【正文】 .............. 8 .......................................................................................................... 8 Matlab 仿真 ..........................................................................................10 圖像腐蝕 ....................................................................................................................... 11 ......................................................................................................... 11 .................................................................................................. 11 ......................................................................................................... 11 Matlab 仿真 ..........................................................................................12 圖像銳化 .......................................................................................................................13 .............................................................................................................13 .............................................................................................................14 算子 ..........................................................................................................15 Matlab 仿真 ...............................................................................15 灰度圖像二值化 .............................................................................................................20 ...........................................................................................20 Matlab 仿真 ...................................................................................20 指紋圖像骨架的細化 ......................................................................................................21 指紋圖像細化簡介 ................................................................................................21 . 細化算法的 Matlab 仿真 ....................................................................................22 第 3 章 指紋特征的提取 ...............................................................................................................24 指紋圖像特征值的提取 ...................................................................................................24 指紋圖像偽特征值的剔除 ................................................................................................24 第 4 章 總結與展望 ......................................................................................................................26 總結 ..............................................................................................................................26 展望 ..............................................................................................................................26 致謝 ............................................................................................................................................29 參考文獻 .....................................................................................................................................28 福建農(nóng)林大學東方學院計算機科學系畢業(yè)設計（論文） 2 附錄 1 配準函數(shù) Matlab 程序 .......................................................................................................30 附錄 2 Matlab 仿真程序 ..................................................................................................33 I 摘要 在信息化時代，身份鑒別將越來越重要，應用也變得日益廣泛。用于社會保障資金的收支及其管理如現(xiàn)金提取、電子貨幣傳輸、ATM 安全、信用卡驗證等。接著， William Hersche在《 Nature》上發(fā)表了他本人 20多年來關于指紋的的研究成果。成立于 1996 年的中國科學院自動化研究所在中國科學院學報 Fingerpass 生物特征識別上，研究組提出了很多理論研究成果。作為人類的生物特征識別技術的一個分支，指紋識別技術已經(jīng)發(fā)展得非常成熟，使用非常廣泛，具有很大的規(guī)模。所有這些角色都是根據(jù)您的生物識別的基礎上。由于人的遺傳特性。指紋匹配通過對比局部的脊線特征和他們之間的關系來判斷兩個指紋是否來自同一個手指。 得到指紋細節(jié)后，要進行特征匹配。半導體電 容式指紋采集芯片。半導體溫度感應傳感器采用了自動控制技術，其能夠自動調(diào)節(jié)所采集指紋圖像像素行以及指紋部分區(qū)域的敏感度，在不同環(huán)境下結合反饋到的信息便可產(chǎn)生高質(zhì)量的指紋圖像。表 給出三種主要技術的比較。 1).中值濾波的原理 中值濾波實際上就是用一個含有奇數(shù)個像素的滑動窗口，將窗口 正中點的灰度值用窗口內(nèi)各點的中值代替。以下是中值濾波的 MATLAB 實現(xiàn)： I=imread(39。因此中值濾波在圖像處理過程中經(jīng)常被用到。 腐蝕和膨脹運算中存在對偶原理： X⊕ B，它是所有滿足以下條件的點 X39。原 始圖象 39。前者為處理前的指紋圖像，后者為腐蝕后的指紋圖像。 對于圖像函數(shù) f（ x,y），他在（ x,y）點的一階偏導數(shù)為 y???? fxf 和 ，它們分別是灰度在 x和 y 方向上的變化率。)。) subplot(122)。imshow(K1)。 K=filter2(h,J)。)。 圖 210 配準后的指紋圖像 以下是對兩幅配準后圖像進行再相加的的 MATLAB 程序 : I1=imread(39。 I3=uint8(I2)。title(39。 一個好的算法可以得到一個理想的滿足預期期望的二值圖像。) imwrite(BinaryFinger,39。如果用一個形象的比喻來說明骨架的含義，那就是設想在 t=0 的時刻，講目標的邊界各處同時點燃，火焰以勻速向目標內(nèi)部蔓延，當火焰的前沿相交時火焰熄滅，那么火焰熄滅點的集合就構成了中軸，也就是圖像的骨架。%二值化程度 BinaryImage=im2bw(I,level)。即將 256 個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。) K=imadd(I3,J3,39。 if(source_xwidth||source_yheight) NewR2(i,j)=0。 imwrite(K2,39。) 由對比圖可以發(fā)現(xiàn)，兩幅指紋圖像雖然有不同程度的缺陷，但是有缺陷的位置不同，如果把兩張圖像相加的話就不難得到比較理想的圖像了，為了得到較理想的清晰指紋圖像，我們將兩 幅圖像進行融合，這樣就可以互補以掩蓋彼此的缺陷，以達到理想的效果。 J=double(A)。title(39。 figure, subplot(121)。 Matlab 仿真 本文將首先利用 Sobel 算子對腐蝕后的指紋圖像進行濾波，濾波后的圖像如圖福建農(nóng)林大學東方學院計算機科學系畢業(yè)設計（論文） 16 subplot（ 121）所示。微分運算是求信號的變化率，變化快的地方包含著較多的高頻分量，微分圖像就是一副高通圖像，取出圖像中的邊緣和輪廓。imshow(J1)。 J=medfilt2(I,[5,5])。 B對 X腐蝕所產(chǎn)生的二值圖像 E 是滿足以下條件的點（ x,y)的集合：如果 B的原點平 移到點（ x,y），那么 B將完全包含于 X中。) 程序運行結果如圖 25所示 ,前者原始指紋圖像，后者中值濾波處理后的指紋圖像。所以相對一般的線性濾波器（如均值濾波），中值濾波能夠 更好的保持圖像細節(jié)。然后，丟棄最早的值，取得新的采樣，重復上面的計算過程。 總之，這些類型的采集技術，它各有優(yōu)點和缺點。傳感器陣列的每個點的金屬電極作為電容器的一個極，作為另一極的則是按在傳感面上的手指頭的對應點，感測的手指在感測表 面上相應點的磁極之間形成的電介質(zhì)層。在這些設備中，由于光學掃描技術比較成熟，性價比也相對較高，因而被廣泛使用。 （ 3） 細節(jié)提取：二值指紋圖像經(jīng)細化后，得 到單像素的脊線骨架?；?于奇異點的分類算法本質(zhì)是把指紋的宏特征用尋找指紋的奇異點的方法找出來，并用奇異點表示。從而降低了成本，在社會活動中受到廣泛的信任，并能從根本上改變經(jīng)濟和社會互動的模式，提高工作效率。 從生物識別這個角度來看，指紋識別是一種理想的工具，用于定位一個人的基本的社會坐標原點。該算法 首先計算在鄰域內(nèi)的指紋圖像的脊線局部走向，然后構造八個方向模板別與該子塊圖像進行離散卷積運算，以提高指紋圖像的脊線與子塊的圖像，使用局部自適應閾值提取脊線和細化，最后使用基于“連接數(shù)目”的方法提取特征點。 研究現(xiàn)狀 福建農(nóng)林大學東方學院計算機科學系畢業(yè)設計（論文） 2 指紋特征是終生不變的，不同的人有著不相同的指紋特征，就像你完全不可能在世界上找到兩片完全相同的樹 葉。我國將指紋應用于斷案及民間契約有悠久的歷史，但是由于缺乏專門性研究，未能將指紋識別技術上升為一門學科。 corrosion。本