指纹图像处理中方向滤波器的研究与实现

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指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现

指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现
Ah出删l As the foundation of the fingerprint matching,preproeessing and minutiae extraction is essential to the whole
algorithm for fingerprint recognition.In this paper,a set of algorithms for preprocessing and minutiae extraction is designed
∥ /燃
a末梢点 图1末梢点和分叉点
图2自动指纹识别系统流程图
3指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图3所示。
方向滤波 图3指纹图像预处理算法流程图 各步骤得到的图像如图4所示。
-原始指纹图像 b规格化后的图像 { c方向滤波后的图像
d=值化丘的盥像
e细化后的图像
3.1规格化
图4预处理实验效果图
3.4细化
细化处理(Thinning)是指在二值化的指纹图像上,在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素,直到纹 线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为 原始纹线的骨架中心,并保持纹线细节特征以及纹线的收 敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细 节特征点提取的前提,如果无法得到较好的细化图像,后续
不高。本文采用LinHong等人开发的基于最小均方估计
算法,即公式法。公式见式(3)、式(4):
=G(i一1,歹一1)+2G(i,歹一1)+
{二
G(i+1,i—1)一G(i一1.i+1) 2G(i,J+1)一G(i+1,j+1) =G(i一1,j一1)+2G(i,J+1)+ G(i一1,J+1)一G(i+1,J一1)

基于图像处理技术的指纹识别系统研究与应用

基于图像处理技术的指纹识别系统研究与应用
结合生物识别技术和网络安全技 术,实现在线支付的双重验证和 安全保障。
系统在其他领域的应用前景展望
智能家居
将指纹识别技术应用于家居安全系统,实现家庭成员的身 份识别和权限管理。
医疗保健
在医疗设备和系统中集成指纹识别技术,确保患者用药、 治疗等过程的安全性和准确性。
教育考试
在教育考试等场合应用指纹识别技术,确保考生身份的真 实性和考试的公平性。
指纹匹配模块
将提取的特征点与指纹库中的指纹特征进行比对,找出匹配的指纹。
系统管理模块
负责系统的用户管理、指纹库管理等。
系统测试方案设计与实施
测试方案
设计多组测试用例,包括不同质量指纹图像的识别、不同角度指 纹图像的识别、不同手指的识别等。
测试数据
收集大量真实指纹图像作为测试数据,确保测试的准确性和可靠性 。
测试环境
搭建与实际使用环境相似的测试环境,包括硬件设备和软件配置。
系统测试结果分析与讨论
识别准确率
统计各组测试用例的识别准确 率,分析影响准确率的因素, 如指纹图像质量、识别算法性
能等。
识别速度
测试系统在不同条件下的识别 速度,分析影响识别速度的原 因,如硬件配置、算法优化等 。
可靠性评估
对系统进行长时间运行测试, 评估系统的稳定性和可靠性。
结果讨论
根据测试结果分析系统的优缺 点,提出改进意见和建议。
06
基于图像处理技术的指纹识别系 统应用与展望
系统在公共安全领域的应用案例介绍
刑事侦查
利用指纹识别系统对犯 罪现场留下的指纹进行 比对,快速锁定犯罪嫌 疑人身份。
出入境管理
在海关、边检等场所应 用指纹识别系统,对出 入境人员进行身份核实 和记录。

