形态学滤波与Hough变换:高效提取掌纹主线

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本文主要探讨了一种基于形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取方法,发表于2008年的北京交通大学学报。研究者郑艳清和吴介针对方向性掌纹线的特点,提出了一个创新的算法。首先,他们对掌纹特征子图像应用形态学滤波技术,这是一种非侵入性的图像处理手段,旨在消除噪声和粗大掌纹皱纹,增强图像细节,使得后续的分析更加准确。 形态学滤波通过使用结构元素(如矩形或圆盘)对图像进行膨胀、腐蚀、开运算或闭运算,从而去除噪声并保留重要的特征边缘。这种方法有助于突出掌纹线条的轮廓,减少干扰因素,使得主线更容易被检测到。 接着,滤波后的图像被转换到Hough变换的参数空间。Hough变换是一种用于检测图像中的直线、圆等几何形状的数学工具,它通过在参数空间中构建一个累加分布函数(ADF),使得每条可能的直线都会在某一点形成一个峰值。利用Hough变换的点线对偶性,即每一条直线对应参数空间中的一个峰值,研究者能够找到主线在空间中的精确位置和走向。 通过检测参数空间中累加数组的峰值,研究人员可以有效地定位主线,因为主线在参数空间中会有一个显著的集中点。这种方法不仅提高了主线提取的精度,而且遵循了主线自然生长的规律,避免了传统方法中可能出现的误检测或者遗漏。 总结起来,该论文的核心贡献是提出了一种有效结合形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取策略,这在掌纹识别和生物特征认证等领域具有潜在的应用价值,因为它能提高识别系统的稳定性和准确性,减少干扰,从而提升用户体验和系统性能。此外,这种方法对于其他类似的图像特征提取,特别是那些具有复杂背景和结构的,也具有借鉴意义。