【正文】 因此難以建立寬度只有一個(gè)點(diǎn)的特征點(diǎn)模型，所以必須對(duì)指紋圖像經(jīng)紋線圖像抽象化處理。 dither 函數(shù)通過顏色抖動(dòng)來達(dá)到轉(zhuǎn)換圖像的目的，語法： BW = dither(I)， Image 是圖像矩陣資料， BW 是二值化圖像矩陣；im2bw 函數(shù)通過對(duì)灰度值進(jìn)行閾值判斷的方法達(dá)到目的，語法： BinaryImage = im2bw( Image, [Level] )， Image 是輸入圖像矩陣資料， Level 是二值化程度值，其為介于 0 到 1 之間值， BW 是二值化圖像矩陣。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。 figure,imshow(I3)。 I2=double(I1)。 K1=fft2(J1)。) K1=JK。 我們將兩幅圖像放在一起做對(duì)比如下圖所示。 %用 Sobel 算子進(jìn)行銳化 h=fspecial(39。) subplot(122)。如果以 A 代表原始圖像， Gx 及 Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向 邊緣檢測(cè) 的圖像，其公式如下 : ??????????????101202101xG Gy=?????????? ???121000121210 圖像的每一個(gè)像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下的公式結(jié)合，來計(jì)算梯度的大小。因此圖像銳化加強(qiáng)了細(xì)節(jié)和邊緣，對(duì)圖像有去模糊的作用。%結(jié)構(gòu)元素 se 3*3 單位矩陣 J1=imerode(J,SE)。利用它可以消除小而且無意義的物體。運(yùn)算效果取決于結(jié)構(gòu)元素大小內(nèi)容以及邏輯運(yùn)算性質(zhì)。title(39。 2).中值濾波的 主要特性 (1) 去噪聲性能 中值濾波主要用來濾除脈沖噪聲干擾和隨機(jī)噪聲干擾。在數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)中廣泛使用，領(lǐng)域均值濾波在濾除噪聲的同時(shí)模糊呢圖像，而中值濾波在一定的條件下，可以克服線性濾波器所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲非常的有效，能夠在去除圖像噪聲的同時(shí)保持圖像的邊緣。此外，它們不像玻璃耐磨損，從而影響使用壽命。潛在指印是手指在臺(tái)板上按完后留下的，這種潛在的指印降低了后面指紋圖像采集時(shí)圖像的質(zhì)量。由于該方法存在嚴(yán)重的不可靠性，這種方法己不在被使用。 圖 23 指紋圖像的細(xì)節(jié) 福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 一般來說，要判斷兩個(gè)指紋圖像是否來自同一個(gè)手指，必須經(jīng)過下面三個(gè)階段： 1）首先進(jìn)行全局模式對(duì)比，即判斷兩枚指紋是否屬于同一類別。 2） .指紋特性與分類 傳統(tǒng)上，依據(jù)指紋的全局模式信息，可將指紋分為 5類：旋，左箕，右箕，弓，尖弓。點(diǎn)的指紋識(shí)別作為一種基本的社會(huì)角色，其方便性和精度已得到世界公認(rèn)。因此，這將是一個(gè)非理想的采集條件，時(shí)間復(fù)雜度低的情況下，指紋識(shí)別的一些關(guān)鍵問題的研究和學(xué)習(xí)。 拉普拉斯算子變換特征提取方面的代表有： Fu 和 Moayer 將 Laplacian 變換和動(dòng)態(tài)闡值引 入到指紋圖像處理中來，成功地提取通過反復(fù)迭代脊線。 在這個(gè)電子互聯(lián)程度越來越高的信息化社會(huì)里，能夠?qū)θ梭w進(jìn)行精確的鑒別變得越來越重要。 6．其它可以取代鑰匙的場(chǎng)合。在指紋圖像預(yù)處理的過程中由于指紋圖像質(zhì)量問題 ,本文將根據(jù)指紋圖像的特征提出假設(shè)，再根據(jù)假設(shè)提出了增強(qiáng)指紋圖像的算法，這些算法簡(jiǎn)單且能有效地解決指紋圖像預(yù)處理問題。 image enhancement。唐代作家賈公秀在其作品中就著重提到了指紋是確認(rèn)個(gè)人身份的方法 。因此作為人體生理行為特征鑒別技術(shù)的分支，指紋鑒別技術(shù)越來越受到社會(huì)許多領(lǐng)域的歡迎。 提出了一種基于圖案細(xì)節(jié)特征提取算法。依靠這種唯一性和穩(wěn)定性與他的指紋對(duì)應(yīng)一個(gè)人，就能通過他的指紋和預(yù)先存儲(chǔ)的指紋進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證他的真實(shí)身份，這就是指紋識(shí)別技術(shù)。 指紋識(shí)別承載了太多的社會(huì)意義，能從最根本的條件，良好的判斷力和定義一個(gè)人的真正的生物身份。奇異點(diǎn)有兩種：中心點(diǎn)和三角區(qū)，用來標(biāo)識(shí)指紋的宏特征。 （ 2） 脊線提?。褐讣y灰度圖像中，在沿著垂直于局部方向場(chǎng)的方向，脊結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)有局部極值，以此特性，相應(yīng)的像素就可以標(biāo)定為脊線或者溝線，進(jìn)行二值化處理。近年來，已經(jīng)有其他一些新的指紋采集設(shè)備，如超聲波指紋掃描儀，它是基于指紋的脊和谷的超聲波反射原理而設(shè)計(jì)的。能夠結(jié)合到約 100,000個(gè)電容式傳感器在半導(dǎo)體金屬陣列上，其表面是絕緣的。超聲波技術(shù)來實(shí)現(xiàn)能夠獲得最準(zhǔn)確的精度，其對(duì)手指平面完整程度和潔凈程度的要求是比較低的，但采集時(shí)間將明 顯比上述兩類產(chǎn)品要來得長。觀察窗口中的數(shù)值進(jìn)行排序，位于觀察窗中間的中值作為輸出。 （ 2）對(duì)某些輸入不變性 對(duì)某些特定的輸入信號(hào)，中值濾波的輸出保持與輸入信號(hào)值相同。中值濾波 39。利用它可以消除小而且無意義的物體。)。) subplot(122)。而圖像銳化可用微分來實(shí)現(xiàn)。 本次對(duì)指紋圖像銳化就是用 Sobel算子進(jìn)行銳 化。%結(jié)構(gòu)元素 se 3*3 單位矩陣 J1=imerode(J,SE)。imshow(K)。%逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 90176。旋轉(zhuǎn)銳化后增強(qiáng)處理 39。)。 source_y=j+1。2 配準(zhǔn) 39。 圖像的二值化處理就是將圖像上的點(diǎn)的灰度置為 0 或 255，也就是使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。 level=graythresh(I)。骨架形狀描述的方法是 Blum 最先提出來的，他使用的是中軸的概念。f:\39。如果二值化過程中引入噪聲，就會(huì)降低指紋圖像圖像質(zhì)量，影響識(shí)別。配準(zhǔn)后相加 39。 I3(:,313)=255。f:/39。 I2=imread(39。 X=imrotate(K, 90)。title(39。imshow(J1)。 