二值指纹图像方向图算法

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基于方向场的指纹图像处理算法

准确鉴别身份就成Ｊ，首要问题。由于每人的指
纹纹线的特点不同．且形态稳定，所以被很多
各类身份识别系统采用。要实现指纹识别，指纹图像预处理足前提，本文尝试用方向场技术
来进行指纹图像处理，以升身份识别率。
啪
表示方法，往预处理中可以利用其对指纹图像
均值Ｇ… 【ｊ】；（２）再将以上所得八个均值按垂直方向
划分成组【０，４），（１，５），（２，６），（３，７），往这个基础
（ａ）指纹原始图像
（ｂ）丈中方法求取得
指纹方向场
眯二＋Ｇ酬－Ｇ —
ｌ｝
（式３）
进行处理，以实现对所采集的不确定性指纹进行图像增强，为后继的识别步骤做准备。可是，
常规的点方向场计算受噪声影响较大。一般无
法完全反映指纹脊线的真实走向；而块方向场的整体过渡性差，精确度不高。文【｝】将两者进
上，求取每组ｌ｝】两个灰度平均值差的绝对值Ｇｄ。】：Ｇｄ．］＝ＩＧ… Ｕ卜Ｇｍｅａｎ【ｊ＋４】ｌ（式１）式ｌ中ｊ＝ｏ，ｌ，２，３：
图１：指纹方向场
【关键词】指纹识别预处理点方向场块方
的函数。
Ｏ（ｘ，）＝ｏｒｄ／ｍ．￣ａｘＮ［ｉ］Ｊ（式４）依据这种算法利用平滑法逐步对Ｄ（ｘ，Ｙ）

一种改进的指纹图像二值化算法

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计算机与数字工程
第３卷４
一
种改进的指纹图像二值化算法
刘爽王芙蓉
武汉４０７）３０４（中科技大学电子与信息工程系华
摘要提出了一种直接基于指纹结构特征的二值化算法，在去除指纹图像中无效块后，利用指纹纹理表现出的规律
收到本文时间：０６年２月２２００１３
＋
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第３４卷（０６第１２０）２期
计算机与数字工程
４９
￣／则将这个ｌ改标记为３。以是近似认为不变的，而噪声则不会遵循这个规４到３ｒ４之间的，这样就得到一个只有０，，，ｌ２３元素的标记阁。律。所以根据这个特征，我们可以提取出所需的脊般情况下可以得到几条明显的数字链。线和谷线信息而避免噪声的干扰。本文中所采用（）除多余的块，２去得到奇异点。的算法首先是将图像归一化后，提取指纹的方向场
ＬｉｈｎＷａｇＦｒｎｕＳｕａｇｎｕｏｇ
（ｅａｔｅｔｆｌｔｎｃ＆ＩｆｍａｏｎｉｅｒｇＨＵＴ３０４Ｄｐ０７）ｍＥｃｏｒｉｎｉ
ＡｂｔａｔＡｍｅｈｄｆｒｂｎｒａｉｎｏｅｆｎｅｐｎｇｓｉｒｓｎｅｎｔｉｐｐｒＴｉｍｅｈｄｉｂｓｄｏｈｈｒｃｓｒｃｔｏｏｉａｉｔｆｔｇｒｒｔｍａｅｓｐｅｅｔｄｉｈｓａｅ．ｈｓｔｏｓａｅｎｔｅｃａａ－ｚｏｈｉｉｉ
来提取脊线谷线信息从而去除噪声。实验结果表明基于结构特征的二值化算法可以克服较多的噪声干扰，大减少了指大

