基于方向图的动态阀值指纹信息提取识别研究

研究了指纹身份信息识别优化问题。由于在进行指纹识别时,指纹图像容易被噪声干扰,针对传统的指纹识别算法由于噪声的干扰,影响了指纹特征提取准确度。为了有效的解决上述问题,提出了一种新的方向图动态阈值指纹身份特征提取识别算法。首先分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,然后对指纹图像预滤波处理,采用新的方向图动态阈值图像滤波和指纹图像二值化处理,最后得到二值化细化处理后的指纹图像。仿真结果表明,改进算法是一种有效的滤除指纹细节伪特征点的方法,可以有效的提高指纹信息提取识别的准确度。     

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。     

指纹图像的高效分级分割算法

文章中提同了一种新的指纹图像分割算法，引入分级分割的观点，首先从图像中分割得到完整的指纹区域，然后从指纹区域中提取出清晰的指纹区域和受噪声干扰但可恢复的指纹区域。区域生长被引入到第一级分割中，使算法更具鲁棒性，与两种重要的指纹图像分割算法相比较，分级分割算法对不同类型的指纹图像都能精确地进行分割，是一种高效自适应的指纹图像分割算法。     

指纹图像预处理的研究

对一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法进行讨论并加以实现。由于局部指纹纹线脊谷交错,近似平面正弦波,其傅立叶频谱具有明显的峰值,且峰值的方向和位置取决于纹线的方向和频率,因此采用具有良好方向和频率选择特性的Gabor滤波器可以实现较好的增强效果。在这种指纹图像增强方法中,关键是如何准确地计算指纹纹线方向和纹线频率。详细介绍指纹图像的预处理方法包括指纹图像的分割和增强,并给出增强算法的流程及实验结果。     

指纹图像的预处理

根据指纹图像的特征提出了合理的假设，并根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法，提取指纹有效区域的算法，根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理的效果好，运行速度快，编程简单，有效地解决了指图像的预处理问题。     

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MATLAB指纹图像处理与识别的研究

该文利用专门的指纹采集设备获取指纹基本图像,基于MATLAB对指纹图像进行预处理,包括图像增强、图像二值化、分割和归一化。对指纹特征提取指纹类型、坐标和方向参数后,利用BP神经网络进行训练识别。识别实验效果明显,识别率高。     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

基于MATLAB指纹图像处理与识别的研究

该文利用专门的指纹采集设备获取指纹基本图像,基于MATLAB对指纹图像进行预处理,包括图像增强、图像二值化、分割和归一化。对指纹特征提取指纹类型、坐标和方向参数后,利用BP神经网络进行训练识别。识别实验效果明显,识别率高。     

指纹识别预处理中的关键技术——方向图

针对指纹图像的方向性,可利用方向图对指纹图像进行平滑和增强处理,本文提出了一种提取指纹图像方向信息的有效方法,并用低通滤波器对求得的方向进行了平滑,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,该方法得到的指纹方向图准确地反映了指纹纹线的走向。     

指纹图像预处理技术的研究

通过对常用算法改进的基础上,实现了一套完整的指纹预处理算法,包括平滑、滤波、二值化和细化,有效的利用了指纹的方向特性,很好的增强了指纹图像,保护了细节特征,为可靠、准确的实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

基于连续方向图的指纹图像预处理算法

在研究和分析了现有的预处理算法的基础上,提出了一种基于连续方向图的指纹图像预处理算法。主要包括指纹图像规格化、连续方向图计算、方向自适应滤波、二值化和细化等算法,这种连续方向图过渡平滑、自然,且有很好的连续性、渐变性和抗噪性,同时又具有极高的精确度,能更精确地反映指纹脊线的结构特征。从而使得滤波效果更佳;实验结果表明,该算法处理效果好、运算速度快,有效的满足了预处理的要求,为指纹的特征提取和识别奠定了坚实的基础。     

一个自动指纹识别算法的研究与实现

针对指纹识别中的指纹采集和预处理这两个关键问题,设计并实现了USB电容式指纹采集仪,保证了指纹图像采集的高质量。并在此基础上提出了一套完整的指纹预处理算法,包括平滑、滤波、二值化和细化,有效的利用了指纹的方向特性,很好的增强了指纹图像,保护了细节特征,为可靠、准确的实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

一个自动指纹识别算法的研究与实现

针对指纹识别中的指纹采集和预处理这两个关键问题，设计并实现了USB电容式指纹采集仪，保证了指纹图像采集的高质量。并在此基础上提出了一套完整的指纹预处理算法，包括平滑、滤波、二值化和细化，有效的利用了指纹的方向特性．很好的增强了指纹图像，保护了细节特征，为可靠、准确的实现指纹识别提供了一种可行的方法.     

连续方向图法在残留指纹分割中的应用

针对残留指纹不易被分割的特点,提出一种连续方向图实现残留指纹分割的应用算法。该算法首先计算点方向图,然后利用直方图滤波技术对指纹点方向图进行滤波处理,得到连续分布方向图;其次对前景区域进一步分析,根据残留指纹和正常指纹方向一般不一致的特点,运用残留指纹与指纹区交界处方向信息变化较大的特性标记出残留指纹和指纹区边界点,然后对标记的一些虚假点进行后处理,最后利用这些边界点进行曲线拟合后去除残留指纹。实验结果表明这种连续分布方向图过渡平滑、自然,既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性,又有较高的精度,可以有效地分割残留指纹。     

量子遗传算法在指纹图像分割中的应用

提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的指纹图像分割改进方法.这种方法利用量子遗传算法种群多样性好,收敛速度快的特点,将基于量子遗传算法的阈值分割方法与方向图法相结合对指纹图像进行分割.实验结果表明,QGA在指纹图像阈值分割中的速度和精度优于改进的自适应遗传算法和其它一些传统算法,是一种有效的图像分割方法.     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

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步骤。其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配。为了消除噪声以提高指纹图象的质量,本文给出了一种基于方向滤波的指纹图像增强算法,根据方向图构建方向滤波模板对指纹图像进行滤波,并对滤波后的图像进行去噪处理。实验结果表明了本文采用的方法有更好的效果。     

指纹自动识别中图像分割算法研究

为了可靠、准确地实现指纹的自动识别,提出了一种简便、可行的指纹图像的分割算法。通过合理地运用指纹图像的灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像的分割问题,从而使算法的处理效果好、运行速度快。实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理十分有效。     

基于信息可用性评价的指纹图像质量增强算法

针对指纹图像可能出现模糊、指纹区域过小、奇异点位置过偏等问题,提出了一种基于信息可用性评价与频谱分析的指纹图像质量增强算法。对指纹图像进行信息可用性评价,对不合格的指纹图像提示进行重新采集;对合格图像进行傅里叶变换并求取其频率均值和方差,计算指纹频谱图上内环、外环、中环的频谱能量值与去除直流分量后的频谱总能量值之比,以此确定指纹的清晰程度。对需要进行质量增强的指纹,利用圆滤波器去除其高频与低频干扰,利用方向滤波器连接断纹并去除粘连。实验结果表明,该方法能准确判断指纹图像的可用性,有效地增强指纹图像质量,并因其只对低质量指纹进行增强,故能有效提高指纹自动识别速度及准确性和可靠性。     

基于结构特征的指纹识别

为了克服指纹识别中常见的问题,本文提出了一种基于结构特征的匹配算法用以提高识别率,并提出了一种特殊的指纹图象预测处理算法,以减少图象噪声,整个算法具有高效识别和很强的抗干扰能力,此外逄法对指纹缺损图象也有很高的识别率。