專利名稱：一種去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及自動指紋識別領(lǐng)域，尤其涉及一種去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法
背景技術(shù)：
在當(dāng)今社會中，身份認(rèn)證成為了生產(chǎn)生活中的一項重要任務(wù)，生物特征識別憑借其安全可靠，并且不易改變的特性受到重視，成為重要的身份認(rèn)證手段。多種有效的生物特征識別技術(shù)中，指紋識別技術(shù)被應(yīng)用的最為廣泛，并在司法領(lǐng)域起到了重要的作用。同時現(xiàn)場指紋作為重要的物證成為司法部門重點關(guān)注的現(xiàn)場物證，很多時候現(xiàn)場指紋能夠給警方提供關(guān)鍵的線索，從而幫助警方破案。不同于通過油墨按捺或者指紋采集儀獲取的指紋圖像，現(xiàn)場指紋常常存在復(fù)雜的背景干擾。這是因為許多現(xiàn)場指紋遺留在帶有復(fù)雜圖案的物品上，如書籍、雜志的表面。傳統(tǒng)的指紋特征提取算法在處理這種帶有復(fù)雜背景的指紋時特別容易出錯。因此，公安部門迫切需要一種去除現(xiàn)場指紋中背景干擾的技術(shù)。在各類民事、刑事案件中，文件、書籍、書信、報紙、支票是現(xiàn)場指紋的常見載體。這些紙張上的文字和圖形如果和指紋疊加在一起，就會對指紋特征的提取造成困難。已有的指紋背景噪聲去除方法都是在單幅指紋圖像上進(jìn)行的，由于背景中灰度突變的地方與指紋紋線非常相似，這些方法難以將背景去除得很干凈。而遺留的背景仍然會影響指紋的特征提取結(jié)果，從而影響最終的指紋識別正確率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決上述技術(shù)問題之一或至少提供一種有用的商業(yè)選擇。本發(fā)明的目的是去除現(xiàn)場指紋中的背景文字和圖形的干擾，以提高指紋的質(zhì)量，從而提聞識別率。根據(jù)本發(fā)明實施例的去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法，包括:A.采集現(xiàn)場指紋并顯像，并對顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對應(yīng)點和指紋區(qū)域的標(biāo)定和校正；B.對所述現(xiàn)場指紋的背景圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集、指紋子圖集和邊緣指紋子圖；C.對所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強；D.對所述邊緣指紋子圖進(jìn)行增強；以及E.將步驟C得到的低頻分區(qū)增強結(jié)果與步驟D得到的邊緣分區(qū)增強結(jié)果合并，得到最終的指紋增強圖像。進(jìn)一步地，所述步驟B進(jìn)一步包括B1.計算所述顯像前圖像的灰度直方圖；B2.去除所述灰度直方圖中的偽峰值點；B3.根據(jù)去偽后的所述灰度直方圖中的峰值點確定低頻背景分區(qū)的個數(shù)，并根據(jù)相鄰峰值點的中點作為閾值，對背景圖像進(jìn)行分區(qū)，并對每個分區(qū)進(jìn)行適當(dāng)收縮，得到背景子圖集和指紋子圖集；以及B4.將各個背景子圖集都未覆蓋的區(qū)域提取為邊緣區(qū)域，并得到邊緣指紋子圖。進(jìn)一步地，所述步驟C包括對所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖分別增強圖像對比度，其中增強圖像對比度的方法為灰度拉伸方法，直方圖均衡化方法，局部的灰度拉伸方法或者局部直方圖均衡化方法。
