《基于形态学变形虫的指纹分割软件V1.0》

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指纹图像的分割是指纹识别系统中的重要环节之一。大多数的指纹分割方法仍将指纹区域与背景区域的特征差异作为分割的主要依据,如不同区域的灰度统计特征、局部方向性、方向图的统计特征和周围区域方向一致性、频率、投影信号等。近几年来,很多方法从模式分类的角度提出了一些新特征,而且采用形态学、快速傅里叶变换、隐马尔可夫模型、神经网络等理论设计了一些新的分割方法。这些方法虽然有效地提高了指纹图像的分割效率,但也在一定程度上存在算法无法通用、鲁棒性太低、运行效率不高等问题,而且很多方法的分割效果不够精确。变形虫是自然界中一种能够通过突出伪足而移动的原生动物,其身体的形状随着外界环境的变化而改变。其基本思想如下:选取或设计一种可以体现图像局部特征变化的评定标准,如亮度、梯度、对比度或其他自行设计的标准;并设计固定或动态可变的阈值标准。依据评定标准计算图像局部像素的变化值并计算所需的阈值。以中心像素为结构元的生长原点,将上步计算所得的变化值与阈值相比较,当变化值满足给定阈值的要求时,结构元就向外生长;否则就减缓或停止生长。利用数学形态学变形虫法进行指纹图像分割时计算量大,导致分割速度变慢。针对该问题,提出一种将数学形态学变形虫法和离散小波变换相结合的指纹图像快速分割方法。先对原始图像进行小波分解,再对获取的低频图像采用形态学变形虫分割。实验结果表明,该方法在保证良好分割精度的同时分割速度较快。

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