（信号与信息处理专业论文）基于dsp的指纹识别技术.pdf

北方工业人学硕士学位论文 摘要 随着计算机与信息技术的不断发展，生物特征识别技术的研究受到了广泛的 关注和探讨。由于每个人的指纹具有唯一性，终身不变，因此指纹识别是代替传 统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法之一。尽管在此技术上已有多 种成型产品，但是因为指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素，以及许多文献 都因商业利益而未经公开，在国内理想的指纹自动识别系统依然是一个很艰难的 研究任务。 作者在收集和分析了近年来大量的国内外的关于指纹图像处理技术的学术 文献基础上，分析了指纹图像的特性，提出了对指纹图像的一些合理的假设，并 从这些假设出发，提出了一套适用于电容式指纹传感器采集的指纹图像的处理算 法，这些算法包括指纹图像的质量分析、指纹图像的分割、指纹图像滤波、二值 指纹图像的细化、特征点的提取、特征点的可靠性分析、指纹图像的点模式匹配 等步骤。 指纹匹配算法的研究是自动指纹识别的一个十分重要的研究内容。针对基准 点定位困难的问题，本文提出了一种根据特征点集中三个近邻点所组成的子集之 间的相互关系来确定基准点以及变换参数的算法。 作者工作的最终目标是实现一个嵌入式d s p 指纹识别系统，嵌入式指纹识 别系统是一个相对独立的完整系统，它不需要连接其他设备或计算机就可以独立 完成其设计的功能。由于采集系统硬件本身的原因，所采集的指纹并不是理想的， 通过一种有效的指纹预处理算法，提高系统对采集的指纹的适应性是十分重要。 由于p c 端的程序设计与d s p 嵌入式系统的编程存在着很大的差异，解决算法 由p c 向d s p 系统的移植同样很重要，本论文的工作就是介绍了一种指纹识别 算法，以及如何实现算法由p c 端到嵌入式d s p 系统的移植。 关键词：指纹图像，图像处理，匹配，d s p ，c 5 4 1 0 t h et e c h n o l o g yo ff i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o nb a s e d o nd s p a b s ”a c t w i t ht h ed c v c l o p m e n t0 fe l e c _ t r o n j cc o m p u t e fa n di n f o 咖a t i o nt e c h n o l o g y t n e i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g ) ，u s i n g b i o m “ch a v ed r a w nm o r c a t t e l l t i o n d u et 0m e u n i q u e n e s s 柚di n v a r i a b i l i t y0 f 缅g e r p r i i l t s ，也ea u t o m a t e d i d e n t i f ：i c a t i o nb a s e do n f i l l g e r p r i n t si sb e c o m i n g a na t t r a c t i v ea l t 铘a t i v et 0t h e t r a d i t i o n a lm e t h o d so f i d e n t i f i c a t i o n h o w e v e r ，t h e r ci sm u c hs p e c i a ln o i s ei nf i n g i e 】巾r i n ti i n a g e s ，a n dm a n y m c t h o d sw o u l d n t tb ep u b l i c i z e d ，s 0 觚i d e a la u t o m a t e d g e r p “n ti d e n t l f 僦l o n s y s t e m ( a f i s ) i s s t i l lad i f f i c u l tr e s e 眦hs u b j e c t 1 1 l i sa n i c l ea l l a l y s e st h ec h a r a c t e r i s t i c0 ff i n g e 印r i n ti l i l a g e 锄db m 萨t o 刑a r d s o m er e a s o n a b l es u p p o s e sw h i c hr e l a t e dt ot h ef