本文選題：Laplace-Gaussian算子　切入點(diǎn)：模板選擇　出處：《電子設(shè)計(jì)工程》2016年23期

【摘要】：本文介紹了傳統(tǒng)的濾波方法的分類,在此基礎(chǔ)了引出了本文的研究內(nèi)容。通過分析Laplace-Gaussian算子邊緣檢測的原理,然后分析了Laplace-Gaussian濾波器對指紋圖像增強(qiáng)的處理,對濾波器的掩模尺寸和參數(shù)選擇進(jìn)行了詳細(xì)分析和選取。通過MATLAB編程使用不同模板對同一幅指紋圖像進(jìn)行處理,最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明合理的參數(shù)模板能夠較準(zhǔn)確的增強(qiáng)指紋圖像邊緣,檢測結(jié)果也優(yōu)于其他的參數(shù)模板。
[Abstract]:This paper introduces the classification of traditional filtering methods, and leads to the content of this paper.By analyzing the principle of edge detection by Laplace-Gaussian operator, the processing of fingerprint image enhancement by Laplace-Gaussian filter is analyzed, and the mask size and parameter selection of the filter are analyzed and selected in detail.Different templates are used to process the same fingerprint image by MATLAB programming. The final experimental results show that the reasonable parameter template can enhance the edge of fingerprint image more accurately, and the detection results are better than other parameter templates.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【分類號】：TP391.41;TN713

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本文編號：1723176