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自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法_罗希平

自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法_罗希平
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指纹增强算法的研究

本科毕业设计(论文) 学生姓名: 专 业: 指导教师完成日期

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。摘要的第一句不要与题目重复;取消或减少背景信息,只表示新情况、新内容;不说空洞的词句,如“本文所讨论的工作是对过去×××的一个极大地改进”、“本工作首次实现了……”、“经检索尚未发现与本文类似的工作”等;此外,作者的打算及未来的计划不能纳入摘要。

指纹识别系统

指纹识别系统 1.1 指纹识别系统原理 指纹识别系统的组成原理。如图1-1所示。图中的学习模块负责采集用户指纹数据,对指纹图像进行预处理,提取这些指纹的特征,作为将来的比对模板存人数据库。而识别模块则负责采集和处理指纹图像,在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对,然后判断是否匹配.得出结论。整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。 图1-1 1.2 指纹采集与指纹图像处理方法 目前,主要的指纹采集方法有两种:一种是光学采集器;另一种是用半导体传感器。光学采集器采集指纹是通过把手指沾上油墨后按在白纸上,然后用摄像机把图像转换为电信号。光学采集受外界干扰小、采集精度较高,但是数据量较大,因此处理时问较长。而对于半导体传感器来说,手指的温度、湿度对其测量结果有影响,但是数据量不大,处理比较方便。随着半导体技术的发展,半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现,它已逐步代替光学采集器。指纹鉴定过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段,也就是指纹模板的录A阶段。为了初步确定图像预处理方法,我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质量。根据不同的指纹传感器,我们设计不同的方案进行图像采集,并将从各个图中提出特征点储存到数据库中,来产生“活模板”,为后面的指纹鉴定做准备。 指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。在采集指纹图像的过程中,由于采集环境,皮肤表面的性质,采集设备的差异等各种因素的影响,采集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰,从而影响了采集图像的质量。所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量,恢复

从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识

从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识 4.1 指纹图像表示 从指纹传感器输出的是指纹原始图像,其数据量比较大。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中,对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。 压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但经过实践证明,对于分辨率不是很高的指纹图像来说,采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下采用JEPG、WSQ和EZW三种压缩算法。 4.2 指纹图像处理 4.2.1 指纹图像增强 刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的。指纹还有一些其他的细微的有用信息,我们要尽可能的使用。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音,增强嵴峪对比度,使得图像更加清晰真实,便于后续指纹特征值提取的准确性. 指纹图像增强常用的是平滑和锐化处理。 (1)平滑处理 平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。这种做法实现的是一种简单的低通滤波器。 实验表明:一般的自然图像相邻像素的灰度相关性约为0.9。因此在图像受到白噪声干扰时,以像素的邻域平均值代替中心像素,是一个去除噪声的好办法。算法是:。其中f(x,y)表示被噪声污染的原始图像,大小为N*N,g(n,m)是平滑后的图像,S是处理点(x,y)邻域中点的坐标(不包括(x,y)点)的集合,而M是集合S内坐标点的总数。例如,以(x,y)点为中心,取单位距离构成的邻域,其中点的坐标集合为:s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。

(完整版)第二章指纹识别的原理和方法

第二章指纹识别的原理和方法 指纹识别的采集及其参数[15] 指纹具有惟一性(随身携带、难以复制、人人不同、指指相异)。根据指纹学理论,将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。指纹在胎儿六个月时已完全形成,随着年龄的增长,尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化,局部纹线之间也可能出现新细线特征,但从总体上看,同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。 指纹识别过程可以分为4个步骤:采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后,要对原始图像进行初步的处理,使之更清晰。指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据,软件从指纹上找到被称为“节点”(minutiae)的特征点,这些数据(通常称为模板),保存为1K大小的记录。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。 2.2.1指纹图像的采集[16][17][18] 指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。所谓“离线式”就是指在指纹采集时,利用某些中间介质(如油墨和纸张)来获取指纹图像,在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机,它属于非实时采集。目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备,将真实的人体指纹直接变成数字图像数据,实时传输给计算机。 基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点,广泛应用于自动指纹识别领域。 指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类: (1)光学录入

仪表显示的图像识别算法研究

仪表显示的图像识别算法研究 摘要:随着社会的逐渐发展,人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状,针对目前人们生活中人工读表的弊端,提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据,减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像,就可以利用计算机来进行计算和识别,得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法,包括图像的去噪,二值化分割,边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善,快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后,本文采用数码相机来进行图像的采集,同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统,为未来信息传递智能化提供了基础,对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词:图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And

