画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
【課題】適切に情報量を削減できるようにする。
【解決手段】例えば血管線における分岐点又は端点から次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとし、そのグループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいという条件の一方を満たす３つの特徴点のうち、当該条件の他方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する。
【解決手段】例えば血管線における分岐点又は端点から次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとし、そのグループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいという条件の一方を満たす３つの特徴点のうち、当該条件の他方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関し、例えばバイオメトリクス認証する場合に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、バイオメトリクス認証対象の１つとして血管がある。一般に、認証装置は、撮像した結果得られる血管の画像を、そのとき撮像した生体を識別するための情報としてメモリに登録する又は当該登録された血管の画像と比較して登録者本人であるか否かを判定するようになされている。
【０００３】
ところで、近年、メモリ等に登録する際の情報量を削減する要請があり、この対処策の１つとして、血管の画像を登録するのではなく、当該画像内の血管のうち特徴的な点（位置）のみを登録するといった手法が提案されている（例えば特許文献１）。血管から特徴的な点を抽出する具体的な手法としては、例えばハリスコーナーと呼ばれる手法がある。
【特許文献１】特開平１０−２９５６７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、かかる手法では、血管の緩やかなカーブ部分の点についても、コーナとして抽出されるため、特徴的な要素とはならない点が抽出されることが多く、情報削減量としても不十分となることが多い。殊に、血管を撮像するカメラが高画質化すればするほど、この問題は顕在化する。
【０００５】
その一方、画像内の血管のうち、あまりに多くの点を削除してしまうと、識別情報としての意義が失われることになりかねない。したがって、識別情報としての意義を失うことなく適切に血管の特徴成分としての点を抽出し得る手法が望まれている。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、適切に情報量を削減し得る画像処理方法、画像処理装置及びプログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明は、入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法、画像処理装置又はプログラムであって、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる。このように分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点をグループとすることで、輪郭を、決して、分岐することのない線分単位でと処理することが可能となる。
【０００８】
そして、そのグループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する。
【０００９】
単に、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積の大小を加味しているので、その３つの特徴点を結ぶ線分の直線性が高いものの真ん中の特徴点を、的確に、削除対象として選択するとすることが可能となり、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができる。
【００１０】
加えて、グループにおける各特徴点のなかで最も直線性を有する部分の特徴点を唯一の削除対象としているので、上記２つの条件を同時にみて、該条件を満たすたびに直ちにその対応する特徴点を削除するといった処理を採用する場合に比して、削除対象の特徴点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、特徴点を削除することができる。
【００１１】
また、グループごとに、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が所定の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる第１の面積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる第２の面積との比で内分する内分点、又は、該２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点のいずれかに置換する。
【００１２】
単に、短い線分を構成する２つの特徴点だけに着目せずに、該２つの特徴点に連なる特徴点の位置を加味して新たな特徴点を生成することで、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができるようにしたことで、適切に情報量を削減し得る画像処理方法、画像処理装置及びプログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下図面について、本発明を適用した一実施の形態を詳述する。
【００１５】
（１）本実施の形態による認証装置の全体構成
図１において、本実施の形態による認証装置１の全体構成を示す。この認証装置１は、制御部１０に対して、操作部１１、血管撮像部１２、フラッシュメモリ１３、外部とデータを授受するインターフェース（以下、これを外部インターフェースと呼ぶ）１４及び通知部１５をそれぞれバス１６を介して接続することにより構成される。
【００１６】
制御部１０は、認証装置１全体の制御を司るＣＰＵ(Central Processing Unit)と、各種プログラム及び設定情報が格納されるＲＯＭ(Read Only Memory)と、当該ＣＰＵのワークメモリとしてのＲＡＭ(Random Access Memory)とを含むマイクロコンピュータでなっている。
【００１７】
この制御部１０には、登録対象のユーザ（以下、これを登録者と呼ぶ）の血管を登録するモード（以下、これを血管登録モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ１又は登録者本人の有無を判定するモード（以下、これを認証モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ２が、ユーザ操作に応じて操作部１１から与えられる。
【００１８】
制御部１０は、かかる実行命令ＣＯＭ１、ＣＯＭ２に基づいて実行すべきモードを決定し、この決定結果に対応するプログラムに基づいて、血管撮像部１２、フラッシュメモリ１３、外部インターフェース１４及び通知部１５を適宜制御することによって、血管登録モード又は認証モードを実行するようになされている。
【００１９】
（１−１）血管登録モード
制御部１０は、実行すべきモードとして血管登録モードを決定した場合、動作モードを血管登録モードに遷移し、血管撮像部１２を制御する。
【００２０】
この場合、血管撮像部１２の駆動制御部１２ａは、この認証装置１における所定位置に近赤外光を照射する１又は２以上の近赤外光光源ＬＳと、撮像カメラＣＭにおける例えばＣＣＤ(Charge Coupled Device)でなる撮像素子ＩＤとを駆動制御する。
【００２１】
この近赤外光光源ＬＳから照射される近赤外光は、所定位置に指が配されているとき、その指内方を反射及び散乱するようにして経由し、指の血管を投影する光（以下、これを血管投影光と呼ぶ）として、光学系ＯＰを介して撮像素子ＩＤに入射する。撮像素子ＩＤは、この血管投影光を光電変換し、当該光電変換結果を画像信号Ｓ１として駆動制御部１２ａに出力する。
【００２２】
ちなみに、指に照射される近赤外光は、実際には、当該指の表面で反射して撮像素子ＩＤに入射するものもあるため、この撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ１の画像は、指内方の血管だけではなく、指輪郭や指紋も含まれた状態となる。
【００２３】
駆動制御部１２ａは、この画像の画素値に基づいて、指内方の血管に焦点が合うように光学系ＯＰにおける光学レンズのレンズ位置を調整するとともに、撮像素子ＩＤに入射する入射光量が適応量となるように撮像素子ＩＤに対する露光時間を調整し、当該調整後に撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２を制御部１０に供給する。
【００２４】
制御部１０は、この画像信号Ｓ２に対して、エッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理を順次施し、該画像信号Ｓ２における画像に含まれる血管を抽出する。そして制御部１０は、この血管のうち、該血管の構成要素として特徴となる点（以下、これを特徴点と呼ぶ）を抽出する処理（以下、これを特徴点抽出処理と呼ぶ）を実行し、この結果得られる複数の特徴点を表す情報（以下、これを位置情報と呼ぶ）と、これら特徴点の接続関係を表す情報（以下、これを位相情報と呼ぶ）とを登録データＤ１としてフラッシュメモリ１３に記憶する。
【００２５】
このようにしてこの制御部１０は、血管登録モードを実行することができるようになされている。
【００２６】
（１−２）認証モード
一方、制御部１０は、実行すべきモードとして認証モードを決定した場合には、認証モードに遷移し、上述の血管登録モードの場合と同様にして血管撮像部１２を制御する。
【００２７】
この場合、血管撮像部１２は、近赤外光光源ＬＳ及び撮像素子ＩＤを駆動制御するとともに、当該撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ１０に基づいて光学系ＯＰにおける光学レンズのレンズ位置及び撮像素子ＩＤの露光時間を調整し、当該調整後に撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２０を制御部１０に供給する。
【００２８】
制御部１０は、この画像信号Ｓ２０に対して、上述の血管登録モードと同様のエッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理を施してこの画像信号Ｓ２０の画像に含まれる血管を抽出する。
【００２９】
また制御部１０は、フラッシュメモリ１３に登録された登録データＤ１を読み出し、該登録データＤ１における位置情報及び位相情報に基づいて血管を復元する。
【００３０】
そして制御部１０は、この復元した血管と、画像信号Ｓ２０から抽出した血管とを照合し、当該照合の程度に応じて、このとき指を配したユーザが登録者（正規ユーザ）であるか否かを判定する。
【００３１】
ここで、制御部１０は、登録者であると判定したときには、外部インターフェース１４に接続された動作処理装置（図示せず）に対して所定の動作を行わせる実行命令ＣＯＭ３を生成し、これを外部インターフェース１４を介して動作処理装置に転送する。
【００３２】
この外部インターフェース１４に接続された動作処理装置の実施態様として、例えば閉錠状態にあるドアを採用した場合、制御部１０は、開錠動作を行わせる実行命令ＣＯＭ３をドアに転送する。また他の動作処理装置の実施態様例として、複数の動作モードのうち一部の動作モードを制限した状態にあるコンピュータを採用した場合、制御部１０は、その制限された動作モードを開放させる実行命令ＣＯＭ３をコンピュータに転送する。
【００３３】
なお、実施態様として２つ例を挙げたが、これらに限らず、他の実施態様も適宜選択することができる。また、本実施の形態では、動作処理装置を外部インターフェース１４に接続するようにしたが、当該動作処理装置におけるソフトウェア乃至ハードウェアの構成をこの認証装置１に搭載するようにしてもよい。
【００３４】
これに対して、制御部１０は、登録者ではないと判定したときには、その旨を通知部１５の表示部１５ａを介して表示するとともに、当該通知部１５の音声出力部１５ｂを介して音声出力することによって、当該登録者ではないと判定されたことを視覚的及び聴覚的に通知する。
【００３５】
このようにしてこの制御部１０は、認証モードを実行することができるようになされている。
【００３６】
（２）第１の特徴点抽出処理の具体的な処理内容
次に、登録モード時に実行される制御部１０の特徴点抽出処理として、この実施の形態では２つの具体的な処理内容を挙げる。まず、第１の特徴点抽出処理の具体的な処理内容を説明する。
【００３７】
第１の特徴点抽出処理は、機能的には、図２に示すように、特徴点検出部２１、屈曲点削除部２２、端点削除部２３及び特徴点補正部２４の各部にそれぞれ分けることができる。以下、これら特徴点検出部２１、屈曲点削除部２２、端点削除部２３及び特徴点補正部２４をそれぞれ詳細に説明する。
【００３８】
（２−１）特徴点の検出
この特徴点検出部２１には、撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２（図１）に対するエッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理の処理結果が、画像データとして入力される。この画像データの画像に含まれる血管は、２値化処理により、黒画素又はこれとは逆の白画素とされ、その幅（太さ）は、細線化処理により、「１」とされる。
【００３９】
この血管幅が「１」とは、血管幅が１画素ということ、つまり、画像データにおける線幅を１画素とされた結果、血管の血行方向に対して直交する方向のパラメータ（画素数）を最小単位に固定して「線」として表現されたものである。
【００４０】
この１画素幅でなる血管（以下、これを血管線と呼ぶ）上における特徴点の検出処理を、以下、段階に分けて説明する。ただし、この実施の形態では、血管の画素を黒画素として説明する。
【００４１】
（２−１−１）第１段階
特徴点検出部２１は、第１段階として、血管線を構成する画素（黒画素）から、血管線における特徴の根幹ともいうべき分岐点及び端点を検出する。
【００４２】
具体的には、特徴点検出部２１は、入力される画像（画像データ）を構成する各画素のうち、背景画素（白画素）以外の画素（黒画素）を所定の順序で着目画素とし、該着目画素の周囲の画素（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）に存在する黒画素数を調べる。
【００４３】
ここで、血管線における端点、分岐点及び孤立点と、その周囲の画素に存在する黒画素の出現パターンを図３に示す。この図３からも明らかなように、血管が１画素幅として表現されている場合、その血管（即ち血管線）における端点、分岐点及び孤立点と、その周囲の黒画素の「数」との関係は一義的となり、また、分岐パターンとしては、必ず、３分岐又は４分岐のいずれかとなる。
【００４４】
特徴点検出部２１は、例えば図４に示すように、着目画素の周囲に１つの黒画素が存在する場合（図４（Ａ））、その着目画素を血管線の端点として検出する。一方、特徴点検出部２１は、着目画素の周囲に３つの黒画素が存在する場合（図４（Ｂ））、又は４つの画素が存在する場合（図示せず）、その着目画素を分岐点として検出する。他方、特徴点検出部２１は、着目画素の周囲に黒画素が存在しない場合（図４（Ｃ））、その着目画素を孤立点として検出する。
【００４５】
そして特徴点検出部２１は、検出した端点、分岐点及び孤立点のうち、血管線の構成要素とはならない孤立点を削除する。
【００４６】
このようにして特徴点検出部２１は、第１段階では、着目画素とした黒画素の周囲に存在する黒画素数に応じて、血管線の端点及び分岐点を検出するようになされている。
【００４７】
（２−１−２）第２段階
次に、特徴点検出部２１は、第２段階として、第１段階で検出した端点及び分岐点を基準に、血管線を構成する画素（黒画素）から屈曲点を検出する。
【００４８】
例えば図５に示す場合、特徴点検出部２１は、分岐点ＤＰ１を始点とし、該始点とした分岐点ＤＰ１の次に出現する他の特徴点（端点ＥＰ１、端点ＥＰ２、分岐点ＤＰ２）を終点として、始点から終点までの血管線（以下、これを部分血管線と呼ぶ）を追跡する。同様に、特徴点検出部２１は、分岐点ＤＰ２を始点とし、該始点とした分岐点ＤＰ２の次に出現する他の特徴点（端点ＥＰ３、端点ＥＰ４）を終点として、部分血管線を追跡する。
【００４９】
この図５の例では、分岐点ＤＰ１、ＤＰ２を始点としたが、端点を始点とするようにしてもよい。ちなみに、この図５からも明らかなように、端点は、必ず、始点又は終点のいずれか一方にしかなり得ないものであるが、分岐点は、必ず、始点及び終点の一方又は双方が重複する。
【００５０】
ここで、具体的な追跡手法を図６に示す。この図６において、特徴点検出部２１は、始点から、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）の周囲に存在する黒画素のうち以前に着目画素とした黒画素（横ハッチングで表される画素）を除く黒画素を、次の着目画素として、当該現着目画素の周囲に存在する黒画素が終点となるまで、連続する黒画素を順次追跡していく。
【００５１】
この連続する黒画素（部分血管線）は、分岐点又は端点から次の分岐点又は端点までの血管線であることから、決して、分岐が存在しないものとなる。したがって、着目画素は、必ず、直線上の点又は屈曲点となる。ちなみに、図７において、直線上の点及び屈曲点の周囲における黒画素の出現パターンを示す。
【００５２】
特徴点検出部２１は、例えば図８に示すように、始点及び終点（斜め格子状のハッチングで表される画素）の間の追跡過程において、現着目画素以前の黒画素の直線性が、次に着目画素とされる黒画素から損なわれる場合には、該現着目画素を屈曲点（格子状のハッチングで表される画素）として検出する。
【００５３】
やがて、終点に到達すると、特徴点検出部２１は、この部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点を、グループとして割り当てる。
【００５４】
このようにして特徴点検出部２１は、第２段階では、血管線を、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの部分血管線ごとに追跡し、当該追跡方向が変化する位置を屈曲点として検出するとともに、これら部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点をグループとして割り当てるようになされている。
【００５５】
この実施の形態の場合、図７に示したように、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となることを考慮し、この特徴点検出部２１には、着目画素の周囲における画素に対する追跡順序パターンが、現着目画素と、その１つ前に着目画素であった画素（以下、これを直前着目画素と呼ぶ）との位置関係に応じて設定されている。
【００５６】
具体的には、図９に示すように、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）に対して水平方向、垂直方向及び斜め方向に直前着目画素（横ハッチングで表される画素）が位置する場合の追跡順序パターンがそれぞれ設定されている。現着目画素に対して直前着目画素が水平方向又は垂直方向に位置する場合（図９（Ａ）、（図９（Ｂ））、１画素幅の血管線では、次に黒画素が出現する位置は、図７からも分かるように、直前着目画素に対向する画素Ｐｏ１と、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３となる。したがってこの場合の追跡順序パターンは、当該画素Ｐｏ１を１番目とし、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３を２番目及び３番目とされる。
【００５７】
一方、現着目画素に対して直前着目画素が斜め方向に位置する場合（図９（Ｃ））、１画素幅の血管線では、次に黒画素が出現する位置は、図７からも明らかなように、直前着目画素に対向する画素Ｐｏ１及びその画素に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に加えて、その画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に隣接する画素Ｐｏ４、Ｐｏ５となる。したがって、この場合の追跡順序パターンは、当該画素Ｐｏ１を１番目とし、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３を２番目及び３番目とし、その画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に隣接する画素Ｐｏ４、Ｐｏ５を４番目及び５番目とされる。
【００５８】
これら追跡順序パターンのうち、例えば図１０に示すように、現着目画素に対して直前着目画素が斜め方向に位置する場合、特徴点検出部２１は、対応する追跡順序パターンを選択し、この追跡順序パターンの順序で、現着目画素の周囲における一部から黒画素を追跡する。
【００５９】
このように特徴点検出部２１は、現着目画素の周囲における一部の画素を、その現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じた順序で追跡することによって、該現着目画素の周囲における全ての画素を一律に追跡する場合に比して、より高速に屈曲点を検出することができるようになされている。
【００６０】
（２−２）屈曲点の削除
屈曲点削除部２２は、特徴点検出部２１によってグループとして割り当てられた、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点（以下、これを部分血管構成点列と呼ぶ）を、処理単位として、必要に応じて屈曲点を削除する。
【００６１】
この部分血管構成点列は、例えば図５における血管線を例とした場合、図１１に示すように、部分血管線ＢＳＬ１における始点（分岐点）ＧＰｆ１及び終点（端点）ＧＰＥ１と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ２における始点（分岐点）ＧＰｆ２及び終点（端点）ＧＰＥ２と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ３における始点（分岐点）ＧＰｆ３及び終点（分岐点）ＧＰＥ３と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ４における始点（分岐点）ＧＰｆ４及び終点（端点）ＧＰＥ４と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ５における始点（分岐点）ＧＰｆ５及び終点（端点）ＧＰＥ５と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）となり、これら部分血管構成点列における屈曲点が、必要に応じて削除されることになる。ちなみに、この図１１における分岐点ＧＰｆ１、ＧＰｆ２及びＧＰｆ３、ＧＰｆ４及びＧＰｆ５は、位置（座標）情報としては同一であるが、グループが異なるため、便宜上、分離して示している。
【００６２】
これら部分血管構成点列における屈曲点の削除処理の内容は同一であるので、該内容を、ある１つの部分血管構成点列を処理対象とした場合に限って、段階ごとに説明する。
【００６３】
（２−２−１）第１段階
まず、屈曲点削除部２２は、第１段階として、部分血管構成点列における始点及び終点のいずれか一方又は双方が分岐点となる場合、その分岐点の近傍に屈曲点があればこれを削除する。
【００６４】
具体的には、屈曲点削除部２２は、例えば図１２に示すように、部分血管線ＢＳＬＸを構成する部分血管構成点列の始点が分岐点ＤＰＸである場合、その分岐点ＤＰＸの周囲の画素（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）に存在する屈曲点ＢＰＸを削除する。
【００６５】
したがって、屈曲点削除部２２は、数多く出現し易い傾向にあるが特徴的な構成要素としての存在意義の乏しい屈曲点を、削除対象として選択することになる。この結果、屈曲点削除部２２は、例えば図１３に示すように、消去前の部分血管線（図１３（Ａ））に対して、消去後の部分血管線（図１３（Ｂ））の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【００６６】
ちなみに、図１２の例では、分岐点ＤＰＸの近傍として、分岐点ＤＰＸの周囲としたが、これに代えて、分岐点ＤＰＸから所定の距離範囲としてもよい。このようにしても、図１２の例の場合と同様の結果を得ることができる。
【００６７】
このようにして屈曲点削除部２２は、第１段階では、分岐点に対して、「近傍」に存在する屈曲点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【００６８】
なお、屈曲点削除部２２は、この第１段階の削除処理を実行することなく第２段階以降の削除処理を実行する場合に比して、該第２段階以降で、より的確に屈曲点を削除することができることになる。このことは本出願人による実験結果で明らかとなっている。その理由の１つとして、分岐点の近傍における屈曲点の存在によって、本来特徴的な構成要素となるべき他の屈曲点を潜在化させてしまうということが考えられる。
【００６９】
（２−２−２）第２段階
次に、屈曲点削除部２２は、第２段階として、部分血管構成点列のうち、連続する３つの特徴点で作られる線分が直線に近い場合、該３つの特徴点の真ん中を削除する。この直線に近いか否かを判定する条件として、連続する３つの特徴点で作られる余弦と、これら特徴点で作られる平行四辺形の面積とが採用される。ちなみに、連続する３つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、真ん中の特徴点は、必ず、屈曲点となる。
【００７０】
ここで、仮に、連続する３つの特徴点で作られる余弦だけを条件とした場合、例えば図１４に示すように、その真ん中の特徴点ＧＰＣと、両端の特徴点ＧＰＥ−１、ＧＰＥ−２とで作られる平行四辺形（ハッチングで表される領域）の面積が小さいときには（図１４（Ａ））、真ん中の特徴点ＧＰＣを削除しても、その削除に起因して、削除前の血管線に対する削除後の血管線がかけ離れた態様になるということはない。
【００７１】
しかし、その真ん中の特徴点ＧＰＣと、両端の特徴点ＧＰＥ−１、ＧＰＥ−２とで作られる平行四辺形の面積が大きいときには（図１４（Ｂ））、真ん中の特徴点ＧＰＣを削除すると、その削除に起因して、削除前の血管線に対する削除後の血管線の態様がかけ離れたものとなってしまう。
