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1、山东建筑大学信电学院课程设计说明书山东建筑大学课 程 设 计 说 明 书题 目： 基于DSP的指纹生物特征识别统的设计课 程： DSP原理及应用课程设计院 （部）： 信息与电气工程学院专 业： 电子信息工程班 级： 电信082学生姓名： 学 号： 指导教师： 完成日期： 2011年7月19目 录摘要II1 设计目的12 设计要求13 设计内容23.1 DSP与指纹生物特征技术概述 23.1.1DSP处理器概述 23.1.2指纹生物特征识别技术 33.2方案设计 53.3器件选型 73.3.1DSP处理器选择 73.3.2指纹传感器选择 83.3.3存储器选择 103.4硬件设计113.4.1电
2、源设计113.4.2存储器设计 123.4.3 指纹采集模块设计 13 3.3.4 其他模块设计 143.5软件设计15总结与致谢18参考文献19附录20目录及摘要的页码使用、等符号连续编排，字体Times New Roman，小5号摘 要指纹识别系统是指使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取出指纹图像中的特征数据，然后根据匹配算法得出的结果鉴别指纹所有人身份的生物识别的一套由硬件和软件组合的装置。指纹识别技术是通过计算机实现的身份识别手段，也是当今应用最为广泛的生物特征识别技术之一。在过去主要应用于刑侦系统。近几年来已逐渐走向民用市场。同时，民用市场也对指纹识别技术提出了具有小型化、廉价
3、的指纹采集设备，高速计算平台，更高的识别准确率的要求，以满足各种不同应用的需求。目前，指纹识别主要应用在考勤、门禁、保险箱柜等领域，将向身份证，机动车，家居等更多的领域发展。随着科技的进步，个人电脑和光学扫描仪两项技术不断革新，指纹识别技术不断发展，为指纹识别技术的应用提供了更广阔的空间。本设计做作的是一个基于DSP的指纹生物特征识别系统。由于系统要存储很多指纹模板，而且要留出一部分空间用于代码的执行，实现指纹的匹配，所以要外扩存储器。其实，指纹识别就是模式识别的过程，指纹图像识别部分的算法主要通过DSP ( TMS320C6713 ) 芯片来完成。本系统有MBF200采集指纹并转化成八位数字
4、量，DSP根据指纹识别算法，对其进行运算，提取指纹特征，进而与模板匹配。匹配成功则在上位机提示匹配成功，显示指纹及指纹信息；如果匹配失败，则在上位机提示匹配失败，只显示采集到的指纹。关键词：指纹；DSP；MBF200；模式识别 设计目的指纹识别已经有了很长一段时间的历史，指纹识别技术是通过计算机实现的身份识别手段，也是当今应用最为广泛的生物特征识别技术。在过去主要应用于刑侦系统。近几年来已逐渐走向民用市场。同时，民用市场也对指纹识别技术提出了具有小型化、廉价的指纹采集设备，高速计算平台，更高的识别准确率的要求，以满足各种不同应用的需求。目前，指纹识别主要应用在考勤、门禁、保险箱柜等领域，将向身
5、份证，机动车，家居等更多的领域发展。随着科技的进步，个人电脑和光学扫描仪两项技术不断革新，指纹识别技术不断发展，为指纹识别技术的应用提供了更广阔的空间。目前，指纹鉴定已经被官方所接受在法律界成为一种有效的身份鉴定手段。如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。本文将设计一个基于DSP的模式识别系统。2 设计要求指纹传感器提供指纹图像给DSP，DSP系统对照存储的指纹模板对捕捉的指纹图像进行处理，一旦匹配成功，DSP系统通过RS-232标准串口或USB标准，向上位机（PC机）用可视图像或者音频信
