联合小波神经网络和改进形态学的指纹图像边缘检测算法

来源 :哈尔滨理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fanrend
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指纹图像的边缘提取是指纹识别技术的关键步骤之一,如果提取到的图像边缘不连续、不清晰,那么不利于指纹识别技术的有效应用。所以,在指纹图像边缘检测时,既能有效抑制噪声,又能保证图像边缘的连续清晰,是当前研究的热点内容。本文主要研究了基于改进阈值函数去噪的改进形态学和小波神经网络相融合的边缘检测算法。根据传统阈值函数及一些现有的改进阈值函数的特点,构造了一类具有可导性、可调性、逐渐逼近软阈值函数且在阈值点处的图像更加光滑的阈值函数。然后,对本文构造的改进阈值函数及文献中给出的阈值函数进行推广,得到了一类更一般的改进阈值函数,使得该函数是已有的多个改进阈值函数的推广,且在阈值点处可导,并能够根据不同含噪图像的特征灵活的调整阈值函数,对图像去噪时能够更多的保留其上的真实信息,同时有效的滤除噪声,改善了阈值函数在其去噪过程中造成的细节丢失问题。在形态学边缘检测中,采用多尺度多结构的思想,改进结构元素和形态学算子,给出一个具有八个不同方向结构元素的形态学边缘检测算法。利用本文构造的改进阈值函数,对去噪后的指纹图像进行初步有效的边缘检测,该算法具有方向自适应性,使检测出的指纹图像边缘比较光滑,且抗噪性能较好。激励函数的选取直接影响小波神经网络的边缘检测效果,为了提升小波神经网络的自学习能力,本文选取调制高斯函数小波,并给出了其实数域上的小波变换像空间的再生核函数表达式,应用该小波作为小波神经网络的激励函数,对去噪后的指纹图像进行边缘检测,得到的图像边缘更加清晰,但仍然存在一些不足,比如图像的细节信息不够丰富。由于每一种边缘检测算法都有其优势和不足,为了结合各个方法的优势,本文构造了一个任意阶导数存在的Sigmoid函数,利用该函数构造了相应的Meyer小波函数作为剪切波的基函数。然后,利用非下采样剪切波变换将改进的形态学边缘检测算法与小波神经网络边缘检测算法进行融合,进而得到边缘检测融合算法。该融合方法得到的图像边缘更加光滑,避免图像中可能出现的不连续信息,使最终得到的指纹图像能够更好地应用于指纹识别技术。
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