MATLAB在指纹图像处理中的应用
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）
MATLAB图像处理
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图
基于matlab指纹识别论文(DOC)
《MATLAB语言》课程论文Matlab指纹识别系统姓名：***学号：***********专业：通信工程班级：通信2班指导老师：***学院：物理电气信息学院完成日期：2014.11.11Matlab指纹识别系统（姓名江帅璋2013级2班）摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。
以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。
关键字：指纹识别；算法；matlab仿真目录第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5)1.3 指纹识别研究的目的和意义 (7)1.4 本论文结构 (8)第二章指纹识别的理论和方法 (9)2.1指纹识别的基本原理 (9)2.2指纹识别系统工作流程 (9)2.3指纹识别技术的方法 (10)2.3.1神经网络指纹识别算法 (10)2.3.2 滤波特征和不变矩指纹识别算法 (11)2.3.3指纹匹配算法 (13)第三章matlab仿真实验结果与分析 (16)3.1 算法matlab仿真结果 (16)3.2 结果分析 (17)第四章总结与展望 (18)参考文献 (19)附录 (20)致谢.............................................................................................. 错误!未定义书签。
第一章绪论1.1 引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。
如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。
目前，我国的各种管理大部分使用证件、磁卡、IC卡和密码，这些手段无法避免伪造或遗失，密码也很容易被窃取或遗忘。
数字图像处理指纹识别系统
数字图像处理在指纹识别技术中的应用摘要随着信息技术的和网络技术的发展，信息安全越来越引起人们的重视。
为了保护自身的信息、资料以及财产的安全，许多场合都需要对使用者、来访者进行身份识别。
传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。
指纹，作为人体独一无二的生理特征，它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。
基于指纹识别技术的身份识别系统以其独特的技术优势和成本优势正广泛被应用到各个场合。
指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。
关键词：指纹图像预处理；图像增强；腐蚀；二值化；细化一、指纹识别技术概述1.1 概述生物识别技术（Biometric Identification Technology）是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
由于每个人的生物特征都有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全，可靠，准确。
常见的生物识别技术主要有指纹、脸形、虹膜、视网膜、手写体、声音、掌纹、手形和脸部热谱图9种，指纹识别是生物识别技术的一种。
迄今为止，最为人们所关注、最为成熟的生物识别技术就是指纹识别。
1.2 指纹识别系统分类自动指纹识别系统的工作模式可以分为2类：验证模式（verification）和辨识模式（identification）。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对（one to one matching），来确认身份的过程。
验证过程如图1所示。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
(毕业论文)基于MATLAB的指纹识别系统设计
大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一，其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点。
本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。
首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。
其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构，并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。
最后，对指纹识别系统进行了仿真，仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95.1%。
关键词：指纹识别；预处理；二值化；特征提取；特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security. And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers.This paper designs a matlab-based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance, and the status quo. Secondly, to achieve fingerprint identification system, describes the basic structure of the fingerprint identification system, and the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching these three essential aspects of the algorithm is studied in detail in the fingerprint image pre-processing stage this article uses an algorithm based on gray image segmentation carried out at the same time, for the image after binarization noise still exists, but also for the corresponding trimming process, as much as possible for the future lay the foundation for fingerprint feature extraction and thus successfully achieved fingerprint digital image processing, feature extraction, storage and matching functions. Finally, the fingerprint identification system for simulation, simulation results show that the system can identify a better accuracy rate reached 95.1%.Key Words：Fingerprint Recognition；Processing；Binarization；Feature Extraction； Feature Matching目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1本课题背景和意义 (1)1.2指纹识别技术研究现状 (1)1.3本文的章节安排 (2)2指纹识系统设计 (4)2.1指纹识别系统设计基本结构 (4)2.2指纹图像分割 (4)2.2.1指纹图像分割介绍 (4)2.2.2 均值方差法 (5)2.3指纹图像的细化 (6)2.3.1指纹图像细化的预处理 (6)2.3.2 指纹图像细化方法计算 (7)2.4指纹图像的特征提取 (8)2.4.1 指纹特征提取概述 (8)2.4.2指纹特征提取和去伪特征 (9)2.5 指纹图像匹配方法 (10)2.5.1指纹图像匹配介绍 (10)2.6本章小结 (11)3仿真结果及其分析 (12)3.1仿真结果及分析 (12)3.2本章小结 (14)结论 (16)参考文献 (17)附录 MATLAB程序 (18)致谢 (35)1 绪论1.1本课题背景和意义指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域.目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和图像识别领域。