一种改进的指纹图像二值化处理方法

Ａ是方向６７、、８共用的方向，Ａ、是方向２３、Ａ、４共用的方向。用此窗口设置方向充分考虑了基准点附近采
较近点的灰度值，用点的权值比较大。共
自适应滤波。它将图像信号和噪声都看成随机信号，在对随机信号进行分析统计的基础上设计出符合最优准则的滤波器。假设图像信号ｇｘＹ是由真实图像ｆｘＹ（，）（，）
表明，算法可以消除孔洞、除粘线、连断线，值化后的图像效果良好，线饱满平滑。该去粘二脊
关键词：维纳滤波；连续方向图；二值化
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ７０２１）８０５－４６４７２（００１ — ０２０
ｔｍｐａｅ．ｔＬｓｔｂｎｒｚｓｔｅｉｇ．ｅｅｐｒｎａｅｕｔｎｉａｅｔａｈｒｓｎｅｌｏｔｍａｃｉｖｇｏａａｉｔｆｅｌｔｓＡａｔｉａｉｅｈｍａｅＴｈｘｅｍｅｔｌｒｓｌｉｄｃｔｈｔｔｅｐｅｅｔｄａｇｒｈｃｎａｈｅｅｏｄｃｐｂｌｙｏｉｉｓｉｉｒｐｉｎｈｉｃｎｅｔｄｌｅｅｉｎｔｇｔｅｈｌｓａｄｒｍｏｉｇｃｏｓｄｌｅｎｔｅｆｇｒｒｔｉｇｓｅａｒｇｔｅｄｓｏｎｃｅｉ，ｌｉｎｍｉａｉｈｏｅｎｅｖｎｒｓｅｉｓｉｈｎｅｉｍａｅ．ｎｎｉｐｎ

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

可一次完成图像的二值化功能．
收稿日期：２０ — ９１；修回日期：２０ —２２．０１０ — １０２０ —５作者简介：李建华（９０）１６一．女．副教授；郭成安（９５）１５一、男、授教
同，在实际计算中，往往以该点所在块的方向近似代替该点的方向．计算方向图的基本思想是：在
卡等领域正逐步得到广泛应用．虽然自动指纹识别系统的研究在过去３０多年中已取得了很大的进展，目前仍是国内外图像处理、式识别、但模计算机科学等领域研究的热点．在自动指纹识别系统中，指纹图像的预处理
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第４卷第５２期
２０２年９月０
大连理工大学学报
ＪｕｎｌｏｌｎＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｏｒａｆＤａｉｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙａ
Ｖ０．２，．Ｉ４ＮＯ５
看做是有着确定纹理的流状模型，样则可计算这它的方向场 —— 方向图．
由于指纹具有惟一性和不变性，以指纹作为
个人身份标志，法律公安等领域已有很长的应在用历史．随着电子科技的不断发展，自动指纹识
安防（如指纹门禁）考勤（纹考勤机）指纹Ｉ、指、Ｃ
方向图作为一种可直接从原灰度图像中得到的有用信息，预处理、征提取、纹分类中有在特指着重要的意义．它描述了指纹图像中每一像素点所在脊线或谷线在该点的切线方向，由于指纹图像在一个适当区域内的各像素点的方向几乎相

指纹图像的预处理操作

指纹图像的预处理操作
指纹的预处理的操作步骤主要有：（1）图像归一化；（2）指纹有效区域分割处理；（3）指纹方向图处理；（4）指纹增强处理；（5）指纹二值化处理；（6）指纹细化处理。

（1）图像归一化
图像归一化的目的是为了消除传感器本身噪声或手指压力不同以及其它原因
造成的灰度差异，把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，方便后续处理。

公式如下：
这种传统的归一化方法存在一些缺点：首先它的平均灰度和平均方差是基于
整个指纹图像，与实际指纹有效区域的平均灰度和方差有一定的偏差；其次它
采用的期望灰度值和方差是个固定值，一些采集不好的指纹图像，局部区域的
平均灰度和方差可能与整体的相差比较大，效果不好。

