基于DSP CCS 2.2實現(xiàn)指紋識別預處理系統(tǒng)

摘要：介紹了采用TI公司的高速DSP芯片TMS320VC5402的指紋識別系統(tǒng)的預處理算法和編程實現(xiàn)。算法實現(xiàn)采用的DSP集成開發(fā)環(huán)境(IDE)為CCS 2.2。通過采用極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、二值化等對指紋圖像進行預處理，取得了良好的試驗結果。

關鍵詞：指紋識別 DSP TMS320VC5402 CCS 2.2

　　利用生物認證技術取代傳統(tǒng)的使用鑰匙、身份證、密碼等方法進行個人身份鑒定，可廣泛應用于銀行、機場、公安等領域的出入管理。將信息技術與生物技術相結合的生物認證技術是本世紀最有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g之一，而指紋識別技術則是其中非常有前景的一種。 

　　數(shù)字信號處理器(DSP)是指以數(shù)值計算的方法對數(shù)字信號進行處理的芯片。它具有處理速度快、靈活、精確、抗干擾能力強、體積小、使用方便等優(yōu)點。DSP應用于指紋識別已經成為一個新的科技領域和獨立的學科體系，當前已形成了有潛力的產業(yè)和市場。

　　本文選定100MHz DSP TMS320VC5402作為指紋信號的處理器，利用其流水線編碼的操作特點，并結合指紋識別技術，實現(xiàn)基于DSP CCS2.2的指紋識別預處理系統(tǒng)。CCS 2.2(Code Composer Studio)是一種針對標準TMS320調試接口的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)，由TI公司于1999年推出。指紋識別的處理流程如圖1所示。

　　指紋處理過程可分為三個階段：

　　(1) 獲取原始指紋圖像，進行預處理；

　　(2) 提取指紋特征點；

　　(3) 指紋識別分析判斷。

　　在上述三個階段中,指紋圖像的預處理階段尤為重要,該階段對圖像處理的好壞直接關系到后面兩個階段工作的開展。本文結合TMS320VC5402的特點，重點研究指紋識別的預處理算法及其DSP實現(xiàn)問題，其中包括指紋的極值濾波、平滑濾波、拉普拉斯銳化、迭代二值化和該算法在DSP開發(fā)平臺CCS2.2的C5000上的仿真實現(xiàn)。這一問題的解決，可為未來指紋識別系統(tǒng)的脫機應用提供很有價值的參考。

　　1 指紋識別預處理算法

　　指紋識別預處理的目的是使指紋圖像更清晰，邊緣更明顯，以便提取指紋的特征點進行識別。本文采取極值濾波和改進的平滑濾波進行噪聲消除，使圖像不失真；采取拉普拉斯銳化對指紋進行紋線增強，突出邊緣信息，為自適應閥值的迭代二值化提供方便。

　　1.1 極值濾波

　　解梅、馬爭[1]認為極值濾波器的設計是基于這樣一種理念：在指紋圖像的采集過程中，指紋圖像所受到的沖擊性噪聲表現(xiàn)為一些斑點或亮點。在一般情況下，可以認為絕大數(shù)沖擊性噪聲是被真實的灰度值所包圍。同時噪聲污染的像素要遠遠小于真實灰度值的像素。因此在噪聲的消除過程中，無需對大多數(shù)沒有被噪聲污染的像素進行改變處理，只需對那些被污染的像素進行“真實值”代替處理，而這些值的確定可通過圖像像素鄰域的相關性來確定。

　　設有一待處理器像素為s0，其周圍8鄰域像素排列為

　　取鄰域相關像素的均值為Ai,i∈{1,2,...8}，并以四個像素為一組處理單元，則改進的極值濾波[1]算法可表述如下：
　　如果min(Ai)≤Ai≤max(Ai)，i∈{1,2,...8}，則將像素原值輸出，不作處理。

　　實驗結果表明，該方法能得到與中值濾波類似的效果，達到了初步去除噪聲的目的。