【正文】 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)學(xué)院（系）： 專業(yè)班級(jí)： 學(xué)生姓名： 指導(dǎo)教師： 1 緒 論、指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的歷史、現(xiàn)狀和未來(lái)自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)是一種有著廣泛應(yīng)用背景的身份鑒定技術(shù)。本論文主要介紹了自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的指紋圖像處理和指紋匹配兩部分。指紋識(shí)別的基本原理為：采用細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)模型來(lái)做細(xì)節(jié)匹配，即對(duì)指紋的脊線末梢和指紋的脊線分支點(diǎn)提取特征點(diǎn)來(lái)鑒定指紋。具體的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)框圖見圖11。 圖11 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)框圖考古證實(shí)，公元前7000年到6000 年以前，古敘利亞和中國(guó)，指紋作為身份鑒別己經(jīng)開始應(yīng)用?？脊虐l(fā)現(xiàn)，在這個(gè)時(shí)代，一些粘土陶器上留有陶藝匠人的指紋，中國(guó)的一些文件上印有起草者的大拇指指紋，在 Jercho 的古城市的房屋留有磚匠一對(duì)大拇指指紋的印記等。雖然指紋的一些特征己經(jīng)被人們認(rèn)識(shí)和接受而不能證明，但指紋己廣泛應(yīng)用社會(huì)的各個(gè)方面。19世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認(rèn)的指紋的兩個(gè)重要特征：一是兩個(gè)不同手指的指紋脊線的式樣(ridge pattern)不同，另外一個(gè)是指紋脊線的式樣終生不改變。這個(gè)研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應(yīng)用。(主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次應(yīng)用，然后是1901年的蘇格蘭，20世紀(jì)初其他國(guó)家也相繼應(yīng)用到犯罪鑒別中) 20世紀(jì) 60年代，由于計(jì)算機(jī)可以有效的處理圖形，人們開始著手研究利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理指紋。從那時(shí)起，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng) AFIS在法律實(shí)施方而的研究和應(yīng)用在世界許多國(guó)家展開。20世紀(jì)80年代，個(gè)人電腦、光學(xué)掃描這兩項(xiàng)技術(shù)的革新，使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實(shí)，從而使指紋識(shí)別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用，比如代替IC卡?，F(xiàn)在(90 年代后期)，低價(jià)位取像設(shè)備的引入及其飛速發(fā)展，可靠的比對(duì)算法的發(fā)現(xiàn)為個(gè)人身份識(shí)別應(yīng)用的增長(zhǎng)提供了舞臺(tái)。對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)來(lái)說(shuō)，被廣泛接受意味著在影響千萬(wàn)人的日常生活的各個(gè)地方使用。通過取代個(gè)人識(shí)別碼和口令，指紋識(shí)別技術(shù)可以阻止非授權(quán)的訪問，可以防止盜用 ATM、蜂窩電話、智能卡、桌面 PC、工作站及其計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；在通過電話、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的金融交易時(shí)進(jìn)行身份認(rèn)證；在建筑物或工作場(chǎng)所，指紋識(shí)別技術(shù)可以取代鑰匙、證件、圖章和卡閱讀器。