6、号，通知使用者或认证系统识别成功。3 设计内容3.1 DSP与指纹生物特征识别技术概述3.1.1DSP处理器概述 DSP(Digital signal Processors)芯片，即数字信号处理芯片，是一种进行数字信号处理运算的微处理器，其特有的稳定性、可重复性、可大规模集成，特别是可编程性高和易于实现自适应处理等特点，给数字信号处理的发展带来了巨大机遇，并使信号处理手段更灵活，功能更复杂，其应用领域也拓展到国民经济生活的各个方面。DSP芯片一般具有如下主要特点：在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；片内具有快速，通常可通过独立的数据总线在两块中
7、同时访问；具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；快速的中断处理和硬件IO支持；具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；可以并行执行多个操作；支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以并行执行。DSP芯片可以按照下列三种方式进行分类：按基础特性分这是根据DSP芯片的工作周期和指令类型来分类，如果有两种或两种以上的DSP芯片，它们的指令集和相应的及其代码机管脚结构相互兼容，则这类DSP芯片称为一致性DSP芯片。按数据格式分这是根据DSP芯片工作的数据格式来分类。数据以定点格式工作的DSP芯片称为定点DSP芯片。而浮点DSP芯片所采用的浮点格式不完全一样，有的DSP芯片采用白定义的浮点格式，有的
8、DSP芯片则采用IEEE的标准浮点格式。按用途分按照DSP的用途来分，可分为通用型DSP芯片和专用型DSP芯片。通用型DSP芯片适合普遍的DSP应用。专用DSP芯片是为特定的DSP运算设计的，更适合特殊的运算，如数字滤波、卷积和FFT。3.1.2指纹生物特征识别技术指纹，具有终身不变性、唯一性和方便性。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。相对于人体其它的生物特征而言，指纹在唯一性、永久性方面有着明显得优势：科学研究发现，两枚指纹完全相同的概率极小，可以认为世界上没有两个人会有完全相同的指纹；而且每个人的指纹会保持终生不变，指纹由皮肤表面死亡的角质细
9、胞堆积而成，即使磨损，只要不伤及真皮，也能重新长出。另外，指纹的应用是非常方便、可靠的，并且不会对人体构成侵犯，用户接受程度也比较高。基于以上特点，指纹识别技术在社会安全、信息安全、金融安全、个人安全以及防伪领域得到了广泛的应用，几乎成为生物特征识别的代名词。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。传统的指纹识别运用局限在法律用途，而且是以人工肉眼比对，十分费时。从八十年代开始，各国政府己将指纹卡输入大型电脑代替人工比对，且全球已累积到一亿张以上的数量。然而这些资料是先以油墨沾印到指纹卡，再扫描进电脑。指纹品质多半不够好，有时
10、甚至在犯罪现场上采到清晰的指纹，也会因建档的指纹资料模糊，而无法找出嫌犯。目前的技术发展，已有足够能力取得高品质的活体指纹影像，且在建档及传输上完全电脑化，足以解决上述的窘境。指纹识别技术的基本原理指纹识别技术是指使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取出指纹图象中的特征数据，然后根据匹配算法得出的结果鉴别指纹所有人身份的生物识别技术。指纹识别系统主要有两种方法，连接到PC的桌面应用系统和嵌入式系统实现。连接PC桌面应用系统具有灵活的系统结构，多个系统可以共享指纹识别设备，实现建立大型的数据库应用。但由于需要连接计算机才能完成指纹识别的功能，因此限制了这种系统在许多方面的应用。嵌入式系统是一
11、个相对独立的完整系统，它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能。例如指纹门禁系统和指纹考勤机就是嵌入式系统。这种系统具有速度快、体积小、接口多、价格低、保密性强等优点被应用在各种领域。指纹处理识别主要涉及指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征匹配等过程。首先，通过指纹取像设备读取得到指纹的数字图像，并对原始图像进行初步处理，使之更清晰。然后，指纹识别算法将建立指纹图像的特征数据，这些数据的集合通常称为模版。进行指纹识别时，由计算机对预存的模版与当前获得的特征数据进行比较，计算出它们的相似程度，从而得到两幅指纹图像的匹配结果。可见，指纹识别过程实质上是一个图像识别过程。指纹处理
