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Gabor滤波的指纹增强算法

介绍了一种改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法。提出一种新的指纹图像分割算法，并对指纹核心区域进行多方向滤波合成。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，鲁棒性强。     

基于指纹方向图的模糊二值化算法研究

深入研究了指纹图像二值化算法,提出一种基于指纹方向图的模糊二值化算法,算法根据指纹方向图的特性,引入了模糊数学的理论,能够在保持特征点不丢失的基础上完成一般指纹图像处理中的滤波和二值化的处理。     

基于Radon变换的指纹图像滤波增强方法

基于Gabor滤波实现过干指纹图像的增强是一种较好的方法,如何估计Gabor滤波器的参数是解决问题的关键。本文采用Radon变换来估计Gabor滤波中的方向和频率,然后进行Gabor滤波增强。通过对FVC2000指纹库中的部分过干的指纹图像进行增强,结果表明,该方法增强效果明显,处理速度较快。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强

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,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.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,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

基于FPGA的Gabor滤波指纹增强技术

图像增强是自动指纹识别系统中非常关键的部分,直接影响指纹识别的效果。本文实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法,并通过FPGA对该算法进行硬件加速,实现了高速的指纹图像增强。实践表明,该方法能大幅度提高指纹图像质量,并大大缩短指纹预处理的时间。     

基于Gabor滤波的指纹图像处理算法的实现

本文介绍并研究了Gabor滤波的增强算法.实验表明,本文提出的算法可以在滤除噪声的同时使指纹纹线更加清晰,获得更好的增强效果,可为计算机自动化的指纹识别奠定了良好的算法基础.     

基于Gabor滤波的指纹图像识别研究与实现

采用基于Gabor滤波指纹识别算法进行指纹图像中心点计算、扇形化、归一化、Gabor滤波、特征提取以及比对,并利用Matlab仿真实现该算法.在仿真实验中建立一定数量的指纹库,对该算法进行比对分析.     

基于对称方向滤波的指纹图像二值化

提出了一种结合方向信息的背景分割算法,能简单有效地将指纹从背景区域分割出来.还提出了一种对称滤波模板算法,不仅使脊线和谷线清晰分离而且矫正了纹线的方向并使脊线向中心集中,最后使用动态阈值法得到指纹二值化图像.实验表明,该算法对不同质量的指纹图像,能有效地抑制噪声,得到平滑连接的二值图像.     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,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Gabor滤波器的指纹图像增强算法

介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

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。     

A method for fingerprint image identification based on Gabor filter and power spectrum

This work presents a fingerprint identification scheme using a coefficient map based on Gabor filter and power spectrum. This process uses Poincaré index in order to locate fingerprint core and delta points and the images are aligned through these singular points before matching. From the core point, this technique divides an input image into quadrants, where information about texture orientation on three Gabor-filter directions is extracted. In the frequency domain, the analysis is based on the power spectrum, aiming towards reducing computational time. Results illustrate the method efficiency and accuracy.     

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.     

自适应模板大小的Gabor指纹增强方法

对一幅图像而言,现有的Gabor增强方法对各个分块使用的增强模板大小是定值,这可能会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。提出了自适应模板大小的Gabor指纹增强方法,使增强模板的大小与块内纹线方向的稳定程度成正相关。实验表明,相比固定模板大小的方法,该文方法具有更好的连接断线和去除粘连的能力,同时不会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。在FVC2004的3个指纹库上分别进行了实验,ROC曲线显示,将该文方法用于指纹增强能够提高系统的识别率。     

基于三高斯滤波的低质指纹图像增强方法

低质指纹图像在司法刑侦过程中普遍存在,往往需要人工参与鉴别.因此,符合人类视觉特性的指纹图像处理方法研究具有一定的实用价值.将非经典感受野三高斯数学模型引入指纹图像处理,提出一种新的低质指纹图像增强算法.首先通过三高斯单边滤波获得邻域图像的主观感觉亮度;然后对指纹图像进行局部对比度增强.通过分析研究指纹脊谷交替分布的特性,结合三高斯模型自身特性,得到针对指纹图像的三高斯单边滤波的参数自适应模型和局部对比度调整参数.对比实验结果表明,该方法取得了整体和局部的亮度增强效果,突出灰暗区域的细节特征,尤其适用于低质指纹图像的处理.     

基于方向场和频率场的指纹图像增强改进算法

在LINHong算法的基础之上,提出了一种新型改进算法,该算法利用区域直方图规范化预处理纹理,梯度法计算方向场,采用紧支径向基函数(CSRBF)对频率场进行插值估计,增加了可恢复区域.实验结果表明,提出的算法取得了良好的增强效果,对经典LINHong算法有较大改进.