[发明专利]指纹增强方法及指纹识别装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及指纹识别处理技术。

背景技术

生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体的特征或是个人的行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板进行比较，完成认证的一种解决方案。作为生物识别技术中最为成熟和方便的成员，指纹识别技术已成功应用于社会的各个领域。如：门禁、考勤系统、电子商务、ATM自动提款机以及罪犯身份鉴定系统等。

在指纹自动识别系统中，指纹图像增强是一项关键的技术，指纹图像增强的目的有：(1)平滑噪声，(2)提高指纹中脊线和谷线的对比度，(3)连接断裂的脊线和谷线。然而，指纹采集过程中通常伴随着各种各样的噪声，一部分是由于采集仪器造成的，如采集仪上的污渍，仪器参数设置的不恰当等。另外一部分是由于手指的状态造成的，如手指过干、太湿、伤疤、脱皮等。这些噪声的存在，往往会导致指纹特征的提取与原来指纹的特征会产生很大的偏差。

目前常用的指纹增强算法有：(1)Gabor滤波增强；(2)基于FFT的频率增强算法；(3)基于知识的指纹增强算法；(4)基于非线性扩散的模型的增强算法。上述算法都在一定程度上存在问题，计算量过大、抗噪声能力弱、通用性不强等等。现有技术也有提出一种将Gabor滤波与高斯滤波相结合的指纹增强算法，其通过高斯滤波对求出的像素水平梯度分量和垂直梯度分量处理后，接着用高斯滤波器对方向图进行处理，然后再对方向图进行平滑处理，最后再进行高斯滤波处理，该指纹增强方法计算量大，且增强效果不好。

发明内容

本发明旨在提供一种指纹增强方法及指纹识别装置，该指纹增强算法克服上述现有技术指纹增强算法计算量大、增强效果差的缺陷，通过将Gabor滤波与高斯差分结合，增强去噪能力，减少伪特征点，为后续的指纹特征提取和指纹识别奠定了基础；本发明提供的指纹识别装置利用上述指纹增强方法，同时结合了DSP与FPGA的处理结构，提高了指纹识别效率和指纹存储效率。

本发明提供的指纹增强方法包括以下步骤：

A、将指纹图像规格化得到规格化指纹图像，并计算规格化指纹图像的连续方向图；

B、对规格化指纹图像进行Gabor滤波后得到指纹增强图像，根据连续方向图中各像素点的方向选择指纹增强图像中的对应位置的像素点，重组得到初始滤波图像；

C、建立尺度可变换的高斯函数，将不同尺度的高斯函数与初始滤波图像进行卷积后得到一组高斯模糊图像；将高斯模糊图像中相邻上下两层图像做减法运算，得到一组高斯差分图像；

D、将高斯差分图像进行反向映射后，选取反向映射后部分图像中各像素点的最大值重构得到最终滤波图像，即完成指纹增强处理。

所述步骤A具体步骤如下：

A1、对指纹图像进行规格化，得到规格化指纹图像，使指纹图像的灰度具有相同的均值和方差；

A2、划分方向图：基准点位于方向模板的中心，以水平位置为起始方向，按逆时间方向，每隔π/8确定一个方向，分别用i＝0,1,2,...,7来表示，计算的方向角范围是[0,π)；

A3、计算出规格化图像中每个像素点每个方向的灰度平均值

A4、将8个方向按两两垂直的方向分成4组，计算每组中两个方向的灰度平均值的差，记为ΔM，即其中j为脊线方向(j＝0,1,2,3)；

A5、取ΔM中最大的一组中的两个方向(j_max和j_max+4)作为备选脊线方向；再对指纹图像中的每个像素点进行处理，得到点方向图D(i,j)：

A6、用大小为w×w连续滑动的窗口，对点方向图中的每一点D(i,j)进行平滑处理，分别统计每个窗口内的像素个数N_i(i＝0,1,2,...,7)的方向直方图；最后将直方图的峰值所对应的方向作为点P(i,j)的方向，得到连续方向图O(i,j)：

O(i,j)＝ord(max(N_i))(2)；

其中，ord(A_i)＝i,即ord()为取变量下标值的函数。

所述步骤B具体步骤如下：

B1、通过8个方向的Gabor滤波器对规格化指纹图像I(i,j)进行Gabor滤波处理，得到8个方向的指纹增强图像H_k(i,j)；

其中Gabor滤波器组的定义如下: