CN101149787A - 一种基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于新方向场模型和改进Gabor滤波器的指纹合成的方法及系统，方法包括步骤：指纹模板图像生成，第一步生成指纹轮廓图像，第二步通过新的联合方向场模型生成指纹方向场，第三步用一种新的指纹密度图的表示方法生成密度图，第四步通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理；指纹按压图像生成，对已生成的指纹模板图像进行一系列的变换，包括添加划痕，纹理平移，脊线的膨胀/腐蚀，脊线的弹性形变，脊线的加噪和平滑，图像的平移和旋转，改变对比度，添加背景噪声。系统包括：指纹模板图像单元和指纹按压图像单元。本发明能够生成逼真的指纹图像。在生物识别技术中有着重要的应用价值。

Description

一种基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法及系统

技术领域

本发明涉及模式识别、图像处理以及信息处理技术，特别涉及利用方向场的图像滤波和方法来实现指纹的合成处理。

背景技术

指纹识别是目前应用最为广泛的生物特征识别方法。在进行自动指纹识别算法研究时，需要较大规模的指纹数据库对算法进行测试和优化。但是传统的采集指纹建库的方法存在很多缺点。首先，采集大量指纹需要花费很大成本和大量的时间。其次，无论对采集指纹者还是被采集指纹者而言，采集的过程都十分麻烦，并且容易出错。而且，采集指纹还涉及个人的隐私。如果能够利用合成指纹的方法生成指纹数据库，会大大简化建库过程，使得上述问题都能够得到很好的解决。国际上对于指纹合成方法的研究已有多年，国际指纹认证竞赛FVC采用的第四个指纹测试库即为合成指纹数据库。而国内目前尚未开展此类工作，但是随着指纹识别技术的推广和应用，合成指纹方法将具有广阔的应用前景。

目前关于合成指纹的方法大体上可以分为两种。一种是波兰公司Optel的方法，用一种比较新颖的方法建立脊线纹理和细节的数学模型，进而生成人造指纹。但是为了保护其商业利益，他们没有向外界透露其技术细节。

另一种也是最完整最经典的方法是Cappelli等人的研究。他们提出了合成指纹方法的框架和步骤，首先生成指纹模板图像，再根据模板生成按压图像。应用其算法开发的软件SFINGE生成的指纹测试库也用于FVC竞赛中。其它方法一般是基于经典方法框架的。

但是经典方法在指纹方向场生成、密度图生成和脊线纹理生成的步骤上都有欠缺。

指纹方向场生成是指纹合成方法的基础之一，方向场的逼真与否直接影响到最后合成指纹的质量。第一个方向场模型是一种简化模型，忽略其它因素，仅根据中心点和三角区的位置计算出一致方向图，即一旦奇异点的类型和位置被确定，方向场也就唯一确定。目前经典指纹合成方法所采用的指纹方向场模型是基于简化模型的一种非线性模型，引入更多参数，使得各点方向场不只与奇异点位置和种类有关。但是它还是不能准确地表示方向场，在很多情况下只能达到近似的结果。

至于生成指纹密度图，目的是为了确定指纹脊线纹理(包括脊线和谷线)的宽度。通过对真实指纹的观察，可有两点结论：

一，在一幅指纹图像中，指纹的局部密度可能会有一定差异(这里的密度指的是指纹脊线与其相邻谷线宽度之和)，并且在一些特定区域，此密度呈现一定规律，如上中心点上方和三角区下方区域较之其它大部分区域有更小的密度。

二，在一幅指纹图像中，局部密度相同的区域，脊线(或谷线)宽度也可能有所不同，有的区域脊线比谷线宽，有的区域脊线比谷线窄。经典指纹合成方法忽略了第二点，只考虑到第一点。但综合考虑两者无疑会有助于生成更为逼真的指纹。

经典方法的指纹脊线纹理方法采用普通Gabor滤波器，生成的脊线和谷线宽度相等。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明的目的是在经典方法的框架基础上，对生成指纹模板图像的方法加以改进，采用新的联合方向场模型生成更加符合真实指纹的方向场，提出一种指纹密度图的表示方法，然后通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理，本发明提供一种能够生成逼真的指纹图像、基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法。

