[发明专利]高分辨率掌纹方向场提取方法

摘要

高分辨率掌纹方向场提取方法属于掌指纹识别技术领域，其特征在于根据不同区域皱褶数量动态选择不同的方向估计算法。算法根据不同区域皱褶数量动态选择恰当的方法。算法统计不同区域的皱褶数量，对于皱褶较少的区域，采用离散傅里叶变换算法快速的估计脊线方向；而对于皱褶较多的区域，设计了鲁棒的基于拉登变换的方法提取脊线方向信息。这样，就把离散傅里叶变换算法的快速性和基于拉登变换的方法的鲁棒性结合起来，准确快速的估计掌纹方向场。在后处理阶段，采用区域生长算法修正初始估计中存在的错误，得到可信的方向场。这种方法能够对皱褶非常严重的掌纹准确快速的估计其方向场。

主权项

1.用于提高掌纹识别分辨率的掌纹方向场提取方法，其特征在于所述方法是在计算机中依次按以下步骤实现的：步骤(1)：皱褶提取步骤(1.1)，先对输入到计算机的原始掌纹图像进行低通滤波，再把低通滤波后的原始掌纹图像分为4×4像素点的方格，下采样率为4，求取每个所述方格内各像素点灰度的平均值作为低通滤波并下采样后得到的掌纹图像I_Sub所对应像素点的灰度值，设所述各像素点表示为(x_s，y_s)，s为序号；步骤(1.2)，求取步骤(1.1)中取得的掌纹图像I_Sub中每一个像素点(x_s，y_s)所对应的皱褶能量：步骤(1.2.1)，以所述图像I_sub中每一个像素点(x_s，y_s)为中心，建立一个65×65个像素点的邻域Δ，并按下式计算所述像素点(x_s，y_s)的新的灰度值I′_Sub(x_s，y_s)：I'Sub(xs,ys)=ISub(xs,ys)-1NΔΣ(x,y)∈ΔISub(x,y)]]>则有Σ(x,y)∈ΔI'Sub(x,y)=0,]]>上式中，I_Sub(x_s，y_s)代表(x_s，y_s)点原始灰度值，(x，y)∈Δ表示该邻域Δ内的所有像素点(x，y)，N_Δ＝65×65个像素点；步骤(1.2.2)，计算在所述图像I′_Sub(x_s，y_s)中，以所述像素点(x_s，y_s)为中心，沿方向θ的直线上的像素点灰度值的加和，θ∈{0，π/12，2π/12，…，11π/12}，沿不同所述θ方向的加和值记为r_SubLine(θ；x_s，y_s)，则：rSubLine(θ;xs,ys)=Σ(xθ,yθ)∈ΔI'Sub(xθ,yθ)δ(|xθcosθ+yθsinθ|<ϵ),]]>(x_θ，y_θ)表示以(x_s，y_s)为中心，沿方向θ的直线上的各像素点，δ(|xθcosθ+yθsinθ|<ϵ)==1,if|xθcosθ+yθsinθ|<ϵ=0,if|xθcosθ+yθsinθ|≥ϵ]]>其中，ε＝5，步骤(1.2.3)，根据步骤(1.2.2)得到的不同θ方向的所述加和值，取其中最大的加和值按照下式计算像素点(x_s，y_s)的皱褶能量E_SubLine(x_s，y_s)：ESubLine(xs,ys)=rSubLine(xs,ys)ifrSubLine(xs,ys)>20000ifrSubLine(xs,ys)≤2000]]>其中，r_SubLine(x_s，y_s)＝max{r_SubLine(θ；x_s，y_s)}；步骤(1.2.4)，对步骤(1.2.3)得到的结果进行升采样得到原始图像中每一点对应的皱褶能量：E_Line(x，y)＝E_SubLine(x/4，y/4)步骤(2)：按以下步骤根据皱褶严重程度选择对应的方向场估计方法步骤(2.1)，块划分：将所述原始掌纹图像I按像素点划分为16×16的块，以便对每个块根据步骤(1)取得的结果选择求取脊线方向的估计算法，步骤(2.2)，以所述每一块为中心，统计其64×64像素点区域Ψ中每个像