数字图像处理在指纹识别中的应用本科毕业设计

0 引言当下，我国已全面步入信息化时代，而基于信息化的时代背景，使得计算机技术的应用范围亦较之早前有了明显的扩大。

在众多的科学技术中，图像处理技术亦是其中一种运用极为广泛的关键技术。

而就该技术而言，最常见的应用领域当属用户身份验证。

以往的身份识别，通常是将密码或证件视作识别的主要工具，但基于上述两者均就有容易遗忘以及被盗的特点，故无法满足当代社会的发展需求。

至于图像处理技术中的指纹识别，因该技术所依循的依据为人体独一无二的指纹，加之指纹本身又具有唯一性、不变性等特点，故作为生物识别技术的依循重点无疑最为适宜。

1 指纹识别技术的基本理论众所周知，指纹主要是指人手指末端正面皮肤上凹凸不平的纹路。

在胚胎发育时，人类的指纹便已开始形成，而正是基于胚胎发育的环境不同，故使得指纹形成亦存在较强的不确定性。

不仅如此，医学方面已然证明，每个人的手指特征均不尽相同，这也便是说，每个人的手指纹路均具有唯一性和永久性，故基于人手指特征的唯一性与永久性特征，便可判断每个人的身份，这便对时下诸多身份识别设备的出现提供了依据。

如在现实生活中的许多产品，其在识别人的身份时通常是将指纹采集下来，然后将之与计算机中预算存储的指纹相比对，看其是否一致，以此便能判断用户的真实身份并将非法用户拒之门外。

这种基于人的生理与行为特征来辨别人身份的技术，也便是所谓的生物识别技术。

具体而言，即是一种通过提取人的生理或行为特征，再将之与数据库的模板数据予以对比，若两者完全一致则可确定该验证者的身份，反正，若两者对比存差异，则判定验证者并非系统允许进入者，继而将阻止此类人员进入系统。

这种通过与数据库末班数据进行对比的方式，便是当前最常用的生物识别技术，而data, artificial intelligence, block chain and Internet + have also become the research hotspot of learners. Of course, it is also based on the comprehensive popularization of computer network technol-ogy that China has entered the era of digital development in a very short period of time. In the field of user authentication, fingerprint identification technology in digital image processing is the most critical. As far as this technology is concerned, it has attracted much attention from the industry because it includes many technologies such as network communication, computer storage, photoelectric transmission, image acquisition and intelligent terminals. Moreover, nowadays, fingerprint identi-fication technology has been widely used in many important fields such as public security, justice, taxation, customs, banking and so on. It is also formally based on the full play of the role of this technology, which has played an effective defensive effect on the entry of some illegal users. In this paper, the basic theory of fingerprint identification technology and the identification of fingerprint identification technology are summarized, and the working principle of fingerprint identification technology is deeply analyzed, which can provide reference information for improving fingerprint iden-tification technology in digital image processing.Key words : digital image processing; fingerprint identification; technical analysis系列问题，诸如使用者本身将密码遗忘或在输入密码时被有心人窥视等。

基于图像处理的指纹识别算法设计在图像处理领域，指纹识别算法是一种常用的生物特征识别方法，被广泛应用于个人身份验证、刑侦和信息安全等领域。

指纹识别算法的设计和实现旨在提取图像中的指纹特征，并通过比对与已知指纹库中的指纹特征进行匹配，以达到识别和验证的目的。

本文将重点讨论基于图像处理的指纹识别算法设计的相关内容。

指纹作为人体生物特征之一，具有独特性、固定性以及可靠性等特点，被广泛应用于个人身份认证和安全领域。

基于图像处理的指纹识别算法设计旨在从指纹图像中提取特征，并利用这些特征进行识别与验证。

该算法包括两个主要步骤：指纹图像预处理和指纹特征提取。

首先，指纹图像预处理的目标是消除噪声和增强指纹图像的质量。

这个步骤是算法的关键，直接影响识别准确率。

预处理主要包括图像增强、边缘检测、二值化、细化和分割等步骤。

图像增强是为了使得指纹图像在后续的处理中更容易提取特征。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和灰度拉伸等。

这些方法通过调整图像的对比度和亮度，使得指纹纹线更加明显，从而方便后续的处理和分析。

边缘检测是为了提取指纹图像中的纹线轮廓信息。

利用边缘检测算法，可以检测出指纹图像中的边缘，并将其转化为二值图像。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。

