若干指纹图像增强算法分析

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1、西安邮电学院硕士学位论文指纹来鉴定罪犯，从此揭开了现代指纹识别技术的序幕。从20世纪60年代开始，随着计算机技术的发展，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹，自动指纹识别系统(AutomatedFingerprintIdenfificationSystem，AFIS)在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开，评估自动指纹识别系统的性能参数分为三类：正确性参数、时间参数和空间参数。常用的正确性参数主要包括错误匹配率、错误不匹配率等；时间参数描述系统的速度，如匹配时间等；空间参数主要指分配内存大小和模板特征大小。自动指纹识别系统的基本框架如下图1．1所示。圈1．1指纹识别框

2、架图如图1．1所示框图中，处理时间最长的步骤就是滤波增强部分，占全部识别时间的76％左右，可见实现指纹识别算法的主要难度在图像的滤波增强部分。如果指纹纹线非常清晰，脊线谷线的对比度比较大，那么只要对这样的指纹图像直接二值化，细化，就可以提取到有效的细节点特征。可是，通常情况下受各种因素的影响，采集到的指纹图像不能保证很清晰，往往存在很多脊线断裂和脊线粘连。如果不对这样的指纹图像做增强处理，将会在指纹图像特征提取时得到很多伪特征点，对最终匹配的结果产生影响。因此，有必要在提取特征信息之前对指纹图像进行有效地增强。造成指纹图像质量差的原因有：(1)手指本身的特点。统计表明，大约

3、有4％的指纹天生就不好，另外，老人的手指会有很多褶皱，体力劳动者的指纹会有很多裂痕等等。(2)采集设备的原因。设备参数设置得不好，环境的影响，以及设备的电路噪声的影响。(3)采集条件的影响。最理想的采集条件下能够使脊线完全贴着采集设备表面，而谷线完全远离采集设备表面。然而由于手指按压不均匀，手指上有污渍，上次采集留下了痕迹等等，使得采集结果很难达到这种理想状态，往往导致脊线的粘连和断裂。针对以上原因造成的指纹图像质量差的问题，产生了很多指纹图像的增强算法。对一般图像的增强算法都可以用来增强指纹图像的对比度。图像增强就是有选择地强调图像中的某些信息，以增强图像的效果。增强的方

4、法，2第1章绪论一般分为空间域和变换域两大类。空间域方法直接对图像象素的灰度进行处理。变换域方法在图像的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图像。具体有灰度变换增强[241、直方图增强【18，69，72】，以及中值滤波[761、低通滤波[24】等方法。灰度变换是一种最简单、有效的对比度增强方法，它是将原图像的灰度f(i，／)经过一个变换函数g=丁f厂1转换成一个新的灰度g(x，y)。灰度变换可使图像灰度动态范围加大，图像对比度得到扩展。根据变换函数的形式，灰度变换分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。直方图反映图像灰度分布的统计特征。直方图增强是以直方图

5、作为变换的依据，使变换后的图像直方图成为期望的形状，例如直方图均衡化，就是把给定的图像的直方图分布改变成均匀分布的直方图，另外还有直方图规定化，它是为突出图像上感兴趣部分的灰度范围，在运用均衡化原理的基础上，把图像直方图均衡化结果映射到期望的理想直方图上，向人们提供了根据给定直方图进行图像增强的手段。从信号频谱角度来看，信号缓慢变化部分在频率域属于低频部分，信号快速变化部分在频率域属于高频部分。对于图像而言，它的边缘以及噪声干扰的频率分量都处于频率域较高的部分，因此可以采用低通滤波的方法去除噪声。低通滤波通过构造的低通滤波模板与图像矩阵卷积来实现。中值滤波是一种局部平均平滑

6、技术，它是一种非线性滤波。中值滤波是采用一个含有奇数个点的滑动窗口，用窗口中各点的灰度值的中值来替代窗口中心点象素的灰度值。在一定条件下，中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及颗粒噪声最为有效。但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。这些方法主要针对图像中的随机噪声，而低质量指纹图像中的纹线缺陷属于结构性·噪声。指纹图像具有方向特性和频率特性两种根本特性，目前的指纹增强算法，一般都使用了纹线方向信息作为增强算法的参数，部分算法还使用了纹线的频率信息。利用方向或者频率两个参数的算法主要有Gabor滤波增强[10．1

7、2，15，16，20．22，29．3l，34，43,49，50，60．631和方向滤波增强【3，9，14，34，36，58，64]。目前在Gabor滤波方面，Gabor函数的方向和频率选择特性决定了：利用Gabor实现指纹图像的增强的可行性和有效性。Gabor滤波器是在x方向上带通、Y方向上低通的滤波器。在对指纹图像进行滤波时，只需对滤波器进行旋转，使其与指纹方向一致，就可以使沿着指纹纹线的信息得以很大程度地增强，垂直于纹线方向的信息则相对减弱。利用Gabor滤波器对指纹图像增强的方法有很多，其中，最为经典的就是文