低质量指纹图像的残缺区域处理方法技术

低质量指纹图像的残缺区域处理方法，属于图像处理技术领域。本发明专利技术所要解决的问题是指纹中残缺指纹图像的残缺区域脊线断裂和细节点缺失的问题。本发明专利技术包括步骤一.对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算；步骤二.获取融合后的残缺区域方向场的估计结果；步骤三.对低质量指纹图像残缺区域的方向场的残缺区域修复。本发明专利技术针对低质量指纹中残缺指纹图像的残缺区域脊线断裂和细节点缺失的现象，提出从细节点和方向场两个方面对指纹残缺区域进行修复与重建，以更准确的提取指纹有效特征，进而提高后续匹配过程的准确率。

【技术实现步骤摘要】
低质量指纹图像的残缺区域处理方法
本专利技术涉及属于图像处理
，特别涉及指纹识别技术中的指纹图像处理技术。
技术介绍
生物特征应用到身份识别技术以来，指纹识别技术已经发展成为一种较稳定、成熟及应用广泛的身份验证方式。目前，指纹识别技术的研究已经取得了较好成果并得到了广泛应用，但是在实际应用中对低质量指纹识别暴露出了诸多不足，低质量指纹主要是在采集过程中因设备问题或是手指状态不佳等原因而产生的，对于指纹图像中存在的缺失、断裂、污损的残缺区域的方向场很难仅通过局部细节点信息进行有效估计，尤其是在对低质量指纹中有较大残缺区域的指纹图像方向场进行估计时，由于细节点缺失可靠性较低，仅基于细节点信息进行估计是不够的，可能无法建立可靠的方向场。以此针对距离较远、方向偏差较大的脊线断裂点进行修复的方法，结果一般是不准确的。
技术实现思路
本专利技术研发的目的是针对低质量指纹中残缺指纹图像的残缺区域脊线断裂和细节点缺失的现象，提出残缺区域的重建，以更准确的提取指纹有效特征，进而提高后续匹配过程的准确率。在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。低质量指纹图像的残缺区域处理方法，包括以下步骤：步骤一.对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算；步骤二.获取融合后的残缺区域方向场的估计结果；步骤三.对低质量指纹图像残缺区域的方向场的残缺区域修复。优选的：步骤一中对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算的具体方法是：步骤1.从指纹图像中提取细节点集{xi,yi,θi},1≤i≤Nm，其中xi,yi分别表示第i个细节点的位置坐标，θi是第i个细节点的方向，Nm是整幅指纹图像的细节点总个数；步骤2.将指纹的残缺区域划分成M×N个大小为ω×ω的不重叠方块，对以像素点(m,n)为中心的块，用其周围八个方向中最靠近块中心点的K(K≤8)个细节点信息来预测其方向，采用以下公式对细节点的残缺区域方向场估计进行计算：其中，ωk是权值函数，它的取值是细节点与(m,n)之间欧氏距离的倒数，细节点距离块中心越近，ωk的值就越小，该点对所计算的块方向场的贡献就越大，利用细节点估计出的块(m,n)的方向为：步骤3.对指纹图像中包含奇异点时细节点的残缺区域方向场估计进行计算：按照Poincare索引的方法求出指纹图像中的Ns个奇异点，对于奇异点集为第i个奇异点的位置坐标，是它的类型，通过去除奇异点附近变化剧烈的方向值对采用细节点估计的方法进行修正；步骤4.采用以下公式对邻域方向场的残缺区域方向场进行估计计算：d＝(O(m',n')-Oms(m,n)+360°)mod360°其中，D表示块(m,n)的局部邻域，nb是D中块的数目，C(m,n)是块(m,n)邻域方向场的一致性，O(m',n')是残缺区域中的块(m,n)局部邻域的方向场，Oms(m,n)是使用步骤1、步骤2和步骤3中的方法利用细节点和奇异点估计出的方向场。优选的：所述步骤二中，获取融合后的残缺区域方向场的估计结果的具体方法为：通过加权的方式融合利用两种信息算出的估计值，得到指纹中残缺区域的最终估计方向场为：Ocom(m,n)＝βOms(m,n)+(1-β)Of(m,n)其中，β是经验值，取值为0.7，Oms(m,n)是基于细节点和奇异点信息估计出的方向场的值，Of(m,n)是基于邻域方向场估计出的方向场值。优选的：所述步骤三中，对低质量指纹图像残缺区域的方向场的残缺区域修复的具体方法为：步骤a.断裂点配对确定应该被重连的对应的断裂脊线，分别计算两边脊线在断裂点处的切线方向φTi和φBj，对于一个QTi，分别计算它所对应的φTi和每个QBj所对应的φBj之间的方向差Δφi,j，如果Δφi,j＜Tφ，则将QBj加入候选重连断裂点集Ei，遍历所有的QTi，获得多个候选重连点集合，其中Tφ是经验值；步骤b.断裂点重连对每个与它的候选重连点集Ei中对应的基于估计出的方向场信息，对与残缺区域相交的块(mi,nj)，计算Δφ＝|οcom(mi,nj)-Δφi,j|，如果Δφ≤Tφ，则经过点以方向Ocom(mi,nj)做穿过该方块的线段交下一个小块于点Ji1；否则，以方向Δφi,j做穿过该方块的直线，继续从交点出发做穿过小块的线段来修复脊线直到到达残缺区域另一边；步骤c.断裂脊线拟合对重连脊线上的所有转折点，单独提取和标记，并在与该脊线相连的非残缺区域中脊线上采样4个离散点，会同转折点和脊线断裂点一起，引入一次和二次曲线做拟合通过曲线拟合方法，最终得到一条拟合后的平滑脊线；步骤d.重连脊线筛选为每个QTi找到了包含一个或多个QBj的Ei，这样对于一个QTi会得到一条或多条重连后的脊线。本专利技术的技术方案，具有如下有益效果：本专利技术提供的低质量指纹图像的残缺区域处理方法通过指纹图像中残缺区域方向场的方向场的估计计算出可靠性较高的指纹残缺区域的方向场，通过假设的变化对残缺区域方向场增加细节点进对断裂的脊线进行拟合重连，从而得到对指纹图像中距离较远、方向偏差较大的残缺区域修复。附图说明图1细节点特征模版端点类型的示意图；图2细节点特征模版分叉点类型的示意图图3用来预测块方向的细节点的示意图；图4指纹图像中奇异点的示意图；图5、图6是指纹脊线断裂情况的示意图；图7断裂脊线修复方法示意图；图8原始的残缺指纹图像示意图图9原始的残缺指纹图像的二值化图像示意图；图10指纹残缺区域修复与重建后图像的示意图；图11采集到的同手指源指纹完整图像；图12是低质量指纹图像的残缺区域处理方法的流程图；图4中delta是三角点，loop、whorl是中心点；图5是指纹脊线断裂距离较近的脊线断裂点的示意图，图6是指纹脊线断裂距离较远的脊线断裂点的示意图；具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本专利技术。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。如图1、图2所示，根据本专利技术低质量指纹图像的残缺区域处理方法，包括如下步骤：步骤一、对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算步骤1.对细节点信息计算指纹方向场的估计的计算从指纹图像中提取细节点集{xi,yi,θi},1≤i≤Nm，其中xi,yi分别表示第i个细节点的位置坐标，θi是它的方向，Nm是整幅指纹图像的细节点总个数。步骤2.将指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.低质量指纹图像的残缺区域处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一.对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算；/n步骤二.获取融合后的残缺区域方向场的估计结果；/n步骤三.对低质量指纹图像残缺区域的方向场的残缺区域修复。/n

