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’ ’ 第 !& 卷’ 第 % 期 计’ 算’ 机’ 仿’ 真 !""( 年 % 月’ ’
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基于 !"#$"%实现的指纹图像细节特征提取
郭晶莹，吴晴，商庆瑞
（北京工业大学，北京 %"""!!）
摘要：指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹匹配通常基于细节点匹配。介绍了一套基于 -./0.1 实现的指纹细节
特征提取方法，并给出了去伪算法。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含
有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近 % 2 +，然后提取可靠
特征点信息，以便实现指纹匹配。实验证明，用 -./0.1实现的这种方法，既简单快速，而且具有较高的准确率。
关键词：指纹识别；细节点；特征提取；伪特征点
中图分类号：34+*%5 & ’ ’ 文献标识码：6
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标准
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指纹库中存有大量的指纹图像，
这些图像可以作为算法仿真和验证的参考数据。但
是在指纹图像处理算法中所处理的是一个个的像素
点的灰度值，所以必须在 &’()’* 中将图形文件转
变成为可以在程序中处理的数据形式。
&’()’*具有专门的图像的读取和显示函
数［$］，相对于其他语言而言要方便得多。下面是一
个基本的灰度图像的读取和显示方式：
［+，#,-.］/ 0,12-3（‘4：5 607821.1079 5:%: :; <,.’）；=
读取 <,.格式文件
#,-. > > =观察色图矩阵
0,-82?@（+）；> > =显示灰度图像
@ABA1,-.（81-C）；> > =借用 &’()’*的灰度矩阵
+是程序内一个存储图片灰度值的矩阵，矩阵内的每一
个元素的值都对应一个相应的像素的灰度值。对图像的处
理可以通过操作矩阵来达到。进行处理完毕后，再用相应的
命令将矩阵以图片的形式输出，而进行观察。
&’()’*语言的变量不用定义，而直接赋值。经过这个
命令输入进来的矩阵是一个整形变量。但是程序内处理图
形时使用的是双精度浮点数，所以要转换一下数据类型。
+: / 3AD 八领域模型
为便于算法描述，这里定义一个八邻
域模型，如图 $ 所示。即以当前点为中
心，与紧邻中心点的八个点组成一个 E F E
的模板，各邻点与中心点的位置关系组成
八邻域模型，G 代表当前中心点，G% H GI
分别代表中心点 J 个方向上的相邻点，黑
点取值 %，白点取值 :。
由于指纹特征提取是从细化指纹图中得到特征点，在特
征提取之前，需把指纹细化二值图像做进一步处理，使之真
正达到一个像素的宽度，即在不破坏纹线连续性的前提下，
将锯齿直角转折处的点去掉。本文采用模板匹配法，标准模
板如图 E 所示。细化后处理主要算法描述：
图 %" 模板细化后处理
06（. / / %）
> 06（.$ / / % K .% / / %）L（.$ / / % K .M / / %）L（.N
/ / % K.M / / %）L（.% / / % K .N / / %）
> > . / :；
> 2B?2
> > . / %；
> 273
273
#; %" 特征点的提取
端点和分叉点（如图 M）是指纹细化图像的主要特征，本
文采用这两种主要特征构造指纹特征向量，它的提取方法是
模板匹配法［E］。模板匹配法有运算量小、速度快的优点。
在八邻域的所有状态中，满足端点特征条件的有 J 种，
—EJ:—
图 !" 端点和分叉点
满足分叉点特征条
件的有 ! 种［"］［#］，
分别如图 # 和图 $
所示：
由实验可知，
基于 %&’(&) 提取的
图 #" 端点模板
图 $" 分叉点模板
特征点，不但简单，而且准确率非常高，主要算法描述如下：
* * + , -. / -0 / -1 / -2 / -" / -# / -$ / -3；
* 45（+ , , 3 6 + , , #）
* * ’ , ’ / 0；
* * 7（ ’）, 4；
* * 8（ ’）, 9；
* * :+;
* 5<= 4 , 0：’
* * -(<’（8（ 4），7（ 4），’)<’）；
:+;
!> !" 指纹特征的去伪
指纹特征去伪操作主要是将不符合指纹特征的特征点
滤除掉。伪特征有以下特点：大部分处于图像边缘；在图像
