在线掌纹线提取新法：去噪与细化处理

本文主要探讨了一种新型在线掌纹线提取方法，由闫琳研究提出，针对在线掌纹图像存在的噪声强和对比度低的问题。论文的核心内容集中在掌纹自动识别系统中的关键步骤——掌纹主线特征的提取。作者首先采用了局部自适应的二值化技术，通过图像的灰度特性来分离出掌纹的主线，这种方法能有效去除噪声和干扰点，提高图像的清晰度。 进一步，针对可能出现的部分断点，论文采用统计回归分析进行拟合处理，这种处理方式有助于精细提取主线，即使在图像质量不佳的情况下也能确保识别的准确性。研究结果显示，这种方法提取的掌纹主线效果良好，误差较小，能更接近于自然掌纹的真实主线。 关键词“掌纹主线”、“局部二值化”和“回归分析”表明了研究的重点，即利用这些技术手段来提升掌纹特征的提取效率和稳定性。在实际应用中，掌纹主线因其稳定性和易识别性，常与其他特征（如手形）结合使用，增强身份识别系统的性能。 确定ROI区域是提取掌纹主线的重要步骤，通过分析，发现三条主要的曲肌线——第一、第二和第三曲肌线，也称为感情线、智慧线和生命线，通常位于手掌中心区域。通过选取150×150像素的感兴趣区域（ROI），可以精确定位并提取这部分的关键信息，减少不必要的处理工作。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的在线掌纹线提取策略，旨在提高掌纹自动识别系统的精度和鲁棒性，特别是在处理低分辨率和复杂环境下的掌纹图像。这种方法对于提升生物识别技术，特别是在公安、金融等领域的应用具有实际价值。