指纹图像二值化算法的分析和比较

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1、指纹图像二值化算法的分析和比较1引言指纹作为人体的重要特征，因其具有唯一性利终生不变性，已经成为生物识别领域的重要手段。它不仅应用于公安司法系统的犯罪识别，而且还广泛应用于如一些保密系统的身份验证，成为生物识别领域的新热点。在指纹口动识别系统中，图像采集设备所得到的图像是一幅含冇较多噪声的灰度图，必须经过预处理，除去人量的噪声信号，得到一幅纹线淸晰的点线图，才能进行指纹特征的提取和匹配。指纹图像的预处理是正确地进行特征提取、比对等操作的基础，而二值化是图像预处理中非常重要的一步，也是指纹细化并提取特征前的重要步骤。

2、不同的二值化经常会对后续的步骤产生极大的影响，常用的二值化方法由于仅仅利用了图像的灰度信息,没冇考虑指纹图像口身的方向结构特点，对指纹图像的二值化效果不理想.本文首先对常用的二值化算法进行了讨论，并主要通过实验比较了两种特别针对指纹图像的二值化算法。通常认为一个好的针对指纹图像的二值化算法应满足以下儿点要求•保持纹线的原始走向；•相关领域内指纹的纹线走向基木一致；•避免造成指纹纹线的中断和粘连；•避免生成虚假指纹纹线；•纹线间的间距变化平稳；2图像的二值化算法在很多情况下，图彖是由具有不同灰度的两类区域组成的。如在

3、指纹图彖中，指纹脊线和谷线就由不同的灰度构成，通常脊线要比谷线暗。所谓灰度图彖的二值化就是通过设定阀值，把它变为仅用两个灰度值分别表示图象的前景利背景颜色的二值图象。图象的二值化可以根据下面的阀值来处理：假设一幅灰度图的像素值为f(i,j)G(rp「2，…，I'm)，设冇—阀值为T二「i,IWiWm,则:Jl;f(ij)>Tf(iJ)=1〔0;f(iJ)

4、定的。阀值可以分为两类:全局阀值和局部阀值。1)全局阈值全局阈值是在整个图像中将灰度阈值的值设置为常数。如果背娥的灰度值在整个图像中可以合理的看作恒定，而口所有的物体于背景都具有儿乎和同的的対比度，那么只要选择了正确的阈值，使用一个全局阈值可以得到非常好的的效果。代表算法有最大类间方差法(OSTU方法)。OSTU方法计算简单，稳定冇效，是实际应用中经常采用的方法。但是它对噪声和目标大小十分敬感,仅对类间方差是单峰的图像冇较好效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能为双峰或多峰，此时OSTU方法就会失

5、效。2)自适应阈值白适应阈值化算法也称动态局部阈值化算法。所谓动态是指根据每个像索及其邻域像索的灰度值情况动态地计算分割所需的阈值，如：Bemsen算法，它对图像上的每个点以Z为中心取一个局部窗口，则该点的阈值为窗口中最大灰度和最小灰度的平均，依次对每个点根据其阈值进行二值化。4.某于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法该二值化方法，将指纹图像口身的方向结构特点与源图像灰度值变化特点结合起來，确定对图像中每一像素点二值化的动态阈值，可一次完成图像的二值化功能.沿着垂直于纹线的方向来看，指纹纹线人致形成一个二维的正弦波

6、.除了模式区等少数异常区域以外，在一个小的局部区域内，指纹纹线的分布具有良好的频率特性和方向特性.充分利用局部区域内纹线的频率和方向信息,对每个局部区域构建相应的模板进行增强就能冇效地去除噪声，突出纹线的固冇结构.4.1指纹图像的方向图指纹图像的方向图指纹图像自身有着许多不同于其他图像的特点，它的纹理性和方向性都很强.方向图作为一种可直接从原灰度图像中得到的有用信息，在预处理、特征提取、指纹分类中有着重要的意义.它描述了指纹图像中每一个索点所在的线或谷线在该点的切线方向，由于指纹图像在一个适当区域内的各像索点的方向

7、几乎相同，在实际计算中,往往以该点所在块的方向近似代替该点的方向.计算方向图的基本思想是:在原灰度图像中计算每一点(或每一块)在各个方向上的某个统计量(如灰度差、梯度等)，根据这些统计量在各个方向上的差异，确定该点(或该块)的方向.假设f(i,j)代表指纹图像在(i,j)处的灰度值，则方向图的具体计算步骤如下：(1)将图像分成大小为MXM的块，这里M的大小以包含一脊一谷(一周期)为宜.(2)计算MXM块中每个像素f(i,j)在x轴和y轴上的梯度G£,j)和Gy(i,j).其计算可选用简单的梯度算子，如Sobel算子

8、等.(3)用下面的公式(1)计算MXM块的方向0M-1M-1—arctan2(1)ZZ2G.O)G、.(2)r=0j=0M-1M-1i=0J=0Gx工0口Gy丰0指纹图像的局部如图2(a)所示.方框y方向是该块的指纹方向,x方向是其法线方向•以法线方向上各像素点的灰度值做一曲线,可得到近似于正弦的波形图，如图2(b)所示.显然，该波形图的波谷対应指纹图像的