指纹增强算法的研究
指纹图像分割与增强算法
ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｉｄｉａｅ ｈ ｔｔ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ａ ｓ ｄ ｔ ｅ ｆｎ ｅ ｒｎ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｐ ｅ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ ｃ ｔ ｄ ｔ ａ ｈ ｓａｇ ｒ ｈ ｒ ｉｅ ｈ ｇ ｒ ｉｔｉ ｇ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｓ ｅ ｄ，ａ ｄ ｒ ｐ ｉｅ ｈ ｒ ａ ｉ ｉ ｐ ｎ ｅ ａ ｒｄ ｔ ｅ ｂ ｅ ｋ
（ ． ｅ ａｔ ｅ ｔ ｆ ｕｏ ｔ ｎａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅ ｒ ｇ Ｐ ｎ ｄｎ ｓ ａ ｎ ｕ ｔａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ ｉｇ ｉｇｈ ｎ １ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｏ ｔ ｉ ｎ ｎ ｍａ ｏ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｉ ｉｇｈ ｎ Ｉｄ ｓ ｉ ｏ ｅｅｏ ｃ ｎ ｌ ，Ｐｎ ｄｎ ｓ ａ ｍ Ａ ｍａ ｏ ｏ ｉ ｎ ｉ ｇ ｒｌ ｌ Ｔ ｇ
ｐ ａ ｅ ｆｎ ｅ ｒｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｅｆ ｃ ｌ． ｌｃ ｇ ｒ ｉ ｔｒ ｇ ｈ ｆ ｔｗｅ１ ｉ ｐ ｉ ｅ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓ ｔ ｅ ｆｎ ｅｐｒｎ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔａｇ ｒｔｍ ｎ ｔ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａ ｉｎ ｓ ｎ ｔｃ ｍｐ ｅｅ ｎ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｇ ｒ ｉ ｔｅ ｈ ｎ ｅ ｎ ｌｏ ｈ ｉ ｈ ｘ ｓｉ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｉ ｏ ｏ ｌ ｔ ａ ｄ ｉ ｉ ｎ ｏ
处的指纹脊 线有很 好 的修复 效果．
关 键 词 ： 纹 图像 ；直 方 图 均 衡 化 ； 形 维 数 ； ａｏ 函数 指 分 Ｇ ｂｒ
中 图分 类号 ： Ｐ ７ Ｔ ２４
文 献标志 码 ： Ａ
文章 编号 ： ０ ７ ２ ８ （ ０ １ ０ — ０ ８ ０ １０ — ６ ３ ２ １ ） １ ０ ９ － ４
ｏ ｒ ｃ ｉｎ ｎ ｈ ｒ ｑ ｅ ｃ ｅ ｄ，ａ ｄ ｈ ｓｄ ｓｇ ｅ ｉ ｄ ｏ ｎ ｅ ｒｎ ｍａ ｅ ｉ ｔｎ ｉ ｃ ｔｏ ｌｏ ｔ ｍ ．Ｔｈ ｘ ｆｄｉｅ ｔ ｓａ ｄ ｔ ｅｆｅ ｕ ｎ ｙ ｆ ｌ ｏ ｉ ｎ ａ ｅ ｉ ｎ ｄ ａ ｋ ｎ ｆｆ ｇ ｒ ｉ ｔｉ ｇ ｎｅ ｓｆ ａｉｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｐ ｉ ｉ ｅｅ 。
基于改进的Gabor滤波指纹图像增强算法研究
期
作 者 简介 ：林 青） １６ 一）男， 南新 安人， ｆ ９５ ， 河 ￣（ 副教授 ， 硕士 ， 究方 向为 图形图像 处理 、 入式 系统 、 测技 术与 自动化装 置 研 嵌 检
囝 ＭＤＲ Ｃ Ｐ Ｅ ２８ ＯＥＮ Ｏ Ｕ Ｒ０２ Ｍ Ｔ ０
．
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唧
（ ） 该方 向窗 内的各 点在 垂直 于指纹 方 向的 基 ３将
线上进行 投影 ：
（） ４ 分析 投 影结 果 。 算 出 相邻 两个 波 峰 或 波谷 计 之间 的距 离 （ 素个数 ） 像 ； （ ） ｒ为正弦波 中两个 连续 峰值 之 间 的平 均像 ５设
竺
投影结 果 中波峰 之 间和 波谷 之 间 的距 离 即 可得 出纹
线 的频 率信 息 ． 算法如 下 ： （ ） 指纹 图像分 成 Ｗｘ 大小 的无 重叠 子块 ： １将 Ｗ （） ２ 分别对 每个 中心在 （， 像 素点 的块划 分 Ｗｘ ｘ） ｙ Ｌ 的方 向窗 ：
正好Байду номын сангаас相反
择特性可 以有效 的去 除脊线噪声 ．以使脊线 的信 息得 到加强 。 对核心区域方 向变化 比较剧 烈的指纹 图像 ， 用
传统 Ｇ ｂ ｒ ａ ｏ 滤波方法 滤波后 ． 存在增强效果不 明显 ． 计 算方 向和频率信息时消耗 的时间太 长两个 缺点
（ ） 算 块 中 每个 像 素 （，） ２计 ｉ 的水 平 梯 度分 量 Ｇ ｊ （ｊ和垂直梯 度分量 Ｇ（ ） ｉ） ， ｙ， ； ｉ ｊ （ ） 算每 块 中心像 素点 （， 的方 向作为 该块的 ３计 ｉ） ｊ
关 键 词 ：指 纹 图像 增 强 ；Ｇａｏ ｂ ｒ函 数 ；纹 线 方 向 ；纹 线 频 率 ；卷 积
指纹图像增强处理新技术：指纹图像增强处理技术进展
利用二维Ｇ ｂ ｒ ａｏ 滤波器能够分 解为正交方 向的一维高斯带