然而，必須指出的是，指紋識(shí)別技術(shù)到目前在國(guó)內(nèi)乃至世界上仍未普及，其主要原因是：(1)速度慢，目前一般系統(tǒng)辨別時(shí)需要數(shù)秒鐘甚至更長(zhǎng)；(2)價(jià)格高，系統(tǒng)過于昂貴；(3)性能差，錯(cuò)誤拒識(shí)率（False Reject Rate：FRR）和錯(cuò)誤接受率（FalseAccepted Rate：FAR）過高。因此，對(duì)快速而精確的指紋識(shí)別方法的研究有著重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automated Fingerprint Identification System：AFIS)主要包括指紋圖像提取子系統(tǒng)、指紋識(shí)別子系統(tǒng)和指紋壓縮存儲(chǔ)子系統(tǒng)幾個(gè)部分組成。其中，指紋識(shí)別子系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，包括指紋圖象處理、特征提取、指紋分類及匹配等四部分。本文將主要對(duì)指紋圖象處理和特征提取的部分算法加以討論和研究。、本文的主要研究工作本文主要的研究?jī)?nèi)容是在VC++環(huán)境下實(shí)現(xiàn)指紋圖像的小波變換和預(yù)處理，同時(shí)還研究指紋特征提取及匹配算法問題。全文對(duì)小波的基本理論進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，并對(duì)指紋圖像小波變換的實(shí)現(xiàn)、基于小波變換頻率特性的應(yīng)用——指紋圖像濾波處理、指紋圖像增強(qiáng)處理的理論以及VC++編程實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了比較深入地研究，并列出了實(shí)現(xiàn)程序。此外，本文還在對(duì)指紋圖像的預(yù)處理方法進(jìn)行分析和研究的基礎(chǔ)上，提出了一套指紋預(yù)處理算法，采用該算法可以得到清晰的指紋點(diǎn)線圖，效果較為突出。第2章 VC++環(huán)境下小波變換及指紋圖像處理 小波的基本理論 小波分析圖像處理小波變換是最近20多年來(lái)發(fā)展起來(lái)的用于信號(hào)分析和信號(hào)處理的一種新的域變換技術(shù)。由于小波變換是把信號(hào)在不同尺度上進(jìn)行小波展開，它更適合于處理突變信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)。小波變換技術(shù)已受到人們極大的重視。Fourier變換是數(shù)學(xué)分析中最古老的學(xué)科之一，即一個(gè)信號(hào)可表示成一系列正弦和余弦函數(shù)之和。但Fourier變換只有頻率分辨率而沒有時(shí)間分辨率，這就意味我們可以確定信號(hào)中包含的所有頻率，但不能確定具有這些頻率的信號(hào)出現(xiàn)在什么時(shí)候，只適宜處理平穩(wěn)信號(hào)。在非平穩(wěn)信號(hào)的分析中，人們希望存在一種變換函數(shù)，能夠滿足在高頻信號(hào)中，有相對(duì)小的時(shí)間間隔以便給出較高的精度，而在低頻信號(hào)中能夠以相對(duì)較寬的時(shí)間間隔給出完全的信息。小波是有限寬度的基函數(shù)，這些基函數(shù)不僅在頻率上而且在位置上是變換的，它們是有限寬度的波?；谒鼈兊淖儞Q稱為小波變換。小波變換具有時(shí)間一頻率自動(dòng)伸縮能力，這種能力可以在任何希望的頻率范圍上產(chǎn)生頻譜信息。小波理論的提出可追溯到1910年Haar提出的規(guī)范正交基。1975年Caldern發(fā)表了接近小波級(jí)數(shù)展開的再生公式，1981年Stromberg對(duì)Harr系進(jìn)行了改進(jìn)，證明了小波函數(shù)的存在性。1984年法國(guó)地理學(xué)家Morlet在分析地震波的局部性質(zhì)時(shí)引入了小波的概念，繼而Y. Meyer于1986年創(chuàng)造性地構(gòu)造出了具有一定衰減性的二進(jìn)小波函數(shù)，掃除了人們對(duì)于小波函數(shù)是否存在的疑慮，從而真正掀起了小波研究的熱潮。同年，S. Mallat將多分辨率分析的概念引入了小波分析及小波函數(shù)的構(gòu)造中，并將小波函數(shù)的構(gòu)造統(tǒng)一于多分辨率分析的框架之下，同時(shí)，Mallat提出的快速算法使小波變換從理論研究進(jìn)一步走向各種應(yīng)用領(lǐng)域。1988年Daubechies構(gòu)造出了具有緊支集的正交小波集。1989年，Goifman, Meyer和Quake等引入了小波包。1990年，崔錦泰和王建忠構(gòu)造了基于樣條函數(shù)的單正交小波函數(shù)。1992年，Coher, Daubechies, Feauveau提出了具有緊支撐的雙正交小波基。