车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文

Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计(论文)题目名称:车辆牌照图像识别算法研究与实现

车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要:近年来随着国民经济的蓬勃发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此,汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位,本文采用投影法对车牌进行定位;在字符分割方面,本文使用阈值规则进行字符分割;针对车牌图像中数字字符识别的问题,本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后,使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词:车牌定位;字符分割;BP神经网络;车牌识别;VC++

Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy,there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location,the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++

指纹识别的原理和方法

指纹识别的原理和方法 一、概述 指纹识别的背景知识 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力,使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到,包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的。依靠这种唯一性,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种。 目前,从实用的角度看,指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。 最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破,已经有30多年的历史,这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段,正快速的应用于民用市场。 指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术,对活体指纹进行采集、分析和比对,可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化,同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能,而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。 指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中,就在今天,您不必随身携带那一串钥匙,只需手指一按,门就会打开;也不必记住那烦人的密码,利用指纹就可以提款、计算机登录等等。 指纹识别技术主要涉及四个功能:读取指纹图像、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像,取到指纹图像之后,要对原始图像进行初步的处理,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,至今仍然没一流种模板的标准,也没一流种公布的抽象算法,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。 指纹识别的原理和方法 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。

Suprema指纹识别算法介绍

Suprema指纹识别算法介绍 产品名称:Suprema指纹识别算法介绍 产品型号:OTA750采用的指纹算法 产品分类:Suprema指纹识别算法介绍 详细介绍: OTA750彩屏指纹考勤机的指纹算法采用了世界上最可信赖的Suprema指纹识别算法,产品的稳定性、指纹的安全可靠性得到了有力的保障。 Suprema指纹识别算法介绍 Suprema拥有世界一流的指纹识别技术。Suprema解决方案的特点在于对算法拥有极强的理论背景。Suprema的指纹识别算法在世界上最值得信赖的世界指纹识别大赛 (International Fingerprint Verification Competition, (FVC2004) 上摘取冠军桂冠,在light category表现出最小的出错率,被认为是世界上最可信赖的指纹解决方案,再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的 最佳稳定性和信赖度。 Suprema指纹识别算法比起其竞争对手拥有如下特点及优势: 最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。 在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一,被认定为世界最好的 指纹识别算法。再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软 件的最佳稳定性和信赖度。 广泛适用性 卓越的支持 Suprema指纹识别算法在世界指纹识别大赛中所获得成绩 评论 FVC是世界上最大的指纹识别技术评论,也是国际性指纹识别算法大赛,隔年举行并由意大利和美国第三方组织。在最近的两届FVC2004和FVC2006,SUPREMA 指纹识别算法摘取了世界范围的最高桂冠。 成果 在FVC2004和FVC2006,Suprema的指纹识别算法在众多参赛者中脱颖而出分别在Light级别和开放级别中获取了冠军。在FVC2006,Suprema在开放级别中以7枚金牌荣获了桂冠。在FVC2004,Suprema在Light级别中以最小误差率荣获了冠军。Suprema是唯一一家赢得两项级别(开放和Light)冠军的公司,即

