DE69620125T2

DE69620125T2 - Gerät zur Bildverarbeitung von Fingerabdrücken

Info

Publication number: DE69620125T2
Application number: DE69620125T
Authority: DE
Inventors: Junichi Funada
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1995-12-18
Filing date: 1996-12-16
Publication date: 2002-07-18
Anticipated expiration: 2016-12-17
Also published as: JP2739856B2; CA2192525A1; AU708216B2; KR100214736B1; KR970049820A; CA2192525C; AU7534996A; EP0780780B1; JPH09167230A; EP0780780A3; US6118891A; DE69620125D1; EP0780780A2; US5937082A

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Bildverarbeitungsvorrichtung zur Erkennung von Fingerabdrücken und Handflächenabdrücken und insbesondere eine Bildverarbeitungsvorrichtung zur Erfassung von Kammlinienbildern von Hautmusterbildern.
Als ein Verfahren zur Extraktion eines Kammlinienbildes aus einem Hautmusterbild ist eine Technologie bekannt, die wie zum Beispiel in der japanischen geprüften Patentveröffentlichung Nr. 5-746 mit dem Titel "Fingerprint Image Coding Method" offenbart wird. In dem Fingerabdruckbild-Codierungsverfahren wird ein Fingerabdruckbild in kleine Bereiche unterteilt. Für jeden kleinen Bereich wird eine zweidimensionale Fourier-Transformation durchgeführt. Mit der Information jeder transformierten Ebene werden Merkmale des Fingerabdruckbildes extrahiert.
Um zusätzlich den Einfluß von Rauschen auf ein Bild zu entfernen, ist ein Verfahren zur Glättung von Merkmalen einer Kaxnmlinie in der japanischen Patentoffenlegungsveröffentlichung Nr. 5-181956 mit dem Titel, Method for Smoothing Ridge Line Muster and Apparatus Thereof" durch Kamel und in "Classification of Fingerprint Patterns by Relaxation Method", 22. National Convention (1981 first Term Session), Information Processing society of Japan durch Kawakoshi u. a. offenbart worden. Das "Method for Smoothing Ridge Line Muster and Apparatus Thereof" beschreibt eine Technik, die auf der Theorie einer Minimierung der Energie beruht. Es wird eine Auswertungsfunktion für eine extrahierte Richtung für jeden zweidimensionalen lokalen Bereich eines Bildes mit einer Zuverlässigkeitsskala zugeordnet. Durch Minimierung der Auswertungsfunktion wird das Kammlinienmuster geglättet. Andererseits wird in "Classification of Fingerprint Patterns by Relaxation Method" eine Information über Richtungen, die für jeden zweidimensionalen lokalen Bereich eines Bildes extrahiert werden, durch ein sogenanntes Relaxationsverfahren geglättet.
Da in der Technik, die in der japanischen geprüften Patentveröffentlichung Nr. 5-746 beschrieben wird, ein in lokale Bereiche unterteiltes Bild verarbeitet wird, sollte, wenn ein Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild sich lokal verschlechtert, das verschlechterte Bild mit Informationen benachbarter lokaler Bereiche interpoliert werden. Jedoch wird in diesem Verweis auf eine verwandte Technik ein solcher Interpolationsprozeß nicht durchgeführt. Folglich kann das Fingerabdruck/- Handflächenabdruck-Bild nicht genau erhalten werden.
Andererseits wird in der in der japanischen Patentoffenlegungsveröffentlichung Nr. 5-181956 beschriebenen Technik eine Summe der Summe E&sub1; von Differenzen zwischen jedem lokalen Bereich von Merkmalen einer Kammlinie, die für jeden lokalen Bereich in den gesamten lokalen Bereiche extrahiert wird, und der gewichteten Summe αE&sub2; der Zuverlässigkeit, in der die Merkmale der Kammlinie aus jedem lokalen Bereich extrahiert werden, als eine Energiefunktion definiert. Die gewichtete Summe kann durch Formel 1 ausgedrückt werden. Die Energiefunktion wird minimiert, um das Kammlinienmuster zu glätten.

[Formel 1]

