基于MATLAB指纹识别预处理报告图像处理课程设计报告
设计题目：指纹识别预处理
专业班级：____信息3班______
学生姓名：______郭言学______
指导教师：______蔡丽梅______
考试形式：面试（答辩）
成绩：__________________
日期：2014年4月2日
目录
基于MATLAB指纹识别预处理报告 (1)
目录 (2)
摘要 (3)
MATLAB软件设计 (3)
MATLAB操作步骤： (4)
图像处理 (4)
实验总结： (5)
摘要
指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。
MATLAB软件设计
设计思路
采集到的指纹图像受各种原因的影响，是一幅含较多噪声的灰度图像。预处理的目的就是去除图像中的噪声，把它变成一幅清晰的点线图，这样才能提取正确的指纹特征，从而达到后边的正确匹配。预处理过程主要包括指纹规格化，平滑滤波处理，方向增强处理，二值化，细化等，它是指纹自动识别系统中极为关键的一步，它的好坏将直接影响着指纹识别的效果。在此基础上，提取指纹特征信息，得到输入指纹特征模板，然后用输入指纹特征模板与已登记的指纹特征模板进行匹配，最后显示识别结果。
篮框为后续
识别步骤
指纹识别的处理过程
MATLAB操作步骤：
其整体结构如上图所示，对此，我们将通过MATLAB进行以下的步骤：
1 读入图像：通过MATLAB指令imread将图像读入。
2 图像灰度化：通过MATLAB指令将图像进行灰度化，同时将其保存为bmp 的图像格式。
3 显示图像：将指纹图像进行初步处理，二值化，细化等基本步骤，并且在应用程序中将指纹图像显示出来。
4 保存BMP文件：把修改过的指纹图像存人原来的文件，或者把处理过的指纹图像另存为一个BMP文件。
5 图像增强：主要有两种增强方法，一是直方图均衡算法，一是对比度的增强算法。
图像处理
clear all,close all,clc
%指纹图像预处理
I=rgb2gray(im2double(imread('111.jpg')));
figure,imshow(I),title('灰度图');
J=1-I;
y=mean(J(:));
z=std(J(:));
w=(J-y)/z;
figure,imshow(w),title('归一化');
BW=im2bw(w,0.2);
figure,imshow(BW),title('二值化 ');
K=strel('square',2);
open=imclose(imopen(BW,K),K);
figure,imshow(open),title('平滑');
LB=medfilt2(BW);
figure,imshow(LB),title('中值滤波);
thin=bwmorph(LB,'thin',Inf);
figure,imshow(thin);title('最大程度细化');
K1=strel('disk',2);
L=imdilate(thin,K1);
figure,imshow(L),title('膨胀');
P=imclose(imopen(L,K1),K1);
figure,imshow(P),title('平滑');
P1=bwmorph(P,'thin',1);
figure,imshow(1-P);title('细化');
实验总结：
本次设计，主要为了学习图像处理的相关知识，弄懂指纹图像的格式，读取各象素点的颜色信息。将图像转换成灰度图像，根据指纹图像各个部分灰度的不同，将指纹图像二值化。细化二值化后的指纹图像，提取纹线的骨架。对指纹图像进行修补，弥补纹线断裂、指头皮肤受伤等缺陷。
用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。
后续可以实现用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。本文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。