專利名稱：聯(lián)指分割系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種將聯(lián)指圖進(jìn)行分割處理的圖像處理系統(tǒng)，即基于Mean shift算法 和橢圓擬合的指紋分割系統(tǒng)是后續(xù)的多指指紋識(shí)別的基礎(chǔ)和準(zhǔn)備。
背景技術(shù)：
隨著圖像處理和模式識(shí)別各方面技術(shù)的不斷完善，指紋識(shí)別系統(tǒng)大量應(yīng)用于人們 的生產(chǎn)和生活，并逐漸在各個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮越來越重要的作用。單指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)較 成熟。但是，根據(jù)指紋識(shí)別對(duì)比過程中的匹配指數(shù)原理，在單個(gè)指紋識(shí)別過程中會(huì)出現(xiàn)一定 的誤錄率和錯(cuò)拒率，對(duì)生活和生產(chǎn)造成困難或損失。而多指指紋的多模識(shí)別方法可以在不 增加采集設(shè)備成本的情況下較大地提高指紋識(shí)別精度。此外在現(xiàn)場(chǎng)采集到的指紋也常以多 指指紋的形式出現(xiàn)。
目前國(guó)內(nèi)處理聯(lián)指圖方法有基于頻域分析的聯(lián)指圖前后背景分離算法，《上海交 通大學(xué)學(xué)報(bào)》，2010年08期。這種算法是建立在頻域的基礎(chǔ)上，降噪效果較好，但計(jì)算量較 大。
中國(guó)電子科技大學(xué)的中國(guó)發(fā)明專利，申請(qǐng)?zhí)?00810045690，“基于梯度投影和形態(tài) 學(xué)的指紋圖像分割方法”，該專利是基于梯度投影和形態(tài)學(xué)的指紋圖像分割方法，建立在指 紋的梯度圖之上，計(jì)算量比較小，而且通過形態(tài)學(xué)操作之后的指紋前景輪廓也較平滑。對(duì)于 單指紋圖形的處理效果較好，但對(duì)于手指傾斜或者聯(lián)指圖的情況有一定的欠缺。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種基于Mean shift算法和橢圓擬合的指紋分割系統(tǒng)，能夠在較短 的時(shí)間內(nèi)將指紋從聯(lián)指圖中提取出來。
本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟
步驟1.對(duì)原始指紋圖像進(jìn)行降噪濾波處理，清除圖像采集過程中環(huán)境等因素引 起的噪聲。
步驟1-1計(jì)算圖像的閾值(Threshold)。添加了一個(gè)Low(下限)和一個(gè)Up (上 限)。當(dāng)Low >閾值> Up，進(jìn)行濾波，當(dāng)閾值不在此范圍內(nèi)是，不進(jìn)行濾波操作。
步驟1-2進(jìn)行非線性濾波加強(qiáng)先進(jìn)行閾值乘1. 5倍的操作；當(dāng)圖像當(dāng)前處理點(diǎn) 的灰度值大于被加強(qiáng)了的閾值時(shí)，將當(dāng)前灰度值乘1. 5倍，否則將當(dāng)前灰度值乘0. 6倍。
步驟1-3采用高斯濾波。
步驟1-4對(duì)圖像進(jìn)行原圖補(bǔ)償，將濾波后的圖像灰度值加上原圖灰度值的0.7倍。
步驟1-5閾值的再判斷通過Low >閾值> Up，判斷閾值是否符合要求，若不符 合，則再次重復(fù)上述步驟。若符合，則進(jìn)入到步驟2。
步驟2.各區(qū)域中心和各區(qū)域偏轉(zhuǎn)角度的確定，并以此判斷是否有連指情況。
步驟2-1對(duì)圖像進(jìn)行垂直投影，去除像素為零的區(qū)域，計(jì)算初始半徑禮。再用Mean shift (以下簡(jiǎn)稱MS)算法確定各區(qū)域中心Oi (i = 1,2,3……)。
步驟2-2對(duì)步驟2-1的結(jié)果點(diǎn)Oi進(jìn)行比較，當(dāng)結(jié)果點(diǎn)中的任意兩點(diǎn)Oim與Oin的距 離小于閾值thresholcLdistance時(shí)，則判斷出現(xiàn)類指紋連接情況，跳出步驟2，進(jìn)入步驟3。