E = E&sub1; + αE&sub2; (wobei α < 0)
Wenn jedoch das oben beschriebene Verfahren für Furchen angewendet wird, die sich häufig nebeneinander in gleichen Abständen im weiten Bereich einer Handfläche erstrecken und verlaufen, wird das folgende Problem auftreten.
Solche Furchen weisen eine verhältnismäßig gute Verbindbarkeit von Merkmalen, wie Richtungen und Abstände, mit benachbarten Bereichen auf. Wenn Komponenten von Furchen ausgewählt werden, kann die Gesamtenergie abnehmen. Wo Furchen deutlich vorhanden sind, nimmt die Zuverlässigkeit zur Extraktion von Merkmalen von Kammlinien gelegentlich zu. Wenn folglich ein Furchen aufweisendes Bild geglättet wird, werden die benachbarten Bereiche, die zu deren Furchen passen, Ebenfalls geglättet. Folglich können die Furchen hervorgehoben werden. Zusätzlich ist es schwierig, die Energiefunktion E zu definieren, die es zuläßt, daß das oben beschriebene Problem gelöst wird.
In der Technik, die in "Categorizing Fingerprint Patterns by Relaxation Method" beschrieben wird, wird das Relaxationsverfahren als eine Technik zur Glättung von Informationen bezüglich Richtungen verwendet, die für einzelne lokale Bereiche extrahiert werden. Selbst in dieser Technik werden Furchen, die häufig nebeneinander in gleichen Abständen auf einem Handflächenabdruck sich erstrecken und verlaufen, so geglättet, daß sie zur Furche passen und hervorgehoben werden.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Bildverarbeitungsvorrichtung bereitzustellen, um Kammlinien von Fingerabdrücken aus einem Bild korrekt zu extrahieren, das Furchen aufweist, die sich in denselben Abständen der Kammlinien von Fingerabdrücken erstrecken und jeweils nebeneinander verlaufen.
Die vorliegende Erfindung ist eine Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung zur Extraktion von Kammlinien aus einem Eingangs-Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild, die aufweist: eine Extraktionseinrichtung für lokale Informationen zur Unterteilung des Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildes in zweidimensionale lokale Bereiche und Extraktion in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche mehrerer Kammlinienkandidatenbilder, die Kammlinien aus jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche repräsentieren, eine erste Kammlinienkandidatenbild-Auswahleinrichtung zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit, daß jedes Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentiert, und Auswählen eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, das ein Kammlinienkandidatenbild mit der maximalen Wahrscheinlichkeit einer Rammlinie aus Kammlinienkandidatenbildern in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche repräsentiert, eine Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung zur Bewertung der Verbindbarkeit zwischen zwei benachbarten Kammlinienkandidaten in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen, eine Gruppierungseinrichtung zur Gruppierung zweidimensionaler lokaler Bereiche, die eine hohe Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder aufweisen, die dem festgestellten Ergebnis der Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung entsprechen, und Erzeugung einer lokalen Bereichsgruppe, eine Gruppenbewertungseinrichtung zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, die durch die Gruppierungseinrichtung erzeugt werden, eine Kammlinie repräsentieren, und Bestimmung einer lokalen Bereichsgruppe, die eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie aufweist, als eine anfängliche lokale Bereichsgruppe, und eine Kammlinienbildwiederherstellungseinrichtung zur Ausgabe des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, als ein Kammlinienbild.
Vorzugsweise weist die vorliegende Erfindung eine Auswahleinrichtung für ein optimales Kammlinienkandidatenbild zur Bewertung der Verbindbarkeit des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, und mehrerer Kammlinienkandidatenbilder in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, Auswählen eines Kammlinienkandidatenbildes mit der höchsten Verbindbarkeit zwischen Kammlinienkandidaten in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, der nicht in der anfänglichen lokalen. Bereichsgruppe enthalten ist, als ein optimales Kammlinienkandidatenbild, und Auswählen eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, als ein optimales Kammlinienkandidatenbild auf, wobei die Kammlinienbildwiederherstellungseinrichtung das optimale Kammlinienkandidatenbild als ein Kammlinienbild ausgibt.
Vorzugsweise weist die vorliegende Erfindung eine Steuerungseinrichtung zur Lieferung des optimalen Kammlinienkandidatenbildes als ein erstes Kammlinienkandidatenbild an die Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung und die Gruppenbewertungseinrichtung und Steuerung zyklischer Ausführungen von Prozessen der Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung, der Gruppierungseinrichtung, der Gruppenbewertungseinrichtung und der Auswahleinrichtung für ein optimales Kammlinienkandidatenbild auf.
Vorzugsweise führt die Extraktionseinrichtung für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche aus, extrahiert mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung der größten Amplitude oder der größten Energie in der Nähe der Spitzen und behandelt zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder.
Vorzugsweise bestimmt die erste Kammlinienkandidatenbild- Auswahleinrichtung ein Kammlinienkandidatenbild mit der größten Amplitude in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche als das erste Kammlinienkandidatenbild.
Vorzugsweise bewertet die Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung die Verbindbarkeit der ersten Kammlinienkandidatenbilder mit mindestens einem oder mehreren oder allen von:
(a) der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren,
(b) der Differenz der Phasen zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren,
(c) der Differenz der Abstände zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren, und
(d) die Differenz der Pixelwerte von Seiten, in denen sich benachbarte zweidimensionale lokale Bereiche berühren, von Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren.
Vorzugsweise bewertet die Gruppenbewertungseinrichtung einen Grad der Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie in jeder der lokalen Bereichsgruppen, der mindestens einem entspricht aus:
(e) der Anzahl zweidimensionaler lokaler Bereiche, die in jeder der lokalen Bereichsgruppen enthalten sind,
(f) der Summe des bewerteten Betrags der Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder zwischen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen,
(g) dem Quotienten, in dem die Summe der Energie des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen durch die Summe der Energie des Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildes dividiert wird, das jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen entspricht, und
(h) dem Quotienten, in dem die Summe der Energie des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen durch die Summe der Energie eines Kammlinienkandidatenbildes mit der maximalen Energie in den anderen Kammlinienkandidatenbildern als den ersten Kammlinienkandidatenbildern für jede der lokalen Bereichsgruppen dividiert wird.
Vorzugsweise wählt die Auswahleinrichtung für ein optimales Kammlinienkandidatenbild nacheinander die optimalen Kandidatenbilder aus zweidimensionalen lokalen Bereichen, die nicht in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, in der Größenordnung des kleinsten Abstandes mit zweidimensionalen lokalen Bereiche aus, die in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind.
Wenn ein optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, bewertet die Auswahleinrichtung für ein optimales Kammlinienkandidatenbild:
(i) die Verbindbarkeit des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird und der in jeder der anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, aus dem das optimale Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche,
(j) die Verbindbarkeit eines optimalen Kandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, in dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt worden ist und der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche,
(k) die Verbindbarkeit eines ersten Kammlinienkandidatenbild in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, die in jeder der anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, in der der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus denen das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem des Mittelwerts der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände,
(l) die Verbindbarkeit eines optimalen Kammlinienkandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, in denen ein optimales Kandidatenbild ausgewählt worden ist und in denen der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem des Mittelwerts der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände, und
(m) die Verbindbarkeit von Kammlinienkandidatenbildern in zweidimensionalen lokalen Bereichen, die benachbart oder in deren Nähe angeordnet sind, entsprechend den bewerteten Ergebnissen und wählt ein Kammlinienkandidatenbild mit der höchsten Verbindbarkeit als ein optimales Kammlinienkandidatenbild aus.
Um Kammlinien aus einem Bild, das Furchen enthält, die sich in gleichen Abständen erstrecken und nebeneinander verlaufen, ohne einen Einfluß der Furchen zu extrahieren, werden mehrere Kandidatenbilder, die Kammlinien repräsentieren, aus jedem lokalen Bereich extrahiert. Ein Kandidatenbild mit der größten Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie wird aus den Kandidatenbildern für jeden lokalen Bereich ausgewählt. Die extrahierten Kandidatenbilder werden als erste Kammlinienkandidatenbilder bezeichnet.
Danach wird ein lokaler Bereich, in dem ein erstes Kammlinienkandidatenbild eine wahre Kammlinie repräsentiert, gefunden. Eine Gruppe solcher lokalen Bereiche wird als eine anfängliche lokale Bereichsgruppe bezeichnet. Nur Kammlinien in lokalen Bereichen, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, werden mit ersten Kammlinienkandidatenbilder in den lokalen Bereichen wiederhergestellt.
Wenn Kammlinienbilder auf eine solche Weise extrahiert werden, neigen die ersten Kammlinienkandidatenbilder in den lokalen Bereichen, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, eher dazu, Kammlinien zu repräsentieren, als Furchen. So werden mit einer solchen Technik nur Abschnitte, die Kammlinien repräsentieren, wahrscheinlich wiederhergestellt. Folglich können Kammlinienbilder mit hoher Zuverlässigkeit erhalten werden.
In der obigen Beschreibung wird eine anfängliche lokale Bereichsgruppe mit hoher Zuverlässigkeit gefunden, und die Kammlinien werden daraus nur in einem Nicht-Zeichnungsspeicher wiederhergestellt. Jedoch können Kammlinien aus anderen Bereichen extrahiert werden.
Praktisch werden unter der Voraussetzung, daß erste Kammlinienkandidatenbilder in einer anfänglichen lokalen Bereichsgruppe Kammlinien korrekt repräsentieren, Bilder, die Kammlinien repräsentieren, aus Kammlinienkandidatenbildern in lokalen Bereichen ausgewählt, die nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. An diesem Punkt werden Bilder, die Kammlinien repräsentieren, nacheinander aus lokalen Bereichen ausgewählt, die der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe am nächsten sind. Die Verbindbarkeit jedes ersten Kammlinienkandidatenbildes jedes lokalen Bereiches, der in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, und jedes Kandidatenbild in jedem lokalen Bereich, der früher ausgewählt worden ist, wird bewertet. Ein Kandidatenbild mit der höchsten Verbindbarkeit wird ausgewählt. In jedem lokalen Bereich, der in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, wird angenommen, daß jedes erste Kammlinienkandidatenbild im lokalen Bereich ein Kammlinie repräsentiert. In jedem lokalen Bereich, der nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, wird angenommen, daß jedes im oben beschriebenen Verfahren ausgewählte Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentiert.
