自动指纹识别技术中的图像增强方法技术

本发明专利技术涉及一种指纹识别的方法与系统，涉及一种手指指纹图像增强的方法。公开了一种自动指纹识别技术中的图像增强方法，先构造和指纹纹理相一致的二维正弦滤波器，接着采用二维高斯函数对二维正弦滤波器进行调制，获得高斯调制二维正弦滤波器，然后对高斯调制二维正弦滤波器进行修正，构造符合指纹图像处理实际需要的滤波器，并利用各个指纹图像区域的频率参数和方向参数构造合适的高斯调制二维正弦滤波器增强模板，最后将对应的高斯调制二维正弦滤波器模板和对应的指纹图像区域进行卷积运算，对指纹图像进行增强处理，并对增强结果进行归一化处理，获得最终的增强指纹图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种指纹识别的方法与系统，涉及一种手指指纹图像增强的方法。
技术介绍
自动指纹识别技术是指利用手指指头表面纹路的脊线、谷线分布模式来确认识别对象的身份的一种生物特征识别技术。指纹作为人体基本特征之一，它具有唯一性、不变性和排列分布规律性的特点。人类很久以来一直使用指纹作为身份识别的重要手段，至今已有很长的历史，使用指纹对对象进行身份鉴定的合法性和有效性也早已得到了广泛的认可。中国古代就有在各类文书、契约上按捺指纹印记代替签名的传统。目前自动指纹识别技术除了应用与法律、公安等领域外，它也被广泛应用于计算机用户的身份认证、银行ATM卡和信用卡使用者的身份认证等，另外，它还可以作为一种访问网络资源的高效、可靠的信息安全技术以及应用于各类智能IC卡、雇员证明、电子门锁等。现代指纹识别技术的研究是起始于十六世纪。直到1864年，英国植物学家Nehemiah Graw发表了人类对指纹识别技术进行科学研究的第一篇论文，研究了指纹纹线脊、谷和孔状结构的对称性，开启了人类研究指纹的新篇章。1788年，Mayer详细描述了指纹纹线的结构性特征，对纹线的结构特征进行了具体定义，并发表了相关学术论文。1809年，Thomas Bewick将个人指纹作为自己的私章,用以取代传统的私章，实现了指纹识别技术的具体应用，被认为是现代化指纹识别技术研究的里程碑。1823年，Perkinje提出了第一套指纹分类方案，根据纹线的全局结构模式，将指纹大致分为九类。1880年，Heney Fauld第一次比较科学地研究了指纹的唯一性问题。大约在同一时间，Herschel宣称他从事指纹识别技术的研究已有近20年的历史。这些研究奠定了现代指纹识别技术的基石。在十九世纪后期，Francis Galton对指纹进行了较为深入的研究，他于1888年撰文将指纹细节特征引入到指纹识别领域。到了二十世纪早期，指纹的概念已为人们所熟知，逐步归纳并建立了关于指纹的二条基本原则I、人类指纹的脊、谷纹线结构具有唯一性特征，即使是孪生兄弟的指纹的脊、谷纹线结构也是不相同的，即每个人的指纹的脊、谷纹线结构与他人是不完全相同的。2、指纹全局结构模式的种类虽然有限，但却是因人而异的，甚至每个人的不同手指指纹的全局结构模式也是不相同的，对指纹进行分类是可行的。3、对每个人来讲，指纹的形成在胎儿时期就已经基本成型，因此，指纹的全局结构模式和细节特征是与生俱来和终生不变的，不会随着成长而改变。第一条和第三条原则是进行唯一性验证，从而完成指纹识别的基础，而第二条原则是对指纹进行分类的基础。 按照各自的实现功能，自动指纹识别技术可以被分解为以下四个主要模块(1)指纹采集就是通过相应的指纹采集设备获取人体手指指纹纹线分布结构并进行数字化处理，将其转换为数字指纹图像的过程；(2)指纹特征信息提取就是综合应用各类图像处理技术对所采集到的指纹图像进行处理，提取出可以表征指纹唯一性的、稳定的细节特征信息或全局特征信息的过程；(3)指纹分类就是根据指纹纹线客观上所具有的全局结构模式，制定相应的分类标准，将具有相同全局结构模式的指纹归结到同一类别中；(4)指纹匹配就是根据所提取的具有唯一性的、稳定的指纹细节特征信息来判断两枚指纹是否同源，即是否来自于同一个人的同一个手指。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸上产生的。