指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现
指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｓｅｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｍｉｎｕｔｉａｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ
∥ ／燃
ａ末梢点 图１末梢点和分叉点
图２自动指纹识别系统流程图
３指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图３所示。
方向滤波 图３指纹图像预处理算法流程图 各步骤得到的图像如图４所示。
－原始指纹图像 ｂ规格化后的图像 ｛ ｃ方向滤波后的图像
ｄ＝值化丘的盥像
ｅ细化后的图像
３．１规格化
图４预处理实验效果图
３．４细化
细化处理（Ｔｈｉｎｎｉｎｇ）是指在二值化的指纹图像上，在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹 线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为 原始纹线的骨架中心，并保持纹线细节特征以及纹线的收 敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细 节特征点提取的前提，如果无法得到较好的细化图像，后续
不高。本文采用ＬｉｎＨｏｎｇ等人开发的基于最小均方估计
算法，即公式法。公式见式（３）、式（４）：
＝Ｇ（ｉ一１，歹一１）＋２Ｇ（ｉ，歹一１）＋
｛二
Ｇ（ｉ＋１，ｉ—１）一Ｇ（ｉ一１．ｉ＋１） ２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，ｊ＋１） ＝Ｇ（ｉ一１，ｊ一１）＋２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）＋ Ｇ（ｉ一１，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，Ｊ一１）
指纹识别算法研究与实现
（ ６ ）
பைடு நூலகம்
基 金 项 目： 家大 学生 创 新 实践 项 目（０ ２ ０ ５０ ９ 国 ２ １ １０ ４ ６ ） 作者 简介 ： 黄世 龙（ ９２ ， ， 肃临洮人 ， １９ 一） 男 甘 在校 大学生， 主研 方向 ： 工智能及识 别技 术。 人 刘 书 刚 （９ ９ ， ， 北 吴桥 人 ， 教 授 ， １６ －） 男 湖 副 主研 方 向 ： 入 式 系统 。 嵌
随着计算 机技术 的发展 ， 指纹识别技术 已在 各个领域得 到广 泛的应用 。但 是随着应用的 日益普及 ， 人们 对系统 的识
一
设整个 灰度图像 ， 的大小为 Ｎ×Ｎ， 其灰 度均值 和方差 的大 小分 别为 和 ， 由式 （ ） （ ） １ 、２ 确定 ：
。
别性 能提出了更 高的要求。如何提高低质量指纹 图像 ， 特别
阎嘉鳞 （９ １ ， ， １９ －） 女 山西汾 阳人 ， 在校 大学生 ， 主研 方向： 模式识别 。
，ｃ ，
—
＞～
㈩
Ｌｏ（ ）Ｍ２ ｎｅ Ｒ— ，－ ） 。 １ —Ｉ ｊ （ｉ — 匦 ，
ｓ ｅ
其 中，（，） ， ． 代表 原始 图像 （ 图 １ 在 （ ，） 的灰 度 『 见 ） ＿ 处 『 值 ， ｉ ） 表 归 一化 后 图像 在 （ ＿ 处 的灰 度值 ， 和 Ｇ（， 代 ｊ ，） ，
摘 要 ： 究并实现 了指纹识别过程 中用到的 算法 ， 研 实现一套主要 包括指纹 图像 灰度 归一化 和均衡化 、 指纹 图
像 分割 、 二值化 的指纹识别预处理算 法、 同方向 Ｇ ｂｒ 不 ａｏ 滤波的特征提 取算 法 ； 尤其是采 用基 于 Ｇ ｂｒ 波的指纹 ａｏ 滤 图像 增强和纹理 匹配 的方 法， 兼顾 了指纹 图像 的细节特征和 全局特征 。最后 ， ｍ ｔ ｂ ． 以 ａ ａ７ ０为开发平 台对 该方法进 ｌ
指纹图像预处理的研究
１ 指 纹 图像 分 割
图像 分割通 常位 于预处理 的前端 ．其 目的是把指 纹 图像 中质量很 差 ． 在后续处理 中很 难恢 复 的图像 区
域 与 有 效 区域 区分 开 来 分 割 处 理 不 仅 能 提 高 特 征 提
中所遇 到的问题 。形态方法 中图像信息 的基 本单元是 二值像 素 利用数学形态学 的以下 几个 基本概念和运 算 ． 结构元灵 活地 组合 分解 ． 将 应用 形态变换达到分析
膨 胀 具 有 结 合性 、 换 性 。 这 样 ． 进 行 膨 胀 的 步 交 在 骤 序列 中 ， 成 运 算 的顺 序 就 不重 要 了 。 就 允许 我们 完 这 将 一 个 复 杂 的 形 状 拆 成 几 个 简 单 的 形 状 ．然 后 重 新 组 合 成 为 膨胀 序 列 （ ） 蚀 ２腐
是对我们没有意 义的区域 ． 这些 区域我们称之 为背景 。
