JP7057268B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理システム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理システムに関する。

従来、銀行などの金融機関において本人確認を行う場合、運転免許証などの本人確認書類（以下、「本人確認証」という）を読み取った画像を用いて、ＯＣＲ（Optical character recognition）を行い、本人確認証認識が行われている。本人確認証の読み取りには、ＯＨＲ（Overhead reader）のような専用ハードウェアによるスキャナ、ＡＤＦ（Automatic document feeder）やフラットベッドスキャナ（flatbed scanner）のような汎用スキャナなどが用いられていた。

また、昨今では、顧客がスマートフォン（Smartphone）やタブレット（Tablet）などの端末装置で本人確認証を撮像した画像を用いて、本人確認証認識が行われている。例えば、端末装置により撮像した運転免許証の情報を読み取り、クレジットカードの発行審査を行う技術が開示されている（例えば、特許文献1参照）。

特開２０１５－１５３２６９号公報

しかしながら、スマートフォンやタブレットなどの端末装置により、運転免許証などの本人確認証を撮像した場合には、周囲の照明環境により、撮影者や端末装置の影が撮像した画像内に入り込む場合があった。

また、周囲の照明環境や、スマートフォンやタブレットなどの端末装置ごとの撮像性能などの違いにより、撮像した画像が、本人確認証の認識を行うには、明るすぎたり暗すぎたりする場合があった。

このように、影が画像内に入り込んだり、明度（明るさ）が過不足したりする場合には、本人確認証の認識を正確に行うことができないため、正確に画像内の本人確認に利用可能な情報の読み取りを行うことができなかった。

本発明は、上記課題に鑑み、影や明度の影響を抑制して本人確認証の認識に適した画像に補正できる画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明にかかる第１の側面である画像処理装置は、撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置であって、前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類する色相グループ分類部と、前記色相グループ分類部により同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化する明度平均化部と、前記明度平均化部により明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得するピーク値取得部と、前記ピーク値取得部が取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する明度調整部と、を備える画像処理装置である。

本発明にかかる第２の側面である画像処理方法は、撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置の画像処理方法であって、前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類し、前記同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化し、前記明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得し、前記取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する画像処理方法である。

本発明にかかる第３の側面である画像処理プログラムは、撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置のコンピュータに、前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類し、前記同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化し、前記明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得し、前記取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する処理を実行させる画像処理プログラムである。

本発明にかかる第４の側面である画像処理システムは、端末装置および前記端末装置とネットワークを介して接続された画像処理装置であって撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置を備える画像処理システムであって、前記端末装置は、本人確認証の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像した画像を前記画像処理装置へ送信する通信部と、を備え、前記画像処理装置は、前記端末装置により撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類する色相グループ分類部と、前記色相グループ分類部により同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化する明度平均化部と、前記明度平均化部により明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得するピーク値取得部と、前記ピーク値取得部が取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する明度調整部と、を備える画像処理システムである。

本発明の一態様によれば、影や明度の影響を抑制して本人確認証の認識に適した画像に補正できる。

本発明の実施形態の画像処理システムの一例を示す図である。 画像処理装置および端末装置の機能構成の一例を示す図である。 画像処理装置が実行する本人確認証受付処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する画像認識処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する動的影補正処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する白黒輝度閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する色相グループ分類処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する所属する色相グループ探索処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する類似グループ統合処理の一例を示すフローチャートである。 色相グループ分類処理および類似グループ統合処理の具体例を示す図である。 画像処理装置が実行する動的影補正メイン処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行するＶ（明度）平均化処理の一例を示すフローチャートである。 Ｖ（明度）平均化処理の具体例を示す図である。 画像処理装置が実行する黒画素補完処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する自動明度補正処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行するＶ（明度）ヒストピーク値取得処理の一例を示すフローチャートである。 Ｖ（明度）ヒストピーク値取得処理で作成されたＶ（明度）ヒストグラムの一例を示す図である。 画像処理装置が実行する明度補正テーブル選択処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理装置が実行する明度調整処理の一例を示すフローチャートである。 明度補正テーブルの一例を示す図である。 各明度補正テーブルをグラフ化した図である。 画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態の画像処理システムの一例を示す図である。

画像処理システム１００は、画像処理装置１０、および端末装置２０を有する。画像処理装置１０と、端末装置２０とは互いに専用線やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの閉域網のネットワークＮを介して、互いが通信可能に接続される。画像処理装置１０と端末装置２０とはインターネット（Internet）を介して互いに通信可能に接続してもよい。また、画像処理システム１００は、図１に示していない他の装置や端末を備えていてもよい。

端末装置２０は、スマートフォンやタブレット、携帯電話などの情報処理装置である。端末装置２０は、例えば、ノート型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブル端末などであってもよい。端末装置２０は、本人確認証３０の画像を撮像し、撮像した本人確認証３０の画像を、ネットワークＮを介して画像処理装置１０へ送信する。

本人確認証３０は、運転免許証、健康保険証、在留カード、特別永住者証明書、マイナンバーカード、パスポート（Passport）などの身分証明書である。本人確認証３０は、例えば、氏名、住所、生年月日、性別、顔写真など、個人を特定する情報を記載、貼付したものであってもよい。

画像処理装置１０は、端末装置２０から送信された画像に基づいて、正確に文字認識処理を行うために、文字認識処理に先立って、画像を補正する後述の画像補正処理を行う。なお、画像処理装置１０が画像補正処理を行う画像は、画像処理装置１０自身が撮像した画像であってもよいし、カメラなどの他の装置からメモリカードなどの搬送可能な記憶媒体を介して入手した画像であってもよい。また、端末装置２０が画像処理装置１０に送信する画像は、該端末装置２０とは別のカメラなどで撮像して端末装置２０に記憶させた画像でもよい。

＜実施形態の画像処理装置および端末装置の一例＞
図２は、画像処理装置１０および端末装置２０の機能構成の一例を示す図である。図２の例では、画像処理装置１０と端末装置２０とは、ネットワークＮを介して接続されている。図２の例では、画像処理装置１０に対し、１つの端末装置２０が接続されているがこの限りではなく、１以上の複数の端末装置２０が画像処理装置１０に対し接続される。画像処理装置１０は、端末装置２０において撮像された画像を補正するように画像補正処理を行う。画像処理装置１０は、例えば、プロセッサおよびメモリを含むコンピュータにより実現される。

図２の例に示すように、端末装置２０は、撮像部２１および通信部２２を含む。撮像部２１は、本人確認証３０を撮像し、本人確認証３０の画像を取得する。通信部２２は、撮像部２１が撮像した本人確認証３０の画像を、ネットワークＮを介して画像処理装置１０へ送信する。

次に、画像処理装置１０について説明する。画像処理装置１０は、主処理部１１、影補正処理部１２、明度補正処理部１３、記憶部１４、表示部１５、入力部１６および通信部１７を含む。主処理部１１は、認識処理および実施形態に係る画像補正処理を含む、画像処理装置１０が行う各種処理、並びに各種制御を行う。

影補正処理部１２は、端末装置２０で撮像された画像の影を補正する。影補正処理部１２は、影の補正を行うために、白黒輝度閾値設定部３１、色相グループ分類部３２、明度平均化部３３および黒画素補完部３４を含む。

影補正処理部１２は、ビットマップ情報の各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ（色相：Hue・彩度：Saturation・明度：Value）値に変換する。ＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する方法については、公知の変換方法を採用することができるため説明を省略する。また、影補正処理部１２は、ビットマップ情報の各画素のＲＧＢ値をＨＳＬ（色相：Hue・彩度：Saturation・輝度：Lightness）値に変換する。ＲＧＢ値をＨＳＬ値に変換する方法については、公知の変換方法を採用することができるため説明を省略する。

明度補正処理部１３は、影補正処理部１２により補正された画像の明度を補正する。明度補正処理部１３は、明度の補正を行うために、ピーク値取得部４１、明度補正テーブル選択部４２および明度調整部４３を含む。

