대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
권호 표지

지문영상 처리를 위한 개선된 병렬 세선화 알고리즘

Improved Parallel Thinning Algorithm for Fingerprint image Processing

  • 권준식 (세명대학교 전기공학과)
  • 발행 : 2004.05.01
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초록

지문영상에서 신뢰할 만한 특징을 추출하기 위한 세선화 알고리즘은 전처리 과정에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서 제안하는 세선화 알고리즘은 2치화된 지문영상의 연결성을 파괴하지 않고, 중심선에 가장 관접한 골격선을 최소 1화소 두께로 만들 수 있는 강건한 병렬 세선화 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안한 기법은 3개의 부반복에 의해 반복 수행되며, 첫 번째 부반복은 내부점에 의해 최외각 경계 화소만을 제거하는 것이며, 두 번째 부반복은 2화소 두께의 골격선을 찾아 한쪽 골격선만을 추출한다. 세 번째 부반복은 골격선에 여분으로 존재하는 2화소 두께의 화소를 제거한다. 따라서 제안하는 세선화 방법은 회전과 잡음에 강건하며 균형 잡힌 중심선을 만들어낸다. 세선화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이전에 발표된 알고리즘들과 비교 분석하였다.

To extract the creditable features in fingerprint image, many people use the thinning algorithm that has a very important position in the preprocessing. In this paper, we propose the robust parallel thinning algorithm that can preserve the connectivity of the binarized fingerprint image, make the thinnest skeleton with 1-pixel width and get near to the medial axis extremely. The proposed thinning method repeats three sub-iterations. The first sub-iteration takes off only the outer boundary pixel by using the interior points. To extract the one side skeletons, the second sub-iteration finds the skeletons with 2-pixel width. The third sub-iteration prunes the needless pixels with 2-pixel width existing in the obtained skeletons and then the proposed thinning algorithm has the robustness against the rotation and noise and can make the balanced medial axis. To evaluate the performance of the proposed thinning algorithm we compare with and analyze the previous algorithms.

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참고문헌

  1. A. K. Jain, R. Bolle, and S. Pankantil, Biometrics-Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, pp. 1-41, 1999
  2. A. K. Jain, L. Hong, and R. Bolle, 'On-line Fingerprint Verification', IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, vol. 19, no. 4, pp. 302-313, Apr. 1997 https://doi.org/10.1109/34.587996
  3. 김현, RSTI 불편 지문 특정량 추출 및 인식과 응용, 인하대학교 석사학위논문, 1998년
  4. 안도성, 김학일, '블록 FFT를 이용한 실시간 지문인식 알고리즘', 대한전자공학회논문지(B), 제3권, 제6호, 909-921쪽, 1995년 6월
  5. 권준식, 수리형태학을 이용한 2차원 물체인식 및 영상해석에 관한 연구, 중앙대학교 박사학위논문
  6. 이성환, '영상 골격화 알고리즘의 성능평가', 한국정보과학회 논문집, 제18권 제6호, 661-671쪽, 1991년 11월
  7. S. Suzuki and K Abe, 'Sequential Thinning of Binary Pictures Using Distance Transformation', Proc. 8th Int. Conf. on Pattern Recognition, Paris, France, pp. 289-292, 1986
  8. Y. T. Zhang and C. Suen, 'A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns', Comm. ACM, vol. 27, no.3, pp, 236-239, 1984 https://doi.org/10.1145/357994.358023
  9. S. S. O. Choy, C. S. T. Choy, and W. C. Siu, 'Note New Single-Pass Algorithm for Parallel Thinning', Computer Vision and Image Understanding, vol. 62, no. 1, pp. 69-77, Jul. 1995 https://doi.org/10.1006/cviu.1995.1042
  10. Z. Gao and W. R. Hall, 'Parallel Thinning with Two-Subiteration Algorithm', Communications of the Association for Computing Machinery, vol. 32, no. 3, pp. 359-373, 1989 https://doi.org/10.1145/62065.62074
  11. H. E. Lu and P. S. P. Wang, 'An Improved Fast Parallel Thinning algorithm for Digital Patterns', Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 364-367, 1985
  12. A. D. Mandalia, A. S. Pandya, and R. Sudhaker, 'Modified Fast Parallel Thinning Algorithm for Noisy Handprinted Characters', IEEE Proc. of 2nd International Conference on Image Processing, pp. 7-11, Singapore, Sep, 1992
  13. J. S. Kwon, J. W. Gi, and E. K Kang'An Enhanced Thinning Algorithm Using Parallel Processing', Proc. of 11th IEEE International Conference on Image Processing, vol. III, pp. 752-755, Thessaloniki Greece, Oct. 2001 https://doi.org/10.1109/ICIP.2001.958228
  14. M. Ahmed and R. Ward, 'A Rotation Invariant Rule-Based Thinning Algorithm for Character Recognition', IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 12, pp. 1672-1678, Dec., 2002 https://doi.org/10.1109/TPAMI.2002.1114862
  15. A. Rosenfeld and J L. Pfaltz, 'Distance Functions on Digital Pictures', Pattern Recognition, vol. 1, pp. 33-61, 1968 https://doi.org/10.1016/0031-3203(68)90013-7
  16. C. Arcelli and G. S. D. Baja, 'A Width-Independent Fast Thinning Algorithm', IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-7, pp. 463-474, Jul. 1985
  17. H. Tamura, 'A Comparison of Line Thinning Algorithms from Digital Geometry Viewpoint', IEEE Proc. of 4th International Conference on Pattern Recognition, pp. 715-719, Kyoto, Japan, 1978
  18. L. O. Gorman, '$k{\times}k$ Thinning', Comput, Vision Graphics Image Process., vol. 51, pp. 195-215, 1990 https://doi.org/10.1016/0734-189X(90)90030-Y