可以采用基于块的动态归一化方法来克服这些问题：首先进行直方图均衡，
选择感兴趣的区域ROI，再对该区域进行归一化处理。

使用ROI 的均值和方差，并根据局部块的均值和方差动态调整：
其中α、β是权值系数。

（2）指纹有效区域分割
指纹图像分割是指纹图像预处理的重要组成部分，其目的是从指纹图像中分。

基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法

ＣｈｎＫａｚｉｅｉｈＨｕＡｉｕｑｎ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇ，ｏｔｅｓＵｉｅｓｙＮａｊｇ２０９ＳｈｏｆｒｔｃｅｅａｄＥｇｎｅｎＳｕｈａｔｎｖｒｉ，ｎｉ１０６，ＣｉａｏＩｏｎｉｔｎｈｎ）
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标志码：Ａ文章编号：１０００（０００－４１５０１— ５５２１）３０７－０
Ｍｅｈｏｆａｃｒｔｉｕｉｅｄｔｃｉｎｆｏｂｎｒｎｅｐｉｔｉａｅｔｄｏｃｕａｅｍｎｔａｅｅｔｏｒｍａｙｆｇｒｒｎｍｇｉ
第４０卷第３期
２１００年５月
东南大学学报（自然科学版）
ＪＲＬＯＯＵＴＡＳＮＩＲＳＴ（ａｕａＳｉｎｅＥｉｏ）ＯＵＮＡＦＳＨＥＴＵＶＥＩＹＮｔｒｌｃｃｄｔｎｅｉ
Ｖｏ１４Ｎｏ．．０３
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｔｏｄａｔｏａｃｒｃａｅｎｔｅｍｅｈｄｏｒｃｒｙｌｖｌｍｉｕｉｅｄｔｃｉｎ，ａｅｌｗｉｌｗｃｕａｙｒｔｓｉｈｔｏｆｄｉｅｔｇａ —ｅｅｎｔａｅｅｔｏｈｍｅｈｄｏｃｕａｅｍｉｕｉｅｄｔｃｉｎｆｏｉｒｎｅｐｎｍａｅｓｐｏｏｅｔｏｆａｃｒｔｎｔａｅｅｔｒｍｂｎａｙｆｇｒｒｔｉｇｓｉｒｐｓｄ．Ｆｉｓ，ｉｇｎｏｉｉｒｔｍａｅｅ — ｈｎｃｍｅｔｉｍｐｏｄｔｌｍｉａｅｎｉｅ；ｔｅｒｄｅｌｅｆｌｗｉｇｉａｏｔｄｔｅｅｔｍｎｔａａｅｎｓｅｌｙｅｏｅｉｎｔｏｓｈｎ，ｇｉｏｌｉｎｏｎｓｄｐｅｏｄｔｃｉｕｉｅ

第四节指纹图像特征提取

第四节指纹图像特征提取一、基于灰度图像的细节特征提取基于直接灰度的指纹细节特征提取方法不对指纹灰度图像进行二值化, 而是直接从指纹图像的灰度出发，通过分析指纹细节特征点处本身的拓扑变化来实现特征提取的。

在增强与处理过程中得到了指纹图像的方向图信息，方向是沿着脊线方向的，在这个方向的垂直方向上，即脊线的横截面上，灰度分布会出现极大值和极小值，于是可以通过确定图像中的灰度分布的局部极大值来确定脊线的位置，从而找到脊线上的特征点，如图 5-25所示。

