面向低质量指纹的图像增强算法研究优秀毕业论文

《小面积指纹识别算法研究》篇一一、引言随着科技的进步，生物识别技术已成为现代安全系统的重要组成部分。

其中，指纹识别技术以其独特性、稳定性和便捷性得到了广泛的应用。

然而，传统的指纹识别技术通常需要较大的指纹图像区域来进行准确的分析和比对。

在面对小面积指纹图像时，传统算法往往无法有效提取足够的信息进行识别，导致识别率下降。

因此，小面积指纹识别算法的研究具有重要的实际应用价值。

本文旨在研究小面积指纹识别算法，以提高指纹识别的准确性和效率。

二、小面积指纹识别算法概述小面积指纹识别算法是一种针对小区域指纹图像的识别技术。

其核心思想是通过优化算法，从小面积的指纹图像中提取出足够的信息进行比对和识别。

这种算法可以有效地解决传统指纹识别技术在面对小面积指纹图像时识别率低的问题。

三、小面积指纹识别算法研究现状目前，国内外学者针对小面积指纹识别算法进行了大量的研究。

其中，基于深度学习的方法成为了研究的热点。

通过构建深度神经网络，可以从指纹图像中提取出更加丰富的特征信息，从而提高识别的准确性。

然而，由于小面积指纹图像的信息量有限，如何有效地提取和利用这些信息仍是一个挑战。

此外，算法的运算速度和鲁棒性也是需要关注的问题。

四、小面积指纹识别算法研究方法针对小面积指纹识别算法的研究，本文提出以下方法：1. 特征提取：通过深度学习等技术，从小面积指纹图像中提取出更加丰富和有效的特征信息。

这包括利用卷积神经网络等模型对指纹图像进行特征学习和提取。

2. 算法优化：针对小面积指纹图像的特点，对传统算法进行优化和改进。

例如，可以采用局部纹理分析等方法，从小面积的指纹图像中提取出更多的细节信息。

3. 融合技术：将多种算法进行融合，以提高识别的准确性和鲁棒性。

例如，可以将深度学习和传统算法进行融合，以充分利用各自的优势。

4. 实验验证：通过大量的实验验证和性能评估，对所提出的算法进行优化和改进。

这包括在公共数据集上进行测试，以评估算法的准确性和鲁棒性。

基于图像处理的指纹识别算法性能优化研究摘要：随着科技的不断发展，指纹识别作为一种生物特征识别技术被广泛应用于各个领域。

本文基于图像处理的指纹识别算法进行了性能优化研究。

首先，介绍了指纹识别的基本原理和流程。

随后，对当前常用的几种指纹图像增强、特征提取和匹配算法进行了分析和比较，并针对其存在的问题提出了一些改进建议。

最后，对指纹识别算法的性能优化策略进行了探讨，并提出了一些有效的优化方法。

1. 引言指纹识别作为一种生物特征识别技术，具有独特性、普遍性和稳定性的特点，已广泛应用于安全管理、刑侦破案等领域。

然而，由于指纹图像的复杂性和多变性，使得指纹识别算法的性能和效率都面临一定的挑战。

因此，对基于图像处理的指纹识别算法进行性能优化研究具有重要的理论和应用价值。

2. 指纹识别的基本原理和流程指纹识别的基本原理是通过提取指纹图像中的特征信息，并与已有的特征库进行比对，从而实现指纹的识别和匹配。

其流程一般包括图像采集、预处理、特征提取和匹配四个主要步骤。

在图像采集阶段，需要使用指纹采集设备获取被识别指纹的图像。

在预处理阶段，主要包括图像增强、去噪和图像配准等操作。

在特征提取阶段，常用的方法有细节点提取和方向图提取等。

在匹配阶段，一般基于特征向量的相似度计算方法进行比对。

3. 指纹图像增强算法的性能优化研究指纹图像的质量直接影响到后续的特征提取和匹配结果。

因此，对指纹图像增强算法进行性能优化研究具有重要意义。

当前常用的指纹图像增强方法有直方图均衡化、方向图滤波和小波变换等。

然而，这些方法存在一些问题，如对比度不足、细节丢失和图像噪声增加等。

为了解决这些问题，可以采用自适应直方图均衡化、多尺度方向滤波和小波域去噪等改进算法。

同时，还可以采用局部自适应参数优化策略来提高算法的性能。

4. 指纹特征提取算法的性能优化研究指纹图像的特征提取是指纹识别中的核心步骤。

目前常用的方式是细节点提取和方向图提取。

然而，由于指纹图像的复杂性，这些方法存在一些问题，如细节不清晰、方向计算不准确和计算复杂度高等。

摘要随着信息时代的发展, 自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别领域。

本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，并在此基础上重点研究了指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法。

首先，本文系统介绍了指纹识别的研究意义及现状，并对指纹识别原理及实现过程做了系统介绍。

其次，针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别系统的识别率的问题，本文对指纹图像的分割等预处理作了较为深入的研究，采用了均值方差的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法有效地改善了指纹图像的质量。

此外，对指纹图像的细化作了深入的研究，使用的细化模板虽然数量较多，计算时间比较长，但对于像素的处理很到位，使得毛刺比较少，保持原图像的基本结构特性，还最大地保留了细节特征。

仿真结果表明。

最后，研究了指纹识别过程中特征的提取方法，针对细节点提取过程中存在伪特征点的问题，本文采用了一种消除伪特征点的算法。

仿真结果表明，这种算法可以有效的去除伪特征点。

关键词：指纹识别；均值方差；指纹细化；特征提取ABSTRACTWith the developments of the information age, automated fingerprint identification technology has been widely used in public security, customs, banking. This article outlines both the study status and algorithm process of a Automated Fingerprint Recognition System, and on this basis, focuses on the segmentation of fingerprint image and fingerprint image thinning algorithm to do the study.First, the paper describes the research significance of fingerprint recognition and its status. Fingerprint recognition theory and the key steps in the algorithm are introduced in this part .They are also used for programming verification.Secondly, in the fingerprint collection process, there are existences of a large number of low-quality fingerprint images, affecting the identification rate of fingerprint recognition system problems. The paper focuses on fingerprint image segmentation which belongs to pre-research makes a more thorough study, putting forward a fingerprint image segmentation algorithm by used the mean and variance of the image. Calculating the mean and variance of each piece, and then if this result is almost close to 0 that it is regarded as the background. The area variance is not zero will use threshold segmentation algorithm.In addition, the fingerprint image thinning is studied deeply, although the number of templates to use is a lot, calculation time is longer, the deal is in place for the pixels, making relatively few glitches and maintain the basic structural characteristics of the original image, retaining the details of the biggest features too. Of course, given the slow speed of this method, there are still shortcomings of burr can be used for making a great improvement.Finally, the feature extraction method in the fingerprint recognition process is studied. Focus on feature extraction methods for extraction of minutiae feature points exist in pseudo-problem, we propose a pseudo-feature points to eliminate the algorithm. Simulation results show that the algorithm can effectively remove pseudo feature points. Keywords:fingerprint recognition; mean and variance; fingerprint refinement; feature extraction目录摘要Abstract第1章绪论 (1)1.1研究的意义 (1)1.2指纹识别技术 (1)1.2.1 指纹识别技术发展现状 (2)1.2.2 指纹识别技术特点 (3)1.3本论文的工作 (4)第2章指纹图像的分割 (5)2.1 指纹图像分割概述 (5)2.2均值方差法 (6)2.3仿真结果与结论 (7)第3章指纹图像的细化 (9)3.1 指纹图像细化的预处理 (9)3.2 指纹图像细化方法介绍 (9)3.3仿真结果与结论 (11)第4章指纹图像的特征提取 (13)4.1 指纹图像特征提取概述 (13)4.2 特征提取和去伪特征 (14)4.3仿真实验与结论 (15)第5章指纹图像的匹配 (16)5.1 指纹图像匹配方法 (16)5.2 本论文匹配方法介绍 (17)第6章总结和展望 (20)参考文献 (21)致谢 (22)附录 (23)浙江理工大学信息电子学院本科毕业论文(设计)第1章绪论1.1 研究的背景及意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了现在社会的进步和发展。