在指纹图像处理中，我们将二值图像中的纹线设置为1值，背景设置为0值。

通过二值化操作，可以更加准确地提取纹线信息。

细化操作是为了减小指纹图像中纹线的宽度，并使之更加连续和细长。

通过细化操作，可以获得更加准确的指纹细节信息。

常见的细化算法有Zhang-Suen细化算法、Guo-Hall细化算法等。

分割操作是将指纹图像中的纹线和背景进行分离的过程。

通过分割操作，可以将纹线从背景中提取出来，并用于后续的特征提取和匹配。

常见的分割算法有阈值分割、边缘分割和区域生长等。

第二个主要步骤是指纹特征提取。

在指纹图像处理中，指纹特征提取是将预处理后的指纹图像转化为具有唯一性的特征向量的过程。

基于图像处理的指纹识别技术研究与应用指纹识别作为一种高精度、高安全性的生物识别技术，在现代社会中得到了广泛的应用和研究。

随着图像处理技术的不断进步，基于图像处理的指纹识别技术也得到了极大的发展。

本文将进行基于图像处理的指纹识别技术的研究与应用分析。

首先，我们需要了解指纹识别的原理。

每个人的指纹纹路都是独一无二的，具有唯一性和稳定性。

指纹识别技术通过对指纹图像的采集和分析，提取出指纹的特征值，并与数据库中的已注册指纹进行比对，从而实现对个体身份的认证。

基于图像处理的指纹识别技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配识别四个步骤。

首先，图像采集是指通过指纹采集仪等设备获取指纹图像。

指纹图像一般以灰度图像的形式存在，采集仪将指纹纹线的明暗变化转换成数值，形成图像。

图像采集的质量直接影响后续处理的效果，因此要选择合适的采集设备和采集环境，确保图像的清晰度和稳定性。

其次，图像预处理是将采集得到的指纹图像进行去噪、增强和细化等操作，以提高图像质量和准确性。

去噪处理可以消除图像中的噪声干扰，例如使用中值滤波器或小波变换等方法。

增强处理可以增加图像的对比度和清晰度，例如直方图均衡化和自适应直方图均衡化等方法。

细化处理可以将指纹纹线变细，减少多余的纹线和噪声，例如使用细化算法和边缘检测算法等方法。

接下来，特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出对个体具有唯一性的特征值。

常用的特征提取方法有两种：一是基于顶点和分支的结构特征提取方法，通过检测指纹图像中的特征点和分叉点，提取出指纹的结构信息；二是基于纹理的局部特征提取方法，通过提取指纹纹线的纹理信息，例如使用方向滤波器和Gabor滤波器等方法。

这些特征值具有唯一性和可区分性，可以用于指纹的比对和识别。

最后，匹配识别是将待识别指纹的特征值与数据库中的已注册指纹进行比对，确定是否匹配。

常用的匹配算法有两种：一是基于特征点和分叉点的结构匹配算法，通过比对特征点和分叉点的位置和关系，计算相似度得分；二是基于纹理的局部匹配算法，通过比对纹线的纹理信息，计算相似度得分。

毕业设计〔论文〕题目名称：指纹识别技术的研究与设计--指纹图像预处理之二院系名称：计算机学院班级：软件052班学号：200500834218学生姓名：王思远指导教师：杜俊俐2021 年6 月指纹识别技术的研究与设计--指纹图像预处理之二The Fingerprint Recognition Technology's Research and Designs---Second fingerprint image pretreatment院系名称：计算机学院班级：软件052班学号：200500834218学生姓名：王思远指导教师：杜俊俐2021 年6 月摘要指纹识别作为一种生物鉴定技术，为人类的个体的定义提供了一个到目前为止最为快捷和可信的方法。

