專利名稱：指紋圖像的處理方法和處理裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種指紋圖像的處理方法和處理裝置。
背景技術(shù)：
目前，基于細節(jié)點的指紋識別算法應(yīng)用廣泛，其處理過程主要包括指紋圖像預(yù)處理、特征提取、特征比對等，指紋圖像預(yù)處理又包括計算方向場、增強濾波、二值化等處理步驟。增強濾波和二值化是指紋識別的兩個重要處理步驟，其處理結(jié)果直接影響最終的指紋比對效果。指紋圖像增強方法有多種，例如空域增強方法、頻域增強方法及Gabor濾波增強方法等，其中，常用的方法是Lin Hong等提出的基于Gabor濾波的指紋圖像增強方法(Hong, L.，Wan, Y.，and Jain, A. Κ. ' Fingerprint image enhancement:Algorithm andperformance evaluation’ . IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence 20，8 (1998)，pp777_789)。Gabor濾波器在空域有良好的方向選擇性，同時在頻域有良好的頻率選擇性，Gabor濾波增強方法利用了紋線的方向信息和頻率信息，可以達到比較好的增強效果。由于Gabor濾波增強方法的良好效果，使其成為目前指紋增強的常用方法。盡管Gabor濾波在指紋增強方面優(yōu)勢明顯，但是，Gabor濾波存在兩個缺點第一，由于計算方向場方法不當和濾波器模板尺寸選擇不當，導(dǎo)致增強后的圖像出現(xiàn)所謂的塊效應(yīng)和方向效應(yīng)；第二，運算量比較大、耗時多，對指紋算法的實時處理和嵌入式應(yīng)用造成影響。通常，指紋圖像的Gabor濾波增強采用分塊方式，即將指紋圖像分成W*W小塊，然后以塊為單位計算局部紋線方向和紋線頻率，然后通過Gabor濾波器實現(xiàn)指紋圖像增強。發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，不同的圖像塊采用局部方向和局部頻率進行增強有時會導(dǎo)致相鄰塊的銜接不平滑，導(dǎo)致各塊增強幅度不均勻，二值化后往往會出現(xiàn)塊效應(yīng)，這樣會影響后面指紋特征點的提取。同時，如果濾波器窗口的邊長W的尺寸選擇不當，那么會造成方向效應(yīng)，即局部紋線方向不同導(dǎo)致的局部增強明顯不均勻。在現(xiàn)有技術(shù)中，如果紋線間的像素數(shù)量為D，也即紋線距離等于D時,一般選擇W=2D+1或W=3D+1。但是，Gabor圖像濾波是將圖像與Gabor濾波器模板做卷積操作，假如濾波器窗口大小為W*W，如果采用卷積實現(xiàn)濾波，每個像素的計算量至少需要W*W次乘法和W*W-1次加法，共計2*W*W-1次加乘法運算。假設(shè)D取10，在W=2D+1=21時，需要440次加乘法，在W=3D+1=31時，需要960次加乘法。由此可見，在現(xiàn)有技術(shù)中，采用卷積實現(xiàn)濾波時，計算量較大。除了上述問題，二值化過程也是一個耗費資源的處理過程。在指紋增強后，需要保留增強后的臨時圖像，然后再利用大津展之等閾值法進行二值化處理，既占用空間又增加了處理過程，影響指紋識別算法的效率。假設(shè)保存增強后的臨時圖像，并且，指紋圖像的大小為256*360，如果采用float型變量，那么相當于4倍的char空間，該圖像占用的空間將達到360KBytes,如果采用short型變量,那么相當于2倍的char空間，該圖像占用的空間將達到ISOKbytes，這些資源消耗對嵌入式指紋應(yīng)用來說都比較嚴重，能否減少處理過程和資源消耗，這也是擺在算法研發(fā)人員面前的問題。針對相關(guān)技術(shù)中指紋圖像處理中資源消耗大的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在于提供一種指紋圖像的處理方法和處理裝置，以解決指紋圖像處理中資源消耗大的問題。為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種指紋圖像的處理方法。根據(jù)本發(fā)明的指紋圖像的處理方法包括確定待處理指紋圖像中像素點(X，y)的方向，其中，像素點(X，y)為待處理的指紋圖像中任意一個像素點；計算像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離；根據(jù)紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長；根據(jù)紋線頻率和方向計算像素點(X，y)對應(yīng)的濾波器系數(shù)和；通過Gabor濾波器對像素點(X，y)的灰度進行增強，得到像素點(x，y)增強后的灰度；計算Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度；計算像素點(X，y)對應(yīng)的二值化閾值，其中，二值化閾值為平均灰度與濾波器系數(shù)和的乘積；判斷增強后的灰度值減去二值化閾值得到的差是否大于或等于O ;當差大于或等于O時,將像素點(X, y) 二值化為I ;以及當差小于O時,將像素點(X, y) 二值化為O。進一步地，根據(jù)紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長包括當紋線距離的二分之一為偶數(shù)時，確定濾波窗口的邊長等于紋線距離的二分之一加I ;以及當紋線距離的二分之一為奇數(shù)時，確定濾波窗口的邊長等于紋線距離的二分之一。