武偉基于FPGA的指紋識別系統(tǒng)設(shè)計.docVIP

西華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 畢業(yè)設(shè)計說明書題 目: 基于FPGA的指紋識別系統(tǒng) 設(shè)計 學(xué)院(直屬系): 機(jī)械工程與自動化學(xué)院 年級、 專業(yè): 2007級 自動化 姓 名: 武 偉 學(xué) 號: 312007080602104 指 導(dǎo) 教 師: 宋 春 華 完 成 時 間: 2011年5月25日 - 36 -目 錄目 錄- 1 -摘 要- 3 -Abstract- 4 -1前言- 5 -1.1 設(shè)計背景- 5 -1.2課題目標(biāo)和研究內(nèi)容- 6 -1.2.1課題目標(biāo)- 6 -1.2.2 研究內(nèi)容- 6 -1.3 研究意義- 6 -2 系統(tǒng)總體設(shè)計- 7 -2.1 硬件框圖及各模塊介紹：- 7 -2.2 項目關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新性：- 8 -2.2.1 傳感器的選擇- 8 -2.2.2 指紋圖像的預(yù)處理- 8 -2.2.4 指紋圖像匹配- 14 -3 開發(fā)工具及器件簡介- 18 -3.1傳感器介紹- 18 -3.3 開發(fā)環(huán)境介紹- 20 -4 硬件設(shè)計- 22 -4.1 指紋采集模塊- 22 -4.2 指紋數(shù)據(jù)處理模塊- 23 -4.3 指紋數(shù)據(jù)存儲模塊- 24 -4.4 RS232通信和鍵盤操作模塊- 25 -5 軟件設(shè)計- 26 -5.1 MBF200初始化- 26 -5.2 指紋數(shù)據(jù)采集軟件實現(xiàn)- 27 -5.3 指紋數(shù)據(jù)存儲軟件實現(xiàn)- 27 -5.4 指紋圖像預(yù)處理軟件實現(xiàn)- 29 -5.4.1 指紋圖像的規(guī)一化- 29 -5.4.2 指紋圖像的分割- 30 -5.4.3 指紋圖像的二值化- 31 -5.4.4 指紋圖像的細(xì)化- 32 -5.4.5 MicroBlaze處理核的嵌入- 32 -5.5 指紋圖像的特征點提取- 32 -5.5.1 特征值分類- 33 -5.5.2 去除偽端點- 34 -5.5.3 去除小孔- 34 -5.5.4 去除毛刺- 34 -5.6 指紋圖像匹配- 34 -結(jié) 論- 36 -總結(jié)與體會- 37 -致謝詞- 38 -【參考文獻(xiàn)】- 39 -摘 要本系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作為核心控制芯片，通過富士通公司的MBF200指紋傳感器實現(xiàn)對指紋圖像的采集，利用SPI接口傳輸?shù)紽PGA進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲，利用內(nèi)嵌的MicroBlaze處理器對指紋圖像進(jìn)行灰度濾波、二值化、二值去噪、細(xì)化等預(yù)處理，得到清晰的指紋圖像，再從清晰的指紋圖像中提取指紋特征點并存入指紋數(shù)據(jù)庫作為建檔模版。指紋比對時，采用同樣的方法，得到比對模版，然后將比對模版與建檔模版利用指紋識別算法進(jìn)行比對，得出比對結(jié)果。該項目利用嵌入式軟核實現(xiàn)系統(tǒng)的管理，利用硬件實現(xiàn)識別算法，保證了系統(tǒng)功能的完整性與識別的正確性。該識別系統(tǒng)可用于門禁、考勤、證件管理等很多方面，具有很廣泛的應(yīng)用前景。而識別算法我們采用美國FBI推薦的特征點匹配算法來實現(xiàn)指紋的識別，更保證了系統(tǒng)的實現(xiàn)。以FPGA作為核心控制器件，實現(xiàn)指紋圖像的采集、存儲、處理和比對等，完成對指紋圖像的有效識別。需要具有單片機(jī)和C語言基礎(chǔ).【關(guān)鍵詞】FPGA、指紋識別、傳感器、Spartan 3E、MBF200AbstractThe system uses xilinx Spartan 3E Series FPGA company as a core control chip, through the Fujitsu fingerprint sensors to achieve MBF200 fingerprint image acquisition, the use of SPI interface transfer to the FPGA for data storage, using the embedded MicroBlaze processor fingerprint image gray filter, binary, binary denoising, thinning preprocessing, get clear fingerprint image, and then clear the fingerprint image from the fingerprint feature points extracted and stored in the fingerprint database as a filing template. Fingerprint matching, the same method used to obtain matching template, and then filing template than the use of templates and fingerprint recognition algorithm to compare, compare the results obtained. The project uses the embedded soft-core for system management, the use of hardware to achieve recognition algorithm to ensure the integrity of the system