通滤波器 和一维高斯低通滤波 器的特性 ，将 １ 二维滤 次 波操作分解为２ 次一维滤波过程 ，这样 能够 降低计算复杂 度 ，结果表明这一算法具有较好 的增强指纹脊线和抑制噪 声的作用。温苗利等针对在指纹采集过程 中指印过干或过 湿的问题 ，在指纹 图像的小波域 内利用低频系数部分估计 指纹方向 ，可抑制指纹局部 过干或过湿 的影 响 ，然后分 别实现基于Ｇ ｂ ｒ ａ ｏ 函数的小波域各子图像的增强 ，并对增 强后的各 个子图像进行小波重构 ，最终得到增强处理后 的 咔较怔 指纹图像 。该方法具有增强处理速度快 、增强效 果显著的
现方法 、５ ２ 方法 、茚三酮 方法等 ） 出重叠指纹 的分 ０胶 显 离情况 ，研究表明 ，重叠指纹的分离效果与指纹重叠角度 关系不大 ，仅与指纹纹线之 间的夹角相 关，其相关性 的大
小如 图１ 所示 。研究还表 明 ， 重叠纹线必然存在欠理想区
域 ，对于这些 区域无论怎样精细区分都无法进行较好 的分 离 ，在实际应用 中应去除这些区域 ，充分利用理 想区域进 行分 离以获得可靠 的指纹特征。
～
模板对每个像素及其邻域的所有像素进行某种运算 ，得
到该像素的新灰度值 ，达 到指纹图像增强 的 目的 ，新灰度
随着近些年计 算机 技术和数字信号处理 技术的迅猛 发展 ，指纹 图像增强处理技术也取得 了长足的发展 ， 各种
指纹图像增强处理方法不断 出现 ，在 实际办案中显示 出重
要作用。
定。
基于空间域的增强 方法直接对图像像素进行运算处
理， 根据所采用的像素处理方式不 同，又可分 为灰度变换 方 法和空域 滤波方法 。灰度变换方法是基 于对像素点操作
一种指纹图像增强算法研究
（） １ 剪切是用估算 指纹 图像 的核 心点 ， 然后选取适
的模 式 区 ： （ ） 一 化 的 作 用 一 方 面使 得 图 像 灰 度 值 达 到 一 ２归
个 预 先 定 义 的 平 均 值 和 方 差 ．另 一 方 面 是 达 到 增 强 图
像 整 体 对 比度 的效 果 。归 一 化 采用 的 公 式 如 下 ：
维 高 斯 函 数 和正 弦 函数 的乘 积 构 成 。
ｂ 示 每 一 个 圆环 的 宽度 ． 示 每 一 个 圆环 所 包 表 ｋ表
Ｍ ＾ 、 Ｍ
断 点 等 ．这 些 噪声 对 指 纹 特 征 信 息 的提 取 造 成 一 定 的 影 响 ． 至 会 产 生 许 多 伪 特 征 点 指 纹 图像 增 强 的 目的 甚 就 是 去 除 图像 中 的 噪 音 ． 它 变 成 一 幅 清 晰 的 点 线 图 ． 把
便 于 提 取 正 确 的 指 纹 特 征 ． 而 保 证 识 别 的 可 靠 性 因 从 此 指 纹 图 像 的增 强 处 理 是 正 确 识 别 指 纹 的基 础 ．在 提
器采 集带来 的噪声 以及用 力不 均导 致 的灰度 差异 ． 使 图 像 中纹 线 灰 度 均 值 和方 差 接 近 于 给 定 的 期 望 均 值 和
（ ） 式 区 的 扇 区化 ： （ ） ４模 在 １ 中选 取 模 式 区 ， 心 点 核 （ ，ｃ表 示 中 心 参 考 点 坐 标 ， 于 后 续 处 理 的 指 纹 图 Ｙ） 用
方差 。通常 。 规格化作用在 整幅 图像上 ． 由于指纹 图像
具 有 弹性 特 性 ．对 整 幅 图像 进 行 规 格 化 不 能 补 偿 图 像 不 同 部 分 的 强 度 差 异 因 此 ． 有 效 区域 的 每个 小 扇 区 对
基于曲波域的指纹增强算法
基 于 曲波域 的指 纹 增 强算 法
王 宪 ，陶重彝
基于方向的指纹增强算法
ｌ 引 言 指 纹 增 强 在 指 纹 识 别 中是 非 常 重 要 的 一 个 环 节 ，
指 纹 增 强 的 效 果 直 接 影 响 到 指 纹 特 征 的提 取 、 指 纹 匹
但 与 Ｇ ｂｒ 波 器 的 方 法 相 比 ， 其 只 需 计 算 指 纹 方 向 ａ ｏ滤 图 ， 而 不 必 计 算 频 率 图 ，并 且 其 滤 波 模 板 也 要 比 Ｇ ｂｒ 波 器 滤 波 模 板 小 ，所 以 ，相 对 来 说 ，计 算 量 要 ａ ｏ滤 小 得 多 。大 量 实 验 表 明 ，这 种 方 法 的 指 纹 增 强 效 果 良 好 ，能够 有效 的 去除指 纹 断裂 、叉连 等 噪声 。
方 向 图 的 方 法 。Ａ ｉ Ｊ ｉ ，Ｌ ｎ Ｈ ｎ ｎ ｌ ａｎ ｉ ｏ ｇ…等 人 对 Ａ Ｒ ．．
Ｌｎ Ｈｎ … 人 使用Ｇ ｂ ｒ ｉ ｏｇ 等 ａ ｏ 滤波 器作 为 带通 滤波 器 去 除 噪 声 ，增 强 脊 谷 结 构 ，其 中 Ｇｂ ｒ 波 器 的参 数 利 用 ａｏ 滤 了指纹 的方 向性 和 纹 理性 ，大量 研 究 表 明 ，这 种方 法 的 增 强 效果 是 比较 理 想 的 ，但 这种 算 法 不 只需 要 计 算指 纹
配 等 各 个 环 节 。 在 指 纹 图像 的 采 集 中 ， 由于 污 渍 、指 纹 压 力 不 同 等 原 因 造 成 指 纹 图 像 普 遍 存 在 断 裂 和 叉 连，这两种 噪声必须清 除，否则会造成 假的特征 点， 影 响 指 纹 的识 别 。但 一 般 的 图像 增 强 方 法 ，如 ： 于 平 用 滑 的 低 通 滤 波 器 、用 于 锐 化 的 高 通 滤 波 器 等 对 这 两种 噪 声 的处 理 效 果 是 较 差 的 ， 因 为 这 些 算 法 不 能 在 有 效 的 抑 制 噪 声 的 同 时 ，保 留 指 纹 的脊 线 结 构 。而 指 纹 图 像 作 为 纹 理 图 像 ，有 明 显 的 方 向性 ， 因 此 ，可 以 利 用
基于方向图的指纹图像增强技术研究
将 指 纹 纹 线 的 方 向 在 Ｏ ～ １ ０之 内 划 分 为 ８个 。 ８。 基本 的方 向， 图 ２ 见 。对 规 格 化 后 的 指 纹 图 中 的 每 个 像 素 点 （ ，） 按 下 式 计 算 它 沿 每 个 方 向 的 灰 度 变 化 ｉｊ ，
２１ ０ １年 ｌ 月 １
内 蒙 古 科 技 与 经 济
Ｉ ｎ ｒＭ ｏ ｇ ｌ ｃｅ ｃ ｃ ｎ ｌｇ ＆ Ｅ ｏ ｏ ｎ ｅ ｎ ｏｉ Ｓ ｉｎ ｅＴｅｈ ｏｏ ｙ ａ ｃ ｎ ｍｙ
Ｎｏ ｅ ｅ ０ １ ｖ ｍｂ ｒ２ １
Ｎｏ ２ ｔｌＮｏ ２ ７ ． １Ｔｏａ ． ４
