초록
본 논문은 지문 영상에 대한 스펙트럼 특성을 추출, 이를 영상 개선기술에의 활용을 위하여 처리단위를 $1{\times}64$의 부영역으로 설정하고 레코드의 길이를 32, 16, 8로 설정하여 지문영상의 스펙트럼 특성을 추출하였으며, 이를 영상의 재 합성과정에 적용, 개선된 명암값 영상을 획득하였다. 또한 무손실 JPEG을 근거, 지문영사에 대한 최적의 호프만 표 및 최적의 예측기 선정을 목적으로 7개의 예측기에 대한 예측오차 분포특성을 실험적으로 추출, 모델링 과정을 수행하여 새로운 호프만 표를 제안하였으며 이를 이용하여 지문영상에 대한 압축과 최적의 예측기를 선정하였다.
This paper aims to extract characteristics of the spectrum of fingerprint image and to apply them to image enhancement techniques in spatial frequency domain. Based on 1$\times$64 window as a processing unit and the different record lengths(32, 16, 8), the estimate of power spectrum density for each length was made. Each acquired spectrum characteristics was applied to the re-synthesis process of the fingerprint image, an improved gray scale image was obtained. In order to select an optimal predictor and the Huffman table for the fingerprint iamge, the lossless JPEG algorithm was used. Experiments were performed for extracting distribution characteristics for the each of 7 predictors from the fingerprint image and modeling processes, and the result was applied to the data compression algorithm and the selection of the optimal predictor.
