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利用生物認(rèn)證技術(shù)進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，取代傳統(tǒng)的使用鑰匙、身份證、密碼等方法，可廣泛應(yīng)用于銀行、機(jī)場(chǎng)、公安等領(lǐng)域的出入管理。因此生物認(rèn)證技術(shù)將信息技術(shù)與生物技術(shù)相結(jié)合是本世紀(jì)最有發(fā)展?jié)摿夹g(shù)之一，而指紋識(shí)別是其中非常有前景的一種。國(guó)外在這方面起步較早，而國(guó)內(nèi)對(duì)指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)研究較晚。最近隨著識(shí)別算法精度的提高和DSP（數(shù)字信號(hào)處理器）芯片性能的改進(jìn)，使得以指紋為生物特征的身份鑒定系統(tǒng)得到快速發(fā)展，但是真正應(yīng)用于嵌入式的指紋系統(tǒng)國(guó)內(nèi)還是空白。為此，需要研究開(kāi)發(fā)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)。 DSP 是指利用專(zhuān)用或通用的數(shù)字信號(hào)處理芯片，以數(shù)字計(jì)算的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理。它具有處理速度快，靈活，精確，抗干擾能力強(qiáng)，體積小等優(yōu)點(diǎn)。DSP 已經(jīng)成為一個(gè)新的技術(shù)領(lǐng)域和獨(dú)立的學(xué)科體系，并使當(dāng)前的指紋技術(shù)研究向更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展。結(jié)合研究應(yīng)用的實(shí)際情況，本文選定了100MHz DSP 并利用其流水線(xiàn)編碼的操作特點(diǎn)結(jié)合指紋識(shí)別技術(shù)，提出了基于TMS320VC5410 CCS2.2 實(shí)現(xiàn)指紋成像系統(tǒng)的預(yù)處理研究。CCS 2.2（Code ComposerStudio）代碼調(diào)試器是一種針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)TMS320 調(diào)試接口的開(kāi)發(fā)環(huán)境IDE（Integrated DevelopmentEnvironment），由TI 公司在1999 年推出。指紋識(shí)別的流程如圖1 所示。對(duì)于TMS320VC5410 指紋識(shí)別處理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以將指紋處理過(guò)程分為3 個(gè)階段： 1）獲取原始指紋圖像后，進(jìn)行預(yù)處理階段； 2）指紋特征點(diǎn)提取階段； 3）指紋識(shí)別分析判斷階段。 在上述3 個(gè)階段中，指紋圖像的預(yù)處理階段尤為重要,該階段對(duì)圖像處理的好壞直接關(guān)系到后面2個(gè)階段工作的開(kāi)展。由于整個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)的復(fù)雜性，本文結(jié)合TMS320VC5410 的特點(diǎn)，重點(diǎn)研究了指紋識(shí)別的預(yù)處理算法及其DSP 實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。其中了包括指紋的極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、迭代二值化。該部分算法的在DSP 開(kāi)發(fā)平臺(tái)CCS2.2 的C5000 上仿真實(shí)現(xiàn)并用C5000 EVM 進(jìn)行了評(píng)估，為未來(lái)指紋系統(tǒng)的脫機(jī)應(yīng)用提供很有價(jià)值的參考。 圖1 指紋處理的系統(tǒng)流程 指紋識(shí)別算法的軟件仿真與DSP 編程實(shí)現(xiàn) 指紋識(shí)別預(yù)處理算法的構(gòu)成 指紋預(yù)處理的目的是使得指紋圖像更清晰，邊緣明顯，以便提取指紋的特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，其中包括了指紋的平滑、銳化、二值化等等。