指纹图像预处理和特征提取

根据指纹的固有规律，提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法。改进了指纹脊线频率求取算法和二值图像去孔噪声算法，并提出了一种新的滤除指纹伪特征点的方法。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。     

指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现

在指纹识别中,作为指纹匹配的前提和基础,指纹图像的预处理和指纹图像的特征提取对整个指纹识别算法起着至关重要的作用。本文设计了一套指纹图像预处理和指纹特征提取算法,利用方向滤波的方法对原始图像进行增强,使用改进的细化算法进行细化,最后基于脊线跟踪的方法,用改进的算法更为简洁而有效地避免了各种伪特征。设计的算法经Matlab实现,实验效果良好。该算法为指纹识别进一步应用到实际提供了一定的技术基础。     

指纹图像增强与特征提取

在指纹匹配中,从指纹图像中自动和可靠地提取特征点是一个关键性步骤.输入的指纹图像质量在自动识别和认证算法中起着重要的作用.基于脊线的频率和方向,提出了一个快速指纹图像增强和特征提取算法.指纹图像增强首先求出指纹的方向场,然后根据方向场进行滤波.指纹特征提取则先从细化图中得到特征点并剔除伪特征点.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种指纹图像简化预处理与特征提取算法实现

自动指纹识别技术已经步入一个新的时期,现有的自动指纹识别技术在愈加完善和精确的同时也愈加复杂。在保证精确的前提下,有效提高计算效率,以更好地适应移动互联网时代背景下对自动指纹识别技术的要求,成为了一个亟待解决的问题。指纹图像预处理和特征提取中的算法优化对于指纹识别技术的精度和速度具有关键的影响。为了改善指纹图像预处理过程中的计算效率问题,在使用规格化算法进行对比度调节的基础上,针对指纹采集时产生的噪声使用8方向的方向滤波算法,并在之后使用局部自适应的阈值算法进行二值化处理。在图像细化环节,使用形态学快速细化算法替换传统的OPTA细化算法进行细化。在对细节特征进行提取后,对图像边缘的伪特征切割、去除并使用欧式距离作为判断依据以去除伪特征点。结果表明,此种算法能够有效解决计算效率的问题。     

指纹图像预处理算法研究

在对现有指纹图像预处理算法进行大量分析和实验的基础上，提出了一套高质量的指纹图像预处理算法。利用基于傅立叶变换的频域处理方法对指纹图像进行增强和去噪；在二值化过程中采用动态阈值法，并充分考虑了像素的周边信息；在细化后进行了去伪操作。整套算法充分考虑了指纹图像本身固有特征，把全局特性与局部细节统筹安排。实验表明这是一套简单易行、高效的算法，可以很好的提高指纹图像的质量，为后继处理打下良好基础。     

棉花等级分类的预处理和特征提取

提出了棉花等级自动分类的实现框图,着重讨论了消除光线不均匀的预处理方法,提取了棉花图像的均方差变异系数、黑斑和黄斑三个特征参量。实验表明,这些特征能很好地表征棉花的等级。     

指纹图像预处理与细节特征点提取

对指纹图像的预处理与细节特征点提取提出了一套较完善的方法.在二值化后的图像中用到了平滑滤波的处理,消除了在预处理过程中纹线中产生的毛刺与小孔等,并对若干幅不同质量的指纹图像进行了测试,获得了较好的效果,细节特征点提取的准确率也有所提高.     

指纹图像自动识别系统预处理算法的研究

系统地阐述了指纹图像自动识别系统预处理的理论、算法,并对指纹图像预处理中的各种技术进行了分析及实验。在比较了各种预处理方法之后,提出了一种比较好的指纹图像预处理算法,并在实验中得到了验证。     

主曲线在复杂指纹图像特征提取中的应用

在自动指纹识别系统中,特征抽取是关键步骤之一。主曲线具有自相合特性,对模式特征能够进行很好的描述,并能够有效维持结构信息。因此,选用推广的多边形主曲线算法并加以改进来提取指纹主曲线,并在此基础上进一步实现指纹特征提取和伪特征检测。实验结果表明,该算法能够在短时间内获得更好的指纹骨架,指纹特征提取的准确率也较高。     

指纹图像预处理中的二值化技术

预处理是指纹自动识别系统中很关键的一步,它的好坏将直接影响到后面的特征提取与匹配。本文详细讨论了图像的二值化问题,提出了三种二值化方法,分别用它们对一幅指纹灰度图进行处理,并对其效果进行了比较,得到了一种比较适合指纹处理的二值化方法。     

基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.介绍了一套基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法,并给出了去伪算法.指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点(即端点和分叉点),此特征点含有大量的伪特征,既耗时又影响匹配精度.采用了边缘去伪和距离去伪,使得特征点去伪前后减小了近1/3,然后提取可靠特征点信息,以便实现指纹匹配.实验证明,用Matlab实现的这种方法,既简单快速,而且具有较高的准确率.     

指纹细节匹配中细节点方向算法研究

本文提出了一种指纹图像匹配中细节点方向的计算方法，这种算法利用细节点所在的纹线来计算细节点的方向，实验结果表明．此算法对计算指纹图像细节点方向是有效的。     

指纹细节匹配中细节点方向算法研究

本文提出了一种指纹图像匹配中细节点方向的计算方法,这种算法利用细节点所在的纹线来计算细节点的方向,实验结果表明,此算法对计算指纹图像细节点方向是有效的。     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

基于主曲线的指纹细节特征提取方法

要提高指纹识别的识别率,关键是指纹特征的提取。主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间’’并满足“自相合”的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征。本文尝试使用主曲线这种新的方法来提取指纹的细节特征。实验结果表明利用主曲线来提取指纹的结构特征是可行的,它为指纹特征提取的研究提供了一条新途径。     

一种滤除细化指纹图像中伪特征点的新方法*

提出了一种新的滤除指纹细节伪特征方法,它首先对非边界端点采用脊线跟踪法滤除毛刺和短脊产生的伪特征点,然后用窗口法滤除断脊、假桥、小孔和岛屿产生的伪特征点。结果表明,该方法简单、处理速度快,滤除精度基本可以满足应用的需要。     

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.     

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。