基于二次成像指纹光学采集系统的设计

基于图像处理的指纹识别算法设计在图像处理领域，指纹识别算法是一种常用的生物特征识别方法，被广泛应用于个人身份验证、刑侦和信息安全等领域。

指纹识别算法的设计和实现旨在提取图像中的指纹特征，并通过比对与已知指纹库中的指纹特征进行匹配，以达到识别和验证的目的。

本文将重点讨论基于图像处理的指纹识别算法设计的相关内容。

指纹作为人体生物特征之一，具有独特性、固定性以及可靠性等特点，被广泛应用于个人身份认证和安全领域。

基于图像处理的指纹识别算法设计旨在从指纹图像中提取特征，并利用这些特征进行识别与验证。

该算法包括两个主要步骤：指纹图像预处理和指纹特征提取。

首先，指纹图像预处理的目标是消除噪声和增强指纹图像的质量。

这个步骤是算法的关键，直接影响识别准确率。

预处理主要包括图像增强、边缘检测、二值化、细化和分割等步骤。

图像增强是为了使得指纹图像在后续的处理中更容易提取特征。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和灰度拉伸等。

这些方法通过调整图像的对比度和亮度，使得指纹纹线更加明显，从而方便后续的处理和分析。

边缘检测是为了提取指纹图像中的纹线轮廓信息。

利用边缘检测算法，可以检测出指纹图像中的边缘，并将其转化为二值图像。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。

在指纹图像处理中，我们将二值图像中的纹线设置为1值，背景设置为0值。

通过二值化操作，可以更加准确地提取纹线信息。

细化操作是为了减小指纹图像中纹线的宽度，并使之更加连续和细长。

通过细化操作，可以获得更加准确的指纹细节信息。

常见的细化算法有Zhang-Suen细化算法、Guo-Hall细化算法等。

分割操作是将指纹图像中的纹线和背景进行分离的过程。

通过分割操作，可以将纹线从背景中提取出来，并用于后续的特征提取和匹配。

常见的分割算法有阈值分割、边缘分割和区域生长等。

第二个主要步骤是指纹特征提取。

在指纹图像处理中，指纹特征提取是将预处理后的指纹图像转化为具有唯一性的特征向量的过程。

指纹及手指静脉图像复合采集光学系统设计吉紫娟;包佳祺;尹娟娟【摘要】Due to the biological multi-mode identification technology,an optical system for compound acquisition of fingerprint and finger vein multiple images was designed and described.The optic camera for collecting fingerprint and finger vein images contains respectively 3 and 12 spherical lenses,which works at 650 nm and 850 nm wavelength with a 640×480 CCD and a 640×512 uncooled infrared(IR)detector as the imaging devices,respectively.With the aid of Zemax software,the optical system was designed and optimized to cause a good imagingquality.Image quality evaluation results show that the modulation transfer function(MTF)value of the fingerprint imaging lens is above 0.6 at 67lp/mm,while the finger vein imaging lens is above 0.8 at 30 lp/mm.The view field spots' root-mean-square (RMS) radii of the 2 lenses are both much smaller than the detectors' pixel size,which are close to the diffraction limit,and the distortions are both less than 0.5％.Experiments prove that images acquired by this optical system have the merits of fine image quality and high resolution.%针对生物特征的多模识别技术,设计了一款用于指纹及手指静脉图像复合采集的光学系统.用于采集指纹和手指静脉图像的光学镜头分别由3片和12片球面透镜构成,工作波长分别为650 nm和850 nm,成像器件分别采用640 pixel×480 pixel CCD和640 pixel×512 pixel非制冷红外探测器.使用Zemax软件对该系统的光学结构进行了设计和优化.像质评价结果表明:指纹图像采集镜头在空间截止频率67 lp/mm处,调制传递函数MTF值大于0.6;手指静脉图像采集镜头在空间截止频率30 lp/mm处,调制传递函数MTF值大于0.8;两镜头各视场弥散斑均方根半径远小于成像器件像元尺寸,接近衍射极限,且成像畸变均小于0.5％.实验证明该系统采集到的图像质量优良,分辨率高.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2017(038)005【总页数】7页(P770-776)【关键词】指纹图像;手指静脉;图像采集;光学设计【作者】吉紫娟;包佳祺;尹娟娟【作者单位】湖北第二师范学院,湖北武汉 430205;文华学院,湖北武汉 430074;文华学院,湖北武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】TN203;TH703Abstract:Due to the biological multi-mode identification technology,an optical system for compound acquisition of fingerprint and finger vein multiple images was designed and described.The optic camera for collecting fingerprint and finger vein images contains respectively 3 and 12 spherical lenses,which works at 650 nm and 850 nm wavelength with a 640×480 CCD and a 640×512 uncooled infrared(IR)detector as the imaging devices,respectively.With the aid of Zemax software,the optical system was designed and optimized to cause a good imaging quality. Image quality evaluation results show that the modulation transferfunction(MTF)value of the fingerprint imaging lens is above 0.6 at 67lp/mm,while the finger vein imaging lens is above 0.8 at 30 lp/mm.The view field spots’ root-mean-square (RMS) radii of the 2 lenses are both much smaller than the detectors’ pixel size,which are close to the diffraction limit,and the distortions are both less than 0.5%.Experiments prove that images acquired by this optical system have the merits of fine image quality and high resolution.Key words:fingerprint image;finger vein;image acquisition;optical design生物特征识别技术是利用人体独特的体征，如指纹、静脉、虹膜、声音以及相貌等，进行个体识别的新型技术[1]。

