常用的指纹图像的分割方法有哪些？

指纹图像的分割通过指纹图像的质量评价后，需要改变图像的灰度，即指纹图像的平衡，使图像的灰度平衡，以及图像的统一。这些完成后，图像也需要按照一定的算法和要求进行分割。即指纹图像质量差，后期无法处理的图像区域与有效区域区分，使后期处理集中在有效区域，提供特征提取精度，减少处理时间。

(1)基于方向图的分割方法：

根据图像纹理的方向，区分指纹区域和背景区域，然后根据不同的区域进行划分。如果指纹纹理线不连续，图像灰度单一，难以正确估计或部分区域变化剧烈，则该方法无法有效划分。

(2)基于图像的局部灰度平均值、局部标准差和局部一致性的划分方法：

利用指纹图像局部区域的灰度平均值、标准差和一致性，然后使用线性分类来划分指纹图像。局部图像的一致性显示了局部图像的纹理趋势，但这些特征不能有效地表示模糊区域。

(3)多级分割法：

是指纹图像的多级分割，逐级减少分割范围。例如，图像的背景区分为一级，模糊区分为二级，模糊区分为三级。

(4)动态阈值分割法：

根据每个子块的局部灰度对比度自动调整阈值，并根据像素的方差进行分割。该方法简单、快速、分割效果好。具体来说，将图像划分为不重叠的子块；计算每个子块的平均灰度和灰度方差；计算方差z大值和z小值之间的差；定义动态阈值并划分图像；平滑操作，去除孤立块。