Matlab实现的指纹图像增强

© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 电子科技 2009年第 22卷第 6期 图像 ·编码与软件 收稿日期 : 2009204202 作者简介 : 王建英 (1979 - ) , 女 , 讲师 , 硕士。研究方向 : 图像识别技术。陈世华 ( 1936 - ) , 男 , 教授。研究方向 : 电子与电工技术。孙胜利 ( 1966 - ) , 男 , 副教授 , 硕士。 研究方向 : 自动检测技术。 基于 Matlab实现的指纹图像增强 王建英 , 陈世华 , 孙胜利 (天津开发区职业技术学院 电子信息系 , 天津 　300457) 摘 　要 　在指纹识别系统中 , 指纹图像增强技术起着关键性作用。为了得到较好的指纹图像增强效果 , 提 高指纹识别的准确率及速度 , 文中介绍了一套基于 Matlab实现的指纹图像增强方法。这种方法在 Matlab环境下 运行 , 指纹图像增强过程是基于小波 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 方法。利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向 , 这样就可以有 效的抑制高频噪声对纹线方向的影响。实验 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明 , 用 Matlab实现的这种指纹图像增强方法 , 既简单快速 , 而且 又取得了较好的指纹图像增强效果。 关键词 　Matlab; 方向图 ; 方向滤波 ; 小波分析 中图分类号 　TP391　　文献标识码 　A　　文章编号 　1007 - 7820 (2009) 06 - 037 - 04 Rea liza tion of the F ingerpr in t Image Enhancem en t Ba sed on M a tlab W ang J ianying, Chen Shihua, Sun Shengli (Department of Electronic Information, TEDA Polytechnic, Tianjin 300457, China) Abstract　Fingerp rint image enhancement is essential in fingerp rint recognition. To achieve good finger2 p rint image enhancement effect and imp rove the accuracy and speed of fingerp rint recognition, this paper de2 scribes a method for the realization of the fingerp rint image enhancement based on Matlab. The fingerp rint im2 age is enhanced by the wavelet analysis method. A direction2map2based fingerp rint image enhanced in the wave2 let domain is designed based on the low quality fingerp rint, and the effect of the low quality could be restrain2 ed. The experimental results show that this Matlab based algorithm is simp le and quick and can achieve good fingerp rint image enhancement effect. Keywords　Matlab; direction2map; direction of ridge; wavelet transform 　　指纹识别作为一种重要的生物识别技术 , 近几 年得到了飞速的发展。自动指纹识别系统主要靠细 节特征的匹配来实现指纹识别 , 所以细节特征的准 确性和精度将直接影响指纹识别结果的准确性。而 影响细节特征提取的关键因素是指纹图像的质量 , 由于指纹模糊不清 , 给特征提取造成困难 , 这就要 求对采集到的原始指纹进行预处理 , 增强指纹图像 的有效信息 , 消除干扰噪声 , 提高图像质量。 文中介绍了一套基于 Matlab实现的指纹图像 增强算法 , 文中的算法通过 Matlab仿真验证 , 以 Matlab作为指纹图像识别算法仿真的平台 , 既有较 高的准确率 , 又可以大大减小仿真难度。 1　M atlab语言简介 Matlab语言是一种优秀的计算机语言 , 具有数 学运算能力是它的突出优点之一。许多在 C语言 中或者其他高级语言中很复杂的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 在 Matlab语 言编程中只需要一条专用指令就可以完成 , Matlab 语言的所有计算都基于矩阵运算完成。