（儀器科學(xué)與技術(shù)專業(yè)論文）基于dsp的指紋處理算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要 i 摘要 傳統(tǒng)的安全系統(tǒng)主要采用基于信物或口令的方式，隨著社會的發(fā)展，這種系 統(tǒng)顯得越來越脆弱。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，人們把目光轉(zhuǎn)向了生物識別技術(shù)，希望 能借助人體的生理特征或行為動作來提高身份識別的精度。 所謂指紋就是在人們的手指表面上的凸凹不平的各種各樣的紋路?，F(xiàn)代統(tǒng)計 學(xué)已經(jīng)表明，指紋具有穩(wěn)定性和唯一性，也就是說，每個人的指紋終身不變而且 與其他人的指紋不同。最近，隨著計算機(jī)技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，自動指 紋識別技術(shù)取得了很快的發(fā)展，指紋圖像處理技術(shù)是自動指紋識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技 術(shù)之一，本論文重點(diǎn)介紹的就是這種指紋圖像處理技術(shù)。 作者在收集和分析了近年來大量的國內(nèi)外的關(guān)于指紋圖像處理技術(shù)的學(xué)術(shù)文 獻(xiàn)基礎(chǔ)上，分析了指紋圖像的特性，提出了對指紋圖像的一些合理的假設(shè)，并從 這些假設(shè)出發(fā)， 提出了一套適用于電容式指紋傳感器采集的指紋圖像的處理算法， 這些算法包括指紋圖像的質(zhì)量分析、指紋圖像的分割、指紋圖像濾波、二值指紋 圖像的細(xì)化、特征點(diǎn)的提取、特征點(diǎn)的可靠性分析、指紋圖像的點(diǎn)模式匹配等步 驟。 指紋匹配算法的研究是自動指紋識別的一個十分重要的研究內(nèi)容。針對基準(zhǔn) 點(diǎn)定位困難的問題，本文提出了一種根據(jù)特征點(diǎn)集中三個近鄰點(diǎn)所組成的子集之 間的相互關(guān)系來確定基準(zhǔn)點(diǎn)以及變換參數(shù)的算法。 作者工作的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個嵌入式 dsp 指紋識別系統(tǒng)， 嵌入式指紋識別 系統(tǒng)是一個相對獨(dú)立的完整系統(tǒng)，它不需要連接其他設(shè)備或計算機(jī)就可以獨(dú)立完 成其設(shè)計的功能。由于采集系統(tǒng)硬件本身的原因，所采集的指紋并不是理想的， 通過一種有效的指紋預(yù)處理算法，提高系統(tǒng)對采集的指紋的適應(yīng)性是十分重要。 由于 pc 端的程序設(shè)計與 dsp 嵌入式系統(tǒng)的編程存在著很大的差異，解決算法由 pc 向 dsp 系統(tǒng)的移植同樣很重要， 本論文的工作就是介紹了一種指紋識別算法， 以及如何實(shí)現(xiàn)算法由 pc 端到嵌入式 dsp 系統(tǒng)的移植。 關(guān)鍵詞：指紋圖像，圖像處理，匹配，dsp，c5410 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要 ii abstract traditional security system mainly is based on token or password. with the development of society, this system has become more frail. to cope with this challenge, man has turned look of biometrics and hoped to enhance identity verification by using his physical character and behavior. a fingerprint is the pattern of ridges and valleys on the surface of a fingertip. modern statistics has proved that fingerprint is unique and steady, that means, one s fingerprint is different from all others and will not change all his life. recently, as the development of micro computer technique and embed developing system technique, automated fingerprint identification system (afis) has made a great progress. this article is meanly stress on the fingerprint image processing technique that is one of the key techniques of automated fingerprint identification system. this article analyses the characteristic of fingerprint image and brings forward some reasonable supposes which related to the fingerprint image after i collected and analyzed many articles of others that is related to the fingerprint image processing and has published in the resent years. based on these characteristic and supposes, i developed a set of fingerprint image processing arithmetic that are adapt to the fingerprint image gathered by capacitive solid- state device. these include several steps. they are analyzing quality, segmentation, filtering noise, thinning, refining the minutiae, analyzing reliability and matching of fingerprint image. fingerprint matching is an important step of afis. the