【正文】 關(guān)；而在并行方式中，當(dāng)前迭代僅僅是由前一次的迭代情況決定，串行細(xì)化算法的處理結(jié)果依賴于對像素處理的先后順序，因而像素點的消除或保留不可預(yù)測。模板分為保留模板和消除模板，消除模板就是根據(jù)條件判定這點去除作為背景的模板；保留模板則是根據(jù)條件判定這點保留作為前景的模板。細(xì)算中的模板在一個函數(shù)中實現(xiàn)，細(xì)化結(jié)果如下圖所示。對于自動指紋識別技術(shù)而言，選擇一種合適的、能表達指紋唯一性的特征量是非常關(guān)鍵的。 為了比較兩個指紋是否相同，需要從指紋圖像中提取出能表示指紋唯一性的特征。 指紋特征提取和去偽特征 目前在細(xì)化二值圖像中提取細(xì)節(jié)特征多是用 8 鄰域法，該方法比較簡單，在得到可靠的細(xì)化二值圖像后，只需要一個 3 3 的模板便可將端點和分叉點提取出來。其中（ 1）端點的判斷條件為：周圍的 8 鄰域兩兩相鄰當(dāng)且僅當(dāng)存在 2 個不同值。第二類：對于直線 12 點的和不超過 1 的點也被視為偽特征點，處理方式類同。小橋的判斷條件為 :10 范圍內(nèi)特征值為 1， 6 的上半范圍或下半范圍特征值仍為 1。 指紋識別中若干關(guān)鍵問題研究 16 第 5章 指紋圖像的匹配 指紋圖像匹配方法 指紋匹配要解決的是對兩幅給定指紋 圖像的特征模式進行比對，判斷這兩幅圖像是否來自同一個人的同一手指。對于基于 細(xì)節(jié)點的匹配思路大體分兩種：基于直角坐標(biāo)系的特征識別和基于極坐標(biāo)系的特征識別 [19]。 (3)由于指紋存在變形位移，任何一對匹配點之間都不是絕對相等，而是存在一定的差距。這種方法將原特征點的相對距離進行修改，使得各個特征點之間的相對距離產(chǎn)生差異。這種方法簡單明了，缺點在于計算量比較大，需要較久的計算時間。相似度的計算，方法一以滿足特征點的相對距離差距不大的點的個數(shù)為相似依據(jù)；方法二以卷積值的大小來判斷圖像的相似性，并計算圖像的相似距離。選用了一種比較精確的模板細(xì)化，得到了指紋細(xì)化后比較清晰的圖像。從論文的選題、資料的收集到論文的撰寫編排整個過程中，我 有來自各方面的 幫助。很慶幸這些年來我遇到了許多恩師益友，無論在學(xué)習(xí)上、生活上都給予了我無私的幫助和熱心的照顧 。39。 for x=1:m for y=1:n M=M+I(x,y)。 %1 H = m/M。 for i=1:M。 end end Gmean=0。vtotle=0。 gtemp1=0。 end end end G2=gtotle1/gtemp1。amp。 Icc(i+(x1)*M,j+(y1)*M)=0。 In(a,b)=Im(a1,b1)*temp(1,1)+Im(a1,b)*temp(1,2)+Im(a1,b+1)*temp(1,3)+Im(a,b1)*temp(2,1)+Im(a,b)*temp(2,2)+Im(a,b+1)*temp(2,3)+Im(a+1,b1)*temp(3,1)+Im(a+1,b)*temp(3,2)+Im(a+1,b+1)*temp(3,3)。 sum4=I(x2,y+1)+I(x4,y+2)+I(x+2,y1)+I(x+4,y2)。 summ=sum(sumi)。 else Icc(i,j)=1。 I=xihua(In)。 end if Im(i,j+1) ~= Im(i+1,j+1) a = a + 1。 tezheng(i,j,3)=1。I(i+1,j1)=1。 I(i1,j)=1。 end end end end figure,imshow(I) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%特征提取后處理 ~ Izz=I。Izz(i+1,j1)=0。 指紋識別中若干關(guān)鍵問題研究 30 b=I(i1,j)+I(i2,j)+I(i+3,j)+I(i4,j)+I(i5,j)+I(i6,j)+I(i7,j)+I(i8,j)+I(i9,j)+I(i10,j)+I(i11,j)+I(i12,j)。amp。Izz(i+1,j1)=0。Izz(i+1,j+1)=0。amp。d=0。Izz(i+1,j+1)=0。I(i,j1)=1。 xxx=xxx+1。I(i+1,j+1)=1。 end if a==6 %%%分叉點判斷 tezheng(i,j,1)=i。 if Im(i1,j) ~= Im(i1,j+1) a = a + 1。 end end end end Im=In。 end end end for i=1:m for j =1:n Icc(i,j)=Icc(i,j)*Im(i,j)。 summax=max(sumi)。 sum2=I(x2,y+4)+I(x1,y+2)+I(x+1,y2)+I(x+2,y4)。 for a=2:m1。 end end end end %2 指紋識別中若干關(guān)鍵問題研究 26 Icc = ones(m,n)。T4=V210。 end if 0var1(x,y)V1 vtemp1=vtemp1+1。 end end 浙江理工大學(xué)信息電子學(xué)院本科畢業(yè)論文 (設(shè)計 ) 25 end G1=gtotle/gtemp。 gtemp=0。 var=(I(i+(x1)*M,j+(y1)*M)aveg1(x,y))*(I(i+(x1)*M,j+(y1)*M)aveg1(x,y))+var。 aveg=0。 else I(x,y)=150sqrt(100*(M1I(x,y))*(M1I(x,y))/var1)。 figure, imshow(uint8(I)) tic %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 歸一化 M=0。他們也在我寫作期間或多或少的幫過我的忙。 周 老師一絲不茍的作風(fēng)，嚴(yán)謹(jǐn)求實的態(tài)度，踏踏實實的精神， 熱情寬容的態(tài)度讓我時刻想著要盡快完成自己的論文早日畢業(yè)。 浙江理工大學(xué)信息電子學(xué)院本科畢業(yè)論文 (設(shè)計 ) 21 參考文獻 [1]王崇文 ,李見為 ,周宏文 .指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) [J].計算機應(yīng)用 ,2021,21(12):23— 25 [2]B Moayer and K S Fu. 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