の画像を用いて合成処理を行ったものであり、図１１（Ｂ）は図１０（Ｂ）を用いて上記合成処理を行ったものを示す。
　ここで、図１１（Ａ）と図１１（Ｂ）を比べた場合、低確信度領域においては、皺の方向に沿った成分（濃度）が除去されていることがわかる。
　ここで、画像を合成する処理（合成処理）の意義について説明する。
　指紋画像における方向抽出には、ある程度広い領域の画像を解析する必要があるので、図１０（Ａ）に示すように、合成前の画像を用いて副方向を抽出した場合、高確信度領域に近接する領域における副方向の抽出に失敗する（つまり、誤抽出が発生する）場合がある。
　このため、隆線が明瞭であることが期待できる高確信度領域の部分画像と、低確信度領域の部分画像とを合成することで、より正しく副方向を抽出し得る画像（合成画像）を生成することが可能となる。
　前述した隆線方向決定手段２３は、上記合成された副方向抽出用画像（合成画像）を用いて隆線方向（副方向）、および当該副方向の方向確信度を抽出する処理を行う副方向抽出機能を有する。
　ここで、この隆線方向決定手段２３は、主方向の抽出処理時と同様にして、副方向抽出用画像に基づいて方向（副方向）、および、その方向確信度を導出するものとする。
　即ち、前述した隆線方向決定手段２３は、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共に当該副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能をを備えている。
　尚、この抽出処理についても、上述と同様に、例えば、特開昭５２－９７２９８号公報に開示された、予め指定された各方向の濃度差分を評価して決定する方式を用いて行う設定であってもよい。
　この副方向抽出用画像から抽出された隆線方向は、上記抽出された主方向とは異なる方向が含まれ得る。このため、以下、副方向抽出用画像を用いて抽出された隆線方向を副方向と定義する。
　図１２（Ａ）に、副方向抽出画像から抽出された隆線方向（副方向）を示す。尚、図１２（Ａ）は、図１１（Ｂ）の合成画像を用いて抽出された副方向である。また、図１２（Ａ）に示された副方向の方向確信度を図１２（Ｂ）に示す。
　前述した伝播領域方向決定手段２８は、高確信度領域内の決定された方向データを利用して、高確信度領域に近接する低確信度領域（以下「伝搬領域」という）の方向確信度を補正し、その補正された確信度を解析することで、各伝搬領域における方向を決定し、これにより、方向決定領域（すなわち、高確信度領域）を拡張する処理を行う高度確信度領域拡張処理機能を備えている。
　ここでは、候補となる方向と方向確信度として、予め抽出された主方向の確信度と副方向の両方を採用するものとする。
　すなわち、主方向がノイズ方向を代表している場合、伝播が成功するとは限らないが、この場合に副方向に対しても伝播可能性を評価することで、正しく隆線方向を抽出することが可能となる。
　換言すると、上記伝播領域方向決定手段２８は、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張機能を備えている。
　上記拡張処理によって伝播拡張された方向データを図１３に示す。ここで、図１３と図８を比べると、図１３では、より正しい隆線方向が伝播拡張された（抽出されている）ことが示されている。
　尚、上記拡張処理は、例えば、特開２００７－６５９００号公報に開示された技術を利用して行う設定であってもよい。
　また、前述した伝搬領域方向決定手段２８は、予め設定された上記拡張処理の終了条件に合致しているか否かを検査する。ここで、終了条件としては、領域の拡張処理ができなくなった場合、あるいは、予め設定された指定回数に達した場合であるものとする。
　尚、この終了条件に合致しない場合には、現時点の伝播拡張領域を高確信度領域として、低確信度領域内の方向を決定する処理を行うものとする。
　また、この伝搬領域方向決定手段２８は、２回目以降の高確信度領域の拡張処理を行う対象の画像としては、入力画像ではなく、最新の合成画像を対象として処理を行うものとする。
　ここで、図１４（Ａ）に再帰的に（２回目）伝播拡張処理が行われた結果を示し、図１４（Ｂ）に、３回目の再帰的伝播拡張処理が行われた結果を示す。この図１４（Ｂ）では、隆線方向が正しく抽出されている領域に基づいて、図１４（Ａ）における伝搬領域のノイズ方向が除去され、図１４（Ｂ）では、隆線方向が正しく補正されていることが示されている。
　ここで、隆線方向が正しく抽出されている領域に近接する伝搬領域では、隆線方向が正しく抽出された方向データを用いてノイズ除去が行われ、再帰的にこのノイズ除去が行われることにより、ノイズ方向が強調された画像においても低確信度領域が除去されることが期待できる。
　隆線方向抽出部１２のデータ処理制御手段２１は、抽出した隆線方向を示す隆線方向データ（データ記憶手段に記憶されているものとする）を隆線抽出手段部１３に対して出力する隆線方向データ出力機能を備えている。