12、算法在本系统中所采用的指纹处理流程主要有以下几个步骤：1) 原始指纹图像数据来源于MBF200指纹传感器，采集象素尺寸为300X256。2) 滤波：由于指纹头采集到的数据受到传输线路和物理器件的干扰，不可避免的存在噪声。比较明显的是椒盐噪声，所以对采集到数据(象素值小于17)进行了中值滤波。(实践表明该滤波器能有效除掉椒盐噪声)3)图像分割：区分指纹和背景区域。在300X256模式下，指纹区域只是占整个采集图像的一部分，并且在指纹区域，有些地方的纹线比较模糊(比如污迹)，必须将其视作背景，以免产生伪特征。4)在指纹的局部区域，纹线保持相同的方向。求出指纹在每个区域的方向信息，此信息对后面的求纹
13、线宽度和增强有着重要的作用。算法中将指纹分割成77的块，然后求得每一块的方向信息。对所得方向信息进行量化，得到8个方向值。在某些位置，由于噪声的干扰或图像质量本身的问题，初次求得的方向信息不准确，需要根据周围的方向信息对其进行修正。5)脊线宽度：沿着指纹脊线垂直的方向，根据灰度变化特性，求出每一块的指纹脊线宽度。6) 根据指纹的方向信息和纹线宽度信息，将象素值为0255的灰度图像变换成象素值为0和255的二值图像。其中，象素值为0的地方表示指纹的脊线，象素值为255的地方表示指纹的谷线。7) 细化：二值图像中，指纹的脊线宽度(每条脊线上，垂直与脊线方向的象素个数)不为l，因此，将宽度变为一个象
14、素的过程就是细化。8) 后处理：由于细化算法的不完备或者二值化图像不是很精确，所得到的细化图像不可避免的存在一些毛刺和空洞。后处理就是消除毛刺和空洞。9) 特征提取：指纹的主要信息是端点和分叉点。l0) 指纹分类：指纹的特征分为全局特征和局部特征，全局特征指描述指纹总体结构的一些特征，如纹线的整体走向，奇异点相对位置等。这些特征最终表现为不同的分类，包括：拱、尖拱、左旋、右旋、螺旋五类。11) 匹配：将提取的信息与指纹库中的指纹特征信息进行比对，检查是否存在相同的指纹。指纹匹配算法同一指纹传感器在不同时刻采集同一个手指的指纹，所得到图像不可避免的存在平移和旋转，为了匹配算法的简单化和精确度，本
15、系统的匹配算法以极坐标为参考坐标系(极坐标系的原点选取将在下文说明)。在下面的阐述中，将指纹库中的指纹信息称为模板图像P，输入待匹配的图像称为输入图像Q。以P和M(P)分别表示一幅模板指纹和该指纹的特征点信息，Q和M(Q)分别表示输入指纹和该指纹的特征点信息。为了将直角坐标中的指纹信息转换到极坐标，需要在P和Q中分别找出一个特征点M(P)(i)和M(Q)(j)作为参考点，并以M(Q)(j)的特征点的位置为坐标系的极点，Q中的OX轴作为极坐标系的极轴(方向：从特征点到最后采样点)。确定极坐标系后，在后续的特征点的匹配过程中，需要将M(Q)(j)变换到极坐标系中。由于一开始对M(P)和M(Q)中点
16、的对应关系一无所知，所以从M(P)(m)(1mm(P)和M(Q)(m)(1mm(Q)找出一对参考点。指纹匹配算法步骤如下：1)对于M(P)中的每个特征点M(P)(i)(1i=m(P)和M(Q)中的每个特征点M(Q)(j)(1j=m(Q)，判断他们是否是一对参考点。如果不是，继续寻找(改变i或j的值)，直到找到一对参考点，并转入(2)；若所有的点被判断过但仍然没有找到参考点，则认为两个指纹不匹配，跳出。(软件实现中，以j为外循环，i为内循环，一个一个点的对比查找)(2)以M(P)(i)和M(Q)(j)为参考点，判断其它所有点(M(P)(m)(mi)和M(Q)(n)(nj)是否为匹配点。若为匹配点
