南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 摘要 摘要 生物識別技術(shù)是根據(jù)身體或行為特征來鑒別一個人的有效的方法，如指紋、 聲音、虹膜和筆跡等。依靠這些身體特征進行身份驗證的技術(shù)即是生物識別技術(shù)。 其中指紋識別憑借其使用方便、無損傷和成本相對低廉等優(yōu)點使用最廣泛，直 以來成為人們研究和討論的熱點。 指紋識別算法的核心，包括對指紋圖像的預(yù)處理、特征提取和特征匹配。預(yù) 處理一般包括圖像增強、二值化、細(xì)化等步驟，其效果的好壞直接關(guān)系到指紋匹 配的準(zhǔn)確程度。本文著重討論預(yù)處理中的圖像增強算法。g a b o r 變換是一種特定 的小波變換，它摒棄了傳統(tǒng)空域濾波對于處理指紋圖像的局限性，即經(jīng)典空域濾 波器大多數(shù)都是在空域上處理的，成像特征與空間坐標(biāo)x ，y 無關(guān)。當(dāng)指紋圖像信 號通過一個均勻低通濾波器時，大多數(shù)經(jīng)典的濾波器在抑制高頻噪波的同時，也 抑制了指紋圖像的高頻結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致了圖像細(xì)節(jié)的損失以及亮暗突變邊緣處的模糊 化；g a b o r 變換是普通傅立葉變換針對紋理特征的有效改進。它充分利用指紋圖 像原有的方向和頻率信息，在提取指紋固有的紋理特征、去除噪聲上有明顯的效 果，在處理規(guī)則的指紋圖像( 脊和谷灰度值等問隔均勻變化) 效果很好，但是所 采集的指紋并不都是g a b o r 濾波所能處理的理想指紋圖像。因此本文優(yōu)化了 g a b o r 濾波函數(shù)中的標(biāo)準(zhǔn)差坑，點，和濾波器的窗口大小，將它們定義成指紋脊線 頻率的函數(shù)式，這樣的可以使g a b o r 濾波器充分利用圖像原有的信息來對圖像進 行增強。同時，本文在增強濾波的同時進行了二值操作，來達(dá)到簡化預(yù)處理步驟、 提高系統(tǒng)效率目的。本文對g a b o r 濾波算法的研究正是圍繞對上述兩方面的進行 的。 關(guān)鍵詞：生物識別，指紋識別，圖像增強，g a b o r 濾波，二值化 南京郵電大學(xué)碩上研究生學(xué)位論文摘要 a b s t r a c t b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o ni sa l le f f e c t i v et e c h n o l o g yo f r e c o g n i z i n gap e r s o nb a s e d o np h y s i c a lo rb e h a v i o r a lc h a r a c t e r i s t i c s e x a m p l e so fh u m a nt r a i t sa n db e h a v i o r s u s e di nb i o m e t r i c si n c l u d ef i n g e r p r i n t ，v o i c e ，i r i s ，h a n d w r i t i n ge t c a m o n gt h e s e m e t h o d s ，f i n g e r p r i n ti st h em o s tw i d e l yu s e do n ef o ri t sc o n v e n i e n c e ，h a r m l e s s n e s s a n dl o w - c o s t l i n e s s a tt h es a m et i m e ，i th a sb e e na l la l o n ga t t r a c t i n gt h ea t t e n t i o no f m i l l i o n so fr e s e a r c h e r s t h ec o r eo ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h mi n c l u d e ss e v e r a ls t e p sw h i c ha r e i m a g ep r e p r o c e s s i n g ，f e a t u r e e x t r a c t i o na n dm a t c h i n g t h ee f f e c t i v e n e s so f p r e p r o c e s s i n gi sr e a l l yi m p o r t a n tb e c a u s ei tc o n t r i b u t e st ot h ea c c u r a c yo ft h e i d e n t i f i c a t i o n t h i sp a p e rf o c u s e so nf i n g e r p r i n te n h a n c e m e n ta l g o r i t h mo ff i n g e r p r i n t p r e p r o c e s s i n g g a b o rt r a n s f o r mi sas p e c i f i ck i n do fw a v e l e tt r a n s f o r m ；i ta b a n d o n s t h et r a d i t i o n a l s p a t i a l f i l t e rt od e a lw i t ht h el i m i t a t i o n so ff i n g e r p r i n t i m a g e s t r a d i t i o n a ls p a t i a lf i l t e rh a sl i m i t a t i o ni nd e a l i n gw i t hf i n g e r p r i n ti m a g e s ，i t si m a g i n g f e a t u r e sa r eu n r e l a t e dw i t hs p a c ec o