一种改进的指纹图像细化后算法

对指纹图像细化后算法进行研究,分析了常规细化后处理算法存在的不足,分析其产生的原因,并在常规细化后算法的基础上提出了一种改进的细化后算法.经过实验表明,该算法在继承了原有细化后算法优点的基础上显著地减少了细化后的噪声,是一种较为理想的细化后算法.     

一种改进的Sobel边缘检测和细化算法

提出了一种改进的Sobel边缘检测和细化算法,用8个方向的模板对灰度图像进行边缘检测得到粗边缘图像,将粗边缘图像再进行Sobel边缘检测得到新的边缘图像,将前者减去后者得到差值图,从而得到边缘较细的边缘图,对于边缘模糊的部分,这种过程可以重复多次,这样能够捕捉多个方向的边缘信息,使检测到的边缘和边缘细化定位更精确。该算法容易实现,计算量小,速度快,适合作为图像检测中的快速边缘检测及细化。     

基于区域能量加权的图像融合算法在指纹图像提取中的应用

在拍摄光滑客体表面的无色指纹时,一般采用定向反射光照相的方法,但是对于光滑纸板等表面,潜在指纹与背景之间的反射亮度差很小,传统方法难以进行拍摄提取。使用不同方向的光源配光,每一方向光源采集一幅图像,然后使用小波变换,将图像分解为不同尺度空间上的一系列子图像。对于低频子图像,采用取平均的融合规则;对于高频子图像,采用基于窗口的区域能量决策进行系数融合。最后对融合后的图像进行基于自适应引导滤波的多尺度Retinex图像增强,以增加指纹图像对比度。实验结果证明,该算法可以解决光滑物面指纹图像难以提取的问题,从而得到较为清晰的指纹图像。     

Zhang快速并行细化算法的扩展

一个优异的算法是OAS中图像识别的关键。Zhang快速并行细化算法具有快速实用的特点。同时能保证细化后曲线的连通性，但细化后的骨架不能保证为单像素宽，这给找细化图像的分叉点带来了困难。为此文章在Zhang算法的基础上进一步对细化后的骨架单像素化。同时保持原有算法的优良特性。改进的细化算法应用于手写体汉字串的细化，取得很好的细化效果。     

指纹图像分割方法研究

指纹分割是指纹识别系统中的重要组成部分,准确有效的分割方法是提高系统识别效率的关键。从指纹结构特点和特定理论的角度出发,对近几年指纹分割的新方法从错分率、时间复杂度、算法特点三方面进行分类比较,指出指纹分割方法深入研究的方向。     

一种基于k邻域算法的指纹匹配算法研究

由于指纹的唯一性,指纹识别已成为目前最方便、安全的个人身份鉴定技术之一．而在指纹识别中,指纹匹配的效果最终决定了指纹识别的鉴别率．本文提出了一种基于邻域算法的指纹匹配算法．实验证明,该方法有效实用．     

基于NPE改进算法的人脸识别

邻域保持嵌入（NPE）算法与极端学习机结合后应用到人脸识别中没有达到令人满意的识别效果,为找到更优的解决方案,提出一种改进的邻域保持嵌入算法（SNPE）。在SNPE算法中将NPE目标式子与带有类间判别信息的式子做减法,通过极小化目标函数,达到最小化同一类别领域距离且最大化不同类别领域距离的目的。通过Yale人脸数据库、Yale B人脸数据库、ORL人脸数据库等实验结果表明,改进后的算法大幅提高了人脸识别率。     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力.首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强.在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配.然后提出了一种在小波域中改进的软阑值算法对图像进行增强.实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果.     

一种记录指纹特征点信息的改进方法

根据指纹的固有规律,提出了一种记录指纹特征点信息的改进算法．该方法不依赖于指纹中心点的录入并将特征点之间的距离用纹线数表示,从而增加了算法的稳定性．通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了较好的效果．     

基于多智能体系统的自适应指纹图像分割算法

在深入研究指纹图像分割方法的基础上,将多智能体系统MAS（Multi-Agent System）引入到指纹图像分割处理过程中,提出了一种基于MAS的自适应图像分割方法.实验结果表明,该方法能够有效实现对指纹图像分割的自适应分割处理,相比传统的方差分割法和点方向一致性分割法,本算法具有更好的适应性和鲁棒性.     

带状图像的三角剖分与细化

为了对带状图像进行快速的识别,提出了一种新的带状图像细化算法。通过对带状图像边界的近似多边形顶点集合首先进行三角化,生成三角形网格,接着把多边形外部的三角形去掉,剩余一系列保持拓扑关系的内部三角形,然后根据三角形的类型生成不同的局部骨架,最后连接生成整幅带状图像的骨架。     

基于遗传算法的指纹方向图分区

在本文中,我们介绍了一种基于遗传算法的指纹方向图划分方案．根据各种典型指纹类别的拓扑特性而引进了一组动态分区模板和代价函数用于引导方向图分区,并将寻找最佳匹配划分的过程转化成一个Ｎ维向量空间的函数优化问题,然后给出了该问题基于遗传算法的求解过程．最后,我们讨论了本方法在指纹分类中的应用．     

基于多尺度滤波及复数滤波的指纹奇异特征提取算法研究

根据指纹特征及指纹奇异点的特点,利用多尺度滤波及复数滤波方法,分析改进了指纹奇异特征提取算法,提高了自动指纹识别的效率。     

指纹图像的分割算法

图像分割是指纹图像预处理中的重要步骤 ,单独使用常用的方差法和方向法 ,效果往往不是很好 ,但它们各有所长 ,优缺点互补 ,本文介绍了一种基于方差法和方向法的合成分割算法 ,实验结果验证了此方法的有效性     

基于轮廓跟踪的二值图像去毛刺算法

介绍对二值地图图像矢量化过程中的线跟踪操作之前的去毛刺算法,应用此算法可以得到更好的线跟踪效果。