基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法技术

本发明专利技术涉及指纹预处理等技术，具体为提出一种基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法。指纹细节点在指纹相位中呈螺旋形态，而指纹细节点在指纹瞬时频率中是一个奇点，指纹瞬时频率是指纹相位信息的瞬时变化量，指纹相位信息的瞬时变化量等于指纹相位梯度，因此，通过计算指纹瞬时频率的环路积分，可检测指纹细节点信息。其中，指纹相位信息由单基信号的解析求得，单基信号由预处理后的指纹信号和预处理后的指纹信号与Reisz变换的两个转换函数分别在频域相乘后再经过傅里叶逆变换求得。本发明专利技术消除了指纹信号中的噪声和幅值信息，能准确提取端点、分叉点等常见指纹细节点特征，同时避免了二值化、细化等操作造成信息的丢失，也不用去伪细节点。

【技术实现步骤摘要】
基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法
本专利技术基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法涉及指纹预处理技术、指纹相位解调技术和指纹细节点获取技术。
技术介绍
细节点代表了指纹具体的、细节的特征，可靠的细节点特征提取是指纹特征提取过程中不可缺少的一项任务。目前，在脊线和谷线的纹理结构清晰分明的高质量指纹图像中，可以很容易的提取出细节点；但是在存在大量噪声、脊线和谷线模式不完整、质量较低的指纹图像中，提取出的细节点大多数情况下是不准确的，而且还会在提取过程中产生伪细节点，遗漏真实细节点，产生较大的误差。目前常用的指纹细节点特征提取方法是基于细化二值化图像的模板检测法。该算法的基本思想是，对指纹图像进行二值化和细化操作后，利用一个3×3的模板就可以将指纹脊线中的端点和分叉点检测出来。该算法在二值化过程中，可能会丢失大量的指纹细节信息，而且二值化和细化操作不仅耗费时间，还会产生大量的伪细节点。除此之外，二值化的操作一般是在图像增强的基础上进行的，若在质量较低的指纹图像中直接进行二值化操作，得到的结果误差太大。专利
技术实现思路
针对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，其特征在于，包括指纹预处理、指纹相位解调和指纹细节点获取三个步骤组成。/n

【技术特征摘要】
1.基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，其特征在于，包括指纹预处理、指纹相位解调和指纹细节点获取三个步骤组成。


2.根据权利要求1所述的基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，其特征在于，所述的指纹预处理步骤为：将指纹图像以二维调幅调频信号进行建模：



其中，a(x,y)是灰度补偿值，b(x,y)是幅值信息，是指纹相位信息，n(x,y)是指纹图像中的高频噪声；
利用均值滤波和高斯低通滤波分别去除指纹图像中的灰度补偿值和高频噪声，得到预处理后的指纹信号：



其中，z(x,y)为预处理后的指纹信号，由幅值信息和指纹相位信息组成。


3.根据权利要求1所述的基于指纹相位梯度的指纹细节点获取方法，其特征在于，所述的指纹相位解调步骤是分离预处理后的指纹信号中的幅值信息和指纹相位信息，具体为：用频域中Riesz变换的转换函数H1(u0,v0)、H2(u0,v0)分别与傅里叶变换后的指纹信号Z(u0,v0)相乘得到P1(u0,v0)和P2(u0,v0)；






P1(u0,v0)＝H1(u0,v0)Z(u0,v0)
P2(u0,v0)＝H2(u0,v0)Z(u0,v0)
对P1(u0,v0)和P2(u0,v0)进行傅里叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：方红莉，金立文，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23