对指纹图象的预处理

资 源 简 介

对指纹图象的预处理

详 情 说 明

指纹图像预处理是自动指纹识别系统（AFIS）中至关重要的第一步，其质量直接影响后续特征提取和匹配的准确性。预处理流程主要包括三个关键步骤：

首先是图像分割。由于采集的指纹图像常存在背景噪声和无效区域，需要通过灰度方差分析或方向场估计等方法区分有效指纹区域和背景。基于块处理的技术能有效识别低质量区域，为后续处理划定范围。

其次是二值化处理。将灰度图像转化为黑白二值图像能突出脊线结构。传统方法采用局部自适应阈值，如Sauvola算法能根据局部均值和标准差动态调整阈值。二值化过程需要保持脊线的连续性和原始拓扑结构。

最后是指纹细化。通过迭代腐蚀算法将脊线宽度缩减至单像素级，便于提取特征点。Zhang-Suen等经典细化算法在保持连通性的同时消除冗余像素，但需注意避免过度细化导致伪特征点产生。

现代预处理流程常结合方向场估计和频率域分析来增强处理效果，深度学习方法也开始应用于端到端的预处理优化。预处理后的指纹图像应具备清晰的脊线结构和完整特征点分布。