基于改进的Gabor滤波指纹图像增强算法研究

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基于中值滤波的指纹增强算法

基于中值滤波的指纹增强算法作者：隋雪莉梅园来源：《现代电子技术》2009年第10期摘要:指纹增强对提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义。

首次将中值滤波算法运用于指纹图像增强方面,提出了一种更为简单的指纹图像增强算法。

该算法的主要过程是:对图像中的每个像素点,沿该点方向上取一个(2R+1)的一维统计窗口,其中R为该统计窗口的半径。

对该窗口进行中值滤波,并将中值结果赋予该像素点。

通过针对FVC 2002指纹库进行实验表明,该方法是一种简单、有效的指纹图像增强算法。

关键词:自动指纹识别系统;指纹增强;中值滤波;方向场中图分类号:TP391.4文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)10-107-03Fingerprint Image Enhancement Algorithm Based on Median FilterSUI Xueli1 ,MEI Yuan2(1.Jincheng College,Nanhang University,Nanjing,211156,China;2.School of Computer Science & Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing,210094,China)Abstract:Fingerprint enhancement is important for improving the accuracy of minutia extraction,even for the total Automated Fingerprint Identification System (AFIS).In this paper,median filter method is applied to fingerprint image enhancement for the first time,and a more simple fingerprint image enhancement method is proposed.The main processing is: for each current point in fingerprint image,a statistical window of one dimension with(2R+1) in size is gained,here Ris the radius of the window,then the median filter is operated on this window,the current point with the result of the median filter is reset.The experimental result based on FVC2002 shows the proposed method is a simple,effective fingerprint image enhancement algorithm.Keywords:AFIS;fingerprint enhancement;median filter;orientation field0 引言生物特征识别[1,2]技术是根据每个人独有的可以采样,测量的生物学特征和行为学特征进行身份识别的技术。

基于Gabor滤波器的指纹图像增强

维普资讯
２ｏ０６年

工程图学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＧＲＡＰＣＳｍ
２啷
第５期
ＮＯ５．
基于Ｇａｏ波器的指纹图像增强ｂｒ滤
夏振华，石玉，于盛林
（ｏｌｇｆｔｍａｃＥｇｎｅｉｇＮｎｎｎｖｒｔｆｅｏａｔｓｎｔｎｕｃ，ａｊｇＪｇｕ２０１，ｈｎ）Ｃｌｅｏｏｔｎｉｅｒ，ａｊｇＵｉｅｓｙｏｒｎｕｃｄｒａｔｓＮｎｈａｓ１０６ＣｉａｅＡｕｉｎｉｉＡｉａＡｓｏｉａｉｎ
一
题，降低了算法的复杂度。实验表明该算法具有良好的增强指纹图像的脊线和抑制噪声的作
用。
关键词：计算机应用；图像增强；Ｇｂｒａｏ滤波器；模板分解中图分类号：Ｔ９．１Ｐ３１４
文献标识码：Ａ文章编号：１０ —１８２０）５０８ —６０３０５（０６０．０００
ＦｉｇｒｒｎｍａｅＥｎａｃｍｅｔｓｄｏｂｒＦｉｅｓｎｅｐｉｔＩｇｈｎｅｎｅｎＧａｏｌｒＢａｔ
ＸＩＺｅ — ｕ，ＳｕＹＵｈｎ — ｎＡｈｎｈａＨＩ，ＹＳｅｇｌｉ
指纹识别作为一种重要的生物识别技术，近
几年得到了飞速发展，广泛地应用于金融证券、
般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强

基于SIFT特征及改进Gabor滤波器的低质量指纹增强算法

２０１３年２月
Ｆｅｂ．２０１３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０１３．０２．０１５
基于ＳＩＦＴ特征及改进Ｇａｂｏｒ滤波器的低质量
Ｇａｂｏｒ滤波器前增加ＳＩＦＴ分析，通过在某种程度上抑制噪声来提高Ｇａｂｏｒ滤波精度，从而有效地实现对低质量残缺指纹的滤波增强。通过一系列理论分析和实验验证了算法的可行性和适
ＺＨＡＮＧＳｈｅｎｇ — ｂｉｎ，ＬＩＪｉ — ｃｈｅｎｇ，ＣＨＥＮＸｉａｏ — ｂｏ（ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）
ｔｅｎｔｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅＧａｂｏｒｉｆｌｔｅｒａｃｃｕｒａｃｙ，ｔｈｕｓｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｏｗ－ｑｕａｌｉｔｙｉｌｆｔｅｒｉｎｇｏｆｉｎｃｏｍ—
ＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳＩＦＴＦｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｈｅ
ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＧａｂｏｒＦｉｌｔｅｒＬｏｗ－ｑｕａｌｉｔｙＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法研究

