指纹图像灰度规范化方法

摘要

本发明公开了一种指纹图像灰度规范化方法，要解决的技术问题是：解决分块效应问题，且运算速度快，具有较好的实时性。技术方案是对图像进行无重叠分块，对与当前块中心重合但比当前块更大的块计算灰度直方统计特征，使用灰度直方均衡与灰度拉伸进行灰度规范化，当处理完一个图像块后处理下一个相邻的图像块时采用增量式方法计算图像块的灰度直方统计特征，最后用灰度规范化结果覆盖原始图像。采用本发明克服分块效应的问题，且速度更快，具有更好的实时性，能够更好地用于实时嵌入式系统。

主权项

1.一种指纹图像灰度规范化方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，对待进行灰度规范化的指纹图像I分成大小为α×α的互不重叠的块：图像I的高度为height，宽度为width，图像I第i行第j列像素(i，j)的灰度值为I(i，j)；被分割成的大小为α×α的互不重叠的图像块称为A类图像块，所有A类图像块组成一个A类图像块矩阵，用A(ci，cj)标识该矩阵的第ci行、第cj列的A类图像块，0≤ci，0≤cj；对于每个A类图像块A(ci，cj)，取一个中心与A(ci，cj)重合、大小为β×β的矩形区域，β≥α，这个矩形区域用B(ci，cj)表示，称为B类图像块；分块时，先分出A类块，再对每个A类块确定一个对应的B类块；确定参数时，先确定β取值，再确定α的取值；B类图像块的边长β取为纹路宽度的2至3倍，α的取值范围为1到β个像素之间；第二步，建立图像I的副本G，采用重新计算方法或增量式计算方法逐个对A类图像块进行灰度规范化，每规范化完一个图像块就将该图像块的规范化结果保存在副本G中，对图像块A(ci，cj)的规范化过程为：2.1统计中心与A(ci，cj)重合、大小为β×β的图像块B(ci，cj)中灰度值为k的像素个数c[k]，0≤k≤255，分两种情况统计c[k]：2.1.1如果A(ci，cj)是位于最左列的A类图像块，即cj＝0，则采用重新计算方法计算c[k]：先将c[k]赋值0，然后对于B(ci，cj)中的每个像素(i，j)，将c[I(i，j)]加1；2.1.2如果A(ci，cj)不是位于最左列的A类图像块，即cj＞0，则采用增量式计算方法对c[k]进行修改，方法为：对于B(ci，cj-1)-B(ci，cj)中的每个像素(i，j)，将c[I(i，j)]减1；对于B(ci，cj)-B(ci，cj-1)中的每个像素(i，j)，将c[I(i，j)]加1；2.2对图像块B(ci，cj)进行灰度均衡，B(ci，cj)中的灰度k经过均衡后变为b[k]，均衡结果保存在b[k]中，b[k]的具体计算过程为：2.2.1初始化sc＝0；2.2.2k从0到255依次计算b[k]：2.2.2.1sc＝sc+c[k]；2.2.2.2b[k]＝(sc×256-β2)/β2；2.3将灰度区间[b[low]，b[up]]映射到灰度区间[0，255]，low和up分别表示图像块B(ci，cj)中的最小灰度值和最大灰度值，映射过程相当于将[b[low]，b[up]]拉伸至[0，255]，将灰度值b[k]映射到e[k]的方法是用公式(2)计算e[k]，此时low≤k≤up：$e\left[k\right]=\frac{\left(b\right[k]-b[\mathrm{low}\left]\right)\times 255}{b\left[\mathrm{up}\right]-b\left[\mathrm{low}\right]}---\left(2\right)$2.4更新图像副本G中与A(ci，cj)对应的区域的像素灰度值，方法是对于每个A(ci，cj)中的像素(i，j)，采用公式(3)更新G中的灰度值G(i，j)：G(i，j)＝e[I(i，j)]，(i，j)∈A(ci，cj) (3)第三步，所有A类块规范化后，副本图像G保存着灰度规范化结果，用副本图像G覆盖图像I。