指紋識別系統(tǒng)中奇異點檢測及增強算法研究.pdf

1、隨著計算機技術的迅速發(fā)展，自動指紋識別技術成為解決目前所面臨的安全問題的一種重要的手段，但是由于自動指紋識別系統(tǒng)對實時性的要求，使得一些目前比較先進的算法由于其復雜性，實際應用受到了很大的限制。為此，有必要提出一種高效、實時的識別算法以滿足目前的應用需求。 本論文主要研究了如何在噪聲比較嚴重的指紋圖像中準確、可靠地提取其中的奇異點。另外該文還對指紋增強算法進行了研究。 準確、可靠地檢測指紋圖像中的奇異點(core點和de

2、lta點)對于指紋分類和指紋點模式匹配具有非常重要的意義。在本文中，一方面，為了提高輸入指紋圖像的質(zhì)量和降低計算的復雜度，在奇異點提取前，首先進行了必要的預處理，主要包括小波多分辨率分解、圖像分割、圖像增強，這樣既可以去除指紋采集過程中產(chǎn)生的噪聲，還可以將指紋圖像的數(shù)據(jù)量大大降低；另一方面，本文還提出了一種改進的基于Poincare索引的奇異點檢測算法，即利用多次圖像錯位分塊檢測到的奇異點位置相對集中和各級分塊尺寸下采用不同的方法檢測到

3、的奇異點位置相互關聯(lián)的特性，能夠從指紋圖像中較準確、可靠地檢測出奇異點。在部分典型的低質(zhì)量指紋圖像上的實驗結果驗證了該方法的有效性，對低質(zhì)量的指紋圖像具有很好的魯棒性。 此外，本論文還研究了一種基于灰度圖象的快速指紋增強算法，它可以基于局部紋線頻率和局部紋線方向自適應的改善指紋圖像脊谷結構的清晰度。此算法利用了Gabor濾波器良好的帶通性，以多次分塊指紋圖像后提取的指紋紋線方向和分塊紋線頻率為參數(shù)，使用Gabor濾波器對質(zhì)量比較