i n g e 印r i n ti m a g ea f t e r ic o l l e c t e da n d 锄a l v z e dm a n ya r t i c l e s0 f o t h c r st h a ti sr e l a t e dt ot h ef i n g e 叩r i n ti m a g ep r o c e s s m g 觚d h a sp u b l i s h e di nt h er c s e n ty e a r s b a s e d 0 nt h e s ec h a r a c t e f i s t i c a l l ds u p p o s e s i d e v e l o p e das e t0 f 缅鲫r i n ti m a g cp r o c e s s i n g a r i t h m e t i ct h a t a r ca d 印tt om e f i n g e 甲r i n ti m a g eg a t h e r e db yc a p a c i t i v e s o l i d s t a t ed e v i c c n e s ei n c l u d es e v e r a l s t e p s 皿e ya r ea n a l y z i n gq u a l i t y ，s e g m e n t a t i o n ，f i l t e d n gn o i s e ，t h i 衄i i l 岛r c 缅1 n g t h e m i n u t i a e ，强a l y z i n gr e l i a b i l i t ya i l dm a t c h i n g o ff i i l g e 叩r i i l ti m a g c f i n g e r p f h nm a t c h i n gi sa i li m p o n a n ts t 印o f a f i s t l l ep a p e rp r o p o s e san o v e l a l g o r i t l l i n ，w h i c ha c q u i f e sap a i ro fr e f e r e n c em i n u t i a e 觚dt r a n s f 0 皿p a r a m e t e r s t o r f i r l g e r p r i n tm a t c h i n ga c c o r d i n g t om er c l a t i o n s h i pb e 呐e c nt w os u b s e t st h a tc o n s l s to t t h r e en e i g l l b o 血gm i n u t i a ed 嘶v e df r o m t h et 、) l r om i n u t i a es c t s 1 1 1 et a r g e to fa u t h o ri st om a l 【e 觚e m b e da u t o m a t e d 缅g e 印m ti d c n t l f l 铋t l o n s v s t e m ，t h i sm e a n st h i ss y s t e mc 卸f i n i s hm ed e s i g n e df u n c t i o nw i t h o u t 锄y 0 t h e r e q u i p m e n t0 rc o m p u t e r f 0 rt h er e a s o n s0 fs a m p l i n gs y s t e m ，m ef i n g e r p n n t 吼a g e c a n ，tm e e to u fn e e d sf o ri d e n t i f ! i c a t i o n u s i n g t h ep r e t r e a t m e n tt ot h ef i n g e 叩n m i m a g et 0e n h a n c e t h ea d a p t a b i l i t yo fa f i st ot h ed i 骶r e n tc o n d i t i o ni s e f f e c t l v ew a y a tt h es 锄et i m e ，t h e r ei sg r e a td i 虢r e n c eb e 帆e np r o g r a m m i n g 0 np c 觚de m b c d s y s t 锄s oh o wt o r e s o l v et h ep r o b l 锄 