白黒輝度閾値設定部３１は、白色に近似するグループの平均輝度と、黒色に近似するグループの平均輝度と、の平均に基づき、白色に近似するグループと、黒色に近似するグループと、の閾値を白黒輝度閾値として設定する。白黒輝度閾値設定部３１が白黒輝度閾値を設定する白黒輝度閾値設定処理については後述する。

色相グループ分類部３２は、端末装置２０で撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類する。なお、色相グループ分類部３２は、端末装置２０で撮像された画像のみならず、画像処理装置１０自体が撮像した画像や、他の装置で撮像された画像の画素を同類の色相ごとのグループに分類することもできる。色相グループ分類部３２による同類の色相ごとのグループに分類する色相グループ分類処理については後述する。

明度平均化部３３は、色相グループ分類部３２により同類の色相ごとにグループ分けされた画像の画素ごとの明度を平均化する。明度平均化部３３は、画素ごとにＲＧＢ値からＨＳＶ値に変換して得られるＶ（明度）の値を平均化する。明度平均化部３３によるＶ（明度）平均化処理については後述する。

黒画素補完部３４は、白黒輝度閾値設定部３１により設定された白黒輝度閾値に基づき、判別対象の対象画素が黒色に近似するグループの画素であると判別された場合に、明度平均化部３３により平均化された画像の各画素のうち、対象画素の周囲に存在する黒色に近似するグループに属する画素の数または配置のうち少なくとも１つ以上の条件に基づき、対象画素を黒色に近似するグループの画素に補完する。黒画素補完部３４による黒画素補完処理については後述する。

ピーク値取得部４１は、明度平均化部３３により明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得する。ピーク値取得部４１によるＶ（明度）ヒストピーク値取得処理については後述する。

明度補正テーブル選択部４２は、複数の明度補正テーブルの中から、ピーク値取得部４１が取得した明度のピーク値に対応する明度補正テーブルを選択する。明度補正テーブルは、Ｖ（明度）のピーク値に応じて、ＯＣＲに基づき画像認識を行うのに最適なＶ（明度）となるように、Ｖ（明度）を補正する補正値を有する。明度補正テーブルおよび明度補正テーブル選択部４２による明度補正テーブル選択処理については後述する。

明度調整部４３は、ピーク値取得部４１が取得した明度のピーク値に基づいて、画像の明度を増減する。具体的には、明度調整部４３は、明度補正テーブル選択部４２により選択された明度補正テーブルに基づいて、画像の明度補正を行う。明度調整部４３による明度調整処理については後述する。

記憶部１４は、明度補正テーブルを含む各種テーブルを記憶する。表示部１５は、例えばＬＣＤ（Liquid crystal display）などのディスプレイであり、主処理部１１の制御のもとで表示画面の表示を行う。入力部１６は、例えばキーボード、マウスなどの入力インタフェースであり、主処理部１１の制御のもとで画像処理装置１０の操作者の操作入力を受け付ける。例えば、入力部１６には読取キーが含まれる。通信部１７は、端末装置２０から送信された本人確認証３０の画像を、ネットワークＮを介して受信する。

次に、図３～図２１を参照して、実施形態の処理の流れの一例について説明する。図３は、画像処理装置１０が実行する本人確認証受付処理の一例を示すフローチャートである。

はじめに、主処理部１１は、撮像分の各本人確認証３０に対する繰り返し処理を開始する（ステップＳ１０１）。主処理部１１は、入力部１６を介して認識依頼の操作を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。認識依頼の操作を受け付けていない場合（ステップＳ１０２のＮＯ）には、認識依頼の操作を受け付けるまで処理は待機となる。

認識依頼の操作を受け付けた場合（ステップＳ１０２のＹＥＳ）には、主処理部１１、影補正処理部１２または明度補正処理部１３が後述の画像認識処理（ステップＳ１０３）を行う。画像認識処理が行われると、主処理部１１は、本人確認証の認識結果の修正指示を受け付け（ステップＳ１０４）、受け付けた修正指示に基づき認識結果の修正を行う（ステップＳ１０５）。

主処理部１１は、全ての本人確認証３０について本人確認証の認識結果を取得したか否か判定する（ステップＳ１０６）。全ての本人確認証３０について本人確認証の認識結果を取得していない場合には、処理はステップＳ１０２に戻り、全ての本人確認証３０について本人確認証の認識結果を取得するまでの間、ステップＳ１０１～Ｓ１０６の処理が繰り返し実行される。全ての本人確認証３０について取得した場合には、主処理部１１は、認識結果を画像処理装置１０の記憶部１４に記録する（Ｓ１０７）。ステップＳ１０７の処理が終了すると、本人確認証受付処理は終了となる。

図４は、画像処理装置１０が実行する画像認識処理の一例を示すフローチャートである。図４の画像認識処理は、図３のステップＳ１０３において行われる処理である。はじめに、主処理部１１は、本人確認証３０の画像を取得する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１の処理では、主処理部１１は、端末装置２０から送信された本人確認証３０の撮像画像を取得する。

影補正処理部１２は、端末装置２０で撮像された画像の影を補正する動的影補正処理（ステップＳ２０２）を行う。動的影補正処理については後述する。続いて、明度補正処理部１３は、動的影補正処理により補正された画像の明度を補正する自動明度補正処理を行う（ステップＳ２０３）。自動明度補正処理については後述する。主処理部１１は、動的影補正処理および自動明度補正処理に基づき補正された本人確認証３０の画像をＯＣＲに基づき画像認識を行い（ステップＳ２０４）、本人確認証の認識結果を得る。ＯＣＲに基づき画像認識を行う方法については、公知の方法を採用することができるため説明を省略する。そして、主処理部１１は、本人確認証の認識結果を表示部１５の認識結果画面に表示する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５の処理が終了すると、画像認識処理は終了となる。

図５は、画像処理装置１０が実行する動的影補正処理の一例を示すフローチャートである。図５の動的影補正処理は、図４のステップＳ２０２において行われる処理である。はじめに、影補正処理部１２は、ステップＳ２０１で取得した本人確認証３０の画像からＲＧＢ値で表現されたビットマップ情報を取得する（ステップＳ３０１）。

影補正処理部１２は、ステップＳ３０１で取得したビットマップ情報の各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する（ステップＳ３０２）。また、影補正処理部１２は、ステップＳ３０１で取得したビットマップ情報の各画素のＲＧＢ値をＨＳＬ値に変換する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０３の処理の後、白黒輝度閾値設定部３１は、後述の白黒輝度閾値設定処理を行う（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４の処理の後、色相グループ分類部３２は、後述の色相グループ分類処理を行う（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５の処理の後、色相グループ分類部３２は、後述の類似グループ統合処理を行う（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０６の処理の後、明度平均化部３３は、後述の動的影補正メイン処理を行う（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０７の処理の後、黒画素補完部３４は、後述の黒画素補完処理を行う（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８の処理が終了すると、動的影補正処理は終了となる。

図６は、画像処理装置１０が実行する白黒輝度閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。図６の白黒輝度閾値設定処理は、図５のステップＳ３０４において行われる処理である。はじめに、白黒輝度閾値設定部３１は、白色に近似するグループの平均輝度を設定する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１の処理では、白黒輝度閾値設定部３１は、ＨＳＬのＬ（輝度）の値が予め定義された白色に近似するグループの閾値より高いか否かを全ての画素において判定する。白黒輝度閾値設定部３１は、ＨＳＬのＬ（輝度）の値が予め定義された所定の閾値より高いと判定された画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値を平均することで、白色に近似するグループの平均輝度を設定する。

同様に、白黒輝度閾値設定部３１は、黒色に近似するグループの平均輝度を設定する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２の処理では、白黒輝度閾値設定部３１は、ＨＳＬのＬ（輝度）の値が予め定義された黒色に近似するグループの閾値より低いか否かを全ての画素において判定する。白黒輝度閾値設定部３１は、ＨＳＬのＬ（輝度）の値が予め定義された所定の閾値より低いと判定された画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値を平均することで、黒色に近似するグループの平均輝度を設定する。

