基于DWT的指纹图像的增强研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·生物识别技术 | 第9-11页 |
| ·生物识别技术简介 | 第9页 |
| ·生物识别系统结构 | 第9-10页 |
| ·生物识别技术的种类及性能对比 | 第10-11页 |
| ·生物识别系统的工作模式 | 第11页 |
| ·自动指纹识别技术 | 第11-17页 |
| ·指纹特征的描述 | 第11-15页 |
| ·指纹识别系统组成 | 第15-16页 |
| ·指纹识别的研究历史及现状 | 第16-17页 |
| ·指纹增强的研究现状 | 第17-19页 |
| ·存在问题 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 小波变换的理论概述 | 第22-32页 |
| ·小波分析的由来及发展 | 第22页 |
| ·小波变换定义 | 第22-24页 |
| ·小波分析性质 | 第24-25页 |
| ·小波变换的特点 | 第25页 |
| ·小波变换的应用 | 第25-26页 |
| ·多分辨率分析 | 第26-28页 |
| ·Mallat 算法 | 第28-32页 |
| 第三章 基于中值滤波与小波变换的指纹图像去噪方法 | 第32-40页 |
| ·算法思想及研究内容 | 第32-33页 |
| ·指纹图像的裁剪 | 第33-34页 |
| ·指纹图像的中值滤波 | 第34页 |
| ·小波分解技术要点 | 第34-35页 |
| ·小波基选择 | 第34-35页 |
| ·分解层数的选择 | 第35页 |
| ·基于小波变换模极大值及小波阈值的去噪方法研究 | 第35-38页 |
| ·小波变换模极大值与Lipchitz 指数的关系 | 第36页 |
| ·含有噪声的指纹图像小波系数分析 | 第36页 |
| ·基于小波变换模极大值与小波阈值的去噪算法设计 | 第36-37页 |
| ·具体实现步骤 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| 第四章 基于小波变换的指纹图像增强方法 | 第40-53页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·算法的思想分析与研究内容 | 第40-42页 |
| ·指纹图像的规格化 | 第42-43页 |
| ·低频子图的Gabar 滤波增强 | 第43-46页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第43-45页 |
| ·低频子图的纹线方向和频率估计 | 第45-46页 |
| ·高频子图的方向滤波 | 第46-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第53页 |
| ·进一步的工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 研究生期间发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
