用迭代法求指纹图像中的阀值
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与直方图法相比，迭代法的计算量会大一些，但是它会找到任意指纹图像的最优阀值。 对上述四幅指纹图像按文中提到的迭代方法进行迭代计算，最后得到的阀值如表1所示，它们在不同迭代初值下的迭代次数如表2所示。
表1 指纹图像的最优阀值 本文引用地址：//www.cghlg.com/article/161759.htm
3 实验结果
本文按照上面的迭代法对不同的指纹图像进行迭代计算，求出其最优阀值，如图3、图4、图5、图6所示。这些指纹图像中前面三个是用光学传感器采集的，后面一个是用电容传感器的采集的，大小不完全一样。首先给出每一帧指纹图像的直方图，然后列表给出了它们的最优阀值，以及它们在不同初值下的迭代次数。
| 图像编号 | 图像3 | 图像4 | 图像5 | 图像6 |
| 最优阀值 | 140 | 173 | 184 | 138 |
表2
| 初始值/次数 | 图像3 | 图像4 | 图像5 | 图像6 |
| 50 | 迭代失败 | |||
| 100 | 6 | 6 | 6 | 4 |
| 128 | 5 | 5 | 5 | 3 |
| 140 | 1 | 5 | 5 | 2 |
| 170 | 5 | 3 | 4 | 3 |
| 200 | 6 | 3 | 3 | 4 |
| 240 | 迭代失败 | 4 | 4 | 迭代失败 |
从表2可以看出，在不同的迭代初值下迭代次数并不完全相同，特别是当初值迭得特别小或特别大时还会出现迭代失败的情况，因此迭代初值的选取非常关键。从表1可以看到，同一类型的传感器得到的阀值相差很小，而不同类型的传感器得到的阀相差较大。因此，对某一种类型的传感器，可以采取自适应的方式调节初值。这样初值就会很接近最后的阀值，迭代次数也会相应减少。
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