【正文】 .............................................................................................24 5總結(jié) 與展望 .....................................................................................................................27 ...........................................................................................................27 ..............................................................................................................27 參考文獻 ............................................................................................................................29 致謝 ...................................................................................................................................30 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 1 緒論 1 1 緒 論 課題研究的背景及意義 隨著信息化時代的到來，出現(xiàn)了大量的信息產(chǎn)品，如手機、計算機、 ATM、網(wǎng)上銀行等。傳統(tǒng)的身份認(rèn)證包括鑰匙、密碼、各種證件等，雖然這些傳統(tǒng)的身份認(rèn)證在某些場合能夠證明個人的身份，但是卻存在某些弊端，容易被丟失，被人盜取或偽造，因此如何更有效、準(zhǔn)確的獲取身份認(rèn)證，成為了一個熱門的研究課題。指紋是人體手指末端形成的凹凸不平的紋路，不同的人有不同的指紋，指紋識別就是通過比較不同的指紋來鑒別個人的身份。但是由于指紋結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及肉眼所見的局限性，導(dǎo)致通過人工識別指紋的速度慢、難度大、識別準(zhǔn)確率低，遠(yuǎn)不能達到想要的效率。目前，指紋識別技術(shù)越來越成熟，已經(jīng)運用到了各個領(lǐng)域，如指紋門禁系統(tǒng)、指紋鎖以及刑事偵查方面。將計算機技術(shù)與生物特征技術(shù)相結(jié)合成為最有發(fā)展?jié)摿Φ纳矸蓁b別方式之一，而指紋識別技術(shù)是其中最有價值、最可靠的一種。但指紋識別的核心技術(shù)仍然存在著很 多問題，收集到的指紋圖像通常存在著各種噪聲，比如污跡、汗?jié)n、扭曲、傷疤、殘缺等等，直接影響了指紋的準(zhǔn)確性，這就需要對收集的指紋圖像進行濾波增強，通過圖像濾波在盡可能保留圖像細(xì)節(jié)特征不被破壞的條件下抑制圖像的噪聲和干擾，使圖像更加準(zhǔn)確、清晰，這是指紋識別前一項必不可少的工作，將直接影響指紋識別的效率。近年來 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 1 緒論 2 基于偏微分的圖像濾波在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，由于它在圖像濾波增強中具有強大的局部適應(yīng)性以及高度的靈活性使之成為圖像處理技術(shù)領(lǐng)域一個熱門的研究課題。到十九世紀(jì)中，科學(xué)家研究指紋并得出了兩個重要的結(jié)論：指紋的不變性和唯一性，隨之，指紋的這兩個重要的特性被廣泛應(yīng)用到了刑事偵查、犯罪鑒別領(lǐng)域。而 在前人對指紋特征研究的成果的上，提出了關(guān)于指紋細(xì)節(jié)特征提取與識別的理論，從此拉開了現(xiàn)代指紋識別的序幕。英國采用著名的 Henry 指紋匪類系統(tǒng)，隨后相繼被西方各國采用。 L O’ Gorman 針對指紋識別系統(tǒng)增強部分提出了指紋圖像濾波的方法。 近幾年來，基于偏微分方程的圖像處理也被廣泛運用到指紋識別系統(tǒng)中。 