一种新的指纹图像分割算法
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Ｒ． Ｃｈ ｉ ｎ ａ
１ １ ３ ８
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 计 算 机 工 程 与科 学
２ ０ １ ４ ， ３ ６ （ ６ ）
分 割［ １ ３ ， １ ４ ］ 、 自适 应 增 强 分 类 器 ｌ ＿ ６ ］ 、 推理理论ｌ １ ¨ ］ 、
ｔ ｅ ｍ． Ｔｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ．Ａ ｎ ｅ ｗ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ ａ ｉ ｓ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ
ＬＩ Ｕ Ｈａ ｎ — ｙ ｉ ｎ ｇ ． ＺＨＯＵ Ｊ ｉ ａ ｎ — ｘ ｕ ｎ 。
（ １ ． Ｃｏｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏｆ Ｉ ｎ ｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎｄ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕ ｎｉ ｖ ｅｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏｆ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４１ ００ ４；
许多 指纹 特征量 之 间存 在相 关性 ， 对多个 特征
量进 行融 合时 ， 系数 的选择 非常关 键 。使用经 验 阈 值融 合多个 特征 量 时 ， 对于 不 同采 集器 采集 的不 同 质量 的指纹 ， 经 验 阈值 的设定 比较 困难 。为 了加快
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｆｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏｒ ｔ ａ ｎｔ ｓ ｔ ｅ ｐ ｏ ｆ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｆ ｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎｔ ｉ ｄ ｅ ｎｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ —
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ３ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ ６ — １ １ ３ ７ — １ １
一
种 新 的 指 纹 图像 分 割 算 法
刘 汉 英 ， 周 剑 勋
（ １ ＿ 桂 林 理 工 大 学信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ； ２ ． 桂 林 泓 成 橡 塑 科 技 有 限公 司 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
图像 灰度 平均值 ［ １ ］ 、 方差 『 ２ ］ 、 标准偏差、 灰度
１ 引 言
指 纹 图像 分 割 的主要 目的是 去 除 非指 纹 区和 噪 声较 多不 易 区分 的指 纹 区域 。正 确 的分 割 可 以 减 少后 续处 理 的时 间 ， 减 少 伪 特 征 点 的 提取 ， 提 高 识 别准 确率 。
摘
要： 指 纹 图像 分割 Leabharlann Baidu 自动指 纹识 别 的 重要 步 骤 。对指 纹特 征和 传 统指 纹分割 方 法进行 了研 究 ， 提
出 了一 种新 的指 纹 图像 分 割算 法 。先对 指纹 图像 进行 裁 剪 ， 如 果指 纹 图像 对 比度 较低 ， 则 对 图像进 行 均衡
化 处理 ； 然后 对 图像 进行 顶 帽 变换 ， 补 偿 不 均 匀的 背 景 亮度 ； 最后 用迭 代 自组 织分 析 算 法 （ Ｉ Ｓ ＯＤ ＡＴ Ａ 聚
类） 对 图像进 行 分块分 割和 形 态学 图像 处理 。对 国际指 纹识 别 竞 赛 （ Ｆ ＶＣ ） 数 据 库 不 同质 量 的指 纹 进行 了 测试 ， 实验 结 果表 明 ， 此 算 法对 不 同质 量 的指 纹是 有效 的 ， 效果好 于传统 指纹 分割 方 法。
关键 词 ： 分割 ； 指纹； 算法； Ｉ Ｓ Ｏ ＤＡＴＡ 聚 类 ； 形 态 学图像 处理 中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ １ ． ４ ｌ
ｐｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍｓ ｔ ｈｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｆ ｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｆ ｉ ｎｇｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ； ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ； Ｉ Ｓ ＯＤＡ ＴＡ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ； ｍｏ ｒ ｐｈ ｏｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
对 比度＿ ５ ］ 、 方 向 一 致 性¨ ６ ］ 、 全 变 差ｌ ７ ］ 、 方 向 图Ⅲ ８ ］ 、
熵 ＿ ９ ］ 、 梯 度熵 ［ ６ ］ 、 频 率口 “ ］ 、 有效 点 聚集 度［ 】 等指 纹 特 征常用 于 指 纹 图像 分 割 。如果 考 虑 的特 征较 少， 那 么对 于低 对 比度 和噪声 严重 的 图像 分 割将会 产 生较 大 的错 误 分 割率 。许 多学 者 设 计 出 了融合
均 值 聚类方 法口 、 神 经 网络 。 等， 一般融 合 的特征 量越多， 复杂 度越 高 ， 耗 费 的时间越 多 。 本 文对 指纹特 征 和上述分 割方法 进行 了研 究 。 基 于 图像 灰 度特 征 的分 割 计 算 简单 、 分割速度快、 实 时性 强 。传统 的全 局 阈值 分割 依 赖 于 图像 灰 度 分布 良好 的双峰性 质 ， 如果双 峰性 不 明显或灰 度呈 多峰 分布 ， 分 割效 果就 不理想 。使 用 自适 应 阈值 代 替 固定 的阈值分 割 ， 在 非 指纹 区域 效 果较 好 ， 但 对 于对 比度低 和 噪声 严重 的指纹 处理 效果 不理想 ， 往
多个 特征 的分类 器 或 方 法 ， 如 经 验 阈值 、 分 层分 级
＊