function and recognition accuracy. The recognition system can be used for access control, time and attendance, document management and many other areas, with a very wide range of applications. The recognition algorithm used by the U.S. FBI recommended that we feature point matching algorithm to achieve fingerprint identification, but also to ensure the systems implementation. FPGA as the core control device to achieve fingerprint image acquisition, storage, processing and comparison, etc, to complete the effective recognition of the fingerprint image. Requires a microcontroller and C language based.【Key words】FPGA、Fingerprint、Sensors、Spartan 3E、MBF2001前言1.1 設(shè)計背景生物識別技術(shù)是利用人的生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的技術(shù), 人的指紋就是生物特征之一。此外, 生物特征還包括虹膜、視網(wǎng)膜、聲音和臉部熱譜圖等。指紋識別是生物識別技術(shù)中最為成熟的, 其唯一性、穩(wěn)定性, 一直都被視為身份鑒別的可靠手段之一。由于最早的指紋識別技術(shù)僅僅依靠人工對比，工作效率低下、比對正確率低、對比對人員的要求高，從而使得指紋識別技術(shù)無法得到廣泛應(yīng)用。但隨著計算機(jī)的出現(xiàn)及其運算速度的迅速提高,使指紋對比鑒定的應(yīng)用發(fā)生了革命性的變化。使用計算機(jī)管理指紋數(shù)據(jù)庫,極大提高了指紋對比的速度,同時由于計算機(jī)比對算法的不斷改進(jìn)提高,使指紋比對誤識率已降到了10-6以下,不僅可以滿足刑偵方面的需要,而且迅速進(jìn)入了更多的應(yīng)用領(lǐng)域。隨著光學(xué)技術(shù)和光學(xué)儀器加工工藝的進(jìn)步,各種采集指紋圖案進(jìn)行身份認(rèn)證的系統(tǒng)和設(shè)備中需要配備的高清晰、無畸變光學(xué)采集儀也達(dá)到了很高水平,確?？梢陨筛哔|(zhì)量的指紋圖像。計算機(jī)運算速度的提高和計算機(jī)小型化的進(jìn)展,使采用微機(jī)甚至單片機(jī)也可以進(jìn)行指紋對比運算成為可能?，F(xiàn)代電子集成制造技術(shù)使得我們可以生產(chǎn)出相當(dāng)小的指紋圖像讀取設(shè)備和指紋識別模塊。其成本下降得也很快,大大加快了指紋識別技術(shù)的推廣速度。同時人們對消費類產(chǎn)品的要求越來越趨向于小型化，并且對可攜帶設(shè)備的安全性要求也與日俱增。傳統(tǒng)的PC、MCU、或者DSP的處理平臺移動性比較差，體積比較大，無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的需求。所以，設(shè)計一套體積比較小、速度更快的嵌入式指紋識別系統(tǒng)是非常有意義的。而本設(shè)計正是為了這一目的，選用具有高集成度、低功耗、短開發(fā)周期的FPGA來完成此項設(shè)計，以實現(xiàn)系統(tǒng)的ASIC為研究背景，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義和廣闊的市場空間。本系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作為核心控制器件，這款器件采用90ns的先進(jìn)工藝，最大容量50萬門，可支持32位的RISC處理器，具有128 Mbit 并行Flash，足以滿足設(shè)計的要求。該項目利用嵌入式軟核實現(xiàn)系統(tǒng)的管理，利用硬件實現(xiàn)識別算法，保證了系統(tǒng)功能的完整性與識別的正確性。而識別算法我們采用美國FBI推薦的特征點匹配算法來實現(xiàn)指紋的識別，更保證了系統(tǒng)的實現(xiàn)。1.2課題目標(biāo)和研究內(nèi)容1.2.1課題目標(biāo)以FPGA作為核心控制器件，實現(xiàn)指紋圖像的采集、存儲、處理和比對等，完成對指紋圖像的有效識別。 1.2.2 研究內(nèi)容本系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作為核心控制芯片，通過富士通公司的MBF200指紋傳感器實現(xiàn)對指紋圖象的采集，利用SPI接口傳輸?shù)紽PGA進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲，利用內(nèi)嵌的MicroBlaze處理器對指紋圖象進(jìn)行灰度濾波、二值化、二值去噪、細(xì)化等預(yù)處理，得到清晰的指紋圖象，再從清晰的指紋圖象中提取指紋特征點并存入指紋數(shù)據(jù)庫作為建檔模版。指紋比對時，采用同樣的方法，得到比對模版，然后將比對模版與建檔模版利用指紋識別算法進(jìn)行比對，得出比對結(jié)果。該項目利用嵌入式軟核實現(xiàn)系統(tǒng)的管理，利用硬件實現(xiàn)識別算法，保證了系統(tǒng)功能的完整性與識別的正確性。該識別系統(tǒng)可用于門禁、考勤、證件管理等很多方面，具有很廣泛的應(yīng)用前景。1.3 研究意義生物識別技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于身份驗證領(lǐng)域。