　以上のように、本実施形態である特徴点抽出装置１０の方向抽出手段隆線方向抽出部１２では、入力画像から抽出された主方向と、合成画像である副方向抽出用画像から抽出した副方向と、それぞれに対応する方向確信度を採用することにより、指紋画像（または掌紋画像）内における隆線方向の変動が大きい（一定領域内における方向の分散が高い）領域、つまり、方向変動領域や方向確信度が一定値より低い領域（低確信度領域）においても、正確な隆線方向を抽出することが可能となる。
［実施形態の動作説明］
　最初に、上記実施形態の動作、特に本実施形態の要部である隆線方向抽出部１２の基本的な動作を説明する。
　この隆線方向抽出部１２の各構成部は、以下に示すように順次動作する。
　まず、隆線方向決定手段２３が、画像内の隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより、隆線方向を主方向とこの主方向の正確性を示す方向確信度を算出する（隆線方向決定工程）。
　次いで、高確信度領域方向決定手段２４が、方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定し（高確信度領域設定工程）、低確信度領域方向決定手段２５が、指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する（低確信度領域濃度値変換工程）。
　次いで、方向利用画像強調手段（合成画像生成手段）２６が、指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成し、（合成画像生成工程）、この合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共に、この副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する（副方向決定工程）。
　次いで、伝搬領域方向決定手段（高確信度領域拡張手段）２８が、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する（高確信度領域拡張工程）。
　ここで、上記隆線方向決定工程、高確信度領域設定工程、低確信度領域濃度値変換工程、合成画像生成工程、副方向決定工程、および高確信度領域拡張工程については、その実行内容をプログラム化し、前記隆線方向抽出部１２が予め備えているコンピュータに実行させるように構成してもよい。
　また、本プログラムは、非一時的な記憶媒体、例えば、ＤＶＤ、ＣＤ、フラッシュメモリなどに記録されてもよい。その場合、本プログラムは、記録媒体からコンピュータによって読み出され、実行される。
　次に、本実施形態である特徴点抽出装置１０の方向抽出手段１２の要部（隆線方向抽出部１２）の具体的な動作について、図３のフローチャートに基づき詳説する。
　まず、画像入力手段１１が隆線方向抽出部１２に対して指紋画像を入力する（図３：ステップＳ１）。ここでは、例えば、画像入力手段１１は、スキャナを利用して読み取った画像をディジタル化し方向抽出手段１２に入力するものとする。また、指紋画像を予めディジタル化した指紋画像ファイルを隆線方向抽出部１２に入力する設定であってもよい。
　次に、隆線方向決定手段２３は、隆線の方向（以下、単に「方向」という）と方向確信度を抽出する（導出する）（図３：ステップＳ２）。ここでは、例えば、特開昭５２－９７２９８号公報に開示されているように、予め指定された各方向の濃度差分を評価して決定する設定であってもよい。
　このステップＳ２で隆線方向として抽出された方向は、隆線方向の１６個ある候補方向（１６方向）の中で最も確信度の高い方向であると言える。本実施形態では、この方向を主方向と定義するものとする。
　ここで、隆線方向は、例えば、図５に示すように、１６方向に量子化されてコード化される。ここでは、水平方向（０）を基準に反時計回りにπ／１６ラジアンずつ加算された１６（１～１６）段階の方向で隆線方向を示すようにしている。
　次に、高確信度初期領域方向決定手段２４は、方向確信度が予め設定された閾値より高い画素を全て抽出する。そして、抽出された画素が連接している領域（連接画素領域）を決定する（図３：ステップＳ３）。以下、このような連接画素領域を高確信度領域という。
　ここでは、皺やかすれ等のノイズが含まれている場合でも、誤抽出されないように、方向確信度の閾値が設定されているものとする。
　尚、高確信度初期領域方向決定手段２４が１回目の高確信度領域決定処理により決定された領域を高確信度初期領域という。
　図８に、このようにして決定された高確信度初期領域における領域方向を示す。ここでは、高確信度領域の外端が明示されていないが、隆線方向が示された領域が高確信度領域を示す。この図８では、高確信度初期領域内に誤抽出された隆線方向が含まれていないことが示されている。
　次に、低確信度領域方向決定手段２５が、高確信度領域以外の領域である低確信度領域を特定すると共に、この低確信度領域における隆線方向を決定する（図３：ステップＳ４／低確信度領域方向決定処理）。
　ここで、上記決定された低確信度領域、およびこの低確信度領域における隆線方向を図９（Ａ）に示す。
　このとき、低確信度領域方向決定手段２５は、低確信度領域を、高確信度初期領域方向決定手段２４で決定された高確信度領域外の領域（つまり、高確信度領域以外で隆線方向が予め抽出される領域）として低確信度領域方向を決定する設定であってもよい。
