常用的指紋圖像的分割方法有哪些？

指紋圖像的分割通過指紋圖像的質量評價后，需要改變圖像的灰度，即指紋圖像的平衡，使圖像的灰度平衡，以及圖像的統一。這些完成后，圖像也需要按照一定的算法和要求進行分割。即指紋圖像質量差，后期無法處理的圖像區域與有效區域區分，使后期處理集中在有效區域，提供特征提取精度，減少處理時間。

(1)基于方向圖的分割方法：

根據圖像紋理的方向，區分指紋區域和背景區域，然后根據不同的區域進行劃分。如果指紋紋理線不連續，圖像灰度單一，難以正確估計或部分區域變化劇烈，則該方法無法有效劃分。

(2)基于圖像的局部灰度平均值、局部標準差和局部一致性的劃分方法：

利用指紋圖像局部區域的灰度平均值、標準差和一致性，然后使用線性分類來劃分指紋圖像。局部圖像的一致性顯示了局部圖像的紋理趨勢，但這些特征不能有效地表示模糊區域。

(3)多級分割法：

是指紋圖像的多級分割，逐級減少分割范圍。例如，圖像的背景區分為一級，模糊區分為二級，模糊區分為三級。

(4)動態閾值分割法：

根據每個子塊的局部灰度對比度自動調整閾值，并根據像素的方差進行分割。該方法簡單、快速、分割效果好。具體來說，將圖像劃分為不重疊的子塊；計算每個子塊的平均灰度和灰度方差；計算方差z大值和z小值之間的差；定義動態閾值并劃分圖像；平滑操作，去除孤立塊。