指紋因其惟一性、終生不變性和較低的識別成本而成為目前使用最廣泛的生物識別技術(shù)，在罪犯識別、社會保險、電子商務(wù)、信息安全等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。便攜式的指紋識別技術(shù)對我們的生活也具有深遠(yuǎn)的意義。例如，今后警察可在一個犯罪高發(fā)區(qū)截住一名嫌疑人，要求其提供指紋而不是身份證或汽車駕照。此人則將其右手的第一、二或第三個手指置于一個與無線PDA相連的傳感器上，可以迅速將嫌疑人與以前的犯罪記錄進(jìn)行對比確認(rèn)。 這種識別技術(shù)對于被盜的手機(jī)用戶也有好處。手機(jī)開機(jī)時要求用戶通過一個快速的認(rèn)證過程，用戶將其手指劃過傳感器，如果通過認(rèn)證則授權(quán)使用手機(jī)的各項功能。如果不是授權(quán)用戶，手機(jī)便繼續(xù)保持鎖住。如果連續(xù)幾次認(rèn)證無法通過，則手機(jī)會刪除存儲器中的關(guān)鍵信息然后關(guān)機(jī)。 在語音郵件的應(yīng)用中，當(dāng)撥出一個語音郵件號碼后，用戶只需將手指劃過傳感器便可令系統(tǒng)識別。有了指紋識別后，便無需使用郵箱密碼或個人識別號碼。 在今后的汽車應(yīng)用中，用戶可輸入家庭成員指紋樣本，經(jīng)鑒權(quán)才能駕駛。注冊過程十分簡單：每個授權(quán)駕駛的成員將其手指置于傳感器上，并將汽車的各種參數(shù)按個人愛好進(jìn)行設(shè)置，然后將這些設(shè)置存入車載的電腦存儲器中。 當(dāng)駕駛者進(jìn)入汽車時，他/她將手指置于傳感器上，啟動識別過程。不到一秒鐘，電腦將檢測到的指紋模板與存儲的模板進(jìn)行比較，并建立一個與駕駛者相符的相關(guān)設(shè)置。指紋模板和匹配軟件保存在汽車內(nèi)的一個嵌入式模塊中。當(dāng)指紋匹配成功時，汽車便按已編程設(shè)定的內(nèi)部參數(shù)來控制后視鏡、汽車座椅、無線基站以及車內(nèi)空氣環(huán)境。此外，還可控制駕駛速度，如果駕駛者僅為十來歲的孩子，則將速度限制在每小時55公里。這些功能的實現(xiàn)具有非常多的用處?？梢姡讣y識別技術(shù)的應(yīng)用可以使我們的生活更加方便安全。同時本項目重點研究基于FPGA的指紋識別系統(tǒng)，利用FPGA高集成度化，低功耗，短開發(fā)周期等優(yōu)點，實現(xiàn)系統(tǒng)的ASIC，具有更加深遠(yuǎn)的意義和廣闊的市場商機(jī)。2 系統(tǒng)總體設(shè)計2.1 硬件框圖及各模塊介紹：系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan3E 系列FPGA作為核心的控制和運算芯片，數(shù)據(jù)采集模塊由富士通公司的MBF200電容式指紋傳感器來完成，MBF200指紋傳感器可以完成指紋圖像的采集并用其自帶的A/D轉(zhuǎn)換器將指紋圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，利用SPI接口傳送至FPGA進(jìn)行存儲。由FPGA處理采集來的數(shù)據(jù)，由于FPGA內(nèi)部存儲空間太小，無法存儲一張完整的指紋圖像，所以將指紋數(shù)據(jù)暫時存儲在SDRAM中。當(dāng)處理圖像數(shù)據(jù)時，F(xiàn)PGA通過讀取SDRAM的指紋數(shù)據(jù)，并在其邏輯單元中進(jìn)行濾波、灰度歸一化、二值化、細(xì)化和特征值提取等操作，從而獲得重要的指紋圖像信息。系統(tǒng)操作時首先利用鍵盤選擇指紋存儲模式，將獲得的指紋圖像信息存儲到FLASH中作為指紋數(shù)據(jù)庫，然后切換到指紋識別模式，再利用上述方法獲得指紋圖像信息。通過FPGA調(diào)用指紋數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，尋找與之匹配的指紋信息，最后將比對結(jié)果在LCD中顯示。本系統(tǒng)還可利用RS232與計算機(jī)進(jìn)行通訊，可以方便擴(kuò)展，使得系統(tǒng)可以應(yīng)用到更多的領(lǐng)域。系統(tǒng)框圖如下圖1。圖1 系統(tǒng)框圖2.2 項目關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新性：2.2.1 傳感器的選擇目前，市面上存在很多種類的指紋傳感器，應(yīng)用最廣泛的有光學(xué)、電容、電磁波、壓力、微電機(jī)和熱學(xué)指紋傳感器。而本系統(tǒng)采用富士通公司的MBF200電容指紋采集傳感器來實現(xiàn)對指紋圖像的采集，該款指紋傳感器采用標(biāo)準(zhǔn)的CMOS技術(shù)，含有8位A/D轉(zhuǎn)換器，工作在3.3V5V的寬電壓范圍，能自動檢測是否有指紋到達(dá)傳感器，并實現(xiàn)在線采集，它的最大優(yōu)點是在保證指紋圖像高分辨率(500dpi)的同時大大減少了傳感器的尺寸。利用此傳感器可以完全滿足系統(tǒng)的設(shè)計任務(wù)。2.2.2 指紋圖像的預(yù)處理圖像預(yù)處理的主要步驟包括：灰度值歸一化、圖像分割、濾波、圖像增強(qiáng)、二值化、細(xì)化等。預(yù)處理的目的是改善輸入指紋圖像的質(zhì)量，以提高特征提取的準(zhǔn)確性。原始指紋圖像一般存在噪聲污染、脊線斷裂或脊線模糊等問題，需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)（使用濾波技術(shù)）以改善質(zhì)量。由于指紋特征僅包含在脊線的形狀結(jié)構(gòu)中，所以，通過歸一化、二值化和細(xì)化把深淺不一、寬度不同的脊線變成灰度相同、單像素寬的細(xì)脊線，以便于特征提取。圖像歸一化歸一化處理是對原始指紋灰度圖像上每一象素點的一種操作，人為改變它的灰度值，消除指紋錄入傳感器表面的殘留噪音以及手指按壓力差異對指紋圖像的影響，把圖像分為的子塊，對于每一子塊求其灰度均值Mi和方差Vi。