素点皱褶能量的和：E=Σ(x,y)∈ΨELine(x,y)]]>步骤(2.2)，判断：如果E＞E₀，则当前块皱褶严重，这样选择鲁棒的基于拉登变换的方法进行处理，执行步骤(3)，E₀＝3×10⁶；如果E≤E₀，则当前块皱褶较少，采取快速的离散傅里叶变换法进行处理，执行步骤(4)；步骤(3)，采用基于拉登变换的方法估计多皱褶区域的脊线方向，步骤如下：步骤(3.1)，扫描以当前块为中心，64×64像素点区域Ψ内的所有像素点，找出其中灰度值低于阈值G₀＝100的像素点；步骤(3.2)，对每个取出的低灰度值点，按以下步骤估计脊线方向；步骤(3.2.1)，设某个取出的像素点为(x₀，y₀)，在该像素点(x₀，y₀)的27×27像素点大小的邻域Θ内按下式计算新的灰度值I′(x₀，y₀)：I′(x0,y0)=I(x0,y0)-1NΘΣ(x,y)∈ΘI(x,y)]]>得到N_Θ＝27×27个像素点，I(x₀，y₀)为像素点(x₀，y₀)点的原始灰度值；步骤(3.2.2)，在所述邻域Θ上进行拉登变换：以所述像素点(x₀，y₀)为中心，计算在不同θ方向的灰度值r_Ridge(θ；x₀，y₀)：rRidge(θ;x0,y0)=Σ(x,y)∈ΘI′(x,y)δ(|xcosθ+ysinθ|<ϵ)]]>其中，θ∈{0，π/12，2π/12，…，11π/12}；ε＝2，δ函数取值如下：δ(|xcosθ+ysinθ|<ϵ)==1,if|xcosθ+ysinθ|<ϵ0,if|xcosθ+ysinθ|≥ϵ]]>步骤(3.2.3)，选取使r_Ridge(θ；x₀，y₀)取值最小的θ作为像素点(x₀，y₀)的脊线方向，并且取r_Ridge(θ；x₀，y₀)最小值的相反数作为置信度：脊线方向：θ(x₀，y₀)＝arg{min{r_Ridge(θ；x₀，y₀)}}，其中“arg{}”表示取θ的值，置信度：c(x₀，y₀)＝-min{r_Ridge(θ；x₀，y₀)}；步骤(3.3)，在区域Ψ内分别统计所有取出点在θ_i方向的置信度之和，i＝1，2，3...12，θ_i方向的置信度和c_b(θ_i)计算如下：cb(θi)=Σ(x0,y0)∈Ψf(c(x0,y0))I(θ(x0,y0)=θi)]]>上式中，函数f和函数I定义如下：f(c(x0,y0))=0,ifc(x0,y0)<cTc(x0,y0),ifc(x0,y0)≥cT]]>I(θ(x0,y0)=θi)==1,ifθ(x0,y0)=θi=0,ifθ(x0,y0)≠θi]]>c_T为截断阈值，取值为200；步骤(3.4)，将置信度由高到低排序，选择其中前k个作为当前块的脊线候选方向k取值为6；步骤(4)，依次按以下步骤采用离散傅里叶变换的方法估计少皱褶区域的脊线方向：步骤(4.1)，对步骤(3.1)中所述的以当前块为中心，64×64像素点大小的区域Ψ进行二维快速傅里叶变换，得到一个对应的64×64像素点大小的频域图像I_f(w，h)，其中(w，h)是频域图像上任一点的坐标；步骤(4.2)，把距离步骤(4.1)中所述频域图像中心小于4个像素点及大于9个像素点的点的函数值置为0，并用I_f′(w，h)表示经过这样处理后的新的频域图像：If′(w,h)=If(w,h)if4≤(w-wc)2+(h-h2)2≤90else]]>其中，w_c＝h_c＝64/2＝32，(w_c，h_c)是频域图像的中心坐标；步骤(4.3)，遍历步骤(4.2)中所述的新的频域图像I_f′(w，h)，找出使[I_f′(w，h)]²取值最大的前k个点，这里k取值为6，这k个点按幅值从大到小排列如下：(w₁，h₁)，(w₂，h₂)...(w_i，h_i)...