CN106778498A - 一种增强指纹图像识别的方法 - Google Patents

Abstract

一种增强指纹图像识别的方法，包括以下步骤：(1)利用Gabor 滤波器来实现指纹图像的增强；（2）对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。本发明利用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强，最后提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法，充分利用了方差法的算法简单、计算速度快的优点，又克服了其容易受噪声影响的不足，得到了更准确的指纹分割图。

Description

一种增强指纹图像识别的方法

技术领域

本发明属于指纹识别技术领域，具体涉及一种增强指纹图像识别的方法。

背景技术

指纹是指指尖表面的由脊和谷所组成的图案，每个人都有唯一的指纹，指纹的这种唯一性是由局部的脊的特征和它们之间的相互关系所唯一确定的。目前最常用的方法是用FBI提出的指纹细节点(特征点)模型来做细节匹配，它利用指纹脊线的末梢点和分叉点来鉴定指纹。通过将细节点表示为点模式，一个自动指纹识别问题就转化为特殊的点模式匹配问题。自动指纹识系统中记录的不是整个指纹图像，而是特征点的信息集合，识别的具体过程就是用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点按照一定的算法进行匹配比对，从而确定是不是来自同一个手指的指纹。

近年来，有关指纹自动识别的研究己成为模式识别、图像处理及计算机视觉领域中广为关注的热点，国内也相继推出了自动化程度较高的系统，指纹应用将走进人民的日常生活中。虽然指纹技术已经发展的比较成熟，但仍有一些瓶颈问题困绕。譬如缺乏可靠的细节特征提取方法，在进行比对的指纹图像中定量的定义匹配程度仍然是困难的，不成熟的指纹分类方法，对于汗多、肿胀或蜕皮造成的非常模糊的指纹图像，系统误识率和拒识率较高等等。进入二十世纪九十年代，随着计算机技术，特别是图像处理技术、模式识别技术的迅速发展，以及大量快速有效、价格相对低廉的数字信号处理芯片的实现，指纹识别技术的应用越来越广泛，它不仅用于公安、司法等部门作为罪犯查证的一种手段，而且还广泛应用于民用领域，如信息安全领域、公共安全方面、金融安全方面、医疗方面和数据通信领域等。

发明内容

针对目前的指纹识别技术和产品还存在着一些问题，本发明目的在于提供一种增强指纹图像识别的方法。

为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种增强指纹图像识别的方法，包括以下步骤：(1)利用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；(2)对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算，引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域，再利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

进一步的，所述Gabor函数传递函数定义为：

式中，ω0为滤波器的中心频率，为了保证滤波器的形状恒定，对于不同的ω0应选择k使k/ω0保持不变；

在频率域构造Log Gabor滤波器，包括：控制滤波器带宽的径向分量G_r(r)

和控制滤波器方向选择的角度分量G_θ(θ)，二者乘积构成完整的Gabor滤

波函数G(r,θ)，对应的极坐标表达式分别如下：

G(r,θ)＝G_r(r)·G_θ(θ)，式中，r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定径向带宽，B_f＝2(2/ln2)^1/2|lnσ_f|，σ_θ确定角度带宽，B_θ＝2(2/ln2)^1/2σ_θ。

进一步的，所述图像增强方法为：(l)将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)对变换得到的频谱用相应的Gabor滤波器进行滤波；(3)用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

进一步的，所述该方法还包括在曲线坐标系下的节点关系表示方法：以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标；基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配；如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有形变不变性。

本发明提供的指纹识别关键技术首先针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，然后利用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强，最后提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法；针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，这种方法充分利用了方差法的算法简单、计算速度快的优点，但又克服了其容易受噪声影响的不足，得到了更准确的指纹分割图。

具体实施方式

下列对本发明的实施作进一步的说明，以便本领域的技术人员能够更好的理解并实施。

实施例1

一种增强指纹图像识别的方法，包括：(1)利用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；(2)对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；(3)引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；(4)利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

图像增强方法为：(l)将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)对变换得到的频谱用相应的Gabor滤波器进行滤波；(3)用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

在曲线坐标系下的节点关系表示方法：以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标；基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配；如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有形变不变性。

Claims (4)

1.一种增强指纹图像识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；(2)对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；(3)引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；(4)利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

2.如权利要求1中所述的一种增强指纹图像识别的方法，其特征在于，所述Gabor函数传递函数定义为：

$G\left(\mathrm{\ω}\right)=\exp \left(\frac{-{\left(ln\right(\mathrm{\ω}/{\mathrm{\ω}}_0\left)\right)}^2}{2{\left(ln\right(\mathrm{\κ}/{\mathrm{\ω}}_0\left)\right)}^2}\right)$

式中，ω0为滤波器的中心频率，为了保证滤波器的形状恒定，对于不同的ω0应选择k使k/ω0保持不变；

在频率域构造Log Gabor滤波器，包括：控制滤波器带宽的径向分量G_r(r)和控制滤波器方向选择的角度分量G_θ(θ)，二者乘积构成完整的Gabor滤波函数G(r,θ)，对应的极坐标表达式分别如下：

$G_r\left(r\right)=\exp (-\frac{{\left(\ln \right(r/f_0\left)\right)}^2}{2\·{\left({\mathrm{ln\σ}}_f\right)}^2})$

$G_{\mathrm{\θ}}\left(\mathrm{\θ}\right)=\exp (-\frac{{(\mathrm{\θ}-{\mathrm{\θ}}_0)}^2}{2\·{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}}^2})$

G(r,θ)＝G_r(r)·G_θ(θ)，式中，r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定径向带宽，B_f＝2(2/ln2)^1/2|lnσ_f|，σ_θ确定角度带宽，B_θ＝2(2/ln2)^1/2σ_θ。

3.如权利要求1中所述的一种增强指纹图像识别的方法，其特征在于，所述图像增强方法为：(l)将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)对变换得到的频谱用相应的Gabor滤波器进行滤波；(3)用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

4.如权利要求1中所述的一种增强指纹图像识别的方法，其特征在于，所述该方法还包括在曲线坐标系下的节点关系表示方法：以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标；基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配；如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有形变不变性。