Mở đầu Mục đích của thuật toán nâng cao chất lượng ảnh là để cải thiện, làm rõ cấu trúc của các đường vân trong khu vực được đánh dấu là ―nhiễu‖ để nâng cao chất lượng trước khi chuyển sang các bước trích rút đặc trưng vân tay. Trong phạm vi của luận văn, tôi nghiên cứu hai bộ lọc nhằm nâng cao chất lượng ảnh trước khi đưa vào trích rút các điểm đặc trưng, đó là bộ lọc Gabor và bộ lọc STFT. Bước tăng cường ảnh đóng vai trò rất quan trọng góp phần quyết định đến hiệu quả của quá trình trích rút đặc trưng vân tay. Để đảm bảo cho thuật toán trích rút các đặc trưng vân tay có kết quả tốt nhất thì thuật toán nâng cao chất lượng ảnh để làm rõ nét cấu trúc các đường vân là rất cần thiết.
Bộ lọc Gabor 2. Giới thiệu Nhận dạng vân tay được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên một số hình ảnh dấu vân tay bị nhiễu khá lớn. Trong những trường hợp như thế, cần một thuật toán để cải thiện, nâng cao chất lượng các cấu trúc đường vân một cách rõ nét là điều cần thiết.
Các thuật toán cải thiện tốt dựa trên một trong hai cơ sở là sử dụng vùng định hướng địa phương trong miền không gian tọa độ hoặc là dựa vào bộ lọc Gabor trong miền tần số. Phương pháp đầu rất khó thực hiện vì khó ước lượng chính xác được các hình ảnh vân tay có chất lượng kém và có nhiều hạn chế khi sử dụng kĩ thuật lọc. Đối với bộ lọc Gabor, có thể thu được những ước lượng đáng tin cậy ngay cả khi hình ảnh vân tay bị hỏng, nhưng lại hạn chế thời gian xử lý. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, việc xử lý của thuật toán mang lại hiệu quả tính toán có thể sánh với các phương pháp cải thiện khác.
Đầu vào của thuật toán nâng cao chất lượng ảnh là một ảnh xám, đầu ra có thể là ảnh xám hoặc ảnh nhị phân. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 21 Nghiên cứu thuật toán nâng cao chất lượng ảnh vân tay thì quá trình này gồm năm bước sau: Bước 1: Boosting contrast (tăng độ tương phản): được dùng để cải thiện chất lượng ảnh vân tay. Bước 2: Segmentation (phân mảnh): được thực hiện để nâng cao chất lượng các vùng có vân nổi. Bước 3: Normalization (chuẩn hóa): thiết lập ảnh là các điểm sáng.
Bước 4: Ridge/Frequency Estimation (ước lượng tần số/hướng đường vân): phục vụ cho việc áp dụng bộ lọc Gabor. Bước 5: Gabor filter: được dùng để khử nhiễu trong ảnh. Do đó, ảnh được nâng cao chất lượng hoàn toàn có thể dùng cho trích chọn đặc trưng vân tay. Các bước được thể hiện như sau: Hình 2.
1 Sơ đồ nâng cao chất lượng ảnh của Koehlke’s 2. Tăng độ tƣơng phản Biểu thức (2.1) dùng để tăng độ tương phản của ảnh. Nó tính toán các mức xám của ảnh giữa giữa mức tối thiểu và mức đối đa của ảnh. Xét các ảnh đầu vào I có kích thước là ma trận R×C, trong đó I(i;j) thể hiện mức xám ở hàng i, cột j.
O là ảnh đầu ra, f min và fmax là mức xám tối thiểu và tối đa tương ứng của ảnh đầu vào, và g max là độ xám tối đa cho các ảnh đầu vào nhất định (với ảnh 8 bít, gmax=255). Biểu thức sau đây xác định cách tăng độ tương phản của ảnh [8]: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phân mảnh ảnh Các bước của phân mảnh nhằm mục đích tìm ra vùng đặc trưng (region of interest - ROI). Trong một ảnh vân tay có một vùng nổi (vùng ưu tiên) và vùng nền.