白黒輝度閾値設定部３１は、各対象画素分繰り返し処理を開始する（ステップＳ４０３）。白黒輝度閾値設定部３１は、対象画素が有彩色か否かを判定する（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０４の処理では、白黒輝度閾値設定部３１は、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が、予め定義された有彩色の範囲に入るか否かを判定する。予め定義された有彩色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。対象画素が有彩色である場合（ステップＳ４０４のＹＥＳ）には、処理はステップＳ４０９に進む。

対象画素が無彩色である場合（ステップＳ４０４のＮＯ）には、白黒輝度閾値設定部３１は、対象画素が白色に近似するグループの範囲であるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５の処理では、白黒輝度閾値設定部３１は、ステップＳ４０１で設定した白色に近似するグループの平均輝度の値と、対象画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値と、の差が、予め定義された白色に近似するグループの範囲内であるか否かを判定する。対象画素が白色に近似するグループの範囲である場合（ステップＳ４０５のＹＥＳ）には、白黒輝度閾値設定部３１は、白色に近似するグループの平均輝度を更新し（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０９の処理に進む。

対象画素が白色に近似するグループの範囲ではない場合（ステップＳ４０５のＮＯ）には、白黒輝度閾値設定部３１は、対象画素が黒色に近似するグループの範囲であるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。ステップＳ４０７の処理では、白黒輝度閾値設定部３１は、ステップＳ４０２で設定した黒色に近似するグループの平均輝度と、対象画素のＨＳＬのＬ（輝度）と、の差が、予め定義された黒色に近似するグループの範囲内であるか否かを判定する。対象画素が黒色に近似するグループの範囲である場合（ステップＳ４０７のＹＥＳ）には、白黒輝度閾値設定部３１は、黒色に近似するグループの平均輝度を更新し（ステップＳ４０８）、ステップＳ４０９の処理に進む。対象画素が黒色に近似するグループの範囲ではない場合（ステップＳ４０７のＮＯ）には、処理はステップＳ４０９に進む。

白黒輝度閾値設定部３１は、ビットマップ情報に含まれる全ての画素に対してステップＳ４０３～Ｓ４０８の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ４０９）。白黒輝度閾値設定部３１は、ステップＳ４０６で更新した白色に近似するグループの平均輝度と、ステップＳ４０８で更新した黒色に近似するグループの平均輝度と、を加算して２で割った値を、白黒輝度閾値として設定する（ステップＳ４１０）。ステップＳ４１０の処理が終了すると、白黒輝度閾値設定処理は終了となる。

図７は、画像処理装置１０が実行する色相グループ分類処理の一例を示すフローチャートである。図７の色相グループ分類処理は、図５のステップＳ３０５において行われる処理である。はじめに、色相グループ分類部３２は、色相グループリストを初期化する（ステップＳ５０１）。色相グループリストは、複数の色相グループがセットされているリストである。例えば、色相グループ分類部３２は、色相グループリストに１２０個の色相グループをセットする。色相グループ分類部３２は、各対象画素分繰り返し処理を開始する（ステップＳ５０２）。

色相グループ分類部３２は、対象画素が黒グループであるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。ステップＳ５０３の処理では、色相グループ分類部３２は、対象画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値が、ステップＳ４１０で設定した白黒輝度閾値より低く（すなわち、白黒輝度閾値の黒側にあり）、かつ、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が予め定義された黒色の範囲に入るか否かを判定する。予め定義された黒色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。

対象画素が黒グループである場合（ステップＳ５０３のＹＥＳ）には、処理はステップＳ５１０に進む。対象画素が黒グループではない場合（ステップＳ５０３のＮＯ）には、色相グループ分類部３２は、後述の所属する色相グループ探索処理を行う（ステップＳ５０４）。所属する色相グループ探索処理では、対象画素が属する色相グループを探索する。

色相グループ分類部３２は、所属する色相グループ探索処理の結果、色相グループに所属していないかを判定する（ステップＳ５０５）。色相グループに所属していない場合（ステップＳ５０５のＹＥＳ）には、色相グループ分類部３２は、色相グループリストに色相グループを新設し、基準となるＨＳＶのＨ（色相）の値（以下、「基準のＨ（色相）の値」とも呼ぶ」を設定する（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０６の処理では、色相グループ分類部３２は、対象画素のＨ（色相）の値を新設した色相グループの基準のＨ（色相）の値を設定する。なお、色相グループが新設された場合、色相グループ分類部３２は、該当色相グループの基準のＨ（色相）の値を、色相平均、最大Ｈ（色相）、最小Ｈ（色相）としてそれぞれ設定する。ステップＳ５０６の処理が終了すると、処理はステップＳ５０９に進む。

色相グループリストに所属する色相グループである場合（ステップＳ５０５のＮＯ）には、色相グループ分類部３２は、色相グループリストの該当色相グループの基準となるＨＳＶのＨ（色相）の値を平均化する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０７の処理では、色相グループ分類部３２は、色相グループリストの該当色相グループに含まれる全てのＨ（色相）の値を該当色相グループの合計画素数で割って平均した結果を該当色相グループの色相平均として設定する。該当色相グループの合計画素数は、後述のステップＳ５０９で更新される値である。

色相グループ分類部３２は、色相グループリストの該当色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）を更新する（ステップＳ５０８）。ステップＳ５０８の処理では、色相グループ分類部３２は、基準のＨ（色相）の値が、該当色相グループに含まれる最大Ｈ（色相）より大きいか、および、該当色相グループに含まれる最小Ｈ（色相）より小さいかを判定する。例えば、色相グループ分類部３２は、基準のＨ（色相）の値が、該当色相グループに含まれる最大Ｈ（色相）より大きいと判定した場合には、その基準のＨ（色相）の値を最大Ｈ（色相）として更新する。同様に、色相グループ分類部３２は、基準のＨ（色相）の値が、該当色相グループに含まれる最小Ｈ（色相）より小さいと判定した場合には、その基準のＨ（色相）の値を最小Ｈ（色相）として更新する。色相グループ分類部３２は、更新した最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）を記憶する。

色相グループ分類部３２は、色相グループリストの該当色相グループの合計画素数および該当色相グループの平均明度を更新する（ステップＳ５０９）。

色相グループ分類部３２は、ビットマップ情報に含まれる全ての画素に対してステップＳ５０２～Ｓ５０９の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ５１０）。ステップＳ５１０の処理が終了すると、色相グループ分類処理は終了となる。

図８は、画像処理装置１０が実行する所属する色相グループ探索処理の一例を示すフローチャートである。はじめに、色相グループ分類部３２は、返却する色相グループを未所属として設定する（ステップＳ６０１）。色相グループ分類部３２は、対象画素に対し各色相グループ分繰り返す処理を開始する（ステップＳ６０２）。

色相グループ分類部３２は、色相グループが設定なしかを判定する（ステップＳ６０３）。色相グループが設定されていない場合（ステップＳ６０３のＹＥＳ）はステップＳ６０７に進む。

色相グループが設定されている場合（ステップＳ６０３のＮＯ）には、色相グループ分類部３２は、対象画素が有彩色であるか否かを判定する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理では、色相グループ分類部３２は、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が、予め定義された有彩色の範囲に入るか否かに応じて、対象画素が有彩色であるか否かを判定する。予め定義された有彩色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。

対象画素が有彩色ではない場合（ステップＳ６０４のＮＯ）には、処理はステップＳ６０７に進む。対象画素が有彩色である場合（ステップＳ６０４のＹＥＳ）には、色相グループ分類部３２は、対象画素が色相グループ分けレンジの範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６０５）。ステップＳ６０５の処理では、設定済の色相グループの基準のＨ（色相）の値と対象画素のＨ（色相）の値との差が、予め定義された色相グループ分けレンジに入るか否かを判定する。予め定義された色相グループ分けレンジは、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。色相グループ分けレンジは、例えば、該当色相グループの色相平均に対する所定の割合（±１～３０％など）の範囲をいう。対象画素が色相グループ分けレンジの範囲内である場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０８に進む。

