[发明专利]一种基于泛图像特征的图像特征点指纹融合算法

说明书

本发明公开了一种基于泛图像特征的图像特征点指纹融合算法，图像特征点指纹融合算法是将传统的结构特征信息和图像特征信息深度融合，同时提取传统的结构特征信息以及图像特征信息，在比对识别的过程中，采用结构特征信息为基础，结合图像来做识别，通过增强算法变换成一个归一化的图像，基于纹理的梯度算法可以求取稳定的局域正方向，算法运行在低功耗的嵌入式MCU里面，解决通过X,Y标量大小，推算夹角的函数实现，既提取了传统的结构特征信息，又提取了图像特征信息，在比对识别的过程中，采用结构特征信息为基础，结合图像来做识别，在误识率不变的基础上，可以实现通过率10％以上的提升，可以显著的提升以前特征量少的指纹匹配的通过率。

技术领域

本发明涉及指纹融合算法技术领域，具体为一种基于泛图像特征的图像特征点指纹融合算法。

背景技术

当前的指纹识别算法大致分为两大类，第一是传统的基于结构特征点作为识别基础的传统特征点算法，第二类是最新发展的基于泛图像特征的图像特征点算法。两种算法思路完全不同，优缺点对立明显，无法满足当下对指纹识别算法效果提出的更高识别率，更低误识率，广泛不同形态手指适应性的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于泛图像特征的图像特征点指纹融合算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于泛图像特征的图像特征点指纹融合算法,包括以下步骤：

步骤一、提取传统特征点，通过求取指纹图像特有的纹理方向，沿求取的方向拼接断裂纹理或者滤除干扰纹理，最终提取细化纹理图像，并在细化纹理图像上提取纹理的端点、交叉点等结构上的稳定特征；

步骤二、求取图像特征，广泛适应性求取图像对某种数学特性的响应；

步骤三、通过增强算法变换成一个归一化的图像；

步骤四、基础性优化，汇编化，通过算法运行解决通过X,Y标量大小，推算夹角的函数实现，就采用汇编实现；

E、将传统的结构特征信息和图像特征信息深度融合。

优选的，所述根据步骤一

a、求取指纹图像特有的纹理方向，沿求取的方向拼接断裂纹理或者滤除干扰纹理，最终提取细化纹理图像；

b、在细化纹理图像上提取纹理的端点、交叉点等结构上的稳定特征，正是由于具有强烈的稳定性，所以我们可以据此特性构建指纹识别算法体系的否定判据。

优选的，所述根据步骤二采用灰度极值响应求取图像特征，求取非纹理特征。

优选的，所述根据步骤三两幅图从明暗不均的图，归一化到一个明暗均匀且饱和度一致的图像上来，并保留所有的细节，包括伴生细节纹理。

优选的，所述根据步骤四在低功耗的嵌入式MCU里面，查表实现 sine/cos值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)在细化纹理图像上提取纹理的端点、交叉点等结构上的稳定特征，正是由于具有强烈的稳定性，所以我们可以据此特性构建指纹识别算法体系的否定判据；

(2)两幅图从明暗不均的图，从明暗不均的图，归一化到一个明暗均匀且饱和度一致的图像上来，并保留了所有的细节，包括伴生细节纹理，这有利于任何算法在此基础上提取进一步的特征信息，原始图像受限于干湿手指和按压轻重的差异，同一个手指不同时间不同方位的按压会形成不同效果的图像；