【文章內(nèi)容簡介】 示成基函數(shù)的線性組合。所不同的是傅里葉變換采用時間屬于 (一 ∞， +∞)的諧波函數(shù) )exp(inx 作為基函數(shù)，而小波變換的基函數(shù)是具有緊支集的母函數(shù) ? (t)，通過對母函數(shù) ? (t)進(jìn)行伸縮和平移得到一個小波序列： ? ? ?????? ?? a btatba ?? 1, Rba?, ； 0?a 式中 a 為伸縮因子， b 為平移因子。對于任意函數(shù) ?? ? ?RL2?tf 的連續(xù)小波變換 [6]：公式（ ）為變換公式，公式（ ）為重構(gòu)公式。 ? ? ? ? dta bttfafba Rbaf ? ?????? ??? ? *21,W ?? （ ） dadba btbaWa f? ? ?????? ??????? ?? ),(1C 1 2 （ ） 計算機(jī)中的圖像信息是以離散信號形式存放的，在信號處理中，特別是在數(shù)字信號處理和數(shù)值計算等方面，為了計算機(jī)實現(xiàn)的方便，連續(xù)小波必須進(jìn)行離散化，而最基本的離散化方法就是二進(jìn)制離散，一般將這種經(jīng)過離散化的小波及其變換叫做二進(jìn)小波和二進(jìn)變換。 小波變換的特點是 壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與圖象的特征不變，且在傳遞中可以抗干擾。 在指紋識別識別中使用小波變換有助于噪聲的濾除以及有利于檢測奇異點。但是小波變換的明顯缺點是它計算復(fù)雜，計算效果也取決于函數(shù)的選擇。 另一種閾值分割就是簡單地用一個或幾個閾值將圖像的灰度直方圖分成幾個類，認(rèn)為圖像中灰度在同一個灰度類內(nèi)的像素屬同一物體 。它是圖像分割中最基本的方法。其原理是先定一個閾值，大于此值為 1，小于則認(rèn)為為 0；多閥值則可以利用多維函數(shù)。此原理在匹配中也可以運(yùn)用。其優(yōu)點是計算簡單，僅需比較灰度值即可；運(yùn)算效率較高，速度快；它的缺陷在于僅考慮圖像的灰度信息，而忽略了圖像的空間信息，對于圖像中不存在明顯灰度差異或各物體的灰度值范圍有較大熏疊的圖像分割問題難以得到準(zhǔn)確的結(jié)果 [7]。 代表塊特征的指紋圖像分割目前研究趨勢為多種塊基本特征如灰度均值、塊灰度方差 [8]、塊方向圖等綜合運(yùn)用和重新定義塊特征。其中塊指的是將圖像分個成一個個小的圖像塊。 圖像均值就是對每一個單位塊的灰度值取均值，方差則反 7 映該塊中各點與均值的偏差性，方向這可以很好的反映紋理的變化趨勢。一般來說，常見的方向場的計算分為掩模法和公式法兩大類。 LinHong 等人開發(fā)的基于最小均方估計算法，即公式法。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? )1,1()1,(21,11,11,21,1, ????????????????? jiGjiGjiGjiGjiGjiGjix? ? ? ? ? ? ? ? ? ? )1,1(),1(21,11,11,21,1, ????????????????? jiGjiGjiGjiGjiGjiGjiy ? ? ),(,2),( 2/ 2/ 2/ 2/ vuvujir wi wi wj wjx ? ??? ?? ??? （ ） ? ? 22/ 2/ 2/ 2/ 2 ),(,),( vuvujir wi wi wj wjy ? ??? ?? ???? （ ） 它是利用正交坐標(biāo)系下，原點到它們組成的坐標(biāo)點的有向線段與 X 的正半軸的夾角可來表示該子塊的塊方向。這種方法最大的優(yōu)點是易實現(xiàn)，很好體現(xiàn)出紋理，但缺點是對于變化太快的部分出錯。此方法的實現(xiàn)是利用方向濾波器。 