一种基于结构张量的指纹方向场获取方法
【专利摘要】本发明提供一种基于结构张量的指纹方向场获取方法。本发明首先对图像进行了直方图均衡化，比起原有的一些平滑滤波过程，更能突出图像的对比度。采用结构张量能够比较准确地计算出指纹图像的点方向场。在求结构张量时，使用均值滤波取代了原有的高斯滤波，并使用串行化的计算方法来实现均值滤波操作，这在不影响效果的情况下大幅提高了运算速度，使其能够应用与嵌入式等对准确率和时间都要求严格的场合中。
【专利说明】一种基于结构张量的指纹方向场获取方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，特别涉及指纹识别技术中的指纹图像处理技术。【背景技术】
[0002]生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体的特征或是个人的行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成身份认证的一种解决方案。作为生物识别技术中最为成熟和方便的成员，指纹识别技术已成功应用于社会的各个领域。如:门禁、考勤系统、电子商务、ATM自动提款机以及罪犯身份鉴定系统等。依赖指纹识别技术建立的指纹自动识别系统作为一种安全可靠的身份识别方法，随着光学扫描技术和RFID技术的发展，个人的指纹信息能够潜入到IC中，使得指纹识别可以在更广泛的领域中得以发展。
[0003]在指纹自动识别系统中，指纹方向场的计算是一个重要的环节。所谓方向场是这样一种图像:在图像上的每一点的数值都是原始指纹图像在该对应点的局部脊线方向，从视觉上看，它描述了指纹图像中指纹的大致形状，同时图像方向场的好坏也是衡量一副指纹图像好坏的重要标准之一。而指纹方向场的获取通常是指纹识别算法的基础。它能够真实的反映指纹图像的整体纹理走势，再现指纹的中心花纹以及脊线和外围包络线的走势与形状，为后续的指纹图像处理算法奠定基础。例如不少后续的滤波增强算法需要用到方向信息才能对各个方向进行滤波，二值化时比必须根据方向信息来决定该像素点为O还是1，提取到的细节点特征更是需要保存其方向信息，以便后续匹配算法使用。因此正确高效的计算指纹方向场对整个指纹识别算法十分重要。
[0004]目前常用的使用指纹方向场获取方法有:
[0005](I)掩模法。参见文献田捷，杨鑫.生物特征识别技术理论与应用.电子工业出版社，2005:42-43
[0006](2)结构张量法。参见文献程建刚，田捷，何余良.基于非线性扩散滤波的指纹增强算法.自动化学报，2004,30 (6):854-862
[0007](3)傅里叶变换法。参见文献陈建新，田捷，何余良.基于频域滤波的低质量指纹增强算法.第4届生物特征识别研讨会论文集，北京，2003.12
[0008](4)傅里叶展开法。参见文献 Yi Wang, Jiankun Hu, and Damien Phillips.A Fingerprint Orientation Model Based on 2D Fourier Expansion (FOMFE) andIts Application to Singular—Point Detection and Fingerprint Indexing.1EEETransactions on PAMIj2007，29(4):573-585
[0009]总体来说，上述的一些常用的方向场的计算方法主要分为掩膜法和公式法两大类。掩膜法的特点是计算速度较快，因为不涉及浮点滤波等运算，但精度较低，因为通常只能得出8个方向。相比之下公式法得到的方向场准确率较高，不过缺点是计算量巨大，在很多具体应用中的速度表现上不够理想。
【发明内容】
[0010]本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于改进的结构张量的，在较短的时间内有效计算出指纹方向场的方法。
[0011]本发明所解决上述技术问题所采样的技术方案是，一种基于结构张量的指纹方向场获取方法，包括以下步骤:
[0012]步骤1、对指纹图像进行直方图均衡化；
[0013]步骤2、计算指纹图像的结构张量:
[0014]2-1利用索贝尔Sobel算子求得指纹图像的一阶横向梯度图像VjJP—阶纵向梯度图像vy，;
[0015]2-2计算横向梯度平方图像€、纵向梯度平方图像以及横向梯度与纵向梯度乘积图像VxVy ;
[0016]2-3分别对图像V= ? V；及VxVy进行9X9均值滤波分别得到滤波后的横向梯度平方
图像F52、纵向梯度平方图像》^以及横向梯度与纵向梯度乘积图像WxWy ;所述9X9均值滤波通过以下串行化方式实现: [0017]2-3-1) 在待滤波图像 G中依次取像素点的像素值G(i，j)，先计算其 滤波掩膜邻域的纵向累加值《(./)=--;(/+?，Λ，再以此计算出整个滤波掩膜邻域的累加值
【权利要求】
1.一种基于结构张量的指纹方向场获取方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1、对指纹图像进行直方图均衡化； 步骤2、计算指纹图像的结构张量: 2-1利用索贝尔Sobel算子求得指纹图像的一阶横向梯度图像Vx和一阶纵向梯度图?象V ; 2-2计算横向梯度平方图像<、纵向梯度平方图像^以及横向梯度与纵向梯度乘积图像W ; 2-3分别对图像V〗，4及VxVy进行9X9均值滤波分别得到滤波后的横向梯度平方图像r/、纵向梯度平方图像3以及横向梯度与纵向梯度乘积图像WxWy ;所述9X9均值滤波通过以下串行化方式实现: 2-3-1)在待滤波图像G中依次取像素点的像素值G(i，j)，先计算其滤波掩膜邻域的纵向累加值萬?)=?(冲+?，Λ*再以此计算出整个滤波掩膜邻域的累加值
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2.如权利要求1所述一种基于结构张量的指纹方向场获取方法，其特征在于，步骤I中直方图均衡化方法具体包括以下步骤:1-1通过求出指纹图像中各个灰度值下的像素点个数，得到每一级灰度所占的比例p(k)，Pik) =、, k表示灰度值，nk为灰度值k下的像素点个数，N为指纹图像中像素点总数；
r 1-2计算累计直方图T, T(r) = YdPik), k=0, 1,...255, r表示新的灰度级；
k —O 1-3最后利用直方图T计算出均衡化后的图像V:v(i，j)=T(I(i，j))*255 ；v(i, j)为直方图均衡化后的图像像素值，I (i，j)为指纹图像的像素值。
【文档编号】G06K9/46GK103473546SQ201310409641
【公开日】2013年12月25日 申请日期:2013年9月10日 优先权日:2013年9月10日
【发明者】解梅, 陈功, 孙其建 申请人:电子科技大学