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- 昱 姚
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1 基 于 MATLAB 7.0 的 指 纹 图 像 预 处 理 屈 宁, 岳 涵 模 型 信 息 与 系 统 实 验 室 皮 卡 底 大 学, 亚 眠, 法 国 (80039) 摘 要 : 指 纹 检 测 在 近 一 个 世 纪 里 被 广 泛 应 用 在 生 物 特 征 识 别 领 域 ;MATLAB 近 年 来 则 广 泛 应 用 于 工 业 与 科 学 技 术 的 仿 真, 本 文 通 过 对 指 纹 图 像 处 理 基 本 问 题 的 介 绍 和 分 析, 对 目 前 现 有 的 预 处 理 方 法 的 介 绍 和 比 较, 提 出 一 套 完 整 有 效 基 于 MATLAB 7.0 的 预 处 理 仿 真 算 法 主 要 过 程 包 括 规 格 化 背 景 区 域 去 除 方 向 图 计 算 方 向 滤 波 二 值 化 细 化 算 法 以 及 特 征 提 取 关 键 词 : 指 纹 ; 图 像 增 强 ; 仿 真 ; 特 征 提 取 中 图 分 类 号 :TP 引 言 指 纹 是 人 类 最 为 重 要 的 生 理 特 征 之 一 在 一 定 前 提 下, 不 同 个 体 指 纹 相 同 的 概 率 几 乎 为 零 指 纹 识 别 设 备 比 其 它 基 于 生 物 特 征 的 识 别 设 备 花 费 小, 效 果 好, 有 着 更 广 阔 的 应 用 前 景 指 纹 图 像 预 处 理 技 术 是 指 纹 识 别 的 关 键 技 术, 准 确 可 靠 的 预 处 理 结 果, 能 大 大 提 高 指 纹 识 别 的 精 度 和 速 度 MATLAB 又 称 为 矩 阵 实 验 室, 是 一 种 高 效 的 计 算 机 仿 真 软 件, 具 有 丰 富 的 库 函 数 以 及 各 类 软 硬 件 接 口, 被 广 泛 应 用 在 工 业 金 融 等 各 领 域 本 文 使 用 MATLAB 7.0, 对 改 进 的 指 纹 预 处 理 算 法 进 行 对 比 仿 真 为 使 程 序 具 有 更 好 的 可 移 植 性, 将 采 取 模 块 化 的 编 程 思 想, 通 过 一 个 主 程 序 和 函 数 块 的 嵌 套 来 实 现 该 方 法 极 大 的 提 高 了 程 序 的 可 读 性, 便 于 改 进 2. 基 于 MATALB 的 指 纹 图 像 预 处 理 目 前 的 指 纹 采 集 技 术, 难 以 得 到 清 晰 的 图 像 为 了 改 善 图 像 质 量, 保 证 指 纹 识 别 正 常 进 行, 预 处 理 算 法 通 常 要 求 具 有 足 够 的 鲁 棒 性 指 纹 图 像 预 处 理 ( 又 称 指 纹 图 像 的 增 强 ) 是 对 低 质 量 的 指 纹 原 始 采 集 图 像 进 行 的 一 系 列 操 作, 包 括 指 纹 理 的 清 晰 化, 特 征 信 息 的 突 出 和 保 留, 以 及 伪 特 征 的 消 除 等 其 具 体 算 法 实 现 一 般 由 规 格 化 方 向 图 计 算 滤 波 和 细 化 等 几 部 分 组 成 2.1 整 体 灰 度 规 格 化 [1] 灰 度 规 格 化 是 把 指 纹 图 像 的 平 均 灰 度 和 对 比 度 调 整 到 一 固 定 的 级 别 上, 以 减 少 不 同 指 纹 图 像 之 间 的 差 异 令 I (i, j) 代 表 原 始 指 纹 图 像 在 点 (i, j) 的 灰 度, Î (i, j) 表 示 规 格 化 后 该 点 的 灰 度 M 和 VAR 分 别 表 示 原 始 指 纹 图 像 的 灰 度 均 值 和 灰 度 方 差 M 和 V0 分 别 表 示 灰 度 均 值 灰 度 方 差 的 期 望 值 N 与 P 表 示 指 纹 图 像 尺 寸 规 格 化 后 指 纹 图 像 在 象 素 点 (i, j) 的 值 Î (i, j) 由 下 式 (1) 确 定 : - 1 -
