一种新的指纹纹线距离估计方法

纹线距离是指纹图象纹理结构的本质属性之一,在自动指纹识别中有着重要的应用.此文突破了基于整幅图象或者基于分块图象进行纹线距离估计的传统思路,提出了一种新的纹线距离估计的新方法,根据纹线方向一致性,自适应地将一幅指纹图象划分为若干个区域,在区域水平上实现了纹线距离估计.在部分典型图象上的实验结果证明了方法的有效性.     

指纹纹线距离估计:算法与性能评价

指纹纹线距离的可靠估计对自动指纹识别系统的实现具有重要的意义本文利用传统的谱分析方法在频域实现了对指纹图像纹线距离的估计,提出了一种基于统计窗的纹线距离估计新的方法,在空间域实现了纹线距离估计.针对纹线距离估计方法缺少性能评价标准的现状,定义直接估计出纹线距离的区域占整个指纹有效面积的比例(Direct Estimation Ratio,DER)和估计精度(Estimation Accuracy,EA),提出使用DER、EA和时间消耗(TimeConsuming,TC)作为评价纹线距离估计方法的性能指标.实验结果表明,在模式区附近等纹线方向变化剧烈的区域,谱分析方法可以更为可靠地实现对纹线距离的估计,而在纹线方向变化平缓的区域,统计窗方法对图像质量表现出更好的鲁棒性,可以取得更好的效果.谱分析方法的DER、EA、TC分别为46.7%、84%、0.42秒,而统计窗方法的DER、EA、TC分别为66.4%、95%、0.29秒,统计窗方法在整体性能上要优于谱分析法.     

一种基于统计窗的纹线距离估计方法

纹线距离在自动指纹识别中有着广泛的应用 .但迄今为止 ,研究纹线距离估计的文献并不多见 ,且所述方法对质量较差的指纹图象的处理效果也不尽如人意 .为了对质量较差的指纹图象进行可靠的纹线距离估计 ,提出了一种基于统计窗的纹线距离估计方法 ,该方法是首先将指纹图象分成互不重叠的块 ,并为每块图象定义统计窗和基线 ,然后采用距离统计的方法来获取统计窗内的指纹纹线分布 ,进而估计每块图象的纹线距离 .部分典型图象的实验结果证明 ,该方法是有效的 .     

一种指纹纹线距离估计算法

指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一个重要特征.作为一个重要的参数,平均纹线距离的估计精度可能对分割、增强和分类结果造成严重影响.文中提出一种指纹图像平均纹线距离估计算法.通过使用傅立叶变换、熵和加权欧氏距离等方法实现对平均纹线距离的精确估计.为评价算法性能,提出使用人工数据集和典型指纹图像对算法进行测试的实验方案.实验结果表明,本文算法可以对指纹平均纹线距离实现精确估计.     

使用局部纹线距离进行指纹分类

为了提高指纹识别的速度和准确率,特别是在指纹数据库不断增大的情况下,指纹分类显得尤为重要。提出了一种使用局部纹线距离进行指纹分类的方法。该方法首先以指纹的参考点为中心提取一个区域,然后计算该区域的局部纹线距离,最后按照局部纹线距离对指纹库中的指纹进行分类。在FVC2006指纹库上对该方法进行了实验,系统穿透系数为0．1063,有效地提高了指纹的检索速度。     

基于投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法

准确估计指纹纹线间距对指纹图像分割、增强及指纹细节特征提取具有重要意义。针对现有纹线间距估计方法存在的不足,提出了一种基于纹线方向投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法。该方法首先对指纹块方向图进行选择性平滑以滤除噪声干扰,然后计算方向投影信号的傅立叶变换能量谱,并通过谱分析提取信号基频,以此估计出纹线间距。实验结果表明,与现有的一些典型方法相比,该文方法对于纹线间距的估计更为准确、可靠。     

