基于圖像質(zhì)量評估的指紋預(yù)處理和分割.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，生物特征識別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。生物特征識別技術(shù)中有人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù)和虹膜識別技術(shù)等。相對于人臉識別及虹膜識別，指紋識別有獨(dú)樹一幟的優(yōu)點(diǎn)，有很高的實用性和可靠性，是當(dāng)今主流的生物識別技術(shù)。指紋具有唯一性和終身不變性，因而使用指紋作為鑒別個人的身份依據(jù)有很好的可靠性。指紋識別在我國已經(jīng)有很長一段時間的使用歷史，具有方便、安全、可靠等優(yōu)點(diǎn)，并且在金融安全、電子商務(wù)和數(shù)字加密等領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用

2、。
　　 指紋識別技術(shù)包括四個步驟:指紋圖像采集、指紋圖像預(yù)處理、指紋圖像特征提取和指紋圖像特征匹配。本文分別對指紋識別技術(shù)背景及意義、指紋識別技術(shù)的基本原理和指紋識別技術(shù)的四個步驟進(jìn)行了介紹，著重介紹采集過程中因為采集設(shè)備、采集環(huán)境和指紋本身的缺損造成指紋圖像質(zhì)量不理想的問題以及對指紋圖像預(yù)處理分割環(huán)節(jié)進(jìn)行了方法改進(jìn)，得到較好的實驗結(jié)果。
　　 本文設(shè)計了基于圖像質(zhì)量評估的指紋圖像預(yù)處理和分割方法，目的在于對質(zhì)量評估后

3、的低質(zhì)量指紋圖像進(jìn)行去噪，再根據(jù)低質(zhì)量圖像的特征進(jìn)行指紋圖像分割以便得到更清晰的分割圖像。對指紋圖像去噪之前，首先對指紋圖像進(jìn)行質(zhì)量評估，篩選出本文需要處理的對象:低質(zhì)量的指紋圖像。本文通過對指紋圖像采集過程的了解，采集的指紋原始圖像一般有很多噪音，這主要是由指紋圖像采集器和手指本身引起，比如采集器表面有污垢、手指有刀傷、疤痕、褪皮，手指被弄臟、干燥、濕潤等。因此，對指紋圖像質(zhì)量進(jìn)行一個評估是有必要的一個步驟。針對指紋圖像不清晰對后續(xù)工

4、作帶來的困擾，本文提出一種多指標(biāo)融合的質(zhì)量評估方法一基于指紋脊谷線清晰度的質(zhì)量評估方法。該方法利用了指紋圖像的脊谷線的特性，并選取指紋圖像有效面積、灰度均值和方差多指標(biāo)作為指紋圖像質(zhì)量評估因子，通過綜合各個評估因子的分?jǐn)?shù)，最后通過加權(quán)計算得到指紋圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)。
　　 基于圖像質(zhì)量評估后的低質(zhì)量指紋圖像，本文采用小波閾值去噪方法對通過圖像質(zhì)量評估后的低質(zhì)量指紋圖像進(jìn)行去噪處理。小波去噪是一個信號濾波的問題，用于圖像去噪時可以還原并

5、保留原有的圖像，因此本文考慮采用小波去噪。通過質(zhì)量評估和小波去噪后，進(jìn)入指紋圖像分割階段。本文研究的對象是低質(zhì)量指紋圖像，目的是對低質(zhì)量指紋圖像進(jìn)行有效的分割。因此，根據(jù)低質(zhì)量指紋圖像的特點(diǎn)，本文提出一種多特征分析的指紋分割方法。該方法采用指紋圖像的多特征性對指紋圖像進(jìn)行分析，分別從指紋圖像的灰度特性和方向性對指紋圖像進(jìn)行多特征融合的分割，克服了兩種方法所存在的缺點(diǎn)，能準(zhǔn)確地把背景區(qū)域從指紋圖像中分離出來，提高了分割的精確度。