提取二值化指紋圖像中特征數(shù)據(jù)的算法研究-資料下載頁
2025-06-19 23:10本頁面
【正文】 在當前圖段的左側，且無下相關圖段或下相關圖段在當前圖段的左側，則當前圖段的右側為端點；(2) 如果當前圖段為扁長型圖段，無上相關圖段或上相關圖段在當前圖段的右側，且無下相關圖段或下相關圖段在當前圖段的右側，則當前圖段的左側為端點；(3) 如果當前圖段為水平方向圖段，無上相關圖段，且無下相關圖段或不是弧頂圖段，則當前圖段的上端為端點；(4) 如果當前圖段為水平方向圖段，無下相關圖段，且無上相關圖段或不是弧頂圖段，則當前圖段的下端為端點；(5) 如果當前圖段為垂直方向圖段，無上相關圖段，則當前圖段的上端為端點；(6) 如果當前圖段為垂直方向圖段，無下相關圖段，則當前圖段的下端為端點；(7) 對于扁長和水平方向圖段上的端點，其位置坐標取整個圖段中最左或最右端的像素點的坐標；(8) 對于垂直方向圖段上的端點，則取該圖段第一個或的最后一個行程中點為端點的位置坐標。由于采集的區(qū)域有限，則會產(chǎn)生接近圖像邊緣的紋線端點，稱為周邊點。要去除周邊點，首先用直線試探求得的經(jīng)過當前圖段最長的射線，這條射線的方向就是端點的方向。然后向求出的端點的方向反方向引出一條射線，如果這條射線在到達圖像邊緣之前沒有經(jīng)過任何圖段，就可以認為當前端點是采集區(qū)域有限而生成的周邊點。 5 實驗與結果本文的所有算法均在 Microsoft Visual Studio 2005 用C語言編程實現(xiàn)。本實驗采用的指紋圖像是已經(jīng)進行采集和預處理的。采集是基于Secugen公司的FDU光學指紋采集儀進行指紋采集；預處理首先采用Gabor濾波的方法進行指紋圖像增強，然后用Otsu法進行圖像二值化，再用3 3中值濾波器進行邊緣平滑和去除孤立噪聲點。如圖5－1所示。這是一幅經(jīng)過增強、二值化等預處理的圖，下文所述的實驗結果都是在這張圖上進行處理的。圖5－1 預處理后的指紋圖像因為本文所用的算法是利用指紋谷線端點與紋線分叉點的對應關系，通過提取谷線上的端點得到紋線的分叉點。所以，圖段提取的結果不僅有黑色的紋線圖段，還有白色的谷線圖段。(1) 其中，黑色紋線圖段如圖5－2所示。圖5－2 黑色紋線圖段(2) 而實驗中提取白色谷線圖段，是將圖像中的黑白兩色反轉后再和黑色紋線圖段一樣提取的。黑白反轉和白色谷線圖段分別如圖5－2 (左) 和圖5－2 (右)所示。 圖5－2 反轉圖 (左) 和白色谷線圖段 (右)已經(jīng)把黑白兩色的圖段提取出來了，接著是進行特征提取了。因為端點和分叉點還是很容易就可以區(qū)分開來，所以實驗中端點和分叉點都是用正方形給框出來的。其結果如圖5－3所示。圖5－3 提取出的細節(jié)點根據(jù)圖5－圖5－2和圖5－3所示，整體的效果還算不錯。在圖段提取還算是比較簡單的，這個階段也不大會出錯。下面主要是針對圖5－1和圖5－3，討論特征提取的結果：(1) 圖中共有25個細節(jié)點，而找出了28個細節(jié)點，其中正確的細節(jié)點有23個，5個虛假細節(jié)點；(2) 沒找出來的兩個細節(jié)點一個是端點一個是分叉點，分別是紋線和谷線垂直方向圖段的下端點；(3) 一共找出了5個虛假細節(jié)點，其中4個在紋線斷裂的地方，其中兩個是在紋線斷裂的兩邊；(4) 剩下一個虛假細節(jié)點是在谷線的端點，但其并不是紋線的分叉點；(5) 可以看出所有的周邊點都被去除了，這個方面做的還不錯； 6 總結指紋以它的終身穩(wěn)定性和唯一性被尊為“物證之首”，指紋自動識別技術在過去二十多年的研究中，取得了很大的發(fā)展。目前，隨著低價格指紋掃描儀和高集成度芯片的出現(xiàn)，自動指紋識別系統(tǒng)從軍用走向民用，其應用范圍越來越廣泛。盡管當前的指紋識別產(chǎn)品已經(jīng)多種多樣，并已成功地應用到許多商業(yè)領域，但是指紋識別技求仍是國內外研究的熱點。這是因為：一方面，出于知識產(chǎn)權保護和商業(yè)利益的原因，指紋識別的核心技術只被少數(shù)企業(yè)和技術機構所擁有；另一方面，人們日益增長的需求對指紋識別系統(tǒng)的性能提出了更高的要求。所以，指紋自動識別算法的研究既有很強的理論價值，也有很高的實用價值[1]。一個典型的指紋識別系統(tǒng)由四部分組成：圖像采集、預處理、特征提取及后處理、指紋匹配。本文針對指紋識別系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)：特征提取進行了深入研究。通過參閱大量指紋識別方面的文獻資料，參考了各種特征提取的算法，采用了一種基于圖段分析提取指紋細節(jié)點的算法。該方法對紋線邊緣毛刺和紋線中的小孔等結構形式具有較好的魯棒性，在試驗中這點也確實做到了。但是，在實驗中因為弧頂弧底的判斷條件、求取端點方向和預處理的效果等一些原因的關系，漏掉了一些細節(jié)點，并產(chǎn)生了一些虛假細節(jié)點。其中在紋線斷裂的兩邊的兩個虛假細節(jié)點，可以在后處理的階段去除。不過因為對閾值的取值拿捏不準，最后在實驗中刪除了。還實驗中，在谷線的端點但并非紋線的分叉點那個虛假細節(jié)點的產(chǎn)生，是因為算法本身的原因。通過這次學習，雖然對指紋識別系統(tǒng)的發(fā)展歷史和系統(tǒng)的整體工作流程，還有指紋特征數(shù)據(jù)及其多種提取算法都有了一定的了解。但是，都還很淺顯，還需要繼續(xù)努力。比方說本次實驗中就可以完善弧頂弧底的判斷條件，通過多次實驗在后處理找到適合的閾值等
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