3 指纹图画的预处理
无论是指纹匹配仍是指纹分类，都需求提取指纹的有用特征，为了确保特征提取的牢靠性，有必要对获取的指纹图画进行预处理，以削减噪声或其他搅扰。本章首要叙述用于指纹匹配的图画预处理。一般说来，指纹匹配进程如图3.1所示。图画预处理的质量决议了后续处理鲁棒性。
3.1概述
关于指纹图画的预处理，到目前为止已有许多学者做了许多的研讨，而且对指纹图画的有用区域的提取和指纹图画切割和细化等提出了各种不同的办法。本论文在归纳了前人的研讨成果的一起，依据活体指纹传感器的特性以及主动指纹辨认的体系要求，加入了一个图画质量点评模块。整个指纹图画预处理的流程如图3.2所示。
指纹图画经传感器获取后，首要要对其质量进行点评，经过查看其有用面积的巨细来判别指纹图画是否合格，假如质量合格，则进行下一步处理；不然，要求从头收集图画，并给出图画质量不合格的原因，例如：手指过干、过湿，或许是手指放置得太偏。图画切割是把要处理的有用图画区域部分进行二值化处理，使图画仅包括两种象素值，以便于对图画特征的提取。去孔类噪声，首要是由于在图画二值化的进程中会发生一些孔类噪声，这些孔类噪声在图画细化后，就会发生2个伪特征点，给图画的辨认形成困难，因而要在图画细化之前去除这些噪声。图画细化是进一步把二值指纹脊线细化为单象素宽度的骨架线，这是为了便利后续的特征提取。图画滤波，首要是针对细化后的指纹图画，由于在前面的处理进程中，有些噪声没有去除洁净，在图画细化的时分就发生了短枝噪声，这些噪声也会形成伪特征点，因而要在提取特征点之前去掉这些短枝噪声，以便能够提取愈加牢靠的指纹图画的特征点。
3.2对指纹图画的假定
为了给图画预处理的作用一个客观的点评规范，作者在本论文中关于一副指纹图画和指纹图画处理的作用提出了以下假定：
（1）、指纹图画应当满意必定的对比度，当对比度太差，或图画太含糊时则以为图画不合格而不予处理。
（2）、关于指纹图画内的恣意一点，假如它在有用的指纹区域[所谓有用的指纹区域便是指含有显着的指纹脊线和谷线的区域]，则其n×n邻域（n为一适宜的数值，自己在编程序时取n=14）内的一切象素的灰度值的改变量应该较大。
（3）、把一幅指纹图画切割成多个n×n的小方块，核算每个小方块内的象素灰度值的改变量，依据假定（2）能够知道，假如灰度值的改变量f（见下文中界说）小于必定的阈值，则以为该块区域是指纹图画的布景区域，或许是指纹纹路特别含糊的区域，在这种区域不含有用的指纹特征，因而处理时能够把这种n×n的方块内的一切像素都当作对错有用指纹区域部分。
（4）、一幅切割较好的指纹图画应该满意以下条件
①。在一个小的区域内指纹的纹线走向应该大致相同
②。指纹的纹线流通，不该有太多的中止，相邻纹线无太多粘连
③。指纹纹线间的间隔应当大致相同以上假定是在对指纹图画的特性进行充分考虑的状况下提出的，契合绝大多数人手指指纹的状况，手指上有伤痕或许指纹被磨光的状况在外，因而在后续的算法规划中能够以为以上的假定是建立的。
3.3指纹图画质量点评
为了对指纹图画的好坏进行点评，首要要界说什么样的图画是好的图画，什么样的图画是不合格的图画，有了一个一致的规范之后才能够进行图画的点评。在参阅了许多文献资料的状况下，咱们确认了选用特征点对指纹进行匹配，因而，有用特征点的数量和牢靠性就应该成为点评一幅指纹图画的规范，但是在没有进行后续的处理之前，咱们又没有办法来获取详细的特征点以及特征点的数量、牢靠性等信息，因而应该寻求一个与有用特征点的数量密切相关的量来衡量指纹图画的质量。而且这个量能够不必经过后续的处理和杂乱的核算就能够得到，而且对大多数的状况下都能够有准确性。
在经过许多的实验之后，作者提出了一个假定：对一个特定的手指，有用指纹图画的面积越大，指纹图画中所包括的特征点就会越多，因而指纹图画的牢靠性就越高，指纹图画的质量就越好；反之，假如有用指纹图画的面积越小，指纹图画中所包括的信息也就越少，该指纹图画也就越不牢靠。
