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    基于Log-Gabor濾波器的指紋圖像分解重構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)分析

    2023-06-26 13:11:54邱秀蘭
    無線互聯(lián)科技 2023年8期
    關(guān)鍵詞:關(guān)鍵技術(shù)預(yù)處理

    邱秀蘭

    摘要:文章對指紋圖譜和指紋圖像預(yù)處理的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行分析,介紹小波變換技術(shù),對Gabor濾波器進(jìn)行改善,通過傅里葉變換進(jìn)行整合,構(gòu)建Log-Gabor濾波器,研發(fā)出指紋圖像分解重構(gòu)增強(qiáng)技術(shù),在此基礎(chǔ)上介紹指紋細(xì)節(jié)特征提取技術(shù),通過實驗的方式分析Log-Gabor濾波器分解重構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用效果。實驗結(jié)果表明,這種預(yù)處理方法能夠讓指紋圖像更加清晰,顯示出更多的細(xì)節(jié)特征。

    關(guān)鍵詞:指紋圖像;預(yù)處理;關(guān)鍵技術(shù)

    中圖分類號:TP391? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 引言

    眾所周知,指紋圖像的圖片質(zhì)量較差是一個普遍存在的問題,因此需要對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,運用增強(qiáng)技術(shù),使指紋圖像更加清晰、特征更加明確。對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理時,可以采用Gabor濾波增強(qiáng)技術(shù)。由于該技術(shù)存在一定的不足,因此需要對該技術(shù)進(jìn)行不斷地改進(jìn)和完善,本文提出Log-Gabor濾波器分解重構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)和指紋細(xì)節(jié)特征點提取技術(shù),進(jìn)一步提高指紋圖像的預(yù)處理效率,形成更好的處理效果。

    1 指紋圖像預(yù)處理相關(guān)技術(shù)分析

    對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理之前,需要分析指紋圖譜,明確指紋圖譜的表示方式,在指紋圖像中,脊線寬度為100μm~300μm,脊線與谷線的周期在500μm左右。從指紋圖像的全局上看,存在獨特的脊線區(qū)域,如曲率較高、端點較多等,這些區(qū)域?qū)儆谄娈慄c或奇異區(qū),主要包括3種類型,分別是三角形、斗形以及箕形。從指紋圖像的局部上看,以指紋細(xì)節(jié)特征點為主,脊線突然結(jié)束的部位是“端點”;一條脊線分成兩條脊線后,再次合并成一條脊線,呈現(xiàn)出環(huán)狀結(jié)構(gòu),這種細(xì)節(jié)特征叫作“環(huán)”;一條脊線分出多條脊線的部位屬于“分叉點”;兩條并行脊線逐漸連接,該部位被稱為“橋”。另外,指紋細(xì)節(jié)點還包括“短紋”“孤立點”“毛刺”等。對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理時,需要采集指紋圖像,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在指紋方向圖的計算中,可以采用梯度適量法,在指紋脊線頻率圖的計算中,可以統(tǒng)計灰度信息,計算完成后,對指紋圖像進(jìn)行分割,經(jīng)過濾波增強(qiáng),進(jìn)行二值化處理后,再進(jìn)行細(xì)化處理。

    2 指紋圖像預(yù)處理中的小波變換技術(shù)

    小波變換技術(shù)主要來源于Fourier分析,F(xiàn)ourier分析更強(qiáng)調(diào)整體性,而小波分析能夠?qū)崿F(xiàn)局部變換,小波變換技術(shù)還運用了數(shù)值分析和調(diào)和分析等分析方法,在信號處理方面存在著較大的優(yōu)勢,具有多分辨率分析的功能。它能夠快速從指紋圖像信號中提取特征信息,從頻率、時間、空間等層面分析指紋圖像信號的局部特征,對指紋圖像信號低頻部分進(jìn)行預(yù)處理時,使用高分辨率,對高頻部分進(jìn)行處理時,使用低分辨率,通過這種方式處理信號不規(guī)律的指紋圖像信號。

    2.1 指紋圖像壓縮處理

    利用二維小波變換的方式處理指紋圖像時,可以分解指紋圖像,將指紋圖像轉(zhuǎn)換成低頻子圖像,小波基的類型會影響指紋圖像處理結(jié)果,可以使用Daubechies-4型小波,用該型號的濾波器處理指紋圖像時,能夠有效分解3層小波信號。在壓縮處理過程中,先選擇一幅指紋圖像,對其進(jìn)行小波分解,由此獲得小波系數(shù),分解后的圖像尺寸與原圖保持一致,形成了10個小波分解結(jié)果,共包含90 000個系數(shù),如圖1所示為小波重構(gòu)分解示意,HiLi表示垂直高頻、水平低頻情況下的圖像信息,HiHi表示垂直、水平均為高頻情況下的圖像信息,LiHi表示垂直高頻、水平低頻情況下的圖像信息。圖像噪聲主要處于高頻段,即小波分解示意圖中的HiHi區(qū)域,在降噪處理中,將該區(qū)域刪除,即小波重構(gòu)示意圖中的陰影區(qū)域,采用另外7個小波系數(shù),以此來重構(gòu)指紋圖像。

