一种应用于指纹识别系统的指纹图像压缩算法

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一种应用于指纹识别系统的

指纹图像压缩算法

陈

莉!王

嘉

"上海交通大学图像通信与信息处理研究所!上海O]]]T]#

#摘

论文’’

要$针对应用于指纹识别系统中指纹图像的压缩编码问题"提出了一种改进的基于四叉树分类的网格编码量化cESdEe

的指纹图像压缩算法&该算法对小波变换后的高频系数采用O*O的fdS变换进一步集中能量"并对变换后的系数进行系数重排以使得高频子带内的重要系数集中于相应子带的低频位置"再通过基于四叉树的网格编码量化进行量化编码&仿真结果表明"该算法比CDE和Z[ghO]]]等均具有更好的压缩性能&%关键词&指纹图像(系数重排(四叉树(网格编码量化(算法%中图分类号&S[T‘>iX>

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!引言

随着计算机技术!网络技术!图像处理和模式

*C&F(G(’DH&G&.I"&,’+J&’+$,$指纹压缩算法标准"一直是国际上较为流行的指纹图像压缩算法"它采用了小波变换+标量量化和霍夫曼编码等技术&另外"DK&/+.$提出的LMCNO?"D&+P和Q(&.G8&,提出的

识别技术的飞速发展"安全方便的自动指纹识别系统

#!"#$%&’()

*+,-(./.+,’0)1,’+2+34’+$,567’(8"

9*:5$已开始应用于桌面电脑%笔记本电脑!9;<

提款机!蜂窝电话!考勤系统!门禁控制以及:,’(.,(’电子商务安全系统"遍及银行!保险!边防检查!公安!医疗卫生及网络接入等各个领域&

指纹识别系统由两部分构成"即指纹图像采集和指纹软件识别部分=>?&指纹图像采集部分通过特殊的光电转换设备将指纹图像采集到计算机中以便进行图像处理&指纹软件识别部分主要包含两个模块’训练模块和识别模块&训练模块采集指纹图像数据"进行图像处理"将指纹信息和相关的身份信息存入数据库(鉴别模块采集待识别的指纹数据"进行图像处理"提取信息"然后在数据库中进行检索"找到最佳匹配#鉴定模式$"或者根据用户所宣称的身份"从数据库中调出相应的指纹信息"决定它们是否匹配)

指纹图像质量的好坏直接影响着指纹识别系统识别的准确率"故指纹图像压缩也变得越来越重要"因此"研究指纹图像的压缩算法"保证高压缩比和优良的恢复效果是指纹识别技术研究领域的一个重要课题&

由美国@AB发布的基于小波变换的CDE

DQ0RSNT?"UK&+等人提出的DVUU9*D+-,+2+H&,H("V+,W(PU$,,(H’(PU$8/$,(,’9,&G67+72$.C&F(G(’:8&-(U$P+,-$NX?编码算法"A&,+7’(.等人提出的基于四叉树

分类的网格编码量化图像编码算法*ESUE$NY?"以及目前最新的图像压缩标准Z[L\O]]]是目前最具代表性的小波图像压缩算法"在压缩指纹时也都取得了很好的编码效果&

本文提出了一种改进的指纹图像压缩算法*即

BESUE$&该算法将O#O的^US变换和系数重排应

用于指纹图像小波变换后的高频系数"然后再通过

ESUE进行量化编码&实验表明"该算法比D[BRS"CDE"D_UU9"ESUE和Z[L\O]]]均具有更好的压

缩性能&

OBESUE算法

典型的指纹识别系统如图>所示"上半部分是

训练模块"下半部分是识别模块&本文提出的算法是对训练模块中指纹信息压缩部分的改进"从而提高指纹识别系统的整体性能&

指纹图像包含大量的纹理信息"小波变换后的高频子带包含较多的能量&针对这个特点"在进行

!""!年第期!总第!期"

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!"#"$%&$’()"*"$%&’")+,

式中!"和""分别表示变换前和变换后的系数块!

指纹采集

图像处理

指纹信息提取

指纹库

分别用以下矩阵表示

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*))!)$9-**$))9-!)$

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)#7"".(*"

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*")!$9+5)指纹采集图像处理指纹信息提取识别

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式中&下标表示系数在该子带内的相对坐标!*)#!)$!

图-典型的指纹识别系统框图

*)#!)$9-!*)#9-!)$和*)#9-!)$9-表示变换前的系数值)*"#!$!*"#!$9-5)!*#9,5)!$和*#9,5)!$9-5)表示变换后的系数值),和具体的量化编码前!对各个高频子带系数采用小块

-表示子带维数%

!"#变换$%&以及系数重排进一步集中能量!从而为

将相应子带看成由7个矩形块组成&左上角矩后面的量化编码打下好的基础!提高编码效率"!"#形块*右上角矩形块*左下角矩形块和右下角矩形变换和系数重排是本文改进算法与’#"’最大的不块%事实上!##!$$!##!$.-5)$!##.,5)!$$和##.,5)!$9

同点"改进算法(’#"’编码的大致框图如图)所-5)$分别对应于这7个矩形块的块内位置##!$$%系

示"

