一种改进模板的OPTA细化算法
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Ｂｉｏｇｒ ａｐｈｙ：ＺＨＡＮＧ Ｔｉａｎ － ｌｅ （１９８３ － ），Ｍａｌｅ， ｔｈｅ Ｈａｎ ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ， Ｐｕ ｙａｎｇ，Ｈｅｎａｎ，ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｕ－ ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｐｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ Ｍａｓｔｅｒ ｉｎ Ｒｅａｄｉｎｇ，ｍａｊｏｒｉｎｇ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ （４５００５２ 河南 郑州 河南工业大学信息科学与工程学院） 张天乐 张元 廉飞宇
将此抽取领域与事先规定的 ８ 个 ３×３ 方窗的消除模板进 行比较，如果和其中任意一个消除模板匹配时，再和两个保留模 板（一个为 ３×４ 方窗，一个为 ４×３ 方窗）进行比较，如果和其中任 意一个保留模板匹配，则保留该中心点（Ｐ５ 点），否则删除该中心 点。但如果在和消除模板进行比较时，没有找到一个相匹配的模 板，则保留该中心点。依照此方法对二值图像进行细化，直到无 像素点可删除为止，细化结束。
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ＨＡＵＴ， ＺｈｅｎｇＺｈｏｕ ４５００５２， Ｃｈｉｎａ）ＺＨＡＮＧ Ｔｉａｎ－ ｌｅ ＺＨＡＮＧ Ｙｕａｎ ＬＩＡＮ Ｆｅｉ－ ｙｕ 通讯地址：（４５０００１ 郑州市高新技术产业开发区莲花街河南工 业大学 １２５１ 信箱）张天乐
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一种改进模板的 ＯＰＴＡ 细化算法
Ａｎ Ｉｍ ｐ ｒｏ ｖｅ ｄ Ｔｅ ｍ ｐ ｌａ ｔｅ ＯＰＴＡ Ｔｈ ｉｎ ｎ ｉｎ ｇ Ａｌｇ ｏ ｒｉｔｈ ｍ
（中国地质大学 武汉信息技术教学实验中心） 赵 娟
图 ３ 文献中算法的细化结果 从扫描结果可以看出， 此种改进算法基本能将图像纹线细 化成单像素宽的线条，满足了细化的要求。但是，点 ｃ 的保留仍然 使细化结果出现了毛刺的现象， 这也是在细化算法中要尽量避 免的问题。而且，此算法的整个细化过程需要 ３ 次迭代。如果这 种斜线纹线越长，所需的迭代次数就越多，其细化效率也就越低。
ｒｉｄｇｅｓ， ｓｍｏｏｔｈ ｓｋｅｌｅｔｏｎ， ｑｕｉｃｋ ｓｐｅｅｄ， ａｎｄ ｓｏ ｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： Ｆｉｎｇｅｒ ｐｒ ｉｎｔｓ ｒ ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｔｉｎｎｉｎｇ；ＯＰＴＡ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ；Ｔｅｍｐｌａｔｅ
术
从完成功能的角度来看， 一个自动指纹识别系统通常由指 纹采集、图像预处理、特征提取、模版存储以及匹配系统几个部 分组成。其中，指纹图像预处理是一个很重要的部分，它的输出 结果直接影响着整个指纹识别系统的效果。而指纹细化又是预 处理中的一个重要环节， 因为一般的特征提取都是在细化的基 础上进行的，如果细化不好，将无法使用常规的特征提取算法提 取细节特征信息。
表 １ 细化处理时间表
新