　ここで、上記低確信度領域方向を決定する処理（低確信度領域方向決定機能）の意義について説明する。
　通常、指紋画像（掌紋画像）内に皺やかすれ等のノイズがある場合、正確な隆線方向を抽出することは容易ではなく、隆線方向が正しく抽出されるとは限らない。特に、ノイズが顕著な場合には、画像内におけるノイズの傾きを示すノイズ方向が隆線方向として誤って抽出されることが生じ得る。
　例えば、図９（Ａ）においては、低確信度領域内で抽出された隆線方向には、ノイズの方向（ノイズ方向）と隆線方向、すなわち、主方向とノイズ方向が両方含まれ（混在し）ている。
　ここで、低確信度領域内においてノイズが顕著である場合には、ノイズ方向が主方向として誤って抽出される割合（面積比率）が大きくなると考えられる。このため、低確信度領域内で抽出された主方向が、ノイズ方向を代表していると仮定すると、その方向に沿って濃度成分を除去する処理を行った場合、その処理が行われた画像（除去画像）では、本来抽出すべき隆線方向がより明瞭に見えるように強調されると考えられる。
　更に、画像内における各低確信度領域で、ノイズ方向がより正確に抽出されるように、方向の平滑化を行ってもよい。
　また、平滑化処理が行われた時点で、抽出された隆線方向の分散が大きい（つまり、一定値よりも高い）画素領域は、平滑化処理後の方向信頼性は低いと判定できるので、抽出された隆線方向は除去されるものとする。
　以上のようにして、平滑化された（平滑化処理が行われた）低確信度領域における隆線方向を図９（Ｂ）に示す。即ち、図９（Ｂ）には、低確信度領域内の主方向を方向平滑化処理した結果を示す。
　以下、平滑化処理を行った主方向を採用し、以降の処理を実施するものとする。
　次に、方向利用画像強調手段２６は、図３のステップＳ４で決定された低確信度領域内の隆線方向（「指定方向」という）を用いて、この指定方向に沿った成分の濃度差が小さくなるように、入力画像の濃度変換処理を行う（図３：ステップＳ５）。尚、上記濃度変換処理は、例えば、特願２０１０－０１０３４８に開示されている技術を用いて実施する設定であってもよい。
　この結果、主方向（低確信度領域内の指定方向）がノイズ方向を代表している場合には、ノイズ方向成分が除去されることとなる。以下、この濃度変換を行う処理は、主方向成分除去目的の方向利用画像強調処理と呼ぶ。
　また、主方向が隆線方向を代表している（つまり、ノイズ方向ではなく隆線方向が正しく指定方向として抽出されている）場合には、方向利用画像強調処理によって、隆線方向が除去されることになるが、主方向が隆線方向を代表している場合、その主方向が、方向伝播時における判断の最初の候補となるので、伝播性能を劣化させる可能性は低いと言える。このため、伝搬性能の劣化を抑制することが可能となる。
　図１０（Ａ）、（Ｂ）に、以上の処理により指定方向に沿った濃度成分を除去した画像を示す。ここで、図１０（Ａ）は、図９（Ａ）に示す平滑化前の方向を用いて濃度成分除去を行ったものを示す。また、図１０（Ｂ）は、図９（Ｂ）に示す平滑化後の方向を用いて濃度成分除去を行ったものを示す。
　ここで、図１０（Ａ）および（Ｂ）を比べた場合、図１０（Ｂ）における皺の方向に沿った成分がより除去されていることがわかる。
　次に、副方向抽出用画像合成手段２７は、高確信度領域内の画素については、入力画像の画素濃度を採用し、且つ低確信度領域内の画素については、方向利用画像強調手段２６で強調された画像濃度を採用することにより画像の合成処理を行う（図３：ステップＳ６／合成処理）。
　ここで、合成された画像（合成画像）には、高確信度領域においては入力画像（指紋画像）における隆線を示す部分画像が、また、低確信度領域においてはノイズ成分が除去され隆線が強調された部分画像が含まれることと期待できる。
　ここで、この合成画像は副方向抽出用画像と定義するものとする。
　上記合成画像の一例を図１１（Ａ）、（Ｂ）に示す。図１１（Ａ）は、図１０（Ａ）の画像を用いて合成処理を行ったものであり、図１１（Ｂ）は図１０（Ｂ）を用いて上記合成処理を行ったものを示す。
　ここで、図１１（Ａ）および（Ｂ）を比べた場合、低確信度領域においては、皺の方向に沿った成分（濃度）が除去されていることがわかる。
　ここで、画像を合成する処理（合成処理）の意義について説明する。
　指紋画像における方向抽出には、ある程度広い領域の画像を解析する必要があるので、図１０（Ａ）に示すように、合成前の画像を用いて副方向を抽出した場合、高確信度領域に近接する領域における副方向の抽出に失敗する（つまり、誤抽出が発生する）場合がある。
　このため、隆線が明瞭であることが期待できる高確信度領域の部分画像と、低確信度領域の部分画像とを合成することで、より正しく副方向を抽出し得る画像（合成画像）を生成することが可能となる。
　次に、隆線方向決定手段２３は、ステップＳ６で合成された副方向抽出用画像を用いて隆線方向（副方向）、および、この副方向の方向確信度を抽出する処理を行う（図３：ステップＳ７）。
　ここで、隆線方向決定手段２３は、上記ステップＳ２と同様の手順により、副方向抽出用画像に基づいて、方向（副方向）、および、その方向確信度を導出するものとする。