本文中采取了極值濾波，改進(jìn)的平滑濾波進(jìn)行噪聲消除，而不使圖像失真；采取拉普拉氏銳化對(duì)指紋進(jìn)行紋線(xiàn)增強(qiáng)，突出邊緣信息，為自適應(yīng)閥值的迭代二值化提供方便。 極值濾波 極值濾波器的設(shè)計(jì)是基于這樣一種理念：由于在指紋圖像的采集過(guò)程中，指紋圖像所受到的沖擊性噪聲表現(xiàn)為一些斑點(diǎn)或者亮點(diǎn)。在一般情況下，可以認(rèn)為絕大數(shù)沖擊性噪聲是被真實(shí)的灰度值所包圍。同時(shí)噪聲污染的像素要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于真實(shí)灰度值的像素。因此在消除噪聲的過(guò)程中，無(wú)需對(duì)大多數(shù)沒(méi)有被噪聲污染的像素進(jìn)行改變處理。只需對(duì)那些被污染的像素進(jìn)行“真實(shí)值”代替處理。而這些值的確定可通過(guò)圖像像素鄰域的相關(guān)性來(lái)確定。本設(shè)計(jì)中，極值濾波的改進(jìn)算法表述如下。 設(shè)有一待處理像素區(qū)域?yàn)?s ，其周?chē)?鄰域像素排列如下： 先取鄰域相關(guān)像素的均值 ，以四個(gè)像素為一組處理單元。對(duì)文獻(xiàn)[1]的極值濾波算法 可改進(jìn)表述如下： 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能得到與中值濾波類(lèi)似的效果，達(dá)到了初步去除噪聲的目的。 平滑濾波 經(jīng)過(guò)上面的極值濾波之后，圖像中的大多數(shù)在傳輸過(guò)程中所形成的噪聲都被出去，但指紋圖像中還存在著隨機(jī)噪聲，需對(duì)圖像進(jìn)一步進(jìn)行平滑處理。在本文中，采取了兩次平滑濾波，一次是在極值濾波后，一次是在銳化濾波之后。經(jīng)過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的研究分析，運(yùn)用下面的算子對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理： 將指紋中的每個(gè)像素與M 進(jìn)行卷積，改進(jìn)的平滑卷積核為： 其中系數(shù)取1/15 而非原來(lái)1/17 的原因在于為了提高圖像的對(duì)比度。而卷積核中心像素加權(quán)系數(shù)為5，是為了突出該點(diǎn)像素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改進(jìn)是可行的，有利于突出中心像素并有效去除噪聲。 銳化濾波 對(duì)于由于積分運(yùn)算所造成的模糊圖像，有必要對(duì)其模糊進(jìn)行校正，進(jìn)而增強(qiáng)指紋圖像的邊界。具體表現(xiàn)在增強(qiáng)指紋的脊線(xiàn)與谷的對(duì)比度。這種增強(qiáng)指紋圖像的高頻成分，使邊緣清晰的方法稱(chēng)為銳化。 因此銳化的目的在于使經(jīng)過(guò)平均或積分運(yùn)算的后變得模糊的圖像的邊緣和輪廓變得清晰，并使細(xì)節(jié)清晰突出。在本文中，銳化卷積核采用拉普拉氏算子，如下所示。 通過(guò)該卷積核對(duì)圖像像素進(jìn)行卷積預(yù)算，能實(shí)現(xiàn)高通濾波。從而使得拉普拉斯算子運(yùn)用在指紋圖像上，并得到銳化后的指紋脊線(xiàn)。 迭代閥值二值化 指紋圖像經(jīng)過(guò)極值濾波、平滑濾波、拉氏銳化濾波、平滑濾波后，圖像的噪聲大多數(shù)已經(jīng)被消除；為特征點(diǎn)提取提供了基礎(chǔ)。為了提取特征點(diǎn)，需對(duì)指紋圖像進(jìn)行分割。本文采取閥值分割。在本次設(shè)計(jì)中，采取了迭代閥值的方法。在迭代閥值運(yùn)算中： 1）設(shè)定初始閥值T ，如令T=127（灰度級(jí)）。把指紋圖像的平均灰度值分為兩組R 1、R2 ； 2）計(jì)算著兩組的平均灰度值u1，u2； 3）進(jìn)而重新設(shè)定新的灰度閥值T 。新的T 定義為：T=(u1+u2)/2； 4）依據(jù)該T 對(duì)指紋圖像進(jìn)行閥值分割。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法自適應(yīng)的閥值對(duì)指紋圖像進(jìn)行二值化處理比設(shè)定固定閥值更有普遍意義，取得不錯(cuò)的效果，證明該方法是有效和可行的。 