第10章 指纹图像细节特征提取与MATLAB实现

Matlab中的图像特征提取方法引言：图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究课题，它能够从图像中提取到有用的信息，为后续的图像处理和分析任务提供基础和支持。

而Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的工具包和函数库，为图像特征提取提供了方便和快捷的实现途径。

本文将介绍几种常用的Matlab图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征。

一、颜色特征提取方法颜色是图像中最明显和直观的特征之一，在图像分类、目标检测等应用中具有重要的作用。

Matlab提供了很多用于颜色特征提取的函数，如rgb2hsv、rgb2gray 和histogram等。

其中，rgb2hsv函数能够将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，通过调整h、s、v三个分量可以提取不同的颜色特征。

而rgb2gray函数则能够将RGB图像转换为灰度图像，提取图像的亮度特征。

histogram函数可以统计图像各个像素值的频数，从而得到图像的直方图表示。

二、纹理特征提取方法纹理是图像中由上下左右相邻像素之间的灰度差异造成的视觉效果，对于图像的表达和分析具有重要意义。

Matlab提供了一些常用的纹理特征提取函数，如graycomatrix和glcmprops。

graycomatrix函数可以计算灰度共生矩阵，通过统计不同灰度值相邻像素之间的出现频率来描述纹理信息。

而glcmprops函数能够计算灰度共生矩阵的统计特征，如对比度、均匀性和能量等，从而得到更全面和准确的纹理特征描述。

三、形状特征提取方法形状是物体以及图像中的基本外形特征，它对于目标分类和图像分析具有重要的作用。

Matlab提供了多种形状特征提取函数，如regionprops和boundary。

regionprops函数可以计算图像中各个连通区域的面积、周长、中心位置等基本形状特征。

boundary函数能够提取图像边界的像素坐标，通过对坐标进行拟合和分析可以得到更复杂和准确的形状特征。

Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍引言近年来，数字图像处理在计算机视觉、医学图像分析和模式识别等领域中得到了广泛应用。

而Matlab作为一种强大的数值计算和图像处理工具，提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行图像的分析与特征提取。

本文将介绍Matlab中常用的图像分析与特征提取方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、图像分析方法1.图像增强技术图像增强是指对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的调整，以提高图像的质量和可视性。

