[发明专利]一种基于图像融合的指纹识别系统

权利要求书

1.一种基于图像融合的指纹识别系统，其特征是，包括指纹采集模块、数模转换模块、指纹图像处理模块、指纹数据库模块和结果验证模块，所述指纹采集模块用于采集目标指纹的红外图像与紫外图像；所述数模转换模块用于对目标指纹的红外图像与紫外图像分别进行数模转换；所述指纹图像处理模块用于对目标指纹的红外图像与紫外图像进行去噪、分解和合成处理，得到目标指纹图像；所述指纹数据库模块中存储有标准的指纹图像；所述结果验证模块将目标指纹图像与标准的指纹图像进行对比验证，得到指纹验证结果，并对结果进行显示；

所述指纹采集模块对目标指纹的红外图像和紫外图像进行采集时，采用红外COMS成像镜头对目标指纹的红外图像进行采集，采用紫外CCD成像镜头对目标指纹的紫外图像进行采集，紫外CCD成像镜头前方连接有LED激励器件，后方连接有紫外图像增强器，最后连接红外COMS成像镜头，所有镜头光路同轴且平行放置；

所述红外COMS成像镜头和紫外CCD成像镜头皆为双色集成式结构；

所述指纹图像处理模块包括指纹图像预处理子模块、指纹图像分解处理子模块和指纹图像融合子模块；所述指纹图像预处理子模块将带噪声的红外图像和紫外图像进行小波变换处理，得到相应的小波系数，此时得到的小波系数包括无噪声小波系数以及噪声小波系数，然后利用改进的小波阈值函数对目标指纹的红外图像和紫外图像进行去噪处理，具体为：

(1)采用改进的阈值函数将得到的小波系数进行阈值化处理，以滤除噪声小波系数，得到无噪声小波系数，采用的改进的阈值函数为：

式中，表示无噪声小波系数，ψ为带噪声的红外图像和紫外图像进行小波变换处理后得到的小波系数，sgn(·)为符号函数，i为符号函数的变量，p和q为可调参数，υ为小波系数阈值，ε为噪声标准差；

(2)利用阈值化处理后得到无噪声小波系数进行对目标指纹的红外图像和紫外图像进行重构，得到无噪声红外图像和无噪声紫外图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像融合的指纹识别系统，其特征是，所述指纹图像分解处理子模块首先对经过所述指纹图像预处理模块处理后，得到的无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂采用非下采样Contourlet变换分别进行分解处理，得到各自的一个低频子带系数和一系列的高频子带系数，即和X₁^Low(j,k)和X₂^Low(j,k)分别表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在像素点(j,k)处的低频子带系数，和表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在像素点(j,k)处的第m个尺度的第n个方向的高频子带系数，M为尺度数，m表示第m个尺度，n为第n个方向，n_m为第m个尺度下的方向数；

然后将(j,k)处像素点经过NSCT进行分解处理后得到的子带系数与周围4个像素点的子带系数值进行比较，用自定义活跃度计算公式逐点计算两幅无噪声图像像素点的活跃度，利用无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂的高频子带系数进行活跃度计算，得到像素点(j,k)的高频子带的活跃度，自定义活跃度计算公式为：

式中，和分别表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂中(j,k)处像素点第m个尺度的第n个方向的高频子带活跃度，和表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在(j,k)处的第m个尺度第n个方向的高频子带系数，分别表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂与(j,k)处像素点的上、下、左、右4个方向相邻的像素点的第m个尺度第n个方向的高频子带系数；

同样地，将高频子带系数换成低频子带系数，利用自定义活跃度计算公式，对两幅无噪声图像的低频子带的活跃度进行计算，得到无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在(j,k)处像素点的低频子带的活跃度W₁^Low(j,k)和W₂^Low(j,k)。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像融合的指纹识别系统，其特征是，所述指纹图像融合子模块首先对无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在点(j,k)处的活跃度进行比较，得到相应的活跃度比较结果，根据活跃度比较结果，对子带系数进行重新取值，得到新的高频子带系数与新的低频子带系数，并将新的子带系数作为融合后的目标指纹图像的子带系数，具体为：

式中，X(j,k)为融合后的目标指纹图像在点(j,k)处重新取值后的子带系数，X₁(j,k)和X₂(j,k)分别为无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在点(j,k)处的子带系数，W₁(j,k)和W₂(j,k)分别为无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂中(j,k)处像素点的活跃度，W₁(j,k)包括W₁^Low(j,k)和W₂(j,k)包括W₂^Low(j,k)和X₁(j,k)包括X₁^Low(j,k)和X₂(j,k)包括X₂^Low(j,k)和当X₁(j,k)＝X₁^Low(j,k)时，X₂(j,k)＝X₂^Low(j,k)，W₁(j,k)＝W₁^Low(j,k)，W₂(j,k)＝W₂^Low(j,k)，当时，为调整阈值，X₁^Low(j,k)和X₂^Low(j,k)分别表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在像素点(j,k)处的低频子带系数，和表示无噪声红外图像X₁和无噪声紫外图像X₂在像素点(j,k)处的第m个尺度的第n个方向的高频子带系数，J和K分别表示两幅无噪声图像的宽度和高度；

利用新的高频子带系数与新的低频子带系数作为合成图像的高频子带系数与低频子带系数，通过NSCT逆变换重构图像，得到融合后的目标指纹图像，并进行输出。