指纹图像对比度模糊增强算法
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Gabor滤波器的指纹图像增强算法
基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法杜培明;巩静【摘要】介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化.实验表明这种算法具有很好的处理效果.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)005【总页数】3页(P37-39)【关键词】指纹识别;Gabor滤波器;指纹增强【作者】杜培明;巩静【作者单位】安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002;安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002【正文语种】中文【中图分类】TP751指纹具有唯一性和终身不变性。
指纹识别技术即是利用指纹的这种特性，通过对指纹特征的提取和比对完成对个人的身份验证。
其具体流程如图1所示。
图1 指纹识别处理过程从采集头得到的指纹图像往往带有大量的噪声。
这些噪声主要有：采集头上的污点、指纹本身带有的疤痕、指纹太湿造成的指纹粘连、指纹太干造成的纹线断裂。
这些噪声不利于指纹原本特征信息的准确提取，所以需要对采集到的指纹图像进行图像增强。
指纹增强的方法有：纹理滤波法[1]、傅里叶分析法、小波分析法和基于知识的方法等。
指纹图像增强的主流方法是纹理滤波方法，该方法计算指纹图像每个局部区域的方向和频率特征，用纹理滤波器对指纹图像进行滤波增强。
Hong提出一种基于Gabor滤波器的指纹增强方法[2]，Gabor滤波器 [3]可以在空域和频域上获得最佳的分辨率，具有良好的带通性和方向选择性。
但该方法有时存在块效应或方向效应，并且对不同频率的图像有不同的增强程度。
本文在基于Gabor滤波器指纹增强[4]的基础上，提出一种改进的Gabor滤波器算法。
实验证明了该方法的有效性及可行性。
1 归一化归一化是为了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均造成的灰度差异，将指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格[5]。
MUSICA 多尺度图像对比度增强 算法的简要原理及
MUSICA 多尺度图像对比度增强算法的简要原理及MUSICA 多尺度图像对比度增强算法的简要原理及MUSICA(多尺度图像对比度增强)算法的简要原理及VC实现算法原理:图像增强的一般方法是对比度拉伸和直方图均衡，这两种方法对于灰度级过于集中，还有大量的灰度级没有充分利用的情况下比较适用，并且这两种方法都是基于直方图的变换，和像素的位置信息无关。
假设有原始信号如(a)，可看出细节信号(高频，例如指纹、衣服褶绉这样的细节)集中在较窄的灰度范围内，人眼很难分辨。
并且细节信号集中的灰度范围在整个灰度级空间内，使用对比度增强和直方图均衡无法对不同的区域内像素进行不同程度的放大或者缩小。
因此就有了MUSICA(Multi-Scale Image ContrastAmplification)，可以翻译成多尺度图像对比度增强。
基本的原理是先提取细节信息，然后对细节信号进行增强放大，然后再重构到原图中。
局部细节信息的提取现在研究的热点一直都是小波分解。
暂且不管理论，先从实际运用的角度来看。
如图(b)，假设对信号进行平滑滤波，可以得到新的蓝色信号。
可以认为蓝色信号是对原信号的低分辨率近似，保留了整体的特征而丢弃了高频的细节信号，例如要分析图像的整体特征就要使用近似信号以排除高频(可能是噪声)的干扰。
那么如图(c)，原信号减去近似信号，得到的就是高频信号，也就是细节信号(当然也可能是噪声)。
然后对(c)进行增强，最简单例如放大2倍，或者进行log变换得到(d)。
然后把(d)加回到近似信号上，重构出增强后的原信号，如(e)所示。
可以看到，图像的整体特性没有改变，两个细节集团的细节信号被放大了，适合人眼辨认。
图1 这个算是从最直观的角度来考虑算法原理，只是一种近似的抽象，实际过程需要更多更具体的考虑，同时这也是个人的理解，会有偏颇的地方，留待完善。
然后，总得给出点具体的原理和算法的实际步骤。
详细的说明可以从MUSICA的专利文档里获得，这里给出个人角度的理解和说明。
基于结构的自适应指纹图像增强算法
基 于 结 构 的 自适 应 指 纹 图像 增 强 算 法
