混合滤波指纹增强

在自动指纹识别系统中,从指纹图像准确和可靠地提取细节点是一项很重要的工作,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是指纹特征提取的关键步骤。根据方向一致性条件,可以将指纹划分为方向平缓区域和方向变化剧烈区域。在方向平缓的区域,提出一种新的方向滤波器进行指纹增强,增强算法具有自适应性。在方向变化剧烈区域,方向滤波器不能很好地增强指纹图像,因此在频率域中对指纹进行增强。实验结果表明:该算法对指纹增强有较好的效果、较快的速度。     

空间域与频率域结合的医学影像增强处理

医学影像对现代医学的研究具有重要的指导意义,本文提出一种将空间域与频率域结合的医学影像增强新算法,首先采用理想高通滤波器法提高图像整体质量,同时使用Sobel算子突出图像边缘,再将均值滤波器去噪后的Sobel算子图像掩蔽理想高通滤波器图像,最后通过高提升滤波输出图像,并将新算法与空间域、频率域两种图像增强算法得到的医学影像进行比较。得出新算法增强后的医学影像既不存在过度增强的问题,同时还能很清晰的突出边缘以及细节部分,增强效果明显强于另外两种算法。     

噪声图像滤波的树型滤波器

本文提出了一种在空间域根据图像的邻域特性和边缘方向信息进行滤波与增强的方法。该方法利用图像的结构信息,对噪声进行分区处理,克服了传统线性滤波器引起的边缘模糊和细节损失。在算法实现上,充分发挥中值滤波器滤除脉冲干扰能力强,边缘保持好的优点。从而使恢复图像边缘和细节清晰。理论分析和计算机仿真结果表明,本文提出的滤波器结构在噪声滤波和边缘保持方面优于中值滤波,α-裁剪均值滤波、Winsorized均值滤波,建立了一种崭新的硬件方案。(本算法已在PCVISION图像系统上仿真。)     

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。     

指纹识别预处理算法

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、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,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;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。     

基于模糊技术的指纹识别预处理

提出一套基于方向滤波与模糊数学方法的指纹图像预处理算法。给出了一种基于16域的自适应滤波器,很好的增强了指纹图像的清晰度;针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于16方向的改进算法;该方法取得了良好的效果,保留了指纹纹线的关键信息,为下一步的特征提取工作打下了良好的基础.     

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.     

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.