一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法
应用Gabor滤波的指纹识别算法的研究和实现_贺颖
基于 Gabor 滤波的指纹识别算法采用基于结构的特征提 取方法进行指纹识别，该算法可分为以下步骤：（1）定位参考点； （2）以参考点为中心做同心环作为特征提取区域；（3）对特征提 取区做归一化处理；（4）利用 Gabor 滤波器对特征提取区域 8 方 向滤波；（5）提取指纹 FingerCode 特征；（6）将提取的指纹特征 与数据库中的模板匹配，从而得出指纹识别结果。其算法流程 如图 1 所示。
HE Ying，PU Xiao -rong .Development and implementation of Gabor filterbank -based fingerprint recognition algorithm. Computer Engineering and Applications，2010，46（12）：172-175.
同心环被划分成扇区的数目，i=0，1，…，（B×k-1）；θ 表示偏离
图像 x 轴的角度，表征了 Gabor 滤波的处理方向。在分辨率为
500 dpi 的指纹图像中，相邻的脊线和谷线的总宽度近似为 20
个像素宽，20 像素宽的环形恰好可以捕捉到一条脊线和一条
谷线的纹路信息。如果环形宽度大于 20，则可能会丢失部分细
2 基于结构的指纹特征提取方法
目前流行的指纹识别算法大多采用细节点[5]表示指纹特征， 该算法有描述简单，特征存储容量小等优点，但也有明显不足： （1）单纯的局部细节特征丢失了大量的指纹信息，不能很好地描 述局部脊线和谷线的走向；（2）一般的指纹图像中可以提取 60~
80 个细节点，而不同的指纹细节点个数也不尽相同，变长的细节 特征表示不易进行比对排序；（3）基于细节点的图匹配、点模式 匹配等经典算法都需要对指纹进行校准，提高了算法的时间复 杂度。而基于结构的指纹特征提取方法改善了以上缺点：（1）通 过设计一系列的 Gabor 滤波器，能同时提取指纹的全局和局部 特征，最大限度利用了指纹图像中的信息；（2）提取的指纹特征 保存为定长的向量，有利于指纹的比对排序以及快速计算指纹特 征间的欧氏距离实现指纹匹配；（3）不依赖于细节特征点，可以直 接基于原始图像提取特征，免去了预处理过程，提高了运行效率。
Gabor滤波算法在指纹识别中的应用
文章编号:1003-1251(2004)03-0006-03G abor 滤波算法在指纹识别中的应用李 鹏,杨 康(沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110168)摘 要:利用G abor 滤波器的方向选择和频率选择特性,实现了一种基于G abor 滤波器的指纹识别算法.实验结果表明这种算法具有很强的抗干扰能力,对低质量指纹图像具有较高的识别率.关键词:指纹识别;Gabor 滤波器;指纹图像中图分类号:TP391.41 文献标识码:A2004年9月第23卷第3期沈阳工业学院学报JOURNA L OF SHE NY ANG INSTIT UTE OF TECH NO LOGY V ol.23N o.3Sep.2004收稿日期:2004-05-29作者简介:李鹏(1978—)男,辽宁锦州人,硕士研究生. 随着计算机图像处理和模式识别技术的发展,指纹识别技术已经广泛地应用于金融证券、公安、海关、社保、医疗及其他民用安全控制领域等需要辨明个人身份的场合.自动指纹识别系统的发展得益于快速可靠的算法研究.1 指纹识别算法原理指纹识别算法主要涉及指纹图像的获取、图像的预处理、特征提取、特征值的比对与匹配等.指纹识别技术原理框图如图1所示.图1 指纹识别流程图首先使用指纹采集仪采集指纹,生成灰度指纹图像.而后对指纹图像进行二值化和细化等预处理,得到指纹图像的单像素点线图,在细化后的指纹图像上提取指纹的细节特征,如分叉点和端点,一般说来,第一次提取的指纹细节特征中包含了很多伪特征,因而还需要删除掉那些伪特征点以保留可信度最高的细节特征,然后根据不同需要将这些细节特征或存入指纹数据库或直接和指纹数据库中的样本比对,进行指纹识别.目前指纹识别算法的研究多是基于准确地从高质量指纹图像中获取指纹纹线信息[123].但在实际获取的指纹纹理图像中有很多是低质量的,低质量的指纹纹理图像的脊结构难于被正确地测定.所以我们要对指纹图像进行增强,指纹图像增强主要是进行滤波处理.2 图像滤波处理2.1 G abor 函数G abor 函数是唯一能够达到测不准关系下界的函数[4],将一维G abor 函数推广到二维函数空间,得到二维G abor 函数g (x ,y )=12πδx δyexp -12xδx2+yδy2+j (ux +vy )(1) 二维G abor 函数是二维高斯函数在两个频率轴都发生了平移之后的结果,即原来的频率中心由坐标原点移到(u ,v )处,它是一个二维带通滤波器.为了适用于指纹识别,二维G abor 滤波器必须作一些调整.2.2 G abor 滤波器优化设计G abor 滤波器有着优良的滤波器性能并有着与生物视觉系统相近的特点,近年来被广泛用于纹理分割、目标检测、图像编码、视网膜鉴别等领域.偶对称的G abor 滤波器[5]一般形式为:h (x ,y ;φ,f )=exp -12x 2φδ2x+y 2φδ2y cos (2πfx φ)x φ=x cos φ+y sin φy φ=-x sin φ+y cos φ(2)式中φ是G abor 滤波器的方向,f 是滤波器的频率,δx 和δy 分别是沿x 轴和y 轴的G aussian 包络常数.采用合适的参数可以增强指定方向上的脊线和谷线的纹理结构,抑制杂乱的噪音等信息.通过G abor滤波后得到的特征表达可以有效的代表指纹图像,所以参数的选取就成为构造G abor滤波器的关键步骤.在图像上应用G abor滤波器必须确定滤波器的频率、方向、G aussian包络常数三个参数.滤波器的频率特性f完全由某块区域的频率所决定,方向也是由某块区域的方向决定的.δx和δy的取值需要视情况而定,取值越大,对噪声适应能力越强,但有可能产生伪的纹线;值越小,产生伪细节的可能性越小,但去除噪声的能力将减弱.2.3 G abor滤波在对指纹图像做G abor滤波之前一般要完成对图像的规格化并进行方向和频率估计.