J=medfilt2(I,[5,5])。而 f（ x,y）的梯度是個(gè)向量，定義為： Tyfxff ?????? ??????25 梯度方向是函數(shù)變化最快的方向。 福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 13 圖 27 圖像腐蝕 Matlab 仿真 本節(jié)對(duì)指紋圖像腐蝕運(yùn)算后使得 指紋紋路更細(xì)，便于后續(xù)的處理，但指紋圖像顯得模糊，本文將在下一節(jié)中對(duì)指紋圖像進(jìn)行銳化，使得圖像邊緣更加清晰。) subplot(122)。的集合 :在B 中存在一點(diǎn) y,而且在 X 中存在一點(diǎn) x,使得 x39。 福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 圖像腐蝕 形態(tài)學(xué)原本是指生物學(xué)中研究動(dòng)、植物結(jié)構(gòu)的一個(gè)分支學(xué)科，后來隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展而與圖像處理技術(shù)融合，發(fā)展成為一種研究處理圖像的全新方法 —— 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)。f:\39。 設(shè)有一個(gè)一維序列 f0,f1,...， fn1,窗口長度 2m+1（即為奇數(shù)），在某個(gè)位置上，窗口內(nèi)的 2m+1 個(gè)像素為 fim,fim+1,...,fi,fi+1,...,fi+m 則 fi=Med{fim,fim+1,...,fi+m} 用數(shù)學(xué)公式可表示為 },...,...,{i miimi fffMY ??? Zi? 21 例如，若窗口長度為 5，窗口中像素的灰度值分別為 80、 90、 100、 60，則中間值為 90，如果按從小到大排列，結(jié)果為 60、 80、 90、 100，其中間位置上的值為80。 比較項(xiàng)目 半導(dǎo)體采集技術(shù) 光學(xué)全反射技術(shù) 超聲波掃描 耐 用性 容易損壞 非常耐用 一般 體積 較小 較大 中等 成像能力 干手指差，但汗多的和稍臟的手指不能成像 干手指好，但汗多的和稍臟的手指能成像模糊 非常好 成本 低 低 很高 耗電 較少 較多 較多 表 21 采集儀對(duì)照表 圖像平滑 圖像平滑是指用于突出圖像的寬大區(qū)域、低頻成分、主干部分或抑制 圖像噪聲 和干擾高頻成分，使圖像亮度平緩 漸變，減小突變梯度，改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。例如，一個(gè)對(duì)比度差的圖像，如干燥的指紋圖像，都能夠被感應(yīng)到 。 3．超聲波的。指紋特征匹配的目的是為了判斷輸入的指紋是否與數(shù)據(jù)庫中指紋模板來自同一手指，從而識(shí)別查詢者的身份。 到目前為止，人們共發(fā)現(xiàn)了 150 多種不同的局部脊線特征。雖然指紋人人皆有，但各不相同。公共管理，必須有一個(gè)基本的變量來確認(rèn)一個(gè)人的身份。指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于訪問控制，海關(guān)，銀行和保險(xiǎn)，國防等領(lǐng)域。該研究組已發(fā)表在 IEEE國際主流學(xué)術(shù)刊物和重要的國際會(huì)議的 SCI， EI檢索論文 40余篇，并于 20xx年榮獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)，并出版了專著“生物特征 識(shí)別理論與應(yīng)用”一書。 1892年，弗朗西斯 2．人員出入控制，如重要機(jī)關(guān)、單位、場(chǎng)所的人員出入控制。 論文題目： 數(shù)字圖像處理技術(shù)在指紋識(shí)別中的應(yīng)用研 究 目錄 摘要 .............................................................................................................................................. I Abstract.........................................................................................................................................II 第 1 章 緒論 ................................................................................................................................. 1 課題背景 ........................................................................................................................ 1 研究現(xiàn)狀 ......................................................................................................................... 1 目的和意義 ...................................................................................................................... 2 第 2 章 指紋圖像預(yù)處理 ................................................................................................................ 4 指紋的概述 ..................................................................................................................... 4 ....................................................................................................... 4 .............................................................................................................. 5 .............................................................................................................. 6 圖像平滑 ........................................................................................................................ 8 .........................................................................................