快速Gabor滤波器在指纹纹理分析中的应用

为了提高指纹识别速度,在分析了Gabor滤波器实部特征的基础上简化了求二维卷积的运算,从而改进了Gabor滤波器算法,实验表明该改进算法使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).     

基于Gabor滤波器虚部的CT脑血管医学图像边缘特征提取方法

在图像处理方面,Gabor滤波器的实部被广泛应用于纹理图像的增强,对其虚部却没有单独的使用.为保证三维重建图像的质量和细节边缘信息的提取,对Sobel算子和Gabor滤波器的虚部组成特点进行了分析.基于CT脑血管医学图像的边缘特征提取中成功引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的脑血管边缘图像特征,并对特定条件下的Gabor滤波算法进行了有效的改进,使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).     

改进的Gabor滤波器带钢表面缺陷显著性检测

针对传统带钢表面缺陷检测方法在实际生产过程中检测精度低、实时性差的问题,提出一种基于复合差分进化的Gabor滤波器优化方法.首先,将采集到的图像进行预处理,获取高质量图像;然后,针对传统Gabor小波滤波器参数较多和算法实时性不高两大难题,提出了一种复合差分进化的Gabor滤波器优化方法,对参数和方向分别做了改进,较大提升了检测效率;最后,对显著性缺陷目标进行阈值分割,完成带钢表面缺陷检测.实验结果表明:该优化算法复杂度低、检测效率高,优化后的Gabor检测模型在速度上比传统Gabor检测模型快了约2.3倍,平均速度达到了91.8ms/帧.     

基于频率域滤波器的织物疵点检测

针对织物疵点检测,设计了一个频率域滤波器,它包括两个最优的圆形Gabor滤波器和一个与Gabor滤波器相切的中心掩模,基于该滤波器提出了一种频率域的疵点检测算法.应用提出的算法对织物疵点图像作疵点检测,实验结果表明,该算法能够有效地检测疵点.     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.     

利用DA算法实现大规模FIR滤波器

分布式算法是一种广泛地应用在可编程逻辑序列（FPCA）和ASIC设计中计算乘积和的算法。DA算法的处理速度仅与输入的位宽有关，对于大规模乘积和的运算，其计算速度有着明显的优势。当输入位宽过大时，可以将DA算法改进成并串结构以获得更快的处理速度。该文对在FPCA中利用DA算法实现大规模FIR滤波器，提出了具体的实现方案。     

过采样转换器中数字滤波器设计

利用半带滤波器中冲激响应的对称性，引进新算法实现乘加运算块内的操作，改进内存存储和寻址方式，设计了低功耗，高速率的抽取和内插数字滤波器的集成电路。实验结果表明，它大大改善了滤波器的功耗，速率等性能，减少了卷积运算中的移位次数和加法器数目，降低了硬件耗费。     

一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor 滤波器的特征权重选择的人脸识别方法. 首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维, 经过Gabor 小波变换提取人脸特征, 再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale 人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.     

NAF算法的改进

椭圆曲线上的点乘运算是影响椭圆曲线加密（ECC）效率的一个关键因素。本文分析了普遍用于点乘算法的非相邻表示型（NAF）算法,对NAF算法和窗口宽度w的NAF算法进行了改进。本算法减少了运算中的移位运算次数,缩短了运算时间。经分析,改进算法的运行效率是原算法效率的 倍,建模仿真也表明改进算法的运行时间要短于原算法的运行时间。     

一种基于二维匹配滤波器的掌纹识别算法

在掌纹识别算法中,基于Gabor滤波器和方向编码方法得到了广泛的研究和应用,但是此类方法一般使用Gabor滤波器提取特征,易受噪声和散焦等外界因素的影响。针对此问题,本文提出了一种基于匹配滤波器的算法。该算法使用二维匹配滤波器提取图像特征,采用双方向编码(DOC)匹配方法表征特征之间的相似度。实验结果表明,该算法对于噪声、散焦和平移等干扰都具有很好的鲁棒性,验证了该算法的可行性。     

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。     

一种自动指纹粗分类算法的研究

提出了一种利用指纹图像奇异点的数目和位置进行粗分类的算法。指纹图像大致可分为拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和螺纹形5种，对指纹的粗分类是实现指纹自动识别系统的一个重要步骤。首先介绍了一种计算指纹图像中各个像素点的方向矢量的算法，然后详细讨论了在这个算法所获得的指纹方向图上进行平滑处理、提取奇异点对（核心点－三角点对）的算法，并根据奇异点对的数目和位置进行指纹方向图的粗分类。试验结果表明，有用的算法与Kalle的算法相比，具有较高的分类率，具有实用意义。     

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．     

基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位

基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性，提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法，求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点．结合改进的Poincareindex法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位，在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果，可满足实际使用的需要．     

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．     

基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位

基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性,提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法,求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点.结合改进的Poincare index法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位,在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果,可满足实际使用的需要.     

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...     

基于ARM的指纹识别算法的研究与开发

研究了指纹识别的核心算法,给出了指纹识别软件系统的整体实现方框图以及具体的指纹识别算法流程图．研究了基于ARM的指纹识别模块的硬件实现和硬件优化以及在ARM平台下对识别算法进行的优化,并同时给出了内存优化和算法优化后模块的一些测试数据．同时也给出了该算法的一些改进意见．     

基于Gabor相位的指纹图像细化算法

利用复数形式的Gabor滤波器, 在对指纹图像进行增强的同时, 得到增强图像的相位, 再利用边缘检测的方法提取相位图中的跳变区域, 直接得到脊线的细化结果。此方法不同于传统的模板匹配的细化算法, 不需要对图像进行二值化, 减少了中间步骤, 从而提高了细化速度和细化结果的准确性。实验结果表明此方法具有更短的细化时间和更好的细化效果。     

多级分块尺寸下的指纹方向信息提取算法

作为一种重要的生物特征识别手段，自动指纹识别近年来得到了广泛的关注并取得很大的进展．指纹方向信息提取是自动指纹识别技术研究内容中一个非常重要的内容，但从低质量指纹图像中准确、可靠地提取方向信息却是一件很困难的事情．提出了一种多级分块尺寸下的指纹方向信息提取算法，依据大分块尺寸下所提取的方向信息对小分块尺寸下所提取的方向信息进行可靠性判断，然后进行相应的调整．实验结果证明，即使对于低质量指纹图像，该算法也可以快速、准确的提取指纹方向信息．