CN111666807B - 一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，包括如下步骤：1)获取预先配准好内部和外部指纹图像，采用基于卷积稀疏的形态成分分析模型的稀疏编码得到指纹图像的卡通与纹理分量的稀疏系数图；2)根据指纹图像质量评价指标方向确定度的值，确定权重添加方式，将其添加至两种源指纹图像的卡通与纹理分量中；3)采用基于卷积稀疏表示的融合方法对两种源指纹图像的卡通与纹理分量分别进行融合，由加权平均规则获得卡通与纹理分量的融合系数图，对两种分量的融合系数图进行重建得到融合指纹图像。本发明算法能够保留更多的指纹细节、纹理、边缘信息，保存两种源指纹图像质量较好的区域，得到质量更高的融合指纹图像。
Description
技术领域
本发明涉及指纹识别领域，特别涉及一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法。
背景技术
因为指纹的唯一性、永久性以及便于采集等特性，指纹识别特征当前已经成为个人身份识别应用最广泛的生物识别特征；目前身份识别应用中使用最多的是表皮层指纹，也即人眼所能看到的指尖表皮的外部指纹，因为指尖皮肤存在于皮肤的表面，很容易受到外部环境的影响，当指尖表面皮肤受到污渍和汗水等污染或者遭受磨损和划伤等带来不可修复的损伤时，会破坏指纹的纹理结构，无法进行指纹识别任务，进而影响身份识别。此外，外部指纹图像的安全性不高，硅胶等材料就能获取到外部指纹，很容易受到指纹欺骗攻击。
内部指纹的获取和使用可以缓解外部指纹的缺点，实际上，手指表皮的指纹脊线是由手指内部结构产生的，皮肤从外到内分为三层：表皮、真皮以及皮下组织，真皮与表皮的交界处存在着乳头层(真皮乳头)，它是指纹结构的来源，其形状是由表皮组织向真皮组织收缩打皱形成的。外部指纹就是该层起伏特征的精确复制品。因此，乳头交界处和外部指纹具有相同的结构,也即内部指纹和外部指纹具有相同的结构。内部指纹是通过光学相干断层扫描(OCT)技术完成的。OCT用于扫描内部皮肤特征，仪器发出的光可以穿过角质层、表皮层直到乳头层，因此可以检测并提取到内部指纹。
外部指纹易磨损划伤，内部指纹位于皮下1-3毫米，不易受外界环境影响，可以很好的保持脊线、谷线的完整性和连续性，但外部指纹在未划伤区域具有更清晰的脊谷结构和相对较高的对比度。
发明内容
为了克服现有外部指纹磨损、划伤造成的指纹无法识别匹配的情况，本发明提出了一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，通过融入指纹质量评估指标，将内部指纹和外部指纹的图像信息相结合，保存两种源指纹图像质量较好的区域，提高指纹图像的质量。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，包括如下步骤：
1)采用基于卷积稀疏的形态成分分析模型的稀疏编码得到指纹图像的卡通分量和纹理分量的稀疏系数图；
2)根据两种源指纹图像质量评价指标方向确定度(Orientation CertaintyLevel)OCL的值，确定权重添加方式添加至两种源指纹图像的卡通分量和纹理分量中；
3)采用基于卷积稀疏表示的融合方法对源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别进行融合，由加权平均规则获得卡通分量和纹理分量的融合系数图，然后根据卡通分量和纹理分量的融合系数图进行重建得到融合指纹图像。
进一步，所述步骤1)包括如下步骤：
(11)对指纹图像采用基于卷积稀疏表示的形态成分分析模型的稀疏编码，其中模型定义为：
其中，S是整幅图像，dm,c和dm,t分别代表卡通分量和纹理分量的稀疏表示(SR)的两组字典过滤器，它们是使用卷积稀疏表示(CSR)的字典学习方法从卡通图像和纹理图像中独立的预先学习得到的，*代表卷积运算符，xm,c和xm,w分别表示卡通分量和纹理分量的稀疏系数图，为待求值，nc和nw分别表示卡通分量与纹理分量字典过滤器的数量，使用l1-范数用于约束稀疏性，而λc和λw是正则化参数；
(12)让Ik，k∈{1,2}，其中I1和I2分别表示内部指纹图像与外部指纹图像，将式(1)表示的模型应用于源指纹图像，并将模型进行优化得到源指纹图像的卡通分量与纹理分量。
再进一步，所述步骤2)包括如下步骤：