e m b e d d e ds y s t e mi sa n t h e rq u e s t i o n o ft r a n s p l a n tt h ea r i t h m e t i cf 幻mp ct 0 k e y w o r d s ：f i n g e r p m t ，i l i l a g ep r o c e s s i n g ，m a t c h i l l g ，d s p c 5 4 1 0 2 - 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论 文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得韭友王 些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同 志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：麦惭懒签字日期：0 s 年s 月z o 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留、使用学位论文的规 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论 文被查阅和借阅。本人授权j 匕友王些太堂可以将学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、 汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：孛1 钒锦 签字日期：0 6 年s 月日 导师签名： 叁卿 签字日期：毋年r 月认扫 学位论文作者毕业后去向： 工作单位：中国人民银行征信中心电话：1 3 4 6 6 7 5 4 5 3 6 通讯地址：北京市西城区金融街3 5 号邮编：1 0 0 0 3 2 北方工业大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 课题提出的背景 越来越多的电子设备和保密机构对更安全更方便的身份认证和访问控制的 需求变得越来越紧迫，传统的机械钥匙、“口令+ 密码 以及智能卡等的保护措 施存在着丢失、遗忘、复制及被盗用的隐患。以计算机网络及其应用系统为例， 如果一旦用户忘记了他的密码，他就不能进入系统，虽然可以通过系统管理员 重新设定密码，但如果系统管理员自己忘记了密码，则整个系统可能会出现灾 难性的后果。根据有关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题以及成为 r r 厂商售后服务最为常见的问题之一。密码被盗取和被破解则是一件更为可怕 的事情，实际上，盗取和破解密码的技术难度并不高，只要留意操作者输入口 令时的击键动作就可以知道他的密码，甚至可以通过作者的姓名、年龄、生日、 习惯等信息来猜测或者采用其他一些数学分析的手段来破解出相应的密码。美 国一些高度机密的军事机构的计算机网络，曾不止一次被黑客侵入，就是因为 黑客们利用计算机网络的某些缺陷与漏洞破解了合法用户的密码而导致的。尽 管可以通过要求用户经常改变他们的口令来防止口令被破解，但频繁地更换和 记忆密码，又给用户带来了极大的不便，这种方法只能减少密码被破解的机会 和概率，并不能从根本上解决问题。进入信息时代，以电子商务、电子银行的 安全认证为例，目前在电子商务中他人假冒当事人上网采购所造成的欺诈案越 来越多，并有孩子冒充家长上网采购的案例n 1 。另外，网络、数据库和关键文 件等的安全控制，机密计算机的登录认证，银行衄m ，p o s 终端等的安全认证， 蜂窝电话，p d a 的使用认证等都面临着类似安全的问题瞄1 。 除了计算机网络及其应用系统外，一些传统的需要进行身份验证的场合， 也存在着类似的安全性问题1 。例如证件的伪造和盗用、不正当的转借等。有 的人通过伪造证件进入机密场所以窃取机密信息，有的人伪造签证和护照非法 入境或移民，这是因为传统的证件使用了易于伪造、未经加密的证件。另一个 例子是考勤用的打卡机，它的使用方便了企业进行职工的考勤管理，但令管理 人员头疼的是经常有人弄虚作假，代别人打卡。此外，在门禁管理方面，钥匙 丢了不仅开不了门，还要当心被拾获者非授权使用，其他使用钥匙的场合同样 也有类似的问题。以上问题都说明现行的系统安全技术已经面临严峻的挑战。 北方工业大学硕士学位论文 1 2 生物识别技术和指纹识别技术 生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nt e c l l n o l o g y ) 是利用人体生物特征进 行身份认证的一种技术。