基于灰度特性的指纹图像预处理的研究

基于灰度特性的指纹图像预处理的研究

论文摘要

在自动指纹识别系统中,由于各种原因使得采集到的指纹图像有10%左右是低质量指纹图像,这对细节特征的提取造成了困难,同时也影响了特征提取的准确性。为保证指纹识别算法对指纹质量的鲁棒性,需对采集的指纹图像进行预处理处理以提高指纹图像的质量。论文对指纹图像的预处理进行了研究,其主要工作如下:首先考虑对指纹的分割处理,在进过分析了基于灰度统计的分割算法后,将自适应均值和标准差的比值作为阀值分割的标准,并在分析了残留区域与有效区域的关系后,引入了轮廓跟踪来进行二次分割;其次着重从方向图计算和滤波处理两个方面对指纹图像的增强进行研究,在方向图的计算时,通过对几种基于直接量化法的方向图的计算方法进行分析和比较,给出了改进的算法,然后在方向图的基础上设计了一套方向模板对指纹图像进行滤波;最后对多种细化的算法进行比较、分析,结合快速细化算法和OPTA算法对二值化图像进行细化处理。实验结果表明,论文中的算法能够有效的将指纹的有效区域分割出来,在噪声的影响下可以更准确的求取图像的方向图,通过增强处理可以有效地增强指纹图像中沿着脊线方向上的信息,减弱与脊线方向垂直方向上的信息。细化后的骨架接近纹线,更有利于特征点的提取。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 自动指纹识别系统的原理
  • 1.2.1 指纹的基本原理
  • 1.2.2 自动指纹识别的基本原理
  • 1.3 指纹图像预处理的原理
  • 1.4 指纹图像预处理的研究现状
  • 1.5 本文主要研究内容和结构安排
  • 第二章 指纹图像的基于灰度统计和轮廓跟踪的二级分割
  • 2.1 指纹图像归一化处理
  • 2.2 指纹图像分割
  • 2.2.1 指纹图像分割的介绍
  • 2.2.2 指纹图像分割方法的分析和改进
  • 2.3 实验结果
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 指纹的方向滤波
  • 3.1 指纹方向图的计算
  • 3.1.1 常用方向图计算方法介绍
  • 3.1.2 方向图计算的分析和改进
  • 3.2 灰度图像的滤波
  • 3.2.1 指纹图像滤波算法
  • 3.2.2 指纹的方向滤波
  • 3.2.3 基于方向模板的滤波方法
  • 3.3 实验结果
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 指纹图像的基于OPTA的快速细化
  • 4.1 图像细化基本理论
  • 4.2 指纹图像的细化方法
  • 4.3 基于OPTA的快速细化方法
  • 4.4 实验结果
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 总结和探讨
  • 5.1 总结
  • 5.2 探讨
  • 参考文献
  • 致谢
  • 硕士期间的成果
  • 相关论文文献

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