指纹图像自动识别系统预处理算法的研究

系统地阐述了指纹图像自动识别系统预处理的理论、算法,并对指纹图像预处理中的各种技术进行了分析及实验。在比较了各种预处理方法之后,提出了一种比较好的指纹图像预处理算法,并在实验中得到了验证。     

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。     

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.     

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。     

指纹图像预处理中的二值化技术

预处理是指纹自动识别系统中很关键的一步,它的好坏将直接影响到后面的特征提取与匹配。本文详细讨论了图像的二值化问题,提出了三种二值化方法,分别用它们对一幅指纹灰度图进行处理,并对其效果进行了比较,得到了一种比较适合指纹处理的二值化方法。     

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。     

指纹图像预处理算法研究

在对现有指纹图像预处理算法进行大量分析和实验的基础上，提出了一套高质量的指纹图像预处理算法。利用基于傅立叶变换的频域处理方法对指纹图像进行增强和去噪；在二值化过程中采用动态阈值法，并充分考虑了像素的周边信息；在细化后进行了去伪操作。整套算法充分考虑了指纹图像本身固有特征，把全局特性与局部细节统筹安排。实验表明这是一套简单易行、高效的算法，可以很好的提高指纹图像的质量，为后继处理打下良好基础。     

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.     

指纹图像预处理效果分析

数字指纹预处理是整个识别过程的关键,全面分析各种预处理方法的特点,有助于改进预处理算法。通过实验说明了各种指纹预处理方法的效果;结合特征点变化,给出了各种预处理方法的评价;确定了基于傅里叶变换结合滤波和方向信息的频域滤波增强指纹的最佳方案,并提出了比较预处理算法的标准。     

一种新的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中，指纹细化占有重要地位，本文讨论一种新的细化算法，将方向图引入指纹图像的细化，结合形态学细化算法，改进了传统细化算法不尽如人意的方向，取得了良好的细化效果。     

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。     

结合方向图的指纹特征点提取

报告了指纹识别研究的现状,分析了指纹识别过程中伪特征点对识别结果的影响,以及指纹识别过程中不同伪特征产生的原因.对指纹图像进行二值化,细化等预处理,并初步提取特征点.结合指纹方向图,对从细化图像中提取出的大量特征点进行处理,利用不同伪特征的不同方向和距离特点设计了伪特征点判断和删除的判据,在去除伪特征点的同时又保证真正的特征点不被误删.实验结果表明,该方法取得了较好的效果,能满足实际使用的需要.     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

一种新的改进OPTA细化算法

深入研究改进的OPTA细化算法,针对已有算法中存在细化后毛刺较多的问题,提出了一个新的改进OPTA细化算法。该算法在原有细化算法的基础上,根据纹线角度和弯曲方向的不同采用不同的细化顺序,并修改了消除模板,改进了保留模板的去除情况。大量实验表明,该算法在继承原有算法优点的基础上显著地减少了细化后的毛刺,是一种较为理想的细化算法。     

二值指纹图像方向图算法

在指纹自动识别过程中,指纹的纹理特点决定了方向信息的重要性。图像的增强、二值化、分割、模式分类以及压缩等许多地方,都用到了方向信息。方向图是方向信息的表示方法,方向图的准确性决定了自动识别过程中各种算法的效果。本文在二值化处理的基础上,提出了一种不受背景干扰的指纹图像方向图算法,能够准确地反映了指纹模式区的纹理方向。实验证实我们的算法具有良好的鲁棒性,可用于二值化的后期处理。     

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     

基于指纹方向图的模糊二值化算法研究

深入研究了指纹图像二值化算法,提出一种基于指纹方向图的模糊二值化算法,算法根据指纹方向图的特性,引入了模糊数学的理论,能够在保持特征点不丢失的基础上完成一般指纹图像处理中的滤波和二值化的处理。