本發(fā)明涉及指紋識別領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像融合的指紋識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中的指紋識別系統(tǒng)通常采用單攝像頭或單個傳感器對目標指紋進行采集，單攝像頭或單個傳感器的指紋識別系統(tǒng)能夠滿足一些精度要求不是十分高的應(yīng)用場景，例如指紋開鎖、指紋打卡、指紋門禁等，但是對于一些精確度要是十分高的，且指紋不完整的應(yīng)用場景，采用單攝像頭或單個傳感器的指紋識別系統(tǒng)常常不能應(yīng)對。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于圖像融合的指紋識別系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種基于圖像融合的指紋識別系統(tǒng)，包括指紋采集模塊、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊、指紋圖像處理模塊、指紋數(shù)據(jù)庫模塊和結(jié)果驗證模塊，所述指紋采集模塊用于采集目標指紋的紅外圖像與紫外圖像；所述數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊用于對目標指紋的紅外圖像與紫外圖像分別進行數(shù)模轉(zhuǎn)換；所述指紋圖像處理模塊用于對目標指紋的紅外圖像與紫外圖像進行去噪、分解和合成處理，得到目標指紋圖像；所述指紋數(shù)據(jù)庫模塊中存儲有標準的指紋圖像；所述結(jié)果驗證模塊將目標指紋圖像與標準的指紋圖像進行對比驗證，得到指紋驗證結(jié)果，并對結(jié)果進行顯示。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明將目標指紋的紅外圖像與紫外圖像進行融合，利用融合后的指紋圖像來進行指紋識別，可大大提高指紋識別的精確度。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的框架結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明的指紋圖像處理模塊的框架結(jié)構(gòu)圖。

附圖標記：

指紋采集模塊1、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊2、指紋圖像處理模塊3、指紋數(shù)據(jù)庫模塊4、結(jié)果驗證模塊5、指紋圖像預(yù)處理子模塊31、指紋圖像分解處理子模塊32和指紋圖像融合子模塊33。

具體實施方式

結(jié)合以下應(yīng)用場景對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1，包括指紋采集模塊1、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊2、指紋圖像處理模塊3、指紋數(shù)據(jù)庫模塊4和結(jié)果驗證模塊5，所述指紋采集模塊1后方連接所述數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊2，用于采集目標指紋的紅外圖像與紫外圖像；所述數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊2用于對目標指紋的紅外圖像與紫外圖像分別進行數(shù)模轉(zhuǎn)換；所述指紋圖像處理模塊3用于對目標指紋的紅外圖像與紫外圖像進行去噪、分解和合成處理，得到目標指紋圖像；所述指紋數(shù)據(jù)庫模塊4中存儲有標準的指紋圖像；所述結(jié)果驗證模塊5與所述指紋圖像處理模塊3和所述指紋數(shù)據(jù)庫模塊4連接，用于將目標指紋圖像與標準的指紋圖像進行對比驗證，得到指紋驗證結(jié)果，并對結(jié)果進行顯示。

優(yōu)選地，所述指紋采集模塊對目標指紋的紅外圖像和紫外圖像進行采集時，采用紅外coms成像鏡頭對目標指紋的紅外圖像進行采集，采用紫外ccd成像鏡頭對目標指紋的紫外圖像進行采集，紫外ccd成像鏡頭前方連接有l(wèi)ed激勵器件，后方連接有紫外圖像增強器，最后連接紅外coms成像鏡頭，所有鏡頭光路同軸且平行放置。

優(yōu)選地，所述紅外coms成像鏡頭和紫外ccd成像鏡頭皆為雙色集成式結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明上述實施例，將目標指紋的紅外圖像與紫外圖像進行融合，利用融合后的指紋圖像來進行指紋識別，可大大提高指紋識別的精確度。

優(yōu)選地，如圖2所示，所述指紋圖像處理模塊包括指紋圖像預(yù)處理子模塊、指紋圖像分解處理子模塊和指紋圖像融合子模塊；所述指紋圖像預(yù)處理子模塊將帶噪聲的紅外圖像和紫外圖像進行小波變換處理，得到相應(yīng)的小波系數(shù)，此時得到的小波系數(shù)包括無噪聲小波系數(shù)以及噪聲小波系數(shù)，然后利用改進的小波閾值函數(shù)對目標指紋的紅外圖像和紫外圖像進行去噪處理，具體為：

(1)采用改進的閾值函數(shù)將得到的小波系數(shù)進行閾值化處理，以濾除噪聲小波系數(shù)，得到無噪聲小波系數(shù)，采用的改進的閾值函數(shù)為：

式中，表示無噪聲小波系數(shù)，ψ為帶噪聲的紅外圖像和紫外圖像進行小波變換處理后得到的小波系數(shù)，sgn(·)為符號函數(shù)，i為符號函數(shù)的變量，p和q為可調(diào)參數(shù)，υ為小波系數(shù)閾值，ε為噪聲標準差；

