基于最大类间方差的指纹图像分割技术

"指纹图像分割方法的研究" 指纹图像分割是生物识别技术中的关键步骤，特别是在指纹识别系统中，其目的是从复杂的背景中提取出清晰的指纹模式，以便后续的特征提取和匹配。本文由张正言和徐荣青撰写，主要探讨了如何改进现有的指纹图像分割方法，以提高其性能和效率。 传统的指纹图像分割方法主要包括方差法和方向图法。方差法依赖于图像像素的灰度差异，通过计算像素值的方差来确定分割阈值，但这种方法对于图像对比度变化大的情况可能效果不佳。方向图法则利用指纹的局部纹理方向信息进行分割，但对于噪声敏感，且计算复杂度较高。 在研究了这两种方法的基础上，作者提出了基于最大类间方差（Maximum Between-Class Variance, MBV）的指纹图像分割新方法。MBV是一种统计方法，常用于图像分类和分割，它能有效地找到区分不同类别的最佳分割阈值。在指纹图像处理中，这种方法可以自动适应不同对比度的指纹图像，避免了手动选择阈值的问题，从而提高了分割的鲁棒性。 论文中提到的新方法结合了MBV和图像分块处理技术。通过将指纹图像划分为多个小区域，然后在每个区域内应用MBV算法，可以减少全局处理的复杂性，提高分割速度，同时保持分割质量。这种方法特别适合实时处理，因为分割过程被分解成了多个并行可处理的小任务，这在计算资源有限的情况下尤其有利。 实验结果显示，新提出的MBV与图像分块结合的分割方法在高对比度和低对比度指纹图像上都表现出色。与传统的方差法和方向图法相比，该方法在保持良好分割效果的同时，运算速度更快，且无需依据经验设定阈值，因此具有更高的实用价值。 关键词涉及到的关键技术包括指纹图像处理、最大类间方差和图像分割。根据中图法分类号TP391，这篇文章属于计算机科学技术领域，特别是与信息处理技术相关的部分。文献标识码A表示这是一篇学术研究论文，具有原创性和理论性。 这篇研究为指纹识别领域的图像分割提供了一个有效且具有实用性的解决方案，有助于提升指纹识别系统的准确性和效率。