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数字图像处理在指纹识别中的应用摘要指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。
随着光学技术、化工技术、纳米技术等多种学科的快速发展．指纹显现和提取技术取得了较快的控展。
但有不少显现或提取得到的指纹效果较差，不易分辨指纹纹线与客体背景主间的差异或指纹纹线成像模糊等，主要表现为指纹纹统与客体背景的反差较弱。
指纹纹线受客体背景的干扰、两枚或多枚指纹相互重叠干扰、弯曲表面客体上的指数威像问题等。
但由于存在指纹图像的噪声和皮肤弹性等因素影响，指纹识别一直存在识别率不高、运算速度较慢的问题。
这时可利用数字图像处理技术对不易辨识的指纹进行增强处理．便于后续的指纹识别鉴定。
本文总结了基于小波变换的数字图像处理在指纹图像增强、指纹图像二值化、指纹图像压缩编码、指纹图像细化、指纹图像特征提取等方向的各种算法及技术。
另外本文还给出了基于matlab软件的指纹自动识别系统实现。
在指纹图像的预处理中，首先进行分块归一化，为后续处理提供统一的规格图像；在求方向图中，用沿着某个方向的灰度方差代替Metre方法中的灰度变化，相当于在求点方向图之前先进行了一次均滤波操作，这样得到的方向图更有鲁棒性；在二值化中，阀值的选取引入最大熵的概念，使图像具有抗噪性。
但对于部分噪声严重的指纹图像仍然无法识别，另外，算法的运行效率还有待提高。
在指纹图像的降噪中：应用中值滤波与小波包变换相结合去除图像随机噪。
关键词：数字图像，指纹处理，小波变换，matlab，指纹识别系统研究注：本设计（论文）题目来源于教师的国家级（或部级、省级、厅级、市级、校级、企业）科研项目，项目编号为：。
AbstractFingerprint is unique and stability, and therefore are used as main basis of personal identity. With the rapid development of optical technology, chemical technology, nanotechnology and other disciplines. Fingerprint and extraction technology has made rapid development. But many poor fingerprint effect appeared or extract, is not easy to distinguish the difference between background and object of the main ridge or fingerprint image blur, mainly for the contrast fingerprint system and object background of the weak. Interference, fingerprint by object background two or more fingerprints overlap interference, index Wei curved surface objects like problem etc.. But because of the existence of the fingerprint image noise and the elasticity of the skin and other factors, the fingerprint recognition has been the recognition rate is not high, the low speed problem. Then the difficult identification of fingerprint enhancement processing by using digital image processing technique for fingerprint identification later. This paper summarizes the wavelet transform of digital image processing in the fingerprint images enhancement, two values, fingerprint image compression coding, the fingerprint image thinning, fingerprint image feature extraction algorithm based on direction and technology. In addition the system of automatic fingerprint identification system based on MATLAB software. In the fingerprint image preprocessing, the first block normalization, image unified specifications for the subsequent processing; in the pattern of change, gray gray variance in one direction instead of the Metre method, the equivalent of before asking the direction of point to a mean filtering operation, robustness pattern more so obtained; in the two value, threshold selection by introducing the concept of maximum entropy, the image with noise immunity. But for the fingerprint image noise serious still not recognized, in addition, the efficiency of the algorithm is yet to be improved. In the noise of fingerprint image: application of median filtering and wavelet packet transform combined with random noise removal of images.KEY WORDS:digital image, fingerprint processing, wavelet transform, MATLAB, fingerprint recognition system目录本科毕业设计（论文） ......................................................................... 错误！未定义书签。
阈值分割原理阈值分割是一种数字图像处理中常用的像素分割方法，其原理主要是基于图像灰度值的统计特性。
