Matlab源码：基于模板匹配的低质量指纹识别预处理技术

本篇文章主要介绍了使用Matlab实现的基于模板匹配的指纹识别方法。指纹识别技术是图像识别领域的重要分支，其流程包括指纹预处理、特征提取和指纹匹配。本文重点探讨了指纹图像预处理这一关键技术环节，因为它对整个识别系统的性能有重大影响。 首先，预处理步骤主要包括： 1. **灰度归一化和均衡化**：为了消除采集过程中的噪声和因手指压力不同引起的灰度差异，灰度归一化将图像的对比度和灰度调整到一致的水平，提高后续处理的一致性和稳定性。均衡化则针对图像中像素分布不均的情况，通过扩展高频灰度级和压缩低频灰度级来平衡图像。 2. **指纹图像分割**：这个阶段旨在分离出图像中无效区域和有效区域，只保留对特征提取有用的区域，提高处理效率和特征提取的准确性，并减少预处理时间。 3. **二值化**：将灰度图像转化为黑白二值图像，便于后续的形状分析和特征提取，如孔洞和缺口的去除。 4. **二值化后处理和细化**：由于灰度滤波可能不彻底，二值化过程可能会引入新噪声，因此需要使用加权中值滤波进一步净化图像。骨架提取技术用于将粗线条细化为单个像素宽度，形成更为精细的指纹骨架结构。 在给出的Matlab代码片段中，展示了创建一个全局变量`immagine`来存储双精度类型的灰度指纹图像，定义了一些参数如`n_bands`、`h_bands`、`n_arcs`等，用于控制图像的分割和处理细节。然后通过`for`循环生成一个矩阵`matrice`，用于表示每个像素所属的区域（可能是指纹的某个部分）。最后，`num_disk`变量表示了处理过程中考虑的方向数，例如8个方向。 总结来说，这篇源码提供了模板匹配在指纹识别中的具体实现步骤，通过细致的预处理步骤确保了后续特征提取和匹配的准确性和鲁棒性。对于想要了解或应用Matlab进行指纹识别的人来说，这是一个实用且重要的教程资源。