TOP12毕业论文_指纹图像预处理.doc文档免费在线阅读

缺点是易受干扰，可靠性相对差。

超声波技术为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，种新型的超声波指纹采集设备已经出现。

其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波超声波到达不同材质表面时，被吸收穿透与反射的程度不同，因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。

超声波技术所使用的超声波频率为，能量被控制在对人体无损的程度与医学诊断的强度相同。

超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。

指纹预处理而在指纹采集过程中，不可避免的会引入各种噪声，如图像中的叉连断点等，这些噪声对指纹特征信息的提品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。

指纹预处理而在指纹采集过程中，不可避免的会引入各种噪声，如图像中的叉连断点等，这些噪声对指纹特征信息的提程度不同，因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。

超声波技术所使用的超声波频率为，能量被控制在对人体无损的程度与医学诊断的强度相同。

超声波技术产术为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，种新型的超声波指纹采集设备已经出现。

其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波超声波到达不同材质表面时，被吸收穿透与反射的度图像。

硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在的表面上获得线的分辨率较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中。

缺点是易受干扰，可靠性相对差。

超声波技效果变坏。

硅技术技术世纪年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。

硅传感器成为电容的个极板，手指则是另极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成的灰的优点它已经过较长时间的应用考验，定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到的较高分辨率等。

缺点是由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的将其投射在电荷耦合器件上，进而形成脊线指纹图像中具有定宽度和走向的纹线呈黑色谷线纹线之间的凹陷部分呈白色的数字化的可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

光学的指纹采集设备有明显前所用的指纹图像采集设备，基本上基于三种技术基础光学技术半导体硅技术超声波技术。

光学技术借助光学技术采集指纹是历史最久远使用最广泛的技术。

将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜重研究了图像预处理和细节特征提取这两个关键部分。

采集指纹图像的技术获得良好的指纹图像是个十分复杂的问题。

因为用于测量的指纹仅是相当小的片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。

目。

之后，在细化后的点线图上提取特征值，删除伪特征值，最终得到用于匹配的细节点。

采集到的图像细节点与模板中的细节点进行比对，最终完成指纹匹配。

各个环节环环相扣，对整个系统都起着十分重要的作用。

本文着器转化为计算机内的数字图像般为灰度图。

由于采集过程中难免因手指或仪器的原因而使图像存在较多的噪声，所以为了使图像更清晰以便于后续特征提取，必须对采集到的图像进行增强和滤波，并进步二值化细化纹识别系统的基本流程般由图像采集图像预处理细节点提取和指纹匹配几部分组成。

首先，指纹要通过指纹采集设备常见的有光学取像设备超声波扫描取像设备晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感。

不同人的指纹的细节点是唯的稳定不变的，这为指纹识别提供了可能。

目前，最常用的方法是用提出的指纹细节点模型来做细节匹配。

而最常用的细节特征有脊末梢和分支点两种。

基于点模式匹配的自动指虽小，但它蕴涵了大量信息。

其中，包括纹型在内的全局特征，为指纹的分类提供了基础同样，指纹还有许多局部特征根据美国国家标准局规定，包括脊末梢分岔点复合特征和未定义四种，称为细节点纹识别的前提，也是整个工作的基础，因此指纹图象预处理工作的好坏直接关系到指纹特征提取的可行性和准确性。

指纹识别算法概述指纹是手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，这些纹路就是通常所说的脊和谷。

指纹干扰，影响指纹的特征提取。

指纹图像是通过将模拟信号采样量化后，以矩阵形式存入计算机，图像平滑处理指纹图像生成方向数组后，为了消除较强烈的局部噪声干扰，需要对生成的方向数组图像进行预处理。

预处理是指高教的指纹识别与处理方法。

指纹识别的般过程是指纹图象预处理指纹特征提取和特征匹配。

但由于采集设备噪声干扰指纹采集时手指皮肤的干燥程度汗渍污渍等原因使待分析的指纹图像噪声较多并对细节点有较强干高教的指纹识别与处理方法。

指纹识别的般过程是指纹图象预处理指纹特征提取和特征匹配。

但由于采集设备噪声干扰指纹采集时手指皮肤的干燥程度汗渍污渍等原因使待分析的指纹图像噪声较多并对细节点有较强干扰，影响指纹的特征提取。

指纹图像是通过将模拟信号采样量化后，以矩阵形式存入计算机，图像平滑处理指纹图像生成方向数组后，为了消除较强烈的局部噪声干扰，需要对生成的方向数组图像进行预处理。

预处理是指纹识别的前提，也是整个工作的基础，因此指纹图象预处理工作的好坏直接关系到指纹特征提取的可行性和准确性。

指纹识别算法概述指纹是手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，这些纹路就是通常所说的脊和谷。

