專利名稱：一種去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及自動(dòng)指紋識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法
背景技術(shù)：
在當(dāng)今社會(huì)中，身份認(rèn)證成為了生產(chǎn)生活中的一項(xiàng)重要任務(wù)，生物特征識(shí)別憑借其安全可靠，并且不易改變的特性受到重視，成為重要的身份認(rèn)證手段。多種有效的生物特征識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別技術(shù)被應(yīng)用的最為廣泛，并在司法領(lǐng)域起到了重要的作用。同時(shí)現(xiàn)場(chǎng)指紋作為重要的物證成為司法部門重點(diǎn)關(guān)注的現(xiàn)場(chǎng)物證，很多時(shí)候現(xiàn)場(chǎng)指紋能夠給警方提供關(guān)鍵的線索，從而幫助警方破案。不同于通過(guò)油墨按捺或者指紋采集儀獲取的指紋圖像，現(xiàn)場(chǎng)指紋常常存在復(fù)雜的背景干擾。這是因?yàn)樵S多現(xiàn)場(chǎng)指紋遺留在帶有復(fù)雜圖案的物品上，如書籍、雜志的表面。傳統(tǒng)的指紋特征提取算法在處理這種帶有復(fù)雜背景的指紋時(shí)特別容易出錯(cuò)。因此，公安部門迫切需要一種去除現(xiàn)場(chǎng)指紋中背景干擾的技術(shù)。在各類民事、刑事案件中，文件、書籍、書信、報(bào)紙、支票是現(xiàn)場(chǎng)指紋的常見(jiàn)載體。這些紙張上的文字和圖形如果和指紋疊加在一起，就會(huì)對(duì)指紋特征的提取造成困難。已有的指紋背景噪聲去除方法都是在單幅指紋圖像上進(jìn)行的，由于背景中灰度突變的地方與指紋紋線非常相似，這些方法難以將背景去除得很干凈。而遺留的背景仍然會(huì)影響指紋的特征提取結(jié)果，從而影響最終的指紋識(shí)別正確率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決上述技術(shù)問(wèn)題之一或至少提供一種有用的商業(yè)選擇。本發(fā)明的目的是去除現(xiàn)場(chǎng)指紋中的背景文字和圖形的干擾，以提高指紋的質(zhì)量，從而提聞識(shí)別率。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法，包括:A.采集現(xiàn)場(chǎng)指紋并顯像，并對(duì)顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)和指紋區(qū)域的標(biāo)定和校正；B.對(duì)所述現(xiàn)場(chǎng)指紋的背景圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集、指紋子圖集和邊緣指紋子圖；C.對(duì)所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強(qiáng)；D.對(duì)所述邊緣指紋子圖進(jìn)行增強(qiáng)；以及E.將步驟C得到的低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與步驟D得到的邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果合并，得到最終的指紋增強(qiáng)圖像。進(jìn)一步地，所述步驟B進(jìn)一步包括B1.計(jì)算所述顯像前圖像的灰度直方圖；B2.去除所述灰度直方圖中的偽峰值點(diǎn)；B3.根據(jù)去偽后的所述灰度直方圖中的峰值點(diǎn)確定低頻背景分區(qū)的個(gè)數(shù)，并根據(jù)相鄰峰值點(diǎn)的中點(diǎn)作為閾值，對(duì)背景圖像進(jìn)行分區(qū)，并對(duì)每個(gè)分區(qū)進(jìn)行適當(dāng)收縮，得到背景子圖集和指紋子圖集；以及B4.將各個(gè)背景子圖集都未覆蓋的區(qū)域提取為邊緣區(qū)域，并得到邊緣指紋子圖。進(jìn)一步地，所述步驟C包括對(duì)所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖分別增強(qiáng)圖像對(duì)比度，其中增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法為灰度拉伸方法，直方圖均衡化方法，局部的灰度拉伸方法或者局部直方圖均衡化方法。
