本文關(guān)鍵詞：指紋模式識(shí)別中圖像復(fù)原基礎(chǔ)算法實(shí)現(xiàn)及改進(jìn)

  更多相關(guān)文章： 圖像復(fù)原 模糊圖像 反向?yàn)V波 Wiener濾波 算法改進(jìn)

【摘要】：指紋模式識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)在于數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)、特征點(diǎn)的提取識(shí)別技術(shù)等。而預(yù)處理階段我們要面對(duì)的一項(xiàng)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(duì)在理論上以及偵查實(shí)踐中的普遍性意義較強(qiáng)的失真降質(zhì)原因，對(duì)于數(shù)字圖像領(lǐng)域中通常的線性復(fù)原方法中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和核心算法進(jìn)行研判，并且從主觀與客觀兩個(gè)方面來比較之間的優(yōu)劣。進(jìn)而在它們的基礎(chǔ)之上提出一些改進(jìn)的思想并加以算法的實(shí)現(xiàn)，從而使得復(fù)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(shí)和客觀。 本文首先對(duì)所選課題的當(dāng)前研究的現(xiàn)狀、存在的問題及提出的目的與意義簡(jiǎn)單地進(jìn)行闡明。然后對(duì)數(shù)字指紋學(xué)的興起與發(fā)展歷程、數(shù)字圖像處理以及計(jì)算機(jī)指紋識(shí)別系統(tǒng)的有關(guān)背景知識(shí)予以鋪陳、介紹，引入一些必要概念并加以適當(dāng)展開，為后文算法展開描述奠定基礎(chǔ)。 接著，分別用反向?yàn)V波和Wiener濾波方法對(duì)模糊失真圖像進(jìn)行分析和復(fù)原實(shí)現(xiàn)。針對(duì)傳統(tǒng)反向?yàn)V波算法分母不可為零的數(shù)理上的“病態(tài)性質(zhì)”，，把二維的離散指紋圖像視作由一個(gè)一個(gè)具有一定灰度的像素點(diǎn)構(gòu)成的矩陣形式，并利用矩陣奇異值分解的數(shù)學(xué)思想，提出一種新的算法——用奇異值的重組階數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行估計(jì)模糊失真指紋圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，將其三階導(dǎo)數(shù)用來去除噪聲；針對(duì)經(jīng)典的Wiener濾波算法，利用分區(qū)思想和Bayesian判決理論結(jié)合的后驗(yàn)估計(jì)方法提出一種全新的改進(jìn)算法。用這兩種方法分別對(duì)基礎(chǔ)的單純反向?yàn)V波和經(jīng)典的Wiener濾波的方法進(jìn)行算法的優(yōu)化；并且在數(shù)理上分析和實(shí)例圖像處理前后的效果圖兩個(gè)方面，對(duì)上述傳統(tǒng)方法和改進(jìn)算法進(jìn)行直觀和抽象兩個(gè)層次的比較。 在后續(xù)處理的問題上，在預(yù)處理階段的圖像復(fù)原技術(shù)領(lǐng)域，我們還時(shí)常會(huì)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(jìn)行數(shù)學(xué)建模處理，歸納為一種映射模型。然后對(duì)傳統(tǒng)算法——最近鄰像素內(nèi)插值法和雙線性內(nèi)插值算法進(jìn)行分析、研判，并且采用Cubic函數(shù)的3次插值對(duì)Sinc函數(shù)的擬合逼近的方法進(jìn)行算法的優(yōu)化處理。 本文通過幾種改進(jìn)算法的提出，力求使得已經(jīng)有不同程度降質(zhì)的指紋退化圖像在預(yù)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(duì)、匹配打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因?yàn)閳D像的模糊失真降質(zhì)相對(duì)于幾何畸變來說復(fù)雜得多，故本文在布局上采前詳后略的設(shè)計(jì)方式，即對(duì)于模糊指紋圖像的處理部分撰述得相對(duì)較為細(xì)致一些。
【關(guān)鍵詞】：圖像復(fù)原 模糊圖像 反向?yàn)V波 Wiener濾波 算法改進(jìn)
【學(xué)位授予單位】：西南政法大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：D918.91
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 引言10-11
• 一、 緒論11-12
• （一） 復(fù)原技術(shù)研究現(xiàn)狀及理論問題11
• （二） 課題的目的與現(xiàn)實(shí)意義11-12
• 二、 基礎(chǔ)理論12-14
• （一） 數(shù)字指紋學(xué)的興起與發(fā)展12-13
• （二） 圖像復(fù)原在指紋模式識(shí)別中的地位和作用13-14
• 1．指紋模式識(shí)別系統(tǒng)概述13
• 2．圖像復(fù)原在指紋模式識(shí)別中的地位和意義13-14
• 三、 復(fù)原算法設(shè)計(jì)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(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)17-19
• 1．圖像質(zhì)量的幾種退化原因17-18
• 2．估計(jì)方法18-19
• （三） 反向?yàn)V波復(fù)原算法19-32
• 1．線性復(fù)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?yàn)V波方法的優(yōu)缺點(diǎn)分析25-26
• 5．改進(jìn)思想26-28
• 6．改進(jìn)算法28-32
• （四） Wiener 濾波復(fù)原方法32-39
• 1．相關(guān)概念引入32
• 2．基本原理32-33
• 3．算法描述33-36
• 4．優(yōu)缺點(diǎn)分析36
• 5．改進(jìn)思想及改進(jìn)算法36-39
• 四、 模糊圖像復(fù)原算法的實(shí)現(xiàn)與評(píng)價(jià)39-45
• （一） 復(fù)原算法的實(shí)現(xiàn)39-43
• 1．反向?yàn)V波及其改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn)結(jié)果42
• 2．經(jīng)典 Wiener 濾波及其改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)結(jié)果42-43
• （二） 復(fù)原結(jié)果的評(píng)價(jià)43-45
• 1．主觀評(píng)價(jià)44
• 2．客觀評(píng)價(jià)44-45
• 五、 幾何失真的復(fù)原（復(fù)原后續(xù)處理）45-51
• （一） 建立幾何坐標(biāo)畸變模型45-47
• （二） 指紋圖像的灰度畸變復(fù)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(jìn)算法49-50
• 5．處理結(jié)果50-51
• 六、 結(jié)論51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 致謝55-56
• 附錄：部分核心代碼56-58

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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本文編號(hào)：643055