対象画素が色相グループ分けレンジの範囲内ではない場合（ステップＳ６０５のＮＯ）には、対象画素が色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６０６）。対象画素が色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）の範囲内である場合（ステップＳ６０６のＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０８に進む。対象画素が色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）の範囲内ではない場合（ステップＳ６０６のＮＯ）には、色相グループ分類部３２は、全ての色相グループに対してステップＳ６０２～Ｓ６０６の処理を終了したら、繰り返し処理を終了し（ステップＳ６０７）、処理はステップＳ６０９に進む。

対象画素が色相グループ分けレンジの範囲内である場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）、または、対象画素が色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）の範囲内である場合（ステップＳ６０６のＹＥＳ）には、色相グループ分類部３２は、その時点で（すなわち全ての色相グループに対してステップＳ６０２～Ｓ６０６の処理を行ったか否かによらず）繰り返し処理を終了し、返却する色相グループに現在の色相グループを設定する（ステップＳ６０８）。ステップＳ６０８の処理が終了すると、処理はステップＳ６０９に進む。ステップＳ６０９において、色相グループ分類部３２は、所属する色相グループ返却し、所属する色相グループ探索処理を終了する。

図９は、画像処理装置１０が実行する類似グループ統合処理の一例を示すフローチャートである。図９の類似グループ統合処理は、図５のステップＳ３０６において行われる処理である。はじめに、色相グループ分類部３２は、各色相グループ分繰り返す処理を開始する（ステップＳ７０１）。

色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループの基準となるＨ（色相）と、比較先の色相グループの基準となるＨ（色相）と、が類似するか否かを判定する（ステップＳ７０２）。ステップＳ７０２の処理では、色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループの基準となるＨ（色相）と、比較先の色相グループの基準となるＨ（色相）と、の差が，予め定義された色相グループ分けレンジの範囲内であるか否かを判定することで、色相グループ同士のＨ（色相）が類似するか否かを判定する。これにより、色相グループ分類部３２は、色相グループ同士のＨ（色相）が類似するか否かを判定する。予め定義された色相グループ分けレンジは、図８のステップＳ６０５において判定対象となる色相グループ分けレンジと同じものである。

比較元の色相グループの基準となるＨ（色相）と、比較先の色相グループの基準となるＨ（色相）と、が類似しない場合、すなわち、異なる場合（ステップＳ７０２のＮＯ）には、処理はステップＳ７０５に進む。比較元の色相グループの基準となるＨ（色相）と、比較先の色相グループの基準となるＨ（色相）と、が類似（または同一）である場合（ステップＳ７０２のＹＥＳ）には、色相グループ分類部３２は、比較先の色相グループを比較元の色相グループに統合する（ステップＳ７０３）。ステップＳ７０３の処理では、色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループの色相平均と、比較元の色相グループの色相平均と、を平均した値を、統合した色相グループの色相平均として設定する。また、色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループの色相最大と、比較元の色相グループの色相最大のうち、何れか大きい方の色相最大を、統合した色相グループの色相最大として設定する。同様に、色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループの色相最小と、比較元の色相グループの色相最小のうち、何れか小さい方の色相最小を、統合した色相グループの色相最小として設定する。そして、色相グループ分類部３２は、基準となるＨ（色相）が類似する色相グループ同士を統合した結果、重複することとなった比較先の色相グループを削除する（ステップＳ７０４）。色相グループ分類部３２は、全ての色相グループに対してステップＳ７０１～Ｓ７０４の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ７０５）。ステップＳ７０５の処理が終了すると、類似グループ統合処理は終了となる。

図１０を参照して、図７の色相グループ分類処理および図９の類似グループ統合処理の具体例について説明する。図１０は、色相グループ分類処理および類似グループ統合処理の具体例を示す図である。図１０には、画素ごとにＲＧＢ値から、ＨＳＶ値、ＨＳＬ値にそれぞれ変換された本人確認証の画像のビットマップ情報の一部および色相グループの例を示す。ビットマップ情報の各画素の上段の値は、ＨＳＶのＨ（色相）の値を示し、各画素の下段の値はＨＳＶのＶ（明度）の値を示す。

図１０（１）を参照して、色相グループリストに色相グループが何も設定されていない場合に、有彩色である画素ＴＰ１を対象画素として、色相グループ分類処理および類似グループ統合処理が実行された場合について説明する。この場合、色相グループ分類部３２は、色相グループの設定があるか否か判定する（ステップＳ６０３）。

この時点では、設定済の色相グループがないため（ステップＳ６０３のＹＥＳ）、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ１の色相グループは未所属と返却する（ステップＳ６０９）。

図７の色相グループ分類処理に戻り、色相グループは未所属であるため（ステップＳ５０５のＹＥＳ）、色相グループ分類部３２は、色相グループリストに、色相グループＧ１を新設し（ステップＳ５０６）、色相グループＧ１の基準のＨ（色相）として「２００」を設定する（ステップＳ５０６）。色相グループ分類部３２は、色相グループが新設された場合、同時に色相グループＧ１の基準のＨ（色相）の値「２００」を、色相平均、最大Ｈ（色相）、最小Ｈ（色相）としてそれぞれ設定する。

次に、図１０（２）を参照して、色相グループリストに色相グループＧ１が設定されている場合に、画素ＴＰ１の次（右隣）の画素ＴＰ２を対象画素として、色相グループ分類処理および類似グループ統合処理が実行された場合について説明する。この時点では、色相グループＧ１が設定されており（ステップＳ６０３のＮＯ）、画素ＴＰ２のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値から有彩色であると判定された場合（ステップＳ６０４のＹＥＳ）、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ２が色相グループ分けレンジの範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６０５）。例えば、画素ＴＰ２が色相グループＧ１のグループ分けレンジの範囲内である場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）には、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ２に現在の色相グループとして、色相グループＧ１を設定する（ステップＳ６０８）。

図７の色相グループ分類処理に戻り、色相グループＧ１に所属しているため（ステップＳ５０５のＮＯ）、色相グループ分類部３２は、色相グループＧ１の画素ＴＰ１と画素ＴＰ２のＨＳＶのＨ（色相）の値を合計して、合計画素数で割って平均化する（ステップＳ５０７）。具体的には、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ１のＨ(色相)の値「２００」と、ＴＰ２のＨ（色相）の値「１８０」の合計値「３００」を合計画素数「２」で割って平均化した値「１９０」を色相グループＧ１の画素平均として設定する。

そして、色相グループ分類部３２は、色相グループＧ１に含まれるＨ（色相）の値のうち、一番大きいＴＰ１のＨの値「２００」を最大Ｈ（色相）として更新し、色相グループＧ１に含まれるＨ（色相）の値のうち、一番小さいＴＰ２のＨの値「１８０」を最小Ｈ（色相）として更新する（ステップＳ５０８）。

次に、図１０（３）を参照して、色相グループリストに色相グループＧ１が設定されている場合に、画素ＴＰ２の次（右隣）の画素ＴＰ３を対象画素として、色相グループ分類処理および類似グループ統合処理が実行された場合について説明する。

この時点では、色相グループＧ１が設定されており（ステップＳ６０３のＮＯ）、有彩色である（ステップＳ６０４）ので、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ３が色相グループ分けレンジの範囲内であるか否か（ステップＳ６０５）、または、対象画素が色相グループの最大Ｈ（色相）と最小Ｈ（色相）の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６０６）。例えば、画素ＴＰ３が色相グループＧ１やＧ２との色相グループ分けレンジの範囲外である場合には、色相グループ分類部３２は、画素ＴＰ３の色相グループは未所属と返却する（ステップＳ６０９）。

図７の色相グループ分類処理に戻り、色相グループは未所属であるため（ステップＳ５０５のＹＥＳ）、色相グループ分類部３２は、色相グループリストに、色相グループＧ２を新設し（ステップＳ５０６）、色相グループＧ２の基準のＨ（色相）として「５」を設定する（ステップＳ５０６）。色相グループ分類部３２は、色相グループが新設された場合、同時に色相グループＧ２の基準のＨ（色相）の値「５」を、色相平均、最大Ｈ（色相）、最小Ｈ（色相）としてそれぞれ設定する。

次に、図１０（４）、（５）を参照して、類似グループ統合処理により色相グループＧ１および色相グループＧ２が統合される例について説明する。なお、図１０（４）の色相グループＧ３は、色相グループＧ１やＧ２と異なる色相グループの一例である。

