【正文】 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 13 如上圖所示，兩種算子銳化的效果各有各的有點(diǎn)， Sobel算子的 縱向的銳化效果比拉普拉斯算子的效果好。 兩種算法銳化處理的比較 利用 MATLAB軟件對(duì)已經(jīng)過平滑處理的指紋圖像進(jìn)行銳化處理，再進(jìn)行對(duì)比，選擇最好的銳化處理結(jié)果。如果所使用的定義具有負(fù)的中心系數(shù)，那么就必須將原始圖像減去經(jīng)拉普拉斯變換后的圖像，從而得到銳化 的結(jié)果，反之，如果拉普拉斯定義的中心系數(shù)為正，則原始圖像要加上經(jīng)拉普拉斯變換后的圖像 。 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 12 圖 332 拉普拉斯算子及圖像增強(qiáng)算子模板 由于拉普拉斯是一種微分算子，它的應(yīng)用強(qiáng)調(diào)圖像中灰度的突變即降低灰度緩慢變化的區(qū)域，這將產(chǎn)生一幅把圖像中的淺灰色邊線和突變點(diǎn)疊加到暗背景中的圖像。 拉普拉斯算子也是最簡單的各向同性微分算子 ， 具有旋轉(zhuǎn)不變性。拉式算子用來改善因擴(kuò)散效應(yīng)的模糊特別有效 ， 因?yàn)樗辖抵颇Ｐ汀?它 是一個(gè)刻畫圖像灰度的二階商算子 ， 是點(diǎn)、線、邊界提取算子 ， 亦稱為邊界提取算子。 在觀測一幅圖像的時(shí)候，我們往往首先注意的是圖像與背景不同的部分，正是這個(gè)部分將主體突出顯示，基于該理論，我們給出了下面閾值化輪廓提取算法，該算法已在 數(shù)學(xué)上證明當(dāng)像素點(diǎn)滿足正態(tài)分布時(shí)所求解是最優(yōu)的。 由于Sobel算子是濾波算子的形式，用于提取邊緣，可以利用快速卷積函數(shù)， 簡單有效，因此應(yīng)用廣泛。由于它們都是先平均后差分，平均時(shí)會(huì)丟失一些細(xì)節(jié) 信息，使邊緣有一定的模糊。 圖 331 Sobel 算子模板 1 0 1 2 0 2 1 0 1 1 2 1 0 0 0 1 2 1 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 11 單獨(dú)使用 Sobel算子做邊緣檢測 ， 邊緣定位精度不高 ， 有時(shí)還可能對(duì)非邊緣像素的響應(yīng)大于某些邊緣處的響應(yīng)或者響應(yīng)差別不是很大 ，是它對(duì)噪聲具有較好的魯棒性。 Sobel算子包含兩組 3x3的矩陣 ， 分別為橫向及縱向模板 ， 將之與圖像作平面卷積 。 由于該算子中引入了類似局部平均的運(yùn)算 。 本文以 Sobel算子法作為梯度法的代表。對(duì)于離散圖像處理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小習(xí)慣稱為梯度，并且用差分來近似一階微分 /fx??， /fy??，從而梯度的幅度可以表示為： ? ? 1222( , ) [ ( , ) ( 1 , ) ] [ ( , ) ( , 1 ) ]f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? （ 312） 在實(shí)際使用中，為了提高計(jì)算速度，簡化計(jì)算方法，通常采用式（ 35）進(jìn)行計(jì)算： ( , ) ( , ) ( 1 , ) ( , ) ( , 1 )f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? （ 313） 由梯度的計(jì)算可知，梯度值的大小與相鄰像素的灰度值的差成比例。 梯度法 對(duì)于圖像函數(shù) f(x,y)處的梯度是一個(gè)矢量，定義為： [ ( , )]fxf x yfy?????????????????? （ 39） 梯度有兩個(gè)重要的性質(zhì)： 1） 梯度的方向在函數(shù) f(x,y)最大變化率的方向上，由以下公式確定： 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 10 arctanfyfx?????????????????? （ 310） 2） 梯度的幅度 ( , )f x y? 可由式 33計(jì)算。對(duì)圖像進(jìn)行圖像銳化時(shí)，噪聲也會(huì)被增強(qiáng)，因此一般情況下需要先進(jìn)行平滑去除噪聲，再進(jìn)行圖像銳化。從頻率域來考慮，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。 為了減少這類不利效果的影響，就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變得清晰。一般來說，圖像的能量主要集中在其低頻部分，噪聲所在的頻 段主要在高頻段，同時(shí)圖像邊緣信息也主要集中在其高頻部分。因此在平滑處理階段我們選擇維納平滑濾波的算法處理。維納自南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 9 適應(yīng)的平滑處理，可以看出性能更好。三種算法之間的比較，均值濾 波的圖像更平滑，對(duì)比度和邊緣都比較相對(duì)平衡。