17、，则使标记符表明这两个特征点已经匹配，无需再将这两个特征点与其它特征点对比。(程序中，使jzb2m2=m,jzbln2= 1，程序初始化时这两个值都为一1)(3)检查全局变量mscore的值，看是否满足两幅指纹匹配的条件，若满足，则认为两幅指纹匹配，否则转入(1)。3.2 方案设计指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。指纹识别系统框图如图1所示。 图1 指纹识别系统框图现在国内外指纹识别大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基于图像处理的指纹识别算法，其中比较有代表性的有两种。一种是基于方向滤波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是
18、直接从指纹灰度图上提取特征点的算法。指纹识别作为一种热门的生物识别技术受到越来越多人的关注，国内外许多机构和学者都采用了很多不同的算法对指纹图像进行预处理和匹配。但有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等。由于指纹识别要用到复杂的算法，计算量很大，所以我们选用DSP作为控制器。从图中可以看到整个系统包括：电源模块、DSP处理器、JTAG接口、指纹采集模块、CPLD逻辑控制接口、存储器、USB接口等。嵌入式指纹生物特征识别系统主要包括嵌入式硬件、指纹算法的实现、应用管理程序及逻辑。整个算法的过程如图2所示： 图2 指纹图像处理的一
19、般过程3.3 器件选型 3.3.1 DSP处理器选择图3 TMS320C6713 功能模块和内核结构图美国德克萨斯仪器公司(TI)是全世界领先德高性能信号处理集成电路制造商，是全球主要的可编程DSP芯片供应商之一。TMS320C600061系列具有非常强的高速处理能力，广泛用于通信、图象、医疗仪器等领域。该系列包括定点系列TMS320C62xx、TMS320C64xx和浮点系列TMS320C67xx。图3所示为TMS320C6713的内部系统框图，主要包括以下几个部分：程序读入及指令译码、分配机构。包括指令取指单元、指令分配单元和指令译码单元。程序取指单元由程序总线与片内程序存储器相连；程序执
20、行机构。包括2个对称数据通路(A和B)、2个对称的通用寄存器组、2组对称的功能单元(每组4个)、控制寄存器和控制逻辑以及中断逻辑等。每组数据通路有读入及存储(写入)数据总下及片内数据存储器连接；芯片测试和仿真端口及其控制逻辑。由于指纹处理算法大多数为浮点运算，为了方便实现本系统选用了TI公司C6000系列中的高性能32位浮点DSP-TMS320C6713作为整个系统的核心处理器。该芯片的主要特征如下：300、225、200MHz(GDP)系统时钟频率；最高可达24001800 MIPSMFLOPS；增强型甚长指令字结构；内部含有4K-Byte L1P第一级程序缓存(Program Cache)
21、、4K-Byte LID第一级两路数据缓存(2Way Data Cache)、64K-Byte L2第二级缓存、192K-Byte L2映射存储器；32位外部存储器接!EI(EMIF)，可以和SRAM、EPROM、FLASH、SBSRAM、SDRAM无缝连接；16个独立的增强型直接存储访问控制(EDMA)；16位主机接口(HPI)：两个多通道缓冲串口。3.3.2指纹传感器选择目前指纹传感器主要有三类：光学传感器、硅晶体电容传感器、超声波扫描传感器。光学传感器工作原理光学传感器主要是利用CCD将有深色脊和浅色谷构成的指纹图象传感成数字图象。光线照射到压有指纹的玻璃表面，光线经玻璃射到谷的地方后在
22、玻璃与空间的界面发生全发射，光线被反射到CCD，而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方，反射广的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分，这样就在CCD上形成了指纹的图像。脊谷构成的指纹图像转换成数字图像，为了获得一个实际可用的图像，图像的亮度需要作自动(多采用)或手工(较困难)的调整。由于指纹的采集是通过CCD来获得，通常情况下嵌入式系统CPU的外部接口和CCD连接在时序上是不吻合的，因此还需要额外的CPLD或FPGA来配合CCD时序并将数据传送到CPU。在硬件上实现起来比较麻烦。硅晶体传感器工作原理硅晶体电容传感器是1998年在市
