第3章 指纹图像的增强.ppt

第3章 指纹图像的增强 鲁 静 重难点 为什么要进行指纹图像的增强？ 指纹图像增强的步骤 基于Gabor滤波的指纹图像增强算法 基于傅立叶滤波的指纹图像增强算法 基于知识的指纹图像增强方法 指纹自动识别系统框图 指纹图像为什么要进行预处理？ 指纹图像预处理 指纹图像预处理是各种数字图像处理技术的综合应用，通常是指纹识别算法最先需要完成的任务。在目前的技术条件下，不论采用何种采集方式，指纹图像中都有可能出现各种质量缺陷，给计算机自动识别造成困难，指纹图像预处理的任务就是尽可能降低图像噪声或质量缺陷所带来的影响，准确可靠地提取指纹特征，以保证后续处理的可靠性和鲁棒性。可以看出，指纹图像预处理在很大程度上决定了指纹识别的准确程度。一般说来，指纹图像预处理包含了图像质量评价、图像增强、图像二值化和细化等步骤。 指纹图像预处理流程 指纹图像预处理概述（1） 图像质量评估：指纹图像经传感器获取后，首先要对其质量进行评估，通过检查其有效面积及图像的清晰程度决定是否对该图像进行下一步处理。若图像质量合格，则将其送入图像分割子模块，否则，要求重新采集，同时给出提示是指纹太干还是太湿，或者是手指放得太偏等等。 图像分割：把要处理的有效图像部分从整个指纹图像中分离出来，这样一方面减少了后续处理步骤的数据量，另一方面也避免了因为部分图像区域不可靠而导致伪特征的产生。 指纹图像预处理概述（2） 图像增强：包括两个部分：首先是对原始图像上模糊但有可能恢复的部分进行增强，然后再对整幅图像滤波，消除指纹脊线间的断裂和粘连。 图像二值化：提取经增强处理的指纹图像的脊线，用“1”表示脊线上的点，“0”表示背景和谷线，从而把原始灰度图像转化为二值图像。 图像细化：进一步把二值指纹脊线细化为单象素宽度的骨架线，这是为了方便以后的特征提取。 图像质量评估 指纹图像的质量评估在自动指纹系统中有着重要的实际价值。影响自动指纹识别系统水平的最重要因素之一便是在注册和辨别过程中对那些采集质量差的指纹的判别及处理能力，一个较好的指纹识别系统应要求用户在登记时多次获取指纹，然后，把图像质量最好的作为注册的指纹。同时，为了获得比较好的识别率，在匹配之前要对质量比较差的指纹图像区域先进行特殊的图像预处理，然后再进行识别。为了实现这个目的，需要设计一个合适的有效地指纹图像质量评估方法。刚采集的指纹原始图像一般有很多噪音，图像质量存在着差异。这主要是由受采集者平时的工作和环境所引起的，比如手指褪皮，有刀伤，疤痕，手指被弄脏，干燥，湿润等。同时，也与采集仪器的性能有着密切的联系，例如，光学全反射技术干手指差，且汗多的和稍脏的手指成像模糊；硅晶体电容传感技术干手指好，但汗多的和稍脏的手指不能成像。 图像质量评估 指纹图像质量通常以人的主观判决作为评价准则，受评测者背景知识、评测动机等等因素的限制和影响。在实际应用中，让计算机模拟人的行为对指纹图像质量自动做出评测是困难的。迄今为止，有关指纹图像质量判断的文献较少，方法多是将一些灰度图像质量判断的方法应用于指纹图像，用图像的信噪比、灰度分布等等手段评测，没有充分考虑指纹脊线的特殊纹理特征；另一类方法是计算指纹细节点的个数，如果提取的细节点过多或过少，都认为是质量差的指纹图像，这种方法从理论分析上比较可信，但是质量判断操作是在增强处理和提取细节点的操作之后，而且判断结果依赖于增强和提取细节点的算法效率，不能完全满足自动指纹识别系统中对指纹图像注册和拒登操作的快速高效的需求。 图像质量评估 指纹图像质量评价系统所要实现的基本功能有如下几个方面： (1) 将指纹图像区域从采集图像的背景区域中分离出来，尽量减少背景区域的噪声对后继处理结果的影响，并减少后继所要处理的图像区域，从而可以提高系统的精度、降低后继处理时间； (2) 给出一幅指纹图像的总体区域、图像偏移方向和大小、按压力度大小、手指的干/湿度等指标，从而为现场采集指纹图像时的调整提供一个比较合理的依据； 图像质量评估 (3) 给出一幅指纹图像的总体质量评价，完成对质量低劣的指纹图像的筛选功能，能准确识别出质量很差的指纹图像，从而实现直接拒绝，既降低了由于指纹图像质量本身的问题而出现的错误率，又有效减少了系统的处理时间； (4) 完成对指纹图像的局部区域的质量评价，给出一幅指纹图像中每一个小区域的图像质量等级。从而在后继的处理过程中，可以针对这些区域进行有针对性的处理，另外，在后继的特征提取过程中可以有效的避开这些区域，有效的降低了在采集图像的过程中由于局部区域的采集图像质量问题而对整个自动指纹识系统所造成的影响。 图像质量评估 指纹图像分割 在图像处理中，通常要把感兴趣的区域与其他部分区分开来，这称为前景与背景分割。指纹图像分割通常位于预处理的前端，其目的是把指纹图像中质量很差，在后续