17、指纹图像增强与农业机器学习应用融合探索

指纹图像增强与农业机器学习应用融合探索

指纹图像增强技术

在指纹图像领域，为了提升图像的可感知性、便于图像部分选取、确定感兴趣区域以及高效进行图像压缩存储与传输，快速傅里叶变换凭借其高效强大的算法被广泛应用。在完成图像增强处理后，会通过定性和定量两种技术或参数来评估图像质量，其中定量技术会计算PSNR（峰值信噪比）和方差值。

采用的方法

指纹图像从指纹模块采集并存储，后续进行处理。对于输入的指纹存储图像，其在频域的增强和滤波过程如下：
1. 预处理 ：将输入的指纹图像转换为灰度图像，必要时进行尺寸调整和格式设置。
2. 频域图像增强 ：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 ：模拟结束后存储结果图像，并计算PSNR和CNR（对比度噪声比）参数，基于这些参数进行比较。

设计与实现

在频域算法的设计和实现中，主要考虑三个基本参数，即傅里叶变换中边缘和急剧变化主要贡献高频或低频内容。通过过滤高频内容进行平滑处理，使用巴特沃斯、高斯和理想滤波器来增强指纹图像。具体算法步骤如下：
- 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. 调整大小和格式。
3. 获取快速傅里叶变换（FFT）并计算三个滤波器的滤波器传递函数。
4. 应用具有不同截止频率和滤波器阶数的三个平滑滤波器。
5. 应用传递函数并进行卷积运算。 <