Tăng cường chất lượng ảnh vân tay cho kỹ thuật in (tóm tắt luận văn ngành khoa học máy tính)

1 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG NGUYỄN XUÂN TÌNH TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY CHO KỸ THUẬT IN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 Người hướng dẫn khoa học: PGS TS NGƠ QUỐC TẠO TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI – 2012 MỞ ĐẦU Với đời ngân hàng điện tử, thương mại điện tử, biện pháp bảo mật mang tính riêng tư cần tổ chức lưu trữ CSDL khác Định danh cá nhân cách tự động ngày trở thành vấn đề quan trọng cấp thiết Một hệ tự động nhận dạng dấu vân tay (Automatic Fingerprint Identification System) gọi tắt AFIS làm việc với đầu vào ảnh dấu vân tay đầu kết nhận dạng cách nhanh chóng xác ảnh đầu vào, từ đưa kết luận cụ thể theo yêu cầu đòi hỏi Ảnh vân tay loại liệu ảnh có cấu trúc đường nét, thu thập vào máy tính thông qua thiết bị ngoại vi camera, scanner, nhận dạng dựa đặc điểm vân tay Việc đối sánh, phân loại phụ thuộc hoàn tồn vào độ xác đặc điểm, trình thu thập ảnh vân tay lại chịu nhiều tác động loại nhiễu, gây giảm cấp chất lượng ảnh đầu vào, từ ảnh hưởng lớn tới việc trích chọn đặc điểm Điều đặt câu hỏi làm để bảo quản 30 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO lưu trữ tốt ảnh dấu vân tay, in ảnh vân tay ảnh vân tay phải có chất lượng tốt?, ảnh dấu vấn tay [1] Nguyễn Ngọc Kỷ : “Biểu diễn đồng tự động ảnh đường nét” Luận án PTS, Hà Nội 1994 [2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ Nhập môn xử lý ảnh số Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật 1999 [3] Shlomo Greenberg, Mayer Aladjem, Daniel Kogan “Fingerprint Image Enhancement using Filtering Techniques” Electrical and Computer Engineering Department, En-Gurion University of the Negev, BeerSheva, Isarel [4] Anil Jain and Lin Hong “Online Fingerprint Verification” Pattern Recognition and Image Processing Lanoratory Department of Computer Science Michigan State University, East Lansing, MI 48824 Ruud Bolle, Exploratory Computer Vision Group IBM T.J Watson Research Center Yorktown Heights NY 10598 November 26, 1996 [5] Lin Hong, Yifei Wan and Anil Jain “Fingerprint Image Enhancement : Algorithm and Performance Evaluation” Pattern Recognition and Image Processing Lanoratory Department of Computer Science Michigan State University, East Lansing, MI 48824 [7] Anil K.Jain : “Fundementals of digital image processing” Prentice – Hall, 1986 có chất lượng cần phải phát triển thuật tốn tăng cường chất lượng ảnh Đây khâu quan trọng hệ AFIS mục tiêu mà luận văn hướng tới Trong khuôn khổ luận văn Thạc sỹ, không tham vọng đưa mơ hình lý thuyết hay cài đặt hệ AFIS hoàn chỉnh, mà tập trung nghiên cứu xử lý ảnh vân tay cách có hệ thống, với nghiên cứu, sưu tập thử nghiệm nhằm tìm mơ hình thuật toán ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh áp dụng vào xử lý ảnh vân tay Mục tiêu đạt đến