【正文】 方向的象素個(gè)數(shù)），方向直方圖中的峰值所對(duì)應(yīng)的方向，即該塊的方向。此方向求得的方向特點(diǎn)：1．方向取值不是0～2中的任意值，而是有限的幾個(gè)數(shù)。點(diǎn)的方向?yàn)槿≈底钚〉姆较?。（）其中：是方向d上的第k個(gè)點(diǎn)；是該點(diǎn)的灰度值，N是所取的方向數(shù)，n為每個(gè)方向上所取的鄰點(diǎn)數(shù)。N=，計(jì)算方向圖的基本思想是：在原灰度圖像中每一點(diǎn)（或每一塊在各個(gè)方向上的某個(gè)統(tǒng)計(jì)量（如灰度差、梯度等），根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)量在各個(gè)方向上的差異，確定該點(diǎn)（塊）的方向。方向圖描述了指紋圖像中每一像素點(diǎn)所在脊線(xiàn)或谷線(xiàn)在該點(diǎn)的切線(xiàn)方向，也可看作是指紋源圖像的一種變化表示方法，既用紋線(xiàn)的方向來(lái)表示該紋線(xiàn)。在以上兩種方法都要用到方向圖，方向圖是一種可直接從原灰度圖像中得到的有用信息，在預(yù)處理、特征提取、指紋分類(lèi)中有著重要意義。方法二：結(jié)合指紋圖像自身的特點(diǎn)以及其源圖像像素來(lái)確定該點(diǎn)是否為脊，直接準(zhǔn)確地得到黑白二值的指紋脊圖像。預(yù)處理的方法通常有兩種：方法一：先求方向圖，后求頻率圖，最后由此得到的Gabor濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。特征提取基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是目前這方面研究中的主流，：預(yù)處理是將輸入的（直接采集進(jìn)來(lái)的）低質(zhì)量、有噪音的指紋源圖象處理成已細(xì)化了的清晰的二值圖像[1]。第三部分介紹了指紋識(shí)別系統(tǒng)的軟件流程及與PC機(jī)接口通信的實(shí)現(xiàn)。最后介紹了對(duì)二值化后的指紋圖像細(xì)化的方法。文章第一部分首先介紹了基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成及原理。這就構(gòu)成數(shù)據(jù)通道。固化的程序存儲(chǔ)在EEPROM中，這些指令控制了整個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)的工作流程。工作原理：指紋經(jīng)傳感器采集后，由傳感器直接轉(zhuǎn)成RGB格式，并且數(shù)據(jù)傳輸?shù)組CU。這就是傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法的不足之處之一，因?yàn)樗焕昧酥讣y圖像中的一小部分信息—細(xì)節(jié)點(diǎn)位置和方向，作為特征進(jìn)行匹配，丟失的蘊(yùn)涵在圖像中的其他豐富的結(jié)構(gòu)信息。當(dāng)噪聲很大時(shí)，就要增加圖像增強(qiáng)算法來(lái)改善圖像的質(zhì)量，但很難找到一種增強(qiáng)算法能夠適應(yīng)所用的噪聲，多種增強(qiáng)算法又會(huì)大幅增加算法運(yùn)行時(shí)間，不好的增強(qiáng)算法又會(huì)增加人為特征。例如：當(dāng)三維的指紋被指紋錄入設(shè)備掃描成二維的數(shù)字圖像時(shí)，會(huì)丟失一部分信息、手指劃破、割傷、弄臟、不同干濕程度以及不同的按壓方式，還會(huì)導(dǎo)致指紋圖像的變化，這給可靠的特征提取帶來(lái)了相當(dāng)?shù)乩щy。tented arch)占6. 60I0。double whorl)占27. 9%，環(huán)型(包括right loop，指紋圖像類(lèi)別比例是這樣的：漩渦型(包括whorl其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。我們定義了指紋的兩類(lèi)特征來(lái)進(jìn)行指紋的驗(yàn)證：總體特征和局部特征。指紋圖像其實(shí)是比較復(fù)雜的，它有著許多不同于其他圖像的特征。因此，指紋識(shí)別成為最流行、最方便、最可靠的身份認(rèn)證方式，己經(jīng)在社會(huì)生活的諸多方面得到廣泛應(yīng)用。相對(duì)于其他身份鑒定技術(shù)，指紋識(shí)別技術(shù)之所以?xún)?yōu)于其他身份鑒定技術(shù)而被廣泛采用的原因：1．指紋是獨(dú)一無(wú)二的，兩人之間不存在著相同的指紋：2．指紋是相當(dāng)固定的，不會(huì)隨年齡、健康狀況的變化而改變；3．