指 纹 图像 分 割 的 目的就 是要 将 指 纹前 景 区域 同 背 景 区 域 分 离 开来 ． 以避 免 在 背 景 区域 中 提取 特 征 ， 这样 能 提
高特征提取的准确性 ． 同时节省处理时间 ． 而提高整 从 个 系统的性 能 因而指 纹图像 分割成 为指纹 图像预处
因 此 它 可 以 用 一 个 统 一 而 强 大 的 工 具 来 处 理 图 像 处 理
收 稿 日期 ： ０ ２ ２ １ 一叭 一 ５ ０ 修 稿 日期 ：０ ２ ２ ０ ２ １ —０ — １
种探针 ． 也称为结构元 。 腐蚀 在许 多应用 中起着十分
重要 的作用 结构元对一 幅图像进行腐蚀会 生成一幅 包含结构元所有位置的图像
的 目的 （ ） 胀 １膨
指纹信息提取技术分析与实现
指纹信息提取技术分析与实现指纹信息提取技术分析与实现指纹是每个人独特的身份特征之一，可以用于身份验证和犯罪侦查等方面。
指纹信息提取技术是将人类指纹转化为可用于分析和比对的数字信息的过程。
本文将对指纹信息提取技术进行分析与实现。
1. 指纹信息提取技术的分类指纹信息提取技术可以分为以下几种：特征提取、图像增强、图像分割、特征匹配等。
特征提取：通过分析指纹图像中的纹线和纹谷等特征，提取出指纹的特征点，用于后续的比对。
图像增强：对指纹图像进行处理，增强图像的对比度和清晰度，以提高后续处理的准确性。
图像分割：将指纹图像中的纹线和纹谷分离开来，便于后续处理中对纹线的特征进行提取。
特征匹配：将待比对的指纹特征与数据库中的指纹特征进行比对，找到相似度最高的指纹，用于身份验证或犯罪侦查。
2. 指纹特征提取算法指纹特征提取算法是指将指纹图像转化为用于比对的数学特征的算法。
这些算法可以分为两类：定位算法和特征提取算法。
定位算法：通过寻找指纹的基本特征，如核心点和三角区域等，确定指纹的相对位置和方向。
特征提取算法：主要包括纹线细化、细节提取以及特征点提取等步骤。
纹线细化通过对指纹图像进行一系列滤波操作，将纹线从原始图像中提取出来。
细节提取阶段主要提取指纹图像的细节信息，如纹孔等。
特征点提取阶段则是通过分析纹线的特征点，如分叉点和岔路点等，提取出用于比对的指纹特征。
3. 指纹图像增强技术指纹图像增强技术旨在增强指纹图像的对比度和清晰度，以提高后续处理的准确性。
常用的指纹图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和增强方法。
直方图均衡化：通过对指纹图像的像素值进行调整，使得整个图像的像素值分布更加均匀，从而提高图像的对比度。
滤波方法：通过对指纹图像进行空域滤波或频域滤波，去除图像的噪声和模糊，提高图像的清晰度。
增强方法：通过对图像进行增强操作，如灰度拉伸、边缘增强和细节增强等，提高图像的质量。
4. 指纹图像分割技术指纹图像分割技术主要目的是将指纹图像中的纹线和纹谷分离开来，便于后续处理中对纹线的特征进行提取。
使用小波变换进行指纹识别与特征提取的实用方法
使用小波变换进行指纹识别与特征提取的实用方法指纹识别作为一种常见的生物特征识别技术，已经广泛应用于各个领域，如手机解锁、身份验证等。
在指纹识别中，特征提取是一个关键的步骤，它能够将指纹图像转化为一组能够唯一表示指纹的特征向量。
而小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于指纹识别中的特征提取。
本文将介绍使用小波变换进行指纹识别与特征提取的实用方法。
一、小波变换的原理与特点小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解为不同频率的子信号，并且能够提供信号在时间和频率上的局部信息。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，能够更准确地描述信号的瞬时特性。
在指纹识别中，由于指纹图像具有丰富的细节信息和复杂的纹理结构，小波变换能够更好地捕捉到指纹图像的细节特征，从而提高指纹识别的准确性。
二、小波变换在指纹识别中的应用1. 指纹图像的预处理在进行指纹识别之前，需要对指纹图像进行预处理，以去除噪声和增强图像的纹理特征。
小波变换可以对指纹图像进行多尺度分解，得到不同频率的子图像。
通过选择适当的小波基函数和尺度参数，可以将指纹图像的细节信息和纹理特征更好地提取出来。
2. 指纹特征提取指纹特征提取是指将指纹图像转化为一组能够唯一表示指纹的特征向量。
在小波变换中，可以通过对指纹图像进行多尺度分解，得到不同频率的子图像。
然后，对每个子图像进行小波包变换，得到子图像的频域系数。
这些频域系数能够更好地描述指纹图像的纹理特征。
最后，将频域系数进行归一化和压缩，得到最终的指纹特征向量。
3. 指纹匹配与识别指纹匹配与识别是指将待识别的指纹与已知的指纹库中的指纹进行比对，以确定其身份。
在小波变换中，可以将待识别的指纹图像进行与特征提取相同的处理，得到其特征向量。
然后，通过计算待识别指纹的特征向量与已知指纹库中的指纹特征向量之间的相似度，来进行指纹匹配与识别。
相似度计算可以使用欧氏距离、余弦相似度等方法。
