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基于Curvelet变换的指纹图像去噪基于Curvelet变换的指纹图像去噪摘要：随着计算机技术的发展和应用领域的不断扩大，指纹识别作为一种生物特征识别技术，得到了广泛的应用。然而，在指纹图像采集过程中，常常会受到噪声的干扰，影响指纹识别的准确性和可靠性。本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法，通过利用Curvelet变换的多尺度和多方向的特点，在保留细节信息的同时，有效地去除噪声，提高指纹识别的性能。实验结果表明，该方法在指纹图像去噪方面具有较好的效果。关键词：指纹图像、去噪、Curvelet变换1.引言指纹识别作为一种生物特征识别技术，具有唯一性、普遍性和稳定性等特点，应用广泛。然而，由于指纹图像采集设备或环境等原因，指纹图像常常受到噪声的干扰，影响了指纹识别的准确性和可靠性。因此，研究指纹图像去噪方法，对于提高指纹识别系统的性能具有重要意义。2.Curvelet变换简介Curvelet变换是一种多尺度、多方向的图像变换方法，能够提取图像的局部特征，适用于表示具有曲线和纹理的图像。Curvelet变换通过构造尺度域和方向域，能够对图像进行分解和重构，实现图像的去噪和特征提取等操作。3.基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法。具体步骤如下：3.1指纹图像预处理首先对采集的指纹图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化和边缘检测等操作，以便提取出指纹的形状和纹理特征。3.2Curvelet变换对预处理后的指纹图像进行Curvelet变换，通过尺度域和方向域的构造，提取出图像中的局部特征。3.3噪声分析利用Curvelet变换得到的图像特征，进行噪声分析，确定噪声的类型和分布规律。3.4去噪处理根据噪声的类型和分布规律，结合Curvelet变换的多尺度和多方向的特点，设计去噪算法，对图像进行去噪处理，保留细节信息的同时，有效地去除噪声。3.5指纹图像重构将去噪处理后的图像进行重构，恢复原始图像的形状和纹理特征。4.实验结果分析通过对多个不同噪声强度和噪声类型的指纹图像进行去噪处理，实验结果表明，基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法在减弱噪声的同时，保留了指纹图像的细节信息，提高了指纹识别的准确性和可靠性。5.结论本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法，通过利用Curvelet变换的多尺度和多方向的特点，实现了指纹图像的去噪和特征提取。实验结果表明，该方法在指纹图像去噪方面具有较好的效果，为提高指纹识别的性能提供了有力的技术支持。参考文献：[1]陈瑞,张志扬.基于Curvelet变换的指纹图像去噪方法[J].计算机工程与科学,2015,37(12):274-275.[2]张光,黄丽.基于Curvelet的指纹图像检测算法[J].计算机科学,2016,43(2):128-131.[3]

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