规格化就是将原指纹图像的灰度值的均值和方差调整到所期望的均值和方差.在原始灰度图像上,规格化按下式进行:G(i,j)=M0+σ2(C(i,j)-M)2σ2若C(i,j)>M; M0-σ2(C(i,j)-M)2σ2(3)式中,M0,σ02是预先设定的图像平均灰度和均方差.后续处理在G(i,j)上进行.指纹图像看作是有方向的纹理图像.首先将指纹图像分割成16×16的小块,对每个方块中的像素点(i,j),利用S obel算子计算其梯度Gx,Gy,然后利用下式计算块的方向:θ=12tan-1∑wi=1∑wj=12G x(i,j)G y(i,j)∑wi=1∑wj=1(G2x(i,j)-G2y(i,j))(4)当所有Gx=0或Gy=0时,θ分别取值为0°或90°.在不含特征的小区域中,可以把这一小块图像在垂直于纹线方向的灰度值看成一个正弦状的波形图.该波形图上的正弦函数的频率表示了纹线的分布,按下式计算特征值:X[k]=1w∑w-1d=0g(u,v) k=0,1,…,l-1,u=i+(d-ω/2)cosθ(i,j)+(k-l/2)sinθ(i,j)(5) v=j+(d-ω/2)sinθ(i,j)+(l/2-k)cosθ(i,j)式中,ω表示方向窗口的高度.从得到的X[k]中,找到所有的极大值点,令T(i,j)为这些极大值的平均距离(即极大值间的平均像素点数),则波形频率为F(i,j)=1/T(i,j).由于指纹脊线和谷线具有良好的双峰特性,因此把G abor滤波器函数的偶分量实部作为模板,以脊线和谷线形成的近似正弦波的频率作为滤波器频率,以指纹的局部区域方向作为滤波器的方向构建调制转移滤波器(简称MTF,如图2所示),其相应的计算公式为:H(u,v;φ,f)=2πδxδy exp-12(uφ-u0)2δ2u+vφ-v0)2δ2v+2πδxδy exp-12(uφ+u0)2δ2v+(vφ+v0)2δ2v(6)uφ=u cosφ+v sinφvφ=-u sinφ+v cosφ式中u0=2πcosφ/f,v0=2πsinφ/f,δu=1/2πδx,δv =1/2πδy.图2 调制G abor滤波器利用MFT G abor滤波器对指纹图像滤波,其公式为:ε(i,j)=∑wg/2u=-wg/2 ∑wg/2v=-wg/2h(u,v;O(i,j)F(i,j)G(i-u,j-v)(7)式中ε(i,j)为滤波后的图像,O(i,j)为象素点(i,j)的方向,w g为G abor滤波器的大小,在这里设wg=11.3 实验结果我们在PC机上实现了上述算法,并随机抽取了100枚指纹(采集时,由于有些人的手指太湿或存在疤痕、脱皮现象,以及位置差别变化较大,有20%的指纹质量较差)进行了测试.实验结果如图3・7・第3期 李 鹏等:G abor滤波算法在指纹识别中的应用所示,其中图3a 为输入的原图像,图3b 为经G abor 滤波器滤波后的指纹图像.由图看出,经MTF G abor 滤波器滤波后的指纹图像明显改善,指纹脊线和谷线灰度差异较为明显,这为后面的特征提取和匹配提供了强有力的保证.图3 G abor 滤波结果4 结束语本文提出的基于G abor 滤波器的指纹识别算法中所使用的偶对称G abor 滤波器具有良好的带通性,同时具有方向选择和频率选择特性,能够有效的对原始图像进行带通滤波、去除噪声以保存真正的纹线结构.对低质量指纹图像具有高效识别和较强抵抗噪声的能力,使指纹识别系统更具有鲁棒性和实用性.参考文献:[1]赵丽如,胡红俊,贺贵明.有效的指纹自动识别系统的设计与实现[J ].计算机工程,2002,28(4):1112112.[2]董日荣.基于结构特征的指纹匹配算法研究[J ].微机发展,2003,13(6):22224.[3]李志敏,彭志刚,陈福祥.基于动态全局特征的指纹匹配算法的研究[J ].沈阳化工学院学报,2000,14(4):2922295.[4]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[5]H ong L ,W an Y,Jian AK.Fingerprint image enhancement :alg orithmand performance evaluation[J ].IEEE T ransactions on Pattern Analysis and M achine Intelligence ,1998,20(8):7772789.Application of G abor Filtering Algorithm in the Fringerprint IdentificationLI Peng ,Y ANG K ang(Shenyang Lig ong University ,Shenyang 110168,China )Abstract :A fingerprint identification alg orithm based on G abor filter is discussed ,using the features of direction and frequency selectivity of G abor filter.Experimental results indicate that the alg orithm has a high ability to resist pattern noises and a high quality of fingerprint indentification for low 2quality fingerprint pattern.K ey w ords :fingerprint identification ;G abor filter ;fingerprint pattern・8・沈阳工业学院学报 2004年。
gabor滤波器案例
gabor滤波器案例Gabor滤波器是一种用于图像处理和分析的重要工具，它可以用来提取图像的纹理特征和边缘信息。
下面将介绍Gabor滤波器的原理、应用和一些案例。
1. Gabor滤波器的原理Gabor滤波器是基于Gabor小波函数的一种滤波器，它可以将图像分解成不同频率和方向的子频带。
Gabor小波函数是一种平滑且局部化的振荡函数，它在频域和空域上都具有良好的局部特性。