指紋圖像在CCS 2.2 上的輸入與輸出 在設(shè)計(jì)中采用DSP TMS320VC5410 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS2.2 對(duì)指紋識(shí)別算法進(jìn)行了模擬驗(yàn)證。用指紋成像FPS200 采集一幅指紋圖像，為*bmp 格式，如finger.bmp 指紋圖像。該指紋圖像的數(shù)據(jù)上面添加一個(gè)DSP COFF 文件的文件頭。因?yàn)閷?duì)于一幅152 ×152的指紋圖像， 共占用23104=0x5A40 個(gè)字節(jié)。而DSP 上的存儲(chǔ)單元是以字（16 位）的存儲(chǔ)結(jié)果。所以該指紋圖像的長(zhǎng)度應(yīng)該為0x2D20 個(gè)字。 1）添加COFF 文件的文件頭完畢后，以文件名finger.out 保存，*.out 文件為T(mén)I 的公共目標(biāo)文件。利用CCS 中的File－Load Data 可以將finger.out 的指紋圖像放到DSP 的相應(yīng)內(nèi)存中去，本次設(shè)計(jì)中將finger.out 存放于DSP 的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。 2）指紋圖像的顯示可利用CCS 2.2 中的Image 菜單，通過(guò)設(shè)置相關(guān)選項(xiàng)可以觀察處理前的圖像與處理后的圖像。 指紋預(yù)處理算法用C 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，同時(shí)核心的卷積迭代運(yùn)算采用DSP 匯編進(jìn)行，整個(gè)軟件系統(tǒng)處理采用混合編程實(shí)現(xiàn)。由于在CCS 2.2 上模擬調(diào)試時(shí)間較長(zhǎng)，為了達(dá)到脫機(jī)的目的，調(diào)試通過(guò)后，在VC5410P EVM 上進(jìn)行了實(shí)時(shí)測(cè)試。整個(gè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2 所示。 實(shí)際指紋圖像預(yù)處理的評(píng)估結(jié)果 依據(jù)上述指紋識(shí)別預(yù)處理算法，通過(guò)CCS2.2 的模擬仿真和EVM 實(shí)時(shí)評(píng)估，得到實(shí)際指紋圖像預(yù)處理的時(shí)間為0.18"0.3s，需要DSP CPU 資源為約30000MIPS。與Oxford 公司指紋芯片A336FP 比較，節(jié)約了約20000MIPS 的CPU 指令周期資源，實(shí)現(xiàn)了指紋識(shí)別預(yù)處理的DSP 嵌入式研究，達(dá)到了DSP處理指紋圖像的應(yīng)用目的。結(jié)果如圖3 所示。 圖2 嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)的DSP 結(jié)構(gòu) (a) 原始指紋(b) 極值濾波后指紋(c) 第一次平滑后指紋 (d) 拉氏銳化后指紋(e) 第二次平滑后指紋(f) 迭代閥值二值化后指紋 圖3 實(shí)際指紋預(yù)處理的DSP 結(jié)果 結(jié)論 本文針對(duì)DSP 的TMS320VC5410快速，高效的特點(diǎn)，采取了DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS2.2對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理。在指紋的預(yù)處理中，由于DSP 10ns的指令周期使改進(jìn)的極值濾波、平滑濾波卷積核對(duì)指紋圖像進(jìn)行一次、二次平滑實(shí)時(shí)處理成為可能，而迭代二值化的運(yùn)算充分利用了DSP五級(jí)流水線(xiàn)操作。同時(shí)，在DSP C5000 EVM 上的實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與Oxford的A336FP指紋芯片結(jié)果比較，表明該方法能有效的處理指紋圖像的加性噪聲，隨機(jī)噪聲，達(dá)到了利用DSP對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理的研究目的。 |
