手指静脉识别MATLAB程序实现与图像处理
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更新于2024-09-08
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本资源是一份关于手指静脉识别技术的MATLAB程序,由余文波编写,主要集中在第九章。程序的核心部分包含两个函数:`tongji`、`leichuli`和`bianjie`,以及一个主函数`main`。
1. **主函数(main)**:
主函数首先初始化两个大小为90x90的矩阵`huidujuzheng1`和`huidujuzheng2`,用于存储处理后的静脉图像数据。通过嵌套循环结构,程序对输入的手指图像进行分割和统计处理,其中`tongji`函数负责对每个像素区域进行计数。接着,使用`imhist`函数计算图像的直方图,并对数据进行归一化处理。最后,绘制直方图并保存结果到"data3.mat"文件中,便于后续分析。
2. **leichuli函数**:
这个函数接收一个字符串参数(如路径和文件名)和两个整数参数(可能是图像的宽度和高度)。它负责读取图像文件,进行预处理操作,包括图像增强(`guiyihua`)、灰度化、滤波(`medfilt2`)、二值化(`lvbo`),然后应用轮廓检测算法(`bwmorph`)和细化处理(`chj`)。处理后的图像被分别保存在`cheshi`和`cesh`矩阵中,以便后续分析或显示。
3. **bianjie函数**:
这个函数用于对二值图像进行边界检测。它接收一个二值图像作为输入(`h1`),通过`bwlabel`函数进行标记,然后遍历每个标记区域,找出每个区域的最大和最小列坐标(`r,c`),并将这些信息存储在`m`数组中。这个操作有助于后续分析图像中的手指轮廓特征。
该程序涉及的主要知识点包括:
- 手指静脉识别技术:这是一种生物识别技术,通过分析手指内部静脉的结构来验证个体身份,相比于指纹识别,其对皮肤磨损和湿润度更具有鲁棒性。
- MATLAB编程:利用MATLAB的强大工具集进行图像处理,包括读取、预处理、特征提取(如直方图和轮廓分析)以及数据存储。
- 图像处理技术:如灰度化、滤波、二值化、边缘检测和轮廓分析,这些都是计算机视觉和模式识别中常用的技术。
- 非接触式生物识别:通过非接触方式收集用户信息,提高了用户体验,广泛应用于安全认证和设备访问控制等领域。
通过这个MATLAB程序,可以实现对手指静脉图像的自动化处理,为后续的识别算法提供基础数据。然而,为了完整理解整个识别流程,可能还需要结合其他步骤,如特征提取、匹配模板或训练机器学习模型。
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