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

發(fā)布時間:2007/8/23 0:00:00 訪問次數(shù):443


作者:趙慧民 朱立

        摘要:介紹了采用TI公司的高速DSP芯片TMS320VC5402的指紋識別系統(tǒng)的預(yù)處理算法和編程實(shí)現(xiàn)。算法實(shí)現(xiàn)采用的DSP集成開發(fā)環(huán)境(IDE)為CCS 2.2。通過采用極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、二值化等對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,取得了良好的試驗結(jié)果。

        關(guān)鍵詞:指紋識別 DPS TMS320VC5402 CCS 2.2

        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)行個人身份鑒定,可廣泛應(yīng)用于銀行、機(jī)場、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,而指紋識別技術(shù)則是其中非常有前景的一種。

        數(shù)字信號處理器(DSP)是指以數(shù)值教計算的方法對數(shù)字信號進(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)用于指紋識別已成為一個新的科技領(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。

        本文選定100MHz DSP TMS320VC5402作為指紋信號的處理器,利用其流水線編碼的操作特點(diǎn),并結(jié)合指紋識別技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于DSP CCS 2.2的指紋識別預(yù)處理系統(tǒng)。CCS 2.2(Code Composer Studio)是一種針對標(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。指紋識別的處理流程如圖1所示。

        指紋處理過程可分為三個階段:

        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)指紋識別分析判斷。

        在以述三個階段中,指紋圖像的預(yù)處理階段成為重要,該階段對圖像進(jìn)行的好壞直接關(guān)系到后面兩個階段工作的開展。本文結(jié)合TMS320VC5402的特點(diǎn),重點(diǎn)研究指紋識別的預(yù)處理算法及其DSP實(shí)現(xiàn)問題,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CCS 2.2的C5000上的仿真實(shí)現(xiàn)。這一問題的解決,可為未來指紋識別系統(tǒng)的脫機(jī)應(yīng)用提供很有價值的參考。

        1 指紋識別預(yù)處理算法

        指紋識別預(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、馬爭認(rèn)為極值濾波器的設(shè)計是基于這樣一種理念:在指紋圖像的采集過程中,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程中,無需對大多數(shù)沒有噪聲污染的像素進(jìn)行改變處理,只需對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圖像像素鄰域的相關(guān)性來確定。

        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},并以四個像素為一組處理單元,則改進(jìn)的極值濾波算法可表述如下:

        如果A0>max(Ai),i∈{1,2,...},則

        s1=s2=s4=s0=max(A1,A2,A4)

        s2=s3=s5=s0=max(A2,A3,A5) (2)

        s4=s6=s7=s0=max(A4,A6,A7)

        s5=s7=s8=s0=max(A5,A7,A8)

        如果A0


作者:趙慧民 朱立

        摘要:介紹了采用TI公司的高速DSP芯片TMS320VC5402的指紋識別系統(tǒng)的預(yù)處理算法和編程實(shí)現(xiàn)。算法實(shí)現(xiàn)采用的DSP集成開發(fā)環(huán)境(IDE)為CCS 2.2。通過采用極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、二值化等對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,取得了良好的試驗結(jié)果。

        關(guān)鍵詞:指紋識別 DPS TMS320VC5402 CCS 2.2

        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)行個人身份鑒定,可廣泛應(yīng)用于銀行、機(jī)場、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,而指紋識別技術(shù)則是其中非常有前景的一種。

        數(shù)字信號處理器(DSP)是指以數(shù)值教計算的方法對數(shù)字信號進(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)用于指紋識別已成為一個新的科技領(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。

        本文選定100MHz DSP TMS320VC5402作為指紋信號的處理器,利用其流水線編碼的操作特點(diǎn),并結(jié)合指紋識別技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于DSP CCS 2.2的指紋識別預(yù)處理系統(tǒng)。CCS 2.2(Code Composer Studio)是一種針對標(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。指紋識別的處理流程如圖1所示。

        指紋處理過程可分為三個階段:

        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)指紋識別分析判斷。

        在以述三個階段中,指紋圖像的預(yù)處理階段成為重要,該階段對圖像進(jìn)行的好壞直接關(guān)系到后面兩個階段工作的開展。本文結(jié)合TMS320VC5402的特點(diǎn),重點(diǎn)研究指紋識別的預(yù)處理算法及其DSP實(shí)現(xiàn)問題,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CCS 2.2的C5000上的仿真實(shí)現(xiàn)。這一問題的解決,可為未來指紋識別系統(tǒng)的脫機(jī)應(yīng)用提供很有價值的參考。

        1 指紋識別預(yù)處理算法

        指紋識別預(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、馬爭認(rèn)為極值濾波器的設(shè)計是基于這樣一種理念:在指紋圖像的采集過程中,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程中,無需對大多數(shù)沒有噪聲污染的像素進(jìn)行改變處理,只需對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圖像像素鄰域的相關(guān)性來確定。

        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},并以四個像素為一組處理單元,則改進(jìn)的極值濾波算法可表述如下:

        如果A0>max(Ai),i∈{1,2,...},則

        s1=s2=s4=s0=max(A1,A2,A4)

        s2=s3=s5=s0=max(A2,A3,A5) (2)

        s4=s6=s7=s0=max(A4,A6,A7)

        s5=s7=s8=s0=max(A5,A7,A8)

        如果A0

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