SoPC自動指紋識別系統設計

　　1.3 硬件優化技術

　　針對FPGA算術運算中的乘法、除法易出現的時序問題，對浮點數運算、開方算法、反正切算法等耗費大量資源的通用性問題，特別做了如下優化：

　　（1）乘除法均采用Quartus自帶的IP核進行運算，IP核采用流水線結構，減少系統中時序不滿足情況的發生，提高系統的穩定性；

　　（2）浮點數運算均通過擴大倍數后轉為定點數再進行運算，可以在降低運算復雜度的同時降低時間消耗；

　　（3）開方算法采用不恢復余數開方算法實現，只涉及加減和移位，處理時間只有輸入位寬的1/2,可降低系統消耗，減少處理時間；

　　（4）反正切運算采用CORDIC算法，采用狀態機結構，通過反復迭代實現，算法簡單。

　　2 系統實現

　　2.1 MBF200硬件采集模塊

　　MBF200開啟自動檢測功能采集整幅指紋圖像。通過設置芯片內部的閾值寄存器THR使芯片適應不同的外部環境。改變內部的PGC、DTR、DCR三個寄存器的值可以調整圖像的清晰度，提高采集到的圖像質量。

　　2.2 預處理模塊的實現

　　圖像預處理主要分為指紋圖像平滑、背景分離和濾波增強三大部分。通過硬件處理控制狀態機實現各個硬件模塊的處理。圖像平滑采用歸一化處理，背景分離采用方差法，濾波增強采用方向濾波圖像增強算法來實現.

　　2.3 Nios算法實現

　　軟件算法的主要模塊分別為二值化、細化、特征提取和特征匹配。其中二值化處理中同時包括二值化后的填充和刪除算法；細化算法包括細化后的去偽算法。二值化算法采用閾值法；細化算法采用Hilditch細化算法，同時采用基于8鄰域特征點的特征提取算法和基于中心點的匹配算法。