所以 , Mat2 lab中的所有变量都定义为矩阵 , 所有的运算都是 关于矩阵的运算 , 它是一种解释型语言 , 几乎没 有格式上的限制。为了缩短算法的开发周期 , 运 用 Matlab语言描述简单和图形显示功能比较强大 的特点 , 以它作为指纹图像识别算法仿真的平台。 73 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 图像 ·编码与软件 基于 Matlab实现的指纹图像增强 　 　Electronic Sci1& Tech1 /Jun115, 2009 2　指纹图像增强 211　指纹图像的规格化 规格化的目的是把不同原图像的对比度和灰 度调整到一个固定的级别上 , 为后续处理提供一 个较为统一的图像规格。设指纹图像 G 的大小为 M ×N , G ( i, j)为像素点 ( i, j)的灰度 , M和 VAR 分别为原指纹图像的均值和方差 , NOR ( i, j)为规 格化后的像素点 ( i, j)的灰度 , M 和 VAR可以通 过公式 (1)和 (2)计算得到。指纹图像的归一化算 法主要算法如下 : mean_s =mean_s + G ( i, j) ; mean_s =mean_s/ (M 3 N ) ; 　varn_s = varn_s + ( G ( i, j) - mean_s) 2^; 　varn_s = varn_s/ (M 3 N) ; 　if ( ( G( i, j) - mean_s) < 0) MM ( i, j) =Mo ( (Vo /varn_ s) 3 ( ( G ( i, j) - mean_s) 2^) ) 0^15; else MM ( i, j) =Mo + ( (Vo /varn_s) 3 ( ( G ( i, j) - mean_s) 2^) ) 0^15; 图 1　原始指纹图像进行规格化 212　基于小波分析的指纹方向图估计 21211　图像的小波多分辨分析 文中提出的算法仅考虑低频图的信息来估计 纹线方向 , 因此需选择使高频图含有较少的信息 量且具有紧致性的小波基 [ 1 - 3 ]。指纹图像可以被看 作输入信号 , 用 dB7小波将指纹图像进行小波分 解得到 1个低频图和 3个高频图。若输入的指纹图 像大小为 (m ×n) , 由图 3可知 , 低频图的维数均 为 m2 × n 2 。 21212　方向图计算 方向滤波算法 [ 6 - 8 ] , 依赖于纹线方向的准确估 计。指纹图像在局部区域内几乎所有像素点的方 向是一致的 , 且在小波分解后小波低频系数的分 布与原指纹图像的像素分布基本相同 , 因此低频 系数图很好地保留了原指纹图像的纹线方向和频 率信息 , 且抑制了高频扰动对纹线方向和频率信 息的影响。指纹图像模糊的局部区域可看作是图 像局部区域灰度的高频扰动 , 因而在小波域仅对 其低频系数图做纹线方向估计将削弱指纹过干或 过湿区域对方向估计的影响。 文中对小波低频系数图采用 Rao算法来估计纹 线方向 , 主要算法为如下 for ( ii = ( i - 1) 3 8 + 1: 1: i3 8) 　　　　for( jj = ( j - 1) 3 8 + 1: 1: j3 8) 　　　 　mean _ s ( i, j) = mean _ s ( i, j) + G ( ii, jj) ; 　　　 　num _s( i, j) = num_s( i, j) + 1; 　　　　end 　　　end 　　mean_s( i, j) =mean_s( i, j) / num_s( i, j) ; 　　varn_s( i, j) = varn_s( i, j) + ( G ( i, j) - mean_s( i, j) ) 2^; 　　varn_s( i, j) = varn_s( i, j) / num_s( i, j) ; 　for ( i = 1: 1: MM ) 　　for ( j = 1: 1: NN) 　if～ ( varn_s( i, j) = = 0) 　for ( ii = ( i - 1) 3 8 + 1: 1: i3 8) 　　for ( jj = ( j - 1) 3 8 + 1: 1: j3 8) 　　if ( ( G( ii, jj) - mean_s( i, j) ) < 0) G( ii, jj) =Mo - (Vo /varn_ s ( i, j) 3 ( ( G ( ii, jj) - mean_s( i, j) ) 2^) ) 0^15; else G( ii, jj) =Mo + (Vo /varn_ s ( i, j) 3 ( ( G ( ii, jj) - mean_s( i, j) ) 2^) ) 0^15; else　for ( ii = ( i - 1) 3 8 + 1: 1: i3 8) 　　　　for( jj = ( j - 1) 3 8 + 1: 1: j3 8) 　　　　　G( ii, jj) =Mo; im show ( G) p (1) = G ( i - 4, j) + G ( i - 2, j) + G ( i + 2, j) + G( i + 4, j) - G( i, j) ; p (2) = G( i - 4, j - 2) + G( i - 2, j - 1) + G ( i + 2, j + 1) + G( i + 4, j + 2) - G ( i, j) ; 83 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 基于 Matlab实现的指纹图像增强 图像 ·编码与软件 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　电子科技 /2009年 6月 15日 p (3) = G ( i - 4, j - 4) + G ( i - 2, j - 2 ) + G ( i + 2, j + 2) + G( i + 4, j + 4) - G( i, j) ; p (4) = G( i - 2, j - 4) + G( i - 1, j - 2) + G( i + 1, j + 2) + G( i + 2, j + 4) - G( i, j) ; p (5) = G ( i - 4, j) + G ( i - 2, j) + G ( i + 2, j) + G( i + 4, j) - G( i, j) ; p (6) = G( i - 4, j + 4) + G( i - 2, j + 2) + G( i + 2, j - 2) + G ( i + 4, j - 4) - G ( i, j) ; p (7) = G ( i - 4, j + 4) + G ( i - 2, j + 2) + G ( i + 2, j - 2) + G( i + 4, j - 4) - G( i, j) ; p (8) = G( i - 4, j + 2) + G( i - 2, j + 1) + G( i + 2, j - 1) + G( i + 4, j - 2) - G( i, j) ; P ( i, j) =m in (p ) ; 213　方向图滤波 文中利用前面获取的方向图 , 采用 OpiGorman等 人 [ 5 ]设计了一套方向滤波器模板 , 供不同的方向的 像素点选择。设计思想是使指纹纹线在切向平滑、 在法向锐化 , 以消除指纹图中纹线的断裂和叉连。 具体算法如下 : (1)滤波器模板的设计。 方向滤波器是由平均滤波器和分离滤波器合 成而成的。平均滤波器的系数满足 A >B > C >D > 0, 若图像中出现断点 , 即这一点的灰度值比周围 的灰度值小 , 经过平均滤波器处理后其灰度值就 接近临近点的灰度值了 , 所以平均滤波器具有连 接断点的作用 , 分离滤波器的系数应满足 A + 2B + 2C + 2D = 0。一个基本的方向滤波器 , 如图 2所 示。应该同时具备两种功能 , 它相当于平均滤波 器加上分离滤波器 , 所以它的系数是平均滤波器 和分离滤波器的系数之和。经反复试验得到一组 最佳系数 A = - 5, B = 1, C = 3, D = 3。 图 2　原始指纹图像的小波分解 　　下面以水平滤波器为例进行说明 , 其他方向 的滤波器模板可以通过旋转得到。 设滤波器模板大小为 n ×n, n由指纹图像中 脊线和谷线的宽度决定 , 边宽一般是 , 3～10个像 素 , 经过对 5 ×5到 15 ×15的宽度作实验对比 , 以 n = 7效果最佳 , 所以取 n = 7。滤波器的系数分布 , 如图 3所示。 D D D D D D D C C C C C C C B B B B B B B A A A A A A A B B B B B B B C C C C C C C D D D D D D D 图 3　方向滤波器模板系数 (7 ×7) (2)选取滤波模板。 选取滤波模板以后 , 对图像进行滤波 , 将图像 分成 w ×w的小块 , 文中采用 w = 8进行了实验。根 据上面计算得到的低频指纹方向图判断每一小块所 在的方向 , 采用相对应的滤波模板进行滤波。由于 指纹是具有方向性和谷脊交替性的特殊图像 , 所以 要根据像素点方向不同而采用不同的滤波模板。 3　实验结果 文中算法是对指纹库中低质量指纹提出来的 , 为了验证本算法 , 从采集到的指纹库选取了每个 指纹的 1幅低质量指纹图像样本 , 组成一个 110幅 图像的样本库 , 用于验证文中方法的效果。 实验采用 CPU 为 Intel p4 310 GHz 的 PC, W indow XP操作系统 , Matlab615的仿真软件环境。 指纹库采集分辨率为 500 dp i, 指纹采集设备为 P IS2004光学指纹采集仪 , 图像尺寸大小为 640 × 480。文中算法实验的部分实验结果 , 如图 4所示。 图 4给出了区域模糊的指纹图像图 4 ( a)和增 强后的图像图 4 ( b) , 从上面的实验结果可以看到 采用文中所述的方法 , 在小波分解的子图上进行 处理 , 不仅减少了计算量 , 而且实现了使断开的 脊线得到连接。