進(jìn)一步地，所述步驟D進(jìn)一步包括D1.根據(jù)所述低頻分區(qū)的指紋增強(qiáng)結(jié)果，使用改進(jìn)梯度法獲得指紋的方向場(chǎng)。改進(jìn)梯度法僅使用低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果對(duì)應(yīng)的像素計(jì)算方向場(chǎng)，并利用指紋方向場(chǎng)連續(xù)性估計(jì)邊緣區(qū)域的方向場(chǎng)，最終得到完整方向場(chǎng)；以及D2.根據(jù)所述低頻指紋分區(qū)的指紋增強(qiáng)結(jié)果，使用Gabor濾波方法，得到邊緣背景區(qū)域的指紋增強(qiáng)結(jié)果。進(jìn)一步地，所述步驟E進(jìn)一步包括E1.通過(guò)灰度拉伸方法使得所述低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與所述邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果在接近的區(qū)域有相同的灰度極值；以及E2.將灰度拉伸后的所述低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果合并之后，進(jìn)行平滑處理，得到最終的指紋增強(qiáng)圖像。本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。本發(fā)明同樣適用于受到文字和圖形干擾的現(xiàn)場(chǎng)掌紋和腳紋。本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。


本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從結(jié)合下面附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中圖1為本發(fā)明的去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法的流程2為顯像前后圖像示例(BG0和GI0)圖3為配準(zhǔn)后的背景圖像與指紋圖像(BG與GI)圖4為第一圖像分區(qū)掩膜、及其指紋子圖和增強(qiáng)指紋子圖(portions0、G0和GH0)圖5為第二圖像分區(qū)掩膜、及其指紋子圖和增強(qiáng)指紋子圖(portionsl、Gl和GHl)圖6為背景邊緣圖像掩膜和邊緣指紋子圖(BE和GE)圖7為低頻背景區(qū)域指紋增強(qiáng)結(jié)果與方向場(chǎng)提取結(jié)果(GR和D)圖8為邊緣區(qū)增強(qiáng)指紋子圖(GHE)圖9為全局指紋增強(qiáng)的結(jié)果圖(GO)
具體實(shí)施例方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語(yǔ)“中心”、“縱向”、“橫向”、“長(zhǎng)度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底” “內(nèi)”、“外”、“順時(shí)針”、“逆時(shí)針”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡(jiǎn)化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括一個(gè)或者更多個(gè)該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個(gè)”的含義是兩個(gè)或兩個(gè)以上，除非另有明確具體的限定。在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語(yǔ)“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語(yǔ)應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機(jī)械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過(guò)中間媒介間接相連，可以是兩個(gè)元件內(nèi)部的連通。