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1、概述指纹图像预处理算法1 概述1.1 研究的目的指纹识别技术作为一种生物特征识别技术,具有传统识别技术无法比拟的优点。近年来,随着嵌入式计算机的蓬勃发展和指纹传感器性价比的提高,这一充满生机的技术作为一种高级安全认证手段已越来越频繁地出现在手机、笔记本电脑、PDA、蜂窝电话等多种数码产品中,广泛地应用在刑侦、IT、医疗、金融等诸多行业。这不仅体现了该技术乐观的市场前景,更对其提出了更高的要求。在激烈的市场竞争中,能否研发出高效、健壮的指纹识别算法显得尤为重要。指纹图像的预处理和特征提取是任何一种指纹识别算法中的关键部分1,因为它直接关系到后续的指纹匹配,进而影响指纹识别系统的识别率和识别速度。
2、近年来,以指纹识别技术为代表的生物识别技术引起了人们的广泛关注。自动指纹识别系统大多是依靠细节特征实现指纹的识别,可靠、准确的提取细节特征是自动指纹识别实现的前提和基础。细节特征提取的准确性严重依赖指纹图像的质量。在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度的受到各种噪声的干扰。因此,在细节特征的提取和匹配之前一般要对采集到的指纹图像进行预处理。预处理的目的是:去噪声,把原图像变成一幅清晰的二值点线图,易于正确的特征提取。要求预处理在消除噪声的同时应尽量保存原图像的真实特征不受损失2。不同人的指纹，即使同一个人不同手指的指纹，纹线走向及纹线的断点和交叉点等各不相同，
3、也就是说，每个指纹都是唯一的。另外，指纹不随年龄的增长而发生变化，是终生不变的。依靠这种唯一性和稳定性，可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就能验证他的身份。在实验的任务是：理解、掌握指纹识别系统的工作原理；理解、掌握MATLAB程序设计方法；用MATLAB编写指纹图像预处理算法的程序，对程序运行结果进行分析。指纹图像的预处理和特征提取是任何一种指纹识别算法中的关键部分,因为它直接关系到后续的指纹匹配,进而影响指纹识别系统的识别率和识别速度。1.2 研究的意义由于指纹的不变性，唯一性和实用性，指纹识别技术相对于其它生物特征识别有许多独到之处，是目前应用最广的
4、身份验证与识别技术，应用于各个领域，具有广泛的应用前景。自动指纹识别系统在过去的30年里虽然已取得了很大发展，但由于采集的指纹或现场指纹受印压的轻重，扭曲，偏转及环境因素的影响，含有大量噪声，直接影响指纹识别效果，因而指纹图像的预处理算法仍是国内外模式识别研究中的热点。指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二的。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，均成为警方追捕疑犯的重要线索，似的指纹识别技术得到了飞快地发展。现今鉴别指纹方法
5、已电脑化，使鉴别程序更快更准。指纹识别的一般过程是指纹图像预处理、指纹特征提取和特征匹配。但由于采集设备噪声干扰、指纹采集是手指皮肤的干燥程度、汗渍、污渍等原因使待分析的指纹图像噪声较多并对细节点有较强干扰，影响指纹的特征提取。指纹图像是通过将模拟信号采样量化后，以矩阵形式存入计算机，图像平滑处理指纹图像生成方向数组后，为了消除较强烈的局部噪声干扰，需要对生成的方向数组图像进行预处理。预处理是指指纹识别的前提，也是整个工作的基础，因此指纹图像预处理工作的好坏直接关系到指纹特征提取的可行性和准确性3。1.3 发展趋势早在1880年英国人亨利.福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪，到20世纪70年代
6、，由于计算机的广泛应用和模式识别理论的发展，人们已开始研究使用计算机进行指纹的自动识别。目前世界各国都在争先研究和开发使用指纹识别系统。到20世纪70年代末，一些实用系统已经出现。据报道：70年代末加拿大警方首次应用激光进行指纹体检，日本立石电机公司80年代研制出了指纹核对机；美国人福勒80年代设计出了电子指纹检验系统，NBC在82年首次向警方提供自动指纹识别系统（AFIS），比利时刑事鉴定局在1990年开始使用（AFIS）；瑞士一家公司研制成功指纹码智能卡；日本蝶形株式会社推出出入口指纹识别器；在英国政府的重要部门，指纹识别仪已被广泛采用；在澳大利亚指纹识别仪已被广泛在ATM机上，在美国，除
7、军事设施以外，19年在美国亚特兰大奥村的第26届奥运会上已广泛采用了指纹识别系统。目前世界上大约有30家公司在为新的指纹识别系统而工作。在我国青岛警方在50年代就采用了指纹识别系统识别罪犯，进入90年代，我国指纹识别系统的应用发展迅速，深圳攀登电子有限公司研制了活体指纹身份识别系统；深圳红光奥康光电有限公司推出自动指纹识别控制器；西安交大、清华大学、北京大学等纷纷推出指纹自动识别系统，北京大学与上海、珠海公安局合作建立了大容量自动识别系统，在在1990年应用该系统破案均超过1万起，该系统已被国内今10个城市的公安部门选用；深圳深安计算机集成制造技术有限公司推出的指纹密码识别系统可对指纹、手指三
8、维、手指血管造影同时控制；清华大学自动化系在1996年推出了指纹身份验证系统。指纹识别已有100多年的历史了，由于指纹是每个人独有的标记，由于指纹具有唯一性、永久性和稳定性使得指纹识别成为最广泛使用的生物特征技术，近30年来，科学技术的进步，使计算机行业飞速发展，自动指纹识别技术取得了较大的成功，现今指纹方法已经电脑化，使得鉴别程序更快更准。犯罪现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索，使得指纹识别技术得到了飞快地发展。指纹识别技术还用于对安全性要求比较高的商务领域，而在商务移动办公领域颇具建树的富士通、三星级IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统。自动指纹识别系统有着
