基于方向图及小波系数重要连接的指纹图像压缩算法

提出了一种在SLCCA算法基础上结合指纹方向图的指纹压缩算法。首先将指纹图像按纹理信息进行分块,然后根据各指纹图像方向块的方向,确定不同的结构元素对小波图像各子带中的重要系数进行数学形态学的膨胀操作来提取各子带中的重要系数簇。再根据不同予带间重要系数簇中父系数与子系数间的重要系数分布建立重要连接。算法不仅充分考虑了小波分解图像不同子带内的重要系数分布的聚类特性,同时也充分考虑了各子带间的重要系数分布的自相似性。实验结果证实该算法不仅比WSQ、EZW、SPHIT、MRWD、SLCCA算法具有更好的性能。而并且可与最新的有损压缩算法JPEG2000相媲美。同时,编解码的速度较快。     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

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。     

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。     

结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强

指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机（DBM）重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库FVC2004上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.     

一种自适应块大小的指纹图像分割算法

指纹图像分割是影响指纹识别系统性能的关键步骤之一。为此,研究指纹图像频谱图和传统的基于块的指纹图像分割方法,由频谱图上能量分布情况得到平均指纹纹线距离,结合生物统计学原理把指纹图像分成互不重叠的矩形块,块大小根据平均指纹纹线距离在算法执行过程中自动确定。实验结果表明,该算法对不同分辨率及不同质量指纹图像的适应性都高于传统算法。     

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.     

基于方向的二值卷积指纹增强优化算法

指纹图像增强是指纹识别系统中非常重要的一个环节,对基于二值卷积模板的指纹增强算法提出了一种优化方法,首先利用基于梯度矢量的方法计算块方向场,然后采用基于多数点的对比平均法进行方向校正,针对特定阈值内的方向应用特定的二值卷积模板进行指纹图像增强.对FVC2002指纹库中图像进行实验表明该方法是一种简单有效的指纹图像增强算...     

基于方向场的指纹图像偏微分方程修补模型

提出一个用于指纹图像修复的新的偏微分方程(PDE)模型,该模型对指纹图像的缺损区域能进行有效的修补。通过分析比较现有的技术方案对指纹图像修补的不足:一般常见的图像修复模型由于缺乏方向场的几何信息,对于指纹图像,这些模型不能给出满意的修补结果;或者虽然引入了方向场的几何信息,但在具体修补时会出现将不同的脊线连到一起不同的错误结果。该模型采用方向场作为扩散方向,在扩散过程中灰度信息沿着表征脊线方向的局部固定方向传播到待修复区域中, 改进了一般PDE模型不能用于修复指纹图像的不足。数值实验结果表明在修复指纹图像时提出的模型优于一般的模型     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

论文在传统指纹图像增强算法的基础上,提出了一种改进的方向滤波指纹图像增强算法,算法速度得到提高,指纹图像增强效果显著。算法以方向滤波为基础,通过Sobel算子计算指纹图像的梯度和方向,根据指纹的特点设计方向滤波矩阵,由指纹局部方向选择相应方向滤波矩阵进行滤波,使指纹图像在纹线方向上得到增强,在垂直纹线方向上得到减弱,从而增加了前景和背景的对比度,消弱了噪声干扰,突出了指纹的有效信息,为后续的处理过程提供了良好的图像基础。     

基于形态学膨胀操作的小波图像比率可分级编码研究

图像渐进传输、图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像比率可分级性编码算法的产生，比如嵌入式零树小波图像编码方法（EZW）．Servett等人给出了一种基于形态学方法的图像编码方法（MRWD），该方法根据图像小波分解后各子带中重要系数的聚类特性，利用数学形态学中的膨胀算子直接对各子带中的重要系数进行检测、提取和编码，取得了优于EZW的编码效果。然而，该方法还存在着一些值得改进的地方。该文在分析和改进MRWD方法的基础上，提出一种基于形态学方法的小波图像比率可分级编码的新方法，该方法的主要思想如下：（1）针对小波图像分解的不同层次子带，采用了不同的结构元素来实现各子带重要系数的膨胀操作；（2）对剩余空间的重要系数，根据其在不同分解层次上的分布情况，采用了直接提取和膨胀操作相结合的编码方法；（3）根据小波图像分解最低频子带的特殊性，对其进行了单独处理；（4）采用了逐次逼近的量化模式，使生成的嵌入式码流具有比率可分级的特性。该方法除了具有EZW方法的优点外，在一定程度上克服了MRWD方法的不足，取得了较好的效果。试验结果验证了方法的有效性。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

结合方向信息和模糊聚类的指纹图像二值化方法

尽管指纹图像具有局部方向一致性,但在一些局部区域,尤其是包含指纹奇异点的区域点方向变化仍然较大.鉴于此在求出指纹各个像素的点方向以后对指纹图像进行分块,引入了方向信息可靠块和方向信息不可靠块的概念.对方向信息可靠块提出一种用方向信息分割指纹图像的方法.对方向信息不可靠块,采用两种方法区分出指纹决和背景块:一是利用该块的均值、方差;二是利用邻域信息.在此基础上对不可靠块中的指纹块采用加权模糊C.均值聚类的方法对其进行二值化.实验表明:用本文提出的方法对指纹图像进行二值化处理后得到的二值图像脊线光滑无孔洞.对断线起到了一定的连接作用,而且对于方向变化较大的分块避免了二值化后纹线的偏移.     

小波域中的PDE指纹图像增强

提出了一种基于偏微分方程的小波域指纹增强算法。分析了一致性扩散方程的缺陷,改为使用方向扩散使方程严格沿着指纹纹路扩散;进而提出了一种基于方向扩散的小波域指纹增强算法。该算法利用小波域低频系数图增强指纹,抑制了噪声的影响,将增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2002的dB4指纹库中部分低质量图像的增强结果比较,表明该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度比现存的基于PDE的增强方法快。     

基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法。将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制（DPCM）,对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码（EZW）算法;并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建。仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26%。     

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。     

基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

基于ADL小波变换的图像压缩算法

提出一种基于自适应方向提升(ADL)小波变换的图像压缩算法。根据灰度共生矩阵角二阶矩的差异,将图像分割成平坦性不同的分块。对纹理信息较少的块,采用一般提升小波变换以减少变换时间。对纹理信息较多的块,采用方向提升小波以提高变换效果。结合多级树集合分裂编码和算术编码对变换系数和方向信息分别进行编码。实验结果表明,与ADL算法相比,该算法能有效减少方向小波变换时间。     

基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩

随着指纹识别技术的广泛应用,大量指纹图像需要被收集和存储.在指纹识别系统中,对于大容量的指纹数据库,指纹图像必须经过压缩后存储以减少存储空间,本文提出了基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩算法.该算法在离线状态下提取指纹图像特征训练超完备字典;在编码过程中,首先利用差分预测编码和稀疏变换将待压缩指纹图像转换到稀疏域,然后对直流系数和稀疏表达系数进行量化和熵编码,从而实现图像信息的压缩.实验表明,在中低码率段,本文算法相比于JPEG、JPEG2000和WSQ等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能;在相同码率时,本文算法生成的压缩图像的主观视觉效果更好,指纹识别率更高.