基于全局信息的指紋圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及指紋圖像配準(zhǔn)，可用于自動指紋識別系 統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在自動指紋識別系統(tǒng)中，指紋圖像配準(zhǔn)是指紋匹配階段一個非常關(guān)鍵的步驟，如 果配準(zhǔn)不準(zhǔn)確，將會傳播到匹配結(jié)果中，導(dǎo)致不準(zhǔn)確的匹配分數(shù)，進一步造成識別率的降 低。在絕大多數(shù)的指紋識別系統(tǒng)中，運用提取到的指紋細節(jié)點進行配準(zhǔn)和匹配。這種方法 存在兩方面的不足：一方面，由于指紋圖像噪聲和傷疤干擾，很難從中提取到準(zhǔn)確且可靠的 細節(jié)點；另一方面，利用細節(jié)點局部結(jié)構(gòu)信息的相似度去尋找配準(zhǔn)參考細節(jié)點對，由于是局 部信息，完全存在不匹配的參考細節(jié)點對，它們的局部結(jié)構(gòu)信息相似度很高，這樣就會錯誤 地使用這對細節(jié)點進行配準(zhǔn)，造成最終錯誤的匹配判斷。現(xiàn)有的指紋圖像奇異點配準(zhǔn)方法， 雖然配準(zhǔn)速度很快且可靠，但是采集到的指紋圖像不一定都存在奇異點，這樣就無法進行 配準(zhǔn)操作。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于全局信息的指紋圖像配 準(zhǔn)方法，以提高指紋圖像配準(zhǔn)的精確度。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
[0005] -.技術(shù)原理
[0006] 指紋方向場和頻率場是指紋圖像的兩個非常重要的信息，顯示了指紋的全局信 息，宏觀上描述了指紋的基本形狀、結(jié)構(gòu)和脊線方向、脊線密度信息。全局信息甚至可以從 低質(zhì)量的指紋圖像上可靠的提取，并且非線性形變對于全局信息的配準(zhǔn)影響很小，本發(fā)明 就是利用這兩個全局信息進行指紋圖像配準(zhǔn)，通過用指紋圖像的全局信息去配準(zhǔn)，來有效 的解決基于細節(jié)點配準(zhǔn)方法和基于奇異點配準(zhǔn)方法的不足。
[0007] 二.實現(xiàn)步驟
[0008] 本發(fā)明的指紋圖像配準(zhǔn)方法包括如下步驟：
[0009] (1)分別獲得錄入指紋圖像Q(x，y)的方向場0Q(x，y)和模板指紋圖像T(x，y)的 方向場O t(X，y)，其中（X，y)表示圖像的像素點坐標(biāo)；
[0010] ⑵基于步驟⑴分別獲得錄入指紋圖像Q (X，y)的頻率場Fq (X，y)和模板指紋圖 像T (X，y)的頻率場Ft (X，y);
[0011] (3)選取初始變換配準(zhǔn)參數(shù)：
[0012] (3a)定義手指與指紋采集儀相接觸的區(qū)域為指紋圖像的前景區(qū)域，定義指紋圖像 中除去前景區(qū)域的部分為指紋圖像的背景區(qū)域；計算錄入指紋圖像Q(x，y)前景區(qū)域的重 心坐標(biāo)（i Q, jQ)和模板指紋圖像T(x，y)前景區(qū)域的重心坐標(biāo)（iT, jT);
[0013] (3b)分別計算錄入指紋圖像Q(x，y)前景區(qū)域的主方向角度α jp模板指紋圖像 T(x，y)前景區(qū)域的主方向角度ατ;
[0014] (3c)由（3a)_(3b)的結(jié)果獲得初始變換配準(zhǔn)參數(shù)：旋轉(zhuǎn)角度Clatl= a T_aQ，指紋 圖像的行平移量(Ixci= iT-iQ，指紋圖像的列平移量(Iytl= jT-jQ，其中，（Iatl)O表示指紋圖 像按逆時針方向旋轉(zhuǎn)I (Iaci I，(Iatl= 0表示指紋圖像不旋轉(zhuǎn)，da dC 0表示指紋圖像按順時針 方向旋轉(zhuǎn)I (Iaci I，I I表示絕對值函數(shù)；
[0015] (4)獲得變換后指紋圖像，判定是否能進行指紋圖像配準(zhǔn)：
[0016] (4a)以錄入指紋圖像Q(x, y)的中心為旋轉(zhuǎn)中心，將該錄入指紋圖像旋轉(zhuǎn)|daQ|角 度，(Iatl) 0表示指紋圖像按逆時針方向旋轉(zhuǎn)，da C1= 0表示指紋圖像不旋轉(zhuǎn)，da dC 0表示 指紋圖像按順時針方向旋轉(zhuǎn)，平移IdxcJ行和IdycJ列，dX(l>0表示指紋圖像沿行增加的 方向平移，Cbc tl= 0表示指紋圖像不做行平移，dx0表示指紋圖像沿行減少的方向平移， dyQ> 0表示指紋圖像沿列增加的方向平移，dy ^ 0表示指紋圖像不做列平移，dy f 0表 示指紋圖像沿列減少的方向平移，獲得變換后指紋圖像V (x，y);
