RU2329537C1 - Способ фильтрации дактилоскопического изображения - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, а именно к цифровой фильтрации дактилоскопических изображений. Технический результат заключается в повышении эффективности обработки изображения на участках с высокой кривизной папиллярных линий. Технический результат достигается благодаря тому, что в последовательной обработке областей изображения при помощи направленного фильтра, имеющего по меньшей мере один центральный гребень и адаптированного к локальным параметрам соответствующих областей изображения, включающим межгребневое расстояние, ориентацию и кривизну папиллярной линии, адаптацию фильтра к локальной кривизне осуществляют путем изгиба по меньшей мере одного центрального гребня фильтра в плоскости пространственных координат таким образом, чтобы приблизить его кривизну к локальной кривизне папиллярной линии. 5 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, а именно к цифровой фильтрации дактилоскопических изображений, и может быть использовано в криминалистике для идентификации отпечатков папиллярных узоров.

Современная дактилоскопия использует вычислительную технику для обработки и идентификации дактилоскопических изображений, к которым относятся, в первую очередь, отпечатки пальцев и ладоней. Низкое качество отпечатков приводит к появлению ошибок при сравнении изображений. Для уменьшения количества ошибок изображение улучшают (фильтруют) с помощью направленных цифровых фильтров. Известные методы фильтрации дают хороший результат для участков изображения с малой кривизной папиллярных линий, но малоэффективны для участков с повышенной кривизной.

Цифровой фильтр представляет собой математическую функцию двух переменных, задающую трехмерную поверхность. Это позволяет говорить о форме фильтра. Фильтр для улучшения дактилоскопического изображения имеет один или несколько параллельных гребней, из которых наибольшее влияние на результат фильтрации оказывает центральный гребень. Такой фильтр обладает селективным воздействием: в результате применения фильтра яркость пикселов изображения, расположенных в зоне межгребневой борозды, в среднем увеличивается, а яркость пикселов, расположенных в зоне папиллярного гребня в среднем уменьшается.

Для практического применения фильтра на основе задающей фильтр функции строят матрицу коэффициентов, так называемую маску, которую затем применяют к окрестности обрабатываемого пиксела, чтобы определить новое значение яркости для данного пиксела.

Наилучшее действие фильтра достигается при точном совпадении ориентации гребней фильтра с ориентацией папиллярных линий в зоне действия фильтра. На участке изображения с повышенной кривизной папиллярные линии существенно меняют свое направление на расстоянии, равном протяженности фильтра. В этих условиях добиться совпадения ориентации фильтра с ориентацией линий удается лишь для небольшого участка линии, в то время как остальные участки имеют иную ориентацию, что отрицательно влияет на результат фильтрации.

В результате обработки такого участка фильтром на изображении могут появиться ложные детали, а истинные могут оказаться потеряны. Чтобы уменьшить искажение изображения фильтром, обычно на искривленных участках уменьшают область действия фильтра. Такое ограничение приводит к тому, что сильно искривленные участки практически не фильтруются.

Известен способ улучшения качества дактилоскопического изображения (A.Erol, U.Halici, G.Ongun. "Feature Selective Filtering for Ridge Extraction" (c) 1999 by CRC Press LLC), заключающийся в обработке изображения при помощи фильтра, который адаптируют к локальным параметрам окрестности обрабатываемой области, путем изменения коэффициентов фильтра.

Используемый в указанном способе фильтр является усеченной версией фильтра Габора, разработанного для вызова максимального отклика на папиллярных линиях известной ориентации и известного расстояния между ними на изображении дактилоскопического отпечатка. Импульсная характеристика такого фильтра определяется произведением гауссиана и косинусной плоской волны.

В пространственной области, когда среднеквадратическое отклонение (далее - СКО) достаточно велико, фильтр дает максимальный отклик на папиллярные линии с частотой следования, равной величине волнового вектора, и ориентированные ортогонально направлению волны. Главный пик в середине соответствует обрабатываемому папиллярному гребню, а боковые пики с меньшей амплитудой соответствуют соседним папиллярным линиям.

Для адаптации указанного фильтра к локальным параметрам изображения используют следующие локальные значения:

- межгребневое расстояние;

- ориентация гребня.

Межгребневое расстояние определяет как величину волнового вектора, так и СКО гауссиана. Величина волнового вектора соответствует частоте колебаний вдоль волнового вектора.

Эксперименты показали, что используемые правила построения указанного фильтра работают очень хорошо, когда ориентация и межгребневое расстояние определены верно. Однако ошибки, возникающие при определении ориентации папиллярной линии, искажают изображение и приводят к потере истинных мелких особенностей и выделению ложных.

Обычно практически невозможно точно определить ориентацию папиллярной линии на участках плохого качества или на участках изображения с большой кривизной.

Для решения этой проблемы параметр угла ориентации папиллярной линии дополнен параметром степени достоверности ориентации (далее - ДО). Коэффициент достоверности ориентации используется для настройки СКО гауссиана. Участки с низкой достоверностью ориентации обрабатываются фильтром с меньшим значением СКО по сравнению со значениями, используемыми для участков с большой достоверностью ориентации. То есть участки с низкой ДО подвергаются менее интенсивной фильтрации, чем участки с большой ДО.

