Bei kapazitiv arbeitenden Sensoren zur Bilderfassung befindet sich an einer Sensorfläche eine rasterförmige Anordnung von Leiterflächen, die die einzelnen Sensorelemente bilden. Die von dem Sensor erreichte Abbildungsqualität, insbesondere Kontrast und Helligkeit, ist abhängig davon, wie gut die Ver- bindung zu dem die gemessenen Kapazitätsänderungen hervorru- fenden Bild ist, insbesondere bei einem hier hauptsächlich interessierenden Fingerabdrucksensor, wie fest eine Finger- kuppe auf die Auflagefläche des Fingerabdrucksensors aufge- legt wird. Wird der Finger nur leicht aufgelegt, so ergibt sich ein Fingerabdruckbild mit kleiner Fläche und nur gerin- gen dunklen Grauanteilen. Wird der Finger fest auf den Sensor gedrückt, dann vergrößert sich die Fläche des Fingerabdruck- bildes, und die Grauanteile im Bild verschieben sich zu dunk- leren Werten hin. Ein entsprechender und im Allgemeinen sogar deutlicher erkennbar auftretender Effekt wird durch die vom Finger abgegebene Feuchtigkeit hervorgerufen : bei hoher Feuchtigkeit entsteht ein dunkleres Bild ; bei niedriger Feuchtigkeit entsteht ein helleres Bild.

Ein Fingerabdruckbild kann störende Anteile enthalten, die für sich allein nicht in Erscheinung treten, aber in Verbin- dung mit den durch das angekoppelte Bild verursachten Kapazi- tätsänderungen die Wiedergabe des aktuell erfassten Bildes verfälschen. Diese störenden Anteile können von Verschmutzun- gen oder Beschädigungen der Auflagefläche herrühren und sind in der Regel so schwach, dass sie nicht als eigenständiges Bild erfasst werden können. In denjenigen Fällen, in denen

die störenden Anteile als eigenständiges Bild erfasst werden können, kann es vorkommen, dass eine einfache Subtraktion des Störanteiles zu einer Abschwächung oder sogar Unterbrechung der wiedergegebenen Fingerlinien in denjenigen Bildpunkten führt, in denen das Fingerabdruckbild und die Störanteile einander überschneiden.

Kapazitiv messende Fingerabdrucksensoren sind Bestandteile biometrischer Identifikationssysteme zur Personenerkennung oder zur Verifizierung einer Zugangsberechtigung, bei denen mit elektronischen Mitteln ein Fingerabdruck aufgenommen und dessen wesentliche Ausprägungen mit abgespeicherten Referenz- daten verglichen werden. Referenzdaten sind insbesondere die sogenannten Minutien, die die relevanten Punkte des Fingerab- drucks darstellen. Diese Punkte sind besonders die Verzwei- gungsstellen der Furchen und Stege der Hautoberfläche. Es ist denkbar, dass die Rückstände, die nach dem Auflegen eines Fingers auf der Auflagefläche bleiben und zur Reproduktion der Minutien möglicherweise ausreichen, erneut zur Aufnahme des Fingerabdruckes verwendet werden. Eine weitere Schwierig- keit besteht darin, dass die erwähnten Rückstände oder ver- schiedene andere Arten von Verschmutzungen der für den Finger vorgesehenen Auflagefläche ein verfälschtes Fingerabdruckbild oder eine zu große Zahl an Minutien liefern.

Für eine zuverlässige Personenzuordnung ist sicherzustellen, dass auf dem Sensor verbliebene Rückstände derselben oder an- derer Personen durch frühere Benutzung des Sensors nicht zur Verhinderung einer akkuraten Erkennung bei der aktuellen Be- nutzung führen. Für eine einwandfreie biometrische Fingerab- druckserkennung ist zu garantieren, dass die Bilddaten, die von einem auf dem Sensor aufliegenden Finger erfasst werden, nicht durch Schmutz oder anderweitige Rückstände auf dem Sen- sor verfälscht werden. Eine schmutzabweisende Ausgestaltung der Sensoroberfläche schafft für dieses Problem keine ausrei- chende Abhilfe.

