JP2871233B2 - 二値化像修正方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、二値化像修正方法に関
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二値化像修正方法
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」という二大特徴をもつため、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９〜図１７は従来例を示した図であ
り、図９は、本人確認装置のブロック図、図１０は、二
値化処理部のブロック図（例１）、図１１は二値化処理
の説明図（例１）、図１２はラプラシアンオペレータの
説明図、図１３は勾配とラプラシアンの比較図、図１４
は二値化処理部のブロック図（例２）、図１５はラプラ
シアンによる二値化処理フローチャート、図１６は例
（１）による指紋の二値化像を示した図、図１７は、例
（２）による指紋の二値化像を示した図である。

【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、１４はラプラシアン算出部を示
す。

【０００５】従来、指紋による本人確認装置として、例
えば図９に示す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。すなわち、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。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。

【００１０】前記二値化処理部３による二値化処理には
種々の方法が開発されていた。以下、従来の二値化処理
方法を図面に基づいて詳細に説明する。 (1) 二値化処理（例１）・・・（図１０〜図１１参照） この二値化処理方法は、局所閾値（各注目画素周辺の平
均濃度）と、同画素の濃度との高低により、二値化する
方法である。

【００１１】図１０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１０、局所閾値算出回路１１、比較回路
１２、二値化回路１３を設ける。

【００１２】前記濃淡画像記憶装置８は、Ａ／Ｄコンバ
ータ２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１０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。

【００１３】濃淡画像を二値化する場合は、先ず図１１
に示したように、注目点画素指定回路１０により、濃淡
画像記憶装置８内の濃淡画像（濃度：０〜２５５）を、
格子状に分割する。

【００１４】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、注目点画素指定回路１
０の指定により、濃淡画像記憶装置８から局所閾値算出
回路１１へ、前記１つの枡目の画像データを送出する。

【００１５】そして、局所閾値算出回路１１では、１つ
の枡目の画素（１６×１６画素）について、その濃度の
平均値を算出し、これを局所閾値として比較回路１２へ
送る。

【００１６】また、注目点画素指定回路１０の指定によ
り、濃淡画像記憶装置８から注目点画素記憶装置９へ、
前記枡目内の注目点画素のデータを送る、その後、比較
回路１２では、注目点画素記憶装置９に格納されている
画素のデータを取り込み、この画素の濃度と、前記局所
閾値とを比較する。

【００１７】二値化回路１３では、前記比較回路１２の
比較結果を入力し、注目点画素の濃度が局所閾値以上な
らば、二値化メモリ４内の該当する部分に「１」（隆
線）を立て、局所閾値未満ならば「０」（谷線）を立て
る。

【００１８】このような処理を前記枡目内の各画素につ
いて行い、更に、全ての枡目について処理を行うことに
より、二値化メモリ４に二値化像（指紋の二値画像）を
得る。

【００１９】(2) 二値化処理（例２）・・・（図１２〜
図１５参照） この二値化処理は、ラプラシアンを各注目点画素につい
て計算し、同結果が０より高いか低いか（０を閾値とし
て比較）により、二値化する方法である。

【００２０】（ラプラシアンの定義）ラプラシアン（La
placian)

【数１】 は、エッジの方向に依存しない２次の微分オペレータで
あり、画像処理で多く用いられる。ディジタル画像にお
けるラプラシアンは、

【数２】 と定義される。前式で、ｆ（ｉ、ｊ）は、点（ｉ、ｊ）
における濃度値とする。

【００２１】そして、これを加重マトリクスとして表す
と、図１２のようになる。図１２Ａは３×３のラプラシ
アンオペレータを示し、図１２Ｂは９×９のラプラシア
ンオペレータを示す。

【００２２】このようなラプラシアンオペレータを用い
て空間フィルタリング処理を行えば画像のラプラシアン
が求まることになる。図１３は、勾配とラプラシアンの
出力の違いを示した図であり、図のＡはエッジ断面、Ｂ
は勾配、Ｃはラプラシアンを示す。

【００２３】図示のように、ラプラシアンでは、エッジ
の下端と、上端でそれぞれ正と負のピークが生じる。こ
のため、エッジの位置を求めるには、正負両ピークの中
央でラプラシアンが０になる場所に（ゼロクロッシン
グ）を探せばよい。

