專利名稱：一種基于方向場模型和Gabor濾波器指紋合成方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及模式識別、圖像處理以及信息處理技術(shù)，特別涉及利用方向場的圖像濾波和方法來實現(xiàn)指紋的合成處理。

背景技術(shù)：
指紋識別是目前應(yīng)用最為廣泛的生物特征識別方法。在進(jìn)行自動指紋識別算法研究時，需要較大規(guī)模的指紋數(shù)據(jù)庫對算法進(jìn)行測試和優(yōu)化。但是傳統(tǒng)的采集指紋建庫的方法存在很多缺點(diǎn)。首先，采集大量指紋需要花費(fèi)很大成本和大量的時間。其次，無論對采集指紋者還是被采集指紋者而言，采集的過程都十分麻煩，并且容易出錯。而且，采集指紋還涉及個人的隱私。如果能夠利用合成指紋的方法生成指紋數(shù)據(jù)庫，會大大簡化建庫過程，使得上述問題都能夠得到很好的解決。國際上對于指紋合成方法的研究已有多年，國際指紋認(rèn)證競賽FVC采用的第四個指紋測試庫即為合成指紋數(shù)據(jù)庫。而國內(nèi)目前尚未開展此類工作，但是隨著指紋識別技術(shù)的推廣和應(yīng)用，合成指紋方法將具有廣闊的應(yīng)用前景。
目前關(guān)于合成指紋的方法大體上可以分為兩種。一種是波蘭公司Optel的方法，用一種比較新穎的方法建立脊線紋理和細(xì)節(jié)的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而生成人造指紋。但是為了保護(hù)其商業(yè)利益，他們沒有向外界透露其技術(shù)細(xì)節(jié)。
另一種也是最完整最經(jīng)典的方法是Cappelli等人的研究。他們提出了合成指紋方法的框架和步驟，首先生成指紋模板圖像，再根據(jù)模板生成按壓圖像。應(yīng)用其算法開發(fā)的軟件SFINGE生成的指紋測試庫也用于FVC競賽中。其它方法一般是基于經(jīng)典方法框架的。
但是經(jīng)典方法在指紋方向場生成、密度圖生成和脊線紋理生成的步驟上都有欠缺。
指紋方向場生成是指紋合成方法的基礎(chǔ)之一，方向場的逼真與否直接影響到最后合成指紋的質(zhì)量。第一個方向場模型是一種簡化模型，忽略其它因素，僅根據(jù)中心點(diǎn)和三角區(qū)的位置計算出一致方向圖，即一旦奇異點(diǎn)的類型和位置被確定，方向場也就唯一確定。目前經(jīng)典指紋合成方法所采用的指紋方向場模型是基于簡化模型的一種非線性模型，引入更多參數(shù)，使得各點(diǎn)方向場不只與奇異點(diǎn)位置和種類有關(guān)。但是它還是不能準(zhǔn)確地表示方向場，在很多情況下只能達(dá)到近似的結(jié)果。
至于生成指紋密度圖，目的是為了確定指紋脊線紋理(包括脊線和谷線)的寬度。通過對真實指紋的觀察，可有兩點(diǎn)結(jié)論 一，在一幅指紋圖像中，指紋的局部密度可能會有一定差異(這里的密度指的是指紋脊線與其相鄰谷線寬度之和)，并且在一些特定區(qū)域，此密度呈現(xiàn)一定規(guī)律，如上中心點(diǎn)上方和三角區(qū)下方區(qū)域較之其它大部分區(qū)域有更小的密度。
二，在一幅指紋圖像中，局部密度相同的區(qū)域，脊線(或谷線)寬度也可能有所不同，有的區(qū)域脊線比谷線寬，有的區(qū)域脊線比谷線窄。經(jīng)典指紋合成方法忽略了第二點(diǎn)，只考慮到第一點(diǎn)。但綜合考慮兩者無疑會有助于生成更為逼真的指紋。