【００７２】
このように、単に、連続する３つの特徴点で作られる余弦の大小だけを条件とせずに、該３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積の大小をも条件として加味すると、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線が滑らかにさせ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【００７３】
具体的に、この第２段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図１５のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ１）。
【００７４】
そして屈曲点削除部２２は、例えば図１６に示すように、現着目対象とした３つの特徴点（以下、これを現着目連続３点と呼ぶ）ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（ｉ＝２、３、……、ｍ（ｍは整数））のうち、一端の特徴点ＧＰｉ−１及び真ん中の特徴点ＧＰｉ間のベクトルＢ１と、真ん中の特徴点ＧＰｉ及び他端の特徴点ＧＰｉ＋１間のベクトルＢ２の外積の絶対値を求め（ステップＳＰ２）、その絶対値が所定の閾値（以下、これを外積閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ３）。
【００７５】
ここで、外積閾値以上となる場合、このことは 現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１で作られる平行四辺形の面積が大きいということを意味している。この場合、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ５）。
【００７６】
一方、屈曲点削除部２２は、外積閾値よりも小さい場合、つまり現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１で作られる平行四辺形の面積が小さい場合、該現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１の余弦θｉを求め（ステップＳＰ６）、その余弦θｉと真ん中の特徴点ＧＰｉとを対応付けて一時的に記憶する（ステップＳＰ７）。この後、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ５）。
【００７７】
このように屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次着目対象として選択し、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１におけるベクトルＢ１、Ｂ２の外積の絶対値が外積閾値よりも小さい場合には、その現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（図１６）における余弦θｉと、その真ん中の特徴点ＧＰｉ（図１６）とを対応付けて一時的に記憶していく（ステップＳＰ１〜ステップＳＰ７）。
【００７８】
やがて、次の連続する３つの特徴点を選択可能でなくなると、屈曲点削除部２２は、いままで一時的に記憶しておいた余弦のうち、最小の余弦が所定の閾値（以下、これを余弦閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ８）。
【００７９】
ここで、余弦閾値よりも小さい場合、このことは、連続する３つの特徴点で作られる線の直線性が高いことを意味する。この場合、屈曲点削除部２２は、その最小の余弦に対応付けられた３つの特徴点の真ん中を削除した後（ステップＳＰ９）、再び、部分血管構成点列における始点から、部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなるまで、上述の処理を繰り返す。
【００８０】
一方、屈曲点削除部２２は、余弦閾値よりも大きい場合、つまり部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなった場合には、この第２段階の削除処理を終了する。
【００８１】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第２段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【００８２】
ちなみに、この図１６における削除処理では、その手順として、部分血管構成点列において連続する３つの特徴点のなかで、ベクトルＢ１、Ｂ２（図１６）の外積の絶対値が外積閾値よりも小さいものを選択しておき、当該選択した３つの特徴点における余弦θｉ（図１６）のうち最も小さい余弦θｉが余弦閾値よりも小さい場合に、その最小の余弦θｉに対応する３つの特徴点における真ん中を削除したが、これに代えて、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいものを選択しておき、当該選択した３つの特徴点ベクトルの外積の絶対値のうち最も小さい絶対値が外積閾値よりも小さい場合に、その最小の絶対値に対応する３つの特徴点における真ん中を削除するようにしてもよい。
【００８３】
このことは、現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（図１６）におけるベクトルＢ１、Ｂ２（図１６）の外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、又は、該現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１における余弦θｉ（図１６）が余弦閾値よりも小さいという条件を、削除対象の候補となる３つの特徴点を選択する条件としてもよいし、選択候補のなかから削除対象とすべき３つの特徴点を決定する条件としてもよいということを意味するものである。
【００８４】
いずれにしても、屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点で作られる余弦と、該３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積とを条件とするので、図１４でも述べたように、部分血管構成点列において連続する３つの特徴点のなかで、的確に、最も直線性の高い３つの特徴点ＧＰＥ−１−ＧＰＣ−ＧＰＥ−２の真ん中の特徴点ＧＰＣを、削除対象として選択することになる。
【００８５】
この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【００８６】
このようにして屈曲点削除部２２は、第２段階では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいという条件のうちの一方を満たす３つの特徴点のうち、当該条件の他方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【００８７】
なお、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列における全体のなかで最も直線性を有する部分の屈曲点を唯一の削除対象として削除する処理を、繰り返し実行しているので、「部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件と、該３つの特徴点で作られる内角が規定値よりも小さいという条件とを同時にみて、該条件を満たすたびに直ちにその対応する屈曲点を削除する」といった処理を採用する場合に比して、部分血管構成点列における削除対象の屈曲点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、屈曲点を削除することができるようになされている。
【００８８】
（２−２−３）第３段階
次に、屈曲点削除部２２は、第３段階として、部分血管構成点列のうち、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が規定値よりも短い場合、例えば図１７に示すように、該短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２を含む４つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２−ＧＰＹ−２の形態（図１７（Ａ））に応じて、その短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２（図１７（Ｂ））に置換する。ちなみに、連続する４つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、置換対象となる２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２は、必ず、屈曲点となる。
【００８９】
ここで、この図１７の例にも挙げているように、連続する４つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２−ＧＰＹ−２の形態は、おおよそ「Ｚ」状又は「Ｕ」状のいずれかとなる。「Ｚ」状の形態をとる場合、屈曲点削除部２２は、短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２及びこれの一方に連なる特徴点ＧＰＹ−１で作られる平行四辺形の面積Ａ１と、該特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２及びこれの他方に連なる特徴点ＧＰＹ−２で作られる平行四辺形の面積Ａ２の比で内分する点を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１として、当該３つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＮ−１−ＧＰＹ−２の形態を「Ｉ」状とする。
【００９０】
一方、「Ｕ」状の形態をとる場合、屈曲点削除部２２は、短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２と、これに連なる対応する特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２とを結ぶ線分ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１、ＧＰＹ−２−ＧＰＸ−２の延長線の交点を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−２として、当該３つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＮ−２−ＧＰＹ−２の形態を「Ｖ」状とする。
【００９１】
この図１７からも明らかなように、短い線分を構成する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２だけに着目せずに、該２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２の位置を加味して新たな特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２を生成することで、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線が単純に（滑らかに）させ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【００９２】
この第３段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における２番目から、図１８のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する２つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ１１）。
【００９３】
そして屈曲点削除部２２は、現着目対象の２つの特徴点の他端が、部分血管構成点列の終点に到達していない場合には（ステップＳＰ１２）、このとき選択した２つの特徴点間の線分が所定の閾値（以下、これを第１の線分閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定し（ステップＳＰ１３）、該第１の線分閾値以上となるときには、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせる（ステップＳＰ１４）。
【００９４】
このようにして屈曲点削除部２２は、第１の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を選択するまで、連続する２の特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次選択していく（ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ１４）。
【００９５】
一方、２つの特徴点間の線分が第１の線分閾値よりも小さい場合、屈曲点削除部２２は、例えば図１９に示すように、現着目対象の特徴点ＧＰｊ（ｊ＝２、３、……、ｎ（ｎは整数））、ＧＰｊ＋１間のベクトルＢ１０と、特徴点ＧＰｊ及びその特徴点ＧＰｊに対して一端側に連なる特徴点ＧＰｊ−１間のベクトルＢ１１の外積を求める。また、屈曲点削除部２２は、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１間のベクトルＢ１０と、特徴点ＧＰｊ＋１及びその特徴点ＧＰｊ＋１に対して他端側に連なる特徴点ＧＰｊ＋２間のベクトルＢ１２の外積を求める（ステップＳＰ１５）。そして屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０、Ｂ１１の外積と、ベクトルＢ１１、Ｂ１２の外積とにおける正負の符号が一致するか否かを判定する（ステップＳＰ１６）。
【００９６】
ここで、正負の符号が一致しない場合、このことは、この図１９の例に示すように、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１と、これと前後に連なる特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ＋２とを結ぶ線分ＧＰｊ−１−ＧＰｊ−ＧＰｊ＋１−ＧＰｊ＋２の形態が「Ｚ」状であることを意味する。
【００９７】
この場合、屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０及びＢ１１の外積の絶対値（すなわち特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１で作られる平行四辺形の面積Ｔａ）を「ＰＤ１」とし、ベクトルＢ１０及びＢ１２の外積の絶対値（すなわち特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１、ＧＰｊ＋２で作られる平行四辺形の面積Ｔｂ）を「ＰＤ２」とすると、次式
【００９８】
【数１】
【００９９】
にしたがって、面積Ｔａ：Ｔｂで内分する内分点ＧＰＤを求める（ステップＳＰ１７）。そして屈曲点削除部２２は、この内分点ＧＰＤを生成するとともに、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１を削除した後（ステップＳＰ１８）、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ１４）、上述の処理を繰り返す。
【０１００】
これに対して、正負の符号が一致する場合、このことは、例えば図２０に示すように、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１と、これと前後に連なる特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ＋２とを結ぶ線分ＧＰｊ−１−ＧＰｊ−ＧＰｊ＋１−ＧＰｊ＋２の形態が「Ｕ」状であることを意味する。
【０１０１】
この場合、屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０及びＢ１２の外積を「ＰＤ３」とし、ベクトルＢ１１及びＢ１２の外積を「ＰＤ４」とすると、
次式
【０１０２】
【数２】
【０１０３】
にしたがって、ベクトルＢ１１及びＢ１２の延長線上の交点ＧＰＩＮを求める（ステップＳＰ１９）。そして屈曲点削除部２２は、この交点ＧＰＩＮを生成するとともに、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１を削除した後（ステップＳＰ１８）、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ１４）、上述の処理を繰り返す。
【０１０４】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第３段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【０１０５】
屈曲点削除部２２は、図１７でも述べたように、連続する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２の前後に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２の位置を加味するので、的確に、削除対象とすべき２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２に置換することができることになる。
【０１０６】
この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【０１０７】
このようにして屈曲点削除部２２は、第３段階では、部分血管構成点列のなかで連続する２つの特徴点を結ぶ線分ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２が第１の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、その２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる面積Ｔａと、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる面積Ｔｂとの比で内分する点ＧＰＤに、又は、その２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点ＧＰＩＮに置換することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【０１０８】
なお、屈曲点削除部２２は、置換対象の点（ＧＰＤ又はＧＰＩＮ）の切り換えを、連続する２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点との外積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点との外積とにおける正負の符号の異同とする、つまり、連続する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２の前後に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２との連結態様を加味することで、的確に、置換することができる。
【０１０９】
（２−２−４）第４段階
最後に、屈曲点削除部２２は、第４段階として、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さくなる場合、その真ん中の特徴点を削除する。ちなみに、連続する３つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、真ん中の特徴点は、必ず、屈曲点となる。
【０１１０】
ここで、第２段階では、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の余弦の大小も加味して直線性を重視していたのに対し、この第４段階では、直線性を重視することなく、平行四辺形の面積が規定値よりも小さいときには屈曲点を削除する。
【０１１１】
これは、第２及び第３段階における削除処理では、部分血管構成点列の細部にわたらず大きく捉えて削除するので、当該削除処理の終了時点では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さくなるという部分は、おおよそ、屈曲点同士が大きく離間せずに密に分布するものに限定されるため、この部分の屈曲点を削除対象としても、削除前の血管線に対する削除後の血管線の態様がかけ離れたものとなるということはないからである。
【０１１２】
具体的に、この第４段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図２１のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ２１）。
【０１１３】
そして屈曲点削除部２２は、例えば図２２に示すように、現着目連続（現着目対象とした３つの特徴点）ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（ｋ＝２、３、……、ｓ（ｓは整数））のうち、一端の特徴点ＧＰｋ−１及び真ん中の特徴点ＧＰｋ間のベクトルＢ１と、真ん中の特徴点ＧＰｋ及び他端の特徴点ＧＰｋ＋１間のベクトルＢ２の外積の絶対値を求め（ステップＳＰ２２）、この外積の絶対値と、現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（位置情報）とを対応付けて一時的に記憶する（ステップＳＰ２３）。
【０１１４】
この後、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ２４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ２５）。
【０１１５】
このように屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次着目対象を選択し、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図２２）で作られる平行四辺形の面積（ベクトルＢ１、Ｂ２の外積の絶対値）を、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図１６）と対応付けて一時的に記憶していく（ステップＳＰ２１〜ステップＳＰ２５）。
【０１１６】
やがて、次の連続する３つの特徴点を選択可能でなくなると、屈曲点削除部２２は、いままで一時的に記憶しておいた外積の絶対値のうち、最小の外積の絶対値が所定の閾値（以下、これを第２の外積閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ２６）。
【０１１７】
ここで、第２の外積閾値よりも小さい場合、屈曲点削除部２２は、その最小の外積の絶対値に対応付けられた３つの特徴点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図２２）における真ん中の特徴点ＧＰｋを削除した後（ステップＳＰ２７）、再び、部分血管構成点列における始点から、部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなるまで、上述の処理を繰り返す。
【０１１８】
一方、屈曲点削除部２２は、第２の外積閾値よりも大きい場合、つまり部分血管構成点列のなかに第２の外積閾値よりも小さい面積を作る３つの特徴点がなくなった場合には、この第４段階の削除処理を終了する。
【０１１９】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第４段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【０１２０】
したがって、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列のうち、屈曲点同士が大きく離間せずに密に分布している部分を、削除対象とすることになる。この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除対象として選択することができることになる。
【０１２１】
このようにして屈曲点削除部２２は、第４段階では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積のうち、最小となる面積が規定値よりも小さい３つの特徴点における真ん中の特徴点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【０１２２】
なお、屈曲点削除部２２は、第２段階と同様に、部分血管構成点列における全体のなかで最も小さい面積を作る部分の屈曲点を唯一の削除対象として削除する処理を、繰り返し実行しているので、「部分血管線において連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さいという条件を満たすたびにその都度その３つの特徴点の真ん中を削除する」といった処理を採用する場合に比して、部分血管構成点列における削除対象の屈曲点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、屈曲点を削除することができるようになされている。
【０１２３】
（２−３）端点の削除
端点削除部２３は、各部分血管線における部分血管構成点列の始点又は終点を、必要に応じて削除する。この部分血管構成点列の始点又は終点の削除処理を、以下、段階に分けて説明する。
【０１２４】
（２−３−１）第１段階
端点削除部２３は、第１段階として、部分血管構成点列における始点及び終点のいずれか一方又は双方が端点となる場合、例えば図２３（Ａ）に示すように、その端点ＤＰｘと、該端点ＤＰｘに連なる屈曲点Ｐｘとの距離が所定の閾値よりも短ければ、その端点ＤＰｘを削除する。
【０１２５】
したがって、端点削除部２３は、特徴的な構成要素としての存在意義の乏しい端点を、削除対象とすることになる。この結果、端点削除部２３は、例えば図２３（Ｂ）に示すように、消去前の血管線（図２３（Ａ））に対して、消去後の血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、端点を削除することができる。
【０１２６】
このようにして端点削除部２３は、第１段階では、端点のうち、それに連なる屈曲点との間の距離が短い端点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。ちなみに、削除対象を端点としたが、その端点に連なる屈曲点としてもよい。このようにしても削除対象を端点とする場合と同様の効果を得ることができる。
