專利名稱：一種基于方向信息的指紋圖像分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及指紋識(shí)別技術(shù)中的指紋圖像處理技術(shù)。
背景技術(shù)：
生物識(shí)別技術(shù)是根據(jù)一個(gè)人的生理特征進(jìn)行身份鑒定的。由于生物特征既無(wú)法被遺忘，也不會(huì)被輕易的分享或者冒用具有，因此生物識(shí)別技術(shù)越來(lái)越受到重視。作為生物識(shí)別技術(shù)中最為成熟和方便的成員，指紋識(shí)別技術(shù)已成功應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。如門禁、考勤系統(tǒng)、電子商務(wù)、ATM自動(dòng)提款機(jī)以及罪犯身份鑒定系統(tǒng)等。在美國(guó)目前正在制定的入境人員身份鑒定系統(tǒng)中，也大量涉及了指紋識(shí)別技術(shù)。依賴指紋識(shí)別技術(shù)建立的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)作為一種安全可靠的身份識(shí)別方法，隨著指紋采集儀價(jià)格的大幅度下調(diào)以及指紋識(shí)別算法性能的不斷優(yōu)化，必將取代密碼和指令等常見(jiàn)的身份識(shí)別方法，成為個(gè)人身份的主要識(shí)別方式見(jiàn)文獻(xiàn)A.K.Jain and S.Pankanti，“Fingerprint Classification and Recognition”，The Imageand video Processing Handbook，A.Bovik(ed)，Academic Press，April 2000；和文獻(xiàn)Min Wu，Trappe，W.，Wang.Z.J.，Liu，K.J.R.，“Collusion-Resistant Fingerprinting for Multimedia”，Signal Processing Magazine，IEEE，Vol.21，pp.15-27，2004所述。
在指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中，指紋圖像分割是一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù)，指紋圖像分割的目的是在指紋圖像中找出含有指紋信息的前景區(qū)域，丟棄包含噪聲區(qū)域的背景部分。指紋識(shí)別技術(shù)的弱點(diǎn)之一是對(duì)指紋識(shí)別算法會(huì)在指紋圖像的背景區(qū)域找到大量的虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，從而嚴(yán)重地影響了指紋識(shí)別的質(zhì)量。就目前的指紋圖像分割技術(shù)來(lái)說(shuō)，依據(jù)指紋圖像的全局或者局部灰度方差來(lái)精確地分割指紋圖像是比較困難的。參見(jiàn)文獻(xiàn)Qinzhi Zhang，Kai Huang and HongYan，“Fingerprint Classification Based On Extraction and Analysis Of Singularities and Pseudoridges”Conferencein Research and Practice in Information Technology，Vol.11，pp 83-87，2002；.和文獻(xiàn)Asker M.Bazen and Sabih H.Gerez，″Segmentation of Fingerprint Images″，Proceedings of ProRISC 2001，Veldhoven，The Netherlands，November 2001.
而基于指紋圖像方向信息的分割方法，有可能解決這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)橹讣y圖像中的紋線自身就具有明顯的方向性。
常用的使用指紋圖像方向信息的方法有
①采用方向?yàn)V波器與經(jīng)驗(yàn)閥值結(jié)合的方法。參見(jiàn)文獻(xiàn)Lin Hong，Yi Fei Wan and Anil Jain“Fingerprint Image EnhancementAlgorithm and Performance Evaluation”IEEE Transactions on PAMI，Vol.20，No.8，pp.777-789，August 1998②采用指紋圖像灰度值的方向方差的方法。參見(jiàn)文獻(xiàn)A.K.Jain，L.Hong and R.Bolle，″On-lineFingerprint Verification″，IEEE Transactions on PAMI，Vol.19，No.4，pp.302-314，1997.
