基于多分辨率分析的掌紋識別算法研究.pdf

1、多分辨率多方向性分析是數(shù)字圖像處理中的一個重要的研究內容。由于圖像的紋理內容所具有的復雜性，在不同的尺度上以不同的方向變換圖像，是一種分析圖像最為有效的辦法。小波分析使多分辨率多方向性分析在圖像處理中真正地得到了實現(xiàn)?；谛〔ǚ治龅膬?yōu)勢，以及對小波算法的改進，近來出現(xiàn)了許多超小波分析算法，Contourlets就是其中最為有效的算法之一。Contourlets不但可以在多個尺度上分解圖像，還可以對每個尺度上的分解結果進行幾乎是任意方向上

2、的分解。
　　 論文將Contourlets應用到掌紋圖像的分析與檢索中。掌紋識別是生物識別領域的一個重要分支。因為人的手掌紋理相對于很多其它的人體生物學特征更具有穩(wěn)定性、清晰性和易于采集性，因而出現(xiàn)了許多針對人體掌紋的識別算法。掌紋紋理具有明顯的總體各向異性以及紋理清晰度的層次性，大部分非常有效的算法都采用了基于多分辨率分析的方法。由于非抽樣的Contourlets的分析結果對于圖像采集中發(fā)生的旋轉與平移有一定的不變性，采用非

3、抽樣的Contourlets分析掌紋紋理是非常合適的。本文的工作如下：
　　 1.分析了Contourlets的基本原理及其在圖像處理中的應用。
　　 2.分析了掌紋處理的前期工作的必要性，提出了掌紋識別預處理算法，包含閾值分割、腐蝕運算等過程，以減小掌紋圖像旋轉平移變化對檢索的影響，并最大化地提取掌紋的關鍵區(qū)域。
　　 3.使用Contourlets提取圖像的特征，檢索圖像并進行實驗仿真。
　　 實驗表