7、指纹增强算法：提升指纹识别精度的关键

指纹增强算法：提升指纹识别精度的关键

1. 引言

指纹的独特性由其纹路特征及其相互关系决定。在自动指纹识别中，主要使用两种显著的局部纹路特征——纹路端点和纹路分叉点（统称为细节特征）。可靠地从输入指纹图像中提取这些细节特征对指纹匹配至关重要，而当前细节特征提取算法的性能在很大程度上依赖于输入指纹图像的质量。

在理想的指纹图像中，纹路和谷纹交替出现，且在局部呈恒定方向流动，细节特征易于检测和定位。然而，在实际应用中，由于多种因素（如按压条件、皮肤状况、采集设备等）的影响，约10%的采集到的指纹图像质量较差。这些低质量图像的纹路结构不清晰，可能导致细节特征提取算法出现诸多问题，如产生大量伪细节特征、遗漏大量真实细节特征以及引入位置和方向误差等。

为确保细节特征提取算法在不同质量的输入指纹图像上都能稳健运行，需要一种增强算法来提高指纹图像纹路结构的质量。合理的增强算法目标是改善可恢复区域的纹路结构清晰度，并屏蔽不可恢复区域。同时，算法不应产生伪纹路结构，以免改变输入指纹的独特性。

指纹增强可在二进制级别或灰度级别进行。二进制级别增强有其局限性，因为在应用纹路提取算法后，真实纹路结构的信息可能会丢失。而灰度级指纹图像中，局部邻域内的纹路和谷纹形成具有明确频率和方向的正弦平面波，但许多现有算法通常假设局部纹路方向可以可靠估计，对于低质量指纹图像，这种假设并不成立。因此，指纹增强算法应着重于可靠地估计方向场。

接下来将介绍两种算法：空间域滤波算法和频率分解算法。这两种算法都能根据局部纹路方向和频率自适应地提高纹路和谷纹结构的清晰度，并识别和屏蔽不可恢复的损坏区域。

2. 空间域滤波算法

2.1 算法流程 <