• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.249-255
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.866-872
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.