[发明专利]一种基于扩散方程的低质量指纹图像方向场提取方法

摘要

本发明公开了一种自动指纹识别系统中指纹图像方向场的计算方法，采用基于GVF模型的方法，其实现步骤如下，(1)输入指纹图像；(2)计算输入指纹图像的梯度分布，质量分数以及裂痕掩模；(3)判断指纹质量，若为Bad则转至步骤(4)，否则转至步骤(5)；(4)将裂痕掩模与初始GVF场V0作用，抹掉裂痕区域的噪声数据；(5)对初始GVF场V0进行快速平滑扩散，扩散后的GVF场记为Vcoarse；(6)使用Vcoarse计算出指纹的方向场分布θcorse(x，y)，并进行奇异点检测，获得奇异区域掩模MSingulsr；(7)使用GGVF模型修正奇异区域的Vcoarse得到最终的GVF场VFine；(8)计算最终的方向场θ(x，y)。本发明克服了现有技术对低质量及背景区域图像计算效果较差的缺点，对低质量指纹图像及指纹背景区域也能得到好的结果。

主权项

基于扩散方程的低质量指纹图像方向场提取方法，包括如下步骤：(1)输入指纹图像I(x，y)，I(x，y)表示图像在坐标点(x，y)的灰度值；(2)计算指纹图像的梯度分布[Ix，Iy]，质量分数Q(x，y)以及裂痕掩模Mscar(x，y)；(3)对质量分数Q(x，y)与裂痕掩模Mscar(x，y)进行分析，判断指纹质量，若为Bad则转至(4)，若为Good则转至(5)；(4)将裂痕掩模Mscar(x，y)与初始梯度矢量流(GVF)场V0作用，抹掉裂痕区域的噪声数据；(5)对初始梯度矢量流(GVF)场V0进行快速平滑扩散，扩散后的初始梯度矢量流(GVF)场记为VCoarse；(6)使用VCoarse计算出指纹的方向场分布θCoarse(x，y)，并进行奇异点检测，获得奇异区域掩模MSingular(x，y)；(7)将质量分数Q(x，y)与奇异区域MSingular(x，y)相乘，使用一般化的梯度矢量流(GGVF)模型对奇异区域的VCoarse进行修正，得到最终的梯度矢量流(GVF)场VFine； (8)根据公式θ＝0.5tan‑1(u/v)计算出最终的方向场θ(x，y)。