AFIS的研究与实现

分析了指纹识别技术实现的主要功能结构及工作流程,采用TMS320VC5416 DSP芯片作为指纹图像处理的运算单元,通过PC实现指纹库的比较和系统的控制,完成自动指纹识别的身份认证.     

一种新的指纹纹线提取方法

指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点。文中从图像的灰度分布规律出发,提出了一种直接从灰度级指纹图像提取纹线信息的指纹纹线提取算法。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,取得了理想的提取效果。     

基于MATLAB实现的指纹图像预处理

指纹图像的质量相对于指纹识别而言非常关键,但实际操作中获取到的图像往往包含各种噪声．比如伤疤、汗渍、污迹以及与指纹采集设备的不均匀接触．在前人的基础上提出了一套基于Matlab实现的指纹识别预处理算法．本文给出了用Matlab对每个指纹图像处理功能模块的算法实现、改进方法及处理结果,主要包括分割、归一化、增强和细化等．用Matlab实现的这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试、又可以很直观地看到图像处理算法的效果,有效配合了算法的研究．实验证明,用Matlab实现的算法处理结果比较理想,满足识别的应用性．     

基于人眼视觉系统的指纹水印图像自适应嵌入算法

为了保证指纹信息在网络上传输的安全性和完整性,基于小波变换多尺度分解原理以及人眼对频率、纹理和对比度的视觉特性,提出新的临界可见误差模型.用该模型可使指纹特征信息生成的数字水印自适应嵌入合成的指纹图像中,提高了指纹认证系统的可信度.实验证明,该方法不但保证了不可见性,而且对多种图像处理操作具有较高的鲁棒性.     

Photoshop图像处理软件在Cafis系统中的应用

利用“Photoshop”图像处理软件对需录入Cafis系统的指纹图片进行图像处理的几种方法。     

用Photoshop图像处理技术提高重卡指纹利用率

该文叙述了利用Photoshop图像处理技术将重卡指纹同一指位同一部位互相弥补,可以提高查案的比中率,使捺印指纹充分发挥在指纹自动识别系统中的作用。     

基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究

对指纹图像二值化方法作了探讨,采用一种基于方向图的、自适应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.采用梯度法计算指纹的方向图,通过低通滤波器对方向图校正,以方向图为基础对指纹图像进行二值化.实验表明,此算法对质量差的指纹能够取得令人满意的处理效果.     

激光干扰CCD图像对后期处理的影响

本文分析了跟踪瞄准系统常用的图像处理技术,证明了目前常用的滤波、检测等图像处理手段无法对激光主动干扰图像形成有效的控制。进行了固定式波门跟踪的干扰实验,实验结果验证了激光干扰CCD图像对跟踪瞄准系统能够实现有效干扰。     

基于MWS的网上图像处理实验室的开发

以Matlab WebServer为基础，介绍了Matlab网络应用开发原理，详细探讨了利用Matlab强大计算能力和Internet网络传输能力实现虚拟图像处理实验室的方法，并对虚拟图像处理实验室的关键技术及特点进行了分析和阐述。实验表明：该虚拟图像处理实验室可以进行几乎所有的图像处理的演示和实验。     

基于小波变换在指纹识别中的应用研究

本文针对图像处理领域准确提取出指纹纹理的问题,将小波变换应用于图象指纹纹理提取处理。小波变换在用于图像处理时,具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能,能够很方便地产生各种分辨率的图像。同时,由于小波变换可以将图像分层,按小波基展开,我们可以有效地控制计算量,满足实时处理的需要。本文主要运用小波变换以上特点,最后介绍如何使用小波变换提取指纹特征,并构成一个特征向量表征指纹图像。     

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。     

指纹图像预处理算法研究

在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹特征提取与识别的前提．对指纹图像预处理技术进行了研究。提出了一种指纹图像预处理算法．实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像．     

一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法

基于传统指纹图像分割算法, 提出一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法. 该算法利用指纹图像固有的方向性特性, 把经过分割后的每个指纹图像区域抽象为一个样本点, 将区域内像素点的灰度均值作为均值向量, 从而有效地实现了指纹图像分割. 实验结果表明, 该算法能准确地将指纹图像中的模糊区域和背景区域分离, 提高了指纹图像分割的精确度, 并且对于多数指纹图像准确性较好.     

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。     

基于MBF200指纹图像预处理方法的研究

针对MBF200指纹图像的特点,提出一套指纹图像预处理方法。该方法对MBF200指纹图像的去噪、分割、中心点定位、Gabor滤波增强、二值化及细化等预处理步骤进行研究及实现。为了验证该方法的有效性,使用自行设计的MBF200指纹采集器对所获得的指纹图像进行试验。结果表明,所提出的指纹预处理方法对MBF200指纹图像的处理是行之有效的,有助于基于细节特征的指纹提取。     

一种基于高斯算子的指纹图像分割方法

将高斯算子进行了改进,构造的模板作用于指纹灰度图像,结合形态学方法进行图像分割,实现对指纹前景摸板的提取,阈值选取的要求很低,并可有效防止背景区域中的斑点干扰,对质量较差的指纹图像也具有很好的分割效果.实验结果表明,该算法不仅表现出良好的适应能力和抗噪声干扰,还具有该算法简单、鲁棒性强等优点,其性能优于传统的方差方法.     

基于Adaboost的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统的重要部分,针对已有指纹分割方法的不足,笔者提出了基于Adaboost的指纹图像分割方法.并且基于分级处理的思想,使用Otsu计算分割阈值,对图像进行初分割,然后又使用笔者提出的基于Adaboost的指纹分割方法对图像进一步的分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果进行后处理实验证明,相对于已有的指纹图像分割方法,该方法具有较高的准确性和较强的适应性.     

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。     

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。