【正文】 和增強(qiáng)程度有限等不足，以待日后完善。一般的類庫(kù)只是一種可以用來(lái)嵌入在任何程序中的孤立的類的集合，但應(yīng)用程序框架卻定義了程序的結(jié)構(gòu)。附錄2 系統(tǒng)用戶手冊(cè)1． 機(jī)器配置環(huán)境： 操作系統(tǒng)：Windows xp/2000 開發(fā)工具：Visual C++2. 打開本系統(tǒng)：將源文件放置在到計(jì)算機(jī)中，打開Visual C++，點(diǎn)擊文件菜單下的打開工作區(qū)，在工作區(qū)中找到系統(tǒng)源代碼，打開工作區(qū)文件。 =((BITMAPINFOHEADER *)infoheader)biHeight。 y。 i x+width。 j++ ) Dmap2(j，i) = 1。 if(result(y，xwidth)==1) block_num++。 y+= width ) { if(Dmap2(y，x)==0) { block_num=0。 if ( sum6 ) { for ( i = x。 y+= width ) { min = 255。 ()。 colorheader[46]=255。 不過(guò)，我們唯一可以找到BITMAPFILEHEADER結(jié)構(gòu)的地方就是在BMP文件里。類庫(kù)是一個(gè)可以在應(yīng)用程序中使用的相互關(guān)聯(lián)的C++類的集合。本文所研究的圖像分割算法、圖像增強(qiáng)算法，可以很好的完成項(xiàng)目要求。第5章 　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)在對(duì)人體指紋圖像識(shí)別的研究領(lǐng)域中，人們往往只對(duì)圖像中的某些部分感興趣。一般情況下，以上幾個(gè)因素是相互制約的，當(dāng)通過(guò)改變閾值來(lái)降低誤識(shí)率時(shí)，拒識(shí)率會(huì)相應(yīng)地提高。如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個(gè)具有其他等級(jí)灰度值的均勻背景下，使用閾值法就可以得到比較的分割效果。⑩ 基于小波的多閾值方法小波變換的多分辨率分析能力也可以用于直方圖分析，一種基于直方圖分析的多閾值選取方法思路如下：首先在粗分辨率下，根據(jù)直方圖中獨(dú)立峰的個(gè)數(shù)確定分割區(qū)域的個(gè)數(shù)，這里要求獨(dú)立峰應(yīng)該滿足三個(gè)條件，即具有一定的灰度范圍、具有一定的峰下面積和具有一定的峰谷差。所以提出一種解決辦法就是用與像素位置相關(guān)的一組閾值（即閾值使用坐標(biāo)的函數(shù)）來(lái)對(duì)圖像各部分分別進(jìn)行分割。因此本方法也屬于基于區(qū)域的全局閾值法。但此方法對(duì)某些只有單峰直方圖的圖像，也可以作出分割。⑥ 反復(fù)以上步驟④與⑤，直至i=j=n結(jié)束。(1) Gabor圖像增強(qiáng)Gabor圖像增強(qiáng)，其空域?yàn)V波因子的表達(dá)式為： （49）其中x和y分別表示橫縱坐標(biāo)，為(x，y)以原點(diǎn)為中心，旋轉(zhuǎn)后得到的坐標(biāo)，表示指紋的局部方向，和分別表示平行于指紋方向的方差和垂直于指紋方向的方差，f表示指紋的頻率，它的計(jì)算方法如圖34所示，首先求得相鄰脊線極小值點(diǎn)間的平均最小距離C作為指紋的周期，由f=1/C即可得到指紋的頻率。 圖像增強(qiáng)算法為了確保指紋特征提取算法的魯棒性, 需要對(duì)原始指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理, 增強(qiáng)紋線的清晰度, 增加脊線和谷線的對(duì)比度, 減少偽信息, 該過(guò)程稱為指紋圖像的增強(qiáng)處理。(1) 定義若干基準(zhǔn)方向的產(chǎn)生方向圖方法 圖42 方向圖算法描述：對(duì)于圖像上每一個(gè)點(diǎn)，在八個(gè)方向上畫一條直線，直線的長(zhǎng)度大概是五個(gè)脊線到谷線的寬度。 產(chǎn)生方向圖由于在局部區(qū)域內(nèi)指紋是亮暗相間的近似平行的結(jié)構(gòu)，因此，在指紋的每個(gè)局部區(qū)域有確定的方向。在當(dāng)前的應(yīng)用系統(tǒng)中，后一類方法要比前一類應(yīng)用得多一些，因?yàn)楹笠活惙椒ò压ぷ鞯碾y點(diǎn)分散到兩步操作中，簡(jiǎn)化了特征提取算法，且處理結(jié)果容易控制。