【摘 要】
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自动指纹识别系统(AutomatedFingerprintIdentificationSystem,简称AFIS)有着广泛的应用背景.指纹图像增强和细节匹配是AFIS的两个重要问题.该文给出了一种基于方向场的指纹
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自动指纹识别系统(AutomatedFingerprintIdentificationSystem,简称AFIS)有着广泛的应用背景.指纹图像增强和细节匹配是AFIS的两个重要问题.该文给出了一种基于方向场的指纹图像增强算法,并对AnilJain等人提出的细节匹配算法进行了修正.研究人员采用了一种新的更简单的方法进行指纹图像的校准,并以一种简单而有效的方式将脊线信息引入匹配过程中,这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解决了匹配中参照点对的选取问题.另外,研究人员采用了大小可变的限界盒来适应指纹的非线性形变.在FVC2000公布的指纹图像数据库上按FVC2000测试标准所做的实验显示研究人员的算法对原算法有较大的改进,且有较快的速度和较高准确率.该文对图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路,新方法,或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述.针对CT图像的多阈值分割问题,研究人员对基于最大熵原则的多阈值分割方法做了研究.介绍了一种结合livewire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.该文还介绍了一种基于livewire算法思想的简单的侵害结果交互式修复方法.
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