指紋圖像對比度模糊增強(qiáng)算法
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對于迭代次數(shù)r 的選擇, 仿真結(jié)果表明, 當(dāng)r 較小時,模糊增強(qiáng)不夠充分;隨著r 的逐漸加大,圖像的增強(qiáng)效果會越來越明顯,當(dāng)達(dá)到一定程度時, 圖像中局部細(xì)節(jié)會逐漸消失而變?yōu)槎祱D像。但對于指紋圖像r 選取過大,則會丟失一些細(xì)節(jié)信息,本文取r = 8 。
本算法對μmn > 0. 5 的區(qū)域,即高灰度區(qū)域的像素進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算;對于μmn ≤0. 5 的區(qū)域,即低灰度區(qū)域的像素進(jìn)行衰減運(yùn)算。因此,實(shí)現(xiàn)了對低灰度區(qū)域的像素進(jìn)行衰減運(yùn)算和對高灰度區(qū)域的像素進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算,從而使圖像增強(qiáng)后區(qū)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(qiáng)算法
文獻(xiàn)[ 10 ]給出了廣義模糊集和廣義模糊算子的定義。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)的基于GFO 算子的圖像增強(qiáng)算法如下:
步驟1 :利用模糊熵確定閾值參數(shù)T , 表征的是要增強(qiáng)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,當(dāng)閾值參數(shù)T 接近指紋圖像直方圖谷底時,將得到較好的增強(qiáng)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(yīng)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)行非線性變換;
式(8) 可知,廣義模糊算子可以利用參數(shù)r 和f 值的大小控制圖像增強(qiáng)的程度, r 越大, 去除背景的能力越強(qiáng);f 越小, 增強(qiáng)脊線與谷線的對比度的能力越強(qiáng)。廣義模糊算子通過降低區(qū)域中的值和增加區(qū)域中的值,起到了增強(qiáng)2 個區(qū)域之間對比度的作用。
步驟4 :通過式(7) 的反函數(shù),將映射為二維空間域的灰度圖像。其得到經(jīng)過模糊增強(qiáng)處理后的圖像,中的像素灰度值為:
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
采用Matlab 軟件編程且分別應(yīng)用以上2 種算法對FVC 指紋數(shù)據(jù)庫中一些指紋圖進(jìn)行增強(qiáng)處理,增強(qiáng)結(jié)果如圖1 ,圖2 所示。
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