图 ８ 给出了利用三种不同算法对表 １ 中编号为 １ 的指纹 图像进行细化后的结果。从比较结果可以看出，经典 ＯＰＴＡ 算法 不能保证完全细化， 而文献中算法和本文提出的改进模板细化 算法都可以保证纹线的完全细化，但是，利用本文提出的改进算 法细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，且毛刺更少。
创 新
图 １ ＯＰＴＡ 算法抽取邻域
１ ＯＰＴＡ 细化算法
ＯＰＴＡ 算法是经典的图像模板细化算法。该算法是从指纹 图像的左上角像素点开始，按照从左到右、从上到下的顺序对图 像进行扫描。如果当前像素点不是背景点，则以此点为“中心”，抽 取出如图 １ 所示的 １０ 个相邻像素点，即，对于二值化图像中的每 一个非背景点，如图中的 Ｐ５ 点，均取出它周围的 １０ 个邻点。
很显然，此细化结果既去除了纹线毛刺，也大大减少了细化 过程中的运行时间。特别是对于一幅大的指纹图，这种算法可减 少的运算量是相当可观的。
４ 结论
在对现有 ＯＰＴＡ 细化算法进行深入研究的基础上， 本文针
对其不足提出了一种改进模板的细化算法。从实验结果可以看
出，此细化算法在保证纹线完全细化的同时，不仅减少了毛刺的
采用经典 ＯＰＴＡ 算法细化图像， 可以满足细化算法的四个 基本要求，达到比较好的细化效果。但该算法在三叉点处往往细 化不全，细化后的指纹脊线不光滑， 有许多毛刺， 且纹线扭曲， 不在纹线中心，这就会给以后的指纹特征提取带来困难。另外， 它采用两个不同大小的模板分两次进行运算， 其快速性也受到 影响。而且，其附加模板条件太过于宽松，致使对斜线有时会产 生双像素点宽的细化结果。
了更能有效去除边缘上的凸出物， 避免细化后的指纹骨架出现
术 毛刺，同时为了减少迭代次数，本文构建了 ８ 个消除模板（图 ５）和
统一的 ６ 个保留模板（图 ６）。
创
图 ７ 改进细化算法的细化结果 对于具体的指纹图像， 细化算法的处理时间与图像中的纹 线走向有关，所以，同一种方法对不同图像的细化处理时间是不 同的。从表 １ 中的实验数据可以看出，对于绝大多数指纹图像， 采用本文提出的新模板细化算法可以大大节约处理时间， 提高 细化速度。虽然有两副图像运行时间大体相同，但改进模板后的 ＯＰＴＡ 算法的细化结果明显不存在双像素宽、毛刺多等问题。
（收稿日期：２００８．４．０５）（修稿日期：２００８．６．２５）
５ 结束语
本文将博弈论和信息融合理论相结合， 提出了一种新的信 息融合模型— ——博弈信息融合模型， 用以解决多源信息通过相 互之间的竞争与合作达到整体系统最优可靠性的问题。针对多 源信息冲突环境下的融合问题， 提出了一种博弈思想为指导的 博弈融合机制。在博弈融合中，以冗余信息间构成竞争融合，以 互补信息间构成合作融合，目标在于提高融合系统的期望支付。 并且指出在博弈融合中， 融合中心不仅可以看作为局中人与环 境博弈， 而且还可以将融合中心视为和其他多源信息等同的局 中人，使其在与其他多源信息的博弈中获得最大的期望支付，即 实现最优化的决策和控制等功能。将博弈信息融合理论应用到 ＥＴＣ 电子不停车收费系统中，通过实验分析表明，本系统完全可 以实现车辆身份的可靠识别，实现 ＥＴＣ 技术的可靠收费。
《Ｐ ＬＣ 技术应用 ２００ 例》
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中文核心期刊 《微计算机信息》（管控一体化）２００８ 年第 ２４ 卷第 ７－３ 期
２纹线进行细化，依次对图像进行扫描，扫描结果如图 ３ 所示。
３ 实验结果
实验在 ＰｅｎｔｉｕｍⅡ微机上进行，ＣＰＵ 主频为 ３５０ＭＨｚ， 通过 Ｗｉｎ２０００ 平台下的 ＶＣ＋＋６．０ 编译环境，ＶＣ 语言程序， 在不改变 预处理前面几个步骤的前提下， 利用上述三种细化算法对 ８ 幅 不同的指纹图像进行了细化，具体细化处理时间如表 １ 所示。
