【正文】 目前很多大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)都在進(jìn)行這方面的研究，但商業(yè)應(yīng)用還沒有。 攝像頭采集指紋。對于采集到的不完全的指紋圖像，如何進(jìn)行不全以及如何提取出特征信息等都是今后要研究的一個重要方向。新算法除了要求在試驗(yàn)環(huán)境下效果很好以外，還需要通過實(shí)際應(yīng)用來進(jìn)行檢驗(yàn)，在使用中不斷加以完善。 通過參考大量指紋識別技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)資料，本文主要介紹了指紋 圖像預(yù)處理的平滑、銳化、二值化、細(xì) 化四個過程的算法比較選擇和性能分析。雖然如此，但指紋識別技術(shù)的研究并沒有停步，而是愈演愈烈，成為了一個非常熱門的研究領(lǐng)域。 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 25 通過一系列的實(shí)驗(yàn)和比對，基本可以實(shí)現(xiàn)確定較好的指紋圖像預(yù)處理，確定了較好的算法。skel39。thin39。 thin參數(shù)描述： 當(dāng) N = Inf， 使 物體線變薄。它可以是以 0 P1 P2 P3 P12 P8 P P4 P13 P7 P6 P5 P14 P9 P10 P11 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 23 下的值： bothat， bridge， clean， close， diag， dilate， erode， fill， hbreak，skel， thin等等。該函數(shù)的格式如下： BW2 = bwmorph(BW,operation) BW2 = bwmorph(BW,operation,n) BW2 = bwmorph(BW,operation)函數(shù)適用于 一個特定的形態(tài)學(xué)操作的二值圖像 。 改進(jìn) OPTA細(xì)化算法對原 OPTA細(xì)化算法的消除模板和保留模板進(jìn)行改造 ,改善了 OPTA細(xì)化算法消除模板和保留模板不一致的情況 ,采用統(tǒng)一的 4x4模板 (如圖354所示 ),構(gòu)建了 8個統(tǒng)一的消除模板和 6個保留模板 ,實(shí)現(xiàn)圖像的細(xì)化處理 。如果抽取鄰域的第二行與模板圖 353(a) 的第二行匹配 , 或抽取鄰域的第二列與模板圖 353(b) 中的第二列匹配 , 則 5P 點(diǎn)保留 ,否則 5P 才真正 刪去(對該點(diǎn)的像素值置 0)。 對于一幅二值化的指紋圖像 ,設(shè)其背景點(diǎn)的像素值為 0,前景點(diǎn)的像素值為 1。 本文選擇 OPTA細(xì)化算法 對二值化后的指紋圖 像進(jìn)行細(xì)化處理。而并行細(xì)化算法在對圖像進(jìn)行細(xì)化時 ,則由于是利用相同的條件同時檢測所有像素點(diǎn) ,其結(jié)果具有各向同性 。 (5)快速性 :細(xì)化算法的速度應(yīng)盡可能快 。 一個好的細(xì)化算法應(yīng)該滿足以下要求 ： (1） 連通性 :細(xì)化圖像的連通性必須與原圖像保持一致 。 因此指紋圖像預(yù)處理的二值化算法選擇 Bernsen方法 。采用 Bernsen算法時，常常在背景區(qū)域出現(xiàn)偽筆畫，這叫做偽影現(xiàn)象。由于 Bernsen算法要尋找局部極大、極小值，因此速度較慢。 兩種二值化方法的代碼和結(jié)果 本文以全局閾值法的 Otsu方法 和局部閾值法的 Bernsen方法對指紋圖像進(jìn)行二值化處理，對處理結(jié)果進(jìn)行比較。遍歷從到的像素，并取以當(dāng)前像素為中心的窗口的最大像素 max 和最小像素 min，依據(jù)公式求出閾值。 ??? ??? ),(),(1 ),(),(0),( jiTjif jiTjifjib (328) 用 I 存儲灰度圖像的值，設(shè) I 為 MN? ，把 I 邊界擴(kuò)展成 ? ? ? ?22 ??? MN extend 矩陣。比較典型的局部二值化算法有 Bernsen方法、多閾值的梯度強(qiáng)度法、基于紋理圖像的方法、最大方差法等。當(dāng)照明不均勻、有突發(fā)噪聲，或者背景灰度變化較大時，局部閾值確定技術(shù)必須根南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 17 據(jù)像素的坐標(biāo)位置關(guān)系自動確定不同閾值，實(shí)施動態(tài)的自適應(yīng)二值化處理。例如可以將原圖像劃分為一些不相交的小塊，將各塊圖像的灰度均值作為該部塊圖像的閾值，在局部上采用上面的整體閾值法。其實(shí)，換一種思想也能很好的理解大津方法。因方差是灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大說明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當(dāng)部分目標(biāo)點(diǎn)錯分為背景或部分背景點(diǎn)錯分為目標(biāo)點(diǎn)都會導(dǎo)致兩部分差別變 小，因此使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。 