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ － ０ ８ — １ ７ ； 修 回 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ １ — ２ １ 基金项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ６ １ ２ ６ ２ ０ ７ ５ ） ； 广 西 教 育 厅 科 研 项 目（ ２ ０ ０ ７ ０ ８ Ｌ Ｘ ２ ２ ６ ） 通信地址 ： ５ ４ １ ０ ０ ４广 西 桂林 市 建 干路 １ ２号 桂 林 理 工 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｃ ｒ ｏ ｐ ｐｅ ｄ ．Ｉ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｉ ｓ ｌ ｏ ｗ ，ｔ ｈｅ ｈｉ ｓ ｔ ｏ ｇｒ ａ ｍ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｐｐｌ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ． Ｔｈ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ — ｈ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｏｎ ｔ ｈｅ ｉ ｍａ ｇｅ ｔ ｏ ｃ ｏｍｐｅ ｎｓ ａ ｔ ｅ ｔ ｈｅ ｎｏ ｎ — ｕ ｎｉ ｆ ｏ ｒ ｍ ｂａ ｃ ｋｇ ｒ ｏｕ ｎｄ ｉ ｎｔ ｅ ｎｓ ｉ ｔ ｙ ． Ａｆ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｔ ，ｔ ｈｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ｌ ｆ — ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｄａ ｔ ａ ａ ｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｉ ｑｕ ｅ ｉ ｓ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｓ ｅ ｇｍｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｂｙ ｂ ｌ ｏｃ ｋ．Ａｎｄ ｔ ｈｅ ｍｏ ｒ ｐｈ ｏｌ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｄ ｏｐ ｔ ｅ ｄ ．Ｔｈｅ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｏｎ ｔ ｈｅ ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｑｕ ａ ｌ — ｉ ｔ ｙ ｆ ｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ＦＶＣ （ Ｆｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎ ｔ Ｖｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｐｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ） ｆ ｉ ｎ ｇｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎｔ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｅ ｘｐ ｅ ｒ ｉ —
ＣＮ ４ ３ — １ ２ ５ ８ ／ ＴＰ
Ｉ ＳＳＮ １ ００ ７— １ ３Ｏ Ｘ
计 算机 工程 与科 学
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
第 ３ ６卷 第 ６期 ２ ０ １ ４年 ６月
Ｖｏ Ｉ ． ３ ６， Ｎｏ ． ６ ． Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ４
２ ． Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ｈ ｉ — ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｒｕ ｂ ｂ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｐｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ Ｃｏ ｍｐ ａ ｎ ｙ Ｌｉ ｍｉ ｔ ｅ ｄ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ４ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
往会将 对 比度低 而 方 向性 强 的容 易 恢 复 的 区域 分
割掉 ， 且分 割后 的指 纹 图像存 在 块 效 应 ， 在 指纹 与
背景 交接 区域 ， 以及指 纹 内部 脊线 较淡 或脊线 粘连
的 区域分 割不 准确 。
基于 图像方 向频 率特性 的分 割计算 较复 杂 ， 特 别是 点方 向或点 频率 的计算 ， 对 脊线粗 细不均 匀 的 区域 或 中心三 角附近 的 区域 ， 难 以准确 分割 。
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ３ ０ Ｘ． ２ ０ １ ４ ． ０ ６ ． ０ ２ ３
文献标 志 码 ： Ａ
Ａ ｎｏ ｖ ｅ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ ｆ ｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ａｄ ｄｒ ｅ ｓ ｓ ： Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅｎｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， １ ２ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇａ ｎ Ｒｄ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４１ ０ ０ ４， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ ， Ｐ
ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｏ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｏ ｕ ｔ —
１ １ ３ ８
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 计 算 机 工 程 与科 学
２ ０ １ ４ ， ３ ６ （ ６ ）
分 割［ １ ３ ， １ ４ ］ 、 自适 应 增 强 分 类 器 ｌ ＿ ６ ］ 、 推理理论ｌ １ ¨ ］ 、
ｔ ｅ ｍ． Ｔｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ．Ａ ｎ ｅ ｗ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｆ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ ａ ｉ ｓ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ
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（ １ ． Ｃｏｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏｆ Ｉ ｎ ｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎｄ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕ ｎｉ ｖ ｅｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏｆ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４１ ００ ４；
