基于偏微分方程修复的潜指纹预处理技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究的历史和国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 潜指纹识别系统 | 第15-20页 |
| ·自动指纹识别系统的基本原理 | 第15-16页 |
| ·自动指纹识别系统的性能评估 | 第16-17页 |
| ·自动指纹识别系统的影响因素 | 第17-18页 |
| ·自动指纹识别系统的关键技术难点 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于PDE的图像修复方法 | 第20-34页 |
| ·PDE算法的原理 | 第20-23页 |
| ·PDE的基本概念 | 第20-22页 |
| ·PDE的极值 | 第22-23页 |
| ·PDE算法在图像处理中的应用 | 第23-26页 |
| ·PDE算法在图像处理中的导出 | 第23-24页 |
| ·PDE算法用于数字图像处理中的优点 | 第24-26页 |
| ·PDE修复算法的介绍 | 第26-31页 |
| ·BSCB模型介绍 | 第26-28页 |
| ·CDD模型及其数值计算方法 | 第28-30页 |
| ·TV修复模型的原理及算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 改进的PDE指纹图像修复算法 | 第34-45页 |
| ·改进的PDE算法模型 | 第34-36页 |
| ·改进PDE修复模型的引出 | 第34页 |
| ·改进PDE修复模型的连续形式 | 第34-35页 |
| ·改进PDE修复模型的离散形式 | 第35-36页 |
| ·指纹图像梯度及方向场的计算 | 第36-39页 |
| ·切缝法计算指纹方向图 | 第36-38页 |
| ·结构张量法计算指纹方向图 | 第38页 |
| ·梯度法计算指纹方向图 | 第38-39页 |
| ·基于指纹方向和梯度信息的自适应指纹图像修复算法 | 第39-43页 |
| ·自适应指纹图像修复算法的流程 | 第39-41页 |
| ·水平垂直对角线梯度法计算指纹方向图 | 第41页 |
| ·自适应修复权重的确定 | 第41-42页 |
| ·自适应指纹修复算法的实现过程 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于PDE修复后指纹图像的增强 | 第45-62页 |
| ·指纹图像的分割算法 | 第45-46页 |
| ·指纹图像梯度场的计算 | 第45-46页 |
| ·指纹图像的分割 | 第46页 |
| ·灰度均衡化 | 第46-48页 |
| ·指纹的Gabor滤波增强 | 第48-51页 |
| ·Gabor滤波增强的原理 | 第48-49页 |
| ·Gabor滤波增强算法的步骤 | 第49-51页 |
| ·二值化处理 | 第51-52页 |
| ·细化处理 | 第52-56页 |
| ·细化算法的介绍 | 第52-54页 |
| ·OPTA细化算法 | 第54-55页 |
| ·补偿OPTA细化算法 | 第55-56页 |
| ·特征点提取 | 第56-60页 |
| ·指纹图像的总体特征与细节特征 | 第56-58页 |
| ·细节特征提取 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 实验结果及分析 | 第62-69页 |
| ·实验环境 | 第62页 |
| ·指纹图像的质量评测 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-68页 |
| ·基于PDE的修复效果图 | 第64-65页 |
| ·基于改进的PDE修复效果的对比试验 | 第65-66页 |
| ·基于改进的PDE修复效果的特征提取对比试验 | 第66-68页 |
| ·实验结果分析 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