tăng cường chất lượng ảnh đầu vào tạo điều kiện tốt cho q trình trích chọn đặc trưng nhận dạng sau nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng tới chất lượng ảnh nói chung ảnh vân tay nói riêng cho kỹ thuật In Dựa mục tiêu xác định, nội dung luận văn trình bày qua chương sau : Chương : Tổng quan nhận dạng ảnh vân tay Nội dung chương trình bày tổng quan nhận dạng vân 29 tay, giới thiệu mơ hình với sơ đồ bước xử lý tiêu KIẾN NGHỊ biểu nhận dạng vân tay Đặc biệt cuối chương Hồn thiên chương trình nhận dạng ảnh vân tay nói trình bày cách đánh giá hệ thống nhận dạng vân chung có biện pháp tăng cường chất lượng ảnh tay vân tay cho kỹ thuật in nói riêng để áp dụng vào Chương : Tăng cường chất lượng ảnh vân tay, trình bày thực tế cho qua trình so khớp hầu hết ảnh vân tay đặc trưng riêng ảnh vân tay đưa mơ hình có chất lượng khơng tốt sau sử dụng biện thuật toán cụ thể áp dụng vào xử lý ảnh vân tay với đầu pháp lọc, phục hồi ảnh vân tay ảnh vào ảnh vân tay đa cấp xám, đầu ảnh nhị phân in phương tiện chất liệu khác mà ảnh vân tay tăng cường chất lượng có chất lượng tốt Chương 3: Giới thiệu kỹ thuật in, nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng tới việc tăng cường chất lượng ảnh kỹ thuật In Chương trình Demo tăng cường chất lượng nhận dạng ảnh vân tay 28 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NHẬN DẠNG ẢNH VÂN TAY Kết đạt luận văn giải tốt toán tăng cường ảnh vân tay với kết cụ thể sau : Dựa lý thuyết lọc tần số Gabor, áp dụng vào tăng cường chất lượng ảnh vân tay cài đặt thành công Sau xử lý, ảnh đầu vào nâng cấp tốt hẳn hai tiêu chuẩn khử hầu hết loại nhiễu để tăng rõ ràng, đồng cấu trúc vân tay bảo toàn tốt đặc trưng vốn có ảnh Thuật tốn nhị phân hóa ảnh chương trình làm cho ảnh đường vân rõ nét hơn, thuật toán xem xương ảnh để biết đường vân rõ ràng với thuật tốn trích chọn đặc trưng cho phép đối sánh vân tay có trùng khớp hay khơng thuật tốn cài đặt thành cơng chương trình Trong thuật toán làm trơn biên lấp lỗ hổng dựa hướng đường vân cục cho phép loại bỏ gai lỗ hổng, đồng thời nối đường vân đứt đoạn, với khoảng cách vừa phải Sau áp dụng thuật toán, ảnh trở nên trơn, đẹp 1.1 Một số loại đặc trưng vân tay Dấu vân tay hình thành tác động hệ thống gen di truyền mà thai nhi thừa hưởng tác động môi trường thông qua hệ thống mạch máu hệ thống thần kinh nằm hạ bì biểu bì Một dấu vân tay chép lại từ lớp biểu bì da ấn ngón tay vào bề mặt phẳng Cấu trúc vân tay vân lồi vân lõm Vân lồi có màu tối vân lõm có màu sáng Vân lồi thường có độ rộng từ 100 μm đến 300 μm Độ rộng cặp vân lồi lõm cạnh Độ rộng cặp vân lồi lõm cạnh 500 μm Các chấn thương như: bỏng nhẹ, mòn da, không ảnh hưởng đến cấu trúc bên vân tay, da mọc lại cấu trúc khôi phục lại cũ 1.2 Mơ hình hệ thống nhận dạng vân tay Kiến trúc hệ thống thống nhận dạng vân tay hình 1.6 mơ hình tiêu biểu Kiến trúc bao gồm thành phần chính: 27 • Phần người dùng (user interface): Cung