指纹图像增强算法研究和加速器设计
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章.指纹识别概述 | 第6-12页 |
| ·生物识别技术和指纹识别概述 | 第6-7页 |
| ·指纹自动识别系统的组成 | 第7-11页 |
| ·指纹图像的输入 | 第7-8页 |
| ·指纹图像的预处理 | 第8-10页 |
| ·指纹图像特征提取 | 第10页 |
| ·指纹图像匹配 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章.指纹图像的增强算法研究 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·指纹图像的模型 | 第12-13页 |
| ·图像增强滤波器的设计 | 第13-14页 |
| ·空间域滤波器 | 第14-15页 |
| ·频域滤波器 | 第15-17页 |
| ·线性滤波器 | 第15-16页 |
| ·非线性滤波(基于FFT滤波的指纹增强) | 第16-17页 |
| ·Gabor滤波器 | 第17-22页 |
| ·Gabor变换简介 | 第17-18页 |
| ·Gabor滤波器图像增强的过程 | 第18-22页 |
| 第三章 指纹图像增强的硬件实现 | 第22-50页 |
| ·概述 | 第22-25页 |
| ·硬件实现的必要性 | 第22页 |
| ·系统整体结构 | 第22-25页 |
| ·算术运算单元设计 | 第25-32页 |
| ·CORDIC电路 | 第25-27页 |
| ·平方器电路的设计 | 第27-30页 |
| ·三角函数求值电路 | 第30-31页 |
| ·开方器电路 | 第31-32页 |
| ·图像归一化的硬件实现 | 第32-34页 |
| ·算法优化 | 第32-33页 |
| ·硬件实现电路 | 第33-34页 |
| 3..4 方向图计算的硬件实现 | 第34-39页 |
| ·梯度计算单元 | 第34-37页 |
| ·反正切的硬件实现 | 第37-39页 |
| ·频率估计的硬件实现 | 第39-43页 |
| ·地址产生单元的算法优化 | 第39-42页 |
| ·频率估计的方法 | 第42-43页 |
| ·Gabor滤波器的硬件实现 | 第43-50页 |
| ·公式化简 | 第43-44页 |
| ·硬件实现 | 第44-47页 |
| ·误差分析 | 第47-50页 |
| 第四章 指纹图像增强的算法改进 | 第50-64页 |
| ·Gabor滤波器的算法改进 | 第50-53页 |
| ·Gabor变换简介 | 第50-51页 |
| ·改进的Gabor滤波器 | 第51-53页 |
| ·指纹频率计算的改进算法 | 第53-60页 |
| ·DCT变换相对于用周期法求指纹频率的优点 | 第53-55页 |
| ·使用DCT求指纹频率 | 第55页 |
| ·DCT求频率的不足 | 第55-58页 |
| ·改进的DCT算法求指纹频率 | 第58-59页 |
| ·为什么不用DFT估计指纹频率 | 第59-60页 |
| ·指纹图像分割和奇异点定位新算法 | 第60-64页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·新算法简介 | 第61-64页 |
| 第五章 实验结果及未来展望 | 第64-71页 |
| ·实验结果 | 第64-69页 |
| ·硬件实现部分的实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·算法部分实验结果及分析 | 第65-68页 |
| ·利用新算法来进行图像分割和奇异点定位 | 第68-69页 |
| ·系统存在的问题 | 第69页 |
| ·未来展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
