图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统设计

16×2 行，5×7 字符点阵液晶模块，其内部的字符发生器ROM 中自带数字和英文字母及一些特殊符号的字符库，虽然没有汉字，但是利用HS1602A 可以建立5×7 点阵自定义字库的特点，形成所需要的汉字点阵。HS1602A 与传感器芯片的接口原理图如图3 所示。

　　图3 AS602 与HS1602A LCD 显示屏模块接口原理图

　　2 指纹图像评估研究与分析

　　2.1 指纹图像评估流程

　　在指纹采集输入过程中，由于手指的指纹质量、安放位置及干湿状态等原因，都可能无法正确识别指纹信息。为提高指纹识别效率，先对采集的指纹信息进行评估。安全控制器对指纹图像进行指纹灰度图像隔点采样，指纹图像点方向图计算，指纹灰度图像的前、背景图分离，指纹前景图面积分析，指纹图像质量分析等图像处理过程，并对评估的结果用汉字进行显示。若评估不合格，根据显示信息，重新采集指纹图像信息，直到通过评估。系统工作流程图如图4 所示。

　　图4 系统工作流程图

　　2.2 指纹图像隔点采样

　　用隔点的方式对指纹灰度图像进行采样，隔点获得原始指纹灰度图像，在不改变指纹特征码的基础上减少数据采集量。

　　2.3 指纹灰度图像的前、背景分离

　　用点方向图表示所述隔点原始指纹灰度图像中每一像素点处的局部纹理走向，具体如下：

　　指纹图像是由局部平行的脊线和谷线构成的一种方向模式。通过指纹图像点方向图计算，可将指纹图像中的各个图像块划分为前景块或背景块。采用7×7 模板，基准点位于模板中心，从水平位置开始每隔π/4 确定一个方向，定义I=1，2，3，4，对应0，π/4，2π/4，3π/4，π 四个方向。按公式（1）计算各个方向的灰度变化DI，比较DI，找到最小值，就代表该点的方向，见公式（1）：

　　式中，是沿I方向上点的灰度均值，f1（ik ， jk） 是I方向上点的灰度值。

　　图像的前景块是分布有指纹脊线的图像块，其余部分为背景块。将前景块设置为1，背景块设置为0，实现指纹灰度图像的前、背景图分离。具体如下：

　　1）使用公式（2）进行计算：

　　其中，f（i， j）为（i， j）点的灰度值；为I方向上灰度值的累加和；Smax 为累加和值的上限值；Smin 为累和值的下限值。如果满足公式（2） 的条件，则当前点为前景点；否则为背景点。

　　2）依据小块内背景点的比例，判断各图像块是前景块或背景块。如果小块内背景点的数量超过阈值Tb，则认为该图像块属于背景块，否则为前景块。

　　2.4 指纹图像质量分析

　　通过图像质量判断条件，比较质量评估参数Q 与阈值TQ.若Q ≤ TQ，说明图像质量未达到要求，需要进行手指干/ 湿状态分析，并在汉字显示屏上提示分析结果；若Q 》TQ，说明图片质量达到要求，但还需判断手指位置是否放置正确。具体如下：

　　1）依据该块内的各点是否大部分属于某一特定方向，判断一个前景图像块是否具有方向优势；

　　2）计算各图像块的方向，求出各块的方向直方图。如果具有某一个方向D 的像素数目超过预设值T1，则该块的优势方向被标记为D；

　　3）指纹图像的质量可以通过计算连续的优势方向区域占所有指纹前景图的比例进行描述。采取一种加权的方法，距离参考点越远的图像块，它所包含的信息越可靠，其权值也就越高；

　　4）对于指纹前景图中的任一图像块xi，可以用公式具有连续优势方向块的权值与所有指纹前景块的权值之比来确定其图像质量；

　　q 为相对权值常数，xc为指纹前景质心，Q 为质量比例；

　　5）将指纹图像质量比例Q 与指纹图像质量评价的下限值TQ 进行比较，若Q 》TQ，表示指纹图像质量合格。若手指位置正确，则提示"指纹输入正确"，进行图像预处理；若手指位置有偏向，则对手指位置的偏向进行分析，并显示相应的提示内容。

　　6）若Q ≤ TQ，表示指纹图像质量不合格，则进入手指干/ 湿状态分析，根据分析结果，提示手指的干/ 湿状态。

　　2.5 手指干/ 湿度分析

　　根据指纹图像分析，过干手指的指纹图像对比度较小，灰度较大；过湿手指的指纹图像对比度较小，灰度较小。手指干/ 湿度分析算法要计算指纹图像的灰度均值和标准差。具体步骤如下：

　　1）分别计算每一个前景图像块的灰度均值m、各前景块所有像素的标准差δ、块内小于均值m 的所有像素的灰度均值μ；

　　2）求图像块的对比度Cd：

　　Cd = μ / δ （5）

　　若Cd 大于干图像块对比度阈值DTH1，则该图像块确认为干图像块；

3） 若Cd ≤ DTH1， 还需用图像块8 邻域中对比度最大值和最小值的差值Var（Cd） 与阈值DTH2 进行比较。如果Var（Cd）》 DTH