【正文】 ③ 直方圖凹面分析法從直觀上說，圖像直方圖雙峰之間的谷底，應(yīng)該是比較合理的圖像分割閾值，但是實際的直方圖是離散的，往往十分粗糙、參差不齊，特別是當有噪聲干擾時，有可能形成多個谷底。② 迭代方法選取閾值原始閾值選取為圖像的平均灰度T0，然后用T0將圖像的象素點分作兩部分，計算兩部分各自的平均灰度，小于T0的部分為TA，大于T0的部分為TB，計算 ，將T1 作為新的全局閾值代替T0，重復(fù)以上過程，如此迭代，直至TK 收斂，即TK＋1 ＝TK ，經(jīng)試驗比較，對于直方圖雙峰明顯，谷底較深的圖像，迭代方法可以較快地獲得滿意結(jié)果。該方法使目標或背景的像素比例等于其先驗概率來設(shè)定閾值，簡單高效，但是對于先驗概率難于估計的圖像卻無能為力。根據(jù)對T的不同約束，可以得到3種不同類型的閾值即：點相關(guān)的全局閾值、區(qū)域相關(guān)的全局閾值和局部閾值或動態(tài)閾值。 一般意義下，閾值運算可以看作是對圖像中某點的灰度、該點的某種局部特性以及該點在圖像中的位置的一種函數(shù)，這種閾值函數(shù)可記作：設(shè)原始圖像為f(x，y)，按照一定的準則在f(x，y)中找到特征值T，將圖像分割為兩個部分。其基本原理是通過設(shè)定不同的特征閾值，把圖像像素點分為若干類。在工業(yè)生產(chǎn)中，機器視覺運用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測等等。它特別適用于目標和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像。閾值法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù)，圖像閾值化的目的是要按照灰度級，對像素集合進行一個劃分，得到的每個子集形成一個與現(xiàn)實景物相對應(yīng)的區(qū)域，各個區(qū)域內(nèi)部具有一致的屬性，的分割等；在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，血液細胞圖像的分割，磁共振圖像的分割；在農(nóng)業(yè)工程而相鄰區(qū)域布局有這種一致屬性。圖像分割是圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域低層次視覺中，最為基礎(chǔ)和重要的領(lǐng)域之一。 圖像分割所謂圖像分割是指根據(jù)灰度、彩色、空間紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個互不相交的區(qū)域，使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)，表現(xiàn)出一致性或相似性，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同。⑤ 對下一像素重復(fù)步驟④。③ 計算窗口均值。中值濾波算法如下：① 將窗口模板在圖中漫游，并將窗口中心與圖中某個像素重合，尋找(i，j)點。二維中值濾波的窗口可以取線形、方形，也可以取近似圓形、十字形或菱形；其維數(shù)有常用的33，55等幾種。中值濾波是要濾去圖像中的高頻或低頻分量，它容易去除孤立點、線的噪聲，同時保持圖像的邊緣，它能很好地去除二值噪聲，是一種對干擾脈沖和點狀噪聲有良好抑制作用，且對圖像邊緣能較好保護的低通濾波算法，但對中拖尾(如均勻分布噪聲)和短拖尾噪聲(如高斯噪聲)其濾波性能較差。即對第i行j列的點的灰度值的處理如下： (410) x、y、z之間的關(guān)系滿足：。假定我們在計算方向圖時獲得的是8個確定方向的方向圖，那么，我們可以設(shè)計8個不同的方向模板，這里以水平方向模板為例，其它的模板可以由它旋轉(zhuǎn)得到。通常一個指紋的頻率會位于某一范圍內(nèi)，同時不同的局部區(qū)域頻率可能會有微小變化。在本文將對幾種基于空域的圖像增強方法進行介紹與講解?；叶葹V波處理是為了去除噪聲、均衡圖像、銳化脊線，以改善灰度圖像質(zhì)量為下一步獲得正確的二值化脊線打下基礎(chǔ)。指紋圖像的濾波算法也可以在已知紋線的方向的情況下，考慮該點在其方向前后左右的點的灰度來決定該點的灰度。圖像增強結(jié)果的好壞直接關(guān)系到特征點的正確提取。