TW201324375A - 模糊指紋影像重建方法 - Google Patents

Abstract

一種模糊指紋影像重建方法包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊及至少一偏亮區塊；利用該偏暗區塊及偏亮區塊計算一偏暗影像及一偏亮影像；將該偏暗影像及偏亮影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數及一偏亮亮度補償係數；及利用該偏暗亮度補償係數及偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像及偏亮影像，以獲得一偏暗補償影像及一偏亮補償影像。

Description

模糊指紋影像重建方法

本發明係關於一種模糊[blur]指紋影像重建方法；特別是關於一種於偏暗或偏亮模糊影像進行亮度補償之模糊指紋影像重建方法。

習用指紋影像辨識方法，例如：中華民國專利公開第200412544號之〝片段比對式指紋辨識方法〞發明專利申請案，其揭示一種片段比對式指紋辨識方法利用資料庫中所儲存的指紋片段影像與使用者輸入的指紋影像進行片段樣式比對，若是比對分數高於一自訂門檻值，則表示該指紋影像中的某片段與資料庫中的片段相似度極高，因此將其選為候選者片段。當所有的使用者輸入片段影像均比對過之後，可以得到一個候選者片段清單，經由第二階段的候選者片段分析，若是能夠得到一組與資料庫片段具有相同特性的候選者片段，則該輸入指紋比對成功，反之則比對失敗。

另一習用指紋影像分類方法及其裝置，例如：中華民國專利公告第354397號之〝指紋像自動分類的方法及系統裝置〞發明專利，其揭示一種指紋像自動分類的方法及系統裝置，係根據指紋中核心點[core point]的數目和核心點周圍的指紋線流向[ridge flow direction]，將輸入指紋分為八個不同類別。首先針對輸入的原始指紋像進行前處理。根據指紋像中的灰階平均值[mean]和變異值[variance]分離出指紋像中的背景部份與指紋部份。所有後續的處理步驟則只針對指紋部份進行，這樣可以增進本分類方法的速度。指紋部份被分離出來後，再針對每個指紋區塊，計算此區塊指紋線的平均方向，產生其區塊方向圖[block directional image]。然後針對整個指紋像區塊方向圖的分佈得出指紋中核心點的位置。最後利用核心點的數目與核心點周圍的指紋線流向，根據分類規則，將輸入之指紋像分成八大類。

另一習用指紋影像分類方法及其系統，例如：中華民國專利公開第201015450號之〝利用階層式奇異點檢測及追蹤方向流之指紋分類方法及其系統〞發明專利申請案，其揭示一種利用階層式奇異點檢測及追蹤方向流之指紋分類方法包含步驟：初步處理一指紋影像；擷取該指紋影像之奇異點，該奇異點包含核心點及三角點、並計算該指紋影像之對稱、繞圈數及象限數；依該指紋影像之奇異點之數量及追蹤方向流方式分類該指紋影像為右旋蹄狀紋、左旋蹄狀紋、篷形弓狀紋、弓狀紋、渦狀紋、渦流紋或S狀紋。

雖然前述第200412544號、第354397號及第201015450號已揭示相關指紋影像辨識及指紋影像分類技術，但前述習用指紋影像辨識或分類方法未提供如何解決模糊指紋影像的問題。因此，習用指紋影像辨識或分類技術仍需要進一步改良，以提升其解決模糊指紋影像的功能。前述第200412544號、第354397號及第201015450號僅為本發明技術背景之參考及說明目前技術發展狀態而已，其並非用以限制本發明之範圍。

有鑑於此，本發明為了滿足上述需求，其提供一種模糊指紋影像重建方法，其結合應用於指紋影像辨識或分類技術，以達成提升指紋影像辨識或分類可靠度之目的。

本發明之主要目的係提供一種模糊指紋影像重建方法，其利用一偏暗亮度補償係數及一偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整一偏暗影像及一偏亮影像，以獲得一偏暗補償影像及一偏亮補償影像，以達成模糊指紋影像重建之目的。

為了達成上述目的，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊及至少一偏亮區塊；利用該偏暗區塊及偏亮區塊計算一偏暗影像及一偏亮影像；將該偏暗影像及偏亮影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數及一偏亮亮度補償係數；及利用該偏暗亮度補償係數及偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像及偏亮影像，以獲得一偏暗補償影像及一偏亮補償影像。

