專利名稱：擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域方法，具體是一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，利用生物特征識別技術(shù)進(jìn)行身份識別和認(rèn)證越來越多地進(jìn)入到人們的生活和工作中。相對于其他生物特征鑒別技術(shù)，例如語音識別及虹膜識別，指紋識別具有許多獨(dú)到的優(yōu)點(diǎn)，更重要的是它具有很高的實(shí)用性和可行性，已經(jīng)被認(rèn)為是一種理想的身份認(rèn)證技術(shù)，有著十分廣泛的應(yīng)用前景，是將來生物特征識別技術(shù)的主流。作為自動指紋識別技術(shù)的一部分，指紋采集技術(shù)在近幾年也得到了飛速發(fā)展，滑動指紋采集技術(shù)是其中最有望搶占市場的一種?；瑒又讣y采集儀具有造價(jià)低、體積小的特點(diǎn)，因此非常適合于移動電話、PDA、便攜式計(jì)算機(jī)等移動設(shè)備中的應(yīng)用。通過集成的滑動指紋識別器，可以使用戶在移動設(shè)備上注冊他們的指紋，然后將這種識別器用作驗(yàn)證設(shè)備來取代傳統(tǒng)的密碼。不過，如何有效減小識別錯誤率和縮小指紋識別器的體積一直是指紋識別技術(shù)應(yīng)用于移動設(shè)備的兩大瓶頸。滑動式傳感器的出現(xiàn)使得這兩大難題迎刃而解。由滑動指紋采集儀獲取的滑動指紋序列由若干連續(xù)指紋幀組成，對這些指紋幀“縫合”后，可以得到高分辨率的完整指紋圖像?！翱p合”即拼接方法的性能直接影響后續(xù)指紋圖像的特征提取和識別的正確率。因此，尋找一種對不同滑動速度和不同彈性形變都具有良好拼接性能的方法成為滑動指紋采集儀是否能夠廣泛使用的關(guān)鍵。
經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，一個(gè)包含256個(gè)壓力傳感元件的滑動指紋采集儀(Charlot，B.；Parrain，F(xiàn).；Galy，N.；Basrour，S.；Courtois，B.；“Asweeping mode integrated fingerprint sensor with 256 tactile microbeams”，Journal of Microelectromechanical Systems，13(4)，2004，pp.636-644)被提出，該采集儀得到的指紋圖像質(zhì)量較高，但是跟光學(xué)指紋采集儀(比如U.are.U4000)采集得到的指紋圖像相比，質(zhì)量還有一定的差距，而且硬件實(shí)現(xiàn)的成本太大，對滑動的速度要求也偏高，可靠性不夠。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，使其在不同滑動速度和不同彈性形變下，拼接方法依舊能夠獲得高質(zhì)量的指紋圖像。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明首先利用基于塊匹配的運(yùn)動估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。
本發(fā)明包括以下具體步驟1、滑動指紋序列的象素級平移量的檢測首先用平移運(yùn)動(Translational Motion)來近似相鄰兩幀指紋圖像之間的位置關(guān)系，即在相鄰兩幀指紋圖像的重疊區(qū)域?qū)?yīng)象素的灰度值存在如下關(guān)系Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)，其中(Δx，Δy)是前一幀指紋圖像Fi與后一幀指紋圖像Fi+1之間的偏移量。