Mit anderen Worten, so lange ein Abschnitt eine Kammlinie repräsentiert, wird er erkannt. Zusätzlich werden andere Abschnitte der Kammlinie entsprechend der Verbindbarkeit mit dem erkannten Abschnitt festgestellt. Da es keine Verbindbarkeit zwischen einer Furche und einer Kammlinie gibt, kann mit einer solchen Technik, selbst wenn sich eine Furche und einer Kammlinie überlagern, eher ein Kammlinienkandidatenbild, das eine Kammlinie repräsentiert, als ein Kammlinienkandidatenbild, das eine Furche repräsentiert, ausgewählt werden.
Um Kammlinien mit hoher Zuverlässigkeit wiederherzustellen, können Kammlinienkandidatenbilder, die früher ausgewählt worden sind, verifiziert werden.
In Wirklichkeit wird der oben beschriebene Prozeß einmal ausgeführt. Danach wird die Verbindbarkeit von Kammlinienkandidatenbildern, die ausgewählt worden sind, erneut bewertet. Lokale Bereiche mit einer hohen Verbindbarkeit werden zu einer Gruppe gruppiert. Die Wahrscheinlichkeit gruppierter Kammlinien wird festgestellt, um eine anfängliche lokale Bereichsgruppe zu erhalten. Es werden Kammlinienkandidatenbilder aus allen lokalen Bereiche ausgewählt, die nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. Die Verbindbarkeit der ausgewählten Kammlinienkandidatenbilder wird festgestellt und dann wird der oben beschriebene Prozeß durchgeführt. Indem ein solcher Prozeß mehrere Male durchgeführt wird, werden mit Kammlinienkandidatenbildern, die schließlich erhalten worden sind, Kammlinienbilder wiederhergestellt.
Kammlinienkandidatenbilder, die ausgewählt worden sind, enthalten mehr Kammlinienbilder als erste Kammlinienkandidatenbilder, die zum ersten Mal ausgewählt worden sind. Wenn folglich ein anfänglicher lokaler Bereichsblock für Kammlinienkandidatenbilder erhalten wird, die zum ersten Mal ausgewählt worden sind, wird die Fläche der Kammlinienbilder größer als jene der Kammlinienkandidatenbilder, die zum ersten Mal ausgewählt worden sind. Folglich gibt es eine hohe Wahrscheinlichkeit, daß aus dem lokalen Bereichsblock ausgewählte Kammlinienkandidatenbilder wahrscheinlich Kammlinien repräsentieren. Folglich neigen entsprechend den Kammlinienkandidatenbildern ausgewählte Abschnitte dazu, Kammlinien genau zu repräsentieren. Folglich können Kammlinien mit höherer Zuverlässigkeit wiederhergestellt werden. Wenn Kammlinienkandidatenbilder aus lokalen Bereichen ausgewählt werden, die nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, da dem Kammlinienkandidatenbild entsprechende, weite Bereiche erhalten worden sind, beeinflußt eine vorgenommene ungeeignete Auswahl nicht die anderen Auswahlen.
Kammlinien werden lokal gut durch zweidimensionale Sinuswellen angenähert. Folglich wird eine Kammlinie in jedem lokalen Bereich mit einer zweidimensionalen Sinuswelle nachgebildet. An diesem Punkt werden mehrere Sinuswellen extrahiert, die die lokalen Bereiche gut annähern, um Kammlinienkandidatenbilder aus Bildern in lokalen Bereichen zu extrahieren.
Um solche Sinuswellen zu extrahieren, werden Bilder in lokalen Bereichen Fourier-transformiert. Mehrere Spitzen in der Größenordnung der maximalen Amplitude oder nahe der Spitze der maximalen Energie der Leistungsspektren werden extrahiert. Es wird vorausgesetzt, daß Sinuswellen, die den extrahierten Spitzen entsprechen, Kammlinienkandidatenbilder sind.
Wenn ein Bild, dessen Pixelwert eine reelle Zahl ist, Fourier-transformiert wird, gibt es, da das sich ergebende Muster seines Leistungsspektrums bezüglich des Ursprungs symmetrisch wird, eine weitere Spitze mit derselben Größe wie die ursprüngliche Spitze an der Position, die symmetrisch bezüglich des Ursprungs ist. Folglich wird ein zweidimensionales Sinuswellen- Bild mit reellen Zahlen festgestellt, die diesen beiden Spitzen entsprechen. Die Spitzen, die an der Position vorhanden sind, die bezüglich des Ursprungs symmetrisch ist, werden als dieselbe Spitze behandelt. Wenn folglich mehrere Spitzen herausgeholt werden, werden mehrere Spitzen so extrahiert, daß sie nicht symmetrisch bezüglich des Ursprungs sind.
Wenn folglich mehrere Sinuswellen ausgewählt werden, kann selbst in einem Abschnitt, in dem sich eine Kammlinie und eine Furche überlagern, nicht nur die Komponente der Furche, sonderen die Komponente der Kammlinie extrahiert werden. Zusätzlich können, da Kammlinien durch Sinuswellen angenähert werden, Informationen über Richtungen, Abstände und Phasen von Kammlinien leicht gehandhabt werden.
Wenn Kammlinien durch Sinuswellen angenähert werden, treten kaum periodische Muster von etwas anderem als Kammlinien und Furchen in Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildern auf. Folglich werden in einem Abschnitt, in dem es eine Kammlinie und keine Furche gibt, eine Spitze mit einer großen Amplitude, die eine Kammlinie repräsentiert, und viele kleine Spitzen, die Rauschen repräsentieren, auf der Fourier-Ebene beobachtet. In einem Abschnitt, in dem es eine Furche gibt, werden eine Kammlinie und eine Furche als große Spitzen beobachtet, wohingegen andere Komponenten als kleine Spitzen beobachtet werden.
Die Amplituden einer Furche und einer Kammlinie variieren von Bild zu Bild. Da jedoch charakteristische Merkmale von Furchen lokal zu charakteristischen Merkmale von Kammlinien ähnlich sind, weisen die Furchen und Kammlinien die maximalen Amplituden bei derselben Frequenz auf. Folglich neigt eine Spitze mit einer großen Amplitude dazu, einzeln eine Kammlinie zu repräsentieren. Wenn folglich eine Sinuswelle ausgewählt wird, die einer Spitze mit der maximalen Amplitude entspricht, kann ein Kammlinienkandidatenbild, das eine Kammlinie repräsentiert, effektiv ausgewählt werden.
Als ein Maßstab der Verbindbarkeit durch die Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung kann das Folgende verwendet werden.
(1) die Differenz der Richtungen von Sinuswellen, die erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren,
(2) die Differenz der Phasen von Sinuswellen, die erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren,
(3) die Differenz der Abstände von Sinuswellen, die erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren, und
(4) die Differenz der Pixelwerte von Seiten, in denen sich benachbarte zweidimensionale lokale Bereiche von Sinuswellen berühren, die erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren.
Die Richtungen und Abstände von Kammlinien variieren graduell. Zusätzlich variieren die Phasen von Kammlinien ebenfalls graduell, mit der Ausnahme von Merkmalspunkten, wie Kantenpunkte und Verzweigungspunkte und in der Nähe von singulären Punkten, wie Kernen und Deltas. Überdiese variieren Pixelwerte auch graduell zwischen lokalen Bereichen, mit der Ausnahme von Merkmalspunkten. Wenn folglich die Differenz der Richtungen, Abstände, Phasen und Pixelwerte von Sinuswellen in benachbarten lokalen Bereiche beobachtet wird, kann festgestellt werden, ob sie verbunden sind oder eine von ihnen eine Furche oder Rauschen ist.
Da Handflächenabdruck-Bilder Furchen aufweisen, deren lokale charakteristische Merkmale ähnlich zu jenen von Kammlinien sind, ist es schwierig, nur mit Informationen in den lokalen Bereichen festzustellen, ob erste Kammlinienkandidatenbilder in lokalen Bereichen Kammlinien, Furchen oder Rauschen sind. Um eine solche Feststellung für erste Kammlinienkandidatenbilder in lokalen Bereichen zu treffen, sollten Kammlinien und Furchen in einem weiten Bereich beobachtet werden. Um dies zu tun, wird in der vorliegenden Erfindung die folgende Technik verwendet.
Zuallererst wird die Verbindbarkeit von Merkmalen von Kammlinien, die durch erste Kammlinienkandidatenbilder repräsentiert werden, zwischen jedem benachbarten lokalen Bereich bewertet, um festzustellen, ob sie verbunden sind oder nicht. Lokale Bereiche, die als verbundene lokale Bereiche bestimmt worden sind, werden zu einer lokalen Bereichsgruppe gruppiert. Die lokale Bereichsgruppe ist in einer solchen Weise strukturiert, daß es unter der Vorraussetzung, daß jeder lokale Bereich als ein Knoten behandelt wird und daß es eine Verzweigung zwischen benachbarten lokalen Bereichen gibt, die eine Verbindbarkeit aufweisen, immer einen Weg zwischen Knoten gibt, die irgendwelchen zwei lokalen Bereiche entsprechen, die in derselben lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, und es keinen Weg zwischen Knoten gibt, die zwei lokalen Bereichen entsprechen, die nicht in derselben lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. Die Strukturierung einer solchen lokalen Bereichsgruppe wird als Gruppierung bezeichnet.
Als nächstes wird festgestellt, ob ein erstes Kammlinienkandidatenbild jedes lokalen Bereichs, der in jeder lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, ein Bild ist, das eine Kammlinie repräsentiert oder nicht. Wenn erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten lokalen Bereiche Kammlinien oder aufeinanderfolgende Furchen repräsentieren, wird die Verbindbarkeit der Merkmale von Kammlinien beider hoch. Folglich repräsentiert in einer lokalen Bereichsgruppe, in der festgestellt worden ist, daß ihre ersten Kammlinienkandidatenbilder verbunden sind, das erste Kammlinienkandidatenbild insgesamt Kammlinien oder Furchen. Folglich wird angenommen, daß die Kammlinien oder Furchen aufeinanderfolgen. Folglich ist es ausreichend festzustellen, ob die ersten Kammlinienkandidatenbilder in der lokalen Bereichsgruppe Kammlinien sind oder nicht.
Die Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie in jeder lokalen Bereichsgruppe wird mit einem der folgenden Merkmalsbeträge bewertet.
(5) der Anzahl der lokalen Bereiche, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind,
(6) der Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder in lokalen Bereichen, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind,
(7) dem Verhältnis der Energie eines Bildes, das durch ein erstes Kammlinienkandidatenbild in einem lokalen Bereich repräsentiert wird; der in der lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, und der Energie eines ursprünglichen Bildes, das dem lokalen Bereich entspricht, und
(8) dem Verhältnis der Summe der Energie von Bildern, die durch erste Kammlinienkandidatenbilder in lokalen Bereichen repräsentiert werden, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, und der Summe der Energie von Kammlinienkandidatenbildern mit der maximalen Energie, die sich von den ersten Kammlinienkandidatenbildern in lokalen Bereichen unterscheiden, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. Als nächstes werden diese Merkmalsbeträge einer nach dem anderen beschrieben.
Der Merkmalsbetrag (5) wird aus der folgenden Theorie hergeleitet.
In einem Abschnitt, in dem Furchen mit zu Kammlinien ähnlichen charakteristischen Merkmalen in einem Handflächenabdruck vorhanden sind, neigen zwei Furchen mit ähnlicher Intensität dazu sich zu schneiden. In diesem Fall besteht auch eine Neigung, daß Kammlinien vorhanden sind. Wenn die Komponenten der Furchen stärker als die Komponenten der Kammlinien sind, ist ein erstes Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich eines der beiden Furchen, die sich schneiden.
Da jedoch die beiden Furchen, die sich schneiden, dieselbe Intensität aufweisen, ist es nicht klar, welche der beiden Furchen ein erstes Kammlinienkandidatenbild ist. Folglich wird in diesem Abschnitt eine der beiden Furchen nicht zu einem ersten Kammlinienkandidatenbild in einem weiten Bereich. Stattdessen werden zwei Furchen gemischt.
Folglich wird in einem solchen Furchenabschnitt die Größe der lokalen Bereichsgruppe, die durch den Verbindbarkeitsbewertungsprozeß erhalten wird, nicht groß. Mit anderen Worten werden viele kleine lokale Bereichsgruppen gebildet.