基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案

基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案

t nSs m ( FS .T i sh m ae nd et napoi ai e o hl et aigtep i r n t nf l o nep n, i yt o e A I ) h c e eb sdo i ci p r m t nm t dw i sm t h o t i t i e f grr t s r o x o h e i n n o e ao i d f i i
第2 7卷 第 9期 21 0 1年 9月
信 号 处 理
S GNAL PROCESS NG I I
Vo . 7. NO 9 12 . S p. 2 e 011
基 于 8方 向 脊 向 滤 波 器 的 指 纹 预 处 理 方 案
王L U Ho g・ i Z Ya Ja ・ n I n - HANG e g p we P n
( T e aoao f a oa D fneT cnlg , h nhnU i r t, h nh n u ndn 10 0 hn ) A R K yL brt yo t nl ees eh o y S eze nv sy Se ze ,G ago g 6 ,C ia r N i o ei 58
图像 中的每个像素点选取与其方 向信 息相 应 的滤波器 模板 进行 图像增 强。在 F C 04公 布的指 纹 图像 数据 库 D 1 B上 , V 20 B一
按 照 F C 0 4测试标准所做 的试 验结果表明 ,本文所提方 案简单怏速有效 ,能够应用 于实时的 自动指纹识别系统 。 V 20
r a — me s s m r p r p a e h sp p rp o o e n e r t r — r c si g s h me b s d o ie t n d e dr c in f t r e l t y t mo e a p o r t ,t i a e r p s d af g r i e p o e sn c e a e n 8 d r ci a r g - i t l , i e i i p n p oli e o i e w ih b s d o h td f h n e p n ma e p e p o e sn g rt m h c st o s mi g i tma i i g r r t d n i c — h c a e n t e su y o e f g r r t g r — r c si g a o i t i i i l h w ih i i c n u n Au o t F n e i e t a me n c p n I i f

指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现

指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现

2012年1月内蒙古科技与经济Januar y 2012 第1期总第251期Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .1T o tal N o .251指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现X张松宇1,杨文斌2(1.内蒙古机电职业技术学院;2.内蒙古灵奕信息技术有限责任公司,内蒙古呼和浩特 010070) 摘 要:提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景分割、方向滤波、二值化、细化4部分。

特征提取采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。

实验结果表明,指纹图像经过预处理算法后提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息,对特征提取奠定了良好的基础。

指纹图像经过特征提取后,准确有效地定位了两类特征点。

关键词:指纹;预处理;特征提取 中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)01—0083—02 自动指纹识别技术大多是依靠指纹的细节特征提取实现指纹的匹配的。

准确地提取细节特征是自动指纹识别系统获得高识别率的前提和基础。

指纹的细节特征主要指脊线端点和分叉点。

在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。

这种干扰最终会影响系统的识别率。

因此,在提取指纹特征前必须对输入的指纹图进行预处理。

预处理的目的是:去除原图像中的噪声,把它变成一幅清晰的二值点线细化图,以便于提取正确的细节特征。

笔者提出了一套较完善的指纹预处理算法,包括图像分割、方向滤波增强、二值化、细化等步骤,并准确有效地提取出了指纹的细节特征点。

1 预处理算法1.1 规格化和图像分割规格化的主要目的在于消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异,将不同的指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上。

图像分割是把指纹前景区与背景区分开。

中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

Vo1 O. 1 . No. 2 Ja .o n. o6 2
中值滤波与小波变换 的指纹图像混合去噪的算法
雷可君 ,谭 阳红 , 杨 喜 ,唐圣学 ,何怡刚 z
(. 1 吉首大学物理科学与信息工程学 院,湖南 吉首 46 0 ;2 100 .湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 4 0 8 ) 102
有 效地 去 除指纹 图像 中的椒 盐和 高斯 混合噪 声 ,获 得 了 好的峰 值信 噪 比增益 。 较
关 键词 :指 纹 图像 ; 中值 滤波 ;小波去 噪 ;分 层 闯值 :全局 阅值 中图分 类号 :T 9 1 3 N 5 P 1 . ;T 9 7 7 文献标 识码 :A 文章 编号 :10 — 6 3 (0 7 1 0 1 0 0 2 6 7 2 0 )0 — 0 — 3