In der DE 195 36 170 AI ist ein Verfahren zur Ermittlung von Schwellwerten bei der Digitalisierung von Bildern durch eine Verteilungsanalyse der Informationen beschrieben, bei dem die lokale Verteilungsdichte dunkler Bildpunkte oder die Grau- wertverteilung innerhalb einzelner Bereiche analysiert wird, um bereichsweise angewandte Schwellwerte für eine digitali- sierung des Bildes zu ermitteln.

In Rafael C. Gonzales und Richard E. Woods :"Digital Image Processing", Addison-Wesley Publishing Company 1992, Seiten 443 und 444, ist in dem Abschnitt 7.3 Thresholding beschrie- ben, wie eine Bildsegmentierung unter Einsatz von Schwellwer- ten vorgenommen werden kann. Es werden auch Mehrfachschwellen angegeben sowie ortsabhängige,"lokale"und"dynamische" Schwellwerte.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zur korrekten und störanteilsfreien Bilderfassung mittels eines elektronischen, insbesondere kapazitiv arbeitenden, Sensors anzugeben, das insbesondere zur Anwendung mit einem Fingerab- drucksensor geeignet ist.

Diese Aufgabe wird mit dem Verfahren mit den Merkmalen des Anspruches 1 gelöst. Ausgestaltungen ergeben sich aus den ab- hängigen Ansprüchen.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird mit einem elektroni- schen Sensor ein in Bildpunkte (Pixel) gerastertes Bild er- fasst und diejenigen Bildpunkte bestimmt, die Grauwerte auf- weisen, die jeweils innerhalb eines lokal begrenzten Berei- ches um diesen Bildpunkt maximal bzw. minimal sind oder zu- mindest über bzw. unter einem jeweils innerhalb eines eng be- grenzten Bildbereiches vorgegebenen oder geeignet ermittelten Schwellenwert liegen. Diese Bildpunkte werden als störan- teilsfrei aufgefasst und bei einer bevorzugten Ausgestaltung des Verfahrens entsprechend ihren ursprünglichen Grauwerten wiedergegeben. Die übrigen Bildpunkte können mit Grauwerten

versehen werden, die bedingt durch die jeweils vorgesehene Anwendung des Verfahrens gewählt werden, so zum Beispiel Grauwerte, die bei einer Bildwiedergabe bei frei betriebenem Sensor entstehen ("Leerbild", z. B. bei einem Fingerabdruck- sensor ohne aufgelegten Finger), die aber auch anderweitig vorgegeben werden können. Durch eine lokal adaptive, das heißt an die jeweiligen örtlichen Grauwertverteilungen ange- passte Binarisierung der Grauwerte der Bildpunkte können die von Störanteilen weitgehend freien Bildpunkte in jedem Be- reich des Bildes sicher erkannt werden.

Das Verfahren wird vorzugsweise ausgeführt, indem das erfass- te Bild in Bereiche ("Kacheln") unterteilt wird. In diesen Bereichen wird jeweils ein Schwellenwert des Grauwertes für die Entscheidung festgelegt, nach der einem Bildpunkt mit ei- nem Grauwert oberhalb des Schwellenwertes der Wert"schwarz" oder"1"und mit einem Grauwert unterhalb des Schwellenwertes der Wert"weiß"oder"0"zugewiesen wird. Mit Hilfe einer solchen Binarisierung kann aus dem ursprünglichen Bild ein reines Schwarzweißbild erzeugt werden. Die Unterteilung des Bildes in die Bereiche hat dabei den Zweck, bei der Ermitt- lung der Positionen der Grauwertextrema eine unterschiedliche durchschnittliche Schwärzung in verschiedenen Bereichen des Bildes berücksichtigen zu können. Es ist hierbei unwesent- lich, ob unter einem Grauwertextremum ein besonders schwarzer oder ein besonders weißer Bildpunkt zu verstehen ist, da die Anwendung des Verfahrens im Prinzip in beiden Fällen gleich- artig erfolgt. Für die Vereinfachung der nachfolgenden Dar- stellung wird beispielhaft angenommen, dass diejenigen Bild- punkte die größte Bedeutung besitzen, die den höchsten Schwärzungsgrad aufweisen (maximale Grauwerte).

