Gabor滤波的指纹图像增强的应用研究

在大多数指纹采集过程中都会受到手指皮肤干湿度、皮肤受损程度和采集时手指压力度等因素的影响,从而导致采集的指纹图像中脊线有明显的断痕,存在大量的低质量区.为了提高指纹采集图像的清晰度,进而提升指纹识别的准确率和识别速度,本文选用Gabor滤波算法来增强指纹图像,其中包括对图像进行归一化、估算指纹方向场和频率场以及Gabo...     

基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法

指纹图像增强对提高自动指纹识别系统的准确性具有重要意义。针对直线Gabor滤波器在纹线弯曲程度高的区域增强效果较差和曲线Gabor滤波器增强计算复杂度较高的问题,提出了一种基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法。其主要过程为:基于方向场一致性特征将指纹图像划分为弯曲区域和平缓区域;对弯曲区域和平缓区域,分别采用曲线Gabor滤波器和直线Gabor滤波器进行增强。在FVC2002上的实验结果表明,该方法在取得与曲线Gabor滤波器近似增强效果的同时,增强速度提高至其1.404倍。     

基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法

介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强算法

把指纹图像看作一种局部平稳总体非平稳的信号,研究了指纹图像的频谱特性,提出了一种基于统计学的指纹方向和频率估计方法.在此基础上,基于方向一致性分析和频率分析,提出了方向和频率校正算法.实验结果表明,该算法对指纹图像有显著的增强效果,并有效地提高了指纹细节特征提取的准确率.     

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。     

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.     

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。     

基于时频分析的指纹增强算法研究

指纹增强是自动指纹识别系统中的一个重要环节,良好的增强算法能够提高细节特征提取的准确率,从而提高整个指纹识别系统的鲁棒性。研究局部指纹图像的频谱特性,采用一种时频分析方法和一种新的基于概率统计学估计的方法求指纹的方向和频率。并提出一种鲁棒的方向和频率校正算法,构造一种带宽自适应的滤波器进行滤波。实验结果表明,该算法对指纹图像有显著增强效果,有助于指纹细节特征的提取。