【正文】 GB for a typical installation10G內(nèi)存1G3G 實驗內(nèi)容與分析：平滑處理銳化處理二值化處理指紋圖像的讀取特征提取特征識別細化處理指紋圖像的識別 MATLAB仿真流程示意圖下面本文具體給出每一步實驗的主要目的與其所對應(yīng)的實驗結(jié)果。，也就是圖像的讀?。海海╝）指紋圖像1讀取 （b）指紋圖像2讀取 指紋圖像讀取結(jié)果由上面的截圖明顯可以直觀確認指紋圖像已經(jīng)成功的讀入了MATLAB軟件中，等待下一步的圖像處理工作。，接下來就需要對其進行一些處理工作了，按照本文中的內(nèi)容，首先這里要對原始指紋圖像進行噪聲的去除或者是減弱，從而達到提高指紋圖像的真實性的目的，即實施平滑處理。在本次畢業(yè)設(shè)計的試驗中是通過中值濾波來實現(xiàn)指紋圖像的平滑處理，并且這里試驗中選取的中值濾波模板大小為33。： （a）中值濾波后的指紋圖像1 （b）中值濾波后的指紋圖像2 指紋圖像平滑結(jié)果這里可以觀察到，通過了中值濾波之后生成的平滑圖像的確是在質(zhì)量方面上有一定提升的，只是由于本實驗中所使用的原始指紋圖像質(zhì)量本來就比較好，各類噪聲尤其是椒鹽噪聲的含量很低，所以這里本次試驗中憑借中值濾波方法的平滑的優(yōu)化并不是十分的明顯。盡管如此，前面做指紋圖像平滑的初衷，也就是確保指紋圖像質(zhì)量的目的仍然達到了，這也就達到了進行下一個步驟的基本要求。，當前得到的指紋圖像中所包含的噪聲已經(jīng)被有效的削弱了，但是僅僅經(jīng)過平滑處理的指紋圖像中的紋線線條并不是很清晰，也就是說這時候指紋圖像中的各種細節(jié)特征還不是很明顯，這顯然對接下來的篩選工作是十分不利的。那么為了突出指紋的線路特征，這里就需要對平滑圖像進行銳化處理，在本次試驗里面所采用的銳化方式是高通濾波。：（a）高通濾波后的指紋圖像1 （b）高通濾波后的指紋圖像2 指紋圖像增強結(jié)果 ，這里可以直觀的看出平滑圖像（）在經(jīng)過高通濾波處理之后所得到的銳化圖像（）在指紋紋線的顯示上明顯得到了優(yōu)化。銳化圖像中的紋線線路清晰許多，這就為后續(xù)的進行特征提取打下了基礎(chǔ)，同時也為下一步指紋圖像的二值化做好了準備。，但是由于此時圖像中各個像素的數(shù)值由0到255各自分布著，并不利于后續(xù)進行特征提取與特征比對的工作。為了避免這個問題，同時優(yōu)化存儲空間，這里就要對增強后的指紋圖像做二值化的處理。在本次試驗中，這里利用最大類間方差法來為增強后的指紋圖像找到相應(yīng)的合適的閾值，并根據(jù)閾值進行二值化的操作、： （a）二值化后的指紋圖像1 （b）二值化后的指紋圖像2 指紋圖像二值處理結(jié)果，簡單的從直觀視覺效果上來看，經(jīng)過了處理之后的結(jié)果“變黑了”，并且圖像對比效果得到了質(zhì)的提升，同時得到的新圖像較好的保持了原圖像中的性質(zhì)。而從理論上來描述，“0”與“1”這兩種像素的二值化圖像，同時也達到了優(yōu)化存儲空間的目的。由于二值化圖像的特性，特征提取變得相對簡單起來，不過為了確保識別的精度與效率，這里僅僅對指紋圖像進行簡單的二值化是不夠的。 ，盡管此時的圖像不論在噪聲還是形式上都是比較適宜進行特征提取操作了，不過考慮到這個時候的二值化指紋圖像中的紋線有粗有細，這樣的話這里在做特征提取的時候稍有不慎就會提取到錯誤的叉點或者端點，這無疑會給最終的匹配過程帶來隱患。那么為了避免這種情況的出現(xiàn)該處就要對指紋進行細化處理，在本設(shè)計中所做的實驗中，是采用細化模板（）結(jié)合查找表的方法來實現(xiàn)指紋二值圖像的細化工作的。 ： （a）細化后的指紋圖像1 （b）細化后的指紋圖像2 指紋圖像細化結(jié)果，簡單的從視覺角度來說，雖然看起來指紋的形狀沒有發(fā)生什么本質(zhì)改變，不過直觀視覺感覺指紋圖像的顏色“變淺了”。但其實從理論角度來分析的話圖像的顏色完全沒有發(fā)生變化，細化之后的圖像仍然是二值圖像，感覺“顏色變淺了”的原因在于細化之后指紋紋線的寬度統(tǒng)一的被變換為單像素大小了，也就是說紋線變得很細很細，所以直觀感覺圖像顏色被“淡化了”而已。但是這也同時認證了細化過程的成功完成，現(xiàn)在這里經(jīng)過細化處理的指紋圖像在抑制噪聲，突出特征，簡化存儲與處理，優(yōu)化特征提取算法等方面已經(jīng)達到了做特征提取的基本標準，至此圖像預(yù)處理也就結(jié)束了，接下來的實驗就要針對特征進行操作了。，接下來這里就要針對細化圖像進行指紋紋線端點與叉點的查找定位了，其中本文將端點分為“1”類，而將叉點分為“2”類，同時使用RGB圖像將這里提取出來的端點用綠色標記，將叉點用紅色標記出來。：（a） 指紋圖像1的特征點 （b）指紋圖像2的特征點 指紋圖像經(jīng)過特征提取得到的結(jié)果 ，這里在已進行過特征提取的基礎(chǔ)上，把兩個指紋圖像相應(yīng)的特征端點間的距離做為基準來進行特征匹配，最終實現(xiàn)兩個指紋圖像的識別功能。