指紋的預(yù)處理的操作步驟主要有：（1）圖像歸一化；（2）指紋有效區(qū)域分割處理；（3）指紋方向圖處理；（4）指紋增強處理；（5）指紋二值化處理；（6）指紋細化處理。
（1）圖像歸一化
圖像歸一化的目的是為了消除傳感器本身噪聲或手指壓力不同以及其它原因造成的灰度差異，把圖像的平均灰度和方差調(diào)整到預(yù)定的級別上，方便后續(xù)處理。公式如下：
這種傳統(tǒng)的歸一化方法存在一些缺點：首先它的平均灰度和平均方差是基于整個指紋圖像，與實際
指紋有效區(qū)域的平均灰度和方差有一定的偏差；其次它采用的期望灰度值和方差是個固定值，一些采集不好的指紋圖像，局部區(qū)域的平均灰度和方差可能與整體的相差比較大，效果不好。
可以采用基于塊的動態(tài)歸一化方法來克服這些問題：首先進行直方圖均衡，選擇感興趣的區(qū)域ROI，再對該區(qū)域進行歸一化處理。使用ROI的均值 和方差 ，并根據(jù)局部塊的均值和方差動態(tài)調(diào)整：
其中α、β是權(quán)值系數(shù)。
（2）指紋有效區(qū)域分割
指紋圖像分割是指紋
圖像預(yù)處理的重要組成部分，其目的是從指紋圖像中分離出清晰的指紋區(qū)域和有噪聲但可以恢復(fù)的指紋區(qū)域，使后續(xù)處理能夠集中于這些有效區(qū)域進行。
目前已經(jīng)有很多關(guān)于有效區(qū)域的分割算法，本文采用的分割算法是基于像素的，使用了以下兩個特性：
指紋圖像梯度矢量的模值M：每個點的梯度矢量的模值代表了該點附近的灰度變化強弱，可以表征屬于指紋區(qū)的可能性的大小
，其中Im為方向圖的虛部，Re為方向圖的實部
指紋方向圖的方向一致性Coherence：由下列公式可以看出，在領(lǐng)域W內(nèi)的每個點的梯度方向越一致，得到的值Coherence就越接近1；因此，每個點的方向一致性可以表征該處
指紋區(qū)的質(zhì)量好壞程度，是屬于可以恢復(fù)的指紋區(qū)還是不可恢復(fù)的無效區(qū)域
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