經(jīng)典方法的指紋脊線紋理方法采用普通Gabor濾波器，生成的脊線和谷線寬度相等。


發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明的目的是在經(jīng)典方法的框架基礎(chǔ)上，對生成指紋模板圖像的方法加以改進(jìn)，采用新的聯(lián)合方向場模型生成更加符合真實指紋的方向場，提出一種指紋密度圖的表示方法，然后通過改進(jìn)的Gabor濾波器生成指紋脊線紋理，本發(fā)明提供一種能夠生成逼真的指紋圖像、基于方向場模型和Gabor濾波器指紋合成方法。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的基于方向場模型和Gabor濾波器指紋合成方法，包括步驟如下 將指紋信息生成指紋模板圖像，指紋模板圖像是根據(jù)指紋的輪廓、方向場和密度圖生成二值的指紋紋理圖像； 對生成的指紋紋理圖像進(jìn)行變換，將指紋紋理圖像生成指紋按壓圖像。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述指紋模板圖像生成步驟包括 將指紋信息生成指紋輪廓圖像； 通過聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場； 采用指紋密度圖表示方法生成密度圖； 通過Gabor濾波器生成指紋脊線紋理。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述生成指紋方向場的步驟包括 選擇待生成指紋的種類； 確定奇異點(diǎn)的種類和位置以及各控制參數(shù)； 用新的聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場； 隨機(jī)調(diào)整各點(diǎn)方向。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述新的聯(lián)合方向場模型是一個多項式和一個受奇異點(diǎn)影響的表達(dá)式的加權(quán)和。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述密度圖生成步驟包括 在符合自然界規(guī)律的范圍內(nèi)隨機(jī)選擇指紋局部紋理密度D(x，y)及指紋脊線寬度比例W(x，y)的值，并產(chǎn)生密度圖；對特定區(qū)域，改變密度圖的值；實現(xiàn)整體區(qū)域平滑。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所有指紋脊線紋理生成步驟包括 隨機(jī)產(chǎn)生若干種子點(diǎn)； 從種子點(diǎn)開始，用改進(jìn)Gabor濾波器迭代增強(qiáng)初始圖像； 設(shè)定灰度閾值，將生成圖像變換為二值圖像。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述改進(jìn)Gabor濾波器中的分段余弦函數(shù)的周期取決于指紋脊線寬度比例W(x，y)。
