文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2012)08-0007-03
對于干、濕、老化和磨損嚴重的手指，現(xiàn)有的采集器往往難以得到清晰的指紋圖像，提取出的特征點準確率很低，直接影響后繼算法可靠性和識別準確性，故對指紋進行質(zhì)量判別十分必要。
目前大多數(shù)指紋圖像質(zhì)量圍繞脊、谷清晰度以及特征的可提取性來評價，Shen等[1]用各個方向Gabor特征的標準差評估指紋質(zhì)量，Lim等[2]用梯度矩陣的特征值評估局部紋線方向的確定程度，T.Chen[3]提出計算脊、谷清晰度的方法，以上工作皆是對局部圖像塊的分析，缺乏全局性。Bongku Lee等[4]提出基于全局分析的傅里葉譜方法判斷指紋圖像質(zhì)量，但缺乏局部分析。對于判斷出的低質(zhì)量指紋，由于噪聲過大，不適宜直接進行Gabor濾波處理，因此Wen等[5]提出小波域的Gabor濾波增強方法。
針對指紋質(zhì)量的差異性問題，本文提出帶有多指標質(zhì)量判別的增強預處理流程，利用Matlab進行算法驗證，并搭建基于SoPC技術(shù)的嵌入式平臺實現(xiàn)。首先對指紋進行空域和小波域上的評價，然后對判斷的低質(zhì)量指紋進行基于小波變換的增強預處理，在小波域利用低頻系數(shù)估計指紋方向，抑制指紋局部過干或過濕的影響，有效修復低質(zhì)量指紋。
1 指紋質(zhì)量評測及增強算法
1.1 質(zhì)量判斷
1.1.1 灰度分布
利用方差法判斷背景區(qū)域并將其去除，計算剩余指紋區(qū)域的均值mean(I)和方差Var(I)。為便于量化，對這兩個指標分別賦予分值Q1和Q2。
圖2(b)中分數(shù)分布可見該評測方法能對指紋進行有效區(qū)分，圖2(a)對區(qū)分出的劣質(zhì)指紋進行干、濕指紋劃分，效果明顯。
1.2 低質(zhì)量指紋增強處理
對判斷出的低質(zhì)量指紋進行增強，小波多尺度分析能將指紋圖像分解成低頻子圖和高頻子圖。低頻子圖的小波系數(shù)分布能很好地反映原始圖像的紋理分布。
Gabor函數(shù)具有方向選擇性和頻率選擇性，采用Gabor函數(shù)能將指紋的脊線和谷線結(jié)構(gòu)不失真地保留。利用低頻子圖的方向和頻率，對分解后的低頻子圖進行Gabor濾波。對保留指紋圖像水平和垂直方向信息的高頻子圖，利用一維Gabor濾波器進行濾波；而對角高頻子圖，只需要進行閾值去噪即可。圖3所示為對幾種濾波算法進行比較的效果圖。
目前圖像增強算法很多，但不同算法對不同紋理濾波效果不一樣,大部分都是針對質(zhì)量較好的指紋圖像。由圖3可見，本文方法可使疤痕得到很好的修復。
2 基于SoPC的系統(tǒng)實現(xiàn)
2.1 系統(tǒng)構(gòu)架
本文采用SoPC系統(tǒng)來實現(xiàn)指紋的質(zhì)量判別和低質(zhì)量指紋的增強預處理，系統(tǒng)框圖如圖4所示。
2.2 系統(tǒng)實現(xiàn)
輸入指紋通過不同指標判斷的結(jié)果在Nios的控制臺上進行顯示，質(zhì)量分數(shù)Q和最后的綜合結(jié)果在LCD上顯示，如圖5所示。設置閾值判斷該指紋是否為可恢復的低質(zhì)量指紋，若是則進行基于小波變換的Gabor濾波處理并啟動VGA進行顯示，如圖6所示。
整個算法流程在Nios中實現(xiàn)，并利用SoPC搭建系統(tǒng)在DE2平臺上實時控制并顯示質(zhì)量判斷的結(jié)果以及對低質(zhì)量指紋增強的效果。本文提出的基于質(zhì)量判別的低質(zhì)量指紋增強預處理方案能夠提示是否需要重新采集指紋，并對可恢復的低質(zhì)量指紋進行有效修復，這對于指紋的匹配有重要作用，在整個指紋識別系統(tǒng)中有一定的應用價值和借鑒意義。
參考文獻
[1] SHEN L L，KOT A，KOO W M．Quality measures of fingerprint images[J]．Third International Conference on Audio and Video-Based Biometric Person Authentication，2001，2091/2001：266-271．
[2] LIM E，JIANG X，YAU W．Fingerprint quality and validity analysis[J]．IEEE ICIP，2002，1：469-472．
[3] CHEN T，JIANG X，YAU W．Fingerprint image quality analysis[J]．Proc.Int.Conf Image Process，2004，2：1253-1256．
[4] LEE B K，MOON J，KIM H．A novel measure of fingerprint image quality using fourier spectrum[J]．Proceeding of the SPIE，2005，5779：105-112．
[5] Wen Miaoli，Liang Yan，Pang Quan，et al．A gabor filter based fingerprint enhancement algorithm in wavelet domain[J]．Proceedings of ISCJT，2005，2：1468-1471．
[6] Yi Chen，DASS S C，JAIN A K．Localized iris image quality using 2-D wavelets[J]．Proc.of International Conference on Biometrics(ICB)，2006：373-381．
[7] 中國科學院自動化研究所生物特征識別研究組.指紋數(shù)據(jù)庫[DB/OL].[2012-07-10].http：//www.fingerpass.net/download.html.