20 世紀(jì) 80 年代， Nagao 和 Ruidin 等人對圖像平滑以及圖像增強進行了研究。 20 世紀(jì) 90 年代， Perona 和 Malik 在基于熱傳導(dǎo)方程的基礎(chǔ)上建立了圖像去噪模型即 PM 方程模型，當(dāng)時取得了驚人的效果，該模型為圖像處理做出了很大的貢獻。后來， Osher 和 Rudin 明確的指出了偏微分方程在圖像處理中的意義，更加鞏固了該方法在圖像處理中地位和價值。以上對于偏微分方程在圖像處理中的大量研究成果，也說明了偏微分方程在圖像處理中的強大功能和不可替代的地位。 本論文的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 本文主要是研究偏微分方程用于指紋圖像濾波的方法。 第一章主要介紹了研究該課題的主要背景和意義，以及指紋識別和基于偏微分方程在圖像處理應(yīng)用中的發(fā)展歷史和研究狀況。 第三章主要是講指紋圖像濾波的方法。 第四章主要介紹指紋圖像濾波的系統(tǒng)設(shè)計，講述了設(shè)計該系統(tǒng)的思想和步驟，介紹了需要用的軟件 MATLAB 功能以及該系統(tǒng)設(shè)計的功能操作，并對指紋圖像濾波的結(jié)果進行分析。 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 2 指紋識別的基本原理 1 2 指紋識別的基本原理 指紋識別的基本概念 指紋，是指人的手指第一節(jié)手掌面皮膚上的 凹凸不平的 花紋 。這是根據(jù)指紋的紋路走向分成的三種類型。明顯紋是人體肉眼可以看見的，例如手指通過墨水或油漆按壓在紙張上的指紋就是明顯紋。潛伏指紋是肉眼所不能看見的指紋，它是指人體手指先接觸汗液、塵?；蛘呷梭w自身的分泌物后再接觸到干凈的物質(zhì)如玻璃、木頭后所留下的指紋，這些指紋必須要進過一些特殊的方法處理才能看得見 圖 指紋紋路類型 每一個人的指紋都是獨一無二的，指紋里面都包含了不同的認(rèn)證信息即每個人獨有的指紋特征，通過驗證 指紋的特征信息來進行指紋識別。 總體特征是人眼可以觀察到的指紋特征，即指紋所形成的一些不同紋路，例如三角形的紋路、核形的紋路、漩渦的紋路等等。 圖 指紋圖像總體特征 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 2 指紋識別的基本原理 2 指紋的局部特征是指紋圖案中的節(jié)點，也叫做細(xì)節(jié)點。細(xì)心點就可以發(fā)現(xiàn)指紋的紋路并不是連續(xù)的，會出現(xiàn)分叉、中斷，這些斷點、分叉點就是指紋的節(jié)點。端點是一條紋路的終結(jié)點。分歧點是指本來兩條紋路是平行的，然后在這一點分開。環(huán)點就是一條紋路在此點分成兩條紋路形成一個環(huán)后又變回一條紋路。 圖 指紋采集主要通過光學(xué)指紋傳感器、 CMOS 壓力傳感器、熱傳感器和超聲波的傳感器。因此，指紋識別系統(tǒng)中指紋圖像的預(yù)處 理是最重要也是最基礎(chǔ)的一個模塊。歸一化就是將圖像的灰度值調(diào)整在一個特定的區(qū)域內(nèi)。使圖像變得更加準(zhǔn)確、清晰。 圖 指紋圖像二值化 二值化是把圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，可以提高指紋圖像中 脊線和谷線的對比度，因此有利于細(xì)節(jié)點提。 可以很清楚地發(fā)現(xiàn)， （ b）指紋圖像的紋線結(jié)構(gòu)更加清晰，消除了紋線斷裂以及不正常的粘連和分叉，使指紋紋線更加平滑，大大降低了各種偽特征點出現(xiàn)的概率。指紋圖像特征點的提取也是指紋識別系統(tǒng)中重要的一部分。 圖 指紋圖像 的 細(xì)化 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 3 指紋圖像的濾波 增強 5 3 指紋圖像的濾波增強 指紋圖像濾波主要 有空間濾波方法和頻域濾波方法。頻域濾波方法是基于圖像的傅里葉變換為基礎(chǔ)的。 空間域濾波方法實質(zhì)就是一種領(lǐng)域運算，其原理就是將定義的模板在需要處理的圖像中移動。如果原始數(shù)據(jù) 與濾波結(jié)果是一種算數(shù)運算即通過加減乘除實現(xiàn)的，那么該濾波就是線性濾波，線性濾波運算有固定的模板及濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)是唯一；相反，非線性濾波是沒有固定模板的，也就沒有特定的轉(zhuǎn)移函數(shù)，非線性濾波的原始數(shù)據(jù)與濾波結(jié)果只是一種邏輯關(guān)系。 