o r d i n a t e sx ，y w h e nt h ef i n g e r p r i n ts i g n a l sg o t h r o u g hal o w - p a s sf i l t e r , t h em o s tc l a s s i cf i l t e rs u p p r e s s e st h eh i g hf r e q u e n c yn o i s e s a tt h es a m et i m e ，i ts u p p r e s s e st h eh i g hf r e q u e n c ys t r u c t u r e ，l e a d i n gt oal o s so f i m a g ed e t a i la n db l u r r i n gm u t a t i o no fb r i g h td a r ke d g e s g a b o rt r a n s f o r mi sm o r e e f f e c t i v et h a no r d i n a r yf o u r i e rt r a n s f o r mf o ri m p r o v i n gt h et e x t u r ef e a t u r e so f f i n g e r p r i n ta n di tt a k e sf u l la d v a n t a g eo ft h ed i r e c t i o na n dt h ef r e q u e n c yo ft h e o r i g i n a lf i n g e r p r i n t b u tt h ec o l l e c t e df i n g e r p r i n ti sn o ta l w a y sa si d e a la st h eo r d i n a r y g a b o rf i l t e rs u p p o s e d ，s ow em o d i f yt h eg a b o rp a r a m e t e rt os o m ee x t e n ta s t o e n h a n c et h ee f f e c t i v e n e s so ft h ef i l t e rt ot h ea c t u a lf i n g e r p r i n ti m a g e t h i sp a p e r o p t i m i z e ds t a n d a r dd e v i a t i o na n df i l t e rw i n d o ws i z e ，a n dm a d et h e md e f i n e da sa f u n c t i o no ff - r e q u e n c y t h i sf i l t e rc a nm a k ef u l lu s eo ft h eo r i g i n a li m a g ei n f o r m a t i o n t oe n h a n c et h ei m a g e d i r e c tb i n a r i z a t i o na l s oi s p r o p o s e dt os i m p l i f ys t e p so f p r e p r o c e s s i n ga n di m p r o v es y s t e me f f i c i e n c y k e y w o r d s ：b i o m e t r i c s ，f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ，i m a g ee n h a n c e m e n t ，g a b o r f i l t e r i n g ，b i n a r i z a t i o n i i 南京郵電大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究 工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的 地方外，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 含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機構(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。 研究生簽名：叢叢。 日期：壘f 聳； 南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明 南京郵電大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留 本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其 他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一 致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布 ( 包括刊登) 論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布( 包括刊登) 授權(quán) 南京郵電大學(xué)研究生部辦理。 研究生簽名：叢縫。導(dǎo)師簽名：墅些至 日期：壘：綽。 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論 第一章緒論 1 1 課題研究的背景及意義 生物識別技術(shù)( b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y ) 是利用人體生物特征 進行身份認(rèn)證的一種技術(shù)，生物特征是唯一的可以測量或可自動識別和驗證的生 理特性或行為方式【l 】。生物識別系統(tǒng)對生物特征進行取樣，提取其唯一的特征轉(zhuǎn) 化成數(shù)字代碼，然后將這些代碼組成特征模板。