專利名稱：擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域方法，具體是一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，利用生物特征識(shí)別技術(shù)進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證越來(lái)越多地進(jìn)入到人們的生活和工作中。相對(duì)于其他生物特征鑒別技術(shù)，例如語(yǔ)音識(shí)別及虹膜識(shí)別，指紋識(shí)別具有許多獨(dú)到的優(yōu)點(diǎn)，更重要的是它具有很高的實(shí)用性和可行性，已經(jīng)被認(rèn)為是一種理想的身份認(rèn)證技術(shù)，有著十分廣泛的應(yīng)用前景，是將來(lái)生物特征識(shí)別技術(shù)的主流。作為自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)的一部分，指紋采集技術(shù)在近幾年也得到了飛速發(fā)展，滑動(dòng)指紋采集技術(shù)是其中最有望搶占市場(chǎng)的一種。滑動(dòng)指紋采集儀具有造價(jià)低、體積小的特點(diǎn)，因此非常適合于移動(dòng)電話、PDA、便攜式計(jì)算機(jī)等移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用。通過(guò)集成的滑動(dòng)指紋識(shí)別器，可以使用戶在移動(dòng)設(shè)備上注冊(cè)他們的指紋，然后將這種識(shí)別器用作驗(yàn)證設(shè)備來(lái)取代傳統(tǒng)的密碼。不過(guò)，如何有效減小識(shí)別錯(cuò)誤率和縮小指紋識(shí)別器的體積一直是指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的兩大瓶頸?；瑒?dòng)式傳感器的出現(xiàn)使得這兩大難題迎刃而解。由滑動(dòng)指紋采集儀獲取的滑動(dòng)指紋序列由若干連續(xù)指紋幀組成，對(duì)這些指紋幀“縫合”后，可以得到高分辨率的完整指紋圖像?！翱p合”即拼接方法的性能直接影響后續(xù)指紋圖像的特征提取和識(shí)別的正確率。因此，尋找一種對(duì)不同滑動(dòng)速度和不同彈性形變都具有良好拼接性能的方法成為滑動(dòng)指紋采集儀是否能夠廣泛使用的關(guān)鍵。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，一個(gè)包含256個(gè)壓力傳感元件的滑動(dòng)指紋采集儀(Charlot，B.；Parrain，F(xiàn).；Galy，N.；Basrour，S.；Courtois，B.；“Asweeping mode integrated fingerprint sensor with 256 tactile microbeams”，Journal of Microelectromechanical Systems，13(4)，2004，pp.636-644)被提出，該采集儀得到的指紋圖像質(zhì)量較高，但是跟光學(xué)指紋采集儀(比如U.are.U4000)采集得到的指紋圖像相比，質(zhì)量還有一定的差距，而且硬件實(shí)現(xiàn)的成本太大，對(duì)滑動(dòng)的速度要求也偏高，可靠性不夠。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，使其在不同滑動(dòng)速度和不同彈性形變下，拼接方法依舊能夠獲得高質(zhì)量的指紋圖像。
本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明首先利用基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級(jí)平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級(jí)平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對(duì)拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。
本發(fā)明包括以下具體步驟1、滑動(dòng)指紋序列的象素級(jí)平移量的檢測(cè)首先用平移運(yùn)動(dòng)(Translational Motion)來(lái)近似相鄰兩幀指紋圖像之間的位置關(guān)系，即在相鄰兩幀指紋圖像的重疊區(qū)域?qū)?yīng)象素的灰度值存在如下關(guān)系Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)，其中(Δx，Δy)是前一幀指紋圖像Fi與后一幀指紋圖像Fi+1之間的偏移量。
