基于Retinex与STFT的非接触指纹图像增强

针对数字相机拍摄的指纹图像存在脊线和谷线对比度低、抖动模糊等问题,提出一种基于Retinex理论和短时傅里叶变换(STFT)分析的非接触指纹图像增强算法。依据Retinex理论,利用图像各个像素的相对明暗关系消除光照非均衡性影响,提高脊线和谷线的对比度,实现非接触指纹图像的初次增强。采用STFT分析的方法获取指纹图像的方向图、频率图等纹理信息,并据此构建角度滤波器和半径滤波器,对初次增强结果进行频域滤波处理,进一步增强图像对比度,同时有效抑制噪声的干扰。实验结果表明,该算法对非接触指纹图像的增强效果较好,可以有效提高指纹脊线和谷线对比度,较好地保持指纹脊线的连续性,而且平均处理速度比同态滤波和Garbor滤波相结合的方法也略有提高。

用于非接触式指纹增强的曲率驱动自适应滤波器

为了有效增强指纹,提出了一种改进的基于曲率的自适应非接触式指纹图像增强算法.首先,对局部平稳的指纹图像信号进行STFT（short time Fourier transform）分析,确定纹理模式频谱所在的主要区域,对频谱进行根滤波和形态学平滑后,用均值-门限法提取STFT主频谱成分;然后,提出一种角度和径向估计方法,计算指纹图像在频域的方向图和频率图;最后,根据指纹的曲率,构造相应的巴特沃斯陷波带通滤波器和高斯带通滤波器分别对低曲率区域和高曲率区域进行滤波,有效地滤除奇异点区域和非奇异点区域的噪声模式频率并保留纹线模式的主频率.将提出算法和同类算法进行主客观的实验比较,实验结果表明：提出的算法优于现有算法,能有效滤除非接触式指纹的噪声、增强脊线和谷线之间对比度,同时修复并增强正确的脊线结构.