本發(fā)明的第二方面，一種指紋合成的系統(tǒng)，包括 指紋模板圖像單元，將輸入的指紋信息生成并輸出二值的指紋紋理圖像；及 指紋按壓圖像單元，用于將輸入的二值指紋紋理圖像生成指紋按壓圖像。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述指紋模板圖像單元，包括 添加劃痕模塊，用于在輸入的指紋模板圖像上添加劃痕； 紋理平移模塊，用于對所述添加指紋滑痕的脊線紋理做上下左右的平移，生成紋理平移圖像； 脊線的膨脹/腐蝕模塊，對所述脊線平移圖像模擬不同的手指干燥程度或壓力，對指紋脊線平移圖像進(jìn)行膨脹或腐蝕變換； 脊線的彈性形變模塊，對指紋脊線膨脹/腐蝕結(jié)果，利用非線性的指紋彈性形變模型，把指紋區(qū)域分成中心區(qū)域、指紋最外層區(qū)域、非線性的變化區(qū)域，分別進(jìn)行彈性形變變換； 脊線的加噪和平滑模塊，提取指紋區(qū)域中的脊線圖像的谷線，對脊線圖像添加白斑噪聲，在得到的加噪平滑圖上添加谷線； 圖像的平移和旋轉(zhuǎn)模塊，利用指紋脊線加噪和平滑圖像，在圖像中的位置作平移和旋轉(zhuǎn)變換，生成平移和旋轉(zhuǎn)的圖像。
改變對比度模塊，用于平移和旋轉(zhuǎn)后的圖像，使原圖像的灰度值成比例變化的對比度圖像； 添加背景噪聲模塊，用純粹背景圖像訓(xùn)練集生成新的背景，并添加到對比度圖像上，即為指紋按壓圖像。
現(xiàn)有技術(shù)關(guān)于指紋合成的研究都忽略了密度圖和脊線紋理中脊線和谷線不一定等寬的問題，并且采用的指紋方向場模型與真實指紋存在一定差距。與現(xiàn)有技術(shù)相比，由于決定指紋結(jié)構(gòu)的三個重要因素——方向場模型，密度圖模型和脊線紋理模型，本發(fā)明中所述的指紋合成的系統(tǒng)和方法，更加符合真實指紋的特點(diǎn)，因而合成的指紋在內(nèi)部屬性上更為逼真，能夠生成逼真的指紋圖像，在生物識別技術(shù)中有著重要的應(yīng)用價值。



圖1是本發(fā)明指紋合成系統(tǒng)框圖 圖2是本發(fā)明指紋模板圖像生成單元的構(gòu)成示意圖； 圖3是本發(fā)明指紋按壓圖像生成單元的構(gòu)成示意圖； 圖4是本發(fā)明生成5種類型指紋方向場的示意圖； 圖5是本發(fā)明周期與指紋脊線和谷線紋理相對應(yīng)的余弦函數(shù)的示意圖； 圖6是本發(fā)明改進(jìn)Gabor濾波器(b和c)與原Gabor濾波器生成脊線紋理(a)之比較的示意圖； 圖7是本發(fā)明脊線紋理生成過程示意圖； 圖8是本發(fā)明添加滑痕步驟前后對比的示意圖； 圖9是本發(fā)明指紋紋理平移步驟前后對比的示意圖； 圖10是本發(fā)明對同一指紋二值圖像不同程度的膨脹/腐蝕的示意圖； 圖11是本發(fā)明經(jīng)過指紋脊線彈性形變步驟前后的示意圖； 圖12是本發(fā)明指紋脊線加噪和平滑步驟前后對比的示意圖； 圖13是本發(fā)明的指紋圖像調(diào)整對比度步驟前后的示意圖； 圖14是本發(fā)明添加背景噪聲后的指紋圖像的示意圖。

具體實施例方式 下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明加以詳細(xì)說明，應(yīng)指出的是，所描述的實施例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。
本發(fā)明核心在于采用新的聯(lián)合方向場模型生成更加符合真實指紋的方向場，并提出一種新的指紋密度圖的表示方法，然后通過改進(jìn)的Gabor濾波器生成指紋脊線紋理。
實施例 基于本發(fā)明的方法自行設(shè)計實現(xiàn)了指紋合成系統(tǒng)。研制開發(fā)的指紋合成系統(tǒng)是基于WindowXP/2000，采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計方法和軟件工程規(guī)范，用C++語言實現(xiàn)的、面向指紋識別領(lǐng)域的圖像處理與分析系統(tǒng)。
