[發明專利]一種基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法

有效

• 申請號: 201711455021.2
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN107958443B
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 趙恒;吳優;陳炯;龐遼軍;秦帥
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T7/33;G06K9/00
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪

本發明屬于數字圖像處理技術領域，公開了一種基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法，分別提取兩幅待拼接的小面積指紋圖像中的細節點，細節點兩兩配準后，獲得相似度分數最高的細節點對；計算獲得初次配準的旋轉平移參數，得到初次拼接的指紋圖像；求取兩幅待拼接的小面積指紋圖像的細化圖；通過N鄰域塊法尋找細化圖的重疊區域的匹配脊線，尋找匹配的脊線對；引入TPS形變模型，從脊線對特征層面修正指紋圖像的彈性形變，然后進行二次配準，得到二次拼接的指紋圖像的最終結果。本發明利用細節點進行初次配準，通過N鄰域塊法尋找重疊區域的匹配脊線，從而減少錯誤匹配細節點帶來的拼接誤差。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法及自動指紋識別系統。

背景技術

在眾多生物特征識別中，基于指紋的認證是一項重要的生物識別技術，在軍事和民用領域都有廣泛的應用，由于在實際應用中需要充分考慮可靠性和安全性，指紋識別在過去的幾年中受到越來越多的關注。指紋識別普及的另外一個原因是指紋傳感器的價格較低，可以很容易的集成到PC鍵盤、手機和各種智能卡中。在指紋識別領域，指紋細節點是最具差異性和可靠性的特征，也是指紋識別中最常用的特征，其中最突出的是脊線端點和分叉點。傳統基于細節點模式的指紋配準算法對細節點的數量有一定要求，當指紋圖像形變過大，或者有效匹配面積過小時會有較大的識別精度損失。小面積指紋只包含少量的細節點，將細節點作為指紋配準或者拼接的唯一信息時，識別精度會有較大幅度的降低；在指紋的采集過程中，指紋的3D表面需要被平壓在傳感器上，這種3D 轉2D的方式會帶來非線性失真，而且每次手指按壓力度的大小都會造成不同程度的彈性形變。

目前已有小面積指紋拼接大多采用剛性變換進行處理，沒有考慮指紋的彈性形變，而在小面積指紋圖像中，指紋的彈性形變是影響最終識別率的重要因子，所以傳統的未考慮彈性形變的小面積拼接算法難以得到準確的拼接結果及較高的識別率。因此，當前對于小面積指紋識別領域突出的問題在于：

1、小面積指紋圖像包含的細節點數量少，傳統的細節點匹配算法和拼接算法沒有引入脊線特征，識別精度不高；

2、傳統的細節點拼接算法沒有糾正指紋非線性失真和彈性形變導致的誤差，使得拼接效果差。

綜上所述，現有技術沒有考慮到指紋采集過程中的形變問題，且將細節點作為指紋配準或者拼接的唯一信息，造成拼接效果較差，當拼接圖像用作后續指紋識別的模板時，識別率較低。本發明提出的方法考慮了指紋采集時帶來的彈性形變問題，找到初步配準參數后進一步消除了形變，得到清晰度更高的拼接圖像，同時提高了識別率。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法及自動指紋識別系統。

本發明是這樣實現的，一種基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法，所述基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法，包括：

分別提取兩幅待拼接的小面積指紋圖像中的細節點，細節點兩兩配準后，獲得相似度分數最高的細節點對；

計算獲得初次配準的旋轉平移參數，根據旋轉平移參數得到初次拼接的指紋圖像；

求取兩幅待拼接的小面積指紋圖像的細化圖；

通過N鄰域塊法尋找細化圖的重疊區域的匹配脊線，并分別對兩幅細化圖重疊區域的脊線進行編號，尋找匹配的脊線對；

引入TPS形變模型，從脊線對特征層面修正指紋圖像的彈性形變，然后進行二次配準，得到二次拼接的指紋圖像的最終結果。

進一步，所述基于脊線特征和TPS形變模型的指紋圖像拼接方法具體包括：