Matlab实现的指纹图像细节特征提取与去伪算法

"本文主要探讨了基于Matlab的指纹图像细节特征提取技术，这对于指纹识别系统至关重要。在指纹匹配过程中，特征提取特别是细节点（端点和分叉点）的提取是核心步骤。作者郭晶莹、吴晴和商庆瑞提出了一种有效的特征提取方法，并介绍了去除伪特征的策略，包括边缘去伪和距离去伪，以提高匹配的效率和准确性。通过实验，他们证明了使用Matlab实现的这种方法不仅操作简单、速度快，而且具备较高的识别准确率。" 指纹图像的特征提取是生物识别技术中的重要组成部分，尤其是在指纹识别系统中。Matlab作为一种强大的编程环境，被广泛用于科学研究和工程应用，包括图像处理和模式识别。在本文中，研究者提出了一套利用Matlab实现的指纹图像细节特征提取方法，旨在优化指纹识别的性能。 首先，指纹图像的细化是特征提取的初步步骤，它将指纹图像转化为仅包含骨架的二值图像，便于后续特征点的检测。然而，细化过程中可能会产生大量的伪特征，这些伪特征点不仅增加了计算负担，还可能导致匹配错误，降低识别准确率。 为了克服这个问题，研究者引入了两种去伪策略：边缘去伪和距离去伪。边缘去伪主要是通过分析细化图像的局部结构，删除那些不连续或不稳定的边缘点；距离去伪则是根据特征点间的距离阈值来消除过于密集或过于稀疏的特征点。这两种方法结合使用，显著减少了伪特征的数量，提高了特征提取的纯净度。 在去除伪特征后，研究者能够提取出更加可靠的端点和分叉点作为指纹的特征。这些特征点随后用于指纹匹配，通过比较两个指纹的特征点分布和方向，来判断它们是否来自同一指纹。实验结果表明，采用这种方法在Matlab环境下进行指纹识别，既能保证较快的运行速度，又能确保较高的识别准确率，从而证实了该方法的有效性。 这项工作为指纹识别领域的特征提取提供了新的思路，特别是在利用Matlab进行算法实现方面，为后续的研究和实际应用提供了有力的支持。通过优化特征提取过程，可以提升整个系统的性能，对于指纹识别技术的发展具有积极意义。