指紋識(shí)別圖像預(yù)處理算法研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展,傳統(tǒng)的基于信物或口令的安全系統(tǒng)顯得越來(lái)越脆弱,不能適應(yīng)現(xiàn)代安全系統(tǒng)的需要,因而人們需要研究更加安全可靠,防偽性能更好的安全系統(tǒng)。指紋識(shí)別技術(shù)就是在這種背景下產(chǎn)生的,它借助人體的生理特征來(lái)提高身份識(shí)別的可靠性,目前已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。指紋識(shí)別大體分為三個(gè)步驟:預(yù)處理、特征提取和特征匹配。
　　本文集中于研究預(yù)處理和特征提取部分,并針對(duì)預(yù)處理和特征提取中的一些關(guān)鍵算法和實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究和優(yōu)化,其主要內(nèi)容如下:首先對(duì)

2、原始輸入圖像進(jìn)行圖像分割和規(guī)格化,提取出有效指紋處理區(qū)域及減少脊線和谷線之間的灰度差異,以便于后續(xù)的操作。其次,對(duì)傳統(tǒng)的Gabor濾波增強(qiáng)算法進(jìn)行了改進(jìn),在提取指紋塊方向圖時(shí),提出了一種新穎的基于每個(gè)指紋像素塊周?chē)鷫K的方向來(lái)評(píng)估本塊方向的方法;在提取指紋頻率時(shí),在算法中增加了判斷虛假波峰的步驟,實(shí)驗(yàn)證明該改進(jìn)算法取得了很好的增強(qiáng)效果。第三,在細(xì)化步驟中,分析了常用細(xì)化算法如快速細(xì)化算法,OPTA細(xì)化算法及改進(jìn)的OPTA細(xì)化算法在細(xì)化后圖

3、像毛刺較多,分叉點(diǎn)處不能保證徹底細(xì)化等的原因,進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn),在改進(jìn)的OPTA細(xì)化算法的基礎(chǔ)上增加了4個(gè)消除模板并刪除了3個(gè)保留模板,實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)后的模板取得了較好的細(xì)化效果,圖像光滑無(wú)毛刺。第四,在特征提取方面,本論文提出了一種新的8鄰域編碼紋線跟蹤算法,去除了一些在細(xì)化算法中已經(jīng)優(yōu)化并除去的連續(xù)點(diǎn)、分叉點(diǎn)的模板,標(biāo)注出端點(diǎn)和分叉點(diǎn)來(lái)進(jìn)行特征提取。
　　實(shí)驗(yàn)表明,該算法具有較小的運(yùn)算量和較高的準(zhǔn)確性。上述算法在本文中均用Vi