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1、灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用李慧娜1,郭超峰1,平源t2（1•许昌学院，计算机科学与技术学院，河南许昌461000；2•北京邮电大学，计算机学院，北京100876）摘要：指纹图像分割是自动指纹识别系统的关键步骤之一。通过分析指纹图像的灰度级数、位移量及相对方向与其灰度共生矩阵的二次统计特征之间的关系，提出了一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。该算法先将指纹图像分割成矩形块，得到每个矩形块在不同相对方向上的灰度共生矩阵的对比度，然后将其对比度方差与预设阈值进行比较，完成前景或背景区的快速判断
2、。分析和实验表明，该算法分割指纹效果较好，并且对不同的采集环境和图像质量都体现出较强的健壮性。关键词：指纹图像分割；纹理特征；灰度共生矩阵；二次统计特征；对比度方差中图分类号：TP391文献标志码：ATheApplicationofGrayLevelCo-occurrenceMatrixforFingerprintSegmentationLlHui_na1,GUOChao-feng1,PINGYuan12(1.DepartmentofComputerScienceandTechnology,Xuch
3、angUniversity,Xuchang,Henan461000,China2.DepartmentofComputerScience,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,ChiniaAbstract:Fingerprintsegmentationhasbeenconsideredasoneofthecriticalprocessesoftheautomaticfingerprintidentificationsy
4、stem.Followingtheanalysisoftherelationshipbetweenthesecondorderstatisticalcharacteristicsandthegrey-scalelevel,theoffsetvalueandtherelativedirection,aninnovativefingerprintsegmentationalgorithmbasedonthegraylevelco-occurrencematrix(GLCM)isthuspresented
5、.Firstly,thefingerprintissplitintoanumberofrectangularblockstogetthecontrastsofGLCMforeachindifferentdirections.Andthen,tojudgeforwhetherarectangularblockistheprospectregionornot,theproposedalgorithmcomparesitsvarianceofthecontrastwiththepredefinedthre
6、shold.ThetheoreticalanalysisandexperimentresultsontheFVC2004showthattheproposedalgorithmperformswellandisrobustinhandlingthevariedqualitiesoffingerprintimagescollectedinanycircumstance・Keywords:fingerprintsegmentation;texturalfeatures;graylevelco-occur
7、rencematrix;secondorderstatisticalcharacteristics;contrastvarianee1引言指纹识别是目前应用最广泛的生物特征识别技术之一。自动指纹识别系统（AutomaticfingerprintidentificationSystem,AFIS）—般由指纹采集、指纹预处理、特征提取、指纹分类、指纹匹配等几部分组成。指纹分割属于指纹预处理，分割结果可以使自动指纹识别系统的后续处理过程集中于指纹图像的有效指纹区域，有利于提高特征提取的准确性和速度，从而提
8、高系统的性能。指纹图像在采集过程中不可避免地被噪声干扰，存在一些无效区域。指纹图像中包含比较清晰或可以恢复的指纹纹理信息的部分称为前景区域，而那些包含低质量、及在后续处理中很难恢复的图像区域的部分称为背景区。指纹图像分割的目的就是要区分前、背景区域。现有的分割方法主要利用灰度平均值、灰度方差等无方向判别[1-3];也有利用频谱特性指标实现指纹图像的分割或方向图特征完成分割"5】。前者忽视了前景区域所具有的纹理特征和无明显纹理的背景区域特征之间的区别，无法实现有效指纹区
