小波包变换在指纹图像压缩中的应用实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着广泛的应用.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波包变换的基本原理,给出了基于小波包变换的指纹图像压缩方法.     

自适应的基于Gabor函数的指纹图像增强算法

针对实际应用时采集的指纹库中指纹图像纹线粗细和质量差别很大的情况,提出了一种根据纹线宽度自适应地决定Gabor滤波器变换窗大小的指纹图像增强算法.改进了方向图的算法,在小波变换之后的低频子图上进行方向估算.实验结果表明,基于低频于图计算方向图使得运算速度和结果准确性均有提高,尤其对于低质量的指纹图像因为小波变换滤除噪声的作用,方向图准确性提高更为明显;自适应决定变换窗大小使Gabor滤波器能更好地发挥连接断线和分离粘连的作用,处理过粗或过细指纹时更具优越性.     

基于Matlab实现的指纹图像增强

在指纹识别系统中,指纹图像增强技术起着关键性作用.为了得到较好的指纹图像增强效果,提高指纹识别的准确率及速度,文中介绍了一套基于Matlab实现的指纹图像增强方法.这种方法在Matlab环境下运行,指纹图像增强过程是基于小波分析方法.利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向,这样就可以有效的抑制高频噪声对纹线方向的影响.实验表明,用Matlab实现的这种指纹图像增强方法,既简单快速,而且又取得了较好的指纹图像增强效果.     

一种基于小波域的指纹图像增强算法

面对采集的指纹图像质量较差的问题,提出一种在小波域对指纹图像滤波增强算法。该算法在小波域进行Ga-bor滤波增强,通过Radon变换后的投影估计Gabor滤波的方向和频率,对滤波增强后的子图进行小波重构得到最后的结果,有效地抑制高频扰动对指纹图像质量的影响,提高运算速度和准确性。通过对FVC2000指纹库中的部分低质量指纹图像进行增强,表明该算法对指纹图像的增强效果明显,并且处理速度较快。     

基于小波理论的矢量量化遥感图像压缩方法

分析了遥感图像的统计特性，提出了适合遥感图像压缩的矢量量化与小波变换相结合的压缩方法。该方法将遥感图像小波变换后高频子图划分为一定大小的的像块，对局部相关性较强、灰度变化较小的像块进行高倍压缩；对局部相关性较小、灰度变化较大的像块进行高保真压缩。实验表明，本方法具有良好的压缩性能，适用于遥感图像的压缩。     

一种在JPEG2000中隐藏指纹图像的方法研究

根据JPEG2000码流分层结构及其渐进传输性能,通过对指纹图像生成特征点数据按重要性在空间域位平面排序,结合小波系数的冗余度不同,把指纹信息自适应地从低到高嵌入到各频率子带中,实现了一种应用JPEG2000进行指纹图像隐藏的通信方法。结果表明,在不同压缩因子条件下,该方法提高了信息的隐藏效率并具有较高的不可见性。     

基于方向滤波器组的指纹图像预处理

提出一种变换域指纹图像预处理增强方法。应用小波变换分离出低频信号和高频信号,对高频信号送入方向性滤波器组进行方向性子带分解,对各方向子带图像分块,根据块能量分布情况对子带图像重新加权处理。子带图像重建出高频信号加上原低频信号得到预处理结果,达到抑制噪声,增强特征目的。实验表明算法对指纹图像处理效果良好。     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

本文旨在提高指纹识别的识别率,在指纹图像的预处理中,加以小波变换。将小波函数进行分解与重构,并将其运用到对指纹图像的预处理中,包括小波压缩、去噪和增强。通过加入小波变换的预处理技术,可使指纹图像的特征提取与匹配中更加精确;结论:通过仿真实验,将小波变换技术运用到指纹图像的预处理中,可提高指纹识别的识别率。     

结合方差和方向的指纹图像分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程。良好的指纹分割能够有效提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹图像预处理中具有重要作用。结合指纹图像灰度方差和方向信息,提出一种指纹图像分割算法。将指纹图像分块,计算每块灰度方差和点方向图,根据图像块方差和点方向一致性设定两种分割阈值实现基于方差和方向的指纹图像分割。实验结果表明该算法兼具方差法和方向法的优点,简单快速,是一种有效的指纹图像分割方法。     

双路输入实时指纹识别系统

设计了一种主要由液晶光阀，液晶显示器等构成的新型实时指纹识别系统。直角棱镜作为指纹的实时读取装置，参考指纹图像和待识别指纹图像分别从两条光路中输入进行联合变换，降低了对液晶光阈分辨率的要求；在联合变换频谱面上进行高通滤波，将指纹图像预处理与相关运算合为一个过程同时进行，不仅减少了中间过程，还增强了互相关信号的强度，使识别又快又准确。实验结果表明，该系统结构紧凑，实时性强和识别效果高，便于小型化和实用化。     

基于小波变换的指纹特征提取方法

指纹的细节特征是指纹识别的重要依据,为提高指纹识别的速度和准确度,提出了基于离散小波变换的指纹特征提取方法。通过对指纹图像的每行进行多次haar离散小波变换,对所获得的特征向量再进行离散小波变换,最终得到指纹的特征向量,有效节省运算量,增强指纹识别系统的实时性。     

一种实现指纹隐藏的自适应位替换算法

考虑小波变换的多分辨率特性和JPEG2000码流分层的结构,对隐藏的指纹图像生成的比特流按重要性进行排序,再按其排序依次嵌入到小波变换分解后从低到高的各频率子带中,嵌入时根据各系数的冗余度不同自适应地选择嵌入强度,最后根据不可见性和鲁棒性的折衷考虑进行幅度补偿和设置保护区域,实现了一种应用JPEG2000进行指纹隐藏的自适应位替换算法.     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。     

小波变换在图像压缩过程中的作用

介绍图像压缩原理,分析小波变换用于图像压缩的一般步骤,基于多分辨分析的理论基础,重点与详细的说明了小波变换在图像压缩中的数学计算过程所起到的作用,并用MATLAB给予模拟演示.     

指纹图像无损压缩方法的探讨

指纹图像的无损压缩解决方法,是从指纹数据压缩的基础开始分析,对已经采集的指纹数据进行DPCM线性预测,随后采取霍夫曼编码处理,通过信道后,进行霍夫曼解码和DPCM预测解码。在完成整个编解码的过程中,突破了传统的DPCM线性预测方法,针对指纹图像的纹理特征,构出指纹图像特有的方向图,借助于各个象素的方向向量进行线性预测。实验结果表明引入了方向向量,将增强预测的效果,大幅度的提高压缩比。数据和图像证明了这一方法的实用性和合理性。     

小波变换在图像数据压缩中的应用

小波变换的图像编码方法,不仅拥有传统编码的优点,能够消除图像中的统计冗余,并且,其多分辨率的特性提供了消除非统计冗余信息的良好机制。基于离散小波变换(DWT)理论,介绍了DWT在数字图像压缩中的应用,使用零树编码实现了数字图像压缩,并同时保持原图像在各种分辨率下的精细结构,该方法对消除图像中非统计冗余信息提供了有效途径。     

基于球坐标的非线性小波变换图像压缩编码算法

利用小波变换的3个高频分量之间相关特性,提出了基于球坐标变换的非线性小波变换图像压缩编码的方法,在小波收缩中,采用双曲线收缩处理球坐标下的径向分量以提高重建图像的质量,实验结果表明,此算法在压缩比和重建质量方面都取得较好的效果。