【指纹图像处理中的滤波器设计与实现】李云乔.pdf

吉林大学硕士学位论文指纹图象处理中的滤波器设计与实现作者姓名:李云乔专业名称:计算数学指导老师:张树功教授吉林大学数学所 2000年5月

提要本文主要针对指纹图象的特点,建立了一套完整的图象前期处理的技术体系,很好地抑制了图象的噪声,增强了指纹的结构特征,为特征点的提取和比对奠定了良好的基础。全文分三个部分:设计并实现了多种依从信号的滤波器、利用富氏分析方法确定指纹宽度、根据纹线宽度和方向将指纹图象进行分块方向性二值.为了去除指纹图象由于汗液、墨渍或其它因素产生的噪声,本文设计并实现了多种依从于信号的滤波器,既有效地滤掉了噪声,又很好地保留了图象的结构特征。其中在查找指纹宽度的问题上,本文提出了能量占优法。有了纹线的具体宽度,为本文后来的去噪工作带来了很大的方便。

指纹图象处理中的滤波器设计与实现强)图象修复主要是指按某种规定的定量准则,即按照某种数字判据的信号模型为基础,使修复的图象达到最优,其主旨在于恢复原图象的本色。目前主要的处理方法是设计各种滤波器。现在已经研究出来并经常使用的滤波器主要有维纳滤波器、卡尔曼滤波器、匹配滤波器还有各种自适应滤波器,包括递推最小二乘(RLS)滤波器、最小均方(LMS)滤波器等等。以上的滤波器均有各自的特点。维纳滤波器参数是固定的,适用于平稳随机信号。卡尔曼滤波器参数是时变的,适用于非平稳随机信号。然而,只有对信号和噪声的统计特性先验已知的情况下,这两种滤波器才能获得最优滤波。