随着指纹识别的普及，人们之间的信任本钱将大大降低，提高人类社会活动的效率。

对于想从事和已经从事网络商务的公司来讲，确认交易人的身份是解决信用问题的第一步，而且是最重要的一步。

在信息时代，一种平安便捷的身份认证方式显得越发重要。

“在网络上，没有人知道你是一只狗，〞在这种情况下，任何基于网络环境下的交往活动都被蒙上了一层技术意义的灰色。

不可防止，所有基于这种网络技术根底之上的经济活动也因此被深深打上了不真实和不被信任的烙印。

随着科技的进步，指纹识别技术已经开始慢慢进入计算机世界中。

目前许多公司和研究机构都在指纹识别技术领域取得了很大突破性进展，推出许多指纹识别与传统IT技术完美结合的应用产品，这些产品已经被越来越多的用户所认可。

对指纹图片进行识别前的预处理工作，希望不吝指正。

关键词：指纹、图像、预处理、指纹识别技术。

AbstractThe fingerprint recognition takes one bioassay technology, has provided for humanity's individual's definition so far most quickly and the credible method.Along with fingerprint recognition popularization, between people's trust cost will reduce greatly, raises the efficiency which the human society moves. Regarding wanted to be engaged in with already was engaged in the network commerce the company saying that the seal bargain person's status was solves the credit problem first step, moreover was most important one step. In the information age, one security convenient status authentication way appears even more important. “in the network, nobody knew that you are a dog,〞in this case, any based on network environment under contact by Mongolia in a technical significance gray. Inevitable, possessed the economic activity therefore deeply has also been gotten based on this kind of networking foundation above not real and not the brand mark which trusted.Along with the technical progress, the fingerprint recognition technology already started to enter in slowly the computer world. At present many companies and the development facility have made the very big breakthrough progress in the fingerprint recognition area of technology, promotes many fingerprint recognitions and the traditional IT technology perfect union application product, these products were already approved by more and more users.Before this system uses Visual the C++ 6.0 for fingerprint pictures to carry on the recognition the pretreatment work, hoped that the liberal with points out mistakes.Key word: Image, pretreatment, fingerprint recognition technology.目录摘要 (I)Abstract............................................................................................................ I I 第1章指纹识别概述 (5)1.1 指纹识别技术 (5)1.1.1 指纹识别的简介 (5)1.1.2 指纹识别的关键技术 (5)1.1.3 指纹识别的研究历程 (5)1.2 预处理技术 (6)指纹识别技术的应用 (6)指纹识别的可靠性 (7)第2章指纹识别系统的需求分析 (9)2.1 指纹识别系统的目标 (9)2.2 指纹识别系统的功能需求 (9)2.2.1 指纹图象的点运算 (9)2.2.2 指纹图像的几何变换 (9)2.2.3 指纹图像的图像增强 (9)2.2.4 指纹图像的形态学变换 (9)2.2.5 指纹图像的图像分割 (10)2.2.6 查看直方图 (10)2.3 指纹识别系统的性能需求 (10)2.3.1 运行平台的低要求 (10)2.3.2 系统的实时性 (10)2.3.3 系统的有效性 (10)2.4 指纹识别系统的结构 (10)2.4.1 指纹识别系统框架图 (10)2.4.2 指纹识别系统模块功能划分 (12)指纹识别模块 (12)2.5 开发工具 (12)第3章指纹识别系统中预处理的设计与实现 (13)3.1 预处理功能模块的设计 (13)3.2 预处理模块的详细设计 (15)3.2.1 点运算模块 (15)3.2.2 几何变换模块 (18)3.2.3 图像增强模块 (22)3.2.4 形态学变换模块 (25)3.2.5 图像分析模块 (26)3.2.6 查看模块 (28)3.3 预处理实验结果与分析 (30)3.3.1 预处理实验结果 (30)3.3.2 预处理结果的分析 (38)第4章系统工程目录说明 (39)4.1 系统工程目录 (39)4.2 系统主要的类 (40)4.2.1 CDlgIntensity类的成员函数与成员数据 (40)4.2.2 CDlgLinerPara类的成员函数与成员数据 (41)4.2.3 CDlgMidFilter类的成员函数与成员数据 (43)4.2.4 CDlgPointStre类的成员函数与成员数据 (44)4.2.5 CDlgPointThre类的成员函数与成员数据 (46)4.2.6 CDlgPointWin类的成员函数与成员数据 (48)4.2.7 CDlgSmooth类的成员函数与成员数据 (49)第5章系统的调试、运行与测试 (52)5.1 程序设计中出现的问题与解决方法 (52)5.1.1 点运算 (52)5.1.2 几何变换 (54)5.1.3 图像增强 (56)5.1.4 形态学变换和图像分析 (57)5.2 系统测试局部结果显示 (59)5.2.1 图像信息载入出错显示： (59)5.2.2 功能处理过程中出错提示： (59)5.2.3 提示用户保存信息显示： (59)5.2.4 主界面显示： (59)第6章结论 (61)参考文献 (62)致谢 (63)附录 (64)第1章指纹识别概述1.1 指纹识别技术指纹识别的简介指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个人身份。

收稿日期：2009-10-13作者简介：耿德英（1968-），女，彝族，教授，主要从事教育学、心理学教学工作。

1引言20世纪60年代，人们开始着手研究利用计算机来处理图形和图像信息。

在这一阶段，由于图像存储成本高、处理设备昂贵、提取的有效图像信息较少，图像处理在当时应用面很狭窄。

如今，随着计算机的普遍使用，人类已经进入了一个高速发展的信息时代，图像处理技术愈来愈成为科学技术各领域中必不可少的手段，在短短50年间就迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科，并取得了巨大的成就。

