最大熵方法的指纹二值化(Matlab源程序)
验证最大离散熵定理 使用matlab 绘制二进制信源的熵随概率变化的曲线
验证最大离散熵定理使用matlab 绘制二进制信源的熵随
概率变化的曲线
摘要：
I.引言
- 介绍最大离散熵定理
- 熵的定义和计算方法
II.验证最大离散熵定理
- 使用matlab 进行验证
- 绘制二进制信源的熵随概率变化的曲线
III.结论
- 总结最大离散熵定理的验证过程
- 分析熵随概率变化的趋势
正文：
I.引言
熵是信息论中一个重要的概念，用于衡量信息的不确定性或混乱程度。
最大离散熵定理是信息论中的一个重要定理，它指出在一定条件下，离散信源的最大熵分布是概率分布。
本文将通过使用matlab 绘制二进制信源的熵随概率变化的曲线，来验证最大离散熵定理。
II.验证最大离散熵定理
首先，我们需要使用matlab 进行验证。
matlab 是一种功能强大的数学软件，可以方便地进行各种数学计算和图形绘制。
我们可以使用matlab 编写
代码，计算二进制信源的熵，并绘制熵随概率变化的曲线。
接下来，我们绘制二进制信源的熵随概率变化的曲线。
通过观察曲线，我们可以发现熵随概率变化的趋势。
当概率分布接近最大熵分布时，熵值达到最小；当概率分布远离最大熵分布时，熵值增大。
III.结论
通过使用matlab 绘制二进制信源的熵随概率变化的曲线，我们验证了最大离散熵定理。
我们发现，当概率分布接近最大熵分布时，熵值达到最小；当概率分布远离最大熵分布时，熵值增大。
指纹图像二值化算法的研究_祁亚萍
［责任编辑：王静］
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（上接第 24 页） 科
【参考文献】 ［1］Hong L.Automatic Personal Identification Using Fingerprint.East Lansing,USA: Michigan State University,1998. ［2］楚亚蕴,詹小四等.一种结合方向信息的指纹图像二值化 算 法[J].中 国 图 象 图 形学报,2006,6(11). ［3］廖 开 阳 ,张 学 东 ,等 .结 合 方 向 信 息 的 指 纹 二 值 化 及 后 处 理 算 法 [J].计 算 机 应 用 , 2008,4(28). ［4］王 学 忠 ,肖 斌 .一 种 基 于 图 像 信 息 熵 的 自 适 应 滤 波 算 法 [J].计 算 机 应 用 ,2008,10 (28):2643－2644. ［5］张 理 想,詹 小 四,等.基 于 信 息 熵 的 指 纹 图 像 二 值 化 算 法[J].计 算 机 系 统 应 用,
局部自适应动态阈值法是将整幅指纹图像分块，结合各块图像的 自身特点，为每块图像分别选取不同的阈值，对各块指纹图像区域进 行二值化处理。 分块大小的设定和局部判决阈值的选取对指纹图像二 值化效果起着关键作用。 最佳的分块大小应该选取指纹图像纹线的整 数倍距离，实际应用中很难精确地确定出指纹纹线距离，而且同一指 纹图像的各区域纹线距离并不总是一致的。 局部自适应动态阈值选取 的一般依据是：对每块图像选取的阈值应尽量使该块图像内大于该阈 值的像素点数和小于该阈值的像素点数大致相等。
matlab大津法二值化函数
matlab大津法二值化函数大津法是一种常用于图像二值化的自适应阈值方法，其原理是通过计算图像的灰度直方图，找到一个最佳的阈值将图像分为两个类别。
在MATLAB中，我们可以使用`graythresh`函数来实现大津法二值化。
大津法的主要思想是通过最小化类内方差和最大化类间方差，来选择最佳的阈值。
具体而言，我们需要计算不同阈值下的类内方差和类间方差，并选择使得类间方差最大的阈值作为最佳阈值。
我们需要读取待处理的图像。
在MATLAB中，我们可以使用`imread`函数来读取图像文件。
读取完成后，我们可以使用`imshow`函数来显示图像，以便我们查看原始图像的情况。
接下来，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。
在MATLAB中，我们可以使用`rgb2gray`函数来实现这一转换。
转换后的灰度图像只有一个通道，每个像素的灰度值表示了该像素的亮度。
然后，我们可以使用`imhist`函数计算灰度图像的直方图。
直方图是一种统计图，它可以显示不同灰度级别的像素数量。
通过观察直方图，我们可以了解图像的灰度分布情况。
接下来，我们需要计算不同阈值下的类内方差和类间方差。
类内方差表示了同一类别内像素灰度值的变化程度，而类间方差表示了不同类别之间像素灰度值的差异程度。
在MATLAB中，我们可以使用`graythresh`函数来计算不同阈值下的类内方差和类间方差。
我们选择使得类间方差最大的阈值作为最佳阈值，并将图像根据该阈值进行二值化处理。
在MATLAB中，我们可以使用`imbinarize`函数来实现图像的二值化。
二值化后的图像中，灰度值大于等于阈值的像素被设为1，灰度值小于阈值的像素被设为0。
通过以上步骤，我们可以使用MATLAB实现大津法对图像的二值化处理。
在实际应用中，大津法可以帮助我们提取图像中的目标对象，方便进行后续的图像分析和处理。
总结起来，大津法是一种常用的图像二值化方法，通过计算灰度直方图，选择使得类间方差最大的阈值来实现图像的二值化。
3.6.1最大熵阈值分割寻找阈值实现图像二值化
3.6.1最⼤熵阈值分割寻找阈值实现图像⼆值化1 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>2 #include <opencv2/core/core.hpp>3 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>4 #include <iostream>56using namespace cv;7using namespace std;89//按给定的threshold，计算hist的背景熵和⽬标熵的总和10float caculateCurrentEntropy(Mat hist, int threshold)11 {12float BackgroundSum = 0, targetSum = 0;13const float* pDataHist = (float*)hist.ptr<float>(0);14for (int i = 0; i < 256; i++)15 {16//累计背景值17if (i < threshold)18 {19 BackgroundSum += pDataHist[i];20 }21//累计⽬标值22else23 {24 targetSum += pDataHist[i];25 }26 }27 cout << BackgroundSum << "\t" << targetSum << endl;28float BackgroundEntropy = 0, targetEntropy = 0;29for (int i = 0; i < 256; i++)30 {31//计算背景熵32if (i < threshold)33 {34if (pDataHist[i] == 0)35continue;36float ratio1 = pDataHist[i] / BackgroundSum;37//计算当前能量熵38 BackgroundEntropy += -ratio1*logf(ratio1);39 }40else//计算⽬标熵41 {42if (pDataHist[i] == 0)43continue;44float ratio2 = pDataHist[i] / targetSum;45 targetEntropy += -ratio2*logf(ratio2);46 }47 }48return (targetEntropy + BackgroundEntropy);49 }50//寻找最⼤熵阈值并分割，根据该阈值进⾏⼆值化51 Mat maxEntropySegMentation(Mat inputImage)52 {53const int channels[1] = { 0 };54const int histSize[1] = { 256 };55float pranges[2] = { 0,256 };56const float* ranges[1] = { pranges };57 MatND hist;58 calcHist(&inputImage, 1, channels, Mat(), hist, 1, histSize, ranges);59float maxentropy = 0;60int max_index = 0;61 Mat result;62for (int i = 0; i < 256; i++)63 {64float cur_entropy = caculateCurrentEntropy(hist, i);65if (cur_entropy > maxentropy)66 {67 maxentropy = cur_entropy;68 max_index = i;69 }70 }71 threshold(inputImage, result, max_index, 255, CV_THRESH_BINARY);72return result;73 }74int main()75 {76 Mat srcImage = imread("D:\\hand.jpg");77if (!srcImage.data)78return -1;79 Mat grayImage;80 cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);81 Mat result = maxEntropySegMentation(grayImage);82 imshow("grayImage", grayImage);83 imshow("result", result);84 waitKey(0);85return0;86 }View Code运⾏效果：。
指纹识别算法的matlab实现（毕业论文）（可编辑）
指纹识别算法的matlab实现(毕业论文)指纹识别算法的matlab实现摘要由于指纹所具有的普遍性,唯一性和不变性,以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性,使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。
本文主要对指纹图像进行三方面处理:图像预处理、特征提取和特征匹配。
图像预处理包括四个步骤:图像分割、滤波增强、二值化、细化,对指纹图像进行预处理后,去除了原图像的冗余部分,方便后续的识别处理;特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点;特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较,来确定两幅图像是否来自于同一手指。
本文给出了指纹图像预处理、特征提取、特征匹配的matlab 程序及处理结果。
该结果证明,用matlab实现的这些算法的处理结果比较理想,满足识别的可行性和应用性。
关键词分割,二值化,细化,特征点提取,匹配,MatlabAbstractBecause of the universality, uniqueness andconstantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology.This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing:image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing; The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and bifurcation point; Feature matching is use two fingerprint image feature point is to determine whether the two images from the same finger.This paper provides the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching use matlab and handling results, The results prove that these algorithms had ideal results be used by matlab,, Be satisfied with the recognition and feasibility of the application.Key Words: Segmentation, Binary, Refining, Feature point extracting, Matching, Matlab目录第1章绪论 41.1 指纹识别概述 41.1.1 研究背景及意义 41.1.2 国内外研究状况 51.2指纹识别的原理和方法 5 1.2.1 指纹的基本知识 51.2.2 指纹识别的原理及应用7 1.3 Matlab在指纹识别中的应用8 第2章指纹图像预处理92.1图像的分割92.1.1 图像归一化 102.1.2 图像分割的方向法 112.1.3 图像分割的方差法 122.2 图像的二值化 132.2.1 方向图132.2.2 指纹图像二值化142.2.3 静态阈值二值化152.2.4 基于方向场的二值化15 2.3 指纹图像的滤波172.4 图像细化202.4.1 快速细化算法212.4.2 改进的OPTA算法21第3章图像特征提取和特征匹配253.1 特征点提取253.2 找出特征点253.3 特征点匹配26总结与展望 30致谢 31参考文献32附录A 预处理代码33附录B 特征点提取代码37附录C 图像特征点代码39附录D 特征点匹配代码42第1章绪论1.1 指纹识别概述21世纪是信息化时代,在这个特殊的时代,我们的生活中电子设备越来越多,比如,笔记本电脑,ATM取款机,考勤系统,门禁系统和各种智能卡,网络中的网上银行,人人网账号等,都需要验证身份。
matlab大津法二值化函数
matlab大津法二值化函数Matlab大津法二值化函数是一种常用的图像处理方法，它可以将一幅灰度图像转化为二值图像。
