偏振矢量圖像融合用于指紋增強(qiáng)顯示

時(shí) 光，張 丹，胡浩豐

(1.海軍大連艦艇學(xué)院，遼寧 大連 116023；2.中國人民解放軍91550部隊(duì)，遼寧 大連 116023；3.天津大學(xué) 精密儀器與光電子工程學(xué)院， 天津 300072)

0 引言

指紋檢測(cè)作為生物特征識(shí)別的代表性技術(shù)之一，在公安、金融、銀行和安防等眾多領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，包括指紋鑒定犯罪嫌疑人、指紋考勤門禁、指紋鎖和手機(jī)指紋身份認(rèn)證等[1-3]。

作為一種無損、非接觸檢測(cè)方法，光學(xué)檢驗(yàn)法是多種指紋檢測(cè)方法中的首選。光學(xué)指紋檢測(cè)技術(shù)通過成像設(shè)備獲取指紋圖像，然后用計(jì)算機(jī)識(shí)別軟件提取指紋的特征數(shù)據(jù)，最后通過匹配識(shí)別算法得到識(shí)別結(jié)果，以確定指紋所有人身份[4-5]。其中，獲得清晰、高對(duì)比度的指紋圖像是指紋檢測(cè)技術(shù)的決定性因素。然而，指紋是高透明的物體，傳統(tǒng)的光學(xué)成像方法由于僅能獲得光強(qiáng)信息，難以獲得清晰、高對(duì)比度的指紋圖像[6]。

偏振信息作為光波的基本屬性之一，蘊(yùn)含著物體豐富的物理信息，尤其是偏振信息與物體的材質(zhì)、表明形貌等物理信息密切相關(guān)。對(duì)于指紋這一類物體，其對(duì)偏振信息的調(diào)制比對(duì)光強(qiáng)信息的調(diào)制更加明顯。因此，利用偏振成像技術(shù)能夠增強(qiáng)反差，突出指紋特征，同時(shí)還能消除鏡面反光和背景干擾，降低背景亮度。目前，利用偏振成像技術(shù)進(jìn)行指紋檢測(cè)已經(jīng)得到了一定的研究和應(yīng)用。然而，在目前的指紋偏振成像研究中，大多基于單個(gè)偏振方向的光強(qiáng)圖像，并且多采用灰度圖像顯示指紋[7-8]，對(duì)于偏振信息以及色彩空間的利用并不充分，導(dǎo)致指紋成像的效果尚待進(jìn)一步提升。

在目前的指紋成像研究中，灰度圖像數(shù)據(jù)來源于某個(gè)偏振方向的光強(qiáng)圖像[9-12]或某個(gè)偏振參量。但是，利用偏振技術(shù)實(shí)現(xiàn)指紋的顯著優(yōu)勢(shì)不僅是去除強(qiáng)反射光和雜散光的影響，也在于盡量消除物體表面原有圖像對(duì)指紋圖像的影響，因此，現(xiàn)有偏振參量圖像不是最佳的指紋顯形圖像，本文將利用多個(gè)偏振參量，構(gòu)造復(fù)合偏振矢量，利用彩色圖像表征[13-14]，從而達(dá)到更好的指紋圖像顯示效果。

本文針對(duì)傳統(tǒng)偏振指紋成像技術(shù)中只使用灰度空間表征圖像的局限性，提出利用指紋的多個(gè)偏振參量，構(gòu)造復(fù)合偏振矢量，并利用彩色圖像表征指紋偏振圖像的方法?；谠摲椒?，開展了指紋偏振成像的實(shí)驗(yàn)研究：基于獲取的指紋偏振圖像，采用HSI色彩表征，分別采用Stokes矢量和DoP參量作為HSI的分量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法可達(dá)到更好的指紋圖像顯示效果。

1 偏振參量融合檢測(cè)指紋的理論研究

對(duì)于沾染指紋的目標(biāo)，指紋小梨溝區(qū)域沒有指紋痕跡，而指紋的脊線區(qū)域則攜帶了手指的分泌物，指紋目標(biāo)的偏振成像示意如圖1所示。

圖1 指紋目標(biāo)的偏振成像示意

由于這2個(gè)區(qū)域物體的材質(zhì)不同，導(dǎo)致2個(gè)區(qū)域偏振特性不同。這種差異成為偏振成像指紋檢測(cè)和顯形的基礎(chǔ)。尤其是對(duì)于室內(nèi)的人造物品，其表面材質(zhì)相同但常常印有文字或花紋，給指紋識(shí)別帶來困難。圖案上的光強(qiáng)差異雖然大，但是由于材質(zhì)相同，其偏振特性相近。因此，利用偏振成像技術(shù)，不僅可以發(fā)揮傳統(tǒng)偏振光學(xué)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，減少強(qiáng)反射光和雜散光的影響，也適合于在背景圖案的干擾下，提取清晰的指紋信息。

