【正文】 特征并沒有被有效的保護(hù)好。本論文主要完成的任務(wù)如下： （ 1） 簡單介紹了指紋識別系統(tǒng)，重點(diǎn)研究了預(yù)處理模塊中指紋濾波。 （ 3）建立 MATLAB GUI 界面，界面設(shè)計(jì)比較單一，該系統(tǒng)只是簡單的將圖像濾波的方法通過 M文件與 GUI 界面結(jié)合實(shí)現(xiàn)，并不能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)各濾波的效果分析。真心的表示感謝。并列舉更多的濾波方法讓用戶有更多的選擇性，在基于偏微分方程濾波這個模塊，應(yīng)該更 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 總結(jié)與展望 28 著重講解相干濾波增強(qiáng)的方法，讓用戶可以通過界面濾波的效果圖更直觀更清楚看到該方法的優(yōu)勢。 （ 2）重點(diǎn)研究了基于偏微分方程的指紋圖像濾波，闡述了偏微分方程用于圖像處理的發(fā)展?fàn)顩r，分析了線性擴(kuò)散模型、非線性擴(kuò)散 PM 方程，并重點(diǎn)研究了指紋圖像相干濾波增強(qiáng)。 對于非線性相干增強(qiáng)擴(kuò)散的方法，選擇最合適的停止時間也很重要。最后可以比較經(jīng)過四種濾波方法后的結(jié)果圖。grad39。 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) 19 （ 5）“基于偏微分方程濾波”按鈕的回調(diào)函數(shù) function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) im = 。replicate39。last39。% sigma為標(biāo)準(zhǔn)差 axes() imshow(imres01,[]) = imres01。%返回圖像的行和列 wd = floor(N/2)。))。 imres = imfilter(im, h, 39。String39。 %打開文件對話框 fid1 = fullfile(PathName, FileName)。 圖 指紋濾波 GUI界面 本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的 圖形用戶界面如圖 ，主要由六個命令按鈕 Push Button、六個圖形窗 axes，五個靜態(tài)文本框 Static Text 以及四個文件編輯器 Edit Text 組成。 Math Works 公司不斷更新 MATLAB 版本，在 MATLAB 及以上版本增加了圖形界面（ GUI）功能， GUI（ Graphical User Interfaces）是由窗口、光標(biāo)、菜單、按鍵等對象構(gòu)成的一個用戶界面， 對于一般的用戶使用 GUIDE 創(chuàng)建圖形用戶界面應(yīng)用程序已經(jīng)足夠了。指紋錄入模塊主要是輸入指紋數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)錄入指紋是已經(jīng)處理好的指紋圖像，只需要將指紋圖像讀入到 MATLAB 中，然后進(jìn)行指紋圖像處理。 將上述的方法運(yùn)用到指紋圖像中， 如圖 是原始圖像經(jīng)過 50 次的相干濾波增強(qiáng)后的結(jié)構(gòu)圖。接下來講解結(jié)構(gòu)張量是怎樣形成擴(kuò)散張量。 該方法需要幾個重要的數(shù)據(jù)： （ 1）結(jié)構(gòu)張量，根據(jù)偏微分方程求出結(jié)構(gòu)張量，該結(jié)構(gòu)張量 可以有效的對圖像進(jìn)行定位分析。 偏微分方程用于圖像的濾波方法 擴(kuò)散模型的發(fā)展 基于偏微分方程濾波的方法原理是讓待處理圖像按照指定的偏微分方程進(jìn)行變形，而我們所要得到的結(jié)果就是偏微分方程的解。加權(quán)平均和算術(shù)平均數(shù)很相似，只是加權(quán)平均數(shù)中每一個數(shù)據(jù)對于平均數(shù)的貢獻(xiàn)是 不一樣的，各占的權(quán)重不相同。假設(shè)有一個取窗口長度長度為 m（ m 為奇數(shù)）的一維序列 f1,f2?? fn， 對該序列進(jìn)行中值濾波，就是在該序列中按順序選出 m個點(diǎn)的像素值進(jìn)行從小到達(dá)的排序后 fiv ?? fi?? fi+v，其中 v=(m1)/2 為窗口的中心，其窗口正中間的像素值就是濾波后的結(jié) 果，一維中值濾波的表達(dá)式為 :Fi= med{fiv ?? fi?? fi+v} 原圖像為： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 處理后為： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 圖 一維中值濾波 上圖是一個模板為 1 5大小的示例，按順序取出 5個像素值 2 2 6 2 1 進(jìn)行從小到大的順序排列過后為 1 2 2 2 6，因此中間值為 2，所以將原圖像的像素值 6濾波后變?yōu)榱?2，同理可得出其它像素值。