JP5397468B2 - パタンノイズ除去装置、パタンノイズ除去方法、パタン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つの大きな特徴を有するため、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。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。

しかしながら、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様々な種類のものがあるが、その中には、ドットが格子状に等間隔に並んだドットパタンノイズがある。

上述したドットが格子状に等間隔に並ぶ例としては、例えば、遺留指紋が小切手や新聞紙の写真領域などのドット上に残留する場合がある。
このようなドットの集合は、前記写真領域の濃度を高める目的で印刷されたもので、等間隔の格子状にドットが配置されている（ここではドットパタンと呼ぶ、またドットパタンはスクリーントーンとも呼ばれることもある）。以下、ドットパタンで構成されたノイズをドットパタンノイズと呼ぶ。

図４に示すように、遺留指紋における指紋隆線が小切手の印刷部の上に残留し、ドットパタンノイズが顕著に出現している場合がある。この場合、ドットパタンノイズが阻害要因となり、指紋隆線を正確に抽出することが困難となる。

また、周期性のあるパタンノイズを除去する関連技術としては、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に開示されている。
図１５（ａ）〜（ｆ）は、この非特許文献１の方式によって、ドットパタンノイズを除去した場合を例示している。

ここで、図１５（ａ）、図１５（ｄ）は入力画像、図１５（ｂ）、図１５（ｅ）は、フーリエ変換面におけるパワースペクトル画像、図１５（ｃ）、図１５（ｆ）は、非特許文献１に記載されている手法により、パワースペクトル画像のピーク成分を減衰させ、その結果を逆変換することで周期性背景ノイズを除去した画像例である。

図１５（ｂ）（ｅ）に示すパワースペクトル画像では、原点から近い座標程、低周波成分を、遠い座標程、高周波成分を現している。また、画素の濃度が、その座標における周波数成分の強度（パワー）を現している。

また、図１５（ａ）に示す入力画像には、全体に一様なドットパタンノイズが存在するので、図１５（ｂ）に示すパワースペクトル画像では、パワースペクトルにおけるドットパタンノイズの周波数成分の強度は非常に大きくなる。

非特許文献１に記載された手法では、大きい強度の成分を周期性ノイズの周波数成分と仮定して、それを減衰させる。その結果、図１５（ｃ）に示す背景ノイズ除去結果では、ノイズ成分が効果的に除去できていることが示されている。

しかしながら、図１５（ｄ）の入力画像のように、異なる特徴を持つドットパタンノイズが遺留指紋の処理対象領域に存在するときは、図１５（ｅ）のパワースペクトル上のノイズ成分の強度は弱くなる。つまり、図１５（ｂ）に比べると、ドットパタンノイズの強度のピーク成分が分散してしまっている。この結果、図１５（ｆ）の背景ノイズ除去結果では、ノイズ成分除去は不十分となってしまっている。

また、図１６（ａ）（ｂ）は、印刷文字が処理対象領域に含まれている例を示している。図１６（ａ）は入力画像、図１６（ｂ）は非特許文献１に記載されている手法により周期性背景ノイズを除去した画像を示している。

これによると、図１６（ｂ）の印刷文字部分には、周期性背景ノイズを除去したことによる副作用で、入力画像に存在しない新たなノイズパタンが生成され、その生成されたノイズパタンのために、印刷文字部分と指紋とを識別する品質を劣化させていることがわかる。

また、関連の指紋隆線の強調手法としては、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手法が多々開示されている（特許文献１、非特許文献２）。

特開２００２−９９９１２号公報 特開２００１−１６０９０３号公報 特開２００７−３１２０４９号公報 特開平１１−０７８１８３号公報

キャノンら、"Background Pattern Removal byPower Spectral Filtering"、Applied Optics、１９８３年３月１５日 Hongら、"FingerprintImage Enhancement: Algorithm and Performance Evaluation(1998)"、IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence、１９９８年

しかしながら、上記非特許文献１に開示された関連技術を遺留指紋画像のドットパタンノイズ除去に適用する場合、広範囲でドットパタンノイズが一様に出現していることが必要であり、その効果は限定的なものとなってしまう。
また、異なる特徴（特性）を持つドットパタンノイズが隣接している場合には、フーリエ変換面におけるドットパタンノイズの成分の集中度合いが弱く（粗になる）なるので、ノイズ成分の抽出は困難となり、その結果、ノイズ除去効果も限定的となってしまうといった不都合がある。
また、ドットパタンノイズがない領域において、指紋隆線に悪影響を与えるという副作用が発生し指紋隆線の抽出を阻害してしまうといった不都合があった。

また、特許文献１や非特許文献２の関連技術では、ドットパタンノイズの影響により指紋隆線の方向や周期性を正しく抽出できない場合には、指紋隆線の強調は有効でなく、指紋隆線をうまく強調することができないといった不都合が生じ得る。

また、特許公報２〜４は、ノイズの存否とその領域を限定し、ノイズ領域に限定して、ノイズの特徴に合致したノイズ除去を実施することにより、ノイズ領域以外への悪影響を回避することを意図していないものである。

本発明の目的は、指紋画像からドットパタンなどの周期性のある背景ノイズを有効に除去するパタンノイズ除去装置、パタンノイズ除去方法、パタンノイズ除去プログラムを提供することにある。

前記目的を達成するため、本発明に係るパタンノイズ除去装置は、ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズ除去装置であって、
前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出する候補画素抽出手段と、
前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出するドットパタン特徴抽出手段と、
前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出するドットパタン領域抽出手段と、
前記ドットパタン領域に含まれる周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を背景パタンノイズとして除去する周期性パタンノイズ除去手段とを有することを特徴とするものである。

以上の説明では、本発明をハードウェアとしてのパタンノイズ除去装置として構築した場合を説明したが、本発明は、これに限られるものではなく、方法或いはソフトウェアとしてのプログラムとして構築してもよいものである。

本発明を方法として構築した場合、本発明に係るパタンノイズ除去方法は、ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズ除去方法であって、
前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出し、
前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出し、
前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出し、
前記ドットパタン領域に含まれる周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を背景パタンノイズとして除去する構成として構築する。

本発明をソフトウェアとして構築した場合、本発明に係るパタンノイズ除去プログラムは、ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズの除去を制御するプログラムであって、
コンピュータに、
前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出する機能と、
前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出する機能と、
前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出する機能と、
前記ドットパタン領域に含まれる周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を背景パタンノイズとして除去する機能とを実行させる構成として構築する。

本発明によれば、遺留指紋などの画像からドットパタンノイズの特徴を抽出し、その抽出したドットパタンノイズの特徴に一致しているドットパタンのみをドットパタン領域として抽出し、その抽出したドットパタン領域内の前記画像に対して、前記ドットパタンの特徴に合致した制約条件を用いて、周期性ノイズを除去するため、ドットパタンノイズを適切に除去することができる。