paper proposes a novel algorithm, which acquires a pair of reference minutiae and transform parameters for fingerprint matching according to the relationship between two subsets that consist of three neighboring minutiae derived from the two minutiae sets. the target of author is to make an embed automated fingerprint identification system, this means this system can finish the designed function without any other equipment or computer. for the reasons of sampling system, the fingerprint image can t meet our needs for identification. using the pretreatment to the fingerprint image to enhance the adaptability of afis to the different condition is effective way. at the same time, there is great difference between programming on pc and embed system. 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要 iii so how to resolve the problem of transplant the arithmetic from pc to embedded system is anther question. keywords: fingerprint,image processing,matching,dsp,c5410 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 1 1緒論 1.1 課題提出的背景 越來越多的電子設(shè)備和保密機(jī)構(gòu)對更安全更方便的身份認(rèn)證和訪問控制的需 求變得越來越緊迫，傳統(tǒng)的機(jī)械鑰匙、“口令+密碼”以及智能卡等的保護(hù)措施存 在著丟失、遺忘、復(fù)制及被盜用的隱患。以計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用系統(tǒng)為例 1，如 果一旦用戶忘記了他的密碼，他就不能進(jìn)入系統(tǒng)，雖然可以通過系統(tǒng)管理員重新 設(shè)定密碼，但如果系統(tǒng)管理員自己忘記了密碼，則整個系統(tǒng)可能會出現(xiàn)災(zāi)難性的 后果。根據(jù)有關(guān)機(jī)構(gòu)的調(diào)查表明，因?yàn)橥浢艽a而產(chǎn)生的問題以及成為it廠商售 后服務(wù)最為常見的問題之一。密碼被盜取和被破解則是一件更為可怕的事情，實(shí) 際上，盜取和破解密碼的技術(shù)難度并不高，只要留意操作者輸入口令時的擊鍵動 作就可以知道他的密碼，甚至可以通過作者的姓名、年齡、生日、習(xí)慣等信息來 猜測或者采用其他一些數(shù)學(xué)分析的手段來破解出相應(yīng)的密碼。美國一些高度機(jī)密 的軍事機(jī)構(gòu)的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，曾不止一次被黑客侵入，就是因?yàn)楹诳蛡兝糜嬎銠C(jī) 網(wǎng)絡(luò)的某些缺陷與漏洞破解了合法用戶的密碼而導(dǎo)致的。盡管可以通過要求用戶 經(jīng)常改變他們的口令來防止口令被破解，但頻繁地更換和記憶密碼，又給用戶帶 來了極大的不便，這種方法只能減少密碼被破解的機(jī)會和概率，并不能從根本上 解決問題。進(jìn)入信息時代，以電子商務(wù)、電子銀行的安全認(rèn)證為例，目前在電子 商務(wù)中他人假冒當(dāng)事人上網(wǎng)采購所造成的欺詐案越來越多，并有孩子冒充家長上 網(wǎng)采購的案例 1。另外，網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫和關(guān)鍵文件等的安全控制，機(jī)密計算機(jī)的 登錄認(rèn)證，銀行atm, pos終端等的安全認(rèn)證，蜂窩電話，pda的使用認(rèn)證等都面 臨著類似安全的問題 2- 4。 除了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用系統(tǒng)外，一些傳統(tǒng)的需要進(jìn)行身份驗(yàn)證的場合，也 存在著類似的安全性問題 4,7。例如證件的偽造和盜用、不正當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)借等。有的人 通過偽造證件進(jìn)入機(jī)密場所以竊取機(jī)密信息，有的人偽造簽證和護(hù)照非法入境或 移民，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的證件使用了易于偽造、未經(jīng)加密的證件。另一個例子是考 勤用的打卡機(jī)，它的使用方便了企業(yè)進(jìn)行職工的考勤管理，但令管理人員頭疼的 是經(jīng)常有人弄虛作假，代別人打卡。此外，在門禁管理方面，鑰匙丟了不僅開不 了門，還要當(dāng)心被拾獲者非授權(quán)使用，其他使用鑰匙的場合同樣也有類似的問題。 以上問題都說明現(xiàn)行的系統(tǒng)安全技術(shù)已經(jīng)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 2 1.2 生物識別與指紋識別 由于人體的身體特征具有不可復(fù)制的特點(diǎn)， 人們把目光轉(zhuǎn)向了生物識別技術(shù)， 希望可以籍此技術(shù)來應(yīng)付現(xiàn)行系統(tǒng)安全所面臨的挑戰(zhàn)。 要把人體的特征用于身份 識別，這些特征必須具有唯一性和穩(wěn)定性。研究和經(jīng)驗(yàn)表明，人的指紋、掌紋、 面孔、發(fā)音、虹膜、視網(wǎng)膜、骨架等都具有唯一性和穩(wěn)定性的特征，即每個人的 這些特征都與別人不同、且終生不變，因此就可以據(jù)此識別出人的身份 5,6 。基 于這些特征，人們發(fā)展了指紋識別、面部識別、發(fā)音識別等多種生物識別技術(shù)， 目前許多技術(shù)都己經(jīng)成熟并得以應(yīng)用， 表 1- 1 是各種生物識別技術(shù)的技術(shù)性能比 較表 5 。 