進一步地,計算像素點(X, y )對應(yīng)的紋線頻率包括計算像素點(X，y )對應(yīng)的估計紋線頻率；獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)對應(yīng)關(guān)系和待處理指紋圖像的分辨率確定待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；判斷估計紋線頻率是否在確定的紋線頻率范圍內(nèi)；當估計紋線頻率在確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率等于像素點(x，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；以及當估計紋線頻率不在確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于像素點(X，y)的相鄰像素點對應(yīng)的估計紋線頻率，或者當估計紋線頻率大于確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最大紋線頻率時，像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率等于最大紋線頻率，當估計紋線頻率小于確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最小紋線頻率時，像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于最小紋線頻率。進一步地，計算像素點U，y)對應(yīng)的紋線頻率包括獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)對應(yīng)關(guān)系和待處理指紋圖像的分辨率確定待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；以及計算確定的紋線頻率范圍內(nèi)所有紋線頻率的平均值，以得到像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率。進一步地，確定像素點(X，y)的方向包括按照八方向提取原則，在像素點(X，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取像素點的八條方向線，其中，八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，第一灰度子和為奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，第二灰度子和為奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一；在八個灰度和中確定最大灰度和Max與最小灰度和Min ;計算八個灰度和的和，得到八條方向線的灰度總和Total ;當(nWndWide*g (x, y)+Min+Max)*8>3*Total 時,像素點(x, y)的方向為最大灰度和Max對應(yīng)的方向線的方向，其中，nWndWide為掩模窗口的邊長；以及當(nWndWide*g (x, y)+Min+Max)*8 ( 3*Total時，像素點(x，y)的方向為最小灰度和Min對應(yīng)的方向線的方向。進一步地，在確定像素點(X，y)的方向之前，該方法還包括判斷像素點(X，y)是否為背景點，其中，當像素點(x，y)不是背景點時，確定像素點(x，y)的方向。進一步地，判斷像素點U，y)是否為背景點包括按照八方向提取原則，在像素點(X，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取像素點的八條方向線，其中，八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的像素點的平均灰度，其中，偶數(shù)方向線對應(yīng)的像素點由偶數(shù)方向線上的像素點組成，奇數(shù)方向線對應(yīng)的像素點由偶數(shù)方向線上的像素點和奇數(shù)方向線穿過的像素點組成；計算掩模窗口內(nèi)像素點的平均灰度；計算
P (DirAvcrdravlη]- WndAver(irav)^
C = XWndAverGray其中，DirAverGray[n]為第n條方向線的平均灰
度，WndAverGray為掩模窗口內(nèi)像素點的平均灰度；以及當c大于3時,像素點(x, y)不是背景點。進一步地，判斷像素點(X，y)是否為背景點包括按照八方向提取原則，在像素點(X，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取像素點的八條方向線，其中，八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，第一灰度子和為奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，第二灰度子和為奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一；在八個灰度和中確定最大灰度和與最小灰度和；以及當最大灰度和與最小灰度和的差大于或等于最大灰度和的十分之一時，像素點(X，y)不是背景點。