生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法
【課題】精度の高い生体認証を行う。
【解決手段】生体認証装置は、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段とを備える。好ましくは、上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する。また好ましくは、上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う。
【解決手段】生体認証装置は、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段とを備える。好ましくは、上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する。また好ましくは、上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、血管画像、指紋画像、静止画像、動画像等の２つの画像につき、その画像の内の直線成分に基づいて照合を行う画像照合方法、画像照合装置、およびプログラムに関するものである。
より特定的には、本発明は、生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、たとえば、生体認証または血管情報処理などの画像情報に基づいて照合を行う装置として、種々の画像照合装置が知られている。例えば登録画像と、比較対象となる照合画像とを所定の位置関係で比較し相関値を算出し、その相関値に基づいて登録画像と照合画像の照合を行う画像照合装置、あるいは相関値を生成する際には、画素単位の演算により相関値を生成する画像照合装置が知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上述した画像照合装置では、相関が小さい画像であっても、画像内のパターンの種類、例えば直線成分を多く含み登録画像と照合画像の内の直線成分の交点が多い場合には、その交点が相関値に大きく寄与して、相関値が大きくなって充分な照合精度が得られないことがあり、改善が望まれている。
【０００４】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像の照合を高精度に行うことができる画像照合方法、画像照合装置、およびプログラムを提供することにある。
【０００５】
より特定的には、画像の照合を高精度に行うことができる画像照合技術を適用した生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段とを備える、生体認証装置が提供される。
【０００７】
好ましくは、上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する。
また好ましくは、上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う。
【０００８】
また本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶手段とを備える、血管情報記憶装置が提供される。
【０００９】
本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得工程と、この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像が上記血管情報と対応することを認証する認証工程とを備える、生体認証方法が提供される。
【００１０】
また本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得工程と、この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、この直線成分変換工程において得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶工程とを備える、血管情報記憶方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、生体認証をを高精度に行うことができる生体認証装置と生体認証方法を提供することができる。
また本発明によれば、血管情報記憶装置と血管情報記憶方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、本発明に係る画像照合装置の第１実施形態のハードウェア的な機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１は、図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
例えば画像入力部１１はメモリ１２に接続され、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ変換部１５、およびＣＰＵ１６は、バスＢＳにより接続されている。動作処理部１７はＣＰＵ１６に接続されている。
【００１３】
画像入力部１１は、外部からの画像を入力するための入力部である。例えば、画像入力部１１には、登録画像ＡＩＭ、および登録画像ＡＩＭの比較対象である画像（照合画像ＲＩＭともいう）が入力される。
メモリ１２は、例えば画像入力部１１から入力された画像等が記憶される。また、例えばメモリ１２には、図１に示すように登録画像ＡＩＭ、照合画像ＲＩＭ、およびプログラムＰＲＧ等が記憶されている。
プログラムＰＲＧは、例えばＣＰＵ１６で実行され、本発明に係る変換処理、相関処理、照合処理等に関する機能を実現させる手順を含む。
【００１４】
ＦＦＴ処理部１３は、例えばＣＰＵ１６の制御により、メモリ１２が記憶する画像等に基づいて２次元フーリエ変換処理を行い、処理結果を座標変換部１４およびＣＰＵ１６等に出力する。
【００１５】
座標変換部１４は、例えばＣＰＵ１６の制御により、ＦＦＴ処理部１３が処理した２次元フーリエ変換処理の結果に基づいて対数−極座標変換し、座標変換結果をＣＰＵ１６に出力する。
動作処理部１７は、後述するＣＰＵ１６の処理の結果に基づいて、例えば登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致した場合には、電子鍵を解除する等の所定処理を行う。
【００１６】
ハフ変換部１５は、ＣＰＵ１６の制御により後述するハフ変換処理を行い、処理結果をＣＰＵ１６に出力する。ハフ変換部１５は、例えば高速にハフ変換処理を行うために、ハードウェアで構成された専用回路を用いることが好ましい。
【００１７】
ＣＰＵ１６は、例えばメモリ１２に記憶されているプログラムＰＲＧ、登録画像ＡＩＭ、および照合画像ＲＩＭに基づいて、本発明の実施形態に係る照合処理を行う。また、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ変換部１５、および動作処理部１７等の制御を行い、本実施形態に係る処理を実現する。
【００１８】
図２は、図１に示した画像照合装置のソフトウェア的な機能ブロック図である。
例えば、ＣＰＵ１６がメモリ１２内のプログラムＰＲＧを実行することにより、図２に示すように、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４の機能を実現する。
位置補正部１６１は本発明に係る位置補正手段に相当し、ハフ変換部１６２は本発明に係る変換手段に相当し、抽出部１６３は本発明に係る抽出手段に相当し、判別部１６４は本発明に係る照合手段に相当する。
【００１９】
位置補正部１６１は、例えばメモリ１２が記憶する登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の画像パターンに基づいて、２つの画像それぞれの左右上下方向の位置ずれや、拡大率、および回転角度等のずれを補正し、補正した画像をハフ変換部１６２に出力する。 詳細には、例えば位置補正部１６１は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれにつき位置補正処理を行い、信号Ｓ１６１１，Ｓ１６１２としてハフ変換部１６２に出力する。
【００２０】
ハフ変換部１６２は、例えばハードウェア的に専用のハフ変換処理を行うハフ変換部１５に、ハフ変換処理を実行させる。
詳細には、例えばハフ変換部１６２は、位置補正処理された登録画像ＡＩＭである信号Ｓ１６１１に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号Ｓ１６２１として出力する。 また、ハフ変換部１６２は、位置補正処理された照合画像ＲＩＭである信号Ｓ１６１２に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号Ｓ１６２２として出力する。
【００２１】
図３は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
ハフ変換部１６２は、例えば、第１の画像および第２の画像それぞれについて、基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌ０への最短の点Ｐ０までの距離ρ０、および、基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線のパターンに変換し、画像内の直線成分を、複数の重なり合った曲線のパターンに変換する画像処理を行い、第１の変換画像および第２の変換画像を生成する。
【００２２】
簡単な説明のため、例えば図３（ａ）に示すように、ｘ−ｙ平面上に、直線Ｌ０、直線Ｌ０上の点Ｐ（ｘ１，ｙ１），点Ｐ２（ｘ２，ｙ２），点Ｐ３（ｘ３，ｙ３）があるとする。
原点０を通り直線Ｌ０に垂直な直線をｎ０とすると、例えば直線ｎ０と基準軸としてのｘ軸とは角度θ０の関係があり、原点Ｏから直線Ｌ０まで距離｜ρ０｜の関係があるとする。ここで｜ρ０｜はρ０の絶対値を示す。直線Ｌ０は、（ρ０，θ０）というパラメータで表現できる。
ｘ−ｙ平面上の座標（ｘ，ｙ）に対するハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換は、例えば数式（１）により定義される。
【００２３】
〔数１〕
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ
…（１）
【００２４】
例えば点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３それぞれについて数式（１）に示すハフ変換を行うと、図３（ｂ）に示すようにρ−θ空間上の曲線に変換される。詳細にはハフ変換は、点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）は曲線ＰＬ１（ｘ１・ｃｏｓθ＋ｙ１・ｓｉｎθ）に、点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）は曲線ＰＬ２（ｘ２・ｃｏｓθ＋ｙ２・ｓｉｎθ）に、点Ｐ３（ｘ３，ｙ３）は曲線ＰＬ３（ｘ３・ｃｏｓθ＋ｙ３・ｓｉｎθ）に変換する。
この曲線ＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３のパターンは、ρ−θ空間上で交点ＣＰ（ρ０，θ０）で交わる。ρ−θ空間上では交点Ｐ（ρ０，θ０）は、ｘ−ｙ空間上では直線成分Ｌ０に相当する。
逆に、図３（ａ）に示すようにｘ−ｙ平面上の直線成分Ｌ０は、ρ−θ空間では曲線ＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３のパターンの交点ＣＰに相当する。
【００２５】
上述したように、２値化した画像にハフ変換処理を行い、処理結果のρ−θ空間上での曲線のパターンの重なりの度合いにより、変換前のｘ−ｙ平面においてどのような直線成分が支配的であるかを判別することができる。
【００２６】
図４は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
ハフ変換部１６２は、例えば図４（ａ）に示す位置補正処理された登録画像ＡＩＭをハフ変換処理を行い、図４（ｃ）に示す画像Ｓ１６２１を生成し、図４（ｂ）に示す位置補正処理された照合画像ＲＩＭをハフ変換処理を行い画像Ｓ１６２２を生成する。
画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定される。本実施形態では所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
後述するように、照合部１６４２は、この曲線パターンの重なりの度合いに基づいて照合処理を行うので、元のｘ−ｙ空間上の直線成分を基に照合処理を行うことになる。
【００２７】
抽出部１６３は、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出する。 詳細には、例えば抽出部１６３は、図４（ｃ）に示す第１の変換画像としての信号Ｓ１６２１に基づいて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、図４（ｅ）に示す画像Ｓ１６３１を生成し照合部１６４２に出力する。
また、例えば抽出部１６３は、図４（ｄ）に示す第２の変換画像としての信号Ｓ１６２２に基づいて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、図４（ｆ）に示す画像Ｓ１６３２を生成し照合部１６４２に出力する。
この抽出処理を行うことにより、例えば登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭのｘ−ｙ空間上の直線成分と異なるノイズ成分、例えば点成分を除去する。
【００２８】
判別部１６４は、第１の変換画像および第２の変換画像内のパターンの重なりの度合い、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて前記第１の画像および第２の画像の照合を行う。
詳細には、判別部１６４は、例えば信号Ｓ１６３１および信号Ｓ１６３２に基づいて照合を行い、照合結果を信号Ｓ１６４として出力する。
【００２９】
判別部１６４は、例えば図２に示すように、類似度生成部１６４１、および照合部１６４２を有する。
類似度生成部１６４１は、例えば、第１の変換画像および第２の変換画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
詳細には、類似度生成部１６４１は、例えば信号Ｓ１６３１および信号Ｓ１６３２に基づいて２つの画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
【００３０】
例えば類似度生成部１６４１は、２つの画像それぞれをｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）とすると、例えば類似度Ｓｉｍを数式（２）により算出し、算出結果をＳ１６４１として出力する。
【００３１】
【数２】
…（２）
【００３２】
図５は、図２に示した類似度生成部の動作を説明するための図である。
類似度生成部１６４１は、例えば図５（ａ），（ｂ）に示す線成分（線形状ともいう）を含む２つの画像の類似度を生成する場合には、
図５（ｃ）に示すように、２つの画像の交点ＣＰの数に応じた類似度を生成する。ここでは、簡単な説明のために、線成分をビット値’１’の黒画素で示し、その他をビット値’０’の白画素で示した。
【００３３】
照合部１６４２は、類似度生成部１６４１が生成した類似度を示す信号Ｓ１６４１に基づいて、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの照合を行う。
例えば、照合部１６４２は、類似度が所定の値よりも大きい場合には、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとが一致していると判別する。
【００３４】
図６は、図１に示した本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。図６を参照しながら、画像照合装置の動作をＣＰＵの動作を中心に説明する。
【００３５】
例えば、画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが入力され、メモリ１２にそれぞれのデータが格納される。
ステップＳＴ１０１において、位置補正部１６１は、例えば図２に示すように、メモリ１２が記憶する登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の画像パターンに基づいて位置補正処理を行い、詳細には、２つの画像それぞれの左右上下方向の位置ずれや、拡大率、および回転角度等のずれを補正し、補正した画像を信号Ｓ１６１１，Ｓ１６１２としてハフ変換部１６２に出力する。
【００３６】
ステップＳＴ１０２において、ハフ変換部１６２では、例えば図４（ａ）に示す位置補正処理された登録画像ＡＩＭである信号Ｓ１６１１に基づいて、図３（ａ）に示すように、基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌ０への最短の点Ｐ０までの距離ρ０、および、基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸としてのｘ軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線ＰＬのパターンに変換し、画像内の直線成分Ｌを、複数の重なり合った曲線ＰＬのパターンに変換する画像処理を行い、例えば図４（ｃ）に示すように、ρ−θ空間上に変換画像として信号Ｓ１６２１を生成する。
また、ハフ変換部１６２は、例えば図４（ｂ）に示す位置補正処理された照合画像ＲＩＭである信号Ｓ１６１２に基づいて同様のハフ変換処理を行い、例えば図４（ｄ）に示すように、ρ−θ空間上に変換画像として信号Ｓ１６２２を生成する。
【００３７】
ステップＳＴ１０３において、抽出部１６３では、変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出する。
詳細には、上述したように、画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定されており、所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
例えば抽出部１６３は、図４（ｃ）に示す変換画像Ｓ１６２１内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図４（ｅ）に示す画像Ｓ１６３１を生成し、照合部１６４２に出力する。
例えば抽出部１６３は、図４（ｄ）に示す変換画像Ｓ１６２２内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図４（ｆ）に示す画像Ｓ１６３２を生成し、照合部１６４２に出力する。
【００３８】
照合部１６４２では、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２内のパターンの重なりの度合い、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行う。
【００３９】
詳細には、ステップＳＴ１０４において、類似度生成部１６４１は、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果により相関値として、例えば数式（２）に示すように類似度Ｓｉｍを生成し、信号Ｓ１６４１として出力する。
【００４０】