(21)根据两种源指纹图像的方向确定度(Orientation Certainty Level)OCL值，其中OCL的值越小代表指纹图像的质量就越好，确定添加权重的方式，其中权重被定义如下：
其中W1和W2分别表示内部指纹与外部指纹在融合过程中所占的权重，OCL1和OCL2分别表示内部指纹与外部指纹的OCL值；
(22)添加OCL权重之后的待融合的源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别被定义为：
其中
和/>
分别为内部指纹添加权重w1后的卡通分量和纹理分量，/>
和
为外部指纹添加权重w2后的卡通分量和纹理分量。
更进一步，所述步骤3)包括如下步骤：
(31)两种源指纹图像的初始活动级别映射
被定义如下：
为了简化符号，采用j(j∈{c,w})通用地表示卡通和纹理分量，
和
分别表示卡通分量和纹理分量的初始活动级别映射，/>
表示包含像素(x,y)处的/>
的稀疏的nj维向量；
基于窗口的策略用于提高对误配准和噪声的鲁棒性，最终的活动级别映射
被定义如下：
其中G为(2rn+1)*(2rn+1)的高斯核函数，
和/>
分别表示卡通分量和纹理分量的最终活动级别映射，rc和rw分别为卡通分量和纹理分量的窗口半径；
(32)融合系数映射定义为
使用加权平均规则得到融合系数映射的表达式如下：
其中，
和/>
分别为固定值0.7和0.3，/>
和/>
分别表示卡通和纹理的融合系数映射；
(33)将卡通融合系数映射
和纹理融合系数映射/>
进行重建得到最终的融合指纹图像，其中融合指纹图像定义如下：
If是最终的融合指纹图像。
本发明的有益效果为：通过融入指纹质量评估指标，将内部指纹和外部指纹的图像信息相结合，保存两种源指纹图像质量较好的区域，提高指纹图像的质量。
附图说明
图1是本发明算法的流程图；
图2是本发明算法融合得到的融合指纹效果图；其中a图表示本发明用到的光学全反射采集得到的外部指纹，b图表示本发明用到的光学相干断层扫描采集得到的内部指纹，c图表示本发明算法得到的融合指纹图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明：
参见图1和图2，一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，包括如下步骤：
1)采用基于卷积稀疏的形态成分分析模型的稀疏编码得到指纹图像的卡通分量和纹理分量的稀疏系数图；包括如下步骤：
(11)采用基于卷积稀疏表示的形态成分分析模型的稀疏编码，其中模型定义为：
其中，S是整幅图像，dm,c和dm,t分别代表卡通分量和纹理分量的稀疏表示(SR)的两组字典过滤器，它们是使用卷积稀疏表示(CSR)的字典学习方法从卡通图像和纹理图像中独立的预先学习得到的，*代表卷积运算符，xm,c和xm,w分别表示卡通分量和纹理分量的稀疏系数图，为待求值，nc和nw分别表示卡通分量与纹理分量字典过滤器的数量，使用l1-范数用于约束稀疏性，而λc和λw是正则化参数；
(12)让Ik，k∈{1,2}，其中I1和I2分别表示两种源指纹内部指纹图像与外部指纹图像，将式(1)表示的模型应用于源指纹图像，并进行优化得到源指纹图像的卡通分量与纹理分量；
2)根据两种源指纹图像质量评价指标方向确定度(Orientation CertaintyLevel)OCL的值，确定权重添加方式并将其添加至两种源指纹图像的卡通分量和纹理分量中；包括如下步骤：
(21)根据两种源指纹图像的方向确定度(Orientation Certainty Level)OCL的值，其中OCL的值越小代表指纹图像的质量就越好，确定添加权重的方式，其中权重被定义如下：
其中W1和W2分别表示内部指纹与外部指纹在融合过程中所占的权重，OCL1和OCL2分别表示内部指纹与外部指纹的OCL值；
(22)添加OCL权重之后的待融合的源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别被定义为：
其中，
和/>
分别为内部指纹添加权重w1后的卡通分量和纹理分量，/>
和
为外部指纹添加权重w2后的卡通分量和纹理分量；
3)采用基于卷积稀疏表示的融合方法对添加过权重的两种源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别进行融合，由加权平均规则获得卡通分量和纹理分量的融合系数图；包括如下步骤：