曹 祥 ，邓宏贵 ，高湘蓉
（ 中南大学 物理科学与技术学 院 ， 湖南 长沙 ４ ０ ８ ） １０ ３
摘
要 ：指纹 图像 的周期性 和局部 方 向性 是 指纹 图像 的 重要 结 构特 征 ， 分利 用 这 两个 结构 特 征是 提 充
√
（ １ ）
都没有充分利用指纹图像——这个纹理类图像本身 的结构特征 ： 即指纹像 的脊线和谷线都是 曲率变换 平缓的曲线 ， 在局部范 围内， 脊线和谷线近似平行 ，
整个 图像上脊 线 的宽度 和各 线 的宽 度几乎 没 有变 化 （ 即脊线 和谷线 具 有周期 性 ） 因此 在设 计 指 纹 图像 ． 增 强算 法时必 需注 意到 这两个 结 构特 点——也 就是 指纹 图像局部 的方 向性 和 周 期 性 ． 用 指 纹 图像 的 利
（） ａ 利有 ３× ３大小 的 Ｓｂｌ 子计 算 各个 像 素 ｏｅ算
２ 指纹 图像的方 向与频率 的计 算
计算指纹图像局 部方 向算法有多种ｕ ， 常用算 Ｊ
法 有两种 ：１ 利 用梯 度算 子来求 局 部方 向 ’ ’ （） ５ ’； ，８ （ ） 用 方 向模 板 来 求 局 部 方 向 Ｊ两 种 算 法 抗 噪 ２利 ． 能力 都较 弱 ， 图像 质 量 的依 赖性 较 大 ， 对 比较 而 言 ， 方法 一 的抗 噪 能力较 好些 ， 由于抗 噪能 力相 对较 差 ， 所 以必 须进 行一定 的改 进． 用 梯 度 法 求 局 部 方 向 在源自图 ｌ 处 理前后的指纹图像
收稿 Ｅ ： ０ 一 ９ ｏ ｔ ２ ６ ｏ一４ 期 ０ 作者简介 ： 曹 祥 （９ ２ ） 男， １８ 一 ， 硕士研究生 ， 研究方 向： 电技术 光
一种改进的指纹图像增强算法
! 引言
在现代社会中 ! 随着计算机技术和网络技术的高速 发展 ! 电 子商务的日趋普及 ! 信息安全越来越显示出前所未有的 重要性 " 生物识别技术逐渐应用于身份验证和识别领域 ! 指纹识别是到 目 前为止唯一被法律认可 # 可以自动识别的生物识别技术 " 近年来 ! 有关指纹自动识别的研究已成为模式识别 # 图像处理及计算机 视 觉等领域中关注的热点 " 自 动 指 纹 识 别 系 统 $!" #$% &’() *+,-(./ .+, ’ 0) 1,’+2+34’+$, 567’(8 !9*:5 % 包括指纹提取 # 指纹分类和指纹匹配三部分内容 " 在 自动指纹识 别技术中 !提取 出正确 # 可靠 而有效的特 征信息是 进 行最终的指纹匹配的基础 ! 而特征信息提取的准确性又直接依 赖 于指纹图像自身的质量 " 在实际应用中 ! 由于受采集设备和活 体 指纹采集条件等因素的限制 ! 所采集到的指纹图像不能保证都 很 清晰 ! 图像中可 能出现纹 线粘连 # 纹线断 裂或对比度 不均匀等 情 形 " 在这种情况下很难从图像中正确分离出指纹纹线 ! 导致指 纹 特征的可靠提取变得非常困难 ! 很难达到较高的指纹匹 配精度 " 为了确保指纹特征的提取正确 ! 需要对原始指纹图像进行增强 处 理 ! 增加 指纹纹 线的清 晰度 ! 增 强脊线 和谷 线的对 比度 ! 减少 噪 声 " 指纹图像的增强一般由规格化 # 方向图的计算 # 滤波几个部分 组成 "
后 的图像在点处的灰度 值 !@ 代表原始图像的 均值 !A9B 代表原 始 图像的方差 !C D 代表期 望均值 !A9B D 代表期望 方差 $ A9B D 和 @ D 的值根据图像采集时分辨率的高低确定 !不同的指纹库可取不 同的值 " % 归一化由式 ;E > 确定 &
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
改进的Gabor指纹图像增强算法
基于 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ滤波器 的指纹增强算法Ｉ ” ，该算法法利用
Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ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 Ｈｏ ｎ ｇ 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