Andererseits wird in einem Abschnitt, in dem deutlich eine Kammlinie ohne viele Furchen vorhanden ist, die Kammlinie ein erstes Kammlinienkandidatenbild. Folglich wird die Größe der lokalen Bereichsgruppe groß. Mit anderen Worten neigen Kandidatenbilder, die Furchen repräsentieren, dazu, zu einer kleinen lokalen Bereichsgruppe zu werden. Im Gegensatz dazu neigen Kandidatenbilder, die Kammlinien repräsentieren dazu, zu einer großen lokalen Bereichsgruppe zu werden.
Wenn folglich die Anzahl lokaler Bereiche, die eine lokale Bereichsgruppe strukturieren, groß ist, wird die Tendenz, mit der ein erstes Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich, der die lokale Bereichsgruppe strukturiert, eine Kammlinie repräsentiert, stark.
Als nächstes wird das Merkmalsbetrag (6) beschrieben.
Die Verbindbarkeit eines Furchenabschnitts zwischen lokalen Bereichen ist geringfügig niedriger als jene einer Kammlinie dazwischen. Kammlinien sind auf der Haut gedrängt vorhanden. Die räumlichen Variationen der Richtungen und Abstände der Kammlinien sind graduell. Da im Gegensatz dazu, Furchen nicht gedrängt auf der Haut vorhanden sind, ist die Verbindbarkeit benachbarter Furchen niedriger als jene der Kammlinien.
Folglich ist die Tendenz zu einer Kammlinie hoch, da die Verbindbarkeiten zwischen lokalen Bereichen in jeder lokalen Bereichsgruppe berechnet werden, die Kammlinien und Furchen strukturiert, wenn der Wert klein ist, in dem der Betrag, der die Verbindbarkeit, wie die Differenz der Richtungen oder Abstände repräsentiert, auf die Anzahl der lokalen Bereiche normiert ist, die in jeder lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. Der Merkmalsbetrag (7) repräsentiert den Betrag der Komponente eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, das in einem Bild in jedem lokalen Bereich enthalten ist.
Wenn der Merkmalsbetrag (7) klein ist, ist die andere Komponente, als die, in der ein erstes Kammlinienkandidatenbild enthalten ist, groß. In einem solchen lokalen Bereich ist eine Furche enthalten. Alternativ ist ein Bild von Kammlinien unterbrochen oder unklar. Folglich ist die Tendenz, mit der ein erstes Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie ist, niedrig. Als nächstes wird der Merkmalsbetrag (8) beschrieben.
Wenn ein lokaler Bereich eine Furche enthält, muß er ein Kandidat mit großer Energie sein. An einem Abschnitt, wo ein Fingerabdruck oder ein Handflächenabdruck vorhanden ist, sind Kammlinien vorhanden, wo Furchen vorhanden sind. Folglich sind in einem solchen lokalen Bereich zwei oder drei Kandidaten mit großer Energie vorhanden.
In einem Bereich, in dem eher eine Kammlinie als eine Furche vorhanden ist, weist ein anderes Kammlinienkandidatenbild als ein erstes Kammlinienkandidatenbild nur eine kleine Energie auf. Wenn folglich der Wert groß ist, in dem die Summe der Energie erster Kammlinienkandidatenbilder in einer lokalen Bereichsgruppe, die bestimmt werden soll, durch die Summe der Energie von anderen Kammlinienkandidatenbildern als die ersten Kammlinienkandidatenbilder geteilt wird, wird die Tendenz hoch, daß keine Furche vorhanden ist. Folglich wird die Tendenz hoch, mit der ein erstes Kammlinienkandidatenbild eines Kammlinie repräsentiert.
In der vorliegenden Erfindung wird mit den oben beschriebenen Merkmalsbeträgen eine lokale Bereichsgruppe erhalten, die eine Gruppe lokaler Bereiche ist, in der ein erstes Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentiert.
Als nächstes wird eine erfindungsgemäße Kammlinienkandidatenbild-Auswahltechnik beschrieben.
In der folgenden Beschreibung wird ein lokaler Bereich, in dem die Gruppenbewertungseinrichtung festgestellt hat, daß ein erstes Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentiert, als ein anfänglicher lokaler Bereich bezeichnet.
Ein optimales Kammlinienkandidatenbild wird nacheinander aus lokalen Bereichen ausgewählt, die einem anfänglichen lokalen Bereich benachbart sind. Die Auswahlweise in jedem der lokalen Bereiche wird in der folgenden Weise ausgeführt.
Die Verbindbarkeit der Richtungen, Abstände, Phasen und Pixelwerte jedes auszuwählenden Kammlinienkandidatenbildes in einem lokalen Bereich und jedes ersten Kammlinienkandidatenbildes im anfänglichen lokalen Bereich in der Nähe des lokalen Bereichs wird festgestellt. Und es wird das optimale Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich, der früher ausgewählt worden ist, festgestellt.
Wie oben beschrieben, wird die Differenz der Richtungen, Abstände und Phasen von Kammlinienkandidatenbildern in zwei lokalen Bereichen klein, die in der Nähe auf der Haut angeordnet sind, da die Richtungen, Abstände und Phasen von Kammlinien eines Fingerabdruck/Handflächenabdrucks graduell variieren. Zusätzlich variieren die Pixelwerte von Kammlinienkandidatenbildern nacheinander, die Kammlinien zwischen benachbarten zwei lokalen Bereichen repräsentieren. Folglich wird die Differenz der Pixelwerte benachbarter Abschnitte klein. Ein erstes Kammlinienkandidatenbild im anfänglichen lokalen Bereich oder das optimale Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich, der früher ausgewählt worden ist, neigt dazu, eine Kammlinie zu repräsentieren.
Folglich neigt ein Kammlinienkandidatenbild, in dem die Differenz der Richtungen, Abstände, Phasen und Pixelwerte der benachbarten Abschnitte eines ersten. Kammlinienkandidatenbildes im anfänglichen lokalen Bereich und eines optimalen Kammlinienkandidatenbildes im lokalen Bereich, das ausgewählt worden ist, klein werden und wo das erste Kammlinienkandidatenbild und das Kammlinienkandidatenbild benachbart oder in der Nähe angeordnet sind, wahrscheinlich dazu, eine Kammlinie darzustellen. Folglich können mit einer solchen Auswahltechnik Kammlinienkandidatenbilder, die Kammlinien repräsentieren, genau ausgewählt werden.
Diese und andere Aufgaben, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden im Licht der folgenden detaillierten Beschreibung der besten Art ihrer Ausführungsformen deutlicher werden, wie sie in den beigefügten Zeichnungen dargestellt werden.
Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel einer erfindungsgemäßen Fingerabdruck/Handflächenabdruck-BiTdverarbeitungsvorrichtung zeigt;
Fig. 2 ist ein schematisches Diagramm, das ein Eingabebild (Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild) zeigt;
Fig. 3 ist ein schematisches Diagramm, das ein Beispiel eines lokalen Bildes zeigt;
Fig. 4 ist eine graphische Darstellung zur Erläuterung der Arbeitsweise der erfindungsgemäßen Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung;
Fig. 5 ist ein schematisches Diagramm zur Erläuterung eines Verbindbarkeitsbewertungsprozesses von Pixeln;
Fig. 6 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel der Struktur der erfindungsgemäßen Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Verarbeitungsvorrichtung zeigt;
Fig. 7 ist ein schematisches Diagramm zur Erläuterung der Auswahlreihenfolge von Kandidatenbildern, die durch einen Auswahlabschnitt für ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt werden;
Fig. 8 ist ein schematisches Diagramm zur Erläuterung eines Berechnungsprozesses der Richtung, die einen lokalen Bereich repräsentiert; und
Fig. 9 ist ein schematisches Diagramm, das ein weiteres Beispiel der Struktur der erfindungsgemäßen Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung zeigt.
Als nächstes werden unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben.
Fig. 1 zeigt eine Struktur einer erfindungsgemäßen Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung. Die Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung weist einen Abschnitt 11 zur Exaraktion lokaler Informationen, einen Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, einen Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13, einen Gruppierungsabschnitt 14, einen Gruppenbewertungsabschnitt 15 und einen Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 auf. Der Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Information teilt ein Eingangsbild in zweidimensionale lokale Bereiche und extrahiert mehrere Kandidatenbilder, die in den lokalen Bereichen Kammlinien repräsentieren (die extrahierten Kandidatenbilder werden als Kammlinienkandidatenbilder bezeichnet). Der Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes bewertet Grade der Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie für jedes der Kammlinienkandidatenbilder, die in jedem lokalen Bereich extrahiert werden, und wählt ein erstes Kammlinienkandidatenbild aus, das die maximale Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie für jeden lokalen Bereich aufweist. Der Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 bewertet die Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder zwischen jedem lokalen Bereich. Der Gruppierungsabschnitt 14 erzeugt eine lokale Bereichsgruppe, die eine Gruppe lokaler Bereiche mit einer hohen Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder ist, die durch den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 bewertet werden. Der Gruppenbewertungsabschnitt 15 bewertet die Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie für ein erstes Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich, der in der lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, die durch den Gruppierungsabschnitt 14 erzeugt wird, und bestimmt eine anfängliche lokale Bereichsgruppe, die eine lokale Bereichsgruppe mit einer hohen Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie ist. Der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 gibt als ein Kammlinienbild ein erstes Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich aus, der in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist.
Zum Beispiel teilt der Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Informationen ein digitales Bild eines Hautmusters in lokale Bereiche. Das Hautmuster, wie ein Fingerabdruck oder ein Handflächenabdruck wird durch eine Bildeingabeeinheit, wie einen Abtaster oder einer Fernsehkamara photographiert. In der folgenden Beschreibung wird vorausgesetzt, daß ein Eingangsbild mit einer Auflösung von 512 · 512 Pixel bei 20 Punkten/mm photographiert wird und jeder lokale Bereich 8 · 8 Pixel aufweist, wie in Fig. 2 gezeigt. Ferner kann ein Eingangsbild im Fall anderer Auflösungen, anderer Bildgrößen und lokaler Bereichsgrößen verarbeitet werden.
Danach wird jedes lokale Bild mit einer vorbestimmten Breite in der Mitte jedes lokalen Bereichs Fourier-transformiert, um Kammlinienbildkandidaten zu extrahieren. Dieser Prozeß wird mit einem lokalen Bild von 64 · 64 Pixel veranschaulicht, wie in Fig. 3 gezeigt. Ein Pixel, das an der Position der 32. Spalte und der Position der 32. Reihe von der oberen linken Ecke jedes lokalen Bildes gezählt angeordnet ist, wird als der Ursprung definiert. Die linken und rechten Richtungen werden durch x bezeichnet. Die rechte Richtung wird als die positive Richtung definiert. Die oberen und unteren Richtungen werden durch y bezeichnet. Die untere Richtung wird als die positive Richtung definiert. Mit einem solchen Koordinatensystem wird ein lokales Bild beschrieben. Mit anderen Worten weist, wie in Fig. 3 gezeigt, jedes lokale Bild 64 · 64 Pixel und den Ursprung an der Mittelposition von 64 · 64 Pixel auf.
Es wird vorausgesetzt, daß das lokale Bild von 64 · 64 Pixel durch g(x, y) bezeichnet wird und die Fensterfunktion durch w(x, y) bezeichnet wird. Die Fensterfunktion w(x, y) kann durch Formel 2 ausgedrückt werden. (Formel 2)
Die Gleichspannungskomponente eines Bildes, in dem w(x, y) mit dem lokalen Bild g(x, y) multipliziert wird, wird vom ursprünglichen Bild abgezogen. Die Gleichspannungskomponente kann durch Formel 3 ausgedrückt werden. Das sich ergebende Bild wird mit w(x, y) multipliziert. Das sich ergebende Bild wird durch Formel 4 ausgedrückt. Das sich ergebende Bild f(x, y) wird Fourier-transformiert.