在傳統(tǒng)的偏振成像系統(tǒng)中，檢偏器(線偏振片)放置在成像系統(tǒng)和待測(cè)物體之間，當(dāng)檢偏器分別旋轉(zhuǎn)到不同的角度時(shí)，相機(jī)采集到不同偏振方向下的光強(qiáng)圖像。獲得0°，45°，90°，135°方向的偏振光強(qiáng)圖像，分別記為I0，I45，I90，I135。根據(jù)這4幅圖像可以計(jì)算出Stokes矢量3個(gè)元素S0，S1，S2圖像、偏振度(Degree of Polarization，DoP)圖像和偏振角(Angle of Polarization，AoP)圖像。計(jì)算方法為：

(1)

S1=I0-I90，

(2)

S2=I45-I135，

(3)

(4)

(5)

目前采用偏振信息對(duì)指紋圖像的增強(qiáng)工作主要是采用某個(gè)偏振方向的光強(qiáng)圖或某個(gè)偏振參量的圖像來顯示指紋。這種方法可以提高指紋在視場(chǎng)中的對(duì)比度，提高識(shí)別率。然而，偏振光每個(gè)維度的參量都包含了場(chǎng)景中的物體信息，包括材質(zhì)、粗糙度、形貌和光譜等信息。利用多維偏振參量融合，盡量消除信號(hào)光以外的光強(qiáng)影響，將可以獲得更清晰的指紋圖像。根據(jù)式(1)～式(3)可以得到任意偏振角α下的偏振參量：

(6)

(7)

(8)

(9)

指紋脊線在客體表面留下的印記，導(dǎo)致該區(qū)域的形狀、材質(zhì)、偏振特性都與其他區(qū)域不同，因此指紋的反射光不滿足式(9)，有：

(10)

(11)

由式(11)可以看出，該參量圖像只包含指紋的圖像而消除了背景圖像。圖像經(jīng)過直方圖拉伸，即可得到較清晰的指紋圖像。本文方法需要得到S(α)，但是求解α和S(α)不需要在實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行物理調(diào)整，只需要根據(jù)光強(qiáng)求得的Stokes矢量，然后利用Stokes矢量求得在任意檢偏器角度下的光強(qiáng)圖像I(α)，從而找到指紋對(duì)比度更高的角度α，根據(jù)式(6)求得S(α)。光強(qiáng)和Stokes矢量之間的關(guān)系為：

I=WS，

(12)

式中，I為不同角度測(cè)量得到的光強(qiáng)組成的矢量；S為Stokes矢量；W為測(cè)量矩陣。

另一方面，由式(4)可以看出，偏振度DoP與光強(qiáng)無關(guān)而只與光束的偏振特性有關(guān)，它可以較好地消除強(qiáng)光反射等干擾因素，從而更好地表征指紋與其他材質(zhì)的差異。在現(xiàn)有的研究當(dāng)中，除了采用與偏振方向有關(guān)的參量作為指紋增強(qiáng)圖像，如I0，I90，S1，S2[15]外，DoP也常用作指紋圖像[6]。

本文結(jié)合S(α)和DoP兩個(gè)偏振參量來表征指紋，把它們分別賦予HSI中的色度(Hue)和飽和度(Saturation)，強(qiáng)度(Intensity)始終取1，從而構(gòu)成彩色圖像來表征指紋圖像，即：

(13)

其中，強(qiáng)度常取1的原因是，當(dāng)強(qiáng)度值較小時(shí)，色度和飽和度的變化會(huì)被掩蓋。根據(jù)HSI和RGB的關(guān)系：

(14)

得到彩色RGB圖像，其中：

該圖像信號(hào)可以方便地在各類顯示裝置中展示指紋的實(shí)時(shí)探測(cè)結(jié)果。

2 基于偏振成像的指紋檢測(cè)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

傳統(tǒng)的主動(dòng)式偏振成像系統(tǒng)由光源、起偏器、載物臺(tái)、檢偏器、鏡頭和相機(jī)組成。本文的指紋偏振檢測(cè)系統(tǒng)中，偏振光源由紅色LED光源(Thorlabs ，M625L3，中心波長625 nm)和偏振片(Thorlabs ，WP50L-VIS)組成，待測(cè)物體豎直放置于載物臺(tái)上。成像系統(tǒng)由鏡頭和分焦平面(DoFP)偏振相機(jī)(Lucid Vision Labs，PHX050S-P)構(gòu)成，相機(jī)的感光像元上緊密貼合了一層微偏振陣列，陣列結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示。在相鄰的4個(gè)像元上，分別放置了4個(gè)不同偏振方向的線偏振片，角度分別為0°，45°，90°，135°。DoFP偏振相機(jī)不需要機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件，可以實(shí)時(shí)獲得場(chǎng)景的偏振圖像。主動(dòng)偏振成像實(shí)驗(yàn)在暗室中進(jìn)行，隔絕雜散光對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響。照明光經(jīng)過起偏器后成為線偏振光，照射在待測(cè)物體上，反射光經(jīng)過鏡頭進(jìn)入偏振相機(jī)。相機(jī)采集的信號(hào)通過千兆網(wǎng)傳送到上位機(jī)，在上位機(jī)進(jìn)行偏振圖像的信號(hào)處理，最后輸出指紋的識(shí)別圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)如圖3(b)所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)裝置

