指纹图像自动识别系统预处理算法的设计和实现

　　当（2m+1）×（2m+1）窗口落在两种不同区域将会引起误判：

　　（1）当窗口较多地在谷线区时，将会使得一部分乃至大部分的像素点被判为脊线；

　　（2）当窗口较多地落在脊线区时，将会使得一部分乃至大部分的像素点被判为谷线。

　　借助于参数β和固定阈值可以解决这个问题。

　　令ε为一个通过试验获得的正整数，即ε>0，故有： 

　　其中Vt，为参考阈值。

　　令二值化后的图像为g（x,y），则： 

　　以上过程可用流程图5来表示。

　　3 修饰处理

　　指纹图像经过二值化后，由于量化等原因，纹线边缘凹凸不齐，受锐化的影响，画面出现离散点，为使图像整洁，边缘圆滑，需要进行修饰处理。

　　用适宜的模板可去除纹沟中的离散黑点和填补纹线中的空缺白点。如令3×3模板中待处理的像素为x，其邻域ai∈白（i=1,2,…，8），则x=白；ai∈黑（i=2,4,6,8），则x=黑。 

　　修饰处理包括去除孤立点及填补空白点等操作它们各自的模板表征如下： 

　　4 细化处理

　　由于我们所关心的不是纹线的粗细，而是纹线的有无。因此，在破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。在二值图像处理领域，细化是很重要的一个处理环节。如干涉条纹图像，由于条纹粗、宽二边缘弥散，不细化成线状就没有办法去精确地取数计算它。另一方面，一个连接成分如果能用线状结构去值图像的细化问题成为图像处理的一大热门，有不少人纹脊线的轮廓和有关的端点和交叉点。但是，二值化后的脊线有一定的宽度，这种表征它的特性，无论在图像识别还是在数据压缩方面都有重要意义。所以二宽度会给后面的识别增添很多麻烦。因而应先将指纹脊线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得脊线成为只有一个象素宽的细线，这将非常有利于下一步的分析，这个过程叫细化。其目的是用一组细线来刻画一个连接成分，这不仅能达到压缩数据量的目的，而且易于对连接成分的特征提取。因而，这一操作过程必然需要删除某些象素。 

　　利用两种类型的模板进行细化处理的算法如下： 

　　图6即为通过算法（19）处理后得到的三种不同类型的指纹。

　　指纹图像细化后，还可以根据指纹得到一般处理规律。进行后加工处理，如去掉无效的纹线搭桥及连接豁口等。还可以采用人机交互方式，对残缺指纹进行人工修补。

　　本文给出了一套完整的指纹图像预处理算法，并在实验中获得了比较满意的结果。