指紋樣本易于采集，難以偽造，便于開(kāi)發(fā)，實(shí)用性強(qiáng)；4．每個(gè)人十指的指紋皆不相同，可以利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，提高系統(tǒng)的安全性；5．指紋識(shí)別中使用的模板并非最初的指紋圖像，而是由圖像提取的關(guān)鍵特征，使所需存儲(chǔ)的信息量減小，而且在實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn)時(shí)，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)，支持網(wǎng)絡(luò)功能。20世紀(jì)80年代，個(gè)人電腦、光學(xué)掃描這兩項(xiàng)技術(shù)的革新，使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實(shí)，從而使指紋識(shí)別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用，比如代替IC卡。20世紀(jì)60年代，由于計(jì)算機(jī)可以有效的處理圖形，人們開(kāi)始著手研究利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理指紋。這個(gè)研究成果使得指紋在犯罪鑒別中得以正式應(yīng)用。指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)　AT89S51單片機(jī)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)1　緒論2　紋圖像處理及特征提取與實(shí)現(xiàn)方法概述3指紋識(shí)別系統(tǒng)串口通信 89S51串行口工作方式 PC機(jī)主程序（函數(shù)）致謝參考文獻(xiàn)1　緒論19世紀(jì)初，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認(rèn)的指紋的兩個(gè)重要特征，一是兩個(gè)不同手指的指紋紋脊的式樣(radge pattern)不同，另外一個(gè)是指紋紋脊的式樣終生不改變。主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次應(yīng)用，然后是1901年的蘇格蘭，20世紀(jì)初其他國(guó)家也相繼應(yīng)用到犯罪鑒別中。從那時(shí)起，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)AFIS (Automated Fingerprint Identification System)在法律實(shí)施方面的研究和應(yīng)用在世界許多國(guó)家展開(kāi)?，F(xiàn)在(90年代后期)，低價(jià)位取像設(shè)備的引入及其飛速發(fā)展，可靠的比對(duì)算法的發(fā)現(xiàn)為個(gè)人身份識(shí)別應(yīng)用的增長(zhǎng)提供了舞臺(tái)?？梢钥闯觯讣y識(shí)別技術(shù)相對(duì)于其他識(shí)別方法有許多獨(dú)到之處，具有很高的實(shí)用性和可行性。與人工處理不同，現(xiàn)代的生物識(shí)別技術(shù)并不直接存儲(chǔ)指紋的圖像(一是考慮到隱私權(quán)，二是由于儲(chǔ)存空間)，而是記錄從指紋源圖像中提取到的特征，指紋識(shí)別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖像上找到并比對(duì)指紋的特征?？傮w特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，包括：基本紋路圖案：環(huán)型(loop)，拱型(arch)，漩渦型(whorl)。僅僅依靠圖案類(lèi)型來(lái)分辨指紋是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，這只是一個(gè)粗略的分類(lèi)，但通過(guò)分類(lèi)使得在大數(shù)據(jù)庫(kù)中搜尋指紋更為方的，這只是一個(gè)粗略的分類(lèi)，但通過(guò)分類(lèi)使得在大數(shù)據(jù)庫(kù)中搜尋指紋更為方便。left loop)占65. 5%，拱型(包括arch，目前指紋識(shí)別技術(shù)還有很多困難。