子塊灰度均值和方差的計算按如下公式： （1） （2）其中I（x，y）為子塊中象素（x，y）的灰度值，子塊歸一化的目的是調(diào)整均值和方差到一個期望的范圍，如果用G(i，j)表示（x，y）點的歸一化后的值，那么第I個子塊歸一化后灰度值為： (3)如果：，則把灰度值為全部歸0作為背景處理，這樣可以有效地去除傳感器表面殘留紋印引入的噪聲。其中，均為期望的均值和方差，M為實驗后得到的門檻值，為像素點的灰度幅度，經(jīng)比率調(diào)制后，加到期望的均值上。使得原來方差大的點歸一化后幅度更大，反之相反；而灰度值大或者小于均值的點，歸一化后繼續(xù)大或小于期望均值，而且歸一化為點操作，不會改變指紋的紋理結(jié)構(gòu)。（2）圖像分割在采集到指紋圖像后，首先要進(jìn)行指紋圖像分割，即把圖像分割為指紋區(qū)與非指紋區(qū)，目的是割除白背景區(qū)和背景區(qū)，保留前景區(qū)，盡可能保留模糊區(qū)中能恢復(fù)的部分，以便后續(xù)處理能夠集中于有效區(qū)域，這不僅能提高特征提取的精確度，還能大大減少指紋預(yù)處理的時間。目前常用的指紋圖像分割的一般方法是：一種是基于圖像灰度特性的灰度均值分割，這種分割容易把有效部分割除掉，而把用力重的模糊不清的區(qū)域保留；另一種是基于灰度方差的閾值分割，這種單一分割方法不適合低對比度的圖像；第三種是基于指紋紋理的方向性，利用方向圖對指紋圖像進(jìn)行分割。這種方法的分割效果依賴于所求點方向圖及塊方向圖的可靠性，對圖像灰度的對比度的高低并不敏感。但是對于指紋不連續(xù)、單一灰度等難以正確估計的區(qū)域及中心、三角附近，方向變化劇烈的區(qū)域，方向圖分割則難以取得令人滿意的效果。我們將指紋圖像分為前景區(qū)、背景區(qū)、模糊區(qū)和白背景區(qū)，其中白背景區(qū)是指指紋圖像中不含指紋紋線的邊界區(qū)域，這類區(qū)域也是應(yīng)該包括在割除的區(qū)域，所以為了能正確劃分這4類區(qū)域，更準(zhǔn)確地割去白背景區(qū)和背景區(qū)，并保留前景區(qū)和模糊區(qū)中可恢復(fù)的區(qū)域，把整個分割過程分為3級，分割的基本單元為大小不相交疊的塊。第一級分割為白背景區(qū)分割，第二級分割為模糊區(qū)分割，第三級分割為背景區(qū)分割，白背景區(qū)灰度均值很低，而且由于沒有紋線峰和谷的變化，方差也很小，因此白背景區(qū)的判斷采用：(1) 塊灰度均值： (2) 塊灰度方差第一級分割的判決為：當(dāng)mean小于預(yù)定義的閾值T1且variance也小于預(yù)定義的閾值T2即同時滿足上述兩個條件時，該塊為白背景塊，刪除掉。第二級分割的判決區(qū)域為1級分割后保留下來的非白背景區(qū)域，其目的是找出模糊區(qū)，其判決方法為：設(shè)定特征量：表示塊中灰度值大于或等于塊灰度均值的點數(shù)；：表示塊中灰度小于塊灰度均值的點數(shù)；：塊中灰度值大于或等于塊灰度均值的所有點灰度之和；：塊中灰度值小于塊灰度均值的所有點灰度值之和。當(dāng)Z小于預(yù)定義的閾值T3時說明該塊為墨跡很濃，峰和谷被墨跡粘連混淆的區(qū)域應(yīng)去除。第三級分割設(shè)定特征量，當(dāng)對比度contrast1的值小于預(yù)定義的閾值T時，將其設(shè)定為背景區(qū)域；否則，作為前景區(qū)域，保留其灰度值，以作后續(xù)處理。（3）指紋圖像二值化二值化，就是把灰度圖像轉(zhuǎn)變?yōu)楹诎紫嚅g的二值圖像，通過設(shè)定一個全局閾值對增強(qiáng)后的指紋圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橛?、1兩種灰度表示，0代表脊線，為黑象素，作為前景。1代表谷線，作為白象素。處理方式如下： 由于采集到的指紋圖像不同區(qū)域深淺不一，如對整幅圖像使用同一閾值進(jìn)行二值分割，會造成大量有用信息的丟失。 這里我們使用自適應(yīng)局部閾值二值化的思想，既將圖像分割成多個小塊，對每個小塊進(jìn)行分別計算，局部閾值的選取參考局部塊的各個像素，而且選取的閾值應(yīng)盡量使該塊圖像內(nèi)大于該閾值的像素點數(shù)等于小于該閾值的像素點數(shù)，這樣可以使閾值具有自適應(yīng)性，不會使大量有用信息丟失。自適應(yīng)局部閾值二值化的流程圖如圖2：圖2 自適應(yīng)局部閾值二值化流程圖圖2中T為該塊指紋圖像的平均灰度值Nh、Nl分別為第（k，l）塊指紋圖像中灰度值大于等于T和小于T的像素點數(shù)，= w w 10 % ，w 是分塊尺寸(像素) 。 (4) 圖像的細(xì)化細(xì)化是把清晰但紋線粗細(xì)不均的二值指紋圖像轉(zhuǎn)化成線寬為一個象素的條紋中心點線圖像的過程，以便后續(xù)的特征提取過程能精確定位。細(xì)化算法中的OPTA算法滿足收斂性、連續(xù)性、拓?fù)湫院捅３中?，有較好的細(xì)化效果。但該算法在三叉點處不能完全細(xì)化，且細(xì)化后的圖像不夠平滑，毛刺較多，扭曲較大。針對其算法的不足進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)造模板，采用統(tǒng)一模板，左上角區(qū)域為消除模板區(qū)域。000X1X1110X10110X1111X1X0001X01101X0X00110X1X00X011X1XX1X01100XX1X110X00 圖3：指紋圖像消除模板X000110XX1XXXXXX1X00110X1X0XXXXXX1X0110XX00XXXXX0XX111XX1XX000XX0XXX1XX110XX00XX0XXX1XX011X00XX圖4 指紋圖像細(xì)化保留模塊保留模板和消除模板如圖3、4所示，1表示前景區(qū)，0表示背景區(qū)。細(xì)化時，對每個像素抽取其臨域所需的像素點。先依次與消除模板比較，如果與任意一個都不匹配則保留，否則刪除。整個改進(jìn)算法克服了原算法的不足，有效清除了毛刺，對指紋圖像能進(jìn)行充分細(xì)化。