Matlab GUI在低质量指纹图像增强中的应用

低质量指纹通常被定义为模糊、高噪声、低对比度等情况下的指纹。利用人体固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的指纹识别技术中,图像增强技术是其中一个非常重要的步骤。低质量指纹图像增强效果直接影响低质量指纹图像的识别效果。文中在简介指纹识别过程的基础上,以一种典型的低质量指纹图像增强算法-Gabor滤波增强算法为例,重点阐述了Matlab GUI设计的一般步骤及其在低质量指纹图像增强中的具体实现。对用户开发Matlab GUI应用程序和利用GUI处理图像等相关问题都有一定的借鉴意义。     

指纹图像增强算法在FPGA中的实现

论文首先提出了Gabor滤波器参数的计算以及如何设计一个滤波器,在此基础上提出用FPGA来实现指纹图像增强的算法,并给出了实现的步骤,该方法可以实现快速处理大量数据的功能,为后面的指纹识别节省时间.     

基于FPGA的方向滤波指纹图像增强算法实现

设计了一种基于FPGA纯硬件方式实现方向滤波的指纹图像增强算法。采用寄存器传输级(RTL)硬件描述语言(Verilog HDL),利用时分复用和流水线处理等技术完成了方向滤波指纹图像增强算法在FPGA上的实现。系统通过了Modelsim的仿真验证,并在Terasic公司的DE2平台上完成了硬件测试。     

数字房产中指纹图像增强的应用

为了保障房地产行业业务流程的安全性,使不法分子无法通过身份识别进行不法的恶意行为,文章建立了房产信息系统的指纹识别的身份验证过程,通过指纹图像的增强,再进行特征识别后保存到数据库内,从而提高了房主身份的正确识别率,杜绝了冒名房产抵押和冒名房产交易的发生。     

改进的Gabor滤波算法在指纹识别中的应用

指纹自动识别系统中图像的处理和匹配算法在系统的设计中起了尤为重要的作用,本文对Gabor滤波算法进行了简化,同时引入了HGF（Half Gabor Filter）对指纹图像进行了增强处理。实验结果表明经过这种改进的Gabor滤波算法提高了图像的处理速度,并很好的保留纹线的关键信息。     

一种指纹图像增强算法研究

指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础.提出一种基于Gabor滤波和形态学方法相结舍的指纹图像增强算法,进行指纹图像的规格化处理,从8个不同的方向进行Gabor滤波并重构,利用形态学方法进行细化处理输出纹理清晰的指纹图像,取得较好效果.     

区域指纹图像增强技术的研究

指纹识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的技术。它本质上是模式识别技术的一个分支。指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性,为指纹细节的提取和匹配识别奠定可靠的基础。依据Gabor滤波器能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的特性,介绍了一种基于二维Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了利用Soble算子求解方向梯度进而计算出指纹脊线方向的方法和脊线频率的方法。算法经意大利波格尼亚大学构造的指纹库的一个子集Fingdb得到了验证。     

低质量指纹图像方向场提取

指纹方向场提取是自动指纹识别系统中的重要环节,是解决自动指纹识别中的某些关键技术的基础.提出一种通过线性投影分析和在sin域中用加权低阶2维勒让德多项式拟合提取指纹方向场的方法;能够解决大噪声低质量指纹图像方向场难以准确提取的问题;在FVC 2000指纹数据库中的大量实验结果表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,本文方法有更好的提取精度和鲁棒性,对于大噪声的低质量指纹图像能给出很好的方向场估计.     

面向指纹图像增强的Gabor滤波器设计

提出一种适用于指纹图像增强的Gabor滤波器的硬件设计与实现方案。利用更精确的方向与频率信息配置滤波器改善指纹图像的增强效果。为解决由此带来的带宽问题,设计输入输出缓存器,最多可使带宽降低近10/11。整个设计采用SMIC 0.13 μm工艺综合后大小约为24万等效门,频率为250 MHz。在滤波器窗口大小为11×11时,引入流水线结构使吞吐率可以达到每秒200万像素以上。实验结果表明,该方案具有较好的实时性。     

基于Matlab的GUI设计遗传算法优化软件

简要阐述了遗传算法的基本原理和优化过程,并利用Matlab6．5的图形用户界面(GUI)功能构造遗传算法优化软件包,为遗传算法解决数值优化问题提供了一个简单的GUI平台。数值仿真说明了该软件包的有效性和实用性。     

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。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。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几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。     

一种基于灰度级相位的指纹图像增强方法

图像增强是指纹识别系统中非常重要的一个步骤。本文提出了灰度级相位的概念,并实现了一个根据灰度级相位增强指纹图像的方法。该方法首先计算指纹区域内每个像素点的灰度级相位,然后对灰度级相位进行滤波,最后根据滤波后的灰度级相位构建指纹图像。测试结果表明该方法对低质量的指纹图像增强效果好。     

一种基于低分辨率指纹图像的增强方法

指纹鉴别是一个比较复杂的过程,一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响着后面指纹图像的细化特征提取等处理。论文针对硅晶体指纹采集芯片采集到的低分辨率指纹图像,提出一种有效的图像增强处理方法。由于指纹分辨率低,以及前景与背景的灰度差别很大,采用通常的空域Gabor增强后仍然有误增强和增强不充分的情况。所以针对此情况论文提出了采用非线性与线性相结合的二次图像增强的方法。首先使用Gabor滤波器进行非线性的图像增强,对增强后的灰度图像进行二次线性增强,即利用指纹的方向信息进行二值化处理。实验结果表明论文方法增强效果较好,与经典的Gabor图像增强方法比较,使用该方法图像增强后特征提取准确率明显提高。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法．

指纹增强对于提高细节特征的准确率以及整个自动指纹识别系统的性能都有着十分重要的意义。文中采用基于梯度的sobel算子方法求取指纹的方向图，并对传统的公式进行了补充；然后利用指纹的纹线局部方向一致性和纹线宽度信息，通过一组方向滤波器来实现指纹的增强。试验结果表明该方法对改善指纹图像的质量十分有效。     

图书馆指纹管理系统中的图像增强算法研究

简单介绍了图书馆指纹管理系统,针对部分读者指纹图像不清晰的问题,采用了图像增强的算法,详细介绍了Gabor滤波器的图像增强算法。实验结果表明,此算法能较好地去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

基于Gabor滤波的指纹增强算法

介绍了一种改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法。提出一种新的指纹图像分割算法，并对指纹核心区域进行多方向滤波合成。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，鲁棒性强。     

Gabor滤波器在指纹图像分割中的应用

为了有效地进行指纹图像的分割。在分析了Gabor滤波器虚部特征的基础上，在指纹图像的分割中引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的指纹图像特征，并通过加权平均的分割策略；获得了较好的实验结果。同时，为了提高分割速度，还改进了特定条件下的Gabor滤波算法，从而有效地降低了算法的时间复杂度。