MATLAB 7.0 指纹图像预处理算法研究

"基于MATLAB 7.0的指纹图像预处理技术，涉及指纹识别的预处理步骤，包括规格化、背景去除、方向图计算、方向滤波、二值化、细化和特征提取，旨在提高识别精度和速度。文章采用MATLAB 7.0进行仿真，强调了模块化编程思想，以提升程序可读性和可移植性。" 指纹图像预处理是生物特征识别中的关键环节，尤其是在指纹识别系统中。MATLAB作为强大的仿真工具，因其丰富的库函数和接口，常用于科研和工业应用。本文重点探讨了一种基于MATLAB 7.0的预处理流程，以改善由不同采集技术获取的低质量指纹图像。 预处理过程主要包括以下步骤： 1. **规格化**：通过调整图像的平均灰度和对比度，使得不同指纹图像之间有更一致的基础，公式表示为(Î(i,j) = (I(i,j) - M) / VAR * (V0 - M0) + M0)，其中M和VAR为原始图像的均值和方差，M0和V0为目标均值和方差。 2. **背景区域去除**：目的是消除图像中的非指纹部分，如噪声和背景干扰，以便突出指纹特征。 3. **方向图计算**：计算指纹图像的纹理方向，这有助于后续的滤波和特征提取。 4. **方向滤波**：利用方向图进行滤波，增强指纹脊线的方向性，提高脊线的清晰度。 5. **二值化**：将图像转换为黑白两色，使得指纹的脊线和谷线区分更加明显，便于后续处理。 6. **细化算法**：进一步减小脊线宽度，使脊线变得细而清晰，同时保持脊线的连续性。 7. **特征提取**：最后，通过特定算法提取指纹的细节特征，如终结点、分叉点、桥点和环点等，这些特征用于指纹匹配。 文中提到，为了提高代码的可读性和可移植性，采用了模块化编程，将整个预处理流程分解为主程序和多个功能函数，这样的设计有利于代码的维护和优化。 指纹识别系统的性能很大程度上依赖于预处理的效果。高质量的预处理可以显著降低识别错误率，加快识别速度，因此研究有效的预处理算法对于指纹识别技术的发展至关重要。MATLAB 7.0的仿真环境提供了理想的平台，可以快速实现并测试各种预处理算法，为指纹识别领域的研究提供了便利。