2.2.3 指紋圖像特征提取本設(shè)計結(jié)合細(xì)化圖像的特點，提出了一種基于非徹底細(xì)化圖像的指紋細(xì)節(jié)提取算法。在不對紋線做任何修復(fù)處理的情況下，在細(xì)化指紋圖像上直接提取原始細(xì)節(jié)特征點集，得到初步的特征提取結(jié)果；然后分析圖像中存在的各類噪聲及其特點，結(jié)合指紋細(xì)節(jié)特征點固有的分布規(guī)律和局部紋線方向信息，針對不同的噪聲采用針對性算法，并利用偽特征點在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)上的分布規(guī)律，將各類噪聲引起的偽特征點分別予以刪除，而將最終保留的特征點集作為真正特征點的集合。改進(jìn)的細(xì)節(jié)特征提取算法的具體思想如下：(1) 原始細(xì)節(jié)特征點集的提取首先在細(xì)化指紋圖像上直接進(jìn)行細(xì)節(jié)特征提取，得到原始的細(xì)節(jié)特征點集P1和P2，其中P1 為紋線端點集合，P2為分叉點集合。這些點集中可能含有大量的偽特征點需進(jìn)一步處理。(2) 短線與紋線間斷的刪除對細(xì)節(jié)特征點集P中任意兩個紋線端點i1 P1， i2 P1 , 如果它們之間的距離(像素點數(shù)) 小于D1 ,且0，則認(rèn)為該兩點為偽特征點，予以刪除。(3) 小孔的刪除對細(xì)節(jié)特征點集P中任意兩個紋線分叉點j 1 P1 , j2 P2，如果它們之間的距離(像素點數(shù)) 小于D2，則認(rèn)為該兩點為偽特征點，予以刪除。(4) 小毛刺的刪除對細(xì)節(jié)特征點集P中任一紋線端點i P1和任一分叉點j P2 , 如果它們之間的距離小于D3 ，且有紋線連接該兩點， 則認(rèn)為該兩點為偽特征點，予以刪除。(5) 較長毛刺的刪除對細(xì)節(jié)特征點集P中任一紋線端點i P1和任一分叉點j P2, 如果它們之間的距離小于D4，且有紋線連接該兩點， 并且/4, 則認(rèn)為該兩點為偽特征點，予以刪除。(6) 紋線叉連的刪除對細(xì)節(jié)特征點集P中任意兩個紋線分叉點j 1 P1， j2 P2，如果它們之間的距離大致等于D5，且有紋線連接該兩點, 并且/2， 則認(rèn)為該兩點為偽特征點，予以刪除。其中Ang ( i , j ) 為兩特征點i、j 的連線與水平坐標(biāo)軸方向的夾角(弧度) ,( i , j ) 為特征點i、j 所在的局部鄰域的紋線方向(弧度) ,為Ang ( i , j) 與( i , j) 之差的絕對值。 D1、D2 、D3 、D4 為距離門檻值(像素點數(shù)) ，本設(shè)計中經(jīng)多次實驗，分別取7 、3 、4 、8。 D5 為指紋圖像平均紋線寬度，可通過計算得到。2.2.4 指紋圖像匹配指紋圖像的匹配就是對兩個輸入指紋的特征集合(模板指紋集和輸入指紋集)進(jìn)行判斷，看是否屬于同一指紋。指紋圖像匹配算法很多，主要包括基于圖像的匹配、脊模式匹配、點模式匹配以及基于圖形的匹配。而基于特征點的（細(xì)節(jié)點）的匹配算法具有簡單、快速、魯棒性等優(yōu)點。目前最常用的是FBI提出的細(xì)節(jié)點坐標(biāo)模式來做細(xì)節(jié)匹配。它利用脊末梢和脊線分叉點來鑒定指紋。通過將細(xì)節(jié)點表示為點模式,一個自動指紋認(rèn)證問題可以轉(zhuǎn)化為一個點模式匹配問題。如Sanjay Ranande and AzrielRosenfeld3 利用松弛法進(jìn)行點匹配,Shih2hsu Chang4 等人利用二維聚類進(jìn)行匹配。本設(shè)計采用了一種矢量三角法來確定參照點的點模式匹配算法。該算法利用矢量三角形法快速確定指紋的參考點和旋轉(zhuǎn)參數(shù),然后將直角坐標(biāo)系中的細(xì)節(jié)點轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中進(jìn)行點匹配,避免了在一般的點模式匹配算法中選取參照點進(jìn)行的逐點反復(fù)搜索而消耗大量時間的弊病,所用的方法不依賴指紋圖像的中心區(qū)域,有較強(qiáng)的抵抗噪聲與非線性變形的能力。兩幅指紋圖的匹配,主要是解決旋轉(zhuǎn)、平移和形變等問題。在對兩幅圖像進(jìn)行匹配之前就先估計它們之間的形變參數(shù),并以此對這兩幅圖像進(jìn)行校準(zhǔn)。正如Anil Jain7 等指出,在極坐標(biāo)中進(jìn)行細(xì)節(jié)匹配有很多的優(yōu)點:指紋圖像的非線性形變往往表現(xiàn)為放射狀,即這種形變呈非線性地向外擴(kuò)張。因而,使用極坐標(biāo)比直角坐標(biāo)能更好地描述這種非線性形變。在極坐標(biāo)中,我們不需要考慮輸入圖像與模板圖像參照點之間的平移,因為輸入圖像與模板圖像間的平移是固定的,也就是說對應(yīng)點的坐標(biāo)在參照點轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)時,平移就被抵消掉了。由于兩幅指紋圖像是用同一個儀器采集的,可以假定它們間的尺度變化參數(shù)為1 ,也就是說可以不考慮尺度形變的因素。因此,本設(shè)計選擇在極坐標(biāo)系中做細(xì)節(jié)匹配,而且只需考慮輸入圖像與模板圖像間的旋轉(zhuǎn)形變參數(shù)。為了把細(xì)節(jié)點轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中去,需要在模板細(xì)節(jié)點集和輸入細(xì)節(jié)點集中各選一個參照點作為相應(yīng)的極坐標(biāo)系中的原點,并計算出其它細(xì)節(jié)點相對于參照點的極坐標(biāo)。在本設(shè)計中采用矢量三角形法來確定參照點。1. 選取參照點的矢量三角形法定義兩個點集P 和Q , 其中一個點集Q 表示從輸入的指紋圖中提取出來的N 個細(xì)節(jié)點,另一個點集P 表示從模板圖像中提取出來的M 個細(xì)節(jié)點。