人們同識別系統(tǒng)交互進行身份認(rèn) 證時，識別系統(tǒng)獲取其特征，并與數(shù)據(jù)庫中的特征模板進行比對，以確定是否匹 配從而決定接受或拒絕該人。生物識別以生物技術(shù)為基礎(chǔ)以信息技術(shù)為手段將兩 大熱門技術(shù)交匯融合為一體。 用于生物識別的生物特征有手形指紋、面像、虹膜耳廓等，行為特征有簽字、 聲音等?；谶@些生物特征，人們已經(jīng)發(fā)展了手形識別、指紋識別、面部識別、 虹膜識別、簽名識別、語音識別等多種生物識別技術(shù)。在眾多生物特征中指紋是 較為理想的一種用于身份認(rèn)證的生物特征。在各種基于生物特征的身份認(rèn)證方法 中，指紋識別所占有的市場份額最大，在國際生物識別組織i b g ( i n t e r n a t i o n a l b i o m e t r i cg r o u p ) 集團在2 0 0 4 年發(fā)布的2 0 0 4 年生物識別技術(shù)市場分析報告中顯示 指紋識別技術(shù)市場占有率最高達(dá)到4 8 。同時，基于生物特征的身份認(rèn)證方法的 市場收入額在逐年上升，可見社會越來越需要生物特征的身份認(rèn)證，尤其是基于 指紋的身份認(rèn)證方式。 計算機的出現(xiàn)使指紋識別進入了自動化階段。近些年來，國內(nèi)外自動指紋識 別技術(shù)已取得了許多進展。同時許多人存在一個錯誤觀念，認(rèn)為自動指紋識別技 術(shù)中的問題已經(jīng)得到徹底解決。然而事實恰恰相反，國際指紋驗證競賽f v c ( f i n g e r p r i n tv e f i f i c a t i o nc o m p e t i t i o n ，簡寫為f v c ) 】的測試結(jié)果表明，自動指紋識 別仍有許多問題等待解決，仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的重要的研究課題。f v c 從 2 0 0 0 年開始每兩年舉行一次，參賽算法中許多都代表著世界領(lǐng)先的算法。從比賽 結(jié)果來看，指紋識別算法的正確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于市場上所宣傳的指紋識別產(chǎn)品的正確 率。正確率較高的算法所需的運算時間也相對較長，消耗的存儲空間較多，有些 算法雖然能達(dá)到較高的正確率，但消耗的系統(tǒng)時間、空間資源在實際的應(yīng)用中是 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論 難以讓人接受的；低質(zhì)量指紋圖像的匹配還是一個挑戰(zhàn)性的難題；扭曲指紋的識 別問題還有待進一步解決1 2 1 。 目前的自動指紋識別系統(tǒng)的正確率還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到指紋鑒別專家用肉眼進行 識別的正確率，因為自動識別系統(tǒng)難以實現(xiàn)用人眼進行識別時所用的復(fù)雜模型， 人眼可以從低質(zhì)量的指紋圖像中準(zhǔn)確提取特征，而自動識別系統(tǒng)在低質(zhì)量圖像中 往往提取錯誤特征或無法提取特征?？梢?，自動指紋識別技術(shù)的研究仍然是具有 挑戰(zhàn)性的研究課題。預(yù)處理在整個自動指紋識別系統(tǒng)過程中是關(guān)鍵的第一步，通 常，由于在指紋圖像采集時不可避免的帶有輸入干擾，我們需要去除這些噪聲才 能正確地進行特征提取、分類、匹配等操作；指紋圖像預(yù)處理的好壞直接影響到 整個指紋識別系統(tǒng)性能，實現(xiàn)一個性能良好的指紋識別系統(tǒng)，首先要有高效的指 紋圖像預(yù)處理算法。 1 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1 2 1 指紋識別技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢 隨著電子計算機的出現(xiàn)指紋采集技術(shù)的發(fā)展同時為解決人工鑒別指紋工作 量大效率低的問題，1 9 6 0 年美國聯(lián)邦調(diào)查局( f b i ) 、英國內(nèi)務(wù)部( h o m eo f f i c e i nt h eu k ) 和法國巴黎警察局( p a r i sp o l i c ed e p a r t m e n t ) 開始投巨資研發(fā)自動 指紋識別系統(tǒng)( a u t o m a t e df 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 ，a f i s ) ，并于1 9 7 5 年成 功推出了第一個商業(yè)化系統(tǒng)p r i n t r a k 2 5 0 。日本從1 9 7 5 年開始進行研究并于1 9 8 2 年 n e c a f i s 投入使用。我國也在8 0 年代初對指紋識別開始研究并取得了一定的成 功。目前北京大學(xué)信息中心清華大學(xué)自動化系北京郵電大學(xué)和中科院長春光機所 等單位都在此領(lǐng)域進行著深入的研究工作【3 】。 指紋識別技術(shù)的進步和指紋傳感器技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)。早期指紋傳感器都 是基于光學(xué)技術(shù)的傳感器，這種傳感器結(jié)構(gòu)復(fù)雜，價格昂貴，體積龐大，因此造 成實際系統(tǒng)價格非常昂貴，所以過去指紋識別系統(tǒng)僅在公安，銀行等特殊部門使 用。隨著光電技術(shù)的發(fā)展，光學(xué)傳感器的價格和體積開始大幅度下降，a f i s 的 應(yīng)用也開始進入民用領(lǐng)域。2 0 世紀(jì)9 0 年代中期開始出現(xiàn)半導(dǎo)體指紋傳感器，最初 的這類傳感器和光學(xué)傳感器相比，在采集的圖像質(zhì)量方面有較大的差距。但是隨 2 南京郵電大學(xué)碩t 研究生學(xué)位論文第一章緒論 著半導(dǎo)體技術(shù)的進步，它采集的圖像質(zhì)量也越來越高，現(xiàn)在這兩種傳感器采集的 圖像質(zhì)量差距已經(jīng)很小，而且半導(dǎo)體傳感器具有價格低，體積小的優(yōu)點特別適合 集成在普通的消費電子產(chǎn)品中，大有取代光學(xué)傳感器的趨勢。