當p＝0或q＝∞時，此改進的閾值函數(shù)為硬閾值函數(shù)，當p＝1且q＝1時，此改進的閾值函數(shù)為軟閾值函數(shù)；

(2)利用閾值化處理后得到無噪聲小波系數(shù)進行對目標指紋的紅外圖像和紫外圖像進行重構(gòu)，得到無噪聲紅外圖像和無噪聲紫外圖像。

本發(fā)明上述實施例，通過改進的閾值函數(shù)對指紋圖像的紅外圖像和紫外圖像經(jīng)過小波變換處理后得到的小波系數(shù)中的帶噪聲小波系數(shù)進行濾除，然后利用濾除帶噪聲小波系數(shù)后的小波系數(shù)進行圖像重構(gòu)，得到邊無噪聲紅外圖像和紫外圖像，進行指紋圖像預(yù)處理濾除指紋圖像中的噪聲，以便在目標指紋圖像融合時能夠得到高質(zhì)量的目標指紋圖像圖像，且改進后的閾值函數(shù)能夠通過調(diào)節(jié)p和q的值，使改進的閾值函數(shù)介于軟、硬閾值函數(shù)之間，增強對小波系數(shù)濾除時的靈活性。

優(yōu)選地，所述指紋圖像分解處理子模塊首先對經(jīng)過所述指紋圖像預(yù)處理模塊處理后，得到的無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2采用非下采樣contourlet變換(nsct)分別進行分解處理，得到各自的一個低頻子帶系數(shù)和一系列的高頻子帶系數(shù)，即和x1low(j,k)和x2low(j,k)分別表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在像素點(j,k)處的低頻子帶系數(shù)，和表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在像素點(j,k)處的第m個尺度的第n個方向的高頻子帶系數(shù)，m為尺度數(shù)，m表示第m個尺度，n為第n個方向，nm為第m個尺度下的方向數(shù)；

然后將(j,k)處像素點經(jīng)過nsct進行分解處理后得到的子帶系數(shù)與周圍4個像素點的子帶系數(shù)值進行比較，用自定義活躍度計算公式逐點計算兩幅無噪聲圖像像素點的活躍度，利用無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2的高頻子帶系數(shù)進行活躍度計算，得到像素點(j,k)的高頻子帶活躍度，自定義活躍度計算公式為：

式中，和分別表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2中(j,k)處像素點第m個尺度的第n個方向的高頻子帶活躍度，和表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在(j,k)處的第m個尺度第n個方向的高頻子帶系數(shù)，分別表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2與(j,k)處像素點的上、下、左、右4個方向相鄰的像素點的第m個尺度第n個方向的高頻子帶系數(shù)；

同樣地，將高頻子帶系數(shù)換成低頻子帶系數(shù)，利用自定義活躍度計算公式，對兩幅無噪聲圖像的低頻子帶的活躍度進行計算，得到無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在(j,k)處像素點的低頻子帶的活躍度w1^low(j,k)和w2^low(j,k)。

本發(fā)明上述實施例，通過自定義活躍度計算公式逐點計算出無噪聲紅外圖像和無噪聲紫外圖像中像素點的活躍度，以活躍度來反映像素點的清晰程度，像素點的活躍度越高則該點的清晰度越高，根據(jù)活躍度對紅外圖像和紫外圖像融合時，有利于選取到清晰度更高的像素點，得到質(zhì)量更高的、包含細節(jié)特征更多的融合后的目標指紋圖像。

優(yōu)選地，所述指紋圖像融合子模塊首先對無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在點(j,k)處的活躍度進行比較，得到相應(yīng)的活躍度比較結(jié)果，根據(jù)活躍度比較結(jié)果，對子帶系數(shù)進行重新取值，得到新的高頻子帶系數(shù)與新的低頻子帶系數(shù)，并將新的子帶系數(shù)作為融合后的目標指紋圖像的子帶系數(shù)，具體為：

式中，x(j,k)為融合后的目標指紋圖像在點(j,k)處重新取值后的子帶系數(shù)，x1(j,k)和x2(j,k)分別為無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在點(j,k)處的子帶系數(shù)，w1(j,k)和w2(j,k)分別為無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2中(j,k)處像素點的活躍度，w1(j,k)包括w1^low(j,k)和w2(j,k)包括w2^low(j,k)和x1(j,k)包括x1^low(j,k)和x2(j,k)包括x2^low(j,k)和當x1(j,k)＝x1^low(j,k)時，x2(j,k)＝x2^low(j,k)，w1(j,k)＝w1^low(j,k)，w2(j,k)＝w2^low(j,k)，當時，為調(diào)整閾值，設(shè)定為0.5，x1^low(j,k)和x2^low(j,k)分別表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在像素點(j,k)處的低頻子帶系數(shù)，和表示無噪聲紅外圖像x1和無噪聲紫外圖像x2在像素點(j,k)處的第m個尺度的第n個方向的高頻子帶系數(shù)，j和k分別表示兩幅無噪聲圖像的寬度和高度；

利用新的高頻子帶系數(shù)與新的低頻子帶系數(shù)作為合成圖像的高頻子帶系數(shù)與低頻子帶系數(shù)，通過nsct逆變換重構(gòu)圖像，得到融合后的目標指紋圖像，并進行輸出。

本發(fā)明上述實施例，對無噪聲紅外圖像和無噪聲紫外圖像像素點活躍度大小比較，根據(jù)比較結(jié)果，對融合后的目標指紋圖像子帶系數(shù)取不同的值，有利于噪聲紅外圖像和無噪聲紫外圖像的細節(jié)互補，使得融合后的目標指紋圖像能夠包含兩幅圖像的細節(jié)特征，在進行指紋識別驗證時，大大提高識別精度。

最后應(yīng)當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。