23、场上才出现的，最常见的硅电容传感器通过电容感应电压来捕获指纹。在半导体金属阵列上结合大约100，000个电容传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列，硅芯片传感器为电容阳极，手指则代表阴极，硅芯片面板与手指之间的电容被转换成一个8-bit的灰度数字图象。另一种晶体传感器是压感式的，其表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，它们依靠指纹的外表地形(凹凸)转化为对应的电子信号。其他的晶体传感器还有温度感应传感器，它通过感应压在传感器上的脊和远离传感器的谷温度的不同来获取指纹图象。硅晶体传感器的获取方式又分为以下两种：单次触摸型传感器，要求手指在指纹采集区进行可靠的触摸；滑
24、动型传感器，要求手指在传感器表面擦过。硅晶体电容器体积小巧，它可以集成到许多现有设备中，能够生成质量较好的指纹图象，并且指纹录入时不需要像光学录入设备那样，要求有较大面积的录入头。但相比光学传感器，硅晶体传感器不足主要有：l、稳定性方面还有待提高；2、指纹扫描区域小于光学传感器；3、容易受到静电影响，对于干燥指纹效果非常差。超声波传感器工作原理超声波指纹图像采集技术被认为是指纹采集技术中最好的一种，但在指纹识别系统中还不多见，成本很高，而且还处于实验室阶段。超声波指纹取像的原理是：当超声波扫描指纹的表面，紧接着接收设备获取的其反射信号，由于指纹的脊和谷的声阻抗的不同，导致反射回接受器的超声波的
25、能量不同，测量超声波能量大小，进而获得指纹灰度图像。积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波取像影响不大。所以这样获取的图像是实际指纹纹路凹凸的真实反映。根据对各种指纹传感器采集质量和性能的分析，本系统选用了富士通公司推出的一款固态指纹传感器芯片MBF200。该芯片具有自动指纹检测功能，可支持多种接口模式，设计方便。MBF200具有高性能、低功耗和低成本等特点，属于电容性传感器。MBF200芯片内含有一个256列300行的电容传感器阵列，分辨率为500点英寸。其电容性传感器阵列由二维金属电极组成，所有金属电极充当一个电容板，接触的手指充当第二个电容板，器件表面的钝化层作为两板的绝缘层。当手指触摸传感器
26、表面时，指纹的高低不平就会在传感器阵列上产生变化的电容，从而引起二维阵列上电压的变化，并形成指纹传感图像。MBF200每一列有两组采样保持电路，指纹采集按行实现。在采集的过程中，首先选定一行，对该行的所有电容充电，用采样保持电路保存电压值，然后放电，用另一组采样保持电路保存剩余电压值，两组采样保持电路的电压差值通过内部8位模数转换器转换就获得了一行的图象灰度值。3.3.3 存储器选择系统中主要用到了三种存储器，TMS320C6713内部存储器、高速的随机动态存储器SDRAM和非易失性存储器FLASH。在TMS320C6713内部有256K字节的存储器，其中的64K字节可以配置为DSP的第二级C
27、ACHE来使用，其地址分配如图4所示。由于整个系统程序所需要的空间远远大于256K字节，在L2存储器中无法装下。为了充分利用L2存储器，系统中将64K存储空间配置为4路CACHE，提高CPU对存储器的访问速度。另外由于访问内部存储器比访问外部存储器要快得多，其余的192K字节存储空间用于存放关键代码和频繁使用的数据，以提高CPU的执行效率。例如指纹算法的关键代码。由于系统中的指纹处理算法较为复杂，存储一幅图象也需要很大的容量。而且，TMS320C6713的EMIF接口支持对SDRAM的无缝连接，考虑到成本因素，本系统选用了SDRAM MT48LC16M16A2P-6A作为外扩存储器。由于SDR