下面簡單介紹什么是濾波器以及圖像處理是怎樣通過濾波器濾波。如圖 ，是一個3 3的的濾波器，所有假設(shè)都是基于濾波器的大小應(yīng)均為奇數(shù)原則，為保證濾波器的對稱性，通常濾波器的大小為（ 2n+1） （ 2n+1），而 3 3是最有價值的最小濾波器尺寸。 在圖像處理的過程中，將濾波器的中心從需處理圖像的一個像素移動到另一個像素值， 這種在待處理圖像中移動的操作就稱為濾波。 均值濾波將每個像素點的灰度值設(shè)置為以該點為中心的鄰域窗口內(nèi)的所有像素灰度值的平均值，以實現(xiàn)像素的平滑，即在圖像上，對待處理圖像給定一個模板，該模板包括了其周邊的鄰近的像素。假設(shè)對待處理的像素點是（ x， y），選擇由其近鄰的 m個像素組成的模板，求模板中像素的平均值，再把這個平均值賦值給待處理的像素點，這個值將成為處 理后的圖像在這個點的灰度值 G（ x， y），即 G（ x， y） =1/m ∑ F(x， y）。 圖 均值濾波 3 3模板的演示圖 如上圖是一個 3 3模板的演示過程，該演示過程是在保持邊緣像素值不變的情況下進行的。 中值濾波 中值濾波是源于 1971 年 Turky 提出用于時間序列分析的。中值濾波的基本原理是把待處理圖像的某個位置的 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 3 指紋圖像的濾波 增強 7 像素值用選定的該域模板內(nèi)的像素值的中值代替。第二點是如果給定的模板中，對該模板內(nèi)的像素進行由小到大的排序，那么最亮的或者最暗的一點一定會被 排在兩側(cè)，而不會出現(xiàn)在中間位置。 中值濾波器在一維的情況下是由奇數(shù)個像素組成的窗口，窗口中間的像素值經(jīng)過中值濾波后就是由窗口中 該 奇數(shù)個像素值排序后的中間值代替。 二維的中值濾波的模板窗口也是二維的，可以是很多種形狀，例如圓形、方向、十字形，但是實際操作是，它的原理和一維的中值濾波相同。二維中值濾波表達式為 F（ x， y） =med{f（ xk,y1） k,l∈ w},其中 w為選定的二維模板， F（ x， y）為中值濾波后的圖像，f（ x， y）為原始圖像。取右上角的 3 3 的模板里的像素值一次為1 4 3 2 3 4 6 8 9，經(jīng)過從小到大的排序后為 1 2 3 3 4 4 6 8 9，因此中間值為 4，將原圖待處 理的像素值 3中值濾波后的值就為 。高斯濾波的原理就是用設(shè)定的模板去掃描圖像中的每一個像素點，將模板范圍內(nèi)的像素值加權(quán)平均后的值賦給模板范圍內(nèi)原來的中心的像素值。若使用一個 3 3模板，高斯濾波的算法則是 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 3 指紋圖像的濾波 增強 9 F(x,y)={f(x1,y1)+f(x1,y+1)+f(x+1,y1)+f(x+1,y+1)+[f(x1,y)+f(x,y1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)] 2+f(x,y) 4}/16 其中 F（ x， y） 為原始圖像的像素值， F(x,y)是經(jīng)過高斯濾波后的結(jié)果。 各濾波 方法 的比較 對與圖像處理的效果，如果圖像含有高斯噪聲，那么均值濾波和高斯濾波的去噪效果比 中值濾波好，但是對于椒鹽噪聲，中值濾波的效果比均值濾波和高斯濾波的效果好。而椒鹽噪聲在圖像上是隨機分布的，并且幅值是差不多相等的，因此中值濾波效果比較好，可以選擇合適的像素值來代替有椒鹽噪聲的像素值。中值濾波雖然能保護邊緣的細(xì)節(jié)特征，但是它的模板比較單一，用于指紋圖像濾波的效果不是很好。偏微分方程（ Partial Differential Equations，簡稱 PDE）方程定義為 : ? ?),( tyxuFut ?? ? ? ? ?yxIyxu ,0, ? 最開始的基于偏微分方程的圖像濾波方程是由高斯平滑算子推導(dǎo)出的， 高斯濾波方程為 ： 重慶科技學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計 3 指紋圖像的濾波 增強 10 ? ? ? ? ? ?yxItyxGtyxu , ?? 推到出的 偏微分方程也稱為熱傳導(dǎo)方程為 : 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