ａ ｃ ｃ ｒ ｅ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｓ ， ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｙ． ｔ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｇ ｒ ａ ｙ ｃ ｕ ｒ ｖ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ； ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ｙ； ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ｓ ｉ ｚ ｅ ｏ ｆ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｓ ； Ｇａ ｂｏ ｒ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｓ
ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｅ ｄ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｍ乩 ｔ ｈｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｅ ｄ ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
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。
一种基于自适应滤波的指纹图像增强算法
一
种 基 于 自适 应 滤 波 的指 纹 图像 增 强算 法
陈桂 友 孙 同景 雷 印胜 ’
（．山东 大学控制科 学与工程学院 ， １ 济南 ２ ０６ ； ２ ５ ０ １ ．天津大学精密仪器与光 电子工程学 院， 天津 ３ ０ ７ ； ０ ０ ２ ３ ．山东青年管理干部学 院， 济南 ２ ０ １ ） ５０ ４
Ａｂ ｔ ａ ｔ：Ｔ ｒ ｒ ｏｓｏ ｏｓ ｎ ｓ ｍｐ ｅ ｎｇ ｒ ｒｎ ｍａ ｅ ｈｅ ａ ｅ ａ ｇ ｅ ｔｉ ａ ｔｏ ｎ ｔａ ｅ ｔａ ｔｏ ｓｒ ｃ ｈｅ ｅａ ｅ ｌｔ ｆｎ ｉｅ ｉ ａ ｌ ｄ ｆ ｅ ｐ ｔｉ ｇ ．Ｔ ｙ ｈ ｖ ｒ ａ ｍｐ ｃ ｎ ｍｉ ｕ ｉ ｘ ｒ ｃｉｎ ｉ ｉ
指纹 图像进行增强 。即使是低质 量的指 纹图像 ， 也能取得较好 的增强效果 。 关键 词 ： 指纹识别 ， 图像 增强 ， 自适应滤 波
中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３９ 文 献 标 识 码 ： Ａ
Ｆｉ ｅ ｐｒｎｔＩ ａ ｅ Ｅｎ ｎｃ ｍ ｅ ｓ ｄ ｎ Ａｄａ ｔｖ ｌｅ ｎｇ ｒ ｉ ｍ ｇ ｈａ ｅ ｎｔＢａ ｅ ｏ ｐ ｉ ｅ Ｆｉｔ ｒ
摘
要： 采集到 的指纹 图像 中往往 包含噪声 ， 这些 噪声对后续 的特征提 取和匹配会 带来非常不利 的影响 。为 了提 高指纹
特征提取 和匹配 的鲁棒性 ， 需对指纹图像进行增强 ， 提高脊 线和谷线 的对 比度 ， 同时滤 除图像 中的噪声 。本 文提 出了一种基 于 自适应滤波 的指纹 图像增强算法 ， 首先改进 了 ＬｎＨ ｎ 提 出的方 向场计 算方 法 ， ｉ ｏ ｇ 然后 进行基 于方 向场 的第一 次粗滤波 ； 在 第一次滤波 的基础 上计算频 率场 ， 最后针对每个分块 区域进行 自适应增强滤 波。实验证 明 ， 本文 提出的增强算 法能有效地对
指纹图像对比度模糊增强算法
指纹图像对比度模糊增强算法作者：蔡秀梅来源：《现代电子技术》2010年第16期摘要:指纹图像采集过程常会造成对比度不强等非线性失真,基于模糊逻辑的处理方法常用于改善指纹图像质量。
研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增强结果进行比较分析。
实验结果表明,采用这2种方法均可以在一定程度上提高指纹图像低灰度区域和高灰度区域之间的对比度,从而提高图像的质量,使增强后的指纹图像结构更清晰。
