一种指纹图像预处理算法探究

本文主要针对指纹图像预处理方法进行研究,提出了基于图像局部方差的指纹分割、基于方向场的指纹二值化和基于水平滤波器与分离滤波器组合的上下文滤波方法,最后提出了基于改进OPTA算法指纹细化方法,MATLAB仿真结果表明,本文的方法克服了噪声影响,图像细化效果良好。     

基于图像预处理和纹理特征的车牌定位算法

为了解决车牌定位过程中拍摄图像背景复杂,噪声大,检测准确率偏低的问题,提出简便有效抗干扰强的车牌定位算法.首先将彩色图像转换为灰度图像,其次设定灰度门限区分图像目标和背景,进行二值化处理,然后使用Sobel边缘检测算子计算图像梯度幅度值,检测图像边缘点,采用局部图像平滑技术中值滤波对图像去除干扰,最后根据车牌区域纹理信息较其它区域丰富的特征,采用投影法,通过水平和垂直方向上投影分布特征的反复提取,准确检测定位车牌.实验结果表明,该方法定位出的车牌区域图像清晰度和准确度较高.     

车牌字符的预处理研究

由于在汽车牌照自动识别系统中，因天气或拍摄角度等原因造成车牌图像模糊、倾斜和光照不均等现象，给车牌的处理带来了很大困难。本文针对这些问题，提出了相应的处理方法，高效地完成了车牌字符的预处理。     

基于多层次分块的指纹图像二值化

自适应局部阈值二值化算法,其效果主要取决于能否准确地估计局部阈值.鉴于在指纹奇异点附近及方向变化较快的脊线、谷线区域,局部阈值很难精确得到,提出了一种多层次分块的指纹图像局部阈值的求取方法,并把这种方法用于指纹图像的二值化.实践表明,算法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果.     

基于二进小波的人脸特征提取与检索

文中基于二进小波变换,将图像的颜色、形状以及纹理3种不同的特征提取方法相互融合,对人脸图像的辨别性特征进行提取与检索。采用3种不同的方法来表达图像的特征信息,并在两种不同的标准人脸数据库中执行实验操作。由结果可知,所获得的特征蕴含了很多内容,因此整体地对图像内容进行了各种补充,该方法对人脸图像中存在的光照变化、姿态、表情、位置、时间以及遮挡物等因素有很高的鲁棒性。     

基于视觉特性的Kirsch边缘检测算法

边缘是图像中最重要的信息之一,能够以较少数据量表达大量的图像信息。Kirsch算子有较好的检测效果及抗噪能力,但得到的边缘较粗,且阈值是一个不变值,自适应性差。针对以上问题,基于视觉特性理论提出了一种生成自适应阈值的方法,对已有的一种边缘细化算法提出了改进,获得了较好的效果。     

指纹图像预处理算法研究

为了增强指纹图像预处理的效果,在对现有算法深入研究的基础上,提出一种新的指纹图像增强算法.先利用Radon变换来获得图像的方向图,然后利用方向滤波器对该图像进行滤波,达到指纹图像增强的目的.实验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离.该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单,为下一步指纹图像识别奠定了坚实的基础.     

基于FPGA的实时视频采集预处理系统设计

采用Verilog语言设计了一套基于RGB格式的视频采集预处理系统,先将采集到的RGB信号转换成易于处理的YCbCr信号,然后进行相应的处理,最后再转为RGB信号输出显示.系统包含视频采集模块、视频显示模块、ⅡC控制模块和视频处理模块.各个模块的功能通过在Xilinx公司的XC5VLX110T上得到实现.给出了系统的效果演示、仿真结果和效率分析,结果表明该方案是可行的,并且在处理速度上有很大的优势.     

