摘要 自動(dòng)指紋識(shí)別作為具有良好發(fā)展前景的生物識(shí)別技術(shù)之一得到了廣泛的關(guān) 注和研究。本論文主要針對(duì)光學(xué)傳感器采集到的低質(zhì)量指紋圖像，特別是過干 或過濕的指紋進(jìn)行增強(qiáng)，主要內(nèi)容包括如下： 1 系統(tǒng)地介紹了自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的計(jì)算方法、原理、主要實(shí)現(xiàn)方式，對(duì) 指紋圖像預(yù)處理方面的研究現(xiàn)狀和主流算法進(jìn)行了比較全面的介紹。 2 設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)，包括訓(xùn)練和識(shí)別兩部分，其中指紋圖像 二值化、圖像細(xì)化、指紋特征提取模塊利用現(xiàn)有的主流算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，圖像增 強(qiáng)模塊為重點(diǎn)內(nèi)容，實(shí)驗(yàn)證明圖像增強(qiáng)后識(shí)別率有明顯提高。 3 指紋圖像分割是指紋圖像預(yù)處理的一個(gè)重要部分，本文根據(jù)手指與傳 感器中接觸區(qū)的位置差異，用分割閾值將圖像分為前景和背景。試驗(yàn)結(jié)果表明， 該方法可以快速高效地對(duì)該種指紋圖像進(jìn)行輪廊分割。 4 針對(duì)指紋圖像局部區(qū)過干或過濕的問題，提出了一種基于g a b o r 函數(shù)的 小波域指紋增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)證明該算法對(duì)低質(zhì)量指紋圖像的增強(qiáng)效果明顯，且 處理速度明顯快于傳統(tǒng)的g a b o r 增強(qiáng)方法。 關(guān)鍵詞：生物識(shí)別，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)，小波變換，g a b o r 增強(qiáng) i m a g ee n h a n c e m e n tr e s e a r c hb a s e do n a u t o m t i cf i n g e r p l u n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m a b s t r a c t i nt o d a y sc o m p l e x ，g e o g r a p h i c a l l ym o b i l ea n di n c r e a s i n g l y e l e c t r o n i c a l l y i n t e r - c o n n e c t e di n f o r m a t i o ns o c i e t y , a c c u r a t ep e r s o n a li d e n t i f i c a t i o ni sb e c o m i n g m o r ea n dm o r ei m p o r t a n ta n dd i f f i c u l t t h ea i ma n do b j e c to ft h i sp a p e ri st o i m p r o v et h ee q u a l i t yo fp o o rf i n g e r p r i n tf r o mo p t i c a ls e n s o r , e s p e c i a l l yt h eo v e ro r u n d e r i n k i n g o ri n c o m p l e t ei m a g e s t h i sp a p e rm a i n l yd i s c u s s e sf o l l o w s ： 1 d i s c u s sa n ds u m m a r i z et h em e t h o d , t h e p r i n c i p l e , t h em a i nr e a l i z i n gm e t h o d , o fa u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ac o m p r e h e n s i v e p r e v i e wi s p r e s e n t e do nf i n g e r p r i n ti m a g ep r e p r o c e s s i n go nt h es t a t eo ft h ec o r ea l g o r i t h mr e l a t e d t 0 a f i s 2 t h ep a p e rd e s i g na na u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m , i n c l u d e dt e s t a n di d e n t i f i c a t i o nm o d u l e b i n a r i z a t i o r t , t h i n n i n g , m i n u t i ad e t e c t i o nm o d u l ea l e d e s i g n e du s i n ge x i t i n gm e t h o d t h ee n h a n c e m e n tm o d u l ei st h ec o r ec o n t e n t t h et e s t r e s u l th a sp r o v e di d e n t i f i c a t i o nr a t ei m p r o v e dh i g h l ya f t e ri m a g ee n h a n c e m e n t 3 t h es e g m e n t a t i o no ff i n g e r p r i n ta l e af r o mi m a g eb a c k g r o u n di so n eo ft h e i m p o r t a n tm o d u l ei ni m a g ep r e p r o c e s s i n g b a s e dt h ep o s i t i o nd i f f e r e n c eb e t w e e n f i n g e ra n ds e n s o r ) t h eh u g ea v e r a g eo ff o u rc o m e r i su s e da ss e g m e n t a t i o nt h r e s h o l d t h et e s tr e s u l th a sp r o v e dt h a tt h i sm e t h o dc a ns e g m e n tt h ef i n g e r p r i n ti m a g ef r o m b a c k g r o u n dq u i c k l y 4 g a b o r - b a s e df i n g e r p r i n ti m a g ee n h a n c e da l g o r i t h mi nw a v e l e td o m a i nw a g p r o p o s e db a s e do nt h ei d e at h a tt h ed