【０１２７】
（２−３−２）第２段階
次に、端点削除部２３は、第２段階として、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。ちなみに、分岐点から伸びる部分血管線は、１画素幅でなる血管（血管線）では、図３でも述べたように、必ず、３つ又は４つとなる。
【０１２８】
具体的に、例えば図２４（Ａ）に示すように、分岐点ＧＰ（ＧＰＡ１、ＧＰＢ１、ＧＰＣ１）から３つの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣが伸びている場合、端点削除部２３は、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣのうち、１対の部分血管線同士の交差角度θＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＢ−Ｃの余弦（cos(θＡ−Ｂ)、cos(θＡ−Ｃ)、cos(θＢ−Ｃ)）を求める。
【０１２９】
ここで、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも小さいとき、このことは、部分血管線の交差角度が１８０度に近いことを意味する。このとき端点削除部２３は、その最小の余弦cos(θＡ−Ｂ)に対応する１対の部分血管線の部分血管構成点列ＧＰＡ１、ＧＰＡ２、……、ＧＰＡ−ｅｎｄ及びＧＰＢ１、ＧＰＢ２、……、ＧＰＢ−ｅｎｄの両端うち、重複しないほうの点ＧＰＡ−ｅｎｄ、ＧＰＢ−ｅｎｄを始点又は端点として、その始点及び端点間の特徴点を１つのグループとして割り当てしなおす。
【０１３０】
この結果、１対の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢは連結され、例えば図２４（Ｂ）に示すように、該連結された部分血管線ＰＢＬＡＢの部分血管構成点列ＧＰＡＢ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＡＢ１０、ＧＰＡＢ１１、ＧＰＡＢ１２、……、ＧＰＡＢ−ｅｎｄの個数は、連結前の１対の部分血管線の部分血管構成点列と比べると、該１対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点となっていた２つの分岐点ＧＰＡ１、ＧＰＢ１が１つの中間点ＧＰＡＢ１１として置換されたことで、１点減ることになる。なお、部分血管線ＰＢＬＡＢは、１対の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢを単に連結したものであるので、連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。
【０１３１】
これに対して、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも大きいとき、端点削除部２３は、グループの再割り当てをせずに、未処理対象の分岐点があれば、処理対象を次の分岐点にうつし、未処理対象の分岐点がなければ、この処理を終了する。
【０１３２】
一方、例えば図２５（Ａ）に示すように、分岐点ＧＰ（ＧＰＡ１、ＧＰＢ１、ＧＰＣ１、ＧＰＤ１）から４つの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣ、ＰＢＬＤが伸びている場合、端点削除部２３は、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣ、ＰＢＬＤのうち、１対の部分血管線同士の交差角度θＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＡ−Ｄ、θＢ−Ｃ、θＢ−Ｄ、θＣ−Ｄの余弦（cos(θＡ−Ｂ)、cos(θＡ−Ｃ)、cos(θＡ−Ｄ)、cos(θＢ−Ｃ) 、cos(θＢ−Ｄ)、cos(θＣ−Ｄ)）を求める。
【０１３３】
ここで、最も小さい余弦cos(θＢ−Ｄ)が第２の余弦閾値よりも小さいとき、このことは、部分血管線の交差角度が１８０度に近いことを意味する。このとき端点削除部２３は、その最小の余弦cos(θＢ−Ｄ)に対応する１対の部分血管線の部分血管構成点列ＧＰＢ１、ＧＰＢ２、……、ＧＰＢ−ｅｎｄ及びＧＰＤ１、ＧＰＤ２、……、ＧＰＤ−ｅｎｄの両端うち、重複しないほうの点ＧＰＢ−ｅｎｄ、ＧＰＤ−ｅｎｄを始点又は端点として、その始点及び端点間の特徴点を１つのグループとして割り当てしなおす。
【０１３４】
この結果、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤは連結され、例えば図２５（Ｂ）に示すように、該連結された部分血管線ＰＢＬＢＤの部分血管構成点列ＧＰＢＤ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＢＤ１０、ＧＰＢＤ１１、ＧＰＢＤ１２、……、ＧＰＢＤ−ｅｎｄの個数は、連結前の１対の部分血管線の部分血管構成点列と比べると、該１対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点となっていた２つの分岐点ＧＰＢ１、ＧＰＤ１が１つの中間点ＧＰＢＤ１１として置換されたことで、１点減ることになる。なお、部分血管線ＰＢＬＢＤは、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤを単に連結したものであるので、連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。
【０１３５】
この４分岐の場合、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤを連結しても、未連結の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣが残るが、端点削除部２３は、残りの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣ同士の交差角度θＡ−Ｃの余弦（cos(θＡ−Ｃ)）が第２の余弦閾値よりも小さいときには、例えば図２５（Ｃ）に示すように、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣそれぞれの部分血管構成点列を、部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤの部分血管構成点列と同様に、１つの部分血管構成点列ＧＰＡＣ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＡＣ１０、ＧＰＡＣ１１、ＧＰＡＣ１２、……、ＧＰＡＣ−ｅｎｄとし、元の部分血管構成点列の端点となる始点ＧＰＡ１、ＧＰＣ１の１つを削除するようになされている。
【０１３６】
これに対して、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも大きいとき、端点削除部２３は、グループの再割り当てをせずに、未処理対象の分岐点があれば、処理対象を次の分岐点にうつし、未処理対象の分岐点がなければ、この処理を終了する。
【０１３７】
ちなみに、図２４及び図２５において一部重なっている点は、位置（座標）情報としては同一であるが、グループが異なるため、便宜上、分離して示している。
【０１３８】
このようにして端点削除部２３は、第２段階では、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる部分血管線の交差角度の余弦が第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列とすることによって、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除し、データ量の削減を図るようになされている。
【０１３９】
（２−４）特徴点の補正
特徴点補正部２４は、上述の各種削除処理結果として残された特徴点の位置を、当該特長点間を結ぶ線分が本来の血管線（以下、これをオリジナル血管線と呼ぶ）に最も近似するように、適宜変更する。
【０１４０】
この残された特徴点を結ぶ直線は、認証時に復元され得る血管線となる。ここで、上述の各種削除処理では、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除したことから、残った特徴点間を結ぶ直線（以下、これを復元対象血管線と呼ぶ）は、オリジナル血管線における特徴的な形状パターンと大幅に相違することはない。
【０１４１】
ただし、例えば図２６に示すように、復元対象血管線の画素（図中、丸で示す）と、オリジナル血管線の画素（図中、四角で示す）との位置が微妙にずれていることがある。このずれは、単に地図の縮小又は拡大等に用いる場合にはことさら問題となることはないが、生体認証等に用いる場合には問題になりかねない。
【０１４２】
そこで、この実施の形態では、オリジナル血管線に対する復元対象血管線の近似が万全となるようにするため、この特徴点の補正処理が採用されている。
【０１４３】
具体的には、特徴点補正部２４は、例えば図２７に示すように、残された特徴点のうち、互いに連なる特徴点間を結ぶ線分のなかで最長となる線分を構成する２つの特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を、現変更対象とし、その一方の特徴点ＰＸ１及びその周囲の点（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）Ｐａｄ１の計９つの位置と、他方の特徴点ＰＸ２及びその周囲の点Ｐａｄ２の計９つの位置とを、変更候補位置として選択する。
【０１４４】
そして特徴点補正部２４は、変更候補位置から、互いの変更候補位置を結ぶ８１パターンの線分ＳＥＧのなかで、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を、例えばブラッセンハム(Bresenham)のアルゴリズムを用いて、探索する。
【０１４５】
特徴点補正部２４は、この探索結果として、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を検出すると、該位置に、現変更対象の２つの特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を移動する。この結果、図２８に示すように、変更前の図２６と対比しても明らかなように、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２を結ぶ線分は、変更前の特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を結ぶ線分よりも、対応するオリジナル血管線の画素に近似することとなる。
【０１４６】
次いで、特徴点補正部２４は、図２９に示すように、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２に連なる特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２を、現変更対象とし、その特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２及びその周囲の点Ｐａｄ１１、Ｐａｄ１２の計９つの位置を、変更候補位置として、それぞれ選択する。
【０１４７】
そして特徴点補正部２４は、変更候補位置から、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２及び変更候補位置を結ぶ９パターンの線分ＳＥＧ１１、ＳＥＧ１２のなかで、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を、それぞれ探索する。
【０１４８】
特徴点補正部２４は、この探索結果として、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を検出すると、該位置に、現変更対象の特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２をそれぞれ移動する。この結果、図３０に示すように、変更前の図２６と対比しても明らかなように、変更後の特徴点ＰＸ３１、ＰＸ３２を結ぶ線分は、変更前の特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２を結ぶ線分よりも、対応するオリジナル血管線の画素に近似することとなる。ちなみに、この図３０の例では、変更後の特徴点ＰＸ３１は変更前の特徴点ＰＸ２１の位置と同位置（への移動）となる。
【０１４９】
また特徴点補正部２４は、変更後の特徴点ＰＸ３１、ＰＸ３２が端点でない場合、血管線の末端となるまで、次に連なる特徴点を現変更対象として順次選択し、現変更対象の特徴点及びその近傍の位置のうち、該現変更対象の１つ前に現変更対象であった特徴点と結ぶ線分のなかでオリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置に、現変更対象の特徴点を移動するようになされている。
【０１５０】
ちなみに、この図２７乃至図３０の例では、変更候補位置として、現変更対象の特徴点とその周囲の点としたが、これに代えて、現変更対象の特徴点とその特徴点から所定の距離範囲としてもよい。要は、現変更対象の特徴点とその近傍の点を変更候補位置とすることができる。このようにしても、図２７乃至図３０の例の場合と同様の結果を得ることができる。
【０１５１】
このようにして特徴点補正部２４は、血管線上における特徴点を、最長の線分を構成する１対の特徴点から血管線の末端となるまで、現変更対象として順次選択し、当該現変更対象として選択した特徴点を、その特徴点及びその近傍の位置のうち、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置に、移動することによって、オリジナル血管線に対してより一段と復元対象血管線を近似させ得るようになされている。
【０１５２】
制御部１０は、以上のようにして特徴点抽出処理を実行し、この処理結果として得られた各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）を、登録データＤ１（図１）としてフラッシュメモリ１３（図１）に記憶する。
【０１５３】
ここで、この特徴点抽出処理の評価結果を図３１に示す。この図３１では、特徴点抽出処理前における３サンプルの血管線（この図では白色部分）と、当該特徴点抽出処理により抽出された特徴点に基づいて復元した血管線（この図では白色部分）とを示すものである。この図３１からも明らかなように、特徴点抽出処理によって適切に特徴点が抽出されたことが示唆されている。また、この特徴点抽出処理前の血管線における特徴点のデータはおよそ１［KBit］であったのに対し、特徴点抽出処理後の血管線における特徴点のデータはおよそ２５６［Bit］であった。
【０１５４】
この実験結果からも明らかなように、制御部１０は、上述の特徴点抽出処理により適切に情報量を削減することができる。
【０１５５】
なお、制御部１０は、認証時には、登録データＤ１の各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）ごとに、該部分血管構成点列の始点から隣接する屈曲点を順次経て終点まで順次連結し、血管線を復元するようになされている。
【０１５６】
（２−５）まとめ
以上のように第１の特徴点抽出処理として、制御部１０は、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、グループとして割り当てられた分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの特徴点（部分血管構成点列）ごとに、消去前の血管線と、消去後の血管線との形態を近似させながらもその消去後の血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、大局的に捉える削除態様から徐々に局所的に捉える削除態様に切り換えて、屈曲点を、削除する（第２段階から第４段階の削除処理）。
【０１５７】
これにより制御部１０は、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１５８】
また制御部１０は、削除処理の前処理（第１段階の削除処理）として、分岐点の近傍に存在する屈曲点を削除しておくことによって、第２段階以降の削除処理で、本来特徴的な構成要素となるべき他の屈曲点を選択できなくなるといった事態を未然に回避し、より適切に、血管の特徴成分としての点を抽出することを可能とする。
【０１５９】
さらに制御部１０は、端点のうち、それに連なる屈曲点との間の距離が短い端点を削除するとともに、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。
【０１６０】
これにより制御部１０は、消去前後の血管線の形態を変化させることなく特徴点を削除することができるので、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１６１】
さらに制御部１０は、かかる特徴点削除処理後の処理として、該特徴点削除処理後に残った特徴点を結ぶ線分が、オリジナル血管線の画素を最も多く通るように、当該特徴点の位置を補正する。これにより制御部１０は、識別情報としての意義を、より一段と実効あるものとすることができるようになされている。
【０１６２】
一方、制御部１０は、輪郭における特徴点の検出手法として、入力される撮像画像を２値画像とし、該２値画像における血管の輪郭幅を１画素とし、この後、その輪郭幅が１画素でなる血管線から端点及び分岐点を検出するとともに、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの部分血管線ごとに、つまり分岐しない線分単位で、屈曲点を検出する。
【０１６３】
これにより制御部１０は、点を検出する上で余分な要素を排除することができるので、その分だけ、複雑な計算手法を用いることなく、的確に、特徴点を検出することができ、この結果、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１６４】
（３）第２の実施の形態による特徴点抽出処理の具体的な処理内容
次に、第２の特徴点抽出処理の具体的な処理内容を説明する。この第２の特徴点抽出処理は、機能的には、図２との対応部分に同一符号を付した図３２に示すように、特徴点検出部２１、屈曲点削除部１２２及び端点削除部１２３によって構成される。
【０１６５】
この第２の特徴点抽出処理は、削除対象の特徴点とその特徴点に連なる特徴点との関係に基づいて屈曲点を削除する屈曲点削除部２２（図２）に代えて、２つの特徴点を結ぶ線分と、その一方の特徴点から他方の特徴点までのオリジナル血管線との関係に基づいて屈曲点を削除する屈曲点削除部１２２を採用する点で、第１の特徴点抽出処理とは相違する。
【０１６６】
また、この屈曲点削除部１２２は、２つの特徴点を結ぶ線分と、これら特徴点間のオリジナル血管線との関係に着目している点で、第１の特徴点抽出処理における特徴点補正部２４の一部に相当することから、特徴点補正部２４が第２の特徴点抽出処理から除かれている。
【０１６７】
さらに、この第２の特徴点抽出処理は、第１段階及び第２段階の端点削除処理を実行する端点削除部２３（図２）に代えて、当該第２段階の端点削除処理だけを実行する端点削除部１２３を採用する点で、第１の特徴点抽出処理とは相違する。
【０１６８】
以下、かかる屈曲点削除部１２２及び端点削除部１２３を詳細に説明する。
【０１６９】
（３−１）屈曲点の削除
屈曲点削除部１２２は、特徴点検出部２１によってグループとして割り当てられた、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点（即ち部分血管構成点列）を処理単位として、必要に応じて屈曲点を削除する。
【０１７０】
これら部分血管構成点列に対する削除処理の内容は同一であるので、該内容を、ある１つの部分血管構成点列を処理対象とした場合に限って図３３を例に用いて説明する。この図３３において、正方形はオリジナル血管線を構成する画素（以下、これをオリジナル血管画素と呼ぶ）を表し、当該オリジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。
【０１７１】
屈曲点削除部１２２は、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点のうち、基準として選択した特徴点（以下、これを基準点と呼ぶ）ＧＰｂｓから削除候補点ＧＰｃｄ（ＧＰｃｄ１〜ＧＰｃｄ３）までのオリジナル血管画素に対する、当該基準点ＧＰｂｓ及び削除候補点ＧＰｃｄを結ぶ線分ＳＧ（ＳＧ１〜ＳＧ３）の通過割合が、所定の閾値（以下、これを通過割合閾値と呼ぶ）よりも小さくなるまで、当該削除候補点ＧＰｃｄを順次末端側にずらしながら順次求めていく。
【０１７２】
この図３３では、線分ＳＧ１は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ１までのオリジナル血管画素（２画素）の全てを通過し、線分ＳＧ２は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ２までのオリジナル血管画素（７画素）の４画素通過し、線分ＳＧ３は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ３までのオリジナル血管画素（９画素）の２画素通過している。ちなみに、オリジナル血管画素に対する線分の通過割合とは、実際には、基準点ＧＰｂｓから削除候補点ＧＰｃｄまでのオリジナル血管画素の画素数に対する、当該基準点ＧＰｂｓ及び削除候補点ＧＰｃｄを結ぶ線分を構成する画素のうちオリジナル血管画素に重なる画素の画素数の割合を意味するものである。
【０１７３】
オリジナル血管画素に対する線分ＳＧ３の通過割合が通過割合閾値よりも小さいとした場合、屈曲点削除部１２２は、そのとき削除候補点ＧＰｃｄ３として選択した特徴点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｃｄ２として選択した特徴点と、基準点ＧＰｂｓとの間の特徴点ＧＰｃｄ１を削除する。そうすると、残した特徴点ＧＰｃｄ２から基準点ＧＰｂｓまでの線分ＳＧ２はオリジナル血管線と近似させながらも、特徴点ＧＰｃｄ１を削除できることになる。
【０１７４】
ここで、かかる通過割合閾値を小さく設定すると、基準点と、削除候補点とを結ぶ線分が、当該基準点から削除候補点までのオリジナル血管画素と近似しないにもかかわらず、特徴点ＧＰｃｄを削除するといったことが生じ、これに対して通過割合閾値を大きく設定すると、特徴点ＧＰｃｄを削除することができないといったことが生じ得る。
【０１７５】
そこで、この実施の形態では、屈曲点削除部１２２は、線分長に応じて閾値を切り換えるようになっている。具体的には、基準点をＧＰＪ（Ｊ＝１、２、……、Ｍ（Ｍは整数））とし、その基準点からα番目の削除候補点をＧＰｊ＋αとすると、基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求める場合、その直前に通過割合を求めた線分（以下、これを直前線分と呼ぶ）ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが所定の閾値（以下、これを線分閾値と呼ぶ）以上であるときには、第１の通過割合閾値を設定し、これに対して線分長が線分閾値未満であるときには、第１の通過割合閾値よりも大きい第２の通過割合閾値を設定する。
【０１７６】
このようにすることで、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【０１７７】
具体的に、この屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図３４のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部１２２は、部分血管構成点列の始点を基準点として選択するとともに、該基準点から１番目の特徴点を、削除候補点として選択する（ステップＳＰ３１）。
【０１７８】
そして屈曲点削除部１２２は、この屈曲点の削除処理を開始してから初めて通過割合を求める場合であるか、又は、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αの直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値未満であるかを判定する（ステップＳＰ３２）。
【０１７９】
この屈曲点の削除処理を開始してから初めて通過割合を求める場合又は直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値未満である場合、屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値として第１の通過割合閾値を設定した後（ステップＳＰ３３）、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求め（ステップＳＰ３４）、この通過割合が第１の通過割合閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＰ３５）。
【０１８０】
これに対して、この屈曲点の削除処理を開始してから通過割合を求める回数が２回目以降であり、かつ、直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値以上となる場合、屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値として第２の通過割合閾値を設定した後（ステップＳＰ３６）、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求め（ステップＳＰ３４）、この通過割合が第２の通過割合閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＰ３５）。
【０１８１】
ここで、通過割合が通過割合閾値以上となる場合、このことは、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αが、当該基準点ＧＰＪから削除候補点ＧＰｊ＋αまでのオリジナル血管線に近似又は同一であることを意味する。
【０１８２】
この場合、屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し（ステップＳＰ３７）、終点でないときには、当該削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択している特徴点に対して終点側にある特徴点を、新たな削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択した後（ステップＳＰ３８）、上述した処理に戻る（ステップＳＰ３２）。