為了求得偏移量(Δx，Δy)，本發(fā)明使用基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法來(lái)檢測(cè)象素級(jí)偏移量。在Fi中取一個(gè)中心在(x0，y0)、大小為(Hb×Wb)的塊BS，在Fi+1中尋找與塊BS大小一樣的最匹配的塊BS′，然后根據(jù)塊BS′的中心坐標(biāo)與(x0，y0)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系求得偏移量(Δx，Δy)，具體步驟如下將BS按列排序形成一個(gè)向量G＝{gi}i＝1，2，…，N，其中N＝Hb×Wb，根據(jù)相鄰兩個(gè)元素之間的大小關(guān)系得到一個(gè)對(duì)應(yīng)的增量符號(hào)二值序列B＝{bi}i＝1，2，…，N-1如果gi＞gi+1，則bi＝1；否則bi＝0。在Fi+1任取一個(gè)中心在(x，y)、大小為(Hb×Wb)的塊BS′，得到對(duì)應(yīng)的增量符號(hào)二值序列B′＝{bi′}i＝1，2，…，N-1，比較B與B′這兩個(gè)增量符號(hào)二值序列之間的增量符號(hào)相關(guān)性rc:rc(x,y)=Σi=1N-1{~(bi⊕bi′)},]]>其中～表示取反，表示異或。對(duì)所有可能的(x，y)都遍歷一次，設(shè)對(duì)應(yīng)rc(x，y)取得最大值的(x，y)為(x1，y1)，則要檢測(cè)的偏移量為(Δx，Δy)＝(x0-x1，y0-y1)。
2、滑動(dòng)指紋序列的亞象素級(jí)平移量的檢測(cè)對(duì)等式Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)兩邊做傅立葉變換，得到如下關(guān)系式ζi+1(u，v)＝ζ(u，v)·e2πj(uΔx+vΔy)，歸一化后得Q(u,v)=ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|e2πjuΔx·e2πjvΔy,]]>其中ζ是由F傅立葉變換得到的，ζ(u，v)*是ζ(u，v)的共軛復(fù)數(shù)，Q(u，v)稱之為歸一化的相位相關(guān)矩陣。用一次多項(xiàng)式P(x)＝p1x+p2對(duì)奇向量(Singular Vector)v＝e2πjuΔx和v＝e2πjvΔy對(duì)應(yīng)的相位角(unwrap(∠v))分別進(jìn)行最小二乘擬合，可得亞象素級(jí)的偏移量估計(jì)Δx′=p1Wb2π,Δy′=p1Hb2π.]]>由于以最大增量符號(hào)相關(guān)性為準(zhǔn)則的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)，要想獲得亞象素級(jí)的偏移量估計(jì)一般得使用多分辨率的概念，這相應(yīng)的增加了計(jì)算量。同時(shí)基于擴(kuò)展相位相關(guān)方法獲得的亞象素級(jí)偏移量估計(jì)，在相鄰兩幀指紋圖像重疊面積小于每幀指紋圖像面積的30％時(shí)，偏移量估計(jì)就不一定準(zhǔn)確了。因此，本發(fā)明結(jié)合這兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)估計(jì)得到偏移量按如下規(guī)則進(jìn)行取舍當(dāng)|Δx-Δx′|＞1時(shí)，在x方向上的偏移量估計(jì)為Δx，否則為Δx′。同理對(duì)y方向上的偏移量做類似處理。設(shè)最后估計(jì)得到的偏移量為(Δx0，Δy0)。
3、縫隙自適應(yīng)去除由于滑動(dòng)指紋序列在采集時(shí)，手指按壓采集儀接觸面的壓力不均，使得相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間存在著不同的彈性形變。如果只是假設(shè)相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間存在平移的話，拼接得到的指紋圖像會(huì)存在縫隙。事實(shí)上，可以認(rèn)為前一幀滑動(dòng)指紋圖像是沒(méi)有彈性形變的，而后一幀是經(jīng)過(guò)彈性形變得到的。這樣，相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間就符合一個(gè)線性彈性形變模型，(x，y，t)R2×R→R2，這里(x，y，t)表示一個(gè)象素(x，y)在時(shí)刻t的空間位置。