在这篇文章中，我们将探讨一些在Matlab中进行图像处理和图像识别的实用技巧。
一、图像预处理在进行图像处理前，我们通常需要对原始图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
图像预处理的目标包括去噪、增强和归一化等。
1.1 去噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会影响后续处理的准确性。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的是使用统计滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器能够有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。
1.2 增强图像增强可以使图像更加清晰、对比度更强、细节更明显。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度拉伸等方法进行图像增强。
直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像的直方图分布更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。
而灰度拉伸则通过调整图像的灰度级范围，使得图像的亮度更加均衡。
1.3 归一化当我们需要对不同尺寸、不同亮度、不同对比度的图像进行处理时，通常需要将它们归一化到相同的尺寸、亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用像素重采样和直方图匹配等方法进行图像归一化。
像素重采样通过重新排列图像的像素来改变图像的尺寸，而直方图匹配则通过调整图像的直方图分布来改变图像的亮度和对比度。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的关键步骤，它可以将图像中的信息抽象成一组用于表示图像的特征。
在Matlab中，常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，它可以用于区分不同目标或者图像的不同部分。
在Matlab中，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等方法来提取图像的颜色特征。
颜色直方图统计了图像中每个颜色的像素数目，而颜色矩则描述了图像的颜色分布情况。
颜色共生矩阵则反映了不同颜色之间的相对分布情况，从而提取出图像的纹理特征。
基于MATLAB的指纹图像处理仿真
因此 ， 文利 用 ＭＶ 本 Ｃ技术 ， 开发 山东 省产 业集群 公 共 信 息服 务 平 台 ， 山东省传 统企 业 的发 展提供 一个 高效 的 为 信 息咨询 、 业管 理 、 企 技术 服务 、 能减排 、 应 采购 、 品 节 供 产
重用 所 以减 少 了代 码 的重复 性。 １３ Ｃ ｎｒｌ ｒ控 制器 定 义 了用户界 面 对用户 输入 的 ｏｔ ｌ ｏｅ 响应 方式 ， 控制 器接 受 用户 的输 入并调 用模 型和 视图 去 业 咨询 交 流 的平 台 ， 企 以促 进企 业 经 营 管理 与 时 俱 成 用 户 的 需 求 。 当 单 击 Ｗｅ ｂ页 面 中 的 超 链 接 和 发 送 进 ， 进 经济 更好 更快发 展。 促 Ｈ ＭＬ表 单 时 ，控 制器 本 身 不输 出任 何 东西 和做 任 何 处 Ｔ １ 技 术原理 理 ，它只 是接 收请 求并 决 定 调 用哪 个 模 型 构件 去 处 理 请 ＭＶ 即模 型 （ ｄ １ 视 图（ｉｗ） Ｃ Ｍｏ ｅ 、 ） Ｖｅ 和控 制 （ ｏ ｔ ｌ ｒ 求 ， Ｃ ｎｒ ｌ ） ｏｅ 。 然后再确 定 用哪 个视 图来 显示返 回的数据 。 ＭＶ Ｃ模 式 的 目的就是 实现 Ｗ ｅ ｂ系统 的职 能分 工 ， 它是 目 ２ 两化 融 合 服务 平 台 采 用 的设计 方 法及 实 现 的 网 络 前广 泛流 行 的设计模 式。ＭＶ Ｃ是 一个设 计模 式 ， 它强制 性 模 式 的使 应用 程序 的输 入、 处理 和输 出分开。 使用 ＭＶ Ｃ应 用程 ２１ 设 计 方法 两化 融合 服 务 平 台采 用 生 命 周 期 法 ， ． 序被 分成 三 个核 心 部 件 ： 型、 图 、 制器 ， 模 视 控 它们 各 自处 采 用 自顶 向下 、 逐步 求精 的方法 的结 构化 系 统 分析 的方 法
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
MatlabGUI在低质量指纹图像增强中的应用
Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ＧＵＩ ｉ ｎ Ｅｎ ｈａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｌｏ ｗ－ｑ ｕａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｆｉ ｍ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐｒ Ｊ ｒ ｉ ｎ ｔ Ｉ ｍａ ｇ ｅ
利用 Ｇ Ｕ Ｉ 处 理 图像 等相关 问题 都有一 定 的借鉴 意义 。 关键 词 ： 图像 增强 ； 指纹识 别 ； Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤波； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ Ｇ Ｕ Ｉ
中 圈分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ９ ． ４ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ７ 一 ｏ ２ ３ Ｏ — ｏ ３
ＧＵＯ Ｙｉ －ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ， Ｊ Ｉ ＡＯ Ｐｅ ｎ ｇ—ｐ ｅ ｎ ｇ
（ Ｔ ａ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｎ ａ ｎ ： ｉ ｉ ｎ ｇ Ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｔ ａ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ ２ ５ ３ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｇｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ｎｃ ａ ｅ ｆ ｏ ｒ ｈｅ ｔ ｕ ｓ ｅ ｒ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ＧＵＩ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｍ ａ ｎｄ ａ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ＧＵＩ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｍａ ｇ ｅ． ｅ ｔ ｃ ．