【０１８３】
一方、通過割合が通過割合閾値未満となる場合、このことは、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αが、当該基準点ＧＰＪから削除候補点ＧＰｊ＋αまでのオリジナル血管線とはかけ離れていることを意味する。
【０１８４】
この場合、屈曲点削除部１２２は、現時点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択していた特徴点と、現時点で基準点ＧＰＪとして選択している特徴点との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除する（ステップＳＰ３９）。
【０１８５】
そして屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し（ステップＳＰ４０）、終点でないときには、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αを基準点ＧＰｊとして選択するとともに、その基準点ＧＰｊに対して終点側にある特徴点を、新たな削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択した後（ステップＳＰ４１）、上述の処理に戻る（ステップＳＰ３２）。
【０１８６】
他方、屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であると判定した場合には（ステップＳＰ３７（Ｙ）又はステップＳＰ４０（Ｙ））、現時点で削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択している特徴点と、現時点で基準点ＧＰＪとして選択している特徴点との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除した後（ステップＳＰ４２）、この屈曲点の削除処理を終了する。
【０１８７】
屈曲点削除部１２２は、このような手順により、屈曲点の削除処理を実行するようになされている。なお、この削除処理前と削除処理後を図３５に示す。この図３５では、削除処理における線分閾値を５［mm］とし、第１の通過割合閾値を０．５（５０［％］）とし、第２の通過割合閾値を０．７（７０［％］）とした場合を示している。また、図３５において、正方形はオリジナル血管画素を表し、丸は線分を構成する画素を表し、オリジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。
【０１８８】
この図３５からも明らかなように、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点が、的確に残されていることが分かる。
【０１８９】
（３−２）端点の削除
端点削除部１２３は、端点削除部２３（図２）における第２段階の端点削除処理と同じであり、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。
【０１９０】
具体的には、図２４及び図２５を用いて上述したように、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる部分血管線の交差角度の余弦が第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列とすることによって、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除するようになされている。
【０１９１】
制御部１０は、以上のようにして第２の特徴点抽出処理を実行し、この処理結果として得られた各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）を、登録データＤ１（図１）としてフラッシュメモリ１３（図１）に記憶する。
【０１９２】
ここで、この第２の特徴点抽出処理の評価結果を図３６に示す。この図３６では、第２の特徴点抽出処理前における３サンプルの血管線（この図では白色部分）と、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出された特徴点に基づいて復元した血管線（この図では白色部分）とを示すものである。
【０１９３】
この図３６からも明らかなように、特徴点抽出処理によって適切に特徴点が抽出されたことが示唆されている。また、この特徴点抽出処理前の血管線における特徴点のデータはおよそ１［KBit］であったのに対し、第１の特徴点抽出処理及び第２の特徴点抽出処理後の血管線における特徴点のデータはおよそ２５６［Bit］であった。
【０１９４】
さらに、この第２の特徴点抽出処理の時間は、第１の特徴点抽出処理に比べると、１９２サンプルに対して、およそ１．４８倍早かった。これは、削除対象として望ましい屈曲点であるか否かを判定するための処理として、第１の特徴点抽出処理は、部分血管構成点列をより大きく捉えてから細部に至るように複数段階を経て屈曲点を削除し、その後に残った特徴点の位置を、オリジナル血管線に近似するように適宜補正するものであるのに対し、第２の特徴点抽出処理は、オリジナル血管線に近似する線分を構成する特徴点以外の特徴点を削除するものであり、第２の特徴点抽出処理のほうが、複数段階を経て特徴点を削除することなく、かつ、その削除態様が第１の特徴点抽出処理の補正に相当する処理を含んでいるからである。
【０１９５】
なお、この第２の特徴点抽出処理は、第１の特徴点抽出処理に比べると、少々、消去前後の血管線の形態を変化しているが、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図るという点では問題はない。
【０１９６】
この実験結果からも明らかなように、制御部１０は、上述の第２の特徴点抽出処理により第１の特徴点抽出処理に比して高速で適切に情報量を削減することができる。
【０１９７】
（３−３）まとめ
以上のように第２の特徴点抽出処理として、制御部１０は、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、グループとして割り当てられた分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの特徴点（部分血管構成点列）ごとに、基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αのオリジナル血管画素に対する通過割合を、通過割合閾値よりも小さくなるまで、当該削除候補点ＧＰｊ＋αを順次終点側にシフトさせながら順次求める。
【０１９８】
そして屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値よりも小さくなったときには、現時点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択していた特徴点と、現時点の基準点ＧＰＪとして選択している特徴点（始点）との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除する。また屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αを基準点ＧＰｊとして選択し、その基準点ＧＰｊに対して終点側にある特徴点を、通過割合閾値よりも小さくなるまで、削除候補点ＧＰｊ＋αとして順次シフトさせていく。
【０１９９】
すなわち、屈曲点削除部１２２は、部分血管構成点列ごとに、少なくとも３以上の特徴点を含む輪郭の一部における両端を結んだ場合に、その輪郭の一部に対する、当該両端を結んだ直線のうち輪郭の一部と重なる部分の割合が、所定の閾値以上という条件を満たしかつ該閾値に最も近い割合となる輪郭の一部における両端に挟まれる特徴点を削除するようになされている。
【０２００】
これにより制御部１０は、第１の特徴点抽出処理に比してその処理内容が簡易（複数段階を経て屈曲点を削除するのではなく、かつ、その削除態様が第１の特徴点抽出処理の補正に相当する処理を含んでいるから）である分だけ高速に、識別情報としての意義を失わせることなくデータ量の削減を図ることができる。
【０２０１】
また、制御部１０は、かかる通過割合閾値を、直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αの線分長に応じて、第１の通過割合閾値又は第１の通過割合閾値よりも大きい第２の通過割合閾値に切り換える。
【０２０２】
これにより制御部１０は、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点だけを、的確にのこすことができるため、より一段と、識別情報としての意義を失わせることなくデータ量の削減を図ることができる。
【０２０３】
（４）他の実施の形態
上述の実施の形態においては、入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトとして、血管を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば指紋、口紋又は神経等の生体識別対象を適用するようにしてもよく、また、例えば地図や、写真等の絵柄を適用するようにしてもよい。このことは、上述した制御部１０の処理は、バイオメトリクス認証での画像処理のみならず、その他の画像処理での前処理、中間処理、後処理に利用するなどといったように、種々の画像処理に幅広く適用することができるということである。
【０２０４】
また上述の実施の形態では、入力される多値画像を２値画像とし、該２値画像に含まれるオブジェクト（血管）の輪郭の輪郭幅を１画素とした後に、屈曲点削除処理等を実行するようにしたが、１画素以外の輪郭幅でなるオブジェクト輪郭を含む２値画像又は多値画像について、屈曲点削除処理等を実行するようにしてもよい。このようにしても上述の実施の形態の場合と同様の効果を得ることができる。
【０２０５】
なお、上述の第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理のいずれを採用するかは、この画像処理を適用する実施態様やオブジェクトの種類等に応じて、適宜選択することができ、また、第１の特徴点抽出処理における屈曲点削除処理、端点削除処理及び特徴点補正処理、又は、第２の特徴点抽出処理における屈曲点削除処理及び端点削除処理は、この画像処理を適用する実施態様やオブジェクトの種類等に応じて、適宜取捨選択することができる。
【０２０６】
さらに上述の実施の形態においては、特徴点の検出処理として、特徴点検出部２１について述べた内容の処理を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばハリスコーナーと呼ばれる特徴点検出処理や、既知の特徴点検出処理に代替するようにしてもよい。このようにしても上述の実施の形態の一部については同様の効果を得ることができる。
【０２０７】
さらに上述の実施の形態においては、２次元（ｘｙ座標系）で表される血管線（以下、これを２次元血管線と呼ぶ）の特徴点を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ボクセル等、３次元（ｘｙｚ座標系）で表される血管線（以下、これを３次元血管線と呼ぶ）を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出することもできる。
【０２０８】
ただし、３次元血管線は、立体像であるため、該３次元血管線における端点、分岐点及び屈曲点を検出するための探索範囲の設定を、変更する必要がある。
【０２０９】
すなわち、２次元血管線に対する探索範囲は、端点及び分岐点を検出する場合（図４）、該血管線の屈曲点を検出する場合（図６、図９）ともに、着目画素を中心としてｘｙ方向に周囲（以下、これを２次元周囲と呼ぶ）の８画素として設定した。これに対し、３次元血管線に対する探索範囲ＳＡＲは、図３７に示すように、着目画素ＡＴＰを中心としてｘｙｚ方向に周囲（以下、これを３次元周囲と呼ぶ）の２６画素として設定する。
【０２１０】
ちなみに、３次元血管線における特徴点を検出する場合、２次元血管線における特徴点を検出する特徴点検出部２１と同様に、第１段階では、例えば図３８に示すように、着目画素ＡＴＰを中心とする探索範囲ＳＡＲに１つの画素が存在する場合（図３８（Ａ））、その着目画素ＡＴＰが端点として検出される。一方、探索範囲ＳＡＲに３つの画素が存在する場合（図３８（Ｂ））又は４つの画素が存在する場合（図示せず）、その着目画素ＡＴＰが分岐点として検出される。他方、探索範囲ＳＡＲに画素が存在しない場合（図３８（Ｃ））、その着目画素ＡＴＰが孤立点として検出される。
【０２１１】
また、第２段階では、第１段階で検出した端点及び分岐点を始点又は終点として、該始点から終点までの血管線（部分血管線）における屈曲点が検出される。具体的には、例えば図３９に示すように、始点から、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）の３次元周囲（探索範囲ＳＡＲ）に存在する血管画素のうち以前に着目画素とした血管画素（横ハッチングで表される画素）を除く血管画素（格子状ハッチングで表される画素）を、次の着目画素として、当該現着目画素の３次元周囲（探索範囲ＳＡＲ）に存在する血管画素が終点となるまで、連続する着目画素が順次追跡され、この追跡過程において、現着目画素以前の着目画素の直線性が、次に着目画素とされる着目画素から損なわれる場合、該現着目画素が屈曲点として検出される。
【０２１２】
このように、着目画素ＡＴＰを中心としてｘｙｚ方向に周囲（以下、これを３次元周囲と呼ぶ）の２６画素として探索範囲ＳＡＲを設定すれば、３次元血管線を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出することができる。
【０２１３】
なお、２次元血管線における屈曲点を検出する場合、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となることを考慮し、着目画素の周囲における画素に対する追跡順序パターンが、現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じて設定されていた。
【０２１４】
３次元血管線における屈曲点を検出する場合にも、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となるので、現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じて設定されるが、血管線が立体像であることに起因して、現着目画素と、直前着目画素との位置関係が、ｘｙ方向（図９）だけでなく、ｚ方向も加わることで、追跡順序パターンの数が増えるので留意を要する。
【０２１５】
具体的な追跡順序パターンは、その数が多いので省略するが、直前着目画素に対する現着目画素の位置ベクトルのｚ成分が「０」意外となる場合、つまり直前着目画素と、現着目画素とにｚ方向への位置変動がある場合には、図４０（Ａ）に示すように、探索範囲ＳＡＲを、ｚ軸と直行する方向に３等分される領域ＳＡＲ１、ＳＡＲ２、ＳＡＲ３を組として設定される。
【０２１６】
一方、直前着目画素と、現着目画素とにｚ方向への位置変動がない場合には、図４０（Ｂ）に示すように、探索範囲ＳＡＲを、ｚ軸と平行な方向に３等分される領域ＳＡＲ４、ＳＡＲ５、ＳＡＲ６を組として追跡順序パターンが設定される。
【０２１７】
これら追跡順序パターンのデータ量が比較的大きくなるため、該追跡順序パターンを保持しておくことに代えて、直前着目画素と、現着目画素とにおけるｚ方向への位置変動がある場合には、探索範囲ＳＡＲをｚ軸と直行する方向に３等分される領域のうち、直前着目画素と、現着目画素とを含む領域を除く領域ＳＡＲ１又はＳＡＲ３を１番目の探索領域とし、当該位置変動がない場合には、探索範囲ＳＡＲをｚ軸と平行に３等分される領域のうち、現着目画素を含む領域ＳＡＲ５を１番目の探索領域として、探索するようにしてもよい。
【０２１８】
このように、直前着目画素と、現着目画素とにおけるｚ方向への位置変動の有無に応じて、探索範囲ＳＡＲを区割りするパターンを切り換え、該切り換えたパターンにより区割りされる各領域ＳＡＲ１、ＳＡＲ２、ＳＡＲ３又はＳＡＲ４、ＳＡＲ５、ＳＡＲ６のうち、直前着目画素と、現着目画素との位置関係に応じて最初に探索する領域を決定すれば、追跡順序パターンのデータ量を削減しつつ、該現着目画素の周３次元囲における全ての画素を一律に追跡する場合に比して、より高速に屈曲点を検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１９】
本発明は、画像処理分野、特に画像内における線を構成する点を抽出する場合に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２２０】
【図１】本実施の形態による認証装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】第１の特徴点抽出処理の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】端点、分岐点及び孤立点の周囲における黒画素の出現パターンを示す略線図である。
【図４】端点、分岐点及び孤立点の検出の説明に供する略線図である。
【図５】端点及び分岐点を基準とする屈曲点の検出の説明に供する略線図である。
【図６】黒画素の追跡略線の説明に供する略線図である。
【図７】直線上の点及び屈曲点の周囲における黒画素の出現パターンを示す略線図である。
【図８】屈曲点の検出の説明に供する略線図である。
【図９】追跡時における画素の探索順序パターンを示す略線図である。
【図１０】黒画素の探索の説明に供する略線図である。
【図１１】屈曲点削除の処理単位の説明に供する略線図である。
【図１２】分岐点近傍における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図１３】屈曲点の削除前と削除後の説明に供する略線図である。
【図１４】屈曲点の削除による血管線の影響の説明に供する略線図である。
【図１５】第２段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】外積及び余弦に基づく屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図１７】屈曲点の置換の説明に供する略線図である。
【図１８】第３段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】Ｚ状血管線における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２０】Ｕ状血管線における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２１】第４段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】外積に基づく屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２３】端点の削除の説明に供する略線図である。
【図２４】部分血管線の連結（３分岐）の説明に供する略線図である。
【図２５】部分血管線の連結（４分岐）の説明に供する略線図である。
【図２６】オリジナル血管線の画素と、復元対象血管線の画素との関係を示す略線図である。
【図２７】オリジナル血管線に最近似する第１次変更位置の探索の説明に供する略線図である。
【図２８】第１次変更結果を示す略線図である。
【図２９】オリジナル血管線に最近似する第２次変更位置の探索の説明に供する略線図である。
【図３０】第２次変更結果を示す略線図である。
【図３１】特徴点抽出処理前後の血管画像（１）を示す略線図である。
【図３２】第２の特徴点抽出処理の機能的構成を示すブロック図である。
【図３３】オリジナル血管画素に対する線分の通過割合の判定の説明に供する略線図である。
【図３４】削除処理手順を示すフローチャートである。
【図３５】屈曲点の削除前と削除後を示す略線図である。
【図３６】特徴点抽出処理前後の血管画像（２）を示す略線図である。
【図３７】着目画素を中心とする３次元上の探索範囲の説明に供する略線図である。
【図３８】３次元血管線における端点、分岐点、孤立点の検出の説明に供する略線図である。
【図３９】３次元血管線の追跡の説明に供する略線図である。
【図４０】探索範囲における区割パターンの切り換えの説明に供する略線図である。
【符号の説明】
【０２２１】
１……認証装置、１０……制御部、１２……血管撮像部、１３……フラッシュメモリ、２１……特徴点検出部、２２、１２２……屈曲点削除部、２３……端点削除部、２４……特徴点補正部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関し、例えばバイオメトリクス認証する場合に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、バイオメトリクス認証対象の１つとして血管がある。一般に、認証装置は、撮像した結果得られる血管の画像を、そのとき撮像した生体を識別するための情報としてメモリに登録する又は当該登録された血管の画像と比較して登録者本人であるか否かを判定するようになされている。
【０００３】
ところで、近年、メモリ等に登録する際の情報量を削減する要請があり、この対処策の１つとして、血管の画像を登録するのではなく、当該画像内の血管のうち特徴的な点（位置）のみを登録するといった手法が提案されている（例えば特許文献１）。血管から特徴的な点を抽出する具体的な手法としては、例えばハリスコーナーと呼ばれる手法がある。
【特許文献１】特開平１０−２９５６７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、かかる手法では、血管の緩やかなカーブ部分の点についても、コーナとして抽出されるため、特徴的な要素とはならない点が抽出されることが多く、情報削減量としても不十分となることが多い。殊に、血管を撮像するカメラが高画質化すればするほど、この問題は顕在化する。
【０００５】
その一方、画像内の血管のうち、あまりに多くの点を削除してしまうと、識別情報としての意義が失われることになりかねない。したがって、識別情報としての意義を失うことなく適切に血管の特徴成分としての点を抽出し得る手法が望まれている。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、適切に情報量を削減し得る画像処理方法、画像処理装置及びプログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明は、入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法、画像処理装置又はプログラムであって、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる。このように分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点をグループとすることで、輪郭を、決して、分岐することのない線分単位でと処理することが可能となる。
【０００８】
そして、そのグループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する。
【０００９】
単に、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積の大小を加味しているので、その３つの特徴点を結ぶ線分の直線性が高いものの真ん中の特徴点を、的確に、削除対象として選択するとすることが可能となり、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができる。
【００１０】
加えて、グループにおける各特徴点のなかで最も直線性を有する部分の特徴点を唯一の削除対象としているので、上記２つの条件を同時にみて、該条件を満たすたびに直ちにその対応する特徴点を削除するといった処理を採用する場合に比して、削除対象の特徴点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、特徴点を削除することができる。
【００１１】
また、グループごとに、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が所定の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる第１の面積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる第２の面積との比で内分する内分点、又は、該２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点のいずれかに置換する。
【００１２】
単に、短い線分を構成する２つの特徴点だけに着目せずに、該２つの特徴点に連なる特徴点の位置を加味して新たな特徴点を生成することで、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、消去前の輪郭と、消去後の輪郭との形態を近似させながらもその消去後の輪郭が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除することができるようにしたことで、適切に情報量を削減し得る画像処理方法、画像処理装置及びプログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下図面について、本発明を適用した一実施の形態を詳述する。
【００１５】
（１）本実施の形態による認証装置の全体構成
図１において、本実施の形態による認証装置１の全体構成を示す。この認証装置１は、制御部１０に対して、操作部１１、血管撮像部１２、フラッシュメモリ１３、外部とデータを授受するインターフェース（以下、これを外部インターフェースと呼ぶ）１４及び通知部１５をそれぞれバス１６を介して接続することにより構成される。
【００１６】
制御部１０は、認証装置１全体の制御を司るＣＰＵ(Central Processing Unit)と、各種プログラム及び設定情報が格納されるＲＯＭ(Read Only Memory)と、当該ＣＰＵのワークメモリとしてのＲＡＭ(Random Access Memory)とを含むマイクロコンピュータでなっている。
【００１７】
この制御部１０には、登録対象のユーザ（以下、これを登録者と呼ぶ）の血管を登録するモード（以下、これを血管登録モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ１又は登録者本人の有無を判定するモード（以下、これを認証モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ２が、ユーザ操作に応じて操作部１１から与えられる。
【００１８】
