基于简单方向场的指纹中心点快速检测方法

指纹中心点周围分布着大量的可以直接识别的特征信息,本文提出了一种检测指纹中心点的快速简单的算法,利用基于块的指纹方向场,二值化后得到简单方向场,基于这种简单方向,可以定位指纹奇异点的所在的块,在由指纹预处理后细化图像,可以快速精确定位指纹中心点所在的位置。     

一种指纹奇异点区域图像增强算法

指纹图像奇异点附近区域的增强一直是指纹图像增强的难点,针对Separable Gabor滤波会破坏指纹邻近奇异点区域的纹线结构,方向傅里叶滤波在一般区域修复指纹纹线效果不明显这一问题,本文融合两种算法的优势,提出一种新的滤波方法(FS-Gabor)。先对指纹图像进行预处理,得到指纹的方向、频率信息和掩膜信息。接着找出指纹图像的奇异点,并在奇异点附近标记出一定大小区域。最后根据像素点的位置采用不同的滤波方法。同时,本文提出了一种改进的指纹图像频率估计方法,扩大了指纹图像有效区域面积。实验结果表明,经本文方法滤波的指纹图像的EER(Equal Error Rate)比方向傅里叶滤波低26%,比Separable Gabor低49%。     

基于连续分布方向图和改进的Poincaré Index的指纹分类

本文提出了指纹连续分布方向图(场)的概念及其算法,连续分布方向图具有很好的连续性、渐变性、抗噪性和较高的精确度;对经典的Poincaré Index计算公式和指纹奇异点检测算法进行了改进,改进后的Poincaré Index不仅能精确表示向量场的旋转角度,而且还能精确表示向量场的旋转方向,能够在像素级水平精确定位指纹奇异点(core 点和delta点).在此基础上,提出了一种新的基于连续分布方向图和改进的Poincaré Index的5类自动指纹分类算法,在江苏科技大学指纹库(含4000幅指纹)上的分类结果表明,本算法能抗任意角度的指纹图像旋转,成功地解决了指纹分类中的图像平移、旋转和形变不变性问题,分类正确率达到97.05%,具有较好的健壮性,满足实用要求.     

基于连续方向图的指纹智能预处理算法

文中研究了一种利用Sobel算子提取脊线任意方向的方法,并在融入了指纹图像的特性知识后,提出了一任意方向滤波的指纹智能预处理算法,对于不同质量的指纹图像进行方向滤波,取得了较为理想的结果,实验证明该方法可以较为准确地提取出指纹脊线的方向,对噪化的指纹图像具有较好的鲁棒性。     

基于方向图分布及中心点信息的指纹分类算法

在深入研究现有指纹分类算法的基础上,提出了一种基于方向图及中心点信息的指纹分类算法.不同于以往利用core点和delta点进行分类,该算法根据指纹图像的中心点位置对方向图进行区域分割,通过各区域方向码之间的计算近似实现方向滤波,由方向滤波值进行分类.指纹图像大致可分为拱型、左箕型、右箕型和漩涡型4种.该算法为匹配算法提供了指纹类型信息,实验结果表明取得了较好的效果.     

指纹图像预处理和特征提取

在对现有的指纹图像增强算法研究和分析的基础上,结合指纹图像的方向特性和灰度特性,提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法.先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,并对指纹图像进行方向中值滤波,然后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行二值化,最后在指纹的细化图像上提取出指纹的细节特征点,并对其进行去伪处理.实验结果表明,该方法处理效果好,运算速度快.     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点，提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法，并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进，用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失；另一方面，针对传统人工设定阈值的不确定性，将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理，发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151，验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量，同时保留了连接性较好的边缘点，改善了边缘细节信息的提取效果。     

基于指纹分类的模式匹配

深入研究了指纹匹配算法.利用指纹分类获得的信息来进行指纹匹配,实现了一种基于中心点和三角点的快速点模式指纹匹配算法,成功地解决了指纹匹配中的图像旋转、平移和形变不变性问题,并具有良好的快速性.该方法以待识和模板指纹图像的中心点为匹配参考点,并根据它们的位置与方向信息来计算旋转和平移参数.然后将待识图像相对于模板图像进行旋转和平移,进而进行点模式匹配.     

基于动态方向场的指纹图像增强算法

文章研究了目前的指纹图像增强算法，提出了一种新的指纹方向场的动态计算方法。先利用Radon变换来计算方向场，然后用一组方向滤波器对该图像进行滤波，以达到指纹图像增强的目的。实验结果表明，该算法简单有效，为下一步指纹图像匹配奠定了坚实的基础。     

拉普拉斯特征耦合方差度量的图像匹配算法

为了解决当前图像匹配算法主要是通过像素点间的距离信息来实现特征匹配,忽略了图像间的方差信息,导致匹配结果中存在较多的错误匹配等不足,本文提出了一种基于拉普拉斯特征制约与方差度量的图像匹配方法。首先,引入Harris算子,对图像特征进行粗提取,并利用像素点的拉普拉斯特征,删除伪特征点,对粗提取的图像特征进行优化,获取更为准确的图像特征。然后,依据图像的梯度特征来计算图像特征的方向信息,以此建立特征点的邻域,通过求取该范围内的Haar小波值,从而得到特征向量。采用区域方差模型对图像的方差信息实施度量,并联合特征点的欧氏距离,对特征点进行更为准确的匹配。最后,采用随机样本一致性(RANSAC)机制对特征匹配结果实施优化,剔除其中的错误匹配,从而完成图像匹配。实验结果显示：较当前较为先进的匹配算法而言,在旋转、缩放等几何变换干扰下,所提算法具备更高的匹配准确率,维持在90%以上。     