ステップＳＴ１０５において、照合部１６４２は、類似度生成部１６４１が生成した相関値としての類似度Ｓｉｍに基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。詳細には、照合部１６４２は、類似度Ｓｉｍが予め設定された閾値より高い場合には、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致していると判別し、閾値以下の場合には不一致であると判別する。
例えば、セキュリティ分野における静脈パターン照合装置に本実施形態に係る画像照合装置を適用した場合には、動作処理部１７が電子錠を解除する等といった所定の処理を行う。
【００４１】
以上説明したように、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについて、ハフ変換処理、詳細には基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌへの最短の点Ｐ０までの距離ρ、および基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸としてのｘ軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線ＰＬのパターンに変換し、画像内の直線成分を、複数の重なり合った曲線ＰＬのパターンに変換する画像処理を行い、変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２を生成するハフ変換部１５と、ハフ変換部１５が生成した変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２内のパターンの内の重なりの度合い、および変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行う判別部１６４とを設けたので、直線成分を特徴として含む画像の照合を高精度に行うことができる。
【００４２】
つまり、ハフ変換部１５が、ハフ変換処理を行うことにより、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の直線成分（線形状ともいう）を考慮した変換画像を生成し、判別部１６４が、変換画像それぞれの内の曲線のパターンの重なり具合に基づいて照合を行うので、直線成分を特徴として含む画像の照合を高精度に行うことができる。
【００４３】
更に、ハフ変換部１６２に続いて抽出部１６３を有するようにすれば、抽出部１６３が、変換画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２それぞれの１つの変換画像内の曲線ＰＬのパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、つまり登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭ上のノイズ成分である点成分を除去し、直線成分のみを抽出して、画像Ｓ１６３１，Ｓ１６３２を生成し、判別部１６４が抽出された領域内のパターンの一致および不一致に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行うので、さらに向上した高精度の照合処理を行うことができる。
【００４４】
また、判別部１６４に、変換画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果により相関値としての類似度Ｓｉｍを生成する類似度生成部１６４１を設け、生成した類似度Ｓｉｍに基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭとを照合する照合部１６４２とを設け、簡単な計算により相関値としての類似度を生成し、その類似度に基づいて照合処理を行うことで、高速に照合処理を行うことができる。
【００４５】
本実施形態では、ステップＳＴ１０１において位置補正処理を行ったが、この形態に限られるものではない。例えば、位置補正処理を行う必要がない場合には、ハフ変換部１５は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについてハフ変換処理を行ってよい。こうすることにより処理負担が軽減され、高速に照合処理を行うことができる。
【００４６】
また、本実施形態では、ステップＳＴ１０３において、抽出部１６３により、曲線ＰＬのパターンの重なりの度合いに応じて予め設定された閾値以上の領域を抽出したが、この形態に限られるものではない。
例えば、抽出部１６３が抽出処理を行わずに、判別部１６４が、画像Ｓ１６２１および画像Ｓ１６２２の内のパターンの重なりの度合い、画像Ｓ１６２１および画像Ｓ１６２２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行ってもよい。こうすることにより処理負担が軽減され、高速に照合処理を行うことができる。
【００４７】
図７は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の位置補正部を示す図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ａでは、ハードウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ａのソフトウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４の機能を実現する。
同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【００４８】
相違点としては、位置補正部１６１が、位置補正処理として、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理、およびフーリエ変換処理の結果の位相成分に基づいて相関値を生成し、生成した相関値に基づいて登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行う点である。
詳細には、本実施形態に係る位置補正部１６１は、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行し、ＦＦＴ処理部１３および座標変換部１４等を制御することにより、例えば図７に示すように、倍率情報−回転情報部２１、補正部２２、位相限定相関部２３、ズレ情報生成部２４、および補正部２５の機能を実現する。
【００４９】
倍率情報−回転情報部２１および補正部２２は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理を行う。
倍率情報−回転情報部２１は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭに基づいて倍率情報および／または回転情報を生成し信号Ｓ２１として、補正部２２に出力する。
倍率情報は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの拡大・縮小率を示す情報を含む。回転情報は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの回転角度を示す情報を含む。
【００５０】
詳細には例えば倍率情報−回転情報部２１は、フーリエ・メリン変換部２１１、位相限定相関部２１２、および倍率情報−回転情報生成部２１３を有する。
フーリエ・メリン変換部２１１は、それぞれの画像情報に基いて後述するフーリエ・メリン変換を行い、それぞれの変換結果を示す信号ＳＡ２１１，ＳＲ２１１を位相限定相関部２１２に出力する。
【００５１】
詳細には、フーリエ・メリン変換部２１１は、フーリエ変換部２１１１１，２１１１２、対数変換部２１１２１，２１１２２、および対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２を有する。
【００５２】
フーリエ変換部２１１１１は、例えば、登録画像ＡＩＭがＮ×Ｎ画像の場合に、登録画像ＡＩＭをｆ１（ｍ，ｎ）とすると、数式（３）に示すようにフーリエ変換を行い、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）を生成し、対数変換部２１１２１に出力する。フーリエ変換部２１１１２は、例えば、照合画像ＲＩＭがＮ×Ｎ画像の場合に、照合画像ＲＩＭをｆ２（ｍ，ｎ）とすると、数式（４）に示すようにフーリエ変換を行い、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）を生成し、対数変換部２１１２２に出力する。
【００５３】
フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）は、数式（３）に示すように振幅スペクトルＡ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルΘ（ｕ，ｖ）で構成され、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）は、数式（４）に示すように振幅スペクトルＢ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルΦ（ｕ，ｖ）で構成される。
【００５４】
【数３】
…（３）
【００５５】
【数４】
…（４）
【００５６】
対数変換部２１１２１，２１１２２は、フーリエ変換部２１１１１，２１１１２で生成された、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）の振幅成分に基いて対数処理を行う。この振幅成分の対数処理は、画像データの詳細な特徴情報を含む高周波成分を強調する。
【００５７】
詳細には、対数変換部２１１２１は数式（５）に示すように振幅成分Ａ（ｕ，ｖ）に基いて対数処理を行いＡ’（ｕ，ｖ）を生成し対数−極座標変換部２１１３１に出力する。対数変換部２１１２２は数式（６）に示すように振幅成分Ｂ（ｕ，ｖ）に基いて対数処理を行いＢ’（ｕ，ｖ）を生成し対数−極座標変換部２１１３２に出力する。
【００５８】
【数５】
…（５）
【００５９】
【数６】
…（６）
【００６０】
対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、対数変換部２１１２１，２１１２２から出力された信号に基いて、対数−極座標系（例えばｌｏｇ−ｒ，Θ）に変換する。
一般的に例えば点（ｘ，ｙ）に対して数式（７），（８）に示すように定義すると、ｒ＝ｅμの場合にはμ＝ｌｏｇ（ｒ）であり、任意の点（ｘ，ｙ）に対応する一義的な（ｌｏｇ（ｒ），Θ）が存在する。この性質により対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は座標変換を行う。
【００６１】
【数７】
…（７）
【００６２】
【数８】
…（８）
【００６３】
詳細には、対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、数式（９）に示す集合（ｒi 、θj ）、および数式（１０）に示す関数ｆ（ｒi 、θj ）を定義する。
【００６４】
【数９】
…（９）
【００６５】
【数１０】
…（１０）
【００６６】
対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、数式（９），（１０）で定義した集合（ｒi 、θj ），関数ｆ（ｒi 、θj ）を用いて、画像データＡ’（ｕ，ｖ），Ｂ’（ｕ，ｖ）それぞれを、数式（１１），（１２）に示すように対数−極座標変換を行い、ｐＡ（ｒi 、θj ）、ｐＢ（ｒi 、θj ）を生成し、それぞれ信号ＳＡ２１１、信号ＳＲ２１１として、位相限定相関部２１２に出力する。
【００６７】
【数１１】
…（１１）
【００６８】
【数１２】
…（１２）
【００６９】
図８は、図７に示したフーリエ・メリン変換部２１１の動作を説明するための図である。
画像ｆ１（ｍ，ｎ），画像ｆ２（ｍ，ｎ）は、例えばｘ，ｙ軸に対して異なる所定角度を持った矩形領域Ｗ１，Ｗ２を含む。
フーリエ・メリン変換部２１１において、例えば図８に示すように、画像ｆ１（ｍ，ｎ）が、フーリエ変換部２１１１１によりフーリエ変換されて、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）が生成され、対数変換部２１１２１および対数−極座標変換部２１１３１により、画像データｐＡ（ｒ，θ）が生成される。
【００７０】
同様に、画像ｆ２（ｍ，ｎ）が、フーリエ変換部２１１１２によりフーリエ変換されて、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）が生成され、対数変換部２１１２２および対数−極座標変換部２１１３２により、画像データｐＢ（ｒ，θ）が生成される。
【００７１】
上述したように、画像ｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）は、フーリエ変換および対数−極座標変換により、デカルト座標から対数−極座標系（フーリエ・メリン空間とも言う）上に変換される。
フーリエ・メリン空間では、画像のスケーリングに応じて、成分がｌｏｇ−ｒの軸に沿って移動し、画像の回転角度に応じてθ軸に沿って移動する性質がある。
この性質を用いて、画像ｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）のスケーリング（倍率情報）および回転角度を、フーリエ・メリン空間上のｌｏｇ−ｒの軸に沿った移動量、およびθ軸に沿った移動量に基いて、求めることができる。
【００７２】
位相限定相関部２１２は、例えば位相限定フィルタ（ＳＰＯＭＦ：Symmetric phase-only matched filter ）を用いた位相限定相関法により、フーリエ・メリン変換部２１１から出力されたパターンデータを示す信号ＳＡ２１１および信号ＳＲ２１１に基いて、それぞれの平行移動量を求める。
位相限定相関部２１２は、例えば図７に示すように、フーリエ変換部２１２０，２１２１、合成部２１２２、位相抽出部２１２３、および逆フーリエ変換部２１２４を有する。
【００７３】
フーリエ変換部２１２０，２１２１は、対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２から出力された信号ＳＡ２１１（ｐＡ（ｍ，ｎ）），ＳＲ２１１（ｐＢ（ｍ，ｎ））に基いて数式（１３），（１４）により、フーリエ変換を行う。ここで、Ｘ（ｕ，ｖ），Ｙ（ｕ，ｖ）は、フーリエ係数である。フーリエ係数Ｘ（ｕ，ｖ）は数式（１３）に示すように振幅スペクトルＣ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルθ（ｕ，ｖ）により構成される。フーリエ係数Ｙ（ｕ，ｖ）は数式（１４）に示すように振幅スペクトルＤ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルφ（ｕ，ｖ）により構成される。
【００７４】
【数１３】
…（１３）
【００７５】
【数１４】
…（１４）
【００７６】
合成部２１２２は、フーリエ変換部２１２０，２１２１で生成されたＸ（ｕ，ｖ），Ｙ（ｕ，ｖ）を合成して相関をとる。例えば合成部２１２２は、Ｘ（ｕ，ｖ）・Ｙ* （ｕ，ｖ）を生成し、位相抽出部２１２３に出力する。ここで、Ｙ* （ｕ，ｖ）は、Ｙ（ｕ，ｖ）の複素共役である。
【００７７】
位相抽出部２１２３は、合成部２１２２から出力された合成信号に基いて振幅成分を除去して位相情報を抽出する。
例えば位相抽出部２１２３は、例えばＸ（ｕ，ｖ）Ｙ* （ｕ，ｖ）に基いて、その位相成分Ｚ（ｕ，ｖ）＝ｅj (θ(u,v)-φ(u,v))を抽出する。
【００７８】
位相情報の抽出は、上述した形態に限られるものではない。例えば、フーリエ変換部２１２０，２１２１の出力、数式（１５），（１６）に基いて位相情報を抽出した後、数式（１７）に示すように位相成分のみ合成を行い、Ｚ（ｕ，ｖ）を生成してもよい。
【００７９】
【数１５】
…（１５）
【００８０】
【数１６】
…（１６）
【００８１】
【数１７】
…（１７）
【００８２】
逆フーリエ変換部２１２４は、位相抽出部２１２３から出力された、位相情報のみの信号Ｚ（ｕ，ｖ）に基いて、逆フーリエ変換処理を行い、相関強度画像を生成する。
詳細には、逆フーリエ変換部２１２４は、数式（１８）に示すように、信号Ｚ（ｕ，ｖ）に基いて逆フーリエ変換処理を行い、相関強度画像Ｇ（ｐ，ｑ）を生成する。
【００８３】
【数１８】
…（１８）
【００８４】
倍率情報−回転情報生成部２１３は、逆フーリエ変換部２１２４により生成された相関強度画像Ｇ（ｐ、ｑ）におけるピーク位置の画像中心からのずれ量が、すなわち登録画像ＡＩＭと、照合画像ＲＩＭに対してフーリエ・メリン変換を行った結果得られたパターンデータ間の平行移動量と等価であるので、このずれ量を検出することにより、登録画像ＡＩＭに対する照合画像ＲＩＭの倍率情報（拡大／縮小率）および回転角度情報を示すデータを含む補正情報Ｓ２１を生成する。
【００８５】
補正部２２は、倍率情報−回転情報部２１の倍率情報−回転情報生成部２１３から出力された補正情報Ｓ２１に基いて、照合画像ＲＩＭの補正を行う。詳細には、補正部２２は、補正情報Ｓ２１に含まれる倍率情報および回転角度情報に基づいて、照合画像ＲＩＭを拡大／縮小処理し、回転処理を行い、位相限定相関部２３に出力する。補正部２２の補正処理により、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間のスケーリングおよび回転成分の差異が除去される。
このため、登録画像ＡＩＭと、補正処理された照合画像ＲＩＭとの間には、平行移動成分のみが差異として残っている。
【００８６】
位相限定相関部２３は、上述した登録画像ＡＩＭと、補正処理された照合画像ＲＩＭとの間の平行移動成分、およびその相関値を検出する。この検出は、例えば上述した位相限定フィルタを用いた位相限定相関法により求める。
詳細には、位相限定相関部２３は、フーリエ変換部２３１１，２３１２、合成部２３２、位相抽出部２３３、および逆フーリエ変換部２３４を有する。
【００８７】
フーリエ変換部２３１１，２３１２、合成部２３２、位相抽出部２３３、および逆フーリエ変換部２３４それぞれは、上述した位相限定相関部２１２のフーリエ変換部２１２０，２１２１、合成部２１２２、位相抽出部２１２３、および逆フーリエ変換部２１２４それぞれと同じ機能を有するので簡単に説明する。
【００８８】
フーリエ変換部２３１１は、登録画像ＡＩＭをフーリエ変換し合成部２３２に出力する。この際、予めフーリエ変換部２１１１１でフーリエ変換処理した登録画像ＡＩＭをメモリ１２に記憶しておき、それを合成部２３２に出力してもよい。こうすることにより２重にフーリエ変換処理を行うことがないために、処理が軽減される。
フーリエ変換部２３１２は、補正部２２により、補正された画像Ｓ２２をフーリエ変換を行い、処理結果のフーリエ画像を合成部２３２に出力する。
【００８９】
合成部２３２は、フーリエ変換部２３１１，２３１２から出力されたフーリエ画像Ｓ２３１１，Ｓ２３１２を合成し、合成画像Ｓ２３２を位相抽出部２３３に出力する。
位相抽出部２３３は，合成画像Ｓ２３２に基づいて上述したように位相情報を抽出して信号Ｓ２３３を逆フーリエ変換部２３４に出力する。
逆フーリエ変換部２３４は、信号Ｓ２３３に基づいて逆フーリエ変換を行い相関強度画像（相関画像データ）を生成し、信号Ｓ２３としてずれ情報生成部２４に出力する。
【００９０】
上述の位相限定相関法における平行移動量の検出処理の詳細な説明を行う。
例えば、原画像ｆ１（ｍ，ｎ）、原画像ｆ２（ｍ，ｎ）、および画像ｆ２（ｍ，ｎ）を平行移動した画像ｆ３（ｍ，ｎ）＝ｆ２（ｍ＋α，ｎ＋β）それぞれをフーリエ変換処理し、数式（１９）〜（２１）に示すように、フーリエ係数Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ），Ｆ３（ｕ，ｖ）を生成する。
【００９１】
【数１９】
…（１９）
【００９２】
【数２０】
…（２０）
【００９３】