利用本發(fā)明方法實現(xiàn)的裝置如圖1本發(fā)明指紋合成系統(tǒng)框圖所示，包括 指紋模板圖像單元1，將輸入的指紋信息生成并輸出二值的指紋紋理圖像；及 指紋按壓圖像單元2，用于將輸入的二值指紋紋理圖像生成指紋按壓圖像。
如圖2本發(fā)明指紋模板圖像生成單元的構(gòu)成示意圖所示 所述指紋模板圖像單元1，包括 指紋輪廓模塊11，用于將輸入的指紋信息生成指紋輪廓； 指紋方向場模塊12，用于將輸入指紋信息生成指紋方向場； 指紋密度圖模塊13，用于將輸入指紋信息生成指紋密度圖 指紋脊線紋理模塊14，用于將輸入指紋輪廓、指紋方向場和指紋密度圖生成指紋脊線紋理，輸出指紋模板圖像。
如圖3本發(fā)明指紋按壓圖像生成單元的構(gòu)成示意圖所示 所述指紋按壓圖像單元2，主要包括 添加劃痕模塊21，用于在輸入的指紋模板圖像上添加劃痕； 紋理平移模塊22，用于對所述添加指紋滑痕的脊線紋理做上下左右的平移，生成紋理平移圖像； 脊線的膨脹/腐蝕模塊23，對所述脊線平移圖像模擬不同的手指干燥程度或壓力，對指紋脊線平移圖像進(jìn)行膨脹或腐蝕變換； 脊線的彈性形變模塊24，對指紋脊線膨脹/腐蝕結(jié)果，利用非線性的指紋彈性形變模型，把指紋區(qū)域分成中心區(qū)域、指紋最外層區(qū)域、非線性的變化區(qū)域，分別進(jìn)行彈性形變變換； 脊線的加噪和平滑模塊25，提取指紋區(qū)域中的脊線圖像的谷線，對脊線圖像添加白斑噪聲，在得到的加噪平滑圖上添加谷線； 圖像的平移和旋轉(zhuǎn)模塊26，利用指紋脊線加噪和平滑圖像，在圖像中的位置作平移和旋轉(zhuǎn)變換，生成平移和旋轉(zhuǎn)的圖像。
改變對比度模塊27，用于平移和旋轉(zhuǎn)后的圖像，使原圖像的灰度值成比例變化的對比度圖像； 添加背景噪聲模塊28，用純粹背景圖像訓(xùn)練集生成新的背景，并添加到對比度圖像上，即為指紋按壓圖像。
下面對基于新方向場模型和改進(jìn)Gabor濾波器的指紋合成的算法的具體實施過程。各個步驟均可以通過改變參數(shù)來調(diào)整結(jié)果。
1)選擇待生成指紋大小。
2)點(diǎn)擊下一步生成指紋輪廓。
3)點(diǎn)擊下一步生成指紋方向場。
4)點(diǎn)擊下一步生成指紋脊線。
5)點(diǎn)擊添加劃痕。
6)點(diǎn)擊紋理平移。
7)點(diǎn)擊脊線的膨脹/腐蝕。
8)點(diǎn)擊脊線的彈性形變。
9)點(diǎn)擊脊線的加噪和平滑。
10)點(diǎn)擊圖像的平移和旋轉(zhuǎn)。
11)點(diǎn)擊改變對比度。
12)點(diǎn)擊添加背景噪聲，最終得到合成指紋。
下面詳細(xì)描述指紋合成的算法。作為具體的指紋合成算法，主要步驟有包括指紋模板圖像生成步驟和指紋按壓圖像生成步驟。
對于其中具體的指紋模板圖像生成算法，主要步驟為指紋輪廓，指紋方向場，指紋密度圖和指紋脊線紋理。
對于其中具體的指紋按壓圖像生成算法，主要步驟為添加劃痕，紋理平移，脊線的膨脹/腐蝕，脊線的彈性形變，脊線的加噪和平滑，圖像的平移和旋轉(zhuǎn)，改變對比度，添加背景噪聲。下面對其逐一進(jìn)行說明。
本發(fā)明的方法主要分為指紋模板圖像生成和指紋按壓圖像生成。一幅指紋模板圖像相當(dāng)于一個手指模板，由同一個模板圖像生成的各個指紋按壓圖像，相當(dāng)于從同一個手指采集到的不同指紋圖像。
指紋模板圖像生成是指根據(jù)指紋的輪廓、方向場和密度圖生成二值指紋紋理圖像。
所述指紋模板圖像生成的主要步驟有生成指紋輪廓，生成指紋方向場，生成指紋密度圖和生成指紋脊線紋理。
