【正文】 的完成情況有以下幾點(diǎn)不足的地方： （ 1）本文在研究圖像濾波之前，并沒(méi)有對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，而是直接將圖像進(jìn)行濾波，這樣可能會(huì)導(dǎo)致濾波后的圖像效果不是很好。然后要感謝學(xué)院的老師和領(lǐng)導(dǎo)，讓我在大學(xué)四年里學(xué)到很所東西，為出生社會(huì)奠定了基礎(chǔ)。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 參考文獻(xiàn) 29 參考文獻(xiàn) [1] 馬曉路 劉倩 . MATLAB圖像處理從入門到精通 .中國(guó)鐵道出版社 [2] 賈淵 劉鵬程 .偏微分方程圖像處理及程序設(shè)計(jì) .北京：科學(xué)出版社 [3] 周品 .圖像處理與圖像用戶界面設(shè)計(jì) .北京：清華大學(xué)出版社 [4] 王慶 . 指紋圖像增強(qiáng)及分類 .南京： 南京理工大學(xué) 2020 [5] 周曉 朱才志 .偏微分方程在圖像處理中的應(yīng)用 .安徽教育學(xué)院學(xué)報(bào) 2020 [6] 朱長(zhǎng)江 鄧引斌 .偏微分方程教程 .北京：科學(xué)出版社 2020 [7] 楊新 .圖像偏微分方程的原理和應(yīng)用 . 上海：上海交通大學(xué)出版社 2020 [8] Rafael Steven .Digital Image Processing .BEIJNG： Publishing House of Electronics Industry 2020重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 致謝 30 致謝 完成這次的畢業(yè)設(shè)計(jì)，首先要感謝我的指導(dǎo)老師陳老師，在我對(duì)該畢業(yè)設(shè)計(jì)一竅不通時(shí)，是陳老師細(xì)心的給我講解，讓我理解了很多基本的知識(shí)，有了完成該畢業(yè)設(shè)計(jì)的方向。四種濾波方法的效果圖顯示在一個(gè)界面上，有利于進(jìn)行對(duì)比分析。 圖 原始圖像 圖 10 圖 50 圖 200 圖 、圖 、圖 分別是指紋濾波系統(tǒng)將圖 的原始圖像 經(jīng)過(guò)不同的迭代次數(shù)后得到的效果圖。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 基于偏微分方程的圖像濾波方法是連續(xù)性的，而本文最先分析的三種常見(jiàn)的濾波方法是離散模型。 cla() %清屏 axes() imshow(imres01,[]) 在選定好需要的控鍵，編寫(xiě)好相應(yīng)的回調(diào)函數(shù)后，運(yùn)行 GUI界面，可進(jìn)入指紋濾波運(yùn)行界面。String39。 imres=imfilter(aSmooth,gau39。 t = (width:width)。 其中 gaussianFilter函數(shù)為： function imres = gaussianFilter(im,sigma) if 3==size(im,3) im = rgb2gray(im)。 %獲取區(qū)域圖片數(shù)據(jù) imres(x,y) = median(subim(:))。 axes() imshow(imres01,[]) 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 4 指紋圖像濾波的系統(tǒng)設(shè)計(jì) 18 = imres01。,39。 imres01 = averageFilter(im,win)。 %將 fid1讀入到圖像數(shù)組 im中 if 3==size(im,3) im = rgb2gray(im)。 本系統(tǒng)是將指紋圖像的均值濾波、中值濾波、高斯濾波和基于偏微分方程的非線性濾波的效果圖同步顯示到界面上，對(duì)于每一個(gè)濾波方法都可以人為的選擇該方法的參數(shù)，然后將圖像濾波的效果圖進(jìn)行對(duì)比，最后點(diǎn)擊退出程序按鈕，圖 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 4 指紋圖像濾波的系統(tǒng)設(shè)計(jì) 17 像用戶界面將自動(dòng)退出。 用戶可以選擇這些基本的用戶界面元素 ，設(shè)計(jì)滿意的圖形界面?；谄⒎址匠痰臑V波方法主要使用的是相干濾波增強(qiáng)的方法。但是大部分的紋線是具有相似的結(jié)構(gòu)，這種相似的結(jié)構(gòu)在圖像中表現(xiàn)為具有一致性方法的紋線，即具有線性結(jié)構(gòu)的定向紋理。 通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)偏差是 ρ 的 高斯函數(shù)與該矩陣進(jìn)行卷積可得出結(jié)構(gòu)張量： 在該結(jié)構(gòu)張量中 λ 1 和 λ 2分 別表示它的張量特征值，能有效的反映出在特征方向上的數(shù)據(jù)波動(dòng)。 （ 3）相干方向，該方向由結(jié)構(gòu)張量通過(guò)定位分析后，得出了最大本征值的本征向 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 指紋圖像的濾波 增強(qiáng) 11 量來(lái)決定。由于這種線性擴(kuò)散在圖像處理中的嚴(yán)重不足， Perona 和 Malik 在熱傳導(dǎo)方程的基礎(chǔ)上提出了非線性的擴(kuò)散模型簡(jiǎn)稱為 PM 方程。 二維的高斯濾波器方程如下： 其中σ是高斯濾波的標(biāo)準(zhǔn)差，它決定了高斯 濾波器的尺度。二維的中值濾波模板一般選擇 （ 2n+1） （ 2n+1） 的方形。中值濾波是非線性濾波中典型的濾波方法之一。 表 3 3掩膜 W(1,1) W(0,1) W(1,1) W(1, 0) W(0, 0) W(1, 0) W(1, 1) W(0, 1) W(1, 1) 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 指紋圖像的濾波 增強(qiáng) 6 指紋圖像濾波增強(qiáng)的常見(jiàn)方法 均值濾波 均值濾波是線性濾波中典型的一種濾波。濾波器在該點(diǎn)的像素值通過(guò)定義好的濾波器系數(shù)與定義的模板掃過(guò)的相應(yīng)的像素值來(lái)計(jì)算。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 指紋識(shí)別的基本原理 4 指紋圖像的 細(xì)化又稱骨骼化， 它 是指在不影響圖像的拓?fù)潢P(guān)系的情況下，將圖像中寬度大于一個(gè)像素的線條轉(zhuǎn)變?yōu)橹挥幸粋€(gè)像素寬度的圖像的處理過(guò)程。 分割 細(xì)化 歸一化 指紋增強(qiáng) 二值化 指紋圖像的預(yù)處理 輸出結(jié)果 指紋匹配 指紋獲取 特征提取 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 指紋識(shí)別的基本原理 3 圖 指紋圖像分割與歸一化 分割是將圖像分割成有意義的若干部分，其基礎(chǔ)是對(duì)像素進(jìn)行分類的，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是將圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域分割開(kāi)來(lái)。分叉點(diǎn)是一條紋路在這點(diǎn)分成兩條或兩條以上紋路。指紋主要有兩類特征：局部特征和總體特征。 第五章是本論文的總結(jié)，指出本論文主要完成的情況，以及本論文不足的地方和需要該進(jìn)的地方。在以后，將偏微分方程用于圖像處理仍然是一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域，它將廣泛的被人們關(guān)注和應(yīng)用。這主要源于 Nagao、 Ruidin、 Wikin 和 Kiebderind 等人的不懈努力，是他們的研究成果奠定了偏微分方程用于圖像處理的基礎(chǔ)。 在 19 世紀(jì)， Henry Fauld 和 Willian Herschel 在《 Natre》上分別發(fā)表了他們對(duì)指紋的研究成果， Henry Fauld 提出了指紋的唯一性和個(gè)體性的特征， Willian Herschel 認(rèn)為與對(duì)方簽訂契約必須附上指紋。 隨著數(shù)字圖像處理的不斷發(fā)展，為指紋識(shí)別技術(shù)提供了有效的平臺(tái)。安全性問(wèn)題也越來(lái)越被人們重視，如檔案室、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、金庫(kù)等，這些地方都需要方便、快捷、安全的個(gè)人身份認(rèn)證。 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）作者（簽字）： 年 月 日 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 摘要 I 摘 要 隨著信息化社會(huì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)身份的認(rèn)證方式不僅僅局限于簽章、信物、口令等，指紋識(shí)別技術(shù)也越來(lái)越被人們廣泛應(yīng)用。本文主要研究的是指紋圖像預(yù)處理中指紋濾波增強(qiáng)的部分，特別是應(yīng)用偏微分方程中的相干濾波進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)。指紋是人體手指末端形成的凹凸不平的紋路，不同的人有不同的指紋，指紋識(shí)別就是通過(guò)比較不同的指紋來(lái)鑒別個(gè)人的身份。