算法描述如下：1）计算指纹图像的方向图，得到指纹纹线的整体和局部走向。

2）根据指纹方向图提供的方向信息，由初始点出发，开始在该处的法线方向上，半个纹线周期内，寻找一个极大值点，作为新的出发点。

3）从新的出发点出发，沿方向图的方向前进一步长，然后再在此处沿此处的法线方向寻找极大值点，作为新的出发点。

4）重复步骤3），并且判断寻找到的新的出发点是否为特征点。

5）记录跟踪的折线，即得到指纹纹线的脊线。

图5-25脊线跟踪提取到特征点这个方法中最为关键的环节是如何设定跟踪终止的判据条件。

可以将跟踪终止的判据设定为:1）跟踪点已经接近或者已经处于有效区域的边缘，这时跟踪停止，不产生任何特征点，只产生指纹纹线的脊线。

2）跟踪点所处截面找不到局部极大值，这表明跟踪点已经离开脊线进入了背景或谷线区域，这时产生一个末梢点。

3）跟踪线和先前已经跟踪过了的脊线相交，这时跟踪应该停止，交点即为分叉点。

4）如果跟踪过程中出现跟踪脊线的角度偏转太大，由于这种情况往往表示跟踪出现了错误，因此应该停止跟踪，此时没有特征生成。

该方法需要图像具有很好的纹理性质，即要求噪声要尽可能地小，否则会影响跟踪的质量，从而影响特征提取的效果，但对灰度的均匀和对比度要求相对较小。

基于直接灰度的方法执行速度相对较慢，在极大值判断环节算法复杂度相对要复杂，但它提取的特征点中虚假细节点较少，后处理环节容易。

指纹图像二值化算法的研究

１指纹图像二值化算法分析
指纹图像二值化方法主要有两种：灰度阈值分割法和邻域分析
法。目，动指纹识别系统中应用的灰度阈值分割二值化算法根据前自阈值选取方式的不同可以分为全局固定阈值法和局部自适应动态阈值法。
１１全局固定阈值法．全局固定阈值法一般根据整幅指纹图像前景区的灰度直方图分布选择一个合适的判断阈值．幅指纹图像进行二值化处理。该算对整
２ｌ年０１
第２期３
ＳＩＮＥＥＨＯＯＹＩＦＲＡＩＮＣＥＣ＆ＴＣＮＬＧＯＭＴＯＮ
Ｏ本刊重稿０
科技信息
指纹图像二值化算法的研究
祁亚萍（山东科技大学信息学院山东
青岛
２６１）６５０
．
【摘要】本文对现有的指纹图像二值化算法进行研究，重点对以动态阈值法为基础的改进二值化算法以及邻域分析法进行分析ｍａａ７环境下对几种常用算法做仿真，ｔｂ．ｌ０比较了对同一指纹图像的处理结果及算法的运算复杂度。【关键词】指纹图像；二值化；适应动态阈值；分析法自邻域
一
后求取使局部信息熵最大的灰度值作为判决阈值进行二值化处理。该算法对噪声具有鲁棒性，能够有效实现对指纹图像的二值化，高了提细节特征提取结果的准确率，但灰度阈值的计算复杂度较大。１邻域分析法．３邻域分析法充分利用指纹图像纹线的连续性和脊线谷线相间隔的特点。若指纹图像的某一点在脊线上．则与该点相邻的切线方向上的像素点也应位于脊线上．而该点纹线方向的垂直方向上的点应位于谷线上。因此，于脊线上的点来说，对沿纹线方向的灰度均值较小．沿纹线方向的垂直方向上灰度均值较大文献［基于指纹图像的这一特点给出一种基于方向信息的指纹６］图像自适应二值化算法。具体算法为：对于前景区域每一像素点ｇ，（ｘｙ，以其为中心分别计算纹线方向上的ｉ个邻域点的加权灰度均值１Ｔ１Ｃ（ｙｈ，和纹线垂直方向上ｎ个点的加权灰度均值Ｇ（ｙ；Ｇ（ｙｘ）１ｖ，若ｈ。＜ｘ）ｘ）Ｇ（ｙ，ｖ ’ 则该点在脊线上，ｘ）否则，点在谷线上。该二值化算法有效利该用了指纹图像的方向信息．能够有效抵抗噪声影响．一定程度上去在除噪声、毛刺、断裂等现象。使得二值化图像沿纹线方向保持较好的一致性。文献『中算法具体的实现时考虑误差因素，６１在求灰度和时，每对点都设置了权值．采用加权平均的方法降低误差纹线方向上七点权值模板为Ｈ＝，３，２１ｗ【２，３，；纹线方向的垂直方向上七点权值模板２，４，２为Ｖ＝［１，１，。ｗ１，１，１，１，１】文献『对图像中的每一像素Ｐ以其为中心设置一个Ｗｘ的窗７１，Ｗ口，并在该窗口内沿８个量化方向计算出灰度均值Ｓｉｌ２ …，）中ｉ＝，，８，（心像素Ｐ不参与计算设８个灰度均值中的最大值和最小值为Ｓａｍｘ和Ｓｉ．ｍｎ计算ｆ＋．ｓ — Ｓａ一Ｓｉ／作为点像素二值化判决阈值ｓ．＋８２ｍｘ２ｍｎ４１．）Ｔ。当ＰＴ时，＜认为是脊线点，否则认为是谷线点。该算法由于是对每点都要进行阈值计算。故二值化的运算效率低。