脊线和谷线分离 , 极大的提高了 指纹图像的质量的目的 , 从而为后续的指纹细节 特征的提取的准确性提供保证。 (下转第 52页 ) 93 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 电子 ·电路 高速数字电路中的数据交换实现方法研究 　 　Electronic Sci1& Tech1 /Jun115, 2009 图 8　图 7对应的仿真波形 3　结束语 文中描述了用 A ltera库中 DCF IFO实现 DSP和 FPGA通信的几种方法。给出了 FPGA的顶层逻辑 视图 , 并给出了仿真波形 , 这 3种方法在实际 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 中均已经得到了运用。111节中流水协议的通信中 发现在时钟速率超过 DSP的 SCLK/2时会出现丢失 数据的情况 , 而 112节中慢速设备协议在 SCLK/3 的传输速率时能很好运行。211节和 212节中链路 口通信在 DSP设置传输速率为 CCLK/3时能很好 运行 , 这样传输速率为 116 GB / s。 文中论述的这种通信方法在 TS201的情况下也 可以使用。通过改进 , 目前 TS201 链路口通过 DCF IFO和 FPGA通信已应用于某雷达系统中。 参考文献 [ 1 ]　Analog Devices Inc. Tiger SHARC DSP Hardware Reference Re - vision 1. 0 [Z]. USA: Analog Devices Inc, 2003. [ 2 ]　AnalogDevices Inc. Tiger SHARC DSP Programm ing Ref2 erence [ Z]. USA: Analog Devices Inc, 2003. [ 3 ]　闵晓勇. DSP与单片机串口通信的设计与实现 [ J ]. 电子科技 , 2005 (9) : 15 - 18. [ 4 ]　刘书明 , 苏涛 , 罗军辉. Tiger SHARC DSP应用系统 设计 [M ]. 北京 : 电子工业出版社 , 2004. [ 5 ] 　A ltera Corporation. F IFO Partitioner Megafuction U ser Guide [ Z]. USA: A ltera Corporation, 2005. [ 6 ]　A ltera Corporation. Cyclone Device Handbook A ltera [ Z]. USA: A ltera Corporation, 2005. [ 7 ]　苏军海 , 王海亮. 基于 FPGA的多 DSP系统通信的 实现 [ J ]. 电子科技 , 2005 (12) : 52 - 55. (上接第 39页 ) 图 4　实验结果 4　结束语 指纹图像增强是自动指纹识别系统的一项关 键技术 , 有许多学者提供了许多不同的方法。文 中通过对采集到的模糊的指纹进行小波变换 , 得 到低频图像 , 对低频图像求取脊线方向 , 构造一 组方向滤波器 , 对低频指纹图像进行方向滤波。 实验证明 , 用 Matlab实现的这种方法 , 既简单快 速而且指纹图像得到了较好地增强效果。 参考文献 [ 1 ]　张明. 基于方向滤波的指纹图像增强算法 [ J ]. 微机 发展 , 2005, 19 (5) : 70 - 73. [ 2 ]　田捷 , 杨鑫. 生物特征识别技术理论与应用 [M ]. 北京 : 电子工业出版社 , 2006. [ 3 ]　温苗利 , 梁彦 , 潘泉 , 等. 基于 Gabor函数的小波域 指纹图像增强算法 [ J ]. 计算机应用 , 2006, 26 (3) : 589 - 594. [ 4 ]　JCP. Sun M icrosystems Java ( TM) Servlet Specification 214 Final. Release [ S/OL ]. (2003 - 11 - 12) [ 2008 - 03 - 01 ] http: / / jcp. org/ aboutJava / communit p rocess/ fi2nal/ jsr154 / index. html. [ 5 ] 　JCP. Sun M icrosystem s Java ( TM ) 2 Platform Enterp rise Edition Specification, v113 [ S/OL ]. (2001 - 09 - 13) [ 2008 - 04 - 11 ] http: / /www. jcp. org. [ 6 ]　刘勇 , 晏蒲柳 , 郭成城. 指纹图像脊线提取 [ J ]. 武 汉大学学报 , 2001, 47 (1) : 106 - 110. [ 7 ]　苏彦华. 数字图像识别技术典型案例 [M ]. 北京 : 人民邮电出版社 , 2004. [ 8 ]　Kenneth R C. 数字图像处理 [M ]. 朱志刚 , 林学訚 , 石定机 , 等 , 译. 北京 : 电子工业出版社 , 1998. 25