但在實際情況下并非如此簡單，主要有幾點困難需要克服：第一點是指紋采集設(shè)備的光源照射不均勻，有些部分偏亮，有些部分偏暗，灰度分布不均勻；第二點是由于采集設(shè)備精度限制，某些局部地方模糊，脊線谷線無法區(qū)分，直接二值化會造成脊線斷裂或誤連；第三點是手指上的疤痕，蛻皮現(xiàn)象造成的灰度圖像脊線局部模糊；還有一點就是灰度圖像有大量噪音點。要獲取這些特征點及特征點的方向，第一步是要對灰度圖像進行二值化，正確提取指紋脊線。由于指紋紋理由相間的脊線和谷線組成, 這些紋理蘊含了大量的信息, 如紋理方問、紋理密度等。圖像增強是指紋圖像預(yù)處理需要解決的核心問題。雖然采用由像素點的灰度梯度進行計算而獲得方向圖的方法可以更精確的產(chǎn)生方向圖，得到更好的處理效果等優(yōu)點，但由于其算法較之第一種復(fù)雜難懂，一般只應(yīng)用在高精度的圖像處理中，所以在對圖像處理精度要求不是太高的情況下，可以采用第二種方法，得到粗略的處理結(jié)果。令 （47） （48）為了得到更準確的方向，通常還要對與做低通濾波，這樣便可得到一個比較準確的方向圖。 （44） （45） 由公式（44）與（45）可得到 為該點附近的法線方向。② 計算每個像素點處的梯度 （i ， j)，(i ， j)， 梯度的計算一般可以用Sobel 算子，水平方向和垂直方向的Sobel算子分別為：和 （43） ③ 方向相反的梯度相加會相互抵消，為了使其相互加強，在此采用了將方向角變?yōu)槎兜姆椒?，原來方向角相差的兩個向量經(jīng)方向角變?yōu)槎逗?其方向角的差變?yōu)?從而具有相同的方向角。利用這一特點，我們可以通過灰度圖像的梯度計算指紋的方向。(2) 由像素點的灰度梯度進行計算而獲得方向圖的方法此方法是可以獲得比較精確的方向。將記錄的方差最小的方向d定為該點的方向。計算八個直線方向上的灰度方差： (42)for d = 1，……，8其中 是點的灰度均值，是方向d上的第k個點，N是所取方向的方向數(shù)，n是所取的鄰點數(shù)。因此，任一點的方向可以利用該點所在區(qū)域的其它點的方向來糾正。錯誤的方向不但不會改善圖像質(zhì)量，反而會使特征提取的錯誤增多。因此，方差最小的方向就是要求的方向。如果所作的直線方向與脊線方向相同，直線上的點的表現(xiàn)為波動極小的直線。在第一類方法中， 方向的計算是利用灰度的方差。第二類是精確計算每一點或小區(qū)域的方向。產(chǎn)生方向圖有兩類方法。全體局部方向就構(gòu)成了指紋的方向圖。 歸一化大量的實驗證實，指紋圖像的灰度級大致分布在[20，180]的范圍內(nèi)，考慮到其它組織以及噪聲等因素，我們在進行歸一化處理時，將指紋圖像的灰度級映射到[0，255]的灰度區(qū)間上，映射函數(shù)如下： （41）在（31）式中，和分別是指紋圖像的最小灰度值和最大灰度值，和分別是歸一化處理前和處理后的灰度值。3．繼續(xù)向前跟蹤遇上另一條已經(jīng)跟蹤過的脊線時。使跟蹤停止的標準通常有3個：1．跟蹤到指紋外部的無效區(qū)域時。按照此操作不停地進行下去，則我們可以得到指紋的細化圖，而且其中包含了特征點信息。從數(shù)學(xué)上的觀點來看，脊線可以看作是沿著一個方向上，灰度取得極小值的點的集合。在灰度圖像上進行脊線跟蹤直接獲取特征點的方法，是基于如下的考慮：1．指紋的許多信息在二值化后會損失掉。第二種方法是經(jīng)過二值化和細化等處理步驟后提取特征點的方法。本文將對后一類特征提取方法中的主要部分進行詳細講解。后一類方法要求預(yù)處理部分做大量的工作，一般包括圖像增強、濾波、二值化、細化等步驟，最后得到一幅紋線寬度為單像素的二值圖像。目前，從大的方面分，主要有兩類特征提取方法：一類直接從原始圖像中提取統(tǒng)計性特征；一類從預(yù)處理得到的指紋骨架提取細節(jié)點特征。 第4章 　指紋圖像預(yù)處理之一 引言經(jīng)指紋掃描器采集的原始指紋圖像不可避免地具有對比度不統(tǒng)一、含有大量噪聲等缺點，為了降低后續(xù)特征提取的算法的復(fù)雜度、提高特征提取的效率，因此預(yù)處理過程必不可少并且顯得十分的重要。識別是一對多的匹配，把許多人的指紋特征及個人信息存入數(shù)據(jù)庫，隨后根據(jù)不同指紋提供不同授權(quán)?；谔卣鼽c的表示方法同時還要紀錄一些全局信息，如指紋的方向、中心位置、三角位置、指紋的類別等。由于手指壓力的作用的變化經(jīng)常使這兩者互相轉(zhuǎn)化，所以有些系統(tǒng)對它們不做區(qū)分。通常的指紋識別系統(tǒng)主要利用兩種最關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)特征，脊線端點和脊線分岔點。 