它的应用领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、公安司法、军事制导和文化艺术等。

其中，指纹识别正是随着数字图像处理和模式识别等学科的发展而逐步形成的一门新兴身份认证技术[1]。

传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。

指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。

本文采用一种基于细节匹配的方法进行图像处理分析，通过具体算法和软件实现，并给出了各步骤的实验结果。

实验表明指纹图像处理效果能有效提取指纹纹线，较好地实现指纹图像预处理的目的，具有一定的实用价值。

2数字图像处理技术在指纹识别中的应用数字图像处理（Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理，指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理，以达到改善图像质量的过程。

在图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。

优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理[2]，有灵活的变通能力。

困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。

从图像采集设备取得的指纹图像由于多种因素影响，最终得到的是一幅含多种不同程度噪声干扰的图像。

摘要随着信息时代的发展, 自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别领域。

本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，并在此基础上重点研究了指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法。

首先，本文系统介绍了指纹识别的研究意义及现状，并对指纹识别原理及实现过程做了系统介绍。

其次，针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别系统的识别率的问题，本文对指纹图像的分割等预处理作了较为深入的研究，采用了均值方差的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法有效地改善了指纹图像的质量。

此外，对指纹图像的细化作了深入的研究，使用的细化模板虽然数量较多，计算时间比较长，但对于像素的处理很到位，使得毛刺比较少，保持原图像的基本结构特性，还最大地保留了细节特征。

仿真结果表明。

最后，研究了指纹识别过程中特征的提取方法，针对细节点提取过程中存在伪特征点的问题，本文采用了一种消除伪特征点的算法。

仿真结果表明，这种算法可以有效的去除伪特征点。

关键词：指纹识别；均值方差；指纹细化；特征提取ABSTRACTWith the developments of the information age, automated fingerprint identification technology has been widely used in public security, customs, banking. This article outlines both the study status and algorithm process of a Automated Fingerprint Recognition System, and on this basis, focuses on the segmentation of fingerprint image and fingerprint image thinning algorithm to do the study.First, the paper describes the research significance of fingerprint recognition and its status. Fingerprint recognition theory and the key steps in the algorithm are introduced in this part .They are also used for programming verification.Secondly, in the fingerprint collection process, there are existences of a large number of low-quality fingerprint images, affecting the identification rate of fingerprint recognition system problems. The paper focuses on fingerprint image segmentation which belongs to pre-research makes a more thorough study, putting forward a fingerprint image segmentation algorithm by used the mean and variance of the image. Calculating the mean and variance of each piece, and then if this result is almost close to 0 that it is regarded as the background. The area variance is not zero will use threshold segmentation algorithm.In addition, the fingerprint image thinning is studied deeply, although the number of templates to use is a lot, calculation time is longer, the deal is in place for the pixels, making relatively few glitches and maintain the basic structural characteristics of the original image, retaining the details of the biggest features too. Of course, given the slow speed of this method, there are still shortcomings of burr can be used for making a great improvement.Finally, the feature extraction method in the fingerprint recognition process is studied. Focus on feature extraction methods for extraction of minutiae feature points exist in pseudo-problem, we propose a pseudo-feature points to eliminate the algorithm. Simulation results show that the algorithm can effectively remove pseudo feature points. Keywords:fingerprint recognition; mean and variance; fingerprint refinement; feature extraction目录摘要Abstract第1章绪论 (1)1.1研究的意义 (1)1.2指纹识别技术 (1)1.2.1 指纹识别技术发展现状 (2)1.2.2 指纹识别技术特点 (3)1.3本论文的工作 (4)第2章指纹图像的分割 (5)2.1 指纹图像分割概述 (5)2.2均值方差法 (6)2.3仿真结果与结论 (7)第3章指纹图像的细化 (9)3.1 指纹图像细化的预处理 (9)3.2 指纹图像细化方法介绍 (9)3.3仿真结果与结论 (11)第4章指纹图像的特征提取 (13)4.1 指纹图像特征提取概述 (13)4.2 特征提取和去伪特征 (14)4.3仿真实验与结论 (15)第5章指纹图像的匹配 (16)5.1 指纹图像匹配方法 (16)5.2 本论文匹配方法介绍 (17)第6章总结和展望 (20)参考文献 (21)致谢 (22)附录 (23)浙江理工大学信息电子学院本科毕业论文(设计)第1章绪论1.1 研究的背景及意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了现在社会的进步和发展。

数字图像处理在指纹识别中的应用【摘要】人体指纹具有两个重要特性：一个人的指纹是终身不变的；两个指纹完全相同的概率极小，可以认为世界上没有两个人会有相同的指纹，随着越来越多的电子设备进入人们日常生活以及互联网的兴起，计算机、ATM、门禁控制、各种智能卡对个人安全，方便的身份识别技术要求越来越高，人们迫切需要有准确、安全、方便的识别技术. 而指纹识别由于具有唯一性、稳定性使得其在安全领域得到了广泛的应用。