Gabor 滤波器通过在不同尺度和方向上对输入图像进行卷积来提取图像的纹理特征和边缘信息。
2. Gabor滤波器的应用Gabor滤波器在图像处理和分析中有广泛的应用，例如人脸识别、纹理分析、目标检测等领域。
由于Gabor滤波器在不同尺度和方向上具有良好的频率选择性和方向选择性，它能够在提取图像特征时保持较好的不变性和鲁棒性。
3. Gabor滤波器的案例(1) 人脸识别：Gabor滤波器可以用来提取人脸图像的纹理特征，通过将人脸图像分解成不同尺度和方向的子频带，然后提取每个子频带的局部纹理特征，最后将这些特征用于人脸识别任务。
(2) 纹理分析：Gabor滤波器可以用来分析图像中的纹理信息，通过提取图像中不同尺度和方向上的纹理特征，可以实现对纹理的描述和分类，从而用于纹理分析和识别任务。
(3) 目标检测：Gabor滤波器可以用来检测图像中的边缘和纹理信息，通过在不同尺度和方向上对图像进行卷积，可以得到图像的纹理特征图，然后通过对这些特征图进行分析和处理，可以实现目标的检测和定位。
(4) 图像增强：Gabor滤波器可以用来增强图像的纹理信息，通过对图像进行Gabor滤波，可以增强图像中的纹理细节，使图像更加清晰和有结构感。
(5) 文字识别：Gabor滤波器可以用来提取图像中的文字纹理特征，通过将图像分解成不同尺度和方向的子频带，然后提取每个子频带的局部纹理特征，最后将这些特征用于文字识别任务。
(6) 图像压缩：Gabor滤波器可以用来压缩图像的纹理信息，通过对图像进行Gabor变换，可以将图像的纹理信息表示为一组系数，然后可以对这些系数进行压缩和编码，从而实现图像的压缩。
基于Gab or滤波器的掌纹纹理特征的提取
基于Gab or滤波器的掌纹纹理特征的提取摘要:特征提取就是要对图像的性质进行定量化处理,在已有的方法中,有提取点特征,线特征,时频变换法,纹理特征等。
时频变换法主要是时把图像变换到频域,通过对频域特性的分析得到在时域时的情况。
纹理的方法是一种全局的方法,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心在某个特定方向的纹理分布,即忽略掌纹的细节特征,而只看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。
在本文中,采用纹理作为特征向量,结果表明此方法可以较好的提取掌纹的特征。
关键词:掌纹Gabor滤波纹理特征1 Gabor滤波器Gabor变换是在1946年提出的,具体针对Fourier函数的纯频域分析的局限性,在Gaussian函数的基础上提出的短时Fourier变换,Daugman将其扩展成为二维形式,即2D Gabor函数[1][2][3][4][5]。
本文在应用Gabor函数进行特征提取[6]时主要通过Gabor滤波器(即Gabor filtering)。
2D-Gabor滤波器是以2D-Gabor函数作为其基函数,由于在时域和频域都具有的显著的优势,因此Gabor函数作为分析滤波器被广泛应用于图像处理中。
由于Gabor滤波器的定义是在Gabor 小波族的基础上进行离散化的处理,因此我们通过对标准2D Gabor函数进行归一化处理,即满足,可以得到Gabor滤波器的函数形式,即:4 结论在本文中,重点阐述了基于纹理特征的提取问题。
这种特征提取的方法有其特定的优势,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心手掌在某指定方向的纹理分布,它看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。
本章讨论了二维Gabor滤波器的特性,提取Gabor滤波器的纹理能量作为特征向量,经证明具有可行性。
参考文献[1] Daugman J.Uncertainty relation for resolution in space,spatial frequency and orientation optimized by two-dimensional visual cortical filters[J].Journal of the Optical Society of America A,1985,2:1160～1169.[2] Bastiaans M.J.Gabor´s Expansions of a Signal into Gaussian Elementary Signals[J].Proc.IEEE,1980,V ol,68,No.4,pp538～539.[3] John plete Discrete 2-D Gabor Transforms by Neural Networks for Image Analysis and Compression[J].IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing luly 1998.V oL 36,No.7,pp1169～1179.[4] Qian S Chen D. Discrete Gabor transforms[J].IEEE Trans Signal Processing,1993,21(7),pp2429～2438.[5] Alexander Mojaev.Andreas Zell.Real-Time Scale Invariant Object and Face Tracking using Gabor Wavelet Templates[J].InTagungsband zum 18. Fachgesprach AMS (Autonome Mobile Systeme)(R.Dillman H Worn T.Gockel eds.),Karlsruhe,4～5.Dez 2003,pp12～20.[6] 靳明.基于Gabor滤波器的军用目标识别及跟踪方法的研究[D].中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),2005.[7] 赵英男,刘正东,杨静宇.基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别[J].计算机工程与应用,2004.32:22～24.[8] 李文新.夏胜雄基于主线特征的双向匹配的掌纹识别新方法[J]计算机研究与发展,2004,41(6):996～1002上.[9] 吴介,裘正定.掌纹识别中的特征提取算法综述[J]北京电子科技学院学报,2005,13(2):86～92.[10] ZHANG D.KONG W K.Online palmprint identification[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis And Machine Intelligence,2003,9(25):1041～1050.。