随着光电技术和计算机技术的发展，二十世纪八十年代开始出现了光学指纹采集设备，通常称为光电指纹采集仪。随着半导体技术的进步，陆续出现了指纹传感器、热敏传感器、超声波传感器等新型传感器。不同的采集方法采集的指纹图像质量存在着不同的差异。但这些采集方式无法解决由于指纹本身的质量不好，对自动指纹识别技术的影响，无法实现对由于手指干燥、脱皮、老化、横纹等所引起的质量很差的指纹所带来的不利影响。自动指纹识别技术发展到现在已经走向了实际应用。但是到目前为止，自动指纹识别技术中仍然存在一些技术难点未得到有效解决，从而也在一定程序上阻止了自动指纹识别技术的广泛应用。目前，自动指纹识别系统中的指纹图像增强技术的实际增强效果不理想，对噪声的适应能力不强，在噪声严重时无法获取准确的指纹信息，其概况叙述如下指纹图像增强处理技术指纹图像增强的目的就是为了提高指纹图像质量(如分 离粘连的纹线、连接断裂的纹线、修复疤痕等)，提高指纹纹线的清晰度，以便降低噪声对细节特征信息提取结果的影响，提高自动指纹识别系统的准确率和可靠性。一般可以将这些指纹增强算法归为四类频域滤波、Gabor滤波、空域方向滤波和其它算法。在现有的指纹图像增强处理方法中，大多数方法都使用了指纹纹线方向作为增强算法的参数，有些方法还同时使用指纹纹线的频率信息。作为典型的纹理图像，指纹纹线方向和纹线频率都是指纹的固有结构信息，充分地利用这两类信息可以有效地对指纹图像进行增强处理。但是，准确地获取受强噪声干扰的低质量指纹图像的纹线方向信息和频率信息是非常困难的事情，对低质量指纹图像的有效增强是具有挑战性的工作。B. G. Sherlock等人构建了 16组方向傅立叶滤波器,并在频域空间中对指纹图像进行增强处理。该方法以离散傅立叶变换为基本手段，首先计算所有像素的纹线方向信息，然后将所求取的连续方向分类为16个区域，接着利用16个方向信息构建了 16组方向傅立叶滤波器并采用这些滤波器分别对指纹图像进行滤波增强处理，最后对16组滤波增强图像进行图像合成以获得最终的增强后指纹图像。该算法仅使用了纹线方向信息构建滤波器。L. Hong等人将加博函数引入到指纹增强处理中，提出了一种基于加博的指纹图像增强方法，该方法确立了加博指纹图像增强方法的基本理论体系。在此基础上，尹义龙等人对加博指纹增强方法进行了深入研究，并在此基础上对重新设计了加博滤波器，提出了更为准确的方向信息和频率信息提取算法，以提高加博滤波器指纹图像增强方法的实际效果。王玮等人在此基础上提出了基于Log-Gabor的指纹增强算法。L. Hong等人还利用加博滤波器组将指纹图像分解为一个滤波图像集，并通过图像合成获得最终的增强后指纹图像。对低质量指纹图像，该方法仍能够较为可靠地计算纹线方向，增强效果较好，但仍然无法满足实际应用需要。T. Kamei等人设计了方向滤波器并构建了合适的方向滤波模板，然后通过模板与指纹图像之间的卷积运算实现对指纹图像的滤波增强处理。武妍等人重新设计了方向滤波器模板，提出了一种改进的方向滤波增强方法。但是，方向滤波器模板的选择和构造的随意性很强，没有统一完整的数学模型，直接决定了构造准确、可靠的方向滤波器模板是非常困难的。H C. Douglas Hung等人专门针对二值图像的增强处理提出了一种指纹增强和特征纯化的方法。L.0’ Gorman等人使用的指纹增强方法对纹线方向信息的依赖性强且方法的实际增强效果达不到应用要求。程建刚等人将非线性扩散方程引如到指纹图像增强处理中，给出了一种基于非线性扩散方程的指纹图像增强方法的理论模型。彭章平等人将频谱分析的方法引入到指纹图像增强处理中，提出了基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强方法。詹小四等人在区域水平上采用二维正弦曲面滤波器对指纹图像进行增强处理.首先构造八方向上的二维正弦曲面滤波器，然后采用滤波器对指纹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹小四，
申请(专利权)人：浙江外国语学院，
类型：发明
国别省市：