基于方向矫正的多指纹分割提取方法、系统、设备及介质技术方案

本公开公开了基于方向矫正的多指纹分割提取方法、系统、设备及介质，首先计算一幅图像中存在的多个指纹的连通区域并进行标记，然后计算每个独立指纹所在区域的最佳矩形的顶点和边界，再计算最小外接矩形最下方边界与水平线的倾斜角度，最后提取出每个独立指纹区域并根据倾斜角度进行方向矫正得到多个独立的指纹图像。本公开可以将一幅图像中多个指纹进行分割，并根据其倾斜角度进行方向矫正，便于后期的指纹辨别与分析。

Multi-fingerprint segmentation and extraction method, system, equipment and media based on direction correction

【技术实现步骤摘要】
基于方向矫正的多指纹分割提取方法、系统、设备及介质
本公开涉及模式识别
，特别是涉及基于方向矫正的多指纹分割提取方法、系统、设备及介质。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。在实现本公开的过程中，专利技术人发现现有技术中存在以下技术问题：随着数字指纹在刑侦案件中应用不断广泛，以及数字指纹提取技术的发展，使用数码技术在案发现场提取的数字化指纹越来越重要。在现场采集数字指纹时，往往一幅图像中包含多个指纹，为了便于进行对采集的指纹进行分析和对比，需要对图像中的指纹进行分割矫正处理，这是对采集的数字指纹处理的第一步，也是关键的一步。但是现有技术很难实现指纹的精确分割和矫正处理。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于方向矫正的多指纹分割提取方法、系统、设备及介质；第一方面，本公开提供了基于方向矫正的多指纹分割提取方法；基于方向矫正的多指纹分割提取方法，包括：获取输入的待处理多指纹图像；对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录；根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最小外接矩形最下方的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像。第二方面，本公开还提供了基于方向矫正的多指纹分割提取系统；基于方向矫正的多指纹分割提取系统，包括：获取模块，其被配置为获取输入的待处理多指纹图像；二值化处理模块，其被配置为对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；单指纹连通区域计算模块，其被配置为对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录；最小外接矩形计算模块，其被配置为根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；倾斜角度计算模块，其被配置为计算每个单指纹连通区域最小外接矩形最下方的边界线与水平线的倾斜角度；方向矫正模块，其被配置为根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像。第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述方法的步骤。第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述方法的步骤。与现有技术相比，本公开的有益效果是：数字指纹分割提取是指将一幅图像中包含的多个指纹分离出来，生成一个个独立的单个指纹图像，并以指纹外边界作为指纹图像的边界，这样可以尽可能降低指纹背景的内容对指纹特征的影响，提高指纹分析精度。指纹矫正处理是指将各种倾斜的指纹统一成摆正位置的形态，这样指纹对比时才能使检测到的指纹特征与指纹库中的指纹特征一致，才能保证对比结果的有效性。对案发现场采集的指纹数字图像进行多指纹分割和矫正，对现场采集的指纹进行有效提取和检测，对后期的指纹特征提取及辨别提供保障。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为多指纹分割提取与方向矫正流程图；图2(a)为指纹实际竖直矩形；图2(b)为指纹调整矩形；图2(c)为指纹最小外接矩形；图3为多指纹分割提取与方向矫正结果。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。实施例一：本实施例提供了基于方向矫正的多指纹分割提取方法；如图1所示，基于方向矫正的多指纹分割提取方法，包括：获取输入的待处理多指纹图像；对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录；根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最小外接矩形最下方的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像。作为一个或多个实施例，所述输入的待处理多指纹图像中的指纹区域是各自独立的，互不重叠。作为一个或多个实施例，对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；在二值化处理之前，还对多指纹图像进行灰度化处理和滤波增强处理。作为一个或多个实施例，所述单指纹连通区域，是指独立的指纹区域。作为一个或多个实施例，对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录的具体步骤包括：得到二值图像后，以白色为背景，黑色为指纹目标，采用八邻域轮廓跟踪算法计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录。作为一个或多个实施例，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线，是得到每个单指纹连通区域的最小外接矩形的四个顶点和四条边界线。作为一个或多个实施例，根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最底端的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像；具体步骤包括：S31：从单指纹连通区域的第一行第一个像素点开始，从左到右依次逐行遍历扫描单指纹连通区域，记录连通区域的每个像素的位置，并记录下连通区域内的4个关键位置坐标，分别是：横坐标最小位置P1(x1，y1)，横坐标最大位置P2(x2，y2)，纵坐标最小位置P3(x3，y3)，纵坐标最大位置P4(x4，y4)；用以上4个关键位置坐标，在水平方向和竖直方向分别做投影，对水平投影线与垂直投影线的交点进行连接，得到当前单指纹连通区域的初始外接矩形；初始外接矩形的中心点为C(x0，y0)；S32：计算初始外接矩形的矩形面积S1，S1＝(x2-x1)×(y2-y1)；S33：以中心点C(x0，y0)为原点，将初始外接矩形旋转α度(α为设定值，α取5或3)：在旋转的过程中，初始外接矩形的长和宽动态调整，动态调整的依据是在初始外接矩形旋转的过程中，指纹连通区域始终在初始外接矩形的内部；若x3小于x4，则初始外接矩形顺时针旋转α度；若x3大于x4，则初始外接矩形逆时针旋转α度；得到旋转后的矩形，计算旋转后矩形的面积S2；S34：比较面积S1与面积S2的大小：若S2比S1小，则继续按照与S33相同的旋转方向旋转α度，得到再次旋转后的矩形，直到新得到的矩形面积S最小就停止旋转；面积S最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于方向矫正的多指纹分割提取方法，其特征是，包括：获取输入的待处理多指纹图像；对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录；根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最小外接矩形最下方的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像。

