数字图像处理课程作业报告李锐彬、余胜鑫.doc

数字图像处理 课程大作业报告 课设题目： 指纹图像的预处理 学 院： 计算机学院 专 业： 计算机科学与技术 班 级： 12计科5、6班 姓 名： 余胜鑫 李锐彬 学 号： 201241402528 201241402633 指导教师： 谭伟 2014 年 12月 5日 不要删除行尾的分节符，此行不会被打印 目 录 一. 课程设计任务 1 二. 课程设计原理及设计方案 2 三. 课程设计的步骤和结果 6 四. 课程设计总结 13 五. 设计体会 14 六. 参考文献 14 课程大作业任务 传统的身份识别技术包括基于密码的身份识别技术和基于令牌的身份识别技术。但是这两种方式都存在着一定的安全风险：令牌容易丢失，密码容易忘记，且它们都容易被窃取或冒充。近年来，依赖人体特征的新型身份识别技术正在兴起，凭借其唯一且不变的特点，生物识别技术逐步成为人们研究的热点。 我们的课程大作业任务主要设计一个基于matlab 的指纹识别预处理过程，包括指纹图像的归一化、指纹图像的分割、指纹图像的滤波、指纹图像的二值化。 关键词：指纹识别；预处理；分割；滤波；二值化； 课程大作业设计原理及设计方案 1.设计背景 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。指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术的进步和快速可靠的算法的研究。目前指纹识别技术还有诸多困难，例当三维的指纹被指纹录入设备扫描成二维的数字图像时，就会丢失一部分信息，手指划破、割伤、弄脏、不同干湿程度以及不同的按压方式，还会导致指纹图像的变化，这就给可靠的特征提取带来了困难；例如传统的基于细节点的识别方法，是依靠提取指纹脊线上的细节点，然后对其位置和类型进行匹配，来识别指纹的，而噪声会影响特征提取准确度，增加错误的特征点或丢失真正的特征点。因此做好指纹图像的预处理是极为重要的，做好预处理可以极大的降低后期指纹特征点提取的错误率。我们此次大作业的研究具有很大的意义。 2.人类指纹的特点 人的指纹含有天然的密码信息，它们具有几点重要特特点。 ①广泛性，指每一个正常的人都有指纹。 ②唯一性，指每一个人的指纹都不同。指纹的细节由细微纹点和纹线的起点、终点、分叉等组成。正是这些无穷无尽的细节特征组合构成了指纹的唯一性．事实上，甚至包括双胞胎，世界上两个指纹相同的概率小于1／109，几乎为零，这就构成了指纹的第一大特点。 ③终生不变性，指纹终身不变即指纹的图案永远不会改变，从人的出现到死后的分解为止(除非指纹受到伤害)。 ④指纹与主体的不可分离性：即指纹不存在丢失、遗忘、被窃取的可能。 指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全、准确、无干扰，可实现快速登录注册，系统兼容性好，也就是说可以独立或者通过联网构成系统并且很容易并入各类证卡和定义识别系统中。因此，指纹识别技术的应用范围极广。 3.指纹预处理原理及其设计方案 图1 指纹图像预处理流程图 3.1指纹图像归一化 图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。 原始图像在经历一些处理或攻击后可以得到多种副本图像，这些图像在经过相同参数的图像归一化处理后能够得到相同形式的标准图像。 图像归一化就是通过一系列变换（即利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响），将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。 先计算图像的平均值和方差。这部分工作主要通过统计图像中各点像素值得到该图像的直方图，然后利用直方图来计算指纹图像的相关指标。 指定期望经过处理后的图像均值和方差，计算归一化后的图像G。 3.2指纹图像的分割 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景。为了识别和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量。 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。 指纹图像分割在指纹识别系统中作为图像与处理的一部分，指纹图像分割的基本依据是图像的某些特征及特征的集合。如灰度值,邻域关系,纹线的扭曲程度等。图像特征是指纹图像的固有属性。通过提取图像特征,可将原始图像映