目前半導(dǎo)體傳感器 芯片技術(shù)被國外所壟斷，完全依賴進口，國內(nèi)主要是做代理，二次開發(fā)和系統(tǒng)集 成等。 指紋識別算法是a f i s 的核心技術(shù)，這方面的研究是從2 0 世紀(jì)6 0 年代后隨著 計算機技術(shù)的引入而發(fā)展起來的。早期的研究都是在高性能計算機上完成的，主 要針對脫機的指紋圖像進行研究。隨著技術(shù)的發(fā)展，8 0 年代至l j 9 0 年代初，人們開 始對聯(lián)機的指紋識別算法進行研究，這個時期的研究工作都是針對光學(xué)傳感器， 由于當(dāng)時a f i s 只在特殊的行業(yè)部門使用，所以往往使用了價格比較昂貴的d s p 等硬件設(shè)備來解決指紋識別的實時性問題。9 0 年代末到現(xiàn)在，由于半導(dǎo)體指紋傳 感器的出現(xiàn)，使得指紋識別的應(yīng)用領(lǐng)域迅速擴大在個人電腦上、掌上電腦、自動 提款機等很多領(lǐng)域都開始使用a f i s 技術(shù)，所以指紋識別算法的研究重點從光學(xué) 傳感器轉(zhuǎn)移到了半導(dǎo)體傳感器，對算法的性能也提出了更高的要求。目前，國內(nèi) 外指紋識別技術(shù)基本上都基于細(xì)節(jié)特征點進行識別【9 】，差距并不明顯。但是國內(nèi) 對于a f i s 主要側(cè)重于研究角度，在實際應(yīng)用中較少，所以這些技術(shù)和實際的市 場需求還有不少差距，而實際從事指紋應(yīng)用的公司大多也沒有自己的技術(shù)，所使 用的是國外廠商的指紋識別算法。 雖然指紋識別技術(shù)在過去的3 0 多年中取得很大進展，但隨著圖像處理，模式 識別和計算機科學(xué)等學(xué)科的發(fā)展，指紋識別技術(shù)仍將是國內(nèi)外模式識別研究中的 熱點之一。目前每年在i e e e 、p a m i 雜志上都有許多關(guān)于指紋識別方面的文章【8 】。 1 2 2 指紋識別系統(tǒng)構(gòu)成 指紋識別系統(tǒng)一般由以下幾個功能模塊組成：指紋輸入模塊、預(yù)處理模塊， 特征提取模塊、特征匹配模塊、指紋錄入數(shù)據(jù)庫模塊、指紋輸出模塊。 預(yù)處理模塊包括對原始指紋圖像進行圖像分割、圖像增強、二值化和圖像細(xì) 化處理；通過預(yù)處理模塊后得到清晰的點線圖。特征提取模塊對細(xì)化后的指紋圖 像提取端點和分叉點兩種特征點，錄入數(shù)據(jù)庫模塊將每個指紋特征向量存入數(shù)據(jù) 庫，指紋匹配模塊是將待識別的特征向量與數(shù)據(jù)庫中的特征向量進行匹配，尋找 南京郵電人學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論 與待識別指紋匹配程度最高的指紋，輸出模塊將各種處理結(jié)果輸出。 圖1 1 指紋識別系統(tǒng)總體框圖 1 2 3 指紋圖像預(yù)處理研究現(xiàn)狀 常用的圖像預(yù)處理包括了三個方面：增強、二值化和細(xì)化。 1 圖像增強 數(shù)字圖像處理中一些通用的圖像增強方法 9 1 女h 均值濾波、低通濾波、邊緣增 強等對指紋圖像的增強效果不理想，這是因為這些方法主要針對圖像中的隨機噪 聲，而模糊指紋圖像中的指紋紋線缺陷大部分屬于結(jié)構(gòu)性噪聲。理想的指紋圖像 由脊線和谷線交替構(gòu)成，脊線和谷線粗細(xì)均勻【l 們。除了在細(xì)節(jié)點、奇異點等區(qū) 域出現(xiàn)不規(guī)則形狀外，在大部分區(qū)域，脊線之間和谷線之間互相平行，且呈現(xiàn)連 續(xù)的、方向平緩變化的曲線形態(tài)。當(dāng)指紋圖像質(zhì)量較差時，指紋紋線不再具有上 述性狀。對質(zhì)量較差的指紋圖像，指紋專家仍然能定位出其中的細(xì)節(jié)點和判斷指 紋的類型，這是因為他們在觀察時依據(jù)了一些重要的視覺線索，如局部紋線方向、 紋線的連續(xù)性、紋線的走勢等等，這些特性反映了指紋紋線的結(jié)構(gòu)。受此啟發(fā)， 人們利用這些視覺線索設(shè)計出很多專門針對指紋圖像的增強方法。 很多指紋增強算法對細(xì)化指紋圖像進行增強【1 4 1 。這類方法的基本做法是在 對原始灰度指紋圖像用低通濾波、直方圖變換等通用圖像增強方法進行處理后， 依次進行二值化和細(xì)化處理，得到細(xì)化指紋紋線，然后通過對細(xì)化紋線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 的分析，結(jié)合指紋紋線的方向、紋線之間的距離等特性，修正細(xì)化紋線的結(jié)構(gòu)。 4 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第一章緒論 這種方式的根本缺陷是二值化和細(xì)化處理不僅會損失很多有用的圖像信息，而且 也會帶來很多新的誤差，從而在此基礎(chǔ)上所恢復(fù)的指紋紋線結(jié)構(gòu)可能不能反映指 紋的原始面貌。 還有一些算法是在原始灰度指紋圖像上進行指紋增強【1 6 】。指紋圖像由脊線 和谷線交替構(gòu)成，理想情況下，指紋圖像局部區(qū)域中的指紋紋線形成一個具有固 定頻率和方向的平面正弦波。基于這一特性，人們提出了采用具有方向和頻率選 擇特性的帶通濾波器進行指紋增強處理的思想。與基于細(xì)化紋線增強方法相比， 這類方法具有較好的效果。下面對采用這種思想的幾種方法進行簡要介紹。 s h e r l o c k 等人【1 7 】的方法利用b u t t e r w o r t h 帶通濾波器和一種角度選擇濾波器的 組合來構(gòu)造濾波器，濾波器的主要參數(shù)有中心頻率、中心方向、頻率通帶大小和 方向通帶大小。濾波處理在頻域進行。該方法首先選擇1 6 個均勻分布的中心方向， 用以它們所確定的1 6 個濾波器分別對原始圖像進行濾波，得到若干幅濾波后指紋 圖像。由于這些濾波器的頻率通帶設(shè)置較大，從而不必構(gòu)造不同中心頻率的濾波 器。