一种频谱分方向指纹纹线距离估计的新方法

纹线距离是指纹的固有本质属性，在自动指纹识别中有着重要的作用。然而目前多数纹线距离估计的方法直接在空域作估计，对低质量指纹图像的处理普遍存在较大误差。为了适应低质量指纹图像，提出了一种基于频谱分析的纹线距离估计的新方法，该方法首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域，然后将频谱图像分成n个方向分别求纹线距离，最后作处理从而得到指纹图像的纹线距离。部分典型指纹图像的实验结果表明，该方法具有较强的有效性和鲁棒性。     

一种基于纹线相似度的指纹匹配算法

本文研究了一种基于纹线相似度的指纹匹配算法,利用纹线的相似程度寻找一对基准细节点(referenceminutiae),根据基准细节点对所在的纹线计算两幅待匹配指纹图像的相对旋转和平移参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后使用动态搜索半径以坐标匹配的方式实现两枚指纹的匹配.实验结果表明,该算法可以正确、快速地实现指纹匹配,对图像的旋转、平移具有不变性.     

基于连续谱的纹线距离估计

在自动指纹识别中,图像增强是一个很重要的步骤。而目前大多数的增强算法,都以纹线距离和纹线方向作为参数设计算法。文章基于连续谱的纹线距离估计解决了原来谱分析法、统计窗法的不足,能够可靠准确快速地对纹线距离进行估计。     

基于纹线跟踪的指纹分类方法

在深入研究现有指纹分类算法的基础上,提出了一种基于纹线跟踪的新颖指纹分类方法。不同于以往利用core点和delta点进行分类,该算法结合纹线跟踪的思想,在模式区进行纹线跟踪,得到模式区的跟踪曲线,然后再根据曲线参数进行分类,取得了较好的效果。     

两种高保真遥感影像融合方法比较

遥感影像融合有着广泛的应用前景。定量遥感不仅要求影像融合提高空间分辨率，更重要的是保持影像光谱信息，减少失真。为了使人们对不同遥感影像融合方法优缺点有一概略了解，首先详细介绍了两种新的高保真融合算法(基于亮度调节的平滑滤波和Gram-Schmidt变换)的原理和方法；然后以城区IKONOS影像为数据源，通过目视判别、定量统计参数和图形法3种方法对两种融合算法进行了比较，并与传统的融合算法IHS变换和PC变换进行了对比。结果表明，4种融合算法的空间效果是相似的，但从对光谱信息的保真来看，PC变换和IHS变换都较差，基于亮度调节的平滑滤波保真效果最好，Gram-Schmidt变换次之，但Gram-Schmidt变换保真效果已比PC变换和IHS变换有了较大的提高。     

一种用于SAR图像统计模型参数估计的蚁群算法

对合成孔径雷达图像统计模型的准确分析直接关系到目标的检测性能.本文借鉴蚁群算法的进化思想,提出了一种应用于合成孔径雷达图像分布模型参数估计的求解算法.该算法用相关熵作为目标函数,用蚁群算法进行分布参数寻优.在算法中,每完成一次循环,都对各路径点的信息量进行更新,再根据信息量的大小来决定蚂蚁的移动方向.仿真结果袁明,该算法可以得到较好的估计结果,吴有很强的灵活性、适应性和稳定性.     

一种用于指纹方向场估计的网格插值模型

指纹方向场的估计是指纹识别预处理算法中的重要环节,对算法识别效率起到关键作用。本文提出了一种网格插值模型,该模型以指纹奇异点为中心,将指纹平面做网格划分,利用插值算法建立了方向场与指纹奇异点之间的非线性关系。模型中利用了指纹的全局信息来调整网格点的值,使得它与传统的基于局部信息的方向场算法有本质的区别。在FVC2002 和FVC2004 指纹数据库上的实验结果表明,该模型比传统算法具有更高的准确性和鲁棒性,同时对于低质量的指纹图像,仍然能够给出很好的方向场估计。     