Vùng nổi là nơi tập trung các đường vân lồi và vân lõm, còn vùng nền là sẽ được bỏ qua trong quá trình xử lý. Vùng nổi có sự khác biệt về mức xám cao, còn vùng nền có sự khác biệt về mức xám thấp. Phân mảnh làm nhiệm vụ tách hai vùng trên, giúp cho việc xác định các đặc trưng được chính xác hơn. Để thực hiện phân mảnh, các ảnh vân tay được chia thành các khối (blocks).
Đối với mỗi khối, tính lại giá trị các mức xám. Nếu giá trị thấp hơn so với ngưỡng chung thì gán là nền, ngược lại đực gán là vùng nổi (ROI) Với V(k) là giá trị của khối có kích thước W×W, thì V(k) được tính như sau: 𝟏 𝐰−𝟏 𝐰−𝟏 𝐕 𝐤 = 𝐢=𝟎 𝐣=𝟎 𝐈 𝐢, 𝐣 − 𝐌(𝐤) 𝟐 (2. Tuy nhiên, giá trị ngưỡng phải được đưa ra hợp lý, nếu giá trị ngưỡng quá lớn thì vùng nổi có thể coi như vùng nền. Ngược lại, nếu giá tri ngưỡng quá bé thì vùng nền có thể coi như vùng chứa các đường vân.
Giá trị ngưỡng tối ưu để phân biệt hai vùng trên nền và vùng nổi được xác định theo thực nghiệm là 100. Chuẩn hóa ảnh Mục đích của bước này là giảm độ khác biệt các mức xám giữa các đường vân tay với nhau nhằm tạo thuận lợi cho các bước xử lý tiếp theo. Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt giữa các mức xám này là do quá trình lấy dấu vân tay từ thiết bị đã tạo nên sự không đều màu, có chỗ màu nhạt màu đậm. Ảnh vân tay sau khi được chuẩn hóa sẽ rõ nét hơn mà không làm thay đổi cấu trúc các đường vân.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 23 Bước chuẩn hóa dùng để chuẩn hóa các giá trị cường độ trong một hình ảnh bằng cách điều chỉnh phạm vi các giá trị mức xám để nó nằm trong một phạm vi các giá trị mong muốn.3) 𝑽𝟎 𝒍 𝒊,𝒋 −𝑴 𝟐 𝑴𝟎 − 𝑜𝑡𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒𝑠 𝑽 Trong đó M và V tương ứng là giá trị ước lượng trung bình và phương sai của I(i,j); M0 và V0 tương ướng là giá trị trung bình và phương sai mong muốn. Ƣớc lƣợng hƣớng đƣờng vân Hình 2. 2 Hướng của đường vân tại 1 điểm Mục đích của bước này là ước lượng hướng của các đường vân tay, nhằm phục vụ cho ước lượng tần số ảnh và lọc Gabor. Đây được xem là một trong những bước quan trọng nhất trong phần tăng cường ảnh vì nếu việc ước lượng hướng không chính xác sẽ dấn đến ước lượng tần số và lọc Gabor bị sai, dẫn đến việc trích rút đặc trưng không đúng.
Hướng cục bộ cũng là một đặc trưng quan trọng của vân tay. Nó là góc tạo bởi phương ngang hợp với phương của đường vân (góc x,y trong hình 2. Giá trị của góc x,y nằm trong khoảng [0. Ước lượng hướng vân tay là điều kiện tiên quyết đầu tiên trong nhận dạng vân tay.
Trong mỗi ảnh, các đường vân có kiểu dáng đi theo các hướng khác nhau. Hướng của mỗi vân tại vị trí (x,y) là hướng dãy các điểm trên đường vân ấy. Với một ảnh đã được chuẩn hóa I, các bước chính để ước lượng hướng đường vân được thực hiện như sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Chia ảnh I thành các khối có kích thước w×w (thường là 16×16).