本文将介绍大津法的原理和使用方法，并通过实例演示如何使用Matlab中的大津法二值化函数。
大津法是由日本学者大津展之于1979年提出的一种图像二值化方法，其目标是找到一个最佳阈值，使得图像在该阈值处被二值化后的前景和背景之间的类间方差最大。
通过最大化类间方差，可以得到较好的二值化结果，从而更好地突出图像的目标特征。
在Matlab中，大津法二值化函数的调用方式为：```bw = imbinarize(I, level)```其中，I表示输入的灰度图像，level表示指定的阈值。
函数返回一个二值化图像bw，其中大于等于阈值的像素点设为1，小于阈值的像素点设为0。
下面我们通过一个实例来演示如何使用Matlab中的大津法二值化函数。
假设我们有一幅灰度图像I，我们希望将其二值化。
我们可以使用imread函数读取一幅灰度图像：```I = imread('image.jpg');```然后，我们可以调用大津法二值化函数imbinarize将图像I进行二值化：```bw = imbinarize(I, graythresh(I));```在这里，我们使用了graythresh函数来自动计算阈值，graythresh 函数会根据大津法原理自动选择一个合适的阈值。
我们可以使用imshow函数将二值化结果显示出来：```imshow(bw);```通过以上几行代码，我们就可以将一幅灰度图像进行二值化，并将结果显示出来。
大津法二值化函数在图像处理中有着广泛的应用。
例如，在字符识别中，可以先将图像进行二值化处理，然后再进行字符分割和特征提取；在图像分割中，可以将图像的前景和背景分离出来，从而实现目标检测和图像分析等任务。
当然，大津法二值化函数也有一些局限性。
首先，它假设图像的前景和背景之间是双峰分布的，对于非双峰分布的图像可能不适用；其次，阈值的选择可能存在一定的主观性，不同的阈值选择可能会导致不同的二值化结果。
一种基于 Matlab的指纹识别的工程方法
一种基于 Matlab的指纹识别的工程方法作者：谭国栋来源：《中国科技博览》2016年第16期[摘要]提出了一种基于matlab 的指纹识别的工程方法。
描述了指纹识别系统的基本结构，并且对指纹图像依次进行灰度化、分割、二值化、中值滤波、形态学处理、特征提取、特征匹配。
实验结果表明：指纹识别系统可以较好的进行识别，准确率达到了90%。
[关键词]Matlab语言；指纹识别；特征提取中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）16-0242-01[Abstract]A simple engineering method for fingerprint recognition system was proposed. it describes the basic structure of the fingerprint identification system， and in the fingerprint recognition image processing，graying， segmentation，binaryzation，medium filtering，morphology process，feature extraction ， feature matching . The experimental results showed that is method can identify a better accuracy rate reached 90%.[Key words]Matlab；Fingerprint Recognition；Feature extraction；指纹识别技术应用广泛，因为指纹的独一无二性和稳定性以及特异性，它被广泛应用于上班签到、破获案件、商业活动中的身份鉴别等领域。
指纹门禁系统通过将用户的指纹特征与指纹特征数据库中的数据进行对比实现用户身份的鉴别，并不直接保存和使用用户的指纹图像信息，不会侵犯到用户的隐私信息，是当前技术最先进、应用最广泛的门禁系统。
基于信息熵的指纹图像二值化算法
基于信息熵的指纹图像二值化算法①张理想1,3詹小四2,3张修如1(1.中南大学信息科学与工程学院湖南长沙 410075; 2.山东大学计算机科学与技术学院山东济南 250100; 3.阜阳师范学院计算机与信息学院安徽阜阳 236032)摘要：指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤，直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性。
在深入分析指纹图像信息熵的基础上，将信息熵引入到指纹图像二值化算法中，通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阈值，并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理。
实验结果表明，文中算法对噪声具有鲁棒性，能够有效实现对指纹图像的二值化，提高了细节特征提取结果的准确率。
关键字：信息熵；阈值分割；二值化；指纹识别Fingerprint Image Binarization Algorithm Based on Information EntropyZHANG Li-Xiang1,3 , ZHAN Xiao-Si2,3, ZHANG Xiu-Ru1(1. School of Information Science & Technology, Central South University, Changsha 410075, China;2. School of Computer Science & Technology, Shandong University, Jinan 250100, China;3. School of ComputerScience & Information, Fuyang Normal College, Fuyang 236032, China)Abstract: In fingerprint image pre-processing，fingerprint image binarization processing is a key step in a direct impact on the quality of fingerprint image thinning and accuracy of the extraction of the minutiaes. After anin-depth analysis of information entropy of fingerprint images, information entropy is introduced to thefingerprint image binarization algorithm. Through calculating a maximum entropy of the corresponding theregion in fingerprint image, binarization threshold is estimated, and based on the achievement of thisthreshold fingerprint image binarization processing is done. The experimental results show that thealgorithm is robust to noise and able to effectively realize the fingerprint image binarization.Keywords: information entropy; threshold segmentation; binarization; fingerprint identification指纹作为人体的生理特征，具有唯一性、不变性和排列的规律性等特点，从古至今一直作为身份认证的一种常用手段。
