Скелетизация бинарных изображений и выделение особых точек для распознавания отпечатков пальцев

Abstract

Предлагается новый модифицированный алгоритм Розенфельда скелетизации бинарных изображений отпечатков пальцев. На основе скелета выделяют особые точки. Скелетизация и выделение особых точек являются основными процедурами при решении задачи верификации и идентификации отпечатков пальцев. Описанный алгоритм предполагает анализ окрестности информативных точек изображения и выполнение действий по результатам анализа. Подробный анализ окрестностей позволяет избавиться от шумов, которые содержаться в исходном изображении и могут быть интерпретированы как особые точки отпечатка. Рассматриваются преимущества нового метода скелетизации по сравнению с известными, описанными в работе. Метод реализован на языке C++, разработаны процедуры для визуализации финального состояния скелета, позволяющие контролировать качество его изготовления. The paper reviews a new modified Rosenfeld skeletonization algorithm of binary fingerprint images. Singular points are allocated on the basis of the skeleton. Skeletonization and allocation of singular points are the basic procedures for solving the problem of verification and fingerprint identification. The described algorithm analyzes the neighborhood of informative image points and performs actions based on analysis. A detailed analysis of neighborhoods facilitates to remove noises that are contained in the original image and can be recognized as singular points of the fingerprint. Advantages of the new method of skeletonization compared to the known described in this work are also examined. The method is implemented in C++. The procedures to visualize the final state of the skeleton are developed for monitoring the quality of its creation.