关键词:指纹; 对比度增强; 模糊特征平面; 广义模糊算子中图分类号:TP911-文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)16-0140-03Algorithms of Fingerprint Image Contrast Enhancement Based on Fuzzy LogicCAI Xiu-mei(School of Automation, Xi'an University of Posts and T elecommunications, Xi’an 710121, China)Abstract: The acquisition process of fingerprint image often causes the nonlinear distortion such as low contrast. The algorithms based on the fuzzy logic are often used to improve the quality of fingerprint image. The image enhancement algorithms based on fuzzy property plane and Generalized Fuzzy Operator (GFO) are researched respectively. They are used to enhance the contrast of fingerprint images. The results of contrast enhancement are analyzed contrastively. The experimental results show that these two methods based on fuzzy logic can increase the contrast between the low gray level area and the high gray level area of a fingerprint image to a certain extent, and make the construct of the fingerprint image more clearly.Keywords: fingerprint; contrast enhancement; fuzzy property plane; generalized fuzzy operator0 引言指纹识别是指指尖表面纹路的脊谷分布模式识别,这种脊谷分布模式是由皮肤表面细胞死亡、角化及其在皮肤表面积累形成的。
对比度增强算法
对比度增强算法对比度增强算法是一种常用的图像处理技术，用于提高图像中的亮度差异，使得图像更加清晰、鲜明。
在数字图像处理领域，对比度是指图像中不同灰度级之间的差异程度。
较高的对比度意味着图像中的亮度差异更加明显，而较低的对比度则使得图像看起来模糊、缺乏细节。
对比度增强算法的目标是调整图像的灰度级分布，使得图像中的亮度差异更加鲜明。
这样可以使得图像中的细节更加清晰可见，提高观看体验和图像分析的准确性。
下面将介绍几种常见的对比度增强算法。
1. 线性拉伸算法线性拉伸算法是最简单的对比度增强算法之一。
它通过将图像的灰度级范围进行线性映射，使得图像中的最低灰度级对应于黑色，最高灰度级对应于白色。
这样可以将原本较暗或较亮的区域进行拉伸，增强图像的对比度。
2. 直方图均衡化算法直方图均衡化算法是一种常用的对比度增强算法。
它通过对图像的灰度级进行统计分析，将灰度级分布较为集中的区域进行拉伸，使得图像中的灰度级分布更加均匀。
这样可以增强图像的细节，使得图像更加清晰。
3. 自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法是对直方图均衡化算法的改进。
它通过将图像分成多个小区域，在每个小区域内进行直方图均衡化，从而保持图像的局部对比度。
这样可以避免直方图均衡化算法在增强图像细节的同时，引入过多的噪声。
4. 对比度拉伸算法对比度拉伸算法是一种非线性的对比度增强算法。
它通过将图像的灰度级进行非线性映射，强调图像中的亮度差异。
对比度拉伸算法可以根据不同的应用需求，调整图像中不同灰度级的映射关系，以实现对比度的增强。
对比度增强算法在很多领域都有广泛的应用。
在医学影像中，对比度增强可以帮助医生更好地观察和诊断疾病。
在安防监控系统中，对比度增强可以提高图像的清晰度和辨识度，从而更好地识别目标物体。
在图像处理软件中，对比度增强可以提供更多的图像编辑选项，使用户能够根据自己的需求进行图像处理。
对比度增强算法是一种常用的图像处理技术，可以提高图像中的亮度差异，使得图像更加清晰、鲜明。
指纹识别的原理和方法
指纹识别的原理和方法一. 概述指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
软件从指纹上找到被称为―节点‖（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。
因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。