Приведенный в той же статье анализ результатов экспериментального применения описанного способа показывает, что для участков с большой кривизной папиллярной линии получены низкие значения достоверности. Это влечет за собой снижение степени фильтрации вплоть до полной невозможности "извлечь" папиллярные линии на этих участках.

Таким образом, задача корректной обработки искривленных участков авторами не решена, а лишь автоматизировано снижение степени фильтрации проблемных мест.

В качестве прототипа выбран способ улучшения качества изображения отпечатков пальцев (заявка США №2005163394, Scholze, 28.06.2005), согласно которому выполняют последовательную обработку областей изображения при помощи направленного фильтра, адаптированного к локальным параметрам соответствующих областей изображения, которые включают межгребневое расстояние, ориентацию и кривизну папиллярной линии. Для определения локальных параметров изображения его делят на прямоугольные фрагменты, для каждого из которых определяют локальные параметры. В пространственной области для каждой обрабатываемой точки в соответствии с локальными параметрами изображения строят фильтр Габора. При этом адаптацию фильтра к локальной кривизне осуществляют, подвергая коррекции Фурье-образ фильтра, в частности, изменяют направления главных осей, положение и размер ограничивающего эллипса в частотной области, определяющего область пропускания фильтра. В местах, где направление потока папиллярных линий существенно изменяется, область пропускания увеличивают. В результате селективное направленное воздействие фильтра уменьшается. Это приводит к снижению эффективности фильтра по отношению к типичным помехам на изображении папиллярного узора.

Задачей настоящего изобретения является создание такого способа фильтрации дактилоскопического изображения, который обеспечивал бы эффективную обработку изображения на участках с высокой кривизной папиллярных линий.

Решение поставленной задачи достигнуто благодаря созданию способа фильтрации дактилоскопического изображения, заключающегося в последовательной обработке областей изображения при помощи направленного фильтра, имеющего по меньшей мере один центральный гребень и адаптированного к локальным параметрам соответствующих областей изображения, включающим межгребневое расстояние, ориентацию и кривизну папиллярной линии, при котором адаптацию фильтра к локальной кривизне осуществляют путем изгиба по меньшей мере одного центрального гребня фильтра в плоскости пространственных координат таким образом, чтобы приблизить его кривизну к локальной кривизне папиллярной линии.

Благодаря такой адаптации фильтра появляется возможность осуществлять фильтрацию участков папиллярных линий, имеющих большую кривизну, без снижения эффективности самой фильтрации.

Изгиб может осуществляться путем построения указанного фильтра в криволинейной системе координат, имеющей два семейства координатных линий, в которой координатные линии одного семейства прямолинейны и перпендикулярны к касательной к папиллярной линии в обрабатываемой точке, координатные линии другого семейства изогнуты и имеют кривизну, соответствующую локальной кривизне папиллярной линии, а начало координат совпадает с обрабатываемой точкой.

Изгиб может также осуществляться путем построения указанного фильтра в полярной системе координат.

Гребень может принимать форму дуги окружности. При этом кривизна дуги окружности может быть равна локальной кривизне папиллярной линии.

В качестве направленного фильтра может быть использован фильтр Габора.

Далее следует подробное описание изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:

фиг.1 схематически изображает эталонный фильтр;

фиг.2 схематически изображает фрагмент узора папиллярных линий;

фиг.3 схематически изображает ориентированный и масштабированный фильтры;

фиг.4 схематически изображает изогнутый фильтр;

фиг.5 изображает взаимное расположение используемых систем координат.

Способ фильтрации дактилоскопического изображения заключается в следующем.

На первом этапе обработки строят известным способом (аналитически) эталонный фильтр F(x, у), оптимизированный для фильтрации изображения идеализированного узора, представленного горизонтальными папиллярными линиями с фиксированным межгребневым расстоянием s. Фильтр, определяемый функцией F(x, у), строится в окне D, как показано на фиг.1.

Дальнейшие операции выполняют последовательно с каждой точкой обрабатываемого изображения.

В системе координат OX′Y′ для обрабатываемой точки О изображения выбирают окрестность, включающую несколько папиллярных гребней, и в данной окрестности определяют локальные параметры изображения. Как показано на фиг.2, для каждой точки, расположенной в центре папиллярного гребня или межгребневой борозды, за направление потока папиллярных линий выбирают направление касательной А к папиллярной линии в этой точке. В остальных точках выбранной окрестности направление определяется интерполяцией значений, полученных для центральных точек. Для уменьшения влияния шума эти направления сглаживаются по упомянутой окрестности точки О. Межгребневое расстояние S для каждой точки упомянутой окрестности точки О определяют перпендикулярно направлению потока в данной точке окрестности. Полученные значения также усредняют по всей упомянутой окрестности. Кривизну С определяют непосредственно в точке О без усреднения.