科技信息
基于Ｇａｏ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Ｇｂｒ基ａｏ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Ｇｂｒ本ａｏ函数、ａｏ滤波器的图像增强算法、Ｇｂｒ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、ＡＩ）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ＡＩ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， ’ ｏｍｎＮｃｅｏ提出采用方向滤波器进行２ＯＧｒａ和ｉｒｎ］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３Ｈｎ等】提出采用二维的Ｇｂｒａｏ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Ｇｂｒａｏ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Ｇｂｒａｏ滤波器组对图像进行滤波，其增强效果比较显著。在Ｈｎ等人的研究基础上，ａｇ还出现了一些改进的Ｇｂｒａｏ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４０Ｓｅ１ — ｌｋｏ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。

毕业设计论文(南通大学)

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。

签名：日期：本论文使用授权说明本人完全了解南通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容。

（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。

改进的Gabor指纹图像增强算法

和平均纹线频率两个参数来共同调节Ｇａｂｏｒ滤波器的滤波窗口大小，以达到指纹增强的目的．
基于Ｇａｂｏｒ滤波器的指纹增强算法Ｉ ” ，该算法法利用
Ｇａｂｏｒ滤波器对方向和频率的选择性，可以很好的消除指纹粘连和连接断线，提高指纹纹线的清晰度和对比度．在这种方法中，准确的指纹方向图和指纹频率
“ 脱皮” 、 “ 黑图” 等低质量的指纹，这些指纹不但会影响
指纹特征点的准确提取，而且还会影响指纹识别系统
的整体性能．因此一个好的指纹增强算法是提高指纹识别可靠性的根本保证．目前，较为理想的指纹增强算法是Ｈｏｎｇ提出的
和纹线方向上的灰度曲率，然后根据图像的灰度曲率
ａｃｃｒｅｔｉｏｎａｒｙｒｉｄｇｅｓ，ｂｕｔａｌｓｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｙ．ｔ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｒａｙｃｕｒｖａｔｕｒｅ；ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；ａｄａｐｔｉｖｅｗｉｎｄｏｗｓｓｉｚｅｏｆｉｌｆｔｅｒｓ；Ｇａｂｏｒｉｌｆｔｅｒｓ
ａｄｊｕｓｔｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｒｏｖｅｓｍ乩ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｊｏｉｎｔｏｆｆａｕｌｔｅｄｒｉｄｇｅｓａｎｄｓｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆ

指纹识别系统中的图像增强与特征提取

指纹识别系统中的图像增强与特征提取指纹识别作为一种常用的生物识别技术，已经广泛应用于安全系统、移动设备和金融行业等领域。

它通过对指纹图像进行图像增强和特征提取，来实现对个体指纹的准确识别。

在指纹识别系统中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤，对于提高识别准确率和效率具有关键作用。

图像增强是指通过一系列的图像处理技术，对原始指纹图像进行去噪、增强边缘、提升对比度等操作，以改善图像的质量和清晰度。

它可以帮助我们有效地消除图像中的噪声和模糊度，提高指纹图像的可视化效果，从而有助于后续的特征提取和匹配过程。

在图像增强的过程中，常用的方法包括直方图均衡化、滤波、增强边缘检测等。

直方图均衡化是一种常见的增强方法，它通过重新分布图像的灰度级，增强图像的对比度。

滤波技术则可以通过去除高频噪声和平滑图像，提高图像的清晰度。

而增强边缘检测则是通过寻找图像中的边缘信息，使图像的轮廓更加明确。

除了上述方法外，还可以利用基于深度学习的图像增强算法对指纹图像进行处理。

深度学习可以通过训练大量的图像样本，学习到图像中的特征表示，进而提高图像增强的效果。

例如，卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作，有效地提取图像中的纹理和结构信息，达到优化指纹图像的目的。