為了求得偏移量(Δx，Δy)，本發(fā)明使用基于塊匹配的運(yùn)動估計(jì)方法來檢測象素級偏移量。在Fi中取一個(gè)中心在(x0，y0)、大小為(Hb×Wb)的塊BS，在Fi+1中尋找與塊BS大小一樣的最匹配的塊BS′，然后根據(jù)塊BS′的中心坐標(biāo)與(x0，y0)之間的對應(yīng)關(guān)系求得偏移量(Δx，Δy)，具體步驟如下將BS按列排序形成一個(gè)向量G＝{gi}i＝1，2，…，N，其中N＝Hb×Wb，根據(jù)相鄰兩個(gè)元素之間的大小關(guān)系得到一個(gè)對應(yīng)的增量符號二值序列B＝{bi}i＝1，2，…，N-1如果gi＞gi+1，則bi＝1；否則bi＝0。在Fi+1任取一個(gè)中心在(x，y)、大小為(Hb×Wb)的塊BS′，得到對應(yīng)的增量符號二值序列B′＝{bi′}i＝1，2，…，N-1，比較B與B′這兩個(gè)增量符號二值序列之間的增量符號相關(guān)性rc:rc(x,y)=Σi=1N-1{~(bi⊕bi′)},]]>其中～表示取反，表示異或。對所有可能的(x，y)都遍歷一次，設(shè)對應(yīng)rc(x，y)取得最大值的(x，y)為(x1，y1)，則要檢測的偏移量為(Δx，Δy)＝(x0-x1，y0-y1)。
2、滑動指紋序列的亞象素級平移量的檢測對等式Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)兩邊做傅立葉變換，得到如下關(guān)系式ζi+1(u，v)＝ζ(u，v)·e2πj(uΔx+vΔy)，歸一化后得Q(u,v)=ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|e2πjuΔx·e2πjvΔy,]]>其中ζ是由F傅立葉變換得到的，ζ(u，v)*是ζ(u，v)的共軛復(fù)數(shù)，Q(u，v)稱之為歸一化的相位相關(guān)矩陣。用一次多項(xiàng)式P(x)＝p1x+p2對奇向量(Singular Vector)v＝e2πjuΔx和v＝e2πjvΔy對應(yīng)的相位角(unwrap(∠v))分別進(jìn)行最小二乘擬合，可得亞象素級的偏移量估計(jì)Δx′=p1Wb2π,Δy′=p1Hb2π.]]>由于以最大增量符號相關(guān)性為準(zhǔn)則的塊匹配運(yùn)動估計(jì)，要想獲得亞象素級的偏移量估計(jì)一般得使用多分辨率的概念，這相應(yīng)的增加了計(jì)算量。同時(shí)基于擴(kuò)展相位相關(guān)方法獲得的亞象素級偏移量估計(jì)，在相鄰兩幀指紋圖像重疊面積小于每幀指紋圖像面積的30％時(shí)，偏移量估計(jì)就不一定準(zhǔn)確了。因此，本發(fā)明結(jié)合這兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，對估計(jì)得到偏移量按如下規(guī)則進(jìn)行取舍當(dāng)|Δx-Δx′|＞1時(shí)，在x方向上的偏移量估計(jì)為Δx，否則為Δx′。同理對y方向上的偏移量做類似處理。設(shè)最后估計(jì)得到的偏移量為(Δx0，Δy0)。
3、縫隙自適應(yīng)去除由于滑動指紋序列在采集時(shí)，手指按壓采集儀接觸面的壓力不均，使得相鄰兩幀滑動指紋圖像之間存在著不同的彈性形變。如果只是假設(shè)相鄰兩幀滑動指紋圖像之間存在平移的話，拼接得到的指紋圖像會存在縫隙。事實(shí)上，可以認(rèn)為前一幀滑動指紋圖像是沒有彈性形變的，而后一幀是經(jīng)過彈性形變得到的。這樣，相鄰兩幀滑動指紋圖像之間就符合一個(gè)線性彈性形變模型，(x，y，t)R2×R→R2，這里(x，y，t)表示一個(gè)象素(x，y)在時(shí)刻t的空間位置。對任一給定的象素(x，y)，(xS，yS)＝(x，y，0)表示其彈性形變前的位置，(xE，yE)＝(x，y，tE)表示其經(jīng)過彈性形變后的位置。