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．     

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.     

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。     

多级提取奇异点的算法及基于奇异点的粗匹配

提出了一种分别基于Poincare指数和梯度场零点检测的分级算法来提取奇异点(核心点,三角点).该算法分为两级:首先是粗定位,根据指纹块方向场的Pioncare指数确定奇异点所在的分块和该奇异点所属的类型,同时得到核心点的方向;然后精定位,用梯度场零点检测的方法在该块中精确确定奇异点的位置(精确到像素级);最后利用奇异点的位置和方向信息对指纹做粗匹配,尽可能地排除明显不可能的候选待匹配指纹.实验证明,提取奇异点的算法快速、准确并且有很强的鲁棒性,而且与全图平方方向场滤波算法相比节省27%的计算时间.后阶段粗匹配的算法则能够拒绝30%的候选指纹系统的处理时间.     

改进的指纹奇异点检测算法

为解决传统指纹奇异点检测算法不能检测拱型、计算量大等缺点,提出了一种拱型指纹奇异点定义和一种新型的类Poincare指数,并给出了基于类Poincare指数的改进的奇异点检测算法.首先计算指纹奇异点可能出现的区域,然后根据可能区域内类Poincare指数值的变化曲线精确确定奇异点的位置.引入了可能区域,降低了检测过程中的计算量,因此大大提高了提取奇异点的速度.该方法也适用于其他类型的指纹.在FVC2004指纹库上进行实验,能准确检测拱型和其他类型指纹的奇异点,且检测速度大大提高,证明该方法可行有效.     

一种基于多级分块错切的指纹奇异点检测算法

准确、可靠地检测指纹奇异点(core点和delta点)，对于指纹分类和指纹匹配具有非常重要的意义．针对指纹图像奇异点的精确定位和可靠性判断的难题，提出了一种基于多级分块错切的指纹奇异点检测新方法．首先，对于一枚指纹图像，在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块。并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点，得到区域相对集中的奇异点位置的集合，并计算其质心，以精确确定奇异点的位置．然后，在不同的分块尺寸下分别采用平滑和不平滑的方法进行指纹方向场的估计，并分别根据以上方法估计的指纹方向场信息进行指纹奇异点的检测．最后。利用不同情况下检测的指纹奇异点位置相互关联的特性，进行指纹奇异点的精确、可靠检测．该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下采用不同方法检测的指纹奇异点位置相关联的特性，能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点。对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性．在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性．     

基于三次样条函数的奇异边值问题数值解法

利用三次样条函数求解一类奇异边值问题.首先,应用罗必达法则去除奇异性,将问题转化成标准的边值问题;其次,利用三次样条函数逼近求解标准化的边值问题;再次,利用追赶法求解用样条函数逼近所产生的三对角方程组;最后,通过数值例子来说明方法的有效性.     

基于多尺度滤波及复数滤波的指纹奇异特征提取算法研究

根据指纹特征及指纹奇异点的特点,利用多尺度滤波及复数滤波方法,分析改进了指纹奇异特征提取算法,提高了自动指纹识别的效率。     

基于奇异值分解的DCT域数字图像水印算法

根据DCT和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出了一种新的基于DCT和奇异值分解的数字水印算法;实验结果表明:该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于局部特征的点模式指纹匹配算法

近年来以指纹匹配为代表的身份识别技术受到越来越广泛的运用.因为其具有的学术和社会价值,指纹识别技术成为一个研究的热点.为了克服指纹的旋转和平移在指纹匹配中的影响,提出了一种新的指纹特征描述方法.因为指纹中心点附近的方向场存在某种特定的规律,运用这种规律本文根据指纹图像的方向场提取指纹图像的参考点和参考方向,并以参考点为原点,参考方向为极轴建立极坐标系.根据指纹参考点和参考方向的唯一性,本文建立的极坐标系与指纹图像的旋转和平移无关.由特征点的类型,极坐标以及特征点的方向构成的指纹特征信息同样具有这样的特性.最后对存在平移和旋转关系的两幅指纹的特征信息运用可变大小的限界盒方法进行全局匹配实现指纹匹配算法.实验结果表明该算法能够有效地避免图像的平移和旋转对指纹匹配带来的影响,可以很好的满足实际应用的要求.     

