基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保持图像细节,提出一种基于滤波值二次修正的图像椒盐噪声滤波算法。该算法首先利用基于阈值的自适应中值滤波改进算法实现对噪声点的检测与初级滤波,然后对滤波值采用基于方向信息的多阈值自适应滤波算法,实现对初级滤波值的二次修正。算法结合了基于阈值的自适应中值改进算法良好地噪声检测性能及基于方向信息的多阈值自适应滤波算法的细节保护能力。实验结果表明,在客观评价指标和主观视觉效果方面,新算法均取得了优于传统自适应中值滤波算法及其改进算法的效果。     

基于MATLAB的SUSAN指纹细节点提取

在指纹识别中,指纹细节点提取具有重要的意义,它直接关系到指纹匹配的可行性.指纹细节特征提取通常直接从灰度图像中提取特征点,虽然这种算法不必经过二值化和细化过程,但它要对处理后的指纹图象进行纹线修复,然后再实现细节特征提取.纹线修复往往比较耗时,步骤繁琐,同时对噪声比较敏感,甚至涉及到复杂的梯度和微分运算.本文基于简化运算的目的,首先建立USAN区域,再观察USAN区域的变化情况来判断特征点类型,最后提出了较完善的基于SUSAN原理的指纹特征提取算法,并且在MATLAB下进行仿真.实验结果证明了本算法对USAN的求和相当于求积分,计算简单、抗噪声能力强.     

基于模糊均值聚类的自适应指纹图像分割

指纹分割是指纹图像预处理中的重要一步,有效的分割能减少后续处理时间并提高特征提取的可靠性。提出一种基于FCM的指纹图像分割方法。利用指纹图像脊线和谷线的灰度方差、纹线的方向一致性进行指纹图像分级分割,由FCM算法自适应的选择分割阈值。避免了人为选择阈值的困难。实验结果表明,该方法具有较高的稳健性和有效性。     

改进 MOSSE 的小面积滑动指纹图像追踪算法

随着指纹传感器采集的指纹图像趋向于小型化,指纹图像所包含的指纹特征信息越来越少。针对传统模板匹配算法在处理小面积滑动指纹时计算量大、精度不理想、抗干扰能力差等问题,本文提出一种基于MOSSE的改进滑动指纹追踪算法。改进MOSSE算法使用多输入,将灰度特征与HOG特征在响应层加权融合,并引入Fourier-Mellin算法、加汉宁窗用以处理发生旋转的指纹。通过多种算法对小面积指纹进行跟踪的结果进行对比,表明本算法继承了原MOSSE算法的优点,并提高了指纹匹配精度,对正常图像匹配精度为99%,对含噪声图像匹配精度为90.3%,每帧均值计算时间为0.103 6 s,保证了指纹追踪的实时性,鲁棒性强,对产生形变和旋转的指纹图像也能进行很好的跟踪。     

改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用

为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法容易模糊图像边缘/纹理等细节问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和实际CT图像进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。认为和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法、边缘保持滤波方法、三维块匹配去噪算法和去噪卷积神经网络方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。     

一种基于指纹图像特征的图像分割算法

良好的指纹分割算法能够有效的提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹识别系统的预处理过程中具有重要的作用。在分析了灰度均值计算方法和噪声对方差的影响之后,提出了一种基于指纹图像特征的图像分割算法。通过实验证明,这种方法对含有噪声的指纹图像的分割是有效的,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。     

基于小波分解切换规则的交互系统切换滤波方法*

交互系统中常出现多种混合噪声,单一的滤波算法无法满足交互系统对精确性的要求,而联合滤波算法往往牺牲了系统的实时性。为此提出一种基于小波分解切换规则的滤波算法,通过切换规则判断图像中噪声的类型,选择更加匹配的滤波子系统。同时结合改进的Canny算子,提出一种改进的小波域维纳滤波去噪算法。实验结果表明,该算法对单一噪声和混合噪声都有较好效果,但椒盐噪声的滤波效果不如自适应中值滤波,可通过切换规则将滤波系统切换到自适应中值滤波。该算法将在对实时性要求高的互动领域内有广泛的应用前景。     

血管内超声图像的噪声抑制与增强算法研究

针对含强背景噪声的血管内超声图像,噪声滤波和边缘增强是对血管内超声图像进一步处理的基础工作.提出一种自适应中值滤波结合改进的高通滤波的方法,有效的滤除了噪声并保持了边缘信息.Retinex增强算法可获得图像中各像素的相对明暗关系,并通过这种相对关系进行线性映射,从而增强图像且对噪声影响较小.实验结果表明,综合运用该滤波和增强方法,在滤除噪声的同时对边缘的增强有着比较满意的效果,为以后血管中外膜的提取提供了基础.     

