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基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强方法

时间:2018-01-10 19:15:58 作者:柯绿科技

指纹图像增强

 

指纹图像增强算法的关键是要求增强的结果其有清晰的指纹纹线,且增强过程不应该改变纹线结构,否则将导致产生虚假的指纹特征,从而违背了图像增强的初衷。

在本节中,把指纹图像看作一种局部平稳而总体非平稳的信号,研究了指纹图像的频谱特性,提出了一种基于统计学的指纹方向和频率估计方法。在此墓础上,荃于方向一致性分析和频率分析,提出了方向和频韦校正算法。根据估计的方向和频率信息构造频率域带通逮波器实现滤波增强。该算法对指纹图像有显著的增强效果。

一、指纹图像信号频谱分析

传统的Fourier变换是在整体上将信号分解为不同的频率分量,属于一种全域变换,缺乏局域性信息。对指纹图像信号而言,并不知道某些频率或相位分且与图像空间位置的对应关系。频谱分析增强算法的理论基础是指纹的纹线包含了大最的频率信息,在局部指纹图像的傅立叶频谱图中,纹线信息和噪声信息所对应的频谱具有良好的可分性,因此可通过放大某些带宽的频谱幅值实现图像增强。尽管指纹图像总体上是一种非平往信号,但在局部范围内可以看作是平德的,可以近似地被看作是一种具有固定方向和频率的平面正弦波,因此可以通过局部频谱分析确定其方向和频率。

对指纹图像进行局部频谱分析的关键是选择合适的分析窗口,使信号在该窗口内是平稳的,同时相邻窗口之间应该要允许有一定的重住,以保持信号的连贯性和避免块边缘效应。所选窗函数应尽,减少频谱能量泄汤.窗函数频潜旁瓣的幅度应比较小以抗嗓声干扰,本文选择式所示的升余弦函数(x-Y)作为频诺分析用窗函数,其空域和倾域形式。

指纹局部图像的频谱图可以发现其中存在两个对称峰。由田像分析理论可知,局部纹线的频率对应于频谱峰值到中心的距离,纹线方向和两个峰值连线方向垂直,然而由于实际指纹图像受嗓声影响,其频谱峰值不一定能够准确刻面出局部纹纹方向和频率。为此,本文提出在对原始指纹图像进行频道分析的荃础上,利用统计学方法来估计纹线方向和频率。

二、纹线方向和频率修正

上述方法估计的纹线方向和频率在纹线断痕、粘连等嗓声处存在较大的误差,必须进行修正。传统的方向修正方法大多是墓于全局的向量平滑,其最大的缺点是忽略了指纹图像的局部特性,在全局平滑的同时使奇异区域的方向信息也被平滑,从而造成错误的修正。为此,本文提出依据对局部纹线方向进行一致性分析的结果来确定是否进行纹线方向修正的思想。

通过观察发现,除奇异区域和嗓声区域外,指纹纹线方向变化并不剧烈,而奇异区域和嗓声区域的方向一致性Coh和邻域方向一致性NCoh都比较低,且嗓声区域的NCoh比奇异区域的NCoh相对要大,并且随着邻域窗口变大,噪声区域的NCoh将会变大,而奇异区域的NCoh仍然很小。因此可以根据方向一致性分析来区分奇异区域和嗓声区域,并用特殊的邻域窗口对其进行有选择的平滑滤波。

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