小波分析在指纹识别预处理中的噪声滤波研究

"基于小波分析的指纹识别系统预处理的算法研究" 指纹识别技术作为生物识别技术中的重要组成部分，由于其独特的唯一性和稳定性，被广泛应用于个人身份验证领域。指纹识别系统通常包括四个核心步骤：指纹图像获取、预处理、特征提取以及匹配。预处理阶段尤为关键，它为后续步骤提供高质量的图像输入，提高识别准确率。 在预处理阶段，指纹图像可能会受到各种噪声干扰，如扫描噪声、图像采集设备的不完美等，因此噪声滤波处理显得至关重要。论文中重点探讨了小波分析在指纹图像噪声滤波中的应用。小波分析具有多分辨率分析的能力，能在不同尺度上捕捉图像细节，适合于指纹图像的噪声去除。作者总结了图像去噪的一般方法，并在小波域内对指纹图像的噪声特性进行了深入分析。 此外，论文还特别关注了Gabor滤波器在指纹图像去噪中的作用。Gabor滤波器在纹理分析和特征提取方面表现出色，但当面对纹理不均匀的指纹时，其性能可能会下降。对此，论文提出了对Gabor滤波器参数的改进策略，以适应更广泛的指纹图像情况，提升去噪效果。 近年来，小波滤波技术在信号处理领域取得了显著进步，论文也对其在指纹图像处理中的潜力进行了探讨。小波滤波器能有效分离信号的不同频率成分，从而实现有针对性的噪声消除，提高图像质量。 这篇论文详细研究了指纹识别系统预处理的算法，尤其是利用小波分析和改进的Gabor滤波技术来提升指纹图像的预处理效果。这些研究对于优化自动指纹识别系统、提高识别准确性和效率具有重要意义，为未来相关领域的研究提供了理论支持和技术参考。