cấp chế cho người dùng đưa dấu vân tay vào hệ thống Chức so sánh trùng khớp ảnh vân tay, thao tác chọn hai ảnh vân tay tập mẫu so sánh chúng có trùng khớp khơng đưa kết • CSDL hệ thống (system database): Dùng để lưu trữ mẫu vân tay người dùng vào CSDL • Phần đăng ký (enroll module): Cho phép đăng ký dấu vân tay người dùng vào CSDL hệ thống • Phần xác nhận (authentication module): Cho phép xác nhận người có đăng ký vào hệ thống hay chưa Hình 3.1 Sơ đồ chức chương trình Hình 1.6 Kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay tự động 1.3 Sơ đồ bước xử lý trình nhận dạng Hình 1.6 sơ đồ tiêu biểu bước xử lý trình nhận dạng vân tay Quá trình xử lý nhận dạng chia làm hai trình lớn: trình xử lý ảnh Chức tăng cường chất lượng ảnh vân tay, nhận dạng ảnh vân tay gôm thao tác: + Mở, xem lưu ảnh gốc: Cho phép người dùng mở xem ảnh vân tay, lưu ảnh + Thuật toán tăng cường ảnh vân tay kỹ thuật lọc Gabor + Thuật toán tăng cường vân tay nhị phân hóa ảnh + Thuật tốn xem xương ảnh + Xem ảnh đặc trưng 3.3.3 Mã nguồn chương trình(xem chương trình) 26 3.3 Chương trình tăng cường chất lượng nhận (image processing) trình đối sánh vân tay dạng ảnh vân tay (matching) 3.3.1 Giới thiệu chương trình ứng dụng tăng cường 1.3.1 Quá trình xử lý ảnh (image processing) chất lượng ảnh vân tay Chương trình ứng dụng tăng cường chất lượng ảnh vân tay, nhận dạng ảnh vân tay viết theo công nghệ Mục đích q trình đối sánh vân tay dựa đặc trưng rút trích Q trình thực qua bước nhỏ sau: lập trình hướng đối tượng mơi trường giao diện đồ hoạ hệ điều hành Microsoft Windows Cơng cụ để cài đặt chương trình C# nằm phần mềm MS Visual Studio 2010 hãng Microsoft Đây cơng cụ • Phân tích đặc trưng (minutiae analysis): phân tích đặc điểm cần thiết đặc trưng để phục vụ cho việc đối sánh vân tay hướng đối tượng mạnh với tính ổn định cao • Xét độ tương tự cục (local similarity): thuật toán đối 3.3.2 Sơ đồ chức chương trình sánh vân tay dựa vào thông tin cục đặc Các chức Chương trình tăng cường chất lượng ảnh vân tay, nhận dạng ảnh vân tay bao gồm: Chức Quản lý tệp hiển thị ảnh đa cấp xám, bao gồm thao tác đóng mở tệp, lưu trữ ảnh lên đĩa, đọc hiển thị ảnh lên hình Chức lọc Gabor cho ảnh vân tay, cho ảnh vân tay tăng cường chất lượng tôt sau lọc để in Chức nhị phân hóa ảnh Chức xem xương ảnh Chức xem ảnh đặc trưng trưng1 vân tay để tìm cặp đặc trưng giống hai vân tay • Xét độ tương tự tồn cục (global similarily): từ khu vực tương tự cục bộ, thuật toán tiếp tục mở rộng đối sánh tồn cục • Tính điểm đối sánh (calculate matching score): tính tốn tỷ lệ độ giống cặp đặc trưng Điểm đối sánh cho biết độ giống hai ảnh vân tay 8 1.4 Cách đánh giá hệ thống nhận dạng vân tay 1.4.1 Đặt vấn đề 25 đại diện cho hai phần ba khoảng quan phổ thấy Các màu hỗn hợp trừ tạo cách bớt (trừ đi) màu cộng sơ cấp từ ánh sáng trắng hay cách cộng hai - Đánh giá công nghệ (technology evaluation): - Đánh giá toàn cảnh (scenario