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    重庆时时彩单挑: 自适应模板大小的GABOR指纹图像增强方法.pdf

    关 键 词:
    自适应 模板 大小 GABOR 指纹 图像 增强 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201110221080.X

    申请日:

    2011.08.03

    公开号:

    CN102254163A

    公开日:

    2011.11.23

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06K 9/00申请公布日:20111123|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20110803|||公开
    IPC分类号: G06K9/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 山东志华信息科技股份有限公司
    发明人: 史智臣; 张宏伟
    地址: 261057 山东省潍坊市经济开发区高新技术产业园7号
    优先权:
    专利代理机构: 潍坊正信专利事务所 37216 代理人: 张曰俊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110221080.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2013.07.10|||2012.01.04|||2011.11.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,包括以下步骤:1)输入指纹图像,将输入图像I(x,y)划分为W×W块互不重叠的分块,提取每个分块的纹线方向和纹线频率;2)获得分块内的纹线曲率;3)确定增强模板大??;4)构造增强模板;5)对指纹图像进行增强,得到增强后的指纹图像。本发明的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,根据指纹图像分块中纹线方向变化的程度,自适应地调整Gabor增强模板的大小,获得不同的增强力度,以提高指纹纹线的清晰度,并保持原有纹线结构信息,避免了现有Gabor指纹增强方法对指纹纹线结构的破坏,能更好地提高指纹图像的质量。

    权利要求书

    1.自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:
    1.)输入指纹图像,将输入图像I(x,y)划分为W×W块互不重叠的分块,提取
    每个分块的纹线方向和纹线频率;
    2.)获得分块内的纹线曲率;
    3.)确定增强模板大??;
    4.)构造增强模板;
    5.)对指纹图像进行增强,得到增强后的指纹图像。
    2.如权利要求1所述的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,其特征在
    于:所述步骤1.)中,每个分块的纹线方向和纹线频率的提取方法为:
    a.每个分块中,计算每个像素点(x,y)的灰度的梯度值和
    b.每个分块的纹线方向值如式(1)所示,
    θ W ( i , j ) = 1 2 tan - 1 ( Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 2 x ( u , v ) y ( u , v ) Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 ( x 2 ( u , v ) - y 2 ( u , v ) ) ) - - - ( 1 ) ]]>
    其中,(i,j)为分块中心像素点,W×W的默认值取为8×8;
    c.采用低通滤波器对各分块的方向进行平滑处理;
    d.基于统计窗和基线算法计算纹线频率,并计算整个指纹区域的平均纹线
    距离。
    3.如权利要求1所述的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,其特征在
    于:所述步骤2.)中,用C(p,q)表示分块内纹线曲率,如式(2)所示:
    C ( p , q ) = 1 N 2 Σ u = p - N / 2 p + N / 2 Σ v = q - N / 2 q + N / 2 ( φ x ( p , q , u , v ) + φ y ( p , q , u , v ) ) - - - ( 2 ) ]]>
    其中
    φx(p,q,u,v)=|cos(2θ(p,q))-cos(2θ(u,v))|????(3)
    φy(p,q,u,v)=|sin(2θ(p,q))-sin(2θ(u,v))|,??(4)
    分块(p,q)所在的局部区域大小为N×N个像素。
    4.如权利要求1所述的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,其特征在
    于:所述步骤3.)中,增强模板大小的确定方法为:设定模板大小M在一个范
    围[M1,M2]内,其中,M取奇数;将计算得到的曲率值σ归一化,使之取值在0~
    1之间,得到新的曲率值σ′;确定增强模板大小的原则是,当纹线曲率较大时,
    采用较小的增强模板,否则采用较大的增强模板。
    5.如权利要求4所述的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,其特征在
    于,所述步骤4.)中,构造增强模板的方法,采用偶对称的二维Gabor滤波器
    函数表示为:
    h ( x , y : π , f ) = exp { - 1 2 [ x φ 2 δ x 2 + y φ 2 δ y 2 ] } cos ( 2 πf x φ ) - - - ( 5 ) ]]>
    xφ=xcosφ+ysinφ????(6)
    yφ=-xsinφ+ycosφ,?(7)
    其中,φ是Gabor滤波器的方向,f是正弦波的频率,δx和δy是沿x轴和
    y轴的高斯包络常数;为每个分块构造一个增强模板,得到每个分块增强模板
    的大小。

    说明书

    自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法

    技术领域

    本发明涉及自动指纹识别技术领域,具体地说,是一种自适应模板大小的
    Gabor指纹图像增强方法。

    背景技术

    指纹图像增强是自动指纹识别系统中一个重要的预处理步骤。指纹增强的
    目的是为了提高指纹图像的质量,尤其是提高指纹纹线的清晰度。指纹增强可
    以降低噪声对细节特征(例如细节点)提取的影响,提高自动指纹识别的准确
    性和可靠性。