一种具有保留边缘信息的改进SUSAN去噪方法

在图像去噪的过程中,大多数的滤波算法都会在滤除噪声的同时损失边缘信息,而SUSAN算子的原理使其具有保持边缘的特性.本文在原SUSAN滤波的基础上,提出自适应的灰度差阈值选取,并针对原SUSAN算法在图像边缘处滤波效果不佳的情况下提出两个阈值对噪声进行判断.通过对加入椒盐噪声和随机噪声图像的去噪仿真实验表明,对于单次滤波和多次滤波,改进的SUSAN滤波算子避免图像模糊、保留边缘信息方面都具有比普通滤波算法更好的效果.     

基于差异结构描述符与自适应侧抑制的红外弱小目标检测算法

为了提高复杂背景下的弱小目标的检测精度,提出了基于差异结构描述符与自适应侧抑制的红外弱小目标检测技术。首先,引入非局部均值滤波,对红外图像进行预处理,降低噪声的干扰;随后,计算输入滤波红外图像的梯度值,引入奇异值分解方法,在梯度域内获取特征信息,从而确定主方向;为了能够根据红外图像的信息变化来自适应增强弱小目标与抑制背景,利用奇异值分解获取的主方向来计算侧抑制系数;并利用特征信息,构建差异结构描述符,联合改进的侧抑制系数,形成了一个自适应侧抑制滤波器,降低其对噪声的敏感性,以更好地对红外图像中的每个像素进行处理;最后,定义像素灰度补偿函数,完成弱小目标检测。实验结果显示:与当前红外弱小目标检测技术相比,在噪声与复杂背景情况下,所提算法能够准确完整地检测出弱小目标,具有更高的信杂比增益与背景抑制因子,呈现出更理想的ROC曲线。     

基于指纹的遥控系统设计与实现

把用户指纹识别确认后输出的脉冲信号作为三态控制信号,用系统管理员的编码信号作为驱动红外发射电路的输入信号,通过三态缓冲输出电路去遥控执行电路的工作。基于指纹比对和管理员编码相结合的方法,替代红外线发射电路中手动遥控按键。系统管理员和身份鉴定确认的人员共同遥控执行电路的工作,切实提高了系统安全性,使系统可靠和使用方便。     

一种基于指纹识别的网络考勤系统

讨论了一种基于指纹识别的网络考勤系统.即将指纹识别技术用于考勤,杜绝代打卡的现象发生,同时结合串口服务器ATOP TigerL ink GW 21S-256协议转换的功能,将只能提供RS232/485串口的考勤终端接入以太网,实现网络考勤.     

嵌入式指纹识别控制电路设计

设计了光学指纹识别模块的控制电路,实现了指纹的录入和识别功能.首先搭建了基于LPC900系列单片机编程器的编程系统.使用Flash Magic(V5.4)软件,用ICP与PC连接是通过USB接口电路,同时设计了一个硬件复位电路.用该系统对指纹识别模块的工作原理、流程、控制指令进行研究和调试.在充分了解其内部命令和工作原理后,设计了基于单片机的指纹识别系统的控制电路.该控制电路以P89LPC922+单片机为控制核心,指纹识别模块为控制信号采集器,LED灯和按键为人机交互.     

基于智能卡指纹认证系统

文中介绍基于智能卡的指纹认证系统,它结合指纹识别技术与智能卡技术各自的优点,提供更高的安全性和更好的实用性.     

快速条形指纹拼接算法与仿真

为实现快速的条形指纹图像拼接,在两步相关方法的基础上,改进预处理和块相关操作,进一步加快条形指纹图像拼接速度。仿真结果表明这种方法的可行性,并为拼接的实时实现奠定基础。     

嵌入式指纹识别系统的设计及试验研究

为了降低指纹识别的拒识率和误识率,满足嵌入式指纹识别系统的实时性要求,采用基于ARM9处理器架构的芯片S3C2440的嵌入式指纹识别系统设计方案,并对二值化算法进行了研究改进。经过用本次嵌入式指纹识别系统采集指纹的试验,结果表明该方案结构简单、可扩展性强,拒识率小于2%,较传统算法的拒识率降低4.77%,误识率小于1%,较传统算法的误识率降低2.3%。本设计方案可行性高,改进的指纹图像处理算法提高了指纹图像的质量。     

一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法

Curvelet变换具有各向异性和多方向性等良好特性,是表示分段平滑曲线边缘的最优基。为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始含噪指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息。本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法,该方法对Curvelet变换后的低频系数实现线性灰度拉伸,以增强其对比度,而高频系数采用阈值去噪。仿真实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,具有良好的视觉效果。     

基于功率谱特征的音频指纹实现

音频指纹是指一段可以表示音频信号重要声学特征的摘要,在音频信号的识别、安全验证、完整性校验等方面有广泛的用途。提出了一种基于信号功率谱特征的音频指纹编码方法,通过对音频信号做STFT计算功率谱,提取信号时频域的功率极值点作为特征并利用其空间结构做哈希计算得到音频指纹。经过实验验证,该算法对时长为2s以上的音频样本可以达到95％以上的识别率,对AWGN噪声具有较强的抑制能力,具有算法简单、识别快速准确、鲁棒性高、抗噪声能力强等特点。