再者，本發明之模糊指紋影像重建方法包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊；利用該偏暗區塊計算一偏暗影像；將該偏暗影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數；及利用該偏暗亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像，以獲得一偏暗補償影像。

再者，本發明之模糊指紋影像重建方法包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏亮區塊；利用該偏亮區塊計算一偏亮影像；將該偏亮影像進行分解，以獲得一偏亮亮度補償係數；及利用該偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏亮影像，以獲得一偏亮補償影像。

本發明較佳實施例將該偏暗補償影像或偏亮補償影像結合於該原始指紋影像。

本發明較佳實施例於一感興趣區塊內進行模糊偵測。

本發明較佳實施例利用二維離散小波轉換尋找該模糊區塊。

本發明較佳實施例利用一原始影像平均值將該模糊區塊進行分類。

本發明較佳實施例利用奇異值分解進行該偏暗影像及偏亮影像之分解。

本發明較佳實施例利用一偏暗模糊影像特徵值矩陣最大值及一偏亮模糊影像特徵值矩陣最大值計算該偏暗亮度補償係數或偏亮亮度補償係數。

為了充分瞭解本發明，於下文將例舉較佳實施例並配合所附圖式作詳細說明，且其並非用以限定本發明。

本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法係可廣泛應用於各種指紋影像辨識或分類技術，以便應用於各種指紋影像辨識相關技術領域，例如：各種電子產品裝置或身份辨識裝置之指紋影像辨識，該相關技術領域係屬未脫離本發明之精神與技術領域範圍。

第1圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法之流程方塊圖，其包含六個步驟。請參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第一步驟S1：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊[blur region]，即在輸入該原始指紋影像後，利用模糊偵測該模糊區塊。在執行模糊偵測該原始指紋影像時，於一感興趣區塊[region of interest，ROI]內進行模糊偵測。

第2圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法採用二維離散小波轉換之方塊示意圖。請參照第1及2圖所示，利用二維離散小波轉換[2D discrete wavelet transform]尋找該模糊區塊，其中該模糊區塊可能偏暗或偏亮。將該原始指紋影像進行二維離散小波轉換後，獲得數個子頻帶，每個該子頻帶[subband]維度與該原始指紋影像相同，其包含低低頻c _ll 、低高頻d _lh 、高低頻d _hl 及高高頻d _hh ，如第2圖所示，其中h為高通濾波器，l為低通濾波器，c為原始影像。

第3a至3c圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像[第3a圖]進行二維離散小波轉換後的高頻影像[第3b圖]及低頻影像[第3c圖]之影像示意圖，其中該原始指紋影像[第3a圖]與低頻影像[第3c圖]大致相同，而該高頻影像[第3b圖]具有指紋邊緣特徵資訊。

請再參照第2圖所示，經由分解後的低頻資訊與該原始影像大致相同，而高高頻資訊為邊緣或細節特徵，由於模糊平滑區塊在高高頻無資訊存在，因此在高高頻影像利用平均亂度計算資訊量，再判斷其是否為模糊影像。本發明採用影像資訊量判斷方法為：

d _hh 為二維離散小波轉換的高高頻資訊，e _dwt 為離散小波係數分佈、dwt為離散小波轉換，n為平均亂度的濾波器大小設為11×11(n=11)。

第3d至3f圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對高頻影像[第3b圖]進行平均亂度後的影像[第3d圖]，對平均亂度後影像[第3d圖]進行正規化後影像[第3e圖]，對正規化後影像[第3e圖]進行成長模糊區塊[第3f圖]之影像示意圖。

為了自該原始指紋影像萃取該模糊區塊，必須先對該原始指紋影像進行前後景分離，以尋找該原始指紋影像之大概範圍，並在該大概範圍內尋找與該原始指紋影像相對應的該模糊區塊。因此，以該原始指紋影像中心為基準由內向外，利用該原始指紋影像之資訊分別提供八個角度方向{0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°}進行投影，以獲得在八個角度方向區塊的投影分佈，再分別由該八個角度方向區塊之投影由內往外尋找該原始指紋影像之指紋範圍。如此，本發明能正確分離出該原始指紋影像的感興趣區塊[ROI]，且不受背景雜訊影響。