本発明による指紋処理装置における一実施形態を示す概略ブロック図である。 図１に開示した指紋処理装置におけるドットパタンノイズ除去手段の一実施形態を示すブロック図である。 図１に開示した指紋画像処理装置における全体の動作処理ステップを示すフローチャートである。 図１に開示した指紋画像処理装置における入力画像である遺留指紋画像の一例を示す説明図である。 図５（ａ）は、図５（ｂ）に対応する領域のドット候補画素の一例を示す説明図であり、図５（ｂ）は、図４に開示した入力画像の部分拡大図である。 図６（ａ）は、近傍画素との格子状関係を示す説明図であり、図６（ｂ）はドットパタン画素の一例を示す説明図である。 図７（ａ）、図７（ｂ）は、それぞれドットパタン回転角の一例を示す説明図であり、図７（ｃ）は、ドットパタン回転角特徴図の一例を示す説明図である。 図７（ｃ）に示した画像に対してドットパタンのカテゴライズを行った結果を示す説明図である。 図９（ａ）、図９（ｂ）は、それぞれカテゴリ毎のドットパタン領域を示す説明図である カテゴリ領域７１のパワースペクトルを示す説明図である。 図１１（ａ）は、カテゴリ領域７１の指紋画像を示す説明図であり、図１１（ｂ）は、カテゴリ領域７１の指紋画像から周期性背景ノイズの除去を行った結果を示す説明図である。 カテゴリ領域７１の指紋画像に対する画像合成処理の結果を示す説明図である。 図１３（ａ）は、カテゴリ領域７２の指紋画像を示す説明図であり、図１３（ｂ）は、カテゴリ領域７１の指紋画像から周期性背景ノイズの除去を行った結果を示す説明図であり、図１３（ｃ）は、カテゴリ領域７２の指紋画像に対する画像合成処理の結果を示す説明図である。 図１に開示した指紋画像処理装置における入力画像に対する最終的なドットノイズ除去処理の結果を示す説明図である。 図１５（ａ）は、入力画像の一例を示す説明図、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）のパワースペクトラムを示す説明図、図１５（ｃ）は、図１５（ａ）の入力画像に対して関連技術によるノイズ除去処理を行った結果を示す説明図である。 また、図１５（ｄ）は、入力画像の一例を示す説明図、図１５（ｅ）は、図１５（ｄ）のパワースペクトラムを示す説明図、図１５（ｆ）は、図１５（ｄ）の入力画像に対して関連技術によるノイズ除去処理を行った結果を示す説明図である。 図１６（ａ）は、入力画像の一例を示す説明図、図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の入力画像に対して関連技術によるノイズ除去処理を行った結果を示す説明図である。

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。

本実施形態は図１に示すように、画像処理装置１０であって、その内部に、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当該画像処理装置１０内に入力する指紋画像入力手段１１と、指紋画像入力手段１１で入力された指紋画像からドットパタンノイズを除去するドットパタンノイズ除去手段１２と、ドットパタンノイズ除去手段１２で処理された指紋画像を、予め設定されたモニタやプリンタ等に出力する指紋画像出力手段１３とを備えた構成となっている。
また、本実施形態では、ドットパタンノイズ除去手段１２により処理された指紋画像に基づき指紋照合を行う照合装置１４を上記画像処理装置１０に併設した構成としている。なお、図１では、ドットパタンノイズ除去手段１２により処理された指紋画像を照合装置１４に直接出力する構成としたが、これに限られるものではなく、ドットパタンノイズ除去手段１２により処理された指紋画像を、指紋画像出力手段１３を介して照合装置１４に出力するようにしてもよいものである。

尚、画像処理装置１０は、プロセッサを備えたコンピュータであって、予め設定されたプログラムに基づく実行処理を行うことにより、以下に示すドットパタンノイズ除去手段１２などの各手段の動作機能を実現するものとする。前記ドットパタンノイズ除去手段１２などの各手段の動作機能を実現するための前記プログラムは、記録媒体に記録されて商取引の対象となる。

指紋画像入力手段１１は、ドットパタンノイズ除去手段１２に対して指紋画像の入力を行う機能を有している（画像入力機能）。
ここで、指紋画像入力手段１１は、例えば、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設定としてもよい。また、指紋画像入力手段１１は、既にディジタル化された指紋画像ファイルを、ドットパタンノイズ除去手段１２に対して入力してもよい。
尚、ここでドットパタンノイズ除去手段１２に対して入力された指紋画像例をＧＩ（図４）とする。図４に示す指紋画像は、小切手の印刷領域に残留している遺留指紋をスキャナ或いはセンサなどにより読み取った例である。また、図４に示す指紋画像の場合、背景となる小切手を印刷するドットの間隔が約４．５画素（ドット）であるが、このドットの間隔は４．５画素（ドット）に限られるものではなく、背景となる印刷領域などのドット間隔により種々変更されるものである。

また、上記指紋画像例は、図４に示すように、センサやスキャナなどにより読み取られた指紋画像をディジタル化したものである。
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(2009年2月時点)。
ftp://sequoyah.nist.gov/pub/nist_internal_reports/sp500-245-a16.pdf

更に、図４に示すディジタル化された指紋画像では、各画素が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。
尚、本実施形態では、濃度値表現に関して、濃度が大きいほど濃度値の数値が大きくなるという濃度基準に基づいて説明する。このため、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に近い濃度値を示すものとする。

ドットパタンノイズ除去手段１２は図２に示すように、ドットパタンノイズ除去手段１２内の構成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、各手段が算出した情報を一時的に格納すると共に、予め設定された各手段の作業領域として使用されるデータ記憶手段（記憶装置）２２と、データ記憶手段２２に格納された指紋画像における各画素について近傍画素との濃度比較によってドットパタンノイズの候補になり得る画素（後述するドット候補画素）を抽出するドット候補画素抽出手段２３とを備えている。

さらに、ドットパタンノイズ除去手段１２は、ドットパタン特徴抽出手段２４と、ドットパタン領域抽出手段２６と、周期性ノイズ除去手段２７とを有している。

前記ドットパタン特徴抽出手段２４は、前記ドット候補画素抽出手段２３が抽出したドットパタンノイズの候補となり得る画素（以下、ドット候補画素という）を解析して、各ドット候補画素とその近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出する機能を有している。
図４に示す指紋画像の場合、ドットパタンノイズの候補となり得るドット候補画素は、格子状に配置されているものであるから、前記ドットパタン特徴抽出手段２４は、前記ドット候補画素と、そのドット候補画素の近傍に位置する画素（前記近傍画素）との配置関係が格子状の配置関係をなすか否かの判定を行い、格子状配置の関係をなすと判定した場合、前記ドット候補画素と前記近傍画素とが織りなす格子状配置の関係をドットパタンの特徴として抽出する。なお、図４に示す指紋画像の場合は、前記ドットパタンの特徴が格子状配置の関係となるが、前記ドットパタンの特徴は、格子状配置の関係に限られるものではない。例えば、水平垂直の座標上において、前記格子状配置が傾きをもつものであれば、前記格子状配置に加えて前記傾きの情報を追加して、これらを前記ドットパタンの特徴として抽出するようにしてもよいものである。