2 1 M = I(, i j) N P 1 2 VAR = ( I( i, j) M ) N P 2 VAR [ I( i, j) M 0] M + if I (, i j) > M 0 V 0 Î(, i j) = 2 VAR [ I( i, j) M 0] M if I (, i j) M 0 V 0 (1) 通 常 在 进 行 图 像 规 格 化 之 前, 根 据 图 像 噪 声 类 型, 使 用 普 通 的 低 通 和 高 通 组 合 滤 波 对 图 像 进 行 处 理, 以 达 到 抑 制 噪 声 和 突 出 纹 理 的 目 的 2.2 有 效 区 域 检 测 指 纹 图 像 通 常 包 括 纹 线 区 域 和 周 边 的 无 用 区 域 [2] 如 保 留 这 些 无 用 区 域, 会 致 使 计 算 冗 余 度 增 加 为 此 要 先 将 其 从 待 处 理 区 域 中 去 除 常 用 的 分 离 方 法 有 基 于 像 素 临 域 特 征 的 方 法 和 基 于 像 素 分 布 概 率 的 方 法 等 本 文 采 取 对 各 像 素 临 域 特 征 进 行 分 析, 然 后 分 割 图 像 算 法 把 图 像 分 成 T T 的 非 重 叠 块, 计 算 每 一 块 的 灰 度 均 值 M 和 方 差 VAR, 通 过 下 列 条 件 区 分 前 景 / 背 景 : (1) 如 果 M>M1 且 VAR<VAR1, 则 认 为 背 景 ; (2) 如 果 M M1 且 VAR VAR1, 则 认 为 是 前 景, 否 则 待 定 ; (3) 对 所 有 块 划 分 完 毕 后, 再 对 待 定 块 进 行 判 决 如 果 在 待 定 块 8 邻 域 中, 前 景 6, 且 其 8 邻 域 的 前 景 / 背 景 变 化 1 则 认 为 该 块 是 前 景, 否 则 是 背 景 ; 对 于 边 缘 块, 如 果 该 块 5 邻 域 中 前 景 3, 且 其 5 邻 域 的 前 景 / 背 景 变 化 2, 则 认 为 是 前 景, 否 则 是 背 景 对 于 位 于 4 个 角 上 的 待 定 块, 如 果 该 块 的 3 邻 域 前 景 2, 且 其 3 邻 域 前 景 / 背 景 变 1, 则 认 为 是 前 景, 否 则 是 背 景 在 判 决 过 程 中, 如 果 邻 域 为 待 定 块, 则 暂 时 把 待 定 邻 域 按 前 景 对 待 ( 图 1 所 示 ) 图 1 有 效 区 域 的 检 测 2. 3 方 向 图 计 算 以 及 方 向 滤 波 方 向 图 表 示 指 纹 图 像 纹 线 走 向, 包 含 了 指 纹 形 状 和 特 征 点 等 重 要 信 息 目 前, 用 于 指 纹 方 向 信 息 的 提 取 算 法 有 :Mehtre 提 出 的 基 于 邻 域 内 模 板 不 同 方 向 上 灰 度 值 求 取 点 方 向 [2], 进 - 2 -
3 而 统 计 块 方 向 的 方 法 ( 该 方 法 比 较 容 易 实 现, 但 对 在 有 奇 异 点 的 区 域 效 果 较 差 并 且 在 生 成 不 同 的 方 向 模 板 时, 需 要 使 用 插 值 算 法, 计 算 时 间 较 长 ) L. Hong 等 人 提 出 的 一 种 利 用 梯 度 算 子 求 取 方 向 图 的 方 法 [1] 它 通 过 计 算 指 纹 图 像 的 梯 度 变 化 来 直 接 求 取 指 纹 图 像 的 纹 线 方 向 信 息 得 到 的 方 向 指 标 为 连 续 角, 更 细 致 的 表 示 了 纹 路 的 真 实 方 向 通 过 对 梯 度 算 子 的 变 换, 可 以 得 到 准 确 的 方 向 信 息 ( 图 2 所 示 ) 式 (2) 为 其 数 学 表 达 式 (2) θ (i, j) 表 示 块 方 向 ;Gx Gy 表 示 点 (i, j) 横 向 梯 度 和 纵 向 梯 度 实 现 代 码 如 下 : num=0; deno=0; num=sum(sum(2*gpx(w*(m1)+1:w*m,w*(n-1)+1:w*n).