【００２４】（ラプラシアンによる二値化処理）ラプラ
シアンによる二値化処理を、図１４、図１５を参照しな
がら説明する。なお、図１５の処理フローチャートにお
ける各処理番号は、カッコ内に示す。

【００２５】指紋センサから入力した濃淡画像に（アナ
ログ）は、Ａ／Ｄコンバータにより、ディジタル化され
た後、図１４の濃淡画像記憶装置８に格納される（Ｓ
１）。その後、注目点画素指定回路１０では、画面内の
全画素については、ラプラシアンのマスク処理が実行で
きるように指定画素を制御する。

【００２６】この制御により、ラプラシアン算出部１４
には、濃淡画像記憶装置８から指定された画素が入力す
る。その後、ラプラシアン算出部１４では、指定された
任意の１画素を中心に、図１２に示したラプラシアンオ
ペレータを用いて、ラプラシアンのマスク計算を行い
（Ｓ３）その結果を二値化回路１３へ出力する。

【００２７】二値化回路１３では、ラプラシアンのマス
ク処理結果を入力して、その正負を判断する（Ｓ４）。
その結果、ラプラシアンが０以上の時、二値化メモリ４
の該当する画素を０（谷線）とし（Ｓ５）、０未満の
時、二値化メモリ４の該当する画素を１（隆線）とする
（Ｓ６）。

【００２８】このような処理を全画素について行うと、
二値化メモリ４には、二値化像、すなわち指紋の二値化
像が得られる。従来の二値化処理は、上記例１、例２の
方法等で処理されるが、その処理方法によって、二値化
像（指紋の二値画像）は異なったものとなる。

【００２９】図１６は、前記の例（１）による指紋の二
値化像（局所閾値を用いた二値化処理によるもの）を示
した図であり、図１７は例（２）による指紋の二値化像
（ラプラシアンを用いた二値化処理によるもの）を示し
た図である。これらの図で，黒い部分は隆線、白い部分
は谷線を示している。

【００３０】図示のように、図１６に示した例（１）に
よる指紋の二値化像では、橋（隆線間の癒着）が生じや
すく、また細かい雑音が残る。そして、谷線（白い部
分）はとぎれやすいが、隆線（黒い部分）は、よくつな
がっている。

【００３１】また、図１７に示した例（２）による指紋
の二値化像では、大半の橋（隆線間の癒着）は除去でき
るが、濃度の高い橋は除去できない。また、谷線と亀
裂、汗腺が区別できない。そして、隆線（黒い部分）は
とぎれやすいが、谷線（白い部分）はよくつながってい
る。

【００３２】

【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。光学系である
指紋センサから入力された指紋濃淡画素は、ＡＤ変換さ
れた後、二値化される。登録においては、更に細線化、
特徴抽出が施され、辞書に必要な特徴点が選ばれる。こ
の際、二値化像に亀裂、汗腺、橋（隣合う隆線同士が汗
のため繋がってみえる箇所）等の擬似特徴点が多く見ら
れると、後で細線化して正しい特徴点（端点、分岐点）
を検出するのが困難となる。結局は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。このように前処理の改善は、高い安定した照合性能
を維持するために必須の課題といえる。

【００３３】ところで、従来の二値化方法には、各注目
点画素周辺の平均濃度と、同画素との高低により、二値
化する方法（例１）と、ラプラシアンを各注目画素につ
いて計算し、同結果が０より高いか低いかにより二値化
する方法（例２）とがあった。

【００３４】このような二値化方法において、前者（例
１）は、橋が生じやすく、また細かい雑音が残る欠点が
あり、後者（例２）は、大半の橋は除去できるが、濃度
の高い橋は除去出来ず、また、谷線と亀裂、汗腺が区別
できなくなる欠点があった。

【００３５】このため、前記のように、擬似特徴点が多
くなり、例えば本人確認装置等における指紋の照合性能
が低下する。本発明はこのような従来の課題を解決し、
指紋の二値化を見直して、修正することにより、橋や亀
裂等の擬似特徴点の少ない二値化像を得ることを目的と
する。

【００３６】

【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、４は二値化メモリ、１６は線方向検出回
路、１７は二値化像修正回路、１８は方向検出結果点検
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。

