專利名稱：高效能指紋影像處理方法
技術領域：
本發明涉及一種指紋影像處理方法，特別涉及一種根據各點指紋流向，配合使用以具方向性的線型空間濾波器與菱形空間濾波器作為強化影像手段的指紋影像處理方法。
背景技術：
人體的手掌及其手指、腳、腳趾的皮膚表面具有凸凹不平的紋路，增加了皮膚表面的摩擦力，而包括指紋在內的這些皮膚紋路在圖形、中斷點和交叉點的分布上每個人均不相同，具有其唯一性，通過這種唯一性，每個人的指紋可經過預先的采集與保留，而作為一種比較以驗證身分的科學技術手段，也即為指紋識別技術。
指紋識別技術的發展得益于現代電子集成制造技術和快速可靠的演算法的研究，盡管指紋只是人體皮膚的一小部分，但用于識別的數據量卻相當大，由于指紋數據的比對上并非簡單的相等(temple matching)與否，而是通過使用需進行大量運算的演算法，請配合參看圖6所示，其中是現有技術中指紋識別技術的步驟，而簡要言之，指紋識別技術主要涉及讀取指紋、影像處理、提取特征、數據提取及比對。
其中影像處理技術也即為先行通過指紋讀取設備讀取到人體指紋的圖像，在取到指紋圖像之后，進一步對原始圖像進行影像增強的處理，使之更清晰以得一低噪聲的高指紋影像品質，而影像處理后所得的影像品質則直接地影響了辨識率，一般而言，因外在環境要素所造成的指紋影像缺點，往往會在提取特征點時造成端點或分叉點的誤判，例如因手指干燥造成紋線中央生成缺孔，可能于特征萃取時被判斷為島形紋路，也因此，取得的原始指紋圖像需做影像強化，修復缺孔、斷線等及濾除噪聲，以降低辨識錯誤接收率(FAR)及錯誤拒絕率(FRR)。
現有技術的灰階指紋影像增強技術主要通過兩種方法，一為利用傅利葉轉換或小波轉換等方式，將影像轉由空間域轉為頻率域，再根據影像頻率分布與方向進行遮罩濾波而后再轉回空間域，然而此作法通常耗費許多空間域與頻率域間的轉換時間，且無法針對空間域的各點紋線方向不同而進行個別增強，需在頻率域做全部方向的增強后再在空間域根據流向選擇正確增強結果，作業上費時且又占據大量的存儲器； 另一個常用的灰階指紋影像增強方式則為直接在空間域增強影像，例如非等向性類伽柏濾波器(Gabor like anisotropic filtering)、類高斯遮罩濾波器(Gaussian like mask for filtering)或紋線平行濾波器(parallel ridgefiltering)，但此些空間濾波遮罩通常需經繁復的過程產生，十分耗時，且通常需要占用較大的遮罩空間，否則增強效果不佳，若其僅使用簡單遮罩進行增強影像結果，則所得的斷點連接性通常會遠低于使用頻率域增強結果，而若要使用較大的遮罩空間則隨即會造成存儲器占據過大等困擾。
發明內容
為解決上述的現有技術不足之處，本發明目的在提供一改良的高效能指紋影像處理方法以改善現有技術中影像處理費時且耗費大量存儲器的缺失。
本發明是提供一種高效能指紋影像處理方法，是包含下列步驟 流向判斷，其是在處理器上通過套入演算數值式，進而讀取并判斷所采集的原始指紋灰階影像的特征脊的局部方向； 復合濾波的線型濾波，其是在判斷出流向后的指紋影像上，根據指紋線的紋向旋轉線型空間濾波器并在處理器套入線型遮罩濾波的定義式以進行各點的濾波演算，其遮罩濾波作業，為利用系數9×3的濾波遮罩進行，其中定義式為 i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j)) j′＝j+(-(u-(n+1)).sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j)) 式中W為線型遮罩的定義，K為W遮罩系數和，θ(i，j)為各點的流向角度，