r ya n dw e tc a l lb el o o k e da sh i g h f r e q u e n c y d i s t u r b a n c e t h eu s i n ga b o v ee s t i m a t e dr i d g eo r i e n t a t i o n , e a c hd i r e c t i o nc o e f f i c i e n t i m a g e sw e r ee n h a n c e db a s e do ng a b o rf u n c t i o na n d f u r t h e rr e c o n s t r u c t i o n k e yw o r d s ：b i o m e t r i c r e c o g n i t i o n ，a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n s y s t e m ，w a v e l e tt r a n s f o r m , g a b o rf u n c t i o n 獨(dú)創(chuàng)性( 或創(chuàng)新性) 聲明 本人聲明所呈交的論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的 研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外， 論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得北京郵 電大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志 對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。 申請(qǐng)學(xué)位 本人簽名 處，本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。 日期：塑：至：噬 關(guān)于論文使用授權(quán)的說明 學(xué)位論文作者完全了解北京郵電大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定， 即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬北京郵電大學(xué)。學(xué) 校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許學(xué)位論 文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用 影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。( 保密的學(xué)位論文在解密 后遵守此規(guī)定) 保密論文注釋：本學(xué)位論文屬于保密在一年解密后適用本授權(quán)書。非保 密論文注釋：本學(xué)位論文不屬于保密范圍，適用本授權(quán)書。 本人簽名：簽墊盞日期：絲墨：主：笪 導(dǎo)師簽名：1 卜日期：一 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章緒論 指紋識(shí)別已經(jīng)有了很長(zhǎng)的發(fā)展歷史。隨著社會(huì)的日益信息化，人們對(duì)身份 鑒別提出了越來越高的要求。作為最為成熟的身份鑒別方法，指紋無論在研究 領(lǐng)域還是在工業(yè)界都受到了人們的廣泛關(guān)注。盡管指紋識(shí)別的研究和開發(fā)已取 得重大進(jìn)展，但是指紋識(shí)別系統(tǒng)并未能滿足日益增長(zhǎng)的需求，這是因?yàn)橹讣y識(shí) 別在識(shí)別率、識(shí)別速度、穩(wěn)定性等方還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足很多實(shí)際應(yīng)用的要求。設(shè) 計(jì)一個(gè)高魯棒性、高識(shí)別率的基于指紋的自動(dòng)身份鑒別系統(tǒng)無論在理論還是在 應(yīng)用上都具有十分重要的意義。 1 1 課題研究背景與研究意義 身份鑒別是指通過某種方法確定入的身份。從根很上說，身份鑒別的問題 可以劃分為兩類：身份驗(yàn)證和身份識(shí)別。身份驗(yàn)證是指確認(rèn)個(gè)人聲稱的身份是 否與其真實(shí)身份一致；身份識(shí)別是指識(shí)別出個(gè)人的真實(shí)身份。 現(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)高度復(fù)雜的、信息交互的社會(huì)，身份鑒別已經(jīng)滲透到日常 生活的每一個(gè)方面。同時(shí)，由于交通、通訊和網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，人類的活動(dòng)范 圍越來越大，身份鑒別的難度和重要性也越來越突出。以美國為例，基于這項(xiàng) 技術(shù)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到幾百億美元n 1 。 在美國，每年約有上億美元的福利款被人以假冒的身份領(lǐng)??；據(jù)m a s t e r c a r d 公司估計(jì)，每年約有價(jià)值八億美元的信用卡詐騙案發(fā)生其中包括利用丟失和被 盜的信用卡的犯罪，如果銷售場(chǎng)所可以準(zhǔn)確的鑒別持卡人的身份就會(huì)大大減少 這種詐騙案的發(fā)生：由于使用盜竊來的身份識(shí)別碼( p i n ) ，造成移動(dòng)電話通訊 的損失高達(dá)百億美元；隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，非法登錄的計(jì)算機(jī)的案件日趨上身， 有效的身份鑒別可以防止這類案件的發(fā)生。以上的這些數(shù)據(jù)表明，有效地鑒定 個(gè)人的身份有著重大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義，它可以有效的防止犯罪和詐騙、提高 辦公效率、節(jié)約資源。 北京郵電大學(xué)碩十學(xué)位論文 傳統(tǒng)身份鑒別方法把問題轉(zhuǎn)化為對(duì)標(biāo)識(shí)個(gè)人身份的事物的鑒別，這些事物 分為兩類n 吲：1 ) 身份標(biāo)識(shí)物品：比如鑰匙、證件和a t m 卡等：2 ) 身份標(biāo)識(shí)知 識(shí)：比如用戶名和密碼。有時(shí)也將兩者結(jié)合使用以增強(qiáng)安全性，比如a t m 取款機(jī) 要求用戶同時(shí)提供a t m 卡和密碼。傳統(tǒng)方法存在著一個(gè)明顯的缺陷：即個(gè)人擁有 的物品容易丟失或被偽造，密碼容易遺忘或記錯(cuò)。更為嚴(yán)重的是，一旦別人獲 取了這些標(biāo)識(shí)身份的知識(shí)或財(cái)產(chǎn)，系統(tǒng)往往無法區(qū)分真正的擁有者和取得身份 標(biāo)識(shí)物的冒充者，冒充者具有與原擁有者相同的權(quán)利，從而可能造成嚴(yán)重的財(cái) 產(chǎn)損失。 在很多應(yīng)用領(lǐng)域，如金融、證券交易和網(wǎng)絡(luò)安全中，需要準(zhǔn)確地鑒定用戶 的身份。