快速Gabor滤波器在指纹纹理分析中的应用
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gabor 小波滤波算法Gabor小波滤波算法是一种常用的图像处理方法,它可以通过对图像进行小波变换来提取图像的特征信息。
本文将详细介绍Gabor小波滤波算法的原理、应用和优势。
一、原理Gabor小波滤波算法是基于小波变换的一种滤波方法,它采用了Gabor小波作为基函数。
Gabor小波是一种具有固定空间频率和方向选择性的小波函数,它可以很好地模拟人类的视觉系统。
Gabor小波滤波算法通过对图像进行一系列的Gabor小波变换,得到图像在不同频率和方向上的响应,从而提取图像的特征信息。
二、应用Gabor小波滤波算法在图像处理领域有着广泛的应用。
首先,它可以用于图像的纹理分析和纹理识别。
由于Gabor小波具有良好的方向选择性和频率选择性,它可以很好地捕捉到图像的纹理特征,因此在纹理分析和纹理识别任务中具有较好的效果。
其次,Gabor小波滤波算法还可以用于图像的边缘检测。
由于Gabor小波具有尖锐的频率响应和方向选择性,它可以很好地捕捉到图像的边缘信息,因此在边缘检测任务中具有较好的性能。
此外,Gabor小波滤波算法还可以用于图像的目标检测和图像的人脸识别等任务。
三、优势Gabor小波滤波算法具有以下几个优势。
首先,它可以提取图像的多尺度和多方向的特征信息。
由于Gabor小波可以在不同频率和方向上对图像进行分析,因此它可以提取到图像的多尺度和多方向的特征信息,从而更全面地描述图像的特征。
其次,Gabor小波滤波算法具有较好的抗噪性能。
由于Gabor小波具有较好的局部性质和方向选择性,它对于图像中的噪声具有一定的抑制作用,从而可以有效地提高图像的信噪比。
再次,Gabor小波滤波算法具有较好的计算效率。
由于Gabor小波具有良好的局部性质和稀疏性质,因此可以采用快速算法对其进行计算,从而大大提高了算法的计算效率。
Gabor小波滤波算法是一种常用的图像处理方法,它通过对图像进行小波变换来提取图像的特征信息。
该算法在图像的纹理分析、边缘检测、目标检测和人脸识别等任务中具有广泛的应用,并且具有多尺度和多方向的特征提取能力、较好的抗噪性能和较高的计算效率。
gabor变换提取纹理特征
Gabor变换是一种用于提取纹理特征的图像处理技术。
它基于Gabor滤波器,该滤波器是通过将一个正弦函数和一个高斯函
数相乘得到的。
在具体应用中,Gabor变换可以通过以下步骤来提取纹理特征:
1. 首先,选择一组不同方向和频率的Gabor滤波器。
这些滤波器的方向和频率可以根据应用需求进行调整。
2. 对输入图像进行卷积操作,使用所选择的Gabor滤波器。
这将在图像中对应的位置产生一组滤波响应。
3. 对于每个位置,计算每个Gabor滤波器的幅度响应,并将其组合成一个特征向量。
通常,幅度响应可以使用欧氏距离或相关系数等方法进行计算。
4. 可选地,可以对特征向量进行归一化或降维,以进一步提取和表示纹理特征。
通过这一系列步骤,Gabor变换能够提取图像中不同方向和频
率的纹理特征,从而对图像进行纹理分析、识别和分类等任务提供有用的信息。
基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法杜培明;巩静【摘要】介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化.实验表明这种算法具有很好的处理效果.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)005【总页数】3页(P37-39)【关键词】指纹识别;Gabor滤波器;指纹增强【作者】杜培明;巩静【作者单位】安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002;安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002【正文语种】中文【中图分类】TP751指纹具有唯一性和终身不变性。
指纹识别技术即是利用指纹的这种特性,通过对指纹特征的提取和比对完成对个人的身份验证。
其具体流程如图1所示。
图1 指纹识别处理过程从采集头得到的指纹图像往往带有大量的噪声。
这些噪声主要有:采集头上的污点、指纹本身带有的疤痕、指纹太湿造成的指纹粘连、指纹太干造成的纹线断裂。
这些噪声不利于指纹原本特征信息的准确提取,所以需要对采集到的指纹图像进行图像增强。
指纹增强的方法有:纹理滤波法[1]、傅里叶分析法、小波分析法和基于知识的方法等。
指纹图像增强的主流方法是纹理滤波方法,该方法计算指纹图像每个局部区域的方向和频率特征,用纹理滤波器对指纹图像进行滤波增强。
Hong提出一种基于Gabor滤波器的指纹增强方法[2],Gabor滤波器 [3]可以在空域和频域上获得最佳的分辨率,具有良好的带通性和方向选择性。
但该方法有时存在块效应或方向效应,并且对不同频率的图像有不同的增强程度。
本文在基于Gabor滤波器指纹增强[4]的基础上,提出一种改进的Gabor滤波器算法。
实验证明了该方法的有效性及可行性。
