图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统设计

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 2，则将该图像块标记为干图像块；

　　4）计算所有干图像块占前景图像的比例，即为干度。如果干度超过阈值DTH3，则认为该手指过干，在汉字显示屏上提示用户手指过干；否则进行手指湿度分析；

　　5）为分析、计算手指湿度，引入湿度特征量：

　　Cs = μ / δ （6）

　　如果Cs 小于预设的阈值STH1，则标记该图像块为湿图像块；

　　6）统计所有湿图像块占前景图像的比例，即为湿度。若湿度超过湿图像块比例阈值STH2，则提示用户手指过湿。若湿度≤ STH2，则该指纹图像判定为低质量图像。

　　2.6 手指位置分析

　　无论何种类型的指纹，其脊线都呈抛物线形，可通过分析指纹图像中心区域是否存在一条较为完整的脊线来确定手指是否放偏。本文使用基于方向图的跟踪方法判断手指的放置位置是否正确。具体如下：

　　1）构造坐标系，以前景图的质心为原点，构建坐标系；

　　2）在x 轴的左半轴，选择一个优势方向不为0 的图像块作为起始参考位块；

　　3）根据块内的各点是否大部分属于某一特定方向来判断图像块的优势方向。若块优势方向为0，则重新选择起始参考位块；若块优势方向不为0，则根据当前图像块的方向，向右搜索下一个图像块；

　　4）判断该图像块与前一个图像块的方向变化。如果图像块与前一个图像块的方向变化超过90°，表明当前图像块的方向发生突变，根据脊线的连续性，将当前图像块的方向替代前一个图像块的方向，在此基础上搜索下一个图像块；

　　5）若图像块的方向没超过90°，则还需判断是否搜索到一条完整的脊线。

　　若找到完整的脊线，采集的指纹图像正确，在显示屏上提示输入正确，结束指纹图像搜索；否则，说明当前图像块没有足够接近x 轴的正半轴，还需继续搜索下一个图像块；

　　6）判断x 轴的负半轴是否完成搜索。若未搜索完毕，则继续搜索；若x 轴的负半轴已经完成搜索，还需搜索x 轴的正半轴；

　　7）搜索x 轴的正半轴的方法与x 轴负半轴类似，方向相反。

　　如果搜索到一条完整的脊线，则在显示屏上提示输入正确，结束指纹图像搜索；否则还需继续搜索。如果从x 轴的正、负半轴都无法确定一条完整的脊线，则表明该指纹图像过偏，按照质心的位置提示用户，需重新采集指纹。

　　根据所选质心的位置和判断的结果，分别在信息提示显示屏上进行显示。

　　3 指纹信息的数字水印技术应用

　　具有指纹采集状态显示功能的指纹识别仪可应用于多种场合，如基于指纹技术的门禁系统、交易系统、电子病历和电子处方的签名认证、银行内部管理、电子政务系统和企业内部办公系统等诸多领域。

　　实现电子病历（EMR） 是医院信息系统的一个重要研究课题。应用本文设计的系统，已建立医疗机构的EMR 系统，如图5、图6 所示。

　　图5 EMR 系统指纹采集界面

　　图6 EMR 系统病号信息录入界面

　　XML 可在不同平台下进行数据交换。利用XML 语言将电子病历生成XML 文档，使用Rijindael 算法，加密、解密使用同一密钥。加密时，用密钥将明文加密后写入文档；解密后，将明文写入结果文件中。

　　部分电子病历的XML 文档：

　　图5 EMR 系统指纹采集界面

　　4 结论

　　文中设计的指纹识别系统和指纹图像综合评估算法，对指纹图像进行前、背景分离，对图像做出图像质量、图像有效面积大小、手指干湿程度、手指位置偏向性的综合分析，实现人体指纹的采集和评估，便于指纹图像的后续处理。运用本文提出的指纹识别系统和指纹图像综合评估算法，在医疗系统建立了EMR 系统。在实际应用中，提高了指纹识别的效率，具有很好的稳定性。