图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统(二)

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 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