三種濾波器代表三種不同的平滑算法，基于 MATLAB的實(shí)驗(yàn)代碼在附錄 A中。 三種 算法的 MATLAB 實(shí)現(xiàn)和比較 本文選擇比對(duì)的三種平滑濾波器為 3 3模板平滑線性濾波器， 3 3的中值平滑濾波器和維納只適應(yīng)平滑濾波器。該算法是首先估計(jì)像 素的局部均值和方差： 1 , 21 ( 1, 2 )nnu a n nMN ??? ? （ 36） 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 8 2 2 21 , 21 ( 1 , 2 )nn a n n uMN? ????? （ 37） 式中， ? 是圖像中每個(gè)像素的 MN 的領(lǐng)域。其優(yōu)點(diǎn)是在平滑非沖激噪聲時(shí)可以保存細(xì)節(jié)，所以既能除去“椒鹽”噪聲，平滑其他非沖激噪聲，還能減少諸如物體邊界細(xì)化或粗化等失真。這種方法比簡單中值濾波性能更好地從受噪聲污染的圖像中 恢復(fù)出階躍邊緣以及其他細(xì)節(jié)。如果希望強(qiáng)調(diào)中間點(diǎn)或距中間點(diǎn)最近的幾個(gè)點(diǎn)的作用，則可采用加權(quán)中值濾波。其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像 素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點(diǎn)，所以中值濾波對(duì)于濾除圖像的椒鹽噪聲非常有效。 其基本思想用圖像像素點(diǎn)的領(lǐng)域灰度值的中值來代替該像素點(diǎn)的灰度值。同均值濾波法相比，超限像素平滑法去椒鹽噪聲效果更好。( , )( , )g x y f Tg x y f x y?? ?? 如 果 其 它 （ 34） 式中， T 為事先設(shè)定的非負(fù)閾值。為了克服局部平均法的弊端，可以采用閾值法，又稱超限像素平滑法。均值濾波器的算法輸出可以如下表示： ,1( , ) ( , )91 [ ( 1 , 1 ) ( 1 , ) ( 1 , 1 )9( , 1 ) ( , ) ( , 1 )( 1 , 1 ) ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ]i j sg x y f i jf x y f x y f x yf x y f x y f x yf x y f x y f x y???? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? （ 33） 均值濾波算法簡單，但它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生迷糊，特別是在邊緣和細(xì)節(jié)處。但是可以經(jīng)過后續(xù)的銳化等處理得到一定程度的克服。顯然，這種處理減少了圖像灰度的尖銳變化，因此用平滑的方法可以減弱噪聲。因此，可用像素領(lǐng)域內(nèi)各像素的灰度平均值代替該像素原來的灰度值，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑。 平滑線性濾波法 平滑線性濾波是一種直接在圖像空間域上進(jìn)行平滑處理的技術(shù)。 目前的圖像平滑技術(shù)只要分 3 種 :平滑線性濾波法、中值濾波法和維納自適應(yīng)濾波法。但實(shí)際中，圖像噪聲和圖像信號(hào)往往是交織在一起的，如果平滑不當(dāng)，則會(huì)使圖像的細(xì)節(jié)如邊緣、輪廓等變模糊，影響到圖像的質(zhì)量。為了抑制噪 聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理成為圖像平滑或去噪。一幅含有和信號(hào)強(qiáng)度成比例的含噪圖像可表示為 : f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y) (32) （ 3） 椒鹽噪聲 原始指紋圖像 平滑處理 線性濾波法 中值濾波法 維納自適應(yīng)濾波法 銳化處理 Sobel 算子法 拉普拉斯算子法 二值化處理 全局閾值法 局部閾值法 模塊法細(xì)化處理 OPTA 細(xì)化算法 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 6 椒鹽噪聲是圖像中經(jīng)常見到的一種噪聲，它是一種隨機(jī)的白點(diǎn)或者黑點(diǎn)，通常是由圖像傳感器、傳輸信道和解碼處理等產(chǎn)生的。 常見的噪聲 在數(shù)字圖像處理中常見的噪聲有一下幾種： （ 1）加性噪聲 加性噪聲和圖像信號(hào) g(x,y)是相互獨(dú)立的，如圖像信號(hào)在傳輸過程中引進(jìn)的信道噪聲，此時(shí)含有噪聲 n(x,y)的圖像可以表示為： f(x,y)=g(x,y)+n(x,y) (31) （ 2）乘性噪聲 乘性噪聲是一種與圖像信號(hào)相關(guān)的噪聲。 MATLAB 的應(yīng)用范圍非常廣，包括信號(hào)和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、測試和測量、財(cái)務(wù)建模和分析以及計(jì)算生物學(xué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。 