小波变换与Gabor滤波的指纹增强算法提升识别精度

本文主要探讨了一种基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法，发表于2008年，针对指纹自动识别系统中的图像增强问题。指纹识别作为生物识别技术的关键应用，其准确率直接受到图像质量的影响。采集过程中，指纹图像可能会因为各种因素出现模糊、断裂、粘连等问题，这将对特征提取造成困扰。 小波变换是关键的技术手段，它利用小波多尺度分解的特点，指纹图像的低频部分承载了主要的纹理信息。作者提出的方法首先对指纹图像进行归一化处理，确保图像灰度的一致性，使其均值和方差相等，以便后续处理的标准化。然后，对归一化的图像进行小波多尺度分解，计算出低频子图的方向图，从而确定整个图像的方向。 接着，算法利用Gabor滤波器对指纹图像进行小波域滤波增强。Gabor滤波器是一种带通滤波器，具有方向选择性和局部化的特性，能有效地保留指纹图像中的高频细节信息，同时抑制噪声。通过结合图像的频率信息和方向信息，Gabor滤波器能增强指纹图像的细节，提高脊线结构的清晰度，有利于准确的特征提取。 最后，对经过小波多尺度分解的图像进行重构，恢复其原始的结构。这种方法的有效性通过实验得到了验证，结果显示，该算法能显著提升指纹图像的质量，减少方向错误、伪细节点等问题，从而大大提高指纹识别系统的识别精度。 本文提出的基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法，对于改善指纹图像的质量，优化特征提取过程，提升指纹识别系统的性能具有重要意义，为指纹识别技术的实际应用提供了有力支持。