??? D0～D7為傳感器與處理器之間的8位數(shù)據(jù)傳輸，AES2510的引腳IOSEL0和IOSEL1同時接地，選擇8位并行接口方式，VDD外接電源，VSSL和GND接地。主處理器通過CS對傳感器進行片選，當CS為低電平時選中AES2510，傳感器可以通過INT端口向處理器申請中斷。當主處理器向傳感器發(fā)送采集指紋的命令后，傳感器開始自動檢測手指。當傳感器檢測到手指后，便對DSP產(chǎn)生一個中斷，同時開始采集手指圖像并把數(shù)據(jù)傳輸?shù)紻SP的數(shù)據(jù)空間由DSP對數(shù)據(jù)進行存儲和處理；一旦手指移開，傳感器便重新返回到低功耗的檢測模式；如果在200μs之內檢測不到手指，陣列電壓被關閉，內部時鐘不能工作。
2 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)
??? AES2510傳感器有63個寄存器，處理器通過讀寫相關寄存器對AES2510進行控制。主要用到的寄存器有：控制寄存器80H，它的D3位為模式控制位，置1時為采集模式，D1位和D0位分別為掃描復位和主復位；控制寄存器81H，通過對D0位的設置可以將采集掃描設置為單幀掃描或連續(xù)掃描，設置D1位為1可以讀寄存器的當前狀態(tài)；檢測控制寄存器87H，用來設置在檢測手指模式時的檢測頻率，最大檢測頻率可達2MHz；通過設置88H寄存器的D3～D0可以設置采集模式的列掃描速度，最大掃描速度可達32μs，在設置掃描速度時需要考慮主處理器的處理速度；9AH為狀態(tài)寄存器，通過設置低四位來控制傳感器的掃描狀態(tài)，設置為0000H為等待手指狀態(tài)，0010H為上電延遲狀態(tài)，1010H為等待掃描開始，1011為等待掃描結束，1111為無操作等待128s；增益控制寄存器8EH，控制A/D" title="A/D">A/D Reference High的91H和A/D Reference Low的92H，以及控制采集起始列和結束列的95H和96H等，在采集時首先要初始化這些寄存器。
??? AES2510傳感器在采集圖像時采用列掃描方式，每列有16個像素。當圖像的分辨率為500dpi時，每個像素的大小為半個字節(jié)。當傳感器與主處理器采用8位并口連接方式時，每次向處理器傳送兩個像素的數(shù)據(jù)，低四位為第一個像素的灰度值，高四位為第二個像素的灰度值，這樣一幀圖像占據(jù)的數(shù)據(jù)空間為1 537B。所以在開始采集之前主處理器需要根據(jù)圖像的大小為圖像分配數(shù)據(jù)存儲空間。一般來說指紋圖像采用256級灰度顯示，所以在指紋圖像輸出時需要將圖像的灰度等級擴展為256級。
??? 傳感器接收到采集指紋的命令后，首先對傳感器進行初始化，設置各寄存器的參數(shù)。包括：手指檢測頻率，掃描速率，采集開始列和結束列，A/D轉換增益，參考電壓，檢測手指狀態(tài)等。當寄存器設置好后，傳感器進入采集模式，開始自動檢測是否有手指放在上面，檢測到手指以后便開始采集。由于各個用戶手指的干濕程度和破損情況不同，如果傳感器的寄存器都采用相同的參數(shù)設置，采集到的指紋圖像的質量必定有很大的差別，而指紋圖像質量的好壞對指紋圖像的后續(xù)處理和系統(tǒng)的性能有很大的影響，所以在開始連續(xù)采集指紋圖像之前，需要對手指的狀況進行測評，然后根據(jù)手指的情況重新設置寄存器的相關參數(shù)，以提高后續(xù)指紋圖像的質量，增強采集系統(tǒng)的自適應能力。首先，采集一幀指紋圖像來做檢測手指的情況。一般而言，剛放上的指紋不穩(wěn)定，所以采集第二幀圖像，根據(jù)圖像的灰度直方圖重新計算參數(shù)，并修改寄存器的設置。因為A/D轉換增益直接影響圖像的灰度分布，所以重點是對增益的計算和修改，這些參數(shù)設置完成之后，傳感器進入連續(xù)采集模式。當傳感器采集完一幀圖像時，便向DSP發(fā)出準備信號，說明數(shù)據(jù)已經(jīng)準備好并等待DSP讀取，此時，DSP便可以將數(shù)據(jù)讀取到處理器內部的數(shù)據(jù)存儲空間。傳感器在采集圖像的同時檢測手指是否離開，如果在200μs之內檢測不到手指，則判斷手指已經(jīng)離開，系統(tǒng)停止采集圖像，采集過程結束。采集到的指紋圖像如圖2所示。指紋采集流程圖如圖3所示。