二值化是把灰度指紋圖像變成01取值的二值圖像，因?yàn)橹讣y圖像只需把紋線和背景區(qū)分開就可以了。預(yù)處理技術(shù)的主要目的是對(duì)一個(gè)給定的指紋，突出指紋圖像中的某些信息，消弱或除去某些不需要的信息，使它的結(jié)果對(duì)后面的識(shí)別來(lái)說(shuō)比原始圖像更合適。圖31 特征提取及模板匹配系統(tǒng)流程 指紋圖像的獲取傳統(tǒng)的指紋采集方法是用手指蘸上墨水或印油在紙上按壓，然后用掃描儀攝取。二值化是把灰度指紋圖像變成01取值的二值圖像，因?yàn)橹讣y圖像只需把紋線和背景區(qū)分開就可以了，以便能正確的提取脊線。 在公共事務(wù)管理方面刑偵領(lǐng)域的主要對(duì)象是犯罪嫌疑人和身份不明者，目的是從公眾指紋庫(kù)、犯罪指紋庫(kù)或現(xiàn)場(chǎng)指紋庫(kù)中查找有無(wú)此人，從而判斷此人是否是罪犯。理論上講，滿足以下要求的生理或行為特征可以用來(lái)進(jìn)行身份驗(yàn)證：普遍性:是指每個(gè)人都必須具有的特征。與其它生理特征相比，指紋具有更加準(zhǔn)確、更加方便等特點(diǎn)，因此是今后應(yīng)用的主流。6．其它可以取代鑰匙的場(chǎng)合。盡管在此技術(shù)上已有多種成型產(chǎn)品，但因?yàn)樵S多核心技術(shù)因商業(yè)利益和保密需要而未經(jīng)公開，以及社會(huì)的發(fā)展對(duì)系統(tǒng)的性能提出了更高的要求，所以從事該領(lǐng)域研究，仍具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。蘇格蘭醫(yī)生Henry Fauld于1880年10月28日首次在英國(guó)《Nature》上發(fā)表論文，指出人的指紋各不相同，恒久不變，并利用現(xiàn)場(chǎng)指紋來(lái)鑒定罪犯。自從基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的自動(dòng)指紋鑒別技術(shù)誕生以來(lái)，指紋鑒別技術(shù)在過(guò)去的二三十年中已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。可接受性：用戶能接受的程度。指紋考勤系統(tǒng)是指紋識(shí)別技術(shù)在人事考勤中的一項(xiàng)成功應(yīng)用, 與傳統(tǒng)的打卡機(jī)相比, 它徹底改變了以往認(rèn)卡不認(rèn)人而出現(xiàn)的虛假考勤, 以及還需不斷購(gòu)買考勤卡等諸多缺陷。 功能需求指紋識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)典型的模式識(shí)別系統(tǒng)，包括指紋圖像獲取、預(yù)處理、特征提取和比對(duì)等模塊。本系統(tǒng)的用戶水平不一，計(jì)算機(jī)背景知識(shí)參差不齊，故系統(tǒng)界面風(fēng)格應(yīng)盡量友好，易學(xué)易用。后者是用大量敏感元件組成的固態(tài)陣列芯片，它們采用電容傳感、熱敏傳感或其他傳感技術(shù)，通過(guò)感受按壓指紋的壓力、熱度等特征來(lái)攝取指紋。2．銳化脊線為強(qiáng)化指紋紋線間的界線，突出邊緣信息，以利于二值化，銳化處理是必要的。由于手指壓力的作用的變化經(jīng)常使這兩者互相轉(zhuǎn)化，所以有些系統(tǒng)對(duì)它們不做區(qū)分。在灰度圖像上進(jìn)行脊線跟蹤直接獲取特征點(diǎn)的方法，是基于如下的考慮：1．指紋的許多信息在二值化后會(huì)損失掉。第二類是精確計(jì)算每一點(diǎn)或小區(qū)域的方向。(2) 由像素點(diǎn)的灰度梯度進(jìn)行計(jì)算而獲得方向圖的方法此方法是可以獲得比較精確的方向。要獲取這些特征點(diǎn)及特征點(diǎn)的方向，第一步是要對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化，正確提取指紋脊線。即對(duì)第i行j列的點(diǎn)的灰度值的處理如下： (410) x、y、z之間的關(guān)系滿足：。閾值法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù)，圖像閾值化的目的是要按照灰度級(jí)，對(duì)像素集合進(jìn)行一個(gè)劃分，得到的每個(gè)子集形成一個(gè)與現(xiàn)實(shí)景物相對(duì)應(yīng)的區(qū)域，各個(gè)區(qū)域內(nèi)部具有一致的屬性，的分割等；在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，血液細(xì)胞圖像的分割，磁共振圖像的分割；在農(nóng)業(yè)工程而相鄰區(qū)域布局有這種一致屬性。