李温温, 刘 富, 姜守坤

(1. 吉林大学 通信工程学院, 长春 130022； 2. 白城师范学院 机械工程学院, 吉林 白城 137000)

0 引 言

指节纹是人手部除指纹外, 纹理比较集中的区域之一, 其丰富的细节信息决定了指节纹可以和指纹一样具有高度的身份区分性, 可用作身份识别的生物特征[1]。在采用指节纹进行身份特征识别时, 由于图像采集于不同日期的不同时间段, 环境光照和噪声都会对指节纹图像质量造成不同程度的影响, 导致采集的图像在质量上差异较大, 影响后续特征提取和识别的准确性。尤其当噪声影响严重时, 指节纹中的一些细小纹理会受到不同程度的影响, 在指节纹特征提取和识别时, 这些细小纹理代表了部分局部特征, 因此细小纹理的缺失和弱化会对特征提取和识别造成影响。

目前基于指节纹识别的研究成果中, 大多在图像预处理时将重点放在ROI(Region Of Interest)提取环节, 而针对纹线特点的图像增强却极少提及。笔者针对指节纹图像中细节纹理较多的特点设计了图像增强算法, 采用梯度图像作为引导图像, 对原图像进行引导滤波, 并进行了边缘锐化, 最后在指背关节纹图像库PolyU Finger-Knuckle-Print Database(http://www.comp.polyu.edu.hk/～biometrics)中进行了验证, 并采用信息熵定量评价增强处理前后的图像中包含的信息量。

1 引导滤波

引导滤波是由He等[2]提出的一种图像预处理算法, 是一种需要引导图的滤波器, 在平滑背景噪声的同时, 具有很好的边缘保持特性, 其输出图像滤波表达式为

q=fguidefilter(p,I,r,ε)

(1)

其中p为输入图像,r为滤波窗口大小,ε是正规化参数,I为引导图像。……