指紋識別的DSP實現(xiàn)方案

　　指紋紋理除了具有穩(wěn)定的方向性特征外，還具有穩(wěn)定的頻率性特點。在指紋圖像的一個局部區(qū)域內(nèi)，脊線和谷線的紋理走向平行，同時沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包絡。

　　脊線頻率被定義為兩條脊線之間間距的倒數(shù)。通過定位該包絡中極大、極小值點，就能得到相應的脊線間距和谷線間距，進而計算出脊線頻率。

　　3.3 GABOR濾波器

　　GABOR變換由于具有最佳時域和頻域連接分辨率的特點，能夠同時對圖像局部結(jié)構(gòu)的方向和空域頻率進行解析，可以很好地兼顧指紋圖像的脊線方向和脊線頻率信息。

　　本系統(tǒng)中采用GABOR濾波器函數(shù)的實部作為模板，以與子塊紋線方向垂直的方向作為濾波器方向，以脊線頻率作為濾波器頻率來構(gòu)建濾波器。濾波過程如下式所示：

　　其中， 為原始圖像灰度， 是GABOR濾波后的圖像灰度，W為濾波器模板大小，S為模板系數(shù)和，為子塊的域方向值。需要注意的是GABOR濾波器中的 與指紋文理方向垂直。對 和的取值需要進行折衷，取值越大，則濾波器的抗噪性能越好，但也容易聲成假的脊線。這里取 和 。

　　3.4 指紋匹配

　　本系統(tǒng)中指紋匹配采用基于特征點集合匹配的校準算法，該算法多為簡單的比較邏輯和加減運算，不需要用到DSP處理單元。

　　4 系統(tǒng)處理流程

　　整個系統(tǒng)的處理的過程分為四個步驟：

　　?⑴ 從圖像傳感器輸出的指紋圖像首先送到FPGA緩沖，同時運用設計好的預處理模塊對數(shù)據(jù)進行處理，得到各像素點的梯度值以及子塊中極大值點的坐標，所有這些數(shù)據(jù)連同原始數(shù)據(jù)以突發(fā)模式存入DDR SDRAM中;

　?、?DSP通過FPGA從DDR SDRAM中讀取所有相關數(shù)據(jù)，計算出脊線方向和脊線頻率，然后利用GABOR對原始數(shù)據(jù)進行濾波，處理后的圖像數(shù)據(jù)再通過FPGA存入DDR SDRAM中，因此在DDR SDRAM的輸入輸出端都需要進行緩沖;

　?、?根據(jù)DSP處理的指令要求，從DDR SDRAM中讀出濾波后的數(shù)據(jù)，由FPGA內(nèi)部的比較邏輯提取出指紋圖像中每行(每列)中的極大值點，送到DSP進行進一步處理，完成指紋圖像脊線提取;

　　⑷ 由DSP完成匹配識別算法，并輸出處理結(jié)果。

　　5 結(jié)論

　　以上設計方案綜合考慮了各方面因素，兼顧了DSP處理器和FPGA協(xié)處理器的性能狀況和資源需求來分配任務，而且在數(shù)據(jù)采集的同時完成了指紋方向和頻率提取的部分運算，減少了內(nèi)存操作的次數(shù)，采用的根據(jù)系統(tǒng)特點優(yōu)化的基于GABOR的增強算法，提高了系統(tǒng)的實時性，滿足應用要求。