Matlab中提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对数变换、伽马变换等。

这些函数可以根据图像的特点和需求，调整图像的灰度分布，增强图像的细节和对比度，使图像更加清晰和易于分析。

2.边缘检测技术边缘检测是图像分析的重要步骤，用于发现图像中物体的边界。

Matlab中提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny等。

这些算法基于不同的原理和计算方法，能够有效地提取图像中的边缘信息。

用户可以根据不同的应用场景选择适合的边缘检测算法，并调整参数以达到最佳的检测效果。

3.目标检测技术目标检测是指在图像中自动地识别和定位特定的目标。

Matlab中提供了多种目标检测算法，如Haar特征、HOG特征、SURF特征等。

这些算法基于不同的特征描述子和分类器，能够在图像中检测出感兴趣的目标。

用户可以根据需要提供训练样本并调整参数，训练自己的目标检测器。

二、特征提取方法1.颜色特征提取颜色是图像中重要的信息特征之一，能够用于图像分类、目标检测等任务。

Matlab中提供了多种颜色特征提取方法，如RGB颜色直方图、HSV颜色直方图、颜色矩等。

这些方法能够对图像中的颜色进行分析和描述，提取出图像的颜色特征，为后续的任务提供有价值的信息。

2.纹理特征提取纹理是指图像中的重复或规则的局部结构。

纹理特征提取能够有效地描述图像的纹理信息，用以区分不同的物体或场景。

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）clc;clear;Im1 = double(imread('lena.TIF')); %读取背景图片Im2 = double(imread('lena.TIF'); %读取当前图片[X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值DIma = zeros(X,Y);for i = 1:Xfor j = 1:YDIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值endendfigure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像title('DIma')med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差T = mean(med + 3*1.4826*mad) %初始阈值Th =5*T; %调整阈值BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理figure,imshow(BW)%se = strel('disk',2); %膨胀处理%BW = imopen(BW,se);%figure,imshow(BW)%title('BW')[XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]); set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]);hei = max(XX)-min(XX); %边框高度mark = min(YY)+1;while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘left = 0;right = 0;for j = mark:max(YY)-1ynum = 0;for i = min(XX)+1 : max(XX)-1if BW(i,j) == 0;ynum = ynum + 1;endendif ynum > 0.1*hei %如果该列上像素点个数大于边框高度的某个阈值left = j %认为找到了左边界mark = j;breakendendif left~= 0 %如果找到了左边界for j = left+1 : max(YY)-1 %则从左边界到边框右边界寻找人体右边界ynum = 0;for i = min(XX)+1 : max(XX)-1if BW(i,j) == 0;ynum = ynum + 1;endendif ynum < 0.1*hei %如果该列上像素点个数小于边框高度的某个阈值right= j %认为找到了左边界mark = j;breakendendif left~=right %如果左右边界值不相等，即同时找到了左右边界，继续以左右边界为界寻找上下边界[top,bottom] = Find_edge(BW,min(XX)+1,max(XX),left,right,0.1);handle = rectangle('Position',[left,top,right-left,bottom-top]);set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); %显示图像中人体有效边界endendmark = mark + 1;end % while。

本科毕业论文（设计）论文题目：基于MATLAB的指纹识别系统的设计与实现姓名：学号：班级：年级：专业：学院：指导教师：完成时间：作者声明本毕业论文（设计）是在导师的指导下由本人独立撰写完成的，没有剽窃、抄袭、造假等违反道德、学术规范和其他侵权行为。

对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

因本毕业论文（设计）引起的法律结果完全由本人承担。

毕业论文（设计）成果归武昌工学院所有。

特此声明。

作者专业：作者学号：作者签名：年月日基于MATLAB的指纹识别系统的设计与实现XXXThe design and implementation of fingerprint identification system based onMATLABX, X2017年02 月26日摘要本文系统地介绍了指纹识别技术的发展和国内外研究应用现状，阐述了建立指纹识别系统的必要性和意义。

以数字图像处理为基础，研究指纹识别的原理和方法，重点分析基于神经网络指纹识别算法、滤波特征和不变矩指纹识别算法和指纹匹配算法，将matlab作为仿真工具，针对已有的三种指纹识别算法进行编程识别；并通过实验论证各种算法的优缺点。

关键词：指纹识别；算法；Matlab仿真AbstractThis paper systematically introduces the development of fingerprint recognition technology application status at home and abroad, establishing a fingerprint identification system described the necessity and significance. Based on digital image processing to study the principles and methods of fingerprint identification, the focus of fingerprint recognition algorithm based on neural network, filter and moment invariant fingerprint recognition algorithm and fingerprint matching algorithm, matlab as a simulation tool for the existing three Fingerprint recognition algorithm programming; and various algorithms through experiments demonstrate the advantages and disadvantages.Keywords: fingerprint identification; Algorithm; Matlab simulation目录摘要 ................................................................................................................... I Abstract.. (2)1 绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2指纹识别技术的发展和研究现状 (5)1.3 指纹识别研究的目的和意义 (6)2 指纹识别的理论和方法 (8)2.1指纹识别的基本原理 (8)2.2指纹识别系统工作流程 (8)2.3指纹识别技术的方法 (10)3 matlab仿真实验结果与分析 (16)3.1 算法matlab仿真结果 (16)3.2 结果分析 (17)结论 (18)致谢 (19)主要参考文献 (20)附录 (21)1 绪论1.1 引言随着网络信息化时代的快速发展，个人身份的数字化和隐性化水平也得到了提高。