evaluation) - Đánh giá hoạt động (operational evaluation) màu sơ cấp tổng hợp màu cộng Trong tổng hợp màu trừ, màu mực Cyan, magenta Yellow in chồng lên tạo màu thứ cấp sau: 1.4.2 Các lỗi hệ thống sinh trắc Để đánh giá độ xác hệ thống sinh Cyan + Yellow = Green Yellow + magenta = Red trắc, ta vào điểm đối sánh hai mẫu, gọi Magenta + Cyan = Blue điểm đối sánh s Điểm đối sánh, có giá trị nằm [0,1], Cyan + Magenta + Yellow = Đen dùng để lượng hóa độ tương tự mẫu đặc Khơng có mực = trắng trưng đầu vào mẫu đặc trưng lưu +Tổng hợp màu tương hỗ CSDL Nếu hai mẫu đặc trưng giống Các hình ảnh màu in cách sử dụng bốn điểm đối sánh s có khả gần giá trị 1, ngược lại màu mực Cyan, Magenta, Yellow Black (đen) Mực in hai mẫu khơng giống điểm đối sánh s màu Đen cải thiện độ sắc nét chiều sau hình ảnh gần giá trị +Các hệ thống phân loại màu 1.4.3 Các lỗi hệ thống xác thực Mỗi người cảm nhận màu cách khác Nếu ta hỏi nhiều người màu vật ta nhận Gọi T mẫu sinh trắc người lưu trữ trước đó, I mẫu sinh trắc đầu vào cần xác thực Các giả thuyết đặt là: câu trả lời khác 24 Những đặc tính đối tựơng chiếu sáng định H0: I ≠ T, mẫu sinh trắc đầu vào mẫu sinh trắc việc cảm nhận màu rơi vài trường hợp lưu trước người H1: I = T, mẫu sinh trắc đầu vào mẫu sinh trắc lưu trước 3.2.2 Hỗn hợp Màu in người +Hỗn hợp màu cộng Hỗn hợp cộng màu phối hợp bước sóng ánh sáng Từ giả thuyết trên, hệ thống xác thực có hai loại lỗi sau: để tạo màu sắc khác Nếu tất màu Dạng I: đối sánh sai (kết luận D1 H0 đúng) quang phổ phối hợp lại ta có màu trắng Dạng II: không-đối sánh sai (kết luận D0 H1 Tại vùng giao ba chùm sáng có màu thứ cấp tạo ra: Green + Red = yellow đúng) Vậy tỷ lệ đối sánh sai (FMR) xác suất lỗi loại Green + blue = cyan I, tỷ lệ không-đối sánh sai (FNMR) xác suất lỗi loại Blue + red = magenta II: FMR = P(D1| H0 đúng) FNMR = P(D0| H1 đúng) Blue + red + green = trắng 1.4.4 Các lỗi hệ thống nhận dạng Khơng có nguồn sáng = đen Nguyên lý tổng hợp màu cộng sử dụng tivi màu, hình máy tính để tạo toàn màu dãi quang phổ thấy +Hỗn hợp màu trừ Cyan, Mangenta Yellow màu sơ cấp hỗn hợp màu trừ, chúng gọi màu hai phần ba chúng Các lỗi hệ thống nhận dạng mở rộng từ định nghĩa lỗi hệ thống xác thực Giả sử hệ thống không dùng chế đánh mục truy tìm (nghĩa hệ thống tìm kiếm vét cạn toàn tập liệu chứa N mẫu sinh trắc), người có mẫu sinh trắc lưu trữ Tương ứng 10 ký hiệu FNMRN FMRN tỷ lệ không-đối sánh sai 23 Chúng ta cảm nhận màu tương ứng tỷ lệ đối sánh sai hệ thống nhận dạng thì: với bước sóng phản xạ Nếu ánh sáng trắng chiếu * FNMRN = FNMR: xác suất lỗi không - đối sánh vào đối tượng có khả xảy ra: - Tất ánh sáng bị hấp thụ Trong trườg hợp này, chúng * FMRN = – (1 – FMR)N: lỗi đối sánh sai xảy mẫu sinh trắc đầu vào đối sánh nhầm với hay nhiều mẫu sinh trắc lưu CSDL ta cảm nhận đối tượng có màu đen - Tất ánh sáng phản xạ Trong trường hợp này, đối tượng có màu trắng - Tất ánh sáng qua đối tượng Trong trường hợp màu