指紋圖像對比度模糊增強算法
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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,模糊增強不夠充分;隨著r 的逐漸加大,圖像的增強效果會越來越明顯,當達到一定程度時, 圖像中局部細節會逐漸消失而變為二值圖像。但對于指紋圖像r 選取過大,則會丟失一些細節信息,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行增強運算;對于μmn ≤0. 5 的區域,即低灰度區域的像素進行衰減運算。因此,實現了對低灰度區域的像素進行衰減運算和對高灰度區域的像素進行增強運算,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。通過大量實驗驗證,當閾值參數T 接近指紋圖像直方圖谷底時,將得到較好的增強效果。
步驟2 :通過式(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行非線性變換;
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, 增強脊線與谷線的對比度的能力越強。廣義模糊算子通過降低區域中的值和增加區域中的值,起到了增強2 個區域之間對比度的作用。
步驟4 :通過式(7) 的反函數,將映射為二維空間域的灰度圖像。其得到經過模糊增強處理后的圖像,中的像素灰度值為:
3 實驗結果與分析
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行增強處理,增強結果如圖1 ,圖2 所示。
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