對圖像 Image，記t 為目標(biāo)與背景的分割閾值，目標(biāo)像素數(shù)占圖像比例為 0? ，平均灰度為 0? ；背景像 素 數(shù) 占圖 像 比例 為 1? ， 平 均灰 度 為 1? 。但在一些實(shí)際圖像中谷很平，很寬，并且受噪聲干擾嚴(yán)重，或是兩個峰的高度相差較大。全局閾值法算法簡單，對于目標(biāo)和背景明顯分離、直方圖分布呈雙峰的圖像效果良好，但對于由于光照不均勻、噪聲干擾較大等原因使直方圖分布不呈雙峰的圖像，二值化效果明顯變差。根據(jù)文本圖像的直方圖或灰度空間分布確定一個閾值，以此實(shí)現(xiàn)灰度文本圖像到二值圖像的轉(zhuǎn)化。因此，自適應(yīng)圖像閾值的選取方法非常值得研 究。圖像包括目標(biāo)、背景還有噪聲 ,怎樣從多值的數(shù)字圖像中僅提取出目標(biāo) ,常用的方法就是設(shè)定某一閾值 T,用 T將圖像的數(shù)據(jù)分成 2大部分 :大于 T的像素群和小于 T的像素群 .這種方法稱為圖像的二值化 .二值化處理就是把圖像分成目標(biāo)和背景 2個區(qū)域 .二值化是數(shù)字圖像處理中一項最基本的變換方法 ,通過非零取一固定閾值、雙固定閾值等不同的閾值化變換方法 ,使一幅灰度圖像變成了黑白二值圖像 ,將我們所需的目標(biāo)從復(fù)雜的圖像背景中提取出來 .閾值 [56]處理的操作過程是 指定一個閾值 ,如果圖像中某像素的灰度值小于該閾值 ,則將該像素的灰度值設(shè)置為 0或 255,否則灰度值設(shè)置為 255或 0 圖像二值化是圖像處理中的一項基本技術(shù)，也是很多圖像處理技術(shù)的預(yù)處理過程。二值圖像在圖像分析中應(yīng)用非常廣泛，二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像，二值圖像具有存儲空間小，處理速度快，可以方便地對圖像進(jìn)行布爾邏輯運(yùn)算等特點(diǎn)。拉普拉斯算子的橫向效果更好。 故使用拉普拉斯算子對圖像增強(qiáng)的基本方法可以表示為 圖 332的右邊算子模塊。一個二維圖像函數(shù) 的拉普拉斯變換是各向同性的二階導(dǎo)數(shù)定義 如下： 222 fff xy??? ? ? （ 314） 對離散的數(shù)字圖像，二階偏導(dǎo)可用二階差分近似，可推導(dǎo)出拉普拉斯算子表達(dá)式為： 2 ( , ) ( 1 , ) ( 1 , ) ( , 1 ) ( , 1 ) 4 ( , )f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 315） 利用拉普拉斯算子增強(qiáng)圖像的計算方法如下： 2( , ) ( , ) ( , )g x y f x y f x y? ? ? （ 316） 拉普拉斯算子和拉普拉斯圖像增強(qiáng)算子可用模板分別表示，如圖 332所示。通常圖像和對他實(shí)施拉式算子后的結(jié)果組合后產(chǎn)生一個銳化圖像。美中不足的是， Sobel算子并沒有將圖像的主體與背景嚴(yán)格地區(qū)分開來，換言之就是 Sobel算子沒有基于圖像灰度進(jìn)行處理，由于 Sobel算子沒有嚴(yán)格地模擬人的視覺生理特征，所以提取的圖像輪廓有時并不能令人滿意。 Sobel算子在檢測邊緣點(diǎn)的同時具有抑制噪聲的能力，檢測出的邊緣寬度至少為二像素。 因此對噪聲具有平滑作用 ， 能很好的消除噪聲的影響。在圖像輪廓上，像素的灰度值變化較大，從而梯度值也較大 ，在圖像平坦的區(qū)域，灰度值變化較小，從而梯度值較少。由上一章可知，對指紋圖像選擇維納自適應(yīng)濾波器過濾結(jié)果較好，因此在此基礎(chǔ)上進(jìn)行銳化處理算法的分析。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細(xì)節(jié)變得清晰，經(jīng)過平滑的圖像變得模糊的根本原因是因?yàn)閳D像受到了平均或積分運(yùn)算，因此可以對其進(jìn)行逆運(yùn)算 (如微分運(yùn)算 )就可以使圖像變得清晰。 指紋圖像銳化處理 圖像銳化的概念 在圖像增強(qiáng)過程中，通常利用各類圖像平滑算法消除噪聲，圖像的常見噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。中值濾波的結(jié)果，對比度更強(qiáng)，在指紋線較粗的地方濾掉更多的噪聲，而在指紋學(xué)較細(xì)的地方相對于均值處理的不夠好。超限像素平滑對線面圖像的去噪效果不大好，因此這里就不做實(shí)驗(yàn)比對。 維納自適應(yīng)濾波法 維納濾波法假定線性濾波器的輸入為有用信號和噪聲之和，兩者均為廣義平穩(wěn)過程且知它們的二階統(tǒng)計特性，維納根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則（濾波器的輸出信號與需要信號之差的均方值最?。?，求的最佳線性濾波器的參數(shù)。其基本原理是改變窗口中變量的個數(shù)，可以使一個以上的變量等于同一點(diǎn)的值，然后對擴(kuò)張后的數(shù)字集求中值。