生物特征是唯一的可以测量或可自动识别和验证的生 理特性或行为方式，分为生理特征和行为特征。生物识别系统对生物特征进行 取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征 模板，人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据库 中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人h 1 。 人类利用生物特征识别的历史可追溯到古埃及人通过测量人体各部位的尺 寸来进行身份鉴别，现代生物识别技术始于7 0 中期，由于早期的识别设备比较 昂贵，因而仅限于安全级别要求较高的原子能试验、生产基地等。现在由于微 处理器( 特别是d s p ) 元件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐 应用于商业上的授权控制如：门禁、企业考勤管理系统等安全认证领域。 人的生物特征分为身体特征和行为特点两类。身体特征包括：指纹、掌型、 眼睛( 视网膜和虹膜) 、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕手的血管纹理和d n a 等；行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。根据生物 识别技术采用的生物特征的不同，广泛应用的生物特征识别技术可以分成三 类：高级生物识别技术( h i g l lb i o m e t r i c s ) ，如视网膜、虹膜和指纹；次级生物 识别技术( k s s e rb i o m e t r i c s ) ，如掌型识别、脸型识别、语音识别、签名识别， 第三类是“深奥的生物识别技术( e s o t e r i cb i o m e t r i c s ) ，如血管纹理识别、人 体气味识别等。在这些众多的特征识别中，指纹识别是最为成熟、应用最广泛 的生物识别技术。 相对于其它身份鉴别技术，指纹以下7 个方面的特性使其成为身份识别技 术的首选晦1 ： ( 1 ) 普遍性：所有个人都具有的生物特征； ( 2 ) 唯一性：世界上两个指纹完全相同的概率小于1 0 ； ( 3 ) 永久性：终生不变性； ( 4 ) 可采集性：可以通过一定的设备和手段采集到； ( 5 ) 可行性：在对资源、环境、操作等要求不苛刻的条件下，可以达到合理 的准确率、速度和鲁棒性； ( 6 ) 可接受性：人们愿意接受这种方式； ( 7 ) 防伪性好：与“账号+ 密码”、i c 卡等传统的身份识别手段相比而言。 北方j 业大学硕士学位论文 1 3 国内外现状综述 7 0 年代开始，美日等发达国家先后开始研究自动指纹识别系统。以前许多 现有的自动指纹识别系统是运行在高性能计算机比如工作站上的，成本较高且 缺乏良好的用户界面。如今，随着计算机技术和集成电路技术的发展，个人计 算机以及其它一些微处理器完全有能力实现一个自动指纹识别系统，以较低的 价格提供同样的性能和友好的用户界面；另一方面随着指纹采集仪的性能价格 比的进一步提高使得自动指纹识别系统的应用可以更加广泛。指纹识别技术可 以通过几种方法应用到许多方面，通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程 序的密码就是最为典型的实例。m m 公司已经开发成功并广泛应用的g l o b a l s i 龋o n 软件通过定义唯一的口令或者使用指纹就可以在公司整个网络上畅行 无阻。把指纹识别技术同l c 卡结合起来是目前最有前景的一个方向之一，在 更加严格的场合还可以进一步同后端主机系统数据库上的指纹作比较。指纹i c 卡可以广泛地运用于许多行业中，例如取代现行的铷m 卡、制造防伪证件、 签证或护照、公费医疗卡、会员卡、借书卡等。近年来，随着互联网的广泛应 用，由于指纹特征数据可以通过电子邮件或其他传输方法在计算机网络上进行 传输和验证，通过指纹识别技术限定只有指定的人才能访问相关信息可以极大 地提高网上信息的安全性。这样包括网上银行网上贸易电子商务的一系列网络 商业行为就有了安全性保障。总之，随着计算机和芯片集成技术的进步，图像 处理与模式识别方法的发展，自动指纹识别系统的性能日臻完善。同时，随着 社会的进一步发展，传统的依赖于信物或口令的系统安全性技术已经面临严峻 的挑战，越来越多的指纹识别系统在向警用系统以外的更广泛的民用领域扩展。 指纹识别系统适用于几乎所有需进行安全性防范的场合，遍及诸多领域，在包 括金融、证券、r r 、安防、公安、医疗、福利等行业的许多应用系统中都具有 广阔的应用前景。 指纹识别系统有两种常见的构成方式：联机式与脱机式。