特征提取是指从经过增强的指纹图像中提取出与个体相关的关键特征，用于后续的比对和识别过程。

指纹图像中的特征主要包括细节点、方向和亮度等信息。

其中，细节点是指指纹图像中的细小的点状特征，方向是指指纹图像中纹线的走向，亮度则是指指纹图像中灰度的分布情况。

在特征提取的过程中，最常用的方法是利用小波变换、Gabor滤波器等技术。

小波变换可以将图像分解成不同频率的子带，并提取其中的纹理和结构信息。

而Gabor滤波器则可以模拟人脑中的视觉特性，对纹线进行检测和提取。

此外，近年来深度学习在指纹特征提取方面也取得了显著的成果。

通过训练一个深度神经网络，可以直接从指纹图像中学习到特征的表示。

深度神经网络具有较强的拟合能力和学习能力，可以自动提取图像中的关键特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。

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３０８）天０３７摘要：用基于Ｇｂｒ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Ｍａａ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。
ＺＨＡＮＧｎｍｉｏＸｉａ
（ｆｃｆｎｒｔｎＴａｊｏａＵｉｅｉ，ｉｊ０３７，ｈｎ）Ｏｉｏｆｍａｏ，ｉｉＮｒｌｎｖｒｔＴａｉ３０８ＣｉｅＩｏｉｎｎｍｓｙｎｎａ
ＡｂｔａｔＴｉａｅｔｉｅｂｒｆｔｒｇｂｓｄｆｇｒｒｎｄｎｉｃｔｎａｇｒｔｎｆｒｃｍｐｔｇｔｅｃｎｅｆｎｅｐｉｔｍａｅｓｒｃ：ｈｓｐｐｒｕｉｚｓＧａｏｌｉ — ａｅｎｅｐｔｅｔａｉｏｔｏｕｉｈｅｔｒｇｒｒｎｇ，ｌｉｅｎｉｉｉｉｆｏｌｉｕｏｎｏｆｉｉｓｃｏｎ，ｎｒｂｆｎ，Ｇｂｒｌｒｇｅｔｒｘｒｃｉｇａｄｍａｃｉｇｎｄｕｅｔｂｆｒｓｌｔｎｈｉｌｔｎｅｐｒｎｅｔｒｇｏｍａｉｇｉａｏｔｉ，ｆａｕｅｅｔｔｎｔｈｎ，ａｓｓＭａａｉａｉ．Ｔｅｓｍｕａｉｘｅｉｔｉｆｅｎａｎｌｏｍｕｏｏｍｅｅｔｂｉｈｓａｃｒｉｕｅｆｆｇｒｒｔｄｔａｅｔｏａｅａｄａａｙｅｔｅａｇｒｈｓａｌｅｅｔｎｎｍｂｒｏｎｅｐｎａａｓｏｃｍｐｒｎｌｚｈｏｔｍ．ｓａｉｉｂｎｌｉＫｅｒｓｆｇｒｒｔｉｅｔｃｔｎｙｗｏｄ：ｎｅｉｄｎｉａｉ；Ｇａｏｌｒｎ；ｐｔｒｅｏｎｔｎｉｐｎｉｆｏｂｒｆｔｉｇａｔｎｒｃｇｉｏｉｅｅｉ

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Ｇａｂｏｒ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Ｇａｂｏｒ滤波器组对图像进行滤波，其增强效果比较显著。在Ｈｏｎｇ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。Ｇａｂｏｒ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Ｇａｂｏｒ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。
２Ｇａｂｏｒ滤波增强
目前，针对指纹图像增强的各种算法中，Ｈｏｎｇ等提出的基于Ｇａｂｏｒ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Ｇａｂｏｒ滤波器的时域及变换频谱。Ｇａｂｏｒ变换是英国物理学家Ｇａｂｏｒ提出来的，Ｇａｂｏｒ变换属于加窗傅立叶变换，用Ｇａｂｏｒ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Ｇａｂｏｒｄ￣波模型。Ｇａｂｏｒｄ￣波函数由高斯函数与三角函数构成，