总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
二. 取得指纹图象1.取象设备原理取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。
光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。
依据的是光的全反射原理(FTIR)。
光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。
光线经玻璃设到谷后反射到CCD，而设到脊后则不反射到CCD（确切的是脊上的液体反光的）。
由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。
最近90年代中期，传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。
这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。
例如：纤维光被用来捕捉指纹图象。
纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。
另一个方案是把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
基于方向滤波的指纹图像增强算法
向 图 提 取 是 观 察 像 素 点 和 各 个 方 向 上 的 像 素 点 的 灰 度 值 一 Leabharlann 图像 预 处 理 研 究
差 ，从 而 确 定 该 点 的 方 向 ，这 种 方 法 所 求 得 的 方 向是 ０～ ２．中 确 定 的 有 限 的 几 个 数 。 这 种 方 法 往 往 抗 干 扰 能 力 较 ｒ ｅ 差 ，其 典 型 的 方 法 是 切 缝 法 。 这 里 介 绍 一 种 重 要 的 基 于 块 方 向 图 的 方 向 场 提 取 方 法 ，梯 度 法 。 梯 度 法 的 基 本 原 理 是 ： 在 原 始 灰 度 指 纹 图 像 中 计 算 每 一 点 在 各 个 方 向 上 的 梯 度 根 据 梯 度 统 计 量 在 各 个 方
方 向 场 作 为 它 的 方 向 图 。 方 向 图 实 际 上 描 述 了 指 纹 图 像
图像处理
声 有 的 是 采 集 头 上 的 污 点 ． 有 的 是 指 纹 本 身 带 有 的 疤 痕 ． 有 的 是 由 于
特征提取 特征比对
图 ｌ 指纹识别流程
指 纹 太 湿 造 成 的 指 纹 粘 连 ， 有 的 则
、
文 章 编 号 ： ６ ３ １ ３ （ ０ ７０ — ９ ０ １ ７ — 】 １２ ０ ）６ ０１ — ２
分 别 为期 望 的图像 均值 和 方 差 。
引 言
指 纹 具 有 唯 一 性 和 终 身 不 变 性 。 利 用 指 纹 的 这 种 特
性 通 过 对 指 纹 特 征 的 提 取 和 比 对 完 成 对 个 人 的 身 份 验
Ｔｈｅ Ａ ｌ ｇｏｒ ｔ ｉｈｍ ｎｇｅ ｐｒ ｎｔＥｎ ｎｃ ｍ ｅ ｏｆＦｉ ｒ ｉ ｈａ ｅ ｎｔ
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
Ｔ ９ １７ Ｎ １ ．３
Ｒｅｅ ｒｈ ｏ ｉｇ ｒ ｒｎ ｍａ ｅＥｎ ａ ｃ ｍｅ ｔＭ ｅｈ ｄ ｓａ ｃ ｎ Ｆ ｎ ｅｐ ｉｔＩ ｇ ｈ ｎ ｅ ｎ ｔｏ
中圈分类 号
１ｈ ｉ ｕ Ｓ ｎＬ ｃａ ｇ ）， Ｊ ｊｎ ｕ ｅｈ ｎ ｇ ｎ （ Ｌ ｌ ｔ ｒｃ ｎｉ ｅ ｎ ｓｔｅ ｝ ｆ ２０３ ） Ｐ ＡＥｅ ｍｆ ｇ ｅｒ ｇ ｎｔｕ ，ｔｅ ３０７ ｃ ｉ Ｅ ｎ ｉ Ｉｉ ｔ ｅｉ
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
Ａｂ ｔａ ｔ Ｆｎ ｅｐ ｎ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｌｙ ｅ ｌ ｉ ｅｆ ｇ ｒｒ ｔ ｄ ｎｉ ｃ ｔ ｎｓ ｓ ｍ ， ｌ ｃ ｉ ｃｌ ｉｆ ｅ ｅ ｓｔｅｆ ａ ｃ ｕ ａ ｓ ｃ ｉｇ ｒｒ ｔ ｈ ｎ ｅ ｎ ａ ｓａｋ ｙｒ ｅ ｎｔ ｎ ｅ ｐ ｉ ｅ ｔ ａｉ ｔ ｒ ｉ ｅ ｐ ｏ ｈ ｉ ｎｉ ｉ ｆ ｏ ｙｅ ｗ ￣ ｈ ｄ ｒ ｔ ｉ ｕ ｎ ｅ ｎ ｌ ｃ ｒ — ｅ ｙ ￣ ｌ ｈ ｉ ａ
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指纹识别的matlab预处理
指纹识别的matlab预处理