【处理步骤】指纹识别最终都归结为在指纹图象上找到并对比指纹特征。

指纹识别的处理系统可由以下构成：（1）指纹图像输入获取指纹图像一般采用两种方式，光学扫描采集和固体传感器采集. 光学扫描采集指纹图像一般采用全反射技术. 当手指放在棱镜上，手指的脊和棱镜相接触而谷不和棱镜接触，激光以一定角度照射棱镜产生全反射，由CCD 阵列接收并获取指纹图像. 固体传感器采集图像时，是利用当手指放在传感器表面，传感器感受接触点并改变电容器的电压从而获取图像.（2）指纹图像增强指纹识别依赖局部脊特征及其关系来确定身份的。

图像增强的目的在于提高可恢复区域的脊信息清晰度同时删除不可恢复区域。

图像的增强采用平滑、锐化、滤波、二值化、细化等数字图像处理方法来进行。

从处理手段来讲，图像增强处理可分为空域法和频率域法两种。

空域法指在图像所在的空间域中直接处理；而频域法指先把图像作傅立叶变换，在频率域中处理后，作傅立叶反变换。

（3）指纹图像特征提取通常指纹特征可以分为两类：细节特征和单独点。

用来匹配指纹图像的点称为细节点，单独点包括中心点和三角点，三角点和中心点之间的距离以及脊线的数目一般认为不会随图像变换、旋转、放大和缩小而改变，因此，往往利用这一特性来减少匹配时数据库的搜索空间。

特征提取的结果一般保存为特征模板，它包括脊终点或分叉类型、位置坐标以及该特征的方向。

（4）指纹图像匹配指纹图像匹配就是对两个输入指纹的特征集合（模板）判断是否属于同一指纹。

xx大学厦门工学院本科生毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的指纹识别系统姓名： xx学号：系别：电子信息系专业：通信工程年级：级指导教师： xxx2015 年 4 月 7 日xx大学厦门工学院毕业设计（论文）独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。

文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。

特此声明。

论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解xx大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。

保密的论文在解密后应遵守此规定。

论文作者签名：指导教师签名：日期：基于MATLAB的指纹识别系统摘要随着科技的不断发展，基于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别系统开发具有很高的可行性和实用性，使得它成为目前世界上最流行、也是最可靠的个人身份认证技术之一。

本文主要介绍了指纹识别技术的发展和世界上指纹识别系统的研究应用现状，分别阐述了指纹系统的必要性和意义。

以数字图像处理伟基础，分别研究了指纹识别的原理和方法，将Matlab作为仿真工具。

本文主要通过Matlab对指纹图像进行三方面的处理，分别是：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配。

图像预处理主要包括四个步骤：图像分割、二值化、细化。

对指纹预处理的主要原因是，可以去除原图像的冗余部分，以便后续的识别系统进行识别；指纹特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；指纹特征匹配是通过两个指纹的图像进行特征点比较，来确定是否是统一手指的指纹图。

本文中有给出相应模块的Matlab程序及处理的结果。

通过实验结果可得，用Matlab 来实现指纹识别系统的设计是可行的。

关键词：Matlab，指纹识别，特征提取，特征匹配xx大学厦门工学院毕业设计（论文）Design and Implement of Web Chat System Base on AjaxAbstractWith the development of science and technology,Based on the fingerprint has universality, uniqueness and invariance, as well as the development of fingerprint identification system has feasibility and practicability is very high, making it one of the most popular personal identity authentication technology, the world is the most reliable at present.This paper mainly introduces the present situation of research and application of fingerprint identification technology and the development of the fingerprint identification system, illustrates the necessity and significance of fingerprint system. Based on digital image processing of Wei, the principle and method of fingerprint recognition are studied, the Matlab as a simulation tool.This paper mainly through the Matlab process, the three aspects of the fingerprint image, respectively is: image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint. Image preprocessing includes four steps: image segmentation, binarization, thinning two. The main reason for the fingerprint image preprocessing is to remove redundant parts of the original image, so that the recognition system for the follow-up identification; fingerprint feature extraction is to extract the fingerprint image thinning after endpoint and bifurcation point; fingerprint feature matching is carried out by comparing the image feature points of two fingerprints, to determine whether the fingerprint map integration finger.Matlab program and gives the corresponding module of the result in this paper. Through the experiment we can see the results, using Matlab to achieve the design of fingerprint identification system is feasible.Key Words: Matlab, Fingerprint identification,Feature extraction,Feature matching目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章 Web版聊天系统的设计 (4)2.1 功能设计 (4)2.2 概要设计 (4)2.3详细设计 (10)2.3.1用户界面逻辑设计.............................. 错误!未定义书签。