面向低质量指纹的图像增强算法研究优秀毕业论文

西南政法大学硕士学位论文 面向低质量指纹的图像增强算法研究 导师:贾治辉副教授 作者:向锐 中国·重庆 二零零八年四月

中文摘要 指纹是手指末端正面皮肤上由乳头凸起的摩擦脊线形成的花纹,具有各人各指不同、终身稳定不变的特性。指纹因其蕴涵大量的人身个体信息,而具有很高的人身识别价值。近百年来,人们通过对指纹不懈的研究和探索,逐步对指纹的特征体系有了清晰的认识,并基于此对指纹特征进行了分类,提出了指纹鉴定的科学依据和程序。 目前,指纹识别技术已经在现代生物识别技术中占有相当重要的位置。从实用性和可行性角度看,指纹识别技术能够高效、快捷、方便的自动完成指纹的纹形分类、特征提取、图像的存储、检索以及比对、细节特征匹配等一系列工作,具有方便、高效、客观、安全等诸多优点,优于其它生物识别技术,已被认为是一种理想的身份认证技术。 从20世纪60年代起,计算机技术进入指纹识别、鉴定领域,英国、美国、法国、日本等计算机发达的国家先后研制出各具特色的指纹自动识别系统,为指纹鉴定开辟了新的途径。目前,计算机指纹识别技术已经在司法、金融安全、数字加密、电子商务等各个领域得到了广泛的应用,在我们未来的生活中发挥越来越重要的作用。 近年来,由于数字图象处理学以及硬件技术的迅速发展,指纹识别技术获得相当大的进展,但仍然不能满足社会发展的需要,以指纹识别广泛代替其它识别技术(如印鉴,钥匙,密码,签字)是面向二十一世纪的具有深远意义的课题,有关指纹自动识别技术的研究己成为模式识别、图象处理以及计算机视觉等领域中极为关注的热点。 指纹识别技术通常使用指纹的一般特征来进行种类识别,在种类识别的基础上再对指纹的细节特征进行系统性的比较,然后作出是否同一的判断。它一般都由以下模块组成:指纹图像采集模块;指纹图像预处理模块;特征提取模块;特征匹配模块。其中,指纹图像预处理模块又包括:图像质量评估,图像分割、图像增强、细化、二值化等步骤。 指纹识别技术中,图像增强技术是其中一个非常重要的步骤。如果指纹图像得不到准确、显著的增强,指纹特征就难以被准确提取。许多学者对指纹图像增强方法进行了探讨,其中,Coetzee等使用Marr-Hildreth边缘算子得到指纹灰度图的脊边缘图,提出了采用卷积

森林防火系统中图像识别算法的研究

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 森林是陆地生态的主体,具有很高的生态效益和经济效益。鉴于目前我国森林防火的严峻形势,必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准,在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统,利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。 基于火焰和烟雾的图像特征,本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。火灾发生过程中,主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰,通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现,烟雾和火焰本身具有一定的规律性,以此为依据设计有针对性的算法,从图像中识别出烟雾和火焰,判断火灾是否发生。 首先,论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状,并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍,在此基础上,本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。 然后,对于火焰分割,针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术,实现了火焰区域的准确分割。对于火焰的特征检测,主要进行颜色和动态特征的分析,通过建立火焰颜色模型进行颜色识别,再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。对于烟雾分割,由于烟雾颜色的复杂性,采取颜色提取法进行分割,并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。对于烟雾的特征检测,主要进行小波特征及动态特征的分析,通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别,再对识别结果进一步进行动态特征识别,包括烟雾的不规则性和扩散性,最终确定视频中是否存在烟雾。 最后,综合以上分析,给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。 实验证明,综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法,识别率高。在火灾检测技术中,具有较好的发展前景。 关键词火焰识别;烟雾识别;图像分割;动态特征 - I -

基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用汇总

目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)

摘要 边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词:边缘检测;图像处理;MATLAB仿真

引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用,其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能,并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合,并且在实际图像中存在着不同程度的噪声,各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子,边缘检测的传统方法包括Kirsch,Prewitt,Sobel,Roberts,Robins,Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian(LOG)算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较

根据matlab的指纹图像增强方法

课程设计报告 设计题目:指纹图像的增强 学院:电子工程学院 专业:电子信息工程 班级: 学号: 姓名: 电子邮件: 日期: 2013 年 9 月 成绩: 指导教师:

一、设计概述 1.课程设计题目:指纹图像的增强方法 2.基本要求:读取初始指纹图像,设计程序,实现指纹图像的增强,使指纹的 纹理更加清晰,便于识别。 3.指纹图像增强的意义: 指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力,从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹,所以每个人的指纹也是独一无二。由于指纹是每个人独有的标记,近几百年来,罪犯在犯案现场留下的指纹,均成为警方追捕疑犯的重要线索,使得指纹识别技术得到了飞快的发展,指纹图像的识别也就变得非常具有意义,但是通过传感器等方式获取到的指纹图像往往是比较模糊的,识别率相对较低,此时,指纹图像增强就孕育而生,通过对指纹图像的增强处理,得出了具有较清晰的图像,是识别率更高。 二.设计思路:指纹图像增强的主要步骤及方法 ①读取指纹图像 ②指纹图像灰度化处理 ③指纹图像平滑处理 ④指纹图像的腐蚀处理 ⑤指纹图像的锐化处理 ⑥指纹图像二值化