28、AM和TMS320C6713的内部RAM在掉电后会丢失，因此需要非易失性存储器在掉电后保存程序和一些初始化的数据。嵌入式系统中通常使用Flash存储器来保存这些数据。本系统中使用了两片 AM29F800B来组合成32位的存储器连接到DSP的外部存储空间。图4 存储器映射3.4 硬件设计3.4.1电源设计由于各芯片工作电压不完全相同，除了+5v直流电源，本系统中还有需要多种电源，如：+33V,+126。因此，电路上还需要一组稳压器将直流+5V电压转换成所需的三种电压。市面上常用的电源转换芯片一般有两种：LDO(Low Dropout Regulator)和DC-DC开关式降压器。LDO为低压差线
29、性稳压芯片，是传统的线性稳压器的改进型产品。LDO的特点有：外围电路简单、使用方便、成本低、输出纹波小、无电磁干扰、效率低。DC-DC是实现电源转换的另一种方法，效率比线性稳压器高，但设计比线性稳压器复杂很多，外围电路也比线性稳压器复杂，而且还带有一定的电磁干扰。考虑到设计的简单实用性，本系统采用了TI芯片分别对DSP芯片和CPLD等芯片供电。TI公司的TPS75733 电压调节器同时为DSP提供+3.3V电源输出；TPS54310电压转换芯片可以提供+1.26V电源输出。电路连接图如下 图 5 电源连接图3.4.2存储器设计按照图6 的接法，SDRAM被映射到DSP的CE0空间，总大小为64
30、M字节，对应的地址为：0x8000，0000-0x8400，0000。根据TMS320C6713的bootloader流程，系统上电后，DSP用EDMA从外部的CEl寻址空间拷贝1K字节的数据到内部存储空间OxO开始处，然后从内部存储空间OxO开始执行，因此FLASH存储器只能被映射到DSP的CEI空间。其硬件连接如图7所示。两片Flash大小共为4MByte，对应的地址为Ox9000，0000-0x9040，0000。 图 6 SDRAM 部分连接图 图 7 flash 部分连接图3.4.3 指纹采集模块设计MBF200与TMS320C6713连接可以使用SPI接口或微处理器总线接口。SPI
31、接口硬件连接线数量少，但编写驱动复杂。微处理器总线接口硬件连接线数量多，但编程简单本系统中选用8位微处理器总线接口来与MBF200连接。MBF200可以工作在+33V电源电压条件下，总线上不需要任何缓冲，使硬件实现更加方便。硬件连接如图8所示。 图 8 指纹模块连接图MBF200的片选信号由CPLD给出。MBF200使用内部自带振荡器，省去钋部的晶体振荡器。模拟电源和数字电源之间有一个PI型滤波器，滤除数字电路中的电源噪声。模拟地和数字地采用共地的方式连接。ISET引脚接一电阻到地，该电阻用于控制芯片内部基准电流，电容放电电流为该基准电流的倍数。AIN引脚为一外部模拟输入脚，可以通过控制寄存器
32、来使内部模数转换器采集这个引脚上的电压值。FSET引脚和地之间的电阻用于设置内部多谐振荡器的频率和自动指纹探测的频率，当电阻值为56K欧姆时内部振荡器频率为12MHz，自动指纹探测频率为120KHz。3.3.4 其他模块设计本设计选用CPLD 作为外围的逻辑控制，主要是来控制USB，实现与上位机的通信。另外还有指纹片选端、DSP复位的控制，部分连接图如图9 所示。USB 的主要连接如图10所示。 图 9 CPLD 连接图 图 10 USB 连接图3.5 软件设计在本系统中，指纹图像识别部分的算法主要通过DSP ( TMS320C6713) 芯片来完成，TMS320C6713是32 位浮点数字信
33、号处理器,易于进行高级语言编程,动态范围宽，精度高。采用TI公司的DSP集成开发环境CCS 2为开发调试工具，用C/ C+ +语言编程开发。基于图2指纹识别系统的工作流程图进行软件设计，程序流程图如图5所示。图5 指纹识别系统的程序流程图把MBF200采集的256级灰度指纹图像的灰度值输入TMS320C6713，由于平时的工作和环境使图像有很多噪音，比如手指被弄脏，有刀伤、疤、痕等，图象增强就是滤波，增强脊和谷的对比度。二元化就是选取一些脊，它们真实的信息被简单化为二元，图像在强度层次上从原始的256色（8-bits）降为2色(1-bits)。细化是将脊的宽度降为单个像素的宽度，保持原有脊的连
