指纹图像处理中方向滤波器的研究与实现

2012年1月内蒙古科技与经济Januar y 2012　第1期总第251期Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .1T o tal N o .251指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现X张松宇1,杨文斌2(1.内蒙古机电职业技术学院;2.内蒙古灵奕信息技术有限责任公司,内蒙古呼和浩特　010070) 摘　要:提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景分割、方向滤波、二值化、细化4部分。

特征提取采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。

实验结果表明,指纹图像经过预处理算法后提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息,对特征提取奠定了良好的基础。

指纹图像经过特征提取后,准确有效地定位了两类特征点。

关键词:指纹;预处理;特征提取 中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)01—0083—02 自动指纹识别技术大多是依靠指纹的细节特征提取实现指纹的匹配的。

准确地提取细节特征是自动指纹识别系统获得高识别率的前提和基础。

指纹的细节特征主要指脊线端点和分叉点。

在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。

这种干扰最终会影响系统的识别率。

因此,在提取指纹特征前必须对输入的指纹图进行预处理。

预处理的目的是:去除原图像中的噪声,把它变成一幅清晰的二值点线细化图,以便于提取正确的细节特征。

笔者提出了一套较完善的指纹预处理算法,包括图像分割、方向滤波增强、二值化、细化等步骤,并准确有效地提取出了指纹的细节特征点。

1　预处理算法1.1　规格化和图像分割规格化的主要目的在于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同而造成的灰度差异,将不同的指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上。

图像分割是把指纹前景区与背景区分开。

指纹图像的预处理及初步识别研究
指纹图像的预处理及初步识别研究包括以下步骤：
1. 图像获取：使用指纹采集设备（例如指纹识别仪、平板式扫描仪等）获取指纹图像。

2. 图像预处理：针对原始指纹图像进行预处理，主要包括图像增强、图像去噪、图像滤波等操作。

3. 特征提取：提取指纹图像中的关键特征，用于指纹识别。

常见的特征包括细节特征、转折特征、核型特征等。

4. 特征匹配：使用已有的指纹特征数据集与待识别指纹特征进行对比，寻找最相似的指纹，从而实现指纹识别。

5. 识别结果输出：将识别结果输出到用户界面或其他终端设备上，供用户使用。

需要注意的是，在实际应用中，指纹图像的预处理和识别过程可能需要结合多种算法和技术来完成，以达到更加准确、可靠的识别效果。

指纹图像预处理算法研究作者：许建王福明来源：《现代电子技术》2009年第01期摘要：为了增强指纹图像预处理的效果,在对现有算法深入研究的基础上,提出一种新的指纹图像增强算法。

先利用Radon变换来获得图像的方向图,然后利用方向滤波器对该图像进行滤波,达到指纹图像增强的目的。

实验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离。

该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单,为下一步指纹图像识别奠定了坚实的基础。

关键词：Radon变换；纹线方向；方向图；方向滤波器中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2009)01-084-03Research of Fingerprint Image Preprocessing AlgorithmXU Jian,WANG Fuming(Modern Education Technology and Information Center,North University ofChina,Taiyuan,030051,China)Abstract：In order to improve the fingerprint image,on the basis of studies of the available algorithms,this paper puts forward a new enhancement algorithm for fingerprint images.Firstly,Radon transform is used to estimate the orientation image of the fingerprint image.Then,the fingerprint image is filtered by the direction filters.Finally,the enhanced fingerprint image is gained.The experiment indicates that the disconnected ridge lines are linked together,the crossed lines are eliminated,ridge and valley lines are isolated.It improves the quality of the fingerprint image pared with the traditional method,this algorithm is simple and efficient.It establishes the solid foundation to following works.Keywords：Radon transform;direction of ridge;direction-map;direction filters0 引言在指纹采集的过程中,由于手指本身的因素和采集条件等各种原因的影响,采集到的原始指纹图像中往往包含有很多噪声,造成指纹图像质量严重下降,模糊不清造成脊线的粘连或断开,会导致产生虚假的指纹细节特征；遗漏或忽略了正确的细节特征点；在有关描述细节特征点提取的有效性和可信性,影响系统在匹配时的拒认率或误认率［1］,从而最终影响整个系统识别的结果。

基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法研究作者：宁玉门来源：《硅谷》2013年第01期摘要：在指纹识别系统中，图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响。

本文详细介绍了Gabor二维函数、Gabor滤波器的图像增强算法、方向图计算、纹线频率计算的步骤及方法，从而去除了噪声，达到了增强图像的目的。

在算法设计上提高了运算速度，节省了运算的时耗。

关键词：图像增强.Gabor滤波器；纹线频率；方向图0 引言指纹识别技术是目前国内外生物识别技术领域研究的一个热点，自动指纹识别系统（AFIS）中的图像滤波增强的效果决定着指纹特征点的提取和指纹识别系统的性能。

