【正文】 （ 3）計算交叉點： ∑ | | ，其中 () ∑ ( ) () 如果在計算過程中出現(xiàn)符合式（ ）、式（ ）的像素點 ， 那么這個像素點就是。端點的 8 鄰域點共有 8 種組合 ， 這 8 種組合如圖 所示。 （ 1） 為了方便大家理解算法 ， 再次給出點鄰域圖 。 對于細化后的圖像 ， 如果存在指紋脊線上一個值為 1 的像素點 ， 它的 8 個鄰域中只有一個值為 1 的像素點 ， 那么這個像素點為末梢點 ， 也就是端點如果它有且僅有兩個相互不相鄰的值為 1的相鄰像素點 ， 那么這個點為脊線上的點如果它有兩個以上互不相鄰的值為 1的相鄰像素點 ， 那么這個點為分叉點。大量的統(tǒng)計結(jié)果和實際應(yīng)用也表明 ， 使用這兩類特征點就足以描述指紋的唯一性。同時 ， 交叉、橋形和口形都可以看成是端點和分叉點的合成。常見的指紋細節(jié)特征如圖 所示： 目前 ， 最常用的細節(jié)特征細節(jié)點坐標(biāo)模型中利用端點和分叉點是美國聯(lián)邦調(diào)查局 [18][19]（ FBI）提出的。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 27 進行指紋圖像特征提取的目的：給指紋圖像中的特征點賦予一些參數(shù)、標(biāo)記 ， 使得用這些參數(shù)、標(biāo)一記能把每一個指紋唯一的區(qū)別出來。指紋的總體特征通常被用來進行指紋的大體分類指紋的局部特征 ， 也就是細節(jié)特征 ， 通常被用來進行指紋的匹配。目前所用到指紋識別技術(shù)絕大部分都是基于對指紋特征的識別而不是整幅指紋圖像的識別。 然后繼續(xù)尋找下一點 P， 直至沒有點再滿足 上述 條件時 為止。 如果滿足家下列條件： ① ( ) ； ② ( ) ； ③ ； 其中 N(P)是 P 非零鄰點的個數(shù) ， S(P)是以 P1， P2， P3…… P8為序時這些點的值從 0 到 1 變化的次數(shù)。該算法把一次迭代分為兩次掃描 ， 細化過程中由周邊向中間逐層細化 ， 使細化后的脊線位于原圖的中軸?？焖偌毣惴ㄋ俣群芸?，但是細化不徹底 ， 細化后的紋線不是單像素寬。其中 OPTA 算法 （ OPTA thinning algorithm） 和快速細化法（ Quick thinning algorithm） 是目前使用的比較多的兩種細化算法。符合上述條件即為單像素寬。 （ 3）邊界點：屬于目標(biāo)點，且其 4 鄰點中至少有一個為背景點。 P1 P2 P3 P4 P P5 P6 P7 P8 （ 2）背景 點和目標(biāo)點：背景點是圖像中除去目標(biāo)點之外的部分 ， 即不做處理的所有像素點目標(biāo)點定義為圖像中的紋線部分 ， 即為要處理的所有像素點。 P 四周 區(qū)域內(nèi)包含 P 在內(nèi)的 9 個點依次標(biāo)記為：從左上開始第一行為 P1， P2， P3；第二行為 P4， P， P5；第三行為P6， P7， P8。 （ 1） 4 鄰域、 4 連通和 8 鄰域、 8 連通的概念。同時細化算法應(yīng)該滿足下列條件： （ a）細化性：骨架紋線的寬度為單像素寬（ 1 個像素）； （ b）連接性：紋線的連接性不被破壞； （ c）拓撲性：保持原圖像的基本結(jié)構(gòu)特性 ， 不引起紋線的逐步吞食 （ d）保持性：保護指紋的細節(jié)特征； （ e）收斂性：迭代必須是收斂的； （ f）中軸性：骨架盡可能接近條紋中心線； （ g）快速性：算法簡單而且速度快。為了進一步節(jié)省空間壓縮數(shù)據(jù) ， 同時方便以后指紋特征的提取 ， 這節(jié)將對指紋圖像進行細化處理。 雖然經(jīng)過二值化處理的指紋圖像 ， 但是紋線仍具有一定的寬度 ， 在特征提取時只關(guān)心紋線的走向 ， 而并不關(guān)心它的粗細。