数字图像处理在指纹识别技术中的应用电信072班镇振 0703091066摘要20世纪60年代，人们开始着手研究利用计算机来处理图形和图像信息。

在这一阶段，由于图像存储成本高、处理设备昂贵、提取的有效图像信息较少，图像处理在当时应用面很狭窄。

如今，随着计算机的普遍使用，人类已经进入了一个高速发展的信息时代，图像处理技术愈来愈成为科学技术各领域中必不可少的手段，在短短50年间就迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科，并取得了巨大的成就。

它的应用领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、公安司法、军事制导和文化艺术等。

其中，指纹识别正是随着数字图像处理和模式识别等学科的发展而逐步形成的一门新兴身份认证技术。

传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。

指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。

关键词：数字图像处理指纹识别一、指纹识别技术概述1.1 概述生物识别技术（Biometric Identification Technology）是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。

由于每个人的生物特征都有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全，可靠，准确。

常见的生物识别技术主要有指纹、脸形、虹膜、视网膜、手写体、声音、掌纹、手形和脸部热谱图9种，指纹识别是生物识别技术的一种。

迄今为止，最为人们所关注、最为成熟的生物识别技术就是指纹识别。

1.2 指纹识别系统分类自动指纹识别系统的工作模式可以分为2类：验证模式（verification）和辨识模式（identification）。

验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对（one to one matching），来确认身份的过程。

基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现指纹识别技术是一种广泛应用于安全领域的生物特征识别技术。

基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现能够提高现有的指纹识别系统的准确性和效率。

本文将介绍指纹识别系统的设计原理、流程和关键技术，并探讨如何基于图像处理技术来优化指纹识别系统。

一、设计原理指纹识别系统的设计原理是通过采集和比对指纹图像来实现身份认证。

其基本思想是每个人的指纹都是独一无二的，可以通过比对指纹的纹路和特征点来判断是否为同一人的指纹。

指纹的纹路包括了脊线和细节等特征，而特征点则是指纹上的明显特征，如起始点、分叉点和终止点等。

二、设计流程基于图像处理技术的指纹识别系统的设计流程可以分为指纹图像采集、预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。

1. 指纹图像采集指纹图像采集是指使用指纹采集设备（如指纹识别仪）将被识别者的指纹图像获取到电子形式，以供后续处理。

在指纹图像的采集过程中，需要保证采集设备的清洁和被采集者的手指质量，以提高采集质量。

2. 预处理预处理阶段的目标是将采集到的指纹图像进行增强和去噪，以提高图像的质量。

常见的预处理操作包括图像平滑、直方图均衡化和滤波处理等。

通过预处理，可以去除指纹图像中的噪声和不必要的细节，从而提高后续处理的效果。

3. 特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出有意义的特征信息，以建立用于比对的模型。

常用的特征提取方法有方向图提取、细节提取和纹线特征提取等。

这些特征提取方法可以将指纹图像转化为一系列数字特征，用于建立指纹模板。

4. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。

特征匹配算法可以使用相似度比较算法，比如欧氏距离算法和余弦相似度算法等。

在特征匹配过程中，需要设定一个匹配阈值，用于判断是否是同一指纹。

三、关键技术基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现需要掌握一些关键技术。

1. 指纹图像的增强与去噪技术指纹图像的增强与去噪技术可以提高图像的质量。

基于图像处理的指纹识别系统设计指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于安全验证和身份识别等领域。