前記ドットパタン領域抽出手段２６は、前記ドットパタン特徴抽出手段２４が抽出したドットパタンの特徴をもつ１又は２以上のドット候補画素（これを第１のドット候補画素という）と、その周辺のドット候補画素（これを第２のドット候補画素という）との関係を更に精査して、それらのドット候補画素が前記ドットパタンの特徴をもつものであると判断した場合、前記第２のドット候補画素と前記第１のドット候補画素とを含む領域をドットパタン領域として抽出し、さらに、第２のドット候補画素及び／又は前記第１のドット候補画素と、その周辺の他のドット候補画素（これを第３のドット候補画素）との関係を更に精査して、それらの前記ドット候補画素が前記ドットパタンの特徴をもつものであると判断した場合、前記ドットパタン領域を前記第３のドット候補画素の位置まで拡大し、同様に前記拡大したドットパタン領域に新たに含まれたドット候補画素或いは既に前記ドットパタン領域に含まれているドット候補画素と、その周辺の他のドット画素候補との関係に上述した処理を繰り返して行う。
以上の様に、前記ドットパタン領域抽出手段２６は、前記ドットパタン特徴抽出手段２４が抽出したドットパタンの特徴をもつドット候補画素までを前記ドットパタン領域とすることにより、ドットパタンノイズを形成する複数のドット候補画素が取り込まれた最終的なドットパタン領域を抽出する機能を有している。

前記周期性ノイズ除去手段２７は、前記ドットパタン領域抽出手段２６が抽出したドットパタン領域の情報と、前記ドットパタン特徴抽出手段２４が抽出したドットパタンの特徴の情報とを得て、前記ドットパタンの特徴を制約条件として、前記ドットパタン領域に含まれる複数のドット候補画素をドットパタンノイズとして除去する機能を有している。

水平垂直の座標上で傾きをもたない格子状配置のドットパタンの特徴であれば、前記抽出されたドットパタン領域からドットパタンノイズのドット候補画素を除去する制約条件であるドットパタンの特徴が共通性をもつことになるから、特に問題が生じることはない。しかし、水平垂直の座標上で傾きをもつ格子状配置のドットパタンの特徴である場合、前記ドットパタン領域によっては、ドットパタンの特徴がドットパタン領域によって異なる場合もある。何故ならば、傾きによって、ドットパタン領域毎に異なるドットパタンの特徴を制約条件としなければならないからである。
そこで、ドットパタンノイズ除去手段１２は、必要に応じて、ドットパタンカテゴライズ手段２５と画像合成手段２８とを有している。

前記ドットパタンカテゴライズ手段２５は、前記ドットパタン特徴抽出手段２４が抽出したドットパタンの特徴を、前記ドットパタン領域抽出手段２６が最終的に抽出したドットパタン領域毎に解析し、その解析結果に基づいて、共通性のドットパタンの特徴をもつドットパタン領域を一纏めにすることにより、ドットパタンの特徴毎に複数のドットパタン領域を区分けする機能を有している。したがって、区分けされたドットパタン領域毎に共通のドットパタンの特徴をそれぞれもつこととなる。

上述したように、前記ドットパタンカテゴライズ手段２５を設けた場合、前記周期性ノイズ除去手段２７は、前記ドットパタンカテゴライズ手段２５が区分けしたドットパタン領域を単位として次の様に動作することとなる。
すなわち、前記周期性ノイズ除去手段２７は、前記ドットパタンカテゴライズ手段２５が区分けしたドットパタン領域を単位として、前記ドットパタン領域抽出手段２６が抽出したドットパタン領域の情報と、前記ドットパタン特徴抽出手段２４が抽出したドットパタンの特徴の情報とを得て、前記ドットパタンの特徴を制約条件として、前記ドットパタン領域毎に含まれる複数のドット候補画素をドットパタンノイズとして除去する機能を有している。

以上の様に、共通のドットパタンの特徴をもつドットパタン領域（以下、カテゴリ領域という）毎にドットパタンノイズの除去が行われることとなるため、ドットパタンノイズの除去が行われた後には、ドットパタン領域を単位として複数の画像が存在することとなる。
そこで、前記画像合成手段２８は、ドットパタン領域を単位として存在する複数の画像を１つの指紋画像に合成する機能を有している。

尚、上記の各手段は、指紋画像処理装置１０のＣＰＵ(Central Processing Unit)がコンピュータプログラムを実行することによりソフトウェア上に構築されるものであり、前記コンピュータプログラムは記録媒体に記録されて商取引の対象となる。

さらに、各手段を具体的に説明する。
上述した様に、前記ドットパタンカテゴライズ手段２５を設けた場合、すなわち、、データ処理制御手段２１は、処理対象の最初のカテゴリ領域として、カテゴリ領域（例えば図８の領域７１）のドットパタン領域をセットするドットパタン領域セット機能と、次のカテゴリ領域のドットパタン領域があるか否かの判定を行う全カテゴリ終了判定機能とを有する。

データ処理制御手段２１は、ドットパタンノイズが除去された画像ＧＯ（図１４）を出力する処理を制御する画像出力制御機能を備えている。尚、この画像ＧＯは、本実施形態では、最後のカテゴリのドットパタン領域に対応する合成画像ＧＣ２を示す。この合成画像ＧＯの出力先としては、モニタやプリンタの他、特徴抽出機構を含む照合装置１４などであってもよい。前記合成画像ＧＣ２は、後述する画像合成手段２８が合成した画像である。

データ記憶手段２２は、たとえばＲＡＭ(Random Access Memory)により構成され、前記データ記憶手段２２の記憶領域は、各手段が算出した情報を一時的に格納する領域、及びドット候補画素抽出手段２３とドットパタン特徴抽出手段２４とドットパタンカテゴライズ手段２５とドットパタン領域抽出手段２６と周期性ノイズ除去手段２７と画像合成手段２８の各手段の作業領域として使用される。

ドット候補画素抽出手段（候補画素抽出手段）２３は、データ記憶手段２２に格納された入力画像データ（ＧＩ）における各画素の濃度を解析し、ドットパタンノイズの候補になり得るドット候補画素ＤＣを抽出する(候補画素抽出機能)。
具体的に説明すると、前記ドット候補画素抽出手段２３は、指紋画像（入力画像データＧＩ）中の特定の画素を注目画素とするとき、その注目画素を中心として所定の距離だけ離れた周辺の全ての近傍画素と、前記注目画素との濃度を比較し（濃度比較参照機能）、前記注目画素の濃度値が、近傍画素の濃度値より大きい、または等しい場合に、当該注目画素を、ドットパタンノイズの候補となり得るドット候補画素として抽出する(候補画素抽出機能)。
図４に示す小切手の印刷領域上に残存する遺留指紋の画像の場合、小切手に印刷されたドットパタンのドット間隔が上述した様に４．５画素（実距離０．２２５ミリ）であり、ドットそのもののサイズは１．５画素程度なので、前記注目画素の濃度は、その注目画素を中心として、最大で２画素分（ドット間隔の半分以下でかつドットサイズの半分以上）だけ離れた近傍画素の濃度と比較することにより、その注目画素をドットパタンノイズの候補となり得るドット候補画素として抽出することが可能であることが分かった。
なお、この場合、注目画素を中心として最大で４．５画素以上離れた近傍画素の濃度と比較すると、隣接するドットの画素が含まれる。隣接するドットの画素濃度は、注目画素の濃度よりも大きい場合があるので、その注目画素が、ドットパタンノイズの候補となり得るドット候補画素として抽出することが不可能となることも分かっている。
なお、濃度を比較する前記注目画素と近傍画素との間隔を約１画素分に設定しているが、遺留指紋が残留している小切手や印刷物などの印刷のための画素（ドット）の間隔が異なれば、濃度を比較するための前記注目画素と近傍画素との距離（画素数）も異なることとなる。

