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Matlab的指纹识别系统的研究与实现

提出了一种基于Matlab的指纹识别方法,改进了传统指纹识别方法中的不足。在经过简单预处理后实现的指纹识别系统的基础上．强调预处理算法与Gabor滤波器为基础的算法相结合,得到了基于Matlab的速度快,识别率高的指纹识别系统。它以人机界面形式实现指纹的识别与匹配,同时还开发了指纹数据库的程序和界面,能添加和清除指纹数据,简单易用,方便准确。     

基于Matlab的指纹识别系统的研究与实现

提出了一种基于Matlab的指纹识别方法,改进了传统指纹识别方法中的不足。在经过简单预处理后实现的指纹识别系统的基础上,强调预处理算法与Gabor滤波器为基础的算法相结合,得到了基于Matlab的速度快,识别率高的指纹识别系统。它以人机界面形式实现指纹的识别与匹配,同时还开发了指纹数据库的程序和界面,能添加和清除指纹数据,简单易用,方便准确。     

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。     

基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法

指纹图像增强对提高自动指纹识别系统的准确性具有重要意义。针对直线Gabor滤波器在纹线弯曲程度高的区域增强效果较差和曲线Gabor滤波器增强计算复杂度较高的问题,提出了一种基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法。其主要过程为:基于方向场一致性特征将指纹图像划分为弯曲区域和平缓区域;对弯曲区域和平缓区域,分别采用曲线Gabor滤波器和直线Gabor滤波器进行增强。在FVC2002上的实验结果表明,该方法在取得与曲线Gabor滤波器近似增强效果的同时,增强速度提高至其1.404倍。     

基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法

介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。     

指纹图像质量评价方法

指纹图像质量的好坏对于自动指纹识别系统的性能有着重要的影响.根据指纹图像本身的纹理特征,提出一种新型的指纹图像质量评价方法.首先将指纹图像分成ω×ω的子块,对每一图块进行多通道Gabor滤波,用滤波结果的均值和标准差进行图像的有效面积和纹理质量的分析;再检测图像的奇异点的位置;最后综合以上几个参数,给出图像的最终评价结果.实验结果表明:该算法能有效地判断指纹图像的质量,有助于提高自动指纹识别系统的整体性能.     

区域指纹图像增强技术的研究

指纹识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的技术。它本质上是模式识别技术的一个分支。指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性,为指纹细节的提取和匹配识别奠定可靠的基础。依据Gabor滤波器能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的特性,介绍了一种基于二维Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了利用Soble算子求解方向梯度进而计算出指纹脊线方向的方法和脊线频率的方法。算法经意大利波格尼亚大学构造的指纹库的一个子集Fingdb得到了验证。     

改进的Gabor滤波算法在指纹识别中的应用

指纹自动识别系统中图像的处理和匹配算法在系统的设计中起了尤为重要的作用,本文对Gabor滤波算法进行了简化,同时引入了HGF（Half Gabor Filter）对指纹图像进行了增强处理。实验结果表明经过这种改进的Gabor滤波算法提高了图像的处理速度,并很好的保留纹线的关键信息。     

Gabor滤波的指纹图像增强的应用研究

在大多数指纹采集过程中都会受到手指皮肤干湿度、皮肤受损程度和采集时手指压力度等因素的影响,从而导致采集的指纹图像中脊线有明显的断痕,存在大量的低质量区.为了提高指纹采集图像的清晰度,进而提升指纹识别的准确率和识别速度,本文选用Gabor滤波算法来增强指纹图像,其中包括对图像进行归一化、估算指纹方向场和频率场以及Gabor滤波这三个过程.仿真结果表明,对原指纹图像进行Gabor滤波后,可以很好地增强和改善指纹图像中的低质量区域.     

指纹图像二值化处理方法*

提出了一种新的带阻滤波二值化处理方法.首先,用带阻滤波和高斯低通滤波算法分别处理原始图像;然后,在高斯低通滤波图像中,用区域增长方法提取指纹的轮廓;最后,用轮廓线对带阻滤波指纹图像进行背景填充,把二值化处理限定在纹线区域内.通过实验证明,提出的二值化处理方法可以有效解决二值化处理方法中指纹的特征点丢失问题.     

基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强算法

针对指纹图像的纹理特征,深入分析了指纹图像 的纹理结构及与二维正弦曲面模式的相似性,构造设计了二维正弦曲面滤波器。为了降低边际噪声对滤波器性能的影响,提升滤波器的滤波增强效果,采用二维高斯函数对二维正弦曲面滤波器进行调制,最终构建了高斯调制二维正弦曲面滤波器,设计实现了基于该滤波器的指纹增强算法。分组实验结果表明,文中提出的基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强 算法能够有效地提高指纹图像的质量,对普遍存在于低质量指纹图像中的断线、疤痕和粘连等强噪声区域的增强效果更好。     

连续方向图法在残留指纹分割中的应用

针对残留指纹不易被分割的特点,提出一种连续方向图实现残留指纹分割的应用算法。该算法首先计算点方向图,然后利用直方图滤波技术对指纹点方向图进行滤波处理,得到连续分布方向图;其次对前景区域进一步分析,根据残留指纹和正常指纹方向一般不一致的特点,运用残留指纹与指纹区交界处方向信息变化较大的特性标记出残留指纹和指纹区边界点,然后对标记的一些虚假点进行后处理,最后利用这些边界点进行曲线拟合后去除残留指纹。实验结果表明这种连续分布方向图过渡平滑、自然,既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性,又有较高的精度,可以有效地分割残留指纹。     

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。     

一种基于指纹识别的银行卡加密系统

提出了一种基于指纹识别的银行卡加密系统,该系统采用两层C/S(Client/Server)数据库。提出了将中值滤波和Gabor滤波混合去噪算法应用到指纹图像的二次开发中。结果表明,使用该混合去噪算法,取得了较好的效果。     

基于信息可用性评价的指纹图像质量增强算法

针对指纹图像可能出现模糊、指纹区域过小、奇异点位置过偏等问题,提出了一种基于信息可用性评价与频谱分析的指纹图像质量增强算法。对指纹图像进行信息可用性评价,对不合格的指纹图像提示进行重新采集;对合格图像进行傅里叶变换并求取其频率均值和方差,计算指纹频谱图上内环、外环、中环的频谱能量值与去除直流分量后的频谱总能量值之比,以此确定指纹的清晰程度。对需要进行质量增强的指纹,利用圆滤波器去除其高频与低频干扰,利用方向滤波器连接断纹并去除粘连。实验结果表明,该方法能准确判断指纹图像的可用性,有效地增强指纹图像质量,并因其只对低质量指纹进行增强,故能有效提高指纹自动识别速度及准确性和可靠性。     

地统计关联特征与多子集匹配的缺失指纹识别算法

针对主流指纹识别算法对缺失指纹图像识别率非常低的问题,提出了一种地统计关联特征与多子集匹配的算法（GS-MS）。首先对指纹图像进行Gabor滤波增强以及二值化、细化预处理,然后将图像均匀划分为N个子集,分别提取各子集的地统计学关联特征与分叉点、端点等细节特征点,最后以待识别指纹图像子集为基准,与指纹库子集进行匹配识别。采用完整与缺失两种指纹数据集进行测试,GS-MS算法均取得了较优的识别精度,而且没有大幅度增加运行时间。     

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。     

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。     

指纹自动识别中图像分割算法研究

为了可靠、准确地实现指纹的自动识别,提出了一种简便、可行的指纹图像的分割算法。通过合理地运用指纹图像的灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像的分割问题,从而使算法的处理效果好、运行速度快。实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理十分有效。