計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展為這種需求的實(shí)現(xiàn)提供了可能性，以達(dá)到和超 過人對(duì)事物的識(shí)別能力作為研究目標(biāo)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)逐漸形成了一門獨(dú) 立的學(xué)科- - d _ _ 模式識(shí)別?，F(xiàn)在，計(jì)算機(jī)可以使用人自身所固有的多種生物特征來 鑒別個(gè)人身份，這種技術(shù)成為生物特征鑒別( b i o m e t r i c s ) ?？捎糜谏矸蓁b別 的生物特征分為兩類：與生俱來的生物特征( 如指紋、虹膜等) 和后天形成的 行為特征( 如筆跡、步態(tài)等) 。與傳統(tǒng)的特征相比，生物和行為特征的優(yōu)點(diǎn)是 他們不會(huì)被丟失和遺忘，也不易被偽造。目前，生物特征鑒別已成為自動(dòng)身份 鑒別的重要工具。 一般來說，如果某個(gè)生物特征滿足如下條件，就可以用來鑒定身份乜1 ： 普遍性：每個(gè)人都具有這種特征； 獨(dú)特性：每個(gè)人所擁有的特征各不相同： 穩(wěn)定性：所選擇的特征不隨時(shí)間發(fā)生變化； 可采集性：所選擇的特征便于測(cè)量； 為了滿足身份鑒別系統(tǒng)的實(shí)用性要求，選擇生物特征時(shí)還應(yīng)考慮如下問題： 性能：所選擇的生物統(tǒng)計(jì)特征所能達(dá)到的識(shí)別率，對(duì)系統(tǒng)資源的要求， 識(shí)別的效率； 可接受性：用戶在多大程度上愿意接受此種的生物特征作為身份鑒別的 手段： 安全性能：系統(tǒng)是否能夠識(shí)別出冒充者； 2 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 到目前為止，還沒有任何一種生物特征可以很好地滿足上述的全部要求。 基于各種不同生物特征的身份鑒別系統(tǒng)都各有其優(yōu)缺點(diǎn)，因而僅適用與一定范 圍。表卜1 給出了一些常見生物特征的簡(jiǎn)單比較n 1 。 表i - i 各種生物特征的比較 生物統(tǒng)普遍唯一性穩(wěn)定性 可采準(zhǔn)確性可接安全性 計(jì)特征性集性受性 臉形高低中高低高低 指紋中高高中高 中 高 手形中中中高中 中中 虹膜兩高高中高低高 視網(wǎng)膜局高中低高低高 筆跡 低 低 低高低高低 聲音中低低中低高低 從表i - i 中可以看出，相對(duì)于其他生物特征，指紋有如下兩個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)： 1 穩(wěn)定性：指紋具有很強(qiáng)的相對(duì)穩(wěn)定性。從胎兒六個(gè)月指紋形成到尸體腐 爛，指紋紋線類型、結(jié)構(gòu)、統(tǒng)計(jì)特征的總體分布等始終沒有明顯變化。盡管隨 著年齡的增長(zhǎng)，指紋在外形大小，紋線粗細(xì)上會(huì)產(chǎn)生一些變化，局部紋線上也 可能出現(xiàn)新的特征。但從總體上看，指紋是相對(duì)穩(wěn)定的。即使手指皮膚受傷， 只要不傷及真皮層，傷愈后紋線仍能恢復(fù)原狀：即使傷及真皮，傷愈后形成的 傷疤雖然破壞了原有的紋線，但傷疤本身也形成新的穩(wěn)定特征。 2 獨(dú)特性：指紋具有明顯的獨(dú)特性。至今仍找不出兩個(gè)指紋完全相同的人。 由于皮膚表皮上的紋路是在胎兒六個(gè)月的時(shí)候形成的，因此即使是同卵雙胞胎 的指紋也是不同的。不僅是人與人之間，同一個(gè)人的十指指紋也有明顯的區(qū)別。 指紋的這兩個(gè)特點(diǎn)，為指紋用于身份鑒定提供了客觀依據(jù)。從1 9 世紀(jì)末英 國醫(yī)生h e n r y 提出使用指紋鑒定犯罪身份開始，指紋識(shí)別在刑偵領(lǐng)域已經(jīng)有很 長(zhǎng)的發(fā)展歷史，并且得到了官方的接受，在法律界成為一種有效的身份鑒定手 段。而自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)( a f i s ) 的研究室二十世紀(jì)六十年代在一些發(fā)達(dá)國家 3 北京郵電人學(xué)碩上學(xué)位論文 率先開始的，而其真正成熟則得益于八十年代電腦的發(fā)展和光學(xué)掃描技術(shù)的革 新。目前，現(xiàn)代電子集成制造技術(shù)的飛速發(fā)展使得低價(jià)位、小體積的成像設(shè)備 成為可能，而快速可靠的比對(duì)算法的研究更為指紋身份識(shí)別應(yīng)用的增長(zhǎng)提供了 舞臺(tái)，使其在歐美等發(fā)達(dá)國家率先開始了規(guī)模化應(yīng)用，并逐漸從傳統(tǒng)的公安刑 偵領(lǐng)域擴(kuò)展到了民用領(lǐng)域。 1 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1 2 1 傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法 為了增強(qiáng)圖像，人們已經(jīng)提出了各種增強(qiáng)方法。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)的技術(shù)主 要包括直方圖修改處理，圖象平滑化處理，圖像尖銳化處理及彩色處理技術(shù)等。 圖像增強(qiáng)的技術(shù)基本上可以分為兩大類：頻域處理法和空間域處理法口1 。 空間域處理法是直接對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理，基本上是以灰度映射變換 為基礎(chǔ)的。用數(shù)學(xué)公式來表達(dá)就是：g ( x ，y ) = t f ( x ，y ) ，t 是所選擇的變換。 空間域處理方法主要有點(diǎn)運(yùn)算( 反轉(zhuǎn)變換、對(duì)數(shù)變換、對(duì)比度拉伸) 、代數(shù)運(yùn)算 ( 算術(shù)運(yùn)算加減乘除，邏輯運(yùn)算與或非) 、直方圖均衡化( 把原始圖的直方圖變 換為均勻分布的形式) 、直方圖規(guī)定化( 按照指定的灰度比例，進(jìn)行圖像灰度之 間的映射) 。 頻域處理法的基礎(chǔ)是卷積定理。它采用修改圖像f o u r i e r 變換的方法實(shí)現(xiàn) 對(duì)圖像的增強(qiáng)處理。由于頻率成分和圖像外表之間的存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，一 幅圖像的邊緣、跳躍部分以及顆粒噪聲對(duì)應(yīng)著圖像信號(hào)的高頻分量，而大量的 背景區(qū)則對(duì)應(yīng)著圖像信號(hào)的低頻分量。因此，可以用高通濾波( 使高頻通過而 使低頻衰減) 的方法來衰減其低頻分量，可以相對(duì)的調(diào)高其高頻分量使圖像銳 化，同樣可以用低通濾波( 使低頻通過而使高頻衰減) 的方法濾除高頻部分， 去掉噪聲，從而使圖像平滑。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，既可以把圖像變換到頻率域，在頻 率域進(jìn)行濾波處理后再變換回空間域，也可以在頻率域指定濾波器，做反 f o u r i e r 變換，然后在空間域使用結(jié)果濾波器作為在空間域構(gòu)建小濾波器模板 的指導(dǎo)。