自动指纹识别系统预处理关键技术的研究

系统阐述了自动指纹识别系统预处理的理论、算法.在比较各种预处理方法并结合指纹图像特点的基础上,研究了指纹预处理的关键技术,包括基于直方图均衡和傅里叶变换方法的指纹图像增强、局部阈值自适应二值化等,并提出了一种新的基于方向图特性和数学形态学的指纹图像分级分割算法.实验结果表明,处理效果较好.     

指纹图像预处理和特征提取

在对现有的指纹图像增强算法研究和分析的基础上,结合指纹图像的方向特性和灰度特性,提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法.先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,并对指纹图像进行方向中值滤波,然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二值化,最后在指纹的细化图像上提取出指纹的细节特征点,并对其进行去伪处理.实验结果表明,该方法处理效果好,运算速度快.     

一种指纹图像预处理算法探究

本文主要针对指纹图像预处理方法进行研究,提出了基于图像局部方差的指纹分割、基于方向场的指纹二值化和基于水平滤波器与分离滤波器组合的上下文滤波方法,最后提出了基于改进OPTA算法指纹细化方法,MATLAB仿真结果表明,本文的方法克服了噪声影响,图像细化效果良好。     

基于Niblack的手掌静脉图像二值化技术研究

针对Niblack动态阈值算法在进行手掌静脉图像二值化时,容易产生伪噪声块、断纹的现象。分四块局部均值算法对于对比度较低的手掌静脉图像部分,具有较好的二值化效果。结合分四块局部均值法的优势,在Niblack动态阈值算法基础上,提出一种新的融合二值化算法。实验结果表明,该算法能够有效地消除噪声块,克服纹路断开现象,更好的保持原静脉架构,满足后续工作的需要。     

基于图像增强的双阈值二值化算法

结合全局阈值法和局部阈值法优点,提出一种基于图像增强的双阈值二值化方法。利用OTSU和Kittler法计算出的两个阈值,对灰度值大于高阈值和小于低阈值的点预先处理,再对灰度值处于双阈值之间的点用Sauvola法进行判断。双阈值不仅保留了更多细节信息,还控制了算法的时间开销,但是仍没有解决光照不均的图像二值化。针对此问题,提出了一种新的图像增强算法。利用均分的4块区域与整幅图像的平均灰度值的4个差值,结合与像素点图像位置相关的4个权值,对图像上各个点进行相对应的灰度补偿,反复增强,直至4块区域的平均灰度值控制在一定范围内。经过图像增强后,光照不均图像二值化效果有了明显的改善。     

基于曲波域的指纹预处理研究

研究了一种基于曲波域的指纹图像预处理方法。首先将指纹图像在曲波域中分解,然后用Gabor滤波器来处理粗尺度系数,这些系数是原图像的近似值;同时,在细尺度系数上使用软阈值函数减少沿着脊线方向的噪声。再将重构以后的图像二值化,最后使用基于模板的脉冲耦合神经网络(PCNNs)细化算法细化二值图像,得到指纹的骨架图像。实验结果表明,该方法优于传统的基于Gabor滤波器的指纹图像预处理方法。     

基于遗传算法的干涉图像的最佳熵研究

将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值，提出基于改进遗传算法的图像分割方法，采用Otsu公式，找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明，利用遗传算法所得到的最佳阈值进行二值化处理，效果非常好。     

一种红外图像的二值化分割算法研究

红外图像二值化分割是对红外图像进行分析和理解的关键,图像二值化分割的质量,直接关系到图像的后期处理,结合红外图像对比度低、分辨潜力差、分辨率低等自身特点,提出一种基于局部灰度梯度值和全局化阈值面相结合的二值化分割算法。     

基于灰度拉伸和遗传算法的焊缝图像二值化算法

焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个较为重要的环节,而图像二值化在其中起着关键性的作用.传统的Otsu阈值化算法对信噪比较低的图像分割效果不理想,本文通过灰度拉伸增大背景与前景之间的灰度值分布,结合遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对传统的类间方差法进行优化,并将该方法应用于焊缝图像.实际焊缝图像试验证明了该方法的有效性,可以更加准确地提取出适合焊缝图像的二值化阈值,更利于后续的图像处理操作.     

