一种指纹提取方法技术

本发明专利技术涉及指纹提取技术领域,公开了一种指纹提取方法，通过Gabor滤波器对获取的指纹图像进行滤波，修复指纹图像的褶皱或者断裂区域，然后对指纹图像进行灰度增强，增强指纹图像的清晰度，最后消除指纹图像中的噪声，确保提取后的指纹清晰可用，能够在身份鉴别系统中进行验证查询，另外当获取的指纹图像残缺且存在多个时，依次对每个图像进行上述处理，然后对每个处理后的图像进行分割、锐化和拼接处理，构建一个完整的指纹图像，提高了提取指纹的还原度。的还原度。的还原度。

【技术实现步骤摘要】
一种指纹提取方法


[0001]本专利技术涉及指纹提取
，具体涉及一种指纹提取方法。

技术介绍

[0002]随着人们安全意识的增强，各种小区、商场和工业园区都安装了监控系统来保证正常使用。然而仍然有不法分子通过掩饰自己的面部特征进行作案，对于一些场合，通过提取案发现场的作案人员的指纹能够极大地缩短破案时间。但是当采集时指纹模糊或者指纹残缺时，指纹膜呈现出来的指纹就与真实指纹差异较大，因此需要一种新的指纹提取方法确保提取后的指纹的还原度较高。

