基于DSP 的指纹图像特征点连续提取系统设计

杨密凯

（深圳市诺赛特系统有限公司，广东深圳 518000）

指纹传感器技术的进步促进了指纹提取系统的发展，现有的指纹提取设备主要有3 种类型：光学型、半导体型和超声波型。光学型是最早采用全反射光原理的指纹采集设备，对反射光的曝光依赖于玻璃表面指纹纹线的深度[1]。光束穿过玻璃进入指纹谷，在玻璃与空气的界面上产生全反射，使CCD发光。指纹脊光并非完全反射，而是被脊与玻璃之间接触面吸收或漫反射，从而在CCD 上形成指纹图像[2]。尽管温度变化较小，但系统光学失真较大，导致指纹提取精度下降。半导体型提取系统具有精度高、体积小、功耗低、易于集成等特点，是光学采集设备所不具备的；但其缺点是易受静电影响，手部汗液或其他污垢会使半导体传感器很难捕捉到它。超声波型指纹提取系统主要将超声能量反射回接收端，获得指纹灰度图，能真实地反映指纹，但成本较高[3]。针对这些问题，文中提出了基于DSP 的指纹图像特征点连续提取系统设计，并在Matlab 环境下对以上系统进行了仿真。

1 系统硬件结构设计

使用TMS320C5000 提取指纹图像特征点处理器芯片，使用LCD12864 作为液晶显示屏，以此显示整个系统[4]，系统硬件结构框图如图1 所示。

图1 系统硬件结构框图

依据该结构框图，对DSP 处理器、指纹传感器MBF200 和电源开关控制电路进行详细设计[5]。

1.1 DSP处理器

以TMS320C5000 为DSP 芯片，CPU 集成在一个芯片上，组成单片机计算系统，使整个DSP 应用系统体积和成本大大降低，可靠性得到提高[6]，其结构如图2 所示。

图2 TMS320C5000型号DSP处理器

芯片TMS320VC5501 性能优越，采用3.3 V 电压供电，功耗低，它的主频高达300 MHz，芯片有统一的数据映射，映射中的16 M 字节程序空间被24 位地址访问，8 M 字节的数据空间被23 位地址访问，并且可以在一个指令周期中执行乘加运算[7-9]。64 K的I/O空间是用来与外设通信的，通过栈操作，用户可以存储数据。与此同时，芯片利用这些堆叠自动保护和恢复现场[10-11]。

多个硬件地址生成器位于一个循环结构中，命令缓冲和获取机制独立于其他CPU 操作，并且芯片支持流水操作，使数值、解码和执行操作芯片重叠，缩短处理时间[12]。

1.2 指纹传感器MBF200

MBF200 是一种电容性电容传感器，与电容充放电原理相同，传感器阵列的每个点都是金属电极，与电容极点相同，接触敏感区域的手指起到了电容器另一电极的作用[13]。脊和谷高差造成了传感器阵列各电压值不同，感应器将电压值转换为数字信号形式，最终输出指纹图像。其内部结构如图3 所示。

图3 内部结构

利用MBF200 的256×300 点传感器阵列内部结构，产生了感应电压。功能性注册是用来控制芯片各种工作模式的，使用地址索引寄存器和数据寄存器来选择地址，利用函数寄存器读写数据[14]。取样-保持电路和A/D 转换电路用来提取传感器阵列产生的电压[15]。

MBF200 有“多谐振振荡”和“晶体电路”两种时钟电源，第一位(XTALSEL)是CTRLB 中的一个，用来在两者之间选择。XTALSEL=0 表示MBF200 的时钟选择内部的“多谐振振荡”；XTALSEL=1 表示时钟源来自芯片的XTAL1 引脚[16]。此时，芯片可以连接到晶体上，或者输入时钟信号。MBF200 是一款可编程传感器芯片，通过内部寄存器设置实现了强大的功能。由于最大列地址是256，因此，MBF200 只有一个列开始寄存器CAL 和一个列结束寄存器CEL。

1.3 电源开关控制电路

设计采用DSP 芯片的电源设计输出为传感器供电，传感器工作电压是2.4～3.6 V，虽然具有简化电路线路优势，但是存在无法与传感器直接供电的缺点。为此，接入AAT4610A 智能开关，如图4 所示。

图4 AAT4610A智能开关控制电路

选择AAT4610A 型号开关，使用过流保护技术，设计P 通道功率开关设计，用于高端负载开关应用。

AAT4610A 的内部电路主要有负压锁定电路、比较放大器、P 通道参考电源等。在欠压阈值电压为1.8 V 的情况下，关闭P 通道MOSFET；在电压恢复正常后，自动开启P 通道MOSFET。集成过流保护电路能够防止输入电流超过最大电流，并且AAT4610A 还具有过热保护功能，可防止电源过度损耗和结温。

