一種新的指紋圖像分割方法

一種新的指紋圖像分割方法

1指紋圖像分割算法指狀圖的分割是指狀圖像預(yù)處理的重要組成部分。它位于預(yù)處理過程前端,其目的是從指紋圖像中分離出清晰的指紋區(qū)域和有噪聲但可以恢復(fù)的指紋區(qū)域,使后續(xù)處理能夠集中于這些有效區(qū)域進(jìn)行。好的分割算法能夠顯著減少指紋圖像預(yù)處理時(shí)間,提高特征提取的可靠性,在自動(dòng)指紋識(shí)別算法中具有重要地位。一個(gè)好的指紋圖像分割算法具有以下特點(diǎn):1)能識(shí)別圖像中清晰的指紋區(qū)域、有噪聲但可以恢復(fù)的指紋區(qū)域和不可恢復(fù)指紋區(qū)域;2)能處理原始指紋圖像和增強(qiáng)圖像;3)能處理不同類型的指紋圖像。圖1中,(a)為清晰的指紋區(qū)域,(b)為受噪聲干擾但仍然可以恢復(fù)的指紋區(qū)域,(c)為不可恢復(fù)的指紋區(qū)域。目前,主要的指紋圖像分割算法包括:基于指紋方向圖的分割,結(jié)合方向圖和圖像局部灰度方差的分割,基于指紋脊線谷線對(duì)比度的分割。這些算法在特定的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中有著各自的優(yōu)勢(shì),但在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn):1)單獨(dú)使用某種分割算法,只能較為有效的處理某一類型的指紋圖像;2)單獨(dú)使用某一種圖像特征進(jìn)行分割,無法準(zhǔn)確地區(qū)分圖像背景、清晰指紋區(qū)域、可恢復(fù)指紋區(qū)域和不可恢復(fù)指紋區(qū)域。因此,需要綜合使用多種特征進(jìn)行多次分割;3)許多文獻(xiàn)中的分割閾值選擇來自于經(jīng)驗(yàn),通過硬編碼或人工設(shè)定實(shí)現(xiàn),這在實(shí)際應(yīng)用中是不夠的,分割閾值應(yīng)該根據(jù)不同的圖像動(dòng)態(tài)地計(jì)算得到;2圖像分級(jí)分割指紋圖像分級(jí)分割的基本思想是:對(duì)于某種圖像特征,只用它分割“它最擅長(zhǎng)分割的區(qū)域”,通過使用多種圖像特征依次進(jìn)行分割,最后得到感興趣的區(qū)域。分級(jí)分割算法包括兩個(gè)部分:1)使用指紋圖像的局部灰度特征,從圖像背景中分割出完整的指紋區(qū)域——包括清晰的指紋區(qū)域、有噪聲但可恢復(fù)的指紋區(qū)域和不可恢復(fù)的指紋區(qū)域;2)使用指紋圖像的局部脊線谷線對(duì)比度,從完整的指紋區(qū)域中提取出清晰指紋區(qū)域和有噪聲但可恢復(fù)指紋區(qū)域;2.1指紋區(qū)域的分割分級(jí)分割算法以“圖像塊”為單位進(jìn)行。假設(shè)采用W×W象素大小的分塊(一般地取W=λ,λ為脊線間距平均值),將整幅圖像劃分為M×N個(gè)子塊。假設(shè)子塊B(m,n)的灰度均值為GB(m,n),灰度方差為DB(m,n),其中0≤m<M,0≤n<N。定義以下灰度特征量對(duì)指紋區(qū)域與背景區(qū)域進(jìn)行評(píng)價(jià):定義1所有子塊的灰度均值GMean:GMean=1M×N∑n=0N?1∑m=0M?1GB(m,n)(1)GΜean=1Μ×Ν∑n=0Ν-1∑m=0Μ-1GB(m,n)(1)定義2所有子塊的方差均值DMean:DMean=1M×N∑n=0N?1∑m=0M?1DB(m,n)(2)DΜean=1Μ×Ν∑n=0Ν-1∑m=0Μ-1DB(m,n)(2)定義3指紋區(qū)域的方差估計(jì)值DFrg:DFrg=SFrgNFrg(3)DFrg=SFrgΝFrg(3)式3中,SFrg是滿足條件0≤DB(m,n)≤DMean的子塊的方差之和,NFrg為子塊數(shù)量。定義4背景區(qū)域的方差估計(jì)值DBkg:DBkg=SBkgNBkg(4)DBkg=SBkgΝBkg(4)式4中,SBkg是滿足條件0≤DB(m,n)≤DFrg的子塊的方差之和,NBkg為子塊數(shù)量。定義5過渡區(qū)域的方差估計(jì)值DThd:DThd=SThdNThd(5)DΤhd=SΤhdΝΤhd(5)式5中,SThd為滿足條件DBkg<DB(m,n)<DFrg的子塊方差之和,NThd為子塊數(shù)量。為使分割算法能夠有效地處理不同類型的指紋圖像,將區(qū)域生長(zhǎng)引入到第一級(jí)分割中來。區(qū)域生長(zhǎng)的基本思想是:首先找出一定屬于指紋區(qū)域的子塊,稱為種子塊,種子塊所在區(qū)域稱為種子區(qū)域。對(duì)每一個(gè)和種子塊相鄰(八連通相鄰)的子塊,判斷它是否滿足生長(zhǎng)條件,如果滿足則把它也歸為種子塊,此過程稱為為生長(zhǎng)。如此反復(fù),直到種子區(qū)域不再生長(zhǎng)。本文定義最初的種子塊為:若DB(m,n)>DMean,則子塊B(m,n)是初始種子塊。