学号14072202205毕业设计(论文)题目：指纹图像增强算法研究作者靳志恒届别2011届学院信息与通信工程学院专业电子信息工程指导教师XXX职称XX完成时间2011年5月摘要指纹图像的质量相对于指纹识别而言非常关键，但实际操作中获取到的图像往往包含各种噪声．比如伤疤、汗渍、污迹以及与指纹采集设备的不均匀接触．本文在前人的基础上提出了一套基于Matlab实现的指纹指纹增强算法．用gabor滤波实现指纹图像的增强，由于Gabor滤波器可以同时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,可以采用Gabor滤波器来实现指纹图像的增强．本文给出了用Matlab实现对每个指纹图像处理功能模块的算法,以及改进方法及处理结果，主要包括分割、归一化、增强和细化等．用Matlab现的这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试、又可以很直观地看到图像处理算法的效果，有效配合了算法的研究．实验证明，用Matlab 实现的算法处理结果比较理想，满足识别的应用性．关键词：指纹图像增强；Matlab 分割细化ABSTRACTThe quality of the fingerprint image relative to the fingerprint identification is very crucial, but the actual operation of the image obtained the usually contain various noise. Such as scar, sweat stains, dirt and fingerprints acquisition device. In previous uneven contact are put forward on the basis of a set of based on Matlab fingerprint fingerprint enhancement algorithm. Gabor filtering with fingerprint image enhancement realization are presented in this paper Matlab to each fingerprint image processing function modules of the algorithm, improvement methods and handling results, mainly including segmentation, normalization, enhance and fine turn etc. Matlab this way, can the fingerprint image preprocessing algorithm by simulation testing, and can be very intuitive to see the effect of image processing algorithm, the algorithm of effective cooperation. Experimental proof, Matlab algorithm processing results are ideal, satisfy recognition applied.Key words: fingerprint image enhancement; Matlab; Segmentation; refining摘要 (2)ABSTRACT (3)1 引言 (5)1.1 生物特征识别 (5)1.2 指纹特征 (6)1.3 指纹识别研究进展 (7)1.4 论文的工作任务和准备解决的关键问题 (8)1.4.1论文的工作内容 (8)1.4.2 准备解决的关键问题 (9)2 指纹图像处理过程 (9)2.1 指纹图像的规格化 (9)2.2 指纹图像处理方法概述 (10)2.3 指纹图像场方向的计算 (12)2.3.1 指纹图像方向图的计算 (12)2.3. 2 指纹图像方向场的平滑 (13)2.3. 3 求指纹纹线平均频率 (14) (15)2.4 指纹模式域与背景区域的分割 (15)2.5 指纹图像的二值化 (16)2.6 小结 (17)3 Matlab简要介绍 (18)3.1 Matlab的应用 (18)3.2 Matlab 的特点 (19)4 基于Gabor 滤波器的指纹图像增强算法 (20)4.1 用固定纹线频率滤波 (22)4.2 对指纹核心区域的 Gabor算法改进 (23)4.3 实验结果与相关分析 (24)5 总结 (25)参考文献 (26)致谢 (27)附录 (28) (28)1 引言1.1 生物特征识别能被称之为生物特征的必须具有这样几个性质:唯一性和不变性。

图像增强技术在指纹识别中的改进图像增强技术在指纹识别中的改进指纹识别作为一种常见的生物识别技术，已经广泛应用于各个领域，如手机解锁、门禁系统和身份验证等。

然而，由于指纹图像的质量受到多种因素的影响，如皮肤干燥、污垢和伤口等，导致了识别算法的精度和鲁棒性方面的挑战。

为了解决这些问题，图像增强技术在指纹识别中发挥了重要的作用。

本文将介绍图像增强技术在指纹识别中的改进。

首先，图像增强技术可以帮助提高指纹图像的质量。

由于指纹图像受到环境光线的影响，往往存在光照不均匀和阴影等问题。

传统的增强方法包括直方图均衡化和滤波等，但这些方法往往会导致细节丢失或噪声增加。

近年来，基于深度学习的图像增强方法被广泛研究，并取得了显著的改进。

例如，使用卷积神经网络（CNN）可以学习到图像的特征表示，从而提取出高质量的指纹图像。

其次，图像增强技术还可以提高指纹图像的对比度。

对比度是指指纹图像中的亮度差异程度，对于指纹特征的提取和匹配非常重要。

传统的对比度增强方法包括直方图拉伸和gamma校正等，但这些方法往往会引入噪声或导致图像细节丢失。

近年来，基于深度学习的对比度增强方法得到了广泛应用。

例如，使用生成对抗网络（GAN）可以生成具有高对比度的指纹图像，从而提高指纹识别的准确性。

此外，图像增强技术还可以减少指纹图像中的噪声。

由于指纹图像的获取过程中常常受到传感器噪声的干扰，导致图像的质量下降。

传统的噪声消除方法包括中值滤波和高斯滤波等，但这些方法往往会导致图像细节模糊。

近年来，基于深度学习的噪声模型得到了广泛研究，并取得了显著的改进。

例如，使用自编码器可以学习到噪声的统计特性，从而实现噪声的自适应去除。

综上所述，图像增强技术在指纹识别中发挥着重要的作用。

通过提高指纹图像的质量、对比度和减少噪声，可以有效提高指纹识别的准确性和鲁棒性。

未来，随着深度学习和图像处理技术的不断发展，图像增强技术将进一步改进，并在指纹识别领域发挥更大的作用。

基于图像处理的指纹识别算法优化指纹识别技术是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，具有独特性、稳定性和智能化的特点。

