CN1735894A - 用于确定皮肤印迹图像中的支承面的方法 - Google Patents

Abstract

在用于确定皮肤印迹的图像中的支承面的方法中，所述皮肤具有脊和槽并且所述图像以图像数据的形式存在，利用多个伽柏滤波器来对图像进行滤波，所述伽柏滤波器的余弦函数是在空间域中的不同方向上定向的。根据滤波器响应，确定每一个都通过脊/槽的近似方向区分的表面，所述方向是由各自的伽柏滤波器预设的。将这些表面合并成表示支承面的整个表面。

Description

用于确定皮肤印迹图像中的支承面的方法

本发明涉及一种用于确定皮肤印迹的图像中的支承面的方法，所述皮肤具有脊和槽并且所述图像以图像数据的形式存在。

为了使皮肤印迹的图像(特别是指纹)能被自动地获取，由传感器来扫描待成像的皮肤区域(特别是指尖)。将皮肤区域置于在光学扫描的情况下是透明的表面上。然而，传感器的感应区域通常是矩形的，并且支承面通常不占据由传感器所感应的整个区域。这产生可能会干扰后续分析的部分图像。

从B.M.Mehtre等人所著的“Segmentation of FingerprintImages Using the Directional Image(利用方向性图像进行的指纹图像分割)”(Pattern Recognition，第20卷，第4期，第429-435页，Pergamon Journal有限公司，1987年)中可知一种基于方向模式的方法。从N.K.Ratha、S.Chen和A.Jain所著的“Adaptive FlowOrientation-Based Feature Extraction in Fingerprint Images(指纹图像中的自适应的基于流动方向的特征提取)”(PatternRecognition，第28卷，第11期，第1657-1672页，1995年11月)中可知一种方法，其中支承面是根据正交于槽的路径而计算的方差的级别来确定的。

本发明的目标是可靠地确定支承面，以便能够将后续的图像处理步骤限制于支承面中所含的信息。这是利用最少可能的计算工作来完成的。

依照本发明，这个目标是这样实现的，即：利用多个伽柏滤波器来对图像进行滤波，所述伽柏滤波器在特定域中具有不同方向的余弦函数；根据滤波器响应来确定区域，所述区域中的每一个都是通过脊/槽的由特定伽柏滤波器预设的近似方向加以区分的；以及将所述区域合并成表示支承面的整个区域。

根据本发明的方法使支承面(也称为前景或感兴趣区域)可能得以确定，以便能够将由传感器所感应的剩余的区域(背景)被排除在进一步的处理之外。根据本发明的方法具有这样的优点，也就是：即使由于干燥的、非常潮湿的或非常油腻的手指或由于脏的东西而造成图像质量差、或当在前景与背景之间的平均亮度上只存在小差别时、或当在背景中有在某种程度上典型地具有指纹本身性质的结构(比如，由光学传感器投射的阴影或由传感器的电子设备(水平或垂直)生成的平行于轴的条纹)时，也能以高可靠性来识别支承面。

能以之识别支承面的高可靠性允许通过比较支承面的尺寸和传感器区域的尺寸来以合理的方式确定总体上的图像质量(全局图像质量)。根据本发明的方法还使确定在传感器上是否实际存在手指成为可能。

已经证明将要使用的四个伽柏滤波器是有利的。优选地，这样来定向该滤波器，以致按与滤波器的边缘呈22.5°、67.5°、112.5°和157.5°的角度来确定伽柏滤波器的方向。这些方向中的每一个都集中地位于主轴和对角线之间。这使得滤波器响应的尺寸能够保持得尽可能小，该滤波器响应产生上面所提及的设备生成的平行于轴的条纹。

可以将伽柏滤波器的波长预设成固定值，并且应该与指纹槽的波长的数量级相同。当以像素为单位指定波长时，自然要取决于所使用的传感器。已经证明在500dpi的传感器分辩率下波长的九个像素的图是有利的。伽柏滤波器的高斯钟形曲线的标准偏差应该略微小于半个波长。滤波器掩膜(mask)应该覆盖至少两个相邻的槽。21×21个像素的尺寸已被认为是有利的。

