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。     

一种新型自适应指纹图像增强算法

针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法。该算法改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,通过计算图像方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应地调节Gobor滤波器变换窗的大小。实验结果表明：对于低质量指纹图像,该算法大大提高了方向图准确性,而且自适应Gabor滤波器在处理不同类型的指纹时更具优越性。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行。提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围。实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行.提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围.实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果.     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

基于二值指纹图像的Gabor滤波增强算法

在指纹预处理过程中,Gabor滤波器对于图像的平滑和分割具有十分显著的效果。但是Gabor滤波器对纹线方向和频率十分敏感,通过处理灰度图像得到的二值图像存在着严重的特征点丢失和变化问题。采用相位差分二值化方法,使二值化过程不依赖Gabor滤波。提出了在二值图像上利用Gabor滤波器增强的方法,保留了Gabor滤波器连接纹线断线和滤除图像中噪声的优点,避免了Gabor滤波器对频率的敏感性问题,有效地提高了指纹特征的保持度。     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

指纹识别预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

论文在传统指纹图像增强算法的基础上,提出了一种改进的方向滤波指纹图像增强算法,算法速度得到提高,指纹图像增强效果显著。算法以方向滤波为基础,通过Sobel算子计算指纹图像的梯度和方向,根据指纹的特点设计方向滤波矩阵,由指纹局部方向选择相应方向滤波矩阵进行滤波,使指纹图像在纹线方向上得到增强,在垂直纹线方向上得到减弱,从而增加了前景和背景的对比度,消弱了噪声干扰,突出了指纹的有效信息,为后续的处理过程提供了良好的图像基础。     

指纹图像的预处理算法

根据指纹的固有特性及常用算法在指纹处理中的缺陷，文中提出一套有效的预处理算法。对于图像增强，算法利用指纹的方向特性和频率特性设计出Gabor滤波器对图像进行滤波，取得理想的效果；在图像分割，二值图像处理等方面也作了改进。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

基于时频分析的指纹增强算法研究

指纹增强是自动指纹识别系统中的一个重要环节,良好的增强算法能够提高细节特征提取的准确率,从而提高整个指纹识别系统的鲁棒性。研究局部指纹图像的频谱特性,采用一种时频分析方法和一种新的基于概率统计学估计的方法求指纹的方向和频率。并提出一种鲁棒的方向和频率校正算法,构造一种带宽自适应的滤波器进行滤波。实验结果表明,该算法对指纹图像有显著增强效果,有助于指纹细节特征的提取。     

区域指纹图像增强技术的研究

指纹识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的技术。它本质上是模式识别技术的一个分支。指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性,为指纹细节的提取和匹配识别奠定可靠的基础。依据Gabor滤波器能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的特性,介绍了一种基于二维Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了利用Soble算子求解方向梯度进而计算出指纹脊线方向的方法和脊线频率的方法。算法经意大利波格尼亚大学构造的指纹库的一个子集Fingdb得到了验证。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

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。     

频率域自适应指纹图像增强算法研究

根据指纹在频率域中的特点,提出一种新方法来获取指纹脊线方向和频率。该方法不仅能够快速准确提取出指纹局部区域的方向和频率,而且对不同类型的指纹具有自适应性。实验证明,在质量较差的指纹图像中,算法对指纹图像的增强在实时性和准确性上均有大的提高。