3.2 脊线频率

　　指纹纹理除了具有稳定的方向性特征外，还具有稳定的频率性特点。在指纹图像的一个局部区域内，脊线和谷线的纹理走向平行，同时沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包络。

　　脊线频率被定义为两条脊线之间间距的倒数。通过定位该包络中极大、极小值点，就能得到相应的脊线间距和谷线间距，进而计算出脊线频率。

3.3 GABOR滤波器

　　GABOR变换由于具有最佳时域和频域连接分辨率的特点，能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析，可以很好地兼顾指纹图像的脊线方向和脊线频率信息。

　　本系统中采用GABOR滤波器函数的实部作为模板，以与子块纹线方向垂直的方向作为滤波器方向，以脊线频率作为滤波器频率来构建滤波器。滤波过程如下式所示：

　　其中， 为原始图像灰度， 是GABOR滤波后的图像灰度，W为滤波器模板大小，S为模板系数和， 为子块的域方向值。需要注意的是GABOR滤波器中的 与指纹文理方向垂直。对 和 的取值需要进行折衷，取值越大，则滤波器的抗噪性能越好，但也容易声成假的脊线。这里取 和 。

3.4 指纹匹配

　　本系统中指纹匹配采用基于特征点集合匹配的校准算法，该算法多为简单的比较逻辑和加减运算，不需要用到DSP处理单元。

4 系统处理流程

　　整个系统的处理的过程分为四个步骤：

　　 ⑴ 从图像传感器输出的指纹图像首先送到FPGA缓冲，同时运用设计好的预处理模块对数据进行处理，得到各像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标，所有这些数据连同原始数据以突发模式存入DDR SDRAM中；

　　⑵ DSP通过FPGA从DDR SDRAM中读取所有相关数据，计算出脊线方向和脊线频率，然后利用GABOR对原始数据进行滤波，处理后的图像数据再通过FPGA存入DDR SDRAM中，因此在DDR SDRAM的输入输出端都需要进行缓冲；

　　⑶ 根据DSP处理的指令要求，从DDR SDRAM中读出滤波后的数据，由FPGA内部的比较逻辑提取出指纹图像中每行（每列）中的极大值点，送到DSP进行进一步处理，完成指纹图像脊线提取；

　　⑷ 由DSP完成匹配识别算法，并输出处理结果。

5 结论

　　以上设计方案综合考虑了各方面因素，兼顾了DSP处理器和FPGA协处理器的性能状况和资源需求来分配任务，而且在数据采集的同时完成了指纹方向和频率提取的部分运算，减少了内存操作的次数，采用的根据系统特点优化的基于GABOR的增强算法，提高了系统的实时性，满足应用要求。

参考文献：
[1] Texas Instruments Incorporate TMS320C54XUser’s Guide [Z] 2002.
[2] 罗西平，田捷.自动指纹识别中图像增强和匹配算法[J].软件学报，2002，13（5）：946~956.
[3] Lin Hong ，Yifei Wan，Anil Jain. Fingerprint Image Enhancement : Algorithm and Performance Evaluation [J]. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1998,8(20):777~789.
[4] 吴建明，施鹏飞.一种基于方向场和细节特征匹配的指纹识别方法[J].计算机工程与应用，2003，（2）：91~93.