【００３７】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。 (1) メモリに格納された指紋の二値化像の隆線、谷線の
内、寸断される度合いの少ない方の線において、前記メ
モリ上の位置情報を求めながら、線方向の検出を行い、
検出結果に応じて、前記二値化像を修正する二値化像修
正方法であって、前記線方向の検出を行い、その中で線
方向の検出が可能であった箇所を、正しい線であるとし
て、同箇所の線の画素値を残し、線方向の検出が不可能
であった箇所を前記位置情報に基づいて特定し、その箇
所を、正しい線でないとして、同箇所の線の画素値を反
転させるようにした。

【００３８】(2) 構成（１）において、指紋の二値化像
の隆線上に、亀裂、汗腺が少ない場合、隆線は、寸断さ
れる度合いが少ない方の線であるとして、該隆線におい
て、線方向の検出を行うようにした。

【００３９】(3) 構成（１）において、指紋の二値化像
の谷線上に、隆線間の癒着の少ない場合、谷線は、寸断
される度合いの少ない方の線であるとして、該谷線にお
いて線方向の検出を行うようにした。

【００４０】

【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。 (1) 線方向検出回路16では、二値化メモリ４に格納され
ている二値化像( 指紋の二値化像) の隆線、または谷線
について、線方向の検出を行う。

【００４１】この線方向検出回路は、二値化像上の隆
線、谷線の内、寸断される度合いの少ない線で行う。例
えば、局所閾値による二値化像では、谷線はとぎれやす
いが隆線はよくつながっており、亀裂、汗腺等が少ない
が、橋が生じる。

【００４２】また、ラプラシアンによる二値化像は、隆
線はとぎれやすいが、谷線はよくつながっており、橋が
少ないが、谷線と亀裂、汗腺の区別ができない場合が多
い。従って、局所閾値による二値化像の場合に隆線にお
いて、線方向の検出を行い、ラプラシアンによる二値化
像の場合は、谷線において、線方向の検出を行う。

【００４３】前記線方向検出結果は、方向検出結果点検
回路１８によって点検される。この点検により、線方向
の検出が可能であった場合には、該当する画素の値はそ
のままとするが、線方向の検出が不可能であった場合に
は、二値化像修正回路１７により、二値化メモリ４内の
該当する画素の値を反転させて修正する。

【００４４】この場合、二値画像の隆線、または谷線の
方向検出ができないのは、橋や亀裂等が存在するためで
あり、このような箇所を検出して、その画素の値を反転
すれば、橋や亀裂等が消去できる場合が多い。又前記の
橋や亀裂は、擬似特徴点となるものであるから、このよ
うな箇所の修正を行うことにより、擬似特徴点の少ない
二値化像が得られる。

【００４５】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図２〜図８は、本発明の実施例を示した図であ
り、図２は二値化像修正処理部のブロック図、図３は、
二値化像修正回路のブロック図、図４は線方向検出処理
の説明図（１）、図５は線方向検出処理の説明図
（２）、図６は、線方向検出時の橋又は亀裂の説明図、
擬似特徴点の消去の説明図、図８は、二値化修正回路の
処理フローチャートである。

【００４６】図中、図９、図１０と同符号は同一のもの
を示す。また、１５は二値化修正処理部、１６は線方向
検出回路、１７は二値化像修正回路、１８は方向検出結
果点検回路、１９は方向検出結果メモリ、２０は検出不
良点メモリ、２１は制御回路、２２は他の検出不良点と
の距離計算部、２３は周辺画素値メモリ、２４は判断回
路、２５は二値反転回路を示す。

【００４７】この実施例は、上記従来例と同様な指紋に
よる本人確認装置に適用した例である。この実施例の本
人確認装置は、図９に示した従来の本人確認装置に、新
たに二値化修正処理部を追加したものであり、そのブロ
ック図を図２に示す。

【００４８】図２に示したように、二値化修正処理部１
５には、線方向検出回路１６、二値化像修正回路１７、
方向検出結果点検回路１８、方向検出結果メモリ１９を
設ける。

【００４９】そして、線方向検出回路１６と二値化像修
正回路１７は、図９に示した二値化メモリ４に接続す
る。前記線方向検出回路１６は、二値化メモリ４に格納
されている指紋の二値化像を取り込んで、指紋の隆線あ
るいは谷線の線方向の検出処理を行う回路である。