1 归一化归一化是为了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均造成的灰度差异,将指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上,为后续处理提供一个较为统一的图像规格[5]。
基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究吴夏平;王福明;赵景媛【摘要】为了能够正确提取指纹图像中的关键特征,除了有效的方向计算和图像分割方法之外,指纹图像的纹路增强也是指纹识别中提高特征提取正确率的一个重要手段.在Gabor滤波器的基础上,使用平均频率的指纹增强方法,并在运算过程中时滤波算法进行优化,有效地减少了运算量.实验证明,该方法对低质量图像具有显著的增强效果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)020【总页数】3页(P145-147)【关键词】Gabor滤波器;指纹增强;指纹识别;低质量图像【作者】吴夏平;王福明;赵景媛【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,山西,太原,030051;中北大学现代教育技术与信息中心,山西,太原,030051;中北大学信息与通信工程学院,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言在自动指纹识别系统中,指纹特征提取对指纹的质量有着很强的依赖。
由于指纹采集设备的不完善性,对于干、湿、脏、老化、磨损的指纹,往往难以采集到清晰的图像。
严重影响了指纹特征值的提取,影响指纹识别系统的正确识别率。
因此指纹图像增强技术便成了指纹识别系统关键技术之一,增强算法的优劣,直接决定着整个系统性能的好坏。
因此对指纹增强算法的研究有着十分重要的意义。
指纹增强的方法有基于纹理滤波的方法、基于傅里叶分析的方法、基于小波分析的方法、基于知识的方法等。
指纹图像增强的主流方法是纹理滤波方法,计算指纹图像每个局部区域的方向和频率特征,用纹理滤波器对指纹图像进行滤波增强。
Hong提出一种基于Gabor滤波器的指纹增强方法,Gabor滤波器可以在空域和频域上获得最佳的分辨率,具有良好的带通性和方向选择性。
但该方法有时存在块效应或方向效应,并且对不同频率的图像有不同的增强程度。
本文在Gabor滤波器的基础上,提出一种改进的Gabor滤波器算法。
gabor滤波器案例Gabor滤波器是一种用于图像处理和分析的重要工具,它可以用来提取图像的纹理特征和边缘信息。
下面将介绍Gabor滤波器的原理、应用和一些案例。
1. Gabor滤波器的原理Gabor滤波器是基于Gabor小波函数的一种滤波器,它可以将图像分解成不同频率和方向的子频带。
Gabor小波函数是一种平滑且局部化的振荡函数,它在频域和空域上都具有良好的局部特性。
Gabor 滤波器通过在不同尺度和方向上对输入图像进行卷积来提取图像的纹理特征和边缘信息。
2. Gabor滤波器的应用Gabor滤波器在图像处理和分析中有广泛的应用,例如人脸识别、纹理分析、目标检测等领域。
由于Gabor滤波器在不同尺度和方向上具有良好的频率选择性和方向选择性,它能够在提取图像特征时保持较好的不变性和鲁棒性。
3. Gabor滤波器的案例(1) 人脸识别:Gabor滤波器可以用来提取人脸图像的纹理特征,通过将人脸图像分解成不同尺度和方向的子频带,然后提取每个子频带的局部纹理特征,最后将这些特征用于人脸识别任务。
(2) 纹理分析:Gabor滤波器可以用来分析图像中的纹理信息,通过提取图像中不同尺度和方向上的纹理特征,可以实现对纹理的描述和分类,从而用于纹理分析和识别任务。
(3) 目标检测:Gabor滤波器可以用来检测图像中的边缘和纹理信息,通过在不同尺度和方向上对图像进行卷积,可以得到图像的纹理特征图,然后通过对这些特征图进行分析和处理,可以实现目标的检测和定位。
(4) 图像增强:Gabor滤波器可以用来增强图像的纹理信息,通过对图像进行Gabor滤波,可以增强图像中的纹理细节,使图像更加清晰和有结构感。
(5) 文字识别:Gabor滤波器可以用来提取图像中的文字纹理特征,通过将图像分解成不同尺度和方向的子频带,然后提取每个子频带的局部纹理特征,最后将这些特征用于文字识别任务。
(6) 图像压缩:Gabor滤波器可以用来压缩图像的纹理信息,通过对图像进行Gabor变换,可以将图像的纹理信息表示为一组系数,然后可以对这些系数进行压缩和编码,从而实现图像的压缩。
基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强
廖开阳;张学东;章明珠;潘晓红
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)010
【摘要】研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法.改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用.实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量.