ánh sáng không đổi - Một phần ánh sáng bị hấp thụ, phần lại phản xạ Trong trường hợp ta cảm nhận màu tùy thuộc vào bước sóng ánh sáng phản xạ bước sóng hấp thụ - Một phần ánh sáng bị hấp thụ, phần lại xuyên qua đối tượng Trong trường hợp ta cảm nhận màu sắc tùy thuộc vào bước sóng ánh sáng bị hấp thụ, bước sóng xuyên qua - Một phần ánh sáng phản xạ, phần lại qua Trong trường hợp màu sắc ánh sáng phản xạ màu ánh sáng xuyên qua thay đổi 22 11 CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU TĂNG CƯỜNG CHƯƠNG 2: TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY TRONG KỸ ẢNH VÂN TAY BẰNG BỘ LỌC THÍCH NGHI THUẬT IN 2.1 Giới thiệu tăng cường chất lượng vân tay Bước khó khăn việc nhận dạng dấu vân tay 3.1 Giới thiệu kỹ thuật in Các kĩ thuật in phổ biến khác gồm in (dùng chủ khả trích chọn đặc trưng cách tự động yếu ca-ta-lốc), in lụa, in quay, in phun xác từ ảnh vân tay đầu vào Trong ảnh vân tay lý in la de Trong in kĩ thuật số phần lớn sử dụng tưởng lằn rãnh đường vân xen kẽ ổn tượng tĩnh điện để chuyển đặt mực in lên chất định theo hướng vùng cục bộ, 3.2 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng tới chất ta dễ dàng nhận biết lằn vân lượng in ảnh cách xác điểm đặc trưng ảnh vân tay 3.2.1 Giới thiệu màu sắc Chất lượng In nhị phân +Ánh sáng màu sắc 2.2 Nâng cấp ảnh vân tay kỹ thuật kéo dãn Chúng ta sống giới đầy màu sắc lược đồ xám Với trợ giúp màu sắc nhìn nhận rõ ràng 2.2.1 Mơ hình thuật tốn tính lược đồ xám ảnh vật xung quanh để làm cho cảm giác tốt Các thiết kế Lược đồ xám ảnh biểu thị tần suất xuất nội thất phối trộn màu ảnh hưởng trực tiếp đến ấn giá trị cường độ xám khác tượng cảm giác Các màu dùng ảnh chung với tạo cân hài hịa làm cho có cảm nhận tốt Ngành công nghiệp in sử dụng màu để thể ấn phẩm hiệu + Cảm nhận màu thấy Theo định nghĩa lược đồ xám, việc xây dựng đơn giản Lưu đồ hình 2.3 biểu diễn thuật tốn xây dựng lược đồ xám ảnh 12 21 Tiếp đó, ta áp cửa sổ nằm ngang cỡ 3*7 tâm (i,j) lên ảnh bắt đầu xoay cửa sổ theo hướng  (i,j) để cửa sổ khớp song song với lằn vân cục Bước 3, tính tổng số điểm đen (thuộc lằn vân) nằm cửa sổ theo công thức : Sum = 3*7 I black (i  l cos   k sin  , j  l sin   k cos  ) k  1 l  3 Trong đó, I black (u,v) điểm ảnh có giá trị Hình 2.3 Lưu đồ thuật tốn tính Histogram cho ảnh đa cấp xám 2.2.2 Thuật toán kéo dãn lược đồ xám Bước 4, biểu thức định cho đây: Hình 2.5 sơ đồ khối xử lý nâng cao độ tương phản, giá trị độ xám điểm ảnh ảnh vào u trước hết qua biến đổi hàm kéo dãn f(u)  , sum  0.25 255 , sum  0.25 I(i,j) =  2.3.9 Kết đạt thực nghiệm Mục đích thuật toán tăng cường ảnh vân tay nhằm cải thiện độ sáng lằn vân thung lũng ảnh vân tay đầu vào, hay nói cách khác làm tách biệt rõ ràng lằn vân Với mục tiêu vậy, cài đặt thành công phương pháp lọc khử nhiễu Gabor 20 Bước 3, tìm hướng lằn vân cục điểm I(i,j) theo ảnh 13 Hình 2.5 Sơ đồ khối xử lý nâng cao độ tương phản định hướng O biết Việc tìm kiếm