指紋數(shù)字圖像的細化的目的是為了提取指紋數(shù)字圖像特定范圍的特征，然后采用相關(guān)的細化算法處理，得到與原來指紋數(shù)字圖像形狀近似的由簡單的弧或曲線組成的圖形，使這些細線處于物體的中軸附近。 實驗表明 ， 對指紋圖像進行二值化處理 ， 這種以區(qū)域灰度幅度為函數(shù)的平滑自適應(yīng)閉值法完全適合。具體的做法先將所得到的閉值分配到一個二維閉值數(shù)組中 ， 其中每一個像素對應(yīng)一個閉值 ， 按從左到右從上到下的順序 ， 使用 算術(shù)平均模板對整個閉值數(shù)組進行一次濾波 ， 再將所得的閉值與指紋灰度值相比較來進行二值化。 如果 ， 如果 ， （ 3）平滑處理。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 24 由于局部閉值算法效果更好 ， 本文就采用了該算法。對選取的閥值應(yīng)盡量使該塊圖像內(nèi)大于該閉值的像素點和小于該閉值的像素點個數(shù)相等。這種方法雖然簡單 ， 但是噪聲比較大 ， 如果指紋圖像的質(zhì)量不好就會產(chǎn)生較大的噪聲。 目前己有不少文章研究了二值化指紋圖像的算法 ， 根據(jù)閥值選取角度的不同（閥值可以分為兩類：全局閡值和局部閡值） ， 算法可以分為以下兩種： 全局閥值算法：全局閡值是對整個圖像采用一個閉值進行劃分。反之，如果該階段引入數(shù)字噪聲，就會直接降低數(shù)字圖像質(zhì)量，影響辨別精度。對指紋數(shù)字圖像二值化的好處在于使得數(shù)字圖像的幾何性質(zhì)只與 0 和 1 的位置有關(guān)，不再涉及像素的灰度數(shù)值，使處理變得簡單，這給存儲和處理帶來了巨大的方便，同時也提高了系統(tǒng)的性能。 圖像的二值化 指紋數(shù)字圖像二值化作為指紋數(shù)字圖像預(yù)處理過程的一部分，是進行指紋數(shù)字圖像細化處理的基礎(chǔ)。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 23 （ 1）一個好的濾波器必須滿足以下條件：必須是沿著指紋圖像的方向進行增強的濾波器； （ 2）進行圖像增強是依賴于所處理圖像鄰域的像素的灰度平均值 ， 而不是整幅圖像的灰度均值； （ 3）濾波器窗口的大小對應(yīng)于脊線和谷線的寬度總和 ， 信號的一個周期； （ 4）濾波器必須關(guān)于它的方向軸水平和垂直對稱 ， 并且濾波器尺寸為奇數(shù)。 通過上面的介紹不難發(fā)現(xiàn) ， 研究各種指紋圖像增強的方法 ， 其實可以歸結(jié)到濾波器的設(shè)計上 ， 而濾波器的設(shè)計主要依賴于兩個參數(shù)指紋紋路的方向與寬度。Toshio Kamei[14]提出了另外一種基于 Fourier 的指紋圖像增強方法 ， 在這種方法中 ， 他們利用了兩個分別處理紋路和局部方向的分離的濾波器 ， 此外 ， 他們還定義了一個選擇圖像特征的能量函數(shù)。 Lawrence O’Gorma [12]提出了一種方向自適應(yīng)濾波器對指紋圖像進行濾波 ， 在這種方法中 ， 他們將濾波器和局部的指紋紋路方向重合實現(xiàn)指紋圖像濾波。 很多指紋增強算法是對細化指紋圖像進行增強。 在采集指紋的過程中 ， 由于各方面條件的限制 ， 不可避免的會引入各種噪聲 ， 這些噪聲的存在會對指紋特征信息的提取造成一定的影響 ， 嚴重時甚至可能造成提取出錯誤的信息。 