指纹图像的处理方法和处理装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种指纹图像的处理方法和处理装置。该指纹图像的处理方法包括：确定像素点方向和通过Gabor滤波器对像素点灰度进行增强；计算Gabor滤波器的滤波窗口内像素点的平均灰度，并将该平均灰度与滤波器系数和的乘积作为该像素点对应的二值化阈值进行二值化；判断增强后的灰度值减去二值化阈值得到的差是否大于或等于0，当得到的差大于或等于0时，该像素点的二值化结果为1，当得到的差小于0时，该像素点的二值化结果为0。通过本发明专利技术，使得该处理方法在Gabor滤波增强过程中直接完成二值化处理，省去了增强与二值化处理之间的临时图像存储，减少处理过程、节省空间，减小资源消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种指纹图像的处理方法和处理装置。
技术介绍
目前，基于细节点的指纹识别算法应用广泛，其处理过程主要包括指纹图像预处理、特征提取、特征比对等，指纹图像预处理又包括计算方向场、增强滤波、二值化等处理步骤。增强滤波和二值化是指纹识别的两个重要处理步骤，其处理结果直接影响最终的指纹比对效果。指纹图像增强方法有多种，例如空域增强方法、频域增强方法及Gabor滤波增强方法等，其中，常用的方法是Lin Hong等提出的基于Gabor滤波的指纹图像增强方法(Hong, L.，Wan, Y.，and Jain, A. Κ. ' Fingerprint image enhancement:Algorithm andperformance evaluation’ . IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence 20，8 (1998)，pp777_789)。Gabor滤波器在空域有良好的方向选择性，同时在频域有良好的频率选择性，Gabor滤波增强方法利用了纹线的方向信息和频率信息，可以达到比较好的增强效果。由于Gabor滤波增强方法的良好效果，使其成为目前指纹增强的常用方法。尽管Gabor滤波在指纹增强方面优势明显，但是，Gabor滤波存在两个缺点第一，由于计算方向场方法不当和滤波器模板尺寸选择不当，导致增强后的图像出现所谓的块效应和方向效应；第二，运算量比较大、耗时多，对指纹算法的实时处理和嵌入式应用造成影响。通常，指纹图像的Gabor滤波增强采用分块方式，即将指纹图像分成W*W小块，然后以块为单位计算局部纹线方向和纹线频率，然后通过Gabor滤波器实现指纹图像增强。专利技术人发现，不同的图像块采用局部方向和局部频率进行增强有时会导致相邻块的衔接不平滑，导致各块增强幅度不均匀，二值化后往往会出现块效应，这样会影响后面指纹特征点的提取。同时，如果滤波器窗口的边长W的尺寸选择不当，那么会造成方向效应，即局部纹线方向不同导致的局部增强明显不均匀。在现有技术中，如果纹线间的像素数量为D，也即纹线距离等于D时,一般选择W=2D+1或W=3D+1。但是，Gabor图像滤波是将图像与Gabor滤波器模板做卷积操作，假如滤波器窗口大小为W*W，如果采用卷积实现滤波，每个像素的计算量至少需要W*W次乘法和W*W-1次加法，共计2*W*W-1次加乘法运算。假设D取10，在W=2D+1=21时，需要440次加乘法，在W=3D+1=31时，需要960次加乘法。由此可见，在现有技术中，采用卷积实现滤波时，计算量较大。除了上述问题，二值化过程也是一个耗费资源的处理过程。在指纹增强后，需要保留增强后的临时图像，然后再利用大津展之等阈值法进行二值化处理，既占用空间又增加了处理过程，影响指纹识别算法的效率。假设保存增强后的临时图像，并且，指纹图像的大小为256*360，如果采用float型变量，那么相当于4倍的char空间，该图像占用的空间将达到360KBytes,如果采用short型变量,那么相当于2倍的char空间，该图像占用的空间将达到ISOKbytes，这些资源消耗对嵌入式指纹应用来说都比较严重，能否减少处理过程和资源消耗，这也是摆在算法研发人员面前的问题。针对相关技术中指纹图像处理中资源消耗大的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种指纹图像的处理方法和处理装置，以解决指纹图像处理中资源消耗大的问题。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种指纹图像的处理方法。