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3 指紋圖像的重組
??? 傳感器直接采集到的指紋圖像(如圖2所示)是彼此交迭的條狀指紋圖像，這些指紋圖像需要通過圖像重組得到完整的沒有交迭的指紋圖像^[6]。首先對采集到的圖像進行分析：在相鄰的兩幀圖像之間，如果沒有重疊的圖像，就意味著手指滑動的速度過快，兩幀圖像之間有數(shù)據(jù)丟失不能進行拼接。所以在圖像的采集過程中，對手指的滑動速度有一定要求，必要時需要對指紋采集人員進行培訓以保證采集到的圖像的可用性。在保證了指紋圖像可用的情況下，分析相鄰兩幀圖像的重疊圖像。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，指紋圖像是從上往下滑動的，也就是說前一幀圖像中第一列的像素在下一幀圖像中的位置就滑動到第N列了。根據(jù)這個特點，利用相鄰幀之間的重疊性對圖像進行拼接。
??? 由于第一幀圖像是指紋的真實圖像，所以保留第一幀指紋圖像，將其視為已拼接好的圖像，這里將其設為圖像A，將下一幀要拼接過來的圖像設為圖像B。從圖像A中取出前四行中間128列的4×128個像素作為匹配模板，與圖像B中的每一個4×128的窗口進行比較，找出與之匹配的窗口，確定模板在圖像B中的位置。設模板中第i行第j列像素的灰度值為P(i，j)，設圖像B中第m行第n列像素的灰度值為G(m，n)，求出模板與窗口中對應像素的灰度差的總和，差值最小的即為匹配的窗口。設窗口左上角的像素坐標為(m，n)，則窗口與模板對應像素的灰度值之差為：

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??? 找到最小的S_min，確定匹配窗口左上角的坐標(a，b)，然后將圖像B按位置對齊拼接到圖像A中。由于拼接圖像可能會左右移動留有部分空白，為方便圖像的預處理，將空白部分補零，然后依次將剩余幀拼接過來組成一幅完整的無重疊的指紋圖像。
??? 考慮到系統(tǒng)的處理速度，圖像的數(shù)據(jù)不易過多，所以重組的圖像大小采用192×256。該重組算法方法簡單，實時性較強，便于實現(xiàn)，可以在一定的擦刮速度范圍內有效地重組帶狀指紋圖像，得到精度較高的復原圖像，具有很高的實用價值^[7]。
??? 重組圖像如圖4所示。

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4 實驗結果分析
??? 該系統(tǒng)采用RS232接口將采集到的指紋圖像傳輸?shù)絇C機，并在VC＋＋軟件中編程實現(xiàn)指紋圖像的重組算法，得到完整的指紋圖像^[8]。在本設計中，對指紋圖像的效果影響最關鍵的參數(shù)就是A/D轉換增益的大小，本文做了幾組實驗，以比較設置不同參數(shù)下的效果。
??? 如圖5所示，當A/D轉換增益采用固定值時，手指的干濕程度不同，采集到的指紋圖像效果也不同。圖5(a)為手指較干的情況，指紋的紋理比較清晰，但是斷點比較多，不利于圖像的預處理；圖5(b)為較濕的情況，在圖像的上半部分指紋的紋理比較模糊，有的地方紋線連接在一起，圖像預處理時很難將連接部分處理得比較清晰。為了消除手指干濕程度不同所帶來的影響，在判斷手指的情況之后重新計算和設置增益的大小，這樣就消除了指紋圖像的差異。圖5(c)是手指較濕的情況，圖5(d)為手指較干的情況，但是采集的指紋圖像效果都比較好，圖像紋理清晰，斷點和模糊部分很少，灰度分布比較均勻，無背景噪聲，且有效面積大，在指紋圖像預處理中不用進行背景提取，為圖像的后續(xù)處理提供方便。

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