为了实现上述目的，本发明提供的基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法，包括步骤如下：

将指纹信息生成指纹模板图像，指纹模板图像是根据指纹的轮廓、方向场和密度图生成二值的指纹纹理图像；

对生成的指纹纹理图像进行变换，将指纹纹理图像生成指纹按压图像。

根据本发明的实施例，所述指纹模板图像生成步骤包括：

将指纹信息生成指纹轮廓图像；

通过联合方向场模型生成指纹方向场；

采用指纹密度图表示方法生成密度图；

通过Gabor滤波器生成指纹脊线纹理。

根据本发明的实施例，所述生成指纹方向场的步骤包括：

选择待生成指纹的种类；

确定奇异点的种类和位置以及各控制参数；

用新的联合方向场模型生成指纹方向场；

随机调整各点方向。

根据本发明的实施例，所述新的联合方向场模型是一个多项式和一个受奇异点影响的表达式的加权和。

根据本发明的实施例，所述密度图生成步骤包括：

在符合自然界规律的范围内随机选择指纹局部纹理密度D(x，y)及指纹脊线宽度比例W(x，y)的值，并产生密度图；对特定区域，改变密度图的值；实现整体区域平滑。

根据本发明的实施例，所有指纹脊线纹理生成步骤包括：

随机产生若干种子点；

从种子点开始，用改进Gabor滤波器迭代增强初始图像；

设定灰度阈值，将生成图像变换为二值图像。

根据本发明的实施例，所述改进Gabor滤波器中的分段余弦函数的周期取决于指纹脊线宽度比例W(x，y)。

本发明的第二方面，一种指纹合成的系统，包括：

指纹模板图像单元，将输入的指纹信息生成并输出二值的指纹纹理图像；及

指纹按压图像单元，用于将输入的二值指纹纹理图像生成指纹按压图像。

根据本发明的实施例，所述指纹模板图像单元，包括：

添加划痕模块，用于在输入的指纹模板图像上添加划痕；

纹理平移模块，用于对所述添加指纹滑痕的脊线纹理做上下左右的平移，生成纹理平移图像；

脊线的膨胀/腐蚀模块，对所述脊线平移图像模拟不同的手指干燥程度或压力，对指纹脊线平移图像进行膨胀或腐蚀变换；

脊线的弹性形变模块，对指纹脊线膨胀/腐蚀结果，利用非线性的指纹弹性形变模型，把指纹区域分成中心区域、指纹最外层区域、非线性的变化区域，分别进行弹性形变变换；

脊线的加噪和平滑模块，提取指纹区域中的脊线图像的谷线，对脊线图像添加白斑噪声，在得到的加噪平滑图上添加谷线；

图像的平移和旋转模块，利用指纹脊线加噪和平滑图像，在图像中的位置作平移和旋转变换，生成平移和旋转的图像。

改变对比度模块，用于平移和旋转后的图像，使原图像的灰度值成比例变化的对比度图像；

添加背景噪声模块，用纯粹背景图像训练集生成新的背景，并添加到对比度图像上，即为指纹按压图像。

现有技术关于指纹合成的研究都忽略了密度图和脊线纹理中脊线和谷线不一定等宽的问题，并且采用的指纹方向场模型与真实指纹存在一定差距。与现有技术相比，由于决定指纹结构的三个重要因素——方向场模型，密度图模型和脊线纹理模型，本发明中所述的指纹合成的系统和方法，更加符合真实指纹的特点，因而合成的指纹在内部属性上更为逼真，能够生成逼真的指纹图像，在生物识别技术中有着重要的应用价值。

