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基于灰度特性的指纹图像分割算法
甘树坤;欧宗瑛;魏鸿磊
【期刊名称】《吉林化工学院学报》
【年(卷),期】2006(023)001
【摘要】提出了一种简便的指纹图像的分割算法,为可靠、准确地实现指纹自识别提供一种可行的方法.算法中通过合理的运用图像灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像分割问题.这种算法处理的效果好、运行速度快.实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理是很有效的.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】甘树坤;欧宗瑛;魏鸿磊
【作者单位】大连理工大学,机械工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,机械工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,机械工程学院,辽宁,大连,116024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.灰度值频数和遍历八方向的指纹图像分割算法 [J], 苑玮琦;闵晶妍
2.基于灰度均衡的指纹图像分割算法 [J], 胡涛;林家骐
3.组合利用灰度和几何特性的图像分割算法 [J], 蔡涛;王润生
4.基于灰度统计特性的指纹图像分割算法 [J], 史靳帅;张有光;林国钧
5.改进灰度共生矩阵的指纹图像分割算法 [J], 黄敏;刘云坚
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基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别研究的开题报告1.研究背景随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，灰度图像特征提取和识别已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。
灰度图像中的像素值反映了图像中对象的亮度信息，因此可以通过分析灰度图像中的像素值来提取图像的特征信息，实现图像的自动识别和分类。
目前，许多基于灰度图像特征提取和识别的研究工作已经得到了广泛的应用，例如人脸识别、指纹识别、车辆识别等。
灰度图像特征提取和识别的关键是如何从灰度图像中提取有效的特征信息。
传统的特征提取方法主要基于数学和统计领域的方法，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
这些方法可以提取出一些有效的特征信息，但是由于灰度图像中的像素值存在一定的模糊性和不确定性，因此这些方法在处理复杂的灰度图像时存在一定的局限性。
近年来，模糊聚类在灰度图像特征提取和识别中得到了广泛的应用。
模糊聚类是一种基于模糊数学理论的聚类方法，可以对灰度图像中的像素值进行聚类，得到图像的特征信息。
与传统的特征提取方法相比，模糊聚类方法具有更强的容错性和适应性，可以处理灰度图像中的不确定性和模糊性，提高图像特征提取和识别的准确性和稳定性。
2.研究内容和目标本研究的主要内容是基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法的研究。
具体来说，将探索如下几个方面的问题：（1）研究模糊聚类的基本原理及其在灰度图像特征提取和识别中的应用；（2）探索基于模糊聚类的灰度图像特征提取方法，包括基于模糊聚类的纹理特征提取、形状特征提取等；（3）设计基于模糊聚类的灰度图像识别算法，通过对图像特征进行聚类和分类，实现对不同类型的灰度图像的自动识别和分类；（4）通过实验验证基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法的有效性和实用性。
本研究的目标是：通过研究基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法，提高灰度图像特征提取和识别的准确性和稳定性，为图像处理和模式识别领域的研究提供有力的支持。
![基于MATLAB图像处理的指纹特征点提取[权威资料]](https://img.taocdn.com/s1/m/dbb3fceb65ce050877321323.png)
基于MATLAB图像处理的指纹特征点提取[权威资料] 基于MATLAB图像处理的指纹特征点提取摘要:伴随着信息科学技术飞速发展的步伐，非常多的系统更加关注安全的问题，因此，可靠的、安全的身份识别技术成为了众多系统安全应用的首选。
指纹图像特征提取作为指纹识别领域非常重要的研究部分，自然而然的引起了广大学者的关注。
本课题研究的主要内容便是指纹图像特征点提取以及伪特征点的剔除。