第 ２ 期 总第 ２７ １ ４ 期
基 于 方 向 图 的指 纹 图像 增 强 技 术研 究
张松 宇 ， 王旭 元
（ 内蒙 古 机 电 工 程 技 术 学 院 ， 内蒙 古 呼 和 浩 特 ００ ７ ） １ ０ ０ 摘 要 ： 传 统 指 纹 图 像 增 强 算 法 的 基 础 上 ， 出 了 一 种 基 于 方 向 图 的 指 纹 图 像 增 强 算 法 ， 要 包 在 给 主 括 指 纹 图 像 规 格 化 、 方 向 图 求 取 、 方 向 图 求 取 以 及 方 向 图 滤 波 ４ 个 基 本 步 骤 ； 该 算 法 求 得 的 方 向 点 块 由 图过 渡 平 滑 、自然 ， 有 真 实性 、 变 性 和 抗 噪 性 等 优 点 ． 具 渐 能 精 确 地 反 映 指 纹 脊 线 的 走 向 特 征 ，从 而使 得 滤波效 果更佳 ； 验 结果表 明 ， 算 法指纹 图像 增 强效果 显青 ， 后 续指 纹 的特征 提取 和 识别 奠 定 了 实 该 为
Ｓ 。 ｄ
Ｍ ｄ ＝
指纹图像分割与增强算法的研究
（ １ ． Ｈｅ ｒ ｕ ｍ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ｌ ａ Ｖ ｏ ｃБайду номын сангаасａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ １ １ ９ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ， ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ． Ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒｅ ｇ ａ ｔ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｆ ｎ ｇ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｋ
指纹图像增强算法研究
造增强滤波器， 抑制噪声影响的指纹图像增强算法 ， 最
后 给 出了实验 结果 和结 论 。
１
１ 指纹 图像 增强
用 一般 的滤 波 器来 处 理 指 纹 图像 上 的噪 声 污 染 ， 常常难 以得 到较 满 意 的结 果 ， 主要 是 因为 没 有利 用 这 指纹 图像本 身 的特 点 。 由于 指 纹 由脊 和谷 构 成 ， 因此
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第３ ２卷第 ｌ ０期 ２０ ０ ６年 １ Ｏ月
电 子 工 蠢 师
ＥＬ Ｃ ＲＯＮＩ ＮＧ ＮＥＥ Ｅ Ｔ ＣＥ Ｉ Ｒ
Ｖｏ． ２ Ｎ ． ０ １３ ｏ １ ０ｃ ．２ ｏ ｔ ０６
指 纹 图像 增 强 算 法研 究
李庆 嵘
受到 了广 泛 的关注 。
１１ 局部脊线方向计算 ．
在指纹 图像 中， 根据指纹的脊线走向， 灰度分布有 明显的方向性。沿脊线方 向的灰度变化最小 ， 而沿其 他方 向灰度变化较大， 并且在某一局部区域 ， 指纹脊线 方 向应有 一 致性 。通 过 实验 分 析 ， 于 分 辨 率 从 ３０ 对 ０ ｄｉ每英寸点数） ６０ｄ ｉ ｐ（ 到 ０ ｐ 的指纹 图像 ， ， ， 以 （Ｊ 可 ＿ ） 分成 １ ×１ ６ ６的分块分别计算每一块的块方向。
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５ ・ ５
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信号处理与显示技术 ・
电 子 工 量 师
２０ ０ ６年 １ ０月
由于图像 中的噪声影响 ， 在某些被严重干扰 的区 域， 通过式（ ） ２ 计算 出的各分块方 向有时与 实际的方 向有一 定 的差异 ， 须 对 其 进行 处 理 。 因为 指 纹 的方 必
（） ７
式中：ｉ ） （√ 为分块 的中心坐标 为 Ｐ ｍ ） （ 。， 最后一个极点为 Ｐ ｍ ）则局部脊线频率计算为： （ ：，
基于图像处理的指纹识别算法优化研究
基于图像处理的指纹识别算法优化研究指纹识别技术是一种常用的生物识别技术，其通过采集和分析人体的指纹信息，实现对个体身份的识别。
近年来，随着数字图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别算法也得到了广泛应用。
本文将探讨基于图像处理的指纹识别算法优化研究。
一、图像采集和预处理指纹识别的第一步是对指纹图像进行采集和预处理。
在采集阶段，需要使用专门的指纹采集设备来获取高质量的指纹图像。
同时，对采集到的指纹图像进行预处理是非常重要的，包括图像灰度化、去噪、增强等操作，以提高后续算法的准确性和稳定性。
二、特征提取和匹配特征提取是指纹识别算法的核心部分，通过对预处理后的指纹图像提取出具有区分性的特征信息。
传统指纹识别算法主要采用的是Minutiae特征，即细节点，包括端点和分叉点。
但随着技术的发展，基于深度学习的指纹特征提取方法也逐渐受到关注，通过卷积神经网络等技术实现高效的特征提取和表征。
在特征提取后，需要进行指纹匹配来判断两幅指纹图像是否属于同一用户。
匹配算法通常包括相似度计算和决策规则，常用的匹配方法包括基于最小欧氏距离、基于特征点匹配等。
三、算法优化和性能评估为了提高指纹识别算法的准确性和鲁棒性，需要对算法进行优化。
一方面可以通过不断改进特征提取和匹配算法，另一方面还可以结合硬件加速、并行计算等技术，提高算法的运行效率。
在算法优化的基础上，对指纹识别系统的性能进行评估也是十分重要的。
性能评估通常包括准确率、召回率、误识率等指标，通过大量的实验和测试数据来验证算法的有效性和可靠性。
四、应用场景和挑战基于图像处理的指纹识别算法在各个领域都有着广泛的应用，包括安全领域、金融领域、医疗领域等。