基于边缘强度的指纹图像二值化方法

摘
要：提出了一种合理有效的指纹图像二值化方法，先利用Ｋｒｈ算子得到指纹图像的方向场，ｉｅｓ然后
对指纹图像进行方向中值滤波，后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行分割，最从而得到二值化图像。在自适应阈值的计算上，中还提出了一种如何选择最佳图像分块大小的方法。文
基于边缘强度的指纹图像二值化方法指纹图像及处理结果figfingerprintimagesprocessingresults本文提出了一种基于边缘强度的指纹图像二值化方法该方法首先对指纹图像进行方向中值滤波然后依赖图像的边缘强度设计自适应阈值对指纹图像进行二值化这样不仅有效利用了指纹图像的方向特性和灰度信息而且使两者有效地融合在一起具有一定的连贯性从而能够快速高效地对指纹图像进行二值化操作为后续工作的顺利进行奠定了基础
变性）防伪性、、不易丢失和不会遗忘等突出优点¨ ，Ｊ以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，自
动指纹识别技术已经成技术之一，自动指纹识别系统ＡＩ（ｕＦＳＡ —
Ｋｅｒ：Ｋｉｓｈｏｅａｏｙｗｏｄｓｒｃｐｒｔｒ；ｄｒｃｉｎａｍａｅ；ｆｔｒｎｉｅｔｏｌｉｇｉｅｇ；ｅｇｎｅｓｔｌｉｄｅｉｔｎｉｙ；ｂｎｒｔｏｉａｙｍｅｈｄ
０引言
近年来，随着生物特征识别技术的发展，以及国家、会甚至个人对安全可靠身份认证技术需求的不社断增加，特征识别技术的应用领域不断扩展，物识别技术已逐渐成为电子政务、生电子商务，以及国家、个人信息安全管理等领域中必不可少的身份认证手段。由于指纹所具有的普遍性、唯一性、稳定性（身不终

基于差分二值化的指纹预处理算法

鉴于上述问题，本文提出了基于差分二值化 ¨ 的指纹预处理算法。首先，利用移动平滑图像进行
差分计算，别得到在０，５，０，３。分。４。９。１５四个不同方向上增强的二值图像。然后，利用方向场，四个不将
化算法主要依据滤波图像的直方图，过方向滤波经的图像，直方图趋向于双峰，用阈值分割算法采可以实现二值化；细化算法主要ＯＴ］版对二ＰＡ１模２值指纹图像逐步剔除为单像素４连通的细化线；在
的鲁棒性。算法流程如下。
要依靠方向滤波，必造成方向变化剧烈的中心区域出现连线错误和特征错误，致中心区域的特征点都不能使势导用。提出一种基于差分二值化的预处理算法，像滤波过程是在二值图像上进行的，以确保中心区域的纹线形图可态不变，中心区域的特征点完全能够参与匹配。实验结果表明，算法速度快，以有效地提高ＡＩ性能。使该可ＦＳ的关键词指纹；值化；分；处理二差预
基于差分二值化的指纹预处理算法
申金
（道警官高等专科学校，南郑州铁河４０５）５０３
摘
要
在自动指纹识别系统（ＦＳ中，ＡＩ）图像增强和特征提取都是在预处理过程中完成的。由于图像增强技术主