制御部１０は、かかる実行命令ＣＯＭ１、ＣＯＭ２に基づいて実行すべきモードを決定し、この決定結果に対応するプログラムに基づいて、血管撮像部１２、フラッシュメモリ１３、外部インターフェース１４及び通知部１５を適宜制御することによって、血管登録モード又は認証モードを実行するようになされている。
【００１９】
（１−１）血管登録モード
制御部１０は、実行すべきモードとして血管登録モードを決定した場合、動作モードを血管登録モードに遷移し、血管撮像部１２を制御する。
【００２０】
この場合、血管撮像部１２の駆動制御部１２ａは、この認証装置１における所定位置に近赤外光を照射する１又は２以上の近赤外光光源ＬＳと、撮像カメラＣＭにおける例えばＣＣＤ(Charge Coupled Device)でなる撮像素子ＩＤとを駆動制御する。
【００２１】
この近赤外光光源ＬＳから照射される近赤外光は、所定位置に指が配されているとき、その指内方を反射及び散乱するようにして経由し、指の血管を投影する光（以下、これを血管投影光と呼ぶ）として、光学系ＯＰを介して撮像素子ＩＤに入射する。撮像素子ＩＤは、この血管投影光を光電変換し、当該光電変換結果を画像信号Ｓ１として駆動制御部１２ａに出力する。
【００２２】
ちなみに、指に照射される近赤外光は、実際には、当該指の表面で反射して撮像素子ＩＤに入射するものもあるため、この撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ１の画像は、指内方の血管だけではなく、指輪郭や指紋も含まれた状態となる。
【００２３】
駆動制御部１２ａは、この画像の画素値に基づいて、指内方の血管に焦点が合うように光学系ＯＰにおける光学レンズのレンズ位置を調整するとともに、撮像素子ＩＤに入射する入射光量が適応量となるように撮像素子ＩＤに対する露光時間を調整し、当該調整後に撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２を制御部１０に供給する。
【００２４】
制御部１０は、この画像信号Ｓ２に対して、エッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理を順次施し、該画像信号Ｓ２における画像に含まれる血管を抽出する。そして制御部１０は、この血管のうち、該血管の構成要素として特徴となる点（以下、これを特徴点と呼ぶ）を抽出する処理（以下、これを特徴点抽出処理と呼ぶ）を実行し、この結果得られる複数の特徴点を表す情報（以下、これを位置情報と呼ぶ）と、これら特徴点の接続関係を表す情報（以下、これを位相情報と呼ぶ）とを登録データＤ１としてフラッシュメモリ１３に記憶する。
【００２５】
このようにしてこの制御部１０は、血管登録モードを実行することができるようになされている。
【００２６】
（１−２）認証モード
一方、制御部１０は、実行すべきモードとして認証モードを決定した場合には、認証モードに遷移し、上述の血管登録モードの場合と同様にして血管撮像部１２を制御する。
【００２７】
この場合、血管撮像部１２は、近赤外光光源ＬＳ及び撮像素子ＩＤを駆動制御するとともに、当該撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ１０に基づいて光学系ＯＰにおける光学レンズのレンズ位置及び撮像素子ＩＤの露光時間を調整し、当該調整後に撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２０を制御部１０に供給する。
【００２８】
制御部１０は、この画像信号Ｓ２０に対して、上述の血管登録モードと同様のエッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理を施してこの画像信号Ｓ２０の画像に含まれる血管を抽出する。
【００２９】
また制御部１０は、フラッシュメモリ１３に登録された登録データＤ１を読み出し、該登録データＤ１における位置情報及び位相情報に基づいて血管を復元する。
【００３０】
そして制御部１０は、この復元した血管と、画像信号Ｓ２０から抽出した血管とを照合し、当該照合の程度に応じて、このとき指を配したユーザが登録者（正規ユーザ）であるか否かを判定する。
【００３１】
ここで、制御部１０は、登録者であると判定したときには、外部インターフェース１４に接続された動作処理装置（図示せず）に対して所定の動作を行わせる実行命令ＣＯＭ３を生成し、これを外部インターフェース１４を介して動作処理装置に転送する。
【００３２】
この外部インターフェース１４に接続された動作処理装置の実施態様として、例えば閉錠状態にあるドアを採用した場合、制御部１０は、開錠動作を行わせる実行命令ＣＯＭ３をドアに転送する。また他の動作処理装置の実施態様例として、複数の動作モードのうち一部の動作モードを制限した状態にあるコンピュータを採用した場合、制御部１０は、その制限された動作モードを開放させる実行命令ＣＯＭ３をコンピュータに転送する。
【００３３】
なお、実施態様として２つ例を挙げたが、これらに限らず、他の実施態様も適宜選択することができる。また、本実施の形態では、動作処理装置を外部インターフェース１４に接続するようにしたが、当該動作処理装置におけるソフトウェア乃至ハードウェアの構成をこの認証装置１に搭載するようにしてもよい。
【００３４】
これに対して、制御部１０は、登録者ではないと判定したときには、その旨を通知部１５の表示部１５ａを介して表示するとともに、当該通知部１５の音声出力部１５ｂを介して音声出力することによって、当該登録者ではないと判定されたことを視覚的及び聴覚的に通知する。
【００３５】
このようにしてこの制御部１０は、認証モードを実行することができるようになされている。
【００３６】
（２）第１の特徴点抽出処理の具体的な処理内容
次に、登録モード時に実行される制御部１０の特徴点抽出処理として、この実施の形態では２つの具体的な処理内容を挙げる。まず、第１の特徴点抽出処理の具体的な処理内容を説明する。
【００３７】
第１の特徴点抽出処理は、機能的には、図２に示すように、特徴点検出部２１、屈曲点削除部２２、端点削除部２３及び特徴点補正部２４の各部にそれぞれ分けることができる。以下、これら特徴点検出部２１、屈曲点削除部２２、端点削除部２３及び特徴点補正部２４をそれぞれ詳細に説明する。
【００３８】
（２−１）特徴点の検出
この特徴点検出部２１には、撮像素子ＩＤから出力される画像信号Ｓ２（図１）に対するエッジ処理、平滑化処理、２値化処理及び細線化処理の処理結果が、画像データとして入力される。この画像データの画像に含まれる血管は、２値化処理により、黒画素又はこれとは逆の白画素とされ、その幅（太さ）は、細線化処理により、「１」とされる。
【００３９】
この血管幅が「１」とは、血管幅が１画素ということ、つまり、画像データにおける線幅を１画素とされた結果、血管の血行方向に対して直交する方向のパラメータ（画素数）を最小単位に固定して「線」として表現されたものである。
【００４０】
この１画素幅でなる血管（以下、これを血管線と呼ぶ）上における特徴点の検出処理を、以下、段階に分けて説明する。ただし、この実施の形態では、血管の画素を黒画素として説明する。
【００４１】
（２−１−１）第１段階
特徴点検出部２１は、第１段階として、血管線を構成する画素（黒画素）から、血管線における特徴の根幹ともいうべき分岐点及び端点を検出する。
【００４２】
具体的には、特徴点検出部２１は、入力される画像（画像データ）を構成する各画素のうち、背景画素（白画素）以外の画素（黒画素）を所定の順序で着目画素とし、該着目画素の周囲の画素（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）に存在する黒画素数を調べる。
【００４３】
ここで、血管線における端点、分岐点及び孤立点と、その周囲の画素に存在する黒画素の出現パターンを図３に示す。この図３からも明らかなように、血管が１画素幅として表現されている場合、その血管（即ち血管線）における端点、分岐点及び孤立点と、その周囲の黒画素の「数」との関係は一義的となり、また、分岐パターンとしては、必ず、３分岐又は４分岐のいずれかとなる。
【００４４】
特徴点検出部２１は、例えば図４に示すように、着目画素の周囲に１つの黒画素が存在する場合（図４（Ａ））、その着目画素を血管線の端点として検出する。一方、特徴点検出部２１は、着目画素の周囲に３つの黒画素が存在する場合（図４（Ｂ））、又は４つの画素が存在する場合（図示せず）、その着目画素を分岐点として検出する。他方、特徴点検出部２１は、着目画素の周囲に黒画素が存在しない場合（図４（Ｃ））、その着目画素を孤立点として検出する。
【００４５】
そして特徴点検出部２１は、検出した端点、分岐点及び孤立点のうち、血管線の構成要素とはならない孤立点を削除する。
【００４６】
このようにして特徴点検出部２１は、第１段階では、着目画素とした黒画素の周囲に存在する黒画素数に応じて、血管線の端点及び分岐点を検出するようになされている。
【００４７】
（２−１−２）第２段階
次に、特徴点検出部２１は、第２段階として、第１段階で検出した端点及び分岐点を基準に、血管線を構成する画素（黒画素）から屈曲点を検出する。
【００４８】
例えば図５に示す場合、特徴点検出部２１は、分岐点ＤＰ１を始点とし、該始点とした分岐点ＤＰ１の次に出現する他の特徴点（端点ＥＰ１、端点ＥＰ２、分岐点ＤＰ２）を終点として、始点から終点までの血管線（以下、これを部分血管線と呼ぶ）を追跡する。同様に、特徴点検出部２１は、分岐点ＤＰ２を始点とし、該始点とした分岐点ＤＰ２の次に出現する他の特徴点（端点ＥＰ３、端点ＥＰ４）を終点として、部分血管線を追跡する。
【００４９】
この図５の例では、分岐点ＤＰ１、ＤＰ２を始点としたが、端点を始点とするようにしてもよい。ちなみに、この図５からも明らかなように、端点は、必ず、始点又は終点のいずれか一方にしかなり得ないものであるが、分岐点は、必ず、始点及び終点の一方又は双方が重複する。
【００５０】
ここで、具体的な追跡手法を図６に示す。この図６において、特徴点検出部２１は、始点から、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）の周囲に存在する黒画素のうち以前に着目画素とした黒画素（横ハッチングで表される画素）を除く黒画素を、次の着目画素として、当該現着目画素の周囲に存在する黒画素が終点となるまで、連続する黒画素を順次追跡していく。
【００５１】
この連続する黒画素（部分血管線）は、分岐点又は端点から次の分岐点又は端点までの血管線であることから、決して、分岐が存在しないものとなる。したがって、着目画素は、必ず、直線上の点又は屈曲点となる。ちなみに、図７において、直線上の点及び屈曲点の周囲における黒画素の出現パターンを示す。
【００５２】
特徴点検出部２１は、例えば図８に示すように、始点及び終点（斜め格子状のハッチングで表される画素）の間の追跡過程において、現着目画素以前の黒画素の直線性が、次に着目画素とされる黒画素から損なわれる場合には、該現着目画素を屈曲点（格子状のハッチングで表される画素）として検出する。
【００５３】
やがて、終点に到達すると、特徴点検出部２１は、この部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点を、グループとして割り当てる。
【００５４】
このようにして特徴点検出部２１は、第２段階では、血管線を、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの部分血管線ごとに追跡し、当該追跡方向が変化する位置を屈曲点として検出するとともに、これら部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点をグループとして割り当てるようになされている。
【００５５】
この実施の形態の場合、図７に示したように、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となることを考慮し、この特徴点検出部２１には、着目画素の周囲における画素に対する追跡順序パターンが、現着目画素と、その１つ前に着目画素であった画素（以下、これを直前着目画素と呼ぶ）との位置関係に応じて設定されている。
【００５６】
具体的には、図９に示すように、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）に対して水平方向、垂直方向及び斜め方向に直前着目画素（横ハッチングで表される画素）が位置する場合の追跡順序パターンがそれぞれ設定されている。現着目画素に対して直前着目画素が水平方向又は垂直方向に位置する場合（図９（Ａ）、（図９（Ｂ））、１画素幅の血管線では、次に黒画素が出現する位置は、図７からも分かるように、直前着目画素に対向する画素Ｐｏ１と、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３となる。したがってこの場合の追跡順序パターンは、当該画素Ｐｏ１を１番目とし、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３を２番目及び３番目とされる。
【００５７】
一方、現着目画素に対して直前着目画素が斜め方向に位置する場合（図９（Ｃ））、１画素幅の血管線では、次に黒画素が出現する位置は、図７からも明らかなように、直前着目画素に対向する画素Ｐｏ１及びその画素に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に加えて、その画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に隣接する画素Ｐｏ４、Ｐｏ５となる。したがって、この場合の追跡順序パターンは、当該画素Ｐｏ１を１番目とし、その画素Ｐｏ１に隣接する画素Ｐｏ２、Ｐｏ３を２番目及び３番目とし、その画素Ｐｏ２、Ｐｏ３に隣接する画素Ｐｏ４、Ｐｏ５を４番目及び５番目とされる。
【００５８】
これら追跡順序パターンのうち、例えば図１０に示すように、現着目画素に対して直前着目画素が斜め方向に位置する場合、特徴点検出部２１は、対応する追跡順序パターンを選択し、この追跡順序パターンの順序で、現着目画素の周囲における一部から黒画素を追跡する。
【００５９】
このように特徴点検出部２１は、現着目画素の周囲における一部の画素を、その現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じた順序で追跡することによって、該現着目画素の周囲における全ての画素を一律に追跡する場合に比して、より高速に屈曲点を検出することができるようになされている。
【００６０】
（２−２）屈曲点の削除
屈曲点削除部２２は、特徴点検出部２１によってグループとして割り当てられた、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点（以下、これを部分血管構成点列と呼ぶ）を、処理単位として、必要に応じて屈曲点を削除する。
【００６１】
この部分血管構成点列は、例えば図５における血管線を例とした場合、図１１に示すように、部分血管線ＢＳＬ１における始点（分岐点）ＧＰｆ１及び終点（端点）ＧＰＥ１と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ２における始点（分岐点）ＧＰｆ２及び終点（端点）ＧＰＥ２と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ３における始点（分岐点）ＧＰｆ３及び終点（分岐点）ＧＰＥ３と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ４における始点（分岐点）ＧＰｆ４及び終点（端点）ＧＰＥ４と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）、部分血管線ＢＳＬ５における始点（分岐点）ＧＰｆ５及び終点（端点）ＧＰＥ５と、該始点及び終点間の屈曲点（図示せず）となり、これら部分血管構成点列における屈曲点が、必要に応じて削除されることになる。ちなみに、この図１１における分岐点ＧＰｆ１、ＧＰｆ２及びＧＰｆ３、ＧＰｆ４及びＧＰｆ５は、位置（座標）情報としては同一であるが、グループが異なるため、便宜上、分離して示している。
【００６２】
これら部分血管構成点列における屈曲点の削除処理の内容は同一であるので、該内容を、ある１つの部分血管構成点列を処理対象とした場合に限って、段階ごとに説明する。
【００６３】
（２−２−１）第１段階
まず、屈曲点削除部２２は、第１段階として、部分血管構成点列における始点及び終点のいずれか一方又は双方が分岐点となる場合、その分岐点の近傍に屈曲点があればこれを削除する。
【００６４】
具体的には、屈曲点削除部２２は、例えば図１２に示すように、部分血管線ＢＳＬＸを構成する部分血管構成点列の始点が分岐点ＤＰＸである場合、その分岐点ＤＰＸの周囲の画素（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）に存在する屈曲点ＢＰＸを削除する。
【００６５】
したがって、屈曲点削除部２２は、数多く出現し易い傾向にあるが特徴的な構成要素としての存在意義の乏しい屈曲点を、削除対象として選択することになる。この結果、屈曲点削除部２２は、例えば図１３に示すように、消去前の部分血管線（図１３（Ａ））に対して、消去後の部分血管線（図１３（Ｂ））の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【００６６】
ちなみに、図１２の例では、分岐点ＤＰＸの近傍として、分岐点ＤＰＸの周囲としたが、これに代えて、分岐点ＤＰＸから所定の距離範囲としてもよい。このようにしても、図１２の例の場合と同様の結果を得ることができる。
【００６７】
このようにして屈曲点削除部２２は、第１段階では、分岐点に対して、「近傍」に存在する屈曲点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【００６８】
なお、屈曲点削除部２２は、この第１段階の削除処理を実行することなく第２段階以降の削除処理を実行する場合に比して、該第２段階以降で、より的確に屈曲点を削除することができることになる。このことは本出願人による実験結果で明らかとなっている。その理由の１つとして、分岐点の近傍における屈曲点の存在によって、本来特徴的な構成要素となるべき他の屈曲点を潜在化させてしまうということが考えられる。
【００６９】
（２−２−２）第２段階
次に、屈曲点削除部２２は、第２段階として、部分血管構成点列のうち、連続する３つの特徴点で作られる線分が直線に近い場合、該３つの特徴点の真ん中を削除する。この直線に近いか否かを判定する条件として、連続する３つの特徴点で作られる余弦と、これら特徴点で作られる平行四辺形の面積とが採用される。ちなみに、連続する３つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、真ん中の特徴点は、必ず、屈曲点となる。
【００７０】
ここで、仮に、連続する３つの特徴点で作られる余弦だけを条件とした場合、例えば図１４に示すように、その真ん中の特徴点ＧＰＣと、両端の特徴点ＧＰＥ−１、ＧＰＥ−２とで作られる平行四辺形（ハッチングで表される領域）の面積が小さいときには（図１４（Ａ））、真ん中の特徴点ＧＰＣを削除しても、その削除に起因して、削除前の血管線に対する削除後の血管線がかけ離れた態様になるということはない。
【００７１】
しかし、その真ん中の特徴点ＧＰＣと、両端の特徴点ＧＰＥ−１、ＧＰＥ−２とで作られる平行四辺形の面積が大きいときには（図１４（Ｂ））、真ん中の特徴点ＧＰＣを削除すると、その削除に起因して、削除前の血管線に対する削除後の血管線の態様がかけ離れたものとなってしまう。
【００７２】
このように、単に、連続する３つの特徴点で作られる余弦の大小だけを条件とせずに、該３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積の大小をも条件として加味すると、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線が滑らかにさせ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【００７３】
具体的に、この第２段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図１５のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ１）。
【００７４】
そして屈曲点削除部２２は、例えば図１６に示すように、現着目対象とした３つの特徴点（以下、これを現着目連続３点と呼ぶ）ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（ｉ＝２、３、……、ｍ（ｍは整数））のうち、一端の特徴点ＧＰｉ−１及び真ん中の特徴点ＧＰｉ間のベクトルＢ１と、真ん中の特徴点ＧＰｉ及び他端の特徴点ＧＰｉ＋１間のベクトルＢ２の外積の絶対値を求め（ステップＳＰ２）、その絶対値が所定の閾値（以下、これを外積閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ３）。
【００７５】
ここで、外積閾値以上となる場合、このことは 現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１で作られる平行四辺形の面積が大きいということを意味している。この場合、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ５）。
【００７６】
一方、屈曲点削除部２２は、外積閾値よりも小さい場合、つまり現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１で作られる平行四辺形の面積が小さい場合、該現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１の余弦θｉを求め（ステップＳＰ６）、その余弦θｉと真ん中の特徴点ＧＰｉとを対応付けて一時的に記憶する（ステップＳＰ７）。この後、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ５）。
【００７７】
このように屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次着目対象として選択し、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１におけるベクトルＢ１、Ｂ２の外積の絶対値が外積閾値よりも小さい場合には、その現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（図１６）における余弦θｉと、その真ん中の特徴点ＧＰｉ（図１６）とを対応付けて一時的に記憶していく（ステップＳＰ１〜ステップＳＰ７）。
【００７８】
やがて、次の連続する３つの特徴点を選択可能でなくなると、屈曲点削除部２２は、いままで一時的に記憶しておいた余弦のうち、最小の余弦が所定の閾値（以下、これを余弦閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ８）。
【００７９】
ここで、余弦閾値よりも小さい場合、このことは、連続する３つの特徴点で作られる線の直線性が高いことを意味する。この場合、屈曲点削除部２２は、その最小の余弦に対応付けられた３つの特徴点の真ん中を削除した後（ステップＳＰ９）、再び、部分血管構成点列における始点から、部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなるまで、上述の処理を繰り返す。
【００８０】
一方、屈曲点削除部２２は、余弦閾値よりも大きい場合、つまり部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなった場合には、この第２段階の削除処理を終了する。
【００８１】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第２段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【００８２】
ちなみに、この図１６における削除処理では、その手順として、部分血管構成点列において連続する３つの特徴点のなかで、ベクトルＢ１、Ｂ２（図１６）の外積の絶対値が外積閾値よりも小さいものを選択しておき、当該選択した３つの特徴点における余弦θｉ（図１６）のうち最も小さい余弦θｉが余弦閾値よりも小さい場合に、その最小の余弦θｉに対応する３つの特徴点における真ん中を削除したが、これに代えて、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいものを選択しておき、当該選択した３つの特徴点ベクトルの外積の絶対値のうち最も小さい絶対値が外積閾値よりも小さい場合に、その最小の絶対値に対応する３つの特徴点における真ん中を削除するようにしてもよい。
【００８３】
このことは、現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１（図１６）におけるベクトルＢ１、Ｂ２（図１６）の外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、又は、該現着目連続３点ＧＰｉ−１、ＧＰｉ、ＧＰｉ＋１における余弦θｉ（図１６）が余弦閾値よりも小さいという条件を、削除対象の候補となる３つの特徴点を選択する条件としてもよいし、選択候補のなかから削除対象とすべき３つの特徴点を決定する条件としてもよいということを意味するものである。
【００８４】
いずれにしても、屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点で作られる余弦と、該３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積とを条件とするので、図１４でも述べたように、部分血管構成点列において連続する３つの特徴点のなかで、的確に、最も直線性の高い３つの特徴点ＧＰＥ−１−ＧＰＣ−ＧＰＥ−２の真ん中の特徴点ＧＰＣを、削除対象として選択することになる。
【００８５】
この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【００８６】
このようにして屈曲点削除部２２は、第２段階では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が余弦閾値よりも小さいという条件のうちの一方を満たす３つの特徴点のうち、当該条件の他方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【００８７】
なお、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列における全体のなかで最も直線性を有する部分の屈曲点を唯一の削除対象として削除する処理を、繰り返し実行しているので、「部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が外積閾値よりも小さいという条件と、該３つの特徴点で作られる内角が規定値よりも小さいという条件とを同時にみて、該条件を満たすたびに直ちにその対応する屈曲点を削除する」といった処理を採用する場合に比して、部分血管構成点列における削除対象の屈曲点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、屈曲点を削除することができるようになされている。
