| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·指纹识别技术的历史背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·低质量指纹识别的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本设计的具体内容和论文安排 | 第11-14页 |
| 第2章 传统图像增强算法对指纹图像的处理 | 第14-22页 |
| ·灰度变换 | 第14-15页 |
| ·直方图均衡化 | 第15-17页 |
| ·图像平滑 | 第17-18页 |
| ·中值滤波 | 第18-19页 |
| ·低通滤波 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于Log-Gabor滤波与方向滤波的指纹增强 | 第22-42页 |
| ·基于Log-Gabor滤波的指纹增强 | 第22-31页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·图像正规化 | 第22-23页 |
| ·求取方向图 | 第23-27页 |
| ·指纹脊线频率估计 | 第27-29页 |
| ·Log-Gabor滤波处理及实验仿真 | 第29-31页 |
| ·基于方向滤波的指纹增强 | 第31-41页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·有效的方向滤波方法 | 第32-36页 |
| ·经典的方向滤波与滤波器仿真结果分析 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 指纹图像的细化与特征提取 | 第42-55页 |
| ·指纹图像的细化 | 第42-49页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·连通概念及相关定义 | 第43-44页 |
| ·经典数学形态学细化算法 | 第44-46页 |
| ·OPTA细化算法 | 第46-49页 |
| ·特征点提取 | 第49-53页 |
| ·特征点类型 | 第49-50页 |
| ·局部细节特征提取方法与仿真 | 第50-52页 |
| ·利用特征提取评价增强算法的优劣 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于脉冲耦合神经网络的指纹识别 | 第55-66页 |
| ·指纹识别设计 | 第55-56页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·指纹图像识别流程设计和原理 | 第55-56页 |
| ·脉冲耦合神经网络(PCNN)的模型与算法 | 第56-64页 |
| ·基于PCNN的指纹识别 | 第56-57页 |
| ·PCNN的传统模型 | 第57-58页 |
| ·PCNN的改进模型 | 第58-59页 |
| ·无耦合链接算法 | 第59-60页 |
| ·耦合链接算法 | 第60-62页 |
| ·算法参数设置准则 | 第62-63页 |
| ·实验数据对比及指纹识别仿真分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |