[19]中华人民共和国国家知识产权局
[12]发明专利申请公布说明书
[21]申请号200710017928.0
[51]Int.CI.
G06K 9/00 (2006.01)
[43]公开日2008年10月15日[22]申请日2007.05.24[21]申请号200710017928.0
[71]申请人西北工业大学
地址710072陕西省西安市友谊西路127号[72]发明人郭雷 常江 陈大海 黄雷
[11]公开号CN 101286194A
[74]专利代理机构西北工业大学专利中心
代理人王鲜凯
权利要求书 1 页 说明书 5 页 附图 1 页
[54]发明名称
指纹边框线的滤除方法
[57]摘要
本发明涉及一种指纹边框线的滤除方法，属于数字图像处理和指纹识别技术领域。其特征在于：首先对于一幅大小为m×n的图像进行带阻滤波预处理，对上述预处理的图像进行二值化处理，用两个大小分别为m×9和9×n的窗口沿纵向、横向扫描整幅图像，并在m×9的窗口领域内计算列像素和的最小值，再在9×n的窗口领域内计算行像素和的最小值，并根据该值进行图像的填充和完成边框线的删除。有益效果：适合于在自动指纹识别系统中去除一种普遍存在的干扰使得自动指纹识别更加准确。
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权 利 要 求 书
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1.一种指纹边框线的滤除方法，其特征在于步骤如下：
1)首先对对于一幅大小为m×n的图像进行带阻滤波预处理：
式中Dl、Dh为截止频率；D(u，v)是点(u，v)到傅立叶频域原点的距离；n为滤波器的阶数；
2)对上述预处理的图像进行二值化处理；
3)用两个大小分别为m×9和9×n的窗口沿纵向、横向扫描整幅图像； 4)在m×9的窗口领域内，计算
Xi为列像素
值(在二值图像中为1或0)，Sj为一列像素值的和，Sump列为窗口内各列和的最小值；当Sump列的值小于预设阈值T时，判断窗口内的该列为黑色边框线内的元素，并将该列定为m×9窗口的中心列，将m×9窗口中心至于该列，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，完成边框线的部分删除； 5)在9×n的窗口领域内，计算
Xj为行像素
值(在这里为1或0)，Si为一行像素值的和，Sump行为窗口内各行和的最小值；当Sump行的值小于阈值时，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，完成边框线的删除。
2.根据权利要求1所述的指纹边框线的滤除方法，其特征在于：所述的阈值T的大小定为一列像素总和的20％左右。
3.根据权利要求1所述的指纹边框线的滤除方法，其特征在于：在窗口内出现两排以上最小值相同且小于阈值的行或列，以选择靠近图像中心位置的行或列作为窗口中心进行填充。
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说 明 书
指纹边框线的滤除方法
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技术领域
本发明涉及一种指纹边框线的滤除方法，用于在自动指纹识别系统中去除一种普遍存在的干扰，使得自动指纹识别更加准确。背景技术
自动指纹识别系统(Automated Fingerprint Identification System，简称AFIS)，以其
安全性、可靠性及高效性，在、信息安全及电子商务等领域具有广泛的应用前景。图1所示即是一个完整的自动指纹识别系统的流。从图中我们可以看出自动指纹识别系统由图像预处理、特征提取、分类和匹配等几部分组成。指纹图像经过预处理的一系列步骤之后就要进行分类和匹配，配准也就是自动指纹识别系统的最终目标。指纹分类的多种方法中就有奇异点分类，该方法实际上就是利用指纹的中心点和三角点的位置和数量关系把指纹归于分类体系中。指纹匹配方法中也有基于图形的匹配方法，该方法也是基于中心点的定位来进行匹配，因此可以看出自动指纹识别系统中，中心点定位是一个非常重要的环节。
中心点定位的算法有Poincar’index算法，方向图邻域正弦比算法，也有在细化图中跟踪得到中心点的跟踪算法。我们对大量的中心点定位算法做了实验，发现在对指纹图像处理的时候，图像边框对处理的结果有很大的影响，如图2所示。 从图中可以看出，没有边框线的指纹图像中心点定位算法非常准确，而有边框线的图像受到边框的影响中心点定位完全失败。边框线的存在，完全不符合指纹的纹理结构，边框线上各点的像素值和指纹图像上各点的像素值产生的关系，类似于中心点的弧度值，被自动识别系统错误检出为中心点。 发明内容
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要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种指纹边框线的滤除方法，可以实现对图像边框进行处理，以消除边框对输出结果的影响。 技术方案
本发明的思想是：边框线实际是来自油墨捺印指纹时，采集卡上的印刷分类线，在扫描过程中被带入了数据库。这些线条具有较高的密度，并且与指纹线相连接。但是，根据指纹图像的边框线在相对水平和垂直方向上是贯穿整幅图像，这与指纹在整个图像上的一个贯穿方向上是具有不同的特征点。另外各个指纹图像的灰度差异本身较大，灰度图像中各点的像素值也有所差异，利用指纹图像无特征损失的二值图像中计算的方法，消除指纹的边框线。 本发明技术特征的具体步骤如下：