表 1- 1 常用的生物特征識別技術(shù)比較 table 1- 1 the compare of typic biology identification technology 類型識別可靠度可否一比一比對可否一比多比對采集設(shè)備價格 虹膜很好是是高 指紋很好是是較低 視網(wǎng)膜很好是是高 掌紋較好是否較高 面部一般是否低 聲音一般是否極低 簽名一般是否低 筆跡一般是否低 dna很好是否極高 根據(jù)表 1- 1，且指紋以下 7 個方面的特性使其成為身份識別技術(shù)的首選 18 ： （1）普遍性：即所有個人都具有的生物特征； （2）唯一性：即世界上兩個指紋完全相同的概率極?。?（3）永久性：即終生不變性； （4）可采集性：即可以通過一定的設(shè)備和手段采集到； （5）可行性：即在對資源、環(huán)境、操作等條件要求不苛刻的條件下可以達(dá)到 合理的準(zhǔn)確率、速度和魯棒性； （6）可接受性：是人們愿意接受的方式； （7）防偽性能好：與帳號密碼、ic 卡等傳統(tǒng)的身份識別手段相比，自動 指紋識別技術(shù)具有不會丟失、不會遺忘、唯一性、不變性、防偽性能好，以及使 用方便等突出優(yōu)點(diǎn)。采用這種技術(shù)，可以將人的身份和其指紋嚴(yán)格對應(yīng)起來。 指紋識別技術(shù)的發(fā)展得益于現(xiàn)代電子集成制造技術(shù)和快速可靠的算法的研 究。盡管指紋只是人體皮膚的一小部分，但用于識別的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大，對這些數(shù) 據(jù)進(jìn)行比對也不是簡單的相等與不相等的問題，而是使用需要進(jìn)行大量運(yùn)算的模 糊匹配算法?，F(xiàn)代電子集成制造技術(shù)使得我們可以制造相當(dāng)小的指紋圖像讀取設(shè) 備，同時飛速發(fā)展的個人計算機(jī)運(yùn)算速度提供了在微機(jī)甚至單片機(jī)上可以進(jìn)行兩 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 3 個指紋的比對運(yùn)算的可能。另外，匹配算法可靠性也不斷提高，指紋識別技術(shù)己 經(jīng)非常實(shí)用。 國內(nèi)外學(xué)者對自動指紋識別技術(shù)進(jìn)行了深入和廣泛的研究，取得了較大的進(jìn) 展，研究的重點(diǎn)主要集中在如何提高識別的準(zhǔn)確率和速度 13,17,33,47,51 。目前，己 經(jīng)有很多自動指紋識別的產(chǎn)品面市，并開始逐步在管理、門禁、金融、公安和網(wǎng) 絡(luò)安全等領(lǐng)域得到應(yīng)用 9- 11 。以指紋為代表的生物識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，不僅 可以開發(fā)相關(guān)的系列產(chǎn)品，獲得巨大的經(jīng)濟(jì)效益，還可以帶動圖像處理、模式識 別、光學(xué)、電子、生理學(xué)和計算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，具有很高的學(xué)術(shù)價值， 會產(chǎn)生巨大的社會效益 2,9,11 。 以指紋為代表的生物識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用己被公 認(rèn)將會給身份識別領(lǐng)域帶來一場革命，并已經(jīng)成為各國學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱 點(diǎn)之一。 1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀綜述 70 年代開始， 美日等發(fā)達(dá)國家先后開始研究自動指紋識別系統(tǒng) 17,33,47,51。 以 前許多現(xiàn)有的自動指紋識別系統(tǒng)是運(yùn)行在高性能計算機(jī)比如工作站上的，成本較 高且缺乏良好的用戶界面。如今，隨著計算機(jī)技術(shù)和集成電路技術(shù)的發(fā)展，個人 計算機(jī)以及其它一些微處理器完全有能力實(shí)現(xiàn)一個自動指紋識別系統(tǒng)，以較低的 價格提供同樣的性能和友好的用戶界面；另一方面隨著指紋采集儀的性能價格比 的進(jìn)一步提高使得自動指紋識別系統(tǒng)的應(yīng)用可以更加廣泛。指紋識別技術(shù)可以通 過幾種方法應(yīng)用到許多方面，通過使用指紋驗(yàn)證來代各個計算機(jī)應(yīng)用程序的密碼 就是最為典型的實(shí)例。ibm 公司已經(jīng)開發(fā)成功并廣泛應(yīng)用的 global sign on 軟件 通過定義唯一的口令或者使用指紋就可以在公司整個網(wǎng)絡(luò)上暢行無阻。把指紋識 別技術(shù)同 ic 卡結(jié)合起來是目前最有前景的一個方向之一， 在更加嚴(yán)格的場合還可 以進(jìn)一步同后端主機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上的指紋作比較。 指紋 ic 卡可以廣泛地運(yùn)用于許 多行業(yè)中，例如取代現(xiàn)行的 atm 卡、制造防偽證件、簽證或護(hù)照、公費(fèi)醫(yī)療卡、 會員卡、借書卡等 4。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，由于指紋特征數(shù)據(jù)可以 通過電子郵件或其他傳輸方法在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸和驗(yàn)證，通過指紋識別技 術(shù)限定只有指定的人才能訪問相關(guān)信息可以極大地提高網(wǎng)上信息的安全性。這樣 包括網(wǎng)上銀行網(wǎng)上貿(mào)易電子商務(wù)的一系列網(wǎng)絡(luò)商業(yè)行為就有了安全性保障。在 sfnb(security first network bank，安全第一網(wǎng)絡(luò)銀行)就是通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行 資金劃算的，他們目前正在實(shí)施以指紋識別技術(shù)為基礎(chǔ)的保障安全性的項(xiàng)目以增 強(qiáng)交易的安全性 3,9,11。在這些應(yīng)用中，指紋識別系統(tǒng)將會取代或者補(bǔ)充許多大 量使用照片和 id 的系統(tǒng)?？傊S著計算機(jī)和芯片集成技術(shù)的進(jìn)步，圖像處理 與模式識別方法的發(fā)展，自動指紋識別系統(tǒng)的性能日臻完善。