(31)两种源指纹图像的初始活动级别映射
被定义如下：
为了简化符号，采用j(j∈{c,w})通用地表示卡通和纹理分量，
和
分别表示卡通分量和纹理分量的初始活动级别映射，/>
表示包含像素(x,y)处的/>
的稀疏的nj维向量；
基于窗口的策略用于提高对误配准和噪声的鲁棒性，最终的活动级别映射
被定义如下：
其中G为(2rn+1)*(2rn+1)的高斯核函数。
和/>
分别表示卡通分量和纹理分量的最终活动级别映射，rc和rw分别为卡通分量和纹理分量的窗口半径；
(32)融合系数映射定义为
使用加权平均规则得到融合系数映射的表达式如下：
其中，
和/>
分别为固定值0.7和0.3，/>
和/>
分别表示两种源指纹图像卡通和纹理的融合系数映射；
(33)将卡通融合系数映射
和纹理融合系数映射/>
进行重建得到最终的融合指纹图像，其中融合指纹图像定义如下：
If是最终的融合指纹图像。
Claims (4)
1.一种基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
1)采用基于卷积稀疏的形态成分分析模型的稀疏编码得到指纹图像的卡通分量和纹理分量的稀疏系数图；
2)根据两种源指纹图像质量评价指标方向确定度OCL的值，确定权重添加方式并将其添加至源指纹图像的卡通分量和纹理分量中；
3)采用基于卷积稀疏表示的融合方法对源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别进行融合，由加权平均规则获得各分量的融合系数图，然后根据各分量的融合系数图进行重建得到融合指纹图像。
2.根据权利要求1所述的基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，其特征在于，所述步骤1)包括如下步骤：
(11)采用基于卷积稀疏表示的形态成分分析模型的稀疏编码，其中模型定义为：
其中，S是整幅图像，dm,c和dm,w分别代表卡通分量和纹理分量的稀疏表示SR的两组字典过滤器，xm,c和xm,w分别表示卡通分量和纹理分量的稀疏系数图，nc和nw分别表示卡通分量与纹理分量字典过滤器的数量，λc和λw是正则化参数，该模型将图像分解成卡通分量与纹理分量；
(12)让Ik，k∈{1,2}，其中I1和I2分别表示内部指纹与外部指纹图像，将式(1)表示的模型应用于两种指纹图像，并将模型进行优化分别得到两种指纹图像的卡通分量与纹理分量。
3.根据权利要求1或2所述的基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，其特征在于，所述步骤2)包括如下步骤：
(21)根据两种源指纹图像的方向确定度OCL的值，其中OCL的值越小代表指纹图像的质量就越好，确定添加权重的方式，其中权重被定义如下：
其中W1和W2分别表示内部与外部指纹在融合过程中所占的权重，OCL1和OCL2分别表示内部指纹与外部指纹的OCL值；
(22)添加OCL权重之后的待融合的源指纹图像的卡通分量和纹理分量分别被定义为：
其中，
和/>
分别为内部指纹的卡通分量和纹理分量，/>
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为外部指纹的卡通分量和纹理分量，/>
和/>
分别为内部指纹添加权重w1后的卡通分量和纹理分量，
和/>
为外部指纹添加权重w2后的卡通分量和纹理分量。
4.根据权利要求1或2所述的基于卷积稀疏表示的多源指纹图像融合方法，其特征在于，所述步骤3)包括如下步骤：
(31)两种源指纹图像的初始活动级别映射
被定义如下：
其中，
表示包含像素(x,y)处的/>
的稀疏的nj维向量，j(j∈{c,w})表示卡通和纹理分量；
基于窗口的策略可用于提高对误配准和噪声的鲁棒性，最终的活动级别映射
被定义如下：
其中，G为(2rn+1)*(2rn+1)的高斯核函数；
(32)融合系数映射定义为
使用加权平均规则得到融合系数映射的表达式如下：
其中，wk*和w1-k*分别为固定值0.7和0.3，
和/>
分别表示卡通和纹理的融合系数映射；
(33)将卡通融合系数映射
和纹理融合系数映射/>
进行重建得到最终的融合指纹图像；
If是最终的融合指纹图像。
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