JP4821663B2 - 文字ノイズ除去装置、文字ノイズ除去方法、文字ノイズ除去プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータを用いて、遺留指紋画像等の背景ノイズの多いディジタル画像を処理するシステムに関する。

一般に、縞紋様状の多数の隆線によって構成される指紋は終生不変及び万人不同という２つの大きな特徴をもっているため、古くから犯罪捜査の手段として利用されている。特に、犯罪現場に残された遺留指紋を用いた照合は効果的な捜査手段である。近年、多くの警察機関では、コンピュータを利用した指紋照合システムが導入され、遺留指紋照合が実施されている。

しかし、遺留指紋の画像は、低品質でノイズがあるものが多いため、鑑定官による鑑定も難しく、また、自動化の大きな阻害要因になっていた。遺留指紋のノイズにはいろいろな種類のものがあるが、その中には文字に代表される非定型な形状の背景ノイズ（以下、このようなノイズを「文字ノイズ」という）がある。図４（ａ）は、遺留指紋の例であるが、この例のように小切手の活字や罫線の上に指紋隆線が残留していることがある。従来技術では、このような文字ノイズを指紋隆線と間違えて抽出しやすいので、指紋隆線のみを強調することや抽出することは困難であった。

背景パタンノイズを除去する従来技術としては、フーリエ変換の応用が一般的である。この技術は、例えば、非特許文献１に提案されている。
ところが、この技術を指紋画像の文字ノイズ除去に適用する場合、文字ノイズが周期的に現れていることが必要であり、その効果は限定的である。また、文字ノイズの周期が、指紋隆線の周期と似ている場合は、指紋隆線をも消失させてしまうので、その効果は限定的である。更に、ノイズ除去処理において、文字ノイズがない領域の指紋隆線濃度を劣化させてしまうので、その効果は限定的である。

また、従来の指紋隆線の強調方法としては、局所的な隆線の方向や周期性を抽出し、抽出された方向と周期性に合致したフィルタ処理で強調する方策が多々提案されている。この方法は、例えば、非特許文献２や、特許文献１に提案されている。
ところが、このような従来技術では、文字ノイズの影響で隆線の方向や周期性を正しく抽出できない場合には有効でなく、問題解決にならない。

文字ノイズを除去する技術としては、本発明者が日本国特許出願２００６−２３９５５４号にて提案した方法が効果的である。この方法では、画像から文字ノイズに相当する領域である文字ノイズ領域を検出する文字ノイズ領域検出手段と、文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定手段と、濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する濃度変換領域層と同一の濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換手段とを備え、効果的な文字ノイズ除去を自動処理で実現している。

特開２００２−９９９１２号公報 キャノンら、"Background Pattern Removal by Power Spectral Filtering"、 Applied Optics、１９８３年３月１５日 Hongら、"Fingerprint Image Enhancement: Algorithm and Performance Evaluation (1998)"、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、１９９８年

しかし、特願２００６−２３９５５４の明細書に記載した方法では、除去できる文字ノイズ領域は、その領域の最低濃度が、指紋隆線の最大濃度よりも大きい場合に限られる。文字ノイズ領域よりも指紋隆線領域の濃度が大きい場合には、文字ノイズ領域を完全には検出できないので、その結果、文字ノイズ領域を完全には除去できない。また、文字ノイズ領域検出処理において、誤って指紋隆線領域を文字ノイズ領域として検出すると指紋隆線を除去してしまう弊害があった。

そこで、本発明は、文字ノイズ領域よりも指紋隆線領域の濃度が大きい場合でも文字ノイズを除去することができる文字ノイズ除去装置等を提供することを目的とする。

本発明の、文字ノイズ除去装置は、画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示手段に表示する処理を、オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定手段と、文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定手段と、濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する濃度変換領域層と同一の濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換手段とを備えている。

上記文字ノイズ除去装置によれば、オペレータに文字ノイズ濃度閾値を効果的にマニュアル入力できるインタフェース（文字ノイズ領域決定手段）を提供することで、正確な文字ノイズ領域を決定し、濃度変換領域層決定手段がそのノイズ領域内の外側と内側に複数の濃度変換領域層を設定し、濃度変換手段がそれぞれの濃度変換領域層に限定して局所的画像強調方法（局所的ヒストグラム均等化法あるいは局所的コントラストストレッチ法）を用いて隆線を強調することで文字ノイズを除去する。
ここでの文字ノイズとは非定型な背景ノイズのことであり、文字ノイズは、その領域の最低濃度が指紋隆線の最大濃度よりも大きい黒文字ノイズおよびその領域の最低濃度が指紋隆線の最大濃度よりも小さい白文字ノイズの両方を指す。
この結果、指紋隆線の強調や抽出は容易になる。遺留指紋に適用した場合には、文字ノイズが黒文字ノイズでも白文字ノイズでも除去され、隆線が強調された指紋隆線を表示することができるので鑑定官の鑑定が容易になる。また、文字ノイズが除去された画像を用いて特徴抽出できるので、より正確な特徴量を抽出できることになり指紋照合精度も向上する。

