【正文】 幾何變換 ....................................................................................50 圖像增強(qiáng) ....................................................................................52 形態(tài)學(xué)變換和圖像分析 .............................................................53 系統(tǒng)測試部分結(jié)果顯示 ....................................................................55 圖像信息載入出錯顯示： .........................................................55 功能處理過程中出錯提示： .....................................................55 提示用戶保存信息顯示： .........................................................55 主界面顯示： .............................................................................55 第 6 章 結(jié)論 ................................................................................................57 參考文獻(xiàn) ......................................................................................................58 致謝 ..............................................................................................................59 附錄 ..............................................................................................................60 中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院畢業(yè)（設(shè)計）論文 1 第 1 章 指紋識別 概述 指紋識別 技術(shù) 指紋識別 的 簡 介 指紋識別技術(shù)通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點，從而可靠地確認(rèn)個人身份。相對于其他身份認(rèn)證技術(shù)，指紋識別是一種更為理想的身份認(rèn)證技術(shù)，指紋識別不僅具有許多獨到的信息安全優(yōu)點，更重要的是具有很高的實用性、可行性，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、電子商務(wù)以及安全性能要求教高的行業(yè)中。國外一些公司生產(chǎn)的獨立指紋識別系統(tǒng)，價格比較高昂。因此，研究開發(fā)快速、識別率高、廉價的獨立指紋識別系統(tǒng)具有很大的市場前景和重要的科學(xué)研究價值。 首先通過掃描設(shè)備獲得數(shù)據(jù)，然后對得到的圖象進(jìn)行分割，把所 需要的信息分離出來，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行 預(yù)處理 ， 圖像像素、色素等數(shù)據(jù) ，對該 圖像的信息進(jìn)行分析，并且對各個信息進(jìn)行處理，為后來的指紋特征提取與指紋識別做必要的準(zhǔn)備。 各個算法的選擇要嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù) 據(jù)不能有 遺漏、重復(fù)， 也不可把不必要的數(shù)據(jù)放入算法內(nèi) 。追溯中華民族的指紋歷史，可以上溯到 6000 年以前的新石器時代中期。距今有 5000 年歷史的紅山文化遺址處（今天的內(nèi)蒙赤峰市東效紅山），考古發(fā)現(xiàn)的古陶罐上有 3 組幾何曲線畫，是 3枚相同的、典型的箕形指紋畫，每枚指紋畫都有一條中心線和 6 條圍線。其上繪有 4 幅原始螺旋形指紋畫。 指紋其實是比較復(fù)雜的，與人工處理不同，許多生物識別技術(shù)公司并不直接存儲指紋的圖象。但指紋識別算法最終都?xì)w結(jié)為在指紋圖象上找到并比對指紋的特征。專家們保守 估計，未來 5年，我國將有近百億元的市場等待著企業(yè)去開拓。 預(yù)處理 技術(shù) 指紋識別 預(yù)處理 技術(shù)通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點，從而可靠地確認(rèn)個身份。相對于其他身份認(rèn)證技術(shù)，指紋識別是一種更為理想的身份認(rèn)證技術(shù)，指紋識別不僅具有許多獨到的信息安全優(yōu)點，更重要的是具有很高的實用性、可行性，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、電子商務(wù)以及安全性能要求教 高的行業(yè)中。