指纹图像质量评估与预处理关键技术综述

指纹图像预处理是指纹识别技术中的关键步骤，它对于提高自动指纹识别系统的性能至关重要。预处理流程主要包括图像二值化、图像分割、图像增强和图像细化等环节。这些步骤旨在消除图像中的噪声、增强特征清晰度，并确保图像质量达到识别系统的标准。 首先，课题背景指出指纹识别作为生物特征识别的重要手段，尽管在指纹增强、特征提取等领域已有深入研究，但指纹图像质量的评估方法相对较少。这是因为高质量的指纹图像对于系统性能至关重要，低质量图像可能导致识别错误，影响系统的可靠性和效率。因此，对指纹图像质量的自动评估成为了一项必要的研究内容。 指纹图像质量评估主要采用计算机人工智能的方法，通过分析诸如信噪比、灰度分布、有效面积、前景图像偏移量等经典图像质量指标，以及指纹纹理特征如折皱、疤痕和细节特征数量等因素，进行量化评估。空域评价是其中一种方法，它包括： 1. 灰度分布：通过计算图像的平均灰度值和方差，反映图像的整体亮度和前景与背景的对比度。均匀的灰度分布有助于区分指纹特征和背景噪音。 2. 有效面积：衡量指纹区域在图像中的占比，大而清晰的指纹区域意味着更好的图像质量。 3. 奇异点检测：检查图像中是否存在异常点，如断纹、粘连等，这些都可能影响识别效果。 空域评价是通过对这些参数进行单独测量和加权综合，来确定指纹图像的整体质量。除了空域方法，还有频域评价，它可能更侧重于频率特性分析，例如通过滤波器或频谱分析来提升图像的清晰度。 图像预处理过程中，图像二值化将图像转换为黑白模式，便于后续的特征提取和匹配操作。图像分割则是将图像划分为多个区域，以便更好地处理指纹的局部特征。图像增强则通过滤波、对比度增强等手段，去除噪声，突出指纹细节。图像细化则进一步细化图像结构，提高特征的清晰度。 总结来说，指纹图像预处理是提升指纹识别系统性能的关键步骤，它涉及多方面的图像质量评估和处理技术，以确保系统能够有效地从不同来源和条件下的指纹图像中提取出高质量的特征用于身份验证。