掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率.为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法.用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理.结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果.     

基于Prewitt的指纹图像预处理算法研究

指纹识别能否取得预期的效果,取决于指纹图像预处理。传统图像预处理的步骤包含灰度滤波、二值化及二值滤波、细化及细化去噪。提出一种将优化的Prewitt算子用于灰度滤波的指纹图像预处理方法:先在灰度滤波时采用方向图滤波进行滤波处理,之后采用优化的Prewitt算子进行图像增强处理;再在局部快速傅氏变换时引入方向傅氏变换滤波;最后,采用八邻域查表细化算法进行细化去噪。该方法不仅使指纹图像的对比度更加清晰,同时还对指纹图像进行了边界提取与处理。整个方案具有较强的实用价值和应用前景。     

一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法

图像的相位信息在人眼感知图像的过程中起着十分重要的作用。如果指纹图像增强算法能够保证图像的相位信息不被破坏,将有助于保持指纹图像中纹理特征的不变。首先通过实验表明了指纹图像的纹理特征主要是由图像的相位信息来决定的,然后把相位保持原理引入到指纹图像增强算法中,提出一种新的基于相位保持的指纹图像增强算法。该算法采用复Gabor小波来提取指纹图像的相位信息,并利用指纹图像的局部方向信息在相位保持的原则下来进行图像增强。为了验证该算法的有效性,选取了两种低质量的指纹图像来进行处理,实验结果表明增强后的图像其图像质量有了显著的提高。     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

一种改进的指纹图像增强算法

指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等步骤.其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配.论文针对指纹采集中存在的指纹图像局部模糊的问题,提出了一种改进的基于Gabor函数的指纹增强算法.该算法首先对指纹图像进行归一化处理,然后对指纹图像分成奇异区和非奇异区分别进行点方向和块方向的求取,最后用改进的Gabor滤波器对指纹图像进行增强.实践表明,该方法能提高指纹图像增强的效果和速度.     

基于第二代Curvelet变换的指纹增强研究

指纹增强是指纹特征提取前的必要步骤,为了增加指纹识别算法的鲁棒性,必须对指纹图像进行去噪、连接断纹、增强纹线走势等处理.本文分析了现有的一些算法的不足,简要介绍了Curvelet变换理论以及第二代Curvelet变换实现方法,提出了基于第二代Curvelet变换的指纹图像增强算法.实验结果表明,本算法简单有效,能够实现指纹图像增强的要求.     

图书馆指纹管理系统中的图像增强算法研究

简单介绍了图书馆指纹管理系统,针对部分读者指纹图像不清晰的问题,采用了图像增强的算法,详细介绍了Gabor滤波器的图像增强算法。实验结果表明,此算法能较好地去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法

针对整幅指纹图像进行判断和填补,消除可能存在的孔洞,采用指纹图像二值化是指纹识别的重要环节,通过直接识别指纹可以提高效果.传统指纹图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像,为了提高指纹图像二值化的效率和鲁棒性,提出一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法.将指纹图像分割为互不相交的若干个小窗口,在每个窗口中求得所辖像素的灰度平均值,经添加惩罚项后作为初步阈值进行二值化处理.利用MATLAB软件平台进行了仿真,将方法与传统指纹图像二值化方法进行了比较.实验证明,动态阈值加填补的二值化算法处理效率高、鲁棒性好.     

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.     

改进的指纹图像自适应分割方法

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。