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摘要：計算機圖像處理和模式識別等相關(guān)技術(shù)在近幾年得到了很好的發(fā)展，伴隨著這些發(fā)展，生物識別技術(shù)也在實際生活的很多領(lǐng)域被應(yīng)用。每個人的指紋都是獨立的，不會同于其他任何人，甚至不會同于本人的其他手指，這就是指紋的唯一性。伴隨著人的成長，指紋也不會發(fā)生變化，紋線結(jié)構(gòu)式伴其一生的，即不變性。同時指紋也方便采集。由于指紋的這些特性，使得指紋識別就逐步成為了鑒定個人身份的一種有效手段。同一指紋由于其線條的粗細不同就會顯得差別很大，這就會干擾識別結(jié)果，因此要對指紋進行細化處理。 指紋圖像細化是指紋圖像預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。計算骨架的過程稱為“細化”。“骨架”反應(yīng)一幅圖像的關(guān)鍵信息，即圖像的“骨骼”。它直觀簡單地反映出物體本身的特征結(jié)構(gòu)，是重要的圖像描繪子之一。在包括文字識別、工業(yè)零件形狀識別以及印刷電路板自動檢測等在內(nèi)的很多應(yīng)用中，細化過程都發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。通常，對于我們所要研究的目標物體，采用細化的操作之后可以很好地突出其幾何、拓撲特征，并且大大地減少所要處理的信息量?，F(xiàn)有的指紋細化邏輯有很多種，其中包括有快速并行細化算法，其思路就是先找出指紋圖像的邊界，然后再逐步檢測是否應(yīng)該刪除這些點，其缺點主要是對指紋紋線的細化沒有進行到底。還有就是改進的OPTA細化算法，這種細化算法存在著對分叉點沒有細化到底的問題，但是它有效地改善了原OPTA算法中消除邏輯和保留邏輯不一致的情況。還有就是取上述算法之長，避其短的的新的指紋細化算法，即先綜合快速細化算法速度較快的特點和改進后的OPTA，對單像素寬的紋線進行連續(xù)兩步的細化。 本文Sherman細化技術(shù)利用九宮格中黑色像素點最短距離的方法使得指紋圖像細化的速度顯著提高，同時也能很好地保證圖像的連通性，并且接近輸入線狀結(jié)構(gòu)的中軸位置。 關(guān)鍵詞：指紋圖像處理、指紋識別預(yù)處理、細化算法、謝爾曼
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 緒論-2 1.1 課題研究的背景-2 1.2 指紋細化算法的種類-3 2 謝爾曼指紋細化算法-7 2.1 算法概述-7 2.2 算法的實現(xiàn)-8 2.2.1 3×3窗口的移動方式的實現(xiàn)-8 2.2.2 窗口中心黑色元素改為白色的判斷條件-9 2.2.3 實現(xiàn)框圖-11 2.2.4 結(jié)論-12 2.3 謝爾曼細化模板-13 2.3.1 保留模板-13 2.3.2 刪除模板-14 3 軟件設(shè)計-15 3.1 理論基礎(chǔ)-15 3.2 圖像處理的MATLAB實現(xiàn)-16 3.2 .1 圖像處理基礎(chǔ)-16 3.2.1 實驗結(jié)果-18 3.3 本章概述-18 4 總結(jié)-19 致謝-21 參考文獻-22 附錄-23 |
