【摘要】：隨著科技的發(fā)展,人們在個人身份識別方面提出了更高的要求,生物特征識別技術作為目前安全級別最高的技術,受到了越來越廣泛的關注。指紋由于其穩(wěn)定性、唯一性和便捷性等優(yōu)點,在身份識別中應用廣泛。同時,隨著指紋采集設備性能日漸提升,傳感器能獲取更高分辨率的圖像和更加豐富的指紋特征,指紋識別技術的準確率和魯棒性也不斷提高。對高分辨率指紋圖像的研究已成為當前的熱點。嵌入式系統(tǒng)中需要對指紋進行拼接,指紋的配準技術是拼接的關鍵。高分辨率指紋圖像帶來高精度、高防偽能力的同時也衍生了一些其他問題:相同大小的指紋區(qū)域,高分辨率比低分辨率圖像大,配準所需的計算量更大。而身份識別對實時性要求很高,雖然指紋識別有許多研究成果問世,但仍難滿足部分應用對時間性能的需求,高效地實現指紋圖像的配準具有重要的實用價值,如何合理利用有限的資源實現快速配準至關重要。本文以圖像配準為中心,主要針對基于相位相關的圖像配準方法進行了深入研究,本文的工作可以概括為以下三個方面:1.指紋圖像預處理方面,本文根據采集到的原始指紋圖像噪聲分布的特點,提出了一種快速的中值濾波方法,分析了其速度優(yōu)勢,證明了該方法在本文提供的指紋庫中的可行性。通過與傳統(tǒng)中值濾波方法的對比實驗,說明了該方法在對結果影響較小的情況下,可以極大地提高運行效率。2.對指紋圖像平移進行配準方面,通過對基于傅里葉變換的配準方法進行分析,得出影響其運行效率的主要是反變換部分,經過理論推導,提出一個理想情況下可以替代反變換的模型,并驗證了該模型的可行性。通過實驗優(yōu)化該模型的搜索策略以及參數,使得在與傳統(tǒng)方法差異很小的情況下提高了配準速度。3.嘗試使用卷積神經網絡對指紋圖像進行配準,求圖像間的平移量與旋轉角度。構造了兩個不同的深度的卷積神經網絡,每個網絡分別使用兩種模型進行對比,驗證其在指紋圖像配準方面的可行性。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41
【圖文】：

逡逑本文的實驗主要在實驗室采集的指紋庫上進行，該指紋庫在第三章會提及。逡逑圖２－４為采集器采集的原始指紋圖像，大小為１９２０Ｘ邋１２００。圖２－５為圖２－４中紅逡逑色區(qū)域的放大圖，從中可以看出，采集過程中引入的主要是椒鹽噪聲，處理該噪逡逑聲最實用的方法是中值濾波。該方法的原理與實現都比較簡單。但為了滿足實時逡逑性，需要對中值濾波算法進行一定的優(yōu)化。逡逑圖２－４原始指紋圖像逡逑１３逡逑

逡逑本文的實驗主要在實驗室采集的指紋庫上進行，該指紋庫在第三章會提及。逡逑圖２－４為采集器采集的原始指紋圖像，大小為１９２０Ｘ邋１２００。圖２－５為圖２－４中紅逡逑色區(qū)域的放大圖，從中可以看出，采集過程中引入的主要是椒鹽噪聲，處理該噪逡逑聲最實用的方法是中值濾波。該方法的原理與實現都比較簡單。但為了滿足實時逡逑性，需要對中值濾波算法進行一定的優(yōu)化。逡逑圖２－４原始指紋圖像逡逑１３逡逑

交換后記錄紅色邐大小，四個大數即為四個中值逡逑圖２－６方法二示意圖逡逑此方法中第一步與第二步比較的兩行數字的結果可以記錄，第五步滑動后可逡逑以省去新區(qū)域左半部分的比較，通過１２次比較可以得出４個中值，理論上速度逡逑會提升很多。為了驗證方法二在本文采集的數據集中的可行性，對圖２－４分別進逡逑行傳統(tǒng)的中值濾波和方法二的中值濾波，將兩幅處理后的圖像作差并求絕對值。逡逑為了結果看起來更加明顯，圖２－７為整體開根號并歸一化的結果。從圖中可以看逡逑出，除了中間行偏左的小區(qū)域（即圖中紅色區(qū)域）有較大的差異外，其他區(qū)域相逡逑差很小。差異較大的區(qū)域正對應原圖中椒鹽噪聲比較集中的區(qū)域，且是由采集過逡逑程引入的誤差

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 劉貴喜;劉冬梅;劉鳳鵬;周亞平;;一種穩(wěn)健的特征點配準算法[J];光學學報;2008年03期

2 劉君;朱善安;;基于信號互相關函數與神經網絡的全自動圖像配準算法[J];航天醫(yī)學與醫(yī)學工程;2006年06期

相關博士學位論文 前2條

1 宋智禮;圖像配準技術及其應用的研究[D];復旦大學;2010年

2 楊占龍;基于特征點的圖像配準與拼接技術研究[D];西安電子科技大學;2008年

相關碩士學位論文 前3條

1 金紹斌;基于粒子群優(yōu)化的CNN模板設計及其在醫(yī)學圖像配準中的應用研究[D];江西理工大學;2015年

2 李致遠;基于改進的圖像配準方法的全景圖像拼接研究[D];吉林大學;2015年

3 吳志丹;高分辨率指紋汗孔特征提取與匹配算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

本文編號：2787085