SoPC自動指紋識別系統設計

　　3 系統實現

　　3.1 指紋處理VGA顯示結果

　　圖2（a）為MBF200采集效果圖，圖中指紋圖像的紋線清晰，與背景區域對比明顯。

　　歸一化處理的作用是使圖像中的黑白點對比更加明顯，同時改變圖像灰度的均勻程度。如圖2（b）所示為采集后的指紋歸一化處理情況，從圖中可以看出指紋脊線明顯加強。由于背景區域較少，因而跳過了背景分離這一步。

　　采用基于方向圖的增強算法，處理效果如圖2（c）所示。從圖中可以看出，對指紋圖像脊線具有很好的連接效果，能較好地去除指紋圖像中的噪聲干擾使指紋更清晰、真實。

　　二值化是在濾波的基礎上進行的，包括二值化后的刪除和填充算法，處理效果如圖2（d）所示。二值化后圖像只剩余黑白兩色。

　　細化主要是去除不必要的紋線粗線信息，便于之后提取特征點。細化處理如圖2（e）所示，細化后的指紋圖像的紋線只剩下一個像素點。細化后去除了偽特征點，明顯去除了斷點和短線。

　　3.2 指紋處理性能說明

　　系統的處理時間消耗分為硬件預處理和軟件算法處理兩部分。

　　硬件處理包括指紋采集塊、歸一化塊、背景分離塊和增強濾波塊四個部分；軟件處理包括二值化、細化、特征提取和特征匹配四個部分。系統處理時間消耗如表1所示。

　　本文根據指紋識別算法的特點設計了一種基于SoPC的新型結構的自動指紋識別系統，通過對指紋識別算法的具體分析和優化，設計了將指紋處理劃分為硬件處理和軟件處理兩大部分的結構，用一塊SRAM作指紋處理中間數據的緩存，軟件和硬件之間不涉及大的數據流的傳輸，節約了數據傳輸時間。這種設計結構降低了系統的復雜度，使得系統結構明晰，處理性能得到提升，便于單獨處理模塊的優化以及系統的升級。