圖 a 正常質(zhì)量指紋圖像 圖 b 濕化質(zhì)量指紋圖像 圖 c 干化質(zhì)量指紋圖像 圖 指紋圖像質(zhì)量對比 圖 a 端點 圖 b 分叉點 圖 端點和分叉點示意圖 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 22 圖像增強 指紋數(shù)字圖像增強是對低質(zhì)量的指紋圖像采用一定的算法進行處理，使其紋線結(jié)構(gòu)清晰化，盡量突出和保留固有的特征信息以避免產(chǎn)生偽特征信息的圖像處理過程。而圖 b 濕化質(zhì)量指紋圖像中，脊線有許多的融合，這樣是原有的特征點經(jīng)過融合被消除了，所以會產(chǎn)生許多丟失的特征點，這對后續(xù)的指紋圖像處理及特征點的提取造成了一定的困難。圖 示出三種指紋圖像質(zhì)量。因此如何準(zhǔn)確高效的提取指紋數(shù)字圖像特征，北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 21 采取什么樣的步驟和方式提取圖像特征將為后面的指紋數(shù)字圖像匹配工作奠定基礎(chǔ)，也是指紋數(shù)字圖像特征提取部分主要討論的內(nèi)容。 在當(dāng)前的指紋識別技術(shù)中，采用的較為普遍的特征提取是提取細節(jié)點（ minutia points），主要是提取兩種細節(jié)特征點：端點和分叉點。 當(dāng)?shù)玫浇?jīng)過細化后的二值數(shù)字圖像后，接下來就是要對細化后的數(shù)字圖像進行關(guān)鍵特征提取，從而達到識別不同的指紋數(shù)字圖像的目的。指紋數(shù)字圖像包含的所有的特征信息構(gòu)成了龐大的指紋數(shù)字圖像特征集合。細化時注意紋線的連接性、方位性、特征點和中間點等關(guān)鍵特征，使其保持不變。 最后一步是細化。經(jīng)過對指紋數(shù)字圖像的非線性平滑處理等增強處理后，其中的紋線 (脊 )部分得到了增強，不過因為脊的灰度數(shù)值存在差異，使脊的強度并不完全一樣。指紋數(shù)字圖像增強的目的是在增強脊線、谷線結(jié)構(gòu)對比度的同時抑制數(shù)字噪聲，連接斷裂的脊線和分離粘連的脊線，按特定的需要突出一幅數(shù)字圖像中的某些 信息，同時削弱或去除某些不需要的信息。 受各種原因的影響，在指紋數(shù)字圖像識別的過程中輸入的指紋圖像可能是一含噪聲較多的灰度圖像，指紋圖像預(yù)處理的目的就是去除數(shù)字圖像中的噪聲，從而使數(shù)字圖像邊緣更明顯，畫面更清晰，努力把它變成一幅清晰的點線圖，以便于提高所提取的指紋數(shù)字圖像特征。指紋匹配時主要依據(jù)下述信息細節(jié)點的位置、方向、指紋的紋型、脊線的趨勢、細節(jié)特征點之間的脊線數(shù)目等。對細化后的指紋圖像 ， 一般可簡單的通過的模板檢測出常用的特征點。 特征提取是把指紋圖像的紋線走向、紋線斷點、交叉點等能充分表示該指紋唯一性的特征用數(shù)值的形式表達出來。二值化后的指紋線仍具一定寬度 ， 而指紋識別只關(guān)心紋線的方向和特征點 ， 通過細化 ， 可以刪除紋線的邊緣像素 ， 使其成為單像素寬度以便特征提取。圖像二值化是設(shè)定閉值 ， 把灰度圖像變換成用和分別表示目標(biāo)和背景的二值圖像。灰度圖濾波法僅把指紋圖像簡單的當(dāng)作灰度圖來處理 ， 效果不是很好。目的是將圖像中質(zhì)量很差的圖像區(qū)及背景與有效區(qū)分開 ， 使后繼處理能集中于有效區(qū) ，圖 指紋識別子系統(tǒng)工作流程 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 19 從而提高特征提取的精度。常用直方圖均衡化的方法來增強圖像 ， 它可以使每一灰度級所對應(yīng)的像素個數(shù)基本相同 ， 以達到增強圖像的目的。圖像預(yù)處理一般包括圖像增強、分割、濾波、二值化、細化等幾個步驟 [10]。 