三、小波变换在指纹识别中的优势与挑战1. 优势小波变换具有较好的时频局部性，能够更准确地描述指纹图像的细节特征。
基于图像处理的指纹识别与特征提取算法研究
基于图像处理的指纹识别与特征提取算法研究1. 引言指纹识别是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，具有高度可靠性和不可复制性的特点。
随着计算机视觉技术的发展，图像处理成为指纹识别的关键环节。
本文旨在研究基于图像处理的指纹识别与特征提取算法，提高指纹识别的准确性和稳定性。
2. 指纹识别算法概述指纹识别算法主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。
其中，特征提取是指纹识别的核心环节，影响着识别的准确性和鲁棒性。
3. 图像采集与预处理指纹图像采集是指获取被识别对象的指纹图像，其质量直接关系到后续处理的精确性。
预处理是对采集到的指纹图像进行去噪、增强和归一化等操作，以减少噪声干扰、增强图像对比度和一致性。
4. 特征提取算法4.1 方向图提取方向图是描述指纹纹线方向性的一种方法。
传统方法通常使用高斯滤波和梯度算子来计算方向图，但这种方法对噪声敏感且计算复杂。
近年来，基于局部结构特征统计的方法逐渐兴起，如局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(GDHT)等。
4.2 纹线提取纹线提取是指从指纹图像中提取纹线形态信息的过程。
传统方法主要采用细化算法和形态学运算，但对于低质量图像效果不佳。
近年来，基于深度学习的方法在纹线提取方面取得了较好的效果，如基于卷积神经网络(CNN)的方法。
4.3 特征描述特征描述是将纹线的局部结构信息转化为数字特征的过程。
传统方法主要采用小波变换、Gabor滤波和离散余弦变换等，但具有计算复杂度高和不稳定性的问题。
近年来，基于局部结构的方法逐渐受到关注，如基于局部二值模式(LBP)的方法。
5. 指纹匹配算法指纹匹配是将待识别指纹与已知指纹进行比对，得出相似度的过程。
传统方法主要采用基于特征点和方向的匹配算法，但对于变形和畸变较大的指纹图像效果较差。
近年来，基于深度学习的方法在指纹匹配方面取得了重要进展，如基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)等。
6. 实验与分析本文设计了一组实验来验证提出的算法在指纹识别中的有效性。
指纹图像预处理与细节特征点提取
(1)
(2) 则归一化后的指纹图像 G 为
2.1.2 分割 处理指纹图像只需要对图像的有效区域进行处理，本文采 用文献中的分割方法对图像进行分割。把图像分成 NN 的非重 叠小块，分别计算每一块的均值 M 和方差，通过下面的条件划 分前景、背景: (1)如果 M>M1 且 ，则认为是背景块，否则转到(2); (2)如果 M ? M1 且 ，则认为是前景块，否则待定; (3)对所有小块划分完毕后，再对待定的小块进行判决。 如果在待定块的 8 个邻域块中，前景块数 ? 6，且其 8 个邻
创 入新的噪声，需要对图像进行滤波处理。本文采用平滑滤波的
指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现
ＣＮ 厶 ｌ 一 Ｒ件ｌ 尺ｉ 一 ２ Ｒ９ Ｒｌ 一 Ｉ 一 如 果 Ｐ 点 是 分 叉 点 ， 它 的 ８邻 域 点 满 足 ： 则
８
ＣⅣ 厶 Ｊ 一 Ｒ㈩ 一 足 ｌ ： Ｒ９ 尺ｌ ＝６ ＝ 一
特 征 提 取 结 果 见 图 ６ ＾
［ 考 文献］ 参
（ 洞） 孔
（ 刺） 毛
图 ７ 典 型 伪 特 征
根 据 伪 特 征 的 特 点 ， 们 就 可 以 设 计 算 法 去 除 我
它 们 了 ， 了 能 清 晰 地 看 出 后 处 理 的 效 果 ， 用 一 幅 为 使 纹 线 较 清 晰 ， 处 理 效 果 较 好 的 指 纹 图 像 来 做 比较 。 预 去 除 伪 特 征 前 后 对 比效 果 见 图 ８ 。
总 第 ２１期 ５内 蒙 科 技 与 经 济 素 的 骨 架 。 化 可 以 大 大 减 少 冗 余 的 信 息 ， 出 纹 线 细 突
的 主 要 特 征 ， 而 便 于 后 续 处 理 。 细 化 结 果 见 图 ４ 从 。
（ 线 间断 ）（ 线叉 连 ） 纹 纹 ２３ ． 去 伪 特 征 算 法
图 ３ 二 值 化 后 的 图 像 ２ ２１ ． 图 ４ 细 化 后 的 图像 特 征 提 取 和 去 伪 特 征 算 法 特 征 提 取 算 法 笔 者 采 用 ８邻 域 方 法 提 取 纹 线 中 的 两 种 细 节 特
征 —— 端 点 和 分 叉 点 。８邻 域 方 法 采 用 ３×３的 模 板 提 取 端 点 和 分 叉 点 ， 图 ５ 见 。
纹 图 像 预 处 理 算 法 Ｅ－ 计 算 机 测 量 与 控 制 ， ＪＩ ．
２ ０６， ４（ ２ １ ０７ １ １ ． ０ １ １ ）： ７ ～ ７ ０
基于图像处理的指纹识别算法研究
基于图像处理的指纹识别算法研究概述：指纹识别作为生物特征识别技术的一种，广泛应用于人们的生活中。