　尚、この抽出処理についても、上述と同様に、例えば、特開昭５２－９７２９８号公報に開示された、予め指定された各方向の濃度差分を評価して決定する方式を用いて行う設定であってもよい。
　この副方向抽出用画像から抽出された隆線方向は、ステップ２で抽出された主方向とは異なる方向が含まれ得る。以下、副方向抽出用画像を用いて抽出された隆線方向を副方向と定義する。
　図１２（Ａ）に、副方向抽出画像から抽出された隆線方向（副方向）を示す。尚、この図１２（Ａ）は、前述したように図１１（Ｂ）の合成画像を用いて抽出された副方向である。
　また、図１２（Ａ）に示された副方向の方向確信度を図１２（Ｂ）に示す。
　次に、伝播領域方向決定手段２８は、高確信度領域内の決定された方向データを利用して、高確信度領域に近接する低確信度領域（以下「伝搬領域」という）の方向確信度を補正し、その補正された確信度を解析することで、各伝搬領域における方向を決定し、これにより、方向決定領域（すなわち、高確信度領域）を拡張する処理を行う（図３：ステップＳ８／拡張処理）。
　ここでは、候補となる方向と方向確信度として、ステップＳ２で抽出された主方向のものと、ステップＳ７で抽出された副方向の両方を採用する。すなわち、主方向がノイズ方向を代表している場合、伝播が成功するとは限らないが、この場合に副方向に対しても伝播可能性を評価することで、正しく隆線方向を抽出することが可能となる。
　上記拡張処理によって伝播拡張された方向データを図１３に示す。ここで、図１３と図８を比べると、図１３では、より正しい隆線方向が伝播拡張された（抽出されている）ことが示されている。
　尚、上記拡張処理は、特開２００７－６５９００号公報に開示された技術を利用して行う設定であってもよい。
　次に、上記伝搬領域方向決定手段２８は、更に、予め設定された上記拡張処理の終了条件に合致しているか否かを検査する（図３：ステップＳ９）。ここで、終了条件としては、領域の拡張処理ができなくなった場合、あるいは、予め設定された指定回数に達した場合であるものとする。
　尚、この終了条件に合致しない場合（ノー：ステップＳ９）（図３：ステップＳ９／ノー）には、現時点の伝播拡張領域を高確信度領域として、ステップＳ４に戻り、低確信度領域内の方向を決定する処理を行い、これにより、方向抽出手段１２は、ステップＳ４～Ｓ９の処理を再帰的に繰り返し行うものとする。
　また、２回目以降の高確信度領域内の画像としては、入力画像ではなく、最新の合成画像を対象として処理を行うものとする。つまり、前回のステップＳ５で主方向成分が除去された画像を入力画像に代えて採用し、ステップＳ４～Ｓ９の処理を行うものとする。
　図１４（Ａ）に再帰的に（２回目）伝播拡張処理が行われた結果を示し、図１４（Ｂ）に、３回目の再帰的伝播拡張処理が行われた結果を示す。
　この図１４（Ｂ）では、隆線方向が正しく抽出されている領域に基づいて、図１４（Ａ）における伝搬領域のノイズ方向が除去され、隆線方向が正しく補正されていることが示されている。
　ここで、隆線方向が正しく抽出されている領域に近接する伝搬領域では、隆線方向が正しく抽出された方向データを用いてノイズ除去が行われ、再帰的にこのノイズ除去が行われることにより、ノイズ方向が強調された画像においても低確信度領域が除去されることが期待できる。
　次いで、隆線方向抽出部１２は、抽出した隆線方向を示す隆線方向データ（データ記憶手段に記憶されているものとする）を隆線抽出手段１３に対して出力する（ステップＳ１０）。
　隆線抽出部１３は、抽出された隆線方向に基づき、指紋画像における隆線を強調する処理を行う。
　これにより、隆線強調された画像は、元画像より明瞭になることが期待できる。この結果を、図１５に示す。　
　即ち、図１５に、図４の指紋画像に基づき、上記隆線強調処理を行った結果を示す。
　ここで、図１５と図４を比べると、図１５においては、隆線が正しく強調され、且つ顕著な皺のノイズ成分が抑制（緩和）されており、隆線の形状および方向がより明確に示されている。
　以上のように、本実施形態では、隆線方向が不確定な領域について、その隆線方向を決定するための隆線方向として、ステップＳ２で抽出された主方向と、ステップＳ７で抽出された副方向の両方を採用することにより、隆線方向の変動が大きい（一定領域内における方向の分散が高い）領域、つまり、方向変動領域や方向確信度が一定値より低い領域（低確信度領域）においても、正確な隆線方向を抽出することが可能となる。
　これにより、ノイズを含む指紋画像から正確な隆線方向が抽出されるので、隆線抽出部１３では、指紋画像内で顕在化していたノイズが抑制され、且つ指紋画像内で潜在化していた隆線を顕在化し、これを抽出すること処理を行うことが可能となる。
　上述の実施形態については、その新規な技術的内容の要点をまとめると、以下のようになる。
　尚、上記実施形態の一部または全部は、新規な技術として以下のようにまとめられるが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
（付記１）
　指紋画像内の隆線の形状を解析し前記隆線の傾き方向を示す隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置において、
　前記隆線方向抽出装置部は、