伽柏滤波器尤其非常适合于指纹槽的识别，因为它们依赖于生成对所检查图像的两个特征的大的滤波器响应，这两个特征一般说来实际上只是在指纹图像的相关区域中被找到：周期的槽状结构和典型的槽密度(density)。该图像的元素在相当大的程度上被伽柏滤波器“忽略”，也就是说相关滤波器响应的尺寸小，在所述图像中这两个元素的其中一个显示出偏离典型的指纹的值。

为了从滤波器响应中获得共同具有某一方向的指纹区域，在根据本发明的方法的另一个实施例中采取措施，以针对每次从图像被分割成的平铺显示片(tile)的逐片给定的滤波器响应中导出方差以及针对将要分配给指定区域的具有大于预设阈值的方差的平铺显示片允许根据滤波器响应来确定所述区域。

在这另一个实施例的有利形式中，方差的导出是通过导出彼此重叠的平铺显示片的方差来执行的。优选地，在这种情况下优选地采取措施，即：在大约500dpi的分辩率下，将用来导出方差的平铺显示片的尺寸设为16×16个像素，所述平铺显示片的每一个都以8个像素来逐步处理。

以这种方式形成的含有不同脊方向的区域包含小的隔离区、小峰和小凹痕，而在另一个实施例中，通过借助于平滑滤波器来使所述像素适应于指定像素的(当时主要的)环境来平滑。

甚至略微较大的隔离区都可能会产生误差，所以在另一个实施例中，通过确定直到那时确定的区域的表面积并且抑制其表面积小于预设尺寸的区域的进一步处理来消除这些误差。为此，优选地，为通过利用边缘跟踪算法跟踪区域的轮廓来确定表面积采取措施。

如果将指尖压向平面，则本身可以假定：支承面的形状将是无孔或无大凹痕的。这类形状的特征在于每条水平直线和每条垂直直线都只横穿一次支承面的事实。

为了获得这样的支承面，在根据本发明的方法的另一个实施例中提供了：检查直到那个点所确定的支承面以找到凹痕，并且把位于凹痕中的平铺显示片假定为属于支承面。具体来讲，这种方法可以有利地在直至那个点确定的支承面的两侧上通过下列操作来执行的，即：将从上述两侧的两端开始的每一个指针设置到确定为属于支承面的最外面的平铺显示片，所述指针接着朝彼此移动且逐行假定一个平铺显示片位于更外侧的位置，或者如果存在凹痕的话则保持在相同的位置上，以及指针移动直到它们相遇形成确定的支承面的指定边缘。

在这种各向异性的凸面应用之前的中间结果精确地标识出其中图像局部质量高的区域。可以利用这一事实以将随后在较低质量区域中找到的特征声明为“不确定”或拒绝。

参照下文所述的实施例，本发明的这些及其它方面将变得明显并被阐明。

在附图中：

图1示出指纹的图像；

图2示出在借助伽柏滤波器进行滤波之后具有与槽大致相同方向的表面；

图3还示出在抑制最小的表面碎片以及尖的凹痕和凸起之后的四个表面；

图4示出在抑制相当小的表面碎片之后的四个区域；和

图5示出在合并之后获得的支承面。

图1的目的仅仅是示出在支承面1和背景2中可能存在的各种结构，并且它不同于直接记录的指纹图像，因为图1中所示的内容不是灰度阴影而仅仅是黑白的。在支承面1中清楚明显的是本身已知的指纹的结构，也就是脊和谷(槽)。在背景中存在因传感器或电子电路中的缺陷而造成的平行于轴的结构。

图1中所示的指纹图像是利用其余弦函数被定向在角度为22.5°、67.5°、112.5°和157.5°处的四个伽柏滤波器加以滤波的。图2用图解法示出在四个不同方向a-d上的伽柏滤波器。在每种情况下，余弦函数都是用代表最大值的线表示的，而线的长度表示高斯钟形曲线。

在余弦函数与指定脊或槽结构高度相关的地方，针对由平铺显示片定义的每个区域获得滤波器响应中的高方差，然而如果所述脊在极大地偏离于指定滤波器方向的方向上或在极大地变化的方向上扩展，则所述方差较小。为此，如下详细地检查四个滤波器响应：