(w_k，h_k)步骤(4.4)，计算出所述当前块的脊线候选方向这里k取值为6：步骤(5)，用区域生长算法进行平滑处理，得到最终方向场从步骤(3)、步骤(4)求得的k个候选脊线方向场中选择恰当的方向构成方向场：步骤(5.1)，种子产生，步骤(5.1.1)，定义变量Is(i，j)记录第i行，第j列的块从属的种子序号：初始化种子序号SeedIndex＝0并初始化Is(i，j)＝0i＝0，1，…，m-1 j＝0，1，…，n-1，其中，m等于原始图像宽度w除以16，n等于原始图像高度h除以16，初始化i＝0，j＝0；步骤(5.1.2)，设定Is(0，0)＝1，SeedIndex＝1，表示将第一个块的种子序号设为1；步骤(5.1.3)，i从0遍历到m-2，j从0遍历到n-2，遍历完成后进入步骤(5.1.4)，对于每一轮遍历都做如下工作：步骤(5.1.3.1)，如果块(i，j+1)与块(i，j)脊线的第一候选方向符合连续性条件，则置Is(i，j+1)＝Is(i，j)，连续性条件为反之，如果它们不符合连续性条件，则将SeedIndex的值加1，并将新的SeedIndex值赋给Is(i，j+1)；步骤(5.1.3.2)，如果块(i+1，j)与块(i，j)脊线的第一候选方向符合连续性条件，则置Is(i+1，j)＝Is(i，j)，连续条件同步骤(5.1.3.1)中所述；反之，如果它们不符合连续性条件，则将SeedIndex的值加1，并将新的SeedIndex值赋给Is(i+1，j)；步骤(5.1.4)，分别统计各个种子序号数对应的块的数目，如果某一种子序号数对应的块数小于20，则将该种子序号数所对应的块的Is(i，j)的值为Is(i，j)＝0，余下的Is(i，j)≠0块即为连通的块的个数超过20的种子区域；步骤(5.2)，种子生长，步骤(5.2.1)，定义变量Iw(i，j)记录第i行，第j列的块的脊线方向；初始化Iw(i，j)如下：Iw(i,j)=0ifIs(i,j)=01ifIs(i,j)≠0]]>Iw(i，j)＝0代表在块(i，j)处没有候选方向被选择，Iw(i，j)＝1代表选择中第一候选方向作为该块的脊线方向；步骤(5.2.2)，定义队列Q，并初始化为空；步骤(5.2.3)，对每一个块(i，j)，如果Iw(i，j)＞0，判断其四邻域的脊线方向是否与其满足连续性条件，其中连续性条件定义如下：设是块(i，j)选定的脊线方向，是块(i，j)的某一邻域(i^*，j^*)的第l^*个候选方向，如果二者满足则认为他们满足连续性条件，称满足连续性条件的两个块连续；对四邻域中某一个块(i^*，j^*)按照候选方向从高到低的顺序，即按照的顺序，分别判断它是否与块(i，j)连续，如果找到它的某个候选方向l^*与块(i，j)选定的方向满足连续性条件，则将一条信息w_c＝(i^*，j^*，l^*)加入到队列Q中，其中i^*，j^*代表邻域块的位置，l^*代表该块中与当前块连续的方向序号，结束对块(i^*，j^*)的判断，然后转向块(i，j)的其他邻域，重复这个步骤直至完成块(i，j)的所有四邻域的判断；步骤(5.2.4)，当队列Q不为空，执行如下循环：步骤(5.2.4.1)，从Q中弹出一个块信息w_c＝(i，j，l)；步骤(5.2.4.2)，如果Iw(i，j)＞0则跳转至步骤(5.2.4)，否则置Iw(i，j)＝l，同步骤(5.2.3)，判断其四邻域是否与其连续，如果连续，则将相应信息w_c＝(i^*，j^*，l^*)加入到队列Q中；步骤(5.3)，输出方向场：对任一个块(i，j)，如果Iw(i，j)＝l＞0，则取中方向作为最终方向；如果Iw(i，j)＝0，则取其8邻域的平均方向作为其最终方向。