基于FTIR多光谱图像的指纹图像分割算法研究

论文摘要

近年来,指纹识别作为生物识别的代表性技术已经取得了长足进展,现场遗留的潜指纹作为一类特殊的痕迹证据,备受各国学者及政府的高度重视,具有极其重要的研究价值。但由于现场潜指纹的某些独有特征,如模糊性,残缺性,背景复杂性,脊线断裂性,纹线重叠性等等,使得该类指纹的有效检测及精确认证技术至今仍处于瓶颈状态,这严重制约了现场潜指纹鉴定技术的发展,也使得它的进一步应用推广受到限制。中红外分析是以物质的不同化学结构对红外光的吸收差异为基础的分析方法。指纹残留物中包含脂肪酸酯类、皮肤上的微小蛋白质和羟基酸盐等,其特征峰分布在中红外区域,可充分反映现场指纹信息的全光谱图像数据将由几百到几千波数光谱信息组成。本文以红外光谱指纹为研究对象,以Contourlet变换作为分解工具,完成了对光谱指纹图像的分割。本文的主要工作如下：首先,对红外光谱分析方法进行了深入研究。使用基于SpotLight400的红外成像系统对模糊指纹痕迹进行多光谱无损采集的同时将光谱分析与图像处理相结合进行光谱指纹图像的预处理。其次,分别介绍了Gabor滤波器、小波变换和Contourlet变换,并对它们的特点及系数分布做了分析。最后,通过Contourlet分解后对高频系数进行修正去噪,采用模极大值检测突出显现指纹脊线,并使用方向中值滤波连接断裂的指纹线,改进了基于Contourlet变换的指纹图像分割方法。通过仿真实验证实了该方法分割的指纹图像不仅平滑连贯且细节精确,最后对预处理得到的指纹图像进行了分割处理,改善了其整体视觉效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 指纹图像分割的研究内容
• 1.2.1 图像分割的一般过程
• 1.2.2 指纹图像分割的目的与意义
• 1.3 国内外研究和发展现状
• 1.3.1 指纹分割技术
• 1.3.2 潜指纹显现方法
• 1.4 论文的主要工作
• 第2章 红外多光谱的潜指纹预处理技术
• 2.1 红外多光谱成像技术
• 2.1.1 红外技术
• 2.1.2 多光谱成像技术
• 2.1.3 傅里叶变换红外光谱的优点
• 2.2 多光谱指纹图像预处理技术
• 2.2.1 指纹红外光谱的常用处理技术
• 2.2.2 主成分分析技术（PCA）
• 2.2.3 二阶导数光谱分析
• 2.2.4 灰度处理
• 2.3 实验结果与分析
• 2.3.1 多光谱红外指纹图像的采集
• 2.3.2 多光谱红外指纹图像预处理
• 2.4 本章小结
• 第3章 从小波变换到Contourlet变换
• 3.1 小波变换
• 3.1.1 连续小波变换和离散小波变换
• 3.1.2 二维小波变换
• 3.1.3 二维小波变换在指纹中的应用
• 3.1.4 小波变换在图像处理中的不足
• 3.2 Contourlet变换
• 3.2.1 多尺度几何分析
• 3.2.2 Contourlet变换原理
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于Contourlet变换的指纹分割方法研究
• 4.1 引言
• 4.2 经典指纹图像处理算法
• 4.2.1 基于小波域的软阈值算法
• 4.2.2 基于Gabor函数的指纹图像增强算法
• 4.3 基于Contourlet变换的指纹图像分割算法
• 4.3.1 方向估计
• 4.3.2 非下采样Contourlet变换
• 4.3.3 Contourlet系数与指纹图像
• 4.3.4 模极大值检测
• 4.3.5 方向中值滤波
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