常用的濾波器有：理想高通( 低通) 濾波器、巴特沃思高通( 低通) 濾波器、高斯高通( 低通) 濾波器。 f o u r i e r 變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域進(jìn)行分析，存在著不能同時(shí)進(jìn) 4 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 行時(shí)間一頻率局部分析的缺點(diǎn)，1 9 4 6 年g a b o r 提出一種加窗的f o u r i e r 變換方 法，它在非平穩(wěn)信號(hào)分析中起到了很好的作用。6 a b o r 變換對(duì)于時(shí)一頻窗口的選 擇遵循如下規(guī)律：對(duì)于寬帶信號(hào)，由于頻率變化激烈，為了能夠準(zhǔn)確提取高頻 信息需要有足夠的時(shí)間分辨率，t 。應(yīng)選小值，可這樣會(huì)造成樣本點(diǎn)多，計(jì)算量 大，難于獲得快速高效算法。為了獲取高頻分量，時(shí)閾窗口應(yīng)盡量窄，頻域窗 口適當(dāng)放寬。對(duì)于滿變的低頻信號(hào)，時(shí)窗可適當(dāng)加寬，而頻窗應(yīng)盡量縮小，保 證有較高的頻率分辨率和較小的測(cè)量誤差。 但g a b o r 變換的時(shí)一頻窗口是固定不變的，窗口沒有子適應(yīng)性，不適合于分 析多尺度信號(hào)過程和突變過程。 小波分析( w a v e l e ta n a l y s i s ) 或多分辨分析( m u l t i r e s o l u t i o na n a l y s i s ) 是建立在泛函分析、傅立葉分析、樣條分析、調(diào)和分析與數(shù)學(xué)分析基礎(chǔ)上的一 門新興學(xué)科。小波分析繼承和發(fā)展了6 a b o r 變換的局部化思想，采用可變窗口 的伸縮和平移。它的應(yīng)用性很強(qiáng)，近十多年來，其理論和方法在許多領(lǐng)域，如 信號(hào)處理、語音分析、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)壓縮、圖像配準(zhǔn)、數(shù)據(jù)融合、數(shù)字水印、 量子物理等，取得了重要的應(yīng)用，在工具與方法上取得了突破性的進(jìn)展。小波 分析的理論和方法是從傅立葉分析演變而來，它通過犧牲部分頻域內(nèi)定位精度 來取得時(shí)一頻局部性的折衷，不僅能夠提供較精確的時(shí)域定位，也能夠提供較精 確的頻域定位，從而成為處理非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，在圖像處理上得到了廣 泛的應(yīng)用。 在數(shù)學(xué)上，基于小波變換的圖像增強(qiáng)( 去噪) 本質(zhì)上說是一個(gè)函數(shù)逼近問 題，即如何在由小波母函數(shù)伸展和平移到所展成的函數(shù)空間中，根據(jù)提出的衡 量準(zhǔn)則，尋找對(duì)原信號(hào)的最佳逼近，以完成原信號(hào)和噪聲信號(hào)的區(qū)分。由此可 見，小波增強(qiáng)方法也就是從實(shí)際信號(hào)空問到小波函數(shù)空間的最佳映射，以便得 到原信號(hào)的最佳恢復(fù)。小波去噪的方法，主要可以分成小波萎縮法、投影方法、 相關(guān)方法3 類，其中小波萎縮法是目前研究最為廣泛的方法，尤其對(duì)于高斯自 噪聲的消除。小波去噪方法的成功，主要得益于小波變換具有如下特點(diǎn)：( 1 ) 低熵性：小波系數(shù)的稀疏分布，使得圖像變換后的熵變低；( 2 ) 多分辨率：由 于采用了多分辨率的方法，所以可以很好的刻畫邊緣、尖峰、斷點(diǎn)等；( 3 ) 去 相關(guān)性：因?yàn)樾〔ㄗ儞Q可以對(duì)信號(hào)去相關(guān)，且噪聲在變換后有白化趨勢(shì)，因此 小波域比時(shí)域更有利于去噪；( 4 ) 選基靈活性：由于小波變換可以靈活選擇變 換基，從而針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)合，不同的研究對(duì)象，可以選用不同的小波母函 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 數(shù)達(dá)到最優(yōu)的效果。 1 2 2 指紋圖像增強(qiáng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 由于指紋圖象有著其獨(dú)特的紋理特性，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法沒有利用指紋 圖性的特征，增強(qiáng)效果不明顯。上世紀(jì)6 0 年代以來，許多學(xué)者一直研究適合指 紋圖像的增強(qiáng)算法，取得不少成績(jī)。現(xiàn)有的指紋識(shí)別算法主要包括基于頻率域 的和基于空間域的增強(qiáng)算法畸1 ： 基于頻率域的指紋圖像增強(qiáng)算法 指紋圖像的增強(qiáng)可以在兩個(gè)域里進(jìn)行增強(qiáng)：空域和頻域，空域和頻域各有 自己的特點(diǎn)，有些指紋圖像適合在頻域里進(jìn)行增強(qiáng)。例如，背景噪聲為規(guī)則線 條的指紋圖像，這種圖像若在空域里進(jìn)行增強(qiáng)就很難把這些規(guī)則線條去掉，若 把圖像轉(zhuǎn)換到頻域上，規(guī)則線條噪聲表現(xiàn)為幅值譜上的幾個(gè)亮點(diǎn)，只要把這些 兩點(diǎn)頻率去掉，就可以輕松去掉這些噪聲了。在頻率域里做指紋增強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)有： 一是速度快。由于在空域里做指紋增強(qiáng)一般都是做卷積，時(shí)間花費(fèi)比較多，而 在頻域里只要做乘積即可；二是增強(qiáng)效果好。頻率上增強(qiáng)利用的是指紋的全局 信息，但是在頻率域做指紋增強(qiáng)對(duì)指紋上的疤痕、折皺的修復(fù)功能較弱，需要 解決。 基于空間域的指紋圖像增強(qiáng)算法 指紋圖像是由連續(xù)脊線和谷線組成的( 在細(xì)節(jié)點(diǎn)處除外) ，具有豐富紋理信 息的圖像。對(duì)于灰度指紋圖像，脊線和谷線在局部的小領(lǐng)域內(nèi)可以認(rèn)為具有正 弦波形狀，具有一定的頻率和方向?？臻g濾波正是基于指紋圖像的數(shù)學(xué)模型的。 基于空間域的增強(qiáng)算法主要包括： 1 ) 基于g a b o r 濾波的圖像增算法 g a b o r 濾波順著極限的方向使用濾波函數(shù)去過濾圖像，使脊線的信息得到 增強(qiáng)。由于是順著脊線的方向?yàn)V波，在順著脊線方向上有平滑的作用，因此能 將一些斷裂的脊線恢復(fù)到原來的狀態(tài)，同時(shí)一些濾波器具有良好的頻率選擇性， 因此可以在有效的去除脊線上的噪聲的同時(shí)，保持脊線的結(jié)構(gòu)。但是在空域上 進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)速度慢，對(duì)計(jì)算機(jī)的性能要求比較高，不適于在線實(shí)時(shí)處理。 