17、指纹图像频域增强与农业机器学习移动应用

指纹图像频域增强与农业机器学习移动应用

1. 指纹图像频域增强技术

1.1 图像增强与评估

图像增强旨在提高图像的可感知性、便于图像部分选择、关注区域提取以及高效进行图像压缩存储与传输。为实现传输和存储，常采用快速傅里叶变换，因其算法高效强大。图像增强后，通过定性和定量两种技术或参数评估图像质量，定量技术中会计算 PSNR（峰值信噪比）和方差值。

1.2 采用的方法

指纹图像从指纹模块采集并存储，用于后续处理。对于存储的指纹输入图像，频域增强和滤波过程如下：
1. 预处理 ：将输入指纹图像转换为灰度图像，必要时调整大小并格式化。
2. 频域图像增强技术应用 ：应用平滑滤波、锐化滤波和同态滤波等频域图像增强技术，具体实现了巴特沃斯和高斯滤波技术。
3. 结果处理 ：模拟后存储结果图像，并计算 PSNR 和 CNR（对比度噪声比）参数，基于这些参数进行比较。

1.3 算法设计与实现

1.3.1 平滑频域算法步骤

1. 使用扫描仪或模块捕获指纹图像并转换为灰度。
2. 调整大小并格式化。
3. 获取快速傅里叶变换（FFT），并计算三种滤波器的滤波器传递函数。
4. 应用三种不同截止频率和滤波器阶数的平滑滤波器。
5. 应用传递函数并进行卷积运算。
6. 计算逆 FFT 并获得新的增强图像。
7. 计算 PSNR 和 CNR。