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基于小波变换在指纹识别中的应用研究

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基于小波变换在指纹识别中的应用研究 摘要:本文针对图像处理领域准确提取出指纹纹理的问题,将小波 变换应用于图象指纹纹理提取处理。小波变换在用于图像处理时,具 有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能,能够很方便地产生各种分 辨率的图像。同时,由于小波变换可以将图像分层,按小波基展开,我们 可以有效地控制计算量,满足实时处理的需要。本文主要运用小波变 换以上特点,最后介绍如何使用小波变换提取指纹特征,并构成一个特 征向量表征指纹图像。 关键词:小波变换 指纹识别 小波分析其基本数学思想都源于经典的调和分析,小波变换是时 间和频率的局域变换,能更加有效的提取信号和分析局部信号。小波 变换在用于图像处理时,具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能, 能够很方便地产生各种分辨率的图像。同时,由于小波变换可以将图 像分层,按小波基展开,可以根据图像信号的性质和事先给定的处理要 求确定需要展开到哪一级为止,这样可以有效地控制计算量,满足实时 处理的需要。由于小波变换具有以上这些优点,所以在图像处理领域 获得了广泛的应用。在指纹识别处理过程中,使用小波变换可以较准 确的提取出指纹纹理特征。 而且可以通过设定小波展开级数有效的控 制计算量,满足实时处理的需要。 1 小波理论分析 小波实际上是那些满足一定数学要求并能用之描述 (或逼近 ) 其 他函数或信号的一些函数。小波分析过程就是采用小波原形函数,或 称为母波。分析小波对信号进行分析,它是一种信号的时间一尺度(时 间一频率)分析方法,具有多分辨率分析(Multiresolution Analysis)的特 点,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频 部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。 1.1 连续小波变换[1] 所有小波是通过对基本小波进行尺度伸缩和位移得到的,基本小 波是一个具有特殊性质的实值函数,它是振荡衰减的,而且通常衰减得 很快,在数学上满足积分为零的条件,二维连续小波基函数定义如式(1) 所示,其变换和逆变换如式(2)和式(3)所示。 对指纹图像中心区域的每个分块做 4 层小波变换,如图 5。A、B、 C、D 分别代表 4 个分块。从每个分块中提取 12 维的特征,总共得到 48 维的特征向量,它表征了这样一幅指纹图像。在指纹识别中,对指纹 图像的识别实际上就是对这个 48 维的特征向量进行识别。 4 结语 本文在基于小波分析中,对小波进行了相应的论文分析,根据小波 相关特点,我们进行了二维小波变换在指纹特征提取中的应用,最后运 用小波技术实现基于小波变换的指纹特征提取和编码。 参考文献 [1] 李建 平 , 唐远炎 . 小波分析方 法的应用 [M]. 重庆大学出 版 社,1997:10~12,17~30. [2] 董自信.基于二维小波变换的虹膜识别算法研究[J].电子科 技大学,2006. [3] 胡昌华,李国画,刘涛,等.基于 MATLAB6.X 的系统分析与设 计一一小波分析[M].西安电子科技大学出版社(第 2 版),2002. [4] 王蕴红,朱勇,谭铁牛.基于虹膜识别的身份鉴别[J].自动化 学报,2002,28(1):1~10.

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