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.     

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.     

基于方向图和Gabor滤波的指纹预处理算法

指纹图像在预处理过程中往往受多方面因素制约,有时无法满足指纹识别系统的要求。本文在传统指纹预处理算法基础上,给出一种有效的指纹预处理改进算法。首先,采用分块方差梯度分割算法分离指纹图像和背景区;再根据指纹特征,用方向图和均值滤波器进行图像增强,并用简化的Gabor滤波器,改进滤波模板滤除边缘模糊效应。二值化、细化并删除伪特征点后,提取出指纹脊线骨架并获得指纹特征点。实验表明,该预处理算法对不同质量的指纹图像均具有较好效果,算法灵活高效、易于实现、精确度高,达到了指纹识别系统的要求。     

改进参数的Gabor滤波器指纹图像增强算法的研究

在指纹识别之前,首先要对指纹图像进行预处理操作,预处理中,Gabor滤波器能够很好的平滑和分割指纹图像,然而由于Gabor滤波器对指纹中纹路的走向和频率非常的敏感,导致经过Gabor滤波操作后的指纹图像特征点剧烈的缺失和变化。该文利用相位差二值化,使其在指纹图像二值化时能够不需要Gabor滤波,然而对指纹增加时通过Gabor,使得在增强过程中有效的连接纹理的断裂并且很好的平滑图像,这样做使得Gabor滤波对纹路频率的敏感不再影响指纹的预处理,并且很好的保留了指纹的特征。     

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。     

基于ARM9的嵌入式指纹图像处理算法研究

随着指纹识别技术的发展和嵌入式系统的广泛应用,指纹识别逐渐向嵌入式方向发展。针对ARM9嵌入式开发平台,提出了一种适合于嵌入式系统的指纹图像预处理算法。该算法改进了传统的Gabor增强,消除了奇异点处脊线断裂和错连的问题,并采用了复合细化算法对二值图像进行细化以及细化去噪处理。实验表明,该算法具有良好的实用性和快速性,满足了嵌入式指纹识别系统的要求。     

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。     

指纹图像预处理中的关键技术研究

指纹图像的预处理在计算机指纹自动识别系统（AFIS）中有着非常重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度。指纹图像预处理通常包含图像的分割、去噪、增强、二值化和细化等。在总结现有常用预处理算法的基础上,通过实验对预处理中的三个关键算法即指纹图像的增强、二值化和细化进行了详细地研究,根据指纹图像的特点提出了一些有效的改进算法,实验结果显示这些改进的算法对指纹图像的处理效果明显,可以很好地提高指纹图像的质量,为后继处理打下良好基础。     

一种实用的自动指纹识别完整算法

本文设计并实现了一套完整的指纹图像自动识别算法,该算法首先对指纹图像进行增强包括归一化,分割指纹图像,区分有效区域和无效区域,计算方向图、用方向滤波的方法对指纹图像进行滤波、接着用动态阈值法二值化经过滤波增强的指纹图像,并对二值化图像进行细化及细化后处理,然后提取细化后图像的特征数据,最后将提取的特征数据进行匹配。实验表明该算法运行时间短,识别效率较高,是一种实用的自动指纹识别算法。     

无线指纹识别技术在考试系统的应用研究

研究无线指纹识别问题,保证实时可靠,实现一个用于进行考试身份验证无线的指纹识别系统。利用嵌入式指纹终端采集考生的指纹,进行分割、增强、二值化等预处理后,通过CDMA无线网络将指纹特征发送给服务器进行匹配,指纹识别终端采用ARM9微处理器,MG815＋CMDA通信模块,μC/OS-II实时操作系统。对指纹识别中常用的二值化、细化、特征提取和特征匹配等关键算法进行了改进,对采用多级分割的分割算法、改进的Otsu的二值化算法、基于三角形全等的指纹特匹配算法。实验结果表明,系统平均耗费时间4.2s,平均匹配度为85.6%,系统响应时间和准确度基本能满足实际的要求。     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

指纹识别预处理关键技术研究

在分析各种预处理方法并结合指纹图像特点的基础上,研究了指纹预处理的关键技术,提出了一种新的基于直方图均衡化和基于方向图特性的小波变换多尺度积的指纹图像预处理算法。实验结果表明,该算法在大大降低时间复杂度的同时,形成单像素连接的指纹二值图像,达到了增强、消噪、平滑、二值化、细化的目的,处理效果较好。     

一种结合方向信息的指纹图像二值化算法

指纹图像二值化是指纹细化处理的前提,是指纹识别预处理的一个重要部分.为利用指纹图像所具有的纹理特性,将指纹的方向信息引入到二值化处理过程中,综合考虑指纹的方向信息和自适应选择局部阈值,提出了一种结合方向信息的自适应局部阈值二值化算法.与自适应阈值法做了对比实验,实验结果表明,该算法具有更好的二值化效果.算法本身还具有一定的连接指纹图像中断线的能力,这对提高细节特征提取结果的准确性具有重要的意义.     

指纹图像的预处理算法

提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化五部分。这套算法能很好地保护图像的细节和边界,成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加,为可靠、准确、快速地实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

基于方向图的指纹预处理方法研究

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、图像分割、滤波、二值化等环节,该文系统地讨论了各环节的有效算法。针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于灰度统计特性的改进算法;给出了基于方向图的图像分割、方向滤波器模板的设计以及一维局部最大熵选取阈值的二值化方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了很好的效果。该文方法具有较好的实用参考价值。     

一种改进的基于小波变换与PNN的指纹识别算法

通常的指纹识别算法因为预处理步骤过于复杂而明显地存在计算量过大、识别速度慢等缺点。本文提出了一种改进的基于小波变换和概率神经网络(PNN)的指纹识别算法,该方法直接从二值化指纹图像中提取细节特征进行比对,避免了复杂的预处理过程,减少了计算量,同时利用神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。并对受噪声污染严重的指纹图像亦能获得很好的识别效果,算法具有较强的鲁棒性。实验测试证明该方法在实际应用中效果较好。     

指纹图像预处理技术的研究

通过对常用算法改进的基础上,实现了一套完整的指纹预处理算法,包括平滑、滤波、二值化和细化,有效的利用了指纹的方向特性,很好的增强了指纹图像,保护了细节特征,为可靠、准确的实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

一个自动指纹识别算法的研究与实现

针对指纹识别中的指纹采集和预处理这两个关键问题,设计并实现了USB电容式指纹采集仪,保证了指纹图像采集的高质量。并在此基础上提出了一套完整的指纹预处理算法,包括平滑、滤波、二值化和细化,有效的利用了指纹的方向特性,很好的增强了指纹图像,保护了细节特征,为可靠、准确的实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

指纹的预处理及其Delphi程序设计

指纹预处理对于指纹特征提取和匹配有着至关重要的作用。详细介绍了指纹预处理包括滤波、二值化、细化及去噪的思路 ,并给出部分程序流程图。编程实践证明 ,该方法效果很好