随着科技的不断进步，基于图像处理的指纹识别算法得到了极大的发展和应用。
本文旨在研究和探讨基于图像处理的指纹识别算法的原理、方法及其在实际应用中的优势和挑战。
1. 指纹的特性与图像处理概述指纹作为一种常用的生物特征，每个人的指纹都具有独特性和稳定性。
基于这一特性，指纹识别技术利用图像处理的方法来提取和比对指纹图像中的特征点，以实现身份认证和鉴定等应用。
2. 基于图像处理的指纹识别算法原理基于图像处理的指纹识别算法的核心在于特征提取和匹配。
其中，特征提取是指从指纹图像中提取出能够代表指纹纹线和纹型特征的信息，而匹配则是通过比对这些特征信息来判断指纹的一致性。
- 基于纹型的指纹识别算法：该方法主要关注指纹图像中的纹型特征，通过分析纹线的走向、类型和空间关系等来提取指纹特征，并应用模式匹配算法进行比对。
- 基于特征点的指纹识别算法：这种方法通过检测和提取指纹图像中的特征点，如脊线终止点和分叉点等，然后利用这些特征点进行匹配。
- 基于小区域的指纹识别算法：该方法将指纹图像分成多个小的局部区域，然后针对每个区域提取和匹配指纹特征，最后将局部的匹配结果综合起来得到最终的识别结果。
4. 基于图像处理的指纹识别算法优势- 高准确性：利用图像处理技术可以对指纹图像进行精确的特征提取和匹配，从而提高指纹识别的准确性。
- 高效性：图像处理算法能够快速提取和匹配指纹特征，对于大规模指纹库的识别任务具有较高的效率。
- 非侵入性：指纹识别技术通过采集指纹图像进行处理，不需要额外的物理接触，非常便于实施。
- 数据质量：指纹图像的质量和干扰因素（如污染和伪造等）会对提取和匹配算法的准确性造成一定的影响和挑战。
- 多模态特征融合：为了提高指纹识别系统的准确性和可靠性，需要将指纹的多种特征综合起来进行识别，如纹型、纹线、细节等，这对算法的设计和优化提出了更高要求。
指纹图像自动识别系统预处理算法的研究
指纹图像自动识别系统预处理算法的研究兰州中科院近代物理所洪华军乔为民朱立新摘要：系统地阐述了指纹图像自动识别系统预处理的政府、算法，并对指纹图像预处理中的各种技术进行了分析及实验。
在比较了各种预处理方法之后，提出了一种比较好的指纹图像预处理算法，并在实验中得到了验证。
关键词：指纹识别预处理图像增强二值化细化由于指纹具有终身的稳定笥和惊人的特殊性，很早以来在身份鉴别方面就得到了应用，且被尊为“物证之首”。
但人工对比指纹，效率低、速率慢，已愈来愈不能满足现代社会的需要。
70年代在美国已开始用图像处理和模式识别方法进行计算机指纹分析以代替人工对比，并在70年代末80年代初研制成有关设备，投入运行。
我国在近10年来已陆续开展这方面的工作，现已进入实用阶段。
本学科的技术用于指纹分析，有两方面的工作：（1）指纹特征提取与识别。
这是比较成熟的工作，因为每个人都有固定的指纹类型，而指经纹纹线总的类型有限。
因此，有可能把指纹经过预处理以后，提取特征，再用类聚分析方法进行判决分类。
（2）指纹存储与归档。
这是大容量存储的问题，试想每人有10个指纹，而全国十几亿人要存储上百亿个指纹，这需要多么巨大的存储容量。
除了用激光存储等高密度的记录和存储手段外，还争切需要开展指纹的无失真、可恢复的压缩工作。
近几年来，国外发展了用计算机进行指纹对比的自动识别系统。
指纹图像信息量大，处理及时，这些系统是基于中、小型计算机，甚至是专用高速并行处理机。
为了迅速展开指纹自动识别的研究，我们在微型机上进行了微型机指纹自动识别系统的尝试。
该系统的输入部分把实际捺印指纹或现场指纹转换成数字化图像，经总线存入图像存储器，微机对输入的图像进行各种必要的处理和分类，其处理效果可由彩色显示器立即评价，或由打印机输出判别结果。
一般指纹图像自动识别系统的原理如图1所示。
指纹图像预处理的目的在于使指纹图像画面清晰，边缘明显，以便提取特征进行识别。
预处理技术的主要目的是对一个给定的指纹，突出指纹图像中的某些信息，消弱或除去某些不需要的信息，使它的结果对后面的识别来说比原始指经纬度图像更合适。
指纹图像预处理和特征提取算法研究的开题报告
指纹图像预处理和特征提取算法研究的开题报告一、研究背景指纹识别作为生物特征识别技术的一种，已经被广泛应用于安全、警务、金融、医疗等领域。
指纹识别的基础是对指纹图像的预处理和特征提取，对于指纹识别系统的识别率和鲁棒性均有很大的影响。
目前，指纹图像预处理和特征提取算法已经取得了很多进展，但是还存在一些问题。
例如，部分算法对噪声和光照等因素比较敏感，识别率较低；部分算法时间复杂度较高，不能满足实时性要求。
二、研究目的本次研究旨在探讨针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性。
三、研究内容1. 针对指纹图像的预处理算法对指纹图像进行增强、去噪和分割等预处理操作，提高指纹图像质量，减少噪声和干扰。
2. 针对指纹图像的特征提取算法采用基于脊线和谷线的特征提取算法，提取指纹图像的关键特征，支持快速匹配和识别。
3. 性能优化结合实际应用场景，对算法进行性能优化，降低时间复杂度，提高系统的实时性。
四、研究方法1. 文献综述对现有的指纹图像预处理和特征提取算法进行综述和分析，查找优化算法的思路和方法。