該方法使目標(biāo)或背景的像素比例等于其先驗(yàn)概率來(lái)設(shè)定閾值，簡(jiǎn)單高效，但是對(duì)于先驗(yàn)概率難于估計(jì)的圖像卻無(wú)能為力。而在上述基于點(diǎn)的全局閾值選取方法中，有一個(gè)共同的弊病，那就是它們實(shí)際上只考慮了直方圖提供的灰度級(jí)信息，而忽略了圖像的空間位置細(xì)節(jié)，其結(jié)果就是它們對(duì)于最佳閾值并不是反映在直方圖的谷點(diǎn)的情況會(huì)束手無(wú)策，我們通常遇到的很多圖像恰恰是這種情況。而直方圖變化法，就是利用一些像素領(lǐng)域的局部性質(zhì)變換原始的直方圖為一個(gè)新的直方圖。若使用局部閾值，則可分別在亮區(qū)和暗區(qū)選擇不同的閾值，使得整體分割效果較為理性。首先，將像素點(diǎn)分為邊界點(diǎn)和非邊界點(diǎn)兩類，邊界點(diǎn)再根據(jù)它們的鄰域的亮度分為較亮的邊界點(diǎn)和較暗的邊界點(diǎn)兩類，然后用這兩類邊界點(diǎn)分別作直方圖，取兩個(gè)直方圖中的最高峰多對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)作為閾值。并有如下的判據(jù)：1．內(nèi)部點(diǎn)不能刪除。例如，在保險(xiǎn)柜指紋鎖系統(tǒng)中，考慮到其具體特點(diǎn)為：1．對(duì)安全性要求高。2．圖像的前景區(qū)應(yīng)該最大量包含指紋特征信息。例如對(duì)于一般實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，可以選擇最大類間方差方法和簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)法。致 謝本論文是在導(dǎo)師杜俊俐老師的悉心指導(dǎo)與幫助下完成的。Microsoft并沒(méi)有發(fā)明應(yīng)用程序框架的概念，這個(gè)概念首先是在學(xué)院里提出來(lái)的，后來(lái)在Apple Macintosh上有了它的第一個(gè)商業(yè)化版本MacApp。附錄3 程序源代碼1．圖像讀取程序：void CFingerprint::ReadBitMap(){ CFile fgfile。 if(source!=NULL) delete []source。 y++ ) if(source(y，x)5) source(y，x)=5。 i+=2 ) for ( j = y。 } else { for ( i = x。 if(block_num=3) { for ( i = x。 y 。 } sum=sum/(width*width)*4。 y 。 (source，*)。i++) colorheader[i]=infoheader[i]。每行被擴(kuò)展到4字節(jié)邊界。有一些類庫(kù)是隨編譯器一起提供的，還有一些是由其他軟件公司銷售的，另有一些則是由用戶自己開發(fā)的。第6章 結(jié) 論在本文中分別列舉出了指紋圖像預(yù)處理中的圖像分割、求方向圖、圖像增強(qiáng)及二值化的幾種算法，并對(duì)每種算法進(jìn)行了比較。分割評(píng)價(jià)是改進(jìn)和提高現(xiàn)有算法性能、改善分割質(zhì)量和指導(dǎo)新算法研究的重要手段。圖像預(yù)處理主要包括圖像分割、二值化、圖像增強(qiáng)，本章主要介紹了用不同的圖像分割算法和圖像增強(qiáng)算法，來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，每一種算法都各具優(yōu)缺點(diǎn)，用它們中的任何一種方法對(duì)指紋圖像進(jìn)行處理時(shí)，都能達(dá)到預(yù)期的效果，達(dá)到了實(shí)驗(yàn)?zāi)康?。衡量一個(gè)匹配算法的性能可以用拒識(shí)率，誤識(shí)率，匹配的速度，指紋模板的大小等來(lái)衡量。所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。其實(shí)多域值分割，可以看作單閾值分割的推廣，前面討論的大部分閾值化技術(shù)，諸如Otsu的最大類間方差法， Kapur的最大熵方法、矩量保持法和最小誤差法等等都可以推廣到多閾值的情形。⑤ 局部閾值法當(dāng)圖像中有如下一些情況：有陰影，亮度不均勻，各處的對(duì)比度不同，突發(fā)噪聲，背景灰度變化等，如果只用一個(gè)固定的全局閾值對(duì)整幅圖像進(jìn)行分割，則由于不能兼顧圖像各處的情況而使分割效果受到影響。