Linux系统下指纹图像处理系统的研究与实现

基于指纹图像处理准确性高、实时性强等实际要求,介绍了一种指纹图像处理方法.Linux系统下用基于fps200芯片的指纹采集系统采集指纹图像,并用QT编程实现了指纹图像采集、处理的整个过程.通过研究,提出了满足要求的方向增强以及细化算法.整个处理过程实时性强,处理后指纹图像细节特征保存较好,可以胜任AFIS的前期工作.     

图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统

为提高指纹采集与指纹图像数据处理的效率,设计一种新型的指纹识别系统,采用了专用指纹芯片、指纹传感器芯片和LCD显示模块。设计了一种指纹图像综合评估算法,采用综合基于方向图的灰度值计算、计算灰度值的前背景分割、计算优势方向块的图像质量分析、计算灰度均值和标准差的指纹图像干湿程度分析、指纹位置的分析等技术和方法,对指纹图像进行处理,并将指纹图像的评估结果输出到显示屏上。系统已应用于医疗机构的EMR系统中。     

指纹图像对比度模糊增强算法

指纹图像采集过程常会造成对比度不强等非线性失真,基于模糊逻辑的处理方法常用于改善指纹图像质量。研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增强结果进行比较分析。实验结果表明,采用这2种方法均可以在一定程度上提高指纹图像低灰度区域和高灰度区域之间的对比度,从而提高图像的质量,使增强后的指纹图像结构更清晰。     

结合方差和方向的指纹图像分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程。良好的指纹分割能够有效提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹图像预处理中具有重要作用。结合指纹图像灰度方差和方向信息,提出一种指纹图像分割算法。将指纹图像分块,计算每块灰度方差和点方向图,根据图像块方差和点方向一致性设定两种分割阈值实现基于方差和方向的指纹图像分割。实验结果表明该算法兼具方差法和方向法的优点,简单快速,是一种有效的指纹图像分割方法。     

光电式指纹采集图像装置及其分类算法

介绍了基于CMOS图像传感器的便携式指纹采集装置的设计,利用全反射原理,并通过对指纹图像全局的方向分布获取特征向量.实验证明,特征向量融合方法使分类的准确率达到93.7%.     

基于SOPC的集成化指纹处理实验研究

指纹技术作为一种安全、有效的身份识别方式,目前受到广泛关注.本文针对指纹识别的快速实现和集成化实验问题,基于SOPC技术设计了一类指纹采集、处理系统的FPGA原型.系统配备了NiosII软核及相关功能组件,并外扩指纹传感器模块.同时,本文还研究了适合于SOPC系统的指纹图像采集方式和预处理方案,完成了指纹图像的方向图计...     

基于Matlab实现的指纹图像增强

在指纹识别系统中,指纹图像增强技术起着关键性作用.为了得到较好的指纹图像增强效果,提高指纹识别的准确率及速度,文中介绍了一套基于Matlab实现的指纹图像增强方法.这种方法在Matlab环境下运行,指纹图像增强过程是基于小波分析方法.利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向,这样就可以有效的抑制高频噪声对纹线方向的影响.实验表明,用Matlab实现的这种指纹图像增强方法,既简单快速,而且又取得了较好的指纹图像增强效果.     

基于STM32和FPC1011C2的指纹采集系统

本文利用MCU STM32和电容式指纹传感器FPC1011C2设计一个自动指纹识别系统。STM32通过SPI接口控制FPC1011C采集指纹图像,并通过串口将指纹数据传输至上位机,在PC端完成指纹识别。该系统能可靠地实现高质量的指纹图像采集和快速的指纹识别。该采集系统具有自动检测指纹、结构简单、使用方便的特点。     

