第6期 李倩颖，等：基分辨率BP的掌纹特征提取 ·483· 的子带中对图像的边缘进行提取，与传统的小波变 DFB将LP捕捉到的同一方向的奇异点合成一个系 换相比能够更好地捕捉线的奇异性；NSCT变换还 数，对得到的低通图像继续LP分解得到下一层的 具有很好的平移不变的性质，因为在图像的采集阶 低通图像和差值带通图像，如此下去，就可以得到图 段，手掌放置的位置和方向每次都有所不同，尽管在 像的多分辨率和多尺度分解，如图1所示.Contourlet 预处理阶段会对图像进行对准和归一化，但仍然无 变换的支撑区间为“长条形”，这种结构实际是方向 法完全避免图像的平移和旋转，这种平移会使得不 性的一种体现，所以其可以使用比小波变换更少的 同尺度的小波系数的分布出现比较大的变化，而传 系数表示线奇异性.但是由于为Contourlet变换设计 统的小波变换却不具备平移不变的性质.在对掌纹 好地滤波器是十分困难的，并且在拉普拉斯金字塔 图像进行NSCT变换后，如果直接计算掌纹子图的 和方向滤波器组中都存在上采样和下采样滤波器， 均值和方差作为特征向量，会大量地丢失掌纹中的 使得Contourlet变换不具有平移不变性. 纹线细节特征和结构特征，例如皱褶、乳突纹等，这 样会降低算法的识别效率，所以本文将对经过 NSCT变换的掌纹子图提取LBP特征矢量作为掌纹 低通子 的特征.LBP算子是图像纹理的描述算子，不但计算 简单，能够表示图像的局部特征，而且具有很强的灰 度单调和旋转不变性，可以减少光照对识别结果的 影响；由于不同方向和尺度的掌纹主线和乳突纹等 带通子带 特征包含了更多可以区分不同掌纹的信息，所以在 图像输人 DFB NSCT变换的基础上，再计算各个尺度和方向的掌 图1NSCT变换 纹子图的LBP特征，然后利用直方图来描述得到的 Fig.1 Nonsubsampled contourlet transform LBP值，连接各个尺度和各个方向子图的直方图特 征，通过直方图的相似度计算2幅待识别掌纹图像 NSCTT变换与Contourlet变换相比去掉了上 的相似度.该方法不但能增强LBP算子对掌纹纹线 采样和下采样功能，因此具有平移不变的性质，克服 细节特征和结构特征的表示能力，同时可以避免平 了因为平移的影响而使得各个尺度的能量系数分布 移、旋转和光照变化对识别结果的影响.实验证明， 产生较大变化的缺点.NSCT变换由2部分组成，包 本方法可以有效地提高掌纹的识别率， 括：非采样的金字塔结构(nonsubsampled pyramid, NSP)和非采样的方向滤波器组(nonsubsampled 1多分辨率的LBP特征提取 DFB,NSDFB).NSP保证了图像的多分辨率分析，由 1.1掌纹图像的NSCT变换 一组非采样的双通道滤波器组实现，其余各层的滤 传统的正交变换包括Fourier和小波变换等， 波器可以通过对第1层滤波器进行插值获取；NS Fourier4]是一种全局变换，虽然能够完成时域到频 DB保证了图像的多方向性，是一种双通道非采样 域的变换，但却不能具体知道每个时刻附近的频率 滤波器组，由于是由去掉了上采样和下采样的DFB 成分，无法做到时间局域化；小波变换]克服了 构成，有平移不变的性质， Fourier不能时间局域化的缺点，能够提供精确的时 NSCT变换不但能够很好地提取掌纹的主线信 频域定位，并且能够有效地表示图像中的点奇异信 息，因为其多尺度的性质更能够有效地提取皱褶和 息，但由于其只对水平、垂直和对角3个有限方向进 乳突纹等细节特征，并且NSCT变换具有很好的平 行分离，所以小波变换只能表示点奇异信息.因为掌 移不变性质，可以有效减小平移对能量系数分布的 纹图像中大量的有效信息都为纹线类的信息，所以 影响，所以利用NCT变换来提取掌纹图像在不同 小波变换无法高效地表示掌纹图像的特征： 分辨率和不同方向的系数矩阵.对掌纹图像进行3 Contourlet变换o是M.N.Do和M.Vetterli于 层NSCT分解，最多可以达到8个方向，所以3层分 2002年提出的一种新的多方向和多尺度的真正的 解已经可以满足掌纹纹线的方向性表达，过多的分 二维意义上的正交变换，由拉普拉斯金字塔滤波器 解层数则只会使数据量过大.为了更好地说明 组(Laplacian pyramid,LP)和方向滤波器组(DFB) NSCT变换的效果，图2是对一幅ZONEPLATE图像 连接构成.原始图像经过LP分解得到一个低通图 进行3层的NSCT分解，得到的12(1+1+2+8)个 像和一个差值带通图像，对得到的带通图像使用 不同尺度和不同方向的掌纹子图