指纹识别技术可以实现人机交互的便捷性和安全性，为现代社会的发展带来了巨大的便利。
然而，指纹识别技术也面临着一些挑战，比如指纹图像质量不佳、光照干扰、指纹损伤等问题都会影响算法的准确性。
如何克服这些挑战，提高指纹识别算法的鲁棒性和适用性，仍然是当前研究的重点和难点。
基于Gabor滤波的指纹图像增强算法研究
基于Ｇａ ｏ 滤波的指纹国像增强算法研穷 ｂｒ
广 东 白云 学 院电气 与信 息工程 学院
［ 摘
汤海林
要］ 指纹 图像增 强是 指纹识别 系统中关键技 术之一 ， 于 Ｇ ｂ ｒ 基 ａ ｏ 滤波的方法 以其能 同时在 空间域和 频率域的 变换 而被 广泛应
用， 文详细介绍 了Ｇ ｂ ｒ 本 ａｏ 函数、 ａ ｏ 滤波器的 图像增强算法 、 Ｇ ｂｒ 方向 图计算 、 线频 率计算 的步骤及 方法， 纹 并根据本 文设计 的增强算 法在 计算机 上编程 实现 ， 实验结果表 明该算法能较好的去除指纹图像 中的噪声 ， 达到增强的效果。 ［ 关键词 ］ 图像 增 强 Ｇａｏ 滤波器 算法 ｂｒ
１引 言 ．
自动指纹识别 系统 （ ＦＳ 的工作原理包括指 纹图像采集 、 Ａ Ｉ） 指纹 图 像 预处理 、 纹的特征提取 和特征匹配四个过程。在实际应用中 ， 指 由于 受采集环境 、 采集设 备等因素影响 ， 所采集的指纹图像常常会 出现指纹 纹 线不清 晰 、 噪声 多等 问题 ， 了提 高指纹 特征提取 的可靠性 和 Ａ Ｉ 为 ＦＳ 的性 能 ， 对指纹图像都必须进行有效 的预处理 ， 图像增强是预处理技术 的关 键 ， 图像 滤波增强 的效果决 定着指纹特征 点的提取和指 纹识 别系 统 的性能 。 ２指纹 图像增强 ． 目 ， 纹图像 增强的研究主要是针对低质量指纹图像进行ｎ 前 指 。指 纹图像增强 是对采集 的指 纹运用算法处理 ， 在保 留指纹特征 点信息 的 基础 上 ， 除纹线 的各种 噪声 ， 消 同时通过算法 优化提 高系统 的运行速 度 。指纹图像增 强是指纹识别 系统中关键技术之一 。 目前针对指纹 图像增强算法 主要采用 的方法是空域滤波 和频域滤 波 。空域滤波 的原理是通过对滤波算子 和原始 图像 的卷积计算来实现 图像增强 ， 文献［ 中 ， ’ ｏｍ ｎ Ｎ ｃｅ ｏ 提 出采用 方向滤波器进行 ２ Ｏ Ｇ ｒ ａ和 ｉ ｒ ｎ ］ ｋｓ 指纹 图像增强 ， 该滤波器能起到部分 消除 噪声和弥补裂纹 的效果 ， 但存 在滤 波器模板不 确定 、 质量 图像效 果差等缺 点。文献［ 中， ａｇ 低 ３ Ｈｎ等 】 提 出采用二维 的Ｇ ｂｒ ａ ｏ滤波器来实现指纹图像的增强 ， 该方法在进行 滤 波过程 中结合 了指纹 的方向信息和频 率信息 ， 通过指 纹的方 向性将二 维 Ｇ ｂｒ ａ ｏ滤波器调制到各个方向 ， 再根据频率信息确定滤波器的中心频 率， 最后采 用 Ｇ ｂｒ ａｏ 滤波 器组对 图像进行 滤波 ， 其增 强效果 比较显著 。 在 Ｈ ｎ 等人的研究基础上 ， ａｇ 还出现了一些 改进 的Ｇ ｂｒ ａｏ滤波算法等。 频域滤波 的原理是根据指纹纹线 的等周期性及指 纹图像 的能量分 布情况 ， 通过 改善图像的频谱来达到 图像增强 的 目的 ， ［ ０ ，ｈｒ 文献 ４ ０ Ｓ ｅ １ — ｌｋ ｏ 等提 出了基于频域 方向的滤波算 法 ， ｃ 其原 理是根据 已定义 的方 向 滤波器对 指纹 图像 的频 谱进行滤波处 理 ， 再把提取信 息与空域滤波结 果按指纹 图像 的方 向信息进行融合 ， 而得 到完整 的增强 图像 ， 法 从 该方 对低质量指纹 图像增强效果较好 。
基于递归高斯的指纹增强算法
滤 波 的最 主要 手段 是做 卷 积 ， ａｏ 滤 波 也 是 如此 ，为 了提 高滤 波 速 度 ，通 常根 据方 向与 频 率将 Ｇ ｂｒ Ｇ ｂｒ 波器 制 作 成很 多模 板 。 样 降 低 了计 算 滤 波器 的时 间 ． 是 由于需 要存 储 较 多 的模 板 ， 空 间 ａ ｏ滤 这 但 对 的消耗 比较 高 ． 同时 由于离散 化 了方 向场 ， 精度 也 未必 可靠 ． 种 方法 是将 空 域运 算转 为频 域 运算 ， 另一 这 主要是 因为空 域上 的 卷积 对应 频 域 点积 ， 以大 大减 少 运算 量 ， 是对 傅里 叶变换 的速 度要 求 比较 高 ， 可 但
Ｘｉｎ ｎ ， ｎ Ｌｉ ａ ｇ Ｃａ Ｙｏ ｎ
（ ． ｈｏ ｏ ｔｅ ａｉ ｎ ｔ ｉ ｉ ， ａ ａ ｏｍａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｈａ ｏ ７ ８Ｃ ｉａ １ ｃ ｏｌ ｆ ｈ ｍ ｔ ｓ ｄＳａ ｓ ｃ Ｈ ｉ ｎＮ ｒ ｌ ｎｖｒｉ ， ｉ ｕ５ ，ｈｎ ； Ｓ Ｍａ ｃａ ｔｔｓ ｎ ｔ ｋ １５ １
２ Ｓ ｈ ｏ ｆ ｏ ． ｃ ｏ ｌ ｍｍｕ ｉａｉｎＥｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｈａ ｇｈ ｕＤｉｎ ｉ ｉｅｓ ｙ Ｈａ ｇｈ ｕ３ ０ ，ｈｎ ） ｏＣ ｎｃ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ｎ ｚ ｏ ａ ｚ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｎ ｚ ｏ Ｃ ｉａ ｏ ｎ ｔ １ １ ０ ８
Ａ ｂｓｒ ｃ ：Ｂ ｔｐ ｓ ｅ ｏ ｏｉ ｏ ｆｔｅｔ — ｉ ｎｉｎｇ ｂ ｒｆｎ ｔ ｎ ｔｅｇ ｂ ｒｆｎ ｔ ｎ ｒ ｒｋ ｎ ｄ ｗｎ ｔ ａ ｔ ｙａ ｓ ｗｉ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎｏ ｗｏ ｄｍｅ ｓｏ ａ ｏ ｕ ｃｉ ， ｈ ａ ｏ ｃｉ ｓａｅｂｏ ｅ ｏ ｅ ｅ ｉ ｈ ｏ ｕ ｏ