特征的提取 是用從指紋圖像中提取特征點來表示指紋的方法。 4．二值化：0代表黑色，1代表白色。全體局部方向就構(gòu)成了指紋的方向圖。簡單的講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來，以便于進一步處理。本文中指紋圖像預(yù)處理的主要步驟1．歸一化： 歸一化處理將使所有的指紋圖像的灰度分布在一個合理的、統(tǒng)一的灰度區(qū)域上，從而有利于簡化模糊域中的操作過程。圖像銳化的作用就是的補償圖像的輪廓，使圖像較清晰。2．銳化脊線為強化指紋紋線間的界線，突出邊緣信息，以利于二值化，銳化處理是必要的。它們因其時間的不相干性，含有較高的空間頻譜，且多呈點結(jié)構(gòu)。例如使用灰度濾波處理，目的是為了：1．去除噪聲、均衡圖像指紋圖像是通過掃描儀獲得模擬信號，并經(jīng)采樣、量化后，以矩陣的形式存入計算機。表31 采集儀對照表比較項目光學(xué)全反射技術(shù)硅晶體電容傳感技術(shù)超聲波掃描體積大小中耐用性非常耐用容易損壞一般成像能力干手指差，但汗多的和稍臟的手指成像模糊干手指好，但汗多的和稍臟的手指不能成像非常好耗電較多較少較多成本低低很高 指紋圖像預(yù)處理指紋圖像預(yù)處理的目的在于使指紋圖像畫面清晰，邊緣明顯，以便提取特征進行識別。它是基于指紋的脊和谷的深度對超聲波的不同反射原理而工作的。半導(dǎo)體電容式指紋采集芯片。在早期一般都采用光學(xué)的指紋采集儀。這些設(shè)備中，光學(xué)掃描儀因其技術(shù)比較成熟、性價比比較高而得到廣泛應(yīng)用。后者是用大量敏感元件組成的固態(tài)陣列芯片，它們采用電容傳感、熱敏傳感或其他傳感技術(shù)，通過感受按壓指紋的壓力、熱度等特征來攝取指紋。目前，主要是使用光學(xué)掃描儀和固態(tài)陣列傳感器進行采集。由于其嚴重的不可靠性，該方法己經(jīng)被淘汰。如圖21是從指紋圖像采集到特征提取的全部流程，其中圖像處理部分為主要研究范圍。(4)可擴充原則該系統(tǒng)必須具有良好的擴充能力。(2)適應(yīng)性原則軟件系統(tǒng)的性能指標能夠?qū)崿F(xiàn)，系統(tǒng)性能可靠，易于維護并且系統(tǒng)各方面指標切合實際需要。系統(tǒng)在技術(shù)特性方面應(yīng)做到以下四個原則。系統(tǒng)支持1024X768顯示器分辨率，在這種分辨率下系統(tǒng)能提供美觀的界面和良好的布局。本系統(tǒng)的用戶水平不一，計算機背景知識參差不齊，故系統(tǒng)界面風格應(yīng)盡量友好，易學(xué)易用。 開發(fā)工具的選擇選擇合適的系統(tǒng)編程語言Visual C++，方便進行圖象圖形處理。 性能需求本文通過對預(yù)處理中圖像分割、求方向圖、指紋圖像的增強以及二值化功能的多種實現(xiàn)算法進行試驗，通過實驗效果的比對，選取最優(yōu)的實現(xiàn)算法對圖像進行處理，以便于指紋識別系統(tǒng)下一步的工作。清晰真實，便于提高后續(xù)指紋特征值提取的準確性5．二值化：0代表黑色，1代表白色。全體局部方向就構(gòu)成了指紋的方向圖。簡單的講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來，以便于進一步處理。本文主要負責指紋圖像的預(yù)處理功能的實現(xiàn)：1．歸一化： 歸一化處理將使所有的指紋圖像的灰度分布在一個合理的、統(tǒng)一的灰度區(qū)域上，從而有利于簡化模糊域中的操作過程。 功能需求指紋識別系統(tǒng)是一個典型的模式識別系統(tǒng)，包括指紋圖像獲取、預(yù)處理、特征提取和比對等模塊。從實驗所得結(jié)果來看，在采用不同的算法實現(xiàn)情況下，對指紋圖像的處理過程是可行的、有效的，達到了實驗預(yù)期目的。第三、在門禁通道管理方面的應(yīng)用。性, 這必然使得其具有極高的保密性。第二、重要會議的安全保衛(wèi)方面。指紋采集器輸入每人的十指指紋信息, 那么就可以方面。指紋考勤系統(tǒng)是指紋識別技術(shù)在人事考勤中的一項成功應(yīng)用, 與傳統(tǒng)的打卡機相比, 它徹底改變了以往認卡不認人而出現(xiàn)的虛假考勤, 以及還需不斷購買考勤卡等諸多缺陷。將指紋識別技術(shù)應(yīng)用于對這些證件的管理之中可以有效地防止偽造, 打擊犯罪, 極大地減少人們的損失。第一、