MATLAB实现的指纹图像预处理
西南民族大学学报·自然科学版第34卷第4期 Journal of Southwest University for Nationalities ⋅Natural Science Edition Aug.2008______________________________________________________________________________________________收稿日期:2008-03-11作者简介:太艳荣(1983-),女,西南交通大学硕士研究生, 研究方向：指纹识别技术研究.文章编号: 1003-2843(2008)04-0836-03 基于MATLAB 实现的指纹图像预处理太艳荣( 西南交通大学, 成都 610031)摘 要: 指纹图像的质量相对于指纹识别而言非常关键, 但实际操作中获取到的图像往往包含各种噪声, 比如伤疤、汗渍、污迹以及与指纹采集设备的不均匀接触. 在前人的基础上提出了一套基于Matlab 实现的指纹识别预处理算法. 本文给出了用Matlab 对每个指纹图像处理功能模块的算法实现、改进方法及处理结果, 主要包括分割、归一化、增强和细化等. 用Matlab 实现的这种方法, 既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试, 又可以很直观地看到图像处理算法的效果, 有效配合了算法的研究. 实验证明, 用Matlab 实现的算法处理结果比较理想, 满足识别的应用性.关键词: 指纹识别；预处理；分割；增强；细化中图分类号:TP391 文献标识码: A指纹识别已经有100多年的历史, 由于指纹具有唯一性、永久性和稳定性使得指纹识别成为最广泛使用的生物特征识别技术. 近30年来, 自动指纹识别技术取得了较大的成功, 但是由于各种噪声仍然存在, 比如伤疤、汗渍、污迹、扭曲等等, 直接影响到指纹识别的效率[1]. 所以, 指纹图像预处理算法仍然是模式识别领域的一个热点.Matlab 既是一种高效、直观的计算机语言, 同时又是一个科学计算平台. 它为数据分析和数据可视化算法、应用程序开发提供了核心的数学和高级图形工具. 作为图像处理的仿真工具, Matlab 提供了功能强大的图像处理函数, 给仿真者提供了很大的便利性[2,3]. 最重要的是它缩短了开发周期. 在指纹预处理仿真过程中, Matlab 强大的数学函数和和方便的图像显示功能得到极大的发挥.本文在前人的基础上提出一套基于Matlab 实现的指纹图像预处理算法, 并给出了改进的几个模块算法. 本文的算法都是通过Matlab 仿真而验证的, 以Matlab 作为指纹识别算法仿真的平台.1 指纹识别系统的工作原理指纹识别流程如图1所示[4,5].采集到的指纹图像包含各种噪声, 所以很有必要去除噪声以实现正确匹配. 通常预处理包括分割、归一化、平滑、方向滤波、二值化和细化, 它的好坏直接影响到指纹识别的效果. 在此基础上, 提取指纹特征信息, 得到输入指纹特征模板, 然后用输入指纹特征模板与已登记的指纹特征模板相比较, 最后显示识别结果.2 分割分割是把前景区域和背景区域分离开来. 前景区域是感兴趣部分, 对指纹图像来说, 就是包含脊线和谷线的清晰区域. 所以分割操作能有效去除噪声, 并使后续操作更加简单. 这也是首先进行分割操作的原因.本文使用的分割方法基于形态学操作. 具体操作是：首先腐蚀原图得到离散块, 然后利用阈值法[2]得到掩第4期 模图；在上述过程中小块被加入到主块；最后把获得的最大块作为指纹区域, 至此, 分割操作完成.3 归一化为了标准化输入图像的灰度值, 通过对灰度范围进行归一化调整使其灰度值在特定区域内. 一幅指纹图像,I, 定义为 W*H 矩阵, 其中I(i,j) 表示第i 行第j的均值和方差定义为：归一化图像G ：特定均值： =140, 特定方差 =16000(经验值).4 增强算法对于一幅指纹图像, 方向场和频率场分别表示局部区域的瞬时方向和频率. 到目前为止, 有很多方法可以估算指纹图像的局部方向和局部频率. 本文采用Hong et al. (1998)提出的算法, 但是本文以像素独立的方向场取代了文献[3]中块独立的方向场. 步骤如下：(1) 把归一化图像划分为W*W(16*16)的小块.(2) 在每一小块中计算像素(x,y)处的梯度 和 , 这里可以采用简单的Sobel 算子. (3) 接下来计算以像素 (i,j) 为中心的方向.22221222222((,)(,))1(,)tan 22(,)(,)W W i j x y W W u i v j W W i j W W u i v j u v u v i j x u v y u v θ++=−=−−++=−=−⎛⎞⎜⎟∂∂⎜⎟⎜⎟=⎜⎟⎜⎟∂∂⎜⎟⎜⎟⎝⎠∑∑∑∑. (4) 修正不正确的局部脊线方向, 在无奇异点的邻域中用低通滤波器平滑方向场.(5) 在上面得到的方向场基础上, 沿其垂直方向投影每一块所有像素的灰度值. 该投影形成一维正弦波, 其极值点对应指纹的脊线和谷线.(6) 假定T(i,j) 作为上述一维正弦波两相邻峰值之间的平均像素数, 则频率F(i, j)计算为F(i,j) = 1/T(i,j).一旦脊线方向场和频率场确定, 这些参数可以用来构造偶对称Gabor 滤波器. 适当调制的Gabor 滤波器可以有效保留脊线结构, 同时去除噪声.0M (,)x i j∂0VAR 11100()(,),H W W H i j M I I i j −−===∑∑112001()((,)()),H W i j VAR I I i j M I WH −−===−∑∑22221(,:,)exp cos(2),2x y x y h x y f fx φφφφπδδ⎧⎫⎡⎤⎪⎪=−+⎢⎥⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩⎭cos sin ,x x y φφφ=+sin cos .y x y φφφ=−+(,)x i j ∂00(,),(,).M I i j M G i j M others ⎧>⎪⎪=⎨⎪⎪⎩西南民族大学学报·自然科学版5 细化细化之前进行二值化把图像转化为二值图像, 可以提高指纹图像中脊线和谷线的对比度, 因此有利于细节点提取. 本文采用Ostu的方法[2]从增强图像得到合适的阈值. 二值化以后, 利用[5]中的细化方法完成两次子循环. 但是实验过程中发现两次子循环往往不够, 不能使前景像素点只有一个像素宽, 所以子循环进行到没有像素点可以删除为止.(a)原图像(b) 分割图像(c) 归一化图像参考文献:[1] 郭晶莹, 吴晴, 商庆瑞. 