基于多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法

为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。     

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值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。实验表明，此方法对于不同质量的图像都有着令人满意的处理效果。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究.在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进,并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较.     

基于相位的指纹图像预处理与匹配算法

自动指纹识别技术的研究和应用是目前生物特征识别研究的热点课题,近年来被广泛应用于各种个人身份识别和验证系统中．自动指纹识别技术大致可以分为指纹图像预处理和指纹匹配两个主要过程．本文并针对指纹图像的特点设计了基于相位指纹图像预处理与匹配算法,解决了图像归一化、图像分割和方向场平滑和图像二值化中出现的问题．     

指纹自动识别系统中的关键技术一方向图

指纹方向图具有真实性、渐变性、抽象笥的特点,能以简化的形式直观地反映指纹图像最基本的形态特征,因此在指纹自动识别系统中具有重要的研究价值,目前方向图已被广泛应用于指纹图象增强、纹型特征的提取、指纹的自动分类、方向模板匹配、编码重构等许多关键处理环节,特别是以指纹方向图为基础构建的Gabor滤波器进行指纹的沿纹线方向滤波,收到了非常好的滤波效果,笔者系统地介绍了近年来发展起来的求取指纹方向图的方法,对其时间快速性对噪声的鲁棒性进行了比较,提出了每种方法进一步改进的思路,最后对方向图在指纹自动识别系统中的典型应用作了分析,指出了进一步的研究方向。     

指纹识别预处理算法研究

通过对指纹识别技术和相关数字图像处理算法的研究,经过反复对比和验证,提出了基于指纹脊线方向的一整套预处理组合算法。采用预定义方向法计算点方向图并通过低通滤波器进行校正。为了提高传统块方向图求法的鲁棒性,提出了一种多窗口求取块方向图的方法,考虑到指纹图像是一种纹理模式图像,构建了一组方向滤波器对指纹图像进行增强,并将方向信息引入求取二值图算法中,最后采用优化模板实现纹线细化。     

基于MATLAB的指纹图像二值化及细化

以MATLAB作为算法仿真实现平台,提出了一套指纹图像二值化及细化算法,对指纹图像进行二值化、去噪和细化处理.经过试验证明,以MATLAB为平台进行算法处理易操作、准确性高、应用性强,试验结果达到了理想的要求.     

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。     

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.     

指纹方向图的获取及在指纹图像预处理算法中的应用

对于指纹图像,无论在时域还是在频域处理时,都要用到指纹的方向信息,所以求取指纹方向图就显得格外重要.文中比较了三种具有代表性的求取指纹方向图的算法,在此基础上,提出了一种多窗口求取块方向图的方法,克服了常规方法引起的平移畸变,同时将方向信息引入求取二值图算法中,取得了优于常规算法的效果.     

一种针对钢卷尺图像的二值化方法

在钢卷尺自动检定系统中,图像二值化是误差检测的前提,由于标准钢卷尺图像受材料和环境影响较大,目前常用的方法都不能有效地对不同质量的图像实现自动的二值化。根据Berns-en算法原理,提出了一种改进模板和垂直线滤波结合的二值化方法。实验结果表明,此方法二值化效果好,对于非均匀光照的钢卷尺图像有良好的适应性。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。     

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．     

基于频域分析的联指图前后背景分离算法

为了快速又精确地分离四联指图的前景和背景区域,提出了一种基于频域分析的联指图前后背景分离算法.该算法主要包括:①基于局部3阶累积量的前后背景粗分离,有效地降低了噪声对方差的影响,并对低对比度区域能够实现有效快速分离;②结合全局信息的局部最佳直方图阈值分割法的二值化增强算法,实现以局部区域为基础的全局二值化;③基于频谱分析和2条判别规则的非指纹区域去除,有效地去除诸如印刷字符之类噪声所在的干扰区域;④基于中心最近邻法则的区域合并,使得那些由于质量较差而被分解为若干个不连通的区域标记为同一区域.实验结果表明,该算法的几个步骤是有效的,且具有速度快和精确度高的特点.     

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.     

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...     

光照不均QR码图像二值化研究

Ostu算法因其具有算法实现简单等特点成为常用的一种图像二值化算法,但其对于不均匀光照下的QR码图像二值化处理效果不佳。针对Ostu算法这一缺点,提出一种解决方法：首先使用改进的同态滤波去除QR图像的不均匀光照的影响,然后采用Ostu算法对QR图像进行二值化。实验表明,使用该算法能有效克服不均匀光照的影响,二值化效果良好,条码识别率提高。