指紋圖像分割時(shí)上述兩種基于指紋圖像方向信息的方法，具備一個(gè)共同的特點(diǎn)指紋圖像分塊的大小一定，并且圖像分割閥值只適應(yīng)于固定大小的指紋圖像分塊。而且這種需要統(tǒng)計(jì)塊內(nèi)所有象素點(diǎn)信息的方法，除了圖像分割閥值適應(yīng)性不強(qiáng)之外，還缺少了運(yùn)算時(shí)間上的靈活性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的任務(wù)是提供一種基于方向信息的指紋圖像分割方法，采用本發(fā)明的方法，可以大大地降低計(jì)算時(shí)間，同時(shí)還可以根據(jù)指紋圖像分塊的大小，生成合適的圖像分割閥值，從而可以通過(guò)指紋圖像方向方差的特性獲得較好的分割效果。
按照本發(fā)明提供的一種基于方向信息的指紋圖像分割方法，它包含下列步驟步驟1、確定指紋圖像的八個(gè)方向(如圖1所示)每個(gè)方向的具體角度為θi，θi＝22.5°*i(i＝0，1，2，3，4，5，6，7)步驟2、確定象素點(diǎn)方向由于指紋脊線(即人類手指中下凹的紋線部分)具有很明顯的方向性，而且在指紋脊線方向上的指紋灰度變化是很平緩的，根據(jù)最小誤差原則就可以確定象素點(diǎn)方向；具體方法是在指紋圖像的八個(gè)方向上各取N個(gè)相鄰象素點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)方向上所取N個(gè)象素點(diǎn)灰度的均值，然后每個(gè)方向上所取每個(gè)象素點(diǎn)灰度都與其方向上的灰度均值相減并且取差值的絕對(duì)值，然后將每個(gè)方向上的絕對(duì)值相加求和，最后判定擁有最小的絕對(duì)值之和的方向即為該象素點(diǎn)的方向，可以用公式表示為K(i,j)=MinΣl=1N|C(im,jm)-C′(im,jm)|,]]>K(i，j)即為i行j列的象素點(diǎn)p(i，j)的方向，C(im，jm)(m＝0，1，2...7)其中是沿著方向m上的連續(xù)N個(gè)象素點(diǎn)，C′(im，jm)是m方向上各個(gè)C(im，jm)(m＝0，1，2...7)的均值。Min的含義則是在計(jì)算m(m＝0，1，2...7)八個(gè)方向所得的8個(gè)絕對(duì)值之和中，選擇最小的絕對(duì)值之和；最小絕對(duì)值之和所對(duì)應(yīng)的方向m即為象素點(diǎn)p(i，j)的方向。圖3顯示了象素點(diǎn)p(i，j)以及其在方向3上的連續(xù)5個(gè)象素點(diǎn)；步驟3、將指紋圖像分為多個(gè)不重疊的塊(如圖4所示)，大小為W×W，W為不重疊分塊的邊長(zhǎng)，所分不重疊的塊的個(gè)數(shù)根據(jù)實(shí)際精度要求確定；其特征是它還包括下面的步驟步驟4、確定步驟3中任意一塊中最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目及所選中足夠多的象素點(diǎn)的方向信息首先，根據(jù)步驟3中所分的不重疊分塊的邊長(zhǎng)W，確定最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin；Mmin可由如下公式獲得Mmin=(W/2)2W=2k(k=4,5,...)[(W+1)/2)]2W=2k+1(k=3,4,...)]]>W為不重疊分塊的邊長(zhǎng)；在確定了塊內(nèi)選擇的最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin后，通過(guò)取一個(gè)象素點(diǎn)，然后隔一個(gè)象素點(diǎn)，再取下一個(gè)象素點(diǎn)的方式選取象素點(diǎn)；選中的象素點(diǎn)盡可能地覆蓋整個(gè)分塊(如圖5所示)，保證選中的象素點(diǎn)為Mmin且可以盡可能地覆蓋整個(gè)分塊；在實(shí)際操作過(guò)程中，塊內(nèi)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Num應(yīng)該大于等于Mmin；然后，按照步驟2中所述的方法確定塊內(nèi)所有選中象素點(diǎn)的方向；步驟5、確定步驟3中任意一塊中塊內(nèi)的方向方差首先，根據(jù)步驟4中確定的塊內(nèi)所有選中象素點(diǎn)的方向，確定所有的指紋圖像方向上所選擇的象素點(diǎn)；然后，根據(jù)所有(共八個(gè))方向上的象素點(diǎn)數(shù)目，通過(guò)下列公式計(jì)算步驟3中任意一塊中的方向方差