為該點的濾波結果； 復合濾波的菱形濾波，其為將經過線型濾波后的指紋影像依據紋線方向旋轉菱形空間濾波器并在處理器套入菱形遮罩濾波的定義式進行濾波演算，其遮罩濾波作業，為利用系數9×3的濾波遮罩進行，其中定義式為 i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j)) j′＝j+(-(u-(n+1))·sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j)) 式中W為菱形濾波遮罩定義，K為W遮罩系數和，θ(i，j)為各點的流向角度，
為該點的濾波結果； 二值化，其為將經過處理器濾波處理增強后的指紋影像進行二值化演算步驟，以顯示影像強化的效果。
而本發明具有下列優點 1.本發明主要是結合線型濾波器具有高度連接性及菱形濾波器具有可修補缺孔的優點，特別是指紋干燥部分能有效改善影像品質。
2.本發明的復合濾波器可針對各點不同流向進行影像增強，且使用的濾波遮罩像數皆小于9×3大小，通過降低演算像數可顯著地節省濾波時間與存儲器空間，以降低指紋影像增強所耗費時間與儲存空間。
圖1為本發明影像處理流程圖； 圖2為本發明的指紋流向演算結果對照圖； 圖3為本發明遮罩濾波示意圖； 圖4為本發明影像增強并二值化結果對照圖； 圖5為本發明的影像增強與現有技術的影像處理； 圖6為指紋自動辨識系統程序流程圖。
附圖標記說明a-指紋原圖；b-頻域濾波作業；c-復合濾波作業。
具體實施例方式 以下結合附圖，對本發明上述的和另外的技術特征和優點作更詳細的說明。
請配合參看圖1所示，本發明的高效能指紋影像處理方法用于自動指紋辨識流程中，通過在處理器上套用影像增強的復合遮罩演算法以處理所采集到的待處理灰階指紋影像，并進一步將其轉換成二值化的影像，其可包含有下述步驟 1.流向判斷 2.復合濾波的線型濾波 3.復合濾波的菱形濾波 4.二值化 前述的流向判斷也即為判斷原始指紋流向，在處理器執行影像增強的演算前需先評估所采集的指紋的局部走向，以便于取得的指紋流向上套用濾波遮罩進行后續演算，而在指紋各點上取得指紋流向特征的方法已為一熟知的技術，本說明書利用在處理器中套用史塔克及史旺格(Stock and Swonger)所提出的指紋流向判別方法為實施例，其數值式定義如下 S0＝M(i，j+4)+M(i，j+2)+M(i，j-2)+M(i，j-4) S1＝M(i-2，j+4)+M(i-1，j+2)+M(i+1，j-2)+M(i+2，j-4) S2＝M(i-4，j+4)+M(i-2，j+2)+M(i+2，j-2)+M(i+4，j-4) S3＝M(i-4，j+2)+M(i-2，j+1)+M(i+2，j-1)+M(i+4，j-2)(A) S4＝M(i-4，j)+M(i-2，j)+M(i+2，j)+M(i+4，j) S5＝M(i-4，j-2)+M(i-2，j-1)+M(i+2，j+1)+M(i+4，j+2) S6＝M(i-4，j-4)+M(i-2，j-2)+M(i+2，j+2)+M(i+4，j+4) S7＝M(i-2，j-4)+M(i-1，j-2)+M(i+1，j+2)+M(i+2，j+4) (A)式中M(i，j)為指紋圖像M在各點處的灰度值，而S0，S1，...，S7是各個方向的灰度值總和，而Smax和Smin分別表示各方向中最大與最小灰度值和，其如(B)式所示 而根據上述的計算結果可判斷各點處的指紋流向特征值，再者，令θ(i-，j)為M(i，j)點的流向角度，套用如下列(C)所示，根據(i，j)點的M(i，j)、Smax、Smin判斷正確方向Sd，而后可計算出(i，j)點處的角度θ(i，j) θ(i，j)＝Sd·22.5° 而通過在處理器中取得各點的角度后即可得知各局部的指紋流向，如圖2所示，為指紋原圖取出流向特征的脊的局部方向，然而在處理器中套用以數值式以進行圖像數值的演算已為一熟知的影像處理技術，故未就其間轉換的細節在說明書中多加贅述，僅就其套用運算的計算式作說明。