Bei einem Fingerabdrucksensor z. B. kann so eine örtlich un- terschiedliche durchschnittliche Schwärzung des Bildes ausge- glichen werden, die dadurch zustande kommt, dass die Finger- linien je nach dem auf die Auflagefläche ausgeübten Anpress- druck und/oder der Feuchtigkeit des Fingers unterschiedlich

deutlich geschwärzt erscheinen. Hierbei ist angenommen, dass die Stege (ridges) der Hautoberfläche der Fingerbeere als im Wesentlichen ununterbrochene Linien dunkler Bildpunkte er- scheinen, während die Furchen (valleys) der Hautoberfläche hell wiedergegeben werden und im ungünstigen Fall infolge ei- ner Verschmutzung der Sensorfläche, auf die die Fingerkuppe aufgelegt wird, mit dunklen Flecken oder dergleichen Störan- teilen behaftet sind.

Die Binarisierung wird mehrfach für unterschiedliche Unter- teilungen des Bildes durchgeführt. Dabei wird vorzugsweise die Größe der Bereiche, in die das Bild unterteilt wird, va- riiert. Das erlaubt, Fehler (linienförmige Artefakte) zu re- duzieren, die auf Grund der in aneinander angrenzenden Berei- chen getrennt vorgenommenen Binarisierungen typischerweise an den Grenzen dieser Bereiche auftreten. Die Bereiche einer be- stimmten Unterteilung brauchen nicht untereinander dieselbe Größe zu besitzen. Wichtig ist aber, dass die unterschiedli- chen Unterteilungen zu unterschiedlichen Positionen der Grenzlinien zwischen den Bereichen führen, um die dort mögli- cherweise auftretenden Fehler eliminieren zu können.

In dem beigefügten Flussdiagramm sind die wesentlichen Schritte eines Beispiels des Verfahrens aufgeführt. Ein gera- stertes Bild wird in diesem Beispiel zunächst in Bereiche vorgegebener Größe unterteilt. Im Fall eines Rechteckrasters und einer Unterteilung in rechteckige Bereiche besitzen die Bereiche vorzugsweise Seitenlängen von 15 bis 30 Bildpunkten.

Für die vorgenommene Unterteilung wird eine adaptive Binari- sierung durchgeführt, wobei ein Schwellenwert für die Zuord- nung der binären Werte zu den Bildpunkten herangezogen wird.

Dieser Schwellenwert kann jeweils vorgegeben sein oder vor- zugsweise dynamisch aus den Grauwerten der Bildpunkte des be- treffenden Bereiches bestimmt werden.

Zu diesem Zweck können die Grauwerte, die in den Bildpunkten eines Bereiches auftreten, einschließlich der Häufigkeit er-

fasst und statistisch ausgewertet werden. Im einfachsten Fall wird ein Mittelwert der Grauwerte bestimmt und dieser Mittel- wert als Schwellenwert verwendet. Es kann aber auch ein Hi- stogramm der Grauwerte aufgestellt werden, indem die Grau- wertskala in disjunkte Intervalle eingeteilt wird und zu je- dem Intervall die Anzahl der in dem Bereich vorhandenen Bild- punkte mit einem Grauwert in dem betreffenden Intervall fest- gestellt wird. Aus diesem Histogramm kann dann der Schwellen- wert bestimmt werden, wobei das Vorgehen hierbei auf den je- weiligen Anwendungsfall abgestimmt werden kann. Die Wahl ei- ner geeigneten Methode (Algorithmus) zur Auswertung des Hi- stogramms ist nicht festgelegt und kann nach der Qualität der damit erreichten praktischen Ergebnisse erfolgen.

Nachdem eine Binarisierung durchgeführt wurde, wobei die be- sagten Schwellenwerte bei der Zuordnung der binären Werte für jeden Bereich der Unterteilung gesondert herangezogen wurden, wird eine andere Unterteilung des Bildes vorgenommen. Bei der bevorzugten Ausgestaltung des Verfahrens wird die Größe der Bereiche und damit die Auflösung der adaptiven Binarisierung variiert.

