本系统的核心模块是在ALTERA公司的Cy-clone II 2C35上实现的，相应的软件开发套件包括Quartus II 5.0和NIOS II 5.0集成开发环境(IDE)。Cyclone II系列FPGA是ALTERA公司最新推出的低成本、高性价比的通刚FPGA，CycloneII 2C35具有32,216个LE单元、105个M4K RAM块、35个嵌入式乘法器，完全可以满足系统的性能要求。

      通过QuartusII中的软件工具SOPC Builder可实现NIOS II处理器的创建和各种IP模块的管理和配置，以构建系统的核心模块。图2中，根据系统的实际要求由SOPC Builder配置的处理器核心包括NIOS II处理器、指纹卡PIO、协处理器PIO、Avalon Tri-Atate Bridge、UART模块和LCD PIO等模块。配置好这些模块后，便可进行系统生成。SOPC Builder在系统生成过程中可生成HDL源文件和BDF文件。SOPC Builder为定制的NIOS II核心模块创建的一个符号(Symbol)就存放在BDF文件中，用户可以在Quartus软件中使用该符号。本系统核心模块是使用Quartus的符号表文件编译生成的。

      数据存储模块包括512 KB的SRAM和4 MB的FLASH。SRAM用来存放采集到的指纹图象数据和程序运行时的临时数据。4 MB的FLASH则用于存放系统应用程序和特征数据库。系统的识别结果可以通过LCD输出。

3 系统软件的设计

      系统软件可利用C语言在NIOS II集成开发境下开发。Nios II集成开发环境(IDE)是Nios II软核处理器的主要开发工具，包括编辑、编译和程序调试。Nios II IDE为软件开发提供了一个集成的设计开发环境。它有一个包括工程管理、源代码开发和基于JTAG调试功能的图形界面(GUI)，故可大大简化复杂的 Nios II处理器设计。

      指纹识别算法流程主要包括背景分割、方向图计算及方向滤波、二值化、细化、特征提取和特征匹配等。采集的指纹图像容易受到各种因素的影响而使图像质量变差，比如手指按压的方向和力度、皮肤的干湿程度、传感器的特征差异等。因此，指纹识别算法首先要对指纹图象进行处理，以把有用的前景信息和背景区分开。本系统算法采用方差法进行图像分割。

      然后采用基于块方向图计算的方向滤波。接着利用动态阀值法进行二值化处理，以把指纹灰度图像转化为仅用0、1表示的二值图像。对二值化后的二值图像进行细化可得到骨架图象。接下来的特征提取阶段是用模板匹配的方法获取细节特征点(端点、分叉点)的位置、方向和类型信息。最后和特征匹配则采用基于细节特征点匹配的算法。

      4 结束语

      本文给出了一种基于SOPC的指纹识别系统的设计方案。使用SOPC技术进行系统设计具有开发周期短、设计灵活、可把若干外部模块综合设计到一片高密度FPGA中等优点，同时设计更小巧、成本更低、更便于系统升级。虽然目前SOPC技术还处于推广阶段，但国内外已经有很多高校和公司进行了实际应用方面的研究。因此，我们有理由相信，SOPC技术在不久的将来一定会有更广阔的应用空间！