實驗這里最終反饋的是一個數(shù)值f,這個數(shù)值的含義是指兩個指紋圖像對應(yīng)的特征點的距離的比值數(shù)學結(jié)果。也就是說，如果兩張指紋圖像是匹配的，那么f值應(yīng)該為100%的值或者十分接近于100%值的數(shù)值，即隨著f值的降低，兩張指紋圖像的相似度就在降低，100%的值表示兩張圖像完全一致。：（a）原始指紋圖像1(b)原始指紋圖像2(c)原始指紋圖像3 三個原始指紋圖像： 最終結(jié)果指紋1指紋2指紋3指紋1100%%%指紋2%100%%指紋3%%100%根據(jù)這個實驗結(jié)果匯總表不難發(fā)現(xiàn)當程序處理兩張一樣的指紋圖像時（即aa, bb, cc）,返回的數(shù)值均為“100%”值，說明兩張圖片的特征是完全匹配的，也就是說當前處理的兩枚指紋是吻合的；而當程序處理兩張不同的指紋圖像時（如ab, ac, bc）,返回的值都不是100%值，且不接近100%值，這說明當前兩張圖像的特征是不匹配的即這兩枚指紋不吻合。至此，這里就基本完成了MATLAB的仿真實驗，并以這個實驗驗證了論文描述的指紋識別過程的可行性，實現(xiàn)了指紋的識別。，相應(yīng)的部分實驗截圖如下：(a) 指紋A的處理過程(b) 指紋B的處理過程與匹配結(jié)果 指紋1與指紋1的匹配(a) 指紋A的處理過程(b) 指紋B的處理過程與匹配結(jié)果 指紋1與指紋2的匹配(a) 指紋A的處理過程(b) 指紋B的處理過程與匹配結(jié)果 指紋1與指紋3的匹配(a) 指紋A的處理過程(b) 指紋B的處理過程與匹配結(jié)果 指紋2與指紋3的匹配(a) 指紋A的處理過程(b) 指紋B的處理過程與匹配結(jié)果 指紋2與指紋2的匹配以上實驗結(jié)果表明本次設(shè)計通過MATLAB仿真工作基本上就實現(xiàn)了基于數(shù)字圖像處理的指紋識別的初衷。本文討論了如何通過數(shù)字圖像處理技術(shù)來進行指紋識別的方法，并且利用MATLAB軟件成功對各個方法步驟進行了仿真，其中本文涉及到了依據(jù)方差法的圖像分割處理，依據(jù)中值濾波與高通濾波的圖像增強處理，針對端點與叉點的特征采集以及最終的特征點間的向量匹配問題。經(jīng)過實驗驗證過后，最終所可以得到的結(jié)論就是本文中提出的的指紋識別過程是可以實現(xiàn)識別的初衷的。參考文獻[1] [M].:武漢大學出版社，2010年：235頁.[2] [M].:武漢大學出版社，2010年：236頁.[3] [M].:武漢大學出版社，2010年：237頁.[4] [M].:武漢大學出版社，2010年：238頁.[5] [M].:北京理工大學出版社，2007年：50頁.[6] [M].:武漢大學出版社，2010年：239頁.[7] [M].:北京理工大學出版社，2007年：147頁.[8] 圖像處理[M].:清華大學出版社，2006年.[9] 郭晶瑩，[J].計算機仿真,(2007)01—0182—04[10] 龔純，[M].:電子工業(yè)出版社，2008年.[11] [M].北京:科學出版社，2013年.[12] [M].長沙:國防科技大學出版社，2006年.[13] [M].:電子工業(yè)出版社，2007年.[14] Maltoni D,Maio D,Jain AK,et of fingerprint recognition[M]. New York:Springer Verlag,2003:204231.[15] , and , “Biometrics Identification” [N], Comm. ACM, , Feb,2000.[16] L. Coetzee and E. C. Botha, “Fingerprint recognition in low quality images” [N], Pattern Recognition, Vol.26, No. 10, pp. 11411160.[17] Zs M,Rovati R Frazzoni M. Fingerprint Ridge Distanc Computation[M] Recognition,:6980.致謝 在本次基于數(shù)字圖像處理的指紋識別畢業(yè)設(shè)計的完成期間，胡昭華老師自始至終都在督促著我，在圖像處理方面的專業(yè)知識方面耐心的給予了我莫大的支持與幫助，同時也幫助我對論文的內(nèi)容進行了修正，那么在論文的最后，我要向在這幾個月時間內(nèi)不辭辛苦地為我排憂解難的胡昭華老師道一聲謝謝！同時我也要感謝南京信息工程大學賦予給我我的大學生活，從中我收獲了知識，也結(jié)識了許多朋友。另外我在此對這四年間幫助過我的各位老師，以及各位與我或相知相識或是點頭之交但是一直支持著我的各位表示誠摯的感謝！30