基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现指纹识别技术是一种广泛应用于安全领域的生物特征识别技术。

基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现能够提高现有的指纹识别系统的准确性和效率。

本文将介绍指纹识别系统的设计原理、流程和关键技术，并探讨如何基于图像处理技术来优化指纹识别系统。

一、设计原理指纹识别系统的设计原理是通过采集和比对指纹图像来实现身份认证。

其基本思想是每个人的指纹都是独一无二的，可以通过比对指纹的纹路和特征点来判断是否为同一人的指纹。

指纹的纹路包括了脊线和细节等特征，而特征点则是指纹上的明显特征，如起始点、分叉点和终止点等。

二、设计流程基于图像处理技术的指纹识别系统的设计流程可以分为指纹图像采集、预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。

1. 指纹图像采集指纹图像采集是指使用指纹采集设备（如指纹识别仪）将被识别者的指纹图像获取到电子形式，以供后续处理。

在指纹图像的采集过程中，需要保证采集设备的清洁和被采集者的手指质量，以提高采集质量。

2. 预处理预处理阶段的目标是将采集到的指纹图像进行增强和去噪，以提高图像的质量。

常见的预处理操作包括图像平滑、直方图均衡化和滤波处理等。

通过预处理，可以去除指纹图像中的噪声和不必要的细节，从而提高后续处理的效果。

3. 特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出有意义的特征信息，以建立用于比对的模型。

常用的特征提取方法有方向图提取、细节提取和纹线特征提取等。

这些特征提取方法可以将指纹图像转化为一系列数字特征，用于建立指纹模板。

4. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。

特征匹配算法可以使用相似度比较算法，比如欧氏距离算法和余弦相似度算法等。

在特征匹配过程中，需要设定一个匹配阈值，用于判断是否是同一指纹。

三、关键技术基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现需要掌握一些关键技术。

1. 指纹图像的增强与去噪技术指纹图像的增强与去噪技术可以提高图像的质量。

基于图像处理的指纹识别系统设计指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于安全验证和身份识别等领域。