要 :图像 去噪 是指 纹 图像 预 处理 中的 重要 内容 ,直接 影 响 着指 纹识 别 系统 的准确 率 。结合 中值 滤波 与
小波去 噪分 别去 除椒 盐噪 声和 高斯噪 声 中的优 势 ,提 出 了一种 指 纹 图像 混合 去噪 算 法 ,并对其 中 的关键 步骤进 行 了详 细分析 。仿 真结 果表 明 :相 对 于单 一使 用一 种去噪 方 法 ,混 合去 噪 算法 能更
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第2 O卷 第 1期 20 0 7年 1月
D vlp n e eo me t& I n v t n o c i ey & ee tia rd cs n o ai f ma hn r o l rc lp o u t c
机 电产 品开 簋 与刨 崭
可 以认为 指纹 图像 中 的混合 噪 声 主要表 现 为高 斯 噪声 和
椒盐 噪声 两类 。

指纹图像的预处理及初步识别研究

指纹图像的预处理及初步识别研究

指纹图像的预处理及初步识别研究
指纹图像的预处理及初步识别研究包括以下步骤:
1. 图像获取:使用指纹采集设备(例如指纹识别仪、平板式扫描仪等)获取指纹图像。

2. 图像预处理:针对原始指纹图像进行预处理,主要包括图像增强、图像去噪、图像滤波等操作。

3. 特征提取:提取指纹图像中的关键特征,用于指纹识别。

常见的特征包括细节特征、转折特征、核型特征等。

4. 特征匹配:使用已有的指纹特征数据集与待识别指纹特征进行对比,寻找最相似的指纹,从而实现指纹识别。

5. 识别结果输出:将识别结果输出到用户界面或其他终端设备上,供用户使用。

需要注意的是,在实际应用中,指纹图像的预处理和识别过程可能需要结合多种算法和技术来完成,以达到更加准确、可靠的识别效果。

指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理算法研究作者:许建王福明来源:《现代电子技术》2009年第01期摘要:为了增强指纹图像预处理的效果,在对现有算法深入研究的基础上,提出一种新的指纹图像增强算法。

先利用Radon变换来获得图像的方向图,然后利用方向滤波器对该图像进行滤波,达到指纹图像增强的目的。

实验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离。

该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单,为下一步指纹图像识别奠定了坚实的基础。

关键词:Radon变换;纹线方向;方向图;方向滤波器中图分类号:TP391.4 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)01-084-03Research of Fingerprint Image Preprocessing AlgorithmXU Jian,WANG Fuming(Modern Education Technology and Information Center,North University ofChina,Taiyuan,030051,China)Abstract:In order to improve the fingerprint image,on the basis of studies of the available algorithms,this paper puts forward a new enhancement algorithm for fingerprint images.Firstly,Radon transform is used to estimate the orientation image of the fingerprint image.Then,the fingerprint image is filtered by the direction filters.Finally,the enhanced fingerprint image is gained.The experiment indicates that the disconnected ridge lines are linked together,the crossed lines are eliminated,ridge and valley lines are isolated.It improves the quality of the fingerprint image pared with the traditional method,this algorithm is simple and efficient.It establishes the solid foundation to following works.Keywords:Radon transform;direction of ridge;direction-map;direction filters0 引言在指纹采集的过程中,由于手指本身的因素和采集条件等各种原因的影响,采集到的原始指纹图像中往往包含有很多噪声,造成指纹图像质量严重下降,模糊不清造成脊线的粘连或断开,会导致产生虚假的指纹细节特征;遗漏或忽略了正确的细节特征点;在有关描述细节特征点提取的有效性和可信性,影响系统在匹配时的拒认率或误认率[1],从而最终影响整个系统识别的结果。

