[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

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、模式识别及信息处理领域；特别是涉及一种指纹图像和纹理图像的基于方向场和偏微分方程对图像进行修补的方法。

技术背景

和传统认证技术相比，以指纹作为身份认证具有明显的优点，指纹的唯一性和稳定性成为使其成为身份鉴定的有效手段。近年来有关指纹自动识别及认证研究已成为模式识别，生物认证领域的热点。并且产生了很多的算法和指纹自动识别系统，在银行、保险、公安等行业得到了广泛的应用。但是目前的指纹识别算法本身仍然存在着一些问题：对输入指纹图像的质量要求过高，无法识别一些噪声较大、纹理信息较弱和残缺不全的指纹图像。特别是在特殊行业系统中，比如法院和公安部门更需要一种鲁棒性强的算法来识别一些特殊的指纹，用于鉴定主要目的人的样本指纹与现场指纹，从而得出有利于案情侦察的鉴定结论。目前对指纹的司法鉴定还是采用人工鉴定办法，这种方法工作量特别大，难度高。由于从现场采集的指纹往往又残缺不全，模糊不清，这就给鉴定带来了人为因素的影响。本发明着重研究一种计算机自动化的修复残缺的指纹图像方法，以解公安刑事案件侦破中破指纹自动比对预处理和决法院审理的民事案件，比如一些带有签字指纹的合同等案件纠纷和公安刑事案件侦破指纹自动比对预处理。

图像修复（Inpainting）是近年来图像处理领域中较为引人关注的一个研究专题。图像修复在修复局部缺失的图像（尤其是数字图像），移除图像中的目标物体（如文字去除），缩放数字图像等方面有广泛的应用，本质上是二维图像的插值问题。图像修复问题由于待描补区域的任意性，需保护的图像特征的多样性以及修复的模式有意义性而在理论上显得较为困难。

指纹图像可以认为是一类具有特殊模式的图像。在关于指纹图像的实际应用如公安刑侦，民事合同纠纷等指纹鉴定中，常常涉及到缺损指纹图像的修复问题。一个较好的指纹图像修复算法可有效地减少一般指纹比对算法中检测到的伪特征点，从而提高指纹比对精度。对于指纹图像,在预处理过程中一般采用Gabor滤波进行图像增强；而对于有缺损区域的指纹图像，一般还没有较好的处理方法。

现有的技术方案对指纹图像修补存在诸多不足：

（1）一般常见的图像修复模型由于缺乏方向场的几何信息，对于指纹图像，该模型不能给出满意的修补结果；或者虽然引入了方向场的几何信息，但对于指纹图像，在具体修补时会出现以下几种不同的错误结果：将不同的脊线连到一起；在修补待修补区域时填入的是均匀的灰度值，无法区分脊线和谷线；无法有目的地连接脊线等等。

（2）Gabor滤波：Gabor滤波是指纹图像预处理常见采用的方法，对于指纹图像较小的缺损具有修复效果，但是当待修补区域的长、宽远大于脊线宽度时，Gabor滤波无法进行有效修复。

发明内容

        本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于方向场的指纹图像计算机自动化修补方法，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；