図１０（４）に示すように、比較元の色相グループとして色相グループＧ１が設定され、比較先の色相グループとして色相グループＧ２が設定されている場合について説明する。色相グループ分類部３２は、比較元の色相グループＧ１の基準となるＨ（色相）（色相平均）の値「１９０」と、比較先の色相グループＧ２の基準となるＨ（色相）（色相平均）の値「１５６」が類似するか否かを判定する。

色相グループ分けレンジが「±２０％」である場合、比較元の色相グループＧ１の基準となるＨ（色相）（色相平均）の値「１９０」に対する±２０％の範囲（「２２８」～「１５２」）に比較先の色相グループＧ２の基準となるＨ（色相）（色相平均）の値「１５６」が含まれる。

この場合、比較元の色相グループの基準となるＨ（色相）と、比較先の色相グループの基準となるＨ（色相）と、が類似（または同一）である（ステップＳ７０２のＮＯ）と判定され、図１０（５）に示すように、色相グループ分類部３２は、比較先の色相グループＧ２を比較元の色相グループＧ１に統合する（ステップＳ７０３）。ステップＳ７０３の処理では、例えば、色相グループ分類部３２は、（色相グループＧ１の色相平均＋色相グループＧ２の色相平均）／２を統合後の色相グループＧ１の色相平均として設定する。また、色相グループ分類部３２は、色相グループＧ１と色相グループＧ２のうち大きい色相を統合後の色相グループＧ１の色相最大とて設定し、色相グループＧ１と色相グループＧ２のうち小さい色相を統合後の色相グループＧ１の色相最小とて設定する。この場合、色相グループ分類部３２は、色相グループ同士を統合した結果、重複することとなった比較先の色相グループＧ２を削除し（ステップＳ７０４）、旧色相グループＧ３を繰り上げて色相グループＧ２とする。このように、色相が類似する色相グループ同士を統合することにより、処理対象の色相グループ数を減らし、処理速度の向上を図ることができる。

図１１は、画像処理装置１０が実行する動的影補正メイン処理の一例を示すフローチャートである。図１１の動的影補正メイン処理は、図５のステップＳ３０７において行われる処理である。はじめに、明度平均化部３３は、各対象画素分繰り返し処理を開始する（ステップＳ８０１）。

明度平均化部３３は、対象画素が黒グループであるか否かを判定する（ステップＳ８０２）。ステップＳ８０２の処理では、明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値が、図６のステップＳ４１０で設定した白黒輝度閾値より低く（すなわち、白黒輝度閾値の黒色側にあり）、かつ、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が予め定義された黒色の範囲に入るか否かを判定する。予め定義された黒色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。対象画素が黒グループである場合（ステップＳ８０２のＹＥＳ）には、処理はステップS８０６に進む。

対象画素が黒グループではない場合（ステップＳ８０２のＮＯ）には、明度平均化部３３は、所属する色相グループ探索処理を行う（ステップＳ８０３）。所属する色相グループ探索処理については、図８で説明した所属する色相グループ探索処理と同様の処理であるため説明を省略する。明度平均化部３３は、所属する色相グループ探索処理の結果、色相グループに所属するか否かを判定する（ステップＳ８０４）。

色相グループに所属していない場合（ステップＳ８０４のＮＯ）には、処理はステップＳ８０６に進む。色相グループに所属している場合（ステップＳ８０４のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、後述のＶ（明度）平均化処理を行う（ステップＳ８０５）。

明度平均化部３３は、ビットマップ情報に含まれる全ての画素に対してステップＳ８０１～Ｓ８０５の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ８０６）。ステップＳ８０６の処理が終了すると動的影補正メイン処理は終了となる。

図１２は、画像処理装置１０が実行するＶ（明度）平均化処理の一例を示すフローチャートである。図１２のＶ（明度）平均化処理は、図１１のステップＳ８０５において行われる処理である。はじめに、明度平均化部３３は、対象画素のＲＧＢの最大値を算出する（ステップＳ９０１）。ＲＧＢの最大値は、本実施形態では（１）式で表される。

ＲＧＢの最大値=（（ＨＳＶのＶ（明度）×（１００－明度平均化率）＋色相グループの平均明度×明度平均化率）／１００・・・（１）
明度平均化率は、色相グループの明度の平均化率を規定するための所定の係数であり、例えば、１～０の値で定義される。明度平均化率は、予め定義され画像処理装置１０の記憶部１４などにより予め記憶されている。なお、明度平均化率は、画像処理装置１０外の任意の装置において任意に定義することもできる。色相グループの平均明度は、図７のステップＳ５０９で更新される値である。

同様に、明度平均化部３３は、対象画素のＲＧＢの最小値を算出する（ステップＳ９０２）。ＲＧＢの最小値は、本実施形態では（２）式で表される。

ＲＧＢの最小値＝ＲＧＢの最大値－（ＨＳＶのＳ×ＲＧＢの最大値／２５５）・・・（２）
ＲＧＢの最大値は（１）式で算出した値である。

明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が０以上６０未満であるか否か判定する（ステップＳ９０３）。対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が０以上６０未満である場合（ステップＳ９０３のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、条件１で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９０４）。条件１は、（３）～（５）式で表される。

Ｒ＝ＲＧＢの最大値・・・（３）
Ｇ＝（ＨＳＶのＨ（色相）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（４）
Ｂ＝ＲＧＢの最小値・・・（５）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９０４の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が０以上６０未満ではない場合（ステップＳ９０３のＮＯ）には、明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が６０以上１２０未満であるか否かを判定する（ステップＳ９０５）。対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が６０以上１２０未満である場合（ステップＳ９０５のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、条件２で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９０６）。条件２は、（６）～（８）式で表される。

Ｒ＝（（１２０－ＨＳＶのＨ（色相）の値）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（６）
Ｇ＝ＲＧＢの最大値・・・（７）
Ｂ＝ＲＧＢの最小値・・・（８）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９０６の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が６０以上１２０未満ではない場合（ステップＳ９０５のＮＯ）には、明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１２０以上１８０未満であるか否かを判定する（ステップＳ９０７）。対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１２０以上１８０未満である場合（ステップＳ９０７のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、条件３で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９０８）。条件３は、（９）～（１１）式で表される。

Ｒ＝ＲＧＢの最小値・・・（９）
Ｇ＝ＲＧＢの最大値・・・（１０）
Ｂ＝（（色相－１２０）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（１１）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９０８の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１２０以上１８０未満ではない場合（ステップＳ９０７のＮＯ）には、明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１８０以上２４０未満であるか否かを判定する（ステップＳ９０９）。対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１８０以上２４０未満である場合（ステップＳ９０９のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、条件４で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９１０）。条件４は、（１２）～（１４）式で表される。

Ｒ＝ＲＧＢの最小値・・・（１２）
Ｇ＝（（２４０－色相）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（１３）
Ｂ＝ＲＧＢの最大値・・・（１４）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９１０の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が１８０以上２４０未満ではない場合（ステップＳ９０９のＮＯ）には、明度平均化部３３は、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が２４０以上３００未満であるか否かを判定する（ステップＳ９１１）。対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が２４０以上３００未満である場合（ステップＳ９１１のＹＥＳ）には、明度平均化部３３は、条件５で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９１２）。条件５は、（１５）～（１７）式で表される。

Ｒ＝（（色相－２４０）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（１５）
Ｇ＝ＲＧＢの最小値・・・（１６）
Ｂ＝ＲＧＢの最大値・・・（１７）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９１２の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が２４０以上３００未満ではない場合、すなわち、対象画素のＨＳＶのＨ（色相）の値が３００以上３６０以下である場合（ステップＳ９１１のＮＯ）には、明度平均化部３３は、条件６で対象画素をＨＳＶ値からＲＧＢ値へ変換する（ステップＳ９１３）。条件６は、（１８）～（２０）式で表される。

Ｒ＝ＲＧＢの最大値・・・（１８）
Ｇ＝ＲＧＢの最小値・・・（１９）
Ｂ＝（（３６０－色相）×（ＲＧＢの最大値－ＲＧＢの最小値）／６０）＋ＲＧＢの最小値・・・（２０）
ＲＧＢの最大値は（１）式、ＲＧＢの最小値は（２）式で算出した値である。