更に、ドット候補画素抽出手段２３は、前記注目画素と前記近傍画素との濃度を比較することにより前記ドット候補画素を抽出する際、その抽出する画素が確実にドット候補画素であることの精度を高めるために、前記抽出したドット候補画素の連結性（大きさ或いは直径など）を解析し、前記ドット候補画素の連結性が２画素までである場合に、前記ドット候補画素を最終的なドット候補画素ＤＣとして抽出する（画素連結性解析抽出機能）。
ここで、前記ドット候補画素の連結性を２画素分としたのは、その連結性が２画素分を越えると、ドットパタンノイズのドット候補画素ＤＣであるか、指紋を示す画素であるかを識別することができなくなるためである。
従って、上記ドット候補画素の連結性が３画素以上である場合、ドット候補画素抽出手段２３は、そのドット候補画素（ドット候補画素ＤＣ以外のドット候補画素）を含む３画素分の連結した画素群を全て除去する。

ここで、上述のようにして抽出されたドット候補画素ＤＣを図５(ａ)に示す。尚、この図５(ａ)のドット候補画素ＤＣは、図５（ｂ）に示す拡大領域に対して、処理手順（注目画素抽出機能および画素連結性解析抽出機能：サブステップ１〜２）に基く処理が実行された結果を示す。
この図５（ａ）では、図５（ｂ）と比較して、ドットパタンノイズに含まれる画素（ドット）の多くが正確に抽出されていることが示されている。

なお、ドット候補画素抽出手段２３は、指紋画像を１／２に縮小して縮小画像を生成し、この縮小画像に対して前記の手順でドット候補画素を抽出する設定であってもよい。
また、ドット候補画素抽出手段２３は、上記画素連結性解析抽出機能の実行時に、３画素以上の連結性を持つ画素群を全て除去する代わりに、ドット候補画素画像に対して画像収縮や芯線化を行うことにより、３画素以上に連結した画素群の中心となる画素を抽出し、その抽出した中心の画素をドット候補画素ＤＣとして抽出するようにしてもよいものである。

ドットパタン特徴抽出手段（格子状配置画素抽出手段、配置特徴情報検出手段）２４は、前記抽出されたドット候補画素ＤＣの特徴を解析し、前記ドット候補画素群のうち1つのドット候補画素ＤＣと、その近傍に位置する他のドット候補画素ＤＣとの関係が例えば格子状配置と見なせるか否かを判定する（格子状配置判定機能）。
一のドット候補画素ＤＣとその近傍に位置する他のドット画素ＤＣと間の関係が格子状配置であって且つ水平垂直の座標上で前記格子状配置が傾きをもつものと見なせる場合に、ドットパタン特徴抽出手段２４は、前記格子状配置（注目画素と近傍画素とのドット間隔などを含む）に加えて、格子状配置の傾き（ドットパタン回転角）をドットパタン特徴として抽出する(ドットパタン特徴抽出機能)。

前記ドットパタン特徴抽出手段２４がドットパタン特徴を抽出する過程について、図６（ａ）〜（ｂ），図７（ａ）〜（ｃ）に基づき詳説する。
ここで、入力された画像内の特定の画素（ドット候補画素ＤＣ）およびその近傍画素間の関係が、予め設定された格子状配置であると見なせるか否かの判定は、ドットパタン特徴抽出手段２４が、以下の処理手順（候補画素決定機能および構成画素設定機能：サブステップ３〜４）を実行することにより実施する。この説明では、前記格子状配置が図６（ａ）に示す様に、水平垂直座標上で傾きをもっている場合を想定している。
まず、ドットパタン特徴抽出手段２４は、前記連結性による判定の結果で抽出されたドット候補画素ＤＣのうち一のドット候補画素ＤＣを注目画素とするとき（図６（ａ）のドット候補画素ＤＣ６１を注目画素とする）、この注目画素（ドット候補画素ＤＣ６１）に最も近いドット候補画素ＤＣを決定する。
図６（ａ）では、最も近いドット候補画素ＤＣ６２を最近傍画素６２とする。
ドットパタン特徴抽出手段２４は、前記注目画素である一のドット候補画素ＤＣと最も近いドット候補画素ＤＣとの間隔が、予め指定されたドット間隔制限値（ここでは８画素）以下でなければ、その注目画素（ドット候補画素ＤＣ６１）は、格子状配置を構成する要素にはならないとする（候補画素決定機能：サブステップ３）。
次に、ドット間隔制限値について説明する。前記ドット間隔制限値を越えた間隔をもつドットパタンノイズは、指紋隆線間隔に近づくため、ドットパタンノイズを除去する処理の際に、指紋隆線品質も劣化しやすい。遺留指紋が採取された小切手や印刷物に存在するドットパタンでは、指紋隆線間隔が平均１０画素程度であるため、運用的には、前記ドット間隔制限値を８画素以下に設定すれば十分である。しかし、遺留指紋が採取された小切手や印刷物に存在するドットパタンノイズを除去するにあたって、指紋隆線間隔が平均１０画素を越える場合には、それに合わせて前記ドット間隔制限値を変動させればよいものであり、前記ドット制限値は８画素以下に限られるものではない。

注目画素（ドット候補画素ＤＣ６１）と最も近い近傍画素（ドット候補画素ＤＣ６２）との関係が水平垂直座標上における格子状配置でないと判定されたとしても、水平垂直座標上で傾きをもってドット候補画素ＤＣ同士が格子状配置となっている場合もあり得る。
そこで、ドットパタン特徴抽出手段２４は、注目画素６１および最近傍画素６２に対して等距離で、かつ、９０度、１８０度、２７０度回転した位置（以下「回転位置」という）に、他のドット候補画素が存在するか否か調べる。
ドットパタン特徴抽出手段２４は、上記回転位置内に前記注目画素６１及び最近傍画素６２に対して傾きをもった格子状配置となる近傍画素（ドット候補画素６３，６４，６５）が存在する場合、前記注目画素と前記近傍画素とが傾きをもつ格子状配置を満足する（格子状配置条件を満たす）ことから、これらの画素が格子状配置であると見なして、注目画素６１と４つの近傍画素６２、６３、６４，６５を、ドットパタン構成画素と設定（決定）する（構成画素設定機能：サブステップ４）。

ここで、図６（ｂ）は、図５(ａ)のドット候補画素ＤＣに対して上述の処理手順（サブステップ３〜４）に基く処理の実行結果を示す（ドットパタン画素ＤＰ）。この図６（ｂ）では、指紋隆線や印刷文字部の領域から、図５（ａ）で存在していたドット候補画素が除去されていることが示されている。

次に、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））におけるドットパタン特徴を抽出するために、前記注目画素と前記近傍画素との間におけるドット間隔を算出する。
ここで、例えば、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））においては、全てのドットパタン画素のドット間隔は、約４．５画素である。
さらに、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））におけるドットパタン特徴を抽出するために、ドットパタン回転角を決定する（ドットパタン回転角定義機能）。