δx(i,j) được tính bằng cách dùng toán tử Sobel ngang, δy(i,j) được tính bằng cách dùng toán tử Sobel dọc. 1 0 1 1 2 1 2 0 2 0 0 0 1 0 2 1 2 1 Toán tử Sobel ngang Toán tử Sobel dọc Trong đó: δx(i, j) = - I(i+1,j+1) +0 + I(i+1,j-1) - 2* I(i,j+1) + 0 + 2*I(i,j-1) - I(i-1,j+1) + 0 + I(i-1,j-1) δy(i, j) = -I(i+1,j+1) - 2*I(i+1,j) - I(i+1,j-1) 0 + 0 + 0 I(i-1,j+1) + 2*I(i-1,j) + I(i-1,j-1) 3. Ước lượng hướng đường vân của mỗi khối, tại mỗi điểm trung tâm của khối, sử dụng phương trình sau: 𝑤 𝑤 𝑢=𝑖+ 𝑣=𝑗 + 2 2 𝜗𝑥 𝑖, 𝑗 = (2𝛿𝑥2 𝑢, 𝑣 𝛿𝑦 (𝑢, 𝑣)) 𝑤 𝑤 𝑢=𝑖− 𝑣=𝑗 − 2 2 w w u=i+ u=i+ ϑy i, j = w 2 w 2 (δ2x u, v − δ2y (u, v))(2.4) u=i− u=i− 2 2 Trong đó (i,j) là hướng cục bộ của ô có tâm là điểm (i;j): LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Do sự xuất hiện của nhiễu, các vân bị hỏng, các điểm đặc trưng vân tay trong ảnh đầu vào làm cho việc xác định hướng cục bộ của ô không đúng.
Ngoài ra, tính chất hướng của các ô thay đổi từ từ so với các ô lân cận nó. Từ đó việc ước lượng hướng vân cục bộ có thể là khác nhau ở những vùng lân cận, nơi không xuất hiện các điểm ảnh (có thể mất do quá trình lấy mẫu, hoặc hình ảnh kém chất lượng…). Vì vậy một bộ lọc thông thấp có thể dùng để sửa đổi hướng vân cục bộ bị sai. Để thực hiện việc lọc, các hướng của ảnh cần được chuyển đổi thành một véctơ liên tục, được định nghĩa như sau: φx(i, j) = cos(2(i,j)) φy(i, j) = sin(2(i,j)) Ở đây, x và y là các thành phần của 2 véctơ tương ướng φxvà φy.
Với các trường véctơ kết quả, việc sử dụng bộ lọc có thể được thực hiện như sau: 𝑤∅ 𝑤∅ ∅′𝑥 𝑖, 𝑗 = 2 𝑤 2 𝑤 𝑊 𝑢, 𝑣 ∅𝑥 (𝑖 − 𝑢𝑤, 𝑗 − 𝑣𝑤) (2.6) 𝑢− ∅ 𝑢− ∅ 2 2 𝑤∅ 𝑤∅ 2 2 ∅′𝑦 𝑖, 𝑗 = 𝑊 𝑢, 𝑣 ∅𝑦 (𝑖 − 𝑢𝑤, 𝑗 − 𝑣𝑤) 𝑤 𝑤 𝑢− ∅ 𝑢− ∅ 2 2 Trong đó, W là bộ lọc thông thấp hai chiều, các khối có kích thước Wφ × Wφ. Lưu ý các hoạt động làm mịn được thực hiện ở mức khối. Các bộ lọc được sử dụng trong phạm vi nghiên cứu có kích thước 5×5. Ước lượng hướng vân cục bộ tại điểm (i,j): Hướng sau khi được làm mượt ở mỗi ô: 1 ∅′𝑦 𝑖,𝑗 𝑂 𝑖, 𝑗 = 𝑡𝑎𝑛−1 ( ′ ) (2.7) 2 ∅𝑥 𝑖,𝑗 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
3 Ảnh chưa có được làm mượt 2. Ƣớc lƣợng tần số Mục đích của bước này là xác định tần số của vân tay, nhằm phục vụ cho bước lọc Gabor. Trong các vùng lân cận, nơi không có các điểm đặc trưng xuất hiện, mức xám dọc theo đường vân lồi và vân lõm có thể được mô tả như các sóng hình sin. Do đó tần số vân có thể coi như một đặc trưng của ảnh vân tay.
Tần suất vân cục bộ (hay mật độ) fxy tại điểm (x, y) là nghịch đảo của số vân trên một đơn vị chiều dài dọc theo dọc theo đoạn có tâm tại (x, y) và vuông góc với hướng vân cục bộ θxy. Ước lượng tần suất vân cục bộ bằng cách tính trung bình số điểm ảnh giữa hai đỉnh liên tiếp của hai đường vân. Với mục đích này, bề mặt S tương ứng với vân tay được phân chia bằng một cặp đường song song với trục z và vuông góc với hướng vân cục bộ. 4 Cửa sổ hướng và x-Signature LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.