然后采用方向灰度投影法估計每個像素點處的紋線方向，并根據(jù)方向圖求出 奇異點位置。對每個像素點，選擇若干濾波方向與該像素點方向接近的濾波后圖 像，以這些圖像中對應(yīng)像素點的加權(quán)平均值作為該像素點最終增強結(jié)果。所選濾 波后圖像的數(shù)目與該像素點與奇異點的距離有關(guān)，與奇異點越近，其方向性越差， 需選用較多濾波后圖像，反之，距奇異點越遠(yuǎn)，其方向性越好，故只需選用較少 的濾波后圖像進行組合，這樣做的實質(zhì)是根據(jù)像素點處方向性強弱調(diào)整濾波器的 方向通帶大小。 k a m e i 等人【1 8 】的方法的濾波處理也是在頻域進行。濾波器形式上為兩個高斯 帶通濾波器的乘積，它們分別對方向和頻率進行選擇。該方法首先用若干不同中 心頻率和中心方向的濾波器對原始圖像進行濾波，得到若干濾波后圖像。然后從 這些濾波后圖像確定每個像素點增強后的值，與s h e r l o c k 等根據(jù)像素點方向進行 濾波后圖像選擇的方法不同，該方法搜索一種使增強后圖像的方向連續(xù)性最好的 增強像素點選取組合方法，增強圖像中像素點的方向為它所來自的濾波后圖像所 對應(yīng)的濾波器的方向。方向連續(xù)性通過準(zhǔn)則函數(shù)度量，利用貪婪算法搜索使準(zhǔn)則 函數(shù)最小化的組合方式。 h o n g 等人【1 9 】的方法采用g a b o r 濾波器在空間域進行濾波，g a b o r 濾波器具 南京郵電大學(xué)碩七研究生學(xué)位論文第一章緒論 有良好的方向和頻率選擇特性。該方法首先求出局部區(qū)域中紋線的主導(dǎo)方向，每 個像素點處的方向取為其所在局部區(qū)域的方向，然后用投影分析法求局部區(qū)域的 紋線頻率，最后用中心頻率和中心方向與像素點的方向和頻率相同的g a b o r 濾波 器對每個像素點進行濾波處理。 上述各種方法之間的不同之處主要體現(xiàn)在以下幾個方面： ( 1 ) 所采用的濾波器形式不同。 ( 2 ) 濾波處理所采用的方式不同。有的在空間域通過卷積實現(xiàn)，有的在傅立 葉頻譜空間進行。 ( 3 ) 采用不同的估計方向圖方法，以及使用不同分辨率的方向圖。有的求出 每個像素點處的方向，有的求局部區(qū)域內(nèi)的主導(dǎo)方向；有的將方向量化為少數(shù)幾 個均勻分布的方向，有的采用連續(xù)方向值。 ( 4 ) 采用不同的增強策略。有的對每個像素點使用不同參數(shù)的濾波器進行逐 點濾波，有的先用若干固定特性的濾波器對整幅圖像進行濾波，然后根據(jù)像素點 的特征從不同濾波后圖像中選擇該像素點增強后的值。 2 圖像二值化 該步驟將增強后的指紋圖像轉(zhuǎn)化成只有0 ，1 取值的二值圖像。傳統(tǒng)的二值化 方法有固定閾值法、自適應(yīng)閾值法、局部自適應(yīng)閾值法等，這些方法利用圖像的 灰度信息實現(xiàn)圖像的二值化，實現(xiàn)起來比較簡單，但處理速度上有所欠缺。 3 圖像細(xì)化 細(xì)化是刪除二值化指紋圖像的邊緣像素，使其轉(zhuǎn)變成只有單像素的骨架圖 像，以便于細(xì)節(jié)特征的提取。細(xì)化時應(yīng)保證紋線的連接性、方向性和特征點不變。 此外，還應(yīng)保持紋線的中心基本不變。指紋紋線的細(xì)化從實現(xiàn)上可分為兩大類： 一類是從外到內(nèi)逐點剝?nèi)ザ祱D像的邊界點，女n h i l d t h 算法 2 2 1 。另一類是從內(nèi)到 外，找到某一中間點，然后按掃描方向?qū)ふ移浒肃徲騼?nèi)也為指紋條紋中間像素的 點，逐次取得細(xì)化線。前一種方法中間定位性較好，易于實現(xiàn)，但往往要經(jīng)過若 干次迭代算法，速度較慢。后一種方法能保持較好的連通性，但情況復(fù)雜，有時 中間定位不準(zhǔn)，較難實現(xiàn)。 6 南京郵電大學(xué)碩上研究生學(xué)位論文 第一章緒論 1 3 本文結(jié)構(gòu)及主要工作 在指紋識別研究的基礎(chǔ)上，本文主要根據(jù)指紋圖像的特征，選擇采用了 g a b o r 濾波器對指紋圖像進行了去噪。為此第一章介紹了指紋識別的一些基礎(chǔ)知 識及發(fā)展現(xiàn)狀；第二章對指紋圖像的預(yù)處理做詳細(xì)的介紹，重點說明圖像濾波 以及g a b o r 濾波器的重要性；第三章對小波以及g a b o r 濾波器模型進行了詳細(xì)地 介紹：具體闡述了在基于細(xì)節(jié)點的指紋識別系統(tǒng)中g(shù) a b o r 濾波器對指紋灰度圖像 進行濾波的過程：第四章介紹指紋圖像幾種常用的二值化，并將其進行分析和比 較。第五章對g a b o r 濾波器參數(shù)進行了一系列的改進以及提出g a b o r 濾波的直接 二值處理：并且詳細(xì)闡述了g a b o r 濾波器在該系統(tǒng)中的應(yīng)用，給出了實驗結(jié)果和 進行了討論；第六章對本論文的工作進行了總結(jié)和展望。 7 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第二章指紋圖像處理 第二章指紋圖像處理 2 1 指紋圖像的特點 2 1 1 指紋的基本特點 指紋即指尖表面的紋路其中突起的紋線稱為脊，脊之間的部分稱為谷，它們 的形成依賴于胚胎發(fā)育時的環(huán)境。指紋具有如下兩個突出的特點【9 】。 ( 1 ) 唯一性：指紋具有明顯的唯一性。至今仍找不出兩個指紋完全相同的 人。由于皮膚表皮上的紋路是在胎兒六個月的時候形成的，因此同卵雙胞胎的指 紋也是不相同的。不僅人與人之間，同一個人的十指指紋也有明顯的區(qū)別。 ( 2 ) 穩(wěn)定性：指紋具有很強的相對穩(wěn)定性。從胎兒六個月指紋完全形成到 尸體腐爛，指紋紋線類型，結(jié)構(gòu)特征的總體分布等始終沒有明顯變化。與人工處 理不同，指紋識別技術(shù)并不直接存儲指紋圖像，而是記錄從指紋圖像中提取到的 特征，指紋識別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖像上提取并比對指紋的特征。 