Die für mehrere unterschiedliche Unterteilungen des Bildes vorgenommenen Binarisierungen werden dann zu einer einzigen Binarisierung verarbeitet. Das geschieht am besten, indem die einzelnen Binarisierungen additiv überlagert werden. Das Er- gebnis dieser Überlagerung kann vorzugsweise noch mit einer logischen UND-Verknüpfung mit dem Ergebnis einer globalen Bi- narisierung verbunden werden. Die globale Binarisierung ge- schieht ohne Unterteilung des Bildes auf Grund eines für alle Bildpunkte geltenden gemeinsamen, nämlich globalen Schwellen- wertes, der beispielsweise aus dem Histogramm aller Grau- wertanteile abgeleitet werden kann. Die Überlagerungen erfol- gen jeweils in der Weise, dass bildpunktweise die zugeordne- ten binären Werte mit UND logisch verknüpft werden, so dass nur dort ein binärer Wert"1"stehen bleibt, wo die verknüpf- ten Werte ebenfalls"1"waren.

Vor diesen Verarbeitungsschritten kann noch zusätzlich denje- nigen Bildpunkten, die den Wert"l"isoliert aufweisen, das heißt, die umgeben sind von Bildpunkten mit dem Wert"0", der Wert"0"zugewiesen werden. Das geschieht zum Beispiel durch an sich bekannte Methoden der morphologischen Bildverarbei- tung unter Verwendung eines Wertemusters, in dem eine Anord- nung von Bildpunkten mit zugewiesenen Werten wiedergegeben ist. Ein solches Wertemuster (Template) ist in diesem Fall ein Bildpunkt mit dem Wert"1", der umgeben ist von Bildpunk- ten mit dem Wert"0" ("Spur"-Template). Bildausschnitte wer- den auf Übereinstimmung mit diesem Wertemuster verglichen ("hit-miss-transformation"). So können insbesondere einzelne schwarze Pixel aus einem Bild entfernt werden.

Das Ergebnis der additiven Überlagerung der bei der jeweili- gen Ausgestaltung des Verfahrens vorgenommenen Binarisierun- gen dient anschließend als Maske zur Registrierung und Loka- lisierung der ausgezeichneten Bildpunkte, die als störan- teilsfrei ausgewiesen werden. Diese Maske kann bereits das Endergebnis des Verfahrens darstellen, wenn es nur darum geht, diesen Anteil des Bildes zu bestimmen. Bei einem Fin- gerabdruckbild können die Fingerlinien durch die Maske be- reits soweit bestimmt sein,. dass eine Person damit identifi- ziert werden kann, indem zum Beispiel die für die Identifi- zierung wesentlichen Bildpunkte (so genannte Minutien, insbe- sondere Verzweigungspunkte der Stege und Furchen) extrahiert werden.

In einer weiterführenden Ausgestaltung des Verfahrens kann das Originalbild anhand der erstellten Maske zu einer opti- mierten Version verarbeitet werden. Dazu wird an denjenigen Bildpunkten, an denen die Maske einen Wert"1"aufweist, der ursprüngliche Grauwert, d. h. der Grauwert des Originalbildes eingesetzt. Die übrigen Bildpunkte erhalten zunächst den Grauwert null. Das entspricht einer Multiplikation der Grau- werte der Bildpunkte des Originalbildes mit den zugehörigen

Werten der Maske, hier nicht als logische Werte, sondern als reelle Zahlen aufgefasst.

Um eine vollständige Wiedergabe des Bildes im Wertebereich der Grauabstufungen des Originalbildes zu erhalten, können noch diejenigen Bildpunkte, denen in der Maske der Wert"0" zugewiesen ist, einen Grauwert zugewiesen bekommen. Dafür kann ein Grauwert gewählt werden, den der Sensor, mit dem das Bild erfasst wird, an der betreffenden Stelle liefert, wenn er leer betrieben wird (zum Beispiel ohne aufliegenden Fin- ger). Diese Hintergrundpixel besitzen dann in etwa die Grau- werte, die bei einem störanteilsfreien Betrieb des Sensors erhalten worden wären. Diese Grauwerte, im Idealfall nur ein bestimmter Grauwert, können empirisch geschätzt werden oder aus einem vor der Aufnahme des Originalbildes aufgenommenen Leerbild errechnet oder abgespeichert und direkt übernommen werden.