| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究背景与研究意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·传统的图像增强方法 | 第12-14页 |
| ·指纹图像增强国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·自动指纹识别系统目前存在的问题 | 第15-17页 |
| ·论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 自动指纹识别系统结构 | 第18-32页 |
| ·自动指纹识别系统的组成 | 第18-19页 |
| ·指纹的特征选择 | 第19-22页 |
| ·指纹特征提取 | 第22-29页 |
| ·灰度均衡和归一化 | 第23页 |
| ·方向图估计 | 第23-24页 |
| ·背景分割 | 第24-25页 |
| ·图象增强和二值化 | 第25-27页 |
| ·细化 | 第27页 |
| ·特征提取和后处理 | 第27-29页 |
| ·指纹特征匹配 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于小波域的 Gabor函数指纹图像增强算法研究 | 第32-45页 |
| ·传统的基于 Gabor函数的指纹图像增强算法 | 第32-38页 |
| ·归一化处理 | 第32-33页 |
| ·方向场估计 | 第33-34页 |
| ·频率场估计 | 第34-35页 |
| ·Gabor滤波器及其应用 | 第35-36页 |
| ·指纹图像二值化和细化 | 第36-38页 |
| ·指纹图像背景分割 | 第38-39页 |
| ·常用指纹图像背景分割算法 | 第38页 |
| ·改进的指纹图像背景分割算法 | 第38-39页 |
| ·基于小波域的 Gabor函数指纹图像增强算法改进 | 第39-41页 |
| ·基于小波域的 Gabor图像增强算法 | 第39页 |
| ·小波域的纹线方向估计 | 第39-40页 |
| ·小波域指纹增强 | 第40-41页 |
| ·指纹伪细节点处理 | 第41-42页 |
| ·毛刺的删除 | 第42页 |
| ·断线的连接 | 第42页 |
| ·试验结果 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于串距离的指纹匹配算法 | 第45-53页 |
| ·基于串距离的匹配算法 | 第45页 |
| ·限界盒方法及其原理 | 第45-48页 |
| ·校准特征点串 | 第48-50页 |
| ·特征点串的匹配方法 | 第50-51页 |
| ·串距离匹配算法的主要步骤 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 指纹识别系统实验结果 | 第53-59页 |
| ·指纹图像来源 | 第53-54页 |
| ·指纹识别系统评价标准 | 第54-55页 |
| ·拒识率 | 第54-55页 |
| ·误识率 | 第55页 |
| ·等错误率 | 第55页 |
| ·指纹增强算法试验 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 硕士期间发表论文 | 第69-70页 |