基于全局的圖像分割則是根據(jù)情況特別是某些特殊場合的利用，如殘缺指紋。全局的圖像分割可以是人工選定幾個特定點后再根據(jù)全局的特點來處理，此法也可運(yùn)用于匹配?；谌值闹讣y識別仍處于實驗室探索階段 ,應(yīng)用領(lǐng)域中尚不廣泛。 均值方差法 在 圖像分割概述中，已經(jīng)提到基于塊特征的指紋圖像分割。在這部分將重點介紹均值法差法的計算方法和在仿真中的運(yùn)用。 該算法基于背景區(qū)灰度方差小，而指紋區(qū)方差大的思想，將指紋圖像分成塊，計算每一塊的方差，如果該塊的方差小于閾值為背景，否則為前景。具體步驟分以下三步 [10]： (1)將低頻圖分成 M M 大小的無重疊方塊，方塊的大小以一谷一脊為宜。 (2)計算出每一塊的均值和方差。 設(shè)指紋圖像 I 的大小為 H L， I(i,j)為像素點 (i,j)的灰度， AVE 和 VAR 分別為原指紋圖像的均值和方差， AVE 和 VAR 可以通過公式 ()和 ()計算得到。 ? ?? ???? 1H 0 10 ),(LH 1A V E i Lj jiI （ ） 21H010 A V E),( LH1V A R ）（? ?????? iLj jiI （ ） (3)如果計算得到的方差幾乎接近于 0 就認(rèn)為是背景，對于方差不為零的區(qū)四川文理學(xué)院學(xué)位論文 8 域在進(jìn)行閾值分割算法，這種算法主要是根據(jù)計算得到的方差來決定其是否為背景區(qū)。 在使用方差均值法之前還要使用歸一法將圖變?yōu)榈皖l圖。歸一化 [11]的目的是把不同原圖像的對比度和灰度調(diào) 整到一個固定的級別上，為后續(xù)處理提供一個較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格。指紋圖像的歸一化公式如式 ()所示，當(dāng)大于平均值時為加。 ????????????V A RA V EyxIV A RV A RA V EyxIV A Ryx200200)),((AV E)),((AV E),I （ （ ） 其中 0AVE 和 0VAR 為期望的灰度均值和方差。 指紋圖像的細(xì)化 指紋圖像細(xì)化的預(yù)處理 這部分預(yù)處理主要為二值化。由于指紋圖像脊、谷相間，因此指紋圖像的處理常是將指紋圖像二值化?；叶葓D像二值化是將灰度圖變 換為只有黑和白兩種灰度的圖像。這樣不僅可以壓縮原指紋圖像的數(shù)據(jù)量，而且也方便后面的細(xì)節(jié)特征的提取?；叶葓D二值化的基本思想是選取適當(dāng)?shù)幕叶乳u值，將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，閾值的選擇是關(guān)鍵，對于閾值的選擇，有多種方法，如熵法， Ostu 法等。根據(jù)是否將圖像分塊處理，又分全局閾值算法和局部閾值算法兩種，全局閾值算法是將整幅圖像以一個閾值處理，而局部閾值算法則把原圖分成若干個子圖，在每個子圖中確定閩值，在進(jìn)行二值化，由于指紋圖像在不同區(qū)域的亮度和對比度是有差別的，因而全局閾值算法不適用。 灰度圖二值化的基本思路是選取 適當(dāng)?shù)幕叶乳撝?，將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。一般的圖像處理中的二值化算法主要是計算整幅圖像的灰度平均值，然后將該值作為門限，高于該門限的像素點就置 1，反之置 0。我們通過研究發(fā)現(xiàn)，這種方法雖然簡單，但是對噪聲較大，圖像質(zhì)量不好的指紋會產(chǎn)生較大的二值化噪聲。所以最好選用局部閾值法作為二值化算法。 論文中采用了一種動態(tài)局部閾值，滿足這種條件下的灰度值為 128，不滿足則灰度值為 255。