运用生物认证技能替代传统的运用钥匙、身份证、暗码等办法进行个人身份判定,可广泛使用于银行、机场、公安等范畴的收支办理。将信息技能与生物技能相结合的生物认证技能是本世纪最有发展潜力的技能之一,而指纹辨认技能则是其间非常有远景的一种。
数字信号处理器(DSP)是指以数值核算的办法对数字信号进行处理的芯片。它具有处理速度快、灵敏、准确、抗干扰能力强、体积小、运用方便等长处。DSP使用于指纹辨认已经成为一个新的科技范畴和独立的学科体系,当时已构成了有潜力的工业和商场。
本文选定100MHz DSP TMS320VC5402作为指纹信号的处理器,运用其流水线编码的操作特色,并结合指纹辨认技能,完成根据DSP CCS2.2的指纹辨认预处理体系。CCS 2.2(Code Composer Studio)是一种针对规范TMS320调试接口的集成开发环境(IDE),由TI公司于1999年推出。指纹辨认的处理流程如图1所示。
图1 指纹辨认流程图
指纹处理进程可分为三个阶段:
(1) 获取原始指纹图画,进行预处理;
(2) 提取指纹特征点;
(3) 指纹辨认分析判断。
在上述三个阶段中,指纹图画的预处理阶段尤为重要,该阶段对图画处理的好坏直接关系到后边两个阶段作业的展开。本文结合TMS320VC5402的特色,要点研讨指纹辨认的预处理算法及其DSP完成问题,其间包含指纹的极值滤波、滑润滤波、拉普拉斯锐化、迭代二值化和该算法在DSP开发渠道CCS2.2的C5000上的仿真完成。这一问题的处理,可为未来指纹辨认体系的脱机使用供给很有价值的参阅。
1 指纹辨认预处理算法
指纹辨认预处理的意图是使指纹图画更明晰,边际更显着,以便提取指纹的特征点进行辨认。本文采纳极值滤波和改善的滑润滤波进行噪声消除,使图画不失真;采纳拉普拉斯锐化对指纹进行纹线增强,杰出边际信息,为自适应阀值的迭代二值化供给方便。
1.1 极值滤波
解梅、马争以为极值滤波器的规划是根据这样一种理念:在指纹图画的收集进程中,指纹图画所遭到的冲击性噪声表现为一些斑驳或亮点。在一般情况下,能够以为绝大数冲击性噪声是被实在的灰度值所围住。一起噪声污染的像素要远远小于实在灰度值的像素。因而在噪声的消除进程中,无需对大多数没有被噪声污染的像素进行改动处理,只需对那些被污染的像素进行“实在值”替代处理,而这些值的确认可经过图画像素邻域的相关性来确认。设有一待处理器像素为s0,其周围8邻域像素排列为
取邻域相关像素的均值为Ai,i∈{1,2,…8},并以四个像素为一组处理单元,则改善的极值滤波[1]算法可表述如下:
假如A0>max(Ai),i∈{1,2,…8},则
s1=s2=s4=s0=min(A1,A2,A4)
s2=s3=s5=s0=min(A2,A3,A5)
s4=s6=s7=s0=min(A4,A6,A7) (3)
s5=s7=s8=s0=min(A5,A7,A8)
假如min(Ai)≤Ai≤max(Ai),i∈{1,2,…8},则将像素原值输出,不作处理。 试验成果表明,该办法能得到与中值滤波相似的作用,达到了开始去除噪声的意图。
1.2 滑润滤波
经过上面的极值滤波处理之后,图画传输进程中所构成的大多数冲击性噪声均被除掉,但指纹图画中还存在着随机噪声,需进一步对图画进行滑润处理。本文采纳两次滑润滤波,一次是在极值滤波之后,一次是在锐化滤波之后。改善的滑润卷积核为
系数取1/15而非本来的1/17的原因在于进步图画的对比度;而卷积核中心像素加权系数取为5是为了杰出该点像素。试验成果表明,该改善是可行的,有利于杰出中心像素并有用去除随机噪声。
1.3 锐化滤波
关于因为积分运算所形成的含糊图画,有必要对其含糊进行校对,从而增强指纹图画的鸿沟。具体做法为增强指纹脊线与谷的对比度。这种增强指纹图画的高频成分,使其边际明晰的办法称为锐化。因而,锐化的意图在于使经过均匀或积分运算后变得含糊的图画的边际和概括变得明晰,并使细节明晰。在本文中,锐化卷积核选用拉普拉斯算子:
经过该卷积核对图画进行卷积预算,能完成高通滤波,从而得到锐化后的指纹脊线。
1．4 迭代阀值二值化
指纹图画经过极值滤波、滑润滤波、拉普拉斯锐化滤波、滑润滤波后,大多数噪声都已被消除,这就为特征点提取供给了根底。为了提取特征点,需对指纹图画进行切割。本文采纳迭代阀值的办法对指纹图画进行阀值切割。在图画处理中,重复地用一种运算直至条件满意而得到输出图画的办法称为迭代。迭代阀值办法如下:
①设定初始灰度阀值T(如令T＝127),把指纹图画的灰度值分为两组R1和R2。
②核算两组的均匀灰度值u1和u2。
③从头设定新的灰度阀值T。新的T界说为:T＝(u1+u2)/2。
④根据新的T对指纹图画进行阀值切割。
这种办法是以自适应的阀值对指纹图画进行二值化处理。试验成果表明,该办法比设定固定阀值进行处理更有普遍意义,且行之有用。
2 指纹图画在CCS 2.2上的输入与输出
在规划中,选用DSP集成开发环境CCS2.2对指纹辨认算法进行模仿验证。用指纹成像体系收集一幅*bmp格局指纹图画,如finger.bmp指纹图画。在该指纹图画的数据上面增加一个COFF文件的文件头。以文件名finger.out保存。*.out文件为TI的公共方针文件。运用CCS中的File-Load Data 能够将finger.out的指纹图画放到DSP的相应内存中去,本次规划中将finger.out存放于DSP的数据存储空间。运用CCS中的Image菜单,经过设置相关选项能够调查处理前的图画与处理后的图画。
3 实践指纹图画预处理作用
根据上述指纹辨认预处理算法,经过CCS2.2的模仿功用,完成了指纹辨认预处理的DSP处理,达到了DSP处理指纹图画的使用意图。成果如图2所示。
图2 实践指纹预处理成果
本文针对TMS320VC5402 DSP的快速、高效的特色,采纳了DSP集成开发环境CCS2.2对指纹图画进行预处理。在指纹的预处理中,因为DSP具有10ns指令周期,使选用改善的极值滤波和改善的卷积核滑润滤波对指纹图画进行一次、二次滑润实时处理成为可能。试验成果表明,该办法能有用地处理指纹图画的冲击性噪声和随机噪声。而迭代二值化的运算充分运用了DSP 五级流水线操作,达到了运用DSP对指纹图画进行预处理的使用意图。
