本文關鍵詞：指紋模式識別中圖像復原基礎算法實現(xiàn)及改進

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【摘要】：指紋模式識別系統(tǒng)的關鍵技術在于數(shù)字圖像預處理技術、特征點的提取識別技術等。而預處理階段我們要面對的一項重要情況便是指紋采集中通常遇到模糊畸變的指紋數(shù)字圖像。本文針對在理論上以及偵查實踐中的普遍性意義較強的失真降質原因，對于數(shù)字圖像領域中通常的線性復原方法中的關鍵環(huán)節(jié)和核心算法進行研判，并且從主觀與客觀兩個方面來比較之間的優(yōu)劣。進而在它們的基礎之上提出一些改進的思想并加以算法的實現(xiàn)，從而使得復原的效果更佳。使指紋圖像在后續(xù)的各處理階段保持一定程度的真實和客觀。 本文首先對所選課題的當前研究的現(xiàn)狀、存在的問題及提出的目的與意義簡單地進行闡明。然后對數(shù)字指紋學的興起與發(fā)展歷程、數(shù)字圖像處理以及計算機指紋識別系統(tǒng)的有關背景知識予以鋪陳、介紹，引入一些必要概念并加以適當展開，為后文算法展開描述奠定基礎。 接著，分別用反向濾波和Wiener濾波方法對模糊失真圖像進行分析和復原實現(xiàn)。針對傳統(tǒng)反向濾波算法分母不可為零的數(shù)理上的“病態(tài)性質”，，把二維的離散指紋圖像視作由一個一個具有一定灰度的像素點構成的矩陣形式，并利用矩陣奇異值分解的數(shù)學思想，提出一種新的算法——用奇異值的重組階數(shù)的二階導數(shù)進行估計模糊失真指紋圖像的點擴散函數(shù)，將其三階導數(shù)用來去除噪聲；針對經(jīng)典的Wiener濾波算法，利用分區(qū)思想和Bayesian判決理論結合的后驗估計方法提出一種全新的改進算法。用這兩種方法分別對基礎的單純反向濾波和經(jīng)典的Wiener濾波的方法進行算法的優(yōu)化；并且在數(shù)理上分析和實例圖像處理前后的效果圖兩個方面，對上述傳統(tǒng)方法和改進算法進行直觀和抽象兩個層次的比較。 在后續(xù)處理的問題上，在預處理階段的圖像復原技術領域，我們還時常會遇到幾何畸變的情況。本文首先分析了各種不同的常見的指紋圖像的幾何畸變形式，并進行數(shù)學建模處理，歸納為一種映射模型。然后對傳統(tǒng)算法——最近鄰像素內插值法和雙線性內插值算法進行分析、研判，并且采用Cubic函數(shù)的3次插值對Sinc函數(shù)的擬合逼近的方法進行算法的優(yōu)化處理。 本文通過幾種改進算法的提出，力求使得已經(jīng)有不同程度降質的指紋退化圖像在預處理階段的失真度能夠盡可能的低，從而為之后的圖像提取、比對、匹配打下堅實的基礎。因為圖像的模糊失真降質相對于幾何畸變來說復雜得多，故本文在布局上采前詳后略的設計方式，即對于模糊指紋圖像的處理部分撰述得相對較為細致一些。
【關鍵詞】：圖像復原 模糊圖像 反向濾波 Wiener濾波 算法改進
【學位授予單位】：西南政法大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：D918.91
【目錄】：

• 內容摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 引言10-11
• 一、 緒論11-12
• （一） 復原技術研究現(xiàn)狀及理論問題11
• （二） 課題的目的與現(xiàn)實意義11-12
• 二、 基礎理論12-14
• （一） 數(shù)字指紋學的興起與發(fā)展12-13
• （二） 圖像復原在指紋模式識別中的地位和作用13-14
• 1．指紋模式識別系統(tǒng)概述13
• 2．圖像復原在指紋模式識別中的地位和意義13-14
• 三、 復原算法設計14-39
• （一） 模糊失真圖像處理的基本原理14-17
• 1．退化過程、退化模型與退化函數(shù)14-16
• 2．噪聲、加性噪聲及噪聲模型16-17
• （二） 估計點擴散函數(shù)17-19
• 1．圖像質量的幾種退化原因17-18
• 2．估計方法18-19
• （三） 反向濾波復原算法19-32
• 1．線性復原算法的基本思想及概念引入19-20
• 2．基本原理20-23
• 3．算法描述23-25
• 4．反向濾波方法的優(yōu)缺點分析25-26
• 5．改進思想26-28
• 6．改進算法28-32
• （四） Wiener 濾波復原方法32-39
• 1．相關概念引入32
• 2．基本原理32-33
• 3．算法描述33-36
• 4．優(yōu)缺點分析36
• 5．改進思想及改進算法36-39
• 四、 模糊圖像復原算法的實現(xiàn)與評價39-45
• （一） 復原算法的實現(xiàn)39-43
• 1．反向濾波及其改進算法的實現(xiàn)結果42
• 2．經(jīng)典 Wiener 濾波及其改進算法實現(xiàn)結果42-43
• （二） 復原結果的評價43-45
• 1．主觀評價44
• 2．客觀評價44-45
• 五、 幾何失真的復原（復原后續(xù)處理）45-51
• （一） 建立幾何坐標畸變模型45-47
• （二） 指紋圖像的灰度畸變復原47-51
• 1．灰度的概念47-48
• 2．最近鄰像素插值算法48
• 3．雙線性插值算法48-49
• 4．改進算法49-50
• 5．處理結果50-51
• 六、 結論51-52
• 參考文獻52-55
• 致謝55-56
• 附錄：部分核心代碼56-58

【參考文獻】

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本文編號：643055