同時，隨著社會的 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 4 進(jìn)一步發(fā)展，傳統(tǒng)的依賴于信物或口令的系統(tǒng)安全性技術(shù)已經(jīng)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)， 越來越多的指紋識別系統(tǒng)在向警用系統(tǒng)以外的更廣泛的民用領(lǐng)域擴(kuò)展。指紋識別 系統(tǒng)適用于幾乎所有需進(jìn)行安全性防范的場合，遍及諸多領(lǐng)域，在包括金融、證 券、it、安防、公安、醫(yī)療、福利等行業(yè)的許多應(yīng)用系統(tǒng)中都具有廣闊的應(yīng)用前 景。 一個完整的指紋識別系統(tǒng)主要包括指紋采集、 指紋識別、 人機(jī)交互幾大部分。 指紋采集部分負(fù)責(zé)把指紋圖像數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)中，指紋識別部分負(fù)責(zé)將輸入的指 紋與系統(tǒng)保存的指紋進(jìn)行匹配(matching)，以判斷二者是否一致，最終得出輸入指 紋者是否受權(quán)者的結(jié)論。人機(jī)交互部分則完成與使用者或管理者的交互任務(wù)，使 其正確地配合系統(tǒng)的工作。 指紋識別系統(tǒng)有兩種常見的構(gòu)成方式：聯(lián)機(jī)式與脫機(jī)式 14,23,60 。前者由終端 和主機(jī)兩部分組成。終端負(fù)責(zé)與用戶交互，采集指紋，而采用普通的 pc 機(jī)作為 主機(jī)完成識別任務(wù)。后者是一個獨(dú)立的嵌入式設(shè)備，指紋的采集，識別，與用戶 的交互都在這個設(shè)備上完成。 與采用計算機(jī)的系統(tǒng)相比， 嵌入式系統(tǒng)具有功耗低、 可靠性高、功能強(qiáng)大、性能價格比高、實(shí)時性強(qiáng)、支持多任務(wù)、占用空間小、效 率高、面向特定應(yīng)用、可根據(jù)需要靈活定制等優(yōu)點(diǎn) 53,54,61 ，而這些優(yōu)點(diǎn)正是實(shí)現(xiàn) 自動指紋識別所需要的。因此，自動指紋識別系統(tǒng)向嵌入式系統(tǒng)方向發(fā)展是必然 的。 嵌入式處理器是嵌入式系統(tǒng)的核心。 嵌入式處理器一般具備 4 個特點(diǎn) 65 ：(1) 對實(shí)時和多任務(wù)有很強(qiáng)的支持能力，能完成多任務(wù)并且有較短的中斷響應(yīng)時間， 從而使內(nèi)部的代碼和實(shí)時操作系統(tǒng)的執(zhí)行時間減少到最低限度；(2)具有功能很強(qiáng) 的存儲區(qū)保護(hù)功能，這是由于嵌入式系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)已模塊化，而為了避免在軟 件模塊之間出現(xiàn)錯誤的交叉作用，需要設(shè)計強(qiáng)大的存儲區(qū)保護(hù)功能，同時也有利 于軟件診斷；(3)可擴(kuò)展的處理器結(jié)構(gòu)，以能迅速地擴(kuò)展出滿足應(yīng)用的高性能的嵌 入式微處理器；(4)嵌入式微處理器的功耗必須很低，尤其是用于便攜式的無線及 移動的計算和通信設(shè)備中靠電池供電的嵌入式系統(tǒng)更是如此， 功耗只能為 mw 甚 至 w 級。當(dāng)前常見的嵌入式處理器可以分為三類：微控制器(mcu)，微處理器 (mpu)和數(shù)字信號處理器(dsp) 64- 67 。 在數(shù)字信號和圖像處理應(yīng)用中，各種處理算法相當(dāng)復(fù)雜，一般結(jié)構(gòu)的處理器 無法實(shí)時的完成這些運(yùn)算。由于 dsp 處理器對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和指令進(jìn)行了特殊設(shè)計， 使其適合于實(shí)時地進(jìn)行數(shù)字信號處理。在數(shù)字濾波、fft、譜分析等方面，dsp 算法正大量進(jìn)入嵌入式領(lǐng)域，dsp 應(yīng)用正從在通用單片機(jī)中以普通指令實(shí)現(xiàn) dsp 功能，過渡到采用嵌入式 dsp 處理器 64- 67 。嵌入式 dsp 處理器有兩類：(1)dsp 處理器經(jīng)過單片化、emc 改造、增加片上外設(shè)成為嵌入式 dsp 處理器，如 ti 的 tms320c2000/c5000 等 64 ；(2)在通用單片機(jī)或 soc 中增加 dsp 協(xié)處理器，如 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 5 intel 的 mcs- 296 和 infineon(siemens)的 tricore。在有關(guān)智能方面的應(yīng)用中，尤 其需要嵌入式 dsp 處理器，例如各種帶有智能邏輯的消費(fèi)類產(chǎn)品，生物信息識別 系統(tǒng)，帶有加解密算法的鍵盤，adsl 接入、實(shí)時語音壓解系統(tǒng)，虛擬現(xiàn)實(shí)顯示 等。這類智能化算法一般都是運(yùn)算量較大，特別是向量運(yùn)算、指針線性尋址等較 多，而這些正是 dsp 處理器的優(yōu)勢所在。因此， dsp 十分適合應(yīng)用于指紋識別 系統(tǒng)。嵌入式 dsp 處理器比較有代表性的產(chǎn)品是 ti 的 tms320 系列 64- 67和 motorola 的 dsp56000 系列。tms320 系列處理器包括用于控制的 c2000 系列、 移動通信的 c5000 系列，以及性能更高的 c6000 和 c8000 系列。dsp56000 目前 已經(jīng)發(fā)展成為 dsp56000、dsp56100、dsp56200 和 dsp56300 等幾個不同系列的 處理器。另外，philips 公司最近也推出了基于可重置嵌入式 dsp 結(jié)構(gòu)，采用低成 本、低功耗技術(shù)制造的 r. e.a. ldsp 處理器，其特點(diǎn)是具備雙 harvard 結(jié)構(gòu)和雙 乘/累加單元，應(yīng)用目標(biāo)是大批量消費(fèi)類產(chǎn)品。 無論是從硬件角度還是軟件角度來看，嵌入式系統(tǒng)都具有普通計算機(jī)系統(tǒng)無 可替代的功能和優(yōu)點(diǎn)。隨著后 pc 時代的到來以及嵌入式系統(tǒng)的興起，同時由于 指紋識別技術(shù)本身具有傳統(tǒng)安全性技術(shù)所不具備的先天優(yōu)勢，這項(xiàng)集計算機(jī)、芯 片集成、圖像采集處理和模式識別等技術(shù)于一體的先進(jìn)生物識別技術(shù)獲得了很大 的發(fā)展空間。 1.4 本文的結(jié)構(gòu) 對于嵌入式自動指紋識別系統(tǒng)，本文的研究內(nèi)容分為以下三個方面： （1） 指紋圖像預(yù)處理。 指紋圖像預(yù)處理是各種數(shù)字圖像處理技術(shù)的綜合應(yīng)用。 隨著自動指紋識別系統(tǒng)的興起， 指紋圖像預(yù)處理技術(shù)一直是人們研究的重點(diǎn)之一。 因?yàn)闊o論采用何種方式獲取的指紋圖像，都有一部分由于質(zhì)量原因，不能被自動 系統(tǒng)識別。而圖像預(yù)處理的任務(wù)是準(zhǔn)確可靠地找到圖像特征，以保證后續(xù)的指紋 匹配或分類，并能對較模糊的指紋圖像有較強(qiáng)的魯棒性。 （2）指紋匹配。指紋匹配是檢驗(yàn)兩枚指紋是否來自同一手指。指紋匹配是自 動指紋識別系統(tǒng)的最基本功能，主要包含以下兩個問題： （a）如何對指紋圖像進(jìn) 行有效的描述，也就是如何提取最能表征指紋圖像的特征； （b）如何匹配兩幅指 紋圖像的特征，即用什么算法確定指紋特征間的相似性。 （3）往 dsp 移植指紋識別算法。本文的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個嵌入式 dsp 指 紋識別系統(tǒng)，嵌入式指紋識別系統(tǒng)是一個相對獨(dú)立的完整系統(tǒng)，它不需要連接其 他設(shè)備或計算機(jī)就可以獨(dú)立完成其設(shè)計的功能。由于采集系統(tǒng)硬件本身的原因， 所采集的指紋并不是理想的，通過一種有效的指紋預(yù)處理算法，提高系統(tǒng)對采集 的指紋的適應(yīng)性十分重要。由于 pc 端的程序設(shè)計與 dsp 嵌入式系統(tǒng)的編程存在 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論 6 著很大的差異，解決算法由 pc 向 dsp 系統(tǒng)的移植同樣很重要，本論文的工作就 是介紹了一套指紋識別算法，討論如何實(shí)現(xiàn)算法如何由 pc 端到嵌入式 dsp 系統(tǒng) 的移植方法。 論文的組織結(jié)構(gòu)。本文是這樣安排下面的內(nèi)容的：第二章介紹指紋圖像預(yù)處 理算法，主要有指紋圖像歸一化、指紋圖像增強(qiáng)、指紋圖像分割、指紋圖像二值 化以及指紋的細(xì)化等；第三章介紹本文提出的綜合指紋細(xì)節(jié)特征與紋理特征的混 合匹配算法，包括細(xì)節(jié)特征和局部紋理特征的提取以及實(shí)時匹配的算法，同時給 出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 第四章介紹基于 dsp 的指紋圖像處理程序設(shè)計， 完成了基于 dsp 的嵌入式自動指紋識別系統(tǒng)的硬件設(shè)計，內(nèi)容主要包括 dsp 特性分析與應(yīng)用、系 統(tǒng)存儲模塊、指紋圖像采集模塊等內(nèi)容，同時也介紹了如何設(shè)計一個在 dsp 嵌入 式系統(tǒng)上應(yīng)用的指紋識別核心算法， 重點(diǎn)討論了關(guān)于算法簡化、 混合編程、 在 dsp 系統(tǒng)中的代碼優(yōu)化等關(guān)鍵性問題；第五章進(jìn)行本文的總結(jié)和展望。 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 7 2指紋圖像預(yù)處理 目前，指紋匹配一般都需要提取指紋的有效特征，為了保證特征提取的可靠 性，必須對獲取的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，以減少噪聲或其他干擾。本章主要講述 用于指紋匹配的圖像預(yù)處理。一般說來，指紋匹配過程如圖 2.1 所示。圖像預(yù)處 理的質(zhì)量決定了后續(xù)處理魯棒性。 本章是這樣安排內(nèi)容的：第一節(jié)先總體介紹指紋圖像預(yù)處理的各個步驟；第 二節(jié)介紹圖像歸一化；第三節(jié)進(jìn)行圖像增強(qiáng)；第四節(jié)為圖像分割二值化；第五節(jié) 是二值圖像濾噪；第六節(jié)對二值化圖像細(xì)化，產(chǎn)生單象素寬度的指紋骨架圖；第 七節(jié)是實(shí)驗(yàn)結(jié)果；最后進(jìn)行本章的小結(jié)。 2.1 概述 隨著數(shù)字圖像處理學(xué)和硬件技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在可以通過光電合成的采集儀來 采集指紋，將采集到的模擬指紋圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字指紋圖像后，再在計算機(jī)上進(jìn)行 處理，從而獲得指紋特征信息。圖像采 集儀所采集到的指紋圖像是一幅含有 較多噪聲的灰度圖像， 因而必須經(jīng)過一 系列的預(yù)處理技術(shù)， 消去大量的噪聲信 號，將噪聲的干擾減少到最低程度，得 到一幅紋線清晰的點(diǎn)線圖， 才能較完整 地獲得指紋的特征信息。因此，自動指 紋認(rèn)證系統(tǒng)必須對采集到的指紋圖像 做預(yù)處理，以獲取指紋的特征信息。預(yù) 處理結(jié)果的好壞對指紋認(rèn)證系統(tǒng)的準(zhǔn) 確率有很大的影響， 其結(jié)果的優(yōu)劣將直 接影響特征提取和匹配的復(fù)雜度， 關(guān)系 圖像采集圖像預(yù)處理特征提取指紋匹配 指紋模板 圖 2.1指紋自動匹配系統(tǒng)流程 fig 2.1 flow chart of fingerprint matching 歸 一 化 圖像增強(qiáng) 圖像分割 二值圖像濾 細(xì)化 圖 2.2 指紋預(yù)處理流程 fig.2.2flow chart of fingerprint pre- processing 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 8 到整個系統(tǒng)的識別率，它在大體上決定了認(rèn)證系統(tǒng)的有效性及準(zhǔn)確率。這充分說 明了指紋圖像預(yù)處理技術(shù)在自動指紋認(rèn)證識別系統(tǒng)中的重要性。 對于指紋圖像預(yù)處理，已有很多學(xué)者做了大量的研究26- 34，對指紋圖像的增 強(qiáng)、分割、二值化和細(xì)化等提出了各種不同的方法。本文的預(yù)處理手段綜合了前 人的研究成果， 同時， 根據(jù)活體指紋傳感器的特性以及自動指紋識別的系統(tǒng)要求， 提出了一套比較完善的指紋預(yù)處理算法。圖像增強(qiáng)用的是 gabor 濾波的方法對整 幅指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng) 25,28,30 ，為后續(xù)的處理打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。