ｐ ｉｎ ｒ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ． ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｓ ｔ ｅ ｐｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ Ｍａ ｕ ａ ｂ ＧＵＩ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｎｄ ａ ｉ ｔ ｓ ｒ ｅ ｌｉ ａ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｅ ｎ ｈ ｎｃ ａ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｌ ｏ ｗ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｐｒ ｒ ｉｎ ｔ
基于MATLAB的指纹识别系统-本科生毕业设计(论文).doc
xx大学厦门工学院本科生毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的指纹识别系统姓名： xx学号：系别：电子信息系专业：通信工程年级：级指导教师： xxx2015 年 4 月 7 日xx大学厦门工学院毕业设计（论文）独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。
文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。
特此声明。
论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解xx大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后应遵守此规定。
论文作者签名：指导教师签名：日期：基于MATLAB的指纹识别系统摘要随着科技的不断发展，基于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别系统开发具有很高的可行性和实用性，使得它成为目前世界上最流行、也是最可靠的个人身份认证技术之一。
本文主要介绍了指纹识别技术的发展和世界上指纹识别系统的研究应用现状，分别阐述了指纹系统的必要性和意义。
以数字图像处理伟基础，分别研究了指纹识别的原理和方法，将Matlab作为仿真工具。
本文主要通过Matlab对指纹图像进行三方面的处理，分别是：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配。
图像预处理主要包括四个步骤：图像分割、二值化、细化。
对指纹预处理的主要原因是，可以去除原图像的冗余部分，以便后续的识别系统进行识别；指纹特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；指纹特征匹配是通过两个指纹的图像进行特征点比较，来确定是否是统一手指的指纹图。
本文中有给出相应模块的Matlab程序及处理的结果。
通过实验结果可得，用Matlab 来实现指纹识别系统的设计是可行的。
关键词：Matlab，指纹识别，特征提取，特征匹配xx大学厦门工学院毕业设计（论文）Design and Implement of Web Chat System Base on AjaxAbstractWith the development of science and technology,Based on the fingerprint has universality, uniqueness and invariance, as well as the development of fingerprint identification system has feasibility and practicability is very high, making it one of the most popular personal identity authentication technology, the world is the most reliable at present.This paper mainly introduces the present situation of research and application of fingerprint identification technology and the development of the fingerprint identification system, illustrates the necessity and significance of fingerprint system. Based on digital image processing of Wei, the principle and method of fingerprint recognition are studied, the Matlab as a simulation tool.This paper mainly through the Matlab process, the three aspects of the fingerprint image, respectively is: image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint. Image preprocessing includes four steps: image segmentation, binarization, thinning two. The main reason for the fingerprint image preprocessing is to remove redundant parts of the original image, so that the recognition system for the follow-up identification; fingerprint feature extraction is to extract the fingerprint image thinning after endpoint and bifurcation point; fingerprint feature matching is carried out by comparing the image feature points of two fingerprints, to determine whether the fingerprint map integration finger.Matlab program and gives the corresponding module of the result in this paper. Through the experiment we can see the results, using Matlab to achieve the design of fingerprint identification system is feasible.Key Words: Matlab, Fingerprint identification,Feature extraction,Feature matching目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章 Web版聊天系统的设计 (4)2.1 功能设计 (4)2.2 概要设计 (4)2.3详细设计 (10)2.3.1用户界面逻辑设计.............................. 错误!未定义书签。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
基于Matlab的Sobel算子的指纹中心点定位
基于Matlab的Sobel算子的指纹中心点定位
陈戈珩;王飞
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2009(32)8
【摘要】为了提高指纹特征点的提取效率,经过反复试验认识到正确定位判断指纹中心点具有重要的意义.通过研究指纹中心点的特征,将指纹图像的点方向图以及直方图与Sobel算予结合,提出了一种新的指纹中心点定位方法,并在Mat-lab下进行仿真.实验证明,该算法编程简单,中心点的定位准确,具有较高的可行性.