一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法
一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法一、本文概述纹理分析是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，广泛应用于图像识别、目标检测、模式识别等多个领域。
纹理特征提取作为纹理分析的核心环节，其准确性和有效性对于后续处理步骤至关重要。
近年来，随着小波变换理论的深入研究和应用，Gabor小波因其良好的空间频率特性和方向选择性，在纹理特征提取方面展现出独特的优势。
本文旨在探讨一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法，以期提高纹理识别的准确性和鲁棒性。
本文首先简要介绍纹理特征提取的背景和意义，然后重点阐述Gabor小波的基本理论及其在纹理特征提取中的应用。
接着，详细介绍本文提出的基于Gabor小波的纹理特征提取方法，包括Gabor滤波器的设计、特征向量的构建以及特征提取的具体步骤。
通过实验验证所提方法的有效性和性能，并与现有方法进行对比分析。
本文旨在为相关领域的研究者提供一种新的纹理特征提取思路和方法，推动纹理分析技术的进一步发展。
二、Gabor小波变换原理Gabor小波变换是一种线性滤波方法，其基本思想是通过一组Gabor滤波器对图像进行卷积，从而提取出图像的局部特征。
Gabor 滤波器是一种具有特定频率、方向和尺度的线性滤波器，其冲激响应函数可以表示为二维高斯函数与复正弦函数的乘积。
g(x,y;λ,θ,φ,σ,γ) = exp(-(x'² + γ²y'²)/(2σ²)) * exp(i(2πx'/λ + φ))其中，(x,y)表示空间坐标，λ表示波长，θ表示方向，φ表示相位偏移，σ表示高斯包络函数的标准差，γ表示空间纵横比，用于控制滤波器的椭圆形状。
x'和y'是旋转后的坐标，通过旋转矩阵实现。
Gabor小波变换的核心思想是将图像与一组Gabor滤波器进行卷积，每个滤波器都可以提取出图像在特定频率、方向和尺度下的局部特征。
这样，通过对所有滤波器输出的组合，就可以得到图像的完整纹理特征。
人脸特征检测的最佳Gabor滤波器设计方法
。
脸特 征检测 方 法中参数 的选择依 据并给 出具
体 的参数 。
霞 霞
鬻蓬 霾蕊鞫鞠 鬟照 霾彝
Ｇ ｂｒ ａｏ 小波； 变 ；Ｇｂｒ 换 ａｏ 滤波器；人脸 特征 ； ！
Ｉ多分 类模 型 已经提 出来 了 ，但是 它 们 当 ｊ器的输 入特 征 ，这 种像 素值 特征 不能 表
以 ， 应 该 找 出具 有 相 邻 关 系 的 更 有 效 的
提 取 与分类 器 的设计 是十 分 重要 的 。许
中有许 多都是使用 图像的像素值作为分类
露 蘑 瑟霜 霾嚣霞 达 出 检测物 体 的形状 以 及纹 理特 征 。所 雾 霆 露嫠翳鞫露鞠豳豳
Ｔ ｅ ａ ｐｃ ｔ ｎ ｆ ｈ Ｇａ ｏ ｗ ｖ ￣ｔ ｎ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｐ ｌａ ｉ ｏ ｔ ｅ ｉ ｏ ｂ ｒ ａ ｅ ｆ ｔ ｒ ａ ｂ
ｇ ｔ∈Ｌ（ ，且还 有 ｔ（） ，则称 （ ） Ｒ） ｇｔ ∈Ｌ （ Ｒ） ｇ ｔ是一个窗 函数。窗 函数 ｇｔ中心 ｔ （） （） ＋与
１ ． ，
Ｇａ ｏ ｗ ｖ ￣ Ｎｔ ｒ 阻ｒ Ｔ ｔ ｒ ｎ ｄｆｅ ｅ ｔ ｑｅ ｔ ｎ ｂ ｎ ＆ｅ ｔ ｅ ａＴ ｅｓ ｉ ｉ ｒ ｎ ｕｓ ｉ ｓ Ｉ ｅ ｆ ｏ
ｒａｏａ ｌ ｅ ｓ ｎ ｂｙ． Ｔ ｂ ｓ ｏ ｔ ｅ ａ ａ ｅ ｅｓ ｅｅ ｔ ｎ ｅ ｈ ａ ｉ ｆ ｈ ｐ ｒ ｍ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉ ｓ ｃ ｏ
ｓ ｏ ｌ ｅ ｄｆ ｅｅ ｔ ｉ ｉｆｒ ｎ ｐ ｌ ａ ｉ ｏｃ ￣ｏ ｓ ｈ ｕ ｂ ｉｆ ｒｎ ｎ ｄ ｅ ｅ ｔ ａ ｐ ｃ ｔ ｎ ｃ ａ ｎ ． ｄ ｆ ｉ ｏ
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一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法
ｐａｍ ｐ ｉ ｍ ａ ｓａｎ ｈａ ｈｅ ａ ｇ ｉｈｍ ｓ ｓｍ ｐ ｙ ａｃ ｅ ｄ． ｌ ｒｎｔｉ ｇｅ ｄ ｔ ｔｔ ｌ ｏｒｔ ｉ ｉ ｌ ｈｉｖｅ Ｋｅ ｙｗｏ ｄｓ Ｇ ａ ｒ ｆｌｅ ；ｄｉｅ ｔｏｎ ｓ ｅ ｔｏｎ；ｐａ ｍ ｐｒｎｔｉ ｅ ｉｉａ ｉｎ ｒ ｂｏ ｉ ｒ ｔ ｒ ｃ ｉ ｅｌｃ ｉ ｔ ｉ ｄ ｎｔｆｃ ｔｏ
中图 分 类 号
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ Ｍ ｔ ｏ ｆ Ｇａ ｏ ｌ ｅ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｂ ｒ Ｆｉｔ ｒ Ｄｉ ｅ ｔｏ ｅ ｅ ｔｏ
Ｕ ｓ ｎｇ ｆ ｒ Ｐａ ｍ ｐｒ ｎｔＲ ｅ ｏ ｎｉｉ ｎ ｉ ｏ ｌ ｉ ｃ ｇ ｔｏ
Ｚｈａ ，Ｗ ａｎ Ｃｈ ｎ， Ｌｉ ａ ｈ ａ ｎｇ Ｌｉ ｅ ｕＨ ｉｕ
Ａ ｂ ｔａｃ ｓｒ ｔ
