| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.2 背景与意义 | 第17-19页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第19-25页 |
| 1.4 存在的问题及本文研究的重点 | 第25-27页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和组织结构 | 第27-31页 |
| 2 结合加权线性投影分析和方向扩散的指纹方向场重建 | 第31-53页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 基于加权线性投影分析的指纹块方向估计 | 第32-37页 |
| 2.3 基于方向扩散的指纹方向场重建 | 第37-44页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 2.5 小结 | 第52-53页 |
| 3 根植于频谱扩散的基于具有方向选择性的2D自适应Chebyshev带通滤波器的指纹增强 | 第53-73页 |
| 3.1 引言 | 第53-55页 |
| 3.2 指纹图像预增强 | 第55-56页 |
| 3.3 指纹图像块增强 | 第56-62页 |
| 3.4 指纹图像增强 | 第62-68页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第68-72页 |
| 3.6 小结 | 第72-73页 |
| 4 结合方向高斯带通滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强 | 第73-88页 |
| 4.1 引言 | 第73页 |
| 4.2 受限玻尔兹曼机 | 第73-74页 |
| 4.3 指纹方向高斯带通滤波增强 | 第74-78页 |
| 4.4 基于深度玻尔兹曼机的指纹图像重构 | 第78-82页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第82-86页 |
| 4.6 小结 | 第86-88页 |
| 5 结合Gabor滤波和分类字典学习的指纹增强 | 第88-104页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 分类字典构建 | 第89-91页 |
| 5.3 基于分类字典学习的指纹图像块增强 | 第91-93页 |
| 5.4 结合Gabor滤波和分类字典学习的指纹增强 | 第93-98页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第98-103页 |
| 5.6 小结 | 第103-104页 |
| 6 基于分类耦合字典的指纹图像超分辨率稀疏表示 | 第104-117页 |
| 6.1 引言 | 第104-105页 |
| 6.2 基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重构 | 第105-106页 |
| 6.3 分类耦合字典构建 | 第106-109页 |
| 6.4 指纹图像超分辨率重构 | 第109-110页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第110-116页 |
| 6.6 小结 | 第116-117页 |
| 7 总结与展望 | 第117-121页 |
| 7.1 总结 | 第117-119页 |
| 7.2 展望 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-132页 |
| 作者简历 | 第132-134页 |
| 学位论文数据集 | 第134页 |
