指纹图像的预处理方法

提出了改进型指纹点方向图计算方法，设计了基于方向图的分离模板以实现灰度图像的方向性滤波，并采用数学形态学的方法进行正值指纹图的滤波操作。实验表明，有该方法进行图像处理，能大大减少指纹图像中的伪结构，有利于后续的指纹特征抽取和识别。     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

一种求取指纹图像方向的方法

指纹识别日益成为一种有效的身份识别的手段。在对指纹图像进行处理的过程中，指纹方向信息的求取是一项关键技术，它对指纹图像的预处理和后处理都有重要的影响。该文提出了一种指纹图像方向求取方法。实验证明了该方法快速、有效。     

小波变换在指纹图像恢复中的应用研究

在刑事技术领域中，指纹是刑事侦查中的一项重要信息资源，而对指纹图像的分析又是指纹识别的一个重要的组成部分。本文主要采用基于频域（frequency processing）小波变换方法对原始指纹图像进行处理，从而有效的去噪并突出了指纹的特征。达到了较好的图像恢复效果。     

基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究

论文针对指纹图像的纹理特点,给基于纹理分析的指纹识别系统建立了一套指纹预处理体系,为指纹纹理特征的提取和比对奠定基础。文中主要以指纹识别处理流程为线索,提出了一套指纹预处理算法。首先对输入的指纹图像进行灰度归一化,再计算指纹图像的方向场,然后在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以找到的参考点为中心提取有效区域。实验结果表明,该方法处理好,运算速度快。     

指纹自动识别中图像分割算法研究

为了可靠、准确地实现指纹的自动识别,提出了一种简便、可行的指纹图像的分割算法。通过合理地运用指纹图像的灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像的分割问题,从而使算法的处理效果好、运行速度快。实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理十分有效。     

一种指纹识别的细节特征匹配的方法

介绍了指纹识别的处理步骤，提出了一种基于细节特征匹配的自动指纹识别算法，分别给出了图像预处理，二值化，细化，纹路提取，确定指纹中心点以及指纹匹配的特征和算法步骤，并用实验进行了证明。     

一种有效的指纹图像分割和细化方法

对指纹图像的预处理作了综述，并且针对指纹图像的自身特点，提出了对其分割和细化的新方法，同时，运用该方法对指纹图像进行了实验，实验效果很好。     

基于FPS200的指纹采集系统与图像增强机制

介绍了基于FPS200芯片的指纹采集系统的设计方案,采用USB方式快速简便地获取指纹原始图像,并能够根据不同采集环境调整芯片参数获得图像最佳清晰度。根据该采集系统输出图像的质量,提出了一套增强算法,通过滤波实现指纹图像的平滑与锐化,计算指纹方向流图并进行背景分割,最后进行二值化处理。算法能够有效减少指纹图像处理的时间消耗,较好地保留了指纹纹线的边缘细节,提高了图像对比度。实验表明,该指纹采集系统与图像增强算法能够获得清晰的指纹细化图,适用于AFIS各种后端处理。     

指纹识别预处理中的关键技术——方向图

针对指纹图像的方向性,可利用方向图对指纹图像进行平滑和增强处理,本文提出了一种提取指纹图像方向信息的有效方法,并用低通滤波器对求得的方向进行了平滑,对平滑后的指纹方向信息与预定方向逼近,使得求到的指纹方向信息更准确,更接近实际。实验结果表明,该方法得到的指纹方向图准确地反映了指纹纹线的走向。     

指纹图像预处理的研究

对一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法进行讨论并加以实现。由于局部指纹纹线脊谷交错,近似平面正弦波,其傅立叶频谱具有明显的峰值,且峰值的方向和位置取决于纹线的方向和频率,因此采用具有良好方向和频率选择特性的Gabor滤波器可以实现较好的增强效果。在这种指纹图像增强方法中,关键是如何准确地计算指纹纹线方向和纹线频率。详细介绍指纹图像的预处理方法包括指纹图像的分割和增强,并给出增强算法的流程及实验结果。     

基于SVM的指纹图像质量评测方法

提出一种新的基于SVM的指纹图像质量评测方法,将支持向量机(SVM)引入到指纹图像质量评测中来,并提取了11个参数来有效地评测指纹图像的质量,避免传统指纹图像质量评测方法中使用经验阈值来评测单个指标质量所带来的人为偏差。借鉴机器学习的思想,提出采用SVM分类器对指纹质量进行学习和分类,实验表明这种方法是有效的。     

基于Log—Gabor滤波的指纹图像增强

自动指纹识别系统的性能在很大程度上依赖于指纹图像的采集效果。指纹图像增强用于改善原始指纹图像的质量，以保证指纹特征提取的准确性，是十分必要的。Gabor滤波是比较有效的指纹图像增强方法，但是仍存在一定的局限性。与传统的Gabor滤波器相比，Log-Gabor滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带，有利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用Log-Gahor滤波器来实现指纹图像增强，先利用加窗傅里叶变换来提取指纹图像的局部频谱信息，再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后，给出具体的图像滤波方案，并与传统方法作了比较。实验结果表明，所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。     

基于边缘检测技术的指纹预处理研究

介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法.通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图.在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法.试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量.     

基于形态学和结构图表的指纹识别

指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案,对于广大市场的应用有着很大的潜力。为克服指纹识别中常见的拒识或误识问题,文章提出了一种基于结构图表的匹配算法以提高识别率,并将形态学技术成功的运用于指纹图像预处理中,以减少图像噪音干扰。整个算法具有高效识别和强抗噪能力,使指纹识别系统更具有鲁棒性。     

指纹图像的预处理算法

该文介绍了一种指纹图像的预处理算法,实验结果表明这种算法能有效地去除采集到的指纹图像的噪声,自适应地增强指纹图像的脊和谷的结构,标记出有效的指纹区域和无效的指纹区域,同时具有较快的速度。     

小波分析和数学形态学应用于指纹处理

本文针对指纹的特殊属性，采用Daubechies小波函数和具有自适应特性的模板平滑方法实现指纹图像的预处理环节，应用图像最佳阈值法得到了二值图像，并采用数学形态学模板细化了指纹图像，为特征点的提取和指纹识别提供了坚实的基础和必要条件，     

指纹识别中的特征点提取算法

指纹特征的提取在指纹自动识别系统中足一个必不可少的重要环节.根据指纹的固有规律,提出了一套较完整的指纹图像特征提取和伪特征去除算法,指纹特征提取是从细化后的指纹图像中得到的细节特征点(即端点和分叉点),其中含有大量的伪特征,根据伪特征点的结构,在特征提取之后对伪特征点进行去除,主要对毛刺和短脊进行去除.实验结果表明,该算法大大提高了指纹识别时的精度,并具有较强的抗干扰性.通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了较好的效果.     

基于小波变换和纹理滤波的指纹图像增强方法

针对以往的基于方向图的指纹增强算法忽略了指纹的全局纹理特征，提出了基于小波变换和纹理滤波来增强指纹图像的方法。实验表明效果良好和有效。