指纹图像分割方法的研究

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1、指纹图像分割方法的研究张正言,徐荣青(江苏科技大学电子信息学院,江苏省镇江市212003)摘要:本文在研究和分析方差法和方向图法的基础上,提出了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,即采用最大类间方差与图像分块处理相结合的方法来分割指纹图像。实验结果表明,该方法无论是对高对比度的指纹图像还是对低对比度的指纹图像均有良好的分割效果;相对于传统的指纹图像分割方法,本文的方法不仅具有无需根据经验来选择阈值的优点,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。关键词:指纹图像;最大类间方差;分割中

2、图法分类号:TP391文献标识码:AResearchontheSegmentingMethodsofFingerprintImageZhangZhengYan,XuRongQing(SchoolofElectronicsandInformationEngineering,JiangsuUniversityofScienceandTechnology,Zhenjiang212003)Abstract:Thetwocommonmeansforsegmentingthefingerprintimageare

3、variancemethodanddirectionalmethod.Afterinvestigatingandanalyzingthetwomethods,thispaperpresentsanewapproachtosegmentingthefingerprintimagesbasedonthemaximumbetween-clustervariance(MBV).ThismethodsegmentsthefingerprintimagesbymeansoftheMBVandthetechnolo

4、gyofdividingtheimagesintoblocks.Theexperimentalresultsindicatethatthismethodperformswellonthefingerprintimageswithhighandlowcontrast..Comparedwiththetwocommonmethods,thisnewmethodnotonlyhastheadvantageinchoosingthethresholdwithouttheexperience,butalsowo

5、rksfaster.Thismethodismoresuitableforreal-timeprocessing.Keywords:fingerprintimages;MBV;segmentation1引言由于指纹具有惟一性、永久性、可采集性等突出优点[1-2],相对于其他身份识别技术而言,自动指纹识别技术是一种更为理想的身份确认技术。目前,绝大多数的自动指纹识别技术都是通过对脊线和谷线的细节特征点的提取来实现指纹匹配和认证的,这些细节特征点主要包括两种:脊线端点(Ridgeending)和脊线分叉点

6、(Ridgebifurcation)[3]。然而,基于细节点的特征提取是非常细致的操作,需要像素级的精度,而从指纹采集仪输入的指纹图像又往往因为手指本身的因素以及采集条件等各种原因的影响含有大量的噪声,图像质量严重下降,直接对输入的指纹图像进行细节点的特征提取是不现实的。因此,要实现细节点的准确提取就必须先对受噪声干扰的指纹图像进行预处理,把指纹图像变成一幅清晰的二值点线图。指纹图像分割一般位于预处理的前端,其目的就是要把含有指纹的前景区域和不含有指纹的背景区域分割出来,使预处理过程只对前景区域进行处

7、理,这样不仅可以大大减少预处理的时间,而且还能减少背景伪特征对后续处理的干扰,从而提高整个系统的性能。目前典 型的指纹分割算法主要是基于图像灰度特性进行分割的方差法[4]和利用图像方向信息进行分割的方向图法[5-6]。方差法主要是利用脊线和谷线在前景区域的局部方差值很大,而在背景区域其方差值很小的这一特性,利用其局部方差对指纹图像进行分割,方差法分割速度较快,对于高对比度图像有较好的效果,但对于低对比度图像则不大适用,在前景区域效果较好,但在背景区域内效果不好。方向图法主要是利用指纹图像在某一区域的方

8、向直方图有无峰值来分割图像,因为在前景区域中脊线和谷线有着相同的方向,这使得方向直方图在这一1方向上产生峰值,而在背景区域中各个方向出现的概率几乎相等,其直方图没有峰值出现。方向图法不但适用于高对比度图像,也适用于低对比度和噪声图像,但是,由于该方法是基于图像的方向信息来进行分割的,所以在方向信息提取不准确时,则会失去作用,另外由于需要先求指纹的方向图,分割速度较慢,对实时性的要求有一定的影响。为此,本文提出了一种新的指纹分割方法,即采用最大类间方差和图

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