基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强算法

针对指纹图像的纹理特征,深入分析了指纹图像 的纹理结构及与二维正弦曲面模式的相似性,构造设计了二维正弦曲面滤波器。为了降低边际噪声对滤波器性能的影响,提升滤波器的滤波增强效果,采用二维高斯函数对二维正弦曲面滤波器进行调制,最终构建了高斯调制二维正弦曲面滤波器,设计实现了基于该滤波器的指纹增强算法。分组实验结果表明,文中提出的基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强 算法能够有效地提高指纹图像的质量,对普遍存在于低质量指纹图像中的断线、疤痕和粘连等强噪声区域的增强效果更好。     

基于模糊逻辑的指纹图像对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的方向纹理对比度增强的方法,对指纹图像进行增强.通过模糊边线判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测,根据计算出的指纹方向图,结合模糊的边缘判新局面器的输出结果，来指导基于方向纹理的指纹图像的对比度增强.实验结果表明这种方法对于质量比较差的指纹图像能明显改善其质量,对于图像的边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

基于纹理结构的指纹匹配算法的研究与应用

该文分析了指纹纹理结构的特点,对预处理后的指纹图像的骨架图进行修复,同时提出了一套基于纹理结构的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的纹理结构特征,提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。     

各向异性张量逆扩散指纹图像增强方法

由热扩散方程给出了一种基于张量扩散的各向异性逆扩散图像增强方法。该方法在对指纹图像滤波的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且增强了纹线。实验结果表明该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理。     

一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法

图像的相位信息在人眼感知图像的过程中起着十分重要的作用。如果指纹图像增强算法能够保证图像的相位信息不被破坏,将有助于保持指纹图像中纹理特征的不变。首先通过实验表明了指纹图像的纹理特征主要是由图像的相位信息来决定的,然后把相位保持原理引入到指纹图像增强算法中,提出一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法。该算法采用复Gabor小波来提取指纹图像的相位信息,并利用指纹图像的局部方向信息在相位保持的原则下来进行图像增强。为了验证该算法的有效性,选取了两种低质量的指纹图像来进行处理,实验结果表明增强后的图像其图像质量有了显著的提高。     

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.     

基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究

论文针对指纹图像的纹理特点,给基于纹理分析的指纹识别系统建立了一套指纹预处理体系,为指纹纹理特征的提取和比对奠定基础。文中主要以指纹识别处理流程为线索,提出了一套指纹预处理算法。首先对输入的指纹图像进行灰度归一化,再计算指纹图像的方向场,然后在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以找到的参考点为中心提取有效区域。实验结果表明,该方法处理好,运算速度快。     

基于Hermite滤波器的指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,以提高指纹识别系统的性能。提出了一种基于Hermite滤波器的指纹增强算法,算法利用经典的梯度公式法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率。以纹线方向和频率作为滤波器的主要参数,利用具有良好带通特性的Hermite滤波器和具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应。实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果。     

一种结合细节点和纹理信息的指纹匹配算法

提出了一种新的指纹联合匹配算法.该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量.对指纹纹理进行滤波平滑,提取纹理方向信息,进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程,从而提高匹配速度.该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,具有很强的鲁棒性,在实际应用中取得了良好的效果.     

一种结合细节点和纹理信息的指纹匹配算法

提出了一种新的指纹联合匹配算法。该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量。对指纹纹理进行滤波平滑,提取纹理方向信息,进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程,从而提高匹配速度。该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,具有很强的鲁棒性,在实际应用中取得了良好的效果。     

基于纹理分析的指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理是近年来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实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。     

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。     

指纹图像质量预评价方法研究

指纹图像的质量直接影响着指纹识别系统的可靠性和正确性,如何有效的评估指纹图像的质量和排除低质量的指纹图像是一个比较难的问题。在灰度图像处理的研究基础上,给出了一套基于图像灰度和指纹纹理的指纹图像质量预评价方法。该方法充分考虑指纹识别系统的特点,设立关键参数,并把分步排除与综合评价相结合。该方法速度快、占用内存小,能很好的评估指纹图像的质量,提高系统的可靠性。     

离散傅里叶变换在指纹图像分割中的应用

指纹图像分割是指纹图像预处理过程的重点之一,是实现后续处理的前题。通过对图像进行快速傅里叶变换,从频域角度对指纹图像纹理的研究,提出一套基于二维DFT的指纹分割算法。这种算法一定程度上克服了传统方法对指纹纹理信息利用不足的局限性,可以获得良好的分割效果。实验结果表明：算法对于剔除背景噪声和指纹图像中模糊区域有效,分割效果非常理想。     

二维EMD的指纹边缘检测算法

针对干扰情况下指纹图像边缘提取准确性较差的问题,基于指纹特殊的纹理特征,设计了一种基于二维经验模式分解（ BEMD）的指纹边缘检测算法。首先通过BEMD将指纹图像分解成具有不同特征尺度的、从高频到低频分布的固有模态函数（ IMF）分量和一个残余分量,鉴于高频分量既能有效抑制非对称扰动干扰,又能较好地保留指纹图像的细节特征,接下来取高频IMF分量作为处理对象,通过对获得的IMF分量进行二值化、细化处理,得到指纹边缘检测结果。与传统的边缘检测算法相比,获得的指纹纹线清晰度得到了有效改善,较好保留了指纹的细节特征。     

一种频谱分方向指纹纹线距离估计的新方法

纹线距离是指纹的固有本质属性，在自动指纹识别中有着重要的作用。然而目前多数纹线距离估计的方法直接在空域作估计，对低质量指纹图像的处理普遍存在较大误差。为了适应低质量指纹图像，提出了一种基于频谱分析的纹线距离估计的新方法，该方法首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域，然后将频谱图像分成n个方向分别求纹线距离，最后作处理从而得到指纹图像的纹线距离。部分典型指纹图像的实验结果表明，该方法具有较强的有效性和鲁棒性。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行。提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围。实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果。     

基于二值图像中心点的指纹分类算法*

指纹的自动分类对于提高检出速度和识别率有重要的意义。有效地利用指纹的纹理结构和纹理方向等固有信息,可以提高指纹的分类类别。基于二值指纹图像进行分类不完全依赖中心点定位的准确性,避免了利用三角点的干扰信息,应用脊线追踪算法进行指纹分类,赋予了中心脊线方向连续的变化,可以将指纹自动分类算法提高到34类。