出现，使细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，而且较大幅度地提高
了细化速度，缩短了处理时间，从而节约了所需的内存空间。
本文作者创新点： 对 ＯＰＴＡ 算法的细化模块进行了重新构
建，快速、高效地实现了指纹图像的细化操作，为后续特征提取
和匹配等工作的顺利进行奠定了坚实的基础。
济效益在 ５００ 万元以上。
（下转第 ２３０ 页）来自２ 改进模板后的新算法
本文认为， 上述细化算法之所以存在细化不全以及迭代次 数多这种情况， 主要是因为其方法中采用了大小不同的模板且 模板条件过于宽松。因此，本文对其模板进行了改进，以保证减 少毛刺和提高运算效率。
此改进模板后的算法采用文献细化算法的 ４×４ 模板（如图
技 ４ 所示）。左上角的 ３×３ 的方窗（即 Ｐ１ 至 Ｐ５）为消除模板区域。为
技 ｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ， ａ ｎｅｗ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ ｒｅｄｅｓｉｇｎｉｎｇ ｔｈｅ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ｔｅｍｐｌａｔｅｓ． Ｔｒｏｕｇｈ
ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ， ｔｈｅ ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｈａｖｅ ｍａｎｙ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｔｈｉｎｎｉｎｇ， ｃｅｎｔｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ＺＨＡＯ Ｊ ｕａｎ
摘要： 本文首先介绍了指纹识别系统中目前常用的两种 ＯＰＴＡ 细化算法，并针对这两种算法的不足，重新构建了细化模块，提 出 了 一 种 新 的 细 化 算 法 。经 过 实 验 证 明 ， 该 算 法 能 够 很 好 地 满 足 细 化 要 求 ， 在 保 证 指 纹 骨 架 处 于 纹 线 中 心 线 的 同 时 ， 不 仅 减 少 了毛刺的出现，使细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，而且较大幅度地提高了细化速度，缩短了处理时间，从而节约了所需的 内存空间。
采用此改进模板后的 ＯＰＴＡ 细化算法依次对图 ２ 所示的纹 线进行扫描。当扫描到 ａ 点时，点 ａ 符合消除模板（ｆ），但是也符合 保留模板（ｅ），所以 ａ 点符合保留条件，应予以保留。继续扫描到点 ｂ 时，点 ｂ 不符合消除模板中的任意一个，应予以保留。扫描到点 ｃ 时，其符合消除模板（ｆ），但没找到与之相匹配的保留模板，符合 删除条件，应予以删除。依此类推，当扫描到点 ｇ 时，其符合消除 模板（ｇ），但不与任一保留模板匹配，所以予以删除。点 ｈ 满足消除 模板（ｅ）和新保留模板（ｆ），所以予以保留。同样，点 ｉ、点 ｋ 予以删除， 点 ｊ 和点 ｌ 予以保留。所以，只需对此图像进行一次扫描就可以 完全细化，且消除了毛刺现象。细化的结果如图 ７ 所示。
关键词： 指纹识别；细化；ＯＰＴＡ 算法；模板
中图分类号： ＴＰ３９１．４
