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基于纹理分析的指纹图像分割算法 总被引:4,自引:2,他引:2
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。 相似文献
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针对低质量指纹图像的特点,提出了一种基于Canny算子和数学形态学的分割算法.首先研究了两种传统的指纹图像分割方法:基于D-S证据理论的指纹图像分割方法和结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割方法.然后介绍了一种新的利用边缘提取和数学形态学相结合的指纹图像分割方法.该方法利用Canny算子进行粗分割,再用数学形态学的原理修正边界和去除噪声.实验结果表明,该方法对于低质量指纹图像的分割效果明显优于传统的分割方法. 相似文献
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指纹分割是指纹图像预处理中的重要一步。对传统的指纹分割算法分析比较,并且在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,利用指纹图像区域脊线和谷线间隔均匀出现的纹理特征提出一种自适应指纹图像分割算法,避免了凭经验确定阈值的问题。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。 相似文献
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指纹图像分割是指纹识别技术中的重要步骤之一。本文在分析了已有分割算法存在的不足的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法,该算法引入像素聚类的概念,将灰度特性和像素聚类相结合,形成以灰度特性为主、像素聚类为辅的分割算法,该算法克服了前面算法由单一阈值分割的缺陷。实验表明对于背景条件较复杂的指纹图像,本算法也能很准确地实现指纹图像的分割,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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指纹图像分割是指纹识别预处理中重要的一步。在灰度方差法的基础上,针对人为选择阈值的困难和不准确性,以及因噪声带来的误分割,提出了一种灰度方差和灰度梯度结合的局部阈值分割方法。在实验中,通过和其他典型指纹分割方法的比较,该方法可以高效快速的对指纹图像进行分割,对噪声比较大的低质量指纹图像分割较好,特别对一些用全局阈值不易分割的指纹图像有较好的效果。 相似文献
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介绍了一种基于指纹多特征的指纹图像分割方法。首先简述了三种基于单一特征的指纹图像分割方法:基于灰度方差的指纹图象分割、基于方向信息的指纹图象分割和基于角部灰度均值的指纹图像分割的适用情况及利弊,然后介绍了将方向图法和灰度法两种分割方法合理结合起来的基于多特征的指纹图像分割方法,该方法首先将图像划分成多个不重叠的块并计算各子块的灰度方差与均值,再根据各个图像块的灰度方差值与方差阅的关系确定各子块是采用方向图法还是采用灰度法继续进行图像分割。实践证明,基于多特征的指纹图像分割方法充分利用了指纹图像的特征,避免了单一特征的缺陷,从而能获取更加清晰质量更好的指纹图像,为指纹的进一步识别提供了更好的条件。 相似文献
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指纹图像分割是自动指纹识别的重要步骤。对指纹特征和传统指纹分割方法进行了研究,提出了一种新的指纹图像分割算法。先对指纹图像进行裁剪,如果指纹图像对比度较低,则对图像进行均衡化处理;然后对图像进行顶帽变换,补偿不均匀的背景亮度;最后用迭代自组织分析算法(ISODATA聚类)对图像进行分块分割和形态学图像处理。对国际指纹识别竞赛(FVC)数据库不同质量的指纹进行了测试,实验结果表明,此算法对不同质量的指纹是有效的,效果好于传统指纹分割方法。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及.而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能.本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法.实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果. 相似文献
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针对传统指纹细节点提取和匹配方法在处理低质量图像上的不足,首先提出了一种利用复滤波器准确定位指纹图像中心点的方法,克服了传统自动指纹识别中寻找指纹中心点不够精确的缺点。同时提出了一套基于轮廓的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的总体结构特征,提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。 相似文献