低質(zhì)量指紋增強算法研究.pdf

1、自動指紋識別是較為成熟的一種生物特征識別技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于入口控制、人機交互等領(lǐng)域。但隨著社會信息化的發(fā)展，現(xiàn)有的識別方法已不能滿足實際需求。因此，近些年來，許多研究機構(gòu)都在積極投入指紋識別關(guān)鍵技術(shù)的各項研究，來提高自動指紋識別系統(tǒng)的各項性能，從而滿足實際需要。指紋增強在指紋圖像的識別過程中是尤為重要的一環(huán)，如果這部分沒有處理好，將很難通過改進后面的細節(jié)提取過程而獲得好的效果。良好的指紋增強算法是提高系統(tǒng)性能的基礎(chǔ)。本文以低質(zhì)量指紋圖

2、像為研究對象，主要針對低質(zhì)量指紋圖像的增強做了深入的研究，主要工作如下： (1)對目前常用的3種指紋圖像的增強算法：基于根濾波器、傳統(tǒng)Gabor和STFT的增強方法，進行分析和仿真實現(xiàn)，比較各種算法的性能，由于基于STFT的指紋增強方法準(zhǔn)確率最高，被選作為后續(xù)算法的參照對象。 (2)給出了基于STFT和Gabor的低質(zhì)量指紋圖像的增強算法。該算法通過STFT同時獲得方向場、頻率場等中間參數(shù)，再利用在空間域和頻率域具有最佳

3、組合特性的Gabor濾波器進行濾波。試驗結(jié)果表明，與參照算法相比較，本算法具有更好的增強效果和更快的執(zhí)行速度。 (3)構(gòu)造了方向Gabor濾波器組，把各個方向濾波器分別與指紋圖像進行卷積，然后根據(jù)STFT獲得的方向場進行濾波子圖像融合，從而得到增強后的圖像。仿真實驗結(jié)果表明，本算法簡單可行，增強效果較好。 (4)在低質(zhì)量指紋增強過程中引入NSCT，該變換對于紋理圖像的去噪和增強效果都不錯。在指紋增強的預(yù)處理階段加入無下采