Ｂａｓ ｄ ｅ ｏｎ ｈｅ ｐ ｃ ｒ ｌ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｔ ｓ ｅ ｔ ａ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｏｆ ａｌ ｐｒｎ ｉ ａ ｅ ｐ ｍ ｉ ｔ ｍ ｇ ｓ． ｗ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ａｕ ｏ ａ ｉ ｍ ｅ ｈｏ ｆ ｒ ｐ ｅ ｅｎ ｅｄ ｎ ｔ ｍ ｔｃ ｔ ｄ ｏ
Ｇａ ｏ 变 换是 一种 加 窗 的傅 里 叶变 换 ， ｂｒ 与人 类 视 觉 皮层 中简单 细胞 的视 觉 刺激 响 应 非 常相 似 ， 在
空 域 和 频 域 上 都 显 示 出 良 好 的 局 部 性 ， 广 泛 地 应 被
纹识别 ［ ， Ｇａ ｏ 滤波 器 的方 向选 取 更趋 合理 ． ２使 ］ ｂｒ 但 是该 方法 先 要对 归 一 化后 的 图像进 行 分 块 ， 对 每 再
一
块 采 用 Ｒａ ｏ ｄ ｎ变 换 获 得 方 向 ， 种 基 于 投 影 的 方 这 本 文 根 据 掌 纹 图 像 的 频 谱 特 征 ， 用 纹 理 的 频 采
用于特征提取的Gabor滤波器参数设计
用于特征提取的Gabor滤波器参数设计
李建萍;付丽琴;韩焱
【期刊名称】《光学与光电技术》
【年(卷),期】2010(8)3
【摘要】Gabor滤波器的参数设计是Gabor特征提取过程中的一个重要环节。
根据坦克的外形特点及对方向的敏感性对其进行了针对性的参数设置,实验结果证明得到了很好的滤波效果。
根据Gabor核函数的窗口特性,提出了一种自适应的基于Gabor滤波器的特征提取算法。
该算法应用Gabor滤波器的多尺度特性与样本图像进行卷积,对Gabor域响应进行局部极大值提取,经过该方法得到的特征点有效地减少了数据冗余,并且具有较好的图像表征能力。
【总页数】5页(P79-83)
【关键词】Gabor滤波;参数设置;Gabor核函数;特征提取
【作者】李建萍;付丽琴;韩焱
【作者单位】中北大学现代无损检测工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.适用于虹膜识别的Gabor滤波器参数选择 [J], 苑玮琦;刘汪澜;柯丽
2.Gabor滤波器参数设计及其在虹膜识别中的应用 [J], 苑玮琦;刘汪澜;柯丽
3.生物特征提取的Gabor滤波器参数设计 [J], 马帅旗
4.生物特征提取的Gabor滤波器参数设计 [J], 马帅旗;
5.用于虹膜特征提取的Gabor滤波器参数选取方法的研究 [J], 苑玮琦;刘汪澜;柯丽;徐露
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一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法
CS = { PS0Q S0 , PS1Q S0 , …, PSP - 1Q SQ - 1 } ( 10) 针对集合 CS 中的每个元素 ,采用式 ( 5 ) 计算 Gabor小波作用于每个元素后的能量信息 。假设用 ES 表示能量信息集合 ,则 ES 可表示为
1 直接 Gabor小波变换纹理特征提取
1. 1 Gabor小波变换 Gabor小波可以看作母小波是 Gabor函数的小
波变换 。假设用 f ( x, y )表示尺寸为 M ×N 图像 , 那么该图像的 2维离散 Gabor小波变换可以表示为
Ip, q ( x, y) =
f ( x - s, y - t)φ3p, q ( s, t) (1)
ES = { E ( p, q) p∈ ( PS ∧q∈Q S } (11) 为了使 ES 中每个元素的量值不受图像实际尺 寸的影响 ,对 ES 中每个元素进行归一化处理 。若 用 ES ′表示经归一化处理后的能量信息 集合 , 用 E′( p, q)表示经归一化处理后的 E ( p, q) ,则 ES ′可 表示为 ES ′= { E ( p, q) /m ax ( ES ) p ∈ PS ∧ q ∈ Q S }
(9)
第 2期
张 刚等 :一种采用 Gabor小波的纹理特征提取方法
249
2 改进 Gabor小波变换纹理特征提取
2. 1 显著性分析 虽然采用直接 Gabor小波变换方法计算得到的
纹理特征向量可以有效地标识图像 ,而且具有旋转 和尺度不变性 ,但是它具有维数较高的缺陷 。纹理 特征提取算法通常希望不仅能够提取具有显著标识 力的特征 ,而且能够使计算得到的纹理特征向量具 有较低维数 。根据这种思想 , 本文提出一种采用 Gabor小波变换的纹理特征提取方法 。
gabor特征提取
gabor特征提取
Gabor特征提取是一种用来提取特定图像内容信息的新技术。
它使用Gabor滤波器通过检测变换的对象的强度，提取对象的空间周期特征，使用优化的计算和图像处理算法提取图像内容的特征，以进行图像识别和分类。
Gabor特征提取从两方面解析图像：它们同时考虑物体的空间和几何信息，可以以较快的速度计算出图像的复杂空间特征。
首先，Gabor滤波器会使用指定的参数对图像的空间分贝和几何特征进行检测。
这些参数也就是Gabor滤波器的参数，是用来控制Gabor滤波器的尺寸、方向和位置的，其中尺寸、方向和位置的参数的选择是使用语义或实际感兴趣的部分选择的。
经过Gabor滤波器检测的图像结果可以显示出特定方向的物体的不同部分，而这些变化是不受背景影响而相对稳定的。
然后，对于被解析出来的信息，经过优化的计算和图像处理算法中处理，最终提取出的Gabor特征，可以准确的描述图像的特征，以便进行图像识别和分类。
Gabor特征提取也经常用于实现数据的嵌入，以便进行生物指纹识别。
总而言之，Gabor特征提取是一种可以以较快的速度提取图像内容特征的有效方法。
它结合了Gabor滤波器检测和优化的计算和图像处理算法，可以不受背景影响而准确地识别分类图像，同时可以进行嵌入数据的识别。
一种新颖的使用Gabor滤波器对汉字笔划抽取的方法
一种新颖的使用Gabor滤波器对汉字笔划抽取的方法
Yin-MingSu;Jhing-FaWang;崔斌
【期刊名称】《图象识别与自动化》
【年(卷),期】2004(000)002
【摘要】一种健壮的基于脱机字符识别系统的汉字字符笔划抽取方法依靠对笔划结构的分析来识别。