    迄今为止,已有很多指纹增强方法被提出,这些方法可以分为三大类:基
    于频率域滤波的方法,基于空间域的方向滤波的方法,以及基于Gabor滤波的
    方法。

    第一类,使用方向傅立叶滤波器在频率域实现了对指纹图像的增强。第二
    类,设计出了方向滤波器,采用方向滤波模板对指纹图像进行滤波增强。第三
    类,提出了一种利用局部纹线方向和频率,使用Gabor函数增强指纹图像的方
    法,并对其性能进行了评价,该方法确立了Gabor指纹增强方法的基本技术体
    系。在此基础上,对Gabor滤波器进行了重新设计,并提出了更为准确的局部
    纹线方向和频率的计算方法,以提高Gabor滤波器的增强效果,例如基于
    Log-Gabor滤波器的指纹增强方法;使用圆形的Gabor滤波器而非方形Gabor滤
    波器的指纹增强方法,进而对指纹图像进行增强。由于Gabor增强方法良好的
    增强效果、较好的鲁棒性并能适应实时应用,因此成为目前指纹增强的主流方
    法。

    Gabor指纹增强方法基于这样一种思想:在指纹图像的一个局部区域内(一
    般为指纹图像中互不重叠的分块),纹线方向和纹线频率是相对稳定的。对于每
    个分块,Gabor增强方法需要首先计算局部纹线方向和纹线频率,然后利用这两
    个参数构建Gabor增强模板,进而对指纹图像滤波以实现指纹增强。但是在某
    些情况下(例如在模式区中),一些分块中的纹线方向和纹线频率变化较大,计
    算出的块纹线方向和块纹线频率不能很好地体现真实情况,而各个分块采用的
    增强模板的大小是相同的,即增强的力度相同,因此,对于这样的分块,在指
    纹增强后不但不能得到好的增强效果,而且还会破坏原有的纹线结构信息。而
    好的指纹增强方法得到的增强后的图像应当保持原有的纹线结构信息,以确保
    后续提取到的细节点信息是准确的。

    发明内容

    本发明所要解决的技术问题是:针对上述现状提出一种自适应模板大小的
    Gabor指纹图像增强方法,根据指纹图像分块中纹线方向变化的程度,自适应地
    调整Gabor增强模板的大小,获得不同的增强力度,以提高指纹纹线的清晰度,
    并保持原有纹线结构信息。

    为解决上述技术问题,本发明的技术方案是:自适应模板大小的Gabor指
    纹图像增强方法,包括以下步骤:

    1.)输入指纹图像,将输入图像I(x,y)划分为W×W块互不重叠的分块,提取
    每个分块的纹线方向和纹线频率;

    2.)获得分块内的纹线曲率;

    3.)确定增强模板大??;

    4.)构造增强模板;

    5.)对指纹图像进行增强,得到增强后的指纹图像。

    作为优选的技术方案,所述步骤1.)中,每个分块的纹线方向和纹线频率
    提取方法为:

    a.每个分块中,计算每个像素点(x,y)的灰度的梯度值和

    b.使用式(1)计算每个分块的纹线方向值,

    θ W ( i , j ) = 1 2 tan - 1 ( Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 2 x ( u , v ) y ( u , v ) Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 ( x 2 ( u , v ) - y 2 ( u , v ) ) ) - - - ( 1 ) ]]>

    其中,(i,j)为分块中心像素点,W×W的默认值取为8×8;

    c.采用低通滤波器对各块的方向进行平滑处理;

    d.基于统计窗和基线算法计算纹线频率,并计算整个指纹区域的平均纹线
    距离。

    作为优选的技术方案,所述步骤2.)中,用C(p,q)表示块内纹线曲率,如
    式(2)所示:

    C ( p , q ) = 1 N 2 Σ u = p - N / 2 p + N / 2 Σ v = q - N / 2 q + N / 2 ( φ x ( p , q , u , v ) + φ y ( p , q , u , v ) ) - - - ( 2 ) ]]>

    其中

    φx(p,q,u,v)=|cos(2θ(p,q))-cos(2θ(u,v))|????(3)

    φy(p,q,u,v)=|sin(2θ(p,q))-sin(2θ(u,v))|,??(4)

    分块(p,q)所在的局部区域大小为N×N个像素。

    作为优选的技术方案,所述步骤3.)中,增强模板大小的确定方法为:设
    定模板大小M在一个范围[M1,M2]内,其中,M取奇数;将计算得到的曲率值
    σ归一化,使之取值在0~1之间,得到新的曲率值σ′;确定增强模板大小的原
    则是,当纹线曲率较大时,采用较小的增强模板,否则采用较大的增强模板。

    作为优选的技术方案,所述步骤4.)中,构造增强模板的方法,采用偶对
    称的二维Gabor滤波器函数表示为:

    h ( x , y : π , f ) = exp { - 1 2 [ x φ 2 δ x 2 + y φ 2 δ y 2 ] } cos ( 2 πf x φ ) - - - ( 5 ) ]]>

    xφ=xcosφ+ysinφ????????(6)

    yφ=-xsinφ+ycosφ,?????(7)