在下面，单独地检查四个单独的图像。首先在每个图像中计算滤波器响应的方差。这是在16×16的平铺显示片中执行的，所述16×16的平铺显示片是以水平地和垂直地八个像素来逐步考虑的，这意味着两个相邻的平铺显示片彼此重叠一半。所获得的就是在两个方向上小八倍并且包含适当的方差作为数值的四个单独的图像。

将这样确定的方差与阈值进行比较。这个阈值依赖于伽柏滤波器的参数以及传感器的特性，因此必须通过实验加以确定。同阈值的比较结果可以参见图2a到2d。

在图2中能够看到各种非常小的隔离区和尖的凹痕及凸起，并且通过进一步滤波来抑制它们。在这种情况下则可以有利地采取措施，即：如果在3×3的环境中存在至少六个白色像素而在5×5的环境中存在至少十四个白色像素，则每次认为一个象素是属于一个表面(即，相对于所述图，剩余的或将要变为白色的)。在图3a到3d中示出这一滤波的结果。

现在，在单独的图像中通过利用边缘跟踪算法跟踪单独白色区域的轮廓来搜索大的环境分量。即使在按下列公式来描绘轮廓期间，也能够确定所述区域的表面积：

$F=\frac{1}{2}|\∫x\left(t\right)\stackrel{\·}{y}\left(t\right)-x\left(t\right)\stackrel{\·}{x}\left(t\right)\mathrm{dt}|.$

在该公式中，(x(t)/y(t))是针对边缘的参数设置。将其表面积超过预设值(推荐值＝36)的环境分量留在原地，并将其它的删除。在执行这一操作的过程中，利用指纹的另一个特性来获得针对支承面的高可靠性。从根本上讲，这个特性就是：在指纹内仅仅存在其中槽的方向突然变化的小区域。

在其他的各处，必须处理的区域都是在方向上缓慢、连续变化的大的区域。这给出了上面所提到的大的成像区域，其中在滤波器响应中存在高方差。另一方面，方向相同或类似的小环境分量表示图像内可能与指纹完全无关的结构、例如诸如是阴影或脏的东西。小环境分量的删除得到图4a到4d所示的结果。

合并图4a到4d中所示的如此获得的区域，于是产生图5中所示的支承面。为了抑制可能仍然留在支承面中的任何单独像素或峰值，继之以进行多次(优选为两次)结合图2和3所述的这类的滤波。

最后，在另一个实施例中，还可以确保每个水平边缘和每个垂直边缘都至多横穿支承面一次，也就是所述支承面示出了各向异性的凸面。

Claims (10)

1.一种用于确定皮肤印迹的图像中的支承面的方法，所述皮肤具有脊和槽并且所述图像以图像数据的形式存在，其特征在于：利用多个伽柏滤波器来对图像进行滤波，所述伽柏滤波器在空间域中具有不同方向的余弦函数；根据滤波器响应来确定区域，所述区域中的每一个都是通过脊/槽的由特定伽柏滤波器预设的近似方向加以区分的；以及将所述区域合并成表示支承面的整个区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：使用四个伽柏滤波器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述伽柏滤波器的方向是按到图像边缘的角度为22.5°、67.5°、112.5°和157.5°而确定的。

4.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其特征在于：为了允许逐平铺显示片地根据滤波器响应来确定表面，所述图像被分割成所述平铺显示片，根据指定的滤波器响应来导出相应的方差，并且将具有大于预设阈值的方差的平铺显示片分配给所述相应的表面。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述方差的导出是通过导出彼此重叠的平铺显示片的方差来执行的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在大约500dpi的分辩率下，用于导出方差的平铺显示片的尺寸为16×16个像素，以8个像素来逐步处理所述平铺显示片的每一个。

7.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其特征在于：由平滑滤波器使像素适应于相应的像素的相应的突出环境。

8.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其特征在于：确定直到那时确定的区域的表面积，并且抑制其表面积小于预设尺寸的表面。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述表面积是通过借助边缘跟踪算法描绘支承面的轮廓来确定的。

10.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其特征在于：在直至那个点确定的感兴趣区域的两侧上，将从上述两侧的任一端开始的指针的每一个设置到确定为属于支承面的最外面的平铺显示片，所述指针接着朝彼此移动且逐行假定一个平铺显示片位于更外侧的位置，或者如果存在凹痕的话则使之保持在相同的位置上，并且指针移动直到它们相遇为止形成确定的支承面的相应的边缘。

Images