基于变换域的显著性提取

为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性, 增加图像描述的准确度, 提出了一种利用离散余弦变换(DCT: Discrete Cosine Transform)和 Renyi 熵提取自然图像显著性的方法。 该方法充分利用了图像的频域信息, 通过MSRA1000 图像数据库进行性能测试。 实验结果表明, 该方法优于 5 种经典算法, 提高了显著性检测的有效性。     

基于多项式变换的2D-DCT快速算法

基于二维离散余弦变换 (2D_DCT)广泛应用于图像和视频信号处理领域 ,文中提出一种基于快速多项式变换的 2D_DCT快速算法 ,将 ql1 ×ql2 (q为奇素数 ;l1、l2 分别为两个不同的整数 ) 2D_DCT转化为多项式变换 (PT)和一维简化余弦变换 (1D_RDCT) .利用算法中系数的特点 ,设计了简化的快速多项式变换算法和 1D_RDCT递归分解算法 ,使运算复杂性进一步降低 .本算法具有较低的计算复杂性和规则的结构 ,并且可以方便地推广到多维 (>2 ) .     

基于视觉特性的面向H.264的自适应全零块预先判别

从H.264整数离散余弦变换(DCT)变换与量化的原理出发,考虑人的视觉特性的影响,给出了适用于H.264中整数DCT变换的全零系数块的判别准则,并根据这一准则,给出了无误判情况下的判别阈值.实验结果表明,与其他的判别方法相比,本文所提供的阈值在不影响编码质量的基础上,降低了编码器的运算量.     

一种基于边缘检测和正负量化的盲水印算法

提出了一种基于DCT域边缘检测和正负量化的盲水印算法:先用Arnold置乱方法对水印图像进行加密,并对其进行正负变换,然后用边缘检测算子对载体图像进行边缘提取,再根据阈值的设定选择不同的量化值将水印嵌入,提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲提取.实验结果表明:该算法对于裁剪、压缩、噪声、滤波、缩放等攻击都具有较好的鲁棒性和不可见性.     

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．     

H．263中全零离散余弦变换系数的预先判别

为减少编码器的运算量,对量化后离散余弦变换（DCT）系数全为零的块进行预先判断,从而不对其做相应的DCT变换与量化,提出了预先判断全零DCT系数块的方法,在分析现有判别方法对全零系数块的误判与漏判的基础上,从二维DCT变换的公式出发,给出了误判与漏判的判别准则,并以这一准则为指导,提出了一种在保证不出现误判的条件下减少漏判的新方法,提高了判别效应,给出了具有一般表示的判别式,可以应用于不同尺寸的变换块,同时给出了另一个判别效率更高的经验判别式,实验结果表明,所提供的判别方法提高了全零DCT系数块的判别效率。     

码率恒定小尺寸视频流DCT编码二次插值优化

为了在小尺寸屏幕上保持码流恒定,以使视频流清晰,在帧内预测编码的基础上,提出了一种改进的DCT(Discrete Cosine Transform)编码二次插值优化算法.该算法根据帧内预测编码的DCT变换机制,利用DCT编码的二次插值可以使码流恒定,小尺寸屏幕的块效应减弱,在保持视频流速度稳定的情况下,提高了图像的清晰...     

基于DCT的图像压缩及Matlab实现

本文介绍了基于DCT的图像压缩编码技术,并给出了具体的实现方法和步骤,既保证具有较高的压缩比,又保证了较好的图像质量。     

一种统计特性的数字水印算法

提出一种鲁棒的DCT域盲水印算法,将DCT系数进行特殊的自定义排列分组,并根据奇偶差实现水印的最优化嵌入。该算法突破了传统的分块、寻找合适中频系数模式,解决了合适中频系数难找且嵌入容量小的问题。实验表明该算法计算简单,且具有良好的不可见性,并且在抵抗噪声和JPEG压缩攻击方面具有较强的鲁棒性。     

高光谱遥感图像特征提取及分类研究——基于离散余弦变换(DCT)及支撑向量机技术

高光谱遥感图像具有波谱连续,维数高的特点．当样本较少时,在原始特征空间采用传统的统计识别方法分类达不到理想的效果．经研究发现有两种方法可以解决小样本高维的非线性分类问题．一是将原始空间通过离散余弦变换（DCT）压缩到低维空间,再用统计识别方法分类;二是利用支撑向量机的内积函数,将原始空间映射到高维空间,使其在新的特征空间线性分类．实验表明,这两种方法比利用马氏距离判别法直接对原始图像分类有更好的分类效果．