常亮　劉陽　王文德　劉士斌

[摘 要] 原始指紋圖像含有一定的噪聲，影響指紋識別的準(zhǔn)確性。文章提出了過慮圖像噪聲的方法，通過指紋的規(guī)格化方法將指紋像素進(jìn)行調(diào)整，分割圖像得到有效的指紋區(qū)域，再通過指紋增強(qiáng)技術(shù)加強(qiáng)指紋的質(zhì)量，使得脊線和谷線的紋理更加清晰，將斷裂紋理連接上，去掉指紋的毛邊，經(jīng)過二值化處理，得到黑白分明的圖像，再細(xì)化圖像使指紋變成清晰的線條圖像，得到準(zhǔn)確、清晰的指紋圖像。極大地增強(qiáng)了指紋圖像識別率。

[關(guān)鍵詞] 指紋圖像；圖像增強(qiáng)；圖像分割；二值化

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 03. 077

[中圖分類號] TN911 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）03- 0186- 02

1 引 言

每個人指紋具有唯一的紋理結(jié)構(gòu)，指紋上的特征信息給認(rèn)證提供了依據(jù)。由指紋采集器得到的指紋圖像有很多的噪聲，例如指紋不潔、干、濕、扭曲等原因都產(chǎn)生噪聲。在進(jìn)行識別之前對指紋圖像進(jìn)行一系列處理，把它變成一幅清晰的點(diǎn)線圖，以便于提取正確的指紋特征，增強(qiáng)圖像的可識別性。

2 指紋圖像特征及預(yù)處理

指紋由脊線和谷線組成的，指紋上突起的線條通常叫做脊線，凹下去的線叫做谷線。指紋的局部特征是特征點(diǎn)，包括指紋的中心點(diǎn)、三角點(diǎn)、端點(diǎn)、分叉點(diǎn)。指紋圖像的預(yù)處理過程一般包括圖像規(guī)格化、圖像增強(qiáng)、圖像分割、二值化、圖像細(xì)化和細(xì)節(jié)點(diǎn)提取等過程[1]。

3 指紋圖像規(guī)格化

指紋圖像的噪聲造成灰度差異，所以要對圖像的對比度和灰度進(jìn)行調(diào)整。規(guī)格化處理是針對于像素進(jìn)行的，圖像脊線和谷線的結(jié)構(gòu)特征并不會改變。設(shè)I（i，j）為圖像上的像素點(diǎn)，G（i，j）為規(guī)格化后的指紋圖像，圖像為W×H矩陣，定義M為均值，V為方差，根據(jù)公式（1）可得規(guī)格化后的圖像G（i，j）[2]。

4 利用直方圖增強(qiáng)指紋圖像

圖像規(guī)格化之后需要進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)，即增強(qiáng)指紋紋理的清晰度，增加指紋脊線和谷線的對比度，使線與線之間更加清晰，突出指紋的紋理特征，例如分叉點(diǎn)、端點(diǎn)等。

空域處理直方圖修正法，可以近似認(rèn)為是圖像灰度分布的概率，通過圖像直方圖反映圖像的統(tǒng)計(jì)特征。設(shè)圖像在點(diǎn)（x，y）的灰度分布密度函數(shù)為p（z；x，y），那么圖像的灰度密度函數(shù)[3]見公式（2）。

其中D定義圖像的區(qū)域，S代表區(qū)域D的面積。在通常情況下，要精確得到圖像的灰度分布函數(shù)比較困難，通常用圖像的直方圖來代替。設(shè)N為一幅數(shù)字圖像的總像素個數(shù)，灰度級設(shè)有L個，nk為第k個灰度級中所具有灰度rk的像素總數(shù)。則第k個灰度級在圖像中出現(xiàn)的概率公式（3）如下：

然后對圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理。它是一種經(jīng)過數(shù)學(xué)變換，使輸出圖像變成具有均勻概率密度分布的新圖像變換算法[4]，也就是灰度級分布比較均勻的圖像，變換過程為：

（1）計(jì)算原始圖像直方圖各灰度級出現(xiàn)的頻度（其中n為原始圖像中總的像素?cái)?shù)目，nj各灰度級的像素?cái)?shù)目）：

（2）計(jì)算累計(jì)分布函數(shù)： （其中fj為初始圖像的灰度級）

（3）計(jì)算變換后輸出圖像的灰度級gi，（其中，INT代表隊(duì)灰度級取整）

（4）對映射后所計(jì)算出的各個灰度級的像素?cái)?shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)ni，i=0.1，…，k，L-1