然而，现有的指纹识别算法普遍存在着一些问题，如识别速度慢、识别率低以及对图像质量和干扰的敏感性等。

为了优化指纹识别算法的性能，研究人员们提出了一系列基于图像处理的方法。

首先，在图像预处理方面，可以采用一些图像增强的方法来提高指纹图像的质量。

例如，利用直方图均衡化来增加图像的对比度，同时去除图像中的噪声和干扰。

此外，还可以利用图像滤波技术去除指纹图像中的噪点和不必要的纹理信息，以提高后续处理算法的准确性和稳定性。

其次，在特征提取方面，传统的指纹识别算法主要采用的是基于纹线方向和频率的特征提取方法，例如迪尔斯-霍夫变换（DHT）和Gabor滤波器等。

然而，这些方法对于噪声和干扰非常敏感，容易导致误识别率的提高。

为了解决这个问题，可以采用基于深度学习的方法来提取指纹的特征。

深度学习是一种有效的机器学习技术，可以通过学习大量的指纹数据来自动提取特征，从而提高指纹认证的准确性和鲁棒性。

第三，在匹配和识别方面，传统的指纹识别算法主要采用的是基于匹配的方法，如最近邻算法（NN）和支持向量机（SVM）等。

然而，这些方法在大规模指纹数据库中的匹配效率较低。

为了提高匹配的速度和准确性，可以采用基于深度学习的方法来进行指纹识别。

深度学习可以通过学习大规模的指纹数据库，自动学习识别模型，并使用多层网络结构进行指纹特征的匹配和识别。

另外，在多模态融合方面，将指纹识别技术与其他生物特征识别技术相结合，可以进一步提高指纹识别的准确性和鲁棒性。

例如，可以将指纹识别与人脸识别、虹膜识别等技术相结合，形成多模态融合的指纹识别系统。

多模态融合可以通过综合利用多种生物特征信息，提高识别的准确性和可靠性，并减少假阳率和假阴率。

总之，基于图像处理的指纹识别算法优化是指纹识别技术发展的重要方向。

通过采用图像预处理、特征提取、匹配和识别、多模态融合等方法，可以提高指纹识别算法的性能和鲁棒性，在安全认证、法医学等领域具有重要的应用前景。

《低质量指纹识别结合虹膜识别的算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，生物识别技术已经成为现代安全系统的重要组成部分。

其中，指纹识别和虹膜识别是两种广泛应用的生物识别技术。

然而，在特定环境下，如低质量图像或部分损坏的生物特征数据，单一的生物识别技术可能无法达到理想的识别效果。

因此，本文将探讨低质量指纹识别与虹膜识别相结合的算法研究，以提高生物识别系统的准确性和可靠性。

二、指纹识别技术概述指纹识别是一种基于人体指纹特征的生物识别技术。

其基本原理是提取并比对指纹图像的特征点，以实现身份验证。

然而，在低质量图像中，指纹特征可能模糊、不完整或被污染，导致识别准确率下降。

三、虹膜识别技术概述虹膜识别是一种基于人眼虹膜纹理特征的生物识别技术。

由于虹膜纹理独特且难以改变，因此具有较高的识别准确性和安全性。

然而，虹膜识别也面临一定的挑战，如采集过程中可能出现的眼睛睁开程度、光线条件等因素的影响。

四、低质量指纹识别与虹膜识别的结合为了提高生物识别系统的性能，可以将低质量指纹识别与虹膜识别相结合。

这种结合方式可以利用两种生物特征的优势，相互弥补彼此的不足。

在采集过程中，同时获取指纹和虹膜图像，然后分别进行预处理、特征提取和匹配等操作。

通过融合两种生物特征的信息，可以提高识别准确性和可靠性。

五、算法研究5.1 预处理阶段在预处理阶段，需要对采集到的指纹和虹膜图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量。

