指紋圖像對比度模糊增強算法
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從實驗結果可以看出,兩種模糊增強算法在一定條件下都可有效增強指紋圖像的對比度。相比之下,基于GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強算法去除背景能力更強,因此對于具有單峰及雙峰分布直方圖的指紋圖像,該算法可能將一些灰度值較低的前景點誤分為背景點;而模糊特征平面增強算法因為去除背景能力較弱,對于具有多峰分布直方圖的指紋圖像增強效果較差。
因此對于需要著重增強前景的指紋圖像,更適合用基于模糊特征平面的增強算法,而對于需要重點去除背景的指紋圖像則需選取基于GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強算法。
4 結 語
從模糊集的角度出發,模糊特征平面增強算法將圖像轉化為等效的圖像模糊特征平面,在此基礎上進行模糊增強,最后再轉換為空域圖像。基于GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強算法與模糊特征平面增強算法,處理過程相似,不同之處在于所定義的隸屬度函數及非線性變換形式不同。采用這兩種方法均可以在一定程度上提高低灰度區域與高灰度區域之間的對比度,從而提高圖像的質量。兩種算法相比而言,基于模糊特征平面的增強算法更適合用于需要著重增強前景的指紋圖像,而基于 GFO 算子(廣義模糊算子) 的圖像增強算法則更適合用于需要重點去除背景的指紋圖像。需要指出的是以上兩種算法僅僅增強了指紋圖像的對比度,要取得更好的增強效果還需要結合指紋圖像的方向信息進行濾波增強,以達到對粘連脊線分離及斷開脊線連接的效果。本文引用地址：http://www.104case.com/article/162508.htm
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