前述的復合濾波的線型濾波步驟為在判斷出流向后的指紋影像上，根據紋線紋向旋轉線型空間濾波器并在處理器進行濾波演算，其中線型空間濾波器的遮罩濾波如圖3所示，在本實施例利用系數為9×3的濾波遮罩于各點進行數值的判讀轉換，以節省濾波時間及存儲器空間，而其中線型遮罩濾波的定義式如下 i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j)) (F) j′＝j+(-(u-(n+1))·sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j)) 其中(D)式的W為線型遮罩的定義，(E)式中的K為W遮罩系數和，而通過(F)式、(G)式可根據流向判斷中的流向角度θ(i，j)而后運算出濾波結果
而因為線型濾波步驟中使濾波因素加入指紋流向，通過該加入流向因素以達到指紋斷線修補并避免平行紋線相接等目的，對于紋線的斷裂有良好的修復效果，運算量低且簡便。
前述的復合濾波的菱形濾波步驟為將經過線型濾波后的指紋影像依據紋線方向旋轉菱形空間濾波器并在處理器進行濾波演算，其中菱形空間濾波器的遮罩濾波處理時，也為利用像數為9×3的濾波遮罩，而后在各點進行數值的判讀轉換以在紋線的垂直方向上提高脊線與谷線的對比度，而其中菱形遮罩濾波處理的定義式如下 i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j)) (J) j′＝j+(-(u-(n+1))·sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j)) (H)式中W為菱形濾波遮罩定義，(I)式中的K為W遮罩系數和，而通過(J)式、(K)式可根據流向判斷中的流向角度θ(i，j)而后運算出濾波結果
而因為菱形濾波步驟中使濾波因素加入指紋流向，而可達到修復破碎且濾除谷線污損，以提升脊線與谷線間區別度的功效，請進一步配合參看圖4所示，其中為指紋原圖經過復合濾波作業后所得的影像增強實施成果圖。
前述的二值化步驟為將經過處理器濾波處理增強后的指紋影像進行二值化演算步驟，即可明顯看出影像強化的效果，以便將影像作后續的比對。以下為使用動態閥值的二值化演算法，數值式如下式所示 因動態閥值二值化不使用單一二值化閥值，故可降低按壓不均勻影響，(L)式的T(i，j)為根據(i，j)點及其周圍點灰度值分布所訂出的閥值，(M)式則根據各點閥值T(i，j)來決定二值化結果
而因為二值化步驟為一現有技術中熟知的特征汲取手段，因此也不于說明書中對其細節多加探討。
本發明的主要特征為將指紋灰階影像的斷線連接與噪聲濾除分成兩個步驟線型濾波、菱形濾波來完成，此兩種具方向性的復合濾波方式使用濾波器的運算簡單，可達到良好的影像增強效果，避免誤判特征點，且結合線型濾波器具有高度連接性及菱形濾波器可修補缺孔的優點作為強化影像手段的指紋影像處理方法，可有效地修補非自然原因的紋線斷裂與指紋空洞等缺陷，例如按壓手指干燥等缺陷指紋，請進一步配合參看圖5所示，其為隨機選取三個指紋原圖a以進行傳統的頻域濾波作業b以及利用本發明的復合濾波作業c在二值化汲取特征之后的顯像差異比較圖，自其中可清楚比照出本發明作業所產生的影像優勢； 再者，本發明使用的濾波遮罩像數理論值為9×3大小，但實際設計時可使用小于9×3的遮罩，如此可顯著地節省濾波時間與存儲器空間，以降低指紋影像增強所耗費時間與儲存空間。
綜觀上述，本發明在突破先前的技術下，確實已達到所欲增進的功效，且也是熟悉該項技藝者所不易于考慮的，再者，本發明申請前未曾公開，其所具的進步性、實用性，顯已符合發明專利的申請要件，依法提出創作申請。
以上所述僅為本發明的較佳實施例，對本發明而言僅僅是說明性的，而非限制性的。本專業技術人員理解，在本發明權利要求所限定的精神和范圍內可對其進行許多改變，修改，甚至等效，但都將落入本發明的保護范圍內。
權利要求
1.一種高效能指紋影像處理方法，其特征在于，是包含下列步驟
流向判斷，其是在處理器上通過套入演算數值式，進而讀取并判斷所采集的原始指紋灰階影像的特征脊的局部方向；
