指纹图像的分割算法

图像分割是指纹图像预处理中的重要步骤，单独使用常用的方差法和方向法，效果往往不是很好，但它们各有所长．优缺点互补．本文介绍了一种基于方差法和方向法的合成分割算法，实验结果验证了此方法的有效性．     

一套有效的指纹图象预处理算法*

主要探讨在开发指纹识别系统中所实现的一套预处理算法,首先讨论了指纹图象的特点。然后,详细介绍了基于这些特点预处理算法,最后对一个处理示例,给出了算法在各个步骤中得到的处理结果。     

基于多峰检测和能量权重的指纹纹线距离估计方法

指纹纹线距离是指纹的本质属性,也是目前主流指纹增强技术中的常用参数,而指纹增强在指纹识别过程中起着去除噪声影响并同时突出关键特征信息的重要作用,因此,纹线距离估计是自动指纹识别系统的一个关键环节。基于精确、可靠地实现指纹纹线距离估计仍然是一个比较困难的任务,提出了基于多峰值检测和基于能量权重2种方法实现纹线距离的估计,并通过在指纹图像增强和指纹细节点提取过程中的应用对纹线距离效果估计进行验证。实验结果表明,该方法可以获得较好的纹线距离估计效果。     

基于大窗口频谱分析的指纹纹线距离估计方法

纹线距离是指纹图像纹理结构的本质属性之一,在自动指纹识别中有着重要的应用,但至今尚未形成较为完善的解决纹线距离问题的方法．对该问题进行了较为深入的研究,采用基于大窗口的频谱分析方法实现了对纹线距离的估计．在FVC2000及FVC2002部分典型图像上的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性．     

一种基于频谱分析的指纹纹线距离估计方法

纹线距离是指纹图像纹理结构的本质属性之一,在自动指纹识别中有着重要的应用．已经有人对指纹纹线距离问题进行了研究,但至今尚未形成较为完善的解决方法．采用基于大窗口的频谱分析方法实现了对指纹纹线距离的估计．在FVC2000及FVC2002部分典型图像上的实验结果验证了本文方法的有效性和鲁棒性．     

基于相位的指纹图像预处理与匹配算法

自动指纹识别技术的研究和应用是目前生物特征识别研究的热点课题,近年来被广泛应用于各种个人身份识别和验证系统中．自动指纹识别技术大致可以分为指纹图像预处理和指纹匹配两个主要过程．本文并针对指纹图像的特点设计了基于相位指纹图像预处理与匹配算法,解决了图像归一化、图像分割和方向场平滑和图像二值化中出现的问题．     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值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。实验表明，此方法对于不同质量的图像都有着令人满意的处理效果。     

基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位

基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性，提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法，求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点．结合改进的Poincareindex法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位，在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果，可满足实际使用的需要．     

基于方向场的半区域指纹分类方法

提出了一种基于指纹方向场半区域指纹特征构造方法，并将此特征用于指纹分类．该方法充分利用了不同类型指纹方向场的结构特点，将指纹图像方向场中反映指纹全局特征的区域(感兴趣区域)分成许多小扇区，将扇区内所有像素方向的平均值作为该扇区的特征值，并将其按一定顺序排列起来构成一枚指纹的特征矢量．所提出的指纹特征矢量构造方法具有计算简单、特征矢量短等特点．实验结果表明，此方法构造的特征矢量在3种类型的指纹分类上具有令人满意的效果．     

基于动态分块的指纹图像方向图研究

计算指纹点方向图和块方向图,并在此基础上利用指纹纹理方向变化特征采用动态分块的方法求取指纹方向图.该方法更准确地反映指纹的脊线方向信息.     

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.     

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。     

指纹图像增强及无效区域提取

由于指纹采集设备的不完善性,对于干、湿、脏、老化、磨损的指纹,往往难以采到清晰的图像.本文给出了一套指纹增强的方法,实现了指纹沿指纹方向的图像增强,并针对该算法提出一种有效的去除无效区域的算法.     

基于模型分析的指纹奇异点检测

针对传统的奇异点检测方法主要基于方向场变化且容易受噪声影响,提出了一种新的基于模型分析的指纹奇异点检测方法.首先用基于离散余弦变换基函数对方向场进行建模,在计算方向场的基础上,利用常微分方程系统线性化数学模型,通过对模型参数和平衡点进行分析,检测指纹奇异点位置.实验结果表明,基于常微分方程线性化模型分析的指纹奇异点检测方法比传统的Poincare Index方法对噪声更具有较好的鲁棒性,能进一步提高奇异点检测的准确度.
     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究,提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法,该算法具有简单、快速、效果好的优点;基于指纹方向场的半区域特征提取方法,采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题.实验表明,分类精度良好.     

基于Gabor相位的指纹图像细化算法

利用复数形式的Gabor滤波器, 在对指纹图像进行增强的同时, 得到增强图像的相位, 再利用边缘检测的方法提取相位图中的跳变区域, 直接得到脊线的细化结果。此方法不同于传统的模板匹配的细化算法, 不需要对图像进行二值化, 减少了中间步骤, 从而提高了细化速度和细化结果的准确性。实验结果表明此方法具有更短的细化时间和更好的细化效果。     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究，提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法，该算法具有简单、快速、效果好的优点；基于指纹方向场的半区域特征提取方法，采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题．实验表明，分类精度良好．     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.