Gabor函数可以很好地兼顾时域和频域信息，实现对信号的处理，使用Gabor函数实现指纹图像增强是一个合理的选择。

1 指纹图像增强的现状目前，指纹图像增强是指纹识别系统中关键技术之一。

指纹图像增强又称为指纹图像预处理，常用的处理方法是提取指纹脊线上各点的方向和频率信息，选取适当的滤波器进行滤波增强处理[1]。

对指纹图像增强算法主要采用的方法是空域滤波和频域滤波。

O’Gorman和Nickerson提出采用方向滤波器进行指纹图像增强。

为了获得局部脊线宽度或者脊线频率，通常采用LinHong等提出的Gabor滤波方法，把局部纹线法向的灰度变化当成正弦波形，选取矩形窗口并适当旋转，将窗口内的纹线的方向与y轴对齐，沿x轴方向累加y轴方向上各点的平均灰度值，把这些值当成正弦波的值来估算频率[2]。

通过指纹的方向性将二维Gabor滤波器调制到各个方向，再根据频率信息确定滤波器的中心频率，最后采用Gabor滤波器组对图像进行滤波，其增强效果比较显著。

在Hong等人的研究基础上，还出现了一些改进的Gabor滤波算法等。

文献Sherlock等提出了基于频域方向的滤波算法，该方法对低质量指纹图像增强效果较好。

2 Gabor滤波增强目前，针对指纹图像增强的各种算法中，Hong等提出的基于Gabor滤波的方法以其同时具有最优联合空频分辨率的优点被认为是目前最流行的方法，如图1所示为Gabor滤波器的时域及变换频谱。

方向滤波实验报告
通过方向滤波算法，对图像进行处理，消除噪声，增强图像的边缘信息。

实验原理：
方向滤波是一种基于图像梯度的滤波方法。

它通过计算每个像素点的方向梯度，并根据邻域像素的方向梯度进行加权平均，从而实现对该像素点的滤波处理。

方向滤波能够有效地选择性地增强图像的边缘信息，同时抑制噪声。

实验步骤：
1. 读取输入图像，并将其转化为灰度图像；
2. 对图像进行方向滤波处理；
3. 计算滤波前后的图像的噪声方差，并比较；
4. 对比滤波前后的图像的边缘信息的增强程度；
5. 输出处理后的图像。

实验结果与分析：
经过方向滤波处理后，图像中的噪声得到了明显的抑制，图像的细节得到了增强。

对比滤波前后的图像，滤波后的图像边缘更加清晰锐利，边缘的细节更加明显。

通过计算滤波前后的图像的噪声方差，发现滤波后的图像噪声方差显著减小。

这说明方向滤波可以有效地去除图像的噪声，提高图像的质量。

实验结论：
方向滤波是一种基于图像梯度的滤波方法，通过计算每个像素点的方向梯度，并根据邻域像素的方向梯度进行加权平均，可以对图像进行处理，消除噪声，增强图像的边缘信息。

实验结果表明，方向滤波可以去除图像的噪声，提高图像的质量。

因此，方向滤波在图像处理领域具有重要的应用价值。

基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法的开题报告一、选题背景指纹识别作为一种常见的生物识别技术，已经得到了广泛的应用。

它具有唯一性、稳定性和不可伪造性等优点，因此在安全管理、信息系统登陆、银行金融等领域中得到了广泛应用。

目前，指纹识别算法中基于Gabor滤波器的方法已经成为一种比较成熟且有效的算法。

Gabor滤波器是利用正弦波与高斯函数相乘而构成的一种滤波器，可以对图像中的不同频率和方向的特征进行提取，因此广泛应用于图像处理领域。

然而，传统的Gabor滤波器只能提取特定方向和频率的特征，对于指纹图像中的八个方向的特征提取不是很有效。

因此，本文将对基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法进行研究。

二、研究目的与意义本文旨在研究基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法，通过分析、比较和评价不同频率和方向的Gabor滤波器对指纹图像的特征提取效果，以提高指纹识别算法的正确率和鲁棒性。