但指紋識(shí)別的核心技術(shù)仍然存在著很 多問(wèn)題，收集到的指紋圖像通常存在著各種噪聲，比如污跡、汗?jié)n、扭曲、傷疤、殘缺等等，直接影響了指紋的準(zhǔn)確性，這就需要對(duì)收集的指紋圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)，通過(guò)圖像濾波在盡可能保留圖像細(xì)節(jié)特征不被破壞的條件下抑制圖像的噪聲和干擾，使圖像更加準(zhǔn)確、清晰，這是指紋識(shí)別前一項(xiàng)必不可少的工作，將直接影響指紋識(shí)別的效率。英國(guó)采用著名的 Henry 指紋匪類系統(tǒng)，隨后相繼被西方各國(guó)采用。 20 世紀(jì) 90 年代， Perona 和 Malik 在基于熱傳導(dǎo)方程的基礎(chǔ)上建立了圖像去噪模型即 PM 方程模型，當(dāng)時(shí)取得了驚人的效果，該模型為圖像處理做出了很大的貢獻(xiàn)。 第一章主要介紹了研究該課題的主要背景和意義，以及指紋識(shí)別和基于偏微分方程在圖像處理應(yīng)用中的發(fā)展歷史和研究狀況。這是根據(jù)指紋的紋路走向分成的三種類型。 圖 指紋圖像總體特征 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 指紋識(shí)別的基本原理 2 指紋的局部特征是指紋圖案中的節(jié)點(diǎn)，也叫做細(xì)節(jié)點(diǎn)。環(huán)點(diǎn)就是一條紋路在此點(diǎn)分成兩條紋路形成一個(gè)環(huán)后又變回一條紋路。使圖像變得更加準(zhǔn)確、清晰。 圖 指紋圖像 的 細(xì)化 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 指紋圖像的濾波 增強(qiáng) 5 3 指紋圖像的濾波增強(qiáng) 指紋圖像濾波主要 有空間濾波方法和頻域?yàn)V波方法。 下面簡(jiǎn)單介紹什么是濾波器以及圖像處理是怎樣通過(guò)濾波器濾波。假設(shè)對(duì)待處理的像素點(diǎn)是（ x， y），選擇由其近鄰的 m個(gè)像素組成的模板，求模板中像素的平均值，再把這個(gè)平均值賦值給待處理的像素點(diǎn)，這個(gè)值將成為處 理后的圖像在這個(gè)點(diǎn)的灰度值 G（ x， y），即 G（ x， y） =1/m ∑ F(x， y）。第二點(diǎn)是如果給定的模板中，對(duì)該模板內(nèi)的像素進(jìn)行由小到大的排序，那么最亮的或者最暗的一點(diǎn)一定會(huì)被 排在兩側(cè)，而不會(huì)出現(xiàn)在中間位置。取右上角的 3 3 的模板里的像素值一次為1 4 3 2 3 4 6 8 9，經(jīng)過(guò)從小到大的排序后為 1 2 3 3 4 4 6 8 9，因此中間值為 4，將原圖待處 理的像素值 3中值濾波后的值就為 。而椒鹽噪聲在圖像上是隨機(jī)分布的，并且幅值是差不多相等的，因此中值濾波效果比較好，可以選擇合適的像素值來(lái)代替有椒鹽噪聲的像素值。 例如當(dāng)擴(kuò)散遇到圖像邊緣地方時(shí)，擴(kuò)散系數(shù)會(huì)因?yàn)檫吘壍木植刻卣鞫詣?dòng)減小，這樣圖像邊緣就會(huì)在擴(kuò)散的過(guò)程減少影響。對(duì)于指紋圖像這種紋理圖像，非線性相 干增強(qiáng)擴(kuò)散可以對(duì)相干性強(qiáng)的地方進(jìn)行濾波并且很好的保護(hù)圖像的線性結(jié)構(gòu)。 由于所有張量中的元素是局部圖像的結(jié)構(gòu)函數(shù)，因此可將 非線性相干增強(qiáng)擴(kuò)散方程變?yōu)椋? 該 基于結(jié)構(gòu)張量的相干增強(qiáng)擴(kuò)散的局部方向如下： 因此 得出的擴(kuò)散張量為： 擴(kuò)散張量和結(jié)構(gòu)張量的特征向量是相同的，所以： 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 指紋圖像的濾波 增強(qiáng) 13 相干濾波增強(qiáng)擴(kuò)散的方法在處理圖像時(shí)，該方法在圖像的各像素處都是沿著相干方向進(jìn)行擴(kuò)散平滑，有效的抑制了圖像線狀結(jié)構(gòu)處的噪聲，而且還使圖像邊緣不受影響，防止了邊緣處的模糊。 而且沒(méi)有改變紋理的走向以及斷點(diǎn)等結(jié)構(gòu)，也沒(méi)有產(chǎn)生虛假的條紋， 說(shuō)明該方法在 指紋 圖像濾波中是一種有效可靠的方法。MATLAB 主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、 信號(hào)處理與通信、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域。 GUI界面設(shè)計(jì)好后將保存為擴(kuò)展名為 .fig 的文件，同時(shí)該系統(tǒng)將自動(dòng)生產(chǎn) M文件。39。 guidata