【００８８】
（２−２−３）第３段階
次に、屈曲点削除部２２は、第３段階として、部分血管構成点列のうち、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が規定値よりも短い場合、例えば図１７に示すように、該短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２を含む４つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２−ＧＰＹ−２の形態（図１７（Ａ））に応じて、その短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２（図１７（Ｂ））に置換する。ちなみに、連続する４つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、置換対象となる２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２は、必ず、屈曲点となる。
【００８９】
ここで、この図１７の例にも挙げているように、連続する４つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２−ＧＰＹ−２の形態は、おおよそ「Ｚ」状又は「Ｕ」状のいずれかとなる。「Ｚ」状の形態をとる場合、屈曲点削除部２２は、短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２及びこれの一方に連なる特徴点ＧＰＹ−１で作られる平行四辺形の面積Ａ１と、該特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２及びこれの他方に連なる特徴点ＧＰＹ−２で作られる平行四辺形の面積Ａ２の比で内分する点を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１として、当該３つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＮ−１−ＧＰＹ−２の形態を「Ｉ」状とする。
【００９０】
一方、「Ｕ」状の形態をとる場合、屈曲点削除部２２は、短い線分を構成する特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２と、これに連なる対応する特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２とを結ぶ線分ＧＰＹ−１−ＧＰＸ−１、ＧＰＹ−２−ＧＰＸ−２の延長線の交点を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−２として、当該３つの特徴点を結ぶ血管線ＧＰＹ−１−ＧＰＮ−２−ＧＰＹ−２の形態を「Ｖ」状とする。
【００９１】
この図１７からも明らかなように、短い線分を構成する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２だけに着目せずに、該２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２の位置を加味して新たな特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２を生成することで、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線が単純に（滑らかに）させ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【００９２】
この第３段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における２番目から、図１８のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する２つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ１１）。
【００９３】
そして屈曲点削除部２２は、現着目対象の２つの特徴点の他端が、部分血管構成点列の終点に到達していない場合には（ステップＳＰ１２）、このとき選択した２つの特徴点間の線分が所定の閾値（以下、これを第１の線分閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定し（ステップＳＰ１３）、該第１の線分閾値以上となるときには、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせる（ステップＳＰ１４）。
【００９４】
このようにして屈曲点削除部２２は、第１の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を選択するまで、連続する２の特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次選択していく（ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ１４）。
【００９５】
一方、２つの特徴点間の線分が第１の線分閾値よりも小さい場合、屈曲点削除部２２は、例えば図１９に示すように、現着目対象の特徴点ＧＰｊ（ｊ＝２、３、……、ｎ（ｎは整数））、ＧＰｊ＋１間のベクトルＢ１０と、特徴点ＧＰｊ及びその特徴点ＧＰｊに対して一端側に連なる特徴点ＧＰｊ−１間のベクトルＢ１１の外積を求める。また、屈曲点削除部２２は、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１間のベクトルＢ１０と、特徴点ＧＰｊ＋１及びその特徴点ＧＰｊ＋１に対して他端側に連なる特徴点ＧＰｊ＋２間のベクトルＢ１２の外積を求める（ステップＳＰ１５）。そして屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０、Ｂ１１の外積と、ベクトルＢ１１、Ｂ１２の外積とにおける正負の符号が一致するか否かを判定する（ステップＳＰ１６）。
【００９６】
ここで、正負の符号が一致しない場合、このことは、この図１９の例に示すように、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１と、これと前後に連なる特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ＋２とを結ぶ線分ＧＰｊ−１−ＧＰｊ−ＧＰｊ＋１−ＧＰｊ＋２の形態が「Ｚ」状であることを意味する。
【００９７】
この場合、屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０及びＢ１１の外積の絶対値（すなわち特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１で作られる平行四辺形の面積Ｔａ）を「ＰＤ１」とし、ベクトルＢ１０及びＢ１２の外積の絶対値（すなわち特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１、ＧＰｊ＋２で作られる平行四辺形の面積Ｔｂ）を「ＰＤ２」とすると、次式
【００９８】
【数１】
【００９９】
にしたがって、面積Ｔａ：Ｔｂで内分する内分点ＧＰＤを求める（ステップＳＰ１７）。そして屈曲点削除部２２は、この内分点ＧＰＤを生成するとともに、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１を削除した後（ステップＳＰ１８）、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ１４）、上述の処理を繰り返す。
【０１００】
これに対して、正負の符号が一致する場合、このことは、例えば図２０に示すように、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１と、これと前後に連なる特徴点ＧＰｊ−１、ＧＰｊ＋２とを結ぶ線分ＧＰｊ−１−ＧＰｊ−ＧＰｊ＋１−ＧＰｊ＋２の形態が「Ｕ」状であることを意味する。
【０１０１】
この場合、屈曲点削除部２２は、ベクトルＢ１０及びＢ１２の外積を「ＰＤ３」とし、ベクトルＢ１１及びＢ１２の外積を「ＰＤ４」とすると、
次式
【０１０２】
【数２】
【０１０３】
にしたがって、ベクトルＢ１１及びＢ１２の延長線上の交点ＧＰＩＮを求める（ステップＳＰ１９）。そして屈曲点削除部２２は、この交点ＧＰＩＮを生成するとともに、現着目対象の２つの特徴点ＧＰｊ、ＧＰｊ＋１を削除した後（ステップＳＰ１８）、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ１４）、上述の処理を繰り返す。
【０１０４】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第３段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【０１０５】
屈曲点削除部２２は、図１７でも述べたように、連続する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２の前後に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２の位置を加味するので、的確に、削除対象とすべき２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、新たな１つの特徴点ＧＰＮ−１、ＧＰＮ−２に置換することができることになる。
【０１０６】
この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除することができる。
【０１０７】
このようにして屈曲点削除部２２は、第３段階では、部分血管構成点列のなかで連続する２つの特徴点を結ぶ線分ＧＰＸ−１−ＧＰＸ−２が第１の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２を、その２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる面積Ｔａと、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる面積Ｔｂとの比で内分する点ＧＰＤに、又は、その２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点ＧＰＩＮに置換することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【０１０８】
なお、屈曲点削除部２２は、置換対象の点（ＧＰＤ又はＧＰＩＮ）の切り換えを、連続する２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点との外積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点との外積とにおける正負の符号の異同とする、つまり、連続する２つの特徴点ＧＰＸ−１、ＧＰＸ−２の前後に連なる特徴点ＧＰＹ−１、ＧＰＹ−２との連結態様を加味することで、的確に、置換することができる。
【０１０９】
（２−２−４）第４段階
最後に、屈曲点削除部２２は、第４段階として、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さくなる場合、その真ん中の特徴点を削除する。ちなみに、連続する３つの特徴点の両端は分岐点又は端点となることはあるが、真ん中の特徴点は、必ず、屈曲点となる。
【０１１０】
ここで、第２段階では、連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の余弦の大小も加味して直線性を重視していたのに対し、この第４段階では、直線性を重視することなく、平行四辺形の面積が規定値よりも小さいときには屈曲点を削除する。
【０１１１】
これは、第２及び第３段階における削除処理では、部分血管構成点列の細部にわたらず大きく捉えて削除するので、当該削除処理の終了時点では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さくなるという部分は、おおよそ、屈曲点同士が大きく離間せずに密に分布するものに限定されるため、この部分の屈曲点を削除対象としても、削除前の血管線に対する削除後の血管線の態様がかけ離れたものとなるということはないからである。
【０１１２】
具体的に、この第４段階における屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図２１のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部２２は、連続する３つの特徴点を、現着目対象として選択する（ステップＳＰ２１）。
【０１１３】
そして屈曲点削除部２２は、例えば図２２に示すように、現着目連続（現着目対象とした３つの特徴点）ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（ｋ＝２、３、……、ｓ（ｓは整数））のうち、一端の特徴点ＧＰｋ−１及び真ん中の特徴点ＧＰｋ間のベクトルＢ１と、真ん中の特徴点ＧＰｋ及び他端の特徴点ＧＰｋ＋１間のベクトルＢ２の外積の絶対値を求め（ステップＳＰ２２）、この外積の絶対値と、現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（位置情報）とを対応付けて一時的に記憶する（ステップＳＰ２３）。
【０１１４】
この後、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列の始点側から終点側に、現着目対象を１点分だけシフトさせ（ステップＳＰ２４）、次に現着目対象とすべき連続する３つの特徴点を選択可能であるか否かを判定する（ステップＳＰ２５）。
【０１１５】
このように屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列について、連続する３つの特徴点を、部分血管構成点列の始点から１点ずつシフトさせながら終点まで順次着目対象を選択し、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図２２）で作られる平行四辺形の面積（ベクトルＢ１、Ｂ２の外積の絶対値）を、そのとき選択した現着目連続３点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図１６）と対応付けて一時的に記憶していく（ステップＳＰ２１〜ステップＳＰ２５）。
【０１１６】
やがて、次の連続する３つの特徴点を選択可能でなくなると、屈曲点削除部２２は、いままで一時的に記憶しておいた外積の絶対値のうち、最小の外積の絶対値が所定の閾値（以下、これを第２の外積閾値と呼ぶ）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＰ２６）。
【０１１７】
ここで、第２の外積閾値よりも小さい場合、屈曲点削除部２２は、その最小の外積の絶対値に対応付けられた３つの特徴点ＧＰｋ−１、ＧＰｋ、ＧＰｋ＋１（図２２）における真ん中の特徴点ＧＰｋを削除した後（ステップＳＰ２７）、再び、部分血管構成点列における始点から、部分血管構成点列のなかに余弦閾値よりも小さい余弦を形成する３つの特徴点がなくなるまで、上述の処理を繰り返す。
【０１１８】
一方、屈曲点削除部２２は、第２の外積閾値よりも大きい場合、つまり部分血管構成点列のなかに第２の外積閾値よりも小さい面積を作る３つの特徴点がなくなった場合には、この第４段階の削除処理を終了する。
【０１１９】
屈曲点削除部２２は、このような手順により、第４段階における屈曲点の削除処理を実行するようになされている。
【０１２０】
したがって、屈曲点削除部２２は、部分血管構成点列のうち、屈曲点同士が大きく離間せずに密に分布している部分を、削除対象とすることになる。この結果、屈曲点削除部２２は、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、屈曲点を削除対象として選択することができることになる。
【０１２１】
このようにして屈曲点削除部２２は、第４段階では、部分血管構成点列のなかで連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積のうち、最小となる面積が規定値よりも小さい３つの特徴点における真ん中の特徴点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。
【０１２２】
なお、屈曲点削除部２２は、第２段階と同様に、部分血管構成点列における全体のなかで最も小さい面積を作る部分の屈曲点を唯一の削除対象として削除する処理を、繰り返し実行しているので、「部分血管線において連続する３つの特徴点で作られる平行四辺形の面積が規定値よりも小さいという条件を満たすたびにその都度その３つの特徴点の真ん中を削除する」といった処理を採用する場合に比して、部分血管構成点列における削除対象の屈曲点を、局所的にではなく全体的な観点から選択可能となる分だけ、より一段と的確に、屈曲点を削除することができるようになされている。
【０１２３】
（２−３）端点の削除
端点削除部２３は、各部分血管線における部分血管構成点列の始点又は終点を、必要に応じて削除する。この部分血管構成点列の始点又は終点の削除処理を、以下、段階に分けて説明する。
【０１２４】
（２−３−１）第１段階
端点削除部２３は、第１段階として、部分血管構成点列における始点及び終点のいずれか一方又は双方が端点となる場合、例えば図２３（Ａ）に示すように、その端点ＤＰｘと、該端点ＤＰｘに連なる屈曲点Ｐｘとの距離が所定の閾値よりも短ければ、その端点ＤＰｘを削除する。
【０１２５】
したがって、端点削除部２３は、特徴的な構成要素としての存在意義の乏しい端点を、削除対象とすることになる。この結果、端点削除部２３は、例えば図２３（Ｂ）に示すように、消去前の血管線（図２３（Ａ））に対して、消去後の血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、端点を削除することができる。
【０１２６】
このようにして端点削除部２３は、第１段階では、端点のうち、それに連なる屈曲点との間の距離が短い端点を削除することによって、データ量の削減を図るようになされている。ちなみに、削除対象を端点としたが、その端点に連なる屈曲点としてもよい。このようにしても削除対象を端点とする場合と同様の効果を得ることができる。
【０１２７】
（２−３−２）第２段階
次に、端点削除部２３は、第２段階として、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。ちなみに、分岐点から伸びる部分血管線は、１画素幅でなる血管（血管線）では、図３でも述べたように、必ず、３つ又は４つとなる。
【０１２８】
具体的に、例えば図２４（Ａ）に示すように、分岐点ＧＰ（ＧＰＡ１、ＧＰＢ１、ＧＰＣ１）から３つの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣが伸びている場合、端点削除部２３は、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣのうち、１対の部分血管線同士の交差角度θＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＢ−Ｃの余弦（cos(θＡ−Ｂ)、cos(θＡ−Ｃ)、cos(θＢ−Ｃ)）を求める。
【０１２９】
ここで、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも小さいとき、このことは、部分血管線の交差角度が１８０度に近いことを意味する。このとき端点削除部２３は、その最小の余弦cos(θＡ−Ｂ)に対応する１対の部分血管線の部分血管構成点列ＧＰＡ１、ＧＰＡ２、……、ＧＰＡ−ｅｎｄ及びＧＰＢ１、ＧＰＢ２、……、ＧＰＢ−ｅｎｄの両端うち、重複しないほうの点ＧＰＡ−ｅｎｄ、ＧＰＢ−ｅｎｄを始点又は端点として、その始点及び端点間の特徴点を１つのグループとして割り当てしなおす。
【０１３０】
この結果、１対の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢは連結され、例えば図２４（Ｂ）に示すように、該連結された部分血管線ＰＢＬＡＢの部分血管構成点列ＧＰＡＢ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＡＢ１０、ＧＰＡＢ１１、ＧＰＡＢ１２、……、ＧＰＡＢ−ｅｎｄの個数は、連結前の１対の部分血管線の部分血管構成点列と比べると、該１対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点となっていた２つの分岐点ＧＰＡ１、ＧＰＢ１が１つの中間点ＧＰＡＢ１１として置換されたことで、１点減ることになる。なお、部分血管線ＰＢＬＡＢは、１対の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢを単に連結したものであるので、連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。
【０１３１】
これに対して、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも大きいとき、端点削除部２３は、グループの再割り当てをせずに、未処理対象の分岐点があれば、処理対象を次の分岐点にうつし、未処理対象の分岐点がなければ、この処理を終了する。
【０１３２】
一方、例えば図２５（Ａ）に示すように、分岐点ＧＰ（ＧＰＡ１、ＧＰＢ１、ＧＰＣ１、ＧＰＤ１）から４つの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣ、ＰＢＬＤが伸びている場合、端点削除部２３は、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＢ、ＰＢＬＣ、ＰＢＬＤのうち、１対の部分血管線同士の交差角度θＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＡ−Ｄ、θＢ−Ｃ、θＢ−Ｄ、θＣ−Ｄの余弦（cos(θＡ−Ｂ)、cos(θＡ−Ｃ)、cos(θＡ−Ｄ)、cos(θＢ−Ｃ) 、cos(θＢ−Ｄ)、cos(θＣ−Ｄ)）を求める。
【０１３３】
ここで、最も小さい余弦cos(θＢ−Ｄ)が第２の余弦閾値よりも小さいとき、このことは、部分血管線の交差角度が１８０度に近いことを意味する。このとき端点削除部２３は、その最小の余弦cos(θＢ−Ｄ)に対応する１対の部分血管線の部分血管構成点列ＧＰＢ１、ＧＰＢ２、……、ＧＰＢ−ｅｎｄ及びＧＰＤ１、ＧＰＤ２、……、ＧＰＤ−ｅｎｄの両端うち、重複しないほうの点ＧＰＢ−ｅｎｄ、ＧＰＤ−ｅｎｄを始点又は端点として、その始点及び端点間の特徴点を１つのグループとして割り当てしなおす。
【０１３４】
この結果、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤは連結され、例えば図２５（Ｂ）に示すように、該連結された部分血管線ＰＢＬＢＤの部分血管構成点列ＧＰＢＤ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＢＤ１０、ＧＰＢＤ１１、ＧＰＢＤ１２、……、ＧＰＢＤ−ｅｎｄの個数は、連結前の１対の部分血管線の部分血管構成点列と比べると、該１対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点となっていた２つの分岐点ＧＰＢ１、ＧＰＤ１が１つの中間点ＧＰＢＤ１１として置換されたことで、１点減ることになる。なお、部分血管線ＰＢＬＢＤは、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤを単に連結したものであるので、連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。
【０１３５】
この４分岐の場合、１対の部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤを連結しても、未連結の部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣが残るが、端点削除部２３は、残りの部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣ同士の交差角度θＡ−Ｃの余弦（cos(θＡ−Ｃ)）が第２の余弦閾値よりも小さいときには、例えば図２５（Ｃ）に示すように、これら部分血管線ＰＢＬＡ、ＰＢＬＣそれぞれの部分血管構成点列を、部分血管線ＰＢＬＢ、ＰＢＬＤの部分血管構成点列と同様に、１つの部分血管構成点列ＧＰＡＣ−ｆｉｒｓｔ、……、ＧＰＡＣ１０、ＧＰＡＣ１１、ＧＰＡＣ１２、……、ＧＰＡＣ−ｅｎｄとし、元の部分血管構成点列の端点となる始点ＧＰＡ１、ＧＰＣ１の１つを削除するようになされている。
【０１３６】
これに対して、最も小さい余弦cos(θＡ−Ｂ)が第２の余弦閾値よりも大きいとき、端点削除部２３は、グループの再割り当てをせずに、未処理対象の分岐点があれば、処理対象を次の分岐点にうつし、未処理対象の分岐点がなければ、この処理を終了する。
【０１３７】
ちなみに、図２４及び図２５において一部重なっている点は、位置（座標）情報としては同一であるが、グループが異なるため、便宜上、分離して示している。
【０１３８】
このようにして端点削除部２３は、第２段階では、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる部分血管線の交差角度の余弦が第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列とすることによって、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除し、データ量の削減を図るようになされている。
【０１３９】
（２−４）特徴点の補正
特徴点補正部２４は、上述の各種削除処理結果として残された特徴点の位置を、当該特長点間を結ぶ線分が本来の血管線（以下、これをオリジナル血管線と呼ぶ）に最も近似するように、適宜変更する。
【０１４０】
この残された特徴点を結ぶ直線は、認証時に復元され得る血管線となる。ここで、上述の各種削除処理では、消去前の部分血管線に対して、消去後の部分血管線の形態が近似しながらもその消去後の部分血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、特徴点を削除したことから、残った特徴点間を結ぶ直線（以下、これを復元対象血管線と呼ぶ）は、オリジナル血管線における特徴的な形状パターンと大幅に相違することはない。