步驟1指紋輪廓生成 指紋輪廓是根據(jù)指紋自身特點(diǎn)定義了一個由5個參數(shù)控制的基于橢圓弧和矩形的簡化模型。5個參數(shù)分別為橢圓的兩個長軸a1和a2，兩個短軸b1和b2，以及矩形的寬c。
步驟2指紋方向場生成 如本發(fā)明圖4a、圖4b、圖4c、圖4d、圖4e，是生成5種類型指紋方向場的示意圖所示 對于一幅指紋圖像，每個象素點(diǎn)都有一個方向，這些方向量化后構(gòu)成了一個方向場圖。方向場同中心點(diǎn)和三角區(qū)的位置有著很密切的聯(lián)系。這里采用一種聯(lián)合方向場模型來生成指紋方向場。下面介紹該模型及其用于生成指紋方向場的方法。生成指紋方向場的步驟如下 所述指紋方向場生成，首先選擇待生成指紋的種類包括弓、尖弓、左旋、右旋、漩渦；再確定奇異點(diǎn)的種類和位置，以及各控制參數(shù)；然后用新的聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場；最后隨機(jī)調(diào)整各點(diǎn)方向。
新的聯(lián)合方向場如下 用θ(x，y)和U(x，y)分別表示方向場函數(shù)和變換后的函數(shù)，R(x，y)和I(x，y)分別為實部和虛部。
U＝R+iI＝cos2θ+isin2θ，θ∈
T由(x，y)點(diǎn)的脊線紋理方向O(x，y)和密度D(x，y)確定(這里的D(x，y)與步驟3定義的D(x，y)相同) W(x，y)為(x，y)處的指紋脊線寬度比例(已在步驟3中定義)。分段函數(shù)g(v；k(x，y)，W(x，y))定義如下 參數(shù)σ由濾波器帶寬決定，在時間域按照D(x，y)校準(zhǔn)，這樣濾波器的有效峰值不超過3個。濾波器截斷成為FIR濾波器。
經(jīng)過這一步驟生成的脊線紋理圖像即為一個指紋模板圖像。
圖5為本發(fā)明周期與指紋脊線和谷線紋理相對應(yīng)的余弦函數(shù)的示意圖。圖6為本發(fā)明改進(jìn)Gabor濾波器(b和c)與原Gabor濾波器生成脊線紋理(a)之比較的示意圖。圖7為脊線紋理生成過程的示意圖。第一行為由單個種子點(diǎn)生成脊線的過程，第二行為由多個種子點(diǎn)生成脊線的過程。
指紋按壓圖像生成就是將已經(jīng)生成的指紋模板圖像進(jìn)行各種變換，最后生成逼真的合成指紋圖像。由同一個模板圖像生成的各個指紋按壓圖像，相當(dāng)于從同一個手指采集到的不同指紋圖像。
所述指紋按壓圖像生成的主要步驟有添加劃痕，紋理平移，脊線的膨脹/腐蝕，脊線的彈性形變，脊線的加噪和平滑，圖像的平移和旋轉(zhuǎn)，改變對比度，添加背景噪聲。
步驟1添加劃痕，如圖8本發(fā)明添加滑痕步驟前后對比的示意圖所示 在前面生成的指紋模板圖像上添加滑痕。即在圖像上添加若干灰度值為255的矩形，矩形的形狀類似真實指紋滑痕。劃痕的長度、寬度和位置在一定取值范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生，劃痕的方向也是隨機(jī)產(chǎn)生。
步驟2指紋脊線紋理的平移，如圖9本發(fā)明指紋紋理平移步驟前后對比的示意圖所示 此步驟針對不同接觸區(qū)域。圖像中的指紋輪廓不動，僅僅是脊線做上下左右的平移。
步驟3指紋脊線的膨脹/腐蝕，如圖10本發(fā)明對同一指紋二值圖像不同程度的膨脹/腐蝕的示意圖所示 這里利用形態(tài)學(xué)的方法來模擬不同的手指干燥程度或壓力對指紋的作用。對于手指干燥或低壓力的情況用腐蝕算法，對于手指較濕或高壓力的情況用膨脹算法。