thơng qua hàm :  (i,j) = O[i/w, j/w] Tiếp theo ta sử dụng mặt nạ kích thước 3*5 nằm ngang với tâm điểm (i,j) bắt đầu xoay theo hướng Orient(i,j), sau xoay mặt nạ nằm khớp theo hướng đường vân (i,j) Ta bắt đầu tính giá trị trung bình cửa sổ mặt nạ theo cơng thức: mean = 3*5 k 1 l    I (i  l cos  k sin  , j  l sin   k cos ) k  1l  2 Bước 4, biểu thức định cắt ngưỡng cho Hình 2.6 Lưu đồ thuật toán nâng cấp độ tương phản  , mean  Mean 255 , mean  Mean I(i,j) =  cách kéo dãn lược đồ xám 2.2.3 Khảo sát đánh giá kết 2.3.8 Làm trơn biên lấp lỗ hổng Thuật tốn hữu ích việc nâng cấp vân tay Nhằm loại bỏ điều này, thuật toán làm trơn theo hướng trường, tốc độ nhanh chóng giúp ta cải đường vân cục phát biểu theo bước sau: thiện độ tương phản cho ảnh dấu vân tay vừa thu Bước 1, phân ảnh thành vùng khối vuông cỡ w*w thập Loại bỏ bớt vùng dính vân tay tính tốn ảnh định hướng O theo vùng (Công việc 2.3 Thuật tốn nâng cấp vân tay thích nghi gồm làm mục 2.3.5) nhiều bước Bước 2, điểm (i,j) ảnh, ta tính giá trị hướng 2.3.1 Giới thiệu áp dụng cơng thức:  (i,j) = O[i/w, j/w] 14 19 Trong ảnh vân tay, chất lượng cấu trúc vân tay Bước 4, điểm (i,j) ảnh, ta tính giá trị hướng đặc tính quan trọng, vân tay mang áp dụng cơng thức: thơng tin đặc tính đặc trưng, mà đặc tính gọi ảnh đầu sau qua lọc Gabor E đặc trưng cần thiết cho bước rút trích đặc trưng Bước 5, Lặp i,j quét qua tồn ảnh G Tại G(i,j) thì: vân tay wg / E(i,j) = 2.3.2 Các khái niệm Hình 2.10 sơ đồ thuật tốn tăng cường ảnh vân tay  (i,j) = O[i/w, j/w] wg /   h(u, v :  (i, j), f )G(i  u, j  v) u   wg / v   wg / (2.15) nhiều bước Thuật tốn trải qua bước sơ đồ : với w g kích thước lọc chọn = 11 Lọc khử nhiễu, ảnh đầu vào trước tiên qua lọc trung 2.3.7 Cắt ngưỡng thích nghi theo hướng đường vân vị nhằm giảm thiểu dạng nhiễu xung lốm đốm, sau cục qua lọc thơng cao với mục đích tăng cường độ đường vân Các lọc thông cao lọc trung vị dùng nhiều lần không làm biến dạng ảnh nhiều, số lần lọc chọn theo kinh nghiệm, nhiên luận văn dùng lần Cuối ảnh qua lọc thông thấp lần để làm trơn Bộ lọc thông thấp chọn lọc trung bình khơng gian Q trình cắt ngưỡng trình bày theo bước sau: Bước 1, phân ảnh thành vùng khối vng cỡ w*w tính tốn ảnh định hướng O theo vùng (Công việc làm 2.3.5) Bước 2, điểm ảnh I(i,j), ta bao quanh điểm ảnh ô vuông kích thước cỡ 7*7 Xung quanh vng này, ta phân cỡ 7*7 bao quanh Tại này, ta tính giá trị cấp xám trung bình theo cơng thức: Mean = 21 * 21 k 10 l 10   I (i  k , j  l ) k  10 l  10 18 15 lọc Gabor điều chỉnh cách tối ưu cho hai miền không gian miền tần số Một lọc Gabor có cơng thức tốn học cho đây: (tham khảo [5]) h(x,y:  ,f)=exp   ( x cos  )    2 x  ( y sin  )   cos(2    y2   fxcos  ) (2.14) đó,  hướng lọc, f tần số hàm sin, Hình 2.10 Sơ đồ thuật tốn tăng cường ảnh vân tay nhiều bước  x  y số không gian bao Gauss tương 2.3.4 Chuẩn hoá ảnh ứng theo chiều x y Gọi I(i,j) mức xám điểm ảnh (i,j), M VAR Để áp dụng lọc