文献标识码： Ａ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｗｏ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｔｙｐｉｃａｌｌｙ ＯＰＴＡ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｄｉｓａｄ－
赵 娟： 工学硕士 助教
图 ２ 纹线实例 采用此经典 ＯＰＴＡ 算法对图 ２ 所示的纹线进行细化， 依次对 图像进行扫描。结果发现，没有像素点可以细化。但是，我们可以明 显看出，图中纹线依然为双像素宽，根本就没有被细化成单像素宽 的线条。所以，ＯＰＴＡ 算法对图中所示纹线不能够完全细化。 针对经典 ＯＰＴＡ 算法的不足， 文献中提出了一种改进的指 纹图像细化算法。该算法采用统一的 ４×４ 模板。其消除模板为 ８ 个 ３×３ 的方窗，保留模板具体为 ６ 个 ４×４ 方窗。采用此算法对图
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右，本系统完全能够满足目前收费站的实际需要。
技 术 创 新 表 １ 基于博弈思想的不停车收费系统试运行结果统计表
［４］宋丽，李令奇．ＥＴＣ 中具有车型识别功能的车辆检测器设计［Ｊ］ 微计算机信息，２００５．２１，８：１３０－ １３１ ［５］孙颐，杨杰，梅永国．信息融合工程数据库管理系统的设计与实 现［Ｊ］．红外与激光工程，２００１，３０（５）：３４３－ ３４６ ［６］赵宗贵．信息融合技术现状、概念与结构模型［Ｊ］．中国电子科学 研究院学报，２００６，８（４）：３０７－ ３１２ ［７］李伟生，王宝树．基于贝叶斯网络的态势评估［Ｊ］．系统工程与电 子技术，２００３，２５（４）：４８０－ ４８３ ［８］孙兆林，马志奇．用于态势估计的贝叶斯网络方法［Ｊ］．情报指挥 控制系统与仿真技术，２００５，２７（４）：１５－ １８ 作者简介：张天乐（１９８３－ ），男（汉族），河南濮阳人，硕士，主要研究 方向：模式识别与人工智能；张元（１９６１－ ），男（汉族），河南洛阳人， 博士，河南工业大学教授，硕士生导师，主要研究方向为智能信息 系统等。
细化是继二值化之后的图像处理，也称“骨架化”，即保留纹 线中央的骨骼部分。一个好的细化算法应该达到如下要求：
１）细化图像应保持原图像的连通性； ２）细化图像应尽可能是原图像的中心线； ３）细化结果要尽可能为一个像素宽的线条图像； ４）应保留指纹的细节特征； ５）算法简单，速度快。 本文围绕目前常用 ＯＰＴＡ 细化算法存在的缺陷进行研究 和实验，并针对其不足，在目前已有的 ＯＰＴＡ 细化算法上作了一 些模板改进，提出了一种新的细化算法。
将此抽取领域与事先规定的 ８ 个 ３×３ 方窗的消除模板进 行比较，如果和其中任意一个消除模板匹配时，再和两个保留模 板（一个为 ３×４ 方窗，一个为 ４×３ 方窗）进行比较，如果和其中任 意一个保留模板匹配，则保留该中心点（Ｐ５ 点），否则删除该中心 点。但如果在和消除模板进行比较时，没有找到一个相匹配的模 板，则保留该中心点。依照此方法对二值图像进行细化，直到无 像素点可删除为止，细化结束。
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ＨＡＵＴ， ＺｈｅｎｇＺｈｏｕ ４５００５２， Ｃｈｉｎａ）ＺＨＡＮＧ Ｔｉａｎ－ ｌｅ ＺＨＡＮＧ Ｙｕａｎ ＬＩＡＮ Ｆｅｉ－ ｙｕ 通讯地址：（４５０００１ 郑州市高新技术产业开发区莲花街河南工 业大学 １２５１ 信箱）张天乐
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一种改进模板的 ＯＰＴＡ 细化算法
Ａｎ Ｉｍ ｐ ｒｏ ｖｅ ｄ Ｔｅ ｍ ｐ ｌａ ｔｅ ＯＰＴＡ Ｔｈ ｉｎ ｎ ｉｎ ｇ Ａｌｇ ｏ ｒｉｔｈ ｍ
（中国地质大学 武汉信息技术教学实验中心） 赵 娟
