基于方向图的指纹图像预处理算法

指纹图像具有方向性强的特点。为了很好地保持和恢复指纹的纹线结构，提高指纹图像预处理算法的抗噪能力，提出了一套基于方向图的指纹图像预处理算法，对传统的方向图计算方法进行了改进，加入了噪声检测功能，得到了更为精确的点方向图，并利用指纹图像的方向信息进行分割、滤波去噪、二值化，最后细化得到了效果比较理想的指纹点线图。实验证明，文中所述的预处理算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构，对各种噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

基于方向图的指纹图像预处理算法

指纹图像具有方向性强的特点。为了很好地保持和恢复指纹的纹线结构,提高指纹图像预处理算法的抗噪能力,提出了一套基于方向图的指纹图像预处理算法,对传统的方向图计算方法进行了改进,加入了噪声检测功能,得到了更为精确的点方向图,并利用指纹图像的方向信息进行分割、滤波去噪、二值化,最后细化得到了效果比较理想的指纹点线图。实验证明,文中所述的预处理算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构,对各种噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

基于方向信息的指纹图像预处理

预处理是自动指纹识别技术的基础,它的好坏直接影响着指纹自动识别系统的效果。本文从方向图、滤波、二值化和细化等几个方面详细介绍了自动指纹识别系统中的预处理过程,并具体实现了指纹图像的预处理。该方法取得了良好的效果,保留了指纹纹线的关键信息,为下一步的特征提取工作打下了良好的基础。     

一种基于方向图的指纹预处理方法

提出一种基于方向图的指纹预处理方法,利用指纹图像的方向信息实现了指纹的增强、二值化以及不可恢复区域的提取,为实现指纹自动识别提供了一种可行的方法。     

基于方向特性的指纹图像预处理

指纹图像具有方向特性,利用这一特点对指纹图像进行预处理可以达到意想不到的效果.本文中先对采集到的指纹图像进行背景有效区域提取,然后用Sobel算子计算得到指纹的方向角,并加以修正后用于提取前景有效区.实验证明经过修正后的方向角使指纹的方向更加可靠的.对图像进行基于该修正方向角的Gabor增强滤波,以及二值化可以大大提高处理精度.实验结果显示,该预处理算法可以有效去除指纹图像中的噪声,并能提高处理速度.     

指纹图像的预处理方法

提出了改进型指纹点方向图计算方法,设计了基于方向图的分离模板以实现灰度图像的方向性滤波,并采用数学形态学的方法进行正值指纹图的滤波操作。实验表明,有该方法进行图像处理,能大大减少指纹图像中的伪结构,有利于后续的指纹特征抽取和识别。     

指纹图像的预处理方法

预处理是指纹自动识别过程中的第一步,并直接影响着指纹自动识别系统的效果.结合指纹的结构信息对指纹图像进行处理,包括规格化、方向图滤波、二值化、细化等步骤.实验表明,这些算法能有效地解决指纹图像的预处理问题.     

指纹预处理算法研究

介绍了指纹识别的过程。分析了指纹预处理的4个处理过程:分割、二值化、滤波、细化,并对每一个处理过程的算法进行了研究。在细化算法中,针对OPTA算法的缺点,提出了新思想,改善了细化质量。     

一种有效的快速指纹预处理算法与仿真

针对自动指纹识别系统中,关于时间复杂度高的指纹图像预处理算法进行研究,为了提高识别速度,有效去除噪声,提出一种有效的快速指纹预处理算法。算法基于指纹的方向场,采用查表的方法,对指纹图像进行8方向滤波增强,并采用混合式快速细化算法完成指纹的细化。对100幅URU4000B指纹采集仪采集的指纹图像在Matlab中进行仿真,结果表明92%的图像都能达到较好的处理效果。算法速度快,适用于配置一般的基于嵌入式平台的指纹自动识别系统。     

指纹图像预处理方法的研究

本文研究了一种指纹图像预处理方法，结合指纹的结构信息对指纹图像进行了处理．包括方向图的计算、平滑，图像分割，方向滤波及增强二值化等．并给出了实验结果．实验结果表明：处理效果较好．     

基于方向图的指纹预处理方法研究

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、图像分割、滤波、二值化等环节,该文系统地讨论了各环节的有效算法。针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于灰度统计特性的改进算法;给出了基于方向图的图像分割、方向滤波器模板的设计以及一维局部最大熵选取阈值的二值化方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了很好的效果。该文方法具有较好的实用参考价值。     

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。     

指纹的预处理及其Delphi程序设计

指纹预处理对于指纹特征提取和匹配有着至关重要的作用。详细介绍了指纹预处理包括滤波、二值化、细化及去噪的思路 ,并给出部分程序流程图。编程实践证明 ,该方法效果很好     

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。     

指纹自动识别中图象分割方法的研究

图象分割的一般方法是基于图象灰度特性的,但这种方法不适合于低对此度或增强后的图象,对于指纹图象的分割,基于方向信息的方法更为适合,但它也有一些限制。而将两种方法合理的结合,则可较好地解决这些问题,实验表明,这种复合方法对于指纹图象的处理是很有效的。     

一种改进的指纹图像二值化算法

提出了一种直接基于指纹结构特征的二值化算法，在去除指纹图像中无效块后，利用指纹纹理表现出的规律来提取脊线谷线信息从而去除噪声。实验结果表明基于结构特征的二值化算法可以克服较多的噪声干扰，大大减少了指纹图像中的伪脊线结构，得到精确的二值图像。     

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。     

指纹图像预处理算法

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理算法,包括指纹图像有效区域提取、方向图计算、方向滤波、二值化及后处理、细化等算法。实验结果表明该算法能有效地增强指纹图像,且具有较快的速度。