Gabor vào ảnh, ta phải trung bình phương sai ảnh I, G ảnh sau chuẩn xác định tham số sau đây: Tần số dạng sóng hình sin hố G(i,j) tương tự giá trị mức xám điểm (i,j) f, Hướng lọc, độ lệch chuẩn bao Gauss ảnh G Vậy ảnh chuẩn hoá theo biểu thức sau : - Quá trình lọc Gabor thực theo bước sau: Bước 1, chuẩn hoá ảnh đầu vào I, đầu ảnh G Công việc làm mục 2.3.4 Bước 2, phân vùng ảnh G thành khối cỡ w*w Sau tính ảnh định hướng O khối vừa chia Công việc làm mục 2.3.5 Bước 3, đặt tần số f = 0.1f  VARo ( I (i, j )  M ) M o   VAR G(i,j) =  VAR ( I (i , j )  M ) M  o  o VAR , I (i , j )  M , otherwise M VAR trung bình phương sai lý tưởng Quá trình chuẩn hố ảnh khơng làm thay đổi sáng cấu trúc lằn rãnh đường vân Mục đích q trình chuẩn hố ảnh nhằm giảm mức độ 16 17 biến đổi cấp xám dọc theo lằn rãnh đường vân, giúp  (i,j) = cho q trình xử lý sau dễ dàng V (i, j ) arctan( y ) Vx (i, j ) (2.8) Trong  (i,j) ước lượng bình phương tối thiểu 2.3.5 Tách hướng đường vân cục Giả sư G ảnh chuẩn hoá thuật tốn tách hướng lằn cục cho khối điểm trung tâm hướng đường vân cục theo bước sau : (i,j) Hay nói cách toán học,  (i,j) đại diện cho Bước 1, chia ảnh G thành khơi kích cỡ w*w Giá trị w hướng trực giao với hướng ưu tiên phổ Fourier thường chọn cho không lớn độ rộng chu cửa sổ w*w kỳ lằn vân Nếu ảnh vân tay chuẩn đầu vào với kích Bước 4, Với hướng lằn cục biến đổi chậm thước 512*512 độ phân giải 500 dpi giá trị w dãy vùng lân cận mà khơng có điểm kỳ dị ta thường chọn 16 Trong luận văn này, để thích sử dụng lọc thơng thấp để sửa hướng cho hợp với liệu ảnh vân tay mà chúng tơi có, tơi Bước 5, sau bước trên, hướng đường vân cục (i,j) chọn w=11 (pixel) nắn sửa lại cho cơng thức: Bước 2, tính giá trị vector gradient  x (i,j)  y (i,j) điểm (i,j) Việc tính tốn tính tốn dựa Bước 3, ước lượng hướng cục cho khối điểm ảnh trung tâm (i,j) theo đẳng thức sau : V y (i, j ) =   2 iw / = x (u , v) y (u , v) (2.6)  jw /  ( x2 (u, v)   y2 (u, v)) (2.7) u i  w / v  j  w / Với thuật tốn ta tách trường hướng cách tốt mịn 2.3.6 Lọc ảnh kỹ thuật Gabor jw / u i  w / v  j  w / Vx (i, j )  ' (i, j ) arctan( y )  ' x (i, j ) (2.13) toán tử Sobel iw / O(i,j) = Bộ lọc Gabor tỏ thích hợp với kết hợp hai thuộc tính tần số hướng, đồng thời sử dụng, ... cường chất lượng ảnh vân tay, nhận dạng ảnh vân tay gôm thao tác: + Mở, xem lưu ảnh gốc: Cho phép người dùng mở xem ảnh vân tay, lưu ảnh + Thuật toán tăng cường ảnh vân tay kỹ thuật lọc Gabor + Thuật. .. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU TĂNG CƯỜNG CHƯƠNG 2: TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY TRONG KỸ ẢNH VÂN TAY BẰNG BỘ LỌC THÍCH NGHI THUẬT IN 2.1 Giới thiệu tăng cường chất lượng vân tay Bước khó khăn... việc tăng cường chất lượng ảnh kỹ thuật In Chương trình Demo tăng cường chất lượng nhận dạng ảnh vân tay 28 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NHẬN DẠNG ẢNH VÂN TAY Kết đạt luận văn giải tốt toán tăng