许多 指纹 特征量 之 间存 在相 关性 ， 对多个 特征
量进 行融 合时 ， 系数 的选择 非常关 键 。使用经 验 阈 值融 合多个 特征 量 时 ， 对于 不 同采 集器 采集 的不 同 质量 的指纹 ， 经 验 阈值 的设定 比较 困难 。为 了加快
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文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ３ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ ６ — １ １ ３ ７ — １ １
一
种 新 的 指 纹 图像 分 割 算 法
刘 汉 英 ， 周 剑 勋
（ １ ＿ 桂 林 理 工 大 学信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ； ２ ． 桂 林 泓 成 橡 塑 科 技 有 限公 司 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
图像 灰度 平均值 ［ １ ］ 、 方差 『 ２ ］ 、 标准偏差、 灰度
１ 引 言
指 纹 图像 分 割 的主要 目的是 去 除 非指 纹 区和 噪 声较 多不 易 区分 的指 纹 区域 。正 确 的分 割 可 以 减 少后 续处 理 的时 间 ， 减 少 伪 特 征 点 的 提取 ， 提 高 识 别准 确率 。
摘
要： 指 纹 图像 分割 Leabharlann Baidu 自动指 纹识 别 的 重要 步 骤 。对指 纹特 征和 传 统指 纹分割 方 法进行 了研 究 ， 提
出 了一 种新 的指 纹 图像 分 割算 法 。先对 指纹 图像 进行 裁 剪 ， 如 果指 纹 图像 对 比度 较低 ， 则 对 图像进 行 均衡
化 处理 ； 然后 对 图像 进行 顶 帽 变换 ， 补 偿 不 均 匀的 背 景 亮度 ； 最后 用迭 代 自组 织分 析 算 法 （ Ｉ Ｓ ＯＤ ＡＴ Ａ 聚
类） 对 图像进 行 分块分 割和 形 态学 图像 处理 。对 国际指 纹识 别 竞 赛 （ Ｆ ＶＣ ） 数 据 库 不 同质 量 的指 纹 进行 了 测试 ， 实验 结 果表 明 ， 此 算 法对 不 同质 量 的指 纹是 有效 的 ， 效果好 于传统 指纹 分割 方 法。
关键 词 ： 分割 ； 指纹； 算法； Ｉ Ｓ Ｏ ＤＡＴＡ 聚 类 ； 形 态 学图像 处理 中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ １ ． ４ ｌ
ｐｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍｓ ｔ ｈｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｆ ｉ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｆ ｉ ｎｇｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎｔ ； ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ； Ｉ Ｓ ＯＤＡ ＴＡ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ； ｍｏ ｒ ｐｈ ｏｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
对 比度＿ ５ ］ 、 方 向 一 致 性¨ ６ ］ 、 全 变 差ｌ ７ ］ 、 方 向 图Ⅲ ８ ］ 、
熵 ＿ ９ ］ 、 梯 度熵 ［ ６ ］ 、 频 率口 “ ］ 、 有效 点 聚集 度［ 】 等指 纹 特 征常用 于 指 纹 图像 分 割 。如果 考 虑 的特 征较 少， 那 么对 于低 对 比度 和噪声 严重 的 图像 分 割将会 产 生较 大 的错 误 分 割率 。许 多学 者 设 计 出 了融合
均 值 聚类方 法口 、 神 经 网络 。 等， 一般融 合 的特征 量越多， 复杂 度越 高 ， 耗 费 的时间越 多 。 本 文对 指纹特 征 和上述分 割方法 进行 了研 究 。 基 于 图像 灰 度特 征 的分 割 计 算 简单 、 分割速度快、 实 时性 强 。传统 的全 局 阈值 分割 依 赖 于 图像 灰 度 分布 良好 的双峰性 质 ， 如果双 峰性 不 明显或灰 度呈 多峰 分布 ， 分 割效 果就 不理想 。使 用 自适 应 阈值 代 替 固定 的阈值分 割 ， 在 非 指纹 区域 效 果较 好 ， 但 对 于对 比度低 和 噪声 严重 的指纹 处理 效果 不理想 ， 往
多个 特征 的分类 器 或 方 法 ， 如 经 验 阈值 、 分 层分 级
＊
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ － ０ ８ — １ ７ ； 修 回 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ １ — ２ １ 基金项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ６ １ ２ ６ ２ ０ ７ ５ ） ； 广 西 教 育 厅 科 研 项 目（ ２ ０ ０ ７ ０ ８ Ｌ Ｘ ２ ２ ６ ） 通信地址 ： ５ ４ １ ０ ０ ４广 西 桂林 市 建 干路 １ ２号 桂 林 理 工 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院
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计 算机 工程 与科 学
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
第 ３ ６卷 第 ６期 ２ ０ １ ４年 ６月
Ｖｏ Ｉ ． ３ ６， Ｎｏ ． ６ ． Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ４
２ ． Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ｈ ｉ — ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｒｕ ｂ ｂ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｐｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ Ｃｏ ｍｐ ａ ｎ ｙ Ｌｉ ｍｉ ｔ ｅ ｄ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ４ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
往会将 对 比度低 而 方 向性 强 的容 易 恢 复 的 区域 分
割掉 ， 且分 割后 的指 纹 图像存 在 块 效 应 ， 在 指纹 与
背景 交接 区域 ， 以及指 纹 内部 脊线 较淡 或脊线 粘连
的 区域分 割不 准确 。
基于 图像方 向频 率特性 的分 割计算 较复 杂 ， 特 别是 点方 向或点 频率 的计算 ， 对 脊线粗 细不均 匀 的 区域 或 中心三 角附近 的 区域 ， 难 以准确 分割 。
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ３ ０ Ｘ． ２ ０ １ ４ ． ０ ６ ． ０ ２ ３
文献标 志 码 ： Ａ
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