面向指纹图像增强的Gabor滤波器设计

［ｙｗｏｄ］ｆｇｒｒｔｉｇａｃｍｅｔＧａｏｌｒＩｐｔｕｐｔ／ｂｆｒｐｐｌｅｓｕｔｒＫｅｒｓｉｅｐｉ；ｍａｅｅｎｅｎ；ｂｒｔ；ｎｕＯｔｕ（Ｏ）ｕｅ；ｉｅｎｔｃｕｅｎｎｈｎｉｆｅ／Ｉｉｒ
ＤＯＩ１．９９．ｓ．０ —４８２１．８０５：０３６￣ｉｎ１０３２．０２１．３ｓ０
（ｔｔＫｅａｏａｏｙｏＡＳＣａｄＳｓｅＦｄｎＵｎｖｒｉ，ｈｇａ２１０，ｈｎ）ＳａｅｙＬｂｒｔｒｆＩｎｙｔｍ，ｕａｉｅｓｙＳａｈｉ０２３Ｃｉａｔｎ
［ｓｒｃ］ＴｉｐｐｒｒｐｓｓｅｉｎａｄｉｌｍｅｔｔｎｓｈｍｅｏｂｒｆｔｒｏｎｅｐｉｔｍａｅｅｈｃｍｅｔＩｅｌｙｃｕａｅｏａＡｂｔａｔｈｓａｅｏｏｅｄｓｎｅｎａｏｃｅｆｏｌｒｇｒｒｇｎａｅｎ．ｔｍｐｏｓｃｒｔｃｌｐａｇｍｐｉＧａｉｅｆｆｉｎｉｎａｌ
第３卷第１期８８
Ｖｏｌ８－３
・
计
算
机
工
程
２１０２年９月
Ｓｐｔｍｂｅｅｅｒ２０１２
ＮＯ１．８
ＣｏｐｕｅｇｉｅｉｍｔｒＥｎｎｅｒｎｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：１０＿４８ｏ２８＿３．３文献ｏ３２（ｌ１—ｏｍ＿２）１０标识码ｚＡ
８％，因此，为Ｇｂｒ３Ｊａｏ滤波设计专门的硬件加速单元即能以最小的代价同时解决精度和时间开销问题。而其余增

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

基于Ｇａｂｏｒ滤波器的自适应指纹增强算法
陈静，赵正平
（阜阳师范学院计算机与信息学院，安徽阜阳２３６０３７）
摘
要：指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量，进而提高指纹识别系统的性能。提出了一种基于Ｇａｂｏｒ滤波器的
第３Ｏ卷第４期
２０１３年１２月
阜阳师范学院学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｕｙａｎｇＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｇｅ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）
Ｖｏ１．３０．Ｎｏ．４Ｄｅｃ．２０１３
指纹增强算法，算法采用梯度法计算纹线方向，利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率，通过计算图像方向一致性来自适应地调节Ｇａｂｏｒ滤波窗口的大小，再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波，有效地提高指纹的纹理清晰
度，较好地避免奇异点区域的块效应。实验结果表明，算法具有良好的图像增强效果。
ｃｙ．ＴｈｅｌａｇｏｉｒｔｈｍａｄｊｕｓｔｅｄＧａｂｏｒｉｆｌｔｅｒｗｉｎｄｏｗｓｉｚｅａｄａｐｔｉｖｅｌｙｂｙｃａｌｃｌａｕｔｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｏｉｒｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｔｈｅｉｆｌｔｅｉｒｎｇｂｙ

Gabor滤波器在指纹图像处理中的应用

为归一化后的像素点（，的灰度值。处理后的输出结ｉｊ）
果
图１归一化的结果，一９Ｍｏ０和Ｖｏ１０一０
２３频率估计．
这里的纹线频率定义如下：相邻的两个波峰或波
这个处理结果将在以后的处理中用到多次，这里记其为Ｎ，每个像素点的灰度值为Ｎ（，）ｉｊ。
２２方向估计．对于指纹这种特殊的图像，纹线的方向是非常有用的信息，也可以说是指纹图像在该点的特征。了估为
计指纹图像的方向，把一个３２５５ ×３２的图像分成２２ ×２块，２也就是说每一块的大小为１ ×１，位为像６６单素。要计算的就是这些块的方向，先采用索贝尔（ｏ首ｓ—
＊本文于２０年６月收到。０１
பைடு நூலகம்
１４８
仪
器
仪
表
学
报ｉ詈ｊ号＋＋
第２４卷
２１归一化处理．
归一化的作用一方面使得图像灰度值达到一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：
想。
必须针对指纹图像的特点，设计出综合性能最优的增
强算法。这里提出的算法工作稳定，效果良好。在算法中采用查表的方法，大大加快了算法的速度。
２指纹图像的增强算法
指纹图像增强算法的流程图，一共包括四个步骤：（）一化处理；２频率估算；３方向估算；４滤波。１归‘ （）（）（）

