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指纹识别控制系统增强指纹能力

发布时间:2018-05-26  点击量:
  
指纹识别控制系统、指纹增强后续的细节特征提取的准确性严重依赖于指纹图像的质量,如果采集到的指纹图像质量比《较差,对指纹识别结果的正确性会有严重的影响。由于现有指纹采集设备的不完善性,对于干、湿、脏、老化和磨损严重的手指,往往难以采集到清晰的指纹图像。指纹识别控制系统实际上,即使对质量比较差的指纹,指纹专家仍然能够利用诸如局部纹线方向、纹线连续性等各种视觉线索正确的识别出特征信息。因此从理论上讲,通过算法对指纹图像进行增强是完全可行的。所谓指纹增强就是对低质量的指纹图像采用一定的算法进行处理,使其纹线结构清晰化,尽量突出和保留固有的特征信息以避免产生伪特征信总,其目的是保证特征信息提取的准确性和可靠性(5)指纹二值化在指纹识别系统中,二值化是图像预处理中非常重要的一步。二值化处理对图像信息进行了压缩,保留了纹线的主要信息,为指纹特征的提取和匹配作准备。常见的几种二值化算法大概有以下几种:固定阈值法:由于指纹是脊线和谷线相间组成的,脊线和谷线在人的指纹中所占的宽度大致是一样的,可以找到一个灰度值T,作为阅值时指纹图像二值化后的黑白像素在整个指纹图中所占的比例接近相等。这种方法有一定的局限性,对于残缺或灰度不均匀的指纹图像,其处理效果不太理想,容易产生断线局部阈值自适应算法:根据指纹图中脊线与谷线宽度大致相等的特点,即二值化后黑白像素的个数应大致相同,可采用局部阈值自适应算法。该是基于局部的值选取方法,充分考虑到了图像的不均匀性,由于图像在某一区域的像素灰度值具有高度相关,对指纹图像进行分块后,根据每块的期望值来确定阈值,因此每块的阈值均不相同,只要选择合适的分块大小,就能取得最佳的二值化效果(6)指纹识别控制系统指纹细化指纹图像的纹线细化处理,是在不改变图像像素拓扑连接关系的条件下,连续擦除图像的边缘像素,把纹线粗细不均匀的指纹图像转化成单像素脊线图像的过程。对指纹线进行细化的主要作用是去除不必要的纹线粗细信恳,使指纹图像的脊线结构变得简单明了,便于从中提取细节特征,从而提高指纹图像的处理速度和效率。理想细化后的纹线骨架应该是原始纹线的中间|位置,并保持纹线的连续性、拓扑结构和细节特征细化算法的种类很多,其中快速细化算法和改进的OPTA算法是目前使用较多的两种细化算法,细化效果图如指纹识别控制系统
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