基于Gabor滤波的指纹图像增强

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。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几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法．

指纹增强对于提高细节特征的准确率以及整个自动指纹识别系统的性能都有着十分重要的意义。文中采用基于梯度的sobel算子方法求取指纹的方向图，并对传统的公式进行了补充；然后利用指纹的纹线局部方向一致性和纹线宽度信息，通过一组方向滤波器来实现指纹的增强。试验结果表明该方法对改善指纹图像的质量十分有效。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法

指纹增强对于提高细节特征的准确率以及整个自动指纹识别系统的性能都有着十分重要的意义.文中采用基于梯度的sobel算子方法求取指纹的方向图,并对传统的公式进行了补充;然后利用指纹的纹线局部方向一致性和纹线宽度信息,通过一组方向滤波器来实现指纹的增强.试验结果表明该方法对改善指纹图像的质量十分有效.     

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。     

基于Gabor滤波的指纹增强算法

介绍了一种改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法。提出一种新的指纹图像分割算法，并对指纹核心区域进行多方向滤波合成。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，鲁棒性强。     

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。     

改进的Gabor指纹图像增强算法

算法采用按方向计算的灰度曲率, 并将它归一化后用来作为衡量块内方向是否一致的标准, 并通过此参数和指纹图像的平均频率共同调节滤波窗口的大小. 实验结果表明, 该方法不仅可以很好的消除粘连和连接断线, 而且可以缓解因方向图求取不准确而对图像增强造成的不利影响, 同时还增加了滤波器本身的稳定性和适用性.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一.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几个步骤.其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配.提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法.阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用.对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试.实践表明,该方法是有效的、实用的.     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

基于二值指纹图像的Gabor滤波增强算法

在指纹预处理过程中,Gabor滤波器对于图像的平滑和分割具有十分显著的效果。但是Gabor滤波器对纹线方向和频率十分敏感,通过处理灰度图像得到的二值图像存在着严重的特征点丢失和变化问题。采用相位差分二值化方法,使二值化过程不依赖Gabor滤波。提出了在二值图像上利用Gabor滤波器增强的方法,保留了Gabor滤波器连接纹线断线和滤除图像中噪声的优点,避免了Gabor滤波器对频率的敏感性问题,有效地提高了指纹特征的保持度。     

基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法

针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题,提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向,从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响,进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强,最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度明显快于现存的Gabor增强方法。     

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。     

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。     

改进的Gabor滤波算法及其在FPGA中的实现

针对指纹图像核心区域方向变化剧烈及用软件实现图像增强速度慢的缺点,提出了一种适应于硬件并行处理的基于改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法,并用硬件描述语言在可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时介绍了系统的工作过程及总体结构.实验结果表明,改进的Gabor滤波能使图像的断裂处得到很好的连接,指纹图像信息明显增强,并且在速度方面利用硬件实现远远高于软件.实验表明,FPGA在图像处理方面满足实时性的要求,适用于图像增强的系统.     

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。     

一种新型自适应指纹图像增强算法

针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法。该算法改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,通过计算图像方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应地调节Gobor滤波器变换窗的大小。实验结果表明：对于低质量指纹图像,该算法大大提高了方向图准确性,而且自适应Gabor滤波器在处理不同类型的指纹时更具优越性。     

自适应模板大小的Gabor指纹增强方法

对一幅图像而言,现有的Gabor增强方法对各个分块使用的增强模板大小是定值,这可能会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。提出了自适应模板大小的Gabor指纹增强方法,使增强模板的大小与块内纹线方向的稳定程度成正相关。实验表明,相比固定模板大小的方法,该文方法具有更好的连接断线和去除粘连的能力,同时不会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。在FVC2004的3个指纹库上分别进行了实验,ROC曲线显示,将该文方法用于指纹增强能够提高系统的识别率。