2. 算法实现在Matlab、Python等平台下，对优化算法进行实现和测试，验证算法的准确性和实时性。
3. 系统优化结合实际应用场景，对算法进行优化，提高系统的实际应用价值。
五、预期成果本次研究将完成以下预期成果：1. 提出一种针对指纹图像预处理和特征提取算法的优化方法，提高指纹识别的准确性和实时性；2. 实现优化算法，并在数据集上进行测试，验证算法的有效性；3. 提供一种高效、准确、实时的指纹识别算法，可用于安全、警务、金融、医疗等领域。
六、研究计划本次研究计划分为以下几个阶段：1. 研究前期调研和文献综述，了解现有的指纹图像预处理和特征提取算法，明确研究目标和方法，完成开题报告和指导教师指导意见；2. 研究算法实现和测试，完成算法实现和测试方案，验证算法的有效性，撰写论文的文章；3. 系统优化和实验验证，结合实际应用场景，对算法进行优化，并在实验环境中完成算法的验证，收集相关数据，撰写论文的文章；4. 论文写作和答辩，整理撰写论文，并进行答辩。
指纹提取实验报告
指纹提取实验报告篇一:指纹实验报告中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析 2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状(quantitativecharacter)和质量性状(qualitative character)。
质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。
数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。
指纹性状就是属于数量形状。
1880年hey fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。
galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。
1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。
指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。
因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。
本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。
1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只;约20cm×10cm的复印纸一张;透明胶带;直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件;拍照设备一台。
2. 实验原理1.人类指纹的形成:指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。
指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周(也有人提出15,16周)即已形成并保持终生不变。
每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。
拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。
因此指纹被称做是无法伪造的身份证。
对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。
指纹图像的特征提取原理
指纹图像的特征提取原理指纹图像的特征提取是指从指纹图像中提取出能够唯一标识该指纹的特征信息，用于指纹识别。
指纹图像的特征提取是指纹识别技术中的核心步骤，它的原理主要包括图像增强、细化、特征点检测和特征描述等几个方面。
首先，图像增强是指对原始指纹图像进行预处理，使得指纹图像的质量得到提高。
常见的图像增强方法包括灰度变换、滤波和增强算法等。
其中，灰度变换是将原始的灰度级调整为更合适的灰度级，使得指纹图像的对比度得到增强；滤波方法可以应用低通滤波器来抑制图像噪声，提高指纹图像的质量；增强算法则是通过图像的局部对比度和方向信息来调整灰度值，进一步增强图像的质量。
第二，细化是指通过重复进行细化迭代，将指纹图像中的指纹纹线变细，同时也要保持一定的连通性。
细化算法通常分为两步进行，即细化迭代处理和细化结果优化。
细化迭代处理是通过对指纹图像中每个像素周围的邻域像素进行比较，并通过一定的规则来判断是否对当前像素进行细化操作。
细化结果优化则是对细化操作后得到的结果进行优化处理，以减少细化过程中可能引入的细节损失。
第三，特征点检测是指在指纹图像中寻找出一些具有显著特征的点，用于后续的特征描述。
常见的特征点检测方法包括脊线方向计算、脊线终点检测和三角形检测等。