【数２１】
…（２１）
【００９４】
フーリエ係数Ｆ１（ｕ，ｖ）〜Ｆ３（ｕ，ｖ）に基づいて、数式（２２）〜（２４）に示すように、位相情報のみの位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）〜Ｆ’３（ｕ，ｖ）を生成する。
【００９５】
【数２２】
…（２２）
【００９６】
【数２３】
…（２３）
【００９７】
【数２４】
…（２４）
【００９８】
位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）と位相画像Ｆ’２（ｕ，ｖ）の相関の位相画像の相関Ｚ１２（ｕ，ｖ）を数式（２５）に示すように計算し、位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）と位相画像Ｆ’３（ｕ，ｖ）の相関の位相画像の相関Ｚ１３（ｕ，ｖ）を数式（２６）に示すように計算する。
【００９９】
【数２５】
…（２５）
【０１００】
【数２６】
…（２６）
【０１０１】
相関Ｚ１２（ｕ，ｖ）の相関強度画像Ｇ１２（ｒ，ｓ）、および相関Ｚ１３（ｕ，ｖ）の相関強度画像Ｇ１３（ｒ，ｓ）を数式（２７），（２８）に示すように計算する。
【０１０２】
【数２７】
…（２７）
【０１０３】
【数２８】
…（２８）
【０１０４】
数式（２７），（２８）に示すように、画像ｆ３（ｍ，ｎ）が、画像２（ｍ，ｎ）に比べて（＋α、＋β）だけずれている場合には、位相限定相関法では、相関強画像において、（−α，−β）だけずれた位置に相関強度のピークが生成される。この相関強度位置の位置により、２つの画像間の平行移動量を求めることができる。
また、上述したフーリエ・メリン空間上で、この位相限定相関法を用いることにより、フーリエ・メリン空間上の平行移動量が検出できる。この平行移動量は、上述したように実空間では倍率情報および回転角度情報に相当する。
【０１０５】
図９は、自己相関法と位相限定相関法の相違点を説明するための図である。
自己相関法では、例えば図９（ａ），（ｂ）に示すように、画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１と同じ画像ＩＭ２をフーリエ変換を行い自己相関関数ＳＧ１を生成すると、図９（ｃ）に示すように、相関強度が高いピークと、その周辺部に小さい相関強度を有する相関強度分布が得られる。図９（ｃ）において縦軸（ｚ軸）は相関強度を示し、ｘ軸，ｙ軸はずれ量を示す。
【０１０６】
一方、上述した位相限定相関法では、図９（ｄ），（ｅ）に示すように、画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１と同じ画像ＩＭ２をフーリエ変換を行い、位相情報のみを相関すると図９（ｆ）に示すように、相関強度が高く鋭いピークのみを有する相関強度分布が得られる。このように位相限定法では自己相関法に比べて相関に関して明確な情報を得ることができる。図９（ｆ）において、縦軸（ｚ軸）は相関強度を示し、ｘ軸，ｙ軸はずれ量を示す。
【０１０７】
図１０は、位相限定相関法において、２つの画像間で平行移動ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
例えば図１０（ａ），（ｂ）に示すような画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１より数画素平行移動している画像ＩＭ３の画像の位相限定法における相関強度分布は、例えば図１０（ｃ）に示すように、相関強度が高く鋭いピークが、図９（ｆ）に示した相関画像データの内のピーク位置から、平行移動量に応じた距離だけずれた位置に分布している。しかし、図１０（ｃ）に示すピーク強度は、図９（ｆ）に示したピーク強度に比べて小さい。これは画像ＩＭ１，ＩＭ２に比べて、画像ＩＭ１，ＩＭ３の一致している画素領域が小さいためである。
【０１０８】
図１１は、位相限定法において、２つの画像間で回転ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
図１１（ａ），（ｂ）に示すような画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１より数度回転している画像ＩＭ４の位相限定法における相関強度分布は、例えば図１１に示すように、弱い相関強度の相関強度分布が得られる。単純に位相限定相関法を用いた場合には回転ずれにより、相関を検出することが困難である。
【０１０９】
このため、本実施形態に係る画像照合装置１ａでは、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭを、フーリエ・メリン変換を行い、フーリエ・メリン空間上で、位相限定相関法を用いることにより、平行移動量を検出し、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの倍率情報、および回転角度情報を検出する。その情報に基づいて、照合画像の倍率および回転角度を補正する。
補正した照合画像ＲＩＭおよび登録画像ＡＩＭ間の平行移動ずれを、位相限定相関法により検出し、同時に相関ピークに基づいて画像間の照合を行う。
【０１１０】
図１２は、位相限定相関部２３が出力する相関画像データを説明するための図である。図１２（ａ）は登録画像ＡＩＭ、図１２（ｂ）は照合画像ＲＩＭ、図１２（ｃ）は相関画像データの一具体例を示す図である。図１３は図１２（ｃ）に示した相関画像データを説明するための図である。
【０１１１】
登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭとして、例えば手書き文字や血管パターン等の２値化および線形状のパターンを含む場合、例えば図１２（ａ），（ｂ）に示すような登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの場合、位相限定相関部２３は信号Ｓ２３として図１２（ｃ）に示すような相関画像データを出力する。
【０１１２】
図１２（ｃ）において、ｚ軸方向は相関画像データにおける相関ピーク強度を示し、相関ピーク強度は登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間の相関度に相当する。図１２（ｃ）および図１３に示すように、ｘ軸方向，ｙ軸方向での相関ピーク位置ＰＰは、例えば画像中心からのずれ量が登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間の平行移動量に相当する。
【０１１３】
ずれ情報生成部２４は、２３位相限定相関部２３から出力された信号Ｓ２３に基づいて、画像中心からのずれ量をずれ情報として生成し、信号Ｓ２４を補正部２５に出力する。
【０１１４】
補正部２５は、ずれ情報生成部２４から出力されたずれ情報としての信号Ｓ２４および照合画像ＲＩＭに基づいて、照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行い、信号Ｓ１６１２として出力する。
【０１１５】
図１４は、図１に示した画像照合装置１の動作を説明するためのフローチャートである。以上説明した構成の画像照合装置１ａの動作を図１４を参照しながら、第１実施形態との相違点のみ説明する。
【０１１６】
例えば画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが入力され、メモリにそれぞれの画像データが格納される（ＳＴ１）。
ここで、登録画像ＡＩＭに対する照合画像ＲＩＭの倍率（拡大／縮小率）および回転角度情報を求めるために、登録画像ＡＩＭがメモリ１２から読み出され（ＳＴ２）、倍率情報−回転情報部２１のフーリエ変換部２１１１１により、フーリエ変換処理され（ＳＴ３）、フーリエ画像データＳ２１１１１がメモリ１２に格納、記憶される（ＳＴ４）。
フーリエ画像データＳ２１１１１の内の振幅成分は、対数変換部２１１２１により対数処理が行われ、対数−極座標変換部２１１３１により、対数−極座標系に変換される（ＳＴ５）。
【０１１７】
照合画像ＲＩＭが、メモリ１２から読み出され（ＳＴ６）、同様にフーリエ変換部２１１１２によりフーリエ変換処理され（ＳＴ７）、フーリエ画像データＳ２１１１２の内の振幅成分が、対数変換部２１１２２により対数処理が行われ、対数−極座標変換部２１１３２により、対数−極座標系に変換される（ＳＴ８）。
【０１１８】
上述した登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭにフーリエ・メリン変換を行った結果得られた、画像信号（パターンデータとも言う）ＳＡ２１１、ＳＲ２１１それぞれは、位相限定相関部２１２のフーリエ変換部２１２０，２１２１によりフーリエ変換処理され（ＳＴ９）、合成部２１２２により合成され（ＳＴ１０）、位相抽出部２１２３により合成信号から振幅成分が除去され（ＳＴ１１）、残りの位相成分が、逆フーリエ変換部２１２４により逆フーリエ変換処理され（ＳＴ１２）、得られた相関画像データのピーク位置の画像中心からのずれ量に基づいて、倍率情報−回転情報生成部２１３により倍率情報および回転情報を含む補正情報が生成（検出）される（ＳＴ１３）。
【０１１９】
補正部２２では、補正情報に基づいて照合画像の拡大／縮小および回転処理の補正処理が行われ、画像間のスケーリング成分、および回転成分が除去される（ＳＴ１４）。残る差異は平行移動成分のみであり、位相限定相関法を用いて検出される。
【０１２０】
補正処理が行われた照合画像ＲＩＭは、位相限定相関部２３のフーリエ変換部２３１２によりフーリエ変換されて（ＳＴ１５）フーリエ画像データＳ２３１２が生成され、メモリ１２に格納されたフーリエ変換された登録画像ＡＩＭが読み出され（ＳＴ１６）、合成部２３２により合成データＳ２３２が生成される（ＳＴ１７）。
【０１２１】
この際、登録画像ＡＩＭがフーリエ変換部２３１１によりフーリエ変換されてフーリエ画像データＳ２３１１が生成されて合成部２３２に入力されてもよい。
合成データＳ２３２の内の振幅情報が位相抽出部２３３により除去され（ＳＴ１８）、残りの位相情報が逆フーリエ変換部２３４に入力され、相関画像データとして信号Ｓ２３が出力される（ＳＴ１９）。
信号２３に基づいて、ずれ情報生成部２４により、ピーク位置のずれ量が検出され、ずれ情報として信号Ｓ２４が出力される（ＳＴ２０）。
補正部２５では、ずれ情報としての信号Ｓ２４および照合画像ＲＩＭに基づいて、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの位置補正処理が行われ、信号Ｓ１６１２が出力される。また、登録画像ＡＩＭが信号Ｓ１６１１として出力される（ＳＴ２１）。
【０１２２】
以下、第１実施形態と同様の動作であり、ハフ変換部１６２がハフ変換処理を行い（ＳＴ２２）、抽出部１６３が抽出処理を行い（ＳＴ２３）、類似度生成部１６４１が類似度Ｓｉｍを生成する（ＳＴ２４）。
ステップＳＴ２５において、照合部１６４２では、類似度Ｓｉｍが予め設定された閾値より大きいか（超えているか）否かが判別され、大きい場合には、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが一致すると判別し（ＳＴ２６）、閾値より小さい場合には不一致であると判別する（ＳＴ２７）。
【０１２３】
以上、説明したように本実施形態では、位置補正部１６１が位置補正処理として、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理、およびフーリエ変換処理の結果の位相成分に基づいて相関値を生成し、生成した相関値に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行うので、高精度に位置補正処理を行うことができ、その結果高精度に照合処理を行うことができる。
【０１２４】
図１５は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ｂは、ハードウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ｂのソフトウェア的な機能ブロックは、第２実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１ｂ、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４ｂの機能を実現する。図１５では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【０１２５】
大きな相違点としては、位置補正部１６１ｂや判別部１６４ｂ等が異なる点である。
本実施形態において、位置補正部１６１ｂは、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭに基づいて相関処理により、補正位置を示す複数の相関値を生成し、生成した複数の相関値に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの複数の位置補正処理を行う。
【０１２６】
図１６は、図１５に示した位置補正部の動作を説明するための図である。数値は、相関画像データのＸ−Ｙ面上での相関画像データの相関ピーク強度を示す。
例えば２値化した線成分（線形状）のパターンを含む登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの場合、相関の大きい画像同士でも、相関ピーク強度（相関強度とも言う）が図１６（ａ），（ｂ）に示すように値が小さい。
例えば、位置補正部１６１ｂのずれ情報生成部２４は、信号Ｓ２３に基づいて、例えば図１６（ａ）に示すように相関強度の上位Ｎ個、本実施形態では８個の相関値および相関ピーク位置を、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの２次元上の位置関係の候補として特定する。
位置補正部１６１ｂは、複数の相関値およびそれに対応する相関ピーク位置に基づいて、必要に応じて複数の位置補正処理を行う。
【０１２７】
ハフ変換部１６２は、複数の位置補正処理の結果の登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについてハフ変換処理を行い、変換画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２を生成する。 判別部１６４ｂは、２つの変換画像中のパターンに基づいて相関値を生成し、生成した相関値および予め設定された閾値に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。また、判別部１６４ｂは、複数の位置補正処理の結果に基づいて、異なる位置に対応する相関値の総和値および予め設定された閾値に基づいて照合処理を行う。
【０１２８】
詳細には、判別部１６４ｂは、類似度生成部１６４１、照合部１６４２ｂ、および積算部１６４３を有する。
類似度生成部１６４１は、例えば上述したように信号Ｓ１６３１，Ｓ１６３２に基づいて、数式（２）により類似度Ｓｉｍを生成し、信号Ｓ１６４１として積算部１６４３および照合部１６４２ｂに出力する。
【０１２９】
積算部１６４３は、信号Ｓ１６４１に基づいて類似度Ｓｉｍを積算し、積算結果を信号Ｓ１６４３として照合部１６４２ｂに出力する。
照合部１６４２ｂは、信号Ｓ１６４１および信号Ｓ１６４３に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。
第１実施形態に係る照合部１６４２との相違点は、照合部１６４２ｂは、積算部による類似度Ｓｉｍの積算値である信号Ｓ１６４３が、所定の閾値よりも大きい場合に、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致していると判別する点である。
【０１３０】
図１７は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。図１４，１７を参照しながら、画像照合装置の動作をＣＰＵ１６の動作を中心に、第１実施形態および第２実施形態との相違点のみ説明する。
【０１３１】
ステップＳＴ１〜ＳＴ１９については、図１４に示した第２実施形態と同様の動作なので説明を省略する。
ステップＳＴ１９により位相限定相関部２３から出力された相関画像データＳ２３に基づいて、ずれ情報生成部２４により相関画像データＳ２３における相関ピーク強度の上位側から、例えばＮ個の候補Ｐi （Ｐ0 ，Ｐ1 ，Ｐ2 ，…，Ｐn-1 ）が選定される（ＳＴ２８）。
【０１３２】
ステップＳＴ２９において、積算部１６４３は、積算のための変数を初期化する。例えば変数ｉを０、積算値Ｓを０に初期化する。
補正部２５は、例えば各候補（座標）Ｐi およびそれに対応する相関画像データの中心からのずれ量に基づいて、登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行う（ＳＴ３０）。
【０１３３】
次に、上述したようにハフ変換部１６２により登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれのハフ変換処理を行い（ＳＴ３１）、抽出部１６３により抽出処理が行われ（ＳＴ３２）、類似度生成部１６４１により類似度Ｓｉｍ（ｉ）が算出され、積算部１６４３および照合部１６４２ｂに出力される（ＳＴ３３）。
【０１３４】
照合部１６４２ｂでは、類似度Ｓｉｍ（ｉ）と、予め設定した第１の閾値ｔｈ１とを比較し、類似度Ｓｉｍ（ｉ）が第１の閾値より小さい場合には（ＳＴ３４）、積算部１６４３では、類似度Ｓｉｍ（ｉ）を積算し、詳細には数式Ｓ＝Ｓ＋Ｓｉｍ（ｉ）により積算し照合部１６４２ｂに出力する（ＳＴ３５）。
ステップＳＴ３５において、照合部１６４２ｂでは、積算値Ｓと予め設定した第２の閾値ｔｈ２とを比較し（ＳＴ３６）、積算値Ｓが第２の閾値ｔｈ２よりも小さい場合には、変数ｉと値Ｎ−１とが比較され（ＳＴ２７）、変数ｉがＮ−１と一致していない場合には、変数ｉに１加算し（ＳＴ２８）、ステップＳＴ３０の処理に戻る。ステップＳＴ２７において、変数ｉがＮ−１と一致した場合には、画像が不一致であるとする（ＳＴ３９）。
【０１３５】
一方、ステップＳＴ３４の比較処理において、照合部１６４２ｂでは、類似度Ｓｉｍ（ｉ）が第１の閾値以上の場合には、画像が一致していると判別し、また、ステップＳＴ３６の比較処理において、照合部１６４２ｂでは、積算値Ｓが第２の閾値ｔｈ２以上の場合には、画像が一致しているとし（ＳＴ４０）、例えばセキュリティ分野における静脈パターン照合装置に、本実施形態に係る画像照合装置を適用した場合には、電子錠を解除するといった処理を動作処理部１７が行う。
【０１３６】
以上、説明したように、本実施形態では、位置補正部１６１では、補正位置を示す複数の相関値を生成し、生成した複数の相関値に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの複数の位置補正処理を行い、ハフ変換部１６２では、複数の位置補正処理の結果の登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについて画像処理としてハフ変換処理を行い、照合部１６４２ｂでは、それぞれの変換画像中のパターンに応じた相関値としての類似度の積算値に基づいて照合処理を行うので、例えば、比較対照を行う２枚の画像データ間の相関が小さい場合であっても、複数の各候補の位置関係それぞれについて算出される類似度を積算することにより、類似度単独で照合を行う場合に比べて、高精度に照合を行うことができる。
【０１３７】
また、類似度Ｓｉｍが第１の閾値ｔｈ１よりも大きい場合には一致していると判別するので、高速に照合処理を行うことができる。
【０１３８】