【０１４１】
ただし、例えば図２６に示すように、復元対象血管線の画素（図中、丸で示す）と、オリジナル血管線の画素（図中、四角で示す）との位置が微妙にずれていることがある。このずれは、単に地図の縮小又は拡大等に用いる場合にはことさら問題となることはないが、生体認証等に用いる場合には問題になりかねない。
【０１４２】
そこで、この実施の形態では、オリジナル血管線に対する復元対象血管線の近似が万全となるようにするため、この特徴点の補正処理が採用されている。
【０１４３】
具体的には、特徴点補正部２４は、例えば図２７に示すように、残された特徴点のうち、互いに連なる特徴点間を結ぶ線分のなかで最長となる線分を構成する２つの特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を、現変更対象とし、その一方の特徴点ＰＸ１及びその周囲の点（上下左右方向における４画素及び斜め方向における４画素の計８画素）Ｐａｄ１の計９つの位置と、他方の特徴点ＰＸ２及びその周囲の点Ｐａｄ２の計９つの位置とを、変更候補位置として選択する。
【０１４４】
そして特徴点補正部２４は、変更候補位置から、互いの変更候補位置を結ぶ８１パターンの線分ＳＥＧのなかで、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を、例えばブラッセンハム(Bresenham)のアルゴリズムを用いて、探索する。
【０１４５】
特徴点補正部２４は、この探索結果として、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を検出すると、該位置に、現変更対象の２つの特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を移動する。この結果、図２８に示すように、変更前の図２６と対比しても明らかなように、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２を結ぶ線分は、変更前の特徴点ＰＸ１、ＰＸ２を結ぶ線分よりも、対応するオリジナル血管線の画素に近似することとなる。
【０１４６】
次いで、特徴点補正部２４は、図２９に示すように、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２に連なる特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２を、現変更対象とし、その特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２及びその周囲の点Ｐａｄ１１、Ｐａｄ１２の計９つの位置を、変更候補位置として、それぞれ選択する。
【０１４７】
そして特徴点補正部２４は、変更候補位置から、変更後の特徴点ＰＸ１１、ＰＸ１２及び変更候補位置を結ぶ９パターンの線分ＳＥＧ１１、ＳＥＧ１２のなかで、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を、それぞれ探索する。
【０１４８】
特徴点補正部２４は、この探索結果として、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置を検出すると、該位置に、現変更対象の特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２をそれぞれ移動する。この結果、図３０に示すように、変更前の図２６と対比しても明らかなように、変更後の特徴点ＰＸ３１、ＰＸ３２を結ぶ線分は、変更前の特徴点ＰＸ２１、ＰＸ２２を結ぶ線分よりも、対応するオリジナル血管線の画素に近似することとなる。ちなみに、この図３０の例では、変更後の特徴点ＰＸ３１は変更前の特徴点ＰＸ２１の位置と同位置（への移動）となる。
【０１４９】
また特徴点補正部２４は、変更後の特徴点ＰＸ３１、ＰＸ３２が端点でない場合、血管線の末端となるまで、次に連なる特徴点を現変更対象として順次選択し、現変更対象の特徴点及びその近傍の位置のうち、該現変更対象の１つ前に現変更対象であった特徴点と結ぶ線分のなかでオリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置に、現変更対象の特徴点を移動するようになされている。
【０１５０】
ちなみに、この図２７乃至図３０の例では、変更候補位置として、現変更対象の特徴点とその周囲の点としたが、これに代えて、現変更対象の特徴点とその特徴点から所定の距離範囲としてもよい。要は、現変更対象の特徴点とその近傍の点を変更候補位置とすることができる。このようにしても、図２７乃至図３０の例の場合と同様の結果を得ることができる。
【０１５１】
このようにして特徴点補正部２４は、血管線上における特徴点を、最長の線分を構成する１対の特徴点から血管線の末端となるまで、現変更対象として順次選択し、当該現変更対象として選択した特徴点を、その特徴点及びその近傍の位置のうち、オリジナル血管線における画素を通過する数が最大となる線分に対応する位置に、移動することによって、オリジナル血管線に対してより一段と復元対象血管線を近似させ得るようになされている。
【０１５２】
制御部１０は、以上のようにして特徴点抽出処理を実行し、この処理結果として得られた各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）を、登録データＤ１（図１）としてフラッシュメモリ１３（図１）に記憶する。
【０１５３】
ここで、この特徴点抽出処理の評価結果を図３１に示す。この図３１では、特徴点抽出処理前における３サンプルの血管線（この図では白色部分）と、当該特徴点抽出処理により抽出された特徴点に基づいて復元した血管線（この図では白色部分）とを示すものである。この図３１からも明らかなように、特徴点抽出処理によって適切に特徴点が抽出されたことが示唆されている。また、この特徴点抽出処理前の血管線における特徴点のデータはおよそ１［KBit］であったのに対し、特徴点抽出処理後の血管線における特徴点のデータはおよそ２５６［Bit］であった。
【０１５４】
この実験結果からも明らかなように、制御部１０は、上述の特徴点抽出処理により適切に情報量を削減することができる。
【０１５５】
なお、制御部１０は、認証時には、登録データＤ１の各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）ごとに、該部分血管構成点列の始点から隣接する屈曲点を順次経て終点まで順次連結し、血管線を復元するようになされている。
【０１５６】
（２−５）まとめ
以上のように第１の特徴点抽出処理として、制御部１０は、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、グループとして割り当てられた分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの特徴点（部分血管構成点列）ごとに、消去前の血管線と、消去後の血管線との形態を近似させながらもその消去後の血管線が単純となる（滑らかとなる）ように、大局的に捉える削除態様から徐々に局所的に捉える削除態様に切り換えて、屈曲点を、削除する（第２段階から第４段階の削除処理）。
【０１５７】
これにより制御部１０は、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１５８】
また制御部１０は、削除処理の前処理（第１段階の削除処理）として、分岐点の近傍に存在する屈曲点を削除しておくことによって、第２段階以降の削除処理で、本来特徴的な構成要素となるべき他の屈曲点を選択できなくなるといった事態を未然に回避し、より適切に、血管の特徴成分としての点を抽出することを可能とする。
【０１５９】
さらに制御部１０は、端点のうち、それに連なる屈曲点との間の距離が短い端点を削除するとともに、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。
【０１６０】
これにより制御部１０は、消去前後の血管線の形態を変化させることなく特徴点を削除することができるので、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１６１】
さらに制御部１０は、かかる特徴点削除処理後の処理として、該特徴点削除処理後に残った特徴点を結ぶ線分が、オリジナル血管線の画素を最も多く通るように、当該特徴点の位置を補正する。これにより制御部１０は、識別情報としての意義を、より一段と実効あるものとすることができるようになされている。
【０１６２】
一方、制御部１０は、輪郭における特徴点の検出手法として、入力される撮像画像を２値画像とし、該２値画像における血管の輪郭幅を１画素とし、この後、その輪郭幅が１画素でなる血管線から端点及び分岐点を検出するとともに、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの部分血管線ごとに、つまり分岐しない線分単位で、屈曲点を検出する。
【０１６３】
これにより制御部１０は、点を検出する上で余分な要素を排除することができるので、その分だけ、複雑な計算手法を用いることなく、的確に、特徴点を検出することができ、この結果、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図ることができる。
【０１６４】
（３）第２の実施の形態による特徴点抽出処理の具体的な処理内容
次に、第２の特徴点抽出処理の具体的な処理内容を説明する。この第２の特徴点抽出処理は、機能的には、図２との対応部分に同一符号を付した図３２に示すように、特徴点検出部２１、屈曲点削除部１２２及び端点削除部１２３によって構成される。
【０１６５】
この第２の特徴点抽出処理は、削除対象の特徴点とその特徴点に連なる特徴点との関係に基づいて屈曲点を削除する屈曲点削除部２２（図２）に代えて、２つの特徴点を結ぶ線分と、その一方の特徴点から他方の特徴点までのオリジナル血管線との関係に基づいて屈曲点を削除する屈曲点削除部１２２を採用する点で、第１の特徴点抽出処理とは相違する。
【０１６６】
また、この屈曲点削除部１２２は、２つの特徴点を結ぶ線分と、これら特徴点間のオリジナル血管線との関係に着目している点で、第１の特徴点抽出処理における特徴点補正部２４の一部に相当することから、特徴点補正部２４が第２の特徴点抽出処理から除かれている。
【０１６７】
さらに、この第２の特徴点抽出処理は、第１段階及び第２段階の端点削除処理を実行する端点削除部２３（図２）に代えて、当該第２段階の端点削除処理だけを実行する端点削除部１２３を採用する点で、第１の特徴点抽出処理とは相違する。
【０１６８】
以下、かかる屈曲点削除部１２２及び端点削除部１２３を詳細に説明する。
【０１６９】
（３−１）屈曲点の削除
屈曲点削除部１２２は、特徴点検出部２１によってグループとして割り当てられた、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点（即ち部分血管構成点列）を処理単位として、必要に応じて屈曲点を削除する。
【０１７０】
これら部分血管構成点列に対する削除処理の内容は同一であるので、該内容を、ある１つの部分血管構成点列を処理対象とした場合に限って図３３を例に用いて説明する。この図３３において、正方形はオリジナル血管線を構成する画素（以下、これをオリジナル血管画素と呼ぶ）を表し、当該オリジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。
【０１７１】
屈曲点削除部１２２は、部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点のうち、基準として選択した特徴点（以下、これを基準点と呼ぶ）ＧＰｂｓから削除候補点ＧＰｃｄ（ＧＰｃｄ１〜ＧＰｃｄ３）までのオリジナル血管画素に対する、当該基準点ＧＰｂｓ及び削除候補点ＧＰｃｄを結ぶ線分ＳＧ（ＳＧ１〜ＳＧ３）の通過割合が、所定の閾値（以下、これを通過割合閾値と呼ぶ）よりも小さくなるまで、当該削除候補点ＧＰｃｄを順次末端側にずらしながら順次求めていく。
【０１７２】
この図３３では、線分ＳＧ１は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ１までのオリジナル血管画素（２画素）の全てを通過し、線分ＳＧ２は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ２までのオリジナル血管画素（７画素）の４画素通過し、線分ＳＧ３は、基準点ＧＰｂｓから対応する削除候補点ＧＰｃｄ３までのオリジナル血管画素（９画素）の２画素通過している。ちなみに、オリジナル血管画素に対する線分の通過割合とは、実際には、基準点ＧＰｂｓから削除候補点ＧＰｃｄまでのオリジナル血管画素の画素数に対する、当該基準点ＧＰｂｓ及び削除候補点ＧＰｃｄを結ぶ線分を構成する画素のうちオリジナル血管画素に重なる画素の画素数の割合を意味するものである。
【０１７３】
オリジナル血管画素に対する線分ＳＧ３の通過割合が通過割合閾値よりも小さいとした場合、屈曲点削除部１２２は、そのとき削除候補点ＧＰｃｄ３として選択した特徴点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｃｄ２として選択した特徴点と、基準点ＧＰｂｓとの間の特徴点ＧＰｃｄ１を削除する。そうすると、残した特徴点ＧＰｃｄ２から基準点ＧＰｂｓまでの線分ＳＧ２はオリジナル血管線と近似させながらも、特徴点ＧＰｃｄ１を削除できることになる。
【０１７４】
ここで、かかる通過割合閾値を小さく設定すると、基準点と、削除候補点とを結ぶ線分が、当該基準点から削除候補点までのオリジナル血管画素と近似しないにもかかわらず、特徴点ＧＰｃｄを削除するといったことが生じ、これに対して通過割合閾値を大きく設定すると、特徴点ＧＰｃｄを削除することができないといったことが生じ得る。
【０１７５】
そこで、この実施の形態では、屈曲点削除部１２２は、線分長に応じて閾値を切り換えるようになっている。具体的には、基準点をＧＰＪ（Ｊ＝１、２、……、Ｍ（Ｍは整数））とし、その基準点からα番目の削除候補点をＧＰｊ＋αとすると、基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求める場合、その直前に通過割合を求めた線分（以下、これを直前線分と呼ぶ）ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが所定の閾値（以下、これを線分閾値と呼ぶ）以上であるときには、第１の通過割合閾値を設定し、これに対して線分長が線分閾値未満であるときには、第１の通過割合閾値よりも大きい第２の通過割合閾値を設定する。
【０１７６】
このようにすることで、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点を、削除対象として、的確に選択することが可能となる。
【０１７７】
具体的に、この屈曲点の削除処理は、部分血管構成点列における始点から、図３４のフローチャートに示す手順で実行される。すなわち屈曲点削除部１２２は、部分血管構成点列の始点を基準点として選択するとともに、該基準点から１番目の特徴点を、削除候補点として選択する（ステップＳＰ３１）。
【０１７８】
そして屈曲点削除部１２２は、この屈曲点の削除処理を開始してから初めて通過割合を求める場合であるか、又は、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αの直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値未満であるかを判定する（ステップＳＰ３２）。
【０１７９】
この屈曲点の削除処理を開始してから初めて通過割合を求める場合又は直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値未満である場合、屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値として第１の通過割合閾値を設定した後（ステップＳＰ３３）、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求め（ステップＳＰ３４）、この通過割合が第１の通過割合閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＰ３５）。
【０１８０】
これに対して、この屈曲点の削除処理を開始してから通過割合を求める回数が２回目以降であり、かつ、直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αが線分閾値以上となる場合、屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値として第２の通過割合閾値を設定した後（ステップＳＰ３６）、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αについてオリジナル血管画素に対する通過割合を求め（ステップＳＰ３４）、この通過割合が第２の通過割合閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＰ３５）。
【０１８１】
ここで、通過割合が通過割合閾値以上となる場合、このことは、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αが、当該基準点ＧＰＪから削除候補点ＧＰｊ＋αまでのオリジナル血管線に近似又は同一であることを意味する。
【０１８２】
この場合、屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し（ステップＳＰ３７）、終点でないときには、当該削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択している特徴点に対して終点側にある特徴点を、新たな削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択した後（ステップＳＰ３８）、上述した処理に戻る（ステップＳＰ３２）。
【０１８３】
一方、通過割合が通過割合閾値未満となる場合、このことは、現時点の選択対象である基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αが、当該基準点ＧＰＪから削除候補点ＧＰｊ＋αまでのオリジナル血管線とはかけ離れていることを意味する。
【０１８４】
この場合、屈曲点削除部１２２は、現時点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択していた特徴点と、現時点で基準点ＧＰＪとして選択している特徴点との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除する（ステップＳＰ３９）。
【０１８５】
そして屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し（ステップＳＰ４０）、終点でないときには、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αを基準点ＧＰｊとして選択するとともに、その基準点ＧＰｊに対して終点側にある特徴点を、新たな削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択した後（ステップＳＰ４１）、上述の処理に戻る（ステップＳＰ３２）。
【０１８６】
他方、屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αが部分血管構成点列の終点であると判定した場合には（ステップＳＰ３７（Ｙ）又はステップＳＰ４０（Ｙ））、現時点で削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択している特徴点と、現時点で基準点ＧＰＪとして選択している特徴点との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除した後（ステップＳＰ４２）、この屈曲点の削除処理を終了する。
【０１８７】
屈曲点削除部１２２は、このような手順により、屈曲点の削除処理を実行するようになされている。なお、この削除処理前と削除処理後を図３５に示す。この図３５では、削除処理における線分閾値を５［mm］とし、第１の通過割合閾値を０．５（５０［％］）とし、第２の通過割合閾値を０．７（７０［％］）とした場合を示している。また、図３５において、正方形はオリジナル血管画素を表し、丸は線分を構成する画素を表し、オリジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。
【０１８８】
この図３５からも明らかなように、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点が、的確に残されていることが分かる。
【０１８９】
（３−２）端点の削除
端点削除部１２３は、端点削除部２３（図２）における第２段階の端点削除処理と同じであり、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる３つ又は４つの部分血管線の交差角度が１８０度に近い１対の部分血管線がある場合、その１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列として、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除する。
【０１９０】
具体的には、図２４及び図２５を用いて上述したように、血管線上の分岐点のうち、該分岐点から伸びる部分血管線の交差角度の余弦が第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の部分血管線における部分血管構成点列を、１つの部分血管構成点列とすることによって、元の部分血管構成点列の端点となる始点又は終点の１つを削除するようになされている。
【０１９１】
制御部１０は、以上のようにして第２の特徴点抽出処理を実行し、この処理結果として得られた各部分血管構成点列（部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点）を、登録データＤ１（図１）としてフラッシュメモリ１３（図１）に記憶する。
【０１９２】
ここで、この第２の特徴点抽出処理の評価結果を図３６に示す。この図３６では、第２の特徴点抽出処理前における３サンプルの血管線（この図では白色部分）と、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出された特徴点に基づいて復元した血管線（この図では白色部分）とを示すものである。
【０１９３】
この図３６からも明らかなように、特徴点抽出処理によって適切に特徴点が抽出されたことが示唆されている。また、この特徴点抽出処理前の血管線における特徴点のデータはおよそ１［KBit］であったのに対し、第１の特徴点抽出処理及び第２の特徴点抽出処理後の血管線における特徴点のデータはおよそ２５６［Bit］であった。
【０１９４】
さらに、この第２の特徴点抽出処理の時間は、第１の特徴点抽出処理に比べると、１９２サンプルに対して、およそ１．４８倍早かった。これは、削除対象として望ましい屈曲点であるか否かを判定するための処理として、第１の特徴点抽出処理は、部分血管構成点列をより大きく捉えてから細部に至るように複数段階を経て屈曲点を削除し、その後に残った特徴点の位置を、オリジナル血管線に近似するように適宜補正するものであるのに対し、第２の特徴点抽出処理は、オリジナル血管線に近似する線分を構成する特徴点以外の特徴点を削除するものであり、第２の特徴点抽出処理のほうが、複数段階を経て特徴点を削除することなく、かつ、その削除態様が第１の特徴点抽出処理の補正に相当する処理を含んでいるからである。
【０１９５】
なお、この第２の特徴点抽出処理は、第１の特徴点抽出処理に比べると、少々、消去前後の血管線の形態を変化しているが、識別情報としての意義を失うことなく適切にデータ量の削減を図るという点では問題はない。
【０１９６】
この実験結果からも明らかなように、制御部１０は、上述の第２の特徴点抽出処理により第１の特徴点抽出処理に比して高速で適切に情報量を削減することができる。
【０１９７】
（３−３）まとめ
以上のように第２の特徴点抽出処理として、制御部１０は、輪郭の特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、グループとして割り当てられた分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの特徴点（部分血管構成点列）ごとに、基準点ＧＰＪ及び削除候補点ＧＰｊ＋αを結ぶ線分ＧＰＪ−ＧＰｊ＋αのオリジナル血管画素に対する通過割合を、通過割合閾値よりも小さくなるまで、当該削除候補点ＧＰｊ＋αを順次終点側にシフトさせながら順次求める。
【０１９８】
そして屈曲点削除部１２２は、通過割合閾値よりも小さくなったときには、現時点よりも１つ前に削除候補点ＧＰｊ＋αとして選択していた特徴点と、現時点の基準点ＧＰＪとして選択している特徴点（始点）との間における１又は２以上の特徴点をすべて削除する。また屈曲点削除部１２２は、現時点の選択対象である削除候補点ＧＰｊ＋αを基準点ＧＰｊとして選択し、その基準点ＧＰｊに対して終点側にある特徴点を、通過割合閾値よりも小さくなるまで、削除候補点ＧＰｊ＋αとして順次シフトさせていく。
【０１９９】
すなわち、屈曲点削除部１２２は、部分血管構成点列ごとに、少なくとも３以上の特徴点を含む輪郭の一部における両端を結んだ場合に、その輪郭の一部に対する、当該両端を結んだ直線のうち輪郭の一部と重なる部分の割合が、所定の閾値以上という条件を満たしかつ該閾値に最も近い割合となる輪郭の一部における両端に挟まれる特徴点を削除するようになされている。
【０２００】
これにより制御部１０は、第１の特徴点抽出処理に比してその処理内容が簡易（複数段階を経て屈曲点を削除するのではなく、かつ、その削除態様が第１の特徴点抽出処理の補正に相当する処理を含んでいるから）である分だけ高速に、識別情報としての意義を失わせることなくデータ量の削減を図ることができる。
【０２０１】
また、制御部１０は、かかる通過割合閾値を、直前線分ＧＰＪ＋（α−１）−ＧＰｊ＋αの線分長に応じて、第１の通過割合閾値又は第１の通過割合閾値よりも大きい第２の通過割合閾値に切り換える。
【０２０２】
これにより制御部１０は、消去前の部分血管線と、消去後の部分血管線との形態を近似させながらもその消去後の部分血管線を滑らかにさせ得る屈曲点だけを、的確にのこすことができるため、より一段と、識別情報としての意義を失わせることなくデータ量の削減を図ることができる。
【０２０３】
（４）他の実施の形態
