图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统(一)

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。