图 ３ 文献中算法的细化结果 从扫描结果可以看出， 此种改进算法基本能将图像纹线细 化成单像素宽的线条，满足了细化的要求。但是，点 ｃ 的保留仍然 使细化结果出现了毛刺的现象， 这也是在细化算法中要尽量避 免的问题。而且，此算法的整个细化过程需要 ３ 次迭代。如果这 种斜线纹线越长，所需的迭代次数就越多，其细化效率也就越低。
ｒｉｄｇｅｓ， ｓｍｏｏｔｈ ｓｋｅｌｅｔｏｎ， ｑｕｉｃｋ ｓｐｅｅｄ， ａｎｄ ｓｏ ｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： Ｆｉｎｇｅｒ ｐｒ ｉｎｔｓ ｒ ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｔｉｎｎｉｎｇ；ＯＰＴＡ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ；Ｔｅｍｐｌａｔｅ
术
从完成功能的角度来看， 一个自动指纹识别系统通常由指 纹采集、图像预处理、特征提取、模版存储以及匹配系统几个部 分组成。其中，指纹图像预处理是一个很重要的部分，它的输出 结果直接影响着整个指纹识别系统的效果。而指纹细化又是预 处理中的一个重要环节， 因为一般的特征提取都是在细化的基 础上进行的，如果细化不好，将无法使用常规的特征提取算法提 取细节特征信息。
表 １ 细化处理时间表
新
图 ８ 给出了利用三种不同算法对表 １ 中编号为 １ 的指纹 图像进行细化后的结果。从比较结果可以看出，经典 ＯＰＴＡ 算法 不能保证完全细化， 而文献中算法和本文提出的改进模板细化 算法都可以保证纹线的完全细化，但是，利用本文提出的改进算 法细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，且毛刺更少。
创 新
图 １ ＯＰＴＡ 算法抽取邻域
１ ＯＰＴＡ 细化算法
ＯＰＴＡ 算法是经典的图像模板细化算法。该算法是从指纹 图像的左上角像素点开始，按照从左到右、从上到下的顺序对图 像进行扫描。如果当前像素点不是背景点，则以此点为“中心”，抽 取出如图 １ 所示的 １０ 个相邻像素点，即，对于二值化图像中的每 一个非背景点，如图中的 Ｐ５ 点，均取出它周围的 １０ 个邻点。
很显然，此细化结果既去除了纹线毛刺，也大大减少了细化 过程中的运行时间。特别是对于一幅大的指纹图，这种算法可减 少的运算量是相当可观的。
４ 结论
在对现有 ＯＰＴＡ 细化算法进行深入研究的基础上， 本文针
对其不足提出了一种改进模板的细化算法。从实验结果可以看
出，此细化算法在保证纹线完全细化的同时，不仅减少了毛刺的
采用经典 ＯＰＴＡ 算法细化图像， 可以满足细化算法的四个 基本要求，达到比较好的细化效果。但该算法在三叉点处往往细 化不全，细化后的指纹脊线不光滑， 有许多毛刺， 且纹线扭曲， 不在纹线中心，这就会给以后的指纹特征提取带来困难。另外， 它采用两个不同大小的模板分两次进行运算， 其快速性也受到 影响。而且，其附加模板条件太过于宽松，致使对斜线有时会产 生双像素点宽的细化结果。
了更能有效去除边缘上的凸出物， 避免细化后的指纹骨架出现
术 毛刺，同时为了减少迭代次数，本文构建了 ８ 个消除模板（图 ５）和
统一的 ６ 个保留模板（图 ６）。
创
图 ７ 改进细化算法的细化结果 对于具体的指纹图像， 细化算法的处理时间与图像中的纹 线走向有关，所以，同一种方法对不同图像的细化处理时间是不 同的。从表 １ 中的实验数据可以看出，对于绝大多数指纹图像， 采用本文提出的新模板细化算法可以大大节约处理时间， 提高 细化速度。虽然有两副图像运行时间大体相同，但改进模板后的 ＯＰＴＡ 算法的细化结果明显不存在双像素宽、毛刺多等问题。