基于Log—Gabor滤波的指纹图像增强

ｒｎｅｏｕｏｔｃｆｎｅｐｉｔｉｅｔｉｔｎｓｓｅｒｌｓｈａｉｎｔｅｑａｉｆｉｇｒｒｎｓｒｃｅｐｒｏｍａｃｆａｔｍａｉｉｇｒｒｎｄｎｉｃｉｙｔｍｅｉｅｖｌｏｈｕｌｙｏｎｅｐｉｔｉｆａｏｅｙｔｆｍ—
ｆｅｕｎｙｓｅｔｕｏｉｇｒｒｎｍａｅ．Ｉｈｓｐｐｒｔｅｄｓｇｔｏｄｉｌｍｅｔｔｎｓｈｍｅｏｏ－ｂｒｒｑｅｃｐｃｒｍｆｆｅｐｉｔｉｇｓｎｔｉａｅ，ｈｅｉｎｍｅｈｄａｍｐｅｎａｉｃｅｆＬｇＧａｏｎｎｏ
关键词指纹，图像增强，ｏ－ａｏ滤波器，窗傅里叶变换ＬｇＧｂｒ加
ＦｉｇｒｉｍａｅＥｎｎｃｍｅｔｂｙＬｏｇＧａｏｌｅｉｇｎｅｐｒｎｔＩｇｈａｅｎ－ｂｒＦｉｔｒｎＷＡＮＧｉＬＩｉｎＷｅＨＵＡＧｉｉＦＷｅａ－ｉＪＮＦｅ－ＥＮＧｉＬｉｎ・ＦｅＨａ－ａｇ・
利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用ＬｇＧａｏ滤波器来实现指纹图像增强，ｏ－ｂｒ先利用加窗傅里叶变换来提
取指纹图像的局部频谱信息，再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后，出具体的图像滤波方案，与给并传统方法作了比较。实验结果表明，所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。
ａｅ．Ｆｉｅｐｉｔｉｇｎａｃｍｅｔｓｉｅｄｄｔｒｖｈｇｕｌｙａｄｉｅｓｎｉｌｔｎｕｅｔｅａｃｒｃｆｇｓｇｎｒｒｍａｅｅｈｎｅｎｎｅｏｉｎｉｎｔｍｐｏｅｔｅｉｍａｅｑａｉｎｓｅｔｏｅｓｒｈｃｕａｙｏｔｓａｆｇｒｒｔｆａｕｅｅｔａｔｏ．Ｄｅｐｔｈｅｆｒｎｅｉｒｖｍｅｔ，ｔｅｅａｅｓｉｅｔｉｉｔｔｎｆＧａｏｉｅｉｅｐｉｅｔｒｘｒｃｉｎｎｎｓｉｔｅｐｒｏｍａｃｍｐｏｅｎｓｈｒｒｔｌｒａｎｌｅｌｃｍｉａｉｓｏｂｒｆｔ— ｏｌｒｎｆｅｐｉｔｉｇｎａｃｍｅｔＣｍｐｒｄｗｉｈＧａｏｌｅｓｉｉｎｒｒｎｍｅｅｈｎｅｎ．ｏａｅｔｂｒｆｔｒ，Ｌｏ－ｂｒｆｌｒａｅｃｎｔｕｔｄｔａｅｗｉｇｎｉｇａｉｇＧａｏｔｓｃｎｂｏｓｒｃｅｏｈｖ — ｉｅｄｒｂｄｄｈｗｉｐｉｌｓａｉｌｏａｉａｉｎｅａｗｉｔｔｏｔｎｈｍａｐｔｃｌｔ，ｗｈｃｏｔｉｕｅｏｉｃｅｓｈｉｅｉｇｐｒｏａｃｏｉｅｐｉｔａｌｚｏｉｈｃｎｒｂｔｓｔｎｒｅｔｅｆｌｒｅｒｎｅｆｒｆａｔｎｆｍｇｎｒｒｎｉｇｓＴｈｓｗｏｋｐｏｏｅｏｅｐｏｃｉｇｒｒｎｍａｅｅｈｎｅｅｔｍａｅ．ｉｒｒｐｓｓａｎｖｌａｐｒａｈｔｆｅｐｔｉｇｎａｃｍｎ，ｗｈｃｓｂｓｄｏｏ－ｂｒｆｔ— ｏｎｉｉｈｉａｅｎＬｇＧａｏｌｅｉ