[Formel 3]

dc = w(x, y) g(x, y)

[Formel 4]

f)(x, y) = w(x, y)(g(x, y) - dc)
Mehrere Spitzen mit F(ξ, η) im Bereich (ξ, η), in dem f(x, y) Fourier-transformiert worden ist, werden in der Größenordnung des größten Werts von F(ξ, η) ausgewählt. Der Bereich F(ξ, η) kann durch Formel 5 ausgedrückt werden.

[Formel 5]

{ξ, η) ξ ≥ 0, und η ≥ 0, und ξ > 0, und η < 0}
Es wird vorausgesetzt, daß die sechs größten Spitzen ausgewählt worden sind und die Koordinaten dieser Spitzen durch Formel 6 ausgedrückt werden.

[Formel 6]

{(ξn, ηn)
wobei n die Spitzenzahl eines Kammlinienkandidatenbildes im lokalen Bereich ist und n in der Größenordnung der größten Werte von F(ξ, η) 1, 2, 3, 4, 5 und 6 beträgt. Ein Punkt auf der Fourier-Transformationsebene entspricht einer Sinuswelle der Bildebene. Eine Kammlinie kann lokal mit einer zweidimensionalen Sinuswelle gut angenähert werden. Folglich werden zweidimensionale Sinuswellen, die diesen Spitzen entsprechen, in jedem lokalen Bereich als Kammlinienkandidatenbilder behandelt.
Danach werden Parameter, die Sinuswellen auszeichnen, die Spitzen entsprechen, berechnet und im Nicht-Zeichnungsspeicher aufgezeichnet. Solche Parameter werden durch Beispiele erläutert.
Unter der Voraussetzung, daß der Koordinatenwert der n-ten Spitze im lokalen Bereich Iij (wobei 0 ≤ i ≤ 63, 0 ≤ j ≤ 63) auf der Fourier-Ebene durch Formel 7 ausgedrückt wird, kann die zu berechnende Amplitude durch Formel 8 ausgedrückt werden. [Formel 7] [Formel 8]
wobei i = 1, 2, ... 6.
Die Phase kann durch Formel 9 ausgedrückt werden. [Formel 9]
wobei i = 1, 2, ... 6.
Die Richtung kann durch Formel 10 ausgedrückt werden. [Formel 10]
wobei i = 1, 2, ... 6.
Die Frequenz kann durch Formel 11 ausgedrückt werden. [Formel 11]
wobei i = 1, 2, ..., 6.
Die Leistung in der Nähe einer Spitze kann durch Formel 12 ausgedrückt werden. [Formel 12]
Die Gesamtleistung von f (Formel 4) kann durch Formel 13 ausgedrückt werden. [Formel 13]
Ein durch diese Parameter bestimmtes Bild kann durch Formel 14 ausgedrückt werden (siehe Fig. 4). [Formel 14]
Formel 15 zeigt ein Kandidatenbild, das eine Kammlinie jedes lokalen Bereichs repräsentiert.

[Formel 15]

{g , j)(x, y)} = 1
Der Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Informationen liefert Werte von Parametern (die durch Formel 16 ausgedrückt werden) für jeden lokalen Bereich an den Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13, den Gruppenbewertungsabschnitt 15 und den Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16. [Formel 16]
Danach wählt der Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes eine Sinuswelle aus, die die maximale Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie für jeden lokalen Bereich aufweist, der Informationen von Sinuswellen von Kammlinienkandidatenbildern entspricht. An diesem Punkt wird die Verbindbarkeit mit benachbarten lokalen Bereichen nicht betrachtet, jedoch werden Informationen berücksichtigter lokaler Bereiche berücksichtigt. Eine solche Sinuswelle wird als ein erstes Kammlinienkandidatenbild bezeichnet. Um die Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie zu bewerten, kann zum Beispiel die Amplitude einer Sinuswelle verwendet werden. Mit anderen Worten wird eine Sinuswelle mit der maximalen Amplitude als eine Sinuswelle mit der maximalen Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie ausgewählt. Der Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes liefert ein zweidimensionales Feld (das durch Formel 17 ausgedrückt wird), das Kammlinienkandidatenbilder für jeden lokalen Bereich repräsentiert, die durch den Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Information extrahiert werden, an den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 und den Gruppenbewertungsabschnitt 15. [Formel 17]
Danach bewertet der Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 Kammlinienkandidatenbilder für jeden lokalen Bereich, die Formel 17 entsprechen (d. h. die Verbindbarkeit einer einzelnen Information erster Kammlinienkandidatenbilder zwischen jedem benachbarten lokalen Bereich). In der folgenden Beschreibung werden, wenn vier Kandidatenbilder benachbart angeordnet sind, sie als benachbarte Kandidatenbilder behandelt. Jedoch kann die Vorrichtung mit einer anderen Definition benachbarter Kandidatenbilder strukturiert werden.
An diesem Punkt werden, um die Auswertung durchzuführen, vier Merkmale der Verbindbarkeit von Pixeln, der Verbindbarkeit von Richtungen, die Verbindbarkeit von Abständen und die Verbindbarkeit von Phasen zusammengefaßt. In dieser Auswertung werden zwei Werte berücksichtigt, die repräsentieren, ob Kandidatenbilder verbunden sind oder nicht. Als nächstes wird die Verbindbarkeit von Pixeln, die Verbindbarkeit von Richtungen, die Verbindbarkeit von Abständen und die Verbindbarkeit von Phasen nacheinander beschrieben.
Zuerst wird ein Verfahren zur Bewertung der Verbindbarkeit von Pixeln beschrieben. In diesem Beispiel werden Pixel, die durch Gitterpunkte repräsentiert werden, die in Fig. 5 gezeigt werden, für jeden Bereich bewertet. Wenn ein lokaler Bereich mit einem ersten Kammlinienkandidatenbild wiederhergestellt wird, werden die Werte von Pixeln, die sich zu einem bestimmten Gitterpunkt erstrecken, und die Werte von Pixeln benachbarter lokaler Bereiche verglichen, und die Summe J&sub1; jeder Differenz wird erhalten. Die Differenz kann durch Formel 18 ausgedrückt werden. [Formel 18]
Als nächstes wird ein Verfahren zur Bewertung der Verbindbarkeit von Richtungen beschrieben. In diesem Beispiel wird die Verbindbarkeit von Richtungen entsprechend der Differenz von Richtungen erster Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten lokalen Bereichen bewertet. Wenn die Differenz klein ist, wird angenommen, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder verbunden sind. Wenn andernfalls die Differenz groß ist, wird angenommen, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder nicht verbunden sind. Die Differenz der Richtungen der ersten Kammlinienkandidatenbilder kann durch die Formel 20 mit einem (durch die Formel 19 ausgedrückten) Parameter ausgedrückt werden, der die Richtung einer Sinuswelle eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in einem zweidimensionalen lokalen Bereich Iij repräsentiert.

[Formel 19]

d ij [Formel 20]
Als nächstes wird ein Verfahren zur Bewertung der Verbindbarkeit von Abständen beschrieben. In diesem Beispiel wird die Verbindbarkeit von Abständen entsprechend der Differenz der Abstände von Sinuswellen bewertet, die erste Kammlinienkandidatenbilder in benachbarten lokalen Bereichen repräsentieren. Wenn die Differenz klein ist, wird angenommen, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder verbunden sind. Wenn andernfalls die Differenz groß ist, wird angenommen, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder nicht verbunden sind. Da der Abstand die Kehrzahl einer Frequenz ist, kann die Differenz der Abstände durch die Formel 22 mit der (durch Formel 21 ausgedrückten) Frequenz von Sinuswellen ausgedrückt werden, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in einem Bereich Iij repräsentieren. [Formel 21] [Formel 22]
Als nächstes wird ein Verfahren zur Bewertung der Verbindbarkeit von Phasen beschrieben. Die Phase einer Sinuswelle ist gleich dem minimalen Abstand zwischen dem Ursprung des lokalen Koordinatensystems jedes lokalen Bereichs und einem Satz von Punkten mit dem maximalen Wert einer Sinuswelle multipliziert mit 2π und der Frequenz der Sinuswelle. Wenn folglich unterschiedliche lokale Bereiche verglichen werden, sollten diese Werte nicht direkt verglichen werden, sondern sie sollten in eines ihrer Koordinatensysteme umgewandelt werden. In diesem Beispiel wird, wenn ein lokaler Bereich Iij mit einem benachbarten lokalen Bereich desselben verglichen wird, das Koordinatensystem des benachbarten lokalen Bereichs in jenes des lokalen Bereichs Iij umgewandelt und deren Differenz erhalten. Vorausgesetzt, daß die Phase einer n-ten Spitze eines lokalen Bereichs Ii+1,j durch die Formel 23 ausgedrückt wird und die Phase der ersten Spitze eines lokalen Bereichs Ii,j+1 durch die Formel 24 ausgedrückt wird, kann die Phase der lokalen Bereiche Ii+1,j und Ii,j+1, die in das Koordinatensystem des lokalen Bereichs Iij umgewandelt worden sind, durch die Formel 25 ausgedrückt werden.

[Formel 23]

Ph + 1,j)

[Formel 24]

Ph , j+1) [Formel 25]
wobei r die Länge einer Seite eines lokalen Bereichs ist. In diesem Beispiel beträgt r gleich 8. Die umgewandelte Phase wird mit der Phase von Iij gemäß Formel 24 verglichen. Mit anderen Worten kann die Differenz der Phasen der ersten Spitze durch Formel 26 ausgedrückt werden. [Formel 26]
Indem vier Merkmalsbeträge J&sub1;, J&sub2;, J&sub3; und J&sub4; zusammengefaßt werden, wird die Verbindbarkeit lokaler Bereiche bewertet. Als ein Verfahren zur Zusammenfassung dieser Merkmalsbeträge kann Formel 27 verwendet werden.