2 ) 非線性擴(kuò)散模型及其濾波方法 6 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 非線性擴(kuò)散模型利用指紋圖像的結(jié)構(gòu)張量構(gòu)造擴(kuò)散張量，使得濾波沿著指 紋脊線方向擴(kuò)散。非線性擴(kuò)散濾波算法在分析紋理模式及邊緣提取中取得了很 好的效果。在圖像處理中，保存邊緣和連接斷裂的紋線是非線性濾波的主要原 因。而低效率是其主要的問題。 3 ) 基于知識(shí)的指紋圖像增強(qiáng)算法 基于知識(shí)的指紋圖像增強(qiáng)算法的核心思想使用計(jì)算機(jī)來模擬人工作圖像 增強(qiáng)的做法。由于指紋圖像有它自身的特點(diǎn)，有可以利用來進(jìn)行圖像增強(qiáng)的兩 方面主要的先驗(yàn)知識(shí)，一是指紋的脊線在一個(gè)較小的局部?jī)?nèi)可以用第次( 一次 獲二次) 曲線擬合，二是指紋圖像中脊線和谷線互相交替出現(xiàn)且寬度大致相等。 指紋的脊線連接、局部脊線方向和脊線的光滑度等都有相當(dāng)大的限制，人們常 ?？梢砸揽窟@些視覺信息來準(zhǔn)確地恢復(fù)脊線和谷線的結(jié)構(gòu)。而且指紋的脊線連 線、局部脊線方向和脊線的光滑度等結(jié)構(gòu)信息也是有可能在計(jì)算機(jī)中表示出來 的。把人對(duì)指紋結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)引入指紋圖像處理的過程中，用計(jì)算機(jī)來模擬人工 對(duì)圖像增強(qiáng)的做法是必要的，也是可能的。這種圖像增強(qiáng)算法正是以規(guī)則的形 式基于人們對(duì)指紋結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)，利用指紋圖像的結(jié)構(gòu)信息來引導(dǎo)圖像增強(qiáng)的過 程。 4 ) 在灰度圖上直接跟蹤脊線提取細(xì)節(jié)點(diǎn)的算法 由于指紋增強(qiáng)的目的是提取指紋特征點(diǎn)，m a i o 等提出在灰度圖象上直接跟 蹤脊線提取細(xì)節(jié)點(diǎn)的方法，但是對(duì)于質(zhì)量的的指紋圖像其提取細(xì)節(jié)點(diǎn)的效果并 不理想。 指紋圖像增強(qiáng)在指紋識(shí)別系統(tǒng)中是一個(gè)難點(diǎn)，盡管存在許多方法，但指紋 增強(qiáng)中的一些問題仍然沒有得到很好地解決，特別是對(duì)一些質(zhì)量比較低的圖像， 以及指紋中疤痕的處理。在數(shù)字圖像處理中，已存在許多方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪， 它們都可以應(yīng)用到指紋圖像增強(qiáng)中來，但是這些方法需要與指紋圖像的特性結(jié) 合起來才能取得較好的效果。 1 2 3 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)目前存在的問題 指紋識(shí)別以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為目前人體生物特征識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)上市場(chǎng)占有 率最高的方式之一，這種識(shí)別方式也是目前生物識(shí)別技術(shù)中發(fā)展最成熟的。但 是這并不代表指紋識(shí)別技術(shù)沒有漏洞，由于細(xì)節(jié)特征提取算法的性能及比對(duì)的 7 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 結(jié)果嚴(yán)重依賴于輸入指紋圖像的質(zhì)量，然而源指紋圖像同真實(shí)指紋由于圖像的 形變而會(huì)導(dǎo)致不同，這些形變主要包括： 待識(shí)別指紋與樣本之間存在水平、垂直、旋轉(zhuǎn)差異 指紋識(shí)別系統(tǒng)在進(jìn)行識(shí)別比對(duì)時(shí)，待識(shí)別指紋圖像與樣本指紋圖像之間往 往并不重合，存在著一定程度的垂直、水平位置差異和旋轉(zhuǎn)差異，這必然會(huì)影 響著問得識(shí)別比對(duì)。一個(gè)指紋識(shí)別算法對(duì)垂直和水平位移，還有對(duì)其位置旋轉(zhuǎn) 所造成的差異應(yīng)該有一定容忍程度。這是指紋圖像增強(qiáng)的首要任務(wù)與目標(biāo)。 手指從三維n - 維的映射由于壓力、角度不同等造成圖像的扭曲形變 人體手指的皮下組織與皮膚是一個(gè)彈性體，在不同的場(chǎng)合、不同的按壓力 度和角度都會(huì)引起不同的指紋扭曲變形，導(dǎo)致無論如何進(jìn)行平移與旋轉(zhuǎn)的調(diào)整， 待識(shí)別指紋圖像與樣本指紋圖像之間始終不能精確重疊。因此，指紋圖像預(yù)處 理算法應(yīng)該對(duì)圖像扭曲變形不敏感和具有一定的容忍能力。由于模擬指紋的扭 曲變形的數(shù)學(xué)模型較為復(fù)雜，因此抗圖像扭曲干擾是指紋圖像增強(qiáng)的一個(gè)難點(diǎn)。 時(shí)間跨度大的指紋圖像存在拉伸形變 指紋識(shí)別系統(tǒng)面對(duì)的是一個(gè)大范圍的應(yīng)用群體，其中包括了多個(gè)生理年齡 段的人，在這些項(xiàng)目的運(yùn)作期間，難免有一些人處于生理變化的敏感期，導(dǎo)致 其指紋圖像產(chǎn)生變化。這也是指紋圖像增強(qiáng)算法應(yīng)該考慮的。 由于環(huán)境、氣候變化等原因存在亮度、對(duì)比度失真 在實(shí)際使用中由于操作環(huán)境、氣候變化等種種原因，所采集的指紋圖像會(huì) 含有一定程度的亮度失真或者對(duì)比度失真，良好的指紋圖像增強(qiáng)算法應(yīng)該將各 種原因所造成的圖像失真加以補(bǔ)充和矯正。 指紋圖像中有明顯的斷線、橋、毛刺、傷疤等噪聲 我們把因各種原因而疊加到指紋圖像前景和背景上的各種與指紋紋路不同 的線條和斑點(diǎn)統(tǒng)稱為圖像的紋路噪聲。它的存在會(huì)使指紋特征提取時(shí)丟失特征 點(diǎn)或額外獲得許多虛假的特征點(diǎn)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致特征提取的失敗。 這些因素將導(dǎo)致待分析的指紋圖像產(chǎn)生一定數(shù)量的可疑特征點(diǎn)以及大量真 實(shí)特征點(diǎn)被忽略并引入大量的錯(cuò)誤信息。為了確保細(xì)節(jié)特征算法的性能及整個(gè) 系統(tǒng)的性能，我們需要進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)，使其紋線結(jié)構(gòu)清晰化，盡量突出和 北京郵電人學(xué)碩士學(xué)位論文 保留固有的特征信息，而避免產(chǎn)生偽特征信息，保證特征信息提取的準(zhǔn)確性和 可靠性。 1 3 論文主要研究?jī)?nèi)容 本課題的研究目的是根據(jù)指紋自身的紋理特性，找到指紋真實(shí)特征點(diǎn)不丟、 偽特征點(diǎn)盡量減少的圖像增強(qiáng)方法，提高指紋識(shí)別率。