针对低质量图像，可以采用图像增强算法（如直方图均衡化、滤波等）来改善图像质量。

此外，还可以采用指纹图像增强算法（如方向场估计、脊线增强等）来提取更清晰的指纹特征。

5.2 特征提取阶段在特征提取阶段，需要从预处理后的图像中提取出有效的生物特征。

对于指纹识别，可以提取指纹的细节点、纹线等特征；对于虹膜识别，可以提取虹膜纹理、环状结构等特征。

这些特征将用于后续的匹配和融合操作。

5.3 匹配与融合阶段在匹配与融合阶段，需要将提取出的生物特征进行比对和融合。

《小面积指纹识别算法研究》篇一一、引言随着科技的进步，生物识别技术已成为现代安全系统的重要组成部分。

其中，指纹识别技术以其独特性、稳定性和便捷性得到了广泛的应用。

然而，传统的指纹识别技术在处理小面积指纹图像时往往面临挑战，如图像质量差、特征提取困难等。

本文将就小面积指纹识别算法进行研究，以提高指纹识别的准确性和效率。

二、小面积指纹识别的重要性小面积指纹识别在许多场景中具有重要应用价值。

例如，在执法、安全监控和医疗等领域，由于种种原因（如指纹磨损、伤疤等），获取到的指纹图像可能仅限于小面积。

因此，研究小面积指纹识别算法对于提高生物识别系统的性能和适应性具有重要意义。

三、当前小面积指纹识别算法的挑战小面积指纹识别算法面临的挑战主要包括以下几个方面：1. 图像质量差：小面积指纹图像往往存在噪声、模糊等问题，这给特征提取和匹配带来了困难。

2. 特征提取困难：由于指纹面积小，可用的特征点数量有限，这可能导致特征提取不充分，影响识别效果。

3. 算法复杂度：为了提高识别准确率，许多算法需要较高的计算复杂度，这在实时应用中可能存在挑战。

四、小面积指纹识别算法研究为了解决上述问题，本文提出了一种基于深度学习的小面积指纹识别算法。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对小面积指纹图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量。

2. 特征提取：利用深度学习技术，从预处理后的图像中提取有效的指纹特征。

3. 特征匹配：将提取的特征与数据库中的指纹特征进行比对，以完成身份识别。

在特征提取阶段，我们采用卷积神经网络（CNN）来学习指纹图像中的纹理信息。

通过训练模型，使其能够自动提取出有利于识别的特征。

在特征匹配阶段，我们采用相似度度量方法，如余弦相似度或欧氏距离等，来比较待识别指纹与数据库中指纹的相似度。

五、实验与分析为了验证本文提出的小面积指纹识别算法的有效性，我们进行了大量的实验。

实验数据集包括不同大小、质量和小面积指纹图像。

低质量指纹图像预处理与增强摘要指纹识别是目前研究最热的生物特征识别技术之一，对于提高身份识别的准确性和可靠性具有重要意义。

但是，由于指纹干湿程度、摁压力度等原因，采集的指纹图像存在纹线断裂或模糊，这严重地影响指纹特征提取和识别的准确性。

为此，必须对指纹图像进行增强，改善指纹图像质量。

本文首先对指纹图像处理技术作简要的介绍，然后具体分析了指纹图像预处理以及图像增强的步骤，在MATLAB下对实际的低质量指纹图像进行处理。

接着，对图像处理的结果进行分析，并提出对低质量指纹图像的改进算法，最后，对指纹图像处理技术做一个总结与展望。

目录低质量指纹图像预处理与增强 (1)一．绪论 (2)1.1指纹识别技术概述 (2)1.2自动指纹识别系统原理 (3)二．指纹图像预处理 (4)2.1 指纹图像归一化和分割 (4)2.2 指纹图像滤波 (7)2.3 指纹图像细化 (8)2.4 低质量指纹图片分析以及改进思路 (9)三．总结与展望 (12)一．绪论1.1指纹识别技术概述指纹是指手指末端正面凹凸不平的纹路，纹路由相互平行的脊线和谷线组成。

这些纹路的存在有助于增加了手指表面的摩擦力，这样我们抓起重物就比较容易。

尽管指纹只占了人类皮肤中很小的一部分，却蕴含了大量的特征信息，如：端点、分叉点、中心点、三角点等。

不同的指纹，这些特征是各不相同的，利用指纹特征的唯一性特点，就可以将指纹和个人一一对应起来。

对一个人的指纹特征进行提取并与预先保存的指纹特征进行匹配、比较就可以识别个人身份。

指纹识别技术是生物特征识别技术中的一种。

生物特征识别技术（Biometrics，字面含义为生物测定学）是指通过计算机利用人体所固有的身体特征或行为特征来进行个人身份认证的一种技术。

生物特征可以分为：身体特征和行为特征。

前者包括：指纹、掌形、人脸、虹膜、视网膜和人体气味等；后者包括：步态、签名、语音和敲打键盘的力度等，和其他生物特征识别技术相比，指纹识别是一种更为理想的身份确认技术，原因如下：（1）每个人的指纹都是独一无二的，任意两个人不具有相同的指纹；（2）每个人的指纹在胚胎期就已经固定，具有永久不变的特点，指纹不会随着个人年龄的增长或身体健康状况的变化而变化；（3）指纹样本便于采集，具有很强的实用性，易于系统的开发。

