【導讀】指紋具有唯一性和穩(wěn)定性，因此被人們用來當作鑒別個人身份的主要依據。取得了較快的控展。但有不少顯現或提取得到的指紋效果較差，不易分辨指紋紋。指紋紋線受客體背景的干擾、兩枚或多枚指紋相互重疊干擾、彎。曲表面客體上的指數威像問題等。但由于存在指紋圖像的噪聲和皮膚彈性等因素。影響，指紋識別一直存在識別率不高、運算速度較慢的問題。這時可利用數字圖。像處理技術對不易辨識的指紋進行增強處理．便于后續(xù)的指紋識別鑒定。壓縮編碼、指紋圖像細化、指紋圖像特征提取等方向的各種算法及技術。文還給出了基于matlab軟件的指紋自動識別系統(tǒng)實現。取引入最大熵的概念，使圖像具有抗噪性。無法識別，另外，算法的運行效率還有待提高。在指紋圖像的降噪中：應用中值。濾波與小波包變換相結合去除圖像隨機噪?？蒲许椖?，項目編號為：。

　　

【正文】 紋不匹配是的警告界面 28 結論 本文研究了基于小波的指紋識別系統(tǒng)中的預處理技術、指紋匹配技術，通過仿真實驗進行論證，并進行了編程實現，兼有理論性和應用性。本文研究的重點是基于小波分析的指紋圖像的預處理技術和指紋匹配算法。具體研究成果如下： 1．根據圖像噪聲的特點，總結了圖像去噪的一般方法和步驟。并結合本文主要研究的小波域去噪的方法，對指紋圖像在小波域進行了噪聲分析。指紋圖像經過離散小波變換后，包含噪聲的小波系數分為兩類：一類小波系數僅由噪聲變換后得到，因此其小波變換的幅度隨 j 的增大而減小。另一類小波系數是由噪聲和圖像細節(jié)共同決定的，這類小波系數的幅值大于僅由細節(jié)特征構成的系數的幅值 2．在基于小波域濾波指紋圖像的基礎上，本文又給出了基于小波分析的二值化、細化、壓縮編碼、圖像增強等的一般方法和步驟，并對指紋圖像的細化處理進行了改進和后處理，從而完 成了指紋圖像預處理的整個流程。 3．根據給出的仿真結果的正確性，本文在 matlab 環(huán)境下對指紋圖像的預處理算法、指紋匹配算法進行了編程實現。實現了對指紋圖像的讀取和顯示；小波變換和小波域閾值濾波的實現。最后給出了預處理后圖片的顯示和匹配的指紋圖片和名稱的顯示。 參 考 文 獻 [1] 李建平 , 唐遠炎 .小波分析方法的應用 [M].重慶大學出版社 ,1997:10～12,17～ 30. [2] 董自信 .基于二維小波變換的虹膜識別算法研究 [J].電子科技大學 ,2021. [3] 胡昌華 ,李國畫 ,劉濤 ,等 .基于 的系統(tǒng)分析與設計一一小波分析[M].西安電子科技大學出版社 (第 2 版 ),2021. [4] 王蘊紅 , 朱勇 , 譚鐵牛 . 基 于 虹膜 識 別 的身 份 鑒 別 [J] ．自動化學報 ,2021,28(1):1～ 10. 29 [5] 陳建華，李陶深．指紋圖像提取方法的研究 [J]．微機發(fā)展， 2021， 14(9)：71— 77． [6] 孫同倫，尹東，唐群元．基于 Gabor 濾波增強的指紋識別 [J]．生物醫(yī)學工程研究， 2021， 24(1)： 11— 13． [7] 段磊，馬義德，許勇，等．一種改進的基于小波變換與 INN 的指紋識別算法 [J]．自動化技術與應用， 2021， 24(6)： 12— 15． [8] 查振元、朱華炳．電子門禁系統(tǒng)組成 .機電產品開發(fā)與創(chuàng)新 .2021，（ 2）：13— 14 [9] 劉 莎、姜長生．構建基于 Intel PXA255 的指紋識別系統(tǒng) .微處理機 .200（ 5）： 106— 108 [10] 李建華，馬小妹，郭成安，基于方向圖的動態(tài)閩值指紋圖像二值化方法 .大連理工大學學報 . 2021， 42(5)： 626628 [11] 馮星奎，李林艷，顏祖泉 . 一種新的指紋圖像細化算法 .中國圖像圖形學報 .1999， 4(10):835838 [12] 呂鳳軍 .數字圖象處理編程入門一一做一個自己的 ：清華大學出版社， 1999 [13] 劉文星，王雄沂，母國光 .紋線跟蹤及其在細化指紋后處理中的應用 .光電子傲光， 2021， 13(2)： 184187 [14] 劉家鋒，唐降龍，趙泉 .一個基于特征點匹配的聯(lián)機指紋鑒別系統(tǒng) .哈爾濱工業(yè)大學學報， 2021,34(1)： 132136 [15] 簡兵，莊鎮(zhèn)泉等 .基于脊線跟蹤的指紋圖細節(jié)提取算法 .電路與系統(tǒng)學報，2021 [16] 羅希平，田捷 .自動指紋識別的圖像增強和細節(jié)匹配算法 .軟件學報，20215， 13（ 5）： 946956. [17] 喬治宏 .基于細節(jié)結構的指紋特征提取及匹 配算法研究 .北京：北京工業(yè)大學碩士學位論文， 20215. [18] 柴曉光 ,岑寶熾 .民用指紋識別技術 [M].北京 :人民郵電出版社 ,2021:3969. [19] Willis AJ,Myers cost effective fingerprint recognition system for use with low quality prints and damaged fingertips[J].Pattern Recognition,2021,34(2):255270. [20] 趙金輝 ,碩良勛 ,曲文 斌 .指紋圖像預處理算法研究 [J].計算機工程與設計 ,2021,27(15):27772778. [21] 黃賢武 , 王加俊 ,仲興榮 .指紋識別的預處理組合算法 [J].計算機應用 ,2021,22(10):2932. 30 致 謝 時光飛逝如電，隨著畢業(yè)論文的完成，大學生涯也已接近尾聲?