至此，小波理論系統(tǒng)的構(gòu)架得以建立，它為原來(lái)信號(hào)處理領(lǐng)域里各自獨(dú)立的方法，如多尺度分析、拉普拉斯金字塔、精確重建濾波器組等提供了一個(gè)統(tǒng)一的理論框架。隨著理論研究的不斷深入和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，小波分析越來(lái)越顯示出它的獨(dú)特魅力。小波概念小波變換的定義是把某一被稱為基本小波(也叫母小波mother wavelet)的函數(shù)做位移τ后，再在不同尺度下與待分析的信號(hào)做內(nèi)積: ()等效的頻域表示是: ()式 中和分別是和的傅里葉變換。小波變換有以下特點(diǎn):1) 有多分辨率(multiresolution)，也叫多尺度(multiscale)的特點(diǎn)，可以由粗及細(xì)地逐步觀察信號(hào)。2) 可以看成用基本頻率特性為的帶通濾波器在不同尺度下對(duì)信號(hào)做濾波。由于傅里葉變換的尺度特性可知，這組濾波器具有品質(zhì)因數(shù)恒定，即相對(duì)帶寬(帶寬與中心頻率之比)恒定的特點(diǎn)。注意，越大相對(duì)頻率越低。3) 適當(dāng)?shù)剡x擇基小波，使在時(shí)域上為有限支撐，在頻域上也比較集中，就可以使在時(shí)、頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力， 因此有利于檢測(cè)信號(hào)的瞬態(tài)或奇異點(diǎn)。正如上所述，小波分析的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)就是能夠分析信號(hào)的局部特征。比如說(shuō)，采用小波分析可以發(fā)現(xiàn)疊加在一個(gè)非常規(guī)范的正弦信號(hào)上的一個(gè)非常小的畸變信號(hào)的出現(xiàn)時(shí)間。傳統(tǒng)的傅里葉變換只能得到平坦的頻譜上的兩個(gè)尖峰。利用小波分析可以非常準(zhǔn)確地分析出信號(hào)在什么時(shí)刻發(fā)生畸變。小波分析可以檢測(cè)出許多其他分析方法忽略的信號(hào)特性，例如，信號(hào)的趨勢(shì)、信號(hào)的高階不連續(xù)點(diǎn)、自相似特性。小波分析還能以非常小的失真度實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的壓縮與消噪，它在圖像數(shù)據(jù)壓縮方面的潛力已經(jīng)得到確認(rèn)。在二維情況下，小波分析除了“顯微”能力外還具有“極化”能力(即方向選擇性)，因而引人注意。小波在圖像處理中的應(yīng)用圖像處理是小波分析應(yīng)用的重要領(lǐng)域，近年來(lái)小波分析已被證明是進(jìn)行圖像處理強(qiáng)有力的工具之一，由于小波分析技術(shù)可以將信號(hào)或圖像分層次按小波基展開，并且可以根據(jù)圖像的性質(zhì)及事先給定的圖像處理要求確定到底要展開到哪一級(jí)為止，從而不僅能有效地控制計(jì)算量，滿足實(shí)時(shí)處理的需要，而且可以方便地實(shí)現(xiàn)通常由子帶編碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)的累進(jìn)編碼(即采取逐步浮現(xiàn)的方式傳送多媒體圖像)。同時(shí)，小波變換具有放大、縮小和平移的功能，能夠很方便地產(chǎn)生各種分辨率的圖像，從而適合于不同分辨率圖像的處理。因此，近十年來(lái)，基于小波變換的圖像壓縮算法得到了很大發(fā)展，取得了許多重要的成果，而且越來(lái)越成為該領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。 連續(xù)小波變換 定義對(duì)任意信號(hào)，f(t)的連續(xù)小波變換定義是: ()a為尺度因子，b為平移因子。如果滿足容許條件。 ，則稱為容許小波，可由恢復(fù)原信號(hào) ()其中， 根 據(jù)Parseval 恒等式： ()可見 f(t)的連續(xù)小波變換就相當(dāng)于f(t)通過傳遞函數(shù)為的系統(tǒng)的輸 出 。特性在介紹小波特性之前先給出窗函數(shù)的概念。（1） 定義 :非平凡函數(shù)L2(R)，(R)的，一個(gè)窗函數(shù)的的中心t2與半徑，定義分別是: () ()假定與Ф都是窗函數(shù)，窗函數(shù)的中心與半徑分別用t2與半徑給出，那么函數(shù)是中心在b+at*且半徑等于a的一個(gè)窗函數(shù)，因此由()式可知連續(xù)小波積分給出了信號(hào)f(t)具有時(shí)間窗[b十a(chǎn)t*a,b+at*+a ]的局部信息。