MATLAB实现的指纹识别算法研究

"指纹识别算法的MATLAB实现本科论文探讨了基于MATLAB的指纹识别系统，主要包括图像预处理、特征提取和特征匹配三个关键步骤。" 指纹识别是一种广泛应用于安全领域的生物识别技术，因其个体的独特性与不变性而备受青睐。在MATLAB环境下，通过编程实现指纹识别算法可以有效地简化开发过程并提高效率。 首先，图像预处理是指纹识别的第一步，其目的是优化原始图像的质量，便于后续处理。这一阶段通常包括以下四个环节： 1. **图像分割**：将指纹图像从复杂的背景中分离出来，通常是通过对比度增强和边缘检测实现。 2. **滤波增强**：利用滤波器如中值滤波或高斯滤波去除噪声，提升指纹纹路的清晰度。 3. **二值化**：将图像转化为黑白二值图像，使纹路更加明显，利于后续处理。 4. **细化**：进一步细化指纹纹路，使其更精细，便于特征点的定位。 接下来是**特征提取**，这一步骤是从预处理后的图像中找出能够代表指纹独特性的特征，主要是端点和分叉点。这些特征点是识别指纹的关键，因为它们在每个指纹中都是独一无二的。 最后，**特征匹配**是将两个指纹的特征点进行比较，以确定它们是否来自同一个手指。通过计算特征点的数量、位置和方向的一致性来评估匹配度。匹配算法可以采用如最小距离匹配、局部二进制模式（LBP）或结构描述符等方法。 本文提供的MATLAB程序实现了上述所有过程，并展示了处理结果，表明在MATLAB中实现的指纹识别算法能够达到理想的预处理效果，满足识别的准确性和实用性需求。关键词如“分割”、“二值化”、“细化”、“特征点提取”和“匹配”都反映了论文的核心内容。 这篇本科论文为理解和实践指纹识别技术提供了一个实用的MATLAB平台，对于电子信息工程专业的学生或者对此领域感兴趣的研究者来说，是一个有价值的参考资源。通过这样的实现，读者可以深入理解指纹识别的各个环节，并有可能在此基础上进行算法优化和改进。