[发明专利]基于特征融合的指纹图像匹配方法

说明书

本发明提出了一种基于特征融合的指纹图像匹配方法，旨在保证匹配速度的同时，提高指纹图像的匹配精度，实现步骤为：获取待匹配指纹图像的细节点特征和SIFT特征点特征；建立笛卡尔直角坐标系；获取每个细节点a_i的二进制序列值；构建三角形特征向量；获取每个三角形特征向量V_α的哈希桶W_α；获取匹配的指纹图像。本发明通过将细节点特征和SIFT特征点特征融合，构建三角形特征向量，提高了匹配准确率，可用于大规模指纹数据库下指纹图像的匹配。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种指纹图像匹配方法，具体涉及一种基于特征融合的指纹图像匹配方法，可用于大规模指纹数据库下指纹图像的匹配。

背景技术

图像匹配主要应用在计算机视觉、医学影像配准、遥感数据分析等多个领域，图像匹配是通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点，通过识别同名点寻求相似影像目标。

图像匹配方法可分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法。其中基于灰度的匹配方法直接利用图像或者预设的模板窗口上的灰度信息作为基准进行匹配，而不考虑显著的特征。其主要思想是定义一个代价函数来度量相似度，计算图像中各个位置上的当前窗口和模板之间的相关函数完成图像匹配。该类方法在同源图像间具有有效性和准确性，但是对图像间的非线性灰度差异敏感，难以应用于异源图像之间的匹配。基于特征的匹配方法特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征，对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系，通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。

指纹图像匹配对图像的图像变形以及污染有较高的要求，由于基于灰度的匹配方法只和图像灰度相关，不能解决图像灰度变换和污染的图像匹配问题，而基于特征的匹配方法表达了更高层的图像信息，对图像的灰度变换、图像变形以及遮挡都有较好的适应能力，所以指纹图像匹配方法更适合采用基于特征的匹配方法。常见应用于指纹图像的基于特征的匹配方法有基于特征点的匹配方法、基于多边形的匹配方法。基于特征点的匹配方法是将特征点进行逐点匹配，因为指纹数据库的指纹数目较大，所以逐点匹配的匹配方法匹配计算量大，匹配速度过慢。现有技术中存在基于多边形的指纹匹配方法来加快匹配速度，基于多边形的指纹匹配方法采用构建特征点多边形的方法来减少匹配特征的数目，从而减少匹配次数，加快了指纹图像的匹配速度。

例如授权公告号为CN104239871B，名称为“一种基于最优四边形的快速指纹匹配方法”的中国专利，公开了一种基于最优四边形的快速指纹匹配方法，该方法首先对模板指纹中提取出的特征点构造四边形并建立相应的查找表，同时提取待匹配指纹特征点，然后将待匹配指纹图像按区域划分并随机选取特征点构成四边形，在查找表中搜索与之匹配的四边形，以最优匹配四边形为基础获取有效特征点个数，根据指纹图像的特点设定合适的匹配区间，根据设定的匹配区间判断模板指纹和待匹配指纹是否匹配。该发明实现了较快的匹配速度，但存在的缺陷是由特征点构成的四边形结构具有鲁棒性弱和特异性低的特点，在大规模指纹数据库下容易出现匹配错误的情况，导致匹配准确率较低。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于特征融合的指纹图像匹配方法，旨在保证匹配速度的同时，提高指纹图像的匹配精度。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)获取待匹配指纹图像的细节点特征和SIFT特征点特征：