指纹图象自动识别前的预处理

本文提出的预处理方法基于指纹图的局部方向性，而非基于灰度分布，它包括获取方向图，基于方向的滤波、分割国化等步骤。实验表明：这种方法与一般基于灰度的方法相比，能够更有效地去除干扰，对模糊的指纹图，可以得到相当清晰准确的处理结果。     

指纹自动识别中图像分割方法的研究

指纹图像分割是指纹自动识别的重要组成部分。本文是把直方图技术和高斯统计分布函数有效地结合起来，作为求取指纹图像二值化阈值的理论基础，在此基础上提出一种称之为“黄金分割算法”的最优化阈值法，计算机仿真结果表明利用该算法图像分割结果比较理想。     

基于方向滤波分割的指纹自动识别系统算法

为适应当前个人身份鉴定迫切需要，提出了一种基于方向滤波分割的指纹自动识别系统的完整方案。该系统主要分指纹预处理及识别两大部分，包括方向图的计算、平滑、方向滤波、二值化、去噪、特征提取、特征编码及识别的方法。利用该系统的预处理及特征编码和识别方法，指纹图象得到了较好的增强，而且，在识别过程中能克服一定范围内指纹旋转及平移因素的影响。本系统具有高效识别和很强的抗干扰能力，对于残缺或模糊的指纹图象也有很好的识别效果，有较高的使用价值。     

基于色彩学习的彩色图象分割方法

图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础，而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。     

纹理图象的多信道滤波分割方法

纹理图象的分割分类方法是目前图象处理和机器视觉研究中的一个前沿课题，传统方法大多基于形态结构和统计描述，与人类视觉机理相脱节，无法进一步提高分精度。本文介绍了近几年来兴起的一类全新的方法，即基于空间／空间频率（ｓ／ｓｆ）平面的多信道滤波法，这类方法与人类视觉机理很好的吻合，对于人工纹理和自然纹理都能获很好的分割效果。     

指纹自动识别系统中的预处理技术

预处理是指纹自动识别过程中的第一步，它的好坏直接影响着指纹自动识别的系统的效果。文中分灰度去噪，二值化，二值滤波法噪，细化等几部分。详细分析了介绍了指纹自动识别系统中的预处理技术，文中所介绍的算法都是经实践证明并取得了很好的效果的，具有很高的使用及参考价值。     

图象分割阈值平面的进化优化方法

提出了一种基于进化计算的图象分割方法。它首先检测图象的边界,将已经检测得到的边界作为图象分割阈值平面的插值限制条件,将图象分割转化为对这种分割阈值平面的插值优化问题。采用浮点数编码的进化规划方法进行优化计算,进化规划的适应度函数由插值平滑性,分割区域的结构有效性和图象边界点阈值不变性3个限制条件决定,在进化规划收敛时得到图象分割阈值平面。对不同图象的分割实验显示了这种方法的有效性、合理性和较强的抗噪声干扰能力。     

一种基于相对熵的图象分割算法

提出了一种基于相对熵的图象分割算法，该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈值，现场颗粒物料图象作为一个应用实例，在本文中得到验证，实验结果表明，提出的算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

指纹图象预处理

采用块方向图滤波的方法实现了沿指纹纹线方向的图象增强及图象的二值化,用细化模板匹配的迭代方法实现了纹线的细化,解决了指纹纹线复杂难以提取的问题,具体实现了指纹图象的预处理。经过预处理后提取出了纹线,且保留了纹线的关键信息,有利于下一步的特征提取工作。     

基于神经网络的汽车车图象自动识别

提出了一种利用前向三层神经网络及计算机视觉技术对汽车车型进行自动识别的方法,包括汽车车型图象的分割,特征提取以及基于前向三层神经网络的自动识别和分类,文中的所有算法均在５８６／１３３微机上实现,识别和分类效果良好。     

指纹图像分割算法的研究

指纹图像分割作为指纹识别的重要部分,是正确进行指纹识别的的基础,只有选择合适的指纹分割方法,有效地分离出指纹图像的前景和背景两部分,才能进行后续的处理,才能对指纹进行有效的识别;否则由于背景区域对前景区域影响会增加许多虚假特征,影响最终匹配,不能有效地对指纹进行识别;在指纹图像分割方面,分析了指纹的方差和方向一致性问题,设计了一种具有光滑轮廓线的指纹分割算法,仿真结果表明,该算法能够从指纹背景中准确提取指纹图像,并且能够除去边缘非正常中断端点,保证有效指纹区得到完整保留。     

PCNN在指纹图像分割中的应用

提出了采用新型的有生物学依据的人工神经网络-脉冲耦合神经网络（PCNN桺ulse Coupled Neural Network）来实现指纹图像分割的方法,选取低灰度值背景、高灰度值背景指纹图像以及带阴影的指纹图像进行分割实验,有效的实现了指纹图像有效区和背景区的分离,并与传统的标准差阈值跟踪法进行了比较,试验表明这种方法具有更好的效果。     

自动指纹识别系统中指纹图像分割方法的研究

在研究和分析传统的指纹分割方法：方差法和方向图法的基础上,介绍了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,并将它和方向图法合理结合,然后提出了一种新的基于方向图和最大类间方差的复合分割方法。该复合分割方法的优点是不仅具有良好的分割效果,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。     

自动指纹识别系统中指纹图像分割方法的研究

在研究和分析传统的指纹分割方法:方差法和方向图法的基础上,介绍了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,并将它和方向图法合理结合,然后提出了一种新的基于方向图和最大类间方差的复合分割方法。该复合分割方法的优点是不仅具有良好的分割效果,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。     

方向图在指纹识别系统中的应用

本文提出了一种用方向图法分割指纹图像的方法,并给出了提取指纹图像方向信息的有效方法,用低通滤波器对求得的方向进行平滑,对平滑后的指纹方向信息与预定方向逼近,使得求到的指纹方向信息更准确,更接近实际。实验结果表明,本文给出的方向图法能较好地分割指纹图像,所得方向图能准确地反映指纹纹线的走向。     

基于D-S证据理论的指纹图像分割方法

在对D-S证据理论进行简单分析之后，针对指纹图像提出了一种基于D-S证据理论的图像分割算法．该方法使用方向性和对比度两个信息分别作为两个分类器的特征，并利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数，最后利用D-S证据理论的合成法则将两个分类器的结果进行融合判决．该方法具有较高的稳健性和精确度，最后给出的实验结果验证了算法的有效性．     

一种新的指纹图像复合分割方法

本文在分析了方差法,方向图法和角部灰度均值法的优缺点后,将它们合理的结合,提出了一种新的基于方向图和角部灰度均值的复合分割方法。本算法的优点是充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性,对于方向图法和方差方法单独应用时无效的情况都适用,能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来,从而提高了分割的精确度。     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

指纹图像的预处理算法

根据指纹的固有特性及常用算法在指纹处理中的缺陷,文中提出一套有效的预处理算法。对于图像增强,算法利用指纹的方向特性和频率特性设计出Gabor滤波器对图像进行滤波,取得理想的效果;在图像分割,二值图像处理等方面也作了改进。     

Gabor滤波器在指纹图像分割中的应用

为了有效地进行指纹图像的分割。在分析了Gabor滤波器虚部特征的基础上，在指纹图像的分割中引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的指纹图像特征，并通过加权平均的分割策略；获得了较好的实验结果。同时，为了提高分割速度，还改进了特定条件下的Gabor滤波算法，从而有效地降低了算法的时间复杂度。