我們把這兩個點集分別表示為:P = ( xP1 , yP1 ,P1 ) , . . . , ( xPM, yPM,PM) Q = ( xQ1, yQ1,Q1) , . . . , ( xQN, yQN,QN) 其中( xPi , yPi ,Pi ) 記錄了點集P 中第i 個特征點的三條信息:X 坐標(biāo), Y 標(biāo)與方向,同樣( xQj, yQj,Qj) 記錄了點集Q 中第j個特征點的三條信息: X 坐標(biāo), Y 坐標(biāo)與方向。定義1 若直角坐標(biāo)系下的不在同一條直線上的三個有向點按逆時針次序排列,稱這三個點按標(biāo)準(zhǔn)向系排列,所構(gòu)成的三角形為標(biāo)準(zhǔn)系下矢量三角形。定義2 如果兩個同為標(biāo)準(zhǔn)系下的矢量三角形滿足如下條件,則稱兩個矢量三角形全等。(1) 三對對應(yīng)邊長分別相等。(2) 三對對應(yīng)頂點間的方向角相等。(3) 三對對應(yīng)點的類型相同。(4) 三對對應(yīng)邊所穿過的脊線數(shù)目相同。對模板集中的每一點A , 在指紋圖上尋找與其最近的兩個特征點,其一記為R , 另一個記為S , 按逆時針方向把它們連接起來組成一個三角形。把點A 、點R 與點S 的類型(末梢點或分支點) 分別記為nType1 , nType2 與nType3;其方向角分別記為nBeta1 , nBeta2 與nBeta3。把連接點A 與點R 、點A 與點S 、點R 點S 的三條虛擬的線段長度分別記為nDist1、nDist2和nDist3; 其所跨越的脊線數(shù)分別記為nCrossNum1、nCrossNum2 和nCrossNum3。通常情況下,紋線數(shù)目比距離、相對角更具有魯棒性,因此,這里我們在判斷兩個矢量三角形是否全等時,增加了這個條件。我們把點類型、方向角、邊長信息與跨越脊線數(shù)記入點A 的對象中。如果A 屬于點集Q , B 屬于點集P ,并且下面式子均成立:( abs ( A. nDist1 - B . nDist1) Td and abs ( A. nDist2 -B . nDist2) Td and abs ( A. nDist3 - B . nDist3) Td) (1)( abs ( A. nBeta1 - B . nBeta1) T and abs ( A. nBeta2 -B . nBeta2) T and abs ( A. nBeta3 - B . nBeta3) T) (2)( A. nType1 = = B . nType1 and A. nType2 = = B . nType2and A. nType3 = = B . nType3) (3)( Abs ( A. nCrossNum1 - B . nCrossNum1) +abs ( A. nCrossNum2 - B . nCrossNum2) + abs ( A. nCrossNum3 -B . nCrossNum3) Tc) (4)則認(rèn)為兩個矢量三角形全等,且點A 和點B 分別是模板圖像和輸入圖像的參照點。這里在判斷兩點的對應(yīng)跨越脊線數(shù)、方向角、邊長是否相等時, 都留下了一定的松弛量( Tc 、T 和Td) 。由于最后要將細(xì)節(jié)點都轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系下， 我們僅僅計算了輸入圖像與模板圖像間的旋轉(zhuǎn)角度， 而不考慮兩幅圖像間的平移,只需將輸入細(xì)節(jié)點與模板細(xì)節(jié)點都分別相對于參照點A 和B 轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中,然后在所有輸入細(xì)節(jié)點的極角上加一個角度。也就是說,將輸入細(xì)節(jié)點與模板細(xì)節(jié)點都分別相對于參照點A 和B 用下式轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中： (5)其中( xi , yi ,i ) T 是待轉(zhuǎn)換細(xì)節(jié)點的坐標(biāo)， ( xr , yr ,r) T 是參照細(xì)節(jié)點的坐標(biāo), ( ri , ei ,i) T 是細(xì)節(jié)點在極坐標(biāo)中的表示( ri 表示極半徑， ei 表示極角，i 表示細(xì)節(jié)點相對于參照點的方向) 。表示旋轉(zhuǎn)角度，滿足：即： (6)式中，。然后將極坐標(biāo)中的模板細(xì)節(jié)點和輸入細(xì)節(jié)點按極角遞增的方向排序，并連接成串,并進(jìn)行相似匹配，并將匹配的細(xì)節(jié)點數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，若對應(yīng)點的數(shù)量大于設(shè)定的閾值則可以認(rèn)為輸入指紋圖像和模板指紋圖像是匹配的，否則，不匹配。3 開發(fā)工具及器件簡介3.1傳感器介紹本設(shè)計中采用的MBF200是富士通公司推出的一款先進(jìn)的固態(tài)指紋傳感器芯片，它除可自動檢測指紋外，還帶有SPI，MCU，USB等多種接口模式。MBF200具有高性能、低功耗和低成本等特點，屬于電容性傳感器。其電容性傳感器陣列由二維金屬電極組成，所有金屬電極充當(dāng)一個電容板，接觸的手指充當(dāng)?shù)诙€電容板，器件表面的鈍化層作為兩板的絕緣層。當(dāng)手指觸摸傳感器表面時，指紋的高低不平就會在傳感器陣列上產(chǎn)生變化的電容，從而引起二維陣列上電壓的變化，并形成指紋傳感圖像。MBF200內(nèi)部具有A/D轉(zhuǎn)換模塊，在控制寄存器的控制下，進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，將采集到的電容信號變成數(shù)字信號，便于數(shù)據(jù)的傳輸。而且，MBF200的圖像采集還支持子圖獲取，可以根據(jù)控制寄存器相映的配置，獲取大小符合需要子圖。通過配置MBF200內(nèi)部控制寄存器，可以選擇芯片將要用到的時鐘。