优化指纹识别：一种有效的预处理算法

"指纹图像预处理方法的探讨 (2005年) - 袁燕玲, 舒乃秋, 孙荣富, 刘敏 - 武汉大学电气工程学院, 广东省水利水电科学研究院" 本文是2005年由袁燕玲、舒乃秋、孙荣富和刘敏共同撰写的一篇工程技术论文，主要关注的是指纹图像自动识别系统（AFIS）中的预处理技术。指纹识别作为生物特征识别的一种，其准确性和效率在安全认证和身份验证等领域至关重要。预处理阶段是指纹识别流程中的关键步骤，因为它直接影响后续的特征提取和匹配过程。 作者系统性地阐述了预处理的理论与算法，并对比了多种预处理方法。预处理通常包括以下几个步骤： 1. 方向图的计算：指纹具有独特的脊线结构，计算方向图可以揭示这些脊线的方向信息。这一步骤通常通过梯度或差分运算实现，得到每个像素点的局部方向。 2. 方向滤波：方向滤波是为了消除噪声和增强脊线方向的一致性。文中提到的方向中值滤波是一种非线性滤波方法，它能有效去除椒盐噪声，同时保留指纹的细节特征。 3. 二值化：将原始灰度图像转换为黑白图像，以便更清晰地区分脊线和谷线。二值化通常采用全局阈值或自适应阈值方法，选择合适的阈值以达到最佳的图像分割效果。 4. 细化：细化操作是为了提取出指纹的单像素宽的脊线，这有助于简化图像并减少后续处理的复杂性。细化算法通常基于脊线的拓扑特性，如分支点和端点的检测。 实验结果显示，该预处理流程能有效地提高指纹图像的质量，为后续的特征提取（如纹线的交叉点、终点等）和匹配提供了良好的基础。论文中提出的这套方法对指纹识别系统的性能提升具有积极意义，特别是在实际应用中，能够降低误识率和拒识率，提高系统的可靠性。 关键词：方向图、方向中值滤波、二值化、细化、中心骨架，这些关键词涵盖了预处理过程的关键技术点，表明了作者对指纹图像处理技术的深入研究和理解。 这篇论文的研究对于理解指纹识别技术的底层工作原理，以及改进现有系统的性能具有重要的参考价值。通过对各种预处理方法的比较和优化，作者提出的方案不仅提升了图像处理的效率，也确保了识别的准确性，这对于指纹识别技术的进一步发展和应用具有积极的推动作用。