步驟2-3當(dāng)沒有出現(xiàn)類指紋連接時(shí)，對(duì)步驟2-1得到的Mean Shift過程的結(jié)果點(diǎn) 進(jìn)行橢圓擬合操作，計(jì)算各區(qū)域形成的橢圓的主軸方向anglei(i = 1,2,3……)；通過自適 應(yīng)過程，找到最終半徑Radius。
步驟3.圖像及各區(qū)域中心的旋轉(zhuǎn)并分離開有類指紋連接情況的兩個(gè)指紋。該步 驟使系統(tǒng)能夠處理手指偏轉(zhuǎn)的情況。
步驟3-1對(duì)于出現(xiàn)類指紋連接情況的圖像。
步驟3-1-1進(jìn)行橢圓擬合操作，得到橢圓角度，去除指紋連接點(diǎn)處的橢圓角度；排 除誤差大的點(diǎn)；計(jì)算橢圓角度的平均值(angle^veragel)。
步驟3-1-2若angle_averagel大于閾值threshold_angle進(jìn)行圖像的旋轉(zhuǎn)，同時(shí) 把上述MS結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，角度為anglejveragel ；
步驟3-1-3對(duì)于出現(xiàn)類指紋連接情況，從步驟3中可以找到MS結(jié)果中滿足“連接 準(zhǔn)則”的標(biāo)記點(diǎn)，取兩點(diǎn)的平均X坐標(biāo)，作為初始模糊收索點(diǎn)，然后利用垂直半投影算法， 計(jì)算出準(zhǔn)確的指紋連接點(diǎn)；在連接點(diǎn)處插入灰度為0半徑為Radius的黑色像素帶；調(diào)用 "Mean Shift算法”，對(duì)圖像進(jìn)行指紋半徑Radius和所有指紋及類指紋中心的確定操作。
步驟3-2對(duì)于未出現(xiàn)類指紋連接情況的圖像。
步驟3-2-1計(jì)算橢圓角度的平均值(angle_average2)。
步驟3-2-2若angle_average2大于閾值threshold_angle進(jìn)行圖像的旋轉(zhuǎn)，同時(shí) 把上述MS結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，角度為angle_average2
步驟4.對(duì)步驟3旋轉(zhuǎn)之后的圖像進(jìn)行邏輯指紋判斷，該步驟可以去除非指紋區(qū)域 的干擾中心點(diǎn)，使圖像最后只留下四個(gè)指紋的中心點(diǎn)。
步驟4-1用梯形法去除非指紋干擾點(diǎn)，在每次最高點(diǎn)做梯形，去除梯形內(nèi)的中心點(diǎn)。
步驟4-2根據(jù)手指之間的高度關(guān)系判斷左右手。
步驟5.對(duì)于上述處理之后的圖像，確定最終指紋區(qū)域。該步驟能夠?qū)⑺膫€(gè)指紋從 聯(lián)指圖中“圈”出來。
步驟5-1對(duì)去除干擾點(diǎn)之后的四個(gè)指紋中心Fl，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4以Radius為初始半徑 進(jìn)行橢圓擬合操作，找出每個(gè)中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橢圓長(zhǎng)軸《，短軸L以及指紋的偏轉(zhuǎn)角度α。
步驟5-2對(duì)每個(gè)橢圓的W和L在一定范圍內(nèi)伸縮搜索，W的范圍是0.8-1. 1，L的 范圍是1.0-1. 1當(dāng)某個(gè)像素的周圍一定范圍內(nèi)平均灰度值大于閾值時(shí)，停止移動(dòng)，記錄此 點(diǎn)為al，a2, bl，b2 ；應(yīng)用全等三角形原理可計(jì)算矩形的四個(gè)頂點(diǎn)cl，c2, c3, c4,作出矩形， 即為指紋區(qū)域。
所述的閾值是判斷變量是否達(dá)到要求的度量值。
所述的類指紋連接是兩個(gè)指紋連在一起或者相距很近。
所述的橢圓擬合操作是運(yùn)用矩陣知識(shí)將某一圖像區(qū)域擬合成橢圓，由此可計(jì)算橢 圓的長(zhǎng)軸，短軸和長(zhǎng)軸角度。
所述的自適應(yīng)過程是即循環(huán)迭代過程，當(dāng)滿足條件時(shí)，跳出循環(huán)。
