[发明专利]基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法

说明书

技术领域：

本发明涉及指纹图像识别技术、指纹图像处理技术和指纹方向信息获取技术，具体涉及一种基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取技术。

背景技术：

指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。这些纹线有规律的排列形成不同的纹型。指纹图像识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征信息获取和比对等模块。其中，指纹图像处理包括指纹区域检测、图像质量判断、方向信息和频率信息获取、指纹图像增强、二值化和细化等。由于获取的指纹方向信息既可作为指纹图像增强的依据，又可作为独立的指纹特征信息，因此，指纹方向信息获取技术成为现有指纹图像识别系统中相对独立、十分重要且应用非常广泛的技术。

指纹方向信息获取过程首先将指纹图像划分为若干互不重合的子区域，即大小相等且互不重合的正方形，大小一般为个像素点。其次，对每个正方形分别应用预先设定的计算模型，从而得到所有子区域分别对应的方向信息数值。目前，广泛应用于指纹图像识别领域的计算模型主要有：梯度模型、纵切投影模型和频率域模型，三者各具特点：

梯度模型将指纹图像视为三维曲面，计算曲面上每个像素点对应图像灰度的二维梯度值。对一个正方形子区域，其内部所有像素点的梯度平均值即为该区域指纹方向数值。梯度模型获得的方向数值连续，能够相对精确地表达指纹方向信息。但其计算量大、对噪声敏感等缺点限制了该技术的应用范围。

纵切投影模型预先定义固定数量的方向基准，以正方形区域中心的基准点为中心，沿着预先定义的方向进行纵切，通过计算每个纵切方向上的图像灰度变化强度，获得基准点对应方向数值。与梯度模型相比，纵切投影模型在基准方向较少时抗干扰能力较强，能够给出相对准确的大致方向数值。但该技术存在抗噪声能力随基准方向数量增加而减弱，且计算复杂度随基准方向数量增多而增大的问题，因此，实际应用时必须小心选择基准方向个数才能取得精度与计算复杂度之间的平衡。

频率域模型对每个正方形区域进行频率域转换，典型的转换方法包括傅立叶转换、短时加窗傅立叶转换和伽柏转换。根据滤波响应强度确定子区域对应指纹方向数值。相比前两种计算模型，频率域模型能够很好的克服噪声影响，得到更加精确的方向信息。但由于时间-频率域转换计算复杂度相当高，使得这类模型无法得到广泛应用。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法，既可解决指纹方向信息受噪声影响的问题，又可以降低计算复杂度，获得连续数值的指纹方向信息。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法，该方法包括如下步骤：指纹图像预处理，将经过初步预处理的图像二值化，根据二值化的结果获取像素级方向信息，在保证足够精度的前提下，将得到的连续变化的区域、子区域方向信息转换为等间隔离散方向数值。

所述的基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法，所述的指纹图像预处理包括对指纹灰度图像进行图像增强和指纹区域检测，以锐化指纹隆线轮廓，滤除高频噪声影响。

所述的基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法，所述的图像二值化是根据指纹隆线宽度自适应的调整处理窗口大小，对指纹灰度图像进行二值化处理，在保证指纹隆线整体走势不变的前提下，滤除部分灰度图像噪声影响。

所述的基于二值图像编码模型的指纹方向信息获取方法，所述的获取像素级方向信息是提出二值图像模式编码，并据此建立图像与梯度方向之间的函数映射关系，采用能够直接寻址的哈希表查找方式快速计算像素级梯度方向，然后根据预先设定的图像分割方式，应用主成分分析思想，分别计算出每一个子区域对应的图像梯度。

有益效果：

1. 本发明方法在像素级梯度方向处理时，用二值图像代替灰度图像，降低了程序运行的数据物理存储空间。一张灰度图像所需要的存储空间是一张同样大小二值图像所需空间的8倍。