此回购包含AAAI 2021论文的代码和结果： ， | | | （Google CoLab） 拟议的两阶段框架概述。 首先，我们提出了一个用于水印检测，删除和恢复的多任务网络SplitNet。 然后，我们提出了RefineNet，以使用预测的蒙版和从上一阶段恢复的背景对学习区域进行平滑处理。 因此，我们的网络可以在没有任何人工干预的情况下以端到端的方式进行培训。 注意，为清楚起见，我们没有显示所有编码器和解码器之间的任何跳过连接。 整个项目将于2021年1月（几乎）发布。 数据集 我们合成了四个不同的数据集进行训练和测试，您可以通过下载该数据集。 预训练模型 其他经过预先训练的模型仍在重组和上传中，它将很快发布。 演示版 可以在google colab中建立一个易于使用的在线演示。 本地演示将很快发布。 前提条件 pip install -r requirements.

对于指纹的特征提取包含几个步骤，脊线增强、脊线分割、脊线细化、细节点检测和细节点验证，本次大作业需要针对已经增强的指纹图片进行后续几个步骤，通过多种形态学算法进行分割、细化、细化后处理，找到其中的端点和分叉点，而指纹周边的伪细节点需要被去除。

指纹识别具体流程（二值化、细化等等），VC++6.0实现，适合本科研究生毕业设计

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细化算法包括 beforethin Hilditch细化算法 Pavlidis细化算法Pavlidis细化算法等代码详细自己可以改写

全国各个省市县政区位置图kml文件（细化到村级） 项目开发过程中用到省市县级kml文件，找了很久，真实可用，有需要的欢迎下载 一共五个包，分开传的

opencv函数实现二值图像边缘细化操作

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包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 描述 中国科技大学图像测量的五个实验，包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 实验一 图像平滑和图像增强 实验包括图像平滑和图像增强。分别采用空间邻域平均、中值滤波、最大值和最小值滤波等方法实现对采集到的灰度图像的平滑处理，并利用空域图像锐化方法。锐化图像（其中 α 是用于控制锐化程度的可选因素）以去除噪声并增强细节信息，例如图像的轮廓边缘。 实验2 图像边缘检测 本实验中图像边缘检测采用一阶微分算子priwitt算子和平滑算子对实验1中平滑增强的灰度图像进行边缘检测。 实验 3 图像阈值化和图像细化 这个实验是图像的阈值化和细化。它主要利用图像的灰度直方图来确定相应的分割阈值，并将图像划分为物体和背景。在本实验中，我们使用 S.Watanabe 方法选择阈值对图像进行二值化，并使用 Deutsch 方法对二值化图像进行细化。 实验 4 面积测量 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

指纹图像处理包括滤波、归一化、图像分割、图像增强、二值化、细化以及特征提取。