[发明专利]一种基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法

权利要求书

1.一种基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：   

（1）输入待修补指纹图像；

（2）分割受污染所在的区域：对于污染区域与指纹背景图像明显有色差的图像，可采用基于方向的色差阈值分割法进行分割；对于污染区域与指纹背景图像没有明显色差的图像，可采用多边形区域选择法进行分割；

（3）图像修补：通过以下子步骤来实现：

（a） 将待修复区域中的灰度用0-255的随机信息初始化，此时图像即为                                                ；

（b）将指纹图像分割成16*16的小块，对不包含待修补区域的小块用梯度估计法估计出该小块的方向；

（c）初步估计待修补区域的小块方向：利用步骤b计算出的方向场，用上下左右四个相邻块的方向平均值作为该区域的临时方向；估算方法如下：设待修补区域为，对待修补区域处的方向用上下左右四个相邻块的方向平均值作为该区域的临时方向：

；

（d）将步骤c得到的图像方向场进行平滑处理；

令：

，

，，

；

为最终方向场结果，并且存储到计算机内存当中；

（e）将得出的：引入方向信息的偏微分方程进行离散化，得出离散计算模型： 

         ；       

然后用该模型迭代计算待修补区域的灰度值；

（4）根据模型处理的结果，保存图像处理信息。

2.根据权利要求1所述基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法，其特征在于，所述步骤（2）中，所述对于污染区域与指纹背景图像明显有色差的图像，可采用基于方向的色差阈值分割法进行分割，具体方法如下：

（A）得到污染区域所在区域的一点的信息（坐标和RGB值）：用鼠标点击图像目的位置获取坐标值（x,y），用以下MFC函数可获取R，G，B分量值：

    CClientDC *pDC=new CClientDC（this）；  

    clr=::GetPixel（pDC->m_hDC,x,y）；  

    R=GetRValue（clr）；  

    G=GetGValue（clr）；  

    B=GetBValue（clr）；

（B）估计所在位置的方向；在方向上进行中值滤波得到能代表受污染区域RGB特征的颜色RGB值；

（C）统计全图RGB三通道的直方图，以频率最高的通道作为提取模板的通道，将频率最高的通道的灰度值作为阈值与步骤（A）得到的相应通道的灰度值作比较，根据污染情况将高于或低于阈值的像素点作为分割的结果，从而得到受污染的区域，标记这些像素点的信息并存储，作为下一步指纹图像修补的输入图像。

3.根据权利要求1所述基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法，其特征在于，所述步骤（2）中，所述对于污染区域与指纹背景图像没有明显色差的图像，可采用多边形区域选择法进行分割，具体方法如下：

（1）用鼠标点击图像目的位置获取坐标值（x1,y1），（x2,y3）……（xn,yn），直至形成多边形包含污染区域；

（2）计算并获取多边形型内的像素：对于每一个图像像素点P（x，y）作水平向左的射线的话，如果P在多边形内部，那么这条射线与多边形的交点必为奇数，如果P在多边形外部，则交点个数必为偶数（0也在内）；如果P在多边形内部则标记为受污染区域并存储，作为下一步指纹图像修补的输入图像。