改进的低质量指纹图像分割算法

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (26): 210-212.

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改进的低质量指纹图像分割算法

郭博

阜阳师范学院计算机与信息学院，安徽阜阳 236029

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-09-11 发布日期:2011-09-11

Improved segmentation algorithm for fingerprint image with low-quality

GUO Bo

School of Computer Science & Information，Fuyang Teachers College，Fuyang，Anhui 236029，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-09-11 Published:2011-09-11

摘要/Abstract

摘要： 低质量指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点，对低质量指纹图像的分割是图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上，从指纹图像的灰度分布规律出发，提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明，相比于已有的指纹图像分割算法，该算法的分割效果更好，具有很强的噪声抑制能力。

关键词: 指纹, 点方向图, 指纹分割, 灰度均衡

Abstract: It is one of the important research emphases to process the fingerprint image with low-quality.Segmenting the fingerprint image with low-quality exactly is an important step for image enhancement，thinning and minutiae extraction in automatic fingerprint recognition system.After analyzing the limitation of given fingerprint image segmentation algorithm，this paper introduces gray distributing rule of the pixels in the fingerprint image and proposes the fingerprint image segmentation algorithm based on point-oriental and gray-balanced.Experimental results indicate that the algorithm has higher segmentation performance than given fingerprint image segmentation algorithms.And it is still acceptable even when the noise is larger.

Key words: fingerprint, point oriental image, fingerprint segmentation, gray balanced

郭博. 改进的低质量指纹图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(26): 210-212.

GUO Bo. Improved segmentation algorithm for fingerprint image with low-quality[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(26): 210-212.

[1]	姚姗姗，牛保宁. 抗频率变换的采样计数音频检索方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 126-131.
[2]	杨锦朋，常俊，余江，李晓薇. 免校准的跨异构设备的室内定位方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 248-254.
[3]	郭辰，李新伟，杨艺，徐良浩. 基于非局部3D残差网络的视频指纹算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 216-223.
[4]	陈文燕，范文博，杨钧宇. 基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(10): 134-140.
[5]	陈熙宁1，2，马蔚吟3，李力4. 基于Spark的指纹定位数据处理方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(4): 79-83.
[6]	乔冉，闫江毓，唐良瑞. 基于多维高斯的无线传感器网络定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 99-104.
[7]	王凯，陈立云，李昊鹏. SSH匿名流量网站指纹攻击方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 99-103.
[8]	张雨清，王伟平，王维. 一种面向渐变浏览器指纹的识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(7): 102-106.
[9]	郭蕊，张雪锋. 基于Bloom过滤和分块的组合指纹模板保护算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 75-80.
[10]	王海燕1，2，袁雪琴1，宋超1，张正勇1，2，刘军1，2，沙敏1，2. 相似度分析结合人工神经网络鉴别苹果香精[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 141-147.
[11]	杨斌，李灯熬，赵菊敏. 基于区域划分的局部更新指纹定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 56-61.
[12]	李洪奇，冯海波，张伟，杨中国，宋伟城. 基于字集特征向量的网页消重改进算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(2): 53-57.
[13]	陈波1，覃锡忠1，贾振红1，邓磊2，王晓兵2，张家林2. 一种改进的高斯粒子滤波室内定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(14): 246-250.
[14]	郭伯勋，李军. 基于KELM的位置指纹室内定位方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(9): 78-83.
[15]	韦燕华，周彦，王冬丽. 基于LS-SVM的位置指纹室内定位[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(9): 122-125.

改进的低质量指纹图像分割算法

Improved segmentation algorithm for fingerprint image with low-quality

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