指紋識別圖像預(yù)處理算法研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展,傳統(tǒng)的基于信物或口令的安全系統(tǒng)顯得越來越脆弱,不能適應(yīng)現(xiàn)代安全系統(tǒng)的需要,因而人們需要研究更加安全可靠,防偽性能更好的安全系統(tǒng)。指紋識別技術(shù)就是在這種背景下產(chǎn)生的,它借助人體的生理特征來提高身份識別的可靠性,目前已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點。指紋識別大體分為三個步驟:預(yù)處理、特征提取和特征匹配。
　　本文集中于研究預(yù)處理和特征提取部分,并針對預(yù)處理和特征提取中的一些關(guān)鍵算法和實現(xiàn)進行了研究和優(yōu)化,其主要內(nèi)容如下:首先對

2、原始輸入圖像進行圖像分割和規(guī)格化,提取出有效指紋處理區(qū)域及減少脊線和谷線之間的灰度差異,以便于后續(xù)的操作。其次,對傳統(tǒng)的Gabor濾波增強算法進行了改進,在提取指紋塊方向圖時,提出了一種新穎的基于每個指紋像素塊周圍塊的方向來評估本塊方向的方法;在提取指紋頻率時,在算法中增加了判斷虛假波峰的步驟,實驗證明該改進算法取得了很好的增強效果。第三,在細化步驟中,分析了常用細化算法如快速細化算法,OPTA細化算法及改進的OPTA細化算法在細化后圖

3、像毛刺較多,分叉點處不能保證徹底細化等的原因,進行了相應(yīng)的改進,在改進的OPTA細化算法的基礎(chǔ)上增加了4個消除模板并刪除了3個保留模板,實驗證明,改進后的模板取得了較好的細化效果,圖像光滑無毛刺。第四,在特征提取方面,本論文提出了一種新的8鄰域編碼紋線跟蹤算法,去除了一些在細化算法中已經(jīng)優(yōu)化并除去的連續(xù)點、分叉點的模板,標注出端點和分叉點來進行特征提取。
　　實驗表明,該算法具有較小的運算量和較高的準確性。上述算法在本文中均用Vi