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文档简介
1、 一种新的指纹图像增强算法 Byung-Gyu Kim, Han-Ju Kim and Dong-Jo Park 电机工程系及计算机科学系 韩国科学技术院(KAIST) 373-1 Guseong-dong, Yuseong-gu, 大田市,大韩民国(南韩)305-701 Tel)+82428693438 Fax) +82428693410 Email ) chitosmail.kaist.ac.kr, djparkee.kaist.ac.kr 摘要 在本文中,提出了一种基于图像规范化及枷帕滤波的新的指纹图像增强算法。首先,对基于分块自适应标准化处理的指纹图像提出了改进。一个输入的图像按照K*
2、L面积范围被分解为几个子块,并对感兴趣的区域(ROL)于指纹图像中获取。图像规范化的参数根据子块的统计数据被自适应地决定。通过利用这些参数,分块子图像被标准化从而进行下一个步骤。其次,一种新的选取2种重要枷帕滤波系数的技术被发明。这些参数呈波峰方向和波峰频率。在此学术中,子块图像的峰向是由概率性的方法被决定的而不像其他方法。通过这个波峰方向,频率也由利用方向性的投射而被选择出来。所提出的算法性能被进行了NIST指纹图像测试并且在实验中展示了显著的改进效果。 1 简介 当今指纹技术被广泛应用于个人验证中的生物特征,大多数自动检定系统是基于指纹细节点模式匹配1-6。微小的细节处即是指纹图像中局部间
3、断点所表示的终端和分叉。为了获取一个给定指纹图像通过直接扫描器或是一个凸起的数位化指纹中的细节,首先要做的便是提取波峰结构图。高品质的已获得的图像,波峰指纹图像结构并不总是很好定义的。因此,一些增强预处理过程是很有必要的,可以得到更为可靠的特征提取。 许多种类的指纹图像增强方法已在文献中被提出。大部分方法都是基于图像二值化,而另一些则却是直接提高图像灰度图像。在灰度图像的处理方法中,增强算法的主要步骤包括如下:1)标准化。2)局部方向估计。3)局部频率估计。4)通过过滤器进行过滤处理。 在规范化的第一步,一个输入指纹图像进行归一化处理,降低灰度动态范围的波峰波谷的形象,以便于处理下列步骤。并且
4、估计出定向图像,通过利用梯度信息得出的规范化指纹图像。在下一步骤中,通过规范化的指纹图像及定向图像,可以计算出频域图像。一个滤波器应用于pre-tuned峰与谷的指纹图像像素规范能够获得一个增强型指纹图像的最后一步。一般来说,枷帕滤波是最常用于指纹图像的增强算法。 标准化 归一化图像定像局部频率估计图像过滤输入图像图像增强 图1 块的指纹图像增强 在本文中,我们建议一种新的方法,选择了两个重要的枷帕滤波参数于指纹图像的增强算法。为了得到增强型指纹图像,原始输入图像分解为该面积K *L和规范与局部特征,从而进行接下来的过程。不像其他方法,诸如利用平均法的梯度图像,我们设计一个概率的方法来测定波峰
5、的方向。同时,频率的表达式是利用方向投影而获得方向。 本文按如下顺序排列,在第二步骤中,基于子快处理的自适应图像归一化被简要说明。同时,在第二步骤中,新方法的两个重要枷帕参数的选择被提出。第三步骤,为验证算法的性能,该算法进行了NIST测试。最后,我们将为这个工作做结论作为第四步。 2 该指纹图像增强的算法提出 2.1 基于局部特征的规范化自适应图像 由于使用者造成的传感器信号不连续或是墨印强度不均的原因,从传感器中获取的输入指纹图像可能存在不合格的画质问题。为了应对这一问题,一种基于指纹图像局部特征的自适应归一化算法被提出。对于一个给定的指纹图像,其中我们定义一个M*N的矩阵及一组数据(i,
6、j),其中i代表亮度而j代表像素。Hong和jian采用了如下的处理过程: 其中M0与 V AR0 是理想均值及均方差,而 M 与V AR为由图像给出的计算出来的均值和均方差。 为了估计最初的和,这2项数据要求多样以适应当前模块下的局部特征。令和 这2个值成为理想化参数,这是在指纹图像中第i块的规范化区域,其中的更新方程式如下所示: 其中1 和2是加权因数,代表期限内变化做出贡献率的程度大小。Mi and V Ari则分别代表计算平均值以及均方差。 上述方程中的第二个关系式右边的变化量则被定义为第i块区域上的局部特征。当这些数据为理想的参数,根据所需的参数变化局部特性在当前的区域中。 图2显示
