一种新的指纹图像轮廓分割算法

指纹图像分割是指纹图像预处理的一个重要部分，有效的分割既可以减少后续处理的时间，又可以大大增强特征提取的可靠性．本文简单介绍三种指纹分割算法，并提出了一种针对活体指纹采集器所采集的指纹图像的轮廓分割方法，根据手指与传感器中接触区的位置差异，用角部灰度均值作为分割阈值，并用形态学进行的处理．试验结果表明，该方法可以快速高效地对该种指纹图像进行轮廊分割。     

低质量指纹图像的增强算法研究

研究指纹增强技术对于提高指纹特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统都具有重要的意义。本文利用加博滤波具有良好带通滤波的特性,对指纹图像进行去噪处理,再使用纹线投票算法获取指纹图像的纹线结构,由此提取指纹图像的方向信息,并在此基础上对图像进行了增强处理。实验结果表明,指纹图像增强效果显著,可满足非实时性自动指纹识别系统的要求。     

多指标指纹图像分割方法研究

将投票决策系统引入到指纹图像分割过程中,提出了一种多指标投票决策指纹图像分割方法.首先选择区域灰度方差、灰度均值、块方向方差均值和点方向集中度指标等分割指标,然后分别采用单指标、双指标、多指标分别对指纹图像进行分割处理,最后针对所获得的多个指纹图像分割结果,采用投票决策系统在结果层进行决策融合,获得最终的指纹图像分割结...     

一种新的指纹图像轮廓分割算法

指纹图像分割是指纹图像预处理的一个重要部分,有效的分割既可以减少后续处理的时间,又可以大大增强特征提取的可靠性.本文简单介绍三种指纹分割算法,并提出了一种针对活体指纹采集器所采集的指纹图像的轮廓分割方法,根据手指与传感器中接触区的位置差异,用角部灰度均值作为分割阈值,并用形态学进行的处理.试验结果表明,该方法可以快速高效地对该种指纹图像进行轮廊分割.     

指纹图像预处理算法研究

在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹特征提取与识别的前提．对指纹图像预处理技术进行了研究。提出了一种指纹图像预处理算法．实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像．     

自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

基于扩散模型的指纹图像生成方法

由于个人信息保护等原因,采集大量指纹信息是十分困难的。采用计算机自动生成指纹图像的方法可以在相较容易的条件下构建大规模数据库。本文采用去噪扩散概率模型实现了一种指纹图像自动生成的方法,通过加噪和去噪的方式构建指纹图像生成模型,最终由模型生成的指纹图像清晰、完整,具有较高的辨识度和很强的差异性。     

基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究

对指纹图像二值化方法作了探讨,采用一种基于方向图的、自适应的指纹图像二值化方法.该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点,在保持指纹特征基本不丢失的情况下,可直接从指纹源图像中得到二值化图像,一次性完成一般图像处理中的平滑、增强、二值化的过程.采用梯度法计算指纹的方向图,通过低通滤波器对方向图校正,以方向图为基础对指纹图像进行二值化.实验表明,此算法对质量差的指纹能够取得令人满意的处理效果.     

指纹图象的灰度处理

指纹图像预处理性能的好坏直接影响着指纹识别的效果,这里对指纹图像的灰度进行对比度展宽处理,提高了原有指纹图像的脊线和谷线的对比度,增强了图像效果,为后续处理打下了的基础.     

基于指纹统计特征的身份鉴别系统

指纹具有唯一性和不变性,作为个人身份标志,指纹识别技术以其安全性、可靠性、高效性,在金融证券I、T业、安防、考勤、指纹IC卡等领域正逐步得到广泛应用。概括地介绍指纹识别技术及典型的基于指纹统计特征的身份鉴别系统的结构,对指纹图像采集、图像预处理、特征提取、数据库管理及图像匹配进行分析和归纳。自动指纹识别系统的研究在过去30多年中已取得了很大的进展,但目前仍是国内外图像处理、模式识别、计算机科学等领域研究的热点。     

一种改进的指纹图像分割算法

针对经典的基于灰度方差的指纹图像分割算法对强噪声区域分割不准确的问题,深入分析了灰度均值计算方法和噪声对方差的影响,结合有效指纹图像区域灰度分布的基本特征,提出了灰度均值求取和灰度方差求取的改进算法。实验结果表明,相比于经典的灰度方差求取算法,改进算法求取的均值和方差更能够代表指纹图像的特征,分割结果更为准确、可靠,对强噪声的抵抗能力更强。     

Image Mosaicing Algorithm for Rolled Fingerprint Construction

IntroductionFingerprint identification is the most importantbiometric technique for automated personalauthentication[1,2 ] .In the past,fingerprints used inidentification systems were acquired by applyingink to the fingers and rolling each finger from nai…     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

基于十指指纹捺印卡的指纹图像自动无损提取方法

文章主要阐述指纹图像自动无损提取的实现问题．首先讨论了如何利用指纹卡中边框的结构特性，将原始图像分割成十块区域，并使其中的每块区域均含有一枚指纹．然后，进一步分析每块区域中指纹区的灰度分布、面积等特性，在借鉴和改进模糊化、二值化、求取最大连通域和指纹形心等算法的基础上，增加了目标膨胀、对含有重叠边框线的后处理等算法．     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求,为了提高指纹增强算法的综合性能,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。     

基于方向图的指纹纹线检出算法研究

指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象，然后进行图象分割。但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致，使得图象分割的效果不好。作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法，它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图，然后用局部最大梯度法计算指纹方向图，最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出。     

一种基于指纹中心点的匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状。研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法．该算法首先根据指纹模式区中检测的奇异点结构特征信息对指纹进行粗匹配，判断指纹不匹配的情况．其次，对无法判断的情形，则进行精确匹配．进一步利用奇异点或指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数，并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正，最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对．实验结果证明，该算法可以快速、准确的定位基准点，精确求取变换参数，误识率低，准确性高，并具有图像旋转平移不变性．对面积适中的指纹图像，匹配结果可以满足在线应用的需要．     

基于被动矩阵有机发光二极管屏的光学指纹采集系统

目前智能门锁多采用光学指纹采集系统,针对其需要发光二极管(light-emitting diode,LED)背光源,存在功耗大、发光不均匀、光学指纹模块过厚的缺点,设计一种应用自发光被动矩阵有机发光二极管屏代替LED的光学指纹采集系统,改善了以上问题.且针对该方法采集的原始图像存在屏幕发光像素干扰的问题,提出平均值消除法对原始数据进行降噪处理,大幅减小了屏幕干扰的问题,之后进行规格化、低通滤波、图像增强、二值化以及细化处理,实验仿真得到了清晰的指纹单像素图像,证明被动矩阵有机发光二极管屏幕采集指纹的可行性,为进一步应用打下基础.