前者由终端和主 机两部分组成。终端负责与用户交互，采集指纹，而采用普通的p c 机作为主 机完成识别任务。后者是一个独立的嵌入式设备，指纹的采集，识别，与用户 的交互都在这个设备上完成。与采用计算机的系统相比，嵌入式系统具有功耗 低、可靠性高、功能强大、性能价格比高、实时性强、支持多任务、占用空间 小、效率高、面向特定应用、可根据需要灵活定制等优点，而这些优点正是实 现自动指纹识别所需要的。因此，自动指纹识别系统向嵌入式系统方向发展是 北方工业大学硕士学位论文 必然的。嵌入式处理器是嵌入式系统的核心。嵌入式处理器一般具备4 个特点： ( 1 ) 对实时和多任务有很强的支持能力，能完成多任务并且有较短的中断响应时 间，从而使内部的代码和实时操作系统的执行时间减少到最低限度；( 2 ) 具有功 能很强的存储区保护功能，这是由于嵌入式系统的软件结构已模块化，而为了 避免在软件模块之间出现错误的交叉作用，需要设计强大的存储区保护功能， 同时也有利于软件诊断；( 3 ) 可扩展的处理器结构，以能迅速地扩展出满足应用 的高性能的嵌入式微处理器；( 4 ) 嵌入式微处理器的功耗必须很低，尤其是用于 便携式的无线及移动的计算和通信设备中靠电池供电的嵌入式系统更是如此， 功耗只能为m w 级。当前常见的嵌入式处理器可以分为三类：微控制器( m c u ) ， 微处理器( m p u ) 和数字信号处理器( d s p ) 。 在数字信号和图像处理应用中，各种处理算法相当复杂，一般结构的处理 器无法实时的完成这些运算。由于d s p 处理器对系统结构和指令进行了特殊设 计，使其适合于实时地进行数字信号处理。在数字滤波、h 可、谱分析等方面， d s p 算法正大量进入嵌入式领域，d s p 应用正从在通用单片机中以普通指令实 现d s p 功能，过渡到采用嵌入式d s p 处理器。在有关智能方面的应用中，尤 其需要嵌入式d s p 处理器，例如各种带有智能逻辑的消费类产品，生物信息识 别系统，带有加解密算法的键盘，a d s l 接入、实时语音解压系统，虚拟现实 显示等。这类智能化算法一般都是运算量较大，特别是向量运算、指针线性寻 址等较多，而这些正是d s p 处理器的优势所在。因此，d s p 十分适合应用于 指纹识别系统。嵌入式d s p 处理器比较有代表性的产品是，n 的t m s 3 2 0 系列 和m o t o f o l a 的d s p 5 6 0 0 0 系列。t m s 3 2 0 系列处理器包括用于控制的c 2 0 0 0 系列、移动通信的c 5 0 0 0 系列，以及性能更高的c 6 0 0 0 和c 8 0 0 0 系列。 d s p 5 6 0 0 0 目前已经发展成为d s p 5 6 0 0 0 、d s p 5 6 1 0 0 、d s p 5 6 2 0 0 和d s p 5 6 3 0 0 等几个不同系列的处理器。另外，p h i l i p s 公司最近也推出了基于可重置嵌入式 d s p 结构，采用低成本、低功耗技术制造的r e a ld s p 处理器，其特点是 具备双h a r v a r d 结构和双乘累加单元，应用目标是大批量消费类产品盯1 。 无论是从硬件角度还是软件角度来看，嵌入式系统都具有普通计算机系统 无可替代的功能和优点。随着后p c 时代的到来以及嵌入式系统的兴起，同时 由于指纹识别技术本身具有传统安全性技术所不具备的先天优势，这项集计算 机、芯片集成、图像采集处理和模式识别等技术于一体的先进生物识别技术获 得了很大的发展空间。 北方上业大学硕士学位论文 1 4 本文的主要内容和章节安排 本文的研究内容分为以下三个方面： ( 1 )指纹图像预处理。指纹图像预处理是各种数字图像处理技术的综合 应用。随着自动指纹识别系统的兴起，指纹图像预处理技术一直是 人们研究的重点之一。因为无论采用何种方式获取的指纹图像，都 有一部分由于质量原因，不能被自动系统识别。而图像预处理的任 务是准确可靠地找到图像特征，以保证后续的指纹匹配或分类，并 能对较模糊的指纹图像有较强的鲁棒性。 ( 2 )指纹匹配。指纹匹配是检验两枚指纹是否来自同一手指。指纹匹配 是自动指纹识别系统的基本功能，主要包含以下两个问题：( a ) 如 何对指纹图像进行有效的描述，也就是如何提取最能表征指纹图像 的特征；( b ) 如何匹配两幅指纹图像的特征，即用什么算法确定指 纹特征问的相似性。 ( 3 )往d s p 移植指纹识别算法。本文的最终目标是实现一个嵌入式d s p 指纹识别系统，嵌入式指纹识别系统是一个相对独立的完整系统， 它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能。