导读:本文包含了灰度指纹图像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:灰度,指纹,图像,阈值,特征,方差,指纹识别。
灰度指纹图像论文文献综述
蔡振华,陈廷样,曾春年,周海[1]（2017）在《融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究》一文中研究指出利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该算法避免了传统的、基于单一指纹纹理特性的指纹图像分割算法的局限性,对不同质量指纹的具有较高的适应性。通过与灰度方差阈值算法及方向场算法的分割结果进行比较,验证了所述合成算法的独特优势。(本文来源于《武汉理工大学学报》期刊2017年04期）
黄敏,刘云坚[2]（2016）在《改进灰度共生矩阵的指纹图像分割算法》一文中研究指出针对灰度共生矩阵对指纹图像分割过程中人工选取阈值不精确、繁琐等缺点,提出了一种采用自适应阈值分割的灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。首先,用整幅指纹图像的对比度方差值的均值Mv作阈值对图像进行初分割;然后,不断调整Mv,通过试验验证当指纹区域对比度方差值的均值Pv与Mv的比值在一个特定的区间(即Pv/Mv∈[1.5,2])时,才能获得最好的分割效果,由此获得灰度共生矩阵的自适应分割阈值Mv,从而精确地分割出指纹图像的有效区域。试验结果表明,相比于已有的分割算法,该算法在分割错误率和耗时方面均较优,并且分割更准确。(本文来源于《长沙理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
曾庆勇,赖乔乔[3]（2013）在《基于前景灰度特征值的伪指纹图像判别法》一文中研究指出通过改进指纹识别流程和预处理算法,使指纹识别系统能有较强的伪指纹判别性能。在指纹图像预处理环节计算多个前景灰度特征值,包括图像质量特征值、材质特征值和信息量特征值。选取特定的阈值,对前后采集的指纹图像特征值进行比较,判别是否为伪指纹图像实验结果证明了该方法的有效性。(本文来源于《微型机与应用》期刊2013年16期）
佟喜峰,刘雪梅,李盼池,韩玉祥,尹晓喆[4]（2012）在《一种基于灰度级相位的指纹图像增强方法》一文中研究指出图像增强是指纹识别系统中非常重要的一个步骤。本文提出了灰度级相位的概念,并实现了一个根据灰度级相位增强指纹图像的方法。该方法首先计算指纹区域内每个像素点的灰度级相位,然后对灰度级相位进行滤波,最后根据滤波后的灰度级相位构建指纹图像。测试结果表明该方法对低质量的指纹图像增强效果好。(本文来源于《计算机系统应用》期刊2012年06期）
李慧娜,郭超峰,平源[5]（2012）在《灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用》一文中研究指出指纹图像分割是自动指纹识别系统的关键步骤之一。通过分析指纹图像的灰度级数、位移量及相对方向与其灰度共生矩阵的二次统计特征之间的关系,提出了一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。该算法先将指纹图像分割成矩形块,得到每个矩形块在不同相对方向上的灰度共生矩阵的对比度,然后将其对比度方差与预设阈值进行比较,完成前景或背景区的快速判断。分析和实验表明,该算法分割指纹效果较好,并且对不同的采集环境和图像质量都体现出较强的健壮性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2012年01期）
史靳帅,张有光,林国钧[6]（2010）在《基于灰度统计特性的指纹图像分割算法》一文中研究指出针对传统的基于方差法的指纹图像分割法存在的问题,提出了一种改进的指纹图像分割算法。该算法将指纹图像块的均值和标准差相结合,提出了用变异系数作为指纹分割算法的新特征,既能有效抑制噪声对分割效果影响,又能把对比度较低的指纹图像实现较好的分割,实验结果表明该方法比传统的基于方差法更有效,且适用于车载指纹识别系统等资源受限环境。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年29期）
楚亚蕴[7]（2010）在《基于灰度图像的指纹特征提取方法研究》一文中研究指出随着指纹识别技术发展,其应用领域越来越广泛。然而,现有的指纹识别技术在算法上存在一定的复杂性,难以有效提高识别速度,使其在应用上受到一定的局限,由于时实性要求的不断提高,人们越来越感到提高指纹特征提取的速度和降低算法的复杂性非常重要。自动指纹识别常用点模式方法提取指纹特征,这种方法具有很好的识别精度,算法复杂,耗费时间较长,指纹特征提取的方法大多采用摸版形式,速度有明显提高,但由于算法本身的复杂性,使得其速度仍然较慢,在实时性要求比较高的场合,远不能满足实际要求。从灰度图像中不需要经过复杂的处理过程而直接提取指纹的特征方法,速度上有很大提高,对此有不少文献介绍了许多这方面的研究成果,但是选取的阈值较多,对指纹的质量要求较高,难以应用。文章将基于灰度图像的指纹特征提取方法分为两大步,即指纹图像分割和特征点提取,主要是为了解决速度的问题。对指纹图像的分割,提出了基于高斯算子的指纹图像分割方法,该方法是采用高斯算子提取指纹纹线的边界,并利用形态学方法,有效地将指纹图像的背景和指纹有效区域分割开来,高斯算子不但可以很好地提取指纹边界,而且对指纹的纹线具有很好的滤波特性,对于指纹的分割以及后续的处理都非常有利。实验证明,该方法不但速度快,而且精度高,特别是对于质量较差的指纹图像也有很好的分割效果；对指纹特征点的提取,本文提出了基于曲率检测的指纹特征提取方法,该方法是根据指纹纹线特征,即在指纹的端点和分叉点处的曲率较大的特点,对指纹图像的曲率度进行检测,将曲率度较大的点提取出来,从而获得指纹图像的特征信息。实验证明,该方法在能够有效地提取特征点的情况下,速度有明显提高。本文在特征提取效果和算法运行耗费时间等方面,将该算法对选取的部分图像进行了分割、特征点提取等处理,并对处理过程的测试结果与传统的点模式指纹特征点提取的方法进行了对照,结果表明,本文采用指纹特征提取方法所耗费的时间非常少,显示出该方法在速度上具有非常好的优越性。(本文来源于《安徽大学》期刊2010-10-01）