外一些公司生產(chǎn)的獨立指紋識別系統(tǒng)，價格比較高昂。因此，研究開發(fā)快速、識別率高、廉價的獨立指紋識別系統(tǒng)具有很大的市場前景和重要的科學(xué)研究價值。 指紋門禁系統(tǒng)和指紋考勤系統(tǒng)是開發(fā)和使用得最早的一種出入管理系統(tǒng)，包括對講指紋門禁、聯(lián)機(jī)指紋門禁、脫機(jī)指紋門禁等等。如不匹配，則顯示中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院畢業(yè)（設(shè)計）論文 3 “ 不成功 ” 或 “ 沒有這個指紋 ” ，門就不開。前者可以是一個公司、部門，后者可以是一個家庭的成員、銀行的營業(yè)廳、金庫、財務(wù)部門、倉庫等機(jī)要場所。 把指紋識別技術(shù)同 IC 卡結(jié)合起來，是 目前 最有前景的一個應(yīng)用之一。指紋 IC 卡可取代現(xiàn)行的 ATM 卡、制造防偽證件等。 近年來，互聯(lián)網(wǎng)帶給人們方便與利益已，也存在著安全 問題 。網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上貿(mào)易、電子商務(wù)等一系列網(wǎng)絡(luò)商業(yè)行為就有了安全性保障。避免了他人用圖章或身份證復(fù)印件 代領(lǐng)，而發(fā)放人員無法確定該人是故世的問題，要憑本人的活體指紋，才可準(zhǔn)確發(fā)放養(yǎng)老金。因為每個人包括指紋在內(nèi)的皮膚紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同，是唯一的，并且終生不變。自動指紋識別是利用計算機(jī)來進(jìn)行指紋識別的一種方法。盡管指紋只是人體皮膚的一小部分，但用于識別的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行比對是需要進(jìn)行大量運(yùn)算的模糊匹配算法。另外，匹配算法可靠性也不斷提高。由于計算機(jī)處理指紋時，只是涉及了一些有限的信息，而且比對算法并不是十分精確匹配，其結(jié)果也不能保證 100%準(zhǔn)確。主要包括拒識率和誤識率，兩者成反比關(guān)系。盡管指紋識別系統(tǒng)存在著可靠性問題，但其安全性也比相同可靠性級別的 “ 用戶 ID+密碼 ” 方案的安全4 性要高得多。在應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計中，要權(quán)衡易用性和安全性。 中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院畢業(yè)（設(shè)計）論文 5 第 2 章 指紋識別 系統(tǒng)的需求分析 指紋識別 系統(tǒng) 的 目 標(biāo) 在 提取圖像信息的 基礎(chǔ)上，對所提取 的各個信息 進(jìn)行 圖像預(yù)處理 ，實現(xiàn)對 指紋圖像的 的保存讀取，讀取帶有 各種復(fù)雜情況的指紋圖片，對該圖片進(jìn)行預(yù)處理，能為后來的指紋識別服務(wù)。其中圖像反色是線性變換的特殊情況 ； 灰度的閾值變換可以讓一幅圖像變成黑白二值圖 ； 灰度拉伸又叫對比度拉伸，它是最基本的一種灰度變換，使用的是最簡單的分段線性變換函數(shù)，它的主要思想是提高圖像處理時灰度級的動態(tài)范圍，適用于低 對比度圖像的處理 ； 灰度均衡是以累計分布函數(shù)變換為基礎(chǔ)的直方圖修正法，它可以產(chǎn)生一幅灰度級分布概率均勻的圖像?；叶染馔瑯右矊儆诟倪M(jìn)圖像的方法，灰度均衡后的圖像具有最大的信息量。該模塊對指紋圖片進(jìn)行相對簡單的處理，對不符合或是放置不正確的指紋圖片進(jìn)行放大、縮小、旋轉(zhuǎn)，對圖片進(jìn)行矯正。 圖象平滑與圖象銳化 的 目的：去噪聲，使圖象清晰，處理后噪聲也會增強(qiáng) ， 中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一象素點的灰度值設(shè)置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有象素點灰度值的中值 。 細(xì)化之后的圖片為指紋圖像的大致輪廓，為后期的指紋特征點提取與指紋識別做準(zhǔn)備。進(jìn)行閾值分割后的圖片是提取出了有價值的指6 紋圖片的信息，分離出了部分無用信息。 指紋識別 系統(tǒng)的 性能需求 運(yùn)行平臺的低要求 由于課題涉及到圖形圖象處理方面的工作，所以運(yùn)行速度是比較關(guān)鍵的，為了方便實用和學(xué)習(xí)，該系統(tǒng)需要能夠在普通 PC 機(jī)上運(yùn)行。 系統(tǒng)的有效性 預(yù)處理 時不應(yīng)丟失圖像信息，應(yīng)盡 可能多的顯示 指紋 圖象的細(xì)節(jié)。 中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院畢業(yè)（設(shè)計）論文 7 圖 21：系統(tǒng)框架圖 與已有指紋匹配 開始 參數(shù)初始化 啟動指紋采集流程 數(shù)據(jù)庫 打開指紋采集器 指紋登記 指紋對比 指紋預(yù)處理 特征點提取 不匹配 匹配 否 是否錄入 通過 是 退出 進(jìn)入系統(tǒng) 進(jìn)行指紋采集 8 指紋識別 系統(tǒng)模塊功能劃分 預(yù)處理是 指紋 識別過程中的一個重要環(huán)節(jié)。