MBF200內(nèi)部集成了多頻振蕩器，可以為芯片提供內(nèi)部時鐘，也可以采用外部輸入的時鐘作為芯片工作時鐘。MBF200作為一款可編程的傳感器芯片，其內(nèi)部設(shè)置了19個控制寄存器，以完成多種功能。其具體結(jié)構(gòu)框圖如圖5所示圖5 MBF200內(nèi)部結(jié)構(gòu)其中256x 300點傳感陣列用于產(chǎn)生感應(yīng)電壓，功能寄存器用于對芯片進(jìn)行操作控制，控制電路用于傳感器與外部接口電路的控制，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀出與寫人，地址索引寄存器與數(shù)據(jù)寄存器分別用于對功能寄存器的地址選擇及數(shù)據(jù)的讀寫，采樣保持及AD轉(zhuǎn)換電路用于對傳感陣列所產(chǎn)生的電壓進(jìn)行采樣。本設(shè)計采用的是SPI接口模式傳輸只用到MOSI，MISO兩個接口進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取。MBF200的256X300傳感器陣列每一列有兩個采樣保持電路，每次捕獲一行指紋圖像數(shù)據(jù)。行捕獲分為兩個階段，第一階段，將電容板的被選行充電到3.3V或5V，在充電的同時，一個內(nèi)部信號使能一個采樣保持電路以采樣被選行的電容單元電壓;第二階段是傳感器板放電階段，放電快慢由放電電流寄存器決定。放電階段結(jié)束后，可由一個內(nèi)部信號使能另一個采樣保持電路去采樣電容單元的最后電壓，充電電壓與放電電壓之差就是所要測量的有用傳感信號電壓。行捕獲結(jié)束之后，接著對該信號進(jìn)行數(shù)字化，從而完成一次采樣。實際上，該芯片的靈敏度是由放電電流和放電時間寄存器來調(diào)節(jié)的。在實際應(yīng)用當(dāng)中，可以通過給MBF200內(nèi)部控制寄存器賦值，來調(diào)整指紋圖像的清晰程度。3.2 Spartan-3E開發(fā)板介紹Spartan-3E開發(fā)板的主要特征如下：1) 多達(dá)232個用戶I/O口，320個FPGA封裝管腳超過10000個邏輯單元。2) 4Mbit的Flash 配置PROM。3) 64個宏單元的XC2C64A CoolRunner CPLD。4) 64 M Byte (512 Mbit) of DDR SDRAM, 16 數(shù)據(jù)接口, 100+ MHz。5) 16 M Byte (128 Mbit) of 并行NOR Flash (Intel StrataFlash)： FPGA配置存儲，MicroBlaze代碼存儲/映射。6) 16 M bits of SPI serial Flash (STMicro)：FPGA配置存儲，MicroBlaze代碼存儲/映射。7) 16字符2線式LCD顯示屏。8) PS/2鼠標(biāo)或鍵盤接口，VGA顯示接口。9) 10/100以太PHY（要求FPGA內(nèi)部具有以太MAC）。10) 2個9管腳的RS232端口（DTE和DCE兩種類型）。11) FPGA/CPLD下載/調(diào)試USB接口。12) 50Hz時鐘晶振。13) 1線式的SHA-1位流復(fù)制保護(hù)串行EEPROM。14) Hirose FX2擴(kuò)展連接口。15) 3個管腳擴(kuò)展連接器。16)4個SPI-DAC轉(zhuǎn)換器輸出管腳。17) 2個SPI帶可編程增益ADC輸入管腳。18) ChipScope軟件調(diào)試接口。19) 帶按鈕的旋轉(zhuǎn)編碼器。20) 8個單獨的LED輸出。21) 4個滑動開關(guān)，4個按鈕開關(guān)。22) SMA時鐘輸入。23) 8管腳插槽輔助晶振。3.3 開發(fā)環(huán)境介紹本設(shè)計采用的開發(fā)環(huán)境有Xilinx的集成軟件環(huán)境ISE和32位嵌入式處理器集成開發(fā)環(huán)境EDK，兩者配合適用，本設(shè)計中我們用EDK在FPGA內(nèi)部嵌入一個32位處理器，然后將此處理器作為一個子模塊，在ISE中引用此子模塊，來完成整個設(shè)計。在這里簡要介紹ISE和EDK開發(fā)環(huán)境。ISE是Xilinx公司CPLD，F(xiàn)PGA的集成開發(fā)軟件，它提供給用戶從設(shè)計輸入到綜合、布線、仿真、下載的全套解決方案，方便與其他EDA工具借口。通過新的局部時鐘布線功能，支持再200Mhz以上的高速存儲器接口。同時還提供Red Hat Linux的支持、高速設(shè)計能力、易于使用的布局規(guī)劃和引腳管理增強(qiáng)特性。這些特性結(jié)合起來極大的縮短了客戶的總體設(shè)計周期和設(shè)計成本。與Foundation相比，ISE除了增強(qiáng)新器件支持和優(yōu)化性能外，有如下一些方面的改進(jìn)：(1)XST和Synplify流程均可以支持語言的混合輸入。(2)在Process窗口可以直接選擇添加或創(chuàng)建新的設(shè)計文件。(3)便捷的庫元件信息查詢。使用原理圖編輯器時，在Symbols欄中選中一個庫元件，單擊Symbol Info按鈕，系統(tǒng)就會從在線文檔中找到并顯示該元件的詳細(xì)信息(4)把波形編輯器Testbencher集成到Project Navigator中。(5)支持第三方的文本編輯器（如UltraEdit、CodeWright等）。其中，原理圖輸入可使第三方軟件ECS，HDL綜合可使Xilinx開發(fā)的XST, Synopsys的FPGA Express和Synplicity的Synplify/Synplify Pro，測試臺輸入可使用圖形化的HDL Bencher，狀態(tài)圖輸入可使用StateCAD，前、后仿真則可使用Modesim XE（Xilinx Edition）或Modelsim SE。一般在Synplify中建立工程、輸入文件和綜合，在Modelsim中新建工程并作仿真，用ISE的Design Manager，再運行JTAG編程器下載。