Matlab实现的指纹识别算法：图像预处理、特征提取与匹配研究

本篇毕业论文探讨了指纹识别算法在MATLAB环境中的实现，针对电子信息工程专业的学生马飞，由指导教师刘文博指导。论文的焦点集中在三个方面：图像预处理、特征提取和特征匹配。 首先，图像预处理是关键步骤，主要包括图像分割、滤波增强、二值化和细化。图像分割是将指纹图像分离成各个感兴趣的区域，以便更好地理解和分析。滤波增强则通过去除噪声和提高图像对比度，使指纹细节更加清晰。二值化过程将图像转化为黑白两色，便于后续处理和特征提取。细化操作进一步细化边缘，增强指纹纹路的精确性，减少冗余信息，有利于提高识别精度。 特征提取是论文的核心环节，它着重于从细化后的指纹图像中提取端点和分叉点等关键特征。这些特征点是指纹的独特标识，对于判断两个指纹是否属于同一人至关重要。通过这些特征，可以构建出指纹的数学模型，作为后续匹配的基础。 特征匹配阶段，论文提出了一种方法，通过比较两个指纹图像的特征点，评估它们的相似性。这一步骤是通过MATLAB编程实现的，旨在验证算法的有效性和实用性。通过匹配算法的结果，可以看出MATLAB平台上的指纹识别技术具有较高的准确性和稳定性。 关键词如“分割”、“二值化”、“细化”、“特征点提取”和“匹配”凸显了论文的核心技术路径，而“Matlab”则强调了使用的编程工具。这篇论文不仅提供了具体的技术实现，还展示了MATLAB在指纹识别领域的实际应用价值，为该领域研究者提供了一个有价值的参考案例。通过这篇论文，读者可以了解到如何通过MATLAB有效地处理和分析指纹数据，以支持个人身份认证系统的构建。