86、指纹图像与色彩恒常性算法研究

指纹图像与色彩恒常性算法研究

1. 指纹图像断纹连接方法

在指纹图像分析中，断纹连接是一个重要的问题。为了测试相关方法在处理严重受损图像时的效果，研究人员对数据集中的指纹图像进行了人工处理，增加了断纹区域的数量。通过将原始图像与处理人工受损图像后的结果进行对比，来验证方法在连接断纹方面的能力。

在计算最终方向图时，使用了不同大小的窗口（从 9×9 到 73×73），以构建 ROC 曲线并评估方法的优劣。大约使用了 50 张人工受损图像，所有情况下 ROC 曲线下的面积都大于 0.90，这表明该方法是有效的。

该方法与另一种方法在构建方向图上有相似之处，且都使用了分水岭变换。但两种方法使用分水岭变换的目的不同。另一种方法将指纹图像的分水岭变换用于将分区区域与山谷和山脊关联起来，然后计算两个方向图，利用相互垂直的方向来识别断纹区域；而本方法仅将分水岭变换用于引导路径构建过程。

此方法在标准 PC 上使用 C 语言和 OpenCV 库实现。未来的工作将着重改进方向图的构建，特别是针对指纹边缘部分的像素。

操作步骤如下：
1. 人工增加指纹图像中断纹区域的数量。
2. 选择不同大小的窗口计算最终方向图。
3. 构建 ROC 曲线评估方法效果。
4. 对比原始图像和处理后图像验证断纹连接能力。

2. 色彩恒常性算法研究

在机器视觉系统中，记录物体颜色对于皮肤检测、基于颜色的识别和图像检索等应用至关重要。然而，现有的大多数颜色恒常性算法在处理高动态范围（HDR）的自然光照场景时效果不佳。Finlayson 和 Drew 提出的算法可以应对这类场景。