【導(dǎo)讀】機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用其材料。與我一同工作的同志對(duì)本設(shè)計(jì)（研。究）所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。物、口令等，指紋識(shí)別技術(shù)也越來越被人們廣泛應(yīng)用。由于指紋的獨(dú)特性和唯一。性，更有效的解決了傳統(tǒng)認(rèn)證方式容易丟失、偽造、復(fù)制的缺點(diǎn)。的高低主要取決于采集的指紋圖像的質(zhì)量，然而采集的指紋圖像包含各種噪聲，分方程中的相干濾波進(jìn)行指紋圖像增強(qiáng)。值濾波和高斯濾波以及非線性濾波方法中的中值濾波，并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。引導(dǎo)出相干濾波增強(qiáng)的指紋圖像處理方法。并通過MATLAB軟件設(shè)計(jì)圖像濾波界

　　

【正文】 ubim(:))。%求中間值 end end （ 4）“高斯濾波”按鈕的回調(diào)函數(shù) function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) im = 。 sigma = str2double(get(,39。String39。))。 imres01 = gaussianFilter(im,sigma)。% sigma為標(biāo)準(zhǔn)差 axes() imshow(imres01,[]) = imres01。 guidata(hObject, handles)。 其中 gaussianFilter函數(shù)為： function imres = gaussianFilter(im,sigma) if 3==size(im,3) im = rgb2gray(im)。 end im = double(im)。 GaussianDieOff=。%設(shè)定高斯函數(shù)的消失門限 pw = 1:30。 %設(shè)定濾波器的寬度 ssq = sigma^2。 width = find(exp((pw.*pw)/(2*ssq))GaussianDieOff,1,39。last39。)。 t = (width:width)。 gau = exp((t.*t)/(2*ssq))/(2*pi*ssq)。 gau = gau/sum(gau)。 aSmooth=imfilter(im,gau,39。conv39。,39。replicate39。)。 imres=imfilter(aSmooth,gau39。,39。conv39。,39。replicate39。)。 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 = 。 iter = str2double(get(,39。String39。))。 if 3==size(im,3) im = rgb2gray(im)。 end imres01 = cedif_simple(im,0,5, 2,iter, 1, 10,39。struc39。, 39。grad39。)。 cla() %清屏 axes() imshow(imres01,[]) 在選定好需要的控鍵，編寫好相應(yīng)的回調(diào)函數(shù)后，運(yùn)行 GUI界面，可進(jìn)入指紋濾波運(yùn)行界面。 圖 指紋濾波界面運(yùn)行圖 為了使該指紋濾波系統(tǒng)軟件功能的實(shí)現(xiàn)，通過 M 文件編寫指紋圖像濾波的圖像界面，通過點(diǎn)擊各濾波控 制按鈕后調(diào)用回調(diào)函數(shù)將圖像顯示在 axes 坐標(biāo)系中，指紋濾波系統(tǒng)過程 圖如下： 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) 20 選 擇 窗口 窗口 高斯 迭代 大小 大小 尺度 次數(shù) 圖 圖像濾波系統(tǒng) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 實(shí)驗(yàn)功能操作 收集的指紋圖像存入指定文件夾中，本系統(tǒng)是將名為 fingerprint1 的指紋圖像存入指定的文件夾中，打開指紋濾波運(yùn)行界面，點(diǎn)擊“加載圖像”按鈕，將待處理的指紋圖像顯示到相應(yīng)的坐標(biāo)系中，如下圖 所示。 加載指紋圖像 退出程序 均 值 濾 波 中 值 濾 波 高 斯 濾 波 偏 微 分 濾 波 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) 21 圖 圖 顯示待處理指紋圖像 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) 22 在選定待處理的指紋圖像后，開始對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波，首先是均值濾波，選定窗 口大小的值，點(diǎn)擊“均值濾波”按鈕，系統(tǒng)將會(huì)把均值濾波后的效果圖顯示在對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系中。 圖 點(diǎn)擊“均值濾波”按鈕 然后選擇中值濾波下的窗口大小的值，再點(diǎn)擊“中值濾波”按鈕，系統(tǒng)將會(huì)把中值濾波后的效果圖顯示在對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系中。 圖 點(diǎn)擊“中值濾波”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) 23 接著選擇高斯濾波的高斯尺度的值，再點(diǎn)擊“高斯濾波”按鈕，系統(tǒng)將會(huì)把高斯濾波后的效果圖顯示在對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系中。 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(huì)把濾波后的效果圖顯示在對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系中。最后可以比較經(jīng)過四種濾波方法后的結(jié)果圖。點(diǎn)擊“退出程序”按鈕，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)退出，指紋圖像濾波界面關(guān)閉。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 基于偏微分方程的圖像濾波方法是連續(xù)性的，而本文最先分析的三種常見的濾波方法是離散模型。