一种改进的指纹方向场估算方法

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1、一种改进的指纹方向场估算方法陈艳艳(淮海工学院计算机工程学院，连云港222005)●摘要：指纹图像具有明显的纹理结构特征，其方向场信息能抽象并直接反映纹理结构的形态特征。提出一种改进的基于梯度的指纹方向场计算方法，在计算块梯度向量前进行归一化处理。实验证明，归一化后求取的方向场更加准确，尤其在噪声边缘区域，效果更加明显。关键词：指纹图像；方向场；梯度向量；归一化0引言指纹特征。指纹图像预处理主要有以下五个步骤：图像分割、生物特征识别技术通过计算机与光学、声学、生物方向场计算、图像增强、二值化、细化等。不同算法的具传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合．利体步骤不尽相同。例如Da

2、rioMaio等提出的脊线追踪法用人体固有的生理特性(例如指纹、脸像、红膜等)和行直接对灰度图像进行处理．省略了二值化和细化步骤。为特征(例如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的识别。在众多人体特征中．指纹具有较高的独特性、稳定性．应用其进行身份识别的准确性有保证．同时指纹还具有良好的防伪性自动指纹识别系统的典型工作流程为：指纹采集、图2指纹图像预处理流程预处理、特征提取、特征匹配。其中指纹模板库预先存储大量指纹图像提取的指纹特征．用于与现场采集的其中方向场计算已经被公认是一项关键技术．直活体指纹特征进行比对接影响自动指纹识别系统(AFIS)的准确度。1方向场估算相似度估算方向场的

3、方法大体可分为三类：基于滤波的方法、基于梯度的方法、基于模型的方法。基于梯度估算方法利用了指纹图像的一个重要特征——梯度场代表局部区域内灰度变化．此类方法大都是利用脊线方向场矢量垂直于梯度矢量的性质来估算方向场首先1将图像分割成小块．通过计算与块内各像素梯度值垂由于指纹采集阶段的各种复杂不确定因素．致使直的矢量均值估计各小块对应的方向场矢量输人的指纹图像含噪音较多．对这样的指纹图像直接1．1基于梯度算子最小均方根法进行特征提取很难达到良好的效果．为了保证特征提A．R．Ra0提出的一种经典的基于梯度求取方向图取的可靠性．必须对指纹图像进行预处理．预处理的目的方法。将图像分割成W~W大

4、小的块．计算每一小块的就是削弱图像中的噪音．提高指纹纹线的清晰度．把的方向，近似地认为块内所有点的方向一致．用块方向指纹图像变成一幅清晰的点线图．以便于提取正确的代替其中每个点的方向收稿日期：2010-08-06修稿日期：2010—09—06作者简介：陈艳艳(1972一)，女，硕士，讲师，研究方向软件工程、指纹识别、图像处理现代计算机2010．09@图像基于梯度算子的最小均方根法主要步骤如下：度向量(1)将指纹图像I划分为wxw大小的块．各块之冉1式(3)和式(7)看}f

5、Rao算法计算出的块梯度向间不重叠，量是将块内所有点单位平方梯度向量进行加权求和得(2)对每一块内的每个点(，

6、y)计算x轴和Y轴方到的．权系数为各点的梯度向量模平方r：计算一幅指向上的梯度向量戤和毋。纹图像中各像素点的梯度向量．沿梯度向量方向的灰度变化最为剧烈．而梯度向量的长度则表明了灰度变[]r=[，一]㈩化的速度．长度越长，灰度变化速度越快。往往在噪声其中．区域灰度变化都较为强烈．如果用Rao算法进行估算，r则灰度变化的强度会对梯度向量的方向产生影响事f(，)(上21一【’avJ—实上．块梯度向量的方向应只取决于块内每点梯度向f【⋯，(+1，，，)-～I(一1，Y)一，(，y+1)一，(，y一1)]量的方向信息．而不应与其长度信息有关本文提出归’⋯～一丁一一～J一化过程．即在计算块梯度

7、向量前将每点的梯度向量(3)计算平方梯度向量。归一为单位梯度向量[懿，]=[dcos26，g2sin2~b]=[&，28](2)1．3实验结果其中，2西为平方梯度向量的角度。图3给出了实验结果为了验证上述方法的正确(4)估算块梯度向量。性，在实验中，通过对原始指纹图像上加人人为的噪，舻声，分别取得归一化前后的方向图‘[G⋯G∑∑懿。∑∑g,yl1Ill=j∑∑(或2．鼠2)，∑∑2J(3)x=ly=l=ty=l(5)求块方向。咖=1tan-~()(4)由于为块梯度向量方向。而块方向与块梯度向量方向成直角。所以块方向须加上90o(a)原始指纹图像(b)加入人为噪声的图像_l()+1竹

8、(5)1．2本文的一些改进工作A．R．Rao提出的基于梯度算子的最小均方根方法估计块方向时．直接用各点的梯度向量计算块梯度向量，即为(1)式。由梯度向量也可得(6)式的形式：[＆()，岛()][，＆](6)(C)Rao算法求取的方向图(d)归一化后Rao算法求取其中，r=：、／(，y)2(，)，为梯度向量的模，表示的方向圈图3归一化前后的方向图了向量的长度信息。f盈，盈1为单位梯度向量，表示向量的方向信息。将(6)式代人前面的(2)式(d)图是在计算块梯度向量前增加了