具体目标如下：1. 实现八方向Gabor滤波器，提取指纹图像中的特征。

2. 将特征进行标准化处理，减小特征之间的差异性。

3. 对特征进行分类、匹配和识别，提高算法的正确率和鲁棒性。

本研究的意义由以下几点：1. 该算法能够提高指纹识别算法的正确率和鲁棒性，在实际应用中更加可靠。

2. 八方向Gabor滤波器可以有效地提取指纹图像中的特征，提高识别准确度。

3. 该算法还可以应用在其他生物识别领域，如人脸识别、虹膜识别等，具有广泛的应用前景。

三、研究方法与步骤本研究采用以下方法进行：1. 数据采集与预处理：从指纹库中收集指纹图像，并对图像进行预处理，提高识别效果。

2. 八方向Gabor滤波器的设计：设计不同频率和方向的Gabor滤波器，用于提取指纹图像中的特征。

3. 特征提取：将指纹图像中的像素值与Gabor滤波器卷积，提取出不同方向和频率下的特征。

4. 特征标准化处理：对提取出的特征进行标准化处理，规范特征之间的差异性。

5. 特征分类、匹配和识别：将特征存储在数据库中，对比输入的待识别指纹图像的特征，进行分类、匹配和识别。

方向滤波器原理
方向滤波器原理是一种图像处理算法，主要用于去除图像中的噪声和增强图像的细节。

它基于图像中像素点之间的方向关系，通过对像素点的加权平均来实现滤波效果。

具体而言，方向滤波器可以将图像中的每个像素点看作一个向量，该向量的方向与相邻像素点之间的梯度方向相同，长度则由像素点的亮度值决定。

然后，通过对这些向量进行加权平均，可以得到每个像素点的新值，从而达到滤波的目的。

在实际应用中，方向滤波器通常会结合其他算法一起使用，比如边缘检测算法、图像分割算法等。

此外，方向滤波器还具有一定的优化方法，例如改变加权平均的权重分布、使用不同的滤波核等。

这些方法可以根据具体应用场景来选择，以达到更好的滤波效果。

总的来说，方向滤波器是一种简单而有效的图像处理算法，可以在去除噪声和增强图像细节方面发挥重要作用。

随着人工智能技术的发展，方向滤波器将会有更广泛的应用前景。

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基于方向滤波器的指纹识别的开题报告
一、研究背景
指纹识别技术是一种可靠、高效的生物识别技术，已被广泛应用于
安全管理领域。

其中，基于方向滤波器的指纹识别技术是目前应用最为
广泛的技术之一。

通过对指纹图像进行方向滤波，可以提取出指纹的纹
线特征，从而实现指纹的识别。

二、研究目的和意义
方向滤波器是指纹识别中重要的工具之一，其性能的优劣直接影响
了指纹识别系统的准确性和鲁棒性。

因此，本研究旨在通过对方向滤波
器进行优化，提高指纹识别系统的性能和鲁棒性。

三、研究内容和方法
1.方向滤波器的设计和优化
本研究将针对目前常用的典型方向滤波器进行改进和优化，提高其
对不同纹线特征的适应性。

2.基于方向滤波器的指纹识别算法实现
通过实现基于方向滤波器的指纹识别算法，验证所设计的方向滤波
器的性能和鲁棒性。

3.系统性能分析
通过对所实现的指纹识别系统进行测试和性能分析，评估所设计的
方向滤波器的性能和鲁棒性是否得到了提高。

四、研究预期成果
本研究将设计和优化一种对不同纹线特征适应性更好的方向滤波器，并基于该方向滤波器实现指纹识别算法，提高指纹识别系统的性能和鲁
棒性。

同时，通过测试和性能分析，验证所设计的方向滤波器的性能和鲁棒性是否得到了提高。

方向滤波原理
方向滤波是一种用于图像处理的技术，它主要用于增强图像中的边缘信息。

该方法的原理是基于图像中像素点的方向性信息来进行滤波操作。

方向滤波的过程可以分为以下几个步骤：
1. 计算图像中每个像素点的梯度和方向。

梯度表示的是图像灰度变化的强度，而方向则是灰度变化的方向。

2. 将图像中的每个像素点分成不同的方向组。

通常情况下，可以将方向分为0度（水平方向）、45度（右上方向）、90度（垂直方向）和135度（左上方向）。

3. 对于每个方向组，通过对该组内像素点进行滤波操作来增强边缘信息。

滤波操作的具体方式可以根据需求来选择，常见的方法包括最大值、最小值、中值等。

4. 将所有方向组的滤波结果进行合并，得到最终的滤波图像。

方向滤波可以有效地提取图像中的边缘信息，并能够对不同方向的边缘进行增强。

它在许多图像处理任务中都得到了广泛的应用，如图像增强、边缘检测等。

需要注意的是，方向滤波在处理图像时需要选择合适的参数，如滤波器大小、阈值等，以获得较好的滤波效果。

此外，该方
法也存在一定的计算复杂度，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和优化。