步驟4指紋脊線的彈性形變，如圖11是本發(fā)明經(jīng)過指紋脊線彈性形變步驟前后的示意圖所示 這里采用一種非線性的指紋彈性形變模型。該模型把指紋區(qū)域分成三部分a區(qū)為指紋的中心區(qū)域，指紋形變時該區(qū)不發(fā)生改變；c區(qū)為指紋最外層的區(qū)域，指紋形變時僅僅發(fā)生平移和旋轉(zhuǎn)；b區(qū)，介于a和c之間，發(fā)生了一個非線性的變化。
步驟5指紋脊線的加噪和平滑，如圖12是本發(fā)明指紋脊線加噪和平滑步驟前后對比的示意圖所示 由于真實指紋并非二值圖像，而是帶有白斑的多個灰度級圖像，所以需要對指紋脊線加噪和平滑。步驟如下提取脊線圖像的谷線；對脊線圖像添加白斑噪聲，用3×3或5×5的窗口進(jìn)行中值濾波；在得到的加噪平滑圖上添加谷線。
步驟6指紋圖像的平移和旋轉(zhuǎn) 此步驟是針對指紋在圖中的位置的改變來進(jìn)行的。指紋圖像在一定取值范圍內(nèi)，旋轉(zhuǎn)變換范圍為-30度至30度，平移變換范圍為圖像大小的20％作平移和旋轉(zhuǎn)變換。
步驟7改變對比度，如圖13本發(fā)明的指紋圖像調(diào)整對比度步驟前后的示意圖所示 使原圖像的灰度值成比例變化。
步驟8添加背景噪聲圖，如14是本發(fā)明添加背景噪聲后的指紋圖像的示意圖所示 采用一種基于KL變換的統(tǒng)計模型的方法。模型需要一組純粹的背景圖像作為訓(xùn)練集。計算訓(xùn)練背景中代表主方差的線性子空間，然后用它隨機(jī)生成新的背景。
本發(fā)明的上述結(jié)果與指紋合成的理論分析結(jié)論一致。具有高可靠性，可應(yīng)用性和可采納性。
上面描述是用于實現(xiàn)本發(fā)明的實施例，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離本發(fā)明的范圍的任何修改或局部替換，均屬于本發(fā)明權(quán)利要求來限定的范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于方向場模型和Gabor濾波器指紋合成方法，包括步驟
將指紋信息生成指紋模板圖像，指紋模板圖像是根據(jù)指紋的輪廓、方向場和密度圖生成二值的指紋紋理圖像；
對生成的指紋紋理圖像進(jìn)行變換，將指紋紋理圖像生成指紋按壓圖像。
2.按權(quán)利要求1所述的指紋合成方法，其特征在于，所述指紋模板圖像生成步驟包括
將指紋信息生成指紋輪廓圖像；
通過聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場；
采用指紋密度圖表示方法生成密度通過Gabor濾波器生成指紋脊線紋理。
3.按照權(quán)利要求2中所述的指紋合成方法，其特征在于，生成指紋方向場的步驟包括
選擇待生成指紋的種類；
確定奇異點(diǎn)的種類和位置以及各控制參數(shù)；
用新的聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場；
隨機(jī)調(diào)整各點(diǎn)方向。
4.按照權(quán)利要求3中所述的指紋合成方法，其特征在于
所述聯(lián)合方向場模型是一個多項式和一個受奇異點(diǎn)影響的表達(dá)式的加權(quán)和。
5.按照權(quán)利要求2中所述的指紋合成方法，其特征在于，密度圖生成步驟包括
在符合自然界規(guī)律的范圍內(nèi)隨機(jī)選擇指紋局部紋理密度D(x，y)及指紋脊線寬度比例W(x，y)的值，并產(chǎn)生密度圖；對特定區(qū)域，改變密度圖的值；實現(xiàn)整體區(qū)域平滑。