由 于采集系统硬件本身的原因，所采集的指纹并不是理想的，通过一 种有效的指纹预处理算法，提高系统对采集的指纹的适应性十分重 要。由于p c 端的程序设计与d s p 嵌入式系统的编程存在着很大的 差异，解决算法由p c 向d s p 系统的移植同样很重要，本论文的 工作就是介绍了一套指纹识别算法，讨论如何实现算法如何由p c 端到嵌入式d s p 系统的移植方法。 本文是这样安排下面的内容的：第二章介绍指纹图像预处理算法，主要有 灰度图滤波去噪、二值化、二值图像去噪、指纹的细化以及细化后的图像去噪 等；第三章介绍本文提出的综合指纹细节特征与纹理特征的混合匹配算法，包 括细节特征和局部纹理特征的提取以及实时匹配的算法；第四章介绍基于d s p 的指纹图像处理程序设计，完成了基d s p 的嵌入式自动指纹识别系统的硬件设 计，内容主要包括d s p 特性分析与应用、系统存储模块、指纹图像采集模块等 内容，同时也介绍了如何设计一个在d s p 嵌入式系统上应用的指纹识别核心算 法，重点讨论了关于算法简化、混合编程、在d s p 系统中的代码优化等关键性 问题；第五章进行本文的总结和展望。 北方工业人学硕士学位论文 2 指纹图像预处理 在指纹的自动识别过程中，由于受各种各样的因素的影响，输入的指纹图 像是一幅含有噪声较多的灰度图像。指纹图像的预处理的目的就是要去除图像 中的噪声，把它变成一幅清晰的点线图，以便于提取正确的指纹特征。 图2 1指纹自动匹配系统流程 本章是这样安排内容的：第一节总体介绍指纹图像预处理的各个步骤；第 二节介绍灰度图滤波去噪：第三节进行图像二值化；第四节为二值化图像去噪； 第五节是二值图像细化及细化后的去噪，产生单象素宽度的指纹骨架图；第六 节是实验结果：最后进行本章的小结。 2 1 概述 图2 2指纹图像预处理流程 由图2 2 可以看出，预处理分五步进行：灰度滤波，二值化，二值化图像去 噪，细化，细化后的去噪。以下是每步的功能。 ( 1 ) 灰度图滤波去噪：灰度滤波的目的是，对输入的噪声较多的灰度图像进 行滤波处理，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较 清晰的灰度图像； ( 2 ) 二值化：把灰度图像变成一幅二值指纹图像； 北方工业大学硕士学位论文 ( 3 ) 二值化图像去噪：由于灰度去噪的不完全性及二值化时又可能引入噪 音，所以对二值化后的指纹图像还需要进行一次去噪操作，得到清晰的 二值指纹图像； ( 4 ) 细化：把清晰的二值指纹图像通过细化变为点线图，即指纹图中的脊线 都以点线的方式表示； ( 5 ) 细化后的去噪：由于前面滤波去噪的不完全性及细化算法本身可能引入 的噪音，因此，细化后的指纹图还需进行一次滤波操作，以得到一幅清 晰的点线图。 由上面的介绍可以看到，在预处理的全过程中我们采用了三次滤波操作： 灰度图像滤波、二值图像滤波、细化后图像的滤波。这主要是为了彻底去除图 像中的噪音，减少人为干扰，同时也提高了系统对模糊不清、残缺不全的指纹 图像的处理能力。通过这种渐进的滤波形式，输出的点线图基本上不含任何噪 音( 对比较清晰的指纹图像而言) ，为以后的特征提取、匹配等操作打下良好的 基础哺1 。 指纹纹络的系统匹配工作，主要基于指纹的两个特征：纹形和特征点。 经过指纹传感器采集到的指纹信息是8 位的数字信息，因此d s p 程序可 以直接对该信息进行处理。 目前，已经有人提出将上图中的预处理、二值化、二值化去噪、细化、细 化后去噪这几个步骤进行组合处理，即采用组合算法，一次性完成这几个步骤。 但是经过我们研究发现，这样做不利于各个软件模块的独立调试和性能分析。 而且，这类组合算法中很多重要参数的选定，经验性极强，且只能针对某种分 辨率的指纹数据，通用性不够好。所以，我们仍然将这几个步骤分别用不同的 算法独立完成。以下具体描述每个模块的算法： 2 2 灰度图滤波去噪 由于噪音以及压力等的影响，指纹图像获取时，会产生两种破坏纹线：断 裂及叉连。传统的灰度图滤波有各种方法，如均值滤波、中值滤波、直方图均 衡化滤波、n n 最频值滤波、十字型中值滤波等方法。但是，这些方法对指纹 图的处理都不是很理想。主要原因是，这些方法仅仅简单地把指纹图当作灰度 图像来处理。为了消除干扰及增强纹线，针对指纹纹线具有较强方向性的特点， 本系统采用方向滤波方法将其增强。虽然这一步在预处理中开销较大，使系统 处理的时间增加，但是这种方法克服了传统方法的缺陷，对指纹图像的处理具 北方工业大学硕士学位论文 有较好的效果扣1 。下面讨论方向图滤波的计算方法。 2 2 1 方向图的获取 首先，我们将指纹纹线的方向在0 p 之间平均划分为k 个基本的方向为 p l 【。理论上k 值越大越好，因为k 越大我们得到的方向就越多，最后图像改 善就越好。