對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語(yǔ)在本發(fā)明中的具體含義。在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接觸，也可以包括第一和第二特征不是直接接觸而是通過(guò)它們之間的另外的特征接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。·為使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明，現(xiàn)對(duì)符號(hào)解釋說(shuō)明如下BGO :顯像前背景圖像GIO :顯像后指紋圖像RECT BG0中的指紋區(qū)域矩形框BG RECT范圍內(nèi)BGO的圖像GI =RECT范圍內(nèi)GIO的圖像BE :背景邊緣圖像掩膜portions :圖像分區(qū)掩膜集，portions= {portionsO, portionsl,…}B :BG的背景子圖集，B={B0，B1，…}G:GI的指紋子圖集，G={G0，G1，…}GE :邊緣指紋子圖GH GI 增強(qiáng)指紋子圖集，GH= {GH0, GHl,…}GHE :邊緣區(qū)增強(qiáng)指紋子圖GR :低頻背景區(qū)域的指紋增強(qiáng)結(jié)果DR :使用低頻背景區(qū)域圖像估計(jì)的指紋方向場(chǎng)D :整體指紋方向場(chǎng)本發(fā)明的現(xiàn)場(chǎng)指紋提取方法特征在于顯像前后對(duì)指紋區(qū)域的拍照采樣，并根據(jù)顯像前圖像估計(jì)顯像后圖像背景特征，最后分別對(duì)指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)的過(guò)程。系統(tǒng)流程圖如圖1所示。它依次包含以下階段步驟I圖像采樣與標(biāo)定步驟1.1圖像采集步驟1.1.1顯像前圖像的采集。具體地，首先將認(rèn)為可能存在指紋的物品攤平，用相機(jī)正對(duì)拍照，作為顯像前圖像，此時(shí)由于不確定指紋的位置，拍照時(shí)應(yīng)盡量使圖像完全覆蓋物品表面。并且為了減少對(duì)焦不準(zhǔn)導(dǎo)致圖片變虛的問(wèn)題，如果是很大的物品表面，需要拍多張照片，分別對(duì)焦到不同位置。拍照采樣時(shí)，不要過(guò)遠(yuǎn)拍攝，否則會(huì)使得物品表面的分辨率變低，影響標(biāo)定、配準(zhǔn)以及背景分析的精度。同時(shí)也不要拍攝距離過(guò)近，因?yàn)槊總€(gè)相機(jī)有各自的內(nèi)部畸變，通常在圖像中部的畸變較小，可以忽略。因此，最佳拍攝狀態(tài)為物品對(duì)焦到圖像的正中央，并且整個(gè)物品都不靠近圖片邊緣，這時(shí)圖像的分辨率較高，并且畸變可以忽略。另一種應(yīng)對(duì)相機(jī)內(nèi)部畸變的方法是通過(guò)相機(jī)標(biāo)定的手段獲得相機(jī)的內(nèi)參數(shù)，采集到的圖像經(jīng)過(guò)相機(jī)內(nèi)參的校正后，將不受畸變的影響，但是這種方法需要把相機(jī)焦距固定，操作比較麻煩。這樣采集到的照片，就是我們需要的顯像前圖像BGO。步驟1.1. 2顯像后圖像的采集。具體地，顯像后圖像的采集過(guò)程比較簡(jiǎn)單，只需要對(duì)焦到指紋部分，完整拍下指紋圖像即可。為了能夠有更高分辨率的指紋圖像，應(yīng)盡量放大照片中指紋，同時(shí)也需要避免指紋圖像以及待標(biāo)定點(diǎn)遠(yuǎn)離照片邊界，原因同上。這樣就得到了顯像后圖像GI0。由于BGO要覆蓋盡可能多的表面，因此BGO的覆蓋范圍通常會(huì)比GIO大一些，其效果如圖2。步驟1. 2圖像標(biāo)定步驟1. 2.1圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)標(biāo)注。具體地，這里首先需要在BGO和GIO兩幅圖片中分別標(biāo)定四個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，并利用標(biāo)定點(diǎn)信息通過(guò)透視變換將BGO變換到GIO的視角下，得到BG1，此時(shí)的BGl與GIO的背景相同或相差幾個(gè)像素。