ARM平台上的指纹细节点提取算法比较与应用

"基于ARM的不同场合指纹细节点提取-论文" 本文主要探讨了在基于ARM处理器的平台上，针对不同质量的指纹图像进行细节点提取的两种优化算法：改进的8邻域特征提取算法和SUSAN（Smallest Uniable Scale Space and Edge Detector，最小可并尺度空间与边缘检测器）指纹特征提取算法。作者刘辉在长春工业大学学报(自然科学版)发表的研究论文中，详细阐述了这两种方法，并进行了实际应用分析。 首先，对于指纹图像处理，细节点提取是至关重要的步骤，因为这些细节特征是指纹识别系统中用于区分不同指纹的关键元素。传统的8邻域特征提取算法是一种基础的局部特征检测方法，通过对每个像素点的8个相邻像素进行分析，来确定指纹的脊起点、终点和分叉点等关键特征。然而，这种算法在面对图像质量较差（如噪声、模糊或污染）的情况时，可能会出现误检或漏检的问题。 为了提高在不同条件下的指纹识别准确性和鲁棒性，作者提出了改进的8邻域特征提取算法。该算法通过增强图像预处理和修改8邻域判断规则，提升了对噪声的抵抗力，减少了错误特征的检测，从而更准确地提取出指纹的细节点。 其次，SUSAN算法是一种基于尺度空间的边缘检测方法，其优点在于能够自适应地检测不同尺度下的特征点，对光照变化和图像噪声具有较好的抑制效果。在指纹识别中，SUSAN算法可以更好地处理复杂的图像环境，尤其是当指纹图像存在大量噪声时。然而，SUSAN算法的计算量相对较大，可能不适用于资源有限的ARM处理器。 作者在MATLAB环境下对两种算法进行了对比实验，分析了各自的优缺点。结果显示，改进的8邻域算法在速度上有优势，适合实时处理，而SUSAN算法虽然计算复杂度较高，但其在图像质量较差时仍能保持较高的识别精度。通过在ARM处理器上的实现和验证，证明了这两种算法在不同场景下都能有效运行，并且满足了快速和准确的要求。 论文最后指出，选择合适的指纹特征提取算法取决于具体的应用场景。如果对实时性要求高且图像质量较好，改进的8邻域算法可能是更好的选择；而如果面临的是噪声大、图像质量低的环境，SUSAN算法则更具优势。这两种方法的结合使用或进一步优化，可以为指纹识别技术提供更加灵活和可靠的解决方案。 这篇论文对于理解和优化基于ARM平台的指纹识别系统具有重要的参考价值，为实际应用提供了理论和技术支持，特别是对于那些需要在资源有限的嵌入式系统中实现高效指纹识别的场合。