手指静脉识别MATLAB程序实现与图像处理

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。