⑦指纹图像纹理的细化处理 三.具体的处理流程及其分析 1.指纹图像的读取 将通过传感器或者别的方式获取到的指纹图像读取到matlab中;如 .bmp .jpg 等格式的图片文件。 通过matlab实现: I=imread(‘文件路径+图像名.jpg'); 2. 指纹图像灰度化处理 数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理,可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化;灰度化就是使彩色的R,G,B分量值相等的过程 I=rbg2gray(I) 3.指纹图像平滑处理(此处我们使用的是中值滤波的方法处理) 图像平滑的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面,有来自于系统外部的干扰(如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声),也有来自于系统内部的干扰(如摄像机的热噪声、电器机械运动而产生的抖动噪声等内部噪声)。实际获得的图像都因受到干扰而含有噪声,噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或频率域处理。在空间域中进行时,基本方法就是求像素的平均值或中值;在频率域中则运用低通滤波技术。

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘要 : 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明, 并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较, 讨论了各种方法的优越性。 0引言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。 近年 来, 随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中, 自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国 内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别, 指纹识别具有许多独到 的优点 ,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术 有着十分 广泛的应用前景, 是将来生物特征识别技术的主流。 , 1指纹取像 图1 是一个自动指纹识别系统 AFIS(Automated Fingerprint Identification System)的简单流程。 指纹取像→ 图像预处理 → 特征提取 → 指纹识别 ↓↑ 数据库管理———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用 , 比较适合 AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶 体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹 ,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的 噪 音,把它变成一幅清晰的点线图 ,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第 一步 , 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。 当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ] 提出了基于脊线跟踪的方法能够

数据隐藏课程设计论文——图像的信息隐藏检测算法和实现

中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目:图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名:黄琳 学号:TB04202130 专业:计算机科学与技术 指导教师: 日期:2007年1月20日

图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术,并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种,后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像,但是这些静止图像之间并不是相互孤立的,而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素(Pixel)的集合,相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同,数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛,人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样,依赖于人的视觉系统(Human Visual System,HVS)的不完善性,就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的,信息加密是隐藏信息的内容,而信息隐藏是隐藏信息的存在性,信息隐藏比信息加密更为安全,因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏(Information Hiding),也称作数据隐藏(Data Hiding),或称作数字水印(Digital Watermarking)。简单来讲,信息隐藏是指将某一信号(一般称之为签字信号,Signature Signal)嵌入(embedding)另一信号(一般称之为主信号,Host Signal,或称之为掩护媒体,cover-media)的过程,掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体(stegano-media)。这一嵌入过程需要满足下列条件:

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 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

指纹识别

指纹识别技术 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的,并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性,我们才能创造指纹识别技术 一、简介 1)背景:1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年,Faulds 在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后,英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展,FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。目前,世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代,用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。 2)简介:指纹识别:即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。其实,我国古代早就利用指纹(手印)来签押。1684年,植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。 每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,呈现唯一性且终生不变。据此,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较,就可以验证它的真实身份,这就是指纹识别技术。 指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。 二、原理 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同,许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法(美国有关法律认为,指纹图象属于个人隐私,因此不能直接存储指纹图象)。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法,还有其他的一些重要因素,这里称之为“系统问题”。包括注册和辨识过程,速度和工作学、用户信息的反馈、排斥欺骗和安全考虑。为了得到较好的识别率,重要的是在注册时尽量获得最好的指纹图象,这是因为注册一般只进行一次,而以后的辨识是经常的。一个较好的指纹识别系统应要求用户的指纹在登记指纹时多次获取指纹,然后,把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹。 又一个方法可以作为指纹系统设计时的考虑,即我们可以多次取像直到得到一个确定的匹配,但这个过程在降低了拒判率的同时,提高了误判率。辨识不仅仅只用一个手指的指纹,可以用两个或更多的手指的指纹,这样可以增强识别率,当然这样一来会浪费用户的许多时间。 系统的工作学是很重要的。例如:在个人识别系统中,人们愿意等待时间的极限,这个极限时间根据特定的应用而不同,依赖于在处理的过程中人们正在做什么。例如:刷卡或输入ID号的过程,从0.5-1.5秒被认为是可接受的时间;另外,拒判而重复次数不应超过3次。 验证和辨识的过程、取像设备的设计拒判率和误判率关系的设定,为了尽可能的获得高质量的指纹图象而提示

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