【基于方向特性的指纹图像预处理】 图像预处理

　　摘要：指纹图像具有方向特性，利用这一特点对指纹图像进行预处理可以达到意想不到的效果。本文中先对采集到的指纹图像进行背景有效区域提取，然后用Sobel算子计算得到指纹的方向角，并加以修正后用于提取前景有效区。实验证明经过修正后的方向角使指纹的方向更加可靠的。对图像进行基于该修正方向角的Gabor增强滤波，以及二值化可以大大提高处理精度。实验结果显示，该预处理算法可以有效去除指纹图像中的噪声，并能提高处理速度。
　　关键词：图象分割；方向角；图象增强；二值化
　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31699-02
　　Pre-processing of the Fingerprint Image Based on Orientation Character
　　WANG Li, LI Jian-wei, YAN Yong-long, LI Ren-zhuo, KONG Mou-fu
　　(Key Lab of Ministry of Education of Photoelectric Technique and System, Chongqing University, Chongqing 400030, China)
　　Abstract:The fingerprint image has a orientation character, which could be introduced into the pre-processing of it and get unexpected good effects. In this paper the background efficient area extraction is first done to the fingerprint image after it is getted , then the orientation angle is gained by calculating with Sobel operator and is used for the foreground efficient area extraction after it has been modified. It has been proved by the experiment the modified orientaion angle makes the fingerprint"s direction more credible. The modified orientaion angle is used for Gabor filter and binarization of fingerprint image could greatly improve the precision. The results have proved that this arithmetic of pre-processing could remove the yawps from the fingerprint image efficiently, and could quicken the processing.
　　Key words:image segmentation; orientation angle; image enhancement; binarization
　　
　　1 引言
　　
　　随着电子技术的发展，指纹识别技术的日益成熟，自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system，简称AFIS)在Internet、电子商务、POS等众多领域有着广泛应用，为银行系统、养老医疗保险系统、证券交易、结算系统、办公自动化系统提供完备的安全解决方案。因此，自动指纹识别已成为国内外研究的热点。
　　自动指纹识别系统框图如图1所示，采集得到的指纹，经过预处理提取出特征点，然后将特征点保存到数据库中，形成指纹模板库。进行识别的时候，将采集的指纹，经过预处理提取出特征点，然后将这些特征点与保存在模板库中的特征点进行匹配，判断它们是否来自同一个手指的指纹，并显示判决结果。
　　本文中使用的是型号为AES2510的线阵型指纹传感器，其面上的分辨率为500dpi。经图像传感器采集得到的原始指纹图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，比如太干、太湿或者有疤痕等等，因此必须先对图像进行预处理，消去大量的噪声信号，将噪声的干扰降低到最低程度，得到纹线清晰的点线图，以便于从中获取真实的指纹的特征信息。预处理的结果在大体上决定了系统的有效性和准确率。因此，预处理在自动指纹识别中具有重要的地位和作用，是指纹识别算法的关键。预处理包括图像分割、图像增强、二值化等。本文对基于方向特性指纹图像的预处理进行了探讨。
　　图1 自动指纹识别系统框图
　　
　　2 有效区域提取
　　
　　指纹图像的有效区域提取通常是预处理的第一步，其目的是把要处理的有效图像部分从整个指纹图像中分离出来，这样一方面减少了后续处理步骤的数据量，提高后续处理的效率，另一方面也避免了因为部分图像区域不可靠而导致伪特征的产生。
　　2.1 背景有效区域提取
　　将图像分成W×W的小块，在每个小图像块内，有效指纹图像的前景点个数和背景点个数应该在1:1左右，如果背景点数目过多，就认为该区域为背景无效区域。对任一点其灰度如果小于图像平均灰度M，则为背景点，反之为前景点。
　　2.2 前景无效区域的处理
　　前景无效区域的提取主要根据指纹图像方向性的特点。指纹图像具有很强的方向性，因此没有方向的区域可以看作无效区域，根据以上思想，前景无效区域的处理算法如下：
　　2.2.1 求取指纹方向
　　将图像分成W×W大小的图像块，采用Sobel算子计算该块内每一个像素点(i,j)的Gx(u,v)(沿x轴方向)和Gy(u,v)(沿y轴方向)其模板系数如图2所示。
　　计算每块以点(i,j)为中心的局部θ(i,j)，计算方法如式(4)～(6)所示。
　　这里得到的式(6)中的θ(i,j)是指纹的梯度方向，再加上л/2就是指纹的方向。采用的软件是VC++6.0，其中反正切函数使用的是atan2(Vy,Vx)，函数返回的值是[-л,л]。当所有的Gx(u,v)和Gy(u,v)都为零时，就将θ(i,j)设置为默认值(一般取0)，否则会在后面的处理中出现意想不到的错误。
　　修正方向角。由于图像噪声以及Sobel算子本身的误差的影响，使得求出的方向角并不十分准确。因为指纹纹线的走向是连续变化的，即邻近像素点上的方向不会有突然的大角度转折，在这里使用平滑的办法修正块方向图，这样得出的方向会更加可靠合理。其原理就是在一个图像块所在的小区域内统计块方向，以相邻块的方向的矢量和作为该块的方向。但是，进行块平滑时，不能直接使用上述块方向θ(i,j)，而应转化到矢量域中。转化公式如式(7)～(8)所示。
　　上两式中wΦ为滤波器窗口的宽度，一般使用5×5的窗口，W(u,v)为平滑滤波器，可以简单地设为1。平滑滤波后，根据上面的式子即可得到修正的块方向，如式(11)所示。
　　2.2.2 分割
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　沿着纹线方向求取小区域内指纹图像的灰度和sum_max以及垂直于指纹纹线的方向的灰度和sum_min。窗口大小为15，T是sum_max与sum_min的差值的绝对值。T越大，该小块的方向性越强，所以该值可以作为判断该区域是否有方向的判据。
　　令：
　　式(12)中，M是图像的平均灰度。当T>T0时该点为有效点，当T 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文