（5）計(jì)算輸出圖像直方圖：（用P表示輸出圖像具有灰度級的個數(shù)）

（6）通過fj和gi反映出來的映射關(guān)系對初始圖像的灰度級進(jìn)行修改，從而得到概率密度均勻分布的輸出圖像。通過以上算法對指紋圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，效果如圖1所示。

可以看到圖像效果明顯改善，細(xì)節(jié)部分清晰了很多，而且可以看到處理后直方圖呈現(xiàn)均勻分布。

5 圖像區(qū)域分割

在增強(qiáng)指紋圖像基礎(chǔ)上對指紋圖像的分割，它是將脊線與谷線基于灰度閾值的分割；將指紋區(qū)域與無圖像區(qū)域分割是利用方差法分割[5]。

方差法是根據(jù)前景區(qū)域和背景區(qū)域的灰度方差值的不同進(jìn)行分割的。把指紋分成若干個小的區(qū)域，分別計(jì)算方差值，再根據(jù)指紋紋理需要的清晰程度設(shè)定某個閾值，方差大于閾值的設(shè)定為前景區(qū)，方差小于閾值的認(rèn)為是背景區(qū)。經(jīng)過計(jì)算確定閾值為90的指紋分割為最佳效果，如圖2所示。

6 圖像二值化

圖像分割之后進(jìn)行圖像二值化，將一幅圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，目的是為了提高脊線和谷線的對比度，使指紋圖像更加清晰。算法的實(shí)現(xiàn)過程如下：

（1）將指紋圖像分成大小為16×16的小塊區(qū)域；

（2）分別計(jì)算每個區(qū)域的平均灰度值，取值作為該區(qū)域的閾值。

計(jì)算每個小區(qū)域像素點(diǎn)的灰度值，大于閾值的，灰度值設(shè)置為白色255，反之，小于閾值的設(shè)置為背景色，取值為0。

7 圖像細(xì)化

在圖像二值化基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像的細(xì)化，采用模板匹配的方式，指紋中某點(diǎn)是否應(yīng)該刪除取決于該點(diǎn)周圍的像素的取值，在8鄰域模板中，是否刪掉像素點(diǎn)要取決于其他八個像素點(diǎn)的取值，二值化后的圖像只有兩種像素點(diǎn)分別用0和1表示，如果是端點(diǎn)，P周圍只能有一個像素點(diǎn)是1；如果是分叉點(diǎn)P像素周圍就要有三個像素都是1，還有一種就是正常的連續(xù)的點(diǎn)，這樣就是P周圍有兩個像素點(diǎn)為1，以上三種情況的點(diǎn)，都要保留下來，將目標(biāo)點(diǎn)周圍有像素點(diǎn)的取值相加，判斷是分叉點(diǎn)還是端點(diǎn)，這樣循環(huán)計(jì)算得到圖像如圖4所示。

8 指紋圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)提取

細(xì)節(jié)點(diǎn)提取是在細(xì)化圖像基礎(chǔ)上進(jìn)行的，由于細(xì)化圖像時(shí)將指紋圖像細(xì)化到一個像素的粗細(xì)，所以進(jìn)行指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)提取可以用8鄰域的方式進(jìn)行。

如果P點(diǎn)是指紋的端點(diǎn)，周圍點(diǎn)的和S=2，如果S=6則為分叉點(diǎn)，即可提取。經(jīng)過計(jì)算即可得到圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)如圖5所示。

9 結(jié) 論

本文針對具有噪聲的指紋圖像，提出了通過預(yù)處理、規(guī)格化、增強(qiáng)圖像、區(qū)域分割、二值化、圖像細(xì)化和細(xì)節(jié)點(diǎn)提取一系列處理后得到了具有足夠多的和清晰的特征點(diǎn)指紋圖像，提高了指紋圖像的識別準(zhǔn)確性，具有很高的使用價(jià)值。

主要參考文獻(xiàn)

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[2]太艷榮.基于MATLAB實(shí)現(xiàn)的指紋圖像預(yù)處理西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008， 34（4）：836-838.

[3]李建華，馬小妹，郭成安. 基于方向圖的動態(tài)閾值指紋圖像二值化方法[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 2002， 42（5）：626-628.

[4]湯婷，吳小培，項(xiàng)明. 指紋圖像增強(qiáng)與特征提取[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展， 2009，19（1）：81-83.

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