汉字笔迹鉴别预处理的算法研究

手写体笔迹鉴别是计算机视觉和模式识别领域中的一个非常活跃的研究课题,是一种有效的身份鉴别手段。本文主要对笔迹鉴别的预处理进行了深入的研究。在预处理中的二值化时采用通过迭代能自动确定阈值的算法,明显提高了对笔迹图像特征信息的保留。去除噪声采用改进的中值滤波,能自动确定去噪门限,使得对一些零散的噪声去除效果明显提高。在MATLAB 7.0平台上经过多次反复试验证明了本文所使用的预处理系统快速稳健。     

旋转机械振动信号中的小波滤波和特征提取

将小波方法应用于旋转机械状态检测中信号滤波与提取。利用小波Mallat算法对采集信号进行高频滤波，利用小波Packet算法对特征信号进行提取，并通过实验证明上述方法取得很好的效果。     

基于小波变换的指纹特征提取方法

指纹的细节特征是指纹识别的重要依据,为提高指纹识别的速度和准确度,提出了基于离散小波变换的指纹特征提取方法。通过对指纹图像的每行进行多次haar离散小波变换,对所获得的特征向量再进行离散小波变换,最终得到指纹的特征向量,有效节省运算量,增强指纹识别系统的实时性。     

一种在视频图像中隐藏指纹节点的技术

基于指纹生物统计数据的变换,介绍一种信息安全应用的数字水印自适应隐藏技术。把指纹的节点数据隐藏到视频图像中,并可以安全地传输到接收端。通过密钥,隐藏的指纹数据可以从被传输的图像中精确提取出来。当视频信号是面部图像时,该技术附加一个标识来管理用户。与其它方法比较,该技术能抗击多种干扰信号的篡改攻击。     

基于局部特性的指纹细节点提取算法

提出了一种基于二值指纹局部特性提取细节点的算法.该算法与快速并行细化算法相比,在提取细节点准确性相当的情况下,速度大为提升.使用FVC2002指纹数据库测试表明,该算法可靠、高效.     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。     

一种基于Core点及特征点的指纹匹配算法

提出了一种基于Core点和特征点的指纹匹配算法,建立了用Core点确定参考点的数学模型,根据该模型确定了指纹的匹配范围,通过引入特征点到参考点的脊线条数因子n以提高匹配的精度.并以Visual C++6.0建立了该指纹识别算法的实验平台,对提出的指纹匹配算法进行了实验研究,实验结果表明该算法复杂度较低,匹配精度较高.     

基于连续方向图的指纹图像增强算法

提出一种新的指纹图像增强算法。先得到指纹图像的连续方向图,再根据此方向图设计方向滤波模板进行滤波,最后得到指纹的二值化图像。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,为指纹的特征提取和识别奠定了坚实的基础。     

A Fingerprint Minutiae Matching Method Based on Line Segment Vector

Minutiae-based fingerprint matching is the most commonly used in an automatic fingerprint identification system. In this paper, we propose a minutia matching method based on line segment vector. This method uses all the detected minutiae （the ridge ending and the ridge bifurcation） in a fingerprint image to create a set of new vectors （line segment vector）. Using these vectors, we can determine a truer reference point more efficiently. In addition, this new minutiae vector can also increase the accuracy of the minutiae matching. By experiment on the public domain collections of fingerprint images fvc2004 DID set A and DB4 set A, the result shows that our algorithm can obtain an improved verification performance.     

复杂光照条件下的图像边缘提取算法的改进

边缘是数字图像中的一个重要的局部特征。在复杂光照条件的情况下,图像分辨率较低,传统Sobel算子利用卷积计算出来的灰度梯度较为平缓,边缘不能有效的识别。通过改进Sobel算子的模板,平衡图像的亮边缘与暗边缘,尽可能地避免暗边缘信息的丢失。与此同时,通过分析数据建立相应的数学模型,优化子区域大小,把图像划分为多个子区域,在子区域内利用大津法进行边缘的检测与提取,最后使用Hilditch细化算法将图像的边缘提取出来。通过MATLAB仿真结果表明,与传统So bel算子的边缘提取算法相比,文中算法简单易实现,对于复杂光照条件下的图像,边缘信息提取更完整,自适应能力更强。     

基于细节点与方向场信息的指纹残缺区域重建算法

 由于指纹的残缺区域缺失有效信息,使得通过细节点和脊线信息来进行指纹匹配的工作难以进行.本文针对指纹残缺区域中脊线断裂和细节点缺失的现象,提出了一种重建算法.融合邻域中的细节点和方向场信息对残缺区域的方向场进行估计;然后基于估计出的方向场并结合先验知识来分析残缺部分的脊线与细节点分布情况,对其进行修复;最后,引入信息熵对多种重建方案进行评估,从而确定残缺部分的最佳重建结果.实验结果表明,该算法能够对面积较大并可能包含细节点的残缺区域进行较好的重建,进而提高后续匹配过程的准确率.