在Matlab中进行指纹识别的预处理通常包括以下步骤：
1. 噪声去除，使用滤波器（如中值滤波器或高斯滤波器）去除
指纹图像中的噪声，以提高后续处理的准确性。
2. 增强对比度，通过直方图均衡化或对比度拉伸等方法增强指
纹图像的对比度，以使细节更加清晰。
3. 边缘检测，使用边缘检测算法（如Sobel、Prewitt或
Canny算子）来检测指纹图像中的边缘信息，以便后续的特征提取。
4. 细化处理，对指纹图像进行细化处理，以减少细节信息并突
出指纹的主要特征。
5. 形态学处理，利用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来消除图像
中的噪点，并连接断裂的特征。
6. 区域分割，将指纹图像分割成不同的区域，以便进一步的特
征提取和匹配。
在Matlab中，可以使用Image Processing Toolbox中提供的函数和工具来实现上述预处理步骤。
例如，可以使用medfilt2函数进行中值滤波、使用imadjust函数进行对比度增强、使用edge函数进行边缘检测、使用bwmorph函数进行形态学处理等。
总的来说，指纹识别的Matlab预处理涉及到图像处理和特征提取等方面的知识，需要综合运用Matlab中的图像处理工具和算法来完成。
希望以上回答能够对你有所帮助。
指纹图像的特征提取原理
指纹图像的特征提取原理指纹图像的特征提取是指从指纹图像中提取出能够唯一标识该指纹的特征信息，用于指纹识别。
指纹图像的特征提取是指纹识别技术中的核心步骤，它的原理主要包括图像增强、细化、特征点检测和特征描述等几个方面。
首先，图像增强是指对原始指纹图像进行预处理，使得指纹图像的质量得到提高。
常见的图像增强方法包括灰度变换、滤波和增强算法等。
其中，灰度变换是将原始的灰度级调整为更合适的灰度级，使得指纹图像的对比度得到增强；滤波方法可以应用低通滤波器来抑制图像噪声，提高指纹图像的质量；增强算法则是通过图像的局部对比度和方向信息来调整灰度值，进一步增强图像的质量。
第二，细化是指通过重复进行细化迭代，将指纹图像中的指纹纹线变细，同时也要保持一定的连通性。
细化算法通常分为两步进行，即细化迭代处理和细化结果优化。
细化迭代处理是通过对指纹图像中每个像素周围的邻域像素进行比较，并通过一定的规则来判断是否对当前像素进行细化操作。
细化结果优化则是对细化操作后得到的结果进行优化处理，以减少细化过程中可能引入的细节损失。
第三，特征点检测是指在指纹图像中寻找出一些具有显著特征的点，用于后续的特征描述。
常见的特征点检测方法包括脊线方向计算、脊线终点检测和三角形检测等。
脊线方向计算是通过计算每个像素的脊线方向，来判断该像素是否具有显著特征；脊线终点检测则是根据脊线的形态学性质，检测出指纹图像中脊线的终点位置；三角形检测是通过检测到的特征点，找到由其构成的满足一定条件的三角形结构。
最后，特征描述是对特征点周围区域的纹线进行一定的编码，以表示其独特的形态特征。
常用的特征描述方法包括方向图法、Gabor滤波器和径向基函数等。
方向图法是通过计算每个像素点周围的灰度变化方向，来描述该像素点的特征；Gabor滤波器则是利用Gabor函数对指纹图像进行滤波，得到特定频率和方向的滤波响应；径向基函数则是通过将指纹图像转换到极坐标系下，并使用一组径向基函数对指纹图像进行编码。
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现指纹识别是一种常用的生物特征识别技术，广泛应用于各种安全领域。
基于图像处理的指纹识别算法是指通过对指纹图像进行处理和分析，提取出指纹图像中的特征，并与数据库中的指纹特征进行比对，从而实现自动识别的过程。
本文将从图像处理的角度，对基于图像处理的指纹识别算法进行研究与实现。
首先，对指纹图像进行预处理是指纹识别算法的第一步。
指纹图像通常受到各种因素的干扰，比如噪声、模糊等，这些干扰会影响指纹特征的提取和匹配。
因此，对指纹图像进行预处理是十分重要的。
预处理过程包括图像增强和图像去噪。
图像增强技术主要用于提高指纹图像的对比度和清晰度，常用的算法有直方图均衡化等。
而图像去噪技术则主要用于去除指纹图像中的噪声，常用的算法有中值滤波和小波变换等。
接下来，特征提取是指纹识别算法的关键步骤之一。
通过特征提取，可以将指纹图像中的特征转化为数学特征，并用于后续的匹配和识别。
在特征提取过程中，最常用的方法是将指纹图像分割为小的区域，然后针对每个区域提取特征。
常用的特征提取方法包括图像中的细节纹理特征、频域特征和形状特征等。
