基于DSP的指纹识别系统设计
⑴ 将指纹图像分割成足够小的子块,以满足块中纹理近似平行的条件。
3.2 脊线频率
指纹纹理除了具有稳定的方向性特征外,还具有稳定的频率性特点。在指纹图像的一个局部区域内,脊线和谷线的纹理走向平行,同时沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包络。
脊线频率被定义为两条脊线之间间距的倒数。通过定位该包络中极大、极小值点,就能得到相应的脊线间距和谷线间距,进而计算出脊线频率。
3.3 GABOR滤波器
GABOR变换由于具有最佳时域和频域连接分辨率的特点,能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析,可以很好地兼顾指纹图像的脊线方向和脊线频率信息。
本系统中采用GABOR滤波器函数的实部作为模板,以与子块纹线方向垂直的方向作为滤波器方向,以脊线频率作为滤波器频率来构建滤波器。滤波过程如下式所示:
其中, 为原始图像灰度, 是GABOR滤波后的图像灰度,W为滤波器模板大小,S为模板系数和, 为子块的域方向值。需要注意的是GABOR滤波器中的 与指纹文理方向垂直。对 和 的取值需要进行折衷,取值越大,则滤波器的抗噪性能越好,但也容易声成假的脊线。这里取 和 。
3.4 指纹匹配
本系统中指纹匹配采用基于特征点集合匹配的校准算法,该算法多为简单的比较逻辑和加减运算,不需要用到DSP处理单元。
4 系统处理流程
整个系统的处理的过程分为四个步骤:
?⑴ 从图像传感器输出的指纹图像首先送到FPGA缓冲,同时运用设计好的预处理模块对数据进行处理,得到各像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标,所有这些数据连同原始数据以突发模式存入DDR SDRAM中;
⑵ DSP通过FPGA从DDR SDRAM中读取所有相关数据,计算出脊线方向和脊线频率,然后利用GABOR对原始数据进行滤波,处理后的图像数据再通过FPGA存入DDR SDRAM中,因此在DDR SDRAM的输入输出端都需要进行缓冲;
⑶ 根据DSP处理的指令要求,从DDR SDRAM中读出滤波后的数据,由FPGA内部的比较逻辑提取出指纹图像中每行(每列)中的极大值点,送到DSP进行进一步处理,完成指纹图像脊线提取;
⑷ 由DSP完成匹配识别算法,并输出处理结果。
5 结论
以上设计方案综合考虑了各方面因素,兼顾了DSP处理器和FPGA协处理器的性能状况和资源需求来分配任务,而且在数据采集的同时完成了指纹方向和频率提取的部分运算,减少了内存操作的次数,采用的根据系统特点优化的基于GABOR的增强算法,提高了系统的实时性,满足应用要求。
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