基于突變信號分析的指紋圖像分割研究.pdf

1、生物識別技術(shù)是通過生物特征進行身份認證的一種技術(shù)，其主要通過利用人的生理或行為特征來核對或確認人的身份。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，生物識別技術(shù)的應用領(lǐng)域也日趨廣泛。在眾多生物識別技術(shù)當中，指紋識別技術(shù)由于其獨特之處，成為生物特征識別技術(shù)中用來鑒定身份最為廣泛的一種方法。在識別之前，需要將整個指紋提取出來，再進行后續(xù)處理。然而，對指紋的識別是非常細致的操作，需要達到像素級別的精度，而從指紋采集儀器輸入的指紋圖像的過程，又往往因為被采集者指紋本身

2、的因素，以及采集環(huán)境條件，或者是儀器本身的問題等種種原因造成圖像內(nèi)包含大量的噪聲，從而造成圖像質(zhì)量嚴重下降。針對此，我們需要從含有噪聲的圖像中將需要的前景（指紋）從背景中分割出來。
　　指紋分割的目的及意義就是將我們所需要的指紋的有效信息，從背景區(qū)域以及因為某些原因產(chǎn)生的模糊噪聲區(qū)域分離出來，保證后續(xù)處理（如指紋特征值提取、匹配進而成功識別）能夠順利進行。目前大多數(shù)指紋圖像分割都是對噪聲很敏感，而指紋分割算法的好壞直接影響指紋識別

3、系統(tǒng)的效率以及精確性，因此尋找一種對噪聲不算敏感的分割方法，對指紋分割領(lǐng)域來說很有意義。本文的主要工作包括：
　?。?）簡單概述現(xiàn)有的指紋圖像分割方法，提出了將數(shù)字信號處理中的突變原理應用用到指紋圖像中的方法，基于突變信號分析原理，通過運用小波變換，檢測指紋圖像的指紋圖像邊緣點——即突變點，并且標識出來。
　?。?）使用最小二乘法，將指紋邊緣進行曲線擬合，提取出指紋圖像中指紋邊緣，并在圖像中顯現(xiàn)出來，從而達到指紋圖像分割的目

4、的。實驗結(jié)果表明新分割方法對噪聲不敏感。
　?。?）使用改進的OPTA算法，將分割后的指紋進行細化，并對細化后的結(jié)果進行了改善，具體操作如下：使用消除模版，依次檢測所提取的區(qū)域，如若不符，保留該點，反之，再使用保留模版匹配對比，如果相符則保留，否則去掉。初步結(jié)果表明，細化后存在大量散點，因此為了改進效果，增加了濾過步驟，在盡可能不減少指紋有效信息的前提下，將細化后像素過小的散點從中過濾掉，優(yōu)化了細化效果。
　?。?）進行特征