本課題的研究?jī)?nèi)容主要 包括： 首先對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)研究歷史和研究現(xiàn)狀作了總結(jié)；為了驗(yàn)證指紋 圖像增強(qiáng)的有效性，該論文搭建了一個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)，包括訓(xùn)練模塊和識(shí)別 模塊，其中訓(xùn)練模塊中的圖像二值化、細(xì)化、特征提取部分采用現(xiàn)有算法， 圖像增強(qiáng)模塊為重點(diǎn)內(nèi)容，同時(shí)為了處理圖像的非線性形變問題，對(duì)識(shí)別模 塊進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)證明增強(qiáng)后識(shí)別率有明顯提高。 9 北京郵電人學(xué)碩上學(xué)位論文 第二章自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 自動(dòng)指紋身份鑒別系統(tǒng)是典型的模式識(shí)別系統(tǒng)。特征選擇、特征提取和特 征匹配是系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。本章主要從指紋識(shí)別系統(tǒng)的組成及特征選擇、特征 提取和特征匹配等方面介紹指紋身份鑒別系統(tǒng)核心算法的研究現(xiàn)狀。 2 1 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的組成 基于指紋的身份識(shí)別系統(tǒng)是典型的模式識(shí)別系統(tǒng)。它包含兩個(gè)主要模塊嗍： 訓(xùn)練模塊和鑒別模塊，如圖2 1 所示。訓(xùn)練模塊采集指紋數(shù)據(jù)，提取這些數(shù)據(jù) 的特征，將特征模板和相關(guān)的身份信息存入數(shù)據(jù)庫；鑒別模塊采集待識(shí)別樣本 的指紋數(shù)據(jù)，提取特征模板，并在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，找到最佳匹配或者根據(jù) 用戶所宣稱的身份，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出相應(yīng)的特征，決定他們是否匹配。 指紋身份鑒別系統(tǒng)有兩種工作模式：驗(yàn)證模式和識(shí)別模式。身份驗(yàn)證是指確 認(rèn)用戶聲稱的身份是否與其真實(shí)身份一致：身份識(shí)別是指識(shí)別出用戶真實(shí)身份。 對(duì)于身份驗(yàn)證系統(tǒng)來說，如何定義是否匹配，即閾值的選取，是一個(gè)重要問題。 因?yàn)橄到y(tǒng)只能給出兩種可能答案：是與不是，如果閾值選擇得過大，真正的用戶 可能會(huì)被系統(tǒng)拒絕：閡值過低，又識(shí)別不出冒充者。而身份識(shí)別系統(tǒng)往往需要在 大量數(shù)據(jù)中尋找匹配，因此算法的效率是一個(gè)值得重視的問題。 除了驗(yàn)證的一對(duì)一比對(duì)和識(shí)別的一對(duì)多比對(duì)模式之外，在實(shí)際應(yīng)用中還有 “一對(duì)幾個(gè)匹配( o n e - t o - f e wm a t c h i n g ) 模式。所包含的數(shù)目一般為5 至2 0 人。 一對(duì)幾個(gè)匹配主要應(yīng)用于只有少數(shù)用戶的系統(tǒng)中，比如家庭用的指紋鎖。一對(duì) 幾個(gè)匹配一般使用與一對(duì)一匹配相同的方法，也可以采用每個(gè)用戶多個(gè)指紋模 板的方式提高可靠性。 i o 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 圖2 - i 基于指紋的鑒別系統(tǒng) ，一 、 、一一 指紋采集 刊指紋圖象預(yù)處理 刊指紋采集l 特征庫 、一_一一 l 1 指紋采集f = 刊指紋圖象預(yù)處理f = = l 指紋采集l叫特征匹配 【 2 2 指紋的特征選擇 手指表面皮膚的凸凹不平產(chǎn)生的紋路就是指紋。從生理上看，紋路是手指 皮膚凸起的部分( 脊) ，紋路之間是凹下的部分( 谷) 。因此，理想的指紋圖像是 一幅黑白相問的二值圖像。但是，由于指紋通常是用按壓的方式得到的，油墨 不均勻、紙張不均勻、按壓力量的不均勻、按壓位置和方向的不同、手指的狀 況以及皮膚的形變等都會(huì)導(dǎo)致指紋圖像不理想，從而形成灰度圖像。通過掃描 儀或者攝像機(jī)等進(jìn)行數(shù)字化的時(shí)候，由于光照、快門速度的影響，也會(huì)引入各 種噪聲。因此，灰度圖像本身不是穩(wěn)定的特征，不宜直接用來匹配，有必要選 擇更為合適的表示方式。 特征，在模式識(shí)別系統(tǒng)中是指能夠唯一反映輸入對(duì)象本質(zhì)的數(shù)據(jù)量，因此 特征選取是模式識(shí)別中的重要問題，對(duì)分類器的設(shè)計(jì)和性能具有深遠(yuǎn)的影響， 同時(shí)也將影響特征的提取過程。為了使指紋能夠用于身份鑒別系統(tǒng)，指紋特征 ( 描述) 應(yīng)具有如下性質(zhì)睜m 1 ： 保持指紋的獨(dú)特性： 易于進(jìn)行匹配： 對(duì)噪聲具有一定的魯棒性，對(duì)旋轉(zhuǎn)、平移和非線性形變具有不變性： 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 對(duì)不完整指紋具有魯棒性： 常用的指紋描述方法是基于紋路結(jié)構(gòu)特征的n 們。指紋結(jié)構(gòu)特征分為全局特 征和局部特征兩個(gè)大類： 全局特征：全局特征是對(duì)指紋全局紋路結(jié)構(gòu)的描述，有時(shí)也稱為h e r r y 特征。 通常，對(duì)h e r r y 特征的匹配就構(gòu)成了指紋分類問題。h e r r y 將指紋分為四大類： 弓型( a r c h ) ，箕型( l o o p ) 、斗型( wh o r l ) 和雜型( a c c i d e n t a l ) ，后人又劃分 了一些子類，具體可參考圖2 = 2 圖2 - 2 指紋全局特征 a 甲。j 叩p i a i 1 疊曲l j _ - = = j 眄座- b 銥j 叩0 c m c da r c h ) c 。f i 貿(mào)掣r i 曲ll o o p ) d 龍霄，i ! ( k h ) o p )c 。濘通q - ( p l a i nw h o r l ) r 1 心村髂- t ( c c n t r a lp o c k s ) g ，橫| 句對(duì)稱斗( 1 a t e i 訓(xùn)p o d 【c t ) h 雙箕型( d o u b l el o o p ) i 雜型( a i d 翱b 1 ) 1 2 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 局部特征：g a l t o n 最初定義了四種局部結(jié)構(gòu)特征：紋路的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)、 分叉點(diǎn)、小橋和環(huán)，它們也同稱為g a l t o n 特征。后人在此基礎(chǔ)上又進(jìn)行了一些 擴(kuò)展，到目前為止，已定義的特征類型已達(dá)n 1 5 0 余種n 們。