對(duì)任一給定的象素(x，y)，(xS，yS)＝(x，y，0)表示其彈性形變前的位置，(xE，yE)＝(x，y，tE)表示其經(jīng)過(guò)彈性形變后的位置。(x，y，t)，0≤t≤tE表示給定象素(x，y)彈性形變的軌跡。雖然，手指在各部分的彈性形變往往都不一樣，但是對(duì)一個(gè)小區(qū)域R0(也就是手指中的一小塊)來(lái)說(shuō)，其內(nèi)部每個(gè)象素的彈性形變可以假定是一樣的，滿足一個(gè)剛體變換。即有(x，y，tE)＝A·(x，y，0)+b，這里b＝(xb，yb)∈R2表示一個(gè)平移向量，A∈R2×R2表示一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，且ATA是一個(gè)2×2的單位矩陣，A的行列式為1。
為了滿足拼接算法在移動(dòng)設(shè)備中實(shí)時(shí)處理速度的要求，將上述的小區(qū)域R0簡(jiǎn)化為Na×(Hb-Δy0)的小矩形，在這個(gè)假設(shè)下A就簡(jiǎn)化為一個(gè)單位矩陣了。由于同一幀滑動(dòng)指紋圖像內(nèi)各個(gè)小矩形的彈性形變幅度都應(yīng)該很小，不妨假定每個(gè)小矩形在垂直和水平方向上的偏移量都不超過(guò)ΔS。下面是本發(fā)明提出的縫隙自適應(yīng)去除算法將小矩形在x方向移動(dòng)m個(gè)象素，計(jì)算移動(dòng)后得到的矩形與上一幀滑動(dòng)指紋圖像在重疊區(qū)域的灰度差的絕對(duì)值累加和Sm，找出Sm取得最小值所對(duì)應(yīng)的m作為xb；同理得到y(tǒng)b，最后得到平移向量(xb，yb)。
得到每一個(gè)小矩形對(duì)應(yīng)的平移向量以后，還要對(duì)這些小矩形做仿射變換。因?yàn)閷?duì)左右相鄰的兩個(gè)小矩形來(lái)說(shuō)，左邊小矩形的右面那條邊和右邊小矩形的左面那條邊應(yīng)該是重疊的，但是這些小矩形經(jīng)過(guò)各自平移向量的移位以后，可能會(huì)成為梯形。利用仿射變換可以將這些梯形轉(zhuǎn)化為右面那條邊和原來(lái)小矩形右邊那條邊重疊的四邊形。
本發(fā)明利用最大增量符號(hào)相關(guān)性作為準(zhǔn)測(cè)函數(shù)的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，由于將圖像先轉(zhuǎn)化為二值的一維信號(hào)來(lái)處理，因此處理速度很快，很容易通過(guò)硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)和加速。在利用擴(kuò)展的相位相關(guān)的亞象素級(jí)偏移量的估計(jì)方法中，由于可以利用快速傅立葉變換來(lái)替代傅立葉變換，處理速度也很快。
為了提高拼接方法對(duì)噪聲的魯棒性，抑制其中存在的混疊和邊界效應(yīng)，本發(fā)明還引入橢圓形二值掩碼濾波和Kaiser窗函數(shù)來(lái)提高偏移量估計(jì)的正確率。橢圓形掩碼濾波的定義如下τ(x,y)=(x-0.5Wb0.5κ1Wb)2+(y-0.5Hb0.5κ2Hb)2,0<κ1,κ2≤1.]]>對(duì)應(yīng)的橢圓形二值掩碼濾波函數(shù)為ξ(x,y)=0,τ(x,y)>11,τ(x,y)≤1.]]>將橢圓形二值掩碼濾波函數(shù)ξ對(duì)歸一化相位相關(guān)矩陣Q進(jìn)行濾波來(lái)抑制混疊現(xiàn)象，即Q＝Qοξ。一維的Kaiser窗函數(shù)K(L，β)定義K(L,β)=B0(β1-4l2(L-1)2)B0(β),-L-12≤l≤L-12.]]>其中，L和β分別是窗口函數(shù)的兩個(gè)參數(shù)，對(duì)應(yīng)橢圓函數(shù)的長(zhǎng)軸和短軸，B0(x)是0階Bessel函數(shù)。推廣到二維的Kaiser窗函數(shù)Wk＝K(λ1H，β)TοK(λ2W，β)T，0≤λ1，λ2≤1。其中λ1和λ2是兩個(gè)權(quán)重系數(shù)。在對(duì)圖像做傅立葉變換前，利用二維的Kaiser窗函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行濾波，來(lái)抑制邊界效應(yīng)。
