[发明专利]基于隆线剖面微分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自动识别技术、指纹图像处理技术和指纹方向信息获取技术，具体涉及一种基于隆线剖面微分的指纹方向信息获取方法。

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。

指纹方向信息通常被定义为一个由方向向量构成的矩阵，矩阵中的每一个元素对应着指纹图像中的一个正方形区域，而这些向量所表示的方向正是其对应正方形区域中指纹隆线的走向。计算图像灰度梯度是目前应用最为广泛的指纹方向信息获取技术。这类方法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。对一个正方形区域，其内部所有像素点的梯度平均值即为该区域指纹隆线走向的方向数值。根据图像灰度梯度计算获得的指纹方向信息数值连续，能够相对精确地表达指纹隆线的走向。但这种方法计算量大，且对噪声影响十分敏感，即使在后期优化阶段采用较大的窗口进行滤波处理也无法消除某些断线、污渍等对其计算结果的影响，这些缺点限制了该技术的应用范围。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于隆线剖面微分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：

一种基于隆线剖面微分的指纹方向信息获取方法，包括如下步骤：获取指纹原始灰度图像，计算指纹峰、谷剖面图像，获取指纹隆线曲线微分，获取正方形区域方向信息，将方向向量矩阵离散化，即将得到的连续变化的方向信息转换为等间隔离散方向数值，从而获得指纹方向信息。

所述的基于隆线剖面微分的指纹方向信息获取方法，所述的计算指纹峰、谷剖面图像是根据灰度图像中指纹隆线峰、谷之间的周期性变化，将指纹图像前景定义为峰和谷两部分，类似用一个水平平面将峰、谷剖开；由于峰、谷交界处的像素点很好的描述了峰或谷的走向，将轮廓像素线的走向代表这个局部区域内指纹隆线的走向。

所述的基于隆线剖面微分的指纹方向信息获取方法，所述的获取指纹隆线曲线微分是以微分的思想，取一个窗口，指纹隆线剖面轮廓曲线在这个窗口内看作是条直线，获取这条直线的斜率。

所述的基于隆线剖面微分的指纹方向信息获取方法，获取正方形区域方向信息是在一个正方形区域内，平均每个小窗口的指纹隆线曲线斜率即可得到该区域内指纹隆线的走向。

有益效果：

1．本发明方法，用指纹峰、谷剖面图像代替指纹灰度图像，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剖面图像所需空间的8倍。

2．本发明方法，在一个小窗口（像素点）所计算出的指纹隆线曲线斜率等效于像素点梯度。但由于峰、谷图像在小窗口中表现为二值图像，本发明方法的计算复杂度较灰度梯度计算要低得多。

3．本发明方法，在平均整个正方形区域方向时，由于采用了基于一定规则的计算方法，降低了计算复杂度。以处理整张指纹图片为例，本发明方法将整张指纹图片方向信息的计算时间由秒数量级降低至秒数量级。

4．本发明方法，根据峰、谷图像具有的连通性，使用膨胀和腐蚀等形态学操作来平滑峰、谷图像，相比拥有连续向量空间的图像灰度梯度计算，使用本发明方法提出的隆线剖面微分计算可以有效降低噪声影响。根据内部指纹数据库实验结果，在传感器噪声方差小于时，图像灰度梯度计算的方向平均误差为3.1°，指纹隆线剖面微分计算的方向平均误差为2.7°；当传感器噪声增大到0.03时，图像灰度梯度计算的方向平均误差增大为8.2°，而指纹隆线剖面微分计算的方向平均误差仅为4.3°。

具体实施方式：

实施例1：