基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取[J]. 计算机仿真, 2007, 24(1).[2] OTSU N A. thresholding selection method from gray-level histogram[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics1979 ,9(1): 62-66.[3] HONG L, WAN Y, JAIN A K. Fingerprint image enhancement: Algorithm and performance evaluation[J]. IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence 20, 8 1998: 777–789.[4] JAIN A K, FARROKHNIA. F. Unsupervised Texture Segmentation Using Gabor Filters[J]. Pattern Recognition, 1991, 24 (12):1167-1186.[5] GUO Z, AND HALL R W. Parallel thinning with two-subiteration algorithms[J]. Communications of the ACM,1989,32(3):359-373.Fingerprint proprocessing algorithm based on MatlabTAI Yan-rong(Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, P.R.C.)Abstract: The quality of fingerprint image is essential to fingerprint recognition, but in practice the images obtained are always corrupted by various noises, such as scars, humidity, dirt, and non-uniform contact with the fingerprint capture device. Based on the fomer researches, this paper gives a fingerprint preprocessing algorithm by means of Matlab. It provides the relativealgorithms, improvement and experiment results of every module, mainly including segmentation, normalisation, enhancement and thinning. The tool Matlab can effectively test these algorithms and display direct results of processing steps cooperatingalgorithm research well. It proves that the algorithm results realized by Matlab are ideal, and can meet the requirements offingerprint recognition.Key words: fingerprint recognition; preprocessing; segmentation; enhancement; thinning。
完整word版,Matlab指纹识别
指纹识别技术研究个人的指纹是独一无二的，两人之间不存在着相同的手指指纹。
每个人的指纹是相当固定的，不会随着人的年龄的增长或身体健康程度的变化而变化，但是人的声音等却存在较大变化的可能。
3)指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。
目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；另外，识别系统中完成指纹采样功能的硬件部分也较易实现。
而对视网膜则难于采样，也无标准的视网膜样本库供系统软件开发使用，这就导致视网膜识别系统难以开发，可行性较低。
一个人的十指指纹皆不相同，这样可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性。
指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样使系统对模板库的存储量较小。
另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。
近些年来，电子信息技术的飞速发展，特别是传感技术、电子信号处理技术、计算机数据管理技术、计算机网络技术的飞速发展，为指纹识别技术的成型提供了强大的硬件支持。
与此同时，图形图像处理学、人工智能学、软件工程学等新兴学科的蓬勃发展也为指纹识别技术的进步提供了强有力的软件支持。
指纹识别的发展中，也存在自身的不足，如指纹识别系统性能的测试和评估标准的确立、相关软件的标准化问题都是有待进一步解决的。
指纹识别技术作为一项迅猛发展的新技术，有了软硬件等方面的强大保障，同时又有指纹识别自身的诸多优点，相信指纹识别技术一定会有更加美好的发展前景。
摘要：随着生物识别技术的不断发展，人们发现每个人的指纹具有唯一性和不变性。
因此指纹识别技术逐步发展为一种新的身份识别方式，并且凭借其良好的安全可靠性，大有取代传统身份识别方式的趋势。
本文简要介绍了指纹识别的基本步骤，分别是指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹匹配。
在图像预处理中，依次介绍了规格化处理、图像增强、二值化处理和细化处理的方法。
预处理后将得到一幅宽度为一个像素的细化二值图像，然后通过特定的端点和交叉点的特征进行指纹匹配。
两个matlab实现最大熵法图像分割程序
