方向图在指纹识别系统中的应用

本文提出了一种用方向图法分割指纹图像的方法,并给出了提取指纹图像方向信息的有效方法,用低通滤波器对求得的方向进行平滑,对平滑后的指纹方向信息与预定方向逼近,使得求到的指纹方向信息更准确,更接近实际。实验结果表明,本文给出的方向图法能较好地分割指纹图像,所得方向图能准确地反映指纹纹线的走向。     

指纹识别预处理中的关键技术——方向图

针对指纹图像的方向性,可利用方向图对指纹图像进行平滑和增强处理,本文提出了一种提取指纹图像方向信息的有效方法,并用低通滤波器对求得的方向进行了平滑,对平滑后的指纹方向信息与预定方向逼近,使得求到的指纹方向信息更准确,更接近实际。实验结果表明,该方法得到的指纹方向图准确地反映了指纹纹线的走向。     

一种新的指纹图像分割方法

为了准确可靠地将指纹图像从背景区域中分割出来,提出了一种新的指纹图像分割方法,即利用灰度值频数和纹线12方向图判断是否有指纹脊线和谷线的存在,从而判断指纹图像小块是否为指纹前景区。实验结果表明,该方法适用于由于采集原因造成的指纹脊线和谷线灰度值相差较大或不大的指纹图像的分割,分割结果只求出指纹图像的边界而不改变指纹图。     

一种自适应块大小的指纹图像分割算法

指纹图像分割是影响指纹识别系统性能的关键步骤之一。为此,研究指纹图像频谱图和传统的基于块的指纹图像分割方法,由频谱图上能量分布情况得到平均指纹纹线距离,结合生物统计学原理把指纹图像分成互不重叠的矩形块,块大小根据平均指纹纹线距离在算法执行过程中自动确定。实验结果表明,该算法对不同分辨率及不同质量指纹图像的适应性都高于传统算法。     

基于投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法

准确估计指纹纹线间距对指纹图像分割、增强及指纹细节特征提取具有重要意义。针对现有纹线间距估计方法存在的不足,提出了一种基于纹线方向投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法。该方法首先对指纹块方向图进行选择性平滑以滤除噪声干扰,然后计算方向投影信号的傅立叶变换能量谱,并通过谱分析提取信号基频,以此估计出纹线间距。实验结果表明,与现有的一些典型方法相比,该文方法对于纹线间距的估计更为准确、可靠。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像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都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

基于多层次分块的指纹图像二值化方法

基于块方向信息的指纹图像二值化方法,其效果主要取决于能否准确的估计指纹图像的块方向图.鉴于在指纹奇异点附近及方向变化较快的脊线、谷线区域,块方向信息很难精确得到,提出了一种多层次分块的指纹图像块方向的求取方法,并把这种方法用于指纹图像的二值化,取得了良好的效果.     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

论文在传统指纹图像增强算法的基础上,提出了一种改进的方向滤波指纹图像增强算法,算法速度得到提高,指纹图像增强效果显著。算法以方向滤波为基础,通过Sobel算子计算指纹图像的梯度和方向,根据指纹的特点设计方向滤波矩阵,由指纹局部方向选择相应方向滤波矩阵进行滤波,使指纹图像在纹线方向上得到增强,在垂直纹线方向上得到减弱,从而增加了前景和背景的对比度,消弱了噪声干扰,突出了指纹的有效信息,为后续的处理过程提供了良好的图像基础。     

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。     

结合频谱扩散的指纹图像滤波增强

目的 指纹图像增强是自动指纹识别系统中的重要环节,是获取可靠的指纹细节特征的基础。为了弥补指纹图像的质量缺陷,实现对低质量指纹图像的有效增强,提出一种基于块质量评价和块频谱匹配滤波器的块频谱扩散指纹增强方法。方法 首先,基于块内点方向一致性参数,给出了块质量评价结果;然后,研究了复合窗口频谱扩散特性,完成了基于一次模糊K均值聚类、一阶自适应带宽的2维巴特沃斯带通滤波器和2维高斯窗的块频谱匹配滤波器设计;最后,依据块质量等级的高低,应用块频谱匹配滤波器对复合窗口的块频谱进行滤波增强。结果 选取FVC 2004指纹库中的大量指纹图像进行了实验,实验结果表明,该方法对高质量和低质量指纹图像均有良好的增强效果。结论 本文方法对指纹的脊线方向和频率等参数依赖较弱,拥有很强的容错能力。实验结果验证了该方法在指纹图像增强中的有效性,可适用于高质量和低质量的指纹图像增强。     