P‾(i,j)=(1/S)Σk=07Pk(i,j)]]>Var(i,j)=(1/S)Σk=07[Pk(i,j)P‾(i,j)]2]]>其中S是指紋圖象八個(gè)方向之和，Pk(i，j)是塊內(nèi)方向?yàn)閗(k＝0，1，2...7)的象素點(diǎn)數(shù)目，P(i，j)是八個(gè)方向上所有象素點(diǎn)數(shù)目的均值；Var(i，j)就是根據(jù)圖像分塊內(nèi)各方向上象素點(diǎn)數(shù)目的計(jì)算所得的方向方差；步驟6、確定自適應(yīng)圖像分割閥值Tr通過(guò)自適應(yīng)圖像分割閥值Tr確定圖像前景區(qū)域和圖像背景區(qū)域；保留擁有較大方向方差的圖像前景區(qū)域，拋棄擁有較小方向方差的圖像背景區(qū)域；自適應(yīng)圖像分割閥值Tr可以由下列公式獲得Tr＝(7/64)*Num2*β其中Num是指紋圖像分塊中選擇的象素點(diǎn)數(shù)目，β是經(jīng)驗(yàn)系數(shù)0.008；步驟7、確定區(qū)域模板R；如果圖像分塊的方向方差小于步驟6中的自適應(yīng)圖像分割閥值Tr，則設(shè)定該分塊的區(qū)域模板為0，即拋棄；如果圖像分塊的方向方差大于步驟6中的自適應(yīng)圖像分割閥值Tr，則設(shè)定該分塊的區(qū)域模板為1，即保留；區(qū)域模板R可由如下公式獲得 步驟8、確定整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域重復(fù)步驟4～步驟7，重復(fù)次數(shù)為步驟3中所分的塊數(shù)，就可以得到整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域；通過(guò)以上步驟，我們就可以得到分割后的指紋圖像。
需要說(shuō)明的是，在指紋圖像的邊緣區(qū)域，由于象素點(diǎn)的可信度不高，無(wú)論其區(qū)域模板R(i，j)是否為0，都被視為應(yīng)該拋棄的背景區(qū)域。這樣指紋圖像中所有的前景區(qū)域和背景部分就可以被很好的地分割開(kāi)來(lái)了；在步驟4中，只需要統(tǒng)計(jì)塊內(nèi)足夠多的象素點(diǎn)的方向信息，就可以獲得代表整個(gè)指紋圖像分塊的方向信息；在步驟5中，結(jié)合最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin以及基于塊內(nèi)各個(gè)方向上象素點(diǎn)數(shù)目的方向方差Var(i，j)，可以減少在求取圖像分塊方向信息方面上的計(jì)算量；在步驟6中，由于圖像分割閥值Tr是通過(guò)公式計(jì)算獲取的，其大小與塊內(nèi)選取的象素點(diǎn)數(shù)目Num以及圖像分塊邊長(zhǎng)W相關(guān)，因此圖像分割閥值Tr對(duì)于不同的塊內(nèi)選取的象素點(diǎn)數(shù)目Num以及圖像分塊邊長(zhǎng)W都有很好的適應(yīng)性；在步驟7中，根據(jù)圖像分塊的區(qū)域模板R(i，j)，如果R(i，j)的值為0，則認(rèn)為該圖像分塊是指紋圖像中應(yīng)該被拋棄的背景區(qū)域，將塊內(nèi)所有象素點(diǎn)的灰度值都置為0；如果R(i，j)的值為1，則認(rèn)為該圖像分塊是指紋圖像中應(yīng)該被保留的前景部分，不改動(dòng)塊內(nèi)任何象素點(diǎn)的灰度值。
本發(fā)明的的實(shí)質(zhì)它是通過(guò)找出經(jīng)過(guò)分塊后的任意一塊中最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目及所選中足夠多的象素點(diǎn)的方向信息；確定塊內(nèi)所有選中象素點(diǎn)的方向、方向方差，通過(guò)自適應(yīng)圖像分割閥值Tr確定整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域，所述的整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域就是分割后的指紋圖像。
本發(fā)明的創(chuàng)新之處在于1.提出了最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin，其大小與指紋圖像分塊的邊長(zhǎng)W相關(guān)。只需要通過(guò)統(tǒng)計(jì)指紋圖像分塊內(nèi)足夠多的象素點(diǎn)的方向信息，就可以獲得代表整個(gè)指紋圖像分塊的方向信息。
