每日论文7.25——基于 OCT 的手指皮下指纹图像获取方法研究

一、论文内容总结

该论文核心工作包括以下三部分：

1. 皮下指纹数据采集与存储：以 Zynq 芯片为核心，利用其可编程逻辑（PL）部分设计硬件时序，完成 OCT 光谱数据采集；通过 AXI4 总线的 DMA IP 核及 AXI_HP 接口，将数据直接存储到内存，解决传统 FPGA 存储器资源不足的问题。
2. 频域 OCT 成像算法单元设计：在 Zynq 平台上设计浮点除法器、插值乘法器和 FFT 计算单元，实现快速频域 OCT 成像，完成从原始光谱数据到皮下指纹图像的处理。
3. 系统调试与实验验证：搭建采集平台，完成 CCD 相机驱动、数据存储模块和成像算法单元的调试；通过真人手指和硅胶指纹套的图像采集实验，验证系统能有效区分真假指纹，且获取的皮下指纹具有高可靠性。

二、核心知识解释

1. 皮下指纹与 OCT 技术

• 皮下指纹：位于皮肤真皮层与表皮层交界处的乳头层，是表皮指纹的结构来源，不受皮肤表面破损、潮湿影响，且难以伪造，安全性远高于表皮指纹。
• OCT 技术：一种非侵入式光学成像技术，可获取皮肤表面下 1-3mm 深度的微观结构图像。论文采用频域 OCT，无需参考臂轴向扫描，通过横向扫描结合傅里叶变换即可快速获得皮下指纹的深度信息，成像效率高于传统时域 OCT。

2. Zynq 芯片架构及应用

• 核心架构：Zynq 是 “ARM 处理器（PS）+ FPGA 可编程逻辑（PL）” 的异构 SoC，PS 负责复杂逻辑控制（如传感器调度、数据通信），PL 负责并行硬件加速（如实时数据采集、算法运算），二者通过 AXI 总线高速通信。
• 在本系统中的作用：
  • PL 部分实现 CCD 和模数转换器（AD9945）的驱动时序，完成 OCT 光谱数据的高速采集；
  • 通过 AXI_HP 接口和 DMA IP 核，将数据直接写入 DDR 内存，解决存储瓶颈；
  • 硬件加速成像算法（如 FFT、插值运算），提升处理速度。

3. 关键算法与处理流程

• 数据处理流程：原始光谱数据→去直流噪声（平均光谱法）→波长 - 波数转换（插值法）→FFT 变换→自功率谱计算→皮下指纹图像输出。
• 核心算法单元：
  • 浮点除法器：用于计算光谱平均值以去除直流噪声；
  • 插值乘法器：将波长空间数据转换为均匀的波数空间数据，为 FFT 做准备；
  • FFT 计算单元：将频域干涉信号转换为时域深度信息，生成皮下指纹的结构图像。