基于MATLAB图像处理的指纹特征点提取[权威资料] 基于MATLAB图像处理的指纹特征点提取摘要:伴随着信息科学技术飞速发展的步伐，非常多的系统更加关注安全的问题，因此，可靠的、安全的身份识别技术成为了众多系统安全应用的首选。

指纹图像特征提取作为指纹识别领域非常重要的研究部分，自然而然的引起了广大学者的关注。

本课题研究的主要内容便是指纹图像特征点提取以及伪特征点的剔除。

关键词:MATLAB;特征点;指纹识别;分叉点TP391.41随着科学技术以及社会的不断进步，基于口令、信物、数字等的传统的安全认证模式正在变得越来越脆弱[1]，现代化的安全系统必须寻求全新的安全认证方法才能满足现代化的社会需求。

指纹识别技术是到目前为止应用最为广泛的个人身份认证技术，指纹所具备的稳定性以及唯一性更加的确定了指纹识别技术的应用地位，在计算机不断进步的同时，指纹识别技术以及算法也在不断的提升，甚至指纹传感器的性能也得到了大幅度的提升，所以，较高质量的指纹图像信息采集技术成为了安防领域以及身份认证领域研究的重点课题。

1 指纹图像特征1.1 指纹图像全局特征指纹的全局特征通常指的是常人通过肉眼就可以辨认出的特征，全局特征的基本纹路图案通常分为三种:环型(loop)，弓型(arch)以及螺旋型(whorl)[2]，这三个指纹图案是其余的指纹图案的基础，但是三种类型的分类相对比较粗略，并不能完全比对出采集到的指纹图像，但是对指纹进行分类却能够为指纹图案的比对查询提供方便。

通常情况下，指纹图像中的用于描述全局特征的区域称之为模式区，即通过指纹图像的模式区便可以将指纹图像进行分类划分，有的指纹算法提取的只是模式区的指纹数据，而有的指纹算法则仅仅提取模式区的一部分指纹数据。

指纹图像的核心点具体指的是指纹图像纹路的渐进中心，这个点的数据信息非常重要，通常被用作读取指纹时以及比对指纹时候的参考点，指纹图像的核心点被很多的指纹识别算法采用，但是局限是仅仅能够识别具备核心点的指纹图像。

图形图像处理课程大作业姓名：班级：学号：目录问题描述 (2)摘要 (3)正文 (3)1、指纹细节特征提取 (4)2、指纹图像的预处理..................................错误！未定义书签。

3、指纹图像的特征提取..............................错误！未定义书签。

4、指纹特征的去伪 (6)5、指纹特征提取和识别MATLAB实现 (7)总结 (9)附录： (9)Matlab图形界面操作------指纹图像细节特征提取问题描述期末运用学习的matlab知识对指纹图像进行细节特征提取，实现如下功能。

●实现指纹图像的细化。

●实现指纹图像的特征点提取。

●实现特征图像的细化去伪。

●编写代码实现上述功能。

摘要：本次任务旨在完成对指纹图像的细化、去伪和特征点的提取。

采用了8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取。

用matlab 软件实现功能。

正文1、指纹细节特征提取对于一幅指纹的原始图像，为了使后续特征提取的操作能够正常有效的进行，必须对原始指纹图像进行一定的处理，即对原始图像进行预处理，预处理后对图像进行特征提取，包括端点和分叉点。

最后对图像进行指纹特征去伪。

2、指纹图像的预处理指纹图像的预处理一般包括二值化和细化处理过程（1）二值化所谓二值化就是将灰度图像转化为灰度值为0、1组成的黑白图像，0为背景灰度，1为纹线点灰度，它是指纹图像处理中重要的一步。

由于指纹图像的方向特征、细节点位置等特征的提取以及匹配都跟像素点灰度值的多少没关系，只跟指纹图像的脊线的形状、走向有关系，因此二值化处理不会丢失指纹图像的特征信息，另外二值化还可以方便图像信息的存储，节约存储空间，并且方便了后续的计算处理。