由于拍照時(shí)的對(duì)焦，角度與距離的差異，BGO和GIO這兩幅圖像之間存在視角的差異和位置的差異，因此需要通過(guò)標(biāo)定點(diǎn)，對(duì)這些差異進(jìn)行校正。在拍照的過(guò)程中，雖然物品會(huì)在顯像的過(guò)程中被移動(dòng)，但是就指紋區(qū)域來(lái)說(shuō)，相對(duì)位置幾乎沒(méi)有移動(dòng)，這種情況下，可以認(rèn)為顯像前后的圖像是對(duì)同樣的區(qū)域進(jìn)行了兩次拍照，這等同于固定照相機(jī)的情況下移動(dòng)物品得到的兩張照片。并且由于物品為書籍報(bào)紙等平面物品，因此兩幀圖像校正后不存在局部像素差(局部像素差與相對(duì)深度有關(guān))，因此可以用透視變換法校正兩張圖片之間的差異。標(biāo)定的過(guò)程共需要4個(gè)點(diǎn)，并且這4個(gè)點(diǎn)中任意3個(gè)點(diǎn)不能共線，否則無(wú)法確定透視變換。同理，也盡量不要讓3個(gè)點(diǎn)接近共線，否則會(huì)帶來(lái)很大的標(biāo)定誤差，有時(shí)候會(huì)使得透視變換后的結(jié)果與真實(shí)結(jié)果差距很大。步驟1. 2. 2指紋區(qū)域的標(biāo)定。具體地，在GIO上標(biāo)定一個(gè)矩形RECT，這個(gè)矩形包含一個(gè)完整的指紋圖像。分別截取GIO和BGl中RECT對(duì)應(yīng)的區(qū)域，通過(guò)圖像比例放縮分別將截取出來(lái)的圖像調(diào)整到500dpi下的圖像，并存儲(chǔ)為GI和BG。圖3中，兩幅圖像分別為顯像前圖像BG和顯像后圖像GI，BG與GI的背景特征是相同的，但是這里并不能采用背景差減法獲取指紋圖像，其原因有以下兩點(diǎn)首先，配準(zhǔn)并不能保證像素級(jí)完全匹配。使用背景差減法不能去除掉背景，反而會(huì)在背景邊緣處留下很強(qiáng)的響應(yīng)；其次，由于相機(jī)采集的圖像包含光照等因素的影響，同一物體不同次拍照的結(jié)果不相同。并且采集過(guò)程中存在噪聲，那么背景差減后的結(jié)果會(huì)放大這部分的噪聲，這些誤差會(huì)導(dǎo)致差減法得到結(jié)果的信噪比很低。步驟2背景圖像分割步驟2.1利用灰度直方圖尋找劃分灰度值。具體地，首先計(jì)算出BG的灰度直方圖HBG,尋找出HBG的峰值。HBG的峰值應(yīng)該是半徑為k范圍內(nèi)HBG的頻數(shù)最大值，這里k的值不宜過(guò)小，如果k過(guò)小，頻數(shù)峰值的位置容易受到噪聲的影響而出現(xiàn)很多。同時(shí)，由于灰度是從O到255的，因此當(dāng)然也不能過(guò)大，這里選擇k的值為10，這種情況下的頻數(shù)峰值點(diǎn)通常不會(huì)受到噪聲的影響。步驟2. 2去除偽峰值點(diǎn)。具體地，對(duì)于上面檢測(cè)出來(lái)的所有峰值點(diǎn)，分別判斷他們與threshold之間的大小關(guān)系,保留大于threshold的峰值點(diǎn)，將其他點(diǎn)舍去。在檢測(cè)出所有峰值點(diǎn)后，需要去掉一些偽峰值點(diǎn)，這些點(diǎn)雖然是局部的最大值點(diǎn)，但是這些點(diǎn)的出現(xiàn)是由于該灰度區(qū)域的出現(xiàn)頻率都很小，個(gè)別灰度值的點(diǎn)稍多一些就可能會(huì)被檢測(cè)為灰度直方圖的峰值點(diǎn)。這種點(diǎn)雖然是局部頻率極值點(diǎn)，但是這種點(diǎn)明顯并不代表BG中的某一個(gè)背景區(qū)域，我們稱這種點(diǎn)為偽峰值點(diǎn)。為了去除偽峰值點(diǎn)，需要提取所有極值點(diǎn)處的頻數(shù)值HBG,如果這個(gè)值小于threshold=number_of_element/256,那么可以肯定這個(gè)點(diǎn)一定是一個(gè)偽峰值點(diǎn)。其中number_of_eIement表示BG的總像素點(diǎn)數(shù)目，該表達(dá)式的含義是對(duì)于一幅同樣大小的隨機(jī)圖像來(lái)說(shuō)，某一個(gè)灰度值出現(xiàn)次數(shù)的期望應(yīng)該是E (fn) =number_of_element/256=threshold次,如果某一個(gè)灰度值在BG的像素點(diǎn)中出現(xiàn)次數(shù)還不如該灰度值在一幅隨機(jī)圖像中出現(xiàn)的次數(shù)多，那么該點(diǎn)并不能被認(rèn)作是BG中多次出現(xiàn)的灰度值點(diǎn)，SP為偽峰值點(diǎn)。