随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的指纹识别系统成为了一种有效的识别方法。

本文将详细介绍基于图像处理的指纹识别系统的设计原理和关键技术。

一、引言指纹是人体表面的一种特殊图案，具有独特性和不可伪造性，因此成为一种理想的生物特征用于身份识别。

而基于图像处理的指纹识别系统通过采集、提取和匹配指纹图像来实现指纹识别功能。

该系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配四个模块。

二、图像采集图像采集是指通过特定的设备获取指纹图像。

目前常用的指纹图像采集设备有光学传感器和电容传感器。

光学传感器通过对指纹的照相成像来获取图像，而电容传感器则通过感应指纹上细微的电容变化来采集图像。

无论采用哪种设备，图像采集过程中都需要解决指纹图像的清晰度和噪声问题，以获得高质量的指纹图像。

三、图像预处理图像预处理是指对采集到的指纹图像进行一系列的处理，以便提取更加有效的特征信息。

常见的图像预处理方法包括图像增强、降噪和图像分割等。

图像增强技术用于增强指纹图像的对比度和边缘信息，使得指纹纹线更加清晰可见。

降噪技术主要用于去除指纹图像中的噪声，提高指纹识别的准确性。

图像分割技术则是将指纹图像划分为特征区域和背景区域，以便更好地提取指纹的纹线信息。

四、特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出用于身份识别的关键特征。

常用的特征提取方法包括方向特征和纹线特征。

方向特征主要通过计算指纹图像中指纹纹线的方向，以建立指纹的全局特征模型。

而纹线特征则是通过提取指纹图像中的纹线形状和纹线间距等局部特征来进行识别。

这些特征提取方法需要结合数学算法和图像处理技术，以实现对指纹纹线的准确提取。

五、匹配匹配是指将预处理和特征提取后得到的指纹特征与已注册的指纹特征进行比对，以实现指纹的认证和识别。

在匹配过程中，需要采用一种度量方法来计算两个指纹特征之间的相似性或差异性。

基于图像处理技术的指纹识别系统设计与优化指纹识别技术是一种广泛应用于安全领域的生物特征识别技术。

它基于人类指纹的独特性，通过图像处理和模式识别算法，将指纹图像转化为可供分析和比对的特征向量，实现对个体身份的准确识别。

本文将介绍基于图像处理技术的指纹识别系统的设计与优化方法。

一、系统设计1. 数据采集指纹识别系统的第一步是数据采集，即获取个体的指纹图像。

常用的指纹采集设备有光学指纹扫描器和压电指纹扫描器。

光学指纹扫描器通过光学传感器采集指纹图像，而压电指纹扫描器则通过电容传感器采集指纹图像。

数据采集时应保证图像质量良好，以提高后续图像处理和特征提取的准确性。

2. 图像预处理图像预处理是指对采集到的指纹图像进行去噪、增强和归一化等处理，以改善图像质量和减少后续处理的计算量。

常用的图像预处理方法包括均值滤波、中值滤波、直方图均衡化和尺度变换等。

这些预处理方法可以使得指纹图像更加清晰、具有更好的对比度和一致的尺寸。

3. 特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出一组能够唯一表示指纹的特征向量。

常用的特征提取方法有细节特征提取和方向特征提取。

细节特征提取主要通过局部模式描述符（Local Binary Patterns，LBP）算法来提取指纹的纹线纹脊特征。

方向特征提取则通过方向滤波器来提取指纹图像的纹线走势。

4. 特征匹配特征匹配是指将待识别指纹的特征向量与系统中已有的特征向量进行比对，找到最佳匹配的指纹样本。

常用的特征匹配方法有欧氏距离、曼哈顿距离和相关系数等。

其中，相关系数是一种常用的匹配方法，它利用特征向量之间的相似度来判断指纹是否匹配。

二、系统优化1. 算法优化为了提高指纹识别系统的准确度和效率，需对图像处理和特征提取算法进行优化。

针对图像预处理，可以尝试灰度拉伸、自适应直方图均衡化和非局部均值滤波等高级方法，以提高图像质量。

对于特征提取，可以考虑使用更复杂的纹理特征提取算法，如Gabor滤波器和局部二值模式等。

基于图像处理的指纹识别技术研究与应用指纹识别技术是一种基于生物特征的识别方法，已经在各个领域得到广泛的应用。

其中，基于图像处理的指纹识别技术是指通过数字图像处理和特征提取来实现指纹识别的一种方法。

本文将对基于图像处理的指纹识别技术的研究与应用进行探讨。

首先，我们来了解一下指纹识别的基本原理。

每个人的指纹图案是独一无二的，由脊线和脊间区域组成。

在进行指纹识别时，首先需要对指纹图像进行采集。

常见的指纹采集设备包括传统的指纹扫描仪和现代的光学指纹传感器等。

然后，通过对采集的指纹图像进行预处理和增强处理，去除噪声和模糊等因素，得到高质量的指纹图像。

接下来，利用图像处理算法提取指纹图像中的特征点，一般常用的方法有细节点检测、方向场估计和特征描述等。

最后，通过比对提取到的特征点与已有的指纹库中的特征点进行匹配，确定指纹的身份。

基于图像处理的指纹识别技术的研究与应用主要包括以下几个方面：一、图像增强与预处理：为了提高指纹图像的质量，首先需要对其进行增强和预处理。

图像增强的目的是去噪、增强图像的对比度和细节等，常用的方法有直方图均衡化、滤波等。

同时，预处理也包括对指纹图像的归一化和分割，使其适应后续的图像处理算法。

二、特征提取与表示：特征提取是指从指纹图像中提取出具有识别性的特征点。

常用的特征点包括细节点、细节方向等。

特征点的提取需要考虑到稳定性、可重复性以及抗干扰性等因素。

特征点的表示一般使用描述符来表示，如方向直方图、Gabor滤波器等。

三、特征匹配与分类：特征匹配是指将提取到的特征点与已有的指纹库中的特征点进行比对，以确定指纹的身份。

常见的特征匹配算法有最近邻算法、支持向量机等。

而分类器的选择则需要综合考虑识别速度和准确率等指标。

四、鲁棒性与安全性：在指纹识别的研究与应用中，鲁棒性和安全性是非常重要的问题。

鲁棒性是指指纹识别系统对外界干扰和攻击的稳定性。

安全性是指防止指纹数据被非法获取和篡改。

为了保证系统的鲁棒性和安全性，一方面需要对数据进行加密和保护，另一方面需要对系统进行漏洞和攻击的分析与防范。

基于飞思卡尔X128的指纹采集识别系统目录1、摘要…………………………………………………………………。

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12、方案论证 (2)3、方案说明………..。

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24、硬件方案设计………………………………………………………….。

.. 35、软件方案设计..................................................................。

(5)6、调试 (12)7、技术小结（结束语)…………………………………………………。

