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        指紋圖像分割與增強(qiáng)算法的研究

        2013-09-19 10:29:38梁振東王坤杰
        電子設(shè)計(jì)工程 2013年5期
        關(guān)鍵詞:指紋圖紋線指紋

        梁振東,王坤杰,王 偉

        (1.河南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南 鄭州 451191;2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

        生物識(shí)別技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛,指紋識(shí)別系統(tǒng)尤為突出。指紋具有唯一性和終身不變性以及采集方便等諸多優(yōu)點(diǎn)[1-2],并且開發(fā)環(huán)境與設(shè)備成本低廉,目前被廣泛應(yīng)用。指紋圖像的處理首先進(jìn)行預(yù)處理,然后是特征提取和特征匹配,最后輸出想要的結(jié)果。預(yù)處理過程又分為分割,增強(qiáng),二值化,細(xì)化等若干步驟。預(yù)處理的目的是將指紋的有效紋線特征變成一個(gè)像素組成的細(xì)線,這樣便于后期特征的提取。在預(yù)處理過程中,要根據(jù)每個(gè)步驟處理的結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑肼曁幚恚肼暟ü铝⒌狞c(diǎn),短紋,偽分叉點(diǎn)等。

        1 梯度場(chǎng)與方向場(chǎng)的求取

        圖像增強(qiáng)是圖像處理中至關(guān)重要的一步,指紋圖像的增強(qiáng)是提高指紋識(shí)別準(zhǔn)確率的重要一環(huán)。人眼會(huì)自動(dòng)區(qū)分指紋圖像的前景和背景,會(huì)對(duì)斷裂的指紋圖像紋線進(jìn)行自動(dòng)連接,自然區(qū)分紋線的真?zhèn)?。人眼?duì)指紋圖像的識(shí)別和判斷可以利用圖像場(chǎng)的概念來(lái)數(shù)學(xué)模型化,強(qiáng)度場(chǎng)可以用來(lái)表示指紋圖像顏色的深淺,梯度場(chǎng)可以表示指紋圖像脊線和谷線的分布位置,頻率場(chǎng)可以表示脊線和谷線的寬窄,方向場(chǎng)可以表示指紋圖像脊線的紋線走勢(shì)[3]。

        以下是一張灰度圖像物理場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型方向場(chǎng)的正交分解圖[4],如圖1所示。

        對(duì)于一張Z=f(x,y)的灰度指紋圖像,強(qiáng)度場(chǎng)的大小為公式(1)表示:

        指紋圖像梯度場(chǎng)求取如下:

        圖1 方向場(chǎng)正交分解Fig.1 Direction field orthogonal decomposition

        其中i,j為正交坐標(biāo)的單位向量。由此可得公式(3):

        所以方向場(chǎng)大小|O(x,y)|可以表示成公式(4):

        此處說明的是,在實(shí)際的離散運(yùn)算中,用公式(4)求得的θ值效果優(yōu)于用公式(5)計(jì)算的結(jié)果。

        2 智能增強(qiáng)算法的實(shí)現(xiàn)

        實(shí)際采集的指紋圖像是由離散的點(diǎn)組成,而計(jì)算機(jī)能處理的也是離散的物理量,需要對(duì)公式離散化處理。在指紋圖像中,孤立的點(diǎn)是沒有意義的[5],點(diǎn)只有組成紋線才能成為有效表示指紋特征的點(diǎn)。如何最真實(shí)的反應(yīng)一幅指紋圖像信息,需要將所有像素點(diǎn)的灰度值加起來(lái),然后求平均值,這樣就比較逼近真實(shí)圖像。設(shè):

        那么方向場(chǎng)大小表示如公式(6)所示:

        這里要用到Sobel算子[6],它在x方向和y方向的矩陣表示方法如下:

        智能增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)在知道每點(diǎn)方向之后,是對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)做Gabor函數(shù)運(yùn)算,但是這個(gè)過程非常消耗時(shí)間,通過模板擬合的方法來(lái)進(jìn)行運(yùn)算,可以大大節(jié)省時(shí)間。Gabor函數(shù)制成兩條相交的線段模板,一個(gè)為切向?yàn)V波模板,另一個(gè)為法向?yàn)V波模板。這樣做模板運(yùn)算,運(yùn)算量就小多了。

        采用的切向?yàn)V波模板為:

        法向?yàn)V波模板為:

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        圖2和圖3是隨機(jī)抽取的兩幅指紋圖像,原始采集的指紋圖像在經(jīng)過計(jì)算梯度場(chǎng)之后,發(fā)現(xiàn)指紋部分梯度大,背景部分梯度小,這樣可以適當(dāng)選取閾值,很容易通過梯度場(chǎng)圖來(lái)分割原圖,根據(jù)實(shí)驗(yàn),一般閾值選取在30到40之間,本次實(shí)驗(yàn)選取閾值為35。在計(jì)算得到的方向場(chǎng)上,背景方向雜亂無(wú)章,前景方向有序,在指紋的中心點(diǎn)附近,方向變化劇烈。

        圖2 實(shí)驗(yàn)一Fig.2 Experiment 1

        圖3 實(shí)驗(yàn)二Fig.3 Experiment 2

        4 結(jié)束語(yǔ)

        通過指紋圖像梯度的計(jì)算,可以很好地把指紋圖像部分分割出來(lái);根據(jù)方向場(chǎng),使用方向?yàn)V波模板,可以使指紋紋線部分得到很好的增強(qiáng)。該方法很好的解決指紋圖像預(yù)處理中指紋前景色與背景色的分割,并可以對(duì)指紋紋線做出很好的增強(qiáng)效果。

        [1]湯婷,吳小培.指紋圖像增強(qiáng)與特征提取[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2009,19(1):81-83.

        TANG Ting,WU Xiao-pei.Fingerprint image enhancement,feature extraction[J].Computer Technology and Development,2009,19(1):81-83.

        [2]Chao CHEN,David ZHANG.Segmentation of fingerprint image by using polarimetric feature[J].IEEE,2010:1-4.

        [3]李昊,傅曦.指紋識(shí)別系統(tǒng)算法及實(shí)現(xiàn)[M].北京:人民郵電出版社,2011.

        [4]孫燮華.數(shù)字圖像處理——原理與算法[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

        [5]岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦,阮宇智,等譯.2版.北京:電子工業(yè)出版社,2011.

        [6]田俊,周定康.基于小波變換和Gabor濾波的指紋圖像增強(qiáng)算法[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào),2008,25(4):51-55.

        TIAN Jun,ZHOU Ding-kang.Based on wavelet transform and Gabor filtering fingerprint image enhancement algorithm[J].East China Jiaotong University,2008,25(4):51-55.

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