進(jìn)一步地，所述步驟D進(jìn)一步包括D1.根據(jù)所述低頻分區(qū)的指紋增強結(jié)果，使用改進(jìn)梯度法獲得指紋的方向場。改進(jìn)梯度法僅使用低頻分區(qū)增強結(jié)果對應(yīng)的像素計算方向場，并利用指紋方向場連續(xù)性估計邊緣區(qū)域的方向場，最終得到完整方向場；以及D2.根據(jù)所述低頻指紋分區(qū)的指紋增強結(jié)果，使用Gabor濾波方法，得到邊緣背景區(qū)域的指紋增強結(jié)果。進(jìn)一步地，所述步驟E進(jìn)一步包括E1.通過灰度拉伸方法使得所述低頻分區(qū)增強結(jié)果與所述邊緣分區(qū)增強結(jié)果在接近的區(qū)域有相同的灰度極值；以及E2.將灰度拉伸后的所述低頻分區(qū)增強結(jié)果與邊緣分區(qū)增強結(jié)果合并之后，進(jìn)行平滑處理，得到最終的指紋增強圖像。本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。本發(fā)明同樣適用于受到文字和圖形干擾的現(xiàn)場掌紋和腳紋。本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。


本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中圖1為本發(fā)明的去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法的流程2為顯像前后圖像示例(BG0和GI0)圖3為配準(zhǔn)后的背景圖像與指紋圖像(BG與GI)圖4為第一圖像分區(qū)掩膜、及其指紋子圖和增強指紋子圖(portions0、G0和GH0)圖5為第二圖像分區(qū)掩膜、及其指紋子圖和增強指紋子圖(portionsl、Gl和GHl)圖6為背景邊緣圖像掩膜和邊緣指紋子圖(BE和GE)圖7為低頻背景區(qū)域指紋增強結(jié)果與方向場提取結(jié)果(GR和D)圖8為邊緣區(qū)增強指紋子圖(GHE)圖9為全局指紋增強的結(jié)果圖(GO)
具體實施例方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“中心”、“縱向”、“橫向”、“長度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底” “內(nèi)”、“外”、“順時針”、“逆時針”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是兩個或兩個以上，除非另有明確具體的限定。在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接觸，也可以包括第一和第二特征不是直接接觸而是通過它們之間的另外的特征接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征?！槭贡绢I(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明，現(xiàn)對符號解釋說明如下BGO :顯像前背景圖像GIO :顯像后指紋圖像RECT BG0中的指紋區(qū)域矩形框BG RECT范圍內(nèi)BGO的圖像GI =RECT范圍內(nèi)GIO的圖像BE :背景邊緣圖像掩膜portions :圖像分區(qū)掩膜集，portions= {portionsO, portionsl,…}B :BG的背景子圖集，B={B0，B1，…}G:GI的指紋子圖集，G={G0，G1，…}GE :邊緣指紋子圖GH GI 增強指紋子圖集，GH= {GH0, GHl,…}GHE :邊緣區(qū)增強指紋子圖GR :低頻背景區(qū)域的指紋增強結(jié)果DR :使用低頻背景區(qū)域圖像估計的指紋方向場D :整體指紋方向場本發(fā)明的現(xiàn)場指紋提取方法特征在于顯像前后對指紋區(qū)域的拍照采樣，并根據(jù)顯像前圖像估計顯像后圖像背景特征，最后分別對指紋圖像進(jìn)行增強的過程。系統(tǒng)流程圖如圖1所示。它依次包含以下階段步驟I圖像采樣與標(biāo)定步驟1.1圖像采集步驟1.1.1顯像前圖像的采集。具體地，首先將認(rèn)為可能存在指紋的物品攤平，用相機正對拍照，作為顯像前圖像，此時由于不確定指紋的位置，拍照時應(yīng)盡量使圖像完全覆蓋物品表面。并且為了減少對焦不準(zhǔn)導(dǎo)致圖片變虛的問題，如果是很大的物品表面，需要拍多張照片，分別對焦到不同位置。拍照采樣時，不要過遠(yuǎn)拍攝，否則會使得物品表面的分辨率變低，影響標(biāo)定、配準(zhǔn)以及背景分析的精度。同時也不要拍攝距離過近，因為每個相機有各自的內(nèi)部畸變，通常在圖像中部的畸變較小，可以忽略。因此，最佳拍攝狀態(tài)為物品對焦到圖像的正中央，并且整個物品都不靠近圖片邊緣，這時圖像的分辨率較高，并且畸變可以忽略。