    2.2 指紋圖像去噪處理

    指紋圖像的去噪處理主要包括4個步驟:第一步,處理二維圖像信號,采用小波函數(shù),確定小波分解層次N,完成小波處理工作。第二步,處理指紋圖像信號中的高頻段系數(shù),從第一層到第N層,量化閾值。第三步,根據(jù)量化閾值調(diào)整系數(shù),對每一層的高頻段系數(shù)進(jìn)行修改。第四步,小波重構(gòu)。在去噪處理的4個步驟中,最關(guān)鍵的就是第二步,完成去噪工作后,就可以對指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

    2.3 指紋圖像增強(qiáng)處理

    增強(qiáng)處理工作,主要是對不清晰的指紋圖像進(jìn)行處理,使指紋圖像變得更加清晰,或者根據(jù)人們的需求,重點顯示圖像中的局部特征,弱化不重要的部位,做到精準(zhǔn)判讀,形成更好的圖像識別效果,提高圖像質(zhì)量,使指紋圖像的信息更加豐富。進(jìn)行逆變換之前,需要對小波變換域中的部分系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,通過改變系數(shù)的數(shù)值達(dá)到增強(qiáng)的目的,在變換數(shù)值的過程中,有針對性地放大或減少部分特征,在提取關(guān)鍵特征的過程中,完成增強(qiáng)處理工作,利用小波變換技術(shù)提高指紋圖像識別率,改善指紋圖像的質(zhì)量[1]。

    3 基于Log-Gabor濾波器的指紋圖像分解重構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)

    3.1 Log-Gabor濾波器

    傳統(tǒng)的Gabor濾波器只能獲取局部頻率信息。該濾波器的最大寬帶只有一倍頻程,Gabor函數(shù)無法形成任意帶寬,如果處于偶對稱濾波器中,還有可能形成不合理的直流分量??紤]到Gabor濾波器的局限性,對濾波器進(jìn)行改進(jìn),F(xiàn)ield提出了Log-Gabor濾波器。改進(jìn)之后,濾波器不僅具有更寬的頻帶、更廣的頻率范圍、更真實的頻率響應(yīng),還能得到更好的空間定位。改進(jìn)后的濾波器不存在直流分量,利用Log-Gabor處理圖像時,不會受到亮度的影響。需要區(qū)分偶對稱濾波器和奇對稱濾波器,在前者的應(yīng)用中,兩個實值的Log高斯峰軸分布在兩側(cè),呈對稱狀,在后者的應(yīng)用中,主要為中心對稱狀??梢愿鶕?jù)線性傅里葉變換進(jìn)行處理,將偶對稱濾波器與奇對稱濾波器融合到一起,虛部屬于奇對稱函數(shù),實部屬于偶對稱函數(shù)。從頻率域的層面優(yōu)化濾波器,將其劃分成兩個部分,分別是角度分量以及徑向分量[2]。

    3.2 指紋圖像的Log-Gabor分解重構(gòu)增強(qiáng)

    在濾波器的構(gòu)造過程中,需要先設(shè)置相同大小和圖像的矩陣,利用矩陣計算坐標(biāo),確定最小尺度波濾器的波長和中心頻率,再計算兩個分量,經(jīng)過線性傅里葉變換,將兩者整合到一起,形成完整的Log-Gabor濾波器。利用Log-Gabor濾波器進(jìn)行分解重構(gòu)時,需要遵循特定的流程。開始分解重構(gòu)時,需要進(jìn)行初始化,設(shè)置小波尺度,調(diào)整方向,還要分配3×4元胞數(shù)組,對圖像進(jìn)行傅里葉變換,以此來構(gòu)造濾波器,再利用濾波器進(jìn)行傅里葉變換,對濾波器和圖像進(jìn)行卷積處理。經(jīng)過傅里葉反變換之后,將結(jié)果保存在元胞數(shù)組中,獲得12個分解圖,前6個分解圖顯示了高頻紋理,后6個紋理圖顯示了低頻紋理,將12個分解圖合并,變成一整張圖。分解重構(gòu)之后可以發(fā)現(xiàn),指紋圖像更加清晰,刪除了很多不重要的指紋信息,提高了計算效率,指紋的特征也更加明確,為后期的濾波增強(qiáng)奠定了良好的基礎(chǔ)。