圖像分割是把要處 理的有效圖像部分從整個指紋圖像中分離出來，這樣一方面減少了后續(xù)處理步驟 的數(shù)據(jù)量，另一方面也避免了因?yàn)椴糠謭D像區(qū)域不可靠而導(dǎo)致偽特征的產(chǎn)生。圖 像二值化是提取經(jīng)增強(qiáng)處理的指紋圖像的脊線，用“1”表示脊線上的點(diǎn)， “0”表 示背景和谷線，從而把原始灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。圖像細(xì)化是進(jìn)一步把二值 指紋脊線細(xì)化為單象素寬度的骨 架線，這是為了方便以后的特征 提取。 本文的指紋圖像預(yù)處理主要 包括圖像歸一化、圖像增強(qiáng)、圖 像分割、二值化、細(xì)化等步驟。 針對不同的系統(tǒng)，可以選擇不同 的預(yù)處理步驟進(jìn)行組合，使其達(dá) 到最優(yōu)效果。 圖 2.2 是指紋圖像預(yù)處理的 流程圖。圖 2.3 是指紋圖像預(yù)處 理的示例。下面按照預(yù)處理的流 程來詳細(xì)介紹各部分算法的具體 實(shí)現(xiàn)方法。 2.2 圖像歸一化 在本文所述的算法中，若不進(jìn)行歸一化，gabor 濾波增強(qiáng)后會產(chǎn)生大量的飽 和區(qū)。指紋圖像歸一化的目的是為了把圖像的平均灰度和對比度調(diào)整到一個固定 的級別上， 以消除傳感器本身噪聲或手指壓力不同以及其它原因造成的灰度差異， 使圖像具有預(yù)定的均值與方差，為后續(xù)處理提供一個較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格。 根據(jù)概率統(tǒng)計的理論，可以得到歸一化公式 25,30 ，如 2- 1 式： 圖 2.3 指紋預(yù)處理示例 fig.2.3 demonstration of fingerprint pre- processing 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 9 ）（ 若 若 1 .2 ),(, ),( ),(, ),( ),( 2 2 mjig v mjigv m mjig v mjigv m jig 式中 g(i,j)和 g(i,j)分別為歸一化前后的圖像，m和 v是預(yù)置的歸一化 后圖像的灰度均值和方差（本文均取為 100） ，m 和 v 為原圖像的灰度均值和方 差。若設(shè)原圖像的大小為 nn，則 m 和 v 的計算公式如 2- 2 式 25,30 ： 經(jīng)過圖像歸一化得到的指紋圖像如圖 2.4 所示： 2.3 圖像增強(qiáng) 目前自動指紋識別系統(tǒng)大多都是依靠細(xì)節(jié)特征實(shí)現(xiàn)指紋的識別，準(zhǔn)確可靠地 提取細(xì)節(jié)特征是自動指紋識別實(shí)現(xiàn)的前提和基礎(chǔ)。 由于指紋采集設(shè)備的不完善性， 對于干、濕、臟、老化、磨損的指紋，往往難以采到清晰的圖像，為了彌補(bǔ)指紋 圖 2.4指紋圖像歸一化 fig.2.4 normalization of fingerprint image (2.2),( 1 ),( 1 2 1 0 1 0 2 1 0 1 0 2 mjig n v jig n m n i n j n i n j 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 10 圖像的質(zhì)量缺陷，保證指紋后處理算法對指紋圖像具有足夠的魯棒性，圖像增強(qiáng) 步驟是十分必要的。 從理論上分析，由脊線和谷線組成的指紋圖像的灰度直方圖應(yīng)具有明顯的雙 峰性質(zhì)，但由于指紋采集時的種種因素影響，使得實(shí)際得到的灰度直方圖與理論 上有較大差異，如果采用一般的基于灰度值的圖像增強(qiáng)方法，如直方圖修正、對 比度增強(qiáng)等很難取得好的效果，所以應(yīng)考慮利用指紋本身具有的局部方向特性和 局部頻率特性來改善指紋圖像質(zhì)量。 對于指紋圖像，局部區(qū)域的紋線分布具有較穩(wěn)定的方向和頻率，根據(jù)這些方 向和頻率數(shù)值，設(shè)計出相應(yīng)的帶通濾波器就能有效地在局部區(qū)域?qū)χ讣y進(jìn)行修正 和濾噪。對于指紋圖像增強(qiáng)，本文主要依據(jù)沿脊線垂直方向的灰度變化呈正弦波 形的假設(shè)，設(shè)計具有方向選擇性的濾波器。因?yàn)閺难刂怪庇诩y線的方向來看， 指紋紋線大致形成一個二維的正弦波（如圖2.5矩形框內(nèi)的部分），除了模式區(qū)等 少數(shù)異常區(qū)域以外，在一個小的局部區(qū)域內(nèi)，指紋紋線的分布具有良好的頻率特 性和方向特性充分利用局部區(qū)域內(nèi)紋線的頻率和方向信息，對每個局部區(qū)域構(gòu)建 相應(yīng)的模板進(jìn)行增強(qiáng)就能有效地去除噪聲，突出紋線的固有結(jié)構(gòu)。由于gabor濾波 器可以同時在空域和頻域上獲得最佳的分辨率，是唯一能夠達(dá)到時頻測不準(zhǔn)關(guān)系 下界的函數(shù)，具有良好帶通性和方向選擇性 21,25 。因此gabor濾波器能在各個局部 圖像塊合理地對指紋圖像進(jìn)行帶通濾波，提高圖像信噪比，從而為后續(xù)的圖像分 析保存較為完整和清晰的指紋紋線， 但是由于gabor濾波計算量大、 運(yùn)算復(fù)雜度高， 直接使用很難滿足實(shí)際工程的需要。為此本文對gabor濾波實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行了改進(jìn)。 本文改進(jìn)gabor濾波的主要思想如下： （1）考慮到指紋的方向和脊頻都具有局部一致性，就 沒必要對圖像中的每一點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計。本文的做法是將圖像 分割成大小為1010的小塊，以該小塊中心點(diǎn)的方向和脊頻 作為該小塊中每一點(diǎn)的方向和脊頻。 （2）對 gabor 濾波器的復(fù)雜度最大的兩個參數(shù)（方向 和脊頻）進(jìn)行量化，從而可以用有限個模板滿足整個濾波 的要求。 具體實(shí)現(xiàn)步驟有方向圖估算、計算 gabor 模板和 gabor 濾波。 2.3.1 方向圖估算 方向圖 13,27是使用每一個象素點(diǎn)的方向來表示指紋圖像的， 象素點(diǎn)的方向是 指其灰度值保持連續(xù)性的方向，可以根據(jù)像素點(diǎn)領(lǐng)域中的灰度來判斷，它反映了 指紋圖上紋線的方向。