本文提出了一种新颖的基于方向滤波的笔划抽取方法，该方法具有可靠的笔划抽取和分割不变形的特点。
首先，使用一组滤波器将字符图像分解成不同的方向特征，然后，采用一种使重构误差最小的新的迭代二值化方法来恢复笔划的形状一最后，采用一种基于笔划交迭度检测的笔划精炼抽取法以剔除多余的笔划碎片。
测试结果表明，新方法不仅能解决由于笔划细化而造成的交叉点变形和伪分支问题，而且对笔划的变形和噪声不敏感。
【总页数】14页(P1-14)
【作者】Yin-MingSu;Jhing-FaWang;崔斌
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于模型的笔划抽取和匹配的手写体汉字识别方法 [J], Cheng－LinLiu;李峰
2.一种以知识为基础的多字体汉字有效笔划抽取法 [J], Tsen.,LY;施柳
3.一种新颖的汉字笔划提取算法 [J], 王贵新;汪同庆;刘建胜;居琰;李建平
4.一种基于局部Gabor滤波器组的手写体汉字识别方法 [J], 陈蓉;邓洪波;金连文
5.一种新的手写汉字笔划直接抽取算法 [J], 崔怀林
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应用Gabor滤波的指纹识别算法的研究和实现
应用Gabor滤波的指纹识别算法的研究和实现贺颖;蒲晓蓉【摘要】提出了一种基于Cabor滤波提取指纹全局及局部特征的识别算法.目前广泛使用的基于细节点的算法识别性能较高,但由于需要前期预处理,增加了系统开销.另一方面,传统的基于结构特征的算法速度较快,然而对偏转指纹的识别性能较差.针对以上不足,利用滤波器定位参考点,并将以参考点为中心的特征提取区域划分为16方向的扇区,然后通过8方向滤波分别提取原始图像和旋转后图像的特征.在FVC2004指纹库上的对比实验证明,该算法同时具备了较好的运行效率和识别性能.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)012【总页数】4页(P172-175)【关键词】指纹识别;参考点;Gabor滤波;特征提取;特征匹配【作者】贺颖;蒲晓蓉【作者单位】电子科技大学,计算机科学与工程学院,成都,610054;电子科技大学,计算机科学与工程学院,成都,610054【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言近年来，生物特征识别技术在个人身份认证中显示出前所未有的优越性，被广泛应用于公安刑侦、社会保险、电子商务、金融证券等领域[1]。
指纹作为一种同时具备普遍性、长久性及唯一性的生物特征，已成为国际上的研究热点。
寻找最有效的特征表示方法是指纹识别算法的关键。
该文采用基于结构的指纹特征提取方法，结合利用滤波器定位参考点的方法[2]、特征提取区域划分方法[3]及Gabor滤波模型[4]，通过对以参考点为中心的特征提取区进行8方向滤波，同时提取了指纹的全局和局部特征。
算法中，定位参考点解决了指纹的平移不变问题，有效的特征域划分和双FingerCode特征旋转匹配解决了指纹的旋转不变问题。
2 基于结构的指纹特征提取方法目前流行的指纹识别算法大多采用细节点[5]表示指纹特征，该算法有描述简单，特征存储容量小等优点，但也有明显不足：（1）单纯的局部细节特征丢失了大量的指纹信息，不能很好地描述局部脊线和谷线的走向；（2）一般的指纹图像中可以提取60~80个细节点，而不同的指纹细节点个数也不尽相同，变长的细节特征表示不易进行比对排序；（3）基于细节点的图匹配、点模式匹配等经典算法都需要对指纹进行校准，提高了算法的时间复杂度。
改进Gabor滤波器在指横纹提取中的应用
改进Gabor滤波器在指横纹提取中的应用毛贤光;赖晓铮;赖声礼【摘要】针对指横纹难于实现自适应分割的问题,提出一种新的基于改进Gabor滤波器的指横纹提取算法.该方法在指横纹特征方向求取阶段,为避免出现传统Gabor 滤波器固有的旋转溢出和奇异值区间的问题,提出以手指轴线方向作为Gabor滤波器方向.在分割阶段,为减少求取Gabor频率的耗时和Gabor频率投影值难于确定的问题,提出以固定频率时指横纹特征进行Gabor滤波.实验证明该算法不仅能够减少计算量,还能有效克服噪声以及手形姿态变化的影响,并且对不同精度的指横纹图像都有较强的鲁棒性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)026【总页数】3页(P188-190)【关键词】指横纹;Gabor 滤波器;手指轴线;方向图;频率投影【作者】毛贤光;赖晓铮;赖声礼【作者单位】华南理工大学,电子与信息学院,广州,510640;华南理工大学,电子与信息学院,广州,510640;华南理工大学,电子与信息学院,广州,510640【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言指横纹又称指折痕，自2005年由Ribaric等[1]提出至今，将其作为生物特征的研究没有得到足够的重视，相关研究成果屈指可数。
然而，指横纹相对于掌纹、指纹等其他生物特征具有独特的优点[2-3]：纹线方向相对统一；感兴趣区域集中；形变范围小，对手形姿态变化不敏感。
因而，越来越多的生物识别技术将指横纹作为重要的生物认证手段，应用于不同背景的识别技术中[2-4]。
目前，针对指横纹的分割方法都存在局限，LI等[2]直接对指横纹进行水平方向的固定Gabor滤波，该方法没有充分考虑手指存在自由方向的问题，其结果是将指横纹的提取固定于水平方向，受手指固定坐标限制，对手形姿态变化敏感。
LUO 等[4]提出奇异值分解的指横纹分割方法，该方法受Radon投影的影响，对整体噪声比较敏感。
基于优化Gabor滤波器和GMRF的笔迹特征提取方法