*gpy(w*(m-1)+1:w*m,w*(n-1)+1:w *n))); deno=sum(sum((gpx(w*(m61)+1:w*m,w*(n-1)+1:w*n)).^2-(gpy(w*(m-1)+1:w*m,w*(n-1)+ 1:w*n)).^2)); nu(m,n)=num; de(m,n)=deno; if deno==0 theta=0; else theta=(atan(nume/deno))/2; end mac(m,n)=theta; mac1(w*(m-1)+1:w*m,w*(n-1)+1:w*n)=theta; ( 方 向 信 息 ) x0(m,n)=w*(m-1)+4; y0(m,n)=w*(n-1)+4; 图 2 方 向 图 及 其 与 指 纹 图 像 的 对 应 图 [3] 在 获 取 纹 线 的 方 向 后, 参 照 文 献 设 计 Gabor 滤 波 器 去 噪 根 据 指 纹 图 像 的 特 性 ( 两 条 相 邻 脊 线 的 周 期 变 化 不 明 显 ), 可 以 使 用 固 定 频 率 Gabor 滤 波 器 是 一 种 带 通 滤 波 器 ( 图 3 所 示 ), 它 具 有 良 好 的 方 向 和 频 率 选 择 性, 其 空 域 表 达 式 (3) 所 示 : (3) Φ 表 示 滤 波 方 向 ;f 表 示 提 取 的 中 心 频 率 ;σx 和 σy 表 示 滤 波 器 的 带 通 参 数 MATLAB 算 法 如 下 : dx=round(dx); (Gabor 滤 波 器 ) dy=round(dy); - 3 -
4 [x,y]=meshgrid(-3*dx:3*dx,-3*dy:3*dy); xp=x*cos(theta)+y*sin(theta); yp= -x*sin(theta)+y*cos(theta); gr=exp(-xp.^2/dx.^2yp.^2/dy.^2).*cos(2*pi/f*xp); 滤 波 结 果 图 4 所 示 ] 图 3 Gabor 滤 波 器 的 空 域 和 频 域 响 应 图 4 Gabor 滤 波 结 果 2.4 二 值 化 与 细 化 二 值 化 是 将 多 灰 度 级 的 指 纹 图 像 变 成 两 个 灰 度 级 的 图 像 [4] 前 景 ( 指 纹 脊 线 ) 取 1, 背 景 点 取 0, 将 前 背 景 分 离, 为 指 纹 图 像 细 化 做 准 备 根 据 指 纹 图 像 中 脊 线 与 谷 线 宽 度 大 致 相 等 的 特 点, 本 文 采 用 局 部 阈 值 自 适 应 算 法, 把 指 纹 图 分 成 T T(T 为 一 个 纹 线 周 期 ) 的 子 块, 计 算 每 一 子 块 内 的 灰 度 均 值 Mp, 将 该 子 块 内 各 像 素 的 灰 度 值 I(i, j) 与 该 均 值 Mp 比 较, 如 果 I>Mp, I 为 背 景 ; 否 则 为 前 景 图 5 图 像 二 值 化 二 值 化 后 的 指 纹 图 像 ( 图 5 所 示 ) 仍 然 保 持 一 定 的 宽 度, 为 了 进 一 步 压 缩 数 据 量, 简 化 特 征 提 取 的 运 计 算, 需 对 指 纹 图 像 进 行 细 化 处 理, 细 化 的 目 的 是 将 二 值 化 的 指 纹 图 像 变 成 单 像 素 宽 度 表 示 的 点 线 图, 并 保 持 指 纹 图 像 原 有 的 特 征 ( 分 叉 点 断 点 以 及 各 类 奇 异 点 ) 因 此 细 化 算 法 必 须 满 足 如 下 条 件 : - 4 -