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138、参考文献 (14)9、附录(源程序代码、电路图等）…………………………………………...。

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15摘要人的指纹具备唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点，使得指纹识别很早就成为身份识别中的一种技术手段。

随着科学技术的发展，指纹识别已经成为目前最为实用、应用最为广泛的生物识别技术，指纹识别技术已经在金融、医疗、公安、门禁系统等领域得到了广泛的应用.人们注意到，指纹在图案、断点和交叉点上是唯一的。

根据这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来。

这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术,指纹识别是生物识别技术的一种.本文所设计的指纹识别系统由指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配、特征数据库等几部分组成。

由于指纹采集模块较贵,此处采用美国AuthenTec公司的AF—S2指纹传感器,首先由指纹采集设备采集到指纹图像并用16位的飞思卡尔X128单片机进行图像处理，转化为数字图像,然后对指纹数字图像进行预处理,再通过图像增强、分割、平滑、细化等处理过程得到便于指纹特征提取的数字图像.最后将提取到的特征与特征数据库中的特征数据进行匹配，并将识别结果送入STC89C52单片机中进行显示。

关键字指纹采集，AF-S2指纹传感器，图像处理，STC89C52单片机1方案论证指纹识别技术相对于其他识别方法有许多独到之处，具有很高的实用性和可行性。

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、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，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。

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。

实验证明，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。

关键字:指纹图像预处理、二值化、对比度、特征点提取1.1指纹及其识别指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。

指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。

是人类进化过程式中自然形成的。

目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二[1]。

由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索[2]，使得指纹识别技术得到了飞快的发展。

现今鉴别指纹方法已经电脑化，使鉴别程序更快更准。

指纹识别技术源于19世纪初，科学家依靠指纹纹脊式样的唯一性和式样终生不改变的特性[7]，把某个人同他的指纹对应起来，通过采集他的指纹并与预先保存的指纹进行比较来验证其真实身份。

随着现代科技的不断进步与广泛应用，可靠高效的个人身份识别变得越来越需要，每个人的指纹具有惟一性，终身不变，难以伪造，因此指纹识别是替代传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法[1]。

指纹图像本身的信息量和数据量是很大的因此直接基于指纹图象的匹配识别是不可取的，而要采用专门高教的指纹识别与处理方法。

指纹识别的一般过程是指纹图象预处理、指纹特征提取和特征匹配。

摘要随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。

尤其是计算机识别技术，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。

本系统使用摄像头对图像进行采集图像，~，对采集图像进行图像分割，得到二值化图像，然后通过轮廓跟踪获得图形轮廓信息，最后使用基于轮廓跟踪的图像辨别算法在空域上辨别三角形、矩形、圆形，并在特定的区域上显示相应信息。

关键词：图形辨别角度判别轮廓跟踪ABSTRACTWith the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image processing technology have been widely applied in many fields,Such as image recognition,image retrieval,and image industrial computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.Graphic distinguish is an important branch of image recognition,graphic distinguish means graphic images by using a specific algorithm,to identify the graphics,for example, identify the triangle, rectangle, round, hexagon and so on. The system uses the image capture camera images from the cameras capture images, and the camerra to the in the image in range of the ~ is Process the collected image, get the binary image, and then contour tracking access to graphics, the outlines of the final image-based contour tracking algorithm to identify the airspace on the identification triangle, rectangle, circle, and in particular to display the corresponding region information.Key words:graphic distinguish angle judgement contour tracking第一章绪论1.1研究内容图形辨别是图像识别技术中一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。