所述的垂直半投影算法是以某一直線作為分割線，將圖像分割上下兩部分，將圖像的上部分的像素點(diǎn)進(jìn)行垂直投影到橫軸的操作，得到每一橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的大于閾值的像素 點(diǎn)個(gè)數(shù)。
所述的Mean Shift算法是一個(gè)迭代的步驟，即先算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值，移動(dòng)該 點(diǎn)到其偏移均值，然后以此為新的起始點(diǎn)，繼續(xù)移動(dòng)，直到滿足一定的條件結(jié)束。最終得到 區(qū)域中心。
本發(fā)明的有益效果是操作在時(shí)域基礎(chǔ)上，計(jì)算量小，運(yùn)行時(shí)間少；能夠處理類指紋 連接情況；能夠處理手指傾斜的情況。


圖1是本發(fā)明聯(lián)指分割系統(tǒng)的流程圖。
圖2是無類指紋連接情況時(shí)Mean shift過程后的效果示意圖(包含路徑)。
圖3是無類指紋連接情況時(shí)圖像旋轉(zhuǎn)后去除干擾點(diǎn)示意圖。
圖4是無類指紋連接情況時(shí)指紋提取的最終效果示意圖。
圖5是有類指紋連接情況時(shí)第一次Mean shift過程后的結(jié)果點(diǎn)效果示意圖(不 包含路徑)。
圖6是有類指紋連接情況時(shí)旋轉(zhuǎn)插值后第二次Mean shift過程的結(jié)果點(diǎn)效果示 意圖。
圖7是有類指紋連接情況時(shí)去除干擾點(diǎn)后的結(jié)果點(diǎn)示意圖。
圖8是有類指紋連接情況時(shí)指紋提取的最終效果示意圖。
具體實(shí)施方式
以下結(jié)合技術(shù)方案和附圖詳細(xì)敘述本發(fā)明的具體實(shí)施例。
實(shí)施例1 無類指紋連接情況
1.對(duì)圖形進(jìn)行降噪濾波處理，其中計(jì)算圖像的閾值Threshold時(shí)Low = 30,Up = 60。
2.對(duì)圖像進(jìn)行垂直投影，用mean shift算法確定各區(qū)域中心，如圖2。
3.對(duì)各中心進(jìn)行橢圓擬合操作，計(jì)算各區(qū)域形成的橢圓的主軸方向，通過自適應(yīng) 過程，找到最終半徑。
4.排除主軸方向偏轉(zhuǎn)誤差大的點(diǎn)，計(jì)算橢圓角度的平均值。
5.將上步的平均值與15度比較，若大于則將旋轉(zhuǎn)圖像，同時(shí)把上述MS結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行 旋轉(zhuǎn)。若小于，則不旋轉(zhuǎn)。
6.用梯形法去除非指紋干擾點(diǎn)。其中梯形的梯形的頂角為95度，如圖3。
7.判斷左右手。
8.對(duì)去除干擾點(diǎn)之后的四個(gè)指紋中心進(jìn)行橢圓擬合操作，找出每個(gè)中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 橢圓長(zhǎng)軸，短軸以及指紋的偏轉(zhuǎn)角度。
9.對(duì)每個(gè)橢圓的長(zhǎng)軸和短軸分別在1. 0-1. 1和0. 8-1. 1范圍內(nèi)伸縮搜索，其中閾 值取0.3。找到矩形的4個(gè)頂點(diǎn)。
10.畫出矩形，結(jié)果如圖4。
實(shí)施例2 有類指紋連接情況
1.對(duì)圖形進(jìn)行降噪濾波處理，其中計(jì)算圖像的閾值Threshold時(shí)Low = 30,Up = 60。
2.對(duì)圖像進(jìn)行垂直投影，用Mean shift算法確定各區(qū)域中心，結(jié)果點(diǎn)如圖5。
3.對(duì)各中心進(jìn)行橢圓擬合操作，計(jì)算各區(qū)域形成的橢圓的主軸方向，排除類指紋 連接處的點(diǎn)和主軸方向偏轉(zhuǎn)誤差大的點(diǎn)，計(jì)算橢圓角度的平均值。
4.將上步的平均值與15度比較，若大于則將旋轉(zhuǎn)圖像，同時(shí)把上述MS結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行 旋轉(zhuǎn)。若小于，則不旋轉(zhuǎn)。