34、续性，降低由于人为因素（毛刺）所造成的影响。特征提取过程是根据预处理后的图像上每个点的交叉情况确定出端点和分叉点这两种特征点，进一步提取出特征点相应的坐标位置、种类、方向等有用信息。特征匹配主要解决对从两幅给定的指纹图像提取的特征信息集合进行匹配，判断这两枚指纹是否来自同一枚指纹。其中指纹的采集流程如图6所示，MBF200芯片内部共有19个寄存器，分别用于控制指纹采集和传感器设置。外部无法直接对这些寄存器进行读写操作，MBF200提供了一个地址寄存器和一个数据寄存器。当输入引脚A0为低电平时寻址地址寄存器，A0为高电平时寻址数据寄存器。读MBF200的一个内部寄存器时，首先向地址寄存器写入该内
35、部寄存器的地址，然后从数据寄存器中读出的就是该内部寄存器的值；写MBF200的一个内部寄存器时，首先向地址寄存器写入该内部寄存器的地址，然后向数据寄存器写入数据，完成后数据寄存器中的数据就被写入到内部寄存器中。由附录硬件连接图的连接可知， MBF200的数据寄存器空间映射到DSP外部存储空间地址0xb0000020，地址偏移寄存器地址Oxb0000000。MBF200初始化时需要设置下面四个寄存器：DTR(放电时间寄存器)，设置电容的放电时间；DCR(放电电流寄存器)，设置电容的放电电流大小；PGC(可编程增益控制寄存器)，设置采集指纹图像的增益；CTRLA(控制寄存器A)，启动图像采集控制，
36、读这个寄存器时读出的值为AD采样的结果；CTRLB(控制寄存器B)，模数转换器状态指示及芯片时钟选择。在采集指纹之前必须先对这些寄存器进行初始化，设置传感器的工作方式，调整传感器的灵敏度，为指纹采集做好准备。初始化CTRLB寄存器，设置采集指纹时行列地址自动增加以及采用内部振荡器。设置三个采集参数DTR、DCR和PGC。设置CTRLA来启动一幅图象的采集。启动后读取每一个象素的值前首先通过读取CTRLB寄存器的RDY位来判断AD转换是否完成。读取CTRLA寄存器时#RD引脚的上升沿将启动下一个象素的采集。图6 MBF200 指纹采集流程图总结与致谢本次设计设计的系统具有成本低廉(与国外同类产品
37、相比)，体积小，功耗低等特点，并且可靠性、可扩展性、同时节省硬件资源、可脱机运行。但同时存在一些不足，本系统中的代码是顺序执行的，匹配时间较长，对于较小的指纹模板库（模板数在一百以内）不会太明显，但对于大型的指纹模板库，可能让人无法忍受。通过本次课程设计，使我对DSP开发有了一定的掌握和理解，巩固了我在DSP原理及应用课程中所学的基本理论知识和实验技能，使我对DSP原理及应用课程有了更深入的了解，熟悉了TMS320C6713 的EMIF、EDMA、GPIO的使用，了解DSP的内部功能模块，及内核架构。进一步激发了我对所学专业学习的兴趣；提高了我的思考与实践能力。在设计的过程和设计说明书的撰写过
38、程中，老师们给予了我热心的帮助和大力的支持，给我提了诸多的宝贵意见，拓宽了我的思路。在此我向老师致以崇高的敬意和衷心的感谢！在我的学习过程中，高焕兵、杨红娟、辛征等其它老师也给了我耐心的指导和帮助。我在此对各位老师表示诚挚的感谢！参考文献1 张和生.地质力学系统理论D.太原:太原理工大学.19962 求是科技.Java数据库系统开发实例导航M.北京:人民邮电出版社.2006 3李方慧,王飞,何佩琨TMS320C6000系列DSPs原理与应用(第二版)北京；电子工业出版社，20034 明日科技.Visual C+数据库系统开发案例精选.北京:人民邮电出版社.2006 5 毛峡, 丁玉宽 图像的情感特征分析及其和谐感评价J 电子学报, 2001, 29(12A) ： : 1923-19276 于凤芹.TMS320C6000 DSP 结构原理与硬件设计.北京：北京航空航天大学出版社.2008