自动指纹识别方法中的图像分割及指纹纹线距离提取技术

摘要

本发明公开了一种自动指纹识别方法中的图像分割及指纹纹线距离提取技术，针对现有指纹图像分割方法对指纹图像质量的适应性较低，对质量较差的指纹图像分割结果处理不准确的缺陷，引入了指纹图像灰度分布的概率密度模型，提出了基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟对指纹图像进行分割处理的新方法。本方法即使对低质量的指纹图像也可以准确的实现对指纹图像的有效分割。本发明针对离散傅立叶谱分析方法以及现有统计方法求取的指纹纹线距离和真实的纹线距离偏差较大及对图像质量的适应性不高的问题，提出了通过二维信号采样定理将指纹图像的离散谱转换为连续谱，并在此基础上提取准确的连续纹线距离，提高整个指纹识别技术的准确率。

主权项

1、一种自动指纹识别方法中的指纹图像分割及指纹纹线距离提取方法，其特征是指纹图像分割方法为先构造边界曲线概率密度模型，再根据指纹图像所具有的内在特征，构造外背景区域概率密度函数和内指纹区域概率密度函数，然后形成边界曲线的Markov链，再采用蒙特卡洛模拟方法加速Markov链收敛到最优解，实现对指纹图像的快速分割处理，将有效指纹图像从背景区域中分割开来，其步骤是：①构造边界曲线概率密度模型：对一条闭合曲线Γ，Γ的外部环形区域在背景区的外背景概率密度函数记为Pout(Γ)，同样，内指纹概率密度函数记为Pin(Γ)，Γ的边界曲线概率密度函数记为PL(Γ)，则有：PL(Γ)＝Pin(Γ)Pout(Γ)；②根据指纹图像所具有的内在特征，构造外背景区域概率密度函数和内指纹区域概率密度函数：A、脊线区域中像素的灰度值服从以脊线中心灰度为中心的正态分布，概率密度函数定义为：$p\left(i(x,y)\right|\mathrm{ridge})=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{\frac{{(g_m-{\mu }_l)}^2}{2{\sigma }^2}}$ B、谷线区域和背景区域中像素的灰度值服从以谷线中心灰度为中心的正态分布，概率密度函数定义为：$p\left(i(x,y)\right|\mathrm{valley})=p\left(i(x,y)\right|\mathrm{back})=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{\frac{{(g_m-{\mu }_k)}^2}{2{\sigma }^2}}$ C、对于准确地将有效指纹区域从背景中分割开的闭合曲线Γ，其外部区域一定在背景区，则定义外背景概率密度函数为：$\mathrm{Pout}\left(\Gamma \right)=\underset{m=1}{\overset{k}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{\frac{{(g_m-{\mu }_k)}^2}{2{\sigma }^2}}$ 而其内部区域一定在有效指纹区，其上的像素既可能在脊线区域上，也可能在谷线区域上，而谷线的灰度分布跟背景灰度分布相同，脊线和谷线在指纹区域交替出现。因此，定义内指纹概率密度函数为：$\mathrm{Pin}\left(\Gamma \right)=(1-|1-\frac{2k}{N}\left|\right)\underset{m=1}{\overset{k}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{\frac{{(g_m-{\mu }_l)}^2}{2{\sigma }^2}}$ ③构造指纹边界曲线的马尔科夫链：A、对当前状态下边界曲线上每个点xik做布朗运动，得到下一个状态下所有边界曲线上的点$x_{i+1}^k=B\left(x_i^k\right);$ B、依顺序连接xi+1k，得到下一个状态下的边界曲线${\Gamma }_{i+1}^0=\{x_{i+1}^1,x_{i+1}^2,···x_{i+1}^k,···,x_{i+1}^{n_i}\};$ C、对曲线进行整理，去掉一些重复的圈，从而得到Markov链上的下一个状态${\Gamma }_{i+1}=m\left({\Gamma }_{i+1}^0\right);$ ④采用蒙特卡洛模拟方法加速收敛到最优解A、采用Metropolis-Hastings方法构造以下转移核：$P\left({\Gamma }_{i+1}\right|{\Gamma }_i)=\min \{1,\frac{\mathrm{PL}\left({\Gamma }_{i+1}\right)}{\mathrm{PL}\left({\Gamma }_i\right)}\}$ 对马尔科夫链上的两个状态Γi，Γi+1，计算其转移核，再以概率P(Γi+1|Γi)决定是否转移；B、如果连续拒绝转移次数＞50，则认为收敛到最优解，这时的边界曲线即为所求的最优分割曲线，否则，继续计算其转移概率，判断是否转移；指纹纹线距离提取方法是将连续谱分析技术引入到指纹纹线距离提取技术中，提出了一种连续谱分析的指纹纹线距离提取方法，求取准确的指纹纹线距离信息。