《低质量指纹识别结合虹膜识别的算法研究》篇一一、引言随着科技的发展，生物识别技术越来越广泛地应用于各种领域，其中，指纹识别和虹膜识别作为生物识别的两种主要方式，均被广大用户所熟知。

然而，在某些特殊环境下，如低质量图像或者由于个人生理特征差异导致的识别困难，单一的生物识别技术可能无法满足准确性和稳定性的要求。

因此，本文将探讨低质量指纹识别与虹膜识别相结合的算法研究，旨在提高生物识别的准确性和稳定性。

二、相关工作2.1 指纹识别技术指纹识别技术是一种常见的生物识别技术，通过提取指纹的特征信息进行比对，以实现身份验证。

然而，在低质量图像中，指纹特征提取的难度较大，可能导致识别准确率下降。

2.2 虹膜识别技术虹膜识别技术利用人眼虹膜的独特纹理信息进行身份验证。

相比其他生物识别技术，虹膜识别的准确性和稳定性较高。

然而，在某些特殊情况下，如光线条件不佳或眼睛无法完全睁开等情况下，虹膜识别的效果可能会受到影响。

三、低质量指纹与虹膜识别的结合算法为了解决单一生物识别技术在低质量图像或特殊情况下的识别问题，本文提出了一种低质量指纹与虹膜识别的结合算法。

该算法首先分别对低质量的指纹图像和虹膜图像进行预处理和特征提取。

然后，通过融合算法将两种生物特征信息进行融合，以提高识别的准确性和稳定性。

3.1 预处理与特征提取对于低质量的指纹图像，采用图像增强技术提高图像质量，然后通过指纹特征提取算法提取指纹特征。

对于虹膜图像，采用虹膜定位和纹理分析等方法提取虹膜特征。

3.2 融合算法融合算法是本算法的核心部分。

首先，将提取的指纹特征和虹膜特征进行归一化处理，然后通过加权融合的方式将两种特征信息进行融合。

加权融合的权重根据实际情况进行动态调整，以适应不同的环境和个体差异。

四、实验与分析为了验证本文提出的低质量指纹与虹膜识别的结合算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该算法在低质量图像和特殊情况下的识别准确性和稳定性均有所提高。

指纹图像分割与增强算法的研究梁振东;王坤杰;王伟【摘要】Fingerprint recognition technology is widely used in the attendance system, social security system and the driver's exam system. It is one of the most widely used biometric technology. Based on gradient field and the direction field as well as the human visual principle, a new way to divide and enhance the finger print image is put forward. With bigger gradient of foreground color contrasted with smaller gradient of background color, the foreground color of the finger print can be easily split out Meanwhile, by means of the more intensive filtering, the more reinforced effect can be obtained. After experimenting, the result is satisfying. The advantage of the method is the great joint between fractures of the finger streak lines. Thus, this method can be well applied to procedure of the fingerprint image preprocessing.%在研究和分析指纹图像的强度场和方向场原理基础上,根据人眼的视觉原理,提出一种指纹图像分割与增强的方法.按照指纹图像前景色梯度大,背景色梯度小,可以将指纹前景色很好的分割出来.并且通过纹线方向进行滤波增强处理,可以得到良好的效果.对随机抽取的指纹图像分割和增强的实验证明,取得了满意的结果.此方法的优点是将指纹纹线断裂处很好的连接,可以广泛应用于指纹图像的预处理过程当中.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)005【总页数】3页(P4-5,9)【关键词】指纹识别;分割;增强;方向场【作者】梁振东;王坤杰;王伟【作者单位】河南机电职业技术学院河南郑州451191;河南机电职业技术学院河南郑州451191;内蒙古工业大学内蒙古呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】TP391生物识别技术在当今社会的应用变得越来越广泛，指纹识别系统尤为突出。

一种针对低质量指纹证据图像的增强算法设计
卢超超
【期刊名称】《现代计算机》
【年(卷),期】2024(30)7
【摘要】指纹图像采集过程中存在旋转、平移以及图像采集不全等内在差异,导致每次提取到的细节点数目是不固定的,这种特征形式后期匹配计算复杂度较高。

