指紋識別中的圖像處理研究------指紋圖像的特性分析 （二）

　　對于含有重復(fù)紋理模式的圖像，自相關(guān)函數(shù)表現(xiàn)出一定的周期性，其周期等于相鄰基元的距離，當(dāng)紋理粗糙時，自相關(guān)函數(shù)緩慢下降，而細(xì)紋理下降迅速。用自相關(guān)函數(shù)可以測量紋理的周期性以及紋理基元的大小。

　　通過以上的介紹，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)紋理基元很小并成為微紋理的時候，用灰度共生矩陣特別有用，相反，當(dāng)紋理基元很大時，直接用灰度級矩陣就不是很有效，甚至失效;這個時候就要尋找其它的方法確定紋理結(jié)構(gòu)。而自相關(guān)函數(shù)法，對于測量紋理的周期性和紋理的大小比較有用，但是自相關(guān)函數(shù)法的算法復(fù)雜度比較高，如果對比較大的圖像直接用自相關(guān)函數(shù)法，則運(yùn)算量太大;為了降低運(yùn)算次數(shù)，可以先對圖像進(jìn)行分塊，然后再對每個分塊進(jìn)行相關(guān)的運(yùn)算。

　　2.3指紋圖像的特征及描述

　　指紋圖像是一種比較特殊的數(shù)字紋理圖像，所以它即具有數(shù)字圖像的性質(zhì)，又具有紋理圖像的性質(zhì)，除了具有上述兩種共性之外，指紋圖像還具有指紋的特殊的性質(zhì)。

　　①指紋圖像具有方向性，但是，指紋的方向性與紋理的方向性有不同之處，一般紋理的方向一般具有一致性，但是指紋圖像只有在指紋的局部才有一致性，并且，指紋圖像的局部方向還要有連續(xù)性，因?yàn)閷τ诓煌闹讣y紋線走向會發(fā)生變化，但是這種變化是緩慢變化的。

　　②指紋圖像中的紋線的寬度是有一定的限制的，它即不會很寬，又不會很窄，這是指紋圖像區(qū)別與其它紋理圖像的又一個方面。這為圖像的分割提供了一個有用的先驗(yàn)知識。

　?、壑讣y圖像的有效區(qū)域中包含的紋線是黑白交替出現(xiàn)的，在有效區(qū)域的局部，即不會出現(xiàn)2條連續(xù)的白色紋線，也不會出現(xiàn)2條連續(xù)的黑色紋線。這也是對指紋圖像統(tǒng)計(jì)出的先驗(yàn)知識，可以為后續(xù)的指紋圖像的處理提供幫助。

　?、苤讣y圖像的噪聲也是有區(qū)別于其它的數(shù)字圖像的，一般的數(shù)字圖像中的噪聲大部分可以認(rèn)為是隨機(jī)噪聲，可以用比較多的現(xiàn)成的算法來盡可能的去除。而指紋圖像的噪聲除了具有隨機(jī)噪聲之外，還有因?yàn)槠骷蛘咂渌藶橐蛩卦斐傻脑肼暎@種噪聲的一般的表現(xiàn)是：圖像中紋線斷斷續(xù)續(xù)，紋線不清晰，不連貫;或者圖像中的紋線全部粘連在一起，分不清紋線的走向;這種噪聲給指紋圖像的分割造成了極大的困難。圖2.8是兩個具有這種噪聲的指紋圖像。