步驟2.3背景圖像分區(qū)。具體地，HBG的峰值點(diǎn)數(shù)目就是待劃分區(qū)域的數(shù)目，不同峰值點(diǎn)之間的中值點(diǎn)就可以作為劃分點(diǎn)。這樣每個(gè)分區(qū)就對(duì)應(yīng)于一個(gè)灰度值范圍，通過(guò)判斷BG中處在該灰度值范圍內(nèi)的點(diǎn)的位置，就能得到不同分區(qū)對(duì)應(yīng)的圖像掩膜portions(portions的每一個(gè)數(shù)據(jù)表示一個(gè)分區(qū)的圖像掩膜)。由于portions將用作GI的背景區(qū)域劃分，而BG與GI雖然已經(jīng)配準(zhǔn)，但是并沒(méi)有達(dá)到像素級(jí)的完全匹配，因此我們需要分別 腐蝕portions中的圖像掩膜，以確保每一個(gè)圖像掩膜在GI中的對(duì)應(yīng)圖像的灰度值接近,具有該圖像掩膜在BG中對(duì)應(yīng)圖像的性質(zhì)。這時(shí)的腐蝕半徑不需要很大，因?yàn)閷?duì)于經(jīng)過(guò)手工標(biāo)定的BG和GI來(lái)說(shuō)，標(biāo)定結(jié)果通常很準(zhǔn)確，兩幅圖像的像素差異不大。由于在圖像中很明顯的脊線寬度約為10個(gè)像素，而手工標(biāo)定的誤差不會(huì)很明顯，因此我們?cè)谶@里認(rèn)為標(biāo)定結(jié)果的誤差不會(huì)超過(guò)3個(gè)像素。因此這里選擇portions的腐蝕半徑為3，腐蝕之后得到的portions分別對(duì)應(yīng)于GI中的不同區(qū)域，這些區(qū)域不再相連，并且每個(gè)分區(qū)內(nèi)灰度值接近，便于指紋提取，并且灰度拉伸后指紋很明顯，定義這些分區(qū)為低頻背景區(qū)域，在低頻背景區(qū)域通過(guò)簡(jiǎn)單的指紋對(duì)比度增強(qiáng)手段就能夠得到指紋圖像。使用portions中的圖像掩膜分別從BG中獲得圖像，就分別是B0，B1，……，于是得到了背景子圖集B={B0，B1，……}。而使用portions中的圖像掩膜分別從GI中獲得圖像，就分別是G0，G1，……，于是得到了指紋子圖集G={G0，G1，……}。步驟2. 4提取邊緣與高頻區(qū)域。具體地，上面得到portions是對(duì)于均一背景分區(qū)的估計(jì)，因此BE實(shí)際上就是portions中所有圖像掩膜都不包含的區(qū)域，獲得BE的方法為portions數(shù)組中的所有元素位或的結(jié)果取反。BE對(duì)應(yīng)于BG圖像中大塊均一背景的邊緣、復(fù)雜的細(xì)線背景或高頻率分量存在的區(qū)域。在這種區(qū)域，背景圖像的灰度分布比較復(fù)雜，因此使用對(duì)比度拉伸等手段難以提高指紋的對(duì)比度。本方法使用Gabor濾波的方法增強(qiáng)這部分圖像的指紋脊線。在濾波之前需要估算指紋的方向場(chǎng)，這部分內(nèi)容將在第四部分介紹。步驟3區(qū)域自適應(yīng)指紋增強(qiáng)具體地，由于已經(jīng)有了對(duì)圖像的分區(qū)，因此這里僅需要分別對(duì)指紋子圖集G中的每幅圖像，分別增強(qiáng)圖像對(duì)比度就能夠得到分區(qū)內(nèi)的指紋增強(qiáng)結(jié)果。這里可以使用的方法有四種，灰度拉伸，直方圖均衡化，局部的灰度拉伸和局部直方圖均衡化。使用局部灰度拉伸或局部直方圖均衡化能夠得到更高的對(duì)比度，但是也會(huì)大幅增強(qiáng)非指紋區(qū)的噪聲，并且效率偏低。由于區(qū)域劃分依據(jù)是像素的灰度值，因此在這一步中如果分別對(duì)每一個(gè)區(qū)域進(jìn)行操作的話，同一區(qū)域內(nèi)的像素值并不會(huì)很分散，因此使用全區(qū)域的直方圖均衡化也能得到很好的效果。眾所周知，直方圖均衡化和線性灰度拉伸都是提高圖像的對(duì)比度的方法。其中直方圖均衡化的目的是使變換后圖像的直方圖盡量平均，而線性灰度拉伸的目的是建立一個(gè)線性的灰度映射，使得變換后的最大最小灰度值差變得更大。在指紋脊線增強(qiáng)中，通常直方圖均衡化能夠得到更高的對(duì)比度。兩種方法的具體細(xì)節(jié)可以參考圖像處理方面的教程。通過(guò)四種方法中的一種分別得到各分區(qū)的指紋圖像之后，利用各分區(qū)的指紋增強(qiáng)結(jié)果GH，合成低頻背景區(qū)域的指紋圖像GR。