灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用

指纹图像分割是自动指纹识别系统的关键步骤之一.通过分析指纹图像的灰度级数、位移量及相对方向与其灰度共生矩阵的二次统计特征之间的关系,提出了一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割算法.该算法先将指纹图像分割成矩形块,得到每个矩形块在不同相对方向上的灰度共生矩阵的对比度,然后将其对比度方差与预设阈值进行比较,完成前景或背景区的快速判断.分析和实验表明,该算法分割指纹效果较好,并且对不同的采集环境和图像质量都体现出较强的健壮性.     

基于前景灰度特征值的伪指纹图像判别法

通过改进指纹识别流程和预处理算法,使指纹识别系统能有较强的伪指纹判别性能.在指纹图像预处理环节计算多个前景灰度特征值,包括图像质量特征值、材质特征值和信息量特征值.选取特定的阈值,对前后采集的指纹图像特征值进行比较,判别是否为伪指纹图像.实验结果证明了该方法的有效性.     

指纹图像后处理

指纹比对通常是细节点集间的匹配。指纹图像经预处理后，由于各种原因，会产生数以百计的特征。为了图像匹配的精确和快速，提出了一套在细化后的指纹点图上提取细节特征并对其剪枝的方法，并根据细节特征的拓扑特征，设计了验证了其可靠性的算法，通过实验，证明了该后处理过程在去除指纹图像伪特征方面具有良好的效果。     

视频LED大屏幕灰度处理

本文主要根据人眼的视觉特性，论述了两种能使视频ＬＥＤ大屏幕灰度层次表现得更丰富的数据处理方法。     

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。     

改进的低质量指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上,从指纹图像的灰度分布规律出发,提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于已有的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,具有很强的噪声抑制能力。     

一种有效的指纹图象的纹线细化处理法

指纹自动识别在现实生活中有着广阔的应用前景。指纹细化在指纹自动识别中占着重要的地位，它直接影响后续识别匹配的效率。本文针对已有的经典细化算法中对指纹这种特定图象处理中不尽人意的地方，提出了一种新的细化处理模板，效果显著。     

指纹图像方向提取方法的研究

指纹自动识别是图像处理技术、模式识别技术与计算机数据库技术的综合应用.指纹图像的方向信息对指纹的预处理、增强、分类及匹配有着重要的作用.因此,在指纹自动识别系统中具有重要的研究价值.文中在金字塔表示法的基础上提出了一种新的指纹图像方向提取方法.该方法通过改进局部方向的估计方法、确定传递权值等方式,提高指纹图像提取方向信息的准确性.实验表明,这种方法对指纹图像噪声有很好的健壮性,且在质量较差的指纹上提取方向信息的准确性方面相对于常用的局部梯度算法来说有明显提高.     

一种新的指纹图像复合分割方法

本文在分析了方差法,方向图法和角部灰度均值法的优缺点后,将它们合理的结合,提出了一种新的基于方向图和角部灰度均值的复合分割方法。本算法的优点是充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性,对于方向图法和方差方法单独应用时无效的情况都适用,能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来,从而提高了分割的精确度。     

灰色理论在图像处理中的应用研究

对基于灰色系统理论的图像处理方法进行了综述,归纳了灰色关联分析和GM（1,1）模型方法在图像处理中的应用情况,总结了在图像工程中应用灰色理论时要解决的关键问题。结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎可涉及图像工程的各个方面,这充分显示出它的广泛性、可行性、有效性以及良好的发展潜力和应用前景。     

指纹图象自动无损提取方法的研究

首先讨论了如何利用指纹卡中边框的结构特性 ,将原始图象分割成 10块区域 ,并使其中的每块区域均含有一枚指纹。然后分析每块区域中指纹区的灰度分布、面积等特性。经过对 10 0人的 10 0 0枚指纹图象的自动无损提取实验 ,准确率由原来的 95 %达到现在的 96 .5 %     

基于图象处理的蛋白质指纹图谱分析系统

醇溶蛋白质电泳分析法与计算机技术相结合正逐渐应用于农作物种子品种的鉴别。介绍一个基于图象处理的蛋白质指纹图谱分析系统，着重从图象处理，样品匹配及聚类分析等方面介绍该系统的功能、特点，技术实现及使用情况。     

指纹认证图像预处理研究

在介绍指纹识别的优点和指纹图像预处理算法流程的基础上,通过建立指纹图像场的数学模型来分析指纹图像,论述了采用智能二值化领域分析法来实现指纹图像的二值化处理,给出了指纹图像相关分析和处理的原理、方法和结果。     

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。     

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。     

基于傅里叶变换的指纹图像增强算法

在指纹图像识别系统中,指纹图像的预处理是关键环节,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是其中的最关键步骤。文章利用基于傅里叶滤波的指纹图像增强算法,在频域中对指纹图像进行处理,通过带阻滤波和方向滤波,取得了较好的图像处理效果。     

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。     

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。     

一种基于正则化和Watson 视觉模型的图像指纹算法

大量多媒体应用的发展使得数字图像很容易地被非法操作和篡改,提出一种基于 图像正则化和视觉特性的图像指纹算法,可以有效地实现图像的认证和识别。首先对图像进行 正则化预处理,消除几何形变对图像的影响,然后对图像进行分块DCT 变换,利用Watson 视 觉模型对DCT 系数进行处理,增大人眼敏感的频域系数在计算图像特征时的权重,经过量化形 成最终的指纹序列。在图像指纹序列生成过程中,加入密钥控制,提高了指纹的安全性。实验 结果表明,该方法的冲突概率在10–7 数量级,对JPEG 压缩、旋转、缩放等操作具有较好的稳 健性。