基于Gabor滤波指纹图像增强方法

速度快，具有很高的使用和参考价值。
关键词指纹；向图；方频率：强；增分割
Ｔ９１７Ｎ１．３
ＲｅｅｒｈｏｉｇｒｒｎｍａｅＥｎａｃｍｅｔＭｅｈｄｓａｃｎＦｎｅｐｉｔＩｇｈｎｅｎｔｏ
中圈分类号
１ｈｉｕＳｎＬｃａｇ），Ｊｊｎｕｅｈｎｇｎ（Ｌｌｔｒｃｎｉｅｎｓｔｅ｝ｆ２０３）ＰＡＥｅｍｆｇｅｒｇｎｔｕ，ｔｅ３０７ｃｉＥｎｉＩｉｔｅｉ
丁晋俊孙乐昌
合肥２０３）３０７
（解放军电子工程学院网络工程系摘要
图像增强是指纹自动识别系统中非常关键的部分，接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包它直
括规格化、向图计算、计算，方频率图像分割、增强等环节，给出一套完整的增强算法，实验证明，这些算法处理效果好，运行
ＡｂｔａｔＦｎｅｐｎｎａｃｍｅｔｌｙｅｌｉｅｆｇｒｒｔｄｎｉｃｔｎｓｓｍ，ｌｃｉｃｌｉｆｅｅｓｔｅｆａｃｕａｓｃｉｇｒｒｔｈｎｅｎａｓａｋｙｒｅｎｔｎｅｐｉｅｔａｉｔｒｉｅｐｏｈｉｎｉｉｆｏｙｅｗ￣ｈｄｒｔｉｕｎｅｎｌｃｒ — ｅｙ￣ｌｈｉａ
ｃｍｕａｉｎｅｍｎａｉｎ，ｅｈｎｅｅｔＢｆｇｒｒｔｉｇｎａｃｎｅｔａｏｉｍｒｏｐｔｔ，ｓｇｅｔｏｏｔｎａｃｍｎｎｅｐｉｉｎｍａｅｅｈｎｅｌｎｌｒｈｉｐｇｔｓｉｈｓｐｐｒｎｔａｅ．ｉｅｐｒｎｓｓｏｈｔｘｅｉｔｈｗｔａｍｅｔｅｅａｇｒｈｓｈｖｅａｖｔｇｓｏｇｏｒｃｓｉｇｅｅｔａｄｆｓｃｉｄｉｅｅ・ｈｓｏｉｍａｅｔｄａａｅｆｏｄｐｏｅｓｆｃｎａｔｐｒｔｐＭｌｔｈｎｎｎｈｙｈｖｉｈｖｌｏｈｉｐａｔｅａｒｆｒｕｎｃｎｎ

基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法的开题报告

基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法的开题报告一、选题背景指纹识别作为一种常见的生物识别技术，已经得到了广泛的应用。

它具有唯一性、稳定性和不可伪造性等优点，因此在安全管理、信息系统登陆、银行金融等领域中得到了广泛应用。

目前，指纹识别算法中基于Gabor滤波器的方法已经成为一种比较成熟且有效的算法。

Gabor滤波器是利用正弦波与高斯函数相乘而构成的一种滤波器，可以对图像中的不同频率和方向的特征进行提取，因此广泛应用于图像处理领域。

然而，传统的Gabor滤波器只能提取特定方向和频率的特征，对于指纹图像中的八个方向的特征提取不是很有效。

因此，本文将对基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法进行研究。

二、研究目的与意义本文旨在研究基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法，通过分析、比较和评价不同频率和方向的Gabor滤波器对指纹图像的特征提取效果，以提高指纹识别算法的正确率和鲁棒性。