ステップＳ９１３の処理が終了すると、Ｖ（明度）平均化処理は終了となる。

以上のように、ＨＳＶのＨ（色相）ごとに、分類した色相グループの平均明度をＲＧＢ変換に採用することにより、Ｈ（色相）ごとに統合したＶ（明度）を平均化することができる。

図１３を参照して、図１２のＶ（明度）平均化処理の具体例について説明する。図１３は、Ｖ（明度）平均化処理の具体例を示す図である。図１３には、図８の所属する色相グループ探索処理および図９の類似グループ統合処理を経て統合されたビットマップ情報の一部および色相グループの例を示す。ビットマップ情報の各画素の上段の値は、ＨＳＶのＨ（色相）の値を示し、各画素の下段の値はＨＳＶのＶ（明度）の値を示す。

図９の類似グループ統合処理では、明度平均化部３３は、ＨＳＶのＨ（色相）の範囲ごとに異なる条件でＨＳＶ値からＲＧＢ値への変換を行っている（ステップＳ９０３～Ｓ９１３）。この場合、各条件に含まれるＲＧＢの最大値を算出する際に、明度平均化部３３は、該当「色相グループの平均明度」を使用している（ステップＳ９０２）。すなわち、明度平均化部３３は、ＨＳＶのＨ（色相）ごとに分類された色相グループの画素ごとにＨＳＶのＶ（明度）の平均化を行い、ＨＳＶ値からＲＧＢ値への変換を行っている。

例えば、図１３（１）に示す、同じ色相グループＮｏ．１に属する画素ＴＰ４～ＴＰ７に対し、図１２のＶ（明度）平均化処理を行う。これにより、ＨＳＶのＨ（色相）の値（すなわち、各画素の上段の値）を変化させずに、図１３（２）に示すように、各画素ＴＰ４～ＴＰ７のＨＳＶのＶ（明度）の値（すなわち、各画素の下段の値）が平均化することができる。本実施形態におけるＶ（明度）の平均化とは、全ての画素を平均値に置き換えるだけでなく、平均的に均すことを含む。均す割合は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。このように変換するのは、ＨＳＶ色空間のうちＶ（明度）のみに影の影響が発生するということを利用するためである。このように、Ｖ（明度）を平均化することにより、影の影響を除去した画像を得ることができる。したがって、影の影響を抑制して本人確認証の認識に適した画像に補正することができる。

図１４は、画像処理装置１０が実行する黒画素補完処理の一例を示すフローチャートである。図１４の黒画素補完処理は、図５のステップＳ３０８において行われる処理である。黒画素補完処理では、黒画素が周囲の色相に引っ張られて薄くなった画素を黒い画素に補完する処理が行われる。はじめに、黒画素補完部３４は、図１１の動的影補正メイン処理を経て画素ごとのＨＳＶのＶ（明度）が平均化された後ＲＧＢ値に変換されたビットマップ情報に対し、各対象画素分繰り返し処理を開始する（ステップＳ１００１）。

黒画素補完部３４は、対象画素が黒グループであるか否かを判定する（ステップＳ１００２）。ステップＳ１００２の処理では、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＬのＬ（輝度）の値が、図６のステップＳ４１０で設定した白黒輝度閾値より低く（すなわち、白黒輝度閾値の黒色側にあり）、かつ、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が予め定義された黒色の範囲に入るか否かを判定する。予め定義された黒色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。

対象画素が黒グループである場合（ステップＳ１００２のＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０１４に進む。対象画素が黒グループではない場合（ステップＳ１００２のＮＯ）には、黒画素補完部３４は、対象画素の周囲の黒グループの画素数を取得する（ステップＳ１００３）。ステップＳ１００３の処理では、黒画素補完部３４は、対象画素を中心として周囲（上下、左右、斜め）８つの画素のうち黒グループに属する画素を取得する。

黒画素補完部３４は、対象画素の周囲に黒グループの画素が３つ以上あるか否かを判定する（ステップＳ１００４）。

対象画素の周囲に黒グループの画素が３つ以上ある場合（ステップＳ１００４のＹＥＳ）には、黒画素補完部３４は、対象画素を黒画素に補完する（ステップＳ１００５）。ステップＳ１００５の処理では、例えば、黒画素補完部３４は、対象画素のＲＧＢ値を（０，０，０）に設定する。また、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＶのＶの値を０に設定してもよい。ステップＳ１００５の処理が終了すると、処理はステップＳ１０１４に進む。

対象画素の周囲の黒グループの画素が３つ未満である場合（ステップＳ１００４のＮＯ）には、黒画素補完部３４は、対象画素の周囲に黒グループの画素が２つ以上あるか否かを判定する（ステップＳ１００６）。

対象画素の周囲に黒グループの画素が２つ以上ある場合（ステップＳ１００６のＹＥＳ）には、黒画素補完部３４は、対象画素の上下の画素が黒グループの画素であるか否かを判定する（ステップＳ１００７）。対象画素の上下の画素が黒グループの画素である場合（ステップＳ１００７のＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０１０に進む。

対象画素の上下の画素が黒グループの画素ではない場合（ステップＳ１００７のＮＯ）には、黒画素補完部３４は、対象画素の左右の画素が黒グループの画素であるか否かを判定する（ステップＳ１００８）。対象画素の左右の画素が黒グループの画素である場合（ステップＳ１００８のＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０１０に進む。

対象画素の左右の画素が黒グループの画素ではない場合（ステップＳ１００８のＮＯ）には、黒画素補完部３４は、対象画素自身が無色の画素であるか否かを判定する（ステップＳ１００９）。ステップＳ１００９の処理では、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が、予め定義された無色の範囲に入るか否かに応じて、対象画素が無色であるか否かを判定する。予め定義された無色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。
対象画素自身が無色の画素ではない場合（ステップＳ１００９のＮＯ）には、処理はステップＳ１０１４に進む。対象画素自身が無色の画素である場合（ステップＳ１００９のＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０１０に進む。

ステップＳ１０１０では、黒画素補完部３４は、対象画素を黒い画素に補完する（ステップＳ１０１０）。ステップＳ１０１０の処理では、例えば、黒画素補完部３４は、対象画素のＲＧＢ値を（０，０，０）に設定する。また、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＶのＶの値を０に設定してもよい。ステップＳ１０１０の処理が終了すると、処理はステップＳ１０１４に進む。

対象画素の周囲の黒グループの画素が２つ未満である場合（ステップＳ１００６のＮＯ）には、黒画素補完部３４は、対象画素の周囲に黒グループの画素が１つ以上あるか否かを判定する（Ｓ１０１１）。対象画素の周囲に黒グループの画素がない場合（ステップＳ１０１１のＮＯ）には、処理はステップＳ１０１４に進む。

対象画素の周囲に黒グループの画素が１つ以上ある場合、すなわち、対象画素の周囲に黒グループの画素が１つある場合（ステップＳ１０１１のＹＥＳ）には、黒画素補完部３４は、対象画素自身が無色の画素であるか否かを判定する（ステップＳ１０１２）。ステップＳ１０１２の処理では、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＶのＳ（彩度）とＶ（明度）の値が、予め定義された無色の範囲に入るか否かに応じて、対象画素が無色であるか否かを判定する。予め定義された無色の範囲は、画像処理装置１０の記憶部１４などに予め記憶させておく。

対象画素自身が無色の画素である場合（ステップＳ１０１２のＹＥＳ）には、黒画素補完部３４は、対象画素を黒い画素に補完する（ステップＳ１０１３）。ステップＳ１０１３の処理では、例えば、黒画素補完部３４は、対象画素のＲＧＢ値を（０，０，０）に設定する。また、黒画素補完部３４は、対象画素のＨＳＶのＶの値を０に設定してもよい。ステップＳ１０１３の処理が終了すると、処理はステップＳ１０１４に進む。対象画素自身が無色の画素ではない場合（ステップＳ１０１２のＮＯ）には、処理はステップＳ１０１４に進む。