(x，y，t)，0≤t≤tE表示給定象素(x，y)彈性形變的軌跡。雖然，手指在各部分的彈性形變往往都不一樣，但是對一個(gè)小區(qū)域R0(也就是手指中的一小塊)來說，其內(nèi)部每個(gè)象素的彈性形變可以假定是一樣的，滿足一個(gè)剛體變換。即有(x，y，tE)＝A·(x，y，0)+b，這里b＝(xb，yb)∈R2表示一個(gè)平移向量，A∈R2×R2表示一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，且ATA是一個(gè)2×2的單位矩陣，A的行列式為1。
為了滿足拼接算法在移動設(shè)備中實(shí)時(shí)處理速度的要求，將上述的小區(qū)域R0簡化為Na×(Hb-Δy0)的小矩形，在這個(gè)假設(shè)下A就簡化為一個(gè)單位矩陣了。由于同一幀滑動指紋圖像內(nèi)各個(gè)小矩形的彈性形變幅度都應(yīng)該很小，不妨假定每個(gè)小矩形在垂直和水平方向上的偏移量都不超過ΔS。下面是本發(fā)明提出的縫隙自適應(yīng)去除算法將小矩形在x方向移動m個(gè)象素，計(jì)算移動后得到的矩形與上一幀滑動指紋圖像在重疊區(qū)域的灰度差的絕對值累加和Sm，找出Sm取得最小值所對應(yīng)的m作為xb；同理得到y(tǒng)b，最后得到平移向量(xb，yb)。
得到每一個(gè)小矩形對應(yīng)的平移向量以后，還要對這些小矩形做仿射變換。因?yàn)閷ψ笥蚁噜彽膬蓚€(gè)小矩形來說，左邊小矩形的右面那條邊和右邊小矩形的左面那條邊應(yīng)該是重疊的，但是這些小矩形經(jīng)過各自平移向量的移位以后，可能會成為梯形。利用仿射變換可以將這些梯形轉(zhuǎn)化為右面那條邊和原來小矩形右邊那條邊重疊的四邊形。
本發(fā)明利用最大增量符號相關(guān)性作為準(zhǔn)測函數(shù)的塊匹配運(yùn)動估計(jì)方法，由于將圖像先轉(zhuǎn)化為二值的一維信號來處理，因此處理速度很快，很容易通過硬件來實(shí)現(xiàn)和加速。在利用擴(kuò)展的相位相關(guān)的亞象素級偏移量的估計(jì)方法中，由于可以利用快速傅立葉變換來替代傅立葉變換，處理速度也很快。
為了提高拼接方法對噪聲的魯棒性，抑制其中存在的混疊和邊界效應(yīng)，本發(fā)明還引入橢圓形二值掩碼濾波和Kaiser窗函數(shù)來提高偏移量估計(jì)的正確率。橢圓形掩碼濾波的定義如下τ(x,y)=(x-0.5Wb0.5κ1Wb)2+(y-0.5Hb0.5κ2Hb)2,0<κ1,κ2≤1.]]>對應(yīng)的橢圓形二值掩碼濾波函數(shù)為ξ(x,y)=0,τ(x,y)>11,τ(x,y)≤1.]]>將橢圓形二值掩碼濾波函數(shù)ξ對歸一化相位相關(guān)矩陣Q進(jìn)行濾波來抑制混疊現(xiàn)象，即Q＝Qοξ。一維的Kaiser窗函數(shù)K(L，β)定義K(L,β)=B0(β1-4l2(L-1)2)B0(β),-L-12≤l≤L-12.]]>其中，L和β分別是窗口函數(shù)的兩個(gè)參數(shù)，對應(yīng)橢圓函數(shù)的長軸和短軸，B0(x)是0階Bessel函數(shù)。推廣到二維的Kaiser窗函數(shù)Wk＝K(λ1H，β)TοK(λ2W，β)T，0≤λ1，λ2≤1。其中λ1和λ2是兩個(gè)權(quán)重系數(shù)。在對圖像做傅立葉變換前，利用二維的Kaiser窗函數(shù)對圖像進(jìn)行濾波，來抑制邊界效應(yīng)。
