Глава 4 Результаты исследования

Анализ публикаций последних лет и накопленный практический опыт в области создания современных АДИС различного назначения со всей определенностью указывают на то, что комплексное решение всего спектра проблем, возникающих при разработке биометрической аппаратуры данного класса, требует специальных методологических, алгоритмических и программных средств. В рамках этих средств необходимо оптимальным образом учитывать характер и уникальные особенности пространственно-топологической структуры и геометрии ДИ, специфику реализуемых целевых функций и используемого технического обеспечения, а также диктуемые ими ограничительные условия. По существу, речь идет о настоятельной необходимости внедрения новых высокопроизводительных гибких технологий преобразования и анализа дактилоскопической информации, представляющих собой эффективную альтернативу универсальным классическим методам теории цифровой обработки изображений, применяемым в этой области.

В данной работе была произведена разработка и реализация алгоритмов одного из важнейших этапов обработки ДИ – сегментации. Работа велась над

· алгоритмом сегментации с глобальным порогом на основе гистограммы изображения,

· алгоритмом на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку,

· алгоритмом адаптивной пороговой обработки.

Методы с глобальной пороговой обработкой и методы на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку, показали себя, как методы, работающие с высокой скоростью, но не дающие тех результатов качества, которые удается получить при обработке полутоновых изображений методом с применением адаптивной пороговой обработки.

Заключение.

Прогресс развития современных АДИС находится в прямой зависимости от успехов в области совершенствования применяемых технологий КА латентных ДИ и следов. Ключевыми этапами КА, оказывающими решающее влияние на скоростные и качественные характеристики процесса, являются скелетизация, логическая коррекция и кодирование ДИ, которые получаются из входных изображений на этапе бинаризации.

Работа по разработке новых алгоритмов бинаризации изображений, и в частности ОП, является попыткой решения не только проблем, существующих в дактилоскопии, но и проблем, входящих в одну из областей ИТ – цифровую обработку изображений. А значит, имеет своей целью способствовать развитию информационных технологий.

Список литературы к реферату.

1. Методы, алгоритмы и программное обеспечение гибких информационных технологий для автоматизированных идентификационных систем: Сб. научн. ст. - Мн.:БГУ. - 1999. - 182 с.

2. Селянинов М.Ю., Чернявский Ю.А. Сегментация дактилоскопических изображений в автоматизированных информационных системах // Информатика - 2005. - №2. - С. 86 - 92.

3. Методы классификационного экспресс-анализа дактилоскопических изображений для верификационных систем / А.А. Коляда, В.В. Ревинский, М.Ю. Селянинов, Ю.А. Чернявский // Электроника - 2003. - №4. - С. 38 - 40.

4. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. - М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

5. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. - Мн.: Амалфея, 2000. - 304 с.

6. Методы компьютерной обработки изображений / Ред. Сойфер В.А. - М.: Физматлит, 2001. - 784 с.

7. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие / И.С. Грузман, В.С. Киричук и др. - Новосибирск, НГТУ, 2002. - 352 с.

 

Предметный указатель к реферату.

 

А

адаптивный алгоритм................ 15

адаптивный порог........................ 7

Б

бимодальный................................ 7

бинаризация................................. 5

Г

гистограмма................................. 7

глобальный порог........................ 7

градиентяркости.......................... 9

Д

динамический порог.................... 7

дисперсия.............................. 10, 11

И

ИТ................................................. 4

К

КА............................................... 21

Л

локальный порог.......................... 7

М

методБернсена........................... 12

методНиблацка.......................... 14

метод Отса.................................... 9

методЧоуиКанеко.................... 12

методЭйквила............................ 13

О

область изображения................... 5

оптимальный порог..................... 9

П

пороговое преобразование.......... 5

С

сегментация.................................. 5

Т

точкаобъекта............................... 6

точкафона.................................... 6

Э

энтропиягистограммы.............. 11

 

Интернет ресурсы в предметной области исследования.

1. http://msdn.microsoft.com – достаточно полный справочник по программированию с использованием продуктов Microsoft. Дата доступа 10.12.2008.

2. http://wikipedia.org – открытая энциклопедия, содержащая большое количество статей и ссылок по различным областям знаний. Дата доступа 10.12.2008.

3. http://google.com – поисковый сервер, позволяющий быстро найти информацию. Дата доступа 10.12.2008.

4. http://rambler.ru – поисковый сервер в русскоязычном интернете. Дата доступа 10.12.2008.

Действующий личный сайт в WWW

http://tigralion.narod.ru/