專利名稱：自動指紋識別技術中的圖像增強方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種指紋識別的方法與系統，涉及一種手指指紋圖像增強的方法。
背景技術：
自動指紋識別技術是指利用手指指頭表面紋路的脊線、谷線分布模式來確認識別對象的身份的一種生物特征識別技術。指紋作為人體基本特征之一，它具有唯一性、不變性和排列分布規(guī)律性的特點。人類很久以來一直使用指紋作為身份識別的重要手段，至今已有很長的歷史，使用指紋對對象進行身份鑒定的合法性和有效性也早已得到了廣泛的認可。中國古代就有在各類文書、契約上按捺指紋印記代替簽名的傳統。目前自動指紋識別技術除了應用與法律、公安等領域外，它也被廣泛應用于計算機用戶的身份認證、銀行ATM卡和信用卡使用者的身份認證等，另外，它還可以作為一種訪問網絡資源的高效、可靠的信息安全技術以及應用于各類智能IC卡、雇員證明、電子門鎖等?，F代指紋識別技術的研究是起始于十六世紀。直到1864年，英國植物學家Nehemiah Graw發(fā)表了人類對指紋識別技術進行科學研究的第一篇論文，研究了指紋紋線脊、谷和孔狀結構的對稱性，開啟了人類研究指紋的新篇章。1788年，Mayer詳細描述了指紋紋線的結構性特征，對紋線的結構特征進行了具體定義，并發(fā)表了相關學術論文。1809年，Thomas Bewick將個人指紋作為自己的私章,用以取代傳統的私章，實現了指紋識別技術的具體應用，被認為是現代化指紋識別技術研究的里程碑。1823年，Perkinje提出了第一套指紋分類方案，根據紋線的全局結構模式，將指紋大致分為九類。1880年，Heney Fauld第一次比較科學地研究了指紋的唯一性問題。大約在同一時間，Herschel宣稱他從事指紋識別技術的研究已有近20年的歷史。這些研究奠定了現代指紋識別技術的基石。在十九世紀后期，Francis Galton對指紋進行了較為深入的研究，他于1888年撰文將指紋細節(jié)特征引入到指紋識別領域。到了二十世紀早期，指紋的概念已為人們所熟知，逐步歸納并建立了關于指紋的二條基本原則I、人類指紋的脊、谷紋線結構具有唯一性特征，即使是孿生兄弟的指紋的脊、谷紋線結構也是不相同的，即每個人的指紋的脊、谷紋線結構與他人是不完全相同的。2、指紋全局結構模式的種類雖然有限，但卻是因人而異的，甚至每個人的不同手指指紋的全局結構模式也是不相同的，對指紋進行分類是可行的。3、對每個人來講，指紋的形成在胎兒時期就已經基本成型，因此，指紋的全局結構模式和細節(jié)特征是與生俱來和終生不變的，不會隨著成長而改變。第一條和第三條原則是進行唯一性驗證，從而完成指紋識別的基礎，而第二條原則是對指紋進行分類的基礎。 按照各自的實現功能，自動指紋識別技術可以被分解為以下四個主要模塊(1)指紋采集就是通過相應的指紋采集設備獲取人體手指指紋紋線分布結構并進行數字化處理，將其轉換為數字指紋圖像的過程；(2)指紋特征信息提取就是綜合應用各類圖像處理技術對所采集到的指紋圖像進行處理，提取出可以表征指紋唯一性的、穩(wěn)定的細節(jié)特征信息或全局特征信息的過程；(3)指紋分類就是根據指紋紋線客觀上所具有的全局結構模式，制定相應的分類標準，將具有相同全局結構模式的指紋歸結到同一類別中；(4)指紋匹配就是根據所提取的具有唯一性的、穩(wěn)定的指紋細節(jié)特征信息來判斷兩枚指紋是否同源，即是否來自于同一個人的同一個手指。早期的指紋采集都是通過油墨按壓在紙上產生的。隨著光電技術和計算機技術的發(fā)展，二十世紀八十年代開始出現了光學指紋采集設備，通常稱為光電指紋采集儀。隨著半導體技術的進步，陸續(xù)出現了指紋傳感器、熱敏傳感器、超聲波傳感器等新型傳感器。不同的采集方法采集的指紋圖像質量存在著不同的差異。但這些采集方式無法解決由于指紋本身的質量不好，對自動指紋識別技術的影響，無法實現對由于手指干燥、脫皮、老化、橫紋等所引起的質量很差的指紋所帶來的不利影響。自動指紋識別技術發(fā)展到現在已經走向了實際應用。但是到目前為止，自動指紋識別技術中仍然存在一些技術難點未得到有效解決，從而也在一定程序上阻止了自動指紋識別技術的廣泛應用。目前，自動指紋識別系統中的指紋圖像增強技術的實際增強效果不理想，對噪聲的適應能力不強，在噪聲嚴重時無法獲取準確的指紋信息，其概況敘述如下指紋圖像增強處理技術指紋圖像增強的目的就是為了提高指紋圖像質量(如分 離粘連的紋線、連接斷裂的紋線、修復疤痕等)，提高指紋紋線的清晰度，以便降低噪聲對細節(jié)特征信息提取結果的影響，提高自動指紋識別系統的準確率和可靠性。