当前基于模板匹配的图像增强算法针对低质量指纹证据图像匹配计算复杂度较高的情况,以固定阈值完成原始图像滤波处理,未考虑单像素细化方向场特征丢失问题。

提出基于卡尔曼滤波的低质量指纹证据图像增强方法。

根据图像高斯噪声分布函数,选用VisuShrink阈值降噪,构建卡尔曼滤波器,完成指纹图像预处理。

将原始图像转化为单像素细化图,提取滤波后指纹图像的奇异点与特征点。

划分指纹图像,根据奇异点与方向向量确定指纹的方向场,进行图像增强滤波处理,完成基于卡尔曼滤波的低质量指纹证据图像增强方法设计。

构建实验环节,验证该方法应用效果,实验方法表明:该方法使用后,低质量指纹图像变得更加清晰,并且平均错误率最高仅为6.21%,评估分数均值达到了0.85,该方法有效提高了图像的增强效果。

【总页数】7页(P17-23)
【作者】卢超超
【作者单位】山西警察学院侦查系
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于指纹线方向的指纹图像增强算法
2.Matlab GUI在低质量指纹图像增强中的应用
3.低质量指纹图像的增强算法研究
4.面向低质量指纹图像的增强算法及应用
5.一种织物背景上的指纹图像增强方法
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重庆科技学院毕业设计（论文）题目指纹图像的相干滤波增强系统设计院（系）电气与信息工程学院专业班级学生姓名学号指导教师职称评阅教师职称2015年5 月22 日学生毕业设计（论文）原创性声明本人以信誉声明：所呈交的毕业设计（论文）是在导师的指导下进行的设计（研究）工作及取得的成果，设计（论文）中引用他（她）人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人成果及为获得重庆科技学院或其它教育机构的学位或证书而使用其材料。

与我一同工作的同志对本设计（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。

毕业设计（论文）作者（签字）：年月日重庆科技学院本科生毕业设计摘要摘要随着信息化社会的不断发展，人们对身份的认证方式不仅仅局限于签章、信物、口令等，指纹识别技术也越来越被人们广泛应用。

由于指纹的独特性和唯一性，更有效的解决了传统认证方式容易丢失、伪造、复制的缺点。

而指纹识别率的高低主要取决于采集的指纹图像的质量，然而采集的指纹图像包含各种噪声，如汗渍、伤疤、污迹等，因此需要对收集的指纹图像进行预处理来提高指纹识别率。

本文主要研究的是指纹图像预处理中指纹滤波增强的部分，特别是应用偏微分方程中的相干滤波进行指纹图像增强。

本文首先总结了指纹图像滤波增强的常见方法，列举了线性滤波方法中的均值滤波和高斯滤波以及非线性滤波方法中的中值滤波，并分析了它们的优缺点。

然后介绍了偏微分方程用于图像滤波的基本方法，线性扩散和非线性扩散，最后引导出相干滤波增强的指纹图像处理方法。

并通过MATLAB软件设计图像滤波界面，对收集的指纹图像进行滤波，最后在图形用户界面显示图像滤波后的实验结果。

关键词：指纹识别图像滤波偏微分方程非线性扩散ABSTRACTAnd level of the fingerprint recognition are mainly depends on the quality of the fingerprint image acquisition, the acquisition of fingerprint image contains all kinds of noise, however, such as perspiration, scar, stains, etc., so need to collect the fingerprint image preprocessing to improve fingerprint recognition rate. This paper mainly studies the fingerprint filtering enhancement part of fingerprint image preprocessing, especially the coherent filtering in the application of partial differential equation for fingerprint image enhancement.This article first summarizes the common methods of fingerprint image filtering enhancement, enumerates the linear filtering method of mean filter and gaussian filtering and nonlinear filtering method of median filter, and analyzed their advantages and disadvantages. And then introduces the basic method of partial differential equation for image filtering, linear and nonlinear diffusion, finally lead to coherent filtering enhancement method for fingerprint image processing. Interface and through the MATLAB software to design the image filtering, to collect the fingerprint image filtering, the last in a graphical user interface to show the image filter after the experimental results.Key words:fingerprint recognition image filtering partial differential equation nonlinear diffusion目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1课题研究的背景及意义 (1)1.2发展与历史研究 (2)1.3本论文的内容和结构安排 (3)2 指纹识别的基本原理 (1)2.1指纹识别的基本概念 (1)2.2自动指纹识别系统 (2)3 指纹图像的滤波增强 (5)3.1指纹图像滤波增强的常见方法 (6)3.1.1均值滤波 (6)3.1.2中值滤波 (6)3.1.3 高斯滤波 (8)3.1.4各滤波方法的比较 (9)3.2偏微分方程用于图像的滤波方法 (9)3.2.1扩散模型的发展 (9)3.2.2基于相干滤波增强的图像滤波处理 (10)4指纹图像滤波的系统设计 (15)4.1设计思路与步骤 (15)4.2 开发软件 (15)4.3 MATLAB GUI的建立和软件功能的实现 (16)4.4实验结果 (20)4.4.1实验功能操作 (20)4.4.2实验结果分析 (24)5总结与展望 (27)5.1本论文总结 (27)5.2研究展望 (27)参考文献 (29)致谢 (30)1 绪论1.1课题研究的背景及意义随着信息化时代的到来，出现了大量的信息产品，如手机、计算机、ATM、网上银行等。

