一种基于互补滤波的动态指纹图像增强方法

本文使用了一种基于双滤波器的动态指纹图像增强算法。利用动态2维Gabor滤波器分离粘连脊线的能力很强,方向滤波器具有较强连接断裂脊线的能力,而且输出结构为二位图像的特点,使用Gabor滤波器与方向滤波器互补滤波。通过对图像进行第二次增强,从而达到较为理想的增强效果。大量实验结果显示,此算法对指纹图像的平移与旋转变化反应不明星．有利于细节点提取而且易于实现。     

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.     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求,为了提高指纹增强算法的综合性能,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。     

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。     

一种指纹图像综合增强方法

图像去污增强处理应当基于其内容特点和应用需要.指纹图像重要的识别用特征是其纹线方向场及其细节点.根据指纹图像的特点提出并研究了一种指纹增强算法.首先,通过梯度一致性检验去除图像中的背景区和纹理无序区.然后,通过曲线波变换、滤波处理和Retinex处理,增强纹理的曲线形状轮廓并规整化图像灰度差异.最后,经过二值化细化,获得清晰指纹图像.实测的图例表明该算法有效,图像去污增强质量良好.     

一种利用动态滤波模板进行指纹图像增强的算法

在实时指纹识别系统中 ,指纹图像的增强算法起着至关重要的作用。但通常的增强算法经常要花费较多的时间 ,或者不适用于指纹频率区别较大的数据库。在大量样本分析的基础上 ,根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模板的大小对指纹图像进行有效的增强处理 ,对不同的纹理方向专门采用了查表的方法 ,减小了时间消耗。实验表明 ,这种算法能够快速有效的增强指纹图像 ,尤其适用于指纹频率区别较大的指纹样本库中 ,并在实时指纹鉴别系统中得到了应用     

指纹图象的模糊增强

阐述了图象模糊增强的原理及实现方法,提出了模糊增强两种类型隶属函数的概念,将其分别用于指纹图象处理,取得了满意的增强效果。通过对实验结果的分析与比较,说明了两种隶属函数在图象增强中的区别以及每种参数对增强效果的影响。     

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.     

基于方向场和频率场的自适应指纹图像增强算法

基于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．设计了一种快速而有效的自适应指纹图像增强算法．该算法基于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．对于指纹图像中脊线方向变化较规则的区域．采用方向为最佳且经过参数优化的单一方向Gabor滤波;对于指纹图像中脊线方向存在突变块的区域,则采用组合的多方向Gabor滤波,将该方法与LinHong方法的增强处理结果图例对比表明,它具有计算量小、增强效果好的特点。     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

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．     

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。     

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。     

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。     

一种改进的基于Gabor小波的指纹增强算法

鉴于当前的利用Gabor小波对指纹进行增强的方法中滤波范围固定的缺点,提出了一种改进指纹增强方法.对Gabor小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定Gabor小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强.实验结果表明,该方法可以有效地去除噪音,并且很好地恢复出纹路信息以增加指纹匹配后续操作的准确度.     

基于小波域软阈值的指纹分割方法研究

鉴于指纹图像的质量对于其后续识别步骤具有非常重要的影响,因而需要对采集的指纹图像进行增强处理.提出了一种新的基于小波域软阈值Contourlet变换的指纹图像分割算法.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.实验结果表明,该算法能够有效提升指纹图像的质量,提高指纹纹线谷脊清晰度,且具有较好的连续性.     

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。     

一种基于Mallat算法的图像增强方法

本文采用将离散小波变换系数的计算与滤波器联系了起来，对图像进行增强处理，提高图像的使用价值，改善图像的视觉效果．