【摘 要】
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该文综合运用图像处理和模式识别技术,深入、系统地研究了自动指纹识别的理论和技术,实现了指纹图像预处理、细节特征提取和指纹匹配等关键算法.主要研究工作总结如下:(1)研究了指纹图像预处理技术.针对指纹图像中心区域深而周围区域浅的特点,对各分块图像进行自适应阈值选取,有效实现了指纹图像与背景区域的分离.深入研究了指纹图像方向信息的提取方法,提出了一种更加准确、快速的方向信息提取方法.对指纹增强算法进行
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该文综合运用图像处理和模式识别技术,深入、系统地研究了自动指纹识别的理论和技术,实现了指纹图像预处理、细节特征提取和指纹匹配等关键算法.主要研究工作总结如下:(1)研究了指纹图像预处理技术.针对指纹图像中心区域深而周围区域浅的特点,对各分块图像进行自适应阈值选取,有效实现了指纹图像与背景区域的分离.深入研究了指纹图像方向信息的提取方法,提出了一种更加准确、快速的方向信息提取方法.对指纹增强算法进行了研究,回顾并详细阐述了Gabor滤波、各向异性图像滤波及其非线性扩散滤波,并比较了其优劣性.改进并实现了一种基于方向滤波的指纹增强算法,结合了指纹的方向信息对指纹图像进行增强处理.实验结果证明,我们的算法有是有效、可行的.指纹图像经过预处理以后,质量得到明显提高,能较好地满足后继算法的需要.(2)研究了指纹图像细节特征提取技术.通过对各分块图像自适应地选取局部阈值,有效实现了指纹图像的二值阈值分割.研究了指纹图像的细化问题,分析了细化指纹图像中存在的各种噪声,采用相应算法有针对性地进行了纹线修复和去噪处理.结果表明,该方法速度较快且细节特征提取的效果能够满足应用需要.(3)深入研究了指纹匹配算法.提出并实现了一种结构模式指纹匹配算法,成功地解决了指纹匹配中的图像旋转、平移不变性问题.利用指纹全局和局部特性准确寻找待识图像和模板图像的参考点,并且用细节点的局部纹线间距对细节点之间的距离进行归一化,消除了非线性形变对指纹的影响.实验结果证明,只要采集到的指纹图像有效区域面积足够大,质量良好,该方法能够正确地进行指纹匹配,在匹配时对图像的任意角度旋转和任意平移均不敏感,且速度快.(4)实现了一对一自动指纹识别,设计了实验方案,对其性能进行了初步测试.实验结果表明,我们整套算法识别性能良好.该文在指纹图像方向信息提取、指纹图像的增强和指纹匹配等算法的研究方面均有所创新,建立了一对一自动指纹识别系统,为进一步开发具有商业价值的自动指纹识别系统提供了必要的理论依据和技术基础.
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