内部的伪特征点距离较近，两个或多个伪特征同时存在于很
小的区域内。本文根据这些特点提出了两种去伪方法：首先
对于图像边缘的点，采用指纹图像切割的方法，即对边缘的
点直接切除掉；然后利用距离阈值法去除距离较近的特征
点。主要算法描述如下：
图 %" 特征提取
5<= 4 , 0：’ ? 0
* 5<= 9 , 4 / 0：’
* * ; , @A=’（（7（ 4）? 7（ 9））B1 /（8（ 4）? 8（ 9））B1）；
* * 45 ; C D是距离阈值
* * ’8-:0（ 4）, .；
* * )=:&E；
* :(@:
* * ’8-:0（ 4）, 0；
* :+;
:+;
:+;
#" 实验结果
本文对 FGH1... 第二指纹库 0. 枚指纹的 0.. 幅图像的
细化图像进行了特征提取，观测对 0.. 幅指纹图像的处理结
果，绝大多数细节点被准确地提取出来。图 3（& I :）为一幅
图像的处理过程，图（&）为细化后的指纹图像，但纹线成锯齿
形，严格讲并不是一个像素的宽度；图（)）是细化后处理的图
像，将锯齿直角转折处的点去掉；图（J）是细节点的提取，在
边缘存在大量的伪特征；图（;）是边缘去伪后的特征点，但还
存在距离较近的伪特征点；图（ :）是距离去伪后的特征点。
—"K0—
去伪前的特征点是 !" 个特征点，去伪后的特征点仅有 #$
个，在实际应用中，匹配所需特征点个数为 %& 个左右，特征
点太多耗时，特征点太少影响匹配精度，由此可见，特征点去
伪前后减小了近 % ’ #，既不影响匹配精度，又会使得后续算法
的运算量和代码量大大减小。
!" 结语
指纹匹配通常基于细节点匹配，本文对细节点提取问题
进行了深入研究。在细化后的指纹点线图上利用 ()*+), 提
取细节特征并对其去伪。实验证明，该方法能够简单准确地
提取出指纹的细节点，对于各种原因产生的伪特征点，分别
采用不同的算法加以去除，使保留的特征点为处理前的 % ’ #，
既没有影响匹配精度，又为提高指纹图像匹配识别的速度和
性能奠定了良好的基础。
参考文献：
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业出版社，IMM" N &3
［作者简介］
郭晶莹（%!R%3 & N），女（蒙古族），内蒙人，北京工
业大学硕士生，学生，研究方向：嵌入式指纹识别技
术；
吴- 晴（%!"G N），女（汉族），北京人，北京工业大
学副教授，研究生导师，研究方向：检测技术与自动
化装置等；
商庆瑞（%!GR3 % N），男（汉族），山东人，北京工业大学硕士生，学
生，研究方向：数字图像处理
8888888888888888888888888888888888888888888888
。
（上接第 ##$ 页）
面板，前端交互面板可以根据需要，适时改变仿真参数，同时
其结果也会适时显示在 K),SDPT的功能分析模块中。T802@
+2==(JU N VWO(系统仿真的方框图给出了仿真的内部信号
处理流程，其各模块的功能如上所述。
%" 结论
本文基于 K),SDPT 建模仿真了 DPPP RMI3 %$9 物理层
VWO(系统，并比较了两种频域均衡算法在不同比特率情况
下的性能，仿真中采用了 XYD信道模型。衡量无线通信系统
的一个重要指标就是误码率（LP.），仿真中可以根据用不用
信道编码，采用何种信道编码画出不同的 LP. 曲线，对信道
编码的性能进行测试；同时也可以比较不同的信道均衡算
法，画出不同的 LP.曲线；并且本仿真也可以根据不同的无
线信道特性比较其误码率性能。这对深入理解和进一步研
究 DPPP RMI3 %$9物理层 VWO(系统具有重要的实践指导意
义。
参考文献：
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［C］3 Z+5\20 J;)9268;，IMMM3
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Z5+8;，J J C5+85= )79 . L8)7;A83 J7 P6B808;)++> L)=29 F)*A K<==
(<92+ :<0 T802+2== /A)772+= 87 X5,50,)7 P7Q80<7627*=［C］3 DPPP
C<507)+ <7 X2+2;*29 J02)= 87 /<66578;)*8<7=，C5+3 %!!!3
［作者简介］
柯贤文（%!G$3 %M N），男（汉族）湖北十堰人，硕士
研究生，主要研究方向：无线通信；
于- 全（%!$&3 ! N），男（汉族），江西九江人，博士
生导师，研究员，主要研究方向：无线通信；
朱- 凯（%!GG3 $ N），男（汉族），黑龙江大庆人，讲
师，主要研究方向：无线、卫星通信。
—&R%—
浙公网安备 33021202002483