Способ оценки качества изображения дактилоскопического узора

012643 Область техники, к которой относится изобретение Изобретение относится к способам оценки качества изображения дактилоскопического узора, в частности к способу оценки качества изображения дактилоскопического узора по оценке динамики изменения изображения в процессе его цифровой фильтрации на последовательных итерациях. Уровень техники Изображения папиллярного узора широко используют для решения задач идентификации личности,в частности для построения пропускных систем, автоматизированных дактилоскопических идентификационных систем (АДИС) и аналогичных дактилоскопических систем. Автоматическое распознавание дактилоскопического узора заключается в построении скелетного изображения исходного узора и выделении дактилоскопических признаков: окончаний и тройников. Перед скелетизацией исходное изображение, по возможности, избавляют от помех, для чего его подвергают цифровой фильтрации. Основным содержанием дактилоскопического изображения является узор папиллярных линий. Как правило, не вся площадь дактилоскопического изображения имеет одинаковое качество. На нем встречаются участки,где папиллярные линии различить невозможно из-за отсутствия в этих местах характерных впадин и гребней вследствие дефектов кожи или потери части информации об имеющемся узоре в процессе следообразования, изъятия и обработки дактилоскопического изображения. На качество изображений папиллярного узора оказывают воздействие следующие факторы: исходное состояние папиллярного узора кожи; воздействие агрессивных сред, механические воздействия, наличие морщин, возрастные изменения и изменения вследствие болезней кожи; качество работы оптической системы и качество оцифровки, ошибки фокусировки, оптические искажения, недостаточное разрешение, недостаточный или избыточный контраст, нелинейная передача яркости; помехи, характерные для динамического процесса образования изображений, - деформация, смаз,непропечатки, грязь и пр. Совокупность помех приводит к тому, что в некоторых областях изображение папиллярного узора становится неразличимым. При попытке построить скелет узора в такой области система "обнаруживает" и отмечает на изображении ложные дактилоскопические признаки. Наличие ложных признаков мешает автоматическому сравнению отпечатка с другими отпечатками, поскольку увеличивает вероятность ошибок первого и второго рода. Таким образом, автоматическая обработка неразличимых зон при распознавании папиллярных узоров приводит к радикальному ухудшению характеристик дактилоскопической системы. Решение указанной проблемы заключается в определении участков с неразличимым узором и исключении их из состава рисунка, подлежащего скелетизации с последующим выделением дактилоскопических признаков. В первых дактилоскопических системах эксперт на глаз определял качество участков изображения и отмечал на изображении неразличимые участки. При достаточной точности этот метод является весьма трудоемким. Поэтому в настоящее время используют различные способы автоматической оценки качества папиллярного узора. Полученную тем или иным способом меру качества для участка изображения используют для того, чтобы решить, целесообразна ли дальнейшая обработка данного участка. Кроме того, в некоторых дактилоскопических системах меру качества участка изображения используют как весовой коэффициент для дактилоскопического признака, найденного на данном участке, при автоматическом сравнении двух узоров. Так, в патенте США 5963656 раскрыт способ определения меры качества дактилоскопического изображения. В соответствии со способом выбирают по меньшей мере один блок пикселей и определяют,имеет ли указанный блок выраженное направление с последующим отнесением его, соответственно, к направленным или ненаправленным блокам. Далее конкретный блок относят к узору или к фону в зависимости от яркостей пикселов блока по сравнению с соседними пикселами. Для этого сравнивают сумму разностей интенсивности каждого пиксела в блоке и интенсивностей соседних пикселов с фоновым пороговым значением и относят соответствующий пиксел к узору при превышении этой суммой указанного порогового значения и к фону - в противном случае. После этого сравнивают количество пикселов в каждом блоке, отнеснных к фону, с блоковым пороговым значением. При превышении этого порогового значения весь блок относят к фону, в противном случае весь блок относят к узору. Далее создают области, включающие прилегающие направленные блоки, отнеснные к узору, и используют эти области при дальнейшей обработке дактилоскопического изображения. При этом согласно способу меру качества изображения определяют как отношение суммы площадей созданных таким образом областей к площади всего узора. В заявке на патент США 20060120575 описан способ определения качества дактилоскопического изображения, включающий этапы разделения дактилоскопического изображения на несколько участков; вычисления и векторизации параметров для определения качества дактилоскопического изображения для каждого из полученных участков; получения значений для определения качества дактилоскопического изображения для каждого из полученных участков на основе указанных параметров и выбора из указанных значений представительного значения, которое определяют как качество дактилоскопического изображения.