%两个程序，亲测可用clear alla=imread('moon.tif');figure,imshow(a)count=imhist(a);[m,n]=size(a);N=m*n;L=256;count=count/N;%%每一个像素的分布概率countfor i=1:Lif count(i)~=0st=i-1;break;endendstfor i=L:-1:1if count(i)~=0nd=i-1;break;endendndf=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率size(f)E=[];for Th=st:nd-1 %%%设定初始分割阈值为Thav1=0;av2=0;Pth=sum(count(1:Th+1));%%%第一类的平均相对熵为for i=0:Thav1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001);end%%%第二类的平均相对熵为for i=Th+1:L-1av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); endE(Th-st+1)=av1+av2;endposition=find(E==(max(E)));th=st+position-1for i=1:mfor j=1:nif a(i,j)>tha(i,j)=255;elsea(i,j)=0;endendendfigure,imshow(a);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2-d 最大熵法(递推方法) %%%%%%%%%%% clear all;clc;tica=imread('trial2_2.tiff');figure,imshow(a);a0=double(a);[m,n]=size(a);h=1;a1=zeros(m,n);% 计算平均领域灰度的一维灰度直方图for i=1:mfor j=1:nfor k=-h:hfor w=-h:h;p=i+k;q=j+w;if (p<=0)|( p>m)p=i;endif (q<=0)|(q>n)q=j;enda1(i,j)=a0(p,q)+a1(i,j);endenda2(i,j)=uint8(1/9*a1(i,j));endendfxy=zeros(256,256);% 计算二维直方图for i=1:mfor j=1:nc1=a0(i,j);d=double(a2(i,j));fxy(c1+1,d+1)=fxy(c1+1,d+1)+1;endendPxy=fxy/m/n;% figure,% mesh(Pxy);% title('二维灰度直方图');%计算HlHl=0;for i=1:256for j=1:256if Pxy(i,j)>0.00001Hl=Hl-Pxy(i,j)*log(Pxy(i,j));elseHl=Hl;endendend%计算PA,HAPA=zeros(256,256);HA=zeros(256,256);PB=zeros(256,256);PA(1,1)=Pxy(1,1);if PA(1,1)<1e-4HA(1,1)=0;elseHA(1,1)=-PA(1,1)*log(PA(1,1));endfor i=2:256PA(i,1)=PA(i-1,1)+Pxy(i,1);if Pxy(i,1)>0.00001HA(i,1)=HA(i-1,1)-Pxy(i,1)*log(Pxy(i,1));elseHA(i,1)=HA(i-1,1);endendfor j=2:256PA(1,j)=PA(1,j-1)+Pxy(1,j);if Pxy(1,j)>0.00001HA(1,j)=HA(1,j-1)-Pxy(1,j)*log(Pxy(1,j));elseHA(1,j)=HA(1,j-1);endendfor i=2:256for j=2:256PA(i,j)=PA(i-1,j)+PA(i,j-1)-PA(i-1,j-1)+Pxy(i,j);if Pxy(i,j)>0.00001HA(i,j)=HA(i-1,j)+HA(i,j-1)-HA(i-1,j-1)-Pxy(i,j)*log(Pxy(i,j));elseHA(i,j)=HA(i-1,j)+HA(i,j-1)-HA(i-1,j-1);endendend%计算最大熵PB=1-PA;h=zeros(256,256);hmax=0;for i=1:256for j=1:256if abs(PA(i,j))>0.00001&abs(PB(i,j))>0.00001h(i,j)=log(PA(i,j)*PB(i,j))+HA(i,j)/PA(i,j)+(Hl-HA(i,j))/PB(i,j);elseh(i,j)=0;endif h(i,j)>hmaxhmax=h(i,j);s=i-1;t=j-1;endendendz=ones(m,n);for i=1:mfor j=1:nif a0(i,j)<=s&a2(i,j)<=t%if double(a(i,j))+double(a2(i,j))+a3(i,j)<=s+t+qz(i,j)=0;elsez(i,j)=255;endendendhmaxstfigure,imshow(z);toc。
matlab 二值化并计算长度
matlab 二值化并计算长度在Matlab中，二值化是一种常用的图像处理方法，它将灰度图像转化为黑白图像。
二值化可通过设置阈值将灰度图像中的像素分为两个类别：黑色和白色。
要进行二值化，可以使用Matlab中的imbinarize函数。
该函数将输入图像转化为二值图像，其中大于阈值的像素设为白色，小于等于阈值的像素设为黑色。
以下是一段用Matlab进行二值化并计算长度的示例代码：```matlab% 读取灰度图像grayImage = imread('image.jpg');% 二值化图像binaryImage = imbinarize(grayImage);% 计算二值图像中的连通分量并获取其属性stats = regionprops(binaryImage, 'Perimeter');% 遍历每个连通分量并计算周长perimeters = [];for i = 1:length(stats)perimeter = stats(i).Perimeter;perimeters = [perimeters, perimeter];end% 输出每个连通分量的周长disp('连通分量的周长:');disp(perimeters);```在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像（grayImage），然后使用imbinarize函数将其转化为二值图像（binaryImage）。
然后，我们使用regionprops函数计算二值图像中的连通分量，并获取其属性。
最后，我们遍历每个连通分量，计算其周长，并将结果输出。
这段代码可以应用于任何二值图像，你只需要将'image.jpg'替换为你自己的图像文件路径即可。
基于MATLAB的指纹图像二值化及细化
基于MATLAB的指纹图像二值化及细化薛亚许;李宁【摘要】This paper achieves the algorithm simulation with MATLAB as a platform and provides a set of binarization of refinement image algorithm of fingerprint to binarize,denoise and refine fingerprint image.The test has proved that the algorithm with MATLAB as a platform for processing has the features of easy operation,high accuracy,strong applications.The test results are desirable.%以MATLAB作为算法仿真实现平台,提出了一套指纹图像二值化及细化算法,对指纹图像进行二值化、去噪和细化处理.经过试验证明,以MATLAB为平台进行算法处理易操作、准确性高、应用性强,试验结果达到了理想的要求.