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文檔簡(jiǎn)介
1、指紋作為生物特征,既是用于個(gè)人識(shí)別的最古老的模式,也是當(dāng)今最普遍使用的方式。隨著指紋認(rèn)證系統(tǒng)(FVS)日趨成熟,它已成為最流行也最可靠的生物特征識(shí)別技術(shù)。指紋圖像增強(qiáng)是指紋認(rèn)證系統(tǒng)中十分重要的一步。
對(duì)于低質(zhì)量的圖像,指紋圖像增強(qiáng)是必須的。指紋圖像增強(qiáng)的目的是提高脊線和谷線結(jié)構(gòu)的清晰度,避免生成偽特征,從而確保特征提取的準(zhǔn)確性和可依賴性。因此,近年來(lái),它引起了人們廣泛的關(guān)注。指紋的特征提取和匹配算法的性能非常依賴于輸入指紋
2、圖像的質(zhì)量,而指紋圖像的“質(zhì)量”卻不能客觀的衡量;它大致與指紋圖像的脊線結(jié)構(gòu)的清晰度相一致。一幅高質(zhì)量的指紋圖像有高對(duì)比度及明確界定的脊線和谷線。而低質(zhì)量的指紋圖像則有低對(duì)比度及脊線間的不清界限。
在這篇論文中,我們提出了一種基于不可分小波變換的指紋增強(qiáng)新方法。我們的方法能產(chǎn)生脊線和谷線間的高對(duì)比度。我們先使用不可分小波變換分解指紋圖像,不可分小波變換能有效地分解指紋圖像,獲得小波系數(shù)。然后,依據(jù)圖像的幾何特征,用自適應(yīng)方
3、法來(lái)修改這些系數(shù)來(lái)減少噪聲并增加脊線和谷線間的對(duì)比度。之后,我們用逆小波變換來(lái)映射該結(jié)果。我們用一個(gè)二維中濾波器減少噪聲保留邊界,來(lái)展示我們的結(jié)果。與以前的其他方法比較,該方法具有較好的增強(qiáng)效果。與傳統(tǒng)的小波變換相比,我們的研究表明,由不可分小波變換生成的三個(gè)高頻的子圖像能提取更多的高頻信息,不再過(guò)分關(guān)注于這三個(gè)特別的方向。不可分小波是濾波器組中的一種,它的特點(diǎn)是捕獲所有方向的奇異性。它還擁有傳統(tǒng)小波所有的多分辨率分析和低計(jì)算復(fù)雜度的能
4、力。這樣,與可分離的小波變換相比,不可分小波變換的高頻子圖能顯示更為可取的特征。
我們提出的方法應(yīng)用于對(duì)比度增強(qiáng),對(duì)比度增強(qiáng)是圖像處理,模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中基本課題中的一個(gè)。特別是在同質(zhì)區(qū),這個(gè)對(duì)比度能被限制,從而避免放大出現(xiàn)在圖像中的任何噪聲。對(duì)比度增強(qiáng)方法分為間接方法和直接方法。間接方法用于修改既沒(méi)有效率也沒(méi)有效益的直方圖,因?yàn)樗鼉H拉伸全局分布的強(qiáng)度。直接方法用于定義對(duì)比的測(cè)量方法,并用它來(lái)增強(qiáng)對(duì)比度。直接方法比間接
5、方法有更好的性能。
我們的結(jié)果與其他增強(qiáng)方法作對(duì)比,如直方圖均衡化(HE),輪廓增強(qiáng),Gabor 濾波,短時(shí)傅里葉變換(STFT)分析及可分離小波變換等。當(dāng)在圖像中有高強(qiáng)度分布時(shí),直方圖均衡化不能很好的工作,因?yàn)樵趫D像中頻率較低的強(qiáng)度值會(huì)丟失。比較基于小波與基于輪廓變換的對(duì)比度增強(qiáng),要考慮兩個(gè)參數(shù):平滑度和細(xì)節(jié)增強(qiáng)。當(dāng)增強(qiáng)后需要平滑的圖像時(shí),小波變換更好。當(dāng)使用基于短時(shí)傅里葉變換分析和Gabor 濾波的指紋增強(qiáng)時(shí),僅在空間
6、域或在頻域有一些分析的優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)。我們知道,指紋圖像增強(qiáng)在二值脊線圖或直接灰度圖中操作。二值化將產(chǎn)生更多的偽細(xì)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)并失去某些有價(jià)值的原始圖像信息。因此,我們的增強(qiáng)算法直接作用于灰度圖像。我們使用由一維小波變換濾波器組產(chǎn)生的二維可分離濾波器組,在結(jié)果中我們比較可分離小波變換和不可分小波變換。盡管一維小波變換濾波器組證明是支持緊湊的,但它卻僅提取三個(gè)方向(如水平、垂直、對(duì)角)的奇異性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們提出的算法能增強(qiáng)脊
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