【图像增强】基于 Gabor 滤波器实现指纹脊线增强附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在指纹预处理过程中,指纹的方向信息和纹线的频率信息是十分重要的内容。针对指纹图像所具有的脊线特征,提出了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强方法。首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波。通过实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性。

⛄ 部分代码

function NormalizeImg =Normalize(Img)

[high,wide]=size(Img);

%%均值和方差限制

m0 = 100;

v0 = 100;

MeanImg = mean(Img(:));

VarImg = var(Img(:));

GMid = find(Img>MeanImg);

LMid = find(Img<MeanImg);

NormalizeImg(GMid) = m0 + sqrt((v0 * (Img(GMid)-MeanImg).^2)/VarImg);

NormalizeImg(LMid) = m0 - sqrt((v0 * (Img(LMid)-MeanImg).^2)/VarImg);

NormalizeImg = reshape(NormalizeImg,[high,wide]);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 郭浩, 欧宗瑛. 基于Gabor滤波的指纹增强方法研究[C]// 第七届"测量与控制在资源节约、环境保护中的应用"学术会议. 0.

[2] 白云. 基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法研究[C]// 亚太青年通信与技术学术会议. 中国密码学会;中国人工智能学会;中国通信学会, 2010.

[3] 白洁, 易扬. 基于Gabor滤波器的指纹图像增强方法[J]. 可编程控制器与工厂自动化(PLC FA), 2008.

[4] 马扬彪. 基于Gabor滤波的指纹图像增强[J]. 微计算机信息, 2009(15):3.

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