【期刊名称】《平顶山学院学报》【年(卷),期】2012(027)002【总页数】3页(P74-76)【关键词】MATLAB;指纹识别;二值化;细化【作者】薛亚许;李宁【作者单位】平顶山学院电气信息工程学院,河南平顶山467099;平顶山学院电气信息工程学院,河南平顶山467099【正文语种】中文【中图分类】TP391.413指纹是指人的手指末端正面皮肤表面凹凸不平的纹线.它通过比较不同手指的细节特征点来进行鉴别.相比其他生物识别技术，指纹识别技术具有特征结构复杂、信息量大、特征信息采集容易、操作方便等优势.因此，指纹特征识别技术已经成为生物特征识别技术的代名词，具有很大的市场潜力［1］.在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹模式算法的第一步，通过采集和分割指纹图像获取指纹对象，增强指纹图像，二值化后提取指纹对象骨架，用较小的指纹骨架信息，提取真实的指纹信息.图像预处理算法流程如图1所示.图1 指纹图像预处理算法流程由流程图可见指纹图像二值化及细化的重要性.笔者介绍了一套基于MATLAB实现的指纹图像二值化及细化处理算法，以MATLAB作为平台进行仿真试验，在进行二值化及细化过程中取得了良好的试验效果.1 MATLAB语言相关介绍MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中，它由一系列支持图像处理操作的函数组成，可进行图像变换、图像分析与增强、二值图像操作等图像处理操作，因此用MATLAB作为指纹图像识别算法仿真平台是最好的选择［2］.FVC 2004标准指纹库中存有大量的指纹图像，以此作为算法仿真和验证参考数据，通过图像处理工具箱中相关函数的运用，可实现将图形文件转化为可处理数据形式［3］，比如:其中矩阵X中每一个元素值对应一个像素灰度值，只需通过操作矩阵来实现对指纹图像的处理.由此可见运用MATLAB来进行算法实现的优越性:操作简便易实现，方便观察(图2).图2 指纹图像在MATLAB中的实现2 指纹图像二值化指纹图像二值化是指将灰度图像转化为只有两种颜色值的图像.图像黑的脊线区域更黑，白的谷线区域更白，即通过阈值使白色的谷线区域都达到255，黑色的脊线区域都达到0，对比度更加明显.二值化处理后的指纹图像脊线和谷线突出，线条分明，纹理清晰，去除了一部分噪声并最大可能保留指纹原图的细节特征，为下面的处理工作奠定了坚实的基础.目前为止比较好的二值化算法有全局阈值法、局部自适应阈值法等.全局阈值法抗噪能力差，采用同一阈值会造成大量有用信息的丢失，也不易解决采集的指纹图像灰度差异问题;局部自适应阈值法比全局阈值法有更强的适应性，但是对于每个子块阈值的取值无法预期控制，突发情况下也没有更好的应对办法［4］.笔者采用智能二值化领域分析法来对指纹图像进行二值化处理.2.1 智能二值化领域分析法指纹纹线方向的垂直方向上最近的都是白点，其灰度值的和在垂直方向上较大.对于纹线之间的白点，沿纹线方向的附近区域应该都是白点，其灰度值的和较大.纹线方向的垂直方向上最近的都是黑点，其灰度值的和在垂直方向上较小.由此可以判断:对于一个点，如果切向灰度和小于法向灰度和，黑点在脊上，反之白点在谷上.1)设f(x0，y0)为该点的灰度值，其方向场为G(x0，y0)，δ为某一范围.H为切向像素值和:V为法向像素值和:2)如果V＞H，那么该点在脊线上，反之在谷线上.3)考虑到误差因素，在求灰度和时，通过对每一点进行加权处理来降低误差，提高准确率.设纹线方向七点权值为:wH［7］={2，2，3，4，3，2，2};纹线方向的垂直方向七点权值为:wV［7］= {1，1，1，1，1，1，1}由此得到的指纹图像纹线方向灰度值趋近，垂直方向灰度值趋远.2.2 二值化后去噪处理在二值化过程中不可避免地会引入噪声比如气孔、毛刺和孤立点等，因此需要进行一次二值滤波去噪处理.对于场中某一点，周围的大多数点必定与它的类型相同，黑点周围绝大多数为黑点，白点周围绝大多数为白点.1)设 f(x，y)为图像函数，δ为某一阈值，result(x0，y0)为该点附近的灰度值，A 为判断阈值.2若(x，y)与(x0，y0)同色，那么g(x，y)=1，反之g(x，y)=0.3)若result(x0，y0)小于A，则该点与周围点相异，应修改该点颜色值.3 细化处理经过二值化处理后的指纹图像，变成了高质量的黑白两色指纹图像.由于指纹特征以特征点的形式出现在指纹图像中，而二值化后的指纹图像中的纹线宽度至少由一个以上像素点组成，所以很难对其建立宽度只有一个像素点的特征点模型，必须对指纹图像的纹线进行细化处理.图像细化将棒状的指纹纹线，处理成一条骨架形状和拓扑结构均未变的细曲线，从而提取出指纹图像中纹线的骨架，以此来建立特征点模型.通过细化可大大减少冗余的信息，突出指纹纹线的主要特征，便于后面的特征点提取，因此是预处理中的一个重要环节.经过人们对细化算法的大量研究，目前有迭代、极值形态学处理、OPTA等细化处理方法［5］.笔者采用了一种常用的细化算法查表法:对于某一个黑点，如果它处于图形的边缘，若要去除以实现细化，那么它的周围的八点必定表现一定的色彩顺序，如图3所示.图3 细化查表法若A点周围表现如此顺序，那么A点就是边缘需要去除.然而，A的周围一共有256种，我们用1表示黑，0表示白.以 P作为中心点，那么在MATLAB中细化算法表示为:4 试验结果及分析笔者从FVC 2004指纹库中抽出10枚指纹的100幅指纹图像进行二值化及细化处理，通过把100幅指纹图像处理的综合观测结果和典型的局部自适应二值化法(如图4)进行比较，可以看出无论是在毛刺、断点等噪声处理还是在骨架细化提取上都有了明显的改善，如图5所示.指纹原图经过均衡、平滑、智能增强后进行二值化处理，使指纹图像变成了对比度高的黑白图像，然后经过二值滤波去噪处理，去除了二值化过程中所出现的一些毛刺和孤立点等噪声，图像显得更加的光滑，之后进行细化处理，指纹骨架比较清晰，达到了预期的结果.图4 全局自适应二值化及细化5 结论针对指纹图像二值化和细化在预处理环节中所起的关键作用，笔者对二值化和细化问题进行了深入的研究.以MATLAB为算法仿真试验平台，提出了一套指纹图像二值化和细化算法.试验证明，该方法能够有效地进行实验数据类比观察和分析，而且流程简单易操作，在指纹图像二值化和细化处理上有明显的效果，有较强的实用价值.图5 图像二值化及细化参考文献:［1］田捷，杨鑫.生物特征识别技术理论与应用［M］.北京:电子工业出版社，2005.［2］陈怀琛.MATLAB及其在理工课程中的应用指南［M］.西安:西安电子科技大学出版社，2010.［3］王家文，曹宇.MATLAB 6.5图形图像处理［M］.北京:国防工业出版社，2004.［4］吴健辉，许朝侠，杨坤涛，等.指纹图像预处理中的关键技术研究［J］.计算机工程与应用，2008，44(3):223－225，239.［5］郭晶莹，吴晴，商庆瑞.基于MATLAB实现的指纹图像细节特征提取［J］.计算机仿真，2007，24(1):182－185.。
matlab二值化图像处理让熵为1
matlab二值化图像处理让熵为1 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。
图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阑值化算法处理。
