一种指纹图像增强方法
专利汇可以提供一种指纹图像增强方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种指纹图像增强方法，属于 图像处理 技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯 滤波器 gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维 各向异性 滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本 发明 基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。，下面是一种指纹图像增强方法专利的具体信息内容。
1.一种指纹图像增强方法，包含下述步骤：
步骤1：对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，以消除尖锐噪声和减小指纹脊线和谷线之间灰度值的动态变化范围，具体包括以下步骤：
步骤1-1：计算指纹前景区域图像gray的灰度平均值Mean，上平均值Hm，下平均值Lm，上标准差Hv和下标准差Lv：
若gray(i,j)＜Mean
若gray(i,j)＞Mean
若gray(i，j)＜Mean
若gray(i，j)＞Mean
上述公式中，gray(i，j)表示指纹前景区域图像gray中像素点(i，j)的灰度值，M为指纹前景区域图像gray在一维横向的像素点个数，N为指纹前景区域图像gray在一维纵向的像素点个数，N0为指纹前景区域图像gray中灰度值小于平均灰度Mean的像素点的总个数，M0为指纹前景区域图像gray中灰度值大于平均灰度Mean的像素点的总个数；
步骤1-2：对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪，以消除指纹前景区域图像中的尖锐噪声对指纹图像前景区域增强滤波的影响，得到灰度裁剪后的指纹前景区域图像gray1，其中：
步骤1-3：对灰度裁剪后的指纹前景区域图像gray1进行灰度拉伸，得到灰度拉伸后的指纹前景区域图像gray2，其中：
其中，Hg为灰度截剪后的指纹前景区域图像gray1的最大灰度值，Lg为灰度截剪后的指纹前景区域图像gray1的最小灰度值；
步骤2：计算指纹前景区域图像gray2的点方向场，具体包括以下步骤：
步骤2-1、用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，得到高斯滤波后的指纹图像v，其中：
v(i，j)＝gσ*gray2(i，j)
其中，σ为高斯滤波器gσ的标准差，*代表卷积运算；
步骤2-2：分别计算高斯滤波后的指纹图像v的横向一阶差分梯度vx和纵向一阶差分梯度vy；
步骤2-3：归一化高斯滤波后的指纹图像v的横向一阶差分梯度vx和纵向一阶差分梯度vy；其中横向归一化一阶差分梯度向量 纵向归一化一阶差分梯度向量 而步骤2-4：构造高斯滤波后的指纹图像v的结构张量S，并计算结构张量S的特征向量ω；其中：
而
其中gρ是标准差为ρ的高斯滤波器，ω1为对应于垂直于指纹脊线方向的特征向量，ω2为对应于指纹脊线方向的特征向量；
步骤2-5：对于对应于指纹脊线方向的特征向量ω2，通过下式计算其对应的指纹脊线方向O(i，j)；
步骤3：用基于一维各向异性非线性扩散模型的滤波方法对指纹前景区域图像gray2进行滤波增强，以增加指纹脊线和谷线的对比度，滤除各种结构性噪声，具体包括以下步骤：
步骤3-1、构造指纹前景区域图像gray2(i，j)上每一个像素点的两个一维各向异性滤波器g1(x，y，θ，f)和g2(x，y，θ)；其中：
xθ＝x·cosθ+y·sinθ
其中θ表示通过步骤2计算所得出的指纹图像前景区域像素点(i，j)对应的指纹脊线方向O(i，j)，f表示取值在[1/10，1/8]的指纹图像前景区域gray2脊线的频率场，g3(x，y，θ)为对g2(x，y，θ)做归一化处理所得到的一维各项异性滤波器，σ1、σ2、c1和c2为规定的经验参数；
步骤3-2：采用一维各向异性滤波器g1(x，y，θ，f)对于指纹前景区域图像gray2进行滤波增强，得到第一次滤波增强后的指纹前景区域图像gray3，具体方法如下：
其中wg是规定的滤波器窗口大小；
步骤3-3：采用一维各向异性滤波器g3(x，y，θ)对第一次滤波增强后的指纹前景区域图像gray3进行第二次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像gray4，具体方法如下：
其中wg是规定的滤波器窗口大小。
一种指纹图像增强方法
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背景技术
具体实施方式
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