【总页数】2页(P79-80)
【作者】陈戈珩;王飞
【作者单位】长春工业大学,计算机学院,吉林,长春,130012;长春工业大学,计算机学院,吉林,长春,130012
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于块方向图的指纹中心点定位 [J], 李向丽;周美娇;张翠雪
2.基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现 [J], 吴术路
3.基于复数滤波的指纹中心点定位复合算法 [J], 朱之丹;马廷淮
4.基于ARM构建Sobel边缘检测算子的指纹识别系统实现 [J], 龙顺宇;朱星
5.基于自适应Canny算子和多方向Sobel算子的虹膜边缘检测算法 [J], 王玉玺;陈健美
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Matlab图像处理技术的实践应用
Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。
而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。
本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。
一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。
首先，我们需要读取图像文件。
在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。
例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。
例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。
Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。
这些方法可以根据具体的需求选择和调整。
另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。
Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
指纹图像的识别与分类
DOI:10.19551/ki.issn1672-9129.2021.04.040指纹图像的识别与分类季梦婷1,2㊀时凯乐1,3㊀刘宇阳1,2(1.华北理工大学工程计算与模拟创新实验室㊀河北㊀唐山㊀063210;2.华北理工大学以升创新教育基地㊀河北㊀唐山㊀063210;3.华北理工大学化学工程学院㊀河北㊀唐山㊀063210)摘要:指纹作为人体重要的生物特征,其在身份识别领域应用越来越广泛,如何正确识别匹配一组指纹已成为全社会关注的焦点㊂本文首先建立基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型,提取出指纹图像的特征点,基于此,建立基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型,找到每张图像中每个特征顶点相邻最近的两个点,计算三点构成的顶角角度的大小,依此计算每张指纹图像所有特征点的最短路径角度,并构成对应的最短路径角度向量㊂最后提出采用层析聚类对不同指纹图像的最短路径角度向量进行分类,以此来体现不同指纹间的异同及相似程度㊂关键词:图像预处理;Shi -Tomasi 角点检测;最短路径角度;层次聚类中图分类号:TP391㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-9129(2021)04-0039-01㊀㊀引言:近年来,指纹识别应用越来越广泛,如刑侦㊁门禁㊁金融㊁社保㊁户籍㊁终端授权等领域,其安全性能和保密性能非常高㊂角点检测可以提取指纹特征点[1][2],特征点包含原始指纹图像的凸显特征信息,能够作为身份的代表㊂本文研究指纹图像间的相同与不同之处,运用最短路径角度向量,求出每张指纹图像所有特征点的最小路径角组成唯一的角向量㊂最后通过层次聚类来将指纹图像进行分类[3],据此来体现不同指纹图像对应的不同角向量之间相似程度㊂1㊀基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型由于原始指纹图像存在较多的噪声,不仅会影响图像信息的读取,还会产生伪信息点,而且原始图像可能会存在数据丢失的情况㊂为更准确得到指纹特征信息点,首先对指纹图像进行预处理[4],运用MATLAB 编程实现这一过程,既平均滤波 Sobel 算子增强 二值化处理 细化处理㊂在对指纹图像进行预处理后,进行特征点提取,既图像裁剪 Shi -Tomasi 角点检测 存储特征点坐标,据此来刻画描述指纹的基本特征㊂首先对图像进行裁剪,将其裁剪为统一大小即127.7ˑ157.7尺寸图像,然后利用Shi -Tomasi 角点检测技术对指纹图像进行指纹识别与特征提取㊂使用角点检测最终检测到指纹图像存在21个角点,并据此作为指纹的特征点㊂为便于后续的分类,将角点以坐标形式展示㊂2㊀基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型考虑到特征点中最能体现特征的是方向与距离,利用此原理建立了基于最短路径角度向量[6]和层次聚类的指纹分类模型,进而对处理后的每张指纹图像特征点进行对比㊂2.1计算特征点最短路径角度向量㊂以16张图片为例,首先对每张指纹图像的特征点进行处理,即找到每个特征点最近的两个点,并将三个点组成一个角㊂求出角a 的角度θ1,以此类推,提取出21个特征点,得到21个最短路径角度,并将其组成角度向量I i =θ1,θ2,θ3,θ4, ,θ21[]其中i 表示第几张指纹图像,对于每张图片,重复上述处理,进而得到I 1,I 2,I 3, ,I 16.