（收稿日期：２００８．４．０５）（修稿日期：２００８．６．２５）
５ 结束语
本文将博弈论和信息融合理论相结合， 提出了一种新的信 息融合模型— ——博弈信息融合模型， 用以解决多源信息通过相 互之间的竞争与合作达到整体系统最优可靠性的问题。针对多 源信息冲突环境下的融合问题， 提出了一种博弈思想为指导的 博弈融合机制。在博弈融合中，以冗余信息间构成竞争融合，以 互补信息间构成合作融合，目标在于提高融合系统的期望支付。 并且指出在博弈融合中， 融合中心不仅可以看作为局中人与环 境博弈， 而且还可以将融合中心视为和其他多源信息等同的局 中人，使其在与其他多源信息的博弈中获得最大的期望支付，即 实现最优化的决策和控制等功能。将博弈信息融合理论应用到 ＥＴＣ 电子不停车收费系统中，通过实验分析表明，本系统完全可 以实现车辆身份的可靠识别，实现 ＥＴＣ 技术的可靠收费。
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２纹线进行细化，依次对图像进行扫描，扫描结果如图 ３ 所示。
３ 实验结果
实验在 ＰｅｎｔｉｕｍⅡ微机上进行，ＣＰＵ 主频为 ３５０ＭＨｚ， 通过 Ｗｉｎ２０００ 平台下的 ＶＣ＋＋６．０ 编译环境，ＶＣ 语言程序， 在不改变 预处理前面几个步骤的前提下， 利用上述三种细化算法对 ８ 幅 不同的指纹图像进行了细化，具体细化处理时间如表 １ 所示。
出现，使细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，而且较大幅度地提高
了细化速度，缩短了处理时间，从而节约了所需的内存空间。
本文作者创新点： 对 ＯＰＴＡ 算法的细化模块进行了重新构
建，快速、高效地实现了指纹图像的细化操作，为后续特征提取
和匹配等工作的顺利进行奠定了坚实的基础。
济效益在 ５００ 万元以上。
（下转第 ２３０ 页）来自２ 改进模板后的新算法
本文认为， 上述细化算法之所以存在细化不全以及迭代次 数多这种情况， 主要是因为其方法中采用了大小不同的模板且 模板条件过于宽松。因此，本文对其模板进行了改进，以保证减 少毛刺和提高运算效率。
此改进模板后的算法采用文献细化算法的 ４×４ 模板（如图
技 ４ 所示）。左上角的 ３×３ 的方窗（即 Ｐ１ 至 Ｐ５）为消除模板区域。为
技 ｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ， ａ ｎｅｗ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ ｒｅｄｅｓｉｇｎｉｎｇ ｔｈｅ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ｔｅｍｐｌａｔｅｓ． Ｔｒｏｕｇｈ
ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ， ｔｈｅ ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｈａｖｅ ｍａｎｙ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｔｈｉｎｎｉｎｇ， ｃｅｎｔｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ＺＨＡＯ Ｊ ｕａｎ
摘要： 本文首先介绍了指纹识别系统中目前常用的两种 ＯＰＴＡ 细化算法，并针对这两种算法的不足，重新构建了细化模块，提 出 了 一 种 新 的 细 化 算 法 。经 过 实 验 证 明 ， 该 算 法 能 够 很 好 地 满 足 细 化 要 求 ， 在 保 证 指 纹 骨 架 处 于 纹 线 中 心 线 的 同 时 ， 不 仅 减 少 了毛刺的出现，使细化后的纹线更均匀，更清晰流畅，而且较大幅度地提高了细化速度，缩短了处理时间，从而节约了所需的 内存空间。
