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《指紋圖像分割與增強(qiáng)算法》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、指紋圖像分割與增強(qiáng)算法韓書娜1，幺宏偉2，范建英3，李紅3（1.平頂山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院自動化與信息工程系，河南平頂山467001；2.中國人民解放軍65046部隊，黑龍江齊齊哈爾161000；3.哈爾濱理工大學(xué)測控技術(shù)與通信工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150040）【摘要】針對現(xiàn)有的指紋增強(qiáng)算法中圖像分割不徹底，不能很好地修復(fù)指紋斷裂紋線問題。以分形理論為基礎(chǔ)，利用差分計盒維數(shù)算法與Gabor濾波器增強(qiáng)方法，通過計算指紋圖像的方向場和頻率場，設(shè)計了一種指紋圖像增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法提高了指紋圖像的處理速度，
2、對斷裂處的指紋脊線有很好地修復(fù)效果?！娟P(guān)鍵詞】指紋圖像；直方圖均衡化；分形維數(shù)；Gabor函數(shù)中圖分類編號：TP274文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-（2683（2011））01—0098—04FingerprintimagedivisionandenhancementalgorithmresearchFanJian-ying,HanShu-na,LiHong(CollegeofMeasure-controlTechnology&CommunicationEngineering,HarbinUniversi
3、tyofScienceandTechnology,Harbin150040,China)Abstract:Thisarticlefirstusinghistogramequalizationtoprocessfingerprintimage,andthenusingfractaldimensionswhicharedifferenttodistinguishforegroundandbackgroundforfingerprintimagesegmentation.UsingsimplifiedGaborfu
4、nctiontoenhancetheimageaftercalculatingtheorientationfieldandfrequencyfield,andgetingaclearimageofthefingerprintridgeline,whichlaysthefoundationforsubsequentimageprocessing.Keywords:Fingerprintimage;histogramequalization;fractaldimension;Gaborfunction1引言在指紋
5、識別系統(tǒng)中，指紋圖像預(yù)處理效果的好壞在整體上決定了整個系統(tǒng)的可靠性，而圖像的分割增強(qiáng)是指紋圖像預(yù)處理需要解決核心問題，其目的是為了分離指紋圖像的前景和背景，消除噪聲，改善圖像質(zhì)量，為準(zhǔn)確可靠地提取指紋的細(xì)節(jié)特征，指紋的匹配奠定基礎(chǔ)。針對現(xiàn)有的指紋增強(qiáng)算法中圖像分割不徹底，不能很好地修復(fù)指紋斷裂紋線的問題，本文利用指紋圖像的方向場和頻率場，設(shè)計了一種有效的指紋圖像增強(qiáng)算法，在對指紋圖像做分割以后，用Gabor濾波器增強(qiáng)的方法，對指紋圖像中的每一點(diǎn)做濾波增強(qiáng)。2直方圖均衡化直方圖均衡化是用于描述灰度強(qiáng)度場值分布情
6、況的，通過計算直方圖，把圖像進(jìn)行均衡處理，即將一個已知灰度概率密度分布的圖像，經(jīng)過變換，變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像，擴(kuò)展了像素點(diǎn)灰度的取值范圍，達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果。圖像的概率密度函數(shù)為：。（1）其中，為灰度級，為直方圖，為圖像的面積，且概率密度函數(shù)為1。若用變量和分別代表歸一化了的原圖像灰度和變換后的灰度，，在原圖像中，對于區(qū)間[0,1]內(nèi)每一個像素值經(jīng)變換函數(shù)產(chǎn)生一個灰度值，即。令隨機(jī)變量和的概率密度函數(shù)分別為和，則由概率理論知，若和已知，且是單值單調(diào)增加函數(shù)，可以得到[1]：。（2
7、）對指紋圖像，用概率密度函數(shù)表示灰度級為發(fā)生的概率估計值，且有下式成立：。（3）其中變量代表圖像中像素第級灰度，表示圖像中像素的總和，是灰度的像素個數(shù)，為圖像中可能的灰度級總數(shù)。變換函數(shù)為：。（4）經(jīng)均衡處理后的直方圖灰度級出現(xiàn)了簡并現(xiàn)象，數(shù)目減少了，但均衡后所得到圖像的直方圖比原圖像的直方更平坦，而且動態(tài)范圍擴(kuò)大了，圖像的對比度提高了，所以圖像會給人以清晰明的感覺。3指紋圖像的分割目前的指紋圖像通常不能很好地提取指紋圖像的有效區(qū)域，本文以分形理論為基礎(chǔ)，通過差分計盒維數(shù)的算法得到指紋圖像能夠很好地區(qū)分指紋圖
8、像的前景和背景，為后續(xù)圖像處理奠定基礎(chǔ)。3.1差分計盒維數(shù)計算方法設(shè)是上任意非空集合的有界子集，是直徑最大為、可以覆蓋集合的最小個數(shù)。則的盒維數(shù)定義為[3]：。（5）我們將指紋圖像的灰度值看作三維空間的一個曲面，該曲面上每個點(diǎn)的灰度值表示為，對圖像大小為，將圖像的平面分成大小為的格子，設(shè)該坐標(biāo)系中格子里面像素點(diǎn)灰度的最大值和最小值分別是和，且定義兩者的差值為：。（6）對所有邊長為、格子非空的盒子總數(shù)