再根據(jù)前面判斷的是否為背景即 Icc 值的來修正 Icc 值：灰度值為 128 且 Icc 為 1 時（非背景指紋紋線時）， Icc 值為 0，像素值置為 0。背 景和灰度值為 255 的紋線像素置為 1，這做法的目的是去除不確切的點。此時背景為白，紋線為黑。 9 二值化后的圖像中的點還要進(jìn)行修改，修改條件為：當(dāng)像素為 1 時，它周圍點不大于 3 個為像素 1 點則修改為 0；當(dāng)像素為 0 時，它周圍不小于 7 個點為像素 1 的點，則修改為 1。這種修改是為了使圖像連續(xù)圓滑。 指紋圖像細(xì)化方法計算 由于灰度過渡區(qū) [12]的存在，指紋細(xì)化是指紋圖像預(yù)處理中的一個重要環(huán)節(jié)，因為一般的特征提取都是在細(xì)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，如果細(xì)化不好，將無法使用常規(guī)的特征提取算法提取細(xì)節(jié)特征信息 [13]。細(xì)化可以便我們 得到絞線的單像素的骨架。所謂“骨架”，是指圖像中央的骨骼部分，是描述圖像幾何及拓?fù)湫再|(zhì)的重要方法之一。獲取一個圖像骨架的過程通常稱為對圖像“細(xì)化”的過程。在文字識別、地質(zhì)構(gòu)造識別、工業(yè)零件形狀識別或圖像理解中，先對被處理圖像進(jìn)行細(xì)化有助于突出形狀特點和減少冗余信息。 細(xì)化處理是指在指紋圖像二值化以后，在不影響紋線連通性的基礎(chǔ)上，刪除紋線的邊緣像素，直到紋線為單像素寬為止。理想細(xì)化后的紋線骨架應(yīng)該是原始紋線的中間位置，并保持紋線的連通性、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)特征。一種好的細(xì)化算法應(yīng)該滿足下列條件 [13]： (1)收 斂性：迭代必須是收斂的。 (2)連通性；不破壞紋線的連接性。 (3)拓?fù)湫裕翰灰鸺y線的逐步吞食，保持原圖像的基本結(jié)構(gòu)特性。 (4)保持性：保護(hù)指紋的細(xì)節(jié)特征。 (5)細(xì)化性：骨架紋線的寬度為 1個像素，即單像素寬。 (6)中軸性：骨架盡可能接近條紋中心線。 (7)快速性：算法簡單，速度快。 已有的算法迭代按迭代方式的不同分為串行算法和并行算法。在串行細(xì)化算法中，當(dāng)前迭代的結(jié)果不僅取決于前一次的迭代迭代圖像，而且與當(dāng)前處理情況有關(guān)；而在并行方式中，當(dāng)前迭代僅僅是由前一次的迭代情況決定，串行細(xì)化算法的處理結(jié)果依 賴于對像素處理的先后順序，因而像素點的消除或保留不可預(yù)測。并行細(xì)化算法對圖像進(jìn)行細(xì)化時利用相同的條件同時檢測所有像素點，其結(jié)果具有各向同性，因此從算法原理上并行算法優(yōu)于串行算法。由于并行細(xì)化算法具有快速而準(zhǔn)確的特性，因此他一直是人們研究的熱點，并且相應(yīng)的提出了許多并行細(xì)化算法，如 OPTA 細(xì)化算法 [15]， R． W． Hall 細(xì)化算法， Rosenfeld 細(xì)化算法， Zhang amp。 Suen 細(xì)化算以及 ZR細(xì)化算法等等。性能上這些算法各有所長。 不同的文獻(xiàn)上有不同的關(guān)于細(xì)化方法，如王家隆 [16]等以及王業(yè)琳 [17]等 的細(xì)化模板。制約細(xì)化的直觀表現(xiàn)在計算速度、毛刺和斷點上。因而細(xì)化中選擇一個好四川文理學(xué)院學(xué)位論文 10 的模板很關(guān)鍵。模板分為保留模板和消除模板，消除模板就是根據(jù)條件判定這點去除作為背景的模板；保留模板則是根據(jù)條件判定這點保留作為前景的模板。