基于Gabor滤波的指纹图像识别研究与实现

基于Gabor滤波的指纹图像识别研究与实现
张 新 淼
( 天津师范大学信息化 办公 室, 津 3 0 8 ) 天 03 7 摘要 : 用基 于 G b r 采 ao 滤波指纹识别算法进行指纹 图像 中心 点计算、 扇形化、 归一化 、 ao 滤波 、 Gbr 特征 提取 以及 比对, 并 利用 Ma a 真 实现该算法。在仿 真实验 中建立一定数量的指纹库 , tb仿 l 对该算法进行比对分析 。
ZHANG n mi o Xi a
( fc f n r t n Taj o a U ie i , i j 0 37, hn ) O i o f mao , i i N r l nvr t Ta i 30 8 C i e Io i nn m sy nn a
Ab t a t T i a e t ie b rf t r g b s d f g r rn d ni c t n ag r tn frc mp t gt e c ne f n ep i t ma e s r c : h sp p rui zs Ga o l i — a e n ep t e t ai o t o ui h e t r g r rn g , l i en i i i i f o l iu o n of i i s c o n ,n r b fn ,G b r l r g e tr xr ci ga d mac i g n d u e t bf rs lt n h i l t n e p r n e tr g oma i g i a o ti ,fau e e t t n th n ,a s sMa a i ai .T esmu ai x e i t i f en a n l o mu o o me e tb ih s a c r i u e ff g r r td t ae t o a ea d a ay e te ag r h sa l e e t n n mb ro n e p n aa s o c mp r n l z h o t m. s a i i b n l i Ke r s f g r r tie t c t n y wo d : n e i d ni a i ;Ga o l rn ;p t r e o n t n i p n i f o b rf ti g at n r c g i o i e e i
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检 测 与 仪 表
化 自 化 仪 ,0 ,5 )84 工 动 及 表 28 3 5: ~1 0 ( 3
C nr la d I sr me t n C e c lI d s y o t n n t o u n si h mia n u t r
点, 首先把图像视为是有确定纹理 的流状模 型 , 利用 图像的灰度矩阵 F(, , 算每一个 像素 点在各个 i )计 J
方 向上的某 种统计 量 ( 如灰度 差或灰度平 均等 ) 然 , 后依据统计 量在各个 方 向上 的差异 , 来确定 某一邻
域 内纹线 的方 向, 即确定指 纹方 向图 , 最后 以方 向图 为基础 , 用方 向滤波器对其进行处理 , 以消 除噪声进 而提高脊与谷之间的对 比度。 脊线的方 向, 以在 0 ~30 或 0 ~10 之 间 可 。 6 。 。 8。 预先划分为 Ⅳ个基本方 向, 理论上 Ⅳ越 大对脊线方 向的描述越好 , 但实验证 明 : Ⅳ太大 , 费计算 时 若 耗
板参数 的设计方法 , 最后通 过 V 6 0的编程在计算 C.
机上实现 了该方法对指纹图像 的处理 。
2 方 向滤 波 法
在 自动指纹识别 系统 的核心算 法 中 , 图像 预处 理是指纹处理 的第 一步 , 它的好 坏将直 接影 响后续
环节乃至 整个 系 统 的精 确性 。常见 的预处 理算 法
指纹本身 的纹理 特征 出发 ,上对方 向图滤波算法 进行 了分析 和研究 , 给出 了方 向滤波 器窗 口大小 的确定 以及模
收稿 日期 :0 80 -2 修改稿) 2 0 -92 ( 基金项 目: 国家“ 6 ” 8 3 计划项 目( 1 1 10 70 3 0 00 2 0 0 1 )
指 纹 图像 处 理 中方 向滤 波 器 的研 究 与 实现