根据本专利技术的指纹图像的处理方法包括确定待处理指纹图像中像素点(X，y)的方向，其中，像素点(X，y)为待处理的指纹图像中任意一个像素点；计算像素点(X，y)对应的纹线频率和纹线距离；根据纹线距离确定Gabor滤波器的滤波窗口的边长；根据纹线频率和方向计算像素点(X，y)对应的滤波器系数和；通过Gabor滤波器对像素点(X，y)的灰度进行增强，得到像素点(x，y)增强后的灰度；计算Gabor滤波器的滤波窗口内像素点的平均灰度；计算像素点(X，y)对应的二值化阈值，其中，二值化阈值为平均灰度与滤波器系数和的乘积；判断增强后的灰度值减去二值化阈值得到的差是否大于或等于O ;当差大于或等于O时,将像素点(X, y) 二值化为I ;以及当差小于O时,将像素点(X, y) 二值化为O。进一步地，根据纹线距离确定Gabor滤波器的滤波窗口的边长包括当纹线距离的二分之一为偶数时，确定滤波窗口的边长等于纹线距离的二分之一加I ;以及当纹线距离的二分之一为奇数时，确定滤波窗口的边长等于纹线距离的二分之一。进一步地,计算像素点(X, y )对应的纹线频率包括计算像素点(X，y )对应的估计纹线频率；获取预设的对应关系，其中，对应关系为分辨率与纹线频率范围的对应关系；根据对应关系和待处理指纹图像的分辨率确定待处理指纹图像对应的纹线频率范围；判断估计纹线频率是否在确定的纹线频率范围内；当估计纹线频率在确定的纹线频率范围内时，像素点(x，y)对应的纹线频率等于像素点(x，y)对应的估计纹线频率；以及当估计纹线频率不在确定的纹线频率范围内时，像素点(X，y)对应的纹线频率等于像素点(X，y)的相邻像素点对应的估计纹线频率，或者当估计纹线频率大于确定的纹线频率范围内的最大纹线频率时，像素点(x，y)对应的纹线频率等于最大纹线频率，当估计纹线频率小于确定的纹线频率范围内的最小纹线频率时，像素点(X，y)对应的纹线频率等于最小纹线频率。进一步地，计算像素点U，y)对应的纹线频率包括获取预设的对应关系，其中，对应关系为分辨率与纹线频率范围的对应关系；根据对应关系和待处理指纹图像的分辨率确定待处理指纹图像对应的纹线频率范围；以及计算确定的纹线频率范围内所有纹线频率的平均值，以得到像素点(X，y)对应的纹线频率。进一步地，确定像素点(X，y)的方向包括按照八方向提取原则，在像素点(X，y)对应的掩模窗口内，提取像素点的八条方向线，其中，八条方向线包括四条偶数方向线和四条奇数方向线；计算每条方向线对应的灰度和，得到八条方向线对应的八个灰度和，其中，偶数方向线对应的灰度和为偶数方向线上的像素点的灰度的和，奇数方向线对应的灰度和为第一灰度子和与第二灰度子和的和，其中，第一灰度子和为奇数方向线上的像素点的灰度的和，第二灰度子和为奇数方向线穿过的像素点的灰度和的二分之一；在八个灰度和中确定最大灰度和Max与最小灰度和Min ;计算八个灰度和的和，得到八条方向线的灰度总和Total ;当(nWndWide*g (x, y)+Min+Max)*8>3*Total 时,像素点(x, y)的方向为最大灰度和Max对应的方向线的方向，其中，nWndWide为掩模窗口的边长；以及当(nWndWide*g (x, y)+Min+Max)*8 ( 3*Total时，像素点(x，y)的方向为最小灰度和Min对应的方向线的方向。进一步地，在确定像素点(X，y)的方向之前，该方法还包括判断像素点(X，y)是否为背景点，其中，当像素点(x，y)不是背景点时，确定像素点(x，y)的方向。进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指纹图像的处理方法，其特征在于，包括：确定待处理指纹图像中像素点（x，y）的方向，其中，所述像素点（x，y）为所述待处理的指纹图像中任意一个像素点；计算所述像素点（x，y）对应的纹线频率和纹线距离；根据所述纹线距离确定Gabor滤波器的滤波窗口的边长；根据所述纹线频率和所述方向计算所述像素点（x，y）对应的滤波器系数和；通过所述Gabor滤波器对所述像素点（x，y）的灰度进行增强，得到所述像素点（x，y）增强后的灰度；计算所述Gabor滤波器的滤波窗口内像素点的平均灰度；计算所述像素点（x，y）对应的二值化阈值，其中，所述二值化阈值为所述平均灰度与所述滤波器系数和的乘积；判断所述增强后的灰度值减去所述二值化阈值得到的差是否大于或等于0；当所述差大于或等于0时，将所述像素点（x，y）二值化为1；以及当所述差小于0时，将所述像素点（x，y）二值化为0。

【技术特征摘要】
1.一种指纹图像的处理方法，其特征在于，包括确定待处理指纹图像中像素点(x，y)的方向，其中，所述像素点(x，y)为所述待处理的指纹图像中任意一个像素点；计算所述像素点(X，y)对应的纹线频率和纹线距离；根据所述纹线距离确定Gabor滤波器的滤波窗口的边长；根据所述纹线频率和所述方向计算所述像素点(X，y)对应的滤波器系数和；通过所述Gabor滤波器对所述像素点(X，y)的灰度进行增强，得到所述像素点(x，y)增强后的灰度；计算所述Gabor滤波器的滤波窗口内像素点的平均灰度；计算所述像素点(X，y)对应的二值化阈值，其中，所述二值化阈值为所述平均灰度与所述滤波器系数和的乘积；判断所述增强后的灰度值减去所述二值化阈值得到的差是否大于或等于O ;当所述差大于或等于O时，将所述像素点(x，y) 二值化为I ;以及当所述差小于O时，将所述像素点(X，y) 二值化为O。