基于三高斯滤波的低质指纹图像增强方法

• 作者: 刘扬阳 李卫军 谌琛 赵慧敏 陈亮
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三高斯模型 指纹增强 非经典感受野 单边滤波
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 489-493
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TN911.73
• 字数: 3421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201204001

摘要

低质指纹图像在司法刑侦过程中普遍存在,往往需要人工参与鉴别.因此,符合人类视觉特性的指纹图像处理方法研究具有一定的实用价值.将非经典感受野三高斯数学模型引入指纹图像处理,提出一种新的低质指纹图像增强算法.首先通过三高斯单边滤波获得邻域图像的主观感觉亮度；然后对指纹图像进行局部对比度增强.通过分析研究指纹脊谷交替分布的特性,结合三高斯模型自身特性,得到针对指纹图像的三高斯单边滤波的参数自适应模型和局部对比度调整参数.对比实验结果表明,该方法取得了整体和局部的亮度增强效果,突出灰暗区域的细节特征,尤其适用于低质指纹图像的处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亮	中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室	122	1011	16.0	27.0
2	李卫军	中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室	31	502	10.0	21.0
3	刘扬阳	中国科学院光电研究院	19	143	7.0	11.0
4	谌琛	中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室	3	66	2.0	3.0
5	赵慧敏	中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室	2	12	2.0	2.0