本發(fā)明利用基于最大增量符號(hào)相關(guān)性作為匹配準(zhǔn)則的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，不僅能方便的在硬件中實(shí)現(xiàn)和加速，并且對(duì)相鄰兩幀指紋圖像之間重疊面積的要求很低，魯棒性很強(qiáng)。本發(fā)明利用了擴(kuò)展的相位相關(guān)方法來(lái)檢測(cè)相鄰兩幀指紋圖像之間的偏移量，不但可以獲得高精度的偏移量估計(jì)，而且可以通過(guò)FFT來(lái)替換傅立葉變換，提高拼接的速度。本發(fā)明利用了線性彈性形變模型，利用這個(gè)模型可以自適應(yīng)的去除拼接圖像中的縫隙，提高拼接得到指紋圖像的質(zhì)量。本發(fā)明提出的拼接方法，通過(guò)調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置以后，可以適用于各種現(xiàn)有的滑動(dòng)指紋采集模塊。將集成了本發(fā)明拼接方法的滑動(dòng)指紋采集和拼接模塊打包封裝后，可以應(yīng)用于各類移動(dòng)設(shè)備中。


圖1本發(fā)明所采用的瑞典FINGERPRINT CARDS公司FPC1031B系列的滑動(dòng)指紋采集儀采集到的滑動(dòng)指紋序列。
圖2本發(fā)明基于塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)的原理圖。
圖3本發(fā)明兩幅圖像之間存在平移的增量符號(hào)相關(guān)性。
圖4本發(fā)明縫隙去除前后的拼接效果比較。
圖5根據(jù)本發(fā)明拼接方法拼接得到的滑動(dòng)指紋圖像。
具體實(shí)施例方式
為了更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，以下結(jié)合附圖及具體的實(shí)施例作進(jìn)一步描述。
本發(fā)明采用瑞典FINGERPRINT CARDS公司FPC1031B系列的滑動(dòng)指紋采集儀，這種滑動(dòng)指紋采集儀采集到的指紋序列每幀圖像的大小為32×152(W＝152pixel，H＝32pixel)，分辨率為363dpi，圖1是用這種采集儀采集到的滑動(dòng)指紋序列，表1是本發(fā)明拼接方法中所用到參數(shù)的設(shè)置。
表1 初始參數(shù) 實(shí)施例1、滑動(dòng)指紋序列的象素級(jí)平移量的檢測(cè)圖2顯示了基于塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)的原理圖，各種不同的塊匹配法在以下三個(gè)方面存在著差別1)匹配準(zhǔn)則；2)搜索策略；3)塊大小的選擇。本發(fā)明采用最大增量符號(hào)相關(guān)性作為匹配準(zhǔn)則，由于其中主要涉及二值運(yùn)算，便于在硬件上實(shí)現(xiàn)。由于手指在滑動(dòng)指紋采集儀表面滑動(dòng)的方向是一致的，不妨假設(shè)手指是從上到下滑動(dòng)的。這樣，前一幀指紋圖像的下方區(qū)域與后一幀指紋圖像的上方區(qū)域重疊。據(jù)此，本發(fā)明根據(jù)表1中設(shè)定的(x0，y0)和(Hb×Wb)值來(lái)檢測(cè)偏移量的值。圖3是兩幅圖像之間存在平移的增量符號(hào)相關(guān)性三維顯示，可以看出，在偏移量對(duì)應(yīng)位置存在一個(gè)明顯的波峰。
2、滑動(dòng)指紋序列的亞象素級(jí)平移量的檢測(cè)為了驗(yàn)證本發(fā)明拼接方法估計(jì)得到偏移量的準(zhǔn)確性，我們從同一圖像中人為的截取兩幀圖像，并在圖像中人為的加入高斯白噪聲，它們之間的偏移量為(x，y)，根據(jù)塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到的偏移量為(Δx，Δy)，結(jié)合塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)和擴(kuò)展相位相關(guān)方法檢測(cè)得到的偏移量為(Δx0，Δy0)，并引入變量γ來(lái)說(shuō)明本發(fā)明拼接方法對(duì)相鄰兩幀指紋圖像重疊面積的魯棒性。這里γ表示重疊面積與每幀指紋圖像面積的比值，其中小于1的偏移量通過(guò)下采樣(downsample)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
表2 偏移量檢測(cè)的仿真實(shí)驗(yàn)

由表2可以看出，基于塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)和擴(kuò)展相位相關(guān)的拼接方法可以檢測(cè)得到亞象素級(jí)精度的偏移量，即使在γ≤0.1的時(shí)候，估計(jì)得到的(Δx0，Δy0)依舊準(zhǔn)確。
3、縫隙去除如圖4所示，左邊的圖是沒(méi)有做縫隙去除的效果，右邊的圖是去除縫隙后的效果，可以看出，縫隙去除后的指紋圖像明顯光滑了很多。圖5是根據(jù)本發(fā)明所提出的拼接方法拼接得到的指紋圖像。
