一种CycleGAN结合膨胀卷积的指纹图像增强方法

作者：陈涛^*; 魏为民; 申林帅

来源：国外电子测量技术, 2022, 41(09): 47-53.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2204009

• 指纹
• 图像增强
• 循环生成对抗网络
• 图像分割
• 膨胀卷积

针对指纹图像存在边缘特征信息丢失，图像整体增强效果不佳而导致指纹识别率低下的问题，结合循环生成对抗网络(CycleGAN)与膨胀卷积(DCNN)提出一种提取指纹细节特征的图像增强方法。首先，生成器U-Net对指纹图像进行分割和重建，不断训练以达到指纹清晰的目的；其次，为了提取到更多指纹边缘细节特征，通过引入膨胀卷积扩大提取范围使生成的指纹图像更加完整；最后，鉴别器与生成器形成对抗关系促使生成的图像质量更高。与当前指纹图像增强方法对比，所提方法在峰值信噪比上分别提高了2.72和1.95,在结构相似性指数上分别提高了9.2%和2.2%,在各项性能指标上均表现优异。实验结果表明，该方法能更高效还原出指纹特征信息，使指纹图像得到明显增强并取得了较高的识别率。

• 单位
  上海电力大学