1)首先对对于一幅大小为m×n的图像进行带阻滤波预处理：
式中Dl、Dh为截止频率；D(u，v)是点(u，v)到傅立叶频域原点的距离；n为滤波器的阶数；
2)对上述预处理的图像进行二值化处理；
3)用两个大小分别为m×9和9×n的窗口沿纵向、横向扫描整幅图像； 4)在m×9的窗口领域内，计算
Xi为列像素
值(在二值图像中为1或0)，Sj为一列像素值的和，Sump列为窗口内各列和的最小值；当Sump列的值小于预设阈值T时，判断窗口内的该列为黑色边框线内的元素，并将该列定为m×9窗口的中心列，将m×9窗口中心至于该列，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，完成边框线的部分删除；
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5)在9×n的窗口领域内，计算
Xj为行像素
值(在这里为1或0)，Si为一行像素值的和，Sump行为窗口内各行和的最小值；当Sump行的值小于阈值时，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，完成边框线的删除。
所述的阈值T的大小定为一列像素总和的20％左右。
在窗口内出现两排以上最小值相同且小于阈值的行或列，以选择靠近图像中心位置的行或列作为窗口中心进行填充。 有益效果
本发明提出一种指纹边框线的滤除方法。边框线是来自油墨捺印指纹时，采集卡上的印刷分类线，在扫描过程中被带入了数据库。这些线条具有较高的密度，并且与指纹线相连接。利用本方法可以实现对图像边框进行处理，以消除边框对输出结果的影响。附图说明
图1：边框对中心点定位影响
a：无边框线的指纹中心点定位；b：边框线使中心点判断失误 图2：指纹图像中的边框线 图3：纵向、横向的扫描窗口 图4：边框滤除效果
a：为原始图像；b：为带阻滤波二值图像
c：为删除边框线图像；d：为中心点正确定位图像 具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步描述：
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用于实施的硬件环境是：Pentium-2.66G计算机、256MB内存、M显卡，运行的软件环境是：Window XP。我们用VC++及MATLAB 7.1程序设计语言实现了本发明提出的方法。
首先对图像进行采用带阻滤波预处理：
式中Dl、Dh为截止频率；D(u，v)是点(u，v)到傅立叶频域原点的距离；n为滤波器的阶数。在这里Dl、Dk的选取根据不同图像的情况自适应的选取。然后依据流程图中的方法对图像进行二值化处理。
在图像经过滤波、二值等预处理后我们首先分析图像边框直线的特性，如图4所示是二值化后图像中的一条贯穿图像的边框横线，这条线尽管有一些倾斜、边缘也不整齐，但是从数字矩阵中我们总可以找到一行像素是全为0(0表示黑)或绝大部分为0的阵列。同时，由于指纹是有间隔的脊线和谷线构成，并且存在于白色背景下，所以在纹线的横向或者纵向的一个阵列中，黑色像素的分布不到该阵列像素和的50％。这些为我们选取阈值实现边框线的删除创造了条件。类似图像中的竖线也同样具有这一特性。
对于一幅大小为0×0的指纹图像，我们经过统计发现，边框线的宽度平均像素为6，由于该线中水平或垂直方向上的最小值与该线的轴心有一定的偏差，所以在选择滤波窗口的宽度时，要比纹线宽度稍大一些。我们选择的窗口宽度为9。，对于一幅大小为m×n的图像，需要用两个大小分别为m×9和9×n的窗口分别对图像进行处理，用这两个窗口沿纵向、横向的扫描整幅图像。 在m×9的窗口领域内，计算每列的和：
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Xi为列像素值(在二值图像中为1或0)，Sj为一列像素值的和，Sump列为窗口内各列和的最小值。
当Sump列的值小于某一预设阈值T时，判断窗口内的该列为黑色边框线内的元素，并将该列定为m×9窗口的中心列，将m×9窗口中心至于该列，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，从而完成边框线的删除。阈值T的选取根据前面的分析，大小定为一列像素总和的20％左右，即：T＝0.2m(T为经验值)。 同样，在9×n的窗口领域内，计算每行的像素和：
Xj为行像素值(在这里为1或0)，Si为一行像素值的和，Sump行为窗口内各行和的最小值。
当Sump行的值小于阈值时，填充窗口内全部像素点为1(1为白)，完成边框线的删除。
本发明指出窗口内有时会出现两排以上最小值相同且小于阈值的行或列，这时候就要选择靠近图像中心位置的行或列作为窗口中心进行填充。而且从边框线到图像边缘有时会有一些纹线或是其它的墨迹，在滤除直线之后这些还是存在，从指纹学的角度边框线之外的纹线在提取特征点的时候是无效的，因此在滤除直线的时候也应该把这些一同滤除。在窗口中计算出的最小值所在的行或列小于图像中心位置则从窗口位置向图像上边缘或左边缘全部填充为背景；反之则向图像下边缘或右边缘全部填充为背景。
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说 明 书 附 图
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图1
图2
图3
图4
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