黒画素補完部３４は、ビットマップ情報に含まれる全ての画素に対してステップＳ１００１～Ｓ１０１３の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ１０１４）。ステップＳ１０１４の処理が終了すると黒画素補完処理は終了となる。黒画素補完処理を行うことにより、動的影補正メイン処理などによって黒い画素が周囲の色相に引っ張られて薄くなった画素を補完することができる。

図１５は、画像処理装置１０が実行する自動明度補正処理の一例を示すフローチャートである。図１５の自動明度補正処理は、図４のステップＳ２０３において行われる処理である。はじめに、明度補正処理部１３は、ＨＳＶのＶ（明度）に応じて異なる補正値を有する複数の明度補正テーブル１～Ｎを記憶部１４から取得する（ステップＳ１１０１）。

明度補正処理部１３は、図１２のＶ（明度）平均化処理により変換されたビットマップ情報の各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ（色相・彩度・明度）値に変換する（ステップＳ１１０２）。ＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する方法については、公知の変換方法を採用することができるため説明を省略する。ピーク値取得部４１は、後述のＶ（明度）ヒストピーク値取得処理を行う（ステップＳ１１０３）。明度補正テーブル選択部４２は、後述の明度補正テーブル選択処理を行う（ステップＳ１１０４）。明度調整部４３は、後述の明度調整処理を行う（ステップＳ１１０５）。

明度補正処理部１３は、ステップＳ１１０５で明度を調整（増減）した各画素のＨＳＶ（色相・彩度・明度）値をＲＧＢ値に変換する（ステップＳ１１０６）。ＨＳＶ値をＲＧＢ値に変換する方法については、公知の変換方法を採用することができるため説明を省略する。ステップＳ１１０６の処理が終了すると、自動明度補正処理は終了となる。

図１６は、画像処理装置１０が実行するＶ（明度）ヒストピーク値取得処理の一例を示すフローチャートである。図１６のＶ（明度）ヒストピーク値取得処理は、図１５のステップＳ１１０３において行われる処理である。はじめに、ピーク値取得部４１は、全画素からＶ（明度）ごとに画素数をカウントして、ＨＳＶのＶ（明度）の値のヒストグラム（以下、「Ｖ（明度）ヒストグラム」と呼ぶ）を作成する（ステップＳ１２０１）。ピーク値取得部４１は、作成したＶ（明度）ヒストグラムの隣接明度との加算平均をとってＶ（明度）方向のＶ（明度）ヒストグラムの平準化を行う（ステップＳ１２０２）。ピーク値取得部４１は、加算平均を行ったＶ（明度）ヒストグラムからＶ（明度）のピークを検索して、検索したピーク値を取得する（ステップＳ１２０３）。ステップＳ１２０３の処理が終了すると、Ｖ（明度）ヒストグラム取得処理は終了となる。

図１７は、図１６のＶ（明度）ヒストピーク値取得処理で作成されたＶ（明度）ヒストグラムの一例を示す図である。図１７に示すように、Ｖ（明度）ヒストグラムには、Ｖ（明度）ごとに画素数の情報を有する。ピーク値取得部４１は、Ｖ（明度）ヒストグラムから、ピーク値Ｐを検索して取得する。

図１８は、画像処理装置１０が実行する明度補正テーブル選択処理の一例を示すフローチャートである。図１８の明度補正テーブル選択処理は、図１５のステップＳ１１０４において行われる処理である。はじめに、明度補正テーブル選択部４２は、ステップＳ１２０３で取得したＶ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）を判定する（ステップＳ１３０１）。

明度補正テーブル選択部４２は、ステップＳ１１０１で取得した複数の明度補正テーブルの中から、ステップＳ１３０１で判定したＶ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）に対応する明度補正テーブルを選択する（ステップＳ１３０２）。Ｖ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）と、対応する明度補正テーブルと、の関係は、画像処理装置１０の記憶部１４に記憶されている。明度補正テーブルを選択する方法の具体例については後述する。ステップＳ１３０２の処理が終了すると、明度補正テーブル選択処理は終了となる。

図１９は、画像処理装置１０が実行する明度調整処理の一例を示すフローチャートである。図１９の明度調整処理は、図１５のステップＳ１１０５において行われる処理である。はじめに、明度調整部４３は、各対象画素分繰り返し処理を開始する（ステップＳ１４０１）。明度調整部４３は、対象画素に対する補正前のＨＳＶのＶ（明度）を取得する（Ｓ１４０２）。

明度調整部４３は、ステップＳ１４０２で取得した補正前のＨＳＶのＶ（明度）の値と、ステップＳ１３０２で選択した明度補正テーブルとに基づいて、Ｖ（明度）補正値を取得する（ステップＳ１４０３）。明度調整部４３は、補正前のＨＳＶのＶ（明度）にステップＳ１４０３で取得したＶ（明度）補正値を加算した値を補正後のＨＳＶのＶ（明度）としてＶ（明度）を調整する（ステップＳ１４０４）。

明度調整部４３は、ビットマップ情報に含まれる全ての画素に対してステップＳ１４０１～Ｓ１４０４の処理を終了したら、繰り返し処理を終了する（ステップＳ１４０５）。ステップＳ１４０５の処理が終了すると明度調整処理は終了となる。

図２０および図２１を参照して、図１８の明度補正テーブル選択処理および図１９の明度調整処理の具体例について説明する。図２０は、明度補正テーブルの一例を示す図である。図２０には、明度補正テーブルの一例として、３つの明度補正テーブル１～３の組を示している。図２１は、図２０の各明度補正テーブルをグラフ化した図である。図２１（１）～（３）は、それぞれ図２０の明度補正テーブル１～３をグラフ化した図である。図２１（１）～（３）のグラフは、ぞれぞれ、横軸が基準明度値、縦軸が補正後明度値である。また、実線は補正後明度値、点線が基準明度値である。

明度補正テーブル選択部４２は、Ｖ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）に対応する明度補正テーブルを選択する（ステップＳ１３０２）
例えば、暗い画素が多いＶ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）は低くなるので、明度補正テーブル選択部４２は、Ｖ（明度）の値が明るくなる明度補正テーブルとして明度補正テーブル１を選択する（ステップＳ１４０３）。例えば、補正前のＶ（明度）の値が「５４」である場合、明度調整部４３は、明度補正テーブル１のＶ（明度）補正値として「＋２４」を取得する（ステップＳ１４０３）。そして、明度調整部４３は、補正前のＨＳＶのＶ（明度）「５４」に、取得したＶ（明度）補正値「＋２４」を加算した値「７８」を補正後のＶ（明度）としてＶ（明度）を調整する（Ｓ１４０４）。Ｖ（明度）の値が明るくなる明度補正テーブルを選択して、Ｖ（明度）を加算した場合、Ｖ（明度）は高くなる。

また、明るすぎる画素が多いＶ（明度）ヒストグラムのＶ（明度）のピーク値のＶ（明度）は高くなるので、明度補正テーブル選択部４２は、Ｖ（明度）の値が暗くなる明度補正テーブルとして、例えば、明度補正テーブル３を選択する（ステップＳ１３０２）。例えば、補正前のＶ（明度）の値が「５４」である場合、明度調整部４３は、明度補正テーブル３のＶ（明度）補正値として「－２」を取得する（ステップＳ１４０３）。そして、明度調整部４３は、補正前のＨＳＶのＶ（明度）「５４」に、取得したＶ（明度）補正値「－２」を加算した値「５２」を補正後のＶ（明度）としてＶ（明度）を調整する（Ｓ１４０４）。Ｖ（明度）の値が暗くなる明度補正テーブルを選択して、Ｖ（明度）を加算した場合、Ｖ（明度）は低くなる。