上記文字ノイズ除去装置において、文字ノイズ領域決定手段は、画像とこの画像の濃度値のプロファイルをデータ表示手段に表示するようにしてもよい。
このようにすれば、オペレータは、画像と濃度プロファイルを見比べて入力する二値化閾値を決定することができるので、より容易に適切な二値化閾値を決定することができる。

上記文字ノイズ除去装置において、文字ノイズ領域決定手段は、文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成し、文字ノイズが白文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成するようにしてもよい。
このようにすれば、文字ノイズが白文字ノイズである場合でも、黒文字ノイズの場合と同様に文字ノイズ領域が黒で表示されるため、オペレータの判断が容易になる。

上記文字ノイズ除去装置において、文字ノイズ領域決定手段は、二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、画像の黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、画像の白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、濃度変換手段と濃度変換領域層決定手段は、黒文字用二値化画像と白文字用二値化画像に対して連続して濃度変換領域層の設定と濃度変換画像の生成を行うようにしてもよい。
このようにすれば、オペレータは、黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値を一度に指定し、黒文字ノイズの除去と白文字ノイズの除去を一度に行うことができるため、運用が容易になる。

本発明の、文字ノイズ除去方法は、画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示工程に表示する処理を、オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定工程と、文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定工程と、濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する濃度変換領域層と同一の濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換工程とにより文字ノイズの除去を行う。

上記文字ノイズ除去方法において、文字ノイズ領域決定工程では、画像とこの画像の濃度値のプロファイルをデータ表示手段に表示するようにしてもよい。

上記文字ノイズ除去方法において、文字ノイズ領域決定工程では、文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成し、文字ノイズが白文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成するようにしてもよい。

上記文字ノイズ除去方法において、文字ノイズ領域決定工程では、二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、画像の黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、画像の白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、黒文字用二値化画像と白文字用二値化画像に対して連続して濃度変換工程と濃度変換領域層決定工程を行うようにしてもよい。

本発明の、文字ノイズ除去プログラムは、コンピュータに、画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示処理に表示する処理を、オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定処理と、文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定処理と、濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する濃度変換領域層と同一の濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、を実行させる。

上記文字ノイズ除去プログラムにおいて、文字ノイズ領域決定処理では、画像とこの画像の濃度値のプロファイルをデータ表示手段に表示するようにしてもよい。

上記文字ノイズ除去プログラムにおいて、文字ノイズ領域決定処理では、文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成し、文字ノイズが白文字ノイズである場合は、画像の二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して二値化画像を生成するようにしてもよい。

上記文字ノイズ除去プログラムにおいて、文字ノイズ領域決定処理では、二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、画像の黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、画像の白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、黒文字用二値化画像と白文字用二値化画像に対して連続して濃度変換処理と濃度変換領域層決定処理をコンピュータに実行させるようにしてもよい。

上記の文字ノイズ除去方法及び文字ノイズ除去プログラムによっても、文字ノイズ除去装置と同様に本願発明の課題を解決することができる。

本発明によれば、オペレータにより入力された二値化閾値で二値化された二値化画像に基づいて決定された文字ノイズ領域に対して、その文字ノイズ領域の内外に濃度変換領域層を設定し、注目画素が属する濃度変換領域層と同一の濃度変換領域層内の近傍画素群に参照領域を限定して、局所的画像強調方法を用いて隆線を強調することで文字ノイズを除去する。
この結果、文字ノイズの濃度にかかわりなく指紋隆線の強調や抽出は容易になる。遺留指紋に適用した場合には、文字ノイズが除去され、隆線が強調された指紋隆線を表示することができるので鑑定官の鑑定が容易になる。また、文字ノイズが除去された画像を用いて特徴抽出できるので、より正確な特徴量を抽出できることになり指紋照合精度も向上する。

以下、図を参照しながら本発明の一実施形態である指紋画像強調装置１０の構成と動作について説明する。
（画像強調装置１０の構成）
図１は、指紋画像強調装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
指紋画像強調装置１０は、たとえばパーソナルコンピュータであり、指紋画像入力手段１１と文字ノイズ除去手段１２と指紋画像出力手段１３とを備えている。
指紋画像入力手段１１は、たとえばセンサやスキャナで読み取られた指紋画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された画像をファイルとして入力するよう
にしても良い。
文字ノイズ除去手段１２は、指紋画像入力手段１１で入力された指紋画像から文字ノイズを除去するとともに隆線濃度を強調する機能を備えている。
指紋画像出力手段１３は、前記文字ノイズ除去手段１２で処理された指紋画像を、モニタやプリンタ等に出力する。また、文字ノイズ除去手段１２で処理された指紋画像が、直接、照合装置１４等に送信される実施例も考えられる。

