【正文】 理的都是二值化圖像，方差法自然成為當(dāng)前設(shè)計(jì)中進(jìn)行圖像裁剪的不二之選。本文中，鑒于這里設(shè)計(jì)的系統(tǒng)所要處理的圖像是簡單的點(diǎn)與線組成的指紋圖像，所以在此選取方差法作為指紋圖像裁剪的方法。通常來講，包圍了一個(gè)連通性的區(qū)域的曲線稱為邊緣。比如說本次的畢業(yè)設(shè)計(jì)在研究指紋識(shí)別的過程中僅對指紋圖像中的紋線，端點(diǎn)，分叉點(diǎn)等感興趣，那么這時(shí)系統(tǒng)關(guān)注的部分就可以稱之為對象。這就為接下來的通過計(jì)算機(jī)來對指紋圖像就行識(shí)別打下了基礎(chǔ)。 作為指紋識(shí)別過程中的第一步，預(yù)處理工作主要包括有為了方便程序掌控而進(jìn)行的指紋圖像的數(shù)值化，為了降低計(jì)算量而進(jìn)行的指紋圖像的分割，為了取出噪聲干擾而進(jìn)行的指紋圖像的平滑處理，為了突出紋線特征而進(jìn)行的指紋圖像的銳化，為了進(jìn)一步優(yōu)化算法與存儲(chǔ)而進(jìn)行的指紋圖像的二值化以及指紋圖像的細(xì)化。并最終實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別功能。而在國內(nèi)，目前已有的光學(xué)采集與傳感器采集技術(shù)和嵌入式指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，特征匹配識(shí)別都已經(jīng)比較完善了。而在特征選取的過程中，通過不斷地實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)積累，最終選取特征為端點(diǎn)以及分叉點(diǎn)。就這個(gè)層次而言，可能會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)人的指紋具備完全相同的全局特征的情況，但是任何兩個(gè)人的指紋都是不可能具有相同的局部特征的，這也就是為什么指紋識(shí)別具有極高的可靠性的原因。 指紋的基本概念手指上高低不平的線的集合叫做指紋[1]。作為目前身份認(rèn)證中運(yùn)用最廣泛的方法，我們身邊的指紋識(shí)別隨處可見。 feature collection。但往往識(shí)別指紋的過程又會(huì)受到來自于皮膚濕度，皮膚殘缺，皮膚彈性，灰塵等等的不良影響。本文提出一種基于特征提取與匹配的指紋識(shí)別算法，首先利用中值濾波對原始指紋圖像進(jìn)行去噪，然后通過高通濾波對去噪圖像進(jìn)行增強(qiáng)，接下來對指紋增強(qiáng)圖像作二值化處理并依據(jù)模板及查找表進(jìn)行圖像細(xì)化，最后針對端點(diǎn)與叉點(diǎn)進(jìn)行特征采集與匹配從而實(shí)現(xiàn)指紋的識(shí)別，并利用實(shí)際實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本文所提出的指紋識(shí)別的可行性。 feature matchingIII目 錄 1 1 1 指紋識(shí)別系統(tǒng)的簡介 2 2 研究的主要內(nèi)容 3 3 4 指紋圖像的裁剪 4 5 空間低通濾波法 5 多幅圖像平均法 6 中值濾波法 7 指紋圖像的銳化 8 9 指紋圖像的細(xì)化 10 圖像細(xì)化的含義 11 細(xì)化過程 13 14 圖像的特征 14 15 16 17 特征匹配的優(yōu)勢 17 指紋特征的匹配方法 185. MATLAB 指紋識(shí)別仿真的實(shí)現(xiàn) 18 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境 19 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與分析 19 31參考文獻(xiàn) 31致謝 32 研究背景與意義 當(dāng)前信息時(shí)代大環(huán)境下，有關(guān)于信息安全與個(gè)人身份鑒定的問題日益凸顯出來。我們手中的如蘋果，魅族，華為等智能手機(jī)的指紋解鎖功能就受到了來自廣大用戶的一致好評；而各個(gè)企業(yè)中基于指紋識(shí)別原理的權(quán)限系統(tǒng)與考核記錄也都得到了普及；目前駕照等考試也運(yùn)用到了指紋識(shí)別，這就確保了學(xué)員身份的準(zhǔn)確性，確保了駕照的質(zhì)量。這些線不會(huì)隨時(shí)間改變而改變，并且每個(gè)人的指紋都具有不重復(fù)性。具體而言，全局特征包含有五種特征，分別是三角點(diǎn)與紋形，核心點(diǎn)與紋數(shù)以及模型區(qū)。 