20、基于空间和频域滤波技术的低质量指纹图像增强新方法

基于空间和频域滤波技术的低质量指纹图像增强新方法

在当今的科技领域，指纹识别技术在执法、医疗和教育等众多应用中发挥着重要作用。然而，由于各种因素的影响，指纹图像的质量往往不尽如人意，这给指纹识别系统带来了很大的挑战。本文将探讨一种新颖的指纹图像增强算法，该算法结合了空间和频域滤波技术，旨在有效提升低质量指纹图像的质量。

指纹识别与图像质量问题

生物识别技术通过分析个体的生理和行为特征来进行身份识别，指纹识别是其中最为可靠和主流的技术之一。自公元前300年起，指纹就被用作身份识别的工具，其具有唯一性和持久性，即使受到损伤，皮肤愈合后指纹图案也会恢复。指纹的两个主要特征是脊线端点和脊线分叉点，这些特征对于指纹识别至关重要。

但实际中，指纹图像通常质量较低，原因包括采集设备的类型、皮肤的状况（如疤痕、干燥或湿润）以及施加在设备表面的压力等。早期的手动指纹识别系统效率低下且耗时，因此，高效的自动指纹识别系统（AFIS）成为研究的重点。而AFIS要给出准确的结果，需要高质量的输入指纹图像，这就需要对低质量的指纹图像进行增强处理。

指纹图像增强算法概述

指纹图像增强算法主要分为空间域和频域两类。空间域方法直接对像素进行操作，包括Gabor滤波器、基于图像尺度的滤波器、各向异性滤波器等；频域方法则通过对图像的傅里叶变换进行操作，如方向傅里叶滤波器、小波变换等。此外，还有一些技术同时使用了两个域，如平稳小波变换（SWT）和空间域滤波。

空间域技术的优点是能够处理局部指纹特征，连接断裂的脊线，提高对比度并去除噪声，但会产生模糊效果。频域技术则能计算整个图像的卷积，去除更多的噪声，使脊线更加清晰，但会忽略指纹图像的局部信息。近年来，越来