なお、画素の明るさが画像認識を行うのに適した明るさの画素が多いＶ（明度）ヒストグラムは、Ｖ（明度）のピーク値が適正範囲にあるので、明度補正テーブル選択部４２は、Ｖ（明度）の値をほぼ変化させない明度補正テーブル２を選択する（ステップＳ１３０２。例えば、補正前のＶ（明度）の値が「５４」である場合、明度調整部４３は、明度補正テーブル３のＶ（明度）補正値として「０」を取得する（ステップＳ１４０３）。そして、明度調整部４３は、補正前のＨＳＶのＶ（明度）「５４」に、取得したＶ（明度）補正値「０」を加算した値「５４」を補正後のＶ（明度）としてＶ（明度）を調整する（Ｓ１４０４）。すなわち、画素の明るさが画像認識を行うのに適した明るさの画素が多いＶ（明度）ヒストグラムである場合には、明度調整部４３は、Ｖ（明度）を変化させない。したがって、明度の影響を抑制して本人確認証の認識に適した画像に補正することができる。

＜画像処理装置のハードウェア構成の一例＞
次に、画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。図２２は、画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２２の例に示すように、バス１１０に対して、プロセッサ１１１とRandom Access Memory(RAM)１１２とRead Only Memory(ROM)１１３と補助記憶装置１１４とが接続されている。また、バス１１０に対して、媒体接続部１１５と通信インタフェース１１６と入力インタフェース１１７とディスプレイインタフェース１１８とが接続されている。図２２において、インタフェースは「ＩＦ」と表記してある。

プロセッサ１１１は任意の処理回路である。プロセッサ１１１はＲＡＭ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムとしては、実施形態の処理を行うプログラムを適用してもよい。ＲＯＭ１１３はＲＡＭ１１２に展開されるプログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。

補助記憶装置１１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリなどを補助記憶装置１１４に適用してもよい。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１９と接続可能に設けられている。

可搬型記録媒体１１９は、可搬型のメモリや光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD)）、半導体メモリなどであってもよい。この可搬型記録媒体１１９に実施形態の処理を行うプログラムが記録されていてもよい。

通信インタフェース１１６は、ネットワークＮ（図１参照）等を介して端末装置２０等の各種外部装置との通信を行うインタフェースである。入力インタフェース１１７は、キーボード１２１に接続されるインタフェースである。ディスプレイインタフェース１１８は、ディスプレイ１２２と接続されるインタフェースである。

図２に示した画像処理装置１０における画像処理装置１０のうち、主処理部１１と、影補正処理部１２（白黒輝度閾値設定部３１、色相グループ分類部３２、明度平均化部３３、および黒画素補完部３４）と、明度補正処理部１３（ピーク値取得部４１、明度補正テーブル選択部４２、および明度調整部４３）と、は、プロセッサ１１１が与えられたプログラムを実行するにことにより、実現されてもよい。

通信部１７は、通信インタフェース１１６により実現されてもよい。記憶部１４は、ＲＡＭ１１２や補助記憶装置１１４により実現されてもよい。表示部１５は、ディスプレイ１２２により実現されてもよい。入力部１６は、キーボード１２１により実現されてもよい。

ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１３、補助記憶装置１１４および可搬型記録媒体１１９は、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。

なお、本発明は上述した実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階でのその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。このような、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。

上述の実施形態において図４を参照して説明した画像認識処理では、画像処理装置１０は動的影補正処理（ステップＳ２０２）の後に自動明度補正処理（ステップＳ２０３）を行うが、画像処理装置１０が行う画像認識処理の内容はこの限りではない。例えば、ステップＳ２０２の動的影補正処理を省略して、ステップＳ２０３の自動明度補正処理を行ってもよい。これにより、影がない画像については、本人確認証認識に適した明度に補正することにより、処理速度の向上を図ることができる。

なお、ステップＳ２０２の動的影補正処理を省略する場合には、図１５の自動明度補正処理のステップＳ１１０１の前に、明度補正処理部１３は、図５のステップＳ３０１と同様のビットマップ情報取得処理を行う。

更に、上述の実施形態における画像処理システム１００では、画像処理装置１０が、画像の明度を補正（調整）した後に明度を補正した画像に対する認識処理（図４のステップＳ２０４およびＳ２０５の処理）を行っている。しかしながら、画像処理システム１００は、画像処理装置１０とは別の外部装置が図４のステップＳ２０４およびＳ２０５の処理を行うものであってもよい。また、画像処理システム１００は、例えば、図４のフローチャートにおける動的影補正処理（ステップＳ２０２）および自動明度補正処理（ステップＳ２０３）を端末装置２０において行うものであってもよい。

１０ 画像処理装置
１１ 主処理部
１２ 影補正処理部
１３ 明度補正処理部
１４ 記憶部
１５ 表示部
１６ 入力部
１７ 通信部
２０ 端末装置
２１ 撮像部
２２ 通信部
３０ 本人確認証
３１ 白黒輝度閾値設定部
３２ 色相グループ分類部
３３ 明度平均化部
３４ 黒画素補完部
４１ ピーク値取得部
４２ 明度補正テーブル選択部
４３ 明度調整部
１００ 画像処理システム
１１０ バス
１１１ プロセッサ
１１２ ＲＡＭ
１１３ ＲＯＭ
１１４ 補助記憶装置
１１５ 媒体接続部
１１６ 通信インタフェース
１１７ 入力インタフェース（ＩＦ）
１１８ ディスプレイインタフェース（ＩＦ）
１１９ 可搬型記録媒体
１２１ キーボード
１２２ ディスプレイ
Ｎ ネットワーク
ＴＰ１～ＴＰ７ 画素
Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３ 色相グループ

Claims (7)

1. 撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置であって、
   前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類する色相グループ分類部と、
   前記色相グループ分類部により同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化する明度平均化部と、
   前記明度平均化部により明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得するピーク値取得部と、
   前記ピーク値取得部が取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する明度調整部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像処理装置は、さらに、
   複数の明度補正テーブルの中から、前記ピーク値取得部が取得した前記明度のピーク値に対応する明度補正テーブルを選択する明度補正テーブル選択部を備え、
   前記明度調整部は、前記明度補正テーブル選択部により選択された前記明度補正テーブルに基づいて、前記画像の明度を調整する補正を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像処理装置は、さらに、
   白色に近似するグループの平均輝度と、黒色に近似するグループの平均輝度と、の平均に基づき、前記白色に近似するグループと、前記黒色に近似するグループと、の閾値を白黒輝度閾値として設定する白黒輝度閾値設定部と、
   前記白黒輝度閾値設定部により設定された前記白黒輝度閾値に基づき、判別対象の対象画素が前記黒色に近似するグループであると判別された場合に、前記明度平均化部により平均化された前記画像の各画素のうち、前記対象画素の周囲に存在する前記黒色に近似するグループに属する画素の数または配置のうち少なくとも１つ以上の条件に基づき、前記対象画素を前記黒色に近似するグループの画素に補完する黒画素補完部と、を備える
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記撮像された画像は、ネットワークを介して接続された端末装置で撮像された本人確認証の画像である
   ことを特徴とする請求項１～３のうち何れかに記載の画像処理装置。
5. 撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置のコンピュータに、
   前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類し、
   前記同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化し、
   前記明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得し、
   前記取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する
   処理を実行させる画像処理プログラム。
6. 撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置の画像処理方法であって、前記画像処理装置が、
   前記撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類し、
   前記同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化し、
   前記明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得し、
   前記取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する
   ことを特徴とする画像処理方法。
7. 端末装置および前記端末装置とネットワークを介して接続された画像処理装置であって撮像された本人確認証の画像を本人確認証の認識に適した画像に補正する画像処理装置を備える画像処理システムであって、
   前記端末装置は、
   本人確認証の画像を撮像する撮像部と、
   前記撮像部が撮像した画像を前記画像処理装置へ送信する通信部と、を備え、
   前記画像処理装置は、
   前記端末装置により撮像された画像の画素を、同類の色相ごとのグループに分類する色相グループ分類部と、
   前記色相グループ分類部により同類の色相ごとにグループ分けされた前記画像の画素ごとの明度を平均化する明度平均化部と、
   前記明度平均化部により明度が平均化された画像の明度の情報に基づいてヒストグラムを作成して、明度のピーク値を取得するピーク値取得部と、
   前記ピーク値取得部が取得した前記明度のピーク値に基づいて、前記画像の明度を調整する明度調整部と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。

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