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《若干指紋圖像增強(qiáng)算法分析》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、西安郵電學(xué)院碩士學(xué)位論文指紋來鑒定罪犯,從此揭開了現(xiàn)代指紋識別技術(shù)的序幕。從20世紀(jì)60年代開始,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人們開始著手研究利用計(jì)算機(jī)來處理指紋,自動指紋識別系統(tǒng)(AutomatedFingerprintIdenfificationSystem,AFIS)在法律實(shí)施方面的研究和應(yīng)用在世界許多國家展開,評估自動指紋識別系統(tǒng)的性能參數(shù)分為三類:正確性參數(shù)、時(shí)間參數(shù)和空間參數(shù)。常用的正確性參數(shù)主要包括錯誤匹配率、錯誤不匹配率等;時(shí)間參數(shù)描述系統(tǒng)的速度,如匹配時(shí)間等;空間參數(shù)主要指分配內(nèi)存大小和模板特征大小。自動指紋識別系統(tǒng)的基本框架如下圖1.1所示。圈1.1指紋識別框
2、架圖如圖1.1所示框圖中,處理時(shí)間最長的步驟就是濾波增強(qiáng)部分,占全部識別時(shí)間的76%左右,可見實(shí)現(xiàn)指紋識別算法的主要難度在圖像的濾波增強(qiáng)部分。如果指紋紋線非常清晰,脊線谷線的對比度比較大,那么只要對這樣的指紋圖像直接二值化,細(xì)化,就可以提取到有效的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征??墒?,通常情況下受各種因素的影響,采集到的指紋圖像不能保證很清晰,往往存在很多脊線斷裂和脊線粘連。如果不對這樣的指紋圖像做增強(qiáng)處理,將會在指紋圖像特征提取時(shí)得到很多偽特征點(diǎn),對最終匹配的結(jié)果產(chǎn)生影響。因此,有必要在提取特征信息之前對指紋圖像進(jìn)行有效地增強(qiáng)。造成指紋圖像質(zhì)量差的原因有:(1)手指本身的特點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)表明,大約
3、有4%的指紋天生就不好,另外,老人的手指會有很多褶皺,體力勞動者的指紋會有很多裂痕等等。(2)采集設(shè)備的原因。設(shè)備參數(shù)設(shè)置得不好,環(huán)境的影響,以及設(shè)備的電路噪聲的影響。(3)采集條件的影響。最理想的采集條件下能夠使脊線完全貼著采集設(shè)備表面,而谷線完全遠(yuǎn)離采集設(shè)備表面。然而由于手指按壓不均勻,手指上有污漬,上次采集留下了痕跡等等,使得采集結(jié)果很難達(dá)到這種理想狀態(tài),往往導(dǎo)致脊線的粘連和斷裂。針對以上原因造成的指紋圖像質(zhì)量差的問題,產(chǎn)生了很多指紋圖像的增強(qiáng)算法。對一般圖像的增強(qiáng)算法都可以用來增強(qiáng)指紋圖像的對比度。圖像增強(qiáng)就是有選擇地強(qiáng)調(diào)圖像中的某些信息,以增強(qiáng)圖像的效果。增強(qiáng)的方
4、法,2第1章緒論一般分為空間域和變換域兩大類??臻g域方法直接對圖像象素的灰度進(jìn)行處理。變換域方法在圖像的某個(gè)變換域中對變換系數(shù)進(jìn)行處理,然后通過逆變換獲得增強(qiáng)圖像。具體有灰度變換增強(qiáng)[241、直方圖增強(qiáng)【18,69,72】,以及中值濾波[761、低通濾波[24】等方法?;叶茸儞Q是一種最簡單、有效的對比度增強(qiáng)方法,它是將原圖像的灰度f(i,/)經(jīng)過一個(gè)變換函數(shù)g=丁f廠1轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的灰度g(x,y)。灰度變換可使圖像灰度動態(tài)范圍加大,圖像對比度得到擴(kuò)展。根據(jù)變換函數(shù)的形式,灰度變換分為線性變換、分段線性變換和非線性變換。直方圖反映圖像灰度分布的統(tǒng)計(jì)特征。直方圖增強(qiáng)是以直方圖
5、作為變換的依據(jù),使變換后的圖像直方圖成為期望的形狀,例如直方圖均衡化,就是把給定的圖像的直方圖分布改變成均勻分布的直方圖,另外還有直方圖規(guī)定化,它是為突出圖像上感興趣部分的灰度范圍,在運(yùn)用均衡化原理的基礎(chǔ)上,把圖像直方圖均衡化結(jié)果映射到期望的理想直方圖上,向人們提供了根據(jù)給定直方圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)的手段。從信號頻譜角度來看,信號緩慢變化部分在頻率域?qū)儆诘皖l部分,信號快速變化部分在頻率域?qū)儆诟哳l部分。對于圖像而言,它的邊緣以及噪聲干擾的頻率分量都處于頻率域較高的部分,因此可以采用低通濾波的方法去除噪聲。低通濾波通過構(gòu)造的低通濾波模板與圖像矩陣卷積來實(shí)現(xiàn)。中值濾波是一種局部平均平滑
6、技術(shù),它是一種非線性濾波。中值濾波是采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動窗口,用窗口中各點(diǎn)的灰度值的中值來替代窗口中心點(diǎn)象素的灰度值。在一定條件下,中值濾波可以克服線性濾波器所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊,而且對濾除脈沖干擾及顆粒噪聲最為有效。但是對一些細(xì)節(jié)多,特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波的方法。這些方法主要針對圖像中的隨機(jī)噪聲,而低質(zhì)量指紋圖像中的紋線缺陷屬于結(jié)構(gòu)性·噪聲。指紋圖像具有方向特性和頻率特性兩種根本特性,目前的指紋增強(qiáng)算法,一般都使用了紋線方向信息作為增強(qiáng)算法的參數(shù),部分算法還使用了紋線的頻率信息。利用方向或者頻率兩個(gè)參數(shù)的算法主要有Gabor濾波增強(qiáng)[10.1
7、2,15,16,20.22,29.3l,34,43,49,50,60.631和方向?yàn)V波增強(qiáng)【3,9,14,34,36,58,64]。目前在Gabor濾波方面,Gabor函數(shù)的方向和頻率選擇特性決定了:利用Gabor實(shí)現(xiàn)指紋圖像的增強(qiáng)的可行性和有效性。Gabor濾波器是在x方向上帶通、Y方向上低通的濾波器。在對指紋圖像進(jìn)行濾波時(shí),只需對濾波器進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使其與指紋方向一致,就可以使沿著指紋紋線的信息得以很大程度地增強(qiáng),垂直于紋線方向的信息則相對減弱。利用Gabor濾波器對指紋圖像增強(qiáng)的方法有很多,其中,最為經(jīng)典的就是文