基于SUSAN的指纹细节点提取算法

在整个指纹识别过程中，指纹图像的细节点提取至关重要．许多算法是先将脊线细化后进行提取，耗时较多，且易产生大量不易去除的伪细节点．作者将一般图象配准中常用的角点检测技术运用到指纹识别中，提出基于SUSAN的指纹细节点提取新算法．该法在传统的SUSAN上进行数项改进，使其适用于指纹图象，完成端点和分叉点的提取，再根据所产生伪细节点的分布情况将它们去除．此法计算简单、抗噪声能力强、不需事先对脊线进行细化．     

基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法

针对指纹图像质量较差时,基于灰度图的指纹细节点直接提取方法正确率较低,提出一种基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法.该方法首先采用方向滤波增强指纹图像,消除各种噪声,然后在二值化图像上进行脊线跟踪,直接提取细节点.脊线跟踪时,采用平滑和加权联合处理来计算脊线下一跟踪点,并提出一种利用循环扩散方法检测脊线连通性的方法,保证脊线跟踪的正确性.实验结果表明,无论图像质量好坏,该方法提取出的细节点正确率都超过80%,优于灰度图直接提取方法及其改进算法.     

基于三方向图的多尺度平滑指纹奇异点检测

为解决低质量指纹图像定位奇异点位置偏移及定位区域过大的问题,提出了一种基于三方向图的多尺度平滑奇异点检测算法.首先,计算指纹图像的方向场和频率场估计并用Gabor滤波器对指纹图像进行增强.然后,计算指纹图像中脊线上像素点的方向并对其进行三方向划分得到指纹脊线方向图.最终,去掉噪点并填补非脊线区域,同时检测多个平滑尺度下的奇异点位置并通过信息融合剔除伪特征点,精确定位奇异点.对FVC2002,FVC2004和FVC2006指纹图像库进行实验,结果表明:该算法对低质量指纹图像奇异点检测的准确率有明显提升,奇异点检测的总准确率达92.35%,可将奇异点精确定位在2×2像素区域内.     

移动机器人门牌号识别算法研究

以门牌号为对象，利用现代图像处理技术，研究移动机器人门牌号识别算法．将彩色图像转换成R-G图像，利用正交投影获得了门牌号定位．基于大津阈值分割方法，提出了图像二值化阈值选择算法．针对细化后的二值图像，综合利用端点、叉点、欧拉数和端点斜率，提出了门牌号识别算法．仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法

在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.     

指纹图的特征增强与去伪的分级处理算法

提出了一种指纹图特征增强与去伪的分级算法．对指纹的二值图进行增强,有效减少虚假细节点的出现;在细化图上跟踪并标记脊线,去除具有连接关系的伪细节点;利用指纹对偶性除去断点等无脊线连接关系的伪细节点．实验结果表明,此算法在去除伪细节点方面具有很好的效果,达到了自动指纹身份识别系统的实时要求．     

一种改进的基于脊线跟踪的指纹特征提取方法

本文改进了基于脊线跟踪的指纹特征提取方法,用局部Gabor滤波对指纹图像进行增强,提高了指纹脊线方向的计算精度,增强了指纹跟踪终止点的判决条件.改进后的算法在不增加算法时间复杂度的前提下,增强了特征点提取的准确性.     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性 ,提出了方向场和频率场的概念 ,实现了指纹图像与背景区域的有效分离 ,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则 ,不但利用了指纹图像的局部特性 ,而且结合了局部四邻区域的关联特性 ,对于脊线方向变化较小的局部区域 ,采取单一方向Gabor滤波的方法 ;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域 ,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法 ,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明 ,与现有的方法相比 ,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性,提出了方向场和频率场的概念,实现了指纹图像与背景区域的有效分离,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的关联特性,对于脊线方向变化较小的局部区域,采取单一方向Gabor滤波的方法;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明,与现有的方法相比,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

相干增强扩散与冲击滤波相结合的指纹增强算法

自动指纹识别系统(AFIS)的性能严重依赖于输入指纹的质量,因此有效指纹增强算法对该系统具有重要意义。针对相干增强扩散滤波增强的指纹图像会出现边缘模糊,以及谷线与脊线间对比度较低的现象,提出使用冲击滤波和相干增强扩散的加权模型方法,既能保持相干增强扩散的优势,又能锐化指纹脊线边缘,以及增强指纹脊线与谷线的对比度。增强的主要过程为,建立一个相干增强扩散和冲击滤波的加权组合模型,加权函数是以指纹梯度为自变量,使得在扩散过程中在图像边缘处以冲击滤波为主,在脊线与谷线内部则以相干增强扩散为主。实验表明,使用这种方法,能得到更加清晰的指纹图像,便于之后的二值化与细化过程处理,使得自动指纹识别系统具有更好的性能。     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

Fingerprint representation methods based on B-Spline functions

The global characteristics of a fingerprint image such as the ridge shape and ridge topology are often ignored in most automatic fingerprint verification system.In this paper,a new representative method based on B-Spline curve is proposed to address this problem.The resultant B-Spline curves can represent the global characteristics completely and the curves are analyzable and precise.An algorithm is also proposed to extract the curves from the fingerprint image.In addition to preserve the most information of the fingerprint image,the knot-points number of the B-Spline curve is reduced to minimum in this algorithm. At the same time,the influence of the fingerprint image noise is discussed.In the end,an example is given to demonstrate the effectiveness of the representation method.     

基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法

针对低质量指纹图像的纹理信息和灰度梯度信息遭到严重破坏的问题,提出一种基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法.此算法结合指纹谷点与其相邻脊点特有的灰度差规律,修改了经典直方图均衡化的累积分布函数,用于放大源图像的纹理信息,使图像趋于二值化.基于放大的纹理信息,采用改进的点方向图算法计算指纹的谷点方向,使用直方图块方向图法赋予脊点方向,同时校正谷点的点方向,得到完整的方向图.通过对FVC2006指纹库中的部分低质量图像的增强结果进行比较,此算法对低质量指纹图像的增强性能优于传统算法.     

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．     

基于指纹块中主要脊和次要脊的方向场估计

针对方向场估计算法存在估计精度不高、计算时间开销过大的现象,提出一种基于指纹块中主要脊和次要脊的指纹方向场估计方法.它主要包括4个处理步骤：预处理原始指纹图像,利用上半邻域搜索算法提取指纹前景块中的主要脊和次要脊,利用脊的直线模型估计指纹前景块方向,以及采用修正方案提高方向场估计的精度.实验结果表明,该方法不仅具有令人满意的估计精度,而且拥有很高的计算效率;且具有很强的抗噪性能,能够有效提高指纹识别系统的性能.     

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。     

一种新的指纹纹线提取方法

指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点。文中从图像的灰度分布规律出发,提出了一种直接从灰度级指纹图像提取纹线信息的指纹纹线提取算法。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,取得了理想的提取效果。     

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。     

指纹图像增强算法的改进

为提高Gabor滤波算法的运行效率,改善指纹图像的增强效果,提出一种改进的Gabor滤波实现方法。该方法将指纹图像分割成小块,以各小块中心点的方向和脊频作为块中每一点的方向和脊频,并对块方向进行量化,以量化方向序号为索引调用滤波模板对指纹图像滤波。滤波结果表明：改进的算法对指纹图像增强效果明显,处理速度快,对于质量较差的图像也具有较好的增强效果。