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指纹图像预处理概述

时间:2018-01-10 19:15:04 作者:柯绿科技

本章研究指纹图像预处理的有关算法,包括指纹图像规格化、指纹图像的分割、增强等。在研究现有指纹图像分割方法的基础上,提出了一种实用的指纹图像分割方法。在指纹图像增强环节中,研究并实现了基于固定方向滤波和基于Gabor函数滤波的指纹增强算法,改进了其中的不足,提出了基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强算法,对这三种增强算法的性能和效果进行了比较和分析。

指纹图像

指纹图像预处理概述

为了保证特征提取的可靠性,必须对获取的指纹图像进行预处理,因为不同的指纹获取设备和方法都存在其固有的缺点,不可能在采集过程中完全解决图像质量的问题。无论是指纹匹配还是指纹分类都需要指纹的有效特征,无论采用何种特征表示,目前的指纹特征提取方法都在不同程度上依赖于指纹质里。例如指纹匹配一般基于纹线的局部结构特征,如纹线端点、分叉点等细节特征;指纹分类多数基于指纹纹线全局结构特征,如纹线形态或奇异点。能否从原始指纹图像中可靠地提取出这些特征,对指纹识别系统的精度以及指纹匹配、分类等算法的设计难度具有非常关键的影响。

如果指纹图像中的指纹纹线非常清晰,即脊线和谷线对比度很大,脊线之间明显分离,则很容易用图像二值化方法从指纹图像中分离出脊线区域和谷线区域,进而从脊线上提取出指纹局部特征信息或全局特征信息。然而在实际中,受各种因素的影响,所采集到的指纹图像不能保证有良好的清晰度,图像中可能出现纹线粘连、纹线断裂或对比度不均匀等情形。在这种情况下,很难从图像中正确地分离出指纹纹线,导致指纹特征的可靠提取变得非常困难。造成指纹图像质量差的主要原因是:

(1)手指表面与采集设备表面的非均匀接触。如果指纹脊线与采集设备采集面充分接触,而谷线与采集设备完全不接触,那么将获得清晰的指纹纹线结构。但是在现实使用中,手指表面的油脂、汗液、污演,手指皮肤的破皮,上一个人在采集设备采集面残留的痕迹等都可能使指纹脊线无法充分接触到采集设备表面。此外,手指按压力度不同导致接触程度不同,如果按压力度很大,指纹脊线受挤压变形互相靠近,可能使图像中的脊线出现粘连。

(2)采集设备的原因。设备工作环境不好(温度和湿度不当)、设备参数设置不当以及设备电路嗓声等会造成图像对比度较差和图像嗓声。

(3)指纹本身的原因。统计结果表明,大约4%的人天生指纹不清晰。另外,老人的手指上通常存在很多摺皱,皮肤病患者的手指上有很多翘皮,体力劳动者的手指上存在老茧且经常会产生划痕,这些都将影响指纹图像的清晰度。

指纹纹线模期对指纹局部特征提取的影响尤其严重。基于错误的细节点特征信息,很难达到较高的指纹匹配精度。为了保证可靠地提取指纹特征,就要对指纹图像进行预处理,滤除指纹图像的统计噪声和结构性嗓声,最终得到能够清晰表明指纹结构和细节的指纹图像。

不同的指纹增强算法在耗时和增强效果上有很大差异,一个好的增强算法对后续的处理步骤有积极影响,因此,设计一个有效的指纹图像增强算法是指纹识别系统研发的重要目标。

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