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目录:
一、细化的定义及细化的原则
二、细化的方法
三、改进的OPTA细化算法
四、基于数学形态学的查表细化算法
一、细化的定义及细化的原则
预处理是指纹自动识别系统中的最重要的一步,它的的好坏直接影响着指纹识别的效果,细化是指纹识别预处理算法的核心环节。
细化的主要作用是去除不必要的纹线粗细信息,节省内存,便于从指纹中提取细节特征(交叉点和端点),从而提高指纹图像的处理速度。
细化的原则
一种好的细化算法应该满足下列条件:
收敛性、连通性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性和快速性。
收敛性:迭代必须是收敛的;
连通性:不破坏纹线的连接性;
拓扑性:保持原图像的基本结构特性;
保持性:保护指纹的细节特征;
细化性:骨架纹线的宽度为1个像素,即单像素宽;
中轴性:骨架尽可能地接近条纹中心线;
快速性:算法简单,速度快。
二、细化的方法
目前为止,关于细化方法的研究工作已有很多成果,所采用的方法从使用的观点来看,比较多的是采用模板匹配的方法。这种方法是根据某个象素的局部邻域(如3×3,5×5等)的图像特性对其进行处理,此外也有采用边缘搜索编码,外轮廓计算以及神经网络的细化方法。
从处理的过程来看,主要可以分为串行和并行两类。
前者对图像中当前象素的处理依据其邻域内象素的即时化结果,且不同的细化阶段采用不同的处理方法;
后者对当前的象素处理依据该象素及其邻域内各象素的前一轮迭代处理的结果,至始至终采用相同的细化准则。
三、改进的OPTA细化算法
细化算法中的OPTA算法能满足收敛性、连接性、拓扑性和保持性,对指纹图像的细化能达到较好的效果,但细化后脊线不光滑,有许多毛刺,且纹线扭曲,不在纹线中心,因此,它不满足细化性和中轴性。这会给特征值提取带来困难。
另外,它采用两个大小不同的模板分两次进行运算,其快速性也受到影响。
对OPTA算法进行改进,重新构造保留模板,采用了一种新的细化算法。
图1、消除模板
图2、4×4模板
图3、保留模板
说明:
(1)不能删,因为它是个内部点,我们要求的是骨架,如果连内部点也删了,骨架也会被掏空的;
(2)不能删,和(1)是同样的道理;
(3)可以删,这样的点不是骨架;
(4)不能删,因为删掉后,原来相连的部分断开了;
(5)可以删,这样的点不是骨架;
(6)不能删,因为它是直线的端点,如果这样的点删了,那么最后整个直线也被删了,剩不下什么;此外,孤立点也不能删,因为孤立点的骨架就是它自身。
总结一下,有如下的判据:(1)内部点不能删除;(2)孤立点不能删除;(3)直线端点不能删除;(4)如果P是边界点,去掉P后,如果连通分量不增加,则P可以删除。