改进的基于Gabor滤波器的指纹增强算法

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,增加了对特征点的额外处理,并研究了Gabor函数的具体应用形式。实践表明,该方法能大幅度提高指纹图像质量。     

一种新型自适应指纹图像增强算法

针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法。该算法改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,通过计算图像方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应地调节Gobor滤波器变换窗的大小。实验结果表明：对于低质量指纹图像,该算法大大提高了方向图准确性,而且自适应Gabor滤波器在处理不同类型的指纹时更具优越性。     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

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。     

基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法

针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题,提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向,从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响,进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强,最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度明显快于现存的Gabor增强方法。     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,将Gabor滤波器应用在指纹增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后将Gabor函数与纹理图像进行卷积,以此去除噪声,达到增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强的鲁棒性.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

改进的Gabor滤波算法及其在FPGA中的实现

针对指纹图像核心区域方向变化剧烈及用软件实现图像增强速度慢的缺点,提出了一种适应于硬件并行处理的基于改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法,并用硬件描述语言在可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时介绍了系统的工作过程及总体结构.实验结果表明,改进的Gabor滤波能使图像的断裂处得到很好的连接,指纹图像信息明显增强,并且在速度方面利用硬件实现远远高于软件.实验表明,FPGA在图像处理方面满足实时性的要求,适用于图像增强的系统.     

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。     

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。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、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,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于二值指纹图像的Gabor滤波增强算法

在指纹预处理过程中,Gabor滤波器对于图像的平滑和分割具有十分显著的效果。但是Gabor滤波器对纹线方向和频率十分敏感,通过处理灰度图像得到的二值图像存在着严重的特征点丢失和变化问题。采用相位差分二值化方法,使二值化过程不依赖Gabor滤波。提出了在二值图像上利用Gabor滤波器增强的方法,保留了Gabor滤波器连接纹线断线和滤除图像中噪声的优点,避免了Gabor滤波器对频率的敏感性问题,有效地提高了指纹特征的保持度。     

一种基于指纹识别的银行卡加密系统

提出了一种基于指纹识别的银行卡加密系统,该系统采用两层C/S(Client/Server)数据库。提出了将中值滤波和Gabor滤波混合去噪算法应用到指纹图像的二次开发中。结果表明,使用该混合去噪算法,取得了较好的效果。     

指纹图像的预处理算法

根据指纹的固有特性及常用算法在指纹处理中的缺陷，文中提出一套有效的预处理算法。对于图像增强，算法利用指纹的方向特性和频率特性设计出Gabor滤波器对图像进行滤波，取得理想的效果；在图像分割，二值图像处理等方面也作了改进。     

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。