圖 自動指紋識別系統(tǒng)的 組成 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 18 指 紋 圖 像 采 集指 紋 圖 像歸 一 化指 紋 圖 像增 強指 紋 圖 像二 值 化指 紋 圖 像細 化指 紋 特 征 點提 取指 紋 特 征 點匹 配輸 出 結(jié) 果開 始結(jié) 束 經(jīng)指紋傳感器采集得到的圖像 ， 常由于手指用力不均、擺放位置不當(dāng)及其它一些原因而造成指紋圖像變形 ， 也就是造成指紋圖像的噪聲過大。 指 紋提 取子 系統(tǒng)指 紋 提取 子 系統(tǒng)指 紋 存儲 子 系統(tǒng)指 紋 識別 子 系統(tǒng)自 動 指 紋 識 別 系 統(tǒng) 的 組 成 其中指紋識別子系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的核心部分，它包括了指紋圖像預(yù)處理，特征點的提取、以及指紋細節(jié)匹配幾個部分。 指紋識別系統(tǒng)原理 一般來講，一個自動指紋識別系統(tǒng) (Automated Fingerprint Identification System，簡稱 AFIS)主要包括指紋圖像提取子系統(tǒng)、指紋識別子系統(tǒng)和指紋存儲子系統(tǒng)三部分構(gòu)成。 由上圖我們可以清楚的看到弓型指紋（圖 a 和圖 b）具有的一個中心點，箕型指紋（圖 c 和圖 d）具有一個中心點和一個三角點，斗型指紋（圖 e）具有一個中心點和兩個三角點。 圖 是按照三種線形將指紋分類的示意圖示例。研究表明，如果某人指頭肚高而圓，其指紋的紋路將是螺旋型。 有同心圓或螺旋紋線，看上去像水中漩渦的，叫 斗形紋 ；有的紋線是一邊開口的，就像 簸箕 似的，叫箕形紋；有的紋形像弓一樣，叫弓線紋 。 指紋分類根據(jù)指紋中的兩類特殊結(jié)構(gòu) core 點 delta 點（如圖 所示）的數(shù)目和位置不同可將 指紋劃分為不同的類型 [5]。通?？梢杂梅勰┓?，選擇顏色對比大的粉末，撒在物品表面 提取出完整的指紋；另一方法是 磁粉 法，以微細的鐵粉顆粒，用磁鐵作為刷子，來回刷掃，顯現(xiàn)指紋。鑒識人員最常接觸到的指紋是潛伏紋。如手沾油漆、血液、墨水等物品 轉(zhuǎn)印 而成，通常都是印在指紋卡上成為基本資料； 第二類是成型紋，這是指在柔 軟物質(zhì) ，如手接觸 壓印 在蠟燭、 黏土 上發(fā)現(xiàn)的指紋； 第三類是潛伏指紋，這類指紋是經(jīng)身體自然分泌物如汗液，轉(zhuǎn)移形成的指紋紋路，目視不易發(fā)現(xiàn)，是 案發(fā)現(xiàn)場 中最常見的指紋。是 人類進化 過程式中自然形成的。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 15 3指紋圖像的預(yù)處理及 指紋算法 指紋的分類 指紋是人類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路。所以汽車防盜問題就成為了目前最為亟待解決的問題之一。車輛的頻繁失竊己經(jīng)成為車主們新的憂慮。隨著人們生活水平的不斷提高，汽車數(shù)量的增加，汽車給人們帶來許多方便。 汽車在多年的發(fā)展過程中已經(jīng)成為了人類現(xiàn)代文明和國家發(fā)達與否的重要標(biāo)志。自國內(nèi)首臺指紋汽車行駛記錄儀在年“國際浙江道路運輸與物流科技博覽會”由浙江維爾科技有限公司推出以來 ， 駕駛員培訓(xùn)指紋管理系統(tǒng)、指紋汽車門鎖、指紋汽車遙控器鎖、指紋車庫門鎖 、指紋汽車排擋鎖、指紋汽車點火控制系統(tǒng)等相繼成為研發(fā)的熱點。可以說目前指紋識別