復合濾波的線型濾波，其是在判斷出流向后的指紋影像上，根據指紋線的紋向旋轉線型空間濾波器并在所述處理器套入線型遮罩濾波的定義式以進行各點的濾波演算；
復合濾波的菱形濾波，其是將經過所述線型濾波后的指紋影像依據紋線方向旋轉菱形空間濾波器并在所述處理器套入菱形遮罩濾波的定義式進行濾波演算；
二值化，其是將經過處理器濾波處理增強后的指紋影像進行二值化演算步驟，以顯示影像強化的效果。
2.根據權利要求1所述的高效能指紋影像處理方法，其特征在于，所述線型空間濾波器及所述菱形空間濾波器的遮罩濾波作業，為利用系數9x3的濾波遮罩進行。
3.根據權利要求2所述的高效能指紋影像處理方法，其特征在于，套入所述處理器的線型遮罩濾波定義式為
i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j))
j′＝j+(-(u-(n+1))·sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j))
式中W為線型遮罩的定義，K為W遮罩系數和，θ(i，j)為各點的流向角度，
為該點的濾波結果。
4.根據權利要求2所述的高效能指紋影像處理方法，其特征在于，套入所述處理器的菱形遮罩濾波處理定義式為
i′＝i+((u-(n+1))·cosθ(i，j)+(v-(m+1))sinθ(i，j))
j′＝j+(-(u-(n+1))·sinθ(i，j)+(v-(m+1))cosθ(i，j))
式中W為菱形濾波遮罩定義，K為W遮罩系數和，θ(i，j)為各點的流向角度，
為該點的濾波結果。
5.根據權利要求2所述的高效能指紋影像處理方法，其特征在于，在所述流向判斷步驟時所述處理器所套入的指紋流向判別數值式定義如下
S0＝M(i，j+4)+M(i，j+2)+M(i，j-2)+M(i，j-4)
S1＝M(i-2，j+4)+M(i-1，j+2)+M(i+1，j-2)+M(i+2，j-4)
S2＝M(i-4，j+4)+M(i-2，j+2)+M(i+2，j-2)+M(i+4，j-4)
S3＝M(i-4，j+2)+M(i-2，j+1)+M(i+2，j-1)+M(i+4，j-2)
S4＝M(i-4，j)+M(i-2，j)+M(i+2，j)+M(i+4，j)
S5＝M(i-4，j-2)+M(i-2，j-1)+M(i+2，j+1)+M(i+4，j+2)
S6＝M(i-4，j-4)+M(i-2，j-2)+M(i+2，j+2)+M(i+4，j+4)
S7＝M(i-2，j-4)+M(i-1，j-2)+M(i+1，j+2)+M(i+2，j+4)
其中M(i，j)為指紋圖像M在各點處的灰度值，而S0，S1，...，S7是各個方向的灰度值總和，而Smax和Smin分別表示各方向中最大與最小灰度值和，其如下式
而根據上述結果可判斷各點處的指紋流向特征值，再套入下式
θ(i，j)＝Sd·22.5°
以計算出該點角度θ(i，j)。
6.根據權利要求2所述的高效能指紋影像處理方法，其特征在于，所述二值化步驟使用動態閥值的二值化演算法，數值式如下
其中T(i，j)為根據(i，j)點及其周圍點灰度值分布所訂出的閥值，并根據各點閥值T(i，j)來獲得二值化結果
全文摘要
本發明為一種高效能指紋影像處理方法，是在取得指紋流向判斷后，結合線型濾波及菱形濾波兩種復合濾波方式以取代現有技術中利用頻域濾波進行影像的增強，而后利用二值化顯示其影像強化特征；而本發明中利用的復合濾波器可針對各點不同流向確實地進行影像增強并修補斷線以減少誤判的情況，且本發明可使用像數相對較低的濾波遮罩來達到節省濾波時間與存儲器空間，以降低指紋影像增強所耗費的時間與儲存空間。
文檔編號G06K9/00GK101770570SQ20091000122
公開日2010年7月7日 申請日期2009年1月4日 優先權日2009年1月4日
發明者邱立國, 廖孟秋, 洪永慶 申請人:茂暉科技股份有限公司