多小波理論在指紋與手指靜脈圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、繼單生物特征識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，多生物特征識(shí)別技術(shù)又以其高穩(wěn)定性，高可靠性得到了越來(lái)越多的關(guān)注。多生物特征的發(fā)展將進(jìn)一步提高生物特征識(shí)別的可行性和可靠性，本課題的研究即是基于指紋與手指靜脈雙模態(tài)生物特征的結(jié)合。 圖像預(yù)處理是自動(dòng)識(shí)別過(guò)程的第一個(gè)處理環(huán)節(jié)，它的好壞將直接影響到待處理圖像在后續(xù)的邊緣檢測(cè)、圖像分割、特征提取和模式識(shí)別的結(jié)果。然而在圖像獲取、圖像傳輸?shù)冗^(guò)程中，卻又不可避免地受到各種噪聲的干擾，因此，對(duì)獲取的指紋和手指靜

2、脈圖像進(jìn)行預(yù)處理，成為一個(gè)很重要的研究課題。 因?yàn)樾〔ㄗ儞Q在時(shí)頻域具有多分辨率的特性，可靈活地對(duì)信號(hào)局部特征進(jìn)行提取和時(shí)變?yōu)V波，所以，基于小波的圖像去噪成為現(xiàn)有去噪算法的主流。但在高維情況下，對(duì)于文中要處理的指紋和手指靜脈圖像所表現(xiàn)出來(lái)的豐富的線面紋理信息，給小波變換的應(yīng)用帶來(lái)了局限性。特別在噪聲的影響下使得指紋圖像的脊線結(jié)構(gòu)不清晰，手指靜脈的血管脈絡(luò)模糊，這就限制了單小波理論算法去噪效果的進(jìn)一步提高。因此我們開(kāi)始關(guān)注具有良好性

3、質(zhì)的多小波理論，如Ridgelet、Curvelet及Contourlet這些多尺度幾何分析方法。 本文首先對(duì)這些多尺度幾何分析變換方法進(jìn)行詳細(xì)地研究和討論，包括原理、構(gòu)造方法、性能等，在此基礎(chǔ)上，以指紋及手指靜脈圖像為研究對(duì)象，利用多小波理論變換將圖像變換到多小波域，進(jìn)行去噪仿真實(shí)驗(yàn)研究。并通過(guò)信噪比，均方根誤差等評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)作為圖像去噪后的質(zhì)量評(píng)價(jià)，對(duì)指紋和手指靜脈圖像的去噪結(jié)果做了相應(yīng)的分析。 最后，論文對(duì)處理后的指紋