所以 ,在提取特征之前需要對(duì)采集到的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理 ,以去除噪聲信號(hào) ,使其變成一幅紋線結(jié)構(gòu)清晰特征信息明顯的二值點(diǎn)線圖 。 如采樣和量化產(chǎn)生的高頻散粒噪聲 、 光照不均引起的低頻噪聲以及采集頭上的污漬所引入的噪聲 ； 手指按捺力度不均以及手指過干或過濕可能導(dǎo)致圖像亮暗灰度不均 ,手指表面的疤痕 、 磨損 、 褶皺 、 蛻皮等可能導(dǎo)致紋線出現(xiàn)斷裂和粘連 。 圖 21 指紋識(shí)別系統(tǒng)原理 指紋圖像預(yù)處理 指紋圖像采集到 的原始圖像并不能完全滿足高質(zhì)量圖片的要求，會(huì)存在不少噪聲。 指紋識(shí)別就是使用指紋圖像處理算法對(duì)輸入的指紋圖像進(jìn)行處理 ,然后提取出其中的細(xì)節(jié)特征 ,并與指紋數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較 ,以識(shí)別或斷定指紋所有者的身份 。 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 3 2 指紋圖像預(yù)處理概述與實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 指紋是手指指尖表面凹凸不平的紋路 ,其中凸起的紋路稱為脊線 ,凹下的紋路稱為谷線 。MATLAB 能夠直觀、清楚的顯示圖像 ,并可以不用修改程序而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的縮小、放大等功能 ,能方便的觀察圖像。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應(yīng)用程序開發(fā)提供了核心的數(shù)學(xué)和高級(jí)圖形工具。 本文基于 MATLAB 軟件對(duì)指紋原始圖像進(jìn)行處理并得出處理后的圖像，再進(jìn)行分析比對(duì)，得出結(jié)論。 因此，指紋圖像預(yù)處理的算法有必要進(jìn)行研究。 預(yù)處理算法的好壞對(duì)整個(gè)指紋特征的提取影響很大，很大程度上決定了后續(xù)特征提取的成敗 。 進(jìn)入二十一世紀(jì)后 ,我國研究指紋識(shí)別技術(shù)的科研機(jī)構(gòu)進(jìn)一 步增加 ,如南京大學(xué) 、 山東大學(xué) 、 上海交通大學(xué)等國內(nèi)知名高校科研機(jī)構(gòu) ,這進(jìn)一步推動(dòng)了國內(nèi)自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展 。 九十年代以后 ,北大高科 、 長春鴻達(dá)集團(tuán) 、 西安青松集團(tuán)等機(jī)構(gòu)分別以所在地的高校為技術(shù)依托 ,陸續(xù)開始進(jìn)行這方面的研究工作 。 1999 年美國聯(lián)邦調(diào)查局建成了第一套綜合自 動(dòng)化指紋識(shí)別系統(tǒng) ,這套設(shè)備不僅大大加快了指紋識(shí)別的速度 ,而且提高了指紋比較的自動(dòng)化水平 。 秦漢時(shí)代盛行封泥制 ,將公私文書寫在簡犢上 ,分發(fā)時(shí)用繩捆綁 ,在繩端或交叉處封以粘土 ,蓋上印章或指紋 ,作為信驗(yàn) ,以防私拆 ,這種泥封指紋作為個(gè)人標(biāo)識(shí) ,既表示真實(shí)和信義也可防止偽造 。因此 指紋識(shí)別技術(shù)是目前最方便、可靠、低成本的生物識(shí)別技術(shù)解決方案，具有很大的市場潛力和科研價(jià)值 。生物特征由于它的唯一性，實(shí)用性，安全性和隨時(shí)隨地可使用等特性，非常適合用于身份的識(shí)別。常用的生物識(shí)別特征包括 指紋、虹膜、臉型、語音、 掌紋、步態(tài)、筆跡等 。 而近十多年來，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展 ， 生物識(shí)別技術(shù) 獲得了較好的發(fā)展。 傳統(tǒng)的身份識(shí)別方式主要包括了使用密碼或口令的方法 或者 使用卡片等實(shí)際存儲(chǔ)信息 等。通過對(duì)算法處理效果的比較與分析，確定出最好的算法方案，得到最理想的效果。二值化處理使用全局閾值法和局部閾值法進(jìn)行處理。平滑處 理的算法以線性濾波法、中值濾波法，維納自適應(yīng)濾波法為研究對(duì)象進(jìn)行算法比較研究。 本文基于 MATLAB 的環(huán)境，對(duì)指紋圖像的預(yù)處理方法進(jìn)行研究對(duì)比。要應(yīng)用好指紋識(shí)別，指紋圖像的預(yù)處理是前提，只有經(jīng)過預(yù)處理的指紋圖像才能更方便提取出特征點(diǎn)用于識(shí)別。指紋在眾多的生物特征里有它的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為重要的研究領(lǐng)域，應(yīng)用前景也很開闊。 作者簽名： 日期： 導(dǎo)師簽名： 日期： 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 基于 MATLAB 的指紋圖像預(yù)處理方法研究