図１８は、本発明に係る画像照合装置の第４実施形態の機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ｃは、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ｃのソフトウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３ｃ、および判別部１６４の機能を実現する。図１８では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【０１３９】
大きな相違点としては、抽出部１６３ｃが異なる点である。
本実施形態において、抽出部１６３ｃは、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定値よりも大きくなるように閾値を制御する。
また、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御する。
【０１４０】
図１９は、図１７に示した画像照合装置１ｃの動作を説明するための図である。
図１９（ａ）は、画像ＩＭ１１の一具体例を示す図である。図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図１９（ｃ）は、図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
図１９（ｄ）は、画像ＩＭ１２の一具体例を示す図である。図１９（ｅ）は、図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１２から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図１９（ｆ）は、図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
【０１４１】
例えば、上述した実施形態では、登録画像や照合画像にハフ変換処理を施した後、変換画像から特徴量（パラメータ）を抽出する際に、閾値が固定であるため、画像によっては充分な特徴量を抽出できない場合や、逆に冗長な特徴量まで抽出してしまう場合がある。
【０１４２】
詳細には、例えば図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１にハフ変換処理を施した後、変換画像から第１閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｂ）に示すような画像ＩＭ１１１が生成され、第２閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｃ）に示すような画像ＩＭ１１２が生成される。
【０１４３】
また、例えば図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１２にハフ変換処理を施した後、変換画像から第１閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｅ）に示すような画像ＩＭ１２１が生成され、第２閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｆ）に示すような画像ＩＭ１２２が生成される。
【０１４４】
例えば、画像ＩＭ１１２および画像ＩＭ１２１は、照合処理に関して適正なデータ量（特徴量）を有する一具体例である。
また、画像ＩＭ１１１は、照合処理に関して冗長なデータ量（特徴量）を有する一具体例である。
また、画像ＩＭ１２２は、照合処理に関して十分なデータ量（特徴量）を抽出できていない一具体例である。
【０１４５】
例えば閾値を固定した場合には、画像ＩＭ１１１と画像ＩＭ１２１間、または画像ＩＭ１１２と画像１２２間で比較・照合処理を行うため、十分な判定精度を確保できない場合がある。
例えば閾値を変化させて照合処理に関して十分なデータ量（特徴量）を有する画像ＩＭ１１２と画像ＩＭ１２１間で比較・照合処理を行うと判定精度が向上する。
【０１４６】
このため本実施形態に係る抽出部１６３ｃは、上述したようにハフ変換処理後の変換画像に対して特徴量を抽出する際に、ある閾値を用いて抽出された特徴量が照合に適切な範囲内に収まっていない場合には、閾値を変更して再度特徴量抽出を行ない、特徴量が適切な範囲内となるように制御を行う。
【０１４７】
図２０は、本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２０を参照しながら、画像照合装置の動作を図１４に示した実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１４８】
ステップＳＴ１〜ステップＳＴ２２の動作については、同じ動作であるので説明を省略する。
ステップＳＴ２３１において、抽出部１６３ｃは、ハフ変換部１６２が生成した各変換画像Ｓ１６１２，Ｓ１６２２に、予め設定した閾値を超えるパラメータ部分のみを特徴量として抽出する。
【０１４９】
抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御する。
詳細には、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが最小値ｍｉｎよりも大きくなるように閾値を制御し、当該抽出した領域の大きさが、当該最小値ｍｉｎよりも大きい最大値ｍａｘよりも小さくなるように閾値を制御する。
【０１５０】
例えばステップＳＴ２３２において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きくないと判別した場合には閾値を所定量だけ下げて（小さくして）（ＳＴ２３３）、ステップＳＴＳＴ２３１の処理に戻る。
一方、ステップＳＴ２３２において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最小値ｍｉｎよりも大きいと判別した場合にはステップＳＴ２３４の処理に進む。
【０１５１】
ステップＳＴ２３４において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最大値ｍａｘよりも小さいか否かを判別し、小さくないと判別した場合には閾値を所定量だけ上げて（大きくして）（ＳＴ２３３）、ステップＳＴＳＴ２３１の処理に戻る。 一方、ステップＳＴ２３４において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最大値ｍａｘよりも小さいと判別した場合にはステップＳＴ２４の処理に進む。
【０１５２】
ステップＳＴ２４以降の処理は図１４の処理と同様なので説明を省略する。
【０１５３】
以上、説明したように、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御するので、照合処理に係る冗長なデータを低減することができ、さらに照合処理に最適なデータを抽出することができる。
また、照合処理に適正な画像を得ることができ、照合部１６４はより高精度に照合処理を行うことができる。
また、例えば撮像系が大幅に変化し、入力画像の情報量が極端に変化するような場合であっても、比較照合処理については何ら変更を加えることなく対処することができる。
【０１５４】
図２１は、本発明に係る画像照合装置の第５実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
本実施形態に係る画像照合処理装置は、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
【０１５５】
例えば照合画像や登録画像の特徴量が著しく少ないような場合には、比較照合に充分な特徴量を得られず、充分な判定精度が得られない場合がある。
本実施形態に係る画像照合装置では、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさが設定値以下の場合には当該画像を破棄する。
【０１５６】
以下、図２１を参照しながら、上述した実施形態との相違点を中心に、例えば血管パターンを用いる個人認証装置等の用途において、ある画像データを照合用の登録画像として保存する場合を説明する。
【０１５７】
ステップＳＴ１０１において、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭとして保存するための画像データを取り込み、メモリ１２に画像データを格納する。ＣＰＵ１６は、ハフ変換部１５に、取り込んだ画像データにハフ変換処理を施させる（ＳＴ１０２）。
【０１５８】
ステップＳＴ１０３において、ＣＰＵ１６は、予め設定された閾値を超える領域を特徴量として抽出する（ＳＴ１０３）。
ステップＳＴ１０４において、ＣＰＵ１６は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きい場合には登録画像ＡＩＭとして充分な情報量を有しているものとしてメモリ１２に保存する（ＳＴ１０５）。
【０１５９】
一方、ステップＳＴ１０４において、最小値ｍｉｎよりも大きくない場合には、入力された画像を破棄し（ＳＴ１０６）、登録画像ＡＩＭとしての情報量が不足している旨を表示する等して、画像データの再入力を要求する（ＳＴ１０７）。以下、上述した照合処理を行う。
【０１６０】
以上、説明したように本実施形態では登録時に、登録変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、その抽出した領域の大きさが、設定値（最小値ｍｉｎ）以下の場合には当該画像を破棄するので、照合処理に係る特徴量を比較的多く有する登録画像を確実に得ることができる。また、高精度に照合処理を行うことができる。
【０１６１】
図２２は、本発明に係る画像照合装置の第６実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
次に、予めメモリ１２に記憶した登録画像ＡＩＭに対して、外部から入力した照合画像ＲＩＭを照合する場合を、図２２を参照しながら説明する。
【０１６２】
ステップＳＴ２０１において、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１により、照合画像ＲＩＭとして画像データを取り込み、メモリ１２に画像データを格納する。ＣＰＵ１６は、ハフ変換部１５に、取り込んだ照合画像ＲＩＭにハフ変換処理を施させる（ＳＴ２０２）。
【０１６３】
ステップＳＴ２０３において、ＣＰＵ１６は、予め設定された閾値を超える領域を特徴量として抽出する（ＳＴ２０３）。
ステップＳＴ２０４において、ＣＰＵ１６は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きくない場合には照合画像ＲＩＭとして充分な情報量を有していないとして画像を破棄し（ＳＴ２０５）、情報量が不足している旨を表示する等を行い、画像データの再入力を促し（ＳＴ２０６）、照合処理を終了する。
【０１６４】
一方、ステップＳＴ２０４の判別において、最小値ｍｉｎよりも大きい場合には、照合画像ＲＩＭとして充分な情報量を有しているものと判断し、後続のステップＳＴ２〜ＳＴ２７の照合処理に進む。
【０１６５】
以下、ステップＳＴ２〜ステップＳＴ２７の動作は、図１４に示した動作と同様なので説明を省略する。
【０１６６】
以上説明したように、本実施形態では照合時に、照合変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、その抽出した領域の大きさが、設定値（最小値ｍｉｎ）以下の場合には当該画像を破棄するので、照合処理に係る特徴量を比較的多く有する照合画像を確実に得ることができる。また、高精度に照合処理を行うことができる。
【０１６７】
なお、本発明は本実施の形態に限られるものではなく、任意好適な種々の改変が可能である。
例えば、本実施形態では、類似度生成部は、数式（２）により類似度を算出したが、この形態に限られるものではない。例えば類似度生成部は直線成分（線形状のパターン）の相関に適した類似度を算出する処理を行えればよい。
【０１６８】
本実施形態では、フーリエ変換処理、対数変換処理、および対数−局座標変換を行い、フーリエ・メリン空間上での平行移動量を算出することにより、倍率情報および回転角度情報を生成したが、この形態に限られるものではない。例えば、倍率情報および回転角度情報が検出可能な空間に、座標変換を行ってもよい。
【０１６９】
また、第１の閾値ｔｈ１と、第２の閾値ｔｈ２を固定値にしたが、この形態に限られるものではない。例えば閾値それぞれを、画像パターンにより可変にすることで、より高精度の照合を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】図１は、本発明に係る画像照合装置の第１実施形態のハードウェア的な機能ブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した画像照合装置のソフトウェア的な機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
【図４】図４は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
【図５】図５は、図２に示した類似度生成部の動作を説明するための図である。
【図６】図６は、図１に示した本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の位置補正部を示す図である。
【図８】図８は、図７に示したフーリエ・メリン変換部２１１の動作を説明するための図である。
【図９】図９は、自己相関法と位相限定相関法の相違点を説明するための図である。
【図１０】図１０は、位相限定相関法において、２つの画像間で平行移動ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
【図１１】図１１は、位相限定法において、２つの画像間で回転ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
【図１２】図１２は、位相限定相関部２３が出力する相関画像データを説明するための図である。
【図１３】図１３は図１２（ｃ）に示した相関画像データを説明するための図である。
【図１４】図１４は、図１に示した画像照合装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】図１５は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の機能ブロック図である。
【図１６】図１６は、図１５に示した位置補正部の動作を説明するための図である。
【図１７】図１７は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１８】図１８は、本発明に係る画像照合装置の第４実施形態の機能ブロック図である。
【図１９】図１９は、図１７に示した画像照合装置１ｃの動作を説明するための図である。（ａ）は、画像ＩＭ１１の一具体例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｄ）は、画像ＩＭ１２の一具体例を示す図である。（ｅ）は、（ｄ）に示した画像ＩＭ１２から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｆ）は、（ｄ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
【図２０】図２０は、本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２１】図２１は、本発明に係る画像照合装置の第５実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２２】図２２は、本発明に係る画像照合装置の第６実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７１】
１，１ａ，１ｂ…画像照合装置、１１…画像入力部、１２…メモリ、１３…ＦＦＴ処理部、１４…座標変換部、１５…ハフ変換部、１６…ＣＰＵ、１７…動作処理部、２１…倍率情報−回転情報部、２２…補正部、２３…平行移動部、２４…ずれ情報生成部、１６１，１６１ｂ…位置補正部、１６２…ハフ変換部、１６３…抽出部、１６４，１６４ｂ…判別部、２１１…フーリエ・メリン変換部、２１２…位相限定相関部、２１３…倍率情報−回転情報生成部、２３２…合成部、２３３…位相抽出部、２３４…逆フーリエ変換部、２４１…候補特定部、２４２…類似度生成部、２４３…積算部、２４４…照合部、１６４１…類似度生成部、１６４２，１６４２ｂ…照合部、１６４３…積算部、２１２０，２１２１…フーリエ変換部、２１２２…合成部、２１２３…位相抽出部、２１２４…逆フーリエ変換部、２３１１，２３１２…フーリエ変換部、２４２１…類似度補正部、２１１１１，２１１１２…フーリエ変換部、２１１２１，２１１２２…対数変換部、２１１３１，２１１３２…対数−極座標変換部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、血管画像、指紋画像、静止画像、動画像等の２つの画像につき、その画像の内の直線成分に基づいて照合を行う画像照合方法、画像照合装置、およびプログラムに関するものである。
より特定的には、本発明は、生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、たとえば、生体認証または血管情報処理などの画像情報に基づいて照合を行う装置として、種々の画像照合装置が知られている。例えば登録画像と、比較対象となる照合画像とを所定の位置関係で比較し相関値を算出し、その相関値に基づいて登録画像と照合画像の照合を行う画像照合装置、あるいは相関値を生成する際には、画素単位の演算により相関値を生成する画像照合装置が知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上述した画像照合装置では、相関が小さい画像であっても、画像内のパターンの種類、例えば直線成分を多く含み登録画像と照合画像の内の直線成分の交点が多い場合には、その交点が相関値に大きく寄与して、相関値が大きくなって充分な照合精度が得られないことがあり、改善が望まれている。
【０００４】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像の照合を高精度に行うことができる画像照合方法、画像照合装置、およびプログラムを提供することにある。
【０００５】
より特定的には、画像の照合を高精度に行うことができる画像照合技術を適用した生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段とを備える、生体認証装置が提供される。
【０００７】
好ましくは、上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する。
また好ましくは、上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う。
【０００８】
また本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得手段と、この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶手段とを備える、血管情報記憶装置が提供される。
【０００９】
本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得工程と、この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像が上記血管情報と対応することを認証する認証工程とを備える、生体認証方法が提供される。
【００１０】