【００５０】方向検出結果メモリ１９は、線方向検出回
路１６の方向検出結果を格納しておくメモリであり、方
向検出結果点検回路１８は、前記方向検出結果を取り込
んで点検を行う回路である。

【００５１】二値化像修正回路１７は、方向検出結果点
検回路１８の点検結果により、二値化メモリ４内の二値
化像を修正する回路である。また、前記二値化像修正回
路１７には、例えば図３に示したように、検出不良点メ
モリ２０、制御回路２１、他の検出不良点との距離計算
部２２、周辺画素値メモリ２３、判断回路２４、二値反
転回路２５を設ける。

【００５２】前記検出不良点メモリ２０は、方向検出結
果点検回路１８での点検の結果、線方向の検出が不良と
なった場合に、検出不良点の情報（座標等）を格納する
メモリである。

【００５３】他の検出不良点との距離計算部２２は、特
定の注目点と、他の検出不良点との距離を計算するもの
であり、制御回路２１は、内部の各種制御を行う回路で
ある。

【００５４】周辺画素値メモリ２３は、制御回路２１の
指示により、注目点画素の周辺にある画素値を格納する
メモリであり、判断回路２４は、周辺画素値メモリに格
納されている画素値を取り込み注目点画素（検出不良点
画素）の値と同じか否かを判断する回路である。二値反
転回路２５は、判断回路２４の判断結果に基づいて、二
値化メモリ４内の該当する画素の値を反転して修正する
回路である。

【００５５】次に，二値化像修正処理部の処理を説明す
る。 (1) 線方向検出処理の説明・・・図４、図５参照 線方向検出回路１６における線方向（隆線または谷線の
方向）検出処理は、例えば図４、図５に示した方法で行
う。先ず、図４Ａに示した５種類の微小パターン（type
１〜type５）を用意する。

【００５６】これらの５種類の微小パターンは、所定の
座標軸に対し、０°（type１）、４５°（type２）、９
０°（type３）、１３５°（type４）、及び非定義（ty
pe５）の方向を示すパターンである。

【００５７】そして、図４Ｂに示したように、二値化像
を１６×１６画素の枡目に分割し、各枡目毎に、これら
５種類の微小パターンを適用し，図５Ｃに示したような
ヒストグラム（角度に対する頻度のヒストグラム）を作
成する。

【００５８】ただし、ここでは隆線（黒）、谷線（白）
のパターンを区別していない。そのため、タイプ５が４
５°と１３５°のどちらに分類されるかは決められな
い。従って、ここではタイプ５は、タイプ２とタイプ４
の両方に属するものとする。

【００５９】また、４５°と１３５°の方向の過剰推定
を避けるため、タイプ２とタイプ４の計数値を√２で割
る。これにより、枡目の方向を表す４通りの数値は、以
下のように変換される。

【００６０】図４Ｂにおいて、タイプ１＝２、タイプ２
＝５８、タイプ３＝３２、タイプ４＝２、タイプ５＝１
である。従って、タイプ２とタイプ４の計数値は５８＋
２＝６０であるから、これを√２で割ると、その値は４
２（小数点以下切り捨て）となる。

【００６１】また、タイプ５＝１は、未定義であるから
無視すると、（タイプ１、タイプ２、タイプ３、タイプ
４、タイプ５）＝（２、５８、３２、２、１）は、（タ
イプ１、タイプ２、タイプ３、タイプ４）＝（２、４
２、３２、２）のように変換される。これらの値を図示
すると図５のようになる。

【００６２】この場合、局所方向は、平均値で決まる方
向とすると、（０°×２＋４５°×４２＋９０°×３２
＋１３５°×２）÷（２＋４２＋３２＋２）＝６4.６°
となる。すなわち、図５Ｂに示した枡目の線方向は、６
4.６°の方向となる。

【００６３】前記のような線方向の検出方法を、指紋の
二値化像（二値画像）に適用するには、隆線、谷線の
内、寸断される度合いの少ない方の線の一部が、１６×
１６画素の枡目の中心にくるように、枡目の位置を設定
しなくてはならない。

【００６４】つまり、上記の方法は、画面を格子状に分
割して，その各枡目の局所方向を求めるための方法であ
るが、ここでは、枡目が寸断の少ない方の線（隆線、ま
たは谷線）の中心線をなぞるように、連続して走査し、
線方向を求めることになる。

