图像预处理

资 源 简 介

图像预处理

详 情 说 明

图像预处理是计算机视觉任务中至关重要的基础环节，尤其对于指纹识别这类精细化需求。完整的预处理流程通常包含以下关键步骤：

首先是降噪处理阶段，维纳滤波作为自适应滤波器能有效抑制高斯噪声，同时保留边缘细节；中值滤波则擅长处理椒盐噪声，通过邻域像素的中值替代当前像素值。这两种滤波技术形成互补关系。

其次进行图像二值化转换，该过程通过阈值分割将灰度图像转化为黑白二值图像，便于后续特征提取。值得注意的是，选择适当的阈值算法对保留有效指纹纹线至关重要。

骨架提取作为形态学处理的重要步骤，通过迭代腐蚀算法获得单像素宽度的指纹纹线表示。这种细化的结构能显著提升后续特征点检测的准确性。集中化处理模块则负责定位指纹核心区域，为特征匹配建立参考坐标系。

在特征增强方面，Gabor滤波器凭借其方向选择和频率调谐特性，能突出特定走向的指纹纹线。计算方差图像则有助于评估局部区域的特征丰富程度，为采样决策提供依据。

自动样本生成模块实现了处理流程的闭环，通过智能采样策略构建具有代表性的训练数据集，这对提高识别系统的泛化能力具有实践意义。各模块协同工作形成了完整的指纹预处理流水线。