二維中值濾波可以用下式表示： ? ?ijij fM edy ? （ 35） 式中 ??ijf 為二維數(shù)據(jù)序列。使用這個方法時，選擇合適的 T 非常重要， T選的太大，會減 弱去噪的效果， T選的太小，則會較弱消除模糊效應(yīng)的效果。而且領(lǐng)域越大，在去噪能力增強(qiáng)的同時模糊程度越嚴(yán)重，畫面變得越模糊。因此，圖像平滑方法不可避免存在使邊緣等細(xì)節(jié)變得迷糊的負(fù)面效應(yīng)。數(shù)字圖 像由許多灰度恒定的小塊組成，相鄰像素間存在很高的空間相關(guān)性，而早上則統(tǒng)計獨(dú)立的。一般來說，圖像平滑總要犧牲一定的細(xì)節(jié)信息（細(xì)節(jié)模糊）為代價的。 圖像平滑技術(shù) 數(shù)學(xué)圖像在其獲取和傳輸過程中，會受到各種噪聲的干擾使圖像惡化，質(zhì)量下降，圖像變模糊、特征被淹沒，這對圖像分析極為不利。 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 5 3 實(shí)驗(yàn)方案與實(shí)現(xiàn) 指紋圖像預(yù)處理算法的實(shí)驗(yàn)框圖 圖 31 指紋預(yù)處理算法比較框圖 實(shí)驗(yàn)按以上流程對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，對相應(yīng)的算法進(jìn)行研究和對比，通過對處理圖像的研究效果，確 定適合指紋圖像的算法。 這些噪聲嚴(yán)重影響了指紋圖像的特性 ,致使指紋圖像包含的部分細(xì)節(jié)特征不清晰甚至出現(xiàn)丟失 ,同時引入許多虛假的特征信息 ,如果直接對原始指紋圖像進(jìn)行特征提取 ,勢必會影響指紋識別結(jié)果 的準(zhǔn)確性 。完整的指紋識別過程包括指紋圖像采集、指紋圖像預(yù)處理、特征提取、匹配 /分類等。因此本課題選擇基于 MATLAB 實(shí)現(xiàn)指紋圖像預(yù)處理，并選擇理想的算法，是較好的一種方式。 MATLAB 既是一種直觀、高效的計算機(jī)語言 ,同時又是一個科學(xué)計算平臺。 在指紋圖像的分割中，不好的分割算法不能徹底地將背景從前景中分離，會產(chǎn)生很多額外的特征信息；傳統(tǒng)指紋增強(qiáng)算法中，指紋圖像的脊和谷不能得到很好的分離；在常用的細(xì)化算法中，經(jīng)常出現(xiàn)細(xì)化不徹底和產(chǎn)生毛刺的情況；準(zhǔn)確而快 速的提取出特征信息是一個非常關(guān)鍵的問題，如果提取不恰當(dāng)，則會增大系統(tǒng)的拒識率和誤識率。 中國科學(xué)院光機(jī)所對指紋采集技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究 ,己經(jīng)可以批量式生產(chǎn)光電活體南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 2 指紋采集儀 。 20 世紀(jì) 70 年代 ,隨著計算機(jī)的廣泛應(yīng)用和模式識別理論的快速發(fā)展 ,人們對指紋的認(rèn)知也從人工辨識轉(zhuǎn)為理性分析 ,指紋識別作技術(shù)在國外得到了快速的 發(fā)展。 指紋特征相對于其他的生物特征，有更加優(yōu)秀個體差異性，被更多的應(yīng)用于信息安全識別領(lǐng)域。 生物特征 識別技術(shù)是通過計算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器及生物統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)原理等高科技技術(shù)手段相結(jié)合 。 關(guān)鍵詞： 指紋圖像、預(yù)處理、算法、 MATLAB 指導(dǎo)老師簽名 ： 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 Studies on fingerprint image preprocessing algorithm based on MATLAB Student name : Ding Chao Class: 0982042 Supervisor: Li Zhongmin Abstract :With the development of electronic information technology ,traditional Password and token security system has unable meet the demand of the society, so the authentication system based on biological characteristics has been developed and of the Uniqueness and permanent,biological features bee better as identity recognition. Fingerprint technology has its unique advantages in many