對很多傳統(tǒng)的灰度圖像濾波算法進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，傅氏變換濾波的效果最好，但遠(yuǎn)不如方向圖濾波器的濾波效果，且傅氏變換濾波算法的運行時間很長，對一幅512×512的圖像需要幾分鐘，而方向圖濾波器只需幾秒鐘就可完成。至于其他的濾波算法，如中值濾波、均值濾波等效果都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如方向圖濾波效果。因此，無論從效果還是從速度上考慮，方向圖濾波都是一個好的灰度圖像濾波算法。

　　在目前許多基于方向圖的濾波算法中，一種是在計算出指紋圖像的方向圖后，利用各點的方向使用各種濾波器進(jìn)行濾波[1][2]，另一種方法則是使用指紋紋線分割來實現(xiàn)指紋增強，通過利用局部紋線方向、紋線寬度等結(jié)構(gòu)信息，采用非傳統(tǒng)的二值化方法從原始指紋圖像中分割出脊線區(qū)域和谷線區(qū)域，并用二值圖像表示[3][4]。本文則通過增加在計算過程中對各點的高斯濾波和不可恢復(fù)區(qū)域的提取2個過程，對第2種方法進(jìn)行了完善和補充。實驗結(jié)果表明，該方法所取得的效果要比傳統(tǒng)的第2種方法更為理想、可靠。

　　指紋特征是人終生不變的特征之一，而且不同人的指紋特征相同的概率幾乎為零，所以世界各國都在爭先研究和開發(fā)實用指紋識別系統(tǒng)。指紋識別系統(tǒng)一般由以下幾個部分組成：指紋采集、預(yù)處理、特征提取、分類及匹配。而在指紋采集過程中，不可避免地會引入各種噪聲，如圖像中的叉連、斷點等。這些噪聲對指紋特征信息的提取造成一定的影響，甚至?xí)a(chǎn)生許多偽特征點。因此在提取指紋特征之前，需要對指紋圖像進(jìn)行濾波處理，以去除無用信息，增強有用信息。在得到增強的灰度圖后，需要將其進(jìn)一步二值化，以便于后續(xù)過程的處理。

圖像歸一化及指紋有效區(qū)域的提取

1.1 指紋圖像歸一化處理

　　由于采集儀本身和手指結(jié)構(gòu)的特點，以及指紋采集時用力不均等情況，容易造成圖像部分區(qū)域信號太弱（顏色太淡）或者太強（顏色太黑），給后續(xù)的指紋處理帶來很大的困難。所以必須對指紋進(jìn)行歸一化處理，使圖像中紋線灰度均值和方差接近于給定的期望均值M0和期望方差VAR0。在本文方法中M0和VAR0均為125?；叶葓D像歸一化并不改變指紋紋理的清晰度。

　　設(shè)圖像I為N×N大小，令G(i，j)為象素點(i，j)的灰度值，M和VAR分別為圖像灰度均值和方差，G′(i，j)為象素點(i，j)規(guī)格化后的灰度均值，歸一化處理如下公式所示：

1.2 指紋有效區(qū)域的提取

　　由于非指紋區(qū)中沒有紋線峰和谷的變化，因此它的方差很小，所以將圖像分成W×W的多個不相重疊的小方塊，利用小方塊的灰度均值K和方差V，將指紋有效區(qū)域提取出來：

　　其中（i0，j0）為方塊內(nèi)左上角象素點的坐標(biāo)，對于求出的V，設(shè)定一定的閾值T1，如果V>T1，則該方塊內(nèi)為有效的指紋區(qū)域；否則，該方塊內(nèi)為非有效區(qū)域。

　　經(jīng)過上面運算后，指紋圖像被分為指紋區(qū)和非指紋區(qū)。考慮到指紋圖像中指紋區(qū)和非指紋區(qū)的連通性，還需要進(jìn)行進(jìn)一步處理，即去除大片非指紋區(qū)中孤立的指紋塊和大片指紋區(qū)中孤立的非指紋塊。處理完成后，指紋圖像就被標(biāo)識成連通的指紋區(qū)和非指紋區(qū)。非指紋區(qū)不在處理范圍內(nèi)，而指紋區(qū)還需要進(jìn)行進(jìn)一步的分割處理。

指紋圖像的分割

2.1 指紋圖像的濾波及二值化

　　為了消除干擾及增強紋線，針對指紋紋線有較強方向性的特點，使用了基于方向圖的紋線濾波增強方法。為估計方向場，把指紋脊線的走向分為8個方向，1個象素處的8個指紋脊線方向如圖1所示，各方向之間的夾角為π/8，以0～7表示。在求取各點方向圖時，由于圖像在采集過程中，會受到各種隨機噪聲的影響，所以并不直接使用計算點的灰度值G′(i，j)，而是利用了高斯低通濾波器的旋轉(zhuǎn)對稱性，將該點與其八鄰域中的點(C1～C8)所形成的點集Ω與高斯低通濾波器Gu做卷積運算，得到該點的新的灰度值G″(i，j)。