【技术特征摘要】
1.基于方向矫正的多指纹分割提取方法，其特征是，包括：获取输入的待处理多指纹图像；对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录；根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最小外接矩形最下方的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述输入的待处理多指纹图像中的指纹区域是各自独立的，互不重叠。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，对待处理多指纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；在二值化处理之前，还对多指纹图像进行灰度化处理和滤波增强处理。4.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述单指纹连通区域，是指独立的指纹区域。5.如权利要求1所述的方法，其特征是，对二值化图像，计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录的具体步骤包括：得到二值图像后，以白色为背景，黑色为指纹目标，采用八邻域轮廓跟踪算法计算单指纹连通区域，并对单指纹连通区域的边界像素点坐标进行记录。6.如权利要求1所述的方法，其特征是，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线，是得到每个单指纹连通区域的最小外接矩形的四个顶点和四条边界线。7.如权利要求1所述的方法，其特征是，根据单指纹连通区域的边界像素点坐标，计算每个单指纹连通区域的最小外接矩形的顶点和边界线；计算每个单指纹连通区域最底端的边界线与水平线的倾斜角度；根据倾斜角度对单指纹连通区域进行方向矫正，将指纹连通区域进行裁剪分割，得到每个独立的矫正后的指纹图像；具体步骤包括：S31：从单指纹连通区域的第一行第一个像素点开始，从左到右依次逐行遍历扫描单指纹连通区域，记录连通区域的每个像素的位置，并记录下连通区域内的4个关键位置坐标，分别是：横坐标最小位置P1(x1，y1)，横坐标最大位置P2(x2，y2)，纵坐标最小位置P3(x3，y3)，纵坐标最大位置P4(x4，y4)；用以上4个关键位置坐标，在水平方向和竖直方向分别做投影，对水平投影线与垂直投影线的交点进行连接，得到当前单指纹连通区域的初始外接矩形；初始外接矩形的中心点为C(x0，y0)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘广起，王连海，杨淑棉，张淑慧，徐淑奖，韩晓辉，赵大伟，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：山东,37