另一種應(yīng)對相機內(nèi)部畸變的方法是通過相機標(biāo)定的手段獲得相機的內(nèi)參數(shù)，采集到的圖像經(jīng)過相機內(nèi)參的校正后，將不受畸變的影響，但是這種方法需要把相機焦距固定，操作比較麻煩。這樣采集到的照片，就是我們需要的顯像前圖像BGO。步驟1.1. 2顯像后圖像的采集。具體地，顯像后圖像的采集過程比較簡單，只需要對焦到指紋部分，完整拍下指紋圖像即可。為了能夠有更高分辨率的指紋圖像，應(yīng)盡量放大照片中指紋，同時也需要避免指紋圖像以及待標(biāo)定點遠(yuǎn)離照片邊界，原因同上。這樣就得到了顯像后圖像GI0。由于BGO要覆蓋盡可能多的表面，因此BGO的覆蓋范圍通常會比GIO大一些，其效果如圖2。步驟1. 2圖像標(biāo)定步驟1. 2.1圖像對應(yīng)點標(biāo)注。具體地，這里首先需要在BGO和GIO兩幅圖片中分別標(biāo)定四個點的坐標(biāo)，并利用標(biāo)定點信息通過透視變換將BGO變換到GIO的視角下，得到BG1，此時的BGl與GIO的背景相同或相差幾個像素。由于拍照時的對焦，角度與距離的差異，BGO和GIO這兩幅圖像之間存在視角的差異和位置的差異，因此需要通過標(biāo)定點，對這些差異進(jìn)行校正。在拍照的過程中，雖然物品會在顯像的過程中被移動，但是就指紋區(qū)域來說，相對位置幾乎沒有移動，這種情況下，可以認(rèn)為顯像前后的圖像是對同樣的區(qū)域進(jìn)行了兩次拍照，這等同于固定照相機的情況下移動物品得到的兩張照片。并且由于物品為書籍報紙等平面物品，因此兩幀圖像校正后不存在局部像素差(局部像素差與相對深度有關(guān))，因此可以用透視變換法校正兩張圖片之間的差異。標(biāo)定的過程共需要4個點，并且這4個點中任意3個點不能共線，否則無法確定透視變換。同理，也盡量不要讓3個點接近共線，否則會帶來很大的標(biāo)定誤差，有時候會使得透視變換后的結(jié)果與真實結(jié)果差距很大。步驟1. 2. 2指紋區(qū)域的標(biāo)定。具體地，在GIO上標(biāo)定一個矩形RECT，這個矩形包含一個完整的指紋圖像。分別截取GIO和BGl中RECT對應(yīng)的區(qū)域，通過圖像比例放縮分別將截取出來的圖像調(diào)整到500dpi下的圖像，并存儲為GI和BG。圖3中，兩幅圖像分別為顯像前圖像BG和顯像后圖像GI，BG與GI的背景特征是相同的，但是這里并不能采用背景差減法獲取指紋圖像，其原因有以下兩點首先，配準(zhǔn)并不能保證像素級完全匹配。使用背景差減法不能去除掉背景，反而會在背景邊緣處留下很強的響應(yīng)；其次，由于相機采集的圖像包含光照等因素的影響，同一物體不同次拍照的結(jié)果不相同。并且采集過程中存在噪聲，那么背景差減后的結(jié)果會放大這部分的噪聲，這些誤差會導(dǎo)致差減法得到結(jié)果的信噪比很低。步驟2背景圖像分割步驟2.1利用灰度直方圖尋找劃分灰度值。具體地，首先計算出BG的灰度直方圖HBG,尋找出HBG的峰值。HBG的峰值應(yīng)該是半徑為k范圍內(nèi)HBG的頻數(shù)最大值，這里k的值不宜過小，如果k過小，頻數(shù)峰值的位置容易受到噪聲的影響而出現(xiàn)很多。同時，由于灰度是從O到255的，因此當(dāng)然也不能過大，這里選擇k的值為10，這種情況下的頻數(shù)峰值點通常不會受到噪聲的影響。步驟2. 2去除偽峰值點。具體地，對于上面檢測出來的所有峰值點，分別判斷他們與threshold之間的大小關(guān)系,保留大于threshold的峰值點，將其他點舍去。在檢測出所有峰值點后，需要去掉一些偽峰值點，這些點雖然是局部的最大值點，但是這些點的出現(xiàn)是由于該灰度區(qū)域的出現(xiàn)頻率都很小，個別灰度值的點稍多一些就可能會被檢測為灰度直方圖的峰值點。這種點雖然是局部頻率極值點，但是這種點明顯并不代表BG中的某一個背景區(qū)域，我們稱這種點為偽峰值點。為了去除偽峰值點，需要提取所有極值點處的頻數(shù)值HBG,如果這個值小于threshold=number_of_element/256,那么可以肯定這個點一定是一個偽峰值點。