【总页数】5页(P172-175,198)
【作者】廖开阳;张学东;章明珠;潘晓红
【作者单位】辽宁科技大学,计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114000;西安翻译学院,信息工程系,西安,710000;辽宁科技大学,计算机科学与工程学院,辽宁,鞍
山,114000;东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004;西安翻译学院,信息工程系,西安,710000;辽宁科技大学,计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法的研究 [J], 金国伦
2.基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究 [J], 吴夏平;王福明;赵景媛
3.基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法 [J], 杜培明;巩静
4.基于Gabor滤波器的指纹图像增强方法 [J], 白洁; 易扬
5.基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法的研究 [J], 金国伦
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基于Gab or滤波器的掌纹纹理特征的提取摘要:特征提取就是要对图像的性质进行定量化处理,在已有的方法中,有提取点特征,线特征,时频变换法,纹理特征等。
时频变换法主要是时把图像变换到频域,通过对频域特性的分析得到在时域时的情况。
纹理的方法是一种全局的方法,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心在某个特定方向的纹理分布,即忽略掌纹的细节特征,而只看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。
在本文中,采用纹理作为特征向量,结果表明此方法可以较好的提取掌纹的特征。
关键词:掌纹Gabor滤波纹理特征1 Gabor滤波器Gabor变换是在1946年提出的,具体针对Fourier函数的纯频域分析的局限性,在Gaussian函数的基础上提出的短时Fourier变换,Daugman将其扩展成为二维形式,即2D Gabor函数[1][2][3][4][5]。
本文在应用Gabor函数进行特征提取[6]时主要通过Gabor滤波器(即Gabor filtering)。
2D-Gabor滤波器是以2D-Gabor函数作为其基函数,由于在时域和频域都具有的显著的优势,因此Gabor函数作为分析滤波器被广泛应用于图像处理中。
由于Gabor滤波器的定义是在Gabor 小波族的基础上进行离散化的处理,因此我们通过对标准2D Gabor函数进行归一化处理,即满足,可以得到Gabor滤波器的函数形式,即:4 结论在本文中,重点阐述了基于纹理特征的提取问题。
这种特征提取的方法有其特定的优势,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心手掌在某指定方向的纹理分布,它看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。
本章讨论了二维Gabor滤波器的特性,提取Gabor滤波器的纹理能量作为特征向量,经证明具有可行性。
参考文献[1] Daugman J.Uncertainty relation for resolution in space,spatial frequency and orientation optimized by two-dimensional visual cortical filters[J].Journal of the Optical Society of America A,1985,2:1160~1169.[2] Bastiaans M.J.Gabor´s Expansions of a Signal into Gaussian Elementary Signals[J].Proc.IEEE,1980,V ol,68,No.4,pp538~539.[3] John plete Discrete 2-D Gabor Transforms by Neural Networks for Image Analysis and Compression[J].IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing luly 1998.V oL 36,No.7,pp1169~1179.[4] Qian S Chen D. Discrete Gabor transforms[J].IEEE Trans Signal Processing,1993,21(7),pp2429~2438.[5] Alexander Mojaev.Andreas Zell.Real-Time Scale Invariant Object and Face Tracking using Gabor Wavelet Templates[J].InTagungsband zum 18. Fachgesprach AMS (Autonome Mobile Systeme)(R.Dillman H Worn T.Gockel eds.),Karlsruhe,4~5.Dez 2003,pp12~20.[6] 靳明.基于Gabor滤波器的军用目标识别及跟踪方法的研究[D].中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),2005.[7] 赵英男,刘正东,杨静宇.基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别[J].计算机工程与应用,2004.32:22~24.[8] 李文新.夏胜雄基于主线特征的双向匹配的掌纹识别新方法[J]计算机研究与发展,2004,41(6):996~1002上.[9] 吴介,裘正定.掌纹识别中的特征提取算法综述[J]北京电子科技学院学报,2005,13(2):86~92.[10] ZHANG D.KONG W K.Online palmprint identification[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis And Machine Intelligence,2003,9(25):1041~1050.。