-1 012643 Мера качества, оцененная в соответствии с вышеприведнными способами, не учитывает характеристик системы для цифровой фильтрации и, соответственно, не может быть оптимальной для определения участков с различимым и неразличимым узором для цифровой фильтрации с помощью конкретной системы для цифровой фильтрации и последующей обработки.Analysis (CeCal), School of Engineering, University of the Republic of Uruguay, Montevideo, 1994) предложил меру качества, основанную на оценке отношения сигнал/шум в каждой точке. Эта оценка предполагает, что улучшенное путем фильтрации изображение можно считать "истинным изображением", а разность в градациях яркости между исходным и улучшенным изображением трактуют как шум.Bergengruen также предложил использование вычисленной таким образом меры качества как весовых коэффициентов в алгоритмах сравнения. Этот метод позволяет определить участки дактилоскопического изображения с необратимо разрушенным узором. Вместе с тем к неразличимым будут отнесены и участки, имеющие пониженное отношение сигнал/шум, но пригодные для восстановления узора. Это, в частности, происходит на участках изображения, где папиллярные линии сильно фрагментированы из-за особенностей строения кожи конкретного человека. В соответствии с указанным методом такие участки будут отнесены к неразличимым. Таким образом, можно констатировать, что сильно фрагментированные папиллярные линии, например, составленные точками или короткими отрезками, не могут быть признаны восстановимыми в соответствии с известными способами, хотя и доступны для визуального восприятия экспертом. Сущность изобретения Задачей настоящего изобретения является создание способа оценки качества узора дактилоскопического изображения, обеспечивающего высокоточное определение участков с неразличимым узором и при этом отнесение к различимому узору участков изображения ухудшенного качества и/или с сильно фрагментированными папиллярными линиями, которые, тем не менее, могут быть восстановлены. Указанный способ должен обеспечивать оценку качества дактилоскопического изображения, приближенную к оценке качества, даваемой экспертом при визуальном анализе. Также способ должен учитывать характеристики применяемого алгоритма цифровой фильтрации изображения и обеспечивать определение участков с различимым и неразличимым узором в зависимости от конкретного алгоритма. Указанная задача решена тем, что в способе оценки качества изображения дактилоскопического узора, включающем выбор участка изображения дактилоскопического узора и выполнение процесса фильтрации, включающего последовательное выполнение цифровой фильтрации выбранного участка не менее 3 раз, определяют сходимость этого процесса фильтрации и относят участок к различимому узору,если процесс фильтрации сходится, и к неразличимому узору, если процесс фильтрации не сходится. Целесообразно предварительно устанавливать указанное число раз выполнения цифровой фильтрации. В предпочтительном варианте осуществления изобретения цифровую фильтрацию выбранного участка выполняют с помощью фильтра, адаптированного по меньшей мере к одному из следующих локальных параметров изображения: кривизна папиллярных линий, масштаб и угол наклона папиллярных линий. Сведения, подтверждающие возможность осуществления изобретения В основу предлагаемого способа положено явление быстрого схождения процесса фильтрации,включающего многократное последовательное выполнение цифровой фильтрации участка изображения дактилоскопического узора с одновременным улучшением качества изображения. В предпочтительном варианте осуществления изобретения цифровую фильтрацию выполняют с помощью адаптированного фильтра. Здесь под адаптированным фильтром понимается фильтр, адаптированный к локальным характеристикам изображения - углу наклона папиллярных линий, масштабу и кривизне папиллярных линий, например фильтр, раскрытый в патенте РФ 2329537, который включн в настоящее описание посредством ссылки. Угол наклона папиллярных линий, масштаб и кривизна папиллярных линий могут быть определены любым способом, известным из уровня техники. Предпочтительно использовать фильтр, имеющий нулевой отклик на постоянный сигнал и не оказывающий воздействия на синусоидальную волну. При таком выборе фильтра процесс фильтрации является затухающим с увеличением номера итерации процессом, а динамический процесс изменения фильтрованного изображения характеризует отличие реального изображения от идеализированного "модельного" изображения папиллярного узора. Ниже приведн пример осуществления процесса фильтрации изображения папиллярного узора, которое представлено в пространственной области в виде прямоугольного массива пикселов с различными градациями серого цвета. В дальнейшем описании использованы следующие обозначения:k - номер итерации процесса фильтрации, k=0 - соответствует исходному изображению, k[0, n],где n - количествово итераций процесса фильтрации;i - номер строки массива пикселов, i[0, М], где М - количество пикселов в столбце массива;j - номер столбца массива пикселов, j[0, N], где N - количество пикселов в строке массива. Соответственно, пара (i, j) обозначает пиксел в прямоугольном массиве пикселов. Цифровую фильтрацию применяют отдельно к каждому пикселу изображения. При этом результатом выполнения каждой последующей итерации процесса цифровой фильтрации является получение значения яркости для указанного пиксела. Это значение определяют на основании значения яркости данного пиксела и яркости пикселов в некоторой окрестности данного пиксела после применения предыдущей итерации. Размеры указанной окрестности задают посредством маски фильтра, а положение окрестности для каждого фильтруемого пиксела меняют, перемещая маску фильтра. Важное значение имеет выбор размеров маски фильтра. Слишком большие размеры маски не дают возможности оценить динамику изменения изображения, а слишком малые приводят к неоправданному увеличению количества итераций. Экспериментально установлено, что оптимальный характерный линейный размер фильтра составляет 1-1,5 межгребневого расстояния в текущей точке. Таким образом, улучшенное изображение, полученное в результате выполнения k-й итерации процесса фильтрации, представляет собой результат применения фильтра к изображению, полученному в результате выполнения (k-1)-й итерацииF - воздействие адаптированного к углу наклона папиллярных линий, масштабу и кривизне папиллярных линий фильтра на каждый пиксел (i, j) изображения. Осуществляют несколько итераций процесса фильтрации изображения G[0]G[1]G[2], , G[n],где n - количество итераций. При этом G[1]=F(G[0], GNb[0]); G[2]=F(G[1], GNb[1]), , G[n]=F(G[n-1], GNb[n-1]). Для каждого пиксела (i, j) изображения вычисляют n величин W[n][i][j], являющихся мерой отличия изображений после выполнения n-й и (n-1)-й итераций для указанного пиксела. В качестве меры отличия W[n][i][j] могут быть использованы среднеквадратичное отклонение, корреляция, абсолютная разность и другие меры отличия. Эти величины используют как входной вектор для оценки качества исходного изображения и распознавания непригодных для кодирования областей, т.е. областей, в которых структура изображения не может быть восстановлена. Предпочтительно величины W[n] вычисляют следующим образом. Сначала изображения G[k] бинаризуют с получением величин BG[k], где BG[k] - бинарное изображение. Если используют фильтр,обладающий указанными выше свойствами, т.е. фильтр, имеющий нулевой отклик на постоянный сигнал и не оказывающий воздействия на синусоидальную волну, то бинаризацию производят просто по знаку яркости пиксела изображения. Далее вычисляют n разностей SUB[k] изображений, гдеSUB[k] - попиксельная разность изображений BG[k] и BG[k-1]. Соответственно, получают величиныSUB[2], SUB[3], , SUB[n]. Величину SUB[0], таким образом, не вычисляют. Величине SUB[k][i][j] в точке (i, j) присваивают значение 1, если бинаризированные значения соответствующего пикселя после двух последовательных итераций (k-1) и k равны, и 0, если бинаризированные значения соответствующего пиксела после двух последовательных итераций (k-1) и k не равны. Изображения SUB[k] сглаживают одним из известных способов по области, включающей несколько гребней, получая величины SMTHSUB[k]. Для каждого пиксела изображения получаютW[k][i][j]=SMTHSUB[k][i][j]. Далее определяют сходимость процесса фильтраций за n итераций для каждого пиксела изображения. На практике целесообразно устанавливать значение n не менее 3. В предпочтительном варианте осуществления изобретения вектор, полученный для каждого пиксела изображения на основе n величинW[k][i][j], подают на вход нейронной сети, которая выдает решение, относится ли исследуемый пиксел к различимому папиллярному узору, или изображение в данном пикселе необратимо разрушено и, соответственно, этот пиксель следует отнести к неразличимому узору. В ещ одном варианте осуществления критерий сходимости может быть также определн как неили относительного приближепревышение абсолютного ния на последовательных итерациях (n-1) и n предварительно установленного значения. Если процесс сходится, соответствующий пиксел относят к различимому узору, а если процесс не сходится, соответствующий пиксел относят к неразличимому узору. Следует отметить, что, хотя настоящее изобретение описано на примере конкретного варианта осуществления, возможны и другие варианты осуществления настоящего изобретения в рамках объма настоящего изобретения. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ оценки качества изображения дактилоскопического узора, включающий выбор участка изображения дактилоскопического узора и выполнение процесса фильтрации, включающего последовательное выполнение цифровой фильтрации выбранного участка не менее 3 раз, отличающийся тем, что определяют сходимость этого процесса фильтрации и относят участок к различимому узору, если процесс фильтрации сходится, и к неразличимому узору, если процесс фильтрации не сходится. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что указанное число раз выполнения цифровой фильтрации устанавливают предварительно. 3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что указанную цифровую фильтрацию выполняют с помощью фильтра, адаптированного по меньшей мере к одному из следующих локальных параметров изображения: кривизна папиллярных линий, масштаб и угол наклона папиллярных линий.