【００６５】(2) 擬似特徴点の処理の概略説明・・・図
６、図７参照 図６Ａは局所閾値による二値化像の橋を示し、図６Ｂ
は、ラプラシアンによる二値化像の亀裂を示す。また、
図７Ａは、図６Ａの橋を消去した場合を示し、図７Ｂ
は、図６Ｂの亀裂を消去した場合を示す。

【００６６】線方向検出の作業は、二値化像上の隆線
部、あるいは谷線部のみについて行う。線の連続性から
考えて、局所閾値による二値化法では隆線部を選び、ラ
プラシアンによる二値化法では谷線部を選ぶ。

【００６７】局所閾値による二値化法では、局所平均に
対する変動項を負に選べば、隆線の亀裂、汗腺等は消
え、代わりに橋（隣合う隆線間の癒着）が増える（図１
６参照）。

【００６８】ここで、隆線部についてのみ、線方向の検
出を行うと、隆線の方向は、亀裂、汗腺が少ないため、
正しく検出しやすい。一方、谷線にまたがる橋の部分
は、図６Ａに示したように、走査線の方向が９０°前後
の範囲まで変化するか、走査線が線幅３本分程度になる
かするため、方向の決定はできない場合が多い。

【００６９】また、ラプラシアンによる二値化法では、
谷線を分断する橋は減り、代わりに亀裂、汗腺等が増え
る（図１７参照）。ここで谷線部についてのみ、線方向
検出を行うと、谷線の方向は橋が少ないため、正しく検
出しやすい。

【００７０】一方、隆線にまたがる亀裂の部分は、図６
Ｂのように走査線の方向が９０°前後の範囲まで変化す
るか、走査線が線幅３本程度になるかするため、方向を
決定できない場合が多い。

【００７１】そこで、局所閾値による二値化像では、隆
線について線方向の検出を行い、図６Ａに示した橋の部
分で、線方向が決定できなかったとする。この場合、橋
の部分は、擬似特徴点であるとして、画素値を反転する
（１を０にする）と、図７Ａのように、橋が消える。

【００７２】また、ラプラシアンによる二値化像では、
谷線について線方向の検出を行い、図６Ｂに示した亀裂
の部分で線方向が決定できなかったとする。この場合、
亀裂の部分は擬似特徴点であるとして、画素値を反転す
る（０を１にする）と、図７Ｂのように、亀裂が消え
る。このように、線方向の検出を行って、擬似特徴点と
思われる画素を修正することにより、擬似特徴点の少な
い指紋の二値化像を得ることが可能となる。

【００７３】(3) 二値化像修正処理部の処理説明・・・
図2 参照 図２において、二値化メモリ４には、従来例で説明した
二値化処理例（１）、あるいは（２）によって処理され
た指紋の二値化像が格納される。そこで、この二値化像
修正処理部１５では、二値化メモリ４に格納されている
指紋の二値化像を取り込んで見直しを行い、不良箇所を
修正する。

【００７４】前記修正処理を行う場合は、先ず、線方向
検出回路１６により、二値化メモリ４の二値化像を取り
込んで隆線、あるいは谷線の線方向を検出し、その結果
を、方向検出結果メモリ１９に格納する。

【００７５】その後、方向検出結果点検回路１８によ
り、方向検出結果メモリ１９に格納されている前記方向
検出結果を点検する。そして、線方向検出がうまくいか
ない場合には、二値化像修正回路１７に対し、修正指示
の信号を出力する。

【００７６】二値化像修正回路１７では、前記信号を受
けた際、二値化メモリ４内の該当する画素を修正する。
このような処理を全ての線（隆線または谷線）について
実施し、二値化像の修正を行う。

【００７７】(4) 二値化像修正回路の処理説明・・・図
３、図８参照 以下、図８の処理フローチャートに基づいて、図３の二
値化像修正回路の処理を説明する。なお、図８の各処理
番号は、カッコ内に示す。

【００７８】先ず、図３の制御回路２１により、方向検
出結果点検回路１８から検出不良点（複数）の座標及び
その値（０または１）を得て（Ｓ１１、Ｓ１２）、検出
不良点メモリ２０に格納する。