[Formel 27]

J&sub1; < THpixel und J&sub2; < THricht und J&sub3; < THabstand und J&sub4; < THphase
-> verbunden
andernfalls -> nicht verbunden
In Formel 27 wird festgestellt, daß nur wenn die Gesamtheit der Verbindbarkeit von Pixeln, die Verbindbarkeit von Richtungen, die Verbindbarkeit von Abständen und die Verbindbarkeit von Phasen benachbarter lokale Bereiche erfüllt wird, sie verbunden sind. Als nächstes wird ein Satz von Schwellenwerten als Formel 28 veranschaulicht.

[Formel 28]

THpixel = 3, THricht = π/8, THabstand = 2, THPhase = π/4
Solche Bewertungen werden für alle Seiten aller benachbarter lokaler Bereiche durchgeführt. Eine Information, die die Verbindbarkeit jeder Seite repräsentiert, wird an den Gruppierungsabschnitt 14 geliefert.
Der Gruppierungsabschnitt 14 gruppiert lokale Bereiche, die als verbundene lokale Bereiche in den benachbarten lokalen Bereichen als das Ergebnis der Verbindbarkeitsauswertung durch den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 festgestellt worden sind, und erzeugt eine lokale Bereichsgruppe.
Praktisch wird eine graphische Darstellung betrachtet, in der lokale Bereiche als Knoten behandelt werden und benachbarte lokale Bereiche, die eine Verbindbarkeit aufweisen, verzweigt sind. In diesem Fall ist immer ein Weg zwischen Knoten angeordnet, die irgendwelchen zwei lokalen Bereichen entsprechen, die in derselben lokalen Bereichsgruppe enthalten sind. Andernfalls ist kein Weg angeordnet. Der Prozeß zur Strukturierung einer solchen lokalen Bereichsgruppe wird als "Gruppierungs"-Prozeß bezeichnet.
Als nächstes wird ein Beispiel des Gruppierungsverfahrens beschrieben. Als ein bewertetes Ergebnis der Verbindbarkeit durch den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 wird eine lokale Bereichsgruppe, die durch eine nicht verbundene Seite und Kantenseiten eines Bildes umgeben ist, als ein geschlossener Bereich extrahiert. Lokale Bereiche im selben geschlossenen Bereich werden als eine lokale Bereichsgruppe extrahiert. In der folgenden Beschreibung werden als ein bewertetes Ergebnis der Verbindbarkeit Seiten von lokalen Bereichen, die als nicht verbundene Seiten und Kantenseiten von Bildern festgestellt worden sind, als Verbindungsfehlschlag-Seiten bezeichnet.
Zuerst werden Verbindungsfehlschlag-Seiten, die verbunden sind, als eine Verbindungsfehlschlag-Seitengruppe gruppiert. Danach wird die Verbindungsfehlschlag-Seitengruppe als geschlossene Bereiche und offene Bereiche kategorisiert. Den geschlossenen Bereiche werden Seriennummern zugewiesen. Die geschlossenen Bereiche werden jeweils zu lokalen Bereichsgruppen. Kennsatzij repräsentiert ein zweidimensionales Feld von Kennsatzzahlen lokaler Bereichsgruppen, die in einem lokalen Bereich Iij enthalten sind, wie durch Formel 29 ausgedrückt. Das zweidimensionale Feld wird an den Gruppenbewertungsabschnitt 15 geliefert. [Formel 29]
Der Gruppenbewertungsabschnitt 15 bewertet die Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem lokalen Bereich, der in jeder lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, die durch den Gruppierungsabschnitt 14 erzeugt wird, und bestimmt eine anfängliche lokale Bereichsgruppe, die eine lokale Bereichsgruppe mit einer hohen Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie ist.
In Wirklichkeit wird die Anzahl lokaler Bereiche berechnet, die jede lokale Bereichsgruppe strukturieren. Mehrere lokale Bereichsgruppen werden als anfängliche lokale Bereichsgruppen in der Größenordnung der größten Anzahl lokaler Bereiche festgestellt. In diesem Beispiel werden vier lokale Bereichsgruppen als anfängliche lokale Bereichsgruppen in der Größenordnung der größten Anzahl lokaler Bereiche festgestellt. Wenn ein lokaler Bereich Iij eine anfängliche lokale Bereichsgruppe strukturiert, wird eine Zahl, die ein erstes Kammlinienkandidatenbild repräsentiert, in ein (durch Formel 30 ausgedrücktes) zweidimensionales Feld gesetzt. Wenn der lokale Bereich Iij keine anfängliche lokale Bereichsgruppe strukturiert, wird "0" in das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld gesetzt.
Das zweidimensionale Feld wird an den Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 geliefert. [Formel 30]
Der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 gibt ein Kammlinienkandidatenbild aus, das einer Zahl entspricht, die im zweidimensionalen Feld gespeichert ist (Formel 30), das durch den Gruppenbewertungsabschnitt 15 für jeden lokalen Bereich geliefert wird. Das Bild wird gemäß den Formeln 30 und 14 mit der Parametergruppe berechnet und wiederhergestellt, die durch den Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Informationen geliefert wird. Wenn jedoch der Wert von Spitze. 0 ist, da keine Kammlinie aus dem lokalen Bereich extrahiert wird, wird kein Bild aus diesem Bereich wiederhergestellt. Der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 gibt das sich ergebende Bild als das Endergebnis aus.
Auf eine solche Weise wird ein Kammlinienbild aus dem Eingangs-Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild erhalten.
Als nächstes wird eine Fingerabdruck/Handflächenabdruck- Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben.
Fig. 6 zeigt die Struktur der Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Ein Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Informationen, ein Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, ein Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13, ein Gruppierungsabschnitt 14 und ein Gruppenbewertungsabschnitt 15 der Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform führen dieselben Prozesse wie jene der in Fig. 1 gezeigten Vorrichtung aus. Mit anderen Worten sind die Prozesse, bis die anfänglichen lokalen Bereichsgruppen bestimmt werden, dieselben wie jene der in Fig. 1 gezeigten Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung.
In diesem Beispiel liefert der Gruppenbewertungsabschnitt 15 eine Kennsatzzahl einer lokalen Bereichsgruppe, die als eine anfängliche lokale Bereichsgruppe festgestellt wird, an einen Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild. Der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild wählt ein Kammlinienkandidatenbild in jedem lokalen Bereich aus, der nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, die durch den Gruppenbewertungsabschnitt 15 festgestellt wird.
Zuerst wird die Auswahlreihenfolge von Kammlinienkandidatenbildern beschrieben. Zuerst wählt der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild lokale Bereiche aus, die benachbart zu einem lokalen Bereich sind, der in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, die durch den Gruppenbewertungsabschnitt 15 festgestellt wird. Wenn es keinen benachbarten lokalen Bereich mehr gibt, wählt der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild lokale Bereiche aus, die benachbart zu dem lokalen Bereich sind, der ausgewählt worden ist. Der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild wiederholt diesen Prozeß, bis alle lokalen Bereiche ausgewählt sind (siehe Fig. 7).
Als nächstes wird ein Bewertungsverfahren zur Auswahl lokaler Bereiche beschrieben. Lokale Bereiche werden aus benachbarten lokalen Bereiche mit der Verbindbarkeit ausgewählt von (1) ersten Kammlinienkandidatenbildern in lokalen Bereichen, die in einem anfänglichen lokalen Bereich enthalten sind, und (2) optimalen Kammlinienkandidatenbildern in lokalen Bereichen, die zu diesem Zeitpunkt ausgewählt worden sind.
In der folgenden Beschreibung werden als eine Definition benachbarter lokaler Bereiche, lokale Bereiche, die benachbart zu mindestens einer von vier Seiten eines bestimmten lokalen Bereichs angeordnet sind, als lokale Bereiche behandelt. Jedoch kann die Vorrichtung mit einer anderen Definition benachbarter lokaler Bereiche strukturiert werden.
Ein Kammlinienkandidatenbild, für das die Verbindbarkeit bewertet wird, ist ein Kammlinienkandidatenbild mit einer Zahl eines (durch Formel 30 ausgedrückten) zweidimensionalen Feldes. Ein lokaler Bereich, der im anfänglichen lokalen Bereich enthalten ist, ist ein erstes Kammlinienkandidatenbild. Ein lokaler Bereich, der zu diesem Zeitpunkt ausgewählt worden ist, ist ein Kammlinienkandidatenbild, für das die Verbindbarkeit bewertet wird. Die Verbindbarkeit solcher Kammlinienkandidatenbilder und mehrerer Kammlinienkandidatenbilder in einem auszuwählenden lokalen Bereich wird bewertet. Ein Kammlinienkandidatenbild mit guter Verbindbarkeit wird aus solchen Kammlinienkandidatenbildern ausgewählt.
In diesem Beispiel wird der Fall beschrieben, in dem sechs Kammlinienkandidatenbilder auf einmal ausgewählt werden. Zahlen, die ausgewählten Kammlinienkandidatenbildern entsprechen, werden in das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld eingesetzt. Die Verbindbarkeit jedes Kammlinienkandidatenbildes wird mit vier Merkmalsbeträgen bewertet, die im Folgenden beschrieben werden. Der erste Merkmalsbetrag ist die Verbindbarkeit der Richtungen eines zu bewertenden lokalen Bereichs und vier dazu benachbarter lokaler Bereiche. Die Differenz des Parameters, der die Richtung jedes der vier benachbarten lokalen Bereiche repräsentiert, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, oder jede zweidimensionale Sinuswelle, die ein Kammlinienkandidatenbild, das einer Zahl entspricht, die in einem (durch Gleichung 30 ausgedrückten) zweidimensionalen Feld gespeichert ist, in jedem lokalen Bereich repräsentiert, der ausgewählt worden ist, und der Parameter, der die Richtung jedes Kammlinienkandidatenbildes in jedem auszuwählenden lokalen Bereich repräsentiert, wird für alle Kammlinienkandidatenbilder in jedem lokalen Bereich berechnet. Es wird vorausgesetzt, daß die Summe absoluter Werte der Differenz der Richtungen mit einem n-ten Kammlinienkandidatenbild in jedem auszuwählenden lokalen Bereich durch J1n bezeichnet wird.
Der zweite Merkmalsbetrag ist die Verbindbarkeit von Abständen eines zu bewertenden lokalen Bereichs und jedem von vier dazu benachbarten lokalen Bereichen. Der Summe der Absolutwerte der Differenz des Abstandes von jedem von vier benachbarten lokalen Bereichen, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, oder jede zweidimensionale Sinuswelle, die ein Kammlinienkandidatenbild, das einer Zahl entspricht, die im (durch Formel 30 ausgedrückten) zweidimensionalen Feld gespeichert ist, in jedem lokalen Bereich repräsentiert, der ausgewählt worden ist, und der Abstand jedes Kammlinienkandidatenbildes in jedem auszuwählenden lokalen Bereich wird für alle Kammlinienkandidatenbilder in jedem lokalen Bereich berechnet. Es wird vorausgesetzt, daß die Summe der Differenz des Abstandes eines auszuwählenden lokalen Bereichs und der Abstand des n-ten Kammlinienkandidatenbildes jedes auszuwählenden lokalen Bereichs durch J2n bezeichnet wird.
Der dritte Merkmalsbetrag ist die Differenz der Richtung eines zu bewertenden lokalen Bereichs und der Richtung, die dazu benachbarte lokale Bereiche repräsentiert. Die Richtung eines lokales Bereichs (Fig. 7), der von einem auszuwählenden lokalen Bereich um eine vorbestimmte Länge oder weniger beabstandet ist, oder die Richtung eines lokalen Bereichs, der ausgewählt worden ist, und die Richtung eines lokalen Bereichs, der diese lokalen Bereiche repräsentiert, wird berechnet (siehe Fig. 8). Vorausgesetzt, daß die repräsentierte Richtung durch d(Querstrich) bezeichnet wird und die Richtung des Kammlinienkandidatenbildes, das als die Kammlinie des lokalen Bereichs k festgestellt wird, durch {d(k)} bezeichnet wird, kann d(Querstrich) durch Formel 31 ausgedrückt werden. [Formel 31]
Es sollte beachtet werden, daß wenn eine Richtung, die mehrere lokale Bereiche repräsentiert, gemäß einer anderen Definition berechnet wird, der Prozeß ebenso ausgeführt werden kann. Folglich kann die Differenz J3n der Richtung des auszuwählenden lokalen Bereichs und die Richtung der Sinuswelle, die das n-te Kammlinienkandidatenbild repräsentiert, durch Formel 32 ausgedrückt werden.

