(改最新)科技創(chuàng)新---指紋識別算法實現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-01-26 00:59 本頁面
【文章內容簡介】 質量評估 合格？ 否 圖像切割 圖像增強 圖像二值化（分割） 圖像細化 是 19 評估的過程 圖像重新采樣 圖像方向計算 計算前背景比例 前景過小 拒絕圖像 是 標注各塊方向 連續(xù)區(qū)域分析 計算評估參數(shù) 合格？ 分析干濕手指 是 分析是否部分手指 否 否 20 指紋質量評估 排除不能滿足要求的指紋： 21 指紋圖像處理 22 指紋圖像分割 ? 在指紋識別系統(tǒng)中，指紋圖像分割是圖像預處理的一部分。指紋分割的最基本的依據(jù)是圖像某些特征和特征集合。圖像特征是指紋圖像的固有屬性 ,如灰度值 ,鄰域關系 ,紋線的扭曲程度等。特征集合則是幾種的結合。通過提取圖像特征 ,可將原始圖像映射到特征空間 ,使圖像特征在特征空間中呈現(xiàn)一定的分布。因此根據(jù)以上的的灰度值領域關系，紋線的扭曲程度，指紋圖像分割大致分為三類：基于像素的圖像分割，基于塊特征的圖像分割以及基于全局的圖像分割。 下面介紹均值方差法的計算方法和在仿真中的運用 23 均值方差法 該算法基于背景區(qū)灰度方差小，而指紋區(qū)方差大的思想，將指紋圖像分成塊，計算每一塊的方差，如果該塊的方差小于閾值為背景，否則為前景。具體步驟分以下三步： (1)將低頻圖分成 M M大小的無重疊方塊，方塊的大小以一谷一脊為宜。 (2)計算出每一塊的均值和方差。 設指紋圖像 I的大小為 H L， I(i,j)為像素點 (i,j)的灰度， AVE和 VAR分別為原指紋圖像的均值和方差， AVE和 VAR可以通過公式 ()和 ()計算得到。 （ ） （ ） ? ?????? 1H010),(LH 1AVEiLjjiI 21H010AVE),( LH 1VAR ）（? ??????iLjjiI24 均值方差法 (3)如果計算得到的方差幾乎接近于 0就認為是背景，對于方差不為零的區(qū)域在進行閾值分割算法，這種算法主要是根據(jù)計算得到的方差來決定其是否為背景區(qū)。 在使用方差均值法之前還要使用歸一法將圖變?yōu)榈皖l圖。歸一化的目的是把不同原圖像的對比度和灰度調整到一個固定的級別上，為后續(xù)處理提供一個較為統(tǒng)一的圖像規(guī)格。指紋圖像的歸一化公式如式 ()所示，當大于平均值時為加。
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