指纹图像预处理毕业论文

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1、摘要指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。本文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强

2、、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。关键字:指纹图像预处理、二值化、对比度、特征点提取1.1指纹及其识别指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二[1]。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索[2]，使得指纹识别技术得到了飞快的发展。现今鉴别

3、指纹方法已经电脑化，使鉴别程序更快更准。指纹识别技术源于19世纪初，科学家依靠指纹纹脊式样的唯一性和式样终生不改变的特性[7]，把某个人同他的指纹对应起来，通过采集他的指纹并与预先保存的指纹进行比较来验证其真实身份。随着现代科技的不断进步与广泛应用，可靠高效的个人身份识别变得越来越需要，每个人的指纹具有惟一性，终身不变，难以伪造，因此指纹识别是替代传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法[1]。指纹图像本身的信息量和数据量是很大的因此直接基于指纹图象的匹配识别是不可取的，而要采用专门高教的指纹识别与处理方法。指纹识别的一般过程

4、是指纹图象预处理、指纹特征提取和特征匹配。但由于采集设备噪声干扰、指纹采集时手指皮肤的干燥程度、汗渍、污渍等原因使待分析的指纹图像噪声较多并对细节点有较强干扰，影响指纹的特征提取[16]。指纹图像是通过将模拟信号采样量化后，以矩阵形式存入计算机，图像平滑处理指纹图像生成方向数组后，为了消除较强烈的局部噪声干扰，需要对生成的方向数组图像进行预处理。预处理是指纹识别的前提，也是整个工作的基础，因此指纹图象预处理工作的好坏直接关系到指纹特征提取的可行性和准确性。1.2指纹识别算法概述指纹是手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，这些纹路就是

5、通常所说的脊和谷[4]。指纹虽小，但它蕴涵了大量信息。其中，包括纹型在内的全局特征，为指纹的分类提供了基础；同样，指纹还有许多局部特征(根据美国国家标准局规定，包括脊末梢、分岔点、复合特征和未定义四种)，称为细节点(Minutia)。不同人的指纹的细节点是唯一的、稳定不变的，这为指纹识别提供了可能。目前，最常用的方法是用FBI提出的指纹细节点模型来做细节匹配[2]。而最常用的细节特征有脊末梢和分支点两种。基于点模式匹配的自动指纹识别系统(AFIS)的基本流程一般由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹配几部分组成。首先，指纹要通过

6、指纹采集设备(常见的有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器)转化为计算机内的数字图像(一般为灰度图)。由于采集过程中难免因手指或仪器的原因而使图像存在较多的噪声，所以为了使图像更清晰以便于后续特征提取，必须对采集到的图像进行增强和滤波，并进一步二值化、细化[5]。之后，在细化后的点线图上提取特征值，删除伪特征值，最终得到用于匹配的细节点。采集到的图像细节点与模板中的细节点进行比对，最终完成指纹匹配。各个环节环环相扣，对整个系统都起着十分重要的作用。本文着重研究了图像预处理和细节特征提取这两个关键部

7、分。1.3采集指纹图像的技术获得良好的指纹图像是一个十分复杂的问题。因为用于测量的指纹仅是相当小的一片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。目前所用的指纹图像采集设备，基本上基于三种技术基础：光学技术、半导体硅技术、超声波技术。1.光学技术[10]　　借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件（CCD）上，进而形成脊线（指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线）呈黑色、谷线（纹线之间的凹陷部分）呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰

8、度指纹图像。　　光学的指纹采集设备有明显的优点：它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到500DPI的较高分辨率等。缺点是：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光