基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

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。为了消除噪声以提高指纹图象的质量,本文给出了一种基于方向滤波的指纹图像增强算法,根据方向图构建方向滤波模板对指纹图像进行滤波,并对滤波后的图像进行去噪处理。实验结果表明了本文采用的方法有更好的效果。     

傅里叶变换在指纹图像增强中的应用

提出一种基于傅里叶变换的指纹图像增强方法,通过对图像分块进行傅里叶变换,用求期望值的方法获取指纹图像的频率、方向以及能量分布,在此基础上根据指纹纹线的分布在脊线方向变化剧烈的特殊性,采用在径向滤波器滤波后增加角方向滤波器的滤波方法,对图像进行滤波增强。实验结果表明,该方法对低质量的指纹图像增强效果显著,同时其计算量较少,实现时间短,对实时指纹识别系统的应用具有重要的意义。     

一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法

图像的相位信息在人眼感知图像的过程中起着十分重要的作用。如果指纹图像增强算法能够保证图像的相位信息不被破坏,将有助于保持指纹图像中纹理特征的不变。首先通过实验表明了指纹图像的纹理特征主要是由图像的相位信息来决定的,然后把相位保持原理引入到指纹图像增强算法中,提出一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法。该算法采用复Gabor小波来提取指纹图像的相位信息,并利用指纹图像的局部方向信息在相位保持的原则下来进行图像增强。为了验证该算法的有效性,选取了两种低质量的指纹图像来进行处理,实验结果表明增强后的图像其图像质量有了显著的提高。     

各向异性张量逆扩散指纹图像增强方法

由热扩散方程给出了一种基于张量扩散的各向异性逆扩散图像增强方法。该方法在对指纹图像滤波的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且增强了纹线。实验结果表明该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理。     

掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率.为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法.用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理.结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果.     

基于傅里叶变换的指纹图像增强算法

在指纹图像识别系统中,指纹图像的预处理是关键环节,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是其中的最关键步骤。文章利用基于傅里叶滤波的指纹图像增强算法,在频域中对指纹图像进行处理,通过带阻滤波和方向滤波,取得了较好的图像处理效果。     

指纹图像预处理新方法

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理方法，通过剩余块处理和平滑方法改进了传统的指纹图像分割算法；使用方向匹配的方法对指纹图像方向块进行方向滤波完成图像增强；并除去细化后存在的短线和毛刺。该算法对Secugen指纹仪采集的图像和FVC2004数据库中的指纹图像进行实验，结果表明经过预处理后的指纹图像质量得到明显增强，方便进行细节特征提取。     

一种基于改进直方图均衡的图像增强方法

针对传统图像增强方法的不足,提出一种基于模拟频域滤波重构直方图均衡的图像增强方法.将频率域滤波的思想引入空间域直方图运算当中,在模拟频率直方图统计中进行频率信息的统计,利用这些频率信息建立模拟频率域坐标,进行模拟频域滤波,对滤波处理后的直方图进行均衡化处理.实验表明:与传统方法相比,该算法优化了灰度级的动态分布范围,能得到更清晰的增强效果,且在图像中没有视觉明显的噪声放大.     

基于Prewitt的指纹图像预处理算法研究

指纹识别能否取得预期的效果,取决于指纹图像预处理。传统图像预处理的步骤包含灰度滤波、二值化及二值滤波、细化及细化去噪。提出一种将优化的Prewitt算子用于灰度滤波的指纹图像预处理方法:先在灰度滤波时采用方向图滤波进行滤波处理,之后采用优化的Prewitt算子进行图像增强处理;再在局部快速傅氏变换时引入方向傅氏变换滤波;最后,采用八邻域查表细化算法进行细化去噪。该方法不仅使指纹图像的对比度更加清晰,同时还对指纹图像进行了边界提取与处理。整个方案具有较强的实用价值和应用前景。     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

An ear biometric system based on artificial bees and the scale invariant feature transform

Ear recognition is a new biometric technology that competes with well-known biometric modalities such as fingerprint, face and iris. However, this modality suffers from common image acquisition problems, such as change in illumination, poor contrast, noise and pose variation. Using a 3D ear models reduce rotation, scale variation and translation-related problems, but they are computationally expensive. This paper presents a new architecture of ear biometrics that aims at solving the acquisition problems of 2D ear images. The proposed system uses a new ear image contrast enhancement approach based on the gray-level mapping technique, and uses an artificial bee colony (ABC) algorithm as an optimizer. This technique permits getting better-contrasted 2D ear images. In the feature extraction stage, the scale invariant feature transform (SIFT) is used. For the matching phase, the Euclidean distance is adopted. The proposed approach was tested on three reference ear image databases: IIT Delhi, USTB 1 and USTB 2, and compared with traditional ear image contrast enhancement approaches, histogram equalization (HE) and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The obtained results show that the proposed approach outperforms traditional ear image contrast enhancement techniques, and increases the amount of detail in the ear image, and consequently improves the recognition rate.     

Contrast Enhancement and Intensity Preservation for Gray-Level Images Using Multiobjective Particle Swarm Optimization

The contrast enhancement of gray-level digital images is considered in this paper. In particular, the mean image intensity is preserved while the contrast is enhanced. This provides better viewing consistence and effectiveness. The contrast enhancement is achieved by maximizing the information content carried in the image via a continuous intensity transform function. The preservation of image intensity is obtained by applying gamma-correction on the images. Since there is always a trade-off between the requirements for the enhancement of contrast and preservation of intensity, an improved multiobjective particle swarm optimization procedure is proposed to resolve this contradiction, making use of its flexible algorithmic structure. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by a number of images including the benchmarks and an image sequence captured from a mobile robot in an indoor environment.     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行。提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围。实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

指纹图像质量的自动评价方法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发，提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像，在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示，以便重新获得更高质量的图像；对指纹局部区域的质量等级进行标注，提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价，提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。     

基于临界特征点的图像匹配算法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发,提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像,在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示,以便重新获得更高质量的图像;对指纹局部区域的质量等级进行标注,提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价,提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、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,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于Hermite滤波器的指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,以提高指纹识别系统的性能。提出了一种基于Hermite滤波器的指纹增强算法,算法利用经典的梯度公式法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率。以纹线方向和频率作为滤波器的主要参数,利用具有良好带通特性的Hermite滤波器和具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应。实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果。     

结合频谱扩散的指纹图像滤波增强

目的 指纹图像增强是自动指纹识别系统中的重要环节,是获取可靠的指纹细节特征的基础。为了弥补指纹图像的质量缺陷,实现对低质量指纹图像的有效增强,提出一种基于块质量评价和块频谱匹配滤波器的块频谱扩散指纹增强方法。方法 首先,基于块内点方向一致性参数,给出了块质量评价结果;然后,研究了复合窗口频谱扩散特性,完成了基于一次模糊K均值聚类、一阶自适应带宽的2维巴特沃斯带通滤波器和2维高斯窗的块频谱匹配滤波器设计;最后,依据块质量等级的高低,应用块频谱匹配滤波器对复合窗口的块频谱进行滤波增强。结果 选取FVC 2004指纹库中的大量指纹图像进行了实验,实验结果表明,该方法对高质量和低质量指纹图像均有良好的增强效果。结论 本文方法对指纹的脊线方向和频率等参数依赖较弱,拥有很强的容错能力。实验结果验证了该方法在指纹图像增强中的有效性,可适用于高质量和低质量的指纹图像增强。