[发明专利]基于时域和频域滤波的指纹增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及指纹图像增强处理的技术领域，尤其是基于时域和频域滤波的指纹增强方法。

背景技术

如何准确鉴别一个人的身份、保护信息的安全是当今信息化时代必须解决的一个关键的技术问题。传统的身份鉴定方法包括身份标识物品(如钥匙、证件、ATM卡等)和身份标识知识(如用户名和密码等)。但由于主要借助的都是体外物，一旦证明身份的标识物品和标识知识被盗或遗忘，其身份就很容易被他人冒充或取代，从而带来信息安全隐患。而目前研究比较热门的生物识别技术，如指纹识别、人脸识别、语音识别、虹膜识别等则是利用人体固有的生理特征和行为动作来进行身份识别和验证的。这些特征具有唯一性和稳定性，而且终生不变，这些识别方法可以极大的克服传统方法的不足。生物识别技术近几年在全球范围内得到了极大的关注。国际生物集团的研究报告指出：较之2007年的26.84亿美元，2008年全球生物特征识别技术的市场将达46.39亿美元，到2012年底市场将达到74.56亿美元的水平。

与其它的生物识别技术相比，指纹识别在唯一性，稳定性，识别精度，防伪性能等方面均有优势，逐渐成为目前最安全、方便、可靠的身份鉴定方法，其在身份认证领域的应用已经得到了广泛认可，具有很强的法律权威性。指纹图像增强作为指纹识别的第一步，具有十分关键的意义。由于指纹识别效果的好坏高度依赖于指纹图像的质量，特别对基于纹理特征的指纹识别系统来说，参考点确定的准确与否将直接影响到整个系统的识别效果。文献证明从增强后的指纹图像比从原图像更容易准确的确定参考点。此外，对于基于细节点的指纹特征提取方法，一般是通过提取指纹图像的细节点(端点和分叉点)，然后进行点对点的匹配来鉴别两枚指纹是否为相同指纹。在指纹图像的采集过程中，由于污渍、指纹压力不同等原因造成采集的指纹图像普遍存在断裂和叉连噪声。而这两种噪声的存在都会影响特征点的判断，从而生成伪特征点，进而影响指纹的识别效果，所以这两种噪声都必须消除。如果用于细节点提取的指纹图像质量很差，提取的细节点有的就会丢失，这样基于细节点的匹配方法的可靠性就会大大降低。

传统的指纹增强方法主要分为时域滤波和频率滤波两种。时域滤波主要通过构造合适的滤波器，在时域对指纹图像进行卷积运算，从而达到增强的目的，如基于Gabor filter的滤波器，非线性扩散滤波器^[6]，上下文滤波器^[7]以及scale-space滤波等方法。不同于时域滤波器，频域傅里叶变换可以将在时域做卷积运算转换为在频率做乘积运算，从而快速有效地对图像进行处理，达到增强图像的目的，如基于方向频域滤波器，anisotropic滤波器，直接或短时傅里叶变换分析，以及“Log-Gabor”滤波器等方法。但是，这些现有的指纹增强方法几乎都是使用单一的滤波器，而且选择滤波器的参数大多基于指纹的纹线结构，由于指纹图像具有非平稳的特性，低质量的指纹图像的纹线结构更是非常复杂，这样的滤波增强方法的效果往往不能令人满意。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了克服使用单一滤波器的缺点，提供一种基于时域和频域滤波的指纹增强方法，通过对指纹图像进行第一阶段的时域滤波，并对滤波后的指纹图像在频域进行第二阶段的滤波增强，从而达到增强目的。这种方法能够有效地在时域对指纹纹线进行修补，并且在频域分别从方向和频域选择性上对指纹图像进行增强滤波，从而大大增强指纹图像。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于时域和频域滤波的指纹增强方法，其具体步骤如下：

a.对时域指纹图像增强处理：包括局部图像规格化、求局部纹线方向、补偿滤波和平滑处理，时域滤波主要通过构造合适的滤波器，在时域对指纹图像进行卷积运算，从而达到图像增强的目的，针对指纹的纹线断裂和纹线模糊区域会对指纹特征提取产生很大影响的事实，构造合适的时域滤波器，合理选择滤波器的卷积模板，对这些纹线区域进行梳理和修补，从而达到增强指纹图像的目的。该滤波器参数的选择主要是构造卷积模板的参数；

b.在对时域指纹图像增强处理的同时进行频域滤波增强处理：包括全局图像规格化、求方向图、Gabor滤波处理和图像灰度调整，经过时域补偿滤波增强后，指纹图像纹路已较为清晰，但为了使指纹图像在实际的应用中能够更加有效地提取特征，我们采取了基于Gabor滤波器的频域增强，即频域指纹图像增强。频域傅里叶变换可以将在时域做卷积运算转换为在频率做乘积运算，从而快速有效地对图像进行处理，达到增强图像的目的。构造的基于Gabor滤波器的频率滤波器具有很好的方向和频率选择性，可以在频域分别从方向和频域选择性上对指纹图像进行增强滤波；