また本発明によれば、血管画像を取得する血管画像取得工程と、この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、この直線成分変換工程において得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶工程とを備える、血管情報記憶方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、生体認証をを高精度に行うことができる生体認証装置と生体認証方法を提供することができる。
また本発明によれば、血管情報記憶装置と血管情報記憶方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、本発明に係る画像照合装置の第１実施形態のハードウェア的な機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１は、図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
例えば画像入力部１１はメモリ１２に接続され、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ変換部１５、およびＣＰＵ１６は、バスＢＳにより接続されている。動作処理部１７はＣＰＵ１６に接続されている。
【００１３】
画像入力部１１は、外部からの画像を入力するための入力部である。例えば、画像入力部１１には、登録画像ＡＩＭ、および登録画像ＡＩＭの比較対象である画像（照合画像ＲＩＭともいう）が入力される。
メモリ１２は、例えば画像入力部１１から入力された画像等が記憶される。また、例えばメモリ１２には、図１に示すように登録画像ＡＩＭ、照合画像ＲＩＭ、およびプログラムＰＲＧ等が記憶されている。
プログラムＰＲＧは、例えばＣＰＵ１６で実行され、本発明に係る変換処理、相関処理、照合処理等に関する機能を実現させる手順を含む。
【００１４】
ＦＦＴ処理部１３は、例えばＣＰＵ１６の制御により、メモリ１２が記憶する画像等に基づいて２次元フーリエ変換処理を行い、処理結果を座標変換部１４およびＣＰＵ１６等に出力する。
【００１５】
座標変換部１４は、例えばＣＰＵ１６の制御により、ＦＦＴ処理部１３が処理した２次元フーリエ変換処理の結果に基づいて対数−極座標変換し、座標変換結果をＣＰＵ１６に出力する。
動作処理部１７は、後述するＣＰＵ１６の処理の結果に基づいて、例えば登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致した場合には、電子鍵を解除する等の所定処理を行う。
【００１６】
ハフ変換部１５は、ＣＰＵ１６の制御により後述するハフ変換処理を行い、処理結果をＣＰＵ１６に出力する。ハフ変換部１５は、例えば高速にハフ変換処理を行うために、ハードウェアで構成された専用回路を用いることが好ましい。
【００１７】
ＣＰＵ１６は、例えばメモリ１２に記憶されているプログラムＰＲＧ、登録画像ＡＩＭ、および照合画像ＲＩＭに基づいて、本発明の実施形態に係る照合処理を行う。また、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ変換部１５、および動作処理部１７等の制御を行い、本実施形態に係る処理を実現する。
【００１８】
図２は、図１に示した画像照合装置のソフトウェア的な機能ブロック図である。
例えば、ＣＰＵ１６がメモリ１２内のプログラムＰＲＧを実行することにより、図２に示すように、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４の機能を実現する。
位置補正部１６１は本発明に係る位置補正手段に相当し、ハフ変換部１６２は本発明に係る変換手段に相当し、抽出部１６３は本発明に係る抽出手段に相当し、判別部１６４は本発明に係る照合手段に相当する。
【００１９】
位置補正部１６１は、例えばメモリ１２が記憶する登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の画像パターンに基づいて、２つの画像それぞれの左右上下方向の位置ずれや、拡大率、および回転角度等のずれを補正し、補正した画像をハフ変換部１６２に出力する。 詳細には、例えば位置補正部１６１は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれにつき位置補正処理を行い、信号Ｓ１６１１，Ｓ１６１２としてハフ変換部１６２に出力する。
【００２０】
ハフ変換部１６２は、例えばハードウェア的に専用のハフ変換処理を行うハフ変換部１５に、ハフ変換処理を実行させる。
詳細には、例えばハフ変換部１６２は、位置補正処理された登録画像ＡＩＭである信号Ｓ１６１１に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号Ｓ１６２１として出力する。 また、ハフ変換部１６２は、位置補正処理された照合画像ＲＩＭである信号Ｓ１６１２に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号Ｓ１６２２として出力する。
【００２１】
図３は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
ハフ変換部１６２は、例えば、第１の画像および第２の画像それぞれについて、基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌ０への最短の点Ｐ０までの距離ρ０、および、基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線のパターンに変換し、画像内の直線成分を、複数の重なり合った曲線のパターンに変換する画像処理を行い、第１の変換画像および第２の変換画像を生成する。
【００２２】
簡単な説明のため、例えば図３（ａ）に示すように、ｘ−ｙ平面上に、直線Ｌ０、直線Ｌ０上の点Ｐ（ｘ１，ｙ１），点Ｐ２（ｘ２，ｙ２），点Ｐ３（ｘ３，ｙ３）があるとする。
原点０を通り直線Ｌ０に垂直な直線をｎ０とすると、例えば直線ｎ０と基準軸としてのｘ軸とは角度θ０の関係があり、原点Ｏから直線Ｌ０まで距離｜ρ０｜の関係があるとする。ここで｜ρ０｜はρ０の絶対値を示す。直線Ｌ０は、（ρ０，θ０）というパラメータで表現できる。
ｘ−ｙ平面上の座標（ｘ，ｙ）に対するハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換は、例えば数式（１）により定義される。
【００２３】
〔数１〕
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ
…（１）
【００２４】
例えば点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３それぞれについて数式（１）に示すハフ変換を行うと、図３（ｂ）に示すようにρ−θ空間上の曲線に変換される。詳細にはハフ変換は、点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）は曲線ＰＬ１（ｘ１・ｃｏｓθ＋ｙ１・ｓｉｎθ）に、点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）は曲線ＰＬ２（ｘ２・ｃｏｓθ＋ｙ２・ｓｉｎθ）に、点Ｐ３（ｘ３，ｙ３）は曲線ＰＬ３（ｘ３・ｃｏｓθ＋ｙ３・ｓｉｎθ）に変換する。
この曲線ＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３のパターンは、ρ−θ空間上で交点ＣＰ（ρ０，θ０）で交わる。ρ−θ空間上では交点Ｐ（ρ０，θ０）は、ｘ−ｙ空間上では直線成分Ｌ０に相当する。
逆に、図３（ａ）に示すようにｘ−ｙ平面上の直線成分Ｌ０は、ρ−θ空間では曲線ＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３のパターンの交点ＣＰに相当する。
【００２５】
上述したように、２値化した画像にハフ変換処理を行い、処理結果のρ−θ空間上での曲線のパターンの重なりの度合いにより、変換前のｘ−ｙ平面においてどのような直線成分が支配的であるかを判別することができる。
【００２６】
図４は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
ハフ変換部１６２は、例えば図４（ａ）に示す位置補正処理された登録画像ＡＩＭをハフ変換処理を行い、図４（ｃ）に示す画像Ｓ１６２１を生成し、図４（ｂ）に示す位置補正処理された照合画像ＲＩＭをハフ変換処理を行い画像Ｓ１６２２を生成する。
画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定される。本実施形態では所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
後述するように、照合部１６４２は、この曲線パターンの重なりの度合いに基づいて照合処理を行うので、元のｘ−ｙ空間上の直線成分を基に照合処理を行うことになる。
【００２７】
抽出部１６３は、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出する。 詳細には、例えば抽出部１６３は、図４（ｃ）に示す第１の変換画像としての信号Ｓ１６２１に基づいて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、図４（ｅ）に示す画像Ｓ１６３１を生成し照合部１６４２に出力する。
また、例えば抽出部１６３は、図４（ｄ）に示す第２の変換画像としての信号Ｓ１６２２に基づいて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、図４（ｆ）に示す画像Ｓ１６３２を生成し照合部１６４２に出力する。
この抽出処理を行うことにより、例えば登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭのｘ−ｙ空間上の直線成分と異なるノイズ成分、例えば点成分を除去する。
【００２８】
判別部１６４は、第１の変換画像および第２の変換画像内のパターンの重なりの度合い、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて前記第１の画像および第２の画像の照合を行う。
詳細には、判別部１６４は、例えば信号Ｓ１６３１および信号Ｓ１６３２に基づいて照合を行い、照合結果を信号Ｓ１６４として出力する。
【００２９】
判別部１６４は、例えば図２に示すように、類似度生成部１６４１、および照合部１６４２を有する。
類似度生成部１６４１は、例えば、第１の変換画像および第２の変換画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
詳細には、類似度生成部１６４１は、例えば信号Ｓ１６３１および信号Ｓ１６３２に基づいて２つの画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
【００３０】
例えば類似度生成部１６４１は、２つの画像それぞれをｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）とすると、例えば類似度Ｓｉｍを数式（２）により算出し、算出結果をＳ１６４１として出力する。
【００３１】
【数２】
…（２）
【００３２】
図５は、図２に示した類似度生成部の動作を説明するための図である。
類似度生成部１６４１は、例えば図５（ａ），（ｂ）に示す線成分（線形状ともいう）を含む２つの画像の類似度を生成する場合には、
図５（ｃ）に示すように、２つの画像の交点ＣＰの数に応じた類似度を生成する。ここでは、簡単な説明のために、線成分をビット値’１’の黒画素で示し、その他をビット値’０’の白画素で示した。
【００３３】
照合部１６４２は、類似度生成部１６４１が生成した類似度を示す信号Ｓ１６４１に基づいて、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの照合を行う。
例えば、照合部１６４２は、類似度が所定の値よりも大きい場合には、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとが一致していると判別する。
【００３４】
図６は、図１に示した本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。図６を参照しながら、画像照合装置の動作をＣＰＵの動作を中心に説明する。
【００３５】
例えば、画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが入力され、メモリ１２にそれぞれのデータが格納される。
ステップＳＴ１０１において、位置補正部１６１は、例えば図２に示すように、メモリ１２が記憶する登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の画像パターンに基づいて位置補正処理を行い、詳細には、２つの画像それぞれの左右上下方向の位置ずれや、拡大率、および回転角度等のずれを補正し、補正した画像を信号Ｓ１６１１，Ｓ１６１２としてハフ変換部１６２に出力する。
【００３６】
ステップＳＴ１０２において、ハフ変換部１６２では、例えば図４（ａ）に示す位置補正処理された登録画像ＡＩＭである信号Ｓ１６１１に基づいて、図３（ａ）に示すように、基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌ０への最短の点Ｐ０までの距離ρ０、および、基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸としてのｘ軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線ＰＬのパターンに変換し、画像内の直線成分Ｌを、複数の重なり合った曲線ＰＬのパターンに変換する画像処理を行い、例えば図４（ｃ）に示すように、ρ−θ空間上に変換画像として信号Ｓ１６２１を生成する。
また、ハフ変換部１６２は、例えば図４（ｂ）に示す位置補正処理された照合画像ＲＩＭである信号Ｓ１６１２に基づいて同様のハフ変換処理を行い、例えば図４（ｄ）に示すように、ρ−θ空間上に変換画像として信号Ｓ１６２２を生成する。
【００３７】
ステップＳＴ１０３において、抽出部１６３では、変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出する。
詳細には、上述したように、画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定されており、所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
例えば抽出部１６３は、図４（ｃ）に示す変換画像Ｓ１６２１内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図４（ｅ）に示す画像Ｓ１６３１を生成し、照合部１６４２に出力する。
例えば抽出部１６３は、図４（ｄ）に示す変換画像Ｓ１６２２内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図４（ｆ）に示す画像Ｓ１６３２を生成し、照合部１６４２に出力する。
【００３８】
照合部１６４２では、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２内のパターンの重なりの度合い、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行う。
【００３９】
詳細には、ステップＳＴ１０４において、類似度生成部１６４１は、変換画像Ｓ１６３１および変換画像Ｓ１６３２の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果により相関値として、例えば数式（２）に示すように類似度Ｓｉｍを生成し、信号Ｓ１６４１として出力する。
【００４０】
ステップＳＴ１０５において、照合部１６４２は、類似度生成部１６４１が生成した相関値としての類似度Ｓｉｍに基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。詳細には、照合部１６４２は、類似度Ｓｉｍが予め設定された閾値より高い場合には、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致していると判別し、閾値以下の場合には不一致であると判別する。
例えば、セキュリティ分野における静脈パターン照合装置に本実施形態に係る画像照合装置を適用した場合には、動作処理部１７が電子錠を解除する等といった所定の処理を行う。
【００４１】
以上説明したように、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについて、ハフ変換処理、詳細には基準位置Ｏから画像内の点を通る直線Ｌへの最短の点Ｐ０までの距離ρ、および基準位置Ｏと最短の点Ｐ０を通る直線ｎ０と基準位置Ｏを含む基準軸としてのｘ軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線ＰＬのパターンに変換し、画像内の直線成分を、複数の重なり合った曲線ＰＬのパターンに変換する画像処理を行い、変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２を生成するハフ変換部１５と、ハフ変換部１５が生成した変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２内のパターンの内の重なりの度合い、および変換画像Ｓ１６２１および変換画像Ｓ１６２２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行う判別部１６４とを設けたので、直線成分を特徴として含む画像の照合を高精度に行うことができる。
【００４２】
つまり、ハフ変換部１５が、ハフ変換処理を行うことにより、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの内の直線成分（線形状ともいう）を考慮した変換画像を生成し、判別部１６４が、変換画像それぞれの内の曲線のパターンの重なり具合に基づいて照合を行うので、直線成分を特徴として含む画像の照合を高精度に行うことができる。
【００４３】
更に、ハフ変換部１６２に続いて抽出部１６３を有するようにすれば、抽出部１６３が、変換画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２それぞれの１つの変換画像内の曲線ＰＬのパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、つまり登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭ上のノイズ成分である点成分を除去し、直線成分のみを抽出して、画像Ｓ１６３１，Ｓ１６３２を生成し、判別部１６４が抽出された領域内のパターンの一致および不一致に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行うので、さらに向上した高精度の照合処理を行うことができる。
【００４４】
また、判別部１６４に、変換画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果により相関値としての類似度Ｓｉｍを生成する類似度生成部１６４１を設け、生成した類似度Ｓｉｍに基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭとを照合する照合部１６４２とを設け、簡単な計算により相関値としての類似度を生成し、その類似度に基づいて照合処理を行うことで、高速に照合処理を行うことができる。
【００４５】
本実施形態では、ステップＳＴ１０１において位置補正処理を行ったが、この形態に限られるものではない。例えば、位置補正処理を行う必要がない場合には、ハフ変換部１５は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについてハフ変換処理を行ってよい。こうすることにより処理負担が軽減され、高速に照合処理を行うことができる。