基于优化Gabor滤波器和GMRF的笔迹特征提取方法邱娟;谢昊;张传林【摘要】Extracting effective features to describe handwriting is always a key problem in writer identification. In order to overcome the shortcomings of the traditional Gabor filter method, as well as to fully exploit correlation between Gabor filtering coefficient, this paper proposes a novel method for handwriting feature extraction, which merges the global and local features together. Histogram Of Gradient(HOG)of the character strokes is firstly used to optimize the orientations of Gabor filter, then Gauss Markov Random Field(GMRF)models are developed for every filtered image to describe the different local spatial structures, and finally it obtains the overall style characteristics of the handwriting images. With the four most famous regular script writers’original samples and the collected English scripts as the experimental data, the minimum weighted Euclidean distance classifier is applied to classify handwriting samples, respectively achieving correct classification rates of 97.6% and 88.3% with five-fold cross validation method, which shows that the extracted features have strong ability to characterize the handwriting, and the proposed method is effective in handwriting feature extraction.%提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
gabor滤波特征
gabor滤波特征Gabor滤波特征是一种在计算机视觉领域常用的特征提取方法。
它通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效地捕捉图像的纹理和边缘信息，具有很高的鲁棒性和表达能力。
Gabor滤波特征是基于Gabor小波函数的一种特征提取方法。
Gabor 小波函数是由Gabor在1946年提出的，它是一种可以同时描述时域和频域的数学函数。
Gabor小波函数具有频率选择性，能够在不同的频率上对图像进行滤波，从而提取出不同频率的纹理信息。
此外，Gabor小波函数还具有方向选择性，能够对图像中的边缘进行检测。
在计算机视觉中，Gabor滤波特征通常用于纹理分析和目标识别。
它可以在不同的尺度和方向上对图像进行滤波，从而得到一组具有不同频率和方向的特征响应图像。
这些特征响应图像可以用来描述图像的纹理和边缘信息，从而实现对图像的分析和识别。
Gabor滤波特征的提取过程包括以下几个步骤。
需要选择合适的Gabor小波函数。
Gabor小波函数有两个重要的参数，分别是频率和方向。
频率决定了小波函数的周期性，而方向决定了小波函数的方向选择性。
选择合适的频率和方向可以使得Gabor滤波器具有更好的性能。
然后，需要对图像进行滤波。
滤波过程就是将选择好的Gabor小波函数应用到图像上，得到一组特征响应图像。
在滤波过程中，可以使用卷积操作来实现Gabor滤波。
卷积操作将Gabor小波函数和图像进行卷积运算，得到特征响应图像。
接下来，需要对特征响应图像进行进一步处理。
通常情况下，可以使用非线性函数对特征响应图像进行增强。
常用的非线性函数有sigmoid函数和ReLU函数等。
增强后的特征响应图像能够更好地表达图像的纹理和边缘信息。
可以将提取到的Gabor滤波特征用于图像分类和目标识别任务。
可以使用机器学习算法来训练分类器，从而实现对图像的自动分类和识别。
总结起来，Gabor滤波特征是一种基于Gabor小波函数的特征提取方法。
它通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效地捕捉图像的纹理和边缘信息。
gabor变换提取纹理特征
gabor变换提取纹理特征
Gabor变换是一种用于提取纹理特征的图像处理技术。
它基于Gabor滤波器，该滤波器是通过将一个正弦函数和一个高斯函
数相乘得到的。
在具体应用中，Gabor变换可以通过以下步骤来提取纹理特征：
1. 首先，选择一组不同方向和频率的Gabor滤波器。
这些滤波器的方向和频率可以根据应用需求进行调整。
2. 对输入图像进行卷积操作，使用所选择的Gabor滤波器。
这将在图像中对应的位置产生一组滤波响应。
3. 对于每个位置，计算每个Gabor滤波器的幅度响应，并将其组合成一个特征向量。
通常，幅度响应可以使用欧氏距离或相关系数等方法进行计算。
4. 可选地，可以对特征向量进行归一化或降维，以进一步提取和表示纹理特征。
通过这一系列步骤，Gabor变换能够提取图像中不同方向和频
率的纹理特征，从而对图像进行纹理分析、识别和分类等任务提供有用的信息。
基于Gabor滤波的掌纹图像线特征提取技术
基于Gabor滤波的掌纹图像线特征提取技术
张丽婷;王孝莉;林家恒
【期刊名称】《兵工自动化》
【年(卷),期】2007(26)1
【摘要】利用Gabor滤波器增强掌纹线特征方法,将掌纹图像分割成若干子块并将子块变换到频率域.利用Gobar滤波器在频域内对子块在其主方向上进行滤波,增强特征纹线信息.然后对增强后的图像进行形态学Bot-Hat变换提取出掌纹特征纹线.实验证明,该方法可有效提取掌纹图像特征纹线信息.