　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定手段と、前記方向確信度が一定値以上である前記対象領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定手段と、前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換手段と、前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成手段とを備え、
　前記隆線方向決定手段が、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能を有し、
　前記隆線方向抽出装置部が、
　更に、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張手段を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
（付記２）
　付記１に記載の隆線方向抽出装置において、
　前記高確信度領域拡張手段は、
　前記主方向と前記副方向とに基づき算出される方向確信度に基づき前記低確信度領域における方向確信度を補正すると共に、この補正された方向確信度に基づき前記低確信度領域内で予め決定された隆線方向を補正する方向補正機能を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
（付記３）
　付記１に記載の隆線方向抽出装置において、
　前記低確信度領域濃度値変換手段は、前記低確信度領域内における主方向の分散が一定値より大きい領域を除去し、前記低確信度領域内におけるそれ以外の領域では前記主方向を平滑化する領域方向平滑化機能を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
（付記４）
　指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、前記隆線の傾き方向である隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出方法において、
　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出し、
　前記方向確信度が一定値以上である前記対象領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定し、
　前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成し、
　前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成し、
　前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出し、
　前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する構成とし、
　前記各動作工程を前記隆線方向抽出部によりが実行することを特徴とした隆線方向抽出方法。
（付記５）
　指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、　
　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定機能と、
　前記方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定機能と、
　前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換機能と、
　前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成機能と、
　前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能と、
　および前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張機能と、
　を設け、これらの各動作機能を、前記隆線方向抽出部が備えているコンピュータにより実行する実現させるようにしたことを特徴とする隆線方向抽出プログラム。
　この出願は２０１１年８月２３日に出願された日本出願特願２０１１－１８１０８０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、指紋画像における特徴点の確信度の設定を行うシステム、および複数隆線方向の抽出を行うシステムなどに対して有用に適用することができる。
　１０　特徴点抽出装置
　１１　画像入力手段入力部
　１２　隆線方向抽出部
　１３　隆線抽出部
　１４　特徴点抽出部
　１５　特徴点出力部
　２１　データ処理制御手段
　２２　データ記憶手段
　２３　隆線方向決定手段
　２４　高確信度初期領域方向決定手段（高確信度領域設定機能、高確信度領域設定手段）
　２５　低確信度領域方向決定手段
　２６　方向利用画像強調手段（低確信度領域濃度値変換機能、低確信度領域濃度値変換手段）