5.計(jì)算出準(zhǔn)確的指紋連接點(diǎn)；在連接點(diǎn)處插入灰度為0半徑為Radius的黑色像素帶。
6.再次使用“Mean shift算法”，對(duì)圖像進(jìn)行指紋半徑Radius和所有指紋及類指 紋中心的確定操作，結(jié)果點(diǎn)如圖6。
7.用梯形法去除非指紋干擾點(diǎn)。其中梯形的梯形的頂角為95度，結(jié)果點(diǎn)如圖7。
8.判斷左右手。
9.對(duì)去除干擾點(diǎn)之后的四個(gè)指紋中心進(jìn)行橢圓擬合操作，找出每個(gè)中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 橢圓長(zhǎng)軸，短軸以及指紋的偏轉(zhuǎn)角度。
10.對(duì)每個(gè)橢圓的長(zhǎng)軸和短軸分別在1.0-1. 1和0.8-1. 1范圍內(nèi)伸縮搜索，其中閾 值取0.3;找到矩形的4個(gè)頂點(diǎn)。
11.畫出矩形，結(jié)果如圖8。
權(quán)利要求
1. 一種聯(lián)指分割系統(tǒng)，是一種基于Mean shift算法和橢圓擬合的指紋分割系統(tǒng)，其特 征在于如下步驟步驟1.對(duì)圖像進(jìn)行降噪濾波處理；具體步驟如下步驟1-1.計(jì)算圖像的閾值(Threshold)，添加了一個(gè)Low的下限和一個(gè)Up的上限，當(dāng) Low >閾值> Up，進(jìn)行濾波，當(dāng)閾值不在此范圍內(nèi)是，不進(jìn)行濾波操作；步驟1-2.進(jìn)行非線性濾波加強(qiáng)先進(jìn)行閾值乘1. 5倍的操作；當(dāng)圖像當(dāng)前處理點(diǎn)的灰 度值大于被加強(qiáng)了的閾值時(shí)，將當(dāng)前灰度值乘1. 5倍，否則將當(dāng)前灰度值乘0. 6倍； 步驟1-3.采用高斯濾波； 步驟1-4.對(duì)圖像進(jìn)行原圖補(bǔ)償；步驟1-5.閾值的再判斷判斷閾值是否符合要求，若不符合，則再次重復(fù)上述步驟，進(jìn) 行圖像的再次濾波加強(qiáng)；若符合，則進(jìn)入到下面步驟2 ；步驟2.進(jìn)行各區(qū)域中心和各區(qū)域偏轉(zhuǎn)角度確定，并以此判斷是否有連指情況；具體步 驟如下步驟2-1.對(duì)圖像進(jìn)行垂直投影，找出初始半徑RO ；再用Mean shift算法確定各區(qū)域 中心 0i(i = 1,2,3......)；步驟2-2.對(duì)步驟2-1的結(jié)果點(diǎn)Oi進(jìn)行比較，當(dāng)結(jié)果點(diǎn)中的任意兩點(diǎn)Oim與Oin的距離 小于閾值thresholcLdistance時(shí)，則判斷出現(xiàn)類指紋連接情況，跳出步驟2，進(jìn)入步驟3 ；步驟2-3.當(dāng)沒有出現(xiàn)類指紋連接時(shí)，對(duì)步驟2-1得到的Mean Shift過程的結(jié)果點(diǎn)進(jìn) 行橢圓擬合操作，計(jì)算各區(qū)域形成的橢圓的主軸方向anglei(i = 1，2，3……)；通過自適應(yīng) 過程，找到最終半徑Radius;步驟3.圖像及各區(qū)域中心的旋轉(zhuǎn)并分離開有類指紋連接情況的兩個(gè)指紋；具體步驟 如下步驟3-1.對(duì)于出現(xiàn)類指紋連接情況的圖像；步驟3-1-1.進(jìn)行橢圓擬合操作，得到橢圓角度，去除指紋連接點(diǎn)處的橢圓角度；排除 誤差大的點(diǎn)；計(jì)算橢圓角度的平均值(angle^veragel)；步驟3-1-2.若angle_averagel大于閾值threshold_angle進(jìn)行圖像的旋轉(zhuǎn)，同時(shí)把 上述Mean shift結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，角度為angle_averagel ；步驟3-1-3.對(duì)于出現(xiàn)類指紋連接情況，從步驟3中找到Mean shift結(jié)果中滿足“連 接準(zhǔn)則”的標(biāo)記點(diǎn)；取兩點(diǎn)的平均X坐標(biāo)，作為初始模糊收索點(diǎn)，然后利用垂直半投影算法， 計(jì)算出準(zhǔn)確的指紋連接點(diǎn)；在連接點(diǎn)處插入灰度為0半徑為Radius的黑色像素帶；調(diào)用 "Mean shift算法”，對(duì)圖像進(jìn)行指紋半徑Radius和所有指紋及類指紋中心的確定操作； 步驟3-2.