指纹图像的预处理算法

提出了基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化5部分。该算法通过计算指纹方向图对指纹图像进行分割,依据方向场实现二值化,最后采用骨架提取技术细化指纹。这套算法成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加。实验结果显示,该算法能够去除噪声,得到较高质量的指纹图像。     

基于局部傅里叶变换的方向自适应匹配滤波的视网膜血管分割

眼底图像中视网膜血管的结构对眼底疾病的分析和诊断具有重要的意义。针对匹配滤波方法中滤波参数的选取问题,文章提出了一种基于局部傅里叶变换的方向自适应匹配滤波的视网膜血管分割算法。文章算法首先对眼底图像进行预处理;通过分析预处理后的眼底图像中的局部傅里叶变换的能量分布,提取出血管点的主方向,同时利用Harris角点检测方法来校正血管分叉点的主方向;然后对每个像素点进行对应方向的匹配滤波;接着利用可变阈值方法对滤波后的图像进行分割;最后使用面积阈值法消除非血管点和噪声等。文章提出的算法对国际上公开的DRIVE库和STARE库进行了测试,实验结果证明了文中算法能够自适应地获取匹配滤波时的角度。     

一种指纹图像预处理算法探究

本文主要针对指纹图像预处理方法进行研究,提出了基于图像局部方差的指纹分割、基于方向场的指纹二值化和基于水平滤波器与分离滤波器组合的上下文滤波方法,最后提出了基于改进OPTA算法指纹细化方法,MATLAB仿真结果表明,本文的方法克服了噪声影响,图像细化效果良好。     

基于细节点和全局方向信息的混合指纹匹配算法

本文研究了一种指纹细节点与全局方向信息在分类器级别上融合的混合指纹匹配算法。其中细节点的匹配利用了点模式匹配的思想算法。此外研究并设计了全局方向匹配算法，并将两者融合。试验结果表明了算法的有效性。     

一种针对彩色图像的泛盲掩密分析方案

基于Farid(2002)年泛盲掩密分析算法对彩色图像检测的局限性,提出了新的泛盲掩密分析算法。该算法利用彩色图像的亮度和色度进行分类特征矢量的选择。通过矢量方向滤波技术(VDF)对图像进行方向化处理,并以滤波前后图像之间的矢量方向相关度为色度的分类特征。该方法大大减少了分类特征的数目,而且克服了Farid算法忽略RGB3个颜色通道间相关性的缺陷。分别利用该算法和Farid的算法对JSteg,F5和EZStego软件掩密后的图像进行检测,比较实验结果表明,对于不同长度的嵌入消息,该算法具有更好的检测性能。     

结合方差和方向的指纹图像分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程。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。结合指纹图像灰度方差和方向信息,提出一种指纹图像分割算法。将指纹图像分块,计算每块灰度方差和点方向图,根据图像块方差和点方向一致性设定两种分割阈值实现基于方差和方向的指纹图像分割。实验结果表明该算法兼具方差法和方向法的优点,简单快速,是一种有效的指纹图像分割方法。     

基于Curvelet方向特征的样本块图像修复算法

能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致性约束下稀疏表示目标块,同时根据目标块所处区域特性自适应确定误差容限.实验结果表明提出算法较现有算法可获得更优的修复效果,尤其是在修复富含结构纹理破损类型的图像时.     

基于细节点局部结构与LBP的指纹特征融合方法

针对指纹传感器图像采集面积小造成的奇异点缺失,匹配特征点较少等情况,文中提出了一种利用同一手指多幅图像,通过结合细节点邻域结构与局部二值模式(LBP)纹理特征生成合成模板以扩大注册模板的有效面积,同时提升模板中特征点可信度,从而匹配小面积指纹图像的方法。实验结果表明,本文提出的指纹特征融合方法能有效降低小面积指纹图像匹配的拒真率。     

基于非均匀采样和方向扩散的指纹图像压缩感知

提出了一种新的指纹图像压缩感知方法,采样点比传统压缩感知(CS)方法更少。提出了一种交替使用高倍采样块和低倍采样块的非均匀采样方案。首先,根据从指纹图像训练得到的冗余字典,利用正交匹配追踪(OMP)算法恢复初始图像。然后,根据方向扩散法用高质量的低倍采样块来提升高倍采样块的质量。实验结果表明,该方法显著优于两种现有的知名压缩感知方法。     

基于Gabor函数能量特征的指纹增强

指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础,直接影响指纹识别的识别率和识别速度.用Gabor函数变换将空域的指纹图像变换到联合空间频率域,并将联合空间频率域的能量分布作为指纹的特征.Gabor函数滤波器在频域内对子块其主方向上频率能量分布进行高分辨率滤波,进行了识别匹配.实验表明...