SoPC自动指纹识别系统设计

　　3 系统实现

　　3.1 指纹处理VGA显示结果

　　图2（a）为MBF200采集效果图，图中指纹图像的纹线清晰，与背景区域对比明显。

　　归一化处理的作用是使图像中的黑白点对比更加明显，同时改变图像灰度的均匀程度。如图2（b）所示为采集后的指纹归一化处理情况，从图中可以看出指纹脊线明显加强。由于背景区域较少，因而跳过了背景分离这一步。

　　采用基于方向图的增强算法，处理效果如图2（c）所示。从图中可以看出，对指纹图像脊线具有很好的连接效果，能较好地去除指纹图像中的噪声干扰使指纹更清晰、真实。

　　二值化是在滤波的基础上进行的，包括二值化后的删除和填充算法，处理效果如图2（d）所示。二值化后图像只剩余黑白两色。

　　细化主要是去除不必要的纹线粗线信息，便于之后提取特征点。细化处理如图2（e）所示，细化后的指纹图像的纹线只剩下一个像素点。细化后去除了伪特征点，明显去除了断点和短线。

　　3.2 指纹处理性能说明

　　系统的处理时间消耗分为硬件预处理和软件算法处理两部分。

　　硬件处理包括指纹采集块、归一化块、背景分离块和增强滤波块四个部分；软件处理包括二值化、细化、特征提取和特征匹配四个部分。系统处理时间消耗如表1所示。

　　本文根据指纹识别算法的特点设计了一种基于SoPC的新型结构的自动指纹识别系统，通过对指纹识别算法的具体分析和优化，设计了将指纹处理划分为硬件处理和软件处理两大部分的结构，用一块SRAM作指纹处理中间数据的缓存，软件和硬件之间不涉及大的数据流的传输，节约了数据传输时间。这种设计结构降低了系统的复杂度，使得系统结构明晰，处理性能得到提升，便于单独处理模块的优化以及系统的升级。