ｐ ｉｏ ｏ ｔｅ ｔａ ｉｉ ｎ ｌｍｅ ｈ ｄｓｉ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｅ ．Ｉ ｄｄ ｔ ｎ，ｔ ｈ ｎｃ ｍｅ ｅ ｕｔ ｎ ｄｆｅ ｅ ｒ ｃ ｉｎ ａｌ ｅｒ ｒｔ ｈ ｒ ｄ ｔｏ ａ ｔ ｏ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｐｅ ｄ ｎ ａ ｉｉ ｏ ｗｏ ｅｎ ａ ｅ ｎｔｒ ｓ ｌｓ ｉ ｉｆｒ ｎｔｄｉｅ ｔｏ ｓ ｃ ｌ
指纹图像增强算法研究
Ｖ ｏ Ｉ ｉｊ －Ｍ） ＡＲ （ （— ） ２ 一
＋
，
于油污 等产 生的 毛刺等 ， 改善 图像 质 量 ， 保证 特 征信
＇（ ’） ＞ ，，ｔ ，
息提取 的准确 性 和可靠性 。指纹 图像 的增 强 由图像
规格 化 、 向 图 的 计 算 与 平 滑 、 波 几 个 部 分 方 滤
大 的发 展 ， 在指纹 采集 中 ， 但 由于采集 设 备本 身所 带 的噪声 、 指纹 本身 受污染 、 手指过 湿 ， 指过 干 等 ， 手 往
往难 以得 到清 晰 的 图像 ， 采集 的指 纹 图像 不 可避 免
令 ，ｉＪ 代 表 原 始 图像 在 点 （ ，） 灰 度 值 ， （，） ，＿ 的 『 ，（√） 代表规 格 化 后 的 图像 在 点 （，） 的灰 度值 ， 肼 和 ＶＲ分别 代表原 始指 纹 图像 的均 值 和方 差 ， 和 Ａ ＶＲ 分别 代表期 望得 到 的均值 和方差 。则 规格化 之 Ａ。 后 的指 纹 图像 在象 素点 （√ 的值 ，（√ 由式 （ ） ） ’ ） １ 确
／ ／ — ——、 、 ＼ ＼
／ ／ — —、 ＼ ＼ —— ＼
图 １ 分割及规格化后的指纹
／／／ 一 ＼ ＼ ＼ ／ ／／／一 ＼ ＼
ｌ｛ ｆｆ（ ｛＝ ｆ｛
２ 指纹图像方向图的计算与平滑
（ ） 规 格化 后 的 指 纹 图像 ａ
｛ ｛
（ ） 原指 纹 图 像 的块 方 向 场 ｂ
２ １ 指纹 图像 方 向图的计 算 ．
图 ２ 原指 纹图像及 其方向场
指纹方 向图抽象了指纹脊线与纹谷交错平行分
基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法研究
化 当 成 正 弦 波 形 ，选 取 矩 形 窗 口 并 适 当 旋 转 ， 将 窗 口 内 的 纹 线 的方 向与ｙ 轴 对 齐 ，沿 ｘ 轴 方 向 累 加ｙ 轴 方 向上 各 点 的 平 均 灰 度 值 ， 把 这 些 值 当 成 正 弦 波 的值 来 估 算 频 率 ［ ２ ］ 。通过指纹的方 向 性 将 二 维Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤波 器 调 制 到 各个 方 向 ，再 根 据 频 率 信 息 确 定 滤 波 器 的 中 心 频 率 ，最 后 采 用Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 器 组 对 图 像 进 行 滤 波 ，其 增 强 效 果 比 较 显 著 。 在Ｈ ｏ ｎ ｇ 等 人 的 研 究 基 础 上 ， 还 出现 了 一 些
定 着 指 纹 特 征 点 的提 取 和 指 纹 识 别 系 统 的 性 能 。Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 函 数 可 以 很 好 地 兼 顾 时 域 和 频 域 信 息 ， 实 现 对 信 号 的 处 理 ， 使 用 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 函 数 实现 指 纹 图 像 增 强 是 一 个 合 理 的选 择 。
＝
∑
∑ ｝ ＿ 钴 蠊 ｅ 谯 曩 静 一ｕ ） ， ３ － （ ２ ）
向的 滤 波 算 法 ， 该 方 法 对 低 质 量 指 纹 图 像 增 强 效 果 较 好 。
２ Ｇａ ｂ ｏ ｒ 滤 波增 强
目前 ，针 对 指 纹 图 像 增 强 的 各 种 算 法 中 ，Ｈ ｏ ｎ ｇ 等 提 出 的基 于Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 的方 法 以 其 同 时 具 有 最 优 联 合 空 频 分 辨 率 的 优 点 被 认 为 是 目前 最 流 行 的方 法 ，如 图 １ 所 示 为Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 器 的 时 域 及 变 换 频 谱 。Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 变 换 是 英 国 物 理 学 家Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 提 出来 的 ， Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 变 换 属 于 加 窗 傅 立 叶 变 换 ， 用Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 器 对 指 纹 图像 进 行 滤 波 增 强 ， 必 须 建 立 以 指 纹 纹 线 方 向 场 为 收 敛 和 增 强 的 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ ｄ ￣ 波 模 型 。Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ ｄ ￣ 波 函 数 由高 斯 函 数 与 三 角 函 数 构 成 ，
一种新型自适应指纹图像增强算法
