【摘要】：指纹图像增强的方法较多，常见的如通过8域法计算方向场与设定合适的过滤阈值。平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。图像二值化后，不仅可以大大减少数据储存量，而且使得后面的判别过程少受干扰，大大简化其后的处理。指纹图像细化处理。图像细化就是将脊的宽度降为单个像素的宽度，得到脊线的骨架图像的过程。
2.2.4 指纹图像处理技术
指纹图像预处理主要是为特征值提取的有效性和准确性作准备。一般包括如下过程:
(1)指纹图像增强。其目的主要是为了减少噪音，增强脊谷对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取。指纹图像增强的方法较多，常见的如通过8域法计算方向场与设定合适的过滤阈值。处理时依据每个像素处脊的局部走向，会增强在同一方向脊的走向，并且在同一位置，减弱任何不同于脊的方向。
(2)指纹图像平滑处理。平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的像素与其周期灰阶差的均方值作为阈值来处理的。
(3)指纹图像二值化。在原始灰度图像中，各像素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。在实际处理中只需知道像素是不是脊线上的点，而无须知道它的灰度。所以每一个像素对判定脊线来讲，只是一个“是与不是”的二元问题。所以，指纹图像二值化是对每一个像素点按事先定义的阈值进行比较，大于阈值的，使其值等于255(假定)，小于阈值的，使其值等于0。图像二值化后，不仅可以大大减少数据储存量，而且使得后面的判别过程少受干扰，大大简化其后的处理。
(4)指纹图像细化处理。图像细化就是将脊的宽度降为单个像素的宽度，得到脊线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了脊线形态，为之后的特征值提取做好了准备。由于所关心的不是纹线的粗细，而是纹线的有无，因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应先将指纹脊线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得脊线成为只有一个像素宽的细线，这将非常有利于下一步的分析，如图2-6所示。
图2-6 图像预处理过程示意图
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