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本文在研究和分析方差法和方向图法的基础上,提出了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,即采用最大类间方差与图像分块处理相结合的方法来分割指纹图像。实验结果表明,该方法无论是对高对比度的指纹图像还是对低对比度的指纹图像均有良好的分割效果;相对于传统的指纹图像分割方法,本文的方法不仅具有无需根据经验来选择阈值的优点,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。 相似文献
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指纹图像复合分割算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
良好的指纹分割能够有效提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹图像预处理中具有重要作用。文章在分析了传统指纹分割方法优缺点后,改进了传统方向图计算方法,然后提出了一种基于方向图法、方差法和跑长码目标标记法的复合分割方法,通过实验证明,这种方法能够有效解决传统方法的一些缺点,并对不同类型指纹图像有较高的适应性。 相似文献
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为了准确可靠地将指纹图像从背景区域中分割出来,提出了一种新的指纹图像分割方法,即利用灰度值频数和纹线12方向图判断是否有指纹脊线和谷线的存在,从而判断指纹图像小块是否为指纹前景区。实验结果表明,该方法适用于由于采集原因造成的指纹脊线和谷线灰度值相差较大或不大的指纹图像的分割,分割结果只求出指纹图像的边界而不改变指纹图。 相似文献
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郭博 《计算机工程与应用》2011,47(26):210-212
低质量指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上,从指纹图像的灰度分布规律出发,提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于已有的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,具有很强的噪声抑制能力。 相似文献
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介绍了一种基于指纹多特征的指纹图像分割方法。首先简述了三种基于单一特征的指纹图像分割方法:基于灰度方差的指纹图象分割、基于方向信息的指纹图象分割和基于角部灰度均值的指纹图像分割的适用情况及利弊,然后介绍了将方向图法和灰度法两种分割方法合理结合起来的基于多特征的指纹图像分割方法,该方法首先将图像划分成多个不重叠的块并计算各子块的灰度方差与均值,再根据各个图像块的灰度方差值与方差阅的关系确定各子块是采用方向图法还是采用灰度法继续进行图像分割。实践证明,基于多特征的指纹图像分割方法充分利用了指纹图像的特征,避免了单一特征的缺陷,从而能获取更加清晰质量更好的指纹图像,为指纹的进一步识别提供了更好的条件。 相似文献
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对指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配的算法进行了研究.在指纹图像预处理中,首先选取了一种简单的分割算法,即在获取指纹频率场和方向图前就可以完成,从而能够尽早获得有效区域;在脊线频率和方向图的基础上,实现了一种基于脊线方向分析的二值化算法;实现了利用数学形态学对二值化后的图像进行细化处理,构成了一个比较完整的预处理过程.在指纹图像特征提取和匹配中,每个指纹特征点的信息都以向量进行表示,向量构成了指纹的所有信息;为了提高指纹旋转后的匹配率,改进了指纹的特征提取和匹配的算法.最后,对研究的所有算法进行了测试,结果表明,利用这些算法能够很好的实现各自的功能,完成了预期的目标. 相似文献
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指纹图像分割算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
张伟 《计算机测量与控制》2011,19(7)
指纹图像分割作为指纹识别的重要部分,是正确进行指纹识别的的基础,只有选择合适的指纹分割方法,有效地分离出指纹图像的前景和背景两部分,才能进行后续的处理,才能对指纹进行有效的识别;否则由于背景区域对前景区域影响会增加许多虚假特征,影响最终匹配,不能有效地对指纹进行识别;在指纹图像分割方面,分析了指纹的方差和方向一致性问题,设计了一种具有光滑轮廓线的指纹分割算法,仿真结果表明,该算法能够从指纹背景中准确提取指纹图像,并且能够除去边缘非正常中断端点,保证有效指纹区得到完整保留。 相似文献
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指纹自动识别中图象分割方法的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
图象分割的一般方法是基于图象灰度特性的,但这种方法不适合于低对此度或增强后的图象,对于指纹图象的分割,基于方向信息的方法更为适合,但它也有一些限制。而将两种方法合理的结合,则可较好地解决这些问题,实验表明,这种复合方法对于指纹图象的处理是很有效的。 相似文献
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一种基于插值的图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。 相似文献
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提出了采用新型的有生物学依据的人工神经网络-脉冲耦合神经网络(PCNN桺ulse Coupled Neural Network)来实现指纹图像分割的方法,选取低灰度值背景、高灰度值背景指纹图像以及带阴影的指纹图像进行分割实验,有效的实现了指纹图像有效区和背景区的分离,并与传统的标准差阈值跟踪法进行了比较,试验表明这种方法具有更好的效果。 相似文献
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