在不同的应用中，阔值的选取决定着图像特。
征信息的保留。
因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阀值。
最大病原理：最大嫡原理是在1957年由提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但筛值最大的概率分布。
因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个，我们知道，烯定义的实际上是一个随机变量的不确定性，烯最大的时候，说明随机变品最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。
图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T分割图像，则图像中低于灰度级T的像素点构成目标物体，高于灰度级T的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下：O；t iNN（O B：INNN-（t+1其中Ni为图像中灰度级为i的像素点个数，Nt为灰度级从0~t的像素点总和，N为图像总像素点，t为假定灰度阈值T。
图像分割是根据图像的直方图和结构特性或者一些具体的应用需求将图像划分成两个或多个互不相交的子区域的过程，这些子区域是在特定意义下的具有相同属性的像素的连通集合。
例如，一幅图像中不同目标物体所占的图像区域、背景所占的背景区域等都属于这样的连通集合概念。
对图像分割的定义有多种不同的解释，人们普遍接受的是通过集合定义的图像分割。
用集合R表示整个图像区域，那么对整个图像的分割可以等价于将集合R分成n个满足准则的区域。
先将彩色图像转换为灰度图像灰度图（Grayscale）是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像我们平时看到亮度由暗到明的黑白服片。
因此，要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化。
基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现
基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现肖莹;龚自霞;高翔宇【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2013(000)016【摘要】图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。
以一张肺部患病的X线图像作为研究对象，设计MATLAB的GUI界面，通过Otsu法，迭代法，二维最大熵法和Niblack法这四种不同的算法对其进行二值化处理，便于提取图像中的病灶部位。
%Image binarization is an important technology in image processing, pattern recognition, optical character recognition, there are important applications such as medical imaging. X-ray image of a lung illness as a research object, MATLAB GUI inter?face design, by Otsu method, iterative methods, method of two-dimensional maximum entropy method and Niblack four differ?ent algorithms to make binarization processing, ease of extracting image of the lesion.【总页数】3页(P3842-3844)【作者】肖莹;龚自霞;高翔宇【作者单位】北京联合大学生物化学工程学院,北京,100023;北京联合大学生物化学工程学院,北京,100023;北京联合大学生物化学工程学院,北京,100023【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Matlab工具的医学图像混合空间增强算法研究 [J], 王俊玮;邓久强;2.基于MATLAB的心电信号二值化算法 [J], 王恒迪;涂承媛3.基于Matlab工具的医学图像混合空间增强算法研究 [J], 王俊玮;邓久强4.基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现 [J], 陈思5.基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现 [J], 陈思;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于信息熵的指纹图像二值化算法
基于信息熵的指纹图像二值化算法
张理想;詹小四;张修如
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2010(019)006
【摘要】指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤,直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性.在深入分析指纹图像信息熵的基础上,将信息熵引入到指纹图像二值化算法中,通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阈值,并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理.实验结果表明,文中算法对噪声具有鲁棒性,能够有效实现对指纹图像的二值化,提高了细节特征提取结果的准确率.
【总页数】5页(P148-152)
【作者】张理想;詹小四;张修如
【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075;阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽,阜阳,236032;山东大学计算机科学与技术学院,山东阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽,阜阳,236032;中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于遗传算法的指纹图像二值化算法研究 [J], 赵应丁;刘金刚
2.基于二值化指纹图像细节点提取的改进算法 [J], 赵磊;姜小奇;蒋澎涛;刘春雷;陈宏君;杨梦婷
3.基于多尺度分块的指纹图像二值化算法 [J], 王启亮;田启川
4.采样优化支持的指纹图像二值化算法研究 [J], 霍延军
5.基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究 [J], 李惠芳
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