本實(shí)施例基于擴(kuò)展相位相關(guān)方法的滑動(dòng)指紋無(wú)縫拼接方法，拼接得到的指紋圖像與U.are.U4000光學(xué)指紋采集儀采集得到的指紋圖像之間的特征點(diǎn)和相似度比較結(jié)果見(jiàn)表3。拼接效果的好壞，除了可以主觀的從視覺(jué)上分析拼接圖像中是否有明顯的縫隙存在以外，是否產(chǎn)生偽特征點(diǎn)或者造成真正特征點(diǎn)丟失，也是很重要的一條衡量準(zhǔn)則。相似度的值在0到1之間，值越大表示兩幅指紋圖像越相似。從表3可知，拼接得到的圖像與U.are.U4000采集得到的圖像，相應(yīng)的相似度都大于0.150，這時(shí)候可以判定兩幅圖像是匹配成功的。
表3 特征點(diǎn)以及相似度比較

權(quán)利要求
1.一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征在于，首先利用基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級(jí)平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級(jí)平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對(duì)拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征是，包括以下具體步驟①滑動(dòng)指紋序列的象素級(jí)平移量的檢測(cè)；②滑動(dòng)指紋序列的亞象素級(jí)平移量的檢測(cè)；③縫隙自適應(yīng)去除。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征是，所述的滑動(dòng)指紋序列的象素級(jí)平移量的檢測(cè)，具體是首先用平移運(yùn)動(dòng)來(lái)近似相鄰兩幀指紋圖像之間的位置關(guān)系，即在相鄰兩幀指紋圖像的重疊區(qū)域?qū)?yīng)象素的灰度值存在如下關(guān)系Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)，其中(Δx，Δy)是前一幀指紋圖像Fi與后一幀指紋圖像Fi+1之間的偏移量，使用基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法來(lái)檢測(cè)象素級(jí)偏移量。在Fi中取一個(gè)中心在(x0，y0)、大小為(Hb×Wb)的塊BS，在Fi+1中尋找與塊BS大小一樣的最匹配的塊BS′，然后根據(jù)塊BS′的中心坐標(biāo)與(x0，y0)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系求得偏移量(Δx，Δy)，具體步驟如下將BS按列排序形成一個(gè)向量G＝{gi}i＝1，2，...，N，其中N＝Hb×Wb，根據(jù)相鄰兩個(gè)元素之間的大小關(guān)系得到一個(gè)對(duì)應(yīng)的增量符號(hào)二值序列B＝{bi}i＝1，2，...，N-1如果gi＞gi+1，則bi＝1；否則bi＝0。在Fi+1任取一個(gè)中心在(x，y)、大小為(Hb×Wb)的塊BS′，得到對(duì)應(yīng)的增量符號(hào)二值序列B′＝{b′i}i＝1，2，...，N-1，比較B與B′這兩個(gè)增量符號(hào)二值序列之間的增量符號(hào)相關(guān)性rcrc=(x,y)=Σi=1N-1{~(bi⊗bi′)},]]>其中～表示取反，表示異或。對(duì)所有可能的(x，y)都遍歷一次，設(shè)對(duì)應(yīng)rc(x，y)取得最大值的(x，y)為(x1，y1)，則要檢測(cè)的偏移量為(Δx，Δy)＝(x0-x1，y0-y1)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征是，所述的滑動(dòng)指紋序列的亞象素級(jí)平移量的檢測(cè)，具體是對(duì)等式Fi+1(x，y)＝Fi(x+Δx，y+Δy)兩邊做傅立葉變換，得到如下關(guān)系式ζi+1(u，v)＝ζ(u，v)·e2πj(uΔx+vΔy)，歸一化后得Q(u,v)=ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|ζi+1(u,v)ζ(u,v)*|=e2πjuΔx·e2πjvΔy,]]>其中ζ是由F傅立葉變換得到的，ζ(u，v)*是ζ(u，v)的共軛復(fù)數(shù)，Q(u，v)稱之為歸一化的相位相關(guān)矩陣。