由此能够看出，对一个特定的手指，指纹图画中有用区域的面积的巨细能够正确的反映出指纹图画的质量，因而，指纹图画的有用区域的信息，能够作为点评指纹图画质量的一个客观的规范。
由于作者在课题顶用的是晶体%&&&&&%式传感器，图画质量易受外界环境影响，为了确保整个体系的牢靠性和稳定性，咱们需求用质量点评模块把质量不能满意要求的指纹拒之于外，特别是在指纹挂号进程中，必定要确保指纹模板的牢靠性。图3.3为几种质量较差的指纹图画的示例。
下面临图画质量点评的详细的进程介绍如下：
依据假定（2）对有用指纹区域的界说和约束，以及假定（3）对有用指纹区域的性质的描绘，作者规划了用灰度值的改变量来判别有用指纹区域和非有用指纹区域的算法，如下：
首要把一幅指纹图画分红n×n的小方块，n大约为指纹两个脊线（或谷线）之间的宽度，关于分辨率为500dpi的指纹图画其巨细可取n=10～18.界说n×n小方块的灰度值的改变量其间
（i0，j0）为小方块的左上角点的坐标，
fi,j，为原始图画第i行j列点的象素灰度值（为了和第二章的二值图画相差异，这儿用fi,j，来表明指纹图画，而不必B[i，j]）
M为该小方块内一切点的均值。
关于求出的△f，设定必定的阈值T，假如△f >T，则该方块内一切点都是有用指纹区域内的点。不然，假如△f＜ T，则该方块内一切点都对错有用的指纹区域内的点。为了进一步判别指纹图画的质量，关于非有用指纹区域还要对其性质进行进一步的判别，设定另一个必定的阈值T1，假如该小方块内一切点的均值Mi0,j0＜T1，则能够断定该小方块内的图画是由于图画粘连所引起的，是手指太湿的原因形成的；不然，假如该小方块内一切点的均值Mi0,j0＞T1,且T2＜△f＜T(T2为一个阀值)，则阐明该小方块内的指纹图画是比较淡，这是由于收集指纹图画的时分，手指过于枯燥引起的；假如小方块内的非有用指纹区域不归于以上两种状况，则小方块内的指纹图画归于指纹图画的布景。
为了对整幅指纹图画的性质作出判别，需求对一切现已分出性质的小方块进行核算，而且对核算量进行概率剖析，剖分出指纹图画的质量是否合格，假如质量不合格，则要判别出不合格的原因，给出下次收集指纹图画的指导性定见。
设整幅指纹图画是由N个n×n的小方块，经过核算后，△f >T的一切小方块的个数为N1个，△f ＜T时，Mi0,j0＜T1 的一切小方块的个数为N2个，T2△fT 时，Mi0,j0>T1 的一切小方块的个数为N3个，其他性质的小方块的个数为4 N个。
在核算了上述信息后，核算每种性质小方块的数量与整幅指纹图画的小方块的数量N的联系，由此来确认一幅指纹图画的质量
假如P1>TH1（TH1为一个阈值），则以为图画质量合格，P1的值越大，指纹图画的质量就越好，不然，指纹图画的质量不合格。
假如P1≤TH1，P2＞TH2（TH2为一个阈值），则以为图画的粘连太多，首要是由于收集指纹图画时，手指太湿引起的。
假如P1≤TH1，P2≤TH2，P3＞TH3（TH3为一个阈值），则以为指纹图画纹路太淡，不明晰，是由于收集指纹图画时，手指太枯燥引起的。
假如P1≤TH1，P4＞TH4（TH4是一个阈值），则以为指纹图画中布景图画过多，这是由于收集指纹图画时，手指放置的太方位偏引起，假如要判别到底是手指倾向左面、倾向右边、倾向上边仍是倾向下边，则还要核算一个信息，便是一切△f >T的一切小方块的所包括的图画区域（即有用指纹图画区域）的中心点的方位（ x ，y），这个方位的详细的求法，拜见第二章的公式2.1、公式2.2、公式2.3这三个公式，由（ x ，y）的信息即可判别出指纹图画违背的详细的性质，比如说，假如，x取值过大，阐明方位偏上，x取值过小，阐明方位偏下。左右的状况能够由y来确认。
经过上面临指纹图画质量点评的算法的介绍，能够得出指纹图画质量点评模块的算法流程图，如图3.4所示。图3.5是用上面介绍的办法对指纹图画进行点评时，发生的指纹图画的有用区域。由于，指纹图画的特征信息都包括在指纹图画的有用区域，所以在后续的处理中，就能够只处理指纹图画的有用区域部分，对其它的部分能够不予处理。
