指紋識別技術(shù)研究論文(編輯修改稿)
2025-07-22 16:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 )+abs(u(a1,b+1)u(a1,b))+abs(u(a1,b)u(a1,b1))+abs(u(a1,b1)u(a,b1))+abs(u(a,b1)u(a+1,b1))+abs(u(a+1,b1)u(a+1,b))+abs(u(a+1,b)u(a+1,b+1))+abs(u(a+1,b+1)u(a,b+1))~=1%尋找端點if (u(a,b+1)+u(a1,b+1)+u(a1,b))*(u(a,b1)+u(a+1,b1)+u(a+1,b))+(u(a1,b)+u(a1,b1)+u(a,b1))*(u(a+1,b)+u(a+1,b+1)+u(a,b+1))==0 %去除空洞和毛刺u(a,b)=0。endendendendendfigure,imshow(u)%title(39。去除空洞39。)得到的去除毛刺后的圖像和再去除空洞后的圖像分別如圖7和圖8： 圖7去除毛刺后的圖像 圖8去除空洞后的圖像二值化后的紋線仍然具有一定的寬度，因為指紋識別只與紋線的走向有關(guān)，所以需要對二值圖像進行細化，以減少冗余信息，突出紋線的有效特征，便于后續(xù)的特征提取。程序如下：v=~u。se=strel(39。square39。,3)。%創(chuàng)建形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素fo=imopen(v,se)。%對圖像進行開操作和閉操作v=imclose(fo,se)。 %對圖像進行開操作和閉操作w=bwmorph(v,39。thin39。,Inf)。%對圖像進行細化figure,imshow(w)title(39。細化圖39。)得到的圖像如圖9：圖9細化后的圖像3．特征點提取 找出所有的端點和交叉點因為特征點必然是從端點和交叉點里找出，所以在得到細化的圖像后，我們首先要找出所有的端點和交叉點。，方便后續(xù)編程。：%Sub functionsfunction j = P (img, x, y, i)% get pixel value based on chart:% 4 | 3 | 2% 5 | | 1% 6 | 7 | 8switch (i) case {1, 9} j = img(x+1, y)。 case 2 j = img(x + 1, y1)。 case 3 j = img(x, y 1)。 case 4 j = img(x 1, y 1)。 case 5 j = img(x 1, y)。 case 6 j = img(x 1, y + 1)。 case 7 j = img(x, y + 1)。 case 8 j = img(x + 1, y + 1)。end 。將一個點的8個鄰域依次兩兩相減并取絕對值，并將所有結(jié)果相加，從細化圖像的特征來說，和為2時為端點，和為6時為交叉點。程序如下：function txy=point(thin)count = 1。txy(count, :) = [0,0,0]。siz=min(size(thin,1),size(thin,2))。for x=40:siz 40 for y=40:siz 40 if (thin(y, x) ) CN = 0。 for i = 1:8 CN = CN + abs (P(thin, y, x, i) P(thin, y, x, i + 1))。 end if (CN == 2) txy(count, :) = [x, y,2]。 count = count + 1。 end if (CN == 6) txy(count, :) = [x, y,6]。 count = count + 1。 end end end end for i=1:count 1 x(i) =txy(i, 1)。 y(i)= txy(i, 2)。end imshow(double(thin))。hold on。plot(x,y,39。.39。)。運行完程序后，將所有的端點和交叉點全部找出。定義的數(shù)組txy第一項為橫坐標，第二項為縱坐標，第三項為2或6（2為端點、6為交叉點）。得到的標出端點和交叉點的圖像如圖10：圖10標出端點和交叉點的細化圖像 紋線光滑處理在指紋圖像預(yù)處理中，已經(jīng)對指紋圖像進行過去除毛刺和空洞的處理。基本原理為：找到每個端點，使其沿著紋線的方向移動5個像素，如果在5個像素之內(nèi)遇到交叉點，則認為此端點為毛刺，去除此點。：function w=guanghua(thin,txy)for j=1:5 txy=point(thin)。 pxy=txy(find(txy(:,3)==2),:)。 n=size(pxy,1)。 for i=1:n error=0。 error=walk(thin,pxy(i,1),pxy(i,2),5)。 if error==1 thin(pxy(i,2),pxy(i,1))=0。 end endendw=thin。imshow(w)。光滑后的圖像如圖11所示：圖11 光滑后的圖像光滑完后需再次執(zhí)行point函數(shù)來畫出新的端點，如下圖所示：圖12 光滑后標出端點和特征點的圖像 去除圖像邊緣的端點可以看出，在指紋圖像的邊緣，由于采集儀器的關(guān)系，不可避免的多出很多端點，一方面增加了后續(xù)工作量，另一方面還可能產(chǎn)生錯誤，所以有必要將這些邊緣的端點去除。本實驗中設(shè)計了cut函數(shù)來進行處理。函數(shù)如下：function txy=cut(thin,txy)s(8,8)=0。delta(8,8)=0。n=size(txy,1)。for i=1:8 for j=1:8 mp{i,j}=thin(1+31*(i1):31+31*(i1),1+31*(j1):31+31*(j1))。 s(i,j)=sum(sum(mp{i,j}))/(31*31)。 mp{i,j}=(mp{i,j}s(i,j)).^2。 delta(i,j)=sum(sum(mp{i,j}))。 if delt
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