基于模板的指纹图像细化算法

为了提高指纹图像细化处理后的效果,给出一种基于模板的指纹图像细化算法。在逐像素细化(One Pass Thinning Algorithm,OPTA)算法的基础上,构造9个消除模板和7个保留模板;通过迭代方法遍历图像中所有像素,当遇到目标点时,提取该点周围的15-邻域像素;将提取出的像素分别与两套模板匹配,以判断该目标点能否被删除。所给算法在不做任何额外前、后处理的前提下,能够对纹线完全细化,处理后图像光滑无毛刺。

图像并行细化算法改进研究

图像细化处理在字符识别、指纹识别等模式识别中有着重要的应用。本研究针对图像并行细化算法中存在细化后信息丢失及斜线细化存在冗余像素的问题,提出一种改进的图像并行细化算法。针对斜线细化中出现的问题,在ZS算法和EPTA算法的基础上构造了一组可更好地消除冗余像素的消除模板和避免信息丢失的保留模板;针对二像素直线细化过程中信息丢失的问题,在ZS算法的基础上构造了一组保留模板;针对对称图像细化过程中图像出现不对称性的问题,构造了一组对称的保留模板。实验表明,本研究提出的改进算法能很好地解决图像并行细化过程中产生的信息丢失及像素冗余等问题,使图像完全细化,骨架保留完整。

改进的EPTA并行细化算法

为了解决现有细化算法中像素冗余、分叉、畸变等问题,在ZS(ZHANG和SUEN)并行细化算法的基础上增加了两个映像子过程,获得了更加接近中心线的骨架图像;通过增加判决条件并设计消除模板,提出了一种改进的EPTA并行细化算法,解决了EPTA细化算法的像素冗余、二像素宽度斜线细化局限性畸变等问题。实验结果表明改进的EPTA细化算法能得到更准确的完全细化结果。

一种复合式指纹细化算法

为了提高指纹图像细化处理后的质量,提出一种复合式指纹细化算法。该算法在并行算法的基础上,首先构造出一套消除模板和两个修正模板,然后通过并行算法对图像进行初步细化,接着用构造的消除模板对图像进行二次细化,最后通过修正模板对纹线的拓扑结构进行修正。该算法能够保持图像连通性,细化后纹线满足单一像素宽且光滑无毛刺。