5 1) 细 化 点 是 边 界 点 2) 不 改 变 图 像 原 有 拓 扑 结 构 3) 原 图 像 的 保 留 点 不 能 细 化 首 先 定 义 像 素 中 心 点 以 及 其 8 临 域 ( 图 6 所 示 ): 图 6 像 素 中 心 点 以 及 其 8 临 域 [5] 判 别 条 件 如 下 : 1) 1 < P1+P2+P3+P4+P5+P6+P7+P8 < 7 ; 2) ( (Pi Pi+1) ) = 2 ; 3) P1 * P5 * P7 = 0 ; 4) P3 * P5 * P7 = 0 ; 细 化 算 法 : if f(15) ==1() if (n_sum<7 && n_sum>1) if (t_sum1==2) if (c3==0 t_sum3~=2) if(c4==0 t_sum4~=2) f(15)=0; else f(15)=1; end ; end ; end ; end ; end ; image_normale_amincissante(i, j)=f(15); 初 次 细 化 后, 指 纹 图 像 会 出 现 较 多 的 毛 刺, 如 果 不 剔 除 这 些 伪 特 征, 将 会 极 大 的 影 响 到 特 征 提 取 的 准 确 性, 导 致 整 个 识 别 算 法 的 失 败 由 于 细 化 产 生 毛 刺 的 长 度 很 短, 通 常 只 有 十 [6] 几 个 像 素, 基 于 这 种 特 性, 本 文 在 文 献 基 础 上 提 出 一 种 消 除 毛 刺 更 为 有 效 的 方 法 首 先 确 定 指 纹 图 像 的 有 效 区 域, 对 该 有 效 区 域 内 的 所 有 断 点 进 行 编 号 以 每 个 断 点 为 起 点, 沿 着 脊 线 方 向 移 动, 并 且 规 定 移 动 的 长 度 如 在 15 个 像 素 的 长 度 内,3X3 模 板 所 在 像 素 8 临 域 的 和 等 于 2, 即 既 该 像 素 是 脊 线 上 的 一 点, 则 确 定 本 次 移 动 的 起 点 像 素 为 脊 线 的 端 点, 予 以 保 留 否 则 删 除 从 起 点 像 素 开 始,15 个 长 度 之 内 的 所 有 像 素 点 ( 强 制 其 为 0, 即 背 景 ) 在 实 际 操 作 中, 根 据 情 况 确 定 追 踪 的 像 素 个 数 对 细 化 后 出 现 的 环 形 小 岛 以 及 桥 型 伪 特 征 也 可 以 利 用 基 于 分 差 点 的 脊 线 追 踪 法 进 行 更 正 ( 图 7 所 示 ) 图 7 图 像 细 化 以 及 伪 特 征 的 剔 除 - 5 -
6 2. 5 特 征 点 的 提 取 端 点 和 分 叉 点 是 指 纹 细 化 图 像 的 主 要 特 征 [5], 通 过 对 模 板 中 心 像 素 以 及 其 8 临 域 的 观 察, 定 义 了 端 点 模 板 和 分 叉 点 模 板 ( 图 8 所 示 ) 使 用 这 些 模 板 与 图 像 脊 线 上 的 像 素 点 比 对, 从 而 实 现 纹 理 特 征 的 提 取 ( 图 9 所 示 ) 图 8 端 点 与 分 叉 点 ( 有 效 区 域 由 2.2 中 的 方 法 进 行 确 定 ) if p(i,j)==0 p1=p(i,j+1); p2=p(i-1,j+1); p3=p(i-1,j); p4=p(i-1,j-1); p5=p(i,j-1); p6=p(i+1,j-1); p7=p(i+1,j); p8=p(i+1,j+1); n=p1+p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8; if n==5 %%%% ( 特 征 点 类 型 ) t=t+1; %%%% ( 特 征 点 个 数 ) x2(t)=i; y2(t)=j; end; end; 3. 试 验 结 果 图 9 特 征 点 提 取 利 用 文 中 算 法 对 FVC 指 纹 库 10 枚 指 纹 的 100 幅 图 像 进 行 预 处 理, 并 且 提 取 特 征, 通 过 对 100 幅 指 纹 图 像 处 理 结 果 的 观 测, 绝 大 多 数 特 征 点 ( 超 过 90%) 都 能 被 准 确 地 提 取 出 来 4. 结 论 通 过 对 指 纹 图 像 预 处 理 技 术 的 深 入 研 究, 利 用 MATLAB 7.0 对 指 纹 图 像 进 行 预 处 理, 提 取 细 节 点 并 去 除 伪 特 征 这 套 方 法 既 可 以 分 步 对 指 纹 图 像 进 行 预 处 理, 又 可 以 直 观 地 观 察 到 处 理 结 果, 有 效 的 配 合 了 分 步 算 法 的 研 究 实 验 证 明, 用 MATLAB 7.0 实 现 的 算 法 仿 真 处 理 结 果 是 比 较 理 想 的, 满 足 了 试 验 要 求 - 6 -