最后,使用Python 找到每个特征点与距离其最近的两个点,并求出以该特征点为顶点的夹角度数,具体编程过程如下: 2.2最短路径角度向量的层次聚类㊂寻找指纹图像的异同点,实际为对指纹图像进行分类与对比,层次聚类是常用的分类方法㊂上一步骤中,计算出了特征点最短路径角度向量,并且每幅指纹图像都有21个特征点作为描述指纹的对象,基于此,对指纹图像进行分类,算法流程如下所示:①将每个指纹图像的角度向量I i 当做一个对象,计算两两指纹图像之间的最短距离[5];②将相离最近的合成一类,作为一个新的类别;③重新计算合成新的类别和其他的类之间的距离;④重复②③步骤,直到合成一个类别,结束操作㊂最后根据得到的聚类系数,确定一个最佳的分类类别数目㊂在此通过肘部法则得到最优的指纹图像分类数目,其数学原理如下:层次聚类将n 张指纹图像分为了n 类,其中,以本类重心和内部成员位置距离的平方和来表示畸变程度[6]㊂假设将n 个指纹图像类划分到K 个类别中,此时K 未知,且K ɤn -1,则第K 类的畸变程度为ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀(1)其中C K 表示第K 类K =1,2,3, n (),u k 表示指纹图像类的重心位置㊂所有类的总畸变程度公式如下,J 表示聚合系数:J =ðK K =1ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀(2)最后根据得到的最优分类K 参照聚类谱系图即可得到详细的指纹图像分类情况,从而来体现不同指纹之间的异同㊂3㊀结论图像预处理后,利用Shi -Tomasi 角点检测技术提取特征点,基于最短路径角度向量和层次聚类,比较指纹图像间的异同,最后依据谱系图将指纹图像进行分类㊂运用本文建立的模型,可以对任意n 张指纹图像进行对比与归类㊂参考文献:[1]宗凯,王星.指纹图像特征点提取算法研究[J].信息技术,2017(05):147-149+152.[2]朱俊,任明武,杨章静,赵炜.基于角点检测的快速匹配算法[J].南京理工大学学报,2011,35(06):755-758.[3]谢从华,张冰,高蕴梅.特征点聚类高精度视差图像拼接[J].中国图象图形学报,2020,25(06):1180-1189.[4]常亮,刘阳,王文德,刘士斌.基于纹理特征的指纹图像处理方法研究[J].中国管理信息化,2018,21(03):186-187.[5]李嘉伟,张激,赵俊才,丁如艺.一种SRIO 网络负载均衡最短路径路由算法[J].计算机工程,2020,46(03):214-221+228.[6]许婉婷,周鑫渝.基于综合评价体系 层次聚类的区域寿险研究 以浙江省为例[J].经营与管理,2020(08):149-155.㊃93㊃。
指纹图像预处理
目录摘要 (II)Abstract (III)第一章概述 (4)1.1 指纹及其识别 (4)1.2 指纹识别算法概述 (4)1.3采集指纹图像的技术 (5)1.4 指纹预处理 (6)1.5 指纹图像预处理过程及一般算法 (7)1.6特征拾取、验证和辨识 (8)1.7 指纹识别的主要应用 (9)1.8本次设计的任务要求 (10)第二章设计方案 (11)2．1 平滑处理 (11)2，1．1 增强对比度 (11)2．1．2 指纹图像规格化和滤波 (11)2．2 锐化处理 (12)2．3 二值化 (13)2.4 细化 (14)2.5 特征值的提取 (15)2.6 伪特征点的去除 (16)2.7本章小结 (17)第三章 MATLAB软件设计 (18)3.1MATLAB的简介 (18)3.2 程序调试 (20)3.2.1设计思路 (20)3.3图像处理 (21)3.4本章小结 (31)结束语 (32)致谢 (33)参考文献 (34)摘要指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。
用Matlab实现这种方法，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预处理算法的效果。
实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。
本文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。
并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。