図２は、文字ノイズ除去手段１２の構成を示す機能ブロック図である。
文字ノイズ除去手段１２は、データ処理制御手段２１とデータ記憶手段（記憶装置）２２と画像強調手段２３と文字ノイズ領域決定手段２４とデータ表示手段２５とデータ入力手段２６と濃度変換領域層決定手段２７と濃度変換手段２８と画像合成手段２９とを備えている。

データ処理制御手段２１は、文字ノイズ除去手段１２を構成する前記の各手段の間で行われるデータとメッセージの授受の制御を行う。

データ記憶手段２２は、たとえばＲＡＭ(Random Access Memory)により構成され、文字ノイズ除去手段１２を構成する前記の各手段が作業領域として使用する。また、各手段が算出した情報を一時的に格納するためにも使用される。さらに、画像強調手段２３や文字ノイズ領域決定手段２４や濃度変換領域層決定手段２７や濃度変換手段２８や画像合成手段２９の各手段が作業領域として使用する。

画像強調手段２３は、局所的画像強調方法を用いて入力画像の濃度を強調する機能を備えている。

文字ノイズ領域決定手段２４は、オペレータの指示の下に、文字ノイズに相当する領域である文字ノイズ領域をマニュアル支援で決定し、指紋隆線成分を含まず、かつ、文字ノイズ領域を多く含む二値画像を出力する機能を備えている。

データ表示手段２５は、たとえばディスプレイにより構成され、指紋画像やオペレータ指定の閾値で二値化した二値化画像や、文字ノイズが除去された画像等を表示する機能を備えている。

データ入力手段２６は、たとえばマウスやタブレットにより構成され、オペレータ指定の閾値データ等を入力する機能を備えている。

濃度変換領域層決定手段２７は、文字ノイズ領域の外側と内側に複数の濃度変換領域層を決定し、濃度変換領域画像として登録する機能を備えている。

濃度変換手段２８は、濃度変換領域層が登録された濃度変換領域画像と入力画像を用いて、濃度変換領域層の画素濃度を、該画素が属する濃度変換領域層の近傍画素群を参照領域とする局所的画像強調方法で変換する機能を備えている。

画像合成手段２９は、画像強調手段２３で強調された画像と濃度変換手段２８で濃度変換された画像から、濃度変換領域においては各画素における２つの画像の小さい方の濃度値を採用し、濃度変換領域以外の各画素では強調画像の濃度値を採用することで、文字ノイズが除去された画像に合成する機能を備えている。

上記の各手段は、指紋画像強調装置１０のＣＰＵ(Central Processing Unit)がコンピュータプログラムを実行して指紋画像強調装置１０のハードウェアを制御することにより実現される。

図３は、文字ノイズ除去手段１２全体及び指紋画像入力手段１１や指紋画像出力手段１３の動作を示すフローチャートである。文字ノイズ領域の最低濃度が指紋隆線の最大濃度よりも大きい場合を「黒文字ノイズ」、文字ノイズ領域の最低濃度が指紋隆線の最大濃度よりも小さい場合を「白文字ノイズ」と呼ぶことにし、まず、黒文字ノイズの場合について説明する。
図３のステップＳ１において、図２の指紋画像入力手段１１は、指紋画像を入力する。
これは、たとえば、スキャナで読み取られた画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された指紋画像ファイルを入力する実施例も考えられる。この指紋画像例をGIと表記し、その例を図４（ａ）に示す。

図４を始めとする指紋画像例は、センサやスキャナで読み取られた指紋画像がディジタル化された画像である。このような指紋画像例は、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, & Scar Mark & Tattoo (SMT) Informationに従って、500dpiの解像度でディジタル化されたものである。尚、この標準化ドキュメントは、以下のURLよりダウンロード可能である(2007年1月時点)。
ftp://sequoyah.nist.gov/pub/nist_internal_reports/sp500-245-a16.pdf

上記標準では、０から２５５迄の２５６階調の濃度値を持つようにディジタル化される。また、濃度値表現は、輝度が大きい（明るい）ほど、数値が大きくなる輝度基準で定義されている。しかし、本発明では、濃度値表現に関しては、濃度が大きいほど数値が大きくなる濃度基準で説明する。従って、濃度が大きい隆線部は２５５の最大値に近く、濃度が薄い紙地や隆線溝は０に近い濃度値になる。

