[發明專利]基于Gabor變換的指紋特征提取與壓縮編碼的方法

在審

• 申請號: 201811330705.4
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109598205A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 段磊;梁衛國;劉濤;李偉鵬;張寧;夏紅燕;于萌;趙彥龍
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司淄博供電公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40
• 代理公司: 青島發思特專利商標代理有限公司 37212
• 代理人: 耿霞;程強強

本發明涉及指紋識別技術領域，具體涉及一種基于Gabor變換的指紋特征提取與壓縮編碼的方法，包括以下步驟：(1)、讀入一幅原始指紋圖像；(2)、基于Gabor變換對指紋特征進行提取，得到指紋圖像的Gabor幅值響應特征圖；(3)、將每幅指紋圖像的Gabor幅值響應特征圖劃分為W×W的小塊，并將Gabor幅值響應特征圖分塊處理；(4)、在每一個小塊內，對每個像素點的Gabor幅值響應值進行編碼操作，得到整幅圖像的特征向量F_總＝[F₁F₂.......F_W×W]；(5)、將F_總＝[F₁F₂.......F_W×W]作為一幅指紋圖像的最終特征，存儲到數據庫中，并在指紋識別中用于數據匹配；本發明采用Gabor幅值響應編碼的方法，在保留有效特征的同時，能夠較大程度上降低指紋特征的數據規模，便于數據存儲和匹配運算。

技術領域

本發明涉及指紋識別技術領域，具體涉及一種基于Gabor變換的指紋特征提取與壓縮編 碼的方法。

背景技術

Gabor變換是一種基于窗口的短時傅氏變換，解決了傅氏變換局部頻率變化的不足，能 夠有效獲得信號的局部信息。在進行圖像處理時，紋理特征往往反應在局部區域的變化，因 此將二維Gabor濾波器用于提取圖像紋理特征能夠取得良好效果。

指紋識別是一種典型的生物特征識別技術，目前的相關技術研究最為成熟，應用也最為 廣泛。但是由于各種不可避免的因素影響，使得指紋紋理特征很難得到準確提取和匹配。Gabor 小波變換作為一種經典的紋理特征提取工具，已經在指紋圖像增強中取得顯著的效果。但是 經過多尺度多方向的Gabor變換后，指紋特征的維數將會顯著增加，給后期的特征存儲和匹 配帶了較大困難，嚴重影響指紋識別系統的快速性。

發明內容

為了解決上述技術問題中的不足，本發明的目的在于：提供一種基于Gabor變換的指紋 特征提取與壓縮編碼的方法，既能夠很好的實現指紋不同方向、不同尺度紋理特征的有效提 取，又能有效的降低特征維數，方便特征存儲和匹配運算。

本發明為解決其技術問題所采用的技術方案為：

所述基于Gabor變換的指紋特征提取與壓縮編碼的方法，包括以下步驟：

(1)、讀入一幅原始指紋圖像；

(2)、基于Gabor變換對指紋特征進行提取，得到指紋圖像的Gabor幅值響應特征圖， 所用Gabor函數如下：

其中，x,y為給定位置的圖像坐標；參數σ＝0.5；為Gabor濾波器 中心頻率；為不同方向濾波器的相角,Gabor濾波器組中8個不同方向 μ∈{0,1,2,3,4,5,6,7}，5個不同尺度ν∈{0,1,2,3,4}，最大中心頻率k_max＝π/2；

指紋圖像Gabor特征通過將指紋圖像與Gabor濾波器卷積得到，假設指紋圖像灰度值為 I(x,y)，則I和Gabor函數G_μ,ν的卷積定義為：

O_μ,ν(z)＝I(z)*G_μ,ν(z)

其中，式中*為卷積算子，z＝(x,y)，ν∈(0,....,4)，μ∈(0,...,7)，O_μ,ν(z)表示當尺度為ν和方向為 μ時Gabor卷積圖像。因此，經過卷積運算，每1幅指紋圖像被轉換為5個尺度、8個方向 的卷積圖像。

另外，由于Gabor卷積的幅值信息反映圖像的能量譜，在圖像真實邊緣附近具有良好的 光滑性，因此，本專利采用每幅卷積圖像的幅值響應作為最終的特征，其計算公式如下：