基于方向滤波的指纹图像增强算法的研究

指纹增强是指纹识别系统中的关键一步,增强效果的好坏对整个指纹识别系统有着至关重要的作用.采用基于Sobel算子的方法求取方向图,并且对Sobel算子进行了补充和改进.然后基于方向滤波的指纹图像增强方法,设计一组滤波器来实现指纹图像的增强,并且通过滤波器扩展成功解决了旋转溢出问题.实验证明,该方法的对改善指纹质量十分有效.     

基于方向的指纹增强算法

本文充分利用指纹具有方向性的特点，先求出准确的指纹方向，再根据指纹的方向旋转水平滤波器来进行指纹增强。这种方法能够有效的去除断点和叉连，增强效果较好；并且计算速度较快，有较高的实用价值。     

Poincare Index与复数滤波相结合的指纹奇异点提取算法

提出了一种使用Poincare Index与复数滤波相结合的方法提取指纹奇异点的方法。首先,使用Poincare Index方法提取指纹图像奇异点,由于Poincare Index易受噪声干扰而提取伪奇异点,使用复数滤波检测备选奇异点的邻近区域,判断该奇异点的可信程度,从而确定奇异点。该方法消除了Poincare Index对噪声敏感、容易提取伪奇异点的缺陷,也弥补了复数滤波无法准确找到奇异点位置的不足。通过实验验证,用该方法提取指纹奇异点取得了很好的效果。     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

一种改进的基于方向滤波的指纹图像增强算法

在指纹滤波增强方法的基础上,提出一种基于方向滤波器的指纹图像增强算法.对指纹图像进行标准化处理,使用扩展的各相同性索贝尔算子计算梯度,并计算出指纹的方向图;根据指纹图像的特点提出了一组方向滤波器,根据纹线的局部方向对指纹图像进行滤波,起到了消除噪声、增强有效纹线信息的作用,为提取特征点提供了良好的图像质量,实验结果证明各相同性索贝尔算子在纹线方向提取上有良好的应用效果.     

基于十字方向滤波的指纹图像增强和细化

增强和细化是指纹预处理过程中的重要环节．提出了一种基于十字方向滤波的指纹增强算法,增强过程针对指纹的层次特征,利用十字方向滤波器对纹线边界的粘连现象进行了有效处理,并且修复了纹线中较短的断裂;在此基础上对边缘删减的纹线细化算法作了改进,引入了新的细化模板保护指纹趋势和细节点．实验结果显示,谊算法很好地保留了原指纹图像中的细节特征和纹理信息,减少了指纹特征的丢失．     

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．     

一种基于MRI图像的相干增强张量扩散方程离散方案

相干增强张量扩散方程的离散方案对图像的去噪效果尤为重要。在保持空间导数算子旋转不变性的前提下,根据大脑MRI图像的结构特征,并考虑MRI图像的噪声服从莱斯(Rician)分布的特点,以峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(MSSIM)为目标函数对空间导数算子的取值进行优化。实验结果表明,提出的离散方案在峰值信噪比和结构相似性方面均优于其他旋转不变性离散方案。     

保持边缘的相干加强各向异性扩散滤波及其应用

扩散滤波全称也作相干增强各向异性滤波,是一项尺度空间的图像恢复技术,也是一种定向平滑的技术。与其他平滑技术相比,它具有最优的平滑特性和保持边缘特性。这种滤波方式能压制噪声、提高横向连续性、增强地震数据对层序体内部结构的成像能力。因此,图像噪声的过滤是数字图像处理的重要步骤。     

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。     

Gabor滤波在指纹增强算法中的应用研究

在自动指纹识别过程中,指纹图像增强起着关键性的作用。根据指纹自身脊线的纹理特点加之Gabor滤波器在方向性和频率选择性方面的优良特性,对Gabor滤波在指纹增强算法中的应用做了研究,结果表明,能提高自动指纹识别的效率。     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

指纹图像增强及无效区域提取

由于指纹采集设备的不完善性,对于干、湿、脏、老化、磨损的指纹,往往难以采到清晰的图像.本文给出了一套指纹增强的方法,实现了指纹沿指纹方向的图像增强,并针对该算法提出一种有效的去除无效区域的算法.     

基于FPS200的指纹采集系统与图像增强处理

为了提高自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System)中指纹图像采集的质量,降低采集系统的实现复杂度,提出了一种基于新型半导体指纹传感器FPS200的指纹图像采集方案。并通过平滑滤波、锐化、二值化等算法对原始图像进行了增强处理。在不同的工作参数和采集条件下进行了实验。结果表明,该指纹采集系统可以简便可靠地获取指纹图像数据,并且通过图像增强处理能够得到较清晰的图像,适用于AFIS的各种后端处理。     

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.     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

基于DSP的小阵列语音增强算法的研究与实现

以TI公司TMS320C5535 DSP和二元麦克风小阵列为基础,提出一种行之有效的语音增强算法。通过分析在小阵列上常用的广义旁瓣相消器算法和相干滤波器算法的优缺点,将时变平滑因子引入到相干滤波器中,并将相干滤波器置于广义旁瓣相消器的固定波束形成支路。在得出一种有效算法的同时也给出了其在DSP上的实时实现步骤。仿真与实际结果表明,在小阵列上该方法明显优于单独使用广义旁瓣相消器算法和相干滤波器算法,可以有效抑制噪声干扰,提高语音质量。     

新型梯度倒数加权滤波器及其性质

该文从经典梯度倒数加权滤波器出发，通过重新定义合适的模板结构和参数提升梯度模，提出了一种应用于信号去噪和图像增强的新型梯度倒数加权滤波器。分析该滤波器的迭代过程，揭示了该数字滤波器解决了整体变分的全局最优解问题。该文既以实验说明了该滤波器优良的去噪和边缘保持能力，又从理论上证明了该滤波器和整体变分模型存在本质联系的若干理论结果。     

基于新型螺旋相位滤波器提高图像边缘增强对比度的方法

提出了利用类贝塞尔螺旋相位滤波器实现提高图像边缘增强对比度的方法．给出了普通螺旋相位滤波器和类贝塞尔螺旋相位滤波器的点扩散函数,并利用圆孔、汉字和洋葱表皮细胞等三幅图像进行了边缘增强的模拟计算,发现与普通螺旋相位滤波器的图像边缘增强结果相比,基于类贝塞尔螺旋相位滤波器的图像边缘增强对比度得到显著提高．