2 1 2 指紋總體特征 總體特征是指用于描述指紋總體結(jié)構(gòu)的一些特征 9 1 ，從整體上可將指紋進行 區(qū)分，并用肉眼就可以直接觀察到的指紋特征。包括以下幾個方面： ( 1 ) 基本紋線圖案 基本紋線圖案包括：環(huán)型( 1 0 0 p ) 、弓形( a r c h ) 和螺旋型( w h o r l ) 。其它 的指紋圖案都基于這三種基本圖案。 指紋圖像紋線類別比例大致為：螺旋型占2 7 9 ，環(huán)型占6 5 5 ，弓形占 6 6 。 镕章指數(shù)目像處 l f m ( i o a l p )q 型( 出j 蠼c w h o d ) 圖2 l指紋基本紋線圖案 ( 2 ) 模式區(qū)( p a t t e r na r e a ) 模式區(qū)是指紋匕包括總體特征的區(qū)域即從模式區(qū)就能夠分辨出指紋足膩于 哪一種類型的。如圖22a 所示 ( 3 ) 核心點( c o r e p o i n t ) 核心點位于指紋紋線的漸近中心。如圖22b 所示 ( 4 ) 三角點( d e l t a ) = 角點忙于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點，或者兩條紋線會聚處折 轉(zhuǎn)處。如圖22c 所示 ( 5 ) 紋數(shù)( r i d g e c o u n t ) 指模式區(qū)內(nèi)指紋紋線的數(shù)量。在計算指紋的紋數(shù)時，先連接核心點和三角點， 這條迕線與指紋紋線相交的數(shù)量即可認(rèn)為是指紋的紋數(shù)。如圖22d 所不 纓翔 二角點 勰撼 ( a )( b ) 圖22 指紋總體特征 m 帥n 學(xué)頓 州“十學(xué)位t i 第$ m 毀m 像* ” 2 1 3 指紋局部特征 j n j 部特征足指紋上的自節(jié)點特征，兩枚指紋經(jīng)常會且柏相同的總體特征，仙 它們的局部特征卻不可能完全相同。指紋紋線并小是連續(xù)的，r 滑筆直的：而灶 經(jīng)常m 現(xiàn)巾斷，分叉或打折；這些端點分叉點和轉(zhuǎn)折點就稱為絀竹特征點；就 足這些細(xì)節(jié)特0 ：點提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息。指紋i 瑚細(xì)節(jié)點訂四種不舊特 p 主： ( 1 ) 分類 指紋的細(xì)節(jié)特征可分為以下兒種類型，如圖23a f 所不： a )端點一條紋路在此終結(jié)。 b )分叉點一條紋路在此分，r 成為兩條或更多的紋蹄。 c )分歧點兩條平行的紋路杠此分，f 。 d )孤立點條特 j | 短的紋路，以至于成為點。 e ) 環(huán)點一條紋路分丌成為兩條之后，立即叉合并成為一條，這 樸肜成的個小環(huán)稱為環(huán)點。 f ) 短紋一端較短但不至于成為一點的紋路。 - 弋 一 - 0 - - - - 圖23 指紋細(xì)節(jié)特征類型 ( 2 ) 方向細(xì)節(jié)點所在紋線的方向。 ( 3 ) 曲率描述紋線方向改變的速度。 ( 4 ) 位蔑細(xì)節(jié)點的位置通過( ry j 坐標(biāo)柬捕述，可咀是絕對坐標(biāo)電 可以是相對于三角點或核心點相對坐標(biāo)。 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章指紋圖像處理 2 2 指紋圖像預(yù)處理 無論采用何種方式獲取指紋圖像，其中通常包括四種類型的區(qū)域：( 1 ) 清 晰紋線區(qū)，該區(qū)域紋線和谷線對比度大，邊緣輪廓清晰，紋線結(jié)構(gòu)良好； ( 2 ) 模糊紋線區(qū)，該區(qū)域紋線和谷線未能完全分離，灰度變化不大，且存在一定程度 的紋線粘連、斷裂；( 3 ) 褶皺紋線區(qū)，該區(qū)域紋線方向紊亂、粘連、斷裂現(xiàn)象 非常嚴(yán)重，呈現(xiàn)結(jié)塊、顆粒狀；( 4 ) 背景噪聲區(qū)，該區(qū)域灰度分布相對均勻， 包含較多噪聲。其中，第一類區(qū)域的圖像質(zhì)量最好，基本上不需要做過多復(fù)雜的 處理即可以從中提取出指紋特征；第二類區(qū)域的形式主要是采集圖像時，手指壓 力度過大，使得紋線之間間距變小，紋線和谷線的區(qū)分度差，同時，手指皮膚太 濕造成一定程度的紋線粘連，手指皮膚太干或與接觸面接觸不緊密造成紋線的斷 裂，這類區(qū)域可通過一系列圖像處理手段來提高紋線和谷線的對比度，平滑紋線 邊緣，連接斷裂紋線，使之得到修復(fù)；第三類區(qū)域主要是由于手指皮膚的褶皺、 傷口形成的，該區(qū)域圖像質(zhì)量很差，從中提取通常是不可靠的，甚至無法提取； 指紋圖像的背景區(qū)域中的噪聲主要是由于采集設(shè)備接觸面上因多次采集留下了 灰塵、汗跡、污漬而形成，該區(qū)域不包含有效的指紋紋線，與第三類區(qū)域一樣， 屬于無效區(qū)域。 指紋圖像預(yù)處理的目的在于通過圖像分割將背景噪聲區(qū)域與包含指紋紋線 的前景區(qū)域分離開來，并對前景中無法修復(fù)的區(qū)域予以剔除；同時，根據(jù)指紋前 景區(qū)中紋線結(jié)構(gòu)特點，采取有效的濾波方法，提高指紋紋線的清晰度，平滑紋線 邊緣和空洞，抑制圖像嗓聲，保證指紋特征的可靠提取。如下圖2 4 所示，預(yù)處 理在指紋圖像處理中有著很重要的作用，預(yù)處理操作直接決定指紋識別系統(tǒng)的好 壞。 南京e 大學(xué)$ tl 研究學(xué)位論丘 一口指紋h 像* 理 圖24 預(yù)處理前后指紋圖像對比 指紋圖像預(yù)處理流程如下所示： 圖25 指紋圖像預(yù)處理流程 其中指紋圖像增強又包含四個步驟： 圖27 指紋圖像增強結(jié)構(gòu)圖 預(yù)處理過程分為：圖像增強、二值化、平滑和細(xì)化等步驟。圖象增強足對扶 度指紋圖像的操作，目的去除圖像中的叉點，斷點i 三【及模糊不清的部分。然后對 灰度圖進行值化，指紋圖像只包含脊線和谷線兩種紋線，通過圖象分割柬區(qū)分 指紋的前景和背景。二值化后的紋線經(jīng)常會出現(xiàn)小毛刺或出現(xiàn)小氣泡，所以，二 值化后的圖像還要進行一次平滑處理操作，以得到等清晰的圖像。