指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展歷史20世紀(jì)90年代末，圖像采集的普及化與廉價(jià)化加上編程算法可靠性與簡單化的演變趨勢極大地促進(jìn)了指紋識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展。比如今年剛剛推出的魅族智能手機(jī)中就自帶了IFS指紋識(shí)別方案的指紋解鎖的功能，而華為的按壓式傳感器識(shí)別技術(shù)也在其新推出的產(chǎn)品中得到了相應(yīng)運(yùn)用。 在對給定的指紋圖像完成定位之后，參照實(shí)際使用過程中所需求的識(shí)別精度與識(shí)別速度，來權(quán)衡適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行圖像的分區(qū)方式。這里就本次設(shè)計(jì)而言，以一個(gè)指紋圖像的原始圖像與每個(gè)實(shí)驗(yàn)步驟處理過后所得的圖像為例來描述預(yù)處理工作的內(nèi)容。其中灰度圖像定義為以量化的灰度表示對應(yīng)像素的圖像，而二值圖像定義為在灰度圖像的基礎(chǔ)上僅存在兩種灰度級的圖像。為了提高指紋圖像的處理效率并節(jié)約資源，就需要將包含以上指紋對象的部分截取出來。在邊緣的兩側(cè)分布著兩種不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域都具備自己的特性，但是這兩個(gè)區(qū)域所具備的特性并不一致，也就是說在邊緣的位置，灰度會(huì)發(fā)生突變。也就是說，首先要根據(jù)指紋的灰度值，將圖像區(qū)分為背景與目標(biāo)兩類，而如果這兩類灰度值的方差數(shù)值越大，那么就認(rèn)為背景與目標(biāo)的差異越明顯。 指紋圖像的平滑處理由于人們在進(jìn)行圖像采集或者是圖像傳輸?shù)倪^程中不可避免的會(huì)遭受到外界的干擾，所以通常情況下得到的原始數(shù)字圖像都是包含大量噪聲干擾的，比如說指紋圖像中的皮膚水分，皮膚傷殘，皮膚彈性，灰塵等等的影響，都會(huì)極大地降低指紋圖像的質(zhì)量，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致指紋圖像中的分叉點(diǎn)或是端點(diǎn)等等圖像特征的丟失或者誤增加，這就意味著指紋識(shí)別過程面臨著很大的誤差風(fēng)險(xiǎn)。就對于該設(shè)計(jì)中要研究的指紋原始圖像而言，以上三類方法都可以被用來實(shí)現(xiàn)指紋圖像的平滑處理。首先從模板的中心依照由左至右。圖（b）則是一個(gè)33的模板，類似的，也用ni分別表示這各個(gè)像素的值。為了實(shí)現(xiàn)空間低通濾波的功能，就需要使用低通濾波器，雖然常用的低通濾波器有很多種，不過如果是用于指紋識(shí)別的考慮的話，那么經(jīng)過實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)[6]識(shí)別過程中采用如下的低通濾波器作為實(shí)驗(yàn)的模板: () 多幅圖像平均法一般而言圖像經(jīng)過空間低通濾波處理之后其噪聲干擾會(huì)小很多，但是為了進(jìn)一步凈化圖像從而使得圖像質(zhì)量更高方便以后的特征提取與特征匹配，還需要對處理過的圖像完成取平均值的操作。中值濾波的具體做法是針對每一個(gè)像素的灰度值，相應(yīng)的都取出該像素的鄰近像素的灰度值，然后將這些數(shù)值按照單調(diào)遞增或者單調(diào)遞減的順序排列起來形成一個(gè)序列，并取出該序列的中值，并把這個(gè)數(shù)值賦給當(dāng)前的點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)針對于指紋圖像的中值濾波法，通常的情況下會(huì)選取一個(gè)33的模板，然后取出這個(gè)模板內(nèi)部每個(gè)像素的灰度值并以升序或者是降序進(jìn)行大小的排列，這樣就得到了一個(gè)一共有9個(gè)元素的有序數(shù)列，那么然后將這個(gè)有序數(shù)列的中值賦給模板的中間點(diǎn)。通過實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作，(b)所示: (a)原始指紋圖像 (b)平滑后 實(shí)驗(yàn)處理生成的指紋圖像 指紋圖像的銳化經(jīng)過裁剪與平滑處理的圖片雖然在大小與噪聲方面已經(jīng)比較完善，但是圖像中的線條仍可能并不是很清晰，這就會(huì)使得程序不能清晰地提取到脊線，端點(diǎn)或是分叉點(diǎn)等等的特征條件，這樣的話就不利于后續(xù)進(jìn)行特征比對，同時(shí)特征匹配的效果也會(huì)埋下隱患。