指纹图像预处理对指纹特征点的影响

指纹图像预处理,是自动指纹识别系统中关键的一步,其包括指纹区域检测与分割、方向信息提取、纹线提取、图像二值化和图像细化及纹线修复5个子模块。通过研究指纹图像预处理过程,总结出系统自动提取细节特征的规律,以此指导对现场指纹的人工标注。经过大量模拟实验证实,此研究过程总结的标注技巧,确实能提高现场指纹的查中率和排前率。     

一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法

针对安检领域背散射图像的特点,提出一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法。实验结果表明,该算法可以准确、完整地分割出背散射图像中感兴趣的目标区域。     

一种改进的非局部均值去脉冲噪声方法

提出了一种应对加性脉冲噪声的指纹图像去噪方法,该方法对于高倍率的加性脉冲噪声有着很好的处理效果。相比较传统的无区别对待噪声和图像信号的全局滤波处理方式,采用了开关滤波和自适应窗口大小的中值滤波算法,同时该方法在处理的过程中采用边缘滤波多方向比较以获取最佳边缘像素值。实验仿真效果表示,在脉冲噪音概率密度80%以上时,相比较其他的方法,图像的MAE、MSE较低,PSNR较高,视觉效果良好,边缘清晰平整,图像质量高。     

基于小波分析降噪的指纹图像处理及Matlab实现

在刑事技术中,指纹图像分析是重要的组成部分。当指纹图像混有噪声时,脊、谷纹理的边缘轮廓很难判断。采用小波变换的处理方法去除指纹图像噪声,然后再对其进行二值化处理或边缘检测处理。用Matlab软件系统实现指纹图像处理。     

基于模板匹配的颅骨重要特征提取的研究

针对公安实战和司法鉴定的特殊要求——保持高度原始图像特征的性质,抛弃了在图像特征 定位、提取之前采用边缘提取和二值化对图像进行预处理的传统方法,利用模板匹配的方法 对颅骨重要特征的提取进行了研究。根据颅骨像的灰度特性和特征的几何形状提出了一种简 便、快速、有效的模板匹配提取特征点的方法。并给出了较详细的论述。     

指静脉采集设备及识别技术分析

针对指静脉采集设备,分别对指静脉图像采集系统、图像预处理、指静脉特征提取与比对等几个方面进行了详细论述,同时介绍了指静脉算法识别性能技术情况以及与指纹算法的对比情况。     

涉车现场中轮胎痕迹图像的锐化增强技术

以轮胎痕迹图像预处理为目的,针对涉车案件现场的轮胎痕迹图像辨识要求,应用MATLAB工具对轮胎花纹痕迹图像预处理,在图像锐化增强处理中分别应用了梯度锐化、差分锐化和模板锐化,并对其效果进行比较,其中模板锐化突出了轮胎痕迹图像与背景图像的反差对比,痕迹图像边缘清晰,颜色鲜明,轮胎痕迹图像锐化增强技术为图像的边缘检测和特征提取打下了良好的基础。     

AFIS中指纹信息指文评判控制生活体系的设计与实现

指纹自动识别系统(AFIS)通过指纹录入设备获取指纹图像,然后用计算机识别软件提取指纹的特征数据,最后通过匹配识别算法得到比对结果,提供给比对人判定匹配的指纹.     

运用同态滤波法增强指纹图像

针对指纹检验工作中遇到的亮度分布不均匀的指纹图像,详细地分析指纹图像的频谱特征,结合基于同态滤波的图像增强原理,提出用于指纹图像增强的高通滤波方法。实验结果表明,该方法可以有效地校正因配光方法不当引起的指纹图像亮度分布不均匀,降低配光因素和环境因素的影响,改善指纹图像的视觉效果。     

X射线液体图像高密度容器特征提取方法

利用多视角X射线透射技术对高密度容器内液体进行安全检查是个难题,因其无法像低密度容器那样忽略掉容器壁的吸收影响。在准确分割多视角图像液体区域的前提下,利用分割结果与多视角液体投影图像,提取出其中高密度容器的截面形状、外径、壁厚等特征信息,是进行后续高密度容器内液体材料特征与密度特征识别的关键前提。为此,研究了一种基于多视角液体图像的高密度容器特征提取方法:首先,结合利用边缘边缘检测与阈值分割的方法精确定位出每个视角中的液体区域;然后,设计了一种基于多视角液体区域重建多边形最小内切圆分析的容器截面形状与外径提取方法;进而,研究了一种基于容器投影特征与数值差分分析的容器壁厚计算方法,获得完整的高密度容器特征。试验结果表明,方法提取出的容器特征其精度较高,满足了后续液体材料特征与密度特征识别的需求。