非接触指纹图像分割与增强方法的研究-论文.pdf

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1、研究动态摘要：非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂，且脊、谷线的对比度也比较低，用一般的接触式指纹图像处理方法很难达到很好的处理效果。本文针对非接触指纹图像的这两个特点提出了合理的分割与增强方法。采用基于照明一反射模型的同态滤波思想进行指纹图像与背景区域的分割。在对指纹图像增强时首先采用相干滤波技术进行滤波增强，再用简化的Gabor函数模板进行二次增强。实验结果表明，本文提出的方法在一定条件下能够很好的实现指纹图像的背景分割，同时本文方法的增强效果相比于以往的也有了明显的提高。关键词：非接触指纹；同态滤波；指纹分割；相干滤波；指纹增强中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号

2、：1006—883X(2014)08-0016-04收稿日期：2014-05-12秦芬芬廖斌西南科技大学信息工程学院，四川绵lj曰621000一、引言要考虑指纹与背景的分割。对于非接触指纹像现在1动指纹识别系统已有几十年的使J}}]历史。其也有少量文章提出了这一步的分割方法，其t}】Hareesh口他生物识别技术相比，指纹识别技术足最可靠Ravi和B．Y．HIEW提I乜了基于肤色检测的指纹的技术且拥有最大的市场份额。虽然指纹识别研究了分割方法，然而经研究发现，指纹枉监色光卜能够显多年，已经取得了很大进展，然而主流的自动指纹示更多的细节变化t7-8]，在此条件下肤色分割方法就受识别系统

3、中几乎全部使用基于接触的采集方式。这样至0了限带0。的采集方式存往着先天性的缺陷：手指要与传感器面现有的指纹增强算法有很多，像基于Gabor滤波板紧密接触，这样就会不可避免的产生按压变形；同的指纹增强方法[9-10]基于方向滤波的指纹增强方法⋯】时指纹会在传感器面板上留下残影带来安全隐患等，、基于频域的指纹图像增强等，这些增强办法的因此近儿年兴起了非接触式的采集方式。效果对指纹图像方向场的正确计算有很高的依赖性。非接触指纹图像主要是依靠光源照射在手指表面，然而对于非接触指纹图像，因为其谷、脊线对比度低由脊线产生的阴影来得到指纹图像的。非接触指纹图再加上噪声的影响，很容易得到错误的指纹

4、方向。像的背景比接触式的指纹图像复杂，在进行指纹图像本文根据非接触指纹图像的一特点，提⋯了基预处理前首先实现指纹与背景的分割足比较关键的一于照明．反射模型的同态滤波[1的分割方法，来实步。还有一点比较重要的是非接触指纹图像的谷、脊现指纹图像与背景区域的分离，此方法在有色光照明线对比度低，冈此找到一种高效的非接触指纹图像的条件下同样能很好的实现指纹的分割。在对指纹进行增强法也足至关重要的。Gabor滤波增强前，首先采用相干滤波技术[14-161对指接触式指纹图像是基于镜面采集的，不会出现像纹图像滤波增强，此方法在滤波时不仪能够保护纹线非接触式指纹图像那样比较复杂的背景，接触式指纹而且能

5、够增强纹线。滤波后计算得到的纹线方向的正图像的分割方法[i-3]主要是实现纹路好坏的分割，不需确性有了很大提高，进而能够得到比较好的二次增强，6研究动态效。式为：“=Go“0(4)二、非接触指纹图像的分割其中，“一滤波后像；⋯念滤波的小原足：将像，Y)看作是照“一原图像：．度场，)和反身寸场，=，Y)部分的乘积产牛的，关一商斯函数。系式为：而其恰为线性扩敞方程(5)(1ili¨{Jt=-a：／2n勺解，(，)i，，)(，Y)(1)f：(5)【l1Jj姒J!{=的~LIX,．I变化小，·_『以石‘作图像的低频部I“Ir=0：u0分。而反身寸场反应f足像的内，它随像细节高斯滑滤波虽然能够

6、消弱噪，fl=i它没仃考虑反射况的川川做快迷的变化是高频部分。到像边缘和方向信息使得边缘损伤。采川川念分析力’：埘I式边取对数，把2个相干滤波的全称为相干±f咛强向异lq-扩敞滤村J乘的分{l}变为2个荆jJJIJ的分。这样就能对I像的波，其程是南式(5)的线性扩敞方演变ln来，高频分；l{=低频分f1i=分Jl：处理了。其公式为：方程为：ln／(x，J，)=lnf{x，)+lnf，Y)(2)为指纹的颜色足反射率比较高的颜色。将高斯詈=V()aOxu+b+。．(bOxU+cayl1)(6)高通滤波器对数转换后的图像卷积，就能得到图像其中，t一扩散时问：高颁的分情7兄，此能够实现指纹区

7、域与背景区域r6、的分削。此分割方法仃’个条件要求，就是需要背景D一扩散张量，Dl6(。j，它}_}1结构张}的的能为反光强的色彩。不过此条件足很容易本征值与最大本征值埘的本向翳确定：现n勺1!埘光照颜色的限制，所以该力‘法足．，·~q'41‘效的分削法。[：]G}cVc，}VcG“c7卡JJ分佝算法步骤r—J‘总结埘I卜：其r{l，G干I1G为标准分别为，}干¨m的高斯数(1Dc(1)先对像进时数变换：．厂一l／／=m=1)。(2)川-斯尚通滤波器埘数变