4 硬件設(shè)計4.1 指紋采集模塊本設(shè)計中采用的是富士通的MBF200指紋傳感器，MBF200硬件框圖如圖6所示，采用SPI模式，所以MBF200與FPGA只通MISO，MOSI，/S/C/S，SCLK四個端口相連接。/S/C/S為MBF200的使能端，SCLK為MBF200的系統(tǒng)時鐘，當(dāng)需要采集指紋信號時，F(xiàn)PGA向/S/C/S發(fā)送低電平，則MBF200開始工作。FPGA通過MOSI向MBF200發(fā)送控制命令，控制MBF200的數(shù)據(jù)輸出方式及傳輸模式。VDD3:1為數(shù)字電源輸入，VDDA2:1為模擬電源輸入，VSS3:1為數(shù)字地，VSSA2:1為模擬地，所以如圖所接。而為了防止數(shù)字信號對模擬信號的干擾，用10歐電阻隔開。并且數(shù)字電源輸入與相應(yīng)的數(shù)字地之間均接有電容用來閣除非直流信號。為了防止數(shù)字地與信號地之間的干擾，本設(shè)計采用0歐電阻隔離。0歐電阻相當(dāng)于很窄的電流通路，能夠有效地限制環(huán)路電流，使噪聲得到抑制。電阻在所有頻帶上都有衰減作用(0歐電阻也有阻抗)，這點比磁珠強(qiáng)。 圖6 MBF200硬件連接電路MODE1:0引腳是用來設(shè)定MBF200所用接口模式的，在本設(shè)計中，置MODE1:0為01，選定SPI傳輸模式。在SPI模式當(dāng)中，AIN，ISET，F(xiàn)EST三個接口都不會用上，但根據(jù)MBF200內(nèi)部電路結(jié)構(gòu)，最好接電阻與地相接。4.2 指紋數(shù)據(jù)處理模塊由于指紋數(shù)據(jù)處理涉及很多算法，運算量大，所以本系統(tǒng)在Spartan3E開發(fā)板上嵌入一個Microblaze軟核來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，首先將SPI口傳輸進(jìn)來的數(shù)據(jù)送人SDRAM進(jìn)行存儲，開發(fā)板上帶有32M的SDRAM，完全可以存儲很多張指紋數(shù)據(jù)。在創(chuàng)建指紋數(shù)據(jù)庫時，系統(tǒng)從SDRAM中取出數(shù)據(jù)，放入Microblaze進(jìn)行處理，再將處理后的指紋數(shù)據(jù)信息存入FLASH組建指紋數(shù)據(jù)庫。在比對模式時，利用Microblaze進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)扔存入SDRAM，然后從FLASH和SDRAM分別提取指紋圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，得出比對結(jié)果。4.3 指紋數(shù)據(jù)存儲模塊圖7 FLASH輸入存儲模塊硬件連接圖strataFlash與FPGA管腳連接圖如圖7所示。CE2:0為strataFlash使能信號輸入端口當(dāng)只用一個片子時，CE2:1接地只用CE0控制。由于在本設(shè)計中，F(xiàn)PGA與FLASH之間的數(shù)據(jù)傳輸D0與FPGA對MBF200的控制線MISO復(fù)用，所以從FLASH里取數(shù)據(jù)與控制MBF200產(chǎn)生沖突，時序不好控制，所以本設(shè)計中將會給BYTE#置高關(guān)閉A0，將strataFlash置于X16模式。D7:0在寫模式下，傳送控制命令在寫CUI時，在緩沖器寫和編程模式下。在讀模式下，D7:0發(fā)送CFI、數(shù)據(jù)陣列和標(biāo)志數(shù)據(jù)。狀態(tài)寄存器的數(shù)據(jù)將不通過這8位傳輸。VPEN是鎖定使能輸入，當(dāng)VPENVPRNLK時，內(nèi)存將不允許寫入數(shù)據(jù)或者命令。圖8 FPGA從FLASH中讀取數(shù)據(jù)信息的時序圖單字讀時序圖如圖8所示，F(xiàn)PGA使能讀FLASH后，發(fā)送所要讀取數(shù)據(jù)的地址，OE#置低使能FLASH輸出，經(jīng)過輸出延時R4，由DATAD/Q輸出數(shù)據(jù)。要向控制寄存器CUI中寫入控制命令時，置WE#為低使能，下降沿有效。一個寫控制可以用CEX或者WE#之中的任何一個控制它的開始和終止。4.4 RS232通信和鍵盤操作模塊 RS232通信和鍵盤操作均可從EDK 9.1i 開發(fā)軟件同樣可以獲得MicroBlaze 控制器的IP核，然后直接將PC與Spartan-3E通過串口連接，鍵盤可以連接至Spartan-3E PS2口。5 軟件設(shè)計5.1 MBF200初始化MBF200具有19個控制寄存器，這些控制寄存器的地址、標(biāo)識、及功能簡介如下表。地址標(biāo)識功 能0x00RAH行地址高位0x01RAL行地址低位0x02CAL列地址低位0x03REH行末地址高位0x04REL行末地址低位0x05CEL列末地址低位0x06DTR放電時間寄存器0x07DCR放電電流寄存器0x08CTRLA控制寄存器A0x09CTRLB控制寄存器B0x0ACTRLC控制寄存器C0x0BSRA狀態(tài)寄存器0x0CPGC可編程增益控制寄存器0x0DICR中斷控制寄存器0x0EISR中斷狀態(tài)寄存器0x0FTHR門限寄存器0x10CIDH芯片標(biāo)識高0x11CIDL芯片標(biāo)識低0x12TST測試模式寄存器表 1MBF200的初始化主要是對這些控制寄存器賦初值，CTRLB必須在程序的最開始對它的位0和位2置“1”，以使能MBF200，CTRLB的位1也應(yīng)置為“1”。使能MBF200內(nèi)部震蕩時鐘。對PGC、DTR、DCR置初值需要調(diào)試，這三個寄存器決定了MBF200得到的指紋圖像的清晰程度，圖像細(xì)節(jié)?？梢圆捎枚啻钨x值，試驗得出PGC、DTR、DCR的初值。本設(shè)計經(jīng)過初步調(diào)試得出初值PGC 00000110 ， DTR 00111111，DCR 00000001。對于門限寄存器THR賦初值“00101100”，ISR賦“00000011”清空中斷，ICR賦 “01011001”使能自動檢測。5.2