Gabor濾波指紋增強算法研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展，指紋驗證已經(jīng)成為個人身份驗證的重要方式。在指紋采集的過程中，受到手指表面濕度、傷痕以及采集器表面污漬等外部環(huán)境因素的影響，采集得到的原始指紋圖像不僅包含背景噪聲，還存在指紋脊線粘連、斷裂等問題，因此執(zhí)行指紋圖像預處理算法是十分必要的。指紋預處理算法又稱為指紋增強算法，由于Gabor濾波器優(yōu)秀的方向和頻率選擇性，被廣泛應用在指紋增強算法中。但傳統(tǒng)Gabor濾波指紋增強算法存在耗時長、效率低下的缺點，為解決這一問題，

2、本文分析并優(yōu)化了算法的中間步驟，包括指紋分割、方向圖計算、濾波增強以及特征點提取與去偽等過程。
　　在指紋分割方面，本文提出了基于遺傳算法的指紋分割方法;在方向圖計算方面，改進了鄰域方向模板，提出了結合最大灰度均值差的方向可靠性計算方法;在頻率圖計算方面，給出了MATLAB實現(xiàn)的優(yōu)化策略;在Gabor濾波方面，提出了離散化Gabor濾波器組的方法，將塊頻率劃分為3個等級，對應3種不同尺寸的Gabor濾波器;在特征點提取方面，提出了

3、基于路徑跟蹤與修復的特征點去偽算法;在參數(shù)調試方面，為了提高重復操作以及觀察圖像細節(jié)的便捷性，在MATLAB平臺上設計了人機交互界面，以色階和示意線的方式顯示了指紋方向、頻率的分布情況、圖像細節(jié)以及指紋增強結果。
　　為了驗證改進算法的性能，本文根據(jù)特征點提取的GI（優(yōu)度指數(shù)）值以及平均運算時長兩個指標對算法進行了對比實驗。實驗結果表明，本文基于遺傳算法的指紋分割方法錯誤率較低、實用性較強;在方向圖計算、方向可靠性計算以及特征點去