基于频域变换的多光谱现场指纹增强算法研究

摘要

近年来，指纹识别作为生物识别的代表性技术已经取得了长足进展，犯罪现场遗留的潜指纹作为一类特殊的痕迹证据，在刑侦领域里具有突出作用，因而备受各国学者及政府的高度重视，具有极其重要的研究价值。被司法界公认为“证据之首”的犯罪现场潜指纹，是正确识别和鉴定指纹甚至最终认定犯罪嫌疑人的必要条件，但由于现场潜指纹的某些独有特征，如模糊性，残缺性，背景复杂性，脊线断裂性，纹线重叠性等等，使得该类指纹的有效检测及精确认证技术至今却仍处于瓶颈状态，这严重制约了现场潜指纹鉴定技术的发展，也使得它的进一步应用推广受到限制。
　　 中红外分析是以物质的不同化学结构对红外光的吸收差异为基础的分析方法。指纹残留物中包含脂肪酸酯类、皮肤上的微小蛋白质和羟基酸盐等，其特征峰分布在中红外区域，可充分反应现场指纹信息的全光谱图像数据将由几百到几千波数光谱信息组成。
　　 本文以红外光谱指纹为研究对象，对红外光谱分析方法进行了深入研究。在积极的探索和研究适合于处理现场疑难潜指纹图像的方法和理论过程中，首次采用基于SpotLight400的红外成像系统对模糊指纹痕迹进行多光谱无损分析。利用主成分分析（PCA）对多光谱图像进行数据降维，并获得最优谱段的光谱指纹图像；利用相互重叠的四邻域图像块选最小噪声影响的邻域作为基块主导方向的方法提取方向场；利用基于Gabor滤波的指纹增强算法对降维后的各帧图像进行增强处理；最后研究了基于小波变换的多光谱指纹图像融合技术并取得了良好的效果。实验结果验证了该算法的可行性、准确性和有效性。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 论文研究背景和意义

1.2 国内外研究和发展现状

1.3 论文的研究内容及结构安排

第2章 现场指纹的红外多光谱预处理技术

2.1 指纹识别基本原理

2.2 红外多光谱成像技术

2.2.1 红外技术

2.2.2 多光谱成像技术

2.2.3 傅里叶变换红外光谱的优点

2.3 多光谱指纹图像预处理技术

2.3.1 处理指纹红外光谱的常用技术

2.3.2 基于主成分分析的多光降维技术研究

2.4 本章小结

第3章 基于Gabor滤波器的指纹增强算法研究

3.1 Gabor滤波器的由来

3.2 基于基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法

3.3 Gabor滤波增强算法的实现

3.3.1 指纹图像规一化

3.3.2 提取指纹图像的方向场

3.3.3 提取指纹图像的频率场

3.3.4 Gabor滤波处理

3.4 本章小结

第4章 基于多光谱的指纹图像融合算法

4.1 图像融合技术及其分类

4.2 基于小波变换的多光谱指纹融合算法

4.2.1 小波变换定义

4.2.2 多分辨率分析

4.2.3 Daubechies小波

4.2.4 用于图像处理的二维小波变换

4.2.5 基于小波变换的指纹图像融合

4.3 评价标准

4.3.1 融合图像质量的主观评价

4.3.2 融合图像质量的客观评价

4.4 本章小结

第5章 实验结果与分析

5.1 实验的软硬件环境

5.2 傅里叶变换红外成像系统Spotlight-400

5.2.1 Spotlight-400简介

5.2.2 高分辨率红外指纹光谱图像的采集

5.3 实验结果分析

5.3.1 PCA实验分析

5.3.2 基于Gabor滤波器的指纹增强算法实验分析

5.3.3 基于多光谱的指纹融合算法实验分析

5.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致 谢