窗函數(shù)的中心與半徑分別用w*與表示，則由()式可知除了一個(gè)倍數(shù)與一個(gè)線性相位移。外，連續(xù)小波變換還給出了f的一個(gè)具有頻率窗的局部信息.由以上分析可知當(dāng)尺度a變化時(shí)，對(duì)應(yīng)一系列帶通系統(tǒng)，并且可以得出以下結(jié)論:（1）信號(hào)f(t)的連續(xù)小波變換就是一系列帶通濾波器對(duì)f(t)濾波后的輸出，a反映了帶通濾波器的帶寬和中心頻率，b則為濾波輸出的時(shí)間參數(shù)。（2）a變化，帶通濾波器的帶寬和中心頻率也變化。a變小，中心頻率變大，帶寬變寬:a變大，中心頻率變小，帶寬變窄f(t)通過帶通濾波器濾波，對(duì)分析信號(hào)的局部特性很有價(jià)值。信號(hào)變化緩慢的地方，主要為低頻成份，頻率范圍也較窄，此時(shí)小波變換帶通濾波器應(yīng)相當(dāng)于a大的地方:反之，信號(hào)發(fā)生突變的地方，主要是高頻成份，頻率范圍也較寬，小波變換的帶通濾波器相當(dāng)于a小的情況。即伸縮因子a有大到小變化，濾波的范圍也從低頻到高頻變化。 離散小波變換 將連續(xù)小波變換的尺度a離散化按照2的幕級(jí)數(shù)進(jìn)行，和時(shí)間位移b進(jìn)行離散化，就得到離散小波變換。通常a的離散化按照2的冪級(jí)數(shù)進(jìn)行，即：,b的離散化為。所以，信號(hào)f(t)的離散小波變換(DWT)定義為: () ()其中取離散正交小波基，是尺度j下的f(t)的離散小波變換，離散小波變換具有以下的特性。是小波函數(shù)以在尺度上的伸縮和時(shí)域上的平移得到的。隨j的變化，在頻域上處于不同的頻段，隨k的變化，在時(shí)域上處于不同的時(shí)段，所以離散小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間一頻率分析。2 、尺度j減小時(shí), 在時(shí)域上伸展，在頻域上收縮，中心頻率降低變換的時(shí)域分辨率降低，頻域分辨率提高。尺度j增大時(shí)， 在時(shí)域上收縮，在頻域上伸展，中心頻率升高，變換的時(shí)域分辨率提高，分辨率的時(shí)頻域分析。頻域分辨率降低。所以，離散小波變換是一種多分辨率的時(shí)頻域分析。 指紋圖像二維小波變換概念及算法概念：一維信號(hào)的離散小波變換很容易推廣到二維的情況。假設(shè)是一個(gè)一維的尺度函數(shù)，是相應(yīng)的小波函數(shù)，那么，可以得到一個(gè)二維小波變換的基礎(chǔ)函數(shù)：， 算法 圖像可以看作是二維的矩陣，一般假設(shè)圖像矩陣的大小為NN，且有N＝2n（n為非負(fù)的整數(shù)）。那么每次小波變換后，圖像便分解為4個(gè)大小為原來(lái)尺寸的子塊頻帶區(qū)域，如圖22所示，分別包含了相應(yīng)頻帶的小波系數(shù)，相當(dāng)于在水平方向和豎直方向上進(jìn)行隔點(diǎn)采樣。進(jìn)行下一層小波變換時(shí)，變換數(shù)據(jù)集中在LL頻帶上，圖23所示為3層小波變換的系數(shù)分布。 等式（）至等式（）說(shuō)明了圖像小波變換的數(shù)學(xué)原型。LL頻帶，該頻帶保持了原始圖像內(nèi)容信息，圖像的能量集中于此頻帶： () HL頻帶，該頻帶保持了圖像水平方向上的高頻邊緣信息： （） LH頻帶，該頻帶保持了圖像豎直方向上的高頻邊緣信息： （） HH頻帶，該頻帶保持了圖像在對(duì)角線方向上的高頻信息： ()其中.表示內(nèi)積運(yùn)算。圖22 一次離散小波變換后的頻率分布 圖23 3層小波變換后的頻率分布 二維小波變換編程實(shí)現(xiàn)及運(yùn)行結(jié)果 下面將詳細(xì)地按編程步驟對(duì)圖像小波變換地實(shí)現(xiàn)進(jìn)行分析。（1）函數(shù)描述 DWT_Once完成一次圖像的小波變換 （2）函數(shù)參數(shù)short **spOriginData：二維指針，指向原始的圖像數(shù)據(jù) short **spTransData0：小波變換系數(shù)，存放一次水平變換后的小波系數(shù) short **spTransData1：小波變換系數(shù)，存放一次數(shù)值變換后的小波系數(shù) int nHeight ：圖像屬性參數(shù)，數(shù)值為原始圖像的高度值 int nHeight_H：圖像屬性參數(shù)，數(shù)值為原始圖像高度值的一半int nWidth：圖像屬性參數(shù)，數(shù)值為原始圖像的寬度值 int nWidth_H ：圖像屬性參數(shù)，數(shù)值為原始圖像寬度值的一半int layer：小波變換的層數(shù)，數(shù)值為1層 float fRadius ：小波變換因子，（3）函數(shù)代碼void C