指紋圖像增強(qiáng)改進(jìn)型算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、指紋識別以其唯一性，終身不變性，不可丟失性等優(yōu)勢成為目前高效、廣泛的識別算法之一，是生物特征識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但是，由于指紋自動(dòng)識別系統(tǒng)的性能在很大程度上取決于所采集的指紋圖像質(zhì)量，因而其圖像質(zhì)量的優(yōu)劣決定了指紋自動(dòng)識別系統(tǒng)的識別率和運(yùn)算效率等性能，到目前為止這一問題并沒有得到很好解決。
　　 論文以FVC標(biāo)準(zhǔn)指紋庫中的劣質(zhì)采樣指紋為研究對象，以Gabor濾波算法、模糊集理論、插值算法等為基礎(chǔ)，對劣質(zhì)采樣指紋預(yù)處理中的增強(qiáng)環(huán)節(jié)

2、進(jìn)行了深入分析和研究，提出了基于Gabor濾波的指紋圖像增強(qiáng)改進(jìn)算法以及基于模糊C-均值和非線性插值的指紋圖像增強(qiáng)算法。兩種算法均通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，并獲得較好的效果。論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括:
　　 1.論文對基于頻率域和空間域的指紋圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行了分析和總結(jié);對比了Gabor濾波、方向場、模糊集、圖像插值等方法的優(yōu)劣;對圖像采樣、預(yù)處理、細(xì)節(jié)點(diǎn)提取和指紋匹配等關(guān)鍵問題均做了深入分析;詳細(xì)討論了錯(cuò)誤拒絕率FRR和錯(cuò)誤接受

3、率FAR的閾值變換曲線，以及FAR與FRR之間的關(guān)聯(lián)性。
　　 2.論文對比較優(yōu)秀且應(yīng)用廣泛的Gabor濾波算法、模糊集算法以及插值算法進(jìn)行了詳細(xì)分析。針對二維Gabor濾波算法的缺陷，提出一種基于Gabor濾波的指紋圖像增強(qiáng)改進(jìn)算法。算法采用小波變換的方法對指紋圖像進(jìn)行單層分解，得到水平、垂直和對角三種方向的細(xì)節(jié)系數(shù);最終采用基于Gabor濾波的算法進(jìn)行增強(qiáng)和重構(gòu)。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對低質(zhì)量指紋圖像的增強(qiáng)具有較好的效果。

4、
　　 3.論文提出基于模糊C均值和非線性插值的指紋圖像增強(qiáng)算法。為有效解決指紋圖像對比度不強(qiáng)、非線性失真等問題，算法汲取了模糊C-均值聚類和非線性插值算法的優(yōu)勢。在插值的基礎(chǔ)上使用模糊C-均值聚類分割，選取適當(dāng)?shù)木垲悢?shù)c和加權(quán)指數(shù)m，進(jìn)而確定插值點(diǎn)的坐標(biāo)和插值公式，從而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。采用FVC標(biāo)準(zhǔn)指紋庫中的指紋進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，仿真結(jié)果表明，該算法能夠有效降低算法復(fù)雜度，提高指紋的匹配準(zhǔn)確率與效率，可以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求，為提高指