基于CAN/LIN网络的汽车门锁控制系统

LIN是一种新型低成本的车身控制总线。设计了一个基于CAN/LIN网络的汽车门锁控制系统。该系统由一个作为CAN/LIN网关的主节点以及若干个控制各个车门锁的LIN子节点构成,汽车门锁采用无线遥控电子锁。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一.指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤.其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配.提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法.阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用.对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试.实践表明,该方法是有效的、实用的.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。     

基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配*

分析了Log Gabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的Log Gabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于Log Gabor滤波器的指纹纹理匹配算法。首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行Log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。     

Gabor滤波器在基于细节点的指纹识别中的应用

针对指纹图像的特点,建立了一套指纹图像预处理体系,为指纹特征点的提取和比对奠定了良好的基础;文中主要进行了以基于细节点的指纹识别系统的处理流程为线索,设计了适合于这种指纹识别系统的Gabor滤波器,并对Gabor滤波器各参数的设定进行了改进;实验结果表明改进后的Gabor滤波器的处理效果明显优于传统算法.     

一种改进的指纹图像增强算法

指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等步骤.其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配.论文针对指纹采集中存在的指纹图像局部模糊的问题,提出了一种改进的基于Gabor函数的指纹增强算法.该算法首先对指纹图像进行归一化处理,然后对指纹图像分成奇异区和非奇异区分别进行点方向和块方向的求取,最后用改进的Gabor滤波器对指纹图像进行增强.实践表明,该方法能提高指纹图像增强的效果和速度.     

基于Log—Gabor滤波的指纹图像增强

自动指纹识别系统的性能在很大程度上依赖于指纹图像的采集效果。指纹图像增强用于改善原始指纹图像的质量，以保证指纹特征提取的准确性，是十分必要的。Gabor滤波是比较有效的指纹图像增强方法，但是仍存在一定的局限性。与传统的Gabor滤波器相比，Log-Gabor滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带，有利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用Log-Gahor滤波器来实现指纹图像增强，先利用加窗傅里叶变换来提取指纹图像的局部频谱信息，再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后，给出具体的图像滤波方案，并与传统方法作了比较。实验结果表明，所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

基于方向图和Gabor滤波的指纹预处理算法

指纹图像在预处理过程中往往受多方面因素制约,有时无法满足指纹识别系统的要求。本文在传统指纹预处理算法基础上,给出一种有效的指纹预处理改进算法。首先,采用分块方差梯度分割算法分离指纹图像和背景区;再根据指纹特征,用方向图和均值滤波器进行图像增强,并用简化的Gabor滤波器,改进滤波模板滤除边缘模糊效应。二值化、细化并删除伪特征点后,提取出指纹脊线骨架并获得指纹特征点。实验表明,该预处理算法对不同质量的指纹图像均具有较好效果,算法灵活高效、易于实现、精确度高,达到了指纹识别系统的要求。     

指纹图像预处理算法的研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化等几部分。在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在分割、二值化和细化方面也作了讨论,并采用VC验证了算法的有效性。实验结果表明,这种预处理算法可以使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高指纹识别的可靠性。