使用這種方法，閾值可以直接計(jì)算得到，從而避免了分析灰度直方圖，也不涉及準(zhǔn)則函數(shù)的優(yōu)化。往往容易得到假的谷底。 一般意義下，閾值運(yùn)算可以看作是對(duì)圖像中某點(diǎn)的灰度、該點(diǎn)的某種局部特性以及該點(diǎn)在圖像中的位置的一種函數(shù)，這種閾值函數(shù)可記作：⑤ 對(duì)下一像素重復(fù)步驟④。在本文將對(duì)幾種基于空域的圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行介紹與講解。雖然采用由像素點(diǎn)的灰度梯度進(jìn)行計(jì)算而獲得方向圖的方法可以更精確的產(chǎn)生方向圖，得到更好的處理效果等優(yōu)點(diǎn)，但由于其算法較之第一種復(fù)雜難懂，一般只應(yīng)用在高精度的圖像處理中，所以在對(duì)圖像處理精度要求不是太高的情況下，可以采用第二種方法，得到粗略的處理結(jié)果。因此，任一點(diǎn)的方向可以利用該點(diǎn)所在區(qū)域的其它點(diǎn)的方向來(lái)糾正。 歸一化大量的實(shí)驗(yàn)證實(shí)，指紋圖像的灰度級(jí)大致分布在[20，180]的范圍內(nèi)，考慮到其它組織以及噪聲等因素，我們?cè)谶M(jìn)行歸一化處理時(shí)，將指紋圖像的灰度級(jí)映射到[0，255]的灰度區(qū)間上，映射函數(shù)如下： （41）在（31）式中，和分別是指紋圖像的最小灰度值和最大灰度值，和分別是歸一化處理前和處理后的灰度值。后一類方法要求預(yù)處理部分做大量的工作，一般包括圖像增強(qiáng)、濾波、二值化、細(xì)化等步驟，最后得到一幅紋線寬度為單像素的二值圖像。 4．二值化：0代表黑色，1代表白色。表31 采集儀對(duì)照表比較項(xiàng)目光學(xué)全反射技術(shù)硅晶體電容傳感技術(shù)超聲波掃描體積大小中耐用性非常耐用容易損壞一般成像能力干手指差，但汗多的和稍臟的手指成像模糊干手指好，但汗多的和稍臟的手指不能成像非常好耗電較多較少較多成本低低很高 指紋圖像預(yù)處理指紋圖像預(yù)處理的目的在于使指紋圖像畫面清晰，邊緣明顯，以便提取特征進(jìn)行識(shí)別。如圖21是從指紋圖像采集到特征提取的全部流程，其中圖像處理部分為主要研究范圍。清晰真實(shí)，便于提高后續(xù)指紋特征值提取的準(zhǔn)確性5．二值化：0代表黑色，1代表白色。性, 這必然使得其具有極高的保密性。在現(xiàn)有的系統(tǒng)崩潰之前, 隨著原有的系統(tǒng)一個(gè)一個(gè)地失敗, 指紋識(shí)別技術(shù)逐漸成為一種公認(rèn)的身份認(rèn)證的好手段。對(duì)其應(yīng)用，雖曾有爭(zhēng)議但最終還是被廣泛接受。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(lái)越受到社會(huì)許多領(lǐng)域的歡迎。5．私有設(shè)備的使用控制，如移動(dòng)電話、個(gè)人計(jì)算機(jī)以及汽車等需要鑰匙的設(shè)備。 本文完成了如下工作： 1．通過(guò)比較多種預(yù)處理算法，本文選擇并實(shí)現(xiàn)了指紋圖像分割、圖像增強(qiáng)、求方向圖、二值化等算法。接著，William Hersche也在《Nature》上發(fā)表了他本人關(guān)于指紋的20多年來(lái)的研究成果，從此揭開了現(xiàn)代指紋識(shí)別的序幕。作為人體生物特征識(shí)別技術(shù)中的分支，指紋鑒別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展很成熟，應(yīng)用很廣泛，具有很大的規(guī)模。安全性：防止偽造者的能力。指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)指紋圖像獲?。和ㄟ^(guò)專門的指紋采集儀可以采集活體指紋圖像。系統(tǒng)界面應(yīng)遵循以下要求:本系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔、明快、緊湊、布局合理、使用方便，菜單、工具條、快捷鍵、控件和對(duì)話框的風(fēng)格與標(biāo)準(zhǔn)的Windows2000/XPINT風(fēng)格相吻合。近年來(lái)，又出現(xiàn)了其他一些新型的指紋采集設(shè)備，如超聲波指紋采集器，它是基于指紋的脊