【００７９】次に、制御回路２１により、各検出不良点
に注目して次の処理を行うため、他の検出不良点との距
離計算部２２へ所定のデータを送る。そして、他の検出
不良点との距離計算部２２では、制御回路２１から指定
された注目点と、他の検出不良点との距離Ｌを算出する
（Ｓ１４）。その後、制御回路２１は、算出された前記
距離Ｌの半分（Ｌ／２）の範囲内にある画素を、二値化
メモリ４から読み出して、周辺画素値メモリ２３に格納
する。

【００８０】次に、判断回路２４では、周辺画素値メモ
リ２３に格納された前記画素が、検出不良点と同じ値の
画素か否かを判断する（Ｓ１６）その結果、異なった値
であれば画素値をそのままとする。

【００８１】しかし、前記画素値が、検出不良点と同じ
値の画素であった場合には、その画素は、方向検出がう
まくいかず、擬似特徴点と判断されるため、二値反転回
路２５により、二値化メモリ４内の該当する画素の値を
反転する（Ｓ１７）。

【００８２】前記処理（Ｓ１６、Ｓ１７）を、検出不良
点からの距離がＬ／２の範囲内の全ての画素について行
い（Ｓ１５）。更に、すべての検出不良点について前記
処理（Ｓ１４〜Ｓ１７）を終了すると（Ｓ１３）、二値
化メモリ４内の二値化像に対する修正処理を終了する。

【００８３】

【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) 指紋の濃淡画像から変換した二値化像について、線
方向の検出を行い、その結果に応じて該二値化像を修正
することにより，橋や亀裂等を除去することができる。
従って、擬似特徴点の少ない二値化像が得られる。

【００８４】(2) 擬似特徴点の少ない二値化像が得られ
るので、例えば指紋による本人確認装置に適用した場合
には、辞書内に選ばれる特徴点の正解率が高くなり、照
合性能が向上する。また、高い、安定した照合性能を維
持することが可能となる。

【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像修正処理
部のブロック図である。

【図３】二値化像修正回路のブロック図である。

【図４】線方向検出処理の説明図（１）である。

【図５】線方向検出処理の説明図（２）である。

【図６】線方向検出時の橋または亀裂の説明図である。

【図７】擬似特徴点の消去の説明図である。

【図８】二値化像修正回路の処理フローチャートであ
る。

【図９】従来の本人確認装置のブロック図である。

【図１０】従来の二値化処理部のブロック図である。

【図１１】従来の二値化処理の説明図（例１）である。

【図１２】ラプラシアンオペレータの説明図である。

【図１３】勾配とラプラシアンの比較図である。

【図１４】従来の二値化処理部のブロック図（例２）で
ある。

【図１５】従来のラプラシアンによる二値化処理フロー
チャートである。

【図１６】例（１）による指紋の二値化像である。

【図１７】例（２）による指紋の二値化像である。

【符号の説明】

４ 二値化メモリ １５ 二値化修正処理部 １６ 線方向検出回路 １７ 二値化像修正回路 １８ 方向検出結果点検回路

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】メモリに格納された指紋の二値化像の隆
   線、谷線の内、寸断される度合いの少ない方の線におい
   て、前記メモリ上の位置情報を求めながら、線方向の検
   出を行い、 検出結果に応じて、前記二値化像を修正する二値化像修
   正方法であって、 前記線方向の検出を行い、その中で線方向の検出が可能
   であった箇所を、正しい線であるとして、同箇所の線の
   画素値を残し、 線方向の検出が不可能であった箇所を前記位置情報に基
   づいて特定し、その箇所を、正しい線でないとして、同
   箇所の線の画素値を反転させることを特徴とした二値化
   像修正方法。
2. 【請求項２】 指紋の二値化像の隆線上に、亀裂、汗腺
   が少ない場合、 隆線は、寸断される度合いの少ない方の線であるとし
   て、該隆線において線方向の検出を行うことを特徴とし
   た請求項１記載の二値化像修正方法。
3. 【請求項３】 指紋の二値化像の谷線上に、隆線間の癒
   着が少ない場合、 谷線は、寸断される度合いの少ない方の線であるとし
   て、該谷線において線方向の検出を行うことを特徴とし
   た請求項１記載の二値化像修正方法。