一种基于低分辨率指纹图像的增强方法李潇;佟喜峰;刘松波;唐降龙【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2005(041)007【摘要】指纹鉴别是一个比较复杂的过程,一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤.其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响着后面指纹图像的细化特征提取等处理.论文针对硅晶体指纹采集芯片采集到的低分辨率指纹图像,提出一种有效的图像增强处理方法.由于指纹分辨率低,以及前景与背景的灰度差别很大,采用通常的空域Gabor增强后仍然有误增强和增强不充分的情况.所以针对此情况论文提出了采用非线性与线性相结合的二次图像增强的方法.首先使用Gabor滤波器进行非线性的图像增强,对增强后的灰度图像进行二次线性增强,即利用指纹的方向信息进行二值化处理.实验结果表明论文方法增强效果较好,与经典的Gabor图像增强方法比较,使用该方法图像增强后特征提取准确率明显提高.【总页数】3页(P71-73)【作者】李潇;佟喜峰;刘松波;唐降龙【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种基于灰度级相位的指纹图像增强方法 [J], 佟喜峰;刘雪梅;李盼池;韩玉祥;尹晓喆;肖红;李鹏飞2.一种指纹图像综合增强方法 [J], 苏铁明;韩兆翠;魏鸿磊3.一种基于互补滤波的动态指纹图像增强方法 [J], 刘伟;叶志伟;陈宏伟4.一种织物背景上的指纹图像增强方法 [J], 寇为刚; 杨昊亮; 王秋云; 李雄伟; 陈颖5.一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法 [J], 段群;吴粉侠;韩改宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《低质量指纹识别结合虹膜识别的算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，生物识别技术越来越广泛地被应用于人们的日常生活中，包括指纹识别、虹膜识别等。

在许多情况下，生物识别技术已经逐渐替代传统的密码验证方式，以其独特的优势，如高安全性、便捷性等，成为身份验证的重要手段。

然而，在实际应用中，我们常常会遇到指纹或虹膜图像质量低下的情况，这给生物识别技术带来了巨大的挑战。

本文将针对低质量指纹识别与虹膜识别的算法进行研究，探讨如何结合两者优势，提高生物识别的准确性和效率。

二、低质量指纹识别技术低质量指纹识别主要涉及到对低质量指纹图像的预处理、特征提取及匹配等步骤。

在预处理阶段，需要通过图像增强算法来改善指纹图像的质量，提高图像的清晰度和对比度。

接着，利用特征提取算法从指纹图像中提取出有价值的特征信息，如纹线、细节点等。

最后，通过匹配算法将提取出的特征信息与预存数据进行比对，实现身份识别。

针对低质量指纹识别的问题，我们需要关注两个方面：一是提高图像预处理的效果，以尽可能地恢复原始指纹图像的信息；二是优化特征提取和匹配算法，以适应低质量图像的特点。

三、虹膜识别技术虹膜识别技术是通过获取人眼虹膜图像的特征进行身份识别的一种方法。

与指纹识别相比，虹膜识别具有更高的准确性和安全性。

在虹膜识别的过程中，首先需要对虹膜图像进行预处理，包括去噪、边缘检测等步骤。

接着，通过特征提取算法提取出虹膜图像的特征信息。

最后，通过比对提取出的特征信息与预存数据进行身份验证。

四、低质量指纹识别与虹膜识别的结合针对低质量指纹图像和虹膜图像的特点，我们可以将两者结合起来进行身份识别。

首先，通过低质量指纹识别技术对指纹图像进行预处理和特征提取。

然后，利用虹膜识别技术对虹膜图像进行特征提取和比对。

最后，将两种生物特征的信息进行融合，以提高身份识别的准确性和可靠性。

在结合两种生物识别技术时，我们需要考虑以下几个方面：一是如何有效地融合两种生物特征的信息；二是如何优化算法以提高处理速度和准确性；三是如何处理两种生物特征信息不一致的情况。