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《吉林大学》 2011年
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指纹图像预处理的算法研究

董昕野  
【摘要】:身份验证在当今社会中已经无处不在,由于人体的身体特征具有不可复制的特点。因此人们把目光转向了生物识别技术,希望可以应用此技术来应付先行系统安全所面临的挑战。要把人体的特征用于身份识别,这些特征必须具有唯一性和稳定性的特征。基于这些特征,人们发展了指纹识别、面部识别、语音识别等多种生物识别技术,目前许多技术都已经成熟并得以应用,其中指纹识别技术更是生物识别技术的热点。人体指纹含有天然的密码信息,其具有作为密码信息必须具备的三个重要性质。传统的身份认证方法因为其本身的缺陷,其加密强度和使用方法性都越来越不能满足现代社会的需求。随着计算机技术的发展,生物识别技术逐渐发展进入到实用阶段,并且有了一定程度的应用。在指纹识别方面,国内外的学者们做了大量的研究和工作,提出了许多有价值的算法,并形成了一整套比较固定的处理流程。 本文以指纹识别系统中的指纹预处理算法为核心内容。首先介绍了指纹的历史、特征、分类等,然后根据指纹图像的特点,全面阐述了在预处理过程各个阶段,提出了纹图像增强、二值化、细化的经典算法,并且通过实例对算法进行分析。最后完成了指纹图像的预处理系统设计: (1)指纹图像的增强:通过指纹图像的灰度直方图,进行直方图均衡和灰度变化等处理方式已达到指纹图像增强的目的。 (2)指纹图像的滤波去噪:如何从众多的图像滤波去噪方法中选择一个最适合的指纹图像的方法。 (3)图像的二值化:将指纹图像从灰度图像转变为二值图像,这是一个重要环节,它的好坏将直接影响后续处理; (4)指纹图像的细化:细化的主要作用是去除不必要的纹线粗细信息,使指纹图像的数据量及连续结构变的简单明了,便于从指纹图像中提取细节特征,从而提高指纹图像的处理速度和效率。 (5)细化图像的后处理:如何消除虚假细节,减少错误匹配的机会。 最后也提出了当前用于自动指纹提取还存在着的问题,这些问题将在以后的研究中加以改正。 (1)有时候滤波去噪后的图像却使图像边缘更模糊了,不利于后续工作的进行,需要进一步探讨去噪的同时又能很好保留图像高频成分的滤波方法。 (2)阈值的选取因情况而异,这将大大限制了该算法的通用性。 (3)指纹细化后的纹线并不连贯,还需要进一步的工作。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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