本發(fā)明利用基于最大增量符號相關(guān)性作為匹配準(zhǔn)則的塊匹配運(yùn)動估計(jì)方法，不僅能方便的在硬件中實(shí)現(xiàn)和加速，并且對相鄰兩幀指紋圖像之間重疊面積的要求很低，魯棒性很強(qiáng)。本發(fā)明利用了擴(kuò)展的相位相關(guān)方法來檢測相鄰兩幀指紋圖像之間的偏移量，不但可以獲得高精度的偏移量估計(jì)，而且可以通過FFT來替換傅立葉變換，提高拼接的速度。本發(fā)明利用了線性彈性形變模型，利用這個(gè)模型可以自適應(yīng)的去除拼接圖像中的縫隙，提高拼接得到指紋圖像的質(zhì)量。本發(fā)明提出的拼接方法，通過調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置以后，可以適用于各種現(xiàn)有的滑動指紋采集模塊。將集成了本發(fā)明拼接方法的滑動指紋采集和拼接模塊打包封裝后，可以應(yīng)用于各類移動設(shè)備中。


圖1本發(fā)明所采用的瑞典FINGERPRINT CARDS公司FPC1031B系列的滑動指紋采集儀采集到的滑動指紋序列。
圖2本發(fā)明基于塊匹配運(yùn)動估計(jì)的原理圖。
圖3本發(fā)明兩幅圖像之間存在平移的增量符號相關(guān)性。
圖4本發(fā)明縫隙去除前后的拼接效果比較。
圖5根據(jù)本發(fā)明拼接方法拼接得到的滑動指紋圖像。
具體實(shí)施例方式
為了更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，以下結(jié)合附圖及具體的實(shí)施例作進(jìn)一步描述。
本發(fā)明采用瑞典FINGERPRINT CARDS公司FPC1031B系列的滑動指紋采集儀，這種滑動指紋采集儀采集到的指紋序列每幀圖像的大小為32×152(W＝152pixel，H＝32pixel)，分辨率為363dpi，圖1是用這種采集儀采集到的滑動指紋序列，表1是本發(fā)明拼接方法中所用到參數(shù)的設(shè)置。
表1 初始參數(shù) 實(shí)施例1、滑動指紋序列的象素級平移量的檢測圖2顯示了基于塊匹配運(yùn)動估計(jì)的原理圖，各種不同的塊匹配法在以下三個(gè)方面存在著差別1)匹配準(zhǔn)則；2)搜索策略；3)塊大小的選擇。本發(fā)明采用最大增量符號相關(guān)性作為匹配準(zhǔn)則，由于其中主要涉及二值運(yùn)算，便于在硬件上實(shí)現(xiàn)。由于手指在滑動指紋采集儀表面滑動的方向是一致的，不妨假設(shè)手指是從上到下滑動的。這樣，前一幀指紋圖像的下方區(qū)域與后一幀指紋圖像的上方區(qū)域重疊。據(jù)此，本發(fā)明根據(jù)表1中設(shè)定的(x0，y0)和(Hb×Wb)值來檢測偏移量的值。圖3是兩幅圖像之間存在平移的增量符號相關(guān)性三維顯示，可以看出，在偏移量對應(yīng)位置存在一個(gè)明顯的波峰。
2、滑動指紋序列的亞象素級平移量的檢測為了驗(yàn)證本發(fā)明拼接方法估計(jì)得到偏移量的準(zhǔn)確性，我們從同一圖像中人為的截取兩幀圖像，并在圖像中人為的加入高斯白噪聲，它們之間的偏移量為(x，y)，根據(jù)塊匹配運(yùn)動估計(jì)得到的偏移量為(Δx，Δy)，結(jié)合塊匹配運(yùn)動估計(jì)和擴(kuò)展相位相關(guān)方法檢測得到的偏移量為(Δx0，Δy0)，并引入變量γ來說明本發(fā)明拼接方法對相鄰兩幀指紋圖像重疊面積的魯棒性。這里γ表示重疊面積與每幀指紋圖像面積的比值，其中小于1的偏移量通過下采樣(downsample)來實(shí)現(xiàn)。
表2 偏移量檢測的仿真實(shí)驗(yàn)

由表2可以看出，基于塊匹配運(yùn)動估計(jì)和擴(kuò)展相位相關(guān)的拼接方法可以檢測得到亞象素級精度的偏移量，即使在γ≤0.1的時(shí)候，估計(jì)得到的(Δx0，Δy0)依舊準(zhǔn)確。
3、縫隙去除如圖4所示，左邊的圖是沒有做縫隙去除的效果，右邊的圖是去除縫隙后的效果，可以看出，縫隙去除后的指紋圖像明顯光滑了很多。圖5是根據(jù)本發(fā)明所提出的拼接方法拼接得到的指紋圖像。