脊线方向计算是通过计算每个像素的脊线方向，来判断该像素是否具有显著特征；脊线终点检测则是根据脊线的形态学性质，检测出指纹图像中脊线的终点位置；三角形检测是通过检测到的特征点，找到由其构成的满足一定条件的三角形结构。
最后，特征描述是对特征点周围区域的纹线进行一定的编码，以表示其独特的形态特征。
常用的特征描述方法包括方向图法、Gabor滤波器和径向基函数等。
方向图法是通过计算每个像素点周围的灰度变化方向，来描述该像素点的特征；Gabor滤波器则是利用Gabor函数对指纹图像进行滤波，得到特定频率和方向的滤波响应；径向基函数则是通过将指纹图像转换到极坐标系下，并使用一组径向基函数对指纹图像进行编码。
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现
基于图像处理的指纹识别算法研究与实现指纹识别是一种常用的生物特征识别技术，广泛应用于各种安全领域。
基于图像处理的指纹识别算法是指通过对指纹图像进行处理和分析，提取出指纹图像中的特征，并与数据库中的指纹特征进行比对，从而实现自动识别的过程。
本文将从图像处理的角度，对基于图像处理的指纹识别算法进行研究与实现。
首先，对指纹图像进行预处理是指纹识别算法的第一步。
指纹图像通常受到各种因素的干扰，比如噪声、模糊等，这些干扰会影响指纹特征的提取和匹配。
因此，对指纹图像进行预处理是十分重要的。
预处理过程包括图像增强和图像去噪。
图像增强技术主要用于提高指纹图像的对比度和清晰度，常用的算法有直方图均衡化等。
而图像去噪技术则主要用于去除指纹图像中的噪声，常用的算法有中值滤波和小波变换等。
接下来，特征提取是指纹识别算法的关键步骤之一。
通过特征提取，可以将指纹图像中的特征转化为数学特征，并用于后续的匹配和识别。
在特征提取过程中，最常用的方法是将指纹图像分割为小的区域，然后针对每个区域提取特征。
常用的特征提取方法包括图像中的细节纹理特征、频域特征和形状特征等。
对于细节纹理特征，常用的方法有Gabor滤波和方向梯度直方图等；对于频域特征，常用的方法有傅里叶变换和小波变换等；对于形状特征，常用的方法有轮廓提取和角点检测等。
在特征提取之后，需要对提取到的特征进行匹配，在数据库中找到与之相似的指纹特征。
指纹特征匹配算法是指纹识别算法中的核心部分。
常用的特征匹配算法包括相似度匹配和模式匹配等。
相似度匹配算法基于相似性度量，通过计算两个指纹特征之间的相似度来判断是否匹配。
常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
而模式匹配算法则基于模式匹配的原理，通过将指纹特征和数据库中的模式进行比对来判断是否匹配。
常用的模式匹配算法有K最近邻算法和支持向量机等。
最后，需要对指纹识别系统进行性能评估和实现。
性能评估是指对指纹识别系统的性能进行客观评价，常用的评价指标有识别率、误识率和准确率等。
指纹图象的预处理及其算法研究
企 业 技 术 开 发
Ｔ ＣＨＮＯＬ Ｅ ＯＧＩ ＡＬ ＤＥ Ｃ ＶＥＬ Ｍ Ｅ Ｔ ＯＰ ＮＴ ＯＦ ＥＮ ＥＲＰ Ｓ ＲＩ Ｅ
２０ ０６年 ｌ ２月
Ｄｅ ． ０ ６ Ｃ２ ｏ
ｔ ｈ ｌ ，ｗｉ ｄ ａ ｈ ｃ ｍｏ ｅ ｎ ｕ ｈ ｗｏ ｔ ｙ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｆ ｍ ｔ ｔ ｅ ａ ｋ ｈ ｎ ｅ ｒｎ ｐ ｒ ａｔ ｉ ｔ ｇ ｙ ｔ ｒ ｗ ｔ ｅ ｍｕ ｈ ｈ ｒ ｅ ｏ ｇ ｒ ｉ ｆｒ ｔ ｒ ｈ ｏ ｏ ｉ ｈ ｎ ｃ ｎ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｆ ｇ ｒ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ， ｉ ｐ ｔ
１ 指纹图象方向图的计算
在对指纹图象进行平滑滤波 、 二值化等预处理 之前 ， 必须先计算指纹的方向图。指纹的方 向图是
指纹的灰度信息映射为指纹纹线走 向的一种表示 。
指纹是一类纹理性很强 的图象 ，从局部 区域看 ， 其
灰度沿某一方 向变化很小 ，体现了纹路的走 向， 称 之为局部主导方 向 ， 它是重要 的结 构信 息 ， 可以利 用它提高指纹的识别性能。 与纹线走 向垂直的方 向 上灰度变化很大 ， 称之 为局部梯度方向。
纹图象的滤波去噪 ，并使指纹 图象被细化为单线 ， 以利于指纹的特征提取 。
收 稿 日期 ：０ ６ ０ — ６ ２ ０ — ９ ２
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图 １计算指 纹方向图时所 需的 ８个方 向
作者简介： 薇（ ９ ８ ） 女 ， 何 １７ ， 湖南长 沙人 ， 大学本科 ， 中南林业科 技 大学计 算机科 学院讲师 ， 主要 从 事单 片机 、 能卡 方 智
包含着很多重要 的信息。 而指纹的方 向图正是指纹 的纹线走向映射 为方 向信息的一种表示 ， 它对指纹 中心点和三角区的确定 、 指纹 的粗分类 以及指纹的 后修复等过程 中都起着重要的作用 。 最后对指纹图
指纹识别预处理算法