在實(shí)際中，根據(jù)指紋紋線方向在局部區(qū)域內(nèi)基本一致的特 點(diǎn)，可以先把圖像分塊，然后計算每一個小塊的紋線方向，最后用該方向來代表 圖 2.5 局部指紋 圖像區(qū)域 fig2.5 local region of fingerprint 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 11 對應(yīng)圖像塊內(nèi)各個像素的方向。用這種方法來求指紋方向圖效率較高且不易受少 量的圖像噪聲影響。具體算法如下： (1) 將圖像分成 ww 的小塊， 其中 w 為各圖像塊的邊長， 與圖像分辨率等 因素有關(guān)，可以根據(jù)實(shí)際情況來選取，本文采用 13。 (2) 采用 sobel 算子 17計算每一小塊內(nèi)各像素點(diǎn) g(i,j)的梯度值 d x(i,j)（沿 x 軸方向）和 dy(i,j)（沿 y 軸方向） ，計算公式如 2- 3，2- 4： 其中 sx和 sy為 sobel 水平方向和垂直方向算子。 (3) 根據(jù)梯度值計算塊方向，公式如 2- 5，2- 6，2- 7： 其中(i,j)為指紋的梯度方向，再加上/2 后即為紋線方向。當(dāng)所有 dx(i,j) 或 dy(i,j)均為零時，(i,j)取值為零或/2。 (4) 修正方向圖 由于圖像噪聲以及其它一些因素的影響，求出的方向圖不完全準(zhǔn)確，需要對 其進(jìn)行濾波。依據(jù)指紋的一個重要特點(diǎn)，即指紋紋線的走向是連續(xù)變化的，鄰近 像素點(diǎn)上的方向不應(yīng)該有突然的大角度轉(zhuǎn)折，我們使用平滑的辦法來修正塊方向 圖，這樣得出的方向會更加可靠合理。平滑方向圖就是在一個圖像塊所在的小區(qū) 域內(nèi)統(tǒng)計塊方向，以相鄰塊方向的矢量和作為該塊的方向。值得注意的是，進(jìn)行 塊平滑時，不能直接使用上述塊方向(i,j)，而應(yīng)轉(zhuǎn)化到矢量域中。轉(zhuǎn)化公式如 2- 8，2- 9： 3)-(2),()1, 1(),( 1 1 1 1 uv xxvjuigvusjid 4)-(2),()1, 1(),( 1 1 1 1 uv yyvjuigvusjid 5)-(2),(),(),( 2/ 2/ 2/ 2/ 22 vudvudjiv wi wiu wj wjv yxx 6)-(2),(),(2),( 2/ 2/ 2/ 2/ wi wiu wj wjv yxyvudvudjiv 7)-(2) ),( ),( arctan( 2 1 j)(i, jiv jiv x y 8)-(2j)(i,cos(2j)(i,x 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 12 x和y是矢量域的 x 和 y 分量，塊方向平滑公式如 2- 10，2- 11： 式中 w為濾波器窗口的寬度，一般使用 55 的窗口，w(u,v)為平滑濾波器， 模板值全為 1。平滑濾波后，根據(jù)式 2- 12 即可得到修正的塊方向： 圖 2.6 是用 sobel 算子求取方向后的圖像，可以看到，求得的方向是十分準(zhǔn) 確的。由這幅指紋圖像我們可以看出指紋最重要的兩個性質(zhì)： （1）小區(qū)域內(nèi)指紋具有很強(qiáng)的方向性。 （2）在紋線方向的垂直方向上灰度值的分布大概呈正弦波分布。 由于 sobel 算子對紋線方向求取十分準(zhǔn)確，很理想的提取了指紋的一個重要 特點(diǎn)，在后處理、尋找中心點(diǎn)等操作都要用到這個參數(shù)。 圖 2.6 求取圖像方向場 fig.2.6 block direction image 9)-(2j)(i,(2sj)(i,yin 10)-(2)v-j ,u-(i),(j)(i,x 2/ 2/ 2/ 2/ x wwvuw w wu w wv 11)-(2)v-j ,u-(i),(j)(i,y 2/ 2/ 2/ 2/ y wwvuw w wu w wv 12)-(2) ),( ),( arctan( 2 1 j)(i, ji ji x y 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 13 由于得到的角度是從 0 到，理論上有無限多個值，而實(shí)際上 sobel 算法本 身也有一定誤差，按照開始提出的思想，將j)(i,進(jìn)行量化如圖 2.7 所示的八個方 向 15,31 ，實(shí)現(xiàn)算法步驟如下： （1）將弧度值j)(i,，轉(zhuǎn)換為角度值j)(i,。 （2）求方向量化后的序號。方法依式 2- 13： 式 2- 13 中 int 表示取整，num 的取值范圍為：0，1，2，3，4，5，6，7，8。 分別代表角度：0，22.5，45，67.5，90，112.5，135，157.5，180。量化后的第 8 個方向和第 0 個方向相同，將二者視為同一方向。 2.3.2 計算 gabor 模板 其形式如式 2- 14。式 2- 14 中 x、y 為求得的模板內(nèi)的坐標(biāo)值，為區(qū)域內(nèi)沿指 紋紋線方向的角度，f為區(qū)域內(nèi)脊頻（紋線間距的倒數(shù)） ， x 和 y 為高斯包絡(luò)層的 標(biāo)準(zhǔn)偏差。 脊頻是gabor濾波的基礎(chǔ)。通常的做法是： （1）沿指紋紋線方向選取一個比較大的窗口； （2）統(tǒng)計該窗口內(nèi)谷線的條數(shù)； （3）根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果計算谷線之間的平均間距。 以上做法不僅需要進(jìn)行坐標(biāo)變化，而且窗口內(nèi)必須有三條以上的谷線，否則 計算結(jié)果誤差就很大。對于一幅質(zhì)量較好的指紋，由于噪聲的影響，計算出的紋 8 1 2 3 4 5 6 7 8 圖 2.78 個量化方向 fig.2.7eight directions 1325 .0 180 8, (int) ji num sin cos 142)2cos( )()( 2 1 exp),( 2 2 2 2 yy xx fx yx fyxh yx 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 14 線間距的誤差在1- 3像素之間；對于較干和較濕的指紋，計算的結(jié)果往往和實(shí)際的 值相差很大。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，gabor濾波器對紋線間距的準(zhǔn)確性并不敏感，即當(dāng)gabor 濾波器中使用的紋線間距與實(shí)際的紋線間距的差值在一定范圍內(nèi)時，不會影響處 理效果，實(shí)際上，不同人的指紋對于同一指紋傳感器來說，指紋紋線間距的差別 在誤差允許的范圍內(nèi)。 綜上所述，對于同一指紋傳感器采得的指紋進(jìn)行g(shù)abor濾波時，可以使用固定 的紋線間距，從而省去求脊頻的過程，大大減少了運(yùn)算量，提高了效率，同時也 使過分干濕的區(qū)域（無法正確求取紋線間距的區(qū)域）有個比較好的處理效果。 