A Comparative Study of Fingerprint Image-Quality Estimation Methods

One of the open issues in fingerprint verification is the lack of robustness against image-quality degradation. Poor-quality images result in spurious and missing features, thus degrading the performance of the overall system. Therefore, it is important for a fingerprint recognition system to estimate the quality and validity of the captured fingerprint images. In this work, we review existing approaches for fingerprint image-quality estimation, including the rationale behind the published measures and visual examples showing their behavior under different quality conditions. We have also tested a selection of fingerprint image-quality estimation algorithms. For the experiments, we employ the BioSec multimodal baseline corpus, which includes 19 200 fingerprint images from 200 individuals acquired in two sessions with three different sensors. The behavior of the selected quality measures is compared, showing high correlation between them in most cases. The effect of low-quality samples in the verification performance is also studied for a widely available minutiae-based fingerprint matching system.     

Camera Spectral Sensitivity and White Balance Estimation from Sky Images

Photometric camera calibration is often required in physics-based computer vision. There have been a number of studies to estimate camera response functions (gamma function), and vignetting effect from images. However less attention has been paid to camera spectral sensitivities and white balance settings. This is unfortunate, since those two properties significantly affect image colors. Motivated by this, a method to estimate camera spectral sensitivities and white balance setting jointly from images with sky regions is introduced. The basic idea is to use the sky regions to infer the sky spectra. Given sky images as the input and assuming the sun direction with respect to the camera viewing direction can be extracted, the proposed method estimates the turbidity of the sky by fitting the image intensities to a sky model. Subsequently, it calculates the sky spectra from the estimated turbidity. Having the sky \(RGB\) values and their corresponding spectra, the method estimates the camera spectral sensitivities together with the white balance setting. Precomputed basis functions of camera spectral sensitivities are used in the method for robust estimation. The whole method is novel and practical since, unlike existing methods, it uses sky images without additional hardware, assuming the geolocation of the captured sky is known. Experimental results using various real images show the effectiveness of the method.     

Comparison between Two Spectral Mixture Analysis Methods based on IDL and MATLAB

Interactive Data Language (IDL) is a language in the development of application based on multiplatform and object\|oriented,which has significant advantages in data analysis and visualization.The MATLAB is a software with powerful features in the image of processing and programming in complex numerical analysis,which based on matrix calculation.Programming in combining the IDL with MATLAB,meanwhile using the Extended Linear Mixed Model for endmember unmixing in Hyperion images.To verify the results of endmember unmixing,adopted the Fully Constrained Least Squares for comparative analysis.The results showed that：The method of programming in combining the IDL with MATLAB not noly possess the advantages of both but also enhance the efficiency in programming,it is conducive to remote sensing image processing.Meanwhile endmember unmixing results show that：the Extended Linear Mixing Model unmixing has a higher accuracy when the proportion of local category in the image is large.On the contrary,the Fully Constrained Least Squares unmixing has a higher accuracy.     

经MTF修正的骨X射线图象二维谱估计

根据骨X射线图象的谱特征分析来决定骨质疏松的程度,也许可为识别个体的高骨折风险提供一种自动诊断工具,还可作为监控治疗有效性的客观依据。因为各向异性骨小梁在骨X射线图象中表现为弱纹理,其对二维功率谱只贡献很小一部分,从而导致其功率谱被成象系统的调制传递函数和噪声所遮蔽,这里也许可以将发现骨小梁模式的谱特征视为一种反演问题。由于成象系统的调制传递函数和噪声可视为各向同性,并可统一以合成调制传递函数来表达,且各向同性函数在所有的角度上具有相同的投影。因此可在重构骨X射线图象二维功率谱的过程中,利用滤波反投影方法和傅立叶切片定理,并用合成MTF除以投影功率谱,来准确地将骨小梁模式的功率谱提出。在骨X射线图象和合成图象上进行的实验结果表明,由于各向异性的骨小梁,在重构的二维功率谱中有差异显著的峰,因此一旦获得骨小梁的功率谱,就可定位最大峰值频率,以用于估计骨小梁间距和角度,以及其他纹理特征,进而用来描述其各向异性的程度。由于这些纹理特征与骨结构直接相关,因此可用于预测骨折风险。