采用此改进模板后的 ＯＰＴＡ 细化算法依次对图 ２ 所示的纹 线进行扫描。当扫描到 ａ 点时，点 ａ 符合消除模板（ｆ），但是也符合 保留模板（ｅ），所以 ａ 点符合保留条件，应予以保留。继续扫描到点 ｂ 时，点 ｂ 不符合消除模板中的任意一个，应予以保留。扫描到点 ｃ 时，其符合消除模板（ｆ），但没找到与之相匹配的保留模板，符合 删除条件，应予以删除。依此类推，当扫描到点 ｇ 时，其符合消除 模板（ｇ），但不与任一保留模板匹配，所以予以删除。点 ｈ 满足消除 模板（ｅ）和新保留模板（ｆ），所以予以保留。同样，点 ｉ、点 ｋ 予以删除， 点 ｊ 和点 ｌ 予以保留。所以，只需对此图像进行一次扫描就可以 完全细化，且消除了毛刺现象。细化的结果如图 ７ 所示。
关键词： 指纹识别；细化；ＯＰＴＡ 算法；模板
中图分类号： ＴＰ３９１．４
文献标识码： Ａ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｗｏ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｔｙｐｉｃａｌｌｙ ＯＰＴＡ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｄｉｓａｄ－
赵 娟： 工学硕士 助教
图 ２ 纹线实例 采用此经典 ＯＰＴＡ 算法对图 ２ 所示的纹线进行细化， 依次对 图像进行扫描。结果发现，没有像素点可以细化。但是，我们可以明 显看出，图中纹线依然为双像素宽，根本就没有被细化成单像素宽 的线条。所以，ＯＰＴＡ 算法对图中所示纹线不能够完全细化。 针对经典 ＯＰＴＡ 算法的不足， 文献中提出了一种改进的指 纹图像细化算法。该算法采用统一的 ４×４ 模板。其消除模板为 ８ 个 ３×３ 的方窗，保留模板具体为 ６ 个 ４×４ 方窗。采用此算法对图
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右，本系统完全能够满足目前收费站的实际需要。
技 术 创 新 表 １ 基于博弈思想的不停车收费系统试运行结果统计表
［４］宋丽，李令奇．ＥＴＣ 中具有车型识别功能的车辆检测器设计［Ｊ］ 微计算机信息，２００５．２１，８：１３０－ １３１ ［５］孙颐，杨杰，梅永国．信息融合工程数据库管理系统的设计与实 现［Ｊ］．红外与激光工程，２００１，３０（５）：３４３－ ３４６ ［６］赵宗贵．信息融合技术现状、概念与结构模型［Ｊ］．中国电子科学 研究院学报，２００６，８（４）：３０７－ ３１２ ［７］李伟生，王宝树．基于贝叶斯网络的态势评估［Ｊ］．系统工程与电 子技术，２００３，２５（４）：４８０－ ４８３ ［８］孙兆林，马志奇．用于态势估计的贝叶斯网络方法［Ｊ］．情报指挥 控制系统与仿真技术，２００５，２７（４）：１５－ １８ 作者简介：张天乐（１９８３－ ），男（汉族），河南濮阳人，硕士，主要研究 方向：模式识别与人工智能；张元（１９６１－ ），男（汉族），河南洛阳人， 博士，河南工业大学教授，硕士生导师，主要研究方向为智能信息 系统等。
细化是继二值化之后的图像处理，也称“骨架化”，即保留纹 线中央的骨骼部分。一个好的细化算法应该达到如下要求：
１）细化图像应保持原图像的连通性； ２）细化图像应尽可能是原图像的中心线； ３）细化结果要尽可能为一个像素宽的线条图像； ４）应保留指纹的细节特征； ５）算法简单，速度快。 本文围绕目前常用 ＯＰＴＡ 细化算法存在的缺陷进行研究 和实验，并针对其不足，在目前已有的 ＯＰＴＡ 细化算法上作了一 些模板改进，提出了一种新的细化算法。