基于ARM的不同场合指纹细节点提取.pdf

本文主要探讨了在基于ARM处理器的平台上，针对不同质量的指纹图像进行细节点提取的两种算法：改进的8邻域特征提取算法和SU SAN（Stable Unified Scale and Orientation for Noise-Robust Feature Detection）指纹特征提取算法。这两种方法都是为了从指纹图像中获取真实的细节特征，同时去除噪声或污染导致的伪细节。 8邻域特征提取算法是针对清晰度较高的指纹图像设计的。该算法通过分析指纹图像的8个相邻像素，确定局部特征点，如端点和分叉点。这种算法在处理高清晰度指纹时表现出较好的效果，但对于低质量、模糊的指纹图像可能无法有效提取特征。 SU SAN算法则是一种更为鲁棒的特征检测方法，适用于包括模糊指纹在内的各种图像质量。SU SAN算法通过考虑尺度和方向的变化，可以在二值图像中直接提取特征点，对噪声具有较强的抵抗能力。相比8邻域算法，SU SAN在处理模糊图像时能提供更稳定的结果。 文章在MATLAB环境下对这两种算法进行了比较，分析了它们的优缺点以及适用场合。实验表明，SU SAN算法在处理低质量指纹图像时具有更快的速度和更高的准确性，而8邻域算法在清晰指纹图像的处理上表现良好。 此外，该研究还在ARM处理器平台上验证了这两种算法的实际性能，这对于嵌入式系统的应用具有重要意义，因为ARM处理器因其低功耗和高性能被广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。通过在ARM平台上实现这些算法，可以开发出适用于各种场合的指纹识别系统，如手机、门禁系统等。 该研究提供了在不同条件下选择合适指纹细节点提取算法的依据，并为ARM处理器上的指纹识别技术优化提供了理论支持。通过结合这两种方法的优点，可以构建更加高效、准确的指纹识别系统，适应不同质量和应用场景的需求。