一种基于指纹线方向的指纹图像增强算法

该文介绍了一种基于指纹线方向的指纹图像增强算法。该算法将局部指纹线方向这一指纹图像特有的特征应用于指纹图像增强中,而不是单纯地使用普通数字图像处理方法来进行指纹图像增强。实验结果显示,该算法不但使指纹图像变得更清晰,而且很好地保留了各指纹特征点,并且还能对断裂的指纹线做适当的修补。

指纹图象局部纹线周期的准确提取

指纹图象的局部纹线周期是预处理中构造滤波函数 (如Gabor滤波 )的重要参数。在先求得指纹图象局部纹线方向的基础上 ,分析了局部纹线周期错误对滤波的影响及造成错误的原因 ,提出了一种基于数学形态学的准确求取局部纹线周期的方法。该方法在大量试验中取得良好应用效果。

基于小波分析的方向滤波算法研究

针对采集到的指纹库中存在指纹过湿,以及存在高频噪声的问题,提出了一种基于小波分析的方向滤波算法。该算法在小波域利用低频系数图估计纹线方向,抑制了高频噪声的影响,实现了小波域低频图的方向滤波。最后利用小波逆变换实现方向滤波后的指纹图像的重构,试验表明,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显。

基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法

针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题,提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向,从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响,进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强,最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度明显快于现存的Gabor增强方法。

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Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。

指纹图像质量评价系统

指纹图像质量评价系统对于提高整个自动指纹识别系统的性能具有非常重要的意义 .在选取了指纹图像的总体灰度均值、块水平下的灰度均值和灰度方差、点方向信息、块方向信息作为评价因子后 ,首先求取各质量评价因子以及在其基础上的质量分 ,然后综合考虑各种评价因子求取总的质量分 ,最后给出最终的评价结果 .

基于改进的Gabor滤波指纹图像增强算法研究

对Gabor滤波器进行改进,改进的算法利用了指纹图像的局部特性,结合局部四邻域的关联特性,并且采用固定频率来代替复杂的频率计算。实验结果证明,改进的Ga-bor滤波算法不仅增强了指纹图像信息,同时也提高了处理速度。

小波变换在指纹图像增强中的应用

针对小波变换在指纹识别中的应用,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向,抑制了高频噪声对纹线方向的影响,实验表明,该算法对纹线模糊的指纹图像增强效果明显。

改进的Gabor滤波算法及其在FPGA中的实现

针对指纹图像核心区域方向变化剧烈及用软件实现图像增强速度慢的缺点,提出了一种适应于硬件并行处理的基于改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法,并用硬件描述语言在可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时介绍了系统的工作过程及总体结构。实验结果表明,改进的Gabor滤波能使图像的断裂处得到很好的连接,指纹图像信息明显增强,并且在速度方面利用硬件实现远远高于软件。实验表明,FPGA在图像处理方面满足实时性的要求,适用于图像增强的系统。

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。

指纹图像预处理算法研究

为了增强指纹图像预处理的效果,在对现有算法深入研究的基础上,提出一种新的指纹图像增强算法。先利用Radon变换来获得图像的方向图,然后利用方向滤波器对该图像进行滤波,达到指纹图像增强的目的。实验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离。该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单,为下一步指纹图像识别奠定了坚实的基础。

运用Gabor滤波增强疑难指纹图像

在详细分析Gabor滤波器频率特性的基础上,提出用于增强疑难指纹图像的Gabor滤波器的具体形式,结合指纹纹线分布特点,合理地选取Gabor滤波参数,采用卷积运算方式对疑难指纹图像进行增强处理。实验结果表明,此方法能够有效地抑制背景噪声干扰,补正纹线结构缺陷,突出显示指纹的细节特征,具有较强的鲁棒性和实用性,适于推广应用。

Gabor滤波在指纹图像增强中的应用

本文依据Gabor滤波器的频率选择和方向选择特性,详细介绍了指纹纹线方向信息和纹线频率信息的计算方法,利用这两个参数设计出Gabor滤波器对指纹图像进行增强,并取得了良好的效果。