[0017] (4b)將變換后指紋圖像Q' (X，y)前景區(qū)域與模板指紋圖像T (X，y)前景區(qū)域的 重疊區(qū)域A的像素點個數(shù)N與設(shè)定閾值Tm= (N i XN2)/4進行比較，其中N1表示錄入指紋 圖像Q(x，y)的高，N2表示錄入指紋圖像Q(x，y)的寬：如果N < Tm，則不能進行指紋圖像配 準(zhǔn)，否則，能進行指紋圖像配準(zhǔn)，執(zhí)行步驟（5);
[0018] (5)找到初始變換配準(zhǔn)參數(shù)daQ，dx。，dyQ鄰域內(nèi)的變換配準(zhǔn)參數(shù)，得到指紋圖像的 六組新變換配準(zhǔn)參數(shù)：
[0019] 第一組：旋轉(zhuǎn)角度(Ia1= da。，行平移量(Ix1= dxQ_sh，列平移量(Iy1= dy。；
[0020] 第二組：旋轉(zhuǎn)角度da2= da。，行平移量dx2= dx Q+sh，列平移量dy2= dy 0;
[0021] 第三組：旋轉(zhuǎn)角度da3= daQ，行平移量dx3= dxQ，列平移量dy3= dyQ_sh ;
[0022] 第四組：旋轉(zhuǎn)角度da4= da。，行平移量dx4= dx。，列平移量dy4= dy Q+sh ;
[0023] 第五組：旋轉(zhuǎn)角度da5= daQ_sf，行平移量dx5= dxQ，列平移量dy5= dy。；
[0024] 第六組：旋轉(zhuǎn)角度da6= daQ+sf，行平移量dx6= dxQ，列平移量dy6= dy。；
[0025] 其中，sf為旋轉(zhuǎn)角度的增量步長，sh為平移增量步長；
[0026] (6)對于（5)中第L組新的變換配準(zhǔn)參數(shù)，計算錄入指紋圖像Q (X，y)通過該組新 配準(zhǔn)參數(shù)變換得到的新指紋圖像的前景區(qū)域與模板指紋圖像T(x，y)前景區(qū)域之 間差異度' iQ=l，2，...，6:
[0027] (6a)定義兩個不同方向角度Θ JP Θ 2通過逆時針旋轉(zhuǎn)進行重合所需旋轉(zhuǎn)的最小 角度函數(shù)
【主權(quán)項】
1. 一種基于全局信息的指紋圖像配準(zhǔn)方法，包括以下步驟： (1) 分別獲得錄入指紋圖像Q(x，y)的方向場〇Q(x，y)和模板指紋圖像T(x，y)的方向 場O t(X，y)，其中（X，y)表示圖像的像素點坐標(biāo)； (2) 基于步驟（1)分別獲得錄入指紋圖像Q(x，y)的頻率gFQ(x，y)和模板指紋圖像 T (X，y)的頻率場 Ft (X，y); (3) 選取初始變換配準(zhǔn)參數(shù)： (3a)定義手指與指紋采集儀相接觸的區(qū)域為指紋圖像的前景區(qū)域，定義指紋圖像中除 去前景區(qū)域的部分為指紋圖像的背景區(qū)域；計算錄入指紋圖像Q(x，y)前景區(qū)域的重心坐 標(biāo)（iQ，j Q)和模板指紋圖像T(x，y)前景區(qū)域的重心坐標(biāo)（iT，jT); (3b)分別計算錄入指紋圖像Q(x，y)前景區(qū)域的主方向角度％和模板指紋圖像 T(x，y)前景區(qū)域的主方向角度ατ; (3c)由（3a)_(3b)的結(jié)果獲得初始變換配準(zhǔn)參數(shù)：旋轉(zhuǎn)角度Clatl= a T_aQ，指紋圖像 的行平移量(Ixci= i T_iQ，指紋圖像的列平移量(Iytl= j T_jQ，其中，（IaciS 0表示指紋圖像按 逆時針方向旋轉(zhuǎn)I (Iaci I，(Iatl= 0表示指紋圖像不旋轉(zhuǎn)，da dC 0表示指紋圖像按順時針方向 旋轉(zhuǎn)I daQ I，I I表示絕對值函數(shù)； (4) 獲得變換后指紋圖像，判定是否能進行指紋圖像配準(zhǔn)： (4a)以錄入指紋圖像Q(x，y)的中心為旋轉(zhuǎn)中心，將該錄入指紋圖像旋轉(zhuǎn)IdacJ角度， (Iatl) 0表示指紋圖像按逆時針方向旋轉(zhuǎn)，da C1= 0表示指紋圖像不旋轉(zhuǎn)，(IatlC 0表示指紋 圖像按順時針方向旋轉(zhuǎn)，平移IdxcJ行和IdycJ列，Clx tl>0表示指紋圖像沿行增加的方向平 移，Cbctl= 0表示指紋圖像不做行平移，dx f 0表示指紋圖像沿行減少的方向平移，dyQ> 0表示指紋圖像沿列增加的方向平移，Clytl= 0表示指紋圖像不做列平移，dy f 0表示指紋 圖像沿列減少的方向平移，獲得變換后指紋圖像V (x，y); (4b)將變換后指紋圖像Q' (X，y)前景區(qū)域與模板指紋圖像T(X，y)前景區(qū)域的重疊 區(qū)域A的像素點個數(shù)N與設(shè)定閾值Tm= (N 'N2)/4進行比較