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        基于OPTA細(xì)化算法在核安保指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用

        2020-12-23 08:30:14張曉東
        黑龍江科學(xué) 2020年24期
        關(guān)鍵詞:指紋圖邊界點(diǎn)指紋識(shí)別

        張曉東,岳 歡

        (1.黑龍江省科學(xué)院,哈爾濱 150001; 2.黑龍江省科學(xué)院高技術(shù)研究院,哈爾濱 150010)

        0 引言

        核安保指紋識(shí)別系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)指紋識(shí)別,對(duì)準(zhǔn)確度要求極高。傳統(tǒng)指紋識(shí)別需要對(duì)采集的指紋信息進(jìn)行特征值的提取,通過(guò)對(duì)圖像的規(guī)格化、塊方向求取及二值化處理后可得到指紋的紋路信息,但在指紋采集過(guò)程中不可避免地受到噪聲影響,這些噪聲可以來(lái)自采集過(guò)程,也可以來(lái)自芯片電路噪聲。為了提高圖像處理效率和準(zhǔn)確性,必須通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)指紋圖像進(jìn)行細(xì)化[1]。

        通常采用的細(xì)化方法有:A.串行迭代細(xì)化法。該算法迭代性強(qiáng),運(yùn)算方式簡(jiǎn)單,前后操作具有關(guān)聯(lián)性。B.并行細(xì)化算法。該方法采用相同操作反復(fù)處理噪聲,不需要迭代提高細(xì)化效率。使用串行算法可以細(xì)化處理,每次都可基于上一次處理結(jié)果,因此在局部準(zhǔn)確性上高于并行算法。缺點(diǎn)是每次計(jì)算對(duì)不同點(diǎn)是否保留算法不同,需要重新定義適度函數(shù),信息丟失的可能性增加,細(xì)化效果不理想。并行細(xì)化采用相同的處理方法,對(duì)所有像素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,具有很高的計(jì)算效率。但每一點(diǎn)都采用統(tǒng)一的計(jì)算方式進(jìn)行細(xì)化,往往產(chǎn)生不同的細(xì)化結(jié)果,有一些指紋在該細(xì)化模板細(xì)化后的效果并不理想[2-4]。針對(duì)串行算法細(xì)化效率低,對(duì)存在分歧點(diǎn)、分叉點(diǎn)、眼線等影響的圖像,采用串、并混合的方法可有效地進(jìn)行解決。本研究采用基于OPTA的算法改進(jìn)細(xì)化方法提高指紋細(xì)化的效果[5-7]。

        1 OPTA細(xì)化算法及原理

        該算法以Z字形對(duì)每個(gè)指紋圖像的各像素點(diǎn)(非背景點(diǎn))P取如圖1所示的10個(gè)鄰域點(diǎn)。

        圖1 領(lǐng)域抽取Fig.1 Extraction of fields

        抽取的鄰域與文獻(xiàn)[8]中的8個(gè)去除模板(圖2)和4個(gè)保留模板(圖3)對(duì)比,如果10鄰域與8個(gè)去除模板對(duì)比后,8模板中只要有1個(gè)模板與10鄰域完全匹配,即將此中心點(diǎn)與4個(gè)保留模板對(duì)比,如果與4個(gè)保留模板中的1個(gè)相同,則保留該中心點(diǎn)P,否則去除該中心點(diǎn)P,如果該點(diǎn)P與去除和保留模板中任意1個(gè)都不同,同樣保留該點(diǎn)P。用該方法對(duì)經(jīng)規(guī)格化、塊方向求取及二值化這3種處理之后的圖像進(jìn)行點(diǎn)刪除,直到不能刪除為止,OPTA細(xì)化過(guò)程結(jié)束[8-11]。