最后把二值圖 通過細(xì)化把紋線粗細(xì)不均勻的指紋圖像轉(zhuǎn)化成寬僅為一個像素的條紋中心圖像。 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章指紋圖像處理 下面是預(yù)處理各個階段的典型實現(xiàn)方法【l o 】。 1 圖像增強 圖象增強是對指紋灰度圖的操作，傳統(tǒng)的濾波方法有很多，比如：方向圖濾 波、中值濾波、直方圖均勻化濾波等。其中方向圖是以上方法中處理指紋圖像比 較理想的方法，關(guān)鍵的原因就是該方法充分利用了指紋圖一個重要的特征：紋線 的方向性。 方向圖描述的是方向以及其在空間上的分布。圖像中不同方向上點所對應(yīng)的 灰度是有變化的，在同一條脊線的點之間的灰度差別是很小的，而與之垂直的方 向的灰度變化是最大的。方向圖濾波步驟如下：首先將指紋圖像分成n n 小塊， 計算像素點( f ，) 處的梯度值，梯度值的計算可通過3 x 3s o b e l 模板來計算。模板 值如下圖所示。對垂直邊緣影響較大的核為y 方向，對水平邊緣影響大的核為x 方向。 則： 1 p 0 】1 ， 2 p 0 p2 p 1 p0 p1 p 一1 p2 01 p 0 p0 p0 0 1 了2 0 l 一 圖2 7 3 x3s o b e l 模板 然后用下列公式計算小方塊的主方向，假設(shè)任一點的梯度為q + f q ， 汐：! t a i l i 2 其中秒表示該n x n 小塊的主方向。 ( 2 1 ) 力一 葷 l 嗍 q 一砸 2 1 k p爭d 鬃西一 自京wu 凡學(xué)塒l 研究生學(xué)位地女 第一章指紋幽像址理 ( a ，分刮后指紋h 像( b jj r 紋合成 引 圖28 指紋及其方向圖 2 ：值化 指紋圖像只包含脊線和谷線兩種紋線，通過圖蒙分割柬區(qū)分指紋的前景和 背景是預(yù)處理過程的核心內(nèi)容。一般二值化方法有：固定闡值法算法、判斷分析 法和動忐閩值法，具體內(nèi)容和方法比較將在第四章介紹。 3 平滑 二值化后的紋線經(jīng)常會出現(xiàn)小毛刺或出現(xiàn)小氣泡，在這些地方會出現(xiàn)人為的 偽特征點而造成誤識或拒識。所以，二值化后的圖像還要進行一次平滑處理操作， 以得到等清晰的圖像。 1 衄唧 氣泡毛刺 圖29 指紋圖像的氣泡和毛刺 4 細(xì)化 細(xì)化把紋線粗細(xì)不均勻的指紋圖像轉(zhuǎn)化成寬僅為一個像素的條紋中心圈像。 其1 7 的是通過一定的算法，將二值化的指紋圖像的紋線寬度信息略去，只保留紋 線的骨骼臣細(xì)化圖像，這樣可以為指紋特征提取帶來極大的方便。 細(xì)化前后尉像如圖28 ，其中a 為細(xì)化圖像：b 圖，c 圖和d 闊是細(xì)節(jié)圖。 自m m l 研究生學(xué)位論立第= 乖指杖目像處 二值化后圈 心蝌 c b ) f c ) 圖21 0 指紋細(xì)化以及細(xì)節(jié)圖 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第三章基于g a b o r 濾波的指紋圖像預(yù)處理技術(shù) 第三章基于g a b o r 濾波的指紋圖像預(yù)處理技術(shù) 3 1 指紋圖像增強 3 1 1 指紋圖像增強的必要性 指紋識別的原始輸入數(shù)據(jù)是數(shù)字化指紋圖像，而指紋識別所依據(jù)的通常是指 紋紋線的結(jié)構(gòu)信劇2 5 1 。例如指紋匹配一般基于紋線的局部結(jié)構(gòu)特征，如紋線端 點、分叉點等細(xì)節(jié)點。能否從原始指紋圖像中可靠地提取出這些特征，對指紋識 別系統(tǒng)的精度以及指紋匹配等算法的設(shè)計難度具有非常關(guān)鍵的影響。 指紋識別利用指紋的特征點和它們之間的關(guān)系來進行個人身份驗證。其中關(guān) 鍵的一步是從指紋圖像中提取有效的特征點。提取特征點對輸入的指紋圖像質(zhì)量 有很大的依賴性。一幅好的指紋圖像，脊線和谷線均勻交替，局部方向連續(xù)取值， 則節(jié)點和分叉等特征點很容易被準(zhǔn)確的提取出來，但這只是理想情況。實際中， 由于按壓條件的多變、皮膚狀況、采集器質(zhì)量的好壞、甚至被采集者合作程度都 會影響所獲取指紋圖像的質(zhì)量。經(jīng)驗表明，采集到的指紋圖像大約有1 0 是劣質(zhì) 的。這些圖像主要存在以下問題：( i ) 存在大量的偽特征點；( i i ) 部分真實特征點 丟失；( i i i ) 特征點發(fā)生偏移或旋轉(zhuǎn)。為提高特征提取算法對指紋圖像質(zhì)量的魯棒 性，有必要進行圖像增強，以突出指紋的原有結(jié)構(gòu)。 3 1 2 圖像信號的濾波 在圖像信號領(lǐng)域中，設(shè)計濾波器是一種常用的方法。全過程主要由三部分組 成：輸入信號f ( x ，y ) 、脈沖響應(yīng)h ( x ，y ) 、輸出信號g ( x ，y ) 。空域的線性濾波器 和輸入、輸出信號具有如下關(guān)系( 公式中用表示卷積) ： g ( x ，y ) = f ( x ，y ) 事忍( z ，y ) ( 3 1 ) 因為在數(shù)字計算機處理圖像時，通常需要將空間及光強取值都連續(xù)的信號轉(zhuǎn) 變?yōu)殡x散量，所以 g ( x ，y ) = 廠( x ，y ) 辦( x ，y ) = 廠( f ，q ) h ( x - ( ，y 一叩) ( 3 2 ) 1 6 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第三章基于g a b o r 濾波的指紋圖像預(yù)處理技術(shù) 由卷積定理，得g ( x ，y ) hf ( y ，y ) 仃( ，y ) 。其中( ，y ) 就是人們通常所說 的濾波器。在設(shè)計濾波器時，通常將輸入信號f ( x ，y ) 做f o u r i e r 變換f ( ，) ，即 由空域轉(zhuǎn)換到頻域，然后，根據(jù)不同的目的設(shè)計不同的濾波器，即構(gòu)造月( ，y ) ， 再根據(jù)上面的關(guān)系得到輸出頻譜g ( j t ，v ) ，將其做反f o u r i e r 變換得到輸出圖像信 號g ( x ，y ) 。 