為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種指紋圖像的處理裝置。根據(jù)本發(fā)明提供的指紋圖像的處理裝置包括第一確定模塊，用于確定像素點(x，y)的方向，其中，像素點(x，y)為待處理的指紋圖像中任意一個像素點；第一計算模塊，用于計算像素點U，y)對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離；第二確定模塊，用于根據(jù)紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長；第二計算模塊，用于根據(jù)紋線頻率和方向計算像素點(X，y)對應(yīng)的濾波器系數(shù)和；增強模塊，用于通過Gabor濾波器對像素點(x，y)的灰度進行增強，得到像素點(X，y)增強后的灰度；第三計算模塊，用于計算Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度；第四計算模塊，用于計算像素點U，y)對應(yīng)的二值化閾值，其中，二值化閾值為平均灰度與濾波器系數(shù)和的乘積；第一判斷模塊，用于判斷增強后的灰度值減去二值化閾值得到的差是否大于或等于O;以及二值化模塊，用于當差大于或等于O時，將像素點(X，y)的二值化為I，當差小于O時,將像素點(X, y)的二值化為O。進一步地，第二確定模塊包括第一確定子模塊，用于當紋線距離的二分之一為偶數(shù)時，確定濾波窗口的邊長等于紋線距離的二分之一加I;以及第二確定子模塊，用于當紋線距離的二分之一為奇數(shù)時，確定濾波窗口的邊長等于紋線距離的二分之一。進一步地,第一計算模塊包括第一計算子模塊，用于計算像素點(X，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；第一獲取子模塊，用于獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；第三確定子模塊，用于根據(jù)對應(yīng)關(guān)系和待處理指紋圖像的分辨率確定待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；第一判斷子模塊，用于判斷估計紋線頻率是否在確定的紋線頻率范圍內(nèi)；第四確定子模塊，用于當估計紋線頻率在確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，確定像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于像素點(X，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；以及第五確定子模塊，用于當估計紋線頻率不在確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率等于像素點(X，y)的相鄰像素點對應(yīng)的估計紋線頻率，或者當估計紋線頻率大于確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最大紋線頻率時，像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于最大紋線頻率，當估計紋線頻率小于確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最小紋線頻率時，像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于最小紋線頻率。進一步地，第一計算模塊包括第二獲取子模塊，用于獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；第六確定子模塊，用于根據(jù)對應(yīng)關(guān)系和待處理指紋圖像的分辨率確定待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；以及第二計算子模塊，用于計算確定的紋線頻率范圍內(nèi)所有紋線頻率的平均值，以得到像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率。進一步地，第一確定模塊包括提取子模塊，用于按照八方向提取原則，在像素點(X，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取像素點的八條方向線，其中，八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；第三計算子模塊，用于計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，第一灰度子和為奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，第二灰度子和為奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一；第七確定子模塊，用于在八個灰度和中確定最大灰度和Max與最小灰度和Min ；第四計算子模塊，用于計算八個灰度和的和，得到八條方向線的灰度總和Total ;以及第八確定子模塊，用于在(nWndWide*g (x, y) +Min+Max) *8>3*Total時,確定像素點(x,y)的方向為最大灰度和Max對應(yīng)的方向線的方向，在(nWndWide*g (x, y)+Min+Max)*8 ^ 3*Total時，確定像素點(x，y)的方向為最小灰度和Min對應(yīng)的方向線的方向,其中，nWndWide為掩模窗口的邊長。