次に、図３のステップＳ２において、図２の画像強調手段２３は、入力画像の濃度を強調し指紋隆線のダイナミックレンジを広げる。強調方式としては、局所的ヒストグラム均等化法あるいは局所的コントラストストレッチ法に代表される局所的画像強調方式を採用する。指紋隆線のダイナミックレンジが狭い領域があっても、局所的画像強調方式を用いて強調すれば、全領域で一様な濃淡変化を持つ画像に変換できる。尚、局所的画像強調方式では、参照する領域のサイズ設定が重要であるが、ここでは半径１５画素程度の円を設定した。指紋の平均隆線間隔が約１０画素（実距離は０．５ミリ）なので、隆線の濃淡変動を包含する最小の領域として、平均隆線間隔の１．５倍程度を半径とする円は適切である。図４（ａ）の入力画像に対して上記処理で強調した画像を図４（ｂ）に示す。この指紋画像をGEと表記する。図４（ｂ）を見ると、背景濃度が濃い領域も薄い領域も一様に強調されていることがわかる。

以降の処理は、大きく２つの処理に分かれる。前半の処理は、図３のステップＳ３からステップS６迄で、文字ノイズ領域検出に必要な二値画像を生成する。後半の処理は、図３のステップＳ７からステップＳ１１迄で、文字ノイズ領域を検出し、次に文字ノイズ領域の画素を濃度変換することで文字ノイズ除去画像を生成する。

ここで、文字ノイズ領域検出のために二値画像を生成する理由を説明する。一般に、文字ノイズがある領域の濃度値は、近傍の指紋隆線部（文字ノイズがない領域）の濃度値よりも大きいと想定できる。従って、ここでは、文字ノイズ領域の濃度値が、近傍の指紋隆
線部の濃度値よりも大きい指紋画像をターゲットとする。

ここで利用する二値画像は、入力画像に対して、オペレータによって指定された二値化閾値で単純二値化して生成する。この場合、二値化閾値を小さくするほど、より広い領域で文字ノイズ領域を検出できるが、一方、指紋隆線領域も出現しやすくなる。この例を、図６で説明する。図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、図４（ａ）の入力画像を３種類の二値化閾値で二値化した画像である。図６(a)では、二値化閾値が指紋隆線濃度よりも遥かに大きいので、指紋隆線部は出現していないが、文字ノイズ領域は狭くなっている。図６(b)では、二値化閾値が指紋隆線濃度よりも小さいので指紋隆線領域の一部が出現している（符号６１）。図６(C)では、二値化閾値が、指紋隆線領域の最大濃度に近いので指紋隆線部はほとんど出現せずに、最大の文字ノイズ領域が抽出されている。

この処理の目標となる二値画像は、指紋隆線領域の出現は最小限に抑え、かつ、なるべく広い範囲で文字領域を抽出できる二値画像であり、これを満たすためには、指紋隆線の出現を最小限に抑えることが可能な最大の二値化閾値をオペレータが容易に指定可能なマニュアルインタフェースを考案しなければならない。
このため、指定された二値化閾値でリアルタイムに二値画像を表示する機能を実装する。この機能により、オペレータは、最大閾値２５５から段階的に閾値を下げながら二値化画像を見て判定し、指紋領域で出現すれば、その直前の閾値を二値化閾値として指定することができる。

図３のステップＳ３において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ディスプレイ装置等のデータ表示手段２５に、図５(a)に示すように、指紋画像５１や濃度値のプロファイル５２を表示する。オペレータは、この画像とプロファイル濃度値を見て、文字ノイズ領域と指紋隆線領域の濃度の中間値と想定される適当な値を推定することができる。文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、マウス等のデータ入力手段２６を用いて、オペレータに、推定された二値化閾値を入力させる。具体的には、濃度値を示すスライドバーを移動することで指定しても良いし、テキストボックス５３に数値を入力することで指定しても良い。

図３のステップＳ４において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ステップ３でオペレータ指定された閾値で、画像を二値化し、文字ノイズと想定された領域をデータ表示手段２５に表示する。図５(b)に、このようにして二値化された文字ノイズと想定された領域を示す。

図３のステップＳ５において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、オペレータの判定結果を受けて、その後の処理を制御する。オペレータは、データ表示手段２５に表示された二値画像を見て、文字ノイズ領域として適切か否かを判断する。
図６(a)では、オペレータが二値化閾値２１０を指定した場合の文字ノイズ領域を示している。この例で示すように、隆線領域を含まない場合には、二値化閾値を下げることで、より広い文字ノイズ領域を検出できる。図６(b)では、オペレータが二値化閾値１８０を指定した場合の文字ノイズ領域を示している。この場合には、符号６１に示されるように、隆線領域が含まれているので、二値化閾値を上げることで、隆線領域を削減することができる。この２つのケースでは、オペレータの再処理を選択するので、文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ステップＳ３に戻って、オペレータの二値化閾値の変更を可能とする。

図６(c)では、オペレータが二値化閾値２００を指定した場合の文字ノイズ領域を示している。この例のように、オペレータが、適切な文字ノイズ領域と判断できる場合には、その指示を受けて、次のステップに進む。
尚、図６では、図４の入力画像GIに対して、３種類の二値化閾値２１０、１８０、２００で二値化した画像を示す。このような二値画像をB、あるいは二値化閾値を付記してB(２１０)等と表示する。
次に、図３のステップＳ６において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ステップＳ５で決定された二値化画像を文字ノイズ領域検出用としてメモリ登録する。

