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李慧娜,郭超峰,平源.灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用[J].数据采集与处理,2012,27(1):
灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用
The Application of Gray Level Co-occurrence Matrix for Fingerprint Segmentation
投稿时间:2011-02-16  最后修改时间:2011-05-05
DOI:
中文关键词:  指纹图像分割;纹理特征;灰度共生矩阵;二次统计特征;对比度方差
英文关键词:fingerprint segmentation;textural features; gray level co-occurrence matrix; second order statistical characteristics ; contrast variance
基金项目:河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2009GGJS-120)
作者单位E-mail
李慧娜 许昌学院 leehuina@126.com 
郭超峰 许昌学院  
平源 北京邮电大学  
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中文摘要:
      指纹图像分割是自动指纹识别系统的关键步骤之一。通过分析指纹图像的灰度级数、位移量及相对方向与其灰度共生矩阵的二次统计特征之间的关系,提出了一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。该算法先将指纹图像分割成矩形块,得到每个矩形块在不同相对方向上的灰度共生矩阵的对比度,然后将其对比度方差与预设阈值进行比较,完成前景或背景区的快速判断。分析和实验表明,该算法分割指纹效果较好,并且对不同的采集环境和图像质量都体现出较强的健壮性。
英文摘要:
      Fingerprint segmentation has been considered as one of the critical processes of the automatic fingerprint identification system. Following the analysis of the relationship between the second order statistical characteristics and the grey-scale level, the offset value and the relative direction, an innovative fingerprint segmentation algorithm based on the gray level co-occurrence matrix (GLCM) is thus presented. Firstly, the fingerprint is split into a number of rectangular blocks to get the contrasts of GLCM for each in different directions. And then, to judge for whether a rectangular block is the prospect region or not, the proposed algorithm compares its variance of the contrast with the predefined threshold. The theoretical analysis and experiment results on the FVC2004 show that the proposed algorithm performs well and is robust in handling the varied qualities of fingerprint images collected in any circumstance.
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