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目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰. 相似文献
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对系统脱敏方法进行改进,新增了差分隐私、随机响应、保留格式加密等方法,为用户提供了更多的脱敏选择.实际测试结果表明,系统展示出更强的隐私保护能力.改进的数据库脱敏系统已经应用在众多公司和政府机关,用户评价良好. 相似文献
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针对边界Fisher鉴别分析方法存在的小样本问题以及所求出的鉴别矢量集缺少约束限制的缺陷,提出了一种大间距无相关边界Fisher鉴别分析方法.该方法采用最大化描述样本数据可分性和紧致性的矩阵之差作为目标函数,避免了边界Fisher鉴别分析的小样本问题;对于无相关鉴别矢量集的求解,给出了先构造无相关空间,再进行特征值分解的求解策略.仿真结果表明,该方法在识别性能上优于已有的边界Fisher鉴别分析及其改进方法,且避免了使用繁琐的迭代方法求解不相关鉴别矢量集,具有一定的实用价值. 相似文献
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