对于细节纹理特征，常用的方法有Gabor滤波和方向梯度直方图等；对于频域特征，常用的方法有傅里叶变换和小波变换等；对于形状特征，常用的方法有轮廓提取和角点检测等。
在特征提取之后，需要对提取到的特征进行匹配，在数据库中找到与之相似的指纹特征。
指纹特征匹配算法是指纹识别算法中的核心部分。
常用的特征匹配算法包括相似度匹配和模式匹配等。
相似度匹配算法基于相似性度量，通过计算两个指纹特征之间的相似度来判断是否匹配。
常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
而模式匹配算法则基于模式匹配的原理，通过将指纹特征和数据库中的模式进行比对来判断是否匹配。
常用的模式匹配算法有K最近邻算法和支持向量机等。
最后，需要对指纹识别系统进行性能评估和实现。
性能评估是指对指纹识别系统的性能进行客观评价，常用的评价指标有识别率、误识率和准确率等。
指纹识别预处理算法
指纹识别预处理算法指纹识别预处理算法是一种专门用来识别指纹的计算机算法，它被广泛应用于指纹认证系统来鉴别指纹的真伪。
随着信息技术的发展，指纹认证系统越来越受到重视，指纹识别预处理算法也受到了广泛的应用。
本文详细介绍了指纹识别预处理算法的原理，实现方法，原理及其优势等。
一、指纹识别预处理算法的原理指纹识别预处理算法是一种模板比较算法，它可以提取指纹的纹路特征，然后将提取的纹路特征与样本指纹的模板进行比较，以此来判断指纹的真伪。
指纹识别预处理算法首先以图像处理的方法将指纹图像进行清晰化处理，然后采用边缘检测、缺口检测等方法来进行提取指纹特征，将提取到的指纹特征和样本指纹模板进行比较，以此来识别指纹的真伪。
二、指纹识别预处理算法的实现方法1、图像处理在指纹识别预处理算法中，首先将指纹图像进行图像处理，具体的处理步骤如下：（1）首先，对指纹图像进行去噪平滑处理，去除图像上的杂讯和噪声；（2）然后，对图像进行增强处理，增强图像的对比度，使纹理特征更加清晰；（3）最后，再对图像进行缩放和旋转等处理，使指纹图像更加统一。
2、边缘检测边缘检测是利用梯度检测算法，通过检测图像局部区域中的灰度变化量，来检测图像中的边缘。
边缘检测的结果被用来提取指纹的纹路特征，将提取出的纹路特征存储到特征模板，以此来确定指纹的本质特征。
3、缺口检测缺口检测是一种可以检测指纹图像中缺口位置的检测算法，它是利用指纹图像的熵值比较来实现的，首先将指纹图像分成若干个小区域，计算每个区域的熵值，然后对熵值进行比较，缺口区域的熵值会明显比其它区域的熵值低，从而实现缺口检测。
三、指纹识别预处理算法的原理及其优势1、原理指纹识别预处理算法是基于模板比较，利用指纹纹路特征与样本指纹模板进行比对，来识别指纹真伪的计算机算法。
它主要包括图像处理、边缘检测、缺口检测等步骤，最终得到指纹的纹路特征，并将特征与样本指纹模板进行比较，以此来鉴别指纹的真伪。
2、优势指纹识别预处理算法具有准确性高、操作方便、抗干扰性强等优点，因此得到了广泛的应用。
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指纹图像对比度模糊增强算法
指纹图像对比度模糊增强算法
引言指纹识别是指指尖表面纹路的脊谷分布模式识别,这种脊谷分布模式是由皮肤表面细胞死亡、角化及其在皮肤表面积累形成的。
人的指纹特征是与生俱来的,在胎儿时期就已经决定了。
人类使用指纹作为身份识别的手段已经有很长历史,使用指纹识别身份的合法性也己得到广泛的认可。
自动指纹识别系统通过比对指纹脊线和谷线结构以及有关特征,如纹线的端点和分歧点等来实现个人身份认证。
然而,要从原始指纹图像上准确地提取特征信息,这是十分困难的,在很大程度上特征提取的精确性依赖于图像质量。
因此,在指纹特征提取和匹配之前有必要对指纹图像进行增强处理。
指纹图像增强就是对指纹图像采用一定算法进行处理,使其纹理结构清晰化,尽量突出和保留固有的指纹特征信息,并消除噪声,避免产生虚假特征。
其目的是保持特征信息提取的准确性和可靠性,在自动指纹识别系统中具有十分重要的作用和地位。
由于曝光不足等因素的影响,图像的亮度分布会发生非线性失真,常常表现为对比度不强,图像的整体感觉较暗等。
目前,已经有很多基于灰度直方图的方法来增强对比度,从而改善图像的质量。
近年来,人们对基于模糊的图像处理技术进行了研究。
模糊集合理论已能够成功地应用于图像处理领域,并表现出优于传统方法的处理效果。
根本原因在于:图像所具有的不确定性往往是因模糊性引起的。
图像增强的模糊方法,有些类似于空域处理方法,它是在图像的模糊特征域上修改像素的。
基于模糊的图像处理技术,是一种值得重视的研究方向,应用模糊方法往往能取得优
于传统方法的处理效果。
