一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法技术

本发明专利技术适用于图形处理技术领域，提供了一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，该方法基于点方向相似度加权线性投影分析来计算指纹块的方向。基于指纹图像块方向一致性估计，对指纹块质量进行评价，设计一种基于块质量分级机制和复合窗口策略下的指纹图像方向场提取方法：高质量块方向被优先估计，低质量块方向最后估计，在对较低质量的块方向进行估计时，结合块邻域优先级，将被优先估计的高质量块方向信息在复合窗口策略下扩散到待估计低质量块中，从而有效提高低质量块的方向估计准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法
本专利技术属于图像处理
，提供了一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法。
技术介绍
生物识别技术是当前信息科学
研究的热点之一，而指纹识别则是目前应用最多，也是目前应用最好的生物识别技术。生物特征识别技术以生物特征为基础，以信息处理技术为手段，将生物技术和信息技术有机结合在一起。生物特征识别技术克服了许多传统身份认证方法的缺点，且识别正确率较高，使用方便。指纹因其特有的不会丢失、不会遗忘、唯一性、不变性、高防伪性和使用方便等优点使得指纹识别成为使用最广泛的生物特征识别技术，已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全和电子商务等领域得到应用。自动指纹识别系统(AutomaticFingerprintIdentificationSystem，AFIS)作为生物识别技术的重要代表，其评价标准是系统识别率和执行速度。自动指纹识别系统通过对指纹图像的采样、预处理、分类、特征信息提取和匹配等过程来实现身份识别。指纹识别技术虽然已经取得了丰硕的研究成果，但该技术尚存在较多的研究难点，研究空间很大。指纹方向场描述了指纹脊线和谷线的方向模式信息。作为指纹全局、可靠的特征，指纹方向场在自动指纹识别系统中起到非常重要的作用，在指纹图像分割、指纹图像增强、奇异点检测、指纹匹配和指纹分类等方面发挥了非常重要的作用。鉴于指纹方向场在自动指纹识别系统中的重要性，对指纹方向场提取技术的研究已越来越受到研究人员的重视，并被认为是解决自动指纹识别中的某些关键技术的一个重要途径。基于梯度的指纹方向场提取方法依据块梯度矢量估计指纹方向场。该方法能够准确、细致地刻画出指纹的方向信息，成为主流的方向场估计方法。指纹方向场和梯度向量场是正交的，因此指纹方向场可以通过梯度向量场计算得到。基于梯度的方法的优点是能够准确、细致地刻画出指纹的方向信息，缺点是抗噪能力较差，对于有大区域孔洞、断裂、干燥及油腻等大噪声低质量指纹图像，提取的指纹方向场的准确性和可靠性仍然较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，旨在解决现有基于梯度的指纹方向场提取方法，在对存在大区域孔洞、断裂、干燥及油腻等大噪声低质量指纹图像提取的指纹方向场时，存在准确性和可靠性仍然较差的问题。本专利技术是这样实现的，一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，该方法包括如下步骤：S1、基于内层窗口对指纹图像进行分块，同时标记为未评估指纹块；S2、基于点梯度向量集的加权线性投影分析计算指纹块图像方向一致性参数，依据指纹块图像方向一致性参数将指纹块进行质量等级的划分；S3、检测是否存在未评估的指纹块，若存在，至执行步骤S4至步骤S6，若不存在，则执行步骤S7；S4、基于质量等级及邻域优先级来构建待评估指纹块集；S5针对待评估指纹块集中的待评估指纹块，通过加权线性投影分析的方法对所述待评估指纹块的外层块方向进行估计；S6、将估计的外层块方向Θb反馈回对应待评估指纹块的内层块b，将所述待评估指纹块标记为已评估指纹块；S7、将提取的所有指纹方向场Θr进行低通滤波，得到平滑后到的指纹方向场Θs。进一步的，所述步骤S4具体包括如下步骤：S41a、将当前质量等级最高的未评估指纹块作为候选待评估指纹块，统计候选待评估指纹块的八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei；S42a、基于八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei划分候选待评估指纹块的邻域优先级；S43a、将最高邻域优先级对应的候选待评估指纹块作为待评估指纹块，放入待评估指纹块集。进一步的，所述步骤S4具体包括如下步骤：S41b、将当前质量等级最高的未评估指纹块作为候选待评估指纹块，若候选待评估指纹块为非最高质量等级的指纹块，则统计候选待评估指纹块的八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei；S42b、基于八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei划分候选待评估指纹块的邻域优先级；S43b、将最高邻域优先级对应的候选待评估指纹块作为待评估指纹块，放入待评估指纹块集。进一步的，在步骤S41b中，若候选待评估指纹块为最高质量等级的指纹块，则将候选待评估指纹块全部标记为已评估指纹块，并返回步骤S3。