Далее для обрабатываемой точки изображения строят фильтр, адаптированный к локальным параметрам изображения, полученным для этой точки, включающим направление потока папиллярных линий, межгребневое расстояние и кривизну. Для адаптации фильтра к локальным параметрам изображения выполняют его масштабирование, ориентацию и изгиб.

Для выполнения ориентации и масштабирования задают прямоугольную систему координат OX′′Y′′, в которой начало координат совпадает с обрабатываемой точкой О, ось X′′ параллельна направлению потока папиллярных линий в точке О, ось Y′′ перпендикулярна направлению потока (см. фиг.3 и 5). В указанной системе задают квадратное окно D′′, симметричное относительно координатных осей X′′ и Y′′. При этом размеры окна D′′ равны размерам окна D, умноженным на масштабный коэффициент M=S/s, где S - межгребневое расстояние в точке О, a s - фиксированное межгребневое расстояние идеализированного узора. Окно D′′ определяет основание ориентированного и масштабированного фильтра.

В окне D′′ строят ориентированный и масштабированный фильтр, задаваемый функцией F(x′′, у′′). Координаты х′′ и у′′ фильтра в системе координат OX′′Y′′ выражаются через координаты фильтра в системы координат OX'Y' следующим образом:

х′′=M·x′·cos(α)+M·y′·sin(α);

у′′=M·y′·cos(α)-M·x′·sin(α),

где М - масштабный коэффициент;

α - угол между касательной к папиллярной линии и папиллярной линией в точке О.

Далее выполняют переход к криволинейным координатам, имеющим два семейства координатных линий Y′′′ и X′′′, и начало координат в обрабатываемой точке О. Координатные линии Y′′′ одного семейства системы прямолинейны и перпендикулярны локальному направлению папиллярных линий в обрабатываемой точке, а координатные линии X′′′ другого семейства криволинейны, а их кривизна соответствует локальной кривизне С папиллярной линии. В частном случае координатные линии X′′′ могут иметь форму дуги окружности с радиусом кривизны R=1/С.

В указанной системе координат строят окно D′′′ (см. фиг.4), которое является криволинейным образом окна D′′. Высота окна D′′′, измеренная вдоль оси Y′′′, равна высоте окна D′′, а ширина окна D′′′, измеренная перпендикулярно оси Y′′′, равна ширине окна D′′.

В окне D′′′ строят фильтр как функцию криволинейных координат F(x′′′, у′′′). При этом координаты х′′′, у′′′ выражаются через координаты х′′, у′′ с учетом радиуса кривизны R следующим образом:

х′′′=R·arcsin(x′′/R);

у′′′=у′′±(R-sqrt(R·R-х′′·х′′)),

где х′′, у′′ - координаты фильтра в координатной системе OX′′Y′′;

х′′′, у′′′ - координаты фильтра в координатной системе OX′′′Y′′′;

R - радиус кривизны папиллярной линии.

Далее находят маску коэффициентов (маску фильтра) для обрабатываемого изображения. Для этого в системе координат OX′Y′ выделяют квадратное окно D′, достаточное для вписывания в него повернутого криволинейного окна D′′′, как показано на фиг.2.

Находят криволинейные координаты точек, расположенных в окне D′, и определяют для каждой из указанных точек коэффициенты фильтра, построенного в окне D′′′.

Значения коэффициентов фильтра I(х′, у′) для точек внутри окна D′ устанавливаются равными значениям эталонного фильтра, построенного в криволинейных координатах х′′′, у′′′:

I(х′, у′)=F(x′′′, у′′′).

Для тех точек, которые расположены внутри окна D′, но за пределами окна D′′′ устанавливают значения коэффициентов, равные нулю.

Таким образом получают матрицу коэффициентов, иными словами маску фильтра, размер которой совпадает с размером окна D′. Применяя маску в окне D′, получают новое значение яркости для обрабатываемой на данном шаге точки О.

Далее повторяют описанную выше последовательность действий для следующей точки изображения.

Claims (6)

1. Способ фильтрации дактилоскопического изображения, заключающийся в последовательной обработке областей изображения при помощи направленного фильтра, имеющего по меньшей мере один центральный гребень и адаптированного к локальным параметрам соответствующих областей изображения, включающим межгребневое расстояние, ориентацию и кривизну папиллярной линии, отличающийся тем, что адаптацию фильтра к локальной кривизне осуществляют путем изгиба по меньшей мере одного центрального гребня фильтра в плоскости пространственных координат таким образом, чтобы приблизить его кривизну к локальной кривизне папиллярной линии.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что изгиб осуществляют путем построения указанного фильтра в криволинейной системе координат, имеющей два семейства координатных линий, в которой координатные линии одного семейства прямолинейны и перпендикулярны касательной к папиллярной линии в обрабатываемой точке, координатные линии другого семейства изогнуты и имеют кривизну, соответствующую локальной кривизне папиллярной линии, а начало координат совпадает с обрабатываемой точкой.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что изгиб осуществляют путем построения указанного фильтра в полярной системе координат.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что гребень принимает форму дуги окружности.

5. Способ по п.4, отличающийся тем, что кривизна дуги окружности равна локальной кривизне папиллярной линии.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве направленного фильтра используют фильтр Габора.

Images