【００４６】
また、本実施形態では、ステップＳＴ１０３において、抽出部１６３により、曲線ＰＬのパターンの重なりの度合いに応じて予め設定された閾値以上の領域を抽出したが、この形態に限られるものではない。
例えば、抽出部１６３が抽出処理を行わずに、判別部１６４が、画像Ｓ１６２１および画像Ｓ１６２２の内のパターンの重なりの度合い、画像Ｓ１６２１および画像Ｓ１６２２それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合を行ってもよい。こうすることにより処理負担が軽減され、高速に照合処理を行うことができる。
【００４７】
図７は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の位置補正部を示す図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ａでは、ハードウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ａのソフトウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４の機能を実現する。
同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【００４８】
相違点としては、位置補正部１６１が、位置補正処理として、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理、およびフーリエ変換処理の結果の位相成分に基づいて相関値を生成し、生成した相関値に基づいて登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行う点である。
詳細には、本実施形態に係る位置補正部１６１は、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行し、ＦＦＴ処理部１３および座標変換部１４等を制御することにより、例えば図７に示すように、倍率情報−回転情報部２１、補正部２２、位相限定相関部２３、ズレ情報生成部２４、および補正部２５の機能を実現する。
【００４９】
倍率情報−回転情報部２１および補正部２２は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理を行う。
倍率情報−回転情報部２１は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭに基づいて倍率情報および／または回転情報を生成し信号Ｓ２１として、補正部２２に出力する。
倍率情報は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの拡大・縮小率を示す情報を含む。回転情報は、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの回転角度を示す情報を含む。
【００５０】
詳細には例えば倍率情報−回転情報部２１は、フーリエ・メリン変換部２１１、位相限定相関部２１２、および倍率情報−回転情報生成部２１３を有する。
フーリエ・メリン変換部２１１は、それぞれの画像情報に基いて後述するフーリエ・メリン変換を行い、それぞれの変換結果を示す信号ＳＡ２１１，ＳＲ２１１を位相限定相関部２１２に出力する。
【００５１】
詳細には、フーリエ・メリン変換部２１１は、フーリエ変換部２１１１１，２１１１２、対数変換部２１１２１，２１１２２、および対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２を有する。
【００５２】
フーリエ変換部２１１１１は、例えば、登録画像ＡＩＭがＮ×Ｎ画像の場合に、登録画像ＡＩＭをｆ１（ｍ，ｎ）とすると、数式（３）に示すようにフーリエ変換を行い、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）を生成し、対数変換部２１１２１に出力する。フーリエ変換部２１１１２は、例えば、照合画像ＲＩＭがＮ×Ｎ画像の場合に、照合画像ＲＩＭをｆ２（ｍ，ｎ）とすると、数式（４）に示すようにフーリエ変換を行い、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）を生成し、対数変換部２１１２２に出力する。
【００５３】
フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）は、数式（３）に示すように振幅スペクトルＡ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルΘ（ｕ，ｖ）で構成され、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）は、数式（４）に示すように振幅スペクトルＢ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルΦ（ｕ，ｖ）で構成される。
【００５４】
【数３】
…（３）
【００５５】
【数４】
…（４）
【００５６】
対数変換部２１１２１，２１１２２は、フーリエ変換部２１１１１，２１１１２で生成された、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）の振幅成分に基いて対数処理を行う。この振幅成分の対数処理は、画像データの詳細な特徴情報を含む高周波成分を強調する。
【００５７】
詳細には、対数変換部２１１２１は数式（５）に示すように振幅成分Ａ（ｕ，ｖ）に基いて対数処理を行いＡ’（ｕ，ｖ）を生成し対数−極座標変換部２１１３１に出力する。対数変換部２１１２２は数式（６）に示すように振幅成分Ｂ（ｕ，ｖ）に基いて対数処理を行いＢ’（ｕ，ｖ）を生成し対数−極座標変換部２１１３２に出力する。
【００５８】
【数５】
…（５）
【００５９】
【数６】
…（６）
【００６０】
対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、対数変換部２１１２１，２１１２２から出力された信号に基いて、対数−極座標系（例えばｌｏｇ−ｒ，Θ）に変換する。
一般的に例えば点（ｘ，ｙ）に対して数式（７），（８）に示すように定義すると、ｒ＝ｅμの場合にはμ＝ｌｏｇ（ｒ）であり、任意の点（ｘ，ｙ）に対応する一義的な（ｌｏｇ（ｒ），Θ）が存在する。この性質により対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は座標変換を行う。
【００６１】
【数７】
…（７）
【００６２】
【数８】
…（８）
【００６３】
詳細には、対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、数式（９）に示す集合（ｒi 、θj ）、および数式（１０）に示す関数ｆ（ｒi 、θj ）を定義する。
【００６４】
【数９】
…（９）
【００６５】
【数１０】
…（１０）
【００６６】
対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２は、数式（９），（１０）で定義した集合（ｒi 、θj ），関数ｆ（ｒi 、θj ）を用いて、画像データＡ’（ｕ，ｖ），Ｂ’（ｕ，ｖ）それぞれを、数式（１１），（１２）に示すように対数−極座標変換を行い、ｐＡ（ｒi 、θj ）、ｐＢ（ｒi 、θj ）を生成し、それぞれ信号ＳＡ２１１、信号ＳＲ２１１として、位相限定相関部２１２に出力する。
【００６７】
【数１１】
…（１１）
【００６８】
【数１２】
…（１２）
【００６９】
図８は、図７に示したフーリエ・メリン変換部２１１の動作を説明するための図である。
画像ｆ１（ｍ，ｎ），画像ｆ２（ｍ，ｎ）は、例えばｘ，ｙ軸に対して異なる所定角度を持った矩形領域Ｗ１，Ｗ２を含む。
フーリエ・メリン変換部２１１において、例えば図８に示すように、画像ｆ１（ｍ，ｎ）が、フーリエ変換部２１１１１によりフーリエ変換されて、フーリエ画像データＦ１（ｕ，ｖ）が生成され、対数変換部２１１２１および対数−極座標変換部２１１３１により、画像データｐＡ（ｒ，θ）が生成される。
【００７０】
同様に、画像ｆ２（ｍ，ｎ）が、フーリエ変換部２１１１２によりフーリエ変換されて、フーリエ画像データＦ２（ｕ，ｖ）が生成され、対数変換部２１１２２および対数−極座標変換部２１１３２により、画像データｐＢ（ｒ，θ）が生成される。
【００７１】
上述したように、画像ｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）は、フーリエ変換および対数−極座標変換により、デカルト座標から対数−極座標系（フーリエ・メリン空間とも言う）上に変換される。
フーリエ・メリン空間では、画像のスケーリングに応じて、成分がｌｏｇ−ｒの軸に沿って移動し、画像の回転角度に応じてθ軸に沿って移動する性質がある。
この性質を用いて、画像ｆ１（ｍ，ｎ），ｆ２（ｍ，ｎ）のスケーリング（倍率情報）および回転角度を、フーリエ・メリン空間上のｌｏｇ−ｒの軸に沿った移動量、およびθ軸に沿った移動量に基いて、求めることができる。
【００７２】
位相限定相関部２１２は、例えば位相限定フィルタ（ＳＰＯＭＦ：Symmetric phase-only matched filter ）を用いた位相限定相関法により、フーリエ・メリン変換部２１１から出力されたパターンデータを示す信号ＳＡ２１１および信号ＳＲ２１１に基いて、それぞれの平行移動量を求める。
位相限定相関部２１２は、例えば図７に示すように、フーリエ変換部２１２０，２１２１、合成部２１２２、位相抽出部２１２３、および逆フーリエ変換部２１２４を有する。
【００７３】
フーリエ変換部２１２０，２１２１は、対数−極座標変換部２１１３１，２１１３２から出力された信号ＳＡ２１１（ｐＡ（ｍ，ｎ）），ＳＲ２１１（ｐＢ（ｍ，ｎ））に基いて数式（１３），（１４）により、フーリエ変換を行う。ここで、Ｘ（ｕ，ｖ），Ｙ（ｕ，ｖ）は、フーリエ係数である。フーリエ係数Ｘ（ｕ，ｖ）は数式（１３）に示すように振幅スペクトルＣ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルθ（ｕ，ｖ）により構成される。フーリエ係数Ｙ（ｕ，ｖ）は数式（１４）に示すように振幅スペクトルＤ（ｕ，ｖ）および位相スペクトルφ（ｕ，ｖ）により構成される。
【００７４】
【数１３】
…（１３）
【００７５】
【数１４】
…（１４）
【００７６】
合成部２１２２は、フーリエ変換部２１２０，２１２１で生成されたＸ（ｕ，ｖ），Ｙ（ｕ，ｖ）を合成して相関をとる。例えば合成部２１２２は、Ｘ（ｕ，ｖ）・Ｙ* （ｕ，ｖ）を生成し、位相抽出部２１２３に出力する。ここで、Ｙ* （ｕ，ｖ）は、Ｙ（ｕ，ｖ）の複素共役である。
【００７７】
位相抽出部２１２３は、合成部２１２２から出力された合成信号に基いて振幅成分を除去して位相情報を抽出する。
例えば位相抽出部２１２３は、例えばＸ（ｕ，ｖ）Ｙ* （ｕ，ｖ）に基いて、その位相成分Ｚ（ｕ，ｖ）＝ｅj (θ(u,v)-φ(u,v))を抽出する。
【００７８】
位相情報の抽出は、上述した形態に限られるものではない。例えば、フーリエ変換部２１２０，２１２１の出力、数式（１５），（１６）に基いて位相情報を抽出した後、数式（１７）に示すように位相成分のみ合成を行い、Ｚ（ｕ，ｖ）を生成してもよい。
【００７９】
【数１５】
…（１５）
【００８０】
【数１６】
…（１６）
【００８１】
【数１７】
…（１７）
【００８２】
逆フーリエ変換部２１２４は、位相抽出部２１２３から出力された、位相情報のみの信号Ｚ（ｕ，ｖ）に基いて、逆フーリエ変換処理を行い、相関強度画像を生成する。
詳細には、逆フーリエ変換部２１２４は、数式（１８）に示すように、信号Ｚ（ｕ，ｖ）に基いて逆フーリエ変換処理を行い、相関強度画像Ｇ（ｐ，ｑ）を生成する。
【００８３】
【数１８】
…（１８）
【００８４】
倍率情報−回転情報生成部２１３は、逆フーリエ変換部２１２４により生成された相関強度画像Ｇ（ｐ、ｑ）におけるピーク位置の画像中心からのずれ量が、すなわち登録画像ＡＩＭと、照合画像ＲＩＭに対してフーリエ・メリン変換を行った結果得られたパターンデータ間の平行移動量と等価であるので、このずれ量を検出することにより、登録画像ＡＩＭに対する照合画像ＲＩＭの倍率情報（拡大／縮小率）および回転角度情報を示すデータを含む補正情報Ｓ２１を生成する。
【００８５】
補正部２２は、倍率情報−回転情報部２１の倍率情報−回転情報生成部２１３から出力された補正情報Ｓ２１に基いて、照合画像ＲＩＭの補正を行う。詳細には、補正部２２は、補正情報Ｓ２１に含まれる倍率情報および回転角度情報に基づいて、照合画像ＲＩＭを拡大／縮小処理し、回転処理を行い、位相限定相関部２３に出力する。補正部２２の補正処理により、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間のスケーリングおよび回転成分の差異が除去される。
このため、登録画像ＡＩＭと、補正処理された照合画像ＲＩＭとの間には、平行移動成分のみが差異として残っている。
【００８６】
位相限定相関部２３は、上述した登録画像ＡＩＭと、補正処理された照合画像ＲＩＭとの間の平行移動成分、およびその相関値を検出する。この検出は、例えば上述した位相限定フィルタを用いた位相限定相関法により求める。
詳細には、位相限定相関部２３は、フーリエ変換部２３１１，２３１２、合成部２３２、位相抽出部２３３、および逆フーリエ変換部２３４を有する。
【００８７】
フーリエ変換部２３１１，２３１２、合成部２３２、位相抽出部２３３、および逆フーリエ変換部２３４それぞれは、上述した位相限定相関部２１２のフーリエ変換部２１２０，２１２１、合成部２１２２、位相抽出部２１２３、および逆フーリエ変換部２１２４それぞれと同じ機能を有するので簡単に説明する。
【００８８】
フーリエ変換部２３１１は、登録画像ＡＩＭをフーリエ変換し合成部２３２に出力する。この際、予めフーリエ変換部２１１１１でフーリエ変換処理した登録画像ＡＩＭをメモリ１２に記憶しておき、それを合成部２３２に出力してもよい。こうすることにより２重にフーリエ変換処理を行うことがないために、処理が軽減される。
フーリエ変換部２３１２は、補正部２２により、補正された画像Ｓ２２をフーリエ変換を行い、処理結果のフーリエ画像を合成部２３２に出力する。
【００８９】
合成部２３２は、フーリエ変換部２３１１，２３１２から出力されたフーリエ画像Ｓ２３１１，Ｓ２３１２を合成し、合成画像Ｓ２３２を位相抽出部２３３に出力する。
位相抽出部２３３は，合成画像Ｓ２３２に基づいて上述したように位相情報を抽出して信号Ｓ２３３を逆フーリエ変換部２３４に出力する。
逆フーリエ変換部２３４は、信号Ｓ２３３に基づいて逆フーリエ変換を行い相関強度画像（相関画像データ）を生成し、信号Ｓ２３としてずれ情報生成部２４に出力する。
【００９０】
上述の位相限定相関法における平行移動量の検出処理の詳細な説明を行う。
例えば、原画像ｆ１（ｍ，ｎ）、原画像ｆ２（ｍ，ｎ）、および画像ｆ２（ｍ，ｎ）を平行移動した画像ｆ３（ｍ，ｎ）＝ｆ２（ｍ＋α，ｎ＋β）それぞれをフーリエ変換処理し、数式（１９）〜（２１）に示すように、フーリエ係数Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ），Ｆ３（ｕ，ｖ）を生成する。
【００９１】
【数１９】
…（１９）
【００９２】
【数２０】
…（２０）
【００９３】
【数２１】
…（２１）
【００９４】
フーリエ係数Ｆ１（ｕ，ｖ）〜Ｆ３（ｕ，ｖ）に基づいて、数式（２２）〜（２４）に示すように、位相情報のみの位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）〜Ｆ’３（ｕ，ｖ）を生成する。
【００９５】
【数２２】
…（２２）
【００９６】
【数２３】
…（２３）
【００９７】
【数２４】
…（２４）
【００９８】
位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）と位相画像Ｆ’２（ｕ，ｖ）の相関の位相画像の相関Ｚ１２（ｕ，ｖ）を数式（２５）に示すように計算し、位相画像Ｆ’１（ｕ，ｖ）と位相画像Ｆ’３（ｕ，ｖ）の相関の位相画像の相関Ｚ１３（ｕ，ｖ）を数式（２６）に示すように計算する。
【００９９】
【数２５】
…（２５）
【０１００】
【数２６】
…（２６）
【０１０１】
相関Ｚ１２（ｕ，ｖ）の相関強度画像Ｇ１２（ｒ，ｓ）、および相関Ｚ１３（ｕ，ｖ）の相関強度画像Ｇ１３（ｒ，ｓ）を数式（２７），（２８）に示すように計算する。
【０１０２】
【数２７】
…（２７）
【０１０３】
【数２８】
…（２８）
【０１０４】
数式（２７），（２８）に示すように、画像ｆ３（ｍ，ｎ）が、画像２（ｍ，ｎ）に比べて（＋α、＋β）だけずれている場合には、位相限定相関法では、相関強画像において、（−α，−β）だけずれた位置に相関強度のピークが生成される。この相関強度位置の位置により、２つの画像間の平行移動量を求めることができる。
また、上述したフーリエ・メリン空間上で、この位相限定相関法を用いることにより、フーリエ・メリン空間上の平行移動量が検出できる。この平行移動量は、上述したように実空間では倍率情報および回転角度情報に相当する。
【０１０５】
図９は、自己相関法と位相限定相関法の相違点を説明するための図である。
自己相関法では、例えば図９（ａ），（ｂ）に示すように、画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１と同じ画像ＩＭ２をフーリエ変換を行い自己相関関数ＳＧ１を生成すると、図９（ｃ）に示すように、相関強度が高いピークと、その周辺部に小さい相関強度を有する相関強度分布が得られる。図９（ｃ）において縦軸（ｚ軸）は相関強度を示し、ｘ軸，ｙ軸はずれ量を示す。
【０１０６】
一方、上述した位相限定相関法では、図９（ｄ），（ｅ）に示すように、画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１と同じ画像ＩＭ２をフーリエ変換を行い、位相情報のみを相関すると図９（ｆ）に示すように、相関強度が高く鋭いピークのみを有する相関強度分布が得られる。このように位相限定法では自己相関法に比べて相関に関して明確な情報を得ることができる。図９（ｆ）において、縦軸（ｚ軸）は相関強度を示し、ｘ軸，ｙ軸はずれ量を示す。
【０１０７】
図１０は、位相限定相関法において、２つの画像間で平行移動ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
例えば図１０（ａ），（ｂ）に示すような画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１より数画素平行移動している画像ＩＭ３の画像の位相限定法における相関強度分布は、例えば図１０（ｃ）に示すように、相関強度が高く鋭いピークが、図９（ｆ）に示した相関画像データの内のピーク位置から、平行移動量に応じた距離だけずれた位置に分布している。しかし、図１０（ｃ）に示すピーク強度は、図９（ｆ）に示したピーク強度に比べて小さい。これは画像ＩＭ１，ＩＭ２に比べて、画像ＩＭ１，ＩＭ３の一致している画素領域が小さいためである。
【０１０８】
図１１は、位相限定法において、２つの画像間で回転ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
図１１（ａ），（ｂ）に示すような画像ＩＭ１、および画像ＩＭ１より数度回転している画像ＩＭ４の位相限定法における相関強度分布は、例えば図１１に示すように、弱い相関強度の相関強度分布が得られる。単純に位相限定相関法を用いた場合には回転ずれにより、相関を検出することが困難である。
【０１０９】