【技术特征摘要】
1.低质量指纹图像的残缺区域处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一.对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算；
步骤二.获取融合后的残缺区域方向场的估计结果；
步骤三.对低质量指纹图像残缺区域的方向场的残缺区域修复。


2.根据权利要求1所述的低质量指纹图像的残缺区域处理方法，其特征在于：步骤一中对低质量指纹图像残缺区域的方向场进行估计计算的具体方法是：
步骤1.从指纹图像中提取细节点集{xi,yi,θi},1≤i≤Nm，其中xi,yi分别表示第i个细节点的位置坐标，θi是第i个细节点的方向，Nm是整幅指纹图像的细节点总个数；
步骤2.将指纹的残缺区域划分成M×N个大小为ω×ω的不重叠方块，对以像素点(m,n)为中心的块，用其周围八个方向中最靠近块中心点的K(K≤8)个细节点信息来预测其方向，采用以下公式对细节点的残缺区域方向场估计进行计算：









其中，ωk是权值函数，它的取值是细节点与(m,n)之间欧氏距离的倒数，细节点距离块中心越近，ωk的值就越小，该点对所计算的块方向场的贡献就越大，利用细节点估计出的块(m,n)的方向为：



步骤3.对指纹图像中包含奇异点时细节点的残缺区域方向场估计进行计算：
按照Poincare索引的方法求出指纹图像中的Ns个奇异点，对于奇异点集为第i个奇异点的位置坐标，是它的类型，通过去除奇异点附近变化剧烈的方向值对采用细节点估计的方法进行修正；
步骤4.采用以下公式对邻域方向场的残缺区域方向场估计进行计算：









d＝(O(m',n')-Oms(m,n)+360°)mod360°
其中，D表示块(m,n)的局部邻域，nb是D中块的数目，C(m,n)是块(m,n)邻域方向场的一致性，O(m',n')是残缺区域中的块(m,n)局部邻域的方向场，Oms(m,n)是使用步骤1、步骤2和步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓欢，满俊缨，
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