空域上的濾波就是構(gòu)造各種依從于信號的空( 位) 變線性或者非線性低通、高通 濾波器。常用的空域濾波器有以下幾種1 2 7 ： 1 依從于信號的空( 位) 變非線性低通濾波器 方法是依據(jù)指紋圖像在當(dāng)前點仰，功鄰域內(nèi)紋線的方向和粗細(xì)，確定一局部 運算窗。，設(shè)內(nèi)共有p 個像素，則輸入圖像經(jīng)過濾波后的灰度值取為。中 p 個像素中灰度最小的那一個。即輸出圖像為： g ( m ，n ) = m i n f ( x ，y ) l ( t ，咒) 既。 ( 3 3 ) 這種濾波用于消除運算窗內(nèi)紋線方向上灰度值大于m i n 廠( x ，y ) ) 的像素點所形 成的結(jié)構(gòu)( 如白洞) 2 依從信號的空( 位) 變線性低通濾波器 這個方法是根據(jù)紋線寬度和方向( 紋線的垂直方向) 的不同在各個區(qū)域內(nèi)開 不同的窗口進行局部線性運算，即在運算窗內(nèi)將所有點的灰度值作平均，得到的 灰度值作為當(dāng)前的灰度值。其輸出圖像信號為： 廠( 薯，”) g ( m ) = f ( m ，玎) h ( m ，甩) 2 與 ( 3 4 ) 這種濾波用于濾去圖像信號中平行于紋線的高頻部分，只留下低頻部分，其 g n 是窗口中點的個數(shù)。 3 依從于信號的空( 位) 變線性高通濾波器 這個方法也是在圖像的每個區(qū)域內(nèi)根據(jù)紋線寬度和方向的不同開不同的窗 口作線性運算。在局部窗口，通過己知的低通脈沖響應(yīng)來導(dǎo)出高通脈沖響應(yīng)： 1 7 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第三章基于g a b o r 濾波的指紋圖像頂處理技術(shù) = p 也巍以) ) 其中k 是上面方法2 中的低通濾波器的脈沖響應(yīng)。從而得到原信號f ( x ，y ) 的高 通濾波器形式( n 是窗口中點的個數(shù)) ： g n e ( m ，n ) = f ( m ，力) ( 肌，刀) = c o n s t a n t x 廠( ，m ) 一 f ( x ，y ，) ( 而，一) e 阡，柵 n ( 3 5 ) 以上是圖像信號的濾波以及一般傳統(tǒng)的濾波器，大多數(shù)的經(jīng)典濾波器都是空 域上而且是空( 位) 不變的的，即成像特征與空間坐標(biāo)x ，y 無關(guān)。當(dāng)圖像信號 通過一個均勻低通濾波器時，它在抑制高頻噪聲的同時，也抑制了圖像的高頻結(jié) 構(gòu)，即導(dǎo)致了圖像細(xì)節(jié)的損失以及亮暗突變邊緣的模糊化。因此，在對指紋圖像 預(yù)處理時，我們希望能找到利用指紋圖像本身固有的特點來進行增強處理的有效 算法。 3 2 指紋圖像濾波器的條件 從原理上分析，一幅指紋圖像是由脊線和谷線組成的線條狀圖像，因此其灰 度直方圖應(yīng)表現(xiàn)出明顯的雙峰性質(zhì)，但是由于指紋采集時各種噪聲的影響，使得 實際得到的灰度直方圖往往并不呈現(xiàn)雙峰性質(zhì)，因此運用一般的基于灰度的圖像 濾波與校正方法( 如直方圖校正，對比度增強) 很難取得明顯的效果。當(dāng)相位恒 定時，脊和谷的正弦波有緩慢的變化，因此，具有頻率變換和相位調(diào)諧性能的帶 通濾波器可以有效地消除噪音從而保護脊和谷的結(jié)構(gòu)。 觀察指紋圖像，我們發(fā)現(xiàn)，指紋圖像可分成在灰度上具有較小起伏的方向和 具有突發(fā)性變亮過度的方向，即指紋圖像具有方向性，根據(jù)這一特性我們設(shè)計依 從于圖像信號的濾波器，使得圖像在經(jīng)過這種濾波器后在紋線上將高頻成份濾掉 只留下低頻成分；在垂直于紋線的方向?qū)⒌皖l部分濾掉而只留下高頻部分。 觀察指紋圖像還可以看出，指紋是由一些局部平行的脊線和谷線構(gòu)成，紋線 除了有方向、寬度以外，其方向和寬度還具有局部的連續(xù)性，相鄰近的紋線其方 向和寬度也很接近。而且紋線的寬度值主要分布在一個很小的范圍內(nèi)( 就我們觀 察看來，3 0 0 口5 0 0 d p i 采集儀所采集的指紋圖像，其紋線寬度一般在5 口9 和像 1 8 南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第三章基于g a b o r 濾波的指紋圖像預(yù)處理技術(shù) 素之間) ，也就是說，指紋紋線的頻率冽上的分布集中在一個很小的頻帶內(nèi)。 空域上的濾波只是簡單地對指紋在相鄰幾個像素點的灰度值進行某些變換，并不 能充分利用這些信息。所以我們試圖在頻域上濾波，以克服空域濾波的不足，獲 得更好的處理效果。 另外，指紋圖像還有一個特點：不同的區(qū)域紋線粗細(xì)不同。從上述討論中， 我們知道變換處理指紋圖像是在局部窗口內(nèi)進行處理的。如果窗口開得過大，對 于細(xì)紋線來說，采樣點與當(dāng)前的距離過遠(yuǎn)，窗口運算的結(jié)果將偏離其真實結(jié)果。 反之，對于粗紋線如果窗口開得過小，局部采樣點亦不能真實地反映圖像紋線區(qū) 域的局部特征。這就需要我們在設(shè)計濾波器時，根據(jù)紋線粗細(xì)的不同而開不同大 小的窗口。 由以上討論可知，所設(shè)計的濾波器若要有效地濾除噪聲，連接斷線，分開粘 連，甚至將紋線很不清晰的指紋恢復(fù)整理好，應(yīng)該滿足以下條件： ( 1 ) 能沿著指紋圖像的方向增強( 具有方向性) 。 ( 2 )濾波器窗口大小對應(yīng)于信號的一個周期，即脊線和谷線的寬度的總和( 具 有周期性) 。 ( 3 ) 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 圖像的灰度平均值( 具有局部適應(yīng)性) 。 ( 4 ) 濾波器必須關(guān)于它的方向軸水平和垂直對稱，并且濾波器的尺寸為奇數(shù) ( 具有對稱性) 。 ( 5 ) 濾波器在一定程度上連接脊線斷裂。 增強后的指紋圖像中應(yīng)該具有清晰的指紋紋線，即要求指紋紋線之間明顯分 離、紋線邊緣平滑、紋線上不存在噪聲，且增強后的指紋紋線應(yīng)盡可能反映指紋 的本來面貌，如恢復(fù)因疤痕造成的紋線斷裂，此外，增強處理不應(yīng)該改變紋線結(jié) 構(gòu)而