2.根据权利要求I所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，根据所述纹线距离确定Gabor滤波器的滤波窗口的边长包括当所述纹线距离的二分之一为偶数时，确定所述滤波窗口的边长等于所述纹线距离的二分之一加I ;以及当所述纹线距离的二分之一为奇数时，确定所述滤波窗口的边长等于所述纹线距离的二分之一。3.根据权利要求I或2所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，计算像素点(x，y)对应的纹线频率包括计算所述像素点(X，y)对应的估计纹线频率；获取预设的对应关系，其中，所述对应关系为分辨率与纹线频率范围的对应关系；根据所述对应关系和所述待处理指纹图像的分辨率确定所述待处理指纹图像对应的纹线频率范围；判断所述估计纹线频率是否在确定的纹线频率范围内；当所述估计纹线频率在所述确定的纹线频率范围内时，所述像素点(X，y)对应的纹线频率等于所述像素点(X，y)对应的估计纹线频率；以及当所述估计纹线频率不在所述确定的纹线频率范围内时，所述像素点(X，y)对应的纹线频率等于所述像素点(X，y)的相邻像素点对应的估计纹线频率，或者当所述估计纹线频率大于所述确定的纹线频率范围内的最大纹线频率时，所述像素点(X，y)对应的纹线频率等于所述最大纹线频率，当所述估计纹线频率小于所述确定的纹线频率范围内的最小纹线频率时，所述像素点(X，y)对应的纹线频率等于所述最小纹线频率。4.根据权利要求I或2所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，计算像素点(x，y)对应的纹线频率包括获取预设的对应关系，其中，所述对应关系为分辨率与纹线频率范围的对应关系；根据所述对应关系和所述待处理指纹图像的分辨率确定所述待处理指纹图像对应的纹线频率范围；以及计算确定的纹线频率范围内所有纹线频率的平均值，以得到所述像素点(X，y)对应的纹线频率。5.根据权利要求I或2所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，确定像素点(x，y)的方向包括按照八方向提取原则，在所述像素点(x，y)对应的掩模窗口内，提取所述像素点的八条方向线，其中，所述八条方向线包括四条偶数方向线和四条奇数方向线；计算每条方向线对应的灰度和，得到所述八条方向线对应的八个灰度和，其中，所述偶数方向线对应的灰度和为所述偶数方向线上的像素点的灰度的和，所述奇数方向线对应的灰度和为第一灰度子和与第二灰度子和的和，其中，所述第一灰度子和为所述奇数方向线上的像素点的灰度的和，所述第二灰度子和为所述奇数方向线穿过的像素点的灰度和的二分之一；在所述八个灰度和中确定最大灰度和Max与最小灰度和Min ；计算所述八个灰度和的和，得到所述八条方向线的灰度总和Total ；当(nWndWide*g(x, y)+Min+Max)*8>3*Total时,所述像素点(x, y)的方向为所述最大灰度和Max对应的方向线的方向，其中，nWndWide为所述掩模窗口的边长；以及当(nWndWide*g(x, y)+Min+Max)*8 ^ 3*Total时,所述像素点(x, y)的方向为所述最小灰度和Min对应的方向线的方向。6.根据权利要求I或2所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，在确定像素点(x，y)的方向之前，所述方法还包括判断所述像素点(X，y)是否为背景点，其中，当所述像素点(X，y)不是所述背景点时，确定所述像素点(X，y)的方向。7.根据权利要求6所述的指纹图像的处理方法，其特征在于，判断所述像素点(x，y)是否为背景点包括按照八方向提取原则，在所述像素点(x，y)对应的掩模窗口内，提取所述像素点的八条方向线，其中，所述八条方向线包括四条偶数方向线和四条奇数方向线；计算每条方向线对应的像素点的平均灰度，其中，所述偶数方向线对应的像点由所述偶数方向线上的像素点组成，所述奇数方向线对应的像素点由所述奇数方向线上的像素点和所述奇数方向线穿过的像素点组成；计算所述掩模窗口内像素点的平均灰度；计鼾=Σ (以—)2 ,其中，DirAverGray [η]为第η条方向线h--qrrftCiA vsf \jj cty的平均灰度，WndAverGray为所述掩模窗口内像素点的平均灰度；以及当c大于3时，所述像素点(X，y)不是所述背景点。8.根据权利要求6所述的指纹图像的处理方法，判断所述像素点(X，y)是否为背景点包括按照...

【专利技术属性】
技术研发人员：单成坤，杨春林，牛纪祥，周军，
申请(专利权)人：北京天诚盛业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：