上述の実施の形態においては、入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトとして、血管を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば指紋、口紋又は神経等の生体識別対象を適用するようにしてもよく、また、例えば地図や、写真等の絵柄を適用するようにしてもよい。このことは、上述した制御部１０の処理は、バイオメトリクス認証での画像処理のみならず、その他の画像処理での前処理、中間処理、後処理に利用するなどといったように、種々の画像処理に幅広く適用することができるということである。
【０２０４】
また上述の実施の形態では、入力される多値画像を２値画像とし、該２値画像に含まれるオブジェクト（血管）の輪郭の輪郭幅を１画素とした後に、屈曲点削除処理等を実行するようにしたが、１画素以外の輪郭幅でなるオブジェクト輪郭を含む２値画像又は多値画像について、屈曲点削除処理等を実行するようにしてもよい。このようにしても上述の実施の形態の場合と同様の効果を得ることができる。
【０２０５】
なお、上述の第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理のいずれを採用するかは、この画像処理を適用する実施態様やオブジェクトの種類等に応じて、適宜選択することができ、また、第１の特徴点抽出処理における屈曲点削除処理、端点削除処理及び特徴点補正処理、又は、第２の特徴点抽出処理における屈曲点削除処理及び端点削除処理は、この画像処理を適用する実施態様やオブジェクトの種類等に応じて、適宜取捨選択することができる。
【０２０６】
さらに上述の実施の形態においては、特徴点の検出処理として、特徴点検出部２１について述べた内容の処理を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばハリスコーナーと呼ばれる特徴点検出処理や、既知の特徴点検出処理に代替するようにしてもよい。このようにしても上述の実施の形態の一部については同様の効果を得ることができる。
【０２０７】
さらに上述の実施の形態においては、２次元（ｘｙ座標系）で表される血管線（以下、これを２次元血管線と呼ぶ）の特徴点を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ボクセル等、３次元（ｘｙｚ座標系）で表される血管線（以下、これを３次元血管線と呼ぶ）を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出することもできる。
【０２０８】
ただし、３次元血管線は、立体像であるため、該３次元血管線における端点、分岐点及び屈曲点を検出するための探索範囲の設定を、変更する必要がある。
【０２０９】
すなわち、２次元血管線に対する探索範囲は、端点及び分岐点を検出する場合（図４）、該血管線の屈曲点を検出する場合（図６、図９）ともに、着目画素を中心としてｘｙ方向に周囲（以下、これを２次元周囲と呼ぶ）の８画素として設定した。これに対し、３次元血管線に対する探索範囲ＳＡＲは、図３７に示すように、着目画素ＡＴＰを中心としてｘｙｚ方向に周囲（以下、これを３次元周囲と呼ぶ）の２６画素として設定する。
【０２１０】
ちなみに、３次元血管線における特徴点を検出する場合、２次元血管線における特徴点を検出する特徴点検出部２１と同様に、第１段階では、例えば図３８に示すように、着目画素ＡＴＰを中心とする探索範囲ＳＡＲに１つの画素が存在する場合（図３８（Ａ））、その着目画素ＡＴＰが端点として検出される。一方、探索範囲ＳＡＲに３つの画素が存在する場合（図３８（Ｂ））又は４つの画素が存在する場合（図示せず）、その着目画素ＡＴＰが分岐点として検出される。他方、探索範囲ＳＡＲに画素が存在しない場合（図３８（Ｃ））、その着目画素ＡＴＰが孤立点として検出される。
【０２１１】
また、第２段階では、第１段階で検出した端点及び分岐点を始点又は終点として、該始点から終点までの血管線（部分血管線）における屈曲点が検出される。具体的には、例えば図３９に示すように、始点から、現着目画素（網状ハッチングで表される画素）の３次元周囲（探索範囲ＳＡＲ）に存在する血管画素のうち以前に着目画素とした血管画素（横ハッチングで表される画素）を除く血管画素（格子状ハッチングで表される画素）を、次の着目画素として、当該現着目画素の３次元周囲（探索範囲ＳＡＲ）に存在する血管画素が終点となるまで、連続する着目画素が順次追跡され、この追跡過程において、現着目画素以前の着目画素の直線性が、次に着目画素とされる着目画素から損なわれる場合、該現着目画素が屈曲点として検出される。
【０２１２】
このように、着目画素ＡＴＰを中心としてｘｙｚ方向に周囲（以下、これを３次元周囲と呼ぶ）の２６画素として探索範囲ＳＡＲを設定すれば、３次元血管線を、第１の特徴点抽出処理又は第２の特徴点抽出処理により抽出することができる。
【０２１３】
なお、２次元血管線における屈曲点を検出する場合、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となることを考慮し、着目画素の周囲における画素に対する追跡順序パターンが、現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じて設定されていた。
【０２１４】
３次元血管線における屈曲点を検出する場合にも、直線上の点と、屈曲点の周囲における出現パターンが一義的となるので、現着目画素と、直前着目画素との位置関係に応じて設定されるが、血管線が立体像であることに起因して、現着目画素と、直前着目画素との位置関係が、ｘｙ方向（図９）だけでなく、ｚ方向も加わることで、追跡順序パターンの数が増えるので留意を要する。
【０２１５】
具体的な追跡順序パターンは、その数が多いので省略するが、直前着目画素に対する現着目画素の位置ベクトルのｚ成分が「０」意外となる場合、つまり直前着目画素と、現着目画素とにｚ方向への位置変動がある場合には、図４０（Ａ）に示すように、探索範囲ＳＡＲを、ｚ軸と直行する方向に３等分される領域ＳＡＲ１、ＳＡＲ２、ＳＡＲ３を組として設定される。
【０２１６】
一方、直前着目画素と、現着目画素とにｚ方向への位置変動がない場合には、図４０（Ｂ）に示すように、探索範囲ＳＡＲを、ｚ軸と平行な方向に３等分される領域ＳＡＲ４、ＳＡＲ５、ＳＡＲ６を組として追跡順序パターンが設定される。
【０２１７】
これら追跡順序パターンのデータ量が比較的大きくなるため、該追跡順序パターンを保持しておくことに代えて、直前着目画素と、現着目画素とにおけるｚ方向への位置変動がある場合には、探索範囲ＳＡＲをｚ軸と直行する方向に３等分される領域のうち、直前着目画素と、現着目画素とを含む領域を除く領域ＳＡＲ１又はＳＡＲ３を１番目の探索領域とし、当該位置変動がない場合には、探索範囲ＳＡＲをｚ軸と平行に３等分される領域のうち、現着目画素を含む領域ＳＡＲ５を１番目の探索領域として、探索するようにしてもよい。
【０２１８】
このように、直前着目画素と、現着目画素とにおけるｚ方向への位置変動の有無に応じて、探索範囲ＳＡＲを区割りするパターンを切り換え、該切り換えたパターンにより区割りされる各領域ＳＡＲ１、ＳＡＲ２、ＳＡＲ３又はＳＡＲ４、ＳＡＲ５、ＳＡＲ６のうち、直前着目画素と、現着目画素との位置関係に応じて最初に探索する領域を決定すれば、追跡順序パターンのデータ量を削減しつつ、該現着目画素の周３次元囲における全ての画素を一律に追跡する場合に比して、より高速に屈曲点を検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１９】
本発明は、画像処理分野、特に画像内における線を構成する点を抽出する場合に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２２０】
【図１】本実施の形態による認証装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】第１の特徴点抽出処理の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】端点、分岐点及び孤立点の周囲における黒画素の出現パターンを示す略線図である。
【図４】端点、分岐点及び孤立点の検出の説明に供する略線図である。
【図５】端点及び分岐点を基準とする屈曲点の検出の説明に供する略線図である。
【図６】黒画素の追跡略線の説明に供する略線図である。
【図７】直線上の点及び屈曲点の周囲における黒画素の出現パターンを示す略線図である。
【図８】屈曲点の検出の説明に供する略線図である。
【図９】追跡時における画素の探索順序パターンを示す略線図である。
【図１０】黒画素の探索の説明に供する略線図である。
【図１１】屈曲点削除の処理単位の説明に供する略線図である。
【図１２】分岐点近傍における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図１３】屈曲点の削除前と削除後の説明に供する略線図である。
【図１４】屈曲点の削除による血管線の影響の説明に供する略線図である。
【図１５】第２段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】外積及び余弦に基づく屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図１７】屈曲点の置換の説明に供する略線図である。
【図１８】第３段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】Ｚ状血管線における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２０】Ｕ状血管線における屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２１】第４段階における屈曲点の削除処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】外積に基づく屈曲点の削除の説明に供する略線図である。
【図２３】端点の削除の説明に供する略線図である。
【図２４】部分血管線の連結（３分岐）の説明に供する略線図である。
【図２５】部分血管線の連結（４分岐）の説明に供する略線図である。
【図２６】オリジナル血管線の画素と、復元対象血管線の画素との関係を示す略線図である。
【図２７】オリジナル血管線に最近似する第１次変更位置の探索の説明に供する略線図である。
【図２８】第１次変更結果を示す略線図である。
【図２９】オリジナル血管線に最近似する第２次変更位置の探索の説明に供する略線図である。
【図３０】第２次変更結果を示す略線図である。
【図３１】特徴点抽出処理前後の血管画像（１）を示す略線図である。
【図３２】第２の特徴点抽出処理の機能的構成を示すブロック図である。
【図３３】オリジナル血管画素に対する線分の通過割合の判定の説明に供する略線図である。
【図３４】削除処理手順を示すフローチャートである。
【図３５】屈曲点の削除前と削除後を示す略線図である。
【図３６】特徴点抽出処理前後の血管画像（２）を示す略線図である。
【図３７】着目画素を中心とする３次元上の探索範囲の説明に供する略線図である。
【図３８】３次元血管線における端点、分岐点、孤立点の検出の説明に供する略線図である。
【図３９】３次元血管線の追跡の説明に供する略線図である。
【図４０】探索範囲における区割パターンの切り換えの説明に供する略線図である。
【符号の説明】
【０２２１】
１……認証装置、１０……制御部、１２……血管撮像部、１３……フラッシュメモリ、２１……特徴点検出部、２２、１２２……屈曲点削除部、２３……端点削除部、２４……特徴点補正部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１のステップと、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する第２のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
上記第２のステップでは、
上記３つの特徴点における真ん中を削除する前に、上記分岐点の近傍に存在する特徴点を削除する前処理ステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
上記第２のステップでは、
連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が所定の外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が所定の余弦閾値よりも小さいという条件の一方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
上記グループごとに、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が所定の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる第１の面積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる第２の面積との比で内分する内分点、又は、該２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点のいずれかに置換するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
上記置換ステップでは、
上記２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点との外積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点との外積とにおける正負の符号が異なる場合には、該２つの特徴点を上記内分点に置換し、上記正負の符号が同じ場合には、該２つの特徴点を上記交点に置換する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値のうち、最小となる外積の絶対値が所定の第２の外積閾値よりも小さい３つの特徴点における真ん中を削除するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
上記端点のうち、その端点に連なる特徴点との間の距離が所定の距離閾値よりも小さい場合には、当該端点又はその端点に連なる特徴点のいずれか一方を削除するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項８】
上記特徴点を削除した後に、上記分岐点から、次の分岐点又は端点までの輪郭線分のうち、該輪郭線分の交差角度の余弦が所定の第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の輪郭線分に対応する上記グループを、１組のグループとして割り当てるステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項９】
上記特徴点を削除した後に、残りの特徴点を、上記輪郭の上記特徴点のうち最長の輪郭線分を構成する２つの特徴点から上記輪郭の末端となるまで、位置変更対象として順次選択し、
上記位置変更対象として選択した特徴点を、該特徴点及びその近傍の位置のうち、１つ前に位置変更対象として変更された特徴点と結ぶ直線のなかで、上記輪郭を構成する画素を最も多く通る直線に対応する位置に、変更するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトのうち、該オブジェクトの輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を検出する画像処理方法であって、
上記画像を２値画像とし、該２値画像における上記オブジェクトの輪郭幅を１画素とする第１のステップと、
輪郭幅を１画素とされた輪郭から端点及び分岐点を検出する第２のステップと、
上記輪郭における分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの輪郭線分ごとに、該輪郭における屈曲点を検出する第３のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
上記第２のステップでは、
上記輪郭線を構成する各輪郭画素それぞれを着目対象として選択し、
上記着目対象として選択された輪郭画素の周囲に存在する輪郭画素数に応じて、当該着目対象の輪郭画素における上記端点又は上記分岐点の有無を検出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
上記第３のステップでは、
上記輪郭線分ごとに、着目対象の周囲に存在する輪郭画素のうち直前に着目対象であった輪郭画素以外の輪郭画素を、次の着目対象として順次追跡し、
上記直前に着目対象であった輪郭画素と上記着目対象の輪郭画素との直線性が、上記次の着目対象とする輪郭画素から損なわれるとき、そのとき着目対象の輪郭画素を屈曲点として検出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記第３のステップでは、
上記次の着目対象とする輪郭画素を追跡する場合、上記着目対象の周囲の一部を探索対象とし、該一部の探索順序を、上記直前に着目対象であった輪郭画素と上記着目対象の輪郭画素との位置に応じて切り換える
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理装置であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１の手段と、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する第２の手段と
を具えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
記憶手段に記憶された画像データに対して、当該画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理手段に対して、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てること、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除すること
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１のステップと、
上記グループごとに、２つの特徴点を結んだ場合にその結んだ線と、上記輪郭とが基準よりも近似することを条件として、当該グループに属する特徴点を抽出する第２のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１のステップと、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する第２のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
上記第２のステップでは、
上記３つの特徴点における真ん中を削除する前に、上記分岐点の近傍に存在する特徴点を削除する前処理ステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
上記第２のステップでは、
連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値が所定の外積閾値よりも小さいという条件、及び、該３つの特徴点における余弦が所定の余弦閾値よりも小さいという条件の一方を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
上記グループごとに、連続する２つの特徴点を結ぶ線分が所定の線分閾値よりも小さい条件を満たす２つの特徴点を、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点で作られる第１の面積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点で作られる第２の面積との比で内分する内分点、又は、該２つの特徴点の一方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線と、該２つの特徴点の他方及びこれに連なる特徴点を結ぶ延長線との交点のいずれかに置換するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
上記置換ステップでは、
上記２つの特徴点及びその２つの特徴点の一方に連なる特徴点との外積と、該２つの特徴点及びその２つの特徴点の他方に連なる特徴点との外積とにおける正負の符号が異なる場合には、該２つの特徴点を上記内分点に置換し、上記正負の符号が同じ場合には、該２つの特徴点を上記交点に置換する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの外積の絶対値のうち、最小となる外積の絶対値が所定の第２の外積閾値よりも小さい３つの特徴点における真ん中を削除するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
上記端点のうち、その端点に連なる特徴点との間の距離が所定の距離閾値よりも小さい場合には、当該端点又はその端点に連なる特徴点のいずれか一方を削除するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項８】
上記特徴点を削除した後に、上記分岐点から、次の分岐点又は端点までの輪郭線分のうち、該輪郭線分の交差角度の余弦が所定の第２の余弦閾値よりも小さい条件を満たす１対の輪郭線分に対応する上記グループを、１組のグループとして割り当てるステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項９】
上記特徴点を削除した後に、残りの特徴点を、上記輪郭の上記特徴点のうち最長の輪郭線分を構成する２つの特徴点から上記輪郭の末端となるまで、位置変更対象として順次選択し、
上記位置変更対象として選択した特徴点を、該特徴点及びその近傍の位置のうち、１つ前に位置変更対象として変更された特徴点と結ぶ直線のなかで、上記輪郭を構成する画素を最も多く通る直線に対応する位置に、変更するステップ
を具えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトのうち、該オブジェクトの輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を検出する画像処理方法であって、
上記画像を２値画像とし、該２値画像における上記オブジェクトの輪郭幅を１画素とする第１のステップと、
輪郭幅を１画素とされた輪郭から端点及び分岐点を検出する第２のステップと、
上記輪郭における分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの輪郭線分ごとに、該輪郭における屈曲点を検出する第３のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
上記第２のステップでは、
上記輪郭線を構成する各輪郭画素それぞれを着目対象として選択し、
上記着目対象として選択された輪郭画素の周囲に存在する輪郭画素数に応じて、当該着目対象の輪郭画素における上記端点又は上記分岐点の有無を検出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
上記第３のステップでは、
上記輪郭線分ごとに、着目対象の周囲に存在する輪郭画素のうち直前に着目対象であった輪郭画素以外の輪郭画素を、次の着目対象として順次追跡し、
上記直前に着目対象であった輪郭画素と上記着目対象の輪郭画素との直線性が、上記次の着目対象とする輪郭画素から損なわれるとき、そのとき着目対象の輪郭画素を屈曲点として検出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記第３のステップでは、
上記次の着目対象とする輪郭画素を追跡する場合、上記着目対象の周囲の一部を探索対象とし、該一部の探索順序を、上記直前に着目対象であった輪郭画素と上記着目対象の輪郭画素との位置に応じて切り換える
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理装置であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１の手段と、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除する第２の手段と
を具えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
記憶手段に記憶された画像データに対して、当該画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理手段に対して、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てること、
上記グループごとに、連続する３つの特徴点におけるベクトルの積が所定の閾値よりも小さいという条件を満たしかつ最小となる３つの特徴点における真ん中を削除すること
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
入力される画像データの画像に含まれるオブジェクトの輪郭のうち、該輪郭の構成要素として特徴となる特徴点を削除する画像処理方法であって、
上記輪郭の上記特徴点として検出された分岐点、端点及び屈曲点のうち、分岐点又は端点から、次の分岐点又は端点までの各特徴点を、グループとして割り当てる第１のステップと、
上記グループごとに、２つの特徴点を結んだ場合にその結んだ線と、上記輪郭とが基準よりも近似することを条件として、当該グループに属する特徴点を抽出する第２のステップと
を具えることを特徴とする画像処理方法。
【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２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【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２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【公開番号】特開２００８−５２７０１（Ｐ２００８−５２７０１Ａ）
【公開日】平成２０年３月６日（２００８．３．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−４６０８９（Ｐ２００７−４６０８９）
【出願日】平成１９年２月２６日（２００７．２．２６）
【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３月６日（２００８．３．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月２６日（２００７．２．２６）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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