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ｄｇｔｌｆｇｒｒｔｉｅｔｃｔｎＴｅｏｅｔｔｎｉｇｓａｍｅｈｄｆｒｄｓｒｂｎｒｎａｉｎｉｆｒａｏ．ｅａｃｒｃｆｏｅｔｔｎｉｉｎｅｐｎｄｎｉａｉ．ｈｒｎａｉｍａｅｉｔｏｏｅｃｉｇｏｅｔｔｎｏａｉｉｉｆｏｉｏｉｉｏｍｔｎＴｃｕａｙｏｒｎａｉｉｈｉｏｉｇｄｔｒｎｓｔｅｐｒｏａｃｏｈｌｏｔｍｎａｔｍａｉｄｇｔｌｆｇｒｒｎｄｎｉｃｔｎＢａｅｎｂｎｒｅｍａｅ，ｅｐｏｍａｅｅｅｍｉｅｈｅｆｒｎｅｆｔｅａｇｒｈｉｕｏｔｍｉｃｉｉｎｅｉｔｉｅｔａｉ．ｓｄｏｉａｚｄｉｇｗｒ — ａｉｐｉｆｏｉｐｓｅｔｏｏｘｒｃｉｇｆｇｒｒｔｏｅｔｔｎｉｇ．ｅｍｅｈｄｉｎｔｓｎｉｖｏｂｃｇｏｎｏｓｎａｅｒｓｎｏｅａｎｗｍｅｈｄｆｒｅｔａｔｎｅｉｒｎａｉｍａｅＴｔｏｓｏｅｓｔｅｔａｋｒｕｄｎｉｅａｄｃｎｒｐｅｅｔｎｉｐｎｉｏｈｉｔｅｔｘｕｅｏｅｔｔｎｏｎｅｒｔｐｔｒｒａａｃｒｔｌ．ｐｒｍｅｔｓｏｈｏｕｔｅｓｏｈｔｏｗｉｈｃｎｂｓｄａｈｅｔｒｒｎａｉｆｆｇｒｉａｔｎａｅｃｕａｅｙＥｘｅｉｏｉｐｎｅｉｎｓｈｗｔｅｒｂｓｎｓｆｔｅｍｅｈｄ，ｈｃａｅｕｅｓ
ＣＨＥＮＤａｈｉＧｅ，ＨＡＮＧＪａｇＬｉ－ａ，ＵＯＬｉＣｉｎ，ＩＨａ
西北工业大学自动化学院。安７０７西１０２
ＳｈｏｆＡｕｏｔｎ，ｒｗｓｅｎＰｌｔｃｎｃｌｃｏｌｏｔｍａｉＮｏｔｅｔｒｏｙｅｈｉａＵｎｖｒｉ， ’ ｎ７１０２，ｈｎｏｈｉｅｓｙＸｉａ０７ＣｉａｔＥ— ｉ：ｗｉｅｅ＠ｓｎ．ｏｍａｌｃｄｓａｉａｃｍ
ｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，０７，３（１）２ — ９ｅｒｎｎｐｉｔｓ２０４１：７２．ｃｏ
ＡｂｔａｔＴｅｍｐｒａｃｏｒｎａｉｎｎｏｍａｏｈｓｅｎｅｅｉｅｂｔｅｉｇｒｒｎｔｘｕｅｈｒｃｅｓｉｎｕｏｔｓｒｃ：ｈｉｏｎｅｆｏｅｔｔｉｆｒｔｎａｂｅｄｔｒｎｄｙｈｆｅｐｔｅｔｒｃａａｔｒｔｉａｔｍａｉｔｉｏｉｍｎｉｉｃｃ
摘
要：指纹自动识别过程中，纹的纹理特点决定了方向信息的重要性。向图是方向信息的表示方法，向图的准确性决定在指方方
了自动识别过程中各种算法的效果。在二值化处理的基础上，出了一种不受背景干扰的指纹图像方向图算法，算法准确地反提该映了指纹模式区的纹理方向。实验证实该算法具有良好的鲁棒性。用于二值化的后期处理。可
ｐｓ－ｒｃｓｉｇａｔｒｂｎｒａｉｎｏｔｐｏｅｓｎｆｉａｉｔ．ｅｚｏＫｅｒｓ：ｆｇｒｒｔｂｎｆｚｔｎｉｇ；ｒｎａｉｎｉｇｙｗｏｄｉｅｉ；ｉａａｏｍａｅｏｅｔｔｍａｅｎｐｎｉｉｉｏ
维普资讯
ＣｍｕｅｎｅｉｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｒｅｒｎｐｌａｉｓｎｃｏ
２０，３１）２０７４（１７
二值指纹图像方向图算法
陈大海；指二值图像；向图方
文章编号：０２８３（０７１－０７０文献标识码：中图分类号：Ｐ９．１１０ — ３１２０）０２ — ３１Ａ３１ｒ４
１介绍
在各类计算机指纹自动识别系统（ｕｏａｅｉｇｒｒｔＡｔｍｔｄＦｎｅｉｐｎ
ＣＨＥＮ－ａ，ＤａｈｉＧＵＯｉＣＨＡＮＧｉｎｅ１ｉｎａｉｎｍａｔｏｏｎｅｐｉｔｂｎｒｚｔｏｍａｅＣｏｕｅＬｅ，Ｊａｇ，ｔａ．ｅｔｔｐｍｅｈｄｆｒｆｇｒｒｎｉａｉａｉｎｉｇ．ｍｐｔｒＥ－Ｏｒｏｉ