指纹识别预处理算法指纹识别预处理算法是一种专门用来识别指纹的计算机算法，它被广泛应用于指纹认证系统来鉴别指纹的真伪。
随着信息技术的发展，指纹认证系统越来越受到重视，指纹识别预处理算法也受到了广泛的应用。
本文详细介绍了指纹识别预处理算法的原理，实现方法，原理及其优势等。
一、指纹识别预处理算法的原理指纹识别预处理算法是一种模板比较算法，它可以提取指纹的纹路特征，然后将提取的纹路特征与样本指纹的模板进行比较，以此来判断指纹的真伪。
指纹识别预处理算法首先以图像处理的方法将指纹图像进行清晰化处理，然后采用边缘检测、缺口检测等方法来进行提取指纹特征，将提取到的指纹特征和样本指纹模板进行比较，以此来识别指纹的真伪。
二、指纹识别预处理算法的实现方法1、图像处理在指纹识别预处理算法中，首先将指纹图像进行图像处理，具体的处理步骤如下：（1）首先，对指纹图像进行去噪平滑处理，去除图像上的杂讯和噪声；（2）然后，对图像进行增强处理，增强图像的对比度，使纹理特征更加清晰；（3）最后，再对图像进行缩放和旋转等处理，使指纹图像更加统一。
2、边缘检测边缘检测是利用梯度检测算法，通过检测图像局部区域中的灰度变化量，来检测图像中的边缘。
边缘检测的结果被用来提取指纹的纹路特征，将提取出的纹路特征存储到特征模板，以此来确定指纹的本质特征。
3、缺口检测缺口检测是一种可以检测指纹图像中缺口位置的检测算法，它是利用指纹图像的熵值比较来实现的，首先将指纹图像分成若干个小区域，计算每个区域的熵值，然后对熵值进行比较，缺口区域的熵值会明显比其它区域的熵值低，从而实现缺口检测。
三、指纹识别预处理算法的原理及其优势1、原理指纹识别预处理算法是基于模板比较，利用指纹纹路特征与样本指纹模板进行比对，来识别指纹真伪的计算机算法。
它主要包括图像处理、边缘检测、缺口检测等步骤，最终得到指纹的纹路特征，并将特征与样本指纹模板进行比较，以此来鉴别指纹的真伪。
2、优势指纹识别预处理算法具有准确性高、操作方便、抗干扰性强等优点，因此得到了广泛的应用。
指纹图像的预处理和特征提取算法几程序实现
1緒论1.1研究意义和目的指纹图像处理技术自十九世纪以来，成长速度极快，它是生物特性鉴别技术的一个种类，与传统识别技术相比，具有无法比拟的优点，比如说方便实用、低成本和高准确率等, 已经成为应用最广泛的身份认证的有效手段之一，是未来的身份认证手段的重要组成部分。
每个人的指纹具有惟一性，稳左性和可辨性，故指纹图像处理技术是一种安全便利的技术之一。
如今，随着'‘科学技术推动生产力”，很多大公司已研发出很多利用指纹图像处理技术的产品，如现今颇受“白领”欢迎的指纹膜。
可能因为同行业之间的相互竞争，一些核心技术鲜为人知。
不可否认的是一些指纹图像处理的算法仍然存在着某些问题，例如有的指纹图像处理算法过于繁琐、操作时间太长、处理效果不佳等。
所以研究指纹图像处理应用领域仍是一大热门话题。
本课题拟主要研究指纹图像的预处理算法和特征提取算法，并通过MATLAB工具编程仿真和验证这些算法。
本课题在总结该应用范畴已有的研究成效的前提下，深入研究了相关算法，拟设计一系列适用又有针对性的指纹图像预处理算法，并拟借助NIATLAB工具功能齐全的数学函数和简洁明了的图像输出来仿貞•和验证这些算法，以便提髙指纹图像处理的正确率和速率。
1.2课题主要研究内容由于现代科研条件制约，实验室中采集的指纹图像会受很多因素干扰，所以本课题首先要对其进行必要的预处理，这样才能有利于完成后续处理的匹配工作。
接着为去除晶体传感器本身噪声干扰和因手指压力点不同而导致的图像受力不均的干扰，本课题拟先对图像进行规格化处理，然后进行分割、增强处理，进而进行二值化、细化处理等。
最后为了找到匹配信息，本课题拟对上述步骤处理后的图像进行特征点提取，以便较精准地完成匹配工作。
本课题就是基于这种模型设计的算法。
如图1-1所示。
本课题基于现有算法，并联系自身感悟，对拟设计的系统中的关键部分提出创新性的看法和解决方案。
图1-1指纹图像处理流程图2 •指纹图像预处理2.1指纹图像预处理基本原理指纹(Fingerprint)是人类的重要生物特征之一，典型的特征点如图2-1所示。
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2012年1月
内蒙古科技与经济
Januar y 2012 第1期总第251期
Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .1T o tal N o .251
指纹图像预处理及特征提取算法的研究与实现
X
张松宇1,杨文斌2
(1.内蒙古机电职业技术学院;2.内蒙古灵奕信息技术有限责任公司,内蒙古呼和浩特 010070)
摘 要:提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景分割、方向滤波、二值化、细化4部分。
特征提取采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。
实验结果表明,指纹图像经过预处理算法后提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息,对特征提取奠定了良好的基础。
