指紋圖像壓縮算法及其應用的研究.pdf

1、在目前眾多的生物特征識別技術(shù)中,相對成熟且應用最廣泛的是自動指紋識別技術(shù)。通常一個典型的自動指紋識別系統(tǒng)主要包括指紋圖像的采集、預處理、特征提取、匹配等實現(xiàn)過程。系統(tǒng)一般處理的是由傳感器采集到的原始指紋圖像,因此伴隨著采集的指紋圖像樣本的不斷增加,這些大量的指紋圖像數(shù)據(jù)給系統(tǒng)的存儲介質(zhì)和通信帶寬造成了巨大的負擔。尤其是對于那些大型應用來說問題會更加突出,比如公安系統(tǒng)的罪犯指紋數(shù)據(jù)庫,交通系統(tǒng)的駕駛員指紋數(shù)據(jù)庫等這些大型指紋數(shù)據(jù)庫的采集存

2、儲工作。顯然,為了有效地解決這個問題,就需要對指紋圖像進行壓縮編碼。本文在分析了一些經(jīng)典的基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮算法基礎上,對指紋圖像壓縮算法以及它在指紋圖像頻譜識別中的應用進行了研究。本文主要進行了以下工作:
　　 (1)分析了幾種經(jīng)典的基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮編碼方法,并介紹了最新的國際圖像壓縮標準JPEG2000的組成部分及核心技術(shù)。
　　 (2)基于FBI的WSQ算法,提出了一種改進的指紋圖像壓縮算法IWS

3、Q。
　　 該改進算法IWSQ的要點如下:1)用更為簡單的提升格式實現(xiàn)了指紋圖像信源的小波分解:2)對小波系數(shù)進行基于子帶能量的自適應標量量化過程;3)結(jié)合具體的量化方案和小波系數(shù)特點進行編碼模塊的劃分,并對每一個編碼模塊選擇合適的編碼方式進行組合編碼;4)針對部分高頻子帶模塊輸出的Huffman碼流的特點,使用了一種高效的自適應游程編碼進行二次編碼,并通過仿真結(jié)果確定編碼的具體參數(shù),來最大限度的提高圖像壓縮率。
　　

4、改進編碼算法IWSQ的實現(xiàn)是由C++語言在VS2005平臺下完成。將設計的IWSQ算法與WSQ算法,EZW算法在MatlabR2001a平臺下進行性能比較。結(jié)果表明,在相同的比特率條件下IWSQ算法相比于WSQ算法PSNR提高了2～4dB;并通過對重構(gòu)圖像的細節(jié)點提取過程,驗證了該算法相比于EZW算法,能更有效地保護指紋圖像的細節(jié)點。
　　 (3)分析了用于指紋圖像頻譜識別的POC算法和BLPOC算法。在BLPOC算法的基礎上,