因此對(duì)于指紋這種紋理圖像，且細(xì)節(jié)特征點(diǎn)比較多，利用基于偏微分方程的圖像濾波效果更好。為了比較常用的濾 波方法和改進(jìn)的相干濾波增強(qiáng)的方法，將幾種濾波方法的效果圖和灰度曲線圖進(jìn)行比較。如下圖，左邊為指紋圖像，右邊為該圖像的灰度曲線圖。 圖 原始圖像與灰度曲線圖 圖 均值濾波 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) 25 圖 中值濾波 圖 高斯濾波 圖 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) 4 指紋圖像濾波的系統(tǒng)設(shè)計(jì) 26 從上幾幅圖可以看出，均值濾波、高斯濾波、中值濾波后的指紋圖像反而更模糊，并且指紋本身的紋線特征并沒有被有效的保護(hù)好。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 。 對(duì)于非線性相干增強(qiáng)擴(kuò)散的方法，選擇最合適的停止時(shí)間也很重要。根據(jù)圖像的不同結(jié)構(gòu)及預(yù)期目標(biāo)，迭代次數(shù)也要根據(jù)具體情況而定迭代次數(shù)應(yīng)該是有限值，簡單的就是不能無限制的增強(qiáng)，如果無限制的增加可能會(huì)導(dǎo)致濾波效果失真，使圖像變得無線平滑。 圖 原始圖像 圖 10 圖 50 圖 200 圖 、圖 、圖 分別是指紋濾波系統(tǒng)將圖 的原始圖像 經(jīng)過不同的迭代次數(shù)后得到的效果圖?？梢院苊黠@的看出，若迭代次數(shù)太小，則指紋圖像的濾波不是很明顯，迭代次數(shù)太大，指紋圖像會(huì)無限平滑，導(dǎo)致指紋圖像失真，因此選擇合理的迭代次數(shù)很重要。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 總結(jié)與展望 27 5 總結(jié)與展望 本論文總結(jié) 本論文主要介紹了指紋識(shí)別的研究意義與背景，并介紹了基于偏微分方程濾波的發(fā)展與歷史研究，概括了指紋識(shí)別的基本原理。然后主要針對(duì)指紋識(shí)別預(yù)處理模 塊中圖像濾波這部分進(jìn)行分析，介紹了圖像濾波的基本方法以及本課題重要研究的相干濾波增強(qiáng)的偏微分方程濾波。本論文主要完成的任務(wù)如下： （ 1） 簡單介紹了指紋識(shí)別系統(tǒng)，重點(diǎn)研究了預(yù)處理模塊中指紋濾波。 分析了常用的濾波方法均值濾波、中值濾波 、高斯濾波，并對(duì)比了這幾種濾波方法的優(yōu)缺點(diǎn)。 （ 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)。 （ 3）本系統(tǒng)通過 MATLAB 2020b 軟件實(shí)現(xiàn)，通過 MATLAB GUI 設(shè)計(jì)了指紋圖像濾波界面，用戶可以選擇各濾波方法的參數(shù)實(shí)現(xiàn)指紋圖像濾波。四種濾波方法的效果圖顯示在一個(gè)界面上，有利于進(jìn)行對(duì)比分析。這種圖形用戶界面形式能更好的實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的過程，展示指紋圖像濾波的效果圖。 研究展望 本課題的完成情況有以下幾點(diǎn)不足的地方： （ 1）本文在研究圖像濾波之前，并沒有對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，而是直接將圖像進(jìn)行濾波，這樣可能會(huì)導(dǎo)致濾波后的圖像效果不是很好。 （ 2）本文分析了幾種基本的濾波算法，以及改進(jìn)后的偏微分濾波方法，但是本論文并沒有對(duì)這些濾波方法的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析，只 是讓用戶可以大概看到濾波后的結(jié)果，進(jìn)行比對(duì)。 （ 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。 本課題需要改進(jìn)的地方： （ 1）應(yīng)該對(duì)收集的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，如分割、歸一化等操作。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(gè)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）在 MATLAB GUI設(shè)計(jì)這方面，應(yīng)該盡最大努力發(fā)揮 GUI的的作用， 運(yùn)用 MATLAB強(qiáng)大的工具將系統(tǒng)界面 設(shè)計(jì)的更完善。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 參考文獻(xiàn) 29 參考文獻(xiàn) [1] 馬曉路 劉倩 . MATLAB圖像處理從入門到精通 .中國鐵道出版社 [2] 賈淵 劉鵬程 .偏微分方程圖像處理及程序設(shè)計(jì) .北京：科學(xué)出版社 [3] 周品 .圖像處理與圖像用戶界面設(shè)計(jì) .北京：清華大學(xué)出版社 [4] 王慶 . 指紋圖像增強(qiáng)及分類 .南京： 南京理工大學(xué) 2020 [5] 周曉 朱才志 .偏微分方程在圖像處理中的應(yīng)用 .安徽教育學(xué)院學(xué)報(bào) 2020 [6] 朱長江 鄧引斌 .偏微分方程教程 .北京：科學(xué)出版社 2020 [7] 楊新 .圖像偏微分方程的原理和應(yīng)用 . 上海：上海交通大學(xué)出版社 2020 [8] Rafael Steven .Digital Image Processing .BEIJNG： Publishing House of Electronics Industry 2020重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 致謝 30 致謝 完成這次的畢業(yè)設(shè)計(jì)，首先要感謝我的指導(dǎo)老師陳老師，在我對(duì)該畢業(yè)設(shè)計(jì)一竅不通時(shí)，是陳老師細(xì)心的給我講解，讓我理解了很多基本的知識(shí)，有了完成該畢業(yè)設(shè)計(jì)的方向。在做畢業(yè)設(shè)計(jì)的過程中，遇到問題，陳老師也耐心的幫我解決。然后要感謝學(xué)院的老師和領(lǐng)導(dǎo)，讓我在大學(xué)四年里學(xué)到很所東西，為出生社會(huì)奠定了基礎(chǔ)。最后感謝我的同學(xué)們，在我有困難的時(shí)候給我?guī)椭?。真心的表示感謝。