ｔ ｎ ，０ １ ４ （０ ：８ －８ ． ｉ ｓ２ １ ，７ ３ ） １ ０１ ２ ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ ｈ ｅｅｒ ｈ ｏ ｎ ｈ ｔ ｈ ｒ ｉ ｏ ｇ ｏ ｅ ｈ ｎ ｉｇ ｅ ｅ ｔ ｏ ｅ ｏ ｑ ａｉ ｏ ｎ ｅｐ ｎ ｉ ｇ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｒ ｓａｃ ｆｕ ｄ ｔａ ｔｅｅ ｓ ｏ ｄ ｎ ａ ｃｎ ｆ ｃ ｆｒ ｔ ｌｗ ｕ ｌ ｎ ｈ ｙ ｔ ｆ ｆ ｇ ｒｒ ｔ ｍａ ｅ ｅ ｎ ｅ ｎ ｉ ｉ ｈ
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指纹识别算法的验证与优化研究
指纹识别算法的验证与优化研究指纹识别技术作为生物识别技术领域的重要分支，广泛应用于个人身份验证、刑侦破案、门禁系统等领域。
在指纹识别系统中，指纹识别算法的准确性和效率对于系统的稳定性和可靠性起着关键作用。
因此，验证和优化指纹识别算法是提高系统性能的重要环节。
本文基于指纹识别算法的验证与优化研究任务，将从算法验证的重要性、常见验证方法、以及算法优化方面进行深入探讨。
在指纹识别算法的验证过程中，验证算法是否满足系统的需求是关键一步。
验证过程不仅要考虑算法的准确率，还需要考虑算法的鲁棒性、稳定性和实时性。
其中，准确率是指识别算法正确识别真实指纹的能力；鲁棒性是指算法对于噪声、污染等干扰因素的抗扰能力；稳定性是指算法对于不同输入样本时的一致性；实时性是指算法在给定时间内完成指纹识别的能力。
常见的指纹识别算法验证方法包括基准测试、交叉验证和混淆矩阵等。
其中，基准测试是通过对算法进行大量样本的测试，以评估其在不同数据集上的准确性和性能表现。
交叉验证是一种将数据分成训练和测试集，将数据集分成多个子集进行重复训练和测试的方法，以评估算法的泛化能力。
混淆矩阵是用于评估分类算法性能的常用工具，通过统计真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，计算出准确率、召回率、精确率和F1值等参数。
在指纹识别算法的优化过程中，需要通过合理的算法设计和参数调优来提高算法的性能。
首先，可以尝试使用不同的特征提取方法，如方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和高斯滤波器等，以提取更具区分度和稳定性的指纹特征。
其次，可以考虑优化分类算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等，以提高分类准确率和速度。
此外，还可以通过优化图像预处理和后处理流程，如增强对比度、降噪处理和错误校正等，以进一步提高系统性能。
除了算法本身的验证与优化，还应该关注指纹数据的质量和采集设备的可靠性。
指纹数据质量的好坏对于识别算法的准确性和稳定性有着重要影响。
频率域自适应指纹图像增强算法研究
较好 ， 因为在频域 图像 中规则 的线条是几个 亮点 ， 过简单处 经 理就可 以去除噪声 ； 而且在 空域中进行 的是 卷积运算 ， 频域 中
信息， 而避免伪特征信息 。指纹增强算法用 空间分类可 以分为
时空域算 法 和频 率 域算 法 两 种。结合 时空 域 特征 ， ｏｇ等 Ｈｎ 人 提 出了结合 方向的 Ｇ ｂｒ ａｏ 滤波算法来增强指纹 图像 ， 该算 法 实现简单 ， 具有 良好 的时空域和频率域 特性 ， 对于较完 整的
ｉ ｇｓ ｍａ ｅ ．
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在现代社会 中 ， 指纹是运用最 广泛 的生 物识别特征 ， 被应
刘波 ，王 乘 ， 蒙培生
（ 中科技 大 学 力学 系， 华 武汉 ４ ０７ ） ３０４
摘 要： 根据指纹在频率域中的特点， 提出一种新方法来获取指纹脊线方向和频率。该方法不仅能够快速准确 提取 出指纹局部区域的方向和频率， 而且对不同类型的指纹具有 自 适应性。实验证明， 在质量较差的指纹图像
强就成为 了指纹识别系统 中重要和复杂 的一个步骤。
１ 频 率域指 纹增强算 法
指纹图像 的增强可 以在 两个域进行 ， 即时空域 和频率域 。
有些 图像不适合在空域 中进行处理 ， 如背景噪声为规则线条 的 情况 ， 或比较大 的断裂噪声等。这种情况下在频域中进行处理
通过增强使纹线 结构清晰化 ， 量突出和保 留固有的特征 尽
中 ， 对指纹 图像 的增 强在 实时性和 准确性上 均有 大的提 高。 算法
基于Hermite滤波器的指纹增强算法
基 于 Ｈ ｒ ｉ 滤 波 器 的指 纹增 强算 法 ｅｍ ｔ ｅ
王健康 彭小奇 ， 云飞 郭 强 ， 钟 ，
（． ０ ８ １０３； ２ 中南大学 信息科学与工程学院， ． 长沙 ４ ０ ８ ） １０３
（ ｊｃｕ １３ ｃｎ） ｗｋｓ＠ ６ ．ｏ
ｍａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｒ ｔ ｌ ｒｗ ｔ ｏ ｄ ｂ ｎ － ａ ｓ ｐ ｏ ｅ ｎ ｄ ｓ ｆｌｗ・ ａ ｓ ｆ ｔ ｒｗ ｔ ｈ ｎ ｅ ｂ ｅ ａ ｇｅ ｂ ｎ ｗｉｔ ｏ ｄ ｓ ｆＨｅ ｍｉ ｆ ｔ ｉ ｇ ｏ ａ ｄ ｐ ｓ ｒｐ ￣ｙ ａ ｄ ｍａ ｅ ｕ ｅ ｏ ・ ｓ ｉ ｅ ｉ ｃ ａ ｇ ａ ｌ ｎ ｌ ａ ｄ ｄ ｈ ｔ ｅｉ ｅ ｈ － ｏ ｐ ｌ ｈ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｌ ｒ ｇ ｎ ａ ｃｎ ｈ ｅ ｔｒ ｅ ｎ ｔ ｎ ｅｆｃ ｉｅｙ ａ ｄ ｂ ｔ ｒａ ｏ ｄ ｎ ｌ ｃ ｉ ｇ ｅ ｅ ｔｉ ｉ ｇ ｌｒｐ ｉｔａ ｅ ． ｍｐ ｅ ｎ ｅ ｆ ｔ ｉ ，ｅ ｈ ｎ ｉ ｇ ｔ ｅ ｔｘｕ ｅ ｄ ｆ ｉ ｏ ｆ ｔ ｌ ｎ ｅｔ ｖ ｉ ｉ ｇ ｂ ｏ ｋｎ ｆ ｃ ｎ ｓｎ ｕ ａ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｉ ｅｎ ｉ ｉ ｅ ｖ ｅ Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ａ ｈ ｅ ｅ ｏ ｄ ｉ ｇ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉ ｍ ｃ ｉ ｖ ｓ ｇ ｏ ｍａ ｅ ｅ ｈ ｎ ｅ ｎ ． ｉ ｌ ｓ ｈ ｔ ｌ ｔ Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｇ ｒ ｒ ｔｅ ｈ ｃ ｍｅ ｔ Ｈｅ ｍｉ ｌ ｒ ｓ ｇ ｌｒｐ ｉ ｔａ ｅ ； ｄ ｅ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｙ ｗｏ ｄ ：ｆ ｅｐ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ； ｒ ｔ ｆ ｔ ； ｉ ｕａ ｏｎ ｒ ａ ｒ ｇ ｒ ｑ ｅ ｃ ｎ ｉ ｎ ｅｉ ｅ ｎ ｉ
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本科毕业设计（论文） 题目指纹增强算法的研究学生姓名：专 业：指导教师：完成日期：注意上、下、左、右两端对齐小二黑体居中，标题应简明、具体、确切，概括文章的要旨。
中文标题不超过20个汉字，必要时可加副标题。
避免使用非正规的缩略语、字符、代号以及结构式和公式。
诚信承诺书本人承诺：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究成果。
除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。
参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
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（保密的论文在解密后应遵守此规定）学生签名：指导教师签名：日期：指纹在生物识别应用中的形式最为广泛，具有唯一性和不变性。
指纹增强的主要任务Gabor 滤波器在指纹增强技术中的应用，并且在此基础上提出了改进算法。
仿真显示Gabor 滤波法在指纹增强技术中具有很好的带通特性，也具有很好的方向和频率选择特性。
因此，用滤波法的缺陷，改善指纹图像的滤摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。
其要素一般包括：①目的——研究、研制、调查等的前提、目的和任务，所涉及的主要范围；②方法——所用的原理、理论、条件、对象、材料、工艺、结构、手段、装备、程序等；③结果——实验的、研究的结果，数据，被确定的关系，观察结果，得到的效果，性能等；④结论——结果的分析、研究、比较、评价、应用，提出的问题，今后的课题，假设，启发，建议，预测等；写摘要时不得简单地重复题名中已有的信息，要排除在本学科领域中已成常识的内容，要用第三人称的写法。
应采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法，不使用“本文”、“作者”等作为主语。
摘要的第一句不要与题目重复；取消或减少背景信息，只表示新情况、新内容；不说空洞的词句，如“本文所讨论的工作是对过去×××的一个极大地改进”、“本工作首次实现了……”、“经检索尚未发现与本文类似的工作”等；此外，作者的打算及未来的计划不能纳入摘要。
ABSTRACTIn biometric identification, the most widely used form was the fingerprint, which has unique and invariable property.defects of its ridge. The fingerprint feature identification. Based on the fingerprint the researchbackground, actuality of fingerprint enhancement, theconcept of fingerprint enhancement and various implementation methods. Other than spatial and frequency domain enhancement, the paper focused on introducing the Gabor filter in fingerprint image enhancement techniques and putting forward some improved algorithms. The Gabor filtering has nice band pass ability in fingerprint enhancement from simulation results, with nice direction and frequency selectivity. Thus, Gabor filtering can effectively remove the noise of the ridge along its direction, also save the true ridge structure. As an improved algorithm, Log-Gabor filter which can make up the 英文摘要撰写注意事项：(1) 尽量取消不必要的字句：如“It is reported…”，“The author discusses…”，“In this paper ，”。
(3) 采用短句叙述，但要避免句形单调；目的、方法、结果用过去时态，结论用一般现在时态；尽量用主动语态代替被动语态；可用动词的情况应尽量避免用动词的名词形式；避免使用一长串形容词或名词来修饰名词；注意冠词用法，不要误用、滥用或随便省略冠词。