2.提出了基于塊內(nèi)各個(gè)方向上象素點(diǎn)數(shù)目的方向方差，這是個(gè)與傳統(tǒng)的基于指紋圖像灰度值的方向方差(具體說(shuō)明參見(jiàn)②中的參考文獻(xiàn))不同的概念。結(jié)合最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin與基于塊內(nèi)各個(gè)方向上象素點(diǎn)數(shù)目的方向方差，可以減少在求取指紋圖像分塊方向信息方面上的計(jì)算量，從而保證了本算法的運(yùn)算時(shí)間要比以往基于方向信息的指紋圖像分割方法少得多。
3.由于圖像分割閥值Tr是通過(guò)公式計(jì)算獲取的，其大小與塊內(nèi)選取的象素?cái)?shù)目Num以及圖像分塊邊長(zhǎng)W相關(guān)，因此圖像分割閥值Tr具有很好的自適應(yīng)性。
現(xiàn)有的指紋分割技術(shù)都只能適用于固定大小的圖像分塊，同時(shí)還缺少了運(yùn)算時(shí)間上的靈活性。而采用本發(fā)明的指紋圖像分割方法，不僅可以減少計(jì)算指紋方向方差的所需時(shí)間，而且開(kāi)發(fā)人員可以根據(jù)不同的指紋圖像分塊來(lái)確定相應(yīng)的圖像分割閥值，大大提高了指紋圖像分割算法的自適應(yīng)性。


圖1是算法中所使用的八個(gè)方向其中，每個(gè)方向的具體角度為θi，θi＝22.5°*i(i＝0，1，2，3，4，5，6，7)，0是角度為0的方向，1是角度為22.5°的方向，2是角度為45°的方向，3是角度為67.5°的方向，4是角度為90°的方向，5是角度為112.5°的方向，6是角度為135°的方向，7是角度為157.5°的方向。
圖2是指紋原始圖像圖3是任意一個(gè)塊內(nèi)選擇連續(xù)5個(gè)象素點(diǎn)示意圖其中，象素點(diǎn)p(i，j)以及其在方向3上的連續(xù)5個(gè)象素點(diǎn)；圖4是指紋圖像任意一個(gè)分塊的示意圖，其中分塊的邊長(zhǎng)為W；圖5是圖像分塊中選取的象素點(diǎn)示意圖其中，W是圖像分塊的邊長(zhǎng)，黑點(diǎn)為選中的象素點(diǎn)，數(shù)目為Mmin圖6是切割后的指紋圖像示意7是本發(fā)明的流程框圖
具體實(shí)施例方式下面以給出一個(gè)具體的本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)例。
需要說(shuō)明的是下例中的參數(shù)并不影響本專利的一般性。
1.確定指紋圖像的八個(gè)方向，每個(gè)方向的具體角度為θiθi＝22.5°*i(i＝0，1，2，3，4，5，6，7)；2.將指紋圖像分為900個(gè)不重疊的塊，W為10；3.根據(jù)塊的尺寸，確定最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目為25；‘4.由公式K(i,j)=MinΣi=1L|C(im,jm)-C′(im,jm)|]]>計(jì)算出各個(gè)圖像分塊內(nèi)任一選中象素點(diǎn)p(i，j)的方向。
5.指紋圖像各個(gè)分塊的方向方差可由下列公式獲得P‾(i,j)=(1/S)Σk=07Pk(i,j)]]>Var(i,j)=(1/S)Σk=07[Pk(i,j)-P‾(i,j)]2;]]>6.計(jì)算自適應(yīng)圖像分割閥值Tr為8.2；8.最后根據(jù)區(qū)域模板R，分割出指紋的前景和背景區(qū)域。
權(quán)利要求
1.一種基于方向信息的指紋圖像分割方法，它包含下列步驟步驟1、確定指紋圖像的八個(gè)方向每個(gè)方向的具體角度為θi，θi＝22.5°*i(i＝0，1，2，3，4，5，6，7)步驟2、確定象素點(diǎn)方向由于指紋脊線(即人類手指中下凹的紋線部分)具有很明顯的方向性，而且在指紋脊線方向上的指紋灰度變化是很平緩的，根據(jù)最小誤差原則就可以確定象素點(diǎn)方向；具體方法是在指紋圖像的八個(gè)方向上各取N個(gè)相鄰象素點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)方向上所取N個(gè)象素點(diǎn)灰度的均值，然后每個(gè)方向上所取每個(gè)象素點(diǎn)灰度都與其方向上的灰度均值相減并且取差值的絕對(duì)值，然后將每個(gè)方向上的絕對(duì)值相加求和，最后判定擁有最小的絕對(duì)值之和的方向即為該象素點(diǎn)的方向，可以用公式表示為K(i,j)=MinΣl=1N|C(im,jm)-C′(im,jm)|,]]>K(i，j)即為i行j列的象素點(diǎn)p(i，j)的方向，C(im，jm)(m＝0，1，2...7)其中是沿著方向m上的連續(xù)N個(gè)象素點(diǎn)，C′(im，jm)是m方向上各個(gè)C(im，jm)(m＝0，1，2...7)的均值。