第4a至4f圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像[第4a、4b及4c圖]進行前後景分離後的影像[第4d、4e及4f圖]之影像示意圖，其中前後景分離影像[第4d圖]為對應分離自原始指紋影像[第4a圖]，前後景分離影像[第4e圖]為對應分離自原始指紋影像[第4b圖]，前後景分離影像[第4f圖]為對應分離自原始指紋影像[第4c圖]。

本發明較佳實施例在前後景分離後，在該感興趣區塊[ROI]內進行模糊影像偵測，並尋找其對應到該原始影像的模糊區塊位置。

第5a至5h圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像[第5a及5e圖]進行前後景分離後的影像[第5b及5f圖]，對前後景分離影像[第5b及5f圖]進行模糊偵測之影像[第5c及5g圖]，對模糊偵測之影像[第5c及5g圖]進行模糊區塊定位之影像示意圖。

請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第二步驟S2：將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊及至少一偏亮區塊。利用一原始影像平均值將該模糊區塊進行分類，即將該原始影像平均值設定為參數。在該模糊區塊中尋找灰階[gray level]低於該原始影像平均值之子區塊，並獲得該偏暗區塊。同樣的，在該模糊區塊中尋找灰階高於該原始影像平均值之子區塊，並獲得該偏亮區塊。

本發明採用原始影像平均值之方程式為：

f(x,y)為原始影像的像素，μ為原始影像的平均值，f _d (x,y)為灰階低於該原始影像平均值之像素[偏暗區塊]，f _w (x,y)為灰階高於該原始影像平均值之像素[偏亮區塊]。

請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第三步驟S3：利用該偏暗區塊及偏亮區塊計算一偏暗影像、一偏亮影像或一起計算兩者。舉例而言，本發明利用奇異值分解[singular value decompostion，SVD]進行該偏暗影像及偏亮影像之分解。

本發明採用奇異值分解將m×n指紋影像為 A = UΣV ^T ，Σ=diag(λ ₁,λ ₂...λ _N )為m×n對角化矩陣，λ ₁,λ ₂...λ _N 為奇異值。

請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第四步驟S4：將該偏暗影像及偏亮影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數及一偏亮亮度補償係數。利用一偏暗模糊影像特徵值矩陣最大值及一偏亮模糊影像特徵值矩陣最大值計算該偏暗亮度補償係數或偏亮亮度補償係數。本發明採用計算該偏暗亮度補償係數α之方程式為：

其中max(Σ _W )為偏亮模糊影像的特徵值矩陣最大值，max(Σ _D )為偏暗模糊影像的特徵值矩陣最大值，α為偏暗亮度補償係數。

本發明採用計算該偏亮亮度補償係數β之方程式為：

其中max(Σ _D )為偏暗模糊影像的特徵值矩陣最大值，max(Σ _W )為偏亮模糊影像的特徵值矩陣最大值，β為偏亮亮度補償係數。

請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第五步驟S5：利用該偏暗亮度補償係數及偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像及偏亮影像，以獲得一偏暗補償影像及一偏亮補償影像。利用α與Σ計算U(αΣ _D )V ^T 相乘，利用奇異值轉換 A =UΣV ^T ，即可進行偏暗影像調整。同樣的，利用β與Σ計算U(αΣ _D )V ^T 相乘，利用奇異值轉換A=UΣV ^T ，即可進行偏亮影像調整。

請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法包含第六步驟S6：將該偏暗補償影像或偏亮補償影像結合於該原始指紋影像，其結合方式為利用該原始指紋影像加上該偏暗補償影像，再減去該偏亮補償影像。

舉例而言，本發明採用結合該偏暗補償影像及偏亮補償影像結合於該原始指紋影像之方程式為：

f _s (x,y)=f(x,y)+f _cd (x,y)-f _cw (x,y)

f(x,y)為原始影像的像素，f _cd (x,y)為已完成的偏暗補償影像，f _cw (x,y)為已完成的偏亮補償影像，f _s (x,y)為最後結合指紋影像。

第6a至6i圖揭示本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像[第6a圖]進行前後景分離後的影像[第6b圖]，對前後景分離影像[第6b圖]進行模糊偵測之影像[第6c圖]，對模糊偵測之影像[第6c圖]進行模糊區塊[第6d圖]定位，於模糊區塊[第6d圖]獲得灰階低於影像平均值的子區塊[第6e圖]及灰階高於影像平均值的子區塊[第6f圖]，對子區塊[第6e圖]補償亮度之偏暗影像[第6g圖]，對子區塊[第6f圖]補償亮度之偏亮影像[第6h圖]，將偏暗影像[第6g圖]及偏亮影像[第6h圖]結合於原始指紋影像[第6a圖]之最後結合指紋影像之一系列影像示意圖。

