指纹细化方法集合

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指纹细化方法集合

详 情 说 明

指纹细化是生物特征识别中的关键预处理步骤，主要用于将指纹纹线转化为单像素宽度的骨架结构。以下是常见的指纹细化方法及其核心原理：

Zhang-Suen算法是最经典的细化算法之一，采用迭代腐蚀的思路，通过8邻域像素分析逐步去除边界点。其特点是保留纹线的连通性，同时确保中心线位置准确。

Guo-Hall算法改进了传统方法，采用两层迭代策略。第一轮删除东南边界点，第二轮删除西北边界点，这种交替处理方式能更好地保持纹线拓扑结构。

形态学细化算法基于数学形态学运算，通过结构元素与指纹图像进行击中击不中变换。这种方法计算效率较高，但需要谨慎选择结构元素以避免过度腐蚀。

方向场引导细化是较新的思路，会先计算指纹方向场，再根据局部纹线方向动态调整细化策略。这种方法能显著减少伪分支的产生，提高细化质量。

在实际应用中，通常会结合后处理步骤，比如采用纹线追踪技术修复断裂、使用方向一致性检查去除毛刺等。值得注意的是，不同指纹质量（干/湿、破损程度）需要适配不同的细化参数。