7 参 考 文 献 [1] HONG L, WANG Y. Fingerprint image Enhancement[J], IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998, 20 (8): [2] BM Mehtre. Segmentation of fingerprint images[j], Pattern Recognition, 1989, 1 (4): [3] YiLong Y, XiaoSi Z. An Algorithm Based on Gabor Function for Fingerprint Enhancement and Its Application [J], 2003, Vol. 14 No. 3 [4] 叶 四 民, 陈 福 祥. 指 纹 图 像 预 处 理 中 的 二 值 化 技 术 [J], 自 动 化 与 仪 器 仪 表, 2001, 94 (2): [5] Guoyan MU, Junxia TIAN. An Effective Thinning and Segmenting Method of Fingerprint Image [J], Computer Engineering, 2002, Vol. 28 No. 10 [6] Jingying G, Qing W. Minutiae Extraction of Fingerprint Image Based on Matlab [J], Computer Simulation, 2007, Vol. 14 No. 3 Fingerprint Image Preprocessing Based on MATLAB 7.0 QU Ning, YUE Han M.I.S University of Picardie Jules Verne, Amiens, France (80039) Abstract Fingerprints have been used for over a century and are the most widely used form of biometric identification,and MATLAB is widely used in the simulation of industry, science and technology. Through the introduction and analysis of the basic issues of Fingerprint image processing, and the introduction and comparison of the existing approach, a set of preprocessing methods simulation for fingerprint recognition based on MATLAB 7.0 are introduced in my paper. Mainly including Normalization, Background deletion, Orientation field computation, Gabor filter, Binarization, Thinning and Minutiae extraction Keywords: Fingerprint;Image enhancement;simulation;minutiae extraction 作 者 简 介 : 屈 宁, 男,1979 年 生, 硕 士 研 究 生, 主 要 研 究 方 向 是 图 像 处 理 计 算 机 图 形 学 岳 涵, 女,1980 年 生, 硕 士 研 究 生, 主 要 研 究 方 向 是 图 像 处 理 嵌 入 式 系 统 开 发 - 7 -
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