指纹识别系统中低质量图像预处理技术研究

摘要

指纹识别作为生物特征识别中较早发展起来的一个重要分支,其应用空间变得越来越广阔.随着当今社会对身份识别与认证的需求日益增长,人们对指纹自动识别系统性能的要求也逐步提高.这种情况下,输入指纹图像的质量就成为影响系统性能的一个重要的因素.尽管目前指纹识别算法已经逐步走向成熟,但是低质量指纹图像的处理技术的研究相对较少,该文正是以低质量指纹图像作为研究对象,在指纹分割、灰度信息恢复、增强、二值化以及算法流程等环节进行了研究,并取得一定的研究成果.该文的主要工作及贡献概括如下:(1)提出了一种改进的基于感兴趣区域的分割方法.该方法对指纹图像分块区域的灰度特征进行统计,并引入评价机制,对重新计算过的统计特征进行分割.该方法对于汗渍、伪迹,以及前景被污染的噪声起到了良好的抑制作用.(2)改进了目前的增强流程以及算法实现.结合低质量指纹图像纹理信息微弱、滤波器参数无法与之适应等特点,结合了归一化和直方图规定化的方法增加了灰度信息恢复环节;选用基于Gabor滤波器的增强方式,并自适应调整Gabor滤波参数.(3)提出了用于处理低质量指纹增强图的二值化方法.该文借鉴了前人在直接处理指纹灰度图像的思想,利用契比雪夫逼近法逼近指纹图像局部灰度,然后利用地形法判决脊线、谷线的位置,该方法对于指纹的纹理恢复特别是细节特征提取有着很明显的优势.(4)针对低质量指纹图像预处理的特性,提出了更加适合的应用系统预处理流程.该文最后给出了系统测试结果,事实证明该文在低质量指纹图像预处理方面进行了有益的探索.

目录

文摘

英文文摘

独创性声明和关于论文使用授权的说明

第一章绪论

1.1指纹自动识别系统发展及其研究意义

1.2低质量指纹图像预处理技术的研究意义

1.2.1指纹图像预处理组成及其流程

1.2.2图像质量对指纹识别系统的影响

1.3低质量指纹图像预处理研究现状

1.4本文组织结构和主要贡献

第二章指纹图像分割方法

2.1问题的提出

2.2常见指纹图像分割方法

2.3低质量指纹图像分割技术研究

2.3.1基于感兴趣区域(Region ofInterest)的指纹前景分割方法

2.3.2改进的基于感兴趣区域的分割方法

2.4实验结果

第三章指纹图像增强

3.1基于灰度的指纹纹理信息恢复

3.1.1指纹前景规定化

3.1.2实验结果

3.2基于方向的Gabor滤波器

3.2.1低质量指纹图像增强中滤波器的选取

3.2.2Gabor滤波器的特性分析

3.2.3滤波器参数的计算

3.3改进的预处理流程

3.4实验结果及小结

第四章指纹图像二值化

4.1指纹图像二值化方法综述

4.2基于契比雪夫多项式逼近的二值化方法

4.2.1离散契比雪夫多项式

4.2.2离散契比雪夫多项式逼近

4.2.3基于契比雪夫逼近的指纹图像二值化方法

4.3实验结果

第五章结束语

5.1论文总结

5.2 工作展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文