小波變換的虹膜去噪算法
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標(biāo)簽：小波變換(29560)
為了解決虹膜識別過程中睫毛噪聲干擾的問題，提出了一種基于形態(tài)學(xué)算子和小波變換相結(jié)合的睫毛抑制算法。該算法首先將虹膜圖像中的睫毛區(qū)域模擬成背景圖像中的“裂縫”，通過形態(tài)學(xué)膨脹算子對裂縫區(qū)域進(jìn)行像素填充，然后利用小波變換的多分辨率特性，對變換后的高頻系數(shù)進(jìn)行非線性小波閾值處理，低頻部分進(jìn)行反銳化掩膜，最后經(jīng)小波逆變換重構(gòu)虹膜圖像。樣本仿真實驗表明：該算法可以使Daugman和Wildes定位算法的精確度分別提高2.1%和2.43%，定位時間相對減少24. 3%和22. 6%。
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