左邊是原圖像，右邊是處理后的圖像，以右上角的 3 3 模板為例，中間的像素值 2在經(jīng)過處理后就是右圖同樣位置的像素值 3,該值的結(jié)果由（ 1+2+1+1+2+2+5+7+6+8） /9=3,同理可得其它點(diǎn)的像素值。圖 的濾波器的系數(shù)表示為中心像素的系數(shù)值 w（ 0,0），其余的系數(shù)逐個表示為 w（ i， j）， i， j=n， （ n1）， ? ,1， 0， ? n1， n。本課題主要研究的是空濾波方法。 如圖 ，（ a）是指紋圖像直接二值化的結(jié)果，（ b）是指紋圖像經(jīng)過圖像增強(qiáng)后二值化的結(jié)果。采集到的指紋圖像包含各種噪聲，所以很有必要去除噪聲以實(shí)現(xiàn)正確匹配．通常預(yù)處理包括分割、歸一化、濾波、二值化和細(xì)化，它的好壞直接影響到指紋識別的效果．在此基礎(chǔ)上，提取指紋特征信息，得到輸入指紋特征模板，然后用輸入指紋特征模板與已登記的指紋特征模板相比較，最后顯示識別結(jié)果。指紋圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)主要有 端點(diǎn)、分叉點(diǎn)、分歧點(diǎn)、孤立點(diǎn)、環(huán)。成型紋是指手指按壓在柔軟物質(zhì)上所形成的的指紋圖案，柔軟物質(zhì)包括泥土、蠟燭等。介紹了常見的均值濾波、中值濾波高斯濾波，并比較了各濾波的優(yōu)缺點(diǎn)，然后引導(dǎo)出了基于偏微分方程的圖像濾波，從而介紹了線性擴(kuò)散模型和非線性擴(kuò)散模型的由來，最后介紹了更適合指紋圖像濾波的方法即非 線性相干增強(qiáng)擴(kuò)散。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 1 緒論 3 迄今為止，研究指紋圖像的科學(xué)家越來越多，將數(shù)學(xué)問題應(yīng)用到圖像處理領(lǐng)域也越來越廣泛。 C． Douglas Hung 在指紋識別特征提取的部分提出了針對損傷和扭曲的圖像處理方法。 發(fā)展與歷史研究 根據(jù)考古專家的發(fā)現(xiàn)，早在公元前七千年到六千年，亞述人和中國人就已把指紋的特點(diǎn)應(yīng)用到合同和契約的簽訂中。隨著計(jì)算機(jī) 的誕生和發(fā)展，為自動指紋識別提供了可靠的基礎(chǔ)。并通過 MATLAB 軟件設(shè)計(jì)圖像濾波界面，對收集的指紋 圖像進(jìn)行濾波，最后在圖形用戶界面顯示圖像濾波后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 重慶科技學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 題 目 指紋圖像的相干濾波增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 院 （系） 電氣與信息工程學(xué)院 專業(yè)班級 學(xué)生姓名 學(xué)號 指導(dǎo)教師 職稱 評閱教師 職稱 2020 年 5 月 22 日 學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明 本人以信譽(yù)聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行的設(shè)計(jì)（研究）工作及取得的成果，設(shè)計(jì)（論文）中引用他（她）人的文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)、圖件、資料均已明確標(biāo)注出，論文中的結(jié)論和結(jié)果為本人獨(dú)立完成，不包含 他人成果及為獲得重慶科技學(xué)院或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用其材料。然后介紹了偏微分方程用于圖像濾波的基本方法，線性擴(kuò)散和非線性擴(kuò)散，最后引導(dǎo)出相干濾波增強(qiáng)的指紋圖像處理方法。但是由于指紋結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及肉眼所見的局限性，導(dǎo)致通過人工識別指紋的速度慢、難度大、識別準(zhǔn)確率低，遠(yuǎn)不能達(dá)到想要的效率。