用一次多項(xiàng)式P(x)＝p1x+p2對(duì)奇向量(Singular Vector)v＝e2πjuΔx和v＝e2πjvΔy對(duì)應(yīng)的相位角(unwrap(∠v))分別進(jìn)行最小二乘擬合，可得亞象素級(jí)的偏移量估計(jì)Δx′=p1Wb2π,Δy′=p1Hb2π,]]>對(duì)估計(jì)得到的偏移量按如下規(guī)則進(jìn)行取舍當(dāng)|Δx-Δx′|＞1時(shí)，在x方向上的偏移量估計(jì)為Δx，否則為Δx′。同理對(duì)y方向上的偏移量做類似處理，設(shè)最后估計(jì)得到的偏移量為(Δx0，Δy0)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征是，所述的縫隙自適應(yīng)去除，具體是由于滑動(dòng)指紋序列在采集時(shí)，手指按壓采集儀接觸面的壓力不均，使得相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間存在著不同的彈性形變，如果只是假設(shè)相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間存在平移的話，拼接得到的指紋圖像會(huì)存在縫隙，可以假設(shè)前一幀滑動(dòng)指紋圖像是沒(méi)有彈性形變的，而后一幀是經(jīng)過(guò)彈性形變得到的，相鄰兩幀滑動(dòng)指紋圖像之間就符合一個(gè)線性彈性形變模型，(x，y，t)R2×R→R2，這里(x，y，t)表示一個(gè)象素(x，y)在時(shí)刻t的空間位置，對(duì)任一給定的象素(x，y)，(xS，yS)＝(x，y，0)表示其彈性形變前的位置，(xE，yE)＝(x，y，tE)表示其經(jīng)過(guò)彈性形變后的位置，(x，y，t)，0≤t≤tE表示給定象素(x，y)彈性形變的軌跡，有(x，y，tE)＝A·(x，y，0)+b，這里b＝(xb，yb)∈R2表示一個(gè)平移向量，A∈R2×R2表示一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，且ATA是一個(gè)2×2的單位矩陣，A的行列式為1，縫隙自適應(yīng)去除算法將小矩形在x方向移動(dòng)m個(gè)象素，計(jì)算移動(dòng)后得到的矩形與上一幀滑動(dòng)指紋圖像在重疊區(qū)域的灰度差的絕對(duì)值累加和Sm，找出Sm取得最小值所對(duì)應(yīng)的m作為xb；同理得到y(tǒng)b，最后得到平移向量(xb，yb)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法，其特征是，所述的平移向量，得到每一個(gè)小矩形對(duì)應(yīng)的平移向量以后，對(duì)這些小矩形做仿射變換，對(duì)左右相鄰的兩個(gè)小矩形來(lái)說(shuō)，左邊小矩形的右面那條邊和右邊小矩形的左面那條邊應(yīng)該是重疊的，這些小矩形經(jīng)過(guò)各自平移向量的移位以后，利用仿射變換將梯形轉(zhuǎn)化為右面那條邊和原來(lái)小矩形右邊那條邊重疊的四邊形。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域一種擴(kuò)展相位相關(guān)的滑動(dòng)指紋序列無(wú)縫拼接方法。首先利用基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到相鄰兩幀指紋圖像之間的象素級(jí)平移量，然后根據(jù)擴(kuò)展的相位相關(guān)得到亞象素級(jí)平移量估計(jì)，最后利用線性彈性模型對(duì)拼接得到的圖像進(jìn)行縫隙自適應(yīng)去除。包括以下具體步驟①滑動(dòng)指紋序列的象素級(jí)平移量的檢測(cè)；②滑動(dòng)指紋序列的亞象素級(jí)平移量的檢測(cè)；③縫隙自適應(yīng)去除。本發(fā)明不僅能方便的在硬件中實(shí)現(xiàn)和加速，并且對(duì)相鄰兩幀指紋圖像之間重疊面積的要求很低，魯棒性很強(qiáng)。不但獲得高精度的偏移量估計(jì)，而且提高拼接的速度。本發(fā)明提高拼接得到指紋圖像的質(zhì)量。本發(fā)明適用于各種現(xiàn)有的滑動(dòng)指紋采集模塊。
文檔編號(hào)G06K9/00GK1694118SQ20051002619
公開(kāi)日2005年11月9日 申請(qǐng)日期2005年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月26日
發(fā)明者張永良, 楊杰 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)