在本發(fā)明提供的指紋圖像的處理方法中，確定像素點方向和通過Gabor濾波器對像素點灰度進行增強后，計算Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度，并將該平均灰度與濾波器系數(shù)和的乘積作為該像素點對應(yīng)的二值化閾值進行二值化，具體地判斷增強后的灰度值減去二值化閾值得到的差是否大于或等于0，當?shù)玫降牟畲笥诨虻扔贠時，該像素點的二值化結(jié)果為1，當?shù)玫降牟钚∮贠時，該像素點的二值化結(jié)果為0，使得該處理方法在Gabor濾波增強過程中直接完成二值化處理，省去了增強與二值化處理之間的臨時圖像存儲，從而解決了指紋圖像處理中資源消耗大的問題，進而達到了減少處理過程、節(jié)省空間，減小資源消耗的效果。


構(gòu)成本申請的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中圖I是根據(jù)本發(fā)明實施例的指紋圖像的處理方法的流程92是根據(jù)本發(fā)明實施例的8個方向的9*9掩模3是根據(jù)本發(fā)明實施例的紋線距離估算示意4是根據(jù)本發(fā)明實施例的Gabor濾波器方向示意5 (a)至圖5 (h)是根據(jù)本發(fā)明實施例的八方向濾波器示意6是根據(jù)本發(fā)明實施例的Gabor濾波器5*5窗口示意7(a)至圖7 (d)是根據(jù)本發(fā)明實施例的第一指紋圖像處理效果·8(a)至圖8 (d)是根據(jù)本發(fā)明實施例的第二指紋圖像處理效果圖；以及9是根據(jù)本發(fā)明實施例的指紋圖像的處理裝置的框圖。圖
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具體實施例方式需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本發(fā)明。圖I是根據(jù)本發(fā)明實施例的指紋圖像的處理方法的流程圖，如圖I所示，該方法包括如下的步驟S102至步驟S120。步驟S102 :確定待處理指紋圖像中像素點(x，y)的方向，其中，像素點(x，y)為待處理的指紋圖像中任意一個像素點。具體地，通過掩模法實現(xiàn)像素點(X，y)方向的確定(I)建立掩模窗口 如圖2所示，設(shè)置掩模窗口半徑nWndRad=4，每條方向線所取的點總數(shù)為2*nWndRad+l=9，也即掩模窗口的邊長為nWndWide=9，建立一個9*9的掩模，掩模窗口的中心點為像素點(x，y)，該點可能存在8個方向。其中，8條方向線包括水平線、垂直線、兩條對角線、兩條對角線和水平線的角平分線以及兩條對角線和垂直線的角平分線。為方便說明，將上述8條方向線按逆時針方向依次編號為0、1、2、…6、7。(2)確定像素點(x，y)對應(yīng)的方向線(也即確定像素點的方向)I)計算每條方向線的灰度和DirGraySum,得到八條方向線對應(yīng)的八個灰度和DirGraySum[O]至 DirGraySum[7]。其中，可采用現(xiàn)有技術(shù)中任意的方向線灰度和計算方法。優(yōu)選地，如圖2所示，8條方向線中，偶數(shù)方向線0、2、4、6對應(yīng)的像素點由偶數(shù)方向線上的像素點組成，從而偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和 DirGraySum
、DirGraySum[2]、DirGraySum[4]和 DirGraySum[6]依次為偶數(shù)方向線0、2、4、6上的像素點的灰度的和，例如，水平線O對應(yīng)的灰度和為像素點(X，y)以及所有標記為O的像素點的灰度的和，對角線2對應(yīng)的灰度和為像素點U，y)以及所有標記為2的像素點的灰度的和。奇數(shù)方向線1、3、5、7對應(yīng)的像素點由奇數(shù)方向線上的像素點和奇數(shù)方向線穿過的像素點組成，也即，在提取奇數(shù)方向線的像素點時，除了直接提取奇數(shù)方向線上的像素點之外，還須提取奇數(shù)方向線穿過的像素點，從而奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和 DirGraySum[l]、DirGraySum[3]、DirGraySum[5]和 DirGraySum[7]均由兩部分灰度子和組成，一部分灰度子和為奇數(shù)方向線上的像素點的灰度和，另一部分灰度子和為奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度的和的二分之一，也即，將奇數(shù)方向線穿過的兩個像素點的灰度平均值等同為奇數(shù)方向線上的一個像素點的灰度，例如，角平分線I的灰度和的第一灰度子和為像素點(x，y)以及所有標記為I的像素點的灰度的和，角平分線I的灰度和的第二灰度子和為兩個標記為“五角星”的像素點、兩個標記為“長方形”的像素點以及相鄰的(圖中具有陰影的點)且標記為2和O的像素點的和的二分之一，也即，將兩個標記為“五角星”的像素點的灰度平均值等同為方向線I上的一個像素點的灰度、將兩個標記為“長方形”的像素點的灰度平均值等同為方向線I上的一個像素點的灰度、將像素點(X，y)左側(cè)相鄰的且標記為2和O的像素點的灰度平均值等同為方向線I上的一個像素點的灰度、將像素點(x，y)右側(cè)相鄰的且標記為2和O的像素點的灰度平均值等同為方向線I上的一個像素點的灰度。采用該優(yōu)選實施例提供的方向線灰度計算方法，能夠更加準確地確定像素點的方向，提高方向確定的準確度。2)在8個灰度和DirGraySum