Min的含義則是在計(jì)算m(m＝0，1，2...7)八個(gè)方向所得的8個(gè)絕對(duì)值之和中，選擇最小的絕對(duì)值之和；最小絕對(duì)值之和所對(duì)應(yīng)的方向m即為象素點(diǎn)p(i，j)的方向。圖3顯示了象素點(diǎn)p(i，j)以及其在方向3上的連續(xù)5個(gè)象素點(diǎn)；步驟3、將指紋圖像分為多個(gè)不重疊的塊，大小為W×W，W為不重疊分塊的邊長(zhǎng)，所分不重疊的塊的個(gè)數(shù)根據(jù)實(shí)際精度要求確定；其特征是它還包括下面的步驟步驟4、確定步驟3中任意一塊中最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目及所選中足夠多的象素點(diǎn)的方向信息首先，根據(jù)步驟3中所分的不重疊分塊的邊長(zhǎng)W，確定最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin；Mmin可由如下公式獲得Mmin=(W/2)2W=2k(k=4,5,...)[(W+1)/2]2W=2k+1(k=3,4,...)]]>W為不重疊分塊的邊長(zhǎng)；在確定了塊內(nèi)選擇的最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Mmin后，通過(guò)取一個(gè)象素點(diǎn)，然后隔一個(gè)象素點(diǎn)，再取下一個(gè)象素點(diǎn)的方式選取象素點(diǎn)；選中的象素點(diǎn)盡可能地覆蓋整個(gè)分塊，保證選中的象素點(diǎn)為Mmin且可以盡可能地覆蓋整個(gè)分塊；在實(shí)際操作過(guò)程中，塊內(nèi)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目Num應(yīng)該大于等于Mmin；然后，按照步驟2中所述的方法確定塊內(nèi)所有選中象素點(diǎn)的方向；步驟5、確定步驟3中任意一塊中塊內(nèi)的方向方差首先，根據(jù)步驟4中確定的塊內(nèi)所有選中象素點(diǎn)的方向，確定所有的指紋圖像方向上所選擇的象素點(diǎn)；然后，根據(jù)所有(共八個(gè))方向上的象素點(diǎn)數(shù)目，通過(guò)下列公式計(jì)算步驟3中任意一塊中的方向方差P‾(i,j)=(1/S)Σk=07Pk(i,j)]]>Var(i,j)=(1/S)Σk=07[Pk(i,j)-P‾(i,j)]2]]>其中S是指紋圖象八個(gè)方向之和，Pk(i，j)是塊內(nèi)方向?yàn)閗(k＝0，1，2...7)的象素點(diǎn)數(shù)目，P(i，j)是八個(gè)方向上所有象素點(diǎn)數(shù)目的均值；Var(i，j)就是根據(jù)圖像分塊內(nèi)各方向上象素點(diǎn)數(shù)目的計(jì)算所得的方向方差；步驟6、確定自適應(yīng)圖像分割閥值Tr通過(guò)自適應(yīng)圖像分割閥值Tr確定圖像前景區(qū)域和圖像背景區(qū)域；保留擁有較大方向方差的圖像前景區(qū)域，拋棄擁有較小方向方差的圖像背景區(qū)域；自適應(yīng)圖像分割閥值Tr可以由下列公式獲得Tr＝(7/64)*Num2*β其中Num是指紋圖像分塊中選擇的象素點(diǎn)數(shù)目，β是經(jīng)驗(yàn)系數(shù)0.008；步驟7、確定區(qū)域模板R；如果圖像分塊的方向方差小于步驟6中的自適應(yīng)圖像分割閥值Tr，則設(shè)定該分塊的區(qū)域模板為0，即拋棄；如果圖像分塊的方向方差大于步驟6中的自適應(yīng)圖像分割閥值Tr，則設(shè)定該分塊的區(qū)域模板為1，即保留；區(qū)域模板R可由如下公式獲得 步驟8、確定整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域重復(fù)步驟4～步驟7，重復(fù)次數(shù)為步驟3中所分的塊數(shù)，就可以得到整個(gè)指紋圖像的前景區(qū)域；通過(guò)以上步驟，我們就可以得到分割后的指紋圖像。
全文摘要
本發(fā)明提供的一種基于方向信息的指紋圖像分割方法，它首先根據(jù)指紋圖像的塊大小確定每塊內(nèi)最小應(yīng)選擇的象素點(diǎn)數(shù)目M
文檔編號(hào)G06K9/00GK1716274SQ20041004011
公開(kāi)日2006年1月4日 申請(qǐng)日期2004年7月2日 優(yōu)先權(quán)日2004年7月2日
發(fā)明者解梅, 王鑫, 李慶嶸 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)