随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别系统成为了一种有效的识别方法。

本文将详细介绍基于图像处理的指纹识别系统的设计原理和关键技术。

一、引言指纹是人体表面的一种特殊图案，具有独特性和不可伪造性，因此成为一种理想的生物特征用于身份识别。

而基于图像处理的指纹识别系统通过采集、提取和匹配指纹图像来实现指纹识别功能。

该系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配四个模块。

二、图像采集图像采集是指通过特定的设备获取指纹图像。

目前常用的指纹图像采集设备有光学传感器和电容传感器。

光学传感器通过对指纹的照相成像来获取图像，而电容传感器则通过感应指纹上细微的电容变化来采集图像。

无论采用哪种设备，图像采集过程中都需要解决指纹图像的清晰度和噪声问题，以获得高质量的指纹图像。

三、图像预处理图像预处理是指对采集到的指纹图像进行一系列的处理，以便提取更加有效的特征信息。

常见的图像预处理方法包括图像增强、降噪和图像分割等。

图像增强技术用于增强指纹图像的对比度和边缘信息，使得指纹纹线更加清晰可见。

降噪技术主要用于去除指纹图像中的噪声，提高指纹识别的准确性。

图像分割技术则是将指纹图像划分为特征区域和背景区域，以便更好地提取指纹的纹线信息。

四、特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出用于身份识别的关键特征。

常用的特征提取方法包括方向特征和纹线特征。

方向特征主要通过计算指纹图像中指纹纹线的方向，以建立指纹的全局特征模型。

而纹线特征则是通过提取指纹图像中的纹线形状和纹线间距等局部特征来进行识别。

这些特征提取方法需要结合数学算法和图像处理技术，以实现对指纹纹线的准确提取。

五、匹配匹配是指将预处理和特征提取后得到的指纹特征与已注册的指纹特征进行比对，以实现指纹的认证和识别。

在匹配过程中，需要采用一种度量方法来计算两个指纹特征之间的相似性或差异性。

基于二次匹配的指纹匹配算法研究桂可，吴友宇武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070）E-mail ：gk324@摘 要：本文采用基于特征点的二次匹配算法。

初匹配阶段，通过构建局部特征向量，引入匹配“得分”体系，求取配准特征点以及配置点集；二次匹配阶段，利用配准特征点，实现待匹配指纹的特征点与模版指纹的特征点之间的配准，通过引入可变限界盒，判别两个特征点是否匹配。

最后求取所有可匹配的特征点的总数，假若总数超过10对的话，则判定两幅指纹是同一来源指纹，否则则不是。

关键词：初匹配 二次匹配 匹配分值 坐标校准中图分类号：TP391.41．引言近年以来，指纹图像的匹配一直是相关学者研究的热点之一。

学者们提出了许多基于各种特征的匹配算法。

当这些算法中的绝大部分都无法回避待匹配指纹的特征与模版指纹的特征的配准问题。

因为只要实现了它们之间的配置，后续的特征匹配就非常容易。

因此待匹配指纹的特征与模版指纹的特征之间的配准是指纹匹配算法的一个难点问题。

本文采用的匹配算法是基于特征点的二次匹配，将较容易解决这一问题。

该算法充分发掘指纹的特征信息，包括点类型，方向，相对空间分布等等信息，并利用这些特征构建特征向量。

本文匹配算法的总体思想：总体采用分级匹配，即先采用初匹配（又叫粗匹配），再采用二次匹配。

2．初匹配初匹配，也称为粗匹配。

由于待匹配的指纹图像与指纹库中的指纹模版之间一般情况下，并不是完全一致。

待匹配指纹与指纹库中的指纹相比会发生旋转，平移，比例延伸等变化，这些变化会导致特征点的许多信息发生变化，比如特征点之间的相对距离等等。

这就给指纹的匹配带来了诸多的困难。

指纹匹配算法必须能够尽量与指纹的旋转无关，或者说是能够消除旋转的影响；必须能够克服指纹特征点的丢失等情况，不能因为丢失一个或者几个特征点就不能够做出正确的匹配；必须能够克服由于指纹采集时手指按捺的力度不一样，导致指纹特征点的距离不一样带来的影响。

