[发明专利]一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法及检测装置

说明书

本发明公开了一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法及装置，属于图像检测领域，其包括以下步骤：1）对低质量图像进行归一化处理；2）对低质量图像进行动态缩放处理；3）对缩放后的图像提取图像方向场；4）评估原图像的整体方向场杂乱度；5）对原始图像进行图像滤波处理；6）对图像按方向场采取图像增强处理；7）图像进行细化处理；8）搜索图像中的结构特征；9）利用结构特征评估图像纹线的连续性和纹线方向杂乱度；10）根据各结构特征的数量、纹线的连续性、纹线方向的杂乱度和整体方向场杂乱度判断图像为指纹图像或非指纹图像，将图像分为两类。本发明将图像中的指纹图像和非指纹图像进行分类，进而提高低质量指纹图像的修复效率。

技术领域

本发明涉及指纹图像识别及质量检测技术领域，尤其涉及一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法及检测装置。

背景技术

指纹图像记录了人指纹的纹理特征，可以作为每个人特有的身份证明特征。指纹图像识别是一种常用的生物识别技术，识别过程主要分为指纹特征提取和指纹特征识别两个部分。

指纹特征提取是通过简化指纹图像，以特征点替代曲线结构，确保一定精度的前提下降低计算量，提高运算速度。特征提取前需要先对传感器采集到的指纹图像进行预处理，即一系列的图像计算过程，具体包括获取指纹图像的方向场、背景分离、均衡、平滑、二值化和细化。特征提取时，首先搜索两类特征点，对部分虚假特征点做过滤后，添加特征点周围的额外信息，完成图像特征提取。

指纹特征识别是通过对比不同指纹图像的特征，判断两幅图像是否属于同一枚指纹。特征识别过程包括预识别、配准和精确对比等步骤。同一枚指纹存在多个指纹图像，这些指纹图像和其他不同的指纹生成的图像相互间对比产生的最大值被作为对比门限，与同类图像对比产生的对比数值由这一门限划分为两个部分，用得分不小于该门限的图像总数除以参与对比过程的指纹图像库总数，就可以得到一套算法对应一套指纹库的识别率。

实际中对指纹图片进行识别时，在从指纹生物信息向数字信息转换的过程中，因为采集仪器的缺陷和指纹本身的破损，造成指纹图像纹线断裂、破碎和变形等，导致指纹图片难以被识别，因此需要一些方法修复指纹图像的缺陷。此外，还可能存在需要识别某些复杂纹理是否属于正常指纹的情况，需要对例如橘子皮、硅胶手指等近似指纹纹理的物件表面进行区分，即分离正常指纹图像和非指纹图像，同样需要对这些图像进行评估。目前指纹图像的检测及修复方法如专利号为CN 109657579A的中国专利申请公开的一种指纹裂纹的检测与修复方法，包括特征点提取，裂纹检测，裂纹修复；特征点提取是对指纹原始图像进行预处理得到细化图像，提取特征点；裂纹检测是根据特征点分布图，计算图像每个像素点的特征点密度值，特征点密度值大于预设值的像素点属于裂纹点，所有的裂纹点集合在一起就构成了裂纹区域，如果图像中所有点的特征点密度值都小于预设值，则表示该指纹不存在裂纹；裂纹修复是根据裂纹区域内断裂点之间的方向场差值，将裂纹区域划分为：A类裂纹区和B类裂纹区；在A类裂纹区采用方向偏差估计法、距离估计法匹配断裂点对，并用逐步逼近法将两点重新连接，在B类裂纹区采用法线定标法匹配断裂点对，并用三角约束法将两点重新连接。

上述指纹裂纹的检测与修复方法只能实现对图像裂纹的修复，但无法鉴别图像是否属于指纹图像，若采集的图像为类似指纹图像的非指纹图像，由于设备无法识别该图像是否属于指纹图像，设备仍然进行图像修复，那么设备就会做无用功，则增加设备的工作负担，降低图像修复的效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对传统的指纹图像修复方法在修复图像前无法鉴别图像是否为指纹图像的缺陷，涉及一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法及检测装置。

为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

本发明涉及一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法，包括以下步骤：

1）对原始图像进行归一化处理；

2）对归一化后的图像进行动态缩放处理；