A fast fingerprint image enhancement algorithm using a parabolic mask

The quality of fingerprint images (FIs) varies depending on the image taking method. The performance of automatic fingerprint recognition systems highly depends on the quality of the fingerprint images. In these images often are distorted areas, where the valleys and ridges are not clear and there are discontinuities at in the ridge flows. To overcome these unwanted defects fingerprint recognition systems employ enhancement algorithms to improve the quality of the images. Following, binarization, feature extraction, and matching algorithms are executed on the enhanced image. In real-time systems, the overall execution time has primary importance and therefore, especially the enhancement algorithm must be fast and effective. In this study, we propose a fast filtering method with a mask of parabolic coefficients based on the directions. The experiments executed on FVC2000 have proved that, the algorithm provides faster and better enhancements from those described in the literature.     

基于信息熵的指纹图像二值化算法①

指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤,直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性。在深入分析指纹图像信息熵的基础上,将信息熵引入到指纹图像二值化算法中,通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阂值,并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理。实验结果表明,文中算法对噪声具有鲁棒性,能够有效实现对指纹图像的二值化,提高了细节特征提取结果的准确率。     

指纹图像预处理算法的研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化等几部分。在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在分割、二值化和细化方面也作了讨论,并采用VC验证了算法的有效性。实验结果表明,这种预处理算法可以使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高指纹识别的可靠性。     

一种快速响应码的图像二值化方法

采集到的QR码图像首先需要转换为二值图像然后译码识别,但是在使用摄像头采集QR码图像中存在光照不均和反光等现象,经过全局二值化处理后会有全白或全黑的区域,而经过局部二值化处理会有"伪边界",并且计算量大导致耗时长.本文提出一种联合阈值二值化方法,首先对QR码图像采用全局二值化方法,然后利用QR码图像特征找到光照不均或反光的区域,并对该区域采用一种嵌套式的局部二值化方法,这种方法提高了准确率,减少了计算时间并且防止"伪边界"的产生.将最后结果和几种常用的二值化算法比较,实验结果表明:使用该方法可以明显提高QR码识别的效率和准确率.     

指纹识别预处理关键技术研究

在分析各种预处理方法并结合指纹图像特点的基础上,研究了指纹预处理的关键技术,提出了一种新的基于直方图均衡化和基于方向图特性的小波变换多尺度积的指纹图像预处理算法。实验结果表明,该算法在大大降低时间复杂度的同时,形成单像素连接的指纹二值图像,达到了增强、消噪、平滑、二值化、细化的目的,处理效果较好。     

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位.首先利用最大类间方差法（Ostu算法）找到一个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位.实验表明该算法明显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广.     

基于矩阵二值化的频率捷变雷达信号分选

针对频率捷变雷达信号的分选,提出了一种基于时频矩阵二值化的频率捷变雷达信号分选新方法。该方法首先对信号进行时频变换,得到时频矩阵;然后对时频矩阵二值化处理,提取信号在时频域能量分布归一化值作为信号的相参特征;最后采用支持向量机分类器实现信号分选。文中对频率捷变雷达信号进行仿真实验,结果表明,该方法在较低信噪比下仍能获得较为满意的分选准确率,当信噪比为6dB时,信号分选准确率达到96.17%,验证了所提出方法的有效性。     

基于Kinect深度数据的人体骨架提取

骨架提取是数字图像处理与识别及计算机视觉领域的重要内容之一。在信息存储、动作识别等领域都有应用,人体骨架提取是动作识别系统工作的前提和基础。为了更好提取人体骨架,提出了一种基于Kinect深度数据的骨架提取方法。首先,通过Kinect采集并分析深度数据。然后,经过特定处理,将人体目标从环境中提取出来并二值化。最后,进行平滑处理,使用细化算法得到人体骨架。通过实验证明该方法可以实现复杂背景下的人体骨架提取,得到较完整、单像素、无伪分支的骨架。     

一种指纹图像预处理算法探究

本文主要针对指纹图像预处理方法进行研究,提出了基于图像局部方差的指纹分割、基于方向场的指纹二值化和基于水平滤波器与分离滤波器组合的上下文滤波方法,最后提出了基于改进OPTA算法指纹细化方法,MATLAB仿真结果表明,本文的方法克服了噪声影响,图像细化效果良好。     

利用光纤共振技术测微振动的设计与实现

传感器在朝着灵敏、精确、适应性强、小巧和智能化的方向发展.在这一过程中,光纤传感器这个传感器家族的新成员倍受青睐.我们探讨一种新型光纤传感器系统,该系统利用光纤共振及光纤抗电磁干扰特性测量大型机械的微振动,系统首先利用光纤共振取出变化信号,然后计算机对图像进行采集、处理,最后完成系统的定标,振幅的测量.该系统把机械振动转换为光学图形来表现,为探测大型机械的微振动提供了实时、准确、经济的方法.