Gabor濾波指紋增強(qiáng)算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，指紋驗(yàn)證已經(jīng)成為個(gè)人身份驗(yàn)證的重要方式。在指紋采集的過程中，受到手指表面濕度、傷痕以及采集器表面污漬等外部環(huán)境因素的影響，采集得到的原始指紋圖像不僅包含背景噪聲，還存在指紋脊線粘連、斷裂等問題，因此執(zhí)行指紋圖像預(yù)處理算法是十分必要的。指紋預(yù)處理算法又稱為指紋增強(qiáng)算法，由于Gabor濾波器優(yōu)秀的方向和頻率選擇性，被廣泛應(yīng)用在指紋增強(qiáng)算法中。但傳統(tǒng)Gabor濾波指紋增強(qiáng)算法存在耗時(shí)長(zhǎng)、效率低下的缺點(diǎn)，為解決這一問題，

2、本文分析并優(yōu)化了算法的中間步驟，包括指紋分割、方向圖計(jì)算、濾波增強(qiáng)以及特征點(diǎn)提取與去偽等過程。
　　在指紋分割方面，本文提出了基于遺傳算法的指紋分割方法;在方向圖計(jì)算方面，改進(jìn)了鄰域方向模板，提出了結(jié)合最大灰度均值差的方向可靠性計(jì)算方法;在頻率圖計(jì)算方面，給出了MATLAB實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化策略;在Gabor濾波方面，提出了離散化Gabor濾波器組的方法，將塊頻率劃分為3個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)3種不同尺寸的Gabor濾波器;在特征點(diǎn)提取方面，提出了

3、基于路徑跟蹤與修復(fù)的特征點(diǎn)去偽算法;在參數(shù)調(diào)試方面，為了提高重復(fù)操作以及觀察圖像細(xì)節(jié)的便捷性，在MATLAB平臺(tái)上設(shè)計(jì)了人機(jī)交互界面，以色階和示意線的方式顯示了指紋方向、頻率的分布情況、圖像細(xì)節(jié)以及指紋增強(qiáng)結(jié)果。
　　為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能，本文根據(jù)特征點(diǎn)提取的GI（優(yōu)度指數(shù)）值以及平均運(yùn)算時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文基于遺傳算法的指紋分割方法錯(cuò)誤率較低、實(shí)用性較強(qiáng);在方向圖計(jì)算、方向可靠性計(jì)算以及特征點(diǎn)去