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，故對指紋進行質量判別十分必要。
目前大多數指紋圖像質量圍繞脊、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量，但缺乏局部分析。對于判斷出的低質量指紋，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。
針對指紋質量的差異性問題，本文提出帶有多指標質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技術的嵌入式平臺實現。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，有效修復低質量指紋。
1 指紋質量評測及增強算法
1.1 質量判斷
1.1.1 灰度分布
利用方差法判斷背景區域并將其去除，計算剩余指紋區域的均值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)中分數分布可見該評測方法能對指紋進行有效區分，圖2(a)對區分出的劣質指紋進行干、濕指紋劃分，效果明顯。
1.2 低質量指紋增強處理
對判斷出的低質量指紋進行增強，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分布能很好地反映原始圖像的紋理分布。
Gabor函數具有方向選擇性和頻率選擇性，采用Gabor函數能將指紋的脊線和谷線結構不失真地保留。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的系統實現
2.1 系統構架
本文采用SoPC系統來實現指紋的質量判別和低質量指紋的增強預處理，系統框圖如圖4所示。
2.2 系統實現
輸入指紋通過不同指標判斷的結果在Nios的控制臺上進行顯示，質量分數Q和最后的綜合結果在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，并利用SoPC搭建系統在DE2平臺上實時控制并顯示質量判斷的結果以及對低質量指紋增強的效果。本文提出的基于質量判別的低質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中有一定的應用價值和借鑒意義。
參考文獻
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