附图说明

图1是本发明指纹合成系统框图

图2是本发明指纹模板图像生成单元的构成示意图；

图3是本发明指纹按压图像生成单元的构成示意图；

图4是本发明生成5种类型指纹方向场的示意图；

图5是本发明周期与指纹脊线和谷线纹理相对应的余弦函数的示意图；

图6是本发明改进Gabor滤波器(b和c)与原Gabor滤波器生成脊线纹理(a)之比较的示意图；

图7是本发明脊线纹理生成过程示意图；

图8是本发明添加滑痕步骤前后对比的示意图；

图9是本发明指纹纹理平移步骤前后对比的示意图；

图10是本发明对同一指纹二值图像不同程度的膨胀/腐蚀的示意图；

图11是本发明经过指纹脊线弹性形变步骤前后的示意图；

图12是本发明指纹脊线加噪和平滑步骤前后对比的示意图；

图13是本发明的指纹图像调整对比度步骤前后的示意图；

图14是本发明添加背景噪声后的指纹图像的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明加以详细说明，应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

本发明核心在于采用新的联合方向场模型生成更加符合真实指纹的方向场，并提出一种新的指纹密度图的表示方法，然后通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理。

实施例：

基于本发明的方法自行设计实现了指纹合成系统。研制开发的指纹合成系统是基于WindowXP/2000，采用面向对象的设计方法和软件工程规范，用C++语言实现的、面向指纹识别领域的图像处理与分析系统。

利用本发明方法实现的装置如图1本发明指纹合成系统框图所示，包括：

指纹模板图像单元1，将输入的指纹信息生成并输出二值的指纹纹理图像；及

指纹按压图像单元2，用于将输入的二值指纹纹理图像生成指纹按压图像。

如图2本发明指纹模板图像生成单元的构成示意图所示：

所述指纹模板图像单元1，包括：

指纹轮廓模块11，用于将输入的指纹信息生成指纹轮廓；

指纹方向场模块12，用于将输入指纹信息生成指纹方向场；

指纹密度图模块13，用于将输入指纹信息生成指纹密度图：

指纹脊线纹理模块14，用于将输入指纹轮廓、指纹方向场和指纹密度图生成指纹脊线纹理，输出指纹模板图像。

如图3本发明指纹按压图像生成单元的构成示意图所示：

所述指纹按压图像单元2，主要包括：

添加划痕模块21，用于在输入的指纹模板图像上添加划痕；

纹理平移模块22，用于对所述添加指纹滑痕的脊线纹理做上下左右的平移，生成纹理平移图像；

脊线的膨胀/腐蚀模块23，对所述脊线平移图像模拟不同的手指干燥程度或压力，对指纹脊线平移图像进行膨胀或腐蚀变换；

脊线的弹性形变模块24，对指纹脊线膨胀/腐蚀结果，利用非线性的指纹弹性形变模型，把指纹区域分成中心区域、指纹最外层区域、非线性的变化区域，分别进行弹性形变变换；

脊线的加噪和平滑模块25，提取指纹区域中的脊线图像的谷线，对脊线图像添加白斑噪声，在得到的加噪平滑图上添加谷线；

图像的平移和旋转模块26，利用指纹脊线加噪和平滑图像，在图像中的位置作平移和旋转变换，生成平移和旋转的图像。

改变对比度模块27，用于平移和旋转后的图像，使原图像的灰度值成比例变化的对比度图像；

添加背景噪声模块28，用纯粹背景图像训练集生成新的背景，并添加到对比度图像上，即为指纹按压图像。

下面对基于新方向场模型和改进Gabor滤波器的指纹合成的算法的具体实施过程。各个步骤均可以通过改变参数来调整结果。

1)选择待生成指纹大小。

2)点击下一步生成指纹轮廓。

3)点击下一步生成指纹方向场。

4)点击下一步生成指纹脊线。

5)点击添加划痕。

6)点击纹理平移。

7)点击脊线的膨胀/腐蚀。

8)点击脊线的弹性形变。

9)点击脊线的加噪和平滑。

10)点击图像的平移和旋转。

11)点击改变对比度。

12)点击添加背景噪声，最终得到合成指纹。

下面详细描述指纹合成的算法。作为具体的指纹合成算法，主要步骤有：包括指纹模板图像生成步骤和指纹按压图像生成步骤。

对于其中具体的指纹模板图像生成算法，主要步骤为：指纹轮廓，指纹方向场，指纹密度图和指纹脊线纹理。

对于其中具体的指纹按压图像生成算法，主要步骤为：添加划痕，纹理平移，脊线的膨胀/腐蚀，脊线的弹性形变，脊线的加噪和平滑，图像的平移和旋转，改变对比度，添加背景噪声。下面对其逐一进行说明。