このため、本実施形態に係る画像照合装置１ａでは、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭを、フーリエ・メリン変換を行い、フーリエ・メリン空間上で、位相限定相関法を用いることにより、平行移動量を検出し、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの倍率情報、および回転角度情報を検出する。その情報に基づいて、照合画像の倍率および回転角度を補正する。
補正した照合画像ＲＩＭおよび登録画像ＡＩＭ間の平行移動ずれを、位相限定相関法により検出し、同時に相関ピークに基づいて画像間の照合を行う。
【０１１０】
図１２は、位相限定相関部２３が出力する相関画像データを説明するための図である。図１２（ａ）は登録画像ＡＩＭ、図１２（ｂ）は照合画像ＲＩＭ、図１２（ｃ）は相関画像データの一具体例を示す図である。図１３は図１２（ｃ）に示した相関画像データを説明するための図である。
【０１１１】
登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭとして、例えば手書き文字や血管パターン等の２値化および線形状のパターンを含む場合、例えば図１２（ａ），（ｂ）に示すような登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの場合、位相限定相関部２３は信号Ｓ２３として図１２（ｃ）に示すような相関画像データを出力する。
【０１１２】
図１２（ｃ）において、ｚ軸方向は相関画像データにおける相関ピーク強度を示し、相関ピーク強度は登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間の相関度に相当する。図１２（ｃ）および図１３に示すように、ｘ軸方向，ｙ軸方向での相関ピーク位置ＰＰは、例えば画像中心からのずれ量が登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭ間の平行移動量に相当する。
【０１１３】
ずれ情報生成部２４は、２３位相限定相関部２３から出力された信号Ｓ２３に基づいて、画像中心からのずれ量をずれ情報として生成し、信号Ｓ２４を補正部２５に出力する。
【０１１４】
補正部２５は、ずれ情報生成部２４から出力されたずれ情報としての信号Ｓ２４および照合画像ＲＩＭに基づいて、照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行い、信号Ｓ１６１２として出力する。
【０１１５】
図１４は、図１に示した画像照合装置１の動作を説明するためのフローチャートである。以上説明した構成の画像照合装置１ａの動作を図１４を参照しながら、第１実施形態との相違点のみ説明する。
【０１１６】
例えば画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが入力され、メモリにそれぞれの画像データが格納される（ＳＴ１）。
ここで、登録画像ＡＩＭに対する照合画像ＲＩＭの倍率（拡大／縮小率）および回転角度情報を求めるために、登録画像ＡＩＭがメモリ１２から読み出され（ＳＴ２）、倍率情報−回転情報部２１のフーリエ変換部２１１１１により、フーリエ変換処理され（ＳＴ３）、フーリエ画像データＳ２１１１１がメモリ１２に格納、記憶される（ＳＴ４）。
フーリエ画像データＳ２１１１１の内の振幅成分は、対数変換部２１１２１により対数処理が行われ、対数−極座標変換部２１１３１により、対数−極座標系に変換される（ＳＴ５）。
【０１１７】
照合画像ＲＩＭが、メモリ１２から読み出され（ＳＴ６）、同様にフーリエ変換部２１１１２によりフーリエ変換処理され（ＳＴ７）、フーリエ画像データＳ２１１１２の内の振幅成分が、対数変換部２１１２２により対数処理が行われ、対数−極座標変換部２１１３２により、対数−極座標系に変換される（ＳＴ８）。
【０１１８】
上述した登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭにフーリエ・メリン変換を行った結果得られた、画像信号（パターンデータとも言う）ＳＡ２１１、ＳＲ２１１それぞれは、位相限定相関部２１２のフーリエ変換部２１２０，２１２１によりフーリエ変換処理され（ＳＴ９）、合成部２１２２により合成され（ＳＴ１０）、位相抽出部２１２３により合成信号から振幅成分が除去され（ＳＴ１１）、残りの位相成分が、逆フーリエ変換部２１２４により逆フーリエ変換処理され（ＳＴ１２）、得られた相関画像データのピーク位置の画像中心からのずれ量に基づいて、倍率情報−回転情報生成部２１３により倍率情報および回転情報を含む補正情報が生成（検出）される（ＳＴ１３）。
【０１１９】
補正部２２では、補正情報に基づいて照合画像の拡大／縮小および回転処理の補正処理が行われ、画像間のスケーリング成分、および回転成分が除去される（ＳＴ１４）。残る差異は平行移動成分のみであり、位相限定相関法を用いて検出される。
【０１２０】
補正処理が行われた照合画像ＲＩＭは、位相限定相関部２３のフーリエ変換部２３１２によりフーリエ変換されて（ＳＴ１５）フーリエ画像データＳ２３１２が生成され、メモリ１２に格納されたフーリエ変換された登録画像ＡＩＭが読み出され（ＳＴ１６）、合成部２３２により合成データＳ２３２が生成される（ＳＴ１７）。
【０１２１】
この際、登録画像ＡＩＭがフーリエ変換部２３１１によりフーリエ変換されてフーリエ画像データＳ２３１１が生成されて合成部２３２に入力されてもよい。
合成データＳ２３２の内の振幅情報が位相抽出部２３３により除去され（ＳＴ１８）、残りの位相情報が逆フーリエ変換部２３４に入力され、相関画像データとして信号Ｓ２３が出力される（ＳＴ１９）。
信号２３に基づいて、ずれ情報生成部２４により、ピーク位置のずれ量が検出され、ずれ情報として信号Ｓ２４が出力される（ＳＴ２０）。
補正部２５では、ずれ情報としての信号Ｓ２４および照合画像ＲＩＭに基づいて、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭの位置補正処理が行われ、信号Ｓ１６１２が出力される。また、登録画像ＡＩＭが信号Ｓ１６１１として出力される（ＳＴ２１）。
【０１２２】
以下、第１実施形態と同様の動作であり、ハフ変換部１６２がハフ変換処理を行い（ＳＴ２２）、抽出部１６３が抽出処理を行い（ＳＴ２３）、類似度生成部１６４１が類似度Ｓｉｍを生成する（ＳＴ２４）。
ステップＳＴ２５において、照合部１６４２では、類似度Ｓｉｍが予め設定された閾値より大きいか（超えているか）否かが判別され、大きい場合には、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭが一致すると判別し（ＳＴ２６）、閾値より小さい場合には不一致であると判別する（ＳＴ２７）。
【０１２３】
以上、説明したように本実施形態では、位置補正部１６１が位置補正処理として、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの回転角度補正処理または拡大率補正処理、およびフーリエ変換処理の結果の位相成分に基づいて相関値を生成し、生成した相関値に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行うので、高精度に位置補正処理を行うことができ、その結果高精度に照合処理を行うことができる。
【０１２４】
図１５は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ｂは、ハードウェア的な機能ブロックは、第１実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ｂのソフトウェア的な機能ブロックは、第２実施形態に係る画像照合装置１と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１ｂ、ハフ変換部１６２、抽出部１６３、および判別部１６４ｂの機能を実現する。図１５では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【０１２５】
大きな相違点としては、位置補正部１６１ｂや判別部１６４ｂ等が異なる点である。
本実施形態において、位置補正部１６１ｂは、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭに基づいて相関処理により、補正位置を示す複数の相関値を生成し、生成した複数の相関値に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの複数の位置補正処理を行う。
【０１２６】
図１６は、図１５に示した位置補正部の動作を説明するための図である。数値は、相関画像データのＸ−Ｙ面上での相関画像データの相関ピーク強度を示す。
例えば２値化した線成分（線形状）のパターンを含む登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの場合、相関の大きい画像同士でも、相関ピーク強度（相関強度とも言う）が図１６（ａ），（ｂ）に示すように値が小さい。
例えば、位置補正部１６１ｂのずれ情報生成部２４は、信号Ｓ２３に基づいて、例えば図１６（ａ）に示すように相関強度の上位Ｎ個、本実施形態では８個の相関値および相関ピーク位置を、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭとの２次元上の位置関係の候補として特定する。
位置補正部１６１ｂは、複数の相関値およびそれに対応する相関ピーク位置に基づいて、必要に応じて複数の位置補正処理を行う。
【０１２７】
ハフ変換部１６２は、複数の位置補正処理の結果の登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについてハフ変換処理を行い、変換画像Ｓ１６２１，Ｓ１６２２を生成する。 判別部１６４ｂは、２つの変換画像中のパターンに基づいて相関値を生成し、生成した相関値および予め設定された閾値に基づいて登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。また、判別部１６４ｂは、複数の位置補正処理の結果に基づいて、異なる位置に対応する相関値の総和値および予め設定された閾値に基づいて照合処理を行う。
【０１２８】
詳細には、判別部１６４ｂは、類似度生成部１６４１、照合部１６４２ｂ、および積算部１６４３を有する。
類似度生成部１６４１は、例えば上述したように信号Ｓ１６３１，Ｓ１６３２に基づいて、数式（２）により類似度Ｓｉｍを生成し、信号Ｓ１６４１として積算部１６４３および照合部１６４２ｂに出力する。
【０１２９】
積算部１６４３は、信号Ｓ１６４１に基づいて類似度Ｓｉｍを積算し、積算結果を信号Ｓ１６４３として照合部１６４２ｂに出力する。
照合部１６４２ｂは、信号Ｓ１６４１および信号Ｓ１６４３に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの照合処理を行う。
第１実施形態に係る照合部１６４２との相違点は、照合部１６４２ｂは、積算部による類似度Ｓｉｍの積算値である信号Ｓ１６４３が、所定の閾値よりも大きい場合に、登録画像ＡＩＭと照合画像ＲＩＭが一致していると判別する点である。
【０１３０】
図１７は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。図１４，１７を参照しながら、画像照合装置の動作をＣＰＵ１６の動作を中心に、第１実施形態および第２実施形態との相違点のみ説明する。
【０１３１】
ステップＳＴ１〜ＳＴ１９については、図１４に示した第２実施形態と同様の動作なので説明を省略する。
ステップＳＴ１９により位相限定相関部２３から出力された相関画像データＳ２３に基づいて、ずれ情報生成部２４により相関画像データＳ２３における相関ピーク強度の上位側から、例えばＮ個の候補Ｐi （Ｐ0 ，Ｐ1 ，Ｐ2 ，…，Ｐn-1 ）が選定される（ＳＴ２８）。
【０１３２】
ステップＳＴ２９において、積算部１６４３は、積算のための変数を初期化する。例えば変数ｉを０、積算値Ｓを０に初期化する。
補正部２５は、例えば各候補（座標）Ｐi およびそれに対応する相関画像データの中心からのずれ量に基づいて、登録画像ＡＩＭ，照合画像ＲＩＭの位置補正処理を行う（ＳＴ３０）。
【０１３３】
次に、上述したようにハフ変換部１６２により登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれのハフ変換処理を行い（ＳＴ３１）、抽出部１６３により抽出処理が行われ（ＳＴ３２）、類似度生成部１６４１により類似度Ｓｉｍ（ｉ）が算出され、積算部１６４３および照合部１６４２ｂに出力される（ＳＴ３３）。
【０１３４】
照合部１６４２ｂでは、類似度Ｓｉｍ（ｉ）と、予め設定した第１の閾値ｔｈ１とを比較し、類似度Ｓｉｍ（ｉ）が第１の閾値より小さい場合には（ＳＴ３４）、積算部１６４３では、類似度Ｓｉｍ（ｉ）を積算し、詳細には数式Ｓ＝Ｓ＋Ｓｉｍ（ｉ）により積算し照合部１６４２ｂに出力する（ＳＴ３５）。
ステップＳＴ３５において、照合部１６４２ｂでは、積算値Ｓと予め設定した第２の閾値ｔｈ２とを比較し（ＳＴ３６）、積算値Ｓが第２の閾値ｔｈ２よりも小さい場合には、変数ｉと値Ｎ−１とが比較され（ＳＴ２７）、変数ｉがＮ−１と一致していない場合には、変数ｉに１加算し（ＳＴ２８）、ステップＳＴ３０の処理に戻る。ステップＳＴ２７において、変数ｉがＮ−１と一致した場合には、画像が不一致であるとする（ＳＴ３９）。
【０１３５】
一方、ステップＳＴ３４の比較処理において、照合部１６４２ｂでは、類似度Ｓｉｍ（ｉ）が第１の閾値以上の場合には、画像が一致していると判別し、また、ステップＳＴ３６の比較処理において、照合部１６４２ｂでは、積算値Ｓが第２の閾値ｔｈ２以上の場合には、画像が一致しているとし（ＳＴ４０）、例えばセキュリティ分野における静脈パターン照合装置に、本実施形態に係る画像照合装置を適用した場合には、電子錠を解除するといった処理を動作処理部１７が行う。
【０１３６】
以上、説明したように、本実施形態では、位置補正部１６１では、補正位置を示す複数の相関値を生成し、生成した複数の相関値に基づいて、登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭの複数の位置補正処理を行い、ハフ変換部１６２では、複数の位置補正処理の結果の登録画像ＡＩＭおよび照合画像ＲＩＭそれぞれについて画像処理としてハフ変換処理を行い、照合部１６４２ｂでは、それぞれの変換画像中のパターンに応じた相関値としての類似度の積算値に基づいて照合処理を行うので、例えば、比較対照を行う２枚の画像データ間の相関が小さい場合であっても、複数の各候補の位置関係それぞれについて算出される類似度を積算することにより、類似度単独で照合を行う場合に比べて、高精度に照合を行うことができる。
【０１３７】
また、類似度Ｓｉｍが第１の閾値ｔｈ１よりも大きい場合には一致していると判別するので、高速に照合処理を行うことができる。
【０１３８】
図１８は、本発明に係る画像照合装置の第４実施形態の機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１ｃは、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
画像照合装置１ｃのソフトウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、ＣＰＵ１６がプログラムＰＲＧを実行することにより、位置補正部１６１、ハフ変換部１６２、抽出部１６３ｃ、および判別部１６４の機能を実現する。図１８では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
【０１３９】
大きな相違点としては、抽出部１６３ｃが異なる点である。
本実施形態において、抽出部１６３ｃは、第１の変換画像および第２の変換画像それぞれについて、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定値よりも大きくなるように閾値を制御する。
また、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御する。
【０１４０】
図１９は、図１７に示した画像照合装置１ｃの動作を説明するための図である。
図１９（ａ）は、画像ＩＭ１１の一具体例を示す図である。図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図１９（ｃ）は、図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
図１９（ｄ）は、画像ＩＭ１２の一具体例を示す図である。図１９（ｅ）は、図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１２から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図１９（ｆ）は、図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
【０１４１】
例えば、上述した実施形態では、登録画像や照合画像にハフ変換処理を施した後、変換画像から特徴量（パラメータ）を抽出する際に、閾値が固定であるため、画像によっては充分な特徴量を抽出できない場合や、逆に冗長な特徴量まで抽出してしまう場合がある。
【０１４２】
詳細には、例えば図１９（ａ）に示した画像ＩＭ１１にハフ変換処理を施した後、変換画像から第１閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｂ）に示すような画像ＩＭ１１１が生成され、第２閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｃ）に示すような画像ＩＭ１１２が生成される。
【０１４３】
また、例えば図１９（ｄ）に示した画像ＩＭ１２にハフ変換処理を施した後、変換画像から第１閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｅ）に示すような画像ＩＭ１２１が生成され、第２閾値よりも大きい領域を抽出すると、図１９（ｆ）に示すような画像ＩＭ１２２が生成される。
【０１４４】
例えば、画像ＩＭ１１２および画像ＩＭ１２１は、照合処理に関して適正なデータ量（特徴量）を有する一具体例である。
また、画像ＩＭ１１１は、照合処理に関して冗長なデータ量（特徴量）を有する一具体例である。
また、画像ＩＭ１２２は、照合処理に関して十分なデータ量（特徴量）を抽出できていない一具体例である。
【０１４５】
例えば閾値を固定した場合には、画像ＩＭ１１１と画像ＩＭ１２１間、または画像ＩＭ１１２と画像１２２間で比較・照合処理を行うため、十分な判定精度を確保できない場合がある。
例えば閾値を変化させて照合処理に関して十分なデータ量（特徴量）を有する画像ＩＭ１１２と画像ＩＭ１２１間で比較・照合処理を行うと判定精度が向上する。
【０１４６】
このため本実施形態に係る抽出部１６３ｃは、上述したようにハフ変換処理後の変換画像に対して特徴量を抽出する際に、ある閾値を用いて抽出された特徴量が照合に適切な範囲内に収まっていない場合には、閾値を変更して再度特徴量抽出を行ない、特徴量が適切な範囲内となるように制御を行う。
【０１４７】
図２０は、本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２０を参照しながら、画像照合装置の動作を図１４に示した実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１４８】
ステップＳＴ１〜ステップＳＴ２２の動作については、同じ動作であるので説明を省略する。
ステップＳＴ２３１において、抽出部１６３ｃは、ハフ変換部１６２が生成した各変換画像Ｓ１６１２，Ｓ１６２２に、予め設定した閾値を超えるパラメータ部分のみを特徴量として抽出する。
【０１４９】
抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御する。
詳細には、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが最小値ｍｉｎよりも大きくなるように閾値を制御し、当該抽出した領域の大きさが、当該最小値ｍｉｎよりも大きい最大値ｍａｘよりも小さくなるように閾値を制御する。
【０１５０】
例えばステップＳＴ２３２において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きくないと判別した場合には閾値を所定量だけ下げて（小さくして）（ＳＴ２３３）、ステップＳＴＳＴ２３１の処理に戻る。
一方、ステップＳＴ２３２において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最小値ｍｉｎよりも大きいと判別した場合にはステップＳＴ２３４の処理に進む。
【０１５１】
ステップＳＴ２３４において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最大値ｍａｘよりも小さいか否かを判別し、小さくないと判別した場合には閾値を所定量だけ上げて（大きくして）（ＳＴ２３３）、ステップＳＴＳＴ２３１の処理に戻る。 一方、ステップＳＴ２３４において、抽出部１６３ｃは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最大値ｍａｘよりも小さいと判別した場合にはステップＳＴ２４の処理に進む。
【０１５２】
ステップＳＴ２４以降の処理は図１４の処理と同様なので説明を省略する。
【０１５３】
以上、説明したように、抽出部１６３ｃは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御するので、照合処理に係る冗長なデータを低減することができ、さらに照合処理に最適なデータを抽出することができる。
また、照合処理に適正な画像を得ることができ、照合部１６４はより高精度に照合処理を行うことができる。
また、例えば撮像系が大幅に変化し、入力画像の情報量が極端に変化するような場合であっても、比較照合処理については何ら変更を加えることなく対処することができる。
【０１５４】
図２１は、本発明に係る画像照合装置の第５実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
本実施形態に係る画像照合処理装置は、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図１に示すように、画像入力部１１、メモリ１２、ＦＦＴ処理部１３、座標変換部１４、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部１５、ＣＰＵ１６、および動作処理部１７を有する。
【０１５５】
例えば照合画像や登録画像の特徴量が著しく少ないような場合には、比較照合に充分な特徴量を得られず、充分な判定精度が得られない場合がある。
本実施形態に係る画像照合装置では、１つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさが設定値以下の場合には当該画像を破棄する。
【０１５６】
以下、図２１を参照しながら、上述した実施形態との相違点を中心に、例えば血管パターンを用いる個人認証装置等の用途において、ある画像データを照合用の登録画像として保存する場合を説明する。
【０１５７】
ステップＳＴ１０１において、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１により、登録画像ＡＩＭとして保存するための画像データを取り込み、メモリ１２に画像データを格納する。ＣＰＵ１６は、ハフ変換部１５に、取り込んだ画像データにハフ変換処理を施させる（ＳＴ１０２）。
【０１５８】
ステップＳＴ１０３において、ＣＰＵ１６は、予め設定された閾値を超える領域を特徴量として抽出する（ＳＴ１０３）。
ステップＳＴ１０４において、ＣＰＵ１６は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きい場合には登録画像ＡＩＭとして充分な情報量を有しているものとしてメモリ１２に保存する（ＳＴ１０５）。
【０１５９】
一方、ステップＳＴ１０４において、最小値ｍｉｎよりも大きくない場合には、入力された画像を破棄し（ＳＴ１０６）、登録画像ＡＩＭとしての情報量が不足している旨を表示する等して、画像データの再入力を要求する（ＳＴ１０７）。以下、上述した照合処理を行う。
【０１６０】
以上、説明したように本実施形態では登録時に、登録変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、その抽出した領域の大きさが、設定値（最小値ｍｉｎ）以下の場合には当該画像を破棄するので、照合処理に係る特徴量を比較的多く有する登録画像を確実に得ることができる。また、高精度に照合処理を行うことができる。
【０１６１】
図２２は、本発明に係る画像照合装置の第６実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
次に、予めメモリ１２に記憶した登録画像ＡＩＭに対して、外部から入力した照合画像ＲＩＭを照合する場合を、図２２を参照しながら説明する。
【０１６２】
ステップＳＴ２０１において、ＣＰＵ１６は、画像入力部１１により、照合画像ＲＩＭとして画像データを取り込み、メモリ１２に画像データを格納する。ＣＰＵ１６は、ハフ変換部１５に、取り込んだ照合画像ＲＩＭにハフ変換処理を施させる（ＳＴ２０２）。
【０１６３】
ステップＳＴ２０３において、ＣＰＵ１６は、予め設定された閾値を超える領域を特徴量として抽出する（ＳＴ２０３）。
ステップＳＴ２０４において、ＣＰＵ１６は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値ｍｉｎよりも大きいか否かを判別し、大きくない場合には照合画像ＲＩＭとして充分な情報量を有していないとして画像を破棄し（ＳＴ２０５）、情報量が不足している旨を表示する等を行い、画像データの再入力を促し（ＳＴ２０６）、照合処理を終了する。
【０１６４】
一方、ステップＳＴ２０４の判別において、最小値ｍｉｎよりも大きい場合には、照合画像ＲＩＭとして充分な情報量を有しているものと判断し、後続のステップＳＴ２〜ＳＴ２７の照合処理に進む。
【０１６５】
以下、ステップＳＴ２〜ステップＳＴ２７の動作は、図１４に示した動作と同様なので説明を省略する。
【０１６６】
以上説明したように、本実施形態では照合時に、照合変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、その抽出した領域の大きさが、設定値（最小値ｍｉｎ）以下の場合には当該画像を破棄するので、照合処理に係る特徴量を比較的多く有する照合画像を確実に得ることができる。また、高精度に照合処理を行うことができる。
【０１６７】
なお、本発明は本実施の形態に限られるものではなく、任意好適な種々の改変が可能である。
例えば、本実施形態では、類似度生成部は、数式（２）により類似度を算出したが、この形態に限られるものではない。例えば類似度生成部は直線成分（線形状のパターン）の相関に適した類似度を算出する処理を行えればよい。
【０１６８】
本実施形態では、フーリエ変換処理、対数変換処理、および対数−局座標変換を行い、フーリエ・メリン空間上での平行移動量を算出することにより、倍率情報および回転角度情報を生成したが、この形態に限られるものではない。例えば、倍率情報および回転角度情報が検出可能な空間に、座標変換を行ってもよい。
【０１６９】
また、第１の閾値ｔｈ１と、第２の閾値ｔｈ２を固定値にしたが、この形態に限られるものではない。例えば閾値それぞれを、画像パターンにより可変にすることで、より高精度の照合を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】図１は、本発明に係る画像照合装置の第１実施形態のハードウェア的な機能ブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した画像照合装置のソフトウェア的な機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
【図４】図４は、図２に示したハフ変換部の動作を説明するための図である。
【図５】図５は、図２に示した類似度生成部の動作を説明するための図である。
【図６】図６は、図１に示した本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の位置補正部を示す図である。
【図８】図８は、図７に示したフーリエ・メリン変換部２１１の動作を説明するための図である。
【図９】図９は、自己相関法と位相限定相関法の相違点を説明するための図である。
【図１０】図１０は、位相限定相関法において、２つの画像間で平行移動ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
【図１１】図１１は、位相限定法において、２つの画像間で回転ずれがある場合の相関強度分布を説明するための図である。
【図１２】図１２は、位相限定相関部２３が出力する相関画像データを説明するための図である。
【図１３】図１３は図１２（ｃ）に示した相関画像データを説明するための図である。
【図１４】図１４は、図１に示した画像照合装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】図１５は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の機能ブロック図である。
【図１６】図１６は、図１５に示した位置補正部の動作を説明するための図である。
【図１７】図１７は、本発明に係る画像照合装置の第３実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１８】図１８は、本発明に係る画像照合装置の第４実施形態の機能ブロック図である。
【図１９】図１９は、図１７に示した画像照合装置１ｃの動作を説明するための図である。（ａ）は、画像ＩＭ１１の一具体例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｄ）は、画像ＩＭ１２の一具体例を示す図である。（ｅ）は、（ｄ）に示した画像ＩＭ１２から第１閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。（ｆ）は、（ｄ）に示した画像ＩＭ１１から第１閾値よりも大きい第２閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
【図２０】図２０は、本実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２１】図２１は、本発明に係る画像照合装置の第５実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２２】図２２は、本発明に係る画像照合装置の第６実施形態に係る画像照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７１】
１，１ａ，１ｂ…画像照合装置、１１…画像入力部、１２…メモリ、１３…ＦＦＴ処理部、１４…座標変換部、１５…ハフ変換部、１６…ＣＰＵ、１７…動作処理部、２１…倍率情報−回転情報部、２２…補正部、２３…平行移動部、２４…ずれ情報生成部、１６１，１６１ｂ…位置補正部、１６２…ハフ変換部、１６３…抽出部、１６４，１６４ｂ…判別部、２１１…フーリエ・メリン変換部、２１２…位相限定相関部、２１３…倍率情報−回転情報生成部、２３２…合成部、２３３…位相抽出部、２３４…逆フーリエ変換部、２４１…候補特定部、２４２…類似度生成部、２４３…積算部、２４４…照合部、１６４１…類似度生成部、１６４２，１６４２ｂ…照合部、１６４３…積算部、２１２０，２１２１…フーリエ変換部、２１２２…合成部、２１２３…位相抽出部、２１２４…逆フーリエ変換部、２３１１，２３１２…フーリエ変換部、２４２１…類似度補正部、２１１１１，２１１１２…フーリエ変換部、２１１２１，２１１２２…対数変換部、２１１３１，２１１３２…対数−極座標変換部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管画像を取得する血管画像取得手段と、
この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段と
を備える、生体認証装置。
【請求項２】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、
上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
血管画像を取得する血管画像取得手段と、
この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶手段と
を備える、血管情報記憶装置。
【請求項５】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項４に記載の血管情報記憶装置。
【請求項６】
上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、
この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記認証手段が認証を実行する、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項７】
血管画像を取得する血管画像取得工程と、
この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像が上記血管情報と対応することを認証する認証工程と
を備える、生体認証方法。
【請求項８】
上記直線成分変換工程において、ハフ変換を実行する、
請求項７に記載の生体認証方法。
【請求項９】
上記直線成分変換工程における変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出工程とを備え、
上記認証工程において、この直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う、
請求項７に記載の生体認証方法。
【請求項１０】
血管画像を取得する血管画像取得工程と、
この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
この直線成分変換工程において得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶工程と
を備える、血管情報記憶方法。
【請求項１１】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項１０に記載の血管情報記憶方法。
【請求項１２】
上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出工程とを
備え、
この直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記認証工程において認証を実行する、
請求項７に記載の生体認証方法。
【請求項１】
血管画像を取得する血管画像取得手段と、
この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記血管情報と対応することを認証する認証手段と
を備える、生体認証装置。
【請求項２】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
上記直線成分変換手段の変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、
上記認証手段は、この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
血管画像を取得する血管画像取得手段と、
この血管画像取得手段で取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶手段と
を備える、血管情報記憶装置。
【請求項５】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項４に記載の血管情報記憶装置。
【請求項６】
上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出手段とを備え、
この直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記認証手段が認証を実行する、
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項７】
血管画像を取得する血管画像取得工程と、
この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
この直線成分変換手段で得られた各直線成分を、予め記憶された血管情報と照合することにより、上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像が上記血管情報と対応することを認証する認証工程と
を備える、生体認証方法。
【請求項８】
上記直線成分変換工程において、ハフ変換を実行する、
請求項７に記載の生体認証方法。
【請求項９】
上記直線成分変換工程における変換の結果得られる上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出工程とを備え、
上記認証工程において、この直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、予め記憶された血管情報との照合を行う、
請求項７に記載の生体認証方法。
【請求項１０】
血管画像を取得する血管画像取得工程と、
この血管画像取得工程において取得した上記血管画像を、複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
この直線成分変換工程において得られた各直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶工程と
を備える、血管情報記憶方法。
【請求項１１】
上記直線成分変換手段は、ハフ変換を実行する、
請求項１０に記載の血管情報記憶方法。
【請求項１２】
上記直線成分情報から、抽出閾値以上に多い直線成分を抽出する直線成分抽出工程とを
備え、
この直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記認証工程において認証を実行する、
請求項７に記載の生体認証方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２００８−２６９６２９（Ｐ２００８−２６９６２９Ａ）
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１３１３７８（Ｐ２００８−１３１３７８）
【出願日】平成２０年５月１９日（２００８．５．１９）
【分割の表示】特願２００４−１８０８３２（Ｐ２００４−１８０８３２）の分割
【原出願日】平成１６年６月１８日（２００４．６．１８）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年５月１９日（２００８．５．１９）
【分割の表示】特願２００４−１８０８３２（Ｐ２００４−１８０８３２）の分割
【原出願日】平成１６年６月１８日（２００４．６．１８）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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