2 系统软件部分设计

2.1 指纹图像特性分析

指纹是指分布在手指表面的不均匀线，指面光滑的纹理由“脊”和“沟”交替构成，指纹形成取决于胚胎时期手指表皮的初始环境。指纹特征如图5所示。

图5 指纹图像

图5 中指纹图像的特征是被用来区分不同指纹的依据，其中端点是线条结尾处；分叉点是一条纹线被分成两半的位置，也是指纹最大曲率处；三角点是三条不同方向直线相交处；交叉是两条线相交的地方；小岛是非常短的线；汗腺孔是脊线的小孔，是汗腺。

端点和分叉点是最常见的特征，它们的位置和方向是最具有代表性的。中心点和三角点在刑事侦查系统中经常使用，而在民事侦查系统中则较少使用。因为在这些应用程序中使用的收集器面积往往很小，所以要收集全部特征是困难的。指纹纹路在图式，断点和交点上是不同的，都具有代表性，依据该属性，系统可以匹配指纹。

2.2 图像预处理

2.2.1 指纹有效区域提取

在指纹特征提取过程中，为了提高识别率和处理速度，需要去除指纹图像中的背景和模糊区域。因此，提取好指纹图像后，使用基于灰度方差指纹有效提取算法，可以缩短后续处理时间，有效提高了指纹特征提取准确度。

该算法是以图像块为单位进行的，假设子块A(x,y) 的平均灰度为GA(x,y)，方差为SA(x,y)，所有子块灰度值都为Gall，对应的灰度方差为Sall，由此可得到背景区域灰度均值和背景区域灰度方差特征量：

1）背景区域灰度均值

式（1）中，MGBK表示所有大于Gall的灰度值之和，MNGBK表示所有大于Gall的块数之和。

2）背景区域灰度方差

式（2）中，SVBK表示所有小于Sall的灰度值之和，SNVBK表示所有小于Sall的块数之和。

依据背景区域灰度均值和背景区域灰度方差特征量，可提取指纹有效区域。

2.2.2 二值化处理

二值化处理步骤为：先获取指纹方向信息，再进行图像平滑处理。依据指纹纹理特征，沿着指纹脊线方向分析，如果某点P为脊线上的点，则沿着该方向上与该点相邻的点也为这条纹路上的点。反之，如果为噪声点，则需根据相邻点集合平滑处理该点，消除局部强噪声。通过分析相邻区域像素点，可判断干燥指纹断线程度，有效提高二值化精度。

2.3 提取流程设计

经过图像预处理后，先对相关硬件设备进行初始化，具体提取流程如下所示：

Step1：时钟复位，查看集成开发环境；

Step2：设置特征提取模式，判断是否提取到指纹特征；

Step3：如果是，则需直接提取，否则转到Step2；

Step4：评估图像质量，更新参数；

Step5：如果图像质量合格，则查看提取的特征是否为冗余特征；

Step6：如果是，则保存该特征，否则转到Step3；

Step7：判断帧数是否超出最大帧数，如果是，则结束特征提取，否则，转到Step3。

3 调试与验证

虽然硬件和软件设计已完成，但系统集成过程仍比较复杂。在实际系统应用中，不能简单地将各部分串联起来，而应逐步将各部分有机地结合起来，形成一个有机整体，从而保证各部分之间的协调，完成指纹特征提取任务。因此，有必要对基于DSP 的指纹图像特征点连续提取系统进行调试与验证。

3.1 系统调试

在调试系统硬件和软件时，可使用开发板，以节省工作量，缩短工作周期。

在电路板的构造过程中使用了开发板，因为该开发板电路设计是一个完整的电路，它可以更好地完成所需功能程序，但是当电路板开发不是很理想时，有些问题就会出现。比如，在操作过程中，发现键盘并没有很好地实现所设计的功能。在按压键盘时会有响应，但是当键盘弹出时，程序键盘未正确操作，说明键盘弹出来时没有脱扣，程序需要进一步完善。

全电路板完成了开板、焊接、安装等多种元件组成的子电路，基本上形成了一个完整系统。该系统采用220VAC-12VDC 作为电源输入，工作后由12VDC-SVDC 电路供电，接通电源后用万用表测量电路板上的插脚，以保证其正常工作。上位机与LCD 液晶显示器、指纹二次开发模块相连，整个系统通电，使各部分在工作电压下启动并正常工作，由此完成系统调试。

3.2 验 证

以一个人手上的3 根手指为例，随机选取3 种指纹作为样本，如图6 所示。

图6 3种指纹

分别使用光学型、半导体型和超声波型设备与基于DSP 系统的指纹图像特征点提取情况进行对比分析，结果如图7 所示。

图7 不同设备或系统特征提取情况

通过上述对比结果可知，使用传统3 种设备特征提取结果与选中区域不一致，而使用基于DSP 系统的特征提取结果与选中区域一致，说明该系统的特征提取精准度可达到99.9%。

4 结束语

DSP 存储器是提取指纹的硬件结构，在设计过程中，对系统的各个环节都进行了详细描述。该系统建立了硬件结构，指纹特征提取速度快，采集图像质量好，降低了后续处理压力。在此基础上，对提取过程进行软件设计，消除背景噪声对指纹提取的影响，改善了后续处理效率。但还存在一些不足，有待于进一步完善，如何有效减小或克服指纹弹性变形对系统性能的影响，将是今后研究的重点。