基于突變信號(hào)分析的指紋圖像分割研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)是通過(guò)生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)，其主要通過(guò)利用人的生理或行為特征來(lái)核對(duì)或確認(rèn)人的身份。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也日趨廣泛。在眾多生物識(shí)別技術(shù)當(dāng)中，指紋識(shí)別技術(shù)由于其獨(dú)特之處，成為生物特征識(shí)別技術(shù)中用來(lái)鑒定身份最為廣泛的一種方法。在識(shí)別之前，需要將整個(gè)指紋提取出來(lái)，再進(jìn)行后續(xù)處理。然而，對(duì)指紋的識(shí)別是非常細(xì)致的操作，需要達(dá)到像素級(jí)別的精度，而從指紋采集儀器輸入的指紋圖像的過(guò)程，又往往因?yàn)楸徊杉咧讣y本身

2、的因素，以及采集環(huán)境條件，或者是儀器本身的問(wèn)題等種種原因造成圖像內(nèi)包含大量的噪聲，從而造成圖像質(zhì)量嚴(yán)重下降。針對(duì)此，我們需要從含有噪聲的圖像中將需要的前景（指紋）從背景中分割出來(lái)。
　　指紋分割的目的及意義就是將我們所需要的指紋的有效信息，從背景區(qū)域以及因?yàn)槟承┰虍a(chǎn)生的模糊噪聲區(qū)域分離出來(lái)，保證后續(xù)處理（如指紋特征值提取、匹配進(jìn)而成功識(shí)別）能夠順利進(jìn)行。目前大多數(shù)指紋圖像分割都是對(duì)噪聲很敏感，而指紋分割算法的好壞直接影響指紋識(shí)別

3、系統(tǒng)的效率以及精確性，因此尋找一種對(duì)噪聲不算敏感的分割方法，對(duì)指紋分割領(lǐng)域來(lái)說(shuō)很有意義。本文的主要工作包括：
　　（1）簡(jiǎn)單概述現(xiàn)有的指紋圖像分割方法，提出了將數(shù)字信號(hào)處理中的突變?cè)響?yīng)用用到指紋圖像中的方法，基于突變信號(hào)分析原理，通過(guò)運(yùn)用小波變換，檢測(cè)指紋圖像的指紋圖像邊緣點(diǎn)——即突變點(diǎn)，并且標(biāo)識(shí)出來(lái)。
　?。?）使用最小二乘法，將指紋邊緣進(jìn)行曲線(xiàn)擬合，提取出指紋圖像中指紋邊緣，并在圖像中顯現(xiàn)出來(lái)，從而達(dá)到指紋圖像分割的目

4、的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新分割方法對(duì)噪聲不敏感。
　?。?）使用改進(jìn)的OPTA算法，將分割后的指紋進(jìn)行細(xì)化，并對(duì)細(xì)化后的結(jié)果進(jìn)行了改善，具體操作如下：使用消除模版，依次檢測(cè)所提取的區(qū)域，如若不符，保留該點(diǎn)，反之，再使用保留模版匹配對(duì)比，如果相符則保留，否則去掉。初步結(jié)果表明，細(xì)化后存在大量散點(diǎn)，因此為了改進(jìn)效果，增加了濾過(guò)步驟，在盡可能不減少指紋有效信息的前提下，將細(xì)化后像素過(guò)小的散點(diǎn)從中過(guò)濾掉，優(yōu)化了細(xì)化效果。
　　（4）進(jìn)行特征