至DirGraySum[7]中，確定最大灰度和Max與最小灰度和Min。3)計算八個灰度和DirGraySum[O]至DirGraySum[7]的和,得到八條方向線的灰
7
度總和 Total :Total=Z DirGraySumO] °
J=O4)如果(nWndWide*g (x, y)+Min+Max) *8>3*Total,貝U認為像素點(x, y)為谷線上點，其方向為最大灰度和Max對應(yīng)的方向線，否則認為是脊線上點，其方向為最小灰度和Min對應(yīng)的方向線，從而可以得到指紋的方向圖，其中，g (X，y)為像素點(X，y)的灰度。其中，進一步優(yōu)選地，在確定像素點(X，y)對應(yīng)的方向之前，先判斷該像素點(X，y)是否為背景點，由于背景點是沒有方向的點，因而，在確定像素點U，y)不是背景點時再計算其方向，能夠避免計算中的冗余，提高計算速度。在判斷像素點(X，y)是否為背景點時，可以采用現(xiàn)有技術(shù)中任意的背景點判斷方法，優(yōu)選地，采用下述的任意一種背景點判斷方法判斷方法一a :計算每條方向線對應(yīng)的像素點的平均灰度DirAverGray [O]至DirAverGray[7]，其中，偶數(shù)方向線0、2、4、6對應(yīng)的像素點依次由偶數(shù)方向線上的像素點組成，例如，水平線O對應(yīng)的平均灰度DirAverGray [O]為像素點(x, y)以及所有標記為O的像素點的灰度的平均值，對角線2對應(yīng)的平均灰度DirAverGray [2]為像素點(X，y)以及所有標記為2的像素點的灰度的平均值。奇數(shù)方向線1、3、5、7對應(yīng)的像素點依次由奇數(shù)方向線上的像素點和奇數(shù)方向線穿過的像素點組成，例如，角平分線I的平均灰度DirAverGray [I]為像素點(x, y)、所有標記為I的像素點、兩個標記為“五角星”的像素點、兩個標記為“長方形”的像素點以及相鄰的(圖中具有陰影的點)且標記為2和O的像素點的灰度的平均值。b :計算掩模窗口內(nèi)像素點的平均灰度WndAverGray
n WndRad n WndRadWndAveiCiray =2 X X 容0 ，《)，其中，g (m, η)為像素點(m，
竹 WHO. VVlCiC n=-nWndRad m=—nWndRad
n)的灰度。
Γ__ 、r 協(xié) x- {DirAverGray[n}-WndAverGrayf 廿山 4 ^ 「 兒姑々c :計算c = L----，其中，DirAverGray [η]為兎 η 條
w=014 naA veruray
方向線的平均灰度。
11
d :如果c < 3，則認為是背景點，否則為前景點，也即指紋有效區(qū)域內(nèi)的點，通過該方法，遍歷待處理指紋圖像中每個像素點，能夠得到指紋圖像的有效區(qū)域。其中，還可對確定的有效區(qū)域進行修正，具體地，以圖像中每個像素點為中心取小窗口，如果這個小窗口中的前景點的個數(shù)大于70%，則認為這個像素點是確認有效的。判斷方法二 當最大灰度和Max與所述最小灰度和Min的差大于或等于最大灰度和Max的十分之一時，該像素點(X, y)不是背景點，也即Max_Min〈Max/10時,確定像素點(x，y)為背景點，其中，在上述第(2)步確定像素點(x，y)對應(yīng)的方向的步驟中，已經(jīng)介紹了最大灰度和Max與最小灰度和Min的方法,該處不再贅述。通過上述的任意一種方法確定所有像素點的方向，便可得到指紋的方向場圖，如圖7 (b)所示，對指紋圖像原圖，也即圖7 (a)進行處理后，圖7 (b)清晰地顯示出指紋圖像的方向分布情況，如圖8 (b)所示，對指紋圖像原圖，也即圖8 (a)進行處理后，圖8 (b)清晰地顯示出指紋圖像的方向分布情況。步驟S104 :計算像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離。在計算像素點對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離時，可以采用Lin Hong等提出的紋線頻率估計法求紋線頻率和紋線距離，具體過程如下如圖3所示，對像素點(x，y)為中心的塊，定義一個大小為IXW的方向窗，選取新坐標系Y軸的方向為平行于所取塊的紋線方向。通過下式(104-1)、(104-2)和(104-3)計算出X[O]到X[1-1]的值，其中I=2W，從而可以求出2W個X，在沒有特征點后孤點的情況下，這個X序列形成的是一個離散正弦波的形式，求兩個波峰值之間的距離T (X，y)，也即得到紋線距離，在得到紋線距離后，通過式(104-4)計算出紋線頻率f (x, y)
權(quán)利要求