本发明的方法主要分为指纹模板图像生成和指纹按压图像生成。一幅指纹模板图像相当于一个手指模板，由同一个模板图像生成的各个指纹按压图像，相当于从同一个手指采集到的不同指纹图像。

指纹模板图像生成是指根据指纹的轮廓、方向场和密度图生成二值指纹纹理图像。

所述指纹模板图像生成的主要步骤有：生成指纹轮廓，生成指纹方向场，生成指纹密度图和生成指纹脊线纹理。

步骤1：指纹轮廓生成

指纹轮廓是根据指纹自身特点定义了一个由5个参数控制的基于椭圆弧和矩形的简化模型。5个参数分别为椭圆的两个长轴a₁和a₂，两个短轴b₁和b₂，以及矩形的宽c。

步骤2：指纹方向场生成

如本发明图4a、图4b、图4c、图4d、图4e，是生成5种类型指纹方向场的示意图所示：

对于一幅指纹图像，每个象素点都有一个方向，这些方向量化后构成了一个方向场图。方向场同中心点和三角区的位置有着很密切的联系。这里采用一种联合方向场模型来生成指纹方向场。下面介绍该模型及其用于生成指纹方向场的方法。生成指纹方向场的步骤如下：

所述指纹方向场生成，首先选择待生成指纹的种类包括：弓、尖弓、左旋、右旋、漩涡；再确定奇异点的种类和位置，以及各控制参数；然后用新的联合方向场模型生成指纹方向场；最后随机调整各点方向。

新的联合方向场如下：

用θ(x，y)和U(x，y)分别表示方向场函数和变换后的函数，R(x，y)和I(x，y)分别为实部和虚部。

U＝R+iI＝cos2θ+isin2θ，θ∈[0，π)，

则所述的指纹新的联合方向场模型可表示为一个多项式与一个受奇异点(包括中心点和三角区)影响的表达式之和的混合模型：

$\left(\begin{array}{c}R(x,y)\\ I(x,y)\end{array}\right)={\mathrm{\α}}_{\mathrm{PM}}\left(\begin{array}{c}\mathrm{PR}\\ \mathrm{PI}\end{array}\right)+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{PC}}^{\left(k\right)}\·\left(\begin{array}{c}{H}_1^{\left(k\right)}\\ H_2^{\left(k\right)}\end{array}\right)\mathrm{}$

其中，PR和PI分别为多项式的实部和虚部，表达式如下：

$\mathrm{PR}(x,y)=\left(\begin{array}{cccc}1& x& \·\·\·& x^n\end{array}\right)\·P_1\·\left(\begin{array}{c}1\\ y\\ \·\\ \·\\ \·\\ y^n\end{array}\right)\mathrm{PI}(x,y)=\left(\begin{array}{cccc}1& x& \·\·\·& x^n\end{array}\right)\·P_2\·\left(\begin{array}{c}1\\ y\\ \·\\ \·\\ \·\\ y^n\end{array}\right)$

根据经验值，这里n取4。

中心点和三角区对指纹方向场的影响体现在以下两式中，H₁ ^(k)和H₂ ^(k)分别为公式的实部和虚部：

${\mathrm{PC}}_{\mathrm{Core}}=H_1+{\mathrm{iH}}_2=\left\{\begin{array}{cc}\frac{y-y_0}{r}Q-i\frac{x-x_0}{r}Q,& r\≤R\\ 0,& r>R\end{array}\right.$

${\mathrm{PC}}_{\mathrm{Delta}}=H_1+{\mathrm{iH}}_2=\left\{\begin{array}{cc}\frac{-y-y_0}{r}Q-i\frac{x-x_0}{r}Q,& r\≤R\\ 0,& r>R\end{array}\right.$