次に、図３のステップＳ７において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ステップＳ６でメモリ登録された文字領域検出用画像を解析し、指紋隆線成分を除去し、残された領域を文字ノイズ領域として抽出し、文字ノイズ領域画像CAとしてメモリ登録する。 この文字ノイズ領域検出用画像には、文字ノイズ領域を含んでいるが、一方、指紋隆線領域も部分的に残っている場合がある。しかし、ここに残っている指紋隆線部は、図６(c)の二値画像B(200)に示される程度で、隆線としての十分な長さや幅はない。従って、簡単なロジックで除去できる。例えば、最大長が６画素程度未満の孤立した黒画素領域を除去するロジックを用いても除去できる。

あるいは、残存している指紋隆線部を、オペレータがマニュアルで除去できるインタフェースをサポートする実施例もある。このマニュアル除去は、例えば、画面上に消しゴムを連想させる４角形を表示し、オペレータがこれをマウスでドラッグして移動させ、移動の軌跡上の部分を白ドットにする機能を実装することで実現する。このようなインタフェースは、多くの画像処理プログラムに実装されている周知のものである。
このようにして隆線成分が除去され、文字ノイズ領域のみが残された文字ノイズ領域画像CAを図７に示す。図７のCAと図６(c)のB(200)を比べると、隆線成分が除去されたことがわかる。

次に、図３のステップＳ８において、図２の濃度変換領域層決定手段２７は、文字ノイズ領域画像CA上の文字ノイズ領域の外側と内側に複数の領域層を決定し、濃度変換領域画像RAとしてメモリ登録する。
まず、濃度変換領域は、文字ノイズ領域内だけではなく、その外側にも設定する。この理由は、文字ノイズ領域の外側数画素分の背景濃度は、文字ノイズ領域の影響を受けて濃くなっていることが多いからである。この現象は、文字ノイズのエッジ（境界）近傍におけるインクの滲みやセンサ感度の影響によるものと考えられる。従って、文字ノイズ領域外側の数画素分は、濃度変換の対象とすべきである。

次に、濃度変換領域層を設定する理由を説明する。文字ノイズ領域の外側の背景濃度は、文字ノイズ領域エッジから外側に向かって一様に薄くなることが多い。同様に、文字ノイズ領域内の背景濃度も、文字ノイズ領域エッジから内側に向かって一様に濃くなることが多い。この例を、図９と図１０を用いて説明する。図９(a)は入力画像の拡大図であり文字ノイズ領域を含んでいる。図１０は、図９の一部の領域に対して、１０１で示す水平方向の画素群の濃度プロファイルである。図１０で、破線の上端は、文字ノイズとして抽出された領域のエッジの画素を示している。濃度プロファイルを見ると、文字領域のエッジ近傍の濃度は、急激に変化するわけではなく、エッジから外側に向かって数画素分は滑らかに低下している。また、エッジ内側においても一定濃度ではなく、内側に向かって数画素分は滑らかに増加していることがわかる。

従って、この背景濃度が変化する領域を、同一の参照領域として局所的画像強調方式で強調すると強調結果も一様ではなくなる。つまり、文字ノイズ領域に適用した場合、文字ノイズの中心部分は相対的に大きい濃度値に、エッジ近傍は相対的に低い濃度値に変換されてしまい、ノイズ除去の効果が出なくなる。
この問題を解決するために、ノイズ領域のエッジ近傍に複数の濃度変換領域層を設定する。それぞれの濃度変換領域層に属するノイズ背景濃度が一様ならば、その層のみを参照領域とする局所的画像強調で濃度変換された画像からは、文字ノイズ成分が消失することが期待できる。

そこで、文字ノイズ領域のエッジを検出し、その外側と内側に１画素単位の複数の層を設定する。この実施例では、外側に３層、内側にエッジ層を含めて４層の変換層を設定した。この例を、図８(a),(b)に示す。図８(a)は、文字ノイズ領域外側の濃度変換領域層でRA_Oと表記する。図８(b)は、文字ノイズ領域内側の濃度変換領域層でRA_Iと表記する。

次に、エッジと領域層の関係を、図９を用いて説明する。図９(ｂ)は、図９(a)に対応する文字ノイズ領域のエッジ層を示す画像である。また図９(c)は、図９(a)に対応する文字ノイズ領域外側の濃度変換領域層RA_Oである。図９(c)を見ると、図９(b)のエッジ層の外側に、３層の濃度変換領域層が１画素単位に定義されていることがわかる。