其中number_of_eIement表示BG的總像素點數(shù)目，該表達(dá)式的含義是對于一幅同樣大小的隨機圖像來說，某一個灰度值出現(xiàn)次數(shù)的期望應(yīng)該是E (fn) =number_of_element/256=threshold次,如果某一個灰度值在BG的像素點中出現(xiàn)次數(shù)還不如該灰度值在一幅隨機圖像中出現(xiàn)的次數(shù)多，那么該點并不能被認(rèn)作是BG中多次出現(xiàn)的灰度值點，SP為偽峰值點。步驟2.3背景圖像分區(qū)。具體地，HBG的峰值點數(shù)目就是待劃分區(qū)域的數(shù)目，不同峰值點之間的中值點就可以作為劃分點。這樣每個分區(qū)就對應(yīng)于一個灰度值范圍，通過判斷BG中處在該灰度值范圍內(nèi)的點的位置，就能得到不同分區(qū)對應(yīng)的圖像掩膜portions(portions的每一個數(shù)據(jù)表示一個分區(qū)的圖像掩膜)。由于portions將用作GI的背景區(qū)域劃分，而BG與GI雖然已經(jīng)配準(zhǔn)，但是并沒有達(dá)到像素級的完全匹配，因此我們需要分別 腐蝕portions中的圖像掩膜，以確保每一個圖像掩膜在GI中的對應(yīng)圖像的灰度值接近,具有該圖像掩膜在BG中對應(yīng)圖像的性質(zhì)。這時的腐蝕半徑不需要很大，因為對于經(jīng)過手工標(biāo)定的BG和GI來說，標(biāo)定結(jié)果通常很準(zhǔn)確，兩幅圖像的像素差異不大。由于在圖像中很明顯的脊線寬度約為10個像素，而手工標(biāo)定的誤差不會很明顯，因此我們在這里認(rèn)為標(biāo)定結(jié)果的誤差不會超過3個像素。因此這里選擇portions的腐蝕半徑為3，腐蝕之后得到的portions分別對應(yīng)于GI中的不同區(qū)域，這些區(qū)域不再相連，并且每個分區(qū)內(nèi)灰度值接近，便于指紋提取，并且灰度拉伸后指紋很明顯，定義這些分區(qū)為低頻背景區(qū)域，在低頻背景區(qū)域通過簡單的指紋對比度增強手段就能夠得到指紋圖像。使用portions中的圖像掩膜分別從BG中獲得圖像，就分別是B0，B1，……，于是得到了背景子圖集B={B0，B1，……}。而使用portions中的圖像掩膜分別從GI中獲得圖像，就分別是G0，G1，……，于是得到了指紋子圖集G={G0，G1，……}。步驟2. 4提取邊緣與高頻區(qū)域。具體地，上面得到portions是對于均一背景分區(qū)的估計，因此BE實際上就是portions中所有圖像掩膜都不包含的區(qū)域，獲得BE的方法為portions數(shù)組中的所有元素位或的結(jié)果取反。BE對應(yīng)于BG圖像中大塊均一背景的邊緣、復(fù)雜的細(xì)線背景或高頻率分量存在的區(qū)域。在這種區(qū)域，背景圖像的灰度分布比較復(fù)雜，因此使用對比度拉伸等手段難以提高指紋的對比度。本方法使用Gabor濾波的方法增強這部分圖像的指紋脊線。在濾波之前需要估算指紋的方向場，這部分內(nèi)容將在第四部分介紹。步驟3區(qū)域自適應(yīng)指紋增強具體地，由于已經(jīng)有了對圖像的分區(qū)，因此這里僅需要分別對指紋子圖集G中的每幅圖像，分別增強圖像對比度就能夠得到分區(qū)內(nèi)的指紋增強結(jié)果。這里可以使用的方法有四種，灰度拉伸，直方圖均衡化，局部的灰度拉伸和局部直方圖均衡化。使用局部灰度拉伸或局部直方圖均衡化能夠得到更高的對比度，但是也會大幅增強非指紋區(qū)的噪聲，并且效率偏低。由于區(qū)域劃分依據(jù)是像素的灰度值，因此在這一步中如果分別對每一個區(qū)域進(jìn)行操作的話，同一區(qū)域內(nèi)的像素值并不會很分散，因此使用全區(qū)域的直方圖均衡化也能得到很好的效果。眾所周知，直方圖均衡化和線性灰度拉伸都是提高圖像的對比度的方法。其中直方圖均衡化的目的是使變換后圖像的直方圖盡量平均，而線性灰度拉伸的目的是建立一個線性的灰度映射，使得變換后的最大最小灰度值差變得更大。在指紋脊線增強中，通常直方圖均衡化能夠得到更高的對比度。兩種方法的具體細(xì)節(jié)可以參考圖像處理方面的教程。通過四種方法中的一種分別得到各分區(qū)的指紋圖像之后，利用各分區(qū)的指紋增強結(jié)果GH，合成低頻背景區(qū)域的指紋圖像GR。合成方法為初始化GR為全O圖像，依次提取GH中的一個子圖GHXJf GHX與GR相加，并將結(jié)果儲存在GR中。