    3.3 實驗分析

    實驗中的指紋圖像資料主要來自FVC2004指紋數(shù)據(jù)庫,F(xiàn)VC是世界指紋識別大賽,F(xiàn)VC2004數(shù)據(jù)庫包含4個子庫,DB1以光學(xué)傳感器為主,圖像尺寸為640×480;DB2同樣是光學(xué)傳感器,圖像尺寸為328×364;DB3為熱敏傳感器,圖像尺寸是300×480;DB4是軟件合成傳感器,圖像尺寸為288×384。該數(shù)據(jù)庫指紋圖像質(zhì)量較差,從該指紋數(shù)據(jù)庫中選取指紋圖像,對其進(jìn)行預(yù)處理,更能體現(xiàn)出指紋算法的優(yōu)勢。在實驗過程中,選取80枚指紋,經(jīng)過Log-Gabor濾波器分解重構(gòu),再對重構(gòu)圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)。對實驗結(jié)果進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn),對于傳統(tǒng)的Gabor濾波器來說,雖然能夠重新連接斷開的紋線,但是在腐蝕嚴(yán)重的部分,處理效果相對較差。對于Log-Gabor濾波器分解重構(gòu)來說,即使部分區(qū)域腐蝕比較嚴(yán)重,仍然能夠形成較好的處理效果,準(zhǔn)確地還原紋線結(jié)構(gòu)。之所以會出現(xiàn)這種差異,主要是因為份額分解重構(gòu)后的紋理特征信息更加明顯、豐富、準(zhǔn)確。利用指紋細(xì)節(jié)點查看器(FpMV)進(jìn)行檢測,從數(shù)據(jù)庫中選擇6枚指紋,在傳統(tǒng)Gabor濾波器的應(yīng)用中,6枚指紋的細(xì)節(jié)點數(shù)分別為13,31,22,39,26,16。在Log-Gabor濾波器分解重構(gòu)方式的應(yīng)用中,6枚指紋的細(xì)節(jié)點數(shù)分別為16,47,42,75,35,30。由此可知,本文的重構(gòu)分解方法能夠獲得更多的細(xì)節(jié)特征。

    4 指紋細(xì)節(jié)特征提取技術(shù)

    4.1 指紋圖像的二值化

    利用指紋識別系統(tǒng)提取指紋圖像的細(xì)節(jié)特征,在識別系統(tǒng)的運行中,依次進(jìn)行采集、預(yù)處理、特征提取、特征匹配,形成指紋識別結(jié)果。提取細(xì)節(jié)前,需要做好準(zhǔn)備工作,對指紋圖像進(jìn)行二值化處理和細(xì)化處理。在二值化處理中,需要明確二值化的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),確保脊線保持原本的結(jié)構(gòu)特征,不存在斷裂、空洞等情況,相鄰脊線的間距不能產(chǎn)生較大差異,對計算速度進(jìn)行控制。此外,二值化方法有很多種,例如:灰度信息基礎(chǔ)上的動態(tài)閾值法、指紋方向基礎(chǔ)上的動態(tài)閾值法、全局閾值法等。比較常用的方法是全局閾值法。運用該方法時,先設(shè)定全局閾值t,對指紋圖像的灰度值進(jìn)行分析。如果灰度小于t,就將該數(shù)值設(shè)為0;如果灰度大于t,就將該數(shù)值設(shè)為1。指紋圖像各個區(qū)域的亮度、對比度存在一定差異,全局閾值很難實現(xiàn)二值化操作,可以通過局部閾值的方式進(jìn)行處理,改變t的灰度情況,以此來控制局部,將t設(shè)為平均亮度。確定閾值之后,經(jīng)過增強(qiáng)處理的指紋圖像,有著明顯的脊線谷線結(jié)構(gòu)。在二值化處理中,運用最大類間方差法,將指紋圖像劃分成背景區(qū)和目標(biāo)區(qū),兩者的類間方差和兩個區(qū)域的差別成正比,可以根據(jù)類間方差判斷背區(qū)和目標(biāo)區(qū),使用最佳閾值t時,類間方差最大。

    4.2 指紋圖像細(xì)化處理和細(xì)節(jié)提取

    對指紋圖像進(jìn)行細(xì)化處理時,需要考慮指紋紋線的特征,采集指紋圖像的過程中,當(dāng)噪聲和壓力發(fā)生變化的時候,紋線的寬度就會表現(xiàn)為不均勻的情況,無法準(zhǔn)確提取指紋特征。需要細(xì)化指紋圖像中的指紋脊線,利用OPTA算法進(jìn)行細(xì)化,經(jīng)過細(xì)化處理后,就可以提取指紋圖像的細(xì)節(jié)特征,采用數(shù)字化的方式,獲取特征數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)匹配的方式進(jìn)行分析[3]。