杨 小青 杨 , 浩 何 , 为
(. 1 重庆科技学 院, 重庆 4 05 ;. 00 0 2 重庆大学 电气工程学院 , 重庆 4 0 4 ) 0 04
摘要 : 首先在对现有指纹 图像预 处理 算法进行分析 比较 的基 础上 , 系统介绍 了方 向滤波法对 图像 的处理过 程, 同时给 出了指纹的数学模 型。在此基础 上 , 详细分析 了方向滤波 器的组成 、 模板 的选取及 其参数计 算。最后
图像进行滤波 。为了简化 问题 和提高 速度 , 8个 把
求较低 , 它适宜于实时指纹处理。正因为如此 , 近年 来方 向图滤波法一直是国内外从 事指纹识 别学者研
究 的热点之一 。从 目前公 开发 表 的、 关指纹 识别 有
的文章数量上看 , 向图滤波法使用较多 , 方 但文献报
道中往往仅给 出方 向滤波器 的权值模 板 , 而并 没有 介绍其模板参数 及窗 口大小是 如何整 定 的, 些对 这
与坐标原点对称而得到 , 该方法被 称为相位分组法 。 我们采取 的具体 策 略是 : 先设计 水平 方 向滤波
器 即方 向 1 然后 通过 对水平 滤波 器 进行旋 转 及对 ,
致处理效果 的好 坏 , 时对指 纹识别 系统 的误 识率 同 和识别率都有 很大 的影 响。基 于上述 因素 , 们从 我
其基本思想是依据指纹本身纹理性和方向性都很强的特点首先把图像视为是有确定纹理的流状模型利用图像的灰度矩阵fi计算每一个像素点在各个方向上的某种统计量如灰度差或灰度平均等然后依据统计量在各个方向上的差异来确定某一邻域内纹线的方向即确定指纹方向图最后以方向图为基础用方向滤波器对其进行处理以消除噪声进而提高脊与谷之间的对比度
的滤波法 、 基于频 率域 的 自适 应 图像 增强法 及
G br 波 器 滤 波 等 方 法 。基 于 数 学 形 态 学 的 图 ao 滤
像滤波方法 , 在滤 出噪声 的 同时也很容 易将 图像 的 细节特征除去 , 所以它不太适用于指纹 图像 预处理 ;
G br ao 滤波虽 然能实 现对 图像在 空间域 和频域 的调
整, 同时较好 地保 留图像 的细节 特 征 , 因算 法 复 但
杂、 运算量大并且对系统的硬件条 件要求 高 , 不宜于
在线处理指纹 图像 ; 于频 率域 的 自适 应 图像 增强 基
法, 在去除噪声 的同时也 常使部 分 图像 细节特 征消
失 , 同样也存在算法复杂 、 它 运算 量大并且对 系统硬
件要求高 的缺陷 , 因此也不便 用于图像 的实时处理 ; 基于方 向的图像滤波方法是一种在空间域 内对 图像
进行处理 的方法 , 它能较好地保留指纹细节特征 , 而
且算法 比较简单 , 运算量 较小并 对系统 硬件条 件要
间多 , 而且对脊线方 向质量的改善也并不 大 , 因此处
理 中最好选取一个恰 当的值 , 能满足脊 线方 向要 既 求也能减少算法 的空间及时间复杂度。我们通过实验 比较 , 8 Ⅳ取 时就满足实际要求。取 8 个方向按理论要 求就应该需要 8个 不 同的滤波器 , 8个 方 向上对 在
利 用计 算机 实现 了方 向滤 波 器 对指 纹 图像 的 处理 , 得 了较好 的 效 果 。 取
关 键 词 : 图像 处 理 ; 向滤 波 ; 波 器 ; 纹 识 别 方 滤 指
中图分类号 : P 0 文献标识码 : 文章编号 : 003 3 (0 8 0 -080 T3l A 10 - 2 20 )50 3 -4 9 1 引 言
有 : 于 方 向 的方 向 图滤 波 法 、 于 数 学 形 态 学 基 基
指纹脊线被破坏 的 因素 有多种 , 有两 种情况 但 会经常出现 , 即断裂 和叉连 , 然而在现有 的众多 滤波
器 中, 向滤波器 能有效抑 制这 两种噪 声。其基 本 方 思想是依据 指纹 本身 纹 理性 和方 向性都 很强 的特
于方 向滤 波 器 来 说 很 重 要 , 其取 值 不 同 , 直 接 导 因 将
方 向按与坐标原 点对称 分 为 4组 即 ( , ) ( , ) 15 、 2 6 、
( , ) ( ,) 这样处理 的好处 是 : 37 、4 8 , 只需设 计 4个滤 波器 ( 即方 向 12 3 4 , 、 、 、 ) 其余 4个 滤波 器可 以通过
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