技术实现思路

[0003]鉴于
技术介绍
的不足，本专利技术是提供了一种指纹提取方法，能够根据提高提取指纹的还原度。
[0004]为解决以上技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种指纹提取方法，包括以下步骤；
[0005]S1：获取现场的指纹图像；
[0006]S2：对获取的指纹图像的褶皱或者断裂区域进行修复，修复步骤具体如下：先求出指纹图像的方向场和频率场，其中指纹方向场代表指纹的流向，指纹频率场代表指纹的脊线和谷线之间的周期；接着使用Gabor滤波器对指纹图像的局部进行滤波，来增强指纹图像的脊线的连续性以及脊线谷线之间的灰度差，进而产生稳定的指纹细节点集合；然后使用Gabor滤波器对整个指纹图像进行滤波，使整个指纹图像上的所有脊线更加连续和清晰；
[0007]S3：对步骤S2修复后的指纹图像进行灰度增强；
[0008]S4：对步骤S3中灰度拉伸后的指纹图像进行root根滤波，改变指纹图像的频谱形状；
[0009]S5：对步骤S4中root根滤波后的指纹图像进行频域滤波，消除指纹图像中的噪声。
[0010]作为进一步的技术方案，布骤S3具体如下：先对修复后的指纹图像进行Gamma校正，具体为当伽马系数小于50时，在指纹图像的低灰度区域内，动态范围变大，进而增强图像对比度，当伽马系数大于50时，在指纹图像的高灰度区域内，动态范围变小，进而降低图像对比度；接着对Gamma校正后的指纹图像进行灰度拉伸,具体为使指纹图像中的拉伸系数小于50的区域的对比度下降，使指纹图像中的拉伸系数大于50的区域的对比度增强。
[0011]作为进一步的技术方案，当步骤S1中获取的指纹图像有多个且每个图像只包括完整指纹图像的一部分时，先对每个指纹图像按照步骤S2到S5中的步骤进行处理，再对处理后的指纹图像进行锐化、分割和拼接处理，进而构建完整的指纹图像。
[0012]本专利技术与现有技术相比所具有的有益效果是：通过Gabor滤波器对获取的指纹图像进行滤波，修复指纹图像的褶皱或者断裂区域，然后对指纹图像进行灰度增强，增强指纹图像的清晰度，最后消除指纹图像中的噪声，确保提取后的指纹清晰可用，能够在身份鉴别
系统中进行验证查询，另外当获取的指纹图像残缺且存在多个时，依次对每个图像进行上述处理，然后对每个处理后的图像进行分割、锐化和拼接处理，构建一个完整的指纹图像，提高了提取指纹的还原度。
附图说明
[0013]本专利技术有如下附图：
[0014]图1为实施例中指纹方向场示意图；
[0015]图2为实施例中的指纹图像中的一个点的指纹频率场示意图；
[0016]图3为原始指纹图像示意图；
[0017]图4为对原始指纹图像直接二值化后的示意图；
[0018]图5为对原始指纹图像进行滤波脊线增强后的示意图；
[0019]图6为指纹图像的频谱示意图。
具体实施方式
[0020]现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0021]在一些特定领域，通过指纹提取获取完整的指纹图像，然后根据指纹图像进行信息识别，能极大的减少工作量。然而有时提取的指纹图像并不完整，如何根据获取的指纹图像提取并构建出还原度比较高的指纹图像至关重要。如图1-2所示，在指纹图像中，指纹线具有一定的流向，这种流向采用定量的方向场即指纹方向场描述，另外在指纹图像中，脊线与谷线之间具有一定的周期，这种周期采用定量的频率场即指纹频率场表示，图2就是指纹图像中的一个点的频率示意图。
[0022]为根据获取的指纹图像提取出有效的指纹图像，本专利技术提供了一种指纹提取方法，包括以下步骤；
[0023]S1：获取现场的指纹图像；
[0024]S2：对获取的指纹图像的褶皱或者断裂区域进行修复，修复步骤具体如下：先求出指纹图像的方向场和频率场，其中指纹方向场代表指纹的流向，指纹频率场代表指纹的脊线和谷线之间的周期；接着使用Gabor滤波器对指纹图像的局部进行滤波，来增强指纹图像的脊线的连续性以及脊线谷线之间的灰度差，进而产生稳定的指纹细节点集合；然后使用Gabor滤波器对整个指纹图像进行滤波，使整个指纹图像上的所有脊线更加连续和清晰；
[0025]S3：对步骤S2修复后的指纹图像进行灰度拉伸；
[0026]S4：对步骤S3中灰度拉伸后的指纹图像进行root根滤波，改变指纹图像的频谱形状；
[0027]S5：对步骤S4中root根滤波后的指纹图像进行频域滤波，消除指纹图像中的噪声。
[0028]现在结合图3-5对以上步骤进行说明。图3为获取的指纹原始图像，步骤S2中，如果只考虑脊线的灰度特征，对图3指纹图像直接二值化，比如黑色的就是脊线，处理后的指纹图像如图4所示，图4中的脊线的连续性以及脊线之间的灰度差均较差，产生的指纹细节点集合不可靠，而采用Gabor滤波器对图3中的指纹图像的脊线滤波增强后的指纹图像如图5所示，图5中的指纹图像的脊线连续且不同脊线清晰度好，其中Gabor滤波器主要根据脊线
在灰度上是黑色或者或白色、脊线沿着流向连续、相邻脊线之间的间隔对指纹图像的脊线进行滤波增强。
[0029]如图6所示，指纹信号是一个高频信号，在离频谱图中心周围有一圈亮条纹，而这条亮条纹就是真实干净的指纹信号，周围的更高频信息为噪声或者是汗孔等。采用滤波器在频谱上进行频域滤波即可滤除噪声。而在频域滤波之前，需通过root根滤波的方式对频谱进行处理，使得频谱形状有所改变。
[0030]在频域滤波中，滤波系数与收缩系数是处理频谱强度与分布的两个基本系数。滤波系数主要用于对指纹图像的频谱进行放大，使得图6中亮条纹部分更亮，纹理部分增强，收缩系数主要用于对指纹图像的频谱进行缩小，使得图6中噪声部分更暗，使得噪声降低。
[0031]进一步的，布骤S3具体如下：先对修复后的指纹图像进行Gamma校正，具体为当伽马系数小于50时，在指纹图像的低灰度区域内，动态范围变大，进而增强图像对比度，当伽马系数大于50时，在指纹图像的高灰度区域内，动态范围变小，进而降低图像对比度；接着对Gamma校正后的指纹图像进行灰度拉伸,具体为使指纹图像中的拉伸系数小于50的区域的对比度下降，使指纹图像中的拉伸系数大于50的区域的对比度增强。通过步骤S3可以减小指纹图像之间的差异性。
[0032]当步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种指纹提取方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：获取现场的指纹图像；S2：对获取的指纹图像的褶皱或者断裂区域进行修复，修复步骤具体如下：先求出指纹图像的方向场和频率场，其中指纹方向场代表指纹的流向，指纹频率场代表指纹的脊线和谷线之间的周期；接着使用Gabor滤波器对指纹图像的局部区域进行滤波，来增强指纹图像的脊线的连续性以及脊线谷线之间的灰度差，进而产生稳定的指纹细节点集合；然后使用Gabor滤波器对整个指纹图像进行滤波，使整个指纹图像上的所有脊线更加连续和清晰；S3：对步骤S2修复后的指纹图像进行灰度增强；S4：对步骤S3中灰度拉伸后的指纹图像进行root根滤波，改变指纹图像的频谱形状；S5：对步骤S4中root根滤波后的指纹图像进行频域滤波，消除指纹图像中的噪声。2.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁敏浩，
申请(专利权)人：无锡市乐观电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：