ISODATA聚类提升指纹图像分割效果:2013年研究与应用
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更新于2024-08-08
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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。
2013-05-02 上传
2011-08-18 上传
2022-09-24 上传
2022-09-20 上传
2022-09-24 上传
2010-08-17 上传
2022-06-03 上传
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