指纹数字图像处理

Fingerprint image Pre-processing by Morphological
Filtering（Project9）
时间：2015/4/27
摘要：形态学图像处理是特征提取的重要途径，如边界提取，连接组件。

本实验是利用形态学算法对二值图像进行处理，利用自己定义的结构元素，对图像进行腐蚀和膨胀操作。

由于实验给定的指纹图像是由噪声损坏，这里的噪音表现为轻元素在一个黑暗的背景和对指纹的轻组分的黑暗元素。

实验先对图像开运算再闭运算以消除噪声，及其对印刷造成的影响，使其图像失真尽可能的小。

1．原理方法
开运算操作：是先腐蚀操作再膨胀操作，一般使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。

闭运算操作：是先膨胀操作再腐蚀操作，使对象的轮廓变得光滑，消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。

膨胀：给图像中的对象边界添加像素。

在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。

在膨胀操作时，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值。

在二进制图像中，如果任何像素值为1，那么对应的输出像素值为1。

腐蚀：删除对象边界某些像素。

在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。

在腐蚀操作中，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值。

在二进制图像中，如果任何一个像素值为0，那么对应的输出像素值为0。

实验采用结构元素为3x3的单位数量矩阵。

2．结果与讨论
由于图像中的噪声表现为黑色背景上的亮元素和亮指纹部分的暗元素。

在第一次开操作的腐蚀过程中，由于图像中噪声的部分的物理尺寸均比结构元素小，背景噪声就被完全消除了。

可是指纹中的噪声被放大，此部分噪声可以通过接下来的膨胀去除。

下面是被操作的原图图像：
这是第一次开运算腐蚀操作后，背景中噪声去除图像：
第一次开运算完成图像，指纹中的噪声被去除：
开运算完成后的图像中的指纹产生了间断，所以要在开操作的基础上再进行膨胀操作，以消除间断影响，然而，进行膨胀操作过后会使得指纹图像变粗而失真，故须得在膨胀基础上再进行次腐蚀操作，整个过程也就是在开运算过后再进行一次闭运算操作，如图像:
程序附录：
B=strel('square',3);%定义结构元素3x3
I=imread('pro9.jpg');%读取原图
figure,imshow(I),title('原图');
R1=imerode(I,B);%先进行腐蚀操作；
figure,imshow(R1),title('开运算腐蚀操作，去除背景噪声'); imwrite(R1,'开运算腐蚀,去背景噪声.jpg');
D1=imdilate(R1,B);%在进行膨胀操作
figure,imshow(D1),title('开运算图像');
imwrite(D1,'开运算图像.jpg');
D2=imdilate(D1,B);%开操作的膨胀
%figure,imshow(D2);
R2=imerode(D2,B);%开操作的膨胀的腐蚀
figure,imshow(R2),title('开运算再闭运算图像');
imwrite(R2,'开运算再闭运算图像.jpg');。