在遍歷了 GH中的每一幅子圖后，GR就是待求的合成圖像。GR中包含兩部分，BE對應(yīng)的區(qū)域和有增強指紋的區(qū)域，且BE對應(yīng)區(qū)域的灰度值均為O。圖4圖5分別為局部增強的過程，首先用子像掩膜提取對應(yīng)背景區(qū)域的圖像，之后對該背景區(qū)域圖像進(jìn)行對比度增強，從而得到該區(qū)域的指紋圖像。這兩幅增強結(jié)果圖僅有圖像掩膜對應(yīng)的區(qū)域存在增強圖像，其他區(qū)域的像素值均為O。而圖6為BE對應(yīng)的區(qū)域，該區(qū)域是小文字區(qū)和大文字的邊緣區(qū)。這些部分的灰度分布復(fù)雜，背景難以去除，因此這部分的圖像不能使用對比度增強的方法得到指紋增強的結(jié)果，需要進(jìn)一步處理。步驟4邊緣部分指紋增強步驟4.1估計指紋方向場。具體地，傳統(tǒng)的指紋方向場估計方法(如梯度法)估計指紋方向時，使用全部指紋圖像進(jìn)行方向場估計，但現(xiàn)在我們通過區(qū)域自適應(yīng)指紋增強獲得了低頻背景指紋區(qū)域的脊線圖像GR，但是該圖像不包含邊緣背景區(qū)域(BE)的脊線圖像。因此使用傳統(tǒng)的方法不能準(zhǔn)確的估計出全局的指紋方向場，如果在沒有這部分信息的情況下使用傳統(tǒng)方向場估計方法計算，會導(dǎo)致計算得到的指紋方向場受到BE區(qū)域的影響，甚至方向場會變成沿著BE區(qū)域的邊界。這里我們對傳統(tǒng)的方向場估計方法做一些修改，使其能夠在缺失部分圖像信息時估計指紋圖像中指紋較完整區(qū)域的方向場。這種改進(jìn)的根本思想在于不使用缺失圖像部分及其附近的圖像信息進(jìn)行方向場計算，同時為了避免參與方向場計算的像素過少，導(dǎo)致方向場計算結(jié)果不可靠，去掉有效像素比重很少的像素塊計算出的方向場。下面以梯度法為例，介紹改進(jìn)策略。傳統(tǒng)的梯度法求取指紋方向場時，首先像素梯度圖GD，將所有梯度長度都化為單位長度，同時將梯度角度變?yōu)樵嵌鹊?倍，得到梯度圖⑶N。在計算像素塊block的方向時，取出block中像素點的⑶N值，計算梯度和，并將梯度和的方向的半角作為block的方向場。改進(jìn)的策略為對于無像素信息的區(qū)域BE進(jìn)行膨脹，得到無信息部分及其鄰域的圖像掩膜BEN。在計算塊block的方向場時，不使用BEN范圍內(nèi)的⑶N值，同時統(tǒng)計block與BEN的公共像素個數(shù)，如果這個比例過高,計算結(jié)果將不被記錄，對應(yīng)位置無方向場，否則方向場將被記錄下來，最終得到低頻區(qū)域方向場DR。DR中有一些塊沒有方向場，這時利用其臨近塊的方向場推算出該塊的方向場。對于DR中一個無方向場塊b來說，提出b周圍8個塊的方向場，如果這8個塊中不及4個塊有方向場，那么不計算b的方向場。如果這8個塊中有超過4個塊(含4個)有方向場，那么計算這些方向場的二倍角方向向量(即二倍角余弦和正弦組成的二維向量)，求這些方向向量的和作為b方向場的二倍角方向向量，進(jìn)而計算出b的方向場。遍歷了 DR中所有塊后得到了完整的指紋方向場D。最終得到的示意結(jié)果如圖7，圖中“元”字附近方向場顯然沒有受到BE區(qū)域的干擾，上部的方向場由于指紋質(zhì)量較差，計算出的方向場有一些偏差，但是大致方向符合指紋的方向場規(guī)律。
步驟4. 2邊緣背景區(qū)域指紋增強。具體地，邊緣背景區(qū)域灰度變化復(fù)雜，且對比度很大，通過對比度增強的手段是無法獲取這部分的指紋信息的。需要使用濾波的手段去除掉背景圖像，這里我們使用Gabor濾波器并利用估計的方向場進(jìn)行指紋增強，得到背景邊緣指紋增強圖像GHE，如圖8。步驟E.圖像合并具體地，最后需要將上面得到的低頻分區(qū)與邊緣分區(qū)的增強結(jié)果合并，最終得到增強的指紋圖像。在合并時為了避免兩部分的圖像邊緣對比度過大，下面進(jìn)行兩部分操作。首先使用灰度拉伸的方法使得兩部分圖像在接近的區(qū)域有相同的灰度極值。將兩幅部分圖像合并之后，對結(jié)果圖像進(jìn)行平滑處理，最終得到完整的指紋增強圖像G0，示例結(jié)果如圖9所示。綜上所述，本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。本發(fā)明同樣適用于受到文字和圖形干擾的現(xiàn)場掌紋和腳紋。需要說明的是，流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