数重排时!将*!#!$!*!#!$9-5)!*!#9,5)!$和*!#9,5)!$9-5)分别放到该子带左上角矩形块*右上角矩形块*左下角矩形

小波分解

!"#变换和!$$位置%如图6所示!左图系统重排

’#"’

块和右下角矩形块的##的7个点分别表示*)#!)$!*)#!)$9-!*)#9-!)$和*)#9-!)$9-!右图图)(’#"’算法编码框图

的7个点分别表示*!#!$!*!#!$9-5)!*!#9,5)!$和*!#9,5)!$9-5)%

!!"#$%#算法

++

+

+

++

++

’#"’是在四叉树分类的基础上!通过网格编

码量化##"’$编码系数类%在具体的编码实现时需要两个集合&非重要树集#*(+$和系数集#*,$%

编码算法实现步骤如下图&6变换前后的系数位置

步骤-&初始化%

解码过程是编码过程的逆过程!也就是把*!#!$!

将**子带中所有的结点放入*,!**子带中所*!#!$9-5)!*!#9,5)!$和*!#9,5)!$9-5)从相应的位置取出!依次

有有后代的结点放入*(+作为四叉树的根结点%输放到"!中!再执行逆变换".!""!#

!即可恢复"%

出!.’/01)#234"#!$5%$(!门限值设为&’%)!%

步骤)&检查输出%

6实验结果及分析

对*(+中的每个四叉树!检查其输出四叉树是根据本文提出的改进算法!对指纹图像进行了

否显著%如果显著!将(#)!$$中的系数移入*,!并加编解码仿真实验!实验采用#;!<$双正交小波滤波入*(+中作为新的四叉树根结点!将原四叉树从

器进行:级小波分解%表-比较了指纹图像#:-)!

*(+中删除%

:-)$在不同的压缩比下几种算法的压缩性能%图7

步骤6&通过#"’编码*,中的系数%

给出了部分重建图像%

步骤7&清空*,!门限值变为&5)!返回到步骤

)%表-指纹图像的仿真结果比较

!!!

高频子带系数的变换和重排

算法

不同算法在7种码率下的信噪比5CD

对高频子带作变换时!首先对各个尺度下的高BE-):BE):BE:-频子带系数采用)!)的矩形窗口进行分块!以)!)+,(=#)7E:<)<E;%6)E;B6FE%6的矩形块作为一个变换单元>+’)6E<))<E))6)E7<6FEB-!然后进行!"#变换!?,@A)BBB)7E;-)FE7B66E:76;E);其变换矩阵为

’#"’):EB))FE:F66E%-6;E);%(’#"’

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8&&实验结果表明!本文提出的改进算法较+,(=#!

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法均具有更好的压

则>+’!’#"’以及?,@A)BBB算!"#正变换为

缩效果%而且!从图7可以看出!在相同的码率下!"".!#

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本文算法的恢复图像较为清晰!取得了比’#"’更反变换为

好的主观图像质量!这主要是因为对高频子带系数".!""!

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进行变换后能量更加集中!从而提高了编码效率!

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参考文献

1.2隋菱歌*虹膜及指纹图像基于整数小波变换的形态学零

树压缩编码’1学位论文2*长春’吉林大学!+LL-*

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##$指纹原图#h$从指纹原图#&$码率为L*Lg#/$

时!T8aT中抽取的部

的指纹重建分图像

图像

码率为L*Lg时!=T8aT的指纹重建图像

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132*

图-局部重建图像比较

同时又使得纹理和边缘信息更容易被检出!因此相同码率下的重建图像主观质量较好%

-结论

近年来!指纹自动识别系统不仅应用在指纹

卡&指纹锁和指纹身份认证系统上!还进一步拓展到远程访问服务器&网络访问控制&账号管理&数字签名的管理&电子合同&软件保护&文件加密&安全电子邮件&电子钱包等领域"但是指纹识别系统进一步推广应用却受到存储容量的限制!为此!对指纹识别系统中的指纹压缩子系统提出了更高的要求"本文提出的新的指纹图像压缩算法!比目前使用中的指纹图像压缩算法均具有更好的压缩效果!因此在指纹识别系统中具有良好的应用前景"

!

作者简介#

陈

莉!)"*%#"$女$硕士$主要研究方向为流媒体%图

像通信和编码技术&

王

嘉!)"#+#"$副教授$主要研究方向为流媒体%图像

通信和编码技术’责任编辑#刘伯义

收稿日期#!""+#&(#!)

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:上接第+g页;

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责任编辑$刘伯义

!结论

本文中所提出的舍入调整方法对整个量化过

程及重建过程的复杂度增加甚小!但可使得量化过程中死区宽度减小以适用于非"#$%#&’#(源的数据分布!同时保持量化器对符合"#$%#&’#(分布的系数源的原有性能"从试验结果的!"#$评价指标来看!应用在高清晰度数字电视等对纹理细节表现要求较高的高保真编码场合效果更明显!在不同码率下平均!"#$评价指标比)*+,-原有方法可提高./0以上"

参考文献

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收稿日期$%&&!’&(’)&

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/7s1j.html