[发明专利]重叠指纹图像的分离方法有效

专利信息
申请号: 201210271915.7 申请日: 2012-08-02
公开(公告)号: CN102799876A 公开(公告)日: 2012-11-28
发明(设计)人: 郑逢德;杨春宇;刘晓春 申请(专利权)人: 北京海和鑫生信息科学研究所有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/34
代理公司: 北京国林贸知识产权代理有限公司 11001 代理人: 刁玉生
地址: 100070 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 重叠 指纹 图像 分离 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种重叠指纹图像的分离方法,使用计算机装置及计算程序进行重叠指纹图像的分离处理,依据指纹轮廓,获得指纹重叠区域图像、单一指纹区域图像;用梯度算法、局部傅立叶分析算法、松弛标注算法对初始指纹方向场数据进行处理,依据混合方向场模型进行指纹方向场重构,利用滤波增强算法对精细指纹方向场数据进行处理。 

背景技术

现有技术中,处理重叠指纹通常由指纹专家手工标注,既繁琐又容易出错,因此很有必要研究重叠指纹自动分离技术。近来出现了一些重叠指纹分离的学术研究成果,第一种是Chen[3]等提出的基于松弛标注(relaxation labeling)算法的重叠指纹分离方法,其流程为:首先估计一个初始的方向场,再采用松弛标注技术将初始方向场分为两类,最后根据得到的方向场由Gabor滤波器调节得到两个分离的指纹图像。第二种是Feng[4]提出的改进算法,主要改进为:标注问题的表述,一个重叠块作为一个对象去标注,标注更新算法,采用顺序更新。第三种是Zhao[5]等提出的基于模型的分离方法,其流程为:针对每一个单独的指纹区域手工标注一些方向场线索,将奇异点也标注出来,由奇异点和方向场线索建立零点-极点方向场模型,将初始指纹方向场减去奇异点方向场,这样得到残差方向场,由残差方向场计算模型系数,这样也就得到了残差模型,由得到的模型预测未标注的地方的方向场,将得到的方向场与零点-极点模型方向场相加得到最后的方向场,由Gabor滤波器调节得到两个分离的指纹图像。现有技术中的第一种和第二种在模拟指纹图像上都取得了好的结果,但是并不能用于真实指纹图像。第三种只能用于低质量重叠指纹分离,但需要手工标注奇异点和方向场线索,标注方向场线索十分繁琐。因此,需要提出一种新的重叠指纹图像的分离方法。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种重叠指纹图像的分离方法,使用计算机装置及计算程序进行重叠指纹图像的分离处理。依据指纹轮廓,获得指纹重叠区域图像、单一指纹区域图像;用梯度算法、局部傅立叶分析算法进行运算,用松弛标注算法对指纹初始方向场数据进行处理,依据混合模型系数进行指纹方向场重构,利用滤波增强算法对指纹精细方向场数据进行处理,获得分离后的两个指纹图像文件。本发明能适用于大多数重叠指纹图像分离,同时所需要的操作也很少。

本发明的目的是由下述技术方案实现的:一种重叠指纹图像的分离方法,使用计算机装置及安装在计算机装置中的计算程序进行重叠指纹图像的分离处理;其分离处理的步骤是:

A、将一幅包含两个指纹重叠在一起的重叠指纹图像输入所述计算机装置,将所述重叠指纹图像显示在屏幕上,根据人眼观察初步判断出两个指纹各自的指纹轮廓,启动遮挡程序依据所述的指纹轮廓对所述的重叠指纹图像进行处理,获得第一遮挡图像文件和第二遮挡图像文件,将所述的挡图像文件保存在计算机装置中; 

B、启动运算程序对第一遮挡图像文件和第二遮挡图像文件进行逻辑运算,获得背景区域图像、指纹重叠区域图像、第一种单一指纹区域图像、第二种单一指纹区域图像;将所述的四种区域图像保存在计算机装置中; 

C、启动梯度算法对所述第一种单一指纹区域图像进行运算,获得第一种指纹初始方向场数据;启动梯度算法对所述第二种单一指纹区域图像进行运算,获得第二种指纹初始方向场数据;启动局部傅立叶分析算法对所述指纹重叠区域图像进行运算,获得第三种指纹初始方向场数据,将所述的三种指纹初始方向场数据保存在计算机装置中; 

D、启动松弛标注算法对所述第一种指纹初始方向场数据和第三种指纹初始方向场数据进行运算生成一个指纹方向场图像,对该指纹方向场图像进行观察修正,获得第一种粗糙的指纹方向场图像文件;启动松弛标注算法对所述第二种指纹初始方向场数据和第三种指纹初始方向场数据进行运算生成另一个指纹方向场图像,对该指纹方向场图像进行观察修正,获得第二种粗糙的指纹方向场图像文件;将所述的二种指纹方向场图像文件保存在计算机装置中; 

E、打开所述粗糙的指纹方向场图像文件,将该指纹方向场图像显示在屏幕上进行观察,如果所述粗糙的指纹方向场图像中的指纹奇异点位于所述指纹重叠区域图像中的指纹重叠区域,则操作鼠标选用封闭曲线分别对所述指纹奇异点进行标注;如果所述指纹奇异点位于所述指纹重叠区域以外,则采用模型分离法提取出该指纹奇异点;然后采用DORIC特征去除所述粗糙的指纹方向场图像中的伪奇异点;通过最小化原始方向场和由指纹奇异点重构出的基于模型方向场的差求出指纹奇异点最优组合;

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