近年來 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 1 緒論 2 基于偏微分的圖像濾波在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，由于它在圖像濾波增強(qiáng)中具有強(qiáng)大的局部適應(yīng)性以及高度的靈活性使之成為圖像處理技術(shù)領(lǐng)域一個熱門的研究課題。 L O’ Gorman 針對指紋識別系統(tǒng)增強(qiáng)部分提出了指紋圖像濾波的方法。后來， Osher 和 Rudin 明確的指出了偏微分方程在圖像處理中的意義，更加鞏固了該方法在圖像處理中地位和價值。 第三章主要是講指紋圖像濾波的方法。明顯紋是人體肉眼可以看見的，例如手指通過墨水或油漆按壓在紙張上的指紋就是明顯紋。細(xì)心點(diǎn)就可以發(fā)現(xiàn)指紋的紋路并不是連續(xù)的，會出現(xiàn)分叉、中斷，這些斷點(diǎn)、分叉點(diǎn)就是指紋的節(jié)點(diǎn)。 圖 指紋采集主要通過光學(xué)指紋傳感器、 CMOS 壓力傳感器、熱傳感器和超聲波的傳感器。 圖 指紋圖像二值化 二值化是把圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，可以提高指紋圖像中 脊線和谷線的對比度，因此有利于細(xì)節(jié)點(diǎn)提。頻域?yàn)V波方法是基于圖像的傅里葉變換為基礎(chǔ)的。如圖 ，是一個3 3的的濾波器，所有假設(shè)都是基于濾波器的大小應(yīng)均為奇數(shù)原則，為保證濾波器的對稱性，通常濾波器的大小為（ 2n+1） （ 2n+1），而 3 3是最有價值的最小濾波器尺寸。 圖 均值濾波 3 3模板的演示圖 如上圖是一個 3 3模板的演示過程，該演示過程是在保持邊緣像素值不變的情況下進(jìn)行的。 中值濾波器在一維的情況下是由奇數(shù)個像素組成的窗口，窗口中間的像素值經(jīng)過中值濾波后就是由窗口中 該 奇數(shù)個像素值排序后的中間值代替。高斯濾波的原理就是用設(shè)定的模板去掃描圖像中的每一個像素點(diǎn)，將模板范圍內(nèi)的像素值加權(quán)平均后的值賦給模板范圍內(nèi)原來的中心的像素值。中值濾波雖然能保護(hù)邊緣的細(xì)節(jié)特征，但是它的模板比較單一，用于指紋圖像濾波的效果不是很好。 基于相干濾波增強(qiáng)的圖像濾波處理 相干增強(qiáng)擴(kuò)散濾波方法需要對圖像進(jìn)行定位，確定圖像中相干性最強(qiáng)的方向，并檢測邊緣，判斷圖像中可能會反射終止位置，最后進(jìn)行圖像濾波，對相干性強(qiáng)的地方進(jìn)行濾波擴(kuò)散，而不需要對檢測到的邊緣進(jìn)行濾波。 由于結(jié)構(gòu)張量和擴(kuò)散張量在圖像相干增強(qiáng)擴(kuò)散中的重要性。 通過特征向量 w1和 w1來控制相干濾波增強(qiáng)的擴(kuò)散方向，通過梯度方向 C1減少垂直紋理方向的擴(kuò)散程度， C2控制紋理一致性方向上的擴(kuò)散程度，就可以使 圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)，并達(dá)到了圖像去噪的效果。 本系統(tǒng)主要有兩個模塊，指紋錄入模塊和指紋濾波模塊。因此， MATLAB 軟件是一款很方便用戶使用的軟件。M文件里包括用戶用來發(fā)布和控制界面的回調(diào)函數(shù)。})。 win = str2double(get(,39。 h = ones(N,N)/N^2。String39。 [row col] = size(im)。 imres01 = gaussianFilter(im,sigma)。 width = find(exp((pw.*pw)/(2*ssq))GaussianDieOff,1,39。,39。)。, 39。 圖 點(diǎn)擊“高斯濾波”按鈕 圖 “基于偏微分方程濾波”按鈕 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) 24 最后選擇基于偏微分方程濾波的迭代次數(shù)的值，再點(diǎn)擊“基于偏微分方程的濾波”按鈕，系統(tǒng)將會把濾波后的效果圖顯示在對應(yīng)的坐標(biāo)系中。但是從圖 可以看出 ，非線性相干增強(qiáng)擴(kuò)散 不但可以有效的進(jìn)行指紋圖像濾波，而且還保護(hù)了指紋圖像的邊緣，處理了指紋圖像斷點(diǎn)、分叉等特征，使指紋圖像的脊線和谷線更加清晰分明 。 分析了常用的濾波方法均值濾波、中值濾波 、高斯濾波，并對比了這幾種濾波方法的優(yōu)缺點(diǎn)。 本課題需要改進(jìn)的地方： （ 1）應(yīng)該對收集的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，如分割、歸一化等操作。