其思路是分别统计图像中不同灰度级别的像素个数，通过确定一个灰度值作为阈值，将图像中的像素分成两类，进而实现对图像的分割。
阈值分割的基本原理是通过将图像灰度值分为两个区间，从而将灰度低于或高于阈值的像素分为两类，从而实现图像的二值化处理。
本文将对阈值分割的基本原理、常用的实现方法以及应用进行全面的介绍。
阈值分割的基本原理阈值分割的基本原理是将图像中的像素分为两个部分，一部分为灰度值大于等于阈值的像素，另一部分为灰度值小于阈值的像素。
此时，我们可以将分割出来的灰度值较低的像素赋值为0，灰度值较高的像素赋值为1，从而将其转化为二进制图像。
这种方法通常用于物体检测、图像分割、OCR等领域，其中图像分割是其中应用最为广泛的领域之一。
在将图像进行阈值分割时，需要找到一个合适的阈值。
阈值可以是任何一个位于图像灰度值范围之内的值。
阈值分割方法需要根据具体的场景进行灰度值的筛选，通常可以选择采用迭代法、聚类法、最大间隔法和形态学方法等实现。
1. 迭代法迭代法通常是一种较为常见的方法。
这种方法的基本思路是：先在图像的灰度值范围内随机选取一个阈值，然后对目标二值化图像进行处理，将灰度大于或等于该阈值的像素设为前景像素（白色），将小于该阈值的像素设为背景像素（黑色）。
接着，可以计算出前景和背景的平均灰度值，将其作为新的阈值。
将新阈值作为该算法的输入，重复执行该算法，直到图像中的前景像素和背景像素稳定不变为止。
2. 聚类法聚类法是一种常用的阈值寻找方法。
该方法基于聚类分析的思想，将图像中的像素分为多个簇。
这些簇是按照图像灰度值进行排序的，每个簇的中心都对应一种不同的灰度值。
在这种情况下，我们可以寻找显著区分不同灰度值区间的簇，以确定阈值。
3. 最大间隔法最大间隔法是一种基于统计学原理的方法，它可以有效地找到分离前景像素和背景像素的最佳阈值。
指纹识别技术的研究与设计-指纹图像预处理之一摘要指纹图像预处理与是图像处理与模式识别的分支之一，经过若干年的发展技术日趋成熟。
由于指纹的唯一性和不变性，以及指纹识别技术的可行性和实用性，指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。
尽管在此技术上已有多种成型产品，但因为许多核心技术因商业利益和保密需要而未经公开，以及社会的发展对系统的性能提出了更高的要求，所以从事该领域研究，仍具有重要的理论意义和实用价值。
本文完成了如下工作：1．通过比较多种预处理算法，本文选择并实现了指纹图像分割、图像增强、求方向图、二值化等算法。
2．在细化及识别处理方面，本文提出了8邻域查表的细化算法。
对上述各算法，本文均进行了模拟实验。
结果表明，算法的性能达到了设计要求，使整个系统能够快速、准确、可靠地工作。
能够完成对256级的灰度指纹图像的处理任务。
关键词指纹识别；图像处理；图像分割；图像增强；目录摘要 (I)Abstract ..........................................................................错误！未定义书签。
目录......................................................................................................... I II 第1章绪论.. (1)1.1 课题背景 (1)1.2 目的和意义 (2)1.3 理论基础 (2)1.4 指纹识别技术的具体表现 (3)1.4.1 在涉及国家刑事领域的应用 (3)1.4.2 在经济生活方面 (3)1.4.3 在公共事务管理方面 (4)1.5 本文的主要研究内容 (4)第2章需求分析 (5)2.1 本课题目标 (5)2.2 功能需求 (5)2.3 性能需求 (5)2.4 开发工具的选择 (6)2.5 系统设计原则 (6)第3章指纹识别系统总体设计 (7)3.1 系统总体设计 (7)3.1.1 指纹图像的获取 (7)3.1.2 指纹图像预处理 (8)3.1.3 特征的提取 (9)3.1.4 模板匹配 (9)3.2 本章小结 (9)第4章指纹图像预处理之一 (10)4.1 引言 (10)4.2 系统算法描述 (10)4.2.1 归一化 (11)4.2.2 产生方向图 (12)4.2.3 图像增强算法 (15)4.2.4 图像分割 (17)4.2.5 二值化 (23)4.3 细化算法 (24)4.4 指纹的匹配 (25)4.5 本章小结 (26)第5章实验结果与分析 (27)5.1 评估标准 (27)5.2 实验结果 (27)5.2.1 图像分割算法结果比较 (29)5.2.2 图像增强算法结果比较 (29)5.3 本章小结 (30)第6章结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录1 (34)附录2 系统用户手册 (36)附录3 程序源代码 (37)专业编制可行性研究报告了解更多详情..咨询公司网址第1章绪论1.1课题背景人体生物特征鉴别技术是一项快速发展生命力旺盛的新兴技术，经过若干年的发展与推广已经被广泛应用在犯罪证据的提取和监狱安全等方面，而且它在极其广泛的日常生活领域也具有巨大的潜力，主要体现在如下几个方面：1．国防安全，现金提取、电子货币传输、ATM安全、信用卡验证。
第2章指纹识别系统概述2.1指纹的基本特征2.1.1总体特征总体特征[’0]指那些用人眼就可以直接观察到的特征，包括以下几类:(l)基本纹路图案基本纹路图案有环型(劫叩)、弓型(匆ch)、螺旋型(认币。
rl)，如图2一1.其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
但仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
环型(l o oP)弓型(ar e h)螺旋型(l oop)图2一1指纹的三种基本纹路图案指纹图像类别通常按这样比例分配:螺旋型占27.9%，环型占65.5%，弓型占6.6%。
(2)模式区(P at t em户J ea)模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
如图2一2(a)所示。
(3)核心点(C ore P oi n t)核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。
如图2一2(b)所示。
(4)三角点(D el t a)3.2.1方差法由于指纹图像的前景区域由指纹的脊线和谷线构成，指纹的脊线和谷线是黑白相间的纹理方差较大，背景区域的灰度变化不大方差较小，故可将指纹图像分成小块，求取分块图像内各块的最大、最小灰度值及各块的灰度值方差，通过实验选定一闽值，判断各块是否为前景块。
对分割后的指纹图像进行基于块水平的平滑，消除孤立的前景块。
其算法步骤如下:(l)将指纹图像分成w.w的块(2)计算每一小块图像的平均灰度值Z X g(‘，j)a veg(k，l)=1-1了司W X W，k=1，…，M.l=l，.…，N.(3一)g(i，，’)是第(k，O块中第i行第j列像素的灰度值。
M，N是指纹图像行块数和列块数。
(3)计算每一块图像的灰度方差艺艺[g(‘，力一av二(k，‘)]，var(k.l)=1-I j-lW X W，k=l，.…，M.1=l，.…，N(3一5)(4)对于每一块图像，当v州k，l)大于阐值Tl时，将其设为前景，保留其灰度值，以作后续处理，否则设为背景。