本實(shí)施例基于擴(kuò)展相位相關(guān)方法的滑動指紋無縫拼接方法，拼接得到的指紋圖像與U.are.U4000光學(xué)指紋采集儀采集得到的指紋圖像之間的特征點(diǎn)和相似度比較結(jié)果見表3。拼接效果的好壞，除了可以主觀的從視覺上分析拼接圖像中是否有明顯的縫隙存在以外，是否產(chǎn)生偽特征點(diǎn)或者造成真正特征點(diǎn)丟失，也是很重要的一條衡量準(zhǔn)則。相似度的值在0到1之間，值越大表示兩幅指紋圖像越相似。從表3可知，拼接得到的圖像與U.are.U4000采集得到的圖像，相應(yīng)的相似度都大于0.150，這時(shí)候可以判定兩幅圖像是匹配成功的。
表3 特征點(diǎn)以及相似度比較

權(quán)利要求
1.一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征在于，首先利用基于塊匹配的運(yùn)動估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征是，包括以下具體步驟①滑動指紋序列的象素級平移量的檢測；②滑動指紋序列的亞象素級平移量的檢測；③縫隙自適應(yīng)去除。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征是，所述的滑動指紋序列的象素級平移量的檢測，具體是首先用平移運(yùn)動來近似相鄰兩幀指紋圖像之間的位置關(guān)系，即在相鄰兩幀指紋圖像的重疊區(qū)域?qū)?yīng)象素的灰度值存在如下關(guān)系Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)，其中(Δx，Δy)是前一幀指紋圖像Fi與后一幀指紋圖像Fi+1之間的偏移量，使用基于塊匹配的運(yùn)動估計(jì)方法來檢測象素級偏移量。在Fi中取一個(gè)中心在(x0，y0)、大小為(Hb×Wb)的塊BS，在Fi+1中尋找與塊BS大小一樣的最匹配的塊BS′，然后根據(jù)塊BS′的中心坐標(biāo)與(x0，y0)之間的對應(yīng)關(guān)系求得偏移量(Δx，Δy)，具體步驟如下將BS按列排序形成一個(gè)向量G＝{gi}i＝1，2，...，N，其中N＝Hb×Wb，根據(jù)相鄰兩個(gè)元素之間的大小關(guān)系得到一個(gè)對應(yīng)的增量符號二值序列B＝{bi}i＝1，2，...，N-1如果gi＞gi+1，則bi＝1；否則bi＝0。在Fi+1任取一個(gè)中心在(x，y)、大小為(Hb×Wb)的塊BS′，得到對應(yīng)的增量符號二值序列B′＝{b′i}i＝1，2，...，N-1，比較B與B′這兩個(gè)增量符號二值序列之間的增量符號相關(guān)性rcrc=(x,y)=Σi=1N-1{~(bi⊗bi′)},]]>其中～表示取反，表示異或。對所有可能的(x，y)都遍歷一次，設(shè)對應(yīng)rc(x，y)取得最大值的(x，y)為(x1，y1)，則要檢測的偏移量為(Δx，Δy)＝(x0-x1，y0-y1)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征是，所述的滑動指紋序列的亞象素級平移量的檢測，具體是對等式Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)兩邊做傅立葉變換，得到如下關(guān)系式ζi+1(u，v)＝ζ(u，v)·e2πj(uΔx+vΔy)，歸一化后得Q(u,v)=ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|=e2πjuΔx·e2πjvΔy,]]>其中ζ是由F傅立葉變換得到的，ζ(u，v)*是ζ(u，v)的共軛復(fù)數(shù)，Q(u，v)稱之為歸一化的相位相關(guān)矩陣。