基于光学联合变换相关的指纹识别算法研究

利用光学联合变换相关器(JTC) ,通过对参考图像和待识别图像作相关运算,观察相关平面是否出现相关峰,从而推断两图像的相似程度。和一般的基于细节匹配的指纹识别算法不同,基于光学联合变换相关的指纹识别算法利用了指纹图像的整体特征,因而对破损指纹图像具有较高的识别准确性,通过对指纹数据库中多幅指纹图像的识别结果验证了该算法的可行性。     

一种指纹奇异点区域图像增强算法

指纹图像奇异点附近区域的增强一直是指纹图像增强的难点,针对Separable Gabor滤波会破坏指纹邻近奇异点区域的纹线结构,方向傅里叶滤波在一般区域修复指纹纹线效果不明显这一问题,本文融合两种算法的优势,提出一种新的滤波方法(FS-Gabor)。先对指纹图像进行预处理,得到指纹的方向、频率信息和掩膜信息。接着找出指纹图像的奇异点,并在奇异点附近标记出一定大小区域。最后根据像素点的位置采用不同的滤波方法。同时,本文提出了一种改进的指纹图像频率估计方法,扩大了指纹图像有效区域面积。实验结果表明,经本文方法滤波的指纹图像的EER(Equal Error Rate)比方向傅里叶滤波低26%,比Separable Gabor低49%。     

人体手掌静脉图像采集系统研究

以手掌静脉图像采集装置为研究对象,详细分析了采集装置的设计原理,设计了一种光强分布均匀的双环形近红外光源结构,并提出了一种基于灰度共生矩阵及模糊逻辑的手掌静脉图像质量评价方法。通过研究对比度、熵、相关性的值与静脉纹理结构信息的关系,建立模糊推理系统对图像质量做出了最佳判别,从而验证了采集系统的性能。设计的采集装置结构小、成本低,采集到的静脉图像比较清晰,满足静脉识别系统后续处理的需要。     

结合深度迭代缩放卷积神经网络的PRNU提取算法

光响应非均匀性（photo-response non-uniformity，PRNU）是用于数字图像设备溯源的一种重要特征，也被称为成像设备指纹。针对图像真实噪声包含PRNU和大量未知噪声的复杂特性，本文提出一种结合深度迭代缩放卷积神经网络的PRNU数字成像设备指纹提取算法。首先，通过连续重复的缩小与放大特征图的分辨率来提高GPU内存利用效率和生成大的感受野，尽可能的提取包含完整PRNU指纹的真实噪声。然后，利用来自同一数字成像设备多幅图像的噪声残差来估计PRNU指纹。本文算法在相机溯源数据集Dresden和手机溯源数据集Daxing上进行了测试。实验结果显示，与传统方法相比本文算法具有的更好的识别率和普适性。      

Blurred fingerprint image enhancement: algorithm analysis and performance evaluation

A conventional automatic fingerprint matching process uses similarity score to quantify similarity between fingerprint images to be matched, and the similarity score can be determined with a minutiae extraction algorithm (MEA) which extracts minutiae from fingerprint images. The performance of MEA relies on the quality of fingerprint images. In case of blurred fingerprint images, it becomes difficult to obtain a reliable similarity score. As the result, an image enhancement algorithm should be incorporated with MEA when the fingerprint image is blurred. In this study, Volterra filter is proposed to enhance blurred fingerprints and compared against different enhancement algorithms. Experimental results show that Volterra filter outperforms other techniques such as Laplacian, Wiener, and Gabor filters for enhancing blurred images and its calculation complexity is moderate among techniques considered in this study.     