對(duì)于未出現(xiàn)類指紋連接情況的圖像； 步驟3-2-1.計(jì)算橢圓角度的平均值(angle_average2)；步驟3-2-2.若angle_average2大于閾值threshold_angle進(jìn)行圖像的旋轉(zhuǎn)，同時(shí)把 上述Mean shift結(jié)果點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，角度為angle_average2 ；步驟4.對(duì)步驟3旋轉(zhuǎn)之后的圖像進(jìn)行邏輯指紋判斷，具體步驟如下步驟4-1.用梯形法去除非指紋干擾點(diǎn)；在每次最高點(diǎn)做梯形，去除梯形內(nèi)的中心點(diǎn)；步驟4-2.判斷左右手；步驟5.對(duì)于步驟4處理后的圖像，確定最終指紋區(qū)域；步驟5-1.對(duì)去除干擾點(diǎn)之后的四個(gè)指紋中心Fl，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4進(jìn)行橢圓擬合操作，找出 每個(gè)中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橢圓長(zhǎng)軸w，短軸L以及指紋的偏轉(zhuǎn)角度α ；步驟5-2.對(duì)每個(gè)橢圓的W和L伸縮搜索，當(dāng)某個(gè)像素的周圍平均灰度值大于閾值時(shí)， 停止移動(dòng)，記錄此點(diǎn)為al，a2, bl，b2 ；計(jì)算矩形的四個(gè)頂點(diǎn)cl, c2, c3, c4，作出矩形，即為 指紋區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)指分割系統(tǒng)，其特征在于，步驟1-4.對(duì)圖像進(jìn)行原圖補(bǔ)償 濾波后的圖像灰度值加上原圖灰度值的0. 7倍。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)指分割系統(tǒng)，其特征在于，步驟3-1-3，對(duì)于出現(xiàn)類指紋連 接情況的圖像進(jìn)行垂直半投影操作，利用垂直半投影算法，計(jì)算出指紋連接點(diǎn)；在連接點(diǎn)處 插入灰度為“0”半徑為Radius的“黑色像素帶”。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聯(lián)指分割系統(tǒng)，其特征在于，步驟5-2，W的伸縮范圍是 0. 8-1. 1，L的伸縮范圍是1. 0-1. 1。
全文摘要
一種基于Mean shift算法和橢圓擬合的聯(lián)指分割系統(tǒng)，屬于圖像處理范疇。對(duì)圖像進(jìn)行降噪濾波處理，消除圖像采集過程的干擾；對(duì)各區(qū)域圖形進(jìn)行mean shift自適應(yīng)操作，找出各區(qū)域的中心MRS，對(duì)有類指紋連接現(xiàn)象的圖形進(jìn)行插值操作，對(duì)圖像進(jìn)行橢圓擬合操作，計(jì)算平均橢圓偏轉(zhuǎn)角度α，用這個(gè)角度旋轉(zhuǎn)MRS，同時(shí)找出每個(gè)橢圓的最佳半徑Radius；用梯形法去除非指紋區(qū)域的中心；對(duì)于MRS旋轉(zhuǎn)過的情況，將MRS旋回原來的角度，再次運(yùn)用橢圓擬合運(yùn)算對(duì)指紋中心進(jìn)行處理，進(jìn)行橢圓規(guī)則化處理，畫出矩形，矩形內(nèi)的區(qū)域即為指紋區(qū)域。本發(fā)明建立在圖像時(shí)域基礎(chǔ)上，計(jì)算量小，而且能夠處理手指偏轉(zhuǎn)的情況，誤差和失真較小。
文檔編號(hào)G06K9/36GK102043951SQ20101061741
公開日2011年5月4日 申請(qǐng)日期2010年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月31日
發(fā)明者劉惠, 張佳兵, 張彪 申請(qǐng)人:大連理工大學(xué)