【正文】 傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的識(shí)別方法，是依靠提取指紋脊線上的細(xì)節(jié)點(diǎn)，然后對(duì)其位置和類型進(jìn)行匹配，來識(shí)別指紋的，而噪聲會(huì)影響特征提取準(zhǔn)確度，增加錯(cuò)誤的特征點(diǎn)或丟失真正的特征點(diǎn)。 論文的主要研究內(nèi)容 論文在研究指紋識(shí)別原理的基礎(chǔ)上，通過討論前人在指紋識(shí)別算法的工作基礎(chǔ)上，提出了自己的研究重點(diǎn)，分別簡述如下： 第一，對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹。當(dāng)中給出了指紋圖像增強(qiáng)、指紋圖像壓縮編碼、指紋圖像細(xì)化、指紋圖像特征提取的各種算法的公式，并解釋了公式的應(yīng)用方法。 論文針對(duì)不同問題提出的若干算法，在一定程度上優(yōu)化和完善了前人在這些方面做的工作，提高了整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別效果，為自動(dòng)指紋識(shí)別提供了有價(jià)值的參考。 第四章主要給出了指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)是處理精度高，處理內(nèi)容豐富，可進(jìn)行復(fù)雜的非線性處理 BI，有靈活的變通能力。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖 中所感興趣的部分?；谛〔ㄗ儞Q的數(shù)字圖像處理可以快速準(zhǔn)確的對(duì)指紋圖像進(jìn)行壓縮編碼。 (2)WP 的基本定義及最佳基選擇。也可等價(jià)表示為：。進(jìn)行圖像壓縮后的前后對(duì)比如圖 和圖 [10]。通過小波分解，就 可以得到高頻信號(hào)，同時(shí)可以知道高頻信號(hào)發(fā)生的具體位置和能量大小。大小包括一個(gè)脊線寬度， 大小包括二脊二谷。這里，取閾值 Threshold[13]15 為整個(gè)圖像的灰度均值。在研究過程中，發(fā)現(xiàn)并不是所有脊線都是一個(gè)像素的寬度，尤其是在分歧點(diǎn)周圍。 圖 (a)未加細(xì)化改進(jìn) (b)細(xì)化后改進(jìn) 指紋圖像的細(xì)化后處理 : 對(duì)二值化圖像進(jìn)行改進(jìn)細(xì)化處理后，使細(xì)化后的脊線寬度真正成為了 1。后處理就主要分為三部分：消除短脊、消除短刺和消除氣泡。當(dāng) Delta=2 時(shí)，點(diǎn) (x， y)為端點(diǎn)；當(dāng) Delta=6 時(shí)，點(diǎn) (x， y)為分叉點(diǎn)。有了這樣的特點(diǎn)就可以對(duì)他們分別進(jìn)行消除。如果該鄰域中除了點(diǎn)(x， y)外沒有其它端點(diǎn)或者分叉點(diǎn)，則 (x，”保留 (繼續(xù)為黑 )，否則去掉 (置白 )。該過程要對(duì)不同大小的鄰域重復(fù)進(jìn)行，直到?jīng)]有氣泡被檢出。 以上方法對(duì)消除氣泡效果很好。分析小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析 ,它是一種信號(hào)的時(shí)間一尺度 (時(shí)間一頻率 )分析方法 ,具有多分辨率分析 (MultiresolutionAnalysis)的特點(diǎn) ,即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率 ,在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率。整個(gè)小波級(jí)數(shù)展開公式如式()所示。如式 ()所示。 m 的值每一次增大都使尺度加倍 ,而使分辨率減半。 () () () () 20 接下來介紹了小波公式在指紋識(shí)別中的具體應(yīng)用： 二維小波變換在指紋特征提取中的應(yīng)用 小波變換是一種常用的圖像分析手段 ,并且在紋理識(shí)別中有較多的應(yīng)用。例如一幅 16 16 的圖像經(jīng)過三層小波分解 ,可以得到 10 塊小波分解結(jié)果 ,一共256 個(gè)系數(shù)。 LL 通道代表圖像在水平低頻和垂直低頻下的信息 ,LH 通道代表了圖像在水平低頻和垂直高頻下的信息 ,HL 通道代表了圖像在水平高頻和垂直低頻下的信息 ,HH 通道代表了圖像在水平高頻和垂直高頻下的信息 , 對(duì)指紋圖像進(jìn)行 3 次二維小波變換分解示意圖如圖 所示。（如圖 圖） 圖 指紋圖像的中心區(qū)域 21 作為一類特殊的圖像 ,指紋圖像具有 一些區(qū)別于其他圖像的特點(diǎn)。對(duì)于指紋圖像的每一點(diǎn)，都可以定義它的局部 紋線走向，所有點(diǎn)的方向信息組成 了該指 紋圖像的方向圖。 下面我們介紹一下基于小波變換的指紋特征提取算法的具體步驟 [18]: (1)中心區(qū)域的分割。為了防止中心點(diǎn)的定位所帶來的誤差對(duì)我們考察這種基于小波分解的識(shí)別方法的影響 ,在我們 的實(shí)驗(yàn)中采用人為的方法提取中心點(diǎn)。根據(jù)前面對(duì)小波和指紋圖像性質(zhì)的介紹 ,我們知道利用小波變換能夠提取指紋圖像的特征信息 ,利用提取出來的信息可以對(duì) 圖像進(jìn)行分類識(shí)別。由于子圖僅含有圖像的低頻信息 ,而我們需要的是圖像的細(xì)節(jié)信息即高頻信息 ,因此我們丟棄子圖 ,而對(duì)具有高頻信息的細(xì)節(jié)子圖的 小波系數(shù)進(jìn)行提取處理 ,得到特征向量。我們用這一系列小波通道的 標(biāo)準(zhǔn)差來表示圖像中的紋理特征?？梢钥闯鲈谕悎D像中提取的特征向量具有較高的相似性 。更好的方法是對(duì)指 紋圖像中感興趣的中心區(qū)域分成互不重合 的的分塊 ,對(duì)每塊提取小波特征。從每個(gè)分塊中提取 12 維的特征 ,總共得 到 48 維的特征向量 ,它表征了這樣一幅指紋 圖像。只有輸入正確的指紋圖像才能登錄成功，這里成功的應(yīng)用了指紋識(shí)別中的指紋鑒別功能。39。},39。%合成文件路徑 24 G1=imread(G)。主界面的功能介紹如下： ：點(diǎn)擊此按鈕你將會(huì)進(jìn)入圖像預(yù)處理的界面（如圖 ）。Visible39。%關(guān)閉當(dāng)前界面 zhujiemian(39。)。on39。其中用到了imshow（）函數(shù)來顯示圖像。 ：點(diǎn)擊此按鈕可以回到主界面的畫面。 ：點(diǎn)擊此按鈕可以將左邊的原始指紋圖片與指紋圖片庫中的指紋圖片進(jìn)行一一的對(duì)比，并將匹配的圖片顯示在此按鈕的正上方，并且在圖片的正上放的文本框中顯示出匹配指紋圖片的名稱 原始指紋的主人名稱（如圖 所示）。D:\matlab2021\matlab2021\bin\指紋識(shí)別 \圖片 \原始指紋圖 片庫 \39。))。 …………… End ：點(diǎn)擊此按鈕可以回到主界面的畫面。本文研究的重點(diǎn)是基于小波分析的指紋圖像的預(yù)處理技術(shù)和指紋匹配算法。另一類小波系數(shù)是由噪聲和圖像細(xì)節(jié)共同決定的，這類小波系數(shù)的幅值大于僅由細(xì)節(jié)特征構(gòu)成的系數(shù)的幅值 2．在基于小波域?yàn)V波指紋圖像的基礎(chǔ)上，本文又給出了基于小波分析的二值化、細(xì)化、壓縮編碼、圖像增強(qiáng)等的一般方法和步驟，并對(duì)指紋圖像的細(xì)化處理進(jìn)行了改進(jìn)和后處理，從而完 成了指紋圖像預(yù)處理的整個(gè)流程。 參 考 文 獻(xiàn) [1] 李建平 , 唐遠(yuǎn)炎 .小波分析方法的應(yīng)用 [M].重慶大學(xué)出版社 ,1997:10～12,17～ 30. 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