[发明专利]一种用于征信系统的人物特征图像处理方法及其征信系统

权利要求书

1.一种用于征信系统的人物特征图像处理方法，其特征在于，其具体包括如下步骤：

步骤一：使用平均值法将人物特征图像中的三个分量的亮度求平均值，从而得到一个灰度值，将其作为灰度图像的灰度，

图像灰度函数Gray(i，j)＝(R(i，j)+G(i，j)+B(i，j))/3；

步骤二：先用中值滤波去除掉有规律的噪点，之后使用平均法对二值化图像进行去噪，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度；

步骤三：使用Laplacian算子对图像进行锐化，使图像变的清晰。

步骤四：利用图像腐蚀技术消除物体边界点，使边界向内部收缩，

边界点腐蚀函数表达式为：

其中，B为结构元素，X为边界像素点，X被B腐蚀后得到集合S，S是由B完全包括在X中时B的当前位置的合集；

步骤五：采用边界跟踪法提取图像边界，即先在计算机内存缓冲区开辟一块内存，在二值化图像中跟踪边界点，找到一个边界点，就将内存缓冲区中该点相应位置置0，持续跟踪下去，直到回到初始点，最后将内存缓冲区内的内容复制到原图像中；

步骤六：采用高斯函数与复平面波乘积组成的函数提取高清图像的特征；该函数表达式如下：

G(x,y)＝exp(-π[(x-x0)²/α²+(y-y0)²/β²])·exp(-2πj[u0(x-x0)+v0(y-y0)])

其中，exp(-π[(x-x0)²/α²+(y-y0)²/β²])是高斯函数的表达式，通过控制高斯函数的窗口的大小，可以控制函数的作用范围，使函数只在高斯窗内的局部范围产生作用；exp(-2πj[u0(x-x0)+v0(y-y0)])为三角震荡函数，余弦函数作为实部，正弦函数作为虚部；(x,y)为图像的中心点；(x0,y0)为滤波器的中心位置；α和β分别为高斯函数的宽度和高度；j为虚数单位；(u0，v0)为调制系数，是二维复正弦函数的参数，决定了滤波器的尺度；通过调整函数中的一系列参数(x0,y0,u0,v0,α0,β0)就可以获得不同形式的滤波器对目标图像的目标特征进行提取。

2.根据权利要求1所述的用于征信系统的人物特征图像处理方法，其特征在于，步骤一中，采用高分辨率数码显微镜提取人物特征图像。

3.根据权利要求1所述的用于征信系统的人物特征图像处理方法，其特征在于，所述人物特征图像包括指纹、掌纹、脚印、笔迹或者弹道痕迹。

4.根据权利要求1所述的用于征信系统的人物特征图像处理方法，其特征在于，经步骤六处理后的图形存入服务器中的高清数字图像识别库。