CN113361448A - 一种指纹图像中干扰直线的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种指纹图像中干扰直线的检测方法，通过获取原始指纹图像并进行0°到180°的旋转遍历及统计每次旋转后指纹图像中行(列)中异常像素点数量及其占总像素点的比例，结合样本测试得到的异常像素点阈值及其占比阈值，从而判断当前旋转角度下的行(列)为原始指纹图像中的干扰直线。本发明提供的方法，可有效提升指纹图像中的干扰直线的检出率及正确率，减少因干扰直线的误判、漏检等造成的指纹图像不合格问题。

Description

一种指纹图像中干扰直线的检测方法

【技术领域】

本发明涉及指纹图像处理技术领域，具体涉及一种指纹图像中干扰直线的检测方法。

【背景技术】

在当今社会中，指纹识别因其高精确性在生物识别领域中有着广泛应用，是一种重要的身份认证方式。目前，指纹信息多数通过指纹采集仪直接获取，如二代身份证中所包含的公民指纹信息即是通过终端采集设备直接采集得到，但在某些特定情况下，指纹信息需要从包含指纹信息的某些物体上获得，如遗留在各类纸质文件上的指纹数据。在此种情形下获得的指纹图像通常存在直线干扰问题，严重影响后期指纹特征信息的提取，进而造成误读、误判现象，导致最终的指纹识别精度显著下降，因此，如何尽可能的检测到此类指纹图像中的干扰直线是非常有必要的。

传统的直线检测算法，如一些利用直线的固有属性进行检测的方法在应用于指纹图像时无法良好区分指纹纹线和干扰直线，容易产生误判或漏判现象。因此，本发明提出一种用于检测通过从第三方采集获得的指纹图像中干扰直线的方法。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种指纹图像中干扰直线的检测方法，可良好区分经第三方获取的指纹图像中所包含的直线干扰，有效避免因传统的直线检测算法造成的误判或漏检现象。

本发明采用如下技术方案：

一种指纹图像中干扰直线的检测方法，包括如下步骤：

A1：从包含指纹信息的物体中提取得到原始指纹图像，将原始指纹图像所占区域定义为矩形REC1；

A2：原始指纹图像旋转角度θ得到旋转后指纹图像，将矩形REC1经旋转所对应的区域定义为矩形REC2；

A3：统计矩形REC2区域中，沿水平(或垂直)方向的单行(列)中的全部像素点个数n及其中像素点灰度值小于阈值T1的像素点个数m；

A4：计算m与n的比值S，将比值S与阈值T2进行比较，

若S≥T2，则该行(列)对应的REC1区域内的直线为原始指纹图像中的干扰直线；

若S＜T2，则该行(列)对应的REC1区域内的直线并非原始指纹图像中的干扰直线；

A5：重复步骤A2～A4的检测步骤直到旋转角度θ完成0°到180°的遍历。

作为一种技术方案，所述步骤A1中包含指纹信息的物体优选纸质类资料。

作为一种技术方案，所述旋转角度θ取值范围为：0°≤θ≤180°，θ初始值为0°，角度步长优选值为1°；

作为一种技术方案，所述阈值T1和阈值T2均是经验值。

作为一种技术方案，所述阈值T1和阈值T2的经验值是经小批量样本测试统计获得；

作为一种技术方案，所述阈值T1优选值为100；

作为一种技术方案，所述阈值T2取值范围为50％～100％，优选值为80％；

相比传统的直线检测方法，本发明方法可有效提升指纹图像中的干扰直线的检出率及正确率，减少因干扰直线的误判、漏检等造成的指纹图像不合格问题。

【附图说明】

图1为本发明方法的步骤流程图。

图2为使用本发明与Hough变换方法进行检测的结果对比。

【具体实施方式】

以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。

本发明的一种指纹图像中干扰直线的检测方法包含以下步骤：

(1)从包含指纹信息的纸质资料提取得到原始指纹图像Img1，所占区域定义为矩形REC1，以矩形REC1的左下角为原点、横纵轴为x轴和y轴建立平面直角坐标系；

定义旋转角度θ，其初始值为0°；

(2)原始指纹图像Img1顺时针旋转角度θ得到旋转后指纹图像Img2，所占区域定义为矩形REC2，且矩形REC2与矩形REC1处于同一直角坐标系；

(3)统计矩形REC2区域内沿x轴方向的像素点个数n1_i及沿y轴方向的像素点个数n1_j，所述i表示矩形REC2沿x轴方向的第i行，所述j表示矩形REC2沿y轴方向的第j列；

(4)经事先小批量样本测试给定像素灰度阈值100，将像素灰度阈值小于100的点初步判定为异常像素点，Img(i，j)表示像素点(i，j)的灰度值；

统计矩形REC2区域内沿x轴方向的像素点中Img(i，j)＜100的像素点个数m1_i，

统计矩形REC2区域内沿y轴方向的像素点中Img(i，j)＜100的像素点个数m1_j，

(5)计算矩形REC2区域内异常像素点在同一行(列)中所占比例，

同一行中的比值：S_i＝m1_i/n1_i，同一列中的比值：S_j＝m1_j/n1_j，

经事先小批量样本测试给定比例阈值80％，

若S_i(j)≥80％，即该行(列)中异常像素点占像素点总数的80％以上，则该行(列)对应的REC1区域内的直线为原始指纹图像中的干扰直线；

若S_i(j)＜80％，则该行(列)对应的REC1区域内的直线并非原始指纹图像中的干扰直线；

(6)判断旋转角度θ是否为180°，是的话检测结束，否的话跳转到步骤(2)以θ＝θ+1°进行重复检测步骤。

在包含指纹信息的纸质资料中提取指纹图像2张，分别采用本发明方法和Hough变换方法进行干扰直线检测，结果如图2所示，可以看出，本发明方法能够正确检测出干扰直线，Hough变换方法未检测出干扰直线且将部分指纹纹线误认为干扰直线，因此本发明方法针对此类直线干扰有更优越的性能，提升了干扰直线的正确检测率。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原作之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：从包含指纹信息的物体中提取得到原始指纹图像；

步骤2：将原始指纹图像旋转角度θ得到旋转后指纹图像；

步骤3：统计旋转后指纹图像区域中，沿水平(或垂直)方向的单行(列)中的全部像素点个数n及其中像素点灰度值小于阈值T1的像素点个数m；

步骤4：计算m与n的比值S，将比值S与阈值T2进行比较，

若S≥T2，则该行(列)对应的原始指纹图像中的直线为干扰直线；

若S＜T2，则该行(列)对应的原始指纹图像中的直线并非干扰直线；

步骤5：重复步骤2～4的检测步骤直到旋转角度θ完成0°到180°的遍历。

2.如权利要求1所述的一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，所述步骤1中包含指纹信息的物体优选纸质类资料。

3.如权利要求1所述的一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，所述旋转角度θ取值范围为：0°≤θ≤180°，遍历步长优选值为1°。

4.如权利要求1所述的一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，所述阈值T1和阈值T2均是经验值。

5.如权利要求4所述的一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，所述阈值T1和阈值T2的经验值是经小批量样本测试统计获得。

6.如权利要求5所述的一种指纹图像中干扰直线的检测方法，其特征在于，所述阈值T1优选值为100，所述阈值T2取值范围为50％～100％，优选值为80％。

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