基于DSP CCS 2.2實(shí)現指紋識別預處理系統

　　系數取1/15而非原來(lái)的1/17的原因在于提高圖像的對比度；而卷積核中心像素加權系數取為5是為了突出該點(diǎn)像素。實(shí)驗結果表明，該改進(jìn)是可行的，有利于突出中心像素并有效去除隨機噪聲。

　　1.3 銳化濾波

　　對于由于積分運算所造成的模糊圖像，有必要對其模糊進(jìn)行校正，進(jìn)而增強指紋圖像的邊界。具體做法為增強指紋脊線(xiàn)與谷的對比度。這種增強指紋圖像的高頻成分，使其邊緣清晰的方法稱(chēng)為銳化。因此，銳化的目的在于使經(jīng)過(guò)平均或積分運算后變得模糊的圖像的邊緣和輪廓變得清晰，并使細節清晰[2]。在本文中，銳化卷積核采用拉普拉斯算子[3]：

　　通過(guò)該卷積核對圖像進(jìn)行卷積預算，能實(shí)現高通濾波，進(jìn)而得到銳化后的指紋脊線(xiàn)。

　　1.4 迭代閥值二值化

　　指紋圖像經(jīng)過(guò)極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化濾波、平滑濾波后，大多數噪聲都已被消除，這就為特征點(diǎn)提取提供了基礎。為了提取特征點(diǎn)，需對指紋圖像進(jìn)行分割。本文采取迭代閥值的方法對指紋圖像進(jìn)行閥值分割。在圖像處理中，反復地用一種運算直至條件滿(mǎn)足而得到輸出圖像的方法稱(chēng)為迭代。迭代閥值方法如下：

　?、僭O定初始灰度閥值T(如令T＝127)，把指紋圖像的灰度值分為兩組R1和R2。
　?、谟嬎銉山M的平均灰度值u1和u2。
　?、壑匦略O定新的灰度閥值T。新的T定義為：T＝(u1+u2)/2。
　?、芤罁碌腡對指紋圖像進(jìn)行閥值分割。

　　這種方法是以自適應的閥值對指紋圖像進(jìn)行二值化處理。實(shí)驗結果表明，該方法比設定固定閥值進(jìn)行處理更有普遍意義，且行之有效。

　　2 指紋圖像在CCS 2.2上的輸入與輸出

　　在設計中，采用DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS2.2對指紋識別算法進(jìn)行模擬驗證。用指紋成像系統采集一幅*bmp格式指紋圖像，如finger.bmp指紋圖像。在該指紋圖像的數據上面添加一個(gè)COFF文件的文件頭。以文件名finger.out保存。*.out文件為T(mén)I的公共目標文件。利用CCS中的File－Load Data 可以將finger.out的指紋圖像放到DSP的相應內存中去，本次設計中將finger.out存放于DSP的數據存儲空間。利用CCS中的Image菜單，通過(guò)設置相關(guān)選項可以觀(guān)察處理前的圖像與處理后的圖像。

　　3 實(shí)際指紋圖像預處理效果

　　依據上述指紋識別預處理算法，通過(guò)CCS2.2的模擬功能，實(shí)現了指紋識別預處理的DSP處理，達到了DSP處理指紋圖像的應用目的。結果如圖2所示。

　　本文針對TMS320VC5402 DSP的快速、高效的特點(diǎn)，采取了DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS2.2對指紋圖像進(jìn)行預處理。在指紋的預處理中，由于DSP具有10ns指令周期，使采用改進(jìn)的極值濾波和改進(jìn)的卷積核平滑濾波對指紋圖像進(jìn)行一次、二次平滑實(shí)時(shí)處理成為可能。實(shí)驗結果表明，該方法能有效地處理指紋圖像的沖擊性噪聲和隨機噪聲。而迭代二值化的運算充分利用了DSP 五級流水線(xiàn)操作,達到了利用DSP對指紋圖像進(jìn)行預處理的應用目的。

　　參考文獻

　　1 解 梅， 馬 爭.基于脊向指紋濾波算法[J].電子學(xué)報，2004;32(1):5～7
　　2 Visual C++實(shí)現二值圖像處理.www.yesky.com/SoftChannel/72342371928702976/20030731/1718121_2.shtml
　　3 尹 勇,歐光軍,關(guān)榮鋒.DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS開(kāi)發(fā)指南[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2003；1～97