另外，距離遠(yuǎn)近，焦距大小等又使得人臉在整幅圖像中間的大小和位置不確定。 預(yù)處理后的指紋圖片是為后期的識別工作做準(zhǔn)備。 開發(fā)工具 選擇合適的 系統(tǒng) 編程語言 Visual C++，方便進(jìn)行圖象圖形處理 。 預(yù)處理 功能模塊的設(shè)計 預(yù)處理 模塊框架圖 如圖 31 所示。這些都可以通過點運(yùn)算 來實現(xiàn)。 點運(yùn)算都是像素到像素的運(yùn)算，可以表示為： B(x,y)=f[A(x,y)], 介紹灰度圖像的幾種常用的點運(yùn)算 :灰度直方圖定義：灰度直方圖是灰度值的函數(shù)，描述的是圖像中該灰度值的像素個數(shù)。有時候只想得到指定灰度范圍內(nèi)的直方圖，比如 L到 H之間的繪圖直方圖，則只需要計算 L 到 H 之間的各個灰度值的出現(xiàn)頻率。不同之處在于灰度的拉伸是不完全的線性變換，而是分段進(jìn)行線性變換?；叶壤斓暮瘮?shù)表達(dá)式為： y1*x/x1 xx1f(x)= (y2y1)*(xx1)/(x2x1)+y1 x1=x=x2 (255y2)*(xx2)/(255x2)+y2 xx2 （ 2）模塊實現(xiàn) 函數(shù)原型： void CCh1_1View::OnPointInvert() { BeginWaitCursor()。 pDocSetModifiedFlag(TRUE)。 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDocGetHDIB())。 } 該函數(shù)調(diào)用圖像反色函數(shù) LinerTrans()， LinerTrans()函數(shù)中的指針 lpSrc12 是指 向 DIB 第 i 行，第 j 個象素的指針，通過斜率 1 截距 255 對圖像中的 每 一個像素進(jìn)行線性計算， 該函數(shù)是指紋圖像線性變換的特殊情況 LinerTrans()函數(shù)的代碼見附錄。 LinerTrans(lpDIBBits, ::DIBWidth(lpDIB), ::DIBHeight(lpDIB), fA, fB)。 pDocUpdateAllViews(NULL)。 EndWaitCursor()。 函數(shù)原型： void CCh1_1View::OnPointThre() { BeginWaitCursor()。 pDocSetModifiedFlag(TRUE)。 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDocGetHDIB())。 } 該功能調(diào)用閾值變換函數(shù) ThresholdTrans()，此函數(shù)允許用戶設(shè)定閾值，中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院畢業(yè)（設(shè)計）論文 13 根據(jù)用戶設(shè)定的閾值，對圖片進(jìn)行處理大于該閾值的賦 255，小于該閾值的則為0，函數(shù)代碼見附錄。 GrayStretch(lpDIBBits, ::DIBWidth(lpDIB), ::DIBHeight(lpDIB), bX1, bY1, bX2, bY2)。 pDocUpdateAllViews(NULL)。 EndWaitCursor()。 函數(shù)原型： void CCh1_1View::OnPointEqua() { BeginWaitCursor()。 pDocSetModifiedFlag(TRUE)。 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDocGetHDIB())。 } 該功能調(diào)用灰度均衡函數(shù) InteEqualize()，此函數(shù)通過公式 lpSrc = 14 (unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j。 對灰度值 的計數(shù)，通過公式 bMap[i] = (BYTE) (lTemp * 255 / lHeight / lWidth)。 幾何變換 模塊 （ 1）設(shè)計思路 圖像幾何變換是計算機(jī)圖像處理領(lǐng)域中的一個重要組成部分 ,也是值得探討的一個重要課題。圖像幾何變換是圖像顯示技術(shù)中的一個重要組成部分 ,也是我們學(xué)習(xí)和探討的一個重要課題。 其中 灰度的線性變換函數(shù) f 是一個一維 線性函數(shù) f(x) = A*x+B 其中 A表示斜率， x 表示輸入的灰度值， B 表示在 y 軸的截距， f(x)表示輸出圖像的灰度值（當(dāng)然應(yīng)當(dāng)調(diào)整到 0~255 范圍內(nèi)）。當(dāng) A0 時，圖像的暗區(qū)將變亮，亮區(qū)將變暗。在線性變換中， A， B 兩個參數(shù)的不同取值可以產(chǎn)生很多種效果。圖像的旋轉(zhuǎn)變換也可以用矩陣變換表示。圖像旋轉(zhuǎn)的正變換 （ 1）獲取圖像的高度 h和寬度 w （ 2）求出圖像中心點坐標(biāo)（ x0， y0）（如果繞原點旋轉(zhuǎn)