指紋圖像增強(qiáng)及分類.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，指紋識別已成為生物特征識別中一個重要的研究課題，指紋作為一種獨(dú)特的身份特征已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。但目前指紋識別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于獲得的指紋圖像的質(zhì)量，而采集的圖像不同程度上存在著缺陷，因此需要進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)以達(dá)到實(shí)用要求。本文主要研究了指紋圖像的預(yù)處理和指紋圖像的增強(qiáng)方法，特別是研究了方向?yàn)V波和Gabor濾波對指紋圖像的增強(qiáng)，并對Gabor濾波做出了一些改進(jìn)。同時也介紹了指紋圖像的分類算法。

2、本文首先總結(jié)了在指紋圖像預(yù)處理中涉及到的一些常用算法，如圖像規(guī)一化，指紋圖像分割及方向圖的計(jì)算。然后介紹了一種連續(xù)方向圖算法，用該算法來描述指紋圖像和以前的算法相比更加精確，不同方向上的過渡性更好，為后面的工作提供可靠的基礎(chǔ)。 本文根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目的需要，介紹并研究了方向?yàn)V波，Gabor濾波指紋圖像增強(qiáng)算法。針對方向?yàn)V波采用連續(xù)方向圖，通過比較采用12個方向的方向圖進(jìn)行方向?yàn)V波，并取得了很好的實(shí)用效果。研究了Gabor濾波算法，介紹

3、了兩種紋線頻率估計(jì)算法，通過實(shí)驗(yàn)比較了一些參數(shù)對Gabor濾波結(jié)果的影響，并利用Gabor濾波器可以分解為正交方向的一維高斯帶通濾波器和一維高斯低通濾波器的特點(diǎn)，將二維濾波分解為兩次一維濾波，從而降低了算法的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠很好的增強(qiáng)指紋的紋線結(jié)構(gòu)并抑制噪聲。 指紋的分類是自動指紋識別系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié)。本文粗略介紹了目前的指紋分類算法，重點(diǎn)介紹了基于二叉樹和SVM的指紋分類算法。該算法應(yīng)用二叉樹理論將原始分類數(shù)據(jù)