基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法

弱光夜视是短波红外成像的重要应用领域之一。针对短波红外弱光图像对比度低,增强后噪声也被放大的特点,提出了一种基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法。首先通过小波变换获得不同频率成分的子带图像;然后对低频子带图像进行基于像元对目标的灰度变换处理,对高频子带图像进行可变阈值降噪处理;最后通过小波反变换将处理后的子带重构得到增强结果。将该算法与基于直方图的增强算法,全局优化线性窗口色调映射算法和自然保持增强算法进行比较,采用图像的信息熵和基于Michelson法则的对比度增强度量作为客观评价指标,结果表明本文算法更为有效地提高了短波红外弱光图像的对比度,抑制了噪声的增强,提升了图像的视觉效果。     

基于表面等离子体共振成像的指纹采集

指纹识别技术是方便、可靠、非侵害和价格低廉的生物识别技术。为提高图像的质量,根据表面等离子体共振(SPR)的原理,提出采用表面等离子体共振成像(SPRI)采集指纹图像的方法。介绍了表面等离子体共振成像采集指纹图像的原理、自行组建的表面等离子体共振成像指纹采集系统的结构。采用Kretschmann型棱镜耦合结构激励表面等离子体共振,偏振的平面光经棱镜投射到传感片,发生表面等离子体共振现象。由CCD摄像机采集反射光指纹图像。分别用表面等离子体共振成像方法和传统光学方法采集了同一指纹的图像。两图中主要区域指纹脊和谷的对比度分别为0.2014和0.0516。表面等离子体共振成像方法采集的指纹图像的对比度和清晰度显著提高。     

基于光纤振动的激光散斑抑制方法的研究

为了解决激光显微成像系统中散斑的抑制问题,采用散斑暗区比方法研究了光纤振动对显微散斑图像的影响。实验中采用波长为532nm的激光作为显微系统光源,利用光纤振动对激光显微图像散斑进行抑制;同时采用CCD图像传感采集系统对样品表面进行的显微成像,并对光纤在不同振动电压下的显微图像暗区比进行了分析。结果表明,随着振动电压的增大,图像的散斑暗区比会逐渐减小,当电压为2.6V时,图像散斑暗区比达到5.64%,散斑对比度为4.17%,接近人眼分辨率4%,可达到良好的散斑抑制效果。     

基于仿人眼自适应调节的多光谱视觉图像处理方法

针对传统仿生视觉系统中目标图像获取单一性问题,提出一种仿人眼自适应调节的多光谱视觉成像技术。首先,通过改进的自动调焦算法使成像系统同时采集可见光高分辨率图像及近红外低分辨率图像。然后,对于多光谱成像系统中由于分光棱镜折射率不同导致的在固定焦距下,可见光和近红外图像清晰度有所不同的问题,采用改进的二代小波变换进行近红外图像增强,提高图像对比度,改善视觉效果。最后,搭建基于液体变焦透镜的多光谱实验系统验证自动调焦算法及图像增强算法的实际性能。实验结果表明:系统完成有效自动调焦的平均用时为756 ms。同时,近红外图像增强后其灰度方差函数值提高了79.4%,解决了对比度低和细节模糊的问题,最终实现自适应调节。     

基于塑料光纤的激光散斑特性研究

为了解决激光成像系统中的散斑问题,利用ULN2003芯片驱动喇叭振动光纤对激光成像系统中的散斑特性进行了研究。采用波长为532nm的激光作为系统光源,通过线阵CCD图像传感采集系统对激光散斑图像进行采集,对塑料光纤在不同振动频率下的激光散斑对比度进行了分析。结果表明,在光纤振动幅度不变、振动频率在0Hz~20Hz内逐渐增加时,图像散斑对比度逐渐减小;当振动频率大于16Hz时,图像的散斑对比度趋于稳定,达到良好的散斑抑制效果,可用于激光显示及激光成像等领域。     

Adaptive image normalisation based on block processing forenhancement of fingerprint image

Improved algorithms for enhancement of fingerprint images, which have the adaptive normalisation based on block processing, in the automatic fingerprint verification system, are proposed. To obtain an enhanced fingerprint image, first an input image is partitioned into sub-blocks with the size of K×L and the region of interest of the fingerprint image is acquired. The parameters for the image normalisation are then adaptively determined according to the statistics of each block. Utilising these parameters, the block image is normalised for the next process. The proposed algorithms are tested with the NIST fingerprint images and verified to have superb performance