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.     

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。     

指纹图像增强算法研究

本文根据笔者近年来的研究试验结果，指出了传统指纹图像增强算法的不足，以两种典型滤波算法为主，对近年来流行的基于方向场估计的滤波增强算法进行了分析和评价，并针对这两种算法的不足之处提出了一种新的算法思想。     

指纹图像融合迭代增强

从刑事现场采集的嫌疑人的指纹图像常是低质量的、残缺的,针对现有方法只做一次增强或不适合增强这类指纹图像,提出了指纹图像融合迭代增强方法。该方法分别在频域和空域两次增强,并采用小波图像融合技术进行迭代增强,有效地提高了脊线的清晰度,接续了脊线的断裂,修补了脊线的残缺。实验结果表明,该算法具有良好的指纹图像增强效果,适合增强低质量的指纹图像。     

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。     

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。     

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。     

一种新的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中，指纹细化占有重要地位，本文讨论一种新的细化算法，将方向图引入指纹图像的细化，结合形态学细化算法，改进了传统细化算法不尽如人意的方向，取得了良好的细化效果。     

频率域自适应指纹图像增强算法研究

根据指纹在频率域中的特点,提出一种新方法来获取指纹脊线方向和频率。该方法不仅能够快速准确提取出指纹局部区域的方向和频率,而且对不同类型的指纹具有自适应性。实验证明,在质量较差的指纹图像中,算法对指纹图像的增强在实时性和准确性上均有大的提高。     

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。     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹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实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

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.     

使用局部纹线距离进行指纹分类

为了提高指纹识别的速度和准确率,特别是在指纹数据库不断增大的情况下,指纹分类显得尤为重要。提出了一种使用局部纹线距离进行指纹分类的方法。该方法首先以指纹的参考点为中心提取一个区域,然后计算该区域的局部纹线距离,最后按照局部纹线距离对指纹库中的指纹进行分类。在FVC2006指纹库上对该方法进行了实验,系统穿透系数为0．1063,有效地提高了指纹的检索速度。     

基于纹线跟踪的指纹细节提取算法

提出了一种基于脊线跟踪的细节点检测新方法,它直接从灰度级指纹图像中提取特征点信息,而不必经过二值化和细化过程,从而较大节约了运算时间,提高了可信度。实验证明,相对于传统算法,除了概念上稍复杂些外,该算法无论从效率或者鲁棒性方面,都具有明显的优势。     

基于时频分析的指纹增强算法研究

指纹增强是自动指纹识别系统中的一个重要环节,良好的增强算法能够提高细节特征提取的准确率,从而提高整个指纹识别系统的鲁棒性。研究局部指纹图像的频谱特性,采用一种时频分析方法和一种新的基于概率统计学估计的方法求指纹的方向和频率。并提出一种鲁棒的方向和频率校正算法,构造一种带宽自适应的滤波器进行滤波。实验结果表明,该算法对指纹图像有显著增强效果,有助于指纹细节特征的提取。     

基于Contourlet变换的指纹图像增强

提出通过变换域进行指纹图像增强,对指纹图像进行多尺度多方向的Contourlet变换,通过估计噪声方差水平,对Contourlet变换域系数进行处理,保护边缘特征系数,抑制噪声系数,反变换重建达到去除噪声、增强图像的目的。实验结果表明算法效果良好。     

基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强算法

把指纹图像看作一种局部平稳总体非平稳的信号,研究了指纹图像的频谱特性,提出了一种基于统计学的指纹方向和频率估计方法.在此基础上,基于方向一致性分析和频率分析,提出了方向和频率校正算法.实验结果表明,该算法对指纹图像有显著的增强效果,并有效地提高了指纹细节特征提取的准确率.     

基于傅里叶变换的指纹图像增强算法

在指纹图像识别系统中,指纹图像的预处理是关键环节,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是其中的最关键步骤。文章利用基于傅里叶滤波的指纹图像增强算法,在频域中对指纹图像进行处理,通过带阻滤波和方向滤波,取得了较好的图像处理效果。