合成方法為初始化GR為全O圖像，依次提取GH中的一個(gè)子圖GHXJf GHX與GR相加，并將結(jié)果儲(chǔ)存在GR中。在遍歷了 GH中的每一幅子圖后，GR就是待求的合成圖像。GR中包含兩部分，BE對(duì)應(yīng)的區(qū)域和有增強(qiáng)指紋的區(qū)域，且BE對(duì)應(yīng)區(qū)域的灰度值均為O。圖4圖5分別為局部增強(qiáng)的過(guò)程，首先用子像掩膜提取對(duì)應(yīng)背景區(qū)域的圖像，之后對(duì)該背景區(qū)域圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，從而得到該區(qū)域的指紋圖像。這兩幅增強(qiáng)結(jié)果圖僅有圖像掩膜對(duì)應(yīng)的區(qū)域存在增強(qiáng)圖像，其他區(qū)域的像素值均為O。而圖6為BE對(duì)應(yīng)的區(qū)域，該區(qū)域是小文字區(qū)和大文字的邊緣區(qū)。這些部分的灰度分布復(fù)雜，背景難以去除，因此這部分的圖像不能使用對(duì)比度增強(qiáng)的方法得到指紋增強(qiáng)的結(jié)果，需要進(jìn)一步處理。步驟4邊緣部分指紋增強(qiáng)步驟4.1估計(jì)指紋方向場(chǎng)。具體地，傳統(tǒng)的指紋方向場(chǎng)估計(jì)方法(如梯度法)估計(jì)指紋方向時(shí)，使用全部指紋圖像進(jìn)行方向場(chǎng)估計(jì)，但現(xiàn)在我們通過(guò)區(qū)域自適應(yīng)指紋增強(qiáng)獲得了低頻背景指紋區(qū)域的脊線圖像GR，但是該圖像不包含邊緣背景區(qū)域(BE)的脊線圖像。因此使用傳統(tǒng)的方法不能準(zhǔn)確的估計(jì)出全局的指紋方向場(chǎng)，如果在沒(méi)有這部分信息的情況下使用傳統(tǒng)方向場(chǎng)估計(jì)方法計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算得到的指紋方向場(chǎng)受到BE區(qū)域的影響，甚至方向場(chǎng)會(huì)變成沿著BE區(qū)域的邊界。這里我們對(duì)傳統(tǒng)的方向場(chǎng)估計(jì)方法做一些修改，使其能夠在缺失部分圖像信息時(shí)估計(jì)指紋圖像中指紋較完整區(qū)域的方向場(chǎng)。這種改進(jìn)的根本思想在于不使用缺失圖像部分及其附近的圖像信息進(jìn)行方向場(chǎng)計(jì)算，同時(shí)為了避免參與方向場(chǎng)計(jì)算的像素過(guò)少，導(dǎo)致方向場(chǎng)計(jì)算結(jié)果不可靠，去掉有效像素比重很少的像素塊計(jì)算出的方向場(chǎng)。下面以梯度法為例，介紹改進(jìn)策略。傳統(tǒng)的梯度法求取指紋方向場(chǎng)時(shí)，首先像素梯度圖GD，將所有梯度長(zhǎng)度都化為單位長(zhǎng)度，同時(shí)將梯度角度變?yōu)樵嵌鹊?倍，得到梯度圖⑶N。在計(jì)算像素塊block的方向時(shí)，取出block中像素點(diǎn)的⑶N值，計(jì)算梯度和，并將梯度和的方向的半角作為block的方向場(chǎng)。改進(jìn)的策略為對(duì)于無(wú)像素信息的區(qū)域BE進(jìn)行膨脹，得到無(wú)信息部分及其鄰域的圖像掩膜BEN。在計(jì)算塊block的方向場(chǎng)時(shí)，不使用BEN范圍內(nèi)的⑶N值，同時(shí)統(tǒng)計(jì)block與BEN的公共像素個(gè)數(shù)，如果這個(gè)比例過(guò)高,計(jì)算結(jié)果將不被記錄，對(duì)應(yīng)位置無(wú)方向場(chǎng)，否則方向場(chǎng)將被記錄下來(lái)，最終得到低頻區(qū)域方向場(chǎng)DR。DR中有一些塊沒(méi)有方向場(chǎng)，這時(shí)利用其臨近塊的方向場(chǎng)推算出該塊的方向場(chǎng)。對(duì)于DR中一個(gè)無(wú)方向場(chǎng)塊b來(lái)說(shuō)，提出b周圍8個(gè)塊的方向場(chǎng)，如果這8個(gè)塊中不及4個(gè)塊有方向場(chǎng)，那么不計(jì)算b的方向場(chǎng)。如果這8個(gè)塊中有超過(guò)4個(gè)塊(含4個(gè))有方向場(chǎng)，那么計(jì)算這些方向場(chǎng)的二倍角方向向量(即二倍角余弦和正弦組成的二維向量)，求這些方向向量的和作為b方向場(chǎng)的二倍角方向向量，進(jìn)而計(jì)算出b的方向場(chǎng)。遍歷了 DR中所有塊后得到了完整的指紋方向場(chǎng)D。最終得到的示意結(jié)果如圖7，圖中“元”字附近方向場(chǎng)顯然沒(méi)有受到BE區(qū)域的干擾，上部的方向場(chǎng)由于指紋質(zhì)量較差，計(jì)算出的方向場(chǎng)有一些偏差，但是大致方向符合指紋的方向場(chǎng)規(guī)律。
