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摘要
为了更好的保留指纹图像中的局部细节和指纹图像去噪问题,本文将指纹图像和手指的姿态分别作为输入和输出,将指纹转化为由手指中心和方向定义的手指坐标系。建立了涵盖主要指纹图案类型的高质量训练样本,通过对原型定向场的空间分布和姿态估计进行分析,提出了一种基于局部方向场的非局部均值(NLM-LOF)方法。对仿真图像和真实图像的实验结果表明,所提出的方法在保持指纹图像边缘和细节的同时能够有效抑制噪声,并在定性度量和视觉比较方面形成了一种新的非局部均值方法。
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为了更好的保留指纹图像中的局部细节和指纹图像去噪问题,本文将指纹图像和手指的姿态分别作为输入和输出,将指纹转化为由手指中心和方向定义的手指坐标系。建立了涵盖主要指纹图案类型的高质量训练样本,通过对原型定向场的空间分布和姿态估计进行分析,提出了一种基于局部方向场的非局部均值(NLM-LOF)方法。对仿真图像和真实图像的实验结果表明,所提出的方法在保持指纹图像边缘和细节的同时能够有效抑制噪声,并在定性度量和视觉比较方面形成了一种新的非局部均值方法。