這樣就可以將較粗的圖像曲線細(xì)化成很細(xì)的以像素為單位的線，大大減少了圖像的信息量，有利于匹配的高效進(jìn)行。 本論文中采用了細(xì)化方法步驟如下： （ 1）建立 3 維數(shù)組，第一組數(shù)據(jù)為預(yù)處理后的圖像信息，定義每一個像素點它周圍點像素參數(shù)。 （ 2）對于滿足 6種情況的模板，賦值為 2 ，其實為像素 1情況。對于滿足后六 種情況的模板賦值為 3，別的情況點值不做改變。 （ 3） 16種消去模板是在不滿足上述情況下衍生的模板，對于滿足這些模板的點像素全為 0，以上都未涉及的點不做改變。 (4) 循環(huán)進(jìn)行上述過程，到所有點值不改變?yōu)橹梗疃噙M(jìn)行 20 次細(xì)化。 指紋圖像的匹配 指紋匹配要解決的是對兩幅給定指紋圖像的特征模式進(jìn)行比對，判斷這兩幅圖像是否來自同一個人的同一手指。指紋匹配是自動指紋識別的最后一步，也是非常關(guān)鍵的一步。 指紋圖像匹配方面，主要有基于圖像，脊線結(jié)構(gòu)和特征點的方法。基于特征點的匹配算法具有簡單、快速、魯棒性等優(yōu)點 。目前最為常用的方法是 FBI提出的細(xì)節(jié)點坐標(biāo)模型來做細(xì)節(jié)匹配。它利用脊線上的端點和分叉點這兩種關(guān)鍵點來鑒定指紋。通過將細(xì)節(jié)點表示為點模式，一個指紋識別問題可以轉(zhuǎn)化為一個點模式匹配問題。點匹配算法是通過某些變換，如平移變換、旋轉(zhuǎn)變化、伸縮變換，可以把兩個點集中的對應(yīng)點匹配起來。對于基于細(xì)節(jié)點的匹配思路大體分兩種：基于直角坐標(biāo)系的特征識別和基于極坐標(biāo)系的特征識別。 11 第三章 指紋識別系統(tǒng)硬件設(shè)計 系統(tǒng)總體設(shè)計 指紋識別系統(tǒng)功能簡述 本系統(tǒng)是針對指紋采集、識別模塊開發(fā)出的指紋識別系統(tǒng)。該 系統(tǒng)使用指紋模塊搜索手指，一旦搜索到手指，立即采集指紋圖像，并將采集到的圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)的形式發(fā)送出去。它利用人體指紋各異性和不變性，為用戶提供加密手段，使用時只需將手指平放在指紋采集儀的采集窗口上，即可完成采集任務(wù)，并將顯示出指紋模塊采集指紋圖像各個流程及比對的結(jié)果。簡單的描述本次設(shè)計的功能即使用指紋模塊檢測、錄入指紋，將比對結(jié)果顯示。 該系統(tǒng)的主要功能有以下幾個方面： (1) 指紋錄入。能進(jìn)行指紋的錄入，二次錄入無誤后，記錄該指紋數(shù)據(jù)。 指紋圖像通過專門的指紋采集儀采集 。 (2) 指紋識別。能進(jìn)行指紋的識別，指紋識別出錯時 ，報警提示。圖像采集完成后，與庫中已存在指紋進(jìn)行對比，與所有有權(quán)限用戶信息對比后，若無相符信息即提示報警。 (3) 指紋管理。能進(jìn)行指紋數(shù)據(jù)的管理，添加和刪除指紋數(shù)據(jù)。對添加到庫中的用戶指紋進(jìn)行權(quán)限管理，設(shè)置最高權(quán)限用戶，并能夠?qū)ζ溥M(jìn)行添加和刪除管理。 (4) 操作顯示。通過按鍵進(jìn)行指紋系統(tǒng)的功能選擇，采用數(shù)碼管與 LED（ Light Emitting Diode，發(fā)光二極管 ）指示燈綜合提示操作內(nèi)容。若信息經(jīng)核對相符，即提示該用戶擁有權(quán)限，若不相符，即提示非法操作。 系統(tǒng)核心部件單片機(jī) AT89S52 是一種低功 耗、高性能 CMOS8 位微控制器，具有 8K 系統(tǒng)可編程Flash 存儲器。使用 Atmel 公司高密度非 易失性存儲器 技術(shù)制造，與工業(yè) 80C51