指紋圖像對(duì)比度模糊增強(qiáng)算法
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從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,兩種模糊增強(qiáng)算法在一定條件下都可有效增強(qiáng)指紋圖像的對(duì)比度。相比之下,基于GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強(qiáng)算法去除背景能力更強(qiáng),因此對(duì)于具有單峰及雙峰分布直方圖的指紋圖像,該算法可能將一些灰度值較低的前景點(diǎn)誤分為背景點(diǎn);而模糊特征平面增強(qiáng)算法因?yàn)槿コ尘澳芰^弱,對(duì)于具有多峰分布直方圖的指紋圖像增強(qiáng)效果較差。
因此對(duì)于需要著重增強(qiáng)前景的指紋圖像,更適合用基于模糊特征平面的增強(qiáng)算法,而對(duì)于需要重點(diǎn)去除背景的指紋圖像則需選取基于GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強(qiáng)算法。
4 結(jié) 語(yǔ)
從模糊集的角度出發(fā),模糊特征平面增強(qiáng)算法將圖像轉(zhuǎn)化為等效的圖像模糊特征平面,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行模糊增強(qiáng),最后再轉(zhuǎn)換為空域圖像?；贕FO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強(qiáng)算法與模糊特征平面增強(qiáng)算法,處理過(guò)程相似,不同之處在于所定義的隸屬度函數(shù)及非線性變換形式不同。采用這兩種方法均可以在一定程度上提高低灰度區(qū)域與高灰度區(qū)域之間的對(duì)比度,從而提高圖像的質(zhì)量。兩種算法相比而言,基于模糊特征平面的增強(qiáng)算法更適合用于需要著重增強(qiáng)前景的指紋圖像,而基于 GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強(qiáng)算法則更適合用于需要重點(diǎn)去除背景的指紋圖像。需要指出的是以上兩種算法僅僅增強(qiáng)了指紋圖像的對(duì)比度,要取得更好的增強(qiáng)效果還需要結(jié)合指紋圖像的方向信息進(jìn)行濾波增強(qiáng),以達(dá)到對(duì)粘連脊線分離及斷開(kāi)脊線連接的效果。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/162508.htm
評(píng)論