关键词:MATLAB;特征点;指纹识别;分叉点TP391.41随着科学技术以及社会的不断进步，基于口令、信物、数字等的传统的安全认证模式正在变得越来越脆弱[1]，现代化的安全系统必须寻求全新的安全认证方法才能满足现代化的社会需求。
指纹识别技术是到目前为止应用最为广泛的个人身份认证技术，指纹所具备的稳定性以及唯一性更加的确定了指纹识别技术的应用地位，在计算机不断进步的同时，指纹识别技术以及算法也在不断的提升，甚至指纹传感器的性能也得到了大幅度的提升，所以，较高质量的指纹图像信息采集技术成为了安防领域以及身份认证领域研究的重点课题。
1 指纹图像特征1.1 指纹图像全局特征指纹的全局特征通常指的是常人通过肉眼就可以辨认出的特征，全局特征的基本纹路图案通常分为三种:环型(loop)，弓型(arch)以及螺旋型(whorl)[2]，这三个指纹图案是其余的指纹图案的基础，但是三种类型的分类相对比较粗略，并不能完全比对出采集到的指纹图像，但是对指纹进行分类却能够为指纹图案的比对查询提供方便。
通常情况下，指纹图像中的用于描述全局特征的区域称之为模式区，即通过指纹图像的模式区便可以将指纹图像进行分类划分，有的指纹算法提取的只是模式区的指纹数据，而有的指纹算法则仅仅提取模式区的一部分指纹数据。
指纹图像的核心点具体指的是指纹图像纹路的渐进中心，这个点的数据信息非常重要，通常被用作读取指纹时以及比对指纹时候的参考点，指纹图像的核心点被很多的指纹识别算法采用，但是局限是仅仅能够识别具备核心点的指纹图像。
第四节指纹图像特征提取一、基于灰度图像的细节特征提取基于直接灰度的指纹细节特征提取方法 不对指纹灰度图像进行二值化, 而是直接从指纹图像的灰度出发，通过分析指纹细节特征点处本身的拓扑变 化来实现特征提取的。
在增强与处理过程中得到了指纹图像的方向图信息，方向是沿着脊线方 向的，在这个方向的垂直方向上，即脊线的横截面上，灰度分布会出现极大 值和极小值，于是可以通过确定图像中的灰度分布的局部极大值来确定脊线 的位置，从而找到脊线上的特征点，如图 5-25所示。
算法描述如下：1） 计算指纹图像的方向图，得到指纹纹线的整体和局部走向。
2） 根据指纹方向图提供的方向信息，由初始点出发，开始在该处的法 线方向上，半个纹线周期内，寻找一个极大值点，作为新的出发点。
3） 从新的出发点出发，沿方向图的方向前进一步长，然后再在此处 沿此处的法线方向寻找极大值点，作为新的出发点。
4） 重复步骤3），并且判断寻找到的新的出发点是否为特征点。
5） 记录跟踪的折线，即得到指纹纹线的脊线。
图5-25脊线跟踪提取到特征点这个方法中最为关键的环节是如何 设定跟踪终止的判据条件。
可以将跟踪终止的判据设定为:1）跟踪点已经接近或者已经处于有效区域的边缘，这时跟踪停止，不产生任何特征点，只产生指纹纹线的脊线。
2）跟踪点所处截面找不到局部极大值，这表明跟踪点已经离开脊线进入了背景或谷线区域，这时产生一个末梢点。
3）跟踪线和先前已经跟踪过了的脊线相交，这时跟踪应该停止，交点即为分叉点。
4）如果跟踪过程中出现跟踪脊线的角度偏转太大，由于这种情况往往表示跟踪出现了错误，因此应该停止跟踪，此时没有特征生成。
该方法需要图像具有很好的纹理性质，即要求噪声要尽可能地小，否则会影响跟踪的质量，从而影响特征提取的效果，但对灰度的均匀和对比度要求相对较小。
基于直接灰度的方法执行速度相对较慢，在极大值判断环节算法复杂度相对要复杂，但它提取的特征点中虚假细节点较少，后处理环节容易。
基于图像处理的指纹识别与特征提取算法研究1. 引言指纹识别是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，具有高度可靠性和不可复制性的特点。
随着计算机视觉技术的发展，图像处理成为指纹识别的关键环节。
本文旨在研究基于图像处理的指纹识别与特征提取算法，提高指纹识别的准确性和稳定性。
2. 指纹识别算法概述指纹识别算法主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。
其中，特征提取是指纹识别的核心环节，影响着识别的准确性和鲁棒性。
3. 图像采集与预处理指纹图像采集是指获取被识别对象的指纹图像，其质量直接关系到后续处理的精确性。
预处理是对采集到的指纹图像进行去噪、增强和归一化等操作，以减少噪声干扰、增强图像对比度和一致性。
4. 特征提取算法4.1 方向图提取方向图是描述指纹纹线方向性的一种方法。
传统方法通常使用高斯滤波和梯度算子来计算方向图，但这种方法对噪声敏感且计算复杂。
近年来，基于局部结构特征统计的方法逐渐兴起，如局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(GDHT)等。
4.2 纹线提取纹线提取是指从指纹图像中提取纹线形态信息的过程。
传统方法主要采用细化算法和形态学运算，但对于低质量图像效果不佳。
近年来，基于深度学习的方法在纹线提取方面取得了较好的效果，如基于卷积神经网络(CNN)的方法。
