1. 研究目的与意义
研究的目的：
实现利用gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进指纹图像方向图和纹线频率的提取方法。利用指纹图像的脊和谷在局部范围内形成近似的正弦波，建立包含方向和频率信息的模型，利用gabor滤波器在空间域进行滤波，去除噪声并保留真正的脊和谷的关系。对gabor 小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定gabor 小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强，最终将切割的图像恢复形成小块的指纹图，即通过处理后的，去除噪声的增强后指纹图像。
2. 国内外研究现状分析
l.hong等人[1]提出使用gabor函数增强指纹图像的方法，确立了使用gabor函数实现指纹图像增强的基本体系。但可用区域和不可用区域的划分需要大量的典型样本，依靠经验确定参数取值，技术实现的难度比较大；当纹线结构模糊、对比度很低时，基于方向窗的方法难以保证纹线频率计算结果的可靠性。
b.g.sherlock等人[2]使用方向傅里叶滤波器在频域实现了对指纹图像的增强，但该算法仅使用了纹线方向信息而没有利用纹线频率信息。
3. 研究的基本内容与计划
利用目前基于gabor函数、gabor滤波器的指纹图像增强研究成果，试验该方法的指纹图像增强效果。鉴于当前的利用gabor 小波对指纹进行增强的方法中滤波范围固定的缺点,提出了一种改进指纹增强方法。对gabor 小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定gabor小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强。并对此改进后的指纹图像增强方法进行验证，确认降噪效果以及精确程度。改进指纹图像方向图和纹线频率的提取方法，同时也对gabor滤波器的快速实现方法进行研究，把gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合，然后通过递归方法分别实现这些高斯滤波器，实现gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。用gabor函数变换将指纹图像变换到联合空间频率域，对提取的频率进行能量函数合成，能量成分与gabor函数一致，以联合空间频率域的能量分布作为提取指纹的特征。通过利用gabor滤波器在空间域进行滤波，达到明显的去除噪声，提高指纹图像清晰度的目的，使指纹识别技术的精度在一定程度上得到提升。
4. 研究创新点
1. 1. 利用Gabor小波的特性，使得滤波更加有效。 2. 2. 整合基于Gabor滤波器的指纹图像增强方法，缩短算法时间，提高效率。 3. 3.利用图像预处理的调整，提高指纹图像的精确度，提高降噪效果。 |