【总页数】2页(P45-46)
【作者】张丽婷;王孝莉;林家恒
【作者单位】山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061;山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061;山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于模板匹配和形态学的掌纹线特征提取方法 [J], 彭其胜;陈华华
2.掌纹图像的主线特征提取 [J], 徐寒
3.基于Gabor滤波器的掌纹纹理特征的提取 [J], 蒲鑫
4.一种基于数学形态学和模板匹配的掌纹线特征提取方法 [J], 彭其胜
5.基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取 [J], 张建新;欧宗瑛
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Gabor滤波特征提取
1 Gabor 滤波器组特征提取方法大量心理和生理学研究发现，在人类的低级视觉中，输入信号被一系列具有 不同频率和方位的线性空间滤波器分解成一组频率和方位通道， Gabor 变换可以 很好地描述这一信号分解过程，它具有两个很重要的特征：一是其良好的空间域 与频率域局部化性质；二是无论从空间域的起伏特性上， 方位选择特性上，空间 域与频率域选择上，还是从正交相位的关系上，二维Gabor 基函数具有与大多数 哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感知域模型相似的性质。
因此，我们可以借 鉴人类处理信号的特性，用包含多个Gabor 滤波器的滤波器组来对图像进行不同 中心频率和方位的滤波处理，从而提取包含不同频率成分和不同方位的特征，作 为目标的非参数化特征，研究其不同分辨率目标的特征与图像分辨率的关系。
考 虑到计算效率的问题，不可能在 Gabor 滤波器组中包含所有中心频率的滤波器， 实际应用中通常根据经验选取某几个中心频率和方位。
2二维Gabor 滤波器表达式一维Gabor 滤波器的空间域公式是:与一维Gabor 滤波器类似，二维Gabor 滤波器的空间域描述为:f X,y,*F y , fR 二i(xcosd +ysi nd)2 (-xsi nd +ycoSh)2 , L 十 LI 2S 2<S 丿 J f (x,<i x ®f )=丄 exp V 2n<i exp j2： f X (4-10其中，二是空间尺度因子, ■ f 是中心频率。
将它分解可以得到两个实滤波 器：余弦Gabor 滤波器和正弦 Gabor 滤波器，它们的形式如下: 心沁七1X) exp JI CT f iXf ： exp x, 2 x 2匚2cos 蔦 f x sin 2 f x(4-11 (4-12 ---- exp - i 2— (4-13)*exp ：j2. iOfXCOSVf ，f ysin 片 /其中，匚X 和二y 分别代表水平和垂直方位的空间尺度因子，f 和二f 分别表示中心频率及方位。
掌纹识别方案
掌纹识别方案引言掌纹识别是一种通过分析人类手掌上的纹路特征来识别个体身份的技术。
相比其他生物特征识别技术如指纹识别和人脸识别，掌纹识别具有更高的准确性和可靠性。
本文将介绍一个基于图像处理和机器学习的掌纹识别方案。
掌纹采集首先，需要采集用户手掌的图像数据。
掌纹图像可以通过智能手机摄像头或专用的掌纹采集设备获取。
掌纹图像应该是高分辨率的，并且手掌的位置和姿态要尽可能保持一致，以确保后续的处理和分析的准确性。
图像处理掌纹图像采集后，需要进行一系列的图像处理步骤，以提取出有用的纹路特征。
下面是一些常用的图像处理技术：图像预处理图像预处理是为了去除图像中的噪声和干扰，以便更好地提取纹路特征。
常用的预处理技术包括图像平滑、灰度化、二值化等。
边缘检测边缘检测是为了找到掌纹图像中的纹路轮廓。
边缘检测技术有很多种，包括Canny边缘检测、Sobel算子等。
特征提取在边缘检测之后，需要从图像中提取出掌纹的特征信息。
一个常用的特征提取方法是Gabor滤波器，它能够提取出纹路的方向和频率信息。
特征匹配与识别经过图像处理步骤后，我们得到了提取出的掌纹特征。
接下来，需要将这些特征与已知的用户掌纹特征进行匹配，以识别用户身份。
这可以通过以下几个步骤来实现：建立特征库特征库是存储已知掌纹特征的数据库。
每个用户的特征将被存储为一个特征向量，包含纹路的方向、频率等信息。
建立特征库时，应考虑到数据库的规模和查询效率。
特征比对当一个新的掌纹图像被采集后，其特征向量将与特征库中的所有特征进行比对。
通常使用欧氏距离或相关系数等度量方法来衡量两个特征向量之间的相似度。
识别结果评估识别结果可以通过计算相似度得分来评估。
如果相似度得分高于某个阈值，则认为识别成功；否则，认为识别失败。
系统优化为了提高掌纹识别系统的准确性和可靠性，可以考虑以下优化措施：多特征融合除了掌纹特征，还可以结合其他生物特征如指纹、人脸等进行识别，以提高识别的准确性。
深度学习算法深度学习在图像处理和模式识别领域取得了巨大的成功。