步驟4. 2邊緣背景區(qū)域指紋增強(qiáng)。具體地，邊緣背景區(qū)域灰度變化復(fù)雜，且對(duì)比度很大，通過(guò)對(duì)比度增強(qiáng)的手段是無(wú)法獲取這部分的指紋信息的。需要使用濾波的手段去除掉背景圖像，這里我們使用Gabor濾波器并利用估計(jì)的方向場(chǎng)進(jìn)行指紋增強(qiáng)，得到背景邊緣指紋增強(qiáng)圖像GHE，如圖8。步驟E.圖像合并具體地，最后需要將上面得到的低頻分區(qū)與邊緣分區(qū)的增強(qiáng)結(jié)果合并，最終得到增強(qiáng)的指紋圖像。在合并時(shí)為了避免兩部分的圖像邊緣對(duì)比度過(guò)大，下面進(jìn)行兩部分操作。首先使用灰度拉伸的方法使得兩部分圖像在接近的區(qū)域有相同的灰度極值。將兩幅部分圖像合并之后，對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行平滑處理，最終得到完整的指紋增強(qiáng)圖像G0，示例結(jié)果如圖9所示。綜上所述，本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。本發(fā)明同樣適用于受到文字和圖形干擾的現(xiàn)場(chǎng)掌紋和腳紋。需要說(shuō)明的是，流程圖中或在此以其他方式描述的任何過(guò)程或方法描述可以被理解為，表示包括一個(gè)或更多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)特定邏輯功能或過(guò)程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式的范圍包括另外的實(shí)現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時(shí)的方式或按相反的順序，來(lái)執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實(shí)施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。在本說(shuō)明書的描述中，參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書中，對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不一定指的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
權(quán)利要求
1.一種去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法，其特征在于，包括A.采集現(xiàn)場(chǎng)指紋并顯像，并對(duì)顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)和指紋區(qū)域的標(biāo)定和校正；B.對(duì)所述現(xiàn)場(chǎng)指紋的背景圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集、指紋子圖集和邊緣指紋子圖；C.對(duì)所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強(qiáng)；D.對(duì)所述邊緣指紋子圖進(jìn)行增強(qiáng)；以及E.將步驟C得到的低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與步驟D得到的邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果合并，得到最終的指紋增強(qiáng)圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B進(jìn)一步包括B1.