蔡秀梅,范九伦,高新波,张永健[8]（2009）在《基于灰度方差的自适应指纹图像分割法》一文中研究指出指纹图像分割是自动指纹识别过程中重要的一步,其目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年34期）
王剑峰[9]（2008）在《基于灰度特性的指纹图像预处理的研究》一文中研究指出在自动指纹识别系统中,由于各种原因使得采集到的指纹图像有10%左右是低质量指纹图像,这对细节特征的提取造成了困难,同时也影响了特征提取的准确性。为保证指纹识别算法对指纹质量的鲁棒性,需对采集的指纹图像进行预处理处理以提高指纹图像的质量。论文对指纹图像的预处理进行了研究,其主要工作如下:首先考虑对指纹的分割处理,在进过分析了基于灰度统计的分割算法后,将自适应均值和标准差的比值作为阀值分割的标准,并在分析了残留区域与有效区域的关系后,引入了轮廓跟踪来进行二次分割;其次着重从方向图计算和滤波处理两个方面对指纹图像的增强进行研究,在方向图的计算时,通过对几种基于直接量化法的方向图的计算方法进行分析和比较,给出了改进的算法,然后在方向图的基础上设计了一套方向模板对指纹图像进行滤波;最后对多种细化的算法进行比较、分析,结合快速细化算法和OPTA算法对二值化图像进行细化处理。实验结果表明,论文中的算法能够有效的将指纹的有效区域分割出来,在噪声的影响下可以更准确的求取图像的方向图,通过增强处理可以有效地增强指纹图像中沿着脊线方向上的信息,减弱与脊线方向垂直方向上的信息。细化后的骨架接近纹线,更有利于特征点的提取。(本文来源于《中南大学》期刊2008-06-30）
胡涛,林家骐[10]（2007）在《基于灰度均衡的指纹图像分割算法》一文中研究指出针对MBF200芯片指纹采集器采集的指纹图像的特点,提出了一种新的指纹图像分割方法。该方法简单实用,能快速而有效的分割指纹图像,符合指纹识别系统的实时性要求。首先对指纹图像进行灰度均衡处理,然后根据图像的灰度特征对指纹图像进行分块分割,最后应用数学形态学修复指纹图像的前景边缘。使用该方法对研究室自行设计的MBF200半导体指纹采集器采集到的指纹图像,进行大量的测试。实验结果表明,该方法对这种类型的指纹图像分割是有效的。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年24期）
灰度指纹图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对灰度共生矩阵对指纹图像分割过程中人工选取阈值不精确、繁琐等缺点,提出了一种采用自适应阈值分割的灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。首先,用整幅指纹图像的对比度方差值的均值Mv作阈值对图像进行初分割;然后,不断调整Mv,通过试验验证当指纹区域对比度方差值的均值Pv与Mv的比值在一个特定的区间(即Pv/Mv∈[1.5,2])时,才能获得最好的分割效果,由此获得灰度共生矩阵的自适应分割阈值Mv,从而精确地分割出指纹图像的有效区域。试验结果表明,相比于已有的分割算法,该算法在分割错误率和耗时方面均较优,并且分割更准确。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灰度指纹图像论文参考文献
[1].蔡振华,陈廷样,曾春年,周海.融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究[J].武汉理工大学学报.2017
[2].黄敏,刘云坚.改进灰度共生矩阵的指纹图像分割算法[J].长沙理工大学学报(自然科学版).2016
[3].曾庆勇,赖乔乔.基于前景灰度特征值的伪指纹图像判别法[J].微型机与应用.2013
[4].佟喜峰,刘雪梅,李盼池,韩玉祥,尹晓喆.一种基于灰度级相位的指纹图像增强方法[J].计算机系统应用.2012
[5].李慧娜,郭超峰,平源.灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用[J].数据采集与处理.2012
[6].史靳帅,张有光,林国钧.基于灰度统计特性的指纹图像分割算法[J].微计算机信息.2010
[7].楚亚蕴.基于灰度图像的指纹特征提取方法研究[D].安徽大学.2010
[8].蔡秀梅,范九伦,高新波,张永健.基于灰度方差的自适应指纹图像分割法[J].微计算机信息.2009
[9].王剑峰.基于灰度特性的指纹图像预处理的研究[D].中南大学.2008
[10].胡涛,林家骐.基于灰度均衡的指纹图像分割算法[J].计算机工程与应用.2007
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