9、极其广阔的应用前景。众所周知，指纹识别最早是在罪犯鉴别中应用 。它对于提高侦破手段、打击刑事犯罪起到了重要的作用。著名的例子是1982年西德警方使用激光指纹检验方法，给隐藏了四十多年的一名葡萄牙纳粹法西斯分子定罪，从此激光指纹检验因其神奇特点而名声大振。根据目前的了解，AFIS的其它适用场所为：政府各类机要部门（例如档案馆、国家重点实验室及生产重地）、机场、军事要地（例如基地、仓库）、重要军事装备或关键设备的启用控制、银行金库、金融系统、代保管库、博物馆、珍宝馆、高级住宅、高级宾馆等重要门禁或入口设置、汽车门锁等。除此之外，另一大潜在应用前景是：自动取款机（ATM）、信用卡）、驾驶执照、身份证
10、、医疗健康卡、移民登记、计算机系统安全、机械登记等方面。由于指纹识别技术的诸多优点，可以预料，一方面指纹识别系统将会在一切需要验证身份的场所发挥越来越重要的作用，其应用领域将会进一步拓宽；另一方面，由于市场的推动，指纹识别技术也会不断的提高，在其识别可靠性、速度、成本等方面进一步朝实用化迈进4。1.4 本文研究的内容指纹自动识别系统（流程图如图1）是将从现场采集的指纹图像和预先存储在系统库中的指纹图像进行特征匹配来实现的，其工作过程一般包括对指纹图像的预处理、特征提取、特征对比等步骤。指纹图像预处理细节特征提取与剪辑存储指纹模板指纹图像采集图1 指纹自动识别系统流程图指纹识别算法：理解指纹识别
11、系统的工作原理、对指纹图像预处理算法进行分析研究、重点研究预处理算法中的增强处理、二值化、细化等关键部分。指纹预处理和细节特征提取的算法：掌握MATLAB程序设计的方法，利用MATLAB实现指纹预处理算法并进行实验的测试和分析5。指纹图像的预处理如图二采集到的图像规格化方向滤波二值化细化图2 指纹图像的预处理算法流程图（1）图像规格化：把图像的平均灰度和对比度调整到一个固定的级别上，以消除传感器本身噪声或手指压力不同以及其它原因造成的灰度差异，为后续处理提供一个较为统一的图像规格。第 3 页 (共 5 页)指纹图像预处理（2）方向滤波：对指纹图像进行滤波增强。（3）二值化：将灰度图变成两个灰度
12、级的图像，在质问增强时设定一定的灰度阈值，图像像素灰度于此值比较，大于此值的灰度值灰度最大值255（白色），小于此值的灰度值0（黑色），从而使图像前景和背景彻底分开。（4）细化处理：在二值化的指纹图像上，不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹线为单像素为止。2 指纹图像预处理指纹采集设备所获得的原始图像有很多噪声，比如手指弄脏，手指有刀疤、伤痕、手指干燥、湿润或撕破等都会影响图像的质量。图像预处理的目的是消除噪声，增强脊和谷的对比度。图像预处理部分包括以下步骤：平滑处理、锐化处理、二值化和细化，具体过程如下框图：细节特征提取与剪辑存储指纹模板指纹图像采集平滑处理方向增强处理二值化细
13、化图3 指纹图像处理2.1 采集指纹图像的技术获得良好的指纹图像是一个十分复杂的问题。因为用于测量仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。指纹的表面积相对较小，日常生活中手指常常会受到磨损，因此获得优质的指纹细节图像是一项十分复杂的工作。当今所使用的主要指纹采集技术有光学指纹采集技术，半导体指纹采集技术和超声波指纹采集技术。1.光学指纹图像采集技术光学指纹采集技术是最古老也是目前应用最广泛的指纹采集技术，光学指纹采集设备始于1971年，其原理是光的全反射。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度以及皮肤
14、与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃照射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到CCD， 而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，这样就在CCD上形成了指纹的图像。图4 光学指纹图像采集原理光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件上（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。光学的指纹采集设备有明显的优点：它已经较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为
15、廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。光学采集设备也有不足之处，主要表现在图像尺寸和潜在指印两个方面。台板必须足够大才能获得质量较好的图像。潜在指印是手指在台板上按完后留下的，这种潜在指印降低了指纹图像的质量。严重的潜在指印会导致两个指印的重叠。另外台板上的涂层(膜)和CCD阵列随着时间的推移会有损耗，精确度会降低。2.半导体指纹采集技术半导体传感器是1998年在市场上才出现的，这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。(1)硅电容指纹图像传感器这是最常见的半导体指纹传感器，它通过电子度量来捕捉指纹。在半导体金属阵列上能结合大约100,000个电容传感器，其外面是绝缘的表面。传感器阵
16、列的每一点是一个金属电极，充当电容器的一极，按在传感面上的手指头的对应点则作为另一极，传感面形成两极之间的介电层。由于指纹的脊和谷相对于另一极之间的距离不同(纹路深浅的存在)，导致硅表面电容阵列的各个电容值不同，测量并记录各点的电容值，就可以获得具有灰度级的指纹图像。(2)半导体压感式传感器其表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，它们依照指纹的外表地形(凹凸)转化为相应的电子信号，并进一步产生具有灰度级的指纹图像。(3)半导体温度感应传感器它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同就可以获得指纹图像。半导体指纹传感器采用了自动控制技术(AGC技术)，能够自动调节指纹图像像素行以及指纹局部范围的敏感程度，在不同的环境下结合反馈的信息便可产生高质量的图
