⛄一、指纹识别简介
指纹识别技术主要分三个步骤：指纹预处理、特征提取、指纹分类与匹配。
无论是指纹分类还是指纹匹配,都需要提取指纹的有效特征,而特征提取的性能很大程度上要依赖于指纹图像的质量。在实际应用中,由于采集条件和采集设备的因素,采集到的指纹图像质量比较差,容易导致很多问题,影响后续处理的效果。因此,指纹图像的预处理是关系到指纹识别系统性能好坏的一个关键。
1 预处理主要分以下四个步骤：
指纹图像灰度归一化和均衡化
归一化的目的：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,将指纹图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上,为后续处理提供一个较为统一的图像规格。均衡化是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，对像素个数少的灰度级进行缩减。
指纹图像分割
其目标就是根据特征提取的需要,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分开,使后续处理能够集中在有效区域；能提高特征提取的精确度；能大大减少指纹预处理的时间。
指纹图像二值化
二值化的目的是把灰度指纹图像变成0、1取值的二值图像二值化后处理及细化
由于灰度滤波的不完全性,而且在二值化过程中有时会引入新的噪声,需要对图像进行滤波处理。采用加权中值滤波的方法,根据前景点的不同方向选用不同的权值模板进行滤波,以便于消除纹线上的孔洞和缺口。二值化后的纹线仍然有一定宽度,需要细化为单个像素宽度的骨架。细化算法很多,这里采用骨架提取技术。
⛄二、部分源代码
clc;
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global immagine n_bands h_bands n_arcs h_radius h_lato n_sectors matrice num_disk
%immagine 双精度类型的灰度图
n_bands=4
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