基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法与流程

本发明基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法涉及指纹预处理技术、指纹相位解调技术和指纹细节点获取技术。

背景技术：

细节点代表了指纹具体的、细节的特征，可靠的细节点特征提取是指纹特征提取过程中不可缺少的一项任务。目前，在脊线和谷线的纹理结构清晰分明的高质量指纹图像中，可以很容易的提取出细节点；但是在存在大量噪声、脊线和谷线模式不完整、质量较低的指纹图像中，提取出的细节点大多数情况下是不准确的，而且还会在提取过程中产生伪细节点，遗漏真实细节点，产生较大的误差。

目前常用的指纹细节点特征提取方法是基于细化二值化图像的模板检测法。该算法的基本思想是，对指纹图像进行二值化和细化操作后，利用一个3×3的模板就可以将指纹脊线中的端点和分叉点检测出来。该算法在二值化过程中，可能会丢失大量的指纹细节信息，而且二值化和细化操作不仅耗费时间，还会产生大量的伪细节点。除此之外，二值化的操作一般是在图像增强的基础上进行的，若在质量较低的指纹图像中直接进行二值化操作，得到的结果误差太大。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明公开了一种基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，可以准确提取指纹细节点，比如端点、分叉点、孤岛等常见指纹细节点特征；相对时域中基于图像形态学的指纹细节点提取方法，本发明避免了由于二值化、细化等操作造成信息的丢失，不用进行去伪细节点的处理。

本发明的内容是这样实现的：

基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，由指纹预处理、指纹相位解调和指纹细节点获取三个步骤组成。

上述基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，所述的指纹预处理步骤为：将指纹图像以二维调幅调频信号进行建模：

其中，a(x,y)是灰度补偿值，b(x,y)是幅值信息，是指纹相位信息，n(x,y)是指纹图像中的高频噪声。

利用均值滤波和高斯低通滤波分别去除指纹图像中的灰度补偿值和高频噪声，得到预处理后的指纹信号：

其中，z(x,y)为预处理后的指纹信号，由幅值信息和指纹相位信息组成。

上述的基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，所述的指纹相位解调步骤是分离预处理后的指纹信号中的幅值信息和指纹相位信息，具体为：用频域中riesz变换的转换函数h1(u0,v0)、h2(u0,v0)分别与傅里叶变换后的指纹信号z(u0,v0)相乘得到p1(u0,v0)和p2(u0,v0)；

p1(u0,v0)＝h1(u0,v0)z(u0,v0)

p2(u0,v0)＝h2(u0,v0)z(u0,v0)

对p1(u0,v0)和p2(u0,v0)进行傅里叶逆变换得到p1(u0,v0)和p2(u0,v0)；

p1(u0,v0)、p2(u0,v0)和z(x,y)分别为三个单基分量；

按照如下公式得到指纹幅值信息：

按照如下公式得到指纹相位信息：

上述的基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，所述的指纹细节点获取步骤为：指纹细节点在指纹相位中呈螺旋形态，指纹细节点在指纹瞬时频率中是一个奇点，指纹瞬时频率是指纹相位信息的瞬时变化量，而指纹相位信息的瞬时变化量等于指纹相位梯度，因此，通过计算指纹瞬时频率的某一封闭路径的环路积分，即可检测指纹细节点信息；定义顺时针方向为正螺旋，逆时针方向为负螺旋；

按照如下公式计算x轴方向的指纹瞬时频率fx(x,y)：

所述的x轴方向的指纹瞬时频率fx(x,y)为x轴方向的指纹相位梯度；

按照如下公式计算y轴方向的指纹瞬时频率fy(x,y)；

所述的y轴方向的指纹瞬时频率fy(x,y)为y轴方向的指纹相位梯度；

按照如下公式检测指纹细节点：

spiral(x,y)＝∫fx(x,y)dx+∫fy(x,y)dx

spiral(x,y)的值为-2π或2π，则该点为细节点；

-2π，对应负螺旋；

2π，对应正螺旋。

本发明的有益效果：

第一、在本发明方法中，将指纹图像看作二维调幅调频信号，将指纹细节点检测问题从传统的图像形态学操作转换为函数求解问题，不需要分析指纹物理形态。

第二、在本发明方法中，将指纹图像看作二维调幅调频信号，通过预处理得到消除了噪声和灰度补偿值的指纹信号，然后从数学的角度解析指纹相位特征，消除了幅值信息，得到仅包含指纹相位信息的指纹信号，避免了无关变量在后续操作过程中的干扰，减少计算量，节约时间。

第三、在本发明方法中，能准确提取细节点，区分端点和分叉点，相对时域中基于图像形态学的指纹细节点提取方法，本发明方法避免了二值化、细化等操作中的信息丢失问题，也不必进行去伪细节点的后续处理，有效降低系统的时间成本。

附图说明

图1是在指纹相位中指纹细节点的螺旋形态示意图

图2指纹相位中的指纹细节点(正方形表示分叉点，六角星形表示端点)

图3指纹灰度图中的指纹细节点

具体实施方式

下面将结合本发明具体实施例作进一步详细说明。

本实施例的基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，由指纹预处理、相位解调和指纹细节点获取三个步骤组成。

所述的指纹预处理步骤为：将指纹图像以二维调幅调频信号进行建模：

其中，a(x,y)是灰度补偿值，b(x,y)是幅值信息，是相位信息，n(x,y)是高频噪声。

利用均值滤波和高斯低通滤波分别去除指纹信号中的灰度补偿值和高频噪声，得到预处理后的指纹信号：

其中，z(x,y)为预处理后的指纹信号，由幅值信息和指纹相位信息组成；

所述的相位解调是分离预处理后的指纹信号中的幅值信息和相位信息，具体为：用频域中riesz变换的转换函数[h1(u0,v0),h2(u0,v0)]分别与傅里叶变换后的指纹信号z(u0,v0)相乘得到p1(u0,v0)和p2(u0,v0)；

p1(u0,v0)＝h1(u0,v0)z(u0,v0)

p2(u0,v0)＝h2(u0,v0)z(u0,v0)

对p1(u0,v0)和p2(u0,v0)进行傅里叶逆变换得到p1(x,y)和p2(x,y)；

p1(x,y)、p2(x,y)和z(x,y)分别为三个单基分量；

按照如下公式得到指纹幅值信息

：

按照如下公式得到指纹相位信息：

所述的细节点获取步骤为：所述的指纹细节点获取步骤为：指纹细节点在指纹相位中呈螺旋形态，指纹细节点在指纹瞬时频率中是一个奇点，指纹瞬时频率是指纹相位信息的瞬时变化量，而指纹相位信息的瞬时变化量等于指纹相位梯度，因此，通过计算指纹瞬时频率的某一封闭路径的环路积分，即可检测指纹细节点信息；定义顺时针方向为正螺旋，逆时针方向为负螺旋；

按照如下公式计算x轴方向的指纹瞬时频率fx(x,y)：

所述的x轴方向的指纹瞬时频率fx(x,y)为x轴方向的指纹相位梯度；

按照如下公式计算y轴方向的指纹瞬时频率fy(x,y)；

所述的y轴方向的指纹瞬时频率fy(x,y)为y轴方向的指纹相位梯度；

按照如下公式检测指纹细节点：

spiral(x,y)＝∫fx(x,y)dx+∫fy(x,y)dx

spiral(x,y)的值为-2π或2π，则该点为细节点，

-2π，对应负螺旋；

2π，对应正螺旋。