6.按照權(quán)利要求2中所述的指紋合成方法，其特征在于，指紋脊線紋理生成步驟包括
隨機(jī)產(chǎn)生若干種子點(diǎn)；
從種子點(diǎn)開始，用改進(jìn)Gabor濾波器迭代增強(qiáng)初始圖像；
設(shè)定灰度閾值，將生成圖像變換為二值圖像。
7.按照權(quán)利要求6中所述的指紋合成方法，其特征在于
所述改進(jìn)Gabor濾波器中的分段余弦函數(shù)的周期取決于指紋脊線寬度比例W(x，y)。
8.一種指紋合成的系統(tǒng)，其特征在于，包括
指紋模板圖像單元，將輸入的指紋信息生成并輸出二值的指紋紋理圖像；及
指紋按壓圖像單元，用于將輸入的二值指紋紋理圖像生成指紋按壓圖像。
9.如權(quán)利要求8所述指紋合成的系統(tǒng)，其特征在于，所述指紋模板圖像單元，包括
指紋輪廓模塊，用于將輸入的指紋信息生成指紋輪廓；
指紋方向場模塊，用于將輸入指紋信息生成指紋方向場；
指紋密度圖模塊，用于將輸入指紋信息生成指紋密度指紋脊線紋理模塊，用于將輸入指紋輪廓、指紋方向場和指紋密度圖生成指紋脊線紋理，輸出指紋模板圖像。
10.如權(quán)利要求8所述指紋合成的系統(tǒng)，其特征在于，所述指紋按壓圖像單元，包括
添加劃痕模塊，用于在輸入的指紋模板圖像上添加劃痕；
紋理平移模塊，用于對所述添加指紋滑痕的脊線紋理做上下左右的平移，生成紋理平移圖像；
脊線的膨脹/腐蝕模塊，對所述脊線平移圖像模擬不同的手指干燥程度或壓力，對指紋脊線平移圖像進(jìn)行膨脹或腐蝕變換；
脊線的彈性形變模塊，對指紋脊線膨脹/腐蝕結(jié)果，利用非線性的指紋彈性形變模型，把指紋區(qū)域分成中心區(qū)域、指紋最外層區(qū)域、非線性的變化區(qū)域，分別進(jìn)行彈性形變變換；
脊線的加噪和平滑模塊，提取指紋區(qū)域中的脊線圖像的谷線，對脊線圖像添加白斑噪聲，在得到的加噪平滑圖上添加谷線；
圖像的平移和旋轉(zhuǎn)模塊，利用指紋脊線加噪和平滑圖像，在圖像中的位置作平移和旋轉(zhuǎn)變換，生成平移和旋轉(zhuǎn)的圖像。
改變對比度模塊，用于平移和旋轉(zhuǎn)后的圖像，使原圖像的灰度值成比例變化的對比度圖像；
添加背景噪聲模塊，用純粹背景圖像訓(xùn)練集生成新的背景，并添加到對比度圖像上，形成指紋按壓圖像。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于新方向場模型和改進(jìn)Gabor濾波器的指紋合成的方法及系統(tǒng)，方法包括步驟指紋模板圖像生成，第一步生成指紋輪廓圖像，第二步通過新的聯(lián)合方向場模型生成指紋方向場，第三步用一種新的指紋密度圖的表示方法生成密度圖，第四步通過改進(jìn)的Gabor濾波器生成指紋脊線紋理；指紋按壓圖像生成，對已生成的指紋模板圖像進(jìn)行一系列的變換，包括添加劃痕，紋理平移，脊線的膨脹/腐蝕，脊線的彈性形變，脊線的加噪和平滑，圖像的平移和旋轉(zhuǎn)，改變對比度，添加背景噪聲。系統(tǒng)包括指紋模板圖像單元和指紋按壓圖像單元。本發(fā)明能夠生成逼真的指紋圖像。在生物識別技術(shù)中有著重要的應(yīng)用價值。
文檔編號G06K9/00GK101149787SQ20061011324
公開日2008年3月26日 申請日期2006年9月20日 優(yōu)先權(quán)日2006年9月20日
發(fā)明者捷 田, 瑾 胡, 鑫 楊 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所