结合方向信息和模糊聚类的指纹图像二值化方法

尽管指纹图像具有局部方向一致性,但在一些局部区域,尤其是包含指纹奇异点的区域点方向变化仍然较大.鉴于此在求出指纹各个像素的点方向以后对指纹图像进行分块,引入了方向信息可靠块和方向信息不可靠块的概念.对方向信息可靠块提出一种用方向信息分割指纹图像的方法.对方向信息不可靠块,采用两种方法区分出指纹决和背景块:一是利用该块的均值、方差;二是利用邻域信息.在此基础上对不可靠块中的指纹块采用加权模糊C.均值聚类的方法对其进行二值化.实验表明:用本文提出的方法对指纹图像进行二值化处理后得到的二值图像脊线光滑无孔洞.对断线起到了一定的连接作用,而且对于方向变化较大的分块避免了二值化后纹线的偏移.     

一种新的指纹图像分割方法

在研究和分析方差法和方向法的基础上，提出了一种指纹图像分割的新方法。对每个指纹图像块，先分别沿平行于块方向和垂直于块方向求取灰度变化，然后针对整幅图像进行归一化处理，以这两个方向上的灰度变化作为判断依据，确定该块是属于前景区域还是背景区域。本算法充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性，能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来，从而取得了良好的分割效果。     

指纹图像的预处理

采用基于方向信息的形态学运算对指纹图像进行预处理。针对指纹图像的特点，首先对图像进行规格化；然后采用分块直方图均衡化方法做一次增强；接着用动态阈值法对图像二值化；根据方向信息对二值图像做基于形态学闭运算的二次增强；最后对二次增强图像细化。给出了一种简单有效的指纹图像预处理方法以及该方法的实验结果。     

一种利用分形压缩指纹图象的方法

提出了种改进的分形压缩方法。该方法首先将指纹图象小块内的数据沿纹理方向进行重新排列,形成一维数据,然后再进行一维分形数据压缩编码,实验结果证明了该方法可以提高图象压缩比和恢复质量,最后给出一种消除块效应的方法。     

Fingerprint orientation field estimation using ridge projection

Orientation field plays an important role in fingerprint recognition system. This paper proposes a method for estimating four-direction orientation field. It consists of four steps: (i) preprocessing fingerprint image, (ii) determining the primary ridge of fingerprint block using neuron pulses of pulse coupled neural network (PCNN), (iii) estimating block direction by projective distance variance of such a ridge, instead of a full block and (iv) correcting the estimated orientation field. Experiments on the databases of FVC2004 show that the proposed method achieves good estimation accuracy with low computational time expense. In particular, this method shows good robustness to noise, and it can be integrated into a fingerprint recognition system to improve the performance.     

基于二值图像的指纹细节点提取

指纹细节点提取是自动指纹识别研究的关键问题之一，尽管已有很多基于细化图像分析的方法和基于原始灰度图像分析的方法，但该问题还没有得到很好的解决。因此提出了一种从二值图像上提取细节点的方法。首先通过行程匹配得到二值指纹图像中的图段，然后根据图段的结构形式和图段之间的连接关系进行细节点的判定，细节点的方向通过直线试探法获得。实验结果表明：与基于细化图像的方法相比不仅具有较高的效率，而且能使指纹匹配达到较高的精度。     

分形图像压缩算法中代码本块的改进

分形图像压缩方法由于其压缩比高、解压方法简单等原因受到了越来越多的重视，但它的压缩质量不是很令人满意，本文在传统算法的基础上对通过定义域块收缩得到的代码本块提出修正算法，证明了该修正算法获得的近似匹配块的均方根误差小于原有的匹配块的误差，本文还对代码本块像素强度值提供了校正方法，使得还原图像在局部上能够更近似于原图像。