但是這些擴(kuò)展的特征 往往不易提取和相互區(qū)分，并且他們都可以用紋路端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的組合進(jìn)行描 述。這使得端點(diǎn)和分叉點(diǎn)成為最常用的結(jié)構(gòu)特征，也成為細(xì)節(jié)特征( m i n u t i a ) 采用這種特征的例子是細(xì)節(jié)一坐標(biāo)模型( 也成為f b i 模型) ，該模型使用指紋細(xì) 節(jié)特征點(diǎn)的坐標(biāo)來描述指紋n 引。 指紋還有兩個(gè)非常重要的結(jié)構(gòu)特征：三角點(diǎn)和中心點(diǎn)，它們被統(tǒng)稱為奇異 點(diǎn)。根據(jù)h e r r y 的定義，中心點(diǎn)是指紋最中心紋路上最上面的點(diǎn)，而三角點(diǎn)是紋 路整體結(jié)構(gòu)產(chǎn)生分叉的點(diǎn)1 。而從紋路的形狀看，中心點(diǎn)是紋路形成字母u 或 o 形狀的點(diǎn)，三角點(diǎn)是形成字母y 形狀的點(diǎn)。三角點(diǎn)和中心點(diǎn)的廣泛應(yīng)用于指 紋的分類，同時(shí)也可以作為描述指紋特征的基準(zhǔn)點(diǎn)。 圖2 3 指紋的結(jié)構(gòu)特征 小橋 二三角點(diǎn) 分義點(diǎn) 端點(diǎn) 小孔 環(huán) 巾心點(diǎn) 盡管結(jié)構(gòu)特征已為大部分人所接受，人們?nèi)匀粵]有停止對(duì)其他特征的嘗試。 比如紋理特征：紋理特征反映了圖像在不同頻段、不同方向的能量分布，對(duì)不 同的手指能夠表現(xiàn)出一定的可分性。同時(shí)，由于人群中大約有5 的人手指上是 沒有細(xì)節(jié)特征的，因而紋理特征也為這種情況提供了一個(gè)解決方案。這方面的 嘗試包括：j a i n 、l e e n 糾叼采用的g a b o r 濾波器方法、t i c o n 卜1 5 3 使用的小波特征 以及c o e t z e e n 6 1 提出的方法。采用紋理特征在對(duì)指紋圖進(jìn)行描述的同時(shí)，難免 會(huì)損失圖像中的細(xì)節(jié)，因而這種特征的可區(qū)分型不如結(jié)構(gòu)特征。 北京郵電大學(xué)碩上學(xué)位論文 有少數(shù)系統(tǒng)使用一種很特別的特征：毛孔。毛孔是指紋紋路上獨(dú)立的空洞。 除了這些系統(tǒng)外，紋路上的毛孔會(huì)在預(yù)處理的時(shí)候被當(dāng)作噪聲曲調(diào)。毛孔作為 指紋的描述方法的生理基礎(chǔ)在于：胎兒在五個(gè)月的時(shí)候形成汗腺；六個(gè)月的時(shí) 候，表皮上才形成凹凸不平的紋路。即指紋。此時(shí)，汗腺會(huì)通過一些導(dǎo)管從真 皮層擴(kuò)展到表皮層，形成毛孔。研究表明，毛孔一旦形成以后，其位置就是固 定不變的。采集指紋樣本時(shí)，毛孔表現(xiàn)為紋路上獨(dú)立的空洞。r o d d y 和s t o z e n 刀 的工作表明：這些毛孔可以在圖像上被穩(wěn)定提取出來，并且小孔的分布在不同 手指上也表現(xiàn)出一定的獨(dú)特性。采用小孔作為特征的系統(tǒng)對(duì)采集儀提出了較高 的要求，并且這種特征的獨(dú)特性和有效性仍然需要大規(guī)模試驗(yàn)的檢驗(yàn)。 2 3 指紋特征提取 指紋特征提取涉及的主要方法是數(shù)字圖像處理。由于指紋區(qū)域比較小、紋 路比較密，而指紋錄入時(shí)又有各種噪聲，指紋灰度圖像往往不甚清晰。因此， 采用圖像處理的方法來減小噪聲、增強(qiáng)指紋脊和谷之間差異，從而提高特征提 取的魯棒性是非常必要的。 圖2 3 是一個(gè)完整的指紋特征提取流程圖。在提取過程中往往需要前面處理 得到的中間結(jié)果，因此該圖只表示了處理的流程，而非數(shù)據(jù)流圖。在實(shí)現(xiàn)的過 程中，可以根據(jù)具體的應(yīng)用背景和輸入數(shù)據(jù)的情況選取所需要的處理環(huán)節(jié)。圖 中的質(zhì)量判斷模塊通過分析中間結(jié)果，判斷指紋的方向性、干濕程度、位置、 有效區(qū)域大小以及特征點(diǎn)數(shù)目，確定圖像的質(zhì)量并據(jù)此控制整個(gè)圖像處理過程。 圖2 - 4 指紋處理流程圖 1 4 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 3 1 灰度均衡和歸一化 灰度均衡是指將p 個(gè)灰度值映射到q ( p - 對(duì)輸入圖像的灰度分布不敏感： 能夠檢測(cè)出信噪比低的有效區(qū)域： 能夠有效分離殘留指紋： 指紋的分割往往和方向圖估計(jì)結(jié)合在一起，這是因?yàn)楸尘皡^(qū)域通常是錄入 儀上指紋沒有接觸到的部分的成像結(jié)果，這些區(qū)域通常不具有明顯的方向性。 典型的方法如m e h t r e 一1 將方向直方圖的最大值和最小值相減，如果差值很 小，則認(rèn)為所該區(qū)域?yàn)楸尘埃憾鴍 a i n ，h o n gn 們n 螂1 在得到局部方向的置信度后， 簡(jiǎn)單進(jìn)行閾值分割后即可得到前背景。由于置信度是根據(jù)局部方向的顯著程度 定義的，因此將其歸一化后也可作為區(qū)域的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于前背景是以區(qū) 域?yàn)閱挝磺蟮玫?，因此可能形成的?dú)立前景或背景區(qū)域，用簡(jiǎn)單的平滑即可去 除。 目前，指紋分割中遇到的最大問題就是殘留指紋。殘留指紋是指采集后殘 留在錄入儀上的汗跡等在后續(xù)采集時(shí)所成的像。殘留指紋同樣具有較好的方向 性和對(duì)比度。目前對(duì)這個(gè)問題尚無很好的解決辦法。 一般的分割算法不限制指紋前景的大小，但是也有例外。w a t s o n 等啪1 根據(jù) 先驗(yàn)知識(shí)將前景擬合為固定大小的矩形，這樣做的目的是為了使得后面的分類 器能夠有一個(gè)固定維數(shù)的輸入。 1 6 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 3 4 圖象增強(qiáng)和二值化 指紋的細(xì)節(jié)特征是平行的紋路上出現(xiàn)的異常情況，如何使紋路清晰、減少 紋路上和紋路間的噪聲，從而提高特征提取的可靠性是圖像增強(qiáng)需要解決的問 題。歸納起來，紋路上只有兩種類型的噪聲：一種是由于錄入指紋時(shí)的壓力過大、 墨水過濃或非線性變形等原因造成本來分開的紋路之間的豁連：另一種是本來 連在一起的紋路由于墨水過稀、壓力過小、手指過于干燥等原因造成原本相連 的紋路斷為若干段。這兩種情況引起的虛假特征都是需要去除的。手指上的劃 痕也屬于第二種噪聲，但是不同系統(tǒng)對(duì)它的處理方式不同。一種處理方法是： 劃痕造成的紋路斷裂是器質(zhì)性的變化，因此不作任何處理或者在傷痕上提取新 的特征( 如長(zhǎng)的傷疤可以用來提取直線等m 1 ，這種處理方式需要結(jié)合較多的信息 才能將劃痕和噪聲引起的紋路斷開相區(qū)別：另一種方法將斷開的紋路看作是由 暫時(shí)的疾病或者噪聲引起的，需要在增強(qiáng)的過程中去除n 明，這種處理方式可能 會(huì)損失劃痕形成的永久性特征。 