指紋圖像特征點(diǎn)提取的改進(jìn)算法

王建英

(天津開發(fā)區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息系 300457)

1 引言

在提取指紋圖像的細(xì)節(jié)特征時(shí)，由于圖像質(zhì)量和噪聲的干擾，存在著大量的偽特征點(diǎn)，一幅質(zhì)量較差的圖像在經(jīng)過預(yù)處理，細(xì)節(jié)特征提取后可能產(chǎn)生多達(dá)一、兩萬個(gè)細(xì)節(jié)特征點(diǎn)，其中包含了大量的偽特征點(diǎn)，這些偽特征點(diǎn)的存在，會使指紋識別性能急劇下降，造成識別系統(tǒng)的拒真率和誤識率的上升，因此在進(jìn)行指紋匹配之前，應(yīng)對細(xì)節(jié)特征進(jìn)行驗(yàn)證，盡可能將偽特征點(diǎn)去除，同時(shí)保留真特征點(diǎn)。

指紋特征去偽操作主要是將不符合指紋特征的特征點(diǎn)濾除掉。一般情況下偽特征具有以下特點(diǎn):大部分處于圖像邊緣;在圖像內(nèi)部的偽特征點(diǎn)距離較近,兩個(gè)或多個(gè)偽特征同時(shí)存在于很小的區(qū)域內(nèi)。

2 指紋圖像特征點(diǎn)提取

2.1 指紋特征描述

為了比較兩個(gè)指紋是否相同，需要從指紋圖像中提取某些點(diǎn)出能表示指紋唯一性的特征。Galton提出的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)是人工指紋匹配中最常用的特征。指紋由脊線和谷線交替構(gòu)成，在大多數(shù)地方紋線連續(xù)且相互平行，而某些局部不連續(xù)的地方構(gòu)成了細(xì)節(jié)點(diǎn)。Galton定義了4種細(xì)節(jié)點(diǎn)類型:分叉點(diǎn)，端點(diǎn)，環(huán)、島，并指出細(xì)節(jié)點(diǎn)具有唯一性，可以用于指紋匹配。后來州門又不斷對細(xì)節(jié)點(diǎn)類型進(jìn)行細(xì)分，提出了多達(dá)150種不同的細(xì)節(jié)點(diǎn)類型。一些典型的類型如表1所示。

表1 六種典型的細(xì)節(jié)點(diǎn)模型

目前已定義的特征類型己達(dá)150多種，但是這些擴(kuò)展的特征往往不易提取相互區(qū)分，并且它們都可以由端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的組合進(jìn)行描述，這使得端點(diǎn)和分叉點(diǎn)成為最常用的結(jié)構(gòu)特征，也稱為細(xì)節(jié)特征(minutiae)，它被認(rèn)為是最穩(wěn)定、最容易檢查的，而且占全部特征點(diǎn)的80%以上。對于細(xì)節(jié)點(diǎn)提取問題，目前文獻(xiàn)中主要有三種方法: (1)基于細(xì)化圖像分析的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)提取方法。一種是脊線跟蹤法；另一種是基于場結(jié)構(gòu)的指紋圖像細(xì)節(jié)特征提取算法。該算法依據(jù)局部與宏觀相結(jié)合的原則，一方面利用指紋圖像的局部特性，而且結(jié)合了局部四鄰區(qū)域的關(guān)聯(lián)特性，對于脊線方向變化較小的局部區(qū)域，采取單一方向Gabor濾波的方法；對于脊線方向變化較大的局部奇異區(qū)域，采取多方向Gabor濾波合成的綜合方法，從而保證了提取指紋細(xì)節(jié)特征的準(zhǔn)確性；(2)直接從原始灰度圖像提取細(xì)節(jié)點(diǎn)的方法； (3)從二值指紋圖像上提取細(xì)節(jié)特征點(diǎn)。

2.2 特征點(diǎn)的提取

本文細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的提取采用基于二值圖像細(xì)化后的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)提取方法。首先運(yùn)用脊線跟蹤的方法提取出細(xì)化處理后圖像中的端點(diǎn)，接著運(yùn)用八鄰域方向變化次數(shù)的方法提取出分叉點(diǎn)。設(shè)計(jì)中使用紋線端點(diǎn)和分叉點(diǎn)作為指紋特征點(diǎn)，不僅是因?yàn)檫@兩類特征點(diǎn)出現(xiàn)的幾率最高且容易檢測，更重要的是它們足以描述指紋的唯一性。程序中使用八鄰域法提取特征點(diǎn)，其中紋線端點(diǎn)的屬性由橫縱坐標(biāo)和紋線角度來表示；分叉點(diǎn)的屬性由橫縱坐標(biāo)，紋線角度和三個(gè)分支間的夾角（從大到小）來表示。在提取出指紋特征點(diǎn)后，便會得到一組矢量點(diǎn)，同樣在指紋模板庫中保存的指紋模板也是一組矢量點(diǎn)，要判斷兩個(gè)指紋是否相同的問題也就轉(zhuǎn)化成判斷兩組矢量點(diǎn)是否相同的點(diǎn)模式匹配問題。