ここで、ドットパタン回転角の基準となるドットパタン回転基準角は、図７(ａ)に示すように、４つの近傍画素が水平垂直に格子状に配置されているときを基準として０度とし、ドットパタン回転角は、それに対する傾き（角度）とする。
尚、この傾きは、時計回りの回転角として定義する。また、このドットパタン回転基準角（図７（ａ））を基準とすると、図７（ｂ）のドットパタン回転角は３０度となる。

また、ドットパタン回転角特徴図（図７（ｃ））は、図６（ｂ）のドットパタンに基づき算出されたドットパタン回転角を、濃度により示したものである。ここでは、傾きが大きいほど濃度値が高い値(濃い色)で表されている。
尚、この図７（ｃ）では、ドットパタン回転角は、右側の広い領域（約３０度）と、左側の細い領域（約０度）とで顕著な相違があることが示されている。

ドットパタンカテゴライズ手段（画素領域設定手段）２５は、上記決定されたドットパタン画素ＤＰにおけるドットパタン特徴を解析し、共通の特徴を持つドットパタン毎にカテゴリ領域（複数の最終的なドットパタン領域）を区分けする（ドットパタンカテゴライズ）。

ドットパタンカテゴライズ手段（画素領域設定手段）２５は、例えば上記算出されたドット間隔およびドットパタン回転角が、予め設定された基準に基づき、共通のドットパタンの特徴をもつカテゴリ領域（ドットパタン領域）を抽出しグルーピングする。

ここで、ドットパタンカテゴライズ手段２５は、例えば、図６（ｂ）のドットパタン画素ＤＰについてカテゴライズを行う。
ここでは、ドットパタンカテゴライズ手段２５は、図６（ｂ）のドットパタン画素ＤＰを、ドット間隔４．５画素でドットパタン回転角３０度のドットパタン領域と、ドット間隔４．５画素でドットパタン回転角０度のドットパタン領域の２つにカテゴライズする。ここで、カテゴライズされた２つの領域を、図８に示すように、それぞれカテゴリ領域７１および領域７２とする。

ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、セットされたカテゴリ領域ごとに、ドットパタン画素群の近傍のドット候補画素（近傍ドット候補画素）を更に精査して、近傍ドット候補画素が同一カテゴリ領域内のドットパタン画素群とドットパタンの特徴（例えば格子状配置）を形成しているか否かの判定を行う（ドットパタン類似性判定機能）。
ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、上記近傍ドット候補画素がドットパタン画素群と共通のドットパタンの特徴をもつものであると判定した場合に、近傍ドット候補画素をカテゴリ領域のドットパタン画素群として設定する。
これにより、近傍ドット候補画素も同一カテゴリにおけるドットパタン画素群に含まれることになる。
更に、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、カテゴリ領域ごとに、ドットパタン領域を拡大する設定を行い、最終的に設定されたドットパタン領域を、ドットパタンカテゴライズ領域として抽出する（ドットパタンカテゴライズ領域抽出機能）。

このドットパタンカテゴライズ領域抽出機能では、各カテゴリ領域のドットパタン画素群の近傍のドット候補画素を注目画素とするとき、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、注目画素とカテゴリ領域内の任意の画素との距離および回転角がカテゴリ領域内のドットパタン特徴と矛盾しない場合には、その注目画素をカテゴリ領域内のドットパタン画素群として設定するものとする（設定処理）。
また、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、上記設定処理をカテゴリ領域内におけるドットパタン画素群それぞれに対して行うことにより、同一カテゴリ領域内で設定されるドットパタンカテゴライズ領域を拡大し、最大化することができる。

尚、図９（ａ）および図９（ｂ）は、図８のカテゴリ領域７１および７２にそれぞれ対応したドットパタン領域ＤＡを示す。
これによると、それぞれ図８のカテゴリ領域７１および７２におけるドットパタン領域と比較して、図９（ａ）および（ｂ）のドットパタン領域ＤＡが、ドットパタン領域が拡大（設定）されていることが示されている。

周期性ノイズ除去手段（背景パタンノイズ除去手段）２７は、図９（ａ），（ｂ）におけるカテゴリ領域（７１，７２）毎に、そのカテゴリ領域におけるドットパタン特徴を周期性ノイズと見なして除去する（周期性ノイズ除去機能）。

尚、この周期性ノイズ除去機能は、本実施形態では、非特許文献１に開示されている２次元フーリエ変換を利用して行われるものとする。

非特許文献１では、顕著な周期性ノイズが強い周波数パワーを持つことを前提にしているので、周期性ノイズの周波数パワーが弱い場合は、周期性ノイズ除去がうまく機能しない場合がある、という不都合がある。
これに対して、本実施形態では、カテゴリ内のドットパタン特徴を制約条件として用いることにより、周期性ノイズの周波数パワーが弱くても、注目しているドットパタンノイズのみを効果的に除去し、かつ、周期性ノイズがない領域の隆線品質低下といった副作用の発生を有効に低減することができる。

例えば、図８に示したカテゴリ領域７１のドットパタン特徴である、周期４．５画素、ドットパタン回転角３０度のドットパタンノイズは、フーリエ変換面のパワースペクトルで、図１０に示すように、９１〜９４に示される４つの位置にその特性が現れる。
このため、この画素（９１〜９４）近傍に対してのパワーを低減した後に、フーリエ逆変換を実行した場合、注目のドットパタンノイズのみを的確に除去することができる。

ここで、図１１（ｂ）は、例えば、図１１（ａ）に示すカテゴリ領域７１の指紋画像に対して、上記周期性ノイズ除去工程に基づく周期性背景除去処理を実行した結果（ノイズ除去画像ＮＲ）を示す。
尚、図１１（ａ）のカテゴリ領域７１の指紋画像は、領域全体にわたって同一のドットパタン特徴を持つドットパタンノイズが存在している。
このため、図１１（ａ）のドットパタンノイズに合致した周期性ノイズ除去処理を行うことにより、ドットパタンノイズが有効に除去されたことが、図１１（ｂ）に示されている。

画像合成手段２８は、カテゴリ毎に、ドットパタンノイズが除去された画像を合成する（ノイズ除去画像合成機能）。

この処理（ノイズ除去画像合成機能）において、画像合成手段２８は、あるカテゴリ領域（ここでは７１または７２）のドットパタンノイズ領域におけるノイズ除去画像ＮＲと、残りの領域は、周期性ノイズ除去処理が行われる直前の画像とを合成する。

尚、注目のドットパタン領域との境界画素付近の濃度差が大きい場合に、合成された画像（合成画像）は不自然なものとなり得るため、境界画素はスムース処理（近傍画素群の平均濃度値に置き換え）を実施する設定としてもよい。

ここで、カテゴリ７１の領域のノイズ除去画像ＮＲを含むノイズ除去画像および元の画像（周期性ノイズ除去処理前の画像）を合成した合成画像ＧＣでは、図１２に示すように、注目カテゴリのドットパタンノイズが適切に除去されている。

