梁振东,王坤杰,王 伟
(1.河南机电职业技术学院 河南 郑州 451191;2.内蒙古工业大学 内蒙古 呼和浩特 010051)
生物识别技术在当今社会的应用变得越来越广泛,指纹识别系统尤为突出。指纹具有唯一性和终身不变性以及采集方便等诸多优点[1-2],并且开发环境与设备成本低廉,目前被广泛应用。指纹图像的处理首先进行预处理,然后是特征提取和特征匹配,最后输出想要的结果。预处理过程又分为分割,增强,二值化,细化等若干步骤。预处理的目的是将指纹的有效纹线特征变成一个像素组成的细线,这样便于后期特征的提取。在预处理过程中,要根据每个步骤处理的结果进行适当的噪声处理,噪声包括孤立的点,短纹,伪分叉点等。
图像增强是图像处理中至关重要的一步,指纹图像的增强是提高指纹识别准确率的重要一环。人眼会自动区分指纹图像的前景和背景,会对断裂的指纹图像纹线进行自动连接,自然区分纹线的真伪。人眼对指纹图像的识别和判断可以利用图像场的概念来数学模型化,强度场可以用来表示指纹图像颜色的深浅,梯度场可以表示指纹图像脊线和谷线的分布位置,频率场可以表示脊线和谷线的宽窄,方向场可以表示指纹图像脊线的纹线走势[3]。
以下是一张灰度图像物理场的数学模型方向场的正交分解图[4],如图1所示。
对于一张Z=f(x,y)的灰度指纹图像,强度场的大小为公式(1)表示:
指纹图像梯度场求取如下:
图1 方向场正交分解Fig.1 Direction field orthogonal decomposition
其中i,j为正交坐标的单位向量。由此可得公式(3):
所以方向场大小|O(x,y)|可以表示成公式(4):
此处说明的是,在实际的离散运算中,用公式(4)求得的θ值效果优于用公式(5)计算的结果。
实际采集的指纹图像是由离散的点组成,而计算机能处理的也是离散的物理量,需要对公式离散化处理。在指纹图像中,孤立的点是没有意义的[5],点只有组成纹线才能成为有效表示指纹特征的点。如何最真实的反应一幅指纹图像信息,需要将所有像素点的灰度值加起来,然后求平均值,这样就比较逼近真实图像。设:
那么方向场大小表示如公式(6)所示:
这里要用到Sobel算子[6],它在x方向和y方向的矩阵表示方法如下:
智能增强的实现在知道每点方向之后,是对每个像素点做Gabor函数运算,但是这个过程非常消耗时间,通过模板拟合的方法来进行运算,可以大大节省时间。Gabor函数制成两条相交的线段模板,一个为切向滤波模板,另一个为法向滤波模板。这样做模板运算,运算量就小多了。
采用的切向滤波模板为:
法向滤波模板为:
图2和图3是随机抽取的两幅指纹图像,原始采集的指纹图像在经过计算梯度场之后,发现指纹部分梯度大,背景部分梯度小,这样可以适当选取阈值,很容易通过梯度场图来分割原图,根据实验,一般阈值选取在30到40之间,本次实验选取阈值为35。在计算得到的方向场上,背景方向杂乱无章,前景方向有序,在指纹的中心点附近,方向变化剧烈。
图2 实验一Fig.2 Experiment 1
图3 实验二Fig.3 Experiment 2
通过指纹图像梯度的计算,可以很好地把指纹图像部分分割出来;根据方向场,使用方向滤波模板,可以使指纹纹线部分得到很好的增强。该方法很好的解决指纹图像预处理中指纹前景色与背景色的分割,并可以对指纹纹线做出很好的增强效果。
[1]汤婷,吴小培.指纹图像增强与特征提取[J].计算机技术与发展,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.指纹识别系统算法及实现[M].北京:人民邮电出版社,2011.
[4]孙燮华.数字图像处理——原理与算法[M].北京:机械工业出版社,2010.
[5]冈萨雷斯.数字图像处理[M].阮秋琦,阮宇智,等译.2版.北京:电子工业出版社,2011.
[6]田俊,周定康.基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法[J].华东交通大学学报,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.