計(jì)算所述顯像前圖像的灰度直方圖；B2.去除所述灰度直方圖中的偽峰值點(diǎn)；B3.根據(jù)去偽后的所述灰度直方圖中的峰值點(diǎn)確定低頻背景分區(qū)的個(gè)數(shù)，并根據(jù)相鄰峰值點(diǎn)的中點(diǎn)作為閾值，對(duì)背景圖像進(jìn)行分區(qū)，并對(duì)每個(gè)分區(qū)進(jìn)行適當(dāng)收縮，得到背景子圖集和指紋子圖集；以及B4.將各個(gè)背景子圖集都未覆蓋的區(qū)域提取為邊緣區(qū)域，并得到邊緣指紋子圖。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C包括對(duì)所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖分別增強(qiáng)圖像對(duì)比度，其中增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法為灰度拉伸方法，直方圖均衡化方法，局部的灰度拉伸方法或者局部直方圖均衡化方法。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D進(jìn)一步包括Dl.根據(jù)所述低頻分區(qū)的指紋增強(qiáng)結(jié)果，使用改進(jìn)梯度法獲得指紋的方向場(chǎng)。改進(jìn)梯度法僅使用低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果對(duì)應(yīng)的像素計(jì)算方向場(chǎng)，并利用指紋方向場(chǎng)連續(xù)性估計(jì)邊緣區(qū)域的方向場(chǎng)，最終得到完整方向場(chǎng)；以及D2.根據(jù)所述低頻指紋分區(qū)的指紋增強(qiáng)結(jié)果，使用Gabor濾波方法，得到邊緣背景區(qū)域的指紋增強(qiáng)結(jié)果。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E進(jìn)一步包括El.通過(guò)灰度拉伸方法使得所述低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與所述邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果在接近的區(qū)域有相同的灰度極值；以及E2.將灰度拉伸后的所述低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果合并之后，進(jìn)行平滑處理，得到最終的指紋增強(qiáng)圖像。
全文摘要
本發(fā)明提出一種去除背景干擾的現(xiàn)場(chǎng)指紋增強(qiáng)方法，其特征在于，包括采集現(xiàn)場(chǎng)指紋并顯像，并對(duì)顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)和指紋區(qū)域的標(biāo)定；對(duì)現(xiàn)場(chǎng)指紋的圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集和對(duì)應(yīng)的指紋子圖集；對(duì)背景子圖集中的低頻背景分區(qū)對(duì)應(yīng)的指紋子圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強(qiáng)；以及對(duì)背景子圖集中的邊緣分區(qū)對(duì)應(yīng)的指紋子圖進(jìn)行增強(qiáng)；低頻分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果與邊緣分區(qū)增強(qiáng)結(jié)果合并，得到最終的指紋增強(qiáng)圖像。本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102999750SQ20121059424
公開日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2012年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月31日
發(fā)明者周杰, 馮建江, 程廣權(quán) 申請(qǐng)人:清華大學(xué)