就此處的研究而言的圖像增強(qiáng)處理是憑借高通濾波器完成的。盡管如此，如果此時(shí)直接對圖像進(jìn)行操作的話，由于灰度圖像各個(gè)像素的灰度值從0到255分布，就無疑會(huì)產(chǎn)生大量的計(jì)算壓力，也會(huì)降低程序運(yùn)行的效率，也不方便進(jìn)行特征的提取與比對。本文中將變換函數(shù)表示如下： ()其中T 為指定的閾值，x為灰度數(shù)值。由于二值化圖像的性質(zhì)只和兩個(gè)數(shù)值“0”與“1”的分布情況相關(guān)，而不再受制于0255的灰度值區(qū)間的困擾，這就為信息的存儲(chǔ)與處理提供了便利，提高了整個(gè)過程的性能。作為一種改進(jìn)的閾值技術(shù)，自適應(yīng)閾值方法中的閾值是以變量的狀態(tài)存在的。為了實(shí)現(xiàn)二值化操作，就要把指紋圖像分割成尺寸為mm的小區(qū)域，接下來針對每一個(gè)獨(dú)立的小區(qū)域求其閾值，并依據(jù)所求的閾值來對相應(yīng)的小區(qū)域?qū)嵤┒祷僮鳌? 通過實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作，(b)(b)所示: (a)二值化前 (b)二值化后 二值化實(shí)驗(yàn)生成的指紋圖像 指紋圖像的細(xì)化 在系統(tǒng)完成了以上的指紋圖像二值化處理之后，就已經(jīng)得到了噪聲比較小，而且相比較而言易于在硬件上完成保存與管理的指紋圖像。 圖像細(xì)化的含義 通常情況下，依靠將一個(gè)曲線形狀的圖形變化為寬度只有一個(gè)像素大小的同時(shí)圖形化的顯示原圖形的拓?fù)湫再|(zhì)的過程叫做細(xì)化過程。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)中認(rèn)為合格的圖像細(xì)化方法最后得到的細(xì)化圖像必須滿足以下的性質(zhì)：①保持性：所謂保持性就是指細(xì)化處理并不會(huì)對當(dāng)前圖像的細(xì)節(jié)造成破壞；②收斂性：所謂的收斂性是指在進(jìn)行細(xì)化的操作期間，實(shí)驗(yàn)使用的迭代在數(shù)學(xué)意義上是收斂的，而不是發(fā)散的；③拓?fù)湫裕核^拓?fù)湫允钦f在實(shí)施細(xì)化期間實(shí)驗(yàn)并對原始拓?fù)湫再|(zhì)造成損壞；④連通性：所謂連通性是指實(shí)驗(yàn)的細(xì)化結(jié)果的連通特性與原圖的特性是基本一致的；⑤中軸性：所謂中軸性是表示在實(shí)施變換的期間實(shí)驗(yàn)所用到的骨架的相應(yīng)坐標(biāo)應(yīng)該要盡量貼靠在紋線中軸；⑥快速性：快速性在這里是指實(shí)驗(yàn)中實(shí)施的算法要簡明易懂，運(yùn)行起來速度快，計(jì)算起來壓力小；⑦細(xì)化性：所謂細(xì)化性是指試驗(yàn)中的骨架都是以一個(gè)像素大小為寬度值的，也就是說寬度都是單像素的；常見的細(xì)化算法包括OPTA算法，迭代法等等，以上兩種算法都是基于模板匹配的原理實(shí)現(xiàn)的。實(shí)際上本次設(shè)計(jì)在進(jìn)行細(xì)化操作的時(shí)候，需要考慮到當(dāng)前像素周圍八個(gè)領(lǐng)點(diǎn)的屬性，依據(jù)其具體情況判斷該點(diǎn)的像素到底是應(yīng)該保留還是應(yīng)該去掉，這個(gè)操作與腐蝕的過程比較相似。 細(xì)化過程，不難發(fā)現(xiàn)其實(shí)在實(shí)施細(xì)化處理時(shí)的情況是比較復(fù)雜的，為了避免由于細(xì)化操作而在算法中進(jìn)行大量的分類討論，在次的畢業(yè)設(shè)計(jì)過程中將引入細(xì)化查找表的概念。下面本文就給出經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證過的查找表：通常情況下細(xì)化操作包含有兩個(gè)主要步驟。詳細(xì)的算法流程如下： （1）3的表示八鄰域的細(xì)化模板； （2）接下來的話依據(jù)這個(gè)模板給出相應(yīng)的查找表，其中元素“0”表示黑點(diǎn)，“1”表示白點(diǎn)； （3）這里將當(dāng)前的圖像遵循自上而下自左而右的順序完成掃描。而人眼可以直接觀察到的稱為自然特征，比如說是色彩，亮度，輪廓等等。 一般而言數(shù)字圖像中幅度與其相鄰區(qū)域明顯不同的叫做圖像的角點(diǎn)，而將沿截面的幅度分布凹凸的叫做線。 在本文的設(shè)計(jì)主要研究的是指紋識(shí)別的問題，那么也就是說這里討論的自始至終都是指紋圖像，而十分顯然的是這些圖像就只是線與點(diǎn)的集合，尤