但k 取太大不仅对图像质量的改善不大，相反还会消耗更多的计算 时间，使我们的系统的负荷大大地增加，所以我们的系统采用了8 个方向值， 如下图2 3 所示： 表2 19 9 领域窗口 p 7 lp 6 lp 5 lp 4 1p 3 l p 8 lp 7 2p 6 2p 5 2p 4 2p 3 2 p 2 l p 8 2p 2 2 p 1 4p 1 3 p 蛳) p 1 2p l l p 2 3p 8 3 p 2 4p 3 3p 4 3p 5 3 p 6 3p 7 3p 明 p 3 4p “ p 朝 p 鲥 p 7 4 8 过膨 刁n 图2 3 八个方向 方向图用每一个象素点的方向来表示指纹图像，如表2 1 所示。我们要求 出点( i j ) 的方向d ( i ，j ) ，首先计算出( 沿d 方向的灰度变化) ，即按以下公式分 别求出8 个方向& 的值。 & 2 荟i 厂o ，) 一厶瓴，矗) i ，d = 1 ， 公式( 2 1 ) 毛2 荟扩( f ，j ) 一厶( ，矗) ，d = 1 ， 公式( 2 2 ) 上式中，g ，j ) 是点o ，) 的灰度值，是方向d 上的第k 点，n 是所取的方向 数，n 是所取的邻点数，此处n = 4 。d 代表与d 垂直的方向，即d = ( d + 4 ) m o d 8 。 点p ( i ，j ) 的方向是咒取值最小的方向d ，即灰度变化最小的方向，& 取 值最大的方向dt ，即法线灰度变化最大的方向。这不仅考虑了指纹纹线的切线 方向是灰度变化最小的方向，也考虑了它的法线方向应该是灰度变化最大的方 2 北方工业人学硕士学位论文 向。每点的方向求出后，点方向图也就形成了。 2 2 2 方向图的平滑 在方向图求出以后，还存在一定的噪音，这些噪音有些是未消除的，有些 是上面操作带来的，所以还需要对其进行平滑。平滑算法如下n 们： 设n ( d ) 是某一象素8 邻域中方向为d 的象素的个数，定义n ( d ) 的最 大值为n ( d 1 ) ，次大值为n ( d 2 ) ，其对应的方向分别是d 1 和d 2 ，c ( i ，j ) 是点( i j ) 校正后的方向代码，按下式进行平滑： = 巨卧洲蚴一州蚴蛾蛾 2 2 3 方向滤波器的设计方法 在图像处理中，经常要用到滤波器，来去除图像噪声、增强图像质量。如 用于平滑的低通滤波器和用于锐化的高通滤波器，等等。指纹图像被破坏的原 因有多种，主要是由噪声和指纹压力不同等造成的。有两种破坏情况是经常出 现的：断裂及叉连。断裂是指纹纹线上的小断口，叉连是两条相近的脊线由于 噪声而连接在一起了。这两种噪声必须清除，否则会造成假的特征点，影响指 纹的识别。我们采用了方向图滤波器来清除这两种噪声。 使用g a b o r 带通滤波器来去除噪声，增强脊谷结构。g a b o r 滤波器的参数， 利用了指纹的方向性和纹理性。这种算法的难点在于，需要计算图像的频率图 ( 将指纹图像看成由脊和谷组成的周期图像) ，在每一个局部邻域内都会有一个 相对固定的准确的频率。这种算法的缺点在于，求频率图导致计算量比较大， 而且频率容易产生偏差n 1 1 。l a w r e n c eg o 肌a l l 等人提出的是一种专门针对指纹 图像的滤波器设计方法，得到的滤波器具有脊线方向上的平滑性和其垂直方向 上的分离性，能够根据图像的脊和谷的周期性、灰度变化规律来滤除源图像中 的噪声。其不足之处在于计算的复杂性。 我们在得到指纹的方向图后，就可以根据每个象素点的方向值，利用方向滤 波器对指纹进行滤波。一般情况下处理图像只需一个滤波器，而方向滤波器是一 系列与象素点方向有关的滤波器，使用时根据某一块区域的方向特征，从一系列 北方_ 业大学硕士学位论文 滤波器中选择一个，来对这一块进行自适应滤波。由于其应用的特殊性，决定其 特殊的设计方法。滤波器的设计原则如下： ( 1 ) 滤波器模板的尺寸要合适。模板过小难以达到良好的去噪音、清晰 化效果；模板过大则可能在纹线曲率较大处破坏纹线构型。一般取模板边长为 l 1 5 个纹线周期； ( 2 ) 模板边长为奇数，模板关于其朝向轴及朝向垂直方向轴均为对称； ( 3 ) 为提高脊、谷之间的灰度反差，达到边缘锐化的效果，模板应设计为： 在垂直于朝向方向上，中央部分系数为正，两边系数为负； ( 4 ) 滤波结果应与原图的平均灰度无关，因此模板中所有系数的代数和应 为零。 根据以上设计原则，给出一个指纹滤波器设计的实例。先求水平方向的滤波 器，其它方向的滤波器可以通过旋转得到。 首先确定滤波器模板的尺寸。滤波器大小一般为n n ，n 约为一个纹线周 期，经实验验证，当取n = 7 时滤波效果最佳。滤波器的系数分布如下表2 2 所 示。 