一般可以將這些指紋增強算法歸為四類頻域濾波、Gabor濾波、空域方向濾波和其它算法。在現有的指紋圖像增強處理方法中，大多數方法都使用了指紋紋線方向作為增強算法的參數，有些方法還同時使用指紋紋線的頻率信息。作為典型的紋理圖像，指紋紋線方向和紋線頻率都是指紋的固有結構信息，充分地利用這兩類信息可以有效地對指紋圖像進行增強處理。但是，準確地獲取受強噪聲干擾的低質量指紋圖像的紋線方向信息和頻率信息是非常困難的事情，對低質量指紋圖像的有效增強是具有挑戰(zhàn)性的工作。B. G. Sherlock等人構建了 16組方向傅立葉濾波器,并在頻域空間中對指紋圖像進行增強處理。該方法以離散傅立葉變換為基本手段，首先計算所有像素的紋線方向信息，然后將所求取的連續(xù)方向分類為16個區(qū)域，接著利用16個方向信息構建了 16組方向傅立葉濾波器并采用這些濾波器分別對指紋圖像進行濾波增強處理，最后對16組濾波增強圖像進行圖像合成以獲得最終的增強后指紋圖像。該算法僅使用了紋線方向信息構建濾波器。L. Hong等人將加博函數引入到指紋增強處理中，提出了一種基于加博的指紋圖像增強方法，該方法確立了加博指紋圖像增強方法的基本理論體系。在此基礎上，尹義龍等人對加博指紋增強方法進行了深入研究，并在此基礎上對重新設計了加博濾波器，提出了更為準確的方向信息和頻率信息提取算法，以提高加博濾波器指紋圖像增強方法的實際效果。王瑋等人在此基礎上提出了基于Log-Gabor的指紋增強算法。L. Hong等人還利用加博濾波器組將指紋圖像分解為一個濾波圖像集，并通過圖像合成獲得最終的增強后指紋圖像。對低質量指紋圖像，該方法仍能夠較為可靠地計算紋線方向，增強效果較好，但仍然無法滿足實際應用需要。T. Kamei等人設計了方向濾波器并構建了合適的方向濾波模板，然后通過模板與指紋圖像之間的卷積運算實現對指紋圖像的濾波增強處理。武妍等人重新設計了方向濾波器模板，提出了一種改進的方向濾波增強方法。但是，方向濾波器模板的選擇和構造的隨意性很強，沒有統一完整的數學模型，直接決定了構造準確、可靠的方向濾波器模板是非常困難的。H C. Douglas Hung等人專門針對二值圖像的增強處理提出了一種指紋增強和特征純化的方法。L.0’ Gorman等人使用的指紋增強方法對紋線方向信息的依賴性強且方法的實際增強效果達不到應用要求。程建剛等人將非線性擴散方程引如到指紋圖像增強處理中，給出了一種基于非線性擴散方程的指紋圖像增強方法的理論模型。彭章平等人將頻譜分析的方法引入到指紋圖像增強處理中，提出了基于非平穩(wěn)信號頻譜分析的指紋圖像增強方法。詹小四等人在區(qū)域水平上采用二維正弦曲面濾波器對指紋圖像進行增強處理.首先構造八方向上的二維正弦曲面濾波器，然后采用濾波器對指紋圖像進行增強處理，最后采用融合算法將增強后指紋圖像融合成一幅完整的增強后指紋圖像。但所采用的二維正弦濾波器未經調制，邊緣噪聲對增強結果的影響較大，且算法是對在八個方向上對指紋圖像進行增強處理后再進行融合，時間代價較大。

發(fā)明內容
本發(fā)明針對現有技術中圖像質量對指紋圖像增強結果的影響，提供了一種基于高斯調制二維正弦濾波器的指紋圖像增強方法。該指紋圖像增強方法可以很好地實現對低質量指紋圖像的增強處理，修復指紋圖像中的斷線、疤痕等低質量區(qū)域，提高指紋圖像的紋線清晰度，很好地適應對不同質量的指紋圖像進行增強處理的要求。為了解決上述技術問題，本發(fā)明通過下述技術方案得以解決自動指紋識別技術中的圖像增強方法，先構造和指紋紋理相一致的二維正弦濾波器，接著采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，獲得高斯調制二維正弦濾波器，然后對模型進行修正，構造符合指紋圖像處理實際需要的濾波器，并利用各個指紋圖像區(qū)域的頻率參數和方向參數構造合適的高斯調制二維正弦濾波器增強模板，最后將對應的高斯調制二維正弦濾波器模板和對應的指紋圖像區(qū)域進行卷積運算，對指紋圖像進行增強處理，并對增強結果進行歸一化處理，獲得最終的增強指紋圖像。作為優(yōu)選，通過數學建模構造二維正弦濾波器，二維正弦濾波器定義為M(x，y)=A · {sin (2 π f (x · cos ( θ ) +y · sin ( θ )))}其中，有效指紋圖像區(qū)域所對應的二維正弦曲面由所在圖像區(qū)域的紋線方向角Θ、紋線頻率f和幅度A決定。