權(quán)利要求
1.一種去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法，其特征在于，包括A.采集現(xiàn)場指紋并顯像，并對顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對應(yīng)點和指紋區(qū)域的標(biāo)定和校正；B.對所述現(xiàn)場指紋的背景圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集、指紋子圖集和邊緣指紋子圖；C.對所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強；D.對所述邊緣指紋子圖進(jìn)行增強；以及E.將步驟C得到的低頻分區(qū)增強結(jié)果與步驟D得到的邊緣分區(qū)增強結(jié)果合并，得到最終的指紋增強圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B進(jìn)一步包括B1.計算所述顯像前圖像的灰度直方圖；B2.去除所述灰度直方圖中的偽峰值點；B3.根據(jù)去偽后的所述灰度直方圖中的峰值點確定低頻背景分區(qū)的個數(shù)，并根據(jù)相鄰峰值點的中點作為閾值，對背景圖像進(jìn)行分區(qū)，并對每個分區(qū)進(jìn)行適當(dāng)收縮，得到背景子圖集和指紋子圖集；以及B4.將各個背景子圖集都未覆蓋的區(qū)域提取為邊緣區(qū)域，并得到邊緣指紋子圖。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C包括對所述指紋子圖集中的低頻分區(qū)的每幅圖分別增強圖像對比度，其中增強圖像對比度的方法為灰度拉伸方法，直方圖均衡化方法，局部的灰度拉伸方法或者局部直方圖均衡化方法。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D進(jìn)一步包括Dl.根據(jù)所述低頻分區(qū)的指紋增強結(jié)果，使用改進(jìn)梯度法獲得指紋的方向場。改進(jìn)梯度法僅使用低頻分區(qū)增強結(jié)果對應(yīng)的像素計算方向場，并利用指紋方向場連續(xù)性估計邊緣區(qū)域的方向場，最終得到完整方向場；以及D2.根據(jù)所述低頻指紋分區(qū)的指紋增強結(jié)果，使用Gabor濾波方法，得到邊緣背景區(qū)域的指紋增強結(jié)果。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E進(jìn)一步包括El.通過灰度拉伸方法使得所述低頻分區(qū)增強結(jié)果與所述邊緣分區(qū)增強結(jié)果在接近的區(qū)域有相同的灰度極值；以及E2.將灰度拉伸后的所述低頻分區(qū)增強結(jié)果與邊緣分區(qū)增強結(jié)果合并之后，進(jìn)行平滑處理，得到最終的指紋增強圖像。
全文摘要
本發(fā)明提出一種去除背景干擾的現(xiàn)場指紋增強方法，其特征在于，包括采集現(xiàn)場指紋并顯像，并對顯像前圖像和顯像后圖像進(jìn)行圖像對應(yīng)點和指紋區(qū)域的標(biāo)定；對現(xiàn)場指紋的圖像進(jìn)行分割，得到背景子圖集和對應(yīng)的指紋子圖集；對背景子圖集中的低頻背景分區(qū)對應(yīng)的指紋子圖進(jìn)行自適應(yīng)指紋增強；以及對背景子圖集中的邊緣分區(qū)對應(yīng)的指紋子圖進(jìn)行增強；低頻分區(qū)增強結(jié)果與邊緣分區(qū)增強結(jié)果合并，得到最終的指紋增強圖像。本發(fā)明利用指紋顯像前的背景圖像和顯像后的含有背景的指紋圖像進(jìn)行指紋圖像的背景去除，得到高質(zhì)量的現(xiàn)場指紋圖像，從而使得指紋特征更易于提取。
文檔編號G06K9/00GK102999750SQ20121059424
公開日2013年3月27日 申請日期2012年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月31日
發(fā)明者周杰, 馮建江, 程廣權(quán) 申請人:清華大學(xué)