基于覆蓋技術(shù)的滾動指紋采集算法

1、基于覆蓋技術(shù)的滾動指紋采集算法    關(guān)鍵詞:指紋識別;活體滾動指紋采集;圖像拼接 0 引言 隨著信息技術(shù)的發(fā)展,滾動指紋采集方法逐步代替油墨捺印方法,成為公安部門或刑事技術(shù)部門指紋采集的主要方法1。指紋采集器每次只能采集一幀圖像,為了得到連續(xù)的滾動指紋,我們設(shè)計了圖像拼接算法,將手指滾動過程中采集到的多幀圖像拼合起來,得到完整的滾動指紋圖像。 2、基于覆蓋技術(shù)的圖像拼接算法 2.1 基本框架 考慮油墨捺印的情形。當(dāng)蘸了油墨的手指在白紙上滾動時,油墨會沾在紙上,并且油墨比紙的顏色深,所以紙上會顯示出指紋。 我們把同樣的原理應(yīng)用于光電式指紋采集器的滾動指紋

2、采集。一個直接的想法是,將輸出圖像設(shè)想為一張白紙,將采集的圖像序列設(shè)想為蘸了油墨的手指,在對應(yīng)的像素上,若當(dāng)前幀的顏色比輸出圖像的顏色深,則用當(dāng)前幀的灰度值替換輸出圖像的灰度值;否則,輸出圖像的灰度值保持不變。 這個算法我們描述如下: If(FingerPressed()=TRUE) While(FingerReleased()=FALSE) CaptureOneFrame(pFrameImage); For(i=0;iFor(j=0;jIf(pOutImageij>pFrameImageij) pOutImageij= pFrameImageij; 使用這個算法,很容易就避免了上節(jié)中指

3、出的問題。但卻帶來了新的問題,即紋線的錯位重印2。 引起這個問題的原因還在于指紋的變形。當(dāng)將輸出圖像與當(dāng)前幀按照低灰度保留的原則疊加時,由于指紋變形的存在,兩幅圖像上的紋線不能完全重疊,而會發(fā)生錯位。這樣就造成,當(dāng)前幀上的某些紋線落入了輸出圖像對應(yīng)紋線附近的空白間隙里(顯而易見,紋線上的灰度值要小于空白間隙的灰度值,才滿足覆蓋條件),看起來就象一條紋線產(chǎn)生了兩個影像,是謂重印3。 2.2錯位重印的消除 為了消除錯位重印,必須修改覆蓋條件。為此,我們首先對采集的序列圖像和輸出圖像進行低通濾波,以消除指紋的紋理特性對覆蓋條件的影響4。 設(shè)低通濾波算子為F。在500DPI采樣分辨率下,指紋紋線的平均

4、周期為9.1個像素,同時根據(jù)我們的觀察,其上限一般不會大于24個像素。若以1英寸為單位,則指紋紋線的最低頻率 為了徹底消除指紋紋線對覆蓋條件的影響,濾波算子F的截止頻率要小于指紋紋線的最低頻率。濾波算子F的形式可以多樣,可以是高斯濾波算子,也可以是速度很快的三角濾波算子或者矩形濾波器等5。 經(jīng)過修改覆蓋條件后,我們可徹底消除滾動采集中的錯位重印現(xiàn)象,得到幾近完美的拼接圖像。但在某些時候,由于圖像采集的速度較慢,或者手指滾動的速度過快時,并且指紋變形的存在,會出現(xiàn)局部的紋線斷裂。 2.3 局部紋線斷裂的消除 為了消除局部的紋線斷裂,我們采用幀間平均的辦法達到平滑斷裂紋線的目的。我們再次對算法進行

5、修正,得到最終的指紋滾動算法。 算法1.1 Algorithm For Overlay Rolling Fingerprint Capturing(ORFC) If(FingerPressed()=TRUE) While(FingerReleased()=FALSE) CaptureOneFrame(pFrameImage); LowPassFilter(pFrameImage,pFilteredFrameImage); LowPassFilter(pOutImage,pFilteredOutImage); For(i=0;iFor(j=o;jIf(pFilteredOutImageij>

6、;pFilteredFrameImageij) nC1=(pFilteredOutImageij-pFilteredFrameImageij)*FACTOR; if(nC1>SUM_MAX)nC1=SUM_MAX; nC2=SUM_MAX-nC1; pOutImageij=pFrameImageij*nC1 pOutImageij*nC2; pOutImageij=SUM_MAX; 在ORFC算法中,FACTOR和SUM_MAX是預(yù)先給定的參數(shù)。其中,FACTOR稱為放大因子,是為了強調(diào)采集的序列圖像對輸出結(jié)果的影響。SUM_MAX稱為最大和,是為了給nC1與nC2的和一個確定的上界。

7、使用上述算法,采集到的滾動指紋圖像質(zhì)量幾近完美,完全可以滿足公安部門的需要。從使用的情況看,采集指紋的效率、勞動強度、成功率和圖像質(zhì)量要遠遠好于油墨捺印,也好于使用運動估計技術(shù)的圖像拼接算法。 3、小結(jié) 光電式指紋采集器的出現(xiàn)為結(jié)束傳統(tǒng)的油墨捺印方式提供了條件。本文提出了一種新的基于覆蓋技術(shù)的圖像拼接算法,它避免了傳統(tǒng)的基于運動估計的拼接算法的諸多缺點,大大提高了圖像采集的質(zhì)量。與傳統(tǒng)的方法相比,取消了對捺印方向的限制,使得捺印更加自由。取消了對滾動速度的限制,允許任意速度的滾動,中間的停頓等對拼接的結(jié)果亦沒有影響。提高了圖像質(zhì)量,不會出現(xiàn)紋線斷裂、錯位等問題。 參考文獻 1 韓偉紅、黃子中、

8、王志英.指紋自動識別系統(tǒng)中的預(yù)處理技術(shù)J;計算機研究與發(fā)展, Dec. 1997 vol.34 No. 12: 913920.        2 林喜榮,于政濤,蘇曉生.一種利用動態(tài)濾波模板進行指紋圖像增強的算法;清華大學(xué)學(xué)報,2001,41(8):37-40 3 Cappelli R, Lumini A, Maio D, et al. Fingerprint classification by directional image partitioning. IEEE Transactions on PAMI, 1999, 21(5): 402-421 4 漆遠