1.一種指紋圖像的處理方法，其特征在于，包括確定待處理指紋圖像中像素點(x，y)的方向，其中，所述像素點(x，y)為所述待處理的指紋圖像中任意一個像素點；計算所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離；根據(jù)所述紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長；根據(jù)所述紋線頻率和所述方向計算所述像素點(X，y)對應(yīng)的濾波器系數(shù)和；通過所述Gabor濾波器對所述像素點(X，y)的灰度進行增強，得到所述像素點(x，y)增強后的灰度；計算所述Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度；計算所述像素點(X，y)對應(yīng)的二值化閾值，其中，所述二值化閾值為所述平均灰度與所述濾波器系數(shù)和的乘積；判斷所述增強后的灰度值減去所述二值化閾值得到的差是否大于或等于O ;當所述差大于或等于O時，將所述像素點(x，y) 二值化為I ;以及當所述差小于O時，將所述像素點(X，y) 二值化為O。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，根據(jù)所述紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長包括當所述紋線距離的二分之一為偶數(shù)時，確定所述濾波窗口的邊長等于所述紋線距離的二分之一加I ;以及當所述紋線距離的二分之一為奇數(shù)時，確定所述濾波窗口的邊長等于所述紋線距離的二分之一。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，計算像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率包括計算所述像素點(X，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，所述對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系和所述待處理指紋圖像的分辨率確定所述待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；判斷所述估計紋線頻率是否在確定的紋線頻率范圍內(nèi)；當所述估計紋線頻率在所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述像素點(X，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；以及當所述估計紋線頻率不在所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述像素點(X，y)的相鄰像素點對應(yīng)的估計紋線頻率，或者當所述估計紋線頻率大于所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最大紋線頻率時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述最大紋線頻率，當所述估計紋線頻率小于所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最小紋線頻率時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述最小紋線頻率。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，計算像素點(x，y)對應(yīng)的紋線頻率包括獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，所述對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系和所述待處理指紋圖像的分辨率確定所述待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；以及計算確定的紋線頻率范圍內(nèi)所有紋線頻率的平均值，以得到所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率。
5.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，確定像素點(x，y)的方向包括按照八方向提取原則，在所述像素點(x，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取所述像素點的八條方向線，其中，所述八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到所述八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，所述偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為所述偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，所述第一灰度子和為所述奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述第二灰度子和為所述奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一；在所述八個灰度和中確定最大灰度和Max與最小灰度和Min ；計算所述八個灰度和的和，得到所述八條方向線的灰度總和Total ；當(nWndWide*g(x, y)+Min+Max)*8>3*Total時,所述像素點(x, y)的方向為所述最大灰度和Max對應(yīng)的方向線的方向，其中，nWndWide為所述掩模窗口的邊長；以及當(nWndWide*g(x, y)+Min+Max)*8 ^ 3*Total時,所述像素點(x, y)的方向為所述最小灰度和Min對應(yīng)的方向線的方向。
