大學生科技創(chuàng)新基金項目課件(編輯修改稿)
2025-03-14 10:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ， 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(diào)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。 （ ） 其中和為期望的灰度均值和方差。 ????????????VA RAV EyxIVA RVA RAV EyxIVA Ryx200200)),((AVE)),((AVE),I （公式法 25 26 指紋圖像分割 27 指紋圖像細化 ? 指紋圖像處理中物體的形狀信息是十分重要的，為了提取指紋圖像特定區(qū)域的特征，對指紋圖像通常需要采用細化算法處理，得到與原來指紋圖像形狀近似的由簡單的弧或曲線組成的圖形，這些細線處于物體的中軸附近，這就是所謂的指紋圖像的細化。 28 指紋圖像二值化 ? 由于分割后的圖像質(zhì)量仍然不是很好，所以需要對其進行濾波、消除毛刺、空洞處理和二值化處理，以使指紋圖像清晰，消除不必要的噪聲，以利于進一步的辨識。 ? 指紋圖像二值化作為指紋預處理過程的一部分，是進行指紋圖像細化處理的基礎(chǔ)。目前指紋細化方法都是基于二值指紋圖像進行的。對指紋圖像二值化的好處在于使得圖像的幾何性質(zhì)只 0和 1的位置有關(guān)，不再涉及像素的灰度值，使處理變得簡單，這給存儲和處理帶來了很大的方便，同時也提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟實用。一個好的算法可以得到一個高質(zhì)量的二值圖像。反之，如果該階段引入噪聲，就會直接降低圖像質(zhì)量，影響識別精度。 29 指紋圖像二值化 ? 論文中采用了一種動態(tài)局部閾值，滿足這種條件下的灰度值為 128，不滿足則灰度值為 255。再根據(jù)前面判斷的是否為背景即 Icc值的來修正 Icc值：灰度值為 128且Icc為 1時（非背景指紋紋線時）， Icc值為 0，像素值置為 0。背景和灰度值為 255的紋線像素置為 1，這做法的目的是去除不確切的點。此時背景為白，紋線為黑。 ? 二值化后的圖像中的點還要進行修改，修改條件為：當像素為 1時，它周圍點不大于 3個為像素 1點則修改為 0；當像素為 0時，它周圍不小于 7個點為像素
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