利用上述系統(tǒng)進(jìn)行了指紋偏振成像實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中，指紋基底材料為常見的金屬、塑料、玻璃、家具等。實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，反射光的AoP最容易受到光源照射角度、反射物材料和形貌等因素的影響，尤其是強(qiáng)退偏物體表面反射光束的AoP數(shù)值分散度大，AoP圖像噪聲大。因此AoP參量不是一個(gè)穩(wěn)定獲取指紋圖像的偏振參量。這是本文選取Stokes參量和DoP而不是AoP來表征指紋的重要原因。實(shí)驗(yàn)測(cè)量的光強(qiáng)和計(jì)算得到的偏振參量如圖4所示。在圖4中，第一列中I0，I45，I90，I135四張圖為實(shí)驗(yàn)測(cè)量的光強(qiáng)圖，即相機(jī)前的偏振片分別在4個(gè)方向(0°，45°，90°，135°)時(shí)相機(jī)采集的的圖像；第二列為根據(jù)式(1)～式(3)和I0，I45，I90計(jì)算得到Stokes矢量S的3個(gè)元素S0，S1，S2；第三列為基于Stokes矢量，式(4)和式(5)計(jì)算得到的DoP和AoP圖像。

圖4 指紋目標(biāo)的偏振圖像

利用S(α)和DoP參量，根據(jù)式(12)和式(13)，即可求得彩色指紋圖像，結(jié)果如圖5所示。圖5(a)～圖5(d)為場(chǎng)景1得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，場(chǎng)景1為帶有印刷字的光滑背景上印有指紋，但是印刷字的存在導(dǎo)致指紋的像素和背景的像素差異在灰度空間被壓縮，指紋圖案不清晰。圖5(e)～圖5(h)為場(chǎng)景2得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，場(chǎng)景2中指紋印跡很淺，在傳統(tǒng)光強(qiáng)圖中難以觀察到指紋圖像。其中，圖5(a)和圖5(e)分別為2個(gè)場(chǎng)景下獲得的原始光強(qiáng)圖像。通過式(11)計(jì)算場(chǎng)景1和場(chǎng)景2的α分別為0.02π和0.95π，對(duì)應(yīng)得到的偏振參量S(α)的圖像分別為圖5(b)和圖5(f)。圖5(c)和圖5(g)為2個(gè)場(chǎng)景的DoP圖像，圖5(d)和圖5(h)為2個(gè)場(chǎng)景的偏振參量圖像通過式(13)獲得的偏振參量融合圖像。在原始光強(qiáng)圖像中，指紋強(qiáng)度較弱，圖案(數(shù)字和字母)較強(qiáng)，場(chǎng)景1和場(chǎng)景2中指紋與圖案的強(qiáng)度比分別為0.30和0.12。在S(α)偏振參量圖中，指紋與圖案的強(qiáng)度比分別為2.34和0.99。在DoP圖像中，場(chǎng)景1和場(chǎng)景2的指紋與圖案的強(qiáng)度比分別為0.88和0.94?？梢姡谄駡D像S(α)和DoP中，指紋得到大大增強(qiáng)。在融合圖像中，用色度來表征S(α)使得指紋圖案在視覺效果上更加突出。場(chǎng)景1中淺淡指紋在HSI圖中得到增強(qiáng)；場(chǎng)景2中難以觀察到的指紋在HSI增強(qiáng)圖中更加清晰。在2張?zhí)幚砗蟮膱D像中，雜散光和印刷圖案得到最大抑制的同時(shí)，突出顯示了指紋，驗(yàn)證了基于彩色圖像表征方法在指紋成像識(shí)別上的可行性。

圖5 利用HSI色彩空間顯示指紋偏振圖像

3 結(jié)束語

針對(duì)以往偏振成像指紋檢測(cè)方法僅使用灰度空間表征指紋這一局限性，提出了利用多維度偏振信息表征成彩色指紋圖像的理論和方法?；诖耍罱酥讣y偏振成像系統(tǒng)，開展了偏振指紋彩色成像的實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果表明，利用色彩空間和多維偏振信息，可以更好地顯示指紋的細(xì)節(jié)信息和紋理信息，顯著提升指紋的對(duì)比度和可視性。本文的研究對(duì)于公安、金融、銀行和安防等多個(gè)領(lǐng)域的指紋檢測(cè)的應(yīng)用需求具有重要意義。