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《基于nsct和stft指紋圖像增強(qiáng)算法的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于NSCT和STFT的指紋圖像增強(qiáng)算法的研究摘要指紋圖像增強(qiáng)作為指紋識(shí)別技術(shù)中的關(guān)鍵步驟，為了保證指紋識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性，對(duì)采集的原始指紋圖像采用增強(qiáng)算法進(jìn)行增強(qiáng)處理是非常必須的。針對(duì)低質(zhì)量的指紋圖像，本文研究并實(shí)現(xiàn)了一種基于NSCT和STFT的指紋圖像增強(qiáng)算法。算法的實(shí)現(xiàn)主要分為兩個(gè)階段，第一階段是指紋增強(qiáng)的預(yù)處理，第二階段是濾波增強(qiáng)處理。在預(yù)處理階段，算法首先對(duì)原始指紋圖像進(jìn)行NSCT分解變換，接著對(duì)變換后的各高頻子帶系數(shù)采用分層閾值函數(shù)進(jìn)行修正，最后根據(jù)修正后的系數(shù)進(jìn)行逆NSCT變換重構(gòu)去噪后的指紋圖像。在濾波增強(qiáng)階段，算法首先對(duì)去噪后的指紋圖像進(jìn)行STFT分析
2、，接著采用概率近似的方法估計(jì)指紋圖像局部區(qū)域的紋線方向和頻率，最后構(gòu)造相應(yīng)的具有方向和頻率選擇特性的帶通濾波器對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)處理。在指紋增強(qiáng)的預(yù)處理階段，與其它去噪算法相比，本文算法得到的PSNR值最高，比基于小波去噪算法高出近3．2dB，比基于Contourlet去噪算法高出近1．5dB；在濾波增強(qiáng)階段，本文算法特征點(diǎn)提取的平均錯(cuò)誤率比Gabor增強(qiáng)方法減少了10．69％。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文基于NSCT和S盯T的指紋圖像增強(qiáng)算法在有效地抑制噪聲的同時(shí)能更好的保留指紋圖像邊緣紋理等細(xì)節(jié)信息，得到的紋線比較清晰，并且在紋線斷裂和粘連處都有很好的增強(qiáng)效果。關(guān)鍵詞：
3、指紋圖像增強(qiáng)；指紋識(shí)別；NSCT；STFTIIStudyonFingerprintImageEnhancementAlgorithmBasedonNSCTandSTFTFingerprintimageenhancementisoneoftheimportantstagesinfingerprintidentificationtechnology，inordertoguaranteetherobustnessofthefmgerprintrecognitionsystem，adoptinganenhancementalgorithmtoanoriginalfingerp
4、rintimageinenhanceprocessingisverynecessary．AnalgorithmbasedonNSCTandSⅡTanalysisforfmgerprintimageenhancementisproposedandimplementedinthispaper．Therealizationofthealgorithmisdividedintotwostages，thefirststageisthefingerprintenhancedpretreatmentandthesecondstageisthefilteringenhancement
5、processing．Inthefirststage，firstly，theoriginalfingerprintimageistakenwiththeNSCTdecompositiontransformation，then，thehighfrequencysub-bandcoefficientsofNSCTistakenwithhierarchicalthresholdfunctiontodealwitll，lastly，therevisedcoefficientsareusedintheNSCTinversetransformtoreconstructthefin
6、gerprintimage．Inthesecondstage，firstly，thefingerprintimageistakenwiththeSⅡTanalysis，then，thelocalarearidgedirectionandridgefrequencyoffingerprintimageisestimatedbyusingthestatisticalmethod，lastly，thefilterwhichhavecorrespondingstructureswithdirectionandfrequencycharacteristicsareconstru
7、ctedtofilterthefingerprintimage．IIIInthepretreatmentstage，ouralgorithmcangetthehighestPSNRcomparedwitllotherdenoisingalgorithms，itsPSNRisnearly3．2dBhigherthanthethatofalgorithmwhichbasedonwaveletdenoisingandnearly1．5dBhigherthanthethatofalgorithmwhichbasedonContourletdenoising．
