数学形态学在指纹图像细化中的高效算法实现

"VC++的图像细化程序代码，用于指纹图像预处理的数学形态学算法实现" 在计算机视觉和生物识别技术领域，指纹识别是一种广泛采用的身份验证手段。图像预处理是指纹识别系统的关键步骤，其中图像细化是尤为重要的一个环节。细化过程旨在去除指纹图像中的多余细节，如毛刺和噪声，同时保留关键的指纹特征——脊线，以便后续的特征提取和匹配。 标题中提到的"VC++的图像细化程序代码"是指使用Microsoft的Visual C++开发环境编写的用于图像细化的源代码。这种代码通常会实现特定的算法来处理二值化的指纹图像，使得图像中的脊线变得更清晰，便于后续的分析。 描述中提到的"图像二值化后，再细化"，这是指先将原始的指纹图像转化为二值图像，即图像中的每个像素只包含黑或白两种颜色，这一步通常通过阈值处理完成。二值化有助于突出指纹的脊线结构，降低处理复杂性。然后，细化算法会在二值图像上进行操作，进一步精炼脊线，消除交叉点和毛刺。 文章中提及的两种细化算法： 1. 改进的OPTA细化算法：OPTA（Ordered Point Traversal Algorithm）是一种经典的细化算法，通过迭代追踪像素点来消除交叉点。改进的版本可能优化了原有算法的效率，减少了错误细化的情况。 2. 基于数学形态学的查表细化算法：数学形态学是图像处理中的一个重要分支，它利用结构元素对图像进行膨胀、腐蚀等操作。查表细化算法可能采用了预先计算好的操作序列，根据图像的局部特性快速查找并应用相应的操作，从而提高细化速度，并减少毛刺的产生。 实验结果表明，基于数学形态学的查表细化算法在效率和细化效果上优于改进的OPTA算法，能提供更理想的指纹图像，为后续的指纹特征提取（如 minutiae 提取）提供了更高质量的基础。 论文最后部分提到了Visual C++编程实现的所有指纹图像预处理算法，包括细化和minutiae提取。Minutiae是指纹识别中的关键特征，包括分叉、端点和环形结构，它们的检测和匹配是决定识别准确性的核心。 这篇资源涉及了VC++实现的图像细化算法，特别是针对指纹图像的处理，结合了数学形态学的方法，提高了细化效率和图像质量，对于指纹识别系统的预处理阶段具有重要的实践价值。