上述實驗數據及影像為在特定條件之下所獲得的初步實驗結果，其僅用以易於瞭解或參考本發明之技術內容而已，其尚需進行其他實驗。該實驗數據及其結果並非用以限制本發明之權利範圍。

前述較佳實施例僅舉例說明本發明及其技術特徵，該實施例之技術仍可適當進行各種實質等效修飾及/或替換方式予以實施；因此，本發明之權利範圍須視後附申請專利範圍所界定之範圍為準。

S1．．．第一步驟

S2．．．第二步驟

S3．．．第三步驟

S4．．．第四步驟

S5．．．第五步驟

S6．．．第六步驟

第1圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法之流程方塊圖。

第2圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法採用二維離散小波轉換之方塊示意圖。

第3a至3f圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像進行二維離散小波轉換後的高頻影像及低頻影像，對高頻影像進行平均亂度後的影像，對平均亂度後影像進行正規化後影像，對正規化後影像進行成長模糊區塊之影像示意圖。

第4a至4f圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像進行前後景分離後的影像之影像示意圖。

第5a至5h圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像進行前後景分離後的影像，對前後景分離影像進行模糊偵測之影像，對模糊偵測之影像進行模糊區塊定位之影像示意圖。

第6a至6i圖：本發明較佳實施例之模糊指紋影像重建方法對原始指紋影像進行前後景分離後的影像，再進行模糊偵測之影像，再進行模糊區塊定位，獲得灰階低於影像平均值的子區塊及灰階高於影像平均值的子區塊，獲得補償亮度之偏暗影像及補償亮度之偏亮影像，獲得最後結合指紋影像之一系列影像示意圖。

S1．．．第一步驟

S2．．．第二步驟

S3．．．第三步驟

S4．．．第四步驟

S5．．．第五步驟

S6．．．第六步驟

Claims (9)

1. 一種模糊指紋影像重建方法，其包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊及至少一偏亮區塊；利用該偏暗區塊及偏亮區塊計算一偏暗影像及一偏亮影像；將該偏暗影像及偏亮影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數及一偏亮亮度補償係數；及利用該偏暗亮度補償係數及偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像及偏亮影像，以獲得一偏暗補償影像及一偏亮補償影像。
2. 一種模糊指紋影像重建方法，其包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏暗區塊；利用該偏暗區塊計算一偏暗影像；將該偏暗影像進行分解，以獲得一偏暗亮度補償係數；及利用該偏暗亮度補償係數進行亮度補償調整該偏暗影像，以獲得一偏暗補償影像。
3. 一種模糊指紋影像重建方法，其包含：利用模糊偵測自一原始指紋影像萃取至少一模糊區塊；將該模糊區塊進行分類，以獲得至少一偏亮區塊；利用該偏亮區塊計算一偏亮影像；將該偏亮影像進行分解，以獲得一偏亮亮度補償係數；及利用該偏亮亮度補償係數進行亮度補償調整該偏亮影像，以獲得一偏亮補償影像。
4. 依申請專利範圍第1、2或3項所述之模糊指紋影像重建方法，其中該偏暗補償影像或偏亮補償影像結合於該原始指紋影像。
5. 依申請專利範圍第1、2或3項所述之模糊指紋影像重建方法，其中於一感興趣區塊內進行模糊偵測。
6. 依申請專利範圍第1、2或3項所述之模糊指紋影像重建方法，其中利用二維離散小波轉換尋找該模糊區塊。
7. 依申請專利範圍第1、2或3項所述之模糊指紋影像重建方法，其中利用一原始影像平均值將該模糊區塊進行分類。
8. 依申請專利範圍第1或2項所述之模糊指紋影像重建方法，其中利用奇異值分解進行該偏暗影像或偏亮影像之分解。
9. 依申請專利範圍第1、2或3項所述之模糊指紋影像重建方法，其中利用一偏暗模糊影像特徵值矩陣最大值及一偏亮模糊影像特徵值矩陣最大值計算該偏暗亮度補償係數或偏亮亮度補償係數。