細(xì)節(jié)特征提取是在細(xì)化后經(jīng)濾波去除偽特征的二值圖中進(jìn)行的，采用8鄰域方法提取指紋紋線中的末梢點(diǎn)和分支點(diǎn)這兩種細(xì)節(jié)特征，為了有效地利用紋線的局部結(jié)構(gòu)信息來進(jìn)行指紋的匹配，本文在提取指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)詳細(xì)信息時(shí)提取了細(xì)節(jié)點(diǎn)的位置、方向還有結(jié)構(gòu)信息。

利用8鄰域法計(jì)算末梢點(diǎn)和分支點(diǎn)，如圖5.2所示，設(shè)P點(diǎn)為目標(biāo)像素點(diǎn)(待處理的像素點(diǎn))，則其周圍的相鄰的8點(diǎn)P1, P2… P8被稱為P點(diǎn)的8鄰點(diǎn)。8鄰域指紋特征提取算法是建立在對8鄰域的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)之上的。

對于完全細(xì)化的二值圖像，像素點(diǎn)的灰度值只有2種情況:0表示背景點(diǎn)灰度；1表示紋線點(diǎn)灰度。對任意點(diǎn)P，設(shè)P1, P2… P8是其8鄰點(diǎn)的灰度值，如果P是末梢點(diǎn)，則它的8鄰域點(diǎn)滿足:

其中，P9=P1

圖1 端點(diǎn)和分叉點(diǎn)

圖2 8鄰域示例

這樣我們就可以在細(xì)化后的圖像中找到細(xì)節(jié)點(diǎn)(端點(diǎn)和分叉點(diǎn))，并記錄它們在圖中的相對位置。提取特征點(diǎn)后的指紋圖像如圖3所示。

圖3 指紋圖像特征提取

3 指紋特征偽特征點(diǎn)的去除

提取出的特征點(diǎn)還必須經(jīng)過偽特征點(diǎn)的去除，盡可能地去除掉由于二值化、細(xì)化處理等過程引入的偽特征點(diǎn)。最后確定出特征點(diǎn)的類型、位置、方向。

指紋特征去偽操作主要是將不符合指紋特征的特征點(diǎn)濾除掉。一般情況下偽特征具有以下特點(diǎn):大部分處于圖像邊緣;在圖像內(nèi)部的偽特征點(diǎn)距離較近,兩個(gè)或多個(gè)偽特征同時(shí)存在于很小的區(qū)域內(nèi)。

根據(jù)偽特征點(diǎn)的這些特點(diǎn)，本文提出了一種去偽特征點(diǎn)的方法:首先對于圖像邊緣的點(diǎn),采用指紋圖像切割的方法,即對邊緣的點(diǎn)直接切除掉；然后利用距離閾值法去除距離較近的特征點(diǎn)。

實(shí)現(xiàn)步驟為：

1．用圖像切割的方法去除圖像邊緣的偽特征點(diǎn)；

2．圖像內(nèi)部較近距離偽特征點(diǎn)的消除，主要是通過計(jì)算特征點(diǎn)之間的歐式距離來實(shí)現(xiàn)，選擇合適的距離閾值，那么小于閾值的點(diǎn)我們視為偽特征點(diǎn)，進(jìn)行消除。具體算法為：

（1）對我們提取到的特征點(diǎn)（分叉點(diǎn)和端點(diǎn)）進(jìn)行掃描，掃描到的每一個(gè)特征點(diǎn)對于后面的特征點(diǎn)繼續(xù)掃描，并計(jì)算與后面每個(gè)特征點(diǎn)的歐式距離；

（2）其中歐氏距離的計(jì)算公式為：

（3）經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)選取合適的距離閾值；

（4）將上面計(jì)算的得到的距離與距離閾值進(jìn)行比較，小于距離閾值的就可以視為

偽特征點(diǎn)，將其刪除，否則保留。

圖4為去偽前指紋圖像特征點(diǎn)的提取結(jié)果，圖5為去偽后的指紋特征點(diǎn)的提取結(jié)果。兩圖比較，圖5保留了所有有用的特征點(diǎn)，并且去除了大量的為特征點(diǎn)。

圖4 去偽前的指紋圖像特征點(diǎn)

圖5 去偽后的指紋圖像征點(diǎn)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論

實(shí)驗(yàn)基于Intel p4 3.0GHz的PC機(jī)，Window XP操作系統(tǒng)，MATLAB6.5的仿真軟件環(huán)境下。指紋庫采集分辨率為500dpi，指紋采集設(shè)備為PIS2004光學(xué)指紋采集儀，圖像尺寸大小為640× 4 80。圖6給出了部分指紋圖像的處理結(jié)果，其中(a)圖為采集的原始圖象,(b)圖和(c)圖分別為端點(diǎn)和分叉點(diǎn)提取的結(jié)果。仿真結(jié)果表明這種改進(jìn)算法對于去除指紋圖像的偽特征點(diǎn)是很有效的，為指紋圖像的中心定位及指紋匹配節(jié)省了大量的時(shí)間，也提高了指紋匹配的真確率。

圖6 指紋特征提取結(jié)果

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