关键字指纹图像预处理，二值化，对比度，特征点提取AbstractFingerprint image pre-processing is a prerequisite of fingerprint recognition, it will have a direct impact on the success of fingerprint recognition, fingerprint image degradation because of the difficulties caused by the characteristics of fingerprint images based on reasonable assumptions made, and made under the assumption that contrast enhancement algorithm for fingerprint images, fingerprint extraction algorithm effective area, according to the direction of the image segmentation algorithm and the information to remove noise in the image bubble algorithms deal with the effect, It can effectively solve the problem of fingerprint image preprocessing.Every part of fingerprint images preprocessing algorithms can be simulated and testd by matlab，and the effect of images processing algorithms can be observed intuitively．The experimental results show that Matlab can get ideal processing result，and can meet the requirement of recognition．We introduce the use of matlab to achieve a fingerprint image contrast enhancement, the effective selection of the region, the fingerprint image binarization in this text. And to select the best of processing steps and algorithm parameters to solve the fingerprint image pre-processing problems.Key word Fingerprint image preprocessing，Binarization，Contrast，Feature point extraction第一章概述1.1指纹及其识别指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。
指纹识别的matlab预处理
指纹识别的matlab预处理
在Matlab中进行指纹识别的预处理通常包括以下步骤：
1. 噪声去除，使用滤波器（如中值滤波器或高斯滤波器）去除
指纹图像中的噪声，以提高后续处理的准确性。
2. 增强对比度，通过直方图均衡化或对比度拉伸等方法增强指
纹图像的对比度，以使细节更加清晰。
3. 边缘检测，使用边缘检测算法（如Sobel、Prewitt或
Canny算子）来检测指纹图像中的边缘信息，以便后续的特征提取。
4. 细化处理，对指纹图像进行细化处理，以减少细节信息并突
出指纹的主要特征。
5. 形态学处理，利用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来消除图像
中的噪点，并连接断裂的特征。
6. 区域分割，将指纹图像分割成不同的区域，以便进一步的特
征提取和匹配。
在Matlab中，可以使用Image Processing Toolbox中提供的函数和工具来实现上述预处理步骤。
例如，可以使用medfilt2函数进行中值滤波、使用imadjust函数进行对比度增强、使用edge函数进行边缘检测、使用bwmorph函数进行形态学处理等。
总的来说，指纹识别的Matlab预处理涉及到图像处理和特征提取等方面的知识，需要综合运用Matlab中的图像处理工具和算法来完成。
希望以上回答能够对你有所帮助。
自动指纹识别技术的发展与应用
自动指纹识别技术的发展与应用
刘畅
【期刊名称】《人力资源管理》
【年(卷),期】2016(000)011
【摘要】基于MATLAB将指纹图像进行纹路与背景的分离,整个过程包括灰度归一化、阈值分割、过滤、二值化、去孔洞毛刺、细化.以指纹脊线的末梢点和分叉点作为特征点,其信息包括位置坐标、类别编号、方向,由若干特征点信息组成的数组就成为体现指纹独特性的"指纹密码".在特征点中对于指纹的匹配即求解两组数据的相似度,根据唯一性定理,将这若干特征点作为与其他指纹相匹配的映射点,建立两个指纹间的映射关系,寻找匹配点,得出匹配的相似度.
【总页数】1页(P251)
【作者】刘畅
【作者单位】西北工业大学航天学院
【正文语种】中文
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