7、了利用基于分块处理的自适应图像归一化的结果。图2所给出的结果是当如图2(a),我们可以看出,由于一些因素,指纹图像很不均匀。结果表明,本文提出的算法,利用基于块的处理,可以提高原始图像利用设计自适应的归一化法。这是由于将局部特征信息纳入考量之中了。 图2由美国国家标准技术研究所经过指纹图像归一化的实验结果:(a)原始图像,(b)基于分块自适应归一化处理结果。 2.2 枷帕过滤器参数的自动选取 在指纹图像的归一化处理之后,通过利用滤波器,滤波处理生效。枷帕滤波器常用来增强规范化的图像,其指纹图像增强方程可写成如下: 其中表示枷帕滤波的方向,f代表频率,x and y则是分别表示沿x轴和y轴的高斯
8、包络。 为了利用枷帕过滤器,两个重要参数必须调整。它们是 和 f均很器。本章节则提出了一种自动选取枷帕滤波中 和 f 这2 个参数的技术方法。 2.2.1 波峰方向的选取 大多数的方法,是通过利用方向设计一个过滤器,使用最小二乘平差或摘要现有基于梯度算法的平均算法1,2来实现,是很容易的。但是,这些算法对噪声很敏感。因此,我们试图在本研究中加入一个概率性的算法。首先,生成一个梯度图像,计算其中每一个像素波峰中的角度。这种概率方法,得到波峰方向,这个角度的范围值是-90度 + 90度。在这个范围内,通过一个等距离值q来计算角度于波峰中的分布,从而使得其量化。然后,波峰方向的分布通过如下的最近领域
9、水平概念被得到: 其中i是计算出的像素中的角度值。 比如,i的值接近-90o + n qo,则角度的频率值便增加了-90o + n qo个单位。在本研究中,量化水平被设定为q=2o通过建立角度的分布函数p(i), 波分方向的最佳选取能通过最大似然准则实现,如下所示: 在前期的工作中,受到损坏的角度值能够影响最终的方向估计。然而,所提出的估计波峰方向的方法选择了角度分布中的显性突出部分。因此,那些受损的部分则不再会影响到最终的方向估计。 2.2.2 波峰频率f的选取 为了估计频率值,要先估计出方向值。因为图像波峰方向是优先算出的,而波峰图像是通过这个方向再投射到垂直轴上的。在当前模块下被投射的数
10、据则能提供中线部分的频率值。图3显示了方向性投射所估计出的频率值。可以看出,投射数据中反应的波形可以提供频率值的相关信息。通过利用这个波形,图像中各子块的频率值被自适应地确定下来。 图3 计划中的方向性投射 3 模拟实验结果 为了验证该算法,我们采用了指纹图像的数据库NIST指纹图像组。NIST的图像来自数字化墨印指纹,每个图像包含512X480个像素,8-bits灰度阶。为了处理这些块单元,在处理中它们的大小被选定为24X24. 图4显示了在NIST指纹图像中的估算结果。 图4 估算的结果 左图-之前的算法 右图-本文所提及的算法 尽管正确的方向会附带嘈杂的噪声,我们仍能看到所提到的方法给出
11、了更好的实验结果,也比之前的算法更主观了。 在图5中,方向性的投射结果图释决定了频率值。从结果中可知,频率线能被很轻易的选取出来。 图5 样本图样结果 a)流动图 b)投影数据分布 最后,增强型指纹图像如图6所示,该结果表明,本文所提出的算法用来增强指纹图像效果是非常可靠的。 图6 NIST指纹图像实验结果 左图-原始图像 右图-增强图像 4 结论 在这项研究中,提出了一种新的指纹图像增强算法,提出了利用适应局部区域的特性和枷帕参数的自动选择。 通过将局部特征考虑在内,自适应归一化处理能够确保可靠的给出原始指纹图像的指纹纹理区域,虽然图像的质量较不理想。 为了通过枷帕过滤获取增强的指纹图像,2
12、种滤波参数的自动选取技术被提出。实验表明,该算法用于增强指纹图像是非常有效的。 参考文献 1 D. Simon-Zorita, J. Ortega-Garcia, S. Cruz-Llanas, J. L. Sanchez-Bote, and J. Glez-Rodriguez “一种关于生物计量特征鉴别方面的指纹细节提取的改进图像增强方案。”摘自第三次国际会议论文集,2001 AVBPA,Halmstad、瑞典、217 - 222页,2001年6月。2 L. Hong, Y. Wan and A. Jain “指纹图像增强算法和绩效评估” 电子与电气协会,摘自图样分析与计算机智能,20卷,第8号,第789 - 777页,1998。3 S. Greenberg, M. Alsdjem, D. Kogan and I. Dimitrov “利用滤波技术的指纹图像增强”摘自第十五次国际论文会议集,模式识别,3卷,第325 - 322页,2000。4 S.-I. Park, M. J. T. Smith and J.-J. Lee “基于指纹方向滤波组的图像增强”摘自国际研讨会论文集,图像处理,3卷,第796 - 793页,2000。5 A. K. Jain, R. Bolle and S. Pankanti,
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