指纹图像二值化算法的研究_祁亚萍

导老师重点应放在实验辅导和问题解决上；二是及时修订、准备实验 指导书和教案，提前给学生布置实验任务，并规划好综合性、设计性实 验，让学生在实验之前明确“目的要求、主要技术指标、设计和调试过 程”等细节要求，达到预习或提前尝试做实验的效果，缓解实验任务过 重的负担；三是各种表格的填写除签名外，在保证质量的前提下实行 文档电子化，使材料的准备、收集、修改、备份等更加方便，节省人力、 物力和财力。 实践证明，此举效果好，减轻了负担。 四是开发网上应用 型本科特色的网络实验教学平台，让学生在空闲时段自主学习。 2．2．3 学生意见反馈的问题。 学生在实验教学过程中，通过实验报告 总结、邮件、座谈等形式，汇集了许多客观、有意义、宝贵的意见或建 议。 实验老师应认真对待，客观分析和解决问题，改进实验教学。 2．3 实验教学的总结阶段
2011 年 第 23 期
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○本刊重稿○
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指纹图像二值化算法的研究
祁亚萍 （山东科技大学信息学院 山东 青岛 266510）
【摘 要】 本文对现有的指纹图像二值化算法进行研究， 重点对以动态阈值法为基础的改进二值化算法以及邻域分析法进行分析， 并在 matlab 7.0 环境下对几种常用算法做仿真，比较了对同一指纹图像的处理结果及算法的运算复杂度。
（a）原始指纹图像；（b）增强后指纹图像；（c）算法 1 二值化结果；（d）算法 2 二值 化结果；（e）算法 3 二值化结果；（f）算法 4 二值化结果 图 1 不同算法二值化处理结果 （下转第 19 页）
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2011 年 第 23 期
文 献[3] 在 文 献[2] 的 基 础 上 有 所 改 进 ，计 算 局 部 阈 值 时 综 合 考 虑 周 边邻域像素的影响，采用块重叠的方式求取阈值 T，并对块内像素进 行分类二值化。 对二值化图像根据指纹纹理特点和方向信息进行去除 粘线，消除孔洞的处理，在一定程度上提高了算法的鲁棒性和抗噪能 力，但同时也增加了算法复杂度，降低了处理效率。
总结阶段主要是对学生的成绩进行评定，对教师本身的实验教学 过程进行总结，通常也存在一些问题： 2．3．1 实 验 成 绩 的 评 定 问 题 。 目 前 实 验 成 绩 没 有 统 一 的 客 观 评 定 标 准，由实验老师主观评定。 究其原因，实验报告成绩无法确定在总评成 绩中的比重。 “平时成绩+实验考试成绩” 评定办法与 “考勤+预习报 告+动手能力+实验报告” 的两种成绩评定办法同时存在而导致了冲 突。 负反馈措施：针对不同类型的实验课，成绩评定办法应区别对待： 对于非考试实验课，应采取“考勤+预习报告+动手能力+实验报告”的 成绩评定办法；对于要求考试的实验课，应采取“考勤+预习报告+动手 能力+实验报告+实验考试成绩”的成绩评定办法。 学院还应根据应用 本科特色制定实验成绩评定的比例、依据、标准，形成制度文件。 2．3．2 实验教学总结是一项必要的工作，但是由于教学管理部门没有 明确规定， 许多实验老师提交实验成绩后就认为完成了所有工作，没 有撰写教学总结，导致一些问题每年重复出现，逐渐增多。 负反馈措 施，在平时辅导学生实验中，在解决学生提出的问题时，反思问题产生
后求取使局部信息熵最大的灰度值作为判决阈值进行二值化处理。 该 算法对噪声具有鲁棒性，能够有效实现对指纹图像的二值化，提高了 细节特征提取结果的准确率，但灰度阈值的计算复杂度较大。 1.3 邻域分析法
邻域分析法充分利用指纹图像纹线的连续性和脊线谷线相间隔 的特点。 若指纹图像的某一点在脊线上，则与该点相邻的切线方向上 的像素点也应位于脊线上，而该点纹线方向的垂直方向上的点应位于 谷线上。 因此，对于脊线上的点来说，沿纹线方向的灰度均值较小，沿 纹线方向的垂直方向上灰度均值较大。
的原因，积累解决的措施，反馈到下一次的实验指导书、实验教案的修 订中去，力争避免问题再次出现；对于常见的实验问题，应在讲解实验 时予以提醒或写到实验指导书中，做到胸有成竹，从而高效地完成实 验教学工作。
3 结束语
根据应用型本科实验教学内涵及特点的总结，对其控制系统的三 个阶段及各个环节进行了分析。 利用反馈控制原理，反思实验教学中 各环节所存在的问题，并提出负反馈措施，使实验教学过程得到有效 地控制和优化。 6 年来实验教学的实践表明，负反馈措施使得教学质 量逐步得到了提高，教学效果得到了明显改善。 对于如何量化考核应 用型特色实验教学的评估指标体系，形成特色实验教学模式，深化实 验教学改革，将做进一步的探索和研究。 科
2 仿真结果分析与结论 本文在Matlab7.0 环境下对同一指纹 图 像 进 行 增 强 处 理 后 分 别 采
