2D-FFT驱动的掌静脉Gabor滤波快速增强法提升图像识别性能

本文主要探讨了一种基于2D-FFT（二维离散快速傅里叶变换）的掌静脉图像Gabor滤波快速增强方法。随着手掌静脉纹识别技术的发展，它作为一种高精度的生物特征识别手段，被广泛应用于个人身份验证等领域。然而，实际采集到的掌静脉图像往往质量较低，这对特征提取和分类的准确性构成挑战。传统的图像增强技术如自适应直方图均衡化和Retinex算法虽有一定的效果，但可能无法满足实时系统的低计算复杂度需求。 为了改善这一问题，研究者提出了使用2D-FFT替代传统的空域卷积滤波，实现了Gabor滤波器与原始图像在频域内的高效卷积。Gabor滤波器是一种经典的局部线性滤波器，其特性在于能捕捉到不同方向和尺度的空间频率成分，有助于突出掌静脉图像中的关键特征。通过2D-FFT，可以将图像的频域处理变得更加高效，减少了不必要的计算步骤，从而降低了整体的计算复杂度。 实验结果表明，本文提出的基于2D-FFT的Gabor滤波快速增强方法在增强效果上优于自适应直方图均衡化和Retinex算法，使得图像质量得到了显著提升，这对于后续的特征提取和分类任务非常有利。此外，由于其较低的计算复杂度，该方法特别适合于实时应用环境，对于需要快速响应的生物识别系统具有明显优势。 总结来说，这项研究提供了一种创新的图像增强策略，通过结合2D-FFT与Gabor滤波器，优化了掌静脉图像处理流程，提升了识别系统的性能和效率。这对于提高手掌静脉识别技术的实际应用价值具有重要意义。若要引用这项工作，应遵循给出的引用格式：李苋兰，张顶，黄晞. 基于2D-FFT的掌静脉图像Gabor滤波快速增强法. 计算机系统应用，2019, 28(11): 168-175. <http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7145.html>。