指紋圖像增強(qiáng)算法研究和加速器設(shè)計(jì).pdf

1、本文對(duì)常見(jiàn)的各指紋增強(qiáng)算法進(jìn)行了分析，總結(jié)了各自的優(yōu)點(diǎn)和不足，并對(duì)濾波器的參數(shù)選擇進(jìn)行了討論；Gabor濾波器由于在時(shí)域和頻域都有較好的特性，并且有較小的塊效應(yīng)，成為最流行的圖像增強(qiáng)方法；但是Gabor濾波的方法運(yùn)算量比較大，很難在嵌入式系統(tǒng)中應(yīng)用.為了滿足嵌入式系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性需求，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，使用硬件對(duì)它進(jìn)行了加速，并對(duì)其進(jìn)行了性能和誤差分析。根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，提出的實(shí)現(xiàn)方法完全能夠滿足實(shí)時(shí)指紋處理的需求，并且通過(guò)優(yōu)化運(yùn)算單元和數(shù)據(jù)

2、存取降低了系統(tǒng)功耗。而且所提出的改進(jìn)算法不但滿足VLSI實(shí)現(xiàn)的需要，也適用于嵌入式軟件的優(yōu)化。 為了提高圖像增強(qiáng)的質(zhì)量，在原有的Gabor增強(qiáng)算法基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的Gabor濾波器，并且采用改進(jìn)的DCT算法進(jìn)行指紋頻率估計(jì)，取得了較好的處理效果；另外，基于DCT變換提出了新的指紋圖像分割算法和奇異點(diǎn)定位算法。 實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的算法比原有算法能更好的提高指紋圖像質(zhì)量，更準(zhǔn)確的估計(jì)出指紋頻率，更有效的進(jìn)行指紋圖像的分割