用一次多項(xiàng)式P(x)＝p1x+p2對奇向量(Singular Vector)v＝e2πjuΔx和v＝e2πjvΔy對應(yīng)的相位角(unwrap(∠v))分別進(jìn)行最小二乘擬合，可得亞象素級的偏移量估計(jì)Δx′=p1Wb2π,Δy′=p1Hb2π,]]>對估計(jì)得到的偏移量按如下規(guī)則進(jìn)行取舍當(dāng)|Δx-Δx′|＞1時(shí)，在x方向上的偏移量估計(jì)為Δx，否則為Δx′。同理對y方向上的偏移量做類似處理，設(shè)最后估計(jì)得到的偏移量為(Δx0，Δy0)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征是，所述的縫隙自適應(yīng)去除，具體是由于滑動指紋序列在采集時(shí)，手指按壓采集儀接觸面的壓力不均，使得相鄰兩幀滑動指紋圖像之間存在著不同的彈性形變，如果只是假設(shè)相鄰兩幀滑動指紋圖像之間存在平移的話，拼接得到的指紋圖像會存在縫隙，可以假設(shè)前一幀滑動指紋圖像是沒有彈性形變的，而后一幀是經(jīng)過彈性形變得到的，相鄰兩幀滑動指紋圖像之間就符合一個(gè)線性彈性形變模型，(x，y，t)R2×R→R2，這里(x，y，t)表示一個(gè)象素(x，y)在時(shí)刻t的空間位置，對任一給定的象素(x，y)，(xS，yS)＝(x，y，0)表示其彈性形變前的位置，(xE，yE)＝(x，y，tE)表示其經(jīng)過彈性形變后的位置，(x，y，t)，0≤t≤tE表示給定象素(x，y)彈性形變的軌跡，有(x，y，tE)＝A·(x，y，0)+b，這里b＝(xb，yb)∈R2表示一個(gè)平移向量，A∈R2×R2表示一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，且ATA是一個(gè)2×2的單位矩陣，A的行列式為1，縫隙自適應(yīng)去除算法將小矩形在x方向移動m個(gè)象素，計(jì)算移動后得到的矩形與上一幀滑動指紋圖像在重疊區(qū)域的灰度差的絕對值累加和Sm，找出Sm取得最小值所對應(yīng)的m作為xb；同理得到y(tǒng)b，最后得到平移向量(xb，yb)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法，其特征是，所述的平移向量，得到每一個(gè)小矩形對應(yīng)的平移向量以后，對這些小矩形做仿射變換，對左右相鄰的兩個(gè)小矩形來說，左邊小矩形的右面那條邊和右邊小矩形的左面那條邊應(yīng)該是重疊的，這些小矩形經(jīng)過各自平移向量的移位以后，利用仿射變換將梯形轉(zhuǎn)化為右面那條邊和原來小矩形右邊那條邊重疊的四邊形。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動指紋序列無縫拼接方法。首先利用基于塊匹配的運(yùn)動估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。包括以下具體步驟①滑動指紋序列的象素級平移量的檢測；②滑動指紋序列的亞象素級平移量的檢測；③縫隙自適應(yīng)去除。本發(fā)明不僅能方便的在硬件中實(shí)現(xiàn)和加速，并且對相鄰兩幀指紋圖像之間重疊面積的要求很低，魯棒性很強(qiáng)。不但獲得高精度的偏移量估計(jì)，而且提高拼接的速度。本發(fā)明提高拼接得到指紋圖像的質(zhì)量。本發(fā)明適用于各種現(xiàn)有的滑動指紋采集模塊。
文檔編號G06K9/00GK1694118SQ20051002619
公開日2005年11月9日 申請日期2005年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月26日
發(fā)明者張永良, 楊杰 申請人:上海交通大學(xué)