梁振东，王坤杰，王 伟

（1.河南机电职业技术学院 河南 郑州 451191；2.内蒙古工业大学 内蒙古 呼和浩特 010051）

生物识别技术在当今社会的应用变得越来越广泛，指纹识别系统尤为突出。指纹具有唯一性和终身不变性以及采集方便等诸多优点[1-2]，并且开发环境与设备成本低廉，目前被广泛应用。指纹图像的处理首先进行预处理，然后是特征提取和特征匹配，最后输出想要的结果。预处理过程又分为分割，增强，二值化，细化等若干步骤。预处理的目的是将指纹的有效纹线特征变成一个像素组成的细线，这样便于后期特征的提取。在预处理过程中，要根据每个步骤处理的结果进行适当的噪声处理，噪声包括孤立的点，短纹，伪分叉点等。

1 梯度场与方向场的求取

图像增强是图像处理中至关重要的一步，指纹图像的增强是提高指纹识别准确率的重要一环。人眼会自动区分指纹图像的前景和背景，会对断裂的指纹图像纹线进行自动连接，自然区分纹线的真伪。人眼对指纹图像的识别和判断可以利用图像场的概念来数学模型化，强度场可以用来表示指纹图像颜色的深浅，梯度场可以表示指纹图像脊线和谷线的分布位置，频率场可以表示脊线和谷线的宽窄，方向场可以表示指纹图像脊线的纹线走势[3]。

以下是一张灰度图像物理场的数学模型方向场的正交分解图[4]，如图1所示。

对于一张Z=f（x，y）的灰度指纹图像，强度场的大小为公式（1）表示：

指纹图像梯度场求取如下：