其中 $r=\sqrt{{(x-x_0)}^2+{(y-y_0)}^2},$ 即该点到奇异点的距离。R为奇异点对指纹方向场产生影响的有效半径。

两个系数分别为

${\mathrm{\α}}_{\mathrm{PM}}(x,y)=\max \left\{\begin{array}{c}1-\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{PC}}^{\left(k\right)},0\end{array}\right\},{\mathrm{\α}}_{\mathrm{PC}}^{\left(k\right)}(x,y)=1-\frac{r^{\left(k\right)}(x,y)}{R^{\left(k\right)}}$

这里K为奇异点个数，(x₀ ^(k)，y₀ ^(k))为第k个奇异点的坐标，R^(k)为有效半径，r^(k)(x，y)定义为 $\min (\sqrt{{(x-x_0^{\left(k\right)})}^2+{(y-y_0^{\left(k\right)})}^2},R^{\left(k\right)}).$

根据指纹奇异点的不同个数与位置，可生成不同类型指纹方向场。参数P₁，P₂，Q以及(x₀ ^(k)，y₀ ^(k))用于控制同类型指纹的个体差异。

步骤3：指纹密度图生成

生成密度图的目的是为了确定指纹脊线纹理(包括脊线和谷线)的宽度。

本发明分别定义了能更加完整地描述指纹局部纹理信息的变量：指纹局部纹理密度D(x，y)及指纹脊线宽度比例W(x，y)。D(x，y)表示图像上一点(x，y)处的局部纹理宽度(脊线与谷线之和)，单位为象素。W(x，y)表示点(x，y)处的局部脊线宽度占该脊线与其相邻谷线宽度之和的比例，于是有0＜W(x，y)＜1，若脊线与谷线宽度相等，则有W(x，y)＝0.5。这样，图像上任一点(x，y)处的局部脊线宽度和谷线宽度可由W(x，y)和D(x，y)唯一确定。W(x，y)和D(x，y)将用于后面的脊线纹理生成步骤。

所述生成指纹密度图的实现步骤如下：

步骤(1)：

在符合自然界规律的范围内，例如D(x，y)在10左右，W(x，y)初值选择0.5，随机选择指纹局部纹理密度D(x，y)及指纹脊线宽度比例W(x，y)的值，并产生密度图。

步骤(2)

针对一些特定区域，改变密度图的值。

步骤(3)

实现区域平滑。

步骤4：指纹脊线纹理生成

根据前面已经生成的指纹轮廓、方向场和密度图，可以生成脊线纹理二值图像。用灰度值0和255分别表示脊线和谷线。

所述指纹脊线纹理生成步骤如下：

首先随机产生若干种子点；

从种子点开始，用改进Gabor滤波器迭代增强初始图像；

设定灰度阈值，将生成图像变换为二值图像。就可以得到逼真的脊线纹理图像。

所述改进Gabor滤波器中的分段余弦函数的周期取决于指纹脊线宽度比例W(x，y)。

由于用普通Gabor滤波器生成的指纹脊线纹理，其脊线与谷线的宽度是固定相等的，这并不符合真实指纹的性质。为生成更为逼真的脊线，本发明将Gabor滤波器进行改进，这样产生的脊线更加符合真实指纹纹理特征。定义改进滤波器表达式如下：

$f\left(v\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{e}^{-\frac{{\left|\right|v\left|\right|}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}\·g(v;k(x,y),W(x,y))$

其中(x，y)为图像上经滤波器增强的点，σ是高斯函数的均方差，k(x，y)是平面波的波矢量，k(x，y)＝[k_x，k_y]^T由(x，y)点的脊线纹理方向O(x，y)和密度D(x，y)确定(这里的D(x，y)与步骤3定义的D(x，y)相同)：