[Formel 32]

J3n = (dn - d) mod π
Der vierte Merkmalsbetrag ist die Differenz des Abstandes eines zu bewertenden lokalen Bereichs und des Mittelwerts von Abständen dazu benachbarter lokaler Bereiche. Der Mittelwert der Abstände lokaler Bereiche, die von einem auszuwählenden lokalen Bereich um eine vorbestimmte Länge oder weniger beabstandet sind und die in einer anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, oder die ausgewählt worden sind, wird berechnet. Vorausgesetzt, daß der Abstand einer Sinuswelle, die ein Kammlinienkandidatenbild repräsentiert, das als eine Kammlinie in jedem lokalen Bereich festgestellt wird, durch {1/f(k)} bezeichnet wird, und die Anzahl lokaler Bereiche, die innerhalb des vorbestimmten Abstandes angeordnet sind und deren Abstände gemittelt werden (folglich die Anzahl lokaler Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind oder die ausgewählt worden sind), durch N bezeichnet wird, kann der mittlere Abstand durch Formel 33 ausgedrückt werden.

[Formel 33]

/f = 1/N 1/f(k)
Folglich kann die Differenz J4n des Abstandes des auszuwählenden lokalen Bereichs und der Abstand des n-ten Kammlinienkandidatenbildes durch die Formel 34 ausgedrückt werden.

[Formel 34]

J4n = (1/fn - /f)mod π
Durch Zusammenfassung der oben beschriebenen vier Merkmalsbeträge wird ein Kammlinienkandidatenbild für jeden lokalen Bereich ausgewählt. Als eine Zusammenfassungsverfahren wird ein Kammlinienkandidatenbild, in dem J3n minimiert wird, aus jenen ausgewählt, die die Formel 35 erfüllen.

[Formel 35]

J1n < TH&sub1; und J2n < TH&sub2; und J4n < TH&sub4;
Wenn kein Kammlinienkandidatenbild solche Bedingungen erfüllt, wird festgestellt, daß der lokale Bereich keine Kammlinienkandidatenbilder aufweist, die im Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentieren.
Als nächstes werden Schwellenwerte mit Formel 36 veranschaulicht.

[Formel 36]

TH&sub1; = π/8, TH&sub2; = 2, TH&sub4; = π/4
Das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld wird an den Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 geliefert. Spitze m repräsentiert eine Spitzenzahl des lokalen Bereichs Iij.
Danach gibt der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 ein Kammlinienkandidatenbild aus, das einer Zahl entspricht, die in dem (durch Formel 30 ausgedrückten) zweidimensionalen Feld gespeichert ist, das vom Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild für jeden lokalen Bereich geliefert wird. An diesem Punkt erzeugt der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 ein zu Formel 14 entsprechendes Bild mit einer durch Formel 37 ausgedrückten Parametergruppe, die vom Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Information geliefert wird. [Formel 37]
Auf eine solche Weise erhält die in Fig. 6 gezeigte Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung ein Kammlinienbild, das einem Eingangs-Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild entspricht.
Als nächstes wird eine Fingerabdruck/Handflächenabdruck- Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß einer dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben.
In der in Fig. 9 gezeigten Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung, wählt ein Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild ein Bild, das eine Kammlinie repräsentiert, aus Kammlinienkandidatenbildern entsprechend der Verbindbarkeit benachbarter Kammlinienkandidatenbilder aus. Danach erkennt und bestimmt die dritte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung die Verbindbarkeit der ausgewählten Kammlinienkandidatenbilder, um jeden lokalen Bereich zu extrahieren und zu korrigieren, aus dem unkorrekte Kammlinienkandidatenbilder ausgewählt worden sind. Die anderen Prozesse der Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß der dritten Ausführungsform sind dieselben wie jene der in Fig. 6 gezeigten Ausführungsform.
Derselbe Prozeß wie der in Fig. 6 gezeigten Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung wird am Eingangsbild durchgeführt. Jedoch werden in der dritten Ausführungsform Ausgangsdaten eines Abschnitts 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes an einen Steuerabschnitt 18 geliefert. Wenn der Steuerabschnitt 18 Daten vom Abschnitt 12 zur Auswahl eines ersten Kammlinienkandidatenbildes empfängt, gibt der Steuerabschnitt 12 direkt ein (durch Formel 17 ausgedrücktes) zweidimensionales Feld an einen Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 und einen Gruppenbewertungsabschnitt 15 aus.
Nachdem die Ausgangsdaten des Auswahlabschnitts 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild erhalten werden, wird das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld, das aus den Ausgangsdaten des Auswahlabschnitts 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild besteht, an den Steuerabschnitt 18 geliefert.
Wenn der Steuerabschnitt 18 Daten vom Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild empfängt, kopiert der Steuerabschnitt 18 das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld zum (durch Formel 17 ausgedrückten) zweidimensionalen Feld und gibt das (durch Formel 17 ausgedrückte) zweidimensionale Feld an den Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13 und den Gruppenbewertungsabschnitt 15 aus. Entsprechend den Daten, die vom Steuerabschnitt 18 geliefert werden, führen der Verbindbarkeitsbewertungsabschnitt 13, der Gruppierungsabschnitt 14, der Gruppenbewertungsabschnitt 15 und der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild jeweilige Prozesse aus.
Danach stellt der Steuerabschnitt 18 fest, ob die Prozesse vollendet werden sollten oder nicht. Wenn die Prozesse fortgesetzt werden sollten, wird das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld, das vom Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild geliefert wird, noch einmal an den Steuerabschnitt 18 geliefert. Folglich wiederholen der Steuerabschnitt 18 und andere Abschnitte denselben Prozeß. Wenn der Steuerabschnitt 18 festgestellt hat, daß der Prozeß vollendet werden sollte, liefert der Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild das (durch Formel 30 ausgedrückte) zweidimensionale Feld an den Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16, um ein Bild zu berechnen, das wiederhergestellt werden soll.
Die Feststellung, ob der Prozeß durch den Steuerabschnitt 18 vollendet werden sollte, wird ausgeführt, ob die Anzahl der Male des wiederholten Prozesses einen vorbestimmten Wert annimmt oder nicht, oder ob die Anzahl der zu aktualisierenden lokalen Bereiche kleiner als jene eines optimalen Kammlinienkandidatenbildes wird oder nicht, das durch einen vorbestimmten Wert ausgewählt worden ist.
Wie bei der in Fig. 6 gezeigten Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung, gibt der Kammlinienbild- Wiederherstellungsabschnitt 16 ein Kammlinienkandidatenbild aus, das einer Zahl entspricht, die im (durch Formel 30 ausgedrückten) zweidimensionalen Feld gespeichert ist, das vom Auswahlabschnitt 17 für ein optimales Kammlinienkandidatenbild für jeden lokalen Bereich Iij geliefert wird. An diesem Punkt erzeugt der Kammlinienbild-Wiederherstellungsabschnitt 16 mit Parametern, die vom Abschnitt 11 zur Extraktion lokaler Informationen geliefert werden, entsprechend Formel 14 ein Bild und gibt es aus.
Auf eine solche Weise erhält die in Fig. 9 gezeigte Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung ein Kammlinienbild entsprechend einem Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild.
Wie oben beschrieben, kann selbst wenn es zu Kammlinien ähnliche Furchen gibt, erfindungsgemäß ein Kammlinienbild aus einem Hautmusterbild genau extrahiert werden.