很多时候基于模糊的增强图像对比度方法能够更好地增强图像的对比度,尤其是对于对比度很差,一般的增强算法无法对其增强的图像,它的优势突显。
本文结合模糊逻辑技术,研究了基于模糊特征平面的增强算法和基于GFO算子(广义模糊算子)的图像增强算法,并将其应用于指纹图像对比度的增强。
1模糊特征平面增强算法1.1模糊特征平面从模糊集的概念来看,一幅具有L个灰度级的M×N元图像,可以看作为一个模糊集,集内的每一个元素具有相对于某个特定灰度级的隶属函数。
该模糊集称为图像等效模糊集,亦即图像的模糊特征平面,对应的模糊矩阵记为F,有:式中:矩阵的元素μmn/Xmn表示图像像素(m,n)的灰度级Xmn相对于某个特定的灰度级l′的隶属度,通常l′取最大灰度级K-1。
1.2算法实现首先采用图像分割中的阈值选取方法(本文中采用Ot su方法)来确定阈值参数X T,显然X T将整个图像的直方图分为2个部分。
低灰度部分和高灰度部分;对于具有典型双峰分布的直方图来说,它们分别对应目标和背景这两部分。
然后定义新的隶属函数形式,再进行模糊增强运算,在低灰度区域进行衰减运算,从而使属于该区域像素的灰度值更低,而在高灰度区域则进行增强运算,从而使属于该区域像素的灰度值更高。
因而,经过模糊增强后直方图上阈值X T两侧的灰度对比增强,图像区域之间的层次将更加清楚。
整个算法过程如下:(1)首先根据Ot su选取阈值的方法确定阈值参数XT。
显然对于双峰分布的直方图阈值参数XT将位于双峰之间的谷底附近。
然后定义新的隶属度函数为:对于迭代次数r的选择,仿真结果表明,当r较小时,模糊增强不够充分;随着r的逐渐加大,图像的增强效果会越来越明显,当达
到一定程度时,图像中局部细节会逐渐消失而变为二值图像。
但对于指纹图像r选取过大,则会丢失一些细节信息,本文取r=8。
本算法对μmn>0.5的区域,即高灰度区域的像素进行增强运算;对于μmn≤0.5的区域,即低灰度区域的像素进行衰减运算。
因此,实现了对低灰度区域的像素进行衰减运算和对高灰度区域的像素进行增强运算,从而使图像增强后区域之间的层次更清楚。
2基于GFO算子(广义模糊算子)的图像增强算法文献[10]给出了广义模糊集和广义模糊算子的定义。
在此基础上,本文设计的基于GFO算子的图像增强算法如下:步骤1:利用模糊熵确定阈值参数T,表征的是要增强或减弱的灰度值边缘,如果灰度值大于阈值T,则使其更大,否则使其更小。
通过大量实验验证,当阈值参数T接近指纹图像直方图谷底时,将得到较好的增强效果。
步骤2:通过式(7)将待处理的图像X从空域的灰度值I={I(i,j)}映射为与之对应的广义隶属度μ={μ(i,j)};步骤3:利用式(8)定义的GFO 算子对广义隶属度进行非线性变换;式(8)可知,广义模糊算子可以利用参数r和f值的大小控制图像增强的程度,r越大,去除背景的能力越强;f 越小,增强脊线与谷线的对比度的能力越强。
广义模糊算子通过降低区域中的值和增加区域中的值,起到了增强2个区域之间对比度的作用。
步骤4:通过式(7)的反函数,将映射为二维空间域的灰度图像。
其得到经过模糊增强处理后的图像,中的像素灰度值为:3实验结果与分析采用Matlab 软件编程且分别应用以上2种算法对FVC指纹数据库中一些指纹图进行增强处理,增强结果。
从实验结果可以看出,两种模糊增强算法在一定条件下都可有效增强指纹图像的对比度。
相比之下,基于GFO算子(广义模糊算
子)的图像增强算法去除背景能力更强,因此对于具有单峰及双峰分布直方图的指纹图像,该算法可能将一些灰度值较低的前景点误分为背景点;而模糊特征平面增强算法因为去除背景能力较弱,对于具有多峰分布直方图的指纹图像增强效果较差。
因此对于需要着重增强前景的指纹图像,更适合用基于模糊特征平面的增强算法,而对于需要重点去除背景的指纹图像则需选取基于GFO算子(广义模糊算子)的图像增强算法。
4结语从模糊集的角度出发,模糊特征平面增强算法将图像转化为等效的图像模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,最后再转换为空域图像。
基于GFO算子(广义模糊算子)的图像增强算法与模糊特征平面增强算法,处理过程相似,不同之处在于所定义的隶属度函数及非线性变换形式不同。
采用这两种方法均可以在一定程度上提高低灰度区域与高灰度区域之间的对比度,从而提高图像的质量。
两种算法相比而言,基于模糊特征平面的增强算法更适合用于需要着重增强前景的指纹图像,而基于GFO算子(广义模糊算子)的图像增强算法则更适合用于需要重点去除背景的指纹图像。
需要指出的是以上两种算法仅仅增强了指纹图像的对比度,要取得更好的增强效果还需要结合指纹图像的方向信息进行滤波增强,以达到对粘连脊线分离及断开脊线连接的效果。