基于Gabor滤波的指纹图像增强

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1、您的论文得到两院院士关注图像处理文章编号:1008-0570(2009)05-3-0305-02基于Gabor滤波的指纹图像增强FingerprintEnhancementBasedOnGaborFilter(江苏科技大学)马扬彪MAYang-biao摘要:在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响。根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中。利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数

2、的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性。关键词:指纹增强;方向图;Gabor滤波中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:Infingerprintrecognitionsystem,theresultsofimageenhancementhaveanimportantaffectonMinutiaextractingandrecognition.AGaborfi

3、lterisappliedinthefingerprintimageenhancementaccordingtoitscharacteristicwhichisakindofspecialimagethathascharactersofdirectionandfrequency.Also,aGaborfilterhascharactersofdirectionandfrequencyselectivity.Ac-技cordingly,wecanusethelocaldirectionandfrequencyoft

4、hefingerprintimageastheGaborfilterfunction’sparameters,andthencomputetheconvolutionoftheGaborfilterandfingerprintimages.Inthisway,weremovenoisesfromfingerprintimageseffectively术andenhancefingerprintimages.Inthispaper,analgorithmwhichenhancesthecalculationspee

5、dandreducetheoperationtimeisdesigned.Fromtheexperimentalresults,weprovethatthisalgorithmissteady,effectiveandrobust.创Keywords:Fingerprintenhancement;Orientationimage;Gaborfilter新1前言2图像增强在信息技术高速发展的今天,信息安全变得尤为重要。指纹2.1构造Gabor滤波器识别的效率和好坏很大程度上依赖于指纹图像的预处理。一个前面我们已经说

6、到Gabor滤波器实际就是一种Gauss窗的好的预处理方法将大大减少伪特征点数,减少对原始采集图像加窗Fourier变换滤波器。Gauss函数的选取根据所处理的图像好坏的依赖。对于采集到的不清晰的指纹图像，为了弥补图像纹理特性来具体确定。本文选用的Gauss函数公式为:质量上的缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强步骤是十分必要的。从理论上分析，由脊线和谷线组成的指纹图像的灰度直方图应具有明显的双峰性质，但由其中h(x,y)表示Gauss滤波器,x,y表示像素在图像中的坐于指纹采集时的种种因

7、素影响，使得实际得到的灰度直方图与标。δx,δy表示空间常量。由其构造的二维小波变换为:理论上有较大差异，如果采用一般的基于灰度值的图像增强方法，如对比度增强、平滑算法、拉普拉斯算法、直方图均衡算法和中值滤波等的增强效果都不太理想，应考虑利用指纹本身具有的局部方向特性和局部频率特性来改善指纹图像质量。指纹其中,hr,hi分别表示二维小波的实部和虚部，分别称为偶图像增强算法,除了具有良好的增强效果之外,还应当在算法Gabor函数和奇Gabor函数。它们具有不同的滤波特性，偶Ga－的速度、鲁棒性和稳定性方面也具有较好

8、的特性。但是这几个bor函数适于增强目标物体，而奇Gabor函数适于增强物体边性能指标通常是相互制约的,必须针对指纹图像的特点,设计缘。我们的目的是要对指纹的纹线目标实现增强，因此这里选出综合性能最优的增强算法。对于指纹图像，局部区域的纹线择偶Gabor函数作为滤波器函数。其中为滤波器频率分量，分布具有较稳定的方向和频率，根据这些方向和频率数值，设为滤波器的二维旋转角度。