    4.3 細(xì)節(jié)濾波

    對于細(xì)節(jié)濾波來說,需要分析偽細(xì)節(jié)特征點、濾除邊緣偽細(xì)節(jié)特征點、濾除其余偽細(xì)節(jié)特征點。判斷偽細(xì)節(jié)特征點。在采集工作中,有可能會采集一部分偽細(xì)節(jié)點,預(yù)處理工作無法完全濾除偽細(xì)節(jié)點,但偽細(xì)節(jié)點又會影響指紋識別。在匹配細(xì)節(jié)特征之前,應(yīng)當(dāng)濾除偽細(xì)節(jié)點??梢愿鶕?jù)偽細(xì)節(jié)點的特征進(jìn)行判斷和濾除,在指紋圖像中,發(fā)現(xiàn)毛刺、短線、脊線斷點、脊線橋、環(huán)時,具備這些特征的部位有可能屬于偽細(xì)節(jié)點。為了濾除邊緣偽細(xì)節(jié)特征點,可以對細(xì)化圖像進(jìn)行處理,將其劃分成特定大小的像素塊,計算像素的總和,找出其中的脊線,確定邊界塊,濾除邊界塊的偽細(xì)節(jié)特征點。對指紋圖像中的其他偽細(xì)節(jié)特征點進(jìn)行濾除時,可以采用脊線跟蹤法,順著脊線進(jìn)行跟蹤標(biāo)記,同樣可以根據(jù)毛刺、短線、脊線橋、環(huán)判斷偽細(xì)節(jié)特征點[4]。

    4.4 實驗分析

    為研究指紋圖像細(xì)節(jié)特征提取技術(shù)的有效性,設(shè)計實驗,根據(jù)實驗結(jié)果進(jìn)行分析。從數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)挑選6枚指紋,比較兩種增強(qiáng)算法的效果和優(yōu)缺點。為了更直觀地對比兩種增強(qiáng)方法的效果,引入了錯誤指數(shù)EI,a表示丟失正確特征點的數(shù)量,b表示提取錯誤特征點的數(shù)量,t表示提取特征點的數(shù)量。EI值和提取特征點正確率為反比關(guān)系,EI值較低的情況下,說明正確率較高。如表1所示為兩種增強(qiáng)法的實驗結(jié)果,從實驗結(jié)果上看,本文提出的Log-Gabor濾波器分解重構(gòu)增強(qiáng)法EI值更低,正確率更高。

    5 結(jié)語

    傳統(tǒng)的指紋圖像預(yù)處理技術(shù)存在一定缺陷,細(xì)節(jié)特征較少,不夠準(zhǔn)確和清晰,為了提高指紋圖像預(yù)處理質(zhì)量,對Gabor濾波技術(shù)進(jìn)行研究,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建Log-Gabor濾波器,對指紋圖像進(jìn)行分解、重構(gòu)、增強(qiáng),使指紋圖像更加清晰,濾除偽特征點,顯示出更多、更準(zhǔn)確的細(xì)節(jié)特征。

    參考文獻(xiàn)

    [1]羅海寧,王建英.一種指紋圖像簡化預(yù)處理與特征提取算法實現(xiàn)[J].自動化與儀器儀表,2022(1):26-29,34.

    [2]李鼎睿.OLED屏下指紋的預(yù)處理和識別算法研究與實現(xiàn)[D].武漢:華中科技大學(xué),2021.

    [3]曹略耕.基于局部二值模式的指紋比對預(yù)處理模型[J].中國刑事警察,2020(3):19-21.

    [4]李莎.基于Prewitt的指紋圖像預(yù)處理算法研究[J].自動化應(yīng)用,2018(6):1-2,6.

    (編輯 王永超)

    Analysis of fingerprint image decomposition and reconstruction enhancement technique based on Log-Gabor filter

    Qiu? Xiulan

    (School of Information and Artificial Intelligence, Nanchang Institute of Technology, Nanchang 330008, China)

    Abstract:? This paper analyzes the related technology of fingerprint and fingerprint image preprocessing, introduces wavelet transform technology, improves Gabor filter, integrates through Fourier transform, constructs Log-Gabor filter, develops fingerprint image decomposition reconstruction enhancement technology, based on this, introduces fingerprint detail feature extraction technology, through the experimental analysis of Log-Gabor filter decomposition reconstruction enhancement technology application effect. Experimental results show that this preprocessing method can make the fingerprint image more clear and show more details.

    Key words: fingerprint image; preprocessing; key technology

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