表2 2水平方向滤波器系数( 7 x7 ) z 32 z 3zzz2 z 3z 3 y 32 y 3yyy2 y 3y 3 x 32 x 3 xxx 2 x 3刈3 u 32 u 3u uu 2 u 3u 3 】【32 叫3 xxx 2 x 3x 3 了| 3勰| 3了等q l3了| 3 z 32 z 3zz z 2 z 3z 3 各系数之间的关系：u x y = o ，z 0 和u + 2 x + 2 y 2 z = o 。为了避免破坏 大曲率的纹线构型，每一行的系数由中间向两端很快地衰减。滤波时，指纹图中 每一点的灰度值，由其周围的4 8 个点的灰度值及相应的模板系数共同决定( 即 灰度值与相应的模板系数相乘，并把结果相加，然后赋给中心象素点，作为其灰 度值) 。滤波器应有连接断点和去除叉连的作用。根据我们所设计滤波器的特 点，如果指纹中出现断点，即这一点的灰度值比周围点小得多，经过滤波器的处 理后就接近周围点的灰度值了；如果指纹中出现叉连点把相邻的两条脊线连接 起来，则其上下两行的灰度值较大，而其同一行上邻点的灰度值较小，经过滤波 后叉连点的灰度值会明显降低。所以此滤波器起到了连接断点和去除叉连的作 用，这是我们希望得到的结果。 北方工业大学硕士学位论文 得到水平方向的滤波器后，其它方向( 2 8 ) 的滤波器可由水平方向的滤波 器按下面公式2 4 旋转相应的角度得到。旋转后滤波器的坐标为i ，j ，水平方 向滤波器的坐标为i ，j 。 = 剐) 娜川 其中o = ( d 1 ) 7 c 8 为滤波器旋转的角度，d 为方向代码( 2 8 ) 。在新方向的 滤波器上，( i j ) 位置的系数等于水平滤波器上( i ，j ) 位置的系数。( i ，j ) 经常不是 整数值，此时该点上的系数需要用其周围点的系数进行内插得到。下面介绍一下 内插的方法n 。 设水平模板上( i ，j ) 周围四个点( i i ，j 1 ) 、( i l ，j u ) 、( i u ，j 1 ) 、( i u ，j u ) 构成一个1 1 的正方形，四个坐标对应的系数分别为：9 0 ( i l ，j 1 ) ，9 0 ( i l ，j u ) ，9 0 ( i u ，j 1 ) ，9 0 ( i u j u ) ，此处i 1 i i u ，j l j t b )at b 为预先设定的分歧点的个数水， 删除该特征点； 4 e l s ei f ( n e + 全m t s ) 木t s 为预先设定的结构数木， 北方：【业大学硕士学位论文 删除该特征点； 5 e l s ei f ( ( 一v a 叩) l o g b t c ) 木b 为灰度图像块的均值，t c 为预 先设定的对比度阈值木， 删除该特征点； 6 e l s e 保留该特征点。 ( 3 ) 删除因脊线断裂造成的伪特征点 由于指纹脊线断裂和误连会产生一些伪细节特征，对于这些伪特征，本文 主要考虑细节点间的距离和方向关系，故采用以下的方法对其进行处理： 1 确定一特征点m 1 ，计算其方向e l ； 2 存在另一特征点m 2 ，i f ( d ( m 1 ，m 2 ) t d l ) ，则删除特征点m 1 和m 2 。 木t d l 为预设的距离阈值，本文取t d l = 栊木 3 e 1 s ei f ( d ( m 1 ，m 2 ) t d 2 且0 1 一e 2 。p ) ，则删除特征点m 1 和m 2 。 芈0 2 为特征点m 2 的方向角，t d 2 为预设的距离阈值，本文取t d 2 = 持 ( 4 ) 删除短枝和桥形伪特征点 由短枝和桥形造成的伪特征点。仔细观察这两种结构，短枝分歧点的两个分 支一般在一条直线上，而第三条分支的方向一般与另两条有明显差异；对于桥 形分歧点，一般是两条分支共线，而第三条与之近似垂直。本文在算法中用到 了三个预设值0 b s l 、0 b s 2 、。b s 3 ，0 b s l 表示两条分支垂直，本文用5 6 0 ，e b s 2 和 0 b s 都表示两分支共线，但用于不同的情况，本文分别设定为3 2 0 和3 7 0 。下面 介绍处理的算法过程： 1 对于每一个分歧点，搜索其各条分支，i f ( 各分支的长度大于九) ( a ) 用一元线性回归的方法估算各分支的方向； ( b ) i f ( 有两条分支共线即夹角小于。b s 2 且第三条分支垂直与共线的两 分支) ，沿垂直的分支搜索，搜索长度为5 舶； ( c ) i f ( 找到另一个特征点分歧点或端点) ，则删除这两个伪细节： 木找到短枝或桥形木 ( d ) i f ( 有两条分支共线即夹角小于0 b s 2 且第三条分支不垂直与共线的 两分支) ，沿第三条分支搜索，搜索长度为3 v 2 ； ( e ) i f ( 找到另一个端点) ，则删除这两个伪细节；木找到短枝牢 2 i f ( 只有两条分支长度大于九) ( a ) 用一元线性回归的方法估算这两条分支的方向； ( b ) i f ( 这两条分支