由于不同類型指紋圖像對(duì)圖像邊界的處理方式各異,為防止不同類型邊界對(duì)生長(zhǎng)過程的干擾,可以將初始的種子塊限定在特定的圖像的區(qū)域內(nèi),使其不出現(xiàn)在邊界附近。生長(zhǎng)條件決定了第一級(jí)分割的結(jié)果。本文定義了3種生長(zhǎng)條件,對(duì)于非種子塊B(m,n),設(shè)它的八鄰域中有NSeed(m,n)個(gè)子塊也是種子塊,那么生長(zhǎng)條件為:1)若NSeed(m,n)≥2且DB(m,n)≥DThd,則將B(m,n)歸為種子塊。2)若NSeed(m,n)≥4且GB(m,n)≤GMean?DMean√4GB(m,n)≤GΜean-DΜean4,則將B(m,n)歸為種子塊。3)若NSeed(m,n)≥5且GB(m,n)≤GMean,則將B(m,n)歸為種子塊。第一級(jí)分割的結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看到,第一級(jí)分割算法將整個(gè)指紋區(qū)域從具有較大噪聲的圖像背景中分割出來。分割算法保留了指紋區(qū)域中具有嚴(yán)重粘連的不可恢復(fù)部分,分割它們的任務(wù)將由第二級(jí)分割算法完成。2.2u3000脊線谷線剛度在第一級(jí)分割的基礎(chǔ)上,第二級(jí)分割使用指紋圖像的局部脊線谷線對(duì)比度來識(shí)別和分割不可恢復(fù)的指紋區(qū)域。在進(jìn)行第二級(jí)分割之前,需要對(duì)圖像進(jìn)行分塊規(guī)格化使各子塊的對(duì)比度保持在較一致的水平。大量的統(tǒng)計(jì)研究表明,在清晰的指紋區(qū)域和可恢復(fù)的指紋區(qū)域,脊線和谷線的灰度沿區(qū)域方向在X軸上的投影近似于正旋分布,如圖3所示。其中,(i,j)為某子塊B(m,n)的中心點(diǎn)象素坐標(biāo)。設(shè)子塊大小為W×W,方向窗口長(zhǎng)為l,寬為W。一般地,取l=2W,W=λ(λ為脊線間距均值)。對(duì)某圖像塊B(m,n),設(shè)在方向窗口內(nèi)脊線、谷線象素沿局部域方向在X軸上的投影為Xmn[k],k=0,…,l-1,則有:Xmn[k]=1W∑d=0W?1G(u,v)(6)Xmn[k]=1W∑d=0W-1G(u,v)(6)u=i+(d?W2)cosθ+(k?l2)sinθv=j+(d?W2)sinθ+(l2?k)cosθ(7)u=i+(d-W2)cosθ+(k-l2)sinθv=j+(d-W2)sinθ+(l2-k)cosθ(7)其中,G(u,v)為(u,v)處象素點(diǎn)的灰度值,d=0,…,W-1,θ為該子塊的局部域方向值。對(duì)于清晰指紋區(qū)域或可恢復(fù)指紋區(qū)域的子塊,X[k](k=0,…,l-1)的分布近似于正弦曲線。利用這個(gè)特性可以對(duì)指紋區(qū)域中的不可恢復(fù)區(qū)進(jìn)行識(shí)別。定義脊線谷線對(duì)比度對(duì)指紋區(qū)域子塊的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。定義6子塊B(m,n)的脊線谷線對(duì)比度CB(m,n)為Xmn[k](k=0,…,l-1)中峰值與谷值之差的平均值。根據(jù)定義6,第二級(jí)分割的條件可表述為:CB(m,n)≤CThd(8)即指紋區(qū)域的子塊B(m,n)的脊線谷線對(duì)比度若滿足(8)式,則該子塊被認(rèn)為是不可恢復(fù)區(qū)域,將會(huì)被分割掉。其中CThd是計(jì)算得到的閾值。CThd=SCNC(9)CΤhd=SCΝC(9)式9中,SC是指紋區(qū)域滿足條件0≤CB(m,n)≤CMean的子塊的脊線谷線對(duì)比度之和,NC為滿足該條件的子塊數(shù)量。CMean為指紋區(qū)域脊線谷線對(duì)比度的平均值。3c.加工前后圖像區(qū)域的變化使用了大量不同類型的指紋圖像(約600幅)對(duì)本文算法以及文獻(xiàn)、中的算法進(jìn)行了測(cè)試和比較。圖4是幾幅典型的圖像。圖4中,(a)是光學(xué)指紋儀獲取的圖像,其對(duì)比度較小,指紋區(qū)域與背景區(qū)域分界不明顯;(b)是另一種光學(xué)指紋儀獲取的圖像,圖像各個(gè)部分的對(duì)比度差異較大(指紋區(qū)域上部顏色很淺而下面部分很深),同時(shí)圖像邊界有明顯的黑框;(c)是CMOS指紋儀獲取的圖像,圖像中具有明顯的粘連?？梢钥吹?分級(jí)分割算法對(duì)于不同類型的指紋圖像都能精確地進(jìn)行分割,分割結(jié)果受圖像邊界的影響很小,總的效果是令人滿意的。而后兩種分割算法則存在分割過度(見圖4(i))和分割不足(見如圖4(k))的情況。在PIII550M的PC機(jī)上,對(duì)300×300象素的指紋圖像,完整的分割過程耗時(shí)約185毫秒。分級(jí)分割算法要求圖