    其中,φ是Gabor滤波器的方向,f是正弦波的频率,δx和δy是沿x轴和y
    轴的高斯包络常数;其中φ取该分块的纹线方向值,f取平均纹线距离值,为每
    个分块构造一个增强模板,得到每个分块增强模板的大小。

    由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:利用本发明的自适应模
    板大小的Gabor指纹图像增强方法度量分块内纹线方向的变化程度,并建立了
    纹线变化程度与增强模板大小的对应关系,对于纹线方向较为稳定的分块,使
    用较大的增强模板,获得较大的增强力度,以消除粘连和连接断线;对于纹线
    方向变化较大的分块,使用较小的增强模板,获得较小的增强力度,以避免对
    原有纹线结构的破坏。本发明方法避免了现有技术的Gabor指纹图像增强方法
    对指纹纹线结构的破坏,并能更好地提高指纹图像的质量。

    附图说明

    下面结合附图和实施例对本发明进一步说明:

    图1是本发明实施例中指纹图像增强流程图;

    图2是本发明实施例中计算每个分块对应的指纹增强模板大小的流程图。

    具体实施方式

    如图1所示,自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,包括以下步骤:

    1.)输入指纹图像,将输入图像I(x,y)划分为W×W块互不重叠的分块,W
    ×W的默认值取为8×8;提取每个分块的纹线方向和纹线频率;

    2.)获得分块内的纹线曲率;

    3.)确定增强模板大??;

    4.)构造增强模板;

    5.)对指纹图像进行增强,得到增强后的指纹图像。

    其中,步骤1.)中,每个分块的纹线方向和纹线频率提取方法为:

    a.每个分块中,计算每个像素点(x,y)的灰度的梯度值和

    b.使用式(1)计算每个分块的纹线方向值,

    θ W ( i , j ) = 1 2 tan - 1 ( Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 2 x ( u , v ) y ( u , v ) Σ u = i - W 2 i + W 2 Σ v = j - W 2 v = j + W 2 ( x 2 ( u , v ) - y 2 ( u , v ) ) ) - - - ( 1 ) ]]>

    其中,(i,j)为分块中心像素点,u是x方向的取值,v是y方向的取值;

    c.采用低通滤波器对各块的方向进行平滑处理;

    d.基于统计窗和基线算法计算纹线频率,并计算整个指纹区域的平均纹线
    距离。

    其中,步骤2.)中,用C(p,q)表示块内纹线曲率,如式(2)所示:

    C ( p , q ) = 1 N 2 Σ u = p - N / 2 p + N / 2 Σ v = q - N / 2 q + N / 2 ( φ x ( p , q , u , v ) + φ y ( p , q , u , v ) ) - - - ( 2 ) ]]>

    其中

    φx(p,q,u,v)=|cos(2θ(p,q))-cos(2θ(u,v))|????(3)

    φy(p,q,u,v)=|sin(2θ(p,q))-sin(2θ(u,v))|,??(4)

    分块(p,q)所在的局部区域大小为N×N个像素。

    如图2所示,步骤3.)中,增强模板大小的确定方法为:设定模板大小M在
    一个范围[M1,M2]内,其中,M取奇数;将计算得到的曲率值σ归一化,使之取
    值在0~1之间,得到新的曲率值σ′;确定增强模板大小的原则是,当纹线曲率
    较大时,采用较小的增强模板,否则采用较大的增强模板。

    其中,步骤4.)中,构造增强模板的方法,采用偶对称的二维Gabor滤波
    器函数表示为:

    h ( x , y : π , f ) = exp { - 1 2 [ x φ 2 δ x 2 + y φ 2 δ y 2 ] } cos ( 2 πf x φ ) - - - ( 5 ) ]]>

    xφ=xcosφ+ysinφ????(6)

    yφ=-xsinφ+ycosφ,?(7)

    式中各变量的含义:φ是Gabor滤波器的方向,f是正弦波的频率,δx和δy
    是沿x轴和y轴的高斯包络常数;式中各变量的取值:其中φ取该分块的纹线方
    向值,f取平均纹线距离值。为每个分块构造一个增强模板,得到每个分块增强
    模板的大小。

    构造了指纹增强模板后,就可以对指纹图像进行增强了。

    本发明的自适应模板大小的Gabor指纹图像增强方法,根据指纹图像分块
    中纹线方向变化的程度,自适应地调整Gabor增强模板的大小,获得不同的增
    强力度,以提高指纹纹线的清晰度,并保持原有纹线结构信息,避免了现有Gabor
    指纹增强方法对指纹纹线结构的破坏,能更好地提高指纹图像的质量。

    以上所述为本发明最佳实施方式的举例,其中未详细述及的部分均为本领
    域普通技术人员的公知常识。本发明的?;し段б匀ɡ蟮哪谌菸?,任何
    基于本发明的技术启示而进行的等效变换,也在本发明的?;し段е?。

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