基于小波變換的低質(zhì)量指紋圖像增強(qiáng)算法及其實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、本文從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面，重點(diǎn)對(duì)指紋圖像采集、指紋圖像增強(qiáng)和增強(qiáng)后處理進(jìn)行了深入的分析和研究。主要成果如下：　　基于小波變換，針對(duì)低質(zhì)量指紋圖像提出了增強(qiáng)改進(jìn)算法。利用小波變換的高低頻分解特性，結(jié)合指紋圖像方向場(chǎng)信息，去除原始指紋圖像中的噪聲信號(hào)，并將圖像進(jìn)行二值化分割，同時(shí)保留了原始圖像中指紋脊線的重要特征，實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)的目的?！　√岢隽酥讣y圖像增強(qiáng)后處理(post-enhancement)算法。在指紋圖像細(xì)化后，在圖像中可能會(huì)有

2、一些短刺、短脊以及類似于氣泡的特征出現(xiàn)，本論文通過將大量增強(qiáng)處理后的圖像與原始圖像進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，這些特征幾乎都是偽特征。而這些偽特征會(huì)嚴(yán)重影響到后續(xù)的指紋特征提取和匹配，因此必須將它們?nèi)コ簟Ｍㄟ^大量實(shí)驗(yàn)研究和分析，這些偽特征基本上可以分解為端點(diǎn)和分叉點(diǎn)這兩種基本的特征，而往往這兩種基本特征是相伴出現(xiàn)在短刺、短脊以及類似于氣泡的這些特征中的。該算法根據(jù)偽特征的這個(gè)特點(diǎn)以及利用區(qū)域像素統(tǒng)計(jì)閾值，在所有可能的特征點(diǎn)周圍進(jìn)行搜索，尋找在極小鄰

3、域內(nèi)成對(duì)出現(xiàn)的特征點(diǎn)(這些特征點(diǎn)幾乎都是偽特征點(diǎn))并對(duì)它們進(jìn)行消除，取得了理想的結(jié)果。　　設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于FPS200的指紋圖像采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括外部MCU硬件電路、串口通訊電路、計(jì)算機(jī)參數(shù)設(shè)置和采集軟件等。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行采集實(shí)驗(yàn)，得到了在不同參數(shù)下的圖像采集結(jié)果，通過比較和分析，從而確定了芯片的運(yùn)行參數(shù)、外圍電路和通訊協(xié)議。　　最后，利用自行研制的基于FPS200芯片的指紋圖像采集實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，對(duì)本文提出的低質(zhì)量指紋圖像增強(qiáng)算法和后處