指纹图像细化的复合式算法

指纹图像细化是指纹识别算法中的重要环节,对特征提取起到关键作用。为了快速和高质量地对指纹图像进行细化,对快速细化算法和改进OPTA细化算法不足产生的内在原因进行分析,提出一种新的复合式指纹图像细化算法,该算法设计一套预处理模板,避免了快速细化算法形成的毛刺,并对改进OPTA算法进行了优化。大量实验结果表明,该算法不但具有以往算法的优点,有较好的细化速度,而且细化质量有显著地提高,细化后的图像光滑几乎无毛刺。     

一种新的改进OPTA细化算法

深入研究改进的OPTA细化算法,针对已有算法中存在细化后毛刺较多的问题,提出了一个新的改进OPTA细化算法。该算法在原有细化算法的基础上,根据纹线角度和弯曲方向的不同采用不同的细化顺序,并修改了消除模板,改进了保留模板的去除情况。大量实验表明,该算法在继承原有算法优点的基础上显著地减少了细化后的毛刺,是一种较为理想的细化算法。     

工程图纸输入与自动识别的改进细化算法

系统地介绍了两种典型的细化算法OPTA算法和Hilditch算法的原理和计算机实现，分析了OPTA算法和Hilditch算法的性能与不足，并提出了一种改进的Hilditch细化算法。该算法通过借鉴OPTA算法中的模板方法有效地减小了图像骨架偏移和毛刺的影响，经实验结果观察，改进的算法使图像细化结果得到较大改善。     

一种新的指纹细化算法

一般指纹细化算法处理结果存在毛刺过多,对纹线上的孔洞效果较差的缺点,容易导致为特征点的出现。为了减少毛刺的出现和提高对孔洞处理效果,分析了两种常见的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法,找出了与毛刺产生和对孔洞处理效果相关的因素,并在此基础上提出了一种新的指纹细化算法。实验表明,该算法能够较好地满足细化要求,细化后的指纹图像保持了原有的拓扑结构和细节特征,细化后指纹光滑无毛刺,而且对孔洞的效果较好。     

一种新的指纹细化算法

一般指纹细化算法处理结果存在毛刺过多，对纹线上的孔洞效果较差的缺点．容易导致为特征点的出现。为了减少毛刺的出现和提高对孔洞处理效果，分析了两种常见的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法．找出了与毛刺产生和对孔洞处理效果相关的因素，并在此基础上提出了一种新的指纹细化算法。实验表明，该算法能够较好地满足细化要求，细化后的指纹图像保持了原有的拓扑结构和细节特征，细化后指纹光滑无毛刺，而且对孔洞的效果较好。     

采用PCNN模板的二值指纹图像改进细化算法

针对传统PCNN 细化图像时存在细化不彻底、纹线的断裂、产生很多毛刺等问题,给出了一种采用PCNN并发特点对二值指纹图像进行细化的改进算法。经过分析图像细化后留下的毛刺特征,提出了几种消除模板。采用该模板能消除指纹细化后的毛刺;也有效地解决了细化不彻底的问题。利用FVC2004标准指纹图像库仿真的结果表明,指纹图像细化彻底,且能有效地消除纹线断裂和毛刺的产生。应用于指纹图像识别系统,提高了指纹的识别率。     

基于邻域搜索的OPTA指纹细化改进算法

在指纹细化的研究中,基于OPTA的细化算法及其改进算法普遍存在指纹图像不够光滑,毛刺较多,细化质量不高等现象。为解决上述问题,在OPTA改进算法基础上提出一个新的设计方案。首先重新设计了删除模板和构造模板,然后将该模板设计成一种独特的一维数组查表索引模式,通过计算比较点的邻域值,在表中查找并进行比对判决,即根据邻域的情况来判断一个点是否可以删除。仿真结果表明,用新方法处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺,且查询速度快,是一种较为成功的细化改进方案。     

一种改进的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中,细化占有重要的地位,现有的指纹细化算法存在很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对快速细化算法和改进的OPTA细化算法进行了分析和研究,指出这两种算法在指纹纹线和分叉点处图像细化不彻底等缺陷。同时将两种细化算法有机结合,设计了一组改进的细化模板,提出了一种新的细化算法。实验结果证明：该算法与传统的细化算法相比没有破坏纹线的连接性,不会引起纹线的逐步吞食,又保护了指纹的细节特征。而且该算法运算速度也大大加快,处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺,方便特征提取和减少匹配的复杂度。     

OPTA算法的改进及其在指纹图像细化中的应用

图像细化是指纹预处理技术中的一个重要环节,大多数指纹识别算法都是在细化图像上实现特征点的检测。因此,研究图像细化对提高指纹识别系统的性能具有重要意义。对OPTA算法进行了改进,将其应用在指纹图像细化中,并对其局限性进行了分析。实验结果表明,使用改进的OPTA算法,指纹图像细化效果有明显的提高。     

基于改进PCNN的指纹图像细化算法

针对基于模板脉冲耦合神经网络(PCNN)指纹图像细化算法细化时间长、纹线断裂、细化不彻底等问题,通过增加4个细化模板,重新构造方形模板及改变细化过程,提出一种基于改进PCNN的指纹图像细化算法。实验结果表明,该算法能够较好地满足细化要求,细化彻底、速度快且纹线光滑无毛刺,能够应用于其他二值图像。     

基于改进的OPTA的并串混合细化算法

现有的指纹细化算法存在着很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对OPTA（One-Pass Thin-ning Algorithm）算法和改进的OPTA算法进行了深入的分析和研究,指出了各自的优点和缺点。在此基础上提出了一种基于改进的OPTA的并串混合细化算法。该算法扩展了改进的OPTA算法的消除模板,舍弃保留模板,同时用缩小的消除模板来彻底细化。对以上算法进行了编程实验。实验结果表明,算法不仅保持了改进的OPTA算法的优点,也继承了OPTA算法的并行性,是一种较为理想的细化算法。     

基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进

对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法--快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点.针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法.实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度.     

指纹图像细化的综合化算法

指纹图像细化指将指纹脊线削减为单像素宽的线条,它能够有效地提高自动指纹识别系统(AFIS)的性能.根据OPTA算法及其改进算法,结合AFIS对图像细化算法在运算速度和系统资源两方面的要求,提出一种基于快速细化算法并引入OPTA算法优点的改进算法,该算法对指纹二值图像的细化结果满足8连接条件.在FVC指纹数据库上的测试结果表明,文中算法能够获得正确的指纹细化图像,运算速度满足AFIS的要求.