常用的二值化方法有：固定阀值法、局部自适应阀值法等。

（2）细化细化是图象分析、信息压缩、特征提取、模式识别常用的基本技术。

它是在不改变图像像素的拓扑关系的条件下，连续擦除图像边缘像素，使纹线最终成为一个像素宽。

MATLAB中的图像特征提取技巧图像特征提取是图像处理和计算机视觉领域中的重要任务之一。

在MATLAB 中，有许多强大的工具和算法可用于提取图像中的特征，从而实现图像分类、目标检测和图像分割等应用。

本文将介绍一些MATLAB中常用的图像特征提取技巧。

一、颜色特征提取在图像中，颜色可以是一个重要的特征。

MATLAB提供了许多函数来提取图像中的颜色特征。

例如，可以使用rgb2hsv函数将彩色图像转换为HSV色彩空间，然后提取H、S、V三个通道的直方图作为颜色特征。

另外，还可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度直方图作为颜色特征。

二、纹理特征提取纹理是一个描述图像表面细节的特征。

MATLAB中有多种方法可用于提取图像的纹理特征。

例如，可以使用graycomatrix函数计算灰度共生矩阵，然后利用该矩阵计算纹理特征，如能量、对比度和相关性等。

此外，还可以使用纹理滤波器，例如Gabor滤波器来提取图像的纹理特征。

三、形状特征提取形状是描述物体外观的特征之一。

在MATLAB中，可以使用多种方法来提取图像的形状特征。

例如，可以使用边缘检测算法，如Canny边缘检测算法或Sobel边缘检测算法来提取图像的边缘信息。

此外，还可以使用形状描述子，例如Hu矩或Zernike矩等来描述物体的形状特征。

四、局部特征提取局部特征是指图像中的一小部分区域的特征。

在MATLAB中，可以使用SIFT （尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等算法来提取图像的局部特征。

这些算法能够在尺度、旋转和光照变化的情况下提取出具有鲁棒性的特征点。

五、深度学习特征提取近年来，深度学习在图像处理和计算机视觉中取得了巨大的成功。

在MATLAB中，可以使用深度学习工具箱来进行图像特征提取。

例如，可以使用预训练的深度神经网络模型（如AlexNet、VGGNet和ResNet等）来提取图像的特征。

这些模型通过在大规模图像数据上进行训练，能够学习到丰富的图像特征表示。

摘要随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能适应现代安全系统的需要，因而人们需要研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全系统。

指纹识别技术就是在这种背景下产生的，它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性，目前已经成为国内外研究的热点。

指纹识别大体分为三个步骤：预处理、特征提取和特征匹配。

本文集中于研究特征提取部分，并针对特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化，其主要内容如下：在特征提取方面，本论文采用了一种8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取；在剔除伪特征点时，先进行去边缘处理，再根据不同类型伪特征点的特征，采用相应剔除算法。