在進(jìn)行改進(jìn)前的gabor濾波時，不同的區(qū)域都需要求取一個濾波模板 （),(fh），模板中每個系數(shù)的求取都需要經(jīng)過（2- 14）的運(yùn)算，運(yùn)算量很大。 對一幅大小為300*300的圖像進(jìn)行處理時，（2- 14）的運(yùn)算次數(shù)一定大于 13133030。對于dsp系統(tǒng)來說處理數(shù)據(jù)量過大，幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。 進(jìn)行求模板運(yùn)算時，該區(qū)域只有f和兩個變量，令模板為),(fh。從前面的 討論可以知道，f和一共只有9種組合，即共有9種),(fh模板，這樣在濾波時可 以先將所用到的9種),(fh求出來，然后按照所求的量化num值（2- 13）以索引方 式去調(diào)用),(fh，這樣可以大大減少處理時間，提高系統(tǒng)效率。 2.3.3 gabor 濾波 利用上面得到的 gabor 模板，對指紋圖像的每個區(qū)域進(jìn)行濾波增強(qiáng)，算法公 式 22,26為 2- 15： 式 2- 15 中),(jif和),(ji f 分別為濾波前后的圖像，win_size 是濾波器窗口的大小 （本文取 10） 。處理結(jié)果如圖 2.8： 本文對改進(jìn)前、后的 gabor 濾波增強(qiáng)流程作了比較： 改進(jìn)前的處理流程： （1）計算局部區(qū)域的方向； （2）計算局部區(qū)域的脊頻； （3）計算局部區(qū)域的gabor濾波模板； （4）進(jìn)行卷積計算，計算濾波結(jié)果。 改進(jìn)后的處理流程： （1）計算量化的9個濾波模板； （2）計算局部區(qū)域的方向； 152),(),(), ( 2/_ 2/_ 2/_ 2/_ njmifnmhjif sizewin sizewinm sizewin sizewinn 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 15 （3）通過量化的num索引濾波模板； （4）進(jìn)行卷積計算，計算濾波結(jié)果。 在配置為賽楊 667m cpu， 128m 內(nèi)存的 pc 機(jī)上， 進(jìn)行一次該處理所需的時 間約為 0.12 秒。運(yùn)行速度快，這樣使該算法在 dsp 上運(yùn)行變?yōu)榭赡堋?2.4 圖像的分割 所謂的圖像分割 13,21,22,33就是指：已知一幅圖像象素集 i 和一個一致性謂詞 )(p,求圖像 i 表示成 n 個區(qū)域 i r 集合的一種劃分 2- 16： 一致性謂詞和圖像劃分具有如下特性，即任何區(qū)域滿足如下謂詞 2- 17 任何兩個相鄰區(qū)域不能合并成單一區(qū)域，即要滿足謂詞2- 18 一致性謂詞)(p定義了在區(qū)域 i r 上的所有點(diǎn)與區(qū)域模型的相似程度。 從上面的定義可以看出，當(dāng)2n時，最后求取的區(qū)域個數(shù)就是 2 個，這時圖 像的分割就轉(zhuǎn)化成圖像的二值化；因此，把一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像是圖像 圖 2.8gabor 濾波增強(qiáng) fig.2.8gabor image enhance )162(ir n 1i i ）（172)( truerp i ）（182)( falserrp ji 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 16 分割的最簡單形式。在指紋圖像的預(yù)處理過程中，一個重要的環(huán)節(jié)就是要對指紋 圖像進(jìn)行正確的分割，在本文的指紋圖像分割中，取2n，因此，也就是要把指 紋圖像二值化。目前對于圖像二值化的算法研究比較活躍，常用的圖像二值化算 法也比較多，例如：固定閾值法、迭代式閾值選擇算法、自適應(yīng)閾值法、變量閾 值化法、雙閾值法、直方圖法等。指紋圖像是一種比較特殊的數(shù)字圖像，它有自 身的規(guī)律特點(diǎn)，如果用上面提到的一般的數(shù)字圖像二值化處理的方法來直接對指 紋圖像進(jìn)行分割，得到的二值化圖像含有比較多的噪聲，特別是孔噪聲、點(diǎn)噪聲 和島噪聲，這些噪聲本來隱藏在原始的指紋圖像里，用上面提到的方法進(jìn)行分割 時，由于指紋圖像紋理的空間規(guī)律利用不足，不能有效地去除這些噪聲，在分割 時噪聲就凸顯出來。圖 2.9 所示的是用固定閾值對圖像進(jìn)行二值化的例子，在這 個例子中，可以看出，當(dāng)對指紋圖像進(jìn)行二值化時，原本在指紋圖像中不明顯的 孔噪聲就凸顯出來，這些孔噪聲嚴(yán)重影響指紋圖像的后處理，并且會使最后細(xì)化 的二值化指紋圖像出現(xiàn)很多的偽分歧點(diǎn)， 這些偽分歧點(diǎn)會影響指紋比對的可靠性。 因此， 作者認(rèn)為， 用常用的閾值方法對指紋圖像進(jìn)行二值化分割是不可取的， 應(yīng)當(dāng)尋求更為有效的指紋圖像分割方法。 (a) 原始圖像(b) 二值圖像 圖 2.9指紋圖像中的孔噪聲 fig.2.9the hole- like noise of fingerprint image 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2指紋圖像預(yù)處理 17 圖 2.10 1313 方向 fig2.10 the 1313 directional image 通過查找國內(nèi)和國外的論文文獻(xiàn)資料 21,23,32,33 ,并且在 pc 機(jī)上做試驗(yàn)， 得出 了如下的結(jié)論： 用于紋理圖像分割的方向圖分割方法對于指紋圖像分割十分有效， 而且該方法已經(jīng)成為指紋圖像分割領(lǐng)域的關(guān)鍵方法之一。下面介紹在本論文中使 用的基于方向圖的指紋圖像的分割算法。 基于方向圖的指紋分割算法是在指紋灰度圖像上直接進(jìn)行的，這就增加了處 理之后信息的可靠性，另外方向圖算法利用了指紋圖像的紋理特性，使得對低質(zhì) 量指紋圖像的分割更為合理可靠。本論文為了節(jié)約篇幅，僅對1313的方向模板 進(jìn)行說明， 其它大小的模板可以類推得到。 圖 2.10 所示的是1313的方向圖模板。 對模板的計算如公式 2- 19，2- 20，2- 21 所示： 令： 由公式(2.19)可以看出， i s 代表了方向圖中第i個方向的 6 個點(diǎn)的灰度值之和； max s是 8 個方向上 i s 的最大值， min s是 8 個方向上 i s 的最小值。根據(jù)指紋紋理圖 p76p86p11p21p31 p75p85p12p22p32 p66p41 p65p74p84 p13 p23p33p42