基于方向场的指纹图像增强与细节匹配算法研究

"自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法，主要关注AFIS系统中的关键步骤——指纹图像增强和细节匹配。文章提出了一种基于方向场的图像增强算法，并改进了Anil Jain的细节匹配方法，引入脊线信息以降低计算成本并解决匹配中的参照点对选择问题。此外，应用可变大小的限界盒来适应指纹的非线性变形，提高了匹配性能。实验结果表明，这些改进对于原算法有显著提升。" 在自动指纹识别系统(AFIS)中，图像增强是至关重要的预处理步骤，它旨在提高指纹图像的质量，消除噪声，使后续的特征提取和匹配更为准确。方向场估计的图像滤波算法是常用的一种增强方法，因为它能够保留指纹的纹理特征，尤其是脊线的方向信息。文章提到的基于方向场的指纹图像增强算法，可能是通过分析图像中脊线的方向分布，对图像进行滤波以强化指纹特征，同时抑制噪声。 细节匹配是AFIS中的核心部分，涉及到指纹的细节点（如终结点、分叉点等）的比对。Anil Jain的细节匹配算法通常包括特征提取、匹配得分计算和决策制定等步骤。本文对此进行了修正，提出了新的指纹图像校准方法，使得匹配过程更为精确。通过将脊线信息纳入匹配过程，可以更有效地找到匹配点，减少错误匹配的可能性。此外，采用大小可变的限界盒是一种适应指纹变形的技术，这允许算法在匹配时考虑到指纹的自然形态变化，从而提高匹配的鲁棒性。 在FVC2000指纹图像数据库上的实验表明，本文提出的算法改进了原有的匹配性能，这意味着该方法在实际应用中可能提供更高的识别准确率和效率。尽管指纹分类在大规模系统中有所应用，但本文专注于图像增强和细节匹配，未涉及指纹的分类问题。 自动指纹识别技术涉及多个复杂步骤，图像增强和细节匹配是其中的关键环节。通过创新算法和技术，可以提高AFIS的识别性能，这对于安全认证、身份鉴定等领域的应用具有重要意义。