例如傳統(tǒng)的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的識(shí)別方法，是依靠提取指紋脊線(xiàn)上的細(xì)節(jié)點(diǎn)，然后對(duì)其位置和類(lèi)型進(jìn)行匹配，來(lái)識(shí)別指紋的(詳細(xì)描述在第三章中)，而噪聲會(huì)影響特征提取準(zhǔn)確度，增加錯(cuò)誤的特征點(diǎn)或丟失真正的特征點(diǎn)。當(dāng)噪聲增大時(shí)，提取了許多虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，還有可能丟失細(xì)節(jié)點(diǎn)。不難想象，基于這種方法的識(shí)別算法，很難全面適應(yīng)指紋的變化。硬件平臺(tái)大致可以分為5個(gè)部分：成像系統(tǒng)（傳感器FPS200）、核心部分（AT89S51單片機(jī)）、RAM、EEPROM等器件。MCU需要執(zhí)行大量的模式識(shí)別和圖像處理相關(guān)計(jì)算。RAM為內(nèi)存存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)據(jù)。在指紋算法方面，研究了基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的各部分構(gòu)成以及指紋圖像的預(yù)處理和細(xì)節(jié)特征提取。重點(diǎn)研究了其預(yù)處理過(guò)程，其中包括指紋圖像預(yù)濾波、方向圖計(jì)算、基于方向圖的指紋圖像濾波和指紋圖像二值化。第二部分介紹了硬件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，如：?jiǎn)纹瑱C(jī)的連接方法，外設(shè)寄存器選取，串口通信的實(shí)現(xiàn)等等2　紋圖像處理及特征提取與實(shí)現(xiàn)方法概述它的目的是減少低質(zhì)量的圖像對(duì)分類(lèi)識(shí)別結(jié)果的影響，預(yù)處理中一般包括圖像增強(qiáng)、濾波、二值化、細(xì)化等步驟。這種方法計(jì)算量比較大，在求頻率圖容易產(chǎn)生偏差，不利于單片機(jī)的實(shí)現(xiàn)。這種方法對(duì)于從不同渠道獲得的圖像均有不錯(cuò)的效果。我們總是在準(zhǔn)確求得方向圖的基礎(chǔ)上運(yùn)用各種濾波方法或直接找脊的方法來(lái)進(jìn)行預(yù)處理。方向圖分為兩種：一種是點(diǎn)方向圖，表示源指紋圖像中每一點(diǎn)脊線(xiàn)的方向：另一種是塊方向圖，表示源指紋圖像中每一塊脊線(xiàn)的大致方向。設(shè)是指紋圖像中點(diǎn)的灰度值，要計(jì)算該點(diǎn)的方向，需要先求出（該點(diǎn)臨域沿d方向的灰度變化）。d=1，2，這兩個(gè)數(shù)的具體取值與圖像的分辨率有關(guān)，一般取N=16，即取16個(gè)方向，n=8，即一個(gè)方向上取8個(gè)鄰點(diǎn)。對(duì)圖像中的每一點(diǎn)求取點(diǎn)方向，這樣便形成了指紋點(diǎn)方向圖。2．這種方向計(jì)算出的方向范圍是0～2，有利于求取指紋的走勢(shì)。代表指紋圖像在處的灰度值步驟：1．將圖像分成大小為的塊。這里用簡(jiǎn)單的梯度算子：=（）（）3．用下面公式計(jì)算塊的方向，（A）原始圖像（C）改進(jìn)后的結(jié)果于是我們采用在計(jì)算方向圖時(shí)，采用塊重疊的方式。5．方向圖平滑這里我們采用將方向圖正交分解后分別進(jìn)行濾波的方法對(duì)它進(jìn)行平滑，實(shí)驗(yàn)證明這種方法比一般用的中值濾波和加權(quán)平滑的方法的效果好。2）實(shí)現(xiàn)低通濾波：3）平滑后的方向場(chǎng)為：在指紋處理中用到濾波器，主要在于去除圖像噪聲，增強(qiáng)圖像質(zhì)量，即增強(qiáng)指紋脊與谷的對(duì)比度，修補(bǔ)圖像——連接脊中出現(xiàn)的斷點(diǎn)、去除圖像中的叉連現(xiàn)象。這種算法難點(diǎn)在于需要計(jì)算圖像的頻率圖——將指紋圖像看成由脊和谷組成的周期圖像，在每一個(gè)局部領(lǐng)域內(nèi)都會(huì)有一個(gè)相對(duì)固定準(zhǔn)確的頻率。這是一種簡(jiǎn)單但效果良好的上下文濾波器，上下文濾波法也是基于方向圖的，這是一系列上下文相關(guān)的濾波器，使用時(shí)根據(jù)某一快的方向從一系列濾波器中選擇一個(gè)相應(yīng)的濾波器來(lái)對(duì)這一塊進(jìn)行濾波。一個(gè)基本的濾波器由兩部分組成：平均濾波器和分離濾波器。(斷裂和叉連的情況；如I右圖2. 4所示)。其中系數(shù)滿(mǎn)足：。即對(duì)于第i行j列的點(diǎn)的灰度值的處理如下：　　?。ǎ┤魣D像中出現(xiàn)斷點(diǎn)，即這一