以上のように、本実施形態によるドットパタンノイズ除去手段１２は、画像からドットパタンノイズの候補になる画素を抽出するドット候補画素抽出手段２３と、ドット候補画素を解析し、その特徴を抽出するドットパタン特徴抽出手段２４と、類似の特徴を持つドットパタン毎にカテゴライズするドットパタンカテゴライズ手段２５と、カテゴリ毎に、ドットパタン領域を抽出するドットパタン領域抽出手段２６と、カテゴリ毎に、ドットパタン特徴に合致した制約条件を設定してドットパタンを周期性ノイズとして除去する周期性ノイズ除去手段２７と、カテゴリ毎に、ドットパタンノイズが除去された画像を合成する画像合成手段２８を備えている。
尚、ドットパタンノイズは、格子状に等間隔に配置されたドット(点)のノイズのことを示す。
このドットパタンノイズ除去装置によれば、ドットパタンノイズが存在する画像から、ドットパタン特徴を抽出し、共通のドットパタン特徴を持つドットパタンをカテゴライズし、カテゴライズされたドットパタン毎にドットパタンノイズ領域を抽出し、カテゴリ毎に、ドットパタン特徴に合致した制約条件を設定してドットパタンを周期性ノイズとして除去することができる。

このため、指紋隆線の強調および抽出を容易に行うことが可能となり、遺留指紋に適用した場合には、ドットパタンノイズが除去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、ドットパタンノイズが除去された画像を用いて特徴抽出することができるので、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を向上させ得る。

次に、本実施形態の動作について、その概略を説明する。
まず、ドット候補画素抽出手段２３が、外部から入力された入力画像（指紋画像）内の画素から背景パタンノイズを構成する候補画素を、入力画像の各画素濃度に基づき抽出する（候補画素抽出工程）。
次いで、ドットパタン特徴抽出手段２４が、抽出された候補画素のうち各候補画素と当該候補画素の予め設定された範囲内の周辺近傍画素との位置関係が格子状態に配置された候補画素を格子状配置画素群として抽出する（格子状抽出検出工程）。
次に、ドットパタン特徴抽出手段２４が、抽出された格子状配置画素群の配置状態を示す配置パタン特徴情報を検出し（配置特徴情報検出工程）、ドットパタンカテゴライズ手段２５が、格子状配置画素群を前記配置パタン特徴情報に基づきカテゴライズすることにより共通の配置パタンを有する画素領域を設定する（画素領域設定工程）。
次に、周期性ノイズ除去手段２７が、設定された画素領域にそれぞれ設定された配置パタンに合致した背景パタンノイズを前記各画素領域から除去する（背景パタンノイズ除去工程）。
ここで、上記候補画素抽出工程、格子状抽出検出工程、配置特徴情報検出工程、画素領域設定工程、および背景パタンノイズ除去工程については、その実行内容をプログラム化し、コンピュータに実行させるように構成してもよい。

次に、本実施形態であるドットパタンノイズ除去手段１２、指紋画像入力手段１１、および指紋画像出力手段１３全体の動作について、図３のフローチャートに基づいて説明する。

まず、画像処理装置１０の指紋画像入力手段１１が、データ処理部１２に対して指紋画像の入力を行う（ステップＳ１）。
ここで、データ処理部１２に対して入力された指紋画像例をＧＩ（図４）とする。

また、上記ディジタル化された指紋画像では、各画素が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。
尚、本実施形態では、濃度値表現に関して、濃度が大きいほど濃度値の数値が大きくなる濃度基準により説明する。このため、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に近い濃度値を示すものとする。

次に、ドット候補画素抽出手段２３(図２)が、入力画像データ（ＧＩ）における各画素の濃度を解析し、ドットパタンの候補になり得るドット候補画素ＤＣを抽出する(ステップＳ２：図３)。

尚、本実施形態では、以下に示す処理手順(サブステップ１〜２)により、入力画像データの濃度を解析し、ドットパタンの候補になり得る画素の抽出を行う。

まず、指紋画像（入力画像データ）中の特定の画素を注目画素とするとき、注目画素の濃度が、当該注目画素の周辺全ての近傍画素(例えば、隣接８画素とする)の濃度との比較参照を行う（濃度比較参照）。
ここで、注目画素の濃度値が、近傍画素の濃度値より大きい、又は等しい場合に、当該注目画素(特定の画素)を抽出する（サブステップ１）。
次いで、ドット候補画素抽出手段２３は、上記サブステップ１で抽出された特定の画素（特定画素）の連結性を解析し、当該特定画素の連結性が２画素までである場合に、当該特定画素をドット候補画素ＤＣとして抽出する。
一方、上記特定画素の連結性が３画素以上である場合、この特定画素を含む連結画素群を全て除去する（サブステップ２）。

ここで、上述のようにして抽出されたドット候補画素ＤＣを図５(ａ)に示す。尚、この図５(ａ)のドット候補画素ＤＣは、図５（ｂ）に示す拡大領域に対して、処理手順（サブステップ１〜２）に基く処理が実行された結果を示す。
この図５（ｂ）では、図５（ａ）と比較して、ドットパタンに含まれるドットの多くが正確に抽出されていることが示されている。

また、例えば、通常の小切手に印刷されたドットパタンのドット間隔は８画素（実距離０．４ミリ）以下であるため、上述の処理手順（サブステップ１〜２）の実行によって、そのドット候補画素の抽出を正確に行うことができる。
尚、処理対象の画像におけるドットパタンのドット間隔が８画素を超える場合には、上記濃度比較参照時における比較対象画素を近傍距離８画素以内だけではなく、更に広い予め設定された範囲内に含まれる近傍画素群と濃度比較参照を行う設定としてもよい。

また、ドット候補画素抽出手段２３は、指紋画像を１／２に縮小し縮小画像を生成し、この縮小画像に対して前記の手順でドット候補画素を抽出する設定であってもよい。
更に、ドット候補画素抽出手段２３は、上記サブステップ２において、３画素以上の連結性を持つ画素群を全て除去する代わりに、指紋画像に対して画像収縮や芯線化を行うことにより、中心画素の抽出を行う設定であってもよい。

次に、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドット候補画素ＤＣを解析し、各ドット候補画素とその近傍画素間の関係が、格子状配置と見なせるか否かを判定する。
ここで、各ドット候補画素とその近傍画素間の関係が格子状配置と見なせる場合に、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドット間隔や格子状配置の傾き（ドットパタン回転角）をドットパタン特徴として抽出する(ステップＳ３：ドットパタン特徴抽出工程（図３）)。

このドットパタン特徴抽出工程について、図６（ａ）〜（ｂ）および図７（ａ）〜（ｃ）に基づき詳説する。
ここで、入力された画像内の特定の画素（ドット候補画素ＤＣ）およびその近傍画素間の関係が、予め設定された格子状配置であると見なせるか否かの判定は、ドットパタン特徴抽出手段２４が、以下の処理手順（サブステップ３〜４）を実行することにより実施する。

まず、ドットパタン特徴抽出手段２４は、特定の画素（ドット候補画素）を注目画素とするとき（ここでは、図６（ａ）の注目画素６１とする）、この注目画素からの距離が８画素以内で、最も近いドット候補画素を決定する（ここでは、これを最近傍画素６２とする）。
尚、特定画素の近傍距離８画素内に画素が存在しなければ、その特定画素は格子状配置ではないとする（サブステップ３）。

