III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.aumentar a discriminação visual entre os objetos contidosna imagem. Pois desde que as imagens são obtidasatravés de sensores podem apresentar deformações secomparadas com a digital original do indivíduo.2.1 Espalhamento de contrasteO espalhamento de contraste é utilizado, poisem imagens de má qualidade apresentam deficiência nocontraste que podem gerar configurações de pixelssimilares ou ignorar minúcias verdadeiras. Este processoconsiste em calcular para cada pixel um valor médio deintensidade em uma vizinhança de 5x5. Se o valor dopixel for menor que a média do bloco considerado, entãoo pixel de interesse receberá o valor zero; caso contrárioo pixel receberá seu valor original [5].Onde B(i,j) é a imagem binária resultante, O(i,j) é aimagem de entrada, ou seja, a imagem original, T é onível de threshold utilizado para realizar a binarização daimagem, N são as linhas e M as colunas da imagem.O threshold adaptável é utilizado, pois o valor donível de cinza é diferente em cada parte da imagem. Porisso é necessária a utilização de pequenos blocos parapercorrer a imagem e realizar a binarização. Então othreshold é calculado para cada bloco da imagem usandoo valor médio de cinza como valor de nível de threshold[7].2.3 Imagem direcionalFig. 2.2 Imagem binarizada.Fig. 2.1 Imagem original e imagem equalizada.2.2 BinarizaçãoA binarização das imagens é de grande uso e dedestacada importância quando são usadas imagensdigitalizadas de impressões digitais. Uma vez que umaimpressão digital deve possuir apenas duas tonalidades, acor do fundo e a cor do desenho. Então a binarização étransformar a imagem original de 8 bits em uma imagemde 1 bit, ou seja, a binarização consiste em transformaruma imagem em tons de cinza em uma imagem preto ebranco e esta operação é referida na literatura comothreshold [6].Um método de threshold adaptável é executado parabinarizar a imagem que contém a impressão digital.Neste método verificam-se os valores de intensidade dospixels com um determinado valor chamado de nível dethreshold. Se o pixel de interesse tem valor menor que onível de threshold utilizado, então o pixel receberá ovalor zero, caso contrário este receberá o valor um. Estaoperação pode ser expressa pela seguinte expressão:(1) B(i, j) = 0 se O(i, j) < TB(i, j) = 1se O(i, j) >= T(i = 1, 2, ..., N; j = 1,2, ..., M)A maior parte dos trabalhos de extração deminúcias utilizam a imagem direcional, pois através delaobtêm-se informações contidas nos padrões de impressõesdigitais que podem ser seguramente calculadas emimagens ruidosas [8]. A imagem direcional na verdadetem grande importância durante o processo de extraçãodas características globais (núcleo e delta) da imagempara um posterior processo de classificação desta dentreos cinco padrões adotados pelo NIST (National Instituteof Standards and Technology) que são: Arco angular,arco plano, presilha interna, presilha externa e verticilo,na qual depois de localizada à qual classe pertence talimagem o processo torna-se mais rápido, pois não épreciso procurar a imagem entre todas as outras no bancode dados. Ela também é importante durante o processo dereconhecimento do indivíduo, onde é criado um vetor decaracterísticas contendo a localização da minúcia, seutipo e orientação.A princípio o objetivo era desenvolver um sistemaautomático que realizasse a detecção de minúcias, dascaracterísticas globais, classificação e reconhecimento. Ecomo a técnica para o cálculo da imagem direcional jáhavia sido pesquisada, foi interessante mantê-la notrabalho para estas futuras tarefas.O fluxo direcional das cristas papilares que formam asimpressões digitais pode ser estimado através de suastexturas. Assim o campo de orientação forma uma matrizde direções representando as cristas e os vales (espaçoentre as cristas) para cada localização na imagem, este147