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基于相位相关的指纹序列图像配准新算法
基于相位相关的指纹序列图像配准新算法
摘要：指纹图像配准是指将不同时间或不同指纹感应器获取的指纹图像对齐的过程。在现实应用中，指纹图像配准技术对于指纹识别、指纹比对以及指纹数据库管理等方面有着重要的影响。本文提出了一种基于相位相关的指纹序列图像配准新算法。该算法利用图像的相位信息来找到图像之间的相对偏移量，并通过多尺度相位相关检测方法来提高配准的准确性和鲁棒性。实验证明，该算法在指纹图像配准方面具有良好的性能。
1.引言
指纹识别是一种常用的生物特征识别方法，已经广泛应用于各个领域。在指纹识别系统中，指纹图像配准是一个关键的步骤，用于将不同指纹图像对齐以便进行后续的特征提取和比对。
2.相关工作
传统的指纹图像配准方法主要基于特征点匹配或图像的亮度信息进行配准。但这些方法在处理图像之间存在较大变形或噪声的情况下容易失败。
3.方法介绍
本文提出了一种基于相位相关的指纹序列图像配准新算法。该算法通过利用图像的相位信息来找到图像之间的相对偏移量，并通过多尺度相位相关检测方法来提高配准的准确性和鲁棒性。
首先，将输入的指纹序列图像进行预处理，包括图像的平滑处理、增强处理和对比度增强等。
然后，利用相位相关方法来计算图像之间的相对偏移量。具体而言，将每个图像的相位谱与参考图像的相位谱进行相乘得到干涉图像，然后通过傅里叶变换将干涉图像转换回空域，得到相位相关图像。在相位相关图像中，峰值位置即代表了图像之间的最佳偏移量。
接下来，为了提高配准的准确性和鲁棒性，引入多尺度相位相关检测方法。通过对图像进行不同尺度的变换，可以在不同尺度下寻找到最佳的配准结果。在每个尺度下，重新计算相对偏移量，并将各尺度下的偏移量进行加权求和，得到最终的配准结果。
最后，将计算得到的偏移量应用于原始图像中，实现指纹序列图像的配准。
4.实验与结果分析
本文对该算法进行了实验验证。实验使用了公开的指纹数据库，并与传统的指纹图像配准方法进行了比较。
实验结果表明，所提出的基于相位相关的指纹序列图像配准新算法在配准准确度和鲁棒性方面取得了较好的结果。与传统方法相比，该算法在较大变形和噪声干扰下具有更好的适应性和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于相位相关的指纹序列图像配准新算法。通过利用图像的相位信息和多尺度相位相关检测方法，该算法能够实现高精度和鲁棒性的指纹图像配准。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将其应用于更广泛的领域。
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