次いで、ドットパタン特徴抽出手段２４は、注目画素６１および最近傍画素６２に対して等距離で、かつ、９０度、１８０度、２７０度回転した位置（以下「回転位置」という）に、他のドット候補画素が存在するか否か調べる。
ここで、ドットパタン特徴抽出手段２４は、上記回転位置内にドット候補画素が存在する場合、注目画素６１は、格子状配置を満足する（格子状配置条件を満たす）ことから、格子状配置であると見なすことができ、注目画素６１と４つの近傍画素６２、６３、６４，６５を、ドットパタン構成画素と設定（決定）する（サブステップ４）。

ここで、図６（ｂ）は、図５(ａ)のドット候補画素ＤＣに対して上述の処理手順（サブステップ３〜４）に基く処理の実行した結果を示す。この図６（ｂ）では、指紋隆線や印刷文字部の領域から、図５（ａ）で存在していたドット候補画素が除去されていることが示されている。

次に、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））におけるドットパタン特徴としてドット間隔を算出する。ここで、例えば、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））においては、全てのドットパタン画素のドット間隔は、約４．５画素である。
また、ドットパタン特徴抽出手段２４は、ドットパタン画素ＤＰ（図６（ｂ））におけるドットパタン特徴として、ドットパタン回転角を決定する（ドットパタン回転角定義機能）。

ここで、ドットパタン回転角の基準となるドットパタン回転基準角は、図７(ａ)に示すように、４つの近傍画素が水平垂直に格子状に配置されているときを基準として０度とし、ドットパタン回転角は、それに対する傾き（角度）とする。
尚、この傾きは、時計回りの回転角として定義する。
このドットパタン回転基準角（図７（ａ））を基準とすると、図７（ｂ）のドットパタン回転角は３０度となる。

次に、ドットパタンカテゴライズ手段２５が、上記決定された、ドットパタン画素ＤＰにおけるドットパタン特徴を解析し、類似の特徴を持つドットパタン毎にカテゴライズを行う（ステップＳ４：ドットパタンカテゴライズ）。

尚、本実施形態における上記ドットパタンカテゴライズの手法では、上記算出されたドット間隔およびドットパタン回転角が、予め設定された基準に基づき、類似するものだけを抽出しグルーピングする。

ここで、ドットパタンカテゴライズ手段２５は、例えば、図６（ｂ）のドットパタン画素ＤＰについてカテゴライズを行う。
ここでは、ドットパタンカテゴライズ手段２５は、図６（ｂ）のドットパタン画素ＤＰを、ドット間隔４．５画素でドットパタン回転角３０度の領域と、ドット間隔４．５画素でドットパタン回転角０度の領域の２つにカテゴライズする。ここで、カテゴライズされた２つの領域を、図８に示すように、それぞれカテゴリ領域７１および領域７２とする。

次に、データ処理制御手段２１が、処理対象の最初のカテゴリ領域として、カテゴリ領域７１のドットパタン領域をセットする（ステップＳ５：ドットパタンの最初のカテゴリセット）。

次いで、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６が、カテゴリ領域ごとに、ドットパタン画素群の近傍のドット候補画素（近傍ドット候補画素）を更に精査して、近傍ドット候補画素が同一カテゴリ領域内のドットパタン画素群と類似のドットパタンを形成しているか否かの判定を行う（ドットパタン類似性判定機能）。

ここで、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、上記近傍ドット候補画素がドットパタン画素群と類似のドットパタンであると判定された場合に、近傍ドット候補画素をカテゴリ領域のドットパタン画素群として設定する。
これにより、近傍ドット候補画素も同一カテゴリにおけるドットパタン画素群に含まれることになる。
このように、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、カテゴリ領域ごとに、ドットパタン領域を拡大する設定を行い、最終的に設定されたドットパタン領域を、ドットパタンカテゴライズ領域として抽出する（ステップＳ６：ドットパタンカテゴライズ領域抽出工程）。

また、上記ドットパタンカテゴライズ領域抽出工程では、各カテゴリ領域のドットパタン画素群の近傍のドット候補画素を注目画素とするとき、ドットパタンノイズ領域抽出手段２６は、注目画素とカテゴリ領域内の任意の画素との距離および回転角がカテゴリ領域内のドットパタン特徴と矛盾しない場合には、その注目画素をカテゴリ領域内のドットパタン画素群として設定するものとする（設定処理）。
ドットパタンノイズ領域抽出手段２６が、上記設定処理をカテゴリ領域内におけるドットパタン画素群それぞれに対して行うことにより、同一カテゴリ領域内で設定されるドットパタンカテゴライズ領域を拡大し、最大化することができる。

尚、図９（ａ）および図９（ｂ）は、図８のカテゴリ領域７１および７２にそれぞれ対応したドットパタン領域ＤＡを示す。
これによると、それぞれ図８のカテゴリ領域７１および７２におけるドットパタン領域と比較して、図９（ａ）および（ｂ）のドットパタン領域ＤＡが、ドットパタン領域が拡大（設定）されていることが示されている。

次に、周期性ノイズ除去手段２７が、図９（ａ），（ｂ）におけるカテゴリ領域（７１，７２）毎に、そのカテゴリ領域におけるドットパタン特徴を周期性ノイズと見なして除去する（ステップＳ７：周期性ノイズ除去工程）。

この周期性ノイズ除去工程は、上述のように、非特許文献１に開示されている２次元フーリエ変換を利用して行われるものとする。

次に、画像合成手段２８が、カテゴリ毎に、ドットパタンノイズが除去された画像を合成する（ステップＳ８：ノイズ除去画像合成）。

この処理では、画像合成手段２８は、あるカテゴリ領域（ここでは７１または７２）のドットパタンノイズ領域におけるノイズ除去画像ＮＲと、残りの領域は、周期性ノイズ除去処理が行われる直前の画像とを合成する。

尚、注目のドットパタン領域との境界画素付近の濃度差が大きい場合に、合成された画像（合成画像）は不自然なものとなり得るため、境界画素はスムース処理（近傍画素群の平均濃度値に置き換え）を実施する設定としてもよい。

ここで、カテゴリ７１の領域のノイズ除去画像ＮＲを含むノイズ除去画像および元の画像（周期性ノイズ除去処理前の画像）を合成した合成画像ＧＣでは、図１２に示すように、注目カテゴリのドットパタンノイズが適切に除去されている。

次に、データ処理制御手段２１が、次のカテゴリのドットパタン領域があるか否かの判定を行う（ステップＳ９：全カテゴリ終了？）。
ここで、次のカテゴリ領域（例えば、カテゴリ領域７２）のドットパタン領域がある場合に、次のカテゴリ領域をセットする(ステップＳ６へ：ＮＯ)。一方、次のカテゴリ領域のドットパタン領域がない場合には、ノイズ除去画像の出力処理に進む（ステップＳ１０へ：ＹＥＳ）。

ここで、図１３（ａ）は、２番目のカテゴリ領域７２に対応する指紋画像であり、図１３（ｂ）は、２番目のカテゴリ領域７２に対応するノイズ除去画像であり、図１３（ｃ）は、合成画像ＧＣ（図１２）に対して２番目のカテゴリ領域７２に対応するノイズ除去画像が合成された合成画像ＧＣ２である。