指纹虽小，但它蕴涵了大量信息。

其中，包括纹型在内的全局特征，为指纹的分类提供了基础同样，指纹还有许多局部特征根据美国国家标准局规定，包括脊末梢分岔点复合特征和未定义四种，称为细节点。

不同人的指纹的细节点是唯的稳定不变的，这为指纹识别提供了可能。

目前，最常用的方法是用提出的指纹细节点模型来做细节匹配。

而最常用的细节特征有脊末梢和分支点两种。

基于点模式匹配的自动指纹识别系统的基本流程般由图像采集图像预处理细节点提取和指纹匹配几部分组成。

首先，指纹要通过指纹采集设备常见的有光学取像设备超声波扫描取像设备晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器转化为计算机内的数字图像般为灰度图。

由于采集过程中难免因手指或仪器的原因而使图像存在较多的噪声，所以为了使图像更清晰以便于后续特征提取，必须对采集到的图像进行增强和滤波，并进步二值化细化。

之后，在细化后的点线图上提取特征值，删除伪特征值，最终得到用于匹配的细节点。

采集到的图像细节点与模板中的细节点进行比对，最终完成指纹匹配。

各个环节环环相扣，对整个系统都起着十分重要的作用。

本文着重研究了图像预处理和细节特征提取这两个关键部分。

采集指纹图像的技术获得良好的指纹图像是个十分复杂的问题。

因为用于测量的指纹仅是相当小的片表皮，所以指纹采集设备应有足够好的分辨率以获得指纹的细节。

目前所用的指纹图像采集设备，基本上基于三种技术基础光学技术半导体硅技术超声波技术。

光学技术借助光学技术采集指纹是历史最久远使用最广泛的技术。

将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件上，进而形成脊线指纹图像中具有定宽度和走向的纹线呈黑色谷线纹线之间的凹陷部分呈白色的数字化的可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

光学的指纹采集设备有明显的优点它已经过较长时间的应用考验，定程度上适应温度的变异，较为廉价，可达到的较高分辨率等。

缺点是由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

硅技术技术世纪年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。

硅传感器成为电容的个极板，手指则是另极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成的灰度图像。

硅技术优点是可以在较小的表面上获得比光学技术更好的图像质量，在的表面上获得线的分辨率较小的表面也导致成本的下降和能被集成到更小的设备中。

缺点是易受干扰，可靠性相对差。

超声波技术为克服光学技术设备和硅技术设备的不足，种新型的超声波指纹采集设备已经出现。

其原理是利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波超声波到达不同材质表面时，被吸收穿透与反射的程度不同，因此，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。

超声波技术所使用的超声波频率为，能量被控制在对人体无损的程度与医学诊断的强度相同。

超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采集时间会明显地长于前述两类产品。

指纹预处理而在指纹采集过程中，不可避免的会引入各种噪声，如图像中的叉连断点等，这些噪声对指纹特征信息的提取造成定的影响，甚至会产生许多伪特征点。

因此在提取指纹特征之前，需要对指纹图像进行滤波处理，以去除无用信息，增强有用信息。

在得到增强的灰度图后，需要将其进步二值化，便于后续过程的处理。

指纹图像预处理是去除指纹图像中的噪声，使指纹图像清晰边缘明显，以便于提高提取和存储特征点的准确率。

包括指纹区域检测图像质量判断方向图和频率估计图像增强指纹图像二值化和细化等。

指纹图像获取是通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。

目前，指纹采集仪主要有活体光学式电容式和压感式。

对于分辨率和采集面积等技术指标，公安行业已经形成了国际和国内标准，但其他还缺少统标准。

根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹，公安行业普遍采用滚动捺印指纹。

另外，也可以通过扫描仪数字相机等获取指纹图像。

指纹图像只有脊和谷之分，因此完全可以由二值图象来描述，也就是指纹图像的二值化。

目前指纹的二值化不外乎两种方法，种是固定门限法，另种是动态门限法。

固定门限法是对整幅图象用个灰度门限值，它对输入图象要求高，要求整幅图象灰度分布均匀。

因此我们把均衡增强后的图象