用 文 献[3]算 法 1，文 献[5]算 法 2，文 献[6]算 法 3，文 献[7]算 法 4 进 行 二 值化处理，处理结果见图 1。 算法 3 的断纹连接能力比其他三种算法 都好，但同时会出现将纹线端点连接到邻近纹线的情况，易造成细节 特征点类型的错误提取。 在算法复杂度和运算效率方面，由于算法 4 对图像每一点均要计算 8 个方向的灰度均值，计算量偏大。 而算法 3 对每一点像素计算 2 个方向上的灰度均值进行比较即可，相对来说运 算效率由于算法 4。 算法 1 和算法 2 均为灰度阈值分割法，对断纹和 粘线的处理能力较弱。 因此，对于低质量指纹图像在确保二值化效果 的准确性基础上提高运算效率仍然是当前研究的重点。
【关键词】指纹图像；二值化；自适应动态阈值；邻域分析法
0 引言
指纹识别技术是当前生物识别技术中应用最为广泛的一种。 自动 指纹识别的关键技术包含指纹预处理，指纹特征提取，指纹特征匹配 几方面。 实际得到广泛应用的指纹特征匹配多是基于指纹细节点特 征。 指纹细节点特征的提取通常在细化二值指纹图像上进行。 图像二 值化就是根据一定的规则，将一幅图像变为只用两阶灰度表示的黑白 图像。 二值化指纹图像中通常黑像素表示指纹的脊线，而白像素表示 指纹的谷线和背景区。
文 献[4]指 出 对 于 一 幅 指 纹 图 像 ，由 于 在 脊 线 和 谷 线 的 分 界 处 灰 度 的变化最大，不确定性最高，以脊线和谷线分界处灰度阶作为分割阈 值得到的信息熵最大。 文献[5]利用此结论将信息熵引入到指纹图像二 值化算法中，先对指纹图像进行分块处理，提取指纹图像有效区域，然
局部自适应动态阈值法是将整幅指纹图像分块，结合各块图像的 自身特点，为每块图像分别选取不同的阈值，对各块指纹图像区域进 行二值化处理。 分块大小的设定和局部判决阈值的选取对指纹图像二 值化效果起着关键作用。 最佳的分块大小应该选取指纹图像纹线的整 数倍距离，实际应用中很难精确地确定出指纹纹线距离，而且同一指 纹图像的各区域纹线距离并不总是一致的。 局部自适应动态阈值选取 的一般依据是：对每块图像选取的阈值应尽量使该块图像内大于该阈 值的像素点数和小于该阈值的像素点数大致相等。
● 【参考文献】
［1］张明远.工艺性专业应用型人才实验教学改革的研究与实 践[J].教 育 与 职 业, 2010(33):113-144. ［2］黎冬媛.面向创新应用型人才培养的实验实践教 学 改 革[J].计 算 机 教 育,2011 (12):110-112. ［3］纪 延 俊.基 于 应 用 型 人 才 培 养 的 光 学 实 验 的 探 讨 与 实 践 [J].大 学 物 理 ,2011 (03):38-40.
文献[6]基于指 纹 图 像 的 这 一 特 点 给 出 一 种 基 于 方 向 信 息 的 指 纹 图像自适应二值化算法。 具体算法为：对于 前 景 区 域 每 一 像 素 点 g(x, y)， 以 其 为 中 心 分 别 计 算 纹 线 方 向 上 的 m 个 邻 域 点 的 加 权 灰 度 均 值 Gh(x,y)和纹线垂直方向上 m 个点的加 权 灰 度 均 值 Gv(x,y)；若 Gh(x,y)< Gv(x,y)，则该点在脊线上，否则，该点在谷线上。 该二值化算法有效 利 用了指纹图像的方向信息，能够有效抵抗噪声影响，在一定程度上去 除噪声、毛刺、断裂等现象。 使得二值化图像沿纹线方向保持较好的一 致性。 文献[6]中算法具体的实现时考虑误差因素，在求灰度和时，对每 一点都设置了权值，采用加权平均的方法降低误差。 纹线方向上七点 权值模板为 Hw=[2,2,3,4,3,2,2]； 纹线方向的垂直方向上七点权值模板 为 Vw= [1,1,1,1,1,1,1]。
※新世纪广西高等教育教改工程项目 2010JGB035；桂林电子科 技 大 学 教 育 教 学 改 革 专 项 项 目 JGZ201009；广 西 教 育 科 学 “十 一 五 ” 规划课题 2010C059。
［责任编辑：王静］
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（上接第 24 页） 科
【参考文献】 ［1］Hong L.Automatic Personal Identification Using Fingerprint.East Lansing,USA: Michigan State University,1998. ［2］楚亚蕴,詹小四等.一种结合方向信息的指纹图像二值化 算 法[J].中 国 图 象 图 形学报,2006,6(11). ［3］廖 开 阳 ,张 学 东 ,等 .结 合 方 向 信 息 的 指 纹 二 值 化 及 后 处 理 算 法 [J].计 算 机 应 用 , 2008,4(28). ［4］王 学 忠 ,肖 斌 .一 种 基 于 图 像 信 息 熵 的 自 适 应 滤 波 算 法 [J].计 算 机 应 用 ,2008,10 (28):2643－2644. ［5］张 理 想,詹 小 四,等.基 于 信 息 熵 的 指 纹 图 像 二 值 化 算 法[J].计 算 机 系 统 应 用,
该类算法实现的一般步骤为： 首先对整幅指纹图像进行分块；然 后根据某一规则确定局部灰度阈值 T；最后将方块中每个像素的灰度 值与 T 值比较。 如果低于灰度阈值 T 则视为脊线点，置为 0；反之则视 为谷线点，置为 255。 通常阈值 T 取块内灰度均值较为简单，但抗噪能 力较差。 下面对现有的局部阈值选取方法进行分析。