基于非抽样方向滤波器组的指纹预处理技术研究

论文摘要

指纹因其唯一性和终生不变性成为目前最可靠的生物识别技术研究对象。指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，成为目前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。指纹图像预处理是自动指纹识别过程的第一个处理环节，它的好坏直接影响着自动指纹识别系统的效果。非抽样方向滤波器组（Decimation-free Directional Filter Banks，DFDFB）使用非分离的二维滤波器，能有效地提取边缘和纹理，提供2n个方向的信息，具有很高的方向精度和平移不变性，在图像去噪、分割、增强等方面得到了很好地应用。本文完成了以下工作：（1）根据非抽样方向滤波器组的特点，分析了其对指纹图像增强的理论可行性；（2）使用非抽样方向滤波器组将指纹图像分解成多个方向子图像，每个方向子图像对应一定角度的方向信息，同时将噪声分散到各个方向子图像中，从而减弱噪声的影响：（3）采用基于方向能量的方法，利用指纹图像的纹理特征，提出了一种新的前景／背景分割算法以及方向场求取方法，并与目前常用的方法进行了比较，本文提出的算法取得比较好的实验效果；（4）基于方向能量及方向场对方向子图像进行处理，增强主要方向信息、减弱次要方向信息，然后对处理后的方向子图像进行重构，从而实现对指纹图像的增强，并对增强后的指纹图像进行二值化，获得较好的二值图像。实验中使用matlab7.0作为开发工具，所用指纹来自FVC2004指纹数据库。实验结果表明该算法有效地降低了噪声的影响、连接断纹、增强了纹线的走势。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 生物特征识别技术
• 1.2 指纹识别技术
• 1.2.1 指纹图像的特征
• 1.2.2 指纹识别系统工作模式
• 1.2.3 自动指纹识别系统结构
• 1.2.4 指纹识别系统性能评价指标
• 1.3 论文的主要工作和结构安排
• 第二章 非抽样方向滤波器组的原理与实现
• 2.1 前言
• 2.2 二维多率采样系统
• 2.2.1 二维 Fourier 变换及z变换
• 2.2.2 二维多率操作
• 2.2.3 抽样矩阵
• 2.2.4 理想重构
• 2.3 非抽样方向滤波器组的设计
• 2.3.1 四通道分解
• l通道分解'>2.3.2 2^l通道分解
• 2.4 本章小结
• 第三章 指纹图像预处理过程
• 3.1 前言
• 3.2 归一化
• 3.3 非抽样方向滤波器组分解
• 3.4 方向能量估计
• 3.5 前景/背景分割
• 3.5.1 基于灰度阈值的算法
• 3.5.2 基于方向能量的分割算法
• 3.5.3 实验结果
• 3.6 求取方向图
• 3.6.1 邻域方向模板法
• 3.6.2 基于梯度算子的最小均方根法
• 3.6.3 基于方向能量的块方向图法
• 3.6.4 实验结果
• 3.7 指纹图像增强
• 3.8 二值化
• 3.9 实验结果
• 3.10 本章小结
• 第四章 总结和展望
• 4.1 总结
• 4.2 展望
• 参考文献
• 在读期间所做论文
• 致谢