次に、図３のステップＳ９において、図２の濃度変換手段２８は、濃度変換領域の画素に限定して、局所的画像強調方法で、入力画像GIを濃度変換する。局所的画像強調方法における参照領域は、該画素が属する濃度変換領域層に属する近傍画素群（距離１６画素程度以内）とする。上述のように、同程度のノイズ濃度を持つ近傍画素群に限定することで、濃度変換された画像からは、文字ノイズ成分が消失することが期待できる。
この濃度変換に利用する局所的画像強調方法は、ステップＳ２で利用する局所的画像強調方法と同等の方法を利用する。
図１１は、図９(a)の文字ノイズ領域に対して濃度変換した指紋画像であり、これをGRと表記する。図１１と図９(a)を比べると、文字ノイズ成分がほぼ消失し、指紋隆線が強調されていることがわかる。

次に、図３のステップＳ１０では、図２の画像合成手段２９は、ステップＳ２で強調された画像GEとステップＳ９で濃度変換された画像GRから、文字ノイズが除去された合成画像GCを生成する。本実施例における合成方法は、各画素について、濃度変換領域の各画素ではGEとGRの濃度値の小さい方を採用し、濃度変換領域以外の各画素では強調画像GEの濃度値を採用することとした。これは、文字ノイズが除去された画像の濃度値は通常小さくなるためである。図１２は、このようにして合成された画像である。これを見ると、文字ノイズ成分が消失し、指紋隆線のみが強調されていることがわかる。

次に、図３のステップＳ１１において、文字ノイズが除去され隆線が強調された画像GOを出力する。この画像GOは、この実施例では、合成画像GCと同等である。出力先としてモニタやプリンタの他、照合装置や特徴抽出装置も考えられる。

上記では、指紋画像を例として説明したが、本発明は、指紋と類似の模様を持つ掌紋にも効果的に適用できる。

次に、本発明が、白文字ノイズの除去にも適用できることを、図１３に示す白文字ノイズを持つ遺留指紋の例にとって説明する。

白文字ノイズの除去方法としては、入力画像の濃度を白黒反転した上で、これまで説明した黒文字ノイズ除去を実施し、その結果の画像を再度白黒反転して、除去する方法が考えられる。
しかし、この方法では、白黒反転画像を表示することになり、オペレータ判断が容易ではなくなるという問題や、黒文字ノイズと白文字ノイズのための二値化閾値設定を２回に分けて実施しなければならないというマニュアルインタフェース上の問題が発生する。

そこで、本発明では、入力画像を、そのまま表示し、白文字ノイズ向けの二値化閾値がオペレータ設定された場合には、その閾値未満の領域を、白文字領域として表示するというマニュアルインタフェースを考案した。この動作を、図３に示すフローチャートを用いて説明する。尚、既に説明した黒文字ノイズ除去の動作と同様な場合は、その処理の説明は割愛する。

図３のステップＳ２において、図２の画像強調手段２３は、入力画像の濃度を強調し指紋隆線のダイナミックレンジを広げる。図１３（ａ）の入力画像に対して強調した画像を図１３（ｂ）に示す。

図３のステップＳ３において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ディスプレイ装置等のデータ表示手段２５に、図１４(a)に示すように、指紋画像１４１や濃度値のプロファイル１４２を表示する。オペレータは、この画像とプロファイル濃度値を見て、白文字ノイズ領域と指紋隆線領域の濃度の中間値と想定される適当な値を推定することができる。

図３のステップＳ４において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、ステップＳ３でオペレータ指定された閾値で、画像を二値化する。白文字ノイズ除去の場合には、閾値未満の領域を黒として、閾値以上の領域を白として二値化する。このようにして二値化した白文字ノイズと想定される領域をデータ表示手段２５に表示する。図１４(b)は、このようにして二値化された白文字ノイズと想定される領域を示す。

図３のステップＳ５において、図２の文字ノイズ隆線領域決定手段２４は、オペレータの判定結果を受けて、その後の処理を制御する。オペレータは、データ表示手段２５に表示された二値画像を見て、白文字ノイズ領域として適切か否かを判断する。
図３のステップＳ６からステップＳ９までの処理は、黒文字ノイズ除去処理と同様なので、説明は割愛する。

次に、図３のステップＳ１０では、図２の画像合成手段２９は、ステップＳ２で強調された画像GEとステップＳ９で濃度変換された画像GRから、白文字ノイズが除去された合成画像GCを生成する。本実施例における合成方法は、各画素について、濃度変換領域の各画素ではGEとGRの濃度値の大きい方を採用し、濃度変換領域以外の各画素では強調画像GEの濃度値を採用することとした。これは、白文字ノイズが除去された画像の濃度値は通常大きくなるためである。図１５は、このようにして合成された画像である。これを見ると、白文字ノイズ成分が消失し、指紋隆線のみが強調されていることがわかる。

これまでの説明では、黒文字ノイズ除去の動作と白文字ノイズ除去の動作を分けて説明したが、オペレータに両方の二値化閾値を一度に設定可能なマニュアルインタフェースを提供することで、両方のノイズを一度に除去できるので効果的である。
ここで、黒文字ノイズ除去と白文字ノイズ除去の一度に実行する例の動作について説明する。