具体目标如下：1. 实现八方向Gabor滤波器，提取指纹图像中的特征。

2. 将特征进行标准化处理，减小特征之间的差异性。

3. 对特征进行分类、匹配和识别，提高算法的正确率和鲁棒性。

本研究的意义由以下几点：1. 该算法能够提高指纹识别算法的正确率和鲁棒性，在实际应用中更加可靠。

2. 八方向Gabor滤波器可以有效地提取指纹图像中的特征，提高识别准确度。

3. 该算法还可以应用在其他生物识别领域，如人脸识别、虹膜识别等，具有广泛的应用前景。

三、研究方法与步骤本研究采用以下方法进行：1. 数据采集与预处理：从指纹库中收集指纹图像，并对图像进行预处理，提高识别效果。

2. 八方向Gabor滤波器的设计：设计不同频率和方向的Gabor滤波器，用于提取指纹图像中的特征。

3. 特征提取：将指纹图像中的像素值与Gabor滤波器卷积，提取出不同方向和频率下的特征。

4. 特征标准化处理：对提取出的特征进行标准化处理，规范特征之间的差异性。

5. 特征分类、匹配和识别：将特征存储在数据库中，对比输入的待识别指纹图像的特征，进行分类、匹配和识别。

【学习】第3章指纹图像的增强

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图象增强 §1 点处理 §2 图象平滑 §3 图象锐化／边缘增强 §4 图象增强的频域处理
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图象增强的目的是采用某种技术手段，改善图象的视觉效果，或将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。
图象增强与感兴趣物体特性、观察者的习惯和处理目的相关，因此，图象增强算法应用是有针对性的，并不存在通用的增强算法。
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图像质量评估
图
像
指纹
质量不
同
的
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指纹图像分割
在图像处理中，通常要把感兴趣的区域与其他部分区分开来，这称为前景与背景分割。指纹图像分割通常位于预处理的前端，其目的是把指纹图像中质量很差，在后续处理中很难恢复的图像区域与有效区域区分开来，使后续处理能够集中于有效区域。分割处理不仅能提高特征提取的精确度，而且还能大大减少指纹预处理的时间，因此是指纹图像处理中的重要组成部分。它不仅要求尽可能地去除无效区域，还要尽可能完整地保留有效区域。
r1 f(x,y)
; 0<f<f1
g(x,y) = r2[f(x,y)-f1]+a ; f1<f<f2
r3[f(x,y)-f2]+b ; f2<f<f3
g
0 f1 f2 f3
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1.1.3 对数变换（Logarithmic transformation）
图象灰度的对数变换将扩张数值较小的灰度范围，压缩数值较大的图象灰度范围。这种变换符合人的视觉特性，
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指纹图像分割
这就需要有较精确的分割算法。好的指纹分割算法应该具有如下特点：
（1）对输入图像的灰度分布不敏感；（2）能检测出信噪比低的有效区域；（3）能够有效分割残留指纹；

基于图像处理的指纹识别算法优化

基于图像处理的指纹识别算法优化指纹识别技术是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，具有独特性、稳定性和智能化的特点。

然而，现有的指纹识别算法普遍存在着一些问题，如识别速度慢、识别率低以及对图像质量和干扰的敏感性等。

为了优化指纹识别算法的性能，研究人员们提出了一系列基于图像处理的方法。

首先，在图像预处理方面，可以采用一些图像增强的方法来提高指纹图像的质量。

例如，利用直方图均衡化来增加图像的对比度，同时去除图像中的噪声和干扰。

此外，还可以利用图像滤波技术去除指纹图像中的噪点和不必要的纹理信息，以提高后续处理算法的准确性和稳定性。

其次，在特征提取方面，传统的指纹识别算法主要采用的是基于纹线方向和频率的特征提取方法，例如迪尔斯-霍夫变换（DHT）和Gabor滤波器等。

然而，这些方法对于噪声和干扰非常敏感，容易导致误识别率的提高。

为了解决这个问题，可以采用基于深度学习的方法来提取指纹的特征。

深度学习是一种有效的机器学习技术，可以通过学习大量的指纹数据来自动提取特征，从而提高指纹认证的准确性和鲁棒性。

第三，在匹配和识别方面，传统的指纹识别算法主要采用的是基于匹配的方法，如最近邻算法（NN）和支持向量机（SVM）等。

然而，这些方法在大规模指纹数据库中的匹配效率较低。

为了提高匹配的速度和准确性，可以采用基于深度学习的方法来进行指纹识别。

深度学习可以通过学习大规模的指纹数据库，自动学习识别模型，并使用多层网络结构进行指纹特征的匹配和识别。

另外，在多模态融合方面，将指纹识别技术与其他生物特征识别技术相结合，可以进一步提高指纹识别的准确性和鲁棒性。

例如，可以将指纹识别与人脸识别、虹膜识别等技术相结合，形成多模态融合的指纹识别系统。

多模态融合可以通过综合利用多种生物特征信息，提高识别的准确性和可靠性，并减少假阳率和假阴率。

总之，基于图像处理的指纹识别算法优化是指纹识别技术发展的重要方向。

通过采用图像预处理、特征提取、匹配和识别、多模态融合等方法，可以提高指纹识别算法的性能和鲁棒性，在安全认证、法医学等领域具有重要的应用前景。