增強(qiáng)后的圖像經(jīng)過一個(gè)自適應(yīng)取閾值的過程，就可以轉(zhuǎn)化為二值化圖像。 因此，這里認(rèn)為圖像增強(qiáng)的結(jié)果就是二值化圖像。 在8 0 年代末，由于計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力所限，人們采用的都是相對(duì)簡(jiǎn)單的增 強(qiáng)算法，如閉值分割、邊緣檢測(cè)算子和中值濾波等口蝴1 。而v e r m a d 力結(jié)合使用模 糊集理論、動(dòng)態(tài)閉值和自適應(yīng)閉值方法進(jìn)行指紋圖像的增強(qiáng)，并規(guī)定每個(gè)鄰域 上的0 和1 的數(shù)目均等；c o e t z e en 訂矧則用邊緣信息和灰度圖像相結(jié)合的方法進(jìn) 行二值化。這些方法都沒有考慮到指紋紋路互相平行并且具有方向的特性，因 此所能夠達(dá)到的效果是有限的。 到了9 0 年代，計(jì)算機(jī)處理能力的增強(qiáng)使得研究者開始嘗試一些更為復(fù)雜的 方法，濾波器增強(qiáng)被廣泛采用，到目前為止仍然是主流方法。一般來講，指紋 增強(qiáng)濾波器應(yīng)當(dāng)滿足如下幾個(gè)要求： 增強(qiáng)圖像中脊和谷的對(duì)比程度，即濾波特性應(yīng)為帶通。 沿著指紋圖像的方向進(jìn)行增強(qiáng)，即濾波器應(yīng)是定向的。 由于指紋錄入時(shí)可能產(chǎn)生灰度的不均勻，因此濾波器應(yīng)依賴于當(dāng)前像素 周圍點(diǎn)的灰度值。 1 7 北京郵電大學(xué)碩十學(xué)位論文 在濾波器的選擇上，可以在紋路的切向使用具有頻率和方向特性的g a b o r 濾波器、匹配濾波器和一些特殊的濾波矩陣 1 螂矧啪兒馴，甚至漢寧( h a n n i n g ) 窗和布萊克曼b l a c k m a n 窗h 2 1 等窗函數(shù)作為低通濾波器減少紋路上的噪聲。對(duì)這 些濾波器進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使其沿著紋路的方向進(jìn)行平滑，就可以實(shí)現(xiàn)定向增強(qiáng)。還 有一類濾波器作用在紋路的法向，通過對(duì)法向進(jìn)行銳化，來達(dá)到增強(qiáng)紋路之間 差異的目的，這種方法的例子有j a i n 等提出的水平和垂直方向的濾波器啪1 。這 兩類濾波器比較起來，后者引入噪聲的可能性大一些。 濾波器的方法是根據(jù)局部紋路方向調(diào)整濾波器的方向，這可能引起濾波圖 像在區(qū)域邊界處不連續(xù)。為了解決這個(gè)問題，w i l s o n 等噥兒刪提出使用若干個(gè)濾 波器在全圖濾波后再用投票的方法綜合各個(gè)濾波結(jié)果。 為了避免把本來分開的紋路連在一起，同時(shí)消除短距離的紋路斷裂，濾波 矩陣的大小非常重要，這個(gè)問題和方向圖估計(jì)中的分塊大小的選擇是類似的。 小的濾波矩陣對(duì)應(yīng)于較高的截止頻率，但是截止頻率過高將不能去除高頻噪聲， 達(dá)不到濾波的效果：大的矩陣濾波特性比較好，但是計(jì)算量大。因此濾波矩陣的 大小選擇需要在這兩者之間取一個(gè)折衷，一般的選擇是矩陣的大小剛好對(duì)應(yīng)一 個(gè)周期的圖像。 上述方法在選擇濾波器的時(shí)候存在如下一些問題h 3 1 ： 假設(shè)紋路的灰度按照某種規(guī)律分布，如正弦、高斯或者一些自定義的 分布等埔瑚哪m ，但這些假設(shè)往往只是一種估計(jì)： 參數(shù)需要估計(jì)并且濾波結(jié)果依賴于參數(shù)估計(jì)： 為了提供更為靈活的濾波方法，g h o s a l 陽1 提出用最小二乘法進(jìn)行濾波器設(shè) 計(jì)：從數(shù)學(xué)的角度來看，濾波函數(shù)可以看作是一個(gè)映射，把灰度指紋空間映射到 增強(qiáng)指紋空間。如果針對(duì)所有的輸入，均由指紋專家給出理想的輸出結(jié)果，并 用最小二乘的方法求輸入輸出之間的映射，在這種映射下得到的結(jié)果的均方誤 差是最小的，但是需要較大的訓(xùn)練集來保證濾波器的性能：而倪林等h 5 1 則首先采 用基于小波變換的多尺度邊緣表示方法( m m r ) 表示圖像，然后在尺度空間中基于 多種先驗(yàn)知識(shí)對(duì)m m r 表示進(jìn)行非線性濾波，最后再通過反變換得到增強(qiáng)后的圖 像，該方法不僅不需要指紋的方向圖，而且還可以自適應(yīng)地估計(jì)出方向 圖：a b u t a l e bm 1 使用遺傳算法估計(jì)圖像每一行上脊和谷的位置，相當(dāng)于對(duì)圖像 作了一個(gè)加窗處理。由于該方法沒有考慮行與行之間的關(guān)系，仍然無法處理噪 北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 聲較大的情況。除此而外，研究者也嘗試了尺度空間的自適應(yīng)濾波方法h 7 1 、擴(kuò) 散濾波器蚓和c n n ( c e ll u l a rn e u r a ln e t w o r k s ) 等等，盡管這幾種方法的有 效性還沒有得到大規(guī)模試驗(yàn)的證實(shí)，但是作者認(rèn)為這兒種力一法的出發(fā)點(diǎn)將成 為未來圖像處理的發(fā)展方向，即：首先對(duì)圖像進(jìn)行分析，判斷應(yīng)采取的方法，然 后再進(jìn)行具體的操作?？梢韵胂螅@些方法的計(jì)算代價(jià)是非常高的。 圖像錄入時(shí)在灰度圖像上產(chǎn)生的噪聲，有時(shí)候會(huì)反映到二值化圖像上，因 此有必要對(duì)二值化圖像作一些平滑處理。r a o ，f i t z 等分別用邏輯運(yùn)算符、形態(tài) 學(xué)方法等平滑二值化圖像蹦刳，c o e t z e e 采用邊緣信息與灰度圖像相結(jié)合的方 法進(jìn)行二值化，并用平滑的方法去除紋路上的小孔和紋路間的縫剛酬1 l u o 嘲 定義了一系列規(guī)則來增強(qiáng)二值化圖像，該方法需要對(duì)所有的情況，包括對(duì)紋路 的噪聲，建立模型并進(jìn)行區(qū)分。 一般情況下，可以用增強(qiáng)前后識(shí)別率的變化或者直接觀察增強(qiáng)圖像來估計(jì) 增強(qiáng)的效果。h o n g n 叫提出一個(gè)定量判斷增強(qiáng)算法好壞的標(biāo)準(zhǔn)，但這個(gè)方法仍然 需要人工判斷提取出來的特征的可靠性。 2 3 5 細(xì)化 細(xì)化也稱為骨架化，就是抽取二值化圖像中每一個(gè)連通區(qū)域的骨架，從而 得到一系列單像素寬的曲線段。在指紋圖像中，指紋紋路的寬度不提供任何有 用信息并且特征點(diǎn)的尋找和虛假特征點(diǎn)的去除在細(xì)化圖像上更容易進(jìn)行，因此 需要對(duì)二值化圖像進(jìn)行細(xì)化。 總得來說，細(xì)化是一種標(biāo)準(zhǔn)操作，可以使用任何一個(gè)已有算法，如p a v l i d i s 細(xì)化算法、d e u t s c h 細(xì)化算法和h i l s i r h 細(xì)化算法口幻剛等。但是這些常用的方 法可能會(huì)對(duì)指紋特征的位置產(chǎn)生影響，因而特征的精確定位往往需要對(duì)二值化