实验表明，以上算法具有较小的运算量和较高的准确性。

上述算法在本文中均用Matlab实现，取得了较好的效果，为后续的特征匹配工作打下了良好的基础。

关键字：指纹特征提取，去除伪特征，算法仿真Matlab-based fingerprint image feature extractionAbstractWith the development of society, the traditional safety system based on keepsake and password has been weaker, Which can not meet the requirement of modern safety system. In this case, the need of a more reliable safety system with higher anti-fake performance prompts the appearance of fingerprint identification technique. This technique, with a higher safety and reliable performance, can improve the reliability of identity resolution in virtue of human body’s physiological feature, and it has been a research focus these days.Fingerprint identification falls into three parts, they are pretreatment, feature extraction, and characteristic matching. The thesis mainly focus feature extraction, it optimized and innovated some key algorithms of this parts, which can be described as follows: in the feature extraction part, the thesis used a eight-neighborhood coding ridge tracing algorithm, removing some templates of consecutive points and bifurcate points which have been optimized and removed in the thinning algorithm, and finally marking terminate points as well as bifurcate Points to execute feature extraction. Experiment result indicated that such new algorithm has a less operation but with a higher accuracy. All the algorithms introduced above have been implemented on Matlab, and result proved an adaptive good effect, which facilitates the next characteristic matching process.Key words:Feature extraction, Removing of false characteristic points, Algorithm simulate目录1绪论 (1)1.1引言 (1)1.2 生物识别技术简介 (1)1.3指纹识别技术 (2)1.3.1指纹识别简介 (2)1.3.2指纹识别原理 (3)1.3.3指纹识别的发展 (3)1.3.4指纹识别的优缺点 (5)1.3.5指纹识别系统 (5)1.4指纹图像特征提取 (6)1.5主要内容和结构安排 (7)1.5.1主要内容 (7)1.5.2结构安排 (7)2指纹图像的预处理 (9)2.1归一化 (9)2.2图像增强 (9)2.3二值化 (10)2.4细化 (11)2.5本章小结 (12)3指纹图像特征的提取 (13)3.1指纹图像的特征 (13)3.1.1全局特征 (13)3.1.2局部特征 (13)3.2指纹图像特征点的提取 (14)3.2.1直接灰度图像法 (15)3.2.2基于细化图像的模板匹配法 (16)3.2.3算法比较 (1)3.3伪特征点的滤除 (18)3.3.1伪特征点分类及特点 (18)3.3.2伪特征点的剔除算法 (19)3.4特征提取算法Matlab算法仿真 (21)3.5本章小结 (24)4总结与展望 (25)4.1总结 (25)4.2展望 (25)致谢 (26)参考文献 (27)附录A 主程序 (30)附录B 提取特征点程序 (31)附录C 剔除伪特征点程序 (33)1绪论1.1引言随着社会经济的发展，人们的工作生活越来越依赖现代信息技术和网络技术，越来越多的场合，小到个人的虚拟账户密码，大到一个公司甚至是国家机密都需要对使用者、来访者进行身份识别，从而达到对自身的信息、资料以及财产进行可控制的保护，努力避免被不法分子非法入侵或者占有。

MATLAB中的图像特征提取与描述方法图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中一项重要的任务。

它的目标是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测、图像匹配以及其他一系列图像相关的任务。

而在MATLAB中，有许多强大的工具和函数可用于实现图像特征提取。

在开始介绍MATLAB中的图像特征提取方法之前，我们先来了解一下图像特征是什么。

图像特征通常指的是图像中的可测量、可辨识的局部结构或模式。

这些特征可以是用于描述颜色、纹理、形状、边缘等图像的任何方面。

通过提取这些特征，我们可以将一个复杂的图像数据转化为一组具有代表性的向量或特征描述子，从而实现图像的定量化和比较。

在MATLAB中，图像特征提取的方法主要可以分为两类：基于像素级操作的方法和基于区域级操作的方法。

基于像素级操作的方法主要是通过处理像素的强度值或颜色值来提取特征，例如灰度直方图、颜色直方图、边缘信息等。

而基于区域级操作的方法则是通过将图像划分为小的区域，然后针对每个区域提取特征，例如纹理特征、形状特征等。

在实际应用中，常用的图像特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和尺度不变特征变换（SIFT）等。

这些方法都有其独特的特点和适用场景。

灰度共生矩阵（GLCM）是用于描述图像纹理特征的一种方法。

它通过考察图像中相邻像素的灰度值关系，计算得到一组统计特征，如能量、对比度、相关性和熵等。

这些特征可以用于图像分类和纹理分割等任务。

方向梯度直方图（HOG）是一种用于描述图像边缘特征的方法。

它通过计算图像每个像素点的梯度向量，并统计不同方向上的梯度强度，构成一个直方图。

这个直方图可以用于目标检测和行人识别等应用。

局部二值模式（LBP）是一种用于描述图像纹理特征的方法。

它通过将图像中的每个像素点与其周围像素点进行比较，并将比较结果编码为二进制数。

然后统计这些二进制数的分布情况，得到一个特征向量。