[发明专利]一种基于结构张量的指纹方向场获取方法

摘要

本发明提供一种基于结构张量的指纹方向场获取方法。本发明首先对图像进行了直方图均衡化，比起原有的一些平滑滤波过程，更能突出图像的对比度。采用结构张量能够比较准确地计算出指纹图像的点方向场。在求结构张量时，使用均值滤波取代了原有的高斯滤波，并使用串行化的计算方法来实现均值滤波操作，这在不影响效果的情况下大幅提高了运算速度，使其能够应用与嵌入式等对准确率和时间都要求严格的场合中。

主权项

一种基于结构张量的指纹方向场获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对指纹图像进行直方图均衡化：1‑1通过求出指纹图像中各个灰度值下的像素点个数，得到每一级灰度所占的比例表示灰度值，为灰度值下的像素点个数，为指纹图像中像素点总数；1‑2计算累计直方图表示新的灰度级；1‑3最后利用直方图计算出均衡化后的图像为直方图均衡化后的图像像素值，为指纹图像的像素值；步骤2、计算指纹图像的结构张量：2‑1利用索贝尔Sobel算子求得指纹图像的一阶横向梯度图像和一阶纵向梯度图像2‑2计算横向梯度平方图像纵向梯度平方图像以及横向梯度与纵向梯度乘积图像2‑3分别对图像及进行9×9均值滤波分别得到滤波后的横向梯度平方图像纵向梯度平方图像以及横向梯度与纵向梯度乘积图像所述9×9均值滤波通过以下串行化方式实现：2‑3‑1)在待滤波图像中依次取像素点的像素值先计算其滤波掩膜邻域的纵向累加值再以此计算出整个滤波掩膜邻域的累加值均表示中间变量；2‑3‑2)计算9×9均值滤波结果2‑3‑3)判断图像中所有像素点是否处理完毕，如是，进入步骤2‑4，否则更新返回步骤2‑3‑2)：2‑4利用9×9均值滤波后的图像和得到结构张量为：$ST(i,j)=\left(\begin{array}{cc}{W}_x^2& W_x{W}_y\\ W_x{W}_y& W_y^2\end{array}\right);$步骤3、计算结构张量的特征值λ₂所对应的特征向量${\mathrm{\λ}}_2=\frac{1}{2}(a+c-\sqrt{{(a-c)}^2+4b^2});$$w_2=\left[\begin{array}{c}\frac{2b}{\sqrt{{(c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2})}^2+4b^2}}\\ \frac{c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2}}{\sqrt{{(c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2})}^2+4b^2}}\end{array}\right];$其中，中间量a、b、c分别对应一部分结构张量步骤4：用反正切公式得到指纹图像中各像素点处的点方向场$O(i,j)=arctan\left(\frac{w_{21}}{w_{22}}\right)$$w_{21}=\[\frac{2b}{\sqrt{{(c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2})}^2+4b^2}}\];w_{22}=\[\frac{c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2}}{\sqrt{{(c-a-\sqrt{{(c-a)}^2+4b^2})}^2+4b^2}}\].$