Claims

1. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung zur Extraktion von Kammlinien aus einem Eingangs- Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bild, die aufweist;

eine Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen zur Unterteilung des Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildes in zweidimensionale lokale Bereiche und Extraktion in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche mehrerer Kammlinienkandidatenbilder, die mögliche Kammlinien aus jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche repräsentieren;

eine erste Kammlinienkandidatenbild-Auswahleinrichtung (12) zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit, daß jedes Kammlinienkandidatenbild eine Kammlinie repräsentiert, und Auswählen eines ersten Kammlinienkandidatenbildes, das ein Kammlinienkandidatenbild mit der maximalen Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie aus Kammlinienkandidatenbildern in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche repräsentiert;

eine Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung (13) zur Bewertung der Verbindbarkeit zwischen zwei benachbarten Kammlinienkandidaten in benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen;

eine Gruppierungseinrichtung (14) zur Gruppierung zweidimensionaler lokaler Bereiche, die eine hohe Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder aufweisen, die dem festgestellten Ergebnis der Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung entsprechen, und Erzeugung einer lokalen Bereichsgruppe;

eine Gruppenbewertungseinrichtung (15) zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit, daß die ersten Kammlinienkandidatenbilder in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, die durch die Gruppierungseinrichtung erzeugt werden, eine Kammlinie repräsentieren, und Bestimmung einer lokalen Bereichsgruppe, die eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie aufweist, als eine anfängliche lokale Bereichsgruppe, und eine Kammlinienbildwiederherstellungseinrichtung (16) zur Ausgabe des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, als ein Kammlinienbild.

2. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, die ferner aufweist:

eine Auswahleinrichtung (17) für ein optimales Kammlinienkandidatenbild zur Bewertung der Verbindbarkeit des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, und mehrerer Kammlinienkandidatenbilder in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, Auswählen eines Kammlinienkandidatenbildes mit der höchsten Verbindbarkeit zwischen zwei benachbarten Kammlinienkandidaten in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, der nicht in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten ist, als ein optimales Kammlinienkandidatenbild, und Auswählen eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche, die in der anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, als ein optimales Kammlinienkandidatenbild, wobei die Kammlinienbildwiederherstellungseinrichtung (16) das optimale Kammlinienkandidatenbild als ein Kammlinienbild ausgibt.

3. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 2,

wobei die Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche ausführt, mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung der größten Amplitude und/oder der größten Energie in der Nähe der Spitzen extrahiert und zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder behandelt.

wobei die Auswahleinrichtung (17) für ein optimales Kammlinienkandidatenbild nacheinander die optimalen Kandidatenbilder aus zweidimensionalen lokalen Bereichen, die nicht in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, in der Größenordnung des kleinsten Abstandes mit zweidimensionalen lokalen Bereiche auswählt, die in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind bewertet die Verbindbarkeit des ersten Kamrnlinienkandidatenbildes in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird und der in jeder der anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, aus dem das optimale Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einer aus der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und/oder der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche, bewertet die Verbindbarkeit eines optimalen Kandidatenbildes in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, in dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt worden ist und der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einer aus der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und/oder der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche, bewertet die Verbindbarkeit eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, die in jeder anfänglichen lokalen Bereichsgruppe enthalten sind, in der der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus denen das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem aus den Mittelwert der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und/oder dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände,

bewertet die Verbindbarkeit eines optimalen Kammlinienkandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, in denen ein optimales Kandidatenbild ausgewählt worden ist und in denen der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem aus den Mittelwert der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und/oder dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände, und

bewertet die Verbindbarkeit von Kammlinienkandidatenbildern in zweidimensionalen lokalen Bereichen, die benachbart oder in deren Nähe angeordnet sind, entsprechend den bewerteten Ergebnissen und wählt ein Kammlinienkandidatenbild mit der höchsten Verbindbarkeit als ein optimales Kammlinienkandidatenbild aus.

4. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 2 oder 3, die ferner aufweist:

eine Steuerungseinrichtung zur Lieferung des optimalen Kammlinienkandidatenbildes als ein erstes Kammlinienkandidatenbild an die Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung (13) und die Gruppenbewertungseinrichtung (15) und Steuerung zyklischer Ausführungen von Prozessen der Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung, der Gruppierungseinrichtung (14), der Gruppenbewertungseinrichtung (15) und der Auswahleinrichtung (17) für ein optimales Kammlinienkandidatenbild.

5. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4,

wobei die Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche ausführt, mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung der größten Amplitude oder der größten Energie in der Nähe der Spitzen extrahiert und zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder behandelt.

6. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 5,

wobei die Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche ausführt, mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung mindestens einem der größten Amplitude und der größten Energie in der Nähe der Spitzen extrahiert, zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder behandelt, und wobei die erste Kammlinienkandidatenbild-Auswahleinrichtung (12) ein Kammlinienkandidatenbild mit der größten Amplitude in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche als das erste Kammlinienkandidatenbild bestimmt.

7. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 6,

wobei die Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche ausführt, mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung mindestens einem der größten Amplitude und der größten Energie in der Nähe der Spitzen extrahiert, zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder behandelt, und

wobei die Verbindbarkeitsbewertungseinrichtung (13) die Verbindbarkeit der ersten Kammlinienkandidatenbilder bewertet mit mindestens einem Wert aus

der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren,

der Differenz der Phasen zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren, der Differenz der Abstände zweidimensionaler Sinuswellen, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren, und

die Differenz der Pixelwerte von Seiten, in denen benachbarte zweidimensionale lokale Bereiche Sinuswellen berühren, die die ersten Kammlinienkandidatenbilder in allen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereichen repräsentieren.

8. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 7,

wobei die Gruppenbewertungseinrichtung (15) die Wahrscheinlichkeit einer Kammlinie in jeder der lokalen Bereichsgruppen bewertet entsprechend mindestens einem Wert aus:

der Anzahl zweidimensionaler lokaler Bereiche, die in jeder der lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, der Summe des bewerteten Betrags der Verbindbarkeit erster Kammlinienkandidatenbilder zwischen benachbarten zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen,

dem Quotienten der Summe der Energie des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen dividiert durch die Summe der Energie des Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildes, das jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen entspricht, und

dem Quotienten der Summe der Energie des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem der zweidimensionalen lokalen Bereiche für jede der lokalen Bereichsgruppen dividiert durch die Summe der Energie eines Kammlinienkandidatenbildes mit der maximalen Energie in den anderen Kammlinienkandidatenbildern als den ersten Kammlinienkandidatenbildern für jede der lokalen Bereichsgruppen.

9. Fingerabdruck/Handflächenabdruck-Bildverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 8,

wobei die Extraktionseinrichtung (11) für lokale Informationen eine zweidimensionale Fourier-Transformation für jeden der zweidimensionalen lokalen Bereiche ausführt, mehrere Spitzen, die zweidimensionalen Sinuswellen auf der sich ergebenden Fourier-Transformationsebene entsprechen, in der Größenordnung mindestens einem der größten Amplitude und der größten Energie in der Nähe der Spitzen extrahiert, und zweidimensionale Sinuswellen, die den Spitzen entsprechen, als Kammlinienkandidatenbilder behandelt, und

wobei die Auswahleinrichtung (17) für ein optimales Kamm- Tinienkandidatenbild nacheinander die optimalen Kandidatenbilder aus zweidimensionalen lokalen Bereichen, die nicht in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, in der Größenordnung des kleinsten Abstandes mit zweidimensionalen lokalen Bereiche auswählt, die in den anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, die Verbindbarkeit des ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird und der in jeder der anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, aus dem das optimale Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einer aus der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche bewertet,

die Verbindbarkeit eines optimalen Kandidatenbildes in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, in dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt worden ist und der zu jedem zweidimensionalen lokalen Bereich benachbart ist, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem zweidimensionalen lokalen Bereich, aus dem ein optimales Kammlinienkandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einer aus der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die die Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, der Differenz ihrer Abstände, der Differenz ihrer Phasen und der Differenz der Pixelwerte von Grenzabschnitten der zweidimensionalen lokalen Bereiche bewertet,

die Verbindbarkeit eines ersten Kammlinienkandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, die in jeder der anfänglichen lokalen Bereichsgruppen enthalten sind, in der der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus denen das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem von Kammlinienkandidatenbildern in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem aus dem Mittelwert der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände bewertet,

die Verbindbarkeit eines optimalen Kammlinienkandidatenbildes in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, in denen ein optimales Kandidatenbild ausgewählt worden ist und in denen der Abstand zwischen den zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem das optimale Kandidatenbild ausgewählt wird, kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und jedem der Kammlinienkandidatenbilder in jedem von zweidimensionalen lokalen Bereichen, aus dem ein optimales Kandidatenbild ausgewählt wird, entsprechend mindestens einem aus dem Mittelwert der Differenz der Richtungen zweidimensionaler Sinuswellen, die jedes der Kammlinienkandidatenbilder repräsentieren, und dem Mittelwert der Differenz ihrer Abstände bewertet, und

die Verbindbarkeit von Kammlinienkandidatenbildern in zweidimensionalen lokalen Bereichen, die benachbart oder in deren Nähe angeordnet sind, entsprechend den bewerteten Ergebnissen bewertet und ein Kammlinienkandidatenbild mit der höchsten Verbindbarkeit als ein optimales Kammlinienkandidatenbild auswählt.