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指紋圖像對比度模糊增強算法
作者：
時(shí)間：2011-01-13
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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對于迭代次數r 的選擇, 仿真結果表明, 當r 較小時(shí),模糊增強不夠充分;隨著(zhù)r 的逐漸加大,圖像的增強效果會(huì )越來(lái)越明顯,當達到一定程度時(shí), 圖像中局部細節會(huì )逐漸消失而變?yōu)槎祱D像。但對于指紋圖像r 選取過(guò)大,則會(huì )丟失一些細節信息,本文取r = 8 。
本算法對μmn > 0. 5 的區域,即高灰度區域的像素進(jìn)行增強運算;對于μmn ≤0. 5 的區域,即低灰度區域的像素進(jìn)行衰減運算。因此,實(shí)現了對低灰度區域的像素進(jìn)行衰減運算和對高灰度區域的像素進(jìn)行增強運算,從而使圖像增強后區域之間的層次更清楚。
2 基于GFO 算子( 廣義模糊算子) 的圖像增強算法
文獻[ 10 ]給出了廣義模糊集和廣義模糊算子的定義。在此基礎上,本文設計的基于GFO 算子的圖像增強算法如下:
步驟1 :利用模糊熵確定閾值參數T , 表征的是要增強或減弱的灰度值邊緣,如果灰度值大于閾值T , 則使其更大,否則使其更小。通過(guò)大量實(shí)驗驗證,當閾值參數T 接近指紋圖像直方圖谷底時(shí),將得到較好的增強效果。
步驟2 :通過(guò)式(7) 將待處理的圖像X 從空域的灰度值I = { I ( i , j) } 映射為與之對應的廣義隸屬度μ ={μ( i , j) } ;
步驟3 :利用式(8) 定義的GFO 算子對廣義隸屬度進(jìn)行非線(xiàn)性變換;
式(8) 可知,廣義模糊算子可以利用參數r 和f 值的大小控制圖像增強的程度, r 越大, 去除背景的能力越強;f 越小, 增強脊線(xiàn)與谷線(xiàn)的對比度的能力越強。廣義模糊算子通過(guò)降低區域中的值和增加區域中的值,起到了增強2 個(gè)區域之間對比度的作用。
步驟4 :通過(guò)式(7) 的反函數,將映射為二維空間域的灰度圖像。其得到經(jīng)過(guò)模糊增強處理后的圖像,中的像素灰度值為:
3 實(shí)驗結果與分析
采用Matlab 軟件編程且分別應用以上2 種算法對FVC 指紋數據庫中一些指紋圖進(jìn)行增強處理,增強結果如圖1 ,圖2 所示。
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