基于基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法 滤波器的指纹图像增强算法 介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法，该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实 验表明这种算法具有很好的处理效果。 摘摘 要：要： 介绍了一种基于 关键词： 关键词： 　指纹具有唯一性和终身不变性。指纹识别技术即是利用指纹的这种特性，通过对指纹特征的提取和比对完成对个人的身份验 证。其具体流程如图1所示。 　从采集头得到的指纹图像往往带有大量的噪声。这些噪声主要有：采集头上的污点、指纹本身带有的疤痕、指纹太湿造成的 指纹粘连、指纹太干造成的纹线断裂。这些噪声不利于指纹原本特征信息的准确提取，所以需要对采集到的指纹图像进行图像 增强。 　 1 归一化归一化 　归一化是为了消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不均造成的灰度差异，将指纹图像的对比度和灰 度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格[5]。一般按式(1)~式(3)进行归一化。 　 　指纹图像归一化处理后的图像如图2所示。 2 方向场的计算 方向场的计算 　指纹方向场真实地反映了指纹图像最本质的纹理特征，再现了指纹的中心纹路、外围包络线及脊线的形状和走势。由于脊线 具有缓变性的特点，求出的方向场也不可能发生走向的剧变，利用这一特征可以对有噪声情况下求出的方向场进行平滑处理， 从而可以获取低质量指纹图像效果较好的方向场[6]。方向场是对纹线形状的一种描述，这种描述可以大大简化研究指纹的几 何拓扑结构问题。方向场的计算如下： 　(1)把指纹图像分成大小为W×W的方块，对于500 DPI指纹图像，W常选为16。 (2)计算点(i，j)的梯度和。本文根据计算的要求，梯度算子可以选择简单的Sobel算子，也可以选择较复杂的Marr-Hildreth算 子。Sobel算子公式如下： 

　归一化后的指纹图像和方向图如图3所示。 3 Gabor滤波增强 滤波增强 　Gabor滤波器使用方向场图像来进行增强，是指纹增强算法中最常见的一种。这种算法的基本出发点是基于指纹的数学模 型，指纹在局部小区域内可以认为是一组平行的具有一定频率的直线，可以顺着脊线的方向使用Gabor窗函数去过滤图像，使 脊线的信息得到加强。由于是顺着脊线的方向滤波，在顺着脊线的方向上有平滑的作用，因此能将一些断裂的脊线修复回原来 的状态；同时由于Gabor滤波器具有良好的频率选择性，可以在有效地去除脊线上的噪声的同时，保持脊线的结构。 通常的二维Gabor滤波算子的定义如下： 

　 4.2 Gabor滤波器的大小 滤波器的大小 　在传统的Gabor滤波器算法中，滤波器的宽度和高度被设置为固定值，但是固定的滤波器大小不能容纳不同尺寸带宽的小 波。因此，为了使滤波器的大小能按照Gabor小波的带宽变化，本文把滤波器的宽度Wx和高度Wy建立了与标准偏差有关的方 程： 　wx=6 δx　　　　　(16) 　wy=6 δy　　　　　(17) 　由于绝大多数的Gabor小波信息都包含在[-3δ，3δ]内，所以，在式中所选的参数能够容纳绝大多数有用的Gabor小波信息。 在得到每一小块的脊线频率、标准差和滤波器大小后，利用Gabor滤波器的脊线响应对指纹图像进行滤波后得到经过参数优化 Gabor滤波器处理后的图像为： 　改进前后滤波效果如图5所示。 5 实验结果分析 实验结果分析 　本文提出的改进的Gabor滤波器算法能够较好地避免传统方法中产生的虚假的脊线或谷线，并能达到一致性的增强，通过图 像的增强算法，图像得到明显的增强，细节信息得到了很好的保留。在本文设计的滤波器中，窗口的大小是动态变化的，与指 纹的脊线和谷线的宽度有关，所以需要花费更多一点的时间来换取对图像增强质量的提高。 参考文献 参考文献 [1] JAIN A K， FARROKHNIA F． Unsupervised texture segmentation using Gabor filters[J]． Pattern Recognition， 1991，24(12)：167-186． [2] Hong Lin， Wan Yifei， JAIN A. Fingerprint Image enhancement： algorithm and performance evaluation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 1998， 20(8)：777-789. [3] 刘映杰，马义德，冯晓兰，等．Gabor滤波器在基于细节点的指纹识别中的应用[J]．计算机测量与控制，2007，15(1)： 132-134． [4] 夏振华，石玉，于盛林．基于Gabor滤波器的指纹图像增强[J]．工程图学学报，2006(5)：80-85． [5] 林青松，王小琼．基于改进Gabor滤波指纹图像增强算法研究[J]．现代计算机专业版，2008(2)：36-38． [6] 林喜荣，苏晓生，丁天怀，等．Gabor滤波器在指纹图像处理中的应用[J]．仪器仪表学报，2003，24(2)：183-186．