(4) 语言要精炼，多用简短、词义清楚、熟悉的词；避免使用文学性的描述手法撰写文摘。
(5) 对已经为大众所熟悉的缩写词可直接使用，对于那些仅为同行所熟悉的缩略语，应在题目、摘要或关键词中至少出现一次全称。
1.1本课题研究的意义1.2研究领域现状1.3发展趋势1.4所做的主要工作第二章指纹增强的意义及应用2.1指纹图像的特征和分类2.2 指纹图像中的噪声2.3 指纹图像增强的概念与意义2.4 指纹图像增强的效果评价2.5 指纹图像增强技术的应用 (6)2.6本章小结 (7) (8) (8)空间域增强法的理论知识 (8)3.1.2 空间域增强法的优缺点 (9)3.2频率域增强法 (10)3.2.1频率域增强法的理论知识 (10)3.2.2 频率域增强法的优缺点 (11)3.3本章小结 (12)第四章Gabor滤波法应用于指纹增强 (13)4.1 Gabor滤波法较传统方法的优越性 (13)4.2Gabor滤波法 (13)4.2.1归一化处理 (14)4.2.2方向场估算 (14)4.2.3频率场估算 (15)4.2.4 Gabor滤波 (16)4.3 基于Gabor算法中的改进 (18)4.3.1求脊线方向方法的改进 (18)4.3.2求脊线频率方法的改进 (18)4.3.3Gabor滤波器的改进——Log-Gabor (19)4.4 本章小结 (21)第五章系统的实现与测试 (22)5.1实验结果及分析 (22)5.1.1 空间域增强测试 (22)5.1.2频率域增强测试 (22)5.1.3Gabor滤波法测试 (23)5.1.4 改进方法的测试 (24)5.1.5结果分析 (25)5.2本章小结 (25)结束语 (26)参考文献 (27)致谢 (29)附录 (29)第一章 绪 论1.1指纹增强的主要任务是恢复指纹脊线的结构缺陷，如分离粘连的脊线、连接断裂的脊线、平滑脊线的边缘等等，这些缺陷属于结构性噪声，而不是随机噪声，因此不能用图像增强理论中的信噪比来衡量指纹增强算法的性能。
指纹增强的最终目标是通过改善指纹脊线质量来提高指纹特征提取的精度，进而提高指纹识别的精度。
1.2研究领域现状在指纹识别技术中，图像增强技术是其中一个非常重要的步骤。
如果指纹图像得不到准确、显著的增强，指纹特征就难以被准确提取。
许多学者对指纹图像增强方法进行了探讨，其中，Coetzee [3]等使用Marr -Hildreth 边缘算子得到指纹灰度图的脊边缘图，提出了采用卷积模板来进行增强的方法，Randolph [4]等提出了一种使用方向滤波器组来对二值图像来进行增强的方法，Sherlock [5]等提出了采用傅立叶滤波器来增强指纹图像的方法，Hong [6]提出了使用Gabor 滤波器的方法来增强指纹图像的方法。
事实证明，这些方法用于金融安全、数字加密、电子商务等安保领域都取得了较好的效果。
那么运用正确的指纹增强技术就是关键。
对于指纹增强技术，基本的两个方向是空间域法和频率域法。
空间域算法主要是均值滤波（局部求平均值）法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，这些方法可用于去除和减弱指纹图像中噪声。
但是这些方法对指纹图像的增强效果并不理想，这是因为这些方法主要针对图像中的随机噪声，而模糊指纹图像中的指纹脊线缺陷属于结构性噪声。
频率域法主要将指纹图像视为一种二维信号，然后对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
除了上面说到的这些基本的方法以外，目前用的较多的是Gabor滤波法，这种方法根据指纹图像具有方向和频率的特点，把Gabor 滤波器应用在指纹图像增强处理中。
此方法的重点是构造Gabor滤波器，并从指纹图像中求出Gabor滤波器所需要的参数，通过滤波后得出质量较好的指纹图像。
Gabor滤波法使用脊线方向和脊线频率作为参数对指纹图像进行增强。
该算法基于指纹的数学模型[7]，表现为：指纹在局部小的区域内可以认为是一组平行且具有一定频率的直线，就可以沿着脊线方向使用Gabor窗函数来过滤图像，增强脊线的信息。
由于是沿着脊线方向滤波，在沿脊线方向上有平滑的作用，因此能将一些断裂的脊线修复到原状态，同时由于Gabor滤波器具有良好的频率选择性，既能有效地去除脊线上噪声，又能保持脊线的结构。
利用Gabor 滤波器的方向和频率选择特性，把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor 滤波函数的参数，然后将Gabor 函数与纹理图像两者进行卷积，从而去除了噪声，达到了增强图像的目的[8]。
1.3发展趋势本课题研究的发展趋势是在Gabor滤波的方法上不断改进，实现改进的Gabor滤波法运用于指纹图像的增强。
如运用小波变换结合Gabor滤波法，Log-Gabor滤波法以及基于扇形分区的Gabor滤波法增强等等。
对于小波变换结合Gabor滤波这种方法来说，能充分利用小波变换对指纹图像进行去噪，并且利用映射功能提高了脊线和背景间小波系数的对比度，接下来再用Gabor滤波法就可以进一步利用方向和频率信息使脊线得到增强。
对于Log-Gabor滤波法，此滤波器与传统的Gabor 滤波器相比，Log-Gabor 滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带,有利于改善指纹图像的滤波效果。
对于基于扇形分区的Gabor滤波法，通过把指纹图像分解到不同的方向空间，利用Gabor滤波器对确定的参考点周围的圆形区域进行多方向滤波，形成指纹码，应用性很强。
除此之外，也可以不断改进指纹图像预处理的方法，比如：对指纹脊线方向和频率的提取的改进算法等等。
比如求得块内的平均周期，计算两个波峰或波谷之间的平均像素距离等，其主要目的就是减少运算量，有效提高指纹图像处理效果，很好地保持图像的鲁棒性。
如今电子产业发展迅猛，在日常生活中，指纹识别系统与电子产业的相互结合更为广泛，以至于在办公室、家庭以及公共场合等都离不开指纹识别技术。