指纹图像质量评估与预处理

论文摘要

作为现代身份鉴别的重要工具,指纹识别技术的研究和开发己取得重要进展,但它在识别准确性和识别速度方面还远不能满足很多实际应用的要求,仍有许多问题亟待解决。本文重点对指纹图像质量评价及预处理算法进行了研究,并提出了一些行之有效的解决方法。论文首先对指纹图像质量评价算法进行了研究,提出了一种将频域与空域评价指标相融合的新算法,该算法有效地克服了单一评价指标对图像质量评价不完善的缺陷。算法中将各指标的评价等级仅分为三级,解决了融合中不同指标的评价得分所反映的图像质量优劣不一致的问题,并用不同质量图像块在图像分块总数中所占比例来描述图像质量。实验结果表明,该算法能合理地区分出不同质量的指纹图像。其次对预处理各步骤中的相关算法进行了研究。在图像分割方面采用两级分割算法,有效地克服了单一分割算法分割精度差的缺陷。针对方向场和频率场的相关性,提出了一种新的方向场求取方法,将方向场求取范围限定在一个很小的环形区域内,减少了计算量,增加了方向信息求取的精确度。论文通过计算纹线频谱分布范围的大小来估算区域纹线曲率,取得了较准确的结果,为滤波器角度带宽的调整提供了依据。在纹线滤波器设计方面,设计了一种新的角度滤波器,它能有效地防止纹线信息被削弱,显著改善原始指纹图像的质量,滤波效果明显。最后本文改进了基于方向的图像二值化方法,改进后的方法具有很好的抗噪能力,能更准确的提取二值化阈值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 安全技术所面临的挑战
• 1.2 生物识别技术简介
• 1.3 指纹识别技术简介
• 1.3.1 指纹识别的形成与发展
• 1.3.2 指纹识别的优点及面临的问题
• 1.3.3 指纹图像质量评估的必要性及面临的问题
• 1.4 本论文的主要研究工作和内容安排
• 1.4.1 主要工作
• 1.4.2 内容安排
• 第二章 指纹识别技术综述
• 2.1 指纹的结构特征
• 2.1.1 总体特征
• 2.1.2 局部特征
• 2.2 指纹识别的基本原理
• 2.3 指纹识别系统的基本组成
• 2.3.1 指纹取像技术及其特点
• 2.3.1.1 光学取像设备
• 2.3.1.2 硅晶体电容传感器
• 2.3.1.3 热感应式传感器
• 2.3.1.4 超声波扫描取像设备
• 2.3.2 指纹识别算法的组成
• 2.3.2.1 图像预处理
• 2.3.2.2 特征提取
• 2.3.2.3 图像分类
• 2.3.2.4 特征匹配
• 2.4 指纹识别系统的评价
• 2.4.1 算法评估的标准指纹库源
• 2.4.2 评估指标
• 第三章 指纹图像质量评价
• 3.1 指纹图像质量评价概述
• 3.2 指纹图像质量评价方法
• 3.2.1 指纹图像分块及预分割
• 3.2.2 指纹图像质量评价指标选择
• 3.2.2.1 指纹图像总体质量评价指标选择
• 3.2.2.2 指纹图像分块质量评价指标选择
• 3.2.3 基于多参数融合的指纹图像质量评价方法
• 3.3 实验结果及性能分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 指纹图像预处理算法
• 4.1 指纹图像灰度变换
• 4.1.1 指纹图像规格化
• 4.1.2 指纹图像均衡化
• 4.2 指纹图像分割
• 4.2.1 常见指纹图像分割算法
• 4.2.2 指纹图像分级分割算法
• 4.3 指纹图像频率场估算
• 4.4 指纹图像方向场估算
• 4.4.1 指纹方向场求取算法概述
• 4.4.2 基于频域的方向场求取算法
• 4.5 指纹图像纹线曲率估计
• 4.6 指纹图像滤波增强
• 4.6.1 指纹图像增强概述
• 4.6.2 指纹图像滤波增强
• 4.6.2.1 指纹图像分块傅立叶变换
• 4.6.2.2 滤波器设计及图像增强
• 4.7 指纹图像二值化
• 4.8 指纹图像细化
• 4.8.1 细化相关概念
• 4.8.2 两种细化算法简介
• 4.8.2.1 快速细化算法
• 4.8.2.2 改进的OPTA 算法
• 4.8.3 两种细化算法性能分析及改进
• 4.8.3.1 快速细化算法
• 4.8.3.2 改进的OPTA 算法
• 4.8.4 复合细化算法
• 4.9 实验结果
• 4.10 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 总结
• 5.2 今后工作
• 5.3 指纹识别技术展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间所发表的论文