この図１３（ｃ）では、カテゴリ領域７２においても、そのドットパタン特徴である周期４．５画素、ドットパタン回転角０度のドットパタンノイズ特性に合致するフーリエパワースペクトルを低減することで、図１３（ｂ）に示すノイズ除去画像と同様に、注目のドットパタンノイズのみが的確に除去されていることが示されている。

次いで、データ処理制御手段２１は、ドットパタンノイズが除去された画像ＧＯを出力する（ステップＳ１０：図３）。この画像ＧＯは、本実施形態では、最後のカテゴリのドットパタン領域に対応する合成画像ＧＣ２を示す。
尚、合成画像ＧＯの出力先としては、モニタやプリンタの他、特徴抽出機構を含む照合装置１４などであってもよい。

尚、本実施形態では、指紋画像を例として説明しているが、本発明は、指紋と類似の模様を持つ掌紋についても有効に適用することができる。

以上のように、本発明の実施形態である画像処理装置１０は、画像から類似の特徴を持つドットパタン毎にカテゴライズし、カテゴリ毎にドットパタン領域を抽出したうえで、カテゴリ毎にドットパタン特徴を周期性ノイズとして除去することができる。

このため、 例えば、小切手や新聞紙の写真領域などのドット上に指紋隆線が残留した場合でも、入力画像（遺留指紋）における指紋隆線の抽出を容易に行うことが可能となる。
また、遺留指紋に対して適用した場合には、ドットパタンノイズ領域内に限定して、そこに存在するドットパタンノイズ特性に合致したノイズの除去を行うことができ、このため、このノイズ除去処理によるドットパタン領域外に対しての影響を抑制し、かつ有効にドットノイズを除去することができる。
これにより、ドットパタンノイズが除去された指紋隆線を有効に抽出、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、ドットパタン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、指紋照合精度を向上させることができる。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は２００９年５月１９日に出願された日本出願特願２００９−１２１０４２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、ディジタル画像の解析を行うことによりディジタル画像内の対象物、移動物の検出、および識別を行うシステムに対して有用に適用することができる。

１０ 指紋処理装置
１１ 指紋画像入力手段
１２ ドットパタンノイズ除去手段
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（記憶装置）
２３ ドット候補画素抽出手段（候補画素抽出手段）
２４ ドットパタン特徴抽出手段（格子状配置画素抽出手段、配置特徴情報検出手段）
２５ ドットパタンカテゴライズ手段（画素領域設定手段）
２６ ドットパタン領域抽出手段
２７ 周期性ノイズ除去手段（背景パタンノイズ除去手段）
２８ 画像合成手段

Claims (8)

1. ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズ除去装置であって、
   前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出する候補画素抽出手段と、
   前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出するドットパタン特徴抽出手段と、
   前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出するドットパタン領域抽出手段と、
   水平垂直の座標上で傾きをもつドットパタンの特徴である場合、前記ドットパタン特徴抽出手段が抽出した前記ドットパタンの特徴を、前記ドットパタン領域抽出手段が抽出したドットパタン領域毎に解析し、前記ドットパタン領域毎に異なるドットパタンの特徴を制約条件として、共通性のドットパタンの特徴をもつドットパタン領域を一纏めにすることにより、ドットパタンの特徴毎に複数のドットパタン領域を区分けするドットパタンカテゴライズ手段と、
   前記ドットパタンカテゴライズ手段が区分けしたドットパタン領域を単位として、前記ドットパタン領域抽出手段が抽出したドットパタン領域の情報と、前記ドットパタン特徴抽出手段が抽出したドットパタンの特徴の情報とを得て、前記ドットパタンの特徴を制約条件として、前記ドットパタン領域毎に含まれる複数のドット候補画素をドットパタンノイズとして除去する周期性ノイズ除去手段とを有することを特徴とするパタンノイズ除去装置。
2. 前記候補画素抽出手段は、前記候補画素と周辺画素との距離と、前記候補画素の連続性とを考慮して、前記候補画素を濃度に基づいて抽出するものである請求項１に記載のパタンノイズ除去装置。
3. 前記ドットパタン特徴抽出手段は、水平垂直座標上での傾きを前記ドットパタン特徴の要素に組み入れて前記ドットパタン特徴を抽出するものである請求項１に記載のパタンノイズ除去装置。
4. 前記ドットパタン特徴抽出手段は、背景パタンノイズをなす周期性の画素の配置関係をドットパタン特徴として抽出するものである請求項１に記載のパタンノイズ除去装置。
5. ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズ除去方法であって、
   前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出し、
   前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出し、
   前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出し、
   水平垂直の座標上で傾きをもつドットパタンの特徴である場合、前記抽出した前記ドットパタンの特徴を、前記抽出したドットパタン領域毎に解析し、前記ドットパタン領域毎に異なるドットパタンの特徴を制約条件として、共通性のドットパタンの特徴をもつドットパタン領域を一纏めにすることにより、ドットパタンの特徴毎に複数のドットパタン領域を区分けし、
   前記区分けしたドットパタン領域を単位として、前記抽出したドットパタン領域の情報と、前記抽出したドットパタンの特徴の情報とを得て、前記ドットパタンの特徴を制約条件として、前記ドットパタン領域毎に含まれる複数のドット候補画素をドットパタンノイズとして除去することを特徴とするパタンノイズ除去方法。
6. 前記候補画素と周辺画素との距離と、前記候補画素の連続性とを考慮して、前記候補画素を濃度に基づいて抽出する請求項５に記載のパタンノイズ除去方法。
7. 背景パタンノイズをなす周期性の画素の配置関係をドットパタン特徴として抽出する請求項５に記載のパタンノイズ除去方法。
8. ディジタル画像から周期性を有した背景パタンノイズを除去するパタンノイズの除去を制御するプログラムであって、
   コンピュータに、
   前記画像内の画素から前記背景パタンノイズを構成する候補画素を前記各画素の濃度に基づいて抽出する機能と、
   前記抽出された候補画素のうち前記各候補画素と周辺の近傍画素とが織りなすドットパタンの特徴を抽出する機能と、
   前記ドットパタンの特徴をもつ周期性の前記候補画素及び前記近傍画素を含むドットパタン領域を抽出する機能と、
   水平垂直の座標上で傾きをもつドットパタンの特徴である場合、前記抽出した前記ドットパタンの特徴を、前記抽出したドットパタン領域毎に解析し、前記ドットパタン領域毎に異なるドットパタンの特徴を制約条件として、共通性のドットパタンの特徴をもつドットパタン領域を一纏めにすることにより、ドットパタンの特徴毎に複数のドットパタン領域を区分けする機能と、
   前記区分けしたドットパタン領域を単位として、前記抽出したドットパタン領域の情報と、前記抽出したドットパタンの特徴の情報とを得て、前記ドットパタンの特徴を制約条件として、前記ドットパタン領域毎に含まれる複数のドット候補画素をドットパタンノイズとして除去する機能とを実行させることを特徴とするパタンノイズ除去プログラム。

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