ISODATA聚类提升指纹图像分割效果：2013年研究与应用

本文探讨了ISODATA聚类算法在指纹图像分割中的应用，针对指纹图像的独特性质，该研究旨在改进传统分割方法并结合形态学图像处理技术。ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis）是一种自组织聚类算法，通过迭代过程将数据分成不同的类别，适用于非监督学习，特别适合处理复杂的数据分布。 首先，研究者通过对指纹图像块进行分析，包括灰度均值、标准偏差、灰度对比度以及块方向一致性等特征的考察，利用聚类方法来区分出图像中的背景区域。这种方法有效地识别并移除了不包含纹线的背景区，以及受到严重噪声干扰的不可恢复区，这些区域在后续的指纹特征提取和识别过程中通常是不必要的。 接着，论文提出将背景块的灰度值替换为背景处的平均灰度值，然后利用形态学图像处理技术进一步细化分割过程，通过膨胀和腐蚀操作，保留清晰的指纹纹线部分，即清晰区和可恢复区。这种结合了特征选择和形态学操作的方法有助于减少噪声、增强图像的清晰度，并为自动指纹识别系统的准确性提供支持。 测试阶段，作者选择了FVC（国际指纹识别竞赛）数据库中的各种质量指纹图像进行实验，结果显示，ISODATA聚类算法相较于传统方法在指纹图像分割上表现更为出色，提高了分割的精度和效率，从而减少了伪特征点的产生，提升了指纹识别的正确率。 本文的研究展示了ISODATA聚类在指纹图像分割中的实用性，它不仅能够有效处理指纹图像中的复杂特性，还能够提升指纹识别系统的性能，对于实际应用中的指纹识别系统设计具有重要意义。在未来的研究中，这一方法可能被进一步优化以适应更多元化的指纹图像环境。