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。     

一种改进的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中,细化占有重要的地位,现有的指纹细化算法存在很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对快速细化算法和改进的OPTA细化算法进行了分析和研究,指出这两种算法在指纹纹线和分叉点处图像细化不彻底等缺陷。同时将两种细化算法有机结合,设计了一组改进的细化模板,提出了一种新的细化算法。实验结果证明：该算法与传统的细化算法相比没有破坏纹线的连接性,不会引起纹线的逐步吞食,又保护了指纹的细节特征。而且该算法运算速度也大大加快,处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺,方便特征提取和减少匹配的复杂度。     

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.     

基于中心扫描的指纹识别算法

中心扫描细化算法是一种基于方向的细化算法,具有较快的速度;在细化后的指纹图像中,其特征点往往成为断点,提出了一种基于细化后形成的断点和纹线方向的特征提取算法,运用中心扫描细化算法成功提取细节特征的基础上,运用极坐标转换、图像的旋转和可变界限盒原理,完成了指纹特征匹配算法;证实了基于中心扫描的指纹特征提取算法的可行性,并取得了很好的效果。     

一种新的指纹细化算法

一般指纹细化算法处理结果存在毛刺过多,对纹线上的孔洞效果较差的缺点,容易导致为特征点的出现。为了减少毛刺的出现和提高对孔洞处理效果,分析了两种常见的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法,找出了与毛刺产生和对孔洞处理效果相关的因素,并在此基础上提出了一种新的指纹细化算法。实验表明,该算法能够较好地满足细化要求,细化后的指纹图像保持了原有的拓扑结构和细节特征,细化后指纹光滑无毛刺,而且对孔洞的效果较好。     

基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进

对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法--快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点.针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法.实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度.     

一种新的指纹细化算法

一般指纹细化算法处理结果存在毛刺过多，对纹线上的孔洞效果较差的缺点．容易导致为特征点的出现。为了减少毛刺的出现和提高对孔洞处理效果，分析了两种常见的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法．找出了与毛刺产生和对孔洞处理效果相关的因素，并在此基础上提出了一种新的指纹细化算法。实验表明，该算法能够较好地满足细化要求，细化后的指纹图像保持了原有的拓扑结构和细节特征，细化后指纹光滑无毛刺，而且对孔洞的效果较好。     

指纹图像细化的综合化算法

指纹图像细化指将指纹脊线削减为单像素宽的线条,它能够有效地提高自动指纹识别系统(AFIS)的性能.根据OPTA算法及其改进算法,结合AFIS对图像细化算法在运算速度和系统资源两方面的要求,提出一种基于快速细化算法并引入OPTA算法优点的改进算法,该算法对指纹二值图像的细化结果满足8连接条件.在FVC指纹数据库上的测试结果表明,文中算法能够获得正确的指纹细化图像,运算速度满足AFIS的要求.     

利用改进的主图形算法提取指纹骨架

在传统的指纹识别系统中,一般使用指纹细化图对指纹信息进行描述。尝试使用主曲线代替指纹细化图,并对主曲线的主图形算法进行了较大改进,使其能够得到更好的指纹骨架。实验结果表明,主曲线骨架比细化图有着光滑性强、准确性高、抗噪音和信息量大的优点;而改进的主图形算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法也都有一定提高。     

有效的指纹纹线细化方法

自动指纹识别一般包括指纹采集,图像预处理、特征提取、特征匹配等。细化是预处理中的一个重要环节,如果细化不好,很难使用常规的特征提取算法提取特征信息。现有的指纹细化算法存在很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等,各种问题的存在严重影响了细节点的准确提取。将现有的几种细化算法进行融合,应用于指纹二值图像的细化,得到了较好的细化效果。在细化纹线基础上可以准确地提取细节点.     

基于改进的OPTA的并串混合细化算法

现有的指纹细化算法存在着很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对OPTA（One-Pass Thin-ning Algorithm）算法和改进的OPTA算法进行了深入的分析和研究,指出了各自的优点和缺点。在此基础上提出了一种基于改进的OPTA的并串混合细化算法。该算法扩展了改进的OPTA算法的消除模板,舍弃保留模板,同时用缩小的消除模板来彻底细化。对以上算法进行了编程实验。实验结果表明,算法不仅保持了改进的OPTA算法的优点,也继承了OPTA算法的并行性,是一种较为理想的细化算法。     

一种改进型的汉字字符图像细化算法

针对一般的基于图像像素的八邻域进行分析的细化算法,容易导致汉字笔划产生畸变的问题。文中提出了一种改进的汉字字符图像细化的算法,该算法在图像像素的八邻域细化算法的基础上,分析细化结果中笔划畸变的主要情况,再分别加以修正。实验结果表明,该算法能够较好地纠正传统细化算法的畸变,处理速度较快。     

一种新的指纹图象细化算法

针对ＯＰＴＡ细化算法存在的不足,即细化不全,速度较慢的缺点进行分析和研究,提出了一种新的细化算法,该算法速度快,细化全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,且光滑无毛刺。     

指纹图像细化的复合式算法

指纹图像细化是指纹识别算法中的重要环节,对特征提取起到关键作用。为了快速和高质量地对指纹图像进行细化,对快速细化算法和改进OPTA细化算法不足产生的内在原因进行分析,提出一种新的复合式指纹图像细化算法,该算法设计一套预处理模板,避免了快速细化算法形成的毛刺,并对改进OPTA算法进行了优化。大量实验结果表明,该算法不但具有以往算法的优点,有较好的细化速度,而且细化质量有显著地提高,细化后的图像光滑几乎无毛刺。     

一种改进型的汉字字符图像细化算法

针对一般的基于图像像素的八邻域进行分析的细化算法，容易导致汉字笔划产生畸变的问题。文中提出了一种改进的汉字字符图像细化的算法，该算法在图像像素的八邻域细化算法的基础上，分析细化结果中笔划畸变的主要情况，再分别加以修正。实验结果表明，该算法能够较好地纠正传统细化算法的畸变，处理速度较快。     

一种新的指纹图像快速细化算法

针对快速并行细化算法存在的不足,即细化不全、不光滑、毛刺等缺点进行分析和研究,提出了一种新的细化算法,该算法速度快、细化全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,且光滑无毛刺,不会产生断线,实验结果非常好。     

引入平滑迭代的骨架提取改进算法

在使用ZS细化算法对目标图像细化时,会出现二像素宽度斜线结构细化畸变、2×2正方形结构丢失,以及大量斜线冗余像素存在的弊端,同时主流骨架提取算法无法解决不平滑轮廓带来的边缘分叉问题。针对四类问题,在ZS细化算法基础上引入了平滑迭代流程以及后续的扫描过程,并在其中加入保留模板和删除模板条件的判定。实验数据表明,改进算法在保留目标图像的骨架信息和拓扑性质的基础上,能保持二像素宽度斜线和正方形结构不丢失,并完全删除冗余像素,其细化率相比ZS、IEPTA、MZS细化算法提高了0.05%~0.25%不等。同时平滑迭代次数的增加,能进一步提高细化程度,减少大量的边缘分叉并提高整体轮廓的平滑程度。