；叵脒@半年的畢業(yè)設計我感謝我的老師黃瓊雁，他在學習上對我總是耐心指導，嚴格要求，精益求精，在課題研究和論文創(chuàng)作期間，黃一直是我的良師益友，引導我、督促我，她嚴謹的治學態(tài)度和平易近人的生活方式讓我欽佩值得我學習，在此致以最深的謝意。在畢業(yè)設計的研究過程中，寢室的所有同學，他們給我提供了良好的學習、工作和生活環(huán)境，謝謝他們。我要深深感謝我的親人，他們無微不至的愛與期望是我一直奮進的動力之源。對他們，不需要說太多的感謝，我想我不懈的努力是對他們最好的回報。 最后，我想感謝這四年中碰到的所有人和事。所有的經歷，無論是快樂的還31 是悲傷的，所有的日子，無論是輕松的抑或是沉重的，都將成為我此生重要的財富，將作為一份最珍貴的回憶永遠留在我的心中。 趙麗輝 2021 年 5 月 17 日 32 附見 1 指紋圖像預處理函數代碼 function [G,g1,g2,g3,g4]= zhiwenyuchuli(I1) I1=imread(I1)。 I=rgb2gray(I1)。 M=0。 var=0。 [m n ]=size(I)。 for x=1:m for y=1:n M=M+double(I(x,y))。 end end M1=M/(m*n)。 for x=1:m for y=1:n var=var+(double(I(x,y))M1).^2。 end end var1=var/(m*n)。 for x=1:m for y=1:n if I(x,y)=M1 I(x,y)=150+sqrt(2021*(double(I(x,y))double(M1))/double(var1))。 else I(x,y)=150sqrt(2021*(double(M1)double(I(x,y)))/double(var1))。 end end end g1=I。 %***************************************************************************** 分割 M =3。 %3*3 H = m/M。 L= n/M。 aveg1=zeros(H,L)。 var1=zeros(H,L)。 % 計算每一塊的平均值 for x=1:H for y=1:L aveg=0。var=0。 33 for i=1:M for j=1:M aveg=I(i+(x1)*M,j+(y1)*M)+aveg。 end end aveg1(x,y)=aveg/(M*M)。 % 計算每一塊的方差值 for i=1:M for j=1:M var=(I(i+(x1)*M,j+(y1)*M)aveg1(x,y)).^2+var。 end end var1(x,y)=var/(M*M)。 end end Gmean=0。Vmean=0。 for x=1:H for y=1:L Gmean=Gmean+aveg1(x,y)。 Vmean=Vmean+var1(x,y)。 end end Gmean1=Gmean/(H*L)。%所有塊的平均值 Vmean1=Vmean/(H*L)。%所有塊的方差 gtemp=0。gtotle=0。vtotle=0。vtemp=0。 for x=1:H for y=1:L if Gmean1aveg1(x,y) gtemp=gtemp+1。 gtotle=gtotle+aveg1(x,y)。 end if Vmean1var1(x,y) vtemp=vtemp+1。 vtotle=vtotle+var1(x,y)。 end end end G1=gtotle/gtemp。V1=vtotle/vtemp。 gtemp1=0。gtotle1=0。vtotle1=0。vtemp1=0。 for x=1:H for y=1:L if G1aveg1(x,y) gtemp1=gtemp11。 gtotle1=gtotle1+aveg1(x,y)。 34 end if 0var1(x,y)V1 vtemp1=vtemp1+1。 vtotle1=vtotle1+var1(x,y)。 end end end G2=gtotle1/gtemp1。V2=vtotle1/vtemp1。 e=zeros(H,L)。 for x=1:H for y=1:L if aveg1(x,y)G2 amp。amp。 var1(x,y)V2 e(x,y)=1。 end if aveg1(x,y) G1100 amp。amp。 var1(x,y) V2 e(x,y)=1。 end end end for x=2:H1 for y=2:L1 if e(x,y)==1 if e(x1,y) + e(x1,y+1) +e(x,y+1) + e(x+1,y+1) + e(x+1,y) + e(x+1,y1) + e(x,y1) + e(x1,y1) =4 e(x,y)=0。 end end end end Icc = ones(m,n)。 for x=1:H for y=1:L if e(x,y)==1 for i=1:M for j=1:M I(i+(x1)*M,j+(y1)*M)=G1。 Icc(i+(x1)*M,j+(y1)*M)=0。 end end end end end g2=I。 %********************************************************************35 ********* 二值化 temp=(1/9)*[1 1 1。1 1 1。1 1 1]。168。%模板系數 均值濾波 Im=double(I)。 In=zeros(m,n)。 for a=2:m1。 for b=2:n1。 In(a,b)=Im(a1,b1)*temp(1,1)+Im(a1,b)*temp(1,2)+Im(a1,b+1)*temp(1,3)+Im(a,b