指纹识别预处理算法研究及其硬件实现

论文摘要

近年来,生物识别技术得到广泛的关注,被认为是自动身份识别的有效方法。其中指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术,由于指纹识别技术具有唯一性和稳定性的特点,目前已广泛应用于考勤、银行密码、公安系统等众多领域。本文主要完成指纹图像的预处理算法及其硬件实现,预处理算法主要包括以下七部分:指纹图像规格化,指纹图像方向,指纹图像频率场,区域掩码划定,Gabor滤波,二值化和细化。在对图像进行分割时,分析了传统的图像分割方法,提出了改进的三级分割方法。该方法有效地判断出第一类模糊区与背景区,同时基本能辨别出模糊区与前景区。在滤波增强时,采用了Gabor算法。通过阈值动态自适应方法将指纹图像进行二值化处理。分析了两种细化算法:快速细化算法,改进的OPTA算法,并在此基础上提出一种快速高效的指纹细化算法。设计了个算法的软件模型,并完成了基于C语言的浮点和定点的指纹识别系统模型。基于预处理算法软件模型,进行各模块的硬件设计,并进行了功能仿真和电路综合。在硬件设计中,采用了一种基于块内像素点复用的方法,适当增大存储器容量,以缩短处理时间。对预处理算法中涉及到的算术函数和Gabor滤波系数分别设计了相应的基于ROM查找表的优化实现方案。指纹识别预处理效果的好坏对自动指纹识别系统性能起非常关键的作用,本文完成了算法改进,降低预处理运算时间,提高了识别率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 生物识别技术概述
• 1.3 指纹识别的历史及研究现状
• 1.3.1 自动指纹识别系统的介绍
• 1.3.2 目前指纹识别技术中存在的问题
• 1.4 本论文的研究内容
• 第2章 指纹图像的预处理算法
• 2.1 指纹图像增强
• 2.1.1 指纹图像的归一化
• 2.1.2 方向场计算
• 2.1.3 指纹图像的频率估计
• 2.1.4 区域掩码划分
• 2.1.5 滤波增强处理
• 2.2 图像二值化
• 2.3 指纹图像的细化算法
• 2.3.1 快速细化算法
• 2.3.2 改进的OPTA细化算法
• 2.3.3 混合细化算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 指纹识别预处理硬件实现
• 3.1 概述
• 3.1.1 硬件实现的必要性
• 3.1.2 预处理算法硬件结构
• 3.2 算术运算单元的硬件电路设计
• 3.2.1 基于ROM的查找表方法
• 3.2.2 平方电路与开方电路的硬件设计
• 3.2.3 三角函数硬件单元
• 3.3 图像归一化的硬件实现
• 3.4 方向图算法的硬件设计
• 3.4.1 梯度计算单元
• 3.4.2 方向场中的存储单元地址
• 3.5 指纹图像的频率硬件设计
• 3.6 Gabor滤波增强硬件考虑
• 3.6.1 Gabor函数的化简
• 3.6.2 Gabor滤波增强硬件框架图
• 3.7 指纹图像二值化电路硬件设计
• 3.8 指纹图像细化电路硬件设计
• 3.8.1 存储结构
• 3.8.2 细化电路硬件结构图
• 3.9 本章小结
• 第4章 指纹识别系统概述
• 4.1 指纹识别系统软件测试
• 4.1.1 指纹识别系统的性能评价
• 4.1.2 指纹图像采集系统
• 4.2 AFIS测试结果
• 4.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