优化指纹细化与伪特征点剔除方法的研究

指纹图像细化及特征点提取算法的研究（2010年）主要关注于解决指纹图像处理中的两个关键问题：细化不足和伪特征点提取。指纹图像细化是预处理过程中的核心步骤，其目的是提高图像质量，减少冗余信息，并为后续的特征提取提供清晰的基础。原始的OPTA算法在细化过程中存在模板不一致和毛刺较多的问题，该论文针对这些问题，提出了一种可变消除模板和矫正消除模板的方法。 传统的OPTA算法采用固定模板，但在实际应用中可能无法适应所有指纹图像，导致细化效果不理想。通过引入可变消除模板，可以根据指纹图像的具体情况进行动态调整，从而提高细化的精确性和稳定性。同时，矫正消除模板旨在修正细化过程中可能出现的偏差，进一步优化细化结果。 在特征点提取方面，该研究注意到指纹图像预处理常常会引入大量伪特征点，这些非真实指纹结构的点可能会干扰特征识别的准确性。为了克服这个问题，论文提出了边缘信息判别法。这种方法利用边缘信息来判断特征点的真实性，通过分析指纹边缘的连续性和一致性，有效地去除了边界伪特征点，提高了特征点的提取准确率。 这项研究创新了指纹图像细化算法并改进了特征点提取方法，着重解决了优化细化过程中的不足和伪特征点过滤问题。实验结果显示，提出的算法具有简单快速、准确度高的优点，对于提升自动指纹识别系统的整体性能具有重要意义。这表明指纹图像处理技术在身份认证领域的研究取得了实质性的进步，为指纹识别系统的实用化提供了新的解决方案。