$D(x,y)=\sqrt{k_x^2+k_y^2}$ $\tan \left(O(x,y)\right)=-\frac{k_x}{k_y}$

W(x，y)为(x，y)处的指纹脊线宽度比例(已在步骤3中定义)。分段函数g(v；k(x，y)，W(x，y))定义如下：

$g(v;k(x,y),W(x,y))=\left\{\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v]}{2W(x,y)}\right)& 0\&le;(k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v\left]\right)\&le;\frac{W(x,y)}{2}\\ -\cos \left(\frac{k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v]-\frac{1}{2}}{2(1-W(x,y))}\right)& \frac{W(x,y)}{2}<(k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v\left]\right)\&le;1-\frac{W(x,y)}{2}\\ \cos \left(\frac{k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v]-1}{2W(x,y)}\right)& 1-\frac{W(x,y)}{2}<(k(x,y)\&CenterDot;v-[k(x,y)\&CenterDot;v\left]\right)\&le;1\end{array}\right.$

参数σ由滤波器带宽决定，在时间域按照D(x，y)校准，这样滤波器的有效峰值不超过3个。滤波器截断成为FIR滤波器。

经过这一步骤生成的脊线纹理图像即为一个指纹模板图像。

图5为本发明周期与指纹脊线和谷线纹理相对应的余弦函数的示意图。图6为本发明改进Gabor滤波器(b和c)与原Gabor滤波器生成脊线纹理(a)之比较的示意图。图7为脊线纹理生成过程的示意图。第一行为由单个种子点生成脊线的过程，第二行为由多个种子点生成脊线的过程。

指纹按压图像生成就是将已经生成的指纹模板图像进行各种变换，最后生成逼真的合成指纹图像。由同一个模板图像生成的各个指纹按压图像，相当于从同一个手指采集到的不同指纹图像。

所述指纹按压图像生成的主要步骤有：添加划痕，纹理平移，脊线的膨胀/腐蚀，脊线的弹性形变，脊线的加噪和平滑，图像的平移和旋转，改变对比度，添加背景噪声。

步骤1：添加划痕，如图8本发明添加滑痕步骤前后对比的示意图所示：

在前面生成的指纹模板图像上添加滑痕。即在图像上添加若干灰度值为255的矩形，矩形的形状类似真实指纹滑痕。划痕的长度、宽度和位置在一定取值范围内随机产生，划痕的方向也是随机产生。

步骤2：指纹脊线纹理的平移，如图9本发明指纹纹理平移步骤前后对比的示意图所示：

此步骤针对不同接触区域。图像中的指纹轮廓不动，仅仅是脊线做上下左右的平移。

步骤3：指纹脊线的膨胀/腐蚀，如图10本发明对同一指纹二值图像不同程度的膨胀/腐蚀的示意图所示：

这里利用形态学的方法来模拟不同的手指干燥程度或压力对指纹的作用。对于手指干燥或低压力的情况用腐蚀算法，对于手指较湿或高压力的情况用膨胀算法。

步骤4：指纹脊线的弹性形变，如图11是本发明经过指纹脊线弹性形变步骤前后的示意图所示：

这里采用一种非线性的指纹弹性形变模型。该模型把指纹区域分成三部分：a区为指纹的中心区域，指纹形变时该区不发生改变；c区为指纹最外层的区域，指纹形变时仅仅发生平移和旋转；b区，介于a和c之间，发生了一个非线性的变化。

步骤5：指纹脊线的加噪和平滑，如图12是本发明指纹脊线加噪和平滑步骤前后对比的示意图所示：

由于真实指纹并非二值图像，而是带有白斑的多个灰度级图像，所以需要对指纹脊线加噪和平滑。步骤如下：提取脊线图像的谷线；对脊线图像添加白斑噪声，用3×3或5×5的窗口进行中值滤波；在得到的加噪平滑图上添加谷线。

步骤6：指纹图像的平移和旋转

此步骤是针对指纹在图中的位置的改变来进行的。指纹图像在一定取值范围内，旋转变换范围为-30度至30度，平移变换范围为图像大小的20％作平移和旋转变换。

步骤7：改变对比度，如图13本发明的指纹图像调整对比度步骤前后的示意图所示：

使原图像的灰度值成比例变化。

步骤8：添加背景噪声图，如14是本发明添加背景噪声后的指纹图像的示意图所示：

采用一种基于KL变换的统计模型的方法。模型需要一组纯粹的背景图像作为训练集。计算训练背景中代表主方差的线性子空间，然后用它随机生成新的背景。

本发明的上述结果与指纹合成的理论分析结论一致。具有高可靠性，可应用性和可采纳性。

上面描述是用于实现本发明的实施例，本领域的技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围的任何修改或局部替换，均属于本发明权利要求来限定的范围。