        圖2 文獻(xiàn)8中的去除模板Fig.2 Removal model of literature 8

        圖3 文獻(xiàn)8中的保留模板Fig.3 Retain model of literature 8

        典型的OPTA細(xì)化算法細(xì)化后往往具有大量毛刺(圖4),細(xì)化效果非常不好,不利于后期對(duì)指紋圖像的處理。

        圖4 毛刺示意圖Fig.4 Burr diagram

        2 基于OPTA的串并行混合算法

        (1)目標(biāo)點(diǎn)、背景點(diǎn)及邊界點(diǎn):基于像素值劃分,將值為“1”的點(diǎn)定義為目標(biāo)點(diǎn),值為“0”的點(diǎn)定義為背景點(diǎn),在指紋圖中紋路線為目標(biāo)點(diǎn),圖中剩下的部分為背景點(diǎn),而邊界點(diǎn)的定義屬于目標(biāo)點(diǎn),但其N(xiāo)4(P)中至少含有1個(gè)背景點(diǎn)。

        (2)N4(P)與N8(P)點(diǎn):每個(gè)像素點(diǎn)P都擁有基于它的1個(gè)3×3的鄰域窗,可以用圖5表示。P點(diǎn)擁有N4(P)與N8(P)點(diǎn),即通常所說(shuō)的4鄰域和8鄰域。N4(P)為P點(diǎn)的上下左右4個(gè)點(diǎn),P點(diǎn)的4個(gè)對(duì)角點(diǎn)表示為ND(P),ND(P)與N4(P)點(diǎn)合起來(lái)為N8(P)。

        (3)端點(diǎn):邊界點(diǎn)范圍中的點(diǎn)。限制條件為該點(diǎn)的N8(P)領(lǐng)域中有且只能有1個(gè)點(diǎn)屬于目標(biāo)點(diǎn)。

        (4)分叉點(diǎn):該種類(lèi)型點(diǎn)的N8(P)領(lǐng)域中至少含有3個(gè)及以上的目標(biāo)點(diǎn)。

        (5)關(guān)鍵點(diǎn)(斷點(diǎn)):此點(diǎn)在指紋紋路線的連通處,對(duì)指紋紋路線是否連通起著重要作用,不能輕易刪除。

        單像素寬:對(duì)指紋紋路線的端點(diǎn)、連續(xù)點(diǎn)、分叉點(diǎn)用N8(P)領(lǐng)域中的目標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)限制,紋路線中此三類(lèi)點(diǎn)的最大目標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)分別為1、2、3個(gè),紋路線中這三類(lèi)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)全部滿足的紋線才能被稱作單像素寬。

        圖5 P點(diǎn)的鄰域Fig.5 P point field

        使用OPTA算法處理圖像時(shí)需要對(duì)所有邊界點(diǎn)進(jìn)行判別。假設(shè)某邊界點(diǎn)為P,定義以下兩個(gè)特征向量USUM和VSUM,其中:

        (1)

        (2)

        定義刪除條件:

        (VSUM=2)δ(USUM<6)δ(USUM!=1)

        (3)

        圖6 細(xì)化過(guò)程中要去掉的點(diǎn)Fig.6 Point which should be taken out during refining

        除邊界點(diǎn)外,圖6中給出指紋圖像細(xì)化過(guò)程中不需要的點(diǎn),還有分歧點(diǎn)、孤立點(diǎn)、三角點(diǎn)等(圖7)。

        圖7 各類(lèi)型的核心點(diǎn)Fig.7 Core points of all kinds

        對(duì)于刪除點(diǎn),學(xué)者們提出了不同的去除方法[12-14]。不同去除點(diǎn)可采用以下方式進(jìn)行描述:

        定義兩點(diǎn)p,q之間的距離為disce(p,q),其單位為像素。如果兩點(diǎn)在同一條紋路線上l(p,q)=1,否則l(p,q)=0;兩點(diǎn)p,q所處局部鄰域的紋線方向角為θ(p,q),兩點(diǎn)p,q所成的線與橫軸間夾角為θx(p,q),用下式定義Δθ:

        Δθ=θx(p,q)-θ(p,q)

        (4)

        端點(diǎn)的判別條件為其N(xiāo)8(P)滿足下式:

        (5)

        分叉點(diǎn)的判別條件為其N(xiāo)8(P)滿足下式:

        (6)

        毛刺的判別條件:滿足以下任意判別式的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)進(jìn)行去除。

        (disce(p,q)<4)Λ(l(p,q)=1)

        (7)

        (disce(p,q)<8)Λ(l(p,q)=1)

        (8)

        斷線的判別方法:

        (disce(p,q)<7)Λ(Δθ≈0)

        (9)

        小橋的判別方法:

        (10)

        (disce(p,q)<7)

        (11)

        通過(guò)以上去除公式可有效地對(duì)邊界點(diǎn)進(jìn)行去除。對(duì)于特殊的邊界點(diǎn)需要進(jìn)行P的15鄰域像素去除(圖8)。

        圖8 P點(diǎn)的15鄰域Fig.8 15 fields of P points

        根據(jù)以下模板進(jìn)行去除點(diǎn)的判別:

        圖9 新定義的去除模板Fig.9 Removal model of new definitions

        由于模板的限制,對(duì)于P點(diǎn)鄰域細(xì)化有可能帶來(lái)有效信息被誤刪,從而產(chǎn)生細(xì)化過(guò)程信息丟失的問(wèn)題。采用保留模板的方法可有效避免這一情況的發(fā)生。在15鄰域中包含任意與A~H匹配且N12(P)與下列模板不匹配,應(yīng)當(dāng)進(jìn)行去除(圖9),若N12(P)與下列復(fù)原模板相匹配則進(jìn)行保留(圖10)。

        圖10 新定義的保留模板Fig.10 Remained model of new definitions

        進(jìn)行細(xì)化后,還需要去除分叉點(diǎn)與毛刺,其模板為圖11的I~K 。

        圖11 再次進(jìn)行匹配4個(gè)新模板Fig.11 4 new models after rematch

        在這種算法中,既有迭代的串行方法,又對(duì)不同類(lèi)型噪聲進(jìn)行了并行處理。

        3 算法驗(yàn)證

        3.1 指紋圖像來(lái)源

        本算法中涉及的指紋圖片來(lái)源于以TMS320VC5509型號(hào)DSP和EPM240T100C5N型號(hào)CPLD為核心控制指紋采集芯片F(xiàn)PS200獲得的圖像[15]。

        3.2 指紋圖像仿真

        本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的仿真算法運(yùn)行環(huán)境為Win7系統(tǒng)下的MATLABR2010A。對(duì)3個(gè)不同的指紋經(jīng)過(guò)典型OPTA算法的細(xì)化圖像和基于OPTA改進(jìn)算法的細(xì)化圖像對(duì)比如下:

        圖12Fig.12

        以上9個(gè)圖片中:

        a,d,g為3個(gè)指紋的二值化圖;

        b,e,k為3個(gè)指紋經(jīng)過(guò)典型OPTA細(xì)化算法后的圖像;

        c,f,h為3個(gè)指紋經(jīng)本研究的基于OPTA的串并行混合算法細(xì)化后的圖像。

        對(duì)3個(gè)指紋經(jīng)兩種不同細(xì)化算法之后的圖像進(jìn)行對(duì)比可以看出,圖c,f,h中的細(xì)化效果明顯優(yōu)于圖b,e,k中的細(xì)化效果,其具體表現(xiàn)為:毛刺數(shù)量的大量減少,部分分叉點(diǎn)、斷線、眼線、小橋被去除,細(xì)化后的紋路更接近指紋二值化后的圖像。

        4 結(jié)論

        典型OPTA細(xì)化算法中確實(shí)存在細(xì)化后圖像毛刺數(shù)量多,大量分叉點(diǎn)、斷線、眼線、小橋沒(méi)有被去除的情況。通過(guò)去除公式的重新定義,如果滿足相應(yīng)的條件即予以刪除,并且定義了一種新的去除模板、保留模板、再次匹配模板以及基于4個(gè)再次匹配模板的關(guān)鍵點(diǎn)保留條件,經(jīng)過(guò)串并行混合算法設(shè)計(jì)后,從仿真結(jié)果看出指紋圖像細(xì)化效果明顯提高,該改進(jìn)細(xì)化算法優(yōu)于傳統(tǒng)的OPTA細(xì)化算法。

        該算法應(yīng)用在核電站門(mén)控系統(tǒng)、核安保指紋識(shí)別系統(tǒng),可有效提高系統(tǒng)識(shí)別效率及準(zhǔn)確性,為核電指紋識(shí)別系統(tǒng)提供技術(shù)支持。

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