4.3 特征描述特征描述是将纹线的局部结构信息转化为数字特征的过程。
传统方法主要采用小波变换、Gabor滤波和离散余弦变换等，但具有计算复杂度高和不稳定性的问题。
近年来，基于局部结构的方法逐渐受到关注，如基于局部二值模式(LBP)的方法。
5. 指纹匹配算法指纹匹配是将待识别指纹与已知指纹进行比对，得出相似度的过程。
传统方法主要采用基于特征点和方向的匹配算法，但对于变形和畸变较大的指纹图像效果较差。
近年来，基于深度学习的方法在指纹匹配方面取得了重要进展，如基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)等。
6. 实验与分析本文设计了一组实验来验证提出的算法在指纹识别中的有效性。
基于图像处理的指纹识别算法研究概述：指纹识别作为生物特征识别技术的一种，广泛应用于人们的生活中。
随着科技的不断进步，基于图像处理的指纹识别算法得到了极大的发展和应用。
本文旨在研究和探讨基于图像处理的指纹识别算法的原理、方法及其在实际应用中的优势和挑战。
1. 指纹的特性与图像处理概述指纹作为一种常用的生物特征，每个人的指纹都具有独特性和稳定性。
基于这一特性，指纹识别技术利用图像处理的方法来提取和比对指纹图像中的特征点，以实现身份认证和鉴定等应用。
2. 基于图像处理的指纹识别算法原理基于图像处理的指纹识别算法的核心在于特征提取和匹配。
其中，特征提取是指从指纹图像中提取出能够代表指纹纹线和纹型特征的信息，而匹配则是通过比对这些特征信息来判断指纹的一致性。
- 基于纹型的指纹识别算法：该方法主要关注指纹图像中的纹型特征，通过分析纹线的走向、类型和空间关系等来提取指纹特征，并应用模式匹配算法进行比对。
- 基于特征点的指纹识别算法：这种方法通过检测和提取指纹图像中的特征点，如脊线终止点和分叉点等，然后利用这些特征点进行匹配。
- 基于小区域的指纹识别算法：该方法将指纹图像分成多个小的局部区域，然后针对每个区域提取和匹配指纹特征，最后将局部的匹配结果综合起来得到最终的识别结果。
4. 基于图像处理的指纹识别算法优势- 高准确性：利用图像处理技术可以对指纹图像进行精确的特征提取和匹配，从而提高指纹识别的准确性。
- 高效性：图像处理算法能够快速提取和匹配指纹特征，对于大规模指纹库的识别任务具有较高的效率。
- 非侵入性：指纹识别技术通过采集指纹图像进行处理，不需要额外的物理接触，非常便于实施。
- 数据质量：指纹图像的质量和干扰因素（如污染和伪造等）会对提取和匹配算法的准确性造成一定的影响和挑战。
- 多模态特征融合：为了提高指纹识别系统的准确性和可靠性，需要将指纹的多种特征综合起来进行识别，如纹型、纹线、细节等，这对算法的设计和优化提出了更高要求。
指纹图像预处理和特征提取算法研究的开题报告一、研究背景指纹识别作为生物特征识别技术的一种，已经被广泛应用于安全、警务、金融、医疗等领域。
指纹识别的基础是对指纹图像的预处理和特征提取，对于指纹识别系统的识别率和鲁棒性均有很大的影响。
目前，指纹图像预处理和特征提取算法已经取得了很多进展，但是还存在一些问题。
例如，部分算法对噪声和光照等因素比较敏感，识别率较低；部分算法时间复杂度较高，不能满足实时性要求。
二、研究目的本次研究旨在探讨针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性。
三、研究内容1. 针对指纹图像的预处理算法对指纹图像进行增强、去噪和分割等预处理操作，提高指纹图像质量，减少噪声和干扰。
2. 针对指纹图像的特征提取算法采用基于脊线和谷线的特征提取算法，提取指纹图像的关键特征，支持快速匹配和识别。
3. 性能优化结合实际应用场景，对算法进行性能优化，降低时间复杂度，提高系统的实时性。
四、研究方法1. 文献综述对现有的指纹图像预处理和特征提取算法进行综述和分析，查找优化算法的思路和方法。
2. 算法实现在Matlab、Python等平台下，对优化算法进行实现和测试，验证算法的准确性和实时性。
3. 系统优化结合实际应用场景，对算法进行优化，提高系统的实际应用价值。
五、预期成果本次研究将完成以下预期成果：1. 提出一种针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性；2. 实现优化算法，并在数据集上进行测试，验证算法的有效性；3. 提供一种高效、准确、实时的指纹识别算法，可用于安全、警务、金融、医疗等领域。
六、研究计划本次研究计划分为以下几个阶段：1. 研究前期调研和文献综述，了解现有的指纹图像预处理和特征提取算法，明确研究目标和方法，完成开题报告和指导教师指导意见；2. 研究算法实现和测试，完成算法实现和测试方案，验证算法的有效性，撰写论文的文章；3. 系统优化和实验验证，结合实际应用场景，对算法进行优化，并在实验环境中完成算法的验证，收集相关数据，撰写论文的文章；4. 论文写作和答辩，整理撰写论文，并进行答辩。