Claims (10)

1.一种基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法，包括步骤：

将指纹信息生成指纹模板图像，指纹模板图像是根据指纹的轮廓、方向场和密度图生成二值的指纹纹理图像；

对生成的指纹纹理图像进行变换，将指纹纹理图像生成指纹按压图像。

2.按权利要求1所述的指纹合成方法，其特征在于，所述指纹模板图像生成步骤包括：

将指纹信息生成指纹轮廓图像；

通过联合方向场模型生成指纹方向场；

采用指纹密度图表示方法生成密度图；

通过Gabor滤波器生成指纹脊线纹理。

3.按照权利要求2中所述的指纹合成方法，其特征在于，生成指纹方向场的步骤包括：

选择待生成指纹的种类；

确定奇异点的种类和位置以及各控制参数；

用新的联合方向场模型生成指纹方向场；

随机调整各点方向。

4.按照权利要求3中所述的指纹合成方法，其特征在于：

所述联合方向场模型是一个多项式和一个受奇异点影响的表达式的加权和。

5.按照权利要求2中所述的指纹合成方法，其特征在于，密度图生成步骤包括：

在符合自然界规律的范围内随机选择指纹局部纹理密度D(x，y)及指纹脊线宽度比例W(x，y)的值，并产生密度图；对特定区域，改变密度图的值；实现整体区域平滑。

6.按照权利要求2中所述的指纹合成方法，其特征在于，指纹脊线纹理生成步骤包括：

随机产生若干种子点；

从种子点开始，用改进Gabor滤波器迭代增强初始图像；

设定灰度阈值，将生成图像变换为二值图像。

7.按照权利要求6中所述的指纹合成方法，其特征在于：

所述改进Gabor滤波器中的分段余弦函数的周期取决于指纹脊线宽度比例W(x，y)。

8.一种指纹合成的系统，其特征在于，包括：

指纹模板图像单元，将输入的指纹信息生成并输出二值的指纹纹理图像；及

指纹按压图像单元，用于将输入的二值指纹纹理图像生成指纹按压图像。

9.如权利要求8所述指纹合成的系统，其特征在于，所述指纹模板图像单元，包括：

指纹轮廓模块，用于将输入的指纹信息生成指纹轮廓；

指纹方向场模块，用于将输入指纹信息生成指纹方向场；

指纹密度图模块，用于将输入指纹信息生成指纹密度图；

指纹脊线纹理模块，用于将输入指纹轮廓、指纹方向场和指纹密度图生成指纹脊线纹理，输出指纹模板图像。

10.如权利要求8所述指纹合成的系统，其特征在于，所述指纹按压图像单元，包括：

添加划痕模块，用于在输入的指纹模板图像上添加划痕；

纹理平移模块，用于对所述添加指纹滑痕的脊线纹理做上下左右的平移，生成纹理平移图像；

脊线的膨胀/腐蚀模块，对所述脊线平移图像模拟不同的手指干燥程度或压力，对指纹脊线平移图像进行膨胀或腐蚀变换；

脊线的弹性形变模块，对指纹脊线膨胀/腐蚀结果，利用非线性的指纹弹性形变模型，把指纹区域分成中心区域、指纹最外层区域、非线性的变化区域，分别进行弹性形变变换；

脊线的加噪和平滑模块，提取指纹区域中的脊线图像的谷线，对脊线图像添加白斑噪声，在得到的加噪平滑图上添加谷线；

图像的平移和旋转模块，利用指纹脊线加噪和平滑图像，在图像中的位置作平移和旋转变换，生成平移和旋转的图像。

改变对比度模块，用于平移和旋转后的图像，使原图像的灰度值成比例变化的对比度图像；

添加背景噪声模块，用纯粹背景图像训练集生成新的背景，并添加到对比度图像上，形成指纹按压图像。

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