[发明专利]一种有效的指纹方向场计算方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，尤其是涉及自动指纹识别技术领域，更为具体地说，是涉及一种指纹方向场计算方法。 

背景技术

生物特征识别技术是根据每个人独有的可以采样和测量的生物学特征和行为学特征进行身份识别的技术。由于生物特征不像各种证件类持有物那样容易窃取，也不像密码、口令那么容易遗忘或破解，所以在身份识别上体现了独特的优势，近年来在国际上被广泛研究。自动指纹识别系统(AFIS)由于其体积小、成本低、易操作、可靠性高等优点越来越受到人们的青睐，成为最重要的生物识别技术之一。 

方向场描述了指纹脊线、谷线的方向模式信息，作为指纹全局、可靠的特征，在指纹图象增强、指纹分类/检索、指纹匹配等方面发挥了非常重要的作用。 

很多方法被用来计算指纹方向场，主要可分为：基于梯度的方法，基于滤波的方法，基于模型的方法。基于滤波的方法具有较好的抗噪性能，但只有有限个数的滤波器，计算出的方向场不够精确，且此类方法在估计每个点方向时需要计算每个滤波器的输出并进行比较，计算量很大，效率较低。基于模型的方法试图从全局的角度总结出指纹方向场的规律和局限，并以此作为指导来估计指纹的方向场，因此该类方法具有很强的抗噪声能力，但是几乎所有的基于模型的方法都依赖于准确地提取指纹奇异点，对于质量较差的指纹图像，这是一件很难的工作；同时，对于指纹图像中方向变化较大的区域(如奇异点周围)，估计出的方向场往往也不够准确。相对于以上两类方法，基于梯度的方法能够更加准确、细致地刻画出指纹的方向信息，也因此被大多数的指纹识别系统所采用，成为最重要的指纹方向场估计方法之一。 

现有的基于梯度的指纹方向场计算方法的抗噪声能力较弱，尽管可以在该算法上加入一些后续处理以增强抗噪声能力，取得了一定的效果，但是对于质量较差的指纹图像，尤其是存在较大面积噪声的图像，仍然得不到较为理想的结果。 

发明内容

为解决上述问题，本发明针对存在较大面积噪声区域的指纹图像，公开了一种针对指纹噪声区域的方向场估计实现方法。 

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案： 

一种有效的指纹方向场计算方法，包括以下步骤： 

1）根据式(1)规定化整幅指纹图像， 

N(x,y)=M0+V0×(I(x,y)-M1)2V1if I(x,y)>M1M0-V0×(I(x,y)M1)2V1otherwise]]>     (1)