MATLAB实现的指纹图像预处理技术

"该文主要探讨了指纹预处理在指纹识别中的重要性，并详细介绍了如何使用MATLAB实现这一过程。作者通过对比度增强、有效区域选取、二值化、特征值提取等一系列步骤，解决了指纹图像预处理的问题。实验表明，MATLAB实现的预处理效果理想，适用于指纹识别应用。" 指纹预处理是指纹识别技术的关键环节，其目标是提高指纹图像的质量，以便后续的特征提取和匹配过程更为准确。在描述中，作者首先强调了预处理的重要性，指出其直接影响指纹识别的成功率。指纹识别系统通常包括指纹采集、预处理、特征提取、匹配等多个阶段。 在指纹识别算法概述中，作者提到了指纹图像的降质问题，这可能由于多种因素如噪声、污渍或扫描质量不佳造成。为解决这些问题，文章提出了若干预处理算法： 1. **对比度增强**：通过调整图像的灰度值，使指纹纹路与背景之间的对比度增大，使得纹路更加清晰可见。 2. **有效区域选取**：由于指纹图像中并非所有区域都包含有用信息，因此需要确定并保留包含指纹纹路的部分，剔除无效区域如边缘空白或噪声。 3. **指纹图像二值化**：将灰度图像转换为黑白图像，有助于简化图像结构，便于进一步处理。二值化过程中需选择合适的阈值以确保纹路细节的保留。 4. **细化**：通过细化算法，减小指纹纹路的宽度，增强纹路的连通性，便于特征点的检测。 5. **特征值提取**：指纹的独特性体现在其独特的纹路结构，特征点（如终结点、分叉点）的检测和描述是关键步骤。 6. **伪特征点的去除**：在预处理过程中，可能会产生一些非指纹固有的特征点，需要通过算法去除，以避免对匹配过程造成干扰。 在MATLAB软件设计部分，作者介绍了如何利用MATLAB的图像处理工具箱进行算法实现和仿真测试，MATLAB的强大图形用户界面使得预处理效果的可视化成为可能，从而能够直观地评估和优化算法。 通过实验验证，这些预处理步骤和参数的选择在实际应用中表现良好，满足了指纹识别系统的性能需求。关键词包括指纹图像预处理、二值化、对比度增强和特征点提取，突出了预处理过程中的核心步骤和技术。 这篇文章提供了一套完整的指纹图像预处理流程，并通过MATLAB进行了实现，对于理解和研究指纹识别系统具有很高的参考价值。