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。     

改进的基于Gabor滤波器的指纹增强算法

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,增加了对特征点的额外处理,并研究了Gabor函数的具体应用形式。实践表明,该方法能大幅度提高指纹图像质量。     

基于Hermite滤波器的指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,以提高指纹识别系统的性能。提出了一种基于Hermite滤波器的指纹增强算法,算法利用经典的梯度公式法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率。以纹线方向和频率作为滤波器的主要参数,利用具有良好带通特性的Hermite滤波器和具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应。实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果。     

基于改进的Gabor滤波指纹图像增强算法研究

对Gabor滤波器进行改进,改进的算法利用了指纹图像的局部特性,结合局部四邻城的关联特性,并且采用固定频率来代替复杂的频率计算.实验结果证明,改进的Gabor滤波算法不仅增强了指纹图像信息,同时也提高了处理速度.     

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。     

一种新的指纹奇异点区增强算法

提出了一种两步增强指纹奇异点区的新方法。使用基于瑞利函数的滤波器对奇异点区进行带通滤波,使用间隔22.5˚的8方向加博滤波器组对该区域进行增强,在获得的8幅滤波图像上,通过计算质量指标,得到对应于16个方向子区的16幅最优子区图像,合成这些子区图像,得到最终的奇异点区增强结果。实验结果表明该方法有效增强了指纹的奇异点区。     

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.     

掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率.为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法.用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理.结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果.     

指纹图像增强和纹线提取算法

研究并实现了指纹图像增强和纹线提取算法。改进了指纹脊线距离求取算法和基于脊线方向的纹线提取算法。实践表明,改进算法工作稳定,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。     

低质指纹图像的增强方法

基于Gabor滤波器的低质指纹增强技术,对区域掩模及脊线频率的计算进行了改进.区域掩模的计算采用方向场的局部确定性水平方法,使得后续计算脊线频率时只对前景块进行操作,可以提高系统运行速度.在对前景块计算脊线频率时,可以通过设置参数来解决非良好正弦波形问题.该方法在国际标准指纹库及自己采集的指纹库上进行实验,实验结果表明,本文方法增强效果有明显的提高.     

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。     

一种基于低分辨率指纹图像的增强方法

指纹鉴别是一个比较复杂的过程,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,直接影响着后面指纹图像的细化特征提取等处理。论文针对硅晶体指纹采集芯片采集到的低分辨率指纹图像,提出一种有效的图像增强处理方法。由于指纹分辨率低,以及前景与背景的灰度差别很大,采用通常的空域Gabor增强后仍然有误增强和增强不充分的情况。所以针对此情况论文提出了采用非线性与线性相结合的二次图像增强的方法。首先使用Gabor滤波器进行非线性的图像增强,对增强后的灰度图像进行二次线性增强,即利用指纹的方向信息进行二值化处理。实验结果表明论文方法增强效果较好,与经典的Gabor图像增强方法比较,使用该方法图像增强后特征提取准确率明显提高。