指纹图像经过特征提取后,准确有效地定位了两类特征点。
关键词:指纹;预处理;特征提取
中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)01—0083—02 自动指纹识别技术大多是依靠指纹的细节特征提取实现指纹的匹配的。
准确地提取细节特征是自动指纹识别系统获得高识别率的前提和基础。
指纹的细节特征主要指脊线端点和分叉点。
在实践中,由于手指本身的因素和采集条件的限制,采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。
这种干扰最终会影响系统的识别率。
因此,在提取指纹特征前必须对输入的指纹图进行预处理。
预处理的目的是:去除原图像中的噪声,把它变成一幅清晰的二值点线细化图,以便于提取正确的细节特征。
笔者提出了一套较完善的指纹预处理算法,包括图像分割、方向滤波增强、二值化、细化等步骤,并准确有效地提取出了指纹的细节特征点。
1 预处理算法
1.1 规格化和图像分割
规格化的主要目的在于消除指纹采集过程中由于传感器自身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异,将不同的指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上。
图像分割是把指纹前景区与背景区分开。
前景区域中指纹脊和谷的灰度差是比较大的,因而其灰度统计特性中局部灰度方差是很大的,而对于图像背景区域,这一值是很小的。
基于这一特性,我们可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割。
规格化与图像分割后的指纹图像见图1。
1.2 方向图滤波
方向图是指纹图像的一种变换表示方式,即用纹线的方向来表示该纹线。
方向图有点方向图和块方向图两种,点方向图表示指纹图像中每一像素点脊线的方向,而块方向图则表示指纹图像中每一块
脊线的大致方向。
图1 原始图像的规格化与分割
方向滤波器是一系列与像素点方向有关的滤波器模板,使用时根据方向特性,从中选择一个对应的滤波器进行滤波。
笔者使用的方向滤波器有8个滤波器模板组成,滤波时,指纹图中每一点的灰度值由其周围48个点的灰度值及相应的模板系数共同决定(即灰度值与相应的模板系数相乘并把结果相加,然后赋给中心像素点,作为其灰度值)。
方向滤波增强后的指纹图像见图2。
图2 方向滤波后指纹图像
1.3 二值化和细化
二值化的目的是把灰度指纹图像变成0和1的二值图像。
笔者采用局部自适应阈值法中的动态阈值法对图像二值化,它可以根据局部灰度值的变化情况调整阈值大小,实验证明该方法效果较好。
二值化后的图像脊线仍具有一定的宽度,为了提高获取特征点精度,需要把脊线细化成为一个像
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收稿日期:2011-11-28
总第251期
内蒙古科技与经济
素的骨架。
细化可以大大减少冗余的信息,突出纹线的主要特征,从而便于后续处理。
细化结果见图4。
2 特征提取和去伪特征算法2.1 特征提取算法
笔者采用8邻域方法提取纹线中的两种细节特征——端点和分叉点。
8邻域方法采用3×3的模板提取端点和分叉点,见图5。
P 1P 2P 3P 8P P 4P 7
P 6
P 5
图5 特征提取模板
设P 点为目标点(待处理的像素点),P 1,P 2,…,P 8,是点的8个邻域点,沿顺时针方向排列,R 1,R 2,…,R 8,分别是点P 1,P 2,…,P 8的灰度值。
如果P 点是端点,则它的8邻域点满足:
C N =
∑8
i =1
ûR
i +1
-R i û=2 R 9=R 1
(1)
如果P 点是分叉点,则它的8邻域点满足:C N =
∑8
i =1
ûR
i +1
-R i û=6 R
9=R 1
(2)
特征提取结果见图6。
图6 特征提取结果
2.2 伪特征特点及分析
通过对多幅指纹图像进行特征提取后,发现在细化后的指纹图像中,主要存在以下几类噪声产生较多的伪特征点,见图7。
(纹线间断)(纹线叉连)
(孔洞) (毛刺)
图7 典型伪特征
2.3 去伪特征算法
根据伪特征的特点,我们就可以设计算法去除它们了,为了能清晰地看出后处理的效果,使用一幅纹线较清晰,预处理效果较好的指纹图像来做比较。
去除伪特征前后对比效果见图8。
(a )后处理前 (b )后处理后图8 特征点后处理前后特征分布
3 结论
笔者提出了一套完整的指纹图像预处理和特征提取算法。
它利用了指纹的固有规律,实现了一种基于指纹图像方向信息的方向滤波指纹图像增强算法,该算法可以比较好地增强指纹图像,消除了纹线粘连叉断等噪声。
还根据伪特征点的分析进行了特征提取算法后处理,去除了指纹图像特征提取后存在的大部分伪特征点,为下一步的匹配工作奠定了良好的基础。
从实验结果来看,整套算法比较令人满意。
[参考文献]
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