这些都给指纹识别带来了极大的难度。

基于图像处理的指纹识别技术研究指纹识别技术作为一种生物特征识别的方法，近年来得到了广泛的研究与应用。

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别技术也得到了很好的应用。

本文将对基于图像处理的指纹识别技术进行研究，并探讨其应用前景。

1. 指纹识别技术的基本原理指纹作为一种人体特征，每个人的指纹图案是独一无二的。

基于图像处理的指纹识别技术利用计算机对指纹图像进行处理，提取指纹特征，并与数据库中已有的指纹特征进行比对，以实现个体的识别。

指纹识别技术的基本原理包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配比对等步骤。

2. 指纹图像采集指纹图像采集是指将人体指纹转化成计算机可识别的数字图像。

常用的指纹图像采集设备包括指纹传感器、光学式扫描器和超声波传感器等。

指纹图像采集设备的性能直接影响到后续的图像处理质量。

3. 指纹图像预处理指纹图像预处理主要包括图像增强、噪声去除等步骤。

图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度等参数，使得指纹图像更加清晰、易于处理。

噪声去除是指通过滤波算法等方法，去除指纹图像中的噪声，提高图像质量。

4. 指纹特征提取指纹特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出有效的特征信息。

常用的特征提取方法有细节特征提取和方向特征提取等。

细节特征提取是基于指纹图像的纹理信息进行提取，包括脊线、脊谷、细节等图像特征。

方向特征提取是基于指纹图像的纹线方向进行提取，常用的方法有方向图、方向场等。

5. 指纹匹配比对指纹匹配比对是将待识别的指纹特征与数据库中已有的指纹特征进行比对，以判断是否匹配。

常用的指纹匹配比对方法包括最小二乘法、相关性分析法、神经网络法等。

匹配比对的结果通常使用相似度或匹配分数来表示，根据设定的阈值来确定匹配的结果。

6. 基于图像处理的指纹识别技术的应用前景基于图像处理的指纹识别技术具有广阔的应用前景。

首先，在安全领域，指纹识别技术可以用于身份验证、门禁控制等场景，提高安全性和便利性。

第14卷 第6期2006年12月光学精密工程O pt ics and Precision Eng ineeringVo l.14 No.6Dec.2006收稿日期:2006-03-20;修订日期:2006-10-18.文章编号 1004-924X(2006)06-0955-04多指指纹采集仪的光学系统设计黄 玮1,2,韩正臣3(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;2.中国科学院研究生院,北京100039;3.长春方圆光电技术有限责任公司,吉林长春130033)摘要:多指指纹采集仪是一种大视场、高分辨率的指纹采集设备,它代表了生物特征识别领域的发展方向,其核心技术是高分辨率光学系统的设计。

对采用/独立镜头0、/两组远心0、/单片前组和独立镜头组合0三种方案进行的设计进行了比较,指出了各种方案的优缺点。

其中单片前组和独立镜头组合的方案在150lp/mm 的传递函数>0.6,采用该方案的实验样机取得了良好的图像。

关 键 词:多指指纹采集仪;光学系统设计;生物特征识别中图分类号:T P391.4;T H 703 文献标识码:AOptical system design of mult-i finger fingerprint scannerH U ANG Wei 1,2,H AN Zheng -chen 3(1.Changchun I nstitute of Op tics ,F ine M echanics and Phy sics,Chinese Academ y of Sciences ,Changchun 130033,China;2.Gr ad uate School of the Chinese A cademy of Sciences ,Beij ing ,100039,China;3.Changchun F angy uan Op to -electronic T echnology Co.L td,Chang chun 130033,China)Abstract:M ult-i fing er fingerprint scanner is a high -r esolution fing er print capture device w ith big Field of View (FOV ),it represents the dev elo ping tr end of the bio metr ic identification area.Fo r the key technolo gy of this dev ice,the optical system design,this paper presents three types o f optical design methods,they ar e separate lens,tw o gro up telecentric sy stem and one singlelet w ith separate lens system ,the advantag es and disadv antages o f each design are discussed and co mpared,it is fo und that the M TF of singlelet w ith separ ate lens system is larger than 0.6in 150lp/mm,also prototy pe of this design obtains a im age in g ood quality.Key words:mult-i fing er fing erprint scanner;o ptical system desig n;biometric identification1 引 言随着计算机技术、电子学技术和光学技术的发展,生物特征识别的方法逐渐增多。

基于二值化指纹图像细节点提取的改进算法赵磊;姜小奇;蒋澎涛;刘春雷;陈宏君;杨梦婷【摘要】Inutiae extraction on binary fingerprint images is studied deeply in this article. For used minutiae extraction algorithm,there exist some false minutiaes and omitted minutiaes. A new improved minutiae extraction algorithm is proposed to solve the problem. The algorithm divides image segment,extracts minutiaes with direction and merge image segment. Through lots of experiments,the algorithm has been proved to a better minutiae extraction algorithm which can significantly reduce false minutiaes and omitted minutiaes in the extracting process.%深入研究了二值化指纹图像细节点提取算法,针对已有算法中存在伪细节点和遗漏细节点的问题,提出了一种改进的二值化指纹图像细节点提取算法.该算法在原有提取算法的基础上,采用了形式分割图段、结合纹线方向提取、合并图段等措施.大量实验表明,该算法显著地减少了伪细节点和遗漏细节点的出现,是一种较为理想的二值化指纹图像细节点提取算法.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)003【总页数】6页(P232-236,159)【关键词】二值化指纹图像;细节点;行程;图段【作者】赵磊;姜小奇;蒋澎涛;刘春雷;陈宏君;杨梦婷【作者单位】湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001;衡阳师范学院计算机科学系,衡阳421008;湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001;衡阳师范学院计算机科学系,衡阳421008;湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001;湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001;湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001;湖南科技经贸职业学院计算机科学技术学院,衡阳421001【正文语种】中文1 引言指纹图像细节点的提取是自动指纹识别研究的核心技术之一[1]，目前指纹图像细节点提取方法主要采用的是基于细化图像的细节点提取方法[2,3]，该方法首先预处理指纹图像，对指纹图像进行增强，然后将预处理后的指纹图像二值化，再将二值化后的指纹图像进行细化及细化后处理，细节点的提取在细化后的指纹图像上进行。