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          EEPW首頁(yè) > 安全與國(guó)防 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于DSP CCS 2.2實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別預(yù)處理系統(tǒng)

          基于DSP CCS 2.2實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別預(yù)處理系統(tǒng)

          作者:趙慧民, 朱立 時(shí)間:2008-08-27 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 收藏

          摘要:介紹了采用TI公司的高速芯片系統(tǒng)的預(yù)處理算法和編程實(shí)現(xiàn)。算法實(shí)現(xiàn)采用的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)為。通過(guò)采用極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、二值化等對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,取得了良好的試驗(yàn)結(jié)果。

          關(guān)鍵詞:

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/87441.htm


            利用生物認(rèn)證技術(shù)取代傳統(tǒng)的使用鑰匙、身份證、密碼等方法進(jìn)行個(gè)人身份鑒定,可廣泛應(yīng)用于銀行、機(jī)場(chǎng)、公安等領(lǐng)域的出入管理。將信息技術(shù)與生物技術(shù)相結(jié)合的生物認(rèn)證技術(shù)是本世紀(jì)最有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一,而技術(shù)則是其中非常有前景的一種。 

            數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)是指以數(shù)值計(jì)算的方法對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理的芯片。它具有處理速度快、靈活、精確、抗干擾能力強(qiáng)、體積小、使用方便等優(yōu)點(diǎn)。DSP應(yīng)用于指紋識(shí)別已經(jīng)成為一個(gè)新的科技領(lǐng)域和獨(dú)立的學(xué)科體系,當(dāng)前已形成了有潛力的產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)。

            本文選定100MHz DSP 作為指紋信號(hào)的處理器,利用其流水線編碼的操作特點(diǎn),并結(jié)合指紋識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于DSP CCS2.2的指紋識(shí)別預(yù)處理系統(tǒng)。(Code Composer Studio)是一種針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)TMS320調(diào)試接口的集成開發(fā)環(huán)境(IDE),由TI公司于1999年推出。指紋識(shí)別的處理流程如圖1所示。

            指紋處理過(guò)程可分為三個(gè)階段:

            (1) 獲取原始指紋圖像,進(jìn)行預(yù)處理;

            (2) 提取指紋特征點(diǎn);

            (3) 指紋識(shí)別分析判斷。

            在上述三個(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)系到后面兩個(gè)階段工作的開展。本文結(jié)合TMS320VC5402的特點(diǎn),重點(diǎn)研究指紋識(shí)別的預(yù)處理算法及其DSP實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,其中包括指紋的極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、迭代二值化和該算法在DSP開發(fā)平臺(tái)CCS2.2的C5000上的仿真實(shí)現(xiàn)。這一問(wèn)題的解決,可為未來(lái)指紋識(shí)別系統(tǒng)的脫機(jī)應(yīng)用提供很有價(jià)值的參考。

            1 指紋識(shí)別預(yù)處理算法

            指紋識(shí)別預(yù)處理的目的是使指紋圖像更清晰,邊緣更明顯,以便提取指紋的特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別。本文采取極值濾波和改進(jìn)的平滑濾波進(jìn)行噪聲消除,使圖像不失真;采取拉普拉斯銳化對(duì)指紋進(jìn)行紋線增強(qiáng),突出邊緣信息,為自適應(yīng)閥值的迭代二值化提供方便。

            1.1 極值濾波

            解梅、馬爭(zhēng)[1]認(rèn)為極值濾波器的設(shè)計(jì)是基于這樣一種理念: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。因此在噪聲的消除過(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。

            設(shè)有一待處理器像素為s0,其周圍8鄰域像素排列為


            取鄰域相關(guān)像素的均值為Ai,i∈{1,2,...8},并以四個(gè)像素為一組處理單元,則改進(jìn)的極值濾波[1]算法可表述如下:
            如果min(Ai)≤Ai≤max(Ai),i∈{1,2,...8},則將像素原值輸出,不作處理。

            實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能得到與中值濾波類似的效果,達(dá)到了初步去除噪聲的目的。


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