6.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，在確定像素點(x，y)的方向之前，所述方法還包括判斷所述像素點(X，y)是否為背景點，其中，當所述像素點(X，y)不是所述背景點時，確定所述像素點(X，y)的方向。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的指紋圖像的處理方法，其特征在于，判斷所述像素點(x，y)是否為背景點包括按照八方向提取原則，在所述像素點(x，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取所述像素點的八條方向線，其中，所述八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的像素點的平均灰度，其中，所述偶數(shù)方向線對應(yīng)的像點由所述偶數(shù)方向線上的像素點組成，所述奇數(shù)方向線對應(yīng)的像素點由所述奇數(shù)方向線上的像素點和所述奇數(shù)方向線穿過的像素點組成；計算所述掩模窗口內(nèi)像素點的平均灰度；計鼾=Σ (以—)2 ,其中，DirAverGray [η]為第η條方向線h--qrrftCiA vsf \jj cty的平均灰度，WndAverGray為所述掩模窗口內(nèi)像素點的平均灰度；以及當c大于3時，所述像素點(X，y)不是所述背景點。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的指紋圖像的處理方法，判斷所述像素點(X，y)是否為背景點包括按照八方向提取原則，在所述像素點(x，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取所述像素點的八條方向線，其中，所述八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線；計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到所述八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，所述偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為所述偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，所述第一灰度子和為所述奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述第二灰度子和為所述奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一;在所述八個灰度和中確定最大灰度和與最小灰度和；以及當所述最大灰度和與所述最小灰度和的差大于或等于所述最大灰度和的十分之一時，所述像素點(X，y)不是所述背景點。
9.一種指紋圖像的處理裝置，其特征在于，包括第一確定模塊，用于確定待處理指紋圖像中像素點(X，y)的方向，其中，所述像素點(X，y)為待處理的指紋圖像中任意一個像素點；第一計算模塊，用于計算所述像素點U，y)對應(yīng)的紋線頻率和紋線距離；第二確定模塊，用于根據(jù)所述紋線距離確定Gabor濾波器的濾波窗口的邊長；第二計算模塊，用于根據(jù)所述紋線頻率和所述方向計算所述像素點U，y)對應(yīng)的濾波器系數(shù)和；增強模塊，用于通過所述Gabor濾波器對所述像素點(X，y)的灰度進行增強，得到所述像素點(x，y)增強后的灰度；第三計算模塊，用于計算所述Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度；第四計算模塊，用于計算所述像素點U，y)對應(yīng)的二值化閾值，其中，所述二值化閾值為所述平均灰度與所述濾波器系數(shù)和的乘積；第一判斷模塊，用于判斷所述增強后的灰度值減去所述二值化閾值得到的差是否大于或等于O;以及二值化模塊，用于當所述差大于或等于O時，將所述像素點(x，y)的二值化為1，當所述差小于O時,將所述像素點(X, y)的二值化為O。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的指紋圖像的處理裝置，其特征在于，所述第二確定模塊包括第一確定子模塊，用于當所述紋線距離的二分之一為偶數(shù)時，確定所述濾波窗口的邊長等于所述紋線距離的二分之一加I ;以及第二確定子模塊，用于當所述紋線距離的二分之一為奇數(shù)時，確定所述濾波窗口的邊長等于所述紋線距離的二分之一。