図３のステップＳ１とステップＳ２は、黒文字ノイズ除去の説明と同一である。
次に、図３のステップＳ３からステップＳ６においては、黒文字ノイズ用の二値化閾値設定のマニュアルインタフェースと白文字ノイズ用の二値化閾値設定のマニュアルインタフェースの両方を処理を実施すれば良い。すなわち、黒文字用の二値化閾値と白文字用の二値化閾値を一度に入力し、それぞれの閾値で二値化した二値化画像をデータ表示手段２５に表示し、文字ノイズ領域が適切に抽出されているか否かをオペレータに問い合わせるようにする。

次に、図３のステップＳ７からステップＳ１１においては、黒文字ノイズ用の除去動作と白文字ノイズ用の除去動作を続けて実行すれば良い。それぞれの処理の動作は、これまでの説明と同一なので、説明は割愛する。

次に、指紋画像強調装置１０の効果について説明する。
指紋画像強調装置１０は、オペレータに文字ノイズ濃度閾値を効果的にマニュアル入力できるインタフェース（文字ノイズ領域決定手段２４、データ表示手段２５、データ入力手段２６）を提供することで、正確な文字ノイズ領域を決定し、濃度変換領域層決定手段２７がそのノイズ領域内の外側と内側に複数の濃度変換領域層を設定し、濃度変換手段２８がそれぞれの濃度変換領域層に限定して局所的画像強調方法（局所的ヒストグラム均等化法あるいは局所的コントラストストレッチ法）を用いて隆線を強調することで文字ノイズを除去する。ここでの文字ノイズとは非定型な背景ノイズのことであり、黒文字ノイズおよび白文字ノイズの両方を指す。
この結果、指紋隆線の強調や抽出は容易になる。遺留指紋に適用した場合には、文字ノイズが黒文字ノイズでも白文字ノイズでも除去され、隆線が強調された指紋隆線を表示することができるので鑑定官の鑑定が容易になる。また、文字ノイズが除去された画像を用いて特徴抽出できるので、より正確な特徴量を抽出できることになり指紋照合精度も向上する。

文字ノイズ領域決定手段２４は、オペレータにより指定された二値化閾値で二値化した二値化画像と入力画像のプロファイルをデータ出力手段２５に表示するので、オペレータは、適切な二値化閾値を容易に選択し入力することができる。

文字ノイズ領域決定手段２４は、白文字ノイズ用の二値化閾値が入力された場合は、文字ノイズ領域を黒に変換してデータ表示手段２５に表示するので、オペレータは、入力した二値化閾値が適切であるか否かを黒文字ノイズの場合と同様に容易に判断することができる。
文字ノイズ領域決定手段２４は、黒文字ノイズ用の濃度閾値と白文字ノイズ用の濃度閾値を独立に設定しても良いが、両方の濃度閾値を一度に指定し、黒文字ノイズの除去と白文字ノイズの除去を連続して行えば、運用は容易になる。

本発明の一実施形態である指紋画像強調装置の全体構成図である。 図１の文字ノイズ除去手段の機能ブロック図である。 指紋画像強調装置の動作を示すフローチャートである。 図４（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。図４（ｂ）は、図４（ａ）の入力画像を強調処理した強調画像の一例を示す図である。 図５（ａ）は、入力濃淡画像とそのプロファイルの一例を示す図である。図５（ｂ）は、指定された閾値で図５（ａ）の画像を二値化した文字ノイズ領域画像を示す図である。 図６（ａ）、図６（ｂ）、図６（ｃ）は、図４（ａ）の入力画像を異なる二値化閾値で二値化した二値画像の例を示す図である。 二値画像から検出した文字ノイズ領域画像の一例を示す図である。 図８（ａ）は、文字ノイズ領域外側の濃度変換領域層の一例を示す図である。図８（ｂ）は、文字ノイズ領域内側の濃度変換領域層の一例を示す図である。 図９（ａ）は、図４（ａ）の入力画像の一部を拡大した図である。図９（ｂ）は、文字ノイズ領域のエッジ層を説明する図である。図９（ｃ）は、文字ノイズ領域外側の変換領域層を説明する図である。 文字ノイズ領域近傍の濃度プロファイルを示す図である。 濃度変換画像の一例を示す図である。 合成画像の一例を示す図である。 図１３（ａ）は、白文字ノイズを含む入力画像の一例を示す図である。図１３（ｂ）は、図１３（ａ）の入力画像を強調処理した強調画像の一例を示す図である。 図１４（ａ）は、入力濃淡画像とそのプロファイルの一例を示す図である。図１５（ｂ）は、指定された閾値で図１４（ａ）の画像を二値化した文字ノイズ領域画像を示す図である。 は、白文字ノイズが除去された合成画像の一例を示す図である。

