基于DSP CCS2.2实现指纹辨认预处理惩罚体系

---

 
    利用生物认证技能代替传统的利用钥匙、身份证、暗码等要领举行个人私家身份鉴定,可遍及应用于银行、机场、公安等范畴的出入办理。将信息技能与生物技能相连合的生物认证技能是本世纪最有生长潜力的技能之一,而指纹辨认技能则是此中非常有远景的一种。

    数字信号处理惩罚器(DSP)是指以数值谋略的要领对数字信号举行处理惩罚的芯片。它具有处理惩罚速率快、机动、正确、抗滋扰本领强、体积小、利用方便等好处。DSP应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,当前已形成了有潜力的财产和市场。

    本文选定100MHz DSP TMS320VC5402作为指纹信号的处理惩罚器,利用其流水线编码的操纵特点,并连合指纹辨认技能,实现基于DSP CCS2.2的指纹辨认预处理惩罚体系。CCS 2.2(Code Composer Studio)是一种针对标准TMS320调试接口的集成开辟环境(IDE),由TI公司于1999年推出。指纹辨认的处理惩罚流程如图1所示。

图1 指纹辨认流程图

    指纹处理惩罚进程可分为三个阶段:

(1) 获取原始指纹图像,举行预处理惩罚;

(2) 提取指纹特性点;

(3) 指纹辨认阐发果断。

    在上述三个阶段中,指纹图像的预处理惩罚阶段尤为紧张,该阶段对图像处理惩罚的优劣直接干系到背面两个阶段事变的开展。本文连合TMS320VC5402的特点,重点研究指纹辨认的预处理惩罚算法及其DSP实现题目,此中包括指纹的极值滤波、腻滑滤波、拉普拉斯锐化、迭代二值化和该算法在DSP开辟平台CCS2.2的C5000上的仿真实现。这一题目的办理,可为将来指纹辨认体系的脱机应用提供很有代价的参考。

1 指纹辨认预处理惩罚算法

    指纹辨认预处理惩罚的目标是使指纹图像更清楚,边沿更明显,以便提取指纹的特性点举行辨认。本文采取极值滤波和改造的腻滑滤波举行噪声消除,使图像不失真;采取拉普拉斯锐化对指纹举行纹线加强,突出边沿信息,为自适应阀值的迭代二值化提供方便。

1.1 极值滤波

    解梅、马争[1]以为极值滤波器的计划是基于如许一种理念:在指纹图像的征求进程中,指纹图像所受到的打击性噪声表现为一些斑点或亮点。在一样平常环境下,可以以为绝大数打击性噪声是被真实的灰度值所包围。同时噪声污染的像素要远远小于真实灰度值的像素。因此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举行变化处理惩罚,只需对那些被污染的像素举行“真实值”代替处理惩罚,而这些值的确定可通过图像像素邻域的相干性来确定。

设有一待处理惩罚器像素为s0,其四周8邻域像素分列为

取邻域相干像素的均值为Ai,i∈{1,2,...8},并以四个像素为一组处理惩罚单位,则改造的极值滤波[1]算法可表述如下:

要是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)

要是min(Ai)≤Ai≤max(Ai),i∈{1,2,...8},则将像素原值输出,不作处理惩罚。

实行结果表明,该要领能得到与中值滤波雷同的结果,到达了开端去除噪声的目标。

1.2 腻滑滤波

    颠末上面的极值滤波处理惩罚之后,图像传输进程中所形成的大多数打击性噪声均被撤除,但指纹图像中还存在着随机噪声,需进一步对图像举行腻滑处理惩罚。本文采取两次腻滑滤波,一次是在极值滤波之后,一次是在锐化滤波之后。改造的腻滑卷积核为

    系数取1/15而非原来的1/17的缘故起因在于进步图像的比拟度;而卷积核中间像素加权系数取为5是为了突出该点像素。实行结果表明,该改造是可行的,有利于突出中间像素并有效去除随机噪声。

1.3 锐化滤波

    对付由于得分运算所导致的含糊图像,有须要对其含糊举行校正,进而加强指纹图像的边界。详细做法为加强指纹脊线与谷的比拟度。这种加强指纹图像的高频因素,使其边沿清楚的要领称为锐化。因此,锐化的目标在于使颠末均匀或得分运算后变得含糊的图像的边沿和表面变得清楚,并使细节清楚[2]。在本文中,锐化卷积核采取拉普拉斯算子[3]:

    通过该卷积查对图像举行卷积预算,能实现高通滤波,进而得到锐化后的指纹脊线。

1．4 迭代阀值二值化

    指纹图像颠末极值滤波、腻滑滤波、拉普拉斯锐化滤波、腻滑滤波后,大多数噪声都已被消除,这就为特性点提取提供了底子。为了提取特性点,需对指纹图像举行支解。本文采取迭代阀值的要领对指纹图像举行阀值支解。在图像处理惩罚中,重复地用一种运算直至条件餍足而得到输出图像的要领称为迭代。迭代阀值要领如下:

①设置初始灰度阀值T(如令T＝127),把指纹图像的灰度值分为两组R1和R2。
②谋略两组的均匀灰度值u1和u2。
③重新设置新的灰度阀值T。新的T定义为:T＝(u1+u2)/2。
④依据新的T对指纹图像举行阀值支解。

    这种要领因此自适应的阀值对指纹图像举行二值化处理惩罚。实行结果表明,该要领比设置牢固阀值举行处理惩罚更有广泛意义,且行之有效。

2 指纹图像在CCS 2.2上的输入与输出

    在计划中,采取DSP集成开辟环境CCS2.2对指纹辨认算法举行模仿验证。用指纹成像体系征求一幅*bmp格局指纹图像,如finger.bmp指纹图像。在该指纹图像的数据上面添加一个COFF文件的文件头。以文件名finger.out生存。*.out文件为TI的大众目标文件。利用CCS中的File-Load Data 可以将finger.out的指纹图像放到DSP的相应内存中去,本次计划中将finger.out存放于DSP的数据存储空间。利用CCS中的Image菜单,通过设置相干选项可以观察处理惩罚前的图像与处理惩罚后的图像。

3 实际指纹图像预处理惩罚结果

    依据上述指纹辨认预处理惩罚算法,通过CCS2.2的模仿成果,实现了指纹辨认预处理惩罚的DSP处理惩罚,到达了DSP处理惩罚指纹图像的应用目标。结果如图2所示。

图2 实际指纹预处理惩罚结果

    本文针对TMS320VC5402 DSP的快速、高效的特点,采取了DSP集成开辟环境CCS2.2对指纹图像举行预处理惩罚。在指纹的预处理惩罚中,由于DSP具有10ns指令周期,使采取改造的极值滤波和改造的卷积核腻滑滤波对指纹图像举行一次、二次腻滑及时处理惩罚成为大概。实行结果表明,该要领能有效地处理惩罚指纹图像的打击性噪声和随机噪声。而迭代二值化的运算充分利用了DSP 五级流水线操纵,到达了利用DSP对指纹图像举行预处理惩罚的应用目标。