作為優(yōu)選，采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，構造高斯調制二維正弦濾波器，針對指紋圖像處理，采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，二維高斯函數定義如下/(X，y) = a- f((H)2+(H)2)/c2然后采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，構造高斯調制二維正弦濾波器模型，定義如下M (X,少)=(α · e~i{x~h) +{y~h) )/c )·Α · {sin( 2π/ (x · cos( Θ) + y ■ sin( ^)))}作為優(yōu)選，根據指紋圖像所具有的內在特征構造符合指紋圖像增強處理要求的高斯調制二維正弦濾波器，定義指紋圖像中待增強處理像素坐標為(X' , I')，并以該像素為模板中心點，選取圖像中WXw鄰域為模板區(qū)間。則可以(X' ,Y')為模板中心，修正高斯調制二維正弦濾波器，定義如下M (X，y) = f (x, y) · A · {sin (2 π fL)}
其中
權利要求
1.自動指紋識別技術中的圖像增強方法，其特征在于先構造和指紋紋理相一致的二維正弦濾波器，接著采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，獲得高斯調制二維正弦濾波器，然后對高斯調制二維正弦濾波器進行修正，構造符合指紋圖像處理實際需要的濾波器，并利用各個指紋圖像區(qū)域的頻率參數和方向參數構造合適的高斯調制二維正弦濾波器增強模板，最后將對應的高斯調制二維正弦濾波器模板和對應的指紋圖像區(qū)域進行卷積運算，對指紋圖像進行增強處理，并對增強結果進行歸一化處理，獲得最終的增強指紋圖像。
2.根據權利要求I所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于通過數學建模構造二維正弦濾波器，二維正弦濾波器定義為
3.根據權利要求I所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，構造高斯調制二維正弦濾波器，針對指紋圖像處理，采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，二維高斯函數定義如下
4.根據權利要求I所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于根據指紋圖像所具有的內在特征構造符合指紋圖像增強處理要求的高斯調制二維正弦濾波器，定義模板中心點坐標為(X' ,1')，選取其一個wXw鄰域為模板區(qū)間，則以(X'，y')為模板中心，修正高斯調制二維正弦濾波器，定義如下
5.根據權利要求I所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于對指紋圖像進行分塊處理，將指紋圖像分成互不重疊、大小為NXN的子塊，N = 8。
6.根據權利要求I或2或3或4或5所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于分別求取各個指紋圖像區(qū)域的紋線方向Θ和紋線頻率f，并利用所求取的紋線方向Θ和紋線頻率f構造修正后的高斯調制二維正弦濾波器模板。
7.根據權利要求I所述的自動指紋別識別技術中的圖像增強方法，其特征在于 對指紋圖像進行卷積運算并進行歸一化處理，獲得增強后指紋圖像，定義模板與指紋圖像之間的卷積運算如下
全文摘要
本發(fā)明涉及一種指紋識別的方法與系統，涉及一種手指指紋圖像增強的方法。公開了一種自動指紋識別技術中的圖像增強方法，先構造和指紋紋理相一致的二維正弦濾波器，接著采用二維高斯函數對二維正弦濾波器進行調制，獲得高斯調制二維正弦濾波器，然后對高斯調制二維正弦濾波器進行修正，構造符合指紋圖像處理實際需要的濾波器，并利用各個指紋圖像區(qū)域的頻率參數和方向參數構造合適的高斯調制二維正弦濾波器增強模板，最后將對應的高斯調制二維正弦濾波器模板和對應的指紋圖像區(qū)域進行卷積運算，對指紋圖像進行增強處理，并對增強結果進行歸一化處理，獲得最終的增強指紋圖像。
文檔編號G06K9/00GK102629316SQ20121005036
公開日2012年8月8日 申請日期2012年2月26日 優(yōu)先權日2011年11月25日
發(fā)明者詹小四 申請人:浙江外國語學院