符号の説明

１０ 指紋画像強調装置
１１ 指紋画像入力手段
１２ 文字ノイズ除去手段
１３ 指紋画像出力手段
１４ 照合装置
２１ データ処理制御手段
２２ データ記憶手段
２３ 画像強調手段
２４ 文字ノイズ領域決定手段
２５ データ表示手段
２６ データ入力手段
２７ 濃度変換領域層決定手段
２８ 濃度変換手段
２９ 画像合成手段

Claims (12)

1. 指紋または掌紋の画像から非定型な形状の背景ノイズである文字ノイズを除去する装置であって、
   前記画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示手段に表示する処理を、前記オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定手段と、
   前記文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定手段と、
   前記濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する前記濃度変換領域層と同一の前記濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換手段と、を備えたことを特徴とした文字ノイズ除去装置。
2. 前記文字ノイズ領域決定手段は、前記画像とこの画像の濃度値のプロファイルを前記データ表示手段に表示することを特徴とした請求項１に記載の文字ノイズ除去装置。
3. 前記文字ノイズ領域決定手段は、前記文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成し、前記文字ノイズが白文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成することを特徴とした請求項１または請求項２に記載の文字ノイズ除去装置。
4. 前記文字ノイズ領域決定手段は、前記二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、前記画像の前記黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、前記画像の前記白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、
   前記濃度変換手段と前記濃度変換領域層決定手段は、前記黒文字用二値化画像と前記白文字用二値化画像に対して連続して前記濃度変換領域層の設定と前記濃度変換画像の生成を行うことを特徴とした請求項１または請求項２に記載の文字ノイズ除去装置。
5. 指紋または掌紋の画像から非定型な形状の背景ノイズである文字ノイズを除去する方法であって、
   前記画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示工程に表示する処理を、前記オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定工程と、
   前記文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定工程と、
   前記濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する前記濃度変換領域層と同一の前記濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換工程と、を備えたことを特徴とした文字ノイズ除去方法。
6. 前記文字ノイズ領域決定工程では、前記画像とこの画像の濃度値のプロファイルを前記データ表示手段に表示することを特徴とした請求項５に記載の文字ノイズ除去方法。
7. 前記文字ノイズ領域決定工程では、前記文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成し、前記文字ノイズが白文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成することを特徴とした請求項５または請求項６に記載の文字ノイズ除去方法。
8. 前記文字ノイズ領域決定工程では、前記二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、前記画像の前記黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、前記画像の前記白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、
   前記黒文字用二値化画像と前記白文字用二値化画像に対して連続して前記濃度変換工程と前記濃度変換領域層決定工程を行うことを特徴とした請求項５または請求項６に記載の文字ノイズ除去方法。
9. 指紋または掌紋の画像から非定型な形状の背景ノイズである文字ノイズを除去するプログラムであって、
   コンピュータに、
   前記画像をオペレータにより入力された二値化閾値で二値化して二値化画像を生成しその二値化画像をデータ表示処理に表示する処理を、前記オペレータから文字ノイズ領域が適切に検出できた旨の入力があるまで繰り返し、最終的に生成された二値化画像から文字ノイズ領域を決定する文字ノイズ領域決定処理と、
   前記文字ノイズ領域の内外に複数の濃度変換領域層を設定する濃度変換領域層決定処理と、
   前記濃度変換領域層に含まれる画素に対して、注目画素の参照領域として、該画素が属する前記濃度変換領域層と同一の前記濃度変換領域層内の近傍画素群を設定し、局所的画像強調を施して濃度変換画像を生成する濃度変換処理と、を実行させることを特徴とした文字ノイズ除去プログラム。
10. 前記文字ノイズ領域決定処理では、前記画像とこの画像の濃度値のプロファイルを前記データ表示手段に表示することを特徴とした請求項９に記載の文字ノイズ除去プログラム。
11. 前記文字ノイズ領域決定処理では、前記文字ノイズが黒文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成し、前記文字ノイズが白文字ノイズである場合は、前記画像の前記二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して前記二値化画像を生成することを特徴とした請求項９または請求項１０に記載の文字ノイズ除去プログラム。
12. 前記文字ノイズ領域決定処理では、前記二値化閾値として黒文字用二値化閾値と白文字用二値化閾値の入力を受け、前記画像の前記黒文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を黒に変換し前記黒文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を白に変換して黒文字用二値化画像を生成し、前記画像の前記白文字用二値化閾値未満の濃度を持つ領域を黒に変換し前記白文字用二値化閾値以上の濃度を持つ領域を白に変換して白文字用二値化画像を生成し、
    前記黒文字用二値化画像と前記白文字用二値化画像に対して連続して前記濃度変換処理と前記濃度変換領域層決定処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とした請求項９または請求項１０に記載の文字ノイズ除去プログラム。

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