　２７　副方向抽出用画像合成手段（合成画像生成機能、合成画像生成手段）
　２８　伝搬領域方向決定手段（高確信度領域拡張機能、高確信度領域拡張手段）

Claims (5)

  1. 　指紋画像内の隆線の形状を解析し前記隆線の傾き方向を示す隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置において、
    　前記隆線方向抽出装置部は、
    　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定手段と、前記方向確信度が一定値以上である前記対象領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定手段と、前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換手段と、前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成手段とを備え、
    　前記隆線方向決定手段が、前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能を有し、
    　前記隆線方向抽出装置部が、
    　更に、前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張手段を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
  2. 　請求項１に記載の隆線方向抽出装置において、
    　前記高確信度領域拡張手段は、
    　前記主方向と前記副方向とに基づき算出される方向確信度に基づき前記低確信度領域における方向確信度を補正すると共に、この補正された方向確信度に基づき前記低確信度領域内で予め決定された隆線方向を補正する方向補正機能を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
  3. 　請求項１に記載の隆線方向抽出装置において、
    　前記低確信度領域濃度値変換手段は、前記低確信度領域内における主方向の分散が一定値より大きい領域を除去し、前記低確信度領域内におけるそれ以外の領域では前記主方向を平滑化する領域方向平滑化機能を備えたことを特徴とする隆線方向抽出装置。
  4. 　指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、前記隆線の傾き方向である隆線方向の抽出を行う隆線方向抽出方法において、
    　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出し、
    　前記方向確信度が一定値以上である前記対象領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定し、
    　前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成し、
    　前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成し、
    　前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出し、
    　前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する構成とし、
    　前記各動作工程を前記隆線方向抽出部によりが実行することを特徴とした隆線方向抽出方法。
  5. 　指紋画像内の隆線の形状の解析を行う隆線方向抽出部を備えた隆線方向抽出装置にあって、　
    　前記隆線上に設定した対象領域とこれに連接する周囲領域との濃度差分を評価することにより前記隆線方向を主方向として決定すると共に、当該主方向の正確性を示す方向確信度を算出する隆線方向決定機能と、
    　前記方向確信度が一定値以上である前記領域を抽出し当該領域が連接した領域を高確信度領域として設定する高確信度領域設定機能と、
    　前記指紋画像内における前記高確信度領域以外の領域である低確信度領域内の濃度値を前記決定した主方向に沿って軽減することにより濃度変換画像を生成する低確信度領域濃度値変換機能と、
    　前記指紋画像における高確信度領域および前記濃度変換画像における低確信度領域を合成した合成画像を生成する合成画像生成機能と、
    　前記合成画像における隆線方向を副方向として決定すると共にこの副方向の正確性を示す副方向確信度を導出する副方向決定機能と、
    　および前記指紋画像における主方向と前記合成画像における副方向とに基づき方向確信度を算出すると共に、当該方向確信度が高まるように前記高確信度領域に連接する低確信度領域における隆線方向を補正する高確信度領域拡張機能と、
    　を設け、これらの各動作機能を前記記隆線方向抽出部が備えているコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする隆線方向抽出プログラム。
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