进一步的，所述步骤S5具体包括如下步骤：S51、计算外层块内所有点的梯度矢量，并放入点梯度矢量集；S52、计算指纹外层块内所有点的点方向相似度R(i,j)，点方向相似度即为权值：S53、基于指纹块点梯度矢量集，使用加权线性投影分析方法对指纹块梯度方向Φ进行估计；S54、将块梯度方向转换为指纹块的脊线方向Θb，即为外层方向。进一步的，在步骤S1之前还包括：S8、对指纹图像进行预处理，预处理包括：图像归一化及去背景区域。本专利技术具有如下有益技术效果：(1)充分考虑了点梯度模在指纹块方向估计中的贡献，通过块点梯度矢量集加权线性投影分析对指纹块方向进行估计，提高了块方向估计的准确性和可靠性；(2)基于加权线性投影分析的块点方向一致性度量能够保证高质量块的评价结果，具有一定的容错能力；(3)基于块质量分级机制下的指纹方向场提取方法使质量高的指纹块方向优先被估计，为后续迭代估计中高质量块方向能够通过复合窗口扩散到低质量块提供了保障；(4)结合复合窗口策略，利用方向扩散特性，有效提高了低质量指纹块方向的提取质量，从而能够有效提高指纹图像方向场提取的准确性和可靠性。(5)提出的方法能够有效提取低质量指纹图像的方向场，拥有很强的普适性和鲁棒性，具有一定的优势。附图说明图1为本专利技术实施例提供的结合方向扩散的指纹方向场提取方法流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术充分梯度矢量模在指纹块方向估计中的贡献，基于点方向相似度加权线性投影分析来计算指纹块的方向。基于指纹图像块方向一致性估计，对指纹块质量进行评价，设计一种基于块质量分级机制和复合窗口策略下的指纹图像方向场提取方法：高质量块方向被优先估计，低质量块方向最后估计，在对较低质量的块方向进行估计时，结合块邻域优先级，将被优先估计的高质量块方向信息在复合窗口策略下扩散到待估计低质量块中，从而有效提高低质量块的方向估计准确性和可靠性。图1为本专利技术实施例提供的结合方向扩散的指纹方向场提取方法流程图，该方法包括如下步骤：S1、基于内层窗口对指纹图像进行分块，同时标记为未评估指纹块；将获取到的原始指纹图像先进行预处理，包括图像的归一化及去背景区域，该预处理方法均为现有技术，基于预处理后获得的指纹图像在空域基于复合窗口的内层窗口对指纹图形进行分块，内层窗口的大小为8×8像素，划分为8×8像素的内层块，即本专利技术中记载的指纹块，同时将标记为未评估指纹块。S2、基于点梯度向量集的加权线性投影分析给出指纹块图像方向一致性估计，依据指纹块点方向一致性估计结果将指纹块进行质量等级的划分；基于点梯度向量集加权线性投影方法计算指纹块的图像方向一致性参数Coh，点梯度向量集中存储指纹块内所有点的梯度向量，依据图像方向一致性参数Coh来划分所有指纹块的质量等级Qb，质量等级分为高、中、低和差四个等级，采用数字1,2,3,4分别对高、中、低和差四个等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、基于内层窗口对指纹图像进行分块，同时标记为未评估指纹块；S2、基于点梯度向量集的加权线性投影分析计算指纹块图像方向一致性参数，依据指纹块图像方向一致性参数将指纹块进行质量等级的划分；S3、检测是否存在未评估的指纹块，若存在，至执行步骤S4至步骤S6，若不存在，则执行步骤S7；S4、基于质量等级及邻域优先级来构建待评估指纹块集；S5针对待评估指纹块集中的待评估指纹块，通过加权线性投影分析的方法对所述待评估指纹块的外层块方向进行估计；S6、将估计的外层块方向Θb反馈回对应待评估指纹块的内层块b，将所述待评估指纹块标记为已评估指纹块；S7、将提取的所有指纹方向场Θr进行低通滤波，得到平滑后到的指纹方向场Θs。

【技术特征摘要】
1.一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、基于内层窗口对指纹图像进行分块，同时标记为未评估指纹块；S2、基于点梯度向量集的加权线性投影分析计算指纹块图像方向一致性参数，依据指纹块图像方向一致性参数将指纹块进行质量等级的划分；S3、检测是否存在未评估的指纹块，若存在，至执行步骤S4至步骤S6，若不存在，则执行步骤S7；S4、基于质量等级及邻域优先级来构建待评估指纹块集；S5针对待评估指纹块集中的待评估指纹块，通过加权线性投影分析的方法对所述待评估指纹块的外层块方向进行估计；S6、将估计的外层块方向Θb反馈回对应待评估指纹块的内层块b，将所述待评估指纹块标记为已评估指纹块；S7、将提取的所有指纹方向场Θr进行低通滤波，得到平滑后到的指纹方向场Θs。2.如权利要求1所述结合方向扩散的指纹方向场提取方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括如下步骤：S41a、将当前质量等级最高的未评估指纹块作为候选待评估指纹块，统计候选待评估指纹块的八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei；S42a、基于八块邻域中已评估指纹块的数量NumNei划分候选待评估指纹块的邻域优先级；S43a、将最高邻域优先级对应的候选待评估指纹块作为待评估指纹块，放入待评估指纹块集。3.如权利要求1所述结合方向扩散的指...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞维新，徐德琴，接标，丁新涛，陈付龙，罗永龙，
申请(专利权)人：安徽师范大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34