指纹图像的预处理算法

提出了基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化5部分。该算法通过计算指纹方向图对指纹图像进行分割,依据方向场实现二值化,最后采用骨架提取技术细化指纹。这套算法成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加。实验结果显示,该算法能够去除噪声,得到较高质量的指纹图像。     

指纹图像增强算法研究

指纹识别是一种重要的利用生物特征的个人身份识别技术。指纹图像增强是指纹识别系统中的必要步骤。针对指纹图像中的噪声干扰,提出一种基于指纹局部方向的指纹图像增强算法。首先利用图像的局部灰度分布特点计算局部方向角;然后利用局部正交方向轴线上的灰度投影量估计局部脊线频率;最后利用自适应的具有方向选择和频率选择的Gabor滤波器对原图像进行滤波增强。实验结果表明,此算法能有效地抑制噪声,而保持真实的脊线结构。     

低质量指纹图像的自适应滤波

提出了基于BEG算法和小波变换的方法用以增强图像的质量．首先提出了局部图像的梯度估计方法,称之为BEG梯度的最佳估计算法,用来提取图像的纹理方向特征参数．然后,在指纹的局部窗内计算其频率参数．最后,根据这些参数,用Morlet小波滤波器对指纹图像进行自适应滤波．性能测试结果表明,该算法在实际中具有较高的应用价值．     

Multimodal biometric image watermarking using two-stage integrity verification

In this paper, we propose multimodal biometric image watermarking scheme through a two-stage integrity verification method using the hidden thumbnail feature vectors for safe authentication of multimodal biometrics data, face and fingerprint, respectively. It is basically blind and spread spectrum-based robust watermarking method. The proposed method enables us to detect a tampered region by controlling watermark embedding strength to meet the requirement of predefined watermark extraction threshold. The key idea is that the thumbnail feature vectors of a face image as a watermark pattern are utilized by embedding into a fingerprint image in order to verify the integrity of respective biometric data. The first stage of integrity verification for a fingerprint image is done by deciding the validity of extracted thumbnail patterns. The second stage of integrity verification for a face image is done by one-to-one matching between the thumbnail feature vectors extracted from a face image and the thumbnail one of the received face image. Experimental results showed that the proposed method has a high detection rate of the forged biometric data and guarantees the security assurance.     

一种基于方向场的指纹图像滤波算法

指纹识别是当今应用非常广泛的身份识别方法,它以指纹的唯一性和稳定性为基础,指纹识别具有方便、安全、可靠等特点,使自动指纹识别系统在人们的生活中扮演着一个十分重要的角色。对图像预处理进行了研究,图像预处理主要包括图像的滤波、二值化及细化三个步骤。滤波采用的是基于方向场的滤波,之后采用动态阈值法对图像进行二值化。细化采用的是模板比对法,将二值图中无关脊线方向的黑像素去除,达到细化的目的。所有上述方法都经Matlab验证,取得了较好的图像预处理效果。     

一种高容量盲检测图像指纹算法

针对共谋攻击,提出了一种高容量的空域盲检测图像指纹算法.用抗共谋攻击码(ACC)调制正交基向量生成二值指纹,根据指纹状态对图像灰度值量化嵌入指纹.追踪共谋者时,首先根据待检图像像素灰度所属区间提取指纹,然后计算其与正交基向量的内积得到一新向量,对其用软阈值方式进行处理,最后追踪共谋者.指纹嵌入提取采用量化方式,是一种盲...     

指纹识别算法研究与实现

研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了指纹图像的细节特征和全局特征。最后,以matlab7.0为开发平台对该方法进行验证,表明在同样的特征提取算法和匹配的条件下,改进的处理算法能够更简洁而有效地避免各种伪特征且识别率高于传统算法。     

消除指纹纹线中的伪特征

文中介绍了自动指纹识别系统中，灰度指纹图像经过预处理过程得到细化二值图像；其中可能含有大量的伪特征，对匹配操作造成不良影响，导致识别率下降。为了提取出准确的、真实的特征点，选取自动阈值、对短线、断线、小桥等，并利用改进的方法去除，对区域边界的伪特征、三角和岛屿采用新的方法去除。