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的指紋圖像的處理裝置，其特征在于，所述第一計算模塊包括第一計算子模塊，用于計算所述像素點U，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；第一獲取子模塊，用于獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，所述對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；第三確定子模塊，用于根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系和所述待處理指紋圖像的分辨率確定所述待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；第一判斷子模塊，用于判斷所述估計紋線頻率是否在確定的紋線頻率范圍內(nèi)；第四確定子模塊，用于當所述估計紋線頻率在所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，確定所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述像素點(X，y)對應(yīng)的估計紋線頻率；以及第五確定子模塊，用于當所述估計紋線頻率不在所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述像素點(X，y)的相鄰像素點對應(yīng)的估計紋線頻率，或者當所述估計紋線頻率大于所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最大紋線頻率時，所述像素點U，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述最大紋線頻率，當所述估計紋線頻率小于所述確定的紋線頻率范圍內(nèi)的最小紋線頻率時，所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率等于所述最小紋線頻率。
12.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的指紋圖像的處理裝置，其特征在于，所述第一計算模塊包括第二獲取子模塊，用于獲取預(yù)設(shè)的對應(yīng)關(guān)系，其中，所述對應(yīng)關(guān)系為分辨率與紋線頻率范圍的對應(yīng)關(guān)系；第六確定子模塊，用于根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系和所述待處理指紋圖像的分辨率確定所述待處理指紋圖像對應(yīng)的紋線頻率范圍；以及第二計算子模塊，用于計算確定的紋線頻率范圍內(nèi)所有紋線頻率的平均值，以得到所述像素點(X，y)對應(yīng)的紋線頻率。
13.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的指紋圖像的處理裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括提取子模塊，用于按照八方向提取原則，在所述像素點(X，y)對應(yīng)的掩模窗口內(nèi)，提取所述像素點的八條方向線，其中，所述八條方向線包括四條偶數(shù)方向線和四條奇數(shù)方向線.第三計算子模塊，用于計算每條方向線對應(yīng)的灰度和，得到所述八條方向線對應(yīng)的八個灰度和，其中，所述偶數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為所述偶數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述奇數(shù)方向線對應(yīng)的灰度和為第一灰度子和與第二灰度子和的和，其中，所述第一灰度子和為所述奇數(shù)方向線上的像素點的灰度的和，所述第二灰度子和為所述奇數(shù)方向線穿過的像素點的灰度和的二分之一；第七確定子模塊，用于在所述八個灰度和中確定最大灰度和Max與最小灰度和Min ；第四計算子模塊，用于計算所述八個灰度和的和，得到所述八條方向線的灰度總和Total ;以及第八確定子模塊，用于在(nWndWide*g(x, y)+Min+Max)*8>3*Total時，確定所述像素點(x，y)的方向為所述最大灰度和Max對應(yīng)的方向線的方向，在(nWndWide*g(x, y)+Min+Max) *8 ( 3*Total時,確定所述像素點(x，y)的方向為所述最小灰度和Min對應(yīng)的方向線的方向，其中，nWndWide為所述掩模窗口的邊長。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種指紋圖像的處理方法和處理裝置。該指紋圖像的處理方法包括確定像素點方向和通過Gabor濾波器對像素點灰度進行增強；計算Gabor濾波器的濾波窗口內(nèi)像素點的平均灰度，并將該平均灰度與濾波器系數(shù)和的乘積作為該像素點對應(yīng)的二值化閾值進行二值化；判斷增強后的灰度值減去二值化閾值得到的差是否大于或等于0，當?shù)玫降牟畲笥诨虻扔?時，該像素點的二值化結(jié)果為1，當?shù)玫降牟钚∮?時，該像素點的二值化結(jié)果為0。通過本發(fā)明，使得該處理方法在Gabor濾波增強過程中直接完成二值化處理，省去了增強與二值化處理之間的臨時圖像存儲，減少處理過程、節(jié)省空間，減小資源消耗。
文檔編號G06K9/00GK102930241SQ20121027615
公開日2013年2月13日 申請日期2012年8月3日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月3日
發(fā)明者單成坤, 楊春林, 牛紀祥, 周軍 申請人:北京天誠盛業(yè)科技有限公司